JP2014071711A - Understanding support method and system - Google Patents

Understanding support method and system Download PDF

Info

Publication number
JP2014071711A
JP2014071711A JP2012217812A JP2012217812A JP2014071711A JP 2014071711 A JP2014071711 A JP 2014071711A JP 2012217812 A JP2012217812 A JP 2012217812A JP 2012217812 A JP2012217812 A JP 2012217812A JP 2014071711 A JP2014071711 A JP 2014071711A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
event
knowledge
user
degree
receiver
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2012217812A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP5847052B2 (en
Inventor
Rika Mochizuki
理香 望月
Kenichiro Muto
健一郎 武藤
Tomoki Watabe
智樹 渡部
Toru Kobayashi
透 小林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP2012217812A priority Critical patent/JP5847052B2/en
Publication of JP2014071711A publication Critical patent/JP2014071711A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5847052B2 publication Critical patent/JP5847052B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To enable a user being an information receiver to easily understand a degree of an event, in consideration of knowledge of the user.SOLUTION: When an event, a representation of its degree, a quantitative value of the degree, a transmitter ID, and a receiver ID are inputted by a user being an information transmitter, a knowledge level of the transmitter user for the input event and a knowledge level of a receiver user are retrieved from a knowledge DB 23 and are compared with each other. If the knowledge level of the receiver user is equal to or higher than the knowledge level of the transmitter user, input transmission information is transmitted to a terminal of the receiver user as it is. But if the knowledge level of the receiver user is lower than the knowledge level of the transmitter user, an event for which the knowledge level of the receiver user is highest is selected from the knowledge DB 23, and the input quantitative value of the degree of the event is substituted with a quantitative value of a degree of the extracted event, and this event and the quantitative value of its degree obtained by substitution are transmitted to the terminal of the receiver user.

Description

この発明は、ユーザが情報を受け取る場合にその理解を支援するために用いられる理解支援方法及びシステムに関する。   The present invention relates to an understanding support method and system used to support understanding when a user receives information.

近年、インターネットに代表される情報通信ネットワークの拡充と情報通信端末の普及に伴い、ユーザ間で手軽に情報のやり取りが行われたり、またWebサイト等からユーザに対し種々様々な情報が配信されるようになっている。しかし、送られた情報の種類やユーザの知識によっては、受け取った情報をユーザが理解できないことがある。   In recent years, with the expansion of information communication networks represented by the Internet and the spread of information communication terminals, information is easily exchanged between users, and various types of information are distributed to users from websites and the like. It is like that. However, the received information may not be understood by the user depending on the type of information sent and the user's knowledge.

ユーザによる情報の理解を支援する方法として、従来では例えば会話中に出現するキーワードを可視化してこれに万人に共通な表現を付加する対面型の異文化間コミュニケーション支援システム(例えば非特許文献1を参照)や、ユーザの思案スタイルを分類して図解表現を提示する方法(例えば非特許文献2を参照)、情報伝達に際し事物同士をマッチングして例示する方法(例えば非特許文献3を参照)が提案されている。   Conventionally, as a method for supporting the understanding of information by a user, for example, a face-to-face intercultural communication support system that visualizes keywords appearing in a conversation and adds expressions common to all of them (for example, Non-Patent Document 1). ), A method of classifying a user's thought style and presenting an illustrative expression (see, for example, Non-Patent Document 2), and a method of matching and exemplifying things during information transmission (see, for example, Non-Patent Document 3) Has been proposed.

岡本健吾、吉野考、“可視化した会話中のキーワードを用いた対面型異文化間コミュニケーション支援システムの開発”、FIT2009 情報科学技術フォーラム、Vol.3, pp393-396, 2009.Kengo Okamoto, Satoshi Yoshino, “Development of Face-to-face Intercultural Communication Support System Using Visualized Conversational Keywords”, FIT2009 Information Science and Technology Forum, Vol.3, pp393-396, 2009. 中村光伴、“誰もが同じ図で理解できるのか?手続き的説明文における図の呈示方法と嗜好スタイルとの適性処遇交互作用”、日本教育工学会論文誌、Vol.30, pp.85-88, 2006.Mitsuto Nakamura, “Everyone can understand with the same diagram? Appropriate interaction between presentation method and preference style in procedural explanation”, Journal of Japan Society for Educational Technology, Vol.30, pp.85- 88, 2006. 望月理香、永徳真一郎、茂木学、八木貴史、武藤伸洋、小林透、“ライフログを活用した感性コミュニケーション実現方式の提案―実感をともなう情報伝達効果に関する検証”、情報処理学会論文誌、Vol.53,No.1,pp.30-38,2012.1.Mochizuki Rika, Nagatoku Shinichiro, Mogi Manabu, Yagi Takashi, Muto Nobuhiro, Kobayashi Toru , No.1, pp.30-38,2012.1.

ところが、上記各非特許文献1−3に記載された技術には以下のような解決すべき課題があった。
すなわち、先ず非特許文献1に記載された可視化による理解の促進方法は、万人に共通な表現を用いるものとなっているため、ユーザ間の知識の差が考慮されず、常に全てのユーザに対し分かり易く情報を提示できるとは限らない。また、視覚的な表現の利用だけでは物事の価値や危険性といった“程度”を伝達することが難しく、伝達事象そのものに対する知識が少ない受け手にその“程度”を理解させることはきわめて困難である。
However, the techniques described in Non-Patent Documents 1-3 have the following problems to be solved.
That is, first, the method of promoting understanding by visualization described in Non-Patent Document 1 uses expressions common to all people, so that the difference in knowledge among users is not taken into account, and all users are always considered. However, it is not always easy to present information. Moreover, it is difficult to convey the “degree” such as the value and danger of things only by using visual expression, and it is extremely difficult to make the “degree” understood by a receiver with little knowledge of the transmission event itself.

また、非特許文献2に記載された、ユーザの思案スタイルを分類して図解表現を提示する技術も、提示される図解表現はユーザ間の知識の差を考慮していないため、全てのユーザにとって常に効果的な情報が提示されるとは限らない。また、物事の“程度”の定量的な表現方法が定義されないため、“程度”を図解表現することが困難である。   In addition, the technology described in Non-Patent Document 2 that classifies user's thought styles and presents the graphical representation also presents the graphical representation to be presented to all users because it does not consider the difference in knowledge between users. Effective information is not always presented. In addition, since the quantitative expression method of the “degree” of things is not defined, it is difficult to express the “degree” graphically.

非特許文献3に記載された、事物同士をマッチングして例示する方法では、同一種類の事物をマッチング対象としているため、異なる種類の事物間のマッチングには対応できない。このため、マッチングされた事物の情報が提示されても、ユーザがこの提示された事物に対する知識を持っていなければ当該情報を理解することは困難である。   In the method described in Non-Patent Document 3 that matches and exemplifies things, the same kind of thing is targeted for matching, and therefore matching between different kinds of things cannot be handled. For this reason, even if information on matched things is presented, it is difficult to understand the information unless the user has knowledge of the presented things.

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、情報の受け手となるユーザの知識を考慮して当該受け手ユーザが事象の程度を容易に理解できるようにした理解支援方法及びシステムを提供することにある。   The present invention has been made paying attention to the above circumstances, and its purpose is to provide understanding support that allows the recipient user to easily understand the degree of the event in consideration of the knowledge of the user who is the recipient of the information. It is to provide a method and system.

上記目的を達成するためにこの発明の第1の観点は、伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる上記伝達情報の理解を支援する方法又はシステムであって、事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースを備え、受け手となるユーザ端末から事象とその程度の定量値を含む第1の伝達情報を受信した場合に、上記知識データベースから、上記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す。そして、上記読み出された事象の程度の定量値を、上記第1の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値に相当する値に変換し、上記読み出された事象と上記変換された当該事象の程度の定量値を含む第2の伝達情報を、上記第1の伝達情報に代えて上記受け手となるユーザ端末へ送信するようにしたものである。   In order to achieve the above object, a first aspect of the present invention is a method or system for assisting an understanding of the transmission information by a user as a receiver when transmitting the transmission information to a user terminal as a receiver. A knowledge database storing information representing the degree of knowledge of the user for each event, and receiving the first transmission information including the event and its quantitative value from the user terminal serving as the receiver, From the knowledge database, an event in which the degree of knowledge of the recipient user satisfies a preset condition is read. Then, the read quantitative value of the degree of the event is converted into a value corresponding to the quantitative value of the degree of the event included in the first transmission information, and the read event and the converted said value The second transmission information including the quantitative value of the degree of the event is transmitted to the user terminal serving as the receiver instead of the first transmission information.

この発明の第2の観点は、伝え手となる第1のユーザ端末から送信された伝達情報を受け手となる第2のユーザ端末へ転送する際に、当該受け手となるユーザによる上記伝達情報の理解を支援する機能を備えた理解支援システムであって、事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースを備え、上記伝え手となる第1のユーザ端末から事象とその程度の定量値を含む第1の伝達情報を受信した場合に、上記知識データベースから上記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す。そして、上記読み出された事象の程度の定量値を、上記第1の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値に相当する値に変換し、上記読み出された事象と上記変換された当該事象の程度の定量値を含む第2の伝達情報を、上記第1の伝達情報に代えて上記受け手となる第2のユーザ端末へ送信するようにしたものである。   According to a second aspect of the present invention, when transfer information transmitted from a first user terminal serving as a reporter is transferred to a second user terminal serving as a receiver, the user who is the receiver understands the above-described transfer information. An understanding support system having a function to support the event, comprising a knowledge database in which information representing the degree of knowledge of the user for each event is stored for each event, and the event and its event from the first user terminal serving as the transmitter When the first transmission information including a certain quantitative value is received, an event satisfying a preset condition of the knowledge level of the user as the receiver is read from the knowledge database. Then, the read quantitative value of the degree of the event is converted into a value corresponding to the quantitative value of the degree of the event included in the first transmission information, and the read event and the converted said value The second transmission information including the quantitative value of the degree of the event is transmitted to the second user terminal serving as the receiver instead of the first transmission information.

この発明の第3の観点は、上記第1又は第2の観点において、上記知識データベースを作成する手段又は過程をさらに備え、上記ユーザが上記事象に関連して起こした行動の頻度と、上記行動の幅広さを表す指標とに基づいて、当該行動の頻度又は幅広さの指標が高いほど高くなるように関係付けられた知識度を算出し、この算出された知識度を表す情報を上記事象に関連付けて上記知識データベースに記憶させるようにしたものである。   According to a third aspect of the present invention, in the first or second aspect, the information processing method further includes means or a process for creating the knowledge database, and the frequency of the action that the user has caused in relation to the event, and the action Based on the index indicating the breadth of the behavior, the degree of knowledge related so that the higher the frequency or breadth of the action is, the higher the degree of knowledge is calculated. It is made to associate and memorize | store in the said knowledge database.

