(57)【要約】  負例度計算装置１０は、ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、ユーザにおけるアイテムの利用目的を示す目的情報とから、ユーザが過去にアイテムを利用した際の目的を推定する、目的推定部１１と、推定された目的と、目的情報とに基づいて、ユーザによってアイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、負例度算出部１２と、を備えている。
2019155580.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、目的推定部と、
推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、負例度算出部と、
を備えている、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項２】
請求項１に記載の負例度計算装置であって、
負例度が特定のアイテム以外の他のアイテムについて算出される場合において、
前記目的推定部は、前記ユーザにおける前記特定のアイテムの利用目的を示す前記目的情報を用い、
前記負例度算出部は、推定された前記目的と、前記他のアイテムの利用目的を示す目的情報とに基づいて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の負例度計算装置であって、
前記関係データに含まれる前記ユーザ及び前記アイテムから、前記ユーザが利用した前記アイテムを特定する行列を生成し、更に、生成した前記行列から、前記ユーザの嗜好を表すベクトルと前記アイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する、潜在情報抽出部を更に備え、
前記目的推定部は、前記関係データ及び前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定し、
前記負例度算出部は、前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項４】
請求項３に記載の負例度計算装置であって、
前記潜在情報抽出部が、前記行列の生成後に、前記負例度算出部によって算出された前記負例度を用いて、前記行列を更新し、更新した行列から、新たな前記潜在情報を更に抽出し、
前記目的推定部は、新たな前記潜在情報を用いて、再度、前記目的を推定し、
前記負例度算出部は、新たな潜在情報を用いて、再度、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の負例度計算装置であって、
前記関係データを時系列に沿って複数の区間に分割する、データ分割部を更に備え、
前記目的推定部は、分割された前記関係データと、前記目的情報とから、分割に用いられた前記区間毎に、前記目的を推定し、
前記負例度算出部は、前記区間毎に、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項６】
請求項１または２に記載の負例度計算装置であって、
前記目的推定部が、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記負例度算出部は、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項７】
請求項１または２に記載の負例度計算装置であって、
前記関係データ及び前記目的情報に基づいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報を推定する、コンテクスト情報推定部を更に備え、
前記目的推定部が、前記コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記負例度算出部は、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項８】
（ａ）ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、ステップと、
（ｂ）推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項９】
請求項８に記載の負例度計算方法であって、
負例度が特定のアイテム以外の他のアイテムについて算出される場合において、
前記（ａ）のステップにおいて、前記ユーザにおける前記特定のアイテムの利用目的を示す前記目的情報を用い、
前記（ｂ）のステップにおいて、推定された前記目的と、前記他のアイテムの利用目的を示す目的情報とに基づいて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項１０】
請求項８または９に記載の負例度計算方法であって、
（ｃ）前記関係データに含まれる前記ユーザ及び前記アイテムから、前記ユーザが利用した前記アイテムを特定する行列を生成し、更に、生成した前記行列から、前記ユーザの嗜好を表すベクトルと前記アイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する、ステップを更に有し、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データ及び前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の負例度計算方法であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記行列の生成後に、前記（ｂ）のステップによって算出された前記負例度を用いて、前記行列を更新し、更新した行列から、新たな前記潜在情報を更に抽出し、
前記（ａ）のステップにおいて、新たな前記潜在情報を用いて、再度、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、新たな潜在情報を用いて、再度、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項１２】
請求項８〜１１のいずれかに記載の負例度計算方法であって、
（ｄ）前記関係データを時系列に沿って複数の区間に分割する、ステップを更に有し、
前記（ａ）のステップにおいて、分割された前記関係データと、前記目的情報とから、分割に用いられた前記区間毎に、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記区間毎に、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項１３】
請求項８または９に記載の負例度計算方法であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項１４】
請求項８または９に記載の負例度計算方法であって、
（ｅ）前記関係データ及び前記目的情報に基づいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報を推定する、ステップを更に有し、
前記（ａ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項１５】
コンピュータに、
（ａ）ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、ステップと、
（ｂ）推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、
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。
【請求項１６】
請求項１５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
負例度が特定のアイテム以外の他のアイテムについて算出される場合において、
前記（ａ）のステップにおいて、前記ユーザにおける前記特定のアイテムの利用目的を示す前記目的情報を用い、
前記（ｂ）のステップにおいて、推定された前記目的と、前記他のアイテムの利用目的を示す目的情報とに基づいて、前記負例度を算出する、
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。
【請求項１７】
請求項１５または１６に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記関係データに含まれる前記ユーザ及び前記アイテムから、前記ユーザが利用した前記アイテムを特定する行列を生成し、更に、生成した前記行列から、前記ユーザの嗜好を表すベクトルと前記アイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する、ステップを実行させる命令を更に含み、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データ及び前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記負例度を算出する、
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。
【請求項１８】
請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記行列の生成後に、前記（ｂ）のステップによって算出された前記負例度を用いて、前記行列を更新し、更新した行列から、新たな前記潜在情報を更に抽出し、
前記（ａ）のステップにおいて、新たな前記潜在情報を用いて、再度、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、新たな潜在情報を用いて、再度、前記負例度を算出する、
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。
【請求項１９】
請求項１５〜１８のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｄ）前記関係データを時系列に沿って複数の区間に分割する、ステップを実行させる命令を更に含み、
前記（ａ）のステップにおいて、分割された前記関係データと、前記目的情報とから、分割に用いられた前記区間毎に、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記区間毎に、前記負例度を算出する、
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。
【請求項２０】
請求項１５または１６に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
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。
【請求項２１】
請求項１５または１６に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｅ）前記関係データ及び前記目的情報に基づいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報を推定する、ステップを実行させる命令を更に含み、
前記（ａ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
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、アイテムがユーザによって選択されない可能性を示す、負例度を算出するための、負例度計算装置、及び負例度計算方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、消費者のニーズはますます多様化している。それに合わせ、消費者が購入できる商品及びコンテンツの種類も飛躍的に増大している。そして、このような背景を受け、消費者に対して、その好みにマッチした商品又はコンテンツを推薦するシステム（推薦システム）が開発されている。また、推薦システムは、商品の購買及びサービスの提供における消費者の満足度の向上の点において、極めて重要な役割を担うようになっている。【０００３】
多くの推薦システムにおいては、ユーザである消費者の嗜好がサービス利用データから予測され、その嗜好に沿った商品又はコンテンツが推薦される。例えば、ユーザがＳＦ映画を良く見ていることが、サービス利用データから分かる場合は、推薦システムは、ユーザの好みがＳＦ及び科学であると予測する。そして、この場合、推薦システムは、ユーザに対して、例えば、ＳＦ映画、サイエンス系の書籍等を推薦する。これにより、ユーザにおける購買促進、サービス満足度の向上が図られると考えられる。【０００４】
ところで、上述の推薦システムが採用されているＥＣサイト、又は動画視聴サイトでは、ほとんどの場合、ユーザは気に入ったアイテムのみを選択し、選択したアイテムについて購入又は視聴を行っている。そのため、多くの場合、ユーザの「嫌いなもの及び避けているもの」（以下、「負例」と表記する。）を示すデータが、システムによって保持されることはない。但し、推薦システムが、このような負例を示すデータを保持できれば、推薦システムは、より精度高く、ユーザが満足する商品及びコンテンツを推薦できると考えられる。このため、近年においては、ユーザの負例を推定する技術も提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。【０００５】
具体的には、非特許文献１は、負例度を算出するシステムを開示している。非特許文献１に開示されたシステムは、ユーザが「認識しているアイテム」の範囲（以下、この範囲を「視野」と表記する）をモデル化し、視野に入っているアイテムのうち、選択されなかったアイテムに高い負例度を付与する。【０００６】
また、「負例度」は、負例に相当する度合いを示す数値、即ち、ユーザによってアイテムが選択されない可能性を示している。つまり、あるユーザにとって、あるアイテムが高い負例度をもっていた場合、そのアイテムはそのユーザにより強く嫌われていることを意味する。この場合、負例度は、離散値又は実数で表現される。また、非特許文献１に開示されたシステムにおいて、視野のモデルは、アイテム自体の有名度、又はユーザの情報（所在地、職業等）に基づいて構築されている。【０００７】
ここで、図１７を用いて、非特許文献１に開示されたシステムの構成について説明する。図１７は、非特許文献１に開示されたシステムの構成を示すブロック図である。【０００８】
図１７に示すように、非特許文献１に開示されたシステム２００は、視野推定部２０１と、関係情報予測部２０２と、利用アイテムデータベース２０３とを備えている。このうち、利用アイテムデータベース２０３は、ユーザ毎に、各ユーザが過去に利用したアイテムの情報（以下「関係データ」と表記する）を登録している。なお、以降において、データベースは「ＤＢ」と表記する。【０００９】
視野推定部２０１は、各ユーザの視野、例えば、ユーザによって認知されているアイテムを推定し、ユーザの視野を推定するための視野モデルを作成する。また、非特許文献１には、視野推定部２０１による視野の推定の手法として、２つの手法が開示されている。【００１０】
第１の手法は、各アイテムの人気度に基づいて、視野を推定する手法である。具体的には、第１の手法では、人気度の高いアイテムは、全てのユーザの視野に入りやすいと想定される。また、第２の手法は、ユーザの職業、所在地等のユーザの個人情報に基づいて、視野を推定する手法である。具体的には、例えば、ある場所に在住しているユーザにおいては、特にその地域のレストランが視野に入りやすい想定される。視野推定部２０１は、これらの手法を用い推定した各ユーザの視野を、パラメータによってモデル化して、視野モデルを作成する。【００１１】
また、関係情報予測部２０２は、視野推定部２０１によって作成された視野モデルと、利用アイテムＤＢ２０３に登録されている関係データとから、ユーザ及びアイテムそれぞれにおける潜在情報を推定する。そして、関係情報予測部２０２は、ユーザ、アイテム、それぞれの潜在情報をベクトルで表現し、各アイテムに対する各ユーザの嗜好を、これら２つのベクトルの関数により、数値で評価する。【００１２】
また、このとき、関係情報予測部２０２は、ユーザが利用したアイテムについては、ユーザはそのアイテムを好んでいる（以後、正例と呼ぶ）と推定し、このアイテムに対するユーザの嗜好を高い値で評価する。一方、関係情報予測部２０２は、ユーザの視野内に入っているアイテムのうち、ユーザに利用されていないアイテムについては、それを負例と推定し、このアイテムに対するユーザの嗜好を低い値で評価する。なお、負例について与えられた値が上述した「負例度」に相当する。【００１３】
ここで、図１８を用いて、図１７に示した推薦システムによる視野モデルの作成時の動作について説明する。図１８は、図１７に示した推薦システムの視野モデル作成時の動作を示すフロー図である。【００１４】
図１８に示すように、最初に、視野推定部２０１が、ユーザ毎に、パラメータの初期値を用いて視野を推定し、視野モデルを設定する（ステップＳ１００）。【００１５】
次に、関係情報予測部２０２は、ステップＳ１００でモデル化された各ユーザの視野モデルと、学習用の各ユーザの関係データとから、ユーザ及びアイテムそれぞれにおける潜在情報を推定し、推定した潜在情報を用いて、各アイテムに対するユーザの嗜好を数値化する（ステップＳ２００）。【００１６】
