JP2016219042A - Information processor, terminal device, information processing method, and information processing program - Google Patents
Information processor, terminal device, information processing method, and information processing program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016219042A JP2016219042A JP2016153470A JP2016153470A JP2016219042A JP 2016219042 A JP2016219042 A JP 2016219042A JP 2016153470 A JP2016153470 A JP 2016153470A JP 2016153470 A JP2016153470 A JP 2016153470A JP 2016219042 A JP2016219042 A JP 2016219042A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- item
- information
- usage
- user
- identifier
- 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
Links
Images
Abstract
Description
本発明は、ユーザのアイテムに関する利用情報を用いた情報処理、特にポイントに係る
情報処理に関する。
The present invention relates to information processing using usage information related to a user's item, and particularly to information processing related to points.
近年、デジタル技術やネットワーク技術の進展により、ネットワークを使ってデジタル
コンテンツや物品などのアイテムを配信したり、販売することが増えている。これに伴い
、多数のアイテムの中から、ユーザが興味を持つ可能性の高いアイテムの情報を選択して
提供する技術へのニーズが高まっている。
In recent years, with the advancement of digital technology and network technology, items such as digital contents and articles are distributed and sold using a network. Along with this, there is an increasing need for a technique for selecting and providing information on items that are likely to be of interest to the user from a large number of items.
また、ユーザが商品を購入する際に、購入金額や購入回数に応じてポイントを付与し、
次回の購入時にポイント相当分の割引を行うといった、いわゆるポイントサービスが広く
行われている。
In addition, when a user purchases a product, points are given according to the purchase price and the number of purchases,
A so-called point service is widely used, such as discounting the equivalent of points at the next purchase.
そして、アイテムに関する情報提供とポイントサービスとを組合せた技術も提案されて
いる。例えば、特許文献１には、商品に関するアドバイスを他のユーザに対して行ったユ
ーザに対して、ポイントを付与し、アイテムの利用を促進する技術が開示されている。ま
た特許文献２には、対象ユーザに類似するユーザが推薦するアイテムを対象ユーザが選択
した回数に応じて、その類似するユーザにポイントを付与する技術が開示されている。
And the technique which combined the information provision regarding an item and point service is also proposed. For example,
上述の従来技術のように、情報提供ユーザの提供した情報に従って他のユーザがアイテ
ムを購入した場合に、情報提供ユーザにポイントを付与するシステムでは、ユーザからの
情報提供が促進されることが期待できる。さらに、ポイントが付与されるタイミングを情
報提供ユーザが予測することは難しいため、購入した本人がポイントを取得する通常のポ
イントサービスに比べて、より大きな意外性やある種の感動をユーザに与えることができ
る。そして、各々のユーザには、自分のポイントが増えているかどうかを確認したいとい
う心理が働くので、そのサイトへのアクセス頻度が高まる場合がある。
In the system that gives points to the information providing user when another user purchases an item according to the information provided by the information providing user as in the above-described conventional technology, the provision of information from the user is expected to be promoted. it can. Furthermore, since it is difficult for the information providing user to predict when the points will be given, it will give the user a greater surprise and some kind of emotion compared to the normal point service where the purchased person gets points. Can do. Since each user has a psychology of confirming whether his / her points are increasing, the frequency of access to the site may increase.
しかしながら、上記の特許文献１および特許文献２においては、情報を提供するユーザ
と、その情報に従ってアイテムを利用するユーザの関係が１対１であるため、実際にポイ
ントが付与されるユーザがごく一部のユーザに限られたり、ポイントが増える頻度が少な
いという問題があった。すなわち、ユーザＡが提供した情報に基づきユーザＢがアイテム
を利用した場合に、ユーザＡのポイントは１回だけ増えるが、それ以外の大多数のユーザ
のポイントは全く変更されない。このため、自分のポイントが増えていることを期待して
、一時的にはサイトに頻繁にアクセスしても、なかなかポイントが増えないため、最終的
にはアクセス頻度が下がる場合があった。例えば、ポイントサービスに入会した直後には
、自分のポイントが増えているかを確認するために、サイトへ頻繁にアクセスするが、い
つまで経ってもポイントが増えないため、そのうちにサイトやアイテムへの興味を失って
しまうことがあった。
However, in
そこで本発明は、ユーザのポイントサービスに対する関心を高め、アイテムに関する利
用を促進することを目的とする。
Therefore, an object of the present invention is to increase the user's interest in point services and promote the use of items.
上記目的を達成するため、第１の発明に係る情報処理方法は、ユーザまたはユーザの利
用した端末装置を識別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを
識別するアイテム識別子と、ユーザの利用操作の種類を区別する利用形態情報とを関連付
けた利用履歴を複数取得する利用履歴取得工程と、前記取得した複数の利用履歴の中から
一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴のアイテム識別子である一のアイテム識別子と
同じアイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である
先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴形成工程と、前記先行利用履歴集合に含まれる
利用主体識別子のうちの少なくとも一部である複数の利用主体識別子を分配対象のユーザ
集合として抽出し、分配対象のユーザ集合に属する利用主体識別子ごとに管理されている
ポイント値を変更するための変更値を算出するポイント算出工程とを含み、前記変更値は
、分配対象のユーザ集合に属する利用主体識別子に対応する先行利用履歴に含まれる利用
形態情報に応じた値となることを特徴とする。
第２の発明に係る情報処理方法は、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別する
ための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子と
、ユーザの利用操作の種類を区別する利用形態情報とを関連付けた利用履歴を複数取得す
る利用履歴取得工程と、アイテム識別子とアイテム属性とを関連付けたアイテム情報を取
得するアイテム情報取得工程と、前記取得した複数の利用履歴の中から一の利用履歴を選
択し、前記一の利用履歴のアイテム識別子に対応する１つ以上のアイテム属性の集合であ
る一のアイテム属性集合を形成し、前記一のアイテム属性集合に属する少なくとも１つの
アイテム属性に対応するアイテム識別子の集合である一のアイテム集合を形成し、前記一
のアイテム集合に属するアイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利
用履歴の集合である先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴形成工程と、前記先行利用
履歴集合に含まれる利用主体識別子のうちの少なくとも一部である複数の利用主体識別子
を分配対象のユーザ集合として抽出し、分配対象のユーザ集合に属する利用主体識別子ご
とに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント算出工程とを
含み、前記変更値は、分配対象のユーザ集合に属する利用主体識別子に対応する先行利用
履歴に含まれる利用形態情報に応じた値となることを特徴とする。
In order to achieve the above object, an information processing method according to a first invention includes a user entity identifier for identifying a user or a terminal device used by the user, an item identifier for identifying an item used by the user, and a user. A usage history acquisition step of acquiring a plurality of usage histories associated with usage mode information for distinguishing types of usage operations, and selecting one usage history from the plurality of acquired usage histories, and selecting the one usage history A prior usage history forming step of forming a prior usage history set that is a set of other usage histories that has the same item identifier as the one item identifier that is an item identifier and is older than the one usage history; Multiple user entity identifiers that are at least part of the user entity identifiers included in the history set are extracted as a user set to be distributed, A point calculation step of calculating a change value for changing the point value managed for each user identifier belonging to the user set, wherein the change value corresponds to the user identifier belonging to the user set to be distributed It becomes a value according to usage pattern information included in the prior usage history to be performed.
The information processing method according to the second invention distinguishes between a user entity identifier for identifying a user or a terminal device used by the user, an item identifier for identifying an item used by the user, and a type of user operation. A usage history acquisition step of acquiring a plurality of usage histories associated with usage mode information, an item information acquisition step of acquiring item information in which an item identifier and an item attribute are associated, and the plurality of usage histories acquired One usage history is selected to form one item attribute set which is a set of one or more item attributes corresponding to the item identifier of the one usage history, and at least one item belonging to the one item attribute set An item set that is a set of item identifiers corresponding to attributes is formed, and items belonging to the one item set are formed. A prior usage history formation step of forming a prior usage history set that is an aggregation of other usage histories that has an identifier and is older than the one usage history; and at least one of the use subject identifiers included in the preceding usage history set A point calculation step of extracting a plurality of user entity identifiers as a distribution target user set and calculating a change value for changing a point value managed for each user entity identifier belonging to the distribution target user set The change value is a value according to usage pattern information included in the preceding usage history corresponding to the usage subject identifier belonging to the user set to be distributed.
第３の発明に係る情報処理装置は、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別する
ための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子と
、ユーザの利用操作の種類を区別する利用形態情報とを関連付けた利用履歴を複数取得す
る利用履歴取得部と、前記取得した複数の利用履歴の中から一の利用履歴を選択し、前記
一の利用履歴のアイテム識別子である一のアイテム識別子と同じアイテム識別子を持ち、
かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である先行利用履歴集合を形成する
先行利用履歴形成部と、前記先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子のうちの少なく
とも一部である複数の利用主体識別子を分配対象のユーザ集合として抽出し、分配対象の
ユーザ集合に属する利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変
更値を算出するポイント算出部とを備え、前記変更値は、分配対象のユーザ集合に属する
利用主体識別子に対応する先行利用履歴に含まれる利用形態情報に応じた値となることを
特徴とする。
第４の発明に係る情報処理装置は、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識別する
ための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識別子と
、ユーザの利用操作の種類を区別する利用形態情報とを関連付けた利用履歴を複数取得す
る利用履歴取得部と、アイテム識別子とアイテム属性とを関連付けたアイテム情報を取得
するアイテム情報取得部と、前記取得した複数の利用履歴の中から一の利用履歴を選択し
、前記一の利用履歴のアイテム識別子に対応する１つ以上のアイテム属性の集合である一
のアイテム属性集合を形成し、前記一のアイテム属性集合に属する少なくとも１つのアイ
テム属性に対応するアイテム識別子の集合である一のアイテム集合を形成し、前記一のア
イテム集合に属するアイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履
歴の集合である先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴形成部と、前記先行利用履歴集
合に含まれる利用主体識別子のうちの少なくとも一部である複数の利用主体識別子を分配
対象のユーザ集合として抽出し、分配対象のユーザ集合に属する利用主体識別子ごとに管
理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント算出部とを備え、前
記変更値は、分配対象のユーザ集合に属する利用主体識別子に対応する先行利用履歴に含
まれる利用形態情報に応じた値となることを特徴とする。
第５の発明に係る情報処理プログラムは、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識
別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識
別子と、ユーザの利用操作の種類を区別する利用形態情報とを関連付けた利用履歴を複数
取得する利用履歴取得ステップと、前記取得した複数の利用履歴の中から一の利用履歴を
選択し、前記一の利用履歴のアイテム識別子である一のアイテム識別子と同じアイテム識
別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よりも古い他の利用履歴の集合である先行利用履歴集
合を形成する先行利用履歴形成ステップと、前記先行利用履歴集合に含まれる利用主体識
別子のうちの少なくとも一部である複数の利用主体識別子を分配対象のユーザ集合として
抽出し、分配対象のユーザ集合に属する利用主体識別子ごとに管理されているポイント値
を変更するための変更値を算出するポイント算出ステップとをコンピュータに実行させ、
前記変更値は、分配対象のユーザ集合に属する利用主体識別子に対応する先行利用履歴に
含まれる利用形態情報に応じた値となることを特徴とする。
第６の発明に係る情報処理プログラムは、ユーザまたはユーザの利用した端末装置を識
別するための利用主体識別子と、ユーザにより利用されたアイテムを識別するアイテム識
別子と、ユーザの利用操作の種類を区別する利用形態情報とを関連付けた利用履歴を複数
取得する利用履歴取得ステップと、アイテム識別子とアイテム属性とを関連付けたアイテ
ム情報を取得するアイテム情報取得ステップと、前記取得した複数の利用履歴の中から一
の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴のアイテム識別子に対応する１つ以上のアイテム
属性の集合である一のアイテム属性集合を形成し、前記一のアイテム属性集合に属する少
なくとも１つのアイテム属性に対応するアイテム識別子の集合である一のアイテム集合を
形成し、前記一のアイテム集合に属するアイテム識別子を持ち、かつ前記一の利用履歴よ
りも古い他の利用履歴の集合である先行利用履歴集合を形成する先行利用履歴形成ステッ
プと、前記先行利用履歴集合に含まれる利用主体識別子のうちの少なくとも一部である複
数の利用主体識別子を分配対象のユーザ集合として抽出し、分配対象のユーザ集合に属す
る利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポ
イント算出ステップとをコンピュータに実行させ、前記変更値は、分配対象のユーザ集合
に属する利用主体識別子に対応する先行利用履歴に含まれる利用形態情報に応じた値とな
ることを特徴とする。
An information processing apparatus according to a third invention distinguishes between a user entity identifier for identifying a user or a terminal device used by the user, an item identifier for identifying an item used by the user, and a type of user operation A usage history acquisition unit that acquires a plurality of usage histories associated with usage pattern information to be selected, and selects one usage history from the plurality of acquired usage histories, and is an item identifier of the one usage history Has the same item identifier as the item identifier,
And at least a part of a preceding usage history forming unit that forms a preceding usage history set that is a set of other usage histories older than the one usage history, and a use subject identifier included in the preceding usage history set A point calculation unit that extracts a plurality of usage subject identifiers as a distribution target user set and calculates a change value for changing a point value managed for each usage subject identifier belonging to the distribution target user set; The change value is a value corresponding to usage pattern information included in a prior usage history corresponding to a usage subject identifier belonging to a user set to be distributed.
An information processing apparatus according to a fourth invention distinguishes between a user entity identifier for identifying a user or a terminal device used by the user, an item identifier for identifying an item used by the user, and a type of user operation. A usage history acquisition unit that acquires a plurality of usage histories associated with usage pattern information, an item information acquisition unit that acquires item information associated with an item identifier and an item attribute, and a plurality of usage histories acquired One usage history is selected to form one item attribute set which is a set of one or more item attributes corresponding to the item identifier of the one usage history, and at least one item belonging to the one item attribute set An item set that is a set of item identifiers corresponding to the attribute is formed, and item identifiers belonging to the one item set are formed. A prior usage history forming unit that has a child and forms a previous usage history set that is a set of other usage histories that is older than the one usage history, and at least one of the use subject identifiers included in the preceding usage history set A point calculation unit that extracts a plurality of user entity identifiers as a distribution target user set and calculates a change value for changing a point value managed for each user entity identifier belonging to the distribution target user set The change value is a value according to usage pattern information included in the prior usage history corresponding to the usage subject identifier belonging to the user set to be distributed.
An information processing program according to a fifth invention distinguishes between a user entity identifier for identifying a user or a terminal device used by the user, an item identifier for identifying an item used by the user, and a type of user operation A usage history acquisition step of acquiring a plurality of usage histories associated with the usage pattern information to be selected, and selecting one usage history from the plurality of acquired usage histories, and one item identifier of the one usage history A prior usage history forming step for forming a prior usage history set that is a set of other usage histories that has the same item identifier as the item identifier and is older than the one usage history, and a use subject included in the preceding usage history set A plurality of user identifiers that are at least part of the identifiers are extracted as a distribution target user set, and the distribution target user set To execute a point calculation step in a computer to calculate a change value for changing the point value is managed for each belonging utilized mainly identifier,
The change value is a value corresponding to usage pattern information included in a prior usage history corresponding to a usage subject identifier belonging to a user set to be distributed.
An information processing program according to a sixth invention distinguishes between a user entity identifier for identifying a user or a terminal device used by the user, an item identifier for identifying an item used by the user, and a type of user operation A usage history acquisition step for acquiring a plurality of usage histories associated with usage mode information, an item information acquisition step for acquiring item information in which an item identifier and an item attribute are associated, and the plurality of usage histories acquired One usage history is selected to form one item attribute set which is a set of one or more item attributes corresponding to the item identifier of the one usage history, and at least one item belonging to the one item attribute set Forming one item set which is a set of item identifiers corresponding to the attributes, and said one item set A prior usage history forming step of forming a previous usage history set that is a set of other usage histories that have an item identifier that belongs and is older than the one usage history, and among the use subject identifiers included in the preceding usage history set A point for calculating a change value for changing a point value managed for each user identifier belonging to a user set to be distributed, by extracting a plurality of user entity identifiers that are at least a part of the user set as a distribution target user set The calculation step is executed by a computer, and the changed value is a value corresponding to usage mode information included in a prior usage history corresponding to a usage subject identifier belonging to a user set to be distributed.
本発明では、ある利用履歴（一の利用履歴）に含まれるアイテム識別子と同じアイテム
識別子を持ち、かつ一の利用履歴よりも古い利用履歴（先行利用履歴）を特定し、先行利
用履歴に関連する複数のユーザのポイントを更新するため、あるユーザの１回の利用行為
をもとにして複数のユーザにポイントを付与することが可能である。すなわち、従来の方
法に比べて、ポイントが増加する頻度やポイントが付与されるユーザ数を増やすことがで
きる。このため、ユーザは自分のポイントを確認するために頻繁にアイテム提供サーバに
アクセスする傾向が強まり、アイテムに関する情報を見る機会も増えるので、ユーザのア
イテム利用を促進することができる。
In the present invention, a usage history (preceding usage history) having the same item identifier as an item identifier included in a certain usage history (one usage history) and older than the one usage history is specified and related to the preceding usage history. In order to update the points of a plurality of users, it is possible to give points to a plurality of users based on a single user's usage act. That is, compared with the conventional method, the frequency at which points increase or the number of users to whom points are given can be increased. For this reason, the user tends to frequently access the item providing server in order to confirm his / her point, and the opportunity to view information on the item increases, so that the user can use the item.
また、多くの種類のアイテムを利用したユーザほど、同じアイテムを後から他のユーザ
が利用する可能性が高いので、それに伴って後からポイントが付与される可能性も高くな
る。このため、「より多くの種類のアイテムを利用しよう」というモチベーションが各々
のユーザで高まり、アイテムの利用が促進される。
In addition, the user who uses many types of items is more likely to be used by another user later, and accordingly, the possibility that points will be given later increases. For this reason, the motivation to “use more types of items” increases for each user, and the use of the items is promoted.
更に、後から他の多くのユーザが利用するアイテムをいち早く利用したユーザに多くの
ポイントが溜まる傾向があるので、「今後人気の出そうなアイテムを予測して、他人より
も早く利用しよう」というインセンティブが各々のユーザに働き、アイテムの利用がより
一層促進される効果が得られる。
Furthermore, since there is a tendency to accumulate a lot of points for users who have used items used by many other users early on, “predict items that are likely to become popular in the future and use them sooner than others”. The incentive works for each user, and the effect of further promoting the use of the item can be obtained.
以下、本発明の情報処理方法、表示方法、情報処理装置、端末装置、情報処理プログラ
ム及び表示プログラムについて、添付図面を参照して説明する。なお、第１〜第３実施形
態においては、図１〜図３５を用いて説明する。第１〜第３実施形態における各符号につ
いても、図１〜図３５における符号である。また、第４〜第６実施形態においては、図３
６〜図７５を用いて説明する。第４〜第６実施形態における各符号や数式の番号について
も、図３６〜図７５における符号や番号である。
Hereinafter, an information processing method, a display method, an information processing device, a terminal device, an information processing program, and a display program according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. The first to third embodiments will be described with reference to FIGS. The symbols in the first to third embodiments are also the symbols in FIGS. In the fourth to sixth embodiments, FIG.
This will be described with reference to FIGS. The symbols and numbers in the fourth to sixth embodiments are also the symbols and numbers in FIGS. 36 to 75.
＜第１実施形態＞
以下に、本発明の第１実施形態について、図を用いて詳細に説明する。図１は、本発明
の第１実施形態におけるシステム全体の構成図である。本実施形態におけるシステムは、
アイテム提供サーバ装置１と、情報処理サーバ装置２と、１つ以上の端末装置３（３ａ〜
３ｎ）がネットワーク４を介して接続されている。また、図２に示すように、２つのネッ
トワークを用いてシステム全体を構成してもよい。図２においては、アイテム提供サーバ
装置１と情報処理サーバ装置２がネットワーク５を介して接続されており、アイテム提供
サーバ装置１と端末装置３（３ａ〜３ｎ）がネットワーク４を介して接続されている。ネ
ットワーク５は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であり、情報処理サ
ーバ装置２と端末装置３（３ａ〜３ｎ）は、直接接続できないようになっている。本実施
形態では、特に断らない限り、システム全体の構成が図１である場合を説明する。なお本
実施形態では、アイテム提供サーバ装置１と情報処理サーバ装置２を別々の装置とする場
合を説明するが、この２つの機能を合わせて１つの装置として実現してもよい。
<First Embodiment>
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a configuration diagram of the entire system according to the first embodiment of the present invention. The system in this embodiment is
Item providing
3n) are connected via the
ネットワーク４は、例えばインターネット等のネットワークであり、アイテム提供サー
バ装置１と情報処理サーバ装置２と端末装置３との間の情報のやり取りを仲介する。アイ
テム提供サーバ装置１は、端末装置３の要求に応じて、アイテムを提供する装置である。
ここでアイテムとは、テキスト、音声、音楽、映像等のデジタルコンテンツや様々な物品
であり、更には金融商品、不動産、人物に関する情報等であってもよい。すなわち本実施
形態におけるアイテムは、有形か無形かを問わず、有料か無料かも問わない。アイテム提
供サーバ装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ネッ
トワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログラム）
処理として実施することも可能である。
The
Here, the item is digital content such as text, voice, music, and video, and various articles, and may be information on financial products, real estate, persons, and the like. That is, the item in this embodiment may be tangible or intangible, whether it is paid or free. The item providing
It can also be implemented as a process.
図３は、本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置１の構成図である。本実施形態に
おけるアイテム提供サーバ装置１は、アイテム提供サーバ制御手段１１と、アイテム提供
サーバ通信手段１２と、認証手段１３と、アイテム提供サーバ格納手段１４とで構成され
る。
FIG. 3 is a configuration diagram of the item providing
認証手段１３は、端末装置３または端末装置３を利用するユーザを認証する。認証手段
１３は、端末装置３を利用するユーザを一意に識別するユーザ識別情報（ユーザ識別子）
、または端末装置３を一意に識別するための端末識別情報と、パスワードとを関連付けて
格納している。本実施形態では、ユーザ識別情報を用いる場合を例にして説明するが、端
末識別情報を用いる場合も同様である。ユーザ識別情報と端末識別情報とを合わせた意味
の総称として、利用主体識別情報（利用主体識別子）という用語を用いる。また、ユーザ
識別情報とパスワードとの組合せを、利用者特定情報とする。認証手段１３では、端末装
置３より受信した利用者特定情報と一致するものが格納されている場合に、認証成功とす
る。そして、認証に成功した利用者特定情報に対応するユーザを認証ユーザとする。
The
Alternatively, terminal identification information for uniquely identifying the
アイテム提供サーバ格納手段１４は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを
記憶する。アイテム提供サーバ格納手段１４は、ユーザ情報格納部１４１と、アイテム情
報格納部１４２と、推薦アイテム情報格納部１４３とで構成される。
The item providing
ユーザ情報格納部１４１は、ユーザ情報を複数記憶する。図４は、ユーザ情報格納部１
４１の格納状態の一例を示す図である。ユーザ情報とは、端末装置３を利用するユーザを
一意に識別するユーザ識別情報であるｕｓｅｒ＿ｉｄとユーザ属性情報であるｕｓｅｒ＿
ｉｎｆｏとを関連付けたものであり、図４のようなテーブル形式で記憶する。ユーザ属性
情報とは、ユーザの名前、年齢、性別、住所（地域）、趣味、会員になった時期（年月、
日付、日時など）、メールアドレス、電話番号などの情報である。また、アイテム提供サ
ーバ装置１にて商品の購入が可能であれば、商品の支払いを行うためのクレジットカード
情報などを含んでもよい。
The user
It is a figure which shows an example of the storage state of 41. FIG. The user information is user_id which is user identification information for uniquely identifying a user who uses the
It is associated with info and is stored in a table format as shown in FIG. User attribute information includes the user ’s name, age, gender, address (region), hobbies, and membership date (year, month,
Date, date, etc.), e-mail address, telephone number, etc. In addition, if the item providing
アイテム情報格納部１４２は、アイテム情報を複数記憶する。図５は、アイテム情報格
納部１４２の格納状態の一例を示す図である。アイテム情報とは、アイテム識別情報であ
るｉｔｅｍ＿ｉｄとアイテムの属性情報であるｉｔｅｍ＿ｉｎｆｏとを関連付けたもので
あり、図５のようなテーブル形式で記憶する。アイテム識別情報（アイテム識別子）とは
、アイテムを一意に識別するためのものである。また、アイテムの属性情報とは、例えば
、アイテムの名称、制作者、制作年、ジャンル、価格、アイテムを利用するのに適したユ
ーザの条件などの情報である。
The item
推薦アイテム情報格納部１４３は、ユーザごとに推薦アイテム情報を複数記憶する。図
６は、推薦アイテム情報格納部１４３の格納状態の一例を示す図である。推薦アイテム情
報とは、ユーザ識別情報であるｕｓｅｒ＿ｉｄと、アイテム識別情報であるｉｔｅｍ＿ｉ
ｄとを関連付けたものであり、図６のようなテーブル形式で記憶する。ユーザ識別情報で
あるｕｓｅｒ＿ｉｄを指定することで、ｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する推薦アイテムのアイテ
ム識別情報を全て取得することができる。また後述するように、情報処理サーバ装置２か
ら、推薦値または推薦順位を受信した場合には、ユーザ識別情報と、アイテム識別情報と
、推薦値または推薦順位とを関連付けて記憶してもよい。
The recommended item
and is stored in a table format as shown in FIG. By specifying user_id which is user identification information, it is possible to acquire all item identification information of recommended items corresponding to user_id. As will be described later, when a recommended value or recommendation order is received from the information
アイテム提供サーバ通信手段１２は、ネットワーク４を介して情報処理サーバ装置２や
、端末装置３と通信を行うための手段である。
The item providing
アイテム提供サーバ制御手段１１は、アイテム提供サーバ装置１を構成する各手段に対
して、全体的な制御を行う。アイテム提供サーバ制御手段１１は、ユーザページ情報作成
部１１１と、推薦アイテム取得部１１２と、利用情報中継部１１３とで構成される。
The item providing
ユーザページ情報作成部１１１は、端末装置３から受信したデータに応じて、以下の２
種類の処理を行う。ユーザページ情報作成部１１１の第１の処理は、ユーザページ情報送
信処理であり、端末装置３よりユーザページ情報取得要求を受信し、かつ、認証手段１３
にて認証成功した場合に、この処理を行う。ユーザページ情報取得要求とは、ユーザペー
ジ情報の取得を要求する情報であり、認証手段１３にて認証を行うために、少なくとも利
用者特定情報を含む。ユーザページ情報とは、端末装置３に検索画面や、推薦アイテム情
報の閲覧操作画面や、利用ポイントの確認画面を表示させるために必要な情報である。例
えば、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式を用い
てユーザページ情報を作成してもよいし、これ以外のデータ形式を用いてもよい。
The user page
Do different types of processing. The first process of the user page
This process is performed when the authentication is successful at. The user page information acquisition request is information for requesting acquisition of user page information, and includes at least user specifying information for authentication by the
ここで利用ポイントとは、ユーザと何らかの関係性のある他のユーザがアイテムを利用
したことに基づき、ユーザに付与される数値である。また、アイテムを利用したユーザ本
人に利用ポイントを付与してもよい。なお、アイテム提供サーバ装置１によるサービスを
提供している側（サービス提供側）が、そのサービスを利用するユーザに対して、利用ポ
イントに応じて、そのポイントに応じた何らかの特典を与えてもよい。例えば、ショッピ
ングサイトであれば、商品購入の際に、代金の一部として利用ポイントを使用できるよう
にしてもよいし、利用ポイントに応じた値引きサービスを行ってもよい。なお、何らかの
関係性のある他のユーザとは、例えば、対象となるユーザと共通のアイテムを利用してい
るユーザや、対象となるユーザと類似ユーザであり、かつ共通のアイテムを利用している
ユーザなどである。
Here, the use point is a numerical value given to the user based on the use of the item by another user who has some relationship with the user. Moreover, you may give a use point to the user who used the item. In addition, the side (service providing side) which provides the service by the item providing
ユーザページ情報送信処理とは、認証ユーザのユーザページ情報を作成し、認証ユーザ
が利用中の端末装置３に、作成したユーザページ情報を送信する処理であり、まず、推薦
アイテム情報格納部１４３にて、認証ユーザのユーザ識別情報に対応する推薦アイテム情
報を全て取得する。次に、利用ポイント情報取得要求を作成し、ネットワーク４を介して
、情報処理サーバ装置２に、作成した利用ポイント情報取得要求を送信する。利用ポイン
ト情報取得要求とは、認証ユーザが獲得した利用ポイントに関する情報を取得するための
情報であり、少なくとも認証ユーザのユーザ識別情報を含む。
The user page information transmission process is a process of creating user page information of the authenticated user and transmitting the created user page information to the
次に、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置２より、送信した利用ポイント情
報取得要求に対応する利用ポイント情報を受信する。次に、取得した推薦アイテム情報と
、受信した利用ポイント情報を用いて、ユーザページ情報を作成する。そして、ネットワ
ーク４を介して、端末装置３に、作成したユーザページ情報を送信する。
Next, usage point information corresponding to the transmitted usage point information acquisition request is received from the information
ユーザページ情報作成部１１１の第２の処理は、検索結果送信処理であり、ネットワー
ク４を介して、端末装置３より検索条件を受信すると、この処理を行う。ここで検索条件
とは、利用するアイテムを絞り込むために用いる条件であり、例えば、ジャンル名、製作
者、キーワード、価格の上限や下限などである。検索結果送信処理とは、端末装置３に、
受信した検索条件を満たすアイテム情報を送信する処理であり、まず、アイテム情報格納
部１４２より、検索条件を満たすアイテムの属性情報を有するアイテム情報を全て抽出す
る。そして、ネットワーク４を介して、端末装置３に、抽出した全てのアイテム情報を送
信する。
The second process of the user page
This is a process of transmitting item information that satisfies the received search condition. First, all item information having attribute information of items satisfying the search condition is extracted from the item
推薦アイテム取得部１１２は、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置２より推
薦アイテム情報を受信すると、推薦アイテム情報更新処理を行う。推薦アイテム情報更新
処理とは、推薦アイテム情報格納部１４３にて、記憶されている全てのデータを削除した
後に、受信した推薦アイテム情報を記憶する処理である。
When the recommended
利用情報中継部１１３は、ネットワーク４を介して、端末装置３より利用者特定情報と
新規利用情報とを受信し、かつ、認証手段１３にて認証が成功した場合に、利用情報中継
処理を行う。新規利用情報とは、後述する利用ポイント算出処理のトリガーとなる利用情
報である。端末装置３から受信する利用情報には、少なくともユーザ識別情報とアイテム
識別情報が含まれている。利用情報中継処理とは、ネットワーク４を介して、情報処理サ
ーバ装置２に、受信した新規利用情報を送信する処理である。
The usage
ここで、図７のフローチャートを用いて、ユーザページ情報作成部１１１によるユーザ
ページ情報送信処理と、利用情報中継部１１３による利用情報中継処理を続けて行う場合
の動作を説明する。まず、端末装置３が、ユーザページ情報取得要求送信処理を行い、ネ
ットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置１にユーザページ情報取得要求を送信す
る（ステップＳ１０１）。ユーザページ情報取得要求送信処理については後述する。
Here, the operation when the user page information transmission process by the user page
次に、アイテム提供サーバ装置１の認証手段１３が、ネットワーク４を介して、端末装
置３よりユーザページ情報取得要求を受信すると、ユーザページ情報取得要求に含まれる
利用者特定情報を基に認証を行う（ステップＳ１０２）。認証に成功した場合は、ユーザ
ページ情報作成部１１１に受信したユーザページ情報取得要求を送り、ステップＳ１０３
へ進み、失敗した場合はステップＳ１０１からやり直す。
Next, when the authentication means 13 of the item providing
If the process fails, the process starts again from step S101.
