JP2008234580A - Contribution processor - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、投稿データを電子的に公開する技術に関し、特に、投稿データの公開適否を判定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for electronically publishing posted data, and more particularly, to a technique for determining whether or not to publish posted data.
近年、コンピュータの普及とネットワーク技術の進展に伴い、ネットワークを介した電子情報の交換が盛んになっている。一例として、電子掲示板システムを挙げることができる。電子掲示板システムにおいて、ユーザは、クライアント端末からサーバに投稿データを送信する。サーバは、受信した投稿データを電子掲載する。別のユーザは、電子掲載された投稿データをクライアント端末にて確認できる。電子掲示板システムは、複数者間の情報共有に有効なツールとして広く利用されている。 In recent years, with the spread of computers and the advancement of network technology, the exchange of electronic information via the network has become popular. An example is an electronic bulletin board system. In an electronic bulletin board system, a user transmits post data from a client terminal to a server. The server posts the received post data electronically. Another user can check the posted data posted electronically on the client terminal. The electronic bulletin board system is widely used as an effective tool for information sharing among a plurality of persons.
電子掲示板システムの一例として、商品購入者の感想を掲載するWebサイトがある。商品を購入したユーザは、商品の感想について記述した投稿データをWebサイトに送信する。Webサイトには、さまざまな商品についての投稿データが集まる。ユーザは、このようなWebサイトにアクセスすることにより、同じ消費者の立場から得られるいわば口コミ情報を、商品を購入する際の判断材料とする。口コミ情報は、購入判断の決め手となることも多い。
その一方、ユーザは、膨大な投稿データの中から有用な情報を探し出すため大変な労力を必要とする。本発明は、上記課題に鑑みてなされた発明であり、その主たる目的は、ユーザが、膨大な投稿データの中から有用な情報を取得しやすい投稿処理装置を実現するための技術を提供することにある。 On the other hand, a user needs a great effort to find useful information from a large amount of post data. The present invention is an invention made in view of the above problems, and its main purpose is to provide a technique for realizing a post processing device that allows a user to easily obtain useful information from a large amount of post data. It is in.
本発明のある態様は、複数のクライアント端末と通信ネットワークを介して接続され、クライアント端末から受信した投稿データを他のクライアント端末に対して電子的に公開する投稿処理装置に関する。本実施の形態において「投稿データ」とは、ユーザが投稿処理装置に送信したデータ全般をいい、文章形式のデータのみならず、画像形式や動画形式のデータ、数値、表およびグラフなどのデータも含まれる。 An aspect of the present invention relates to a post processing apparatus that is connected to a plurality of client terminals via a communication network and electronically publishes post data received from a client terminal to other client terminals. In the present embodiment, “post data” refers to all data transmitted by the user to the post processing device, and includes not only text data but also image data, video data, numerical values, tables, graphs, and other data. included.
この装置は、クライアント端末のユーザをグループに分類し、分類されたユーザを更に下位のグループに分類することにより、ユーザを複数の単位グループに分類し、投稿データに関するデータの表示方法を単位グループごとに決定する。以下、本装置についてより詳細に説明する。 This apparatus classifies users of client terminals into groups, classifies the classified users into lower groups, classifies the users into a plurality of unit groups, and sets the display method of data related to posted data for each unit group. To decide. Hereinafter, this apparatus will be described in more detail.
本装置は、複数の選択肢の中から選ばれた、投稿データの内容に対するユーザの評価を示す評価データをクライアント端末から受信する。本装置は、評価データと、評価の対象である投稿データと、その評価データを入力したユーザと、を対応付けて保持する。本装置は、所定グループについて、一の投稿データに対して第1の選択肢を選んだユーザ数と第2の選択肢を選んだユーザ数との比率をユーザ比率として、投稿データごとにユーザ比率を算出する。 This apparatus receives from the client terminal evaluation data indicating the user's evaluation of the content of the posted data selected from a plurality of options. This apparatus holds evaluation data, post data to be evaluated, and a user who has input the evaluation data in association with each other. This device calculates the user ratio for each posting data, with the ratio of the number of users who have selected the first option and the number of users who have selected the second option for one post data for a given group as the user ratio. To do.
本装置は、算出されたユーザ比率が所定の条件を満たす投稿データを、所定グループのユーザを更に下位のグループに分類するための基準となる基準投稿データとして選定する。本装置は、基準投稿データに対して第1の選択肢または第2の選択肢のいずれを選択したかを基準に、前記所定グループに所属するユーザを少なくとも2つの下位のグループに分類する分類処理を実行する。 The apparatus selects post data for which the calculated user ratio satisfies a predetermined condition as reference post data that serves as a reference for classifying users in a predetermined group into lower groups. This apparatus executes a classification process for classifying users belonging to the predetermined group into at least two lower groups based on whether the first option or the second option is selected for the standard posting data. To do.
本装置は、基準投稿データを基準に分類されたいずれかのグループを対象とする分類処理を複数回繰り返すことにより、ユーザを複数の単位グループに分類する。本装置は、単位グループにおける一の投稿データに対する複数の評価データから、各投稿データの総合評価度を単位グループごとに算出する。本装置は、算出された総合評価度を参照して、投稿データに関するデータの表示方法を単位グループごとに決定する。 This apparatus classifies the user into a plurality of unit groups by repeating the classification process for any group classified based on the reference posting data a plurality of times. This apparatus calculates the overall evaluation degree of each posting data for each unit group from a plurality of evaluation data for one posting data in the unit group. This device refers to the calculated overall evaluation degree and determines a data display method for post data for each unit group.
本装置は、クライアント端末から、投稿データの一覧を示す投稿一覧データの閲覧要求を受信する。本装置は、要求元のクライアント端末に投稿一覧データを送信する。本装置は、ユーザのクライアント端末から前記閲覧要求が受信された場合、そのユーザが所属する単位グループに対して決定された表示方法を示す表示指定データを要求元のクライアント端末に送信する。 This apparatus receives a browsing request for posting list data indicating a list of posting data from a client terminal. This apparatus transmits post list data to the requesting client terminal. When the browsing request is received from the user's client terminal, the apparatus transmits display designation data indicating the display method determined for the unit group to which the user belongs to the requesting client terminal.
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。 It should be noted that any combination of the above-described constituent elements and a conversion of the expression of the present invention between a method, an apparatus, a system, a recording medium, a computer program, etc. are also effective as an aspect of the present invention.
本発明によれば、ユーザが、膨大な投稿データの中から有用な情報を取得しやすい投稿処理装置を実現する上で効果がある。 According to the present invention, there is an effect in realizing a post processing apparatus in which a user can easily obtain useful information from a large amount of post data.
