(57)【要約】【課題】  従来の協調フィルタリングアルゴリズムによる情報推薦方法では、評価値疎ら問題及び再生起問題により情報推薦方法することができなかったアイテムを推薦できるようにすることを課題とする。【解決手段】  本発明の協調フィルタリングアルゴリズムによる情報推薦方法では、任意のアイテムに対して任意のユーザが現に投票したとき、アイテム−ユーザマトリクスの対応するセルに、このアイテムの評価値を代入するとともに、このアイテムと類似する他のアイテムのセルに対しても擬似的に評価値を代入する。これにより評価値が存在しないために推薦することができなかったアイテムも推薦可能となる。【選択図】        図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
協調フィルタリングアルゴリズムによる情報推薦方法において、任意のアイテムに対して任意のユーザが現に投票したとき、アイテム−ユーザマトリクスの対応するセルに、このアイテムの評価値を代入するとともに、このアイテムと類似する他のアイテムのセルに対しても擬似的に評価値を代入すること
を特徴とする情報推薦方法。
【請求項２】
請求項１に記載された情報推薦方法において、上記擬似的にセルに代入される評価値は、上記現に投票されたアイテムに対して代入される評価値と同じ値であること
を特徴とする情報推薦方法。
【請求項３】
請求項１に記載された情報推薦方法において、新規のアイテムが登録されたとき、この新規アイテムと既登録のアイテムとの間の類似度を計算し、両者が類似するときには、この類似する既登録のアイテムの評価値を参照して、擬似的に評価値を上記新規のアイテムのセルに代入すること
を特徴とする情報推薦方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、協調フィルタリングに基づく情報推薦方法に関し、特にユーザ投票と情報アイテム間類似度を併用した情報推薦方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のＷＷＷ利用形態を知る目的で、不慣れなユーザ層やモバイル環境での利用に焦点を合わせ「ＷＷＷの利用形態」と「求める機能」に関する調査を行った。この調査から「ユーザは有効な情報へ簡単な手段で辿り着きたい」との結果を得た。この背景として、ユーザの情報検索苦手意識が挙げられる。
【０００３】
情報推薦システム は、キーワード入力が不要であり、欲しいアイテムを選ぶだけで推薦の正確性が向上するので、ユーザの苦手意識を克服できる効果が期待でき、Amazon.com などに代表される電子商取引サイトにおいて実用に供されているが、ユーザ向けの情報を対象としたシステムはまだない。また、ＷＷＷは世界中の情報が対象であり、ユーザの行動範囲に的を絞った情報、すなわち地域情報を対象とした情報推薦システムは、発明者らが知る限り存在しない。
【０００４】
情報推薦システムには様々の方式が考え出されているが、本発明は、相関係数法に基づく協調フィルタリング(collaborative filtering、以下、ＣＦという)アルゴリズムを使用するタイプに属するものである。
【０００５】
このＣＦ方式は、嗜好の類似する、または、嗜好が逆である他のユーザの評価投票値を参考にして推薦アイテムを予測計算するために図１に示すような「アイテム−ユーザ」評価マトリクスを有している。ここで、図１において、m はユーザ数、n はシステムが蓄積しているアイテム数である。全ユーザをU = {u1, u2, ..., um} とし、全アイテムを I = {i1, i2, ..., in} とする。ユーザ uj が評価投票したアイテム集合を Iuj ∈ I とする。ユーザ uj の評価投票したアイテム k に対する評価投票値を rj, k とする。
【０００６】
「アイテム−ユーザ」評価マトリクスのセルにはユーザが投票すると評価投票値が代入される。評価投票値は、ユーザが閲覧したアイテムに対する嗜好度を数値化したものである。後述の実施例では、嗜好度が高いアイテムに投票値３、中程度のアイテムに２、好まないアイテムに１を割り当てた。
【０００７】
