特許
J-GLOBAL ID：200903047753730461
ユーザ嗜好自動学習方式
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
境 廣巳
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平9-048512
公開番号（公開出願番号）：特開平10-228487
出願日： 1997年02月17日
公開日（公表日）： 1998年08月25日
要約：
【要約】【課題】 コンテンツに対するユーザの嗜好を、データとして与えられたユーザ・コンテンツ対とその正しい嗜好度を用いて効率良く学習する。【解決手段】 ユーザ・コンテンツ対が入力されると、予測部5は、その対の嗜好度を、現在の仮説(学習データ格納部2に格納された過去の学習データの嗜好度の値,記憶部3,4に格納されているユーザ間重み,コンテンツ間重み)によって予測する。学習部6は、その対の正しい嗜好度が入力されると、現在の仮説を更新する。その際、ユーザ間重みは、過去の学習データ中のユーザ・コンテンツ対に対する嗜好度と新たに与えられたユーザ・コンテンツ対に対する嗜好度との差と、前記コンテンツ間重みとの関数として更新し、コンテンツ間重みは、過去の学習データ中のユーザ・コンテンツ対に対する嗜好度と新たに与えられたユーザ・コンテンツ対に対する嗜好度との差と、前記ユーザ間重みとの関数として更新する。
請求項（抜粋）：
ニュース記事やホームページ等のコンテンツに対するユーザの嗜好を、データとして与えられたコンテンツとそのコンテンツに対するユーザの嗜好度を表す数値からなるデータを用いて学習する装置において、ユーザ・コンテンツ対および該コンテンツに対する該ユーザの嗜好度を表す数値からなる学習データを入力する学習データ入力部と、過去に与えられた学習データを一括して格納する学習データ格納部と、ユーザ間の類似度を表すユーザ間重みを格納するユーザ間重み記憶部と、コンテンツ間の類似度を表すコンテンツ間重みを格納するコンテンツ間重み記憶部と、前記学習データ入力部に与えられたユーザ・コンテンツ対に対して、前記学習データ格納部に格納された学習データ、前記ユーザ間重み記憶部に格納されたユーザ間重み、および前記コンテンツ間重み記憶部に格納されたコンテンツ間重みを用いて、そのユーザのそのコンテンツに対する嗜好度を予測する予測部と、前記学習データ入力部から入力された前記ユーザ・コンテンツ対の正しい嗜好度、前記学習データ格納部に格納された過去に与えられた学習データ、前記ユーザ間重み記憶部に格納されたユーザ間重み、および前記コンテンツ間重み記憶部に格納されたコンテンツ間重みを用いて、前記ユーザ間重み記憶部に格納されたユーザ間重みおよび前記コンテンツ間重み記憶部に格納されたコンテンツ間重みを更新する学習部とを備え、前記予測部における予測は、前記学習データ格納部に格納される過去の学習データの嗜好度の値の、新たに与えられたユーザ・コンテンツ対との間のユーザ間重みとコンテンツ間重みの積を重みとする、重みつき平均によって行われる構成を有し、前記学習部における重み更新は、過去の学習データ中の各ユーザ・コンテンツ対に対して、新たに与えられたユーザ・コンテンツ対との間のユーザ間重みとコンテンツ間重みとの双方に対して行われ、且つ、ユーザ間重みは、過去の学習データ中のユーザ・コンテンツ対に対する嗜好度と新たに与えられたユーザ・コンテンツ対に対する嗜好度との差と、前記コンテンツ間重みとの関数として更新され、コンテンツ間重みは、過去の学習データ中のユーザ・コンテンツ対に対する嗜好度と新たに与えられたユーザ・コンテンツ対に対する嗜好度との差と、前記ユーザ間重みとの関数として更新される構成を有することを特徴とするユーザ嗜好自動学習方式。
FI (2件)：
G06F 15/403 340 A
, G06F 15/401 330 Z