図1は、投稿システム10のハードウェア構成図である。
電子掲示板サーバ100は、インターネット12を介してクライアント端末200aやクライアント端末200bなどの複数の端末(以下、単に「クライアント端末200」という)と接続される。電子掲示板サーバ100は、各クライアント端末200から投稿データを受信し、電子掲載する装置である。
FIG. 1 is a hardware configuration diagram of the
The electronic
例えば、クライアント端末200bがある投稿データを電子掲示板サーバ100に送信したとする。電子掲示板サーバ100は、投稿データのサブジェクト等、投稿データの一部をWebページとして提供する。電子掲示板サーバ100は、クライアント端末200aからこの投稿データに対する閲覧要求を受信すると、投稿データをクライアント端末200aに送信する。クライアント端末200aにてクライアント端末200bによる投稿データを確認できる。このようにして、複数のクライアント端末200間で投稿データの情報が共有される。
For example, it is assumed that post data with a
図2は、投稿システム10の処理概要を説明するための模式図である。
電子掲示板サーバ100内には随時更新可能な多数の投稿データが保持されている。それらの投稿データは、閲覧するユーザにとって必要な情報を検索できるようカテゴリに分類されている。8名のユーザA〜Hは、投稿システム10を使用するため電子掲示板サーバ100に登録されているユーザである。ユーザは、電子掲示板サーバ100に保持されている投稿データを閲覧し、閲覧した投稿データに肯定的または否定的な評価のいずれかを入力できる。
FIG. 2 is a schematic diagram for explaining an outline of processing of the
The electronic
電子掲示板サーバ100は入力された評価を参照して、8名のユーザの評価が4:4に分かれている投稿データを選定する。電子掲示板サーバ100が選定した投稿データは投稿データαである。ユーザA、D、E、Hの4名は、投稿データαの内容を肯定する評価を入力している。一方、ユーザB、C、F、Gの4名は、投稿データαの内容を否定する評価を入力している。電子掲示板サーバ100はこの結果を利用して、8名のユーザを4名ずつの2つのグループに分類する。
The electronic
更に、電子掲示板サーバ100は、投稿データαに肯定的な評価を入力した4名のユーザの評価が2:2に分かれている投稿データを選定する。電子掲示板サーバ100が選定した投稿データは投稿データβである。ユーザA、Hの2名は、投稿データβの内容を肯定する評価を入力し、ユーザD、Eの2名は投稿データβの内容を否定する評価を入力している。電子掲示板サーバ100はこの結果を利用して、4名のユーザを2名ずつの2つのグループに更に分類する。
Furthermore, the electronic
このように電子掲示板サーバ100は、ユーザを2つのグループに分類し、分類されたユーザを更に下位のグループに分類する。電子掲示板サーバ100は、投稿データαに否定的な評価を入力したユーザについても同様の処理を行い、4名のユーザを2つのグループに更に分類する。電子掲示板サーバ100は、2名ずつのユーザが所属するグループを4つ形成する。電子掲示板サーバ100により、最終的に形成されたこのグループを以下、単に「単位グループ」という。
In this way, the electronic
電子掲示板サーバ100はユーザを分類する際、評価が1:1に分かれる投稿データが基準として用いられる。評価が半々に分かれる投稿データの内容は、価値観などが対立しやすい内容であると考えられる。そのため、同じ単位グループに属するユーザ同士は、価値観、事象に対する考え方や発想が近くなりやすい。電子掲示板サーバ100は、同じ単位グループに属するユーザの投稿データへの評価を利用して、単位グループ内で評価の高い投稿データを選定する。
When the electronic
ユーザは興味のあるカテゴリを指定し、そのカテゴリに含まれる投稿データの一覧情報をクライアント端末200に表示させることができる。その際、電子掲示板サーバ100は、そのユーザが属する単位グループ内で評価の高い投稿データの情報を強調表示させる。クライアント端末200の画面には、評価の高い投稿データの主題や名称等の情報が他の投稿データに比べ目に付つきやすい位置に表示されたり、その情報のフォントサイズが大きく表示されたりする。つまり、同じ単位グループに属し、価値観等が近いユーザが高く評価している投稿データは、お勧めの投稿データとして表示される。
The user can specify a category of interest and display list information of post data included in the category on the
こうした処理により、ユーザは、大量の投稿データの中から自身の価値観、考え方及び発想に適合した有用な情報を迅速に取得できる。こうしたメリットを享受するため、投稿データに対して積極的に評価を入力しようというインセンティブがユーザに働く。ユーザによる多数の評価は投稿者のやる気を刺激し、投稿者はより有用な情報をユーザに提供しようと更新したり、新たな投稿を行う。その結果、電子掲示板サーバ100内の投稿データの質は向上し、投稿システム10を使用するユーザの数が増大するという正のサイクルが生じる。
By such processing, the user can quickly acquire useful information suitable for his own values, ideas and ideas from a large amount of posted data. In order to enjoy these merits, the user has an incentive to actively input evaluations on the posted data. Numerous evaluations by the user stimulate the poster's motivation, and the poster updates or makes new posts in order to provide more useful information to the user. As a result, the quality of the posted data in the electronic
図3は、電子掲示板サーバ100の機能ブロック図である。
ここに示す各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのCPUをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現される。ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。よって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。ここでは、主として各機能ブロックの発揮すべき機能について述べ、その具体的な作用については、後述する。
FIG. 3 is a functional block diagram of the electronic
Each block shown here can be realized in hardware by an element such as a CPU of a computer or a mechanical device, and in software by a computer program or the like. Here, functional blocks realized by the cooperation are illustrated. Therefore, those skilled in the art will understand that these functional blocks can be realized in various forms by a combination of hardware and software. Here, functions to be exhibited by each functional block will be mainly described, and specific actions will be described later.
電子掲示板サーバ100は、通信処理部300、データ処理部400およびデータ保持部500を含む。通信処理部300は、ユーザからの入力処理やユーザに対する情報表示のようなユーザインタフェース全般に関する処理を担当する。データ処理部400は、通信処理部300やデータ保持部500から取得されたデータを元にして各種のデータ処理を実行する。データ処理部400は、通信処理部300とデータ保持部500の間のインタフェースの役割も果たす。データ保持部500は、あらかじめ用意された各種の設定データや、通信処理部300やデータ処理部400から受け取ったデータを格納する。
The electronic
通信処理部300は、評価データ受信部310、要求受信部320、データ送信部330および表示指定部340を含む。評価データ受信部310は、評価データをクライアント端末200から受信する。評価データは、投稿データの内容に対するユーザの評価を示すためのデータである。ユーザは、複数の選択肢の中からいずれかの選択肢を選ぶことにより、投稿データに対する評価を示す。要求受信部320は、状況に応じて様々な要求をクライアント端末200から受信する。
The
データ送信部330は、状況に応じて様々なデータをクライアント端末200に送信する。例えば、クライアント端末200に投稿一覧データを送信する。投稿一覧データは、あるカテゴリに含まれる投稿データの一覧を示すためのデータである。投稿一覧データは、投稿データの名称、ユーザにより付与された投稿データに対する主題、投稿データ全体を表示させるためのハイパーリンク等のデータを含む。
The data transmission unit 330 transmits various data to the
表示指定部340は、表示指定データをクライアント端末200に送信する。表示指定データは、投稿一覧データがクライアント端末200に表示される際、投稿データの名称や主題などの表示方法を示すためのデータである。例えば、ある投稿データの名称を大きく表示させ、より強調するためのデータが、表示指定データに含まれる。
The
データ処理部400は、比率算出部410、投稿データ選定部420、ユーザ分類部430、処理制御部440、評価算出部450、表示方法決定部460、平均点算出部470、点数取得部480及びグループ選定部490を含む。比率算出部410は、ある投稿データに対する評価として、複数の選択肢の中から第1の選択肢を選んだユーザ数と第2の選択肢を選んだユーザ数との比率(以下、単に「ユーザ比率」という)を算出する。
The
投稿データ選定部420は、比率算出部410により算出されたユーザ比率が所定の条件を満たす投稿データを選定する。選定された投稿データは、電子掲示板サーバ100に登録しているユーザをグループに最初に分類する際、または既にグループに分類されたユーザを更に下位のグループに分類する際、判断基準として用いられる。以下、投稿データ選定部420により選定された投稿データを基準投稿データという。
The post
ユーザ分類部430は、基準投稿データに対して第1の選択肢または第2の選択肢のいずれを選択したかを基準にユーザを2つのグループに分類する。つまり、ユーザ分類部430は分類対象のユーザを、第1の選択肢を選んだユーザのグループと第2の選択肢を選んだユーザのグループとに分類する。
The
処理制御部440は、基準投稿データを判断基準に分類されたグループを対象として、ユーザの分類処理の回数を制御する。処理制御部440が分類処理を1回のみ実行させる場合、1つの基準投稿データによりユーザは2つのグループに分類される。評価算出部450は、ある単位グループに属する全ユーザの評価データを参照し、各投稿データの総合評価度を算出する。総合評価度は、同じ単位グループのユーザが、対象となる投稿データをどの程度評価しているかを示すための指標である。
The
表示方法決定部460は、評価算出部450により算出された総合評価度を参照し、投稿データに関するデータの表示方法を決定する。投稿データに関するデータは、投稿データの名称、ユーザにより付与された投稿データに対する主題、投稿データ全体を表示させるためのハイパーリンク、投稿データのおすすめ度等の投稿データと関連があるデータである。投稿データに関するデータは、投稿データの一覧がクライアント端末200に表示される際、個々の投稿データを特定するためのデータである。
The display
平均点算出部470は、投稿データに対する評価点数の平均点を算出する。評価点数は、評価を示すための複数の選択肢のそれぞれと対応付けられ、投稿データに対するユーザの評価の度合いを示すための点数である。仮に選択肢が「いいね」、「まあまあ」、「いまいち」の3つである場合、電子掲示板サーバ100の管理者は「いいね」:3点、「まあまあ」:0点、「いまいち」:−3点とする評価点数を設定してもよい。
Average score calculation unit 470 calculates the average score of evaluation scores for the posted data. The evaluation score is associated with each of a plurality of options for indicating the evaluation, and is a score for indicating the degree of evaluation of the user with respect to the post data. If the choices are “Like”, “Okay”, and “Imaichi”, the administrator of the
点数取得部480は、平均点算出部470の算出対象である投稿データについて、評価点数を取得する。グループ選定部490は、特定のユーザを分類させるための単位グループを選定する。グループ選定部490は、ある投稿データに対して算出された、単位グループごとの平均点と特定のユーザの評価点数と参照して、特定のユーザを分類するための単位グループを選定する。点数取得部480及びグループ選定部490の処理について、図11、図12に関連して詳述する。
The
データ保持部500は、評価データ保持部510及び点数保持部520を含む。評価データ保持部510は、評価データと、評価の対象である投稿データと、その評価データを入力したユーザと、を対応付けて保持する。評価データ保持部510のデータ構造については、図8に関連して詳述する。点数保持部520は、評価点数と、評価を示すための複数の選択肢のそれぞれと対応付けて保持する。
The
電子掲示板サーバ100は、ユーザを複数の単位グループに分類するユーザ分類処理を実行する。ユーザ分類処理は、主に評価データ受信部310、評価データ保持部510、比率算出部410、投稿データ選定部420、ユーザ分類部430及び処理制御部440により実行される。
The electronic
電子掲示板サーバ100は、投稿データに関するデータの表示方法を単位グループごとに決定する表示決定処理を実行する。表示決定処理は、主に評価算出部450、表示方法決定部460、要求受信部320、データ送信部330、表示指定部340により実行される。
The electronic
以下、投稿システム10の実際の使用例に基づいて本発明を説明する。電子掲示板サーバ100内には随時更新可能な多数の投稿データが保持されている。それらの投稿データは、閲覧するユーザにとって必要な情報を検索できるよう、カテゴリに分類されている。
Hereinafter, the present invention will be described based on actual usage examples of the
図4は、カテゴリの一覧を示すデータがクライアント端末200に表示されている画面の画面図20である。画面図20は、小学生であるユーザが算数の宿題を片付けるため電子掲示板サーバ100を使用する状況を示している。
FIG. 4 is a screen diagram 20 of a screen on which data indicating a list of categories is displayed on the
同図の領域22では、表示されているカテゴリの一覧が電子掲示板サーバ100内のどのカテゴリに含まれているのかが示されている。同図に示されるカテゴリの一覧は「小学校」というカテゴリに含まれていることがわかる。また、「小学校」というカテゴリは、更に「お勉強」というカテゴリに含まれていることがわかる。同図の領域24には、それぞれのカテゴリに関する情報が示されている。領域24の左側には、それぞれのカテゴリのタイトル(名称)が示されている。同図では上から「算数」、「国語」、「理科」、「社会」の4つのカテゴリが示されている。
In the
領域24の右側には「カテゴリ情報」としてそれぞれのカテゴリに関する情報が示されている。同図ではカテゴリ:「算数」について「投稿データ総数」の情報が示されている。「国語」、「理科」、「社会」のカテゴリに対して入力された投稿データが未だ存在していないため、これらのカテゴリの「投稿データ総数」の情報は表示されていない。
On the right side of the
同図に表示されるカテゴリのタイトルには、そのカテゴリに含まれる投稿データの一覧を表示させるためのハイパーリンクが付与されている。ユーザは、タイトルに付与されたハイパーリンクをマウスなどの入力装置を用いて選択し、興味あるカテゴリに含まれる投稿データの一覧を見ることができる。 A hyperlink for displaying a list of post data included in the category is given to the title of the category displayed in FIG. The user can select a hyperlink given to the title using an input device such as a mouse and view a list of post data included in the category of interest.
