JP2010020804A - サーバ装置、コミュニケーション支援方法、及びコミュニケーション支援プログラム - Google Patents
サーバ装置、コミュニケーション支援方法、及びコミュニケーション支援プログラム Download PDFInfo
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Abstract
可能とし、更にアイテムに対する興味や嗜好の似た利用者を精度よく選定することを可能
とすること。
【解決手段】 他の利用者との情報交換を希望する一の利用者に対して、利用履歴格納手
段に格納された情報に基づいて、前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好
の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、前記一の利用者との前記類似度が第1の基
準値以上である他の利用者を紹介者として選択する紹介者選択手段と、前記一の利用者と
の前記類似度が、前記第1の基準値未満でかつ第2の基準値以上である他の利用者を予備
紹介者として選択する予備紹介者選択手段と、前記一の利用者と前記予備紹介者との前記
類似度を高めるアイテムを選択するアイテム選択手段とを設ける。
【選択図】 図1
Description
テンツや物品情報などのアイテムに対する好みが似たユーザ間のコミュニケーションを容
易にするサーバ装置、コミュニケーション支援方法、及びコミュニケーション支援プログ
ラムに関するものである。
ったコミュニケーションが盛んに行われている。また新たなコミュニケーション相手を探
すためのシステムも登場している。
歴データを使って、利用者間相関のある他の利用者を検出し、興味の似た利用者を紹介す
る方法が開示されている。閲覧履歴や購入履歴を使って処理しているため、利用者に対し
て煩雑な操作を要求することなく、興味の似た他の利用者を紹介することが可能である。
コンテンツや物品等のアイテムの利用が増大することが望ましい。一方、ユーザの心理と
して、アイテム自体にはそれほど魅力を感じなくても、他のユーザとのコミュニケーショ
ンが可能になるならばアイテムを利用しても良い、という場合がある。しかしながら、従
来技術では、このようなユーザの心理に応えることが出来ず、ユーザ間コミュニケーショ
ン機能の提供を直接的にアイテムの利用増大につなげることが出来なかった。
の関連性を判定している。この為、利用者間の関連性を精度良く求めることが難しい。例
えば、利用者Aと利用者Bの間で共通に利用されたアイテム数と、利用者Aと利用者Cの
間で共通に利用されたアイテム数が同じ場合、従来の方法では、利用者Aと利用者Bの関
連性と、利用者Aと利用者Cの関連性は等しいものとして計算される。しかし通常、利用
したアイテムの数は利用者毎に異なっている。上記の例で、利用者Bが利用したアイテム
の数が、利用者Cの利用したアイテムの数より少ないとすると、利用者Aと利用者Bの関
連性が、利用者Aと利用者Cの関連性よりも高いと判断することが妥当である。しかしな
がら、従来の方法においては、個々の利用者の利用したアイテムの数が考慮されておらず
、利用者間の関連性を精度よく計算することが難しかった。
ないため、利用者によっては紹介可能な人数が限られるという問題があった。
ることを可能とし、更にアイテムに対する興味や嗜好の似た利用者を精度よく選定し、な
おかつ他の利用者と共通するアイテムを利用することが少ない利用者に対しても紹介可能
な人数を増やすことを可能とするサーバ装置、コミュニケーション支援方法、及びコミュ
ニケーション支援プログラムを提供することを目的とする。
るものである。
(1) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上である他の利用者を紹介者として選択する紹介者選択手段と、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第1の基準値未満でかつ第2の基準値以上である他の利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
(2) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分他の利用者を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第2の人数分選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
(3) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上であり、かつ前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を紹介者として選択する紹介者選択手段と、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第1の基準値未満でかつ第2の基準値以上であると共に、前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
(4) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を選択対象として、前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第2の人数分選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
(5) 前記アイテム選択手段は、前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記一の利用者の前記利用頻度値が所定値以下であるアイテムを、前記一の利用者と前記予備紹介者との前記類似度を高めるアイテムとして選択する、
ことを特徴とする上記(1)〜(4)のいずれか一項に記載のサーバ装置。
(6) 前記利用者類似度計算手段は、前記一の利用者の前記利用頻度値で構成されるベクトルと、他の利用者の前記利用頻度値で構成されるベクトルとの角度または距離を計算し、この計算した角度または距離を用いて前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する、
ことを特徴とする上記(1)〜(5)のいずれか一項に記載のサーバ装置。
(7) 前記利用者類似度計算手段は、
前記利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算部と、
前記行列データに多変量解析手法を適用して求まる、前記各利用者を1つ以上の次元数を持つ情報空間に配置するためのスコアであり、前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たすスコアを、前記利用者毎に計算するスコア計算部と、
前記情報空間において、前記一の利用者の前記スコアで構成されるベクトルと、他の利用者の前記スコアで構成されるベクトルとの角度または距離を計算し、この計算した角度または距離を用いて前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する類似度計算部とを有する、
ことを特徴とする上記(1)〜(5)のいずれか一項に記載のサーバ装置。
(8) 前記利用履歴格納手段は、前記利用者識別情報及び前記アイテム識別情報に加えて、前記利用者が前記アイテムを利用した利用日時を示す利用日時情報を関連付けて格納すると共に、
前記利用者類似度計算手段は、前記利用日時が新しいほど大きくなる重み付け処理を行って前記利用頻度値を計算する、
ことを特徴とする上記(1)〜(7)のいずれか一項に記載のサーバ装置。
(9) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上である他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第1の基準値未満でかつ第2の基準値以上である他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
