JP2003271853A - 嗜好情報提供方法及びプログラム並びに装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】ユーザの負担を減らしつつユーザに適合したレ
コメンデーションを実現する。 【解決手段】本発明は、コンピュータにより、ユーザに
適した情報の選択に利用される嗜好情報をレコメンデー
ション手段４に提供する方法に関する。本発明の嗜好情
報提供方法では、ユーザに対して、嗜好情報の設定を促
すとともに、ユーザの活動履歴情報に基づく分析によっ
て嗜好分析情報が生成された場合にこの嗜好分析情報を
提示し、嗜好情報の設定を促されたユーザによって設定
された嗜好情報をレコメンデーション手段４に提供す
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、ユーザに適した情
報を提供するレコメンデーションを行うためにこのユー
ザの嗜好・特性を示す情報（以下、「嗜好情報」とい
う）を提供する方法及びプログラム並びに装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】ＷＷＷ（World Wide Web）等において、
Ｗｅｂページを個々のユーザに適合させた形で提示する
技術をカスタマイゼーション又はパーソナライゼーショ
ンといい、One-to-Oneマーケティングの主要な手法とし
て位置付けられている。

【０００３】このカスタマイゼーション、パーソナライ
ゼーションはレコメンデーションに適用すると有効であ
る。レコメンデーションとは、ユーザに商品、コンテン
ツ、サービス等に関るアイテムを推薦する技術である。

【０００４】このレコメンデーションにおいて、各ユー
ザに一律なアイテムを推薦するのではなく、各ユーザの
種々の特性を考慮して各ユーザに受け入れられそうなア
イテムを選択して推薦する技術が検討されている。

【０００５】一般的には、レコメンデーションの手法と
して以下の３手法が用いられている。

【０００６】第１の手法は静的フィルタリングである。
この静的フィルタリングでは、ユーザからアンケート等
により明示的に嗜好を教わり、その嗜好と適合するアイ
テムを推薦する。

【０００７】第２の手法はルールベースである。このル
ールベースでは、ユーザの特徴値を利用する静的なルー
ルを適用してアイテムを推薦する。ルールは、Ｗｅｂサ
イトの保守者が登録し維持・管理する。

【０００８】第３の手法はリアルタイムレコメンデーシ
ョンである。このリアルタイムレコメンデーションで
は、協調フィルタリング、ニューラルネットワーク等の
原理によってルール自体を自動的に生成・維持し、その
ルールを適用してアイテムを推薦する。

【０００９】なお、ルールの生成には様々な手法が利用
される。例えば、過去に多くのユーザがＷｅｂサイト
（ＥＣサイト）で購入したアイテムや、過去に多くのユ
ーザがアクセスしたアイテムのパターンを統計的に分析
し、ルールを導く。

【００１０】そして、リアルタイムレコメンデーション
では、ユーザの活動パターンをその生成されたルールに
適合させて、そのユーザが将来興味を持ちそうなアイテ
ムを導き出して推薦する。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】上記の静的フィルタリ
ングでは、アンケート等によりユーザに嗜好を調査する
質問に答えてもらい、ユーザが興味あると答えたアイテ
ム又はそのアイテムに近いアイテムを推薦する。

【００１２】この静的フィルタリングでは、ユーザが正
確に質問に答えることにより、レコメンデーションの精
度も向上する。

【００１３】しかしながら、静的フィルタリングでは、
アンケート等に回答すること自体がユーザにとって負担
となる場合があり、アンケート等に正確に答えないユー
ザもいる。

【００１４】また、ユーザの嗜好が時間とともに変化し
た場合に、その都度変化後の嗜好をユーザがアップデー
トすることはユーザに負担となり、効率的でない。

【００１５】このように、静的フィルタリングでは、正
確な推薦を長期間にわたって実現することが困難であ
る。

【００１６】上記のルールベースでは、保守者によるル
ールの維持・管理作業に労力がかかる。

【００１７】上記のリアルタイムレコメンデーションで
は、ルールを自動的に生成し直接的に設定しないため、
静的フィルタリングなどの手法に比べてレコメンデーシ
ョンの精度を向上させることが困難である。

