(57)【要約】【課題】類似事例データの検索及び推薦の候補となるプロファイルデータの検索を、高速に、かつ小資源で実現可能なプロファイルデータ検索装置を提供する。【解決手段】この装置は、プロファイルデータを属性と属性値のペアの集合としたデータをプロファイルデータベース１８に格納し、複数プロファイルデータ間に発生した関係を事例データベース２０にプロファイルデータの組として格納し、入力プロファイルデータに関係付けられたデータを事例データベースに格納された事例データの組から検索し、入力プロファイルデータと事例データの組から検索されたプロファイルデータとの類似性と、事例データベース内の事例データに基づいて学習した属性重要度および事例データ重要度を評価することにより、検索されたプロファイルデータのスコアを算出し、算出されたスコアに応じて、結果として出力するプロファイルを決定する。【選択図】　　　図２
2004021729.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを該データの属性と該属性の具体的内容を表す属性値のペアの集合として特徴づけたプロファイルデータを格納するプロファイルデータベースと、
複数のプロファイルデータの間に発生した関係を、プロファイルデータの組として表現した事例データを格納する事例データベースと、
入力として与えられたプロファイルデータに関係付けられたプロファイルデータを前記事例データベースに格納された前記事例データの組から検索する事例データ検索手段と、
前記入力として与えられたプロファイルデータと前記事例データの組から検索されたプロファイルデータとの類似性と、前記事例データベース内の事例データに基づいて学習した属性重要度および事例データ重要度を評価することにより、前記プロファイルデータのスコアを算出するスコア算出手段と、
前記スコア算出手段によるスコアに応じて、結果として出力するプロファイルを決定する、結果出力手段とを備えたことを特徴とするプロファイルデータ検索装置。
【請求項２】
前記入力として与えられたプロファイルデータが与えられたとき、はじめに当該入力プロファイルデータに類似するプロファイルデータを前記プロファイルデータベースから検索し、次に当該類似プロファイルデータに関する事例データを前記事例データベースから検索し、さらに当該事例データの組から前記類似プロファイルデータに関係付けられたプロファイルデータを検索するようにしたことを特徴とする、請求項１記載のプロファイルデータ検索装置。
【請求項３】
前記スコア算出手段は、前記検索されたプロファイルデータを構成する属性の重要度を算出する属性重要度学習手段を備え、当該属性重要度を用いてプロファイルデータのスコアを算出するようにしたことを特徴とする、請求項１記載のプロファイルデータ検索装置。
【請求項４】
前記スコア算出手段は、前記検索されたプロファイルデータ重要度を算出するプロファイルデータ重要度学習手段を備え、当該プロファイルデータ重要度を用いてプロファイルデータのスコアを算出するようにしたことを特徴とする、請求項１記載のプロファイルデータ検索装置。
【請求項５】
コンピュータに、
データを該データの属性と該属性の具体的内容を表す属性値のペアの集合として特徴づけたプロファイルデータを入力するステップと、
複数のプロファイルデータの間に発生した関係を、プロファイルデータの組として表現した事例データを事例データベースに格納するステップと、
入力として与えられたプロファイルデータに関係付けられたプロファイルデータを前記事例データベースに格納された前記事例データの組から検索するステップと、
前記入力として与えられたプロファイルデータと前記事例データの組から検索されたプロファイルデータとの類似性と、前記事例データベース内の事例データに基づいて学習した属性重要度および事例データ重要度を総合的に評価することにより、前記プロファイルデータのスコアを算出するステップと、
前記スコア算出ステップにより算出されたスコアに応じて、結果として出力するプロファイルを決定するステップとを実行させることを特徴とするプロファイルデータ検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンテンツやサービス、ユーザなどのデータをそのデータの属性とその属性の具体的内容を表す属性値のペアとして特徴づけたプロファイルデータを検索するプロファイルデータ検索装置及びプログラムに関し、特に、個々の利用者にとって適したプロファイルデータを推薦する目的で、事前に利用者に関連のある事例を高速に検索するプロファイルデータ検索装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、プロファイルデータ検索装置としては、例えば特開２０００−１４８８６４で開示されているように、ユーザや商品の特徴づけを行うことでプロファイルデータを作成し、当該プロファイルデータに基づいて、類似したユーザをあらかじめクラスタ化しておき、利用者が属するクラスタからの情報に基づいて、当該利用者に商品やクラスタ情報などの推薦を行う方法がとられていた。
