(57)【要約】  情報推薦方法及び装置を提供する。情報推薦方法は、クライアントがサーバーに接続して必要な情報を要請すれば、サーバーはクライアントが有意な集合（Ｍｅａｎｉｎｇｆｕｌ  Ｓｅｔ：ＭＳ）に属しているかを判断し、クライアントのアクセスヒストリーまたはクライアントが直接入力した付加情報に基づいてクライアントの第１選好度情報を生成する。次いで、クライアントと類似した選好度を有するクライアントを含むＭ個の隣接（ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ）グループを選定し、隣接グループのクライアントが好むＮ個のアイテムについての第１アイテム情報を生成してクライアントに伝送し、クライアントは、第２選好度情報に基づいて第１アイテム情報を再びフィルタリングしてユーザに推薦する第２アイテム情報を抽出することによって、サーバーとクライアントとでそれぞれ異なるアルゴリズムを利用して、２回の情報フィルタリングを行って、情報推薦の正確性及び速度を向上させうる。
2010534370.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバーが情報を推薦する方法において、
前記サーバーのアイテムのうち、少なくとも１つのアイテムについての情報を推薦することを、クライアントから要請される段階と、
前記クライアントのアイテム選好度を分析して第１選好度情報を生成する段階と、
前記第１選好度情報に基づいて前記クライアントと類似した選好度を有するクライアントを含む隣接（ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ）グループを選定する段階と、
前記サーバーのアイテムのうち、前記隣接グループのクライアントが好む少なくとも１つのアイテムについての第１アイテム情報を前記クライアントに伝送する段階と、を含み、
前記クライアントは、前記第１アイテム情報を受信し、前記クライアントのアイテム選好度を示す第２選好度情報に基づいて前記第１アイテム情報を再びフィルタリングしてユーザに推薦する第２アイテム情報を抽出することを特徴とする情報推薦方法。
【請求項２】
前記第１アイテム情報は、
前記隣接グループのクライアントが前記サーバーのアイテム各々にアクセスした回数及び前記サーバーのアイテム各々に付加した評価点数のうち、少なくとも１つに基づいて生成されたそれぞれのアイテムに係わる選好度点数を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報推薦方法。
【請求項３】
前記第１選好度情報を生成する段階は、
前記クライアントが過去に前記サーバーのアイテムにアクセスした回数が所定回数以上であるかを判断する段階と、
前記判断結果、前記クライアントが過去にアクセスした回数が所定回数未満であると判断されれば、前記第１選好度情報を生成するための付加情報を前記クライアントに要請し、前記要請に対する応答として前記クライアントが伝送する付加情報を受信する段階と、
前記受信された付加情報を参照して前記第１選好度情報を生成する段階と、を含むことを特徴とする請求項２に記載の情報推薦方法。
【請求項４】
前記第１選好度情報を生成する段階は、
前記クライアントが過去に前記サーバーのアイテムにアクセスした回数が所定回数以上であるかを判断する段階と、
前記判断結果、前記クライアントが過去にアクセスした回数が所定回数以上であると判断されれば、前記クライアントが前記サーバーのアイテム各々にアクセスした回数または前記サーバーのアイテム各々に付加した評価点数に基づいて前記第１選好度情報を生成する段階と、を含むことを特徴とする請求項２に記載の情報推薦方法。
【請求項５】
前記アイテムは、
本、音楽、映画及び文書のうち、少なくとも１つに係わるアイテムであることを特徴とする請求項１に記載の情報推薦方法。
【請求項６】
クライアントが情報を推薦される方法において、
前記サーバーのアイテムのうち、少なくとも１つのアイテムについての情報を推薦することを、サーバーに要請する段階と、
前記クライアントのアイテム選好度を示す第１選好度情報に基づいて選定された隣接グループのクライアントが好んだアイテムについての第１アイテム情報を前記サーバーから受信する段階と、
前記クライアントのアイテム選好度を示す第２選好度情報に基づいて前記受信された第１アイテム情報をフィルタリングして、ユーザに推薦するアイテムに係わる第２アイテム情報を生成する段階と、を含み、
前記隣接グループは、前記第１選好度情報による選好度と類似した選好度を有するクライアントのグループであることを特徴とする情報推薦方法。
【請求項７】
前記第２選好度情報は、
前記クライアントが過去に前記サーバーのアイテムにアクセスした結果に基づいて生成された前記第１アイテム情報に含まれたアイテムそれぞれのカテゴリーに係わる選好度情報であることを特徴とする請求項６に記載の情報推薦方法。
【請求項８】
前記第２アイテム情報を生成する段階は、
前記第１アイテム情報に含まれている前記それぞれのアイテムに係わる選好度点数と前記第２選好度情報に含まれている前記それぞれのカテゴリーに係わる選好度による選好度点数とを加重値計算してユーザに推薦する第２アイテム情報を生成する段階を含むことを特徴とする請求項７に記載の情報推薦方法。
