(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のサービスのそれぞれにおいてコンテンツが送信可能な場合における送信先のユーザに対しコンテンツを推奨するために蓄積されたログの処理を行うログ処理装置であって、
いずれかのサービスのいずれかのコンテンツがいずれかのユーザのために送信されたことを示す該サービスのサービスＩＤ、該サービスでの該コンテンツのコンテンツＩＤ、該コンテンツに関連するコンテンツ関連情報、該サービスでの該ユーザのユーザＩＤ、該ユーザに関連するユーザ関連情報、を含むログが蓄積されるログ蓄積部と、
前記ログ蓄積部のログ毎に生成されるレコードを記憶するためのログレコード記憶部と、
複数のサービスでの同一のユーザを示す複数のユーザＩＤを含むユーザレコードが記憶される統合ユーザＩＤデータベースと、
複数のサービスでの同一のコンテンツを示す複数のコンテンツＩＤを含むコンテンツレコードが記憶される統合コンテンツＩＤデータベースと、
同一のユーザ関連情報および互いに異なるサービスＩＤを有する複数のログのそれぞれからユーザＩＤを読み出し、該ユーザＩＤならびに統合ユーザＩＤを含むユーザレコードを前記統合ユーザＩＤデータベースに記憶させるユーザＩＤ処理部と、
同一のコンテンツ関連情報および互いに異なるサービスＩＤを有する複数のログのそれぞれからコンテンツＩＤを読み出し、該コンテンツＩＤならびに統合コンテンツＩＤを含むコンテンツレコードを前記統合コンテンツＩＤデータベースに記憶させるコンテンツＩＤ処理部と、
前記ログ蓄積部のログ毎に、前記統合ユーザＩＤデータベースから当該ログ内のユーザＩＤを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合ユーザＩＤ、前記統合コンテンツＩＤデータベースから当該ログ内のコンテンツＩＤを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合コンテンツＩＤ、当該ログ内のサービスＩＤ、を含むレコードを生成し、前記ログレコード記憶部に記憶させるログレコード生成部と
を備えることを特徴とするログ処理装置。
【請求項２】
複数のサービスのそれぞれにおいてコンテンツが送信可能な場合における送信先のユーザに対しコンテンツを推奨するために蓄積されたログの処理を行うログ処理装置の動作方法であって、
前記ログ処理装置は、
いずれかのサービスのいずれかのコンテンツがいずれかのユーザのために送信されたことを示す該サービスのサービスＩＤ、該サービスでの該コンテンツのコンテンツＩＤ、該コンテンツに関連するコンテンツ関連情報、該サービスでの該ユーザのユーザＩＤ、該ユーザに関連するユーザ関連情報、を含むログが蓄積されるログ蓄積部と、
前記ログ蓄積部のログ毎に生成されるレコードを記憶するためのログレコード記憶部と  複数のサービスでの同一のユーザを示す複数のユーザＩＤを含むユーザレコードが記憶される統合ユーザＩＤデータベースと、
複数のサービスでの同一のコンテンツを示す複数のコンテンツＩＤを含むコンテンツレコードが記憶される統合コンテンツＩＤデータベースと、
を備え、
前記動作方法は、
前記ログ処理装置のユーザＩＤ処理部が、同一のユーザ関連情報および互いに異なるサービスＩＤを有する複数のログのそれぞれからユーザＩＤを読み出し、該ユーザＩＤならびに統合ユーザＩＤを含むユーザレコードを前記統合ユーザＩＤデータベースに記憶させ、
前記ログ処理装置のコンテンツＩＤ処理部が、同一のコンテンツ関連情報および互いに異なるサービスＩＤを有する複数のログのそれぞれからコンテンツＩＤを読み出し、該コンテンツＩＤならびに統合コンテンツＩＤを含むコンテンツレコードを前記統合コンテンツＩＤデータベースに記憶させ、
前記ログ処理装置のログレコード生成部が、前記ログ蓄積部のログ毎に、前記統合ユーザＩＤデータベースから当該ログ内のユーザＩＤを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合ユーザＩＤ、前記統合コンテンツＩＤデータベースから当該ログ内のコンテンツＩＤを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合コンテンツＩＤ、当該ログ内のサービスＩＤ、を含むレコードを生成し、前記ログレコード記憶部に記憶させる