ステップＳ１０３では、ユーザページ情報作成部１１１が、認証手段１３よりユーザペ
ージ情報取得要求を取得し、ユーザページ情報送信処理を行い、ネットワーク４を介して
、端末装置３にユーザページ情報を送信する。次に、端末装置３が、ネットワーク４を介
して、アイテム提供サーバ装置１より、ユーザページ情報を受信すると、ユーザページ表
示処理を行う（ステップＳ１０４）。ユーザページ表示処理については後述する。
In step S <b> 103, the user page
次に、表示されたユーザページを閲覧したユーザが、アイテムに関する利用操作を行う
と、端末装置３は、新規利用情報を作成し、ネットワーク４を介して、アイテム提供サー
バ装置１に、新規利用情報と利用者特定情報とを送信する利用情報送信処理を行う（ステ
ップＳ１０５）。利用情報送信処理については後述する。次に、アイテム提供サーバ装置
１の認証手段１３が、ネットワーク４を介して、端末装置３より新規利用情報と利用者特
定情報とを受信すると、利用者特定情報を基に認証を行う（ステップＳ１０６）。認証に
成功した場合は、利用情報中継部１１３に受信した新規利用情報を送り、ステップＳ１０
７へ進み、失敗した場合はステップＳ１０５からやり直す。
Next, when a user who browses the displayed user page performs a use operation related to an item, the
Proceed to step 7, and if it fails, start again from step S105.
ステップＳ１０７では、利用情報中継部１１３が、認証手段１３より新規利用情報を取
得し、利用情報中継処理を行い、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置２に、取
得した新規利用情報を送信する。次に、情報処理サーバ装置２が、ネットワーク４を介し
て、アイテム提供サーバ装置１より、新規利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理
を行い（ステップＳ１０８）、ステップＳ１０１からステップＳ１０８までの一連の処理
を終了する。利用ポイント算出処理については後述する。以上が、ユーザページ情報作成
部１１１によるユーザページ情報送信処理と、利用情報中継部１１３による利用情報中継
処理を続けて行った場合の手順の説明である。
In
端末装置３は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、ネットワークイン
タフェース等を備える一般的なコンピュータであり、内蔵されたプログラムにより所定の
動作を行う。図８は、本実施形態における端末装置３の構成図である。本実施形態におけ
る端末装置３は、端末制御手段３１と、端末通信手段３２と、入力手段３３と、表示手段
３４とで構成される。
The
端末通信手段３２は、ネットワーク４を介してアイテム提供サーバ装置１と通信を行う
ための手段である。入力手段３３は、例えば、端末装置３がＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃ
ｏｍｐｕｔｅｒ）であれば、マウスやキーボード、携帯電話であれば、ボタンといったよ
うに、ユーザが端末装置３を操作するためのインタフェースである。表示手段３４は、例
えば、ディスプレイといったように、様々な情報を表示し、ユーザに視覚的に示すための
インタフェースである。
The
(operator) is an interface for the user to operate the
端末制御手段３１は、端末装置３を構成する各手段に対して、全体的な制御を行う。端
末制御手段３１は、ユーザページ表示部３１１と、利用情報作成部３１２とで構成される
。ユーザページ表示部３１１は、入力手段３３から取得した操作や、アイテム提供サーバ
装置１から受信したデータの種類に応じて、以下の４種類の処理を行う。
The terminal control means 31 performs overall control on each means constituting the
ユーザページ表示部３１１の第１の処理は、ユーザページ情報取得要求送信処理（ステ
ップＳ１０１）であり、入力手段３３よりユーザページの表示を要求する操作を取得する
と、この処理を行う。ユーザページとは、ユーザページ情報を基に、表示手段３４に表示
するために描画されたものである。ユーザページ情報取得要求送信処理とは、端末装置３
を利用中のユーザである「利用ユーザ」のユーザ識別情報とパスワードの組合せである利
用者特定情報を用いて、ユーザページ情報取得要求を作成し、ネットワーク４を介して、
アイテム提供サーバ装置１に、作成したユーザページ情報取得要求を送信する処理である
。パスワードは、端末装置３の図示しない格納手段に記憶しておき、ユーザページ情報取
得要求を作成するたびに図示しない格納手段から取得してもよいし、ユーザページ情報取
得要求を作成するたびにユーザに入力させるようにしてもよい。
The first process of the user
A user page information acquisition request is created using user identification information that is a combination of user identification information and a password of a “use user” who is a user who is using the network, and via the
This is a process of transmitting the created user page information acquisition request to the item providing
ユーザページ表示部３１１の第２の処理は、ユーザページ表示処理（ステップＳ１０４
）であり、アイテム提供サーバ装置１よりユーザページ情報を取得すると、この処理を行
う。ユーザページ表示処理とは、アイテム提供サーバ装置１より取得したユーザページ情
報を基に、ユーザページを作成し、表示手段３４に、作成したユーザページを表示する処
理である。
The second process of the user
When user page information is acquired from the item providing
ユーザページ表示部３１１の第３の処理は、検索条件送信処理であり、入力手段３３よ
り条件の入力操作と検索を要求する操作の内容を取得すると、この処理を行う。検索条件
送信処理とは、利用ユーザのユーザ識別情報と、取得した条件を用いて検索条件を作成し
、アイテム提供サーバ装置１に、作成した検索条件を送信する処理である。
The third process of the user
ユーザページ表示部３１１の第４の処理は、検索結果表示処理であり、アイテム提供サ
ーバ装置１より、検索条件送信処理にて送信した検索条件に対するアイテム情報を取得す
ると、この処理を行う。検索結果表示処理とは、受信したアイテム情報を基にユーザペー
ジの更新を行う処理である。表示手段３４に表示するユーザページは、例えば、図９のユ
ーザページの表示例のように、現在獲得している利用ポイントが確認でき、アイテムの検
索手段が用意され、推薦アイテムと、検索により取得したアイテムとを分けて表示できる
ようにすればよい。図９の表示例では、左上に端末装置３を利用中のユーザのユーザ名と
利用ポイントとを表示し、左下に端末装置３を利用中のユーザの推薦アイテム情報を表示
している。また、右上に検索条件を入力するテキストボックスと検索条件送信処理のトリ
ガーとなる「検索」ボタンとを表示し、右下に検索条件を満たすアイテム情報を表示して
いる。
The fourth process of the user
利用情報作成部３１２は、入力手段３３より、ユーザページに表示されたアイテムの利
用操作の内容を取得すると、利用情報送信処理（ステップＳ１０５）を行う。アイテムの
利用操作とは、ユーザページに表示されたアイテム名などのアイテムの属性情報を選択す
る操作や、アイテムが音楽であれば、再生を行うという操作や、アイテムが映画であれば
、視聴するという操作や、ユーザページにてアイテムの購入が行える場合は、アイテムを
購入候補に指定する（買い物かごに入れる）操作や、購入候補として指定したアイテムを
購入する操作等である。
When the usage
利用情報送信処理とは、利用ユーザのユーザ識別情報とパスワードの組合せである利用
者特定情報を作成し、利用ユーザのユーザ識別情報と利用操作の対象となったアイテムの
アイテム識別情報を基に新規利用情報を作成し、ネットワーク４を介して、アイテム提供
サーバ装置１に、作成した利用者特定情報と新規利用情報とを送信する処理である。また
利用情報送信処理において、上述した以外の情報を新規利用情報に追加することもできる
。例えば、アイテム名などのアイテムの属性情報を選択する操作、アイテムを購入候補に
指定する操作、購入候補に指定したアイテムを購入する操作、アイテムを再生する操作、
などの各利用操作を区別するための利用形態情報を追加してもよい。また、ユーザにアイ
テムに対する評価を行わせた上で、その評価値（例えば、「１：非常に嫌い」、「２：や
や嫌い」、「３：どちらでもない」、「４：やや好き」、「５：非常に好き」といったよ
うに、好みの度合いを数値化したもの）を新規利用情報に追加してもよい。
The usage information transmission process creates user identification information that is a combination of the user identification information of the user and the password, and is based on the user identification information of the user and the item identification information of the item that is the target of the usage operation. This is a process of creating usage information and transmitting the created user identification information and new usage information to the item providing
For example, usage mode information for distinguishing each usage operation may be added. In addition, after the user evaluates the item, the evaluation value (for example, “1: very dislike”, “2: slightly dislike”, “3: neither”, “4: somewhat like”, The degree of preference (such as “5: very like”) may be added to the new usage information.
情報処理サーバ装置２は、アイテム提供サーバ装置１に推薦アイテム情報を送信したり
、アイテム提供サーバ装置１の要求に応じて、利用ポイント情報を送信する装置である。
情報処理サーバ装置２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）
、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログ
ラム）処理として実施することも可能である。なお、情報処理サーバ装置２を複数のコン
ピュータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、情報処理サーバ装置
２の各手段に相当する処理を行うコンピュータを複数用いて分散処理を行ってもよい。ま
た、情報処理サーバ装置２の一部の手段の処理をあるコンピュータで実施し、他の手段の
処理を別のコンピュータで実施する形態で分散処理を行ってもよい。
The information
The information
It is also possible to implement as software (program) processing using a computer having a network interface or the like. In addition, you may comprise the information
図１０は、本実施形態における情報処理サーバ装置２の構成図である。本実施形態にお
ける情報処理サーバ装置２は、情報処理サーバ制御手段２１と、情報処理サーバ通信手段
２２と、情報処理サーバ格納手段２３とで構成される。情報処理サーバ格納手段２３は、
ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶する。情報処理サーバ格納手段２３
は、利用情報格納部２３１と、類似ユーザ情報格納部２３２と、分配情報格納部２３３と
、利用ポイント格納部２３４と、ユーザ情報格納部２３５と、アイテム情報格納部２３６
とで構成される。利用情報格納部２３１は、利用情報を複数記憶する。図１１（図１１（
ａ）〜図１１（ｅ））は利用情報格納部２３１の格納状態の例を示す図である。以下に図
１１を用いて利用情報の格納形式を９種類説明する。
FIG. 10 is a configuration diagram of the information
Various data is stored using a storage device such as an HDD. Information processing server storage means 23
The usage
It consists of. The usage
FIGS. 11A to 11E are diagrams showing examples of storage states of the usage
利用情報の第１の格納形式は、新規利用情報に含まれるユーザ識別情報とアイテム識別
情報を、それぞれｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとして関連付けて、図１１（ａ）のよ
うなテーブル形式で記憶するものである。このとき、ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄの
組合せは一意であり、重複して記憶することはできない。データを追加する際に、既に同
一の（ｕｓｅｒ＿ｉｄ，ｉｔｅｍ＿ｉｄ）の組合せがテーブルに存在する場合は、データ
を更新しなくてもよいし、新しいデータを上書きしてもよい。第１の格納形式は、アイテ
ムの利用回数を用いる必要がない場合に適しており、格納に必要なデータ容量が最も少な
いという特徴がある。
The first storage format of usage information is to store user identification information and item identification information included in new usage information as user_id and item_id, respectively, and store them in a table format as shown in FIG. At this time, the combination of user_id and item_id is unique and cannot be stored redundantly. When adding data, if the same combination (user_id, item_id) already exists in the table, the data may not be updated or new data may be overwritten. The first storage format is suitable when it is not necessary to use the number of times the item is used, and has a feature that the data capacity required for storage is the smallest.
利用情報の第２の格納形式は、利用情報の第１の格納形式と同様に、新規利用情報に含
まれるユーザ識別情報とアイテム識別情報を、それぞれｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄ
として関連付けて、図１１（ａ）のようなテーブル形式で記憶するものであるが、ｕｓｅ
ｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せの重複を許容する。このため、ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉ
ｔｅｍ＿ｉｄとの組合せの数を調べることで、ユーザのアイテムに対する利用回数を算出
することができる。また、新しく追加されるデータは、必ずテーブルの末尾（一番下の行
）に追加されるので、テーブル内の上に位置する行データほど古く、下に位置する行デー
タほど新しいことになる。後述する第６の格納形式のようにアイテムを利用した日付を格
納していないが、２つの行の位置関係を調べることにより、２つのデータのどちらが古い
かを容易に判定できる。
Similar to the first storage format of usage information, the second storage format of usage information includes user identification information and item identification information included in new usage information, user_id and item_id, respectively.
Are stored in a table format as shown in FIG.
Duplicate combinations of r_id and item_id are allowed. For this reason, user_id and i
By checking the number of combinations with tem_id, it is possible to calculate the number of times the user uses the item. Also, since newly added data is always added to the end (bottom row) of the table, the row data located above the table is older and the row data located below is newer. Although a date using an item is not stored as in a sixth storage format to be described later, it can be easily determined which of the two data is older by examining the positional relationship between the two rows.
利用情報の第３の格納形式は、新規利用情報に含まれるユーザ識別情報（ｕｓｅｒ＿ｉ
ｄ）とアイテム識別情報（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、そのユーザのそのアイテムに対する利用
回数（ｃｏｕｎｔ）とを関連付けて、図１１（ｂ）のようなテーブル形式で記憶するもの
である。このとき、ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せは一意であり、重複して
記憶することはできない。新規利用情報に利用回数が含まれていない場合は、ｃｏｕｎｔ
の初期値を「１」とし、２回目以降に記憶する際には、対応するｃｏｕｎｔの値を「１」
増やす。また、新規利用情報に利用回数が含まれる場合は、ｃｏｕｎｔの初期値をその利
用回数とし、２回目以降に記憶する際には、対応するｃｏｕｎｔの値に新規利用情報に含
まれる利用回数を加算する。第３の格納形式を用いることで、利用情報格納部２３１から
利用回数を簡単に読み出すことができるので、類似ユーザ選出部２１２、推薦アイテム選
出部２１３などで利用回数を用いた処理を行う場合に、処理量を少なくできる。
The third storage format of the usage information is user identification information (user_i) included in the new usage information.
d), item identification information (item_id), and the number of uses (count) of the user for the item are associated with each other and stored in a table format as shown in FIG. At this time, the combination of user_id and item_id is unique and cannot be stored redundantly. If the usage count is not included in the new usage information, count
When the initial value of “1” is set to “1” and stored for the second time and thereafter, the corresponding count value is set to “1”.
increase. In addition, when the usage count is included in the new usage information, the initial value of the count is used as the usage count, and when storing for the second time and thereafter, the usage count included in the new usage information is added to the corresponding count value. To do. By using the third storage format, the usage count can be easily read from the usage
利用情報の第４の格納形式は、新規利用情報にユーザがアイテムに対して行った評価を
数値化した評価値（例えば、「１：非常に嫌い」、「２：やや嫌い」、「３：どちらでも
ない」、「４：やや好き」、「５：非常に好き」といったように、好みの度合いを数値化
したもの）が含まれている場合に、新規利用情報に含まれるユーザ識別情報とアイテム識
別情報と評価値とを、それぞれｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとｖａｌｕｅとして関連
付けて、図１１（ｃ）のようなテーブル形式で記憶する。このとき、ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉ
ｔｅｍ＿ｉｄとの組合せは一意であり、重複して記憶することはできない。重複したｕｓ
ｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せに対応する新規利用情報を記憶しようとした場合
は、その新規利用情報を記憶する代わりに、重複したｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄと
の組合せに対応する既に記憶された利用情報のｖａｌｕｅの値を、新規利用情報に含まれ
る評価値で置き換える。
The fourth storage format of the usage information is an evaluation value obtained by quantifying the evaluation performed on the item by the user for the new usage information (for example, “1: very dislike”, “2: slightly dislike”, “3: The user identification information included in the new usage information in the case where the degree of preference is numerically expressed such as “Neither”, “4: Somewhat like”, “5: Very like”, etc. The item identification information and the evaluation value are associated with each other as user_id, item_id, and value, and stored in a table format as shown in FIG. At this time, user_id and i
The combination with tem_id is unique and cannot be stored redundantly. Duplicate us
When trying to store new usage information corresponding to the combination of er_id and item_id, instead of storing the new usage information, the value of the value of the already stored usage information corresponding to the combination of duplicate user_id and item_id is stored. Replace the value with the evaluation value included in the new usage information.
利用情報の第５の格納形式は、新規利用情報に評価値が含まれている場合に、利用情報
の第４の格納形式と同様に、新規利用情報に含まれるユーザ識別情報とアイテム識別情報
と評価値とを、それぞれｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとｖａｌｕｅとして関連付けて
、図１１（ｃ）のようなテーブル形式で記憶するものであるが、ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅ
ｍ＿ｉｄとの組合せの重複を許容する。第２の格納形式と同様に、新しく追加されるデー
タは、必ずテーブルの末尾（一番下の行）に追加されるので、テーブル内の上に位置する
行データほど古く、下に位置する行データほど新しいことになる。同一の（ｕｓｅｒ＿ｉ
ｄ，ｉｔｅｍ＿ｉｄ）の組合せが複数存在する場合、テーブルの下に位置する行のデータ
ほど、新しい評価であることを示している。
The fifth storage format of the usage information includes the user identification information and item identification information included in the new usage information, as in the fourth storage format of the usage information, when the evaluation value is included in the new usage information. The evaluation values are associated with user_id, item_id, and value, respectively, and stored in a table format as shown in FIG. 11C.
Allow duplication of combinations with m_id. As with the second storage format, newly added data is always added to the end (bottom row) of the table, so the row data located at the top of the table is older and the row located at the bottom. The newer the data. Same (user_i
When there are a plurality of combinations of (d, item_id), the data in the row located under the table indicates a new evaluation.
利用情報の第６の格納形式は、新規利用情報にユーザがアイテムを利用した日付が含ま
れている場合に、新規利用情報に含まれるユーザ識別情報とアイテム識別情報と利用した
日付とを、それぞれｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとｄａｔｅとして関連付けて、図１
１（ｄ）のようなテーブル形式で記憶する。このとき、ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄ
との組合せは一意であり、重複して記憶することはできない。このため、重複したｕｓｅ
ｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せに対応する新規利用情報を記憶しようとした場合は
、その新規利用情報を記憶しないか、その新規利用情報を記憶する代わりに、重複したｕ
ｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せに対応する既に記憶された利用情報のｄａｔｅ
の値を、新規利用情報に含まれる利用した日付で置き換える。なお、本実施形態では、ア
イテムを利用した時期を示す情報として日付を用いるが、他の時間単位を用いてもよい。
例えば日付だけでなく、分単位、秒単位、ミリ秒単位などの時刻を加えた「日時」を用い
てもよいし、年月だけの情報を用いてもよい。第６の格納形式は、アイテムの利用回数を
用いる必要がない場合に適している。
The sixth storage format of the usage information includes the user identification information, the item identification information, and the usage date included in the new usage information when the user uses the item in the new usage information. In association with user_id, item_id, and date, FIG.
Stored in a table format such as 1 (d). At this time, user_id and item_id
The combination with is unique and cannot be stored in duplicate. For this reason, duplicate use
When trying to store the new usage information corresponding to the combination of r_id and item_id, do not store the new usage information or instead of storing the new usage information, duplicate u
Date of already stored usage information corresponding to the combination of ser_id and item_id
Replace the value of with the date used in the new usage information. In this embodiment, the date is used as information indicating the time when the item is used, but other time units may be used.
For example, not only the date but also “date and time” including time in minutes, seconds, milliseconds, etc. may be used, or information only in year and month may be used. The sixth storage format is suitable when it is not necessary to use the item usage count.
利用情報の第７の格納形式は、新規利用情報にユーザがアイテムを利用した日付が含ま
れている場合に、利用情報の第６の格納形式と同様に、新規利用情報に含まれるユーザ識
別情報とアイテム識別情報と利用した日付とを、それぞれｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉ
ｄとｄａｔｅとして関連付けて、図１１（ｄ）のようなテーブル形式で記憶するものであ
るが、ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せの重複を許容する。第６の格納形式お
よび第７の格納形式のように、ユーザがアイテムを利用した時期情報（日付）を格納する
ことにより、利用ポイント算出処理のバリエーションを増やすことが可能になる。
The seventh storage format of the usage information includes user identification information included in the new usage information in the same manner as the sixth storage format of the usage information when the date when the user uses the item is included in the new usage information. , Item identification information, and date used, user_id and item_i, respectively
It is associated with d and date and stored in a table format as shown in FIG. 11 (d), but duplication of combinations of user_id and item_id is allowed. As in the sixth storage format and the seventh storage format, it is possible to increase the variation of the usage point calculation process by storing the time information (date) when the user used the item.
利用情報の第８の格納形式は、新規利用情報にユーザがアイテムの利用の際に発生した
金額（支払い額）が含まれている場合に、新規利用情報に含まれるユーザ識別情報とアイ
テム識別情報と支払い額とを、それぞれｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとａｍｏｕｎｔ
として関連付けて、図１１（ｅ）のようなテーブル形式で記憶するものである。このとき
、ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せは一意であり、重複して記憶することはで
きない。このため、重複したｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せに対応する新規
利用情報を記憶しようとした場合は、重複したｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合
せに対応する既に記憶された利用情報のａｍｏｕｎｔの値に、新規利用情報に含まれる支
払い額を加える。このように、ａｍｏｕｎｔに対して、１人のユーザが同じアイテムに対
する支払い額を全て加算することで、１人のユーザが１つのアイテムの利用に対して支払
った支払い額の総額を容易に参照することができる。第８の格納形式は、アイテムの利用
回数を用いる必要がない場合に適している。
The eighth storage format of usage information includes user identification information and item identification information included in the new usage information when the amount of money (payment amount) generated when the user uses the item is included in the new usage information. And payment amount, user_id, item_id, and mount respectively
And stored in a table format as shown in FIG. At this time, the combination of user_id and item_id is unique and cannot be stored redundantly. Therefore, when trying to store new usage information corresponding to a combination of duplicate user_id and item_id, the new usage information is added to the value of the already stored usage information corresponding to the combination of user_id and item_id. Add the payment amount included in the information. In this way, the total amount of payment paid by one user for the use of one item can be easily referred to by adding all the payment amounts for the same item to one mount. be able to. The eighth storage format is suitable when it is not necessary to use the item usage count.
利用情報の第９の格納形式は、新規利用情報に支払い額が含まれている場合に、利用情
報の第８の格納形式と同様に、新規利用情報に含まれるユーザ識別情報とアイテム識別情
報と支払い額とを、それぞれｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとａｍｏｕｎｔとして関連
付けて、図１１（ｅ）のようなテーブル形式で記憶するものであるが、ｕｓｅｒ＿ｉｄと
ｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せの重複を許容する。このように、１人のユーザの同じアイテム
に対する支払い額を個別に記憶することで、１人のユーザが１つのアイテムの利用に対し
て支払った支払い額の総額や代表値（平均値や最大値や最頻値や中央値）を算出すること
ができる。
When the payment amount is included in the new usage information, the ninth storage format of the usage information includes the user identification information and item identification information included in the new usage information, as in the eighth storage format of the usage information. The payment amount is associated with user_id, item_id, and mount, respectively, and stored in a table format as shown in FIG. 11E, but the combination of user_id and item_id is allowed to overlap. In this way, by separately storing the payment amount for the same item of one user, the total amount or representative value (average value or maximum value) of the payment amount paid by one user for the use of one item. And the mode and median) can be calculated.
また、上記９種類の格納形式において、ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せの
重複を許容するもの同士、またはｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せの重複を許
容しないもの同士を組合せてもよい。例えば、第５の格納形式と第７の格納形式を組み合
わせる場合は、新規利用情報に含まれるユーザ識別情報とアイテム識別情報と評価値と利
用した日付とを、それぞれｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとｖａｌｕｅとｄａｔｅとし
て関連付けて、図１１（ｆ）のようなテーブル形式で記憶する。このとき、ｕｓｅｒ＿ｉ
ｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せの重複を許容する。このように、ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅ
ｍ＿ｉｄに加えて、評価値とアイテムの利用時期を格納することにより、利用ポイント算
出処理のバリエーションを更に増やすことが可能になる。また、利用情報に上記以外の情
報を付加する場合も同様に、ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄの組合せの重複を許容する
か否かを決めて格納すればよい。以上が、利用情報の格納形式の説明である。
Further, in the above nine types of storage formats, those that allow duplication of the combination of user_id and item_id or those that do not allow duplication of the combination of user_id and item_id may be combined. For example, when the fifth storage format and the seventh storage format are combined, the user identification information, item identification information, evaluation value, and date used in the new usage information are set as user_id, item_id, value, and date, respectively. The information is stored in the table format as shown in FIG. At this time, user_i
Allow duplication of combinations of d and item_id. Thus, user_id and ite
By storing the evaluation value and the use time of the item in addition to m_id, it is possible to further increase the variation of the use point calculation process. Similarly, when information other than the above is added to the usage information, whether or not duplication of the combination of user_id and item_id is allowed may be determined and stored. The above is the description of the usage information storage format.
類似ユーザ情報格納部２３２は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、類似ユーザ情報を複
数記憶する。図１２は、類似ユーザ情報格納部２３２の格納状態の一例を示す図である。
類似ユーザ情報とは、基準となるユーザ（基準ユーザ）のユーザ識別情報であるｂａｓｅ
＿ｕｓｅｒ＿ｉｄと、基準ユーザの類似ユーザのユーザ識別情報であるｓｉｍ＿ｕｓｅｒ
＿ｉｄと、その２ユーザ間の類似度であるｓｉｍｉｌａｒｉｔｙとを関連付けたものであ
り、図１２のようなテーブル形式で記憶する。このテーブルにおいて、（ｂａｓｅ＿ｕｓ
ｅｒ＿ｉｄ，ｓｉｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ）の組合せはユニーク（一意）であり、この組合せ
を指定することにより、テーブルのデータが特定できる。ここでは、１つのテーブルに２
種類のユーザ識別情報を格納するために、ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ、ｓｉｍ＿ｕｓｅｒ
＿ｉｄという名称を付けて区別しているが、これらは利用情報格納部２３１などに格納さ
れているｕｓｅｒ＿ｉｄと同じものである。
The similar user
Similar user information is base which is user identification information of a reference user (reference user).
_User_id and sim_user which is user identification information of a similar user of the reference user
_Id is associated with similarity which is the similarity between the two users, and is stored in a table format as shown in FIG. In this table, (base_us
er_id, sim_user_id) is unique, and the data of the table can be specified by specifying this combination. Here, 2 in one table
In order to store the type of user identification information, base_user_id, sim_user
_Id is used for distinction, but these are the same as user_id stored in the usage
分配情報格納部２３３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、分配情報を複数記憶する。
図１３は、分配情報格納部２３３の格納状態の一例を示す図である。分配情報とは、アイ
テムを推薦されるユーザのユーザ識別情報であるｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄと、推薦アイ
テムのアイテム識別情報であるｉｔｅｍ＿ｉｄと、ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する
ユーザの類似ユーザであり、かつｉｔｅｍ＿ｉｄに対応するアイテムを過去に利用したユ
ーザのユーザ識別情報であるｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄと、利用親ポイントの分配率を
示すｒａｔｅとを関連付けたものであり、図１３のようなテーブル形式で記憶する。本実
施形態における利用親ポイントとは、推薦によりそのアイテムが利用されたと判定された
１つの利用情報に対して与えられる利用ポイントの大本であり、この利用親ポイントに分
配率を掛け合わせることで、そのアイテムを利用した類似ユーザごとに利用ポイントが算
出される。なお、１つの推薦アイテムに対する利用ポイントの総和と利用親ポイントが等
しくなるように、分配率の総和を１とする必要がある。
The distribution
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a storage state of the distribution
また利用情報に含まれるユーザ識別情報とアイテム識別情報とを、分配情報格納部２３
３に記憶されているｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せと照合し、合
致する行のｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出することにより、利用親ポイントを分配す
る対象のユーザを容易に特定できる。ここでは、１つのテーブルに２種類のユーザ識別情
報を格納するために、ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ、ｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄという名
称を付けて区別しているが、これらは利用情報格納部２３１などに格納されているｕｓｅ
ｒ＿ｉｄと同じものである。
Further, the user identification information and the item identification information included in the usage information are sent to the distribution
3 is collated with the combination of base_user_id and item_id stored in 3 and the recom_user_id of the matching row is extracted, so that the user to whom the use parent point is distributed can be easily specified. Here, in order to store two types of user identification information in one table, the names “base_user_id” and “recom_user_id” are distinguished, but these are stored in the usage
It is the same as r_id.
利用ポイント格納部２３４は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、利用ポイント情報を複
数記憶する。図１４は、利用ポイント格納部２３４の格納状態の一例を示す図である。利
用ポイント情報とは、ユーザ識別情報であるｕｓｅｒ＿ｉｄと、そのユーザ識別情報に対
応するユーザの利用ポイントであるｐｏｉｎｔを関連付けたものであり、図１４のような
テーブル形式で記憶する。なお、記憶されている利用ポイントの初期値は「０」である。
The usage
ユーザ情報格納部２３５は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、ユーザ情報を複数記憶す
る。ユーザ情報格納部２３５は、アイテム提供サーバ装置１のユーザ情報格納部１４１と
同様の格納形式であり、ユーザ情報格納部１４１に記憶されているユーザ情報が全て記憶
されている。アイテム提供サーバ装置１のユーザ情報格納部１４１に記憶されているユー
ザ情報をユーザ情報格納部２３５にも記憶するのは、情報処理サーバ制御手段２１にて行
う処理で、ユーザ情報を利用する場合があるためである。もちろん、ユーザ情報格納部２
３５を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置１のユーザ情報格納部１４１よりユー
ザ情報を取得できるようにしてもよい。
The user
Instead of preparing 35, user information may be acquired from the user
アイテム情報格納部２３６は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、アイテム情報を複数記
憶するものである。アイテム情報格納部２３６は、アイテム提供サーバ装置１のアイテム
情報格納部１４２と同様の格納形式であり、アイテム情報格納部１４２に記憶されている
アイテム情報が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置１のアイテム情報格納部１
４２に記憶されているアイテム情報をアイテム情報格納部２３６にも記憶するのは、情報
処理サーバ制御手段２１にて行う処理で、アイテム情報を利用する場合があるためである
。もちろん、アイテム情報格納部２３６を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置１
のアイテム情報格納部１４２よりアイテム情報を取得できるようにしてもよい。
The item
The item information stored in the item
Item information may be acquired from the item
情報処理サーバ通信手段２２は、ネットワーク４を介してアイテム提供サーバ装置１と
通信を行うための手段である。
The information processing
情報処理サーバ制御手段２１は、情報処理サーバ装置２を構成する各手段に対して、全
体的な制御を行う。情報処理サーバ制御手段２１は、利用ポイント算出部２１１と、類似
ユーザ選出部２１２と、推薦アイテム選出部２１３と、利用ポイント取得部２１４とで構
成される。利用ポイント算出部２１１は、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ
装置１より、新規利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理（ステップＳ１０８）を
行う。
The information processing
利用ポイント算出処理の手順を図１５のフローチャートを用いて説明する。まず、利用
ポイント算出部２１１が、アイテム提供サーバ装置１より、情報処理サーバ通信手段２２
経由で、新規利用情報を取得する（ステップＳ４０１）。次に、利用ポイント算出部２１
１が、ステップＳ４０１にて取得した新規利用情報に含まれるアイテム識別情報に対応す
るアイテムが、推薦アイテムか否かを判定する（ステップＳ４０２）。推薦アイテムであ
る場合はステップＳ４０３へ進み、推薦アイテムでない場合はステップＳ４０９へ進む。
推薦アイテムであるか否かの判定方法は３種類存在する。
The procedure of use point calculation processing will be described with reference to the flowchart of FIG. First, the use
The new usage information is acquired via (step S401). Next, the use
1 determines whether the item corresponding to the item identification information included in the new usage information acquired in step S401 is a recommended item (step S402). If it is a recommended item, the process proceeds to step S403, and if it is not a recommended item, the process proceeds to step S409.
There are three methods for determining whether or not the item is a recommended item.
第１の判定方法は、分配情報格納部２３３を利用する方法である。分配情報格納部２３
３に記憶されている分配情報に含まれるｉｔｅｍ＿ｉｄは、その分配情報に含まれるｂａ
ｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザの推薦アイテムのアイテム識別情報である。この
ため、分配情報格納部２３３に、ステップＳ４０１にて取得した新規利用情報に含まれる
ユーザ識別情報とアイテム識別情報の組合せと一致するｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔ
ｅｍ＿ｉｄとの組合せが存在するか否かを判定することで、推薦アイテムであるか否かを
判定できる。
The first determination method is a method using the distribution
The item_id included in the distribution information stored in 3 is the ba included in the distribution information.
