JP2002342360A - 情報提供装置、その方法、そのコンピュータ・プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 利用者の興味を誘発するような情報を提供す
ることが可能な情報提供装置を提供すること。 【解決手段】 嗜好グループ情報データベース２４は、
嗜好属性情報と一般利用者の嗜好の傾向に応じて分類さ
れた嗜好グループとの関連の度合いを数値化した情報を
格納する。嗜好グループ特定部３２は、嗜好グループ情
報データベース２４を参照して、利用者の嗜好属性情報
に近似した嗜好グループを特定する。そして、検索部３
４は、嗜好グループ特定部３２によって特定された嗜好
グループの嗜好属性情報に基づいて、提供可能情報記憶
部２５に記憶された提供可能情報を検索する。したがっ
て、利用者の嗜好属性情報には含まれないが、利用者の
興味を誘発するような情報を検索して提供することが可
能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、パーソナルコンピ
ュータ等の情報機器や家電機器などに組込まれ、利用者
の興味が高いと思われる情報を検索して利用者に提供す
る技術に関し、特に、利用者が興味を持ちそうなキーワ
ードを類推し、そのキーワードを用いて情報を検索して
利用者に提供する情報提供装置、その方法、そのコンピ
ュータ・プログラムおよびそのプログラムを記録した記
録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、パーソナルコンピュータ等の情報
機器や家電機器などが広く普及し、これらの機器上で動
作するアプリケーションプログラムの高機能化、多機能
化が進んでいる。それに伴って、より使い勝手のよいア
プリケーションに対する要望が高まってきている。この
ような要望に応えるべく、利用者の興味が高いと思われ
る情報を検索して提供する技術が開発されている。

【０００３】従来の情報提供技術においては、利用者自
身が予めキーワードを登録しておき、そのキーワードに
関連する情報を利用者に提供するものがあった。しか
し、利用者は登録したキーワードに関連する情報しか得
ることしかできなかったため、使い勝手の良いものでは
なかった。このような問題を解決する技術の１つとし
て、特開平１０−１６２０２７号公報に開示された発明
がある。

【０００４】特開平１０−１６２０２７号公報に開示さ
れた情報検索方法は、ユーザ属性によって分類された一
般ユーザグループおよび情報利用状況に基づく分類項目
と情報内容とからなる一般ユーザ選択嗜好データと、特
定ユーザの基本的情報選択嗜好データとに基づいて特定
ユーザ固有の初期ユーザモデルを形成する。そして、初
期ユーザモデルに基づいて、特定ユーザに適合した情報
を検索するものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上述した特開平１０−
１６２０２７号公報に開示された発明においては、一般
ユーザ選択嗜好データと特定ユーザの基本的情報選択嗜
好データとから形成された特定ユーザの初期ユーザモデ
ルに基づいて情報を検索するので、特定ユーザの嗜好に
合致した情報の検索を行なうことは可能である。しか
し、特定ユーザの嗜好に合致しない情報が検索されるこ
とはないため、特定ユーザの嗜好には合致しないが興味
を誘発するような情報をユーザに提供することができな
いという問題点があった。

【０００６】本発明は、上記問題点を解決するためにな
されたものであり、第１の目的は、利用者の興味を誘発
するような情報を提供することが可能な情報提供装置、
その方法、そのコンピュータ・プログラムおよびそのプ
ログラムを記録した記録媒体を提供することである。

【０００７】第２の目的は、利用者が興味を持ちそうな
情報を精度良く検索することが可能な情報提供装置を提
供することである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明のある局面に従え
ば、情報提供装置は、嗜好属性情報と、一般利用者の嗜
好の傾向に応じて分類された嗜好グループとの関連の度
合いを数値化した情報を格納するデータベースと、デー
タベースを参照して、利用者の嗜好属性情報に近似した
嗜好グループを特定するための特定手段と、特定手段に
よって特定された嗜好グループの嗜好属性情報に基づい
て提供可能情報を検索するための検索手段と、検索手段
によって検索された提供可能情報を出力するための出力
手段とを含む。

【０００９】検索手段は、利用者の嗜好属性情報に近似
した嗜好グループの嗜好属性情報に基づいて提供可能情
報を検索するので、利用者の興味を誘発するような情報
を提供することが可能となる。

【００１０】好ましくは、データベースに格納された情
報によって数値化される嗜好属性情報は、利用者の嗜好
属性情報に含まれない嗜好属性情報を含む。

【００１１】したがって、利用者の嗜好属性情報に含ま
れないような嗜好属性情報に基づく検索も行なわれるよ
うになり、利用者の興味を誘発するような情報を提供す
ることが可能となる。

【００１２】好ましくは、データベースは、嗜好属性情
報と嗜好グループとの関連の度合いを数値化した嗜好ベ
クトルを嗜好グループ毎に格納し、特定手段は、利用者
の嗜好属性情報に近似した嗜好ベクトルをデータベース
から抽出して嗜好グループを特定する。

【００１３】データベースは、嗜好属性情報と嗜好グル
ープとの関連の度合いを数値化した嗜好ベクトルを嗜好
グループ毎に格納するので、特定手段は嗜好グループの
特定を容易に行なえるようになる。

【００１４】さらに好ましくは、データベースは、嗜好
グループが基本属性情報でさらに分類され、特定手段
は、利用者が属する基本属性グループに登録されている
嗜好グループの中から、利用者の嗜好属性情報に近似し
た嗜好ベクトルを抽出して嗜好グループを特定する。

【００１５】したがって、特定手段は、利用者が属する
基本属性グループに基づいて嗜好グループを特定するこ
とができ、さらに詳細に嗜好グループを特定することが
可能となる。

【００１６】好ましくは、情報提供装置はさらに、一般
利用者の嗜好ベクトルを嗜好の傾向に応じて嗜好グルー
プにクラスタリングし、嗜好グループの嗜好ベクトルを
生成してデータベースに格納するためのクラスタリング
手段を含む。

【００１７】したがって、データベースに格納される情
報の再構築等が容易に行なえるようになる。

【００１８】さらに好ましくは、クラスタリング手段
は、さらに一般利用者の嗜好ベクトルを基本属性情報で
クラスタリングし、嗜好グループの嗜好ベクトルを生成
してデータベースに格納する。

【００１９】したがって、特定手段は、利用者が属する
基本属性グループに基づいて嗜好グループを特定するこ
とができ、さらに詳細に嗜好グループを特定することが
可能となる。

【００２０】さらに好ましくは、クラスタリング手段
は、嗜好ベクトルの距離および余弦角の少なくとも一方
を用いて、一般利用者の嗜好ベクトルを嗜好グループに
クラスタリングする。

【００２１】したがって、クラスタリング手段は、容易
に一般利用者の嗜好ベクトルを嗜好グループにクラスタ
リングすることが可能となる。

【００２２】好ましくは、情報提供装置はさらに、特定
手段によって特定された嗜好グループと関連の高い嗜好
属性情報を選定するための選定手段を含み、検索手段は
選定手段によって選定された嗜好属性情報に基づいて提
供可能情報を検索する。