ことを特徴とするログ処理装置の動作方法。
【請求項３】
請求項１記載のログ処理装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ログ処理装置およびその動作方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
協調フィルタリングは、広義には、多くのユーザの嗜好情報を蓄積し、ある利用者（ユーザ）と嗜好の類似した他のユーザの情報を用いて該当ユーザにコンテンツを推奨する技術である。
【０００３】
この技術は、利用者間間型とアイテム（コンテンツともいう）間型に分類にできる。利用者間型は、推奨を受けるユーザと嗜好パターンが似ているユーザ（類似ユーザという）をまず見つけ、その類似ユーザが好むアイテム群を推奨候補とする技術である。実装にはユーザ同士の類似度を、同じアイテムにつけた評価の相関係数（Ｐｅａｒｓｏｎ相関、順位相関などが用いられる）などによって表し、また、嗜好の予測には、類似度の高いユーザを抽出し、そのアイテムへの評価値を、そのユーザへの類似度で重みを付けし、それらの評価値の加重平均値を予測として用いる。それらの予測値の大きなものから、推奨アイテムとして推奨を行う。表示画面の広さに制約もあるため、小さな予測値を持つアイテムを削除したり、上位３〜１０個程度のアイテムを表示するように構成を行う。
【０００４】
また、アイテム間型では、いろいろな利用者に同じような評価を受けているアイテムは似ているという考え、関心があるアイテムの類似アイテムに利用者は関心を持つという仮定を置き、ユーザの直近の利用履歴にあるアイテムに類似しているアイテムを推奨するものである。実装としては、アイテムの利用ユーザの共起性などでアイテム間の類似度を測り、ユーザの直近の利用履歴にあるアイテムの類似アイテムの推奨を行うことが行われている。
【０００５】
この場合、１つのサービスに閉じた範囲での適用を想定し、ユーザの閲覧、クリック、予約、購入、視聴、評価など行動履歴をとった対象のアイテムの履歴情報や、アイテムのメタデータを入力とすることを前提としている。
【０００６】
これらの技術の詳細については、非特許文献１に解説されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】上嶌敏弘, “推奨システムのアルゴリズム（２）,” 人工知能学会誌 23巻1号, pp.89103, 2008年1月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
利用者間型の推薦方法を用いる場合、あるアイテムへの評価値の加重平均値を利用するため、そのアイテムが新規にコンテンツとして登録された場合など、そのアイテムへの評価ログが少ない段階においては、そのアイテム以外のアイテムの評価値がそのアイテムに比較して、大きな値を持つと考えられるため、推薦として表示されないという課題あった。これは、サービス間でアイテム系ＩＤのデータ量や登録・削除頻度、メタデータの質等が異なる場合、サービス横断での推薦が正しく機能しないことを意味する。
【０００９】
アイテム間型の推薦方法を用いる場合、アイテムの利用ユーザの共起性などでアイテム間の類似度を測るため、利用者間型の推薦方法を用いる場合と同様に、あるアイテムへの評価ログが少ない段階においては、他のアイテムへの類似度がそのアイテムに比較して、大きな値を持つと考えられるため、推薦として表示されないという課題があった。これは、サービス間でユーザ系ＩＤのデータ量や新規登録・退会頻度、利用頻度等が異なる場合、サービス横断での推薦が正しく機能しないことを意味する。  
これらの課題はコールドスタート問題として知られている。
【００１０】
また、別途、ＩＤ体系を統合して推薦を行う場合でも、ＩＤ体系やログデータの質にバラつきがあるため、１つのサービスに閉じた範囲での推薦と同等の精度の推薦を行うことは難しい。
【００１１】
さらに、実サービスを想定した場合、データベースやＩＤ数は有限であり、使い続けていくと過去に利用したＩＤを使いまわす必要性が生じる。特にＩＤを処理をせずに使いまわすと、過去のデータと現在のデータが混在し、推薦処理の出力の精度が低くなる。