図5は、図4における「算数」のカテゴリをユーザが選択したときにクライアント端末に表示される画面の画面図30である。領域32では、図4の領域22と同様、表示されている投稿データの一覧が電子掲示板サーバ100内のどのカテゴリに含まれているのかが示されている。
FIG. 5 is a
カテゴリ:「算数」には「つるかめ算の解き方」、「台形の公式」、「日本の算数の歴史」及び「旅人算を知ると電車に乗るのが楽しくなる」の4つの投稿データが含まれている。同図の領域34の左側には、それぞれの投稿データのタイトル(名称)が表示されている。同図の領域34の右側には、それぞれの投稿データの「おすすめ度」が表示されている。
Category: “Mathematics” includes four submissions: “How to solve Tsukagame”, “Traditional formula”, “History of Japanese arithmetic” and “It becomes fun to get on the train if you know the traveler's arithmetic” ing. On the left side of the
「おすすめ度」は「★」マークの数によって示され、「★」マークの数が多いほどその投稿データがおすすめであることを示している。同図では、投稿データ:「つるかめ算の解き方」と投稿データ:「台形の公式」とが「★」マーク5つであり、カテゴリ:「算数」の中では最もおすすめな投稿データである。一方、投稿データ:「旅人算を知ると電車に乗るのが楽しくなる」には「★」マークが一つも付与されておらず、内容に問題があるのかもしれない。 “Recommendation” is indicated by the number of “★” marks, and the more the number of “★” marks, the more recommended the post data. In the figure, the posting data: “How to solve the summation” and the posting data: “trapezoidal formula” are five “★” marks, and the most recommended posting data in the category: “arithmetic”. On the other hand, there is no “★” mark on the posted data: “It becomes fun to get on the train when you know the number of passengers”, and there may be a problem with the content.
図6は、図5における投稿データ:「つるかめ算の解き方」をユーザが選択したときにクライアント端末200に表示される画面の画面図40である。領域42では、図5の領域32と同様、表示されている投稿データが電子掲示板サーバ100内のどのカテゴリに含まれているのかが示されている。
FIG. 6 is a
同図の領域44では投稿データ:「つるかめ算の解き方」の本文が示されている。同図の領域46では投稿データ:「つるかめ算の解き方」に対してユーザから入力された評価の総数が示されている。「(^o^):役に立った!」の総数が「28」であり、「(- -;):いまいち・・・」の総数が「5」である。投稿データ:「つるかめ算の解き方」の内容に対して肯定的な評価をしたユーザが、否定的な評価をしたユーザよりも多いことがわかる。
In the
同図の領域46は、ユーザから既に入力された評価の結果を示している。投稿データに対して評価を入力する際、ユーザは評価入力ボタン48をクリックする。これによりクライアント端末200の表示画面には評価を入力するための画面が表示される。その画面において、ユーザは、図6の領域46に示される肯定的な選択肢:「(^o^):役に立った!」または否定的な選択肢:「(- -;):いまいち・・・」のいずれかを選択できる。
An
以下に、電子掲示板サーバ100の処理を詳細に説明する。電子掲示板サーバ100は、複数のクライアント端末200と通信ネットワークを介して接続されている。電子掲示板サーバ100は、クライアント端末200から受信した随時更新可能な投稿データを複数のカテゴリに分類し、他のクライアント端末200に対して電子的に公開する。
Hereinafter, processing of the electronic
ユーザは、電子掲示板サーバ100の使用を開始する際、必要な情報を電子掲示板サーバ100に登録する。電子掲示板サーバ100は、登録したユーザをグループに分類し、分類されたユーザを更に下位グループに分類する。電子掲示板サーバ100は、こうした分類処理を繰り返し、ユーザを複数の単位グループに分類する。
When the user starts using the electronic
図7は、ユーザから評価データを収集するときの処理過程を示すシーケンス図である。
電子掲示板サーバ100の要求受信部320は、ユーザが使用するクライアント端末200から投稿データの閲覧要求を受信する(S10)。データ送信部330は要求のあった投稿データをデータ保持部500から取得し、要求元のクライアント端末200に送信する(S12)。クライアント端末200は送信された投稿データを受信し、画面にその投稿データを表示する。ユーザはその投稿データを閲覧し、評価データをクライアント端末200に入力する(S14)。クライアント端末200は、入力された評価データを電子掲示板サーバ100に送信する(S16)。
FIG. 7 is a sequence diagram showing a process when collecting evaluation data from a user.
The request receiving unit 320 of the electronic
評価データ受信部310は、送信された評価データを受信する。評価データ保持部510は、受信された評価データと、その評価の対象である投稿データと、その評価データを入力したユーザと、を対応付けて保持する。こうした処理を繰り返すことにより、電子掲示板サーバ100は、投稿データに対するユーザの評価を収集する。
The evaluation
図8は、評価データ保持部510のデータ構造図である。行50には投稿データの名称が示されている。行52にはユーザの名称が示されている。行54には、同列に示されるユーザが評価データとして「(^o^):役に立った!」を選択したか否かが示されている。ユーザが選択している場合、「●」マークが示される。同様に行56には、同列に示されるユーザが評価データとして「(- -;):いまいち・・・」を選択したか否かが示されている。
FIG. 8 is a data structure diagram of the evaluation data holding unit 510. In
ユーザは投稿データに対する評価を入力する際、複数の選択肢の中からいずれか1つの選択肢を選ぶ。そのため、「●」マークは同列において行54または行56のいずれか一方にのみ記されている。なお、同図では、投稿データαに対するデータのみが表示されている。評価データ保持部510は、投稿データα以外の投稿データに対しても同様にデータを保持している。
When the user inputs an evaluation for the posted data, the user selects one of a plurality of options. For this reason, the “●” mark is shown only in either the
図9は、ユーザを単位グループに分類するときの電子掲示板サーバ100の処理過程を示すフローチャートである。電子掲示板サーバ100のユーザとして、図2で示したようにA〜Hの8名のユーザが登録され、電子掲示板サーバ100内の投稿データとして投稿データα、投稿データβ、投稿データγの3つの投稿データが登録されているとする。
FIG. 9 is a flowchart showing a process of the electronic
比率算出部410は、評価データ保持部510を参照し、投稿データαに対して選択肢:「(^o^):役に立った!」(以下、単に「肯定的選択肢」という)を選んだユーザの数と、選択肢:「(- -;):いまいち・・・」(以下、単に「否定的選択肢」という)を選んだユーザの数と、を取得する。比率算出部410は、取得した2つのユーザ数を用いて、ユーザ比率を算出する(S18)。ユーザ比率は、以下の式により算出される。
ユーザ比率=(肯定的選択肢を選んだユーザ数)/(否定的選択肢を選んだユーザ数)
つまり、ユーザ比率の値が1より大きい場合、その投稿データに対して肯定的な評価をしたユーザが否定的な評価をしたユーザよりも多いといえる。逆に、ユーザ比率の値が1より小さい場合、その投稿データでは否定的な評価をしたユーザが肯定的な評価をしたユーザよりも多いといえる。
The
User ratio = (number of users who chose a positive option) / (number of users who chose a negative option)
That is, when the value of the user ratio is greater than 1, it can be said that there are more users who have made a positive evaluation on the posted data than users who have made a negative evaluation. On the other hand, when the value of the user ratio is smaller than 1, it can be said that there are more users who made a negative evaluation than the users who made a positive evaluation in the posted data.