【００２３】したがって、検索手段は、容易に提供可能
情報を検索することが可能となる。さらに好ましくは、
検索手段は、選定手段によって選定された嗜好属性情報
に含まれる単語を含んだ提供可能情報を検索する。

【００２４】したがって、検索手段は、容易に提供可能
情報を検索することが可能となる。好ましくは、情報提
供装置はさらに、単語と単語の特徴を表す単語ベクトル
とを対応付けて記憶した単語辞書と、単語辞書を参照し
て、嗜好属性情報および提供可能情報から単語を抽出す
るための単語抽出手段と、単語抽出手段によって抽出さ
れた単語の単語ベクトルから、検索嗜好情報ベクトルお
よび提供可能情報ベクトルを生成するためのベクトル生
成手段とを含み、検索手段は、ベクトル生成手段によっ
て生成された検索嗜好情報ベクトルと提供可能情報ベク
トルとの一致度に応じて提供可能情報を検索する。

【００２５】したがって、利用者が興味を持ちそうな情
報を精度良く検索することが可能となる。

【００２６】本発明の別の局面に従えば、情報提供方法
は、嗜好属性情報と、一般利用者の嗜好の傾向に応じて
分類された嗜好グループとの関連の度合いを数値化して
格納されたデータベースを参照して、利用者の嗜好属性
情報に近似した嗜好グループを特定するステップと、特
定された嗜好グループの嗜好属性情報に基づいて提供可
能情報を検索するステップと、検索された提供可能情報
を出力するステップとを含む。

【００２７】利用者の嗜好属性情報に近似した嗜好グル
ープの嗜好属性情報に基づいて提供可能情報を検索する
ので、利用者の興味を誘発するような情報を提供するこ
とが可能となる。

【００２８】本発明のさらに別の局面に従えば、利用者
が興味を持ちそうな情報を提供する情報提供方法をコン
ピュータに実行させるためのコンピュータ・プログラム
であって、情報提供方法は、嗜好属性情報と、一般利用
者の嗜好の傾向に応じて分類された嗜好グループとの関
連の度合いを数値化して格納されたデータベースを参照
して、利用者の嗜好属性情報に近似した嗜好グループを
特定するステップと、特定された嗜好グループの嗜好属
性情報に基づいて提供可能情報を検索するステップと、
検索された提供可能情報を出力するステップとを含む。

【００２９】利用者の嗜好属性情報に近似した嗜好グル
ープの嗜好属性情報に基づいて提供可能情報を検索する
ので、利用者の興味を誘発するような情報を提供するこ
とが可能となる。

【００３０】本発明のさらに別の局面に従えば、利用者
が興味を持ちそうな情報を提供する情報提供方法をコン
ピュータに実行させるためのプログラムを記録したコン
ピュータで読取可能な記録媒体であって、情報提供方法
は、嗜好属性情報と、一般利用者の嗜好の傾向に応じて
分類された嗜好グループとの関連の度合いを数値化して
格納されたデータベースを参照して、利用者の嗜好属性
情報に近似した嗜好グループを特定するステップと、特
定された嗜好グループの嗜好属性情報に基づいて提供可
能情報を検索するステップと、検索された提供可能情報
を出力するステップとを含む。

【００３１】利用者の嗜好属性情報に近似した嗜好グル
ープの嗜好属性情報に基づいて提供可能情報を検索する
ので、利用者の興味を誘発するような情報を提供するこ
とが可能となる。

【００３２】

【発明の実施の形態】（実施の形態１）図１は、本発明
の実施の形態１における情報提供装置の外観例を示す図
である。この情報提供装置は、コンピュータ本体１、デ
ィスプレイ装置２、ＦＤ（Flexible Disk）４が装着さ
れるＦＤドライブ３、キーボード５、マウス６、ＣＤ−
ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）８が装着さ
れるＣＤ−ＲＯＭ装置７、およびネットワーク通信装置
９を含む。情報提供プログラムは、ＦＤ４またはＣＤ−
ＲＯＭ８等の記録媒体によって供給される。情報提供プ
ログラムがコンピュータ本体１によって実行されること
によって、ユーザに対する情報の提供が行なわれる。ま
た、情報提供プログラムは他のコンピュータより通信回
線を経由し、コンピュータ本体１に供給されてもよい。

【００３３】図２は、本発明の実施の形態１における情
報提供装置の構成例を示すブロック図である。図１に示
すコンピュータ本体１は、ＣＰＵ（Central Processing
Unit）１０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１、ＲＡ
Ｍ（Random Access Memory）１２およびハードディスク
１３を含む。ＣＰＵ１０は、ディスプレイ装置２、ＦＤ
ドライブ３、キーボード５、マウス６、ＣＤ−ＲＯＭ装
置７、ネットワーク通信装置９、ＲＯＭ１１、ＲＡＭ１
２またはハードディスク１３との間でデータを入出力し
ながら処理を行う。ＦＤ４またはＣＤ−ＲＯＭ８に記録
された情報提供プログラムは、ＣＰＵ１０によりＦＤド
ライブ３またはＣＤ−ＲＯＭ装置７を介して一旦ハード
ディスク１３に格納される。ＣＰＵ１０は、ハードディ
スク１３から適宜情報プログラムをＲＡＭ１２にロード
して実行することによって、ユーザに対する情報の提供
が行なわれる。

【００３４】図３は、本発明の実施の形態１における情
報提供装置の機能的構成を示すブロック図である。この
情報提供装置は、入力部２１と、情報提供装置の全体的
な制御を行なう制御部２２と、嗜好属性情報記憶部２３
と、嗜好グループ情報データベース２４と、提供可能情
報記憶部２５と、出力部２６とを含む。

【００３５】入力部２１は、利用者が入力操作を行なう
際に使用され、キーボード５、マウス６、その他のポイ
ンティングデバイス等によって構成される。出力部２６
は、制御部２２によって検索された利用者に提供する情
報等を表示する液晶ディスプレイ、プラズマディスプレ
イ、ＥＬディスプレイ等によって構成され、図１および
図２に示すディスプレイ装置２に相当する。

【００３６】また、制御部２２は、入力部２１を用いて
利用者が入力した利用者の基本属性情報や嗜好に関する
利用者情報を解析する入力情報解析部３１と、入力情報
解析部３１による解析結果に基づいて利用者の嗜好の傾
向が近い嗜好グループを特定する嗜好グループ特定部３
２と、嗜好グループ特定部３２によって特定された嗜好
グループの嗜好属性情報から、利用者に提供する情報を
検索する際に用いる嗜好属性情報を選定する検索嗜好情
報選定部３３と、検索嗜好情報選定部３３によって選定
された嗜好属性情報に関連した情報を検索する検索部３
４とを含む。

【００３７】制御部２２は、出力部２６に基本属性情報
と嗜好属性情報との各項目を表示させ、利用者に対して
入力部２１を用いた入力処理を促す。ここで、基本属性
情報とは、性別、年代、職業等の基本的な分類属性を意
味している。また、嗜好属性情報とは、「スポーツ」や
「音楽」などの利用者の嗜好を表す種々の属性を意味し
ている。基本属性情報は、後述する嗜好グループを特定
するための絞込みの条件に使用される。

