(57)【要約】【課題】ユーザの嗜好を反映した検索を行うことができる検索技術を提供する。【解決手段】関連情報検索装置１００は、対象とするユーザの履歴データから、ユーザＩＤ、アイテムＩＤ及びアクセス時刻で表されるユーザ毎のセッションデータを生成し、セッションデータから、所定アイテムを含むセッション数、順序が指定されたアイテムペアを含むセッション数及び所定の２つのアイテムをペアとして含むセッション数を求める履歴データ処理部１３０と、セッション数を用いたパラメタを指標として算出すると共に指標によりアイテム間の関連度を求める計算処理部１４０と、検索条件を受け付ける入力処理部１２０と、検索条件で示されるアイテムについて求められた関連度に基づいて、検索条件で示されるアイテムに関連する関連アイテムを含むランキングリストを生成するスコアリング部１５０と、ランキングリストを出力する出力処理部１６０とを備える。【選択図】図１
2009223844.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザがオブジェクトにアクセスする行動を行った行動履歴を示す履歴データを予め分析して求めたオブジェクトおよびオブジェクト間の関係を示す指標に基づいて、前記分析の対象とされたオブジェクトの少なくとも１つを検索条件として、前記分析の対象とされた他のオブジェクトの中から、前記検索条件に関連した関連オブジェクトを関連情報として検索する関連情報検索装置であって、
対象とする前記履歴データから、ユーザ識別情報と、オブジェクト識別情報と、前記ユーザが前記オブジェクトにアクセスする行動を行った時刻を示すアクセス時刻情報との組で表されるユーザ毎の個々のセッションデータを生成し、前記生成したセッションデータから、所定の１つのオブジェクトが出現したセッション数、オブジェクトペアにおいてアクセス順が指定された所定の２つのオブジェクトが出現したセッション数、および、所定のオブジェクトをオブジェクトペアの一方として含むセッション数を、前記履歴データの統計量としてそれぞれ求める履歴データ処理手段と、
前記履歴データの統計量として求められた前記セッション数を用いたパラメタを前記指標として算出すると共に、前記算出した指標に基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ算出する計算処理手段と、
前記検索条件を受け付ける入力処理手段と、
前記受け付けた検索条件で示されるオブジェクトに関して予め算出された前記関連度に基づいて前記分析の対象とされた他のオブジェクトのうち、前記検索条件で示されるオブジェクトに対して最も関連する関連オブジェクトを少なくとも含むランキングリストを生成するスコアリング手段と、
前記ランキングリストを出力する出力処理手段と、
を備えることを特徴とする関連情報検索装置。
【請求項２】
前記履歴データ処理手段は、
前記履歴データの統計量として求められたセッション数と、前記個々のセッションデータとから、任意の２つのオブジェクトへのアクセス時刻の差を示す時間の平均値を時間統計量として求める時間統計量算出手段を備え、
前記計算処理手段は、
前記時間統計量として求められた前記時間の平均値に基づいて、時間平均を示すパラメタを前記指標として算出する時間平均算出手段と、
前記算出された時間平均を示すパラメタに基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ算出する第２関連度算出手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の関連情報検索装置。
【請求項３】
前記履歴データ処理手段は、
前記履歴データの統計量として求められたセッション数と、前記個々のセッションデータとから、前記オブジェクトペアのうちユーザが一方へアクセスしてから他方へアクセスするまでにアクセスした互いに異なるオブジェクトの個数を示すオブジェクト数の平均値をオブジェクト数統計量として求めるオブジェクト数統計量算出手段を備え、
前記計算処理手段は、
前記オブジェクト数統計量として求められた前記オブジェクト数の平均値に基づいて、異なりオブジェクト数の平均を示すパラメタを前記指標として算出する異なりオブジェクト数算出手段と、
前記算出された異なりオブジェクト数の平均を示すパラメタに基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ算出する第３関連度算出手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の関連情報検索装置。
【請求項４】
ユーザがオブジェクトにアクセスする行動を行った行動履歴を示す履歴データを予め分析して求めたオブジェクトおよびオブジェクト間の関係を示す指標に基づいて、前記分析の対象とされたオブジェクトの少なくとも１つを検索条件として、前記分析の対象とされた他のオブジェクトの中から、前記検索条件に関連した関連オブジェクトを関連情報として検索する関連情報検索装置の関連情報検索方法であって、
前記関連情報検索装置は、
入力処理部と、履歴データ処理部と、計算処理部と、スコアリング部と、出力処理部とを備え、
前記履歴データ処理手段は、
対象とする前記履歴データを受け付けるステップと、
前記受け付けた履歴データから、ユーザ識別情報と、オブジェクト識別情報と、前記ユーザが前記オブジェクトにアクセスする行動を行った時刻を示すアクセス時刻情報との組で表されるユーザ毎の個々のセッションデータを生成するステップと、
前記生成したセッションデータから、所定の１つのオブジェクトが出現したセッション数、オブジェクトペアにおいてアクセス順が指定された所定の２つのオブジェクトが出現したセッション数、および、所定のオブジェクトをオブジェクトペアの一方として含むセッション数を、前記履歴データの統計量としてそれぞれ求めるステップとを実行し、
前記計算処理手段は、前記履歴データの統計量として求められた前記セッション数を用いたパラメタを前記指標として算出するステップと、
前記算出した指標に基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ算出するステップとを実行し、
前記入力処理手段は、前記検索条件を受け付けるステップを実行し、
前記スコアリング手段は、
前記受け付けた検索条件で示されるオブジェクトに関して予め算出された前記関連度に基づいて前記分析の対象とされた他のオブジェクトのうち、前記検索条件で示されるオブジェクトに対して最も関連する関連オブジェクトを少なくとも含むランキングリストを生成するステップを実行し、
前記出力処理手段は、前記ランキングリストを出力するステップを実行することを特徴とする関連情報検索方法。
【請求項５】
前記履歴データ処理手段は、時間統計量算出手段を備え、
前記時間統計量算出手段は、前記履歴データの統計量として求められたセッション数と、前記個々のセッションデータとから、任意の２つのオブジェクトへのアクセス時刻の差を示す時間の平均値を時間統計量として求めるステップを実行し、
前記計算処理手段は、時間平均算出手段と第２関連度算出手段とを備え、
前記時間平均算出手段は、前記時間統計量として求められた前記時間の平均値に基づいて、時間平均を示すパラメタを前記検索時の指標として算出するステップを実行し、
前記第２関連度算出手段は、前記算出された時間平均を示すパラメタに基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ算出するステップを実行することを特徴とする請求項４に記載の関連情報検索方法。
【請求項６】
前記履歴データ処理手段は、オブジェクト数統計量算出手段を備え、
前記オブジェクト数統計量算出手段は、前記履歴データの統計量として求められたセッション数と、前記個々のセッションデータとから、前記オブジェクトペアのうちユーザが一方へアクセスしてから他方へアクセスするまでにアクセスした互いに異なるオブジェクトの個数を示すオブジェクト数の平均値をオブジェクト数統計量として求めるステップを実行し、
前記計算処理手段は、異なりオブジェクト数算出手段と第３関連度算出手段とを備え、
前記異なりオブジェクト数算出手段は、前記オブジェクト数統計量として求められた前記オブジェクト数の平均値に基づいて、異なりオブジェクト数の平均を示すパラメタを前記検索時の指標として算出するステップを実行し、
前記第３関連度算出手段は、前記算出された異なりオブジェクト数の平均を示すパラメタに基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ算出するステップを実行することを特徴とする請求項４に記載の関連情報検索方法。
【請求項７】
