(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
複数のアイテムに含まれる何れかのアイテムを推薦先に推薦する際に、前記複数のアイテムに含まれる既に推薦されたアイテムと、前記既に推薦されたアイテムに対する前記推薦先の評価情報とを、前記推薦先毎に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記既に推薦されたアイテムのうち、肯定的な評価以外の評価を示す前記評価情報に対応付けられた非正評価アイテムを、前記推薦先毎に抽出し、
アイテムが有する複数の属性の各々に対応する座標軸を有し、前記複数の属性についてのアイテムの各属性値の組み合わせに対応して該アイテムの位置が定まる空間において、抽出した非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向を特定し、
特定した前記方向と、前記空間における前記複数のアイテムの何れかのアイテムの位置とに基づいて、前記推薦先に推薦するアイテムを決定する
ことを含む処理を実行させるためのアイテム推薦プログラム。
【請求項２】
前記推薦するアイテムを決定することは、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、該未推薦のアイテムの各々の位置を、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記方向と平行な直線上に射影した位置が、前記直近で推薦したアイテムの位置と最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定することを含む請求項１記載のアイテム推薦プログラム。
【請求項３】
前記非正評価アイテムを抽出することに加え、前記記憶部を参照して、前記既に推薦されたアイテムのうち、肯定的な評価を示す前記評価情報に対応付けられた正評価アイテムを抽出し、
前記方向を特定する際に、前記空間において、前記非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる第１の方向と、前記正評価アイテムの位置の散らばりが最大となる第２の方向とに基づく、第３の方向を特定し、
前記推薦するアイテムを決定することは、特定した前記第３の方向と、前記空間における前記複数のアイテムの何れかのアイテムの位置とに基づいて、前記推薦先に推薦するアイテムを決定することを含む
請求項１記載のアイテム推薦プログラム。
【請求項４】
前記第３の方向として、前記第１の方向の単位ベクトルと、前記第２の方向の単位ベクトルとを合成したベクトルの方向を特定する請求項３記載のアイテム推薦プログラム。
【請求項５】
前記推薦するアイテムを決定することは、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、該未推薦のアイテムの各々の位置を、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記第３の方向と平行な直線上に射影した位置が、前記直近で推薦したアイテムの位置と最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定する請求項３または請求項４記載のアイテム推薦プログラム。
【請求項６】
前記コンピュータに、前記推薦先であるユーザの生体情報の変化から、前記肯定的な評価以外の評価を示す評価情報を取得することをさらに含む処理を実行させるための請求項１〜請求項５の何れか１項記載のアイテム推薦プログラム。
【請求項７】
前記生体情報の変化として、ユーザに装着された脳波計により計測された脳波から、事象に関連して発生するＰ６００成分を取得する請求項６記載のアイテム推薦プログラム。
【請求項８】
複数のアイテムに含まれる何れかのアイテムを推薦先に推薦する際に、前記複数のアイテムに含まれる既に推薦されたアイテムと、前記既に推薦されたアイテムに対する前記推薦先の評価情報とを、前記推薦先毎に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記既に推薦されたアイテムのうち、肯定的な評価以外の評価を示す前記評価情報に対応付けられた非正評価アイテムを、前記推薦先毎に抽出する抽出部と、
アイテムが有する複数の属性の各々に対応する座標軸を有し、前記複数の属性についてのアイテムの各属性値の組み合わせに対応して該アイテムの位置が定まる空間において、前記抽出部により抽出された非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向を特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記方向と、前記空間における前記複数のアイテムの何れかのアイテムの位置とに基づいて、前記推薦先に推薦するアイテムを決定する決定部と、
を含むアイテム推薦装置。
【請求項９】
コンピュータに、
複数のアイテムに含まれる何れかのアイテムを推薦先に推薦する際に、前記複数のアイテムに含まれる既に推薦されたアイテムと、前記既に推薦されたアイテムに対する前記推薦先の評価情報とを、前記推薦先毎に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記既に推薦されたアイテムのうち、肯定的な評価以外の評価を示す前記評価情報に対応付けられた非正評価アイテムを、前記推薦先毎に抽出し、
アイテムが有する複数の属性の各々に対応する座標軸を有し、前記複数の属性についてのアイテムの各属性値の組み合わせに対応して該アイテムの位置が定まる空間において、抽出した非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向を特定し、
特定した前記方向と、前記空間における前記複数のアイテムの何れかのアイテムの位置とに基づいて、前記推薦先に推薦するアイテムを決定する
ことを含む処理を実行させるアイテム推薦方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アイテム推薦プログラム、アイテム推薦装置、及びアイテム推薦方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザが興味を示すと推定される商品などのアイテムを、ユーザに対して提示する技術が存在する。このような技術では、例えば、協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングの手法を用いて、ユーザに推薦するアイテムを決定する。協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングの手法では、類似性を基に推薦するアイテムを決定するため、以前に推薦されたアイテムと類似するアイテムばかりが推薦されてしまう傾向がある。
【０００３】
そこで、類似性とは異なる観点として、ユーザにとって意外性のある推薦、すなわち、ユーザにとって関心はあるが、容易に想定できないアイテムの推薦を行うための情報推薦方法が提案されている。この方法では、アイテム属性を用いて、アイテム特徴空間を構築し、ユーザのアイテム評価情報を用いて、該ユーザのアイテム選択分布を求める。そして、求めた分布中心に近く分布形状から離れているアイテムに対して小さな値となる推薦指標を計算し、指標が小さい非選択アイテムを、推薦アイテムとして決定している。
【０００４】
また、ユーザの要求に対して決定した応答内容を出力し、応答内容を出力したタイミングを起点として、ユーザの事象関連電位を計測し、事象関連電位の、起点から約６００ｍｓ前後の部分を用いてユーザの期待はずれを判定する技術が提案されている。この技術では、ユーザの期待はずれを判定した判定結果を用いて、応答内容の修正を指示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−０９６０２５号公報
【特許文献２】国際公開第２００５／００１６７７号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、意外性のある推薦を行う従来技術では、ユーザが過去に選択したアイテムの分布中心に近く、かつ分布形状から離れているアイテムを選択しているが、分布形状から離れているアイテムは、ユーザが過去に選択しなかったアイテムを含む。ユーザが選択しなかったアイテムは、ユーザがそのアイテムに対して、良くない、興味がないなどの否定的な評価を与えたアイテムであると考えられる。したがって、従来技術の方法では、ユーザにとって意外性はあるが、否定的な評価となるアイテムを推薦してしまう可能性がある。
【０００７】
本発明は、一つの側面として、否定的な評価になり難い意外性のあるアイテムを推薦することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、一つの態様として、複数のアイテムに含まれる何れかのアイテムを推薦先に推薦する際に、記憶部を参照する。記憶部には、前記複数のアイテムに含まれる既に推薦されたアイテムと、前記既に推薦されたアイテムに対する前記推薦先の評価情報とが、前記推薦先毎に対応付けて記憶されている。そして、前記既に推薦されたアイテムのうち、肯定的な評価以外の評価を示す前記評価情報に対応付けられた非正評価アイテムを、前記推薦先毎に抽出する。次に、アイテムが有する複数の属性の各々に対応する座標軸を有し、前記複数の属性についてのアイテムの各属性値の組み合わせに対応して該アイテムの位置が定まる空間において、抽出した非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向を特定する。さらに、特定した前記方向と、前記空間における前記複数のアイテムの何れかのアイテムの位置とに基づいて、前記推薦先に推薦するアイテムを決定する。
【発明の効果】
【０００９】
一つの側面として、否定的な評価になり難い意外性のあるアイテムを推薦することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１及び第２実施形態に係るアイテム推薦システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】特徴空間におけるアイテムの位置を示す特徴ベクトルを説明するための図である。
