JP2007164530A - Information recommendation device - Google Patents

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Kazuya Takeda
和也 武田
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information recommendation device allowing a user to select information fit for taste of the user without directly setting a retrieval keyword. <P>SOLUTION: A questionnaire presentation means 330 presents a questionnaire to a user terminal 100. When the user answers the questionnaire and transmits a question thereabout to a processing server 300, a keyword extraction means 350 extracts the keyword from a keyword storage means 340 on the basis of answer contents. A content presentation means 360 searches a content storage means 310 by the extracted keyword to extract a content, calculates a recommendation degree of each the extracted content on the basis of the keyword used for the retrieval of the content and the answer contents about the question corresponding to the keyword, and performs presentation of the content to the user terminal 100 in order of height of the recommendation degree. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、利用者が回答したアンケートの結果に基づいて、利用者に適した情報を推薦する技術に関する。   The present invention relates to a technique for recommending information suitable for a user based on a questionnaire result answered by the user.

近年、インターネットの普及により、多くの人が多数のWebサイトから好みの情報を検索することも行われるようになってきている。特に最近では、閲覧履歴等を解析して、その利用者の嗜好を判断し、その利用者が好みそうな情報を提供する試みも行われている。   In recent years, with the spread of the Internet, many people are searching for favorite information from a large number of Web sites. In particular, recently, attempts have been made to analyze the browsing history and the like, determine the user's preference, and provide information that the user is likely to like.

しかしながら、従来の手法では、利用者が誤ったアクセス等をすると、解析結果にノイズが入ってしまい、正確な解析ができないという問題がある。   However, in the conventional method, there is a problem that if the user makes an incorrect access or the like, noise is included in the analysis result and accurate analysis cannot be performed.

上記のような点に鑑み、本発明は、利用者が直接検索キーワードを設定することなく、利用者の好みにあった情報を選出することが可能な情報推薦装置を提供することを課題とする。   In view of the above, it is an object of the present invention to provide an information recommendation device that allows a user to select information that suits the user's preference without directly setting a search keyword. .

上記課題を解決するため、本発明では、検索対象とするコンテンツが、キーワードにより検索可能に記憶されたコンテンツ記憶手段と、アンケートの質問と前記キーワードを対応付けて記憶したキーワード記憶手段と、利用者に対して前記アンケートの質問を提示するアンケート提示手段と、前記提示したアンケートの質問に対する回答を受信した後、受信した回答の内容に基づいて、各質問に対応するキーワードを前記キーワード記憶手段から抽出するキーワード抽出手段と、前記抽出したキーワードを用いて検索し、前記コンテンツ記憶手段からコンテンツを抽出するとともに、当該コンテンツの検索に用いられたキーワードと、当該キーワードに対応する質問についての回答内容に基づいて、前記抽出した各コンテンツの推薦度を算出し、当該推薦度の高い順にコンテンツの提示を行うコンテンツ提示手段を有する構成とした情報推薦装置を提供する。   In order to solve the above-described problems, in the present invention, content to be searched is stored so that search is possible by keyword, keyword storage that stores a questionnaire question and the keyword in association with each other, and a user A questionnaire presenting means for presenting the questionnaire questions, and after receiving an answer to the presented questionnaire question, a keyword corresponding to each question is extracted from the keyword storage means based on the content of the received answer A keyword extracting unit that performs a search using the extracted keyword, extracts content from the content storage unit, and uses the keyword used for searching the content and the content of an answer to a question corresponding to the keyword To calculate the recommendation level of each extracted content Provides information recommendation apparatus has a configuration having a content presentation means for performing the presentation of content in descending order of the recommendation level.

本発明によれば、利用者のアンケートに対する回答に応じて情報を抽出するようにしたので、利用者が直接検索キーワードを設定することなく、利用者の好みにあった情報を選出することが可能となるという効果を奏する。   According to the present invention, since information is extracted according to the answer to the user's questionnaire, it is possible for the user to select information that suits the user's preference without directly setting a search keyword. It has the effect of becoming.

