(57)【要約】【課題】事物に対するユーザの評価データのみから、「はやり」の担い手となるトレンドリーダを複数検出することで、事物に対するユーザの評価データを十分に活用する。【解決手段】コンピュータ１からなるトレンドリーダ検出装置であって、前記コンピュータ１は、事物に対するユーザの評価データ１０２を入力する入力手段１０と、前記事物に対するユーザの評価データ１０２に基づき、トレンドリーダを複数検出する検出手段２０と、前記トレンドリーダのデータ３０２を出力する出力手段３０と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータからなるトレンドリーダ検出装置であって、
前記コンピュータは、事物に対するユーザの評価データを入力する入力手段と、前記事物に対するユーザの評価データに基づき、トレンドリーダを複数検出する検出手段と、前記トレンドリーダのデータを出力する出力手段と、を備えることを特徴とするトレンドリーダ検出装置。
【請求項２】
前記入力手段は、キーボードを介したデータ入力環境と、インターネットを介したデータ入力環境と、からなり、
前記検出手段は、ユーザ間の類似度を求める演算と、前記ユーザ間の類似度からユーザ間の依存度を求める演算と、前記ユーザ間の依存度からユーザのトレンドリーダ度を求める演算と、前記ユーザのトレンドリーダ度からトレンドリーダを複数選出する演算と、からなり、
前記出力手段は、モニタを介したデータ出力環境と、インターネットを介したデータ出力環境と、からなることを特徴とする請求項１に記載のトレンドリーダ検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、様々な事物に対するトレンドリーダを検出するための装置に係り、特に、事物に対するユーザの評価データのみから、トレンドリーダを複数検出可能とする装置に関する。
【背景技術】
【０００２】  従来、事物に対するユーザの評価データ（例えば、購買履歴やアンケートなど）に基づいて、ユーザ間の類似度を算出する手法が提案されている。【０００３】  非特許文献１では、そのような手法と、その具体的な応用例である情報推薦技術が紹介されている。また、特許文献１では、非特許文献１の方法を発展させて、ユーザ間の類似度に基づく情報を提供するための装置が提案されている。
【特許文献１】特開２０１４−１４６２１８号公報
【非特許文献１】土方嘉徳、「１．嗜好抽出と情報推薦技術」、情報処理４８巻９号（２００７）９５７−９６５
【非特許文献２】伊理正夫、「一般線形代数」、岩波書店（２００３）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  しかし、ユーザ間の類似度から得られる情報は、ユーザ一人一人の「このみ」だけを反映したものであり、全ユーザの傾向を把握することで初めて得られる、流行やトレンドと言った「はやり」の情報を含まない。事物に対するユーザの評価データには、「はやり」の情報も必ず含まれていると考えられるため、ユーザ間の類似度のみに特化した従来の情報処理は、ユーザの評価データを十分に活用していない。【０００５】  本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、事物に対するユーザの評価データのみから、「はやり」の担い手となるトレンドリーダを複数検出することで、事物に対するユーザの評価データを十分に活用することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  前記の目的を達成すべく、本発明に係るトレンドリーダ検出装置は、コンピュータからなるトレンドリーダ検出装置であって、事物に対するユーザの評価データを入力する入力手段と、前記事物に対するユーザの評価データに基づき、トレンドリーダを複数検出する検出手段と、前記トレンドリーダのデータを出力する出力手段と、を備えることを特徴としている。【０００７】  また、前記入力手段は、キーボードなどを介したデータ入力環境と、インターネットなどを介したデータ入力環境（ユーザのウェブサイトでの購買履歴やアンケート結果などを受信する）と、からなることを特徴としている。【０００８】  また、前記検出手段は、ユーザ間の類似度（「このみ」の情報）を求める演算と、前記ユーザ間の類似度からユーザ間の依存度を求める演算と、前記ユーザ間の依存度からユーザのトレンドリーダ度（「はやり」の情報）を求める演算と、前記ユーザのトレンドリーダ度からトレンドリーダを複数選出する演算と、からなることを特徴としている。