This is item identification information of a user's recommended item corresponding to se_user_id. Therefore, in the distribution
By determining whether or not a combination with em_id exists, it can be determined whether or not it is a recommended item.
第２の判定方法は、アイテム提供サーバ装置１が、ステップＳ４０１にて取得した新規
利用情報に、予め推薦アイテムであるか否かを示す情報を付与する方法である。ステップ
Ｓ４０１にて取得した新規利用情報は、アイテム提供サーバ装置１の利用情報中継部１１
３が送信したものである。そのため、利用情報中継部１１３が、新規利用情報を送信する
前に、推薦アイテム情報格納部１４３にて、新規利用情報に含まれるユーザ識別情報とア
イテム識別情報の組合せが存在するか否かを判定し、存在する場合に推薦アイテムである
という情報を付与し、存在しない場合に推薦アイテムでないという情報を付与すればよい
。この付与した情報を用いることで、推薦アイテムであるか否かを判定することができる
。
The second determination method is a method in which the item providing
3 is transmitted. Therefore, before the usage
第３の判定方法は、端末装置３が、ステップＳ４０１にて取得される新規利用情報に、
予め推薦アイテムであるか否かを示す情報を付加する方法である。ステップＳ４０１にて
取得される新規利用情報は、端末装置３の利用情報作成部３１２が作成したものである。
そのため、利用情報作成部３１２が、新規利用情報を作成する際に、ユーザページに表示
されている推薦アイテムを利用した場合は推薦アイテムであるという情報を付与し、推薦
アイテム以外のアイテム、例えば、検索結果として表示されたアイテムを利用した場合は
推薦アイテムではないという情報を付与すればよい。この付与した情報を用いることで、
推薦アイテムであるか否かを判定することができる。
In the third determination method, the
In this method, information indicating whether or not the item is a recommended item is added in advance. The new usage information acquired in step S401 is created by the usage
Therefore, when the usage
Whether or not the item is a recommended item can be determined.
ステップＳ４０３では、利用ポイント算出部２１１が、利用親ポイントを算出する。利
用親ポイントの算出方法は、例えば、新規利用情報の１つにつき、サービス提供者側が予
め設定した一定のポイント（例えば１０ポイント）とするものである。また、有料のアイ
テムを扱うショッピングサイト等であれば、購入代金から一定の割合（例えば購入代金の
１％）を利用親ポイントとして算出してもよい。また、新規利用情報に、アイテムの利用
形態情報（アイテムの詳細情報の表示する操作、アイテムを買い物かごに入れる等の購入
候補に指定する操作、アイテムの購入操作などの操作を区別する情報）を含ませ、その利
用形態ごとに一定のポイントを予めサービス提供側が設定し、利用親ポイントとして付与
してもよい。
In step S403, the use
次に、利用ポイント算出部２１１が、分配情報格納部２３３より、ステップＳ４０１に
て取得した新規利用情報に含まれるユーザ識別情報とアイテム識別情報との組合せが、ｂ
ａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄとｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せに一致する分配情報を全て取得する
（ステップＳ４０４）。ここで取得した分配情報に含まれるｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ
（ユーザ識別情報）に対応するユーザは全て、新規利用情報よりも早い時期に同じアイテ
ムを利用したユーザである。
Next, the usage
All distribution information that matches the combination of ase_user_id and item_id is acquired (step S404). Recom_user_id included in the distribution information acquired here
All the users corresponding to (user identification information) are users who have used the same item earlier than the new usage information.
次に、利用ポイント算出部２１１が、ステップＳ４０４にて取得した分配情報を、例え
ば取得した順に、１つ選択する（ステップＳ４０５）。次に、利用ポイント算出部２１１
が、ステップＳ４０３にて算出した利用親ポイントと、ステップＳ４０５にて選択した分
配情報に含まれるｒａｔｅとを掛け合わせることで利用ポイントを変更するための変更値
を算出する（ステップＳ４０６）。
Next, the use
However, a change value for changing the use point is calculated by multiplying the use parent point calculated in step S403 and the rate included in the distribution information selected in step S405 (step S406).
次に、利用ポイント算出部２１１が、利用ポイント格納部２３４において、ステップＳ
４０５にて選択した分配情報に含まれるｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する利用ポイ
ント情報（このｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄと一致するｕｓｅｒ＿ｉｄを持つテーブル行
）を特定し、特定した利用ポイント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、ステップ
Ｓ４０６にて算出した変更値を加算する（ステップＳ４０７）。
Next, the use
Use point information (table row having user_id that matches this recom_user_id) corresponding to recom_user_id included in the distribution information selected in 405 is specified, and the point (original use point) of the specified use point information is set in step S406. The change value calculated in step S407 is added (step S407).
次に、利用ポイント算出部２１１が、ステップＳ４０５にて全ての分配情報を選択した
か否かを判定する（ステップＳ４０８）。全て選択した場合は、ステップＳ４０９へ進み
、まだ未選択のものが残っている場合は、ステップＳ４０５へ進む。ステップＳ４０９で
は、利用ポイント算出部２１１が、利用情報格納部２３１に、ステップＳ４０１にて取得
した新規利用情報を記憶する。新規利用情報を利用情報格納部２３１に格納することで、
その新規利用情報に対応する利用履歴は既処理であるとみなされる。以上で、ステップＳ
４０１からステップＳ４０９までの一連の処理は終了となる。
Next, the use
The usage history corresponding to the new usage information is regarded as already processed. Step S
A series of processing from 401 to step S409 ends.
上記説明では、ステップＳ４０７にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用ポ
イントを更新しているが、加算処理の代わりに、元のポイントと以下に示す係数（変更値
）との乗算処理を用いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップＳ４０３
では、加算する利用ポイントの和である利用親ポイントの代わりに、増加率（元の利用ポ
イントをどの程度増加させるかを示す値であり、この値に１を加えることで係数となる）
の合計値である親増加率を算出する。そして、ステップＳ４０５にて選択した分配情報に
含まれるｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザｕｒのｉｔｅｍ＿ｉｄに対応する
アイテムｉｒに関する分配率をｒａｔｅ（ｕｒ，ｉｒ）とし、親増加率をｓｒとして、図
３５の式（１１）により、係数ｍ（ｕｒ，ｉｒ）を算出する。また、利用ポイントの初期
値が「０」であると、いくら倍率を掛け合わせても増加しないため、初期値を「０」を超
える値で設定するか、初期値は「０」であるが、一番最初に利用ポイントの算出対象にな
った場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。以上が、利用ポイント算出処理の説
明である。
In the above description, the change value is added to the original use point and the use point is updated in step S407, but instead of the addition process, the original point and the coefficient (change value) shown below are used. You may update a utilization point using a multiplication process. At this time, step S403
Then, instead of the usage parent point that is the sum of the usage points to be added, an increase rate (a value indicating how much the original usage point is increased, and adding 1 to this value gives a coefficient)
The parent increase rate which is the total value of is calculated. Then, the distribution rate regarding the item ir corresponding to the item_id of the user ur corresponding to the user_ur corresponding to the recom_user_id included in the distribution information selected in the step S405 is set to rate (ur, ir), and the parent increase rate is set to sr. The coefficient m (ur, ir) is calculated according to 11). Also, if the initial value of the usage point is “0”, it does not increase no matter how much the magnification is multiplied, so the initial value is set to a value exceeding “0” or the initial value is “0”. It is only necessary to add a certain number of points only when the usage points are calculated first. The above is the description of the usage point calculation process.
類似ユーザ選出部２１２は、所定のタイミングごとに、類似ユーザ情報格納部２３２に
記憶されているデータを全て削除した後、類似ユーザ選出処理を行う。所定のタイミング
としては、所定の時間間隔（例えば２４時間ごと）を用いてもよいし、利用情報を一定回
数受信するごととしてもよい。また、月曜日〜金曜日までは３時間ごと、土曜日は６時間
ごと、日曜日は１２時間ごと、というように時間間隔が変動してもよい。また、夏は時間
間隔を短くして、冬は時間間隔を長くするなど、季節に応じて時間間隔を変えてもよい。
The similar
類似ユーザ選出処理の手順を図１６のフローチャートを用いて説明する。まず、類似ユ
ーザ選出部２１２が、利用情報格納部２３１より、全てのｕｓｅｒ＿ｉｄを取得する（ス
テップＳ５０１）。次に、類似ユーザ選出部２１２が、ステップＳ５０１にて取得したｕ
ｓｅｒ＿ｉｄのうち、例えば、取得した順に、１つ選択する（ステップＳ５０２）。次に
、類似ユーザ選出部２１２が、利用情報格納部２３１より、ステップＳ５０２にて選択し
たｕｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザ（基準ユーザ）の利用情報と、基準ユーザと同じアイ
テムを利用したことのあるユーザ（類似候補ユーザ）の全ての利用情報を取得する（ステ
ップＳ５０３）。類似候補ユーザの利用情報を全て取得するには、まず、基準ユーザの全
ての利用情報に含まれるアイテム識別情報を抽出する。次に、基準ユーザの利用情報を除
く全ての利用情報の中から、抽出したアイテム識別情報のうちの何れかを含む利用情報に
含まれる全てのユーザ識別情報を抽出する。そして、抽出したユーザ識別情報の何れかを
含む利用情報を全て取得すればよい。
The procedure of the similar user selection process will be described with reference to the flowchart of FIG. First, the similar
For example, one of the ser_ids is selected in the order of acquisition (step S502). Next, the similar
次に、類似ユーザ選出部２１２が、ステップＳ５０３にて取得した利用情報を用いて、
類似候補ユーザごとに、基準ユーザとの類似度を算出する（ステップＳ５０４）。類似度
を算出する方法として例えば、Ｊａｃｃａｒｄ（ジャカード）係数を用いることができる
。Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いる場合は、ユーザｘの利用したことのあるアイテム集合をＩ
ｘ、ユーザｙの利用したことのあるアイテム集合をＩｙ、ユーザｘとユーザｙが共に利用
したことのあるアイテム数を｜Ｉｘ∩Ｉｙ｜とし、ユーザｘとユーザｙの少なくとも一方
が利用したことのあるアイテムの種類数を｜Ｉｘ∪Ｉｙ｜としたとき、類似度は図３４の
式（１）で算出することができる。
Next, the similar
The similarity with the reference user is calculated for each similar candidate user (step S504). As a method for calculating the similarity, for example, a Jaccard coefficient can be used. When using the Jaccard coefficient, an item set that the user x has used is represented by I
x, the item set that the user y has used is Iy, the number of items that the user x and the user y have used together is | Ix∩Iy |, and at least one of the user x and the user y has used When the number of types of a certain item is | Ix∪Iy |, the degree of similarity can be calculated by Expression (1) in FIG.
また、利用情報に、利用回数や評価値が含まれる場合は、コサイン距離やピアソン積率
相関係数を用いることができる。コサイン距離を用いる場合は、例えば、ユーザｘとユー
ザｙが共に利用したことのあるアイテムをＩｃとし、ユーザｘのアイテムｉに対する利用
回数や評価値をＶ（ｘ，ｉ）、ユーザｙのアイテムｉに対する利用回数や評価値をＶ（ｙ
，ｉ）としたとき、類似度は図３４の式（２）で算出することができる。また、ピアソン
積率相関係数を用いる場合は、例えば、ユーザｕとユーザｕの類似度算出対象のユーザが
共に利用したことのあるアイテム数をｎとし、共に利用したことのあるアイテムに対する
利用回数や評価値の平均値Ｖａ（ｕ）を図３４の式（３）で算出したとき、類似度は図３
４の式（４）で算出することができる。これ以外にも、２ユーザ間の類似性を表す指標で
あれば、どのようなものを用いてもよい。そして、類似度算出に必要な情報があれば、利
用情報格納部２３１に、利用情報に関連付けて記憶しておけばよい。
Further, when the usage information includes the number of usages or an evaluation value, a cosine distance or a Pearson product moment correlation coefficient can be used. In the case of using the cosine distance, for example, an item that has been used by both the user x and the user y is Ic, the usage count and evaluation value of the user x for the item i are V (x, i), and the item i for the user y The usage count and evaluation value for V (y
, I), the similarity can be calculated by equation (2) in FIG. Further, when using the Pearson product moment correlation coefficient, for example, the number of items that the user u and the user whose similarity is to be calculated by the user u is n, and the number of times the item has been used together is n. When the average value Va (u) of the evaluation values is calculated by the equation (3) in FIG.
4 can be calculated by equation (4). Other than this, any index may be used as long as it is an index representing the similarity between two users. If there is information necessary for calculating the similarity, it may be stored in the usage
次に、類似ユーザ選出部２１２が、ステップＳ５０４にて算出した類似度を基に、類似
候補ユーザの中から類似ユーザを選出する（ステップＳ５０５）。例えば、予めサービス
提供側が閾値を定め、その閾値より高い類似度を持つ類似候補ユーザを類似ユーザとして
選出すればよい。また、類似度の高い順に所定数を超えない数のユーザを選出してもよい
。すなわち、類似候補ユーザが所定数より多く存在する場合は、類似度の高い順に所定数
のユーザを算出し、類似候補ユーザが所定数以下である場合には、全ての類似候補ユーザ
を選出すればよい。所定数は、システム提供側が予め設定すればよい。
Next, the similar
次に、類似ユーザ選出部２１２が、ステップＳ５０５にて選出した類似ユーザごとに、
類似ユーザ情報格納部２３２に、基準ユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄをｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉ
ｄとし、ステップＳ５０５にて選出した類似ユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄをｓｉｍ＿ｕｓｅｒ
＿ｉｄとし、ステップＳ５０５にて選出した類似ユーザの類似度をｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ
として関連付けた類似ユーザ情報を記憶する（ステップＳ５０６）。次に、類似ユーザ選
出部２１２が、ステップＳ５０２にて全てのｕｓｅｒ＿ｉｄを選択したか否かを判定する
（ステップＳ５０７）。全て選択した場合はステップＳ５０１からステップＳ５０７まで
の一連の処理を全て終了し、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ５０２へ進
む。
Next, for each similar user selected by the similar
The similar user
d and the user_id of the similar user selected in step S505 is sim_user
_Id, and the similarity of the similar users selected in step S505 is similar
Is stored as similar user information (step S506). Next, the similar
なお、類似ユーザを選出する対象のユーザを制限してもよい。このとき、ステップＳ５
０１にて、利用情報格納部２３１よりｕｓｅｒ＿ｉｄを取得する際に、所定の条件、例え
ば、所定数以上のアイテムを利用したユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄのみを取得するとしてもよ
い。所定数はサービス提供側が予め決めておけばよい。さらに、利用情報格納部２３１に
利用した日付が記憶されている場合は、特定の期間において、所定数以上のアイテムを利
用したユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄのみを取得するとしてもよい。特定の期間はサービス提供
側が予め決めておけばよい。また、ステップＳ５０３にて、利用情報格納部２３１より、
類似候補ユーザの利用情報を取得する際に、類似候補ユーザにも同様に制限をかけてもよ
い。このときも同様に、類似候補ユーザの中で、所定数以上のアイテムを利用した類似候
補ユーザの利用情報のみ取得してもよいし、特定の期間において、所定数以上のアイテム
を利用した類似候補ユーザの利用情報のみを取得してもよい。
In addition, you may restrict | limit the user of the object which selects a similar user. At this time, step S5
In 01, when acquiring user_id from the usage
When acquiring usage information of similar candidate users, similar candidate users may be similarly restricted. Similarly, among the similar candidate users, only the usage information of similar candidate users using a predetermined number or more items may be acquired, or similar candidates using a predetermined number or more items during a specific period. Only user usage information may be acquired.
また、利用情報格納部２３１に利用した日付が記憶されている場合は、類似ユーザ選出
処理に用いる利用情報を、過去の特定の時点から、類似ユーザ選出処理を行っている時点
（現在）までの間に利用されたアイテムに関する利用情報のみに制限してもよい。過去の
特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけばよく、例えば、類似ユーザ選出処理を
行っている時点から３ヶ月前や、半年前や、１年前とすればよい。このとき、ステップＳ
５０１にて、利用情報格納部２３１よりｕｓｅｒ＿ｉｄを取得する際に、過去の特定の時
点以降の利用情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄのみ取得すればよい。また、ステップＳ５０
３にて、利用情報格納部２３１より、基準ユーザの利用情報と類似候補ユーザの利用情報
とを取得する際に、まず、基準ユーザの利用情報の中で、過去の特定の時点以降に利用さ
れたアイテムに関する利用情報に含まれるアイテム識別情報を抽出する。次に、基準ユー
ザの利用情報を除く、過去の特定の時点以降に利用されたアイテムに関する利用情報の中
から、抽出したアイテム識別情報のうちの何れかを含む利用情報に含まれる全てのユーザ
識別情報を抽出する。そして、抽出したユーザ識別情報の何れかを含む利用情報の中で、
過去の特定の時点以降に利用されたアイテムに関する利用情報を全て取得すればよい。
Further, when the usage date is stored in the usage
When the user_id is acquired from the usage
3, when acquiring the usage information of the reference user and the usage information of the similar candidate user from the usage
All the usage information related to items used after a specific point in the past may be acquired.
また、ユーザ情報格納部２３５に記憶されているユーザ情報に含まれるユーザの属性情
報を用いて、類似ユーザを選出する対象のユーザを制限してもよい。このとき、ステップ
Ｓ５０１にて、利用情報格納部２３１よりｕｓｅｒ＿ｉｄを取得する際に、所定条件（例
えば、「２０代女性」）のユーザ属性を持つユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄのみを取得すればよ
い。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。さらに、ステップＳ５０３でも
、同様に取得する利用情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに所定条件を指定してもよい。
Moreover, you may restrict | limit the user of the object which selects a similar user using the user's attribute information contained in the user information memorize | stored in the user
また、アイテム情報格納部２３６に記憶されているアイテム情報に含まれるアイテムの
属性情報を用いて、類似度算出に用いる利用情報を制限してもよい。このとき、ステップ
Ｓ５０３にて、利用情報格納部２３１より利用情報を取得する際に、所定条件（例えば、
ジャンル「フィクション」）のアイテム属性を持つアイテムのｉｔｅｍ＿ｉｄを含む利用
情報のみを取得すればよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。
In addition, the use information used for similarity calculation may be limited using the item attribute information included in the item information stored in the item
Only the usage information including item_id of the item having the item attribute of the genre “fiction”) needs to be acquired. Of course, nothing may be specified as the predetermined condition.
また、利用情報を用いて２ユーザ間の類似度を算出する代わりに、ユーザの属性情報を
用いて２ユーザ間の適合度を算出し、その適合度を用いて類似ユーザを選出してもよい。
適合度とは、ユーザの属性情報を用いてユーザ同士の相性の良さを数値化したものである
。
Further, instead of calculating the similarity between two users using the usage information, the degree of matching between the two users may be calculated using the attribute information of the user, and similar users may be selected using the degree of matching. .
The goodness of fit is obtained by quantifying the goodness of compatibility between users using user attribute information.
このとき、ステップＳ５０１にて、さらに、ユーザ情報格納部２３５より、取得したｕ
ｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザの属性情報を全て取得する。そして、ステップＳ５０３の
処理を省略し、ステップＳ５０４にて類似度を算出する代わりに、ステップＳ５０２にて
選択したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザの属性情報と、それ以外のユーザの属性情報と
の間の適合度を算出すればよい。適合度として、２つのユーザの属性情報間の属性値の一
致数を用いることができる。
At this time, u acquired from the user
All the user attribute information corresponding to ser_id is acquired. Then, the process of step S503 is omitted, and instead of calculating the similarity in step S504, the matching between the user attribute information corresponding to user_id selected in step S502 and the other user attribute information What is necessary is just to calculate a degree. As the degree of matching, the number of attribute value matches between the attribute information of two users can be used.
例えば、属性情報に含まれる属性が性別と年齢と地域である場合に、一方の属性値が「
男」、「２４」、「東京」であり、他方の属性値が「女」、「２４」、「東京」であると
き、一致する属性数が２であるため、適合度を「２」とする。また、一致する属性値の条
件は、属性ごとにサービス提供者側が自由に決めてよく、例えば、年齢なら属性値の差が
「５」未満なら一致とするとしてもよいし、属性値が「２０」〜「２９」なら「２０代」
、「３０」〜「３９」なら「３０代」と変換し、変換後の値を用いて一致するか否かを判
定してもよい。「地域」など他の属性についても同様の処理を行ってよい。
For example, when the attributes included in the attribute information are gender, age, and region, one attribute value is “
When “male”, “24”, “Tokyo” and the other attribute values are “female”, “24”, “Tokyo”, since the number of matching attributes is 2, the fitness is “2”. To do. The matching attribute value condition may be freely determined by the service provider for each attribute. For example, if the attribute value difference is less than “5” for age, the attribute value may be matched. "20s" if "29"
, "30" to "39" may be converted to "30's", and it may be determined whether or not they match using the converted value. Similar processing may be performed for other attributes such as “region”.
また、属性ごとに異なる重みをつけて適合度を算出してもよい。例えば、年齢が一致す
る場合には、「地域」が一致する場合よりも適合度が２倍大きくなるように算出してもよ
い。以上が、類似ユーザを選出する処理の手順の説明である。
Further, the fitness may be calculated by assigning a different weight to each attribute. For example, when the age matches, the degree of fitness may be calculated to be twice as large as when the “region” matches. The above is the description of the procedure for selecting similar users.
推薦アイテム選出部２１３は、所定のタイミングごとに、分配情報格納部２３３に記憶
されている全てのデータを削除した後に、推薦アイテム選出処理を行う。この所定のタイ
ミングとしては、類似ユーザ選出処理を行う所定のタイミングと同様に種々のタイミング
を用いることができる。また、類似ユーザ選出処理を行う所定のタイミングと同期してい
ても、同期していなくてもよい。また、推薦アイテム選出処理の過程で、利用親ポイント
を分配する対象となるユーザを選定し、利用ポイントを算出するために用いる分配情報が
作成される。
The recommended
推薦アイテム選出処理の手順を図１７のフローチャートを用いて説明する。まず、推薦
アイテム選出部２１３が、類似ユーザ情報格納部２３２より、全てのｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ
＿ｉｄを取得する（ステップＳ６０１）。次に、推薦アイテム選出部２１３が、ステップ
Ｓ６０１にて取得したｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄのうちの１つを選択する。例えば取得し
た順に、１つずつ選択すればよい（ステップＳ６０２）。ここで選択したｂａｓｅ＿ｕｓ
ｅｒ＿ｉｄに対応するユーザを「推薦対象ユーザ」と呼ぶ。
The recommended item selection process will be described with reference to the flowchart of FIG. First, the recommended
_Id is acquired (step S601). Next, the recommended
A user corresponding to er_id is referred to as a “recommended user”.
次に、推薦アイテム選出部２１３が、類似ユーザ情報格納部２３２より、ステップＳ６
０２にて選択したｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する全ての類似ユーザ情報を取得する
（ステップＳ６０３）。次に、推薦アイテム選出部２１３が、利用情報格納部２３１より
、類似ユーザの利用情報を全て取得する（ステップＳ６０４）。具体的には、ステップＳ
６０３にて取得した類似ユーザ情報に含まれるｓｉｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄとｕｓｅｒ＿ｉｄ
とを照合し、ｓｉｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄの何れかと一致するｕｓｅｒ＿ｉｄを含む利用情報
の中からアイテム識別情報を全て抽出する。
Next, the recommended
All similar user information corresponding to the base_user_id selected in 02 is acquired (step S603). Next, the recommended
Sim_user_id and user_id included in the similar user information acquired in 603
And the item identification information is extracted from the usage information including the user_id that matches any of the sim_user_id.
そして抽出したアイテム識別情報の中から、ステップＳ６０２にて選択したｂａｓｅ＿
ｕｓｅｒ＿ｉｄとｕｓｅｒ＿ｉｄが一致する全ての利用情報に含まれるアイテム識別情報
と一致しないアイテム識別情報を特定し、その特定したアイテム識別情報に対応する利用
情報を取得する。すなわち、類似ユーザが過去に利用していて、かつ推薦対象ユーザがま
だ利用していないアイテムに関する利用情報を取得する。また、利用情報格納部２３１に
利用した日付が記憶されている場合は、取得する利用情報を、過去の特定の時点から、推
薦アイテム選出処理を行っている時点（現在）までの間に利用されたアイテムに関する利
用情報のみに制限してもよい。過去の特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけば
よく、例えば、推薦アイテム選出処理を行っている時点から３ヶ月前や、半年前や、１年
前とすればよい。
Then, the base_ selected in step S602 from the extracted item identification information.
Item identification information that does not match item identification information included in all usage information that matches user_id and user_id is specified, and usage information corresponding to the specified item identification information is acquired. That is, usage information regarding items that have been used by similar users in the past and that have not yet been used by the recommendation target user is acquired. Further, when the usage
次に、推薦アイテム選出部２１３が、ステップＳ６０４にて取得した利用情報を用いて
アイテムごとに以下の方法で推薦値を算出する（ステップＳ６０５）。推薦値算出の第１
の方法は、ｉｔｅｍ＿ｉｄごとに、そのアイテムを利用した類似ユーザの数を集計し、そ
の数を推薦値とする方法である。この方法は、推薦値に対する類似ユーザ１人ひとりの影
響力（重み）を全て平等（同じ）に扱っている。
Next, the recommended
This method is a method in which the number of similar users using the item is totaled for each item_id, and the number is used as a recommended value. In this method, the influence (weight) of each similar user on the recommended value is all treated equally (the same).
推薦値算出の第２の方法は、ｉｔｅｍ＿ｉｄごとに、利用情報に対応する類似ユーザの
類似度の和を推薦値として算出する方法である。この方法は、推薦値に対する類似ユーザ
１人ひとりの影響力（重み）を変えており、推薦対象ユーザとの類似度が高い類似ユーザ
ほど影響力が強いことになる。
The second method of calculating the recommended value is a method of calculating, for each item_id, the sum of similarities of similar users corresponding to the usage information as a recommended value. In this method, the influence (weight) of each similar user with respect to the recommended value is changed, and a similar user having a higher similarity with the recommendation target user has a stronger influence.
推薦値算出の第３の方法は、ｉｔｅｍ＿ｉｄごとに、そのアイテムを利用した類似ユー
ザの利用回数の和を推薦値として算出する方法である。この方法は、推薦値に対する類似
ユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、推薦値の計算対象のアイテムに対する
利用回数の多いユーザほど影響力が強いことになる。なおこの方法を用いる場合は、利用
情報格納部２３１において、利用回数の情報を読み出し可能な、第２、第３、第５、第７
、第９のうちのいずれかの格納形式を用いる必要がある。
The third method of calculating the recommended value is a method of calculating, for each item_id, the sum of the usage counts of similar users who have used the item as a recommended value. In this method, the influence (weight) of each similar user with respect to the recommended value is changed, and the influence of the user who uses the item for which the recommended value is calculated is higher. When this method is used, the usage
Any one of the ninth storage formats must be used.
推薦値算出の第４の方法は、利用情報に評価値が含まれる場合に用いられる方法であり
、ｉｔｅｍ＿ｉｄごとに、ｉｔｅｍ＿ｉｄを含む利用情報を用いて算出できる評価値の和
を推薦値として算出する方法である。この方法は、推薦値に対する類似ユーザ１人ひとり
の影響力（重み）を変えており、推薦値の計算対象のアイテムに対する評価が高いユーザ
ほど影響力が強いことになる。なおこの方法を用いる場合は、利用情報格納部２３１にお
いて、評価値を格納する第４または第５の格納形式を用いる必要がある。
The fourth method of calculating the recommended value is a method used when an evaluation value is included in the usage information. For each item_id, a sum of evaluation values that can be calculated using the usage information including item_id is calculated as a recommended value. Is the method. In this method, the influence (weight) of each similar user with respect to the recommended value is changed, and the higher the evaluation of the item for which the recommended value is calculated, the stronger the influence. When this method is used, the usage
推薦値算出の第５の方法は、利用情報に含まれるアイテム利用日付を用いて、利用日付
の古い利用情報ほど大きな重みを付けて推薦値を算出する方法である。例えば、利用情報
ごとに、推薦アイテム選出処理を行う日付（現在）と、そのアイテム利用日付との差を算
出し、ｉｔｅｍ＿ｉｄごとに、その差の総和を算出すればよい。この方法は、推薦値に対
する類似ユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、推薦値の計算対象のアイテム
を早く利用したユーザほど影響力が強いことになる。
The fifth method of calculating the recommended value is a method of calculating the recommended value by using the item usage date included in the usage information and assigning a larger weight to usage information with an older usage date. For example, for each piece of usage information, the difference between the recommended item selection process date (current) and the item usage date may be calculated, and the sum of the differences may be calculated for each item_id. In this method, the influence (weight) of each similar user with respect to the recommended value is changed, and the user who used the item for which the recommended value is calculated earlier has a stronger influence.
推薦値算出の第６の方法は、利用情報に含まれるアイテム利用日付を用いて、利用日付
の新しい利用情報ほど大きな重みを付けて推薦値を算出する方法である。例えば、利用情
報ごとに、推薦アイテム選出処理を行う日付（現在）と、そのアイテム利用日付との差を
算出し、ｉｔｅｍ＿ｉｄごとに、その差の逆数の総和を算出すればよい。この方法は、推
薦値に対する類似ユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、推薦値の計算対象の
アイテムを後で利用したユーザほど影響力が強いことになる。なお、推薦値算出の第５お
よび推薦値算出の第６の方法を用いる場合は、利用情報格納部２３１において、アイテム
を利用した日付を格納する、第６または第７の格納形式を用いる必要がある。
The sixth method of calculating the recommended value is a method of calculating the recommended value by using the item usage date included in the usage information and assigning a greater weight to the usage information having a new usage date. For example, for each piece of usage information, the difference between the recommended item selection process date (current) and the item usage date may be calculated, and the sum of the reciprocal of the difference may be calculated for each item_id. This method changes the influence (weight) of each similar user with respect to the recommended value, and the user who uses the item for which the recommended value is calculated later has a stronger influence. In addition, when using the 5th method of recommendation value calculation and the 6th method of recommendation value calculation, it is necessary to use the 6th or 7th storage format which stores the date which used the item in the utilization
推薦値算出の第７の方法は、利用情報に支払い額が含まれる場合に用いられる方法であ
り、ｉｔｅｍ＿ｉｄごとに、ｉｔｅｍ＿ｉｄを含む利用情報を用いて算出できる支払い額
の和を推薦値として算出する方法である。この方法は、推薦値に対する類似ユーザ１人ひ
とりの影響力（重み）を変えており、推薦値の計算対象のアイテムに対する支払い額が高
いユーザほど影響力が強いことになる。なおこの方法を用いる場合は、利用情報格納部２
３１において、評価値を格納する第８または第９の格納形式を用いる必要がある。
The seventh method of calculating the recommended value is a method used when the payment amount is included in the usage information, and for each item_id, the sum of the payment amount that can be calculated using the usage information including item_id is calculated as the recommended value. Is the method. This method changes the influence (weight) of each similar user with respect to the recommended value, and the user who has a higher payment amount for the item for which the recommended value is calculated has a stronger influence. When this method is used, the usage
At 31, it is necessary to use the eighth or ninth storage format for storing the evaluation value.
推薦値算出の第８の方法は、ユーザ情報格納部２３５に記憶されたユーザ情報にユーザ
が会員になった日付が含まれる場合に、会員になった日付の古いユーザほど大きな重みを
付けて推薦値を算出する方法である。例えば、ユーザごとに、推薦アイテム選出処理を行
う日付（現在）と、ユーザが会員になった日付との差を算出し、ｉｔｅｍ＿ｉｄごとに、
その差の総和を算出すればよい。この方法は、推薦値に対する類似ユーザ１人ひとりの影
響力（重み）を変えており、早く会員になったユーザほど影響力が強いことになる。
In the eighth method of calculating the recommended value, when the user information stored in the user
What is necessary is just to calculate the sum of the differences. This method changes the influence (weight) of each similar user with respect to the recommended value, and the user who becomes a member earlier has a stronger influence.
