JP2007241982A - データ情報の精確な発信方法及びそのシステム - Google Patents

Abstract

【課題】広告を精確に配信し、ネットワーク上の当該広告データ情報の伝送を減らし、ネットワーク資源を節約し、データ伝送の効率を高めるデータ情報の精確な発信方法及びそのシステムを提供する。
【解決手段】クライアント側プログラムを設けるステップと、ユーザーが前記クライアント側プログラムを使用する過程中、ユーザーの関連情報を収集するステップと、ユーザーの関連情報に基づいて、ユーザーの特性データを獲得するステップと、発信しようとするデータの特性及びユーザーの特性データに基づいて、データ情報の発信先となるクライアント側を確定するステップと、確定されたクライアント側にデータ情報を発信するステップとを含む。
【選択図】図７

Description

本発明は、ネットワークデータ処理分野に関し、特にネットワークにおけるデータ情報を精確に発信する方法及びそのシステム、及び広告発信分野に応用されるデジタルメディア広告の精確な配信方法とそのシステムに関するものである。

従来技術では、情報を一定の受信側に送信させる必要があるが、その情報を確かに必要とする受信側を精確に探し出すことができないまま、当該情報をネットワーク上で伝送する必要がある場合、通常できるだけ多くの受信の必要がある受信側が受信できるように、その情報を幅広く発信する方式が採用されている。前記情報発信の方式は、次の二つの欠陥がある。（１）発信された情報において、相当な部分が無効情報であるため、ネットワーク情報伝送資源を無駄にしている。（２）相当数の受信側は、必要としない無効な情報を受信しているため、受信、復号化及び表示する際に、元来占用する必要がない受信側のローカルシステム資源（例えば、メモリ資源、ＣＰＵ資源等）を大量に占用してしまう。

例えば、メディアの広告発信は、前記情報発信の一つの例である。従来のメディアには、テレビ、ラジオ、平面メディア、ネットワークメディア（ポータルサイト類や検索類）が含まれており、その中でも、テレビ、ラジオ、平面メディア及びポータルサイトは、読者や視聴者に対する個性化分類型分析の面で欠如しており、受身的でユーザー適切性がなく、かつ静的で強制的に送り付ける広告発信システムである。このような広告発信の過程において、占用する資源は多く、かつ広告の収益効果から見てもあまり良いものとはいえない。それは、情報を受信する人々の中には、広告敏感対象でない人々（広告に対してそれほど興味を示さない人々）が含まれているからである。それらの人々に送信した広告情報は、まず相当な量のネットワーク資源（ネットワークはそれらの情報を伝送する必要がある）を占用し、次に受信側の一定のローカル資源（ローカルコンピュータがそれらの情報をデコードして表示する必要がある）も占用している。

上記資源浪費の問題を解決し、データ伝送の精度を高めるため、検索類の（検索機能を使用した）ネットワークメディアの広告情報発信方式が提案された。しかし、検索類のネットワークメディアは、受身的でかつキーワードのみに対応する広告発信システムであるため、ごく一部の無効な広告の配信しか減らすことができない。つまり、一部の資源を節約したにすぎず、資源の浪費を根本的に解決していない。すなわち、平面メディア、ラジオ、テレビ、ネットワークメディアの広告発信には、如何に精確に配信できるかという問題が存在している。上記現状につき、如何にその広告情報に対して興味を持つ人を知ることができるのか、如何に興味のある人に早く配信できるのか、如何に広告の動的かつ知能的配信を実現できるのか、如何に敏感ユーザーと広告クライアントとのリアルタイム・インタラクティブを実現できるのか、如何にユーザーのその広告の閲覧に関する詳細情報を知ることができるのか、と言ったような問題の解決が差し迫っている状況である。本発明は、そのような技術的課題を根本的に解決したものである。

上記問題に鑑み、本発明が解決しようとする技術的課題は、ネットワークデータ情報の伝送において、ネットワーク資源を節約しデータ伝送の効率を高めることができるデータ情報の精確な発信方法とそのシステムを提供することである。

本発明の他の目的は、前記着想をデジタルメディア分野（例えば、電子雑誌）の広告発信に応用して、広告情報の精確な配信方法とそのシステムを提供し、広告の発信精度を顕著に高めることである。

上記技術的課題を解決するため、本発明の目的は以下の解決手段によって実現される。

ネットワーク情報データの伝送に用いられるデータ情報の精確な発信方法において、
クライアント側プログラムを設けるステップと、ユーザーが前記クライアント側プログラムを使用する過程中、ユーザーの関連情報を収集するステップと、前記ユーザーの関連情報に基づいて、ユーザーの特性データを獲得するステップと、発信しようとするデータの特性及びユーザーの特性データに基づいて、データ情報の発信先となるクライアント側を確定するステップと、確定されたクライアント側に前記データ情報を発信するステップと、を含むデータ情報の精確な発信方法を提供する。

また、本発明によれば、ネットワーク情報データの伝送に用いられるデータ情報の精確な発信システムにおいて、クライアント側の使用リクエストを実現するために用いられ、ユーザーがそのクライアント側プログラムを使用する過程中ユーザーの関連情報を収集し、収集された情報をユーザー特性データ分析モジュールに送信するクライアント側モジュールと、収集されたユーザー情報に基づいて、ユーザーの特性データを算出し、収集されたユーザー情報及びユーザーの特性データを記憶するユーザー特性データ分析モジュールと、発信しようとするデータの特性及びユーザーの特性データに基づいて、データ情報の発信先となるクライアント側を確定するデータ情報発信管理モジュールと、確定されたクライアント側に前記データ情報を発信するデータ情報発信モジュールと、を含むデータ情報の精確な発信システムを提供する。