(1.装置構成)
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図1は、本発明に係る情報提示装置の一実施形態を示す構成図である。図1において、100は利用者端末、200はネットワーク、300は処理サーバ、310はコンテンツ記憶手段、320はネットワークインターフェイス、330はアンケート提示手段、340はキーワード記憶手段、350はキーワード抽出手段、360はコンテンツ提示手段である。
(1. Device configuration)
DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a configuration diagram showing an embodiment of an information presentation apparatus according to the present invention. In FIG. 1, 100 is a user terminal, 200 is a network, 300 is a processing server, 310 is content storage means, 320 is a network interface, 330 is questionnaire presentation means, 340 is keyword storage means, 350 is keyword extraction means, and 360 is Content presentation means.

利用者端末100は、ネットワーク200を介して処理サーバ300とのデータの送受信が可能な端末装置であり、インターネット接続機能を有する汎用のコンピュータにより実現可能である。ネットワーク200は、コンピュータ間のデータの送受信を行うための通信回線であり、本実施形態では、インターネットに対応している。   The user terminal 100 is a terminal device capable of transmitting and receiving data to and from the processing server 300 via the network 200, and can be realized by a general-purpose computer having an Internet connection function. The network 200 is a communication line for transmitting and receiving data between computers, and corresponds to the Internet in this embodiment.

処理サーバ300は、利用者端末100とのデータの送受信を行うためのWebサーバ、データベースを扱うためのデータベースサーバとしての機能を有しており、コンテンツ記憶手段310、ネットワークインターフェイス320、アンケート提示手段330、キーワード記憶手段340、キーワード抽出手段350、コンテンツ提示手段360を有している。   The processing server 300 has functions as a Web server for transmitting / receiving data to / from the user terminal 100 and a database server for handling a database, and includes a content storage unit 310, a network interface 320, and a questionnaire presentation unit 330. , A keyword storage unit 340, a keyword extraction unit 350, and a content presentation unit 360.

コンテンツ記憶手段310は、利用者が閲覧することを目的とする文書や画像等のコンテンツを記憶した記憶手段である。本実施形態では、コンテンツとして画像と文書を含むデータを記憶している。ネットワークインターフェイス320は、ネットワーク200を介して利用者端末100とデータの送受信を行うためのインターフェースである。アンケート提示手段330は、利用者端末100からの要求に応じてアンケート画面データを所定の記憶手段から抽出し、利用者端末100に提示する機能を有している。   The content storage unit 310 is a storage unit that stores contents such as documents and images that are intended to be viewed by the user. In the present embodiment, data including an image and a document is stored as content. The network interface 320 is an interface for transmitting / receiving data to / from the user terminal 100 via the network 200. The questionnaire presentation unit 330 has a function of extracting questionnaire screen data from a predetermined storage unit in response to a request from the user terminal 100 and presenting it to the user terminal 100.

キーワード記憶手段340は、コンテンツを検索するためのキーワードを、アンケートの質問と対応付けて記憶したものである。ここで、キーワード記憶手段340に記憶された質問別キーワードの一例を図2に示す。図2に示すように、本実施形態では、アンケートの各質問に対して複数のキーワードが設定されている。例えば、質問(1)には、「海」や「ビーチ」等のキーワードが設定されている。   The keyword storage means 340 stores keywords for searching for content in association with questionnaire questions. Here, an example of the keyword for each question stored in the keyword storage unit 340 is shown in FIG. As shown in FIG. 2, in this embodiment, a plurality of keywords are set for each question in the questionnaire. For example, in the question (1), keywords such as “sea” and “beach” are set.

キーワード抽出手段350は、提示したアンケートの質問に対する回答の内容に基づいて、各質問に対応するキーワードをキーワード記憶手段340から抽出する機能を有している。コンテンツ提示手段360は、キーワード抽出手段350が抽出したキーワードを用いてコンテンツ記憶手段310を検索して該当するコンテンツを抽出するとともに、抽出したコンテンツの検索に用いられたキーワードと、そのキーワードに対応する質問についての回答内容に基づいて、抽出した各コンテンツの推薦度を算出し、推薦度の高い順にコンテンツの提示を行う機能を有している。   The keyword extraction unit 350 has a function of extracting a keyword corresponding to each question from the keyword storage unit 340 based on the content of the answer to the presented questionnaire question. The content presentation unit 360 searches the content storage unit 310 using the keyword extracted by the keyword extraction unit 350 to extract the corresponding content, and corresponds to the keyword used for searching the extracted content and the keyword. It has a function of calculating the recommendation level of each extracted content based on the content of the answer to the question and presenting the content in descending order of recommendation level.

