JP2000112978A - カスタマイズ配信装置 - Google Patents
カスタマイズ配信装置Info
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- JP2000112978A JP2000112978A JP10283052A JP28305298A JP2000112978A JP 2000112978 A JP2000112978 A JP 2000112978A JP 10283052 A JP10283052 A JP 10283052A JP 28305298 A JP28305298 A JP 28305298A JP 2000112978 A JP2000112978 A JP 2000112978A
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 利用者に手間や時間をかけずに、各利用者に
対応した情報の配信を的確に行うことのできるカスタマ
イズ配信装置を提供する。 【解決手段】 記事データベース1には、記事の見出
し、見出し語、本文などが格納されている。利用者が操
作部9でアクセス操作を行うと、これを操作モニタ7が
検出し、興味カリキュレータ4がその記事の見出し語に
対応づけた選択確率を算出し、利用者データベース2に
格納する。興味エスティメータ5は、この選択確率に基
づいて、記事(見出し)ごとの興味強度推定値を算出
し、利用者データベース2に格納する。記事セレクタ3
は、記事データベース1に格納されている記事データを
興味強度推定値に基づいて選び、その記事データを記事
表示レイアウタ6が表示部8に表示させる。
対応した情報の配信を的確に行うことのできるカスタマ
イズ配信装置を提供する。 【解決手段】 記事データベース1には、記事の見出
し、見出し語、本文などが格納されている。利用者が操
作部9でアクセス操作を行うと、これを操作モニタ7が
検出し、興味カリキュレータ4がその記事の見出し語に
対応づけた選択確率を算出し、利用者データベース2に
格納する。興味エスティメータ5は、この選択確率に基
づいて、記事(見出し)ごとの興味強度推定値を算出
し、利用者データベース2に格納する。記事セレクタ3
は、記事データベース1に格納されている記事データを
興味強度推定値に基づいて選び、その記事データを記事
表示レイアウタ6が表示部8に表示させる。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、情報を各利用者に
応じて配信するカスタマイズ配信装置に関するものであ
る。
応じて配信するカスタマイズ配信装置に関するものであ
る。
【0002】
【従来の技術】ネットワークなどにおいては、例えば新
聞の記事を各利用者に配信する電子新聞が利用されてい
る。インターネット上のサイトに公開されている電子新
聞システムは、紙に印刷されている宅配や駅売りの新聞
(以下、紙の新聞と記す)と比較して、以下のような長
所がある。
聞の記事を各利用者に配信する電子新聞が利用されてい
る。インターネット上のサイトに公開されている電子新
聞システムは、紙に印刷されている宅配や駅売りの新聞
(以下、紙の新聞と記す)と比較して、以下のような長
所がある。
【0003】1つには、利用者は、新聞そのものを持ち
歩く必要がないことである。インターネットにアクセス
し、サイトに掲載されているデータを表示させる手段
(たとえばパーソナル・コンピュータ)さえ有していれ
ば、いつでも、どこにいても、記事を閲覧することがで
きる。
歩く必要がないことである。インターネットにアクセス
し、サイトに掲載されているデータを表示させる手段
(たとえばパーソナル・コンピュータ)さえ有していれ
ば、いつでも、どこにいても、記事を閲覧することがで
きる。
【0004】2つ目としては、編集者は、新しいデータ
を随時サイトに掲載し、インターネットの利用者に公開
することができることである。紙の新聞とは異なり、販
売店などへの配送のタイミングが固定化されるといった
制約がないので、利用者は、最新の記事をいち早く閲覧
できるようになっている。
を随時サイトに掲載し、インターネットの利用者に公開
することができることである。紙の新聞とは異なり、販
売店などへの配送のタイミングが固定化されるといった
制約がないので、利用者は、最新の記事をいち早く閲覧
できるようになっている。
【0005】3つ目は、ページ毎の表示面積、ページ数
などといった物理的な制約が少ないことである。編集者
は、印刷や配送コストのバラツキを気にしないで記事を
書くことができる。また、出来事の発生件数や重要度に
応じて、サイトに掲載するデータ量(記事の件数、記事
毎の説明など)を、弾力的に変化させる自由度が高い。
例えば、たくさんのテキストや写真を使って、より多く
の情報を利用者に届けることが可能である。
などといった物理的な制約が少ないことである。編集者
は、印刷や配送コストのバラツキを気にしないで記事を
書くことができる。また、出来事の発生件数や重要度に
応じて、サイトに掲載するデータ量(記事の件数、記事
毎の説明など)を、弾力的に変化させる自由度が高い。
例えば、たくさんのテキストや写真を使って、より多く
の情報を利用者に届けることが可能である。
【0006】4つ目に、編集者は、テキスト、写真とい
った静的な表現方法だけでなく、音声、動画像、コンピ
ュータ・プログラムなどの動的な表現方法を用いて記事
を説明することができる。したがって、利用者にとって
は、より臨場感の高い記事の閲覧が可能になる。
った静的な表現方法だけでなく、音声、動画像、コンピ
ュータ・プログラムなどの動的な表現方法を用いて記事
を説明することができる。したがって、利用者にとって
は、より臨場感の高い記事の閲覧が可能になる。
【0007】しかしながら、現在の電子新聞システム
は、次のような欠点もある。一般に、紙と比較して、表
示メディア(CRTディスプレイ、液晶ディスプレイな
ど)の解像度が低く、画角も狭いケースが多い。表示さ
れている個々の文字や写真が見にくいのに加え、一覧性
が著しく劣るため、利用者が表示画面の中から必要な情
報を探し出すのに時間がかかってしまう。このような物
理的制約の中で、配信するデータ量をむやみに増やして
しまうと、利用者が情報探索に費やす手間と時間とが、
さらに大きくなる危険がある。
は、次のような欠点もある。一般に、紙と比較して、表
示メディア(CRTディスプレイ、液晶ディスプレイな
ど)の解像度が低く、画角も狭いケースが多い。表示さ
れている個々の文字や写真が見にくいのに加え、一覧性
が著しく劣るため、利用者が表示画面の中から必要な情
報を探し出すのに時間がかかってしまう。このような物
理的制約の中で、配信するデータ量をむやみに増やして
しまうと、利用者が情報探索に費やす手間と時間とが、
さらに大きくなる危険がある。
【0008】すなわち、電子新聞システムでは、利用者
が不要な情報の洪水に飲み込まれて、本当に必要な情報
が得られなくなってしまう危険が大きい。したがって、
何らかの形で、利用者ひとりひとりの興味や都合の違い
を捉え、記事の「取捨選択」、「順位づけ」、あるい
は、記事ごとの「情報量の調整」を行い、利用者に伝え
る情報の過不足を抑制し、記事の探索や内容の理解を助
ける手段が必要である。より一般的に言えば、電子新聞
システムは、従来の紙の新聞と比べてさまざまなメリッ
トを享受する可能性はあるものの、それらを活かすため
には、各利用者ごとの興味や都合などに応じたカスタマ
イズ配信が求められている。
が不要な情報の洪水に飲み込まれて、本当に必要な情報
が得られなくなってしまう危険が大きい。したがって、
何らかの形で、利用者ひとりひとりの興味や都合の違い
を捉え、記事の「取捨選択」、「順位づけ」、あるい
は、記事ごとの「情報量の調整」を行い、利用者に伝え
る情報の過不足を抑制し、記事の探索や内容の理解を助
ける手段が必要である。より一般的に言えば、電子新聞
システムは、従来の紙の新聞と比べてさまざまなメリッ
トを享受する可能性はあるものの、それらを活かすため
には、各利用者ごとの興味や都合などに応じたカスタマ
イズ配信が求められている。
【0009】利用者ひとりひとりの興味や都合の違いに
合わせて、配信する記事の取捨選択を行う電子的なシス
テムは、カスタマイズ新聞(あるいは、パーソナル新
聞)と呼ばれている。その代表例として、Point
Cast(商品名)がある。Point Castシス
テムは、個々の利用者に、興味のあるジャンルを選択し
てもらう方式をとっている。利用者は、「政治」、「経
済」、「社会」、「国際」、「スポーツ」といった既製
のジャンルの中から、興味のあるジャンルだけを選んで
(チェックして)登録する。システムは、利用者からの
記事配信要求に応じて、当該利用者が事前に登録してお
いた内容を確認し、選ばれたジャンルに属する記事だけ
を配信する。この方式を応用すれば、とくに興味のある
ジャンルの記事を優先的に配信し、例えば画面の目立つ
位置に表示したり、記事ごとの情報量を増やして説明す
る、などといった利用者ごとの配信等の処理が可能であ
る。このシステムを利用することにより、余分な記事の
配信を防ぎ、利用者にとって価値のある情報を重点的に
伝えることができるので、利用者の情報探索や内容の理
解を助ける効果が期待される。
合わせて、配信する記事の取捨選択を行う電子的なシス
テムは、カスタマイズ新聞(あるいは、パーソナル新
聞)と呼ばれている。その代表例として、Point
Cast(商品名)がある。Point Castシス
テムは、個々の利用者に、興味のあるジャンルを選択し
てもらう方式をとっている。利用者は、「政治」、「経
済」、「社会」、「国際」、「スポーツ」といった既製
のジャンルの中から、興味のあるジャンルだけを選んで
(チェックして)登録する。システムは、利用者からの
記事配信要求に応じて、当該利用者が事前に登録してお
いた内容を確認し、選ばれたジャンルに属する記事だけ
を配信する。この方式を応用すれば、とくに興味のある
ジャンルの記事を優先的に配信し、例えば画面の目立つ
位置に表示したり、記事ごとの情報量を増やして説明す
る、などといった利用者ごとの配信等の処理が可能であ
る。このシステムを利用することにより、余分な記事の
配信を防ぎ、利用者にとって価値のある情報を重点的に
伝えることができるので、利用者の情報探索や内容の理
解を助ける効果が期待される。
【0010】しかし、利用者が選択できるのは、編集者
が一方的に決めたジャンル(大まかなカテゴリ)なの
で、利用者の興味や必要性の違いが正確に反映されると
は限らない。例えば、同じジャンルに属する記事であっ
ても、読みたい記事もあれば、読みたくない記事もあ
る。また、普段あまり興味のないジャンルの記事でも、
見出しにつられて読む気になるケースも少なくない。さ
らに、世の中の出来事は、特定のジャンルのみで語り尽
くせるわけではなく、同じ内容を伝える記事が、複数の
ジャンルに配信される例もしばしば見られる。例えば、
国際的な事件のニュースは「国際」だけでなく「政
治」、「経済」、「社会」といった分野でも取り上げら
れるであろう。したがって、ジャンルという大まかなカ
テゴリにより利用者のきめ細かな興味の違いや変動を捕
捉することは、実際上不可能である。
が一方的に決めたジャンル(大まかなカテゴリ)なの
で、利用者の興味や必要性の違いが正確に反映されると
は限らない。例えば、同じジャンルに属する記事であっ
ても、読みたい記事もあれば、読みたくない記事もあ
る。また、普段あまり興味のないジャンルの記事でも、
見出しにつられて読む気になるケースも少なくない。さ
らに、世の中の出来事は、特定のジャンルのみで語り尽
くせるわけではなく、同じ内容を伝える記事が、複数の
ジャンルに配信される例もしばしば見られる。例えば、
国際的な事件のニュースは「国際」だけでなく「政
治」、「経済」、「社会」といった分野でも取り上げら
れるであろう。したがって、ジャンルという大まかなカ
テゴリにより利用者のきめ細かな興味の違いや変動を捕
捉することは、実際上不可能である。
【0011】一方、CNN Custom Newsの
利用者は、ジャンルよりもさらに細分化されたテーマを
選択することができる。CNNが配信する記事は、他の
電子新聞システムと同様に、「ビジネス」、「スポー
ツ」、「ショウ・ビジネス」、…といった少数のジャン
ルに分類されている。ただし、それぞれのジャンルは、
さらに細かく分類されている。例えば、「ビジネス」は
「マーケット・ニュース」、「エコノミックス」、「コ
ーポレート」、…といったサブ・ジャンル(テーマ)に
分かれ、さらに、「マーケット・ニュース」は「USマ
ーケット」、「ヨーロッパ・マーケット」、「アジア・
マーケット」、…のように分かれている。利用者は、個
々のジャンルごとに50項目ほどに区分されたテーマの
中から、自分の好きなテーマを選び、そのテーマに合っ
た記事だけを配信してもらえる仕組みになっている。こ
のシステムによれば、例えば「アジア・マーケットと保
険とメジャー・リーグに関する記事」といったように、
複数のジャンルにまたがっていてもきめ細かな記事の配
信を行うことができる。
利用者は、ジャンルよりもさらに細分化されたテーマを
選択することができる。CNNが配信する記事は、他の
電子新聞システムと同様に、「ビジネス」、「スポー
ツ」、「ショウ・ビジネス」、…といった少数のジャン
ルに分類されている。ただし、それぞれのジャンルは、
さらに細かく分類されている。例えば、「ビジネス」は
「マーケット・ニュース」、「エコノミックス」、「コ
ーポレート」、…といったサブ・ジャンル(テーマ)に
分かれ、さらに、「マーケット・ニュース」は「USマ
ーケット」、「ヨーロッパ・マーケット」、「アジア・
マーケット」、…のように分かれている。利用者は、個
々のジャンルごとに50項目ほどに区分されたテーマの
中から、自分の好きなテーマを選び、そのテーマに合っ
た記事だけを配信してもらえる仕組みになっている。こ
のシステムによれば、例えば「アジア・マーケットと保
険とメジャー・リーグに関する記事」といったように、
複数のジャンルにまたがっていてもきめ細かな記事の配
信を行うことができる。
【0012】しかし、利用者ひとりひとりが興味をもつ
テーマは多種多様であり、CNNCustom New
sの編集者が指定したテーマと常に一致するとは限らな
い。もっと具体的な人名、組織名、事件名などで興味の
対象を識別したほうがわかりやすいと考える利用者も少
なくない。そのような具体的な言葉をチェック・リスト
に加え、もしくは利用者に自由記述させるように構成す
ることも考えられる。これによって編集者の意図と利用
者の意図とのギャップを埋めることはできる。しかし、
チェックあるいは入力する項目が多くなりすぎて、利用
者の負担が大幅に増大するのは明らかであり、現実的な
対応策にはならない。しかも、利用者の興味の対象は、
時々刻々と変化している。その変化があるたびに、利用
者が、チェック・リストを書き換える(登録しなおす)
ことは不可能ではないが、多くの手間と時間を費やさな
ければならないので、決して使いやすいシステムとはい
えない。したがって、利用者が、自分自身の興味の変動
を意識し、きめ細かく登録をくり返すには、限界がある
といわざるを得ない。
テーマは多種多様であり、CNNCustom New
sの編集者が指定したテーマと常に一致するとは限らな
い。もっと具体的な人名、組織名、事件名などで興味の
対象を識別したほうがわかりやすいと考える利用者も少
なくない。そのような具体的な言葉をチェック・リスト
に加え、もしくは利用者に自由記述させるように構成す
ることも考えられる。これによって編集者の意図と利用
者の意図とのギャップを埋めることはできる。しかし、
チェックあるいは入力する項目が多くなりすぎて、利用
者の負担が大幅に増大するのは明らかであり、現実的な
対応策にはならない。しかも、利用者の興味の対象は、
時々刻々と変化している。その変化があるたびに、利用
者が、チェック・リストを書き換える(登録しなおす)
ことは不可能ではないが、多くの手間と時間を費やさな
ければならないので、決して使いやすいシステムとはい
えない。したがって、利用者が、自分自身の興味の変動
を意識し、きめ細かく登録をくり返すには、限界がある
といわざるを得ない。
【0013】そこで、利用者自身ではなく、システムが
利用者の興味変動を自動的に推定する構成が必要になっ
てくる。例えば特開平4−192751号公報に記載さ
れている「個人むけ電子新聞システム」は、記事を構成
する可能性の高いキーワード(新聞用語)のネットワー
ク・モデルを内包し、利用者ひとりひとりのアクセス操
作の記録に基づいて、キーワード間の優先順位を動的に
変える方式を採用している。ここでのアクセス操作と
は、ディスプレイに表示されている記事フレームに対し
て、個々の利用者が行う「スクロール」、「拡大」、
「縮小」、…などの画面操作である。利用者の興味を強
く引きつけた記事については、頻繁な操作が行われるこ