図8において肯定的選択肢を選んだユーザ数は「4」、否定的選択肢を選んだユーザ数は「4」である。投稿データαのユーザ比率は、
投稿データαのユーザ比率=4/4=1
となる。比率算出部410は、投稿データβ、投稿データγのユーザ比率も同様に算出する。算出された投稿データβのユーザ比率は「0.6」、投稿データγのユーザ比率は「3」である。このように比率算出部410は、データ保持部500に保持されている投稿データのユーザ比率を算出する。
In FIG. 8, the number of users who have selected the positive option is “4”, and the number of users who have selected the negative option is “4”. The user ratio of post data α is
User ratio of post data α = 4/4 = 1
It becomes. The
投稿データ選定部420は、比率算出部410により算出されたユーザ比率の値が「1」に最も近い投稿データを選定する(S20)。投稿データ選定部420は、投稿データα、投稿データβ、投稿データγの中から投稿データαを選定する。ユーザ分類部430は、評価データ保持部510を参照し、投稿データαを基準としてユーザA〜Hを2つのグループに分類する(S22)。ユーザA〜Hは、投稿データαに対して肯定的選択肢を選んだユーザのグループ(以下、単に「肯定グループ」)と、否定的選択肢を選んだユーザのグループ(以下、単に「否定グループ」)とに分類される。図2に示されるように、肯定グループにはユーザA、D、E、Hが、否定グループにはユーザB、C、F、Gが含まれる。
The post
処理制御部440は、ユーザ分類部430により分類されたグループごとのユーザ数を取得する。処理制御部440は、それぞれのグループに分類されたユーザ数が2名以下となるまで分類処理を続けるように設定されている。肯定グループ及び否定グループにそれぞれ含まれるユーザは4名ずつであり、2名以下とはなっていない。処理制御部440は、更に分類処理が必要であると判定し(S24のY)、比率算出部410に再度ユーザ比率を算出するよう命令する。
The
比率算出部410は、評価データ保持部510を参照し、肯定グループに分類されたユーザ(以下、単に「肯定ユーザ」という)の投稿データβに対する評価データを取得する。比率算出部410は、取得した評価データを用いて、肯定ユーザの中で投稿データβに対して肯定的選択肢を選んだユーザの数と否定的選択肢を選んだユーザの数とから、ユーザ比率を算出する(S18)。比率算出部410は、投稿データγについても同様の処理を実行する
The
投稿データ選定部420は、ユーザ比率の値が「1」に最も近い投稿データとして投稿データβ、投稿データγの中から投稿データβを選定する(S20)。ユーザ分類部430は、評価データ保持部510を参照し、投稿データβを基準としてユーザA、D、E、Hを2つのグループに分類する(S22)。ユーザA、D、E、Hは、投稿データβに対して肯定的選択肢を選んだユーザのグループ(以下、単に「肯定・肯定グループ」)と、否定的選択肢を選んだユーザのグループ(以下、単に「肯定・否定グループ」)に分類される。図2に示されるように、肯定・肯定グループにはユーザAとHが、肯定・否定グループにはユーザDとEが含まれる。
The posted
否定グループに分類されたユーザについても同様の処理が実行される。その結果、ユーザB、C、F、Gは、投稿データγに対して肯定的選択肢を選んだユーザのグループ(以下、単に「否定・肯定グループ」)と、否定的選択肢を選んだユーザのグループ(以下、単に「否定・否定グループ」)に分類される。図2に示されるように、否定・肯定グループにはユーザBとFが、否定・否定グループにはユーザCとGが含まれる。 The same processing is executed for the users classified into the negative group. As a result, the users B, C, F, and G are a group of users who have selected the positive option for the post data γ (hereinafter, simply “negative / positive group”) and a group of users who have selected the negative option. (Hereinafter simply “Negation / Negation Group”). As shown in FIG. 2, the negative / positive group includes users B and F, and the negative / negative group includes users C and G.
処理制御部440は、ユーザ分類部430により更に分類されたグループごとのユーザ数を取得する。グループに分類されたユーザの数を取得する。それぞれのグループに含まれるユーザは2名ずつであり、2名以下という条件が満たされる。処理制御部440は、更なる分類処理は必要ないと判定し(S24のN)、ユーザの分類処理が終了される。このように処理制御部440が分類処理の終了を判定した際、ユーザが最終的に分類されたグループが単位グループとなる。
The
ユーザ比率の値が1から離れるほど、ほとんどのユーザがその投稿データの内容を肯定的または否定的に評価しているといえる。例えば、ある投稿データの内容が極めてひどい内容であった場合、ほとんどのユーザは否定的選択肢を選ぶため、ユーザ比率は1よりも大幅に小さくなる。一方、ユーザ比率の値が1に近いほど、投稿データの内容には問題がないと考えられる。また、肯定的選択肢を選んだユーザ数と、否定的選択肢を選んだユーザ数とが半々に分かれる投稿データの内容は、価値観などが対立しやすい内容であると考えられる。つまり、ユーザの価値観や考え方などにより評価が分かれやすい投稿データであるといえる。そのため、単位グループには価値観や考え方が近いユーザ同士が集められる。 It can be said that as the value of the user ratio increases from 1, most users evaluate the content of the posted data positively or negatively. For example, if the content of certain post data is extremely terrible, most users choose a negative option, so the user ratio is much smaller than 1. On the other hand, it is considered that there is no problem in the content of the posted data as the value of the user ratio is closer to 1. In addition, the content of the posted data in which the number of users who have selected a positive option and the number of users who have selected a negative option is divided in half is considered to be content that tends to conflict with values. That is, it can be said that the posted data is easily divided depending on the user's values and ideas. Therefore, users with similar values and ideas are gathered in the unit group.
以上の分類処理は、投稿データ選定部420により選定された投稿データに基づいてユーザを2つに分類している。しかし、選択肢が3つ以上設定されているときは、3つ以上のグループに分類してもよい。また、投稿データ選定部420は、ユーザ比率が「1」に最も近いという基準以外の基準を用いて投稿データを選定してもよい。ユーザの価値観や考え方によっては、評価の判断が1:1に分かれない場合もあるからである。更に、処理制御部440は、分類処理継続の判断を単位グループの人数により判定しなくてもよい。例えば、分類処理の回数によって判定してもよい。
In the above classification process, the user is classified into two based on the posting data selected by the posting
図10は、ユーザが投稿一覧データの要求を送信したときの処理過程を示すシーケンス図である。
電子掲示板サーバ100は、図9の処理によりユーザを単位グループに分類する。評価算出部450は、評価データ保持部510を参照し、肯定・肯定グループに所属するユーザの投稿データαに対する総合評価度を算出する。総合評価度は、単位グループに属するユーザの評価データを用いて算出される値であり、対象となる投稿データが単位グループ内のユーザからどの程度評価されているかを示す指標である。
FIG. 10 is a sequence diagram illustrating a processing process when a user transmits a request for posting list data.
The electronic
肯定・肯定グループに所属するユーザは、図2に示されるようにユーザAとユーザHである。図8から、ユーザAとユーザHの双方が投稿データαに対して選択肢:「(^o^):役に立った!」を選んでいることがわかる。点数保持部520には、評価を示すための選択肢に対応する点数があらかじめ設定されている。選択肢:「(^o^):役に立った!」には点数「1」が、選択肢:「(- -;):いまいち・・・」には点数「0」が設定されている。肯定・肯定グループの投稿データαに対する総合評価度は以下のように算出される。
総合評価度=(ユーザAの点数+ユーザHの点数)/(肯定・肯定グループに所属するユーザ数)
=(1+1)/2=1
算出の際、分母がユーザ数となるのは、ユーザ1人当たりの点数を算出するためである。
The users belonging to the affirmation / affirmation group are a user A and a user H as shown in FIG. From FIG. 8, it can be seen that both the user A and the user H have selected the option “(^ o ^): Useful!” For the post data α. In the
Overall rating = (user A score + user H score) / (number of users belonging to affirmation / affirmation group)
= (1 + 1) / 2 = 1
In the calculation, the denominator is the number of users in order to calculate the number of points per user.
