项目推荐系统以及项目推荐方法技术方案

本公开提供了一种项目推荐系统、项目推荐方法以及程序，其中，该项目推荐系统包括：反馈接收单元，其接收用户对于项目的反馈；反馈历史存储单元，其以用户与项目的组合的单元存储由反馈接收单元在现在或过去接收的反馈的信息；关联度计算单元，其在由反馈接收单元接收到反馈时，通过使用由反馈历史存储单元存储的反馈信息，基于表示同一用户对各个项目给予反馈的程度的第一信息和表示许多用户给予反馈的程度的第二信息，计算项目间的关联度；以及推荐单元，其基于由关联度计算单元计算出的关联度，立即向已通过反馈接收单元对项目给予反馈的用户推荐相对于该项目具有较高关联度的项目。

【技术实现步骤摘要】
项目推荐系统以及项目推荐方法
本公开涉及一种项目推荐系统以及项目推荐方法。
技术介绍
近年来，使用网络的商务迅速地扩大。例如，在网络上的网上商店购买商品的系统被广泛使用。在大多数这样的网上商店中，提供了向用户推荐商品的系统。例如，当用户访问某一商品的详细信息时，将与该商品相关的商品的信息作为相关商品或推荐商品呈现给用户。这样的系统通过例如使用在JP-A-2003-167901(专利文献1)中描述的协同过滤方法来实现。协同过滤方法是使用具有相似嗜好的用户的信息(例如，购买历史等)的推荐方法。
技术实现思路
当使用上述协同过滤方法时，对于没有购买历史的新用户，可以通过使用嗜好与该用户相似的用户的信息来推荐商品。另一方面，在通过使用用户的购买历史来推荐商品的基于内容的过滤方法的情况下，难以向没有购买历史的新用户推荐商品。相应地，协同过滤方法对于具有较少商品购买历史的用户是有效的。基于内容的过滤方法是通过分析各个用户的购买历史来确定要推荐的商品的方法，因此，该方法具有可以容易地反映各个用户的嗜好的优点。在用户的数量较少并且难以找到具有相似嗜好的用户的状况下，基于内容的过滤方法比协同过滤方法更有效。在网上商店，通过使用上述过滤方法等来分析商品的购买历史、详细信息的访问历史等，由此准备用于向用户推荐商品的信息。然而，使用上述过滤方法等的分析处理需要足够长的时间。另一方面，商品的推荐结果对网上商店的销售具有较大影响，因此，需要立即呈现与用户的嗜好对应的商品的系统。然而，在目前的网上商店中，使用了如下系统：针对给定的时间段(例如，一天)存储购买历史和详细信息的访问历史，并且以给定间隔执行通过使用上述过滤方法等进行的分析处理(在下文中，称为批处理)。相应地，当用户购买商品时，购买历史没有反映在购买时的推荐结果上。例如，当用户A购买商品X时，在批处理完成之前，用户A的购买历史没有反映在针对购买商品X的用户B的推荐结果上。如以上那样示出了将在用户在网上商店处购买商品时获得的购买历史用于推荐的示例，然而，也将在用户评价某一商品时获得的评价结果、在用户访问某一商品的详细信息时获得的访问历史用于商品的推荐。在以下说明中，将用户对于商品或服务(在下文中称为项目)执行的动作(例如，购买、评价、信息访问等)称为反馈。鉴于以上，期望提供一种新颖且改进的、能够实现立即反映用户的反馈的推荐的项目推荐系统、项目推荐方法以及程序。根据本公开的实施例，提供了一种项目推荐系统，其包括：反馈接收单元，其接收用户对于项目的反馈；反馈历史存储单元，其以用户与项目的组合的单元存储由反馈接收单元在现在或过去接收的反馈的信息；关联度计算单元，其在由反馈接收单元接收到反馈时，通过使用由反馈历史存储单元存储的反馈信息，基于表示同一用户对各个项目给予反馈的程度的第一信息和表示许多用户给予反馈的程度的第二信息，计算项目间的关联度；以及推荐单元，其基于由关联度计算单元计算出的关联度，立即向已通过反馈接收单元对项目给予反馈的用户推荐相对于该项目具有较高关联度的项目。