JP4264884B2 - Server device, communication support method, and introducer selection program - Google Patents
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Description
本発明は、ユーザ間コミュニケーションを支援する技術に関するものであり、特にコンテンツや物品情報などのアイテムに対する好みが似たユーザ間のコミュニケーションを容易にするサーバ装置、コミュニケーション支援方法及び紹介者選択プログラムに関するものである。
The present invention relates to technology for supporting communication between users, and more particularly to a server device , a communication support method, and an introducer selection program that facilitate communication between users who have similar preferences for items such as content and article information. It is.
近年、インターネットの普及により、電子メール、電子掲示板、チャット等の手段を使ったコミュニケーションが盛んに行われている。また新たなコミュニケーション相手を探すためのシステムも登場している。 In recent years, with the widespread use of the Internet, communication using means such as e-mail, electronic bulletin boards, and chat has been actively performed. There are also systems for finding new communication partners.
例えば、以下の特許文献では、利用者が閲覧したWebサイトや購入したアイテムの履歴データを使って、利用者間相関のある他の利用者を検出し、興味の似た利用者を紹介する方法が開示されている。閲覧履歴や購入履歴を使って処理しているため、利用者に対して煩雑な操作を要求することなく、興味の似た他の利用者を紹介することが可能である。
従来の方法では、利用者間で共通に利用されたアイテムの数を使って、利用者間の関連性を判定している。 In the conventional method, the relationship between users is determined using the number of items commonly used among users.
この為、利用者間の関連性を精度良く求めることが難しい。例えば、利用者Aと利用者Bの間で共通に利用されたアイテム数と、利用者Aと利用者Cの間で共通に利用されたアイテム数が同じ場合、従来の方法では、利用者Aと利用者Bの関連性と、利用者Aと利用者Cの関連性は等しいものとして計算される。しかし通常、利用したアイテムの数は利用者毎に異なっている。上記の例で、利用者Bが利用したアイテムの数が、利用者Cの利用したアイテムの数より少ないとすると、利用者Aと利用者Bの関連性が、利用者Aと利用者Cの関連性よりも高いと判断することが妥当である。しかしながら、従来の方法においては、個々の利用者の利用したアイテムの数が考慮されておらず、利用者間の関連性を精度よく計算することが難しかった。 For this reason, it is difficult to accurately obtain the relationship between users. For example, when the number of items used in common between user A and user B is the same as the number of items used in common between user A and user C, the conventional method uses user A And the relationship between user B and the relationship between user A and user C are calculated as equal. However, the number of items used usually varies from user to user. In the above example, if the number of items used by the user B is less than the number of items used by the user C, the relationship between the user A and the user B is that of the user A and the user C. It is reasonable to judge that it is higher than relevance. However, in the conventional method, the number of items used by individual users is not considered, and it is difficult to accurately calculate the relationship between users.
更に、ある利用者と共通のアイテムを利用した利用者しか紹介の対象とすることが出来ないため、利用者によっては紹介可能な人数が限られるという問題があった。 Furthermore, since only users who use items that are common to a certain user can be introduced, there is a problem that the number of people who can be introduced is limited depending on the user.
そこで本発明は、アイテムに対する興味や嗜好の似た利用者を精度よく選定し、なおかつ他の利用者と共通するアイテムを利用することが少ない利用者に対しても紹介可能な人数を増やすことを可能とするサーバ装置、コミュニケーション支援方法及び紹介者選択プログラムを提供することを目的とする。
Therefore, the present invention is to select users with similar interests and preferences with respect to items with high accuracy, and to increase the number of people who can introduce to users who rarely use items that are common to other users. It is an object to provide a server device , a communication support method, and an introducer selection program that can be performed.
そこで、上記課題を解決するために本発明は以下の装置、方法及びプログラムを提供するものである。
(1) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置であって、
利用者毎の利用者識別情報と、前記利用者により利用されたアイテム毎のアイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、各前記利用者の各前記アイテムに対する利用回数を算出し、その算出した利用回数を用いて前記各利用者の前記各アイテムに対する利用頻度値を計算し、その利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算手段と、
前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ前記利用されたアイテムの個数よりも少ない次元数の各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たす多変量解析手法を、前記行列データに適用して、前記各次元にそれぞれ対応した固有値と、前記各利用者それぞれに対する前記次元数を持つ数値であるスコアとを計算するスコア計算手段と、
前記スコア計算手段で計算した前記固有値及び前記スコアを用いて、一の利用者の前記スコアと他の利用者の前記スコアとの差分値と前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値、及び前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアと前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値の内の少なくとも一方の数値を用いて、前記一の利用者と前記他の利用者との差を表わす指標を計算する指標計算部と、前記指標の値が小さい順に所定数以下の他の利用者を、前記一の利用者と前記アイテムに対する嗜好類似度の高い利用者である紹介者として選択する選択部と、前記一の利用者の前記利用者識別情報と、前記紹介者の前記利用者識別情報とを関連付けて格納する紹介者格納部とを有する紹介者選択手段と、
を備えたことを特徴とするサーバ装置。
(2) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置であって、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
前記利用者識別情報と、前記利用者により利用されたアイテム毎のアイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、各前記利用者の各前記アイテムに対する利用回数を算出し、その算出した利用回数を用いて前記各利用者の前記各アイテムに対する利用頻度値を計算し、その利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算手段と、
前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ前記利用されたアイテムの個数よりも少ない次元数の各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たす多変量解析手法を、前記行列データに適用して、前記各次元にそれぞれ対応した固有値と、前記各利用者それぞれに対する前記次元数を持つ数値であるスコアとを計算するスコア計算手段と、
前記スコア計算手段で計算した前記固有値及び前記スコアを用いて、一の利用者の前記スコアと他の利用者の前記スコアとの差分値と前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値、及び前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアと前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値の内の少なくとも一方の数値を用いて、前記一の利用者と前記他の利用者との差を表わす指標を計算する指標計算部と、前記指標の値が小さい順に選択される他の利用者であり、かつ、前記利用者属性格納手段に格納された情報に基づいて、前記一の利用者の前記相手属性と合致する前記本人属性を有する他の利用者を、所定数以下の人数分だけ前記一の利用者と前記アイテムに対する嗜好類似度の高い利用者である紹介者として選択する選択部と、前記一の利用者の前記利用者識別情報と、前記紹介者の前記利用者識別情報とを関連付けて格納する紹介者格納部とを有する紹介者選択手段と、
を備えたことを特徴とするサーバ装置。
(3) 前記利用履歴格納手段は、前記利用者識別情報及び前記アイテム識別情報に加えて、前記利用者が前記アイテムを利用した利用日時を示す利用日時情報を関連付けて格納すると共に、
前記利用頻度データ計算手段は、前記利用日時が新しいほど大きくなる重み付け処理を行って前記利用頻度値を計算し、前記行列データを生成する、
ことを特徴とする請求項1または請求項2記載のサーバ装置。
(4) 前記紹介者選択手段は、前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアとの差分値と前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値を用いて求めた第1の計算値と、前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアと前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値を用いて求めた第2の計算値との2つの計算値にそれぞれ所定の係数を乗じて加算した値を前記指標として計算する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項3のいずれか一項に記載のサーバ装置。
(5) 前記紹介者選択手段は、前記一の利用者の前記利用者識別情報と、前記紹介者の前記利用者識別情報と、前記指標の値が小さい順に前記紹介者をソートした際の順位を示す情報とを関連付けて前記紹介者格納部に格納する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項4のいずれか一項に記載のサーバ装置。
(6) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置が実行する、利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
利用者属性格納手段が、利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者に対してコンタクトを行うためのコンタクト情報とを関連付けて格納するステップと、
利用履歴格納手段が、前記利用者識別情報と、前記利用者により利用されたアイテム毎のアイテム識別情報とを関連付けて格納するステップと、
利用頻度データ計算手段が、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、各前記利用者の各前記アイテムに対する利用回数を算出し、その算出した利用回数を用いて前記各利用者の前記各アイテムに対する利用頻度値を計算し、その利用頻度値を行列要素とする行列データを生成するステップと、
スコア計算手段が、前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ前記利用されたアイテムの個数よりも少ない次元数の各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たす多変量解析手法を、前記行列データに適用して、前記各次元にそれぞれ対応した固有値と、前記各利用者それぞれに対する前記次元数を持つ数値であるスコアとを計算するステップと、
紹介者選択手段が、前記スコア計算手段で計算した前記固有値及び前記スコアを用いて、一の利用者の前記スコアと他の利用者の前記スコアとの差分値と前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値、及び前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアと前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値の内の少なくとも一方の数値を用いて、前記一の利用者と前記他の利用者との差を表わす指標を計算すると共に、前記指標の値が小さい順に所定数以下の他の利用者を、前記一の利用者と前記アイテムに対する嗜好類似度の高い利用者である紹介者として選択し、前記一の利用者の前記利用者識別情報と、前記紹介者の前記利用者識別情報とを関連付けて格納するステップと、
コミュニケーション管理手段が、前記一の利用者に対して前記紹介者として選択された他の利用者の前記利用者識別情報を前記紹介者選択手段から読み出し、その読み出した前記利用者識別情報に関連付けられている前記コンタクト情報を前記利用者属性格納手段から読み出して前記一の利用者の端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
(7) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置が実行する、利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
利用者属性格納手段が、利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性と、前記利用者に対してコンタクトを行うためのコンタクト情報とを関連付けて格納するステップと、
利用履歴格納手段が、前記利用者識別情報と、前記利用者により利用されたアイテム毎のアイテム識別情報とを関連付けて格納するステップと、
利用頻度データ計算手段が、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、各前記利用者の各前記アイテムに対する利用回数を算出し、その算出した利用回数を用いて前記各利用者の前記各アイテムに対する利用頻度値を計算し、その利用頻度値を行列要素とする行列データを生成するステップと、
スコア計算手段が、前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ前記利用されたアイテムの個数よりも少ない次元数の各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たす多変量解析手法を、前記行列データに適用して、前記各次元にそれぞれ対応した固有値と、前記各利用者それぞれに対する前記次元数を持つ数値であるスコアとを計算するステップと、
