(57)【要約】      （修正有）【課題】  買履歴のない消費者に対しても、より最適な商品を推薦することができるリコメンデーションシステムを提供する。【解決手段】  複数の競合商品からなる商品群から一つ又は複数の商品を推薦するシステムである。各商品の属性、及び、買いたさに影響を与える度合を示すように指数化された水準を格納した商品データベースと、各属性に対する重要度を入力させる手段と、入力された重要度を係数化する手段と、前記指数化された水準に前記係数化された重要度を乗算して重み付き指数化水準を得る手段と、消費者が欲する商品と各商品の重み付き指数化水準間の差を用いて、仮想商品と各商品との距離を算出する手段と、算出された距離が小さい順に一つ又は複数の商品を推薦商品として表示する手段と、を有する。【選択図】  図１
2007041971.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の競合商品からなる商品群から一つ又は複数の商品を推薦するシステムであって、
各商品の属性、及び、買いたさに影響を与える度合を示すように指数化された水準、を格納した商品データベースと、
各属性に対する重要度を入力させる手段と、
入力された重要度を係数化する手段と、
前記指数化された水準に前記係数化された重要度を乗算して重み付き指数化水準を得る手段と、
各属性の重み付き指数化水準の最高値から構成される仮想商品を消費者が欲する商品と仮定し、各属性における仮想商品と各商品の重み付き指数化水準間の差を用いて、仮想商品と各商品との距離を算出する手段と、
算出された距離が小さい順に、一つ又は複数の商品を推薦商品として表示する手段と、
を有する推薦システム。
【請求項２】
前記表示手段は、さらに、推薦商品と共に、乖離している属性を表示する、請求項１に記載の推薦システム。
【請求項３】
前記推薦システムは、
各商品の水準を、買いたさに影響を与える度合を示すように指数化する手段を有する、請求項１，２いずれかに記載の推薦システム。
【請求項４】
前記指数化手段は、水準を正規化する手段を有する、請求項３に記載の推薦システム。
【請求項５】
前記指数化手段は、前記正規化された水準を最適化する手段を有する、請求項４に記載の推薦システム。
【請求項６】
前記最適化手段は、正規化された水準のノンリニア変換を含む、請求項５に記載の推薦システム。
【請求項７】
前記最適化手段は、正規化された水準のダイナミックレンジの最適化を含む、請求項５，６いずれかに記載の推薦システム。
【請求項８】
前記入力手段は、表示部に表示されたスライダーバーと、該スライダーバー上に移動自在に設けられるつまみと、スライダーバー上のつまみの位置を選択する手段、を含み、スライダーバー上の選択されたつまみの位置に対応して重要度の係数が０〜１の間に決定される、請求項１乃至７いずれかに記載の推薦システム。
【請求項９】
スライダーバーは複数の区画に分割されていると共に、各区画に係数が割り当てられており、スライダーバー上のつまみの位置はそれが属する区画に割り当てられた係数に変換される、請求項８に記載の推薦システム。
【請求項１０】
一端の区画が０、他端の区画が１に対応するように係数され、その間の区画は非線形的に係数に変換される、請求項９に記載の推薦システム。
【請求項１１】
一端の区画が０に対応するように係数され、その他の区画は他端に向って係数が大きくなるように、非線形的に係数に変換される、請求項９に記載の推薦システム。
【請求項１２】
属性の一部、あるいは/および一部の属性の水準を、商品の絞込み条件とし、絞込み条件を入力させる手段を有する、請求項１乃至１１いずれかに記載の推薦システム。
【請求項１３】
前記仮想商品は、絞り込み後の商品の各属性の重み付き指数化水準における最高値から構成される、請求項１２に記載の推薦システム。
【請求項１４】
複数の競合商品からなる商品群から一つ又は複数の商品を推薦するためにコンピュータを、
各商品の属性、及び、買いたさに影響を与える度合を示すように指数化された水準、を格納した商品データベースと、
各属性に対する重要度を入力させる手段と、
入力された重要度を係数化する手段と、
前記指数化された水準に前記係数化された重要度を乗算して重み付き指数化水準を得る手段と、
各属性の重み付き指数化水準の最高値から構成される仮想商品を消費者が欲する商品と仮定し、各属性における仮想商品と各商品の重み付き指数化水準間の差を用いて、仮想商品と各商品との距離を算出する手段と、
算出された距離が小さい順に、一つ又は複数の商品を推薦商品として表示する手段と、
して機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１５】
前記表示手段は、さらに、推薦商品と共に、乖離している属性を表示する、請求項１４に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１６】
複数の競合商品からなる商品群から一つ又は複数の商品を推薦する方法であって、
各商品の属性の水準を、買いたさへ影響を与える度合を示すように指数化するステップと、
各属性に対する重要度を入力させるステップと、
入力された重要度を係数化するステップと、
前記指数化された水準に前記係数を乗算して重み付き指数化水準を得るステップと、
