JP2004326227A - Information providing method, information providing system, its program, and program storage medium - Google Patents
Information providing method, information providing system, its program, and program storage medium Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004326227A JP2004326227A JP2003116839A JP2003116839A JP2004326227A JP 2004326227 A JP2004326227 A JP 2004326227A JP 2003116839 A JP2003116839 A JP 2003116839A JP 2003116839 A JP2003116839 A JP 2003116839A JP 2004326227 A JP2004326227 A JP 2004326227A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- contents
- user
- content
- users
- recommended
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンテンツを適切な状況でユーザに提供するための情報提供装置、情報提供方法、そのプログラム、および、そのプログラム記憶媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、インターネットの急速な普及と発展に伴って、各種の情報をユーザに提供するサービスが様々な形態で実現されている。特に、インターネットのWWW(World Wide Web)や電子メールなどの情報を閲覧することが可能な携帯電話の普及に伴って、様々な場所から情報にアクセスすることが可能となっている。
【0003】
一方、提供される情報が豊富になると、所望の情報を入手できる可能性が高くなる反面、大量の情報の中から自分の求める情報を見つけ出すことが大変な作業となりがちである。このため、例えば特許文献1に開示されているように、協調フィルタリング手法を用いて、ユーザの商品評価データなどの相互関係に基づいて、未評価の商品を推薦するための方法などが提案されている。
【0004】
【特許文献1】
特開2002−334257号公報(全文)
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の技術では、推薦されるコンテンツは、ユーザのコンテンツに対する評価や購入行動などに基づいてすべてのユーザに対して一意の方法で決定されるため、ユーザの嗜好の変化の速さ度合や、嗜好の個性の強さ度合、好むコンテンツの新しさ度合などのユーザによる違いに対応することができず、すべてのユーザに対して適切なコンテンツを推薦できるものではなかった。
【0006】
本発明は、かかる点に鑑み、ユーザごとに学習期間、推薦期間、類似ユーザ数のパラメータを容易に設定できるようにすることにより、すべてのユーザに対して適切なコンテンツを推薦できるようにすることを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】
請求項1の本発明は、推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、ユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶し、ユーザに推薦するコンテンツの決定に用いるための履歴の期間の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法である。
【0008】
請求項2の本発明は、推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶し、ユーザ間の類似度を算出するための履歴の期間の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出し、前記履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法である。
【0009】
請求項3の本発明は、推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、ユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶し、前記推薦対象であるコンテンツの絞込みに用いるための履歴の期間の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに含まれるコンテンツのみを推薦対象として絞り込み、前記履歴データに基づいて前記絞り込んだコンテンツからユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法である。
【0010】