【０００９】  また、前記出力手段は、モニタなどを介したデータ出力環境と、インターネットなどを介したデータ出力環境と、からなることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１０】  本発明によるトレンドリーダ検出装置によれば、事物に対するユーザの評価データのみから、「はやり」の担い手となるトレンドリーダを複数検出することが可能となり、事物に対するユーザの評価データを十分に活用することができる。これにより、事物に対するユーザの評価データに潜む「はやり」の情報を用いた新たな情報処理（例えば、投資リスクを最小にする情報推薦技術など）への道が拓かれる。【００１１】  また、「はやり」の情報に基づいて作られる製品は、製造メーカ側から見ると、ほぼ同じ仕様の材料を用いて製造可能なため、製造コストの大幅な削減が図れると共に、エコにもつながり、総じて大きな利益が得られる点で、大変魅力的であると考えられる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】  以下、本発明に係るトレンドリーダ検出装置の実施形態を、図面に基づいて詳細に説明する。図１は、本発明の実施形態に係るトレンドリーダ検出装置の構成図である。図１において、粗い点線で囲まれた領域がコンピュータを、細かい点線で囲まれた領域が各手段、及び、インターネットを、実線で囲まれた領域が各構成要素を、各構成要素間を結ぶ矢印が情報の流れを、それぞれ表す。【００１３】  図１にあるように、本実施形態に係るトレンドリーダ検出装置は、入力手段１０、検出手段２０、及び、出力手段３０を有するコンピュータ１により構成される。各手段１０、２０、３０は、それらを実現するためにコンピュータ１にインストールされたプログラムを、コンピュータ１のＣＰＵが、コンピュータ１のメモリ、記憶装置、インターフェースなどを用いて、適時処理することにより行われる。【００１４】  図１の入力手段１０は、キーボード１０１、事物に対するユーザの評価データ１０２、及び、インターネット４０からなる。【００１５】  事物に対するユーザの評価データ１０２は、キーボード１０１からのデータ入力や、インターネット４０からのデータ入力（ユーザのウェブサイト４０１での購買履歴やアンケート結果などを受信する）により、ユーザの総数をＵ、事物の総数をＮとし、ユーザに対する添え字ｉ（ｉ＝１〜Ｕ）と、事物に対する添え字ｋ（ｋ＝１〜Ｎ）を用いて、
ｘｉｋ＝事物ｋに対するユーザｉの評価値    （１）
のように作成される。図２は、事物に対するユーザの評価データ１０２の模式図である。図２において、実線で囲まれた正方領域ｘ１１〜ｘＵＮが、各事物に対する各ユーザの評価値を表す。図２にあるように、式１により定義される事物に対するユーザの評価データ１０２は、いわゆる、データ行列Ｘ（例えば、非特許文献１参照）、
Ｘ＝（ｘｉｋ）
となる。【００１６】  図１の検出手段２０は、ユーザ間の類似度演算部２０１、ユーザ間の依存度演算部２０２、ユーザのトレンドリーダ度演算部２０３、及び、トレンドリーダ複数選出演算部２０４からなる。【００１７】  ユーザ間の類似度演算部２０１では、事物に対するユーザの評価データ１０２に基づき、ユーザ間の類似度ａｉｊを、ユーザベースのピアソン相関係数（例えば、非特許文献１参照）により、
ａｉｊ＝（〈ｘｉｘｊ〉−〈ｘｉ〉〈ｘｊ〉）
／｛（〈ｘｉｘｉ〉−〈ｘｉ〉２）（〈ｘｊｘｊ〉−〈ｘｊ〉２）｝１／２    （２）
と求める。ここで、ｋについての１からＮまでの和を表す記号Σｋにより、
〈ｘｉ〉＝Σｋｘｉｋ／Ｎ    （３）
〈ｘｉｘｊ〉＝Σｋｘｉｋｘｊｋ／Ｎ    （４）
である。また、式２、式３、式４より、
ａｉｊ＝ａｊｉ    （５）
−１≦ａｉｊ≦１    （６）