ユーザに対して推薦を行う場合、ＣＦを行うとは、ユーザ {u1, u2, ..., um} のアイテム {i1, i2, ..., in} に対する評価 rj,k から、ユーザ uj が評価投票していないアイテムの評価 rj,k の予測値 Pi,k を算出することである。ただし、ユーザ uj に対して推薦されるアイテムは予測値の中で嗜好度の高い上位からNアイテムとする。代表的な予測値 Pi,k の算出法は、図２の式１で示す。
【０００８】
図２の式１において、Pi,k は上述のようにユーザ ui に対するアイテム k への嗜好度合い予測値、-ri はユーザ ui が行った全ての評価投票の平均投票値、Σm はアイテム k へ評価投票を行ったユーザ集合、sim(ui, um) はユーザ ui とユーザ um の嗜好の類似度（図３の式２）、rm,k はユーザ um がアイテム k へ行った評価投票値、 -rm はユーザ um が行った全ての評価投票の平均投票値とする。ユーザ間の類似度 sim(ui, um) は図３の式２を用いる。
【０００９】
式２において、Σj はユーザ ui とユーザ um の双方が評価投票を行っているアイテム集合、 ri,j はユーザ ui がアイテム j へ行った評価投票値、 rm,j はユーザ um がアイテム j へ行った評価投票値である。従来の相関係数法に基づくＣＦアルゴリズムについて、以下に示す問題点が指摘されている。
【００１０】
＊  評価値疎ら問題（Sparsity Problem）
ＣＦは、推薦アイテムを決定するとき「アイテム−ユーザ評価マトリクス」を参照する。多くの情報領域において、アイテム数は利用頻度の高いユーザにおいても吸収でき得ないほど存在している。つまり、ユーザ投票に基づいて、その結果をそのままマトリクスに代入していくが、代入されるセルはマトリクス全体から見ればほんの一部にしかすぎない。
【００１１】
そのため、全ての情報の評価を含む「アイテム−ユーザ」評価マトリクスは巨大なものになる反面、その評価値のセルはスパース（空疎、疎ら）になる。相対的に密集したフィルタリング領域でも、98〜99% が抜けているのが現実である。このため、ＣＦ予測の基礎を形成するために必要となる十分な情報を見つけることが困難になる。
【００１２】
Sarwarらは、評価値疎ら問題を解消させるためにアイテムに基づくＣＦ を提案している（非特許文献２）。この方式は、ユーザ投票値を利用してアイテム間の類似度を計算している。この結果を推薦アイテム予測計算に利用しているので、アイテムの内容の類似度は対象にしていない。この結果、意外性のあるアイテムは推薦されないことになる。
【００１３】
＊  再生起問題（Recurring Startup Problem）
新聞記事のように毎日発行される新着アイテムは、評価の対象とならないアイテムが多出し「アイテム−ユーザ」評価マトリクスのアイテム列を占有する。このようなアイテムは、ユーザによるアイテムへの評価値を参考にできないので推薦対象アイテムから外れることになる。
【００１４】
評価値疎ら問題と再生起問題により、後述の評価実験で示す通り、推薦対象ユーザと推薦対象アイテムの網羅性が低下するという悪影響が出る。
【００１５】
【特許文献１】特開２００２−２１５６６５号公報
【非特許文献１】Anuja Gokhale and Mark Claypool： Thresholds for More Accurate Collaborative Filtering： In Proc. of the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, Honolulu, Hawaii, USA, August9-12(1999)
【非特許文献２】Badrul Sarwar, George Karypis, Joseph Konstan, and John Riedl：Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms： In Proc. the 10th International World Wide Web Conference (WWW10), Hong Kong, pp.285-295, May 1-5(2001).
【非特許文献３】Balabanovic, Marko., Shoham, Yoav.： Fab: Content-Based, Collaborative Recommendation. In CACM. Vol.40, No.3 pp.66-72 (1997).
