【手続補正書】
【提出日】平成30年12月6日(2018.12.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報推薦を生成する方法であって：
ユーザの行動履歴情報を特定するステップ（Ｓ１０１）であって、前記行動履歴情報は、サーバ上でユーザによって実行された操作に関する情報を含む、ステップと；
前記行動履歴情報に基づいて複数の推薦情報セットを特定するステップ（Ｓ１０２）と；
複数の重み係数に基づいて推薦リストを特定するステップ（Ｓ１０３）であって、前記複数の重み係数の各重み係数は、前記各推薦情報セットについての既定の係数である、ステップと；
前記推薦リストが既定の推薦条件を満たしているかどうかを特定するステップ（Ｓ１０４）と；
前記推薦リストが前記推薦条件を満たしている場合に、前記推薦リストに含まれる情報を前記ユーザに推薦するステップ（Ｓ１０５）；又は、
前記推薦リストが前記条件を満たしていない場合に、前記各推薦情報セットの各重み係数を調整し、前記特定された推薦リストが前記推薦条件を満たすようになるまで、前記調整された重み係数に基づいて新たな推薦リストを特定するステップ（Ｓ１０６）；を備える、
情報推薦を生成する方法。
【請求項２】
前記ユーザの前記行動履歴情報をテスト情報と参照情報とに分割するステップをさらに備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記推薦リストが既定の推薦条件を満たしているかどうかを特定する前記ステップは：
前記参照情報に基づいて前記推薦リストの的確性を特定するステップと；
前記的確性が既定の閾値よりも高いかどうかを特定するステップと；
前記的確性が前記閾値よりも高い場合には、前記推薦リストが前記既定の推薦条件を満たしていると特定し、前記的確性が前記閾値よりも高くない場合には、前記推薦リストが前記既定の推薦条件を満たしていないと特定するステップと；を備える、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記行動履歴情報に基づいて複数の推薦情報セットを特定する前記ステップは：
前記テスト情報に基づいて種々の推薦アルゴリズムを介して前記複数の推薦情報セットを特定するステップを備える、
請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記種々の推薦アルゴリズムは、協調フィルタリングベースの推薦アルゴリズム、コンテンツベースの推薦アルゴリズム、相関ルールベースの推薦アルゴリズム、及びナレッジベースの推薦アルゴリズムのうちの複数を含む、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記推薦リストを特定する前記ステップは：
前記推薦情報セットの重み係数と、前記推薦情報セットに関連する各々の情報の推薦重み係数とに基づき、前記各推薦情報セットについて、前記推薦情報セットに含まれる各々の情報のサブ重み係数を特定するステップと；
前記各々の情報について、全ての前記推薦情報セットに関連する前記情報のサブ重み係数の合計を求め、前記合計を前記特定の情報の総重み係数として用いるステップと；
前記各々の情報の前記総重み係数に基づいて前記推薦リストを特定するステップと；を備える、
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記各推薦情報セットの各重み係数を調整することは：
反復情報に基づいて、前記各推薦情報セットの前記重み係数への調整の値を特定するステップと；
特定された前記調整の値に基づいて、前記各推薦情報セットの前記重み係数を調整するステップと；を備える、
請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記反復情報は、前記各推薦情報セットの前記重み係数に対する前回の調整の値、前回特定された推薦リストの的確性、及び、取得した全ての前記推薦リストの的確性の値のうち最も高い的確性の値、のうち少なくとも１つを備える、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記各推薦情報セットの前記重み係数への調整回数が既定の回数に達すると、前記取得した全ての推薦リストのうち最も的確なものを特定するステップと；
前記最も的確な推薦リストに含まれる情報を前記ユーザに推薦するステップと；をさらに備える、
請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成された複数のモジュールを備える、
情報推薦を生成する装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７６】
先の記述は本願の一実施の形態に過ぎず、本願を限定するものではない。当業者は、本願に様々な修正及び変更を加えることができる。本願の主旨及び原理から逸脱せずに為されるあらゆる修正、均等物による代替、改善は、本願の特許請求の範囲に含まれることになる。
以下、本発明の実施の態様の例を列挙する。
［第１の局面］
情報推薦方法であって：
ユーザの行動履歴情報を特定するステップと；
前記行動履歴情報に基づいて複数の推薦情報セットを特定するステップと；
各々の推薦情報セットについての既定の重み係数に基づいて推薦リストを特定するステップと；
前記推薦リストが既定の推薦条件を満たしているかどうかを特定するステップと；
前記推薦リストが前記条件を満たしている場合には、前記推薦リストに含まれる情報を前記ユーザに推薦し、前記推薦リストが前記条件を満たしていない場合には、各々の推薦情報セットの前記重み係数を調整し、前記特定された推薦リストが前記推薦条件を満たすようになるまで、前記調整された重み係数に基づいて新たな推薦リストを特定する、前記推薦リストに含まれる情報を前記ユーザに推薦するステップと；を備える、