さらに、本発明によれば、デジタルメディアの広告情報の配信に用いられる広告の精確な配信方法において、デジタルメディアの閲覧を提供するクライアント側プログラムを設けるステップと、ユーザーが前記クライアント側プログラムを使用してデジタルメディアを閲覧する過程中、ユーザーの関連情報を収集するステップと、前記ユーザーの関連情報に基づいて、ユーザーの特性データを獲得するステップと、配信しようとする広告の特性及びユーザーの特性データに基づいて、広告の配信先となるクライアント側を確定するステップと、確定されたクライアント側に前記広告を発信するステップと、を含む広告の精確な配信方法を提供する。

前記サーバーは、前記デジタルメディアのコンテンツ情報を表示するために用いられ、ダウンロードリンクを提供するのが好ましい。また、前記広告の精確な配信方法は、一方のデジタルメディアのクライアント側プログラムが他方のデジタルメディアのクライアント側プログラムが転送した広告情報を受信するためのサーバーを提供できることが好ましい。また、ユーザーは、デジタルメディアのクライアント側プログラムを介して広告主の電話に直接つなぐことが好ましい。また、前記方法は、ユーザーのある時刻における特性データに基づいて、対応する広告情報をリアルタイム的に発信するステップを有することが好ましい。さらに、前記方法は、ユーザーのある時間帯における平均特性データに基づいて、対応する広告情報をリアルタイム的に発信するステップを有することが好ましい。また、広告の精確な配信方法は、クライアント側においてユーザーの広告を閲覧する行為の関連情報を収集するステップを含むことが好ましい。

また、本発明によれば、デジタルメディアの広告情報の配信に用いられる広告の精確な配信システムにおいて、クライアント側においてデジタルメディアのコンテンツ情報を表示し、ユーザーが当該クライアント側プログラムを使用する過程中、ユーザーの関連情報を収集し、収集された情報をユーザーの特性データ分析モジュールに送信するクライアント側モジュールと、収集されたユーザー情報に基づいて、ユーザーの特性データを算出し、収集されたユーザー情報及びユーザーの特性データを記憶するユーザー特性データ分析モジュールと、発信しようとする広告の特性及びユーザーの特性データに基づいて、広告情報の発信先となるクライアント側を確定する広告情報発信管理モジュールと、確定されたクライアント側に前記広告情報を発信する広告情報発信モジュールと、を含む広告の精確な配信システムを提供する。

前記広告の精確な配信システムは、クライアント側に前記デジタルメディアのコンテンツ情報を表示し、ダウンロードリンクを提供するためのデジタルメディア・コンテンツサーバーを含むことが好ましい。また、前記広告の精確な配信システムは、デジタルメディアのクライアント側プログラム間のデジタルコンテンツの共有を実現するための対等ネットワーク（Ｐ２Ｐ）サーバーを含むことが好ましい。また、前記広告の精確な配信システムは、ユーザーが前記デジタルメディアのクライアント側プログラムを介して広告主の電話につなぐためのネットワーク電話（ＶＯＩＰ）サーバーを含むことが好ましい。さらに、前記広告の精確な配信システムは、クライアント側においてユーザーの広告を閲覧する行為の関連情報を収集するための広告フィードバックサーバーを含むことが好ましい。

前記解決手段から分かるように、従来技術と比べ、本発明は、以下の技術的な作用・効果を奏することができる。

本発明は、クライアント側プログラムを介してユーザーの使用データを集めて、これらのデータに基づいてユーザーの特性データを整理決定し、広告の種類とユーザーの特性データに基づいて、ある広告の配信に比較的に適したユーザー群を得ることができるため、広告を精確に配信する目的を実現し、ネットワークにおいてその広告データ情報の伝送量を減少し、ネットワーク資源を節約し、データ伝送効率を高める。そして、情報が不要なクライアント側がその広告を受信することを避けられるため、クライアント側が無用な広告情報を処理する過程を減らし、ローカルシステム資源を節約することができる。

本発明は、クライアント側プログラムを介して、ユーザーのオンライン時間及び雑誌の閲覧状況を知ることができるため、広告のリアルタイムの配信を実現でき、ユーザーがその広告を閲覧する確率を増加し、ユーザーに対する当該広告の影響度を高めることができる。そして、本発明は、ユーザーのある時刻の特性データに基づいて対応する広告情報をリアルタイム的に発信し、広告情報の動的程度を高めることができる。

本発明は、ネットワークを介してクライアント側におけるユーザーの広告を閲覧する行為の関連情報を集めることができる。例えば、表示時間、表示された雑誌の種類、ユーザー身分情報、及びインタラクティブ情報等である。従って、その広告情報発信効果を正確に評価し、精確な広告効果のフィードバックを実現することができる。

本発明は、ネットワーク電話（Voice over IP=ＶＯＩＰ）技術を用いて、ユーザーが広告を閲覧する際に、直接広告製品の連絡先電話番号をクリックすると、広告クライアントのサービス電話につなぐことができ、広告クライアントとのリアルタイム的なインタラクティブを実現することができる。

