JP2004326227A - Information providing method, information providing system, its program, and program storage medium - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To solve problems of conventional recommended contents which are not always suitable for all the users because the recommended contents are decided by an univocal method for all the users on the basis of evaluation to the contents or purchase activities of the users and cannot comply with difference in a change rate of user's taste, intensity of characteristics for taste, freshness of favorite contents, and the like between users. <P>SOLUTION: When easy setting of a learning term, a recommendation term, and a parameter of the number of similar users is allowed for each user, suitable contents can be recommended to every user. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】 [0001]
【発明の属する技術分野】 BACKGROUND OF THE INVENTION
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。 The present invention relates to an information providing apparatus for providing content to users in appropriate circumstances, the information providing method, program, and a program storage medium.
【0002】 [0002]
【従来の技術】 BACKGROUND OF THE INVENTION
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。 In recent years, with the rapid spread and development of the Internet, services providing various information to a user is implemented in various forms. 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。 In particular, it is possible that with the spread of mobile phone it is possible to view the information, such as the Internet the WWW (World Wide Web) or e-mail, to access information from a variety of locations.
【0003】 [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。 On the other hand, if the information provided is enriched, while the higher the possibility of obtain the desired information, it tends to have hard work to find the information that he petition from a large amount of information. 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。 Thus, for example, as disclosed in Patent Document 1, collaborative filtering method using, based on the correlation such as product evaluation data of the user, and a method for recommending product unevaluated been proposed there.
【0004】 [0004]
【特許文献1】 [Patent Document 1]
特開2002−334257号公報(全文) JP 2002-334257 JP (full text)
【0005】 [0005]
【発明が解決しようとする課題】 [Problems that the Invention is to Solve
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。 However, in the conventional art, the content to be recommended, since it is determined by a unique method for all users based on such assessment and purchase behavior for the content of the user, Ya rate the degree of change in the preference of a user , strength degree of individuality of taste, it is not possible to correspond to the difference by the user, such as newness degree of content prefer, it was not able to recommend appropriate content for all users.
【0006】 [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。 In view of the above problems, the learning period for each user, recommended duration, by to easily set the parameters of the number of similar users, to be able to recommend appropriate content to all users With the goal.
【0007】 [0007]
【課題を解決するための手段】 In order to solve the problems]
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。 The present invention of claim 1 is an information providing method of recommending some content from a plurality of contents is recommendable target, stored as history data in association with the evaluated time evaluations of the portion of the content by the user information, and receives setting of a period of history for use in determining content to be recommended to the user, the evaluation date of the history data makes a decision of a content to be recommended to the user based on the historical data is within the period it is providing method.
【0008】 [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。 The present invention of claim 2 is an information providing method of recommending some content from a plurality of contents is recommendable target, the historical data in association with the evaluated time evaluations of the portion of the content by a plurality of users stored as accept the setting period history for calculating the similarity between users, to calculate the similarity between users based on the history data and the evaluation date is within the period of the history data, is information providing method of performing determination of content recommended to the user based on the similarity between the said historical data user.
【0009】 [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。 The present invention of claim 3 is an information providing method of recommending some content from a plurality of contents is recommendable target, stored as history data in association with the evaluated time evaluations of the portion of the content by the user and, the recommended receives setting period history for use in a reduction of the target content is, narrowing only content that the evaluation date and time included in the history data is within the period of the history data as a recommendation target, the make a decision content to be recommended to the user from the narrowed down contents on the basis of the historical data is the information providing method.
【0010】 [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。 The present invention of claim 4 is an information providing method of recommending some content from a plurality of contents is recommendable target, the historical data in association with the evaluated time evaluations of the portion of the content by a plurality of users stored as the calculating a similarity between users based on the history data, receives setting period history for use in a reduction of the content which is the recommended target, the evaluation date and time the duration of the historical data refine only the content included in the history data is an internal as recommendation target is information providing method of performing determination of the content to be recommended to the user from the narrowed down contents on the basis of the degree of similarity between the said historical data user.