【００３８】図４は、嗜好属性情報記憶部２３に記憶さ
れた嗜好属性情報テーブルの一例を示す図である。嗜好
属性情報テーブルは、嗜好属性コードと嗜好属性情報と
の対応関係を示している。制御部２２は、図４に示す嗜
好属性情報テーブルに登録されている嗜好属性情報の一
部または全部を出力部２６に表示させ、上述した利用者
による嗜好属性情報の入力処理が行なわれる。

【００３９】図５は、出力部２６に基本属性情報を表示
して、利用者に入力処理を促しているところを示してい
る。図５は、基本属性情報の入力処理の一例として、利
用者の年代および性別の入力処理を促しているところを
示している。入力部２１を介して入力された利用者の基
本属性情報は、利用者情報として格納される。

【００４０】図６は、出力部２６に嗜好属性情報を表示
して、利用者に入力処理を促しているところを示してい
る。図６は、図４に示す嗜好属性情報テーブルに登録さ
れている１０項目の嗜好属性情報のうち、「映画」、
「料理・グルメ」、「サイエンス」および「演劇・演
芸」の４項目を除く６項目について、それぞれ興味の度
合いに応じた評価値の入力処理を促しているところを示
している。利用者は、興味の度合いに応じて、４段階で
嗜好属性情報の入力処理を行なう。入力部２１を介して
入力された利用者の嗜好属性情報は、利用者情報として
格納される。

【００４１】なお、利用者に嗜好属性情報を入力させる
際に、嗜好属性情報テーブルに登録されている項目の中
から１つ以上を利用者に選択させ、選択された項目に対
してさらに詳細な入力処理を利用者に促すような、階層
的な画面構成によって対話的に嗜好属性情報の入力処理
が行なわれるようにしても良い。

【００４２】図７は、嗜好グループ情報データベース２
４に格納された情報の一例を示す図である。嗜好グルー
プ情報データベース２４は、図４に示す嗜好属性情報の
全てについて予め一般利用者にアンケート調査を行な
い、その調査結果から一般利用者の嗜好の傾向を分析し
て、嗜好の傾向が近い人を嗜好グループとしてまとめた
ものである。嗜好グループは、基本属性グループ毎にま
とめられており、嗜好グループと嗜好属性情報との関連
の度合いを数値化したグループ嗜好ベクトルが対応して
格納されている。

【００４３】図７に示す嗜好グループ情報データベース
２４においては、性別および年代の２つの基本属性グル
ープ毎に嗜好グループが１つ以上登録されている。嗜好
グループのそれぞれは、１つのグループ嗜好ベクトルを
有しており、興味の度合いに応じて４段階（３：非常に
関連が強い、２：関連がある、１：関連が少しある、
０：全く関連がない）の評価値列で表されている。

【００４４】たとえば、２０代の嗜好グループは３つあ
り、その中の１つの嗜好グループＧ０８のグループ嗜好
ベクトルＶｇは、（３，２，０，０，３，３，２，０，
０，１）である。このグループ嗜好ベクトルから、「ス
ポーツ」、「温泉・旅行・ドライブ」および「料理・グ
ルメ」には非常に強く興味を持っているが、「音楽」、
「映画」、「サイエンス」および「演劇・演芸」には全
く興味がないことが分かる。なお、このグループ嗜好ベ
クトルを嗜好属性情報との関連の度合いに応じて必ずし
も４段階で表す必要はなく、「興味がある」および「興
味がない」の２段階で表現するようにしても良いし、さ
らに細かく多段階で関連の度合いを表現するようにして
も良い。

【００４５】図８は、本発明の実施の形態１における情
報提供装置の処理手順を説明するためのフローチャート
である。まず、入力情報解析部３１は、利用者によって
入力された利用者情報（基本属性情報、嗜好属性情報）
を読出すとともに（Ｓ１１）、嗜好属性情報記憶部２３
から嗜好属性情報テーブルを読出す（Ｓ１２）。

【００４６】次に、入力情報解析部３１は、利用者情報
の嗜好属性情報と嗜好属性情報テーブルとから利用者嗜
好ベクトルを生成して、入力情報の解析処理を行なう
（Ｓ１３）。利用者嗜好ベクトルとは、嗜好属性情報テ
ーブルの各嗜好属性情報について、利用者が入力した値
を数値化してベクトルで表したものである。図４に示す
嗜好属性情報テーブルの場合には、（Ｐ０１，Ｐ０２，
Ｐ０３，Ｐ０４，Ｐ０５，Ｐ０６，Ｐ０７，Ｐ０８，Ｐ
０９，Ｐ１０）の評価値列となる。「大いに興味があ
る」を３、「普通に興味がある」を２、「少し興味があ
る」を１、「全く興味がない」を０とすると、この利用
者の利用者嗜好ベクトルＶｕは、（３，１，０，０，
２，０，１，０，０，０）となる。

【００４７】ここでは、図６に示す入力画面において入
力項目になっていない「映画」、「料理・グルメ」、
「サイエンス」および「演劇、演芸」の項目について
は、それぞれ０としている。また、各嗜好属性情報を４
段階で評価しているが、「興味がある」および「興味が
ない」の２段階で表現するようにしても良いし、さらに
細かく多段階で関連の度合いを表現するようにしても良
い。

【００４８】次に、嗜好グループ特定部３２は、嗜好グ
ループ情報データベース２４を読出し（Ｓ１４）、入力
情報解析部３１によって生成された利用者嗜好ベクトル
と嗜好グループ毎のグループ嗜好ベクトルとを比較し
て、利用者の嗜好により近い嗜好グループを特定する
（Ｓ１５）。たとえば、嗜好グループ情報データベース
２４が図７に示すものであれば、利用者の基本属性情報
「女性」に対応する基本属性グループからＧ０３および
Ｇ０４の嗜好グループが、基本属性情報「２０代」に対
応する基本属性グループからＧ０８、Ｇ０９およびＧ１
０の嗜好グループが候補に選ばれる。

【００４９】嗜好グループ特定部３２は、利用者嗜好ベ
クトルと候補に選ばれた５つの嗜好グループのそれぞれ
のグループ嗜好ベクトルとの距離を算出し、それらの距
離を比較することによって１つの嗜好グループを特定す
る。嗜好グループ特定部３２は、以下の式を用いて距離
を算出する。なお、演算子「・」は、ベクトルの内積を
表すものとする。

【００５０】距離＝Ｖｕ・Ｖｇ …（１） このように、ベクトルの内積を用いることによって、距
離が大きい値になるほどより関連が強いことを示し、距
離が小さい値になるほどより関連が少ないことを示して
いる。利用者嗜好ベクトルと、嗜好グループＧ０３，Ｇ
０４，Ｇ０８，Ｇ０９およびＧ１０のそれぞれのグルー
プ嗜好ベクトルとの距離を求めると、利用者嗜好ベクト
ルと嗜好グループＧ０８のグループ嗜好ベクトルとの距
離が最も大きくなるため、嗜好グループＧ０８が最終的
に特定される。