(2.処理動作)
次に、図1に示したシステムの処理動作について説明する。図3は、図1に示したシステムの処理動作の概要を示すフローチャートである。まず、利用者端末100から処理サーバ300にアクセスがあると、処理サーバ300はアクセスしてきた利用者の認識を行う。本実施形態では、利用者端末100に対してユーザIDの入力を求めることにより行う。なお、利用者の認識は、ユーザIDを入力させることによる認証に限られるものではなく、ブラウザのクッキー情報を利用する等、利用者を特定することができれば、どのような手法であっても良い。
(2. Processing operation)
Next, the processing operation of the system shown in FIG. 1 will be described. FIG. 3 is a flowchart showing an outline of the processing operation of the system shown in FIG. First, when the processing terminal 300 is accessed from the user terminal 100, the processing server 300 recognizes the accessing user. In the present embodiment, the user terminal 100 is requested to input a user ID. Note that user recognition is not limited to authentication by inputting a user ID, and any method may be used as long as the user can be specified such as using cookie information of a browser. .

処理サーバ300において利用者を認識すると、アンケート提示手段330が、アクセスのあった利用者に対してアンケートの質問を提示する(S1)。具体的には、アンケート提示手段330が保有するアンケート質問の画面データを、ネットワークインターフェイス320を介して、アクセス元の利用者端末100に送信する。利用者端末100では、搭載するブラウザの機能により受信したアンケート質問の画面データを画面に表示させる。ここで、利用者端末100に表示されるアンケート画面を図4に示す。本実施形態では、アンケートの質問として、選択式9問、記入式1問を用意している。図4に示すように、選択式9問については五者択一式となっており、各質問について「重視しない」から「重視する」を5段階で選択するようになっている。したがって、利用者は、全く重視しない場合は、“1”を選択し、非常に重視する場合は、“5”を選択することになる。   When the processing server 300 recognizes the user, the questionnaire presenting means 330 presents a questionnaire question to the accessed user (S1). Specifically, the questionnaire question screen data held by the questionnaire presenting means 330 is transmitted to the access source user terminal 100 via the network interface 320. In the user terminal 100, the screen data of the questionnaire question received by the function of the installed browser is displayed on the screen. Here, the questionnaire screen displayed on the user terminal 100 is shown in FIG. In this embodiment, nine questions for selection and one question for entry are prepared as questionnaire questions. As shown in FIG. 4, there are five choices for nine selection questions, and each question is selected from “not important” to “important” in five stages. Therefore, the user selects “1” if he / she does not attach importance, and selects “5” if he / she attaches great importance.

利用者は、利用者端末100において、図4に示したようなアンケート画面の各質問に回答していく。回答後のアンケート画面の状態を図5に示す。図5において、選択式の質問(1)〜(9)については、網掛けで示した丸印が、選択された回答番号である。また、記入式の質問(10)には、利用者が直接キーボード等を利用して文字入力が行われている。   The user answers the questions on the questionnaire screen as shown in FIG. The state of the questionnaire screen after answering is shown in FIG. In FIG. 5, for the selectable questions (1) to (9), the circles indicated by shading are the selected answer numbers. In addition, the user inputs characters to the entry-type question (10) directly using a keyboard or the like.

回答後、利用者が送信ボタンをクリックすると、利用者端末100は、回答内容を質問番号と対応付けてアンケート回答情報として、処理サーバ300に送信する。そして、処理サーバ300では、利用者端末100からのアンケート回答情報を取得する(S2)。ここで、アンケート回答情報を図6(a)に示す。図6(a)に示すように、アンケート回答情報は、図5に示したアンケート画面における利用者の回答を、質問番号と対応付けたものである。   When the user clicks the send button after answering, the user terminal 100 associates the answer content with the question number and sends it to the processing server 300 as questionnaire answer information. Then, the processing server 300 acquires questionnaire response information from the user terminal 100 (S2). Here, the questionnaire response information is shown in FIG. As shown in FIG. 6A, the questionnaire response information is obtained by associating a user's answer on the questionnaire screen shown in FIG. 5 with a question number.