次に、関係情報予測部２０２は、ステップＳ２００で得られた結果が、終了条件を満たしているかどうか、具体的には、設定された精度に到達しているかどうかを判定する（ステップＳ３００）。ステップＳ３００の判定の結果、終了条件を満たしている場合は、関係情報予測部２０２は処理を終了する。【００１７】
一方、ステップＳ３００の判定の結果、終了条件を満たしていない場合は、関係情報予測部２０２は、視野モデルのパラメータを補正するための補正量を算出する（ステップＳ４００）。具体的には、関係情報予測部２０２と、ステップＳ２００で得られた数値と、学習用の関係データに付与されている数値（正例又は負例を表す数値）との差分を求め、求めた差分から補正量を算出する。【００１８】
ステップＳ４００の実行後は、再度ステップＳ１００が実行される。この場合、ステップＳ１００では、視野推定部２０１は、ステップＳ４００で算出された補正量によってパラメータを補正して、視野モデルを設定する。その後、ステップＳ２００及びＳ３００が実行され、終了条件が満たされていない場合は、再度ステップＳ４００が実行される。【００１９】
このように、ステップＳ１００〜Ｓ４００が繰り返し実行されることで、精度の高い視野モデルが作成される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００２０】
【非特許文献１】“Modeling User Exposure in Recommendation”, Dawen Liang, LaurentCharlin, James McInerney, David M. Blei, Proceedings of the ２５th International Conferenceon World Wideウェブ (ＷＷＷ), ２０１６。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
このように、非特許文献１に開示されたシステムでは、ユーザにおける正例に加えて、負例を推定し、そして、負例度を算出することもできる。しかしながら、非特許文献１に開示されたシステムでは、アイテムの人気度、又はユーザの個人情報によって視野が設定され、設定後において視野は固定されるので、強制的に負例が推定される。また、通常、ユーザは「購入する目的」に沿って商品を比較しているため、視野も状況によって変化すると考えられるが、視野は上述のように固定されている。このため、非特許文献１に開示されたシステムには、正確に負例度を算出できないという問題がある。【００２２】
［発明の目的］
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、アイテムにおける負例度の算出精度の向上を図り得る、負例度計算装置、負例算出方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における負例度計算装置は、
ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、目的推定部と、
推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、負例度算出部と、
を備えている、
ことを特徴とする。【００２４】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における負例度計算方法は、
（ａ）ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、ステップと、
（ｂ）推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とする。【００２５】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに、
（ａ）ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、ステップと、
（ｂ）推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
以上のように、本発明によれば、アイテムにおける負例度の算出精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１における負例度計算装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態１における負例度計算装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態１における負例度計算装置の動作を示すフロー図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態２における負例度計算装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態２における負例度計算装置の動作を示すフロー図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態２における負例度計算装置の変形例１の動作を示すフロー図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態２における負例度計算装置の変形例２の構成を示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態３における負例度計算装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態３における負例度計算装置の動作を示すフロー図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態４における負例度計算装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、本発明の実施の形態４における負例度計算装置の動作を示すフロー図である。
【図１２】図１２は、本発明の実施の形態５における負例度計算装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、本発明の実施の形態５における負例度計算装置の動作を示すフロー図である。
【図１４】図１４は、本発明の実施の形態６における負例度計算装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、本発明の実施の形態６における負例度計算装置の動作を示すフロー図である。
【図１６】図１６は、本発明の実施の形態１〜６における負例度計算装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【図１７】図１７は、非特許文献１に開示されたシステムの構成を示すブロック図である。
【図１８】図１８は、図１７に示した推薦システムの視野モデル作成時の動作を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１における、負例度計算装置、負例度計算方法、及びプログラムについて、図１〜図３を参照しながら説明する。
【００２９】
［装置構成］
最初に、本実施の形態１における負例度計算装置の構成について図１を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態１における負例度計算装置の概略構成を示すブロック図である。
【００３０】
図１に示す、本実施の形態１における負例度計算装置１０は、Ｗｅｂサイトで扱われるアイテム、例えば、商品、コンテンツ等の負例度を計算する装置である。負例度は、アイテムが、ユーザによって選択されない可能性を示す指標である。
【００３１】
図１に示すように、負例度計算装置１０は、目的推定部１１と、負例度算出部１２とを備えている。目的推定部１１は、関係データと目的情報とから、ユーザが過去にアイテムを利用した際の目的を推定する。また、関係データは、ユーザが過去に利用したアイテムを特定するデータである。目的情報は、ユーザにおけるアイテムの利用目的を示す情報である。
【００３２】
負例度算出部１２は、目的推定部１１によって推定された前記目的と、目的情報とに基づいて、ユーザによってアイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する。
【００３３】
このように、本実施の形態１では、目的推定部１１によって、ユーザが過去にアイテムを利用した目的が推定されるので、ユーザの目的に沿っているが、ユーザによって選択されないアイテムの特定が可能となる。そして、このようなアイテムは真に負例となるアイテムであると考えられるので、本実施の形態１によれば、アイテムにおける負例度の算出精度の向上が図られることになる。
【００３４】
また、本実施の形態１において、「アイテム」は、ユーザに提供される商品又はコンテンツ等である。具体的には、アイテムとしては、実店舗又はＥＣ（Electronic Commerce）サイトで販売されている商品、Ｗｅｂサイト上の動画視聴サービスで提供されている動画コンテンツ、Ｗｅｂサイト上のＷｅｂページ等が挙げられる。更に、本実施の形態１において、「ユーザによるアイテムの利用」としては、例えば、実店舗又はＥＣサイトでのユーザによる商品の購買、ユーザによる動画コンテンツの視聴、ユーザによるＷｅｂサイトへのアクセス等が挙げられる。
【００３５】
ここで、図２を用いて、本実施の形態１における負例度計算装置の構成をより具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態１における負例度計算装置の具体的構成を示すブロック図である。
【００３６】
図２に示すように、本実施の形態１においては、負例度計算装置１０は、関係データを格納する利用アイテムデータベース（ＤＢ）１３と、目的情報を格納する目的情報データベース（ＤＢ）１４とに接続さている。なお、図２の例では、利用アイテムＤＢ１３及び目的情報ＤＢ１４は、負例度計算装置１０の外に設けられているが、これらは負例度計算装置１０内に設けられていても良い。
【００３７】
利用アイテムＤＢ１３は、上述した関係データを格納している。関係データは、本実施の形態１では、ユーザ毎に、各ユーザがどのアイテムをいつ利用したのかを特定するデータである。関係データの具体例としては、動画視聴サイトにおいて各ユーザが視聴した動画コンテンツの視聴履歴、ＥＣサイトにおいて各ユーザが購入したアイテムの購買履歴、更には、位置情報系ソーシャルサービスにおける各ユーザの訪問場所の履歴、等が挙げられる。
【００３８】
目的情報ＤＢ１４は、上述した目的情報を格納している。目的情報は、本実施の形態１では、アイテム毎に設定されており、ユーザがそのアイテムを利用する際の目的を推定するための情報である。また、目的情報は、本実施の形態１では、タグ、ベクトル、行列、又はテンソルといった形態で、目的情報ＤＢ１４に格納されている。
【００３９】
また、目的情報は、アイテム毎に、複数種類の情報で構成されていても良い。更に、目的情報は、ユーザ毎に、又はアイテムの利用される時間毎（後述を参照）に、各アイテムについて設定されていても良い。加えて、目的情報は、アイテムの属性、例えば、アイテムのジャンル、性質を表す情報を含んでいても良い。
【００４０】
更に、目的情報は、アイテムの種類に基づいて設定される。例えば、アイテムが健康食品であるとすると、ユーザがアイテムを購入する目的として「健康のため」が挙げられるので、目的情報には、「健康のため」というタグが付与される。また、アイテムがゼロカロリー飲料であるとすると、ユーザがアイテムを購入する目的としては、「健康のため」、「甘いものを摂取したい」、「飲み物が飲みたい」、更にはこれらの組合せが挙げられので、目的情報には、これらがタグとして付与される。
【００４１】
また、目的情報は、例えば、複数の目的を構成要素とするベクトルによって定義される。上述の健康食品を例として挙げると、「健康のため」を１、他の目的（例えば「食べ物が食べたい」等）を０としたベクトルが定義される。また、目的情報としてベクトルを用いる場合、構成要素の値は、１又は０に限定されず、任意の重みが付与された値であっても良い。具体的には、「健康のため」、「甘いものを摂取したい」、及び「飲み物が飲みたい」の３つの構成要素を有するベクトルにおいて、各構成要素の値を、それぞれ「０．６」、「１．４」、「１．０」に設定した例が挙げられる。
【００４２】
また、例えば、アイテムが参考書である場合、参考書を購入する目的は、ある学生にとっては「受験のため」であっても、ある年齢層・職業の社会人にとっては「教養のため」となる。従って、目的情報は、ユーザの属性に応じて定義されていても良い。このような場合は、目的情報は、例えば、ユーザを行、目的項目を列とした行列によって定義され、行列はアイテム毎に付与される。
【００４３】
また、目的情報は、アイテムが利用される時間又は期間に応じて設定されても良い。例えば、ある山を訪れる目的は、夏期においては「登山のため」であり、秋期においては「紅葉を見るため」であり、冬期においては「ウィンタースポーツをするため」である。即ち、目的は期間によって変化する。従って、上述した行列に対して、このような要素が加えられても良い。この場合、目的情報は、３次のテンソルを各アイテムに付与した形態となる。
【００４４】
目的推定部１１は、本実施の形態１では、利用アイテムＤＢ１３から関係データを取得し、目的情報ＤＢ１４から目的情報を取得する。そして、目的推定部１１は、ユーザ毎に、各ユーザが各アイテムを購入した時に、どのような目的を持っていたのかを、購入したアイテムの目的情報に基づいて推定する。
【００４５】
例えば、目的情報が、アイテムの購買毎に、１つのタグ又は１つのベクトルによって与えられているとする。この場合、目的推定部１１は、１つのタグ又は１つのベクトルで表されている目的を、ユーザの目的として推定することができる。また、目的情報が、アイテムの購買毎に、複数のタグ又は複数のベクトルによって与えられているとする。この場合、目的推定部１１は、例えば、複数のタグから、カテゴリの和集合、カテゴリの分布、又は最も頻繁に出現する最頻カテゴリを特定し、特定した結果から、ユーザの目的を推定することができる。また、目的推定部１１は、複数のベクトルから、これらの合計、平均等を求め、求めた数値から、ユーザの目的を推定することもできる。
【００４６】
また、例えば、あるユーザがゼロカロリー飲料を購入したという履歴が関係データに記録されているとする。更に、目的情報が、該当するゼロカロリー飲料に対して、「健康のため」と、「甘いものを摂取したい」と、「飲み物が飲みたい」との目的項目に１が付与され、その他の目的項目に０が付与されたベクトルであるとする。この場合、目的推定部１１は、例えば、このユーザのゼロカロリー飲料を購入した目的として、「健康のため」と、「甘いものを摂取したい」と、「飲み物が飲みたい」との目的項目が１であり、その他の目的項目が０である、ベクトルを出力することができる。
【００４７】
負例度算出部１２は、本実施の形態１では、まず、目的推定部１１によって推定されたユーザ毎の各アイテムに対する目的と、目的情報ＤＢ１４に格納されている各アイテムの目的情報とを取得する。そして、負例度算出部１２は、ユーザの目的に近い目的情報を持ったアイテムのうち、選択されなかったアイテムに対して、大きな負例度を付与する。
【００４８】
ここで、負例度の算出手法の一例について説明する。また、以下においては、負例度は特定のアイテム以外の他のアイテムについて算出されるとする。この場合、目的推定部１１は、ユーザにおける特定のアイテムの利用目的を示す目的情報を用い、負例度算出部１２は、推定された目的と、他のアイテムの利用目的を示す目的情報とに基づいて、負例度を算出する。
【００４９】
例えば、アイテムが動画視聴サイトで提供される映画であるとする。この場合において、目的推定部１１は、あるアクション映画Ａを見たユーザに対して、目的として「アクションを見るため」を推定し、該当する項目を「１」、他の項目、例えば「俳優Ｂの演技見るため」の項目を「０．１」、その他の項目を「０」としたベクトルＵを出力するとする。
【００５０】
また、他のアイテムとして、アクション映画であるが、俳優Ｂが出ていない映画Ｃ、コメディ映画であるが、俳優Ｂが主演している映画Ｄ、ＳＦ映画であるが、ややアクション要素を含み、俳優Ｂが脇役として出演している映画Ｅ、があったとする。
【００５１】
そして、これらのアイテムに対する目的情報として、映画Ｃには「アクションを見るため」が「１」、「俳優Ｂの演技見るため」が「０」である、ベクトルＶ１が与えられているとする。映画Ｄには「アクションを見るため」が「０」、「俳優Ｂの演技見るため」が「１」である、ベクトルＶ２が与えられているとする。映画Ｅには「アクションを見るため」が「０．３」、「俳優Ｂの演技見るため」が「０．５」である、ベクトルＶ３が与えられているとする。なお、以下の説明において、目的情報として与えられるベクトルについては、特定のベクトルを示さないのであれば、「ベクトルＶ」と表記する。
【００５２】
そして、このような場合、負例度は、例えば、目的推定部１１によって推定されたユーザの目的を示すベクトルＵと、目的情報であるベクトルＶとの内積によって、定義することができる。従って、負例度算出部１２は、負例度として、映画ＣについてはＵ・Ｖ１＝１、映画ＤについてはＵ・Ｖ２＝０．１、映画ＥについてはＵ・Ｖ３＝０．３５と算出する。
【００５３】
