JP2009098927A - Method of distributing recommendation information utilizing action of user, and recommendation information distribution server - Google Patents

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直之 伊藤
Noriyuki Kobayashi
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method of distributing recommendation information, with which a document a user is interested in, is determined out of documents included in a web page presently accessed by the user and recommendation information is distributed using profile information obtained from the determined document. <P>SOLUTION: When receiving a request for distribution of recommendation information from a PC 2 (S3), a recommendation information distribution server 1 extracts (S4) recommendation information of high similarity to the profile information of the user operating the PC 2 from stored recommendation information, and distributes (S5) the extracted recommendation information to the PC 2. Moreover, when a document is included in the web page presently accessed by the user and action of designating the document (such as mouse over) by the user is carried out (S6), the recommendation information distribution server 1 generates the document vector of the designated document vector (S7) and updates profile information on the user by using the generated document vector (S8). <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、ユーザの嗜好や興味に適合した推薦情報を配信する方法およびサーバに関し、更に詳しくは、推薦情報を抽出するときに利用するプロファイル情報の生成に特徴をもたせたものである。   The present invention relates to a method and a server for distributing recommendation information suitable for a user's preference and interest, and more specifically, is characterized by generation of profile information used when extracting recommendation information.

インターネットの普及に伴い、One to Oneマーケティングを効果的に行い、ユーザの嗜好に適合する推薦情報（例えば、広告情報。）をユーザごとに配信するシステムが開発されている。   With the spread of the Internet, a system has been developed that effectively performs one-to-one marketing and distributes recommended information (for example, advertisement information) that matches the user's preference for each user.

例えば、特許文献１においては、ユーザが閲覧しているウェブページの内容から、自動的に、ユーザの嗜好や興味などを示したプロファイル情報を生成する情報推薦システムが開示されている。   For example, Patent Document 1 discloses an information recommendation system that automatically generates profile information indicating a user's preference, interest, and the like from the contents of a web page browsed by the user.

特許文献１で開示されている情報推薦システムにおいては、予め登録された静的文書ベクトルと、ホームページ本文から作成した動的文書ベクトルとを合成することで、ホームページの特徴を表す文書ベクトルが生成され、ホームページの閲覧時間が一定時間を越えると、ユーザプロファイルは自動的に更新される。そして、情報推薦時には、ユーザプロファイルと各アイテムとの類似度を計算することで、ユーザに推薦する推薦アイテムが決定される。   In the information recommendation system disclosed in Patent Document 1, a document vector representing the characteristics of a homepage is generated by combining a static document vector registered in advance with a dynamic document vector created from the homepage text. When the homepage browsing time exceeds a certain time, the user profile is automatically updated. And at the time of information recommendation, the recommendation item recommended to a user is determined by calculating the similarity degree of a user profile and each item.

特開２００２−３４２３６６号公報JP 2002-342366 A

しかしながら、特許文献１で開示されている発明においては、ウェブページの本文から、形態素解析や構文解析を用いて、ウェブページの特徴を示す特徴ベクトルが生成され、この特徴ベクトルを利用してプロファイル情報が生成されるが、ウェブページの本文から生成される特徴ベクトルは、ユーザの嗜好を直接的に反映されていない問題があった。   However, in the invention disclosed in Patent Document 1, a feature vector indicating a feature of a web page is generated from the text of the web page using morphological analysis or syntax analysis, and profile information is generated using the feature vector. However, the feature vector generated from the text of the web page does not directly reflect the user's preference.

何故なら、例えば、ウェブページがニュース記事の場合、ウェブページには、様々な内容のニュース記事や広告などが同時に記載されていることが多く、ユーザの興味のないニュース記事もウェブページに含まれているため、単に、ウェブページの本文から生成される特徴ベクトルを利用してプロファイル情報を生成すると、ユーザの嗜好とは無関係な単語がプロファイル情報に含まれてしまう恐れがある。   This is because, for example, when the web page is a news article, the web page often contains news articles and advertisements of various contents at the same time, and news articles that are not of interest to the user are also included in the web page. Therefore, if profile information is simply generated using a feature vector generated from the text of a web page, there is a possibility that a word unrelated to the user's preference may be included in the profile information.

そこで、本発明は、特許文献１で開示されている情報推薦システムのように、ユーザが閲覧しているウェブページを解析することで得られるプロファイル情報を用いて、ユーザに配信する推薦情報を抽出するときに、ユーザが閲覧しているウェブページに含まれる様々な文書の中から、ユーザが関心をもっている文書を判定し、判定した文書から得られるプロファイル情報を用いて推薦情報を配信する推薦情報配信方法および推薦情報配信サーバを提供することを目的とする。   Therefore, the present invention extracts recommended information to be distributed to the user using profile information obtained by analyzing a web page browsed by the user as in the information recommendation system disclosed in Patent Document 1. Recommendation information that determines the document that the user is interested in from various documents included in the web page that the user is browsing, and distributes the recommendation information using profile information obtained from the determined document It is an object to provide a distribution method and a recommendation information distribution server.