该项目推荐系统还可包括：变化检测单元，其通过对由关联度计算单元在时刻t1处计算出的项目间的关联度J(t1)与由关联度计算单元在时刻t2处计算出的项目间的关联度J(t2)进行比较，检测在时刻t1与时刻t2之间关联度变化到最高程度的项目i、j的组合，其中，时刻t2是紧接时刻t1的时刻；以及关联度预测单元，其根据由变化检测单元检测到的关于项目i、i的关联度之间的差J(t2)-J(t1)，预测在紧接时刻t2的时刻t3处的项目间的关联度J(t3)。在这种情况下，推荐单元在给定定时处基于由关联度计算单元计算出的关联度而推荐项目，并且在不同于给定定时的定时处基于由关联度预测单元预测出的关联度而推荐项目。该项目推荐系统还可以包括嗜好信息生成单元，其基于由反馈历史存储单元存储的反馈信息，生成表示用户的嗜好的嗜好信息。在这种情况下，嗜好信息生成单元刚好在由反馈接收单元接收反馈之前，基于由反馈历史存储单元存储的反馈信息而生成嗜好信息，并且推荐单元基于刚好在由反馈接收单元接收反馈之前生成的嗜好信息，从具有较高关联度的项目中推荐对于已通过反馈接收单元对项目给予反馈的用户而言嗜好较高的项目。在为每个项目设置了优先级系数时，推荐单元可以被配置为基于通过乘以优先级系数计算出的关联度，向已通过反馈接收单元对项目给予反馈的用户推荐相对于该项目具有较高关联度的项目。反馈历史存储单元可以被配置为将反馈历史存储在通过网络连接的存储装置中。当在通过反馈接收单元接收用户u对于项目i的反馈时由反馈历史存储单元存储的反馈信息为P(i，u)时，并且当在接收到反馈的情况下设置P(i，u)＝1时以及在没有接收到反馈的情况下设置P(i，u)＝0时，通过稍后描述的表达式(1)、(2)表示项目i与项目j(j≠i)之间的关联度J(i，j)。另外，根据本公开的另一实施例，提供了一种项目推荐方法，其包括：接收用户对于项目的反馈；以用户与项目的组合的单元存储在现在或过去接收的反馈的信息；当在接收反馈的步骤中接收到反馈时，通过使用通过存储反馈历史的步骤所存储的反馈信息，基于表示同一用户对各个项目给予反馈的程度的第一信息和表示许多用户给予反馈的程度的第二信息，计算项目间的关联度；以及基于在计算关联度的步骤中计算出的关联度，立即向已在接收反馈的步骤中对项目给予反馈的用户推荐相对于该项目具有较高关联度的项目。另外，根据本公开的又一实施例，提供了一种用于允许计算机执行以下功能的程序：反馈接收功能，其接收用户对于项目的反馈；反馈历史存储功能，其以用户与项目的组合的单元存储通过反馈接收功能现在或过去接收的反馈的信息；关联度计算功能，其在通过反馈接收功能接收到反馈时，通过使用通过反馈历史存储功能存储的反馈信息，基于表示同一用户对各个项目给予反馈的程度的第一信息和表示许多用户给予反馈的程度的第二信息，计算项目间的关联度；以及推荐功能，其基于通过关联度计算功能计算出的关联度，立即向已通过反馈接收功能对项目给予反馈的用户推荐相对于该项目具有较高关联度的项目。另外，根据本公开的实施例的又一实施例，提供了一种可以由计算机读取的、记录上述程序的记录介质。如上所述，根据本公开的实施例，可以实现立即反映用户的反馈的推荐。