(10) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第2の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
(11) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上であり、かつ前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第1の基準値未満でかつ第2の基準値以上であると共に、前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
(12) 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を選択対象として、前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第2の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
(13) 利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上である他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第1の基準値未満でかつ第2の基準値以上である他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
(14) 利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第2の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
(15) 利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて利用者属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上であり、かつ前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第1の基準値未満でかつ第2の基準値以上であると共に、前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
(16) 利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて利用者属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を選択対象として、前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第2の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
うため、サービス事業者が事前にアイテムの分類作業を行ったり、利用者がアイテムに対
する評価作業を行うことなく、当該利用者の興味や嗜好に合った他の利用者を探して紹介
することが可能となる。よって、本発明によれば、利用者は煩雑な手間をかけずに、自分
と興味や嗜好の似た利用者と容易にコミュニケーションを図ることが可能となる。
を利用したら良いのかを利用者に提示することが出来るので、利用者にとっての利便性が
高まると同時に、アイテム利用が促進されるという効果が生まれる。
能性の高い人のプロフィール及びその為のアイテム情報を利用者に提示することが出来る
ので、利用者の利便性が非常に高まると同時に、利用者のアイテム利用意欲が非常に高ま
るという効果が生まれる。
通に使われたアイテム数ではなく、各利用者をアイテムに対する嗜好類似性を反映した情
報空間に配置するようなスコアを用いている。従って、本発明を用いれば、従来よりも精
度良く類似利用者を選択することが可能となる。
軸によって構成するようにすれば、対象となる利用者と共通のアイテムを利用していない
利用者をも含めて紹介者を紹介することが可能となる。
図1は、本発明のサーバ装置及びコミュニケーション支援方法の第1の実施例を適用し
たコミュニケーション支援システムの全体の構成を示している。この図1からわかるよう
に当該コミュニケーション支援システムは、アイテムに関する情報を提供するサーバ1と
利用者の利用する複数の端末装置2とが、インターネット等のネットワーク3を介して接
続されることで構成されている。アイテムとは、テキスト、音楽、映像等で構成されるコ
ンテンツ、または/及びオンラインショッピングで扱われる物品である。
のアイテムID、及び各アイテムの名称等の属性データを格納するアイテム属性格納部1
3と、各利用者を識別する利用者識別情報である利用者ID等を格納する利用者属性格納
部14と、利用されたアイテムのアイテムIDとそれを利用した利用者の利用者IDを記
録格納する利用履歴格納部15とを有している。
換を希望する紹介要求者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用
者類似度計算部16と、紹介要求者との類似度が第1の基準以上である利用者を紹介者と
して選択する紹介者選択部17と、紹介要求者との類似度が第1の基準未満でかつ第2の
基準以上である利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択部18と、紹介要求者
と予備紹介者との類似度を高めるようなアイテムを選択するアイテム選択部19と、紹介
者択部17で選択された紹介者と当該利用者とが情報交換可能になるように管理を行うコ
ミュニケーション管理部20と、計時機能を備えた当該サーバ1全体を制御する制御部2
1とを有している。
が、これは、各部11〜21を内蔵プログラム処理としてソフトウェア的に実現してもよ
い。これにより、当該サーバ1として、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、
その他のコンピュータにより実現可能となる。
ある。
等の入力装置、ディスプレイ等の表示装置で構成されており、内蔵されたプログラムによ
り処理動作を行う。この端末装置2としては、一般的なパーソナルコンピュータを用いる
ことができる。
次に、このような構成を有する当該実施の形態のコミュニケーション支援システムの動
作説明をする。
当該実施の形態のコミュニケーション支援システムにおいてサービスを受けるためには
、利用者はサーバ1側に利用者登録を行うようになっている。この利用者登録は、図2に
示すフローチャートに従って行われるようになっており、利用者登録を行う際には、利用
者は、ステップS1において端末装置2を操作して例えば利用者の希望する利用者ID、
希望するパスワード、電子メールあるいは電話番号等の他者がコンタクト時に使うコンタ
クト情報、から成る利用者属性の入力を行う。この利用者により入力された利用者属性は
、ネットワーク3を介してサーバ1側に送信される。
1を介して受信し、当該利用者が入力した利用者IDが既に利用者属性格納部14に登録
されているか否かを判定する(ステップS2)。
者識別情報である利用者ID、パスワード、コンタクト情報が格納されている。制御部2
1は、ステップS2において、利用者から送信された利用者IDが、利用者属性格納部1
4に既に格納されていないことを確認した場合、ステップS3において、利用者属性格納
部14に新たなエントリを割り当て、受信した当該利用者の利用者ID、パスワード、コ
ンタクト情報を格納する。
用者属性格納手段14に既に格納されていると判定した場合には、送受信部11を介して
端末装置2に対し、新たな利用者IDの入力を促すメッセージを送信する(ステップS4
)。
が、利用者間のコミュニケーションに一般的な電子メールや電話を使わせず、サーバ装置
経由のメッセージ交換に限定する場合には、コンタクト情報の入力及び格納は不要である
。
次に、このようにサーバ1側に利用者属性が登録されると、当該コミュニケーション支