【0011】 [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。 The present invention of claim 5 is an information providing method of recommending some content from a plurality of contents is recommendable target, and stores the evaluation for the part of the content by a plurality of users as history data, the history based on the data to calculate the similarity between users, it receives a user number setting for use in determining content to be recommended to the user, similar between the user and the user of the history data of the number of the user of the history data information make a decision of a content to be recommended to the user based on the degree is provided method.
【0012】 [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。 The present invention of claim 6 is an information providing method of recommending some content from a plurality of contents is recommendable target, and stores the evaluation for the part of the content by a plurality of users as history data, the history calculating a similarity between users based on the data, accept a threshold setting of the user similarity between for use in determining content to be recommended to the user, the user similarity between greater than or equal to the threshold value of the historical data users is information providing method of performing determination of content recommended to the user based the historical data to the similarity between the users.
【0013】 [0013]
【発明の実施の形態】 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
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。 It will be described below with reference to the drawings, embodiments of the present invention.
(実施の形態1) (Embodiment 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。 The configuration diagram of the information providing apparatus of the first embodiment shown in FIG. 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。 In the present embodiment, it is applied to applications that the present invention recommending incoming melody mobile phones. 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。 In Figure 1, 1 is an information providing apparatus of the present embodiment, 2 is a plurality of terminals capable of receiving information of the information providing apparatus 1 (mobile phone in the present embodiment). 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。 101 communication unit that performs communication with the terminal 2, 102 content database for storing content to be provided, 103 the search unit for searching for content database 102, history 104 for storing a history of the search results for the search 103 storage unit, 105 learning period setting unit for setting a period of history used to calculate the inter-user similarity, 106 inter-user similarity degree calculation unit that calculates a similarity between users, 107 is for content recommendation similar user number setting unit for setting the number of considered similar users, 108 recommendation period setting unit for setting a period of history to be used for content recommendation, 109 recommendation degree calculation that calculates a recommendation degree of the contents to be recommended to the user parts, 110 is a recommendation unit for recommending content to the user based on the recommendation degree.
【0014】 [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。 An example of content stored in the content database 102 shown in FIG. 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。 In this embodiment ringtones as content - it has been described in the example, music and video, may be content such as information. 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。 2, unique (specific) melody ID are previously assigned to the content. 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。 In addition to the melody ID is, artist name, song title, other attributes such as genre, but the music data is stored is the actual situation of the song, using the only melody ID for the recommendation of the content in the present invention.
【0015】 [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。 This embodiment is constructed in such a general purpose computer, other features and applications other than the function of the information providing apparatus may operate.
【0016】 [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。 Operation and time of content retrieval of the information providing apparatus in the present embodiment configured as above will be described separately and when the content recommendation. 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。 When a content search, searching music based on the search operation by the user is an operation for downloading as needed. 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。 When a content recommendation, the operation when the content search is performed asynchronously, an operation for recommending content to the user.
【0017】 [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。 The operation at the time of content retrieval will be described with reference to the flowchart of FIG.
[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。 [Step 101] Search unit 103 of the content, receiving a search request from the user via the communication unit 101 performs a search of the content database 102 based on the search request, and transmits the search result through the communication unit 101 to the terminal 2. 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。 The search request, melody ID, artist name, all or part of the attributes, such as Song Title, or, it is possible to search a combination thereof. 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。 Further, it is also possible search by the method of selecting inputs from a list of recommended content by later-described Step 119].
[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。 [Step 102] download request acceptance searching section 103 of the content, receives a download request from the user to the search result of the step 101] via the communication unit 101. 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。 If there is a download request, the process proceeds to Step 103, if there is no download request proceeds to Step 105.
[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。 [Step 103] Download retrieval unit 103 of the content retrieves the entity of a content of the download request from the content database 102 in the step 102, and transmits via the communication unit 101 to the terminal 2.
[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。 Storage retrieval unit 103 in the step 104] Download history, the melody ID of the content for which the download request in the step 102, the date and time for which the said request, and a user ID unique to the user who made the request association to be stored in the history storage unit 104. 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。 An example of download history stored in the history storage unit 104 shown in FIG.
[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。 [Step 105] end request accepting search unit 103 receives a search termination request from the user via the communication unit 101. 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。 If there is no search end request, the process proceeds to Step 101, when there is a search end request is ended.