【非特許文献４】Basu, C., Hirsh, H., and Cohen, W： Recommendation as Classification: Using Social and Content-based Information in Recommendation： in Proc. Recommender System Workshop1998, pp.11-15(1998).
【非特許文献５】Goldberg, David., Nichols, David., Oki, Brian M., and Terry, Douglas.： Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry. In CACM. Vol.35, No.12(1992).
【非特許文献６】Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York： Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering： in Proc. of February 2003 issue of IEEE Internet Computing(2003). http://dsonline.computer.org/0301/d/w1lind.htm
【非特許文献７】Hirooka, Y., Terano, T. and Otsuka, Y.： Extending Content-Based Recommendation by Order-Matching and Cross-Matching Methods： In Bauknecht, K. et al. eds.: Electronic Commerce and Web Technologies - 1st Int. Conf. EC-Web 2000, Springer Verlag, LNCS 1875, pp.177-190, (2000).
【非特許文献８】John S. Breese, David Heckerman and Carl Kadie：Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering： In Proc. of the 14th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Madison, WI, pp.43-52, July 1998. Morgan Kaufmann Publisher(1998).
【非特許文献９】Justin Zobel and Alistair Moffat： Exploring the Similarity Space： In the ACM SIGIR FORUM, vol.32 no.1, Spring(1998).
【非特許文献１０】Mark Claypool, Anuja Gokhale, Tim Miranda, Pavel Murnikov, Dmitry Netes and Matthew Sartin： Combining Content-Based and Collaborative Filters in an Online Newspaper： in Proc. Recommender Systems Workshop at ACM SIGIR(1999).
【非特許文献１１】Paolo Viappiani, Pearl Pu and Boi Faltings： Acquiring User Preferences for Personal Agents：  In Proc. of AAAI Fall Symposium 2002, North Falmouth, MA, (2002).http://hci.epfl.ch/website/publication-doc/a3iSymposium.pdf
【非特許文献１２】Paul，R．, Neophytos I．， Mitesh S．， Peter B． and J．Riedel．：GroupLens: an open architechture for collaborative filtering of netnews，Proc. of the CSCW 1994, New York, pp.175-186, ACM (1994)．
【非特許文献１３】Polcicova, G., Navrat, P.： Semantic Similarity in Content-based Filtering： In Advances in Databases and Information Systems, 6th East European Conference, ADBIS 2002, Bratislava, Slovakia, September 8-11, 2002, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science 2435 Springer 2002, ISBN 3-540-44138-7, pp.80-85(2002).
【非特許文献１４】Schafer, J.B., Konstan, J.A. and Reidl, J.： E-Commerce Recommendation Applications： in Proc. Data Mining and Knowledge Discovery, Kluwer Academic Publishers, pp.115-153(2001).
【非特許文献１５】Shardanand, U. and Pattie Maes： Social Information Filtering: Algorithm for Automating “Word of Mouth”. In CHI '95 Conference Procedings， pp.210-217(1995).
【非特許文献１６】Ungar, L. H., and Foster, D. P.：Clustering Methods for Collaborative Filtering： In Workshop on Recommender Systems at the 15th National Conference on Artificial Intelligence 1998(1998).
【非特許文献１７】Wee Sun Lee：Collaborative learning for recommender systems：In Proc. 18th International Conf. on Machine Learning, pp.314-321. Morgan Kaufmann, San Francisco, CA, (2001).
