特許 5795387 少なくとも１人のユーザの存在を考慮することにより他のユーザ又はオブジェクトを推奨する方法、システム及びコンピュータ可読記録媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5795387

(24)【登録日】2015年8月21日

(45)【発行日】2015年10月14日

(54)【発明の名称】少なくとも１人のユーザの存在を考慮することにより他のユーザ又はオブジェクトを推奨する方法、システム及びコンピュータ可読記録媒体

(51)【国際特許分類】

   G06F 17/30 20060101AFI20150928BHJP

【ＦＩ】

   G06F17/30 340A

   G06F17/30 350C

【請求項の数】11

【全頁数】16

(21)【出願番号】特願2013-548345(P2013-548345)

(86)(22)【出願日】2011年12月30日

(65)【公表番号】特表2014-503096(P2014-503096A)

(43)【公表日】2014年2月6日

(86)【国際出願番号】KR2011010385

(87)【国際公開番号】WO2012093815

(87)【国際公開日】20120712

【審査請求日】2013年9月3日

(31)【優先権主張番号】10-2011-0000651

(32)【優先日】2011年1月4日

(33)【優先権主張国】KR

(73)【特許権者】

【識別番号】593096712

【氏名又は名称】インテル コーポレイション

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(74)【代理人】

【識別番号】100091214

【弁理士】

【氏名又は名称】大貫 進介

(72)【発明者】

【氏名】キム，テ フン

(72)【発明者】

【氏名】パク，ミン ジェ

(72)【発明者】

【氏名】チョン，セ ウク

【審査官】 川▲崎▼ 博章

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００９−１５７８９９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 Thomas Hofmann，Probabilistic Latent Semantic Indexing，[online]，２００１年 ６月１３日，<URL:http://web.archive.org/web/20010613195609/http://www.cs.brown.edu/~th/papers/Hofmann-SIGIR99.pdf>

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １７／３０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

１又は複数の特定ユーザと類似した好みを有する他のユーザを推奨する方法であって、
（ａ）システムが、１又は複数の特定ユーザとランダムユーザとによりそれぞれ選択されたオブジェクトに関する情報を取得するステップであって、前記ランダムユーザは１乃至ｒ番目の他のユーザとして表され、前記オブジェクトは、１乃至ｓ番目のオブジェクトとして表され、特定オブジェクトは、前記特定ユーザにより前記１乃至ｓ番目のオブジェクトの中から選択される、ステップと、
（ｂ）前記システムが、各オブジェクトの１又は複数の特性を参照して前記オブジェクトを１乃至ｎ番目のトピックに分け、前記トピックに関する情報を取得するステップと、
（ｃ）前記システムが、どのトピックが、前記特定ユーザ及び前記ランダムユーザにそれぞれ対応するかを決定するステップと、
（ｄ）前記システムが、特定ユーザとｋ番目の他のユーザが同時に特定オブジェクトを選択する第１の確率を決定するステップであって、ｋは１乃至ｒの間であり、
（ｄ１）ランダムトピックの記述に前記特定オブジェクトが現れる第２の確率と、前記特定ユーザと前記ｋ番目の他のユーザの両方の記述に前記ランダムトピックが現れる第３の確率とを決定するステップと、
（ｄ２）前記１乃至ｎ番目のトピックの各々について前記第２の確率と前記第３の確率とを乗算するステップと、
（ｄ３）前記１乃至ｎ番目のトピックについて、前記の乗算された個々の値を加算するステップと、
（ｄ４）前記の加算された値に前記特定オブジェクトが独立に現れる第４の確率を乗算することにより、ユーザ類似度を評価するステップと、
を含むステップと、
（ｅ）前記システムが、１乃至ｒ番目の他のユーザの中で前記ユーザ類似度の点で上位に格付けされた１又は複数の特定の他のユーザを前記特定ユーザと類似した好みを有するユーザとして推奨するステップと、
を有する方法。

【請求項2】

前記第３の確率は、前記ランダムトピックが前記特定のユーザの記述に現れる第５の確率と、前記ランダムトピックが前記ｋ番目の他のユーザの記述に現れる第６の確率とを乗算することにより評価される、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記トピックは、前記１又は複数の特定ユーザ及び前記ランダムユーザに開示されない隠された状態にある、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

ステップ（ａ）で、前記１又は複数の特定ユーザ又は前記ランダムユーザが特定のオブジェクトのデジタル画像を生成し該デジタル画像を登録する場合、前記特定のオブジェクトに関する情報は、前記１又は複数の特定ユーザ又は前記ランダムユーザにより予め選択されているとして扱われる、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記１又は複数の特定ユーザが１乃至ｍ番目の特定ユーザとして表される場合、前記ランダムトピックが前記１又は複数の特定ユーザの記述に現れる確率は、前記ランダムトピックが各特定ユーザの記述に現れる確率の各々を乗算することにより、評価される、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