【００１８】本発明は、以上のような実情に鑑みてなさ
れたもので、ユーザの負担を減らしつつユーザに適合し
たレコメンデーションを実現するための嗜好情報を提供
する方法及びプログラム並びに装置を提供することを目
的とする。

【００１９】

【課題を解決するための手段】本発明を実現するにあた
って講じた具体的手段について以下に説明する。

【００２０】第１の発明は、コンピュータにより、ユー
ザに適した情報の選択に利用される嗜好情報をレコメン
デーション手段に提供する方法であって、ユーザに対し
て、嗜好情報の設定を促すとともに、ユーザの活動履歴
情報に基づく分析によって嗜好分析情報が生成された場
合にこの嗜好分析情報を提示し、嗜好情報の設定を促さ
れたユーザによって設定された嗜好情報を受け付けてレ
コメンデーション手段に提供する嗜好情報提供方法であ
る。

【００２１】これにより、ユーザは、自己の活動履歴情
報を分析して嗜好分析情報が得られた場合に、この嗜好
分析情報を参考にして自己の嗜好情報を設定できる。

【００２２】したがって、ユーザによる嗜好情報の設定
作業の負担を軽減できる。また、ユーザは、現在の嗜好
を反映した嗜好情報を設定できる。そして、レコメンデ
ーションの精度を向上させることができる。

【００２３】第２の発明は、コンピュータにより、ユー
ザに適した情報の選択に利用される嗜好情報をレコメン
デーション手段に提供する方法であって、ユーザによっ
て先に設定された嗜好情報とユーザの活動履歴情報に基
づく分析によって生成された嗜好分析情報とを取得し、
先に設定された嗜好情報と嗜好分析情報とをユーザに提
示してユーザに対して嗜好情報の設定を促し、嗜好情報
の設定を促されたユーザによって設定された嗜好情報を
受け付けてレコメンデーション手段に提供する嗜好情報
提供方法である。

【００２４】これにより、ユーザは、先に設定しておい
た嗜好情報と自己の活動履歴を分析した結果得られる嗜
好分析情報との中から、自らの現状の嗜好に適合してい
る情報を選択し、この嗜好情報に基づくレコメンデーシ
ョンサービスを受けることができる。

【００２５】なお、上記第１又は第２の発明において、
ユーザに対して嗜好情報の設定を促す形式には、例えば
ユーザに対して嗜好情報に含める情報の指定を促す形
式、又はユーザに対して嗜好情報に含めない情報の指定
を促す形式を利用することができる。

【００２６】上記第１の発明の嗜好情報提供方法を実施
する機能を容易にコンピュータに実現させるために、コ
ンピュータに、ユーザに対して、嗜好情報の設定を促す
とともに、ユーザの活動履歴情報に基づく分析によって
嗜好分析情報が生成された場合にこの嗜好分析情報を提
示する設定支援機能と、嗜好情報の設定を促されたユー
ザによって設定された嗜好情報を受け付け、レコメンデ
ーション手段に提供する提供機能とを実現させるための
嗜好情報提供プログラム、又はこのプログラムを記録し
た記録媒体を適用してもよい。

【００２７】また、上記第２の発明の嗜好情報提供方法
を実施する機能を容易にコンピュータに実現させるため
に、コンピュータに、ユーザによって先に設定された嗜
好情報とユーザの活動履歴情報に基づく分析によって生
成された嗜好分析情報とを取得する取得機能と、先に設
定された嗜好情報と嗜好分析情報とをユーザに提示して
ユーザに対して嗜好情報の設定を促す設定支援機能と、
嗜好情報の設定を促されたユーザによって設定された嗜
好情報を受け付け、レコメンデーション手段に提供する
提供機能とを実現させるための嗜好情報提供プログラ
ム、又はこのプログラムを記録した記録媒体を適用して
もよい。

【００２８】また、上記第１又は第２の発明の嗜好情報
提供方法を実施するための手段を備えた嗜好情報提供装
置を利用しても、同様の作用効果が得られる。

【００２９】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施の形態について説明する。

【００３０】（第１の実施の形態）本実施の形態は、例
えばＷｅｂページ上でユーザの嗜好や特性に合わせてレ
コメンデーションを行うための技術に関する。

【００３１】本実施の形態に係る嗜好情報提供方法にお
いては、ユーザによって先に設定された嗜好情報とユー
ザの活動履歴を分析して得られる嗜好分析情報との中か
らユーザによって情報が選択され、この選択された情報
によって新たな嗜好情報が構成される。