【００５１】なお、利用者の嗜好に近い嗜好グループを
特定する際に、上述したように１つの嗜好グループを特
定する必要はなく、利用者の基本属性情報に対応する基
本属性グループの中から式（１）によって算出された距
離が大きいＮ個の嗜好グループを選択するようにした
り、基本属性情報を無視して全嗜好グループの中から距
離が大きいＮ個の嗜好グループをさらに選択して追加す
るようにしても良い。このようにすると、利用者が属す
る基本属性グループにおける嗜好グループと、利用者が
属する基本属性グループにとらわれない一般的な嗜好グ
ループとを合わせて選択することが可能となる。

【００５２】次に、検索嗜好情報選定部３３は、嗜好属
性情報記憶部２３に記憶された嗜好属性情報テーブル
と、嗜好グループ特定部３２によって特定された嗜好グ
ループのグループ嗜好ベクトルとに基づいて、利用者に
提供する情報の検索に用いられる検索嗜好情報を生成す
る（Ｓ１６）。本実施の形態においては、検索嗜好情報
選定部３３は、利用者嗜好ベクトルと、嗜好グループ特
定部３２によって特定された嗜好グループのグループ嗜
好ベクトルとの評価値が最も高い値「３」を有する嗜好
属性情報を選定して、検索嗜好情報とする。

【００５３】ここで、利用者嗜好ベクトルから「スポー
ツ」が選定され、グループ嗜好ベクトルから「スポー
ツ」、「温泉・旅行・ドライブ」および「料理・グル
メ」が選定されるが、「スポーツ」は既に利用者嗜好ベ
クトルにおいて選定されているため、グループ嗜好ベク
トルから「温泉・旅行・ドライブ」および「料理・グル
メ」を選定することにする。検索嗜好情報の選定の仕方
はこれに限られるものではなく、たとえば評価値が
「１」以上の嗜好属性情報がすべて選定されるようにし
ても良い。

【００５４】このようにして、グループ嗜好ベクトルの
評価値が高い嗜好属性情報も検索嗜好情報として選定す
ることにより、利用者がアンケートで回答していない嗜
好属性情報項目である「料理・グルメ」も検索に用いら
れることになる。すなわち、利用者に入力してもらった
アンケート結果から、この利用者が「スポーツ」に非常
に興味があり、「温泉・旅行・ドライブ」、「コンピュ
ータ・インターネット」および「ファッション」にも興
味があることが分かるが、そのような嗜好の傾向がある
人はさらに「料理・グルメ」にも興味があると類推でき
る。

【００５５】次に、検索部３４は、提供可能情報記憶部
２５から提供可能情報を読出し（Ｓ１７）、検索嗜好情
報選定部３３によって選定された嗜好属性情報に基づい
て提供可能情報を検索する（Ｓ１８）。本実施の形態に
おいては、検索部３４は、検索嗜好情報選定部３３によ
って選定された嗜好属性情報の各単語が含まれる提供可
能情報を検索する。

【００５６】図９は、提供可能情報記憶部２５に記憶さ
れた提供可能情報の一例を示す図である。上述したよう
に、検索嗜好情報として、「スポーツ」、「温泉・旅行
・ドライブ」および「料理・グルメ」が選定されている
ので、検索部３４は「スポーツ」、「温泉」、「旅
行」、「ドライブ」、「料理」および「グルメ」の各単
語が、図９に示す提供可能情報データに対応した情報内
容に含まれているか否かによって検索が行なわれる。そ
の結果、「料理」が２つ含まれる提供可能情報２と、
「旅行」が１つ含まれる提供可能情報３とが検索され
る。

【００５７】最後に、出力部２６は、検索部３４によっ
て検索された提供可能情報を表示して、利用者に情報を
提供する（Ｓ１９）。嗜好属性情報の各単語が多く含ま
れる順に表示が行なわれるとすると、「１位 提供可能
情報２」、「２位 提供可能情報３」の順に表示され
る。このように、提供可能情報２のような利用者がアン
ケートに答えていない「料理・グルメ」に関する情報も
検索されて、表示されるようになる。

【００５８】以上の説明においては、コンピュータ本体
１に情報提供プログラムを実行させる場合についてのも
のであったが、ネットワークに接続されたサーバに情報
提供プログラムを実行させ、クライアントがサーバに対
してアンケート結果を送信して、サーバに上述した処理
を行なわせるようにしても良い。この場合、クライアン
トはサーバから検索結果を受信して、それを表示するこ
とになる。

【００５９】また、提供可能情報の他の例として、電子
化されたテレビの番組情報を用いて、利用者が好みそう
な放送予定の番組情報を提供したり、ＨＴＭＬ（Hyper
TextMarkup Language）などで記述されたインターネッ
トのホームページの情報を用いて、利用者が興味を持ち
そうなホームページの情報を提供するようにしても良
い。

【００６０】以上説明したように、本実施の形態におけ
る情報提供装置によれば、嗜好グループ特定部３２によ
って特定されたグループ嗜好ベクトルの評価値が高い嗜
好属性情報も検索嗜好情報として選定することにより、
利用者がアンケートで回答していない嗜好属性情報項目
も検索に用いられるようになり、利用者の興味を誘発す
るような情報を提供することが可能となった。

【００６１】（実施の形態２）図１０は、本発明の実施
の形態２における情報提供装置の機能的構成を示すブロ
ック図である。この情報提供装置は、入力部２１と、情
報提供装置の全体的な制御を行なう制御部２２’と、嗜
好属性情報記憶部２３と、嗜好グループ情報データベー
ス２４と、提供可能情報記憶部２５と、出力部２６と、
嗜好グループ情報データベース２４を構築する嗜好グル
ープ情報構築部２７と、単語辞書２８と、検索嗜好情報
ベクトル記憶部２９と、提供可能情報ベクトル記憶部３
０とを含む。なお、図３に示す実施の形態１における情
報提供装置と同じ構成および機能を有する部分について
は、同じ参照符号を付するものとする。また、本実施の
形態における情報提供装置の外観例および構成例は、図
１および図２に示す実施の形態１における情報提供装置
と同じであるので、詳細な説明は繰返さない。

【００６２】制御部２２’は、入力部２１を用いて利用
者が入力した利用者の基本属性情報や嗜好に関する利用
者情報を解析する入力情報解析部３１と、入力情報解析
部３１による解析結果に基づいて利用者の嗜好の傾向が
近い嗜好グループを特定する嗜好グループ特定部３２
と、嗜好グループ特定部３２によって特定された嗜好グ
ループの嗜好属性情報から、利用者に提供する情報を検
索する際に用いる嗜好属性情報を選定する検索嗜好情報
選定部３３と、単語辞書２８に格納された単語を参照し
て、検索嗜好情報選定部３３によって選定された嗜好属
性情報と提供可能情報記憶部２５に格納された提供可能
情報の内容とから単語を抽出する単語抽出部３５と、単
語抽出部３５によって抽出された単語の単語ベクトルを
参照して、検索嗜好情報選定部３３によって選定された
嗜好属性情報から検索嗜好情報ベクトルを生成し、提供
可能情報記憶部２５に格納された提供可能情報から提供
可能情報ベクトルを生成するベクトル生成部３６と、検
索嗜好情報ベクトル記憶部２９に記憶された検索嗜好情
報ベクトルおよび提供可能情報ベクトル記憶部３０に記
憶された提供可能情報ベクトルから利用者の興味が高い
情報を検索する検索部３４’とを含む。