続いて、キーワード抽出手段350が、取得したアンケート回答情報に基づいて、各質問に対応するキーワードをキーワード記憶手段340から抽出する(S3)。この際、質問番号(1)〜(9)については、図2に示したように、キーワード記憶手段340内に存在するため、キーワード抽出手段350は、対応する全てのキーワードを抽出することになる。質問番号(10)については、記入式であり、アンケート回答情報には文字情報が記録されているので、キーワード抽出手段350は、アンケート回答情報内の質問番号(10)に対応する文字情報に対して形態素解析を行うことにより、キーワードを生成する。   Subsequently, the keyword extraction unit 350 extracts keywords corresponding to each question from the keyword storage unit 340 based on the acquired questionnaire response information (S3). At this time, since the question numbers (1) to (9) exist in the keyword storage unit 340 as shown in FIG. 2, the keyword extraction unit 350 extracts all corresponding keywords. . Since the question number (10) is an entry type and character information is recorded in the questionnaire response information, the keyword extracting means 350 applies the character information corresponding to the question number (10) in the questionnaire response information. A keyword is generated by performing morphological analysis.

続いて、コンテンツ提示手段360が、キーワード抽出手段350が抽出または生成したキーワードを用いてコンテンツ記憶手段310を検索し、該当するコンテンツを抽出する。そしてさらに、抽出したコンテンツの検索に用いられたキーワードと、そのキーワードに対応する質問についての回答内容に基づいて、抽出した各コンテンツの推薦度を算出する(S4)。具体的には、推薦度は、以下の〔数式1〕に従った処理を実行することにより算出される。   Subsequently, the content presentation unit 360 searches the content storage unit 310 using the keyword extracted or generated by the keyword extraction unit 350 and extracts the corresponding content. Further, the recommendation level of each extracted content is calculated based on the keyword used for the retrieval of the extracted content and the answer content for the question corresponding to the keyword (S4). Specifically, the recommendation level is calculated by executing processing according to the following [Equation 1].

〔数式1〕
推薦度=Σ(マッチした質問のキーワード数×質問の重視度)+マッチしたフリーキーワード数
[Formula 1]
Recommendation level = Σ (number of matched question keywords x importance of question) + number of matched free keywords

上記〔数式1〕において、「マッチした設問のキーワード数」とは、選択式の質問別に、キーワードが、そのコンテンツにいくつ存在したかを示すものであり、同一のキーワードが複数存在する場合も、その存在した数だけ加算される。「質問の重視度」は、利用者がその質問内容をどの程度重視しているかを示すものであり、ここでは、回答番号が用いられている。「マッチしたフリーキーワード数」は、記入式の質問に回答された文字情報から生成されたフリーキーワードが、そのコンテンツにいくつ存在したかを示すものである。   In the above [Formula 1], the “number of matched question keywords” indicates how many keywords exist in the content for each question of the selection formula, and when there are a plurality of the same keywords, The existing number is added. “Question importance” indicates how much the user places importance on the content of the question, and here, an answer number is used. The “number of matched free keywords” indicates how many free keywords generated from the character information answered to the entry type question exist in the content.