【００３２】本実施の形態の概要について説明する。

【００３３】本実施の形態においては、まず嗜好・特性
を問うアンケートがユーザに提示される。このアンケー
トは、前もってユーザが明示的に質問に答えて設定した
嗜好情報と、ユーザのＷｅｂサイト上での購買・視聴活
動の状況を示す活動履歴情報を分析して得られた嗜好分
析情報とが合成され、生成される。

【００３４】次に、本実施の形態においては、興味ある
アイテムの設定がユーザに提示されたアンケートによっ
て促され、新たに設定された嗜好情報を利用してレコメ
ンデーションが実行される。

【００３５】正確なレコメンデーションをユーザが求め
る場合、ユーザは自分で嗜好情報を自由に設定可能であ
る。

【００３６】アクセスパターンなどの嗜好分析情報に基
づいて嗜好情報を自動更新する旨をユーザが要求する
と、ユーザがアンケートに答えない場合やユーザが嗜好
情報を設定しない場合であっても、嗜好分析情報に基づ
いてある程度自動的に嗜好情報が更新される。

【００３７】これにより、多様なユーザに適切なレコメ
ンデーションサービスを提供可能となる。

【００３８】図１は、本実施の形態に係る嗜好情報提供
方法を実施するレコメンデーションシステムを例示する
ブロック図である。

【００３９】Ｗｅｂサーバ（レコメンデーション装置）
１は、コンテンツ格納部２、アクセスログ格納部３、レ
コメンデーションエンジン４、嗜好分析情報格納部５、
嗜好情報格納部６とを備え、分析機能７を実行する。

【００４０】Ｗｅｂサーバ１は、ユーザの操作するブラ
ウザ９と送受信可能に接続されており、Ｗｅｂサイトと
しての機能を実現する。

【００４１】なお、以下においては、Ｗｅｂサーバ１に
よって実現されるＷｅｂサイトが、電化製品に関するＥ
Ｃサイトである場合を例として説明する。

【００４２】また、Ｗｅｂサーバ１は、記録媒体１０に
記録されている嗜好情報提供プログラム１１を読み込ん
で実行する。

【００４３】嗜好情報提供プログラム１１は、コンピュ
ータに、情報取得機能１２、設定支援機能１３、情報提
供機能１４を実現させるためのプログラムである。

【００４４】コンテンツ格納部２は、ＥＣサイトの主な
コンテンツを格納している。Ｗｅｂサーバ１は、ブラウ
ザ９からの要求にしたがってコンテンツ格納部２に格納
されているコンテンツを提供する。コンテンツの例とし
ては、ＥＣサイトで扱われる各製品の画像情報、仕様情
報、価格情報、メンテナンス情報などがある。ブラウザ
９上には、コンテンツ画面１５が表示される。

【００４５】アクセスログ格納部３は、ブラウザ９がＷ
ｅｂサーバ１をアクセスした際の履歴情報であるアクセ
スログを格納する。アクセスログには、例えばどのユー
ザがどのコンテンツをアクセスしたか、どのユーザがど
の商品を購入したかなど、各ユーザの活動履歴情報が含
まれる。

【００４６】分析機能７は、アクセスログ格納部３に格
納されているアクセスログを分析し、ユーザＩＤ毎に、
アクセス頻度の高いアイテム、購入頻度の高いアイテム
などを求め、各ユーザはこれらのアイテムに関心がある
として嗜好分析情報を生成し、嗜好分析情報格納部５に
格納する。

【００４７】なお、どのコンテンツがどのアイテムに関
係するかを示す情報は、例えばテーブルなどで管理され
ている。分析機能７は、アクセスログとこのテーブルを
利用して嗜好分析情報を生成する。