１又は複数の特定ユーザと類似した好みを有する他のユーザを推奨するシステムであって、
１又は複数の特定ユーザとランダムユーザとによりそれぞれ選択されたオブジェクトに関する情報を取得する対応関係決定部であって、前記ランダムユーザは１乃至ｒ番目の他のユーザとして表され、前記オブジェクトは１乃至ｓ番目のオブジェクトとして表され、特定オブジェクトは、前記特定ユーザにより前記１乃至ｓ番目のオブジェクトの中から選択され、前記対応関係決定部は、各オブジェクトの１又は複数の特性を参照して前記オブジェクトを１乃至ｎ番目のトピックに分け、前記トピックに関する情報を取得し、どのトピック情報が、前記特定ユーザ及び前記ランダムユーザにそれぞれ対応するかを決定する、対応関係決定部と、
特定ユーザとｋ番目の他のユーザが同時に特定オブジェクトを選択する第１の確率を決定する類似度評価部であって、ｋは１乃至ｒの間であり、前記類似度評価部は、
ランダムトピックの記述に前記特定オブジェクトが現れる第２の確率と、前記特定ユーザと前記ｋ番目の他のユーザの両方の記述に前記ランダムトピックが現れる第３の確率とを決定し、
前記１乃至ｎ番目のトピックの各々について前記第２の確率と前記第３の確率とを乗算し、
前記１乃至ｎ番目のトピックについて、前記の乗算された個々の値を加算し、
前記の加算された値に前記特定オブジェクトが独立に現れる第４の確率を乗算することによりユーザ類似度を評価する、類似度評価部と、
１乃至ｒ番目の他のユーザの中で前記ユーザ類似度の点で上位に格付けされた特定の他のユーザを前記特定ユーザと類似した好みを有するユーザとして推奨する推奨情報提供部と、
を有するシステム。

【請求項7】

前記類似度評価部は、前記第３の確率を、前記ランダムトピックが前記特定のユーザの記述に現れる第５の確率と、前記ランダムトピックが前記ｋ番目の他のユーザの記述に現れる第６の確率とを乗算することにより、評価する、請求項６に記載のシステム。

【請求項8】

前記トピック情報は、前記１又は複数の特定ユーザ及び前記ランダムユーザに開示されない隠された状態にある、請求項６に記載のシステム。

【請求項9】

前記１又は複数の特定ユーザ又は前記ランダムユーザが特定のオブジェクトのデジタル画像を生成し該デジタル画像を登録する場合、前記対応関係決定部は、前記特定のオブジェクトに関する情報を、前記１又は複数の特定ユーザ又は前記ランダムユーザにより予め選択されているとして扱う、請求項６に記載のシステム。

【請求項10】

前記１又は複数の特定ユーザが１乃至ｍ番目の特定ユーザとして表される場合、前記類似度評価部は、前記ランダムトピックが前記１又は複数の特定ユーザの記述に現れる確率を、前記ランダムトピックが各特定ユーザの記述に現れる確率の各々を乗算することにより、評価する、請求項９に記載のシステム。

【請求項11】

請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法を実行するためのコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ可読記録媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、少なくとも１人のユーザの存在を考慮することにより他のユーザ又はオブジェクトを推奨する方法、システム及びコンピュータ可読記録媒体に関し、より詳細には、特定ユーザ又はランダムユーザにより予め選択された情報が取得される方法、システム及びコンピュータ可読記録媒体に関する。次に、オブジェクトに関する取得された情報を各オブジェクトの特性に関してグループ化するときに得られる情報は、トピック情報として取得され、次に、どのトピック情報と特定ユーザ又はランダムな他者が対応するかを決定する。特定ユーザと他のユーザとの間の他のユーザの各々についてのユーザ類似性は、該ユーザとランダムな他のユーザとの間の対応関係、トピック情報、及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を考慮して評価され、ランダムユーザの中で高いユーザ類似性を有する特定の他のユーザは、特定ユーザと類似した好みを有するユーザとして推奨される。あるいは、特定ユーザと各オブジェクトとの間のオブジェクト類似度は、特定ユーザとトピック情報及びオブジェクト情報との間の対応関係を考慮して評価される。特定ユーザと高い関連性を有する特定オブジェクトとしてオブジェクト類似度の観点で最上位に格付けされる特定オブジェクトが決定され、次に、特定オブジェクトは、特定ユーザと高い関連性を有する特定の他のユーザに推奨され、他のユーザ又はオブジェクトがより広範に且つより正確に推奨されるようにする。

【背景技術】

【0002】

インターネット技術の劇的な発展により、インターネットを介してユーザ間でネットワークを確立し及び使用することにより種々のサービスを提供するソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）は、近年多大な注目を集めている。

【0003】

特に、ＳＮＳの最も基本的な機能の１つは、多くの他のユーザを特定ユーザに紹介し、特定ユーザに彼又は彼女の社会的ネットワークを広げる機会を与える（所謂、友達推奨機能）。何度も紹介されている既存の技術の１つは、ユーザが興味を持つオブジェクトに関する情報を分析し及び特定ユーザに類似する好みを有する他のユーザを推奨する友達推奨技術である。例えば、ユーザＡが種々のコーヒーショップの中で主にスターバックス（Starbucks and Coffee Bean）を訪れ、ユーザＢが主にパスクーチ（Tom N Toms and Pascucci）を訪れ、一方でユーザＣは主にスターバックスとカフェベネ（Caffebene）を訪れる場合、上記の技術は、ユーザＡとより類似した好みを有すると考えられるユーザＣをユーザＡに推奨する。

【0004】

しかしながら、単にユーザとオブジェクトとの間の対応関係を用いる既存の技術の場合には、オブジェクトの種類が非常に多いので、１つの同じ特定オブジェクトが選択される場合は非常に少ない。したがって、類似した好みを有するユーザを見付けることは本当に困難である。言い換えると、前述の例では、ユーザＡ、Ｂ、Ｃが共通に興味を持っているコーヒーショップが存在しない場合、ユーザＡ、Ｂ、Ｃがコーヒー好きであったとしても、これらのユーザは異なる好みを有するユーザとして分類されてしまう、という問題があった。比較的少数の種類を有するコーヒーショップよりも様々な種類の商品が存在すると仮定する場合、ユーザは更に深刻な問題に直面し得る。