とから、頻繁な操作対象となった記事に含まれているキ
ーワードの重みが、自動的に大きい値に更新されてい
く。そして、新しい記事がその利用者にとって興味のあ
る内容を含んでいるか否かを、その記事を構成するキー
ワードの重みによって量的に推定し、興味が高いと予想
された場合には他の記事に優先して配信し、紙面の目立
つ位置に表示したり、カラーで表示する、などといっ
た、利用者に応じた配信処理を行っている。
利用者の興味変動を自動的に推定する構成が必要になっ
てくる。例えば特開平4−192751号公報に記載さ
れている「個人むけ電子新聞システム」は、記事を構成
する可能性の高いキーワード(新聞用語)のネットワー
ク・モデルを内包し、利用者ひとりひとりのアクセス操
作の記録に基づいて、キーワード間の優先順位を動的に
変える方式を採用している。ここでのアクセス操作と
は、ディスプレイに表示されている記事フレームに対し
て、個々の利用者が行う「スクロール」、「拡大」、
「縮小」、…などの画面操作である。利用者の興味を強
く引きつけた記事については、頻繁な操作が行われるこ
とから、頻繁な操作対象となった記事に含まれているキ
ーワードの重みが、自動的に大きい値に更新されてい
く。そして、新しい記事がその利用者にとって興味のあ
る内容を含んでいるか否かを、その記事を構成するキー
ワードの重みによって量的に推定し、興味が高いと予想
された場合には他の記事に優先して配信し、紙面の目立
つ位置に表示したり、カラーで表示する、などといっ
た、利用者に応じた配信処理を行っている。
【0014】「ANATAGONOMY」,Inter
national Journalof Human−
Computer Studies,1997,Vo
l.46,pp789−803や、特開平9−3303
14号公報に記載されている「文書自動レイアウト装置
及び文書自動レイアウト方法」も、上述の特開平4−1
92751号公報と同様のシステムである。システムが
記録するのは、記事フレームごとの「スクロール」、
「ズーム」、「別ウインドウの表示」といった画面操作
であり、操作回数が多いほど、当該の利用者にとって興
味のある記事だった、という仮定を設けている。操作回
数の多い記事に頻出するキーワードには、特に大きな重
みが付与される。そして、大きな重みが付与されたキー
ワードを本文に含む新しい記事は、紙面の左上フレーム
に表示し、目立たせている。
national Journalof Human−
Computer Studies,1997,Vo
l.46,pp789−803や、特開平9−3303
14号公報に記載されている「文書自動レイアウト装置
及び文書自動レイアウト方法」も、上述の特開平4−1
92751号公報と同様のシステムである。システムが
記録するのは、記事フレームごとの「スクロール」、
「ズーム」、「別ウインドウの表示」といった画面操作
であり、操作回数が多いほど、当該の利用者にとって興
味のある記事だった、という仮定を設けている。操作回
数の多い記事に頻出するキーワードには、特に大きな重
みが付与される。そして、大きな重みが付与されたキー
ワードを本文に含む新しい記事は、紙面の左上フレーム
に表示し、目立たせている。
【0015】上述の3つの技術は、いずれも、システム
による自動計測と、それに基づく個々の利用者の興味分
布の推定を行っている。システムが記録するのは、記事
のカスタマイズ配信とは直接関係のない利用者の日常的
な動作であり、利用者にとってあまり意識しない動作で
ある。このように利用者が意識しない動作のデータを利
用することによって、利用者自身による登録作業を不要
とし、利用者に肉体的・精神的な負担をかけない構成が
実現されている。さらに、興味の違いを表す情報とし
て、記事のカテゴリではなく、記事そのものに含まれて
いるキーワードを使用している。抽象度の高い言葉か
ら、具象的な言葉まで、自然発生的なさまざまな種類の
キーワードが利用できるので、既製のカテゴリでは捕捉
しきれないきめ細かな興味の違いを識別できる。しか
も、アクセス操作履歴に基づいて、個々のキーワードの
重みが随時書き換えられていくため、時々刻々変化する
興味の変動(その多くは利用者自身も意識していない)
への追従が可能である。すなわち、上述の3つの技術
は、利用者に登録作業などの負荷を与えず、きめ細かな
興味の違いと変動を継続的に捉え、それに合わせたカス
タマイズ配信を行う技術を提供しているといえる。
による自動計測と、それに基づく個々の利用者の興味分
布の推定を行っている。システムが記録するのは、記事
のカスタマイズ配信とは直接関係のない利用者の日常的
な動作であり、利用者にとってあまり意識しない動作で
ある。このように利用者が意識しない動作のデータを利
用することによって、利用者自身による登録作業を不要
とし、利用者に肉体的・精神的な負担をかけない構成が
実現されている。さらに、興味の違いを表す情報とし
て、記事のカテゴリではなく、記事そのものに含まれて
いるキーワードを使用している。抽象度の高い言葉か
ら、具象的な言葉まで、自然発生的なさまざまな種類の
キーワードが利用できるので、既製のカテゴリでは捕捉
しきれないきめ細かな興味の違いを識別できる。しか
も、アクセス操作履歴に基づいて、個々のキーワードの
重みが随時書き換えられていくため、時々刻々変化する
興味の変動(その多くは利用者自身も意識していない)
への追従が可能である。すなわち、上述の3つの技術
は、利用者に登録作業などの負荷を与えず、きめ細かな
興味の違いと変動を継続的に捉え、それに合わせたカス
タマイズ配信を行う技術を提供しているといえる。
【0016】しかしながら、上述の3つの従来技術に
は、いくつかの問題が残されている。興味変動の捕捉・
推定方法については、次のような問題が挙げられる。ま
ず、利用者が記事フレームごとに行う画面操作、例えば
スクロール、ズーム、別ウインドウの表示、などの操作
を、利用者の当該記事に対する興味のあらわれとみなす
ことに無理がある。たとえ、興味のない記事のフレーム
であっても、これらの画面操作が偶発的に発生する可能
性を否定することはできない。したがって、利用者にと
って価値のないキーワードの重みづけが大きくなり、興
味のない記事が優先的に表示されてしまう危険が残され
ている。
は、いくつかの問題が残されている。興味変動の捕捉・
推定方法については、次のような問題が挙げられる。ま
ず、利用者が記事フレームごとに行う画面操作、例えば
スクロール、ズーム、別ウインドウの表示、などの操作
を、利用者の当該記事に対する興味のあらわれとみなす
ことに無理がある。たとえ、興味のない記事のフレーム
であっても、これらの画面操作が偶発的に発生する可能
性を否定することはできない。したがって、利用者にと
って価値のないキーワードの重みづけが大きくなり、興
味のない記事が優先的に表示されてしまう危険が残され
ている。
【0017】図21は、従来の電子新聞システムにおけ
る表示画面の一例の説明図である。図中、121はサー
ビス・アイコン、122は新聞ウインドウ、123はマ
ウス・カーソル、124は記事フレーム、125は見出
し、126は本文、127はズームボタン、128はウ
インドウボタン、129はスクロール・バーである。利
用者は、サービスアイコン121をクリックするなどの
アクセス操作によって、新聞ウインドウ122を表示さ
せることができる。新聞ウインドウ122には複数の記
事フレーム124がタイル形式で表示されている。各記
事フレーム124に各記事の見出し125および本文1
26等が表示される。各記事フレーム124には、記事
の一部しか表示されないので、例えばマウス・カーソル
123を操作してスクロール・バー129を移動させる
ことにより、記事をスクロールさせることができる。ま
た、ズームボタン127によって記事を読みやすい大き
さに拡大して表示させることができる。記事専用の別の
ウインドウを開く場合には、ウインドウボタン128を
操作すればよい。
る表示画面の一例の説明図である。図中、121はサー
ビス・アイコン、122は新聞ウインドウ、123はマ
ウス・カーソル、124は記事フレーム、125は見出
し、126は本文、127はズームボタン、128はウ
インドウボタン、129はスクロール・バーである。利
用者は、サービスアイコン121をクリックするなどの
アクセス操作によって、新聞ウインドウ122を表示さ
せることができる。新聞ウインドウ122には複数の記
事フレーム124がタイル形式で表示されている。各記
事フレーム124に各記事の見出し125および本文1
26等が表示される。各記事フレーム124には、記事
の一部しか表示されないので、例えばマウス・カーソル
123を操作してスクロール・バー129を移動させる
ことにより、記事をスクロールさせることができる。ま
た、ズームボタン127によって記事を読みやすい大き
さに拡大して表示させることができる。記事専用の別の
ウインドウを開く場合には、ウインドウボタン128を
操作すればよい。
【0018】上述の従来技術では、図21に示すような
表示画面を前提として、利用者による画面操作を記録・
集計する。この表示画面は、電子新聞であるにもかかわ
らず、紙の新聞を模倣したタイル形式の表現方法を採用
している。表示面積が小さいため、ひとつの新聞ウイン
ドウ122内に4〜5件程度の記事しか表示できず、ま
た、記事を構成するテキストや写真の多くは記事フレー
ム124の外にはみ出して隠れてしまっている。しか
も、個々の文字フォントは、通常、小さく見にくい。こ
のような画面構成において利用者がスクロール、ズー
ム、別ウインドウの表示といった画面操作を行うのは、
その記事を読む価値があるか否かを判断するのにどうし
ても必要な行為である。すなわちこれらの操作は、利用
者の興味以前に、設計者によって意図的に誘発された操
作といってよく、その意味においても、これらの画面操
作を一概に当該記事に対する興味の現れとみなすことは
できない。
表示画面を前提として、利用者による画面操作を記録・
集計する。この表示画面は、電子新聞であるにもかかわ
らず、紙の新聞を模倣したタイル形式の表現方法を採用
している。表示面積が小さいため、ひとつの新聞ウイン
ドウ122内に4〜5件程度の記事しか表示できず、ま
た、記事を構成するテキストや写真の多くは記事フレー
ム124の外にはみ出して隠れてしまっている。しか
も、個々の文字フォントは、通常、小さく見にくい。こ
のような画面構成において利用者がスクロール、ズー
ム、別ウインドウの表示といった画面操作を行うのは、
その記事を読む価値があるか否かを判断するのにどうし
ても必要な行為である。すなわちこれらの操作は、利用
者の興味以前に、設計者によって意図的に誘発された操
作といってよく、その意味においても、これらの画面操
作を一概に当該記事に対する興味の現れとみなすことは
できない。
【0019】さらに、求めた記事毎のキーワードに付さ
れた重みの値の使いかた、すなわち、記事の優先的な配
信方法については、次のような問題がある。図21に示
した紙面に表示できる記事は、多くてもせいぜい10件
程度と思われる。その中で、利用者の興味が高いと予想
される記事を左上(目立つ位置)の記事フレーム124
に表示したり、目立つ色使いで表示する、といった利用
者に応じたカスタマイズが行われている。しかし、狭い
紙面と少ない件数の中で、フレーム・ポジションや色づ
かいの違いが、利用者に高い識別(あるいは探索)能力
を与えるとは考えにくい。カスタマイズしない方式と比
較したときの効果の違いが、それほど大きいとは予測で
きない。
れた重みの値の使いかた、すなわち、記事の優先的な配
信方法については、次のような問題がある。図21に示
した紙面に表示できる記事は、多くてもせいぜい10件
程度と思われる。その中で、利用者の興味が高いと予想
される記事を左上(目立つ位置)の記事フレーム124
に表示したり、目立つ色使いで表示する、といった利用
者に応じたカスタマイズが行われている。しかし、狭い
紙面と少ない件数の中で、フレーム・ポジションや色づ
かいの違いが、利用者に高い識別(あるいは探索)能力
を与えるとは考えにくい。カスタマイズしない方式と比
較したときの効果の違いが、それほど大きいとは予測で
きない。
【0020】また、キーワードと記事の評価を行う際に
は、複数種類の画面操作を記録し、それらの操作回数の
トータルに基づいて行っている。そのため、利用者から
見ると、自分自身の操作とカスタマイズ配信との因果関
係、例えば自分が何をしたから記事の表示順序やデザイ
ンが変化したのかなどが非常に推測しにくい。システム
の挙動によって利用者の操作が左右されないようにする
ことは重要ではあるが、逆にシステムの挙動がわかりに
くいことによって利用者の思考や行動を混乱させる恐れ
がある。
は、複数種類の画面操作を記録し、それらの操作回数の
トータルに基づいて行っている。そのため、利用者から
見ると、自分自身の操作とカスタマイズ配信との因果関
係、例えば自分が何をしたから記事の表示順序やデザイ
ンが変化したのかなどが非常に推測しにくい。システム
の挙動によって利用者の操作が左右されないようにする
ことは重要ではあるが、逆にシステムの挙動がわかりに
くいことによって利用者の思考や行動を混乱させる恐れ
がある。
【0021】一方、現在の多くの電子新聞システムで
は、上述の図21に示した表示画面とは異なり、後述す
る図3等に示すように階層的な紙面構成を有している。
まず、利用者には、記事の見出しだけをリストアップし
たインデックス面が表示される。そして、利用者が、そ
の中のひとつの見出しを選択(クリック)すると、当該
記事の本文を掲載したコンテント面が新たに表示され
る。このような表示画面では、インデックス面に多数の
記事の見出しが表示可能であるので、その順序づけは意
味を持ち、上述の図21に示した表示画面と比べてカス
タマイズの効果が失われない。
は、上述の図21に示した表示画面とは異なり、後述す
る図3等に示すように階層的な紙面構成を有している。
まず、利用者には、記事の見出しだけをリストアップし
たインデックス面が表示される。そして、利用者が、そ
の中のひとつの見出しを選択(クリック)すると、当該
記事の本文を掲載したコンテント面が新たに表示され
る。このような表示画面では、インデックス面に多数の
記事の見出しが表示可能であるので、その順序づけは意
味を持ち、上述の図21に示した表示画面と比べてカス
タマイズの効果が失われない。
【0022】このような階層的な紙面構成において、利
用者がおもに行う行為は見出しの選択操作などである。
記事ごとのスクロールやズーム等の操作は、たとえ可能
であっても、頻繁には発生しないと考えられる。そのた
め、上述のような利用者が行うスクロール、ズーム、別
ウインドウの表示といった画面操作を取得しても、この
ような標準的な電子新聞の紙面構成においては、必ずし
も有効に機能しないという問題がある。
用者がおもに行う行為は見出しの選択操作などである。
記事ごとのスクロールやズーム等の操作は、たとえ可能
であっても、頻繁には発生しないと考えられる。そのた
め、上述のような利用者が行うスクロール、ズーム、別
ウインドウの表示といった画面操作を取得しても、この
ような標準的な電子新聞の紙面構成においては、必ずし
も有効に機能しないという問題がある。
【0023】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、上述した事
情に鑑みてなされたもので、上述のインデックス面から
コンテント面を表示させるような標準的な階層構造を有
する情報の配信を行う場合にも利用でき、利用者に手間
や時間をかけずに、各利用者に対応した情報の配信を的
確に行うことのできるカスタマイズ配信装置を提供する
ことを目的とするものである。
情に鑑みてなされたもので、上述のインデックス面から
コンテント面を表示させるような標準的な階層構造を有
する情報の配信を行う場合にも利用でき、利用者に手間
や時間をかけずに、各利用者に対応した情報の配信を的
確に行うことのできるカスタマイズ配信装置を提供する
ことを目的とするものである。
【0024】
【課題を解決するための手段】本発明は、情報のカスタ
マイズ配信を実行するカスタマイズ配信装置において、
少なくとも見出しと見出し語と本文を含む配信データを
格納する配信データ格納手段と、前記見出しや前記見出
し語に対する利用者の興味強度を格納する利用者データ
格納手段と、利用者がアクセス操作を行う操作手段と、
利用者のアクセス操作を記録する操作監視手段と、該操
作監視手段に記録された利用者のアクセス操作に基づい
て前記見出し語に対する利用者の興味強度を計算し該計
算の結果を前記利用者データ格納手段に格納する興味計
算手段と、計算された前記見出し語に対する利用者の興
味強度に基づいて前記見出しに対する利用者の興味強度
を推定し該推定の結果を前記利用者データ格納手段に格
納する興味推定手段と、推定された前記見出しに対する
利用者の興味強度に基づいて配信データの中から利用者
に配信すべき配信データを選択する配信データ選択手段
