(57)【要約】  【課題】ユーザにとって意外性が高いものと想定されるアイテムを選択的，優先的にユーザに推薦する推薦方法、装置を提供する。  【解決手段】ユーザがクライアント802の選択部803を使って、アイテムAにアクセスし、所定の閾値以下の時間間隔でアイテムBにアクセスし，かつ，アイテムAとアイテムBの類似性が低い場合に、サーバ801はAとBをペア(A,B)として、近接選択アイテムペアDB809記憶する。他のユーザがAに類似したアイテムXにアクセスした場合に，近接選択アイテムペアDB809に記録したペア(A,B)を利用して，アイテムBあるいはアイテムBに類似したアイテムYをクライアント802推薦する。【選択図】図８
2008204235.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの好みに合うアイテムをユーザ端末にネットワークを介して提示するサーバにおけるアイテム推薦方法であって、
前記サーバは、前記アイテムの特徴を表現する複数の属性の集合の類似性が低いアイテムを選択、あるいは優先して提示する
非類似アイテム推薦方法。
【請求項２】
請求項１記載の非類似アイテム推薦方法であって、
前記サーバは、前記アイテムの特徴を表現する複数の属性を利用せずに、前記アイテムの特徴を表現する複数の属性の集合の類似性を計算し，
前記類似性が低いアイテムを選択、あるいは優先して提示する
非類似アイテム推薦方法。
【請求項３】
請求項２記載の非類似アイテム推薦方法であって、
前記サーバは、前記アイテムの特徴を表現する複数の属性の集合の類似性を計算するため、協調フィルタ推薦方式を用いる
非類似アイテム推薦方法。
【請求項４】
請求項１記載の非類似アイテム推薦方法であって、
前記サーバは、前記ユーザが所定の閾値以下の時間間隔で選択した前記アイテムの組を記録しておき，記録した前記アイテムの組の情報を用いて前記アイテムを提示する
非類似アイテム推薦方法。
【請求項５】
請求項４記載の非類似アイテム推薦方法であって、
前記サーバは、前記アイテムの組を構成する２つの前記アイテムの属性の集合の類似度が低い場合に選択的に前記アイテムの組を記録する
非類似アイテム推薦方法。
【請求項６】
ユーザの好みに合うアイテムをユーザ端末にネットワークを介して提示するアイテム推薦装置であって、
記憶部と、
前記アイテムの特徴を表現する複数の属性の集合の類似性が低いアイテムを選択、あるいは優先して提示する処理部とを有する
非類似アイテム推薦装置。
【請求項７】
請求項６記載の非類似アイテム推薦装置であって、
前記記憶部は、
複数のユーザの複数のアイテムに対する評点を記録するユーザ／アイテム行列と、前記複数のアイテムの各々について、そのアイテムの特徴を表現する複数の属性を記録するアイテム／属性データベースを記憶し、
前記処理部は、
前記ユーザ／アイテム行列に記憶された前記評点に基づき、前記アイテムを選択して推薦する推薦処理部と、
前記推薦処理部により推薦された前記アイテムの類似度を、前記アイテム／属性データベースを用いて計算する類似度計算処理部と、
前記類似度計算処理部によって得られた前記類似度を基に、非類似アイテムを選択する非類似アイテム選択部とを有する
非類似アイテム推薦装置。
【請求項８】
請求項７記載の非類似アイテム推薦装置であって、
前記推薦処理部は、
協調フィルタ推薦方式を実行する
非類似アイテム推薦装置。
【請求項９】
請求項６記載の非類似アイテム推薦装置であって、
前記記憶部は、
前記ユーザが所定閾値以下の時間間隔で選択した２つの前記アイテムの組の情報を記録する近接選択アイテムペアデータベースを記憶し、
前記処理部は、
前記記憶部に記憶された前記近接選択アイテムペアデータベースを検索する近接アイテムペア検索処理部を有し、
前記近接選択アイテムペアデータベースに記録された前記アイテムの組みの情報を用いて前記アイテムを提示する
非類似アイテム推薦装置。
【請求項１０】
請求項９記載の非類似アイテム推薦装置であって，
前記処理部は、
前記アイテムの組を構成する２つの前記アイテムの属性の集合の類似度が低い場合に、選択的に当該アイテムの組を前記近接選択アイテムペアデータベースに登録する非類似近接選択アイテムペア登録処理部を有する
非類似アイテム推薦装置。
【請求項１１】
ユーザの好みに合うアイテムをユーザ端末にネットワークを介して提示する処理部と記憶部とを有するアイテム推薦装置のためのプログラムであって、
前記処理部を、前記アイテムの特徴を表現する複数の属性の集合の類似性が低いアイテムを選択、あるいは優先して提示するよう実行させる