【００６３】なお、本実施の形態においては、入力情報
解析部３１、嗜好グループ特定部３２および検索嗜好情
報選定部３３が、実施の形態１において説明した処理と
同様の処理を行ない、検索嗜好情報選定部３３によって
「スポーツ」、「温泉・旅行・ドライブ」および「料理
・グルメ」の嗜好属性情報が選定されているものとす
る。

【００６４】図１１は、本発明の実施の形態２における
情報提供装置の処理手順を説明するためのフローチャー
トである。図８に示す実施の形態１における情報提供装
置の処理手順と比較して、ステップＳ１７およびＳ１８
が、ステップＳ２１〜Ｓ２３に置換されている点のみが
異なる。したがって、重複するステップの詳細な説明は
繰返さない。

【００６５】ステップＳ２１において、単語抽出部３５
は単語辞書２８を参照して、ステップＳ１６において生
成された検索嗜好情報および提供可能情報記憶部２５に
記憶された提供可能情報から個々の単語を抽出する。以
下に、この処理について詳細に説明する。

【００６６】図１２は、単語辞書２８の一例を示す図で
ある。この単語辞書２８は、単語とその単語に対応した
単語ベクトルとを含む。単語ベクトルは、文章中の単語
が持つ概念と文脈との関係の程度を示したものであり、
個々の単語が有する概念と予め定めた特徴単語との関係
をベクトル形式で表現したものである。Ｎ個の概念分類
を有する単語を一例として説明すると、ある単語の単語
ベクトルはそのＮ次元ベクトルの各要素の値を特徴単語
に対応させて定めることにより決定することができる。

【００６７】単語ｉの単語ベクトルＸｉを（ｘ_i1，
ｘ_i2，…，ｘ_iN）とすると、各要素の値は０≦ｘ_ij≦Ｅ
_m（Ｅ_mは正の定数、ｊ＝１〜Ｎ）であり、単語ｉと特徴
単語ｊとの間に全く関係がない場合にはｘ_ij＝０にな
り、単語ｉと特徴単語ｊとの間に関係がある場合にはそ
の関係の程度に応じて０より大きな値になる。たとえ
ば、特徴ベクトルが５つの特徴単語（自然、都会、騒
音、動物、緑）から成り立っているとし、それぞれの要
素の値が「０」または「１」の２値である場合には、単
語「山」の特徴ベクトルを（１，０，０，１，１）等と
表すことができる。図１２に示す単語辞書２８は、８次
元の単語ベクトルを含んでいる。

【００６８】単語抽出部３５は、図１２に示す単語辞書
２８に格納された単語を参照し、検索嗜好情報選定部３
３によって選定された嗜好属性情報と、提供可能情報記
憶部２５に格納された提供可能情報とのデータ内容から
個々の単語を抽出する。

【００６９】次に、ベクトル生成部３６は、図１２に示
す単語辞書２８に格納された単語ベクトルを参照して、
検索嗜好情報選定部３３によって選定された嗜好属性情
報から検索嗜好情報ベクトルを生成し、提供可能情報記
憶部２５に記憶された提供可能情報から提供可能情報ベ
クトルを生成する（Ｓ２２）。

【００７０】たとえば、検索嗜好情報選定部３３によっ
て「温泉・旅行・ドライブ」が選定された場合、単語抽
出部３５は、単語辞書２８を参照することによって、
「温泉」、「旅行」および「ドライブ」の３単語を抽出
する。そして、ベクトル生成部３６は、それらの単語に
対応した単語ベクトルを単語辞書２８から抽出し、単語
ベクトルの和を計算する。その結果、検索嗜好情報選定
部３３によって選定された嗜好属性情報「温泉・旅行・
ドライブ」の検索嗜好情報ベクトルは、（２，２，２，
１，０，０，１，０）となる。

【００７１】同様にして、提供可能情報記憶部２５に記
憶された提供可能情報の中から、図９に示す提供可能情
報１が選択された場合、単語抽出部３５は、単語辞書２
８を参照することによって、「ファッション」および
「コート」の２単語を抽出する。そして、ベクトル生成
部３６は、それらの単語に対応した単語ベクトルを単語
辞書２８から抽出し、単語ベクトルの和を計算する。そ
の結果、提供可能情報１の提供可能情報ベクトルは
（０，０，０，２，２，１，０，０）となる。

【００７２】このようにして、ベクトル生成部３６は、
検索嗜好情報選定部３３によって選定された検索嗜好情
報のそれぞれについて検索嗜好情報ベクトルを計算し、
検索嗜好情報ベクトル記憶部２９に格納する。同様にし
て、ベクトル生成部３６は、提供可能情報記憶部２５に
記憶されている提供可能情報のそれぞれについて提供可
能情報ベクトルを計算し、提供可能情報ベクトル記憶部
３０に格納する。なお、本実施の形態においては、検索
嗜好情報ベクトルおよび提供可能情報ベクトルの大きさ
が１０となるように正規化処理が行なわれる。

【００７３】図１３は、検索嗜好情報ベクトル記憶部２
９に格納された検索嗜好情報ベクトルの一例を示す図で
ある。検索嗜好情報選定部３３によって選定された検索
嗜好情報「スポーツ」、「温泉・旅行・ドライブ」およ
び「料理・グルメ」の検索嗜好情報ベクトルが格納され
ている。なお、検索嗜好情報ベクトルは、高い評価が付
けられた嗜好属性情報のキーワードの単語ベクトルが強
く作用するように、評価値に応じて重み付けを行ない加
重和をとるようにしても良い。

【００７４】図１４は、提供可能情報ベクトル記憶部３
０に格納された提供可能情報ベクトルの一例を示す図で
ある。提供可能情報記憶部２５に記憶された図９に示す
提供可能情報１〜５の提供可能情報ベクトルが格納され
ている。

【００７５】次に、検索部３４’は、検索嗜好情報ベク
トル記憶部２９に格納された検索嗜好情報ベクトルと、
提供可能情報ベクトル記憶部３０に格納された提供可能
情報ベクトルとから、利用者の興味が高い情報を検索す
る（Ｓ２３）。検索部３４’は、検索嗜好情報ベクトル
Ｖｐと提供可能情報ベクトルＶｉとの評価度（以下、検
索点数と呼ぶ。）を以下の式を用いて計算する。なお、
演算子「・」は、ベクトルの内積を表すものとする。

【００７６】検索点数＝Ｖｐ・Ｖｉ …（２） 検索嗜好情報ベクトルＶｐと提供可能情報ベクトルＶｉ
とは、それぞれ大きさが１０となるように正規化処理を
行なっているため、検索点数の値は０から１００までの
値となり、それぞれのベクトルの距離が近いほど大きな
値となる。