【図３】アイテム特徴表の一例を示す図である。
【図４】第１及び第２実施形態におけるアイテム評価表の一例を示す図である。
【図５】アイテム推薦装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図６】非正評価直交ベクトルを用いる利用を説明するための図である。
【図７】非正評価直交ベクトルの生成を説明するための図である。
【図８】推薦アイテムの決定を説明するための図である。
【図９】推薦アイテムの表示の一例を示す図である。
【図１０】アイテム推薦装置として機能するコンピュータの概略構成を示す図である。
【図１１】アイテム推薦処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】第１実施形態における興味ベクトル生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】推薦アイテム決定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】第１実施形態における評価情報取得処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】推薦アイテムの切り替わりの一例を示す図である。
【図１６】第２実施形態における興味ベクトルの生成を説明するための図である。
【図１７】第２実施形態における興味ベクトル生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８】第３実施形態に係るアイテム推薦システムの概略構成を示すブロック図である。
【図１９】アイテム選択情報の生成に関する制御部の機能ブロック図である。
【図２０】第３実施形態におけるアイテム評価表の一例を示す図である。
【図２１】第３実施形態における評価情報取得処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明に関する実施形態の一例を詳細に説明する。なお、以下の各実施形態では、例えば、ネットショッピング等のウェブサービスの利用時に、お薦めの商品等のアイテムをユーザに提示する場合を例に説明する。
【００１２】
＜第１実施形態＞
図１に示すように、第１実施形態に係るアイテム推薦システム１０は、アイテム推薦装置２０と、アイテム推薦装置２０で利用される各種情報が記憶される記憶装置３０と、ユーザが利用するユーザ端末４０とを含む。アイテム推薦装置２０と記憶装置３０、及びアイテム推薦装置２０とユーザ端末４０は、各々インターネット等のネットワークを介して接続される。
【００１３】
ユーザ端末４０は、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力装置、及び表示装置を備えたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯電話、スマートフォン、タブレット等の情報処理装置である。
【００１４】
記憶装置３０には、アイテム特徴表３１と、評価情報データベース（ＤＢ）３２と、アイテム提示情報ＤＢ３３とが記憶される。
【００１５】
アイテム特徴表３１には、アイテム推薦システム１０で取り扱う複数のアイテムの各々についての特徴ベクトルが記録される。特徴ベクトルは、アイテムが有する複数の属性の各々に対応する座標軸により張られる空間（以下、「特徴空間」という）における各アイテムの位置（座標）を表す。特徴空間におけるアイテムの位置は、アイテムの特徴に基づいて定まり、アイテムの特徴は、アイテムが有する複数の属性についての属性値に基づいて定まる。すなわち、特徴ベクトルは、各アイテムが有する複数の属性についての属性値を要素とするベクトルで表現される。具体的には、各アイテムの特徴ベクトルを、複数の属性Ａｊの各々と、各属性の属性値ｖｋとを要素として含むベクトル＜Ａｊ：ｖｊ＞で表現する。アイテム推薦システム１０で取り扱う複数のアイテムを、同一の特徴空間で取り扱うために、各アイテムは、同一の属性群を有するように事前に設定する。なお、アイテムが有する属性とは、例えば、アイテムが「服」の場合には、柄、形状、サイズ、素材、価格、メーカー、製造日などである。
【００１６】
図２を参照して、アイテムの識別子（アイテムＩＤ）がＩＤ＿１、ＩＤ＿２、ＩＤ＿３の各アイテムが、それぞれ、属性Ａ１、Ａ２、Ａ３を有する場合を例に説明する。図２に示すように、属性Ａ１、Ａ２、Ａ３の各々に対応する座標軸により張られる特徴空間に、各アイテムの位置（図２中の丸印）が含まれる。各アイテムの位置は、上述の特徴ベクトルで表される。例えば、アイテムＩＤ＝ＩＤ＿１のアイテムが、属性Ａ１について属性値ｖ１１、属性Ａ２について属性値ｖ１２、属性Ａ３について属性値ｖ１３を有する場合、アイテムＩＤ＝ＩＤ＿１のアイテムの特徴ベクトルは、＜Ａ１：ｖ１１，Ａ２：ｖ１２，Ａ３：ｖ１３＞と表現される。
【００１７】
アイテム特徴表３１には、上記のような特徴ベクトルが、各アイテムのアイテムＩＤと対応付けて記憶される。図３に、アイテム特徴表３１の一例を示す。図３の例では、アイテムＩＤ（ＩＤ＿ｉ、ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）を各行に対応させ、属性Ａｊ（ｊ＝１，２，・・・，Ｊ）を各列に対応させたマトリクスでアイテム特徴表３１を構成している。なお、Ｉは、アイテム特徴表３１に含まれるアイテム数、Ｊは、各アイテムが有する属性の数である。図３の例では、アイテムＩＤ＝ＩＤ＿ｉに対応する行と属性Ａｊに対応する列とが交差するセルに、アイテムＩＤ＝ＩＤ＿ｉのアイテムについての属性Ａｊの属性値ｖｉｊが格納されている。したがって、アイテム特徴表３１の各行は、アイテムＩＤ＝ＩＤ＿ｉの各アイテムの特徴ベクトルを表す。なお、図３のアイテム特徴表３１には、Ｊ個の属性を持つＩ個のアイテムの各々についての特徴ベクトルが含まれることを表す。
【００１８】
評価情報ＤＢ３２には、ユーザに推薦するアイテム（以下、「推薦アイテム」という）として決定され、ユーザに提示されたアイテムに対するユーザの評価を示す評価情報が、ユーザ毎のアイテム評価表として記憶される。図４に、ユーザの識別子（ユーザＩＤ）が「ｕｓｅｒ＿１」であるユーザについてのアイテム評価表３２Ａの一例を示す。図４の例では、各行が１つの評価情報に相当し、各評価情報は、「アイテムＩＤ」、「提示時間」、及び「評価」の情報を有する。「アイテムＩＤ」は、提示された推薦アイテムのアイテムＩＤである。「提示時間」は、「アイテムＩＤ」欄のアイテムＩＤで識別される推薦アイテムがユーザに提示された時刻を示す情報である。「評価」は、「アイテムＩＤ」欄のアイテムＩＤで識別される推薦アイテムに対するユーザの評価である。ユーザの評価は、ユーザが提示された推薦アイテムを選択した場合には、正評価（肯定的評価）とし、選択しなかった場合には、非正評価（否定的評価）とする。例えば、正評価を「１」、非正評価を「０」とすることができる。なお、推薦アイテムを選択するとは、ユーザが、提示された推薦アイテムをクリックするなどして、その推薦アイテムの詳細を確認したり、提示された推薦アイテムの購入処理を行ったりした場合をいう。
【００１９】
図４の例では、アイテムＩＤがＩＤ’＿１、ＩＤ’＿２、・・・、ＩＤ’＿ｎ、・・・、ＩＤ’＿Ｎのアイテムの各々が、時間ｔ１からｔＮにかけて順にユーザに推薦されたことを表す。また、アイテムＩＤがＩＤ’＿１及びＩＤ’＿Ｎの推薦アイテムは正評価、ＩＤ’＿２及びＩＤ’＿ｎの推薦アイテムは非正評価であることを表す。なお、ＩＤ’＿ｎ（ｎ＝１，２，・・・，Ｎ、Ｎはアイテム評価表３２Ａに記憶されている評価情報の総数）は、図３におけるＩＤ＿ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）の何れかである。
【００２０】
アイテム提示情報ＤＢ３３には、ユーザに提示するためのアイテムの情報が、アイテムＩＤに対応付けて、アイテム毎に記憶される。アイテムの情報は、例えば、アイテムの画像データや、アイテムのサイズや価格等の詳細を説明するテキストデータ等である。
【００２１】
アイテム推薦装置２０は、図５に示すように、機能部として、取得部２１と、抽出部２２と、特定部２３と、決定部２４とを含む。
【００２２】
取得部２１は、提示された推薦アイテムに対するユーザの評価情報を、評価情報ＤＢ３２の該当のユーザのアイテム評価表３２Ａに記録する。具体的には、取得部２１は、後述する決定部２４により決定され、ユーザに提示された推薦アイテムのアイテムＩＤ及び提示時間を評価情報ＤＢ３２の該当のユーザのアイテム評価表３２Ａに記録する。また、取得部２１は、対応する「評価」欄を初期値として「０（非正評価）」に設定する。また、取得部２１は、ユーザに提示された推薦アイテムがユーザにより選択された際にユーザ端末４０から送信されるアイテム選択情報を取得する。アイテム選択情報には、ユーザＩＤ及び選択されたアイテムのアイテムＩＤが含まれる。取得部２１は、アイテム選択情報に含まれるユーザＩＤに基づいて、該当のユーザのアイテム評価表３２Ａを特定する。そして、取得部２１は、特定したアイテム評価表３２Ａにおいて、アイテム選択情報に含まれるアイテムＩＤに対応する「評価」欄を「１（正評価）」に更新する。
【００２３】
また、取得部２１は、アイテムの推薦の開始や終了を指示する情報など、ユーザ端末４０から送信される各種情報を取得する。
【００２４】
抽出部２２は、ユーザにアイテムを推薦する際、そのユーザに対して既に提示した推薦アイテムのうち、ユーザにより非正評価がなされた推薦アイテム（以下、「非正評価アイテム」という）を抽出する。具体的には、抽出部２２は、該当のユーザについてのアイテム評価表３２Ａを参照して、「評価」欄が「０（非正評価）」の評価情報のアイテムＩＤを全て抽出する。抽出部２２は、抽出したアイテムＩＤを一覧にした非正評価アイテムリストを生成し、非正評価アイテムリストを特定部２３へ受け渡す。
【００２５】