【請求項９】
情報を推薦するサーバー装置において、
前記サーバーのアイテムのうち、少なくとも１つのアイテムについての情報を推薦することを、クライアントから要請される要請受信部と、
前記クライアントのアイテム選好度を分析して第１選好度情報を生成する選好度生成部と、
前記第１選好度情報に基づいて前記クライアントと類似した選好度を有するクライアントを含む隣接（ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ）グループを選定するグループ選定部と、
前記サーバーのアイテムのうち、前記隣接グループのクライアントが好む少なくとも１つのアイテムについての第１アイテム情報を前記クライアントに伝送する情報生成部と、を含み、
前記クライアントは、前記第１アイテム情報を受信し、前記クライアントのアイテム選好度を示す第２選好度情報に基づいて前記第１アイテム情報を再びフィルタリングしてユーザに推薦する第２アイテム情報を抽出することを特徴とするサーバー装置。
【請求項１０】
前記第１アイテム情報は、
前記隣接グループのクライアントが前記サーバーのアイテム各々にアクセスした回数及び前記サーバーのアイテム各々に付加した評価点数のうち、少なくとも１つに基づいて生成されたそれぞれのアイテムに係わる選好度点数を含むことを特徴とする請求項９に記載のサーバー装置。
【請求項１１】
前記選好度生成部は、
前記クライアントが過去に前記サーバーのアイテムにアクセスした回数が所定回数以上であるかを判断し、前記判断結果、前記クライアントが過去にアクセスした回数が所定回数未満であると判断されれば、前記第１選好度情報を生成するための付加情報を前記クライアントに要請し、前記要請に対する応答として受信した付加情報を参照して前記第１選好度情報を生成することを特徴とする請求項１０に記載のサーバー装置。
【請求項１２】
前記選好度生成部は、
前記クライアントが過去に前記サーバーのアイテムにアクセスした回数が所定回数以上であるかを判断し、前記判断結果、前記クライアントが過去にアクセスした回数が所定回数以上であると判断されれば、前記クライアントが前記サーバーのアイテム各々にアクセスした回数または前記サーバーのアイテム各々に付加した評価点数に基づいて前記第１選好度情報を生成することを特徴とする請求項１０に記載のサーバー装置。
【請求項１３】
前記アイテムは、
本、音楽、映画及び文書のうち、少なくとも１つに係わるアイテムであることを特徴とする請求項９に記載のサーバー装置。
【請求項１４】
情報を推薦されるクライアント装置において、
前記サーバーのアイテムのうち、少なくとも１つのアイテムについての情報を推薦することをサーバーに要請する要請伝送部と、
前記クライアントのアイテム選好度を示す第１選好度情報に基づいて選定された隣接グループのクライアントが好んだアイテムについての第１アイテム情報を前記サーバーから受信する情報受信部と、
前記クライアントのアイテム選好度を示す第２選好度情報を生成する選好度生成部と、
前記第２選好度情報に基づいて前記受信された第１アイテム情報をフィルタリングしてユーザに推薦するアイテムに係わる第２アイテム情報を生成する情報生成部と、を含み、
前記隣接グループは、前記第１選好度情報による選好度と類似した選好度を有するクライアントのグループであることを特徴とするクライアント装置。
【請求項１５】
前記第２選好度情報は、
前記クライアントが過去に前記サーバーのアイテムにアクセスした結果に基づいて生成された前記第１アイテム情報に含まれたアイテムそれぞれのカテゴリーに係わる選好度点数であることを特徴とする請求項１４に記載のクライアント装置。
【請求項１６】
前記第２アイテム情報を生成する段階は、
前記第１選好度情報に含まれている前記それぞれのアイテムに係わる選好度点数と前記第２選好度情報に含まれている前記それぞれのカテゴリーに係わる選好度点数を加重値計算して、ユーザに推薦する第２アイテム情報を生成する段階を含むことを特徴とする請求項１５に記載のクライアント装置。
【請求項１７】
情報推薦方法において、
第１情報フィルタリングアルゴリズムを利用してサーバーが情報をフィルタリングして第１推薦情報を生成する段階と、
第２情報フィルタリングアルゴリズムを利用して、クライアントが前記第１推薦情報をフィルタリングして第２推薦情報を生成する段階と、を含むことを特徴とする情報推薦方法。
【請求項１８】
前記第１情報フィルタリングアルゴリズムは、ＣＦ（Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）アルゴリズムであり、
前記第２情報フィルタリングアルゴリズムは、ＡＡ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ−Ａｗａｒｅ）アルゴリズムであることを特徴とする請求項１７に記載の情報推薦方法。
【請求項１９】
請求項１に記載の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読取り可能な記録媒体。
【請求項２０】