【００７７】式（２）を用いて、図１３に示す検索嗜好
情報「スポーツ」、「温泉・旅行・ドライブ」および
「料理・グルメ」の検索嗜好情報ベクトルと、図１４に
示すそれぞれの提供可能情報ベクトルとの検索点数を算
出しながら、提供可能情報を検索する。検索点数が高い
順に上位３件を抽出すると、以下のようになる。

【００７８】１位 ９７点 提供可能情報２ ２位 ８４点 提供可能情報３ ３位 ７１点 提供可能情報４ このようにして、実施の形態１と同様に、アンケートに
答えてもらっていない「料理・グルメ」の内容の情報で
あっても検索される。また、特徴ベクトルを用いて検索
を行なっているので、たとえば提供可能情報４のように
検索に用いた検索嗜好情報のキーワードが含まれていな
い提供可能情報であっても検索されて、利用者に提供す
ることが可能となる。

【００７９】次に、嗜好グループ情報データベース２４
の構築方法について説明する。図１５は、嗜好グループ
情報構築部２７の詳細を説明するためのブロック図であ
る。嗜好グループ情報構築部２７は、クラスタリング処
理部７１と、一般利用者嗜好情報記憶部７２とを含む。

【００８０】図１６は、嗜好グループ情報構築部２７の
処理手順を説明するためのフローチャートである。ま
ず、クラスタリング処理部７１は、一般利用者嗜好情報
記憶部７２に格納された一般利用者嗜好情報を読出す
（Ｓ３１）。

【００８１】一般利用者嗜好情報記憶部７２には、予め
一般利用者に対して年代や性別などの基本属性情報につ
いてのアンケート結果と、図４に示すような嗜好属性情
報テーブルの登録された各嗜好属性情報にどの程度興味
があるかを回答してもらったアンケート結果とが集計さ
れ、それぞれの嗜好ベクトルが計算されてアンケート調
査結果テーブルとして格納される。図１７は、アンケー
ト調査結果テーブルの一例として、基本属性情報の年代
が「２０代」である一般利用者６人分のアンケート調査
結果を示している。

【００８２】図１７に示すアンケート調査結果テーブル
においては、嗜好属性情報テーブルの全１０項目の嗜好
属性情報について、興味の度合いに応じて４段階（３：
非常に強く興味を持つ、２：普通に興味を持つ、１：少
しだけ興味を持つ、０：全く興味を持たない）の評価で
回答してもらった結果を示している。たとえば、一般利
用者ＩＤが「１」の嗜好ベクトルは、（１，３，３，
０，０，２，３，０，０，０）であるので、「コンピュ
ータ・インターネット」、「音楽」および「ファッショ
ン」に非常に強く興味を持ち、「スポーツ」および「料
理・グルメ」にも興味を持っているが、それ以外の「映
画」、「温泉・旅行・ドライブ」、「サイエンス」、
「演劇・演芸」および「ビジネス」には全く興味を持っ
ていないことを示している。

【００８３】次に、クラスタリング処理部７１は、ステ
ップＳ３１において読出した一般利用者嗜好情報を基本
属性グループに分類するか否かを判定する（Ｓ３２）。
一般利用者嗜好情報を基本属性グループに分類しない場
合には（Ｓ３２，Ｎｏ）、ステップＳ３４へ進む。ま
た、一般利用者嗜好情報を基本属性グループに分類する
場合には（Ｓ３２，Ｙｅｓ）、一般利用者の嗜好ベクト
ルを「性別」または「年代」若しくはこれらを複数組合
わせた基本属性グループに分類する（Ｓ３３）。基本属
性グループとして、「性別」および「年代」の他に、
「職業」や「家族構成」などを利用するようにしても良
い。

【００８４】次に、クラスタリング処理部７１は、一般
利用者嗜好情報記憶部７２に格納された一般利用者の嗜
好ベクトルに対して、後述するような自己組織化マップ
を用いたカテゴリ分類を行なう（Ｓ３４）。クラスタリ
ングの手法として、上述したような嗜好ベクトルを互い
に近いもの同士に分類できる手法であればどのようなア
ルゴリズムであっても良く、特に限定されるものではな
い。ここで、嗜好ベクトルが互いに近いもの同士とは、
ベクトル間の互いのユークリッド距離または余弦角が小
さいことを意味する。

【００８５】本実施の形態においては、クラスタリング
の手法として、自己組織化マップを用いることにする。
自己組織化マップの学習モデルについての詳細は、T.Ko
hnen:"The self-organizing map", Proc.IEEE,vol.78
(9),p.1464-80にある。自己組織化マップは、T.Kohnen
によって提案された手法で、ニューラルネットを用いた
教師なし競合学習モデルであり、多次元の属性値で表現
されるベクトルデータを通常２次元に位相配置できる特
徴がある。

【００８６】本実施の形態においては、上述した一般利
用者のアンケート結果から得られた嗜好ベクトルを学習
用の入力データとして教師なし学習を行なう。出力層の
各ユニット（ニューロン）は、２次元空間に位相配置さ
れており、入力データと同次元のベクトルを有してい
る。学習は、各ユニットのベクトルを入力データに選択
的に近づけることによって進められる。

【００８７】まず、ある入力データに対して最も近いベ
クトルを持つユニットを見つける。次に、このユニット
の近傍領域内にある複数のユニットについて、それぞれ
のユニットのベクトルを入力データに近づける。この近
傍領域以外のユニットのベクトルは、更新せずにそのま
まとする。一定回数の学習を行なった後、各嗜好ベクト
ルを最も近いベクトルを持つユニットに写像することで
学習が終了する。この結果、嗜好ベクトルの特徴が同一
と見なされる嗜好ベクトルは同一のユニットに、特徴が
類似していると見なされる嗜好ベクトルは近接するユニ
ットに配置されて分類される。この同一および近接する
ユニットについてまとめたものをカテゴリと呼ぶ。

【００８８】図１８は、クラスタリング処理部７１によ
って分類されたカテゴリの一例を示している。図１８に
示すように、図１７の一般利用者ＩＤ１〜６の嗜好ベク
トルがカテゴリ１〜３に分類され、このカテゴリが嗜好
グループとなる。すなわち、図１７に示す基本属性情報
が「２０代」である基本属性グループから、嗜好グルー
プが３つ生成されたことになる。

【００８９】次に、クラスタリング処理部７１は、ステ
ップＳ３４において生成された嗜好グループの嗜好ベク
トルを生成する（Ｓ３５）。各カテゴリに分類された一
般利用者の嗜好ベクトルの加重和の平均を、その嗜好グ
ループのグループ嗜好ベクトルとすると、たとえばカテ
ゴリ１のグループ嗜好ベクトルは、（３，２，０，０，
３，３，２，０，０，１）となる。また、ベクトルの大
きさがある一定値となるように正規化処理を行なっても
良い。同様に、他の嗜好グループについてグループ嗜好
ベクトルを求めると、図７に示すような基本属性グルー
プ「２０代」のグループ嗜好ベクトル（Ｇ０８〜Ｇ１
０）が構築される。