各属性の重み付き指数化水準における最高値から構成される仮想商品を消費者が欲する商品と仮定し、仮想商品と各商品の重み付き指数化水準を用いて仮想商品と各商品との距離を算出するステップと、
算出された距離が小さい順に、一つ又は複数の商品を推薦商品として表示するステップと、
を有する推薦方法。
【請求項１７】
前記表示ステップは、さらに、推薦商品と共に、乖離している属性を表示する、請求項１６に記載の推薦方法。
【請求項１８】
前記重要度の入力させるステップの前に、属性の一部、あるいは/および一部の属性の水準を、商品の絞込み条件とし、絞込み条件を入力させるステップを有する、請求項１６，１７いずれかに記載の推薦方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推薦システムに係り、詳しくは、消費者に対して、消費者の要望により最適な商品を推薦するシステムに関するものである。本明細書において、「商品」は広義の意味で用いられ、「商品」には有形物の商品のみならず、無形物のサービスや情報も含まれる。本発明に係る推薦システムは、コンピュータネットワーク上で、あるいは、店頭に設置されるオフライン端末を用いることで実行される。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及に伴い、インターネットを通じて商品を購入する消費者も増加しており、いわゆるＩＴを利用した商品のリコメンデーションも盛んに行われている。従来、リコメンデーションとしては、幾つかの方式が知られている。
【０００３】
アンケートベースリコメンデーションは、会員登録の際などに、性別や年齢、職業、趣味関心事などを申告してもらい、その申告に従って商品を推薦するものである。アンケートベースリコメンデーションは最もベーシックなリコメンデーションであるが、消費者が入力する情報には限界があること、情報のメンテナンスがあまり行われないこと、新しいカテゴリーに対応できないこと、などの欠点がある。
【０００４】
ルールベースリコメンデーションは、購買履歴やアクセス履歴によって、すでに検証されたルールに基づいて商品を推薦する方法である。例えば、ビールを買った人にはおつまみを推薦するというように、IF THENに基づくルールを設定するものである。
【０００５】
リアルタイムリコメンデーションは、購買履歴やアクセス履歴を用いる点はルールベースと同じであるが、リアルタイムリコメンデーションは、それらを統計的に分析し、システムが消費者に適した商品を自動的にＷＥＢ上でリアルタイムに推薦する。アルゴリズムの違いによって、以下の２つのタイプがある。一つは、協調フィルタリングであり、同じ好みの人は同じ物を購入するであろうという考えに基づく推薦アルゴリズムである。もう一つは、コンテンツベースフィルタリングであり、商品などのコンテンツに深い知識構造モデルを構築し、そのモデルへの個別ユーザのレスポンスを観察、学習して最適な推薦を実現する方法である。
【０００６】
リコメンデーションないし推薦に関する先行文献として、下記の出願が例示される。
【特許文献１】特開２００２−２７９２７９号
【特許文献２】特開２００２−３３４２５７号
【特許文献３】特開２００３−１５０８３５号
【特許文献４】特開２００４−２１８１０号
【特許文献５】特開２００４−３１８５９７号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来のリコメンデーションは、主として、購買履歴やアクセス履歴を用いるものであり、購買履歴やアクセス履歴の無い消費者に対しては有効なリコメンデーションを行うことができない。また、リコメンデーションは、多くの場合、消費者に購買意欲を喚起させるために商品の提供主体が主動的に商品を選択して消費者に推薦するものであり、消費者にとっては受動的に用いられる。一方、消費者が自ら能動的に商品を購入したい場合にも、商品の推薦を必要とする場合も多い。特に、多種多様の競合商品（同じ属性であっても、それぞれ水準が異なる）が氾濫しており、消費者がある商品を入手したい場合には、自分が望むものを如何に効率よく選択するかが重要になってきている。すなわち、消費者が望むものと、提供されている商品を如何に結びつけるかが重要であり、消費者が自己の希望あるいは要望ないし条件に適した商品を推薦するシステムも必要である。
【０００８】
本発明は、購買履歴のない消費者に対しても、より最適な商品を推薦することができるリコメンデーションシステムを提供することを目的とするものである。本発明の他の目的は、実際に提供されている複数の商品から消費者の希望に合った商品を的確に推薦できる商品推薦システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明が採用した技術手段は、複数の競合商品からなる商品群から一つ又は複数の商品を推薦するシステムであって、各商品の属性、及び、買いたさに影響を与える度合を示すように指数化された水準、を格納した商品データベースと、各属性に対する重要度を入力させる手段と、入力された重要度を係数化する手段と、前記指数化された水準に前記係数化された重要度を乗算して重み付き指数化水準を得る手段と、各属性の重み付き指数化水準の最高値から構成される仮想商品を消費者が欲する商品と仮定し、各属性における仮想商品と各商品の重み付き指数化水準間の差を用いて、仮想商品と各商品との距離を算出する手段と、算出された距離が小さい順に一つ又は複数の商品を推薦商品として表示する手段と、を有する推薦システムである。