デクワス - サイジニアのレコメンデーションを支える技術

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■特許出願

デクワスの技術は、進化・学習型のユーザパーソナライズアルゴリズムをはじめ、ユーザのビヘイビア／WWWアクセスログ／ECサイト購買履歴／SNS等コミュニケーション／ソーシャルブックマーク関係／ブログトラックバック等から大規模データを複雑ネットワーク解析する技術、高速に複雑ネットワークをコミュニティ分割する技術、流行・口コミの伝播からトレンドリーダ／フォロワを発見する技術、Web視聴率／アクセス注目度の高い情報源から旬の話題を見つけ出す技術、およびそれらを利用した情報レコメンデーション技術、さらには、ブラウザ上に広告配信する技術等について、多数特許出願をしております。

友人にメールを送る、ブログのトラックバックを張る、ECサイトで物を買う、記事を読む、音楽をダウンロードする、動画サイトでストリーミングを楽しむ・・等々、Web上では、さまざまな行動を私たちは行っています。デクワスでは、情報という対象物の中身に注目するのではなく、行動履歴の中に潜む、ユーザ＝対象物（購入アイテム、他のユーザ、視聴コンテンツ等）間の関係に焦点を当てます。たとえば、下の図は、複数のユーザがさまざまなサイトをブックマークしたときの関係をネットワークにより図示したものです。

複数のユーザがさまざまなサイトをブックマークしたときの関係を示したネットワーク図

デクワスは、こうした関係ネットワークをWebアクセスログ、オーダーデータから高速に生成し、さらに、ユーザ同士の関係、対象物同士の関係を評価するネットワークに変換します（特許出願中）。そして、複雑ネットワーク理論、グラフ理論を駆使して、嗜好の同じようなユーザ、さらには、類似するアイテム・情報を取り出します（特許出願中）。一例として、ブログのトラックバックのリンク構造から、類似するブログサイトをサブグラフとして抽出した例を下に示します。

トラックバックのリンク構造から、類似ブログサイトをサブグラフとして抽出した図

これらの解析処理は、すべて自動で行われます。ユーザナビゲーション・レコメンデーションをするのに、アンケートによるデモグラフィック情報や専門家によるデータベースをわざわざ構築する必要はありません。通常、管理しているWebアクセスログやオーダーデータだけからでもデクワスを利用することが可能です。あとは、ユーザは自分の思うがままに情報空間で行動をしていくだけで、自分と同じ嗜好を持つユーザを含むコミュニティが創発し、自動的に興味のある情報・人・モノに出くわすような体験を得られます。さらに、進化・学習型のシステムロジックを備えるデクワスは、ユーザのリアクションをフィードバックとしてシステム動作の精度を絶え間なく向上していきます（特許出願中）。

情報ネットワーク→ビヘイビア→自己組織化→フィードバック→創発コミュニティ

デクワスの利用用途は、これにとどまりません。商品の購入順序等の時系列を考慮したリンク解析技術により、流行の発信源であるトレンドリーダやその反対のフォロワを発見したり、流行の遷移を解析、キーアイテムとなる商材を発掘することが可能になります（特許出願中）。

グラフ

ご覧のとおり、デクワス・コンセプトは、言語にも依存せず、動画・音楽・テキスト・日用品等、扱う品種も問いません。お手元で管理しているデータのみからでも、すぐにデクワス・アプリケーションをご導入いただけます。