この発明の第4の観点は、上記知識度を算出する際に、行動の頻度として特定の商品に対する購買行動の頻度を算出し、かつ行動の幅広さを表す指標として上記購買行動における購買価格の分散を算出するものである。   According to a fourth aspect of the present invention, when calculating the degree of knowledge, the frequency of purchase behavior for a specific product is calculated as the frequency of behavior, and the purchase price of the purchase behavior is used as an index representing the breadth of the behavior. The variance is calculated.

すなわちこの発明の第1の観点によれば、伝達情報を入力したユーザ自身が受け手となる場合に、上記入力された伝達情報に含まれる事象とその程度の定量値が、受け手ユーザの知識度が最も高い他の事象の程度の定量値に置き換えられて提示される。すなわち、ユーザが自身では理解できない事象とその程度を入力すると、自身が理解できる事象とその程度に変換されて提示される。このため、ユーザ自身が理解できない事象とその程度の意味を、他の事象とその程度に置き換えて理解することが可能となる。   That is, according to the first aspect of the present invention, when the user himself / herself who has input the transmission information is the receiver, the event included in the input transmission information and the quantitative value thereof are determined by the level of knowledge of the receiver user. It is replaced with a quantitative value of the highest degree of other events. That is, when the user inputs an event that cannot be understood by the user and the degree of the event, the event is converted into an event that can be understood by the user and the degree thereof. For this reason, it is possible to understand an event that cannot be understood by the user and the meaning of the event by replacing it with another event.

第2の観点によれば、伝え手ユーザがある事象の程度を、当該事象に詳しくない受け手ユーザに伝達する際に、受け手ユーザの知識度が最も高い他の事象の程度に置き換えられて例示される。すなわち、伝え手ユーザが入力した事象の程度が、受け手ユーザにとって詳しい事象の程度に変換されて提示される。このため、伝え手ユーザと受け手ユーザとの間の知識が著しく異なる場合であっても、伝え手ユーザが受け手ユーザの保有する知識を考慮することなく、伝え手ユーザが入力した事象の程度を受け手ユーザが理解しやすい形態で伝達することができ、これにより伝え手ユーザは特別な配慮をすることなく受け手ユーザに情報を確実に伝達することが可能となる。また、受け手ユーザは伝え手ユーザが伝達しようとした事象の程度を、自身が理解しやすい事象の程度として容易に理解することが可能となる。   According to the second aspect, when transmitting the degree of an event to a receiver user who is not familiar with the event, the event is exemplified by being replaced with another event having the highest degree of knowledge of the receiver user. The That is, the degree of the event input by the user is converted into a level of event that is detailed for the receiver user and presented. For this reason, even if the knowledge between the teller user and the receiver user is significantly different, the receiver user receives the degree of the event input by the teller user without considering the knowledge of the receiver user. The information can be transmitted in a form that is easy for the user to understand, so that the teller user can reliably transmit information to the recipient user without any special consideration. In addition, the receiver user can easily understand the degree of the event that the user is trying to convey as the degree of the event that the user can easily understand.

第3の観点によれば、ユーザの事象に対する知識度を記憶する知識データベースを、ユーザの行動履歴に従い更新することが可能となり、これにより受け手ユーザにとって常に最適な事象の程度を使用して情報を伝達することが可能となる。   According to the third aspect, it is possible to update the knowledge database that stores the degree of knowledge about the user's event according to the user's behavior history, thereby always using the degree of the event that is optimal for the receiving user. It is possible to communicate.

第4の観点によれば、知識度を算出する際に、行動の頻度として特定の商品に対する購買行動の頻度を算出され、かつ行動の幅広さを表す指標として上記購買行動における購買価格の分散が算出される。このため、商品に対する購買行動をもとにユーザの当該商品に対するユーザの知識度を適切に算出することができる。   According to the fourth aspect, when calculating the degree of knowledge, the frequency of purchase behavior for a specific product is calculated as the frequency of behavior, and the purchase price variance in the purchase behavior is used as an index representing the breadth of the behavior. Calculated. For this reason, a user's knowledge level with respect to the said goods of a user can be calculated appropriately based on the purchase action with respect to goods.

すなわち、本発明によれば、情報の受け手となるユーザの知識を考慮して当該受け手ユーザが事象の程度を容易に理解できるようにした理解支援方法及びシステムを提供することができる。   That is, according to the present invention, it is possible to provide an understanding support method and system in which the recipient user can easily understand the degree of the event in consideration of the knowledge of the user who is the information recipient.

この発明の一実施形態に係る理解支援システムの構成を示すブロック図。The block diagram which shows the structure of the understanding assistance system which concerns on one Embodiment of this invention. 図1に示した理解支援システムによる知識データベースの作成処理手順と処理内容を示すフローチャート。The flowchart which shows the creation process procedure and processing content of the knowledge database by the understanding assistance system shown in FIG. 図2に示した知識データベース作成処理に使用される行動履歴データベースの一例を示す図。The figure which shows an example of the action history database used for the knowledge database creation process shown in FIG. 図2に示した知識データベース作成処理の一工程である知識構造化処理の第1の例を示す図。The figure which shows the 1st example of the knowledge structuring process which is one process of the knowledge database creation process shown in FIG. 図2に示した知識データベース作成処理の一工程である知識構造化処理の第2の例を示す図。The figure which shows the 2nd example of the knowledge structuring process which is one process of the knowledge database creation process shown in FIG. 図2に示した知識データベース作成処理の一工程である知識構造化処理の第3の例を示す図。The figure which shows the 3rd example of the knowledge structuring process which is one process of the knowledge database creation process shown in FIG. 図2に示した知識データベース作成処理の知識構造化処理により作成された構造化知識データベースの一例を示す図。The figure which shows an example of the structured knowledge database created by the knowledge structuring process of the knowledge database creating process shown in FIG. 図2に示した知識データベース作成処理の一工程である知識定量化処理の説明に用いる図。The figure used for description of the knowledge quantification process which is one process of the knowledge database creation process shown in FIG. 図2に示した知識データベース作成処理により作成された知識データベースの一例を示す図。The figure which shows an example of the knowledge database created by the knowledge database creation process shown in FIG. 表現一覧データベースの一例を示す図。The figure which shows an example of an expression list database. 図1に示した理解支援システムによる理解支援情報生成処理の手順と処理内容を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure and processing content of the understanding assistance information generation process by the understanding assistance system shown in FIG. 図11に示した理解支援情報生成処理におけるデータ入力処理を説明するための図。The figure for demonstrating the data input process in the understanding assistance information generation process shown in FIG. 図11に示した理解支援情報生成処理における知識度判定処理の手順と処理内容を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure of the knowledge level determination process in the understanding assistance information generation process shown in FIG. 図11に示した理解支援情報生成処理における知識度最大の表現選定処理の手順と処理内容を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure of the expression selection process of the maximum knowledge degree in the understanding assistance information generation process shown in FIG. 図11に示した理解支援情報生成処理における程度定量値変換処理の手順と処理内容を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure and process content of the degree fixed value conversion process in the understanding assistance information generation process shown in FIG. 図15に示した程度定量値変換処理の一例を説明するための図。The figure for demonstrating an example of the degree fixed value conversion process shown in FIG. 図11に示した理解支援情報生成処理により生成された理解支援情報の一例を示す図。The figure which shows an example of the understanding assistance information produced | generated by the understanding assistance information production | generation process shown in FIG.

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
[一実施形態]
(構成)
図1は、この発明の一実施形態に係る理解支援システムの構成を示すブロック図である。この理解支援システムは、理解支援サーバSVを中核として備え、この理解支援サーバSVに対し通信ネットワークNWを介して複数のユーザ端末TM1〜TMnを接続可能としたものである。
Embodiments according to the present invention will be described below with reference to the drawings.
[One Embodiment]
(Constitution)
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an understanding support system according to an embodiment of the present invention. This understanding support system includes an understanding support server SV as a core, and a plurality of user terminals TM1 to TMn can be connected to the understanding support server SV via a communication network NW.

ユーザ端末TM1〜TMnには、例えば携帯電話機、スマートホン、タブレット型端末、ノード型パーソナル・コンピュータ等の携帯端末が用いられる。通信ネットワークNWは、例えばIP(Internet Protocol)網と、このIP網にアクセスするためのアクセス網とから構成される。アクセス網としては、携帯電話網や無線LAN(Wireless Local Area Network)等の移動通信網が用いられる。   For the user terminals TM1 to TMn, for example, mobile terminals such as mobile phones, smart phones, tablet terminals, and node personal computers are used. The communication network NW includes, for example, an IP (Internet Protocol) network and an access network for accessing the IP network. As the access network, a mobile communication network such as a mobile phone network or a wireless local area network (LAN) is used.

理解支援サーバSVは、例えばWebサーバからなり、制御ユニット1と、記憶ユニット2と、通信インタフェース3を備えている。
通信インタフェース3は、通信ネットワークNWにおいて規定された通信プロトコルに従い上記ユーザ端末TM1〜TMnとの間で情報データの送受信を行う。
The understanding support server SV is composed of, for example, a Web server, and includes a control unit 1, a storage unit 2, and a communication interface 3.
The communication interface 3 transmits / receives information data to / from the user terminals TM1 to TMn in accordance with a communication protocol defined in the communication network NW.

記憶ユニット2は、記憶媒体として例えばHDD(Hard Disc Drive)やSSD(Solid State Drive)等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリを備えたもので、この実施形態を実施する上で必要なデータベースとして、行動履歴データベース(行動履歴DB)21と、構造化知識データベース(構造化知識DB)22と、知識データベース(知識DB)23と、表現一覧データベース、(表現一覧DB)24を備えている。   The storage unit 2 includes a nonvolatile memory such as an HDD (Hard Disc Drive) and an SSD (Solid State Drive) that can be written and read at any time as a storage medium, and is necessary for implementing this embodiment. As a database, an action history database (action history DB) 21, a structured knowledge database (structured knowledge DB) 22, a knowledge database (knowledge DB) 23, an expression list database, and an (expression list DB) 24 are provided. .