本発明は、対等ネットワーク（peer to peer=Ｐ２Ｐ）技術を用い、ユーザー間の広告伝送を提供することができ、ユーザーが自分が気に入った製品の広告を自分の友人に推薦することができる。当然、後者も本発明を利用しなければならない。広告効果については、友人からのアドバイスの有効性が高く、或いは人と人との間の直接交流がより影響力を持つ。本発明が提供する広告情報の推薦機能は、本発明の広告の精確な配信をさらに強化することができる。

ネットワークにおけるデータ情報の伝送は、通常その発信の精度を考慮する必要がある。情報発信において、もし無効（無駄）な情報を極力に減らすことができれば、資源の浪費を減少し、情報の伝送効率を高めることができる。但し、従来技術では、如何に全ての広告情報の中から無効な広告情報を選び出せるのかという問題を解決できないため、広範囲に配信することにより、敏感な受信個体の数を増やすことしかできなかった。本発明の核心的な技術思想は、一つのクライアント側プログラムを設け、ユーザーがそのプログラムを使用することにより、必要なユーザー情報を獲得し、かつ、それらの情報に対して知識発掘を行い、興味を持つ特定のデータ集合を生成し、そのユーザーデータ集合と広告情報に基づいて、どの広告情報をどのクライアント側に配信するかを決めることにより、広告とユーザーとのマッチング度を高め、広告配信の精度を高めることである。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。図1は、本発明に記載のデータ情報の精確な発信方法のステップを示す図である。

ステップ１１においては、クライアント側プログラムを設ける。

データ発信の精度を高めるために、クライアント側の関連情報を知る必要があるので、クライアント側プログラムを介してユーザーの関連情報を収集する。具体的にどの種類のクライアント側プログラムを設けるのかについては、発信しようとするデータ情報によって具体的に決めればよい。従って、本発明はその内容について特に限定するものではない。本発明に記載のクライアント側プログラムは、パソコン（ＰＣ）や、個人用携帯情報端末（ＰＤＡ）や、携帯装置や、移動端末や、デジタルテレビ設備等に応用でき、これにより、実行できる各種のルートを通じてユーザーの関連情報を収集することができる。本発明は、前記クライアント側プログラムの応用キャリアに対してさらなる限定をするものではない。

ステップ１２においては、ユーザーがそのクライアント側プログラムを使用する過程で、ユーザーの関連情報を収集する。

前記関連情報には、ユーザーがクライアント側プログラムを使用する際の登録情報、例えば、性別、年齢等を含めることができ、また、ユーザーがそのクライアント側プログラムを使用する際の進行情報、例えば、使用時間、使用好み等も含めることができる。

ステップ１３においては、前記ユーザーの関連情報に基づいて、ユーザーの特性データを獲得する。

データ収集の問題を解決した後、収集したユーザー情報に対して分析を行う。従来のデータ分析手段において、データライブラリーはデータの管理と簡単な処理能力を提供できるが、データライブラリーが提供した簡単な検索及びメンテナンスだけでは、人々の要求を満足しない。そこで、それらのデータに対してより高レベルの処理と分析を行い、データ全体の特徴と発展の動向を獲得することが期待されている。

本発明は、計算過程を設けることにより、コンピュータがデータ集合から有効で新しくかつ潜在的有用な情報を識別し、最終的に理解可能な模式（形式）で出力できるようにする。もちろん、前記有効データは、異なる要求によるものであり、異なる要求に基づいて異なる計算過程を設ければ、異なるデータを得ることができる。

本発明は、知識発掘（Data mining）の過程を通じて、収集された情報の中からユーザーの特性データを獲得することができる。前記知識発掘とは、興味を持つ特定な模式又は一つ特定な資料集を検索或いは生成することであると考えられる。

従来技術では、知識発見についてある程度紹介されてあり、一般的には資料や情報の中から役に立つ知識を発見する全過程であると認められている。本発明は、この点につき詳しく説明しないが、その詳細内容については、関連特許出願の書類等を参考することができる。

知識発掘とは、知識発見（Knowledge Discovery in Database＝ＫＤＤ）の一つの特定なステップであり、一系列の技術及び応用であり、又は大量の資料（データ）と資料との間の関係に対して考察とモデル化を行う方法集（プロセス）であり、データベースから内包された、いまだに未知であり、かつ潜在的な応用価値を持つ情報を抽出する過程であり、その目標は、大量な資料（データ）を役に立つ知識と情報に変換することである。知識発掘は、知識発見（ＫＤＤ）の核心部分である。知識発掘技術は、知識を潜在的なものから顕在的なものに変換することに寄与している。知識発掘は、データ発掘技術と比べると、ある意味で非常に多くの共通点を持っているが、知識発掘は、結果に対する要求がより高く、より価値性を持っており、かつ、一般的に知識発掘が対応するのは、ある特定なデータベースや知識ライブラリーである。

前記知識発掘は、問題を推理する方式で情報発掘を行うことができる。すなわち、タスク解決のモデルを探し出し、前記収集されたユーザー情報に対して検索し、方法ライブラリーから推理方法を選んで決め、意思決定及び推理をして補助的な意思決定の知識情報を獲得し、最後に得られた知識情報を特定な模式で表す。

前記情報発掘は、問題の解を求める方式で情報発掘を行うことができる。すなわち、タスク解決のモデルを探し出し、モデルに用いられた過程に基づいて、前記方法ライブラリーからその推理方法或いは他の発掘計算方法を選んで決め、補助的な意思決定の知識情報を獲得し、最後に得られた知識情報を特定の模式で表す。