【0005】

したがって、本発明の出願人は、オブジェクトの概念よりももっと包括的な概念であるトピックの概念を導入し、それにより、各ユーザ間の類似度をより広範に評価し、及び特定ユーザと共通の好みを有する特定オブジェクトの特定ユーザと類似する好みを有する他のユーザへの推奨を支援する技術を開発するに至った。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明の目的は、上述の全ての問題を解決することである。

【0007】

本発明の別の目的は、ユーザにより選択された各オブジェクトの共通の特性を考慮してオブジェクトをグループに分けることにより、トピックに関する情報を取得すること、及びパラメータのようなトピック情報を用いることによりより広範に及びより正確に特定ユーザと類似する好みを有する他のユーザを見付けることである。

【0008】

本発明の更に別の目的は、特定ユーザと類似する好みを有する他のユーザに特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトを推奨するときにトピック情報を用いることにより、より迅速且つより正確に推奨されるべきオブジェクトを決定できることである。

【課題を解決するための手段】

【0009】

以下では、上述の目的を達成するための本発明の代表的構成を説明する。

【0010】

本発明の一態様によると、特定ユーザと類似した好みを有する他のユーザを推奨する方法が提供され、当該方法は、（ａ）特定ユーザとランダムユーザとによりそれぞれ選択されたオブジェクトに関する情報が取得されるステップであって、前記ランダムユーザは１乃至ｒ番目の他のユーザを有し、前記オブジェクトは、１乃至ｓ番目のオブジェクトを有し、特定オブジェクトは前記特定ユーザにより１乃至ｓ番目のオブジェクトの中から選択される、ステップと、（ｂ）各オブジェクトの特性を参照することによりグループ化された前記オブジェクト情報がトピック情報として取得されるステップであって、前記トピック情報は１乃至ｎ番目のトピックを有する、ステップと、（ｃ）どのトピックが、前記特定ユーザ及び前記ランダムユーザにそれぞれ対応するかが決定されるステップと、（ｄ）前記特定ユーザと任意の他のユーザとの間の対応関係及び前記トピック情報及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、他のユーザの各々についてユーザ類似度が評価されるステップであって、前記ユーザ類似度は、前記特定オブジェクトが適用可能なトピック情報の記述に現れ、ｋ番目の他のユーザ及び前記特定ユーザが１乃至ｎ番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率の和に対応し、該確率は、前記ランダムな他のユーザの中のｋ番目の他のユーザと前記特定ユーザが同時に前記特定オブジェクトを選択する確率を示し、ｋは１以上且つｒ以下である、ステップと、（ｅ）１乃至ｒ番目のユーザの中で前記ユーザ類似度の点で上位に格付けされた前記特定ユーザと類似した好みを有する特定のユーザが前記特定ユーザに推奨されるステップと、を有する。

【0011】

本発明の別の態様によると、特定ユーザの好みと類似した特定オブジェクトを他のユーザに推奨する方法が提供され、当該方法は、（ａ）オブジェクト情報全体の中で、前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報が取得されるステップと、（ｂ）各オブジェクトの特性を参照してオブジェクト情報全体をグループ化するときに得た情報がトピック情報として取得されるステップであって、前記トピック情報は１乃至ｎ番目のトピックを有する、ステップと、（ｃ）特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより、どのトピック情報が前記特定ユーザに対応するかが決定されるステップと、（ｄ）前記特定ユーザと前記トピック情報との間の対応関係及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、オブジェクト類似度が評価されるステップであって、前記オブジェクト類似度は、前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトがランダムトピックの記述に現れ、前記特定ユーザが１乃至ｎ番目のトピック情報の中でランダムトピックを有する確率の和に対応し、次に前記オブジェクト類似度の点で上位ｋに格付けされたｋ個の特定オブジェクトが、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定する、ステップと、（ｅ）前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定の他のユーザに関する情報を参照することにより、前記特定ユーザに前記ｋ個の特定オブジェクトに関する情報が提供されるステップと、を有する。

【0012】

本発明の更に別の態様によると、特定ユーザの好みと類似した特定オブジェクトを他のユーザに推奨する方法が提供され、当該方法は、（ａ）オブジェクト情報全体の中で、前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報が取得されるステップと、（ｂ）各オブジェクトの特性を参照してオブジェクト情報全体をグループ化するときに得た情報がトピック情報として取得されるステップであって、前記トピック情報は１乃至ｎ番目のトピックを有する、ステップと、（ｃ）特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより、どのトピック情報が前記特定ユーザに対応するかが決定されるステップと、（ｄ）前記特定ユーザと前記トピック情報との間の対応関係及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、前記特定ユーザが１乃至ｎ番目のトピック情報を有する個々の確率の中で上位の確率を有する上位のトピック情報が決定され、次に、個々のオブジェクトが上位ｈ個のトピック情報に関して現れる個々の確率の中で上位の確率を有する上位ｋ個のオブジェクトが、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定のｈ個のオブジェクトとして決定される、ステップと、（ｅ）前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定の他のユーザに関する情報を参照することにより、前記ｋ個の特定オブジェクトに関する情報が前記特定ユーザに提供されるステップと、を有する。