請求項4の本発明は、推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶し、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出し、前記推薦対象であるコンテンツの絞込みに用いるための履歴の期間の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに含まれるコンテンツのみを推薦対象として絞り込み、前記履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいて前記絞り込んだコンテンツからユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法である。
【0011】
請求項5の本発明は、推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を履歴データとして記憶し、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出し、ユーザに推薦するコンテンツの決定に用いるためのユーザ数の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記ユーザ数のユーザの履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法である。
【0012】
請求項6の本発明は、推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を履歴データとして記憶し、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出し、ユーザに推薦するコンテンツの決定に用いるためのユーザ間類似度の閾値の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記閾値以上のユーザ間類似度のユーザの履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法である。
【0013】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
(実施の形態1)
第1の実施の形態の情報提供装置の構成図を図1に示す。本実施の形態では、本発明を移動電話向けの着信メロディーを推薦するという応用例に適用したものである。図1において、1は本実施の形態の情報提供装置、2は情報提供装置1の情報を受信可能な複数の端末(本実施形態では携帯電話)である。101は端末2との通信を行う通信部、102は提供するコンテンツを記憶するコンテンツデータベース、103はコンテンツデータベース102の検索を行う検索部、104は検索部103での検索結果の履歴を記憶する履歴蓄積部、105はユーザ間類似度を算出するために用いる履歴の期間を設定する学習期間設定部、106はユーザ間の類似度を算出するユーザ間類似度算出部、107はコンテンツ推薦のために考慮する類似ユーザの数を設定する類似ユーザ数設定部、108はコンテンツ推薦のために用いる履歴の期間を設定する推薦期間設定部、109はユーザに推薦するコンテンツの推薦度合を算出する推薦度合算出部、110は推薦度合に基づいてユーザにコンテンツを推薦する推薦部である。
【0014】
コンテンツデータベース102に記憶されているコンテンツの例を図2に示す。本実施形態ではコンテンツとして着信メロディ−を例に説明したが、音楽や映像、情報などのコンテンツでもよい。図2において、コンテンツにはユニーク(固有)なメロディIDが予め付与されている。メロディID以外には、アーティスト名、曲名、ジャンルなどの他の属性、楽曲の実態である楽曲データが記憶されているが、本発明ではコンテンツの推薦のためにメロディIDだけを用いる。
【0015】
本実施の形態は、汎用計算機などに構成され、情報提供装置としての機能以外の他の機能やアプリケーションが動作しても良い。
【0016】
以上のように構成された本実施の形態における情報提供装置の動作をコンテンツ検索時と、コンテンツ推薦時とに分けて説明する。コンテンツ検索時とは、ユーザによる検索操作に基づき楽曲を検索し、必要に応じてダウンロードする動作である。コンテンツ推薦時とは、コンテンツ検索時の動作とは非同期に行われる、ユーザにコンテンツを推薦する動作である。
【0017】
コンテンツ検索時の動作を図3のフローチャートを用いて説明する。
[ステップ101] コンテンツの検索
検索部103は、通信部101を通じてユーザからの検索要求を受け付け、検索要求に基づきコンテンツデータベース102の検索を行い、通信部101を通じて端末2に検索結果を送信する。検索要求は、メロディID、アーティスト名、曲名などの属性の全部もしくは一部、あるいは、その組み合わせを検索条件とすることが可能である。また、後述する[ステップ119]により推薦されたコンテンツの表示リストから選択入力するという方法による検索も可能である。
[ステップ102] コンテンツのダウンロード要求受付