紹介者選択手段が、前記スコア計算手段で計算した前記固有値及び前記スコアを用いて、一の利用者の前記スコアと他の利用者の前記スコアとの差分値と前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値、及び前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアと前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値の内の少なくとも一方の数値を用いて、前記一の利用者と前記他の利用者との差を表わす指標を計算すると共に、前記指標の値が小さい順に選択される他の利用者であり、かつ、前記利用者属性格納手段に格納された情報に基づいて、前記一の利用者の前記相手属性と合致する前記本人属性を有する他の利用者を、所定数以下の人数分だけ前記一の利用者と前記アイテムに対する嗜好類似度の高い利用者である紹介者として選択し、前記一の利用者の前記利用者識別情報と、前記紹介者の前記利用者識別情報とを関連付けて格納するステップと、
コミュニケーション管理手段が、前記一の利用者に対して前記紹介者として選択された他の利用者の前記利用者識別情報を前記紹介者選択手段から読み出し、その読み出した前記利用者識別情報に関連付けられている前記コンタクト情報を前記利用者属性格納手段から読み出して前記一の利用者の端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
(8) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置におけるコンピュータが実行する紹介者選択プログラムであって、
利用者毎の利用者識別情報と、前記利用者により利用されたアイテム毎のアイテム識別情報とを関連付けて履歴格納部に格納させる利用履歴格納制御手段と、
前記履歴格納部に格納された情報に基づいて、各前記利用者の各前記アイテムに対する利用回数を算出し、その算出した利用回数を用いて前記各利用者の前記各アイテムに対する利用頻度値を計算し、その利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算手段と、
前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ前記利用されたアイテムの個数よりも少ない次元数の各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たす多変量解析手法を、前記行列データに適用して、前記各次元にそれぞれ対応した固有値と、前記各利用者それぞれに対する前記次元数を持つ数値であるスコアとを計算するスコア計算手段と、
前記スコア計算手段で計算した前記固有値及び前記スコアを用いて、一の利用者の前記スコアと他の利用者の前記スコアとの差分値と前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値、及び前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアと前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値の内の少なくとも一方の数値を用いて、前記一の利用者と前記他の利用者との差を表わす指標を計算する指標計算部と、前記指標の値が小さい順に所定数以下の他の利用者を、前記一の利用者と前記アイテムに対する嗜好類似度の高い利用者である紹介者として選択する選択部と、前記一の利用者の前記利用者識別情報と、前記紹介者の前記利用者識別情報とを関連付けて紹介者格納部に格納させる紹介者格納制御部とを有する紹介者選択手段と、
してコンピュータを機能させるための紹介者選択プログラム。
(9) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置におけるコンピュータが実行する紹介者選択プログラムであって、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて属性格納部に格納させる利用者属性格納制御手段と、
前記利用者識別情報と、前記利用者により利用されたアイテム毎のアイテム識別情報とを関連付けて履歴格納部に格納させる利用履歴格納制御手段と、
前記履歴格納部に格納された情報に基づいて、各前記利用者の各前記アイテムに対する利用回数を算出し、その算出した利用回数を用いて前記各利用者の前記各アイテムに対する利用頻度値を計算し、その利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算手段と、
前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ前記利用されたアイテムの個数よりも少ない次元数の各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たす多変量解析手法を、前記行列データに適用して、前記各次元にそれぞれ対応した固有値と、前記各利用者それぞれに対する前記次元数を持つ数値であるスコアとを計算するスコア計算手段と、
前記スコア計算手段で計算した前記固有値及び前記スコアを用いて、一の利用者の前記スコアと他の利用者の前記スコアとの差分値と前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値、及び前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアと前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値の内の少なくとも一方の数値を用いて、前記一の利用者と前記他の利用者との差を表わす指標を計算する指標計算部と、前記指標の値が小さい順に選択される他の利用者であり、かつ、前記属性格納部に格納された情報に基づいて、前記一の利用者の前記相手属性と合致する前記本人属性を有する他の利用者を、所定数以下の人数分だけ前記一の利用者と前記アイテムに対する嗜好類似度の高い利用者である紹介者として選択する選択部と、前記一の利用者の前記利用者識別情報と、前記紹介者の前記利用者識別情報とを関連付けて紹介者格納部に格納させる紹介者格納制御部とを有する紹介者選択手段と、
してコンピュータを機能させるための紹介者選択プログラム。
In order to solve the above problems, the present invention provides the following apparatus, method and program.
(1) A server device that provides information about an item to a user terminal device via a network,
Usage history storage means for associating and storing user identification information for each user and item identification information for each item used by the user;
Based on the information stored in the usage history storage means, the number of uses for each item of each user is calculated, and the frequency of use for each item of each user is calculated using the calculated number of uses. Usage frequency data calculating means for calculating and generating matrix data having the usage frequency values as matrix elements;
A multivariate analysis method that maximizes the correlation between a user and an item in the matrix data and satisfies the condition that each dimension of the number of dimensions smaller than the number of the used items corresponds to a plurality of the items, Applying to the matrix data, score calculating means for calculating eigenvalues corresponding to the respective dimensions and scores that are numerical values having the number of dimensions for each of the users ;
Using the eigenvalue and the score calculated by the score calculation means, a numerical value obtained by multiplying a difference value between the score of one user and the score of another user and the eigenvalue for each dimension, and The one user and the other user using at least one of the numerical values obtained by multiplying the score of one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. An index calculation unit that calculates an index that represents a difference between the index, and another user having a predetermined number or less in order of increasing value of the index , an introduction that is a user with high preference similarity to the one user and the item a selection unit for selecting a user, the introducer selection means having said user identification information of the one user, the introducer storage unit that stores in association with the user identification information of the introducer,
A server device comprising:
(2) A server device that provides information about an item to a user terminal device via a network,
User attribute storage means for associating and storing user identification information for identifying a user, a principal attribute that is the user's own attribute information, and a partner attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the user When,
Usage history storage means for storing the user identification information in association with item identification information for each item used by the user;
Based on the information stored in the usage history storage means, the number of uses for each item of each user is calculated, and the frequency of use for each item of each user is calculated using the calculated number of uses. Usage frequency data calculating means for calculating and generating matrix data having the usage frequency values as matrix elements;
A multivariate analysis method that maximizes the correlation between a user and an item in the matrix data and satisfies the condition that each dimension of the number of dimensions smaller than the number of the used items corresponds to a plurality of the items, Applying to the matrix data, score calculating means for calculating eigenvalues corresponding to the respective dimensions and scores that are numerical values having the number of dimensions for each of the users ;
Using the eigenvalue and the score calculated by the score calculation means, a numerical value obtained by multiplying a difference value between the score of one user and the score of another user and the eigenvalue for each dimension, and The one user and the other user using at least one of the numerical values obtained by multiplying the score of one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. Based on information stored in the user attribute storage means, and an index calculation unit that calculates an index representing a difference between the index value and another user selected in ascending order of the index value. Other users having the principal attribute that matches the partner attribute of the user are selected as introducers who are users with high preference similarity to the one user and the item by a predetermined number or less. and a selection unit for, Serial and the user identification information of one user, the introducer selecting means and a introducer storage unit that stores in association with the user identification information of the introducer,
A server device comprising:
(3) In addition to the user identification information and the item identification information, the usage history storage means associates and stores usage date information indicating a usage date and time when the user uses the item,
The usage frequency data calculation means calculates the usage frequency value by performing a weighting process that increases as the usage date and time is newer, and generates the matrix data.
The server device according to
(4) The introducer selecting means obtains a first value obtained by multiplying a difference value between the score of the one user and the score of the other user and the eigenvalue for each dimension. And a second calculated value obtained by using a numerical value obtained by multiplying the score of the one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. A value obtained by multiplying and adding each by a predetermined coefficient is calculated as the index .