また、本発明が採用した他の技術手段は、複数の競合商品からなる商品群から一つ又は複数の商品を推薦するためにコンピュータを、各商品の属性、及び、買いたさに影響を与える度合を示すように指数化された水準、を格納した商品データベースと、各属性に対する重要度を入力させる手段と、入力された重要度を係数化する手段と、前記指数化された水準に前記係数化された重要度を乗算して重み付き指数化水準を得る手段と、各属性の重み付き指数化水準の最高値から構成される仮想商品を消費者が欲する商品と仮定し、各属性における仮想商品と各商品の重み付き指数化水準間の差を用いて、仮想商品と各商品との距離を算出する手段と、算出された距離が小さい順に、一つ又は複数の商品を推薦商品として表示する手段と、して機能させるためのコンピュータプログラムである。さらに、本発明が採用した他の技術手段は、複数の競合商品からなる商品群から一つ又は複数の商品を推薦する方法であって、各商品の属性の水準を、買いたさへ影響を与える度合を示すように指数化するステップと、各属性に対する重要度を入力させるステップと、入力された重要度を係数化するステップと、前記指数化された水準に前記係数を乗算して重み付き指数化水準を得るステップと、各属性の重み付き指数化水準における最高値から構成される仮想商品を消費者が欲する商品と仮定し、仮想商品と各商品の重み付き指数化水準を用いて仮想商品と各商品との距離を算出するステップと、算出された距離が小さい順に、一つ又は複数の商品を推薦商品として表示するステップと、を有する。好ましい態様では、「指数化」、「係数化」はそれぞれ、「水準」、「重要度」を０〜１の範囲に変換するものである。
【００１０】
好ましい態様では、前記表示手段は、さらに、推薦商品と共に、乖離している属性を表示する。一つの態様では、重み付き指数化水準間の距離に閾値を設定し、重み付き指数化水準間の距離が閾値よりも大きい場合に、その属性を乖離している属性とする。その場合、乖離している属性を全て表示してもよいし、あるいは、距離が大きい順に所定数の属性のみを表示してもよい。あるいは、他の態様では、重み付き指数化水準間の距離が大きい順に、所定数の属性を表示させてもよい。
【００１１】
前記推薦システムは、各商品の水準を買いたさに影響を与える度合を示すように指数化する手段を有する。前記指数化手段は、水準を正規化する手段を有する。さらに、前記指数化手段は、前記正規化された水準を最適化する手段を有する。前記最適化手段としては、正規化された水準のノンリニア変換、正規化された水準のダイナミックレンジの最適化が例示される。指数化の方法は、属性によって変更させることができ、あるいは、消費者によって変更してもよい。水準の指数化は、必ずしもリニア変換でなくてもよく、指数的、二次関数的なノンリニア変換であってもよい。
【００１２】
前記入力手段は、表示部に表示されたスライダーバーと、該スライダーバー上に移動自在に設けられるつまみと、スライダーバー上のつまみの位置を選択する手段、を含み、スライダーバー上のつまみの位置に対応して重要度の係数が０〜１の間に決定される。一つの態様では、スライダーバーは複数の区画に分割されていると共に、各区画に係数が割り当てられており、スライダーバー上のつまみの位置はそれが属する区画に割り当てられた係数に変換される。さらに、一つの態様では、一端の区画が０、他端の区画が１に対応するように係数され、その間の区画は非線形的に係数に変換される。また、他の態様では、一端の区画が０に対応するように係数され、その他の区画は他端に向って係数が大きくなるように、非線形的に係数に変換される。
【００１３】
一つの態様では、推薦システムは、属性の一部、あるいは/および一部の属性の水準を、商品の絞込み条件とし、絞込み条件を入力させる手段を有する。この場合、一つの態様では、前記仮想商品は、絞り込み後の商品の各属性の重み付き指数化水準における最高値から構成される。また、絞り込みを行う場合においても、前記仮想商品を、絞り込み前の商品の各属性の重み付き指数化水準における最高値から構成してもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明では、各属性の水準を指数化すると共に、各属性の重要度を消費者毎に係数化するので、実際に提供されている複数の商品から消費者の希望に合った商品を的確に推薦できる。消費者毎に属性の重要度情報を取得するので、購買履歴のない消費者に対しても、より最適な商品を推薦することができる。
【００１５】
さらに、乖離している属性を推薦商品と共に表示することで、複数の推薦商品の中から、さらに乖離状況を手掛かりとして購入する商品を選択することができる。例えば、仮想商品（理想商品）との間の全体としての距離が小さい商品であっても、特定の属性において受け入れ難い乖離が存在するような場合には、全体としての距離は若干大きいが、当該属性における距離の度合が小さい商品を選択することも可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
［Ａ］本発明のシステムの全体構成