【００４８】情報取得機能１２は、嗜好分析情報格納部
５をアクセスし、この嗜好分析情報格納部５に嗜好分析
情報が格納されていれば、最新の嗜好分析情報を取得す
る。

【００４９】また、情報取得機能１２は、嗜好情報格納
部６をアクセスし、この嗜好情報格納部６に嗜好情報が
格納されていれば、最新の嗜好情報を取得する。

【００５０】設定支援機能１３は、設定画面１６を表示
するための設定画面情報をブラウザ９に提供する。設定
支援機能１３は、嗜好情報と嗜好分析情報との双方が情
報取得機能１２によって取得された場合に、嗜好情報と
嗜好分析情報を対比可能な状態に合成し、設定画面情報
を生成する。

【００５１】図２は、設定画面情報に基づいてブラウザ
９に表示される設定画面１６を例示する図である。

【００５２】設定画面１６は、アンケート形式でユーザ
に嗜好情報の設定を促す。設定画面１６上には、主に嗜
好情報設定領域１６ａ、嗜好分析情報表示領域１６ｂ、
平均ボタン１６ｃ、無効ボタン１６ｄ、設定ボタン１６
ｅ、指定部１６ｆ〜１６ｈとが配置されている。

【００５３】嗜好情報設定領域１６ａには、情報取得機
能１２によって嗜好情報が取得された場合に、この嗜好
情報に基づいて各アイテムの興味の度合い（例えば５段
階）が表示される。情報取得機能１２によって嗜好情報
が取得されない場合、嗜好情報設定領域１６ａにおける
アイテムの興味の度合いは空白となる。

【００５４】ユーザは、この嗜好情報設定領域１６ａに
対して、アイテム毎に新たに自己の興味の度合いを入力
し、嗜好情報を設定可能である。

【００５５】嗜好分析情報表示領域１６ｂには、情報取
得機能１２によって嗜好分析情報が取得された場合に、
この嗜好分析情報に基づいて各アイテムの興味の度合い
が表示される。情報取得機能１２によって嗜好分析情報
が取得されない場合、嗜好分析情報表示領域１６ｂにお
けるアイテムの興味の度合いは空白となる。

【００５６】ユーザは、嗜好分析情報表示領域１６ｂに
表示された各アイテムの興味の度合いを参考にして、嗜
好情報設定領域１６ａに自己の望む興味の度合いを入力
可能である。

【００５７】平均ボタン１６ｃが押されると、各アイテ
ムについて、嗜好情報設定領域１６ａに表示されている
興味の度合いと嗜好分析情報表示領域１６ｂに表示され
ている興味の度合いとの平均値により嗜好情報が設定さ
れる。

【００５８】設定画面１６には、嗜好情報設定領域１６
ａの表示内容で嗜好情報を設定する旨を指定するための
指定部１６ｆ、嗜好分析情報設定領域１６ｂの表示内容
で嗜好情報を設定する旨を指定するための指定部１６ｇ
が配置されている。

【００５９】設定ボタン１６ｅが押されると、設定画面
１６上の指定部１６ｆ、１６ｇによってユーザに指定さ
れた部分を利用して嗜好情報が設定される。これとは逆
に、無効ボタン１６ｄが押されると、設定画面１６上で
ユーザに指定された部分が無効とされ、ユーザに指定さ
れていない部分を利用して嗜好情報が設定される。

【００６０】さらに、設定画面１６には、アイテム単位
で、嗜好情報設定領域１６ａに表示されている興味の度
合いと嗜好分析情報表示領域１６ｂに表示されている興
味の度合いのうちいずれかを自由に選択し、嗜好情報を
設定するための指定部１６ｈが配置されている。

【００６１】指定部１６ｈを利用することで、ユーザ
は、あるアイテムについての興味の度合いにはユーザ自
身が設定した値を利用し、他のアイテムについての興味
の度合いには分析の結果得られた値を利用する旨を指定
可能となる。

【００６２】情報提供機能１４は、設定画面１６上での
設定内容を受け付けて嗜好情報を生成し、嗜好情報格納
部６に生成された嗜好情報を格納し、さらに生成された
嗜好情報をレコメンデーションエンジン４に提供する。