援システムにおけるアイテム情報提供サービスを受けることが可能となる。この情報提供
サービスは、図4に示すフローチャートに従って行われるようになっており、情報提供サ
ービスを受ける場合、ステップS11において、利用者は端末装置2を操作して前記登録
した利用者ID及びパスワードの入力を行う。端末装置2は、利用者により入力された利
用者ID及びパスワードをサーバ1に送信する。
し、ステップS12において利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパス
ワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提
供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置2側にエラーコード
を返信する。これにより、利用者は、利用者IDやパスワードの入力誤り等に気付き、再
度、正確な利用者ID或いはパスワードの入力を行うこととなる。
利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパスワードとの一致を検出すると
、ステップS13において、テキスト、音楽、映像等で構成されるコンテンツ、または/
及びオンラインショッピングで扱われる物品情報であるアイテムに関する情報をアイテム
属性格納手段13から読み出し、端末装置2に送信する。ステップS14において、利用
者が利用したいアイテムを選択すると、端末装置2からサーバ1に当該アイテムIDが送
信される。次にステップS15において、利用者が指定したアイテムのアイテムIDと、
当該利用者の利用者IDと、サーバ1の制御部21で計測した利用日時とが、図5に示す
ような形式で、サーバ1の利用履歴格納部15に格納される。
て利用者は端末2でアイテムの表示・再生を行う。なお、アイテムが物品である場合は、
このステップは、事業者から利用者への物品の送付ステップとなる。
イテムID毎に、名称、アイテム本体データの格納場所等の属性が格納されている。なお
アイテム属性として、名称の他に、アイテムの制作者、制作時期、ジャンル、概要説明等
の情報をアイテム属性格納部に格納し、利用者に提供するようにしても良い。
〔紹介者情報提供動作〕
利用者は所定の回数以上アイテム情報提供サービスを受けアイテムを利用した後、当該
利用者とアイテムに対する嗜好の類似した他の利用者の紹介を受けることが可能になる。
サーバ1は、図7に示すフローチャートに従って、利用履歴格納手段15のデータを使
って紹介者情報の提供を行う。
パスワードの入力を行う。端末装置2は、利用者により入力された利用者ID及びパスワ
ードをサーバ1に送信する。
し、ステップS22において利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパス
ワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提
供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置2側にエラーコード
を返信する。これにより、利用者は、利用者IDやパスワードの入力誤り等に気付き、再
度、正確な利用者ID及びパスワードの入力を行うこととなる。
次に、サーバ1の制御部21は、利用者から送信された利用者ID及びパスワードと、
利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパスワードとの一致を検出すると
、ステップS23において、利用者類似度計算部16が、以下に説明するような行列形式
の利用頻度データAを作成する。以下では、利用履歴格納部15に格納されている利用者
数をM、アイテム数をNとする。
Dと利用者インデックス値i(i=1〜M)の対応データを作成し、利用者類似度計算部1
6の利用者インデックメモリに格納する。以下では、紹介者情報を要求している利用者の
利用者インデックス値をUとする
また、図9に示す形式のアイテムIDとアイテムインデックス値j(j=1〜N)の対応
データを作成し、利用者類似度計算部16のアイテムインデックスメモリに格納する。そ
して、利用者i(i=1〜M)がアイテムj(j=1〜N)を利用した回数を算出する。こ
れは、利用者iの利用者IDをUT[i]、アイテムjのアイテムIDをCT[j]として、
利用履歴格納部15から、利用者IDがUT[i]で、アイテムIDがCT[j]であるレコー
ドを読み出し、この数をカウントすることにより求められる。
1〜L)、現在日時をTcとした場合、利用者類似度計算部16は、以下の数式(1)を
用いて、利用者iのアイテムjに対する利用頻度値a[i][j](i=1〜M、j=1〜N)
を算出する。
ここで、この数式(1)に示す関数f(x)は、図10に示すように入力xが大きくな
るに従って出力が減少する特性を持つ重み関数である。従って、例えばアイテムjを1日
前に利用した場合は、1ヶ月前に同じアイテムjを利用した場合に比べ、そのアイテムj
の利用頻度が高い値となる。利用者類似度計算部16は、このようにして利用頻度a[i][
j]を要素とするM行N列の行列の利用頻度データAを作成する。
な重み係数を使って利用頻度データを作成すれば、後の紹介者選択処理において、利用者
の最新の興味や嗜好を反映した紹介者選択が可能となる。もちろん、利用者の最新の興味
や嗜好を反映させる必要がない場合は、図10に示した特性とは異なる特性の関数を用い
ても良い。例えば、入力によらずに一定値を出力する関数を用いても良い。
次に、ステップS24では、図1に示す利用者類似度計算部16が、利用者Uと他の利
用者(i=1〜M、i≠U)との類似度を計算する。利用者Uと他の利用者の類似度D[i][
U](i=1〜M、i≠U)を計算する方法としては種々の方法を適用可能である。例えば、
数式(2)に従い、利用者Uと他の利用者が共通に利用したアイテム数をカウントして、
類似度とすることが出来る。
似度計算部の類似度メモリVに格納する。
(利用者類似度計算の第2方式の動作)
利用者間の類似度を計算する際に、情報空間を構成し、情報空間内に各利用者を配置し
た上で、情報空間内の距離あるいは角度を使って利用者間の類似度を表わすことにより、
従来方法よりも高い精度で類似利用者を選定することが可能になる。
B、利用者Uと利用者Cの間で共通に利用されたアイテム数が同じであれば、利用者Uに
対する利用者Bと利用者Cの関連性は等しくなってしまう。一方、情報空間内に各利用者
を配置することにより、利用者間で共通に利用されたアイテム数だけでなく、各利用者の
利用した他のアイテム数も考慮して利用者間の関連性を求めることができる。
1つの座標軸に対応させた情報空間を用いることが出来る。
で利用者Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの角度を計算し、利用者U
と他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)とすることが出来る。
あるいは、利用者類似度計算部16はステップS24において、情報空間内での利用者
Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの間の距離を用いて、数式(4)に
従って、利用者Uと他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を計算することが
出来る。ただし、数式(4)においてεは定数である。
前述した利用者類似度計算の第2の動作では、他の利用者と共通するアイテムが少ない
利用者に対して紹介者を増やすことが難しい。そこで、複数のアイテムと複数の利用者と
の関連性を利用して、各々の座標軸を複数のアイテムに対応させることにより、他の利用
者と共通するアイテムが少ない利用者に対しても紹介者を増やすことが可能となるような
情報空間を算出する。
解析の一手法である数量化3類を適用して情報空間を構成する。数量化3類自体は、例え
ば「数量化」(林 知己夫著、朝倉書店)に詳細に説明されているのでここでは省略する