【０００３】
この従来技術によれば、利用者のプロファイルデータに最も近いクラスタを、当該利用者が属するクラスタとして分類することで、分類された当該クラスタからの情報に基づいて、利用者に適した商品を推薦したり、分類された当該クラスタの情報を推薦することが可能になる。
【０００４】
しかしながら、上述の従来の技術によると、少なくとも次の問題が生じる。
【０００５】
まず、従来の技術によると、利用者が属するクラスタの分類に基づいて推薦を行うため、分類された当該クラスタ内に当該利用者とは類似していないユーザが含まれていたり、当該クラスタ以外のクラスタに当該利用者と類似したユーザが含まれる場合に、当該利用者に対する推薦の精度が低下するという問題が生じていた。特に、当該利用者のプロファイルデータが、分類されたクラスタの中心から離れている場合に、当該問題は顕著に発生しうる。
【０００６】
この問題点に対して、本出願願人により平成１４年３月１５日付けで出願された「プロファイル情報の推薦方法、プログラム及び装置」を発明の名称とする特許出願では、入力プロファイルデータに類似したプロファイルデータだけに基づいて、利用者に適した推薦を行うことを、低い運用コストで、プロファイルデータ群の変化に柔軟に適応できる形で実現している。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
前述の本出願願人による特許出願は、入力プロファイルデータに類似したプロファイルデータだけを動的に取得し、この類似プロファイルデータを用いて、プロファイルデータを構成する各属性値の重要度を動的に学習することを開示している。
【０００８】
上記特許出願に開示の技術を実現するための一つの要素となる技術は、類似事例データの検索及び推薦の候補となるプロファイルデータの検索を、高速に、かつ限られた資源を用いて行うことである。
【０００９】
本発明の目的は、類似事例データの検索及び推薦の候補となるプロファイルデータの検索を、高速に、小資源を用いて行うことが可能なプロファイルデータ検索装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明により提供されるものは、入力として与えられたプロファイルデータに関係付けられたプロファイルデータを事例データベースに格納された事例データの組から検索する事例データ検索手段を備えたことを特徴とするプロファイルデータ検索装置である。
【００１１】
事例データを、互いに関係する複数のプロファイルデータの組み合わせとすることで、システム運用者の明示的な定義によらない、非定型なデータの関連性を表現することができる。例えば、３０代前半の男性であればこのテニスサークルがお勧めといった、明示的なルール記述を行う代わりに、あるユーザが、あるサークルに入会しているといった事象を事例とし、このような事例の集合によって、ユーザとサークルの間に存在する関連性を表現する。本発明では、この事例データからプロファイルデータ間の関連性を導き、入力として与えられたプロファイルデータに対して、関連するプロファイルデータを検索する。例えば、ユーザプロファイルデータが入力として与えられたとき、このユーザが過去に利用したサービスを事例データ検索手段により検索したり、さらに、このユーザに類似したユーザに関する事例データも事例データ検索手段から検索して利用することで、入力として与えられたプロファイルの属性条件について、直接に事例を対象としてそれらの間の類似性を算出することにより類似事例を検索することに比べて、高速且つ小資源で、入力として与えられらユーザが利用する可能性のあるサービスを検索するような処理が可能になる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
上記目的及び本発明の諸特徴は、添付図面を参照しながら説明する以下の実施の形態により一層明瞭になる。全図を通じて同一参照番号は同一のものを表す。
【００１３】
図１は本発明によりプロファイル情報の検索処理が適用される動作環境の説明図である。
【００１４】
図１において、本発明のプロファイルデータ検索装置はプロファイル情報処理サーバ１０において実現される。プロファイル情報処理サーバ１０に対しては、インターネット１２を介してユーザ装置１４−１、１４−２が接続される。
【００１５】