【００６３】レコメンデーションエンジン４は、情報提
供機能１４から受け付けた嗜好情報に基づいて、興味の
度合いの大きいアイテムを抽出し、この抽出されたアイ
テムに関連するコンテンツを選択する。

【００６４】そして、レコメンデーションエンジン４
は、選択されたコンテンツに関する情報を含むレコメン
デーション画面情報を生成し、生成されたレコメンデー
ション画面情報をブラウザ９に提供する。

【００６５】ブラウザ９は、レコメンデーション画面情
報にしたがってレコメンデーション画面１７を表示す
る。このレコメンデーション画面１７上には、ブラウザ
９を操作するユーザの嗜好に合ったコンテンツを指定す
る情報が表示される。

【００６６】例えば、レコメンデーション画面１７上に
は、ユーザに推薦したい商品の写真が少数（例えば３
個）だけ選ばれて表示される。

【００６７】また、例えば、レコメンデーション画面１
７上には、レコメンデーションエンジン４によって選択
されたコンテンツを指定する情報（例えばＵＲＬ）が表
示される。

【００６８】ここで、本実施の形態に係る嗜好情報提供
方法について以下に説明する。

【００６９】図３は、本実施の形態に係る嗜好情報提供
方法を例示するフローチャートである。

【００７０】ユーザがＷｅｂサーバ１のコンテンツにア
クセスすると、このユーザによってアクセスされたコン
テンツの種別が分析機能７によって集計され、各アイテ
ムについてユーザの興味の度合いが求められ、嗜好分析
情報が生成され、嗜好分析情報格納部５に格納される。
また、現時点で嗜好情報がユーザによって設定済みの場
合には、嗜好情報格納部６にこの設定済みの嗜好情報が
格納されている。

【００７１】まず、情報取得機能１２によって嗜好情報
と嗜好分析情報との取得処理が実行され、嗜好情報格納
部６と嗜好分析情報格納部５とがアクセスされる（Ｓ
１）。嗜好情報が存在すれば最新の嗜好情報が情報取得
機能１２によって取得され、嗜好分析情報が存在すれば
最新の嗜好分析情報が情報取得機能１２によって取得さ
れる。

【００７２】次に、情報取得機能１２による情報の取得
結果に基づいて、設定支援機能１３によって設定画面情
報が生成される（Ｓ２）。例えば、情報取得機能１２に
よって嗜好情報が取得された場合には、この嗜好情報が
設定画面情報に含められる。一方、情報取得機能１２に
よって嗜好分析情報が取得された場合には、この嗜好分
析情報が設定画面情報に含められる。嗜好情報と嗜好分
析情報との双方が取得された場合には、この双方の情報
が対比可能に合成され、設定画面情報に含められる。

【００７３】次に、生成された設定画面情報が設定支援
機能１３によってブラウザ９に提供される（Ｓ３）。

【００７４】ブラウザ９は、この設定画面情報に基づい
て設定画面１６を表示する。ユーザはこの設定画面１６
を利用して自己の嗜好情報を設定する。

【００７５】ユーザによる設定内容は、情報提供機能１
４によって受け付けられ（Ｓ４）、その設定内容にした
がった嗜好情報が嗜好情報格納部６によって格納される
と共に、レコメンデーションエンジン４に提供される
（Ｓ５）。

【００７６】上記の処理は、所定の期間が経過するか、
またはユーザによって更新が依頼されると繰り返され
る。

【００７７】レコメンデーションエンジン４は、情報提
供機能１４によって提供された嗜好情報を用いて興味の
度合いの高いアイテムに関連するコンテンツ又はコンテ
ンツの指定情報を選択し、レコメンデーション画面情報
に含める。

【００７８】レコメンデーションエンジン４は、レコメ
ンデーション画面情報をブラウザ９に提供する。

【００７９】これによりブラウザ９上にレコメンデーシ
ョン画面１７が表示される。

【００８０】以上説明した本実施の形態では、アンケー
ト等の形式にしたがってユーザが明示的に設定した嗜好
・特性に基づいてレコメンデーションを行う清適フィル
タリングと、ユーザのＷｅｂ上でのアクセスパターンや
購買パターンを分析することでユーザの嗜好・特性を得
てレコメンデーションを行うリアルタイムレコメンデー
ションの双方を組み合わせ、両者の欠点を補ったレコメ
ンデーションを行うことができる。