従って、直感的には、「アクションを見るため」を主目的とし、わずかだが今回は俳優Ｂの演技を見たい、という気持ちで映画を観ようとしたユーザが、映画Ａ、映画Ｃ、どちらもアクション映画であったにもかかわらず、映画Ａを選んでいる。そのため、映画Ｃについてユーザは目的に合っていたにもかかわらず選択しなかったと推察でき、高い負例度（この例では１）が与えられる。
【００５４】
一方、映画Ｄについては、ユーザは好き嫌いに関係なく、今回の視聴の主目的（アクション映画を見ること）に合っていないため積極的に選択しなかったとなり、付与される負例度は低い（ここでは０．１）ことになる。ＳＦが主体だがアクションを含む、中間的な存在映画Ｅについては、中間的な負例度（ここでは０．３５）が計算される。
【００５５】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態１における負例度計算装置１０の動作について図３を用いて説明する。図３は、本発明の実施の形態１における負例度計算装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１及び図２を参酌する。また、本実施の形態１では、負例度計算装置１０を動作させることによって、負例度計算方法が実施される。よって、本実施の形態１における負例度計算方法の説明は、以下の負例度計算装置１０の動作説明に代える。
【００５６】
図３に示すように、最初に、目的推定部１１は、利用アイテムＤＢ１３から関係データを取得し、目的情報ＤＢ１４から目的情報を取得する（ステップＡ１）。次に、目的推定部１１は、ユーザ毎に、各ユーザが各アイテムを利用した際に、どのような目的を持っていたのかを、購入したアイテムの目的情報に基づいて推定する（ステップＡ２）。
【００５７】
ステップＡ２が実行されると、負例度算出部１２は、まず、ステップＡ２で推定されたユーザ毎の各アイテムに対する目的と、目的情報ＤＢ１４に格納されている各アイテムの目的情報とを取得する。そして、負例度算出部１２は、ユーザの目的に近い目的情報を持ったアイテムのうち、選択されなかったアイテムに対して、大きな負例度が付与されるように、ユーザ毎に、各アイテムの負例度を算出する（ステップＡ３）。
【００５８】
ステップＡ３の実行後、負例度計算装置１０における処理は一旦終了する。ステップＡ３で算出された負例度は、例えば、ユーザに、商品又はコンテンツを推薦する推薦システムにおいて利用される。なお、図１及び図２において、推薦システムの図示は省略されている。
【００５９】
［実施の形態１における効果］
以上のように本実施の形態１では、ユーザの目的が推定されるので、ユーザの目的に沿っているが、ユーザによって選択されなかったアイテムに対して、高い負例度が付与されることになる。そのため、本実施の形態１によれば、アイテムを利用した際のユーザの目的を考慮しない従来技術に比べ、高精度に負例度を算出することが可能となる。
【００６０】
また、本実施の形態１によって得られた負例度を推薦システムに適用すれば、推薦システムにおける推薦にかかる処理時間を短縮化することができる。なぜなら、従来の推薦システムでは、全てのアイテムについて、ユーザに推薦すべきかどうかを判定する必要があるが、本実施の形態１によって算出された負例度を用いれば、その値から一律に推薦すべきでないアイテムを特定できるからである。
【００６１】
［プログラム］ 
本実施の形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図３に示すステップＡ１〜Ａ３を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態１における負例度計算装置１０と負例度計算方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、目的推定部１１、及び負例度算出部１２として機能し、処理を行なう。
【００６２】
また、本実施の形態１では、利用アイテムＤＢ１３、及び目的情報ＤＢ１４は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって実現できる。また、この場合、コンピュータは、本実施の形態１におけるプログラムがインストールされるコンピュータであっても良いし、このコンピュータに接続された別のコンピュータであっても良い。
【００６３】
また、本実施の形態１におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、目的推定部１１、及び負例度算出部１２のいずれかとして機能しても良い。
【００６４】
（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２における、負例度計算装置、負例度計算方法、及びプログラムについて、図４〜図６を参照しながら説明する。
【００６５】
［装置構成］
最初に、本実施の形態２における負例度計算装置の構成について図４を用いて説明する。図４は、本発明の実施の形態２における負例度計算装置の具体的構成を示すブロック図である。
【００６６】
図４に示すように、本実施の形態２における負例度計算装置２０は、潜在情報抽出部２３を備えている点と、関係情報ＤＢ（図２参照）を利用しない点とにおいて、図１及び図２に示した実施の形態１における負例度計算装置１０と異なっている。以下、実施の形態１との相違点を中心に説明する。
【００６７】
図４に示すように、本実施の形態２における負例度計算装置２０は、目的推定部２１と、負例度算出部２２と、潜在情報抽出部２３とを備えている。また、負例度計算装置２０は、利用アイテムＤＢ２４に接続されている。なお、利用アイテムＤＢ２４は、図１及び図２に示した利用アイテムＤＢ１３と同様のものであり、関係データを格納している。
【００６８】
潜在情報抽出部２３は、関係データに含まれるユーザ及びアイテムから、ユーザが利用したアイテムを特定する行列を生成し、更に、生成した行列から、ユーザの嗜好を表すベクトルとアイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する。
【００６９】
具体的には、潜在情報抽出部２３は、利用アイテムＤＢ２４から関係データを取得し、取得した関係データに対して、特異値分解を用いた手法、確率的ブロックモデルを用いた手法、潜在特徴モデルを用いた手法等を適用し、各アイテムの潜在情報を抽出する。そして、潜在情報抽出部２３は、抽出した各アイテムの潜在情報を、スカラー、ベクトル、又はテンソルの形で出力する。
【００７０】
例として、関係データが、動画視聴サイトにおいて各ユーザが視聴した映画（動画コンテンツ）の視聴履歴であり、潜在情報抽出部２３が、ユーザの視聴履歴に対して、特異値分解を使って、潜在情報を抽出する場合について説明する。
【００７１】
具体的には、潜在情報抽出部２３は、まず、関係データであるユーザの視聴履歴について、ユーザを行、視聴した映画を列とした行列Ｙを生成する。この行列Ｙは、全ユーザ数をＭ、全映画数をＮとすると、Ｍ行Ｎ列の行列となる。
【００７２】
行列Ｙにおいて、ｕ行ｉ列目の行列要素が「１」であった場合、ユーザｕが映画ｉを視聴したことがあることを意味する。この行列Ｙのことを、以下では、関係データの「隣接行列」と表すことにする。また、この例では、視聴がない要素については、全て「０」と設定する。そして、潜在情報抽出部２３が、行列Ｙに対して、特異値分解を実行すると、行列Ｙの低ランク近似が行列積の形で得られる。
【００７３】
具体的には、まず、行列ＹがＭ行Ｎ列行列であるとしたときに、Ｍ、Ｎよりも十分小さい適当な整数Ｄを決める。そして、Ｍ行Ｄ列の行列Ｐと、Ｎ行Ｄ列の行列Ｑとを想定し、潜在情報抽出部２３は、「Ｙ〜Ｐ・Ｑ´」を満たす行列Ｐ及びＱを計算する。ここで「Ｑ´」は行列Ｑの転置行列を示している。ここで得られた行列Ｐの各行ｐは、各ユーザの嗜好を表すベクトルとみなすことができ、また、行列Ｑの各行ｑは、各映画における潜在的な属性を表現するベクトルとみなすことができる。そして、この場合、潜在情報抽出部２３は、ベクトルｑをアイテムの潜在情報として抽出し、これを出力することができる。
【００７４】
目的推定部２１は、本実施の形態２では、実施の形態１と異なり、関係データ及び目的情報の代わりに、潜在情報を用いて、ユーザが過去にアイテムを利用した際の目的を推定する。具体的には、上述したように、潜在情報抽出部２３によって、潜在情報として、各アイテムのベクトルｑが抽出され、これが出力されたとする。この場合、目的推定部２１は、例えば、あるユーザがあるアイテムiを利用した際には、アイテムｉの潜在情報であるベクトル（以下「潜在情報ベクトル」と表記する）ｑｉをユーザの目的として推定し、これを出力する。
【００７５】
また、負例度算出部２２は、本実施の形態２では、実施の形態１と異なり、目的情報の代わりに、潜在情報を用いて、負例度を算出する。つまり、本実施の形態２では、負例度算出部２２は、目的推定部２１によって推定されたユーザの目的と、潜在情報抽出部２３によって抽出された潜在情報とから、ユーザ毎に各アイテムに対する負例度を算出する。
【００７６】
具体的には、潜在情報抽出部２３によって、各アイテムの潜在情報としてベクトルｑが抽出され、目的推定部２１によって、あるユーザがあるアイテムｉを利用した際の目的として、アイテムｉの潜在情報ベクトルｑｉが推定されているとする。
【００７７】
この場合、負例度算出部２２は、例えば、アイテムｉの目的情報ベクトルｑｉと、アイテムｊ（ｊはｉでない）の潜在情報ベクトルｑｊとの余弦ｃｏｓθ（ｑｉ、ｑｊ）＝ｑｉ・ｑｊ／（｜ｑｉ｜｜ｑｊ｜）を用いて負例度を計算できる。即ち、各アイテムｊに対して負例度ｚを１＋ｃｏｓθ（ｑｉ、ｑｊ）のように定義することができる。このようにして負例度を算出する場合、アイテムｉに近い潜在情報をもつアイテムｊはアイテムｉに似た目的情報を持つと仮定される。従って、アイテムｊが選ばれなかったとすると、負例度算出部２２は、アイテムｊには、より大きな負例度が与えられるようにして、負例度を算出する。
【００７８】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態２における負例度計算装置２０の動作について図５を用いて説明する。図５は、本発明の実施の形態２における負例度計算装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図３を参酌する。また、本実施の形態２では、負例度計算装置２０を動作させることによって、負例度計算方法が実施される。よって、本実施の形態２における負例度計算方法の説明は、以下の負例度計算装置２０の動作説明に代える。
【００７９】
図５に示すように、最初に、潜在情報抽出部２３は、利用アイテムＤＢ２４から関係データを取得する（ステップＢ１）。
【００８０】
次に、潜在情報抽出部２３は、ステップＢ１で取得した関係データに含まれるユーザ及びアイテムから、ユーザが利用したアイテムを特定する行列を生成する。そして、潜在情報抽出部２３は、生成した行列から、ユーザの嗜好を表すベクトルとアイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する（ステップＢ２）。
【００８１】
次に、目的推定部２１は、ステップＢ２で抽出された潜在情報を用いて、ユーザが過去にアイテムを利用した際の目的を推定する（ステップＢ３）。次に、負例度算出部２２は、ステップＢ３で推定された目的と、ステップＢ２で抽出された潜在情報とを用いて、ユーザ毎に、各アイテムの負例度を算出する（ステップＢ４）。
【００８２】
ステップＢ４の実行後、負例度計算装置２０における処理は一旦終了する。ステップＢ４で算出された負例度は、例えば、商品又はコンテンツを推薦する推薦システムにおいて利用される。なお、図４において、推薦システムの図示は省略されている。
【００８３】
［実施の形態２における効果］
以上のように、本実施の形態２では、実施の形態１で利用される目的情報の代わりに、潜在情報が用いられる。そして、潜在情報としては、例えば、各アイテムにおける潜在的な属性を表現するベクトルが用いられる。このため、本実施の形態２においても、ユーザの目的に沿っているが、ユーザによって選択されなかったアイテムに対して、高い負例度が付与されることになる。そのため、本実施の形態２においても、実施の形態１と同様に、アイテムを利用した際のユーザの目的を考慮しない従来技術に比べ、高精度に負例度を算出することが可能となる。
【００８４】
また、本実施の形態２によって得られた負例度を推薦システムに適用した場合も、実施の形態１と同様に、推薦システムにおける推薦にかかる処理時間を短縮化することができる。
【００８５】
［プログラム］ 
本実施の形態２におけるプログラムは、コンピュータに、図５に示すステップＢ１〜Ｂ４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態２における負例度計算装置２０と負例度計算方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、目的推定部２１、負例度算出部２２、及び潜在情報抽出部２３として機能し、処理を行なう。
【００８６】
また、本実施の形態２では、利用アイテムＤＢ２４は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって実現できる。また、この場合、コンピュータは、本実施の形態２におけるプログラムがインストールされるコンピュータであっても良いし、このコンピュータに接続された別のコンピュータであっても良い。
【００８７】
また、本実施の形態２におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、目的推定部２１、負例度算出部２２、及び潜在情報抽出部２３のいずれかとして機能しても良い。
【００８８】
［変形例１］
ここで、本実施の形態２における、負例度計算装置、負例度計算方法及びプログラムの変形例１について説明する。
【００８９】
まず、本変形例１では、負例度算出部２２は、算出した負例度を、潜在情報抽出部２３に入力するように構成されている。このため、潜在情報抽出部２３は、行列の生成後に、負例度算出部２２によって算出された負例度を用いて、行列を更新し、更新した行列から、新たな潜在情報を更に抽出する。そして、目的推定部２１は、新たな潜在情報を用いて、再度、目的を推定し、負例度算出部２２は、新たな潜在情報を用いて、再度、負例度を算出する。
【００９０】
具体的には、まず、上述の例では、潜在情報抽出部２３は、関係データであるユーザの視聴履歴から行列を生成するに際して、視聴されていないアイテムに相当する要素を全て「０」と設定している。この場合、「ユーザが視聴していない映画は、全てユーザによって嫌われている」と近似されていることに相当する。
【００９１】
これに対して、本変形例１では、潜在情報抽出部２３は、先に算出されている負例度を用いて、潜在情報を抽出する。この場合、潜在情報抽出部２３は、行列の生成において、例えば、各ユーザにおいて負例度が高いと判断された映画（アイテム）に対してのみ、対応する要素を「０」又はそれに近い値に設定する。また、潜在情報抽出部２３は、行列の生成において、その他の視聴されていない映画に対しては、対応する要素を例えば「０．５」に設定する。より具体的には、潜在情報抽出部２３は、ユーザｕとアイテムｉとに対して、０から１の値をとる負例度（大きいほどより負例度合いが強い）ｚが与えられていたとすると、行列Ｙのｕ行ｉ列目を１−ｚとすることができる。
【００９２】
続いて、図６を用いて、本変形例１における負例度計算装置の動作について説明する。図６は、本発明の実施の形態２における負例度計算装置の変形例１の動作を示すフロー図である。
【００９３】
図６に示すように、最初に、潜在情報抽出部２３は、利用アイテムＤＢ２４から関係データを取得する（ステップＢ１１）。ステップＢ１１は、図５に示したステップＢ１と同様のステップである。
【００９４】
次に、潜在情報抽出部２３は、ステップＢ１１で取得した関係データに含まれるユーザ及びアイテムから、ユーザが利用したアイテムを特定する行列を生成する。そして、潜在情報抽出部２３は、生成した行列から、ユーザの嗜好を表すベクトルとアイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する（ステップＢ１２）。ステップＢ１２は、図５に示したステップＢ１と同様のステップである。
【００９５】
次に、目的推定部２１は、ステップＢ１２で抽出された潜在情報を用いて、ユーザが過去にアイテムを利用した際の目的を推定する（ステップＢ１３）。ステップＢ１３は、図５に示したステップＢ３と同様のステップである。
【００９６】
次に、負例度算出部２２は、ステップＢ１３で推定された目的と、ステップＢ１２で抽出された潜在情報とを用いて、ユーザ毎に、各アイテムの負例度を算出する（ステップＢ１４）。ステップＢ１４は、図５に示したステップＢ４と同様のステップである。
【００９７】
次に、負例度算出部２２は、終了条件が満たされているかどうかを判定する（ステップＢ１５）。具体的には、負例度算出部２２は、ステップＢ１４で算出した負例度と、以前のステップＢ１４で算出した負例度（初めてステップＢ１５が実行される場合は初期値）との差を算出し、算出した差が設定範囲内にあるかどうかを判定する。
【００９８】
ステップＢ１５の判定の結果、終了条件が満たされている場合（算出した差が設定範囲内にある場合）は、負例度算出部２２は、処理を終了する。一方、ステップＢ１５の判定の結果、終了条件が満たされていない場合（算出した差が設定範囲内にない場合）は、負例度算出部２２は、潜在情報抽出部２３に再度ステップＢ１２を実行させる。これにより、再度、ステップＢ１２〜Ｂ１５が実行される。
