プロファイル情報の推薦方法、プログラム及び装置

発明者： , , , ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：竹内進
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2002-071823
公開番号（公開出願番号）：特開2003-271640
出願日： 2002年03月15日
公開日（公表日）： 2003年09月26日
要約：

【要約】【課題】低い運用コストで、プロファイルデータ群の変化に柔軟に適応し、利用者に適した推薦を行い、推薦結果が有用であるか否かの判断を利用者が容易に行える。【解決手段】入力となるプロファイルデータと出力の対象となるプロファイル属性を少なくとも指定して処理を要求すると、事例検索ステップで入力として与えられたプロファイルデータに類似した事例を、複数のプロファイルデータの間に発生した関係をプロファイルデータの組として表現した事例を格納した事例データベース20から検索する。続いて動的学習ステップで、出力指定された属性の各属性値に対する重要度を、事例検索ステップで検索された事例集合に対し特徴的な属性値に高い重要度を与えるように算出する。更に推薦データ決定ステップで、動的学習ステップで算出した出力指定された属性の各属性値に対する重要度に基づいて、プロファイルデータベース18中の各プロファイルデータのスコアを算出し、スコアの高いプロファイルデータを推薦する。

請求項（抜粋）：

コンテンツ、サービス、ユーザなどを、属性と属性値のペアの集合として特徴づけたプロファイルデータとして格納したプロファイルデータベースと、複数のプロファイルデータの間に発生した関係を、プロファイルデータの組として表現した事例として格納した事例データベースを用いたプロファイル情報の推薦方法に於いて、入力としてのプロファイルデータと、出力の対象となるプロファイル属性を少なくとも指定して入力する入力ステップと、入力として与えられたプロファイルデータに類似した事例を、前記事例データベースから検索する事例検索ステップと、出力の対象として指定された属性の各属性値に対する重要度を、前記事例検索ステップで検索された事例集合に対し特徴的な属性値に高い重要度を与えるように算出する動的学習ステップと、前記動的学習ステップで算出した出力指定された属性の各属性値に対する重要度に基づいて、前記プロファイルデータベース中の各プロファイルデータのスコアを算出し、スコアの高いプロファイルデータを推薦する推薦データ決定ステップと、を備えたことを特徴とするプロファイル情報の推薦方法。

IPC (2件)：

G06F 17/30 340 , G06F 17/30 350

FI (2件)：

G06F 17/30 340 A , G06F 17/30 350 C

Fターム (11件)：

5B075ND34 , 5B075NK02 , 5B075NK06 , 5B075NK46 , 5B075NR05 , 5B075NR12 , 5B075PP22 , 5B075PQ46 , 5B075PQ75 , 5B075PR08 , 5B075QM08

引用特許：

審査官引用 (5件)

商品の探索方法
公報種別：公開公報出願番号：特願平11-364773 出願人：株式会社ワークスコーポレーション
量属性決定方法
公報種別：公開公報出願番号：特願平3-234666 出願人：日本電信電話株式会社
情報フィルタリング装置
公報種別：公開公報出願番号：特願平7-335790 出願人：株式会社東芝

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