【００８１】本実施の形態においては、ユーザに嗜好情
報を設定させるとともに、このユーザによって設定され
た嗜好情報とユーザのアクセスパターン等から導かれた
嗜好分析情報とが表示される。

【００８２】これにより、ユーザは表示された情報を用
いて自由に嗜好情報を設定できる。また、ユーザの指示
にしたがって嗜好情報と嗜好分析情報とを合成した結果
を用いて、レコメンデーションを行うことができる。

【００８３】本実施の形態においては、自ら嗜好情報を
正確かつ頻繁に更新するユーザに対しては、より精度の
高いレコメンデーションを行うことができる。

【００８４】一方、嗜好情報を自分で設定しないユー
ザ、設定した嗜好情報を更新しないユーザに対しても嗜
好分析情報を用いて最新の嗜好を反映したレコメンデー
ションを行うことができる。

【００８５】そして、本実施の形態に係る嗜好情報提供
方法によって提供される嗜好情報をレコメンデーション
エンジン４で適用することで、多様なユーザに対してユ
ーザの負担を抑制しつつ適切なレコメンデーションを行
うことができる。

【００８６】（第２の実施の形態）本実施の形態におい
ては、上記第１の実施の形態の変形例について説明す
る。なお、以下の説明において上記第１の実施の形態で
説明した部分と同一の部分には同一の符号を付する。

【００８７】嗜好情報提供プログラム１１により実現さ
れる各機能１２〜１４は、自由に組み合わせてもよく、
また複数の機能に分割してもよい。

【００８８】また、嗜好情報提供プログラム１１は、複
数のコンピュータ上に分散され、互いに連携しつつ動作
してもよい。Ｗｅｂサーバ１に備えられている各構成要
素も、複数のコンピュータ上に分散され、連携動作する
としてもよい。

【００８９】また、コンピュータに分析機能７を実現さ
せるためのプログラムと、嗜好情報提供プログラム１１
と、コンピュータにレコメンデーションエンジン４を実
現させるためのプログラムとを組み合わせて、レコメン
デーションプログラムとしてもよい。また、かかるレコ
メンデーションプログラムを記録媒体１０に記録してコ
ンピュータに適用してもよい。

【００９０】Ｗｅｂサーバ１の格納部２、３、５、６は
それぞれ自由に組み合わせてもよく、汎用的な格納部を
Ｗｅｂサーバ１に備えて統合してもよい。

【００９１】分析機能７は、アクセスされたコンテンツ
の種別とアクセスの回数とに基づいてユーザの興味の度
合いを求めているが、他の手法により興味の度合いを求
めることもできる。

【００９２】例えば、複数のコンテンツがアクセスされ
た場合のアクセス経路を求め、先にアクセスされたコン
テンツの重みを大きくして興味の度合いを求めてもよ
い。これにより、ＥＣサイトにおいて最初にパーソナル
コンピュータの掲載されているＷｅｂページをアクセス
するユーザに対して、パーソナルコンピュータ及び周辺
機器に関連する情報を優先して提供できる。

【００９３】また、例えば、アクセスされたコンテンツ
よりもユーザに購入された商品に関するコンテンツの重
みを大きくして興味の度合いを求めてもよい。これによ
り、ＥＣサイトでパーソナルコンピュータが購入された
場合、このユーザに対してパーソナルコンピュータ及び
周辺機器に関連する情報を優先して提供できる。

【００９４】また、嗜好情報提供プログラム１１、Ｗｅ
ｂサーバ１と同様の動作を実現する手段を備えた嗜好情
報提供装置、レコメンデーション装置を利用しても上記
効果を得ることができる。

【００９５】図４は、上記第１の実施の形態に係る嗜好
情報提供方法を利用したサービスの提供例を示すブロッ
ク図である。

【００９６】ブラウザ９、Ｗｅｂサーバ１８、嗜好情報
提供サーバ１９、レコメンデーションサーバ２０は、例
えばインターネットなどのようなネットワーク２１を介
して互いに情報を送受信可能に接続されている。