本発明に係る推薦システムは、各商品の属性及び指数化された水準を格納した商品データベースと、各属性に対する重要度を入力させる手段と、入力された重要度を係数化する手段と、前記指数化された水準に前記係数化された重要度を乗算して重み付き指数化水準を得る手段と、各属性の重み付き指数化水準における最高値から構成される仮想商品を消費者が欲する商品と仮定し、仮想商品と各商品の重み付き指数化水準を用いて仮想商品と各商品との距離を算出する手段と、算出された距離が小さい順に一つあるいは複数の商品を表示する手段と、を備えている。本発明に係る推薦システムは、一つあるいは複数のコンピュータから構成されており、当該コンピュータは、処理手段、記憶手段、入力手段、出力手段ないし表示手段、コンピュータを動作させる制御プログラム等を備えている。
【００１７】
本発明のシステムは、一つの態様では、図１に示すように、ＥＣサーバとクライアント端末とを有しており、両者はコンピュータネットワークとして例示されるインターネットを介して接続されている。クライアント端末及びサーバは共にコンピュータとしての基本的構成（処理部、記憶部、入力部、出力部ないし表示部、コンピュータを動作させる制御プログラム等）を備えている。また、クライアント端末及びサーバは、コンピュータネットワークを介して相互に情報のやり取りを可能とする送受信手段を備えている。
【００１８】
後述するように、サーバの記憶手段には、各種商品データベースが格納されている。商品データベースは、サーバの記憶手段に格納された正規化手段、最適化手段、クライアント端末の入力手段から入力される絞り込み手段、属性の重要度を係数化する手段によって加工、演算され、推薦商品がクライアント端末の表示手段に表示される。他の態様では、本発明のシステムは、コンピュータネットワーク上ではなく、店頭に設置されたオフライン端末から構成してもよい。
【００１９】
［Ｂ］商品データベース
サーバの記憶手段には、商品データベースが格納されている。商品は、複数の商品属性と水準とで定義される。例えば、図８に示すように、デジタルカメラである商品Ａについてみると、商品属性としては、価格、画素数、光学ズーム、大きさ、重さ、メーカー等が例示され、価格については28000円、画素数については300万、光学ズームについては３倍、大きさについては20×50×40、重さについては230ｇ、メーカーについてはＡＢＣという水準を有している。全ての水準が必ずしも数値化されている必要はない。例えば、メーカーという属性においては、個々のメーカー名を水準としてもよい。あるいは、メーカーという属性を、何らかの基準（例えば、規模）に基づいてグループ化して、グループ番号を水準としてもよい。
【００２０】
［Ｃ］商品データベースの加工
商品データベースにおいて、各属性の水準は、買いたさに影響を与える度合を示すように指数化される。水準の指数化は、水準を正規化し、さらに、正規化された水準を適宜に最適化することで行われる。
【００２１】
［Ｃ−１］水準の正規化
データの正規化とは、図３上図に示すように、式（１）を用いて水準を０〜１の値に正規化するものである。
【数１】
2007041971.tif 000003
例えば、画素数が３０万〜８００万まであったとすると、１００万→０、８００万→１となるように計算する。また、価格のように、数値が上昇することが、買いたさにネガティブな影響を与える場合には、最高額の値を０、最低額の値を１となるように正規化してもよい（尚、この処理を最適化として行ってもよい）。
【００２２】
［Ｃ−２］水準の最適化
水準の最適化としては、データのノンリニア変換が例示される。図３下図に示すように、買いたさの度合Ｆ（Ｘ）がＸに比例しない場合、水準をノンリニア変換するものである。例えば、買いたさの度合が、単調増加の場合には、一つの態様では、式（２）、
【数２】
2007041971.tif 000004
を用いて、正規化された水準を変換する。
【００２３】
買いたさの度合が、単調減少の場合には、一つの態様では、式（３）、
【数３】
2007041971.tif 000005
を用いて、正規化された水準を変換する。
【００２４】
水準の最適化の他の例としては、データのダイナミックレンジの最適化が挙げられる。図４上図に示すように、あるデータベースの中での最大値を１、最小値を０とする事に不具合がある場合には、式（４）を用いて、上下に空白を設けデータのダイナミックレンジを最適化する。
【数４】
2007041971.tif 000006
例えば、価格に関して、その範囲を０〜２０万円にしたい場合、０円→１、２０万円→０となる。すなわち、１万円→０．９５、１０万円→０．５となるように調整する。そうすることで、当該データベースの最小、最大を超えた数字が追加された時の連続性を保つことができる。
【００２５】
さらに、最適化の他の例としては、データのノンリニア変換（ピークがある場合）は、
【数５】
2007041971.tif 000007
を用いることもできる。
【００２６】
データの最適化について、さらに詳細に説明する。図５は、「水準の値が上がると買いたさが増加する場合」を説明するものであり、このような水準を有する属性としては、画素数、解像度、電池寿命が例示される。図５の左図は、正規化係数と最適化係数との対応関係を示す。これを、画素数を例にとって、図５の右図に基づいて具体的に説明する。先ず、画素数を０〜１の間の指数に正規化する。次いで、正規化された指数を、式（２）を用いてノンリニア変換する（a=0.5）。そして、ノンリニア変換された指数を、最適化する。ここでは、式（４）を用いて、ダイナミックレンジを０．１０〜０．８０に最適化する。
【００２７】