推薦値算出の第９の方法は、ユーザ情報格納部２３５に記憶されたユーザ情報にユーザ
が会員になった日付が含まれる場合に、会員になった日付の新しいユーザほど大きな重み
を付けて推薦値を算出する方法である。例えば、ユーザごとに、推薦アイテム選出処理を
行う日付（現在）と、ユーザが会員になった日付との差を算出し、ｉｔｅｍ＿ｉｄごとに
、その差の逆数の総和を算出すればよい。この方法は、推薦値に対する類似ユーザ１人ひ
とりの影響力（重み）を変えており、後で（最近になって）会員になったユーザほど影響
力が強いことになる。
In the ninth method of calculating the recommended value, when the user information stored in the user
推薦値算出の第１０の方法は、ユーザ情報格納部２３５に記憶されたユーザ情報に含ま
れるユーザの属性情報を用いる方法である。具体的には、利用情報ごとに、ステップＳ６
０２にて選択したｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザの属性情報と、その利用情
報に含まれるユーザ識別情報に対応するユーザの属性情報との適合度を算出し、ｉｔｅｍ
＿ｉｄごとに適合度の和を推薦値として算出する方法である。この方法は、推薦値に対す
る類似ユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、推薦対象ユーザとの適合度が高
いユーザほど影響力が強いことになる。
The tenth method of calculating the recommended value is a method of using user attribute information included in the user information stored in the user
The degree of conformity between the user attribute information corresponding to the base_user_id selected in 02 and the user attribute information corresponding to the user identification information included in the usage information is calculated, and item
This is a method of calculating the sum of the fitness levels for each _id as a recommended value. In this method, the influence (weight) of each similar user with respect to the recommended value is changed, and the higher the degree of matching with the recommendation target user, the stronger the influence.
また、上記の推薦値算出の第１〜推薦値算出の第１０の方法を組み合わせて類似度や利
用回数や評価値や利用した日付や会員になった日付や適合度を組み合わせて推薦値を算出
してもよい。例えば、それぞれの方法で推薦値（推薦値１〜推薦値Ｎ）を算出し、それら
の推薦値を加算した値、乗算した値、それらの推薦値の平均値などを総合的な推薦値とし
て用いてもよい。また、推薦値算出の第２の方法と第３の方法を組合せて、利用情報ごと
に、そのアイテムを利用した類似ユーザの利用回数と類似度との積を算出し、ｉｔｅｍ＿
ｉｄごとに、その積の総和を推薦値として算出してもよい。
In addition, the recommended value is calculated by combining the first to tenth recommended value calculation methods described above and combining the similarity, the number of times of use, the evaluation value, the date of use, the date of membership, and the degree of fitness. May be. For example, a recommended value (recommended
For each id, the sum of the products may be calculated as a recommended value.
次に、推薦アイテム選出部２１３が、ステップＳ６０５にて算出した推薦値を基に推薦
アイテムを選出する（ステップＳ６０６）。推薦アイテムの選出基準は、推薦値の高い順
に、予めサービス提供側が設定した数だけ選出すればよい。また、予めサービス提供側が
閾値を定め、その閾値より高い推薦値を持つアイテムを推薦アイテムとして選出してもよ
い。なおこの処理において、選出された推薦アイテムに対して、推薦値の高い順に推薦順
位を付け、その推薦順位を含めた情報をステップＳ６１２において、アイテム提供サーバ
装置１に送信してもよい。
Next, the recommended
次に、推薦アイテム選出部２１３が、ステップＳ６０６にて選出した推薦アイテムのう
ち、例えば推薦値の高い順に１つ選択する（ステップＳ６０７）。次に、推薦アイテム選
出部２１３が、ステップＳ６０７にて選択した推薦アイテムを利用したことのある類似ユ
ーザ（分配対象ユーザ）を抽出し、抽出した分配対象ユーザごとに分配率を算出する（ス
テップＳ６０８）。分配対象ユーザを抽出するには、ステップＳ６０４にて取得した利用
情報の中で、ステップＳ６０７にて選択した推薦アイテムと同じアイテム識別情報を含む
ものを特定し、特定した利用情報に含まれるユーザ識別情報を、分配対象ユーザのユーザ
識別情報として抽出する。分配率の算出方法として、以下の方法を用いることができる。
以下の分配率の算出方法の説明において、ステップＳ６０１にて選択したｂａｓｅ＿ｕｓ
ｅｒ＿ｉｄに対応するユーザ（推薦対象ユーザ）をｕｂとし、ステップＳ６０７にて選択
した推薦アイテムｉｒに対応する分配対象ユーザの集合をＵ（ｉｒ）とする。
Next, the recommended
In the following description of the distribution ratio calculation method, base_us selected in step S601
A user (recommendation target user) corresponding to er_id is set to ub, and a set of distribution target users corresponding to the recommended item ir selected in step S607 is set to U (ir).
分配率算出の第１の方法は、分配対象ユーザに等比率となるように分配率を算出する方
法である。分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｒ）の数を｜Ｕ（ｉｒ）｜としたとき、Ｕ（ｉｒ）
の中に含まれるユーザｕｒの推薦アイテムｉｒに関する分配率ｒａｔｅ（ｕｒ，ｉｒ）は
、図３４の式（５）で表わされる。この方法は、最も計算量が少ない。またこの方法は、
全ての分配対象ユーザが、等しく推薦に貢献したという考えの基に分配率を算出している
。このため、推薦値算出の第１の方法と組合せるのがよいが、これ以外の推薦値算出の方
法と組合せることもできる。
The first method of calculating the distribution rate is a method of calculating the distribution rate so that the distribution target user has an equal ratio. When the number of distribution target user sets U (ir) is | U (ir) |, U (ir)
The distribution rate rate (ur, ir) related to the recommended item ir of the user ur included in is represented by Expression (5) in FIG. This method requires the least amount of calculation. This method also
The distribution ratio is calculated based on the idea that all distribution target users have contributed equally to the recommendation. For this reason, it is preferable to combine with the first method of calculating the recommended value, but it can also be combined with other methods of calculating the recommended value.
分配率算出の第２の方法は、類似度に応じて分配率を算出する方法である。ユーザｕｂ
とユーザｕｒとの類似度をｓｉｍ（ｕｂ，ｕｒ）、ユーザｕｂとユーザｕ（ｕ∈Ｕ（ｉｒ
））との類似度をｓｉｍ（ｕｂ，ｕ）とすると、ユーザｕｒの推薦アイテムｉｒに関する
分配率ｒａｔｅ（ｕｒ，ｉｒ）は、図３４の式（６）で表わされる。分配率算出の第２の
方法は、分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｒ）において、推薦対象ユーザとの類似度の高い分配
対象ユーザほど推薦に貢献したという考えの基に分配率を算出している。従ってこの方法
は、推薦値算出の第２の方法と組合せて用いるのに適しているが、それ以外の推薦値算出
方法と組み合わせることもできる。
The second method of calculating the distribution rate is a method of calculating the distribution rate according to the similarity. User ub
And the similarity between user ur and sim (ub, ur), user ub and user u (u∈U (ir
)) Is assumed to be sim (ub, u), the distribution rate rate (ur, ir) relating to the recommended item ir of the user ur is expressed by equation (6) in FIG. The second method of calculating the distribution rate calculates the distribution rate based on the idea that, in the distribution target user set U (ir), the distribution target user having higher similarity to the recommendation target user contributed to the recommendation. Therefore, this method is suitable for use in combination with the second method of calculating the recommended value, but can also be combined with other recommended value calculating methods.
分配率算出の第３の方法は、利用回数に応じて分配率を算出する方法である。ユーザｕ
ｒの推薦アイテムｉｒの利用回数をＶ（ｕｒ，ｉｒ）、ユーザｕ（ｕ∈Ｕ（ｉｒ））の推
薦アイテムｉｒの利用回数をＶ（ｕ，ｉｒ）とすると、ユーザｕｒの推薦アイテムｉｒに
関する分配率ｒａｔｅ（ｕｒ，ｉｒ）は、図３４の式（７）で表わされる。分配率算出の
第３の方法は、分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｒ）において、利用回数の多い分配対象ユーザ
ほど推薦に貢献したという考えの基に分配率を算出している。従ってこの方法は、推薦値
算出の第３の方法と組合せて用いるのに適しているが、それ以外の推薦値算出方法と組み
合わせることもできる。さらに、利用回数に比例して得られる利用ポイントが増加するた
め、その性質をユーザに公開することで、ユーザのアイテムの利用を促進させることがで
きる。また、推薦アイテムｉｒに限らず、ユーザｕｒの利用したことのある全てのアイテ
ムの利用回数の和を算出し、これをＶ（ｕｒ，ｉｒ）の代わりに用いてもよく、この場合
も同じ効果を得ることができる。
The third method of calculating the distribution rate is a method of calculating the distribution rate according to the number of uses. User u
Assuming that the number of uses of the recommended item ir of r is V (ur, ir) and the number of uses of the recommended item ir of the user u (uεU (ir)) is V (u, ir), the recommended item ir of the user ur The distribution rate rate (ur, ir) is expressed by equation (7) in FIG. In the third method of calculating the distribution rate, the distribution rate is calculated based on the idea that the distribution target user with the higher number of uses contributed to the recommendation in the distribution target user set U (ir). Therefore, this method is suitable for use in combination with the third method for calculating the recommended value, but can also be combined with other recommended value calculating methods. Furthermore, since the use points obtained in proportion to the number of uses increase, the use of the item of the user can be promoted by exposing the property to the user. Further, not only the recommended item ir but also the sum of the number of times of use of all items that the user ur has used may be calculated and used in place of V (ur, ir). Can be obtained.
分配率算出の第４の方法は、利用情報に評価値が含まれる場合に、その評価値に応じて
分配率を算出する方法である。ユーザｕｒの推薦アイテムｉｒの評価値をＶ２（ｕｒ，ｉ
ｒ）とした上で、第３の方法で説明した図３４の式（７）において、Ｖ（ｕｒ，ｉｒ）の
代わりにＶ２（ｕｒ，ｉｒ）を用いればよい。分配率算出の第４の方法は、分配対象ユー
ザ集合Ｕ（ｉｒ）において、評価値の高いユーザほど推薦に貢献したという考えの基に分
配率を算出している。従ってこの方法は、推薦値算出の第４の方法と組合せて用いるのに
適しているが、それ以外の推薦値算出方法と組み合わせることもできる。また、ユーザｕ
ｒの推薦アイテムｉｒに対応する評価値が複数記憶されている場合は、最後に記憶された
評価値をＶ２（ｕｒ，ｉｒ）として用いればよい。
The fourth method of calculating the distribution rate is a method of calculating the distribution rate according to the evaluation value when the usage information includes the evaluation value. The evaluation value of the recommended item ir of the user ur is set to V2 (ur, i
In the equation (7) shown in FIG. 34 described in the third method, V2 (ur, ir) may be used instead of V (ur, ir). The fourth method of calculating the distribution rate calculates the distribution rate based on the idea that a user with a higher evaluation value contributed to the recommendation in the distribution target user set U (ir). Therefore, this method is suitable for use in combination with the fourth method for calculating the recommended value, but can also be combined with other recommended value calculating methods. User u
When a plurality of evaluation values corresponding to the recommended item ir of r are stored, the last stored evaluation value may be used as V2 (ur, ir).
分配率算出の第５の方法は、利用情報に利用した日付が含まれる場合に、その利用した
日付から推薦アイテム選出処理を行うまでの期間（秒単位、分単位、時間単位、日単位、
週単位、月単位など）が長いほど分配率が高くなるように算出する方法である。ユーザｕ
ｒが推薦アイテムｉｒを利用した日付から推薦アイテム選出処理を行うまでの期間をＤ（
ｕｒ，ｉｒ）（≧０）とし、ユーザｕ（ｕ∈Ｕ（ｉｒ））が推薦アイテムｉｒを利用した
日付から推薦アイテム選出処理を行うまでの期間をＤ（ｕ，ｉｒ）（≧０）とすると、ユ
ーザｕｒの推薦アイテムｉｒに関する分配率ｒａｔｅ（ｕｒ，ｉｒ）は、図３５の式（８
）で表わされる。
The fifth method for calculating the distribution rate is that when the usage information includes the date used, the period from the date used to the recommended item selection process (seconds, minutes, hours, days,
This is a method of calculating so that the distribution rate becomes higher as the weekly unit, the monthly unit, etc.) are longer. User u
The period from the date when r uses the recommended item ir until the recommended item selection processing is performed is D (
ur, ir) (≧ 0), and the period from the date when the user u (uεU (ir)) uses the recommended item ir to the recommended item selection process is D (u, ir) (≧ 0). Then, the distribution rate rate (ur, ir) regarding the recommended item ir of the user ur is expressed by the equation (8) in FIG.
).
この方法は、分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｒ）において、早い時期に利用した分配対象ユ
ーザほど推薦に貢献したという考えの基に分配率を算出している。従ってこの方法は、推
薦値算出の第５の方法と組合せて用いるのに適しているが、それ以外の推薦値算出方法と
組み合わせることもできる。さらに、早く利用したユーザほど多くの利用ポイントを得る
ことができるため、その性質をユーザに公開することで、アイテムの利用開始時期に大量
に利用ユーザを獲得することができる。なお、図３５の式（８）では、分子と分母におい
て、それぞれ「１」を加算しているが、これは分母を「０」にしないための処理である。
加算する数値は「１」以外でもよく、また分母における「ΣＤ（ｕ，ｉｒ）」の部分を「
０」より大きな数値として算出すれば、分子と分母における「１」の加算を省略してもよ
い。
In this method, in the distribution target user set U (ir), the distribution rate is calculated based on the idea that the distribution target users used earlier contributed to the recommendation. Therefore, this method is suitable for use in combination with the fifth method for calculating the recommended value, but can also be combined with other recommended value calculating methods. Furthermore, since the user who used early can acquire many usage points, by exposing the property to the user, a large number of users can be acquired at the start of the use of the item. In Expression (8) of FIG. 35, “1” is added to the numerator and denominator, respectively, but this is processing for preventing the denominator from being set to “0”.
The numerical value to be added may be other than “1”, and the part of “ΣD (u, ir)” in the denominator is “
If it is calculated as a numerical value larger than “0”, addition of “1” in the numerator and denominator may be omitted.
分配率算出の第６の方法は、分配率算出の第５の方法とは逆に、推薦アイテムを利用し
た日付から推薦アイテム選出処理を行うまでの期間が短いほど分配率が高くなるように算
出する方法である。ユーザｕｒの推薦アイテムｉｒの利用した日付から推薦アイテム選出
処理を行うまでの期間をＤ（ｕｒ，ｉｒ）（≧０）とし、ユーザｕ（ｕ∈Ｕ（ｉｒ））が
推薦アイテムｉｒを利用した日付から推薦アイテム選出処理を行うまでの期間をＤ（ｕ，
ｉｒ）（≧０）とすると、ユーザｕｒの推薦アイテムｉｒに関する分配率ｒａｔｅ（ｕｒ
，ｉｒ）は、図３５の式（９）で表わされる。この方法は、分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｒ
）において、直近で利用した分配対象ユーザほど推薦に貢献したという考えの基に分配率
を算出している。従ってこの方法は、推薦値算出の第６の方法と組み合わせて用いるのに
適しているが、それ以外の推薦値算出方法と組み合わせることもできる。
In contrast to the fifth method of calculating the distribution ratio, the sixth method of calculating the distribution ratio is calculated such that the distribution ratio increases as the period from the date when the recommended item is used until the recommended item selection processing is performed is shorter. It is a method to do. The period from the date when the recommended item ir of the user ur is used until the recommended item selection processing is performed is D (ur, ir) (≧ 0), and the user u (u∈U (ir)) uses the recommended item ir. The period from the date until the recommended item selection process is performed is D (u,
ir) (≧ 0), distribution rate rate (ur for user ur's recommended item ir
, Ir) is expressed by equation (9) in FIG. In this method, the distribution target user set U (ir
), The distribution rate is calculated based on the idea that the user to be distributed most recently used contributed to the recommendation. Therefore, this method is suitable for use in combination with the sixth method for calculating recommended values, but it can also be combined with other recommended value calculation methods.
分配率算出の第６の方法以外の方法では、１つの推薦アイテムにおいて、直近で利用し
たユーザは、早い時期に利用したユーザに比べ、その推薦アイテムから得られる利用ポイ
ントの合計値が、かなり少なくなってしまうが、この算出方法では、アイテムを先に利用
したユーザの利用ポイントの合計値と、後から利用したユーザの利用ポイントの合計値と
の差を小さくすることができる。このため、最近になってからアイテムを利用し始めたユ
ーザ（新規に会員になったユーザなど）に、ポイントを多く配分して、アイテム利用サー
ビスからの脱会を防ぎたいような場合に適している。なお分配率算出の第５の方法および
分配率算出の第６の方法を用いる場合に、ユーザｕｒの推薦アイテムｉｒに対応する利用
した日付が複数記憶されている場合は、利用した日付から推薦アイテムを選出する処理を
行うまでの期間の代表値をＤ（ｕｒ，ｉｒ）（≧０）とすればよい。代表値とは、その期
間の平均値や最大値や最小値や中央値である。
In a method other than the sixth method of calculating the distribution ratio, the most recently used user in one recommended item has a considerably smaller total number of usage points obtained from the recommended item than the user used earlier. However, in this calculation method, it is possible to reduce the difference between the total value of the usage points of the user who used the item first and the total value of the usage points of the user who used the item later. For this reason, it is suitable for the case where it is desired to allocate a lot of points to users who have recently started using items (such as users who have newly become members) to prevent withdrawal from the item use service. When the fifth method for calculating the distribution ratio and the sixth method for calculating the distribution ratio are used, if a plurality of used dates corresponding to the recommended item ir of the user ur are stored, the recommended items are determined based on the used date. The representative value of the period until the process of selecting is performed may be D (ur, ir) (≧ 0). The representative value is an average value, maximum value, minimum value, or median value during the period.
なお、図３５の式（９）では、分子と分母において、それぞれ「１」を加算しているが
、加算する数値は「１」以外でもよい。また分子における「Ｄ（ｕｒ，ｉｒ）」を「０」
より大きな数値として算出し、分母における「Ｄ（ｕ，ｉｒ）」を「０」より大きな数値
として算出すれば、分子と分母における「１」の加算を省略してもよい。また、図３５の
式（９）では、Ｄ（ｕｒ，ｉｒ）およびＤ（ｕ，ｉｒ）の逆数を用いて、Ｄ（ｕｒ，ｉｒ
）が大きくなるほど分配率が小さくなるようにしているが、他の方法を用いてもよい。例
えば、底が０より大きく、かつ１未満である指数関数（単調減少関数）を用いてもよい。
35, “1” is added to each of the numerator and the denominator, but the numerical value to be added may be other than “1”. “D (ur, ir)” in the molecule is “0”.
If “D (u, ir)” in the denominator is calculated as a larger value than “0”, addition of “1” in the numerator and denominator may be omitted. Further, in the equation (9) in FIG. 35, D (ur, ir) is obtained by using the inverse of D (ur, ir) and D (u, ir).
) Increases as the distribution ratio decreases, but other methods may be used. For example, an exponential function (monotonically decreasing function) whose base is greater than 0 and less than 1 may be used.
分配率算出の第７の方法は、利用情報に支払い額が含まれる場合に、その支払い額に応
じて分配率を算出する方法である。このとき、ユーザｕｒの推薦アイテムｉｒの支払い額
をＶ３（ｕｒ，ｉｒ）とした上で、第３の方法で説明した図３４の式（７）において、Ｖ
（ｕｒ，ｉｒ）の代わりにＶ３（ｕｒ，ｉｒ）を用いればよい。分配率算出の第７の方法
は、分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｒ）において、支払い額の高い分配対象ユーザほど推薦に
貢献したという考えの基に分配率を算出している。従ってこの方法は、推薦値算出の第７
の方法と組合せて用いるのに適しているが、それ以外の推薦値算出方法と組み合わせるこ
ともできる。また、Ｖ３（ｕｒ，ｉｒ）は、ユーザｕｒの利用したことのある全てのアイ
テムの支払い額の総額としてもよく、この場合も同じ効果を得ることができる。
The seventh method of calculating the distribution rate is a method of calculating the distribution rate according to the payment amount when the usage information includes the payment amount. At this time, after the payment amount of the recommended item ir of the user ur is set to V3 (ur, ir), in the equation (7) of FIG. 34 described in the third method, V
V3 (ur, ir) may be used instead of (ur, ir). The seventh method of calculating the distribution ratio calculates the distribution ratio based on the idea that the distribution target user with higher payment amount contributed to the recommendation in the distribution target user set U (ir). Therefore, this method is the seventh method for calculating recommended values.
This method is suitable for use in combination with this method, but can also be combined with other recommended value calculation methods. V3 (ur, ir) may be the total payment amount of all items that the user ur has used. In this case, the same effect can be obtained.
また、Ｖ３（ｕｒ，ｉｒ）は、ユーザｕｒが利用したことのあるアイテムの中で、推薦
アイテムｉｒの属性情報の所定の属性値と等しい属性値を有するアイテムに対する支払い
額の総額としてもよく、この場合も同じ効果を得ることができる。これは、例えば、推薦
アイテムｉｒの属性情報であるジャンルが「音楽」であれば、Ｖ３（ｕｒ，ｉｒ）を、ユ
ーザｕｒが利用したことのあるジャンルが「音楽」のアイテムに対する支払額の総和とす
ればよい。また、ユーザｕｒの推薦アイテムｉｒに対応する支払い額が複数記憶されてい
る場合は、支払額の総額や代表値をＶ３（ｕｒ，ｉｒ）として用いればよい。
V3 (ur, ir) may be the total amount of payment for an item having an attribute value equal to a predetermined attribute value of the attribute information of the recommended item ir among items that the user ur has used, In this case, the same effect can be obtained. For example, if the genre that is the attribute information of the recommended item ir is “music”, the sum of the payment amount for the item whose genre is “music” that the user ur has used V3 (ur, ir). And it is sufficient. When a plurality of payment amounts corresponding to the recommended item ir of the user ur are stored, the total amount or representative value of the payment amount may be used as V3 (ur, ir).
分配率算出の第８の方法は、ユーザ情報格納部２３５に記憶されたユーザ情報に含まれ
るユーザの属性情報にユーザが会員になった日付が含まれる場合に、その会員になった日
付から推薦アイテム選出処理を行うまでの期間（秒単位、分単位、時間単位、日単位、週
単位、月単位など）が長いほど分配率が高くなるように算出する方法である。例えば、ユ
ーザｕｒの会員になった日付から推薦アイテム選出処理を行うまでの期間をＤ２（ｕｒ，
ｉｒ）（≧０）とした上で、第５の方法で説明した図３５の式（８）において、Ｄ（ｕｒ
，ｉｒ）の代わりにＤ２（ｕｒ，ｉｒ）を用いればよい。この方法は、分配対象ユーザ集
合Ｕ（ｉｒ）において、早い時期に会員になった分配対象ユーザほど推薦に貢献したとい
う考えの基に分配率を算出している。
The eighth method of calculating the distribution ratio is recommended from the date when the user became a member when the user's attribute information included in the user information stored in the user
ir) (≧ 0), and in equation (8) of FIG. 35 described in the fifth method, D (ur
, Ir) may be used instead of D2 (ur, ir). In this method, in the distribution target user set U (ir), the distribution ratio is calculated based on the idea that the distribution target users who became members earlier contribute to the recommendation.
従ってこの方法は、推薦値算出の第８の方法と組合せて用いるのに適しているが、それ
以外の推薦値算出方法と組み合わせることもできる。さらに、早い時期に会員になったユ
ーザというのは、会員期間が長いユーザでもあり、会員期間が長いユーザほど多くの利用
ポイントを得ることができるため、その性質をユーザに公開することで、ユーザは「一度
入会したら、なるべく退会せずにいた方が得だ」という判断をする可能性が高くなるので
、途中で止めずに会員を継続するユーザを増やすことができる。
Therefore, this method is suitable for use in combination with the eighth method for calculating recommended values, but it can also be combined with other recommended value calculation methods. Furthermore, a user who becomes a member at an early stage is a user with a long membership period, and a user with a long membership period can obtain more use points. Can increase the number of users who can continue their membership without stopping on the way because there is a high possibility of making a decision that "it is better to have withdrawn as much as possible once you have joined."
分配率算出の第９の方法は、分配率算出の第８の方法とは逆に、会員になった日付から
推薦アイテム選出処理を行うまでの期間が短いほど分配率が高くなるように算出する方法
である。例えば、ユーザｕｒの会員になった日付から推薦アイテム選出処理を行うまでの
期間をＤ２（ｕｒ，ｉｒ）（≧０）とした上で、第６の方法で説明した図３５の式（８）
において、Ｄ（ｕｒ，ｉｒ）の代わりにＤ２（ｕｒ，ｉｒ）を用いればよい。この方法は
、分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｒ）において、最近会員となった分配対象ユーザほど推薦に
貢献したという考えの基に分配率を算出している。
In the ninth method of calculating the distribution ratio, contrary to the eighth method of calculating the distribution ratio, the distribution ratio is calculated so as to increase as the period from the date of becoming a member until the recommended item selection processing is performed is shorter. Is the way. For example, the period from the date when the user ur became a member until the recommended item selection processing is performed is D2 (ur, ir) (≧ 0), and the equation (8) in FIG. 35 described in the sixth method is used.
In this case, D2 (ur, ir) may be used instead of D (ur, ir). In this method, in the distribution target user set U (ir), the distribution ratio is calculated based on the idea that the distribution target user who has recently become a member contributed to the recommendation.
従ってこの方法は、推薦値算出の第９の方法と組合せて用いるのに適しているが、それ
以外の推薦値算出方法と組み合わせることもできる。分配率算出の第９の方法以外の方法
では、最近会員になったユーザの利用ポイントがたまりにくい傾向がある。特に、長い期
間アイテム利用サービスを行っている場合は、それだけ多くのユーザが存在し、さらに、
ユーザ１人あたりの利用アイテム数も多くなり、１つの推薦アイテムに関係する類似ユー
ザ数も増えるので、一度に得られる利用ポイントも低くなる。しかし、この算出方法では
、最近会員になったユーザの利用ポイントが増えやすくなるため、入会したユーザがすぐ
に退会するのを防ぐことができる。
Therefore, this method is suitable for use in combination with the ninth method for calculating recommended values, but it can also be combined with other recommended value calculation methods. In a method other than the ninth method for calculating the distribution rate, there is a tendency that used points of users who have recently become members are less likely to accumulate. In particular, if you have been using item usage services for a long period of time, there are so many users,
Since the number of items used per user increases and the number of similar users related to one recommended item increases, the number of points used at a time is also reduced. However, this calculation method makes it easy to increase the use points of users who have recently become members, so that it is possible to prevent members who have joined from immediately leaving the membership.
分配率算出の第１０の方法は、ユーザ情報格納部２３５に記憶されたユーザ情報に含ま
れるユーザの属性情報を用いて、分配対象ユーザごとに、推薦対象ユーザとの適合度を算
出し、算出した適合度に応じて分配率を算出する方法である。このとき、ユーザｕｒの適
合度をＶ４（ｕｒ，ｉｒ）とした上で、第３の方法で説明した図３４の式（７）において
、Ｖ（ｕｒ，ｉｒ）の代わりにＶ４（ｕｒ，ｉｒ）を用いればよい。分配率算出の第９の
方法は、分配対象ユーザ集合Ｕ（ｉｒ）において、適合度の高い分配対象ユーザほど推薦
に貢献したという考えの基に分配率を算出している。従ってこの方法は、推薦値算出の第
１０の方法と組合せて用いるのに適しているが、それ以外の推薦値算出方法と組み合わせ
ることもできる。
The tenth method of calculating the distribution ratio calculates the degree of fitness with the recommendation target user for each distribution target user using the user attribute information included in the user information stored in the user
以上が、分配率の算出方法として用いることができるものである。また、上記の分配率
算出の第１〜分配率算出の第１０の方法を組合せてもよい。例えば、分配率算出の第２の
方法を用いて算出した分配率と、分配率算出の第３の方法を用いて算出した分配率との平
均値を算出して最終的な分配率としてもよい。ここで、分配率算出の第１〜第１０の方法
で算出されたそれぞれの分配率は、全て総和が１になっているので、２つの方法で算出さ
れた分配率の平均値により算出された最終的な分配率の総和も１になる。さらに別の組合
せ方法として、図３５の式（１０）に示すように、分配率算出の第２の方法で用いている
類似度と、分配率算出の第３の方法で用いている利用回数との積を計算して、最終的な分
配率を算出してもよい。他の方法を組み合わせる場合も同様に分配率の総和が１となるよ
うにする。
The above can be used as a calculation method of the distribution rate. Further, the first to tenth distribution rate calculation methods described above may be combined. For example, an average value of the distribution ratio calculated using the second method of calculating the distribution ratio and the distribution ratio calculated using the third method of calculating the distribution ratio may be calculated as the final distribution ratio. . Here, each of the distribution ratios calculated by the first to tenth methods of calculating the distribution ratio is calculated by the average value of the distribution ratios calculated by the two methods because the total sum is 1. The final sum of the distribution ratio is also 1. As another combination method, as shown in the equation (10) of FIG. 35, the similarity used in the second method of calculating the distribution ratio, and the number of uses used in the third method of calculating the distribution ratio The final distribution rate may be calculated by calculating the product of Similarly, when the other methods are combined, the sum of the distribution ratios is set to 1.
次に、推薦アイテム選出部２１３が、分配対象ユーザごとに、ステップＳ６０２で選択
したｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄと、ステップＳ６０７にて選択した推薦アイテムのアイテ
ム識別情報（ｉｔｅｍ＿ｉｄ)と、分配対象ユーザのユーザ識別情報（ｒｅｃｏｍ＿ｕｓ
ｅｒ＿ｉｄ）と、ステップＳ６０８にて算出した分配対象ユーザの分配率（ｒａｔｅ）と
を関連付けた分配情報を分配情報格納部２３３に記憶する（ステップＳ６０９）。
Next, the recommended
er_id) and the distribution information in which the distribution rate (rate) of the distribution target user calculated in step S608 is associated is stored in the distribution information storage unit 233 (step S609).
次に、推薦アイテム選出部２１３が、ステップＳ６０７にて全ての推薦アイテムを選択
したか否かを判定する（ステップＳ６１０）。全て選択した場合はステップＳ６１１へ進
み、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ６０７へ進む。ステップＳ６１１で
は、推薦アイテム選出部２１３が、ステップＳ６０２にて全てのｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉ
ｄを選択したか否かを判定する。全て選択した場合はステップＳ６１２へ進み、まだ未選
択のものが残っている場合はステップＳ６０２へ進む。
Next, the recommended
It is determined whether or not d is selected. If all are selected, the process proceeds to step S612, and if any unselected ones remain, the process proceeds to step S602.
ステップＳ６１２では、推薦アイテム選出部２１３が、推薦対象ユーザごとに推薦アイ
テム情報を作成し、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置１に、作成した全
ての推薦アイテム情報を送信し、ステップＳ６０１からステップＳ６１２までの一連の処
理を終了する。推薦対象ユーザごとに推薦アイテム情報を作成するには、ステップＳ６０
６にて選出した推薦アイテムごとに、推薦対象ユーザのユーザ識別情報と推薦アイテムの
アイテム識別情報とを関連付けて作成すればよい。また、推薦アイテム情報を作成する際
に、さらに、ステップＳ６０５にて算出した推薦値を追加してもよい。また、ステップＳ
６０６にて、推薦アイテムに対して推薦順位を付与した場合、推薦アイテム情報を作成す
る際に、さらに、その付与した推薦順位を追加してもよい。
In step S612, the recommended
For each recommended item selected in
When a recommendation rank is given to a recommended item at 606, when the recommended item information is created, the given recommendation rank may be added.