評価算出部450は、同様に、ユーザAとユーザHの評価データを参照して、投稿データβ、投稿データγについても総合評価度を算出する。算出された投稿データβの総合評価度は「1」、投稿データγの総合評価度は「0.5」である。評価算出部450は、肯定・肯定グループの投稿データに対する総合評価度を算出した後、肯定・否定グループについても同様に総合評価度を算出する。このように、評価算出部450は、全ての単位グループを対象として、それぞれの単位グループの各投稿データに対する総合評価度を算出する(S26)。 Similarly, the evaluation calculation unit 450 refers to the evaluation data of the users A and H, and calculates the overall evaluation degree for the posting data β and the posting data γ. The overall evaluation degree of the calculated posting data β is “1”, and the overall evaluation degree of the posting data γ is “0.5”. The evaluation calculation unit 450 calculates the overall evaluation degree for the affirmation / negative group after calculating the overall evaluation degree for the posting data of the affirmation / affirmation group. Thus, the evaluation calculation unit 450 calculates the overall evaluation degree for each piece of post data of each unit group for all unit groups (S26).
表示方法決定部460は、算出された総合評価度を参照し、肯定・肯定グループのユーザに対する投稿データαに関するデータの表示方法を決定する。電子掲示板サーバ100には、総合評価度と対応した表示方法があらかじめ設定されている。設定内容は下記の通りである。
総合評価度:1 ・・・ 「★★★★★」(星マーク5つ)
総合評価度:0.8〜1未満 ・・・ 「★★★★」(星マーク4つ)
総合評価度:0.6〜0.8未満 ・・・ 「★★★」(星マーク3つ)
総合評価度:0.4〜0.6未満 ・・・ 「★★」(星マーク2つ)
総合評価度:0.2〜0.4未満 ・・・ 「★」(星マーク1つ)
総合評価度:0〜0.2未満 ・・・ (星マークなし)
The display
Overall rating: 1 ... "★★★★★" (5 star marks)
Overall rating: Less than 0.8-1 ... "★★★★" (4 star marks)
Overall rating: Less than 0.6-0.8 “★★★” (three star marks)
Overall rating: Less than 0.4-0.6 “★★” (two star marks)
Overall rating: Less than 0.2-0.4 ... "★" (one star mark)
Overall rating: 0 to less than 0.2 ... (no star mark)
表示方法決定部460は、投稿データαの総合評価度「1」に基づいて、投稿データαのおすすめ度を「★★★★★」と決定する。同様に、表示方法決定部460は、投稿データβのおすすめ度を「★★★★★」と、投稿データγのおすすめ度を「★★」と決定する。表示方法決定部460は、肯定・肯定グループの投稿データのおすすめ度を決定した後、肯定・否定グループについても同様におすすめ度を決定する。このように、表示方法決定部460は、全ての単位グループを対象として、それぞれの単位グループの各投稿データに対するおすすめ度を決定する(S28)。
The display
ユーザAは、あるカテゴリの投稿一覧データの閲覧要求をクライアント端末200から送信する(S30)。そのカテゴリには、投稿データα、β、γが含まれている。要求受信部320は、その閲覧要求を受信する。データ処理部400は、データ保持部500を参照し、ユーザAがどの単位グループに所属するかを判別する(S32)。ユーザAは、肯定・肯定グループに所属している。データ処理部400は、肯定・肯定グループについて決定された投稿データのおすすめ度を取得し、表示指定部340に送信する。また、データ処理部400は、要求のあった投稿一覧データをデータ送信部330に送信する。
User A transmits a browse request for posting list data of a certain category from the client terminal 200 (S30). The category includes post data α, β, and γ. The request receiving unit 320 receives the browsing request. The
データ送信部330は、ユーザAのクライアント端末200に投稿一覧データを送信する(S34)。表示指定部340は、そのクライアント端末200におすすめ度を含む表示指定データを送信する(S36)。送信されたデータは、ユーザAのクライアント端末200に表示される。その状況が図5に示されている。投稿データαは投稿データ:「つるかめ算の解き方」に、投稿データβは投稿データ:「台形の公式」に、投稿データγは投稿データ:「日本の算数の歴史」にそれぞれ対応する。肯定・肯定グループに属するユーザの評価に基づいて、各投稿データの「おすすめ度」が決定される。
The data transmission unit 330 transmits the posting list data to the
電子掲示板サーバ100はユーザの分類処理により、価値観や考え方が似ているユーザを分類した上で、分類されたユーザの評価に基づいて投稿データのおすすめ度を決定する。こうした処理によれば、ユーザは、大量の投稿データの中から自身の価値観、考え方及び発想に適合した有用な情報を迅速に取得できる。このメリットを享受するため、投稿データに対して積極的に評価を入力しようというインセンティブがユーザに働く。ユーザからの多数の評価は投稿者のやる気を刺激し、投稿者はユーザにより有用な情報を提供しようと更新したり、新たな投稿を行う。このような正のサイクルにより、投稿データの質が向上し、電子掲示板サーバ100を使用するユーザの数が増大する。
The electronic
なお、表示方法決定部460は、総合評価度のみに基づいておすすめ度を決定しているが、更に別のデータを用いて決定してもよい。総合評価度は、ユーザ1人当たりの点数を算出する平均点であるため、ユーザからの評価が少ないうちは極端な値となりやすい。こうした弊害を防止するため、表示方法決定部460は、例えば総合評価度に加えユーザによる評価の入力数を考慮した上でおすすめ度を決定できる。
In addition, although the display
表示方法決定部460は、2つのデータを用いることにより、ユーザにとってより快適で的確なおすすめ度を設定できる。そのため、ユーザは、大量の投稿データの中から自身の価値観などに適合した有用な情報を迅速に取得できやすくなる。電子掲示板サーバ100の管理者は、表示方法決定部460がおすすめ度を決定するための基準を適宜変更可能である。
The display
また、おすすめ度は、「★」マークの数によりおすすめの度合いを表示しているが、別の方法によりおすすめ度が表示されてもよい。例えば、電子掲示板サーバ100は、クライアント端末200の画面上で視認できるマークの大きさを変化させて表示させることにより、おすすめ度の度合いを表示してもよい。おすすめ度が高くなるほどマークの大きさが大きくなり、ユーザはおすすめの度合いをより直感的に感じ取ることが出来る。
In addition, the recommendation level is displayed by the number of “★” marks, but the recommendation level may be displayed by another method. For example, the electronic
更に、おすすめ度をマークの数や大きさで表示するのではなく、マークの外観が持つ観念で表現してもよい。例えば、おすすめ度が低い投稿データは、双葉状態の芽で表示され、おすすめ度が高い投稿データほど、若木や大木など芽が成長した状態で表示される。別の例として、おすすめ度が低い投稿データは、雨雲や雷雲のように悪天候を示す天気マークで表示され、おすすめ度が高い投稿データほど、天気がよくなり快晴に近づくように表示される。マークの大きさを変更する場合と同様、おすすめの度合いをユーザはより直感的に感じ取ることが出来る。 Further, the recommendation degree may be expressed by an idea of the appearance of the mark, instead of displaying it by the number or size of the mark. For example, post data with a low recommendation level is displayed as buds in a foliage state, and post data with a high recommendation level is displayed with buds such as young trees and large trees growing. As another example, post data with a low recommendation level is displayed with a weather mark indicating a bad weather such as a rain cloud or a thundercloud, and post data with a high recommendation level is displayed with better weather and closer to clear weather. As in the case of changing the size of the mark, the user can feel the degree of recommendation more intuitively.
