(57)【要約】  【課題】  適切な特徴空間を形成する特徴語を選定することができる情報処理装置および特徴語取得方法を提供することを目的とする。  【解決手段】  特徴語特徴ベクトル生成部１０１は、あらかじめ定められた各特徴語の特徴ベクトルを取得し、また、ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル生成部１０２は、閲覧履歴データベース１０６に記憶されているコンテンツの閲覧履歴に基づいて、各ユーザのユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルを取得する。そして、類似度計算部１０３は、取得された各特徴語特徴ベクトルと、各ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルとに基づいてその類似度を、特徴語とユーザとの組み合わせごとにそれぞれ算出する。特徴語決定部１０５は、算出された類似度に基づいて、あらかじめ定められた特徴語から、特徴空間を構成する特徴語を選択する。【選択図】  図１
2013210923.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
あらかじめ定められた各特徴語の特徴ベクトルを取得する特徴語特徴ベクトル取得手段と、
コンテンツの閲覧履歴に基づいて、各ユーザのユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルを取得するユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル取得手段と、
前記特徴語特徴ベクトル取得手段により取得された各特徴語特徴ベクトルと、前記ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル取得手段により取得された各ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルとに基づいて類似度を、特徴語とユーザとの組み合わせごとにそれぞれ算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段により算出された類似度に基づいて、前記あらかじめ定められた特徴語から、特徴空間を構成する特徴語を選択する選択手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記選択手段は、
前記類似度算出手段により算出された類似度が閾値以上である特徴語とユーザとの組み合わせを選択し、
閾値以上の特徴語とユーザとの組み合わせの数に基づいて、特徴空間を構成する特徴語を選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特徴語特徴ベクトル取得手段は、
あらかじめ定められた特徴語ごとに、複数のコンテンツのそれぞれをベクトル成分とする特徴語特徴ベクトルを取得し、
前記ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル取得手段は、
ユーザごとに、複数のコンテンツのそれぞれをベクトル成分とするユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルを取得する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
あらかじめ定められた各特徴語の特徴ベクトルを取得する特徴語特徴ベクトル取得ステップと、
コンテンツの閲覧履歴に基づいて、各ユーザのユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルを取得するユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル取得ステップと、
前記特徴語特徴ベクトル取得ステップにより取得された各特徴語特徴ベクトルと、前記ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル取得ステップにより取得された各ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルとに基づいて類似度を、特徴語とユーザとの組み合わせごとにそれぞれ算出する類似度算出ステップと、
前記類似度算出ステップにより算出された類似度に基づいて、前記あらかじめ定められた特徴語から、特徴空間を構成する特徴語を選択する選択ステップと、
を備える特徴語取得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツの特徴語を取得する情報処理装置および特徴語取得方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
適正なレコメンドを行うために、ユーザが閲覧したコンテンツを示す履歴に基づいて、興味キーワードなどの特徴語をベクトル成分とするユーザ特徴ベクトルを計算して、これを用いてレコメンドのためのコンテンツを選択して生成することが、以下の特許文献１に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２６２３８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述特許文献１に記載のレコメンドコンテンツを生成するにあたって、ユーザ特徴ベクトルを利用することが一般的である。このユーザ特徴ベクトルは、その特徴空間を形成する何千からなる特徴語から構成されるものである。