推薦されたアイテムを利用したユーザにも利用ポイントを付与したい場合は、予めサー
ビス提供側が、推薦されたアイテムを利用したユーザに利用親ポイントの分配比率を決め
、分配情報格納部２３３に分配情報を記憶する際に、推薦されたアイテムを利用したユー
ザにも分配するための分配情報を記憶すればよい。このときの分配率は、例えば推薦され
たアイテムを利用したユーザに、利用親ポイントのうちの２割分配した場合、分配率の総
和が１となるので、推薦対象ユーザの分配率を０．２とし、分配対象ユーザの分配率を０
．８倍すればよい。この場合、分配情報格納部２３３に、各ユーザの各推薦アイテムにお
いて、ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄとｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄが同じである分配情報が
１つ記憶されることになる。
When a user who uses a recommended item wants to give a usage point, the service providing side determines a distribution ratio of parent points to be used in advance for the user who uses the recommended item, and the distribution information is stored in the distribution
. What is necessary is just to multiply 8 times. In this case, the distribution
また、アイテム情報格納部２３６に記憶されているアイテム情報に含まれるアイテムの
属性情報を用いて、推薦アイテムの選出対象の制限を行ってもよい。このとき、ステップ
Ｓ６０４にて、類似ユーザの利用情報を取得する際に、所定条件（例えば、ジャンル「フ
ィクション」）のアイテム属性を持つアイテムのｉｔｅｍ＿ｉｄを含む利用情報のみを取
得すればよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。
Moreover, you may restrict | limit the selection object of a recommendation item using the attribute information of the item contained in the item information memorize | stored in the item
また、１つの推薦アイテムに対して、利用親ポイントを分配する分配対象ユーザの数を
制限してもよい。これは、ステップＳ６０８にて、推薦アイテムを利用した類似ユーザ（
分配対象候補ユーザ）全てを分配対象ユーザとする代わりに、分配対象候補ユーザ集合か
ら一部のユーザを分配対象ユーザとして抽出すればよい。分配対象候補ユーザから分配対
象ユーザを抽出する方法は、例えば、分配対象候補ユーザ集合から、所定数を超えない数
だけランダムに分配対象ユーザとして抽出すればよい。つまり、分配対象候補ユーザの数
が所定数より多い場合は、ランダムに所定数のユーザを抽出し、分配対象候補ユーザの数
が所定数以下である場合は、全ての分配対象候補ユーザを分配対象ユーザとして抽出すれ
ばよい。また、類似度や利用回数の高い順に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザを抽
出してもよい。
Further, the number of distribution target users who distribute use parent points may be limited for one recommended item. This is because in step S608, similar users using recommended items (
Instead of setting all distribution target candidate users) as distribution target users, some users may be extracted from the distribution target candidate user set as distribution target users. As a method of extracting distribution target users from distribution target candidate users, for example, a distribution target candidate user may be randomly extracted as a distribution target user by a number not exceeding a predetermined number. That is, when the number of distribution target candidate users is larger than the predetermined number, a predetermined number of users are randomly extracted, and when the number of distribution target candidate users is equal to or less than the predetermined number, all distribution target candidate users are distributed. What is necessary is just to extract as a user. Alternatively, the distribution target users may be extracted in a number not exceeding the predetermined number in the descending order of similarity and the number of times of use.
また、利用情報に評価値が含まれている場合は、評価値の高い順に利用情報からユーザ
識別情報を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別
情報として抽出してもよい。また、利用情報に利用した日付が含まれる場合は、利用した
日付が古い順に利用情報からユーザ識別情報を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない
数だけ分配対象ユーザのユーザ識別情報を抽出してもよい。また、逆に、利用した日付が
新しい順に利用情報からユーザ識別情報を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だ
け分配対象ユーザのユーザ識別情報として抽出してもよい。また、ユーザ情報格納部２３
５に、ユーザが会員になった日付が含まれる場合は、その会員になった日付が古い順に利
用情報からユーザ識別情報を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユ
ーザのユーザ識別情報を抽出してもよい。また、逆に、会員になった日付が新しい順に利
用情報からユーザ識別情報を抽出し、抽出した順番に所定数を超えない数だけ分配対象ユ
ーザのユーザ識別情報を抽出してもよい。
If the usage information includes an evaluation value, user identification information is extracted from the usage information in descending order of the evaluation value, and is extracted as user identification information of the distribution target user in a number not exceeding a predetermined number in the extracted order. May be. Also, when the usage date is included in the usage information, the user identification information is extracted from the usage information in the oldest usage date, and the user identification information of the distribution target users is extracted in a number not exceeding the predetermined number in the extracted order. May be. Conversely, the user identification information may be extracted from the usage information in the order of the latest usage date, and may be extracted as the user identification information of the distribution target users in a number not exceeding a predetermined number in the extracted order. Further, the user
5 includes the date when the user became a member, the user identification information is extracted from the usage information in order from the oldest date of becoming the member, and the number of distribution target users is not more than a predetermined number in the extracted order. User identification information may be extracted. Conversely, the user identification information may be extracted from the usage information in the order of the date of membership, and the user identification information of the distribution target users may be extracted in a number not exceeding the predetermined number in the extracted order.
また、ユーザ情報格納部２３５に記憶されたユーザ情報に含まれるユーザの属性情報を
用いて適合度を算出し、算出した適合度を用いて抽出を行ってもよい。このとき、分配対
象候補ユーザの属性情報ごとに、推薦対象ユーザの属性情報との適合度を算出し、算出し
た適合度の高い順に所定数を超えない数だけ、分配対象ユーザを抽出すればよい。所定数
は予めサービス提供側が設定すればよい。また、ユーザ情報格納部２３５に記憶されたユ
ーザ情報に含まれるユーザの属性情報に基づいて、サービス提供側が予め定めた条件（例
えば、性別が「女」であるか否かや、年齢が「２０」〜「２４」の範囲内であるか否かや
、地域が「日本」であるか否かや、複数の属性に対し、属性ごとに条件を設定し、それを
全て満たすか否かや、少なくとも１つを満たすか否かなど）を満たす分配対象候補ユーザ
を分配対象ユーザとしてもよい。以上が、推薦アイテムを選出する処理の手順の説明であ
る。
Alternatively, the fitness may be calculated using user attribute information included in the user information stored in the user
利用ポイント取得部２１４は、アイテム提供サーバ装置１の要求に応じて、利用ポイン
ト情報送信処理を行う。利用ポイント情報送信処理とは、利用ポイント格納部２３４より
、取得した利用ポイント情報取得要求に含まれるユーザ識別情報に対応した利用ポイント
情報を取得し、アイテム提供サーバ装置１に、取得した利用ポイント情報を送信する処理
である。
The use
ここで、本実施形態に沿って、会員Ａから会員Ｆの購入履歴を基に会員Ａの類似会員を
選出し、選出した類似ユーザの購入履歴を基に会員Ａに対する推薦商品を決め、会員Ａに
対する推薦商品ごとに利用親ポイントの分配率を算出する例を図を用いて示す。まず、会
員Ａの類似ユーザを選出する例を図１８を用いて説明する。図１８の左の表において、会
員Ａから会員Ｆにおける、商品ａから商品ｆの購入状況を「○」の有無で示す。例えば、
会員Ａは、「商品ａ」と「商品ｂ」と「商品ｄ」を購入していることを示している。会員
Ａと他の会員との類似度をｊａｃｃａｒｄ係数で算出し、閾値を０．３と設定すると、図
１８の右の表に示すように会員Ａと他の会員との類似度が算出され、会員Ａの類似会員は
、類似判定で「○」がついた会員Ｂと会員Ｃと会員Ｅと会員Ｆとなる。
Here, according to this embodiment, a similar member of member A is selected from member A based on the purchase history of member F, a recommended product for member A is determined based on the purchase history of the selected similar user, and member A An example of calculating the distribution ratio of parent points for each recommended product is shown in the figure. First, an example of selecting a similar user of member A will be described with reference to FIG. In the table on the left side of FIG. 18, the purchase status of the product a to the product f from the member A to the member F is indicated by the presence or absence of “◯”. For example,
The member A indicates that “product a”, “product b”, and “product d” are purchased. When the similarity between the member A and another member is calculated by the jaccard coefficient and the threshold is set to 0.3, the similarity between the member A and the other member is calculated as shown in the table on the right side of FIG. The similar members of member A are member B, member C, member E, and member F that are marked with “○” in the similarity determination.
次に、会員Ａの推薦商品を選出する例を図１９を用いて説明する。推薦値算出方法とし
て、第１の方法を用いた場合、図１９の左の表に示すように、会員Ａが未購入の商品ｃと
商品ｅと商品ｆの推薦値は、それぞれ、「１」、「３」、「４」となる。推薦値の閾値を
「２」とすると、図１９の右のリストが示すように、会員Ａの推薦商品は商品ｅと商品ｆ
となる。
Next, an example of selecting a recommended product of member A will be described with reference to FIG. When the first method is used as the recommended value calculation method, as shown in the left table of FIG. 19, the recommended values of the product c, the product e, and the product f that have not been purchased by the member A are “1”. , “3”, “4”. Assuming that the recommended value threshold is “2”, as shown in the list on the right side of FIG.
It becomes.
次に、会員Ａに対する推薦商品ごとに利用親ポイントの分配率を算出する例を、図２０
を用いて説明する。分配率の算出方法として分配率算出の第１の方法を用いると、図２０
の表に示すように、推薦商品ｅにおける会員Ｂと会員Ｅと会員Ｆの分配率が、それぞれ「
０．３３」となり、推薦商品ｆにおける会員Ｂと会員Ｃと会員Ｅと会員Ｆの分配率が、そ
れぞれ「０．２５」となる。
Next, an example of calculating the distribution rate of the use parent points for each recommended product for member A is shown in FIG.
Will be described. When the first method of calculating the distribution ratio is used as the distribution ratio calculation method, FIG.
As shown in the table, the distribution ratio of member B, member E, and member F in the recommended product e is “
0.33 ", and the distribution ratios of member B, member C, member E, and member F in the recommended product f are each" 0.25 ".
そして、会員Ａが商品ｅを購入すると、会員Ｂと会員Ｅと会員Ｆの３人に利用ポイント
が付与され、会員Ａが商品ｆを購入すると、会員Ｂと会員Ｃと会員Ｅと会員Ｆの４人に利
用ポイントが付与されるといったように、一度の購入で複数の会員がポイントを得ること
ができる。従来技術のように、商品を購入したユーザが参考にした情報を提供した会員１
人にポイントを付与するシステムでは、一度の購入に対し１人の会員しかポイントが得ら
れない。
When member A purchases product e, usage points are given to three members, member B, member E, and member F. When member A purchases product f, member B, member C, member E, and member F A plurality of members can obtain points with one purchase such that four users are given use points.
In a system that gives points to a person, only one member can obtain points for one purchase.
また、ユーザＡが商品ｅと商品ｆの両方を購入した場合（購入回数２回の場合）、購入
したユーザ本人にポイントを付与する通常のポイントシステム、あるいは購入したユーザ
に情報を提供した他のユーザ１人にポイントを付与するポイントシステムにおいては、ポ
イントが付与される回数は、どちらのシステムにおいても延べ２回である。一方、本発明
の場合、図２０の表に示したように、延べ７回ポイントが付与されることになる。更に、
購入ユーザ本人にもポイントを付与すると、延べ９回（７＋２＝９）ポイントが付与され
る。このように本発明によれば、従来よりもポイントが更新される頻度やポイント付与さ
れるユーザ数を多くすることができる。このため、「自分のポイントが今日増えているか
も知れない」という期待感や、「予期せぬタイミングで急にポイントが増えて驚いた」と
いった意外性を多くのユーザに継続的に与えることができるので、アイテム提供サーバへ
のアクセス頻度を増やすことができる。そして、アイテムやアイテム提供サーバに対する
ユーザの関心を高めて、アイテム利用を促進することができる。
Further, when the user A purchases both the product e and the product f (when the number of purchases is 2), a normal point system that gives points to the purchased user himself / herself or other information that provides information to the purchased user In the point system that gives points to one user, the number of times points are given is two times in both systems. On the other hand, in the case of the present invention, as shown in the table of FIG. 20, a total of 7 points are awarded. Furthermore,
If points are also given to the purchase user, a total of 9 points (7 + 2 = 9) will be given. As described above, according to the present invention, it is possible to increase the frequency at which points are updated and the number of users to which points are given than before. For this reason, it is possible to continuously give many users the expectation that their points may increase today and the surprise that they suddenly increased their points at unexpected times. Since it is possible, the access frequency to the item providing server can be increased. And the user's interest with respect to an item and an item provision server can be raised, and item utilization can be promoted.
また本実施形態においては、ポイントが付与される対象のユーザは、購入ユーザと類似
するユーザに限定されるので、必要以上に多くのユーザにポイントが配分されることがな
く、ポイント付与されるユーザの１人当たりのポイント数を比較的多くすることができる
。また本実施形態のポイント付与の仕組みをあらかじめユーザに通知しておけば、ポイン
トが付与されたユーザは、「自分が過去にあるアイテムを利用したことにより、他のユー
ザの推薦アイテム情報にそのアイテムが登場し、それを見たユーザがアイテムを購入した
ので、自分のポイントが増えた」という理由（因果関係）が分かる。すなわち、自分の過
去の消費行動（利用行動）が間接的に他のユーザの消費行動につながったことが分かるの
で、ポイントシステムへの納得感や信頼感が得られやすい。
Moreover, in this embodiment, since the user to whom the point is given is limited to a user similar to the purchase user, the point is not distributed to more users than necessary, and the user is given the point The number of points per person can be made relatively large. Also, if the point granting mechanism of this embodiment is notified to the user in advance, the user to whom the point has been given is “the item is included in the recommended item information of other users by using an item that the user has used in the past. The reason (causal relationship) that "the point that the user who saw it purchased it purchased the item and increased his point" was found. That is, since it can be seen that his past consumption behavior (use behavior) indirectly leads to the consumption behavior of other users, it is easy to obtain a sense of satisfaction and trust in the point system.
また、ポイント変化の様子を通じて、本人の消費行動が他のユーザの推薦アイテム情報
に影響を与えたり、逆に他のユーザの消費行動が本人の推薦アイテム情報に影響する仕組
みや、本人と他のユーザとの「つながり感」をユーザに実感させることができるので、従
来の情報推薦システムよりも、推薦情報に対するユーザの興味や信頼感を高めることがで
きる。
Also, through the state of point changes, the consumption behavior of the person affects the recommended item information of other users, and conversely, the mechanism that the consumption behavior of other users affects the recommended item information of the user, Since the user can feel the “connection feeling” with the user, the user's interest and confidence in the recommended information can be enhanced as compared with the conventional information recommendation system.
更に、他のユーザの消費行動を誘発することを狙って、自分の利用するアイテムを増や
したり、過去にあまり利用していないタイプのアイテムを利用する可能性も高まるため、
アイテム利用を促進することができる。また、早い時期にアイテムを利用したユーザほど
ポイントが増えるので、このようなポイントサービスの特性をユーザに通知することによ
り、「自分と類似するユーザが今後利用しそうなアイテムを予測して、いち早く利用しよ
う」というインセンティブが各々のユーザに働き、アイテムの利用が促進されるという効
果が得られる。
In addition, with the aim of inducing the consumption behavior of other users, the possibility of increasing the items that you use or the types of items that you have not used much in the past increases,
Use of items can be promoted. Also, users who use items earlier will get more points, so by notifying users of the characteristics of such point services, they will be able to “predict and use items that are likely to be used by users similar to them in the future. The incentive “Let's work” works on each user, and the use of the item is promoted.
なお、本実施形態において、端末装置３から利用情報を送信する際に、アイテム提供サ
ーバ装置１を経由して、情報処理サーバ装置２に送信しているが、アイテム提供サーバ装
置１を経由せずに直接送信してもよい。この場合、端末装置３と情報処理サーバ装置２と
が直接通信できるように、図１に示したシステム構成を用いる。また、端末装置３は、ア
イテム提供サーバ装置１を経由して、情報処理サーバ装置２から利用ポイント情報を取得
しているが、アイテム提供サーバ装置１を経由せずに直接送信してもよい。この場合、端
末装置３と情報処理サーバ装置２とが直接通信できるように、図１に示したシステム構成
を用いる。
In the present embodiment, when the usage information is transmitted from the
また、情報処理サーバ装置２にて選出した推薦アイテムを、アイテム提供サーバ装置１
に記憶しているが、情報処理サーバ装置２に推薦アイテムを記憶してもよい。端末装置３
が推薦アイテムを取得する際に、端末装置３と情報処理サーバ装置２とが直接通信できる
場合は、直接情報処理サーバ装置２より推薦アイテムを取得すればよい。端末装置３と情
報処理サーバ装置２とが直接通信できない場合は、アイテム提供サーバ装置１が情報処理
サーバ装置２より推薦アイテムを取得し、端末装置３に送信すればよい。
The recommended item selected by the information
However, the recommended item may be stored in the information
If the
また、情報処理サーバ装置２の利用ポイント算出部２１１にて利用親ポイントを算出し
、算出した利用親ポイントを利用ポイント算出対象のユーザに分配しているが、利用親ポ
イントを分配せずに、利用ポイント算出対象のユーザに一定の利用ポイントを付与しても
よい。このとき、利用ポイント算出部２１１の利用ポイント算出処理において、ステップ
Ｓ４０３とステップＳ４０６の処理を行わずに、ステップＳ４０７にて一定の利用ポイン
トを加算すればよい。さらに、分配率を記憶や算出する必要がなくなるので、分配情報格
納部２３３に分配率であるｒａｔｅを記憶する必要がなくなり、推薦アイテム選出部２１
３の推薦アイテムを選出する処理において、ステップＳ６０８の処理を行わずに、ステッ
プＳ６０９にて、分配対象ユーザごとに、ステップＳ６０２で選択したｂａｓｅ＿ｕｓｅ
ｒ＿ｉｄと、ステップＳ６０７にて選択した推薦アイテムのアイテム識別情報をｉｔｅｍ
＿ｉｄとし、分配対象ユーザのユーザ識別情報をｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄとして関連
付けた分配情報として記憶すればよい。
Further, the use
In the process of selecting the recommended
The item identification information of r_id and the recommended item selected in step S607 is item
_Id, and user identification information of the distribution target user may be stored as distribution information associated with recom_user_id.
また、端末装置３の表示手段３４にユーザページを表示する際に、ユーザごとに利用ポ
イントの総取得ポイント数を１つ表示しているが、図２１のユーザページの表示例が示す
ように、端末装置３を利用中のユーザの利用アイテムごとに利用ポイントを表示してもよ
い。図２１の表示例では、左上に端末装置３を利用中のユーザのユーザ名と、獲得した利
用ポイントの合計値とを表示し、左下に端末装置３を利用中のユーザが過去に利用したア
イテムと、アイテムごとの利用ポイントを表示している。また、中央に端末装置３を利用
中のユーザの推薦アイテム情報を表示している。また、右上に検索条件を入力するテキス
トボックスと検索条件送信処理のトリガーとなる「検索」ボタンとを表示し、右下に検索
条件を満たすアイテム情報を表示している。
Moreover, when displaying a user page on the display means 34 of the
このとき、利用ポイント格納部２３４に、ユーザごと、利用アイテムごとに利用ポイン
トを記憶する必要があるので、例えば、図２２の格納状態の一例のように、ユーザ識別情
報であるｕｓｅｒ＿ｉｄと、アイテム識別情報であるｉｔｅｍ＿ｉｄと、利用ポイントで
あるｐｏｉｎｔとを、利用ポイント情報として関連付けて記憶する。
At this time, since it is necessary to store the usage points for each user and each usage item in the usage
また、利用ポイント情報を特定するために、ユーザ識別情報だけでなく、アイテム識別
情報も必要になるため、利用ポイント算出部２１１における利用ポイント算出処理のステ
ップＳ４０７にて、利用ポイント情報を特定する際に、ステップＳ４０５にて選択した分
配情報に含まれるｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄと、ステップＳ４０１にて取得した利用情
報に含まれるアイテム識別情報とを用いる。
Further, in order to specify the usage point information, not only the user identification information but also the item identification information is required. In addition, recom_user_id included in the distribution information selected in step S405 and item identification information included in the usage information acquired in step S401 are used.
また、ユーザページ情報作成部１１１にてユーザページ情報を作成する際に、ユーザペ
ージを作成するユーザの利用したアイテムごとの利用ポイントを用いる必要があるため、
利用ポイント取得部２１４が利用ポイント情報送信処理を行う際に、ユーザページを作成
するユーザの全ての利用ポイント情報を送信すればよい。具体的には、利用ポイント取得
部２１４が、利用ポイント格納部２３４より、利用ポイント情報取得要求に含まれるユー
ザ識別情報に対応した利用ポイント情報を全て取得し、アイテム提供サーバ装置１に、取
得した全ての利用ポイント情報を送信すればよい。
In addition, when creating user page information in the user page
When the usage
また、推薦アイテムを利用したユーザに対して、推薦アイテムの利用により、何人のユ
ーザに利用ポイントが付与されたかを示す情報を表示してもよい。このとき、利用ポイン
ト算出部２１１が、利用ポイント算出処理終了時に、ステップＳ４０４にて取得した分配
情報の数（利用ポイントが付与されたユーザの数）を、端末装置３に、直接、または、ア
イテム提供サーバ装置１経由で送信すればよい。そして、端末装置３は、表示手段３４に
表示するユーザページに、受信した利用ポイントが付与されたユーザの数を通知する情報
を、例えば、図２３のユーザページの表示例のように表示すればよい。
Moreover, you may display the information which shows how many users were provided the utilization point by utilization of a recommendation item with respect to the user who used the recommendation item. At this time, when the usage
また、利用ポイント算出部２１１は、アイテム提供サーバ装置１より、利用情報を受信
するごとに利用ポイント算出処理を行っているが、所定のタイミングごとに利用ポイント
算出処理を行ってもよい。このとき、情報処理サーバ格納手段２３に、利用ポイント算出
処理を行っていない利用情報を格納するための、利用情報格納部２３１と同じ格納形式で
ある新規利用情報格納部を設け、利用ポイント算出部２１１が、アイテム提供サーバ装置
１より、利用情報を受信した際に、利用ポイント算出処理を行う代わりに、新規利用情報
格納部に、受信した利用情報を記憶する。新規利用情報格納部に、受信した利用情報を記
憶することで、その記憶された利用情報に対応する利用履歴は未処理であるとみなされる
。そして、所定のタイミングごとに、利用ポイント算出部２１１が、新規利用情報格納部
に記憶されている全ての利用情報を取得し、取得した利用情報の集合から順次１つの利用
情報（一の利用情報）を選択し、利用ポイント算出処理を行い、新規利用情報格納部に記
憶された利用情報を全て消去すればよい。この場合、利用ポイント算出処理において使わ
れる利用情報格納部２３１に格納されている利用履歴は、全て一の利用履歴よりも先に利
用された（古い）データである。
Moreover, although the utilization
所定のタイミングは、類似ユーザ選出処理および推薦アイテム選出処理と同様に、様々
なタイミングを用いることができる。例えば、２４時間ごとなど所定の時間間隔で処理を
行えばよい。また、類似ユーザ選出処理および推薦アイテム選出処理を行うタイミングと
同期してもよいし、同期しなくてもよい。すなわち、類似ユーザ選出処理における所定の
タイミング（第１の所定タイミング）と、推薦アイテム選出処理における所定のタイミン
グ（第２の所定タイミング）と、利用ポイント算出処理における所定のタイミング（第３
の所定タイミング）は、同じであっても、それぞれ異なっていてもよい。
As the predetermined timing, various timings can be used as in the similar user selection process and the recommended item selection process. For example, the processing may be performed at predetermined time intervals such as every 24 hours. Moreover, it may synchronize with the timing which performs a similar user selection process and a recommendation item selection process, and does not need to synchronize. That is, a predetermined timing in the similar user selection process (first predetermined timing), a predetermined timing in the recommended item selection process (second predetermined timing), and a predetermined timing in the usage point calculation process (third
These predetermined timings may be the same or different.
また、新規利用情報格納部を設けずに、所定のタイミングごとに利用ポイント算出処理
を行うこともできる。このとき、利用ポイント算出部２１１は、アイテム提供サーバ装置
１より、利用情報を受信した際に、利用ポイント算出処理を行う代わりに、利用情報格納
部２３１に受信した利用情報を記憶する。そして、利用ポイント算出部２１１は、所定の
タイミングごとに、利用情報格納手段２３１に記憶されている利用情報の中で、まだ利用
ポイント算出処理を行っていない利用情報を全て取得し、取得した利用情報ごとに、利用
ポイント算出処理のステップＳ４０１からステップＳ４０８までの処理を行えばよい。利
用ポイント算出処理を行ったか否か、つまり、その利用情報に対応する利用履歴が既処理
であるか未処理であるかを判定するためには、２種類の方法がある。
In addition, the usage point calculation process can be performed at every predetermined timing without providing the new usage information storage unit. At this time, when the usage
第１の判定方法は、利用情報格納部２３１に、利用ポイント算出処理を行ったか否かを
判定するための情報を記憶する領域を追加すればよい。そして、利用ポイント算出部２１
１が、利用情報格納部２３１に、アイテム提供サーバ装置１より受信した利用情報を記憶
する際に、利用情報に利用ポイント算出処理を行っていないという情報を関連付けて記憶
する。さらに、利用ポイント算出処理のステップＳ４０１からステップＳ４０８までの処
理を行った直後に、その処理の対象となった利用情報の利用ポイント算出処理を行ったか
否かを判定するための情報を、利用ポイント算出処理を行ったという情報に更新すればよ
い。
In the first determination method, an area for storing information for determining whether or not a use point calculation process has been performed may be added to the use
1 stores the usage information received from the item providing
第２の判定方法は、利用情報格納部２３１に利用した日付を記憶している場合に、その
利用した日付を用いて判定する方法である。このとき、情報処理格納手段２３に、利用ポ
イント算出処理を行った日付を記憶する算出基準日格納部を設け、その記憶された日付よ
り以前であれば、利用ポイント算出処理を行ったと判定でき、そうでなければ利用ポイン
ト算出を行っていないと判定できる。そして、利用ポイント算出処理を行うごとに、その
日付を更新すればよい。どちらの判定方法を用いた場合でも、類似ユーザ選出処理や、推
薦アイテム選出処理にて用いる利用情報を制限する必要がある。第１の判定方法を用いた
場合は、利用ポイント算出処理を行ったという情報を有する利用情報のみを用い、第２の
判定方法を用いた場合は、算出基準日格納部に記憶された日付より以前に記憶された利用
情報のみを用いる必要がある。
The second determination method is a method of determining using the used date when the used date is stored in the usage
＜第２実施形態＞
以下に、本発明の第２実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第２実
施形態では、１つの推薦アイテムに対し、利用親ポイントを算出する代わりに、一定の期
間に対して付与する利用親ポイントをサービスの提供側が決め、その利用親ポイントを基
に利用ポイントを算出するようにしている。本発明の第２実施形態におけるシステム全体
の構成は、情報処理サーバ装置２の代わりに情報処理サーバ装置６を用いる以外は本発明
の第１実施形態の場合と同様である。アイテム提供サーバ装置１、端末装置３、ネットワ
ーク４（およびネットワーク５）は、本発明の第１実施形態と同様である。
Second Embodiment
Below, 2nd Embodiment of this invention is described in detail using figures. In the second embodiment of the present invention, instead of calculating the use parent point for one recommended item, the service provider determines the use parent point to be given for a certain period, and based on the use parent point The usage points are calculated. The configuration of the entire system in the second embodiment of the present invention is the same as that in the first embodiment of the present invention except that the information
情報処理サーバ装置６は、アイテム提供サーバ装置１に推薦アイテムを送信したり、ア
イテム提供サーバ装置１の要求に応じて、利用ポイントを送信する装置である。情報処理
サーバ装置６は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ネット
ワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログラム）処
理として実施することも可能である。図２４は、本実施形態における情報処理サーバ装置
６の構成図である。本実施形態における情報処理サーバ装置６は、情報処理サーバ制御手
段６１と、情報処理サーバ通信手段２２と、情報処理サーバ格納手段６３とで構成される
。情報処理サーバ通信手段２２は、本発明の第１実施形態と同様である。
The information
情報処理サーバ格納手段６３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶
する。情報処理サーバ格納手段６３は、利用情報格納部２３１と、類似ユーザ情報格納部
２３２と、分配情報格納部２３３と、利用ポイント格納部２３４と、ユーザ情報格納部２
３５と、アイテム情報格納部２３６と、仮ポイント格納部６３７とで構成される。利用情
報格納部２３１と、類似ユーザ情報格納部２３２と、分配情報格納部２３３と、利用ポイ
ント格納部２３４と、ユーザ情報格納部２３５と、アイテム情報格納部２３６は、本発明
の第１実施形態と同様である。
The information processing
35, an item
仮ポイント格納部６３７は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、仮ポイント情報を複数記
憶する。図２５は、仮ポイント格納部６３７の格納状態の一例を示す図である。仮ポイン
ト情報とは、ユーザ識別情報であるｕｓｅｒ＿ｉｄと、そのユーザ識別情報に対応するユ
ーザの仮ポイントであるｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔを関連付けたものであり、図２５のようなテ
ーブル形式で記憶する。なお、記憶されている仮ポイントの初期値は「０」である。
The temporary
情報処理サーバ制御手段６１は、情報処理サーバ装置６を構成する各手段に対して、全
体的な制御を行う。情報処理サーバ制御手段６１は、利用ポイント算出部６１１と、類似
ユーザ選出部２１２と、推薦アイテム選出部２１３と、利用ポイント取得部２１４とで構
成される。類似ユーザ選出部２１２と、推薦アイテム選出部２１３と、利用ポイント取得
部２１４は、本発明の第１実施形態と同様である。
The information processing
利用ポイント算出部６１１は、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置１よ
り、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理の代わりに、仮ポイント算出処理を行
う。また、一定の期間ごとに利用親ポイント分配処理を行う。一定の期間ごととは、例え
ば、一日ごとや一週間ごとなど、一定の時間経過ごととしてもよい。また、サービス提供
側が自由に時間間隔を変えてもよい。
When the usage
仮ポイント算出処理の手順を図２６のフローチャートを用いて説明する。仮ポイント処
理の手順は、本発明の第１実施形態における利用ポイント算出処理の手順において、ステ
ップＳ４０３の処理をなくし、ステップＳ４０６からステップＳ４０７までの処理をステ
ップＳ７０６の処理で置き換えたものであるため、置き換えた処理についてのみ説明する
。
The procedure of the temporary point calculation process will be described with reference to the flowchart of FIG. The temporary point process procedure is the same as the use point calculation process in the first embodiment of the present invention, except that the process of step S403 is eliminated and the process from step S406 to step S407 is replaced with the process of step S706. Only the replaced process will be described.
ステップＳ７０６では、利用ポイント算出部６１１が、仮ポイント格納部６３７におい
て、ステップＳ４０５にて選択した分配情報に含まれるｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄに対
応する仮ポイント情報を特定し、特定した仮ポイント情報のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔに、ステ
ップＳ４０５にて選択した分配情報に含まれるｒａｔｅを加算する。次に、ステップＳ４
０８へ進む。以上が、仮ポイント算出処理の説明である。
In step S706, the use
Proceed to 08. The above is the description of the provisional point calculation process.