請求項６に記載の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読取り可能な記録媒体。
【請求項２１】
請求項１７に記載の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報推薦方法及び装置に係り、さらに詳細には、ユーザのカテゴリー選好度を反映して、さらに速く、かつ正確な情報推薦を行える複合アルゴリズムを利用した情報推薦方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット技術の飛躍的な発展につれて、膨大な情報の検索が可能となることによって、最近にはインターネットを通じて検索可能な膨大な情報のうち、ユーザに適した情報を迅速に抽出する方法の必要性が叫ばれている。情報検索を行うに当たって、ユーザに適した情報をフィルタリングする方法の代表的なアルゴリズムとして、ＡＡ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ−Ａｗａｒｅ）アルゴリズムとＣＦ（Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）アルゴリズムがある。ユーザがインターネットを利用して本、音楽、映画のようなアイテムを検索する場合、ユーザに適切な検索結果を提供するために、このようなアルゴリズムが利用される。
【０００３】
ＡＡアルゴリズムは、ユーザの属性（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）及びアイテムの属性を分析し、これに基づいてアイテム情報をフィルタリングする方法である。ユーザの属性と類似した属性を有する他のユーザが検索した結果を分析し、類似した属性を有する他のユーザが多く選択したり、好評だったアイテムを検索して、それについての情報をユーザに提供する。
【０００４】
ＣＦアルゴリズムは、現在最も広く利用されているアルゴリズムであって、ユーザの過去アイテム検索結果に基づいてユーザの選好度を分析し、ユーザの選好度と類似した選好度を有するグループのユーザが選択したアイテムを検索する方法である。グループに属したユーザが多く選択したり、高い評価点数を取ったアイテムを検索し、該検索されたアイテムについての情報をユーザに提供する。
【０００５】
ＣＦアルゴリズムは、ユーザの過去アイテム検索結果を利用せねばならないために、既存のアイテム検索結果に対するデータのない最初のユーザには、このような方法を利用してアイテムを正確に推薦するのは難しい（Ｆｉｒｓｔ−Ｕｓｅｒ  Ｐｒｏｂｌｅｍ）。また、ユーザ数に比べてアイテム数が顕著に多くの場合には、類似した選好度を有するグループを区分するためのデータ不足でフィルタリングの正確度が落ちる短所がある（Ｓｐａｒｓｉｔｙ  Ｐｒｏｂｌｅｍ）。
【０００６】
したがって、２種のアルゴリズムを結合した複合（ｈｙｂｒｉｄ）アルゴリズムが多く提案されてきたが、複合アルゴリズムを利用した情報をフィルタリングする方法のほとんどは、速度が顕著に遅くて、実用化し難い短所があった。ＣＦアルゴリズムを適用するために、ユーザの選好度調査用データにＡＡアルゴリズムを適用するための属性データを追加すれば、データ量があまりにも膨大になってフィルタリング速度が遅くなる。したがって、これを解決するための情報推薦方法及び装置が必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明が解決しようとする課題は、情報のフィルタリング速度を落とさず、同時にユーザの個人趣向を反映して情報をフィルタリングする複合アルゴリズムを利用した情報推薦方法及び装置を提供するところにあり、前記情報推薦方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読取り可能な記録媒体を提供するところにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記技術的課題を解決するための本発明によるサーバーが情報を推薦する方法は、前記サーバーのアイテムのうち、少なくとも１つのアイテムについての情報を推薦することを、クライアントから要請される段階と、前記クライアントのアイテム選好度を分析して第１選好度情報を生成する段階と、前記第１選好度情報に基づいて前記クライアントと類似した選好度を有するクライアントを含む隣接（ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ）グループを選定する段階と、前記サーバーのアイテムのうち、前記隣接グループのクライアントが好む少なくとも１つのアイテムについての第１アイテム情報を前記クライアントに伝送する段階と、を含み、前記クライアントは、前記第１アイテム情報を受信し、前記クライアントのアイテム選好度を示す第２選好度情報に基づいて前記第１アイテム情報を再びフィルタリングしてユーザに推薦する第２アイテム情報を抽出することを特徴とする。
【０００９】