上述した課題を解決する第１の発明は、ユーザに適した推薦情報を抽出して配信する推薦情報配信方法であって、前記推薦情報配信方法は、ユーザが操作しているコンピュータのブラウザが表示しているウェブページに記述されたスクリプトが、前記ウェブページに含まれる複数の文書の中から、ユーザが文書を指定するアクションを検知したときに、前記ブラウザが前記ウェブページで指定されたサーバを呼出すステップ、前記サーバが、前記ユーザが指定した文書を取得し、取得した文書から抽出した単語を用いて、前記ユーザのプロファイル情報を生成するステップが順に実行されるプロファイル情報生成工程と、前記サーバが、前記ブラウザから前記推薦情報の配信要求を受けたときに、前記プロファイル情報生成工程で生成した前記プロファイル情報を利用して、記憶している複数の前記推薦情報の中から、ユーザに配信する前記推薦情報を抽出するステップ、抽出した前記推薦情報を前記コンピュータに配信するステップが順に実行される推薦情報配信工程と、を備えていることを特徴とする推薦情報配信方法である。   A first invention for solving the above-mentioned problem is a recommendation information distribution method for extracting and distributing recommendation information suitable for a user, the recommendation information distribution method being displayed by a browser of a computer operated by the user. When the script described in the web page detected by the user detects an action for designating a document from a plurality of documents included in the web page, the browser designates the server designated in the web page. Calling the profile information generating step in which the server acquires the document specified by the user and uses the words extracted from the acquired document to generate the user profile information in order, and the server Has been generated in the profile information generation step when receiving the recommendation information distribution request from the browser. A recommendation in which the step of extracting the recommendation information to be distributed to the user from the plurality of stored recommendation information using the profile information and the step of distributing the extracted recommendation information to the computer are executed in order. An information distribution process, comprising: a recommended information distribution method.

上述した第１の発明によれば、前記プロファイル情報の生成に用いる単語は、ユーザが指定した文書からのみ抽出されるため、前記プロファイル情報に、ユーザが関心を持たない文書の内容が反映されることはなくなる。   According to the first invention described above, since the word used for generating the profile information is extracted only from the document designated by the user, the content of the document that the user is not interested in is reflected in the profile information. Things will disappear.

更に、第２の発明は、第１の発明に記載の推薦情報配信方法において、前記プロファイル情報生成工程において、ユーザが一つの文書を指定するアクションを検知するために利用される前記第１のスクリプトは、前記ブラウザで発生するイベントを検知するイベントハンドラであることを特徴とする推薦情報配信方法である。   Further, the second invention is the recommended information delivery method according to the first invention, wherein the first script used for detecting an action in which the user designates one document in the profile information generation step. Is an event handler that detects an event that occurs in the browser.

更に、第３の発明は、第２の発明に記載の推薦情報配信方法において、前記イベントはマウスオーバー動作であることを特徴とする推薦情報配信方法である。   Furthermore, a third invention is the recommended information delivery method according to the second invention, wherein the event is a mouse-over operation.

更に、第４の発明は、第２の発明に記載の推薦情報配信方法において、前記イベントは文書の選択動作であることを特徴とする推薦情報配信方法である。   Furthermore, a fourth invention is the recommended information distribution method according to the second invention, wherein the event is a document selection operation.

第２の発明によれば、前記第１のスクリプトをイベントハンドラとすることで、Ｊａｖａ（登録商標）のＳｃｒｉｐｔのイベントハンドラで定義された様々なイベントを、ユーザが一つの文書を指定するアクションとして利用することができる。更に、第３の発明や第４の発明のように、このイベントを、マウスオーバー動作や文書の選択動作とすれば、ユーザが指定した文書を視覚的に把握できるようになる。   According to the second invention, by using the first script as an event handler, various events defined by the JavaScript event handler of Java (registered trademark) can be used as an action for the user to specify one document. Can be used. Furthermore, as in the third and fourth inventions, if this event is a mouse-over operation or a document selection operation, the document designated by the user can be visually grasped.

更に、第５の発明は、ユーザに適した推薦情報を抽出して配信する推薦情報配信サーバであって、ユーザが操作しているコンピュータのブラウザに表示されたウェブページに記述されているスクリプトが、ユーザが一つの文書を指定するアクションを検知したとき、前記ブラウザから呼出されて作動するプロファイル情報生成手段と、前記ブラウザから前記推薦情報の配信要求を受けたときに作動する推薦情報配信手段を備え、前記プロファイル情報生成手段は、前記ブラウザから引渡され、前記ユーザが指定した文書から抽出した単語を用いて、前記ユーザのプロファイル情報を生成する手段で、前記推薦情報配信手段は、前記プロファイル情報生成手段が生成した前記プロファイル情報を利用して、前記推薦情報配信サーバが記憶している複数の前記推薦情報の中から、ユーザに配信する前記推薦情報を抽出し、抽出した前記推薦情報を前記コンピュータに配信する手段であることを特徴とする推薦情報配信サーバである。   Furthermore, the fifth invention is a recommendation information distribution server that extracts and distributes recommendation information suitable for a user, and a script described in a web page displayed on a browser of a computer operated by the user. A profile information generating means that is activated when called by the browser when the user detects an action for designating one document, and a recommended information distribution means that is activated when a distribution request for the recommended information is received from the browser. The profile information generating means is means for generating profile information of the user by using a word delivered from the browser and extracted from a document designated by the user, and the recommended information distribution means is the profile information The recommendation information distribution server stores the profile information generated by the generation means. From among the plurality of the recommendation information, extracts the recommendation information to be distributed to the user, a recommendation information distribution server, characterized in that the extracted the recommended information is a means for delivering to the computer.

第５の発明によれば、上述した第１の発明と同様の効果が得られる。   According to the fifth aspect, the same effect as in the first aspect described above can be obtained.