特定部２３は、特徴空間において、既に提示されたアイテムの位置から見て、ユーザにとって意外性があるが、否定的な評価とならないアイテムの位置の方向として、非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向を特定する。ここで、特定部２３により、非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向を特定する理由について説明する。
【００２６】
図６の上段に示すように、形状及び色が異なる複数のアイテムを含むアイテム群を、ユーザに提示する推薦アイテムの候補とする場合について考える。「形状」及び「色」は、アイテムの属性である。なお、図６において、図形の形状の相違はアイテムの形状の相違を表し、図形に施したハッチングの種類の相違は、アイテムの色の相違を表す。
【００２７】
ユーザに順次推薦アイテムを提示していく中で、図６の中段に示すように、ユーザが選択した推薦アイテムの履歴が得られたとする。この履歴からは、既に提示された推薦アイテムのうち、ユーザに選択されたアイテムは、形状の違いは小さく、色の違いは大きいことが分かる。すなわち、ユーザは、形状に関しては検討済みで、色に関して興味を持ち、別の色を検討中であると考えられる。したがって、形状が丸で、履歴に存在しない未推薦の色のアイテムを推薦することが適切である。
【００２８】
一方、図６の下段に示すように、ユーザが選択しなかった推薦アイテムの履歴が得られたとする。この履歴からは、既に提示された推薦アイテムのうち、ユーザに選択されなかったアイテムは、形状の違いは小さく、色の違いは大きいことが分かる。すなわち、ユーザは、四角い形状のアイテムに興味を持っていないと考えられる。したがって、四角以外の形状のアイテムを推薦することが適切である。
【００２９】
上記の内容を、特徴空間におけるアイテムの位置を用いて説明する。ここでは、説明を簡単にするため、属性が２種類の場合、すなわち、特徴空間が平面である場合について説明する。
【００３０】
ユーザに対して既に提示した推薦アイテムのうち、ユーザにより正評価がなされた推薦アイテム（以下、「正評価アイテム」という）について、特徴空間に、正評価アイテムの各々の特徴ベクトルが示す位置をプロットし、正評価アイテムの分布を分析する。例えば、図７に示すように、正評価アイテムの分布８１が得られたとする。この正評価アイテムの分布８１において、分散が小さい方向は、ユーザが検討済みの属性（図６の中段の例では、形状）の属性値が変化する方向を表し、分散が大きい方向は、ユーザが興味を持っている属性（図６の中段の例では、色）の属性値が変化する方向を表す。そこで、正評価アイテムの分布８１の分散が最大になる軸（以下、「正評価軸８２」という）に沿った方向に位置するアイテムを推薦アイテムとして決定する場合を考える。なお、正評価軸８２は、正評価アイテムの分布８１に対して主成分分析を適用した際の第１主成分のベクトルから求めることができる。図６の中段の例に適用すると、正評価軸８２に沿った方向に位置するアイテムは、形状の相違は小さく、色の相違は大きいことを表す。既に提示したアイテムの位置から見て、正評価軸８２に沿った方向に位置するアイテムを推薦アイテムとして決定することで、ユーザがこれまでに選択した推薦アイテムの傾向を反映したアイテムの推薦を行うことができる。
【００３１】
しかし、正評価軸８２の方向に沿ったアイテムの推薦は、ユーザがこれまでに選択した推薦アイテムの傾向が強く反映されてしまうため、意外性のある推薦を行うことができない。そこで、図６の下段の例で説明したように、ユーザが選択しなかった推薦アイテムの履歴、すなわち非正評価アイテムの情報を反映させることを考える。
【００３２】
特徴空間に、非正評価アイテムの各々の特徴ベクトルが示す位置をプロットして、各非正評価アイテムの位置の分布を分析し、例えば、図７に示すように、非正評価アイテムの分布８３が得られたとする。この非正評価アイテムの分布８３において、分散が小さい方向は、ユーザが興味を持っていない属性（図６の下段の例では、形状）の属性値が変化する方向を表す。
【００３３】
そこで、既に提示されたアイテムの位置から見て、非正評価アイテムの分布８３の分散が最小になる軸に沿った方向に位置するアイテムを推薦アイテムとして決定する。図６の下段の例に適用すると、非正評価アイテムの分布８３の分散が最小になる軸に沿った方向に位置するアイテムは、これまでに選択されなかったアイテムの形状とは異なる形状のアイテムとなる。このように、推薦アイテムに、非正評価アイテムの情報を反映させるため、正評価軸８２に沿った方向に位置するアイテムを推薦する場合に比べ、意外性のある推薦を行うことができる。また、非正評価アイテムの分布８３の分散が最小になる軸に沿った方向は、非正評価の補としての正評価となる方向を表しているといえる。そのため、否定的な評価となるアイテムを推薦アイテムとして決定することを回避することができる。
【００３４】
上記の理由により、特定部２３は、非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向を特定する。なお、第１実施形態では、非正評価アイテムの分布８３の分散が最大になる軸（以下、「非正評価軸」８４という）に直交する軸は、非正評価軸８４と無相関であることと捉える。そこで、非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向として、図７に示すように、非正評価軸８４に直交する軸（以下、「非正評価直交軸８５」という）を特定する。
【００３５】
具体的には、特定部２３は、抽出部２２から受け渡された非正評価アイテムリストに含まれるアイテムＩＤが示す非正評価アイテムの各々の特徴ベクトルを、アイテム特徴表３１から取得する。そして、特定部２３は、特徴空間に、取得した非正評価アイテムの特徴ベクトルの各々が示す位置をプロットして、非正評価アイテムの分布８３を求める。そして、特定部２３は、求めた非正評価アイテムの分布８３に対して主成分分析を適用した際の第２主成分のベクトルを、非正評価直交軸８５として求める。さらに、特定部２３は、非正評価直交軸８５を、ノルムが１になるように重み付けすることにより、単位ベクトル化して、非正評価直交ベクトル８６を生成する。特定部２３は、生成した非正評価直交ベクトル８６を、ユーザが興味を持つ推薦アイテムを決定するために未推薦のアイテムを探索する方向を示す興味ベクトル８９として設定し、決定部２４へ受け渡す。
【００３６】
決定部２４は、特定部２３から受け渡された興味ベクトル８９と、特徴空間における複数のアイテムの各々の位置とに基づいて、推薦アイテムを決定する。具体的には、図８に示すように、決定部２４は、特徴空間において、直近で提示した推薦アイテムの位置（図８では、ｐ１）を通過する興味ベクトル８９と平行な直線を、興味軸９０として特定する。決定部２４は、未推薦のアイテムの位置（図８では、ｐ２、ｐ３、ｐ４）から興味軸９０上に射影した位置（垂線の足の位置）が、直近で提示した推薦アイテムの位置と最も近い未推薦のアイテムを、推薦アイテムとして決定する。
【００３７】
なお、直近で提示した推薦アイテムの位置は、該当のユーザのアイテム評価表３２Ａの「提示時間」が最新の評価情報のアイテムＩＤを取得し、このアイテムＩＤをキーにアイテム特徴表３１から特定される特徴ベクトルにより求まる。また、未推薦のアイテムの位置は、アイテム特徴表３１に含まれるアイテムＩＤのうち、該当のユーザのアイテム評価表３２Ａに含まれないアイテムＩＤの特徴ベクトルにより求まる。
【００３８】
また、決定部２４は、決定した推薦アイテムのアイテムＩＤをキーに、アイテム提示情報ＤＢ３３から該当のアイテムの情報を取得し、ユーザに提示する。例えば、決定部２４は、図９に示すように、ユーザが利用するネットショッピング等のウェブサービスの表示領域７０に、主表示領域７１とは別に推薦アイテム表示領域７２を設定する。そして、決定部２４は、この推薦アイテム表示領域７２に、決定した推薦アイテムの情報を表示させるようなページ情報を、ユーザ端末４０に送信することにより、推薦アイテムをユーザに提示することができる。なお、主表示領域７１には、ネットショッピング等のウェブサービスのメニュー画面、商品の詳細情報、購入画面等、ユーザの操作に応じた画面が表示される。
【００３９】
決定部２４は、ユーザに提示した推薦アイテムのアイテムＩＤ、提示時間、及び推薦先のユーザのユーザＩＤを取得部２１に通知する。これにより、上記のように、取得部２１により、ユーザＩＤで特定されるアイテム評価表３２Ａに、アイテムＩＤ及び提示時間が記録される。
【００４０】
アイテム推薦装置２０は、例えば、図１０に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０はＣＰＵ５１、一時記憶領域としてのメモリ５２、及び不揮発性の記憶部５３を備える。また、コンピュータ５０は、表示装置及び入力装置等の入出力装置５８が接続される入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）５４を備える。また、コンピュータ５０は、記録媒体５９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ（Ｒ／Ｗ）部５５、及びインターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ５６を備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部５３、入出力Ｉ／Ｆ５４、Ｒ／Ｗ部５５、及びネットワークＩ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。
【００４１】
記憶部５３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（solid state drive）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部５３には、コンピュータ５０をアイテム推薦装置２０として機能させるためのアイテム推薦プログラム６０が記憶される。アイテム推薦プログラム６０は、取得プロセス６１と、抽出プロセス６２と、特定プロセス６３と、決定プロセス６４とを有する。