【0018】 [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。 By the above operation, it stores the download history of the user at the time of content search.
【0019】 [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。 Next, the operation when the content recommendation will be described with reference to the flowchart of FIG. 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。 Recommendation of content, if there is a request from a user, or if there is a request from the service manager, or performed automatically occurs timing by a timer (not shown).
[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。 [Step 111] learning period setting learning period setting unit 105, via the communication unit 101 receives the setting input from the user regarding the period of history used to calculate the inter-user similarity stores the set value. 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。 For example, the user inputs a value of "up to three months before from the current" as a learning period. 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。 The shorter the learning period, the preference of short-term user is reflected in the recommendation, the longer the learning period, the preference of long-term user is reflected in the recommendation.
[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。 [Step 112] inter-user similarity degree calculation section 106 takes out history for learning, based on the date of the history stored in the history storage unit 104 as shown in FIG. 4, history of set period in Step 111] retrieve data from the history storage unit 104.
[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。 [Step 113] inter-user similarity calculation user-similarity calculating unit 106 calculates a similarity between all users as follows by using the history data extracted in Step 112]. ここでは、類似度としてJaccard類似度を用いる。 Here, a Jaccard similarity as the similarity. 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。 That is, the user u (i) and the user u (j) is the set of downloaded content each P (i), when the P (j), the user u (i) and the user u (j) of the similarity s (i , j) is calculated as follows as a percentage of knot intersection of the set P (i) and P (j). 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。 However, not calculated because in the case of j = i is the user himself.
【0020】 [0020]
s(i,j) = |P(i)∩P(j)| / |P(i)∪P(j)|・・・(式1) s (i, j) = | P (i) ∩P (j) | / | P (i) ∪P (j) | ··· (Equation 1)
類似度の算出の例を図6から図8を用いて説明する。 Will be described with reference to FIG. 8 is an example of calculation of similarity from FIG. 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。 6 takes out the data of the set period from the history data of FIG. 4 are those described melody ID of the content downloaded to each user. 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。 In Figure 6, for example, a user u (1), P (1), P (2), P (3), shows that the download melody P (4). 図7は、図6をベン図で示したものである。 Figure 7 shows the Figure 6 in the Venn diagram. 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。 Similarity s user u (1) and the user u (2) (1,2) is obtained as follows, as shown in Figure 8.
s(1,2)= |P(1)∩P(2)|/|P(1)∪P(2)|=3/6=0.5 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。 Examples of similarity between users is calculated as described above is shown in FIG.
[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。 [Step 114] similar user number setting similar user number setting section 107, via the communication unit 101 receives the number of setting input consider similar users for content recommendation stores the set value. 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。 For example, the user inputs a value of "100 people" as the number of similar users. 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。 The smaller the number of similar users, the recommendation of strongly biased content to the preference of the user is performed, the greater the number of similar users, the recommendation of the popular content is carried out in common to the more everyone.
[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。 [Step 115] similar user extraction recommendation degree calculation unit 109, for each user, the descending order of the inter-user similarity calculated in the step 113, similar to the user ID of the user of the set number in Step 114] taking out a degree.
[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。 [Step 116] recommended period setting recommendation period setting unit 108, via the communication unit 101 receives the setting input of the period of history used for content recommendation stores the set value. 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。 For example, the user inputs the value "from the current one month ago," as a recommended period. 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。 The shorter the recommended period is short, recent popular from the content of the user preference is recommended is what is reflected, the longer the recommended period, what the preference of the user is reflected from popular content from the old days is recommended.
[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。 [Step 117] recommendation history extraction recommendation degree calculation unit 109, based on the date of the history stored in the history storage unit 104 as shown in FIG. 4, the historical data set period in Step 116] taken from the history storage unit 104.
[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。 [Step 118] recommendation degree calculation recommendation degree calculation unit 109, for each user, and calculates the recommendation degree of all the content in the following manner.
【0021】 [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。 Recommendation degree g (i, k) of the user item for u (i) P (k) is downloaded item P (k) in the history data extracted in Step 117] and [Step 115 as the sum of the inter-user similarity s (i, j) of the user u and (j) a similar user extracted in], is calculated as follows.