行動履歴DB21は、ユーザ端末TM1〜TMnから取得されたユーザのライフログデータを、当該ユーザの識別情報(ユーザID)に関連付けて行動履歴情報として蓄積するために用いられる。図3は、行動履歴DB21に蓄積されたあるユーザの行動履歴情報の一例を示すもので、この例では日時、立ち寄った店舗名、この店舗で購入した商品名及びその価格が蓄積される。   The action history DB 21 is used to accumulate user life log data acquired from the user terminals TM1 to TMn as action history information in association with identification information (user ID) of the user. FIG. 3 shows an example of a user's action history information stored in the action history DB 21. In this example, the date and time, the name of the store visited, the name of the product purchased at this store, and its price are stored.

構造化知識DB22は、上記行動履歴DB21に蓄積された行動履歴情報をもとに生成されるユーザごとの構造化知識情報を記憶するために用いられる。構造化知識情報は、例えば商品の分類結果を表す各階層、商品名、投資頻度及び投資内容のバリエーションの分散値を含む。図7は、構造化知識DB22に記憶されたあるユーザの構造化知識情報の一例を示すもので、この例では商品ごとにその分類結果を表す階層と商品名のそれぞれについて、購入頻度と価格の分散を表す情報が記憶される。   The structured knowledge DB 22 is used for storing structured knowledge information for each user generated based on the action history information accumulated in the action history DB 21. The structured knowledge information includes, for example, each layer representing a product classification result, a product name, an investment frequency, and a variance value of investment content variations. FIG. 7 shows an example of a user's structured knowledge information stored in the structured knowledge DB 22. In this example, the purchase frequency and price of each of the hierarchy and the product name representing the classification result for each product are shown. Information representing the variance is stored.

知識DB23は、上記構造化知識DB22に記憶された構造化知識情報をもとに生成されるユーザごとの知識情報を記憶するために用いられる。図9は、知識DB23に記憶されたあるユーザの知識情報の一例を示すもので、商品ごとにその階層と商品名のそれぞれについてその知識度を表す情報が記憶される。   The knowledge DB 23 is used for storing knowledge information for each user generated based on the structured knowledge information stored in the structured knowledge DB 22. FIG. 9 shows an example of knowledge information of a certain user stored in the knowledge DB 23, and information indicating the degree of knowledge of each hierarchy and product name is stored for each product.

表現一覧DB24は、提示対象となる事象の程度一覧情報を記憶するために用いられる。図10は、表現一覧DB24に記憶された表現一覧情報の一例を示すもので、各事象の各々に関連付けて、その“程度”の表現方法と、“程度”の最大値及び最小値と、単位の刻みを表す情報が記憶されている。   The expression list DB 24 is used for storing degree list information of events to be presented. FIG. 10 shows an example of expression list information stored in the expression list DB 24. In association with each event, an expression method of “degree”, a maximum value and a minimum value of “degree”, a unit, Information representing the increments of is stored.

制御ユニット1は、CPU(Central Processing Unit)を備え、この実施形態を実施する上で必要な制御処理機能として、行動履歴管理処理部11と、知識構造化処理部12と、知識定量化処理部13と、入力データ受付処理部14と、知識度判定処理部15と、最適表現選択処理部16と、程度の定量値変換処理部17と、出力処理部18を備えている。これらの処理部11〜18は、いずれも図示しないプログラムメモリに格納されたアプリケーション・プログラムを上記CPUに実行させることにより実現される。   The control unit 1 includes a CPU (Central Processing Unit). As a control processing function necessary for implementing this embodiment, an action history management processing unit 11, a knowledge structuring processing unit 12, and a knowledge quantification processing unit are provided. 13, an input data reception processing unit 14, a knowledge level determination processing unit 15, an optimum expression selection processing unit 16, a degree quantitative value conversion processing unit 17, and an output processing unit 18. These processing units 11 to 18 are each realized by causing the CPU to execute an application program stored in a program memory (not shown).

行動履歴管理処理部11は、ユーザ端末TM1〜TMnから定期的又は不定期に当該ユーザ端末を使用するユーザのライフログデータを取得し、この取得したライフログデータのうち商品の購買行動に関するデータを選択して、これを当該ユーザの行動履歴情報として上記行動履歴DB21に時系列に従い蓄積させる処理を行う。   The action history management processing unit 11 acquires life log data of a user who uses the user terminal regularly or irregularly from the user terminals TM1 to TMn, and stores data related to purchase behavior of the product among the acquired life log data. A process of selecting and accumulating this as action history information of the user in the action history DB 21 in time series is performed.

知識構造化処理部12は、上記行動履歴DB21から行動履歴情報を読み込み、購買行動の対象となった商品をその分類に応じて階層化し、各商品についてその投資頻度、及び投資内容のバリエーションの分散を算出する。そして、この算出された投資頻度及び投資内容のバリエーションの分散を表す情報を、構造化知識情報として上記構造化知識DB22に格納する処理を行う。   The knowledge structuring processing unit 12 reads the behavior history information from the behavior history DB 21 and stratifies the products subject to purchase behavior according to the classification, and distributes the investment frequency and the variation of the investment contents for each product. Is calculated. And the process which stores in the said structured knowledge DB22 the information showing dispersion | variation of this calculated investment frequency and the variation of the investment content as structured knowledge information is performed.

知識定量化処理部13は、上記構造化知識DB22から構造化知識情報を読み込み、投資頻度が高いほど知識度が高いこと、投資内容のバリエーションの分散が大きいほど知識度が高いことの二点を基準として、各階層の内容及び商品に関するユーザの知識度を算出し、この算出した知識度を表す情報を知識DB23に格納する処理行う。   The knowledge quantification processing unit 13 reads the structured knowledge information from the structured knowledge DB 22 and has two points that the degree of knowledge is higher as the investment frequency is higher, and the degree of knowledge is higher as the variation of investment contents is larger. As a reference, the content level of each layer and the user's knowledge level regarding the product are calculated, and information representing the calculated knowledge level is stored in the knowledge DB 23.

入力データ受付処理部14は、情報の送り手となるユーザがそのユーザ端末TM1〜TMnにおいて情報の入力操作を行った場合に、当該入力操作により入力された情報を通信インタフェース3を介して受信する処理を行う。入力される情報は、事象、程度表現、程度の定量値、伝え手を表す送信者ID及び受け手を表す受信者IDからなる。   The input data reception processing unit 14 receives the information input by the input operation via the communication interface 3 when the user who is the information sender performs the information input operation at the user terminals TM1 to TMn. Process. The input information includes an event, a degree expression, a quantitative value of the degree, a sender ID that represents a transmitter, and a receiver ID that represents a receiver.

知識度判定処理部15は、上記入力された事象に対する伝えて及び受け手の知識度をそれぞれその送信者ID及び受信者IDを用いて上記知識DB23から検索する。そして、この検索された受け手の知識度を伝え手の知識度と比較し、受け手の知識度が伝え手の知識度より高いか否かを判定する処理を行う。   The knowledge level determination processing unit 15 searches the knowledge DB 23 using the sender ID and the receiver ID, respectively, for the transmission of the input event and the knowledge level of the receiver. Then, the retrieved knowledge level of the receiver is compared with the knowledge level of the transmitter, and a process is performed to determine whether the knowledge level of the receiver is higher than the knowledge level of the transmitter.

最適表現選択処理部16は、上記知識度判定処理部15により受け手の知識度が伝え手の知識度より低いと判定された場合に、表現一覧DB24に含まれる事象一覧の中で、知識DB23に含まれる受け手の事象を検索し、それらの知識度一覧の中から知識度が最大である事象を選出する処理を行う。なお、代替処理として、例えば知識度が一定のしきい値より高い候補が複数存在した場合に、当該事象の上位階層(ジャンル)がより近いものを優先的に選出する等の選択方法をとることも考えられる。   When the knowledge level determination processing unit 15 determines that the knowledge level of the receiver is lower than the knowledge level of the teller, the optimal expression selection processing unit 16 stores the knowledge DB 23 in the event list included in the expression list DB 24. A process is performed for searching for the included event and selecting the event having the maximum knowledge level from the list of knowledge levels. As an alternative process, for example, when there are a plurality of candidates whose knowledge level is higher than a certain threshold value, a selection method such as preferentially selecting a higher hierarchy (genre) of the event is taken. Is also possible.

程度の定量値変換処理部17は、先に入力された事象の程度の定量値の最大値及び最小値と、上記選出された受け手の知識度最大となる事象の程度の定量値の最大値及び最小値を、それぞれ表現一覧DB24から抽出する。そして、上記入力された事象の程度の定量値を、上記知識度最大の事象の程度において相対的に等価な定量値に変換する処理を行う。知識度最大の事象について複数の程度表現が存在する場合には、複数の程度表現を全て抽出するか、或いは適宜の方法で程度表現を選択し出力する等の方法をとる。   The degree quantitative value conversion processing unit 17 includes the maximum value and the minimum value of the quantitative value of the degree of the event previously input, and the maximum value of the quantitative value of the degree of the event that maximizes the knowledge level of the selected recipient. The minimum values are extracted from the expression list DB 24, respectively. Then, a process of converting the input quantitative value of the degree of the event into a relatively equivalent quantitative value in the degree of the event having the maximum knowledge level is performed. When there are a plurality of degree expressions for an event with the maximum knowledge level, a plurality of degree expressions are all extracted, or a degree expression is selected and output by an appropriate method.

出力処理部17は、上記知識度判定処理部15により受け手の知識度が伝え手の知識度と同等又は高いと判定された場合には、伝えてのユーザ端末において入力された情報をそのまま通信インタフェース3から受け手のユーザ端末へ送信させる。また、上記知識度判定処理部15により受け手の知識度が伝え手の知識度より低いと判定された場合に、上記程度の定量値変換処理部17により変換された、受け手の知識度最大となる事象の程度の定量値を表す情報を通信インタフェース3から受け手のユーザ端末へ送信させる処理を行う。   When the knowledge level determination processing unit 15 determines that the receiver's knowledge level is equal to or higher than the reporter's knowledge level, the output processing unit 17 directly transmits the information input at the user terminal to the communication interface. 3 is transmitted to the user terminal of the receiver. In addition, when the knowledge level determination processing unit 15 determines that the receiver's knowledge level is lower than the knowledge level of the transmitter, the knowledge level of the receiver converted by the quantitative value conversion processing unit 17 of the above degree is maximized. A process for transmitting information representing a quantitative value of the degree of the event from the communication interface 3 to the user terminal of the receiver is performed.