【００９７】ユーザはブラウザ９を操作してＷｅｂサー
バ１８にアクセスし、コンテンツを得る。

【００９８】ユーザがＷｅｂサーバ１８をアクセスする
度にこのＷｅｂサーバ１８にアクセスログが格納され
る。

【００９９】嗜好情報提供サーバ１９は、Ｗｅｂサーバ
のアクセスログを取得し、ユーザのアクセスログ（活動
履歴情報）に基づいてこのユーザの嗜好を分析し、嗜好
分析情報を生成する。

【０１００】嗜好情報提供サーバ１９は、生成された嗜
好分析情報と以前にユーザによって設定された嗜好情報
とを組み合わせて設定画面情報を生成し、ブラウザ９に
提供する。

【０１０１】ユーザは、ブラウザ９上に表示された設定
画面１６を利用して嗜好情報の設定を行う。

【０１０２】このユーザによって設定された内容は、ブ
ラウザ９から嗜好情報提供サーバ１９に提供される。

【０１０３】嗜好情報提供サーバ１９は、ユーザによる
設定内容にしたがって嗜好情報を求め、レコメンデーシ
ョンサーバ２０に提供する。

【０１０４】レコメンデーションサーバ２０は、この嗜
好情報に基づいてレコメンデーションを行い、レコメン
デーション画面情報をブラウザ９に提供する。

【０１０５】なお、嗜好情報提供サーバ１９及びレコメ
ンデーションサーバ２０はＡＳＰ（アプリケーション・
サービス・プロバイダ）により運用されるとしてもよ
い。

【０１０６】これにより、ユーザは、ＡＳＰの提供する
レコメンデーションサービスを受けることができる。

【０１０７】嗜好情報提供サーバ１９の運営者は、ユー
ザ又はレコメンデーションサーバ２０の運営者からサー
ビス料金を得ることができる。

【０１０８】レコメンデーションサーバ２０の運営者
は、ユーザからサービス料金を得ることができる。

【０１０９】レコメンデーションサーバ２０の運営者
は、嗜好情報提供サーバ１９の運営者から嗜好情報提供
サービスを受けることで、自己で嗜好情報の適切化を図
るプログラムを保持するよりも保守、運用の効率化を図
ることができる。

【０１１０】なお、Ｗｅｂサーバ１８、嗜好情報提供サ
ーバ１９、レコメンデーションサーバ２０は、共通の運
営者により管理されていてもよい。

【０１１１】

【発明の効果】以上詳記したように本発明においては、
ユーザ自身によって設定された嗜好情報とユーザの活動
履歴情報に基づいて得られた嗜好分析情報とがユーザに
提示され、ユーザの嗜好情報の設定が支援される。

【０１１２】これにより、ユーザは容易に自己の嗜好情
報を設定でき、自己の嗜好に適合したレコメンデーショ
ンサービスを受けることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の嗜好情報提供方法を実施するレコメン
デーションシステムを例示するブロック図。

【図２】設定画面を例示する図。

【図３】本発明の嗜好情報提供方法を例示するフローチ
ャート。

【図４】本発明の嗜好情報提供方法を利用したサービス
の提供例を示すブロック図。

【符号の説明】

１…Ｗｅｂサーバ ２…コンテンツ格納部 ３…アクセスログ格納部 ４…レコメンデーションエンジン ５…嗜好分析情報格納部 ６…嗜好情報格納部 ７…分析機能 ９…ブラウザ １０…記録媒体 １１…嗜好情報提供プログラム １２…情報取得機能 １３…設定支援機能 １４…情報提供機能 １５…コンテンツ画面 １６…設定画面 １７…レコメンデーション画面 １８…Ｗｅｂサーバ １９…嗜好情報提供サーバ ２０…レコメンデーションサーバ ２１…ネットワーク

フロントページの続き (72)発明者 岩田 誠司 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中事業所内 (72)発明者 早川 ルミ 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中事業所内 (72)発明者 牧野 恭子 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中事業所内 (72)発明者 亀田 佳代子 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中事業所内 Ｆターム(参考） 5B075 PR04 PR08