検索部103は、通信部101を通じて[ステップ101]の検索結果に対するユーザからのダウンロード要求を受け付ける。ダウンロード要求がある場合は[ステップ103]に進み、ダウンロード要求がない場合は[ステップ105]に進む。
[ステップ103] コンテンツのダウンロード
検索部103は、[ステップ102]でダウンロード要求のあったコンテンツの実体をコンテンツデータベース102から取り出し、通信部101を通じて端末2に送信する。
[ステップ104] ダウンロード履歴の蓄積
検索部103は、[ステップ102]でダウンロード要求のあったコンテンツのメロディIDを、該要求のあった日時、および、該要求を行ったユーザに固有のユーザIDと対応付けて、履歴蓄積部104に記憶させる。履歴蓄積部104に記憶しているダウンロード履歴の例を図4に示す。
[ステップ105] 終了要求受付
検索部103は、通信部101を通じてユーザからの検索終了要求を受け付ける。検索終了要求がない場合は[ステップ101]に進み、検索終了要求がある場合は終了する。
【0018】
以上の動作により、コンテンツ検索時にユーザのダウンロード履歴を記憶しておく。
【0019】
次に、コンテンツ推薦時の動作を図5のフローチャートを用いて説明する。コンテンツの推薦は、ユーザからリクエストがあった場合、あるいは、サービス管理者からリクエストがあった場合、あるいは、図示しないタイマーなどによる自動的に生じるタイミングで行われる。
[ステップ111] 学習期間設定
学習期間設定部105は、通信部101を通じて、ユーザ間類似度を算出するために用いる履歴の期間に関してユーザからの設定入力を受け付け、該設定値を記憶しておく。例えば、ユーザは学習期間として「現在から3ヶ月前まで」という値を入力する。学習期間が短ければ短いほど、短期的なユーザの嗜好が推薦に反映され、学習期間が長ければ長いほど、長期的なユーザの嗜好が推薦に反映される。
[ステップ112] 学習用履歴取り出し
ユーザ間類似度算出部106は、図4に示すように履歴蓄積部104に記憶されている履歴の日付に基づいて、[ステップ111]で設定された期間の履歴データを履歴蓄積部104から取り出す。
[ステップ113] ユーザ間類似度算出
ユーザ間類似度算出部106は、[ステップ112]で取り出した履歴データを用いてすべてのユーザ間の類似度を次のように算出する。ここでは、類似度としてJaccard類似度を用いる。すなわち、ユーザu(i)とユーザu(j)がダウンロードしたコンテンツの集合をそれぞれP(i)、P(j)とすると、ユーザu(i)とユーザu(j)の類似度s(i,j)は、集合P(i)とP(j)の交わりの結びに対する割合として次のように算出する。ただし、j=iの場合はユーザ自分自身であるので算出しない。
【0020】
s(i,j) = |P(i)∩P(j)| / |P(i)∪P(j)|・・・(式1)
類似度の算出の例を図6から図8を用いて説明する。図6は、図4の履歴データから設定された期間のデータを取り出し、ユーザごとにダウンロードしたコンテンツのメロディIDを記載したものである。図6では、例えばユーザu(1)が、P(1)、P(2)、P(3)、P(4)のメロディをダウンロードしたことを示している。図7は、図6をベン図で示したものである。ユーザu(1)とユーザu(2)の類似度s(1,2)は、図8で示すように次のように求められる。
s(1,2)= |P(1)∩P(2)|/|P(1)∪P(2)|=3/6=0.5
以上のようにして算出したユーザ間の類似度の例を図9に示す。
[ステップ114] 類似ユーザ数設定
類似ユーザ数設定部107は、通信部101を通じて、コンテンツ推薦のために考慮する類似ユーザの数の設定入力を受け付け、該設定値を記憶しておく。例えば、ユーザは類似ユーザ数として「100人」という値を入力する。類似ユーザの数が少なければ少ないほど、ユーザの嗜好に強く偏ったコンテンツの推薦が行われ、類似ユーザの数が多ければ多いほど、より全員に共通して人気のあるコンテンツの推薦が行われる。
[ステップ115] 類似ユーザ取り出し
推薦度合算出部109は、各々のユーザについて、[ステップ113]で算出したユーザ間類似度の高い順に、[ステップ114]で設定された人数のユーザのユーザIDと類似度を取り出す。
[ステップ116] 推薦期間設定
推薦期間設定部108は、通信部101を通じて、コンテンツ推薦のために用いる履歴の期間の設定入力を受け付け、該設定値を記憶しておく。例えば、ユーザは推薦期間として「現在から1ヶ月前まで」という値を入力する。推薦期間が短ければ短いほど、最近人気のあるコンテンツからユーザの嗜好が反映されたものが推薦され、推薦期間が長ければ長いほど、昔から人気のあるコンテンツからユーザの嗜好が反映されたものが推薦される。
[ステップ117] 推薦用履歴取り出し
推薦度合算出部109は、図4に示すように履歴蓄積部104に記憶されている履歴の日付に基づいて、[ステップ116]で設定された期間の履歴データを履歴蓄積部104から取り出す。
[ステップ118] 推薦度合算出
推薦度合算出部109は、各々のユーザについて、すべてのコンテンツの推薦度合を次のように算出する。
【0021】
ユーザu(i)に対するアイテムP(k)の推薦度合いg(i、k)は、[ステップ117]で取り出した履歴データの中でアイテムP(k)をダウンロードしていて、かつ、[ステップ115]で取り出した類似ユーザであるユーザu(j)とのユーザ間類似度s(i、j)の合計として、次式のように算出する。