【００４２】
ＣＰＵ５１は、アイテム推薦プログラム６０を記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、アイテム推薦プログラム６０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ５１は、取得プロセス６１を実行することで、図５に示す取得部２１として動作する。また、ＣＰＵ５１は、抽出プロセス６２を実行することで、図５に示す抽出部２２として動作する。また、ＣＰＵ５１は、特定プロセス６３を実行することで、図５に示す特定部２３として動作する。また、ＣＰＵ５１は、決定プロセス６４を実行することで、図５に示す決定部２４として動作する。これにより、アイテム推薦プログラム６０を実行したコンピュータ５０が、アイテム推薦装置２０として機能することになる。
【００４３】
なお、アイテム推薦プログラム６０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等で実現することも可能である。
【００４４】
次に、第１実施形態に係るアイテム推薦システム１０の作用について説明する。ユーザ端末４０において、ネットショッピング等のウェブサービスの利用が開始されると、アイテム推薦装置２０において、図１１に示すアイテム推薦処理が実行される。この際、ユーザ端末４０から、ネットショッピング等のウェブサービスへログインしたユーザＩＤがアイテム推薦装置２０に通知される。
【００４５】
図１１に示すアイテム推薦処理のステップＳ１０で、後述する興味ベクトル生成処理が実行されることにより、興味ベクトル８９が生成される。次に、ステップＳ２０で、後述する推薦アイテム決定処理が実行されることにより、興味ベクトル８９を用いて推薦アイテムが決定される。次に、ステップＳ３０で、後述する評価情報取得処理が実行されることにより、推薦アイテムがユーザに提示され、その推薦アイテムに対するユーザからの評価情報が取得される。
【００４６】
次に、ステップＳ４０で、取得部２１が、ユーザ端末４０から、ネットショッピング等のウェブサービスの利用の終了を指示する信号、または推薦アイテム表示領域７２への推薦アイテムの表示の終了を指示する信号を受信したか否かを判定する。受信していない場合には、処理はステップＳ１０に戻り、受信した場合には、アイテム推薦処理は終了する。
【００４７】
次に、図１２を参照して、図１１に示すアイテム推薦処理のステップＳ１０で実行される興味ベクトル生成処理について説明する。
【００４８】
図１２に示す興味ベクトル生成処理のステップＳ１１で、抽出部２２が、通知されたユーザＩＤに基づいて、アイテムの推薦先となるユーザについてのアイテム評価表３２Ａを参照して、「評価」欄が「０（非正評価）」の評価情報のアイテムＩＤを全て抽出する。そして、抽出部２２は、抽出したアイテムＩＤを一覧にした非正評価アイテムリストを生成し、非正評価アイテムリストを特定部２３へ受け渡す。
【００４９】
次に、ステップＳ１２で、特定部２３が、非正評価アイテムリストのリスト長、すなわち非正評価アイテムリストに含まれるアイテムＩＤの数が２以上か否かを判定する。リスト長が２以上の場合には、処理はステップＳ１３へ移行し、リスト長が２未満の場合には、処理は図１１に示すアイテム推薦処理に戻る。
【００５０】
ステップＳ１３では、特定部２３が、非正評価アイテムリストに含まれるアイテムＩＤが示す非正評価アイテムの各々の特徴ベクトルを、アイテム特徴表３１から取得する。そして、特定部２３は、特徴空間において、非正評価アイテムの分布８３を求め、非正評価アイテムの分布８３に対して主成分分析を適用した際の第２主成分のベクトルを、非正評価直交軸８５として求める。さらに、特定部２３は、非正評価直交軸８５を単位ベクトル化して、非正評価直交ベクトル８６を生成する。
【００５１】
次に、ステップＳ１４で、特定部２３は、生成した非正評価直交ベクトル８６を興味ベクトル８９として設定し、処理は図１１に示すアイテム推薦処理に戻る。
【００５２】
次に、図１３を参照して、図１１に示すアイテム推薦処理のステップＳ２０で実行される推薦アイテム決定処理について説明する。
【００５３】
図１３に示す推薦アイテム決定処理のステップＳ２１で、決定部２４が、興味ベクトル８９が生成されているか否かを判定する。上記興味ベクトル生成処理（図１２）のステップＳ１３及びＳ１４で、興味ベクトルが生成されている場合には肯定判定となり、処理はステップＳ２２へ移行する。上記興味ベクトル生成処理（図１２）のステップＳ１２で否定判定されている場合には、本ステップも否定判定となり、処理はステップＳ２４へ移行する。
【００５４】
ステップＳ２２では、決定部２４が、特徴空間において、直近で提示した推薦アイテムの位置を通過する興味ベクトル８９と平行な直線を、興味軸９０として特定する。そして、決定部２４は、未推薦のアイテムの位置の各々を、興味軸９０上に射影する。次に、ステップＳ２３で、決定部２４が、興味軸９０上へ射影した位置が、直近で提示した推薦アイテムの位置と最も近い未推薦のアイテムを、推薦アイテムとして決定し、処理は図１１に示すアイテム推薦処理に戻る。
【００５５】
一方、ステップＳ２４では、決定部２４が、未推薦のアイテムの中から、推薦アイテムをランダムに決定し、処理は図１１に示すアイテム推薦処理に戻る。
【００５６】
次に、図１４を参照して、図１１に示すアイテム推薦処理のステップＳ３０で実行される評価情報取得処理について説明する。
【００５７】
図１４に示す評価情報取得処理のステップＳ３１で、決定部２４が、決定した推薦アイテムのアイテムＩＤをキーに、アイテム提示情報ＤＢ３３から該当のアイテムの情報を取得し、ユーザに提示する。また、決定部２４は、ユーザに提示した推薦アイテムのアイテムＩＤ、提示時間、及び推薦先のユーザのユーザＩＤを取得部２１に通知する。通知を受けた取得部２１は、ユーザＩＤで特定される該当のユーザのアイテム評価表３２Ａに、アイテムＩＤ及び提示時間を記録し、対応する「評価」欄を初期値として「０（非正評価）」に設定する。
【００５８】
次に、ステップＳ３２で、取得部２１が、ユーザが推薦アイテムを選択したか否かを判定する。この判定は、ユーザに提示された推薦アイテムがユーザにより選択された際にユーザ端末４０から送信されるアイテム選択情報が取得部２１により取得された場合には、肯定判定となり、取得されなかった場合には、否定判定となる。なお、アイテム選択情報が取得部２１により取得されなかった場合とは、推薦アイテム表示領域７２に推薦アイテムが表示されてから所定期間に、推薦アイテムがユーザにより選択されなかった場合である。所定期間は、例えば、予め定めた期間としてもよいし、推薦アイテム表示領域７２に推薦アイテムが表示されてから、次の推薦アイテムが表示されるまでの期間としてもよい。
【００５９】
上記ステップＳ３２が肯定判定の場合には、処理はステップＳ３３へ移行し、取得部２１が、アイテム選択情報に含まれるユーザＩＤに基づいて、該当のユーザのアイテム評価表３２Ａを特定する。そして、取得部２１は、特定したアイテム評価表３２Ａにおいて、アイテム選択情報に含まれるアイテムＩＤに対応する「評価」欄を「１（正評価）」に更新することで、該当のアイテムを正評価アイテムとして記録する。そして、処理は図１１に示すアイテム推薦処理に戻る。
【００６０】
一方、上記ステップＳ３２が否定判定の場合には、処理はそのまま図１１に示すアイテム推薦処理に戻る。アイテム評価表３２Ａの「評価」欄の初期値を「０（非正評価）」としているため、ユーザにより選択されなかった推薦アイテムは、そのまま非正評価アイテムとして、アイテム評価表３２Ａに記録されることになる。
【００６１】
なお、図１１に示すアイテム推薦処理のステップＳ４０で否定判定されて、ステップＳ１０に戻る場合、待機時間Ｔを設けて、Ｔ秒経過後にステップＳ１０に戻るようにする。これにより、図１５に示すように、推薦アイテム表示領域７２に表示される推薦アイテムが、Ｔ秒経過する毎に切り替わる。
【００６２】
以上説明したように、第１実施形態に係るアイテム推薦装置では、アイテムの属性に基づく特徴空間において、非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向を特定する。そして、既に提示されたアイテムの位置から見て、特定した方向に位置する未推薦のアイテムを推薦アイテムに決定する。このため、正評価軸に沿ったアイテムを推薦アイテムとする場合に比べ、意外性のある推薦を行うことができる。また、非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向は、非正評価の補としての正評価の方向であるため、否定的な評価になり難いアイテムを推薦することができる。
【００６３】
なお、第１実施形態では、未推薦のアイテムの位置を興味軸上に射影した位置が、直近で推薦したアイテムの位置と最も近い未推薦のアイテムを、次の推薦アイテムとして決定する場合について説明したが、これに限定されない。未推薦のアイテムの位置と興味軸との距離（未推薦のアイテムの位置から興味軸に下ろした垂線の長さ）が最も短い未推薦のアイテムを、次の推薦アイテムとして決定してもよい。また、この場合、直近で推薦したアイテムの位置から所定距離内に存在する未推薦のアイテムに対象を限定してもよい。
【００６４】
＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態について説明する。なお、第２実施形態に係るアイテム推薦システムにおいて、第１実施形態に係るアイテム推薦システム１０と同様の部分については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。
【００６５】
図１に示すように、第２実施形態に係るアイテム推薦システム２１０は、アイテム推薦装置２２０と、記憶装置３０と、ユーザ端末４０とを含む。
【００６６】
アイテム推薦装置２２０は、図５に示すように、機能部として、取得部２１と、抽出部２２２と、特定部２２３と、決定部２４とを含む。
