新技術説明会　様式例

履歴情報の分類と匿名化に基づく

個人好みの情報推薦モデル

大阪府立大学 大学院 工学研究科 准教授 本多 克宏

研究背景

• 情報氾濫の昨今、ユーザをいかにして嗜好に

合致したコンテンツと結び付けるか、が大きな

問題＇高度コンテンツ創造流通への課題（。

• ヒトごとに異なる嗜好に合致した「

個人好みの

推薦

_{」を行う協調フィルタリング。}

⇒通販サイト・アマゾンなどで実用化。

• 情報コンテンツが多種・大量・多様化する中で、

「個人好みの推薦」 機構のより広範な普及が

必要かつ期待されている。

情報フィルタリングとe-commerce

ユーザ満足度の向上 ＆ 購買機会の向上

個人好み の推薦 履歴から •通販サイト・アマゾンのおすすめモデル

協調フィルタリングシステム

膨大な量の情報から利用者にあった情報を推薦する技術 データ行列中の未評価値，すなわち欠測値を推定する •評価値行列・・・アイテムに対するユーザの評価値 囲碁 将棋 園芸 テニス 太郎 5 5 4 花子 2 5 3 雄三 2 1 2 純一 5 1 5 欠測要素 予測値が大きけ れば推薦する

従来技術 ⇒ 疑似的なくちコミ

＇アマゾンでも類似のモデル（

囲碁 将棋 園芸 テニス 太郎 5 5 4 花子 2 5 3 雄三 2 1 2 純一 5 1 5 ＇１（全ユーザと 類似度算出 友達の探索 ＇２（似たユーザを重視した平均化 友達の意見の参照

全てのユーザの履歴と比較して推薦

⇒全履歴の保持と推薦アイテム探索を一元化

従来技術の問題点

既に実用化されているものには、通販サイト・ア

マゾンによる「おすすめモデル」等があるが、

大量の履歴データを保持する必要

推薦探索に大規模な計算時間が必要

個人履歴の保持による情報セキュリティ

_{高性能・高コストな専用サーバが必要}

という問題があり、安価で利便性の高いサービ

スとして普及するまでには至っていない。

新技術の特徴・従来技術との比較

• 従来技術の問題点であった、「専用サーバの

必要性」を改善することに成功した。

• 従来は高性能な専用サーバを持つ業者によ

る使用に限られていたが、

低コストでの運用

や外部への委託運営が可能

_{となった。}

• 本技術の適用により、「個人の好みにあった

推薦」のプラットフォームの販売・普及と、それ

を利用した新規サービスの開拓が期待される。

新技術の基となる研究成果・技術

• クラスター分析によるデータマイニング

大規模データを似たもの同士のグループに要約 ⇒データに埋もれた知識の抽出 2010年度日本知能情報ファジィ学会 著述賞 受賞

• ＰＯＳ＇販売情報（データの解析への応用

天候や暦の来客数への影響の店舗間比較分析 ⇒季節による特性の違いから店舗間の相違を分析 OSK ＰＯＳデータ 売れ行き予測 仕入れ計画

• 駐車場監視カメラからの空き判別への応用

監視カメラ画像から空きスペースを高精度に探索

⇒既存の監視カメラを利用したシステムとして実用化

2011年度日本知能情報ファジィ学会 論文賞 受賞

新技術の内容の紹介

• ユーザとアイテムのグループ化による推薦

ユーザ・ アイテムの 対を推定

共クラスター構造として情報を圧縮・利用

認知科学の知見を取り入れたクラスタリングモデル

• いくつかのグループに分割 することで，グラフ構造＇自 己の認知体系（が均衡化 • 購買履歴のような0-1型の データ＇０が負の関係と、関 係性未知の両方を含む（ の取り扱いに有利     ij s ＇例（購買の有無 １：正の関係 ０：負の関係or未知

新規技術における計算アルゴリズム

関係性行列 S={s_ij} 最大固有値と 固有ベクトル の算出 ＇べき乗法， ヤコビ法など（ 固有ベクトル w_k={w_ki} グループに割り当て済みのユーザを排除す るため，関係性行列の対角要素を変形する． (1) 関係性行列からの固有値の算出

u-1 … u-n i-1 … i-m

u-1 0 … 0 1 … 1 ： ： … ： ： … ： u-n 0 … 0 1 … 0 i-1 1 … 1 0 … 0 ： ： … ： ： … ： i-m 1 … 0 0 … 0 Wki u-1 0.8 ： ： u-n 0.2 i-1 0.7 ： ： i-m 0.3 閾値より値が 大きいユーザ とアイテムを 第k番目の近 傍としてグ ループ化 (2) 関係性行列からの抽出済みの近傍を削除

u-1 … u-n i-1 … i-m

u-1 s_ii … 0 1 … 1 ： ： … ： ： … ： u-n 0 … s_ii 1 … 0 i-1 1 … 1 s_ii … 0 ： ： … ： ： … ： i-m 1 … 0 0 … s_ii           がアイテムの場合 がユーザの場合 i i w k s k t t ti ii 0 1 1 1 1 2  (1)へ戻り，次の近傍＇ｋ+1番（を探索 重みβは，グループの塊度合いから決める