The server device according to any one of
(5) The introducer selection means is a ranking when the introducer is sorted in ascending order of the user identification information of the one user, the user identification information of the introducer, and the index value. Is stored in the introducer storage unit in association with information indicating
The server device according to any one of
( 6 ) A communication support method between users executed by a server device that provides information about an item to a user terminal device via a network,
A user attribute storage means for storing user identification information for identifying a user in association with contact information for making contact with the user;
A step of storing the user identification information in association with the item identification information for each item used by the user;
Based on the information stored in the usage history storage means, the usage frequency data calculation means calculates the usage count for each item of each user, and uses the calculated usage count for each user. Calculating a usage frequency value for each item, and generating matrix data having the usage frequency value as a matrix element;
The score calculation means maximizes the correlation between the user and the item in the matrix data, and satisfies the condition that each dimension having a number of dimensions smaller than the number of the used items corresponds to a plurality of the items. Applying a variable analysis method to the matrix data to calculate eigenvalues corresponding to the respective dimensions and scores that are numerical values having the number of dimensions for each of the users;
The introducer selection means uses the eigenvalue and the score calculated by the score calculation means to obtain a difference value between the score of one user and the score of another user and the eigenvalue for each dimension. The one user using a numerical value multiplied and at least one of the numerical value obtained by multiplying the score of the one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. An index representing the difference between the user and the other user is calculated , and other users having a predetermined number or less in order of increasing index value are designated as users having a high preference similarity to the one user and the item. Selecting as an introducer, and storing the user identification information of the one user in association with the user identification information of the introducer;
The communication management means reads the user identification information of the other user selected as the introducer for the one user from the introducer selection means, and is associated with the read user identification information. Reading the contact information from the user attribute storage means and transmitting it to the terminal device of the one user;
A communication support method characterized by comprising:
( 7 ) A communication support method between users executed by a server device that provides information about an item to a user terminal device via a network,
The user attribute storage means includes user identification information for identifying a user, a personal attribute that is the user's own attribute information, a partner attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the user, and the use Storing in association with contact information for making contact with the person;
A step of storing the user identification information in association with the item identification information for each item used by the user;
Based on the information stored in the usage history storage means, the usage frequency data calculation means calculates the usage count for each item of each user, and uses the calculated usage count for each user. Calculating a usage frequency value for each item, and generating matrix data having the usage frequency value as a matrix element;
The score calculation means maximizes the correlation between the user and the item in the matrix data, and satisfies the condition that each dimension having a number of dimensions smaller than the number of the used items corresponds to a plurality of the items. Applying a variable analysis method to the matrix data to calculate eigenvalues corresponding to the respective dimensions and scores that are numerical values having the number of dimensions for each of the users;
The introducer selection means uses the eigenvalue and the score calculated by the score calculation means to obtain a difference value between the score of one user and the score of another user and the eigenvalue for each dimension. The one user using a numerical value multiplied and at least one of the numerical value obtained by multiplying the score of the one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. Based on the information stored in the user attribute storage means and the other user selected in ascending order of the value of the index Introducing other users having the identity attribute that matches the counterpart attribute of the one user as users having a high preference similarity to the one user and the item by a predetermined number or less. Choose as a person And storing in association with said user identification information of the one user, and the user identification information of the introducer,
The communication management means reads the user identification information of the other user selected as the introducer for the one user from the introducer selection means, and is associated with the read user identification information. Reading the contact information from the user attribute storage means and transmitting it to the terminal device of the one user;
A communication support method characterized by comprising:
( 8 ) An introducer selection program executed by a computer in a server device that provides information about an item to a user terminal device via a network,
User history storage control means for associating user identification information for each user with item identification information for each item used by the user and storing it in the history storage unit;
Based on the information stored in the history storage unit, the number of uses for each item of each user is calculated, and the use frequency value for each item of each user is calculated using the calculated number of uses. Usage frequency data calculation means for generating matrix data having the usage frequency value as a matrix element;
A multivariate analysis method that maximizes the correlation between a user and an item in the matrix data and satisfies the condition that each dimension of the number of dimensions smaller than the number of the used items corresponds to a plurality of the items, Applying to the matrix data, score calculating means for calculating eigenvalues corresponding to the respective dimensions and scores that are numerical values having the number of dimensions for each of the users ;
Using the eigenvalue and the score calculated by the score calculation means, a numerical value obtained by multiplying a difference value between the score of one user and the score of another user and the eigenvalue for each dimension, and The one user and the other user using at least one of the numerical values obtained by multiplying the score of one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. An index calculation unit that calculates an index that represents a difference between the index, and another user having a predetermined number or less in order of increasing value of the index , an introduction that is a user with high preference similarity to the one user and the item introduction having a selection unit for selecting a user, and the user identification information of the one user, the introducer storage control unit for storing the introducer storage unit in association with the user identification information of the introducer Person selection means,
And introducer selection program to make the computer function.
( 9 ) An introducer selection program executed by a computer in a server device that provides information about an item to a user terminal device via a network,
User identification information for identifying a user, a user attribute that is the user's own attribute information, and a partner attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the user are stored in the attribute storage unit in association with each other Person attribute storage control means,
Usage history storage control means for associating the user identification information with item identification information for each item used by the user and storing it in a history storage unit;
Based on the information stored in the history storage unit, the number of uses for each item of each user is calculated, and the use frequency value for each item of each user is calculated using the calculated number of uses. Usage frequency data calculation means for generating matrix data having the usage frequency value as a matrix element;
A multivariate analysis method that maximizes the correlation between a user and an item in the matrix data and satisfies the condition that each dimension of the number of dimensions smaller than the number of the used items corresponds to a plurality of the items, Applying to the matrix data, score calculating means for calculating eigenvalues corresponding to the respective dimensions and scores that are numerical values having the number of dimensions for each of the users ;
Using the eigenvalue and the score calculated by the score calculation means, a numerical value obtained by multiplying a difference value between the score of one user and the score of another user and the eigenvalue for each dimension, and The one user and the other user using at least one of the numerical values obtained by multiplying the score of one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. An index calculation unit that calculates an index representing a difference between the index value and another user selected in ascending order of the index value , and the one usage based on information stored in the attribute storage unit Selection to select other users having the principal attribute that matches the partner attribute of the person as an introducer who is a user having a high preference similarity to the one user and the item by a predetermined number or less and parts, of the one And the user identification information of the use's and introducer selecting means and a introducer storage control unit for storing the introducer storage unit in association with the user identification information of the introducer,
And introducer selection program to make the computer function.
以上の通り、本発明を用いれば、アイテムに対する利用者の利用履歴を使って処理を行うため、サービス事業者が事前にアイテムの分類作業を行ったり、利用者がアイテムに対する評価作業を行うことなく、当該利用者の興味や嗜好に合った他の利用者を探して紹介することが可能となる。よって、本発明によれば、利用者は煩雑な手間をかけずに、自分と興味や嗜好の似た利用者と容易にコミュニケーションを図ることが可能となる。 As described above, according to the present invention, processing is performed using a user's usage history for an item, so that a service provider does not perform item classification work in advance or a user does not perform evaluation work on an item. It is possible to search for and introduce other users that match the user's interests and preferences. Therefore, according to the present invention, it is possible for a user to easily communicate with a user who has similar interests and tastes with himself / herself without troublesome work.
また、本発明によれば、嗜好の類似する利用者を選択する処理において、利用者間で共通に使われたアイテム数ではなく、各利用者をアイテムに対する嗜好類似性を反映した情報空間に配置するようなスコアを用いている。従って、本発明を用いれば、従来よりも精度良く類似利用者を選択することが可能となる。 Further, according to the present invention, in the process of selecting users with similar preferences, each user is placed in an information space reflecting the preference similarity for the items, not the number of items commonly used among users. A score is used. Therefore, if the present invention is used, it is possible to select a similar user with higher accuracy than in the past.
さらには、スコア計算において、前記情報空間を複数のアイテムに関連する各々の座標軸によって構成するようにすれば、対象となる利用者と共通のアイテムを利用していない利用者をも含めて紹介者を紹介することが可能となる。 Furthermore, in the score calculation, if the information space is configured by coordinate axes related to a plurality of items, introducers including users who do not use items common with the target users are included. Can be introduced.
[第1の実施例]
図1は、本発明のサーバ装置及びコミュニケーション支援方法の第1の実施例を適用したコミュニケーション支援システムの全体の構成を示している。この図1からわかるように当該コミュニケーション支援システムは、アイテムに関する情報を提供するサーバ1と利用者の利用する複数の端末装置2とが、インターネット等のネットワーク3を介して接続されることで構成されている。アイテムとは、テキスト、音楽、映像等で構成されるコンテンツ、または/及びオンラインショッピングで扱われる物品である。
[First embodiment]
FIG. 1 shows the overall configuration of a communication support system to which a first embodiment of the server device and communication support method of the present invention is applied. As can be seen from FIG. 1, the communication support system is configured by connecting a
サーバ1は、ネットワーク3の制御を行う送受信部11と、各アイテムを識別するためのアイテムID、及び各アイテムの名称等の属性データを格納するアイテム属性格納部13と、各利用者を識別する利用者識別情報である利用者ID、パスワード、及び各利用者の利用者属性である性別、年代、紹介相手希望条件等の属性を格納する利用者属性格納部14と、利用されたアイテムのアイテムIDとそれを利用した利用者の利用者IDを記録格納する利用履歴格納部15とを有している。
The
また、このサーバ1は、利用履歴格納部15のデータに基づき各利用者のアイテム毎の利用頻度を表わすデータを作成する利用頻度データ作成部16と、利用頻度データを使って情報空間内に各利用者と各アイテムをその類似性に基づき配置するスコアを計算するスコア計算部17と、端末装置2を利用している当該利用者のスコアと差が小さいスコアを持つ他の利用者を選択する紹介者選択部18と、紹介者選択部18で選択された紹介者と当該利用者とが情報交換可能になるように管理を行うコミュニケーション管理部12と、計時機能を備えた当該サーバ1全体を制御する制御部19とを有している。
The
なお、この図1においては、サーバ1の各部11〜19をハードウェア的に示しているが、これは、各部11〜19を内蔵プログラム処理としてソフトウェア的に実現してもよい。これにより、当該サーバ1として、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、その他のコンピュータにより実現可能となる。
In FIG. 1, the
さらに、サーバ1の処理部を複数のコンピュータに分散させて実現することも可能である。
Further, the processing unit of the
端末装置2は、CPU、RAM、ROM、ネットワーク制御回路、キーボードやマウス等の入力装置、ディスプレイ等の表示装置で構成されており、内蔵されたプログラムにより処理動作を行う。この端末装置2としては、一般的なパーソナルコンピュータを用いることができる。
The
[実施の形態の動作]
次に、このような構成を有する当該実施の形態のコミュニケーション支援システムの動作説明をする。
[Operation of the embodiment]
Next, the operation of the communication support system according to the embodiment having such a configuration will be described.