【００６７】
抽出部２２２は、第１実施形態における抽出部２２と同様に、アイテム評価表３２Ａを参照して、「評価」欄が「０（非正評価）」の評価情報のアイテムＩＤを全て抽出し、非正評価アイテムリストを生成する。また、抽出部２２２は、同様に、アイテム評価表３２Ａを参照して、「評価」欄が「１（正評価）」の評価情報のアイテムＩＤを全て抽出し、正評価アイテムリストを生成する。抽出部２２２は、生成した正評価アイテムリスト及び非正評価アイテムリストを、特定部２２３へ受け渡す。
【００６８】
特定部２２３は、非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向と、正評価アイテムの位置の散らばりが最大となる方向とに基づく方向を特定し、特定した方向に基づいて、興味ベクトル８９を生成する。
【００６９】
具体的には、特定部２２３は、抽出部２２２から受け渡された正評価アイテムリストに含まれるアイテムＩＤが示す正評価アイテムの各々の特徴ベクトルを、アイテム特徴表３１から取得する。そして、特定部２２３は、図１６に示すように、特徴空間に、取得した正評価アイテムの特徴ベクトルの各々が示す位置をプロットして、正評価アイテムの分布８１を求める。そして、特定部２２３は、求めた正評価アイテムの分布８１に対して主成分分析を適用した際の第１主成分のベクトルを、正評価軸８２として求める。また、特定部２２３は、同様に、抽出部２２２から受け渡された非正評価アイテムリストに含まれるアイテムＩＤに基づいて、非正評価アイテムの分布８３を求める。そして、特定部２２３は、求めた非正評価アイテムの分布８３に対して主成分分析を適用した際の第２主成分のベクトルを、非正評価直交軸８５として求める。
【００７０】
また、特定部２２３は、正評価軸８２及び非正評価直交軸８５の各々を単位ベクトル化して、正評価ベクトル８７及び非正評価直交ベクトル８６を生成する。そして、特定部２２３は、正評価ベクトル８７と非正評価直交ベクトル８６の和ベクトル８８を単位ベクトル化して、興味ベクトル８９を生成する。特定部２２３は、生成した興味ベクトル８９を決定部２４へ受け渡す。
【００７１】
アイテム推薦装置２２０は、例えば、図１０に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０の記憶部５３には、コンピュータ５０をアイテム推薦装置２２０として機能させるためのアイテム推薦プログラム２６０が記憶される。アイテム推薦プログラム２６０は、取得プロセス６１と、抽出プロセス２６２と、特定プロセス２６３と、決定プロセス６４とを有する。
【００７２】
ＣＰＵ５１は、アイテム推薦プログラム２６０を記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、アイテム推薦プログラム２６０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ５１は、抽出プロセス２６２を実行することで、図５に示す抽出部２２２として動作する。また、ＣＰＵ５１は、特定プロセス２６３を実行することで、図５に示す特定部２２３として動作する。他のプロセスについては、第１実施形態におけるアイテム推薦プログラム６０と同様である。これにより、アイテム推薦プログラム２６０を実行したコンピュータ５０が、アイテム推薦装置２２０として機能することになる。
【００７３】
なお、アイテム推薦プログラム２６０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。
【００７４】
次に、第２実施形態に係るアイテム推薦システム２１０の作用について説明する。第２実施形態では、図１１に示すアイテム推薦処理のステップＳ１０で実行される興味ベクトル生成処理が、第１実施形態におけるアイテム推薦処理と異なるだけであるため、図１７を参照して、第２実施形態における興味ベクトル生成処理について説明する。
【００７５】
図１７に示す興味ベクトル生成処理のステップＳ１０１で、抽出部２２２が、アイテムの推薦先となるユーザについてのアイテム評価表３２Ａを参照して、「評価」欄が「１（正評価）」の評価情報のアイテムＩＤを全て抽出して一覧にした正評価アイテムリストを生成する。同様に、抽出部２２２が、「評価」欄が「０（非正評価）」の評価情報のアイテムＩＤを全て抽出して一覧にした非正評価アイテムリストを生成する。抽出部２２２は、生成した正評価アイテムリスト及び非正評価アイテムリストを特定部２２３へ受け渡す。
【００７６】
次に、ステップＳ１０２で、特定部２２３が、正評価アイテムリストのリスト長、すなわち正評価アイテムリストに含まれるアイテムＩＤの数が２以上か否かを判定する。リスト長が２以上の場合には、処理はステップＳ１０３へ移行し、リスト長が２未満の場合には、処理はステップＳ１０８へ移行する。
【００７７】
ステップＳ１０３では、特定部２２３が、正評価アイテムリストに含まれるアイテムＩＤが示す正評価アイテムの各々の特徴ベクトルを、アイテム特徴表３１から取得する。そして、特定部２２３は、特徴空間において、正評価アイテムの分布８１を求め、正評価アイテムの分布８１に対して主成分分析を適用した際の第１主成分のベクトルを、正評価軸８２として求める。さらに、特定部２２３は、正評価軸８２を単位ベクトル化して、正評価ベクトル８７を生成する。
【００７８】
次に、ステップＳ１０４で、特定部２２３が、非正評価アイテムリストのリスト長が２以上か否かを判定する。リスト長が２以上の場合には、処理はステップＳ１０５へ移行し、リスト長が２未満の場合には、処理はステップＳ１０７へ移行する。
【００７９】
ステップＳ１０５では、特定部２２３が、非正評価アイテムリストに含まれるアイテムＩＤに基づいて、非正評価アイテムの分布８３を求める。そして、特定部２２３は、非正評価アイテムの分布８３に対して主成分分析を適用した際の第２主成分のベクトルを、非正評価直交軸８５として求める。さらに、特定部２２３は、非正評価直交軸８５を単位ベクトル化して、非正評価直交ベクトル８６を生成する。
【００８０】
次に、ステップＳ１０６で、特定部２２３は、正評価ベクトル８７と非正評価直交ベクトル８６の和ベクトル８８を単位ベクトル化して、興味ベクトル８９を生成する。そして、特定部２２３は、生成した興味ベクトル８９を決定部２４へ受け渡し、処理は図１１に示すアイテム推薦処理に戻る。
【００８１】
一方、上記ステップＳ１０４で否定判定された場合には、非正評価直交ベクトル８６が生成できないため、次のステップＳ１０７で、特定部２２３は、上記ステップＳ１０３で生成した正評価ベクトル８７を興味ベクトル８９に設定する。そして、処理は図１１に示すアイテム推薦処理に戻る。
【００８２】
また、ステップＳ１０８では、特定部２２３が、非正評価アイテムリストのリスト長が２以上か否かを判定する。リスト長が２以上の場合には、処理はステップＳ１０９へ移行する。ステップＳ１０９では、上記ステップＳ１０５と同様に、特定部２２３が、非正評価直交ベクトル８６を生成する。
【００８３】
上記ステップＳ１０２で否定判定され、上記ステップＳ１０８で肯定判定されて、処理がステップＳ１０９へ移行した場合には、正評価ベクトル８７が生成されていない。そこで、次のステップＳ１１０で、特定部２２３が、上記ステップＳ１０９で生成した非正評価直交ベクトル８６を興味ベクトル８９に設定し、処理は図１１に示すアイテム推薦処理に戻る。
【００８４】
一方、上記ステップＳ１０８で、リスト長が２未満と判定された場合には、正評価ベクトル８７も非正評価直交ベクトル８６も生成できないため、興味ベクトル８９は生成されることなく、処理は図１１に示すアイテム推薦処理に戻る。
【００８５】
以上説明したように、第２実施形態に係るアイテム推薦装置によれば、第１実施形態で用いた非正評価アイテムの位置の散らばりが最小になる方向だけでなく、正評価アイテムの位置の散らばりが最大になる方向も用いて、興味ベクトルを特定する。そして、興味ベクトルの方向に位置する未推薦のアイテムを推薦アイテムに決定する。これにより、ユーザが類似なアイテムを優先的に求めているフェーズか、それとも意外性のあるアイテムを優先的に求めているフェーズかを考慮した推薦を行うことができる。
【００８６】
より具体的に説明すると、ユーザが推薦アイテムに意外性を求めるのは、推薦アイテムがユーザの興味に合わなくなっている場合である。このような場合として、第１に、初めから興味のないアイテムばかりが推薦される場合、第２に、類似なアイテムばかりが推薦される結果、ユーザは当初は興味を持って選択していたが、やがて興味が薄れて、推薦アイテムを選択しなくなる場合が考えられる。
【００８７】
第１の場合については、意外性を発生させる非正評価直交ベクトルが興味ベクトルの構成に用いられるため、回避することができる。また、第２の場合、正評価ベクトルと非正評価ベクトル（非正評価軸を単位ベクトル化したもの）とが類似になっていく（内積の絶対値が０に近づく）。このため、結果として、第１の場合と同様に、意外性を発生させる非正評価直交ベクトルの影響が興味ベクトルに大きく反映されることになり、第２の場合を回避することができる。推薦アイテムに対して、ユーザが興味を持ち続ける場合には、ユーザは推薦アイテムを選択し続けるため、正評価ベクトルの影響が大きくなり、意外性が抑制され、既に推薦されたアイテムと類似なアイテムが推薦され続ける。このように、ユーザが推薦アイテムに興味を持ち続ける、初めから持っていない、徐々に興味が弱くなるという、各ケースに対応した推薦を行うことができる。
【００８８】
なお、第２実施形態では、非正評価直交ベクトルと正評価ベクトルとの和ベクトルを単位ベクトル化したベクトルを興味ベクトルとして生成する場合について説明したが、この場合に限定されない。例えば、ユーザによる正評価を重視するか、非正評価を重視するかに応じて、非正評価直交ベクトル及び正評価ベクトルの各々に係数を乗算した上で、和ベクトルを求めるようにしてもよい。
【００８９】
＜第３実施形態＞
次に、第３実施形態について説明する。なお、第３実施形態に係るアイテム推薦システムにおいて、第１実施形態に係るアイテム推薦システム１０と同様の部分については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。
