(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザによるアイテムの閲覧・購買（利用）履歴と購買（利用）したアイテムの評価からユーザ同士の関連性に着目することで被推薦者の嗜好を的確に捉え、少ない履歴から高い精度でアイテムを推薦するアイテム推薦装置を提供する。【解決手段】被推薦者としてのユーザＩＤを取得するユーザＩＤ取得部と、ユーザ操作に応じて閲覧するアイテムを提示するアイテム閲覧部と、閲覧したアイテムに対し、ユーザが入力する評価を取得する評価取得部と、評価をアイテムのメタデータとしてユーザ履歴を蓄積する履歴情報蓄積部と、ユーザ履歴を蓄積するためのデータベースと、閲覧したアイテムの評価を改めてユーザに求める評価要求部と、被推薦者に対して推薦者を特定する推薦者特定部と、推薦者特定手段で生成された推薦者が高い評価を与えており、かつ、被推薦者が購買、あるいは利用していないアイテムを特定する推薦アイテム特定部で構成される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
アイテム（商品、コンテンツ、アプリケーション、サービス）の閲覧履歴または購買（利用）履歴とアイテムの評価から、被推薦者以外の嗜好の似ている１人以上のユーザまたは推薦適性のある１人以上のユーザを特定し、そのユーザが満足しかつ被推薦者が閲覧または購買（利用）していないアイテムを推薦する装置であって、
被推薦者としてのユーザＩＤを取得するユーザＩＤ取得手段と、
ユーザ操作に応じて閲覧するアイテムをユーザに提示するアイテム閲覧手段と、
前記アイテム閲覧手段によって閲覧したアイテムに対し、ユーザが入力する評価あるいは状態を取得する評価取得手段と、
前記評価あるいは状態をアイテムのメタデータとしてデータベースにユーザ履歴として蓄積する履歴情報蓄積手段と、
データベースにあるユーザ履歴をチェックして、閲覧したアイテムの評価を改めてユーザに求める評価要求手段と、
データベースに蓄積されたユーザ履歴を利用して被推薦者に対して推薦者を１人以上特定する推薦者特定手段と、
データベースに蓄積されたユーザ履歴を利用して、
前記推薦者特定手段で生成された１人以上の推薦者が高い評価を与えており、
かつ、被推薦者が購買（利用）していないアイテムを１つ以上特定する推薦アイテム特定手段と
を備えることを特徴とするアイテム推薦装置。
【請求項２】
前記アイテム推薦装置において、
前記履歴情報蓄積手段はアイテムについてのメタデータ（アイテム名と、ユーザがアイテムを閲覧したか購買（利用）したかなどの状態、ユーザがアイテムに付す評価）を履歴情報としてデータベースに蓄積し、
前記推薦者特定手段は前期ユーザＩＤ取得手段をもって取得したユーザＩＤと前記履歴情報蓄積手段をもって蓄積したメタデータを参照し、
前記推薦アイテム特定手段は前記履歴情報蓄積手段をもって蓄積したメタデータを参照すること
を特徴とする請求項１記載のアイテム推薦装置。
【請求項３】
前記推薦者特定手段は、前記ユーザごとの前記履歴情報から、被推薦ユーザに対し嗜好の似ているユーザまたは提示適正のあるユーザを１人以上特定し、特定された推薦者が購買（利用）後に付けた評価が最も高いものから１つ以上のアイテムを特定すること
を特徴とする請求項第１又は請求項第２記載のアイテム推薦装置。
【請求項４】
閲覧対象となるアイテムは電子商取引において取引される全ての商品、コンテンツ、アプリケーション、サービスであって、
前記履歴情報蓄積手段は前記ユーザによってアイテムが閲覧されたという状態、
前記ユーザが前記アイテムに対し閲覧後に入力した評価、
前記ユーザが前記アイテムに対し閲覧後に購買（利用）したと言う状態、
前記ユーザが前記アイテムに対し購買（利用）後に入力した評価
をメタデータの一部とし、
前記４つのメタデータの一部あるいは全部を
データベースに蓄積することを特徴とする請求項第１記載のアイテム推薦装置。
【請求項５】