〔利用者登録動作〕
当該実施の形態のコミュニケーション支援システムにおいてサービスを受けるためには、利用者はサーバ1側に利用者登録を行うようになっている。この利用者登録は、図2に示すフローチャートに従って行われるようになっており、利用者登録を行う際には、利用者は、ステップS1において端末装置2を操作して例えば利用者の希望する利用者ID、希望するパスワード、利用者開示情報(性別、年齢層等)、紹介相手の希望条件(紹介希望の性別、紹介希望の年齢層等)、、電子メールあるいは電話番号等の他者がコンタクト時に使うコンタクト情報、などの利用者属性の入力を行う。この利用者により入力された利用者属性を示す利用者属性情報は、ネットワーク3を介してサーバ1側に送信される。
[User registration operation]
In order to receive a service in the communication support system of the embodiment, the user performs user registration on the
サーバ1は、制御部19の制御により、利用者から送信された利用者属性情報を送受信部11を介して受信し、当該利用者が入力した利用者IDが既に利用者属性格納部14に登録されているか否かを判定する(ステップS2)。
The
利用者属性格納部14には、図3に示すような形式で、利用者を一意に識別できる利用者識別情報である利用者ID、パスワード、及び各利用者の利用者属性である性別、年齢層、紹介相手の希望条件(紹介希望の性別、紹介希望の年齢層等)、コンタクト情報等の属性を含む利用者属性テーブルが設けられている。制御部19は、ステップS2において、利用者から送信された利用者IDが、利用者属性テーブルに既に格納されていないことを確認した場合、ステップS3において、利用者属性格納部14に新たなエントリを割り当て、受信した当該利用者属性情報を利用者属性テーブルに格納する。
The user attribute storage unit 14 has a user ID and password, which are user identification information that can uniquely identify a user, in the format shown in FIG. 3, and the gender and age that are user attributes of each user. A user attribute table is provided that includes attributes such as a group, desired conditions of an introduction partner (gender desired for introduction, age group desired for introduction, etc.), contact information, and the like. When the
また、制御部19は、ステップS2において、利用者から送信された利用者IDが、利用者属性テーブルに既に格納されていると判定した場合には、送受信部11を介して端末装置2に対し、新たな利用者IDの入力を促すメッセージを送信する(ステップS4)。
If the
なお、利用環境によっては、利用者が紹介相手の希望条件を指定することなく、紹介者を選定することが可能である。この場合は、上記ステップS1において紹介相手の希望条件の属性情報、あるいは紹介相手の希望条件と利用者開示情報の両方、の入力を求めず、上記ステップS3においては紹介相手の希望条件属性、あるいは紹介相手の希望条件属性と利用者開示情報の両方、を利用者属性格納部14に格納しない。紹介相手の希望条件あるいは利用者開示情報の入力を利用者に求めないことによって、より容易な利用を可能とする。 Depending on the usage environment, it is possible for the user to select an introducer without specifying the desired conditions of the referral partner. In this case, it is not requested to input the attribute information of the desired condition of the introduction partner in step S1 or both the desired condition of the introduction partner and the user disclosure information. In step S3, the desired condition attribute of the introduction partner or Both the desired condition attribute of the introduction partner and the user disclosure information are not stored in the user attribute storage unit 14. By not requiring the user to input the desired conditions of the referral partner or the user disclosure information, the user can use the information more easily.
〔アイテム情報提供動作〕
次に、このようにサーバ1側に利用者属性が登録されると、当該コミュニケーション支援システムにおけるアイテム情報提供サービスを受けることが可能となる。この情報提供サービスは、図4に示すフローチャートに従って行われるようになっており、情報提供サービスを受ける場合、ステップS11において、利用者は端末装置2を操作して前記登録した利用者ID及びパスワードの入力を行う。端末装置2は、利用者により入力された利用者ID及びパスワードをサーバ1に送信する。
[Item information provision operation]
Next, when the user attribute is registered on the
サーバ1の制御部19は、この利用者ID及びパスワードを送受信部11を介して受信し、ステップS12において利用者属性格納部14の利用者属性テーブルに登録されている利用者ID及びパスワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置2側にエラーコードを返信する。これにより、利用者は、利用者IDやパスワードの入力誤り等に気付き、再度、正確な利用者ID或いはパスワードの入力を行うこととなる。
The
次に、サーバ1の制御部19は、利用者から送信された利用者ID及びパスワードと、利用者属性格納部14の利用者属性テーブルに登録されている利用者ID及びパスワードとの一致を検出すると、ステップS13において、テキスト、音楽、映像等で構成されるコンテンツ、または/及びオンラインショッピングで扱われる物品情報であるアイテムに関する情報を端末装置2に送信する。ステップS14において、利用者が利用したいアイテムを選択すると、端末装置2からサーバ1に当該アイテムIDが送信される。次にステップS15において、利用者が指定したアイテムのアイテムIDと、当該利用者の利用者IDと、サーバ1の制御部19で計測した利用日時とが、図5に示すような形式で、サーバ1の利用履歴格納部15の利用履歴テーブルに格納される。
Next, the
次に、サーバ1は端末2に対してアイテム本体データを送信し、ステップS16において利用者は端末2でアイテムの表示・再生を行う。なお、アイテムが物品である場合は、このステップは、事業者から利用者への物品の送付ステップとなる。
Next, the
アイテム属性格納部13には、図6に示すような形式でアイテム属性テーブルが形成されており、アイテムを一意に識別するアイテムID毎に、名称、アイテム本体データの格納場所等の属性が格納されている。
〔紹介者データ作成動作〕
サーバ1は、図7に示すフローチャートに従って、利用履歴格納手段15のデータを使って紹介者データの作成を行う。第1の実施例においてこの動作は、アイテム情報提供動作や紹介者提示動作とは非同期に、所定のスケジュールに従って定期的に行われるようになっている。利用者の数やアイテムの数が多い場合に好適な方法である。
An item attribute table is formed in the item attribute storage unit 13 in a format as shown in FIG. 6, and attributes such as the name and the storage location of the item body data are stored for each item ID that uniquely identifies the item. ing.
[Introducer data creation operation]
The
(利用頻度データの作成動作)
ステップS21では、図1に示す利用頻度データ作成部16が、以下に説明するような行列形式の利用頻度データAを作成する。なお、以下、利用履歴格納部15に格納されている利用者数をM、アイテム数をNとする。
(Use frequency data creation operation)
In step S21, the usage frequency
利用頻度データ作成部16は、まず、利用者IDと利用者インデックス値i(i=1〜M)の対応データと、アイテムIDとアイテムインデックス値j(j=1〜N)の対応データを作成する。そして、利用者i(i=1〜M)がアイテムj(j=1〜N)を利用した回数を算出する。これは、利用者iの利用者IDをU[i]、アイテムjのアイテムIDをC[j]として、利用履歴格納部15のテーブルの中から、利用者IDがU[i]で、アイテムIDがC[j]であるレコードの数をカウントすることにより求められる。
The usage frequency
利用者iがアイテムjをL回利用しているものとし、その利用日時をT[i][j][k](k=1〜L)、現在日時をTcとした場合、利用頻度データ作成部16は、以下の数式(1)を用いて、利用者iのアイテムjに対する利用頻度値a[i][j](i=1〜M、j=1〜N)を算出する。
It is assumed that user i has used item j L times, the usage date and time is T [i] [j] [k] (k = 1 to L), and the current date and time is Tc. The
このように、利用者がアイテムを利用した利用日時を記録し、利用日時が新しい程大きな重み係数を使って利用頻度データを作成すれば、後の紹介者選択処理において、利用者の最新の興味や嗜好を反映した紹介者選択が可能となる。 In this way, if the user records the use date and time when the item is used, and creates the use frequency data using a larger weighting factor as the use date is newer, the latest interest of the user will be included in the introducer selection process later. And introducer selection reflecting the taste.
(スコアの計算動作)
次に、ステップS22では、図1に示すスコア計算部17が、情報空間内に各利用者をアイテムに対する嗜好類似性に基づき配置するスコアを計算する。情報空間内に各利用者を配置した上で、情報空間内の距離あるいは角度を使って利用者間の類似度を表わすことにより、従来方法よりも高い精度で類似利用者を選定することが可能になる。
(Score calculation operation)
Next, in step S22, the score calculation part 17 shown in FIG. 1 calculates the score which arrange | positions each user based on the preference similarity with respect to an item in information space. By placing each user in the information space and expressing the similarity between users using the distance or angle in the information space, it is possible to select similar users with higher accuracy than the conventional method become.
例えば、従来方法では、利用者の利用したアイテムの数に関係なく、利用者Aと利用者B、利用者Aと利用者Cの間で共通に利用されたアイテム数が同じであれば、利用者Aに対する利用者Bと利用者Cの関連性は等しくなる。情報空間内に各利用者を配置することにより、利用者間で共通に利用されたアイテム数だけでなく、各利用者の利用した他のアイテム数も考慮して利用者間の関連性を求めることができる。 For example, in the conventional method, regardless of the number of items used by the user, if the number of items commonly used by the user A and the user B, and the user A and the user C is the same, The relevance of user B and user C to person A is equal. By placing each user in the information space, not only the number of items used in common among users, but also the number of other items used by each user is taken into account to determine the relationship between users. be able to.
情報空間を構成する方法については、多数の方法が適用可能である。最も単純な方法として、1つのアイテムを1つの座標軸に対応させた情報空間を用いることも出来る。しかしながらこの方法では、他の利用者と共通するアイテムが少ない利用者に対して紹介者を増やすことが難しい。そこで、複数のアイテムと複数の利用者との関連性を利用して、各々の座標軸を複数のアイテムに対応させることにより、他の利用者と共通するアイテムが少ない利用者に対しても紹介者を増やすことが可能となるような情報空間を算出する。 Many methods can be applied to the method of configuring the information space. As the simplest method, an information space in which one item corresponds to one coordinate axis can be used. However, with this method, it is difficult to increase the number of introducers for users who have few items in common with other users. Therefore, by using the relationship between multiple items and multiple users, each coordinate axis corresponds to multiple items, so that it is also an introducer to users who have few items in common with other users An information space that can increase the number of times is calculated.