【0013】

本発明の更に別の態様によると、特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨するシステムが提供され、当該システムは、特定ユーザとランダムユーザとによりそれぞれ予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得することにより対応関係を決定する部分であって、前記ランダムユーザは１乃至ｒ番目の他のユーザを有し、前記オブジェクト情報は１乃至ｓ番目のオブジェクトを有し、１乃至ｓ番目のオブジェクトの中の特定オブジェクトは、前記特定ユーザにより選択され、各オブジェクトの特性を参照することにより得られる前記オブジェクト情報をグループ化するときに得られる情報は、トピック情報として取得され、どのトピック情報が、前記特定ユーザ及び前記ランダムユーザにそれぞれ対応するかを決定し、前記トピック情報は１乃至ｎ番目のトピックを有する、部分と、前記特定ユーザと任意の他のユーザとの間の対応関係及び前記トピック情報及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、他のユーザの各々についてユーザ類似度を評価する類似度を評価する部分であって、前記ユーザ類似度は、前記特定オブジェクトが適用可能なトピック情報の記述に現れる確率の和に対応し、ｋ番目の他のユーザと前記特定ユーザは、前記ランダムユーザの中でｋ番目の他のユーザと前記特定ユーザが同時に前記特定オブジェクトを選択する確率で、１乃至ｎ番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有し、ｋは１以上且つｒ以下である、部分と、１乃至ｒ番目の他のユーザの中で、前記ユーザ類似度の点で上位に格付けされた、特定の他のユーザを前記特定ユーザと類似した好みを有するユーザとして推奨する推奨情報を提供する部分と、を有する。

【0014】

本発明の更に別の態様によると、特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨するシステムが提供され、当該システムは、各オブジェクトの特性を参照してオブジェクト情報全体をグループ化するときに得られる情報をトピック情報として取得し、次に前記オブジェクト情報全体の中で前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得し、特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより、どのトピック情報が前記特定ユーザに対応するかを決定する、対応関係を決定する部分と、前記特定ユーザと前記トピック情報との間の対応関係及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、オブジェクト類似度を評価し、前記オブジェクト類似度は、前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトがランダムトピックの記述に現れ、前記特定ユーザが１乃至ｎ番目のトピック情報の中でランダムトピックを有する確率の和に対応し、次に前記オブジェクト類似度の点で上位ｋに格付けされたｋ個の特定オブジェクトを、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定する、オブジェクト類似度を評価する部分と、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定の他のユーザに関する情報を参照することにより、前記特定ユーザを参照することにより、前記特定ユーザに前記ｋ個の特定オブジェクトに関する情報を提供する、推奨情報を提供する部分と、を有する。

【0015】

本発明の更に別の態様によると、特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨するシステムが提供され、当該システムは、各オブジェクトの特性を参照してオブジェクト情報全体をグループ化するときに得られる情報をトピック情報として取得し、次に前記オブジェクト情報全体の中で前記特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得し、特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより、どのトピック情報が前記特定ユーザに対応するかを決定する、対応関係を決定する部分と、前記特定ユーザと前記トピック情報との間の対応関係及び前記トピック情報と前記オブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、前記特定ユーザが１乃至ｎ番目のトピック情報を有する個々の確率の中で上位の確率を有する上位ｈ個のトピック情報を決定し、次にｈ個の個々のオブジェクトが上位ｈ個のトピック情報に関して現れる個々の確率の中で上位の確率を有する上位ｋ個のオブジェクトを、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定する、類似度を評価する部分と、前記特定ユーザに最も高い関連性を有する特定の他のユーザに関する情報を参照することにより、前記特定ユーザを参照することにより、前記特定ユーザに前記ｋ個の特定オブジェクトに関する情報を提供する、推奨情報を提供する部分と、を有する。

【0016】

さらに、他の方法、システム、及び本発明を実施するための方法を実行するコンピュータプログラムを記録するコンピュータ可読記録媒体が提供される。

【発明の効果】

【0017】

本発明によると、特定ユーザと他のユーザとの間の類似度を評価するために、オブジェクトを包括的に含む概念であるトピックに関する情報が用いられ、多数のオブジェクト種類が存在する場合に、類似する好みを有する他のユーザは、より広範に及びより正確に見付けられ得る。

【0018】

さらに、本発明によると、推奨されるべきオブジェクトは、特定ユーザと類似する好みを有する他のユーザに特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトを推奨するときに、より迅速且つより正確に決定できる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】本発明の一例による、特定ユーザと類似した好みを有する他の特定ユーザ及び特定オブジェクトを推奨するシステム全体の構成を表す概略図である。

【図2】本発明の一例による、ユーザ／オブジェクト推奨システムの内部構成を説明する図である。

【図3】特定ユーザとランダムユーザとの間の対応関係、トピック情報、及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を説明する図である。

【図4】特定ユーザとトピック情報との間の対応関係、及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0020】

これらの例は、当業者が本発明を実施するために十分且つ詳細に記載される。理解されるべきことに、本発明の種々の例は、異なるが必ずしも互いに排他的ではない。例えば、一例と関連してここに記載される特定の特徴、構造、又は特性は、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく他の例の中で実施されても良い。さらに、理解されるべき点は、開示される各例の中の個々の要素の位置又は配置は、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく変更されても良い。したがって、以下の詳細な説明は限定的意味と考えられるのではなく、本発明の範囲は、適切に解釈される添付の請求の範囲、並びに権利化された請求項の等価物の全範囲によってのみ定められる。図中、同様の参照符号は幾つかの図面を通じて同一又は同様の部分を表す。