非類似アイテム推薦プログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載の非類似アイテム推薦プログラムであって、
前記記憶部に記憶された、複数のユーザの複数のアイテムに対する評点を記録するユーザ／アイテム行列と、前記複数のアイテムの各々について、そのアイテムの特徴を表現する複数の属性を記録するアイテム／属性データベースとを用い、
前記処理部を、
前記ユーザ／アイテム行列に記憶された前記評点に基づき、前記アイテムを選択して推薦し、
推薦された前記アイテムの類似度を、前記アイテム／属性データベースを用いて計算し、
得られた前記類似度を基に、非類似アイテムを選択するよう実行させる
非類似アイテム推薦プログラム。
【請求項１３】
請求項１２記載の非類似アイテム推薦プログラムであって、
前記処理部を、
前記アイテムを選択して推薦する際に、協調フィルタ推薦方式を実行するよう制御する
非類似アイテム推薦プログラム。
【請求項１４】
請求項１１記載の非類似アイテム推薦プログラムであって、
前記記憶部に記憶された、前記ユーザが所定閾値以下の時間間隔で選択した２つの前記アイテムの組の情報を記録する近接選択アイテムペアデータベースを用い、
前記処理部を、
前記記憶部に記憶された前記近接選択アイテムペアデータベースを検索し、
記録された前記アイテムの組みの情報を用いて前記アイテムを提示する
よう実行させる
非類似アイテム推薦プログラム。
【請求項１５】
請求項１４記載の非類似アイテム推薦プログラムであって，
前記処理部を、
前記アイテムの組を構成する２つの前記アイテムの属性の集合の類似度が低い場合に、選択的に前記アイテムの組を前記近接選択アイテムペアに登録するよう実行させる
非類似アイテム推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はユーザに商品の購入や番組の視聴を促すためユーザの好みに合った商品や番組などのアイテムを提示するための、人工知能分野における推薦(Recommendation)技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工知能分野におけるアイテムの推薦には２つの方式が知られている。１つは類似アイテムの推薦を行う方式であり，アイテムを特徴つける属性を利用して類似したアイテムをユーザに推薦する。これらは一般にコンテンツベースのアイテム推薦方式（Contents-Based Recommendation）とよばれる。もう１つは非類似アイテムの推薦を行う方式であり，アイテムの属性を利用せず，必ずしも類似していないアイテムをユーザに推薦する。代表的な手法として協調フィルタ(Collaboration Filtering)という手法がある(非特許文献１)。この方式は推薦対象となるユーザとアイテムの選択傾向が類似した他の人たちの選択傾向を利用しアイテムの推薦を行う。 
特許文献１では，従来の協調フィルタで推薦されるアイテムは，ユーザのアイテムに対する評価や選択行動などに基づいてすべてのユーザに対して一意の方法で決定されるため，ユーザの嗜好の変化の速さ度合や，嗜好の個性の強さ度合，好むアイテムの新しさ度合などのユーザによる違いに対応することができず，すべてのユーザに対して適切なアイテムを推薦できないという課題を提示している。そしてその解決のため，推薦対象である複数のアイテムから一部のアイテムを推薦する情報提供方法であって，ユーザによる一部のアイテムに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶し，ユーザに推薦するアイテムの決定に用いるための履歴の期間の設定を受け付け，履歴データのうち評価日時が一定期間内である履歴データに基づいてユーザに推薦するアイテムの決定を行う情報提供方法を与えている。特に，短い期間のユーザの嗜好と長い期間のユーザの嗜好の差の存在を想定し，ユーザごとに学習期間，推薦期間，類似ユーザ数などのパラメータを容易に設定できるようにすることにより，すべてのユーザに対して適切なアイテムを推薦できるようにしている。
【０００３】
すなわち、特許文献１では，短い期間のユーザ嗜好と長い期間のユーザ嗜好には差があることを想定し、推薦に使用する履歴データとして，パラメータ制御可能な一定の時間区間に含まれるユーザの選択アイテム全体を用いている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３２６２２７号公報