上述した本発明によれば、ユーザが閲覧しているウェブページに含まれる様々な文書の中から、ユーザが関心をもっている文書を判定し、判定した文書から得られるプロファイル情報を用いて推薦情報を配信する推薦情報配信方法および推薦情報配信サーバを提供できる。   According to the present invention described above, a document that the user is interested in is determined from various documents included in the web page that the user is browsing, and the recommendation information is obtained using the profile information obtained from the determined document. It is possible to provide a recommendation information distribution method and a recommendation information distribution server for distribution.

ここから、本発明に係る推薦情報配信サーバおよび情報推薦方法について、図を参照しながら詳細に説明する。図１は、推薦情報配信サーバ１を配置したネットワークシステムの一例を示した図である。   From here, the recommendation information distribution server and the information recommendation method according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an example of a network system in which a recommendation information distribution server 1 is arranged.

図１に図示したネットワークシステムでは、推薦情報配信サーバ１と、推薦情報配信サーバ１によって管理されるウェブサイトが運営されているウェブサーバ３と、ブラウザ２０がインストールされ、ユーザが利用するパーソナルコンピュータ２（以下、「ＰＣ」と記す。）とが、インターネット４に接続されている。   In the network system illustrated in FIG. 1, a recommendation information distribution server 1, a web server 3 that operates a website managed by the recommendation information distribution server 1, a personal computer 2 installed by a browser 20 and used by a user. (Hereinafter referred to as “PC”) is connected to the Internet 4.

推薦情報配信サーバ１によって管理されるウェブサイトとは、推薦情報配信サーバ１を利用するためのスクリプトが埋め込まれたウェブページを公開しているウェブサイトで、推薦情報配信サーバ１がこのウェブサイトを運用していても構わない。   The website managed by the recommendation information distribution server 1 is a website that publishes a web page in which a script for using the recommendation information distribution server 1 is embedded, and the recommendation information distribution server 1 refers to this website. You may be operating.

推薦情報配信サーバ１とは、インターネットの利用者に向けたOne to Oneマーケティングをより効果的に行うために開発されたウェブサーバ３で、一台のサーバ或いは複数台のサーバから構成される多階層システムで実現される。   The recommended information distribution server 1 is a web server 3 that has been developed to perform one-to-one marketing for Internet users more effectively, and is composed of a single server or a plurality of servers. Realized by the system.

推薦情報配信サーバ１は、ユーザがブラウザ２０で閲覧しているウェブページに含まれる複数の文書の中から、ユーザがブラウザ２０上で指定した文書（以下、「指定文書」と記す。）のみを解析し、指定文書に含まれる特徴的な単語を自動的に抽出することで、ユーザのプロファイル情報を生成するプロファイル情報生成機能と、ユーザのプロファイル情報に基づいて、ユーザに配信する推薦情報を自動的に抽出し、抽出した推薦情報をＰＣ２に配信し、ブラウザ２０に推薦情報を表示させる推薦情報配信機能を備えている。   The recommended information distribution server 1 selects only a document designated by the user on the browser 20 (hereinafter referred to as “designated document”) from among a plurality of documents included in the web page browsed by the user with the browser 20. Analyzes and automatically extracts characteristic words included in the specified document, automatically generates profile information generation function for generating user profile information, and automatically recommends information to be distributed to users based on user profile information A recommendation information distribution function for extracting the recommended information, distributing the extracted recommendation information to the PC 2, and displaying the recommendation information on the browser 20.

推薦情報配信サーバ１が、ユーザがブラウザ２０上で指定した文書である指定文書のみを解析し、ユーザのプロファイル情報を生成することで、ユーザが閲覧しているウェブページ全体を解析してプロファイル情報を生成するよりも、ユーザの嗜好や興味分野が直接的にプロファイル情報に反映されるため、ユーザの嗜好や興味分野により適合した推薦情報の配信が可能となる。   The recommended information distribution server 1 analyzes only the designated document that is the document designated by the user on the browser 20 and generates the profile information of the user, thereby analyzing the entire web page being browsed by the user to obtain the profile information. Since the user's preference and the field of interest are directly reflected in the profile information, the recommended information more suitable for the user's preference and field of interest can be distributed.

ここから、推薦情報配信サーバ１が、ユーザに推薦情報を配信する動作について説明する。図２は、推薦情報配信サーバ１が推薦情報をユーザに配信する手順を示したフロー図で、この手順の説明は、本発明に係る方法の説明も兼ねている。   From here, the operation | movement in which the recommendation information delivery server 1 delivers recommendation information to a user is demonstrated. FIG. 2 is a flowchart showing a procedure in which the recommendation information distribution server 1 distributes recommendation information to the user. The description of this procedure also serves as an explanation of the method according to the present invention.

ユーザがＰＣのブラウザ２０を操作し、ウェブサーバ３のウェブサイトでウェブページを公開しているＵＲＬにアクセスすると（Ｓ１）、ウェブサーバ３は、ユーザがアクセスしたＵＲＬで公開され、ＨＴＭＬなどのマークアップ言語（markup language）で記述されたウェブページをＰＣ２に配信する（Ｓ２）。   When the user operates the browser 20 of the PC and accesses a URL that publishes a web page on the website of the web server 3 (S1), the web server 3 is published with the URL accessed by the user and is marked with HTML or the like. A web page described in a markup language is distributed to the PC 2 (S2).