情報推薦方法。
［第２の局面］
前記行動履歴情報に基づいて複数の推薦情報セットを特定する前記ステップの前に、前記ユーザの前記行動履歴情報をテスト情報と参照情報とに分割するステップをさらに備え、
前記行動履歴情報に基づいて複数の推薦情報セットを特定する前記ステップは、前記テスト情報に基づいて種々の推薦アルゴリズムを介して前記複数の推薦情報セットを特定するステップを備える、
第１の局面に記載の情報推薦方法。
［第３の局面］
各々の推薦情報セットについての既定の重み係数に基づいて推薦リストを特定する前記ステップは：
前記推薦情報セットの重み係数と、前記推薦情報セットに関連する各々の情報の推薦重み係数とに基づき、各々の前記推薦情報セットについて、前記推薦情報セットに含まれる各々の情報のサブ重み係数を特定するステップと；
前記各々の情報について、全ての前記推薦情報セットに関連する前記情報のサブ重み係数の合計を求め、前記合計を前記特定の情報の総重み係数として用いるステップと；
前記各々の情報の前記総重み係数に基づいて前記推薦リストを特定するステップと；を備える、
第１の局面に記載の情報推薦方法。
［第４の局面］
前記推薦リストが既定の推薦条件を満たしているかどうかを特定する前記ステップは：
前記参照情報に基づいて前記推薦リストの的確性を特定するステップと；
前記的確性が既定の閾値よりも高いかどうかを特定するステップと；
前記的確性が前記閾値よりも高い場合には、前記推薦リストが前記既定の推薦条件を満たしていると特定し、前記的確性が前記閾値よりも高くない場合には、前記推薦リストが前記既定の推薦条件を満たしていないと特定するステップと；を備える、
第２の局面に記載の情報推薦方法。
［第５の局面］
各々の推薦情報セットの前記重み係数を調整する前記ステップは：
以下の反復情報、すなわち、各々の推薦情報セットの前記重み係数に対する前回の調整の値、前回特定された推薦リストの的確性、及び、取得した全ての前記推薦リストのうち最も高い的確性の値、のうち少なくとも１つに基づいて、各々の推薦情報セットの前記重み係数への調整の値を特定するステップと；
前記特定された前記調整の値に基づいて、各々の推薦情報セットの前記重み係数を調整するステップと；を備える、
第４の局面に記載の情報推薦方法。
［第６の局面］
各々の推薦情報セットの前記重み係数への調整回数が既定の回数に達すると、前記取得した全ての推薦リストのうち最も的確なものを特定するステップと；
前記最も的確な推薦リストに含まれる情報を前記ユーザに推薦するステップと；をさらに備える、
第４の局面に記載の情報推薦方法。
［第７の局面］
情報推薦装置であって：
ユーザの行動履歴情報を特定するように構成された行動特定モジュールと；
前記行動履歴情報に基づいて複数の推薦情報セットを特定するように構成された情報セット特定モジュールと；
各々の前記推薦情報セットに既定された重み係数に基づいて、推薦リストを特定するように構成された組み合わせモジュールと；
前記推薦リストが既定の推薦条件を満たしているかどうかを特定するように構成された特定・推薦モジュールであって、前記推薦リストが前記条件を満たしている場合には、前記推薦リストに含まれる情報を前記ユーザに推薦し、前記推薦リストが前記条件を満たしていない場合には、各々の推薦情報セットの前記重み係数を調整し、前記組み合わせモジュールに、前記組み合わせモジュールにより特定された前記推薦リストが前記推薦条件を満たすまで、前記調整された重み係数に基づいて新たな推薦リストを特定するように命令し、前記推薦リスト内に含まれる情報を前記ユーザに推薦するように構成された、特定・推薦モジュールと；を備える、
情報推薦装置。
［第８の局面］
前記情報セット特定モジュールは、前記行動履歴情報に基づいて前記複数の推薦情報セットを特定する前に、前記ユーザの前記行動履歴情報をテスト情報と参照情報とに分割するようにさらに構成され、
前記情報セット特定モジュールは、前記テスト情報に基づいて種々の推薦アルゴリズムを介して前記複数の推薦情報セットを特定するように構成された、
第７の局面に記載の情報推薦装置。
［第９の局面］
前記組み合わせモジュールは、各々の推薦情報セットについて、前記推薦情報セットに含まれる各情報のサブ重み係数を、前記推薦情報セットの重み係数と、前記推薦情報セットに関連する各情報の推薦重み係数とに基づいて特定し、各情報について、全ての前記推薦情報セットに関連する前記情報のサブ重み係数の合計を求め、前記合計を、前記特定の情報の総重み係数として用い、さらに、各々の情報の前記総重み係数に基づいて、前記推薦リストを特定する、
第７の局面に記載の情報推薦装置。
［第１０の局面］
前記特定・推薦モジュールは、
前記参照情報に基づいて前記推薦リストの的確性を特定し、前記的確性が既定の閾値よりも高いかどうかを特定し、前記的確性が前記閾値よりも高い場合には、前記推薦リストが前記既定の推薦条件を満たしていると特定し、前記的確性が前記閾値よりも高くない場合には、前記推薦リストが前記既定の推薦条件を満たしていないと特定するように構成される、
第８の局面に記載の情報推薦装置。
［第１１の局面］
前記特定・推薦モジュールは、
以下の反復情報、すなわち、各々の推薦情報セットの前記重み係数への前回の調整の値、前回特定された推薦リストの的確性、及び取得した全ての推薦リストの的確性の値のうち最も高い的確性の値、のうちの少なくとも１つに基づいて、各々の前記推薦情報セットの前記重み係数への調整の値を特定し、
特定された前記調整の値に基づいて、各々の推薦情報セットの前記重み係数を調整する、
第１０の局面に記載の情報推薦装置。
［第１２の局面］
前記特定・推薦モジュールは、
各々の推薦情報セットの前記重み係数への前記調整回数が既定の回数に達した場合に、取得した全ての推薦リストのうち最も的確なものを特定し、
前記最も的確な推薦リスト内に備えられた情報を前記ユーザに推薦する、
第１０の局面に記載の情報推薦装置。