【非特許文献１８】寺野隆雄，“情報推薦システム，”ｅビジネスの理論と応用，北村泰彦，山田誠二（編），第３章，東京電機大学出版局，東京，(2003)．
【非特許文献１９】山西健司：Webマイニングと情報論的学習理論，電子情報通信学会  情報論的学習理論  時限研究専門委員会  第５回情報論的学習理論ワークショップ  招待講演，Information-Based Induction Science：ISBS2002，(2002)． http://www.ieice.org/~ibis-tg/
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
本発明は、上述の評価値疎ら問題及び再生起問題によって推薦対象ユーザと推薦対象アイテムの網羅性が低下するという協調フィルタリングに基づく情報推薦方法の問題点を解決することを課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記課題は、以下の手段によって解決される。すなわち、第１番目の解決手段は、協調フィルタリングアルゴリズムによる情報推薦方法において、任意のアイテムに対して任意のユーザが現に投票したとき、アイテム−ユーザマトリクスの対応するセルに、このアイテムの評価値を代入するとともに、このアイテムと類似する他のアイテムのセルに対しても擬似的に評価値を代入することを特徴とする情報推薦方法である。
【００１８】
また、第２番目の解決手段は、第１番目の発明の情報推薦方法において、上記擬似的にセルに代入される評価値は、上記現に投票されたアイテムに対して代入される評価値と同じ値であることを特徴とする情報推薦方法である。
【００１９】
更に、第３番目の解決手段は、第１番目の発明の情報推薦方法において、新規のアイテムが登録されたとき、この新規アイテムと既登録のアイテムとの間の類似度を計算し、両者が類似するときには、この類似する既登録のアイテムの評価値を参照して、擬似的に上記新規のアイテムのセルに評価値を代入することを特徴とする情報推薦方法である。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、協調フィルタリングアルゴリズムによる情報推薦方法において、任意のアイテムに対して任意のユーザが現に投票したとき、アイテム−ユーザマトリクスの対応するセルに、このアイテムの評価値が代入されるとともに、このアイテムと類似する他のアイテムのセルに対しても擬似的に評価値が代入（投票）されるため、従来ではセルに評価値が代入されていないことにより推薦できなかったアイテムに関しても、情報推薦をすることができる。これにより、評価値疎ら問題及び再生起問題を解消することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を用いて本発明実施例を説明する。図４は、実施例のシステムの概要を説明するためのシステム全体図である。
【００２２】
＊  評価値疎ら問題
評価値疎ら問題は、すでに説明したように評価値が疎らであるため、ユーザ間の嗜好度の類似性（相関計数）を計算できないことにある。そこで、この問題を解決するために、ユーザが評価投票（セルへの評価値代入）を行ったとき、システムは、（イ）投票されたアイテムと類似するアイテムを見つけだし、（ロ）見つかったセル（図５ SV-1等）がユーザによって評価投票されていない場合、そのセルにユーザ投票値と基本的に同じ値を投票する。しかしながら、これはあくまでも基本的にであって必ずしも同じ値とする必要はなく、ユーザ投票値を参照して適宜に重み付けするようにすることもできる。この処理を「擬似投票」と呼ぶことにする。換言すると、アイテムの内容に基づく類似性を利用した擬似投票は、欠損値補足である。
【００２３】
本発明において特徴となる擬似投票は、「あるアイテムを嗜好するユーザは、内容的に類似する他のアイテムも同じように嗜好する」という前提に基づいている。擬似投票は、ItemId_Uに類似した他のアイテムItemId_Sがあり、且つこのユーザが過去にこのアイテムItemId_Sを評価をしていないとき、疑似投票値をそのItemId_Sにも記録する。
【００２４】
具体的には、以下に示すようなアルゴリズムに基づいて行われる 。