図３は、ＰＣ２に表示されるウェブページ５を説明する図で、図４は、ウェブページ５のソースコードを説明する図である。   FIG. 3 is a diagram illustrating the web page 5 displayed on the PC 2, and FIG. 4 is a diagram illustrating the source code of the web page 5.

図３では、音楽プレイヤーに関連する文書５０ａ（以下、「音楽プレイヤー文書」と記す。）、と、デジタルカメラに関連する文書５０ｂ（以下、「デジタルカメラ文書」と記す。）と、液晶テレビに関連する文書の３つの文書５０ｃ（以下、「液晶テレビ文書」と記す。）が表示され、更に、推薦情報配信サーバ１が抽出した推薦情報である広告情報５１が表示されるウェブページ５が例示されている。   In FIG. 3, a document 50a related to a music player (hereinafter referred to as “music player document”), a document 50b related to a digital camera (hereinafter referred to as “digital camera document”), and a liquid crystal television set. An example is a web page 5 on which three documents 50c (hereinafter referred to as “liquid crystal television document”) of related documents are displayed, and further, advertisement information 51 that is recommendation information extracted by the recommendation information distribution server 1 is displayed. Has been.

図３で図示したウェブページ５を表示するために、ウェブページ５のソースコード６には、図４で図示したように、音楽プレイヤー文書５０ａを表示するためのテキスト情報が記述されているページ要素６０ａ（以下、「音楽プレイヤー要素」と記す。）と、デジタルカメラ文書５０ｂを表示するためのが記述されているページ要素６０ｂ（以下、「デジタルカメラ要素」と記す。）と、液晶テレビ文書５０ｃを表示するためのテキスト情報が記述されているページ要素６０ｃ（以下、「液晶テレビ要素」と記す。）と、推薦情報を表示するためのページ要素６１（以下、「推薦情報要素」と記す。）が含まれている。   In order to display the web page 5 shown in FIG. 3, the page code in which the text information for displaying the music player document 50a is described in the source code 6 of the web page 5 as shown in FIG. 60a (hereinafter referred to as “music player element”), a page element 60b describing for displaying the digital camera document 50b (hereinafter referred to as “digital camera element”), and a liquid crystal television document 50c. A page element 60c (hereinafter, referred to as “liquid crystal television element”) in which text information for displaying “” is described, and a page element 61 (hereinafter referred to as “recommended information element”) for displaying recommendation information. )It is included.

ユーザがブラウザ２０上で実行するアクションを検出するために、音楽プレイヤー要素６０ａ、デジタルカメラ要素６０ｂおよび液晶テレビ要６０ｃには、ブラウザ２０上で発生するイベントを検知し、特定の処理を実行するためのスクリプトであるイベントハンド６１が含まれている。   In order to detect an action performed by the user on the browser 20, the music player element 60a, the digital camera element 60b, and the liquid crystal television essential 60c detect an event occurring on the browser 20 and execute a specific process. The event hand 61 which is a script is included.

イベントハンドラ６１とは、Ｊａｖａ（登録商標）のスクリプトの一つで、ユーザがブラウザ２０上で実行する様々なアクションであるイベントを監視し、特定のアクションがブラウザ２０上で実行されたときに特定の処理を実行するためのスクリプトで、イベント名とスクリプトの処理が記述される。本発明では、ユーザが、事前に定められたアクションをブラウザ２０上で実行すると、推薦情報配信サーバ１が呼出され、ユーザのプロファイル情報を生成する処理が実行される。   The event handler 61 is one of Java (registered trademark) scripts, which monitors events that are various actions executed by the user on the browser 20, and is specified when a specific action is executed on the browser 20. Event name and script processing are described in the script for executing the above processing. In the present invention, when a user executes a predetermined action on the browser 20, the recommendation information distribution server 1 is called and processing for generating user profile information is executed.

本発明では、Ｊａｖａ（登録商標）のスクリプトに備えられたイベントハンドラに対応した、様々なアクションをユーザが文書を指定するイベントとすることができる。例えば、ブラウザ２０に表示されている文書にマウスカーソルを重ねるマウスオーバーをイベントすれば、イベントハンドラの一つである「onMouseOver」が、音楽プレイヤー要素６０ａ、デジタルカメラ要素６０ｂおよび液晶テレビ要素６０ｃのそれぞれに記述される。   In the present invention, various actions corresponding to event handlers provided in a Java (registered trademark) script can be events for the user to specify a document. For example, if a mouse-over event occurs in which a mouse cursor is placed on a document displayed on the browser 20, an event handler "onMouseOver" is displayed in each of the music player element 60a, the digital camera element 60b, and the liquid crystal television element 60c. Described in

また、文書を選択する動作をイベントとすれば、イベントハンドラの一つである「onSelect」がソースコードに記述され、ブラウザ２０に表示されている文書をクリックする動作をイベントすれば、イベントハンドラの一つである「onClick」が、音楽プレイヤー要素６０ａ、デジタルカメラ要素６０ｂおよび液晶テレビ要素６０ｃのそれぞれに記述される。   Also, if the operation of selecting a document is an event, “onSelect” which is one of event handlers is described in the source code, and if the operation of clicking a document displayed on the browser 20 is evented, the event handler One “onClick” is described in each of the music player element 60a, the digital camera element 60b, and the liquid crystal television element 60c.