図６は、「水準の値が下がると買いたさが増加する場合」を説明するものであり、このような水準を有する属性としては、価格、重さ、薄さが例示される。図６の左図は、正規化係数と最適化係数との対応関係を示す。これを、画素数を例にとって、図６の右図に基づいて具体的に説明する。先ず、画素数を０〜１の間の指数に正規化する。次いで、正規化された指数を、式（３）を用いてノンリニア変換する（a=2）。そして、ノンリニア変換された指数を、最適化する。ここでは、式（４）を用いて、ダイナミックレンジを０．１０〜０．９０に最適化する。
【００２８】
図７は、水準の値が最適の値で買いたさがピークを持つ場合を説明するものであり、このような水準を有する属性としては、大きさ、が例示される。図７の左図は、正規化係数と最適化係数との対応関係を示す。これを、重さ（ここでは、水準の最小値と最大値との間に最適値があると仮定する）を例にとって、図７の右図に基づいて具体的に説明する。先ず、画素数を０〜１の間の指数に正規化する。次いで、正規化された指数を、式（５）を用いて最適化（ノンリニア変換）する（ｂ=0.31）。
【００２９】
［Ｄ］絞り込み
好ましい形態では、属性の一部を絞り込み条件として用いる。絞り込み条件として用いる属性の水準は、数値化されている水準（例えば、上限価格）、あるいは/および、数値化されていない水準（例えば、メーカー名）である。絞り込み条件の情報は、クライアント端末から入力され、入力された情報は、ネットーワークを介してサーバへ送信され、当該情報を受信したサーバにおいて、絞り込み条件に合致する水準を有する商品に絞り込まれる。
【００３０】
［Ｅ］属性の重み付け
商品は、複数の属性と水準で定義されると考えられる。各属性の価値は、消費者の重み付けによって変わる。重み付けの有無にかかわらず、すべてが満たされた商品が買いたいものであり、また、一部満たされない項目があった場合には、重み付けが小さいほどその影響は少ない。すべて満たされたものとの乖離が少ないものが、最も消費者が買いたいものである。理想点との乖離が同じ３０％であっても、重み付けが半分であれば、寄与率は半分になる。したがって、消費者の欲しい商品を推薦にするにあたり、その商品を定義付けている属性の重要度を測定することが必要となる。
【００３１】
属性の重要度は、消費者からの入力によって決定される。具体的には、クライアント端末の表示部に、属性の重要度を入力させるための画面を表示させ、入力手段から重要度を入力させる。入力された重要度は、所定の変換操作によって０〜１の間の数値に係数化される。一つの態様では、属性の重要度は、表示画面に表示させたスライダーを用いて入力させる。スライダーは、スライダーバーと該スライダーバー上に移動自在に設けられるつまみとからなり、スライダーバー上のつまみの位置が属性の重要度を表しており、各つまみを該スライダーバー上で移動させることで属性の重要度を入力させる。入力された属性の重要度は、スライダーバー上のつまみの位置に応じて係数化される。一つの形態では、スライダーバーは複数の区画に分割されていると共に、各区画に係数が割り当てられており、スライダーバー上のつまみの位置はそれが属する区画に割り当てられた係数に変換される。
【００３２】
本発明では、一つの好ましい態様として、ノンリニアスライダーを用いる。ノンリニアスライダーについて、図１５、図１６に基づいて説明する。図１５、図１６のスライダーバーは共に、７つの区画に分割されており、各区画に対応して係数が決定される。一つの態様では、ノンリニアの関数として、2のn乗という指数関数を用いる。一例では、1つめの目盛りが1であれば、次は2、その次は4、8、16、32となる。それをさらに、0-1の間に正規化する。左端の区画が0だとすると、左から2番目の区画に入った場合の値は1/32、3番目の区画に入った場合の値は1/16、4番目の区画に入った場合の値は1/8、5番目の区画に入った場合の値は1/4、6番目の区画に入った場合の値は1/2、右端の区画に入った場合の値が1とする。図１５では、スライダーバーのつまみが左端の区画に位置する時は０、右端の区画に位置する時が１に対応しており、つまみがその間の区画に位置する時には、つまみの位置はノンリニアに係数化される。図１６では、スライダーバーのつまみが左端の区画に位置する時は０、つまみがそれより右側の区画に位置する時には、つまみの位置はノンリニアに係数化される。
【００３３】
図１５のノンリニアスライダーでは、スライダーバーの左端の区画が「全く関係ない」、「分からない」、右端の区画が「そうでなければ購入しない」となっており、スライダーバー上のつまみの位置が左端に向かう方向が「あまり重視しない」、つまみの位置が右端に向かう方向が「非常に重視する」となっている。つまみの位置が左端の区画にある時には、重要度の係数は０となる。つまみの位置が右端の区画にある時には、重要度の係数は１となる。つまみが左端と右端の間の区画に位置する時には、つまみの位置はノンリニアに係数化される。図１５では、スライダーとグラフが示してあるが、クライアント端末の表示部には、スライダーのみが表示される。図１５のスライダーは、Yes/Noスペックの場合に適用され、「全く関係ない」場合の値が０、「そうでなければ購入しない」場合の値が１となるように設定されている。例えば、「防水機能がついている事」、「手振れ補正機能がついている事」、「乾電池で動く事」という属性について、「全く関係ない」を選択すると０となり、「そうでなければ購入しない」を選択すると１となる。つまり、0.0：全く関係ない、0.1〜0.9：多少関係はあるが程度が色々、1.0：そうでなければ採用しない、のように対応している。よって、Yes/Noスペックの場合であっても、アナログ的な回答を得ることができる。すなわち、欲しいですか？（YES/NO）というデジタルな回答とどれくらい欲しいですか？（やや欲しい、あまり欲しくない）などというアナログな回答を１つのスライダーで両方の回答を得る事ができる。