ユーザ装置１４−１、１４−２はＷＷＷブラウザを備えており、インターネット１２を経由して、プロファイル情報処理サーバ１０に対するアクセスにより、ユーザ、コンテンツ、サービスなどのデータに関するプロファイル情報を利用した推薦処理要求を行う。
【００１６】
プロファイル情報処理サーバ１０には、プロファイルデータベース１８及び事例データベース２０が接続されている。
【００１７】
プロファイル情報処理サーバ１０は、ハードウェア構成としてＣＰＵ２２，メモリ２４及びキャッシュ２６を備えている。メモリ２４には本発明による推薦プロファイル情報の検索処理を実行するプログラムがロードされ、これをＣＰＵ２２で実行することにより推薦プロファイル情報の検索を実行する。
【００１８】
図２は本発明によるプロファイルデータ検索装置の構成を示すブロック図である。
【００１９】
図２において、本発明によるプロファイルデータ検索装置は、プロファイル情報処理サーバ１０と、コンテンツ、サービス、ユーザなどのデータを、そのデータの属性とその属性の具体的な内容を表す属性値のペアの集合として特徴づけたプロファイルデータを格納するプロファイルデータベース１８と、複数のプロファイルデータの間に発生した関係を、プロファイルデータの組として表現した事例データを格納する事例データベース２０と、入力として与えられたプロファイルデータ７０１に関係付けられたプロファイルデータを事例データベースに格納された事例データの組から検索する事例データ検索手段２１と、入力として与えられたプロファイルデータと事例データの組から検索されたプロファイルデータとの類似性と、事例データベース内の事例データに基づいて学習した属性重要度および事例データ重要度を総合的に評価することにより、プロファイルデータのスコアを算出するスコア算出手段２２と、スコア算出手段２２により算出されたスコアに応じて、結果として出力するプロファイルを決定する、結果出力手段２３とを備えている。
【００２０】
事例データ検索手段２１では、プロファイルデータが入力として与えられたとき、始めに当該プロファイルデータに類似するプロファイルデータをプロファイルデータベース１８から検索する。次に、当該類似プロファイルデータを関係付ける事例データを事例データベース２０から検索する、最後に、当該事例データによって関係付けられたプロファイルデータを検索する。
【００２１】
検索を高速に、かつ限られた資源だけを利用して実施するためには、できるだけ少ない比較回数によって、結果となるプロファイルデータを絞り込むことが必要である。また、本発明では、動的にプロファイルデータの検索および推薦を行う。そのため、一時記憶上に配置可能なサイズの作業メモリだけを用いて、検索が可能であることが望ましい。事例データベース２０内に保持される事例データ数と、プロファイルデータベース１８内に保持されるプロファイルデータ数を比較すると、一般にデータ数が大幅に少ないのはプロファイルデータである。そこで、事例データ検索手段２１では、はじめにプロファイルデータについて比較を行い、早い段階で検索候補を限定している。また、この工夫によって、必要な作業メモリも、一時記憶だけの利用にとどめることができる。
【００２２】
スコア算出手段２２では、事例データ検索手段２１が検索した関連プロファイルデータに対してスコアを算出する。もっとも単純なスコアの定義は、入力として与えられたプロファイルデータと、スコア算出の対象となる関連プロファイルデータに関する事例の類似度をそのまま用いる定義である。さらに、スコア算出手段２２は、後に詳述するように、入力プロファイルデータを構成する属性の重要度を算出する属性重要度学習手段や、事例の重要度を算出する事例重要度学習手段を備えて構成することも可能である。
【００２３】
事例データがユーザに関するプロファイルデータと、ある商品に関するプロファイルデータの組として構成され、ユーザプロファイルデータが入力として与えられたとき、ユーザが購入する可能性の高い商品を検索する場合を例に説明する。この入力のユーザプロファイルデータと、事例データのユーザプロファイルデータ部分だけの類似度が高いことによって、当該事例データの商品プロファイルデータ部分が購入の可能性があるとする方法だけでは、必ずしも十分ではない場合がある。例えば、男性で、３０代前半で、会社員であるというユーザの条件が同じであっても、映画についてはアクションものが好きな人や、コメディが好きな人があるような場合である。反対に、あるユーザの条件の類似性が、商品検索に有用でない場合がある。例えば、入力のユーザが購入する可能性がある音楽ＣＤを検索するとき、ユーザプロファイルデータの住所に関する条件は、検索結果には関係がない。
【００２４】
