特許7634741IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

推薦装置および推薦方法

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】ユーザにあったアイテムを適切に推薦するだけでなく、セレンディピティも体験できるようにアイテムを推薦する。
【解決手段】推薦システム1は、学習部10と入出力部20を備える。学習部10は、ユーザとアイテム履歴を入力してユーザと一部が欠損したアイテム履歴をモデルに投入し、ユーザと一部が欠損したアイテム履歴を潜在空間にエンコードし、潜在空間にエンコードしたユーザと一部が欠損したアイテム履歴から元のアイテム履歴を再構築できるようにモデルを学習するとともに、潜在空間にエンコードしたユーザと一部が欠損したアイテム履歴から推薦アイテムを予測できるようにモデルを学習し、ユーザ全体からみた推薦アイテムの珍しさとユーザとアイテム履歴から見た推薦アイテムの予想外性を表す目的関数を最小化するようにモデルを学習する。入出力部20は、ユーザとアイテム履歴を学習済みのモデルに入力し、ユーザに推薦する推薦アイテムを出力する。
【選択図】図3

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかしながら、履歴を単純に活用してアイテムを提案するだけでは、新しい発見や予測できない驚きが欠如するという問題があった。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示の一態様の推薦装置は、ユーザとアイテム履歴を入力してユーザと一部が欠損したアイテム履歴をモデルに投入し、ユーザと一部が欠損したアイテム履歴を潜在空間にエンコードし、前記潜在空間にエンコードしたユーザと一部が欠損したアイテム履歴が与えられたもとでの実際のアイテム履歴の条件付き確率の尤度を最大化し、前記潜在空間にエンコードしたユーザと一部が欠損したアイテム履歴が与えられたもとでの実際の次の・・・ 続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示によれば、ユーザにあったアイテムを適切に推薦するだけでなく、セレンディピティも体験できるようにアイテムを推薦できる。

この特許の権利範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 図1は、推薦システムの構成の一例を示す図である。
【図2】 図2は、ユーザとアイテム履歴の学習と予測を説明するための図である。
【図3】 図3は、提案モデルの一例を示す図である。
【図4】 図4は、提案モデルの実装の一例を示す図である。
【図5】 図5は、学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図6】 図6は、アイテムを推薦する処理の一例を示すフローチャートである。

代表図 図3本件の代表的な図

1 推薦システム 10 学習部 11 事前処理部 12 計算処理部 20 入出力部 30 データ保存部 40 計算結果記憶部 5 ユーザ端末

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