が、これを適用すると、各利用者に対してサンプルスコアX[i][q](i=1〜M,q=1〜
Q)、固有値λ[q](q=1〜Q)が得られる。ここでQは、1≦Q<min(M, N)を満たす所
定の整数であり、情報空間の次元を表わす。固有値λ[q]は、1次元目のλ[1]が最大で、
次元数と共に順次減少し、Q次元目のλ[Q]が最小になっている。
サンプルスコアX[i][q]は、利用頻度データAにおいて利用者とアイテムの相関を最大に
するという条件で算出された数量である。利用者の利用頻度の高いアイテムは、利用者の
好むアイテムと考えられるので、この情報空間は利用者のアイテムに対する嗜好を反映し
た空間と言える。
対応しており、似たような性質のアイテムがある場合に、同一のアイテムを利用していな
い利用者同士を関連づけることが出来る。
している場合、従来方法では、利用者Uと利用者Bは全く関連性が無いと判定されてしま
い、互いに紹介対象とすることは不可能である。しかしながら仮に、他の多くの利用者が
アイテム1とアイテム2の両方を利用しているとすると、アイテム1とアイテム2は似た
性質のアイテムと考えられ、利用者Uと利用者Bにもある程度の関連性があると判定する
のが妥当である。本発明ではこのような場合に、利用者Uのスコアと利用者Bのスコアは
、全く無関係ではなく、ある程度近い値となる。このため、共通するアイテムを利用して
いない利用者同士であっても、関連性を見出すことが可能である。
度が近い場合には、2人のアイテムに対する嗜好は類似しており、距離あるいは角度が遠
い場合には、嗜好は異なっていると判断できる。
これは、同様な結果の得られる他の統計手法を用いるようにしてもよい。
で利用者Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの角度を計算し、利用者U
と他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)とすることが出来る。
あるいは、利用者類似度計算部16はステップS24において、数式(6)に従って、
情報空間内で利用者Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの間の距離を計
算し、これを利用して利用者Uと他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)とす
ることが出来る。ただし、数式(6)においてγは定数である。
利用者類似度計算部16は計算した類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を利用者類似
度計算部の類似度メモリVに格納する。
(紹介者の選定動作)
次に、ステップS25において紹介者選択部17が利用者Uと類似度が所定の基準(第
1の基準)よりも高い利用者を紹介者として選択する。
M、i≠U)を読み出し、D[i][U]≧α(ただしαは定数)を満たす利用者iを紹介者とす
る。(なお、紹介者選定条件としてD[i][U]>αとしてもよい。)
もう1つの方法は、利用者類似度計算部の類似度メモリVから類似度D[i][U](i=1
〜M、i≠U)を読み出し、類似度の高い順にR人選択して紹介者とする方法である。た
だしRは所定の定数である。
紹介者の利用者インデックスiから紹介者の利用者IDを求め、紹介者選択部17の紹介
者メモリに書き込む。
次に、ステップS26において、予備紹介者選択部18が利用者Uと類似度が第1の基
準よりも低く、かつ第2の基準よりも高い利用者を予備紹介者として選択する。
M、i≠U)を読み出し、α>D[i][U]≧β(ただしβはα>βである定数)を満たすiを
予備紹介者とする。また、予備紹介者の選定条件としてα>D[i][U]>βとしてもよい。
(なお、紹介者選定条件としてD[i][U]>αとした場合には、予備紹介者の選定条件はα
≧D[i][U]≧βまたはα≧D[i][U]>βとなる。)
もう1つの方法は、利用者類似度計算部の類似度メモリVから類似度D[i][U](i=1
〜M、i≠U)を読み出し、類似度の高い順に並べた時の(R+1)人目から(R+S)
人目までのS人を選択して予備紹介者とする。ただしSは所定の定数である。
て、予備紹介者の利用者インデックスiから予備紹介者の利用者IDを求め、予備紹介者
選択部18の予備紹介者メモリに書き込む。
次に、ステップS27において、アイテム選択部19が、利用者Uと予備紹介者の類似
度を高めるような紹介アイテムを選択する。まず、アイテム選択部19は、予備紹介者の
集合をHとして、数式(7)に従って、予備紹介者集合Hでのアイテム利用指数η[j](j
=1〜N)を計算する。次にアイテム利用指数η[j]を大きい順にソートし、値の大きな
順に、利用者Uの利用頻度が所定の定数δより小さいアイテム、すなわちa[U][j]≦δ(
ただし、δは定数)であるアイテムを所定数だけ選択する。
アイテム選択部19は、利用者類似度選択部16のアイテムインデックスメモリを使っ
て、選択したアイテムのアイテムインデックスjからアイテムIDを求め、アイテムID
をアイテム選択部19の紹介アイテムメモリに書き込む。
次に、サーバ1のコミュニケーション管理部20はステップS28において、利用者U
に対する紹介者の利用者IDを紹介者選択部17の紹介者メモリから順次読み出し、更に
、紹介者の利用者IDをキーにして利用者属性格納部14から該当する利用者のコンタク
ト情報を読み出し、送受信部11を介して、利用者Uとの類似度の順位と合わせて端末装
置2に送信する。
次に、サーバ1の制御部21はステップS29において、利用者Uに対する紹介アイテ
ムのアイテムIDをアイテム選択部19の紹介アイテムメモリから順次読み出し、更に、
アイテムIDをキーにしてアイテム属性格納部13から該当するアイテムの名称等の属性
情報を読み出し、送信部11を介して、アイテム利用指数の順位と合わせて端末装置2に
送信する。
ステップS30において、端末装置2は、サーバ1から受信した紹介者の順位と紹介者
のコンタクト情報を図11に示すような形式で画面に表示する。順位番号が小さい利用者
ほど当該利用者とのアイテムに対する嗜好が類似していることを示している。当該利用者
は、コンタクト情報に電子メールアドレスや電話番号を使って紹介者とコンタクトを取る
ことが可能になる。端末装置2の画面には、紹介アイテム画面に遷移するためのボタンも
表示されており、利用者がこれを押すことにより、ステップS31に移行する。
ステップS31において、端末装置2は、サーバ1から受信した紹介アイテムの順位と
、紹介アイテムの属性情報を図12に示すような形式で画面に表示する。順位番号が小さ
いアイテムほど、利用した後に紹介可能となる紹介者の数が増える可能性が高いアイテム
である。
して利用したいアイテムを選択すると、端末装置2からサーバ1に当該アイテムIDが送
信される。
者の利用者IDと、サーバ1の制御部21で計測した利用日時とが、図5に示すような形
式で、サーバ1の利用履歴格納部15の利用履歴メモリに格納される。
て利用者は端末2でアイテムの表示・再生を行う。なお、アイテムが物品である場合は、
このステップは、事業者から利用者への物品の送付ステップとなる。
とが共通に使用したアイテムが増え、利用者Uと予備紹介者との類似度が大きくなる。従
って、利用者Uが次回に紹介者情報の提供を要求した時点で、前回の予備紹介者が紹介者
に変更される可能性が高く、利用者Uは新たな紹介者と情報交換出来るようになる。
27までを利用者への紹介者情報提供動作とは非同期に行うことも可能である。例えば、
ステップS23からステップS27までをサーバ1の制御部21の計時装置に従い定期的
に処理し、あらかじめ各利用者毎に紹介者及び予備紹介者及び紹介アイテムを選択して、
紹介者選択部17の紹介者メモリ及び予備紹介者選択部18の予備紹介者メモリ及びアイ
テム選択部19の紹介アイテムメモリに書き込んでおき、利用者が情報提供を要求した際
には、ステップS28からステップS34の動作を行っても良い。
[第2の実施例]
図13は、本発明のサーバ装置及びコミュニケーション支援方法の第2の実施例を適用