【0021】

以下では、本発明の好適な例を参照して本発明を詳細に説明する。したがって、本発明の属する技術分野における常識を有する者は、本発明を容易に実施できる。

【0022】

本発明の明細書では、トピック（又はトピック情報）は、ユーザを囲む各オブジェクトの特性を参照することにより取得される共通特性を有するグループ化されたオブジェクトに関する情報を意味し得る。例えば、Avanti、Mates、Genesisがユーザにより選択可能な（収集可能な）オブジェクトである場合、該オブジェクトは共通特性を有する。１つはそれらが全て自動車であること、もう１つはそれらが韓国製であることである。したがって、それらは、自動車のトピックに適切に、及び韓国製のトピックに適切に分類できる。参照により、トピック情報は、ユーザに開示されることなく、隠された状態にあることにより特徴付けられても良い。

【0023】

＜システムの全体構成＞
図１は、本発明の一例による、特定ユーザと類似した好みを有する他の特定ユーザ及び特定オブジェクトを推奨するシステム全体の構成を表す概略図である。

【0024】

図１に示すように、本発明の一例による全体システムは、ネットワーク１００、ユーザ／オブジェクト推奨システム２００及びユーザ端末３００を有しても良い。

【0025】

先ず、本発明の一例によるネットワーク１００は、有線又は無線のような態様に拘わらず構成されても良く、移動体通信ネットワーク、ＬＡＮ（local area network）、ＭＡＮ（metropolitan area network）、ＷＡＮ（wide area network）、人工衛星ネットワーク、及び他の種々のネットワークの形態で構成されても良い。より詳細には、本発明におけるネットワーク１００は、公知のＷＷＷ（World Wide Web）、ＣＤＭＡ（Code Division Multiple Access）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（Wideband Code Division Multiple Access）、ＧＳＭ（登録商標）通信（GlobalSystemforMobile）等のようなあらゆるネットワークサービスを含む概念として理解されるべきである。

【0026】

次に、本発明の一例によるユーザ／オブジェクト推奨システム２００は、それぞれ特定ユーザ及びランダムユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報、及び個々のオブジェクトに適用可能なトピックに関する情報を取得し、並びにどのトピックと特定ユーザ及びランダムユーザがそれぞれ対応するかを取得した情報に基づき決定する機能を実行しても良い。

【0027】

さらに、本発明の一例によるユーザ／オブジェクト推奨システム２００は、ランダムユーザの中から特定ユーザと高い関連性を有する特定の他のユーザを決定し、特定ユーザとランダムユーザとの間の対応関係、トピック情報、及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、特定の他のユーザを特定ユーザと類似した好みを有するユーザとして推奨する機能を実行しても良い。

【0028】

さらに、本発明の一例によるユーザ／オブジェクト推奨システム２００は、特定ユーザとランダムユーザとの間の対応関係、トピック情報、及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、特定ユーザと高い関連性を有する特定オブジェクトを決定する機能、並びに特定オブジェクトに関する情報を特定ユーザと高い関連性を有する特定の他のユーザに推奨する機能を実行しても良い。

【0029】

以下に、ユーザ／オブジェクト推奨システム２００の内部構成及び構成要素を詳細に説明する。参考のため、ユーザ／オブジェクト推奨システム２００は、ユーザ推奨システム及びオブジェクト推奨システムとして別個に又は統合して構成されても良い。

【0030】

次に、本発明の一例によるユーザ端末３００は、ユーザが該ユーザの興味のあるオブジェクトを選択した場合、ユーザ／オブジェクト推奨システム２００に選択要求を送信する機能、並びにユーザ／オブジェクト推奨システム２００によりユーザと類似する好みを有するとして推奨される他のユーザ又はオブジェクトに関する情報を受信し及び得る機能を実行しても良い。ここで、ランダムオブジェクトに関する情報を収集することにより、ユーザがランダムオブジェクトに関する情報を選択する場合を仮定する。このような収集の代表例は、各ユーザが、ユーザ端末３００のカメラモジュール等を用いることによりランダムオブジェクトのデジタル画像を生成し、その情報を登録することであっても良いが、これに限定されない。

【0031】

さらに、本発明の一例によるユーザ端末３００は、ネットワーク１００又はユーザ／オブジェクト推奨システム２００にアクセスし及びそれと通信する機能を有するデジタル装置である。このようなデジタル装置は、パーソナルコンピュータ（例えば、デスクトップ、ラップトップ、等）、ワークステーション、ＰＤＡ、ウェブパッド、携帯電話機を有し、記憶手段と演算能力を有するマイクロプロセッサとを備え、本発明によるユーザ端末３００として適応され得る。

【0032】

＜ユーザ／オブジェクト推奨システムの構成＞
図２は、本発明の一例によるユーザ／オブジェクト推奨システム２００の内部構成を説明する図である。

【0033】

図２を参照すると、ユーザ／オブジェクト推奨システム２００は、対応関係決定部２１０、類似度評価部２２０、推奨情報提供部２３０、通信部２４０、及び制御部２５０を有しても良い。