(動作)
(1)知識DBの作成
図2は、知識DB23の作成処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
理解支援サーバSVは、先ずステップS21において、行動履歴管理処理部11の制御の下、定期的又は不定期にユーザ端末TM1〜TMnから送信されるユーザのライフログデータを受信し、この受信されたライフログデータから商品の購買行動に関するデータを選択して、これを当該ユーザの行動履歴情報として上記行動履歴DB21に格納する。この結果、例えば図3に示すように、日時に関連付けて、訪れた店舗名と、購入した商品名と、価格を表す情報が時系列に従い格納される。
(Operation)
(1) Creation of Knowledge DB FIG. 2 is a flowchart showing a creation processing procedure and processing contents of the knowledge DB 23.
First, in step S21, the understanding support server SV receives user life log data transmitted from the user terminals TM1 to TMn periodically or irregularly under the control of the action history management processing unit 11. Data related to the purchase behavior of the product is selected from the life log data, and this is stored in the behavior history DB 21 as the behavior history information of the user. As a result, for example, as shown in FIG. 3, the name of the store visited, the name of the purchased product, and information representing the price are stored in time series in association with the date and time.

次にステップS22において、知識構造化処理部12の制御の下、上記行動履歴DB21に新たな行動履歴情報が格納されるごと、或いは一定量の行動履歴情報が蓄積されるか又は一定時間が経過するごとに、上記行動履歴DB21から行動履歴情報を読み込む。そして、この読み込んだ行動履歴情報をもとに、経験の量と経験の幅の二つのパラメータを算出する。例えば、ユーザの事象に対する経験量を経験の頻度によって数値化し、利用者の当該事象に対する経験の幅を経験のバリエーションの分散によって数値化する。   Next, in step S22, each time new behavior history information is stored in the behavior history DB 21 or a certain amount of behavior history information is accumulated or a certain amount of time has passed under the control of the knowledge structuring processor 12 Each time the action history information is read, the action history information is read from the action history DB 21. Then, based on the read action history information, two parameters of the amount of experience and the width of experience are calculated. For example, the amount of experience with respect to the user's event is quantified by the frequency of experience, and the breadth of the user's experience with respect to the event is quantified by the variance of the experience variations.

より具体的には、購買行動の対象となった商品をそれぞれその分類に応じて階層化し、各階層及び商品名についてそれぞれ投資頻度、及び投資内容のバリエーションの分散を算出する。   More specifically, the products targeted for purchase behavior are hierarchized according to their classification, and the investment frequency and the variance of the investment contents are calculated for each layer and product name.

図4はこの知識構造化処理の一例を示すものである。この例では、オントロジを構成する既存技術(OWLウェブ・オントロジ言語等)を用いて商品を階層化する。例1、例2はそれぞれ異なるオントロジ技術を用いた場合を示すもので、同じ商品であっても例えばコーヒーカップの場合、例1では生活雑貨/食器/カップの3階層の下に位置づけられ、例2では生活雑貨/カップの2階層の下に位置づけられる。すなわち、階層の数は用いるオントロジ技術に依る。また、例3に示すように階層を設けずに構造化してもよい。階層を設けることで、例えば毎回異なる種類のコーヒを購入していても「コーヒを頻繁に購入」という形で個々の商品を集合的に扱えるというメリットがある。なお、OWLウェブ・オントロジ言語については、インターネット<URL:http://www.asahi-net.or.jp/~ax2s-kmtn/internet/rec-owl-guide-20040210.html >に詳しく記載されている。   FIG. 4 shows an example of this knowledge structuring process. In this example, products are hierarchized using an existing technology (such as an OWL web ontology language) that constitutes an ontology. Examples 1 and 2 show cases where different ontology techniques are used. Even if the same product is used, for example, in the case of a coffee cup, in Example 1, it is positioned under the three levels of household goods / tableware / cups. 2 is positioned below the second level of household goods / cups. That is, the number of layers depends on the ontology technique used. Further, as shown in Example 3, the structure may be structured without providing a hierarchy. By providing a hierarchy, for example, even if different types of coffee are purchased each time, there is an advantage that individual products can be collectively handled in the form of “buy coffee frequently”. The OWL web ontology language is described in detail on the Internet <URL: http://www.asahi-net.or.jp/~ax2s-kmtn/internet/rec-owl-guide-20040210.html>. Yes.

図5に階層、商品ごとの投資頻度fの算出例を示す。投資頻度fは、頻度の大きさが数値化できる定義を任意に設けるものとする。例えば1週間、1か月間のような一定期間における平均購入回数、或いは過去の全ての購入回数など、全ユーザに関して統一の基準を任意に指定する。図5に示す例では、1週間当たりの飲料に関する購入回数を算出し、過去の全ての算出結果の平均値(4.3回)を飲料に関する投資頻度fとしている。   FIG. 5 shows an example of calculating the investment frequency f for each layer and product. The investment frequency f is arbitrarily provided with a definition that can quantify the magnitude of the frequency. For example, a uniform standard is arbitrarily designated for all users, such as the average number of purchases in a certain period such as one week or one month, or the number of all previous purchases. In the example shown in FIG. 5, the number of purchases related to beverages per week is calculated, and the average value (4.3 times) of all past calculation results is used as the investment frequency f related to beverages.

図6に階層、商品毎の投資内容のバリエーションの分散u2 の算出例を示す。先ず、飲料の階層下に属する各商品の購入価格を正規化する。そして、当該ユーザの過去の全ての正規化値の分散値u2を算出する。この例では、分散値u2として0.11が算出された場合を示す。 FIG. 6 shows a calculation example of the variance u 2 of the investment content variation for each layer and product. First, the purchase price of each product belonging to the beverage hierarchy is normalized. Then, the variance value u 2 of all the normalized values of the user in the past is calculated. In this example, 0.11 is calculated as the variance value u 2 .

正規化及び分散の算出処理は、例えば以下のように行われる。すなわち、算出対象とする飲料に関し、全ユーザにおける購入最低価格を0、購入最高価格を1として価格を正規化する。そして、それらに基づき投資内容のバリエーションの分散を算出する。分散は0から1の範囲となる。   The normalization and variance calculation processing is performed as follows, for example. That is, with respect to the beverage to be calculated, the price is normalized with 0 being the lowest purchase price and 1 being the highest purchase price for all users. Based on these, the variance of the investment content variation is calculated. The variance is in the range of 0 to 1.

具体的には、他ユーザ全体の「飲料」に属する商品の最低購入価格をxmin 、他ユーザ全体の「飲料」に属する商品の最高購入価格をxmax とし、さらに当該ユーザのi番目の購入商品の価格の正規化値x′i を
x′i =(xi −xmin )/(xmax −xmin )
とする。そして、当該ユーザの「飲料」に属する商品の購入総数をnとすると、分散u2

Figure 2014071711
により算出される。 Specifically, let xmin be the minimum purchase price of products belonging to “beverages” of all other users, xmax be the maximum purchase price of products belonging to “beverages” of all other users, and Price normalization value x'i is expressed as x'i = (xi-xmin) / (xmax-xmin)
And If the total number of products belonging to the “beverage” of the user is n, the variance u 2 is
Figure 2014071711
Is calculated by

以上のように知識構造化処理部12により、階層1、階層2及び商品名のそれぞれについて購入頻度(回/週)fと価格の分散u2が算出され、この算出結果が例えば図7に示すように構造化知識DB22に格納される。 As described above, the knowledge structuring processing unit 12 calculates the purchase frequency (times / week) f and price variance u 2 for each of the tier 1, the tier 2 and the product name, and the calculation result is shown in FIG. Thus, it is stored in the structured knowledge DB 22.

続いてステップS23において、知識定量化処理部15により、上記構造化知識DB22から構造化知識情報を読み込み、投資頻度fが高いほど知識度が高いこと、投資内容のバリエーションの分散u2大きいほど知識度が高いことの二点を基準として、各階層の内容及び商品に関するユーザの知識の高さを算出する。このとき、投資内容のバリエーションの分散は、図8に示すようにユーザの投資内容の種類の広がり度合いを示し、本実施例では種類の広がりの定量化の一例として購入価格を用い、投資価格のばらつき度合いをバリエーションの豊富さとしている。 Subsequently, in step S23, the knowledge quantification processing unit 15 reads structured knowledge information from the structured knowledge DB 22, and the higher the investment frequency f, the higher the knowledge level, and the greater the variance u 2 of the investment content variation, the more knowledge is obtained. Based on the two points of high degree, the content of each layer and the height of the user's knowledge about the product are calculated. At this time, as shown in FIG. 8, the dispersion of the variation of the investment contents indicates the degree of spread of the types of investment contents of the user. In this embodiment, the purchase price is used as an example of quantification of the spread of the kinds, The degree of variation is regarded as abundant in variation.

上記投資頻度f及び分散u2を用いて、知識の高さは、

Figure 2014071711
により算出される。なお、知識の高さの算出に際しては、分散値u2、標準偏差fのどちらを用いてもよい。
上記知識度の高さは、商品ごとにその階層1、階層2及び商品名のそれぞれについて算出され、例えば図9に示すように知識DB23に格納される。 Using the investment frequency f and the variance u 2 , the level of knowledge is
Figure 2014071711
Is calculated by In calculating the knowledge height, either the variance value u 2 or the standard deviation f may be used.
The level of knowledge is calculated for each of the level 1, level 2, and product name for each product, and stored in the knowledge DB 23 as shown in FIG. 9, for example.

(2)表現一覧DB24の作成
表現一覧DB24は、例えば事前にサービス提供者がデータを入力することにより作成する。なお、表現一覧DB24は予め定められたデータ構造を持つように作成すればよく、その作成手段は問わない。
表現一覧DB24は、程度表現を定量的に変換するためのデータが事象毎に格納されているものであり、全ユーザ共通のデータベースとする。表現一覧DB24の構成は、図10に示すように事象、程度表現、程度の最大値、最小値、単位の刻みを含むものとする。単位の刻みが固定値の場合はその値を、固定値でない場合(特定の範囲内で値を自由に入力可能な場合)には図10に示す“free”のように自由入力可能であることを表す記号を設定する。
(2) Creation of Expression List DB 24 The expression list DB 24 is created, for example, when a service provider inputs data in advance. The expression list DB 24 may be created so as to have a predetermined data structure, and the creation means is not limited.
The expression list DB 24 stores data for quantitatively converting the degree expression for each event, and is a database common to all users. As shown in FIG. 10, the structure of the expression list DB 24 includes an event, a degree expression, a maximum value, a minimum value, and a unit increment. If the unit increment is a fixed value, the value can be entered, and if it is not a fixed value (if the value can be entered freely within a specific range), it can be entered freely as shown in “free” in FIG. Set the symbol that represents.

事象は、必ず知識DB23の階層或いは商品名一覧に含まれる内容のどれか一つに対応付くものとする。例えば、知識DB23から選択して設定する、知識DB23に含まれる内容は全て設定する、含まれない内容を日用品(生活雑貨)のように対応付く形で設定する、等の手法により設定する。   An event always corresponds to one of the contents included in the hierarchy of the knowledge DB 23 or the product name list. For example, it is set by a method such as selecting and setting from the knowledge DB 23, setting all contents included in the knowledge DB 23, and setting contents not included in correspondence with each other like daily necessities (life miscellaneous goods).