【０００５】
一般的に、この特徴空間を形成する特徴語を選定するために、単に出現頻度順に抽出する方法やtf・idfを利用した特徴語のスコア化による抽出方法がある。 tf・idfを利用することにより単に出現頻度を用いた抽出方法と比較して特徴語の希少性も考慮に入れた抽出が可能となる。
【０００６】
しかしながらこれらの方法は、例えばコンテンツのメタデータのみを対象に特徴語を抽出した場合、出現頻度もtf・idfも当然全コンテンツメタデータの内容に左右される。また例えば、ユーザ履歴のみを対象に特徴語を抽出した場合、同じく出現頻度もtf・idfも全ユーザ履歴の内容に左右される。つまり、全コンテンツのメタデータドメイン、もしくは全ユーザ履歴ドメインの両方を考慮した特徴語の選定は難しい。すなわち、全コンテンツメタデータドメインもしくは全ユーザ履歴ドメインのどちらか一方のドメインに閉じた特徴語の抽出となるため特徴空間の形成もどちらか一方のドメインに偏ったものとなってしまう恐れがある。
【０００７】
そこで、本発明においては、上述の課題を解決するために、適切な特徴空間を形成する特徴語を選定することができる情報処理装置および特徴語取得方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述の課題を解決するために、本発明の情報処理装置は、あらかじめ定められた各特徴語の特徴ベクトルを取得する特徴語特徴ベクトル取得手段と、コンテンツの閲覧履歴に基づいて、各ユーザのユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルを取得するユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル取得手段と、前記特徴語特徴ベクトル取得手段により取得された各特徴語特徴ベクトルと、前記ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル取得手段により取得された各ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルとに基づいて類似度を、特徴語とユーザとの組み合わせごとにそれぞれ算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段により算出された類似度に基づいて、前記あらかじめ定められた特徴語から、特徴空間を構成する特徴語を選択する選択手段と、を備えている。
【０００９】
また、本発明の情報処理装置は、あらかじめ定められた各特徴語の特徴ベクトルを取得する特徴語特徴ベクトル取得ステップと、コンテンツの閲覧履歴に基づいて、各ユーザのユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルを取得するユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル取得ステップと、前記特徴語特徴ベクトル取得ステップにより取得された各特徴語特徴ベクトルと、前記ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル取得ステップにより取得された各ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルとに基づいて類似度を、特徴語とユーザとの組み合わせごとにそれぞれ算出する類似度算出ステップと、前記類似度算出ステップにより算出された類似度に基づいて、前記あらかじめ定められた特徴語から、特徴空間を構成する特徴語を選択する選択ステップと、を備えている。
【００１０】
この発明によれば、あらかじめ定められた各特徴語の特徴ベクトルを取得し、また、コンテンツの閲覧履歴に基づいて、各ユーザのユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルを取得する。そして、取得された各特徴語特徴ベクトルと、各ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルとに基づいてその類似度を、特徴語とユーザとの組み合わせごとにそれぞれ算出する。算出された類似度に基づいて、あらかじめ定められた特徴語から、特徴空間を構成する特徴語を選択する。これにより、適切な特徴空間の形成を可能とする。すなわち、コンテンツのメタデータまたはユーザの閲覧履歴のいずれにも偏ることのない、バランスのとれた特徴空間を形成することができる特徴語を得ることができる。
【００１１】
また、本発明の情報処理装置において、前記選択手段は、前記類似度算出手段により算出された類似度が閾値以上である特徴語とユーザとの組み合わせを選択し、閾値以上の特徴語とユーザとの組み合わせの数に基づいて、特徴空間を構成する特徴語を選択する。
【００１２】
この発明によれば、算出された類似度が閾値以上である特徴語とユーザとの組み合わせを選択し、閾値以上の特徴語の数に基づいて、特徴空間を構成する特徴語を選択することで、比較的簡単な処理において、コンテンツのメタデータまたはユーザの閲覧履歴のいずれにも偏ることのない、バランスのとれた特徴空間を形成することができる特徴語を得ることができる。
【００１３】