【００９９】
従って、最初のステップＢ１２において、潜在情報抽出部２３が、まず、関係データの隣接行列の行列要素を０ではなく、０．５に設定したとする。その後、ステップＢ１２〜Ｂ１５が繰り返し実行され、潜在情報抽出部２３は、隣接行列の要素の値を、０．５から負例度に応じた値へと更新する。
【０１００】
このように、本変形例１によれば、潜在情報は繰り返し更新され、その更新された潜在情報によって負例度も更新される。このため、本変形例１によれば、よりいっそう高精度に負例度を算出することが可能となる。
【０１０１】
［変形例２］
続いて、本実施の形態２における、負例度計算装置、負例度計算方法及びプログラムの変形例２について図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態２における負例度計算装置の変形例２の構成を示す図である。
【０１０２】
図７に示すように、本変形例２では、負例度計算装置２０は、図１に示した実施の形態１における負例度計算装置１０と同様に、利用アイテムＤＢ１３に加えて、目的情報ＤＢ１４にも接続さている。本変形例２では、負例度算出部２５は、潜在情報及び目的に加えて、目的情報ＤＢ１４から取得した目的情報を用いて、各アイテムの負例度を算出する。
【０１０３】
具体的には、上述の例と同様に、潜在情報抽出部２３によって、各アイテムの潜在情報としてベクトルｑが抽出され、目的推定部２１によって、あるユーザがあるアイテムｉを利用した際の目的として、アイテムｉの潜在情報ベクトルｑｉが推定されているとする。また、この場合において、負例度算出部２５は、目的情報ＤＢ１４から、各アイテムの目的情報として、各アイテムのカテゴリ（健康食品、洗顔料、衣服等）を取得しているとする。
【０１０４】
そして、本変形例２でも、負例度算出部２２は、上述の例と同様に、アイテムｉの目的情報ベクトルｑｉと、アイテムｊの潜在情報ベクトルｑｊとの余弦ｃｏｓθ（ｑｉ、ｑｊ）＝ｑｉ・ｑｊ／（｜ｑｉ｜｜ｑｊ｜）を用いて負例度を計算できる。但し、本変形例２では、負例度算出部２２は、目的情報に基づいて、アイテムｉとアイテムｊとが同一のカテゴリに所属するかどうかを判定し、判定の結果、両者が同一のカテゴリに所属する場合にのみ、負例度を計算する。例えば、アイテムが動画視聴サイトの動画であるとすると、アイテムｉのカテゴリがアクション映画である場合は、負例度算出部２２は、アイテムｊのカテゴリもアクション映画の場合に、負例度を計算する。
【０１０５】
本変形例２によれば、負例度の算出に、目的情報ＤＢ１４に格納されている目的情報が用いられるため、よりいっそう高精度に負例度を算出することが可能となる。
【０１０６】
また、ここで、実施の形態１で述べたように、あるユーザがゼロカロリー飲料を購入したという履歴が関係データに記録されている場合について検討する。この場合、目的情報が、該当するゼロカロリー飲料に対して、「健康のため」と、「甘いものを摂取したい」と、「飲み物が飲みたい」との目的項目に１が付与され、その他の目的項目に０が付与されたベクトルｖであるとする。また、同時に、潜在情報抽出部２３が、ゼロカロリー飲料の潜在情報ベクトルとしてｑを抽出しているとする。この場合、本変形例２では、目的推定部２１は、目的として、これら２つのベクトルをつなげ、１つのベクトルとした（ｖ、ｑ）を出力することができる。
【０１０７】
（実施の形態３）
次に、本発明の実施の形態３における、負例度計算装置、負例度計算方法、及びプログラムについて、図８及び図９を参照しながら説明する。
【０１０８】
［装置構成］
最初に、本実施の形態３における負例度計算装置の構成について図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態３における負例度計算装置の具体的構成を示すブロック図である。
【０１０９】
図４に示すように、本実施の形態３における負例度計算装置３０は、データ分割部３５を備えている点において、図１及び図２に示した実施の形態１における負例度計算装置１０とことなっている。以下、実施の形態１との相違点を中心に説明する。
【０１１０】
図４に示すように、本実施の形態３における負例度計算装置３０は、目的推定部３１と、負例度算出部３２と、データ分割部３５とを備えている。また、負例度計算装置３０は、利用アイテムＤＢ３３と、目的情報ＤＢ３４とに接続されている。なお、利用アイテムＤＢ３３は、実施の形態１で示した利用アイテムＤＢ１３と同様のデータベースであり、目的情報ＤＢ３４は、実施の形態１で示した目的情報ＤＢ１４と同様のデータベースである。
【０１１１】
データ分割部３５は、利用アイテムＤＢ３３に格納されている関係データを時系列に沿って複数の区間に分割する。つまり、データ分割部は、各ユーザのアイテムの利用履歴を指定された間隔で分割する。
【０１１２】
具体的には、データ分割部３５は、例えば、既定の時間間隔、日月などの期間的な間隔等を用いて、関係データを分割する。また、データ分割部３５は、関係データにおけるユーザがアイテムを利用した時間を抽出し、抽出した時間に基づき、いくつかの利用済みのアイテムがひとまとまりなるように、複数の区間を設定して、関係データを分割しても良い。更に、データ分割部３５、関係データに、ユーザのログイン時刻、又はユーザの来店の時刻が記録されている場合は、これらの時刻を利用して、関係データを分割することもできる。また、以降の説明において、分割された関係データ（利用履歴）の一つ一つは、「単位データ」と表記する。
【０１１３】
目的推定部３１は、本実施の形態３では、分割された関係データ（単位データ）と、目的情報ＤＢ３４に格納されている目的情報とから、分割に用いられた区間毎に、ユーザ毎の各アイテムの利用の目的を推定する。
【０１１４】
ここで、例えば、関係データが、ユーザの動画視聴サイトにおける視聴履歴である場合に、一度のログインからログオフまでを単位データとして扱った場合について説明する。この場合、目的推定部３１は、一度のログインからログオフまでにおいて、目的情報を用いて、視聴された動画のジャンルを特定し、特定した各ジャンルが何度視聴されているかをカウントすることができる。そして、目的推定部３１は、最も頻繁に視聴されているジャンルを、この単位データにおける、ユーザがアイテムを利用する目的として推定することが出来る。
【０１１５】
具体的には、ユーザが、一度のログインからログオフまでに１０回の動画視聴を行っており、ジャンル毎に分類すると、アクション映画が６回、ＳＦ映画が３回、コメディ映画が１回であったとする。この場合、目的推定部３１は、「アクション」を、この単位データにおけるユーザがアイテムを利用する目的として推定する。
【０１１６】
また、目的推定部３１は、ユーザの目的を、各ジャンルについての視聴回数を構成要素とするベクトルで表現することもできる。例えば、上述の例であれば、目的推定部３１は、アクション、ＳＦ、コメディ、その他のジャンルを構成要素とし、アクション、ＳＦ、コメディのそれぞれが６、３、１、その他の成分が０のベクトルを作成する。
【０１１７】
また、本実施の形態３においては、負例度算出部３２は、分割に用いられた区間毎（単位データ毎）に、各ユーザのアイテムに対する負例度を算出する。具体的には、負例度算出部３２は、上述の例であれば、一度のログインからログオフまでの単位データにおいて、目的として推定されジャンルのアイテムのうち、選択されなかったアイテム（視聴されなかった動画）に大きな負例度が付与されるように、負例度を算出する。
【０１１８】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態３における負例度計算装置３０の動作について図９を用いて説明する。図９は、本発明の実施の形態３における負例度計算装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図８を参酌する。また、本実施の形態３では、負例度計算装置３０を動作させることによって、負例度計算方法が実施される。よって、本実施の形態３における負例度計算方法の説明は、以下の負例度計算装置３０の動作説明に代える。
【０１１９】
図９に示すように、最初に、データ分割部３５は、利用アイテムＤＢ３３から関係データを取得し、取得した関係データを、時系列に沿って、複数の区間（単位データ）に分割する（ステップＣ１）。
【０１２０】
次に、目的推定部３１は、利用アイテムＤＢ３３から関係データを取得する（ステップＣ２）。
【０１２１】
次に、目的推定部３１は、ステップＣ１で分割された関係データと、ステップＣ２で取得された目的情報と、分割に用いられた区間毎に、ユーザ毎に各アイテムの利用の目的を推定する（ステップＣ３）。
【０１２２】
次に、負例度算出部３２は、分割に用いられた区間毎に（単位データ毎）に、各ユーザのアイテムに対する負例度を算出する（ステップＣ４）。具体的には、特定の区間において、目的情報による目的が、推定された目的に近いアイテムのうち、選択されなかったアイテムに対して、大きな負例度が付与されるように、負例度を算出する（ステップＣ４）。
【０１２３】
ステップＣ４の実行後、負例度計算装置３０における処理は一旦終了する。ステップＣ４で算出された負例度は、例えば、商品又はコンテンツを推薦する推薦システムにおいて利用される。なお、図８において、推薦システムの図示は省略されている。
【０１２４】
［実施の形態３における効果］
以上のように、本実施の形態３によれば、関係データが時系列に沿って分割され、分割によって得られた単位データ毎に目的推定が行われる。このため、アイテムの利用毎にユーザがはっきりとした利用目的をもっていない場合であっても、ユーザの利用の目的を明確にすることができる。つまり、本実施の形態４では、ユーザが曖昧な気持ちでアイテムを選択した場合であっても、ユーザの目的を明確かすることができるので、サービス利用時のユーザの「はっきりと決まりきっていない目的感」も取り込むことができる。このため、本実施の形態４によれば、よりいっそう高精度に負例度を算出することができる。
【０１２５】
また、本実施の形態３によって得られた負例度を推薦システムに適用した場合も、実施の形態１と同様に、推薦システムにおける推薦にかかる処理時間を短縮化することができる。
【０１２６】
［プログラム］
本実施の形態３におけるプログラムは、コンピュータに、図９に示すステップＣ１〜Ｃ４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態４における負例度計算装置３０と負例度計算方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、目的推定部３１、負例度算出部３２、及びデータ分割部３５として機能し、処理を行なう。
【０１２７】
また、本実施の形態３では、利用アイテムＤＢ３３及び目的情報ＤＢ３４は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって実現できる。また、この場合、コンピュータは、本実施の形態３におけるプログラムがインストールされるコンピュータであっても良いし、このコンピュータに接続された別のコンピュータであっても良い。
【０１２８】
また、本実施の形態３におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、目的推定部３１、負例度算出部３２、及びデータ分割部３５のいずれかとして機能しても良い。
【０１２９】
（実施の形態４）
次に、本発明の実施の形態４における、負例度計算装置、負例度計算方法、及びプログラムについて、図１０及び図１１を参照しながら説明する。
【０１３０】
［装置構成］
最初に、本実施の形態４における負例度計算装置の構成について図１０を用いて説明する。図１０は、本発明の実施の形態４における負例度計算装置の具体的構成を示すブロック図である。
【０１３１】
図１０に示すように、本実施の形態４における負例度計算装置４０は、図２に示した実施の形態１における負例度計算装置１０と同様に、目的推定部４１と、負例度算出部４２とを備えている。また、負例度計算装置４０も、実施の形態１における負例度計算装置１０と同様に、目的情報ＤＢ４４に接続されている。但し、本実施の形態４においては、負例度計算装置４０は、実施の形態１における負例度計算装置１０と異なり、コンテクスト情報ＤＢ４３に接続されている。以下、実施の形態１との相違点を中心に説明する。
【０１３２】
図１０に示すように、本実施の形態４における負例度計算装置４０は、実施の形態１と同様に、目的情報ＤＢ４４に接続されているが、利用アイテムＤＢには接続されておらず、代わりに、コンテクスト情報ＤＢ４３に接続されている。なお、目的情報ＤＢ４４は、実施の形態１で示した目的情報ＤＢ１４と同様のデータベースである。
【０１３３】
コンテクスト情報ＤＢ４３は、コンテクスト情報を格納している。コンテクスト情報は、関係データによって特定されるアイテムの利用時における情報を含んでいる。具体的には、コンテクスト情報としては、アイテムの値段、アイテムの発売からの期間、アイテムのランキング、利用時の季節、利用時の曜日、利用時の天気、利用時の場所、セール情報が挙げられる。また、コンテクスト情報としては、アイテムの利用に至った経緯を特定する情報、例えば、アイテムを特定する際に使用した検索用語、ユーザのＷｅｂサイトの閲覧履歴、アイテムが掲載されていた媒体、ユーザのＷｅｂサイトへの来訪経路及び来訪手段等も挙げられる。なお、本実施の形態４では、コンテクスト情報には、関係データ自体も含まれている。
【０１３４】
目的推定部４１は、本実施の形態４では、コンテクスト情報と目的情報とから、ユーザが過去に利用したアイテムを利用した際の目的を推定する。つまり、目的推定部４１は、目的情報に加えて、アイテムの利用時における情報、例えば、上述したセール情報、検索用語等を用いて、目的を推定する。
【０１３５】
具体的には、例えば、コンテクスト情報に、ＥＣサイトにおいてバスタオルを購入した際に使用した検索語句として、「安い」が含まれているとする。この場合、本来推定される目的には、「体を拭くため」に加え、「節約のため」を追加することが可能である。よって、本実施の形態４においては、目的推定部４１は、目的として、「体を拭くため」と「節約のため」とを推定する。
【０１３６】
また、負例度算出部４２は、本実施の形態４においては、コンテクスト情報に基づいて、負例度の算出対象となるアイテムを選択し、選択したアイテムに対して、推定された目的と目的情報とに基づいて、負例度を算出する。つまり、本実施の形態４では、負例度算出部４２は、コンテクスト情報から、ユーザにとって目に入りやすい「人気なアイテム」又は新商品を特定し、特定したアイテムについて負例度を算出する。
【０１３７】
ここで、実施の形態２と本実施の形態４とを比較しながら、本実施の形態４における負例度の算出例について説明する。
【０１３８】
上述の実施の形態２では、例として、潜在情報抽出部２３によって、各アイテムの潜在情報として、ベクトルｑが抽出され、目的推定部２１によって、あるユーザがあるアイテムiを利用した際の目的情報ベクトルとして、アイテムｉの潜在情報ベクトルｑｉが推定されている、ケースが記述されている。この場合、実施の形態２では、負例度算出部２２は、アイテムｉの目的情報ベクトルｑｉと、別のアイテムｊの潜在情報ベクトルｑｊとの余弦ｃｏｓθ（ｑｉ、ｑｊ）＝ｑｉ・ｑｊ／（｜ｑｉ｜｜ｑｊ｜）を用いて負例度を計算する。つまり、実施の形態２では、アイテムｊに対する負例度ｚは、ｚ＝１＋ｃｏｓθ（ｑｉ、ｑｊ）のように計算される。
【０１３９】
これに対して、本実施の形態４では、コンテクスト情報には、アイテムのカテゴリ（健康食品、洗顔料、衣服など）が付与されているとする。この場合、負例度算出部４２は、全てのアイテムｊについてｚを計算するのではなく、負例度の算出対象となるアイテムを選択する。
【０１４０】
例えば、コンテクスト情報には、購入時、アイテムｉが所属するカテゴリ中でアイテムｊ１、ｊ２、…、ｊ３０が人気のアイテムトップ３０として紹介されていたとする。このとき、例えばユーザはこのトップ３０のアイテムのみを認識し、比較検討したと推定できる。従って、負例度算出部４２は、このアイテムｊ１、ｊ２、…、ｊ３０を選択し、これらに限定して、負例度を算出する。
【０１４１】
また、本実施の形態４では、アイテムｉのカテゴリが与えられているとすると、例えば、ｃｏｓθ（ｑｉ、ｑｊ）がある閾値以下であるようなアイテムｊの集合を想定できるので、アイテムｉに近いアイテムのリストの作成が可能となる。このリスト中のアイテムは、アイテムｉと同一カテゴリにあるとみなすこともできる。この場合、負例度算出部４２は、リストに載っているアイテムのみに対して負例度を算出する。このように、本実施の形態４によれば、コンテクスト情報によって、各アイテムに人気度が与えられている場合、そのリスト中のアイテムのうち、人気度トップ３０に絞って負例度を算出することが可能となる。
【０１４２】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態４における負例度計算装置４０の動作について図１１を用いて説明する。図１１は、本発明の実施の形態４における負例度計算装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１０を参酌する。また、本実施の形態４では、負例度計算装置４０を動作させることによって、負例度計算方法が実施される。よって、本実施の形態４における負例度計算方法の説明は、以下の負例度計算装置４０の動作説明に代える。