スコア算出手段２２では、事例データの重要度や、属性の重要度を考慮する。これらの重要度を用いると、事例データ検索手段２１の最初のステップにおいて、ユーザプロファイルデータ部分だけを比較するにもかかわらず、商品に対する嗜好に基づく基準や、商品検索にはかかわりのないユーザ属性を除外するができる。このようにして、ユーザの類似性に基づく基準と、ユーザの嗜好に基づく基準を総合した基準でスコアを算出し、検索結果に影響がないか、あるいは考慮することが悪影響を与えるようなユーザの条件について類似性を無視したり、低く見積もる工夫を行っている。
【００２５】
結果出力手段２３では、スコア算出手段２２によるスコア順に、上位から必要件数の関連プロファイルデータだけ出力したり、閾値以上のスコアを取る関連プロファイルデータだけを、結果として出力する。さらに、結果出力手段２３では、プロファイルデータ以外に、限定条件が与えられた場合には、この限定条件を満たす関連プロファイルデータのみを出力したり、限定条件に一致しないものを出力から除外したり、すでに入力のユーザが知っているはずのプロファイルデータを除外するような、フィルタ処理も行う。
【００２６】
以下に、プロファイルデータベース１８に格納されるプロファイルデータの具体例を説明する。
【００２７】
図３はプロファイルデータの一例を示す図である。この例では、あるユーザを特徴付けたプロファイルデータを表しており、（年齢、３２）や（性別、女性）などの集合の各要素は、属性と属性値のペアを表している。
【００２８】
図４はプロファイルデータの他の一例を示す図である。この例では、あるテニスサークルを特徴つけたプロファイルデータを表している。
【００２９】
次に事例データベース２０に格納される事例データの具体例を説明する。
【００３０】
図５は事例データの一例を示す図である。図示のように、事例データには図３に示したようなプロファイルデータと図４に示したようなプロファイルデータとの間に発生した関係を、プロファイルデータの組で表現して事例データとしている。例えば、図３のようにＩＤが００１０２６のユーザが、ＩＤが０１０６２７のテニスサークルに加入したという関係が図５に示すようにして事例データとして表される。
【００３１】
図６は図５に示した事例データを圧縮した事例データの説明図である。
【００３２】
図６に示すように、事例データをプロファイルデータのＩＤの組で表すことにより、事例データのデータ量を圧縮することができる。
【００３３】
図７は図２に示した装置の動作を説明するフローチャートである。
【００３４】
以下の説明では、図３に示したようなユーザプロファイルデータが入力され、関連するサークルプロファイルデータを検索する場合を取り上げ、説明する。ただし、図４に示したようなサークルプロファイルデータを入力とし、関連するユーザプロファイルデータを出力する場合や、サークルプロファイルデータを入力とし、関連するサークルプロファイルデータを出力する場合や、ユーザプロファイルデータを入力とし、関連するユーザプロファイルデータを出力する場合の、いずれの場合も、図３に示した方法と同様の方法によって検索が可能である。
【００３５】
図７において、入力ユーザプロファイルデータ７０１は、関連プロファイルデータ検索のターゲットとなるユーザを、前述の属性と属性値のペアの集合として記述したデータである。また、このユーザプロファイルデータは、ユーザに対して定義された属性の一部だけを記述したものであってもかまわない。
【００３６】
検索パラメータ７０２は、本発明のプロファイルデータ検索装置において用いられる、連続値半径、プロファイルスコア閾値、プロファイルデータ取得数、事例データ取得数の検索パラメタである。これらについては、フローチャートの各ステップにおいて利用する個所の説明中で詳述する。
【００３７】
ステップ７０７では、入力プロファイルデータ７０１に類似したプロファイルデータを、プロファイルデータベース１８から検索する。この検索ステップの高速化のためには、公知のインデックスをあらかじめ生成しておけばよい。一例として、転置ファイル形式のインデックスを用いた場合の検索処理を説明する。
【００３８】
転置ファイル形式インデックス（離散値）の一例を以下の表１に示す。
【００３９】
【表１】
2004021729.tif 000003
【００４０】
このように、転置ファイル形式インデックスとは、属性（例えば性別、職業等）と属性値（例えば男性、女性、会社員等）のペアで表されるキーに対して、そのペアを保持するプロファイルデータの集合を値として保持する形式のインデックスである。このような転置ファイル形式のインデックスを用いると、検索に必要な属性値の比較の回数を、プロファイルデータの件数から、常に入力ユーザプロファイルデータ７０１に含まれる属性と属性値のペアの数に減縮することができる。また、事例データの代わりに、事例データの数よりもはるかに少ないプロファイルデータに対するインデックスを生成しているので、事例データを検索する場合に比べて、検索に要する資源を大幅に削減することができる。