請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の関連情報検索装置の機能をコンピュータで実現するための関連情報検索プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の関連情報検索プログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索技術に係り、特に、ユーザがアイテム等のオブジェクトにアクセスする行動を行った行動履歴を示す履歴データの分析結果を利用して、検索条件のオブジェクトに関連する関連オブジェクトを検索する検索技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネット上のオンラインストアなどで、ユーザ（閲覧者や購買者）を識別し、ユーザがアイテム等のオブジェクトにアクセスする行動に合わせて、ユーザに提供するサービスやコンテンツを変える仕組み、いわゆる、パーソナライゼーションが利用されている。例えば、あるユーザと他のユーザとの関係（ユーザ間の関係）と、ユーザがアイテムにアクセスする行動の履歴に基づいて、検索結果のランキングをパーソナライズする手法が提案されている（非特許文献１参照）。
【０００３】
非特許文献１に記載された方法は、ユーザがアイテムへアクセスした各イベント（事象）を時系列にしたがって分析している。例えば、ユーザＡがアイテム１とアイテム２に続けてアクセスし、それから遅れた時期に、ユーザＢがアイテム１とアイテム２に続けてアクセスしていたときに、ユーザＢの行動が、ユーザＡの行動に追随していると考えられる。または、ユーザＡが、ユーザＢの行動に影響を与えていると考えられる。この場合、類似の行動履歴を有するユーザの情報を用いてユーザの行動を予測することができる。非特許文献１に記載の技術によれば、オンラインの音楽ダウンロード及びビデオ視聴のサービスにおけるユーザの購買履歴を用いて、各ユーザが購買する音楽またはビデオを予測することができる。
【０００４】
また、従来の技術では、アイテムの関連性を定義するために、アイテムに含まれるテキストデータ（以下、単にテキストという）やそのメタデータ等々を利用している。その結果、従来の技術により定義されるアイテムの関連性は、例えば、アイテムが、「経済」、「科学」といったカテゴリやジャンルのどれに属するかという基準を用いることで、２つのアイテム間の関係を、明示的な関係として定義することが可能である。
【０００５】
また、従来の技術では、ユーザの履歴を分析する際に、アイテム間の関連を示す情報を、「共起するユーザ数」に基づいて抽出することが多い。例えば、アイテム１にアクセスしたユーザが、「ユーザＡ」と「ユーザＢ」であれば、アイテム１に対して「共起するユーザ数」が「２」となり、同様に、各アイテムについて「共起するユーザ数」を求めれば、「共起するユーザ数」がそれぞれ類似したアイテムどうしは、関連が深いと考えられる。
【非特許文献１】川前徳章、山田武士、上田修功、「Relative Innovatorの発見によるパーソナライズ手法の提案」、情報科学技術レターズ、2007、vol.6、pp.99-102
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ユーザにリコメンド（推奨）するアイテム（オブジェクト）を求めるためにユーザの行動履歴を用いた検索において、検索条件として入力されるアイテムに対して、関連アイテムを検索結果として出力する場合に、検索を行う利用者の目的に柔軟に対応して多様な検索を可能とすることが要望されている。例えば、「リラックス」、「面白い」といった主観的な基準（ユーザの嗜好）を反映した検索のニーズが存在する。例えば、アイテムとしての１つの映画を「面白い」と感じるかどうかはユーザによって異なるが、趣味や嗜好が似通ったグループを形成するユーザ間では、「面白い」と感じる好みの映画が似通っていると考えられる。この場合に、趣味や嗜好が似通ったグループ内のあるユーザが購入した「映画Ａ」を、まだ見ていないが、「映画Ｂ」を購入したことのある他のユーザに対して、「映画Ｂ」に関連した映画として「映画Ａ」を薦めれば、その購入の可能性が高まると考えられる。
【０００７】
しかしながら、従来の技術は、アイテムの関連性を、アイテムに含まれるテキストやそのメタデータ等々で定義するものであってアイテムの関連性の定義が異なるため、ユーザの嗜好を反映した検索に対しては適用することができない。つまり、従来の技術では、アイテムの関連性を、「経済」、「科学」といった明示的な関係として定義できるが、ユーザの嗜好を反映した、「リラックス」、「面白い」といった非明示的な関係を定義することができない。そのため、例えば、リコメンドするアイテムを、ユーザが、例えば「リラックス」するような映画として検索しようとしても、意図した検索結果を得ることができない。さらに、従来の技術では、仮にアイテムに付随するテキストやメタデータがなかった場合には、関連性を計算することが困難となってしまう。
【０００８】
また、従来の技術では、ユーザの履歴を分析する際に、「共起するユーザ数」に基づいてアイテム間の関連の情報を抽出することが多く、アイテム間の関連性を時系列にしたがって分析することまでは充分に考慮されてこなかった。そのため、検索結果としての関連アイテムには、「アイテムヘアクセスするユーザ数」の時間経過にしたがった変化が反映されない。したがって、アイテム間の関連の情報を抽出する際に、その時系列変化を考慮しつつ、ユーザの嗜好を反映した検索が要望されている。
【０００９】
そこで、本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、オブジェクト間の関連の時系列変化を考慮しつつユーザの嗜好を反映した検索を行うことができる検索技術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】
【００１０】
前記課題を解決するために、本発明に係る関連情報検索装置は、ユーザがオブジェクトにアクセスする行動を行った行動履歴を示す履歴データを予め分析して求めたオブジェクトおよびオブジェクト間の関係を示す指標に基づいて、前記分析の対象とされたオブジェクトの少なくとも１つを検索条件として、前記分析の対象とされた他のオブジェクトの中から、前記検索条件に関連した関連オブジェクトを関連情報として検索する関連情報検索装置であって、対象とする前記履歴データから、ユーザ識別情報と、オブジェクト識別情報と、前記ユーザが前記オブジェクトにアクセスする行動を行った時刻を示すアクセス時刻情報との組で表されるユーザ毎の個々のセッションデータを生成し、前記生成したセッションデータから、所定の１つのオブジェクトが出現したセッション数、オブジェクトペアにおいてアクセス順が指定された所定の２つのオブジェクトが出現したセッション数、および、所定のオブジェクトをオブジェクトペアの一方として含むセッション数を、前記履歴データの統計量としてそれぞれ求める履歴データ処理手段と、前記履歴データの統計量として求められた前記セッション数を用いたパラメタを前記指標として算出すると共に、前記算出した指標に基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ算出する計算処理手段と、前記検索条件を受け付ける入力処理手段と、前記受け付けた検索条件で示されるオブジェクトに関して予め算出された前記関連度に基づいて前記分析の対象とされた他のオブジェクトのうち、前記検索条件で示されるオブジェクトに対して最も関連する関連オブジェクトを少なくとも含むランキングリストを生成するスコアリング手段と、前記ランキングリストを出力する出力処理手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
また、前記課題を解決するために、本発明に係る関連情報検索方法は、ユーザがオブジェクトにアクセスする行動を行った行動履歴を示す履歴データを予め分析して求めたオブジェクトおよびオブジェクト間の関係を示す指標に基づいて、前記分析の対象とされたオブジェクトの少なくとも１つを検索条件として、前記分析の対象とされた他のオブジェクトの中から、前記検索条件に関連した関連オブジェクトを関連情報として検索する関連情報検索装置の関連情報検索方法であって、前記関連情報検索装置が、入力処理部と、履歴データ処理部と、計算処理部と、スコアリング部と、出力処理部とを備え、前記履歴データ処理手段が、対象とする前記履歴データを受け付けるステップと、前記受け付けた履歴データから、ユーザ識別情報と、オブジェクト識別情報と、前記ユーザが前記オブジェクトにアクセスする行動を行った時刻を示すアクセス時刻情報との組で表されるユーザ毎の個々のセッションデータを生成するステップと、前記生成したセッションデータから、所定の１つのオブジェクトが出現したセッション数、オブジェクトペアにおいてアクセス順が指定された所定の２つのオブジェクトが出現したセッション数、および、所定のオブジェクトをオブジェクトペアの一方として含むセッション数を、前記履歴データの統計量としてそれぞれ求めるステップとを実行し、前記計算処理手段が、前記履歴データの統計量として求められた前記セッション数を用いたパラメタを前記指標として算出するステップと、前記算出した指標に基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ算出するステップとを実行し、前記入力処理手段が、前記検索条件を受け付けるステップを実行し、前記スコアリング手段が、前記受け付けた検索条件で示されるオブジェクトに関して予め算出された前記関連度に基づいて前記分析の対象とされた他のオブジェクトのうち、前記検索条件で示されるオブジェクトに対して最も関連する関連オブジェクトを少なくとも含むランキングリストを生成するステップを実行し、前記出力処理手段が、前記ランキングリストを出力するステップを実行することを特徴とする。