と、配信データや興味強度を利用者に提示する表示手段
と、前記配信データ選択手段で選択された配信データの
表示レイアウトを決定し前記表示手段に配信データや興
味強度を表示させる表示レイアウト手段を有することを
特徴とするものである。
マイズ配信を実行するカスタマイズ配信装置において、
少なくとも見出しと見出し語と本文を含む配信データを
格納する配信データ格納手段と、前記見出しや前記見出
し語に対する利用者の興味強度を格納する利用者データ
格納手段と、利用者がアクセス操作を行う操作手段と、
利用者のアクセス操作を記録する操作監視手段と、該操
作監視手段に記録された利用者のアクセス操作に基づい
て前記見出し語に対する利用者の興味強度を計算し該計
算の結果を前記利用者データ格納手段に格納する興味計
算手段と、計算された前記見出し語に対する利用者の興
味強度に基づいて前記見出しに対する利用者の興味強度
を推定し該推定の結果を前記利用者データ格納手段に格
納する興味推定手段と、推定された前記見出しに対する
利用者の興味強度に基づいて配信データの中から利用者
に配信すべき配信データを選択する配信データ選択手段
と、配信データや興味強度を利用者に提示する表示手段
と、前記配信データ選択手段で選択された配信データの
表示レイアウトを決定し前記表示手段に配信データや興
味強度を表示させる表示レイアウト手段を有することを
特徴とするものである。
【0025】利用者は、操作手段を使ってアクセス操作
を行う。操作監視手段は、利用者のアクセス操作を随時
記録していき、その結果を興味計算手段に渡す。興味計
算手段は、利用者のアクセス操作による例えば見出しの
表示回数、見出しの選択回数(本文の表示回数)、本文
の表示時間などに基づいて、見出しに含まれている個々
の見出し語に対する利用者の興味強度を計算し、随時そ
の結果を利用者データ格納手段に格納していく。興味推
定手段は、利用者データ格納手段に格納されている見出
し語毎の興味強度に基づいて、配信データ格納手段に格
納されている個々の見出しに対する利用者の興味強度を
推定し、随時その結果を利用者データ格納手段に格納し
ていく。記事選択手段は、利用者データ格納手段に格納
されている個々の見出しに対する利用者の興味強度に基
づいて、利用者に配信すべき配信データの取捨選択およ
び順位づけなどを行い、選んだ配信データを表示レイア
ウト手段に渡す。表示レイアウト手段は、順位づけの結
果にしたがって、見出しや本文を表示手段に表示させ
る。このようにして、利用者が手間や時間をかけずに、
利用者が配信された情報を参照するためのアクセス操作
によって、各利用者ごとの見出し語に対する興味強度が
推定されるので、各利用者の興味やその変動に適合した
カスタマイズ配信を行うことができる。
を行う。操作監視手段は、利用者のアクセス操作を随時
記録していき、その結果を興味計算手段に渡す。興味計
算手段は、利用者のアクセス操作による例えば見出しの
表示回数、見出しの選択回数(本文の表示回数)、本文
の表示時間などに基づいて、見出しに含まれている個々
の見出し語に対する利用者の興味強度を計算し、随時そ
の結果を利用者データ格納手段に格納していく。興味推
定手段は、利用者データ格納手段に格納されている見出
し語毎の興味強度に基づいて、配信データ格納手段に格
納されている個々の見出しに対する利用者の興味強度を
推定し、随時その結果を利用者データ格納手段に格納し
ていく。記事選択手段は、利用者データ格納手段に格納
されている個々の見出しに対する利用者の興味強度に基
づいて、利用者に配信すべき配信データの取捨選択およ
び順位づけなどを行い、選んだ配信データを表示レイア
ウト手段に渡す。表示レイアウト手段は、順位づけの結
果にしたがって、見出しや本文を表示手段に表示させ
る。このようにして、利用者が手間や時間をかけずに、
利用者が配信された情報を参照するためのアクセス操作
によって、各利用者ごとの見出し語に対する興味強度が
推定されるので、各利用者の興味やその変動に適合した
カスタマイズ配信を行うことができる。
【0026】さらに、見出し語に対する第2の興味強度
を利用者が設定可能な興味修正手段をさらに有する構成
としてもよい。この場合、興味推定手段は、興味計算手
段で計算された見出し語に対する利用者の興味強度と、
興味修正手段で利用者が設定した第2の興味強度に基づ
いて、見出しに対する利用者の興味強度を推定する。こ
のようにして利用者の意図を反映したカスタマイズ配信
を行うこともできる。
を利用者が設定可能な興味修正手段をさらに有する構成
としてもよい。この場合、興味推定手段は、興味計算手
段で計算された見出し語に対する利用者の興味強度と、
興味修正手段で利用者が設定した第2の興味強度に基づ
いて、見出しに対する利用者の興味強度を推定する。こ
のようにして利用者の意図を反映したカスタマイズ配信
を行うこともできる。
【0027】
【発明の実施の形態】図1は、本発明のカスタマイズ配
信装置の第1の実施の形態を示すブロック図である。図
中、1は記事データベース、2は利用者データベース、
3は記事セレクタ、4は興味カリキュレータ、5は興味
エスティメータ、6は記事表示レイアウタ、7は操作モ
ニタ、8は表示部、9は操作部である。以下の説明で
は、配信される情報が新聞の記事である場合について説
明する。
信装置の第1の実施の形態を示すブロック図である。図
中、1は記事データベース、2は利用者データベース、
3は記事セレクタ、4は興味カリキュレータ、5は興味
エスティメータ、6は記事表示レイアウタ、7は操作モ
ニタ、8は表示部、9は操作部である。以下の説明で
は、配信される情報が新聞の記事である場合について説
明する。
【0028】記事データベース1は、記事の見出しや見
出し語、記事の本文などを格納し、配信データ格納手段
として機能する。利用者データベース2は、記事の見出
しや見出し語に対する利用者の興味強度を各利用者ごと
に格納し、利用者データ格納手段として機能する。この
利用者データベース2は、各利用者ごとに構築したり、
あるいは、例えば利用者IDとともに複数の利用者のデ
ータが格納される。ここでは一例として、利用者ごとに
利用者データベース2が構築されるものとする。
出し語、記事の本文などを格納し、配信データ格納手段
として機能する。利用者データベース2は、記事の見出
しや見出し語に対する利用者の興味強度を各利用者ごと
に格納し、利用者データ格納手段として機能する。この
利用者データベース2は、各利用者ごとに構築したり、
あるいは、例えば利用者IDとともに複数の利用者のデ
ータが格納される。ここでは一例として、利用者ごとに
利用者データベース2が構築されるものとする。
【0029】記事セレクタ3は、利用者データベース2
に格納されている見出しに対する利用者の興味強度に基
づいて、記事データベース1に格納されている記事の中
から利用者に配信すべき記事を選択する配信データ選択
手段として機能する。興味カリキュレータ4は、操作モ
ニタ7によって検出した利用者のアクセス操作に基づい
て、見出し語に対する利用者の興味強度を計算し、計算
の結果を利用者データベース2に格納する興味計算手段
として機能する。興味エスティメータ5は、興味カリキ
ュレータ4で計算された見出し語に対する利用者の興味
強度に基づいて、記事の見出しに対する利用者の興味強
度を推定し、推定結果を利用者データベース2に格納す
る興味推定手段として機能する。
に格納されている見出しに対する利用者の興味強度に基
づいて、記事データベース1に格納されている記事の中
から利用者に配信すべき記事を選択する配信データ選択
手段として機能する。興味カリキュレータ4は、操作モ
ニタ7によって検出した利用者のアクセス操作に基づい
て、見出し語に対する利用者の興味強度を計算し、計算
の結果を利用者データベース2に格納する興味計算手段
として機能する。興味エスティメータ5は、興味カリキ
ュレータ4で計算された見出し語に対する利用者の興味
強度に基づいて、記事の見出しに対する利用者の興味強
度を推定し、推定結果を利用者データベース2に格納す
る興味推定手段として機能する。
【0030】記事表示レイアウタ6は、記事セレクタ3
で選択された記事の表示レイアウトを決定し、表示部8
に表示させる表示レイアウト手段として機能する。操作
モニタ7は、利用者の操作部9におけるアクセス操作を
監視し、利用者がアクセス操作を行った際にはその操作
を記録する操作監視手段として機能する。表示部8は、
記事表示レイアウタ6からの指示に従って記事や興味強
度などを利用者に提示する表示手段として機能する。操
作部9は、利用者によるアクセス操作を受け付ける操作
手段として機能する。
で選択された記事の表示レイアウトを決定し、表示部8
に表示させる表示レイアウト手段として機能する。操作
モニタ7は、利用者の操作部9におけるアクセス操作を
監視し、利用者がアクセス操作を行った際にはその操作
を記録する操作監視手段として機能する。表示部8は、
記事表示レイアウタ6からの指示に従って記事や興味強
度などを利用者に提示する表示手段として機能する。操
作部9は、利用者によるアクセス操作を受け付ける操作
手段として機能する。
【0031】以下、本発明のカスタマイズ配信装置の第
1の実施の形態における動作の一例について説明する。
ここでは、基本的なプロセス、興味変動の推定プロセ
ス、カスタマイズ配信のプロセスの3つの大まかなプロ
セスに分け、順を追って説明していく。基本的なプロセ
スは、利用者が操作部9で行うアクセス操作を操作モニ
タ7が検出し、その記録に基づいて記事セレクタ3が記
事データベース1に格納されている記事データ(見出し
や本文)を選び、そのデータを記事表示レイアウタ6が
表示部8に表示させるプロセスである。
1の実施の形態における動作の一例について説明する。
ここでは、基本的なプロセス、興味変動の推定プロセ
ス、カスタマイズ配信のプロセスの3つの大まかなプロ
セスに分け、順を追って説明していく。基本的なプロセ
スは、利用者が操作部9で行うアクセス操作を操作モニ
タ7が検出し、その記録に基づいて記事セレクタ3が記
事データベース1に格納されている記事データ(見出し
や本文)を選び、そのデータを記事表示レイアウタ6が
表示部8に表示させるプロセスである。
【0032】興味変動の推定プロセスは、表示部8に表
示された記事データ(見出し)に対して利用者が操作部
9で行うアクセス操作を操作モニタ7が検出し、その記
録に基づいて、興味カリキュレータ4が、記事見出しに
含まれる主要な情報(見出し語)ごとの選択確率pを算
出し、その結果を利用者データベース2に格納していく
プロセスである。
示された記事データ(見出し)に対して利用者が操作部
9で行うアクセス操作を操作モニタ7が検出し、その記
録に基づいて、興味カリキュレータ4が、記事見出しに
含まれる主要な情報(見出し語)ごとの選択確率pを算
出し、その結果を利用者データベース2に格納していく
プロセスである。
【0033】カスタマイズ配信のプロセスは、利用者デ
ータベース2に格納されている選択確率pに基づいて、
興味エスティメータ5が、記事データベース1に格納さ
れている新しい記事ごとの興味強度推定値eを算出し、
その結果を利用者データベース2に格納していく。それ
とともに、算出された興味強度推定値eに基づいて記事
セレクタ3が記事データベース1に格納されている記事
データ(見出しや本文)を選び、その記事データを記事
表示レイアウタ6が表示部8に表示させるプロセスであ
る。
ータベース2に格納されている選択確率pに基づいて、
興味エスティメータ5が、記事データベース1に格納さ
れている新しい記事ごとの興味強度推定値eを算出し、
その結果を利用者データベース2に格納していく。それ
とともに、算出された興味強度推定値eに基づいて記事
セレクタ3が記事データベース1に格納されている記事
データ(見出しや本文)を選び、その記事データを記事
表示レイアウタ6が表示部8に表示させるプロセスであ
る。
【0034】以下、上述の3つのプロセスについて詳述
する。まず、基本的なプロセスについて説明する。図2
は、記事データベースに格納されている記事データの一
部を示す説明図である。記事データベース1には、新聞
社等が作成した新しい記事データが随時格納されてい
く。そのデータ量の最大値は、ハードウエア(ハードデ
ィスク等)とソフトウエア(データベース・マネージメ
ント・システム)の性能に依存する。ただし、一般的に
言えば、性能の限界に達するまで、大量のデータを保存
しておく必要はない。なぜなら、電子新聞システムの主
要な使命のひとつは「速報性」であり、古い記事をいつ
までも格納しておくことには意味がないからである。例
えば格納する記事件数の上限を定め、新しい記事が格納
されると同時に、最も古い記事データを削除していくプ
ッシュダウン・スタック方式を採用することができる。
記事件数の上限としては、例えば200件程度とするこ
とができる。また、格納日時に応じて古い記事データを
削除するように構成してもよい。
する。まず、基本的なプロセスについて説明する。図2
は、記事データベースに格納されている記事データの一
部を示す説明図である。記事データベース1には、新聞
社等が作成した新しい記事データが随時格納されてい
く。そのデータ量の最大値は、ハードウエア(ハードデ
ィスク等)とソフトウエア(データベース・マネージメ
ント・システム)の性能に依存する。ただし、一般的に
言えば、性能の限界に達するまで、大量のデータを保存
しておく必要はない。なぜなら、電子新聞システムの主
要な使命のひとつは「速報性」であり、古い記事をいつ
までも格納しておくことには意味がないからである。例
えば格納する記事件数の上限を定め、新しい記事が格納
されると同時に、最も古い記事データを削除していくプ
ッシュダウン・スタック方式を採用することができる。
記事件数の上限としては、例えば200件程度とするこ
とができる。また、格納日時に応じて古い記事データを
削除するように構成してもよい。
【0035】図2に示した記事データの例においては、
記事データは記事(見出し)番号、格納日時、見出し、
見出し語1、見出し語2、本文、ジャンル等の項目によ
って構成されている。見出し語は、各々の記事の見出し
に含まれている単語であり、1語以上が抽出されてい
る。記事(見出し)ごとの見出し語は、図2では2語の
みを示しているが、それ以上存在していてもよい。しか
し、通常は1〜2語だけのケースが多い。本文は、平均
して200字程度のテキストで記述されているが、図で
はその一部だけを掲載し、大部分を省略している。個々
の記事にはジャンルが付されている。ここでは、各記事
は「政治」、「経済」、「社会」、「スポーツ」、「国
際」という5つのジャンルのうちのどれかひとつに属し
ているものとする。
記事データは記事(見出し)番号、格納日時、見出し、
見出し語1、見出し語2、本文、ジャンル等の項目によ
って構成されている。見出し語は、各々の記事の見出し
に含まれている単語であり、1語以上が抽出されてい
る。記事(見出し)ごとの見出し語は、図2では2語の
みを示しているが、それ以上存在していてもよい。しか
し、通常は1〜2語だけのケースが多い。本文は、平均
して200字程度のテキストで記述されているが、図で
はその一部だけを掲載し、大部分を省略している。個々
の記事にはジャンルが付されている。ここでは、各記事
は「政治」、「経済」、「社会」、「スポーツ」、「国
際」という5つのジャンルのうちのどれかひとつに属し
ているものとする。
【0036】図3は、表示部に表示されている電子新聞
の紙面イメージの一例の説明図である。図中、11はサ
ービス・アイコン、12はインデックス面、13はコン
テント面、14はマウス・カーソル、15はジャンル、
16は見出し、17,18は閉じるボタン、19は本文
である。例えばサービス・アイコン11を利用者が操作
部8から例えばクリックなどによって指示することによ
り、インデックス面12には、記事セレクタ3が選んだ
記事の見出しリストが表示される。記事の見出しリスト
は、この例ではジャンル15によって区分けされ、記事
の見出し16が並べられている。個々の見出し16には
下線が付与されているが、これはクリッカブル・リンク
になっており、記事の内容とリンクされていることを示
す。利用者が操作部8から例えばマウスによりマウス・
カーソル14を見出し16のうちの1つに合わせてクリ
ックしたり、キーボードから見出し16のうちの1つを
指示することにより、指示された見出しに対応する記事
の本文が、新しく開かれたコンテント面13に表示され
る。本文を読み終わったら閉じるボタン18によってコ
ンテント面13を閉じることができる。また、閉じるボ
タン17によってインデックス面12を閉じることがで
きる。
の紙面イメージの一例の説明図である。図中、11はサ
ービス・アイコン、12はインデックス面、13はコン
テント面、14はマウス・カーソル、15はジャンル、
16は見出し、17,18は閉じるボタン、19は本文
である。例えばサービス・アイコン11を利用者が操作