【非特許文献１】電子情報通信学会技術報告ＡＩ２００６−３「周辺評点分布に基づく協調フィルタリング手法」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
類似アイテムの推薦を行うコンテンツベースのアイテム推薦方式では，ユーザの属性とアイテムの属性に基づいてユーザが好むと推定されるアイテムを推薦する。しかし、このうちユーザによるアイテムの選択をキーとして別のアイテムを推薦する場合は，キーとなるアイテムと属性の類似したアイテムを推薦することしか出来ない。
【０００６】
また、従来技術である協調フィルタはアイテム間の類似性を利用しない推薦方式のひとつであり，類似性の低いアイテムを推薦結果に含む可能性がある。しかしながら，どのアイテムの類似性が低いのかは協調フィルタの推薦結果からだけではユーザは知ることが出来ない。
【０００７】
本発明は、ユーザの好みに合うアイテムをユーザ端末にネットワークを介して提示するサーバにおけるアイテム推薦方法であって、意外性のあるアイテムを提示，推薦するアイテム推薦方法、装置、及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明においては、ユーザの好みに合うアイテムをユーザ端末にネットワークを介して提示するサーバにおけるアイテム推薦方法であって、サーバは、アイテムの特徴を表現する複数の属性の集合の類似性が低いアイテムを選択、あるいは優先して提示する
非類似アイテム推薦方法を提供する。また、このサーバは、ユーザが所定の閾値以下の時間間隔で選択したアイテムの組を記録しておき，記録したアイテムの組の情報を用いてアイテムを提示する非類似アイテム推薦方法を提供する。
【０００９】
すなわち、所定の閾値以下の短い時間間隔で(同時に，連続して)選択したアイテムのペア（近接選択アイテムペア）を記録しておき，これを利用してアイテム推薦を行う。この背景には短い時間間隔の選択行為には何らかの関連性が存在しうるという考え方がある。すなわち，本発明で推薦に使用する履歴データは，連続して選択されるアイテムの間には関係が存在することを想定し，推薦に使用する履歴データとして，推薦における時間区間は定めず，短い時間間隔で選択されたアイテムの対を用いる。
【００１０】
ここで、短い時間間隔とは，絶対的，相対的に定められた閾値以下の時間間隔であり，例えば，ＴＶ・ビデオの視聴では，チャンネル・タイトルを切り替えた直前の番組と直後の番組という１秒以内の時間間隔，継続してチャンネル・タイトルを切り替える高々２〜３分の時間間隔，連続してテレビ視聴を行っていると推定される高々２〜３時間の時間間隔のことであり，ショッピングサイトでの商品購入行為では，サイトにログインしてログアウトするまでの高々２〜３時間の時間間隔，数回の商品購入行為を行う高々２〜３週間の時間間隔のことである。また，これらの数値はユーザの選択行為の平均時間間隔の数パーセントという形で相対的に付与される場合もある。
【００１１】
選択行為の関連性とは，例えば，ＴＶ・ビデオ視聴で，アクション，ラブロマンス，ＳＦなど同一のジャンルであるという関連，好きな役者が出演しているという関連，野球番組を見るとドラマが見たくなるというユーザの潜在的な視聴パターンによる関連のことであり，ショッピングサイトでの商品購入行為では，段ボール箱を購入したらクラフトテープを購入するといった必須の付属品であるという関連，手袋を購入したらお揃いのマフラーを購入するといった良好なコーディネートであるという関連のことでる。
【００１２】
好適には、ユーザがアイテムAにアクセスしその直後にアイテムBにアクセスし，かつ，アイテムAとアイテムBの類似性が低い場合にAとBの関係を近接選択アイテムペア(A,B)として記憶する。そして，ユーザがAに類似したアイテムXにアクセスした場合に，近接選択アイテムペア(A,B)を利用して，アイテムBあるいはアイテムBに類似したアイテムYを推薦する。
【００１３】
さらに本発明においては，協調フィルタなどアイテムの類似性を用いない推薦方式の推薦結果をアイテムの類似性が低い順序で選択的にあるいは優先的にユーザに提示する手段を与えることで，ユーザに類似性の低いアイテムを明示的に提示する。
【００１４】
なお，本発明での推薦における意外性とは，推薦結果に対する意外性であり，推薦結果のうちアイテムのもつ属性の類似性が低い場合，意外性がある推薦結果という。
【発明の効果】
【００１５】
これによって，"属性には陽には記述されていないアイテム間の類似性，関連性"に基づく，防備録的な役割をもち，意外性のあるアイテム推薦方式を与えることが可能となる。
【００１６】