擬似投票(UserId, ItemId_U, RealVoteVal) {
For each(システムに蓄積されている全アイテム:ItemId_S) {
If (類似判定(ItemId_U， ItemId_S, 類似閾値) == 類似 && 
ユーザが過去に評価していない(ItemId_S) == YES) {
擬似投票値記録(ItemId_S, RealVoteVal);
}
}
}
【００２５】
擬似投票の基礎をなすアイテム間の類似判定は、「アイテムの内容が類似しているか」に着目する必要があるので、アイテム内の語の出現頻度に基づいて、Dice係数を利用してアイテム間の類似度を計算する（図６の式３）。式３中の符号は図に示したとおりである。
【００２６】
擬似投票では、２つのアイテムの類似判断のために、類似度計算結果に基づく閾値を設定する必要がある。閾値を高く設定すると「アイテム−ユーザ」評価マトリクスのスパース性は解消される反面、擬似投票ノイズが増加し、かつ、推薦アイテム計算処理量が激増する関係がある。ここで、閾値は、以下のいずれの条件も満たす場合に類似するとした。
条件１：あるアイテムと他のアイテムによるアイテムペア集合の上位25%を対象
条件２：アイテムペア内で１つ以上の同じ語が出現すること
【００２７】
上記の類似条件が満たされる場合、ユーザによる現実の投票１回につき自動投票が行われ、複数アイテムに対して自動投票されることもある。ただし、擬似投票を行うことにより、推薦アイテム予測計算時にノイズが発生する。このノイズ除去を行う機構として、推薦アイテムの計算処理後、上位Nアイテムを推薦するためにアイテムを並べ替える。並べ替え処理では、疑似投票履歴も併用参照して推薦されたアイテムの優先度を下げた。
【００２８】
＊  再生起問題
ＣＦは、アイテムを推薦するとき、嗜好の類似する他のユーザの意見（アイテムへの投票値）を参考にするので、新しいアイテムなど、評価値の与えられていないアイテムへの推薦はされない。しかし、本システムでは、擬似投票を行うことによって、新聞記事のように日々生成される新しいアイテムに対しても擬似投票が行われるので、再生起問題も解消している。
【００２９】
＊  拡張性の確保
本システムでは拡張性も確保される。ＣＦでは、推薦アイテムの予測計算時に完全な「アイテム−ユーザ」評価マトリクスを使用する。そのため、その計算量はO(Usermax × Itemmax)の空間サイズに比例して増大する。しかし実際は、通常では、評価マトリクスは非常にスパースであるためO(Usermax + Itemmax)に近似する。ところが、本システムでは、擬似投票を行うため、空間サイズは、O(Usermax × Itemmax)に近づく。
【００３０】
そこで、本システムでは、ユーザuiに対するアイテムkへの嗜好度合い予測値Pi,kの計算と、上位Nアイテムの選択処理を分離することにした。具体的には前者をオフラインで実行し、後者をオンラインで実行する。この結果、特に計算処理量過多の前者をオンライン計算（メモリベース計算）から切り離せるので、応答速度の高速化とスケーラビリティを確保できるメリットが得られる。
【００３１】
本発明における推薦アイテム予測計算の正確性を実証するためにシステムを構築した。試験システムにおける処理手順は図４に示す通りである。図４の擬似投票処理を実施すると、図５に示すように「アイテム−ユーザ」評価マトリクスのスパース性がある程度解消される。図４のユーザ／アイテム毎の推薦度合い計算処理は、式１で示したアルゴリズムを用いて計算する。
【００３２】
計算量を減少させる目的で、アイテム数に着目した次元減少を行っている。具体的には、推薦対象ユーザの居住地に基づいて、日刊新聞のエリア版に特定地域の記事が掲載されると同様、居住地外のアイテムは推薦しない。そして、あるユーザに対して上位Nアイテムを選択する処理のみがオンラインで動作する。この試験では、上位Nを１００アイテムに設定した。
【００３３】
評価実験では、サンケイリビング新聞社が提供している地域情報サイト「えるこみ」（http://www.lcomi.ne.jp/）を使用した。同サイトは、図７に示すような女性のために生活情報であって、イベント・教養＆カルチャー・生涯学習・グルメなどの地域情報が提供されている。地域新聞紙と同様に、それぞれのアイテムはそのアイテムの発生地と広域性に応じて、１つ以上の地域に配信されている。