部8から例えばクリックなどによって指示することによ
り、インデックス面12には、記事セレクタ3が選んだ
記事の見出しリストが表示される。記事の見出しリスト
は、この例ではジャンル15によって区分けされ、記事
の見出し16が並べられている。個々の見出し16には
下線が付与されているが、これはクリッカブル・リンク
になっており、記事の内容とリンクされていることを示
す。利用者が操作部8から例えばマウスによりマウス・
カーソル14を見出し16のうちの1つに合わせてクリ
ックしたり、キーボードから見出し16のうちの1つを
指示することにより、指示された見出しに対応する記事
の本文が、新しく開かれたコンテント面13に表示され
る。本文を読み終わったら閉じるボタン18によってコ
ンテント面13を閉じることができる。また、閉じるボ
タン17によってインデックス面12を閉じることがで
きる。
【0037】図4は、本発明のカスタマイズ配信装置の
第1の実施の形態における基本的なプロセスの一例を示
すフローチャートである。利用者がサービス・アイコン
11をクリックすると、S21においてそれを操作モニ
タ7が検出し、基本的なプロセスが開始する。S22に
おいて、記事セレクタ3は記事データベース1にアクセ
スし、その中から利用者に配信すべき記事を選択する。
ここではまだ、当該利用者の興味分布に関するデータ
(利用者データベース2の内容)が得られていないの
で、各ジャンルごとに最新の(格納日時が新しい)記事
の見出しを数件ずつ、例えば5件ずつ選ぶ。S23にお
いて、記事表示レイアウタ6は、表示部8にインデック
ス面12を開き、記事セレクタ3が選んだ記事の見出し
16をジャンル別に分けて表示する。ここでは5つのジ
ャンルを想定しているので、各5件ずつ25件の記事の
見出しを表示することになる。
第1の実施の形態における基本的なプロセスの一例を示
すフローチャートである。利用者がサービス・アイコン
11をクリックすると、S21においてそれを操作モニ
タ7が検出し、基本的なプロセスが開始する。S22に
おいて、記事セレクタ3は記事データベース1にアクセ
スし、その中から利用者に配信すべき記事を選択する。
ここではまだ、当該利用者の興味分布に関するデータ
(利用者データベース2の内容)が得られていないの
で、各ジャンルごとに最新の(格納日時が新しい)記事
の見出しを数件ずつ、例えば5件ずつ選ぶ。S23にお
いて、記事表示レイアウタ6は、表示部8にインデック
ス面12を開き、記事セレクタ3が選んだ記事の見出し
16をジャンル別に分けて表示する。ここでは5つのジ
ャンルを想定しているので、各5件ずつ25件の記事の
見出しを表示することになる。
【0038】さらにS24において、利用者が表示され
た見出し16のいずれかをクリックしたか否かを操作モ
ニタ7で監視している。見出し16のいずれかがクリッ
クされると、それを操作モニタ7が検出し、S25にお
いて、記事セレクタ3が記事データベース1にアクセス
して当該記事の本文を選んでくる。そしてS26におい
て、記事表示レイアウタ6は、表示部8に当該記事用の
コンテント面13を開き、記事セレクタ3が選んだ本文
19を表示させる。このS24〜S26の処理を繰り返
すことによって、コンテント面13は、利用者による見
出し16のクリック動作に応じ、何面でも(複数)表示
させることができる。
た見出し16のいずれかをクリックしたか否かを操作モ
ニタ7で監視している。見出し16のいずれかがクリッ
クされると、それを操作モニタ7が検出し、S25にお
いて、記事セレクタ3が記事データベース1にアクセス
して当該記事の本文を選んでくる。そしてS26におい
て、記事表示レイアウタ6は、表示部8に当該記事用の
コンテント面13を開き、記事セレクタ3が選んだ本文
19を表示させる。このS24〜S26の処理を繰り返
すことによって、コンテント面13は、利用者による見
出し16のクリック動作に応じ、何面でも(複数)表示
させることができる。
【0039】また、S27において、コンテント面13
に設けられている閉じるボタン18が指示されたか否か
を操作モニタ7が監視しており、操作モニタ7によって
利用者が閉じるボタン18を操作したことを検出する
と、S28において、記事表示レイアウタ6は、当該コ
ンテント面13を閉じる(非表示にする)。そしてS3
4において、表示状態のインデックス面12が残ってい
るか否かを判定し、残っていればS24へ戻ってインデ
ックス面12に表示されている見出し16を選択可能な
状態となる。インデックス面12が残っていなければ、
S31に進む。
に設けられている閉じるボタン18が指示されたか否か
を操作モニタ7が監視しており、操作モニタ7によって
利用者が閉じるボタン18を操作したことを検出する
と、S28において、記事表示レイアウタ6は、当該コ
ンテント面13を閉じる(非表示にする)。そしてS3
4において、表示状態のインデックス面12が残ってい
るか否かを判定し、残っていればS24へ戻ってインデ
ックス面12に表示されている見出し16を選択可能な
状態となる。インデックス面12が残っていなければ、
S31に進む。
【0040】S24においてインデックス面12の見出
し16がクリックされない場合には、S29においてイ
ンデックス面12の閉じるボタン17が利用者によって
操作部9で指示されたか否かを操作モニタ7が監視して
いる。閉じるボタン17も操作されていない場合には、
S24に戻る。インデックス面12が表示された状態で
利用者から何も操作されない場合にはこのS24,S2
5が繰り返される。
し16がクリックされない場合には、S29においてイ
ンデックス面12の閉じるボタン17が利用者によって
操作部9で指示されたか否かを操作モニタ7が監視して
いる。閉じるボタン17も操作されていない場合には、
S24に戻る。インデックス面12が表示された状態で
利用者から何も操作されない場合にはこのS24,S2
5が繰り返される。
【0041】インデックス面12の閉じるボタン17が
利用者によって操作部9から操作された場合には、操作
モニタ7でこれを検出し、S30において記事表示レイ
アウタ6はインデックス面12を閉じる(非表示にす
る)。S31において、表示状態のコンテント面13が
残っているか否かを判定し、コンテント面13が残って
いれば、S32でコンテント面13の閉じるボタン18
が操作されたか否かを操作モニタ7で監視し、閉じるボ
タン18が操作されたことを操作モニタ7で検出する
と、S33で当該コンテント面13を閉じる(非表示に
する)。そしてS31に戻る。S31においては、すで
にインデックス面12は閉じられている。表示状態のコ
ンテント面13も残っていなければ、インデックス面1
2およびすべてのコンテント面13が残っていないの
で、この処理を終了する。
利用者によって操作部9から操作された場合には、操作
モニタ7でこれを検出し、S30において記事表示レイ
アウタ6はインデックス面12を閉じる(非表示にす
る)。S31において、表示状態のコンテント面13が
残っているか否かを判定し、コンテント面13が残って
いれば、S32でコンテント面13の閉じるボタン18
が操作されたか否かを操作モニタ7で監視し、閉じるボ
タン18が操作されたことを操作モニタ7で検出する
と、S33で当該コンテント面13を閉じる(非表示に
する)。そしてS31に戻る。S31においては、すで
にインデックス面12は閉じられている。表示状態のコ
ンテント面13も残っていなければ、インデックス面1
2およびすべてのコンテント面13が残っていないの
で、この処理を終了する。
【0042】なお、上述の例では、基本プロセスを起動
させる手続きとして、サービス・アイコン11をクリッ
クする例を示したが、本発明はこれに限定されるもので
はない。利用者のURL入力を操作モニタ7が検出し、
それに基づいてインデックス面12を表示させてもよ
い。あるいは、利用者データベース2に例えば毎朝×時
といったように利用者ごとの告知のタイミングを格納し
ておき、そのタイミングで、URLをメッセージ中に含
む電子メールを各々の利用者に送信してインデックス面
12の表示を促すように構成することもできる。また、
利用者の指示を待たずに、時間がきたら自動的にインデ
ックス面12を表示するように構成してもよい。
させる手続きとして、サービス・アイコン11をクリッ
クする例を示したが、本発明はこれに限定されるもので
はない。利用者のURL入力を操作モニタ7が検出し、
それに基づいてインデックス面12を表示させてもよ
い。あるいは、利用者データベース2に例えば毎朝×時
といったように利用者ごとの告知のタイミングを格納し
ておき、そのタイミングで、URLをメッセージ中に含
む電子メールを各々の利用者に送信してインデックス面
12の表示を促すように構成することもできる。また、
利用者の指示を待たずに、時間がきたら自動的にインデ
ックス面12を表示するように構成してもよい。
【0043】次に、興味変動の推定プロセスについて説
明する。個々の利用者ごとに構築される利用者データベ
ース2には、利用者の認証に必要な情報(ID番号、パ
スワード等)、電子メール等による告知を行なう場合の
タイミング、記事見出しに含まれる主要な情報(見出し
語)ごとに算出される選択確率p、新しい記事(見出
し)ごとに算出される興味強度推定値eなどが格納され
ている。以下に説明する興味変動の推定プロセスは、利
用者のアクセス操作の記録に基づいて、利用者データベ
ース2内のデータを追加もしくは書き換えていくプロセ
スである。なお、興味強度推定値eについては、次のカ
スタマイズ配信のプロセスで説明する。
明する。個々の利用者ごとに構築される利用者データベ
ース2には、利用者の認証に必要な情報(ID番号、パ
スワード等)、電子メール等による告知を行なう場合の
タイミング、記事見出しに含まれる主要な情報(見出し
語)ごとに算出される選択確率p、新しい記事(見出
し)ごとに算出される興味強度推定値eなどが格納され
ている。以下に説明する興味変動の推定プロセスは、利
用者のアクセス操作の記録に基づいて、利用者データベ
ース2内のデータを追加もしくは書き換えていくプロセ
スである。なお、興味強度推定値eについては、次のカ
スタマイズ配信のプロセスで説明する。
【0044】図5は、利用者データベースに格納されて
いる利用者データの一例を示す説明図である。利用者デ
ータベースには、インデックス面12に表示された記事
の見出し16に含まれている見出し語が随時格納されて
いき、それら見出し語ごとの一定期間内での選択確率p
が集計・格納されていく。この例では、各見出し語につ
いて、見出し語番号、その見出し語、表示回数(d)、
選択回数(s)、選択確率(p=s/d)を組にして格
納している。格納できる見出し語の数(データ量)は、
ハードウエア(ハードディスク等)とソフトウエア(デ
ータベース・マネージメント・システム)の性能に依存
する。ただし、一般的に言えば、性能の限界に達するま
で、大量のデータを保存しておく必要はない。ここで
は、ある上限、例えば1000語を上限とし、新しい見
出し語の格納スペースがない場合には、選択確率pの小
さい見出し語や表示回数dの少ない見出し語を削除して
スペースを確保してもよい。
いる利用者データの一例を示す説明図である。利用者デ
ータベースには、インデックス面12に表示された記事
の見出し16に含まれている見出し語が随時格納されて
いき、それら見出し語ごとの一定期間内での選択確率p
が集計・格納されていく。この例では、各見出し語につ
いて、見出し語番号、その見出し語、表示回数(d)、
選択回数(s)、選択確率(p=s/d)を組にして格
納している。格納できる見出し語の数(データ量)は、
ハードウエア(ハードディスク等)とソフトウエア(デ
ータベース・マネージメント・システム)の性能に依存
する。ただし、一般的に言えば、性能の限界に達するま
で、大量のデータを保存しておく必要はない。ここで
は、ある上限、例えば1000語を上限とし、新しい見
出し語の格納スペースがない場合には、選択確率pの小
さい見出し語や表示回数dの少ない見出し語を削除して
スペースを確保してもよい。
【0045】図6は、本発明のカスタマイズ配信装置の
第1の実施の形態における興味変動の推定プロセスの一
例を示すフローチャートである。S41において、利用
者がサービス・アイコン11をクリックし、新しいイン
デックス面12が開かれ、記事の見出し16のリストが
表示されると、S42において、興味カリキュレータ4
は、記事データベース1にアクセスし、表示された記事
の見出し16に含まれるすべての見出し語を同定する。
そして、利用者データベース2にアクセスし、S43に
おいて個々の見出し語の表示回数(d)を1回だけ増や
して格納するとともに、S44において選択確率pの再
計算と書き換えも行う。
第1の実施の形態における興味変動の推定プロセスの一
例を示すフローチャートである。S41において、利用
者がサービス・アイコン11をクリックし、新しいイン
デックス面12が開かれ、記事の見出し16のリストが
表示されると、S42において、興味カリキュレータ4
は、記事データベース1にアクセスし、表示された記事
の見出し16に含まれるすべての見出し語を同定する。
そして、利用者データベース2にアクセスし、S43に
おいて個々の見出し語の表示回数(d)を1回だけ増や
して格納するとともに、S44において選択確率pの再
計算と書き換えも行う。
【0046】次にS45において、インデックス面12
に表示されている記事の見出しが選ばれたか否かを操作
モニタ7で監視する。インデックス面12に表示されて
いる記事の見出し16のうちのいずれかが選択されて、
コンテント面13が開かれると、興味カリキュレータ4
は、S46において記事データベース1にアクセスし、
選ばれた記事の見出し16に含まれるすべての見出し語
を同定する。そしてS47において、利用者データベー
ス2にアクセスし、同定した個々の見出し語の選択回数
(s)を1回だけ増やして格納するとともに、S48に
おいて、選択確率pの再計算と書き換えも行う。
に表示されている記事の見出しが選ばれたか否かを操作
モニタ7で監視する。インデックス面12に表示されて
いる記事の見出し16のうちのいずれかが選択されて、
コンテント面13が開かれると、興味カリキュレータ4
は、S46において記事データベース1にアクセスし、
選ばれた記事の見出し16に含まれるすべての見出し語
を同定する。そしてS47において、利用者データベー
ス2にアクセスし、同定した個々の見出し語の選択回数
(s)を1回だけ増やして格納するとともに、S48に
おいて、選択確率pの再計算と書き換えも行う。
【0047】S49において、例えばインデックス面1
2の閉じるボタン17の操作などによってインデックス
面12が閉じられたか否かを判断し、インデックス面1
2が開いている間、表示されている見出し16の選択時
の処理を行う。インデックス面12が閉じられた場合に
は、この興味変動の推定プロセスを終了する。
2の閉じるボタン17の操作などによってインデックス
面12が閉じられたか否かを判断し、インデックス面1
2が開いている間、表示されている見出し16の選択時
の処理を行う。インデックス面12が閉じられた場合に
は、この興味変動の推定プロセスを終了する。
【0048】このカスタマイズ配信装置において、一定
期間(例えば1ヶ月間)この興味変動の推定プロセスを
起動したままにしておくと、図5に示したような見出し
語の選択確率pの集合が形成される。個々の選択確率p
は、見出し語に対する利用者の興味の度合いと解釈する
ことができる。したがって、選択確率pの大きい見出し
に対する利用者の興味の度合いは高く、選択確率pの小
さい見出しに対する利用者の興味の度合いは少ない、と
いうことができる。なお、見出し語の選択回数sが、表
示回数dを超えるケースがあるので、選択確率pの理論
的最大値は1ではない。
期間(例えば1ヶ月間)この興味変動の推定プロセスを
起動したままにしておくと、図5に示したような見出し
語の選択確率pの集合が形成される。個々の選択確率p
は、見出し語に対する利用者の興味の度合いと解釈する
ことができる。したがって、選択確率pの大きい見出し
に対する利用者の興味の度合いは高く、選択確率pの小
さい見出しに対する利用者の興味の度合いは少ない、と
いうことができる。なお、見出し語の選択回数sが、表
示回数dを超えるケースがあるので、選択確率pの理論
的最大値は1ではない。
【0049】以上述べた興味変動の推定プロセスでは、
利用者が行う記事の見出しを選択する行為のすべてを、
同じウエイトで扱っている。すなわち、見出しが選ばれ
るたびに、見出し語の選択回数sを1ずつ加算してい
る。図7は、コンテント面の表示時間(I)と、見出し
語に与えられる重み(W)との関係の一例を示すグラフ
である。ここで、コンテント面の表示時間(I)は、利
用者による「本文閲覧時間」と考えることができ、当該
見出し16の選択時刻とコンテント面13の閉じるボタ