前記技術的課題を解決するための本発明によるクライアントが情報を推薦する方法は、前記サーバーのアイテムのうち、少なくとも１つのアイテムについての情報を推薦することを、サーバーに要請する段階と、前記クライアントのアイテム選好度を示す第１選好度情報に基づいて選定された隣接グループのクライアントが好んだアイテムについての第１アイテム情報を前記サーバーから受信する段階と、前記クライアントのアイテム選好度を示す第２選好度情報に基づいて前記受信された第１アイテム情報をフィルタリングしてユーザに推薦するアイテムに係わる第２アイテム情報を生成する段階と、を含み、前記隣接グループは、前記第１選好度情報による選好度と類似した選好度を有するクライアントのグループであることを特徴とする。
【００１０】
本発明によるさらに望ましい実施例によれば、前記第２選好度情報は、前記クライアントが過去に前記サーバーのアイテムにアクセスした結果に基づいて生成された前記第１アイテム情報に含まれたアイテムそれぞれのカテゴリーに係わる選好度点数であることを特徴とする。
【００１１】
前記技術的課題を解決するための情報を推薦するサーバー装置は、前記サーバーのアイテムのうち、少なくとも１つのアイテムについての情報を推薦することを、クライアントから要請される要請受信部と、前記クライアントのアイテム選好度を分析して第１選好度情報を生成する選好度生成部と、前記第１選好度情報に基づいて前記クライアントと類似した選好度を有するクライアントを含む隣接グループを選定するグループ選定部と、前記サーバーのアイテムのうち、前記隣接グループのクライアントが好む少なくとも１つのアイテムについての第１アイテム情報を前記クライアントに伝送する情報生成部と、を含み、前記クライアントは、前記第１アイテム情報を受信し、前記クライアントのアイテム選好度を示す第２選好度情報に基づいて前記第１アイテム情報を再びフィルタリングしてユーザに推薦する第２アイテム情報を抽出することを特徴とする。
【００１２】
前記技術的課題を解決するための情報を推薦するクライアント装置は、前記サーバーのアイテムのうち、少なくとも１つのアイテムについての情報を推薦することをサーバーに要請する要請伝送部と、前記クライアントのアイテム選好度を示す第１選好度情報に基づいて選定された隣接グループのクライアントが好んだアイテムについての第１アイテム情報を前記サーバーから受信する情報受信部と、前記クライアントのアイテム選好度を示す第２選好度情報を生成する選好度生成部と、前記第２選好度情報に基づいて前記受信された第１アイテム情報をフィルタリングしてユーザに推薦するアイテムに係わる第２アイテム情報を生成する情報生成部と、を含み、前記隣接グループは、前記第１選好度情報による選好度と類似した選好度を有するクライアントのグループであることを特徴とする。
【００１３】
前記技術的課題を解決するための本発明による情報推薦方法は、第１情報フィルタリングアルゴリズムを利用してサーバーが情報をフィルタリングして第１推薦情報を生成する段階と、第２情報フィルタリングアルゴリズムを利用してクライアントが前記第１推薦情報をフィルタリングして第２推薦情報を生成する段階を含む。
【００１４】
本発明によるさらに望ましい実施例によれば、前記第１情報フィルタリングアルゴリズムは、ＣＦ（Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）アルゴリズムであり、前記第２情報フィルタリングアルゴリズムは、ＡＡ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ−Ａｗａｒｅ）アルゴリズムであることを特徴とする。
【００１５】
前記技術的課題を解決するために本発明は、前記された情報をフィルタリングする方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読取り可能な記録媒体を提供する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、相異なる情報フィルタリングアルゴリズムを利用して、サーバーとクライアントとが各々フィルタリングを行うために、情報フィルタリングの速度が速くなり、２回のフィルタリング過程で、ユーザの個人選好度を反映してフィルタリングを行えるので、さらに正確な情報をユーザに推薦しうる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施例によるサーバーが情報を推薦する方法を説明するためのフローチャートである。
【図２】本発明の一実施例による第１選好度情報を生成する方法を示す図である。
【図３】本発明の一実施例によるクライアントが情報を推薦する方法を説明するためのフローチャートである。
【図４】本発明の一実施例によるアイテム選好度点数、カテゴリー選好度点数及び加重値点数を示す図である。
【図５Ａ】本発明による情報推薦を行うサーバー及びクライアントを示す図である。
【図５Ｂ】本発明による情報推薦を行うサーバー及びクライアントを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の望ましい実施例を詳細に説明する。
【００１９】