ステップ１４においては、発信しようとするデータ特性とユーザーの特性データに基づいて、データ情報の発信先となるクライアント側を確定する。

ステップ１４は、実質上コンピュータ補助的な意思決定の過程であると見なすことができる。補助的な意思決定の過程は、ヒューマンインターフェースを介して利用者の入力情報を収集して評価し、或いは各種補助ツール（例えば、各種図形等の分析ツール）を利用して評価を行うことにより、データ情報の発信に適しているクライアント側を獲得し、無効なデータ情報を発信する比率を減らすことができる。前記補助的な意思決定の過程は、コンピュータにプリセットされた、自己認知ロジックの因果関連規則に基いた自動評価方法であってもよく、すなわち、規則の関連強度と設定された閾値に基づいてコンピュータが自動的に実現する過程である。

ステップ１５においては、確定されたクライアント側に対して前記データ情報を発信する。

クライアント側はサーバーから発信されたデータ情報を受信すると、データ情報を発信する全過程を完成する。前記データ情報は、二つのクライアント側プログラムの間で共有することができる。サーバーは、クライアント側のある時刻の特性データに基づいて、対応する広告情報をリアルタイムに発信することができる。また、サーバーは、クライアント側のある時間帯における平均的な特性データに基づいて、対応する広告情報をリアルタイムに発信することもできる。

図２は、本発明に記載のデータ情報の精確な発信システムの構造を示す図であり、当該システムは、ネットワーク情報データの伝送に用いられ、クライアント側モジュール２１、ユーザー特性データ分析モジュール２２、及びデータ情報発信管理モジュール２３を備えている。

クライアント側モジュール２１は、クライアント側の使用リクエストを実現するために用いられ、ユーザーがこのクライアント側プログラムを使用する過程においてユーザーの関連情報を収集し、収集された情報をユーザー特性データ分析モジュール２２に送信する。異なるクライアント側の応用により、異なるユーザー情報を収集することができ、より多くのユーザー情報を収集するのに有利であり、より多くのユーザー特性データを分析して得ることができる。

ユーザー特性データ分析モジュール２２は、収集されたユーザー情報に基づいてユーザー特性データを算出し、収集されたユーザー情報及びユーザー特性データを記憶する。前記ユーザー特性データの分析モジュールは、実質上一つの知識発掘システムであり、一系列の技術及び応用であり、又は大量な資料（データ）と資料との間の関連に対して考察とモデル化を行う方法集であり、データベースから内包された、いまだかつて未知であり、かつ潜在的応用価値を持つ情報を抽出する過程であり、その目標は大量な資料（データ）を役に立つ知識と情報に変換することである。

データ情報発信管理モジュール２３は、発信しようとするデータ特性及びユーザーの特性データに基づいて、データ情報の発信先となるクライアント側を確定する。前記データ情報発信管理モジュール２３は、実質上一つの知能的意思決定サポートシステムである。知能的意思決定サポートシステムは、一般に人工知能（ＡＩ，Artificial Intelligence）とＤＳＳ（Decision Support System）とを結合し、エキスパートシステム（ＥＳ，Expert System）技術を応用し、DSSがより十分に人間の知識を応用できるようにする。例えば、意思決定問題の記述的知識、意思決定過程における過程的知識、解を求める問題の推理的知識について、ロジック推理を通じて複雑な意思決定問題を解決するのに寄与する補助的な意思決定システムである。

図３は、知能的意思決定サポートシステムのブロック図であり、当該システムは、ユーザーインタフェース３１、モデルライブラリー３２、知識ライブラリー３３、データベース３４、及び意思決定推理マシン３５を備えている。

ユーザーインタフェース３１は、入出力のインタフェースであり、人とマシンとのインタラクティブを行う窓口である。

モデルライブラリー３２は、記憶と動的モデル化の機能を有する必要があり、モデル管理の実現は、モデルライブラリーシステムによって完成される。前記モデルライブラリー３２は、異なるユーザーの要求又は問題に対して推理・回答を行う基本モデルである。

知識ライブラリー３３は、意思決定問題分野の知識（規則と事実）に対して集中管理し、知識の獲得、表示、管理等の機能を有し、知識管理の実現は知識ライブラリーシステムによって完成される。

データベース３４は、意思決定問題分野に関連するデータを管理及び記憶する。

意思決定推理マシン３５は、問題の識別と回答を行い、確定的推理と不確定的推理との二種類に分けることができる。

図２に示すデータ情報の精確な発信システムは、さらにデータ情報の発信モジュール２４を含み、確定されたクライアント側に前記データ情報を発信するのに用いられる。

次に、前記着想をデジタルメディア（例えば、電子雑誌）の広告発信に応用し、広告情報の精確な配信方法を実施例として詳しく説明する。その中で、ユーザー特性データを広告発信分野の用語である“敏感データ”に代えて説明する。本発明でのクライアント側プログラムは、データメディアの形式を用い、電子雑誌であることが好ましく、ユーザーの閲覧時間やコンテンツ等の敏感データを収集する。

前記デジタルメディアは、デジタルコンテンツのキャリアであり、例えば、電子雑誌、AVストリームメディア等である。前記デジタルコンテンツには、デジタルゲーム、コンピュータアニメ、デジタル学習、デジタル音声と映像、モバイルコンテンツ、ネットワークサービス、コンテンツソフト、デジタル出版等を含むことができ、前記内容のデジタル化可能な内容に限られたものではない。以下、説明を簡単にするため、“デジタルメディア” に代えて“電子雑誌”を用いて、本発明の具体的な実施例について説明する。