したコミュニケーション支援システムの全体の構成を示している。この図13からわかる
ように当該コミュニケーション支援システムは、アイテムに関する情報を提供するサーバ
1と利用者の利用する複数の端末装置2とが、インターネット等のネットワーク3を介し
て接続されることで構成されている。アイテムとは、テキスト、音楽、映像等で構成され
るコンテンツ、または/及びオンラインショッピングで扱われる物品である。
のアイテムID、及び各アイテムの名称等の属性データを格納するアイテム属性格納部1
3と、各利用者を識別する利用者識別情報である利用者ID等を格納する利用者属性格納
部14と、利用者IDと共に利用者の性別、年齢、趣味等の自己属性及び紹介希望相手の
年齢、性別、趣味等の紹介希望条件を格納する拡張利用者属性格納部22と、利用された
アイテムのアイテムIDとそれを利用した利用者の利用者IDを記録格納する利用履歴格
納部15とを有している。
換を希望する紹介要求者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用
者類似度計算部16と、紹介要求者との類似度が第1の基準以上である利用者を紹介者と
して選択する紹介者選択部17と、紹介要求者との類似度が第1の基準未満でかつ第2の
基準以上である利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択部18と、紹介要求者
と予備紹介者との類似度を高めるようなアイテムを選択するアイテム選択部19と、紹介
者択部17で選択された紹介者と当該利用者とが情報交換可能になるように管理を行うコ
ミュニケーション管理部20と、計時機能を備えた当該サーバ1全体を制御する制御部2
1とを有している。
るが、これは、各部11〜22を内蔵プログラム処理としてソフトウェア的に実現しても
よい。これにより、当該サーバ1として、パーソナルコンピュータ、ワークステーション
、その他のコンピュータにより実現可能となる。
ある。
等の入力装置、ディスプレイ等の表示装置で構成されており、内蔵されたプログラムによ
り処理動作を行う。この端末装置2としては、一般的なパーソナルコンピュータを用いる
ことができる。
次に、このような構成を有する当該実施の形態のコミュニケーション支援システムの動
作説明をする。
当該実施の形態のコミュニケーション支援システムにおいてサービスを受けるためには
、利用者はサーバ1側に利用者登録を行うようになっている。この利用者登録は、図14
に示すフローチャートに従って行われるようになっており、利用者登録を行う際には、利
用者は、ステップS51において端末装置2を操作して例えば利用者の希望する利用者I
D、希望するパスワード、電子メールあるいは電話番号等の他者がコンタクト時に使うコ
ンタクト情報などの利用者属性と、自己の年齢、性別、趣味等の自己属性、紹介希望相手
の年齢、性別、趣味等の希望条件である拡張利用者属性の入力を行う。利用者により入力
された利用者属性及び拡張利用者属性は、ネットワーク3を介してサーバ1側に送信され
る。
利用者属性を送受信部11を介して受信し、当該利用者が入力した利用者IDが既に利用
者属性格納部14に登録されているか否かを判定する(ステップS52)。
者識別情報である利用者ID、パスワード、コンタクト情報が格納される。制御部21は
、ステップS52において、利用者から送信された利用者IDが、利用者属性格納部14
に既に格納されていないことを確認した場合、ステップS53において、利用者属性格納
部14に新たなエントリを割り当て、受信した当該利用者の利用者ID、パスワード、コ
ンタクト情報を格納する。
リを割り当て、利用者の年齢、性別、趣味等の自己属性及び紹介希望相手の年齢、性別、
趣味等の紹介希望条件を格納する。拡張利用者属性格納部22には、図15に示すような
形式で、利用者IDと共に利用者の年齢、性別、趣味、紹介希望相手の年齢、性別、趣味
などが格納される。もちろん、拡張利用者属性格納部22に格納する情報は、これらに限
定されず、更に利用者の自己紹介などを利用者に入力させ、これを格納しても良い。また
、1人の利用者に対して複数の紹介希望条件を格納できるようにしても良い。ただし、拡
張利用者属性には、利用者を特定する情報は含まれず、拡張利用者属性を開示しても利用
者間のコミュニケーションは出来ないようになっている。
属性格納手段14に既に格納されていると判定した場合には、送受信部11を介して端末
装置2に対し、新たな利用者IDの入力を促すメッセージを送信する(ステップS55)
。
が、利用者間のコミュニケーションに一般的な電子メールや電話を使わせず、サーバ装置
経由のメッセージ交換に限定する場合には、コンタクト情報の入力及び格納は不要である
。
次に、このようにサーバ1側に利用者属性が登録されると、当該コミュニケーション支
援システムにおけるアイテム情報提供サービスを受けることが可能となる。この情報提供
サービスは、図4に示すフローチャートに従って行われるようになっており、情報提供サ
ービスを受ける場合、ステップS11において、利用者は端末装置2を操作して前記登録
した利用者ID及びパスワードの入力を行う。端末装置2は、利用者により入力された利
用者ID及びパスワードをサーバ1に送信する。
し、ステップS12において利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパス
ワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提
供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置2側にエラーコード
を返信する。これにより、利用者は、利用者IDやパスワードの入力誤り等に気付き、再
度、正確な利用者ID及びパスワードの入力を行うこととなる。
利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパスワードとの一致を検出すると
、ステップS13において、テキスト、音楽、映像等で構成されるコンテンツ、または/
及びオンラインショッピングで扱われる物品情報であるアイテムに関する情報をアイテム
属性格納手段13から読み出し、端末装置2に送信する。ステップS14において、利用
者が利用したいアイテムを選択すると、端末装置2からサーバ1に当該アイテムIDが送
信される。次にステップS15において、利用者が指定したアイテムのアイテムIDと、
当該利用者の利用者IDと、サーバ1の制御部21で計測した利用日時とが、図5に示す
ような形式で、サーバ1の利用履歴格納部15に格納される。
て利用者は端末2でアイテムの表示・再生を行う。なお、アイテムが物品である場合は、
このステップは、事業者から利用者への物品の送付ステップとなる。
イテムID毎に、名称、アイテム本体データの格納場所等の属性が格納されている。なお
アイテム属性として、名称の他に、アイテムの制作者、制作時期、ジャンル、概要説明等
の情報をアイテム属性格納部に格納し、利用者に提供するようにしても良い。
〔紹介者情報提供動作〕
利用者は所定の回数以上アイテム情報提供サービスを受けアイテムを利用した後、当該
利用者とアイテムに対する嗜好の類似した他の利用者の紹介を受けることが可能になる。
サーバ1は、図16に示すフローチャートに従って、利用履歴格納手段15のデータを
使って紹介者情報の提供を行う。利用者がアイテムを利用した後、当該利用者に対して紹
介者情報を提供することが可能になる。
パスワードの入力を行う。端末装置2は、利用者により入力された利用者ID及びパスワ
ードをサーバ1に送信する。
し、ステップS62において利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパス
ワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提
供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置2側にエラーコード