【0034】

本発明の一例によると、少なくとも１つの対応関係決定部２１０、類似度評価部２２０、推奨情報提供部２３０、通信部２４０、及び制御部２５０は、ユーザ／オブジェクト推奨システム２００に含まれても良く、又はユーザ／オブジェクト推奨システム２００と通信するプログラムモジュールであっても良い。しかしながら、図２では、ユーザ／オブジェクト推奨システム２００は、対応関係決定部２１０、類似度評価部２２０、推奨情報提供部２３０、通信部２４０、及び制御部２５０を有するとして示される。プログラムモジュールは、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラムモジュール、及び他のプログラムモジュールの形態でユーザ／オブジェクト推奨システム２００に含まれても良く、幾つかの知られているメモリ装置に物理的に格納されても良い。さらに、プログラムモジュールは、ユーザ／オブジェクト推奨システム２００と通信可能な遠隔メモリ装置に格納されても良い。このようなプログラムモジュールは、本発明に従って説明される特定の動作又は特定の抽象データ型を実行するルーチン、サブルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造を含むが、これらに限定されない。

【0035】

最初に、本発明の第１の例によると、対応関係決定部２１０は、特定ユーザ及びランダムユーザにより別個に予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得し、各オブジェクトの特性を参照することによりトピック情報としてグループ情報を取得し、並びにどのトピックと特定ユーザ及びランダムユーザが対応するかを決定する機能を実行しても良い。したがって、特定ユーザ及びランダムユーザにより別個に予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得し、トピック情報として取得されたオブジェクト情報をグループ化するときに得られた情報を取得するために、対応関係決定部２１０は、ユーザ及びオブジェクトに関する情報並びにユーザとオブジェクトとの間の選択の関係に関する情報が記録されているデータベース（図示しない）と関連付けられても良い。他方で、明細書の以下の部分は、ランダムユーザが１乃至ｒ番目のユーザを有し、オブジェクトが１乃至ｓ番目のオブジェクトを有し、特定ユーザが１乃至ｓ番目のオブジェクトの中から少なくとも１つの特定オブジェクトを既に選択している場合を仮定して説明する。

【0036】

次に、特定ユーザに関する情報とランダムユーザとの間の対応関係、トピック情報、及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、ランダムユーザの中でｋ番目（ここで、ｋは１以上且つｒ以下である）の他のユーザが特定ユーザと同時に特定オブジェクトを選択する確率を得るために、本発明の第１の例による類似度評価部２２０は、ランダムな他のユーザの各々によるユーザ類似度を取得する機能を実行しても良い。ユーザ類似度は、特定オブジェクトが各トピック情報の記述（state）に現れる確率全ての和に等しい値に関連する。ここで、ｋ番目のユーザ及び特定ユーザは、１乃至ｎ番目のトピック情報のうちのランダムトピック情報をそれぞれ有する。

【0037】

より詳細には、類似度評価部２２０は、特定オブジェクトが各トピック情報の記述に表れる確率の全ての和に等しい値を乗算することにより、ユーザ類似度を得ても良い。ｋ番目の他のユーザ及び特定ユーザは、それぞれ、特定オブジェクトが独立に現れる確率（つまり、データベース（図示しない）に記録されたオブジェクト全体の中で特定オブジェクトが現れる確率としての頻度の概念）により、１乃至ｎ番目のトピック情報のうち、ランダムトピック情報を有する。ここで、ｋ番目の他のユーザ及び特定ユーザが１乃至ｎ番目のトピック情報のうちランダムトピック情報を有する確率は、ｋ番目の他のユーザが１乃至ｎ番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率に、特定ユーザが１乃至ｎ番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率を乗算することにより計算されても良い。

【0038】

このようなユーザ類似度を評価する処理は、以下の式（１）で表現され得る。

【0039】

【数1】

式（１）から分かるように、ユーザ（Ｕ）が特定オブジェクト（Ｏ）を選択する確率P(U,O)は、特定ユーザが各トピックに関する情報の記述に現れる確率（P(O|T)）の各々の和、特定ユーザが１乃至ｎ番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率（P(T|U)）に、特定オブジェクトが独立に現れる確率（P(O)）を乗算することにより計算されても良い。これに基づき、ｋ番目の他のユーザが特定ユーザと同時に特定オブジェクトを選択している確率を得る処理を、図３を参照して以下に説明する。

【0040】

図３は、特定ユーザとランダムユーザとの間の対応関係、トピック情報、及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を説明する図である。

【0041】

図３を参照すると、ユーザ「me」はオブジェクトCamry、Sonata、Avanteを選択し、一方、別のユーザ「Bob」はAccordを選択し、他のユーザ「Alice」はMatiz、Altimaを選択する。対応関係決定部２１０は、上述の予め選択されたオブジェクトに関する情報に関連するトピック情報（例えば、車のトピック、又は韓国のトピックが適用可能である。若者のトピックは上記オブジェクトには対応しない）及び関連する対応関係を取得しても良い。また、類似度評価部２２０は、該対応関係を用いることにより（つまり、高いユーザ類似度）、どの他のユーザが、特定オブジェクトに関して特定ユーザと高い関連性を有するかを決定しても良い。