本システムによりデジタルコンテンツを発信する前に、例えば、エンターテイメント、旅行、自動車等のように、デジタルコンテンツを分類するとともに、例えば、自動車雑誌でのデラックス型車の紹介、エコノミー型車の紹介等のように、雑誌の各頁のコンテンツに対しても細く分類することができ、雑誌並べシステムによって分類された情報を雑誌の情報保留位置に書き込み、ユーザーが閲覧する際に閲覧された雑誌の分類及び当該雑誌の中の細い分類をサーバーに知らせ、ユーザーの趣味や好みを獲得し、ユーザーのオリジナル敏感データを形成する。

デジタルコンテンツの分類と細い分類は、事前の定義によって実現され、プログラムを介してデータベースに入力され、デジタルコンテンツをオンライン発信する際に、その所属の種類と各頁コンテンツの所属の細い分類を選択すればよい。

図４は、本発明に記載の広告の精確な配信方法におけるユーザー情報源を形成するフローチャートである。

前記のようにデジタルコンテンツに対して分類をした後に、そのデジタルコンテンツをオンラインで発信し、ユーザーはサーバーを通じて電子雑誌の内容を検索し見ることができる。閲覧した後、ユーザーは自分が必要な電子雑誌を購読し、ユーザーのローカルコンピュータに電子雑誌をダウンロードすることができ、或いは、サーバーは、直接に電子雑誌の内容を発信（配信）することもできる。つまり、このステップの後に、ユーザーは、ローカルコンピュータを通じて電子雑誌の内容を閲覧することができ、ユーザー情報を獲得するデータ源が形成され、ユーザーがクライアント側プログラムを使用して電子雑誌を閲覧する過程において、クライアント側プログラムはユーザーの関連情報を収集する。

ユーザー知識（ユーザー情報）は、顕在的知識と潜在的知識に分けることができる。顕在的知識は、性別、年齢、省等の登録情報を含むことができ、ユーザが登録する際に獲得され、直接にユーザー知識ライブラリーにアップロードして更新すればよい。

潜在的な知識は、ユーザーの閲覧好み、閲覧習慣、オンライン時間等のような離散的、ランダム的な知識データを含むことができ、ユーザーがデジタルコンテンツを選択、購読、ダウンロード及び閲覧する過程で獲得される。換言すれば、ユーザーがダウンロードしたデジタルコンテンツは、このユーザーの潜在的な知識源になる。

図５は、本発明に記載の広告の精確な配信方法におけるユーザー敏感データ（どのような情報に対して敏感であるのか）を獲得するフローチャートである。

ユーザーがデジタルコンテンツを閲覧する際に、ユーザーの潜在的知識を形成し、知識獲得過程（情報収集過程）を通じて、散乱的かつランダム的なユーザーの潜在的知識を収集し、バックグランドのデータライブラリーに記憶する。データライブラリーに記憶した後、知識発掘によりユーザーの知識ライブラリーを更新し、ユーザーの敏感知識の生成過程を完成する。

ユーザーが本発明のクライアント側プログラムを介して某自動車雑誌を閲覧することを例とする場合、ユーザーは、その雑誌を閲覧する際に、前記クライアント側プログラムは、当該ユーザーが何時自動車類雑誌を閲覧したのか、閲覧したのが当該雑誌のデラックス型車の部分なのか或いはエコノミ型車の部分なのか、該当部分を閲覧するのにどの位時間がかかったのか等のようなデータを記録し、それらのデータをバックグランドのデータライブラリーに報告する。

同様に、当該ユーザーは某旅行雑誌も閲覧した場合、システムデータライブラリーは、その旅行雑誌の閲覧行為も記録する。

前記クライアント側プログラムは、ユーザーのオンライン時間等もシステムバックグランドのデータライブラリーに報告する。

従って、データライブラリーには、大量なユーザーの閲覧行為の情報及びユーザーの使用習慣、例えばオンライン時間等のユーザー特性データを記憶することができる。

知識発掘システムは、ユーザーの知識ライブラリーを更新する際に、データライブラリーにある大量なユーザーの閲覧行為データに対して発掘を行い、閲覧時間の長さに基づいてユーザーの興味に対して異なる重みを付けて分類する。例えば、もしユーザが６０％の時間を自動車雑誌の閲覧に、３０％の時間を旅行雑誌の閲覧に使ったとすれば、データ発掘システムは、自動的にそのユーザーを主要自動車敏感、副次旅行敏感であるユーザーとして分類する。同時に、知識発掘システムは、ユーザーの使用習慣データの発掘も行って、ユーザー特性データ、例えば毎日のオンライン時間等を獲得し、ユーザー知識ライブラリーに保存する。

ユーザー知識ライブラリーには、ユーザーの敏感度分類の重み付け値とユーザーのオンライン時間等が保存され、かつ動的に更新されている。

図６は、本発明に記載の広告の精確な発信方法の広告発信の知能的意思決定のフローチャートである。

広告主は、デジタルコンテンツの発行プラットホームにおいて広告を発信する際に、広告発信の知能的意思決定システムは、広告製品の種類とユーザー知識ライブラリーに記憶されたユーザー敏感データに基づいて、知能的意思決定サポートシステムにあるモデル推理過程を通じて、該当広告に対応する発信対策を形成する。即ち、広告製品に対して比較的に敏感なユーザー側を確定して、当該広告を知能的に当該広告に敏感なユーザーに配信でき、しかも広告の配送は数種類の配信対策を指定することもでき、最終的には、敏感ユーザー側においてリアルタイムに広告を表示することが実現できる。