【００９０】
図１８に示すように、第３実施形態に係るアイテム推薦システム３１０は、アイテム推薦装置３２０と、記憶装置３０と、ユーザ側装置３４０とを含む。
【００９１】
ユーザ側装置３４０は、制御部３４１と、表示部３４２と、リモートコントローラ３４３と、脳波計３４４とを含む。表示部３４２は、第１実施形態におけるユーザ端末４０の表示装置と同様の機能を有し、例えば、図９に示すような、推薦アイテム表示領域７２を含む画面を表示する。リモートコントローラ３４３は、第１実施形態におけるユーザ端末４０のマウス、キーボード、タッチパネル等の入力装置と同様の機能を有し、ユーザ４５の操作に応じて、各種信号を制御部３４１へ送信する。脳波計３４４は、ユーザ４５の頭部に装着され、ユーザ４５の脳波を計測し、計測データを制御部３４１へ送信する。
【００９２】
制御部３４１は、ＣＰＵ、記憶部、メモリ等を有するコンピュータで実現することができる。制御部３４１は、アイテム推薦装置３２０から送信された推薦アイテムの情報を表示部３４２に表示する制御を行う。また、制御部３４１は、アイテム選択情報を生成して、アイテム推薦装置３２０へ送信する制御を行う。アイテム選択情報の生成について、より詳細に説明する。
【００９３】
図１９に示すように、制御部３４１は、アイテム選択情報の生成に関する機能部として、脳波取得部３１４Ａと、Ｐ６００検出部３４１Ｂと、選択信号受信部３４１Ｃと、生成送信部３４１Ｄとを含む。
【００９４】
脳波取得部３４１Ａは、脳波計３４４で計測されたユーザ４５の脳波を示す計測データを取得する。Ｐ６００検出部３４１Ｂは、脳波取得部３４１Ａで取得された計測データから、推薦アイテムが提示された時間を基準タイミングとし、基準タイミングから６００ミリ秒後の陽性の電圧変位を表す事象関連電位Ｐ６００成分を検出する。Ｐ６００成分が検出された場合には、ユーザが提示された推薦アイテムに対して、期待はずれ感や興味なしといった否定的な評価を持ったことを表す。第１及び第２実施形態のように、ユーザが推薦アイテムを選択しなかったことを非正評価とする場合に比べ、Ｐ６００成分を検出することで、明示的な非正評価を得ることができる。なお、Ｐ６００成分に限定されず、ユーザが否定的な評価を持ったことを判定可能な他の生体情報を用いてもよい。生体情報を検出して、非正評価とみなすことで、ユーザに直接評価を問い合わせて回答を得るといった手法に比べ、ユーザの負担が少ない。
【００９５】
選択信号受信部３４１Ｃは、ユーザ４５がリモートコントローラ３４３を操作して、表示部３４２に表示された推薦アイテムを選択した際に、リモートコントローラ３４３から送信される選択信号を受信する。
【００９６】
生成送信部３４１Ｄは、Ｐ６００検出部３４１Ｂの検出結果と、選択信号受信部３４１Ｃの受信結果とに基づいて、アイテム選択情報を生成する。具体的には、生成送信部３４１Ｄは、Ｐ６００検出部３４１ＢによりＰ６００成分が検出された場合には、アイテムＩＤとＰ６００成分が検出されたことを示す情報とを、アイテム選択情報に含める。アイテムＩＤは、Ｐ６００成分検出の基準タイミングに表示部３４２に表示されていた推薦アイテムのアイテムＩＤである。また、生成送信部３４１Ｄは、選択信号受信部３４１Ｃにより選択信号が受信された場合には、アイテムＩＤと選択信号を受信したことを示す情報とを、アイテム選択情報に含める。アイテムＩＤは、選択信号受信部３４１Ｃで選択信号を受信した際に表示部３４２に表示されていた推薦アイテムのアイテムＩＤである。また、生成送信部３４１Ｄは、アイテム選択情報にユーザＩＤを含める。生成送信部３４１Ｄは、生成したアイテム選択情報をアイテム推薦装置３２０へ送信する。
【００９７】
なお、Ｐ６００検出部３４１ＢによりＰ６００成分が検出されるか否かを判定する期間、及び選択信号受信部３４１Ｃにより選択信号が受信されるか否かを判定する期間は、推薦アイテム表示領域７２に推薦アイテムが表示されてから所定期間とすることができる。所定期間は、例えば、予め定めた期間としてもよいし、推薦アイテム表示領域７２に推薦アイテムが表示されてから、次の推薦アイテムが表示されるまでの期間としてもよい。
【００９８】
アイテム推薦装置３２０は、図５に示すように、機能部として、取得部３２１と、抽出部２２と、特定部２３と、決定部２４とを含む。
【００９９】
取得部３２１は、提示された推薦アイテムに対するユーザの評価情報を、評価情報ＤＢ３３２の該当のユーザのアイテム評価表３３２Ａに記録する。図２０に、アイテム評価表３３２Ａの一例を示す。第１実施形態におけるアイテム評価表３２Ａとは、「評価」欄に記録されるユーザの評価が異なる。第３実施形態におけるアイテム評価表３３２Ａでは、ユーザの評価を、Ｐ６００成分が検出された場合には、非正評価とし、Ｐ６００成分が検出されず、かつ、ユーザが提示された推薦アイテムを選択した場合には、正評価とする。Ｐ６００成分が検出されず、かつ、ユーザが提示された推薦アイテムを選択しなかった場合には、いずれの評価も与えないこと（評価なし）とする。例えば、正評価を「１」、非正評価を「−１」、評価なしを「０」とすることができる。
【０１００】
具体的には、取得部３２１は、決定部２４により決定され、ユーザに提示された推薦アイテムのアイテムＩＤ及び提示時間を評価情報ＤＢ３３２の該当のユーザのアイテム評価表３３２Ａに記録する。また、取得部３２１は、対応する「評価」欄を初期値として「０（評価なし）」に設定する。また、取得部３２１は、ユーザに提示された推薦アイテムがユーザにより選択された際にユーザ端末４０から送信されるアイテム選択情報を取得する。アイテム選択情報には、上述したように、ユーザＩＤと、Ｐ６００成分が検出されたか否かを示す情報と、選択信号を受信したか否かを示す情報とが含まれる。取得部３２１は、アイテム選択情報に含まれるユーザＩＤに基づいて、該当のユーザのアイテム評価表３３２Ａを特定する。そして、取得部３２１は、アイテム選択情報にＰ６００を検出したことを示す情報が含まれる場合には、特定したアイテム評価表３３２Ａにおいて、アイテム選択情報に含まれるアイテムＩＤに対応する「評価」欄を「０（非正評価）」に更新する。また、取得部３２１は、アイテム選択情報にＰ６００を検出したことを示す情報が含まれず、かつ、選択信号を受信したことを示す情報が含まれる場合には、「評価」欄を「１（正評価）」に更新する。
【０１０１】
アイテム推薦装置３２０は、例えば、図１０に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０の記憶部５３には、コンピュータ５０をアイテム推薦装置３２０として機能させるためのアイテム推薦プログラム３６０が記憶される。アイテム推薦プログラム３６０は、取得プロセス３６１と、抽出プロセス６２と、特定プロセス６３と、決定プロセス６４とを有する。
【０１０２】
ＣＰＵ５１は、アイテム推薦プログラム３６０を記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、アイテム推薦プログラム３６０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ５１は、取得プロセス３６１を実行することで、図５に示す取得部３２１として動作する。他のプロセスについては、第１実施形態におけるアイテム推薦プログラム６０と同様である。これにより、アイテム推薦プログラム３６０を実行したコンピュータ５０が、アイテム推薦装置３２０として機能することになる。
【０１０３】
なお、アイテム推薦プログラム３６０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。
【０１０４】
次に、第３実施形態に係るアイテム推薦システム３１０の作用について説明する。第３実施形態では、図１１に示すアイテム推薦処理のステップＳ３０で実行される評価情報取得処理が、第１実施形態に係るアイテム推薦処理と異なるだけであるため、図２１を参照して、第３実施形態における評価情報取得処理について説明する。なお、第１実施形態における評価情報取得処理と同一の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【０１０５】
図２１に示す評価情報取得処理のステップＳ３１で、決定部２４が、決定した推薦アイテムの情報をユーザに提示する。また、決定部２４は、ユーザに提示した推薦アイテムのアイテムＩＤ、提示時間、及び推薦先のユーザのユーザＩＤを取得部３２１に通知する。通知を受けた取得部３２１は、ユーザＩＤで特定される該当のユーザのアイテム評価表３３２Ａに、アイテムＩＤ及び提示時間を記録し、対応する「評価」欄を初期値として「０（評価なし）」に設定する。
【０１０６】
次に、ステップＳ３３１で、取得部３３２が、推薦アイテムに対して、ユーザ４５の脳波にＰ６００成分が発生したか否かを判定する。取得部３３２がユーザ端末４０からアイテム選択情報を取得し、取得したアイテム選択情報にＰ６００成分を検出したことを示す情報が含まれる場合には、肯定判定となり、処理はステップＳ３４へ移行する。一方、アイテム選択情報に、Ｐ６００成分を検出したことを示す情報が含まれない場合には、否定判定となり、処理はステップＳ３３２へ移行する。
【０１０７】
ステップＳ３４では、取得部３２１が、アイテム選択情報に含まれるユーザＩＤに基づいて、該当のユーザのアイテム評価表３３２Ａを特定する。そして、取得部３２１は、特定したアイテム評価表３３２Ａにおいて、アイテム選択情報に含まれるアイテムＩＤに対応する「評価」欄を「０（非正評価）」に更新することで、該当のアイテムを非正評価アイテムとして記録する。そして、処理は図１１に示すアイテム推薦処理に戻る。
【０１０８】
一方、上記ステップＳ３３１が否定判定の場合には、処理はステップＳ３３２へ移行する。ステップＳ３３２では、取得部３２１が、ユーザが推薦アイテムを選択したか否かを判定する。アイテム選択情報に、選択信号を受信したことを示す情報が含まれる場合には、肯定判定されて、ステップＳ３３へ移行する。ステップＳ３３では、取得部３２１が、アイテム選択情報に含まれるアイテムＩＤに対応する「評価」欄を「１（正評価）」に更新することで、該当のアイテムを正評価アイテムとして記録する。そして、処理は図１１に示すアイテム推薦処理に戻る。
