特許
J-GLOBAL ID：201303093879165179
アイテム推薦装置及び方法及びプログラム
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (2件)：
伊東 忠彦
, 石原 隆治
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2011-163713
公開番号（公開出願番号）：特開2013-029896
出願日： 2011年07月26日
公開日（公表日）： 2013年02月07日
要約：
【課題】 既存のメタ情報では把握しきれていないアイテムの潜在的な特徴をもとにアイテムの推薦を可能とする。【解決手段】 本発明は、「動作主が訪れるアイテムは、動作主固有のトピック比率に従って既知のメタ情報では把握しきれていないアイテムの特徴を表すある潜在トピックを選択した後、その潜在トピック、及び、既知のメタ情報から導かれる動作主の行動領域に固有のアイテム出現確率分布に従って生成した」という仮定に基づき、動作主の行動履歴とアイテム情報から動作主が潜在トピックに興味を持つ確率値θ(ユーザ固有トピック出現確率)と潜在トピックからあるアイテムが選択される確率値φ(トピック固有アイテム選択確率)を算出し、これらの値を用いて動作主が選択する確率の高いアイテムを求める。【選択図】 図1
請求項（抜粋）：
複数人の行動履歴に基づいて動作主が次に各アイテムを選択する確率を算出するためのアイテム推薦装置であって、
前記複数人の行動履歴が「動作主が選択するアイテムは、動作主固有のトピック比率に従って、既知のメタ情報では把握しきれていないアイテムの潜在的な特徴を表すある潜在トピックを選択した後、その潜在トピック、及び、既知のメタ情報から導かれる動作主の行動領域に固有のアイテム出現確率分布に従って生成した」という仮定のもと、該既知のメタ情報では把握しきれていないアイテムの潜在的な特徴を表す潜在トピックを動作主が選択する確率であるユーザ固有トピック出現確率と、既知のメタ情報では把握しきれていないアイテムの潜在的な特徴を表す潜在トピックからのアイテムの選択されやすさを示すトピック固有アイテム選択確率を、最尤法を用いて学習し、学習後のユーザ固有トピック出現確率をユーザ固有トピック出現確率記憶手段に、トピック固有アイテム選択確率をトピック固有アイテム選択確率記憶手段に格納する潜在変数推定手段を有する
ことを特徴とするアイテム推薦装置。
IPC (1件)：
FI (1件)：
引用特許：
引用文献：
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