【００３４】
図１６は、連続スペックの場合を示し、「全く関係ない」場合の値を０と設定し、重要度が上昇するにしたがって値も上昇するように設定されている。図１６のノンリニアスライダーでは、スライダーバーの左端の区画が「全く関係ない」、「分からない」となっており、スライダーバー上のつまみの位置が左端に向かう方向が「あまり重視しない」、つまみの位置が右端に向かう方向が「非常に重視する」となっている。つまみの位置が「左端」の区画にある時には、重要度の係数は０となる。つまみが左端と右端の間の区画に位置する時には、つまみの位置はノンリニアに係数化される。図１６では、スライダーとグラフが示してあるが、クライアント端末の表示部には、スライダーのみが表示される。図１６のスライダーは、連続的スペックの場合に適用され、「全く関係ない」場合の値が０であり、スライダーバーの右側に向かうにしたがって、つまみの位置に対応してノンリニアに係数化される。例えば、「画素数が大きい事」、「重さが軽い事」という属性について、「全く関係ない」を選択すると０となり、つまみの位置が右端に近づくにしたがって１に近くなる。
【００３５】
［Ｆ］消費者が買いたい商品と各商品の距離
消費者が買いたい商品と各商品との距離を算出する。「各属性の重み付き指数化水準の最高値から構成される仮想商品」を消費者が欲する商品と仮定し、各属性における仮想商品と各商品の重み付き指数化水準間の差を用いて、仮想商品と各商品との距離を算出する。「各属性の重み付き指数化水準の最高値から構成される仮想商品」における「最高値」は、一つの態様では、絞り込み後の商品データベースにある各商品の各属性の重み付き指数化水準の最高値である。他の態様では、絞り込み前の商品データベースにある各商品の各属性の重み付き指数化水準の最高値である。あるいは、水準を０〜１の間に指数化する場合において、「１×重み付け係数」の値を最高値としてもよい。
一つの態様では、距離は、重み付けユーグリッド距離（図１４参照）、
【数６】
2007041971.tif 000008
によって、測定する。
ここで、ｍ：属性のインデックス、
ｆｍ：各商品の属性ｍの指数、
ｇｍ：仮想商品（消費者の求める商品）の属性ｍの指数、
Ｗｍ：属性ｍの重み、
である。
距離はユーグリット距離に限定されるものではなく、例えば、マハラノビス距離を用いても良い。
【００３６】
好ましい態様では、距離を、フィット率に換算する。距離が小さければ、フィット率は大きくなり、距離が大きければ、フィット率は小さくなる。フィット率の計算方法について説明する。フィット率は、（各属性水準のmax−min）2の全属性合計の平方根（つまりユークリッド距離と同じ）を100％として、（当該商品の水準値−min）2の全属性合計の平方根の％をいう。つまり、ある商品において、すべての水準値がmaxであればフィット率は100％であり、すべての水準値がminであればフィット率は0％になる。ただし、フィット率の計算手段はこれに限定されるものではなく、平方根をとらずに、差が大きく出るように2乗の合計の比率で計算してもよい。
【００３７】
また、消費者が欲する仮想商品と各商品との全体としての距離ないしフィット率のみならず、属性毎の距離をデータベースに記憶させておく。そうすることで、乖離状況（乖離している属性）を消費者に提示することができる。
【００３８】
［Ｇ］推薦商品の表示
算出された距離が小さい順に一つ又は複数の商品を推薦商品として表示する。好ましくは、推薦商品と共に、フィット率、及び、乖離している属性を端末（ネットワーク上にあるクライアント端末、あるいは、スタンドアローン型の端末）の表示部に表示する。
【実施例】
【００３９】
デジタルカメラのリコメンデーションを例にとって本発明に係る推薦システムを説明する。図１７は、商品データベースを示し、４２種類のデジタルカメラについて、商品属性及び水準が格納されている。商品属性には、「メーカー名」、「製品名」、「一眼レフ」、「中型」、「小型」、「カードスリム」、「変形」、「実勢価格」、「有効画素数」、「液晶モニター」、「手ぶれ補正機能」、「光学ズーム」、「バッテリー寿命」、「厚さ」、「本体重量」が含まれている。商品属性の水準が、当該属性を有するか、有しないかの場合には、「有」が１、「無」が０となっている。
【００４０】
図１８は、図１７の商品データベースにおいて、式（１）を用いて、各水準を正規化したものである。属性の水準が、「有」が１、「無」が０の場合は、そのままである。価格の場合には、最高額の値を０、最低額の値を１とする。
【００４１】
図１９は、図１８の商品データベースにおいて、正規化された水準を、さらに、最適化した後の最適化後商品データベースを示す。「有効画素数」、「液晶モニター」、「光学ズーム」、「バッテリー寿命」については、式（２）に基づいて最適化する。「実勢価格」、「厚さ」、「本体重量」について、式（３）に基づいて最適化する。