【００４１】
転置ファイル形式のインデックスを用いた事例の検索では、入力として与えられたユーザプロファイルデータに含まれる属性と属性値のペアのそれぞれをインデックスに対するキーとして用い、対応するプロファイルデータの集合を転置ファイル形式インデックスから取得すればよい。
【００４２】
属性が年齢や子供の数等の数値をとる場合には、あらかじめ数値属性の定義域を区間に分割しておけば、転置ファイル形式のインデックスを適用できる。区間の分割方法も公知な手法を適用できる。代表的なものは、区関分割数を決め、区間幅が均等になるように分割する手法や、数値属性毎に事例ベース中における分布にしたがって、各区間における事例の頻度が等しくなるように分割する手法が知られている。数値を扱う場合には、キーの一致のさせ方を拡張する必要がある。例えば、年齢が３０歳と３１歳は、全体の年齢の幅からみると、非常に近い値であり、一致と判断したり、一致ではないが非常に近い値であるとみなすのが妥当である。区間の境界がたまたま３０歳であると、３１歳は近い値であるとみなすのが妥当でありながら、一致または類似と判定されることがなくなることが問題である。
【００４３】
そこで、どの程度の値に幅をもたせて、数値の一致または類似を判定するかを、検索パラメタのひとつである連続値半径を用いて定義する。具体的に、前述の年齢の例で説明する。まず、あらかじめ転置ファイルインデックスのキーを数値の順番にソートしておく。
【００４４】
転置ファイル形式インデックス（連続値）の一例を下記の表２に示す。
【００４５】
【表２】
2004021729.tif 000004
【００４６】
上記表例では、属性が年齢であり、その区間として２２歳から２５歳まで、２６歳から２９歳まで、等の区間が用いられている。
【００４７】
例えば、入力ユーザプロファイルデータ７０１の年齢に関する条件が、（年齢、３１）であったとする。連続値半径が５の場合は、２６歳から３６歳が半径以内であるから、表２に示したキーのうち、（年齢、［２２、２５］）を除くすべてが一致する対象となる。このようにして、隣接する半径以内の区間に対するプロファイルデータの集合を取得できる。
【００４８】
図７のステップ７０８では、はじめに、ステップ７０７で検索したプロファイルデータにスコアを加算する。もっとも単純なスコア値加算方法によれば、ステップ７０７において入力ユーザプロファイルデータに類似したプロファイルデータの数に応じたスコアを次の式（１）にしたがって加算する。
【００４９】
【数１】
2004021729.tif 000005
【００５０】
ただし、Ｘは入力ユーザプロファイルデータ、Ｙはスコア計算の対象としているユーザプロファイルデータ、ｘｉは入力ユーザプロファイルデータの属性ｉの属性値、ｙｉはスコア計算の対象としているユーザプロファイルデータの属性ｉの属性値である。
【００５１】
属性値が数値の場合には、条件と一致した区間の近さに応じて、下記の式（２）のように０．０〜１．０の数値をｒを乗ずれば、単純な一致ではなく、中心からの距離に応じた、類似性を加味したスコアとすることができる。
【００５２】
【数２】
2004021729.tif 000006
【００５３】
ただし、χｉはｘｉに対する区間番号、ξｉはｙｉに対する区間番号、Ｎは区間分割数を表す。
【００５４】
また、事例重要度７０３及び属性重要度７０４を用いる場合のスコアは次の式（３）のようになる。
【００５５】
【数３】
2004021729.tif 000007
【００５６】
ただし、ｕはプロファイルデータＸに対する、プロファイルデータＹに関する事例の重要度、ｗｉは属性ｉの重要度である。この、事例重要度７０３および属性重要度７０４の算出の仕方は後述する。
【００５７】
ステップ７０８では、スコアを算出した後、スコアがあらかじめ定めたプロファイルスコア閾値よりも高いものを出力とする。この変形例として、スコアの高いものから順に、あらかじめ定めたプロファイルデータ取得数だけを出力とすることもできる。このプロファイルスコア閾値と、プロファイルデータ取得数は、検索パラメタの一部である。
【００５８】
ステップ７０９では、ステップ７０８の出力である類似プロファイルデータに関する事例データを事例データベース２０から検索する。事例データは、本実施の形態においては、ユーザプロファイルデータとサークルプロファイルデータの組み合わせであるから、事例ベース２０を参照することによって、この処理は可能である。また、公知のインデックスを用いれば、この処理を高速に実現できる。一例としては、ここでも下記の表３に示す転置ファイル形式のインデックスを用いる。