例えば、図2に示した質問別キーワードで、図6(b)に示したような文書を含むコンテンツを検索した場合を考えてみる。この場合、図6(b)に示したコンテンツには、質問番号(4)に対応する「パルテノン神殿」、「ギリシャ」、「世界遺産」、「観光」の4つのキーワードが含まれ、他の9つの質問に対応するキーワードは全く含まれてない。図6(a)に示すように、質問番号(4)の回答番号が“5”であるため、重みも“5”となり、ヒットしたキーワード数“4”に乗じて“20”となる。他の質問番号についても同様にして算出し、全質問についての値を合計するが、この例では、他の質問のキーワードは全く含まれず、“0”個であるため、重みがいくつであっても、質問番号(4)以外の各質問についての値は“0”となり、結局推薦度として算出されるスコアは“20”となる。   For example, let us consider a case where a content including a document as shown in FIG. 6B is searched using the question-specific keyword shown in FIG. In this case, the content shown in FIG. 6B includes four keywords “Parthenon”, “Greece”, “World Heritage”, and “Tourism” corresponding to the question number (4). The keywords corresponding to the nine questions are not included at all. As shown in FIG. 6A, since the answer number of the question number (4) is “5”, the weight is also “5”, and the number of hit keywords “4” is multiplied by “20”. The other question numbers are calculated in the same manner, and the values for all questions are summed. However, in this example, the keywords of the other questions are not included at all, and are “0”. However, the value for each question other than the question number (4) is “0”, and the score calculated as the recommendation level is “20” after all.

コンテンツ提示手段360は、同様にして、抽出した全てのコンテンツについて推薦度を算出する。そして、利用者端末100に対して、コンテンツの提示を行う(S5)。具体的には、まず、抽出した全てのコンテンツを推薦度順に所定数配置した一覧画面データを作成し、これをネットワークインターフェイス320を介して、アクセス元の利用者端末100に送信する。ここで、利用者端末100に表示されるコンテンツ一覧画面を図7に示す。図7においては、一例として推薦度の高い上位3件を表示した場合を示している。また、一覧画面中においては、推薦度の高いものを上から順に表示しており、図7では、“○○・リゾート”が一番推薦度が高く、“ギリシャ周遊” が三番目に推薦度が高かったことを示している。図7において、網掛けで示した部分は、コンテンツの画像である。   Similarly, the content presentation unit 360 calculates a recommendation level for all the extracted content. Then, the content is presented to the user terminal 100 (S5). Specifically, first, list screen data in which a predetermined number of all extracted contents are arranged in order of recommendation is created, and this is transmitted to the access source user terminal 100 via the network interface 320. Here, the content list screen displayed on the user terminal 100 is shown in FIG. FIG. 7 shows a case where the top three items with the highest recommendation level are displayed as an example. In the list screen, items with the highest recommendation level are displayed in order from the top. In FIG. 7, “XX resort” has the highest recommendation level, and “Greek tour” has the third highest recommendation level. Is high. In FIG. 7, the shaded portion is a content image.

図7に示したコンテンツ一覧画面に表示された各コンテンツの画像部分には、URLのリンクが設定されている。したがって、このコンテンツの画像部分を利用者がクリックすると、設定されているURLで特定される情報にアクセスし、該当するコンテンツの詳細が表示される。   A URL link is set in the image portion of each content displayed on the content list screen shown in FIG. Therefore, when the user clicks on the image portion of the content, the information specified by the set URL is accessed and the details of the corresponding content are displayed.

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、利用者端末100からネットワークを介して処理サーバ300にアクセスし、処理サーバ300側で処理を行うようにしたが、スタンドアローン型のコンピュータに、コンテンツ記憶手段310、アンケート提示手段330、キーワード記憶手段340、キーワード抽出手段350、コンテンツ提示手段360としての機能を搭載させ、そのコンピュータに接続されたディスプレイ装置に対して、コンテンツ一覧の提示を行うようにしても良い。   The preferred embodiments of the present invention have been described above. However, the present invention is not limited to the above embodiments, and various modifications can be made. For example, in the above embodiment, the processing server 300 is accessed from the user terminal 100 via the network, and processing is performed on the processing server 300 side. However, the content storage unit 310 and the questionnaire presentation are provided on a stand-alone computer. Functions as the means 330, the keyword storage means 340, the keyword extraction means 350, and the content presentation means 360 may be installed, and a content list may be presented to a display device connected to the computer.