ン18の押下時刻との差として定義することができる。
この例では、見出し語に与えられる重み(W)は、コン
テント面の表示時間(I)の値に関係なく一定である
(W=1.0)。
利用者が行う記事の見出しを選択する行為のすべてを、
同じウエイトで扱っている。すなわち、見出しが選ばれ
るたびに、見出し語の選択回数sを1ずつ加算してい
る。図7は、コンテント面の表示時間(I)と、見出し
語に与えられる重み(W)との関係の一例を示すグラフ
である。ここで、コンテント面の表示時間(I)は、利
用者による「本文閲覧時間」と考えることができ、当該
見出し16の選択時刻とコンテント面13の閉じるボタ
ン18の押下時刻との差として定義することができる。
この例では、見出し語に与えられる重み(W)は、コン
テント面の表示時間(I)の値に関係なく一定である
(W=1.0)。
【0050】しかし、例えば見出しを選択したあとの利
用者の行為、すなわち、コンテント面13に表示された
本文の閲覧行為は、常に一定というわけではなく、状況
の違いによって量的および質的なバラツキが発生すると
考えられる。一般に、コンテント面の表示時間が長い場
合には、利用者がその記事を時間をかけてじっくり閲覧
したと推定することができる。すなわち、その記事の見
出し16の選択行為が偶発的なものではなく、例えば見
出し語に惹かれて記事内容に興味をもつ等によって、利
用者の意志で行われた可能性が高いといえる。逆に、表
示時間がごく短く、じっくり閲覧していたとは言えない
場合には、見出し16を確認しないでコンテント面13
を開かせてしまった可能性もある。
用者の行為、すなわち、コンテント面13に表示された
本文の閲覧行為は、常に一定というわけではなく、状況
の違いによって量的および質的なバラツキが発生すると
考えられる。一般に、コンテント面の表示時間が長い場
合には、利用者がその記事を時間をかけてじっくり閲覧
したと推定することができる。すなわち、その記事の見
出し16の選択行為が偶発的なものではなく、例えば見
出し語に惹かれて記事内容に興味をもつ等によって、利
用者の意志で行われた可能性が高いといえる。逆に、表
示時間がごく短く、じっくり閲覧していたとは言えない
場合には、見出し16を確認しないでコンテント面13
を開かせてしまった可能性もある。
【0051】上述の例では、図7にも示したように、こ
のような状況の違いによるバラツキ、例えば記事の内容
の閲覧時間を考慮せずに、1回は1回と評価し、見出し
語に均一の重みを与えている。しかし、上述のような状
況の違いを考慮して見出し語に重み付けすることも可能
である。図8は、コンテント面の表示時間(I)と、見
出し語に与えられる重み(W)との関係の別の例を示す
グラフである。図8に示した例では、コンテント面の表
示時間(I)の値に応じて重みWの値を変化させてい
る。ここでは、コンテント面の表示時間(I)がI(L)
からI(U) の間は、コンテント面の表示時間(I)が増
加するにつれて、重みWの値も0から1へと増やしてい
る。もちろん、表示時間が長すぎる場合には、利用者が
別の作業を行っていたり、席を離れているなど、コンテ
ント面13から目を離していた疑いが濃くなるので、重
みWの値を無制限に大きくする必要はない。そのため、
その閾値I(U) を設定している。また、表示時間がごく
短い場合には、上述のように誤ってこのコンテント面を
開いてしまった可能性があり、その場合には見出し語に
閲覧のカウントがなされないように、重みWを0にす
る。そのため、閾値I(L ) を設定している。
のような状況の違いによるバラツキ、例えば記事の内容
の閲覧時間を考慮せずに、1回は1回と評価し、見出し
語に均一の重みを与えている。しかし、上述のような状
況の違いを考慮して見出し語に重み付けすることも可能
である。図8は、コンテント面の表示時間(I)と、見
出し語に与えられる重み(W)との関係の別の例を示す
グラフである。図8に示した例では、コンテント面の表
示時間(I)の値に応じて重みWの値を変化させてい
る。ここでは、コンテント面の表示時間(I)がI(L)
からI(U) の間は、コンテント面の表示時間(I)が増
加するにつれて、重みWの値も0から1へと増やしてい
る。もちろん、表示時間が長すぎる場合には、利用者が
別の作業を行っていたり、席を離れているなど、コンテ
ント面13から目を離していた疑いが濃くなるので、重
みWの値を無制限に大きくする必要はない。そのため、
その閾値I(U) を設定している。また、表示時間がごく
短い場合には、上述のように誤ってこのコンテント面を
開いてしまった可能性があり、その場合には見出し語に
閲覧のカウントがなされないように、重みWを0にす
る。そのため、閾値I(L ) を設定している。
【0052】今、仮に、コンテント面13の開閉が行わ
れるたびに付与される見出し語の重みをWiとすると、
一定期間内の当該見出し語に対応する重みづけられた選
択確率p’は、p’=ΣWiで求められる。このように
して算出された選択確率p’を利用者データベース2に
格納すればよい。
れるたびに付与される見出し語の重みをWiとすると、
一定期間内の当該見出し語に対応する重みづけられた選
択確率p’は、p’=ΣWiで求められる。このように
して算出された選択確率p’を利用者データベース2に
格納すればよい。
【0053】なお、コンテント面13の表示時間は、利
用者の興味の度合いだけでなく、記事そのものに含まれ
る情報量(例えば本文を構成するテキストの長さ)によ
っても変動することが考えられる。したがって、上述の
閾値I(U) とI(L) は、記事に関係なく一律に設定する
のではなく、記事ないし記事グループごとに異なる値を
使うことができる。
用者の興味の度合いだけでなく、記事そのものに含まれ
る情報量(例えば本文を構成するテキストの長さ)によ
っても変動することが考えられる。したがって、上述の
閾値I(U) とI(L) は、記事に関係なく一律に設定する
のではなく、記事ないし記事グループごとに異なる値を
使うことができる。
【0054】また、見出し語に対する重みWは、上述の
ようなコンテント面13の表示時間の他、インデックス
面12に表示された記事の見出しの数、個々の見出しに
含まれている見出し語の数など、選択行為の重みに関連
すると思われる各種の要因を考慮して決定することがで
きる。
ようなコンテント面13の表示時間の他、インデックス
面12に表示された記事の見出しの数、個々の見出しに
含まれている見出し語の数など、選択行為の重みに関連
すると思われる各種の要因を考慮して決定することがで
きる。
【0055】次に、カスタマイズ配信のプロセスについ
て説明する。上述のように、利用者データベース2に
は、見出し語ごとの選択確率pだけでなく、新しい記事
ごとに算出される興味強度推定値eも格納される。以下
に説明するカスタマイズ配信のプロセスは、上述の興味
変動の推定プロセスと同様に、利用者データベース2内
のデータを追加もしくは書き換えていくプロセスであ
り、特に興味強度推定値eの算出、利用者データベース
2への格納の処理を含んでいる。
て説明する。上述のように、利用者データベース2に
は、見出し語ごとの選択確率pだけでなく、新しい記事
ごとに算出される興味強度推定値eも格納される。以下
に説明するカスタマイズ配信のプロセスは、上述の興味
変動の推定プロセスと同様に、利用者データベース2内
のデータを追加もしくは書き換えていくプロセスであ
り、特に興味強度推定値eの算出、利用者データベース
2への格納の処理を含んでいる。
【0056】図9は、記事データベースに格納されてい
る記事データの一例の説明図である。図9に示した例で
は、図2に示した例と比較して、1ヶ月を超える期間が
経過している。ここでは、記事データベース1はプッシ
ュダウン・スタック方式を用いており、古い記事から削
除されてゆく。この1ヶ月以上の間に、記事データベー
ス1はすべて書き換えられて、図9に示す内容に更新さ
れているものとする。
る記事データの一例の説明図である。図9に示した例で
は、図2に示した例と比較して、1ヶ月を超える期間が
経過している。ここでは、記事データベース1はプッシ
ュダウン・スタック方式を用いており、古い記事から削
除されてゆく。この1ヶ月以上の間に、記事データベー
ス1はすべて書き換えられて、図9に示す内容に更新さ
れているものとする。
【0057】図10は、本発明のカスタマイズ配信装置
の第1の実施の形態におけるカスタマイズ配信のプロセ
スの一例を示すフローチャートである。S51におい
て、操作モニタ7が利用者によるサービス・アイコン1
1のクリックを検出すると、興味エスティメータ5は、
S52において記事データベース1にアクセスし、格納
されている記事(見出し)の総件数Tを確かめる。その
後、S60までの処理をくり返すことによって、各々の
見出しに対する興味強度推定値eを算出していく。
の第1の実施の形態におけるカスタマイズ配信のプロセ
スの一例を示すフローチャートである。S51におい
て、操作モニタ7が利用者によるサービス・アイコン1
1のクリックを検出すると、興味エスティメータ5は、
S52において記事データベース1にアクセスし、格納
されている記事(見出し)の総件数Tを確かめる。その
後、S60までの処理をくり返すことによって、各々の
見出しに対する興味強度推定値eを算出していく。
【0058】まずS53において、カウンタiを1にセ
ットする。S54において、利用者データベース2にア
クセスし、例えば図5に示したような利用者データベー
スの内容から、当該記事の見出しに含まれているそれぞ
れの見出し語に対して、選択確率pが求められているか
否かを確認する。S55において、当該記事の見出しに
含まれている見出し語のうち、1つでも選択確率pが求
められているか否かを判定する。1つも選択確率が求め
られていない場合には、S56において、当該記事(見
出し)の興味強度推定値eを“unknown”とす
る。
ットする。S54において、利用者データベース2にア
クセスし、例えば図5に示したような利用者データベー
スの内容から、当該記事の見出しに含まれているそれぞ
れの見出し語に対して、選択確率pが求められているか
否かを確認する。S55において、当該記事の見出しに
含まれている見出し語のうち、1つでも選択確率pが求
められているか否かを判定する。1つも選択確率が求め
られていない場合には、S56において、当該記事(見
出し)の興味強度推定値eを“unknown”とす
る。
【0059】一方、見出し語の選択確率pが1語以上に
対して求められている場合には、S57においてそれら
を単純加算することによって、興味強度推定値eを算出
する。すなわち、記事の見出しに含まれているn語の見
出し語の選択確率をp1、p2、…、pj、…、pnと
すると、当該記事の興味強度推定値は、e=p1+p2
+…+pj+…+pnとして求める。ここで、選択確率
が求められていない見出し語がある場合には、その値p
jを暫定的にゼロとみなし(当該の項を無視して)、計
算を行うものとする。例えば図5に具体的に示した見出
し語の範囲では、「東証」という見出し語の選択確率p
は1.00なので、「東証株59円安」という見出しを
もつ記事の興味強度推定値eは1.00となる。また、
「地震」という見出し語の選択確率pは0.20、「中
国」という見出し語の選択確率pは0.09なので、
「中国で地震」という見出しをもつ記事の興味強度推定
値eは0.29となる。
対して求められている場合には、S57においてそれら
を単純加算することによって、興味強度推定値eを算出
する。すなわち、記事の見出しに含まれているn語の見
出し語の選択確率をp1、p2、…、pj、…、pnと
すると、当該記事の興味強度推定値は、e=p1+p2
+…+pj+…+pnとして求める。ここで、選択確率
が求められていない見出し語がある場合には、その値p
jを暫定的にゼロとみなし(当該の項を無視して)、計
算を行うものとする。例えば図5に具体的に示した見出
し語の範囲では、「東証」という見出し語の選択確率p
は1.00なので、「東証株59円安」という見出しを
もつ記事の興味強度推定値eは1.00となる。また、
「地震」という見出し語の選択確率pは0.20、「中
国」という見出し語の選択確率pは0.09なので、
「中国で地震」という見出しをもつ記事の興味強度推定
値eは0.29となる。
【0060】このように算出された興味強度推定値e
は、随時、S58において利用者データベース2に格納
されていく。S59でカウンタiが記事の総件数T以上
となったか否か、すなわちすべての記事について興味強
度推定値eを計算したか否かを判定する。まだ興味強度
推定値eを計算していない記事が残っており、カウンタ
iが記事の総件数Tよりも小さい場合には、S60でカ
ウンタiに1を加算し、次の記事についての興味強度推
定値eを計算すべく、S54へ戻る。
は、随時、S58において利用者データベース2に格納
されていく。S59でカウンタiが記事の総件数T以上
となったか否か、すなわちすべての記事について興味強
度推定値eを計算したか否かを判定する。まだ興味強度
推定値eを計算していない記事が残っており、カウンタ
iが記事の総件数Tよりも小さい場合には、S60でカ
ウンタiに1を加算し、次の記事についての興味強度推
定値eを計算すべく、S54へ戻る。
【0061】図11は、興味強度推定値テーブルの一例
の説明図である。S54〜S60の処理を繰り返し行
い、興味強度推定値eが計算されるたびに、図11に示
すような利用者データベース2内の興味強度推定値テー
ブルに興味強度推定値eが書き込まれる。図11では、
すべての記事(見出し)について興味強度推定値eを計
算した後の状態の一例を示している。この例では、記事
(見出し)番号と、計算した興味強度推定値eとを対に
して格納している。
の説明図である。S54〜S60の処理を繰り返し行
い、興味強度推定値eが計算されるたびに、図11に示
すような利用者データベース2内の興味強度推定値テー
ブルに興味強度推定値eが書き込まれる。図11では、
すべての記事(見出し)について興味強度推定値eを計
算した後の状態の一例を示している。この例では、記事
(見出し)番号と、計算した興味強度推定値eとを対に
して格納している。
【0062】このようにしてすべての記事(見出し)に
ついての興味強度推定値eが計算された後、記事セレク
タ3と記事表示レイアウタ6は、興味エスティメータ5
が算出した例えば図11に示すような興味強度推定値に
基づいて、利用者に提示すべき記事(見出し)の選択と
表示とを行う。図10に戻り、まずS61において、記
事セレクタ3は、利用者データベース2と記事データベ
ース1とにアクセスし、興味強度推定値eの大きな記事
を適当な件数だけ選出する。ここでは一例として20件
だけ選ぶことにする。そしてS62において、記事表示
レイアウタ6は、新たにインデックス面12を開き、
「現在の速報」というタイトルを表示するとともに、そ
れに続いて、選んだ20件の記事の見出しを、ジャンル
にかかわらず興味強度推定値の大きい順番にリスト表示
していく。
ついての興味強度推定値eが計算された後、記事セレク
タ3と記事表示レイアウタ6は、興味エスティメータ5
が算出した例えば図11に示すような興味強度推定値に
基づいて、利用者に提示すべき記事(見出し)の選択と
表示とを行う。図10に戻り、まずS61において、記
事セレクタ3は、利用者データベース2と記事データベ
ース1とにアクセスし、興味強度推定値eの大きな記事
を適当な件数だけ選出する。ここでは一例として20件
だけ選ぶことにする。そしてS62において、記事表示
レイアウタ6は、新たにインデックス面12を開き、
「現在の速報」というタイトルを表示するとともに、そ
れに続いて、選んだ20件の記事の見出しを、ジャンル
にかかわらず興味強度推定値の大きい順番にリスト表示
していく。
【0063】さらにS63において、記事セレクタ3
は、利用者データベース2と記事データベース1とにア
クセスし、興味強度推定値eが“unknown”であ
る記事にも注目し、そのような記事を選択する。これ
は、選択確率の集計期間においてインデックス面12に
おける表示機会がなかった(d=0)見出し語を見出し
に含むような記事を、推定値が算出できないからといっ
て表示しないわけにはいかないからである。S64にお
いて、記事表示レイアウタ6は、「その他のお勧め」と
いうタイトルを表示し、これらの記事の見出しを新しい
順番でリスト表示していく。
は、利用者データベース2と記事データベース1とにア
クセスし、興味強度推定値eが“unknown”であ
る記事にも注目し、そのような記事を選択する。これ
は、選択確率の集計期間においてインデックス面12に
おける表示機会がなかった(d=0)見出し語を見出し
に含むような記事を、推定値が算出できないからといっ
て表示しないわけにはいかないからである。S64にお
いて、記事表示レイアウタ6は、「その他のお勧め」と
いうタイトルを表示し、これらの記事の見出しを新しい
順番でリスト表示していく。