【０１４３】
図１１に示すように、最初に、目的推定部４１は、コンテクスト情報ＤＢ４３からコンテクスト情報を取得し、目的情報ＤＢ４４から目的情報を取得する（ステップＤ１）。次に、目的推定部１１は、ユーザ毎に、各ユーザが各アイテムを利用した際に、どのような目的を持っていたのかを、購入したアイテムのコンテクスト情報と目的情報とに基づいて推定する（ステップＤ２）。
【０１４４】
次に、ステップＤ２が実行されると、負例度算出部１２は、ステップＤ１で取得されたコンテクスト情報に基づいて、負例度の算出対象となるアイテムを選択する（ステップＤ３）。
【０１４５】
次に、負例度算出部１２は、ステップＤ３で選択したアイテムに対して、ステップＤ２で推定された目的と、目的情報とに基づいて、負例度を算出する（ステップＤ４）。
【０１４６】
ステップＤ４の実行後、負例度計算装置４０における処理は一旦終了する。ステップＤ４で算出された負例度は、例えば、ユーザに、商品又はコンテンツを推薦する推薦システムにおいて利用される。なお、図１０において、推薦システムの図示は省略されている。
【０１４７】
［実施の形態４における効果］
以上のように、本実施の形態４によれば、コンテクスト情報によって、より正確な目的が推定されるので、高精度に負例度が算出される。また、負例度の算出が必要なアイテムが絞り込まれるため、負例度計算装置４０における処理速度の向上が図れることになる。
【０１４８】
また、本実施の形態４によって得られた負例度を推薦システムに適用した場合も、実施の形態１と同様に、推薦システムにおける推薦にかかる処理時間を短縮化することができる。
【０１４９】
［プログラム］
本実施の形態４におけるプログラムは、コンピュータに、図１１に示すステップＤ１〜Ｄ４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態４における負例度計算装置４０と負例度計算方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、目的推定部４１、及び負例度算出部４２として機能し、処理を行なう。
【０１５０】
また、本実施の形態４では、コンテクスト情報ＤＢ４３及び目的情報ＤＢ４４は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって実現できる。また、この場合、コンピュータは、本実施の形態４におけるプログラムがインストールされるコンピュータであっても良いし、このコンピュータに接続された別のコンピュータであっても良い。
【０１５１】
また、本実施の形態４におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、目的推定部４１、及び負例度算出部４２のいずれかとして機能しても良い。
【０１５２】
（実施の形態５）
次に、本発明の実施の形態５における、負例度計算装置、負例度計算方法、及びプログラムについて、図１２及び図１３を参照しながら説明する。
【０１５３】
［装置構成］
最初に、本実施の形態５における負例度計算装置の構成について図１２を用いて説明する。図１２は、本発明の実施の形態５における負例度計算装置の具体的構成を示すブロック図である。
【０１５４】
図１２に示すように、本実施の形態４における負例度計算装置４０は、目的推定部５１と、負例度算出部５２と、コンテクスト情報推定部５５とを備えている。負例度計算装置４０は、コンテクスト情報推定部５５を備えている点で、実施の形態１と異なっている。なお、負例度計算装置４０も、利用アイテムＤＢ５３と目的情報ＤＢ５４とに接続されている。以下、実施の形態１との相違点を中心に説明する。
【０１５５】
コンテクスト情報推定部５５は、関係データ及び目的情報に基づいて、関係データによって特定されるアイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報を推定する。コンテクスト情報は、実施の形態４で述べた通りである。また、コンテクスト情報推定部５５は、推定したコンテクスト情報と関係データとを目的推定部５１に出力する。
【０１５６】
具体的には、コンテクスト情報推定部５５は、例えば、あるユーザがあるアイテムを利用した際、その時点での各アイテムの売り上げ個数ｃを計算する。そして、コンテクスト情報推定部５５は、コンテクスト情報として、要素数がアイテムの数であり、各要素には対応する要素の売り上げ個数ｃが設定されたベクトルを作成する。このようにして作成されたベクトルは、各アイテムの人気度を示している。
【０１５７】
また、コンテクスト情報推定部５５は、アイテム毎に、アイテム利用時刻ｔとアイテムが登場した時刻ｔ０との差の逆数［１／（ｔ−ｔ０）］を算出することもできる。この場合、コンテクスト情報推定部５５は、コンテクスト情報として、要素数がアイテムの数であり、各要素には対応する要素の逆数が設定されたベクトルを作成する。このようにして作成されたベクトルは、利用時ｔにおけるアイテムの新しさを示している。
【０１５８】
また、あるユーザがアイテムを利用した前後で、他の大多数のユーザが、特定の目的情報をもつアイテムを利用しているとすると、そのユーザも似たような目的を持ちやすいと考えられる。例えば、関係データから、多数のユーザが、健康志向を目的情報とする健康食品を購入していることが判断できる場合は、健康志向がブームになっていると考えられ、別のユーザも健康商品を購入する可能性がある。よって、コンテクスト情報推定部５５は、関係データからブームを判断できる場合は、判断したブーム、例えば、「健康ブーム」という情報をコンテクスト情報として推定する。
【０１５９】
具体的には、コンテクスト情報推定部５５は、ある期間内でのアイテムｊの売り上げ個数ｃｊと、アイテムｊのもつ目的情報ｖｊとの重み付き平均Σｊ（ｃｊ・ｖｊ）／Ｎを、ブームによるコンテクスト情報と推定する。また、この場合、コンテクスト情報推定部５５は、コンテクスト情報を、ベクトルとして出力することができる。ここで和Σはアイテムのインデックスｊから算出される。
【０１６０】
目的推定部５１は、本実施の形態５では、コンテクスト情報推定部５５によって推定されたコンテクスト情報と、目的情報ＤＢ５４に格納されている目的情報とから、ユーザが過去に利用したアイテムを利用した際の目的を推定する。目的推定部５１は、図１０に示した実施の形態４における目的推定部４１と同様に機能する。
【０１６１】
例えば、実施の形態１で述べたように、あるユーザがゼロカロリー飲料を購入したことが関係データとして記録されているとする。この場合、目的推定部５１は、目的情報に基づいて、ゼロカロリー飲料について、「健康のため」と、「甘いものを摂取」と、「飲み物が飲みたい」との目的項目にそれぞれ０．３、０．５、０．２が与えられ、その他の目的項目に０が与えられたベクトルｖ１を推定する。
【０１６２】
また、上記の場合において、コンテクスト情報が、ブームを表すベクトルΣｊ（ｃｊ・ｖｊ）／Ｎであり、それが「健康のため」が０．３、その他の項目が０であるような入力であるとする。この場合、例えば、ユーザの目的は、ブームの影響を受けるので、目的推定部５１は、２つの和［ｖ１＋Σｊ（ｃｊ・ｖｊ）／Ｎ］によって、ユーザの目的を表現することができる。従って、上記の例では、目的推定部５１は、「健康のため」と、「甘いものを摂取したい」と、「飲み物が飲みたい」との目的項目にそれぞれ０．６、０．５、０．２が与えられ、その他の目的項目に０が与えられたベクトルを出力する。
【０１６３】
負例度算出部５２は、本実施の形態５においては、コンテクスト情報に基づいて、負例度の算出対象となるアイテムを選択し、選択したアイテムに対して、負例度を算出する。負例度算出部５２は、図１０に示した実施の形態４における負例度算出部４２と同様に機能する。
【０１６４】
例えば、実施の形態４で述べたように、コンテクスト情報に、アイテムｉの購入時の人気のアイテムトップ３０が与えられているとする。このとき、負例度算出部５２は、この人気のアイテムトップ３０のみを選択し、選択したアイテムに対してのみ負例度を算出することができる。また、コンテクスト情報に、アイテムｊ毎のその時の売り上げｃｊ、及び、利用時のアイテムｊの新しさｎｊが含まれている場合は、負例度算出部５２は、例えばｃｊ＋ｎｊを計算し、計算結果から、負例度を算出すべきアイテムを選択することができる。
【０１６５】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態５における負例度計算装置５０の動作について図１３を用いて説明する。図１３は、本発明の実施の形態５における負例度計算装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１２を参酌する。また、本実施の形態５では、負例度計算装置５０を動作させることによって、負例度計算方法が実施される。よって、本実施の形態５における負例度計算方法の説明は、以下の負例度計算装置５０の動作説明に代える。
【０１６６】
図１１に示すように、最初に、コンテクスト情報推定部５５は、利用アイテムＤＢ５３から関係データを取得し、目的情報ＤＢ５４から目的情報を取得する（ステップＥ１）。次に、コンテクスト情報推定部５５は、ステップＥ１で取得した関係データ及び目的情報に基づいて、コンテクスト情報を推定する（ステップＥ２）。
【０１６７】
次に、目的推定部５１は、コンテクスト情報推定部５５から、関係データとコンテクスト情報と受け取り、更に、目的情報ＤＢ４４から目的情報を取得し、これらを用いて、ユーザ毎に、各ユーザが各アイテムを利用した際に、どのような目的を持っていたのかを推定する（ステップＥ３）。
【０１６８】
次に、ステップＥ３が実行されると、負例度算出部５２は、ステップＥ２で推定されたコンテクスト情報に基づいて、負例度の算出対象となるアイテムを選択する（ステップＥ４）。
【０１６９】
次に、負例度算出部１２は、ステップＥ４で選択したアイテムに対して、ステップＥ３で推定された目的と、目的情報とに基づいて、負例度を算出する（ステップＥ５）。
【０１７０】
ステップＥ５の実行後、負例度計算装置５０における処理は一旦終了する。ステップＥ５で算出された負例度は、例えば、ユーザに、商品又はコンテンツを推薦する推薦システムにおいて利用される。なお、図１２において、推薦システムの図示は省略されている。
【０１７１】
［実施の形態５における効果］
以上のように、本実施の形態５においても、実施の形態４と同様に、コンテクスト情報を利用でき、より正確な目的が推定されるので、高精度に負例度が算出される。また、負例度の算出が必要なアイテムが絞り込まれるため、負例度計算装置５０における処理速度の向上が図れることになる。
【０１７２】
また、本実施の形態５によって得られた負例度を推薦システムに適用した場合も、実施の形態１と同様に、推薦システムにおける推薦にかかる処理時間を短縮化することができる。
【０１７３】
［プログラム］
本実施の形態５におけるプログラムは、コンピュータに、図１３に示すステップＥ１〜Ｅ５を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態５における負例度計算装置５０と負例度計算方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、目的推定部５１、負例度算出部５２、及びコンテクスト情報推定部５５として機能し、処理を行なう。
【０１７４】
また、本実施の形態５では、利用アイテムＤＢ５３及び目的情報ＤＢ５４は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって実現できる。また、この場合、コンピュータは、本実施の形態４におけるプログラムがインストールされるコンピュータであっても良いし、このコンピュータに接続された別のコンピュータであっても良い。
【０１７５】
また、本実施の形態５におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、目的推定部５１、負例度算出部５２、及びコンテクスト情報推定部５５のいずれかとして機能しても良い。
【０１７６】
（実施の形態６）
次に、本発明の実施の形態６における、負例度計算装置、負例度計算方法、及びプログラムについて、図１４及び図１５を参照しながら説明する。
【０１７７】
［装置構成］
最初に、本実施の形態６における負例度計算装置の構成について図１４を用いて説明する。図１４は、本発明の実施の形態６における負例度計算装置の具体的構成を示すブロック図である。
【０１７８】
図１４に示すように、本実施の形態６における負例度計算装置６０は、目的推定部６１と、負例度算出部６２と、潜在情報抽出部６３と、データ分割部６４とを備えている。また、負例度計算装置６０は、利用アイテムＤＢ６５に接続されている。負例度計算装置６０は、データ分割部６４を備えている点で、図４に示した実施の形態２における負例度計算装置２０と異なっている。以下、実施の形態２との相違点を中心に説明する。
【０１７９】
データ分割部６４は、利用アイテムＤＢ６５に格納されている関係データを時系列に沿って複数の区間に分割する。データ分割部６４は、実施の形態３において図８に示したデータ分割部３５と同様の機能を備えている。
【０１８０】
潜在情報抽出部６３は、実施の形態２における潜在情報抽出部２３と同様に、関係データに含まれるユーザ及びアイテムから、ユーザが利用したアイテムを特定する行列を生成する。また、潜在情報抽出部６３は、生成した行列から、ユーザの嗜好を表すベクトルとアイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する。但し、本実施の形態６では、潜在情報抽出部６３は、分割された区間毎に潜在情報を抽出する。
【０１８１】
目的推定部６１は、本実施の形態６では、潜在情報を用いて、分割に用いられた区間毎に、ユーザ毎の各アイテムの利用の目的を推定する。目的推定部６１は、例えば、単位期間において利用されたアイテム毎に、潜在情報ベクトルを求め、求めた各潜在情報ベクトルの平均値を算出する。次いで、目的推定部６１は、算出した平均値のベクトルを、目的として出力する。
【０１８２】
具体的には、ある単位期間において、ユーザが、動画１、動画２、・・・動画１０を視聴したとする。そして、単位期間について、潜在情報抽出部６３によって、潜在情報ベクトルｑ１、ｑ２、…、ｑ１０が与えられたとする。この場合、目的推定部６１は、ユーザの目的として、ベクトルの平均値ｑｕ＝（ｑ１＋ｑ２＋…＋ｑ１０）／１０を計算し、計算によって得られた平均値を、ユーザの目的として出力する。
【０１８３】
負例度算出部６２は、実施の形態２における負例度算出部２２と同様に、潜在情報を用いて、負例度を算出する。但し、本実施の形態６では、負例度算出部６２は、分割された区間毎に負例度を算出する。
【０１８４】
具体的には、負例度算出部６２は、ある動画ｉの目的情報ベクトルｑｕと、その他の動画の潜在情報べクトルｑとの余弦ｃｏｓθ（ｑｕ、ｑ）＝ｑｕ・ｑ／（｜ｑｕ｜｜ｑ｜）を用いて負例度を計算できる。即ち、各動画ｊに対して負例度ｚを（１＋ｃｏｓθ（ｑｕ、ｑｊ））／２のように定義することができる。なお、本実施の形態６では、実施の形態２と異なり、負例度ｚが０＜ｚ＜１を満たすようにするために、２によって除算が行われている。
【０１８５】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態６における負例度計算装置６０の動作について図１５を用いて説明する。図１５は、本発明の実施の形態６における負例度計算装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１４を参酌する。また、本実施の形態６では、負例度計算装置６０を動作させることによって、負例度計算方法が実施される。よって、本実施の形態６における負例度計算方法の説明は、以下の負例度計算装置６０の動作説明に代える。
【０１８６】
図１５に示すように、最初に、データ分割部６４は、利用アイテムＤＢ６５から関係データを取得し、取得した関係データを、時系列に沿って、複数の区間（単位データ）に分割する（ステップＦ１）。
【０１８７】
次に、潜在情報抽出部２３は、ステップＦ１で取得した関係データに含まれるユーザ及びアイテムから、分割に用いられた区間毎に、ユーザが利用したアイテムを特定する行列を生成する。そして、潜在情報抽出部２３は、生成した行列から、ユーザの嗜好を表すベクトルとアイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、分割に用いられた区間毎に潜在情報を抽出する（ステップＦ２）。
【０１８８】
次に、目的推定部２１は、ステップＦ２で抽出された潜在情報を用いて、分割に用いられた区間毎に、ユーザが過去にアイテムを利用した際の目的を推定する（ステップＦ３）。次に、負例度算出部２２は、ステップＦ３で推定された目的と、ステップＦ２で抽出された潜在情報とを用いて、分割に用いられた区間毎に、各ユーザにおける各アイテムの負例度を算出する（ステップＦ４）。
【０１８９】
ステップＦ４の実行後、負例度計算装置２０における処理は一旦終了する。ステップＦ４で算出された負例度は、例えば、商品又はコンテンツを推薦する推薦システムにおいて利用される。なお、図１４において、推薦システムの図示は省略されている。
【０１９０】
［実施の形態６における効果］