また、本発明の情報処理装置において、前記特徴語特徴ベクトル取得手段は、あらかじめ定められた特徴語ごとに、複数のコンテンツのそれぞれをベクトル成分とする特徴語特徴ベクトルを取得し、前記ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル取得手段は、ユーザごとに、複数のコンテンツのそれぞれをベクトル成分とする特徴語特徴ベクトルを取得する。
【００１４】
この発明によれば、あらかじめ定められた特徴語ごとに、複数のコンテンツのそれぞれをベクトル成分とする特徴語特徴ベクトルを取得し、ユーザごとに、複数のコンテンツのそれぞれをベクトル成分とする特徴語特徴ベクトルを取得することで、ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル、特徴語特徴ベクトルにおける各ベクトル成分を合わせることができ、その類似度の計算を容易にすることができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、適切な特徴空間の形成を可能とする。すなわち、コンテンツのメタデータまたはユーザの閲覧履歴のいずれにも偏ることのない、バランスのとれた特徴空間を形成することができる特徴語を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態の情報処理装置１００の機能を示すブロック図である。
【図２】情報処理装置１００のハードウェア構成図である。
【図３】特徴語特徴ベクトルの生成処理を示す説明図である。
【図４】閲覧履歴を示す閲覧履歴データベース１０６を示す説明図である。
【図５】ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルの生成処理を示す説明図である。
【図６】特徴語とポイントとの対応表を示す説明図である。
【図７】情報処理装置１００の処理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】
【００１７】
添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００１８】
図１は、本実施形態の情報処理装置１００の機能を示すブロック図である。図１に示される通り、この情報処理装置１００は、特徴語特徴ベクトル生成部１０１（特徴語特徴ベクトル取得手段）、ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル生成部１０２（ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル取得手段）、類似度計算部１０３（類似度算出手段）、特徴語選択処理部１０４（選択手段）、特徴語決定部１０５（選択手段）、閲覧履歴データベース１０６、類似度テーブル１０７、および管理テーブル１０８を含んで構成されている。
【００１９】
図２は、情報処理装置１００のハードウェア構成図である。図１に示される情報処理装置１００は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ１１、主記憶装置であるＲＡＭ１２及びＲＯＭ１３、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１４、ディスプレイ等の出力装置１５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１６、ハードディスクまたは半導体メモリ等の補助記憶装置１７などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図１における各機能は、図２に示すＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１１の制御のもとで入力装置１４、出力装置１５、通信モジュール１６を動作させるとともに、ＲＡＭ１２や補助記憶装置１７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。以下、図１に示す機能ブロックに基づいて、各機能ブロックを説明する。
【００２０】
特徴語特徴ベクトル生成部１０１は、特徴空間を構成する特徴語の特徴ベクトルを生成する部分である。具体的には、特徴語特徴ベクトル生成部１０１は、初期値である、あらかじめ定めた特徴語について、一のコンテンツ内に存在している場合、そのコンテンツに対するフラグを１とし、存在していない場合、フラグを０とする。そして、特徴語特徴ベクトル生成部１０１は、すべてのコンテンツに対して０または１のフラグを立てる。すなわち、各特徴語に対して、各コンテンツをベクトル成分とし、各コンテンツにおける特徴語の有無を示したフラグを用いて、特徴語特徴ベクトルを生成する。
【００２１】
なお、本実施形態では、あるコンテンツ提供サービスにおいて、コンテンツ提供サーバ等がすべてのコンテンツを管理しており、特徴語特徴ベクトル生成部１０１は、ある特徴語に対して、どのコンテンツには含まれて、どのコンテンツには含まれていないかを把握することができる。
【００２２】
図３を用いてこれをさらに詳細に説明する。図３は、特徴語特徴ベクトルの生成処理を示す説明図である。図３に示される通りあらかじめ定められた特徴語ｗ１が“野球”とすると、コンテンツ提供サービスにおいて管理されている各コンテンツまたはそのメタデータに、“野球”が含まれているか否かを、特徴語特徴ベクトル生成部１０１は判断する。図３では、コンテンツｃ２、ｃ３およびｃ５に“野球”という言葉が含まれていると判断され、それらコンテンツに対して、フラグが１と設定される。それ以外のコンテンツｃ１およびｃ４には、フラグが０と設定される。