閲覧対象となるアイテムは顧客管理システムにおいて顧客管理システムを利用する会社が取引する全ての商品、コンテンツ、アプリケーション、サービスであって、
前記履歴情報蓄積手段は前記ユーザによってアイテムが閲覧されたという状態、
前記ユーザが前記アイテムに対し閲覧後に入力した評価、
前記ユーザが前記アイテムに対し閲覧後に購買（利用）したと言う状態、
前記ユーザが前記アイテムに対し購買（利用）後に入力した評価
をメタデータの一部とし、
前記４つのメタデータの一部あるいは全部を
データベースに蓄積することを特徴とする請求項第１記載のアイテム推薦装置。
【請求項６】
閲覧対象となるアイテムはインターネットにおいて無料で提供される全ての商品、コンテンツ、アプリケーション、サービスであって、
前記履歴情報蓄積手段は前記ユーザによってアイテムが閲覧されたという状態、
前記ユーザが前記アイテムに対し閲覧後に入力した評価、
前記ユーザが前記アイテムに対し閲覧後に購買（利用）したと言う状態、
前記ユーザが前記アイテムに対し購買（利用）後に入力した評価
をメタデータの一部とし、
前記４つのメタデータの一部あるいは全部を
データベースに蓄積することを特徴とする請求項第１記載のアイテム推薦装置。
【請求項７】
閲覧対象となるアイテムは電子商取引において取引される全ての商品、コンテンツ、アプリケーション、サービスであって、
メタデータが請求項４記載の、４つのメタデータの一部あるいは全部を含む
ことを特徴とする、請求項１から６の何れかに記載のアイテム推薦装置。
【請求項８】
閲覧対象となるアイテムは顧客管理システムにおいて顧客管理システムを利用する会社が取引する全ての商品、コンテンツ、アプリケーション、サービスであって
メタデータが請求項５記載の、４つのメタデータの一部あるいは全部を含む
ことを特徴とする、請求項１から６の何れかに記載のアイテム推薦装置。
【請求項９】
閲覧対象となるアイテムはインターネットにおいて無料で提供される全ての商品、コンテンツ、アプリケーション、サービスであって、
メタデータが請求項６記載の、４つのメタデータの一部あるいは全部を含む
ことを特徴とする、請求項１から６の何れかに記載のアイテム推薦装置。
【請求項１０】
アイテム（商品、コンテンツ、アプリケーション、サービス）の閲覧履歴または購買（利用）履歴から、被推薦者以外の嗜好の似ている１人以上のユーザまたは推薦適性のある１人以上のユーザを特定し、そのユーザが満足しかつ被推薦者が閲覧または購買（利用）していないアイテムを推薦する方法であって、
被推薦者としてのユーザＩＤを取得するユーザＩＤ取得ステップと、
ユーザ操作に応じて閲覧するアイテムをユーザに提示するアイテム閲覧ステップと、
前記アイテム閲覧ステップによって閲覧したアイテムに対し、ユーザが入力する評価あるいは状態を取得する評価取得ステップと、
前記評価あるいは状態をアイテムのメタデータとしてデータベースにユーザ履歴として蓄積する履歴情報蓄積ステップと、
データベースにあるユーザ履歴をチェックして、閲覧したアイテムの評価を改めてユーザに求める評価要求ステップと、
データベースに蓄積されたユーザ履歴を利用して被推薦者に対して推薦者を１人以上特定する推薦者特定ステップと、
データベースに蓄積されたユーザ履歴を利用して、
前記推薦者特定ステップで生成された１人以上の推薦者が高い評価を与えており、かつ、被推薦者が購買、あるいは利用していないアイテムを１つ以上特定する推薦アイテム特定ステップと
を備えることを特徴とするアイテム推薦方法。
【請求項１１】
アイテム（商品、コンテンツ、アプリケーション、サービス）の閲覧履歴または購買（利用）履歴から、被推薦者以外の嗜好の似ている１人以上のユーザまたは推薦適性のある１人以上のユーザを特定し、そのユーザが満足しかつ被推薦者が閲覧または購買（利用）していないアイテムを推薦するためにコンピュータを動作させるプログラムであって、
被推薦者としてのユーザＩＤを取得するユーザＩＤ取得ステップと、