推薦性能についての検証実験結果

•購買履歴データ ＇モニタ調査による実世界のデータ（ 世帯数：９９６世帯 製品数：１８種類＇各製品を所有しているか否か（ 半分をテスト世帯とし、購買の有無を予測 製品 ピアノ パソコン ワープロ ＶＤ オーブン 珈琲メーカ 従来法 0.577 0.580 0.528 0.600 0.569 0.515 新技術 0.644 0.647 0.544 0.547 0.575 0.587 改善率(%) 11.6 11.6 3.0 -8.8 1.1 14.0 最大１４％＇平均５．４％（の精度改善 _{⇒ 0-1型履歴に強い} •推薦性能＇ＲＯＣ感度（の比較 ＲＯＣ感度：推薦性能の総合的指標．大きいほど良い．

新技術の利点

• データ保持コストの軽減

グループ構造の情報のみを保持して推薦 ⇒メモリの所要量が尐ない

• 計算量の軽減

所属グループを探索するのみなので、計算負荷が小 ⇒計算CPUにかかる負担が尐ない

• 情報の匿名化によるセキュリティ向上

多数のユーザをグループ化 ⇒ 匿名性の高い情報管理 ⇒履歴情報から個人が特定される危険を回避

クラウドサーバなどの外部ソースの利用に最適

開発システムの構成図＇例（

共クラスター抽出部 履歴データ 蓄積部 メインサーバ ユーザ端末 履歴入力部 推薦サーバ 推薦提示部 ユーザの 所属算出部 自社運営の情報サーバ 安 価 な 外 部 （ ク ラ ウ ド ） サ ー バ （ サ ー ビ ス ア プ リ ） 履歴を入力 推薦を提示

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おすすめシステム構築ツール・「ワムナビ」の紹介

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自分のwebページ上に、誰でも簡単に、おすすめ システムを構築できるJAVAアプレット ＇１（履歴データを準備 ＇２（自分のwebページに おすすめシステム！ ユーザ ID 寿司 天ぷら そば 味噌汁 1 5 4 2 3 5 3 2 5 4 4 2 3 5 5 5 1 6 1 4 5 7 1 2 8 3 4 9 1 3 5 10 5 5 11 2 4 12 4 1 3 ツ ー ル を サ ー バ に コ ピ ー

想定される用途

• 本技術の特徴を生かすためには、推薦モデル

構築ソフトウェアをサービス提供することで、

情報インフラの付加価値向上

_{が期待される。}

• 上記以外に、コンテンツ提供業者において、

機会向上の効果

が得られることも期待され

る。

• また、顧客＇エンドユーザ（にとっても、自分好

みの情報コンテンツにたどり着く機会が増え、

顧客満足度の向上

_{にも寄与すると思われる。}

想定される業界

• ＩＴインフラ＇サービス（提供業

インターネットプロバイダ，クラウドサービス会社 ⇒ハードウェアの提供にソリューションを付加 提供サービスの付加価値の向上

• コンテンツ発信・提供業＇ＩＴインフラ利用者（

ケーブルＴＶ，オンデマンド配信，非営利ユーザ＇観光協会（ ⇒顧客の利便性に貢献，コンテンツ配信機会の増加 提供コンテンツの“質”と利便性の向上

• 各種のサービスコンテンツへの組み込み

・ネット通販での商品推薦 ＇広告提示（ 販売機会の向上 ・特許検索の支援インタフェース ＇関連性の自動検索（ ユーザ利便性の向上 ・携帯型ナビゲーションシステム ＇掘出し物への自動誘導（ ユーザ満足度の向上 あなたへの おすすめは ・・・

実用化に向けた課題と企業への期待

• 現在、情報セキュリティ＇情報の匿名化（のレ

ベルを

常に保証する機能

_{が未解決である。}

k-匿名性の保証 尐なくともk人の履歴情報を単 一のグループ情報にまとめる ⇒履歴から個人が特定不能 _縮約

• ソフトウェア仕様は適用課題に依存

⇒

課題に応じた匿名性

_{の必要条件の検討}

データ提供とカスタマイズによる共同開発を期待

本技術に関する知的財産権

• 発明の名称 ：協調フィルタリング処理方

法およびプログラム

• 出願番号 ：特願2010-225844

• 出願人

：大阪府立大学

• 発明者

：本多克宏、野津 亮

他に３件＇出願年：2009，2008，2006（

産学連携の経歴

• 2006年 JST研究成果活用プラザ大阪 「実用化のための可能性試験＇FS（ 」に採択

ユーザの嗜好の動的な変化に対応した協調フィルタ

リングシステムの開発

• 2008年-2011年 総務省 「戦略的情報通信研究開発推進制度＇SCOPE（ 若手ＩＣＴ研究者育成型研究開発」に採択

潜在的な嗜好に基づくユーザ誘導とコンテンツ流通

システムの安定化に関する研究開発

お問い合わせ先＇必須（

大阪府立大学 産学官研究推進センター シーズ育成オフィス 副オフィス長 阿部 敏郎 ＴＥＬ ０７２－２５４－７９４３ ＦＡＸ ０７２－２５４－９８７４ e-mail [email protected]