自動車広告を例として、広告クライアントの要求に従い、主に自動車敏感ユーザーに配信し、あるいは主要自動車敏感ユーザーと副次自動車敏感ユーザーに配信でき、配信時間は、リアルタイム配信の最大な成功率を保証できるように、ユーザーのオンライン時間の習慣に基づいて知能的に自動指定される。本システムは、シーン式のリアルタイム広告発信対策もサポートする。即ち、某ユーザーは、某種類の雑誌、例えば自動車雑誌を閲覧していれば、クライアント側ソフトは、バックグラントサーバーにリアルタイムに報告し、バックグラントシステムは、ユーザーがオンラインで閲覧する雑誌の分類情報を獲得すると、自動的に閲覧中に自動車広告を挿入する。全ての広告は本発明のクライアント側プログラムを使用するネットワークユーザーに対応しているので、広告の配信は、リアルタイム的に行われる。

本発明において、ユーザーがクライアント側ソフトを介して広告を閲覧する時に、ネットワーク電話技術も利用することができる。すなわち、広告製品の連絡先電話番号をクリックすれば、広告クライアントのサービス電話と接続できることにより、広告クライアントとのリアルタイム的なインタラクティブを実現することができる。

本発明の対等ネットワーク（Ｐ２Ｐ）技術により、ユーザーは、自己が気に入った製品広告を自分のユーザーフレンドリーに推薦することもできる。前記ユーザーフレンドリーは、本発明のクライアント側プログラムを使用すれば、情報の共有を実現できる。

Ｐ２Ｐ（Peer to Peer）技術は、対等ネットワーク技術とも称し、Ｐ２Ｐ（Peer to Peer）技術とは、伝統的なClient/Server構造に対して、エンドツーエンドである互いにClient/Serverになる対等ネットワーク通信技術である。本発明は、Ｐ２Ｐ技術を利用して、ユーザーは、自分が使用したよい製品広告を友人に推薦し、広告効果を高めることができる。

Ｐ２Ｐ技術は普通下記の技術的特徴を有する。即ち、端末はサーバーでもクライアントでもあり、如何に表示するのかはユーザーの要求によるものであり、利用者によってネットワーク応用を自由に行うことができ、情報はネットワーク設備間で直接かつ高速に流れ、転送サービスのコストを減らすことができ、ネットワーク設備のインタラクティブを構成する基礎および応用とすることができ、ネットワーク情報を分散化すると同時に、同じ特性のＰ２Ｐ設備は、インターネットという大きなネット中に存在するサブネットを構成でき、情報を新しい方式で再集中するようにできる。

本発明の前記広告の精確な配信方法は、広告情報に対する精確な配信を実現したが、当該広告情報がクライアント側に配信された後のユーザーの当該報告情報の閲覧状況を把握することはできなかった。当該広告情報の配信後の精確な反応情報を得るため、本発明の前記広告の精確な配信方法は、当該広告情報がクライアント側に表示された時間、表示された雑誌の種類、ユーザーの身分情報、及びユーザーと当該広告とのインタラクティブ情報等の関連情報を収集するステップをさらに含むことができる。前記情報をデータライブラリーにフィードバックし、統計・分析を行うことにより、当該広告情報の発信効果を精確に評価でき、精確な広告効果のフィードバックを実現し、かつ、本発明はネットワークを介して広告表示の関連情報を収集するため、広告効果のリアルタイム的なフィードバックが実現できる。前記広告表示の関連情報には、表示時間、表示された雑誌の種類、ユーザー身分情報及びユーザーと当該広告とのインタラクティブ情報等が含まれているが、上記の情報に限られたものではない。例えば、前記ユーザーと当該広告とのインタラクティブ情報には、ユーザーが広告の連絡先電話をクリックする行為に関する情報、ユーザーが当該広告を他のユーザーに推薦する行為に関する情報等を含むことができる。

本発明は、デジタルメディアの広告情報を発信するための広告の精確な発信システムを提供し、当該システムは、クライアント側モジュール、ユーザー特性データ分析モジュール、広告情報発信管理モジュール、及び広告情報発信モジュールを備えている。

クライアント側モジュールは、クライアント側においてデジタルメディアのコンテンツ情報を表示し、ユーザーが当該クライアント側プログラムを使用する過程中にユーザー関連情報を収集し、収集された情報をユーザー特性データ分析モジュールに送信するために用いられる。

ユーザー特性データ分析モジュールは、収集されたユーザー情報に基づいて、ユーザー特性データを算出し、収集されたユーザー情報とユーザー特性データを記憶するために用いられる。

広告情報発信管理モジュールは、発信しようとする広告の特性とユーザー特性データに基づいて、広告情報の発信先となるクライアント側を確定する。

広告情報発信モジュールは、確定されたクライアント側に前記の広告情報を発信する。

図７は、前記システムの具体的な実施例の構造図であり、当該システムは、デジタルコンテンツ発行プラットホーム７１、登録ログインとＰ２Ｐのサーバー７２、デジタルコンテンツ並べサーバー７３、データライブラリー７４、ユーザー知識ライブラリー７５、知識発掘サーバー７７、広告発信の知能的意思決定システムサーバー７８、及びネットワーク電話サーバー７９を備えている。

デジタルコンテンツ発行プラットホーム７１は、ユーザーとデジタルメディアＷｅｂサイトとのインタラクティブ、デジタルコンテンツの購読及びダウンロード等の機能を提供する。また、一台のデジタルメディア・コンテンツサーバーに相当し、クライアント側に前記デジタルメディアのコンテンツ情報を表示し、ダウンロードリンクを提供するに用いられる。