ユーザ操作に応じて閲覧するアイテムをユーザに提示するアイテム閲覧ステップと、
前記アイテム閲覧ステップによって閲覧したアイテムに対し、ユーザが入力する評価あるいは状態を取得する評価取得ステップと、
前記評価あるいは状態をアイテムのメタデータとしてデータベースにユーザ履歴として蓄積する履歴情報蓄積ステップと、
データベースにあるユーザ履歴をチェックして、閲覧したアイテムの評価を改めてユーザに求める評価要求ステップと、
データベースに蓄積されたユーザ履歴を利用して被推薦者に対して推薦者を１人以上特定する推薦者特定ステップと、
データベースに蓄積されたユーザ履歴を利用して、
前記推薦者特定ステップで生成された１人以上の推薦者が高い評価を与えており、かつ、被推薦者が購買、あるいは利用していないアイテムを１つ以上特定する推薦アイテム特定ステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明はコンピュータを用いた電子商取引およびＣＲＭ、顧客管理システムおよびインターネットにおいてアイテム（商品、コンテンツ、アプリケーション、サービス）を推薦するための推薦アイテム特定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】従来のアイテム推薦方法には、アイテムの属性による分類を利用したもの（例えば、特許文献１参照。アイテムの性質を事前に与えることで推薦対象の性質を決定している）や、ユーザの属性による分類を利用したもの（例えば、特許文献２参照。）や、購買（利用）したアイテムにおけるユーザの類似性を利用したもの（例えば、特許文献３参照。）がある。
【特許文献１】特許公開２００４−２０６６７９
【特許文献２】特許公開２００６−２３６３４１
【特許文献３】特許公開２００１−２２９２８５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】ユーザによるアイテムの閲覧・購買（利用）履歴と購買（利用）したアイテムの評価からユーザ同士の関連性に着目することで被推薦者の嗜好を的確に捉え、少ない履歴から高い精度でアイテムを推薦するアイテム推薦装置を提供する。
従来はユーザの嗜好性推定のために履歴を用いてアイテムの分類方法・ユーザの分類方法を提案しているがその分類がどれほど適切かは、扱うアイテムの性質に依存するため保証されない。本発明は推薦アイテム特定に利用するアイテムの分類・ユーザの分類を全く必要とせずに適切にアイテムを推薦することが可能である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】被推薦者としてのユーザＩＤを取得するユーザＩＤ取得部と、
ユーザ操作に応じて閲覧するアイテムをユーザに提示するアイテム閲覧部と、
前記アイテム閲覧部によって閲覧したアイテムに対し、ユーザが入力する評価あるいは状態を取得する評価取得部と、
前記評価あるいは状態をアイテムのメタデータとしてデータベースにユーザ履歴として蓄積する履歴情報蓄積部と、
ユーザ履歴を蓄積させるためのデータベースと、
データベースにあるユーザ履歴をチェックして、閲覧したアイテムの評価を改めてユーザに求める評価要求部と、
データベースに蓄積されたユーザ履歴を利用して被推薦者に対して推薦者を１人以上特定する推薦者特定部と、
データベースに蓄積されたユーザ履歴を利用して、
前記推薦者特定手段で生成された１人以上の推薦者が高い評価を与えており、
かつ、被推薦者が購買、あるいは利用していないアイテムを１つ以上特定する推薦アイテム特定部で構成される。（図１）
【発明の効果】
【０００５】扱うアイテムやユーザを事前に分類したり、動的な分類方法を適用しても、それが適切かどうかは扱うアイテムの性質によるため、装置設置者は事前にどのように分類すべきかを適切に考慮しない限り装置を利用する効用は得られなかった。また扱うアイテムの分類が難しい場合、あるいはアイテム同士の関連性が希薄な場合、どのような分類を行えば高い効用が得られるのか予測できないこともある。