【００１２】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、複数のサービスでのユーザＩＤおよびコンテンツＩＤの違いに起因する不都合を解消するためのログ処理装置およびその動作方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記の課題を解決するために、第１の本発明は、複数のサービスのそれぞれにおいてコンテンツが送信可能な場合における送信先のユーザに対しコンテンツを推奨するために蓄積されたログの処理を行うログ処理装置であって、いずれかのサービスのいずれかのコンテンツがいずれかのユーザのために送信されたことを示す該サービスのサービスＩＤ、該サービスでの該コンテンツのコンテンツＩＤ、該コンテンツに関連するコンテンツ関連情報、該サービスでの該ユーザのユーザＩＤ、該ユーザに関連するユーザ関連情報、を含むログが蓄積されるログ蓄積部と、前記ログ蓄積部のログ毎に生成されるレコードを記憶するためのログレコード記憶部と、複数のサービスでの同一のユーザを示す複数のユーザＩＤを含むユーザレコードが記憶される統合ユーザＩＤデータベースと、複数のサービスでの同一のコンテンツを示す複数のコンテンツＩＤを含むコンテンツレコードが記憶される統合コンテンツＩＤデータベースと、同一のユーザ関連情報および互いに異なるサービスＩＤを有する複数のログのそれぞれからユーザＩＤを読み出し、該ユーザＩＤならびに統合ユーザＩＤを含むユーザレコードを前記統合ユーザＩＤデータベースに記憶させるユーザＩＤ処理部と、同一のコンテンツ関連情報および互いに異なるサービスＩＤを有する複数のログのそれぞれからコンテンツＩＤを読み出し、該コンテンツＩＤならびに統合コンテンツＩＤを含むコンテンツレコードを前記統合コンテンツＩＤデータベースに記憶させるコンテンツＩＤ処理部と、前記ログ蓄積部のログ毎に、前記統合ユーザＩＤデータベースから当該ログ内のユーザＩＤを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合ユーザＩＤ、前記統合コンテンツＩＤデータベースから当該ログ内のコンテンツＩＤを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合コンテンツＩＤ、当該ログ内のサービスＩＤ、を含むレコードを前記ログレコード記憶部に記憶させるログレコード生成部とを備えることを特徴とするログ処理装置をもって解決手段とする。  第２の本発明は、複数のサービスのそれぞれにおいてコンテンツが送信可能な場合における送信先のユーザに対しコンテンツを推奨するために蓄積されたログの処理を行うログ処理装置の動作方法であって、前記ログ処理装置は、いずれかのサービスのいずれかのコンテンツがいずれかのユーザのために送信されたことを示す該サービスのサービスＩＤ、該サービスでの該コンテンツのコンテンツＩＤ、該コンテンツに関連するコンテンツ関連情報、該サービスでの該ユーザのユーザＩＤ、該ユーザに関連するユーザ関連情報、を含むログが蓄積されるログ蓄積部と、前記ログ蓄積部のログ毎に生成されるレコードを記憶するためのログレコード記憶部と  複数のサービスでの同一のユーザを示す複数のユーザＩＤを含むユーザレコードが記憶される統合ユーザＩＤデータベースと、複数のサービスでの同一のコンテンツを示す複数のコンテンツＩＤを含むコンテンツレコードが記憶される統合コンテンツＩＤデータベースと、備え、前記動作方法は、前記ログ処理装置のユーザＩＤ処理部が、同一のユーザ関連情報および互いに異なるサービスＩＤを有する複数のログのそれぞれからユーザＩＤ��読み出し、該ユーザＩＤならびに統合ユーザＩＤを含むユーザレコードを前記統合ユーザＩＤデータベースに記憶させ、前記ログ処理装置のコンテンツＩＤ処理部が、同一のコンテンツ関連情報および互いに異なるサービスＩＤを有する複数のログのそれぞれからコンテンツＩＤを読み出し、該コンテンツＩＤならびに統合コンテンツＩＤを含むコンテンツレコードを前記統合コンテンツＩＤデータベースに記憶させ、前記ログ処理装置のログレコード生成部が、前記ログ蓄積部のログ毎に、前記統合