好適には，アイテムXと類似したアイテムA，アイテムAと短い時間間隔で選択されたアイテムB，アイテムBと類似したアイテムYという手順で、アイテムXと関連するが類似していないアイテムYを推薦することが出来るようになる。なお，単独ユーザのみの近接アイテムペアを利用するだけでは意外性のあるアイテムの推薦というよりもセレンディピティ(気付き)を誘発するという防備録的なアイテムの推薦といえる。これに対して，他の(複数の)ユーザの近接選択アイテムペアを利用する場合は自分が想定していない近接選択アイテムペアに内在する関連性を利用することも起こりうることとなり，意外性のあるアイテムの推薦が可能となる。
【００１７】
また，協調フィルタなどアイテムの類似性を用いない推薦方式の推薦結果を類似性の低い順序で提示することは先に述べた意味で意外性の高いアイテムを優先的にユーザに提示することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
意外性のあるアイテムを推薦する本発明の２つの実施形態を図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１９】
１．類似度を明示する推薦システム
図1に第１の実施例である，類似度を明示する推薦システムの全体構成を示す。この推薦システムはサーバ101と複数のクライアント（ユーザ端末）102から構成される。サーバ101は，処理部である中央処理部（Central Processing Unit，ＣＰＵ）と記憶部とを有するコンピュータシステムであり，その機能構成として，協調フィルタ103と類似度計算部104から構成される。なお、これらの機能構成は、通常、処理部であるＣＰＵで実行されるプログラムで実現される。記憶部には，これらの実行プログラムに加え、後で説明するユーザ／アイテム行列やアイテム／属性ＤＢが記憶される。また，クライアント102は，入出力装置であるキーボードや表示装置を有する通常のパーソナルコンピュータ(ＰＣ)であり，その機能構成として，ユーザによるアイテムの選択部105，アイテムの評価部106と，ユーザへの推薦アイテムに関する情報を表示する表示部107をもつ。
【００２０】
サーバ101の協調フィルタ103は後述するユーザ／アイテム行列110へのユーザのアイテム選択，評価結果の登録処理部108とユーザ／アイテム行列110を用いたユーザへのアイテムの推薦処理部109をもつ。類似度計算処理部104はアイテムの属性を記録するアイテム／属性データベース（DB）111の内容を用いてアイテム間の類似度を計算する。また，非類似アイテム選択処理部112は類似度計算処理部104の結果を用いて類似度の低いアイテムを選択し，表示部107を介してユーザに提示する。
【００２１】
それ自身は従来技術である協調フィルタにはいくつかの手法が存在するが本実施例ではｋ最近傍法を用いるものとする。図2に協調フィルタにおける最近傍法のデータ構成の一例を示す。このデータはユーザ／アイテム行列201とよばれる。行方向はユーザ202を列方向はアイテム203を示し，各々ユーザやアイテムに与えられたインデックスが記録される。行列の各成分には評点204が記録される。評点とはユーザ202がアイテム203を選択したという情報，あるいは，選択したアイテムに対して与えた評価値を表わす情報のことである。なお，ユーザ202がアイテム203を選択もせず，評価もしていない場合には評点204は空白のままである。
【００２２】
図3は，協調フィルタ103の登録処理108を示すＰＡＤ(Problem Analysis Diagram)図である。始めにユーザiがクライアント102で、アイテムjへ選択行為あるいは過去に選択したアイテムの評価行為といったアクセス（301）を行う。評価行為の場合はユーザiがアイテムｊへ与えた評価が数値で与えられるものとする。続いて，図1におけるサーバ101内の協調フィルタ103の登録処理部108はアクセスが選択行為であるか評価行為であるかを判定し（302），選択行為である場合は評点を評価値の値域の中央値に設定する（303）。ここで中央値とは, 評価値の階級の真ん中の値であり, 評価値の値域が{1, 2, 3, 4, 5}の5段階である場合は3をとる。続いて，ユーザiによるアイテムjの評価値をユーザ／アイテム行列の評価値( i, j )へ上書きで書き込む。図2のユーザ／アイテム行列201はこうしたユーザのアイテムへの選択結果や評価結果を記録したものである。
【００２３】
さて、サーバ101の協調フィルタ103は、図2のユーザ／アイテム行列201を用いてユーザへアイテムを推薦する。始めに協調フィルタ103は推薦対象となるユーザiとアイテムｊへの評価値の与え方の傾向が類似している他のユーザ( 類似ユーザ )を複数人選択する（401）。