程度表現は、各事象について、事象の程度を表す言語表現を指定する。例えば、Webページの形態素解析を行い、先に設定した事象と共起する“〜度、〜さ”という表記(例えば駅と共起する混雑度、広さ等)を出現頻度の上位から一定数抽出する手法により指定する。形態素解析については、例えば「ChaSen -- 形態素解析器」、インターネット<URL: http://chasen-legacy.sourceforge.jp/>等の汎用ツールを利用する。   The degree expression designates a linguistic expression representing the degree of the event for each event. For example, a morphological analysis of a web page is performed, and a certain number of notations “~ degree, ~ sa” that co-occur with the previously set event (for example, the degree of congestion and area co-occurring with a station) from the top of the appearance frequency Specify according to the extraction method. For morphological analysis, general-purpose tools such as “ChaSen-Morphological Analyzer” and the Internet <URL: http://chasen-legacy.sourceforge.jp/> are used.

程度表現の最大値、最小値及び単位の刻みは、程度表現として指定した各言語表現について数値化する単位を指定し、その最大値、最小値及び単位の刻み幅を指定する。例えば、書籍や当該商品・当該商品を提供する企業のホームページ(HP)等のWeb上で一般に公開され自由に取得可能なデータから、最大値、最小値及び単位の刻み値を取得し設定する。   For the maximum value, minimum value, and unit increment of the degree expression, a unit to be quantified is designated for each language expression designated as the degree expression, and the maximum value, minimum value, and unit width are designated. For example, the maximum value, the minimum value, and the unit increment value are acquired and set from data that is publicly available on the Web such as a book, the product, and the homepage (HP) of a company that provides the product.

その際、行動履歴DB21における当該事象の購入店舗を検索し、その店舗のホームページを参照してもよい。具体例として、“C店のカレー”という事象の“辛さ”という程度表現について、C店のホームページで公開されるメニューに記載された“1辛”〜“10辛”という辛さの単位を指定し、その最大値“10”と最小値“1”、辛さの値の刻み値“1”とする、等の方法により指定する。   In that case, the purchase store of the said event in action log | history DB21 may be searched, and the homepage of the store may be referred. As a specific example, the degree of “spicy” of the event “C store curry” is expressed in the unit of spicy “1 spicy” to “10 spicy” described in the menu published on the homepage of C store. The maximum value “10” and the minimum value “1”, and the increment value “1” of the spiciness value are specified.

(3)伝達情報の理解支援処理
(3−1)事前準備
本実施形態の理解支援サービスを利用するユーザには、当該ユーザを識別するための識別子としてユーザIDが割り当てられているものとする。このユーザIDは、先に述べた行動履歴DB21、構造化知識DB22及び知識DB23で使用されているユーザIDと共通である。また、知識DB23及び表現一覧DB24は、それぞれ先に(1)及び(2)で述べた作成処理により既に作成されているものとする。
(3) Communication Information Understanding Support Processing (3-1) Advance Preparation It is assumed that a user ID is assigned to a user who uses the understanding support service of the present embodiment as an identifier for identifying the user. This user ID is the same as the user ID used in the action history DB 21, the structured knowledge DB 22, and the knowledge DB 23 described above. Further, it is assumed that the knowledge DB 23 and the expression list DB 24 have already been created by the creation processing described in (1) and (2), respectively.

(3−2)伝え手による情報の入力
ここでは、ユーザ端末TM1のユーザがユーザ端末TM2のユーザに対し情報を伝える場合を例にとって説明する。
情報の伝え手となるユーザは、自身のユーザ端末TM1において、伝えようとする情報として、事象と程度表現、程度の定量値、伝え手となるユーザの送信者ID及び受け手となるユーザの受信者IDを入力する。この入力操作のために、理解支援サーバSVからユーザ端末TM1へ入力テンプレートが送られて表示される。
(3-2) Input of Information by Transmitter Here, a case where the user of the user terminal TM1 transmits information to the user of the user terminal TM2 will be described as an example.
The user who transmits information is an event and a degree expression, a quantitative value of the level, the sender ID of the user who is the transmitter, and the recipient of the user who is the receiver as information to be transmitted in his user terminal TM1. Enter your ID. For this input operation, an input template is sent from the understanding support server SV to the user terminal TM1 and displayed.

例えば、図12(a),(b),(c)に示すように、「事象」、「程度表現」及び「程度の定量値」を入力するためのテンプレート画面が順次表示される。ユーザは、表示された各入力テンプレート(図12(a),(b))において、それぞれ伝達しようとする「事象」、「程度表現」を複数の候補の中から選択して入力し、また入力テンプレート(図12(c))において、「程度の定量値」として任意の値を入力する。以上のように入力された「事象」、「程度表現」及び「程度の定量値」は、伝え手となるユーザの送信者ID及び受け手となるユーザの受信者IDと共に、理解支援サーバSVへ送られる。   For example, as shown in FIGS. 12A, 12 </ b> B, and 12 </ b> C, a template screen for inputting “event”, “degree expression”, and “degree quantitative value” is sequentially displayed. The user selects and inputs “event” and “degree expression” to be transmitted from each of the displayed input templates (FIGS. 12A and 12B). In the template (FIG. 12C), an arbitrary value is input as the “determined quantitative value”. The “event”, “degree expression”, and “quantity value” input as described above are sent to the understanding support server SV together with the sender ID of the user serving as the transmitter and the receiver ID of the user serving as the receiver. It is done.

理解支援サーバSVは、以上述べた入力テンプレートの送信処理、及びユーザ端末TM1から送られた情報の受信処理を、入力データ受付処理部14の制御の下で実行する。   The understanding support server SV executes the above-described input template transmission processing and information reception processing from the user terminal TM1 under the control of the input data reception processing unit 14.

上記ユーザ端末TM1において入力された「事象」、「程度表現」、「程度の定量値」、送信者ID及び受信者IDが受信されると、理解支援サーバSVは以下のように伝達情報の理解支援処理を実行する。図11は、その処理手順と処理内容を示すフローチャートである。   When the “event”, “degree expression”, “quantity value of degree”, sender ID, and receiver ID input in the user terminal TM1 are received, the understanding support server SV understands the transmission information as follows. Execute support processing. FIG. 11 is a flowchart showing the processing procedure and processing contents.

(3−3)知識の判定
理解支援サーバSVは、先ずステップS11において知識度判定処理部15を起動し、この知識度判定処理部15の制御の下で、上記入力された伝達情報に含まれる事象に関する伝え手の知識度と受け手の知識度との高低を判定する。例えば、図13に示すように先ずステップS111により入力情報の中に送信者IDが含まれているか否かを判定し、含まれていない場合にはそのまま次のステップS12に移行する。
(3-3) Knowledge Determination The understanding support server SV first activates the knowledge level determination processing unit 15 in step S11, and is included in the input transmission information under the control of the knowledge level determination processing unit 15. Judge the level of the knowledge level of the teller about the event and the knowledge level of the receiver. For example, as shown in FIG. 13, it is first determined in step S111 whether or not the sender ID is included in the input information. If it is not included, the process proceeds to the next step S12.

これに対し送信者IDが含まれていた場合には、図13に示すように入力情報に含まれる「事象」と「受信者ID」をもとに、知識DB23から伝え手の知識度と受け手の知識度をそれぞれ読み出し、ステップS112においてこの伝え手の知識度と受け手の知識度とを比較する。そして、この比較の結果受け手の知識度が伝え手の知識度と同等又は高い場合には、その旨を出力処理部17に通知する。一方、上記比較の結果、受け手の知識度が伝え手の知識度より低い場合にはステップS12に移行する。   On the other hand, when the sender ID is included, as shown in FIG. 13, based on the “event” and the “receiver ID” included in the input information, the knowledge level and the receiver of the sender from the knowledge DB 23 In step S112, the knowledge level of the transmitter is compared with the knowledge level of the receiver. If the level of knowledge of the receiver is equal to or higher than the level of knowledge of the teller as a result of this comparison, the fact is notified to the output processing unit 17. On the other hand, as a result of the comparison, if the knowledge level of the receiver is lower than the knowledge level of the transmitter, the process proceeds to step S12.

(3−4)受け手の知識度が最大である事象の選出
理解支援サーバSVは、ステップ12において最適表現選択処理部16を起動し、この最適表現選択処理部16の制御の下、表現一覧DB24に記憶されている事象一覧の中で、知識DB23に記憶されている受け手の事象を検索し、この受け手の事象の中から知識度が最大である事象を選出する。
(3-4) Selection of Event with Maximum Knowledge Level of Recipient The understanding support server SV activates the optimal expression selection processing unit 16 in step 12 and under the control of the optimal expression selection processing unit 16, the expression list DB 24 The event of the receiver stored in the knowledge DB 23 is searched from the event list stored in the event DB, and the event having the maximum knowledge level is selected from the events of the receiver.

具体的には、図14に示すように表現一覧DB24から事象一覧を読み出した後、この読み出された事象一覧と上記入力された受信者IDをもとに、知識DB23から受け手の事象とその知識度一覧を検索する。そして、この検索された受け手の事象の知識度一覧の中から、ステップS121により受け手の知識度が最大である事象を選出する。   Specifically, as shown in FIG. 14, after reading the event list from the expression list DB 24, based on the read event list and the input recipient ID, the event of the receiver and its event from the knowledge DB 23 are displayed. Search knowledge list. In step S121, an event having the highest knowledge level of the receiver is selected from the retrieved knowledge level list of the event.

なお、受け手の知識度が高い事象の選出方法としては、知識度が最大となる事象を選出するもの以外に、知識度が高い上位N個の事象の中からランダムに1つを選出する方法や、知識度が高い上位M個の事象を受け手となるユーザ端末TM2に送信してそのユーザに提示し、この提示された上位M個の事象の中から所望の1つの事象を受け手のユーザに選出させる方法等も考えられる。要するに、選出条件を予め決めておき、この選出条件を満たす事象を選出する。   In addition, as a method for selecting an event with a high degree of knowledge of the receiver, a method for randomly selecting one of the top N events with a high degree of knowledge, in addition to selecting an event with the highest degree of knowledge, The top M events having a high degree of knowledge are transmitted to the user terminal TM2 as the receiver and presented to the user, and a desired one event is selected from the displayed top M events as the user who receives the event. A method of making it possible is also conceivable. In short, a selection condition is determined in advance, and an event that satisfies this selection condition is selected.