ユーザＩＤデータベースから当該ログ内のユーザＩＤを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合ユーザＩＤ、前記統合コンテンツＩＤデータベースから当該ログ内のコンテンツＩＤを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合コンテンツＩＤ、当該ログ内のサービスＩＤ、を含むレコードを前記ログレコード記憶部に記憶させることを特徴とするログ処理装置の動作方法をもって解決手段とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、複数のサービスでのユーザＩＤおよびコンテンツＩＤの違いに起因する不都合を解消するための技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施の形態に係るログ処理装置を使用したレコメンドサーバ１の構成を示す図である。
【図２】ログ蓄積部１０１の内容の一例を示す図である。
【図３】サービス数記憶部１０４の内容の一例を示す図である。
【図４】サービス数記憶部１０５の内容の一例を示す図である。
【図５】統合ユーザＩＤデータベース１０８の内容の一例を示す図である。
【図６】統合コンテンツＩＤデータベース１０９の内容の一例を示す図である。
【図７】ログレコード記憶部１１０の内容の一例を示す図である。
【図８】ログレコード削除部１１２の動作を示すフローチャートである。
【図９】ログ削除部１１４の動作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】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１７】
図１は、本実施の形態に係るログ処理装置を使用したレコメンドサーバ１の構成を示す図である。
【００１８】
レコメンドサーバ１は、複数のサービスのそれぞれにおいてコンテンツが送信可能な場合における送信先のユーザに対しコンテンツを推奨する装置である。
【００１９】
レコメンドサーバ１は、（１）複数のサービスにおいてコンテンツが送信されことを示す履歴としてのログを蓄積したログ蓄積部１０１と、（２）コンテンツ推奨にあたり、ログ蓄積部１０１を用いて、事前処理を行う事前処理部１０２、１０３と、（３）事前処理で得られたデータが記憶されるサービス数記憶部１０４、１０５と、（４）ログ蓄積部１０１、サービス数記憶部１０４を利用して処理を行うユーザＩＤ処理部１０６と、（５）ログ蓄積部１０１、サービス数記憶部１０５を利用して処理を行うコンテンツＩＤ処理部１０７と、（６）ユーザＩＤ処理部１０６により生成されたレコードが記憶される統合ユーザＩＤデータベース１０８と、（７）ユーザＩＤ処理部１０７により生成されたレコードが記憶される統合コンテンツＩＤデータベース１０９と、（８）ログ蓄積部１０１、統合ユーザＩＤデータベース１０８、統合コンテンツＩＤデータベース１０９を用いて生成されたレコードが記憶されるログレコード記憶部１１０と、（９）そのレコードを生成するログレコード生成部１１１と、（１０）ログレコード記憶部１１０からレコードを削除するログレコード削除部１１２と、（１１）ログレコード記憶部１１０を用いてコンテンツの推奨を行うコンテンツ推奨部１１３と、（１２）ログ蓄積部１０１からログを削除するログ削除部１１４とを備える。
【００２０】
図２は、ログ蓄積部１０１の内容の一例を示す図である。  
ログ蓄積部１０１は、複数のログを記憶している。各ログは、いずれかのサービスのいずれかのコンテンツがいずれかのユーザのために送信されたことを示すものである。送信先は、例えば、ユーザに使用される端末（パーソナルコンピュータや携帯端末など）である。
【００２１】
各ログは、（１）該当のサービスを示す識別情報（以下、「サービスＩＤ」という）、（２）該サービスでの該コンテンツを示す識別情報（以下、サービスにより呼称を変えることはせず「コンテンツＩＤ」という）、（３）該コンテンツに関連する情報（以下、「コンテンツ関連情報」という）、（４）該サービスでの該ユーザを示す識別情報（以下、サービスにより呼称を変えることはせず「ユーザＩＤ」という）、（５）該ユーザに関連する情報（以下、ユーザ関連情報）を含む。