【００９０】なお、以上の説明においては、一般利用者
の嗜好ベクトルを予め「年代」に分けてクラスタリング
したが、「２０代でかつ女性」のように基本属性情報を
複数組合わせた基本属性グループを構成し、その基本属
性グループに属する嗜好ベクトルだけをクラスタリング
して嗜好グループを構築するようにしても良い。また、
基本属性グループに分類せずに（図１６のステップＳ３
２を参照）、アンケート調査で得られた一般利用者の全
嗜好ベクトルをクラスタリングして嗜好グループを構築
するようにしても良い。

【００９１】嗜好グループ情報データベース２４は、利
用者に情報が提供される前の適当なタイミングで予め構
築しておく必要があるが、一度構築しておけば次回の実
行時においては改めて構築し直す必要はない。なお、た
とえば流行にマッチした最新の嗜好グループ情報データ
ベース２４を構築するために、定期的に一般利用者のア
ンケート調査結果を収集して、最新の嗜好グループ情報
データベース２４を構築し直すようにしても良い。

【００９２】また、上述したように、利用者が入力部２
１を介して入力する基本属性情報の項目は、この嗜好グ
ループ情報データベース２４を構築するのに使用される
基本属性情報の項目であるので、この利用者が入力する
基本属性情報が嗜好グループを特定するための絞込みの
条件となる。たとえば、嗜好グループ情報データベース
２４が「２０代かつ会社員」というように、「年代」お
よび「職業」の基本属性情報を組合わせた基本属性グル
ープで構築されていれば、利用者に「年代」および「職
業」についてのアンケートに回答してもらうことにな
る。

【００９３】最後に、クラスタリング処理部７１は、生
成した嗜好グループの嗜好ベクトルを嗜好グループ情報
データベース２４に格納して（Ｓ３６）、処理を終了す
る。

【００９４】以上説明したように、本実施の形態におけ
る情報提供装置によれば、ベクトル生成部３６が検索嗜
好情報選定部３３によって選定された嗜好属性情報から
検索嗜好情報ベクトルを生成し、提供可能情報記憶部２
５に格納された提供可能情報から提供可能情報ベクトル
を生成し、検索部３４’がそれらのベクトルを用いて利
用者の興味が高い情報を検索するようにしたので、実施
の形態１において説明した効果に加えて、利用者が興味
を持ちそうな情報を精度良く検索することが可能となっ
た。

【００９５】今回開示された実施の形態は、すべての点
で例示であって制限的なものではないと考えられるべき
である。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請
求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味
および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図さ
れる。

【００９６】

【発明の効果】本発明のある局面によれば、検索手段が
利用者の嗜好属性情報に近似した嗜好グループの嗜好属
性情報に基づいて提供可能情報を検索するので、利用者
の興味を誘発するような情報を提供することが可能とな
った。

【００９７】また、データベースに格納された情報によ
って数値化される嗜好属性情報は、利用者の嗜好属性情
報に含まれない嗜好属性情報を含むので、利用者の嗜好
属性情報に含まれないような嗜好属性情報に基づく検索
も行なわれるようになり、利用者の興味を誘発するよう
な情報を提供することが可能となった。

【００９８】また、データベースが嗜好属性情報と嗜好
グループとの関連の度合いを数値化した嗜好ベクトルを
嗜好グループ毎に格納するので、特定手段は嗜好グルー
プの特定を容易に行なえるようになった。

【００９９】また、データベースは嗜好グループが基本
属性情報でさらに分類されるので、特定手段は、利用者
が属する基本属性グループに基づいて嗜好グループを特
定することができ、さらに詳細に嗜好グループを特定す
ることが可能となった。

【０１００】また、情報提供装置はさらに、一般利用者
の嗜好ベクトルを嗜好の傾向に応じて嗜好グループにク
ラスタリングし、嗜好グループの嗜好ベクトルを生成し
てデータベースに格納するためのクラスタリング手段を
含むので、データベースに格納される情報の再構築等が
容易に行なえるようになった。

【０１０１】また、クラスタリング手段はさらに一般利
用者の嗜好ベクトルを基本属性情報でクラスタリング
し、嗜好グループの嗜好ベクトルを生成してデータベー
スに格納するので、特定手段は利用者が属する基本属性
グループに基づいて嗜好グループを特定することがで
き、さらに詳細に嗜好グループを特定することが可能と
なった。

【０１０２】また、クラスタリング手段が嗜好ベクトル
の距離および余弦角の少なくとも一方を用いて、一般利
用者の嗜好ベクトルを嗜好グループにクラスタリングす
るので、容易に一般利用者の嗜好ベクトルを嗜好グルー
プにクラスタリングすることが可能となった。

【０１０３】また、情報提供装置はさらに特定手段によ
って特定された嗜好グループと関連の高い嗜好属性情報
を選定するための選定手段を含むので、検索手段は容易
に提供可能情報を検索することが可能となった。

【０１０４】また、検索手段が選定手段によって選定さ
れた嗜好属性情報に含まれる単語を含んだ提供可能情報
を検索するので、検索手段は、容易に提供可能情報を検
索することが可能となった。

【０１０５】また、検索手段がベクトル生成手段によっ
て生成された検索嗜好情報ベクトルと提供可能情報ベク
トルとの一致度に応じて提供可能情報を検索するので、
利用者が興味を持ちそうな情報を精度良く検索すること
が可能となった。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施の形態１における情報提供装置
の外観例を示す図である。