図１は、本発明の一実施例によるサーバーが情報を推薦する方法を説明するためのフローチャートである。従来技術と関連して前述したしたように、ＡＡアルゴリズムとＣＦアルゴリズムとを結合した複合アルゴリズムの短所は、情報をフィルタリングする速度が顕著に遅いという点である。したがって、本発明による情報を推薦する方法では、サーバーが、まず第１情報フィルタリングアルゴリズム、望ましくは、ＣＦアルゴリズムを利用してユーザに推薦する情報を１次的にフィルタリングし、該フィルタリングした結果、生成された第１推薦情報をクライアントが再び第２情報フィルタリングアルゴリズム、望ましくは、ＡＡアルゴリズムを利用して２次的に再びフィルタリングして最終的な推薦情報を生成する。
【００２０】
図１は、このような２回のフィルタリングのうち、サーバーが行う１次的なフィルタリング方法を説明するフローチャートである。図１に示された情報推薦方法は、基本的にＣＦアルゴリズムを基礎として情報をフィルタリングする。しかし、最初に情報にアクセスするユーザが情報を検索する場合、ＣＦアルゴリズムを使用できないという短所（Ｆｉｒｓｔ−Ｕｓｅｒ  Ｐｒｏｂｌｅｍ）及びユーザ数に比べてアイテム数が顕著に多い場合には、類似した選好度を有するグループを区分するためのデータが不足してフィルタリングの正確度が落ちる短所（Ｓｐａｒｓｉｔｙ  Ｐｒｏｂｌｅｍ）を解決するために、有意な集合（Ｍｅａｎｉｎｇｆｕｌ  Ｓｅｔ：ＭＳ）を利用して情報フィルタリングを行う。
【００２１】
段階１１０で本発明によるサーバーは、サーバーのアイテムのうち、少なくとも１つのアイテムについての情報を推薦することを、クライアントから要請される。特定種類のアイテム推薦を要請するメッセージをクライアントから受信するか、アイテムの種類が特定されていない推薦を要請するメッセージをクライアントから受信する。クライアントのユーザに付加えられたＩＤによってサーバーにログインしてサーバーが保有しているアイテムのうち、少なくとも１つのアイテムについての情報を推薦することをサーバーに要請する。
【００２２】
ここで、サーバーのアイテムは、サーバーが直接保有しているアイテムでもよく、サーバーが情報を検索して、クライアントに提供可能な他のサーバーが保有しているアイテムでも良い。サーバーのアイテムは、本、音楽、映画及び文書のようなコンデンツアイテムでありうる。ここで、文書は電子文書またはウェブ文書でありうる。
【００２３】
段階１２０で、本発明によるサーバーは、クライアントのアイテム選好度を分析して第１選好度情報を生成する。クライアントのアイテム選好度を過去クライアントのアイテムアクセス結果またはクライアントが生成して伝送した付加情報に基づいて分析し、分析結果として第１選好度情報を生成する。図２を参照して詳細に説明する。
【００２４】
図２は、本発明の一実施例による第１選好度情報を生成する方法を示す図である。図２を参照するに、段階２１０で、サーバーは、情報の推薦を要請したクライアントが有意な集合に含まれているクライアントであるかを判断する。前述したしたように本発明による情報推薦方法は、ＣＦアルゴリズムの最初ユーザ問題及び稀少問題を解決するために、有意な集合を利用する。有意な集合とは、サーバーのアイテムにアクセスした回数が所定回数以上のクライアントの集合を意味する。サーバーのアイテムにアクセスした回数が少ないクライアントの過去アクセス結果は情報のフィルタリングに利用できないデータである。換言すれば、段階１１０で、情報の推薦を要請したクライアントが過去にサーバーのアイテムにアクセスした回数が一定回数未満である場合には、そのクライアントの過去アクセス結果を情報フィルタリングに利用できない。したがって、段階２１０で、サーバーは、情報の推薦を要請したクライアントが有意な集合に含まれているクライアントであるかを判断して相異なる方法で第１選好度情報を生成する。
【００２５】
段階２２０で、サーバーは、段階２１０で有意な集合に含まれていないこと、すなわち、サーバーのアイテムにアクセスした回数が所定回数未満であると判断されれば、クライアントの第１選好度情報を生成するために必要な付加情報の伝送をクライアントに要請し、これに対する応答として付加情報を受信する。
【００２６】
付加情報には、クライアントのユーザ属性及び好むアイテムの属性についての情報が含まれる。ユーザの属性には、ユーザの年齢、職業などの情報が含まれ、アイテムの属性にはアイテムの種類、すなわち、本、映画、音楽のような一般的な属性についての情報が含まれうる。このような属性は、クライアントの情報推薦方法で用いられる第２選好度情報の基礎となるアイテムの属性とは異なるものであって、詳細な内容は、図３と関連して後述する。ユーザが直接入力した選好度についての情報または現在までクライアントがサーバーのアイテムを照会／購入したヒストリーなどが付加情報に含まれうる。付加情報は、アイテムにアクセスした回数が少ないクライアントの第１選好度情報を分析するための臨時データ（ｆａｋｅ  ｄａｔａ）である。
【００２７】
段階２３０で、サーバーは、クライアントの第１選好度情報を生成する。クライアントが過去サーバーのアイテムにアクセスした回数が所定回数以上なので、有意な集合に含まれた場合には、過去クライアントがサーバーのアイテムにアクセスした結果に基づいて第１選好度情報を生成する。クライアントが好むアイテムの種類、このような種類のアイテムにアクセスした回数などが第１選好度情報として生成される。
