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公開番号2025161611
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-24
出願番号2024064946
出願日2024-04-12
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人
主分類G06F 16/903 20190101AFI20251017BHJP(計算;計数)
要約【課題】、コストの増大を抑制しつつ、cold start problemに対処可能な推薦技術を提供する。
【解決手段】情報処理装置は、ユーザに関する情報を取得する第1の取得部と、アイテムに関する情報を取得する第2の取得部と、学習済モデルによって生成されたデータを含む訓練データを用いて学習され、前記ユーザに関する情報及び前記アイテムに関する情報の各々をベクトルに変換する1又は複数の変換部と、前記変換部によって変換されたベクトルを参照して、前記ユーザと前記アイテムとの相性を予測する予測部とを備えている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザに関する情報を取得する第１の取得手段と、
アイテムに関する情報を取得する第２の取得手段と、
学習済モデルによって生成されたデータを含む訓練データを用いて学習され、前記ユーザに関する情報及び前記アイテムに関する情報の各々をベクトルに変換する１又は複数の変換手段と、
前記変換手段によって変換されたベクトルを参照して、前記ユーザと前記アイテムとの相性を予測する予測手段と
を備えている情報処理装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記アイテムには、商品及び施策の少なくとも何れかが含まれる
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記１又は複数の変換手段は、
前記学習済モデルによって生成されたデータを参照して得られる第１の損失値と、
前記学習済モデルによって生成されたデータ以外のデータを参照して得られる第２の損失値と
に対して互いに異なる重みが適用される損失関数を用いて学習されたものである
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
ユーザに関する情報及びアイテムに関する情報の少なくとも何れかを取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段が取得した情報を参照して、学習済モデルによって生成されたデータを取得する第２の取得手段と、
前記ユーザ及び前記アイテムの各々をベクトルに変換する１又は複数の変換手段を、前記第２の取得手段が取得したデータを含む訓練データを用いて学習させる学習手段と
を備えている情報処理装置。
【請求項５】
前記第２の取得手段は、
前記第１の取得手段が取得した情報を参照して１又は複数のプロンプトを生成し、
生成した１又は複数のプロンプトが入力された前記学習済モデルが出力するデータを、前記学習済モデルによって生成されたデータとして取得する
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記プロンプトは、
前記第１の取得手段が取得したユーザの情報に基づきアイテムに関する情報を問い合わせる問い合わせ文を含んでいる
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
ユーザに関する情報を取得することと、
アイテムに関する情報を取得することと、
学習済モデルによって生成されたデータを含む訓練データを用いて学習された１又は複数の変換手段によって、前記ユーザに関する情報及び前記アイテムに関する情報の各々をベクトルに変換することと、
前記変換されたベクトルを参照して、前記ユーザと前記アイテムとの相性を予測することと
を含んでいる情報処理方法。
【請求項８】
ユーザに関する情報及びアイテムに関する情報の少なくとも何れかを取得することと、
前記取得した情報を参照して、学習済モデルによって生成されたデータを取得すること、
前記ユーザ及び前記アイテムの各々をベクトルに変換する１又は複数の変換手段を、前記取得したデータを含む訓練データを用いて学習させることと
を含んでいる情報処理方法。
【請求項９】
情報処理装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
ユーザに関する情報を取得する第１の取得手段と、
アイテムに関する情報を取得する第２の取得手段と、
学習済モデルによって生成されたデータを含む訓練データを用いて学習され、前記ユーザに関する情報及び前記アイテムに関する情報の各々をベクトルに変換する１又は複数の変換手段と、
前記変換手段によって変換されたベクトルを参照して、前記ユーザと前記アイテムとの相性を予測する予測手段と
として機能させるプログラム。
【請求項１０】
情報処理装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
ユーザに関する情報及びアイテムに関する情報の少なくとも何れかを取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段が取得した情報を参照して、学習済モデルによって生成されたデータを取得する第２の取得手段と、
前記ユーザ及び前記アイテムの各々をベクトルに変換する１又は複数の変換手段を、前記第２の取得手段が取得したデータを含む訓練データを用いて学習させる学習手段と
として機能させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
あるユーザに対してアイテム（商品、施策等）を推薦したり、あるアイテムにマッチするユーザを特定したりする推薦システムが知られている。例えば非特許文献１には、ランダム化された学習によって新たなユーザと新たなアイテムを推薦する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
"Recommendation for New Users and New Items via RandomizedTraining and Mixture-of-Experts Transformation", Ziwei Zhu et.al, SIGIR ’20, July 25-30, 2020, Virtual Event, China
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、推薦システムでは、互いの相関履歴（例えば評価履歴）が存在しない新たなユーザや新たなシステムに対して、どのような推薦を行えばよいのかという問題（cold start problemとも呼ばれる）が存在している。非特許文献１では、補助的表現（Auxiliary representation）を含めた学習を行うことによって、cold start problemへの対処を行うことが提案されている。
【０００５】
しかしながら、非特許文献１の技術では、補助的表現を含む十分なデータ量の訓練データを用意する必要があり、そのコストの増大が問題となっていた。
【０００６】
本開示は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、コストの増大を抑制しつつ、cold start problemに対処可能な推薦技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一側面に係る情報処理装置は、ユーザに関する情報を取得する第１の取得手段と、アイテムに関する情報を取得する第２の取得手段と、学習済モデルによって生成されたデータを含む訓練データを用いて学習され、前記ユーザに関する情報及び前記アイテムに関する情報の各々をベクトルに変換する１又は複数の変換手段と、前記変換手段によって変換されたベクトルを参照して、前記ユーザと前記アイテムとの相性を予測する予測手段とを備えている。
【０００８】
本開示の一側面に係る情報処理装置は、ユーザに関する情報及びアイテムに関する情報の少なくとも何れかを取得する第１の取得手段と、前記第１の取得手段が取得した情報を参照して、学習済モデルによって生成されたデータを取得する第２の取得手段と、前記ユーザ及び前記アイテムの各々をベクトルに変換する１又は複数の変換手段を、前記第２の取得手段が取得したデータを含む訓練データを用いて学習させる学習手段とを備えている。
【０００９】
本開示の一側面に係る情報処理方法は、ユーザに関する情報を取得することと、アイテムに関する情報を取得することと、学習済モデルによって生成されたデータを含む訓練データを用いて学習された１又は複数の変換手段によって、前記ユーザに関する情報及び前記アイテムに関する情報の各々をベクトルに変換することと、前記変換されたベクトルを参照して、前記ユーザと前記アイテムとの相性を予測することとを含んでいる。
【００１０】
本開示の一側面に係る情報処理方法は、ユーザに関する情報及びアイテムに関する情報の少なくとも何れかを取得することと、前記取得した情報を参照して、学習済モデルによって生成されたデータを取得すること、前記ユーザ及び前記アイテムの各々をベクトルに変換する１又は複数の変換手段を、前記取得したデータを含む訓練データを用いて学習させることとを含んでいる。
（【００１１】以降は省略されています）

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