【００２２】
コンテンツ関連情報は、例えば、該当コンテンツの題名、あらすじなどである。ここでは、題名などの個々の要素を示すもの、ならびに、各要素の総称として、「コンテンツ関連情報」を用いる。なお、各コンテンツ関連情報は、全てのサービスのログに含まれるとは限らないが、便宜上、このような情報をコンテンツ関連情報という。
【００２３】
ユーザ関連情報は、例えば、該当ユーザの氏名、電話番号などである。ここでは、氏名などの個々の要素を示すもの、ならびに、各要素の総称として、「ユーザ関連情報」を用いる。なお、各ユーザ関連情報は、全てのサービスのログに含まれるとは限らないが、便宜上、このような情報をユーザ関連情報という。
【００２４】
また、図示しないが、各ログは、（１）該コンテンツの送信にあたり、ユーザがクリックを行った時刻（クリック時刻）、（２）該コンテンツの送信にあたり、ユーザが予約を入れた時刻（予約時刻）、（３）該コンテンツの送信にあたり、ユーザが購入操作を行った時刻（購入時刻）、（４）該コンテンツをユーザが視聴した時刻（視聴時刻）、（５）該コンテンツをユーザが評価した時刻（評価時刻）の１以上を含むこととする。また、評価時刻を含むログは、評価にて付与された評点を含むことがある。
【００２５】
事前処理部１０２は、ログ蓄積部１０１において、ユーザ関連情報の種類ごとに、当該種類に属するユーザ関連情報を有するログ内のサービスＩＤの数（サービス数という）をカウントし、（１）当該ユーザ関連情報の種類を示す情報と、（２）サービス数と、を有するレコードを生成し、サービス数記憶部１０４に記憶させる。
【００２６】
図３は、サービス数記憶部１０４の内容の一例を示す図である。  
図３は、（１）ユーザ関連情報の種類を示す情報「氏名」と、（２）サービス数「３」とを含むレコード、（１）「電話番号」と（２）サービス数「３」とを含むレコードなどを例示する。
【００２７】
図１に戻り、事前処理部１０３は、ログ蓄積部１０１において、コンテンツ関連情報の種類ごとに、当該種類に属するコンテンツ関連情報を有するログ内のサービスＩＤの数（サービス数という）をカウントし、（１）当該コンテンツ関連情報の種類を示す情報と、（２）サービス数と、を有するレコードを生成し、サービス数記憶部１０５に記憶させる。
【００２８】
図４は、サービス数記憶部１０５の内容の一例を示す図である。  
図４は、（１）コンテンツ関連情報の種類を示す情報「題名」と、（２）サービス数「３」とを含むレコード、（１）「あらすじ」と（２）サービス数「３」とを含むレコードなどを例示する。
【００２９】
図１に戻り、ユーザＩＤ処理部１０６は、ログ蓄積部１０１において、同一のユーザ関連情報を有する複数のログのそれぞれからユーザＩＤを読み出し、（１）当該各ユーザＩＤと、（２）該当のユーザを示す統合ユーザＩＤと、を含むレコードを生成し、統合ユーザＩＤデータベース１０８に記憶させる。
【００３０】
このとき、ユーザＩＤ処理部１０６は、まず、サービス数記憶部１０４のサービス数が最も多いレコードからユーザ関連情報の種類を示す情報を読み出し、（１）当該種類に属する同一のユーザ関連情報を含み、かつ、（２）互いに異なるサービスＩＤを含む、複数のログを検索し、当該各ログからユーザＩＤを読み出し、（１）当該各ユーザＩＤと、（２）該当のユーザを示す統合ユーザＩＤと、を含むレコードを生成し、統合ユーザＩＤデータベース１０８に記憶させる。
【００３１】
以下、ユーザＩＤ処理部１０６は、サービス数記憶部１０４で２番目以降のサービス数について、降順で、同様の動作を行う。
【００３２】
図５は、統合ユーザＩＤデータベース１０８の内容の一例を示す図である。  
図５は、（１）３個のユーザＩＤ「９６４８」、「Ｕ３６１２８」、「Ｕｓｅｒ６１９８」と、（２）統合ユーザＩＤ「Ｔ００００１」と、を含むレコードなどを例図する。
【００３３】
図１に戻り、コンテンツＩＤ処理部１０７は、ログ蓄積部１０１において、同一のコンテンツ関連情報を有する複数のログのそれぞれからコンテンツＩＤを読み出し、（１）当該各コンテンツＩＤと、（２）該当のコンテンツを示す統合コンテンツＩＤと、を含むレコードを生成し、統合コンテンツＩＤデータベース１０９に記憶させる。