具体的には、このスコア計算部17は、利用頻度データAに対し、例えば多変量解析の一手法である数量化3類を適用して得られるようになっている。数量化3類自体は、例えば「数量化」(林 知己夫著、朝倉書店)に詳細に説明されているのでここでは省略するが、これを適用すると、各利用者に対してサンプルスコアX[i][q](i=1〜M,q=1〜Q)、固有値λ[q](q=1〜Q)が得られる。ここでQは、1≦Q<min(M, N)を満たす所定の整数であり、情報空間の次元を表わす。固有値λ[q]は、1次元目のλ[1]が最大で、次元数と共に順次減少し、Q次元目のλ[Q]が最小になっている。
サンプルスコアX[i][q]は、利用頻度データAにおいて利用者とアイテムの相関を最大にするという条件で算出された数量である。利用者の利用頻度の高いアイテムは、利用者の好むアイテムと考えられるので、この情報空間は利用者のアイテムに対する嗜好を反映した空間と言える。
Specifically, the score calculation unit 17 is obtained by applying, for example,
The sample score X [i] [q] is a quantity calculated on the condition that the correlation between the user and the item is maximized in the usage frequency data A. Since items that are frequently used by users are considered items that users prefer, this information space can be said to be a space that reflects the user's preference for items.
また、各々の座標軸は1つのアイテムに対応しているわけではなく、複数のアイテムと対応しており、似たような性質のアイテムがある場合に、同一のアイテムを利用していない利用者同士を関連づけることが出来る。 In addition, each coordinate axis does not correspond to one item, but corresponds to a plurality of items, and when there are items with similar properties, users who do not use the same item Can be related.
例えば、利用者Aはアイテム1のみを利用しており、利用者Bはアイテム2のみを利用している場合、従来方法では、利用者Aと利用者Bは全く関連性が無いと判定されてしまい、互いに紹介対象とすることは不可能である。しかしながら仮に、他の多くの利用者がアイテム1とアイテム2の両方を利用しているとすると、アイテム1とアイテム2は似た性質のアイテムと考えられ、利用者Aと利用者Bにもある程度の関連性があると判定するのが妥当である。本発明ではこのような場合に、利用者Aのスコアと利用者Bのスコアは、全く無関係ではなく、ある程度近い値となる。このため、共通するアイテムを利用していない利用者同士であっても、関連性を見出すことが可能である。
For example, when user A uses only
また、任意の2人のサンプルスコアX[i1][q]、X[i2][q](i1≠i2)の距離あるいは角度が近い場合には、2人のアイテムに対する嗜好は類似しており、距離あるいは角度が遠い場合には、嗜好は異なっていると判断できる。 Also, if the distance or angle of any two sample scores X [i1] [q], X [i2] [q] (i1 ≠ i2) are close, the preferences for the two items are similar. When the distance or angle is far, it can be determined that the preference is different.
なお、当該実施の形態では、前記スコアの計算に数量化3類を適用することとしたが、これは、同様な結果の得られる他の統計手法を用いるようにしてもよい。
In this embodiment, the
(紹介者の選定動作)
次に、ステップS23において、図1に示す紹介者選択部18が利用者毎に紹介者を選択する。この処理においては、ステップS23の処理を図9のフローチャートを使って詳細に説明する。
(Introducer selection action)
Next, in step S23, the
ステップS31においては、利用者を表わす制御変数iを1にセットする。 In step S31, a control variable i representing the user is set to 1.
ステップS32においては、紹介候補者を表わす制御変数pを1にセットする。 In step S32, the control variable p representing the introduction candidate is set to 1.
ステップS33においては、計算結果を一時的に保持するためのバッファメモリBを初期化する。 In step S33, the buffer memory B for temporarily storing the calculation result is initialized.
ステップS34においては、制御変数iと制御変数pが異なるか否かを判定する。異なる場合にはステップS35に進み、同じ場合にはステップS37に進む。 In step S34, it is determined whether or not the control variable i and the control variable p are different. If they are different, the process proceeds to step S35, and if they are the same, the process proceeds to step S37.
ステップS35においては、利用者iの紹介希望条件(性別、年齢層等)が紹介候補者pの属性(性別、年齢層等)に一致するか否かを判定する。一致する場合はステップS36に進み、一致しない場合はステップS37に進む。 In step S <b> 35, it is determined whether or not the introduction condition (gender, age group, etc.) of the user i matches the attribute (gender, age group, etc.) of the introduction candidate p. If they match, the process proceeds to step S36, and if they do not match, the process proceeds to step S37.
ステップS36においては、利用者iと紹介候補者pとの差を表わす指標D[i][p]を数式(2)あるいは数式(3)あるいは数式(4)に従って計算する。数式(2)はスコアが形成するベクトル間の距離の差であり、数式(3)はスコアが形成するベクトル間の角度の差であり、数式(4)はベクトル間の距離と角度を総合した指標である。数式(4)において、α、βは、α+β=1を満たす、あらかじめ決められた定数である。そして計算結果のD[i][p]と制御変数pを対応させてバッファメモリBに格納する。 In step S36, an index D [i] [p] representing the difference between the user i and the introduction candidate p is calculated according to the formula (2), the formula (3), or the formula (4). Equation (2) is the difference in distance between the vectors formed by the score, Equation (3) is the difference in angle between the vectors formed by the score, and Equation (4) is the sum of the distance and angle between the vectors. It is an indicator. In Equation (4), α and β are predetermined constants satisfying α + β = 1. Then, the calculation result D [i] [p] and the control variable p are stored in the buffer memory B in association with each other.
ステップS38においては、制御変数pが利用履歴格納部15に格納されている利用者数M以下であるか否かを判定する。M以下である場合にはステップ34に進み、Mより大きい場合にはステップS39に進む。
In step S38, it is determined whether or not the control variable p is equal to or less than the number of users M stored in the usage
ステップS39においては、バッファメモリBに格納されたデータを距離D[i][p]が小さい順にソートする。そして、D[i][p]の小さい順に所定数Rだけ紹介候補者を選び、当該利用者iに対する紹介者とする。 In step S39, the data stored in the buffer memory B is sorted in ascending order of the distance D [i] [p]. Then, a predetermined number R of introduction candidates are selected in ascending order of D [i] [p], and are introduced to the user i.
ステップS40においては、ステップS40で選択した紹介者の利用者IDを当該利用者iの利用者IDと対応させて、利用者属性格納手段14の紹介者テーブルに書き込む。紹介者テーブルは、図10のようなデータ形式であり、当該利用者の利用者IDと最大R人の紹介者の利用者IDを対応させて格納している。紹介者の数がR人に満たない場合は、残りのフィールドには該当なしを意味するNULL値を設定する。 In step S40, the user ID of the introducer selected in step S40 is written in the introducer table of the user attribute storage means 14 in correspondence with the user ID of the user i. The introducer table has a data format as shown in FIG. 10, and stores the user ID of the user and the user IDs of up to R introducers in association with each other. When the number of introducers is less than R, a NULL value that means not applicable is set in the remaining fields.
ステップS41においては、利用者を表わす制御変数iを1増やす。ステップS42においては、制御変数iが利用履歴格納部15に格納されている利用者数M以下であるか否かを判定する。M以下である場合にはステップ32に進み、Mより大きい場合には、紹介者の選定動作を終了する。
〔紹介者提示動作〕
利用者はアイテムに関する情報提供を受けアイテムを利用した後、更に最初の紹介者データ作成動作が完了した後に、当該利用者とアイテムに対する嗜好の類似した他の利用者の紹介サービスを受けることが可能になる。
In step S41, the control variable i representing the user is incremented by one. In
[Introducer action]
Users can receive information about the item, use the item, and receive the referral service of other users with similar preferences for the user and the item after completing the initial introducer data creation operation. become.
紹介者提示動作は、図11に示すフローチャートに従って行われるようになっている。 The introducer presenting operation is performed according to the flowchart shown in FIG.
図11のステップS51において、利用者は端末装置2を操作して前記登録した利用者ID及びパスワードの入力を行う。端末装置2は、利用者により入力された利用者ID及びパスワードをサーバ1に送信する。
In step S51 of FIG. 11, the user operates the
サーバ1の制御部19は、この利用者ID及びパスワードを送受信部11を介して受信し、ステップS52において利用者属性格納部14の利用者属性テーブルに登録されている利用者ID及びパスワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置2側にエラーコードを返信する。これにより、利用者は、利用者IDやパスワードの入力誤り等に気付き、再度、正確な利用者ID或いはパスワードの入力を行うこととなる。
The
次に、サーバ1の制御部19は、利用者から送信された利用者ID及びパスワードと、利用者属性格納部14の利用者属性テーブルに登録されている利用者ID及びパスワードとの一致を検出すると、サーバ1のコミュニケーション管理部12はステップS53において、当該利用者に対応する紹介者1から紹介者Rまでの利用者IDを利用者属性格納手段14の紹介者テーブルから順次読出し、更に、紹介者の利用者IDをキーにして利用者属性格納手段14の利用者属性テーブルを読み出して、1からRまでの順位、紹介者の性別、年齢層、メッセージ等の利用者属性情報を読み出し、端末装置2に送信する。
Next, the
ステップS54において、端末装置2は、順位、紹介者の性別、年齢層、コンタクト情報等の利用者属性を図12に示すような形式で画面に表示する。順位番号が小さい利用者ほど当該利用者とのアイテムに対する嗜好が類似していることを示している。当該利用者は、コンタクト情報に電子メールアドレスや電話番号を使って紹介者とコンタクトを取ることが可能になる。
In step S54, the
なお前述したように、利用者登録動作において、紹介者が個人開示情報を入力していない場合には、紹介者の性別、年齢層等は端末装置2の画面には表示されない。
As described above, in the user registration operation, when the introducer does not input personal disclosure information, the gender, age group, etc. of the introducer are not displayed on the screen of the
以上が本発明の第1の実施例の説明である。
[第2の実施例]
第2の実施例は、第1の実施例と比べて、〔紹介者データ作成動作〕及び〔紹介者提示動作〕が異なっている。当該利用者が紹介者提示を要求する毎に紹介者データ作成動作を行うため、アイテムの最新の利用情報に基づいて紹介者を提示することが可能になる。
〔紹介者提示動作〕
利用者はアイテムに関する情報提供を受け、アイテムを利用した後、当該利用者とアイテムに対する嗜好の類似した他の利用者の紹介サービスを受けることが可能になる。
The above is the description of the first embodiment of the present invention.