【００１２】
かかる構成の関連情報検索装置、または、かかる手順の関連情報検索方法によれば、関連情報検索装置は、検索を実行する前に、予め、対象とする履歴データから、ユーザ識別情報、オブジェクト識別情報およびアクセス時刻情報を含むセッションデータをユーザ毎に生成し、セッションデータから、履歴データの統計量として、例えば、オブジェクトペアにおいてアクセス順が指定された所定の２つのオブジェクトが出現したセッション等を求める。そして、関連情報検索装置は、履歴データの統計量として求められたセッション数を用いたパラメタを指標として算出すると共に、この算出した指標に基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ予め算出しておく。ここで、オブジェクトとは、例えば、電子化情報、実世界の情報、コンテンツ、アイテムを含み、アクセスとは、例えば、ログイン、閲覧、ダウンロード、購買などの操作情報を含む。また、アクセス条件は、例えば、対象とするオブジェクトペアの参照範囲、参照方向、アクセス時刻の間隔の閾値、アクセス順の間隔の閾値を示す。これによれば、関連情報検索装置は、従来とは異なり、オブジェクトおよびオブジェクトペアを含むセッション数およびそれに基づくオブジェクト間の関連度を求めることで、セッションデータに含まれるユーザ識別情報、オブジェクト識別情報およびアクセス時刻情報を、時系列にしたがって分析することができる。
【００１３】
そして、関連情報検索装置は、検索を実行する際には、受け付けた検索条件で示されるオブジェクトに関して予め算出された関連度に基づいて、他のオブジェクトのうち、検索条件で示されるオブジェクトに対して最も関連する関連オブジェクトを少なくとも含むランキングリストを生成し、出力する。このランキングリストは、セッション数に基づいて定義されたオブジェクト間の関連度に基づいて生成される。したがって、セッション数に基づいて定義されたオブジェクト間の関連度は、テキストやそのメタデータを利用していないので、２つのアイテム間の関係を、非明示的な関係として定義することができる。そのため、関連情報検索装置は、オブジェクト間の関連の時系列変化を考慮しつつユーザの嗜好を反映した検索を可能とする。これにより、ユーザの嗜好を反映した関連オブジェクトをユーザに対してリコメンドすることができる。
【００１４】
また、本発明に係る関連情報検索装置は、前記履歴データ処理手段が、前記履歴データの統計量として求められたセッション数と、前記個々のセッションデータとから、任意の２つのオブジェクトへのアクセス時刻の差を示す時間の平均値を時間統計量として求める時間統計量算出手段を備え、前記計算処理手段が、前記時間統計量として求められた前記時間の平均値に基づいて、時間平均を示すパラメタを前記指標として算出する時間平均算出手段と、前記算出された時間平均を示すパラメタに基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ算出する第２関連度算出手段とを備えることが好ましい。
【００１５】
また、本発明に係る関連情報検索方法は、前記履歴データ処理手段が、時間統計量算出手段を備え、前記時間統計量算出手段が、前記履歴データの統計量として求められたセッション数と、前記個々のセッションデータとから、任意の２つのオブジェクトへのアクセス時刻の差を示す時間の平均値を時間統計量として求めるステップを実行し、前記計算処理手段が、時間平均算出手段と第２関連度算出手段とを備え、前記時間平均算出手段が、前記時間統計量として求められた前記時間の平均値に基づいて、時間平均を示すパラメタを前記検索時の指標として算出するステップを実行し、前記第２関連度算出手段が、前記算出された時間平均を示すパラメタに基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ算出するステップを実行することが好ましい。
【００１６】
かかる構成の関連情報検索装置、または、かかる手順の関連情報検索方法によれば、関連情報検索装置は、検索を実行する前に、予め生成したセッションデータと予め求めたセッション数とから、任意の２つのオブジェクトへのアクセス時刻の差を示す時間の平均値を時間統計量として求め、時間平均を示すパラメタを指標として算出し、さらに、この時間平均を示すパラメタに基づいて関連度をそれぞれ算出する。したがって、関連情報検索装置は、検索を実行する際には、受け付けた検索条件で示されるオブジェクトに関してこの時間平均を示すパラメタに基づいて予め算出された関連度に基づいて、ランキングリストを生成することができる。これによれば、関連情報検索装置は、セッション数に加えて、任意の２つのオブジェクトへのアクセス時刻の差の平均を求めることで、オブジェクト間の関連の時系列変化を考慮することができる。また、時間平均を示すパラメタとセッション数により、アイテムヘアクセスするユーザ数として、任意の時点までにアクセスする累積ユーザ数や、各時刻での累積アクセスユーザ数を予測できる。
【００１７】
また、本発明に係る関連情報検索装置は、前記履歴データ処理手段が、前記履歴データの統計量として求められたセッション数と、前記個々のセッションデータとから、前記オブジェクトペアのうちユーザが一方へアクセスしてから他方へアクセスするまでにアクセスした互いに異なるオブジェクトの個数を示すオブジェクト数の平均値をオブジェクト数統計量として求めるオブジェクト数統計量算出手段を備え、前記計算処理手段が、前記オブジェクト数統計量として求められた前記オブジェクト数の平均値に基づいて、異なりオブジェクト数の平均を示すパラメタを前記指標として算出する異なりオブジェクト数算出手段と、前記算出された異なりオブジェクト数の平均を示すパラメタに基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ算出する第３関連度算出手段とを備えることが好ましい。
【００１８】
また、本発明に係る関連情報検索方法は、前記履歴データ処理手段が、オブジェクト数統計量算出手段を備え、前記オブジェクト数統計量算出手段が、前記履歴データの統計量として求められたセッション数と、前記個々のセッションデータとから、前記オブジェクトペアのうちユーザが一方へアクセスしてから他方へアクセスするまでにアクセスした互いに異なるオブジェクトの個数を示すオブジェクト数の平均値をオブジェクト数統計量として求めるステップを実行し、前記計算処理手段が、異なりオブジェクト数算出手段と第３関連度算出手段とを備え、前記異なりオブジェクト数算出手段が、前記オブジェクト数統計量として求められた前記オブジェクト数の平均値に基づいて、異なりオブジェクト数の平均を示すパラメタを前記検索時の指標として算出するステップを実行し、前記第３関連度算出手段が、前記算出された異なりオブジェクト数の平均を示すパラメタに基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ算出するステップを実行することが好ましい。
【００１９】
かかる構成の関連情報検索装置、または、かかる手順の関連情報検索方法によれば、関連情報検索装置は、検索を実行する前に、予め生成したセッションデータと予め求めたセッション数とから、オブジェクトペア間の遷移が起こるまでにアクセスされた互いに異なるオブジェクトの個数を示すオブジェクト数の平均値をオブジェクト数統計量として求め、異なりオブジェクト数の平均を示すパラメタを指標として算出し、さらに、この異なりオブジェクト数の平均を示すパラメタに基づいて関連度をそれぞれ算出する。したがって、関連情報検索装置は、検索を実行する際には、受け付けた検索条件で示されるオブジェクトに関してこの異なりオブジェクト数の平均を示すパラメタに基づいて予め算出された関連度に基づいて、ランキングリストを生成することができる。これによれば、関連情報検索装置は、セッション数に加えて、前記した互いに異なるオブジェクトの個数を示すオブジェクト数の平均値を求めることで、オブジェクト間の関連の時系列変化を考慮することができる。また、異なりオブジェクト数の平均を示すパラメタとセッション数により、アイテムヘアクセスするユーザ数として、任意の時点までにアクセスする累積ユーザ数や、各時刻での累積アクセスユーザ数を予測できる。
【００２０】
また、本発明に係る関連情報検索プログラムは、前記した関連情報検索装置の機能をコンピュータに実現させることを特徴とする。このように構成されることにより、このプログラムをインストールされたコンピュータは、このプログラムに基づいた各機能を実現することができる。
【００２１】