【0022】 [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。 [Step 119] recommended content selection recommendation unit 110, for each user, select the content of the given number in descending order of the calculated recommended degree in the step 118, the terminal 2 via the communication unit 101 so as recommended content to send to. 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。 Based on the transmitted content, the terminal 2, to recommend content to a user by displaying the screen shown in Figure 11, for example.
【0023】 [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。 By the above operation, at the time of the content recommendation, to recommend content by using the download history of the user at the time of content search.
【0024】 [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。 As described above, by setting the historical period used for calculating the inter-user similarity, even varying the speed of change in the user's taste, it can recommend appropriate content in response to the change. 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。 Further, by setting the number of similar user, even varying the strength of the personality of the user's preference can recommend appropriate content corresponding to the intensity of taste. 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。 Further, by setting the historical periods used for recommendation, even it varies whether the content preferred by the user is from a long time ago or is of recently, appropriate in response to freshness degree of content prefer I can recommend the content.
【0025】 [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。 Incidentally, Step 111, Step 114, setting in the step 116] has been carried out by the input of the user, it may be set by another human input, such as service manager and content providers. 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。 Here or hold the content provided by the content provider, carried out supply and of new content, such as classification organizing of content, search and the content of the inquiry by the user, carry out the offer. 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。 The service manager, a single or interposed between the plurality of content providers and users, search and the content that is querying the user for the content provided by the content provider, and performs provided.
【0026】 [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。 Have been described as human input in the present embodiment, it may be an automatic process by the server.
【0027】 [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。 Although using Jaccard similarity as the user Similarity may be other similarity or distance, such as the correlation coefficient and the cosine.
【0028】 [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。 Although was narrowing of similar users by user number setting may be performed narrowing of similar users by setting the threshold between users similarity.
【0029】 [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。 Although the calculation of the recommendation degree was the sum of the similarity, or other calculation methods.
【0030】 [0030]
【発明の効果】 【Effect of the invention】
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。 According to the present invention as described above, and the speed of change in the taste of the user, the strength and personality of the user's preference, even varying the freshness degree of the content preferred by the user, appropriate to their corresponding by setting content can be recommended such.
【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS
【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 [1] of the present block diagram showing a main configuration of the embodiment of the information providing apparatus of the embodiment of the invention Figure 2 Figure 3 shows showing an example of information stored in the content database in Figure 1 the present invention embodiment of the information providing device of FIG. 5 shows the present invention showing an example of information stored in the history storage unit in the flowchart FIG. 4 in FIG. 1 showing the operation at the time the content retrieval of the main part of the embodiment of the information providing device Venn diagram showing the relationship between FIGS. 7 content that user and downloaded representing the relevant example of the flowchart 6 content was user and downloading showing the operation at the time the content recommendation of a main portion of FIG. 8 between users Figure 9 content displayed in Figure 11 the terminal 2 which represents an example of the recommended degree of content to FIGS 10A and 10B each user that represents an example of a user similarity between explaining a method of calculating the degree of similarity recommendation screen 例を表す図【符号の説明】 Diagram illustrating an example EXPLANATION OF REFERENCE NUMERALS
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 First information providing apparatus 2 terminal 101 communication section 102 the content database 103 search unit 104 history storing unit 105 learning period setting unit 106 inter-user similarity degree calculation section 107 similar user number setting unit 108 recommendation period setting unit 109 recommendation degree calculation unit 110 recommendation unit

Claims (19)

  1. 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。 An information providing method of recommending some content from a plurality of contents is recommendable target is stored as history data in association with the evaluated time evaluations of the portion of the content by the user, the content to be recommended to the user accepting the setting of the period of history for use in determining, the information providing method of performing determination of the content to be recommended to the user based on the history data and the evaluation date is within the period of the history data.
  2. 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。 An information providing method of recommending some content from a plurality of contents is recommendable target is stored as history data in association with the evaluated time evaluations of the portion of the content by a plurality of users, similar between users accepting the setting of the period of history for calculating degrees, the history the evaluation date of the data is based on historical data is within the period to calculate the similarity between users, between the said historical data users information providing method of performing determination of content recommended to the user based on the similarity.