[Second Embodiment]
The second embodiment is different from the first embodiment in [introducer data creation operation] and [introducer presentation operation]. Since the introducer data creation operation is performed every time the user requests introduction of the introducer, the introducer can be presented based on the latest usage information of the item.
[Introducer action]
After the user receives information related to the item and uses the item, the user can receive an introduction service of the user and another user who has similar preferences for the item.
紹介者提示動作は、図13に示すフローチャートに従って行われるようになっている。 The introducer presenting operation is performed according to the flowchart shown in FIG.
図13のステップS61において、利用者は端末装置2を操作して前記登録した利用者ID及びパスワードの入力を行う。端末装置2は、利用者により入力された利用者ID及びパスワードをサーバ1に送信する。
In step S61 of FIG. 13, the user operates the
サーバ1の制御部19は、この利用者ID及びパスワードを送受信部11を介して受信し、ステップS62において利用者属性格納部14の利用者属性テーブルに登録されている利用者ID及びパスワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置2側にエラーコードを返信する。これにより、利用者は、利用者IDやパスワードの入力誤り等に気付き、再度、正確な利用者ID或いはパスワードの入力を行うこととなる。
The
次に、サーバ1の制御部19は、利用者から送信された利用者ID及びパスワードと、利用者属性格納部14の利用者属性テーブルに登録されている利用者ID及びパスワードとの一致を検出すると、サーバ1はステップS63において、後述する紹介者データ作成動作を行う。
Next, the
次にサーバ1のコミュニケーション管理部12はステップS64において、当該利用者に対応する紹介者1から紹介者Rまでの利用者IDを利用者属性格納手段14の紹介者テーブルから順次読出し、更に、紹介者の利用者IDをキーにして利用者属性格納手段14の利用者属性テーブルを読み出して、1からRまでの順位、紹介者の性別、年齢層、メッセージ等の利用者属性情報を読み出し、端末装置2に送信する。
Next, in step S64, the
ステップS65において、端末装置2は、順位、紹介者の性別、年齢層、コンタクト情報等の利用者属性を図12に示すような形式で画面に表示する。順位番号が小さい利用者ほど当該利用者とのアイテムに対する嗜好が類似していることを示している。当該利用者は、コンタクト情報に電子メールアドレスや電話番号を使って紹介者とコンタクトを取ることが可能になる。
〔紹介者データ作成動作〕
前述したステップS63の処理ステップの詳細を図14のフローチャートに示す。
In step S65, the
[Introducer data creation operation]
Details of the processing step of step S63 described above are shown in the flowchart of FIG.
(利用頻度データの作成動作)
ステップS71は、第1の実施例におけるステップS21と同一である。
(Use frequency data creation operation)
Step S71 is the same as step S21 in the first embodiment.
(スコアの計算動作)
次に、ステップS72では、第1の実施例におけるステップS22と同一の処理で図1に示すスコア計算部17が、情報空間内に各利用者をアイテムに対する嗜好類似性に基づき配置するスコアを計算する。
(Score calculation operation)
Next, in step S72, the score calculation unit 17 shown in FIG. 1 calculates the score for arranging each user in the information space based on the preference similarity to the item in the same process as step S22 in the first embodiment. To do.
(紹介者の選定動作)
次に、ステップS73において、図1に示す紹介者選択部18が利用者毎に紹介者を選択する。この処理においては、ステップS73の処理を図15のフローチャートを使って詳細に説明する。
(Introducer selection action)
Next, in step S73, the
ステップS81においては、利用頻度データ作成部16で作成した利用者IDと利用者インデックス値iの対応データを使って、紹介者を要求している当該利用者の利用者IDから当該利用者のインデックス値を求め、利用者を表わす制御変数iにこの値をセットする。
In step S81, using the correspondence data between the user ID and the user index value i created by the usage frequency
ステップS82においては、紹介候補者を表わす制御変数pを1にセットする。 In step S82, the control variable p representing the introduction candidate is set to 1.
ステップS83においては、計算結果を一時的に保持するためのバッファメモリBを初期化する。 In step S83, the buffer memory B for temporarily storing the calculation result is initialized.
ステップS84においては、制御変数iと制御変数pが異なるか否かを判定する。異なる場合にはステップS85に進み、同じ場合にはステップS87に進む。 In step S84, it is determined whether or not the control variable i and the control variable p are different. If they are different, the process proceeds to step S85, and if they are the same, the process proceeds to step S87.
ステップS85においては、利用者iの紹介希望条件(性別、年齢層等)が紹介候補者pの属性(性別、年齢層等)に一致するか否かを判定する。一致する場合はステップS86に進み、一致しない場合はステップS87に進む。 In step S85, it is determined whether or not the introduction request condition (gender, age group, etc.) of user i matches the attribute (gender, age group, etc.) of introduction candidate p. If they match, the process proceeds to step S86, and if they do not match, the process proceeds to step S87.
ステップS86においては、利用者iと紹介候補者pとの差を表わす指標D[i][p]を数式(2)あるいは数式(3)あるいは数式(4)に従って計算する。数式(2)はスコアが形成するベクトル間の距離の差であり、数式(3)はスコアが形成するベクトル間の角度の差であり、数式(4)は距離と角度を使った総合指標であるが、どれを用いても良い。そして計算結果のD[i][p]と制御変数pを対応させてバッファメモリBに格納する。 In step S86, an index D [i] [p] representing a difference between the user i and the introduction candidate p is calculated according to the formula (2), the formula (3), or the formula (4). Equation (2) is a difference in distance between vectors formed by the score, Equation (3) is an angle difference between vectors formed by the score, and Equation (4) is a comprehensive index using the distance and angle. There are, but you can use any. Then, D [i] [p] as a calculation result is associated with the control variable p and stored in the buffer memory B.
ステップS87においては、紹介候補者を表わす制御変数pを1増やす。 In step S87, the control variable p representing the introduction candidate is incremented by one.
ステップS88においては、制御変数pが利用履歴格納部15に格納されている利用者数M以下であるか否かを判定する。M以下である場合にはステップS84に進み、Mより大きい場合にはステップS89に進む。
In step S88, it is determined whether or not the control variable p is equal to or less than the number of users M stored in the usage
ステップS89においては、バッファメモリBに格納されたデータを距離D[i][p]が小さい順にソートする。そして、D[i][p]の小さい順に所定数Rだけ紹介候補者を選び、当該利用者iに対する紹介者とする。 In step S89, the data stored in the buffer memory B is sorted in ascending order of the distance D [i] [p]. Then, a predetermined number R of introduction candidates are selected in ascending order of D [i] [p], and are introduced to the user i.
ステップS90においては、ステップS89で選択した紹介者の利用者IDを当該利用者iの利用者IDと対応させて、利用者属性格納手段14の紹介者テーブルに書き込む。紹介者テーブルは、図10のようなデータ形式であり、当該利用者の利用者IDと最大R人の紹介者の利用者IDを対応させて格納している。紹介者の数がR人に満たない場合は、残りのフィールドには該当なしを意味するNULL値を設定する。そして紹介者を要求している当該利用者への紹介者選定動作を終了する。 In step S90, the user ID of the introducer selected in step S89 is written in the introducer table of the user attribute storage means 14 in association with the user ID of the user i. The introducer table has a data format as shown in FIG. 10, and stores the user ID of the user and the user IDs of up to R introducers in association with each other. When the number of introducers is less than R, a NULL value that means not applicable is set in the remaining fields. Then, the introducer selection operation for the user requesting the introducer is terminated.
以上が本発明の第2の実施例の説明である。 The above is the description of the second embodiment of the present invention.
なお、上記第1及び第2の実施例では、利用者毎の紹介者選定動作に、利用頻度情報に基づいて算出されたスコアと、利用者属性情報である紹介相手の希望条件とを用いているが、利用環境によっては紹介相手の希望条件等の属性情報の入力を求めず、利用頻度情報に基づいて算出されたスコアのみを用いて利用者毎の紹介者選定動作を行ってもよい。即ち、図9に示すステップS35、図15に示すステップS85を行わずに、対象となる利用者のスコアとの差が小さいスコアを持つ他の利用者を紹介相手として選定してもよい。この場合、各利用者は紹介相手の希望条件等の属性情報入力が不要となるので、各利用者は自分の詳細な個人情報を開示する必要がなく、心理的な抵抗感が少なくなり、より多くの利用者を集めることが可能となる。 In the first and second embodiments, the introducer selection operation for each user is performed using the score calculated based on the usage frequency information and the desired condition of the introduction partner as the user attribute information. However, depending on the usage environment, it may be possible to perform an introducer selection operation for each user using only the score calculated based on the usage frequency information without requesting input of attribute information such as desired conditions of the introduction partner. That is, without performing step S35 shown in FIG. 9 and step S85 shown in FIG. 15, another user having a small difference from the score of the target user may be selected as an introduction partner. In this case, since each user does not need to input attribute information such as desired conditions of the referral partner, each user does not need to disclose his detailed personal information, and the psychological resistance is reduced, and more It is possible to gather many users.
最後に、上述の実施の形態の説明は本発明の一例である。このため、本発明は、この実施の形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば種々の変更が可能であることは勿論である。 Finally, the description of the above embodiment is an example of the present invention. For this reason, the present invention is not limited to this embodiment, and various modifications can be made without departing from the technical idea according to the present invention, even if other than this embodiment. Of course.