【0064】図12は、興味強度推定値を用いて表示部
に表示される電子新聞の紙面イメージの一例の説明図で
ある。図中の符号は図3と同様である。上述のような処
理によって、インデックス面12には、「<現在の速報
>」というタイトルに続けて、興味強度推定値eが大き
い順に記事の見出しがリスト表示されている。各記事の
見出しの後ろには、ジャンルが表示されている。また、
「<その他のお勧め>」というタイトルに続けて、興味
強度推定値eが“unknown”である記事の見出し
がリスト表示されている。図3を用いて説明したよう
に、このインデックス面12に表示されている記事の見
出しに例えばマウス・カーソル14を動かし、マウスを
クリックすることによって、その見出しに対応するコン
テント面13を開き、記事の内容を参照することができ
る。なお、これらのコンテント面13,インデックス面
12を閉じる場合の操作も上述の通りである。
に表示される電子新聞の紙面イメージの一例の説明図で
ある。図中の符号は図3と同様である。上述のような処
理によって、インデックス面12には、「<現在の速報
>」というタイトルに続けて、興味強度推定値eが大き
い順に記事の見出しがリスト表示されている。各記事の
見出しの後ろには、ジャンルが表示されている。また、
「<その他のお勧め>」というタイトルに続けて、興味
強度推定値eが“unknown”である記事の見出し
がリスト表示されている。図3を用いて説明したよう
に、このインデックス面12に表示されている記事の見
出しに例えばマウス・カーソル14を動かし、マウスを
クリックすることによって、その見出しに対応するコン
テント面13を開き、記事の内容を参照することができ
る。なお、これらのコンテント面13,インデックス面
12を閉じる場合の操作も上述の通りである。
【0065】このように、過去における利用者による見
出しの選択行為を記録しておき、見出し語ごとに異なる
重みを与えることによって、新しい記事に対する当該利
用者の興味の度合いを推定するとともに、その推定値に
基づいて記事の「取捨選択」と「順位づけ」を実行する
ことができる。
出しの選択行為を記録しておき、見出し語ごとに異なる
重みを与えることによって、新しい記事に対する当該利
用者の興味の度合いを推定するとともに、その推定値に
基づいて記事の「取捨選択」と「順位づけ」を実行する
ことができる。
【0066】上述の推定値の利用のしかた(カスタマイ
ズの方法)は一例であり、ほかにも種々の変形が可能で
ある。図13は、興味強度推定値を用いて表示部に表示
される電子新聞の紙面イメージの別の例の説明図であ
る。図中、13’はコンテント面、18’は閉じるボタ
ン、19’は本文である。図13に示した紙面イメージ
の例では、興味強度推定値eの違いによって、コンテン
ト面13に表示する本文の長さを調整した例である。
ズの方法)は一例であり、ほかにも種々の変形が可能で
ある。図13は、興味強度推定値を用いて表示部に表示
される電子新聞の紙面イメージの別の例の説明図であ
る。図中、13’はコンテント面、18’は閉じるボタ
ン、19’は本文である。図13に示した紙面イメージ
の例では、興味強度推定値eの違いによって、コンテン
ト面13に表示する本文の長さを調整した例である。
【0067】この例において、記事表示レイアウタ6
は、興味強度推定値eが大きな記事(「原子力委員会
…」)のコンテント面13には長いテキストを表示し、
興味強度推定値eが算出できなかった記事(「近畿学生
野球…」)のコンテント面13’には短いテキストを表
示するように、表示レイアウトを制御している。すなわ
ち、推定された興味強度の違いに応じて、伝達する情報
量をコントロールしている。このような記事の長さの制
御は、例えば記事データベース1に格納されている記事
ごとの本文を複数の段落に切り分けておき、「興味強度
推定値が小さいときには、第1段落のみを表示する」、
「興味強度推定値が大きいときには、すべての段落を表
示する」といったルールをあらかじめ決めておくことに
よって制御可能である。
は、興味強度推定値eが大きな記事(「原子力委員会
…」)のコンテント面13には長いテキストを表示し、
興味強度推定値eが算出できなかった記事(「近畿学生
野球…」)のコンテント面13’には短いテキストを表
示するように、表示レイアウトを制御している。すなわ
ち、推定された興味強度の違いに応じて、伝達する情報
量をコントロールしている。このような記事の長さの制
御は、例えば記事データベース1に格納されている記事
ごとの本文を複数の段落に切り分けておき、「興味強度
推定値が小さいときには、第1段落のみを表示する」、
「興味強度推定値が大きいときには、すべての段落を表
示する」といったルールをあらかじめ決めておくことに
よって制御可能である。
【0068】図14は、興味強度推定値を用いて表示部
に表示される電子新聞の紙面イメージのさらに別の例の
説明図である。図14に示した例では、記事の見出しを
インデックス面12にリスト表示する際に、既製のジャ
ンルによる分類を行った例を示している。記事表示レイ
アウタ6は、記事セレクタ3が選んだ20件の記事(見
出し)を、「政治」、「経済」、「社会」、…といった
ジャンル別に分類し直し、ジャンルごとに推定値の大き
な順番でリスト表示する。したがって、一見すると、図
3に示したカスタマイズされていないインデックス面と
よく似た紙面構成になっている。しかし、格納された日
時(新しさ)によって記事を選んだ訳ではないので、図
3に示した例とは異なり、ジャンルごとの記事(見出
し)の件数はまちまちである。そもそも、興味強度推定
値eに基づく記事の取捨選択(表示するか否か)が適切
に行われていれば、インデックス面におけるリストアッ
プの順番を推定値によってのみ決める必要はない。むし
ろ、ジャンル別に見出しがまとまっていたほうが、利用
者に整然とした印象を与えることもあり、その場合には
このような表示方法も有効である。なお、図14に示し
た例では、興味強度推定値eが“unknown”であ
る記事(見出し)には、その末尾に「“お勧め”」とい
う表示を行って区別している。
に表示される電子新聞の紙面イメージのさらに別の例の
説明図である。図14に示した例では、記事の見出しを
インデックス面12にリスト表示する際に、既製のジャ
ンルによる分類を行った例を示している。記事表示レイ
アウタ6は、記事セレクタ3が選んだ20件の記事(見
出し)を、「政治」、「経済」、「社会」、…といった
ジャンル別に分類し直し、ジャンルごとに推定値の大き
な順番でリスト表示する。したがって、一見すると、図
3に示したカスタマイズされていないインデックス面と
よく似た紙面構成になっている。しかし、格納された日
時(新しさ)によって記事を選んだ訳ではないので、図
3に示した例とは異なり、ジャンルごとの記事(見出
し)の件数はまちまちである。そもそも、興味強度推定
値eに基づく記事の取捨選択(表示するか否か)が適切
に行われていれば、インデックス面におけるリストアッ
プの順番を推定値によってのみ決める必要はない。むし
ろ、ジャンル別に見出しがまとまっていたほうが、利用
者に整然とした印象を与えることもあり、その場合には
このような表示方法も有効である。なお、図14に示し
た例では、興味強度推定値eが“unknown”であ
る記事(見出し)には、その末尾に「“お勧め”」とい
う表示を行って区別している。
【0069】図15は、興味強度推定値を用いて表示部
に表示される電子新聞の紙面イメージのさらに別の例の
説明図である。図15に示した例は、インデックス面1
2とコンテント面13とが同じウインドウ内に表示され
るタイプの紙面イメージを示している。上述のPoin
t Cast等、いくつかのカスタマイズ新聞で採用さ
れている表示方法である。
に表示される電子新聞の紙面イメージのさらに別の例の
説明図である。図15に示した例は、インデックス面1
2とコンテント面13とが同じウインドウ内に表示され
るタイプの紙面イメージを示している。上述のPoin
t Cast等、いくつかのカスタマイズ新聞で採用さ
れている表示方法である。
【0070】インデックス面12が複数用意されてお
り、ジャンルごとのタグの選択によって切り替えること
ができる。記事の見出しの表示方法も、この方式に従っ
て各ジャンルごとに記事(見出し)を分類し、各ジャン
ルに対応するインデックス面12に割り当てている。そ
して、選択されたタグのジャンルに分類された記事(見
出し)のみが表示される。また、このようなインデック
ス面12において表示されている記事の見出しを選択す
ることによって、選択された記事の内容をコンテント面
13に表示させることができる。
り、ジャンルごとのタグの選択によって切り替えること
ができる。記事の見出しの表示方法も、この方式に従っ
て各ジャンルごとに記事(見出し)を分類し、各ジャン
ルに対応するインデックス面12に割り当てている。そ
して、選択されたタグのジャンルに分類された記事(見
出し)のみが表示される。また、このようなインデック
ス面12において表示されている記事の見出しを選択す
ることによって、選択された記事の内容をコンテント面
13に表示させることができる。
【0071】このような従来より用いられている表示方
式であっても、本発明のようなカスタマイズ配信が可能
である。興味強度推定値eの強弱によって、記事の取捨
選択が行われているので、図14に示した例と同様に、
ジャンルごとの記事(見出し)の件数が常に一定になる
というわけではない。場合によっては、記事見出しが1
件も表示されないジャンルも出てくる可能性がある。
式であっても、本発明のようなカスタマイズ配信が可能
である。興味強度推定値eの強弱によって、記事の取捨
選択が行われているので、図14に示した例と同様に、
ジャンルごとの記事(見出し)の件数が常に一定になる
というわけではない。場合によっては、記事見出しが1
件も表示されないジャンルも出てくる可能性がある。
【0072】なお、図5に示したような選択確率pを得
るためには、ある程度の期間が必要である。利用者の本
システムへのアクセス頻度にもよるが、1週間ないし1
ヶ月くらいのデータを採取するとよい。データを採取し
ている間は、上述のカスタマイズ配信のプロセスを実行
することができず、基本的なプロセスで説明した配信処
理しか実行できない。いったん、選択確率pが得られて
しまえば、その後は、データ(表示回数s、選択回数
d、重みWなど)の追加・削除、および、選択確率pの
再計算を繰り返しながら、記事の取捨選択や順位づけを
継続的に行うことができるようになる。例えば、「5月
12日から6月11日にいたる1ヶ月間のデータに基づ
いて選択確率pを集計し、6月12日における記事のカ
スタマイズ配信を実施する」、「翌日6月13日のカス
タマイズ配信は、1日だけずらし、5月13日から6月
12日にいたる1ヶ月間の集計値を使う」のように集計
期間をシフトしていけば、比較的新しい操作履歴データ
に基づく興味変動の推定とカスタマイズ配信が可能にな
る。
るためには、ある程度の期間が必要である。利用者の本
システムへのアクセス頻度にもよるが、1週間ないし1
ヶ月くらいのデータを採取するとよい。データを採取し
ている間は、上述のカスタマイズ配信のプロセスを実行
することができず、基本的なプロセスで説明した配信処
理しか実行できない。いったん、選択確率pが得られて
しまえば、その後は、データ(表示回数s、選択回数
d、重みWなど)の追加・削除、および、選択確率pの
再計算を繰り返しながら、記事の取捨選択や順位づけを
継続的に行うことができるようになる。例えば、「5月
12日から6月11日にいたる1ヶ月間のデータに基づ
いて選択確率pを集計し、6月12日における記事のカ
スタマイズ配信を実施する」、「翌日6月13日のカス
タマイズ配信は、1日だけずらし、5月13日から6月
12日にいたる1ヶ月間の集計値を使う」のように集計
期間をシフトしていけば、比較的新しい操作履歴データ
に基づく興味変動の推定とカスタマイズ配信が可能にな
る。
【0073】このようなデータの集計の周期は、利用状
況に合わせて自由に設定することができる。この周期を
適切に設定することによって、利用者の興味の時間的な
変動を適切にとらえることができる。周期を短期間に設
定すれば、短期間での変動を適切に捕捉することができ
る。
況に合わせて自由に設定することができる。この周期を
適切に設定することによって、利用者の興味の時間的な
変動を適切にとらえることができる。周期を短期間に設
定すれば、短期間での変動を適切に捕捉することができ
る。
【0074】上述のような日ごとの集計ではなく、利用
者が本システムにアクセスする(サービス・アイコンの
クリック等によりインデックス面を表示させる)たびに
集計しなおすように構成してもよい。仮に、利用者の本
システムへのアクセスのタイミングをtで表現し、10
0回分のデータで集計するならば、「ti 回目のアクセ
ス時には、ti-100 回目からti-1 回目までのデータを
使う」ということになる。
者が本システムにアクセスする(サービス・アイコンの
クリック等によりインデックス面を表示させる)たびに
集計しなおすように構成してもよい。仮に、利用者の本
システムへのアクセスのタイミングをtで表現し、10
0回分のデータで集計するならば、「ti 回目のアクセ
ス時には、ti-100 回目からti-1 回目までのデータを
使う」ということになる。
【0075】もちろん、利用者ごとのデータを採取して
いる間は、嗜好の類似している他の利用者のデータを利
用したり、あるいはデフォルトの選択確率pを利用し
て、上述のカスタマイズ配信の処理を行ってもよい。
いる間は、嗜好の類似している他の利用者のデータを利
用したり、あるいはデフォルトの選択確率pを利用し
て、上述のカスタマイズ配信の処理を行ってもよい。
【0076】図16は、本発明のカスタマイズ配信装置
の第2の実施の形態を示すブロック図である。図中、図
1と同様の部分には同じ符号を付して説明を省略する。
10は興味モディファイアである。興味モディファイア
10は、利用者のアクセス操作の記録に基づいて興味カ
リキュレータ4が求めた見出し語ごとの選択確率pを、
スコア(興味の度合い)として当該利用者にフィードバ
ックするとともに、そのスコアを利用者自身が修正する
ための一連の手続きを実現する興味修正手段として機能
する。また、興味エスティメータ5は、利用者データベ
ース2に格納されている各見出し語に対する選択確率p
とともに、興味モディファイア10で利用者によって設
定される利用者設定スコアに基づいて、興味強度推定値
eを算出する。
の第2の実施の形態を示すブロック図である。図中、図
1と同様の部分には同じ符号を付して説明を省略する。
10は興味モディファイアである。興味モディファイア
10は、利用者のアクセス操作の記録に基づいて興味カ
リキュレータ4が求めた見出し語ごとの選択確率pを、
スコア(興味の度合い)として当該利用者にフィードバ
ックするとともに、そのスコアを利用者自身が修正する
ための一連の手続きを実現する興味修正手段として機能
する。また、興味エスティメータ5は、利用者データベ
ース2に格納されている各見出し語に対する選択確率p
とともに、興味モディファイア10で利用者によって設
定される利用者設定スコアに基づいて、興味強度推定値
eを算出する。
【0077】図17は、利用者によるスコアの修正画面
を含む表示部における表示イメージの一例の説明図であ
る。図中、71は修正面、72はコンテント面、73は
マウス・カーソル、74は修正フレーム、75は説明メ
ッセージ、76はOKボタン、77はリセットボタン、
78は閉じるボタン、79は見出し、80はスコア、8
1はスコア・バー、82はスクロールバー、83は見出
し語、84は本文、85は閉じるボタンである。コンテ
ント面72において上述の第1の実施の形態と異なるの
は、コンテント面72の見出しに含まれる各々の見出し
語83に下線が付与されている点である。図17に示し
た例では、「×××」と「核」に下線が付与されてい
る。この下線が付与された見出し語83は、それぞれが
クリッカブル・リンクになっており、利用者が見出し語
をマウス等で指示すると、スコアの確認および修正を行
うための修正面71が開く。
を含む表示部における表示イメージの一例の説明図であ
る。図中、71は修正面、72はコンテント面、73は
マウス・カーソル、74は修正フレーム、75は説明メ
ッセージ、76はOKボタン、77はリセットボタン、
78は閉じるボタン、79は見出し、80はスコア、8
1はスコア・バー、82はスクロールバー、83は見出
し語、84は本文、85は閉じるボタンである。コンテ
ント面72において上述の第1の実施の形態と異なるの
は、コンテント面72の見出しに含まれる各々の見出し
語83に下線が付与されている点である。図17に示し
た例では、「×××」と「核」に下線が付与されてい
る。この下線が付与された見出し語83は、それぞれが
クリッカブル・リンクになっており、利用者が見出し語
