JP2008262398A - 情報推薦システムおよび情報推薦方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】情報推薦システムは、利用者の行動記録に基づいて利用者の嗜好モデルを学習して記憶する嗜好モデル作成部45と、複数の推薦候補について嗜好モデルに基づいて選択確率を計算して各推薦候補について利用者が選択する確率を表す評価リストを作成する評価リスト作成部46と、利用者の行動記録に関する情報に基づいてその利用者の習慣性を特定し、この習慣性に基づいて、複数の推薦候補についてのデフォルト予測値を求めるデフォルト予測部47と、選択確率からデフォルト予測値を引いた差が大きいほど意外性が高いとして意外性を表す意外性評価値を求める意外性評価値計算部48と、を有する。
【選択図】図1
Description
ただし、Lは推薦件数、Rは全適合アイテム件数、siは第i位の推薦アイテム、isrel(si)は利用者の興味に対するsiの適合度合い、count(i)は上位i件以上の適合アイテムを表している。
C. Cleverdon and M. Kean "Factors Determining the Performance of Indexing Systems" Aslib Cranfield Research Project, Cranfield England (1968) R. J. Quinlan: C4.5: Programs for Machine Learning, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA (1993) C. M. Bishop: Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press (1995) V. N. Vapnik: The Nature of Statistical Learning Theory, Springer (1995)
=P(視聴=TRUE)・P(番組ジャンル=Variety│視聴=TRUE)/P(番組ジャンル=Variety)
ソーティング部16は、視聴確率値が付与された番組データに対して、視聴確率値に従い降順にソーティングする(ステップB4)。番組選択部17は、ソーティング部16によってソートされた番組データのうち、上位X件の番組を評価番組として評価リストデータベース18に格納し、ソーティングされた番組データを視聴確率値データベース19に格納する(ステップB5)。
ただし、Lは推薦件数、siは第i位の推薦アイテム、P(si)はsiの予測確率値、d(si)はデフォルト予測によるsiの予測確率値、isrel(si)は利用者の興味に対するsiの適合度合い、count(i)は上位i件以上の適合アイテム件数を表す。
2:放送コンテンツ受信部
3:番組データベース
4:視聴履歴データベース
5:番組放映装置
6:番組データ管理部
7:視聴履歴管理部
8:嗜好モデル学習部
9:嗜好モデル管理部
10:嗜好モデルデータベース
11:習慣性の特定部
12:視聴の予測部
13:デフォルト予測結果データベース
14:操作履歴収集装置
15:視聴確率計算部
16:ソーティング部
17:番組選択部
18:評価リストデータベース
19:視聴確率値データベース
20:予測結果の比較部
21:件数カウント部
22:評価加算部
23:評価除算部
24:評価値出力部
25:評価データベース
26:興味データベース
27:推薦番組決定部
28:番組推薦装置
40:ネットワーク
41:放送用サーバー装置
45:嗜好モデル作成部
46:評価リスト作成部
47:デフォルト予測部
48:意外性の評価値計算部
Claims (6)
- 利用者に推薦候補についての情報を提供する情報推薦システムであって、
利用者の行動記録に基づいてその利用者の嗜好モデルを学習して記憶する嗜好モデル作成手段と、
複数の推薦候補について前記嗜好モデルに基づいて選択確率を計算して各推薦候補について当該利用者が選択する確率を表す評価リストを作成する評価リスト作成手段と、
利用者の行動記録に関する情報に基づいてその利用者の習慣性を特定し、この習慣性に基づいて、前記複数の推薦候補についてのデフォルト予測値を求めるデフォルト予測手段と、
前記選択確率からデフォルト予測値を引いた差が大きいほど意外性が高いとして意外性を表す意外性評価値を求める意外性評価値計算手段と、
を有することを特徴とする情報推薦システム。 - 前記意外性評価値計算手段によって求められた意外性評価値が比較的高い推薦候補が、前記評価リスト作成手段によって作成された評価リストの中で利用者が選択する確率が比較的高い推薦候補と合致する場合に当該推薦候補の優先度をさらに高める手段をさらに有すること、を特徴とする請求項1または請求項2に記載の情報推薦システム。
- 推薦件数をLとし、第i位の推薦アイテムをsiとし、siの予測確率値をP(si)とし、デフォルト予測によるsiの予測確率値をd(si)とし、利用者の興味に対するsiの適合度合いをisrel(si)とし、上位i件以上の適合アイテム件数をcount(i)とするときに、
前記意外性評価値計算手段によって求められた意外性評価値が比較的高い推薦候補が、前記評価リスト作成手段によって作成された評価リストの中で利用者が選択する確率が比較的高い推薦候補と合致する場合に当該推薦候補の優先度をさらに高めるために、意外性評価値として、次の式
- 前記複数の推薦候補の中から前記意外性評価値が高い推薦候補を優先的に当該利用者に提示する提示手段をさらに有することを特徴とする請求項1ないし請求項4のいずれか一項に記載の情報推薦システム。
- 利用者に推薦候補についての情報を提供する情報推薦方法であって、
利用者の行動記録に基づいてその利用者の嗜好モデルを学習して記憶する嗜好モデル作成ステップと、
複数の推薦候補について前記嗜好モデルに基づいて選択確率を計算して各推薦候補について当該利用者が選択する確率を表す評価リストを作成する評価リスト作成ステップと、
利用者の行動記録に関する情報に基づいてその利用者の習慣性を特定し、この習慣性に基づいて、前記複数の推薦候補についてのデフォルト予測値を求めるデフォルト予測ステップと、
前記選択確率からデフォルト予測値を引いた差が大きいほど意外性が高いとして意外性を表す意外性評価値を求める意外性評価値計算ステップと、
を有することを特徴とする情報推薦方法。
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