である。式５から、ユーザ間の類似度ａｉｊは、ユーザｊからユーザｉ、ユーザｉからユーザｊ、それぞれにおいて、同じ値を取ることが分かる。これは、式２により定義されるユーザ間の類似度ａｉｊが、類似性を示す量の必要条件（ユーザｊがユーザｉに似ているとき、同じようにユーザｉもユーザｊに似ている）を満足していることを表す。【００１８】  図３に、ユーザ間の類似度演算部２０１のフロー図を示す。図３にあるように、ステップ２０１１において、式１により定義される事物に対するユーザの評価データ１０２を入力し、ステップ２０１２において、事物に対するユーザの評価データ１０２を用いて、式３により定義される〈ｘｉ〉を計算し、ステップ２０１３において、事物に対するユーザの評価データ１０２を用いて、式４により定義される〈ｘｉｘｊ〉を計算し、ステップ２０１４において、〈ｘｉ〉、〈ｘｉｘｊ〉を用いて、式２により定義されるユーザ間の類似度ａｉｊを計算する。【００１９】  ユーザ間の依存度演算部２０２では、ユーザ間の依存度ｂｉｊを、ユーザ間の類似度ａｉｊにより、
ｂｉｊ＝（ａｉｊ＋１）／Σｉ（ａｉｊ＋１）    （７）
と求める。ここで、Σｉは、ｉについての１からＵまでの和を表す記号である。式６、式７より、
ｂｉｊ≠ｂｊｉ    （８）
０≦ｂｉｊ≦１    （９）
Σｉｂｉｊ＝１    （１０）
である。式８から、ユーザ間の依存度ｂｉｊは、ユーザ間の類似度ａｉｊとは異なり、ユーザｊからユーザｉ、ユーザｉからユーザｊ、それぞれにおいて、異なる値を取ることが分かる。これは、式７により定義されるユーザ間の依存度ｂｉｊが、依存性を示す量の必要条件（ユーザｊがユーザｉに依存するとき、同じようにユーザｉもユーザｊに依存するとは限らない）を満足していることを表す。式７は、対称な性質を有するユーザ間の類似度ａｉｊから、非対称な性質を有するユーザ間の依存度ｂｉｊが、自然な形（ユーザ間の２体相互作用までは対称性を保ちながら、３体相互作用以上で非対称となる、それ故、全ユーザの傾向をその中にあわせ持つ）に定義できることを示している。これが、本発明における一つ目の重要なポイントである。【００２０】  図４に、ユーザ間の依存度演算部２０２のフロー図を示す。図４にあるように、ステップ２０２１において、式２により定義されるユーザ間の類似度ａｉｊを入力し、ステップ２０２２、及び、ステップ２０２３において、ユーザ間の類似度ａｉｊを用いて、式７により定義されるユーザ間の依存度ｂｉｊを計算する。【００２１】  ユーザのトレンドリーダ度演算部２０３では、時間発展因子ｔを導入し、ユーザのトレンドリーダ度ｙｉ（ｔ）を、ユーザ間の依存度ｂｉｊにより、
ｙ（ｔ）＝Ｂｔｙ（０）    （１１）
と求める。ここで、ｙ（ｔ）は、ユーザのトレンドリーダ度ｙｉ（ｔ）のベクトル表記、
ｙ（ｔ）＝（ｙ１（ｔ），ｙ２（ｔ），…，ｙＵ（ｔ））
であり、ｙ（０）は、その初期値ベクトル、
ｙ（０）＝（ｙ１（０），ｙ２（０），…，ｙＵ（０））
であり、Ｂは、ユーザ間の依存度ｂｉｊの行列表記、
Ｂ＝（ｂｉｊ）
である。一般に、式９、式１０を満たす行列Ｂがあるとき、その行列Ｂを、任意の初期ベクトルｙ（０）にｔ回作用させることで得られるベクトルｙ（ｔ）は、ｔが十分大きければ、行列Ｂの最大固有値に対応する固有ベクトルへ収束することが知られている（例えば、非特許文献２参照）。ここで、行列Ｂを、ユーザ間の依存度ｂｉｊを遷移確率とする遷移確率行列であると見なせば、ベクトルｙ（ｔ）は、遷移確率行列Ｂによって、任意の初期確率分布ｙ（０）から導かれる定常確率分布ｙ（ｔ）となる。これらより、式１１により定義されるユーザのトレンドリーダ度ｙｉ（ｔ）は、Ｎ個の事物に対する評価を行うＵ人のユーザからなるコミュニティにおいて、ユーザｊがユーザｉを、ユーザ間の依存度ｂｉｊで確率的にｔ回模倣するとき、ユーザｉと同様の振る舞いをするユーザｊの出現確率（初期確率分布に依存しない定常確率分布）を表していることが分かる。これが、本発明における二つ目の重要なポイントである。【００２２】  図５に、ユーザのトレンドリーダ度演算部２０３のフロー図を示す。図５にあるように、ステップ２０３１において、式７により定義されるユーザ間の依存度ｂｉｊを入力し、ステップ２０３２において、時間発展因子ｔを入力し、ステップ２０３３において、ユーザのトレンドリーダ度の初期値ｙｉ（０）を入力し、ステップ２０３４において、ユーザ間の依存度ｂｉｊ、時間発展因子ｔ、ユーザのトレンドリーダ度の初期値ｙｉ（０）を用いて、式１１により定義されるユーザのトレンドリーダ度ｙｉ（ｔ）を計算する。【００２３】  トレンドリーダ複数選出演算部２０４では、トレンドリーダの総数をＬ（１≦Ｌ＜Ｕ）とし、ユーザのトレンドリーダ度ｙｉ（ｔ）の大きい方から順に、Ｌ人をトレンドリーダとして選出する。この他に、クラスタリング（例えば、非特許文献１参照）などの手法を用いて、ユーザのトレンドリーダ度ｙｉ（ｔ）の定常確率分布を与えるｙ（ｔ）の特徴（そのピークの数や幅など）から、Ｌ人をトレンドリーダとして選出しても良い。