電子掲示板サーバ100は分類処理を定期的に実行し、ユーザは、新たな単位グループにその都度分類される。電子掲示板サーバ100は、ユーザからの評価データを随時受信するため、それに伴い各投稿データのユーザ比率も変化する。ユーザ比率の変化により、選定される基準投稿データも変化するため、ユーザは定期的な分類処理ごとに新たな単位グループに分類される。
The electronic
電子掲示板サーバ100では、ユーザは、自身がどの単位グループに所属するかを確認できる。そのため一部の悪意あるユーザは、同じ単位グループaに属する複数のユーザと協力し、ある投稿データθに肯定的な評価を入力することが考えられる。投稿データθは、肯定的な評価の入力により、単位グループaにおける総合評価度が高くなる。そのため、単位グループaのユーザにとって投稿データθはおすすめ度の高い投稿データとなる。このようにして、悪意あるユーザは、自分に都合のよい投稿データをより多くのユーザに閲覧させることができる。例えば、投稿データを装い、出会い系サイト等の広告を掲載し、それを多くのユーザに閲覧させる。
In the electronic
しかし、このような投稿データθを目にした単位グループaのユーザは、投稿データθに対して否定的な評価を当然に入力する。また、別の単位グループのユーザが投稿データθを偶然に閲覧したとしても、同様に否定的な評価を入力すると考えられる。当初は、悪意あるユーザにより圧倒的に肯定的な評価が多かった投稿データθでは、こうしたユーザの反応により、肯定的な評価と否定的な評価とが同じ割合に近づく。その結果、定期的な分類処理の際、投稿データ選定部420により投稿データθが基準投稿データとして選定される。
However, the user of the unit group a who sees such posted data θ naturally inputs a negative evaluation with respect to the posted data θ. Moreover, even if a user of another unit group browses the posted data θ by accident, it is considered that a negative evaluation is input similarly. Initially, in the posted data θ that has been overwhelmingly positively evaluated by a malicious user, the positive evaluation and the negative evaluation approach the same rate due to such user reaction. As a result, the posting data θ is selected as reference posting data by the posting
悪意あるユーザは、投稿データθにより分類され、分類されたグループには悪意あるユーザしか含まれない。こうなると、「おすすめ度」は単位グループごとに決定されるため、悪意あるユーザは投稿データθを「おすすめ度」の高い投稿データとして一般ユーザに表示させることができない。つまり、ユーザの分類処理が定期的に実行されることで、「おすすめ度」の表示を意図的に操作することが困難となる。そのため、電子掲示板サーバ100は「おすすめ度」の信頼性を維持することができ、ユーザは、大量の投稿データの中から自身の価値観、考え方及び発想に適合した有用な情報を迅速に取得できる。
The malicious users are classified based on the posting data θ, and only the malicious users are included in the classified group. In this case, since the “recommendation level” is determined for each unit group, a malicious user cannot display the post data θ as post data with a high “recommendation level” for general users. In other words, it is difficult to intentionally operate the display of “recommendation” by periodically executing the user classification process. Therefore, the electronic
以上の処理は、基準投稿データに対して肯定的な選択肢または否定的な選択肢をユーザが必ず選んでいることを前提としている。しかし、基準投稿データに対していずれの選択肢も選んでいないユーザ(以下、単に「非選択ユーザ」という)がいる場合もある。このようの場合、電子掲示板サーバ100は非選択ユーザをいずれかの単位グループに分類することになる。
The above processing is based on the premise that the user always selects a positive option or a negative option with respect to the reference posting data. However, there may be a user who has not selected any option for the standard posting data (hereinafter simply referred to as “non-selected user”). In such a case, the electronic
電子掲示板サーバ100は、基準投稿データ以外の投稿データであって、非選択ユーザがいずれかの選択肢を選んでいる投稿データを基準として、非選択ユーザのその投稿データに対する評価と、それぞれの単位グループの総合評価度とを比較する。電子掲示板サーバ100は、非選択ユーザの評価の値と最も近い総合評価度を示す単位グループに、非選択ユーザを分類する。
The electronic
電子掲示板サーバ100は、非選択ユーザの評価の値と最も近い総合評価度を示す単位グループを選定するため、統計で用いられる「分散」を使用する。分散は、複数のデータの散らばり具合を示すために用いられる。分散値Vは以下の式により算出される。
つまり、分散値Vの値が大きいほど複数のデータは散らばり具合が大きいといえ、分散値Vの値が小さいほど複数のデータは散らばり具合が小さいといえる。電子掲示板サーバ100は、非選択ユーザの投稿データに対する評価の値を分散における平均値とみなし、単位グループのその投稿データに対する総合評価度を分散値の算出対象のデータとみなす。電子掲示板サーバ100はこれらのデータを用いて、単位グループごとに分散値Vを算出する。算出された分散値Vの値が最も小さい単位グループが、非選択ユーザの評価の値を基準として最も散らばり具合が小さいグループである。非選択ユーザは、そのグループに分類される。具体的な処理について、数値を用いて説明する。
That is, it can be said that the larger the variance value V, the greater the degree of dispersion of the plurality of data, and the smaller the variance value V, the smaller the degree of dispersion of the plurality of data. The electronic
図11は、非選択ユーザを単位グループに分類するときの電子掲示板サーバ100の処理過程を示すシーケンス図である。基準投稿データに対していずれかの選択肢を選んでいるユーザは既に単位グループに分類されている。
FIG. 11 is a sequence diagram showing a process of the electronic
データ処理部400は、ユーザの分類処理結果を参照して非選択ユーザを取得する(S38)。データ処理部400は、ここでユーザI、ユーザJを取得したとする。データ処理部400は、評価データ保持部510を参照し、ユーザIが評価データを入力した投稿データを取得する。データ処理部400は、その投稿データとして投稿データδ、投稿データεを取得する(S40)。
The
上述の通り、点数保持部520には、評価を示すための選択肢に対応する点数があらかじめ記録されている。点数取得部480は、評価データ保持部510と点数保持部520とを参照し、ユーザIの投稿データδに対する点数を取得する(S42)。ユーザIは肯定的な評価を入力しているため、投稿データδに対する点数は「1」となる。
As described above, the
平均点算出部470は、投稿データδを対象として、それぞれの単位グループの総合評価度を算出する(S44)。既に分類されている単位グループは、単位グループa、単位グループb、単位グループc、単位グループdの4つである。単位グループaの投稿データδに対する総合評価度は「0.84」、単位グループbの総合評価度は「0.36」、単位グループcの総合評価度は「0.61」、単位グループdの総合評価度は「0.17」である。 The average score calculation unit 470 calculates the overall evaluation degree of each unit group for the posted data δ (S44). There are four unit groups already classified: unit group a, unit group b, unit group c, and unit group d. The overall rating for the posted data δ of the unit group a is “0.84”, the overall rating of the unit group b is “0.36”, the overall rating of the unit group c is “0.61”, and the unit group d The overall rating is “0.17”.
点数取得部480は、同様に、ユーザIの投稿データεに対する点数「0」を取得する。同様に、平均点算出部470も投稿データεを対象として、それぞれの単位グループの総合評価度を算出する。単位グループaの総合評価度は「0.44」、単位グループbの総合評価度は「0.77」、単位グループcの総合評価度は「0.89」、単位グループでの総合評価度は「0.38」である。以上の結果をまとめると、以下となる。
グループ選定部490は、表1に示されるデータを参照して、それぞれの単位グループの分散値Vy(y=a、b、c、d)を算出する。分散値Vyは、以下の式により算出される。
Vy={(単位グループyの投稿データδに対する総合評価度−ユーザIの投稿データδに対する点数)2
+(単位グループyの投稿データεに対する総合評価度−ユーザIの投稿データεに対する点数)2}/2
算出された分散値Vyを以下に示す。
V y = {(overall evaluation degree for contribution data δ of the unit group y - score for contribution data δ of the user I) 2
+ (Overall evaluation degree for contribution data ε unit group y - score for contribution data ε users I) 2} / 2
The calculated dispersion value V y is shown below.
分散値Vyが最も小さい単位グループは、単位グループaである。4つの単位グループのうち単位グループaのユーザ評価の平均値(総合評価度)が、ユーザIの評価と最も近い。いいかえれば、ユーザIの価値観と単位グループaのユーザの平均的な価値観とが近いと考えられる。グループ選定部490は、ユーザIを分類する単位グループとして単位グループaを選定する(S46)。ユーザ分類部430は、単位グループaにユーザIを分類する(S48)。電子掲示板サーバ100は、ユーザJについても同様の処理を行い、ユーザJをいずれかの単位グループに分類する。このように、電子掲示板サーバ100は、非選択ユーザをいずれかの単位グループに分類する。
The unit group having the smallest variance value V y is unit group a. Of the four unit groups, the average value (overall rating) of the user evaluation of the unit group a is closest to the user I evaluation. In other words, it is considered that the values of the user I and the average values of the users of the unit group a are close. The
こうした処理によれば、電子掲示板サーバ100は価値観や考え方の近い単位グループに非選択ユーザを分類できる。登録直後であり、基準投稿データに対して評価を入力していないユーザであっても、1つでも評価を入力していれば単位グループに分類される。そのため、登録直後のユーザであっても大量の投稿データの中から自身の価値観、考え方及び発想に適合した有用な情報を迅速に取得できる。
According to such processing, the electronic
図11の処理では、ユーザを最初に分類する際に基準投稿データに対していずれの選択肢も選んでいないユーザについて説明した。図2を例にとると、投稿データαに対して評価を入力していないため、分類処理の対象とならなかったユーザである。しかし、投稿データαに評価を入力していたが、投稿データβまたは投稿データγに評価を入力していないため、2回目以降の分類処理の対象とならない場合もある。以下、このような場合について図2を基に説明する。 In the processing of FIG. 11, the user who has not selected any option for the reference posting data when first classifying the user has been described. Taking FIG. 2 as an example, it is a user who has not been subject to the classification process because no evaluation is input for post data α. However, although the evaluation is input to the posting data α, the evaluation is not input to the posting data β or the posting data γ. Hereinafter, such a case will be described with reference to FIG.