をマウス等で指示すると、スコアの確認および修正を行
うための修正面71が開く。
【0078】修正面71には、説明メッセージ75とと
もに修正フレーム74が表示される。修正フレーム74
には、各見出し語を示す見出し79と、その見出し語に
対応づけて利用者データベース2に格納されている選択
確率pを示すスコア80と、そのスコアの値を変更する
ためのスコア・バー81が表示されている。例えばスコ
ア・バー81にマウス・カーソル73を合わせ、ドラッ
グすることによってスコアを変更することができる。修
正フレーム74に表示しきれない見出し語については、
スクロールバー82を操作することによって表示させる
ことができる。また、修正した結果は、OKボタン76
を操作することによって利用者データベースに登録する
ことができる。修正をやり直す場合には、リセットボタ
ン77を操作すればよい。閉じるボタン78を操作する
ことによって修正面71を閉じることができる。
もに修正フレーム74が表示される。修正フレーム74
には、各見出し語を示す見出し79と、その見出し語に
対応づけて利用者データベース2に格納されている選択
確率pを示すスコア80と、そのスコアの値を変更する
ためのスコア・バー81が表示されている。例えばスコ
ア・バー81にマウス・カーソル73を合わせ、ドラッ
グすることによってスコアを変更することができる。修
正フレーム74に表示しきれない見出し語については、
スクロールバー82を操作することによって表示させる
ことができる。また、修正した結果は、OKボタン76
を操作することによって利用者データベースに登録する
ことができる。修正をやり直す場合には、リセットボタ
ン77を操作すればよい。閉じるボタン78を操作する
ことによって修正面71を閉じることができる。
【0079】図18は、本発明のカスタマイズ配信装置
の第2の実施の形態において利用者データベースに格納
されている利用者データの一例の説明図である。この第
2の実施の形態では、上述の図5に示した第1の実施の
形態と比較して、利用者設定スコアuの欄が増えてい
る。カスタマイズ配信のプロセスにおいて、選択確率p
とともに、この利用者設定スコアuを用いる。これによ
って、アクセス操作の記録から求められる客観的な選択
確率pだけでなく、利用者自身が設定する主観的なスコ
ア(興味の度合い)も加味して、記事ごとの興味強度の
推定を行うことができる。なお、図18に示した例は初
期状態なので、利用者設定スコアuはすべて“non
e”という値になっている。
の第2の実施の形態において利用者データベースに格納
されている利用者データの一例の説明図である。この第
2の実施の形態では、上述の図5に示した第1の実施の
形態と比較して、利用者設定スコアuの欄が増えてい
る。カスタマイズ配信のプロセスにおいて、選択確率p
とともに、この利用者設定スコアuを用いる。これによ
って、アクセス操作の記録から求められる客観的な選択
確率pだけでなく、利用者自身が設定する主観的なスコ
ア(興味の度合い)も加味して、記事ごとの興味強度の
推定を行うことができる。なお、図18に示した例は初
期状態なので、利用者設定スコアuはすべて“non
e”という値になっている。
【0080】図19、図20は、本発明のカスタマイズ
配信装置の第2の実施の形態におけるスコア変更のプロ
セスの一例を示すフローチャートである。図19に示す
S91〜S100では、操作モニタ7が表示部6に表示
されているコンテント面72の見出し語83に対する利
用者のアクセス操作を検出し、興味モディファイア10
が利用者データベース2にアクセスして格納されている
見出し語ごとの選択確率pと利用者設定スコアuを同定
し、記事表示レイアウタ6が同定した見出し語とスコア
とを修正面にリスト表示する一連のプロセスを示してい
る。また、図20に示すS101〜S111は、操作モ
ニタ7が修正面に対する利用者のアクセス操作を検出
し、記事表示レイアウタ6がその操作に応じて修正面上
の表示を変更するとともに、興味モディファイア10が
スコア(一時変数、および利用者データベースにおける
利用者設定スコアu)の書き換えを実行する一連のプロ
セスを示している。図中のカウント変数iは見出し語番
号(図18の最左欄に対応)、一時変数xi とyi はス
コアの一時的なバッファである。
配信装置の第2の実施の形態におけるスコア変更のプロ
セスの一例を示すフローチャートである。図19に示す
S91〜S100では、操作モニタ7が表示部6に表示
されているコンテント面72の見出し語83に対する利
用者のアクセス操作を検出し、興味モディファイア10
が利用者データベース2にアクセスして格納されている
見出し語ごとの選択確率pと利用者設定スコアuを同定
し、記事表示レイアウタ6が同定した見出し語とスコア
とを修正面にリスト表示する一連のプロセスを示してい
る。また、図20に示すS101〜S111は、操作モ
ニタ7が修正面に対する利用者のアクセス操作を検出
し、記事表示レイアウタ6がその操作に応じて修正面上
の表示を変更するとともに、興味モディファイア10が
スコア(一時変数、および利用者データベースにおける
利用者設定スコアu)の書き換えを実行する一連のプロ
セスを示している。図中のカウント変数iは見出し語番
号(図18の最左欄に対応)、一時変数xi とyi はス
コアの一時的なバッファである。
【0081】利用者がコンテント面72の下線が付与さ
れた見出し語83を例えばクリックすると、S91にお
いて操作モニタ7がこれを検出する。興味モディファイ
ア10は、S92において利用者データベース2にアク
セスし、格納されている見出し語の総数Tを確かめる。
そしてS93においてカウント変数iを1にリセット
し、S94〜S99の処理を、カウント変数iが総数T
以上となるまで繰り返し行う。
れた見出し語83を例えばクリックすると、S91にお
いて操作モニタ7がこれを検出する。興味モディファイ
ア10は、S92において利用者データベース2にアク
セスし、格納されている見出し語の総数Tを確かめる。
そしてS93においてカウント変数iを1にリセット
し、S94〜S99の処理を、カウント変数iが総数T
以上となるまで繰り返し行う。
【0082】S94において、見出し語の利用者設定ス
コアui が“none”(未設定)であるか否かを確か
める。“none”である場合には、S95において、
当該見出し語の一時変数xi に、興味カリキュレータ4
が算出した選択確率pi を代入する。一方、見出し語の
利用者設定スコアui が“none”でない場合には、
S96において、その見出し語の利用者設定スコアui
の値を当該見出し語の一時変数xi に代入する。またい
ずれの場合も、興味モディファイア10は、S97にお
いて見出し語の一時変数yi に“nil”という値を代
入しておく。
コアui が“none”(未設定)であるか否かを確か
める。“none”である場合には、S95において、
当該見出し語の一時変数xi に、興味カリキュレータ4
が算出した選択確率pi を代入する。一方、見出し語の
利用者設定スコアui が“none”でない場合には、
S96において、その見出し語の利用者設定スコアui
の値を当該見出し語の一時変数xi に代入する。またい
ずれの場合も、興味モディファイア10は、S97にお
いて見出し語の一時変数yi に“nil”という値を代
入しておく。
【0083】S98においてカウント変数iが総数T以
上となったか否かを判定し、カウント変数iが総数Tよ
り小さい場合には、次の見出し語の処理を行うべく、S
99においてカウント変数iを1だけ増加させ、S94
へ戻る。このような繰り返し処理によって、すべての見
出し語の一時変数xi に値がセットされるとともに、一
時変数yi にはすべて“nil”がセットされる。
上となったか否かを判定し、カウント変数iが総数Tよ
り小さい場合には、次の見出し語の処理を行うべく、S
99においてカウント変数iを1だけ増加させ、S94
へ戻る。このような繰り返し処理によって、すべての見
出し語の一時変数xi に値がセットされるとともに、一
時変数yi にはすべて“nil”がセットされる。
【0084】さらにS100において、記事表示レイア
ウタ6は、新しいウインドウとして修正面71を開き、
格納されているすべての見出し語(見出し79)と、見
出し語ごとのその時点でのスコアxi (スコア80およ
びスコア・バー81)とを修正フレーム74にリスト表
示する。スコア・バー81の長さは、各々の一時変数x
i の値に応じて変える。また、表示すべき見出し語の数
が多く、修正フレーム74の画面に表示しきれないとき
には、例えば利用者が選んだ見出し語を先頭項目とし
て、見出し語番号の近い見出し語だけを表示することが
できる。表示されていない見出し語は、利用者によるス
クロール・バー82の操作によって表示することができ
る。
ウタ6は、新しいウインドウとして修正面71を開き、
格納されているすべての見出し語(見出し79)と、見
出し語ごとのその時点でのスコアxi (スコア80およ
びスコア・バー81)とを修正フレーム74にリスト表
示する。スコア・バー81の長さは、各々の一時変数x
i の値に応じて変える。また、表示すべき見出し語の数
が多く、修正フレーム74の画面に表示しきれないとき
には、例えば利用者が選んだ見出し語を先頭項目とし
て、見出し語番号の近い見出し語だけを表示することが
できる。表示されていない見出し語は、利用者によるス
クロール・バー82の操作によって表示することができ
る。
【0085】図17に示した例における説明メッセージ
75の文言にあるように、利用者は、修正フレーム74
に表示されている見出し語のスコア(興味の度合い)を
変更することができる。スコアの変更は、コンテント面
72で選んだ見出し語でなくても行うことができる。具
体的には、スコア80の数字の書き換えや、スコア・バ
ー81のドラッグによって変更操作を行うことができ
る。
75の文言にあるように、利用者は、修正フレーム74
に表示されている見出し語のスコア(興味の度合い)を
変更することができる。スコアの変更は、コンテント面
72で選んだ見出し語でなくても行うことができる。具
体的には、スコア80の数字の書き換えや、スコア・バ
ー81のドラッグによって変更操作を行うことができ
る。
【0086】修正フレーム74において、利用者による
スコアの修正が行われると、S101において操作モニ
タ7がこれを検出する。そしてS102において、興味
モディファイア10は、利用者が設定した値を、当該見
出し語の一時変数yi に代入する。このとき、デフォル
ト値である一時変数xi と同値であっても構わない。さ
らにS103において、記事表示レイアウタ6が修正フ
レーム74におけるスコア80およびスコア・バー81
の表示を書き換える。ただし、利用者データベース2に
おけるスコアの変更は、この時点ではまだ行わず、利用
者がOKボタン76を操作するのを待つ。
スコアの修正が行われると、S101において操作モニ
タ7がこれを検出する。そしてS102において、興味
モディファイア10は、利用者が設定した値を、当該見
出し語の一時変数yi に代入する。このとき、デフォル
ト値である一時変数xi と同値であっても構わない。さ
らにS103において、記事表示レイアウタ6が修正フ
レーム74におけるスコア80およびスコア・バー81
の表示を書き換える。ただし、利用者データベース2に
おけるスコアの変更は、この時点ではまだ行わず、利用
者がOKボタン76を操作するのを待つ。
【0087】利用者が修正フレーム74のOKボタン7
6を例えばクリックすると、S107において操作モニ
タ7がこれを検出する。これを受けて興味モディファイ
ア10は、S108においてデフォルト値を格納する一
時変数xi に一時変数yi の値を入れる。このとき、一
時変数yi の値が“nil”である場合には、その見出
し語の一時変数xi の値は元のまま残す。さらにS10
9において、興味モディファイア10は、利用者データ
ベース2にアクセスし、一時変数yi の値が“nil”
ではなく、利用者による変更があったすべての見出し語
の利用者設定スコアui に、一時変数yi の値を代入す
る。一時変数yi の値が“nil”である見出し語の利
用者設定スコアui については元のまま残す。
6を例えばクリックすると、S107において操作モニ
タ7がこれを検出する。これを受けて興味モディファイ
ア10は、S108においてデフォルト値を格納する一
時変数xi に一時変数yi の値を入れる。このとき、一
時変数yi の値が“nil”である場合には、その見出
し語の一時変数xi の値は元のまま残す。さらにS10
9において、興味モディファイア10は、利用者データ
ベース2にアクセスし、一時変数yi の値が“nil”
ではなく、利用者による変更があったすべての見出し語
の利用者設定スコアui に、一時変数yi の値を代入す
る。一時変数yi の値が“nil”である見出し語の利
用者設定スコアui については元のまま残す。
【0088】例えば、利用者が、スクロール・バー82
をドラッグして、見出し語「核」のスコアを0.40か
ら0.10へと変更し、その後、OKボタン76を操作
すると、利用者データベース2における見出し語「核」
の利用者設定スコアu4 は、“none”から0.10
に書き換わり、一時変数x4 の値も0.40から0.1
0へと変更される。ただし、この例では興味カリキュレ
ータ4が算出した客観値(選択確率p4 )の書き換えは
行わず、元のままの値が残される。また、利用者が最初
に与えられたデフォルト値と同じスコアを設定するケー
スもある。その場合、利用者データベース2に再格納さ
れるui の値は、選択確率pi と同じ値になる。
をドラッグして、見出し語「核」のスコアを0.40か
ら0.10へと変更し、その後、OKボタン76を操作
すると、利用者データベース2における見出し語「核」
の利用者設定スコアu4 は、“none”から0.10
に書き換わり、一時変数x4 の値も0.40から0.1
0へと変更される。ただし、この例では興味カリキュレ
ータ4が算出した客観値(選択確率p4 )の書き換えは
行わず、元のままの値が残される。また、利用者が最初
に与えられたデフォルト値と同じスコアを設定するケー
スもある。その場合、利用者データベース2に再格納さ
れるui の値は、選択確率pi と同じ値になる。
【0089】利用者が、OKボタン76を操作する前に
リセットボタン77を操作すると、S104において操
作モニタ7はこれを検出する。そしてS105におい
て、興味モディファイア10は、すべての見出し語の一
時変数yi の値を“nil”に戻す。したがって、その
直後に利用者がOKボタン76をクリックしても、利用
者データベース2およびデフォルト値xi の書き換えは
行われない。またS106において、記事表示レイアウ
タ6が修正フレーム74におけるスコア80およびスコ
ア・バー81の表示を一時変数xi の値に応じて書き換
える。
リセットボタン77を操作すると、S104において操
作モニタ7はこれを検出する。そしてS105におい
て、興味モディファイア10は、すべての見出し語の一
時変数yi の値を“nil”に戻す。したがって、その
直後に利用者がOKボタン76をクリックしても、利用
者データベース2およびデフォルト値xi の書き換えは
行われない。またS106において、記事表示レイアウ
タ6が修正フレーム74におけるスコア80およびスコ
ア・バー81の表示を一時変数xi の値に応じて書き換
える。
【0090】利用者が修正面71の閉じるボタン78を
操作すると、S110において操作モニタ7はこれを検
出し、S111において、記事表示レイアウタ6は修正
面71を閉じて非表示とする。これによってスコアの変
更プロセスは終了する。
操作すると、S110において操作モニタ7はこれを検
出し、S111において、記事表示レイアウタ6は修正
面71を閉じて非表示とする。これによってスコアの変
更プロセスは終了する。
【0091】上述の第1の実施の形態では、利用者デー
タベースに格納されている見出し語ごとの選択確率pに
基づいて、興味エスティメータ5が記事(見出し)ごと
の興味強度推定値eを算出した。この第2の実施の形態
では、興味エスティメータ5は、システムが求めた選択
確率pだけでなく、利用者自身が指定した利用者設定ス
コアuも利用して興味強度推定値eを算出することがで
きる。例えば、利用者設定スコアuを優先し、利用者設
定スコアuが“none”でなければ選択確率pを無視
して利用者設定スコアuを用い、利用者設定スコアuが
“none”であれば選択確率pを用いることができ
る。具体例として、見出し語「核」に対して、客観的な
選択確率pが0.40、主観的な利用者設定スコアuが
0.10である場合に、「原子力委員会、×××の核実
験に抗議」という記事の見出しに対する興味強度推定値
eを算出すると、「×××」の選択確率p=0.50
と、「核」の利用者設定スコア0.10とにより、0.
