[发明专利]信息推荐装置和信息推荐方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种配置为从具有作为属性的日期和时间信息的文档中有效地检测并呈现从过去用户浏览的文档持续的文档的信息推荐装置和信息推荐方法。

背景技术

传统地，已经开发了各种技术以满足关于基于用户兴趣推荐和识别(recognize)话题的大量需求。例如，在万维网(WWW)中，存在一种推荐与包括在浏览历史中并为每个用户做“兴趣”记号的网页有关的其他网页的技术，并且存在一种推荐由也购买了该用户感兴趣的商品的其他用户购买的商品的技术。

基于用户的兴趣推荐信息的手段，粗略地划分，包括通过协作过滤的推荐形式、以及类似内容项目和相同类别的推荐形式。例如，在JP-A 2003-167901(特开)中公开了一种试图预测在协作过滤方法中的评估值的技术。在JP-A 2006-190128(特开)中尝试基于和用户的偏好相匹配的特征向量的信息推荐。例如，这种技术从作为用户的使用历史的文档组中提取多个特征关键字，存储这些关键字作为特征向量，根据新内容项目是否类似于该特征向量，判定新内容项目是否是接近用户的偏好的内容项目。

然而，关于JP-A 2003-167901(特开)中描述的协作过滤，为了进行匹配，需要使用其他用户的使用历史。例如，在为对某个话题感兴趣的用户A推荐内容项目的情况中，该过滤检索另一个用户，同样对这个话题感兴趣的用户B，并且基于用户B的内容使用历史决定要被推荐给用户A的内容项目。这种在JP-A 200-167901(特开)中描述的技术不能在不引用(或不能引用)其他用户的使用历史的操作中使用。

在JP-A 2006-190128(KOKAI)中描述的这种系统中，基于用户的使用历史和偏好，在如同相同话题由不同的关键字表示的情况的，关键字没有彼此直接地符合的情况中，出现不能推荐内容项目的问题。即使在基于类别的推荐的情况中，在显示该类别的话题的范围和用户兴趣的范围没有彼此符合的情况下，也可能出现问题。

此外，会出现这样一个问题，即上述系统不能追踪在作为通用的话题的类别中的内容项目的过程或转变。

发明内容

根据本发明的一个方面，提供一种信息推荐装置，包括：输入文档组的文档输入单元，每个文档组具有指定期间内的日期和时间信息；文档分析单元，文档分析单元通过包括浏览过的文档或由书签操作标记的文档的文档组或历史文档的关键字分析，获取多个特征向量，每个特征向量包括多个向量要素的关键字；获取多个话题群集和多个副话题群集的群集单元，多个话题群集和多个副话题群集各自通过群集文档组，由属于相同的话题的文档组成；生成转变结构的话题转变生成单元，转变结构显示副话题群集当中的话题的转变；特征属性提取单元，特征属性提取单元从各个话题群集和各个副话题群集提取频繁包含的关键字的特征属性；兴趣群集提取单元，兴趣群集提取单元通过历史文档的特征向量和包含在文档组中的各个文档的特征向量当中的相似性判定，提取相当于多个话题群集或副话题群集中的任一个的兴趣群集；推荐文档提取单元，推荐文档提取单元基于兴趣群集所拥有的转变结构，获取具有与兴趣群集的转变关系的副话题群集，并且提取包含在副话题群集中的文档作为推荐的文档；和呈现推荐的文档和特征属性的推荐文档呈现单元。

附图说明

图1是描绘包括一种实施例的信息推荐装置的系统构造的实例的示意图；

图2是服务器的示范性的硬件结构图；

图3是描绘服务器的功能构造的示范性的方框图；

图4A是举例说明在因特网上的网页上的新闻记事的示范图，图4B是举例说明在电子节目指南(EPG)上的信息的示范图；

图5是描绘话题群集提取的处理步骤的示范性的流程图；

图6是描绘关键字提取的处理步骤的示范性的流程图；

图7是描绘话题关键字列表的数据结构的示意图；

图8是描绘话题关键字的结构的处理步骤示范性的流程图；

图9是描绘群集结构(cluster structure)信息的实例的示范图；

图10是描绘群集结果的实例的示范图；

图11是有关具有副话题群集的用户的浏览和书签历史、并且提取显示它的转变的话题的示意图；

图12是描绘用户的浏览和书签历史与话题的对应关系(理由)、以及话题的过程的示意图；以及

图13是基于用户的历史的分类使用的情况的示范图。

具体实施方式

以下，将参考附图描述本发明的实施例。