また、本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前記した関連情報検索プログラムが記録されたことを特徴とする。このように構成されることにより、この記録媒体を装着されたコンピュータは、この記録媒体に記録されたプログラムに基づいた各機能を実現することができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、関連情報検索装置は、ユーザの嗜好を反映した検索を行うことができきるので、ユーザの嗜好を反映した関連オブジェクトをユーザに対してリコメンドすることができる。また、関連情報検索装置は、オブジェクト間の関連の時系列変化を考慮しつつユーザの嗜好を反映した検索を可能とするので、オブジェクト間の関連度の時系列変化をふまえたパーソナライゼーションを可能とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の関連情報検索装置および検索処理方法を実施するための最良の形態（以下「実施形態」という）について詳細に説明する。
【００２４】
［関連情報検索装置の構成の概要］
図１は、本発明の実施形態に係る関連情報検索装置を模式的に示す構成図である。
関連情報検索装置１００は、ユーザがオブジェクトにアクセスする行動を行った行動履歴を示す履歴データをユーザ毎に予め分析してオブジェクトおよびオブジェクト間の関係を示す検索時の指標を求める。また、関連情報検索装置１００は、求めた指標に基づいて、分析の対象とされたオブジェクトの少なくとも１つを検索条件として、分析の対象とされた他のオブジェクトの中から、検索条件に関連した関連オブジェクトを関連情報として検索する。ここで、オブジェクトとは、例えば、電子化情報、実世界の情報、コンテンツ、アイテムを含み、アクセスとは、例えば、ログイン、閲覧、ダウンロード、購買などの操作情報を含む。以下では、オブジェクトをアイテムとして説明する。本実施形態では、関連情報検索装置１００は、検索エンジンやＥＣサイト（Electronic Commerceを行うサイト）等の検索サービスのシステムに内包されているものとして説明する。
【００２５】
関連情報検索装置１００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、入出力インタフェース等のコンピュータ、および、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）に記憶されＲＡＭに展開されるプログラムを備えている。すなわち、ハードウェア装置とソフトウェアとが協働することによって、これらのハードウェア資源がプログラムによって制御され、関連情報検索装置１００は、図１に示すように、データ保存部１１０と、入力処理部１２０と、履歴データ処理部１３０と、計算処理部１４０と、スコアリング部１５０と、出力処理部１６０とを備えて実現される。
【００２６】
データ保存部１１０は、外部から入力されるユーザの履歴データと、演算処理結果として算出されるパラメタや関連度（関連性）とを保存するものであり、例えば、一般的なハードディスク装置などから構成され、ＣＰＵ等で用いられる各種プログラムや各種データ等を記憶する。
【００２７】
入力処理部１２０は、所定の入力インタフェースから構成され、図示しないキーボード、マウス、ディスクドライブ装置等の入力装置から入力される各種情報（データやコマンド）を受け付け、履歴データ処理部１３０やスコアリング部１５０に入力するものである。入力処理部１２０は、各ユーザの履歴データを受け付け、履歴データ処理部１３０に入力する。ユーザの履歴データは、ユーザの検索クエリといったユーザの各操作、アクセス及び購入などのユーザの行動の履歴を示す。入力処理部１２０は、アイテムＩＤなどの検索条件を受け付け、スコアリング部１５０に入力する。なお、入力処理部１２０は、図示しない通信ネットワークから各種情報を入力する通信インタフェースから構成するようにしてもよい。
【００２８】
履歴データ処理部（履歴データ処理手段）１３０は、後段の計算処理部１４０においてユーザの履歴データに基づいて指標となるパラメタを算出するために、ユーザの履歴データを分析処理して、履歴データの統計量を求めるものである。履歴データの統計量の詳細については後記する。
【００２９】
計算処理部（計算処理手段）１４０は、履歴データの統計量を用いたパラメタを指標として算出すると共に、算出した指標に基づいて、任意の２つのオブジェクト間の関連度をそれぞれ算出するものである。計算処理部１４０は、関連度を算出することでアイテム間の関連性を予め計算する。指標や関連度を示すパラメタの詳細については後記する。
【００３０】
スコアリング部（スコアリング手段）１５０は、入力処理部１２０で受け付けた検索条件で示されるアイテムに関して予め算出された関連度に基づいて、他のアイテムのうち、検索条件で示されるアイテムに対して最も関連する関連アイテムを少なくとも含むランキングリストを生成する。ここで、ランキングリストは、入力されたアイテムＩＤで示されるアイテムに関連する関連アイテムのＩＤ等のリストを示す。また、検索条件で示されるアイテムと、他のアイテムとは、予め履歴データ処理部１３０で分析の対象とされているものである。本実施形態では、スコアリング部１５０は、後記するように、アイテムヘアクセスするユーザ数を予測する。
【００３１】
出力処理部１６０は、例えば、グラフィックボード等の出力インタフェースから構成され、スコアリング部１５０による演算処理結果を図示しない液晶ディスプレイ等の出力装置に出力するものである。ここで、演算処理結果は、例えば、検索結果として作成されたランキングリスト等である。
【００３２】
［関連情報検索装置の処理の概要］
次に、図２ないし図５を参照して関連情報検索装置の処理の概要を説明する。図２は、図１に示した関連情報検索装置における履歴データの処理の概要を示す説明図であり、図３は、図１に示した関連情報検索装置における検索処理の概要を示す説明図である。また、図４は、複数のユーザの履歴データの概要を示す説明図であり、図５は、図１に示した関連情報検索装置の動作の概要を示す説明図である。
【００３３】
本実施形態では、関連情報検索装置１００は、図５に破線で示すように、予めユーザの履歴データから履歴に出現するアイテム間の関係を計算する処理と、図５に実線で示すように、あるユーザの検索要求があった際に、その要求及び検索結果に対して、関連するアイテムを計算するスコアリング処理とを実行する。
【００３４】
＜検索前に予め行う処理の概要＞
図２に示すように、履歴データ処理部１３０は、入力処理部１２０を介してユーザの履歴データ２０１を受け付ける。履歴データ処理部１３０は、ユーザの履歴データ２０１に基づいて、履歴データの統計量２０２を生成し、計算処理部１４０に出力する。また、履歴データ処理部１３０は、生成した履歴データの統計量２０２をデータ保存部１１０に記録する。計算処理部１４０は、履歴データ処理部１３０から取得した履歴データの統計量２０２に基づいて、アイテム毎のパラメタ及びアイテムペア毎のパラメタ２０３を生成し、生成したアイテム毎のパラメタ及びアイテムペア毎のパラメタ２０３をデータ保存部１１０に記録する。このパラメタ２０３には、前記した指標やアイテム間の関連度を含む。なお、計算処理部１４０は、生成したパラメタをスコアリング部１５０に直接出力することもできる。
【００３５】
＜検索要求時の処理の概要＞
図３に示すように、入力処理部１２０は、検索サービス等から、アイテムＩＤ３０１を受け付けて、スコアリング部１５０に渡す。スコアリング部１５０は、入力処理部１２０を介してアイテムＩＤ３０１を受け付ける。スコアリング部１５０は、アイテムＩＤ３０１をキーとして、データ保存部１１０に予め保存されている、アイテム毎のパラメタ及びアイテムペア毎のパラメタ２０３としてのアイテム間の関連度を呼び出す。次に、スコアリング部１５０は、データ保存部１１０から呼び出したデータ（アイテム間の関連度）を入力されたアイテムＩＤについてのスコアリング結果３０２として、アイテムＩＤ３０１に最も関連する順番に相手を並び替えたランキング結果３０３を生成し、出力処理部１６０に出力する。なお、アイテムＩＤ３０１の代わりにアイテム名を受け付けるようにしてもよい。また、アイテムＩＤと共にユーザＩＤを入力するようにしてもよい。
【００３６】
＜検索例＞
コンテンツを「映画」、アイテムを「映画タイトル」として、関連情報検索装置１００において予めユーザの履歴データを分析処理した後に、分析処理済のアイテムとして、例えば、映画タイトルとして「レオン」を示す「アイテムＩＤ」を入力すると、映画タイトルとして、「ジャッカル」や「フィフスエレメント」などを示す「アイテムＩＤ」のランキングリストが出力される。これらの映画は、従来の検索装置によるカテゴリやメタデータでは、関連性が見られない。しかしながら、同じ嗜好を持ったユーザ同士にとっては、人気のある映画である。例えば、「レオン」が公開された後で、「ジャッカル」や「フィフスエレメント」などが公開されている。「レオン」と「フィフスエレメント」とは、製作者や出演者が共通し、「ジャッカル」と「フィフスエレメント」とは、出演者が共通し、「レオン」と「ジャッカル」は、凄腕の殺し屋が重要な配役である点が共通している。したがって、従来のようにアイテムに含まれるテキストやそのメタデータだけでは定義できないようなユーザの嗜好を反映した検索を行うことが可能となる。
【００３７】