上述したように、マウスオーバーなどの様々なアクションを、文書を指定するイベントとすることができるが、便宜的にここでは、文書を指定するイベントをマウスオーバーにし、イベントハンドラ６２には、マウスオーバーが発生したときに、マウスオーバーされた文書を推薦情報配信サーバ１に引渡して、推薦情報配信サーバ１を呼出すスクリプトが記述される。   As described above, various actions such as mouse-over can be used as an event for designating a document. For convenience, here, an event for designating a document is set as a mouse-over, and the event handler 62 includes a mouse-over. When this occurs, a script that calls the recommendation information distribution server 1 by delivering the mouse-over document to the recommendation information distribution server 1 is described.

図４では、音楽プレイヤー要素６０ａに含まれる「onMouseOver」のイベントハンドラ６１には、音楽プレイヤー文書５０ａが記述されたテキスト情報を引渡して、推薦情報配信サーバ１を呼出すスクリプトが記述され、デジタルカメラ要素６０ｂに含まれる「onMouseOver」のイベントハンドラ６１には、デジタルカメラ文書５０ｂが記述されたテキスト情報を引渡して、推薦情報配信サーバ１を呼出すスクリプトが記述され、液晶テレビ要素６０ｃに含まれる「onMouseOver」のイベントハンドラ６１には、液晶テレビ文書５０ｃが記述されたテキスト情報を引渡して、推薦情報配信サーバ１を呼出すスクリプトが記述されている。   In FIG. 4, the “onMouseOver” event handler 61 included in the music player element 60a describes a script that delivers text information describing the music player document 50a and calls the recommended information distribution server 1. The digital camera element In the event handler 61 of “onMouseOver” included in 60b, a script for handing over the text information describing the digital camera document 50b and calling the recommended information distribution server 1 is described, and “onMouseOver” included in the liquid crystal television element 60c. In the event handler 61, a script for delivering text information describing the liquid crystal television document 50c and calling the recommended information distribution server 1 is described.

例えば、図３では、デジタルカメラ文書５０ｂにマウスカーソル５２が重ね合わせられているため、デジタルカメラ要素６０ｂに含まれる「onMouseOver」のイベントハンドラ６１によって、推薦情報配信サーバ１のプロファイル情報生成機能が呼出される。   For example, in FIG. 3, since the mouse cursor 52 is superimposed on the digital camera document 50b, the profile information generation function of the recommended information distribution server 1 is called by the “onMouseOver” event handler 61 included in the digital camera element 60b. Is done.

図３で図示した推薦情報要素６１には、他の要素とは異なり、イベントハンドラ６１は記述されず、推薦情報配信サーバ１に備えられた推薦情報配信機能を呼出すＵＲＬが記述されたスクリプトタグや、推薦情報を表示する領域を規定するスクリプトタグが記述される。   Unlike the other elements, the recommendation information element 61 illustrated in FIG. 3 does not describe the event handler 61, and includes a script tag in which a URL for calling a recommended information distribution function provided in the recommendation information distribution server 1 is described. A script tag that defines an area for displaying recommendation information is described.

ウェブサーバ３からウェブページが配信されると、ＰＣのブラウザ２０は、ウェブページをディスプレイに表示するために、ウェブページに記載されたマークアップ言語を解析する。本実施の形態においては、図４で図示した推薦情報要素６１がウェブページに含まれるため、図４で図示した推薦情報要素６１に含まれるスクリプトが実行され、ＰＣ２は、推薦情報配信サーバ１に備えられた推薦情報配信機能を呼出すＵＲＬにアクセスし、推薦情報配信サーバ１に推薦情報の配信を要求する（Ｓ３）。   When the web page is distributed from the web server 3, the browser 20 of the PC analyzes the markup language described in the web page in order to display the web page on the display. In the present embodiment, since the recommended information element 61 illustrated in FIG. 4 is included in the web page, the script included in the recommended information element 61 illustrated in FIG. 4 is executed, and the PC 2 sends the recommended information distribution server 1 to the recommended information distribution server 1. The URL for calling the provided recommended information distribution function is accessed, and the recommended information distribution server 1 is requested to distribute the recommended information (S3).

推薦情報配信機能を呼出すＵＲＬにＰＣからアクセスがあると、推薦情報配信サーバ１は、ＰＣ２を操作するユーザのプロファイル情報に基づいて、ユーザに推薦する推薦情報を抽出し、抽出した推薦情報をＰＣ２に配信することで（Ｓ４）、推薦情報も含め、ウェブページに含まれるすべての情報がＰＣ２のブラウザ２０に表示される（Ｓ５）。   When the URL for calling the recommended information distribution function is accessed from the PC, the recommended information distribution server 1 extracts the recommended information recommended to the user based on the profile information of the user who operates the PC 2, and the extracted recommended information is the PC2. (S4), all the information included in the web page including the recommendation information is displayed on the browser 20 of the PC 2 (S5).

推薦情報配信サーバ１は、推薦情報をＰＣ２に配信するために、様々な推薦情報（例えば、広告情報）を記憶するデータベースと、更に、ユーザを識別するユーザ識別情報に関連付けて、ユーザの嗜好や興味を反映したプロファイル情報を記憶するデータベースを備え、推薦情報配信サーバ１にアクセスしたユーザのプロファイル情報とそれぞれの推薦情報の類似度を求め、類似度の高い推薦情報をユーザに配信する推薦情報として抽出する。   In order to distribute the recommendation information to the PC 2, the recommendation information distribution server 1 is associated with a database storing various recommendation information (for example, advertisement information), and user identification information for identifying the user. As a recommendation information for providing a database for storing profile information reflecting interests, obtaining a similarity between each of the recommended information and the profile information of the user who has accessed the recommended information distribution server 1, and distributing recommended information having a high similarity to the user Extract.