【００５９】
【表３】
2004021729.tif 000008
【００６０】
転置ファイル形式のインデックスを用いた場合のステップ７０９の手続きは、ステップ７−８の出力プロファイルデータ数と同回数のキー比較を行い、対応する値である事例データ集合を取得し、これらの和集合を取得することである。このとき、事例データに対応したキーとなるユーザプロファイルデータに付与されたスコアを、この事例データに対するスコアとして付与しておく。この部分の変形例として、上述の事例データ集合のすべてを引き続き行う処理の対象とする代わりに、事例データに付与されたスコアの高いものから順に、あらかじめ定めた事例データ取得数だけを以後の処理の対象とすることによって、計算量を抑えることもできる。この事例データ取得数は、検索パラメタの一部である。
【００６１】
ステップ７１０では、ステップ７０９の出力である事例データによって関連づけられたサービスプロファイルデータを取得する。この処理は、事例ベース２０を参照することで可能である。このとき、事例データに付与されたスコアを、サービスプロファイルデータに対するスコアとして付与しておく。
【００６２】
ステップ７１１では、与えられる限定属性値条件７０５を充足するサービスプロファイルデータだけに限定したり、あるいは限定属性値条件７０５に一致しないサービスプロファイルデータを除外する処理を行う。限定属性値条件７０５は、本発明の検索装置に対する入力の一部として与えられる。
【００６３】
属性値に関する限定属性条件には、Ａｂｓｏｌｕｔｅ、Ｐｒｏｈｉｂｉｔの２種類がある。Ａｂｓｏｌｕｔｅは、絶対満足すべき属性値を指定するもので、Ｐｒｏｈｉｂｉｔは、禁止される属性値を指定するものである。例えば、
Ａｂｓｏｌｕｔｅ：テニスＰ｛（年会費、［１００００、２００００］）｝
Ｐｒｏｈｉｂｉｔ：テニスＰ｛（年齢分布、中高年中心）｝
という限定属性条件は、それぞれ、年会費が１万円以上２万円以下であること、および年齢分布が中高年中心でないテニスサークルだけを検索結果として出力することを指定している。
【００６４】
ステップ７１１では、この他に、入力のユーザがすでに知っているサービスプロファイルデータを検索結果から除外することもできる。これは、既知のサービスプロファイルデータを提示することがユーザにとって情報にならないケースを想定している。具体的な実現方法は、はじめに、ステップ７０９およびステップ７１０と同様にして、入力として与えられたユーザプロファイルデータに関する事例データを取得し、この事例データのサービスプロファイルデータを取得する。次にこのサービスプロファイルデータを、ステップ７１０の出力から除外すればよい。
【００６５】
ステップ７１２では、サービスプロファイルに付与されたスコアの順に、本発明の検索装置に対する入力の一部である、結果出力数だけを出力する処理を行う。
【００６６】
図８は図７の事例重要度７０３を算出する方法を示すフローチャートである。
【００６７】
図８において、事例重要度算出手続きでは、式（３）における事例重要度ｕを算出する。
【００６８】
まず、ステップ８３では、事例データベース２０を検索することにより、入力ユーザプロファイルデータ７０１に関する事例データを取得し、この事例データのサークルプロファイルデータを取得する。このステップは、前述の図７におけるステップ７０９およびステップ７１０と同様に実行することができる。取得したプロファイルデータ集合をＡとする。
【００６９】
ステップ８２では、ひとつのユーザプロファイルデータを対象として、ステップ８１と同様の処理を実行する。取得したプロファイルデータ集合をＢとする。
【００７０】
ステップ８３では、次の式（４）の値ｕを算出する。
【００７１】
【数４】
2004021729.tif 000009
【００７２】
ｕをこのユーザプロファイルデータに関する事例の重要度とする。ステップ８２およびステップ８３を、図７のステップ７０７で出力されたユーザプロファイルの全てに対して一つずつ実行する。
【００７３】
事例重要度ｕは、入力として与えられたユーザと、ステップ７０７で出力された類似ユーザとの、サービスに対する好みの類似性をあらわす。このような事例重要度を加味することによって、ユーザプロファイルデータとしての類似性の基準と、事例データとして保持されているサービスの好みに対する類似性の基準と、その両方を統合した基準によって、関連プロファイルデータを検索することが可能になる。
【００７４】
図９は図７の属性重要度７０４を算出する方法を示すフローチャートである。
【００７５】