＜対象とする履歴データ＞
ここで、履歴データ処理部１３０で扱う対象とする履歴データの概要について図４を参照して説明する。この例では、４人のユーザ（ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤ）を仮定する。４人のユーザの履歴データ２０１ａ，２０１ｂ，２０１ｃ，２０１ｄの詳細は、対象とする履歴データとしての全ユーザの履歴データ２０１に記載されている。履歴データ処理部１３０は、全ユーザの履歴データ２０１を収集する。各ユーザの履歴データは、少なくとも、ユーザＩＤ、アイテムＩＤ、アクセス時間を有している。例えば、ユーザＡは、「アイテムｉ1」に対して１月１日（Jan. 1）にアクセスし、「アイテムｉ2」に対して１月３１日（Jan. 31）にアクセスしたことがわかる。なお、履歴データに含まれる情報として、アイテムにアクセスする操作についてのユーザの行動の種類（ログイン、購買、閲覧、ダウンロード）を加えてもよい。
【００３８】
履歴データ処理部１３０は、全ユーザの履歴データ２０１から、履歴データの統計量２０２として、ユーザを介したアイテム間の統計量を算出することができる。図４では、「アイテムｉ1」から「アイテムｉ2」まで各ユーザが推移するのに要した時間を、アイテム４０１を起点とした矢で図示している。例えば、ユーザＡは、「アイテムｉ1」をアクセス対象とした日から、「アイテムｉ2」をアクセス対象とした日へと推移するまでに３０日を要している。同様に、「アイテムｉ1」から「アイテムｉ3」まで各ユーザが推移するのに要した時間と、「アイテムｉ1」から「アイテムｉ4」まで各ユーザが推移するのに要した時間を図示している。ただし、ここでは、参照方向の条件（アクセス条件）を「後方」としているために、「アイテムｉ1」の前に「アイテムｉ2」をアクセスしたユーザＤは図示されていない。
【００３９】
［関連情報検索装置の詳細な構成］
図６は、図１に示した関連情報検索装置の詳細な構成の一例を示すブロック図である。
（履歴データ処理部）
ここでは、履歴データ処理部１３０は、履歴データの統計量２０２（図２参照）を抽出するために、図６に示すように、セッションデータ生成手段１３１と、セッション統計量算出手段１３２と、時間統計量算出手段１３３と、アイテム数統計量算出手段１３４とを備えることとした。
【００４０】
＜セッションデータ生成手段＞
セッションデータ生成手段１３１は、対象とする履歴データから、ユーザＩＤ（ユーザ識別情報）と、アイテムＩＤ（アイテム識別情報）と、ユーザがアイテムにアクセスする行動を行った時刻を示すアクセス時刻（アクセス時刻情報）との組で表されるユーザ毎の個々のセッションデータ（以下、単にセッションという）を生成するものである。
【００４１】
セッションデータ生成手段１３１は、対象とする履歴データをユーザ単位に分割したデータ（以下、シーケンスという）を求める。ここで、対象とする履歴データは、サーバ等で記録されるものである。また、シーケンスはユニークＩＤを有し、シーケンスの内部では、アイテムＩＤと、アクセス時刻との両方を有している。履歴データ処理部１３０では、利用者が設定した条件に基づいてシーケンスを分割することができるものとする。本実施形態では、セッションデータ生成手段１３１は、シーケンス生成の際に、重複するアイテムが出現した場合には、最初に出現したアイテムと、そのアクセス時刻のみを利用することとする。その理由は、１人のユーザが同じアイテムに再度アクセスした場合には、最初のアクセスで得た経験が反映されるため初回のアクセスと同等に扱うことが難しく、そのための処理が複雑であるからである。
【００４２】
セッションデータ生成手段１３１は、各シーケンスをアイテム毎のセッションに分割することで、統計量を求めるための準備を行う。本実施形態では、セッションとは、ユーザの履歴データから、ユーザ単位に、＜アイテム：そのアイテムをアクセスした時刻＞の形式で生成されたリストを示す。例えば、ユーザＩＤが「ｉ」であるユーザのセッションの集合ｕiは、そのユーザがアクセスしたアイテムをｉj（アイテムＩＤ「ｊ」）、そのユーザが「アイテムｉj」にアクセスした時刻をｔjとしてセッションが合計ｈ個あったとすると、式（１）のように示すことができる。
【００４３】
ｕi＝｛＜ｉ1:ｔ1＞，＜ｉ2: ｔ2＞，…，＜ｉh: ｔh＞｝  …式（１）
【００４４】
以下の処理では、同一ユーザのセッションに同一アイテムが出現した場合には、最初に出現したアイテムとその時刻のみを残す。つまり、ユーザＩＤが「ｉ」であるユーザが同じアイテムｉjに重複してアクセスした場合には、初めてアクセスしたアクセス時刻ｔjのアイテムの情報のみを残す。また、必要に応じて、アイテムをアクセスしたアクセス時刻の間隔に、閾値（時間閾値）を設定し、その閾値を超えたところでセッションを分割することもできる。
【００４５】
＜セッション統計量算出手段＞
セッション統計量算出手段１３２は、セッションデータ生成手段１３１で生成したセッションから、アイテム及びアイテム間で共起するセッション数として、所定の１つのアイテムが出現したセッション数、アイテムペアにおいてアクセス順が指定された所定の２つのアイテムが出現したセッション数、および、所定のオブジェクトをオブジェクトペアの一方として含むセッション数を、前記履歴データの統計量としてそれぞれ求めるものである。ここで、アイテムペアとは、任意のアイテムの組み合わせである。また、アクセス条件（以下、参照条件という）とは、セッション数を求める（セッション数をカウントする）にあたって、設定する条件のことであり、例えば、参照範囲、参照方向、時間閾値またはアイテム数閾値等である。参照条件を設定した場合には、アイテムペアにおいて、その条件を満たすセッションのみをカウントする。以下に、カウントの仕方によりそれぞれ異なる３種類のセッション数「ｎa，ｎaj，ｎ・j」を例として示す。
【００４６】
（１）所定の１つのアイテムが出現したセッション数「ｎa」
所定の１つのアイテムが出現したセッション数は、所定のアイテムを含むセッション数である。アイテムｉa（アイテムＩＤ＝ａ）を含むセッション数を「ｎa」とする。カウント対象とする１人のユーザのセッション集合に、アイテムｉaを含むセッションが複数であっても、そのユーザに対しては１回しかカウントしない。
【００４７】
（２）アイテムペアにおいてアクセス順が指定された所定の２つのアイテムが出現したセッション数「ｎa j」
アイテムペアにおいてアクセス順が指定された所定の２つのアイテムが出現したセッション数は、所定のアクセス条件に基づくアイテムペアを含むセッション数である。アイテムＩＤ＝ａを起点として指定する参照条件があり、アイテムｉa（アイテムＩＤ＝ａ）およびアイテムｉj（アイテムＩＤ≠ａのいずれか）からなるペア（アイテムペア）を含むセッション数を「ｎa j」とする。カウント対象とする１人のユーザのセッション集合に、アイテムｉaおよびアイテムｉjのアイテムペアが複数ある場合に、そのユーザの最新セッションにおいて、１回だけカウントする。
【００４８】
（３）所定のオブジェクトをオブジェクトペアの一方として含むセッション数「ｎ・j」
所定のオブジェクトをオブジェクトペアの一方として含むセッション数は、各アイテムを起点または終点として所定のアイテムを含むセッション数である。この場合、特定のアイテムＩＤ＝ａを起点や終点として指定するような参照条件がない。この場合、各アイテムｉ・（アイテムＩＤ＝・）に対応して、アイテムｉj（アイテム識別子ｊ≠・のいずれか）が出現したセッション数を「ｎ・j」とする。
【００４９】
＜時間統計量算出手段＞
時間統計量算出手段１３３は、セッション統計量算出手段１３２で履歴データの統計量として求められたセッション数と、セッションデータ生成手段１３１で生成された個々のセッションとから、２つのアイテム（アイテムペア）へのアクセス時刻の差を示す時間の平均値（時間平均）を時間統計量として求めるものである。本実施形態では、アイテムペアについてのセッション数が２種類（ｎaj，ｎ・j）あるので、それに対応して、時間統計量算出手段１３３は、２種類の「時間平均」を求める。
【００５０】
≪時間平均〜その１≫
時間統計量算出手段１３３は、「アイテムｉa」に対する「アイテムｉj」に推移するまでの時間平均を、アイテム間の時間平均
2009223844.tif 000003
として、式（２）により求める。
【００５１】
【数１】
2009223844.tif 000004
【００５２】
ここで、ｎa jは、セッション統計量算出手段１３２で算出されたセッション数であり、「アイテムｉa」からの参照条件を満たし、「アイテムｉj」が出現したセッション数を示す。Ｓa jは、「アイテムｉa」からの参照条件を満たし、「アイテムｉj」が出現したセッションの集合を示す。ｔaj ,kは、セッション毎に求められた統計情報を示す。ｋはセッションＩＤを示す。ただし、ｎa jが示す数と、Ｓa jの要素数（セッション数ｋで識別される個数）とは同数にならなければならない。したがって、厳密には、１人のユーザが「アイテムｉa」と「アイテムｉj」という同じ組み合わせにアクセスするセッションが、実際には複数回存在していたとしても、その１人のユーザにつき、「アイテムｉa」と「アイテムｉj」という同じ組み合わせのセッションの回数は、１回しかカウントしないこととする。