【0022】
[ステップ119] 推薦コンテンツ選択
推薦部110は、各々のユーザについて、[ステップ118]で算出した推薦度合の高い順に所与の数のコンテンツを選択し、これを推薦コンテンツとして通信部101を通じて端末2に送信する。送信されたコンテンツに基づいて、端末2では、例えば図11のような画面を表示してユーザにコンテンツを推薦する。
【0023】
以上の動作により、コンテンツ推薦時に、コンテンツ検索時のユーザのダウンロード履歴を用いてコンテンツを推薦する。
【0024】
以上のように、ユーザ間類似度の算出に用いる履歴期間を設定することにより、ユーザの嗜好の変化の速さがさまざまであっても、その変化に対応して適切なコンテンツを推薦できる。また、類似ユーザ数を設定することにより、ユーザの嗜好の個性の強さがさまざまであっても、嗜好の強さに対応して適切なコンテンツを推薦できる。また、推薦に用いる履歴期間を設定することにより、ユーザの好むコンテンツが最近のものであるか昔からのものであるかがさまざまであっても、好むコンテンツの新しさ度合に対応して適切なコンテンツを推薦できる。
【0025】
なお、[ステップ111]、[ステップ114]、[ステップ116]の設定はユーザの入力により行ったが、サービス管理者やコンテンツ提供者など別の人間の入力による設定でも良い。ここでコンテンツ提供者は提供するコンテンツを保有したり、新規のコンテンツの供給や、コンテンツの分類整理などを行い、ユーザによる問い合わせのあるコンテンツの検索や、提供を行う。 またサービス管理者は、単数、あるいは複数のコンテンツ提供者とユーザとの間に介在して、コンテンツ提供者から提供されたコンテンツに対してユーザによる問い合わせのあるコンテンツの検索や、提供を行う。
【0026】
本実施形態では人間による入力と記載したが、サーバによる自動処理でもかまわない。
【0027】
また、ユーザ間類似度としてJaccard類似度を用いたが、相関係数や余弦など他の類似度や距離でも良い。
【0028】
また、ユーザ数の設定により類似ユーザの絞り込みを行ったが、ユーザ間類似度の閾値の設定により類似ユーザの絞り込みを行ってもよい。
【0029】
また、推薦度合の算出は類似度の和としたが、他の算出方法でも良い。
【0030】
【発明の効果】
以上のように本発明によると、ユーザの嗜好の変化の速さや、ユーザの嗜好の個性の強さや、ユーザの好むコンテンツの新しさ度合がさまざまであっても、設定によりそれらに対応して適切なコンテンツを推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施の形態の情報提供装置の要部の構成を示すブロック図
【図2】図1中のコンテンツデータベースの記憶情報の例を示す図
【図3】本発明の実施の形態の情報提供装置の要部のコンテンツ検索時の動作を示すフローチャート
【図4】図1中の履歴蓄積部の記憶情報の例を示す図
【図5】本発明の実施の形態の情報提供装置の要部のコンテンツ推薦時の動作を示すフローチャート
【図6】ユーザとダウンロードしたコンテンツとの関連の例を表す図
【図7】ユーザとダウンロードしたコンテンツとの関連を表すベン図
【図8】ユーザ間類似度の算出方法を説明する図
【図9】ユーザ間類似度の例を表す図
【図10】各々のユーザに対するコンテンツの推薦度合の例を表す図
【図11】端末2に表示されたコンテンツ推薦画面の例を表す図
【符号の説明】
1 情報提供装置
2 端末
101 通信部
102 コンテンツデータベース
103 検索部
104 履歴蓄積部
105 学習期間設定部
106 ユーザ間類似度算出部
107 類似ユーザ数設定部
108 推薦期間設定部
109 推薦度合算出部
110 推薦部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an information providing apparatus, an information providing method, a program, and a program storage medium for providing content to a user in an appropriate situation.
[0002]
[Prior art]
In recent years, with the rapid spread and development of the Internet, services for providing various types of information to users have been realized in various forms. In particular, with the spread of mobile phones capable of browsing information such as the World Wide Web (WWW) and electronic mail on the Internet, information can be accessed from various places.