次に、一定の期間ごとに行う利用親ポイント分配処理の手順について、図２７のフロー
チャートを用いて説明する。まず、利用ポイント算出部６１１が、一定期間に付与する利
用親ポイントを取得する（ステップＳ８０１）。利用親ポイントを取得する方法は、予め
サービスの提供側が設定しておき、その設定した値を取得してもよいし、図示しないキー
ボード等の利用親ポイントを入力する手段を用意し、利用親ポイント分配処理を行うたび
に、サービス提供側が入力することで取得してもよい。
Next, the procedure of use parent point distribution processing performed at regular intervals will be described with reference to the flowchart of FIG. First, the use
次に、利用ポイント算出部６１１が、仮ポイント格納部６３７より、利用親ポイントを
分配する対象ユーザを抽出するために、ｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔの値が「０」を超える全ての
仮ポイント情報を取得する（ステップＳ８０２）。次に、利用ポイント算出部６１１が、
ステップＳ８０２にて取得した仮ポイント情報のうち、例えば取得した順に、１つ選択す
る（ステップＳ８０３）。
Next, the use
Among the temporary point information acquired in step S802, for example, one is selected in the acquired order (step S803).
次に、利用ポイント算出部６１１が、ステップＳ８０３にて選択した仮ポイント情報に
含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対する利用ポイントを変更するための変更値を算出する（ステ
ップＳ８０４）。変更値は、ステップＳ８０３にて選択した仮ポイント情報に含まれるｔ
ｍｐ＿ｐｏｉｎｔが、ステップＳ８０２にて取得した全ての仮ポイント情報に含まれるｔ
ｍｐ＿ｐｏｉｎｔの総和に占める割合に応じて、ステップＳ８０１にて取得した利用親ポ
イントを分配することで算出する。利用親ポイントｖｐを分配する対象となった全てのユ
ーザの集合をＵｔとし、利用ポイントを算出するユーザｕｂ（ｕｂ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐ
ｏｉｎｔをｔ（ｕｂ）とし、ユーザｕ（ｕ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔをｔ（ｕ）とす
ると、ユーザｕｂの利用ポイントｖ（ｕｂ）は、図３５の式（１２）で算出される。
Next, the use
mp_point is included in all provisional point information acquired in step S802.
Calculation is performed by distributing the use parent points acquired in step S801 according to the ratio of the total of mp_point. A set of all users to which the use parent points vp are distributed is set as Ut, and tmp_p of the user ub (ubεUt) for calculating the use points
When oint is t (ub) and tmp_point of the user u (uεUt) is t (u), the usage point v (ub) of the user ub is calculated by Expression (12) in FIG.
次に、利用ポイント算出部６１１が、利用ポイント格納部２３４において、ステップＳ
８０３にて選択した仮ポイント情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する利用ポイント情
報を特定し、特定した利用ポイント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、ステップ
Ｓ８０４にて算出した変更値を加算する（ステップＳ８０５）。
Next, the use
Use point information corresponding to user_id included in the temporary point information selected in 803 is specified, and the change value calculated in step S804 is added to the point (original use point) of the specified use point information (step S804). S805).
次に、利用ポイント算出部６１１が、ステップＳ８０３にて全ての仮ポイント情報を選
択したか否かを判定する（ステップＳ８０６）。全て選択した場合は、ステップＳ８０７
へ進み、未選択のものが残っている場合は、ステップＳ８０３へ進む。ステップＳ８０７
では、利用ポイント算出部６１１が、仮ポイント格納部６３７にて、全ての仮ポイント情
報のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔの値を「０」で置き換え、ステップＳ８０１からステップＳ８０
７までの処理を終了する。
Next, the use
If an unselected item remains, the process proceeds to step S803. Step S807
Then, the use
The processing up to 7 is finished.
上記説明では、ステップＳ８０５にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用ポ
イントを更新しているが、加算処理の代わりに、元の利用ポイントと以下に示す係数（変
更値）との乗算処理を用いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップＳ８
０１では、一定期間に付与する利用親ポイントの代わりに、増加率（元の利用ポイントを
どの程度増加させるかを示す値であり、この値に１を加えることで係数となる）の合計値
である親増加率を取得する。そして、親増加率ｓｒを分配する対象となった全てのユーザ
の集合をＵｔとし、利用ポイントを算出するユーザｕｂ（ｕｂ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐｏｉ
ｎｔをｔ（ｕｂ）とし、ユーザｕ（ｕ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔをｔ（ｕ）として、
図３５の式（１３）により、ユーザｕｂに対して係数ｍ（ｕｂ）を算出する。なお、利用
ポイントの初期値が「０」であると、いくら係数を掛け合わせても増加しないため、初期
値を「０」を超える値で設定するか、初期値は「０」であるが、一番最初に利用ポイント
の算出対象になった場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。以上が、一定の期間
ごとに行う利用親ポイント分配処理の説明である。
In the above description, in step S805, the change value is added to the original use point to update the use point. However, instead of the addition process, the original use point and the coefficient (change value) shown below are used. The use points may be updated using the multiplication process. At this time, step S8
In 01, instead of using parent points given for a certain period, it is a total value of an increasing rate (a value indicating how much the original using points are increased, and adding 1 to this value becomes a coefficient) Get a parent growth rate. Then, Ut is a set of all users to which the parent increase rate sr is to be distributed, and tmp_poi of the user ub (ubεUt) for calculating the usage points
Let nt be t (ub) and tmp_point of user u (uεUt) be t (u).
The coefficient m (ub) is calculated for the user ub by the equation (13) in FIG. If the initial value of the usage point is “0”, it does not increase no matter how much the coefficient is multiplied, so the initial value is set to a value exceeding “0” or the initial value is “0”. It is only necessary to add a certain number of points only when the usage points are calculated first. The above is the description of the use parent point distribution processing performed at regular intervals.
本実施形態における利用ポイントの付与方法によれば、サービスの提供側が一定期間に
付与する利用ポイントの総和を自由にコントロールできるので、事業運営者のポイントサ
ービスに係る予算に応じて、利用ポイントの付与を行うことが容易にできる。
According to the usage point grant method in this embodiment, since the service provider can freely control the sum of the usage points granted during a certain period, the usage points are given according to the budget for the point service of the business operator. Can be easily done.
＜第３実施形態＞
以下に、本発明の第３実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第３実
施形態では、類似ユーザ選出処理を行わずに、比較的少ない処理量で、利用ポイントの付
与を行うようにしている。本発明の第３実施形態におけるシステム全体の構成は、アイテ
ム提供サーバ装置１に代えてアイテム提供サーバ装置７を用い、情報処理サーバ装置２に
代えて情報処理サーバ装置８を用いる以外は、本発明の第１実施形態の場合と同様である
。ネットワーク４（およびネットワーク５）についても、本発明の第１実施形態と同様で
ある。
<Third Embodiment>
Hereinafter, a third embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the third embodiment of the present invention, use points are given with a relatively small amount of processing without performing similar user selection processing. The configuration of the entire system in the third embodiment of the present invention is that the item providing
アイテム提供サーバ装置７は、端末装置３の要求に応じて、アイテムを提供する装置で
ある。アイテム提供サーバ装置７は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ
（ＨＤＤ）、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェ
ア（プログラム）処理として実施することも可能である。図２８は、本実施形態における
アイテム提供サーバ装置７の構成図である。本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置
７は、アイテム提供サーバ制御手段７１と、アイテム提供サーバ通信手段１２と、認証手
段１３と、アイテム提供サーバ格納手段７４とで構成される。アイテム提供サーバ通信手
段１２と、認証手段１３は、本発明の第１実施形態と同様である。
The item providing
アイテム提供サーバ格納手段７４は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを
記憶する。アイテム提供サーバ格納手段７４は、ユーザ情報格納部１４１と、アイテム情
報格納部１４２とで構成される。ユーザ情報格納部１４１と、アイテム情報格納部１４２
は、本発明の第１実施形態と同様である。アイテム提供サーバ制御手段７１は、アイテム
提供サーバ装置７を構成する各手段に対して、全体的な制御を行う。アイテム提供サーバ
制御手段７１は、ユーザページ情報作成部７１１と、利用情報中継部１１３とで構成され
る。利用情報中継部１１３は、本発明の第１実施形態と同様である。
The item providing
These are the same as in the first embodiment of the present invention. The item providing server control means 71 performs overall control on each means constituting the item providing
ユーザページ情報作成部７１１は、本発明の第１実施形態におけるユーザページ情報作
成部１１１と同様にユーザページ情報送信処理と検索結果送信処理を行うが、ユーザペー
ジ情報送信処理のみ手順が異なる。本実施形態のユーザページ情報送信処理の手順は、本
発明の第１実施形態におけるユーザページ情報送信処理の手順において、推薦アイテム情
報を取得する手順を省略し、ユーザページ情報を作成する際に、推薦アイテム情報を用い
ずに作成すればよい。
The user page
端末装置３は、本発明の第１実施形態と同様の機能を有するが、端末制御手段３１のユ
ーザページ表示部３１１におけるユーザページ表示処理にて表示するユーザページが異な
る。本実施形態における表示手段３４に表示するユーザページは、例えば、図２９のユー
ザページの表示例のように、利用ポイントが確認でき、アイテムの検索手段が用意され、
検索により取得したアイテムを表示できるようにすればよい。図２９の表示例では、上部
に端末装置３を利用中のユーザのユーザ名と利用ポイントとを表示している。また、中央
部に検索条件を入力するテキストボックスと検索条件送信処理のトリガーとなる「検索」
ボタンとを表示している。また、下部に検索条件を満たすアイテム情報を表示している。
The
What is necessary is just to enable it to display the item acquired by the search. In the display example of FIG. 29, the user name and the use point of the user who is using the
Button. Also, item information that satisfies the search condition is displayed at the bottom.
情報処理サーバ装置８は、アイテム提供サーバ装置７の要求に応じて、利用ポイントを
送信する装置である。情報処理サーバ装置８は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディス
クドライブ（ＨＤＤ）、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、
ソフトウェア（プログラム）処理として実施することも可能である。図３０は、本実施形
態における情報処理サーバ装置８の構成図である。本実施形態における情報処理サーバ装
置８は、情報処理サーバ制御手段８１と、情報処理サーバ通信手段２２と、情報処理サー
バ格納手段８３とで構成される。情報処理サーバ通信手段２２は、本発明の第１実施形態
と同様である。
The information processing server device 8 is a device that transmits usage points in response to a request from the item providing
It can also be implemented as software (program) processing. FIG. 30 is a configuration diagram of the information processing server device 8 in the present embodiment. The information processing server device 8 in this embodiment includes information processing server control means 81, information processing server communication means 22, and information processing server storage means 83. The information processing
情報処理サーバ格納手段８３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶
する。情報処理サーバ格納手段８３は、利用情報格納部２３１と、利用ポイント格納部２
３４と、ユーザ情報格納部２３５と、アイテム情報格納部２３６とで構成される。利用情
報格納部２３１と、利用ポイント格納部２３４と、ユーザ情報格納部２３５と、アイテム
情報格納部２３６は、本発明の第１実施形態と同様である。
The information processing server storage unit 83 stores various data using a storage device such as an HDD. The information processing server storage unit 83 includes a usage
34, a user
情報処理サーバ制御手段８１は、情報処理サーバ装置８を構成する各手段に対して、全
体的な制御を行う。情報処理サーバ制御手段８１は、利用ポイント算出部８１１と、利用
ポイント取得部２１４とで構成される。利用ポイント取得部２１４は、本発明の第１実施
形態と同様である。利用ポイント算出部８１１は、ネットワーク４を介して、アイテム提
供サーバ装置１より、新規利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理を行う。
The information processing
利用ポイント算出処理の手順を図３１のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ
４０１は、本発明の第１実施形態と同様である。次に、ステップＳ４０３へ進む。ステッ
プＳ４０３は、本発明の第１実施形態と同様である。次に、ステップＳ９０４へ進む。ス
テップＳ９０４では、利用ポイント算出部８１１が、利用情報格納部２３１より、ステッ
プＳ４０３にて算出した利用親ポイントを分配するユーザ（分配ユーザ）のユーザ識別情
報を全て取得する。分配ユーザのユーザ識別情報を取得するには、ステップＳ４０１にて
取得した利用情報に含まれるアイテム識別情報と、利用情報格納部２３１に格納されてい
る利用情報のｉｔｅｍ＿ｉｄが一致する利用情報格納部２３１に格納されている利用情報
において、その利用情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄを全て取得すればよい。
The procedure of use point calculation processing will be described with reference to the flowchart of FIG. Step S
401 is the same as that of the first embodiment of the present invention. Next, the process proceeds to step S403. Step S403 is the same as that in the first embodiment of the present invention. Next, it progresses to step S904. In step S904, the usage
また、利用情報に利用した日付が含まれている場合は、上記条件を満たす利用情報の中
で、過去の特定の時点から、利用ポイント算出処理を行っている時点（現在）までの間に
利用されたアイテムに関する利用情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄのみを全て取得とするこ
ともできる。このとき、次のステップＳ９０５にて分配率を算出する際に、過去の特定の
時点以降に利用されたアイテムに関する利用情報のみを用いて分配率を算出する必要があ
る。過去の特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけばよく、例えば、利用ポイン
ト算出処理を行っている時点から３ヶ月前や、半年前や、１年前とすればよい。
In addition, if the usage information includes the date used, the usage information that satisfies the above conditions will be used between the specific point in the past and the point when the usage point calculation process is being performed (current). It is also possible to obtain only all user_ids included in the usage information related to the selected item. At this time, when calculating the distribution rate in the next step S905, it is necessary to calculate the distribution rate using only the usage information related to items used after a specific point in the past. The past specific time may be determined in advance by the service provider, for example, three months, six months, or one year before the point of use point calculation processing.
次に、利用ポイント算出部８１１が、分配ユーザごとに、分配率を算出する（ステップ
Ｓ９０５）。分配率の算出には、本発明の第１実施形態における推薦アイテム選出部２１
３による推薦アイテム選出処理のステップＳ６０８の分配率算出方法を用いることができ
る。ステップＳ６０８における分配率算出の第２の方法を用いる場合は、類似度が記憶さ
れていないため、分配率を算出する前に、新規利用情報に含まれるユーザ識別情報に対応
するユーザと分配ユーザとの類似度を算出する必要がある。類似度の算出には、本発明の
第１実施形態における類似ユーザ選出部２１２による類似ユーザ選出処理のステップＳ５
０４の類似度算出方法を用いることができる。
Next, the use
The distribution rate calculation method in step S608 of the recommended item selection process according to 3 can be used. When the second method of calculating the distribution rate in step S608 is used, since the similarity is not stored, before calculating the distribution rate, the user corresponding to the user identification information included in the new usage information, the distribution user, It is necessary to calculate the similarity. For the calculation of the degree of similarity, step S5 of the similar user selection processing by the similar
The similarity calculation method of 04 can be used.
なお、一部の分配ユーザの分配率を「０」として算出し、分配率が「０」のユーザには
ポイントを付与しないという処理をしてもよい。例えば、分配ユーザの内で、新規利用情
報に対応するアイテムを３ヶ月以内に利用したユーザのみを対象にして、ステップＳ６０
８における分配率算出の第１〜第１０の方法のいずれかを用いて分配率を算出し、それ以
外のユーザ（そのアイテムを３ヶ月より以前に利用した分配ユーザ）の分配率を「０」と
算出し、分配率が「０」のユーザにはポイントを付与しなくてもよい。
Alternatively, the distribution rate of some distribution users may be calculated as “0”, and processing may be performed in which points are not given to users whose distribution rate is “0”. For example, only the users who have used the item corresponding to the new usage information within 3 months among the distributed users are targeted for step S60.
The distribution ratio is calculated using any one of the first to tenth distribution ratio calculation methods in FIG. 8, and the distribution ratio of other users (distributed users who used the item before three months) is set to “0”. It is not necessary to give points to users who have a distribution rate of “0”.
次に、利用ポイント算出部８１１が、分配ユーザのユーザ識別情報のうち、例えば取得
した順に、１つ選択する（ステップＳ９０６）。次に、利用ポイント算出部８１１が、ス
テップＳ４０３にて算出した利用親ポイントと、ステップＳ９０５にて算出した分配率の
うち、ステップＳ９０６にて選択したユーザ識別情報に対応する分配率とを掛け合わせる
ことで利用ポイントを算出し（ステップＳ９０７）、ステップＳ４０７へ進む。ステップ
Ｓ４０７は、本発明の第１実施形態と同様である。次に、ステップＳ９０８へ進む。
Next, the utilization
ステップＳ９０８では、利用ポイント算出部８１１が、ステップＳ９０６にて、全ての
分配ユーザのユーザ識別情報を選択したか否かを判定する。全て選択した場合はステップ
Ｓ４０９へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ９０６へ進む。ステッ
プＳ４０９は、本発明の第１実施形態と同様である。
In step S908, the use
なお、この利用ポイント算出処理において、１つの利用情報に対して、利用親ポイント
を分配するユーザの数を制限してもよい。利用親ポイントを分配するユーザの制限は、本
発明の第１実施形態と同様に行えばよい。ただし、類似度を用いる場合は、類似度が記憶
されていないため、類似度を算出する必要がある。また、上記説明では、利用親ポイント
を算出し、算出した利用親ポイントを分配ユーザに分配しているが、利用親ポイントを分
配せずに、分配ユーザに一定の利用ポイントを付与してもよい。このとき、ステップＳ４
０３とステップＳ９０５とステップＳ９０７の処理を行わずに、ステップＳ９０７にて一
定の利用ポイントを加算すればよい。
In this use point calculation process, the number of users who distribute use parent points may be limited for one piece of use information. The restriction of the users who distribute the use parent points may be performed in the same manner as in the first embodiment of the present invention. However, when using the similarity, since the similarity is not stored, it is necessary to calculate the similarity. In the above description, the usage parent points are calculated and the calculated usage parent points are distributed to the distributing users. However, a certain usage point may be given to the distributing user without distributing the usage parent points. . At this time, step S4
03, step S905, and step S907 are not performed, and a certain use point may be added in step S907.
また、ステップＳ４０７にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用ポイントを
更新しているが、加算処理の代わりに、元のポイントと以下に示す係数との乗算処理を用
いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップＳ４０３では、加算する利用
ポイントの和である利用親ポイントの代わりに、増加率（元の利用ポイントをどの程度増
加させるかを示す値であり、この値に１を加えることで係数となる）の合計値である親増
加率を算出する。そして、ステップＳ９０６にて選択したユーザ識別情報に対応するユー
ザｕｒのｉｔｅｍ＿ｉｄに対応するアイテムｉｒに関する分配率をｒａｔｅ（ｕｒ，ｉｒ
）とし、親増加率をｓｒとして、図３５の式（１１）により、係数ｍ（ｕｒ，ｉｒ）を算
出する。また、利用ポイントの初期値が「０」であると、いくら倍率を掛け合わせても増
加しないため、初期値を「０」を超える値で設定するか、初期値は「０」であるが、一番
最初に利用ポイントの算出対象になった場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。
以上が、利用ポイント算出処理の手順の説明である。
In step S407, the change value is added to the original use point to update the use point. Instead of the addition process, a multiplication process of the original point and the coefficient shown below is used. Usage points may be updated. At this time, in step S403, instead of the usage parent point that is the sum of the usage points to be added, this is an increase rate (a value indicating how much the original usage point is to be increased. The parent increase rate that is the total value of Then, the distribution rate regarding the item ir corresponding to the item_id of the user ur corresponding to the user identification information selected in step S906 is set to rate (ur, ir
), And the parent increase rate is sr, and the coefficient m (ur, ir) is calculated by the equation (11) in FIG. Also, if the initial value of the usage point is “0”, it does not increase no matter how much the magnification is multiplied, so the initial value is set to a value exceeding “0” or the initial value is “0”. It is only necessary to add a certain number of points only when the usage points are calculated first.
The above is the description of the procedure of the usage point calculation process.
また、全ての利用情報に対して、利用ポイント算出部８１１における利用ポイント算出
処理を行っているが、利用ポイント算出処理を行う利用情報を人気アイテムに制限しても
よい。人気アイテムとは多くのユーザに利用されているアイテムであり、アイテムごとに
利用回数を調べ、利用回数が所定数以上のアイテム、または利用回数の多い順に所定数の
アイテムを抽出し、人気アイテムとすればよい。このとき、端末装置３の表示手段３４に
表示するユーザページに、例えば、図３２の表示例のように、人気アイテムの情報と検索
結果とを分けて表示する必要がある。図３２の表示例では、左上に端末装置３を利用中の
ユーザのユーザ名と利用ポイントとを表示し、左下に人気アイテムの情報を表示している
。また、右上に検索条件を入力するテキストボックスと検索条件送信処理のトリガーとな
る「検索」ボタンとを表示し、右下に検索条件を満たすアイテム情報を表示している。
Moreover, although the utilization point calculation process in the utilization
このため、ユーザページ情報作成部７１１にてユーザページ情報を作成する際に、人気
アイテムのアイテム情報を用いる必要がある。人気アイテムのアイテム情報は、情報処理
サーバ装置８にて取得することができる。具体的には、情報処理サーバ装置８の利用情報
格納部２３１に記憶されている利用情報を用いて、アイテム識別情報ごとの利用回数を算
出し、算出した利用回数に基づいて人気アイテムのアイテム識別情報を抽出する。そして
、アイテム情報格納部２３６より、抽出したアイテム識別情報に対応するアイテム情報を
取得すればよい。また、利用情報が人気アイテムのものであるか否かを判定するために、
端末装置３の利用情報作成部３１２にて利用情報を作成する際に、ユーザページに表示さ
れている人気アイテムを利用した場合は人気アイテムであるという情報を付与し、人気ア
イテム以外のアイテム、例えば、検索結果として表示されたアイテムを利用した場合は人
気アイテムではないという情報を付与する。この付与した情報を用いることで、人気アイ
テムの利用情報に対してのみ、利用ポイント算出処理を行うことができる。
For this reason, when creating user page information by the user page
When using the popular item displayed on the user page when the usage
また、利用情報に利用した日付が含まれる場合は、特定の期間に利用された利用回数を
基に人気アイテムを選出すればよい。特定の期間は、サービス提供側が予め設定しておけ
ばよい。また、ユーザ情報格納部２３５に記憶されているユーザの属性情報に含まれる属
性ごとに条件を指定し、指定した条件を満たすユーザの利用情報のみで人気アイテムを抽
出してもよい。このとき、端末装置３の表示手段３４に表示するユーザページに、例えば
、図３３の表示例のように、ユーザの属性情報に含まれる属性ごとに条件を自由に指定し
、指定した条件を満たすユーザの利用情報のみで抽出された人気アイテムを表示できるよ
うにする必要がある。図３３の表示例では、図３２の表示例に追加して、左上にユーザの
属性情報の属性値を指定するためのメニューやテキストボックスが表示されている。
In addition, when the usage information includes the date used, a popular item may be selected based on the number of times used during a specific period. The service provider may set the specific period in advance. Alternatively, a condition may be specified for each attribute included in the user attribute information stored in the user
このため、まず、端末装置３が、情報処理サーバ装置８に、直接、または、アイテム提
供サーバ装置７経由で、ユーザの属性情報に含まれる属性ごとに指定した条件を送信する
。次に、情報処理サーバ装置８が、ユーザ情報格納部２３５より、受信したユーザの属性
情報に含まれる属性ごとに指定した条件を満たすユーザ情報に含まれるユーザ識別情報を
全て抽出する。次に、情報処理サーバ装置８が、利用情報格納部２３１に記憶されている
利用情報のうち、抽出したユーザ識別情報の何れかを含む利用情報を全て用いて人気アイ
テムのアイテム識別情報を抽出する。次に、情報処理サーバ装置８が、アイテム情報格納
部２３６より、抽出した全ての人気アイテムのアイテム識別情報に対応するアイテム情報
を全て取得し、端末装置３に、直接、または、アイテム提供サーバ装置７経由で、取得し
た全ての人気アイテムのアイテム情報を送信する。そして、端末装置３が、受信した人気
アイテムのアイテム情報を用いてユーザページを更新し、出力手段３４に、更新したユー
ザページを表示できるようにする必要がある。
For this reason, first, the
また、利用情報に利用した日付が含まれる場合は、ユーザの属性情報に含まれる属性ご
とに条件を自由に指定し、指定した条件を満たすユーザの特定の期間の利用情報を用いて
人気アイテムを抽出してもよい。特定の期間は、サービス提供側が予め設定しておけばよ
い。また、ユーザの属性情報に含まれる属性ごとに条件を指定する代わりに、アイテム属
性情報に含まれる属性ごとに条件を指定してもよい。このとき、端末装置３にて、ユーザ
の属性情報の条件を指定する代わりに、アイテム属性情報の条件を指定できるようにする
。さらに、情報処理サーバ装置８にて、人気アイテムのアイテム識別情報を抽出する際に
、アイテム情報格納部２３６より指定した条件を満たすアイテム情報に含まれるアイテム
識別情報を全て抽出し、抽出したアイテム識別情報の何れかを含む利用情報を全て用いて
人気アイテムのアイテム識別情報を抽出すればよい。
In addition, when the usage date includes the date used, the user can freely specify a condition for each attribute included in the user attribute information, and use the usage information for a specific period of the user satisfying the specified condition to select a popular item. It may be extracted. The service provider may set the specific period in advance. Further, instead of specifying a condition for each attribute included in the user attribute information, a condition may be specified for each attribute included in the item attribute information. At this time, the
ここで本実施形態において付与される利用ポイントと、本発明の第１実施形態において
付与される利用ポイントの違いについて、具体例を用いて説明する。例えば、ある時点で
のユーザの商品購入履歴が図１８の左側の表で表わされているとする。その時点以降に、
会員Ａが「商品ｃ」を購入した場合、すでに、会員Ｃと会員Ｄが「商品ｃ」を購入してい
るため、本実施形態では会員Ｃと会員Ｄの２人に利用ポイントが付与される。一方、本発
明の第１実施形態の方法では、図１９に示したように「商品ｃ」は会員Ａの推薦アイテム
ではないため、利用ポイントは誰にも付与されない。また、ある時点以降に、会員Ａが「
商品ｅ」を購入した場合、すでに、会員Ｂと会員Ｄと会員Ｅと会員Ｆが「商品ｅ」を購入
しているため、会員Ｂと会員Ｄと会員Ｅと会員Ｆの４人に利用ポイントが付与される。一
方、本発明の第１実施形態の方法では、分配対象は類似ユーザに限定されるため、利用ポ
イントが付与されるのは、会員Ｂと会員Ｅと会員Ｆの３人になる。このように、本実施形
態の方法によれば、第１実施形態の方法よりも更に、利用ポイントを付与するユーザ数を
増やすことができる。また本実施形態は、第１実施形態よりも少ない処理量で処理を行う
ことができる。
Here, the difference between the use points given in the present embodiment and the use points given in the first embodiment of the present invention will be described using specific examples. For example, it is assumed that the product purchase history of the user at a certain point in time is represented in the table on the left side of FIG. After that point,
When member A has purchased “product c”, since member C and member D have already purchased “product c”, in this embodiment, two use points are given to member C and member D. . On the other hand, in the method according to the first embodiment of the present invention, as shown in FIG. 19, “product c” is not a recommended item of member A, and therefore no use point is given to anyone. Also, after a certain point, member A
When the product “e” is purchased, the member B, the member D, the member E, and the member F have already purchased the “product e”. Therefore, the usage points for the four members B, D, E, and F are used. Is granted. On the other hand, in the method according to the first embodiment of the present invention, since the distribution target is limited to similar users, the use points are given to three members, member B, member E, and member F. Thus, according to the method of the present embodiment, the number of users to which usage points are given can be further increased than the method of the first embodiment. In addition, the present embodiment can perform processing with a smaller processing amount than the first embodiment.
次に、図１８の左側の表の例において、ある時点以降に、ユーザＡが商品ｃと商品ｅと
商品ｆの３つを購入した場合（購入回数３回の場合）を考える。購入したユーザ本人にポ
イントを付与する通常のポイントシステム、あるいは購入したユーザに情報を提供した他
のユーザ１人にポイントを付与するポイントシステムにおいては、ポイントが付与される
回数は、どちらのシステムにおいても延べ３回である。一方、本実施形態では、商品ｃに
関する購入２回、商品ｅに関する購入４回、商品ｆに関する購入５回に関してポイントが
付与され、延べ１１回（２＋４＋５）ポイントが付与されることになる。更に、購入ユー
ザ本人にもポイントを付与すると、延べ１４回（１１＋３＝１４）ポイントが付与される
。このように本実施形態によれば、ポイントを付与するユーザの数を更に増やしたり、ポ
イントが更新される頻度を更に高くすることができる。このため、「自分のポイントが今
日増えているかも知れない」という期待感や、「予期せぬタイミングで急にポイントが増
えて驚いた」といった意外性を多くのユーザに継続的に与えることができるので、アイテ
ム提供サーバへのアクセス頻度を増やすことができる。そして、アイテムやアイテム提供
サーバに対するユーザの関心をさらに高めて、アイテム利用をより促進することができる
。
Next, in the example of the table on the left side of FIG. 18, consider a case where the user A purchases three items of the product c, the product e, and the product f after a certain time (when the number of purchases is 3). In the normal point system that gives points to the purchased user, or the point system that gives points to one other user who provided information to the purchased user, the number of times points are given in either system Is a total of three times. On the other hand, in the present embodiment, points are awarded for two purchases for the product c, four purchases for the product e, and five purchases for the product f, and a total of 11 times (2 + 4 + 5) points. Furthermore, if points are given to the purchase user himself, 14 points (11 + 3 = 14) are given in total. Thus, according to the present embodiment, the number of users to whom points are given can be further increased, and the frequency at which points are updated can be further increased. For this reason, it is possible to continuously give many users the expectation that their points may increase today and the surprise that they suddenly increased their points at unexpected times. Since it is possible, the access frequency to the item providing server can be increased. And the user's interest with respect to an item and an item provision server can further be raised, and item utilization can be promoted more.
また、多くの種類のアイテムを利用したユーザほど、同じアイテムを後から他のユーザ
が利用する可能性が高いので、それに伴って後からポイントが付与される可能性も高くな
る。このため、「より多くの種類のアイテムを利用しよう」というモチベーションが各々
のユーザで高まり、アイテムの利用が促進される。また、早い時期にアイテムを利用した
ユーザほどポイントが増えるので、このようなポイントサービスの特性をユーザに通知す
ることにより、「他のユーザが今後利用しそうなアイテムを予測して、いち早く利用しよ
う」というインセンティブが各々のユーザに働き、アイテムの利用が促進されるという効
果が得られる。
In addition, the user who uses many types of items is more likely to be used by another user later, and accordingly, the possibility that points will be given later increases. For this reason, the motivation to “use more types of items” increases for each user, and the use of the items is promoted. Also, users who use items early on will earn points, so by notifying the user of the characteristics of such point services, "predict items that other users will use in the future and use them as soon as possible." This incentive works for each user, and the use of items is promoted.
なお、本発明は上述実施形態に限定されることなく、適宜変形して実施することができ
る。たとえば、上述においては利用ポイント算出処理や、類似ユーザ選出処理、推薦アイ
テム選出処理などを情報処理サーバ装置２で行うようにしているが、これらの処理は、複
数の情報処理装置によって分担して行うようにしてもよい。
Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be implemented with appropriate modifications. For example, in the above description, the usage point calculation process, the similar user selection process, the recommended item selection process, and the like are performed by the information
＜第４実施形態＞
以下に、第４実施形態について、図を用いて詳細に説明する。なお、前述の通り、第４
〜第６実施形態においては、図３６〜図７５を用いて説明する。第４〜第６実施形態にお
ける各符号や数式の番号についても、図３６〜図７５における符号や番号である。
<Fourth embodiment>
Below, 4th Embodiment is described in detail using figures. As described above, the fourth
The sixth embodiment will be described with reference to FIGS. 36 to 75. The symbols and numbers in the fourth to sixth embodiments are also the symbols and numbers in FIGS. 36 to 75.
