Pat
J-GLOBAL ID：200903034934638813
フィーチャに基づくクラスタリングを使用して興味のあるアイテムを推薦するために典型的なプロファイルを生成する方法及び装置
Inventor：
,
Applicant, Patent owner：
Agent (4)：
津軽 進
, 宮崎 昭彦
, 青木 宏義
, 笛田 秀仙
Gazette classification：公表公報
Application number (International application number)：2003545039
Publication number (International publication number)：2005509968
Application date： Nov. 06, 2002
Publication date： Apr. 14, 2005
Summary：
ユーザの視聴履歴又は購入履歴が利用可能になる前に、テレビ番組リコメンデーションのように、興味のあるアイテムをユーザに推薦する方法及び装置が開示される。第三者の視聴又は購入履歴は、代表的視聴者により選択されたアイテムの典型的なパターンを反映する典型プロファイルを生成するために処理される。ユーザは、前記生成された典型プロファイルから最も関連のある(複数の)典型を選択することができ、これにより彼又は彼女自身の興味に最も近いアイテムによって彼又は彼女のプロファイルを初期化する。クラスタリング・ルーチンは、1つのクラスタ内の点(例えばテレビ番組)がその他のクラスタより当該クラスタの平均に近くなるように、k平均クラスタリング・アルゴリズムを使用して前記第三者の視聴又は購入履歴(データセット)をクラスタに分割する。平均計算ルーチンは、クラスタの記号的平均を計算する。フィーチャに基づく平均計算に対して、2つのアイテム間の距離計算は、フィーチャ(記号的属性)レベルで実行され、結果として生じるクラスタ平均は、前記クラスタ内の標本(番組)から引き出されたフィーチャ値から成る。前記結果として生じるクラスタ平均は、“仮定”テレビ番組であってもよく、この仮定番組の個別のフィーチャ値は、前記標本の何れか1つから引き出される。
Claim (excerpt)：
複数のアイテムJを特徴付ける方法であり、前記アイテムのそれぞれが、少なくとも1つの記号的属性を持ち、前記記号的属性のそれぞれが、少なくとも1つの取り得る記号的値を持つ方法であって、
前記記号的属性のそれぞれに対する前記取り得る記号的値xμのそれぞれに対して前記複数のアイテムJの分散を計算するステップと、前記記号的属性のそれぞれに対して、前記分散を最小化する少なくとも1つの記号的値xμを平均記号的値として選択することにより少なくとも1つの平均アイテムによって前記複数のアイテムJを特徴付けるステップと、
を有する方法。
IPC (1)：
FI (2)：
G06F17/30 340A
, G06F17/30 210D
5B075ND20
, 5B075NR12
, 5B075PR03
, 5B075PR08