【００３４】
このとき、コンテンツＩＤ処理部１０７は、まず、サービス数記憶部１０５のサービス数が最も多いレコードからコンテンツ関連情報の種類を示す情報を読み出し、（１）当該種類に属する同一のコンテンツ関連情報を含み、かつ、（２）互いに異なるサービスＩＤを含む、複数のログを検索し、当該各ログからコンテンツＩＤを読み出し、（１）当該各コンテンツＩＤと、（２）該当のコンテンツを示す統合コンテンツＩＤと、を含むレコードを生成し、統合コンテンツＩＤデータベース１０９に記憶させる。
【００３５】
以下、コンテンツＩＤ処理部１０７は、サービス数記憶部１０５で２番目以降のサービス数について、降順で、同様の動作を行う。
【００３６】
図６は、統合コンテンツＩＤデータベース１０９の内容の一例を示す図である。  
図６は、（１）３個のコンテンツＩＤ「１０００５６」、「Ｃ６８９１３」、「Ｃｏｎｔｅｎｔ８９１６」と、（２）統合コンテンツＩＤ「Ｃ００００１」と、を含むレコードなどを例示する。
【００３７】
図１に戻り、ログレコード生成部１１１は、ログ蓄積部１０１のログ毎に、（１）当該ログにあるクリック時刻、予約時刻、購入時刻、視聴時刻、評価時刻の全てと、（２）現在時刻（以下、ログ生成時刻という）と、（３）統合ユーザＩＤデータベース１０８から当該ログ内のユーザＩＤを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合ユーザＩＤと、（４）統合コンテンツＩＤデータベース１０９から当該ログ内のコンテンツＩＤを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合コンテンツＩＤと、（４）当該ログから読み出したサービスＩＤと、を含むレコードを生成し、ログレコード記憶部１１０に記憶させる。
【００３８】
なお、ログレコード生成部１１１は、評価時刻を含むレコードには、対応するログから読み出された評点を含ませる。一方、ログレコード生成部１１１は、評価時刻を含まないレコードには、評点「１」を含ませる。
【００３９】
図７は、ログレコード記憶部１１０の内容の一例を示す図である。  
図７は、（１）クリック時刻「2011/06/23;23:12:23」、評価時刻「2011/06/29;23:45:33」と、（２）ログ生成時刻「2011/06/28;00:10:00」と、（３）統合ユーザＩＤ「Ｔ１２５４１」と、（４）統合コンテンツＩＤ「Ｃ１５２４４」と、（５）サービスＩＤ「ＳＶ１」と、（６）評点を含むレコードを例示する。
【００４０】
図８は、ログレコード削除部１１２の動作を示すフローチャートである。  
ログレコード削除部１１２は、ログレコード記憶部１１０からレコードを削除等することで、後述のコンテンツの推奨が、あるサービスに偏って行われる等の不都合を防止するのである。
【００４１】
まず、ログレコード削除部１１２は、ログレコード記憶部１１０において、サービスＩＤごとの該サービスＩＤを含むレコードの集合におけるレコードの数の不均衡さを示すジニ係数ＧＣ１を求め、ジニ係数ＧＣ１が予め定めた閾値（以下、閾値ＧＣＴ１という）より大きいか否かを判定する（Ｓ１）。
【００４２】
ジニ係数ＧＣ１は、各対象（この場合、レコードの集合）における要素数（この場合、レコードの数）の不均衡さを示すものである。ジニ係数ＧＣ１は、０〜１の範囲に含まれる。ジニ係数ＧＣ１が１に近いほど不均衡の程度は大きく、ジニ係数ＧＣ１が０に近いほど不均衡の程度は小さい。不均衡がないとき、つまり、各レコードの数が互いに等しいとき、ジニ係数ＧＣ１は０になる。後述のジニ係数ＧＣ２なども同様である。
【００４３】
ログレコード削除部１１２は、ジニ係数ＧＣ１を求めるにあたり、まず、式（１）により平均差ＭＤＦを計算する。
【数１】
0005235227.tif 000002
【００４４】
ここで、ｎは、サービスの総数、ｘｉは、サービスｉのサービスＩＤを含むレコードの数、ｘｊは、サービスｊのサービスＩＤを含むレコードの数である。
【００４５】
次に、ログレコード削除部１１２は、式（２）により平均値μを計算する。
【数２】
0005235227.tif 000003
【００４６】
ここで、ｎは、サービスの総数、ｘ１、ｘ２、…は、それぞれ、第１、第２、…、第ｎのサービスのサービスＩＤを含むレコードの数である。