【０１０９】
一方、上記ステップＳ３３２が否定判定の場合には、処理はそのまま図１１に示すアイテム推薦処理に戻る。アイテム評価表３３２Ａの「評価」欄の初期値を「０（評価なし）」としているため、Ｐ６００成分も検出されず、ユーザにより選択もされなかった推薦アイテムは、そのまま評価がないアイテムとして、アイテム評価表３３２Ａに記録されることになる。
【０１１０】
以上説明したように、第３実施形態に係るアイテム推薦装置によれば、推薦アイテムに対するユーザの非正評価を、脳波のＰ６００成分のような生体情報から取得する。このため、ユーザに直接問い合わせる等の負担をかけることなく、明示的な非正評価を得ることができる。明示的な非正評価アイテムを用いて生成した非正評価直交ベクトルを構成に含む興味ベクトルの方向に位置する推薦アイテムを決定することで、より明確に否定的な評価となるアイテムを回避することができる。
【０１１１】
なお、第３実施形態においても、第１及び第２実施形態と同様に、ユーザ側装置３４０に替えて、ＰＣ等のユーザ端末４０を用いてもよい。この場合、ユーザ端末４０に、脳波計３４４から送信される計測データを受信する機能を持たせておく。また、第１及び第２実施形態においても、ユーザ端末４０に替えて、脳波計３４４を含まないユーザ側装置３４０を用いてもよい。
【０１１２】
また、上記各実施形態では、推薦アイテムを１つずつ提示する場合について説明したが、１回に複数個の推薦アイテムを提示するようにしてもよい。この場合、例えば、興味軸上に射影された未推薦のアイテムの位置と、直近の推薦アイテムの位置との距離、または、未推薦アイテムの位置と興味軸との距離が近い順に上位所定個の未推薦のアイテムを推薦アイテムとして決定すればよい。
【０１１３】
また、上記各実施形態では、ネットショッピング等のウェブサービス利用時に、図１１に示すアイテム推薦処理をバックグラウンドでループさせ、Ｔ秒経過する毎に推薦アイテムが切り替わる場合について説明したが、この場合に限定されない。例えば、ユーザからアイテムの推薦を指示される都度、図１１に示すアイテム推薦処理のステップＳ１０〜Ｓ３０の処理を１回ずつ実行するようにしてもよい。
【０１１４】
また、上記各実施形態では、ネットショッピング等のウェブサービスにおいて、商品等のアイテムを推薦する場合について説明したが、この場合に限定されない。例えば、ニュースサイトなどで、各記事をアイテムとして扱い、ユーザにお薦めの記事を推薦することができる。
【０１１５】
なお、上記では、アイテム推薦プログラム６０、２６０、３６０が記憶部５３に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。開示の技術に係るプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記録媒体に記録された形態で提供することも可能である。
【０１１６】
以上の各実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１１７】
（付記１）
コンピュータに、
複数のアイテムに含まれる何れかのアイテムを推薦先に推薦する際に、前記複数のアイテムに含まれる既に推薦されたアイテムと、前記既に推薦されたアイテムに対する前記推薦先の評価情報とを、前記推薦先毎に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記既に推薦されたアイテムのうち、肯定的な評価以外の評価を示す前記評価情報に対応付けられた非正評価アイテムを、前記推薦先毎に抽出し、
アイテムが有する複数の属性の各々に対応する座標軸を有し、前記複数の属性についてのアイテムの各属性値の組み合わせに対応して該アイテムの位置が定まる空間において、抽出した非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向を特定し、
特定した前記方向と、前記空間における前記複数のアイテムの何れかのアイテムの位置とに基づいて、前記推薦先に推薦するアイテムを決定する
ことを含む処理を実行させるためのアイテム推薦プログラム。
【０１１８】
（付記２）
前記推薦するアイテムを決定することは、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、該未推薦のアイテムの各々の位置を、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記方向と平行な直線上に射影した位置が、前記直近で推薦したアイテムの位置と最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定することを含む付記１記載のアイテム推薦プログラム。
【０１１９】
（付記３）
前記推薦するアイテムを決定することは、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記方向と平行な直線との距離が最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定することを含む付記１記載のアイテム推薦プログラム。
【０１２０】
（付記４）
前記非正評価アイテムを抽出することに加え、前記記憶部を参照して、前記既に推薦されたアイテムのうち、肯定的な評価を示す前記評価情報に対応付けられた正評価アイテムを抽出し、
前記方向を特定する際に、前記空間において、前記非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる第１の方向と、前記正評価アイテムの位置の散らばりが最大となる第２の方向とに基づく、第３の方向を特定し、
前記推薦するアイテムを決定することは、特定した前記第３の方向と、前記空間における前記複数のアイテムの何れかのアイテムの位置とに基づいて、前記推薦先に推薦するアイテムを決定することを含む
付記１記載のアイテム推薦プログラム。
【０１２１】
（付記５）
前記第３の方向として、前記第１の方向の単位ベクトルと、前記第２の方向の単位ベクトルとを合成したベクトルの方向を特定する付記４記載のアイテム推薦プログラム。
【０１２２】
（付記６）
前記推薦するアイテムを決定することは、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、該未推薦のアイテムの各々の位置を、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記第３の方向と平行な直線上に射影した位置が、前記直近で推薦したアイテムの位置と最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定する付記４または付記５記載のアイテム推薦プログラム。
【０１２３】
（付記７）
前記推薦するアイテムを決定することは、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記第３の方向と平行な直線との距離が最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定する付記４または付記５記載のアイテム推薦プログラム。
【０１２４】
（付記８）
前記コンピュータに、前記推薦先であるユーザの生体情報の変化から、前記肯定的な評価以外の評価を示す評価情報を取得することをさらに含む処理を実行させるための付記１〜付記７の何れか１項記載のアイテム推薦プログラム。
【０１２５】
（付記９）
前記生体情報の変化として、ユーザに装着された脳波計により計測された脳波から、事象に関連して発生するＰ６００成分を取得する付記８記載のアイテム推薦プログラム。
【０１２６】
（付記１０）
複数のアイテムに含まれる何れかのアイテムを推薦先に推薦する際に、前記複数のアイテムに含まれる既に推薦されたアイテムと、前記既に推薦されたアイテムに対する前記推薦先の評価情報とを、前記推薦先毎に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記既に推薦されたアイテムのうち、肯定的な評価以外の評価を示す前記評価情報に対応付けられた非正評価アイテムを、前記推薦先毎に抽出する抽出部と、
アイテムが有する複数の属性の各々に対応する座標軸を有し、前記複数の属性についてのアイテムの各属性値の組み合わせに対応して該アイテムの位置が定まる空間において、前記抽出部により抽出された非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向を特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記方向と、前記空間における前記複数のアイテムの何れかのアイテムの位置とに基づいて、前記推薦先に推薦するアイテムを決定する決定部と、
を含むアイテム推薦装置。
【０１２７】
（付記１１）
前記決定部は、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、該未推薦のアイテムの各々の位置を、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記方向と平行な直線上に射影した位置が、前記直近で推薦したアイテムの位置と最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定する付記１０記載のアイテム推薦装置。
【０１２８】
（付記１２）
前記決定部は、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記方向と平行な直線との距離が最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定する付記１０記載のアイテム推薦装置。
【０１２９】
（付記１３）
前記抽出部は、前記記憶部を参照して、前記既に推薦されたアイテムのうち、肯定的な評価を示す前記評価情報に対応付けられた正評価アイテムを抽出し、