類似ユーザの選択は，例えば，ユーザiの評価ベクトルv( i ) を、
v( i ) = ( 評価値( i, 1 ), 評価値( i, 2 ), ‥, 評価値( i, j ), ‥,
評価値( i, n ) )                           （式１）
とし, 他のユーザi'と双方が既に評価を与えている評価済みのデータについてコサイン類似度w、
w( i, i' ) = {v( i )・v( i' )}／{|v( i )|×|v( i' )|}    ‥（式２）
を計算し, この値の高い, 予め定められた人数, 上位k人を選択する。なお, 未評価のアイテムのコサイン類似度は0であるものとする。また式２において、「・」はベクトルの内積を表わす。
【００２４】
次に選択したユーザの評点値を用いて推薦対象となるユーザiの未評価のアイテムjへの予測評価値の算出を行う（402）。選択したk人の類似ユーザの集合をSで表わすものとし，推薦対象となるユーザiのアイテムjへの評価の予測値r( i, j ) を次式で与える。
【００２５】
r( i, j ) = Σi'∈S[w( i, i' )×{評価値( i', j )−平均評価値( i' )}]
／{Σi'∈S|w( i, i' )|}＋平均評価値( i )            ‥（式３）
で与えられる。ここで平均評価値はユーザi'の評価済のアイテムに関する評価値の平均である。平均評価値を引くことで類似ユーザの相対的な評価値を求め，推薦対象ユーザと類似ユーザの類似度でその値を加重平均し，推薦対象ユーザの評価値加算する。そして、最後にこの予測評価値の高い順にアイテムを推薦する（403）。
【００２６】
図5にアイテム／属性データベース111のデータ構成を示す。501には登録されているアイテムの数nが記録される。アイテムｊ502には属性数503で示される数の属性504が記録される。
【００２７】
属性は属性名505と属性値506のペアである。例えば，「傘」というアイテムの属性は，「サイズ」という属性名に対して属性値「67.5cm」，「色」という属性名に対して属性値「黒」，「骨の数」という属性名に対しては「16本」という形で与えられる。
【００２８】
続いて、図6にサーバ101の類似度計算処理部104における類似度の計算処理フローの一例を示す。
【００２９】
始めに，2つのアイテムjとアイテムj'に関して共通な属性がどの程度存在するかを示す属性名の類似度を計算し（601），続いて，２つのアイテムに共通する属性に関して属性値の類似度を計算し（602〜608），アイテムの類似度を算出する（609）。属性名の類似度は，アイテムｊの属性名の集合A( j )とアイテムｊ’の属性名の集合A( j' )に関して，#(*)を集合の要素数とし，
R1( j, j' ) = #( A( j )∩A( j' ) )／#( A( j )∪A( j' ) )                                                       ‥(式４)
で定める。これは類似性を判定するために比較可能な, つまり, 共通な属性名をもつ属性がどの程度存在しているかの指標である。
【００３０】
属性値の類似度は，始めに２つのアイテムに共通属性が存在するかを判定し（602），共通属性が存在する場合は各属性に関して次の手続きを繰り返す（603）。
属性値の値域は数値の場合は（604），各々の共通属性について, 属性値を区間[0, 1]に正規化する（605）。つまり，属性値の集合の上限と下限をbmax, bminとしたとき，
b'( j, k ) = {b( j, k )−bmin}／{bmax−bmin}                      ‥（式５）
となる。
【００３１】
続いて，正規化した属性値に基づき, 2つのアイテムの属性値の差を1から引いて属性ごとの類似度fを計算する（606）．つまり，アイテムjとアイテムj'の属性kに関する類似度は、
f( j, j', k ) = 1−|b'( j, k )−b'( j', k )|              ‥（式６）
で与えるものとする。
【００３２】
一方，属性値の集合が数値でない離散集合の場合（604）は，2つのアイテムjとアイテムj'の属性kに関する類似度f( j, j', k )は, 属性値が一致していれば1, 一致しなければ0を与えるものとする（607）。
【００３３】
続いて，共通な属性名をもつ属性の集合をCとしてC全体での平均を, 