【００４７】
次に、ログレコード削除部１１２は、式（３）によりジニ係数ＧＣを計算する。  
ＧＣ１＝ＭＤＦ／（２×μ）                  （３）
ログレコード削除部１１２は、ジニ係数ＧＣ１が閾値ＧＣＴ１より大きいなら（Ｓ１：ＹＥＳ）、予め定められた数（以下、閾値ＬＴ１という）より多い数のレコードを有するレコードの集合をログレコード記憶部１１０から検索し、各レコードの集合について、該集合から、該集合内のレコード数が閾値ＬＴ１に等しくなるようにレコードを削除する（Ｓ３）。
【００４８】
ログレコード削除部１１２は、ジニ係数ＧＣ１が閾値ＧＣＴ１未満なら（Ｓ１：ＮＯ）、または、ステップＳ３の処理を終えたなら、ログレコード削除部１１２は、ログレコード記憶部１１０において、サービスＩＤごとに、該サービスＩＤを含むレコードの集合を分割する。ここで、ログレコード削除部１１２は、分割されたそれぞれが、同じ時間長（例えば、１時間）を有する時間帯に属する視聴時刻（他の時刻、例えばクリック時刻でもよい。）を含むものとする。
【００４９】
次に、ログレコード削除部１１２は、サービスＩＤによらず、分割されたレコードの集合のすべてについて、かかるレコードの集合（以下、集合という）におけるレコードの数の不均衡さを示すジニ係数ＧＣ２を求め、ジニ係数ＧＣ２が予め定めた閾値（以下、閾値ＧＣＴ２という）より大きいか否かを判定する（Ｓ５）。
【００５０】
ここでは、ログレコード削除部１１２は、まず、上記式（１）により平均差ＭＤＦを計算する。
【００５１】
ここで、ｎは、集合の総数、ｘｉは、集合ｉのレコードの数、ｘｊは、集合ｊのレコードの数である。
【００５２】
次に、ログレコード削除部１１２は、上記式（２）により平均値μを計算する。  
ここで、ｎは、集合の総数、ｘ１、ｘ２、…は、それぞれ、第１、第２、…、第ｎの集合のレコードの数である。
【００５３】
次に、ログレコード削除部１１２は、式（４）によりジニ係数ＧＣ２を計算する。  
ＧＣ２＝ＭＤＦ／（２×μ）                  （４）
ログレコード削除部１１２は、ジニ係数ＧＣ２が閾値ＧＣＴ２より大きいなら（Ｓ５：ＹＥＳ）、予め定められた数（以下、閾値ＬＴ２という）より多い数のレコードを有する集合をログレコード記憶部１１０から検索し、各集合について、該集合から、該集合内のレコード数が閾値ＬＴ２に等しくなるようにレコードを削除する（Ｓ７）。
【００５４】
ログレコード削除部１１２は、ジニ係数ＧＣ２が閾値ＧＣＴ２未満なら（Ｓ５：ＮＯ）、または、ステップＳ７の処理を終えたなら、ログレコード記憶部１１０において、サービスＩＤごとに、該サービスＩＤを含むレコード内の評点の平均（平均評点）を求める。
【００５５】
次に、ログレコード削除部１１２は、各平均評点の不均衡さを示すジニ係数ＧＣ３を求め、ジニ係数ＧＣ３が予め定めた閾値（以下、閾値ＧＣＴ３という）より大きいか否かを判定する（Ｓ９）。
【００５６】
ここでは、ログレコード削除部１１２は、まず、上記式（１）により平均差ＭＤＦを計算する。  
ここで、ｎは、平均評点の総数、ｘｉは、平均評点ｉ、ｘｊは、平均評点ｊである。
【００５７】
次に、ログレコード削除部１１２は、上記式（２）により平均値μを計算する。  
ここで、ｎは、平均評点の総数、ｘ１、ｘ２、…は、それぞれ、第１、第２、…、第ｎの平均評点である。
【００５８】
次に、ログレコード削除部１１２は、式（５）によりジニ係数ＧＣ３を計算する。  
ＧＣ３＝ＭＤＦ／（２×μ）                  （５）
ログレコード削除部１１２は、ジニ係数ＧＣ３が閾値ＧＣＴ３より大きいなら（Ｓ９：ＹＥＳ）、ログレコード記憶部１１０において、予め定められた点（以下、閾値ＬＴ３という）より大きい平均評点に対応するサービスＩＤを含むレコードを検索し、該レコード内の評点に対し、ステップＳ９で計算した平均差ＭＤＦと予め定められた係数との積を加え（Ｓ１１）、処理を終える。
【００５９】
ログレコード削除部１１２は、ジニ係数ＧＣ３が閾値ＧＣＴ未満なら（Ｓ９：ＮＯ）、処理を終える。
【００６０】