(3−5)程度の定量値の変換
上記受け手の知識度が最大の事象の選出が終了すると、理解支援サーバSVは続いてステップS13により程度の定量値変換処理部17を起動し、この定量値変換処理部17の制御の下で、先に伝え手により入力された事象の程度の定量値を、上記選出された知識度最大の事象の程度において相対的に等価な定量値に変換する処理を行う。
(3-5) Conversion of Quantitative Value About Degree When the selection of the event having the maximum knowledge level of the receiver is completed, the understanding support server SV subsequently activates the quantitative value conversion processing unit 17 of the degree in step S13. Processing for converting the quantitative value of the degree of the event previously input by the teller into a relatively equivalent quantitative value in the degree of the selected maximum knowledge degree event under the control of the value conversion processing unit 17 I do.

具体的には、図15に示すように、上記伝え手が入力した事象をもとに、表現一覧DB24から当該事象の程度の最大値、最小値及び単位の刻み表す情報を読み出す。またそれと共に、上記最適表現選択処理部16により選出された知識度最大の事象をもとに、表現一覧DB24から当該事象の程度の最大値、最小値及び単位の刻み表す情報を読み出す。この結果、例えば伝え手が伝達しようとする事象として「新型のコンピュータウィルス」を、その程度表現として「脅威度」、程度の定量値として「0.8」を入力したとすると、表現一覧DB24からは「脅威度(危険度)」の最大値:1及び最小値:0が読み出される。また、受け手の知識度最大の事象が「酒」、その程度表現が「強さ」の場合、表現一覧DB24からは「強さ」の最大値:96、最小値:0.1、単位の刻み:freeが読み出される。   Specifically, as shown in FIG. 15, based on the event input by the above-mentioned transmitter, information representing the maximum value, minimum value, and unit increment of the level of the event is read from the expression list DB 24. At the same time, based on the event having the maximum knowledge level selected by the optimum expression selection processing unit 16, the maximum value, the minimum value, and information representing the unit increment are read from the expression list DB 24. As a result, for example, assuming that “new type computer virus” is input as an event to be transmitted by the communicator, “threat degree” is input as the degree expression, and “0.8” is input as the quantitative value of the degree, the expression list DB 24 The maximum value: 1 and the minimum value: 0 of “threat level (risk level)” are read out. In addition, when the event with the maximum knowledge level of the receiver is “sake” and the expression of the degree is “strength”, the maximum value of “strength” is 96, the minimum value is 0.1, and the unit increment from the expression list DB 24. : Free is read.

続いてステップS131において、上記伝え手が入力した事象の程度の定量値、最大値、最小値及び単位の刻みと、上記受け手の知識度最大の事象の程度の最大値、最小値及び単位の刻みをもとに、受け手の知識度最大の事象における程度の定量値の相対値を算出する。   Subsequently, in step S131, the quantified value, maximum value, minimum value, and unit increment of the degree of the event input by the transmitter, and the maximum value, minimum value, and unit increment of the event degree of the maximum knowledge level of the receiver. Based on the above, the relative value of the quantitative value of the degree in the event with the highest knowledge level of the receiver is calculated.

下式はその計算式を示すもので、xi は伝え手が入力した事象iの程度の定量値、xmax 及びxmin はそれぞれその最大値及び最小値、ymax 及びymin はそれぞれ受け手の知識度最大の事象の程度の最大値及び最小値を示している。

Figure 2014071711
この計算により、上記した「新型コンピュータウィルス」及び「酒」の例では、受け手の知識度最大の事象「酒」における程度「強さ」の定量値の相対値は「76」として算出される。 The following formula shows the calculation formula, xi is a quantitative value of the degree of event i input by the sender, xmax and xmin are the maximum and minimum values, respectively, and ymax and ymin are the events with the maximum knowledge level of the receiver, respectively. The maximum and minimum values are shown.
Figure 2014071711
With this calculation, in the example of “new computer virus” and “sake” described above, the relative value of the quantitative value of the degree “strength” in the event “sake” having the maximum knowledge level of the receiver is calculated as “76”.

以上のように算出された受け手の知識度最大の事象における程度の定量値の相対値「76」は、知識度最大の事象「酒」とその程度表現「強さ」と共に、出力処理部17に通知される。   The relative value “76” of the quantitative value of the degree in the event with the maximum knowledge level of the receiver calculated as described above is sent to the output processing unit 17 together with the event “liquor” with the maximum knowledge level and the degree expression “strength”. Be notified.

(4)受け手への情報の提示
理解支援サーバSVは、最後に出力処理部18を起動し、この出力処理部18の制御の下で以下のように情報の提示処理を行う。
すなわち、知識度判定処理部15において、受け手の知識度が伝え手の知識度と同等又は高いと判定された場合には、入力データ受付処理部14により受信した、伝え手が入力した事象、その程度表現、程度の定量値を、そのまま伝達情報として通信インタフェース3から受け手のユーザが使用するユーザ端末TM2へ送信し表示させる。
(4) Presentation of Information to Recipient The understanding support server SV finally activates the output processing unit 18 and performs information presentation processing under the control of the output processing unit 18 as follows.
That is, when the knowledge level determination processing unit 15 determines that the knowledge level of the receiver is equal to or higher than the knowledge level of the transmitter, the event received by the input data reception processing unit 14 and input by the transmitter, The degree expression and the quantitative value of the degree are directly transmitted as transmission information from the communication interface 3 to the user terminal TM2 used by the user of the receiver and displayed.

これに対し知識度判定処理部15において、受け手の知識度が伝え手の知識度より低い場合には、上記最適表現選択処理部16により選出された受け手の知識最大の事象とその程度表現と、上記程度の定量値変換処理部17により算出された程度の定量値の相対値を、伝達情報として通信インタフェース3から受け手のユーザが使用するユーザ端末TM2へ送信し表示させる。したがって、この場合受け手のユーザ端末TM2には、図16に示すように、コンピュータウィルスの危険度の定量値=0.8が、「酒」の度数に置き換えた場合の相対値「76」として提示される。   On the other hand, in the knowledge level determination processing unit 15, when the knowledge level of the receiver is lower than the knowledge level of the transmitter, the maximum knowledge event of the receiver selected by the optimal expression selection processing unit 16 and its degree expression, The relative value of the quantitative value calculated by the quantitative value conversion processing unit 17 of the above level is transmitted and displayed as transmission information from the communication interface 3 to the user terminal TM2 used by the user of the receiver. Therefore, in this case, as shown in FIG. 16, the quantitative value of the computer virus risk level = 0.8 is presented to the recipient's user terminal TM2 as a relative value “76” when replaced with the frequency of “sake”. Is done.

図17は、以上述べた一実施形態による理解支援動作の実施イメージを示したものである。同図に示すように、伝え手ユーザAが例えば「新型ウィルスXの危険度は0.8です。」といった情報を受け手ユーザB,Cに伝達しようとしたとする。この場合、受け手ユーザCの“コンピュータセキュリティ”に関する知識レベルが伝え手ユーザAと同等かそれ以上であれば、この受け手ユーザCには上記伝え手ユーザAが送信した伝達情報がそのまま転送される。   FIG. 17 shows an execution image of the understanding support operation according to the embodiment described above. As shown in the figure, it is assumed that the reporter user A tries to transmit information such as “the risk of the new virus X is 0.8” to the recipient users B and C. In this case, if the knowledge level regarding the “computer security” of the receiver user C is equal to or higher than that of the user A, the transmission information transmitted by the user A is transferred to the receiver user C as it is.

これに対し“コンピュータセキュリティ”に関する知識レベルが伝え手ユーザAよりも低い受け手ユーザBに対しては、受け手ユーザBが有している様々な分野の事象のうち知識度(熟知度)が最大の事象がその分野に関係なく選出され、この選出された事象の程度の定量値が、上記伝え手ユーザAが伝達しようとした事象の程度の定量値に相当する値に置き換えられる。そして、この置き換えられた情報、例えば「酒の度数であれば76度ぐらいです。」が、上記「新型ウィルスXの危険度は0.8です。」に代えて受け手ユーザBに伝達される。   On the other hand, for the recipient user B whose knowledge level regarding “computer security” is lower than the recipient user A, the knowledge level (familiarity) is the highest among the events in the various fields possessed by the recipient user B. The event is selected regardless of the field, and the quantitative value of the degree of the selected event is replaced with a value corresponding to the quantitative value of the degree of the event that the transmitter user A tried to convey. Then, the replaced information, for example, “about 76 degrees in the case of liquor” is transmitted to the recipient user B instead of the above “risk of new virus X is 0.8”.

(一実施形態の効果)
以上詳述したようにこの発明の一実施形態に係る理解支援サーバSV及び理解支援方法は、以下のような手段又は処理過程を備えている。
すなわち、情報の伝え手となるユーザから伝達情報として事象とその程度表現、程度の定量値、伝え手ユーザの送信者ID及び受け手ユーザの受信者IDが入力された場合に、先ず当該入力された事象に対する伝え手ユーザの知識度と受け手ユーザの知識度を知識DB23から検索して両者を比較する。そして、受け手ユーザの知識度が伝え手ユーザの知識度と同等又は高い場合には、上記入力された伝達情報をそのまま受け手ユーザのユーザ端末へ送信する。これに対し、受け手ユーザの知識度が伝え手ユーザの知識度より低い場合には、知識DB23から受け手ユーザの知識度が最も高い事象を選出し、上記伝え手ユーザにより入力された事象の程度の定量値を上記抽出された事象の程度の定量値に置換して、この置換された事象とその程度の定量値を表す情報を受け手ユーザのユーザ端末へ送信するようにしている。
(Effect of one embodiment)
As described above in detail, the understanding support server SV and the understanding support method according to an embodiment of the present invention include the following means or processing steps.
That is, when an event and its degree expression, a quantitative value of the degree, the sender ID of the sender user and the receiver ID of the receiver user are input from the user who is the information transmitter as the transmission information, The knowledge level of the teller user and the knowledge level of the receiver user for the event are retrieved from the knowledge DB 23 and compared. When the knowledge level of the recipient user is equal to or higher than the knowledge level of the transmitter user, the input transmission information is transmitted as it is to the user terminal of the receiver user. On the other hand, when the knowledge level of the receiver user is lower than the knowledge level of the reporter user, an event having the highest knowledge level of the receiver user is selected from the knowledge DB 23 and the degree of the event input by the reporter user is selected. The quantitative value is replaced with the quantitative value of the degree of the extracted event, and information indicating the replaced event and the quantitative value of the degree is received and transmitted to the user terminal of the user.