1 サーバ
2 端末装置
3 ネットワーク
11 サーバ1の送受信部
12 サーバ1のコミュニケーション管理部
13 サーバ1のアイテム属性格納部
14 サーバ1の利用者属性格納部
15 サーバ1の利用履歴格納部
16 サーバ1の利用頻度データ作成部
17 サーバ1のスコア計算部
18 サーバ1の紹介者選択部
19 サーバ1の制御部
DESCRIPTION OF
Claims (9)
利用者毎の利用者識別情報と、前記利用者により利用されたアイテム毎のアイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、各前記利用者の各前記アイテムに対する利用回数を算出し、その算出した利用回数を用いて前記各利用者の前記各アイテムに対する利用頻度値を計算し、その利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算手段と、
前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ前記利用されたアイテムの個数よりも少ない次元数の各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たす多変量解析手法を、前記行列データに適用して、前記各次元にそれぞれ対応した固有値と、前記各利用者それぞれに対する前記次元数を持つ数値であるスコアとを計算するスコア計算手段と、
前記スコア計算手段で計算した前記固有値及び前記スコアを用いて、一の利用者の前記スコアと他の利用者の前記スコアとの差分値と前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値、及び前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアと前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値の内の少なくとも一方の数値を用いて、前記一の利用者と前記他の利用者との差を表わす指標を計算する指標計算部と、前記指標の値が小さい順に所定数以下の他の利用者を、前記一の利用者と前記アイテムに対する嗜好類似度の高い利用者である紹介者として選択する選択部と、前記一の利用者の前記利用者識別情報と、前記紹介者の前記利用者識別情報とを関連付けて格納する紹介者格納部とを有する紹介者選択手段と、
を備えたことを特徴とするサーバ装置。 A server device that provides information about an item to a user terminal device via a network,
Usage history storage means for associating and storing user identification information for each user and item identification information for each item used by the user;
Based on the information stored in the usage history storage means, the number of uses for each item of each user is calculated, and the frequency of use for each item of each user is calculated using the calculated number of uses. Usage frequency data calculating means for calculating and generating matrix data having the usage frequency values as matrix elements;
A multivariate analysis method that maximizes the correlation between a user and an item in the matrix data and satisfies the condition that each dimension of the number of dimensions smaller than the number of the used items corresponds to a plurality of the items, Applying to the matrix data, score calculating means for calculating eigenvalues corresponding to the respective dimensions and scores that are numerical values having the number of dimensions for each of the users ;
Using the eigenvalue and the score calculated by the score calculation means, a numerical value obtained by multiplying a difference value between the score of one user and the score of another user and the eigenvalue for each dimension, and The one user and the other user using at least one of the numerical values obtained by multiplying the score of one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. An index calculation unit that calculates an index that represents a difference between the index, and another user having a predetermined number or less in order of increasing value of the index , an introduction that is a user with high preference similarity to the one user and the item a selection unit for selecting a user, the introducer selection means having said user identification information of the one user, the introducer storage unit that stores in association with the user identification information of the introducer,
A server device comprising:
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
前記利用者識別情報と、前記利用者により利用されたアイテム毎のアイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、各前記利用者の各前記アイテムに対する利用回数を算出し、その算出した利用回数を用いて前記各利用者の前記各アイテムに対する利用頻度値を計算し、その利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算手段と、
前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ前記利用されたアイテムの個数よりも少ない次元数の各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たす多変量解析手法を、前記行列データに適用して、前記各次元にそれぞれ対応した固有値と、前記各利用者それぞれに対する前記次元数を持つ数値であるスコアとを計算するスコア計算手段と、
前記スコア計算手段で計算した前記固有値及び前記スコアを用いて、一の利用者の前記スコアと他の利用者の前記スコアとの差分値と前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値、及び前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアと前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値の内の少なくとも一方の数値を用いて、前記一の利用者と前記他の利用者との差を表わす指標を計算する指標計算部と、前記指標の値が小さい順に選択される他の利用者であり、かつ、前記利用者属性格納手段に格納された情報に基づいて、前記一の利用者の前記相手属性と合致する前記本人属性を有する他の利用者を、所定数以下の人数分だけ前記一の利用者と前記アイテムに対する嗜好類似度の高い利用者である紹介者として選択する選択部と、前記一の利用者の前記利用者識別情報と、前記紹介者の前記利用者識別情報とを関連付けて格納する紹介者格納部とを有する紹介者選択手段と、
を備えたことを特徴とするサーバ装置。 A server device that provides information about an item to a user terminal device via a network,
User attribute storage means for associating and storing user identification information for identifying a user, a principal attribute that is the user's own attribute information, and a partner attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the user When,
Usage history storage means for storing the user identification information in association with item identification information for each item used by the user;
Based on the information stored in the usage history storage means, the number of uses for each item of each user is calculated, and the frequency of use for each item of each user is calculated using the calculated number of uses. Usage frequency data calculating means for calculating and generating matrix data having the usage frequency values as matrix elements;
A multivariate analysis method that maximizes the correlation between a user and an item in the matrix data and satisfies the condition that each dimension of the number of dimensions smaller than the number of the used items corresponds to a plurality of the items, Applying to the matrix data, score calculating means for calculating eigenvalues corresponding to the respective dimensions and scores that are numerical values having the number of dimensions for each of the users ;
Using the eigenvalue and the score calculated by the score calculation means, a numerical value obtained by multiplying a difference value between the score of one user and the score of another user and the eigenvalue for each dimension, and The one user and the other user using at least one of the numerical values obtained by multiplying the score of one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. Based on information stored in the user attribute storage means, and an index calculation unit that calculates an index representing a difference between the index value and another user selected in ascending order of the index value. Other users having the principal attribute that matches the partner attribute of the user are selected as introducers who are users with high preference similarity to the one user and the item by a predetermined number or less. and a selection unit for, Serial and the user identification information of one user, the introducer selecting means and a introducer storage unit that stores in association with the user identification information of the introducer,
A server device comprising:
前記利用頻度データ計算手段は、前記利用日時が新しいほど大きくなる重み付け処理を行って前記利用頻度値を計算し、前記行列データを生成する、
ことを特徴とする請求項1または請求項2記載のサーバ装置。 In addition to the user identification information and the item identification information, the usage history storage means associates and stores usage date information indicating the usage date and time when the user used the item,
The usage frequency data calculation means calculates the usage frequency value by performing a weighting process that increases as the usage date and time is newer, and generates the matrix data.
The server device according to claim 1 or 2, wherein
ことを特徴とする請求項1〜請求項3のいずれか一項に記載のサーバ装置。 The introducer selection means is a first calculated value obtained by using a numerical value obtained by multiplying a difference value between the score of the one user and the score of the other user and the eigenvalue for each dimension. And two calculated values obtained by using a numerical value obtained by multiplying the score of the one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. A value obtained by multiplying and adding the coefficient is calculated as the index .
The server device according to any one of claims 1 to 3, wherein
ことを特徴とする請求項1〜請求項4のいずれか一項に記載のサーバ装置。The server device according to any one of claims 1 to 4, wherein the server device is characterized in that
利用者属性格納手段が、利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者に対してコンタクトを行うためのコンタクト情報とを関連付けて格納するステップと、
利用履歴格納手段が、前記利用者識別情報と、前記利用者により利用されたアイテム毎のアイテム識別情報とを関連付けて格納するステップと、
利用頻度データ計算手段が、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、各前記利用者の各前記アイテムに対する利用回数を算出し、その算出した利用回数を用いて前記各利用者の前記各アイテムに対する利用頻度値を計算し、その利用頻度値を行列要素とする行列データを生成するステップと、
スコア計算手段が、前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ前記利用されたアイテムの個数よりも少ない次元数の各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たす多変量解析手法を、前記行列データに適用して、前記各次元にそれぞれ対応した固有値と、前記各利用者それぞれに対する前記次元数を持つ数値であるスコアとを計算するステップと、
紹介者選択手段が、前記スコア計算手段で計算した前記固有値及び前記スコアを用いて、一の利用者の前記スコアと他の利用者の前記スコアとの差分値と前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値、及び前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアと前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値の内の少なくとも一方の数値を用いて、前記一の利用者と前記他の利用者との差を表わす指標を計算すると共に、前記指標の値が小さい順に所定数以下の他の利用者を、前記一の利用者と前記アイテムに対する嗜好類似度の高い利用者である紹介者として選択し、前記一の利用者の前記利用者識別情報と、前記紹介者の前記利用者識別情報とを関連付けて格納するステップと、
コミュニケーション管理手段が、前記一の利用者に対して前記紹介者として選択された他の利用者の前記利用者識別情報を前記紹介者選択手段から読み出し、その読み出した前記利用者識別情報に関連付けられている前記コンタクト情報を前記利用者属性格納手段から読み出して前記一の利用者の端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。 A communication support method between users executed by a server device that provides information about an item to a user terminal device via a network,
A user attribute storage means for storing user identification information for identifying a user in association with contact information for making contact with the user;
A step of storing the user identification information in association with the item identification information for each item used by the user;
Based on the information stored in the usage history storage means, the usage frequency data calculation means calculates the usage count for each item of each user, and uses the calculated usage count for each user. Calculating a usage frequency value for each item, and generating matrix data having the usage frequency value as a matrix element;
The score calculation means maximizes the correlation between the user and the item in the matrix data, and satisfies the condition that each dimension having a number of dimensions smaller than the number of the used items corresponds to a plurality of the items. Applying a variable analysis method to the matrix data to calculate eigenvalues corresponding to the respective dimensions and scores that are numerical values having the number of dimensions for each of the users;
The introducer selection means uses the eigenvalue and the score calculated by the score calculation means to obtain a difference value between the score of one user and the score of another user and the eigenvalue for each dimension. The one user using a numerical value multiplied and at least one of the numerical value obtained by multiplying the score of the one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. An index representing the difference between the user and the other user is calculated , and other users having a predetermined number or less in order of increasing index value are designated as users having a high preference similarity to the one user and the item. Selecting as an introducer, and storing the user identification information of the one user in association with the user identification information of the introducer;