【0042】

例えば、パラメータSonataが特定ユーザ「me」により予め選択された場合、特定ユーザ「me」と別のユーザ「Bob」との間のユーザ類似度としてP(Sonata,me,Bob)（つまり、「me」と「Bob」がSonataを同時に選択する確率）が、及び特定ユーザ「me」と他のユーザ「Alice」との間のユーザ類似度としてP(Sonata,me,Alice)（つまり、「me」と「Alice」がSonataを同時に選択する確率）が以下の数式を用いることにより計算されても良い。ここで、以下の様に、全ての関連するトピック（つまり、車（car）と韓国（Korea））がこれらの確率を求める際のパラメータとして用いられていることが分かる。

【0043】

【数2】

結論として、Sonataがパラメータとして用いられる場合、他のユーザ「Alice」が「Bob」よりも特定ユーザ「me」に関して高い類似度を有することが予測される。これは、「Alice」が「me」と同時に車と韓国のトピックに非常に興味を持っており、「Bob」がトピック韓国の代わりに、若者のトピックと同様に車のトピックに興味を持っているからである。

【0044】

他方で、本発明の第１の例による類似度評価部２２０では、ｍ：ｎ照合は、上述の単一の特定ユーザとの１：ｎ照合により計算されるユーザ類似度の概念を拡張することにより、複数の特定ユーザの全員の好みを他のユーザの好みと比較し、ユーザ類似度を得ると想定される。

【0045】

このようなｍ：ｎ照合についてユーザ類似度を計算するために、以下の式（２）が用いられても良い。

【0046】

【数3】

１乃至ｍ番目の特定ユーザが特定ユーザに含まれる場合、類似度評価部２２０は、式（２）に示したように、各特定ユーザがランダムトピック情報を有する確率を求め、各確率の各々を乗算して（P(T|U１)*..*P(T|Um)）、１乃至ｍ番目の特定ユーザが１乃至ｎ番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率を求め、この確率にランダムな他のユーザ（U*）がランダムトピック情報を有する確率p(T|U*)を乗算して、他のユーザ（U*）及び１乃至ｍ番目の特定ユーザが１乃至ｎ番目のトピック情報の中でランダムトピック情報を有する確率を求め、以上に基づき、複数の特定ユーザと他のユーザ（U*）との間のユーザ類似度を評価しても良い。上述の処理を他のユーザの各々について繰り返すことにより、高いユーザ類似度を有する他のユーザが決定できる。

【0047】

次に、本発明の第１の例による推奨情報提供部２３０は、ユーザ類似度の値が１乃至ｒ番目の他の特定ユーザの中で最も高い特定の他のユーザを、特定ユーザと類似した好みを有するユーザとして推奨する機能を実行しても良い。

【0048】

本発明の第１の例による通信部２４０は、ユーザ／オブジェクト推奨システム２００をユーザ端末３００のような外部装置と通信可能にする機能を実行しても良い。

【0049】

次に、本発明の第１の例による制御部２５０は、対応関係決定部２１０、類似度評価部２２０、推奨情報提供部２３０、通信部２４０の間のデータフローを制御する機能を実行しても良い。言い換えると、制御部２５０は、ユーザ／オブジェクト推奨システム２００の外部から又はその構成要素間のフローを制御して、対応関係決定部２１０、類似度評価部２２０、推奨情報提供部２３０、通信部２４０にそれらの独自の機能を実行させる。

【0050】

本発明の第１の例に従って、以上に、特定ユーザと類似した好みを有する特定の他のユーザを推奨する方法を説明した。以下に、本発明の第２の例に従って、特定ユーザと類似した好みを有する特定オブジェクト他のユーザに推奨する方法を説明する。

【0051】

先ず、本発明の第２の例による対応関係決定部２１０は、各オブジェクトの特性を参照し、オブジェクト全体に関する情報の中で特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を得て、そして、特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより特定ユーザがどのトピック情報に対応するかを決定することにより、目的情報全体（１乃至ｎ番目のトピックを含む）をグループ化するときに得られた情報を取得する機能を実行しても良い。したがって、オブジェクト情報全体の中で特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を取得するために、及び該特定ユーザにより予め選択されたオブジェクトに関する情報を参照することにより特定ユーザがどのトピック情報に対応するかを決定するために、対応関係決定部２１０は、ユーザ及びオブジェクトに関する情報並びにユーザとオブジェクトとの間の事前選択の関係が記録されるデータベース（図示しない）と関連付けられても良い。

【0052】

次に、本発明の第２の例による類似度評価部２２０は、特定ユーザにより予め選択された個々のオブジェクトがランダムなトピックの記述に現れると同時に、特定ユーザが１乃至ｎ番目のトピックの中でランダムなトピックを有する個々の確率の和に等しい値に対応するオブジェクト類似度を、対応関係決定部２１０により決定された特定ユーザとトピック情報との間の対応関係及びトピック情報とオブジェクト情報との間の関係を参照し、次に、必要に応じて特定ユーザに対し上位ｋ番目の関連性を有する特定オブジェクトとして、オブジェクト類似度の点で上位ｋ個に格付けされるｋ個の特定オブジェクトを決定することにより、計算する機能を実行しても良い。特定ユーザに対する上位ｋ番目の関連性を有する特定オブジェクトを決定する方法は上述の方法に限定されない。本発明の第２の例による類似度評価部２２０は、先ず、特定ユーザとトピック情報との間の対応関係及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を参照することにより、特定ユーザが１乃至ｎ番目のトピックの中で個々のトピックを有する確率の中で上位ｈ個の確率を有する上位ｈ個のトピックに関する情報を決定し、次に、上位ｋ個のトピックに関する上位ｋ個の確率を有する上位ｋ個の特定オブジェクトを、特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトと見なしても良い。