を返信する。これにより、利用者は、利用者IDやパスワードの入力誤り等に気付き、再
度、正確な利用者ID或いはパスワードの入力を行うこととなる。
次に、サーバ1の制御部21は、利用者から送信された利用者ID及びパスワードと、
利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパスワードとの一致を検出すると
、ステップS63において、利用者類似度計算部16が、以下に説明するような行列形式
の利用頻度データAを作成する。以下では、利用履歴格納部15に格納されている利用者
数をM、アイテム数をNとする。
Dと利用者インデックス値i(i=1〜M)の対応データを作成し、利用者類似度計算部1
6の利用者インデックスメモリに格納する。以下では、紹介者情報を要求している利用者
の利用者インデックス値をUとする。
データを作成し、利用者類似度計算部16のアイテムインデックスメモリに格納する。そ
して、利用者i(i=1〜M)がアイテムj(j=1〜N)を利用した回数を算出する。こ
れは、利用者iの利用者IDをUT[i]、アイテムjのアイテムIDをCT[j]として、
利用履歴格納部15から、利用者IDがUT[i]で、アイテムIDがCT[j]であるレコー
ドの数をカウントすることにより求められる。
1〜L)、現在日時をTcとした場合、利用者類似度計算部16は、以下の数式(1)を
用いて、利用者iのアイテムjに対する利用頻度値a[i][j](i=1〜M、j=1〜N)
を算出する。
るに従って出力が減少する特性を持つ重み関数である。従って、例えばアイテムjを1日
前に利用した場合は、1ヶ月前に同じアイテムjを利用した場合に比べ、そのアイテムj
の利用頻度が高い値となる。利用者類似度計算部16は、このようにして利用頻度a[i][
j]を要素とするM行N列の行列の利用頻度データAを作成する。
な重み係数を使って利用頻度データを作成すれば、後の紹介者選択処理において、利用者
の最新の興味や嗜好を反映した紹介者選択が可能となる。もちろん、利用者の最新の興味
や嗜好を反映させる必要がない場合は、図10に示した特性とは異なる特性の関数を用い
ても良い。例えば、入力によらずに一定値を出力する関数を用いても良い。
次に、ステップS64では、図2に示す利用者類似度計算部16が、利用者Uと他の利
用者(i=1〜M、i≠U)との類似度を計算する。利用者Uと他の利用者の類似度D[i][
U](i=1〜M、i≠U)を計算する方法としては種々の方法が適用可能である。例えば、
数式(2)に従い、利用者Uと他の利用者が共通に利用したアイテム数をカウントして、
類似度とすることが出来る。
似度計算部の類似度メモリVに格納する。
利用者間の類似度を計算する際に、情報空間を構成し、情報空間内に各利用者を配置し
た上で、情報空間内の距離あるいは角度を使って利用者間の類似度を表わすことにより、
従来方法よりも高い精度で類似利用者を選定することが可能になる。
B、利用者Uと利用者Cの間で共通に利用されたアイテム数が同じであれば、利用者Uに
対する利用者Bと利用者Cの関連性は等しくなってしまう。一方、情報空間内に各利用者
を配置することにより、利用者間で共通に利用されたアイテム数だけでなく、各利用者の
利用した他のアイテム数も考慮して利用者間の関連性を求めることができる。
して、1つのアイテムを1つの座標軸に対応させた情報空間を用いることが出来る。
で利用者Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの角度を計算し、利用者U
と他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)とすることが出来る。
Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの間の距離を用いて、数式(4)に
従って、利用者Uと他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を計算することが
出来る。ただし、数式(4)においてεは定数である。
似度計算部の類似度メモリVに格納する。
前述した利用者類似度計算の第2の動作では、他の利用者と共通するアイテムが少ない
利用者に対して紹介者を増やすことが難しい。そこで、複数のアイテムと複数の利用者と
の関連性を利用して、各々の座標軸を複数のアイテムに対応させることにより、他の利用
者と共通するアイテムが少ない利用者に対しても紹介者を増やすことが可能となるような
情報空間を算出する。
解析の一手法である数量化3類を適用して情報空間を構成する。数量化3類自体は、例え
ば「数量化」(林 知己夫著、朝倉書店)に詳細に説明されているのでここでは省略する
が、これを適用すると、各利用者に対してサンプルスコアX[i][q](i=1〜M,q=1〜
Q)、固有値λ[q](q=1〜Q)が得られる。ここでQは、1≦Q<min(M, N)を満たす所
定の整数であり、情報空間の次元を表わす。固有値λ[q]は、1次元目のλ[1]が最大で、
次元数と共に順次減少し、Q次元目のλ[Q]が最小になっている。
サンプルスコアX[i][q]は、利用頻度データAにおいて利用者とアイテムの相関を最大に
するという条件で算出された数量である。利用者の利用頻度の高いアイテムは、利用者の
好むアイテムと考えられるので、この情報空間は利用者のアイテムに対する嗜好を反映し
た空間と言える。
対応しており、似たような性質のアイテムがある場合に、同一のアイテムを利用していな
い利用者同士を関連づけることが出来る。
している場合、従来方法では、利用者Uと利用者Bは全く関連性が無いと判定されてしま
い、互いに紹介対象とすることは不可能である。しかしながら仮に、他の多くの利用者が
アイテム1とアイテム2の両方を利用しているとすると、アイテム1とアイテム2は似た
性質のアイテムと考えられ、利用者Uと利用者Bにもある程度の関連性があると判定する
のが妥当である。本発明ではこのような場合に、利用者Uのスコアと利用者Bのスコアは
、全く無関係ではなく、ある程度近い値となる。このため、共通するアイテムを利用して
いない利用者同士であっても、関連性を見出すことが可能である。
度が近い場合には、2人のアイテムに対する嗜好は類似しており、距離あるいは角度が遠
い場合には、嗜好は異なっていると判断できる。
これは、同様な結果の得られる他の統計手法を用いるようにしてもよい。
で利用者Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの角度を計算し、利用者U
と他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)とすることが出来る。
情報空間内で利用者Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの間の距離を計
算し、これを利用して利用者Uと他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)とす
ることが出来る。ただし、数式(6)においてγは定数である。
度計算部の類似度メモリVに格納する。
次に、ステップS65において紹介者選択部17が利用者Uと類似度が所定の基準(第
1の基準)よりも高く、なおかつ利用者Uの紹介希望条件と合致する自己属性を持つ利用
者を紹介者として選択する。
ステップS81においては、紹介者の候補を表わす制御変数iを1にセットする。
ステップS82においては、計算結果を一時的に保持するための紹介者選択部17のバ
ッファメモリZを初期化する。
場合にはステップS84に進み、同じ場合にはステップS86に進む。
て、利用者Uの紹介希望条件(性別、年齢、趣味等)が利用者iの自己属性(性別、年齢
、趣味等)に一致するか否かを判定する。一致する場合はステップS85に進み、一致し
ない場合はステップS86に進む。
算部の類似度メモリVから読み出し、制御変数iの値と対応させてバッファメモリZに格
納する。
ステップS86においては、紹介者の候補を表わす制御変数iを1増やす。
スメモリに登録されている利用者数M以下であるか否かを判定する。M以下である場合に