【００２３】
ほかの特徴語に対しても、同様の処理を行い、図３の例では、サッカーや、映画といった言葉が、各コンテンツにあるか否かを特徴語特徴ベクトル生成部１０１が判断し、それぞれフラグを設定する。そして、このフラグを利用して、特徴語特徴ベクトルを生成する。例えば、“野球”を示す特徴語ｗ１では、特徴ベクトル（０，１，１，０，１）が生成される。なお、本実施形態では、説明を簡易にするために、コンテンツを５つあるものとして説明しているが、実際には、何万という数のコンテンツを対象としている。
【００２４】
ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル生成部１０２は、各ユーザの閲覧コンテンツの特徴を表すベクトルであるユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルを生成する部分である。このユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル生成部１０２は、各ユーザにおけるコンテンツの閲覧履歴に基づいて、ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルを生成する。
【００２５】
図４は、閲覧履歴を示す閲覧履歴データベース１０６を示す説明図である。図４に示される通り、この閲覧履歴データベース１０６は、各ユーザを識別するユーザ識別子と各ユーザが閲覧したコンテンツの識別子(閲覧履歴)を対応づけて管理している。この閲覧履歴データベース１０６を利用して、特徴語特徴ベクトル生成部１０１は、特徴語特徴ベクトルを生成する。
【００２６】
図５を用いてこれをさらに詳細に説明する。図５は、ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルの生成処理を示す説明図である。図５に示される通り、ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル生成部１０２は、ユーザの閲覧履歴に基づいて、コンテンツ提供サービスにおいて管理されている各コンテンツを閲覧したか否かを判断する。図５で示される例では、ユーザｕ１は、コンテンツｃ１、ｃ３およびｃ４を閲覧したと判断され、それらコンテンツに対して、フラグが１と設定される。それ以外のコンテンツｃ２およびｃ５には、フラグが０と設定される。ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル生成部１０２は、ほかのユーザに対しても、同様の処理を行い、コンテンツをベクトル成分するユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルを生成する。
【００２７】
ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル生成部１０２は、このフラグを利用して、ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルを生成する。例えば、ユーザｕ１については、ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル（１，０，１，１，０）が生成される。なお、本実施形態では、特徴語特徴ベクトルにおける説明と同様に、その説明を簡易にするために、コンテンツを５つあるものとして説明しているが、実際には、何万という数のコンテンツに対する閲覧の可否を判断している。
【００２８】
類似度計算部１０３は、特徴語特徴ベクトル生成部１０１により生成された特徴語特徴ベクトルと、ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル生成部１０２により生成されたユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルとの類似度を計算する部分である。本実施形態では、以下の式（１）で示されるコサイン類似度を用いて、各ユーザｕと、各特徴語ｗとの類似度を算出する。
ｓｉｍ（ｕ、ｗ）＝ｕ・ｗ／（｜ｕ｜・｜ｗ｜）…（１）
そして、類似度計算部１０３は、算出した類似度をユーザと特徴語との組み合わせに対応付けて、類似度テーブル１０７に記憶させる。
【００２９】
特徴語選択処理部１０４は、類似度計算部１０３により算出された類似度が、あらかじめ設定した閾値以上である特徴語とユーザとの組み合わせに対して、その特徴語に対して１ポイント付与する処理を行う部分である。例えば、以下で示される特徴語とユーザｕ１との組み合わせに対して、
Ｆ１＝ｓｉｍ（ｕ１、ｗ１）
Ｆ２＝ｓｉｍ（ｕ１、ｗ２）
Ｆ３＝ｓｉｍ（ｕ１、ｗ３）
Ｆ４＝ｓｉｍ（ｕ１、ｗ４）
特徴語選択処理部１０４は、類似度Ｆ２とＦ４が閾値以上と判断した場合、その特徴語Ｗ２およびｗ４に対して１ポイント付与する。これを類似度テーブル１０７に記憶されているユーザと特徴語の組み合わせの全てに対して行う。
【００３０】
さらに、特徴語選択処理部１０４は、ポイントが付与された特徴語のリストである管理テーブル１０８生成する。図６は、その具体例を示す部分であり、特徴語とポイントとの対応表を示している。例えば、図６においては、“映画”を示す特徴語ｗ３のポイントは４であり、１番ポイントが多いことを示している。