【００２８】
クライアントがサーバーのアイテムにアクセスした回数が所定回数未満であるために、有意な集合に含まれない場合には、段階２２０でクライアントから受信した付加情報に基づいて第１選好度情報を生成する。
【００２９】
再び図１を参照するに、段階１２０で、第１選好度情報が生成されれば、段階１３０でサーバーは、生成された第１選好度情報による選好度と類似した選好度を有する他のクライアントを含む隣接グループを選定する。段階１１０で、情報の推薦を要請したクライアントの第１選好度情報とサーバーのアイテムにアクセスした他のクライアントの選好度情報とを比較して、選好度が類似したクライアントのグループを選定する。クライアントの選好度と類似した選好度を有するＭ個のクライアントからなる隣接グループを選定する。段階１４０で、サーバーは、段階１３０で生成された隣接グループのクライアントが好む少なくとも１つのアイテムについての第１アイテム情報を生成し、段階１１０で、情報の推薦を要請したクライアントに伝送する。
【００３０】
サーバーは、隣接グループのクライアントがアクセスしたサーバーのアイテムそれぞれのアクセスした回数及びアクセス時に隣接グループのクライアントが付加した評価点数についての情報などを分析して、サーバーのアイテム各々に係わる選好度点数を生成する。選好度点数とは、隣接グループのクライアントがそれぞれのアイテムを好む程度を数値化した値であって、隣接グループのクライアントがアクセスした回数が多いか、アクセス時に付加した評価点数が高い場合には高く計算され、反対の場合には低く計算される。
【００３１】
サーバーのアイテム各々に係わる選好度点数が計算されれば、サーバーは、その中で選好度点数が高いＮ個のアイテムについての情報のみを集めて第１アイテム情報を生成する。生成された第１アイテム情報は、段階１１０で、情報の推薦を要請したクライアントに伝送される。本発明による情報推薦方法では、サーバーの推薦情報をクライアントがそのまま利用するものではなく、ユーザの個人趣向を反映して、もう一回フィルタリングして利用するために、段階１４０で生成された第１アイテム情報は１次推薦情報になるだけである。
【００３２】
図３は、本発明の一実施例によるクライアントが情報を推薦する方法を説明するためのフローチャートである。図３は、本発明の情報推薦方法で行われる２回のフィルタリングのうち、クライアントが行う２次的なフィルタリング方法を説明するフローチャートである。図３に示されたクライアントの情報推薦方法は、ＡＡアルゴリズムに基づいて情報をフィルタリングする。サーバーがＣＦアルゴリズムを利用して情報をフィルタリングして、隣接グループの選好度に符合する第１アイテム情報を生成すれば、クライアントはＡＡアルゴリズムを利用して情報をフィルタリングして、クライアントユーザの個人趣向を反映して第２アイテム情報を生成する。まず、ＣＦアルゴリズムを利用して情報をフィルタリングして第１アイテム情報を生成し、生成された第１アイテム情報をＡＡアルゴリズムを利用して情報をフィルタリングするので、従来技術によるデータ量がぼう大になる問題点が解決され、サーバーとクライアントとで情報フィルタリングを行うために、サーバーの負荷を最小化し、情報フィルタリングの速度を向上させうる。
【００３３】
段階３１０で、クライアントは、サーバーのアイテムのうち、少なくとも１つについての情報を推薦することを、サーバーに要請する。図１に図示された段階１１０に対応する段階である。クライアントのユーザに付加えられたＩＤを通じてサーバーにログインしてサーバーが保有しているアイテムのうち、少なくとも１つのアイテムについての情報を推薦することを、サーバーに要請する。
【００３４】
段階３２０で、クライアントは、サーバーから第１アイテム情報を受信する。サーバーが図１と関連して前述した情報推薦方法を利用して、サーバーが１次的な情報フィルタリングを行って生成したＮ個のアイテムについての情報である第１アイテム情報を受信する。第１アイテム情報には、それぞれのアイテムに係わる選好度点数が含まれている。クライアントが有意な集合に含まれないクライアントであると判断されれば、サーバーから受信した第１アイテム情報が、そのままクライアントへの最終推薦情報にもなりうる。
【００３５】
段階３３０で、クライアントは、第２選好度情報を生成する。クライアントが有意な集合に含まれたクライアントであると判断されれば、クライアントが過去にサーバーのアイテムにアクセスした結果に基づいて第２選好度情報を生成する。第２選好度情報は、第１選好度情報に比べて、さらにユーザの趣向を充実に反映している選好度情報であって、第１アイテム情報に含まれたそれぞれのアイテムが属するカテゴリーの選好度についての情報が第２選好度情報として生成される。
【００３６】