ユーザKは、投稿データαに対して肯定的選択肢を選んでいるため、最初の分類により肯定グループに分類されたとする。しかし、投稿データβに対してはいずれの選択肢も選んでいないため、ユーザKは、投稿データβを基準投稿データとした分類処理の対象とはならない。そのため、ユーザKは単位グループに分類されない。電子掲示板サーバ100は、図11で説明したように、ユーザKが既に評価を入力した投稿データを基準として、それぞれの単位グループとの分散値Vを算出する。算出された分散値Vを以下に示す。
グループ選定部490は、ユーザKが分類される単位グループとして、最終的に分散値が最も小さい単位グループを選定する。分散値Vが最も小さい単位グループは、否定・肯定グループである。しかし、ユーザKは、最初の分類で投稿データαにより肯定グループに分類されている。そのため、肯定グループから派生した肯定・肯定グループ及び肯定・否定グループに属するユーザと価値観や考え方が近い可能性もある。その点を考慮するため、グループ選定部490は、肯定・肯定グループと肯定・否定グループとが選定のときに有利になるよう、それぞれの分散値に0.9を乗算して分散値Vを小さくする調整を行う。調整後の分散値を以下に示す。
グループ選定部490は、調整後の分散値を最終的な分散値として、ユーザKを分類するための単位グループを選定する。調整前最も分散値が小さい単位グループは、否定・肯定グループであったが、調整後最も分散値が小さい単位グループは肯定・肯定グループである。グループ選定部490は、肯定・肯定グループを選定する。ユーザ分類部430は、ユーザKを肯定・肯定グループに分類する。
The
こうした処理によれば、単位グループには分類されていないが、途中段階のグループに分類されたユーザ(以下、単に「途中分類ユーザ」という)の評価データを電子掲示板サーバ100は分類処理に活用できる。電子掲示板サーバ100は、途中分類ユーザの分類処理に使用するデータを増やすことにより、より価値観や考え方の近い単位グループに途中分類ユーザを分類しやすくなる。
According to such processing, the electronic
図9では、それぞれの基準投稿データに対していずれかの選択肢を選んでおり、単位グループに分類されるユーザ(以下、単に「初期分類ユーザ」という)について説明した。初期分類ユーザがクライアント端末200に投稿データの一覧を表示させると、それぞれの投稿データの「おすすめ度」が表示される。しかし、「おすすめ度」の表示と自分の価値観や考え方に基づくおすすめな投稿データが一致しない場合がある。このような場合、電子掲示板サーバ100は、非選択ユーザの分類処理のように別の単位グループとの分散値を考慮して、ユーザを再分類する。
In FIG. 9, a description has been given of users who have selected any option for each reference posting data and are classified into unit groups (hereinafter simply referred to as “initial classification users”). When the initial classification user displays a list of posted data on the
図12は、初期分類ユーザを再分類するときの処理過程を示すシーケンス図である。
初期分類ユーザは、クライアント端末200から電子掲示板サーバ100に再分類の要求を送信する(S50)。データ処理部400は、評価データ保持部510を参照し、初期分類ユーザが評価データを入力した投稿データを取得する。データ処理部400は、その投稿データとして投稿データζ、投稿データηを取得する(S52)。
FIG. 12 is a sequence diagram showing a processing process when reclassifying an initial classification user.
The initial classification user transmits a reclassification request from the
点数取得部480は、評価データ保持部510を参照し、初期分類ユーザの投稿データζに対する点数を取得する(S54)。平均点算出部470は、投稿データζを対象として、それぞれの単位グループの総合評価度を算出する(S56)。点数取得部480は、同様に、初期分類ユーザの投稿データηに対する点数を取得する。同様に、平均点算出部470も投稿データηを対象として、それぞれの単位グループの総合評価度を算出する。既に分類されている単位グループは、単位グループa〜dの4つである。
The
グループ選定部490は、点数取得部480により取得され、平均点算出部470により算出されたデータを参照して、それぞれの単位グループの分散値Vy(y=a、b、c、d)を算出する。算出された分散値Vyを以下に示す。
グループ選定部490は、初期分類ユーザを分類する単位グループとして、最終的に分散値が最も小さい単位グループを選定する。分散値が最も小さい単位グループは、単位グループaである。グループ選定部490は、単位グループaを選定する(S58)。初期分類ユーザは再分類を要求した際、単位グループcに分類されている。ユーザ分類部430は、初期分類ユーザを単位グループcから単位グループaに変更して、分類する(S60)。なお、分散値が最も小さい単位グループが単位グループcである場合は、初期分類ユーザは、再分類前と同じ単位グループcに分類される。
The
こうした処理によれば、基準投稿データにおいて選んだ選択肢が偶然に一致したため、所定の単位グループに分類された初期分類ユーザであっても、単位グループを変更できる。変更により、初期分類ユーザは、価値観や考え方がより近い単位グループに所属できる。そのため、初期分類ユーザは、大量の投稿データの中から自身の価値観、考え及び発想に適合した有用な情報を迅速に取得できるという電子掲示板サーバ100のメリットを享受できる。
According to such processing, since the choices selected in the standard posting data coincided by chance, even the initial classification user classified into the predetermined unit group can change the unit group. By the change, the initial classification user can belong to a unit group that has closer values and ideas. Therefore, the initial classification user can enjoy the merit of the electronic
図12では初期分類ユーザの要求により、電子掲示板サーバ100は再分類処理を実行している。しかし、電子掲示板サーバ100は、所定の条件に適合する初期分類ユーザの再分類処理を実行してもよい。例えば、電子掲示板サーバ100は、全ての初期分類ユーザを対象として、それぞれの単位グループの分散値を算出してもよい。電子掲示板サーバ100は、所属する単位グループの分散値が所定の値より大きい初期分類ユーザを対象として、再分類処理を実行する。
In FIG. 12, the electronic
図13は、ユーザが、所属する単位グループとは別の単位グループに対して表示されるおすすめ度を閲覧するときの処理過程を示すシーケンス図である。図2を基に説明する。 FIG. 13 is a sequence diagram illustrating a processing process when the user browses the recommendation level displayed for a unit group different from the unit group to which the user belongs. This will be described with reference to FIG.
単位グループのユーザAは、あるカテゴリの投稿一覧データの閲覧要求を送信する(S62)。そのカテゴリには、投稿データα、β、γが含まれている。要求受信部320は、その閲覧要求を受信する。データ処理部400は、ユーザAがどの単位グループに所属するかを判別する(S64)。ユーザAは、肯定・肯定グループに所属している。データ処理部400は、肯定・肯定グループについて決定された投稿データのおすすめ度を取得し、表示指定部340に送信する。また、データ処理部400は、要求のあった投稿一覧データをデータ送信部330に送信する。
User A of the unit group transmits a request for browsing the posting list data of a certain category (S62). The category includes post data α, β, and γ. The request receiving unit 320 receives the browsing request. The
データ送信部330は、ユーザAのクライアント端末200に投稿一覧データを送信する(S66)。表示指定部340は、そのクライアント端末200におすすめ度を含む表示指定データを送信する(S68)。送信されたデータは、ユーザAのクライアント端末200に表示される。ユーザAは、投稿データα、β、γの「おすすめ度」に違和感を感じ、肯定・肯定グループとは別の単位グループの表示指定データの要求を電子掲示板サーバ100に送信する(S70)。ユーザAは、肯定・否定グループの表示指定データの要求を送信する。
The data transmission unit 330 transmits the posting list data to the
要求受信部320は、その要求を受信する。データ処理部400は、肯定・否定グループの表示指定データをデータ保持部500から取得し、表示指定部340に送信する。表示指定部340は、その表示指定データをクライアント端末200に送信する(S72)。このようにして、ユーザAは、所属する肯定・肯定グループ以外の全ての単位グループの投稿データα、β、γの「おすすめ度」を確認できる。
The request receiving unit 320 receives the request. The
確認の結果、ユーザAは、所属する肯定・肯定グループの投稿データα、β、γの「おすすめ度」に感じた違和感を払拭できず、表示方法に問題があると感じる(S74のY)。投稿データの内容を考慮した上で、別の単位グループの「おすすめ度」の方が自身の価値観や考え方に近いと感じる場合などである。ユーザAは、ユーザ分類処理の改善要求を電子掲示板サーバ100に送信する(S76)。要求受信部320は、その改善要求を受信する。 As a result of the confirmation, the user A cannot feel the discomfort felt in the “recommendation level” of the posting data α, β, γ of the affirmation / affirmation group to which he belongs, and feels that there is a problem in the display method (Y in S74). This may be the case when the “recommendation level” of another unit group is closer to its own values and way of thinking after considering the content of the posted data. User A transmits an improvement request for user classification processing to electronic bulletin board server 100 (S76). The request receiving unit 320 receives the improvement request.