[0003]
On the other hand, when the provided information is abundant, the possibility that desired information can be obtained increases, but on the other hand, finding a desired information from a large amount of information tends to be a difficult task. For this reason, for example, as disclosed in
[0004]
[Patent Document 1]
JP-A-2002-334257 (full text)
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the conventional technology, the recommended content is determined in a unique manner for all the users based on the evaluation and the purchase behavior of the content of the user and the like. However, it is not possible to cope with differences among users such as the degree of personality of taste and the degree of newness of favorite contents, and it is not possible to recommend appropriate contents to all users.
[0006]
In view of the above, the present invention makes it possible to easily set parameters of a learning period, a recommendation period, and the number of similar users for each user, thereby enabling appropriate content to be recommended to all users. With the goal.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The present invention according to
[0008]
The present invention according to
[0009]
The present invention according to
[0010]
The present invention according to
[0011]
The present invention according to
[0012]
The present invention according to
[0013]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
(Embodiment 1)
FIG. 1 shows a configuration diagram of the information providing apparatus according to the first embodiment. In the present embodiment, the present invention is applied to an application example of recommending a ring melody for a mobile phone. In FIG. 1,
[0014]
FIG. 2 shows an example of the content stored in the
[0015]
The present embodiment is configured as a general-purpose computer or the like, and other functions or applications other than the function as the information providing device may operate.
[0016]
The operation of the information providing apparatus according to the present embodiment configured as described above will be described separately for content search and content recommendation. The content search is an operation of searching for music based on a search operation by the user and downloading the music as needed. The content recommendation is an operation of recommending content to a user, which is performed asynchronously with the content search operation.
[0017]
The operation at the time of content search will be described with reference to the flowchart of FIG.
[Step 101] The content search /
[Step 102] The content download request
[Step 103] The content
[Step 104] The download history storage /
[Step 105] The end request
[0018]
With the above operation, the user's download history is stored at the time of content search.
[0019]
Next, the operation at the time of content recommendation will be described with reference to the flowchart of FIG. The recommendation of the content is performed when there is a request from the user, when there is a request from the service manager, or at a timing automatically generated by a timer (not shown) or the like.
[Step 111] Learning period setting The learning
[Step 112] Based on the history date stored in the
[Step 113] Inter-user similarity calculation The inter-user similarity calculation unit 106 calculates the similarity between all users using the history data extracted in [Step 112] as follows. Here, Jaccard similarity is used as the similarity. That is, assuming that sets of contents downloaded by the users u (i) and u (j) are P (i) and P (j), respectively, the similarity s (i) between the users u (i) and u (j) , J) is calculated as a ratio to the intersection of the intersection of the sets P (i) and P (j) as follows. However, in the case of j = i, it is not calculated because it is the user himself.
[0020]
s (i, j) = | P (i) ∩P (j) | / | P (i) ∪P (j) | (formula 1)
An example of calculating the similarity will be described with reference to FIGS. FIG. 6 shows the melody ID of the content downloaded from the history data of FIG. 4 for a set period and downloaded for each user. FIG. 6 shows that, for example, the user u (1) has downloaded the melodies of P (1), P (2), P (3), and P (4). FIG. 7 shows FIG. 6 in a Venn diagram. The similarity s (1,2) between the user u (1) and the user u (2) is obtained as shown in FIG.
s (1,2) = | P (1) ∩P (2) | / | P (1) ∪P (2) | = 3/6 = 0.5
FIG. 9 shows an example of the similarity between users calculated as described above.
[Step 114] Similar user number setting The similar user number setting unit 107 receives, via the
[Step 115] The similar user take-out recommendation
[Step 116] Recommendation Period Setting The recommendation
[Step 117] The recommendation history retrieval / recommendation
[Step 118] Recommendation Level Calculation The recommendation
[0021]
The recommendation degree g (i, k) of the item P (k) for the user u (i) is such that the item P (k) is downloaded from the history data extracted in [Step 117] and [Step 115]. ] Is calculated as the following equation as the sum of the similarity s (i, j) between the users and the user u (j), which is a similar user extracted in the above.