【００２４】  図６に、トレンドリーダ複数選出演算部２０４のフロー図を示す。図６にあるように、ステップ２０４１において、式１１により定義されるユーザのトレンドリーダ度ｙｉ（ｔ）を入力し、ステップ２０４２において、トレンドリーダの総数Ｌを入力し、ステップ２０４３において、ユーザのトレンドリーダ度ｙｉ（ｔ）を大きい順にソートし、ステップ２０４４において、トレンドリーダの総数Ｌ、ソートされたユーザのトレンドリーダ度を用いて、Ｌ人のトレンドリーダを選出する。【００２５】  図１の出力手段３０は、モニタ３０１、トレンドリーダのデータ３０２、及び、インターネット４０からなる。【００２６】  トレンドリーダのデータ３０２は、トレンドリーダ複数選出演算部２０４で得られたＬ人のトレンドリーダの情報に基づき、トレンドリーダに対する添え字ｌ（ｌ＝１〜Ｌ）を用いて、
ｚｌｋ＝事物ｋに対するトレンドリーダｌの評価値    （１２）
のように作成され、モニタ３０１や、インターネット４０へデータ出力される。図７は、トレンドリーダのデータ３０２の模式図である。図７において、実線で囲まれた正方領域ｚ１１〜ｚＬＮが、各事物に対する各トレンドリーダの評価値を表す。図７にあるように、式１２により定義されるトレンドリーダのデータ３０２は、いわゆる、データ行列Ｚ（例えば、非特許文献１参照）、
Ｚ＝（ｚｌｋ）
となる。【００２７】  ウェブサイト４０１では、トレンドリーダのデータ３０２により、「はやり」の担い手となるトレンドリーダの行動傾向に基づいた、ウェブサイト４０１の改善（ｚｌｋの値が大きく、売り上げに繋がることが予想される有効ページｋ、有効商品ｋの増強や、ｚｌｋの値が小さく、売り上げに繋がらないことが予想される無効ページｋ、無効商品ｋの削減など）を行うことができる。これにより、投資や在庫などの諸リスクを小さくする情報推薦技術が可能となる。【００２８】  以上、上記実施形態により本発明を詳述したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、当業者が理解しうる様々な変更を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本実施形態に係るトレンドリーダ検出装置の構成図。
【図２】本実施形態に係るトレンドリーダ検出装置の入力手段の事物に対するユーザの評価データの模式図。
【図３】本実施形態に係るトレンドリーダ検出装置の検出手段のユーザ間の類似度演算部のフロー図。
【図４】本実施形態に係るトレンドリーダ検出装置の検出手段のユーザ間の依存度演算部のフロー図。
【図５】本実施形態に係るトレンドリーダ検出装置の検出手段のユーザのトレンドリーダ度演算部のフロー図。
【図６】本実施形態に係るトレンドリーダ検出装置の検出手段のトレンドリーダ複数選出演算部のフロー図。
【図７】本実施形態に係るトレンドリーダ検出装置の出力手段のトレンドリーダのデータの模式図。
【符号の説明】
【００３０】１                  コンピュータ
１０                入力手段
２０                検出手段
３０                出力手段
４０                インターネット
１０１              キーボード
１０２              事物に対するユーザの評価データ
２０１              ユーザ間の類似度演算部
２０２              ユーザ間の依存度演算部
２０３              ユーザのトレンドリーダ度演算部
２０４              トレンドリーダ複数選出演算部
３０１              モニタ
３０２              トレンドリーダのデータ
４０１              ウェブサイト
２０１１−２０１４  ユーザ間の類似度演算部におけるステップ
２０２１−２０２３  ユーザ間の依存度演算部におけるステップ
２０３１−２０３４  ユーザのトレンドリーダ度演算部におけるステップ
２０４１−２０４４  トレンドリーダ複数選出演算部におけるステップ
【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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