  3. 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。 An information providing method of recommending some content from a plurality of contents is recommendable target is stored as history data in association with the evaluated time evaluations of the portion of the content by the user, which is the recommended target content accepting the setting of the period of history for use in a reduction of, narrowed down on the basis of narrowing, the history data only content that the evaluation date and time included in the history data is within the period of the history data as a recommendation target information providing method of performing determination of the content to be recommended to the user from the content.
  4. 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。 An information providing method of recommending some content from a plurality of contents is recommendable target is stored as history data in association with the evaluated time evaluations of the portion of the content by a plurality of users, the history data calculating a similarity between users accepts the setting of the period of history for use in a reduction of the content which is the recommended target, said evaluation time of the history data included in the history data is within the period based information providing method of performing only the narrowing as recommendation target, determining the content to be recommended to the user from the narrowed down contents on the basis of the degree of similarity between the said historical data user content.
  5. 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。 An information providing method of recommending some content from a plurality of contents is recommendable target, and stores the evaluation for the part of the content by a plurality of users as history data, similar between users based on said history data degrees is calculated, it receives a user number setting for use in determining content to be recommended to a user, recommended to the user based on the similarity between the user and historical data of the number of users of the user of the history data information providing method of performing determination of the content.
  6. 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。 An information providing method of recommending some content from a plurality of contents is recommendable target, and stores the evaluation for the part of the content by a plurality of users as history data, similar between users based on said history data degrees is calculated, accepting the setting of the threshold of the user similarity between for use in determining content to be recommended to the user, the user's history data of the user among similarity than the threshold value of the history data between said user information providing method of performing determination of content recommended to the user based on the similarity.
  7. 前記コンテンツに対する評価は、コンテンツを転送するためのユーザの要求とする請求項1乃至6のいずれかに記載の情報提供方法。 Evaluation of the content, the information providing method according to any one of claims 1 to 6, the user of the request to transfer content.
  8. 前記ユーザ間の類似度は、両方のユーザに正の評価を受けたコンテンツ数を少なくとも一方のユーザに正の評価を受けたコンテンツ数で除した除数である請求項2、4乃至6のいずれかに記載の情報提供方法。 Similarity between the users, both claim 2,4 or 6 users positively received the number of contents to evaluate a divisor obtained by dividing the positive evaluation received by the number of content to at least one of the user's information providing method according to.
  9. 前記推薦するコンテンツの決定は、コンテンツ各々に対して、該コンテンツに正の評価を行ったユーザのユーザ間類似度の合計に基づく請求項2、4乃至6のいずれかに記載の情報提供方法。 The determination of the recommended content, to the content of each information providing method according to any one of claims 2, 4 to 6 based on the sum of inter-user similarity user who made a positive evaluation to the content.
  10. 前記推薦するコンテンツの決定は、前記類似度の合計が所定の閾値以上である請求項2、4乃至6のいずれかに記載の情報提供方法。 The determination of the recommended content, the information providing method according to any one of claims 2, 4 or 6 total degree of similarity is equal to or greater than a predetermined threshold value.
  11. 前記推薦するコンテンツの決定は、前記類似度の合計の高い順に所定の数である請求項2、4乃至6のいずれかに記載の情報提供方法。 The determination of the recommended content, the information providing method according to any one of claims 2, 4 or 6 a predetermined number in descending order of the sum of the similarity.
  12. 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装置であって、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する履歴蓄積手段と、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る学習期間設定手段と、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推薦手段とを有することを特徴とする情報提供装置。 An information providing apparatus for recommending a portion of content from a plurality of contents is recommendable target, a history storage means for storing as history data in association with the evaluated time evaluations of the portion of the content by the user, the user performing a learning period setting means for accepting the setting of the period of history for use in determining content to be recommended, the determination of the content to be recommended to the user based on the history data and the evaluation date is within the period of the history data information providing apparatus; and a recommendation unit.