The communication management means reads the user identification information of the other user selected as the introducer for the one user from the introducer selection means, and is associated with the read user identification information. Reading the contact information from the user attribute storage means and transmitting it to the terminal device of the one user;
A communication support method characterized by comprising:
利用者属性格納手段が、利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性と、前記利用者に対してコンタクトを行うためのコンタクト情報とを関連付けて格納するステップと、
利用履歴格納手段が、前記利用者識別情報と、前記利用者により利用されたアイテム毎のアイテム識別情報とを関連付けて格納するステップと、
利用頻度データ計算手段が、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、各前記利用者の各前記アイテムに対する利用回数を算出し、その算出した利用回数を用いて前記各利用者の前記各アイテムに対する利用頻度値を計算し、その利用頻度値を行列要素とする行列データを生成するステップと、
スコア計算手段が、前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ前記利用されたアイテムの個数よりも少ない次元数の各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たす多変量解析手法を、前記行列データに適用して、前記各次元にそれぞれ対応した固有値と、前記各利用者それぞれに対する前記次元数を持つ数値であるスコアとを計算するステップと、
紹介者選択手段が、前記スコア計算手段で計算した前記固有値及び前記スコアを用いて、一の利用者の前記スコアと他の利用者の前記スコアとの差分値と前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値、及び前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアと前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値の内の少なくとも一方の数値を用いて、前記一の利用者と前記他の利用者との差を表わす指標を計算すると共に、前記指標の値が小さい順に選択される他の利用者であり、かつ、前記利用者属性格納手段に格納された情報に基づいて、前記一の利用者の前記相手属性と合致する前記本人属性を有する他の利用者を、所定数以下の人数分だけ前記一の利用者と前記アイテムに対する嗜好類似度の高い利用者である紹介者として選択し、前記一の利用者の前記利用者識別情報と、前記紹介者の前記利用者識別情報とを関連付けて格納するステップと、
コミュニケーション管理手段が、前記一の利用者に対して前記紹介者として選択された他の利用者の前記利用者識別情報を前記紹介者選択手段から読み出し、その読み出した前記利用者識別情報に関連付けられている前記コンタクト情報を前記利用者属性格納手段から読み出して前記一の利用者の端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。 A communication support method between users executed by a server device that provides information about an item to a user terminal device via a network,
The user attribute storage means includes user identification information for identifying a user, a personal attribute that is the user's own attribute information, a partner attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the user, and the use Storing in association with contact information for making contact with the person;
A step of storing the user identification information in association with the item identification information for each item used by the user;
Based on the information stored in the usage history storage means, the usage frequency data calculation means calculates the usage count for each item of each user, and uses the calculated usage count for each user. Calculating a usage frequency value for each item, and generating matrix data having the usage frequency value as a matrix element;
The score calculation means maximizes the correlation between the user and the item in the matrix data, and satisfies the condition that each dimension having a number of dimensions smaller than the number of the used items corresponds to a plurality of the items. Applying a variable analysis method to the matrix data to calculate eigenvalues corresponding to the respective dimensions and scores that are numerical values having the number of dimensions for each of the users;
The introducer selection means uses the eigenvalue and the score calculated by the score calculation means to obtain a difference value between the score of one user and the score of another user and the eigenvalue for each dimension. The one user using a numerical value multiplied and at least one of the numerical value obtained by multiplying the score of the one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. Based on the information stored in the user attribute storage means and the other user selected in ascending order of the value of the index Introducing other users having the identity attribute that matches the counterpart attribute of the one user as users having a high preference similarity to the one user and the item by a predetermined number or less. Choose as a person And storing in association with said user identification information of the one user, and the user identification information of the introducer,
The communication management means reads the user identification information of the other user selected as the introducer for the one user from the introducer selection means, and is associated with the read user identification information. Reading the contact information from the user attribute storage means and transmitting it to the terminal device of the one user;
A communication support method characterized by comprising:
利用者毎の利用者識別情報と、前記利用者により利用されたアイテム毎のアイテム識別情報とを関連付けて履歴格納部に格納させる利用履歴格納制御手段と、
前記履歴格納部に格納された情報に基づいて、各前記利用者の各前記アイテムに対する利用回数を算出し、その算出した利用回数を用いて前記各利用者の前記各アイテムに対する利用頻度値を計算し、その利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算手段と、
前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ前記利用されたアイテムの個数よりも少ない次元数の各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たす多変量解析手法を、前記行列データに適用して、前記各次元にそれぞれ対応した固有値と、前記各利用者それぞれに対する前記次元数を持つ数値であるスコアとを計算するスコア計算手段と、
前記スコア計算手段で計算した前記固有値及び前記スコアを用いて、一の利用者の前記スコアと他の利用者の前記スコアとの差分値と前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値、及び前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアと前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値の内の少なくとも一方の数値を用いて、前記一の利用者と前記他の利用者との差を表わす指標を計算する指標計算部と、前記指標の値が小さい順に所定数以下の他の利用者を、前記一の利用者と前記アイテムに対する嗜好類似度の高い利用者である紹介者として選択する選択部と、前記一の利用者の前記利用者識別情報と、前記紹介者の前記利用者識別情報とを関連付けて紹介者格納部に格納させる紹介者格納制御部とを有する紹介者選択手段と、
してコンピュータを機能させるための紹介者選択プログラム。 An introducer selection program executed by a computer in a server device that provides information about an item to a user terminal device via a network,
User history storage control means for associating user identification information for each user with item identification information for each item used by the user and storing it in the history storage unit;
Based on the information stored in the history storage unit, the number of uses for each item of each user is calculated, and the use frequency value for each item of each user is calculated using the calculated number of uses. Usage frequency data calculation means for generating matrix data having the usage frequency value as a matrix element;
A multivariate analysis method that maximizes the correlation between a user and an item in the matrix data and satisfies the condition that each dimension of the number of dimensions smaller than the number of the used items corresponds to a plurality of the items, Applying to the matrix data, score calculating means for calculating eigenvalues corresponding to the respective dimensions and scores that are numerical values having the number of dimensions for each of the users ;
Using the eigenvalue and the score calculated by the score calculation means, a numerical value obtained by multiplying a difference value between the score of one user and the score of another user and the eigenvalue for each dimension, and The one user and the other user using at least one of the numerical values obtained by multiplying the score of one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. An index calculation unit that calculates an index that represents a difference between the index, and another user having a predetermined number or less in order of increasing value of the index , an introduction that is a user with high preference similarity to the one user and the item introduction having a selection unit for selecting a user, and the user identification information of the one user, the introducer storage control unit for storing the introducer storage unit in association with the user identification information of the introducer Person selection means,
And introducer selection program to make the computer function.
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて属性格納部に格納させる利用者属性格納制御手段と、
前記利用者識別情報と、前記利用者により利用されたアイテム毎のアイテム識別情報とを関連付けて履歴格納部に格納させる利用履歴格納制御手段と、
前記履歴格納部に格納された情報に基づいて、各前記利用者の各前記アイテムに対する利用回数を算出し、その算出した利用回数を用いて前記各利用者の前記各アイテムに対する利用頻度値を計算し、その利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算手段と、
前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ前記利用されたアイテムの個数よりも少ない次元数の各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たす多変量解析手法を、前記行列データに適用して、前記各次元にそれぞれ対応した固有値と、前記各利用者それぞれに対する前記次元数を持つ数値であるスコアとを計算するスコア計算手段と、
前記スコア計算手段で計算した前記固有値及び前記スコアを用いて、一の利用者の前記スコアと他の利用者の前記スコアとの差分値と前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値、及び前記一の利用者の前記スコアと前記他の利用者の前記スコアと前記固有値とを前記次元ごとに乗算した数値の内の少なくとも一方の数値を用いて、前記一の利用者と前記他の利用者との差を表わす指標を計算する指標計算部と、前記指標の値が小さい順に選択される他の利用者であり、かつ、前記属性格納部に格納された情報に基づいて、前記一の利用者の前記相手属性と合致する前記本人属性を有する他の利用者を、所定数以下の人数分だけ前記一の利用者と前記アイテムに対する嗜好類似度の高い利用者である紹介者として選択する選択部と、前記一の利用者の前記利用者識別情報と、前記紹介者の前記利用者識別情報とを関連付けて紹介者格納部に格納させる紹介者格納制御部とを有する紹介者選択手段と、
してコンピュータを機能させるための紹介者選択プログラム。 An introducer selection program executed by a computer in a server device that provides information about an item to a user terminal device via a network,
User identification information for identifying a user, a user attribute that is the user's own attribute information, and a partner attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the user are stored in the attribute storage unit in association with each other Person attribute storage control means,
Usage history storage control means for associating the user identification information with item identification information for each item used by the user and storing it in a history storage unit;
Based on the information stored in the history storage unit, the number of uses for each item of each user is calculated, and the use frequency value for each item of each user is calculated using the calculated number of uses. Usage frequency data calculation means for generating matrix data having the usage frequency value as a matrix element;
A multivariate analysis method that maximizes the correlation between a user and an item in the matrix data and satisfies the condition that each dimension of the number of dimensions smaller than the number of the used items corresponds to a plurality of the items, Applying to the matrix data, score calculating means for calculating eigenvalues corresponding to the respective dimensions and scores that are numerical values having the number of dimensions for each of the users ;
Using the eigenvalue and the score calculated by the score calculation means, a numerical value obtained by multiplying a difference value between the score of one user and the score of another user and the eigenvalue for each dimension, and The one user and the other user using at least one of the numerical values obtained by multiplying the score of one user, the score of the other user, and the eigenvalue for each dimension. An index calculation unit that calculates an index representing a difference between the index value and another user selected in ascending order of the index value , and the one usage based on information stored in the attribute storage unit Selection to select other users having the principal attribute that matches the partner attribute of the person as an introducer who is a user having a high preference similarity to the one user and the item by a predetermined number or less and parts, of the one And the user identification information of the use's and introducer selecting means and a introducer storage control unit for storing the introducer storage unit in association with the user identification information of the introducer,
And introducer selection program to make the computer function.
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