【手続補正書】
【提出日】平成29年11月6日(2017.11.6)
【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】
ユーザに対して推薦を提供する方法であって、
ユーザに関連付けられたコンテキスト情報を受信することと、
前記受信したコンテキスト情報に基づいて複数のユーザモデルを更新することと、
複数の項目を記憶し、ベクトル空間に対応し、項目に関連付けられたベクトル値に基づいて各項目が記憶される空間データ構造を識別することと、
境界が前記ベクトル値の許容範囲を示す、前記ベクトル空間の中のサブ空間を、前記更新されたユーザモデルに基づいて、決定することと、
前記決定されたサブ空間に含まれる、推薦項目の第１のセットを取得するために、前記空間データ構造を照会することと、
各ユーザモデルについてのモデル固有出力を算出すること、及び前記複数のユーザモデルにわたるモデル固有出力の加重和を算出することを含み、前記複数のユーザモデル及び各項目に関連付けられた特性評価ベクトルに基づいて前記推薦項目の第１のセットの中の各項目についてのスコアを算出することと、
前記算出されたスコアに基づいて前記取得された推薦項目の第１のセットの中の前記項目をランク付けすることと、
１つ以上のトップランクの項目を前記ユーザに対して推薦することと、
を備える方法。
【請求項２】
前記モデル固有出力を算出することは、
前記ユーザモデルのパラメータに対応する前記特性評価ベクトルにおける要素を識別することと、
前記識別された要素と前記ユーザモデルのパラメータとの関数として前記モデル固有出力を算出することと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
異なるベクトル空間に対応する追加の空間データ構造を識別することと、
推薦項目の第２のセットを取得するために前記追加の空間データ構造を照会することと、
前記推薦項目の第１のセット及び第２のセットを使用して推薦項目の組み合わせセットを生成することと、
を更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の項目は、
ウェブページと、
消費項目と、
活動と、
会場と、
位置とのうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記受信されたコンテキスト情報に基づいて前記ユーザに関連付けられたコンテキストグラフを更新することを更に備える、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記空間データ構造は、セルにセグメント化され、
各セルは、前記セルの境界の中のベクトル値を有する項目を記憶する、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
コンピュータにより実行された時、前記コンピュータに、ユーザに対して推薦を提供する方法を実行する命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
前記方法は、
ユーザに関連付けられたコンテキスト情報を受信することと、
前記受信したコンテキスト情報に基づいて複数のユーザモデルを更新することと、
複数の項目を記憶し、ベクトル空間に対応し、項目に関連付けられたベクトル値に基づいて各項目が記憶される空間データ構造を識別することと、
境界がベクトル値の許容範囲を示す、前記ベクトル空間の中のサブ空間を、前記更新されたユーザモデルに基づいて、決定することと、
前記決定されたサブ空間に含まれる、推薦項目の第１のセットを取得するために、前記空間データ構造を照会することと、
各ユーザモデルについてのモデル固有出力を算出すること、及び前記複数のユーザモデルにわたるモデル固有出力の加重和を算出することを含み、前記複数のユーザモデル及び各項目に関連付けられた特性評価ベクトルに基づいて前記推薦項目の第１のセットの中の各項目についてのスコアを算出することと、
前記算出されたスコアに基づいて前記取得された推薦項目の第１のセットの中の前記項目をランク付けすることと、
１つ以上のトップランクの項目を前記ユーザに対して推薦することと、
を備える、
非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項８】
前記モデル固有出力を算出することは、
前記ユーザモデルのパラメータに対応する前記特性評価ベクトルにおける要素を識別することと、
前記識別された要素と前記ユーザモデルのパラメータとの関数として前記モデル固有出力を算出することと、
を含む、請求項７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項９】
異なるベクトル空間に対応する追加の空間データ構造を識別することと、
推薦項目の第２のセットを取得するために前記追加の空間データ構造を照会することと、
前記推薦項目の第１のセット及び第２のセットを使用して推薦項目の組み合わせセットを生成することと、
を更に備える、請求項７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
前記複数の項目は、
ウェブページと、
消費項目と、
活動と、
会場と、
位置とのうちの１つ以上を含む、請求項７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記受信されたコンテキスト情報に基づいて前記ユーザに関連付けられたコンテキストグラフを更新することを更に備える、
請求項７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記空間データ構造は、セルにセグメント化され、
各セルは、前記セルの境界の中のベクトル値を有する項目を記憶する、
請求項７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
ユーザに対して推薦を提供する推薦システムにおいて、
プロセッサと、
メモリと、
ユーザに関連付けられたコンテキスト情報に基づいてユーザの活動及びユーザの関心の少なくとも一方を検出するように構成された活動検出モジュールと、
前記活動検出モジュールの出力に基づいて複数のユーザモデルを更新するように構成されたモデル更新機構と、
複数の項目を記憶し、ベクトル空間に対応し、項目に関連付けられたベクトル値に基づいて各項目が記憶されるように構成された空間データ構造と、
境界がベクトル値の許容範囲を示す、前記ベクトル空間の中のサブ空間を、前記更新されたユーザモデルに基づいて、決定するように構成されたサブ空間決定モジュールと、
前記決定されたサブ空間に含まれる、推薦項目の第１のセットを取得するために、前記空間データ構造を照会するように構成された照会機構と、
各ユーザモデルについてのモデル固有出力を算出すること、及び前記複数のユーザモデルにわたるモデル固有出力の加重和を算出することを含み、前記複数のユーザモデル及び各項目に関連付けられた特性評価ベクトルに基づいて前記推薦項目の第１のセットの中の各項目についてのスコアを算出し
前記算出されたスコアに基づいて前記取得された推薦項目の第１のセットの中の前記項目をランク付けし、
１つ以上のトップランクの項目を前記ユーザに対して推薦するように構成された混合モデル推薦部と、
を備える推薦システム。
【請求項１４】
前記混合モデル推薦部は、
前記ユーザモデルのパラメータに対応する前記特性評価ベクトルにおける要素を識別し、
前記識別された要素と前記ユーザモデルのパラメータとの関数として前記モデル固有出力を算出する、
ように構成される、請求項１３に記載の推薦システム。
【請求項１５】
異なるベクトル空間に対応する追加の空間データ構造を更に備え、
前記照会機構は、
推薦項目の第２のセットを取得するために前記追加の空間データ構造を照会し、
前記推薦項目の第１のセット及び第２のセットを使用して推薦項目の組み合わせセットを生成する、
ように更に構成される、請求項１３に記載の推薦システム。
【請求項１６】
前記複数の項目は、
ウェブページと、
消費項目と、
活動と、
会場と、
位置とのうちの１つ以上を含む、請求項１３に記載の推薦システム。
【請求項１７】
前記活動検出モジュールの出力に基づいて前記ユーザに関連付けられたコンテキストグラフを更新するように構成されるコンテキストグラフ更新機構を更に備える、
請求項１３に記載の推薦システム。
【請求項１８】
前記空間データ構造は、セルにセグメント化され、
各セルは、前記セルの境界の中のベクトル値を有する項目を記憶する、
請求項１３に記載の推薦システム。
【請求項１９】
項目についての特性評価ベクトルを生成するように構成された項目特性評価モジュールを更に備える、請求項１３に記載の推薦システム。