附图说明图1是用于说明根据本公开的实施例的推荐系统的配置的说明图；图2是用于说明包括在根据实施例的推荐系统中的服务器装置的配置和存储装置的配置的说明图；图3是用于说明根据实施例的推荐系统中所使用的历史表格的配置的说明图；图4是用于说明根据实施例的推荐系统中所使用的中间值表格的配置的说明图；图5是用于说明根据实施例的推荐系统中所使用的关联度表格的配置的说明图；图6是用于说明根据实施例的推荐系统中所使用的嗜好信息的配置的说明图；图7是用于说明根据实施例的推荐系统中所使用的历史矩阵(P矩阵)的配置的说明图；图8是用于说明根据实施例的推荐系统中所使用的中间值矩阵(D矩阵)的配置的说明图；图9是用于说明根据实施例的推荐系统中所使用的关联度矩阵(J矩阵)的配置的说明图；图10是用于说明根据实施例的项目推荐方法的说明图；图11是用于具体说明根据实施例的项目推荐方法的说明图；图12是用于具体说明根据实本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种项目推荐系统，包括：反馈接收单元，其接收用户对于项目的反馈；反馈历史存储单元，其以用户与项目的组合的单元存储由所述反馈接收单元在现在或过去接收的反馈的信息；关联度计算单元，其在由所述反馈接收单元接收到反馈时，通过使用由所述反馈历史存储单元存储的反馈信息，基于表示同一用户对各个项目给予反馈的程度的第一信息和表示许多用户给予反馈的程度的第二信息，计算项目间的关联度；以及推荐单元，其基于由所述关联度计算单元计算出的关联度，立即向已通过所述反馈接收单元对项目给予反馈的用户推荐相对于该项目具有较高关联度的项目。

【技术特征摘要】
2010.06.15 JP 2010-1356551.一种项目推荐系统，包括：反馈接收单元，其接收用户对于项目的反馈，其中，所述反馈包括关于购买、评价或信息访问中的至少一个动作的信息；反馈历史存储单元，其存储由所述反馈接收单元在现在或过去接收的反馈的信息，所述反馈的信息表示用户与具有所述用户给予的反馈的项目的组合；关联度计算单元，其在由所述反馈接收单元接收到反馈时，基于存储在所述反馈历史存储单元中的第一信息和第二信息，计算项目间的关联度，所述第一信息表示同一用户对各个项目给予反馈的程度和时间序列，所述第二信息表示许多用户在过去给予反馈的程度；以及推荐单元，其基于由所述关联度计算单元计算出的关联度，立即向已通过所述反馈接收单元对项目给予反馈的用户推荐相对于该项目具有较高关联度的项目。2.根据权利要求1所述的项目推荐系统，还包括：变化检测单元，其通过对由所述关联度计算单元在时刻t1处计算出的项目间的关联度J(t1)和由所述关联度计算单元在时刻t2处计算出的项目间的关联度J(t2)进行比较，检测在时刻t1与时刻t2之间关联度变化到最高程度的项目i、j的组合，其中，所述时刻t2是紧接所述时刻t1的时刻；以及关联度预测单元，其根据由所述变化检测单元检测到的关于项目i、j的关联度之间的差J(t2)-J(t1)，预测在紧接所述时刻t2的时刻t3处的项目间的关联度J(t3)，其中，所述推荐单元在给定定时处基于由所述关联度计算单元计算出的关联度而推荐项目，并且在不同于所述给定定时的定时处基于由所述关联度预测单元预测出的关联度而推荐项目。3.根据权利要求2所述的项目推荐系统，还包括：嗜好信息生成单元，其基于由所述反馈历史存储单元存储的反馈信息，生成表示用户的嗜好的嗜好信息，其中，所述嗜好信息生成单元刚好在由所述反馈接收单元接收反馈之前，基于由所述反馈历史存储...

【专利技术属性】
技术研发人员：上前田直树，金本胜吉，宫原正典，萩原丈博，
申请(专利权)人：索尼公司，
类型：发明
国别省市：JP