はステップS83に進み、Mより大きい場合にはステップS88に進む。
大きい順にソートし、次の2つの方法のいずれかにより紹介者を選択する。
し、D[i][U]≧α(ただしαは定数)を満たす利用者iを紹介者とする。(なお、紹介者
選定条件としてD[i][U]>αとしてもよい。)
もう1つの方法は、バッファメモリZから類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を読み
出し、類似度の高い順にR人選択して紹介者とする方法である。ただしRは所定の定数で
ある。
って、ステップS88で選択した紹介者の利用者インデックスiから紹介者の利用者ID
を求め、類似度の大きな順に紹介者選択部17の紹介者メモリに書き込む。
次に、ステップS66において、予備紹介者選択部18が利用者Uと類似度が第1の基
準よりも低く、かつ第2の基準よりも高く、なおかつ利用者Uの紹介希望条件と合致する
自己属性を持つ利用者を予備紹介者として選択する。
ステップS91においては、予備紹介者の候補を表わす制御変数iを1にセットする。
ステップS92においては、計算結果を一時的に保持するための予備紹介者選択部18
のバッファメモリGを初期化する。
場合にはステップS94に進み、同じ場合にはステップS86に進む。
照して、利用者Uの紹介希望条件(性別、年齢、趣味等)が利用者iの自己属性(性別、
年齢、趣味等)に一致するか否かを判定する。一致する場合はステップS95に進み、一
致しない場合はステップS96に進む。
算部の類似度メモリVから読み出し、制御変数iの値と対応させてバッファメモリGに格
納する。
ステップS96においては、予備紹介者の候補を表わす制御変数iを1増やす。
スメモリに登録されている利用者数M以下であるか否かを判定する。M以下である場合に
はステップS93に進み、Mより大きい場合にはステップS98に進む。
大きい順にソートし、次の2つの方法のいずれかにより予備紹介者を選択する。
し、α>D[i][U]≧β(ただしβはα>βである定数)を満たすiを予備紹介者とする。
また、予備紹介者の選定条件としてα>D[i][U]>βとしてもよい。(なお、紹介者選定
条件としてD[i][U]>αとした場合には、予備紹介者の選定条件はα≧D[i][U]≧βまた
はα≧D[i][U]>βとなる。)
もう1つの方法は、バッファメモリGから類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を読み
出し、類似度の高い順に並べた時の(R+1)人目から(R+S)人目までのS人を選択
して予備紹介者とする方法である。ただしSは所定の定数である。
って、ステップS98で選択した予備紹介者の利用者インデックスiから予備紹介者の利
用者IDを求め、類似度の大きな順に予備紹介者選択部18の予備紹介者メモリに書き込
む。
次に、ステップS67において、アイテム選択部19が、利用者Uと予備紹介者の類似
度を高めるような紹介アイテムを選択する。ステップS66で選択された予備紹介者の集
合をHとして、これに属する予備紹介者h(h∈H)と表わす。アイテム選択部19は、予
備紹介者hについて、利用頻度データa[h][j](j=1〜N)が大きい順に、利用者Uの利
用頻度が所定の定数δより小さいアイテム、すなわちa[U][j] ≦δ(ただし、δは定数)
であるアイテムを所定の数Eだけ選択する。この条件を満たすアイテム数がEに満たない
場合は、条件を満たすアイテム数だけ選択する。
て、選択したアイテムのアイテムインデックスjからアイテムIDを求め、更に、利用者
類似度選択部16の利用者インデックスメモリを使って、予備紹介者hの利用者インデッ
クスhから利用者IDを求めて、予備紹介者の利用者IDに対応させてアイテムIDをア
イテム選択部19の紹介アイテムメモリに書き込む。紹介アイテムメモリは図19のよう
な形式である。各予備紹介者の利用者IDに対応して最大E個のアイテムのアイテムID
が格納されている。アイテム数がE個に満たない場合は、該当なしを示すNULL値が格
納されている。
次に、サーバ1のコミュニケーション管理部12はステップS68において、利用者U
に対する紹介者の利用者IDを紹介者選択部17の紹介者メモリから順次読み出し、更に
、紹介者の利用者IDをキーにして利用者属性格納部14から該当する利用者のコンタク
ト情報を読み出し、送受信部11を介して、利用者Uとの類似度の順位と合わせて端末装
置2に送信する。
次に、サーバ1の制御部21はステップS69において、利用者Uに対する予備紹介者
の利用者IDと紹介アイテムのアイテムIDをアイテム選択部19の紹介アイテムメモリ
から順次読み出す。そして、予備紹介者の利用者IDをキーにして拡張利用者属性格納部
22から該当する利用者の自己属性(性別、年齢、趣味等)を読み出す。また、アイテム
IDをキーにしてアイテム属性格納部13から該当するアイテムの名称等の属性情報を読
み出す。予備紹介者毎に自己属性とアイテムの属性情報を対応させて、これらを送信部1
1を介して端末装置2に送信する。
ステップS70において、端末装置2は、サーバ1から受信した紹介者の順位と紹介者
のコンタクト情報を図20に示すような形式で画面に表示する。順位番号が小さい利用者
ほど当該利用者とのアイテムに対する嗜好が類似していることを示している。当該利用者
は、コンタクト情報に電子メールアドレスや電話番号を使って紹介者とコンタクトを取る
ことが可能になる。端末装置2の画面には、紹介アイテム画面に遷移するためのボタンも
表示されており、利用者がこれを押すことにより、ステップS71に移行する。
装置経由のメッセージ交換に限定する場合には、コンタクト情報は表示されず、サーバ装
置のメッセージ交換機能を使うためのボタン等が表示される。
ステップS71において、端末装置2は、サーバ1から受信した予備紹介者の自己属性
を利用者Uの類似度の高い順に表示する。さらに予備紹介者の自己属性に対応させて、紹
介アイテムメモリの順序に従って紹介アイテムの属性情報を図21に示すような形式で画
面に表示する。順位番号が小さいアイテムほど、利用した後に予備紹介者との類似度が高
まるアイテムである。
して利用したいアイテムを選択すると、端末装置2からサーバ1に当該アイテムIDが送
信される。
者の利用者IDと、サーバ1の制御部21で計測した利用日時とが、図5に示すような形
式で、サーバ1の利用履歴格納部15に格納される。
て利用者は端末2でアイテムの表示・再生を行う。なお、アイテムが物品である場合は、
このステップは、事業者から利用者への物品の送付ステップとなる。
h(h∈H)とが共通に使用したアイテムが増え、利用者Uと予備紹介者hとの類似度が大
きくなる。従って、利用者Uが次回に紹介者情報の提供を要求した時点で、予備紹介者h
が紹介者の基準を満たす可能性が高くなり、予備紹介者hと情報交換出来る可能性が高い
。
希望する予備紹介者に合わせてアイテムの利用を進めることが出来るので、利用者にとっ
て利便性が更に高まると共に、利用者のアイテム利用意欲を更に高めることが出来る。
67までを利用者への紹介者情報提供動作とは非同期に行うことも可能である。例えば、
ステップS63からステップS67までをサーバ1の制御部21の計時装置に従い定期的
に処理し、あらかじめ各利用者毎に紹介者及び予備紹介者及び紹介アイテムを選択して、
紹介者選択部17の紹介者メモリ及び予備紹介者選択部18の予備紹介者メモリ及びアイ
テム選択部19の紹介アイテムメモリに書き込んでおき、利用者が情報提供を要求した際
には、ステップS68からステップS74の動作を行っても良い。
施の形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的
思想を逸脱しない範囲であれば種々の変更が可能であることは勿論である。
もよい。このプログラムは、記録媒体から読みとられてコンピュータに取り込まれてもよ
いし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。
2 端末装置
3 ネットワーク
11 サーバ1の送受信部
13 サーバ1のアイテム属性格納部