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 コンピュータにより、ユーザに適した情
   報の選択に利用される嗜好情報をレコメンデーション手
   段に提供する方法であって、 前記ユーザに対して、嗜好情報の設定を促すとともに、
   前記ユーザの活動履歴情報に基づく分析によって嗜好分
   析情報が生成された場合にこの嗜好分析情報を提示し、 嗜好情報の設定を促された前記ユーザによって設定され
   た嗜好情報を受け付け、前記レコメンデーション手段に
   提供することを特徴とする嗜好情報提供方法。
2. 【請求項２】 コンピュータにより、ユーザに適した情
   報の選択に利用される嗜好情報をレコメンデーション手
   段に提供する方法であって、 前記ユーザによって先に設定された嗜好情報と前記ユー
   ザの活動履歴情報に基づく分析によって生成された嗜好
   分析情報とを取得し、 前記先に設定された嗜好情報と前記嗜好分析情報とを前
   記ユーザに提示して前記ユーザに対して嗜好情報の設定
   を促し、 嗜好情報の設定を促された前記ユーザによって設定され
   た嗜好情報を受け付け、前記レコメンデーション手段に
   提供することを特徴とする嗜好情報提供方法。
3. 【請求項３】 請求項１又は請求項２記載の嗜好情報提
   供方法において、 前記ユーザに対して嗜好情報の設定を促す形式は、前記
   ユーザに対して嗜好情報に含める情報の指定を促す形式
   又は前記ユーザに対して嗜好情報に含めない情報の指定
   を促す形式であることを特徴とする嗜好情報提供方法。
4. 【請求項４】 ユーザに適した情報の選択に利用される
   嗜好情報をレコメンデーション手段に提供するためのプ
   ログラムであって、 コンピュータに、 前記ユーザに対して、嗜好情報の設定を促すとともに、
   前記ユーザの活動履歴情報に基づく分析によって嗜好分
   析情報が生成された場合にこの嗜好分析情報を提示する
   設定支援機能と、 嗜好情報の設定を促された前記ユーザによって設定され
   た嗜好情報を受け付け、前記レコメンデーション手段に
   提供する提供機能とを実現させるための嗜好情報提供プ
   ログラム。
5. 【請求項５】 ユーザに適した情報の選択に利用される
   嗜好情報をレコメンデーション手段に提供するためのプ
   ログラムであって、 コンピュータに、 前記ユーザによって先に設定された嗜好情報と前記ユー
   ザの活動履歴情報に基づく分析によって生成された嗜好
   分析情報とを取得する取得機能と、 前記先に設定された嗜好情報と前記嗜好分析情報とを前
   記ユーザに提示して前記ユーザに対して嗜好情報の設定
   を促す設定支援機能と、 嗜好情報の設定を促された前記ユーザによって設定され
   た嗜好情報を受け付け、前記レコメンデーション手段に
   提供する提供機能とを実現させるための嗜好情報提供プ
   ログラム。
6. 【請求項６】 ユーザに適した情報の選択に利用される
   嗜好情報をレコメンデーション手段に提供する嗜好情報
   提供装置であって、 前記ユーザに対して、嗜好情報の設定を促すとともに、
   前記ユーザの活動履歴情報に基づく分析によって嗜好分
   析情報が生成された場合にこの嗜好分析情報を提示する
   設定支援手段と、 嗜好情報の設定を促された前記ユーザによって設定され
   た嗜好情報を受け付け、前記レコメンデーション手段に
   提供する提供手段とを具備したことを特徴とする嗜好情
   報提供装置。
7. 【請求項７】 ユーザに適した情報の選択に利用される
   嗜好情報をレコメンデーション手段に提供する嗜好情報
   設定装置であって、 前記ユーザによって先に設定された嗜好情報と前記ユー
   ザの活動履歴情報に基づく分析によって生成された嗜好
   分析情報とを取得する取得手段と、 前記先に設定された嗜好情報と前記嗜好分析情報とを前
   記ユーザに提示して前記ユーザに対して嗜好情報の設定
   を促す設定支援機能と、 嗜好情報の設定を促された前記ユーザによって設定され
   た嗜好情報を受け付け、前記レコメンデーション手段に
   提供する提供手段とを具備したことを特徴とする嗜好情
   報提供装置。