登録ログインとＰ２Ｐのサーバー７２は、ユーザー登録、ユーザーログイン、Ｐ２Ｐデジタルコンテンツの共有とダウンロードの機能を提供し、デジタルメディアのクライアント側プログラム間のデジタルコンテンツの共有が実現できる。

デジタルコンテンツ並べサーバー７３は、デジタルコンテンツベンダーが提供したデジタルコンテンツをデジタルコンテンツ発行プラットホームに入れる。

データライブラリー７４は、各種バックグランドデータを記憶する。

ユーザー知識ライブラリー７５は、顕在的知識（例えば、ユーザー登録情報）と潜在的知識を含むユーザー関連情報を記憶し、そのうち、潜在的知識とは、ユーザー閲覧行為等のような潜在的データから分析して得たユーザー好み等の知識である。

知識獲得サーバー７６は、ユーザーの閲覧行為、オンライン時間等の潜在的データを収集獲得し、それらをデータライブラリーに記憶する。

主に登録ログイン及びＰ２Ｐサーバー７２と知識獲得サーバー７６により、ユーザーがデジタルメディアを閲覧する過程中の関連情報を収集する。

知識発掘サーバー７７は、ユーザー閲覧行為等のような大量、不完全、不明瞭、ランダム的な数値から、その中に含まれた、予測不可能の敏感ユーザー分類知識、例えば趣味等の知識を抽出し、それらの知識をユーザー知識ライブラリーに記憶する。知識発掘サーバー７７を通じて、前記ユーザー特性データ分析モジュールの機能を実現できる。

広告発信の知能的意思決定システムサーバー７８は、クライアントの製品広告特性に基づいて、ユーザー知識ライブラリーに従って知能的意思決定を行い、敏感ユーザーに動的に広告を配送する。広告発信の知能的意思決定システムサーバー７８は、前記広告情報発信管理モジュールに相当し、広告発信の対策を提供し、広告情報の発信先となるクライアント側を確定するのに用いられる。

ネットワーク電話サーバー７９は、システムユーザーと広告クライアントとのリアルタイムなネットワーク電話（PC-Phone ＝ＶＯＩＰ）電話のインタラクティブを実現するために、サービスを提供する。

ＶｏＩＰとは、Voice over Internet Protocolの略称である。ＶｏＩＰサーバーとは、アナログ音声信号を圧縮しパケット化した後、データパケットの形でＩＰネットワークの環境で音声信号を伝送する、いわばインターネット電話、ネットワーク電話或いはＩＰ電話と称するものである。

その基本的な原理は、音声データの圧縮アルゴリズムにより音声データコードに対して圧縮処理を行った後、それらの音声データをＴＣＰ／ＩＰ標準でパケット化し、ＩＰネットワークを通じて、データパケットを受信先に送信して、それらの音声データパケットを並べて、復号化処理を通じて、元の音声信号に復元して、インターネットにより音声を伝送する目的を実現する。ＩＰ電話の核心とポイントになる設備は、ＩＰゲートウェイであり、それは、各地区の電話区番号を対応する地区ゲートウェイＩＰアドレスにマッピングさせるものである。それらの情報は、あるデータライブラリーに保存され、データ連続処理ソフトは、呼出処理、デジタル音声パケット、ルート管理等の機能を完成させる。

本発明の前記広告の精確な発信システムは、広告情報の精確な発信を実現したが、当該広告情報がクライアント側に発信された後のユーザーが当該広告情報に対する閲覧情報を把握することができなかった。当該広告情報の発信後の精確な反応情報を得るため、本発明の前記広告の精確な配信システムは、クライアント側のユーザーが広告を閲覧する行為の関連情報を収集するための広告フィードバックサーバー７１０をさらに備えることができる。前記情報をデータライブラリー７４にフィードバックし、統計・分析を行うことにより、当該広告情報の発信効果を精確に評価し、精確な広告効果をフィードバックすることができる。しかも、本発明は、ネットワークを介して広告表示の関連情報を収集するため、広告効果のリアルタイム的なフィードバックも実現できる。前記広告表示の関連情報は、表示時間、表示された雑誌の種類、ユーザー身分情報及びユーザーと当該広告とのインタラクティブ情報等を含むことができるが、前記情報に限られたものではない。

以上、本発明が提供するネットワーク上で行なわれるデータ情報の精確な発信方法とそのシステム、及び広告発信分野に応用されるデジタルメディア広告の精確な発信方法とそのシステムについて、詳しく説明した。上記において、具体例を使って本発明の原理と実施形態について説明した。上記具体例の説明は、本発明の方法及び核心思想を理解するためのものであり、当業者は、本発明の思想に従って、その実施形態や応用範囲を変更することができる。本明細書の内容は、本発明の範囲に対して制限するものであると理解すべきではない。

本発明に記載のデータ情報の精確な発信方法のステップを示す図である。 本発明に記載のデータ情報の精確なシステムの構造を示す図である。 知能的意思決定サポートシステムのブロック図である。 本発明に記載の広告の精確配信方法におけるユーザー情報源を形成するフローチャートである。 本発明に記載の広告の精確な配信方法におけるユーザー敏感データを獲得するフローチャートである。 本発明に記載の広告の精確な発信方法の広告発信の知能的意思決定のフローチャートである。 本発明に記載の広告の精確な配信システムの構造を示す図である。