[0022]
[Step 119] Recommended content selection The recommendation unit 110 selects a given number of contents in descending order of the degree of recommendation calculated in [Step 118] for each user, and uses the selected contents as the recommended content through the
[0023]
With the above operation, at the time of content recommendation, the content is recommended using the download history of the user at the time of content search.
[0024]
As described above, by setting the history period used for calculating the similarity between users, even if the speed of change of the user's preference varies, an appropriate content can be recommended according to the change. Further, by setting the number of similar users, it is possible to recommend an appropriate content corresponding to the strength of the preference even if the strength of the personality of the user varies. In addition, by setting the history period used for recommendation, even if the user's favorite content is recent or old, there is a variety Content can be recommended.
[0025]
Note that the settings of [Step 111], [Step 114], and [Step 116] are performed by user input, but may be set by another human input such as a service manager or a content provider. Here, the content provider owns the content to be provided, supplies new content, sorts and organizes the content, and performs search and provision of the content inquired by the user. Further, the service manager intervenes between one or a plurality of content providers and the user to search for and provide the content provided by the user with respect to the content provided by the content provider.
[0026]
In the present embodiment, the input is described as a human input, but may be performed automatically by a server.
[0027]
Although the Jaccard similarity is used as the similarity between users, other similarities and distances such as a correlation coefficient and a cosine may be used.
[0028]
Further, similar users are narrowed down by setting the number of users. However, similar users may be narrowed down by setting a threshold value of similarity between users.
[0029]
Although the degree of recommendation is calculated as the sum of similarities, another calculation method may be used.
[0030]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, even if the speed of change of the user's preference, the strength of the personality of the user's preference, and the degree of newness of the content preferred by the user are various, it is appropriate to cope with them by setting. Content can be recommended.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a main part of an information providing apparatus according to an embodiment of the present invention; FIG. 2 is a diagram showing an example of information stored in a content database in FIG. 1 FIG. FIG. 4 is a flowchart showing an operation of a main part of the information providing apparatus at the time of content search. FIG. 4 is a diagram showing an example of information stored in a history storage unit in FIG. 1 FIG. 5 is an information providing apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG. 6 is a flowchart showing an example of the relationship between the user and the downloaded content. FIG. 7 is a diagram showing the relationship between the user and the downloaded content. FIG. 7 is a Venn diagram showing the relationship between the user and the downloaded content. FIG. 9 illustrates an example of a similarity between users. FIG. 10 illustrates an example of a degree of recommendation of content to each user. FIG. 11 illustrates content displayed on a
REFERENCE SIGNS
Claims (19)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003116839A JP2004326227A (en) | 2003-04-22 | 2003-04-22 | Information providing method, information providing system, its program, and program storage medium |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003116839A JP2004326227A (en) | 2003-04-22 | 2003-04-22 | Information providing method, information providing system, its program, and program storage medium |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2004326227A true JP2004326227A (en) | 2004-11-18 |
JP2004326227A5 JP2004326227A5 (en) | 2006-03-23 |
Family
ID=33496929
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2003116839A Withdrawn JP2004326227A (en) | 2003-04-22 | 2003-04-22 | Information providing method, information providing system, its program, and program storage medium |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2004326227A (en) |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007122464A (en) * | 2005-10-28 | 2007-05-17 | Brother Ind Ltd | Content distributing device, operation program of the device, content reproducing device and operation program of the device |