【００４２】
図２０は、絞り込み最適化後商品データベースである。ここでは、クライアント端末から入力された情報に基づいて、メーカーＢ，Ｃによる絞り込みが行われている。
【００４３】
図２１は、重み付け後商品データベースである。重み付けは、クライアント端末から入力された属性に対する重要度を係数化したものである。
図２１では、「実勢価格」の重み付け係数は１．００、「有効画素数」の重み付け係数は０．６０、「液晶モニター」の重み付け係数は０．００、「手ぶれ補正機能」の重み付け係数は１．００、「光学ズーム」の重み付け係数は０．４０、「バッテリー寿命」の重み付け係数は０．５０、「厚さ」の重み付け係数は０．２０、「本体重量」の重み付け係数は０．２０である。各属性の各重み付け係数が、図２０のデータベースの指数に乗算される。
【００４４】
図２２は、重み付け後商品データベースを用いて、各属性の水準の最高値と各商品の水準の値との距離を計算したものである。各属性の距離の総和が全体としての距離となっている。例えば、図２１の重み付け後商品データベースの実勢価格において、最高値は、０．９２である。商品No.7の実勢価格は０．５２であり、距離は、（０．９２−０．５２）２＝０．１６となる。同様にして、各属性における水準間の距離を計算する。ここでは、平方根を取らずに、各属性の水準間の距離の総和を全体の距離としている。商品No.7の距離は、１．１６（０．１６＋１．００）となる。距離計算と同時に、フィット率も計算される。図２１において、（各属性水準のmax−min）2の全属性合計は１．５８である。商品No.7のフィット率は、{（１．５８−１．１６）／１．５８}×１００＝２６．５となる。
【００４５】
図２３は、図２２を距離が小さい順（フィット率が大きい順）に並べ替えたデータベースである。また、乖離項目を網掛けして示している。一つの態様では、各属性の水準間の距離に閾値を設け、設定された閾値より大きい距離について網掛けを行う。
【００４６】
図２４は、クライアント端末の表示部（スタンドアローン型コンピュータの表示部であってもよい）に表示される第１段階の絞り込み画面を示す。この図面は、例えば、表示画面でデジカメを選択することで、表示部に表示される。「一眼レフタイプ」、「中小型タイプ」、「カードタイプ」、「変形タイプ」からいずれか一つを選択させるようになっている。図２４では、クライアント端末の入力手段から「中小型タイプ」が選択された場合であり、入力手段からスタートボタンをクリックすることで、リコメンデーションエンジンに絞り込み情報が送信されると共に、次の画面がクライアント端末に送信されて、表示される。リコメンデーションエンジンにおいては、商品データベースから「中小型タイプ」のものが抽出される。
【００４７】
図２５は、詳細スペックによる絞り込み画面であり、「これ以上は支払えないという金額はいくらですか？」という質問に対して、「２万円」、「３万円」、「４万円」、「５万円」、「７万円」、「１０万円」、「いくらでもいい」からいずれか一つを選択させるようになっている。図２５では、クライアント端末の入力手段から「４万円」が選択された場合であり、入力手段から「次に進む」ボタンをクリックすることで、クライアント端末からリコメンデーションエンジンに絞り込み情報が送信されると共に、次の画面がクライアント端末に送信されて、表示される。リコメンデーションエンジンにおいては、抽出された商品データベースからさらに「４万円以」のものが抽出される。
【００４８】
図２６は、さらに、詳細スペックによる絞り込み画面を示し、希望するメーカー名を一つあるいは複数選択させるようになっている。図２６では、Ｄ社が選択された場合を示し、入力手段から「次に進む」ボタンをクリックすることで、クライアント端末からリコメンデーションエンジンに絞り込み情報が送信されると共に、次の画面がクライアント端末に送信されて、表示される。リコメンデーションエンジンにおいては、抽出された商品データベースからさらにＤ社製のものが抽出される。
【００４９】
図２７は、さらに、詳細スペックによる絞り込み画面を示し、希望する記録媒体の種類を一つ選択させるようになっている。図２７では、スマートメディアが選択された場合を示し、入力手段から「次に進む」ボタンをクリックすることで、クライアント端末からリコメンデーションエンジンに絞り込み情報が送信されると共に、次の画面がクライアント端末に送信されて、表示される。リコメンデーションエンジンにおいては、抽出された商品データベースからさらに記憶媒体が「スマートメディア」であるものが抽出される。
【００５０】
図２８は、ノンリニアスライダーを用いた重み付け入力画面である。ここでは、「乾電池が使えること」、「手振補正機能がついていること」、「黒、シルバー以外の色があること」、「価格が少しでも安いこと」、「バッテリーの持ちがいいこと」、「画質がいいこと」のそれぞれの属性について、クライアント端末の入力手段によってノンリニアスライダーを移動させることで、重み付けをさせるようになっている。全ての重み付けを選択し、入力手段から「次に進む」ボタンをクリックすることで、クライアント端末からリコメンデーションエンジンに属性の重要度の情報が送信されると共に、次の画面がクライアント端末に送信されて、表示される。
【００５１】