14 サーバ1の利用者属性格納部
15 サーバ1の利用履歴格納部
16 サーバ1の利用者類似度計算部
17 サーバ1の紹介者選択部
18 サーバ1の予備紹介者選択部
19 サーバ1のアイテム選択部
20 サーバ1のコミュニケーション管理部
21 サーバ1の制御部
22 サーバ1の拡張利用者属性格納部
Claims (16)
- 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上である他の利用者を紹介者として選択する紹介者選択手段と、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第1の基準値未満でかつ第2の基準値以上である他の利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。 - 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分他の利用者を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第2の人数分選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。 - 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上であり、かつ前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を紹介者として選択する紹介者選択手段と、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第1の基準値未満でかつ第2の基準値以上であると共に、前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。 - 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を選択対象として、前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第2の人数分選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。 - 前記アイテム選択手段は、前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記一の利用者の前記利用頻度値が所定値以下であるアイテムを、前記一の利用者と前記予備紹介者との前記類似度を高めるアイテムとして選択する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項4のいずれか一項に記載のサーバ装置。 - 前記利用者類似度計算手段は、前記一の利用者の前記利用頻度値で構成されるベクトルと、他の利用者の前記利用頻度値で構成されるベクトルとの角度または距離を計算し、この計算した角度または距離を用いて前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項5のいずれか一項に記載のサーバ装置。 - 前記利用者類似度計算手段は、
前記利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算部と、
前記行列データに多変量解析手法を適用して求まる、前記各利用者を1つ以上の次元数を持つ情報空間に配置するためのスコアであり、前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たすスコアを、前記利用者毎に計算するスコア計算部と、
前記情報空間において、前記一の利用者の前記スコアで構成されるベクトルと、他の利用者の前記スコアで構成されるベクトルとの角度または距離を計算し、この計算した角度または距離を用いて前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する類似度計算部とを有する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項5のいずれか一項に記載のサーバ装置。 - 前記利用履歴格納手段は、前記利用者識別情報及び前記アイテム識別情報に加えて、前記利用者が前記アイテムを利用した利用日時を示す利用日時情報を関連付けて格納すると共に、
前記利用者類似度計算手段は、前記利用日時が新しいほど大きくなる重み付け処理を行って前記利用頻度値を計算する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項7のいずれか一項に記載のサーバ装置。 - 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上である他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第1の基準値未満でかつ第2の基準値以上である他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。 - 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第2の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。 - 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上であり、かつ前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第1の基準値未満でかつ第2の基準値以上であると共に、前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。 - 利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を選択対象として、前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第2の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。 - 利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上である他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第1の基準値未満でかつ第2の基準値以上である他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。 - 利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第2の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。 - 利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて利用者属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上であり、かつ前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第1の基準値未満でかつ第2の基準値以上であると共に、前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。 - 利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて利用者属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を選択対象として、前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第2の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
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