JP2007128133A (en) * | 2005-11-01 | 2007-05-24 | Yafoo Japan Corp | Method, server and program for providing information related to commodity sales through communication network |
JP2007157129A (en) * | 2005-12-01 | 2007-06-21 | Samsung Electronics Co Ltd | Device and method for providing multimedia content |
JP2007213322A (en) * | 2006-02-09 | 2007-08-23 | Brother Ind Ltd | Information distribution system, information distribution method, node device and node processing program |
WO2008026495A1 (en) * | 2006-08-30 | 2008-03-06 | Panasonic Corporation | Information presenting device, information presenting method, information presenting program, and integrated circuit |
JP2008146610A (en) * | 2006-12-13 | 2008-06-26 | Yahoo Japan Corp | Method of recommendation to user on network, recommendation server, and program |
JP2009277124A (en) * | 2008-05-16 | 2009-11-26 | Canon Inc | Information processor, control method thereof, and control program |
JP2012038319A (en) * | 2011-08-10 | 2012-02-23 | Yahoo Japan Corp | Server, method, and program for providing information concerning commodity marketing via communication network |
JP2012108592A (en) * | 2010-11-15 | 2012-06-07 | Sony Corp | Information processing apparatus and method, information processing system and program |
JP2012252480A (en) * | 2011-06-02 | 2012-12-20 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Log processing device and its operation method |
WO2013081051A1 (en) * | 2011-12-02 | 2013-06-06 | Kddi株式会社 | Recommendation device, recommendation system, recommendation method and program |
JP2014132502A (en) * | 2014-04-16 | 2014-07-17 | Sharp Corp | Information processing system |
JP2014203427A (en) * | 2013-04-10 | 2014-10-27 | 株式会社Jvcケンウッド | Information selection apparatus, information selection method, and information selection program |
JP2014215792A (en) * | 2013-04-25 | 2014-11-17 | 株式会社Jvcケンウッド | Information selection apparatus, information selection method, and information selection program |
US8972419B2 (en) | 2010-04-28 | 2015-03-03 | JVC Kenwood Corporation | Item selecting apparatus, item selecting method and item selecting program |
JP2015152957A (en) * | 2014-02-10 | 2015-08-24 | 大日本印刷株式会社 | Server device, program and information providing method |
WO2016158303A1 (en) * | 2015-03-31 | 2016-10-06 | 日本電気株式会社 | Information processing system, information processing method, and information processing program |
US10754906B2 (en) | 2014-09-19 | 2020-08-25 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Information processing apparatus, information processing system, information processing method, and recording medium |
-
2003
- 2003-04-22 JP JP2003116839A patent/JP2004326227A/en not_active Withdrawn
Cited By (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007122464A (en) * | 2005-10-28 | 2007-05-17 | Brother Ind Ltd | Content distributing device, operation program of the device, content reproducing device and operation program of the device |
JP2007128133A (en) * | 2005-11-01 | 2007-05-24 | Yafoo Japan Corp | Method, server and program for providing information related to commodity sales through communication network |
JP2007157129A (en) * | 2005-12-01 | 2007-06-21 | Samsung Electronics Co Ltd | Device and method for providing multimedia content |
US7849155B2 (en) | 2005-12-01 | 2010-12-07 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method of providing multimedia content |
JP4732998B2 (en) * | 2005-12-01 | 2011-07-27 | 三星電子株式会社 | Apparatus and method for providing multimedia content |
JP2007213322A (en) * | 2006-02-09 | 2007-08-23 | Brother Ind Ltd | Information distribution system, information distribution method, node device and node processing program |
US8244673B2 (en) | 2006-08-30 | 2012-08-14 | Panasonic Corporation | Information presenting device, information presenting method, information presenting program, and integrated circuit |
WO2008026495A1 (en) * | 2006-08-30 | 2008-03-06 | Panasonic Corporation | Information presenting device, information presenting method, information presenting program, and integrated circuit |
JPWO2008026495A1 (en) * | 2006-08-30 | 2010-01-21 | パナソニック株式会社 | Information presenting apparatus, information presenting method, information presenting program, and integrated circuit |
JP2008146610A (en) * | 2006-12-13 | 2008-06-26 | Yahoo Japan Corp | Method of recommendation to user on network, recommendation server, and program |
JP2009277124A (en) * | 2008-05-16 | 2009-11-26 | Canon Inc | Information processor, control method thereof, and control program |
US8972419B2 (en) | 2010-04-28 | 2015-03-03 | JVC Kenwood Corporation | Item selecting apparatus, item selecting method and item selecting program |
US9740982B2 (en) | 2010-04-28 | 2017-08-22 | JVC Kenwood Corporation | Item selecting apparatus, item selecting method and item selecting program |
JP2012108592A (en) * | 2010-11-15 | 2012-06-07 | Sony Corp | Information processing apparatus and method, information processing system and program |
