特許
J-GLOBAL ID：201303020332697543
購買順序を考慮したリコメンド装置、リコメンド方法、リコメンドプログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (3件)：
磯野 道造
, 大石 恵
, 中村 新二
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2007-132593
公開番号（公開出願番号）：特開2008-287550
特許番号：特許第4847916号
出願日： 2007年05月18日
公開日（公表日）： 2008年11月27日
請求項（抜粋）：
【請求項1】 商品またはサービスを示す販売対象を購買したことのある複数のユーザの購買順序に基づいて、それぞれのユーザに対して、前記販売対象に属する個別対象のいずれかをリコメンド対象として出力するリコメンド装置であって、
前記ユーザが過去に購入した1以上の個別対象に関する情報を含む購買履歴情報を用いて、前記ユーザごとに、どの個別対象をどのような順序で購入したかを示す購買系列からなる処理用データを作成する前処理手段と、
前記複数のユーザおよび複数の個別対象に関して前記作成された処理用データを用いて、前記複数のユーザが所定の個別対象iを購買した回数を前記複数のユーザによる前記個別対象のすべての購買回数で除算することにより、前記ユーザが前記所定の個別対象iを購入する確率を示す事前確率を推定する事前確率推定手段と、
前記複数のユーザおよび複数の個別対象に関して前記作成された処理用データを用いて、前記複数のユーザが所定の個別対象iを購買したl個前に別の個別対象jを購買した回数を、前記複数のユーザが所定の個別対象iを購買した回数で除算することにより、前記ユーザが所定の個別対象iを購入したときにそのl個前に購入した個別対象が特定の個別対象jである確率を示すギャップマルコフモデルを推定するギャップマルコフモデル推定手段と、
前記推定された事前確率と前記推定されたギャップマルコフモデルとを最大エントロピー原理により所定の制約のもとで未知パラメータ(重み)により重み付け加算して結合したモデルを示す結合モデルの重みを、対象とする全ユーザについての購買系列から求められる、対象とする全個別対象の購入確率の対数尤度を、所定の最適化手法を用いて最大化することで推定する重み推定手段と、
前記作成された処理用データと、前記推定された事前確率と、前記推定されたギャップマルコフモデルと、前記推定された重みとを用いて、前記結合モデルから計算されるユーザの購入する確率が最大となる前記個別対象を、全ての個別対象の集合の中から選択してリコメンド対象として出力するリコメンド手段と、を備え、
前記重み推定手段は、
前記複数のユーザおよび複数の個別対象に関しての経験分布による事前分布の対数尤度と、前記結合モデルによる前記事前分布の対数尤度の期待値とが等しいことを示す第1条件と、
前記複数のユーザおよび複数の個別対象に関しての経験分布によるギャップマルコフモデルの対数尤度と、前記結合モデルによる前記ギャップマルコフモデルの対数尤度の期待値とが等しいことを示す第2条件とを前記所定の制約として用いて、前記結合モデルを構築することを特徴とするリコメンド装置。
IPC (1件)：
FI (1件)：
引用特許：
出願人引用 (5件)
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審査官引用 (5件)
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引用文献：
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