R2( j, j' ) = 1／#( C )×Σk∈C {1−|b'( j, k )−b'( j', k )|}
‥（式７）
で求め, 属性値の類似度とする（608）。
【００３４】
最後に属性名の類似度と属性値の積を
R( j, j' ) = R1( j, j' )×R2( j, j' )        ‥（式８）
で計算し, アイテムの類似度とする（609）。
【００３５】
ここで，この値が高いアイテムを類似アイテム, この値が予め定められた閾値R0以下であるアイテムを非類似アイテムとよぶ。
【００３６】
図7に本実施例における類似度を利用した表示インターフェース701の事例を示す。推薦アイテムリスト702には図1，協調フィルタ103と類似度計算104の結果が，アイテムに類似度は付与されたリストで表示される。ここで，非類似アイテムと類似度が1.0つまり100%である類似アイテムは各々「非類似」，「類似」と明記される。類似度ボタン703を押下すると推薦アイテムリスト702は図6，609で計算される類似度に関して昇順に推薦結果を表示する。
【００３７】
このボタンにより，意外性の高いアイテム順にユーザに推薦結果を表示することが出来る。また，推薦順位ボタン704を押下すると推薦アイテムリスト702は図4，402で計算される予測評点に関して降順に推薦結果を表示する。また，類似アイテムボタン705を押下すると，類似度が予め定められた閾値R0以下であるアイテムの表示と非表示を切り替える。このボタンにより，意外性の高い非類似アイテムのみを表示することが出来る。
【実施例２】
【００３８】
２．近接選択アイテムペアを使用する推薦システム
図8に第２の実施例である、近接選択アイテムペアを使用する推薦システムの全体構成を示す。このシステムはサーバ801と複数のクライアント802から構成される。これらのサーバ801とクライアント802は実施例１における、サーバ101とクライアント102と同様なハードウエア構成を有することは言うまでもない。
【００３９】
サーバ801は非類似近接選択アイテムペア登録処理部805と2つの類似アイテム検索処理部806，808と近接選択アイテムペア検索処理部807から構成される。これらの各機能処理部は、通常、先に述べたようにサーバを構成する処理部で実行されるプログラムの形で提供される。クライアント802はユーザアイテムの選択部803とユーザへの推薦アイテムに関する情報の表示部804をもつ。また，記憶部に蓄積された近接アイテムペアデータベース809は、非類似近接アイテムペア登録処理部805により登録される近接選択アイテムペアを記録し，近接アイテムペア検索処理部807により検索される。２つの類似度アイテム検索部806,808は、アイテムの属性を記録する図1のアイテム／属性データベース111と同一のアイテム／属性データベース810の内容と、図6の計算処理フローを用いて、アイテム間の類似度を計算し，与えられたアイテムと類似したアイテムを検索する。
【００４０】
近接選択アイテムペアとは、上述したように同一ユーザが予め定めた所定の閾値以下の短い時間間隔で選択した２つのアイテムのことである。
【００４１】
図9に近接選択アイテムペアデータベース809のデータ構成の一例を示す。近接選択アイテムペア数901は図8の近接選択アイテムペアデータベース810に記録されている近接選択アイテムペアの数を示す。近接選択アイテムペア902は先行して選択した先行選択アイテム903と次に短い時間間隔で選択した後継選択アイテム904およびその近接選択アイテムペアの頻度905から構成される。
【００４２】
図10にサーバ801の処理部で実行される非類似近接選択アイテムペア登録処理部805における近接選択アイテムペアの登録処理フローを示す。始めにユーザが選択したアイテムjと記録された前回選択したアイテムｊ’の類似度を、図6の計算処理フローを用いて計算する（1001）。この２つのアイテムｊとアイテムｊ’の類似度R( j, j' )が予め定められた閾値R0以下である場合, 2つのアイテムを近接選択アイテムペアDB809に登録するものとする。
【００４３】
図11にサーバ801の処理部で実行される近接アイテムペア検索処理部807における近接選択アイテムペアによる推薦処理フローを示す。近接選択アイテムペアによる推薦処理はユーザがアイテムjを選択した場合に起動する（1101）。始めに図8における類似アイテム検索処理806が類似アイテムの検索を行い, 類似度の高いアイテムを予め定められた個数k"個選択し（1102），選択されたアイテムの集合Dを構成する（1103）。ここで集合Dはユーザが選択したアイテムjと類似したアイテムの集合である。