図２９は、さらに、ノンリニアスライダーを用いた重み付け入力画面である。ここでは、「光学ズームの倍率が高いこと」、「なるべく軽いこと」、「軽すぎず重すぎず適度な重さであること」、「シャッタースピードが速いこと」、「接写機能がいいこと」、「液晶画面が大きいこと」のそれぞれの属性について、クライアント端末の入力手段によってノンリニアスライダーを移動させることで、重み付けをさせるようになっている。全ての重み付けを選択し、入力手段から「次に進む」ボタンをクリックすることで、クライアント端末からリコメンデーションエンジンに属性の重要度の情報が送信されると共に、次の画面がクライアント端末に送信されて、表示される。
【００５２】
絞り込まれた商品データベースにおいて、各属性の各水準に属性の重要度が重み付け係数として積算される。
【００５３】
図３０はリコメンデーション結果の画面である。推薦商品が、全体の距離の小さい順に表示される。フィット率も併せて表示される。一つの好ましい態様では、乖離状況も表示される。乖離状況は、例えば、フィット率の横に乖離している属性を箇条書き（フィット率85％；ぴったりでない項目−−−(1)解像度(2)重さ(3)価格）のように表示する。複数の推薦商品の中から、さらに乖離状況を手掛かりとして購入する商品を選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明に係るリコメンデーションシステムを示す図である。
【図２】リコメンデーションのフローを示す図である。
【図３】データの正規化、データのノンリニア変換、を示す図である。
【図４】データのダイナミックレンジの最適化、データのノンリニア変換（ピークがある場合）、を示す図である。
【図５】データのノンリニア変換を示す図である。
【図６】データのノンリニア変換を示す図である。
【図７】データのノンリニア変換を示す図である。
【図８】属性と水準を用いた商品の定義を示す図である。
【図９】消費者による商品の総合評価を示す図である。
【図１０】消費者による各属性の価値の変化を説明する図である。
【図１１】理想商品と実際の商品との乖離を示す図である。
【図１２】要求特性からずれた時の消費者の「買いたさ」を説明する図である。
【図１３】スペックと個別評価における消費者の買いたさの度合いの関係を示す図である。
【図１４】消費者の求める商品と実際の各商品との距離計算を説明する図である。
【図１５】属性の重要度を入力する手段としてのスライダーバー及びつまみを示す。
【図１６】属性の重要度を入力する手段としてのスライダーバー及びつまみを示す。
【図１７】商品データベースを示す図である。
【図１８】正規化商品データベースを示す図である。
【図１９】最適化後商品データベースを示す図である。
【図２０】絞り込み最適化後商品データベースを示す図である。
【図２１】重み付け後商品データベースを示す図である。
【図２２】距離、フィット率測定を示す図である。
【図２３】距離測定後、商品を推薦順に並べ替えたものを示す図である。
【図２４】クライアント端末の表示部に表示された絞り込み用画面である。
【図２５】クライアント端末の表示部に表示された絞り込み用画面である。
【図２６】クライアント端末の表示部に表示された絞り込み用画面である。
【図２７】クライアント端末の表示部に表示された絞り込み用画面である。
【図２８】クライアント端末の表示部に表示された属性重要度入力用画面である。
【図２９】クライアント端末の表示部に表示された属性重要度入力用画面である
【図３０】クライアント端末の表示部に表示されたリコメンド画面である。
【図１】
2007041971.tif 000009
【図２】
2007041971.tif 000010
【図３】
2007041971.tif 000011
【図４】
2007041971.tif 000012
【図５】
2007041971.tif 000013
【図６】
2007041971.tif 000014
【図７】
2007041971.tif 000015
【図８】
2007041971.tif 000016
【図９】
2007041971.tif 000017
【図１０】
2007041971.tif 000018
【図１１】
2007041971.tif 000019
【図１２】
2007041971.tif 000020
【図１３】
2007041971.tif 000021
【図１４】
2007041971.tif 000022
【図１５】
2007041971.tif 000023
【図１６】
2007041971.tif 000024
【図１７】
2007041971.tif 000025
【図１８】
2007041971.tif 000026
【図１９】
2007041971.tif 000027
【図２０】
2007041971.tif 000028
【図２１】
2007041971.tif 000029
【図２２】
2007041971.tif 000030
【図２３】
2007041971.tif 000031
【図２４】
2007041971.tif 000032
【図２５】
2007041971.tif 000033
【図２６】
2007041971.tif 000034
【図２７】
2007041971.tif 000035
【図２８】
2007041971.tif 000036
【図２９】
2007041971.tif 000037
【図３０】
2007041971.tif 000038