以上のように、本実施の形態６を用いる場合も、実施の形態３と同様に、関係データが時系列に沿って分割され、分割によって得られた単位データ毎に目的推定が行われる。このため、アイテムの利用毎にユーザがはっきりとした利用目的をもっていない場合であっても、ユーザの利用の目的を明確にすることができる。
【０１９１】
また、本実施の形態６によって得られた負例度を推薦システムに適用した場合も、実施の形態１と同様に、推薦システムにおける推薦にかかる処理時間を短縮化することができる。
【０１９２】
［プログラム］
本実施の形態６におけるプログラムは、コンピュータに、図１５に示すステップＦ１〜Ｆ４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態６における負例度計算装置６０と負例度計算方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、目的推定部６１、負例度算出部６２、潜在情報抽出部６３、及びデータ分割部６４として機能し、処理を行なう。
【０１９３】
また、本実施の形態６では、利用アイテムＤＢ６５は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって実現できる。また、この場合、コンピュータは、本実施の形態６におけるプログラムがインストールされるコンピュータであっても良いし、このコンピュータに接続された別のコンピュータであっても良い。
【０１９４】
また、本実施の形態６におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、目的推定部６１、負例度算出部６２、潜在情報抽出部６３、及びデータ分割部６４のいずれかとして機能しても良い。
【０１９５】
［変形例］
本実施の形態６においても、実施の形態２の変形例１と同様の構成とされていても良い。つまり、潜在情報抽出部６３は、行列の生成後に、負例度算出部６２によって算出された負例度を用いて、行列を更新し、更新した行列から、新たな潜在情報を更に抽出することができる。また、目的推定部２１は、新たな潜在情報を用いて、再度、目的を推定し、負例度算出部６２は、新たな潜在情報を用いて、再度、負例度を算出することができる。
【０１９６】
（物理構成）
ここで、実施の形態１〜６におけるプログラムを実行することによって、負例度計算装置を実現するコンピュータについて図１６を用いて説明する。図１６は、本発明の実施の形態１〜６における負例度計算装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【０１９７】
図１６に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-ProgrammableGate Array）を備えていても良い。
【０１９８】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【０１９９】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【０２００】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【０２０１】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact DiskRead Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。
【０２０２】
なお、本実施の形態における負例度計算装置は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、負例度計算装置は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【実施例】
【０２０３】
次に、具体的な実施例を用いて、本発明の実施の形態における、負例度計算装置、負例度計算方法、及びプログラムについて具体的に説明する。【０２０４】
［実施例１］
実施例１は、実施の形態１の実施例である。本実施例１では、ＥＣサイトにおけるユーザのアイテム購入を想定する。本実施例１において、関係データは、ユーザのアイテムの購入履歴を記録したデータである。【０２０５】
目的情報は、「ユーザがそのアイテムを利用する目的」に関する情報であり、各目的項目を成分としたベクトルで記録されているとする。例えば、アイテムがゼロカロリー飲料であるとする。この場合、目的情報ベクトルとしては、「健康のため」と、「甘いものを摂取したい」と、「飲み物が飲みたい」との目的項目に、それぞれ０．５、０．２、０．３が付与され、その他の目的項目（例えば「食べ物が食べたい」のようなほかの項目）に０が付与された、ベクトルが挙げられる。【０２０６】
目的推定部１１は、関係データからユーザがゼロカロリー飲料を購入したことがわかり、目的情報からゼロカロリー飲料の目的情報ベクトルがわかるので、ユーザの目的として、ゼロカロリー飲料の目的情報ベクトルを出力する。【０２０７】
ここで、他のアイテムとして、甘味の強い飲料Ａ、健康向け食品Ｂ、他社のゼロカロリー飲料Ｃを想定する。また、各アイテムの目的情報において、「健康のため」と、「甘いものを摂取したい」と、「飲み物が飲みたい」との目的項目は、それぞれ、Ａについては（０、１、０）、Ｂについては（０．６、０．３、０）、Ｃについては（０．７、０、０．３）であるとする。【０２０８】
このとき、負例度は、例えば、ユーザの目的を示す目的ベクトルと、アイテムの目的情報を示す目的情報ベクトルＶとの内積により定義される。従ってこの場合、Ａの負例度は、Ｕ・Ｖ１＝０．１となり、Ｂの負例度は、Ｕ・Ｖ２＝０．３９となり、Ｃの負例度は、Ｕ・Ｖ３＝０．５１となる。【０２０９】
同様の計算が、各ユーザの全ての購入済みのアイテムに対して行われる。そして、ｔ回目の購入におけるユーザｕの目的ベクトルをＵｕｔとすると、全購入実績から計算されるユーザｕにとってのアイテムｉの負例度ｚ（ｕ、ｉ）は、例えば、各アイテムのベクトルの内積の和、即ち、ｚ（ｕ、ｉ）＝αΣＵｕｔ・Ｖｉとして算出される。ここで、「和」はｔについて算出されており、αは適当な係数である。【０２１０】
以上のように、実施例１によれば、適切な負例度の計算が可能となる。【０２１１】
［実施例２］
実施例２は、実施の形態３の実施例である。本実施例２では、動画視聴サイトにおけるユーザの動画の視聴を想定する。本実施例２において、関係データは、ユーザが視聴した動画と、視聴時の時間とを記録したデータである。また、各動画には、アクション、ＳＦ、コメディといったジャンルが付与されているとする。目的情報は、各動画のジャンルを記録している。【０２１２】
まず、データ分割部３５は、関係データを取得すると、１日を分割の区間として、１日以内に視聴された動画を１つの単位利用とする。【０２１３】
次に、目的推定部３１は、上記の単位利用内で視聴された動画について、目的情報である目的情報ベクトルを用いて、ユーザの目的を推定する。例えば、目的情報ベクトルの要素として、ジャンル（アクション、ＳＦ、コメディなど）が設定されているとする。そして、あるユーザが単位利用内で１０回の動画視聴を行っており、その各動画の目的情報ベクトルがｖ１、ｖ２、…、ｖ１０で与えられたとする。【０２１４】
この場合、目的推定部３１は、ユーザの目的（目的情報ベクトルＵ）として、例えば、単位利用された動画のベクトルの平均値（ｖ１＋ｖ２＋…＋ｖ１０）／１０を用いることができる。ここでは、アクション、ＳＦ、コメディ、その他のジャンルを要素とするベクトルが設定され、アクション、ＳＦ、コメディのそれぞれが０．６、０．３、０．１であり、その他の成分が０であるとする。目的推定部３１は、これらを用いてベクトルを作成する。【０２１５】
負例度算出部３２は、ユーザの目的を示すベクトルと、目的情報ベクトルＵと、から、ユーザの各アイテムに対する負例度を算出する。例えば、ユーザが視聴していない映画Ａ、Ｂ、Ｃがあり、目的情報として、それぞれアクション、ＳＦ、コメディについて、目的項目の成分が（１、０、０）、（０、０、１）、（０．７、０．３、０）となり、その他の成分が０となった、ベクトルＶ１、Ｖ２、Ｖ３が与えられたとする。【０２１６】
この場合、映画Ａはアクション映画、映画Ｂはコメディ映画、映画ＣはＳＦ要素を含むアクション映画である。負例度算出部３２は、例えば、ベクトルの内積を用いて負例度を算出する。この結果、映画Ａに対する負例度はＵ・Ｖ１＝０．６、映画Ｂに対する負例度はＵ・Ｖ２＝０．１、映画Ｃに対する負例度はＵ・Ｖ３＝０．５１と算出される。【０２１７】
以上のように、実施例２によれば、適切な負例度の計算が可能となる。【０２１８】
［実施例３］
実施例３は、実施の形態４の実施例である。本実施例３では、コンテクスト情報ＤＢ４３に格納されているコンテクスト情報が用いられる。【０２１９】
上述の実施例１及び２では、ユーザが見ていない動画全てに対して（目的に沿っているかどうかの重み付けがなされた）負例が付与されている。しかし、現実にはユーザは全てのアクションのジャンルの動画を確認し、これらを比較した上で、動画を選択しているわけではない。【０２２０】
本実施例３では、コンテクスト情報として、動画の人気ランキングが記録されている。このため、負例度算出部４２は、このコンテクスト情報を利用し、例えば、その単位利用時に該当するジャンルのランキング上位（例えば、１０位以内）にあり、なおかつ視聴されていない動画について、ユーザはその動画の存在を確認した上で避けたと判断する。そして、負例度算出部４２は、その判断結果を考慮して、負例度を算出する。【０２２１】
例えば、映画Ｃはアクション映画の人気ランキング上位である一方、映画Ａはランキング圏外であったとする。また、映画Ｂはコメディであるため、アクション映画の人気ランキングには入っていないとする。この場合、負例度算出部４２は、負例度として、映画Ｃに対してＵ・Ｖ３＝０．５１を算出し、映画Ａ、Ｂに対しては０を算出する。【０２２２】
以上のように、実施例３によれば、コンテクスト情報を利用して、適切な負例度の計算が可能となる。【０２２３】
［実施例４］
実施例４は、実施の形態５の実施例である。本実施例４では、負例度計算装置５０は、コンテクスト情報推定部５５を備えている。【０２２４】
本実施例４では、コンテクスト情報推定部５５は、関係データと目的情報とから、ジャンル別のランキングをコンテクスト情報として推定する。即ち、本実施例４では、コンテクスト情報推定部５５は、過去１ヶ月間において、単位時間毎に、どの動画が何度視聴されているかが、特定する。【０２２５】
そして、コンテクスト情報推定部５５は、ユーザの目的のジャンル（ここではアクション）の動画について、過去１ヶ月間の視聴回数を調べ、各動画に順位を付け、この順位をコンテクスト情報とする。【０２２６】
この場合、負例度算出部５２は、アクションのジャンルの動画のうち、コンテクスト情報によって与えられた順位が上位（例えば３０位以内）にあり、且つ、視聴されていない動画を特定する。そして、負例度算出部５２は、これらの動画については、ユーザはその動画の存在を確認した上で避けたと判断し、これらを負例度の算出対象として選択する。【０２２７】
そして、映画Ｃはこの一ヶ月の視聴回数が５０万回であり、アクション映画の中で視聴回数第８位であった。一方、映画Ａの視聴回数は１０００回であり、アクション映画の中での視聴回数は第３０位以下であった。この場合、負例度算出部５２は、視聴回数トップ３０位以内の映画Ｃに対しては「そのユーザが存在を認識したもの」としてＵ・Ｖ３＝０．５１を出力し、映画Ａ、Ｂに対しては「そのユーザは存在を認識していない」として、０を出力する。【０２２８】
以上のように、実施例４による場合も、コンテクスト情報を利用して、適切な負例度の計算が可能となる。【０２２９】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記２１）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。【０２３０】
（付記１）
ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、目的推定部と、
推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、負例度算出部と、
を備えている、
ことを特徴とする負例度計算装置。【０２３１】
（付記２）
付記１に記載の負例度計算装置であって、
負例度が特定のアイテム以外の他のアイテムについて算出される場合において、
前記目的推定部は、前記ユーザにおける前記特定のアイテムの利用目的を示す前記目的情報を用い、
前記負例度算出部は、推定された前記目的と、前記他のアイテムの利用目的を示す目的情報とに基づいて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。【０２３２】
（付記３）
付記１または２に記載の負例度計算装置であって、
前記関係データに含まれる前記ユーザ及び前記アイテムから、前記ユーザが利用した前記アイテムを特定する行列を生成し、更に、生成した前記行列から、前記ユーザの嗜好を表すベクトルと前記アイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する、潜在情報抽出部を更に備え、
前記目的推定部は、前記関係データ及び前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定し、
前記負例度算出部は、前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。【０２３３】
（付記４）
付記３に記載の負例度計算装置であって、
前記潜在情報抽出部が、前記行列の生成後に、前記負例度算出部によって算出された前記負例度を用いて、前記行列を更新し、更新した行列から、新たな前記潜在情報を更に抽出し、
前記目的推定部は、新たな前記潜在情報を用いて、再度、前記目的を推定し、
前記負例度算出部は、新たな潜在情報を用いて、再度、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。【０２３４】
（付記５）
付記１〜４のいずれかに記載の負例度計算装置であって、
前記関係データを時系列に沿って複数の区間に分割する、データ分割部を更に備え、
前記目的推定部は、分割された前記関係データと、前記目的情報とから、分割に用いられた前記区間毎に、前記目的を推定し、
前記負例度算出部は、前記区間毎に、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。【０２３５】
（付記６）
付記１または２に記載の負例度計算装置であって、
前記目的推定部が、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記負例度算出部は、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。【０２３６】
（付記７）
付記１または２に記載の負例度計算装置であって、
前記関係データ及び前記目的情報に基づいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報を推定する、コンテクスト情報推定部を更に備え、
前記目的推定部が、前記コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記負例度算出部は、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。【０２３７】
（付記８）
（ａ）ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、ステップと、
（ｂ）推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とする負例度計算方法。【０２３８】
（付記９）
付記８に記載の負例度計算方法であって、
負例度が特定のアイテム以外の他のアイテムについて算出される場合において、
前記（ａ）のステップにおいて、前記ユーザにおける前記特定のアイテムの利用目的を示す前記目的情報を用い、
前記（ｂ）のステップにおいて、推定された前記目的と、前記他のアイテムの利用目的を示す目的情報とに基づいて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。【０２３９】
（付記１０）
付記８または９に記載の負例度計算方法であって、
（ｃ）前記関係データに含まれる前記ユーザ及び前記アイテムから、前記ユーザが利用した前記アイテムを特定する行列を生成し、更に、生成した前記行列から、前記ユーザの嗜好を表すベクトルと前記アイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する、ステップを更に有し、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データ及び前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。【０２４０】
（付記１１）
付記１０に記載の負例度計算方法であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記行列の生成後に、前記（ｂ）のステップによって算出された前記負例度を用いて、前記行列を更新し、更新した行列から、新たな前記潜在情報を更に抽出し、