したがって一実施形態によれば、伝え手ユーザがある事象の程度を、当該事象に詳しくない受け手ユーザに伝達する際に、受け手ユーザの知識度が最も高い他の事象の程度に置き換えられて例示される。すなわち、伝え手ユーザが入力した事象の程度が、受け手ユーザにとって詳しい事象の程度に変換されて提示される。このため、伝え手ユーザと受け手ユーザとの間の知識が著しく異なる場合であっても、伝え手ユーザが受け手ユーザの保有する知識を考慮することなく、伝え手ユーザが入力した事象の程度を受け手ユーザが理解しやすい形態で伝達することができ、これにより伝え手ユーザは特別な配慮をすることなく受け手ユーザに情報を確実に伝達することが可能となる。また、受け手ユーザは伝え手ユーザが伝達しようとした事象の程度を、自身が理解しやすい事象の程度として容易に理解することが可能となる。   Therefore, according to one embodiment, when the teller user communicates the degree of an event to a recipient user who is not familiar with the event, the event is exemplified by being replaced with the degree of another event with the highest degree of knowledge of the recipient user. The That is, the degree of the event input by the user is converted into a level of event that is detailed for the receiver user and presented. For this reason, even if the knowledge between the teller user and the receiver user is significantly different, the receiver user receives the degree of the event input by the teller user without considering the knowledge of the receiver user. The information can be transmitted in a form that is easy for the user to understand, so that the teller user can reliably transmit information to the recipient user without any special consideration. In addition, the receiver user can easily understand the degree of the event that the user is trying to convey as the degree of the event that the user can easily understand.

また本実施形態では、上記理解支援処理を実現するために、ユーザ端末TM1〜TMnから定期的又は不定期にユーザのライフログデータをそれぞれ取得して行動履歴DB21に蓄積し、この蓄積されたライフログデータをもとに事象(購買商品)ごとにその分類の階層と商品名について購入頻度と購入のバリエーションの分散をそれぞれ算出して、この購入頻度と分散の算出結果をもとに知識度を算出して知識DB23に格納するようにしている。   Moreover, in this embodiment, in order to implement | achieve the said understanding assistance process, a user's life log data is each acquired from user terminal TM1-TMn regularly or irregularly, and it accumulate | stores in action log | history DB21, and this accumulated life For each event (purchased product) based on the log data, calculate the distribution of purchase frequency and purchase variation for each classification hierarchy and product name, and calculate the degree of knowledge based on the calculation result of this purchase frequency and variance. It is calculated and stored in the knowledge DB 23.

したがって、伝え手ユーザ及び受け手ユーザの事象に対する知識度を格納する知識DB23を、ユーザの行動履歴に従い更新することが可能となり、これにより受け手ユーザにとって常に最適な事象の程度を使用して情報を伝達することができる。また、ユーザの事象に対する経験量を経験の頻度によって数値化すると共に、経験の幅を経験のバリエーションの分散によって数値化し、この数値化された頻度と分散をもとに知識度を定量化しているので、ユーザの知識度を適切に算出することができる。   Therefore, it is possible to update the knowledge DB 23 that stores the degree of knowledge about the event of the user and the receiver user in accordance with the user's behavior history, thereby transmitting information using the degree of event that is always optimal for the receiver user. can do. In addition, the amount of experience for user events is quantified by the frequency of experience, and the breadth of experience is quantified by the variance of experience variations, and the degree of knowledge is quantified based on this quantified frequency and variance. Therefore, the knowledge level of the user can be calculated appropriately.

[他の実施形態]
前記一実施形態では、情報の伝え手となるユーザが入力した情報を、受け手となるユーザに対しその知識に応じて事象の程度表現と程度の定量値を変換して伝える場合を例にとって説明した。しかしそれに限らず、伝え手となるユーザと受け手となるユーザが同一の場合にもこの発明は適用可能である。この実施形態によれば、例えばユーザが自身の知識では理解が困難な事象とその程度を入力した場合に、理解支援サーバSVがこの入力された事象の程度の定量値を入力ユーザにとって理解可能な事象の程度の定量値に置換して、上記入力ユーザ自身に返送することができる。すなわち、この場合理解支援サーバSVは、ユーザにとって理解しにくい事象の程度を理解するための辞書のような役割を持つことになる。
[Other Embodiments]
In the above-described embodiment, the case where the information input by the user who transmits information is transferred to the user who receives the information by converting the degree expression of the event and the quantitative value of the degree according to the knowledge has been described as an example. . However, the present invention is not limited to this, and the present invention can also be applied to the case where the user serving as the transmitter and the user serving as the receiver are the same. According to this embodiment, for example, when the user inputs an event that is difficult to understand with his / her knowledge and its degree, the understanding support server SV can understand the quantitative value of the degree of the inputted event for the input user. It can be replaced with a quantitative value of the degree of the event and returned to the input user itself. That is, in this case, the understanding support server SV has a role like a dictionary for understanding the degree of an event that is difficult for the user to understand.

また、情報配信サイト等が発信するニュースや時事用語などの事象とその程度をユーザに配信する場合にもこの発明は適用可能である。この実施形態によれば、情報配信サイトがユーザに対し配信情報を送信すると、理解支援サーバSVがこの発信された情報に含まれる事象とその程度の定量値を配信先ユーザの知識に応じて理解可能な事象の程度の定量値に置換し、当該配信先ユーザに送信することができる。   The present invention can also be applied to the case where events such as news and current affair terms transmitted from information distribution sites and the like and the extent thereof are distributed to users. According to this embodiment, when the information distribution site transmits the distribution information to the user, the understanding support server SV understands the event included in the transmitted information and the quantitative value thereof according to the knowledge of the distribution destination user. It can be replaced with a quantitative value of the degree of possible events and transmitted to the distribution destination user.

さらに前記一実施形態では、行動履歴DB21、構造化知識DB22、知識DB23及び表現一覧DB24からなるデータベース群と、行動履歴管理処理部11、知識構造化処理部12、知識定量化処理部13、入力データ受付処理部14、知識度判定処理部15、最適表現選択処理部16、程度の定量値変換処理部17及び出力処理部18からなる制御機能を、1個のサーバSV内に全て収容した場合を例にとって説明したが、上記データベース群及び制御機能を適宜異なるサーバ又は端末に分散させ、これらを通信ネットワークを介して接続するように構成してもよい。   Furthermore, in the one embodiment, a database group including an action history DB 21, a structured knowledge DB 22, a knowledge DB 23, and an expression list DB 24, an action history management processing unit 11, a knowledge structuring processing unit 12, a knowledge quantification processing unit 13, and an input When all the control functions including the data reception processing unit 14, the knowledge level determination processing unit 15, the optimum expression selection processing unit 16, the quantitative value conversion processing unit 17 and the output processing unit 18 are accommodated in one server SV. However, the database group and the control function may be appropriately distributed to different servers or terminals and connected to each other via a communication network.

なお、この発明は上記各実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態ではユーザ端末として携帯端末を使用する場合を例にとって説明したが、有線端末であってもよい。但し、この場合には、ユーザ自身が当該有線端末を使用してライフログデータを理解支援サーバSVに送信する必要がある。   The present invention is not limited to the above embodiments. For example, in the embodiment, the case where a mobile terminal is used as a user terminal has been described as an example, but a wired terminal may be used. However, in this case, the user himself / herself needs to transmit life log data to the understanding support server SV using the wired terminal.

また、前記一実施形態では事象として主として生活雑貨や飲料等の商品を取り上げて説明を行ったが、地理や物理、気象、政治、経済、金融、芸術等に関する事象を利用してもよい。その他、理解支援システムの構成、知識DBの作成処理や、受け手ユーザの知識度に応じた事象とその程度の置換処理の手順と内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。   In the embodiment described above, products such as household goods and beverages are mainly described as events, but events related to geography, physics, weather, politics, economy, finance, art, etc. may be used. In addition, the structure of the understanding support system, the creation process of the knowledge DB, the event according to the degree of knowledge of the receiver user and the procedure and contents of the replacement process are variously modified without departing from the gist of the present invention. Can be implemented.

要するにこの発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。   In short, the present invention is not limited to the above-described embodiments as they are, and can be embodied by modifying the components without departing from the scope of the invention in the implementation stage. Moreover, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the above embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in each embodiment. Furthermore, you may combine suitably the component covering different embodiment.

SV…理解支援サーバ、TM1〜TMn…ユーザ端末、NW…通信ネットワーク、1…制御ユニット、2…記憶ユニット、3…通信インタフェース、11…行動履歴管理処理部、12…知識構造化処理部、13…知識定量化処理部、14…入力データ受付処理部、15…知識度判定処理部、16…最適表現選択処理部、17…程度の定量値変換処理部、18…出力処理部、21…行動履歴データベース(行動履歴DB)、22…構造化知識データベース(構造化知識DB)、23…知識データベース(知識DB)、24…表現一覧データベース、(表現一覧DB)。   SV ... understanding support server, TM1 to TMn ... user terminal, NW ... communication network, 1 ... control unit, 2 ... storage unit, 3 ... communication interface, 11 ... action history management processing unit, 12 ... knowledge structuring processing unit, 13 ... knowledge quantification processing unit, 14 ... input data reception processing unit, 15 ... knowledge level determination processing unit, 16 ... optimum expression selection processing unit, 17 ... about quantitative value conversion processing unit, 18 ... output processing unit, 21 ... action History database (action history DB), 22 ... structured knowledge database (structured knowledge DB), 23 ... knowledge database (knowledge DB), 24 ... expression list database, (expression list DB).