一方本発明はアイテムやユーザの分類を一切行うことなく高い効用を得られることが出来る。
本発明はいかなるアイテムを扱う際にも、少ない履歴で高い効用が得られることが予想される。
尚、本発明はユーザ数が多いほど得られる効用が高くなる。（従来の装置ではユーザ数が一定以上であれば、ユーザ数を増やしても効用は変わらない。）
本発明はアイテムの人気の偏り（閲覧されやすさ）が著しいほど効用が高い。（従来の装置では人気に偏りがあっても効用は変わらない。）
本発明はアイテム同士の関連性が強くても効用は高くならない。（従来の装置ではアイテム同士の関連性が強ければ高い効用が得られる。）ただしアイテム同士の高い関連性が生む人気の偏りによって本発明も高い効用が得られる可能性がある。
「扱うアイテムを１０００、ユーザ数１００、アイテム同士の関連性が無く、人気に偏りが無い」モデルにおいて、本発明と従来の推薦装置（アイテム同士の関連性に着目し、被推薦者がアイテムを購買（利用）したとき、同じアイテムを購買（利用）したユーザ集合が過去に最も購買（利用）したアイテムを１つ以上被推薦者に推薦する）と、推薦装置に頼らず自力でアイテムを購買（利用）した時の効用の比較をコンピュータシミュレーションをもって行った。
ただし閲覧したアイテムの２０％を購買（利用）し、そのうちの半分に高い評価を与える。効用とは提示されたアイテムに対し高い評価を与える確率である。（図２）
本発明は２０〜３０のアイテムを閲覧したときに最も効用が高く（３人に１人が高い評価を与える）、自力で探す場合と、従来のアイテム同士の関連性に着目した推薦装置の２倍の効用がある。以後効用は低くなるが安定して自力の場合より高く推移する。
従来の装置は全ユーザが平均７６０程度のアイテムを閲覧し、１５２のアイテムを購買しない限り、本発明は従来の装置より効用が高い。
これはあくまで一例であるので実際に運用した場合と数字が異なるはずであるが、シミュレーションにおいてどのような入力パラメータを代入してもグラフの概形、相対位置関係は変化が無かった。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】書籍など購買（利用）頻度がある程度高い商品を扱う電子商取引【０００７】ＣＲＭ、顧客管理システムを利用した商品の推薦【０００８】検索エンジンにおいてユーザに対して嗜好に合致したコンテンツの提供
【実施例】
【０００９】まずアイテムの状態を（図３）に定義する。
（図１）において
ユーザが電子商取引サイトにログインしたとき、ユーザＩＤ取得部はユーザのＩＤを取得し、履歴情報蓄積部にユーザＩＤを渡す。
履歴情報蓄積部はユーザＩＤを受けて、データベースからユーザの履歴情報を確認、「ｂ」という状態のアイテムがあれば評価要求部にそのアイテムＩＤを渡す。
評価要求部はアイテムＩＤを受けてユーザに、「このアイテムを評価してください」と要求、ユーザはそのアイテムに対し「満足」「不満」という評価を与える。評価取得部はそれぞれに「０」「１」という状態ラベルをつけてアイテムＩＤと共に履歴情報蓄積部に送信。
ユーザがアイテムを検索した時、アイテム閲覧部がその商品を提示する。
ユーザは提示された商品に対しラジオボタンで「購買（利用）する」「興味はあるが今は購買（利用）しない」「興味が無いので今後システムはこのアイテムを推薦しない」「過去に購買（利用）した、このアイテムには満足した」「過去に購買（利用）した、このアイテムには不満だ」のいずれかを送信。図１において、評価取得部はそれぞれに「ｂ」「ａ」「ｃ」「０」「１」という状態ラベルをつけてアイテムＩＤと共に履歴情報蓄積部に送信。
履歴情報蓄積部は評価取得部からのユーザＩＤ・状態ラベルを受けてデータベースからユーザの履歴情報を参照し、更新する。
推薦者蓄積部はユーザＩＤを受けて、ユーザごとにアイテムに付される状態（０，１，ａ，ｂ，ｃ，＊）に対して（ｖ０，ｖ１，ｖａ，ｖｂ，ｖｃ，ｖ＊）という数値を代入し（数１）、この基でｅ［ｕ，ｕ＿ｏｔｈｅｒ］を計算し、ｕに対して推薦適性のあるユーザｕ＿ｏｔｈｅｒを選び、被推薦者と推薦者のユーザＩＤを推薦アイテム特定部に渡す。