前記（ａ）のステップにおいて、新たな前記潜在情報を用いて、再度、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、新たな潜在情報を用いて、再度、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。【０２４１】
（付記１２）
付記８〜１１のいずれかに記載の負例度計算方法であって、
（ｄ）前記関係データを時系列に沿って複数の区間に分割する、ステップを更に有し、
前記（ａ）のステップにおいて、分割された前記関係データと、前記目的情報とから、分割に用いられた前記区間毎に、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記区間毎に、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。【０２４２】
（付記１３）
付記８または９に記載の負例度計算方法であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。【０２４３】
（付記１４）
付記８または９に記載の負例度計算方法であって、
（ｅ）前記関係データ及び前記目的情報に基づいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報を推定する、ステップを更に有し、
前記（ａ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。【０２４４】
（付記１５）
コンピュータに、
（ａ）ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、ステップと、
（ｂ）推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録している、
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。【０２４５】
（付記１６）
付記１５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
負例度が特定のアイテム以外の他のアイテムについて算出される場合において、
前記（ａ）のステップにおいて、前記ユーザにおける前記特定のアイテムの利用目的を示す前記目的情報を用い、
前記（ｂ）のステップにおいて、推定された前記目的と、前記他のアイテムの利用目的を示す目的情報とに基づいて、前記負例度を算出する、
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。【０２４６】
（付記１７）
付記１５または１６に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記関係データに含まれる前記ユーザ及び前記アイテムから、前記ユーザが利用した前記アイテムを特定する行列を生成し、更に、生成した前記行列から、前記ユーザの嗜好を表すベクトルと前記アイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する、ステップを実行させる命令を更に含み、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データ及び前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記負例度を算出する、
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。【０２４７】
（付記１８）
付記１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記行列の生成後に、前記（ｂ）のステップによって算出された前記負例度を用いて、前記行列を更新し、更新した行列から、新たな前記潜在情報を更に抽出し、
前記（ａ）のステップにおいて、新たな前記潜在情報を用いて、再度、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、新たな潜在情報を用いて、再度、前記負例度を算出する、
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。【０２４８】
（付記１９）
付記１５〜１８のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｄ）前記関係データを時系列に沿って複数の区間に分割する、ステップを実行させる命令を更に含み、
前記（ａ）のステップにおいて、分割された前記関係データと、前記目的情報とから、分割に用いられた前記区間毎に、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記区間毎に、前記負例度を算出する、
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。【０２４９】
（付記２０）
付記１５または１６に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
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。【０２５０】
（付記２１）
付記１５または１６に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｅ）前記関係データ及び前記目的情報に基づいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報を推定する、ステップを実行させる命令を更に含み、
前記（ａ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
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。【０２５１】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０２５２】
以上のように、本発明によれば、アイテムにおける負例度の算出精度の向上を図ることができる。本発明は、ＥＣサイト、動画視聴サイト等で用いられる推薦システムに有用である。具体的には、本発明によれば、特定のアイテムがどのようなユーザから嫌われているか、より嫌われる状況は何か、といった分析が可能になり、本発明は、商品開発やマーケティング、リスク分析といった用途に有用である。また、上述の推薦システムにおいて、負例を避けて推薦することが可能になり、推薦システムは、ユーザに対して、推薦システムに対する嫌悪感を持たせず、クリック率及び顧客満足度を向上させることが可能となる。更に、本発明によりユーザのサービス利用時の目的及びコンテクストが推定可能であるので、本発明は、目的及びコンテクストを考慮した推薦システムの構築及び設計といった用途にも有用である。
【符号の説明】
【０２５３】
１０  負例度計算装置（実施の形態１）
１１  目的推定部
１２  負例度算出部
１３  利用アイテムＤＢ
１４  目的情報ＤＢ
２０  負例度計算装置（実施の形態２）
２１  目的推定部
２２  負例度算出部
２３  潜在情報抽出部
２４  利用アイテムＤＢ
３０  負例度計算装置（実施の形態３）
３１  目的推定部
３２  負例度算出部
３３  利用アイテムＤＢ
３４  目的情報ＤＢ
３５  データ分割部
４０  負例度計算装置（実施の形態４）
４１  目的推定部
４２  負例度算出部
４３  コンテクスト情報ＤＢ
４４  目的情報ＤＢ
５０  負例度計算装置（実施の形態５）
５１  目的推定部
５２  負例度算出部
５３  利用アイテムＤＢ
５４  目的情報ＤＢ
５５  コンテクスト情報推定部
６０  負例度計算装置（実施の形態６）
６１  目的推定部
６２  負例度算出部
６３  潜在情報抽出部
６４  データ分割部
６５  利用アイテムＤＢ
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2019155580.tif 000003
【図２】
2019155580.tif 000004
【図３】
2019155580.tif 000005
【図４】
2019155580.tif 000006
【図５】
2019155580.tif 000007
【図６】
2019155580.tif 000008
【図７】
2019155580.tif 000009
【図８】
2019155580.tif 000010
【図９】
2019155580.tif 000011
【図１０】
2019155580.tif 000012
【図１１】
2019155580.tif 000013
【図１２】
2019155580.tif 000014
【図１３】
2019155580.tif 000015
【図１４】
2019155580.tif 000016
【図１５】
2019155580.tif 000017
【図１６】
2019155580.tif 000018
【図１７】
2019155580.tif 000019
【図１８】
2019155580.tif 000020
【手続補正書】
【提出日】令和2年7月30日(2020.7.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、目的推定部と、
推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、負例度算出部と、
を備えている、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項２】
請求項１に記載の負例度計算装置であって、
負例度が特定のアイテム以外の他のアイテムについて算出される場合において、
前記目的推定部は、前記ユーザにおける前記特定のアイテムの利用目的を示す前記目的情報を用い、
前記負例度算出部は、推定された前記目的と、前記他のアイテムの利用目的を示す目的情報とに基づいて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の負例度計算装置であって、
前記関係データに含まれる前記ユーザ及び前記アイテムから、前記ユーザが利用した前記アイテムを特定する行列を生成し、更に、生成した前記行列から、前記ユーザの嗜好を表すベクトルと前記アイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する、潜在情報抽出部を更に備え、
前記目的推定部は、前記関係データ及び前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定し、
前記負例度算出部は、前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項４】
請求項３に記載の負例度計算装置であって、
前記潜在情報抽出部が、前記行列の生成後に、前記負例度算出部によって算出された前記負例度を用いて、前記行列を更新し、更新した行列から、新たな前記潜在情報を更に抽出し、
前記目的推定部は、新たな前記潜在情報を用いて、再度、前記目的を推定し、
前記負例度算出部は、新たな潜在情報を用いて、再度、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の負例度計算装置であって、
前記関係データを時系列に沿って複数の区間に分割する、データ分割部を更に備え、
前記目的推定部は、分割された前記関係データと、前記目的情報とから、分割に用いられた前記区間毎に、前記目的を推定し、
前記負例度算出部は、前記区間毎に、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項６】
請求項１または２に記載の負例度計算装置であって、
前記目的推定部が、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記負例度算出部は、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項７】
請求項１または２に記載の負例度計算装置であって、
前記関係データ及び前記目的情報に基づいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報を推定する、コンテクスト情報推定部を更に備え、
前記目的推定部が、前記コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記負例度算出部は、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算装置。
【請求項８】
（ａ）ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、ステップと、
（ｂ）推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、ステップと、
を有する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項９】
請求項８に記載の負例度計算方法であって、
負例度が特定のアイテム以外の他のアイテムについて算出される場合において、
前記（ａ）のステップにおいて、前記ユーザにおける前記特定のアイテムの利用目的を示す前記目的情報を用い、
前記（ｂ）のステップにおいて、推定された前記目的と、前記他のアイテムの利用目的を示す目的情報とに基づいて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項１０】
請求項８または９に記載の負例度計算方法であって、
（ｃ）前記関係データに含まれる前記ユーザ及び前記アイテムから、前記ユーザが利用した前記アイテムを特定する行列を生成し、更に、生成した前記行列から、前記ユーザの嗜好を表すベクトルと前記アイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する、ステップを更に有し、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データ及び前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の負例度計算方法であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記行列の生成後に、前記（ｂ）のステップによって算出された前記負例度を用いて、前記行列を更新し、更新した行列から、新たな前記潜在情報を更に抽出し、
前記（ａ）のステップにおいて、新たな前記潜在情報を用いて、再度、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、新たな潜在情報を用いて、再度、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項１２】
請求項８〜１１のいずれかに記載の負例度計算方法であって、
（ｄ）前記関係データを時系列に沿って複数の区間に分割する、ステップを更に有し、
前記（ａ）のステップにおいて、分割された前記関係データと、前記目的情報とから、分割に用いられた前記区間毎に、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記区間毎に、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項１３】
請求項８または９に記載の負例度計算方法であって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項１４】
請求項８または９に記載の負例度計算方法であって、
（ｅ）前記関係データ及び前記目的情報に基づいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報を推定する、ステップを更に有し、
前記（ａ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とする負例度計算方法。
【請求項１５】
コンピュータに、
（ａ）ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、ステップと、
（ｂ）推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のプログラムであって、
負例度が特定のアイテム以外の他のアイテムについて算出される場合において、
前記（ａ）のステップにおいて、前記ユーザにおける前記特定のアイテムの利用目的を示す前記目的情報を用い、
前記（ｂ）のステップにおいて、推定された前記目的と、前記他のアイテムの利用目的を示す目的情報とに基づいて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１７】
請求項１５または１６に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｃ）前記関係データに含まれる前記ユーザ及び前記アイテムから、前記ユーザが利用した前記アイテムを特定する行列を生成し、更に、生成した前記行列から、前記ユーザの嗜好を表すベクトルと前記アイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する、ステップを更に実行させ、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データ及び前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１８】