こうした処理によれば、電子掲示板サーバ100の管理者はユーザからの改善要求を確認できる。管理者は、投稿データ選定部420が基準投稿データを選定する際のユーザ比率を変更したり、処理制御部440の分類処理の回数を変更したりすることにより、ユーザ分類処理を調整する。その結果、電子掲示板サーバ100は、投稿データの「おすすめ度」に対してユーザがより快適で満足できるサービスを提供できる。ユーザは、大量の投稿データの中から自身の価値観、考え方及び発想に適合した有用な情報を迅速に取得できる。
According to such processing, the administrator of the electronic
以上、実施の形態をもとに本発明を説明した。なお本発明はこの実施の形態に限定されることなく、そのさまざまな変形例もまた、本発明の態様として有効である。 The present invention has been described above based on the embodiment. The present invention is not limited to this embodiment, and various modifications thereof are also effective as aspects of the present invention.
10 投稿システム、 12 インターネット、 100 電子掲示板サーバ、 200 クライアント端末、 300 通信処理部、 310 評価データ受信部、 320 要求受信部、 330 データ送信部、 340 表示指定部、 400 データ処理部、 410 比率算出部、 420 投稿データ選定部、 430 ユーザ分類部、 440 処理制御部、 450 評価算出部、 460 表示方法決定部、 470 平均点算出部、 480 点数取得部、 490 グループ選定部、 500 データ保持部、 510 評価データ保持部、 520 点数保持部。 10 posting system, 12 internet, 100 electronic bulletin board server, 200 client terminal, 300 communication processing unit, 310 evaluation data receiving unit, 320 request receiving unit, 330 data transmitting unit, 340 display designation unit, 400 data processing unit, 410 ratio calculation , 420 posting data selection unit, 430 user classification unit, 440 processing control unit, 450 evaluation calculation unit, 460 display method determination unit, 470 average score calculation unit, 480 score acquisition unit, 490 group selection unit, 500 data holding unit, 510 evaluation data holding unit, 520 point holding unit.
Claims (6)
クライアント端末のユーザをグループに分類し、分類されたユーザを更に下位のグループに分類することにより、ユーザを複数の単位グループに分類する分類部と、
投稿データに関するデータの表示方法を単位グループごとに決定する決定部と、
を備え、
前記分類部は、
複数の選択肢の中から選ばれた、投稿データの内容に対するユーザの評価を示す評価データをクライアント端末から受信する評価データ受信部と、
評価データと、評価の対象である投稿データと、その評価データを入力したユーザと、を対応付けて保持する評価データ保持部と、
所定グループについて、一の投稿データに対して第1の選択肢を選んだユーザ数と第2の選択肢を選んだユーザ数との比率をユーザ比率として、投稿データごとにユーザ比率を算出する比率算出部と、
算出されたユーザ比率が所定の条件を満たす投稿データを、所定グループのユーザを更に下位のグループに分類するための基準となる基準投稿データとして選定する投稿データ選定部と、
基準投稿データに対して第1の選択肢または第2の選択肢のいずれを選択したかを基準に、前記所定グループに所属するユーザを少なくとも2つの下位のグループに分類する分類処理を実行するユーザ分類部と、
基準投稿データを基準に分類されたいずれかのグループを対象とする分類処理を複数回繰り返すことにより、ユーザを複数の単位グループに分類する処理制御部と、
を含み、
前記決定部は、
単位グループにおける一の投稿データに対する複数の評価データから、各投稿データの総合評価度を単位グループごとに算出する評価算出部と、
算出された総合評価度を参照して、投稿データに関するデータの表示方法を単位グループごとに決定する表示方法決定部と、
クライアント端末から、投稿データの一覧を示す投稿一覧データの閲覧要求を受信する要求受信部と、
要求元のクライアント端末に投稿一覧データを送信するデータ送信部と、
ユーザのクライアント端末から前記閲覧要求が受信された場合、そのユーザが所属する単位グループに対して決定された表示方法を示す表示指定データを要求元のクライアント端末に送信する表示指定部と、
を含むことを特徴とする投稿処理装置。 A device that is connected to a plurality of client terminals via a communication network and electronically publishes post data received from a client terminal to other client terminals,
A classification unit for classifying users into a plurality of unit groups by classifying the users of the client terminal into groups and classifying the classified users into lower groups; and
A deciding unit that decides how to display data related to posted data for each unit group;
With
The classification unit includes:
An evaluation data receiving unit that receives, from the client terminal, evaluation data indicating a user's evaluation with respect to the content of posted data selected from a plurality of options;
An evaluation data holding unit that holds evaluation data, post data to be evaluated, and a user who has input the evaluation data in association with each other;
A ratio calculation unit that calculates a user ratio for each posting data, with a ratio of the number of users who have selected the first option and the number of users who have selected the second option for one posting data for a given group as a user ratio When,
A post data selection unit that selects post data for which the calculated user ratio satisfies a predetermined condition as reference post data serving as a reference for classifying users of a predetermined group into lower groups;
A user classifying unit that executes a classification process for classifying users belonging to the predetermined group into at least two lower groups based on whether the first option or the second option is selected for the standard posting data. When,
A process control unit for classifying a user into a plurality of unit groups by repeating the classification process for any group classified based on the standard posting data a plurality of times;
Including
The determination unit is
An evaluation calculation unit that calculates the overall evaluation degree of each posting data for each unit group from a plurality of evaluation data for one posting data in the unit group,
A display method determining unit that determines the display method of data related to the posted data for each unit group with reference to the calculated overall evaluation degree,
A request receiving unit that receives a request for browsing the posting list data indicating a list of posted data from the client terminal;
A data sending unit that sends post list data to the requesting client terminal;
When the browsing request is received from the client terminal of the user, a display designation unit that transmits display designation data indicating the display method determined for the unit group to which the user belongs to the requesting client terminal;
A post processing apparatus comprising:
前記複数の選択肢のそれぞれと対応付けられ、ユーザの評価の度合いを示す評価点数を保持する点数保持部と、
所定の投稿データに対する評価点数の平均点を単位グループごとに算出する平均点算出部と、
前記基準投稿データに対して第1の選択肢及び第2の選択肢のいずれも選んでいない非選択ユーザの前記所定の投稿データに対する評価点数を取得する点数取得部と、
前記所定の投稿データに対して算出された、単位グループごとの平均点と非選択ユーザの評価点数との近さを所定の評価関数により判定し、非選択ユーザに対応する単位グループを選定するグループ選定部と、
を更に備え、
前記ユーザ分類部は、選定されたグループに非選択ユーザを分類することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の投稿処理装置。 The classification unit includes:
A score holding unit which is associated with each of the plurality of options and holds an evaluation score indicating the degree of evaluation of the user;
An average score calculation unit for calculating an average score of evaluation points for predetermined posting data for each unit group;
A score acquisition unit for acquiring an evaluation score for the predetermined posting data of a non-selected user who has not selected either the first option or the second option for the reference posting data;
A group for determining a proximity between the average score for each unit group calculated for the predetermined posted data and the evaluation score of the non-selected user by a predetermined evaluation function, and selecting a unit group corresponding to the non-selected user A selection department;
Further comprising
The post processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the user classifying unit classifies non-selected users into a selected group.
前記複数の選択肢のそれぞれと対応付けられ、ユーザの評価の度合いを示す評価点数を保持する点数保持部と、
所定の投稿データに対する評価点数の平均点を単位グループごとに算出する平均点算出部と、
いずれかの単位グループに分類されたユーザであって、再分類の対象となる分類対象ユーザの前記所定の投稿データに対する評価点数を取得する点数取得部と、
前記所定の投稿データに対して算出された、単位グループごとの平均点と分類対象ユーザの評価点数との近さを所定の評価関数により判定し、分類対象ユーザに対応する単位グループを選定するグループ選定部と、
を更に備え、
前記ユーザ分類部は、前記分類対象ユーザの所属する単位グループを選定されたグループに分類することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の投稿処理装置。 The classification unit includes:
A score holding unit which is associated with each of the plurality of options and holds an evaluation score indicating the degree of evaluation of the user;
An average score calculation unit for calculating an average score of evaluation points for predetermined posting data for each unit group;
A score acquisition unit that is a user classified into any unit group and acquires an evaluation score for the predetermined posting data of a classification target user to be reclassified;
A group for determining a proximity between the average score for each unit group calculated for the predetermined posted data and the evaluation score of the classification target user by a predetermined evaluation function, and selecting a unit group corresponding to the classification target user A selection department;
Further comprising
The posting processing apparatus according to claim 1, wherein the user classifying unit classifies a unit group to which the classification target user belongs into a selected group.
前記表示指定部は、前記別の単位グループに対して決定された表示指定データを要求元のクライアント端末に送信することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載する投稿処理装置。 The request receiving unit receives a request for display designation data determined for a unit group different from the unit group to which the user belongs, from the client terminal of the user,
6. The post processing apparatus according to claim 1, wherein the display designation unit transmits display designation data determined for the another unit group to a requesting client terminal. 7. .
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