推薦情報配信サーバ１は、ＰＣ２のブラウザ２０からアクセスする毎に、ユーザ識別情報の入力をユーザに要求してもよいが、ユーザ識別情報の入力は面倒であるため、推薦情報配信サーバ１は、ＰＣ２から初回のアクセスがあったとき、推薦情報配信サーバ１側で自動的に生成したユーザ識別情報を、ブラウザ２０を介して、クッキー（Cookie）としてＰＣ２に記憶させ、ＰＣ２からアクセスがある毎に、このクッキーを読取ることでユーザ識別情報を取得するとよい。   The recommendation information distribution server 1 may request the user to input the user identification information every time it accesses from the browser 20 of the PC 2. However, since the input of the user identification information is troublesome, the recommendation information distribution server 1 When the PC2 is accessed for the first time, the user identification information automatically generated on the recommended information distribution server 1 side is stored in the PC2 as a cookie via the browser 20, and every time there is an access from the PC2. The user identification information may be acquired by reading the cookie.

ウェブページがＰＣ２のブラウザ２０に表示されると、図４で図示したイベントハンドラ６１が実行され、ブラウザ２０は、イベントハンドラ６１で規定されるイベント（ここでは、マウスオーバー）を監視し、イベントを検出すると、推薦情報配信サーバ１のプロファイル情報生成機能をＰＣのブラウザ２０は呼出す（Ｓ６）。   When the web page is displayed on the browser 20 of the PC 2, the event handler 61 illustrated in FIG. 4 is executed, and the browser 20 monitors an event (in this case, a mouse over) defined by the event handler 61 and displays the event. If detected, the browser 20 of the PC calls the profile information generation function of the recommended information distribution server 1 (S6).

例えば、図３では、デジタルカメラ文書５０ｂにマウスのカーソル５２が重なり合っているため、デジタルカメラ文書５０ｂに埋め込まれている図４のイベントハンドラ６１が実行され、推薦情報配信サーバ１のプロファイル情報生成機能を呼出すＵＲＬにＰＣ２はアクセスする。   For example, in FIG. 3, since the mouse cursor 52 overlaps the digital camera document 50b, the event handler 61 of FIG. 4 embedded in the digital camera document 50b is executed, and the profile information generation function of the recommended information distribution server 1 is executed. PC2 accesses the URL for calling.

推薦情報配信サーバ１は、ＰＣのブラウザ２０から呼出されると、マウスオーバーされている箇所の文書が指定文書として引渡される。推薦情報配信サーバ１は、電子辞書とのマッチングによって固有名詞を抽出する方法、ルール（シナリオ）を用いた固有表現（単語や、フレーズ）を抽出する手法などによって、指定文書に含まれる単語（フレーズも含む）を抽出し、例えば、ＴＦ／ＩＤＦ法（TF: Term Frequency,IDF:Inverted Document Frequency）などによって単語の重要度を演算して、重要度の高い上位の数個の単語を含む、指定文書の文書ベクトルを作成する（Ｓ７）。   When the recommendation information distribution server 1 is called from the browser 20 of the PC, the document at the location where the mouse is over is delivered as the designated document. The recommendation information distribution server 1 uses a method of extracting proper nouns by matching with an electronic dictionary, a method of extracting specific expressions (words and phrases) using rules (scenarios), and the like (phrase) Specified, including the top few words with high importance by calculating the importance of words by TF / IDF method (TF: Term Frequency, IDF: Inverted Document Frequency), etc. A document vector of the document is created (S7).

推薦情報配信サーバ１は、指定文書の文書ベクトルを作成すると、文書ベクトルを用いてプロファイル情報を更新し（Ｓ８）、この手順は終了する。例えば、更新前のプロファイル情報と指定文書の文書ベクトルとを合成することで、プロファイル情報は更新される。   When the recommendation information distribution server 1 creates the document vector of the designated document, the recommendation information distribution server 1 updates the profile information using the document vector (S8), and this procedure ends. For example, the profile information is updated by combining the profile information before update and the document vector of the designated document.

このように生成されるプロファイル情報は、上述しているように推薦情報を抽出するときに利用される。推薦情報配信サーバ１は、推薦情報を記憶するときに、推薦情報の文書ベクトルを演算し、推薦情報のインデックス情報として記憶しておく。そして、推薦情報を抽出するときは、プロファイル情報と推薦情報の文書ベクトルの類似度を演算し、類似度の高い幾つかの推薦情報をＰＣ２に配信する推薦情報として抽出する。   The profile information generated in this way is used when extracting recommendation information as described above. When storing the recommendation information, the recommendation information distribution server 1 calculates a document vector of the recommendation information and stores it as index information of the recommendation information. When extracting the recommendation information, the similarity between the profile information and the document vector of the recommendation information is calculated, and some pieces of recommendation information having a high similarity are extracted as recommendation information to be distributed to the PC 2.

図５は、図１で図示した推薦情報配信サーバ１のブロック図である。本発明を実現するために、推薦情報配信サーバ１には、ＰＣ２に推薦情報を配信する推薦情報配信手段１１と、ユーザのプロファイル情報を生成するプロファイル情報生成手段１０と、ユーザのプロファイル情報が記憶されるプロファイル情報データベース１２と、ＰＣに配信する推薦情報が記憶される推薦情報データベース１３とを備える。   FIG. 5 is a block diagram of the recommended information distribution server 1 shown in FIG. To realize the present invention, the recommendation information distribution server 1 stores recommendation information distribution means 11 for distributing recommendation information to the PC 2, profile information generation means 10 for generating user profile information, and user profile information. Profile information database 12 and recommendation information database 13 in which recommendation information distributed to the PC is stored.