請求項１７に記載のプログラムであって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記行列の生成後に、前記（ｂ）のステップによって算出された前記負例度を用いて、前記行列を更新し、更新した行列から、新たな前記潜在情報を更に抽出し、
前記（ａ）のステップにおいて、新たな前記潜在情報を用いて、再度、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、新たな潜在情報を用いて、再度、前記負例度を算出する、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１９】
請求項１５〜１８のいずれかに記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｄ）前記関係データを時系列に沿って複数の区間に分割する、ステップを更に実行させ、
前記（ａ）のステップにおいて、分割された前記関係データと、前記目的情報とから、分割に用いられた前記区間毎に、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記区間毎に、前記負例度を算出する、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項２０】
請求項１５または１６に記載のプログラムであって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項２１】
請求項１５または１６に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｅ）前記関係データ及び前記目的情報に基づいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報を推定する、ステップを更に実行させ、
前記（ａ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、アイテムがユーザによって選択されない可能性を示す、負例度を算出するための、負例度計算装置、及び負例度計算方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
一方、ステップＳ３００の判定の結果、終了条件を満たしていない場合は、関係情報予測部２０２は、視野モデルのパラメータを補正するための補正量を算出する（ステップＳ４００）。具体的には、関係情報予測部２０２は、ステップＳ２００で得られた数値と、学習用の関係データに付与されている数値（正例又は負例を表す数値）との差分を求め、求めた差分から補正量を算出する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
［発明の目的］
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、アイテムにおける負例度の算出精度の向上を図り得る、負例度計算装置、負例算出方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、ステップと、
（ｂ）推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、ステップと、
を実行させる、
ことを特徴とする。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９４】
次に、潜在情報抽出部２３は、ステップＢ１１で取得した関係データに含まれるユーザ及びアイテムから、ユーザが利用したアイテムを特定する行列を生成する。そして、潜在情報抽出部２３は、生成した行列から、ユーザの嗜好を表すベクトルとアイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する（ステップＢ１２）。ステップＢ１２は、図５に示したステップＢ２と同様のステップである。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０２】
図７に示すように、本変形例２では、負例度計算装置２０は、図２に示した実施の形態１における負例度計算装置１０と同様に、利用アイテムＤＢ２４に加えて、目的情報ＤＢ２５にも接続さている。本変形例２では、負例度算出部２２は、潜在情報及び目的に加えて、目的情報ＤＢ２５から取得した目的情報を用いて、各アイテムの負例度を算出する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０３】
具体的には、上述の例と同様に、潜在情報抽出部２３によって、各アイテムの潜在情報としてベクトルｑが抽出され、目的推定部２１によって、あるユーザがあるアイテムｉを利用した際の目的として、アイテムｉの潜在情報ベクトルｑｉが推定されているとする。また、この場合において、負例度算出部２２は、目的情報ＤＢ２５から、各アイテムの目的情報として、各アイテムのカテゴリ（健康食品、洗顔料、衣服等）を取得しているとする。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０５】
本変形例２によれば、負例度の算出に、目的情報ＤＢ２５に格納されている目的情報が用いられるため、よりいっそう高精度に負例度を算出することが可能となる。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１１】
データ分割部３５は、利用アイテムＤＢ３３に格納されている関係データを時系列に沿って複数の区間に分割する。つまり、データ分割部３５は、各ユーザのアイテムの利用履歴を指定された間隔で分割する。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１７】
また、本実施の形態３においては、負例度算出部３２は、分割に用いられた区間毎（単位データ毎）に、各ユーザのアイテムに対する負例度を算出する。具体的には、負例度算出部３２は、上述の例であれば、一度のログインからログオフまでの単位データにおいて、目的として推定されたジャンルのアイテムのうち、選択されなかったアイテム（視聴されなかった動画）に大きな負例度が付与されるように、負例度を算出する。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２０】
次に、目的推定部３１は、目的情報ＤＢ３４から目的情報を取得する（ステップＣ２）。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２１】
次に、目的推定部３１は、ステップＣ１で分割された関係データと、ステップＣ２で取得された目的情報とから、分割に用いられた区間毎に、ユーザ毎に各アイテムの利用の目的を推定する（ステップＣ３）。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２４】
［実施の形態３における効果］
以上のように、本実施の形態３によれば、関係データが時系列に沿って分割され、分割によって得られた単位データ毎に目的推定が行われる。このため、アイテムの利用毎にユーザがはっきりとした利用目的をもっていない場合であっても、ユーザの利用の目的を明確にすることができる。つまり、本実施の形態３では、ユーザが曖昧な気持ちでアイテムを選択した場合であっても、ユーザの目的を明確かすることができるので、サービス利用時のユーザの「はっきりと決まりきっていない目的感」も取り込むことができる。このため、本実施の形態３によれば、よりいっそう高精度に負例度を算出することができる。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２６】
［プログラム］
本実施の形態３におけるプログラムは、コンピュータに、図９に示すステップＣ１〜Ｃ４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態３における負例度計算装置３０と負例度計算方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、目的推定部３１、負例度算出部３２、及びデータ分割部３５として機能し、処理を行なう。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５４】
図１２に示すように、本実施の形態５における負例度計算装置５０は、目的推定部５１と、負例度算出部５２と、コンテクスト情報推定部５５とを備えている。負例度計算装置５０は、コンテクスト情報推定部５５を備えている点で、実施の形態１と異なっている。なお、負例度計算装置５０も、利用アイテムＤＢ５３と目的情報ＤＢ５４とに接続されている。以下、実施の形態１との相違点を中心に説明する。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５９】
具体的には、コンテクスト情報推定部５５は、ある期間内でのアイテムｊの売り上げ個数ｃｊと、アイテムｊのもつ目的情報ｖｊとの重み付き平均Σｊ（ｃｊ・ｖｊ）／Ｎを、ブームによるコンテクスト情報と推定する。また、この場合、コンテクスト情報推定部５５は、コンテクスト情報を、ベクトルとして出力することができる。ここで和Σはアイテムｊのインデックスから算出される。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６１】
例えば、実施の形態１で述べたように、あるユーザがゼロカロリー飲料を購入したことが関係データとして記録されているとする。この場合、目的推定部５１は、目的情報に基づいて、ゼロカロリー飲料について、「健康のため」と、「甘いものを摂取したい」と、「飲み物が飲みたい」との目的項目にそれぞれ０．３、０．５、０．２が与えられ、その他の目的項目に０が与えられたベクトルｖ１を推定する。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６４】
例えば、実施の形態４で述べたように、コンテクスト情報に、アイテムｉの購入時の人気のアイテムトップ３０が与えられているとする。このとき、負例度算出部５２は、この人気のアイテムトップ３０のみを選択し、選択したアイテムに対してのみ負例度を算出することができる。また、コンテクスト情報に、アイテムｊ毎のその時の売り上げ個数ｃｊ、及び、利用時のアイテムｊの新しさｎｊが含まれている場合は、負例度算出部５２は、例えばｃｊ＋ｎｊを計算し、計算結果から、負例度を算出すべきアイテムを選択することができる。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１９】
上述の実施例１及び２では、ユーザが見ていない動画全てに対して（目的に沿っているかどうかの重み付けがなされた）負例度が付与されている。しかし、現実にはユーザは全てのアクションのジャンルの動画を確認し、これらを比較した上で、動画を選択しているわけではない。
【手続補正２２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２４４】
（付記１５）
コンピュータに、
（ａ）ユーザが過去に利用したアイテムを特定する関係データと、前記ユーザにおける前記アイテムの利用目的を示す目的情報とから、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定する、ステップと、
（ｂ）推定された前記目的と、前記目的情報とに基づいて、前記ユーザによって前記アイテムが選択されない可能性を示す負例度を算出する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【手続補正２３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２４５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２４５】
（付記１６）
付記１５に記載のプログラムであって、
負例度が特定のアイテム以外の他のアイテムについて算出される場合において、
前記（ａ）のステップにおいて、前記ユーザにおける前記特定のアイテムの利用目的を示す前記目的情報を用い、
前記（ｂ）のステップにおいて、推定された前記目的と、前記他のアイテムの利用目的を示す目的情報とに基づいて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正２４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２４６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２４６】
（付記１７）
付記１５または１６に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｃ）前記関係データに含まれる前記ユーザ及び前記アイテムから、前記ユーザが利用した前記アイテムを特定する行列を生成し、更に、生成した前記行列から、前記ユーザの嗜好を表すベクトルと前記アイテムの潜在的な属性を表すベクトルとを求め、求めたベクトルから、潜在情報を抽出する、ステップを更に実行させ、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データ及び前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記ユーザが過去に前記アイテムを利用した際の目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記目的情報の代わりに、前記潜在情報を用いて、前記負例度を算出する、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正２５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２４７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２４７】
（付記１８）
付記１７に記載のプログラムであって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記行列の生成後に、前記（ｂ）のステップによって算出された前記負例度を用いて、前記行列を更新し、更新した行列から、新たな前記潜在情報を更に抽出し、
前記（ａ）のステップにおいて、新たな前記潜在情報を用いて、再度、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、新たな潜在情報を用いて、再度、前記負例度を算出する、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正２６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２４８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２４８】
（付記１９）
付記１５〜１８のいずれかに記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｄ）前記関係データを時系列に沿って複数の区間に分割する、ステップを更に実行させ、
前記（ａ）のステップにおいて、分割された前記関係データと、前記目的情報とから、分割に用いられた前記区間毎に、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記区間毎に、前記負例度を算出する、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正２７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２４９】
（付記２０）
付記１５または１６に記載のプログラムであって、
前記（ａ）のステップにおいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正２８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２５０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２５０】
（付記２１）
付記１５または１６に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｅ）前記関係データ及び前記目的情報に基づいて、前記関係データによって特定される前記アイテムの利用時における情報を含む、コンテクスト情報を推定する、ステップを更に実行させ、
前記（ａ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報と、前記目的情報とから、前記目的を推定し、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記コンテクスト情報に基づいて、前記負例度の算出対象となる前記アイテムを選択し、選択した前記アイテムに対して、前記負例度を算出する、
ことを特徴とするプログラム。                                                                             
【国際調査報告】
2019155580.tif 000021
2019155580.tif 000022