【００４４】
続いて，図8における近接アイテムペア検索処理807は，集合Dに含まれる全てのアイテムxに対して近接選択アイテムペアDB809の検索を行い, 近接選択アイテムペアR( x, y )にマッチするアイテムy全体の集合Eを構成する（1104）。なお、近接選択アイテムペアDB809は図7において，サーバ801の外部に設置されているが，アイテム／属性DB810同様サーバ801の内部の記憶部に記憶されて良いことは言うまでもない。
【００４５】
ここで集合Eは、集合Dに属する，類似したアイテムと閾値以下の短い時間間隔で選択されたことのあるアイテムの集合である。このアイテムの集合は，近接選択アイテムペアDB809における，図9の近接選択アイテムペアの頻度905により順序付け，集合の要素数を制約する場合もある。
【００４６】
そして，アイテムの集合Eに含まれる全てのアイテムyに対して図8における類似アイテム検索処理808が類似アイテムの検索を行い, 類似アイテムを検索し, 検索結果をユーザに提示する（1105）。
【００４７】
図12に本実施例におけるクライアント802の表示部804に表示される表示インターフェースの一例を示す。これは、類似度を利用した表示インターフェースに、近接選択による推薦結果を付与した表示インターフェース1201である。推薦アイテムリスト1202には図1の協調フィルタ103の推薦結果と、類似度計算部104の結果と近接選択アイテムペアを利用した推薦結果が，アイテムに類似度が付与されたリストで表示される。ここで，リストの項目のうち，近接選択アイテムペアを利用した推薦結果である項目がマークされ表示される（1207）。類似度ボタン1203を押下すると推薦アイテムリスト1202は図6の609で計算される類似度に関して昇順に推薦結果を表示する。このボタンにより，意外性の高いアイテム順にユーザに推薦結果を表示することが出来る。
【００４８】
また，推薦順位ボタン1204を押下すると推薦アイテムリスト1202は図4の402で計算される予測評点に関して降順に推薦結果を表示する。また，類似アイテムボタン1205を押下すると，類似度が予め定められた閾値R0以下であるアイテムの表示と非表示を切り替える。このボタンにより，意外性の高い非類似アイテムのみを表示することが出来る。近接選択ペアボタン1206を押下すると近接選択ペアによる推薦結果の表示と非表示を切り替える。
【００４９】
以上詳述してきた本発明は、放送，テレビシステムにおける番組やシーン，オンラインショッピングにおける商品，マーケティングにおける商品プロモーション等への種々のアイテムの推薦において利用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の第１の実施例である、類似度を明示する推薦システムの構成図。
【図２】第１の実施例の協調フィルタのデータ構成（ユーザ／アイテム行列）の説明図。
【図３】第１の実施例の協調フィルタにおける登録処理フローを示すPAD図。
【図４】第１の実施例の協調フィルタによる推薦処理フローを示すPAD図。
【図５】第１の実施例のアイテム／属性データベースのデータ構成図。
【図６】第１の実施例の類似度の計算処理フローを示すPAD図。
【図７】第１の実施例の類似度を利用した表示インターフェースの説明図。
【図８】本発明の第２の実施例である、近接選択アイテムペアを使用する推薦システムの構成図。
【図９】第２の実施例の近接選択アイテムペアデータベースのデータ構成の説明図。
【図１０】第２の実施例の近接選択アイテムペアの登録処理フローを示すPAD図。
【図１１】第２の実施例の近接選択アイテムペアによる推薦処理フローを示すPAD図。
【図１２】第２の実施例の近接選択による表示インターフェースの説明図。
【符号の説明】
【００５１】
101、801…サーバ、102、802…クライアント、103…協調フィルタ、104…類似度計算部、105、803…選択部、106…評価部、107、804…表示部、108…登録処理部、109…推薦処理部、110…ユーザ／アイテム行列、111、810…アイテム／属性DB、805…非類似近接選択アイテムペア登録処理部、806、808…類似アイテム検索処理部、807…近接選択アイテムペア検索処理部、809…近接選択アイテムペアDB。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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