符号の説明

２１ クライアント側モジュール
２２ ユーザー特性データ分析モジュール
２３ データ情報発信管理モジュール
２４ データ情報発信モジュール
３１ ユーザーインターフェース
３２ モデルライブラリー
３３ 知識ライブラリー
３４ データベース
３５ 意思決定推理マシン
７１ デジタルコンテンツを配送するプラットホーム
７２ 登録ログイン及びＰ２Ｐサーバー
７３ デジタルコンテンツ並べサーバー
７４ データライブラリー
７５ ユーザー知識ライブラリー
７６ 知識獲得サーバー
７７ 知識発掘サーバー
７８ 広告発信の知能的意思決定システムサーバー
７９ ＶＯＩＰサーバー
７１０ 広告フィードバックサーバー

Claims (14)

1. ネットワーク情報データの伝送に用いられるデータ情報の精確な発信方法において、
   クライアント側プログラムを設けるステップと、
   ユーザーが前記クライアント側プログラムを使用する過程中、ユーザーの関連情報を収集するステップと、
   前記ユーザーの関連情報に基づいて、ユーザーの特性データを獲得するステップと、
   発信しようとするデータの特性及びユーザーの特性データに基づいて、データ情報の発信先となるクライアント側を確定するステップと、
   確定されたクライアント側に前記データ情報を発信するステップと、を含むことを特徴とするデータ情報の精確な発信方法。
2. ネットワーク情報データの伝送に用いられるデータ情報の精確な発信システムにおいて、
   クライアント側の使用リクエストを実現するために用いられ、ユーザーがそのクライアント側プログラムを使用する過程中、ユーザーの関連情報を収集し、収集された情報をユーザー特性データ分析モジュールに送信するクライアント側モジュールと、
   収集されたユーザー情報に基づいて、ユーザーの特性データを算出し、収集されたユーザー情報及びユーザーの特性データを記憶するユーザー特性データ分析モジュールと、
   発信しようとするデータの特性及びユーザーの特性データに基づいて、データ情報の発信先となるクライアント側を確定するデータ情報発信管理モジュールと、
   確定されたクライアント側に前記データ情報を発信するデータ情報発信モジュールと、を含むことを特徴とするデータ情報の精確な発信システム。
3. デジタルメディアの広告情報の配信に用いられる広告の精確な配信方法において、
   デジタルメディアの閲覧を提供するクライアント側プログラムを設けるステップと、
   ユーザーが前記クライアント側プログラムを使用してデジタルメディアを閲覧する過程中、ユーザーの関連情報を収集するステップと、
   前記ユーザーの関連情報に基づいて、ユーザーの特性データを獲得するステップと、
   配信しようとする広告の特性及びユーザーの特性データに基づいて、広告の配信先となるクライアント側を確定するステップと、
   確定されたクライアント側に前記広告を発信するステップと、を含むことを特徴とする広告の精確な配信方法。
4. サーバーが、前記デジタルメディアのコンテンツ情報を表示し、ダウンロードリンクを提供するステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の広告の精確な配信方法。
5. 一方のデジタルメディアのクライアント側プログラムが、他方のデジタルメディアのクライアント側プログラムが転送した広告情報を受信するステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の広告の精確な配信方法。
6. ユーザーが、当該デジタルメディアのクライアント側プログラムを介して広告主の電話につなぐステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の広告の精確な配信方法。
7. ユーザーのある時刻における特性データに基づいて、対応する広告情報をリアルタイム的に発信するステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の広告の精確な配信方法。
8. ユーザーのある時間帯における平均特性データに基づいて、対応する広告情報をリアルタイム的に発信するステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の広告の精確な配信方法。
9. クライアント側においてユーザーの広告閲覧行為に関する情報を収集するステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の広告の精確な配信方法。
10. デジタルメディアの広告情報の配信に用いられる広告の精確な配信システムにおいて、
    クライアント側においてデジタルメディアのコンテンツ情報を表示し、ユーザーが当該クライアント側プログラムを使用する過程中、ユーザーの関連情報を収集し、収集された情報をユーザーの特性データ分析モジュールに送信するクライアント側モジュールと、
    収集されたユーザー情報に基づいて、ユーザーの特性データを算出し、収集されたユーザー情報及びユーザーの特性データを記憶するユーザー特性データ分析モジュールと、
    発信しようとする広告の特性及びユーザーの特性データに基づいて、広告情報の発信先となるクライアント側を確定する広告情報発信管理モジュールと、
    確定されたクライアントに前記広告情報を発信する広告情報発信モジュールと、を含むことを特徴とする広告の精確な配信システム。
11. クライアント側に前記デジタルメディアのコンテンツ情報を表示し、ダウンロードリンクを提供するためのデジタルメディアコンテンツサーバーを含むことを特徴とする請求項１０に記載の広告の精確な配信システム。
12. デジタルメディアのクライアント側プログラム間のデジタルコンテンツの共有を実現するための対等ネットワーク（Ｐ２Ｐ）サーバーを含むことを特徴とする請求項１０に記載の広告の精確な配信システム。
13. ユーザーが当該デジタルメディアのクライアント側プログラムを介して広告主の電話につなぐためのネットワーク電話（ＶＯＩＰ）サーバーを含むことを特徴とする請求項１０に記載の広告の精確な配信システム。
14. クライアント側においてユーザーの広告閲覧行為の関連情報を収集するための広告フィードバックサーバーを含むことを特徴とする請求項１０に記載の広告の精確な配信システム。

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