図３６は、本発明の第４実施形態におけるシステム全体の構成図である。本実施形態に
おけるシステムは、情報処理サーバ装置１と、アイテム提供サーバ装置２と、１つ以上の
端末装置３（３ａ〜３ｎ）がネットワーク４を介して接続されている。なお、各実施形態
において、情報処理サーバ装置１，６，７のみが情報処理装置として機能してもよいし、
情報処理サーバ装置１，６，７が、アイテム提供サーバ装置２や端末装置と協働して情報
処理装置として機能してもよい。
FIG. 36 is a block diagram of the entire system in the fourth embodiment of the present invention. In the system according to the present embodiment, an information
The information
また、図３７に示すように、２つのネットワークを用いてシステム全体を構成してもよ
い。図３７においては、情報処理サーバ装置１とアイテム提供サーバ装置２がネットワー
ク５を介して接続されており、アイテム提供サーバ装置２と端末装置３（３ａ〜３ｎ）が
ネットワーク４を介して接続されている。ネットワーク５は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒ
ｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であり、情報処理サーバ装置１と端末装置３（３ａ〜３ｎ）は、
直接接続できないようになっている。本実施形態では、特に断らない限り、システム全体
の構成が図３６である場合を説明する。なお本実施形態では、情報処理サーバ装置１とア
イテム提供サーバ装置２を別々の装置とする場合を説明するが、この２つの機能を合わせ
て１つの装置として実現してもよい。
Also, as shown in FIG. 37, the entire system may be configured using two networks. In FIG. 37, the information
ea Network), the information
Direct connection is not possible. In the present embodiment, the case where the entire system configuration is FIG. 36 will be described unless otherwise specified. In the present embodiment, a case where the information
ネットワーク４は、例えばインターネット等のネットワークであり、情報処理サーバ装
置１とアイテム提供サーバ装置２と端末装置３との間の情報のやり取りを仲介する。
The
アイテム提供サーバ装置２は、端末装置３の要求に応じて、アイテムを提供する装置で
ある。ここでアイテムとは、テキスト、音声、音楽、映像等のデジタルコンテンツや様々
な物品であり、更には金融商品、不動産、人物に関する情報等であってもよい。すなわち
本実施形態におけるアイテムは、有形か無形かを問わず、有料か無料かも問わない。アイ
テム提供サーバ装置２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）
、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログ
ラム）処理として実施することも可能である。
The item providing
It is also possible to implement as software (program) processing using a computer having a network interface or the like.
図３８は、本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置２の構成図である。本実施形態
におけるアイテム提供サーバ装置２は、アイテム提供サーバ制御部２１と、アイテム提供
サーバ通信部２２と、認証部２３と、アイテム提供サーバ格納部２４とで構成される。
FIG. 38 is a configuration diagram of the item providing
アイテム提供サーバ通信部２２は、ネットワーク４を介して情報処理サーバ装置１や、
端末装置３と通信を行うための部である。
The item providing
This is a unit for communicating with the
認証部２３は、端末装置３又は端末装置３を利用するユーザを認証する。認証部２３は
、端末装置３を利用するユーザを一意に識別するユーザ識別子、又は端末装置３を一意に
識別するための端末識別子と、パスワードとを関連付けて格納している。本実施形態では
、ユーザ識別子を用いる場合を例にして説明するが、端末識別子を用いる場合も同様であ
る。ユーザ識別子と端末識別子とを合わせた意味の総称として、利用主体識別子という用
語を用いる。また、ユーザ識別子とパスワードとの組合せを、利用者特定情報とする。認
証部２３では、端末装置３より受信した利用者特定情報と一致するものが格納されている
場合に、認証成功とする。そして、認証に成功した利用者特定情報に対応するユーザを認
証ユーザとする。
The
アイテム提供サーバ格納部２４は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記
憶する。アイテム提供サーバ格納部２４は、ユーザ情報格納部２４１と、アイテム情報格
納部２４２と、利用履歴格納部２４３と、推薦属性情報格納部２４４とで構成される。
The item providing server storage unit 24 stores various data using a storage device such as an HDD. The item providing server storage unit 24 includes a user
ユーザ情報格納部２４１は、ユーザ情報を複数記憶する。図３９は、ユーザ情報格納部
２４１の格納状態を示す図である。ユーザ情報とは、端末装置３を利用するユーザを一意
に識別するユーザ識別子であるｕｓｅｒ＿ｉｄとユーザ属性情報であるｕｓｅｒ＿ｉｎｆ
ｏとを関連付けたものであり、図３９のようなテーブル形式で記憶する。ユーザ属性情報
とは、ユーザの名前、年齢、性別、住所（地域）、趣味、会員になった時期（年月、日付
、日時など）、メールアドレス、電話番号などの情報である。また、アイテム提供サーバ
装置２にて商品の購入が可能であれば、商品の支払いを行うためのクレジットカード情報
などを含んでもよい。
The user
and is stored in a table format as shown in FIG. The user attribute information is information such as the user's name, age, gender, address (region), hobby, membership time (year, month, date, date, etc.), e-mail address, telephone number, and the like. Moreover, if the item providing
アイテム情報格納部２４２は、アイテム識別情報と、属性種別情報と、属性値情報と、
属性対応情報を、それぞれ複数記憶する。図４０（図４０（ａ）〜図４０（ｄ））は、ア
イテム情報格納部２４２の格納状態を示す図である。
アイテム識別情報とは、アイテムを一意に識別するためのアイテム識別子であるｉｔｅ
ｍ＿ｉｄと、アイテムの名称であるｉｔｅｍ＿ｎａｍｅとを関連付けたものであり、図４
０（ａ）のようなテーブル形式で記憶する。ｉｔｅｍ＿ｉｄは一意であり、重複を許容し
ない。
The item
A plurality of pieces of attribute correspondence information are stored. 40 (FIGS. 40A to 40D) is a diagram illustrating a storage state of the item
Item identification information is an item identifier for uniquely identifying an item.
m_id is associated with item_name, which is the name of an item.
Store in a table format such as 0 (a). item_id is unique and does not allow duplication.
属性種別情報とは、アイテム属性の種別を一意に識別するための属性種別識別子である
ｔｙｐｅ＿ｉｄと、アイテム属性の種別の名称であるｔｙｐｅ＿ｎａｍｅとを関連付けた
ものであり、図４０（ｂ）のようなテーブル形式で記憶する。アイテム属性の種別は、ア
イテム属性の項目にあたるものであり、例えば、アイテムの「作成者」「ジャンル」「制
作年」「価格」「利用に適したユーザの条件」などになる。ｔｙｐｅ＿ｉｄは一意であり
、重複を許容しない。
The attribute type information associates type_id, which is an attribute type identifier for uniquely identifying the item attribute type, and type_name, which is the name of the item attribute type, as shown in FIG. Store in table format. The item attribute type corresponds to the item attribute item, for example, “creator”, “genre”, “production year”, “price”, and “user condition suitable for use”. type_id is unique and does not allow duplication.
属性値情報とは、属性種別識別子であるｔｙｐｅ＿ｉｄと、ｔｙｐｅ＿ｉｄに対応する
属性値を一意に識別するための属性値識別子であるａｔｔｒ＿ｉｄと、属性値であるａｔ
ｔｒ＿ｎａｍｅとを関連付けたものであり、図４０（ｃ）のようなテーブル形式で記憶す
る。例えば、アイテムが「本」に関するものであり、ｔｙｐｅ＿ｉｄが「ジャンル」に該
当する識別子である場合、属性値は、「フィクション」「恋愛」「料理」などになる。（
ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せは一意であり、重複を許容しない。
The attribute value information includes type_id that is an attribute type identifier, attr_id that is an attribute value identifier for uniquely identifying an attribute value corresponding to type_id, and at that is an attribute value.
It is associated with tr_name and is stored in a table format as shown in FIG. For example, when the item is related to “book” and type_id is an identifier corresponding to “genre”, the attribute values are “fiction”, “love”, “cooking”, and the like. (
The combination of (type_id, attr_id) is unique and does not allow duplication.
属性対応情報とは、アイテムに対応する属性を関連付けた情報であり、アイテム識別子
であるｉｔｅｍ＿ｉｄと、属性種別識別子であるｔｙｐｅ＿ｉｄと、属性値識別子である
ａｔｔｒ＿ｉｄとを関連付けたものであり、図４０（ｄ）のようなテーブル形式で記憶す
る。（ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せは一意であり、重複
を許容しない。
The attribute correspondence information is information in which attributes corresponding to items are associated with each other, and item_id that is an item identifier, type_id that is an attribute type identifier, and attr_id that is an attribute value identifier are associated with each other. Store in the table format as shown in d). The combination of (item_id, type_id, attr_id) is unique and does not allow duplication.
図４０（ａ）〜図４０（ｄ）のテーブルを用いることで、アイテムが有する複数の属性
を、その属性の種別ごとに管理することができる。なお、あるアイテムに対応するアイテ
ム識別情報と、そのアイテムに対応する属性対応情報から特定される属性種別情報と属性
値情報とを合わせてアイテム属性情報とする。また、ｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿ｉｄの
組合せや、ｔｙｐｅ＿ｎａｍｅとａｔｔｒ＿ｎａｍｅの組合せをアイテム属性とする。
By using the tables of FIGS. 40A to 40D, a plurality of attributes of an item can be managed for each attribute type. The item identification information corresponding to an item, the attribute type information specified from the attribute correspondence information corresponding to the item, and the attribute value information are combined as item attribute information. In addition, a combination of type_id and attr_id and a combination of type_name and attr_name are set as item attributes.
利用履歴格納部２４３は、利用履歴を複数記憶する。利用履歴とは、端末装置３より受
信した、ユーザのアイテムに関する利用の履歴であり、少なくともユーザ識別子とアイテ
ム識別子とアイテムを利用した日時（利用日時）とを含む。図４１（図４１（ａ）〜図４
１（ｄ））は、利用履歴格納部２４３の格納状態を示す図である。以下に図４１を用いて
、利用履歴の格納形式を４種類説明する。
The usage
1 (d)) is a diagram illustrating a storage state of the usage
利用履歴の第１の格納形式は、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と
アイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）とを関連付けて、図４１（ａ
）のようなテーブル形式で記憶する。
The first storage format of the usage history associates the user identifier (user_id), item identifier (item_id), and usage date (date) included in the usage history with reference to FIG.
).
利用履歴の第２の格納形式は、利用履歴に、ユーザのアイテムに対する利用回数が含ま
れている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）
とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）と利用回数（ｃｏｕｎｔ）
とを関連付けて、図４１（ｂ）のようなテーブル形式で記憶する。
The second storage format of the usage history is used when the usage history includes the usage count for the user's item. The user identifier (user_id) included in the usage history is used.
, Item identifier (item_id), usage date (date), and usage count (count)
Are stored in a table format as shown in FIG.
利用履歴の第３の格納形式は、利用履歴に、ユーザがアイテムに対して行った評価を数
値化した評価値（例えば、「１：非常に嫌い」、「２：やや嫌い」、「３：どちらでもな
い」、「４：やや好き」、「５：非常に好き」といったように、好みの度合いを数値化し
たもの）が含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕ
ｓｅｒ＿ｉｄ）とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）と評価値（
ｅｖａｌ）とを関連付けて、図４１（ｃ）のようなテーブル形式で記憶する。
The third storage format of the usage history is an evaluation value (for example, “1: very disliked”, “2: somewhat disliked”, “3: Users who are included in the usage history, and are used when the degree of preference is numerically included (such as “Neither”, “4: Somewhat like”, “5: Very like”). Identifier (u
ser_id), item identifier (item_id), use date (date), and evaluation value (
eval) and is stored in a table format as shown in FIG.
利用履歴の第４の格納形式は、利用履歴に、ユーザがアイテムに対して支払った額（支
払い額）が含まれている場合に用いるものであり、利用履歴に含まれるユーザ識別子（ｕ
ｓｅｒ＿ｉｄ）とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用日時（ｄａｔｅ）と支払い額
（ａｍｏｕｎｔ）とを関連付けて、図４１（ｄ）のようなテーブル形式で記憶する。
以上が、利用履歴の格納形式の説明である。上記以外にも、利用履歴に含まれている全
ての情報を格納できるように、利用履歴の形態に合わせて格納形式を変更すればよい。
The fourth storage format of the usage history is used when the usage history includes an amount paid by the user for the item (payment amount). The user identifier (u) included in the usage history is used.
ser_id), item identifier (item_id), use date and time (date), and payment amount (mount) are associated with each other and stored in a table format as shown in FIG.
This completes the description of the usage history storage format. In addition to the above, the storage format may be changed in accordance with the usage history so that all information included in the usage history can be stored.
また、端末装置３より受信した利用履歴には、利用日時が含まれていることを前提にし
ているが、もし利用日時が含まれていない場合は、利用履歴格納部２４３に、利用日時の
代わりに、利用履歴を記憶するときの日時をｄａｔｅとして記憶すればよい。また、ｄａ
ｔｅを格納しなくてもよく、この場合でも、新しく追加されるデータは、必ずテーブルの
末尾（一番下の行）に追加されるので、テーブル内の上に位置する行データほど古く、下
に位置する行データほど新しいことになる。このため、２つの行の位置関係を調べること
により、２つのデータのどちらが古いかを容易に判定できる。また、利用履歴格納部２４
３に、端末装置３より受信した全ての利用履歴を記憶するが、記憶した利用履歴が一定数
を超えた場合は、古いものから削除してもよい。
In addition, it is assumed that the usage history received from the
te need not be stored, and even in this case, the newly added data is always added to the end of the table (bottom row), so the row data located at the top of the table is older, The line data located at is newer. For this reason, it is possible to easily determine which of the two data is older by examining the positional relationship between the two rows. In addition, the usage history storage unit 24
3, all the usage histories received from the
推薦属性情報格納部２４４は、ユーザごとに推薦属性情報を複数記憶する。図４２は、
推薦属性情報格納部２４４の格納状態を示す図である。推薦属性情報とは、ユーザ識別子
であるｕｓｅｒ＿ｉｄと、属性種別識別子であるｔｙｐｅ＿ｉｄと、属性値識別子である
ａｔｔｒ＿ｉｄと、推薦の度合いを数値化した推薦値であるｖａｌｕｅとを関連付けたも
のであり、図４２のようなテーブル形式で記憶する。ユーザ識別子であるｕｓｅｒ＿ｉｄ
と属性種別識別子であるｔｙｐｅ＿ｉｄとを指定することで、ｕｓｅｒ＿ｉｄとｔｙｐｅ
＿ｉｄとに対応する推薦属性の属性値識別子を全て取得することができる。また後述する
ように、情報処理サーバ装置１から、推薦順位を受信した場合には、さらに、推薦順位を
関連付けて記憶してもよい。
The recommended attribute
It is a figure which shows the storage state of the recommendation attribute
And the attribute type identifier type_id, user_id and type
All attribute value identifiers of recommended attributes corresponding to _id can be acquired. As will be described later, when a recommendation rank is received from the information
アイテム提供サーバ制御部２１は、アイテム提供サーバ装置２を構成する各部に対して
、全体的な制御を行う。アイテム提供サーバ制御部２１は、ユーザページ情報作成部２１
１と、推薦属性情報取得部２１２と、利用情報中継部２１３とで構成される。
The item providing
1, a recommended attribute
ユーザページ情報作成部２１１は、端末装置３から受信したデータに応じて、以下の３
種類の処理を行う。
ユーザページ情報作成部２１１の第１の処理は、ユーザページ情報送信処理であり、端
末装置３よりユーザページ情報取得要求を受信し、かつ、認証部２３にて認証成功した場
合に、この処理を行う。ユーザページ情報取得要求とは、ユーザページ情報の取得を要求
する情報であり、認証部２３にて認証を行うために、少なくとも利用者特定情報を含む。
ユーザページ情報とは、端末装置３に検索画面や、推薦属性情報の閲覧操作画面や、利用
ポイントの確認画面を表示させるために必要な情報である。例えば、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅ
ｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式を用いてユーザページ情報を作成
してもよいし、これ以外のデータ形式を用いてもよい。
The user page
Do different types of processing.
The first process of the user page
The user page information is information necessary for causing the
r Text Markup Language) format may be used to create user page information, or other data formats may be used.
ここで利用ポイントとは、ユーザと何らかの関係性のある他のユーザがアイテムを利用
したことに基づき、ユーザに付与される数値である。また、アイテムを利用したユーザ本
人に利用ポイントを付与してもよい。なお、アイテム提供サーバ装置２によるサービスを
提供している側（サービス提供側）が、そのサービスを利用するユーザに対して、利用ポ
イントに応じて、そのポイントに応じた何らかの特典を与えてもよい。例えば、ショッピ
ングサイトであれば、商品購入の際に、代金の一部として利用ポイントを使用できるよう
にしてもよいし、利用ポイントに応じた値引きサービスを行ってもよい。なお、何らかの
関係性のある他のユーザとは、例えば、対象となるユーザが利用したアイテム属性と同じ
属性を有するアイテムを利用しているユーザや、対象となるユーザと類似ユーザであり、
かつ同じ属性を有するアイテムを利用しているユーザなどである。
Here, the use point is a numerical value given to the user based on the use of the item by another user who has some relationship with the user. Moreover, you may give a use point to the user who used the item. In addition, the side which provides the service by the item providing server device 2 (service providing side) may give some privilege according to the point to the user who uses the service depending on the point of use. . For example, in the case of a shopping site, a usage point may be used as part of the price when purchasing a product, or a discount service according to the usage point may be performed. In addition, other users who have some relationship are, for example, users who use items having the same attribute as the item attribute used by the target user, and similar users to the target user,
And a user using an item having the same attribute.
ユーザページ情報送信処理とは、認証ユーザのユーザページ情報を作成し、認証ユーザ
が利用中の端末装置３に、作成したユーザページ情報を送信する処理であり、まず、利用
ポイント情報取得要求を作成し、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１に、作
成した利用ポイント情報取得要求を送信する。利用ポイント情報取得要求とは、認証ユー
ザが獲得した利用ポイントに関する情報（利用ポイント情報）を取得するための情報であ
り、少なくとも認証ユーザのユーザ識別子を含む。
The user page information transmission process is a process of creating user page information of an authenticated user and transmitting the created user page information to the
次に、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１より、送信した利用ポイント情
報取得要求に対応する利用ポイント情報を受信する。次に、推薦属性情報格納部２４４に
て、認証ユーザのユーザ識別子に対応する推薦属性情報を全て取得する。次に、取得した
推薦属性情報と、受信した利用ポイント情報を用いて、ユーザページ情報を作成する。そ
して、ネットワーク４を介して、端末装置３に、作成したユーザページ情報を送信する。
なお、後の処理で、推薦属性情報格納部２４４において推薦属性情報の格納位置を示す行
番号を利用する場合は、ユーザページ情報を作成する際に、行番号と推薦属性情報を関連
付ける必要がある。
Next, usage point information corresponding to the transmitted usage point information acquisition request is received from the information
In the later processing, when the line number indicating the storage position of the recommended attribute information is used in the recommended attribute
ユーザページ情報作成部２１１の第２の処理は、検索結果送信処理であり、ネットワー
ク４を介して、端末装置３より検索条件を受信すると、この処理を行う。ここで検索条件
とは、利用するアイテムを絞り込むために用いる条件であり、例えば、ジャンル名、製作
者、キーワード、価格の上限や下限などである。検索結果送信処理とは、端末装置３に、
受信した検索条件を満たすアイテム属性情報を送信する処理であり、まず、アイテム情報
格納部２４２より、検索条件を満たすアイテム属性情報を全て抽出する。そして、ネット
ワーク４を介して、端末装置３に、抽出した全てのアイテム属性情報を送信する。
The second process of the user page
This is a process of transmitting item attribute information that satisfies the received search condition. First, all item attribute information that satisfies the search condition is extracted from the item
ユーザページ情報作成部２１１の第３の処理は、推薦属性対応アイテム情報送信処理で
あり、ネットワーク４を介して、端末装置３より推薦属性対応アイテム情報取得要求を受
信すると、この処理を行う。ここで推薦属性対応アイテム情報取得要求とは、推薦属性情
報に対応するアイテム属性情報を取得する要求であり、少なくとも推薦属性情報を含む。
推薦属性対応アイテム情報送信処理とは、端末装置３に、受信した推薦属性対応アイテム
情報取得要求に対応するアイテム属性情報を送信する処理であり、まず、アイテム情報格
納部２４２より、推薦属性対応アイテム情報取得要求に含まれる推薦属性情報の属性種別
識別子と属性値識別子と、属性対応情報とを照合し、一致する属性対応情報のアイテム識
別子を全て抽出する。次に、抽出したアイテム識別子に対応するアイテム属性情報を全て
抽出する。ネットワーク４を介して、端末装置３に、抽出した全てのアイテム属性情報を
送信する。
The third process of the user page
The recommended attribute-corresponding item information transmission process is a process of transmitting item attribute information corresponding to the received recommended attribute-corresponding item information acquisition request to the
推薦属性情報取得部２１２は、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１より推
薦属性情報を受信すると、推薦属性情報更新処理を行う。推薦属性情報更新処理とは、推
薦属性情報格納部２４４にて、記憶されている全てのデータを削除した後に、受信した推
薦属性情報を記憶する処理である。
When the recommended attribute
利用情報中継部２１３は、ネットワーク４を介して、端末装置３より利用者特定情報と
利用情報とを受信し、かつ、認証部２３にて認証が成功した場合に、利用情報中継処理を
行う。利用情報とは、後述する利用ポイント算出処理のトリガーとなる利用履歴を少なく
とも含む。利用情報が、推薦属性に対応するアイテムの利用に関するものであれば、利用
履歴に加え、特定情報を含む。特定情報とは、閲覧した推薦属性情報を特定するための情
報であり、例えば、閲覧した推薦属性情報そのものや、閲覧した推薦属性情報の行番号を
含む。特定情報が行番号を含む時は、前述したユーザページ情報作成部２１１のユーザペ
ージ情報送信処理にて、推薦属性情報に関連付けて、行番号も端末装置３に送信する必要
がある。利用情報中継処理とは、まず、利用履歴格納部２４３に、受信した利用情報に含
まれる利用履歴を格納する。そして、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１に
、受信した利用情報を送信する処理である。
The usage
端末装置３は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、ネットワークイン
タフェース等を備える一般的なコンピュータであり、内蔵されたプログラムにより所定の
動作を行う。図４３は、本実施形態における端末装置３の構成図である。本実施形態にお
ける端末装置３は、端末制御部３１と、端末通信部３２と、入力部３３と、表示部３４と
で構成される。
The
端末通信部３２は、ネットワーク４を介してアイテム提供サーバ装置２と通信を行うた
めの部である。
入力部３３は、例えば、端末装置３がＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）で
あれば、マウスやキーボード、携帯電話であれば、ボタンといったように、ユーザが端末
装置３を操作するためのインタフェースである。
表示部３４は、例えば、ディスプレイといったように、様々な情報を表示し、ユーザに
視覚的に示すためのインタフェースである。
The
The
The
端末制御部３１は、端末装置３を構成する各部に対して、全体的な制御を行う。端末制
御部３１は、ユーザページ表示部３１１と、利用情報作成部３１２とで構成される。ユー
ザページ表示部３１１は、入力部３３から取得した操作や、アイテム提供サーバ装置２か
ら受信したデータの種類に応じて、以下の６種類の処理を行う。
The
ユーザページ表示部３１１の第１の処理は、ユーザページ情報取得要求送信処理であり
、入力部３３よりユーザページの表示を要求する操作を取得すると、この処理を行う。ユ
ーザページとは、ユーザページ情報を基に、表示部３４に表示するために描画されたもの
である。ユーザページ情報取得要求送信処理とは、端末装置３を利用中のユーザである「
利用ユーザ」のユーザ識別子とパスワードの組合せである利用者特定情報を用いて、ユー
ザページ情報取得要求を作成し、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２に
、作成したユーザページ情報取得要求を送信する処理である。パスワードは、端末装置３
の図示しない格納部に記憶しておき、ユーザページ情報取得要求を作成するたびに図示し
ない格納部から取得してもよいし、ユーザページ情報取得要求を作成するたびにユーザに
入力させるようにしてもよい。
The first process of the user
A user page information acquisition request is created using the user identification information that is a combination of the user identifier of “user” and a password, and the created user page information acquisition request is sent to the item providing
Stored in a storage unit (not shown), and may be acquired from a storage unit (not shown) each time a user page information acquisition request is created, or may be input by a user each time a user page information acquisition request is created. Also good.
ユーザページ表示部３１１の第２の処理は、ユーザページ表示処理であり、アイテム提
供サーバ装置２よりユーザページ情報を取得すると、この処理を行う。ユーザページ表示
処理とは、アイテム提供サーバ装置２より取得したユーザページ情報を基に、ユーザペー
ジを作成し、表示部３４に、作成したユーザページを表示する処理である。
The second process of the user
ユーザページ表示部３１１の第３の処理は、検索条件送信処理であり、入力部３３より
条件の入力操作と検索を要求する操作の内容を取得すると、この処理を行う。検索条件送
信処理とは、利用ユーザのユーザ識別子と、取得した条件を用いて検索条件を作成し、ア
イテム提供サーバ装置２に、作成した検索条件を送信する処理である。
The third process of the user
ユーザページ表示部３１１の第４の処理は、検索結果表示処理であり、アイテム提供サ
ーバ装置２より、検索条件送信処理にて送信した検索条件に対するアイテム属性情報を取
得すると、この処理を行う。検索結果表示処理とは、受信したアイテム属性情報を基にユ
ーザページの更新を行う処理である。
The fourth process of the user
ユーザページ表示部３１１の第５の処理は、推薦属性対応アイテム情報取得要求送信処
理であり、入力部３３より推薦属性情報閲覧画面に表示されている推薦属性情報の選択と
いった操作を取得すると、この処理を行う。推薦属性対応アイテム情報取得要求送信処理
とは、まず、操作の対象となった推薦属性情報を用いて、推薦属性対応アイテム情報取得
要求を作成する。そして、アイテム提供サーバ装置２に、作成した推薦属性対応アイテム
情報取得要求を送信する処理である。
The fifth process of the user
ユーザページ表示部３１１の第６の処理は、推薦属性対応アイテム情報表示処理であり
、アイテム提供サーバ装置２より、推薦属性対応アイテム情報取得要求送信処理にて送信
した推薦属性対応アイテム情報取得要求に対するアイテム属性情報を取得すると、この処
理を行う。推薦属性対応アイテム情報表示処理とは、受信したアイテム属性情報を基にユ
ーザページの更新を行う処理である。
The sixth process of the user
表示部３４に表示するユーザページは、例えば、図４４のユーザページの表示例のよう
に、現在獲得している利用ポイントが確認でき、アイテムの検索手段が用意され、推薦属
性情報と推薦属性情報に対応するアイテム属性情報と、検索により取得したアイテムとを
分けて表示できるようにすればよい。図４４の表示例では、左上に端末装置３を利用中の
ユーザのユーザ名と利用ポイントとを表示し、左下に端末装置３を利用中のユーザの推薦
属性情報を表示している。また、中央下に選択された推薦属性情報に対応するアイテム属
性情報を表示している。また、右上に検索条件を入力するテキストボックスと検索条件送
信処理のトリガーとなる「検索」ボタンとを表示し、右下に検索条件を満たすアイテム属
性情報を表示している。
As for the user page displayed on the
利用情報作成部３１２は、入力部３３より、ユーザページに表示されたアイテムの利用
操作を取得すると、利用情報送信処理を行う。アイテムの利用操作とは、ユーザページに
表示されたアイテム名などのアイテム属性情報を選択する操作や、アイテムが音楽であれ
ば、再生を行うという操作や、アイテムが映画であれば、視聴するという操作や、ユーザ
ページにてアイテムの購入が行える場合は、アイテムを購入候補に指定する（買い物かご
に入れる）操作や、購入候補として指定したアイテムを購入する操作等である。
When the usage
利用情報送信処理とは、まず、利用ユーザのユーザ識別子とパスワードの組合せである
利用者特定情報を作成する。次に、利用ユーザのユーザ識別子と利用操作の対象となった
アイテムのアイテム識別子を基に作成した利用履歴を用いて利用情報を作成する。
In the usage information transmission process, first, user identification information that is a combination of the user identifier and password of the user is created. Next, usage information is created using the usage history created based on the user identifier of the user and the item identifier of the item that is the target of the usage operation.
このとき、利用操作の対象になったアイテムが推薦属性情報に対応するアイテムだった
場合には、利用履歴に加え、そのアイテムに対応する推薦属性情報、又は、そのアイテム
に対応する推薦属性情報を特定するための行番号を用いて、利用情報を作成する。そして
、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２に、作成した利用者特定情報と利
用情報とを送信する処理である。つまり、図４４の表示例において、検索結果である「料
理本Ｅ」が利用された場合は、「料理本Ｅ」の利用履歴のみを用いて利用情報を作成する
ことになり、推薦属性情報に対応するアイテムである「本Ｄ」が利用された場合は、「本
Ｄ」に対応する推薦属性情報情報（「Ａ子」の「作成者：作者Ｂ」に対応する推薦属性情
報）、又は、「本Ｄ」に対応する推薦属性情報の行番号を基に作成した特定情報と、「本
Ｄ」の利用履歴とを用いて、利用情報を作成する。行番号を用いて特定情報を作成するに
は、ユーザページ表示部３１１によるユーザページ表示処理の際に、ユーザページ情報に
含まれる推薦属性情報に関連付けて、その推薦属性情報の行番号も受信していなければな
らない。
At this time, if the item to be used is the item corresponding to the recommended attribute information, in addition to the usage history, the recommended attribute information corresponding to the item or the recommended attribute information corresponding to the item is displayed. Use information is created using the line number for identification. And it is a process which transmits the produced user specific information and utilization information to the item
また利用情報送信処理において、上述した以外の情報を利用履歴に追加することもでき
る。例えば、アイテム名などのアイテム属性情報を選択する操作、アイテムを購入候補に
指定する操作、購入候補に指定したアイテムを購入する操作、アイテムを再生する操作、
などの各利用操作を区別するための利用形態情報を追加してもよい。また、ユーザにアイ
テムに対する評価を行わせた上で、その評価値（例えば、「１：非常に嫌い」、「２：や
や嫌い」、「３：どちらでもない」、「４：やや好き」、「５：非常に好き」といったよ
うに、好みの度合いを数値化したもの）を利用履歴に追加してもよい。また、一定期間ご
とに利用情報送信処理を行う場合は、その期間中に利用されたアイテムの利用回数を利用
履歴に追加してもよい。
In the usage information transmission process, information other than that described above can be added to the usage history. For example, an operation to select item attribute information such as an item name, an operation to specify an item as a purchase candidate, an operation to purchase an item specified as a purchase candidate, an operation to play an item,
For example, usage mode information for distinguishing each usage operation may be added. In addition, after the user evaluates the item, the evaluation value (for example, “1: very dislike”, “2: slightly dislike”, “3: neither”, “4: somewhat like”, The degree of preference may be added to the usage history, such as “5: very like”. In addition, when the usage information transmission process is performed every certain period, the usage count of the item used during the period may be added to the usage history.
ここで、図４５のフローチャートを用いて、端末装置３でのアイテムの利用に関する手
順の一例を説明する。
まず、端末装置３が、ユーザページ情報取得要求送信処理を行い、ネットワーク４を介
して、アイテム提供サーバ装置２にユーザページ情報取得要求を送信する（ステップＳ１
０１）。
次に、アイテム提供サーバ装置２の認証部２３が、ネットワーク４を介して、端末装置
３よりユーザページ情報取得要求を受信すると、ユーザページ情報取得要求に含まれる利
用者特定情報を基に認証を行う（ステップＳ１０２）。認証に成功した場合は、ユーザペ
ージ情報作成部２１１に受信したユーザページ情報取得要求を送り、ステップＳ１０３へ
進み、失敗した場合はステップＳ１０１からやり直す。
Here, an example of a procedure related to the use of items in the
First, the
01).