プロファイル情報データベース１２には、ユーザを識別するためのユーザ識別情報に関連付けて、ユーザ識別情報で特定されるユーザのプロファイル情報が記憶されている。更に、推薦情報データベース１３には、ユーザに配信する推薦情報が記憶される。本実施の形態において、プロファイル情報は文書ベクトルの形式で記憶されるため、推薦情報のインデックスは、推薦情報の文書ベクトルを含んでいる。   The profile information database 12 stores user profile information specified by the user identification information in association with user identification information for identifying the user. Furthermore, the recommendation information database 13 stores recommendation information distributed to the user. In the present embodiment, since the profile information is stored in the form of a document vector, the recommended information index includes the recommended information document vector.

プロファイル情報生成手段１０は、ウェブページのソースコードに記述され、文書を指定するアクション（例えば、マウスオーバー）が定義されたイベントハンドラによって、ＰＣ２のブラウザ２０から呼出される手段である。   The profile information generation means 10 is a means that is called from the browser 20 of the PC 2 by an event handler that is described in a web page source code and that defines an action (for example, mouse-over) that specifies a document.

プロファイル情報生成手段１０は、ＰＣ２のブラウザ２０から呼出されると、呼出されたイベントハンドラから指定文書が引渡され、更に、ＰＣ２に記憶したクッキーを読取るなどして、ＰＣ２からユーザ識別情報を取得する。   When called from the browser 20 of the PC 2, the profile information generation means 10 receives the specified document from the called event handler, and further acquires user identification information from the PC 2 by reading a cookie stored in the PC 2. .

そして、プロファイル情報生成手段１０は、指定文書を自然言語解析することで得られる単語から、指定文書の文書ベクトルを生成し、生成した文書ベクトルを用いて、ＰＣ２から取得したユーザ識別情報に関連付けられたプロファイル情報を更新する。   Then, the profile information generation unit 10 generates a document vector of the specified document from words obtained by performing natural language analysis of the specified document, and uses the generated document vector to associate with the user identification information acquired from the PC 2. Update the profile information.

推薦情報抽出手段１１は、ＰＣ２から呼出されると、ＰＣ２に記憶されたクッキーを読取るなどして、ＰＣ２からユーザ識別情報を取得し、取得したユーザ識別情報に関連付けられたプロファイル情報をプロファイル情報データベース１２から抽出し、抽出したプロファイル情報と類似度の高い推薦情報を、推薦情報データベース１３から抽出し、抽出した推薦情報を表示するページ要素を生成し、ＰＣ２に配信する。   When the recommendation information extraction unit 11 is called from the PC 2, the user information is acquired from the PC 2 by reading a cookie stored in the PC 2, and the profile information associated with the acquired user identification information is stored in the profile information database. 12, recommendation information having a high degree of similarity to the extracted profile information is extracted from the recommendation information database 13, a page element for displaying the extracted recommendation information is generated, and distributed to the PC 2.

推薦情報抽出手段１１が推薦情報を抽出するときは、抽出する推薦情報の文書ベクトルとプロファイル情報の類似度が演算され、類似度が高い順に数個の推薦情報をＰＣ２に配信する推薦情報として抽出する。   When the recommendation information extracting unit 11 extracts recommendation information, the similarity between the document vector of the recommended information to be extracted and the profile information is calculated, and several pieces of recommended information are extracted as recommendation information to be distributed to the PC 2 in descending order of similarity. To do.

推薦情報配信サーバを配置したネットワークシステムの一例を示した図。The figure which showed an example of the network system which has arrange | positioned the recommendation information delivery server. 推薦情報配信サーバが推薦情報をユーザに配信する手順を示したフロー図。The flowchart which showed the procedure in which a recommendation information delivery server delivers recommendation information to a user. ＰＣに表示されるウェブページを説明する図。The figure explaining the web page displayed on PC. ウェブページのソースコードを説明する図。The figure explaining the source code of a web page. 推薦情報配信サーバのブロック図。The block diagram of a recommendation information delivery server.

符号の説明Explanation of symbols

１ 推薦情報配信サーバ
１０ プロファイル情報生成手段
１１ 推薦情報配信手段
１２ プロファイル情報データベース
１３ 推薦情報データベース
２ パーソナルコンピュータ
２０ ブラウザ
３ ウェブサーバ
４ インターネット
５ ウェブページ
６ ウェブページのソースコード
６１ 推薦情報要素
６２ イベントハンドラ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Recommendation information delivery server 10 Profile information generation means 11 Recommendation information delivery means 12 Profile information database 13 Recommendation information database 2 Personal computer 20 Browser 3 Web server 4 Internet 5 Web page 6 Web page source code 61 Recommendation information element 62 Event handler

Claims (5)