【００３１】
特徴語決定部１０５は、管理テーブル１０８にて示される特徴語のうちポイントが上位のものを、ベクトル成分として決定する部分である。例えば、図６では、特徴語ｗ３、ｗ４のポイントが多いため、これをベクトル成分として決定する。なお、図６等においては、説明を簡易にするため、その数を少なくして、説明しているが、上述した通り、数万の特徴語に対して、上位数千（３０００程度）の特徴語を選択し、それをユーザ特徴ベクトルやコンテンツ特徴ベクトルの特徴空間を構成するためのベクトル成分とする。
【００３２】
このように構成された情報処理装置１００の動作について説明する。図７は、情報処理装置１００の処理を示すフローチャートである。まず、特徴語特徴ベクトル生成部１０１により、すべての特徴語の特徴ベクトルが生成され（Ｓ１０１）、ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル生成部１０２により、ユーザ履歴に基づいて各ユーザのユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルが生成される（Ｓ１０２）。
【００３３】
そして、これら生成されたユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルと特徴語特徴ベクトルとの類似度が、類似度計算部１０３により算出される（Ｓ１０３）。算出された類似度は、ユーザと特徴語との組み合わせに対応付けて類似度テーブル１０７に記憶される。
【００３４】
そして、特徴語選択処理部１０４により、類似度が指定した閾値以上となる特徴語に対してポイントが付与され、管理テーブルが生成される（Ｓ１０４）。特徴語決定部１０５により、管理テーブル１０８における特徴語は、そのポイントが多い順にソートされる（Ｓ１０５）。そして、特徴語決定部１０５により、ソート順に、上位から特徴辞書に利用する特徴語が選択される（Ｓ１０６）。
【００３５】
このようにして選択された特徴語は、ユーザ特徴ベクトルおよびコンテンツ特徴ベクトルを構成するためのベクトル成分として使用することで、バランスのとれた特徴空間を構成することができる。
【００３６】
つぎに、本実施形態の情報処理装置１００および特徴語取得方法の作用効果について説明する。本実施形態の情報処理装置１００によれば、特徴語特徴ベクトル生成部１０１は、あらかじめ定められた各特徴語の特徴ベクトルを取得し、また、ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル生成部１０２は、閲覧履歴データベース１０６に記憶されているコンテンツの閲覧履歴に基づいて、各ユーザのユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルを取得する。そして、類似度計算部１０３は、取得された各特徴語特徴ベクトルと、各ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトルとに基づいてその類似度を、特徴語とユーザとの組み合わせごとにそれぞれ算出する。特徴語決定部１０５は、算出された類似度に基づいて、あらかじめ定められた特徴語から、特徴空間を構成する特徴語を選択する。これにより、適切な特徴空間の形成を可能とする。すなわち、コンテンツのメタデータまたはユーザの閲覧履歴のいずれにも偏ることのない、バランスのとれた特徴空間を形成することができる特徴語を得ることができる。
【００３７】
また、本実施形態の情報処理装置１００において、特徴語選択処理部１０４は、算出された類似度が閾値以上である特徴語とユーザとの組み合わせを選択し、管理テーブル１０８を生成し、特徴語決定部１０５が、管理テーブル１０８における閾値以上の特徴語の数に基づいて、特徴空間を構成する特徴語を選択することで、比較的簡単な処理において、コンテンツのメタデータまたはユーザの閲覧履歴のいずれにも偏ることのない、バランスのとれた特徴空間を形成することができる特徴語を得ることができる。
【００３８】
また、本実施形態の情報処理装置１００において、特徴語特徴ベクトル生成部１０１は、あらかじめ定められた特徴語ごとに、複数のコンテンツのそれぞれをベクトル成分とする特徴語特徴ベクトルを取得し、ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル生成部１０２は、ユーザごとに、複数のコンテンツのそれぞれをベクトル成分とする特徴語特徴ベクトルを取得することで、ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル、特徴語特徴ベクトルにおける各ベクトル成分を合わせることができ、その類似度の計算を容易にすることができる。
【符号の説明】
【００３９】
１００…情報処理装置、１０１…特徴語特徴ベクトル生成部、１０２…ユーザ閲覧コンテンツ特徴ベクトル生成部、１０３…類似度計算部、１０４…特徴語選択処理部、１０５…特徴語決定部、１０６…閲覧履歴データベース、１０７…類似度テーブル、１０８…管理テーブル。
【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】
2013210923.tif 000008
【図７】
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