前記特定部は、前記空間において、前記非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる第１の方向と、前記正評価アイテムの位置の散らばりが最大となる第２の方向とに基づく、第３の方向を特定し、
前記決定部は、前記特定部により特定された前記第３の方向と、前記空間における前記複数のアイテムの何れかのアイテムの位置とに基づいて、前記推薦先に推薦するアイテムを決定する
付記１０記載のアイテム推薦装置。
【０１３０】
（付記１４）
前記特定部は、前記第３の方向として、前記第１の方向の単位ベクトルと、前記第２の方向の単位ベクトルとを合成したベクトルの方向を特定する付記１３記載のアイテム推薦装置。
【０１３１】
（付記１５）
前記決定部は、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、該未推薦のアイテムの各々の位置を、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記第３の方向と平行な直線上に射影した位置が、前記直近で推薦したアイテムの位置と最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定する付記１３または付記１４記載のアイテム推薦装置。
【０１３２】
（付記１６）
前記決定部は、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記第３の方向と平行な直線との距離が最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定する付記１３または付記１４記載のアイテム推薦装置。
【０１３３】
（付記１７）
前記推薦先であるユーザの生体情報の変化から、前記肯定的な評価以外の評価を示す評価情報を取得する取得部をさらに含む付記１０〜付記１６の何れか１項記載のアイテム推薦装置。
【０１３４】
（付記１８）
前記取得部は、前記生体情報の変化として、ユーザに装着された脳波計により計測された脳波から、事象に関連して発生するＰ６００成分を取得する付記１７記載のアイテム推薦装置。
【０１３５】
（付記１９）
コンピュータに、
複数のアイテムに含まれる何れかのアイテムを推薦先に推薦する際に、前記複数のアイテムに含まれる既に推薦されたアイテムと、前記既に推薦されたアイテムに対する前記推薦先の評価情報とを、前記推薦先毎に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記既に推薦されたアイテムのうち、肯定的な評価以外の評価を示す前記評価情報に対応付けられた非正評価アイテムを、前記推薦先毎に抽出し、
アイテムが有する複数の属性の各々に対応する座標軸を有し、前記複数の属性についてのアイテムの各属性値の組み合わせに対応して該アイテムの位置が定まる空間において、抽出した非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向を特定し、
特定した前記方向と、前記空間における前記複数のアイテムの何れかのアイテムの位置とに基づいて、前記推薦先に推薦するアイテムを決定する
ことを含む処理を実行させるアイテム推薦方法。
【０１３６】
（付記２０）
前記推薦するアイテムを決定することは、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、該未推薦のアイテムの各々の位置を、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記方向と平行な直線上に射影した位置が、前記直近で推薦したアイテムの位置と最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定することを含む付記１９記載のアイテム推薦方法。
【０１３７】
（付記２１）
前記推薦するアイテムを決定することは、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記方向と平行な直線との距離が最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定することを含む付記１９記載のアイテム推薦方法。
【０１３８】
（付記２２）
前記非正評価アイテムを抽出することに加え、前記記憶部を参照して、前記既に推薦されたアイテムのうち、肯定的な評価を示す前記評価情報に対応付けられた正評価アイテムを抽出し、
前記方向を特定する際に、前記空間において、前記非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる第１の方向と、前記正評価アイテムの位置の散らばりが最大となる第２の方向とに基づく、第３の方向を特定し、
前記推薦するアイテムを決定することは、特定した前記第３の方向と、前記空間における前記複数のアイテムの何れかのアイテムの位置とに基づいて、前記推薦先に推薦するアイテムを決定することを含む
付記１９記載のアイテム推薦方法。
【０１３９】
（付記２３）
前記第３の方向として、前記第１の方向の単位ベクトルと、前記第２の方向の単位ベクトルとを合成したベクトルの方向を特定する付記２２記載のアイテム推薦方法。
【０１４０】
（付記２４）
前記推薦するアイテムを決定することは、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、該未推薦のアイテムの各々の位置を、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記第３の方向と平行な直線上に射影した位置が、前記直近で推薦したアイテムの位置と最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定する付記２２または付記２３記載のアイテム推薦方法。
【０１４１】
（付記２５）
前記推薦するアイテムを決定することは、前記空間において、前記複数のアイテムに含まれる未推薦のアイテムのうち、直近で推薦したアイテムの位置を通過する前記第３の方向と平行な直線との距離が最も近い前記未推薦のアイテムを、前記推薦先に推薦するアイテムとして決定する付記２２または付記２３記載のアイテム推薦方法。
【０１４２】
（付記２６）
前記コンピュータに、前記推薦先であるユーザの生体情報の変化から、前記肯定的な評価以外の評価を示す評価情報を取得することをさらに含む処理を実行させる付記１９〜付記２５の何れか１項記載のアイテム推薦方法。
【０１４３】
（付記２７）
前記生体情報の変化として、ユーザに装着された脳波計により計測された脳波から、事象に関連して発生するＰ６００成分を取得する付記２６記載のアイテム推薦方法。
【０１４４】
（付記２８）
コンピュータに、
複数のアイテムに含まれる何れかのアイテムを推薦先に推薦する際に、前記複数のアイテムに含まれる既に推薦されたアイテムと、前記既に推薦されたアイテムに対する前記推薦先の評価情報とを、前記推薦先毎に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記既に推薦されたアイテムのうち、肯定的な評価以外の評価を示す前記評価情報に対応付けられた非正評価アイテムを、前記推薦先毎に抽出し、
アイテムが有する複数の属性の各々に対応する座標軸を有し、前記複数の属性についてのアイテムの各属性値の組み合わせに対応して該アイテムの位置が定まる空間において、抽出した非正評価アイテムの位置の散らばりが最小となる方向を特定し、
特定した前記方向と、前記空間における前記複数のアイテムの何れかのアイテムの位置とに基づいて、前記推薦先に推薦するアイテムを決定する
ことを含む処理を実行させるためのアイテム推薦プログラムを記憶した記憶媒体。
【符号の説明】
【０１４５】
１０、２１０、３１０ アイテム推薦システム
２０、２２０、３２０ アイテム推薦装置
２１、３２１  取得部
２２、２２２  抽出部
２３、２２３  特定部
２４   決定部
３０   記憶装置
３１   アイテム特徴表
３２、３３２  評価情報データベース（ＤＢ）
３２Ａ、３３２Ａ     アイテム評価表
３３   アイテム提示情報ＤＢ
４０   ユーザ端末
４５   ユーザ
５０   コンピュータ
５１   ＣＰＵ
５２   メモリ
５３   記憶部
６０、２６０、３６０ アイテム推薦プログラム
７２   推薦アイテム表示領域
８１   正評価アイテムの分布
８２   正評価軸
８３   非正評価アイテムの分布
８４   非正評価軸
８５   非正評価直交軸
８６   非正評価直交ベクトル
８７   正評価ベクトル
８９   興味ベクトル
９０   興味軸
３４０ ユーザ側装置
３４１ 制御部
３１４Ａ      脳波取得部
３４１Ｂ      Ｐ６００検出部
３４１Ｃ      選択信号受信部
３４１Ｄ      生成送信部
３４４ 脳波計
【図１】
0006435888.tif 000002
【図２】
0006435888.tif 000003
【図３】
0006435888.tif 000004
【図４】
0006435888.tif 000005
【図５】
0006435888.tif 000006
【図６】
0006435888.tif 000007
【図７】
0006435888.tif 000008
【図８】
0006435888.tif 000009
【図９】
0006435888.tif 000010
【図１０】
0006435888.tif 000011
【図１１】
0006435888.tif 000012
【図１２】
0006435888.tif 000013
【図１３】
0006435888.tif 000014
【図１４】
0006435888.tif 000015
【図１５】
0006435888.tif 000016
【図１６】
0006435888.tif 000017
【図１７】
0006435888.tif 000018
【図１８】
0006435888.tif 000019
【図１９】
0006435888.tif 000020
【図２０】
0006435888.tif 000021
【図２１】
0006435888.tif 000022