図９において、属性重要度算出手続きでは、式（３）における属性重要度ｗｉを算出する。
【００７６】
まず、ステップ９３からステップ９５では、次の式（５）及び（６）の値を求めている。
【００７７】
【数５】
2004021729.tif 000010
【００７８】
ここで、ＣＣＦＩ（ｉ，Ｃ）はクロス・カテゴリ・フィーチャ・インポータンス（ＣｒｏｓｓＣａｔｅｇｏｒｙ　Ｆｅａｔｕｒｅ　Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ）であり、データを分類する際の、属性の重要度を算出する公知の手法である。属性Ｃは、限定属性値条件に含まれる属性である。すなわち、サービスプロファイルについて属性に条件が指定されていたとき、この属性を識別するための重要度をＣＣＦＩを用いて求め、限定属性値条件が指定された全ての属性に関して総和をとっている。ＣＣＦＩの値は、事例データベース２０内の全事例データを対象に算出する。この算出は、本発明によるプロファイルデータ検索装置の初期化の段階で実行しておく。
【００７９】
こうすることで、入力として与えられたユーザプロファイルデータと、サービスプロファイルデータを直接比較できなくとも、限定属性値条件を充足するサービスプロファイルを決定する段階に影響をより強く与えるユーザ属性を、属性重要度を通じて、図７のステップ７０７の処理に取り入れることができる。
【００８０】
属性重要度の変形例としては、限定属性値条件が指定された属性集合について、ＣＣＦＩの和を算出する代わりに、本発明のプロファイルデータ検索システムの運用者が、サービス属性のいくつかを指定し、この属性集合についてＣＣＦＩの総和を算出することや、あらかじめサービスプロファイルを公知のクラスタリング手法によって分類しておき、この分類結果をＣＣＦＩの計算対象となる属性に選ぶ方法もある。
【００８１】
また、ＣＣＦＩを利用するかわりに、その他の公知な関連属性決定のアルゴリズムや、属性重要度の決定アルゴリズムを用いてもよい。
【００８２】
本発明の上述の実施例は、付随する図面に関連して述べられてきたが、本発明はこれらの実施例そのものに限定されるものではなく、本発明の範囲または主旨から逸脱すること無く、様々な他の変更および変形が可能である。
【００８３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、入力プロファイルデータについて、事例データにより表された関連性に基づいた、関連プロファイルデータの検索を、動的に実行可能な速度にて、限定された資源を利用して行うことができる。
【００８４】
また、本発明では、入力プロファイルデータ同士の比較しか行わない代わりに、事例重要度を学習し、これらをスコア算出に用いることによって、入力プロファイルデータの類似性に関する基準と、事例データに基づく関連プロファイルに対する嗜好に関する基準を総合することができる。
【００８５】
さらに、属性重要度を学習し、これをスコア算出に用いることによって、検索の結果に影響がない、あるいは悪影響をあたえるような入力プロファイルデータに関する属性条件を無視したり、低く見積もる。これによって、事例データに基づくプロファイル間の関連性を、プロファイルデータの類似性算出に反映させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によりプロファイル情報の検索処理が適用される動作環境の説明図である。
【図２】本発明によるプロファイルデータ検索装置の構成を示すブロック図である。
【図３】プロファイルデータの一例を示す図である。
【図４】プロファイルデータの他の一例を示す図である。
【図５】事例データの一例を示す図である。
【図６】図５に示した事例データを圧縮した事例データの説明図である。
【図７】図２に示した装置の動作を説明するフローチャートである。
【図８】図７の事例重要度３０３を算出する方法を示すフローチャートである。
【図９】図７の属性重要度７０４を算出する方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１８…プロファイルデータベース
２０…事例データベース
２１…事例データ検索手段
２２…スコア算出手段
２３…結果出力手段
７０３…事例重要度
７０４…属性重要度
【図１】
2004021729.tif 000011
【図２】
2004021729.tif 000012
【図３】
2004021729.tif 000013
【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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