第１選好度情報は、隣接グループを選定するための選好度情報であって、サーバーは、アイテムの種類のような上位の属性を基準に生成された情報である。一方、クライアントは、ユーザの個人趣向をさらに充実に反映して情報をフィルタリングするために、第１選好度情報を生成するが、基準となった属性より具体的な属性を基準に第２選好度情報を生成する。例えば、サーバーがコンデンツ種類、すなわち、本、映画、音楽のような上位の属性を基準にアイテム別選好度についての情報である第１選好度情報を生成したならば、クライアントは、ジャンル、作家、監督、作曲者のような下位の属性を利用してカテゴリー別選好度についての情報である第２選好度情報を生成する。
【００３７】
換言すれば、サーバーは、ジャンルまたは監督のような具体的な属性情報を考慮せず、隣接グループを設定するための一般的な属性を基準に第１選好度情報を生成し、クライアントは、ジャンル別または監督別選好度を再び考慮して、第１アイテム情報をフィルタリングして第２アイテム情報を生成するためにジャンル、監督のようなさらに具体的な属性を基準として第２選好度情報を生成する。
【００３８】
段階３４０で、クライアントは、段階３３０で生成された第２選好度情報に基づいて第２アイテム情報を生成する。図４を参照して詳細に説明する。
【００３９】
図４は、本発明の一実施例によるアイテム選好度点数、カテゴリー選好度点数及び加重値点数を示す図である。図４を参照するに、本発明による第１アイテム情報は、隣接グループの選好度に基づいて計算されたアイテム各々に係わる選好度点数を含んでいる。一方、第２アイテム情報は、第１アイテム情報に含まれたそれぞれのアイテムが属するカテゴリーに係わる選好度点数を含んでいる。
【００４０】
“Ｉｔｅｍ  ＃１”は、隣接グループの該当アイテムに係わる選好度点数が“１００”であるが、“Ｉｔｅｍ  ＃１”が属しているカテゴリー“Ｃａｔｅｇｏｒｙ  ＃２”に係わる選好度点数は“９０”である。一方、“Ｉｔｅｍ  ＃３”は、隣接グループの該当アイテムに係わる選好度点数が“８０”であるが、“Ｉｔｅｍ  ＃３”が属しているカテゴリー“Ｃａｔｅｇｏｒｙ  ＃１”に係わる選好度点数は“１００”である。
【００４１】
クライアントは、サーバーで１次的なフィルタリングを行った結果、生成されたアイテム各々に係わる選好度点数とアイテムが属するカテゴリー各々に係わる選好度点数とを加重値計算して、最終的な加重値点数を計算する。第１アイテム情報に含まれているアイテム別選好度点数の加重値（１−ｌａｍｄａ）が０．４でカテゴリー選好度点数の加重値（ｌａｍｄａ）が０．６であれば、“Ｉｔｅｍ  ＃１”の加重値点数は９４であり、“Ｉｔｅｍ  ＃３”の加重値点数は９２である。
【００４２】
ユーザに提供される第２アイテム情報は、アイテム選好度点数とカテゴリー選好度点数とを加重値計算した加重値点数を基準に選定される。図４に示されたＩｔｅｍ  ＃１〜＃５のうち、加重値点数の高い一部アイテムのみを選択し、それらについての情報をユーザに提供する。
【００４３】
クライアントが第２アイテム情報をユーザに提供し、ユーザはそのうち、１つを選択する。クライアントは、選択されたアイテムにアクセスし、次回の情報推薦に利用するためにアクセス結果がクライアントに保存される。選択されたアイテムに係わるアクセス回数を１増加させ、ユーザが評価点数を入力したならば、この評価点数を保存する。次いで、アクセス結果をサーバーに伝送し、サーバーがこれに基づいて次回の情報推薦のための第１選好度情報を生成可能にする。アイテムに係わるアクセス回数が所定回数以下である場合には、クライアントのみアクセス結果を保存していて、所定回数以上である場合にのみサーバーに伝送してサーバーの情報フィルタリングに無益な資料を減らしうる。
【００４４】
以上、図１ないし４に示された情報推薦方法には、３つのパラメータが存在する。隣接グループに含まれたクライアントの数であるＭ、サーバーが１次的に推薦したアイテムの数であるＮ及び第２アイテム情報を生成する加重値計算に利用されるＬａｍｄａがその３つのパラメータである。本発明によれば、３つのパラメータを調節して迅速で正確な情報推薦が可能である。
【００４５】
実験的に証明されたところによれば、パラメータの調節において、Ｌａｍｄａが１に近ければ、サーバー側で行われた情報推薦結果がそのままユーザに推薦されるので望ましくない。
【００４６】
また、サーバーが１次的に推薦したアイテムの数Ｎが増加しても、推薦の正確性にほとんど影響を与えないので、Ｎをあまりにも大きくする必要はない。
【００４７】
隣接グループに含まれたクライアントの数、すなわち、Ｍを過度に大きくすれば、情報推薦速度が遅くなるので、Ｍを過度に大きくする必要はなく、推薦するアイテムの種類、サーバーのアイテム数などに基づいて最適のＭの大きさを定める。
【００４８】
本発明による情報推薦方法での３つのパラメータは、情報推薦の速度にはあまり影響を与えないが、正確度には大きな影響を与えるということが実験的に確認されたので、正確度に比重をおいて３つのパラメータを調節することが望ましい。
【００４９】
３つのパラメータを少しずつ調節して数回の情報推薦を行い、実行する度に情報推薦の速度及び正確度を測定して最適のパラメータ組合わせを探し出す。
【００５０】
図５Ａ及び図５Ｂは、本発明による情報推薦を行うサーバー及びクライアントを示す図である。図５Ａを参照するに、本発明によるサーバー装置５１０は、要請受信部５１２、選好度生成部５１４、グループ選定部５１６及び情報生成部５１８を含む。
【００５１】