60となる。この興味強度推定値eは、利用者設定スコ
アuを用いなかった場合の値0.90に比べて低い値と
なる。すなわち、利用者の主観評価によって、スコア
(興味の度合い)を抑えた結果が、新しい記事の見出し
に対する興味強度推定値eおよび記事の配信に反映する
ことができる。
タベースに格納されている見出し語ごとの選択確率pに
基づいて、興味エスティメータ5が記事(見出し)ごと
の興味強度推定値eを算出した。この第2の実施の形態
では、興味エスティメータ5は、システムが求めた選択
確率pだけでなく、利用者自身が指定した利用者設定ス
コアuも利用して興味強度推定値eを算出することがで
きる。例えば、利用者設定スコアuを優先し、利用者設
定スコアuが“none”でなければ選択確率pを無視
して利用者設定スコアuを用い、利用者設定スコアuが
“none”であれば選択確率pを用いることができ
る。具体例として、見出し語「核」に対して、客観的な
選択確率pが0.40、主観的な利用者設定スコアuが
0.10である場合に、「原子力委員会、×××の核実
験に抗議」という記事の見出しに対する興味強度推定値
eを算出すると、「×××」の選択確率p=0.50
と、「核」の利用者設定スコア0.10とにより、0.
60となる。この興味強度推定値eは、利用者設定スコ
アuを用いなかった場合の値0.90に比べて低い値と
なる。すなわち、利用者の主観評価によって、スコア
(興味の度合い)を抑えた結果が、新しい記事の見出し
に対する興味強度推定値eおよび記事の配信に反映する
ことができる。
【0092】もちろん、利用者設定スコアuが“non
e”でなくても、選択確率pを無視せずにある程度の割
合で用いるなど、興味強度推定値eの算出方法は任意に
設定することが可能である。
e”でなくても、選択確率pを無視せずにある程度の割
合で用いるなど、興味強度推定値eの算出方法は任意に
設定することが可能である。
【0093】上述の各実施の形態では、配信する情報が
新聞記事の場合について示した。しかし本発明はこれに
限らず、種々の配信情報に対して適用可能である。例え
ばホームページデータベースや、電子掲示板に掲載され
ている情報など、情報の蓄積されているデータベースか
ら情報を取得するあらゆる場面において本発明を適用す
ることが可能である。
新聞記事の場合について示した。しかし本発明はこれに
限らず、種々の配信情報に対して適用可能である。例え
ばホームページデータベースや、電子掲示板に掲載され
ている情報など、情報の蓄積されているデータベースか
ら情報を取得するあらゆる場面において本発明を適用す
ることが可能である。
【0094】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、表示画面においてごく自然に発生する利用者
のアクセス操作(インデックス面上の見出しの選択動作
やコンテント面の閉じる操作など)の記録から、見出し
語ごとの興味強度を算出するとともに、新しい記事(見
出し)に対する興味強度を求めて、利用者ひとりひとり
の興味の違いと変動に合わせたカスタマイズ配信を実行
することができる。これによって、利用者に対して登録
などの手間と時間のかかる作業を求めずに、各利用者ご
との興味強度に応じたカスタマイズ配信を行うことがで
きる。また、見出しに含まれる見出し語をもって興味の
対象を表現しているので、ジャンルやテーマ等の既製の
カテゴリでは捉え切れない、きめ細かな興味の違いと変
動をとらえることができるとともに、時間的な変動も適
切にとらえることが可能である。さらに、興味強度の算
出を利用者のアクセス操作に基づいて行っているので、
利用者は、自分の操作とカスタマイズされた結果との関
係を推測しやすく、利用者の思考や行動を混乱させるこ
とがない。また本発明では、利用者自身によるごく簡便
な興味強度の修正を許容し、利用者自身の主観的な興味
強度も加味してカスタマイズ配信を行うことも可能であ
る。本発明によれば、このように種々の効果がある。
によれば、表示画面においてごく自然に発生する利用者
のアクセス操作(インデックス面上の見出しの選択動作
やコンテント面の閉じる操作など)の記録から、見出し
語ごとの興味強度を算出するとともに、新しい記事(見
出し)に対する興味強度を求めて、利用者ひとりひとり
の興味の違いと変動に合わせたカスタマイズ配信を実行
することができる。これによって、利用者に対して登録
などの手間と時間のかかる作業を求めずに、各利用者ご
との興味強度に応じたカスタマイズ配信を行うことがで
きる。また、見出しに含まれる見出し語をもって興味の
対象を表現しているので、ジャンルやテーマ等の既製の
カテゴリでは捉え切れない、きめ細かな興味の違いと変
動をとらえることができるとともに、時間的な変動も適
切にとらえることが可能である。さらに、興味強度の算
出を利用者のアクセス操作に基づいて行っているので、
利用者は、自分の操作とカスタマイズされた結果との関
係を推測しやすく、利用者の思考や行動を混乱させるこ
とがない。また本発明では、利用者自身によるごく簡便
な興味強度の修正を許容し、利用者自身の主観的な興味
強度も加味してカスタマイズ配信を行うことも可能であ
る。本発明によれば、このように種々の効果がある。
【図1】 本発明のカスタマイズ配信装置の第1の実施
の形態を示すブロック図である。
の形態を示すブロック図である。
【図2】 記事データベースに格納されている記事デー
タの一部を示す説明図である。
タの一部を示す説明図である。
【図3】 表示部に表示されている電子新聞の紙面イメ
ージの一例の説明図である。
ージの一例の説明図である。
【図4】 本発明のカスタマイズ配信装置の第1の実施
の形態における基本的なプロセスの一例を示すフローチ
ャートである。
の形態における基本的なプロセスの一例を示すフローチ
ャートである。
【図5】 利用者データベースに格納されている利用者
データの一例を示す説明図である。
データの一例を示す説明図である。
【図6】 本発明のカスタマイズ配信装置の第1の実施
の形態における興味変動の推定プロセスの一例を示すフ
ローチャートである。
の形態における興味変動の推定プロセスの一例を示すフ
ローチャートである。
【図7】 コンテント面の表示時間(I)と、見出し語
に与えられる重み(W)との関係の一例を示すグラフで
ある。
に与えられる重み(W)との関係の一例を示すグラフで
ある。
【図8】 コンテント面の表示時間(I)と、見出し語
に与えられる重み(W)との関係の別の例を示すグラフ
である。
に与えられる重み(W)との関係の別の例を示すグラフ
である。
【図9】 記事データベースに格納されている記事デー
タの一例の説明図である。
タの一例の説明図である。
【図10】 本発明のカスタマイズ配信装置の第1の実
施の形態におけるカスタマイズ配信のプロセスの一例を
示すフローチャートである。
施の形態におけるカスタマイズ配信のプロセスの一例を
示すフローチャートである。
【図11】 興味強度推定値テーブルの一例の説明図で
ある。
ある。
【図12】 興味強度推定値を用いて表示部に表示され
る電子新聞の紙面イメージの一例の説明図である。
る電子新聞の紙面イメージの一例の説明図である。
【図13】 興味強度推定値を用いて表示部に表示され
る電子新聞の紙面イメージの別の例の説明図である。
る電子新聞の紙面イメージの別の例の説明図である。
【図14】 興味強度推定値を用いて表示部に表示され
る電子新聞の紙面イメージのさらに別の例の説明図であ
る。
る電子新聞の紙面イメージのさらに別の例の説明図であ
る。
【図15】 興味強度推定値を用いて表示部に表示され
る電子新聞の紙面イメージのさらに別の例の説明図であ
る。
る電子新聞の紙面イメージのさらに別の例の説明図であ
る。
【図16】 本発明のカスタマイズ配信装置の第2の実
施の形態を示すブロック図である。
施の形態を示すブロック図である。
【図17】 利用者によるスコアの修正画面を含む表示
部における表示イメージの一例の説明図である。
部における表示イメージの一例の説明図である。
【図18】 本発明のカスタマイズ配信装置の第2の実
施の形態において利用者データベースに格納されている
利用者データの一例の説明図である。
施の形態において利用者データベースに格納されている
利用者データの一例の説明図である。
【図19】 本発明のカスタマイズ配信装置の第2の実
施の形態におけるスコア変更のプロセスの一例を示すフ
ローチャートである。
施の形態におけるスコア変更のプロセスの一例を示すフ
ローチャートである。
【図20】 本発明のカスタマイズ配信装置の第2の実
施の形態におけるスコア変更のプロセスの一例を示すフ
ローチャート(続き)である。
施の形態におけるスコア変更のプロセスの一例を示すフ
ローチャート(続き)である。
【図21】 従来の電子新聞システムにおける表示画面
の一例の説明図である。
の一例の説明図である。
1…記事データベース、2…利用者データベース、3…
記事セレクタ、4…興味カリキュレータ、5…興味エス
ティメータ、6…記事表示レイアウタ、7…操作モニ
タ、8…表示部、9…操作部、10…興味モディファイ
ア、11…サービス・アイコン、12…インデックス
面、13,13’…コンテント面、14…マウス・カー
ソル、15…ジャンル、16…見出し、17,18,1
8’…閉じるボタン、19,19’…本文、71…修正
面、72…コンテント面、73…マウス・カーソル、7
4…修正フレーム、75…説明メッセージ、76…OK
ボタン、77…リセットボタン、78…閉じるボタン、
79…見出し、80…スコア、81…スコア・バー、8
2…スクロールバー、83…見出し語、84…本文、8
5…閉じるボタン、121…サービス・アイコン、12
2…新聞ウインドウ、123…マウス・カーソル、12
4…記事フレーム、125…見出し、126…本文、1
27…ズームボタン、128…ウインドウボタン、12
9…スクロール・バー。
記事セレクタ、4…興味カリキュレータ、5…興味エス
ティメータ、6…記事表示レイアウタ、7…操作モニ
タ、8…表示部、9…操作部、10…興味モディファイ
ア、11…サービス・アイコン、12…インデックス
面、13,13’…コンテント面、14…マウス・カー
ソル、15…ジャンル、16…見出し、17,18,1
8’…閉じるボタン、19,19’…本文、71…修正
面、72…コンテント面、73…マウス・カーソル、7
4…修正フレーム、75…説明メッセージ、76…OK
ボタン、77…リセットボタン、78…閉じるボタン、
79…見出し、80…スコア、81…スコア・バー、8
2…スクロールバー、83…見出し語、84…本文、8
5…閉じるボタン、121…サービス・アイコン、12
2…新聞ウインドウ、123…マウス・カーソル、12
4…記事フレーム、125…見出し、126…本文、1
27…ズームボタン、128…ウインドウボタン、12
9…スクロール・バー。
Claims (3)
- 【請求項1】 情報のカスタマイズ配信を実行するカス
タマイズ配信装置において、少なくとも見出しと見出し
語と本文を含む配信データを格納する配信データ格納手
段と、前記見出しや前記見出し語に対する利用者の興味
強度を格納する利用者データ格納手段と、利用者がアク
セス操作を行う操作手段と、利用者のアクセス操作を記
録する操作監視手段と、該操作監視手段に記録された利
用者のアクセス操作に基づいて前記見出し語に対する利
用者の興味強度を計算し該計算の結果を前記利用者デー
タ格納手段に格納する興味計算手段と、計算された前記
見出し語に対する利用者の興味強度に基づいて前記見出
しに対する利用者の興味強度を推定し該推定の結果を前
記利用者データ格納手段に格納する興味推定手段と、推
定された前記見出しに対する利用者の興味強度に基づい
て配信データの中から利用者に配信すべき配信データを
選択する配信データ選択手段と、配信データや興味強度
を利用者に提示する表示手段と、前記配信データ選択手
段で選択された配信データの表示レイアウトを決定し前
記表示手段に配信データや興味強度を表示させる表示レ
イアウト手段を有することを特徴とするカスタマイズ配
信装置。 - 【請求項2】 前記興味計算手段は、利用者のアクセス
操作による前記見出しの表示回数、前記見出しの選択回
数、前記本文の表示時間などに基づいて前記各見出し語
に対する利用者の興味強度を計算することを特徴とする
請求項1に記載のカスタマイズ配信装置。 - 【請求項3】 前記興味計算手段によって計算された前
記見出し語に対する利用者の興味強度を前記表示手段に
表示させて利用者に提示するとともに利用者により前記
操作手段から興味強度変更要求があった場合には当該見
出し語に対する第2の興味強度として利用者が設定した
値を前記利用者データ格納手段に格納する興味修正手段
をさらに有し、前記興味推定手段は、前記興味計算手段
で計算された前記見出し語に対する利用者の興味強度と
前記第2の興味強度に基づいて前記見出しに対する利用
者の興味強度を推定することを特徴とする請求項1また
は請求項2に記載のカスタマイズ配信装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10283052A JP2000112978A (ja) | 1998-10-05 | 1998-10-05 | カスタマイズ配信装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10283052A JP2000112978A (ja) | 1998-10-05 | 1998-10-05 | カスタマイズ配信装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000112978A true JP2000112978A (ja) | 2000-04-21 |
Family
ID=17660589
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP10283052A Pending JP2000112978A (ja) | 1998-10-05 | 1998-10-05 | カスタマイズ配信装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2000112978A (ja) |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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-
1998
- 1998-10-05 JP JP10283052A patent/JP2000112978A/ja active Pending
Cited By (25)
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US8700702B2 (en) | 2005-09-06 | 2014-04-15 | Kabushiki Kaisha Square Enix | Data extraction system, terminal apparatus, program of the terminal apparatus, server apparatus, and program of the server apparatus for extracting prescribed data from web pages |
US8321198B2 (en) | 2005-09-06 | 2012-11-27 | Kabushiki Kaisha Square Enix | Data extraction system, terminal, server, programs, and media for extracting data via a morphological analysis |
US8046162B2 (en) | 2005-11-04 | 2011-10-25 | Honda Motor Co., Ltd. | Data broadcast method for traffic information |
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CN102667842A (zh) * | 2009-11-26 | 2012-09-12 | 乐天株式会社 | 服务器装置、终端装置、用户关注度计算方法、用户关注度计算程序、终端程序、记录有程序的记录介质及信息提供系统 |
EP2500860A4 (en) * | 2009-11-26 | 2013-10-09 | Rakuten Inc | SERVER APPARATUS, TERMINAL, APPARATUS, METHOD FOR CALCULATING USER INTEREST DEGREE, PROGRAM FOR CALCULATING USER INTEREST DEGREE, TERMINAL PROGRAM, RECORDING MEDIUM HAVING PROGRAM RECORDED, AND PROGRAM PROVISION OF INFORMATION |
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