ユーザに適した推薦情報を抽出して配信する推薦情報配信方法であって、
前記推薦情報配信方法は、
ユーザが操作しているコンピュータのブラウザが表示しているウェブページに記述されたスクリプトが、前記ウェブページに含まれる複数の文書の中から、ユーザが文書を指定するアクションを検知したときに、前記ブラウザが前記ウェブページで指定されたサーバを呼出すステップ、前記サーバが、前記ユーザが指定した文書を取得し、取得した文書から抽出した単語を用いて、前記ユーザのプロファイル情報を生成するステップが順に実行されるプロファイル情報生成工程と、
前記サーバが、前記ブラウザから前記推薦情報の配信要求を受けたときに、前記プロファイル情報生成工程で生成した前記プロファイル情報を利用して、記憶している複数の前記推薦情報の中から、ユーザに配信する前記推薦情報を抽出するステップ、抽出した前記推薦情報を前記コンピュータに配信するステップが順に実行される推薦情報配信工程と、
を備えていることを特徴とする推薦情報配信方法。 A recommended information distribution method for extracting and distributing recommended information suitable for a user,
The recommended information distribution method is:
When the script described in the web page displayed by the browser of the computer operated by the user detects an action for designating the document from among a plurality of documents included in the web page, the script A step in which a browser calls a server designated by the web page, and a step in which the server obtains a document designated by the user and generates profile information of the user using words extracted from the obtained document. A profile information generation step to be executed;
When the server receives the recommendation information distribution request from the browser, the server uses the profile information generated in the profile information generation step to send the recommendation information to the user. A recommendation information distribution step in which the step of extracting the recommendation information to be distributed, the step of distributing the extracted recommendation information to the computer, are executed in order;
A recommended information distribution method comprising: 請求項１に記載の推薦情報配信方法において、前記プロファイル情報生成工程において、ユーザが一つの文書を指定するアクションを検知するために利用される前記第１のスクリプトは、前記ブラウザで発生するイベントを検知するイベントハンドラであることを特徴とする推薦情報配信方法。   The recommended information distribution method according to claim 1, wherein in the profile information generation step, the first script used for detecting an action in which a user designates one document is an event generated in the browser. A recommended information delivery method characterized by being an event handler to be detected. 請求項２に記載の推薦情報配信方法において、前記イベントはマウスオーバー動作であることを特徴とする推薦情報配信方法。   3. The recommended information distribution method according to claim 2, wherein the event is a mouse-over operation. 請求項２に記載の推薦情報配信方法において、前記イベントは文書の選択動作であることを特徴とする推薦情報配信方法。   3. The recommended information distribution method according to claim 2, wherein the event is a document selection operation. ユーザに適した推薦情報を抽出して配信する推薦情報配信サーバであって、ユーザが操作しているコンピュータのブラウザに表示されたウェブページに記述されているスクリプトが、ユーザが一つの文書を指定するアクションを検知したとき、前記ブラウザから呼出されて作動するプロファイル情報生成手段と、前記ブラウザから前記推薦情報の配信要求を受けたときに作動する推薦情報配信手段を備え、
前記プロファイル情報生成手段は、前記ブラウザから引渡され、前記ユーザが指定した文書から抽出した単語を用いて、前記ユーザのプロファイル情報を生成する手段で、
前記推薦情報配信手段は、前記プロファイル情報生成手段が生成した前記プロファイル情報を利用して、前記推薦情報配信サーバが記憶している複数の前記推薦情報の中から、ユーザに配信する前記推薦情報を抽出し、抽出した前記推薦情報を前記コンピュータに配信する手段であることを特徴とする推薦情報配信サーバ。
A recommendation information distribution server that extracts and distributes recommendation information suitable for the user. The script specified on the web page displayed on the browser of the computer operated by the user specifies one document by the user. Profile information generating means that is activated by being called from the browser when detecting an action to be performed, and recommended information distribution means that is activated when a distribution request for the recommended information is received from the browser,
The profile information generation means is means for generating profile information of the user by using a word delivered from the browser and extracted from a document designated by the user.
The recommendation information distribution unit uses the profile information generated by the profile information generation unit to output the recommendation information distributed to the user from among the plurality of recommendation information stored in the recommendation information distribution server. A recommendation information distribution server which is a means for extracting and extracting the extracted recommendation information to the computer.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010271996A (en) * 2009-05-22 2010-12-02 Yahoo Japan Corp User preference information collection device

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000357141A (en) * 1999-06-14 2000-12-26 Nihon Business Data Processing Center Co Ltd System and method for gathering information on network using technology of internet and recording medium where information gathering method is recorded
JP2002342366A (en) * 2001-05-17 2002-11-29 Matsushita Electric Ind Co Ltd System, method and program for recommending information, and recording medium having the program recorded thereon
JP2005190100A (en) * 2003-12-25 2005-07-14 Toshiba Corp Question answering system and method
JP2005234772A (en) * 2004-02-18 2005-09-02 Fuji Xerox Co Ltd Documentation management system and method
JP2007094855A (en) * 2005-09-29 2007-04-12 Toshiba Corp Document processing device and method

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000357141A (en) * 1999-06-14 2000-12-26 Nihon Business Data Processing Center Co Ltd System and method for gathering information on network using technology of internet and recording medium where information gathering method is recorded
JP2002342366A (en) * 2001-05-17 2002-11-29 Matsushita Electric Ind Co Ltd System, method and program for recommending information, and recording medium having the program recorded thereon
JP2005190100A (en) * 2003-12-25 2005-07-14 Toshiba Corp Question answering system and method
JP2005234772A (en) * 2004-02-18 2005-09-02 Fuji Xerox Co Ltd Documentation management system and method
JP2007094855A (en) * 2005-09-29 2007-04-12 Toshiba Corp Document processing device and method

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010271996A (en) * 2009-05-22 2010-12-02 Yahoo Japan Corp User preference information collection device

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