【0053】

図４は、特定ユーザとトピック情報との間の対応関係、及びトピック情報とオブジェクト情報との間の対応関係を説明する図である。

【0054】

図４を参照すると、特定ユーザ「me」に対して高い関連性を有する特定オブジェクトを決定する過程を説明するため、本発明の第２の例による類似度評価部２２０は、特定ユーザ「me」により予め選択された個々のオブジェクトがランダムなトピックの記述に現れると同時に、特定ユーザ「me」が車トピック、韓国トピック及び本トピックの中でランダムなトピックを有する確率の和に対応するオブジェクト類似度を以下のように計算しても良い。

【0055】

【数4】

結論として、Sonata、Avante、Matizは、「me」が興味を持っているトピック車及び韓国トピックに対応するので、高いオブジェクト類似度を有するSonata、Avante、Matizは、特定ユーザ「me」に対して高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定される。

【0056】

上述のように、ユーザ「me」はAlgebra及びPhysicsが関連するトピック本に全く興味を持っていないので、ユーザ「me」とオブジェクト「Algebra」及びオブジェクト「Physics」との間のオブジェクト類似度はそれぞれゼロである。本発明の第２の例によると、類似度評価部２２０は、先ず、「me」が車、韓国及び本のトピックの中であるトピックに対応する最も高い確率を有する上位２個のトピック（トピック車及び韓国）に関する情報を決定し、次に、該トピック情報に関してのみ高い確率で現れる特定オブジェクトを、特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定し、全体の演算数を削減しても良い。したがって、参照することにより、特定ユーザに最も高い関連性を有する幾つかの特定オブジェクトに関する情報を、特定ユーザに最も高い関連性を有する他のユーザに提供することを含むサービスを提供しても良い。これは、以下の例にも同様に適用できる。

【0057】

さらに、本発明の第２の例による類似度評価部２２０は、特定ユーザが１乃至ｍ番目の特定ユーザの複数のユーザを含む場合、ユーザとオブジェクトとの間の１：ｎ照合の概念を拡張することにより、複数の特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトを決定する機能を実行しても良い。

【0058】

より詳細には、本発明の第２の例による類似度評価部２２０は、個々の特定ユーザがｘ番目のトピック情報（ｘは１以上且つｎ以下である）を有する個々の確率を求め、次に、既に求めた個々の確率を乗算して、１乃至ｍ番目の特定ユーザの各々が１乃至ｎ番目のトピック情報を有する確率の中で高い確率を有する上位ｈ個のトピックに関する情報を決定し、そして、上位ｈ個のトピックに関して個々のオブジェクトが現れる上位ｋ個の確率を有する上位ｋ個のオブジェクトを、複数の特定ユーザに最も高い関連性を有する特定オブジェクトとして決定することにより、同時に１乃至ｍ番目の特定ユーザが１乃至ｎ番目のトピック情報の中でｘ番目のトピックを有する確率を求めても良い。しかし、これに限定されず、種々の変更例が考えられる。

【0059】

最後に、本発明の第２の例による推奨情報提供部２３０は、特定ユーザに高い関連性を有する別のユーザを選択し、特定ユーザに高い関連性を有する上位ｋ個のオブジェクトを特定の他のユーザに提供する機能を実行しても良い。上述の本発明の第１の例は、推奨情報提供部２３０が特定ユーザに高い関連性を有する特定の他のユーザを選択する場合に適用されても良いが、これに限定されず、種々の変更例が考えられる。

【0060】

本発明に従って上述した例は、種々のコンピュータコンポーネントを通じて実行されコンピュータ可読記録媒体に記録され得るプログラムコマンドの形式で実施され得る。コンピュータ可読媒体は、プログラムコマンド、データファイル、データ構造を単独で又は組み合わせて有しても良い。コンピュータ可読記録媒体に記録されたプログラムコマンドは、特に本発明のために設計され構成されても良く、又はコンピュータソフトウェアの分野の当業者に知られ使用可能であっても良い。コンピュータ可読記録媒体の例は、ハードディスク、フロッピディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ及びＤＶＤのような光学媒体、フロオプティカルディスクのような磁気光媒体、並びに特にプログラムコマンドを格納し実行するよう構成されたＲＯＭ、ＲＡＭ及びフラッシュメモリのようなハードウェア装置を含む。プログラムコマンドは、コンパイラにより生成された機械語のみならず、コンピュータにより実行されるインタプリタ等により用いられ得る高級コードも含む。ハードウェア装置は、本発明による動作を実行するために１又は複数のソフトウェアモジュールとして機能するよう構成されても良い。逆も同様である。

【0061】

本発明は、特定のコンポーネントのような特定の詳細事項、限られた例及び図面により上述されたが、それらは単に本発明の全体的な理解を促進するために提供されたものであり、本発明は上述の例により限定されない。本発明の属する分野の共通知識を有する者は、上述の説明に基づき種々の修正及び変更を為し得る。

【0062】

したがって、本発明の思想は、説明した例に制限されず、添付の請求の範囲及び全ての変形、請求の範囲と同等のもの若しくは等価なものは本発明の思想の範疇に属する。

【符号の説明】

【0063】

１００ ネットワーク
２００ ユーザ／オブジェクト推奨システム
３００ ユーザ端末
２１０ 対応関係決定部
２２０ 類似度評価部
２３０ 推奨情報提供部
２４０ 通信部
２５０ 制御部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】