推薦アイテム特定部は被推薦者ＩＤと推薦者ＩＤを推薦者特定部から受けて２人の履歴情報をデータベースから参照、推薦者が状態「１」（図３）、かつ被推薦者が状態「ａ」または「＊」（図３）であるアイテムを１つランダムに選び、被推薦者であるユーザにそのアイテムを提示する。
【数１】
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【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施の形態に係るアイテム推薦装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】本発明を利用して推薦を受けたときにユーザが満足する確率と、既存の発明を利用して推薦を受けたときにユーザが満足する確率と、推薦装置を利用しない時にユーザが満足する確率を、横軸を閲覧数として比較したグラフの一例。
【図３】具体例として履歴情報蓄積部はデータベースに蓄積しているアイテムのメタデータのうち、アイテムの評価、状態をこの状態遷移図にしたがって変更する。
【符号の説明】
【００１１】１：ユーザは閲覧したいアイテムをアイテム閲覧部に要求。
２：アイテム閲覧部は要求されたアイテムを提示。
３：評価取得部はユーザが閲覧したアイテムに対する評価をユーザに要求。
４：評価取得部はユーザの閲覧したアイテムに対する評価、状態を取得。
５：評価取得部は４で取得した評価、状態を履歴情報蓄積部に渡す。
６：ユーザＩＤ取得部はユーザのＩＤを取得。
７：ユーザＩＤ取得部は履歴情報蓄積部にユーザＩＤを渡す。
８：履歴情報取得部はユーザＩＤでデータベースから履歴情報を取得。
９：５で取得したアイテムのメタデータをユーザの履歴情報に反映した、新たな履歴情報をデータベースに上書き。
１０：８で取得した履歴情報に更新されるべき状態、評価を要求すべきアイテムのメタデータがあれば評価要求部に渡す。
１１：評価要求部は１０で取得したメタデータをもとに、更新されるべき状態、または評価の要求をユーザにする。
１２：ユーザＩＤ取得部は推薦者特定部に、被推薦者としてユーザＩＤを渡す。
１３：１２で取得した被推薦者のユーザＩＤを用いてデータベースから被推薦者以外の履歴情報を取得
１４：推薦者特定部が特定した推薦者を推薦アイテム特定部に渡す。
１５：１４で取得した推薦者が高い評価を与えているアイテムと、被推薦者の履歴情報をデータベースから取得。
１６：推薦アイテム特定部が特定した推薦アイテムを被推薦者であるユーザに提示。
２１：未閲覧のアイテムには「＊」を付す、初期状態。
２２：ユーザが推薦を受けない時の状態遷移。
２３：ユーザが推薦を受けた時の状態遷移。
２４：アイテムをユーザが購買（利用）した時「ｂ」を付す。
２５：未閲覧のアイテムが閲覧された時、ユーザが購買せず「今後とも購買（利用）する気は無い」という意思表示をした時「ｃ」を付す。「ｃ」を付されたアイテムは２度と推薦されることは無い。
２６：未閲覧のアイテムが閲覧された時、ユーザが購買せず「関心はあるが現在は購買（利用）する気が無い」という意思表示をした時「ａ」を付す。
２７：購買（利用）したアイテムに対する評価が高いとき「１」を付す。
２８：購買（利用）したアイテムに対する評価が低い時「０」を付す。
２９：アイテム推薦装置を用いずに過去にユーザが購買（利用）したアイテムに評価を与える時の状態遷移。
３０：アイテムを購買（利用）していない状態。
３１：アイテムを購買（利用）した状態。
３２：アイテムを評価していない状態。
３３：アイテムを評価した状態。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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