【００５３】
時間統計量算出手段１３３は、予め指定された参照条件（参照範囲、参照方向、時間閾値）を満たす時間の間隔ｔaj ,kを、セッション毎に求める。ここで、参照範囲とは、「起点となるアイテム」から「参照するアイテム」までの範囲である。例えば、参照範囲として、異なりアイテム数「２」を指定すると、「起点となるアイテム」から数えて、異なりアイテム数が「２」以内のアイテムに対してのみ、時間の間隔ｔaj ,kを抽出する。具体的には、本実施形態では、図４に示すユーザＢについては、例えば、「アイテムＩ1」から「アイテムＩ2」に推移するまでに、「アイテムＩ4」と「アイテムＩ3」を経て「アイテムＩ2」に到達するので、異なりアイテム数を「３」であるものとして定義する。なお、この場合に、異なりアイテム数を、間に経由したアイテムの数として、「２」であるものとして定義することも可能である。さらに、途中で、起点と同じ「アイテムＩ1」を経由した場合には、そのカウントを残すこともできるし、除去することも可能である。ここで、除去した場合には、物理的な時間情報とは異なる「異なりアイテム数」を定義することができる。
【００５４】
また、参照条件のうち、参照方向とは、「起点となるアイテム」から見た時系列による方向である。例えば、参照方向として、「両方」を指定した場合には、「起点となるアイテム」から見た時系列は問わないが、「前方（または後方）」を指定した場合には、「起点となるアイテム」から見て時間的に前（または後）のアイテムのみについて、時間の間隔ｔaj ,kを抽出する。また、参照条件として、時間閾値を設定すると、それを超えるような時間の間隔ｔaj ,kを抽出しないようにすることができる。
【００５５】
例えば、図７（ａ）に示すようなユーザの履歴データがある場合に、参照条件の一例として、「起点となるアイテム」をｉ1、参照方向の条件を「後」として、「アイテムｉ1」から「アイテムｉ2」までのアイテム間の時間平均
2009223844.tif 000005
を、前記した式（２）により計算すると、式（３）のように求められる。なお、式（３）の計算では小数第２位を四捨五入した。ここで、「アイテムｉ1」の前に「アイテムｉ2」を参照しているユーザＤは、参照方向の条件「後」を満たさないので、この計算には使われない（ＮＧ）。
【００５６】
【数２】
2009223844.tif 000006
【００５７】
≪時間平均〜その２≫
時間平均〜その１では、アイテム間について時間平均を計算したのに対し、ここでは、アイテム毎に計算している点が異なる。時間統計量算出手段１３３は、「アイテムｉj」が出現してくるまでの時間平均を、起点となるアイテムすべてに対して、アイテム毎の時間平均
2009223844.tif 000007
として、式（４）により求める。
【００５８】
【数３】
2009223844.tif 000008
【００５９】
ここで、ｎ・jは、セッション統計量算出手段１３２で算出されたセッション数であり、全アイテムから見て、「アイテムｉj」が出現したセッション数を示す。Ｓ・jは、「アイテムｉj」が後に出現するアイテムを含むセッションの集合を示す。ｔaj ,kは、セッション毎に求められた統計情報を示す。ｋはセッションＩＤを示す。
【００６０】
例えば、図７（ｂ）に示すようなユーザの履歴データがある場合に、一例として、「アイテムｉ2」が出てくるまでの「時間平均」を、「起点となるアイテム」すべてに対してのアイテム毎の時間平均
2009223844.tif 000009
として前記した式（４）により計算すると、式（５）のように求められる。ここでは、「アイテムｉ1」の前に「アイテムｉ2」を参照しているユーザＤも計算に使う（ＯＫ）。
【００６１】
【数４】
2009223844.tif 000010
【００６２】
＜アイテム数統計量算出手段＞
アイテム数統計量算出手段（オブジェクト数統計量算出手段）１３４は、セッション統計量算出手段１３２で履歴データの統計量として求められたセッション数と、セッションデータ生成手段１３１で生成された個々のセッションとから、２つのアイテム（アイテムペア）のうちユーザが一方へアクセスしてから他方へアクセスするまでにアクセスした互いに異なるアイテムの個数を示すアイテム数の平均値（アイテム間の異なりアイテム数の平均）をアイテム数統計量として求めるものである。本実施形態では、アイテムペアについてのセッション数が２種類（ｎaj，ｎ・j）あるので、それに対応して、アイテム数統計量算出手段１３４は、２種類の「異なりアイテム数の平均」を求める。
【００６３】
≪異なりアイテム数の平均〜その１≫
アイテム数統計量算出手段１３４は、「アイテムｉa」から「アイテムｉj」に推移するまでの異なりアイテム数の平均を、アイテム間の異なりアイテム数の平均
2009223844.tif 000011
として、式（６）により求める。
【００６４】
【数５】
2009223844.tif 000012
【００６５】
ここで、ｎa jは、セッション統計量算出手段１３２で算出されたセッション数であり、「アイテムｉa」の後に、「アイテムｉj」が出現したセッション数を示す。Ｓa jは、「アイテムｉa」の後に、「アイテムｉj」が出現したセッションの集合を示す。ｄaj ,kは、セッション毎に求められた統計情報を示す。ｋはセッションＩＤを示す。
【００６６】
アイテム数統計量算出手段１３４は、予め指定された参照条件（参照範囲、参照方向、アイテム数閾値）を満たすアイテム数の間隔ｄaj ,kを、セッション毎に求める。例えば、「アイテム数閾値」を設定すると、それを超える「アイテム数」を抽出しないようにすることができる。
【００６７】
例えば、図８（ａ）に示すようなユーザの履歴データがある場合に、「起点となるアイテム」をｉ1、参照方向の条件を「後」として、「アイテムｉ1」から「アイテムｉ2」までのアイテム間の異なりアイテム数の平均
2009223844.tif 000013
を、前記した式（６）により計算すると、式（７）のように求められる。ここで、「アイテムｉ1」の前に「アイテムｉ2」を参照しているユーザＤは、参照方向の条件「後」を満たさないので、この計算には使われない（ＮＧ）。
【００６８】
【数６】
2009223844.tif 000014
【００６９】
≪異なりアイテム数の平均〜その２≫
異なりアイテム数の平均〜その１では、アイテム間について異なりアイテム数の平均を計算したのに対し、ここでは、アイテム毎に計算している点が異なる。アイテム数統計量算出手段１３４は、「アイテムｉj」が出現してくるまでの異なりアイテム数の平均を、起点となるアイテムすべてに対して、アイテム毎の異なりアイテム数の平均
2009223844.tif 000015
として、式（８）により求める。
【００７０】
【数７】
2009223844.tif 000016
【００７１】
ここで、ｎ・jは、セッション統計量算出手段１３２で算出されたセッション数であり、全アイテムから見て、「アイテムｉj」が出現したセッション数を示す。Ｓ・jは、「アイテムｉj」が後に出現するアイテムを含むセッションの集合を示す。ｄaj ,kは、セッション毎に求められた統計情報を示す。ｋはセッションＩＤを示す。
【００７２】
例えば、図８（ｂ）に示すようなユーザの履歴データがある場合に、一例として、「アイテムｉ2」が出てくるまでの「異なりアイテム数の平均」を、「起点となるアイテム」すべてに対してのアイテム毎の異なりアイテム数の平均
2009223844.tif 000017
として前記した式（８）により計算すると、式（９）のように求められる。ここでは、「アイテムｉ1」の前に「アイテムｉ2」を参照しているユーザＤも計算に使う（ＯＫ）。
【００７３】
【数８】
2009223844.tif 000018
【００７４】
（計算処理部）
計算処理部（計算処理手段）１４０は、図６に示すように、セッション数算出手段１４１と、時間平均算出手段１４２と、異なりアイテム数算出手段１４３と、第１関連度算出手段１４４と、第２関連度算出手段１４５と、第３関連度算出手段１４６とを備えている。
【００７５】
＜セッション数算出手段＞
セッション数算出手段１４１は、セッション統計量算出手段１３２でカウントしたセッション数（ｎa，ｎaj，ｎ・j）から、式（１０）に示すパラメタλn,・jおよび式（１１）に示すパラメタλn,ajを、指標として算出するものである。なお、式（１１）に示すμは任意に設定できるが、ギプスサンプリング等の方法を用いても決定できる。このμの値を適切に設定することで対象とする履歴データに過度に依存したモデルとなることを防止できる。つまり、ユーザの行動履歴に対するオーバーフィッティングを避けることができる。
【００７６】
【数９】
2009223844.tif 000019
【００７７】
＜時間平均算出手段＞