JP2012252480A (en) * | 2011-06-02 | 2012-12-20 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Log processing device and its operation method |
JP2012038319A (en) * | 2011-08-10 | 2012-02-23 | Yahoo Japan Corp | Server, method, and program for providing information concerning commodity marketing via communication network |
WO2013081051A1 (en) * | 2011-12-02 | 2013-06-06 | Kddi株式会社 | Recommendation device, recommendation system, recommendation method and program |
JP2013117830A (en) * | 2011-12-02 | 2013-06-13 | Kddi Corp | Recommendation device, recommendation system, recommendation method and program |
JP2014203427A (en) * | 2013-04-10 | 2014-10-27 | 株式会社Jvcケンウッド | Information selection apparatus, information selection method, and information selection program |
JP2014215792A (en) * | 2013-04-25 | 2014-11-17 | 株式会社Jvcケンウッド | Information selection apparatus, information selection method, and information selection program |
JP2015152957A (en) * | 2014-02-10 | 2015-08-24 | 大日本印刷株式会社 | Server device, program and information providing method |
JP2014132502A (en) * | 2014-04-16 | 2014-07-17 | Sharp Corp | Information processing system |
US10754906B2 (en) | 2014-09-19 | 2020-08-25 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Information processing apparatus, information processing system, information processing method, and recording medium |
WO2016158303A1 (en) * | 2015-03-31 | 2016-10-06 | 日本電気株式会社 | Information processing system, information processing method, and information processing program |
JP2016192103A (en) * | 2015-03-31 | 2016-11-10 | 日本電気株式会社 | Information processing system, information processing method, and information processing program |
US10606912B2 (en) | 2015-03-31 | 2020-03-31 | Nec Corporation | Information processing system, information processing method, and information processing program |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2004326227A (en) | Information providing method, information providing system, its program, and program storage medium | |
US8700489B2 (en) | Apparatuses and method for recommending items based on determined trend leaders and trend followers | |
JP4497309B2 (en) | Information providing apparatus, information providing method, and information providing program | |
CN103106208B (en) | A kind of streaming medium content in mobile Internet recommends method and system | |
WO2013037211A1 (en) | Method and device for displaying operation information-based recommendation information on mobile devices | |
JP5124680B1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, information processing program, and recording medium | |
JP2001222650A (en) | Method and device for providing advertisement information | |
CN102360364A (en) | Automatic application recommendation method and device | |
US9626448B2 (en) | System and/or method for linking network content | |
US20120130848A1 (en) | Apparatus, Method, And Computer Program For Selecting Items | |
CN108460082A (en) | A kind of recommendation method and device, electronic equipment | |
CN113496428A (en) | Method and system for matching local content | |
JP2003281446A (en) | Media management method and system | |
JP2007094560A (en) | Service providing method, service providing system, service providing device, service providing terminal and service providing program | |
JP2008158893A (en) | Information retrieval device, information retrieval program, and program storage medium | |
JP2008210010A (en) | Content delivery method and system | |
JP2010262534A (en) | Content information distribution device, method, and computer program | |
JP2013140444A (en) | Information processing device, information processing method, information processing program and recording medium | |
JP3975768B2 (en) | Content recommendation device, content recommendation method, program thereof, and program storage medium thereof | |
WO2017203631A1 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP2005251157A (en) | Information retrieval system, information retrieval method and program | |
JP4876164B2 (en) | Information retrieval apparatus, number of cases determination method, information retrieval program, and information retrieval system | |
US20020046094A1 (en) | Method and system for delivering electronic advertisement via network | |
JP2006235744A (en) | Information presenting system and information presenting method | |
JP3547338B2 (en) | Information retrieval method and device |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060208 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060208 |
|
RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20060314 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20081202 |
|
A761 | Written withdrawal of application |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A761 Effective date: 20090115 |