【００３４】
同サイトにおけるアイテムの配信地域は、首都圏エリアが１８地区、大阪神戸エリアが１３地区、国内のその他地域を４２地区にそれぞれセグメント化されている。なお、図７はマイクロソフト社internet explorer（登録商標）によって表示したものである。
【００３５】
上記サイトに蓄積されているアイテムのうち、２００２年１０月２７日〜２００３年２月１５日（１２週間）の間１回以上表示されたアイテムを対象として、その内６％を標本化した。この期間中、各アイテムは、１つ以上の地域に配信されていて、各ユーザに閲覧される可能性がある。アイテムの標本数は、2,424 である。
【００３６】
ユーザ評価値投票履歴データは、図７で示すページで、ユーザによって直接評価投票された履歴のうち、２００２年１０月２７日〜２００３年２月１５日（１２週間）に評価投票のあった 17,869 である。その後、アイテムの標本化に伴い、評価実験対象外となったアイテムへの投票も除外したので、アイテム標本に存在するアイテムに対するユーザ評価投票履歴数は 1,344件である。
【００３７】
なお、評価実験に先立ち、ユーザ評価投票の正規化を行っている。正規化方法は「同一ユーザによる同一アイテムへの評価投票」は、第一印象を重視して、初回の評価投票値を履歴として残し、他の評価投票値は除いた。正規化後のユーザ評価投票履歴数は、1,275である（以降、ユーザ評価投票履歴の標本数と呼ぶ）。なお、標本化前の投票者ユニーク数は1,001人で、ユーザ評価投票履歴標本における投票者の異なり数は756人である。
【００３８】
ユーザ評価投票履歴の標本数は、時間経過と共に増加する。標本数が増加すると、嗜好度の相関係数が計算可能になるユーザペア数が増加する。また、ユーザペア内でどちらも評価している平均アイテム数も増加する。同時に、情報推薦システムで利用されている性能評価指標のMAE 値も変化する。
【００３９】
ここで、MAE（Mean Absolute Error）は、ユーザによる評価投票値と予測値間の平均絶対値エラーである。これは、統計的精度測定基準(Statistical accuracy metrics)の一種で、テストデータセットにおける数値的推薦スコアと、「アイテム−ユーザ」評価マトリクスにおける実際のユーザ評価値とを比較することによってシステムの正確さを評価するものである。
【００４０】
MAEと「アイテム−ユーザ」評価マトリクスのスパース率の変化を観察するために、観察期間を分割した（図８の表１）。擬似投票によって「アイテム−ユーザ」評価マトリクスの欠損値が設定され、その結果、表１の「スパース性」欄から、同マトリクスのスパース性が解消されていることが確認できる。同列の「ユーザ投票」および「擬似投票」欄は、「アイテム−ユーザ」評価マトリクスのセルに投票値が設定されていない割合を示している。
【００４１】
擬似投票の効果を示すため、ユーザによる現実の投票数と擬似投票数との比較を表１の「スパース性」欄に示した。同欄の「解消率」は、「擬似投票」から「ユーザ投票」を減じた値を示しており、この値が擬似投票処理による効果である。
【００４２】
ところで、式２の Σj は、ユーザ ui とユーザ um の双方が評価投票を行っているアイテム集合を指す。このアイテム集合数（ユーザペア数）が増加するほど、推薦可能なユーザ数が増加する。また、このアイテム集合の平均要素数が増加すると、ユーザ間の嗜好の類似度計算結果において、その正確性が向上する。式２の Σj  の集合要素数が擬似投票によって増加したことは、表２に示した。
【００４３】
表１の「MAE」欄に、ユーザによる評価投票値のみの場合と、擬似投票も行った場合との（MAE）比較を示した。表１の「MAE」欄から、システムによる擬似投票処理を行っても、情報推薦システムの最終評価、すなわち推薦アイテムの予測の正確性は、大きく低下しないことを確認した。MAEは図１０の式４にて算出した。ここで、ratingがユーザによる評価値を示し、predictionがシステムによる推薦スコアを示し、Nがratingとpredictionのペア数を指す。