要請受信部５１２は、サーバー５１０のアイテムのうち、少なくとも１つのアイテムについての情報を推薦することをクライアント５２０から要請される。前述したしたようにサーバー５１０のアイテムは、サーバー５１０が直接保有しているアイテムであるか、サーバー５１０がアイテムについての情報を検索してクライアントに提供する他のサーバーが保有しているアイテムであり得る。
【００５２】
選好度生成部５１４は、クライアントのアイテム選好度を分析して第１選好度情報を生成する。クライアントが、アクセス回数が所定回数以上である有意な集合に含まれるか否かを判断し、有意な集合に含まれていると判断されれば、過去アクセス結果に基づいて第１選好度情報を生成する。
【００５３】
クライアントが有意な集合に含まれていないと判断されれば、クライアント５２０に第１選好度情報の生成のための付加情報を要請し、要請についての応答として付加情報を受信する。受信された付加情報に基づいて第１選好度情報を生成する。付加情報にはクライアントのユーザ属性及び好むアイテムの属性についての情報が含まれる。ユーザの属性には、ユーザの年齢、職業についての情報が含まれ、アイテムの属性には、アイテムの種類、すなわち、本、映画、音楽のような一般的な属性についての情報が含まれうるということについては前述した。ユーザが直接入力した選好度についての情報及び過去ユーザがアイテムを照会／購入したヒストリーが第１選好度情報の生成のための臨時データ（ｆａｋｅ  ｄａｔａ）として付加情報に含まれることもある。
【００５４】
グループ選定部５１６は、選好度生成部５１４で生成された第１選好度情報に基づいて隣接グループを選定する。第１選好度情報による選好度と類似した選好度を有するＭ個のクライアントのグループを選定する。
【００５５】
情報生成部５１６は、隣接グループのクライアントが好む少なくとも１つのアイテムについての情報、すなわち、第１アイテム情報を生成してクライアントに伝送する。隣接グループのクライアントが好むアイテムの選好度点数を計算し、選好度点数が高いＮ個のアイテムについての情報を生成してクライアントに伝送する。
【００５６】
図５Ｂを参照するに、本発明によるクライアント装置５２０は、要請伝送部５２２、情報受信部５２４、選好度生成部５２６及び情報生成部５２８を含む。
【００５７】
要請伝送部５２２は、サーバー５１０のアイテムのうち、少なくとも１つのアイテムについての情報を推薦することを、サーバー５１０に要請する。
【００５８】
情報受信部５２４は、サーバー５１０が１次的な情報フィルタリングを行って生成した第１アイテム情報をサーバーから受信する。第１アイテム情報は、サーバー５１０がクライアント５２０のアイテム選好度を示す第１選好度情報に基づいてＭ個のクライアントで構成された隣接グループを選定し、隣接グループに含まれたクライアントが好んだＮ個のアイテムについての情報を抽出して生成した情報である。
【００５９】
選好度生成部５２６は、クライアント５２０のアイテム選好度を示す第２選好度情報を生成する。第２選好度情報は、クライアント５２０が過去にサーバー５１０のアイテムにアクセスした結果として生成されたアイテムカテゴリーについての情報である。サーバー５１０で、隣接グループを選定するために利用した第１選好度情報とは異なるさらに具体的な属性を基準に第２選好度情報を生成する。
【００６０】
情報生成部５２８は、選好度生成部５２６で生成した第２選好度情報を利用して第１アイテム情報をフィルタリングする。第１アイテム情報に含まれているアイテム各々に対するアイテム特別な選好度点数と第２選好度情報に基づいて計算されたアイテムカテゴリー別選好度点数とを加重値計算して加重値点数を計算する。生成された加重値点数に基づいてユーザに推薦する第２アイテム情報を生成する。
【００６１】
以上、本発明は、たとえ限定された実施例と図面により説明されたとしても、本発明が前記実施例に限定されるものではなく、これは本発明が属する分野で当業者ならば、このような記載から多様な修正及び変形が可能である。したがって、本発明の思想は、特許請求の範囲によってのみ把握されねばならず、これと均等または等価的な変形は、いずれも本発明の思想の医範ちゅうに属するものである。また、本発明によるシステムは、コンピュータで読取り可能な記録媒体にコンピュータで読取り可能なコードとして具現することができる。コンピュータで読取り可能な記録媒体はコンピュータシステムによって読取られるデータが保存されるあらゆる種類の記録装置を含む。記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、光データ貯蔵装置などがあり、またキャリアウェーブ（例えば、インターネットを通じた伝送）の形で具現されることも含む。また、コンピュータで読取り可能な記録媒体は、ネットワークで連結されたコンピュータシステムに分散されて分散方式でコンピュータで読取り可能なコードが保存されて実行されうる。
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【国際調査報告】
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