【図２】 本発明の実施の形態１における情報提供装置
の構成例を示すブロック図である。

【図３】 本発明の実施の形態１における情報提供装置
の機能的構成を示すブロック図である。

【図４】 嗜好属性情報記憶部２３に記憶された嗜好属
性情報テーブルの一例を示す図である。

【図５】 出力部２６に基本属性情報を表示して、利用
者に入力処理を促しているところを示す図である。

【図６】 出力部２６に嗜好属性情報を表示して、利用
者に入力処理を促しているところを示す図である。

【図７】 嗜好グループ情報データベース２４に格納さ
れた情報の一例を示す図である。

【図８】 本発明の実施の形態１における情報提供装置
の処理手順を説明するためのフローチャートである。

【図９】 提供可能情報記憶部２５に記憶された提供可
能情報の一例を示す図である。

【図１０】 本発明の実施の形態２における情報提供装
置の機能的構成を示すブロック図である。

【図１１】 本発明の実施の形態２における情報提供装
置の処理手順を説明するためのフローチャートである。

【図１２】 単語辞書２８の一例を示す図である。

【図１３】 検索嗜好情報ベクトル記憶部２９に格納さ
れた検索嗜好情報ベクトルの一例を示す図である。

【図１４】 提供可能情報ベクトル記憶部３０に格納さ
れた提供可能情報ベクトルの一例を示す図である。

【図１５】 嗜好グループ情報構築部２７の詳細を説明
するためのブロック図である。

【図１６】 嗜好グループ情報構築部２７の処理手順を
説明するためのフローチャートである。

【図１７】 アンケート調査結果テーブルの一例を示す
図である。

【図１８】 クラスタリング処理部７１によって分類さ
れたカテゴリの一例を示している。

【符号の説明】

１ コンピュータ本体、２ ディスプレイ装置、３ Ｆ
Ｄドライブ、４ ＦＤ、５ キーボード、６ マウス、
７ ＣＤ−ＲＯＭ装置、８ ＣＤ−ＲＯＭ、９ネットワ
ーク通信装置、１０ ＣＰＵ、１１ ＲＯＭ、１２ Ｒ
ＡＭ、１３ハードディスク、２１ 入力部、２２，２
２’ 制御部、２３ 嗜好属性情報記憶部、２４ 嗜好
グループ情報データベース、２５ 提供可能情報記憶
部、２６出力部、２７ 嗜好グループ情報構築部、２８
単語辞書、２９ 検索嗜好情報ベクトル記憶部、３０
提供可能情報ベクトル記憶部、３１ 入力情報解析
部、３２ 嗜好グループ特定部、３３ 検索嗜好情報選
定部、３４，３４’ 検索部、３５ 単語抽出部、３６
ベクトル生成部、７１ クラスタリング処理部、７２
一般利用者嗜好情報記憶部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 佐藤 亮一 大阪府大阪市阿倍野区長池町22番22号 シ ャープ株式会社内 (72)発明者 黒武者 健一 大阪府大阪市阿倍野区長池町22番22号 シ ャープ株式会社内 Ｆターム(参考） 5B075 KK07 NK02 NR06 NR12 PP28 PR06 PR08 QM08

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 嗜好属性情報と、一般利用者の嗜好の傾
   向に応じて分類された嗜好グループとの関連の度合いを
   数値化した情報を格納するデータベースと、 前記データベースを参照して、利用者の嗜好属性情報に
   近似した嗜好グループを特定するための特定手段と、 前記特定手段によって特定された嗜好グループの嗜好属
   性情報に基づいて提供可能情報を検索するための検索手
   段と、 前記検索手段によって検索された提供可能情報を出力す
   るための出力手段とを含む情報提供装置。
2. 【請求項２】 前記データベースに格納された情報によ
   って数値化される嗜好属性情報は、前記利用者の嗜好属
   性情報に含まれない嗜好属性情報を含む、請求項１記載
   の情報提供装置。
3. 【請求項３】 前記データベースは、前記嗜好属性情報
   と前記嗜好グループとの関連の度合いを数値化した嗜好
   ベクトルを前記嗜好グループ毎に格納し、 前記特定手段は、利用者の嗜好属性情報に近似した嗜好
   ベクトルを前記データベースから抽出して嗜好グループ
   を特定する、請求項１または２記載の情報提供装置。
4. 【請求項４】 前記データベースは、前記嗜好グループ
   が基本属性情報でさらに分類され、 前記特定手段は、利用者が属する基本属性グループに登
   録されている嗜好グループの中から、利用者の嗜好属性
   情報に近似した嗜好ベクトルを抽出して嗜好グループを
   特定する、請求項３記載の情報提供装置。
5. 【請求項５】 前記情報提供装置はさらに、一般利用者
   の嗜好ベクトルを嗜好の傾向に応じて嗜好グループにク
   ラスタリングし、該嗜好グループの嗜好ベクトルを生成
   して前記データベースに格納するためのクラスタリング
   手段を含む、請求項１〜４のいずれかに記載の情報提供
   装置。
6. 【請求項６】 前記クラスタリング手段は、さらに一般
   利用者の嗜好ベクトルを基本属性情報でクラスタリング
   し、前記嗜好グループの嗜好ベクトルを生成して前記デ
   ータベースに格納する、請求項５記載の情報提供装置。
7. 【請求項７】 前記クラスタリング手段は、嗜好ベクト
   ルの距離および余弦角の少なくとも一方を用いて、一般
   利用者の嗜好ベクトルを嗜好グループにクラスタリング
   する、請求項５または６記載の情報提供装置。
8. 【請求項８】 前記情報提供装置はさらに、前記特定手
   段によって特定された嗜好グループと関連の高い嗜好属
   性情報を選定するための選定手段を含み、 前記検索手段は、前記選定手段によって選定された嗜好
   属性情報に基づいて提供可能情報を検索する、請求項１
   〜７のいずれかに記載の情報提供装置。
9. 【請求項９】 前記検索手段は、前記選定手段によって
   選定された嗜好属性情報に含まれる単語を含んだ提供可
   能情報を検索する、請求項８記載の情報提供装置。
10. 【請求項１０】 前記情報提供装置はさらに、単語と該
    単語の特徴を表す単語ベクトルとを対応付けて記憶した
    単語辞書と、 前記単語辞書を参照して、前記嗜好属性情報および前記
    提供可能情報から単語を抽出するための単語抽出手段
    と、 前記単語抽出手段によって抽出された単語の単語ベクト
    ルから、検索嗜好情報ベクトルおよび提供可能情報ベク
    トルを生成するためのベクトル生成手段とを含み、 前記検索手段は、前記ベクトル生成手段によって生成さ
    れた検索嗜好情報ベクトルと提供可能情報ベクトルとの
    一致度に応じて提供可能情報を検索する、請求項１〜８
    のいずれかに記載の情報提供装置。
11. 【請求項１１】 嗜好属性情報と、一般利用者の嗜好の
    傾向に応じて分類された嗜好グループとの関連の度合い
    を数値化して格納されたデータベースを参照して、利用
    者の嗜好属性情報に近似した嗜好グループを特定するス
    テップと、 前記特定された嗜好グループの嗜好属性情報に基づいて
    提供可能情報を検索するステップと、 前記検索された提供可能情報を出力するステップとを含
    む情報提供方法。
12. 【請求項１２】 利用者が興味を持ちそうな情報を提供
    する情報提供方法をコンピュータに実行させるためのコ
    ンピュータ・プログラムであって、 前記情報提供方法は、嗜好属性情報と、一般利用者の嗜
    好の傾向に応じて分類された嗜好グループとの関連の度
    合いを数値化して格納されたデータベースを参照して、
    利用者の嗜好属性情報に近似した嗜好グループを特定す
    るステップと、 前記特定された嗜好グループの嗜好属性情報に基づいて
    提供可能情報を検索するステップと、 前記検索された提供可能情報を出力するステップとを含
    む、コンピュータ・プログラム。
13. 【請求項１３】 利用者が興味を持ちそうな情報を提供
    する情報提供方法をコンピュータに実行させるためのプ
    ログラムを記録したコンピュータで読取可能な記録媒体
    であって、 前記情報提供方法は、嗜好属性情報と、一般利用者の嗜
    好の傾向に応じて分類された嗜好グループとの関連の度
    合いを数値化して格納されたデータベースを参照して、
    利用者の嗜好属性情報に近似した嗜好グループを特定す
    るステップと、 前記特定された嗜好グループの嗜好属性情報に基づいて
    提供可能情報を検索するステップと、 前記検索された提供可能情報を出力するステップとを含
    む、コンピュータで読取可能な記録媒体。