【００４４】
表１の「投票件数−増加率」欄に示した通り、システムによる擬似投票処理によって、その処理を行わない場合と比較して、8K〜105K %のアイテムに対して評価値を与えることができた。この結果、図９の表２に示した通り、ユーザペアに対する嗜好の類似度を計算するとき、擬似投票処理によって共通するアイテムへの評価投票数が増加することを確認できた。この結果、嗜好の類似度を計算可能となるユーザ数が増加し、推薦可能なユーザの網羅性と推薦可能なアイテムの網羅性が高まった。
【００４５】
また、擬似投票処理を実行することで「アイテム−ユーザ」評価マトリクスのスパース性は、3.58〜49.36%の範囲で解消することが確認できた。この解消率のばらつきは、システム稼働期間の長短と、長文のアイテムが出現することにより類似と判断されるアイテム数が増加したためである。
【００４６】
稼働期間によっては解消率に若干のゆれを伴うことがわかる。その原因は、（１）新規蓄積アイテム数と新規ユーザ数の増加率、（２）新規蓄積アイテムに包含される特徴語の分布に左右される。しかしながら、稼働期間が長期に及ぶほど、解消率が向上する傾向が示されることを確認できた。
【００４７】
一方、システムによる擬似投票処理を実施した場合でも、表１に示した通り、情報推薦システムの性能評価指標として広く用いられているMAEの劣化は微少であることを確認できた。これは、擬似投票を実施することによって得られる効果（評価値疎ら問題と再生起問題の解消）と失う効果と比較した場合、得られる効果が大きいことを示している。
【００４８】
上の説明では疑似投票は既登録のアイテムに対して行うものとして説明したが、逆に新しいアイテムが登録されたとき、新規登録アイテムと既登録アイテム間の類似度を計算し、両者が類似するときは、既登録アイテムへの評価値を参照して、新規登録アイテムに対して擬似投票を行うようにすることも可能である。この結果、新規登録アイテムであっても短期間で推薦対象として情報推薦に反映させることができる。
【００４９】
以上に見たとおり、「あるアイテムを嗜好するユーザは、内容的に類似する他のアイテムも同じように嗜好する」という前提には妥当性があり、評価実験により証明された。この仮説成立を前提条件とした「システムによる擬似投票アルゴリズム」は、ＣＦにおける推薦可能アイテムと推薦可能ユーザの両方に対して、予測の網羅性を高めることができた。そして、同アルゴリズムを搭載することで表面化する大規模化の困難性に関しても、大部分の処理をオフラインで処理できるので、Ｗｅｂページ閲覧時の応答速度において問題は発生しない。
【００５０】
結局、上記協調フィルタリングアルゴリズムによる情報推薦方法によれば、任意のアイテムに対して任意のユーザが現に投票したとき、アイテム−ユーザマトリクスの対応するセルに、このアイテムの評価値が代入されるとともに、このアイテムと類似する他のアイテムのセルに対しても擬似的に評価値が代入（投票）されるため、従来ではセルに評価値が代入されていないため推薦できなかったアイテムに関しても、情報推薦をすることができる。これにより、評価値疎ら問題及び再生起問題を解消することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】「アイテム−ユーザ」評価マトリクスを示す図（従来）である。
【図２】予測値 Pi,k の算出法（式１）を示す図である。
【図３】ユーザ ui とユーザ um の嗜好の類似度 sim(ui, um) の式２を示す。
【図４】実施例のシステムの概要を説明するためのシステム全体図である。
【図５】疑似投票により「アイテム−ユーザ」評価マトリクスのスパース性が解消される様子を示す説明図である。
【図６】アイテム間の類似度の計算式（式３）を示す。
【図７】評価実験で使用したサイトを示す。
【図８】評価実験の結果を示す表１である。
【図９】評価実験の結果を示す他の表２である。
【図１０】MAEの計算式（式４）を示す。
【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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