時間平均算出手段１４２は、時間統計量算出手段１３３で時間統計量として求められた時間の平均値（アイテム間の時間平均）に基づいて、時間平均を示すパラメタを指標として算出するものである。本実施形態では、時間平均算出手段１４２は、セッション統計量算出手段１３２でカウントしたセッション数（ｎaj）および前記した式（２）および式（４）に示す「時間平均」から、式（１２）に示すパラメタλt,・jおよび式（１３）に示すパラメタλt,ajを算出する。なお、式（１３）に示すμは任意に設定できるが、ギプスサンプリング等の方法を用いても決定できる。
【００７８】
【数１０】
2009223844.tif 000020
【００７９】
＜異なりアイテム数算出手段＞
異なりアイテム数算出手段（異なりオブジェクト数算出手段）１４３は、アイテム数統計量算出手段でアイテム数統計量として求められたアイテム数の平均値（アイテム間の異なりアイテム数の平均）に基づいて、異なりアイテム数の平均を示すパラメタ（以下では、単に、「異なりアイテム数のパラメタ」という）を指標として算出するものである。本実施形態では、異なりアイテム数算出手段１４３は、セッション統計量算出手段１３２でカウントしたセッション数（ｎaj）および前記した式（６）および式（８）に示す「異なりアイテム数の平均」から、式（１４）に示すパラメタλd,・jおよび式（１５）に示すパラメタλd,ajを算出する。なお、式（１５）に示すμは任意に設定できるが、ギプスサンプリング等の方法を用いても決定できる。
【００８０】
【数１１】
2009223844.tif 000021
【００８１】
＜第１関連度算出手段＞
第１関連度算出手段１４４は、データ保存部１１０からセッション数のパラメタを読み出し、検索対象とするアイテムのうち任意の２つのアイテム間の関連度をそれぞれ算出するものである。本実施形態では、アイテム間で共起するセッション数がポアソン分布に従うことを前提とする。この第１関連度算出手段１４４は、前記した式（１０）および式（１１）に示すセッション数のパラメタを利用して、式（１６）により、所定の「アイテムｉa」と、他の「アイテムｉj」とのアイテム間の関連度ｆn（ｊ｜ａ；θ）を計算する。
【００８２】
【数１２】
2009223844.tif 000022
【００８３】
ここで、θはパラメタを使用することを示し、Ｌnはパラメタ距離を測る関数を使用することを示す。式（１６）は、「ポアソン分布間の距離」を測るためのKullback Leibler distanceを示す。この式（１６）で算出される値の小さい順に、所定の「アイテムｉa」に対して関連がより深いアイテム（関連アイテム）として選択することができる。
【００８４】
＜第２関連度算出手段＞
第２関連度算出手段１４５は、データ保存部１１０から時間平均のパラメタを読み出し、検索対象とするアイテムのうち任意の２つのアイテム間の関連度をそれぞれ算出するものである。本実施形態では、アイテム間の関連性を示す「時間平均」が指数分布に従うことを前提とする。この第２関連度算出手段１４５は、前記した式（１２）および式（１３）に示す時間平均のパラメタを利用して、式（１７）により、所定の「アイテムｉa」と、他の「アイテムｉj」とのアイテム間の関連度ｆt（ｊ｜ａ；θ）を計算する。
【００８５】
【数１３】
2009223844.tif 000023
【００８６】
＜第３関連度算出手段＞
第３関連度算出手段１４６は、データ保存部１１０から異なりアイテム数のパラメタを読み出し、検索対象とするアイテムのうち任意の２つのアイテム間の関連度をそれぞれ算出するものである。本実施形態では、アイテム間の関連性を示す「異なりアイテム数の平均」が指数分布に従うことを前提とする。この第３関連度算出手段１４６は、前記した式（１４）および式（１５）に示す異なりアイテム数のパラメタを利用して、式（１８）により、所定の「アイテムｉa」と、他の「アイテムｉj」とのアイテム間の関連度ｆd（ｊ｜ａ；θ）を計算する。
【００８７】
【数１４】
2009223844.tif 000024
【００８８】
なお、前記した式（１７）および式（１８）において、θはパラメタを使用することを示し、Ｌt（またはＬd）はパラメタ距離を測る関数を使用することを示す。また、両式（１７）および式（１８）は、「指数分布間の距離」を測るためのKullback Leibler distanceを示す。また、両式で算出される値の小さい順に、所定の「アイテムｉa」に対して関連がより深いアイテム（関連アイテム）として選択することができる。
【００８９】
（スコアリング部）
スコアリング部（スコアリング手段）１５０は、図６に示すように、ユーザ数予測手段１５１と、ランキングリスト作成手段１５２とを備えている。
【００９０】
＜ユーザ数予測手段＞
ユーザ数予測手段１５１は、入力に対応するアイテムへアクセスするユーザ数を予測するものである。本実施形態では、ユーザ数予測手段１５１は、セッション統計量算出手段１３２でカウントしたセッション数（ｎaj）および前記した式（１３）に示す時間平均のパラメタを利用して、式（１９）により、検索条件で示される「アイテムｉa」をアクセスしてから、時間の間隔ｔの後に、「アイテムｉj」にアクセスするユーザ数を予測する。また、本実施形態では、ユーザ数予測手段１５１は、セッション統計量算出手段１３２でカウントしたセッション数（ｎaj）および前記した式（１５）に示す異なりアイテム数のパラメタを利用して、式（２０）により、検索条件で示される「アイテムｉa」をアクセスしてから、異なりアイテム数の間隔ｄの後に、「アイテムｉj」にアクセスするユーザ数を予測する。この予測ユーザ数を用いることで、各アイテムからの、時系列を考慮した推移確率を計算できる。
【００９１】
【数１５】
2009223844.tif 000025
【００９２】
＜ランキングリスト作成手段＞
ランキングリスト作成手段１５２は、データ保存部１１０から、検索条件としてのアイテムに対応した各アイテムのそれぞれの関連度を、スコアリング結果として抽出し、ポアソン分布（または指数分布）間の距離が小さい順に並べ替えてランキングリストを作成するものである。なお、関連度は、第１関連度算出手段１４４、第２関連度算出手段１４５、および、第３関連度算出手段１４６により予め算出されてデータ保存部１１０に保存されている。
【００９３】
[関連情報検索装置の動作]
図１に示した関連情報検索装置１００の動作について図９ないし図１１を参照（適宜図６参照）して説明する。図９ないし図１１は、図６に示した履歴データ処理部、計算処理部およびスコアリング部のそれぞれの動作を示すフローチャートである。
【００９４】
＜検索前に予め行う処理〜その１＞
図９に示すように、操作者の操作に基づいて、関連情報検索装置１００は、入力処理部１２０によって、対象とするユーザの履歴データを受け付け、履歴データ処理部１３０に入力する（ステップＳ１）。また、操作者の操作に基づいて、関連情報検索装置１００は、入力処理部１２０によって、時間閾値またはアイテム数閾値等の閾値条件を受け付け、履歴データ処理部１３０に入力する（ステップＳ２）。なお、ステップＳ１とステップＳ２の処理順は任意である。
【００９５】
続いて、履歴データ処理部１３０は、セッションデータ生成手段１３１によって、受け付けた全履歴データからユーザ毎のセッションを生成し（ステップＳ３）、セッション統計量算出手段１３２によって、セッションの統計量として、セッション毎に、アイテム及びアイテムペアとその頻度をカウントする（ステップＳ４）。そして、履歴データ処理部１３０は、時間統計量算出手段１３３によって、アイテムペアについて時間の統計量として、アイテム間の統計量として時間平均を算出する（ステップＳ５）。そして、履歴データ処理部１３０は、アイテム数統計量算出手段１３４によって、アイテムペアについてアイテム数の統計量として、アイテム間の統計量として、異なりアイテム数の平均を算出する（ステップＳ６）。そして、履歴データ処理部１３０は、履歴データの統計量をデータ保存部１１０に出力する（ステップＳ７）。なお、ステップＳ５とステップＳ６の処理順は任意である。
【００９６】
＜検索前に予め行う処理〜その２＞
図１０に示すように、操作者の操作に基づいて（または予め定められた所定のタイミングに）、関連情報検索装置１００は、計算処理部１４０によって、データ保存部１１０から、履歴データの統計量としてセッション数を読み出し、セッション数のパラメタを算出する（ステップＳ１１）。また、関連情報検索装置１００は、計算処理部１４０によって、データ保存部１１０から、アイテム間の統計量としての時間平均を読み出し、時間平均のパラメタを算出する（ステップＳ１２）。また、関連情報検索装置１００は、計算処理部１４０によって、データ保存部１１０から、アイテム間の統計量としての異なりアイテム数の平均を読み出し、異なりアイテム数のパラメタを算出する（ステップＳ１３）。なお、ステップＳ１１ないしステップＳ１３の処理順は任意である。
【００９７】
そして、計算処理部１４０は、第１関連度算出手段１４４によって、データ保存部１１０から、セッション数のパラメタを読み出し、検索対象とするアイテムのうち任意の２つのアイテム間の関連度を前記した式（１６）によりそれぞれ算出する（ステップＳ１４）。また、計算処理部１４０は、第２関連度算出手段１４５によって、データ保存部１１０から、時間平均のパラメタを読み出し、同様に任意の２つのアイテム間の関連度を前記した式（１７）によりそれぞれ算出する（ステップＳ１５）。また、計算処理部１４０は、第３関連度算出手段１４６によって、データ保存部１１０から、異なりアイテム数のパラメタを読み出し、同様に任意の２つのアイテム間の関連度を前記した式（１８）によりそれぞれ算出する（ステップＳ１６）。なお、ステップＳ１４ないしステップＳ１６の処理順は任意である。