図１に戻り、コンテンツ推奨部１１３は、ログレコード記憶部１１０を用いて、ユーザに好まれると思われるコンテンツのコンテンツＩＤを予め定められた最大数以下の範囲で求め、該コンテンツＩＤを含む情報を該ユーザに使用される端末などに送信する。
【００６１】
なお、コンテンツ推奨部１１３は、かかる動作を適宜実行し、その際、ユーザに好まれると思われるコンテンツを求めるのに、例えば、非特許文献１を使用することができる。例えば、コンテンツ間、ユーザ間、サービス間での関連性が求められ、このような関連性を基に、コンテンツが決定される。
【００６２】
図９は、ログ削除部１１４の動作を示すフローチャートである。  
ログ削除部１１４は、ログ蓄積部１０１から、使用されなくなったユーザＩＤやコンテンツＩＤを含むログを検出し、削除する（Ｓ２１）。
【００６３】
次に、ログ削除部１１４は、統合ユーザＩＤデータベース１０８から、ステップＳ２１で削除したユーザＩＤを含むレコードを検出し、削除する（Ｓ２３）。
【００６４】
次に、ログ削除部１１４は、統合コンテンツＩＤデータベース１０９から、ステップＳ２１で削除したコンテンツＩＤを含むレコードを検出し、削除する（Ｓ２５）。
【００６５】
次に、ログ削除部１１４は、ログレコード記憶部１１０から、ステップＳ２１で削除したレコード内の統合ユーザＩＤまたはステップＳ２３で削除したレコード内の統合コンテンツＩＤを含むレコードを検出し、削除し（Ｓ２７）、処理を終える。
【００６６】
したがって、本実施の形態によれば、レコメンドサーバ１において、サービスＩＤ、該サービスでのコンテンツＩＤ、該コンテンツに関連するコンテンツ関連情報、該サービスでのユーザＩＤ、該ユーザに関連するユーザ関連情報、を含むログが蓄積されるログ蓄積部１０１と、同一のユーザ関連情報および互いに異なるサービスＩＤを有する複数のログのそれぞれからユーザＩＤを読み出し、該ユーザＩＤならびに統合ユーザＩＤを含むユーザレコードを統合ユーザＩＤデータベース１０８に記憶させるユーザＩＤ処理部１０６と、同一のコンテンツ関連情報および互いに異なるサービスＩＤを有する複数のログのそれぞれからコンテンツＩＤを読み出し、該コンテンツＩＤならびに統合コンテンツＩＤを含むコンテンツレコードを統合コンテンツＩＤデータベース１０９に記憶させるコンテンツＩＤ処理部１０７と、ログ蓄積部１０１のログ毎に、統合ユーザＩＤデータベース１０８から当該ログ内のユーザＩＤを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合ユーザＩＤ、統合コンテンツＩＤデータベース１０９から当該ログ内のコンテンツＩＤを含むレコードを検索して当該レコードから読み出した統合コンテンツＩＤ、当該ログ内のサービスＩＤ、を含むレコードをログレコード記憶部１１０に記憶させるログレコード生成部１１１とを備えるログ処理装置を構成することで、複数のサービスでのユーザＩＤおよびコンテンツＩＤの違いに起因する不都合を解消する技術を提供することができる。
【００６７】
例えば、あるユーザＡが利用していたサービスαおよびβのログから、それまでサービスαを利用していて初めてサービスβを利用したユーザＢに対して、サービスβのコンテンツを推薦することができる。
【００６８】
なお、本実施の形態に係るログ処理装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムは、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録でき、また、インターネットなどの通信網を介して伝送させて、広く流通させることができる。
【符号の説明】
【００６９】
１…レコメンドサーバ
１０１…ログ蓄積部
１０２、１０３…事前処理部
１０４、１０５…サービス数記憶部
１０６…ユーザＩＤ処理部
１０７…コンテンツＩＤ処理部
１０８…統合ユーザＩＤデータベース
１０９…統合コンテンツＩＤデータベース
１１０…ログレコード記憶部
１１１…ログレコード生成部
１１２…ログレコード削除部
１１３…コンテンツ推奨部
１１４…ログ削除部
【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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