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公開番号2024120199
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-05
出願番号2023026831
出願日2023-02-24
発明の名称レコメンドシステム
出願人株式会社アイシン,イナゴコーポレーション,iNAGO Corporation
代理人Knowledge Partners弁理士法人
主分類G06F 16/9035 20190101AFI20240829BHJP(計算;計数)
要約【課題】ユーザにとって意外性のあるアイテムをレコメンドする技術の提供。
【解決手段】ユーザの関心を示すユーザデータを複数のユーザについてそれぞれ取得するユーザデータ取得部と、各アイテムの特徴を示すアイテムデータを取得するアイテムデータ取得部と、前記ユーザデータに基づいて対象ユーザと他のユーザとの類似度を示すユーザ間類似度を算出し、前記アイテムデータに基づいてアイテム間の類似度を示すアイテム間類似度を算出する多面的類似度算出部と、前記ユーザ間類似度と前記アイテム間類似度とに基づいて、前記対象ユーザにとっての各アイテムの意外性を示す意外性評価値を算出する意外性評価値算出部と、算出された前記意外性評価値に基づいて選出したアイテムを前記対象ユーザに推薦するレコメンド部と、を備えるレコメンドシステムを構成する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザの関心を示すユーザデータを複数のユーザについてそれぞれ取得するユーザデータ取得部と、
各アイテムの特徴を示すアイテムデータを取得するアイテムデータ取得部と、
前記ユーザデータに基づいて対象ユーザと他のユーザとの類似度を示すユーザ間類似度を算出し、前記アイテムデータに基づいてアイテム間の類似度を示すアイテム間類似度を算出する多面的類似度算出部と、
前記ユーザ間類似度と前記アイテム間類似度とに基づいて、前記対象ユーザにとっての各アイテムの意外性を示す意外性評価値を算出する意外性評価値算出部と、
算出された前記意外性評価値に基づいて選出したアイテムを前記対象ユーザに推薦するレコメンド部と、
を備えるレコメンドシステム。
続きを表示（約 810 文字）【請求項２】
前記アイテム間類似度は、任意のユーザによる各アイテムに対する評価に基づいて算出され、
前記意外性評価値算出部においては、
前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザにとっての各アイテムの関心の高さを示す関心評価値を算出し、
前記関心評価値と前記アイテム間類似度とに基づいて前記意外性評価値を算出する、
請求項１に記載のレコメンドシステム。
【請求項３】
前記意外性評価値算出部においては、
対象アイテムの前記関心評価値を、当該対象アイテムの他のアイテムとの前記アイテム間類似度が高いほど低下するように更新することによって、前記意外性評価値を算出する、
請求項２に記載のレコメンドシステム。
【請求項４】
前記アイテム間類似度は、第一アイテム間類似度と、第二アイテム間類似度とを含み、
前記第一アイテム間類似度は、任意のユーザによる各アイテムに対する評価に基づいて算出される類似度と、各アイテムの属性に基づいて算出される類似度のうちのいずれか一方であり、前記第二アイテム間類似度はいずれか他方であり、
前記意外性評価値算出部においては、
前記ユーザ間類似度と前記第一アイテム間類似度とに基づいて前記対象ユーザにとっての各アイテムの関心の高さを示す関心評価値を算出し、
前記関心評価値と前記第二アイテム間類似度とに基づいて前記意外性評価値を算出する、
請求項１に記載のレコメンドシステム。
【請求項５】
前記意外性評価値算出部においては、
対象アイテムの前記関心評価値を、当該対象アイテムの他のアイテムとの前記第二アイテム間類似度が高いほど低下するように更新することによって、前記意外性評価値を算出する、
請求項４に記載のレコメンドシステム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、レコメンドシステムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、対象ユーザの嗜好と類似する嗜好を持つ他のユーザの嗜好を用いて対象ユーザにレコメンドするアイテムを取得する手法が知られている（例えば特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００９－２５２１７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来の場合、対象ユーザにとって既知のアイテムや似たアイテムがレコメンドされやすくなり、対象ユーザにとっての新たな発見や気付きに繋がりにくい。そのため、レコメンドされたアイテムに対して対象ユーザがなんらかのレスポンスをする可能性が低下するという課題があった。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、ユーザにとって意外性のあるアイテムをレコメンドする技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の目的を達成するため、レコメンドシステムは、ユーザの関心を示すユーザデータを複数のユーザについてそれぞれ取得するユーザデータ取得部と、各アイテムの特徴を示すアイテムデータを取得するアイテムデータ取得部と、ユーザデータに基づいて対象ユーザと他のユーザとの類似度を示すユーザ間類似度を算出し、アイテムデータに基づいてアイテム間の類似度を示すアイテム間類似度を算出する多面的類似度算出部と、ユーザ間類似度とアイテム間類似度とに基づいて、対象ユーザにとっての各アイテムの意外性を示す意外性評価値を算出する意外性評価値算出部と、算出された意外性評価値に基づいて選出したアイテムを対象ユーザに推薦するレコメンド部と、を備える。
【０００６】
すなわち、レコメンドシステムでは、二種類の類似度に基づいて対象ユーザにとっての各アイテムの評価値を算出する。そのため、一種類の類似度によって各アイテムの評価値を算出する場合と比較して、当該評価値に基づいて、対象ユーザにとって意外性があるアイテムを選出して推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
レコメンドシステムの構成を示すブロック図。
図２Ａはレビューデータの構成例を説明する図、図２Ｂはアイテムデータの構成例を説明する図、図２Ｃはユーザデータの構成例を説明する図。
図３Ａはユーザ間類似度の一例を示す図、図３Ｂはユーザ評価によるアイテム間類似度の一例を示す図。
図４Ａおよび図４Ｂは関心評価値の一例を示す図。
レコメンド処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）レコメンドシステムの構成：
（２）レコメンド処理：
（３）他の実施形態：
【０００９】
（１）レコメンドシステムの構成：
図１は、本発明にかかるレコメンドシステム１０の構成を示すブロック図である。本実施形態において、レコメンドシステム１０は、サーバコンピュータで構成されており、クライアントとしてのナビゲーションシステム５０のユーザに対して、アイテムの推薦（レコメンド）を行う。レコメンドシステム１０のクライアントは、複数存在しうるが図１ではそのうちの１台を示している。本実施形態において推薦されるアイテムは、ナビゲーションシステムの目的地等として設定可能な施設（ＰＯＩ（Point Of Interest））である。本実施形態において「施設」はアイテムの具体例である。
【００１０】
レコメンドシステム１０は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ等を備える制御部２０、記録媒体３０、通信部４１を備えており、記録媒体３０やＲＯＭに記憶されたプログラムを制御部２０で実行することができる。本実施形態においては、このプログラムとしてレコメンドプログラム２１を実行可能である。通信部４１は、ナビゲーションシステム５０と通信を行う回路を備えており、制御部２０は、レコメンドプログラム２１の処理によってナビゲーションシステム５０と通信を行うことが可能である。
（【００１１】以降は省略されています）

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