【００９８】
＜検索要求時の処理＞
図１１に示すように、操作者の操作に基づいて、関連情報検索装置１００は、入力処理部１２０によって、検索条件としてアイテムＩＤを受け付け、スコアリング部１５０に入力する（ステップＳ２１）。なお、検索条件としてのアイテムＩＤがデータ保存部１１０に保存されている場合には、スコアリング部１５０は、保存されているアイテムＩＤを読み込む。そして、スコアリング部１５０は、ユーザ数予測手段１５１によって、データ保存部１１０から読み出した統計量およびパラメタを利用して前記した式（１９）および式（２０）により、入力に対応するアイテムへアクセスするユーザ数を予測する（ステップＳ２２）。そして、スコアリング部１５０は、ランキングリスト作成手段１５２によって、データ保存部１１０から、入力に対応するアイテム（検索条件）に適合した関連度をスコアリング結果として抽出してスコアリング結果を並べ替えてランキングリストをそれぞれ作成する（ステップＳ２３）。そして、スコアリング部１５０は、ランキングリストを出力処理部１６０を介して図示しない出力装置に出力する（ステップＳ２４）。
【００９９】
なお、関連情報検索装置１００は、一般的なコンピュータに、前記した各ステップを実行させる関連情報検索プログラムを実行することで実現することもできる。このプログラムは、通信回線を介して配布することも可能であるし、ＣＤ−ＲＯＭやフラッシュメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に書き込んで配布することも可能である。
【０１００】
本実施形態によれば、関連情報検索装置１００は、検索を実行する前に、各ユーザの行動履歴の時間の前後関係として、アイテムペアを含むセッション数等を用いることで、アイテム間の関連の時系列変化を考慮しつつ定義したアイテム間の関連度を予め算出できる。これにより、アイテムを、同じ嗜好に対する関連性で検索できると共に、アイテム毎のアクセスユーザ数を時系列にしたがって予測できる。また、関連情報検索装置１００は、従来と異なってアイテム間の関連性を用いるので、他の手法に比較してユーザの嗜好に合ったアイテムのリコメンドによるバーソナライズを効果的に実現することができる。さらに、関連情報検索装置１００は、ユーザの履歴データの形式や行動履歴の種類に依存することなく同様に関連情報の検索処理を実行できる。
【０１０１】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その趣旨を変えない範囲で実施することができる。例えば、本実施形態では、履歴データ処理部１３０において、ユーザの履歴データに基づく統計量として、「セッション数」、「時間平均」、「異なりアイテム数の平均」をすべて使用するベストモードとして説明したが、これに限定されず、少なくとも「セッション数」さえ使用できれば、本発明の効果を奏する。
【０１０２】
また、計算処理部１４０において指標のパラメタを求める処理も同様である。さらに、計算処理部１４０において、関連度を求める際に、「セッション数」、「時間平均」、「異なりアイテム数の平均」のすべてのパラメタを使用するベストモードとして説明したが、これに限定されず、少なくとも「セッション数」のパラメタさえ使用できれば、本発明の効果を奏する。また、スコアリング部１５０において、ユーザ数予測手段１５１は、式（１９）および式（２０）の両方を用いて予測するものとしたが、いずれか一方でもよいし、ユーザ数予測手段１５１は必須の構成でもない。
【０１０３】
また、「セッション数」、「時間平均」、「異なりアイテム数の平均」のすべてのパラメタおよび関連度を求めてデータ保存部１１０に保存しておき、利用者の要求や利用者の目的に応じて、それぞれ異なる３つの観点の少なくともいずれかを用いて関連アイテムを検索するようにしてもよい。このように各パラメタやセッション等の統計量および関連度を求めてデータ保存部１１０に保存しておいた場合には、シーケンスをセッションに分割するなどの履歴の処理を最初から繰り返すことなく、１つの検索入力条件に対して、それぞれ異なる複数の観点の検索を高速に行うことができる。
【０１０４】
また、本実施形態では、検索処理の前に、計算処理部１４０においてアイテム間の関連度を予め計算しておくこととしたが、この場合、例えば、前記した式（１１）、式（１３）または式（１５）に示すμとしてデフォルト値を定めておき、このデフォルト値により対象とする履歴データについてのアイテム間の関連度を求めておくことができる。その後、関連情報検索装置１００を利用して検索を行うユーザが、パラメタμを任意の値に設定したときに、パラメタλn,aj，λt,aj，λd,ajを計算し直し、さらに、前記した式（１６）、式（１７）または式（１８）に示す関連度をあらためて計算することができる。これにより、ユーザの目的に応じた適切な関連アイテムを検索することができる。
【０１０５】
また、関連情報検索装置１００は、１つのアイテムＩＤの入力に対して、複数の関連アイテムを出力することに限定されず、最も関連する１つの関連アイテムだけを出力してもよい。さらに、「ＡＮＤ」や「ＯＲ」等の条件による複数のアイテムＩＤの入力に対して、１以上の関連アイテムを出力することもできる。この場合に、例えば「ＡＮＤ」の条件に対しては、個々の関連度の積、「ＯＲ」の条件に対しては、個々の関連度の和を用いることができる。
【０１０６】
また、本実施形態では、関連情報検索装置１００は、検索サービス（検索エンジンやＥＣサイト）のシステムに内包されるものとしたが、検索サービスのシステムとは独立したシステムとしても実装可能である。この場合には、複数の検索サービスに対して同時に関連アイテムのランキングリストを送信できる。また、この場合に、入力処理部１２０は、他の検索エンジンの出力結果やＥＣサイトの出力結果と、アイテムＩＤとを受け付けることができる。
【０１０７】
また、ランキングリストを、出力処理部１６０を介して図示しない出力装置に出力するものとしたが、ランキングリストを、独立した検索サービスに対して返すことも可能である。また、本発明は、本実施形態に示した検索サービスのみならず、ＥＣサイトの商品検索や情報フィルタリングにおいても適用可能である。
【０１０８】
また、関連情報検索装置１００を構成する装置は、１台に限定されることはなく、複数の装置に機能を分散配置してもよい。例えば、履歴データ処理部１３０および計算処理部１４０と、スコアリング部１５０とを、別々の装置として構成してもよい。これにより、各装置への負荷が分散され、高速な検索処理が実現可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１０９】
【図１】本発明の実施形態に係る関連情報検索装置を模式的に示す構成図である。
【図２】図１に示した関連情報検索装置における履歴データの処理の概要を示す説明図である。
【図３】図１に示した関連情報検索装置における検索処理の概要を示す説明図である。
【図４】複数のユーザの履歴データの概要を示す説明図である。
【図５】図１に示した関連情報検索装置の動作の概要を示す説明図である。
【図６】図１に示した関連情報検索装置の詳細な構成の一例を示すブロック図である。
【図７】図６に示した時間統計量算出手段の処理の説明図であって、（ａ）は参照方向が後方である場合、（ｂ）は参照方向が前後である場合をそれぞれ示す。
【図８】図６に示したアイテム数統計量算出手段の処理の説明図であって、（ａ）は参照方向が後方である場合、（ｂ）は参照方向が前後である場合をそれぞれ示す。
【図９】図６に示した履歴データ処理部の動作を示すフローチャートである。
【図１０】図６に示した計算処理部の動作を示すフローチャートである。
【図１１】図６に示したスコアリング部の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１０】
１００  関連情報検索装置
１１０  データ保存部
１２０  入力処理部
１３０  履歴データ処理部（履歴データ処理手段）
１３１  セッションデータ生成手段
１３２  セッション統計量算出手段
１３３  時間統計量算出手段
１３４  アイテム数統計量算出手段（オブジェクト数統計量算出手段）
１４０  計算処理部（計算処理手段）
１４１  セッション数算出手段
１４２  時間平均算出手段
１４３  異なりアイテム数算出手段（異なりオブジェクト数算出手段）
１５０  スコアリング部（スコアリング手段）
１４４  第１関連度算出手段
１４５  第２関連度算出手段
１４６  第３関連度算出手段
１５１  ユーザ数予測手段
１５２  ランキングリスト作成手段
１６０  出力処理部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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