本発明に係る情報推薦装置の一実施形態を示す構成図である。It is a block diagram which shows one Embodiment of the information recommendation apparatus which concerns on this invention. キーワード記憶手段340に記憶された質問別キーワードの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the keyword according to question memorize | stored in the keyword memory | storage means 340. FIG. 図1に示したシステムの処理動作の概要を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the outline | summary of the processing operation of the system shown in FIG. 利用者端末100に表示されるアンケート画面を示す図である。It is a figure which shows the questionnaire screen displayed on the user terminal. 利用者が回答した状態のアンケート画面を示す図である。It is a figure which shows the questionnaire screen of the state which the user answered. 利用者の回答内容と質問番号を対応付けたアンケート回答情報、およびコンテンツ内の文書を示す図である。It is a figure which shows the questionnaire reply information which matched the user's reply content and the question number, and the document in a content. 利用者端末100に表示されるコンテンツ一覧画面を示す図である。It is a figure which shows the content list screen displayed on the user terminal.

符号の説明Explanation of symbols

100・・・利用者端末
200・・・ネットワーク
300・・・処理サーバ
310・・・コンテンツ記憶手段
320・・・ネットワークインターフェイス
330・・・アンケート提示手段
340・・・キーワード記憶手段
350・・・キーワード抽出手段
360・・・コンテンツ提示手段


DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... User terminal 200 ... Network 300 ... Processing server 310 ... Content storage means 320 ... Network interface 330 ... Questionnaire presentation means 340 ... Keyword storage means 350 ... Keyword Extraction means 360... Content presentation means


Claims (3)

検索対象とするコンテンツが、キーワードにより検索可能に記憶されたコンテンツ記憶手段と、
アンケートの質問と前記キーワードを対応付けて記憶したキーワード記憶手段と、
利用者に対して前記アンケートの質問を提示するアンケート提示手段と、
前記提示したアンケートの質問に対する回答を受信した後、受信した回答の内容に基づいて、各質問に対応するキーワードを前記キーワード記憶手段から抽出するキーワード抽出手段と、
前記抽出したキーワードを用いて検索し、前記コンテンツ記憶手段からコンテンツを抽出するとともに、当該コンテンツの検索に用いられたキーワードと、当該キーワードに対応する質問についての回答内容に基づいて、前記抽出した各コンテンツの推薦度を算出し、当該推薦度の高い順にコンテンツの提示を行うコンテンツ提示手段と、
を有することを特徴とする情報推薦装置。
Content storage means in which content to be searched is stored so as to be searchable by keyword;
Keyword storage means for storing a questionnaire question and the keyword in association with each other;
Questionnaire presenting means for presenting the questionnaire questions to the user;
After receiving an answer to the question of the presented questionnaire, based on the content of the received answer, a keyword extracting means for extracting a keyword corresponding to each question from the keyword storage means;
Search using the extracted keyword, extract content from the content storage means, and based on the keyword used for the search of the content and the answer content for the question corresponding to the keyword, Content presentation means for calculating a recommendation level of the content and presenting the content in descending order of the recommendation level;
An information recommendation device comprising:
前記コンテンツ提示手段は、アンケートの質問に対する回答番号を重みとして、前記抽出したコンテンツに該当した前記キーワード数に乗じた値を推薦度として算出するものであることを特徴とする請求項1に記載の情報推薦装置。   2. The content presentation unit according to claim 1, wherein the content presentation unit calculates, as a recommendation level, a value obtained by multiplying the number of keywords corresponding to the extracted content by using a response number for a questionnaire question as a weight. Information recommendation device. 利用者がコンテンツを閲覧するための端末装置である利用者端末と、利用者に対してコンテンツの提供を行うサーバコンピュータである処理サーバがネットワークを介して接続された構成であって、
前記処理サーバは、前記コンテンツ記憶手段、前記キーワード記憶手段、前記アンケート提示手段、前記キーワード抽出手段、前記コンテンツ提示手段を備えており、前記利用者端末に対して、該当したコンテンツを推薦度の高い順に提示するものであることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の情報推薦装置。

A configuration in which a user terminal that is a terminal device for a user to browse content and a processing server that is a server computer that provides content to the user are connected via a network,
The processing server includes the content storage unit, the keyword storage unit, the questionnaire presentation unit, the keyword extraction unit, and the content presentation unit, and highly recommends the corresponding content to the user terminal. The information recommendation device according to claim 1, wherein the information recommendation device is presented in order.

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