Claims (8)

伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する方法であって、
事象とその程度の定量値を含む第1の伝送情報を受信する過程と、
事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す過程と、
前記読み出された事象の程度の定量値を、前記第1の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値に相当する値に変換する過程と、
前記読み出された事象と、前記変換された当該事象の程度の定量値を含む第2の伝達情報を、前記第1の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信する過程と
を具備することを特徴とする理解支援方法。
A method for supporting understanding of the transmission information by a user as a receiver when transmitting the transmission information to a user terminal as a receiver,
Receiving a first transmission information including an event and a quantitative value of the degree;
A process of reading out an event satisfying a preset condition of the knowledge level of the user as the receiver from a knowledge database in which information representing the knowledge level of the user for the event is stored for each event;
Converting the read-out quantitative value of the degree of the event into a value corresponding to the quantitative value of the degree of the event included in the first transmission information;
A step of transmitting the read event and the second transmission information including the converted quantitative value of the degree of the event to the user terminal serving as the receiver instead of the first transmission information. An understanding support method characterized by
前記ユーザが前記事象に関連して起こした行動の頻度と、前記行動の幅広さを表す指標とに基づいて、当該行動の頻度又は幅広さの指標が高いほど高くなるように関係付けられた知識度を算出し、この算出された知識度を表す情報を前記事象に関連付けて前記知識データベースに記憶させる知識情報算出過程と
を、さらに具備することを特徴とする請求項1記載の理解支援方法。
Based on the frequency of the action that the user took in relation to the event and the index representing the breadth of the action, the action frequency or the breadth index of the action is related to become higher The understanding support according to claim 1, further comprising a knowledge information calculation step of calculating a knowledge level and storing information representing the calculated knowledge level in the knowledge database in association with the event. Method.
前記知識情報算出過程は、前記行動の頻度として特定の商品に対する購買行動の頻度を算出し、かつ前記行動の幅広さを表す指標として前記購買行動における購買価格の分散を算出することを特徴とする請求項2記載の理解支援方法。   The knowledge information calculation step calculates the frequency of purchase behavior for a specific product as the frequency of behavior, and calculates the variance of purchase price in the purchase behavior as an index representing the breadth of the behavior. The understanding support method according to claim 2. 伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する機能を備えた理解支援システムであって、
事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースと、
前記受け手となるユーザ端末から、事象とその程度の定量値を含む第1の伝達情報を受信する手段と、
前記知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す手段と、
前記読み出された事象の程度の定量値を、前記第1の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値に相当する値に変換する手段と、
前記読み出された事象と、前記変換された当該事象の程度の定量値を含む第2の伝達情報を、前記第1の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信する手段と
を具備することを特徴とする理解支援システム。
An understanding support system having a function of supporting the understanding of the transmission information by the user as the receiver when transmitting the transmission information to the user terminal as the receiver,
A knowledge database in which information representing the degree of knowledge of the user for each event is stored for each event;
Means for receiving, from the user terminal serving as the receiver, first transmission information including an event and a quantitative value thereof;
Means for reading from the knowledge database an event in which the knowledge level of the recipient user satisfies a preset condition;
Means for converting the read quantitative value of the degree of the event into a value corresponding to the quantitative value of the degree of the event included in the first transmission information;
Means for transmitting the read event and the second transmission information including the converted quantitative value of the degree of the event to the user terminal serving as the receiver instead of the first transmission information. An understanding support system characterized by
伝え手となる第1のユーザ端末から送信された伝達情報を受け手となる第2のユーザ端末へ転送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する機能を備えた理解支援システムであって、
事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースと、
前記伝え手となる第1のユーザ端末から、事象とその程度の定量値を含む第1の伝達情報を受信する手段と、
前記知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す手段と、
前記読み出された事象の程度の定量値を、前記第1の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値に相当する値に変換する手段と、
前記読み出された事象と、前記変換された当該事象の程度の定量値を含む第2の伝達情報を、前記第1の伝達情報に代えて前記受け手となる第2のユーザ端末へ送信する手段と
を具備することを特徴とする理解支援システム。
Comprehension support provided with a function for supporting the understanding of the transmission information by the user as the receiver when transferring the transmission information transmitted from the first user terminal as the receiver to the second user terminal as the receiver A system,
A knowledge database in which information representing the degree of knowledge of the user for each event is stored for each event;
Means for receiving first transmission information including an event and a quantitative value of the degree from the first user terminal serving as the transmitter;
Means for reading from the knowledge database an event in which the knowledge level of the recipient user satisfies a preset condition;
Means for converting the read quantitative value of the degree of the event into a value corresponding to the quantitative value of the degree of the event included in the first transmission information;
Means for transmitting second read information including the read event and the converted quantitative value of the degree of the event to the second user terminal serving as the receiver instead of the first transfer information An understanding support system comprising:
伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する機能を備えた理解支援システムであって、
事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースと、
前記ユーザが前記事象に関連して起こした行動の頻度と、前記行動の幅広さを表す指標とに基づいて、当該行動の頻度又は幅広さの指標が高いほど高くなるように関係付けられた知識度を算出し、この算出された知識度を表す情報を前記事象に関連付けて前記知識データベースに記憶させる知識情報算出手段と、
前記受け手となるユーザ端末から、事象とその程度の定量値を含む第1の伝達情報を受信する手段と、
前記知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す手段と、
前記読み出された事象の程度の定量値を、前記第1の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値に相当する値に変換する手段と、
前記読み出された事象と、前記変換された当該事象の程度の定量値を含む第2の伝達情報を、前記第1の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信する手段と
を具備することを特徴とする理解支援システム。
An understanding support system having a function of supporting the understanding of the transmission information by the user as the receiver when transmitting the transmission information to the user terminal as the receiver,
A knowledge database in which information representing the degree of knowledge of the user for each event is stored for each event;
Based on the frequency of the action that the user took in relation to the event and the index representing the breadth of the action, the action frequency or the breadth index of the action is related to become higher Knowledge information calculating means for calculating a knowledge level, and storing information indicating the calculated knowledge level in the knowledge database in association with the event;
Means for receiving, from the user terminal serving as the receiver, first transmission information including an event and a quantitative value thereof;
Means for reading from the knowledge database an event in which the knowledge level of the recipient user satisfies a preset condition;
Means for converting the read quantitative value of the degree of the event into a value corresponding to the quantitative value of the degree of the event included in the first transmission information;
Means for transmitting the read event and the second transmission information including the converted quantitative value of the degree of the event to the user terminal serving as the receiver instead of the first transmission information. An understanding support system characterized by
送り手となる第1のユーザ端末から送信された伝達情報を受け手となる第2のユーザ端末へ転送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する機能を備えた理解支援システムであって、
事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースと、
前記ユーザが前記事象に関連して起こした行動の頻度と、前記行動の幅広さを表す指標とに基づいて、当該行動の頻度又は幅広さの指標が高いほど高くなるように関係付けられた知識度を算出し、この算出された知識度を表す情報を前記事象に関連付けて前記知識データベースに記憶させる知識情報算出手段と、
前記伝え手となる第1のユーザ端末から、事象とその程度の定量値を含む第1の伝達情報を受信する手段と、
前記知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す手段と、
前記読み出された事象の程度の定量値を、前記第1の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値に相当する値に変換する手段と、
前記読み出された事象と、前記変換された当該事象の程度の定量値を含む第2の伝達情報を、前記第1の伝達情報に代えて前記受け手となる第2のユーザ端末へ送信する手段と
を具備することを特徴とする理解支援システム。
Comprehension support provided with a function for supporting the understanding of the transmission information by the user as the receiver when transferring the transmission information transmitted from the first user terminal as the sender to the second user terminal as the receiver A system,
A knowledge database in which information representing the degree of knowledge of the user for each event is stored for each event;
Based on the frequency of the action that the user took in relation to the event and the index representing the breadth of the action, the action frequency or the breadth index of the action is related to become higher Knowledge information calculating means for calculating a knowledge level, and storing information indicating the calculated knowledge level in the knowledge database in association with the event;
Means for receiving first transmission information including an event and a quantitative value of the degree from the first user terminal serving as the transmitter;
Means for reading from the knowledge database an event in which the knowledge level of the recipient user satisfies a preset condition;
Means for converting the read quantitative value of the degree of the event into a value corresponding to the quantitative value of the degree of the event included in the first transmission information;
Means for transmitting second read information including the read event and the converted quantitative value of the degree of the event to the second user terminal serving as the receiver instead of the first transfer information An understanding support system comprising:
前記知識情報算出手段は、前記行動の頻度として特定の商品に対する購買行動の頻度を算出し、かつ前記行動の幅広さを表す指標として前記購買行動における購買価格の分散を算出することを特徴とする請求項6又は7記載の理解支援システム。   The knowledge information calculating means calculates a purchase action frequency for a specific product as the action frequency, and calculates a variance of purchase price in the purchase action as an index representing the breadth of the action. The understanding support system according to claim 6 or 7.
JP2012217812A 2012-09-28 2012-09-28 Understanding support method and system Active JP5847052B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012217812A JP5847052B2 (en) 2012-09-28 2012-09-28 Understanding support method and system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012217812A JP5847052B2 (en) 2012-09-28 2012-09-28 Understanding support method and system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2014071711A true JP2014071711A (en) 2014-04-21
JP5847052B2 JP5847052B2 (en) 2016-01-20

Family

ID=50746841

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2012217812A Active JP5847052B2 (en) 2012-09-28 2012-09-28 Understanding support method and system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5847052B2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108874294A (en) * 2018-05-04 2018-11-23 中国信息安全研究院有限公司 A kind of collecting method

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108874294A (en) * 2018-05-04 2018-11-23 中国信息安全研究院有限公司 A kind of collecting method
CN108874294B (en) * 2018-05-04 2022-10-04 中国信息安全研究院有限公司 Data acquisition method

Also Published As

Publication number Publication date
JP5847052B2 (en) 2016-01-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10805386B2 (en) Reducing transmissions by suggesting digital content for display in a group-based communication interface
US10091324B2 (en) Content feed for facilitating topic discovery in social networking environments
JP5960887B1 (en) Calculation device, calculation method, and calculation program
JP6023129B2 (en) Extraction apparatus, extraction method, and extraction program
KR102297669B1 (en) System for providing matching service for connecting between manufacturer and distributor
CN104471571A (en) System and method for indexing, ranking, and analyzing web activity within event driven architecture
JP6560323B2 (en) Determination device, determination method, and determination program
US10579734B2 (en) Web-based influence system and method
KR102398361B1 (en) GUI(Graphical User Interface)-based AI(Artificial Intelligence) recommendation system and method thereof
CN102831526A (en) Method and system for searching and sequencing commodities to carry out transaction on line
Richa et al. Trust and distrust based cross-domain recommender system
CN103262079B (en) Search device and search method
JP6833540B2 (en) Extractor, extraction method and extraction program
JP2021033602A (en) Information processing device, vector generation method, and program
JP5847052B2 (en) Understanding support method and system
JP2008090450A (en) Household account book data network system
JP6030081B2 (en) Data processing apparatus, data processing method, and data processing program
JP6087855B2 (en) Data processing apparatus, data processing method, and data processing program
JP6152215B2 (en) Calculation device, calculation method, and calculation program
WO2015188019A2 (en) Systems and methods for presenting events
JP6356738B2 (en) Providing device, providing method, and providing program
JP6067169B2 (en) Calculation device, calculation method, and calculation program
Osial et al. Smartphone recommendation system using web data integration techniques
JP7179630B2 (en) Decision device, decision method and decision program
JP2014102616A (en) Comprehension support method and device

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20141021

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20150831

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20150901

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20151009

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20151117

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20151124

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5847052

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150