  13. 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装置であって、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する履歴蓄積手段と、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る学習期間設定手段と、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するユーザ間類似度算出手段と、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推薦手段とを有することを特徴とする情報提供装置。 An information providing apparatus for recommending a portion of content from a plurality of contents is recommendable target, a history storage means for storing as history data in association with the evaluated time evaluations of the portion of the content by a plurality of users, a learning period setting means for accepting the setting of the period of history to calculate the similarity between users, to calculate the similarity between users based on the history data and the evaluation date is within the period of the history data and inter-user similarity degree calculation means, the information providing apparatus; and a recommendation unit that performs determination of the content to be recommended to the user based on the similarity between the said historical data user.
  14. 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装置であって、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する履歴蓄積手段と、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る推薦期間設定手段と、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推薦手段とを有することを特徴とする情報提供装置。 An information providing apparatus for recommending a portion of content from a plurality of contents is recommendable target, a history storage means for storing as history data in association with the evaluated time evaluations of the portion of the content by the user, the recommended Refine the recommendation period setting means for accepting the setting of the period of history for use in a reduction of the content which is the target, only the contents of the evaluation date and time included in the history data is within the period of the history data as a recommendation target, information providing apparatus; and a recommendation unit that performs determination of the content to be recommended to the user from the narrowed down contents on the basis of the said historical data.
  15. 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装置であって、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する履歴蓄積手段と、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出するユーザ間類似度算出手段と、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推薦手段とを有することを特徴とする情報提供装置。 An information providing apparatus for recommending a portion of content from a plurality of contents is recommendable target, a history storage means for storing as history data in association with the evaluated time evaluations of the portion of the content by a plurality of users, accepting a user between similarity calculation means for calculating a similarity between users based on the history data, the setting of the period of history for use in a reduction of the content which is the recommended target, the evaluation date of the history data and recommendation means but to make a decision of a content to be recommended to the user from the content narrowed down on the basis of the degree of similarity between narrowing, the said history data user only the content included in the history data is within the period as recommendation target information providing apparatus characterized by having a.
  16. 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装置であって、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する履歴蓄積手段と、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出するユーザ間類似度算出手段と、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る類似ユーザ数設定手段と、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推薦手段とを有することを特徴とする情報提供装置。 An information providing apparatus for recommending a portion of content from a plurality of contents is recommendable target, a history storage means for storing the evaluation of the part of the content by a plurality of users as history data, based on said history data and inter-user similarity degree calculation means for calculating a similarity between users, and the similar user number setting means for receiving a user number setting for use in determining content to be recommended to the user, the user number of the user of the history data information providing apparatus; and a recommendation unit that the historical data the determination of the content to be recommended to the user based on the similarity between the users.
  17. 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装置であって、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する履歴蓄積手段と、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出するユーザ間類似度算出手段と、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る類似ユーザ類似度設定手段と、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推薦手段とを有することを特徴とする情報提供装置。 An information providing apparatus for recommending a portion of content from a plurality of contents is recommendable target, a history storage means for storing the evaluation of the part of the content by a plurality of users as history data, based on said history data and inter-user similarity degree calculation means for calculating a similarity between users, and the similar users similarity setting means for receiving settings of the user between similarity threshold for use in determining content to be recommended to the user, among the history data information providing apparatus; and a recommendation unit that performs determination of the content to be recommended to the user based on the similarity between the user of the history data of the user among similarity than the threshold value the user.
  18. コンピュータを、請求項12乃至17のいずれかに記載の情報提供装置として機能させるためのプログラム。 A program for causing a computer to function as the information providing apparatus according to any one of claims 12 to 17.
  19. 請求項18に記載のプログラムの機能をコンピュータに実行させるために、プログラムの全体あるいは一部を格納しているプログラム記録媒体。 To perform the functions of the program according to the computer to claim 18, the program recording medium storing the whole or part of the program.
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Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
US7849155B2 (en) 2005-12-01 2010-12-07 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method of providing multimedia content
JP2007157129A (en) * 2005-12-01 2007-06-21 Samsung Electronics Co Ltd Device and method for providing multimedia content
JP4732998B2 (en) * 2005-12-01 2011-07-27 三星電子株式会社Samsung Electronics Co.,Ltd. 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
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 presentation apparatus, an information presentation method, the information presentation program and integrated circuits
US8244673B2 (en) 2006-08-30 2012-08-14 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
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
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

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