Next, when the
ステップＳ１０３では、ユーザページ情報作成部２１１が、認証部２３よりユーザペー
ジ情報取得要求を取得し、ユーザページ情報送信処理を行い、ネットワーク４を介して、
端末装置３にユーザページ情報を送信する。
次に、端末装置３が、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２より、ユー
ザページ情報を受信すると、ユーザページ表示処理を行う（ステップＳ１０４）。
In step S103, the user page
User page information is transmitted to the
Next, when the
次に、表示されたユーザページを閲覧したユーザが、推薦属性情報に対応するアイテム
を取得する操作を行うと、端末装置３は、推薦属性対応アイテム情報取得要求送信処理を
行い、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２に推薦属性対応アイテム情報
取得要求を送信する（ステップＳ１０５）。
次に、ユーザページ情報作成部２１１が、ネットワーク４を介して、端末装置３より、
推薦属性対応アイテム情報取得要求を受信すると、推薦属性対応アイテム情報送信処理を
行い、ネットワーク４を介して、端末装置３にアイテム属性情報を送信する（ステップＳ
１０６）。
Next, when a user who browses the displayed user page performs an operation of acquiring an item corresponding to the recommended attribute information, the
Next, the user page
When the recommendation attribute corresponding item information acquisition request is received, the recommendation attribute corresponding item information transmission process is performed, and the item attribute information is transmitted to the
106).
次に、端末装置３が、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２より、アイ
テム属性情報を受信すると、推薦属性対応アイテム情報表示処理を行う（ステップＳ１０
７）。
次に、表示された推薦属性情報に対応するアイテム属性情報を閲覧したユーザが、アイ
テムに関する利用操作を行うと、端末装置３は、利用情報を作成し、ネットワーク４を介
して、アイテム提供サーバ装置２に、利用情報と利用者特定情報とを送信する利用情報送
信処理を行う（ステップＳ１０８）。
Next, when the
7).
Next, when the user who browsed the item attribute information corresponding to the displayed recommended attribute information performs a use operation regarding the item, the
次に、アイテム提供サーバ装置２の認証部２３が、ネットワーク４を介して、端末装置
３より利用情報と利用者特定情報とを受信すると、利用者特定情報を基に認証を行う（ス
テップＳ１０９）。認証に成功した場合は、利用情報中継部２１３に受信した利用情報を
送り、ステップＳ１１０へ進み、失敗した場合はステップＳ１０８からやり直す。
ステップＳ１１０では、利用情報中継部２１３が、認証部２３より利用情報を取得し、
利用情報中継処理を行い、ネットワーク４を介して、情報処理サーバ装置１に、取得した
利用情報を送信する。
Next, when the
In step S110, the usage
The usage information relay process is performed, and the acquired usage information is transmitted to the information
次に、情報処理サーバ装置１が、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２
より、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理を行い（ステップＳ１１１）、ステ
ップＳ１０１からステップＳ１１１までの一連の処理を終了する。利用ポイント算出処理
については後述する。
以上が、端末装置３でのアイテムの利用に関する手順の一例の説明である。
Next, the information
Thus, when usage information is received, usage point calculation processing is performed (step S111), and a series of processing from step S101 to step S111 ends. The usage point calculation process will be described later.
The above is an explanation of an example of a procedure related to the use of items in the
情報処理サーバ装置１は、アイテム提供サーバ装置２に推薦属性情報を送信したり、ア
イテム提供サーバ装置２の要求に応じて、利用ポイント情報を送信する装置である。情報
処理サーバ装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ネ
ットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログラム
）処理として実施することも可能である。なお、情報処理サーバ装置１を複数のコンピュ
ータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、情報処理サーバ装置１の
各部に相当する処理を行うコンピュータを複数用いて分散処理を行ってもよい。また、情
報処理サーバ装置１の一部の処理をあるコンピュータで実施し、他の処理を別のコンピュ
ータで実施する形態で分散処理を行ってもよい。
The information
図４６は、本実施形態における情報処理サーバ装置１の構成図である。本実施形態にお
ける情報処理サーバ装置１は、情報処理サーバ制御部１１と、情報処理サーバ通信部１２
と、情報処理サーバ格納部１３とで構成される。
FIG. 46 is a configuration diagram of the information
And the information processing
情報処理サーバ通信部１２は、ネットワーク４を介してアイテム提供サーバ装置２と通
信を行うための部である。
The information processing
情報処理サーバ格納部１３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶す
る。情報処理サーバ格納部１３は、利用履歴格納部１３１と、属性嗜好情報格納部１３２
と、類似ユーザ情報格納部１３３と、推薦属性情報格納部１３４と、分配情報格納部１３
５と、制約情報格納部１３６と、利用ポイント情報格納部１３７と、ユーザ情報格納部１
３８と、アイテム情報格納部１３９とで構成される。
The information processing
A similar user
5, a constraint
38 and an item
利用履歴格納部１３１は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、利用履歴を複数記憶するも
のである。利用履歴格納部１３１は、アイテム提供サーバ装置２の利用履歴格納部２４３
と同様の格納形式であり、利用履歴格納部２４３に記憶されている利用履歴が全て記憶さ
れている。アイテム提供サーバ装置２の利用履歴格納部２４３に記憶されている利用履歴
を利用履歴格納部１３１にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部１１にて行う処理で、
利用履歴を利用するためである。もちろん、利用履歴格納部１３１を用意する代わりに、
アイテム提供サーバ装置２の利用履歴格納部２４３より利用履歴を取得できるようにして
もよいし、逆でもよい。
The usage
All the usage histories stored in the usage
This is to use the usage history. Of course, instead of preparing the usage
The usage history may be acquired from the usage
属性嗜好情報格納部１３２は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、属性嗜好情報を複数記
憶する。図４７は、属性嗜好情報格納部１３２の格納状態を示す図である。属性嗜好情報
とは、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、属性種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と、属性
値識別子（ａｔｔｒ＿ｉｄ）と、ユーザのアイテム属性に対する好みの度合いを数値化し
た嗜好度（ｐ＿ｖａｌｕｅ）とを関連付けたものであり、図４７のようなテーブル形式で
記憶する。（ｕｓｅｒ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せは一意とし、
重複登録ができない。
The attribute preference
Duplicate registration is not possible.
類似ユーザ情報格納部１３３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、類似ユーザ情報を複
数記憶する。図４８は、類似ユーザ情報格納部１３３の格納状態を示す図である。類似ユ
ーザ情報とは、基準となるユーザ（基準ユーザ）のユーザ識別子（ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿
ｉｄ）と、基準ユーザの類似ユーザのユーザ識別子（ｓｉｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、その
２ユーザ間の類似度（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）とを関連付けたものであり、図４７のよう
なテーブル形式で記憶する。このテーブルにおいて、（ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ，ｓｉ
ｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ）の組合せはユニーク（一意）であり、この組合せを指定することに
より、テーブルのデータが特定できる。ここでは、１つのテーブルに２種類のユーザ識別
子を格納するために、ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ、ｓｉｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄという名称を
付けて区別しているが、これらは利用履歴格納部１３１などに格納されているｕｓｅｒ＿
ｉｄと同じものである。
The similar user
id), a user identifier (sim_user_id) of a similar user of the reference user, and a similarity between the two users (similarity) are associated with each other and stored in a table format as shown in FIG. In this table, (base_user_id, si
The combination of (m_user_id) is unique, and the data of the table can be specified by specifying this combination. Here, in order to store two types of user identifiers in one table, the names base_user_id and sim_user_id are used for distinction. However, these are stored in the usage
It is the same as id.
推薦属性情報格納部１３４は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、推薦属性情報を複数記
憶する。推薦属性情報格納部１３４は、アイテム提供サーバ装置２の推薦属性情報格納部
２４４と同様の格納形式であり、推薦属性情報格納部２４４に記憶されている推薦属性情
報が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置２の推薦属性情報格納部２４４に記憶
されている推薦属性情報を推薦属性情報格納部１３４にも記憶するのは、情報処理サーバ
制御部１１にて行う処理で、推薦属性情報を利用するためである。もちろん、推薦属性情
報格納部１３４を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置２の推薦属性情報格納部２
４４より推薦属性情報を取得できるようにしてもよいし、逆でもよい。
The recommended attribute
The recommendation attribute information may be acquired from 44, or vice versa.
分配情報格納部１３５は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、分配情報を複数記憶する。
図４９は、分配情報格納部１３５の格納状態を示す図である。分配情報とは、アイテム属
性を推薦されるユーザのユーザ識別子（ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、推薦属性の属性
種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と、推薦属性の属性値識別子（ａｔｔｒ＿ｉｄ）と、ｂａ
ｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザの類似ユーザであり、かつ、ｔｙｐｅ＿ｉｄとａ
ｔｔｒ＿ｉｄとに対応するアイテム属性を有するアイテムを過去に利用したユーザ（分配
ユーザ）のユーザ識別子（ｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、利用親ポイントの分配率（
ｒａｔｅ）とを関連付けたものであり、図４９のようなテーブル形式で記憶する。本実施
形態における利用親ポイントとは、推薦によりそのアイテムが利用されたと判定された１
つの利用履歴に対して与えられる利用ポイントの大本であり、この利用親ポイントに分配
率を掛け合わせることで、そのアイテムを利用した類似ユーザごとに利用ポイントが算出
される。なお、１つの推薦属性に対する利用ポイントの総和と利用親ポイントが等しくな
るように、分配率の総和を１とする必要がある。
The distribution
FIG. 49 is a diagram showing a storage state of the distribution
It is a similar user of the user corresponding to se_user_id, and type_id and a
A user identifier (recom_user_id) of a user (distributed user) who has used an item having an item attribute corresponding to ttr_id in the past, and a distribution ratio (
rate), and is stored in a table format as shown in FIG. The use parent point in this embodiment is 1 determined that the item was used by recommendation.
This is a major usage point given to one usage history. By multiplying the usage parent point by the distribution rate, the usage point is calculated for each similar user who uses the item. It is necessary to set the sum of the distribution ratios to 1 so that the sum of the use points for one recommended attribute is equal to the use parent point.
また、利用情報に含まれる特定情報が推薦属性情報である場合は、推薦属性情報に含ま
れるユーザ識別子と属性種別識別子と属性値識別子との組合せを、分配情報格納部１３５
に記憶されているｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄとｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿ｉｄとの組合
せと照合し、合致する行のｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出することにより、利用親ポ
イントを分配する対象のユーザを容易に特定できる。また、利用情報に含まれる特定情報
が、行番号である場合は、推薦属性情報格納部１３４より、行番号に対応する推薦属性情
報を取得した上で同様に照合すれば、利用親ポイントを分配する対象のユーザを容易に特
定できる。ここでは、１つのテーブルに２種類のユーザ識別子を格納するために、ｂａｓ
ｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ、ｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄという名称を付けて区別しているが、
これらは利用履歴格納部１３１などに格納されているｕｓｅｒ＿ｉｄと同じものである。
If the specific information included in the usage information is recommended attribute information, the combination of the user identifier, the attribute type identifier, and the attribute value identifier included in the recommended attribute information is used as the distribution
By comparing with the combination of base_user_id, type_id, and attr_id stored in, and extracting the recom_user_id of the matching row, the user to whom the use parent point is distributed can be easily specified. Further, when the specific information included in the usage information is a row number, the usage attribute points are distributed if the recommended attribute information corresponding to the row number is obtained from the recommendation attribute
They are distinguished by the names e_user_id and recom_user_id.
These are the same as user_id stored in the usage
制約情報格納部１３６は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、制約情報を複数記憶する。
図５０は、制約情報格納部１３６の格納状態を示す図である。制約情報は、アイテム属性
の制約条件を構成する条件の１つであり、制約条件を識別するための制約条件識別子（ｒ
ｅｓｔ＿ｉｄ）と、属性種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と、属性値識別子（ａｔｔｒ＿ｉ
ｄ）と、否定条件であるか否かを示す否定フラグ（ｉｓ＿ｎｏｔ）とを関連付けたもので
あり、図５０のようなテーブル形式で記憶する。
否定フラグは、例えば、図５０の１行目のように、その値が「０」であれば否定条件で
はないことを示し、図５０の２行目のように、その値が「１」であれば否定条件であるこ
とを示す。
The constraint
FIG. 50 is a diagram illustrating a storage state of the constraint
est_id), an attribute type identifier (type_id), and an attribute value identifier (attr_i)
d) is associated with a negative flag (is_not) indicating whether or not a negative condition is satisfied, and is stored in a table format as shown in FIG.
For example, if the value is “0” as shown in the first line of FIG. 50, the negative flag indicates that the negative condition is not satisfied, and the value is “1” as shown in the second line of FIG. If there is, it indicates a negative condition.
制約情報は、属性値識別子が存在しない場合は属性種別を指定する条件となり、属性値
識別子が存在する場合が属性値を指定する条件となる。例えば、図５０の１行目の制約情
報を充足するには、アイテムに対応するいずれかのアイテム属性が属性種別識別子ｔａで
あればよい。また、図５０の２行目の制約情報を充足するには、ユーザに利用されたアイ
テムに対応する全てのアイテム属性が属性種別識別子ｔａかつ属性値識別子ｔａ２でなけ
ればよい。
The constraint information is a condition for specifying an attribute type when no attribute value identifier exists, and a condition for specifying an attribute value when an attribute value identifier exists. For example, in order to satisfy the constraint information on the first line in FIG. 50, any item attribute corresponding to the item may be the attribute type identifier ta. In addition, in order to satisfy the constraint information on the second line in FIG. 50, all the item attributes corresponding to the item used by the user need not be the attribute type identifier ta and the attribute value identifier ta2.
制約条件は、１つ以上の制約情報で構成される。アイテムが１つの制約条件を充足する
には、その制約条件の制約条件識別子に対応する１つ以上の制約情報を全て充足しなけれ
ばならない。例えば、１つの制約条件が図５０の１行目と２行目の制約情報で構成されて
いる場合、その制約条件を充足するには、アイテムに対応するいずれかのアイテム属性が
属性種別識別子ｔａであり、かつ、全てのアイテム属性が属性種別識別子ｔａかつ属性値
識別子ｔａ２でなければよい。属性種別識別子ｔａが属性種別「作成者」に対する属性種
別識別子であり、属性値識別子をｔａ２が属性値「作者２」に対する属性値識別子とする
と、アイテム属性が、属性種別「作成者」でありかつ、その属性値が「作者２」でない場
合に制約条件を充足する。
The constraint condition is composed of one or more constraint information. In order for an item to satisfy one restriction condition, all of one or more pieces of restriction information corresponding to the restriction condition identifier of the restriction condition must be satisfied. For example, when one constraint condition is composed of the constraint information on the first and second lines in FIG. 50, in order to satisfy the constraint condition, one of the item attributes corresponding to the item is attribute type identifier ta. And all the item attributes need not be the attribute type identifier ta and the attribute value identifier ta2. If the attribute type identifier ta is the attribute type identifier for the attribute type “creator”, and the attribute value identifier ta2 is the attribute value identifier for the attribute value “
また、制約情報格納部１３６には、複数の制約条件を格納することができる。そして、
複数の制約条件のうち、少なくとも１つの制約条件を充足するアイテムが利用ポイントの
付与対象となる。本実施形態においては、分配情報を用いて利用ポイントの付与対象を管
理しているので、後述する分配ユーザ選出処理において制約情報を用いる。
制約情報格納部１３６に格納させている制約情報をサービス提供側が更新することで、
容易に利用ポイントの付与対象であるアイテムを再設定することができる。
なお、全てのアイテム属性を利用ポイント付与の対象としたい場合に、制約情報格納部
１３６に、どのようなアイテム属性であってもなんらかの制約条件が充足するように、サ
ービス提供側が制約情報を登録する必要があるが、その手間をなくすために、制約情報格
納部１３６に、１つも制約情報が格納されていない場合に、全てのアイテム属性を利用ポ
イント付与の対象とするといったルールを設けてもよい。
また、利用ポイントの判定に制約条件を用いない場合は、制約情報格納部１３６は省略
できる。
The constraint
Items satisfying at least one of the plurality of constraint conditions are to be used points. In the present embodiment, since the distribution points are used to manage the use point assignment targets, the constraint information is used in the distribution user selection process described later.
The service provider updates the constraint information stored in the constraint
It is possible to easily reset an item to which a use point is given.
If all item attributes are to be used as points for use points, the service provider registers the constraint information in the constraint
Further, when the constraint condition is not used for the determination of the use point, the constraint
利用ポイント情報格納部１３７は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、利用ポイント情報
を複数記憶する。図５１は、利用ポイント情報格納部１３７の格納状態を示す図である。
利用ポイント情報とは、ユーザ識別子であるｕｓｅｒ＿ｉｄと、そのユーザ識別子に対応
するユーザの利用ポイントであるｐｏｉｎｔを関連付けたものであり、図５１のようなテ
ーブル形式で記憶する。なお、記憶されている利用ポイントの初期値は「０」である。
The use point
The usage point information associates user_id, which is a user identifier, with point, which is a user usage point corresponding to the user identifier, and is stored in a table format as shown in FIG. The initial value of the stored usage points is “0”.
ユーザ情報格納部１３８は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、ユーザ情報を複数記憶す
る。ユーザ情報格納部１３８は、アイテム提供サーバ装置２のユーザ情報格納部２４１と
同様の格納形式であり、ユーザ情報格納部２４１に記憶されているユーザ情報が全て記憶
されている。アイテム提供サーバ装置２のユーザ情報格納部２４１に記憶されているユー
ザ情報をユーザ情報格納部１３８にも記憶するのは、情報処理サーバ制御部１１にて行う
処理で、ユーザ情報を利用する場合があるためである。もちろん、ユーザ情報格納部１３
８を用意する代わりに、アイテム提供サーバ装置２のユーザ情報格納部２４１よりユーザ
情報を取得できるようにしてもよいし、逆でもよい。
The user
Instead of preparing 8, user information may be acquired from the user
アイテム情報格納部１３９は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、アイテム情報を複数記
憶するものである。アイテム情報格納部１３９は、アイテム提供サーバ装置２のアイテム
情報格納部２４２と同様の格納形式であり、アイテム情報格納部２４２に記憶されている
アイテム属性情報が全て記憶されている。アイテム提供サーバ装置２のアイテム情報格納
部２４２に記憶されているアイテム属性情報をアイテム情報格納部１３９にも記憶するの
は、情報処理サーバ制御部１１にて行う処理で、アイテム属性情報を利用する場合がある
ためである。もちろん、アイテム情報格納部１３９を用意する代わりに、アイテム提供サ
ーバ装置２のアイテム情報格納部２４２よりアイテム属性情報を取得できるようにしても
よいし、逆でもよい。
The item
情報処理サーバ制御部１１は、情報処理サーバ装置１を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部１１は、利用ポイント算出部１１１と、推薦属性選
出部１１２と、分配ユーザ選出部１１３と、利用ポイント情報取得部１１４とで構成され
る。
The information processing
利用ポイント算出部１１１は、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２よ
り、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理（ステップＳ１１１）を行う。
When the usage
利用ポイント算出処理の手順を図５２のフローチャートを用いて説明する。
まず、利用ポイント算出部１１１が、アイテム提供サーバ装置２より、情報処理サーバ
通信部１２経由で、利用情報を取得する（ステップＳ２０１）。
次に、利用ポイント算出部１１１が、ステップＳ２０１にて取得した利用情報が利用ポ
イントの付与対象となるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。付与対象になる場合は
ステップＳ２０３へ進み、付与対象にならない場合はステップＳ２０９へ進む。利用情報
が利用ポイントの付与対象となるか否かを判定する方法を以下に２つ示す。
The procedure of use point calculation processing will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the usage
Next, the usage
付与対象の第１の判定方法は、特定情報を用いて判定する。利用情報に特定情報が含ま
れている場合は付与対象であると判定し、利用情報に特定情報を含まない場合は付与対象
でないと判定する。
付与対象の第２の判定方法は、利用情報に含まれる利用履歴を用いて判定する。まず、
アイテム情報格納部１３９より、利用履歴のアイテム識別子に対応する属性対応情報を全
て取得する。次に、取得した属性対応情報ごとに、推薦属性情報格納部１３４に、利用履
歴のユーザ識別子とアイテム属性値情報に含まれる属性種別識別子と属性値識別子の組合
せを照合し、一致する推薦属性情報が少なくとも１つ存在するか否かで判定する。少なく
とも１つ存在する場合は付与対象と判定し、１つも存在しない場合は付与対象でないと判
定する。
The first determination method of the grant target is determined using specific information. If the usage information includes specific information, it is determined to be a grant target, and if the usage information does not include the specific information, it is determined not to be a grant target.
The second determination method of the grant target is determined using the usage history included in the usage information. First,
All the attribute correspondence information corresponding to the item identifier of the usage history is acquired from the item
ステップＳ２０３では、利用ポイント算出部１１１が、利用親ポイントを算出する。利
用親ポイントの算出方法は、例えば、利用情報１つにつき、サービス提供者側が予め設定
した一定のポイント（例えば１０ポイント）とするものである。また、有料のアイテムを
扱うショッピングサイト等であれば、購入代金から一定の割合（例えば購入代金の１％）
を利用親ポイントとして算出してもよい。また、利用情報に含まれる利用履歴に、アイテ
ムの利用形態情報（アイテムの詳細情報の表示する操作、アイテムを買い物かごに入れる
等の購入候補に指定する操作、アイテムの購入操作などの操作を区別する情報）を含ませ
、その利用形態ごとに一定のポイントを予めサービス提供側が設定し、利用親ポイントと
して付与してもよい。
In step S203, the use
May be calculated as a use parent point. Also, the usage history included in the usage information distinguishes the usage pattern information of the item (operation for displaying detailed information of the item, operation for specifying a purchase candidate such as placing an item in a shopping cart, operation for purchasing an item, etc.) Information)), a certain point may be set in advance for each use form by the service providing side and given as a use parent point.
次に、利用ポイント算出部１１１が、分配情報格納部１３４より、ステップＳ２０２に
て利用した判定方法に応じて、分配情報を取得する（ステップＳ２０４）。
ステップＳ２０２にて、利用対象の第１の判定方法を用いた場合は、分配情報格納部１
３４より、特定情報に含まれる推薦属性情報のユーザ識別子と属性種別識別子と属性値識
別子の組合せと、分配情報の（ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿
ｉｄ）の組合せとを照合し、一致する全ての分配情報を取得すればよい。特定情報が行番
号を基に作成されていた場合は、推薦属性情報格納部１３４より、行番号に対応する推薦
属性情報を取得し、取得した推薦属性情報を用いればよい。
Next, the use
In step S202, when the first determination method of the usage target is used, the distribution
34, the combination of the user identifier, the attribute type identifier, and the attribute value identifier of the recommended attribute information included in the specific information, and (base_user_id, type_id, attr_
The combination of id) may be collated to obtain all the matching distribution information. When the specific information is created based on the line number, the recommended attribute information corresponding to the line number is acquired from the recommended attribute
ステップＳ２０２にて、利用対象の第２の判定方法を用いた場合は、まず、アイテム情
報格納部１３９より、利用履歴のアイテム識別子に対応する属性対応情報を全て取得する
。次に、取得した属性対応情報ごとに、推薦属性情報格納部１３４に、利用履歴のユーザ
識別子とアイテム属性値情報に含まれる属性種別識別子と属性値識別子の組合せを照合し
、一致する推薦属性情報を全て取得する。そして、分配情報格納部１３５より、取得した
推薦属性情報ごとに分配情報を取得する。このとき、１つの推薦属性情報に対応する分配
情報の分配率の総和が「１」となるので、例えば、３つの推薦属性情報において、分配情
報が存在した場合は、分配率の総和が「３」となる。このため、分配率の総和を「１」に
するために、全ての分配情報の分配率を、分配情報が存在した推薦属性情報の数で割る必
要がある。
If the second determination method of the usage target is used in step S202, first, all the attribute correspondence information corresponding to the item identifier of the usage history is acquired from the item
ここで取得した分配情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する分配ユーザは全て、利用
情報よりも早い時期に、利用履歴に対応するアイテムと同じ属性を有する何らかのアイテ
ムを利用したユーザである。
また、推薦属性情報に対応する分配情報が存在しない場合もあるため、分配情報を１つ
も取得できないこともある。
また、推薦属性情報を用いて分配情報を取得する際に、推薦属性情報のアイテム属性が
、制約情報格納部１３６に格納されている制約情報で構成される制約条件の少なくとも１
つを充足するか否かを判定し、少なくとも１つ充足する推薦属性情報のみを用いて分配情
報を取得するとしてもよい。
All the distribution users corresponding to user_id included in the distribution information acquired here are users who have used some item having the same attribute as the item corresponding to the usage history at an earlier time than the usage information.
Further, since there may be no distribution information corresponding to the recommendation attribute information, no distribution information may be acquired.
Further, when the distribution information is acquired using the recommended attribute information, the item attribute of the recommended attribute information is at least one of the constraint conditions configured by the constraint information stored in the constraint
The distribution information may be acquired using only the recommended attribute information satisfying at least one.
次に、利用ポイント算出部１１１が、ステップＳ２０６にて全ての分配情報を選択した
か否かを判定する（ステップＳ２０５）。全て選択した場合は、ステップＳ２０９へ進み
、まだ未選択のものが残っている場合は、ステップＳ２０６へ進む。
ステップＳ２０６では、利用ポイント算出部１１１が、ステップＳ２０４にて取得した
分配情報を、例えば取得した順に、１つ選択する。
次に、利用ポイント算出部１１１が、ステップＳ２０３にて算出した利用親ポイントと
、ステップＳ２０６にて選択した分配情報に含まれるｒａｔｅとを掛け合わせることで利
用ポイントを変更するための変更値を算出する（ステップＳ２０７）。
Next, the use
In step S206, the usage
Next, the use
次に、利用ポイント算出部１１１が、利用ポイント情報格納部１３５において、ステッ
プＳ２０６にて選択した分配情報に含まれるｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄと利用ポイント
情報のｕｓｅｒ＿ｉｄとを照合し、一致する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポ
イント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、ステップＳ２０７にて算出した変更値
を加算する（ステップＳ２０８）。次に、ステップＳ２０５へ進む。
Next, the usage
ステップＳ２０９では、利用ポイント算出部１１１が、利用履歴格納部１３１に、ステ
ップＳ２０１にて取得した利用情報に含まれる利用履歴を記憶する。利用履歴を利用履歴
格納部１３１に格納することで、利用履歴は既処理であるとみなされる。アイテムを利用
したユーザにも一定の変更値を加算したい場合は、このステップにて加算すればよい。こ
のとき、利用ポイント情報格納部１３５において、ステップＳ２０１にて取得した利用情
報に含まれるユーザ識別子に対応する利用ポイント情報を特定し、特定した利用ポイント
情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、予めサービス提供側が設定した変更値を加算
する。
以上で、ステップＳ２０１からステップＳ２０９までの一連の処理は終了となる。
In step S209, the usage
Thus, a series of processing from step S201 to step S209 is completed.
上記説明では、ステップＳ２０８にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用ポイ
ントを更新しているが、加算処理の代わりに、元のポイントと以下に示す係数（変更値）
との乗算処理を用いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップＳ２０３で
は、加算する利用ポイントの和である利用親ポイントの代わりに、増加率（元の利用ポイ
ントをどの程度増加させるかを示す値であり、この値に１を加えることで係数となる）の
合計値である親増加率を算出する。そして、ステップＳ２０６にて選択した分配情報に含
まれる分配ユーザｕｒの推薦属性情報に対応する属性種別ｔｉの属性値ｔｉｊに関する分
配率をｒａｔｅ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）とし、親増加率をｓｒとして、図７３の式（１）
により、係数ｍ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）を算出する。
In the above description, the change value is added to the original use point to update the use point in step S208. However, instead of the addition process, the original point and the following coefficient (change value) are used.
The use points may be updated using a multiplication process. At this time, in step S203, instead of using parent points, which are the sum of using points to be added, this is an increase rate (a value indicating how much the original using points are to be increased. The parent increase rate that is the total value of Then, the distribution rate regarding the attribute value tij of the attribute type ti corresponding to the recommended attribute information of the distribution user ur included in the distribution information selected in step S206 is set to rate (ur, ti, tij), and the parent increase rate is set to sr. , Expression (1) in FIG.
To calculate the coefficient m (ur, ti, tij).
また、利用ポイントの初期値が「０」であると、いくら倍率を掛け合わせても増加しな
いため、初期値を「０」を超える値で設定するか、初期値は「０」であるが、一番最初に
利用ポイントの算出対象になった場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。また、
アイテムを利用したユーザにも一定の係数を乗算したい場合も、ステップＳ２０９にて、
ステップＳ２０１にて取得した利用情報に含まれるユーザ識別子に対応する利用ポイント
情報を特定し、特定した利用ポイント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、予めサ
ービス提供側が設定した係数をかければよい。
以上が、利用ポイント算出処理の説明である。
Also, if the initial value of the usage point is “0”, it does not increase no matter how much the magnification is multiplied, so the initial value is set to a value exceeding “0” or the initial value is “0”. It is only necessary to add a certain number of points only when the usage points are calculated first. Also,
Even if the user who uses the item wants to multiply a certain coefficient, in step S209,
The usage point information corresponding to the user identifier included in the usage information acquired in step S201 is specified, and a coefficient set in advance by the service provider may be applied to the point (original usage point) of the specified usage point information.
The above is the description of the usage point calculation process.
推薦属性選出部１１２は、所定のタイミングごとに、属性嗜好情報格納部１３２と、類
似ユーザ情報格納部１３３と、推薦属性情報格納部１３４に記憶されているデータを全て
削除した後、属性嗜好情報作成処理、類似ユーザ選出処理、推薦属性選出処理の順に処理
を行う。所定のタイミングとしては、所定の時間間隔（例えば２４時間ごと）を用いても
よいし、利用情報を一定回数受信するごととしてもよい。また、月曜日〜金曜日までは３
時間ごと、土曜日は６時間ごと、日曜日は１２時間ごと、というように時間間隔が変動し
てもよい。また、夏は時間間隔を短くして、冬は時間間隔を長くするなど、季節に応じて
時間間隔を変えてもよい。
The recommended
The time interval may vary such as every hour, every 6 hours on Saturday, and every 12 hours on Sunday. Also, the time interval may be changed according to the season, such as shortening the time interval in summer and increasing the time interval in winter.
まず、属性嗜好情報作成処理の手順を、図５３のフローチャートを用いて説明する。
まず、推薦属性選出部１１２が、利用履歴格納部１３１より、ｕｓｅｒ＿ｉｄを重複無
しで全て抽出する（ステップＳ３０１）。
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ３０１にて抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄのうち
、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ３０２）。
First, the procedure of attribute preference information creation processing will be described using the flowchart of FIG.
First, the recommended
Next, the recommended
次に、推薦属性選出部１１２が、利用履歴格納部１３１より、ステップＳ３０２にて選
択したｕｓｅｒ＿ｉｄを含む利用履歴を全て取得する（ステップＳ３０３）。
次に、推薦属性選出部１１２が、アイテム情報格納部１３９より、ステップＳ３０３に
て取得した利用履歴に含まれるｉｔｅｍ＿ｉｄのうちのいずれかと一致する属性対応情報
を全て取得する（ステップＳ３０４）。
Next, the recommended
Next, the recommended
次に、ステップＳ３０４にて取得した属性対応情報より、ｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿
ｉｄの組合せを重複なしで全て抽出する（ステップＳ３０５）。
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ３０５にて抽出したｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔ
ｔｒ＿ｉｄの組合せのうち、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ３０６）
。
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ３０４にて取得した属性対応情報のうち、
ステップＳ３０５にて選択したｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿ｉｄの組合せと一致するもの
よりｉｔｅｍ＿ｉｄを抽出する。そして、ステップＳ３０３にて取得した利用履歴のうち
、抽出したｉｔｅｍ＿ｉｄのうちのいずれかと一致する利用履歴（嗜好度算出対象利用履
歴）のみを用いて、嗜好度を算出する（ステップＳ３０７）。
Next, from the attribute correspondence information acquired in step S304, type_id and attr_
All combinations of id are extracted without duplication (step S305).
Next, the recommended
For example, one tr_id combination is selected in the order of extraction (step S306).
.
Next, among the attribute correspondence information acquired by the recommended
Item_id is extracted from the one that matches the combination of type_id and attr_id selected in step S305. Then, the preference level is calculated using only the usage history (preference level calculation target usage history) that matches one of the extracted item_ids in the usage history acquired in step S303 (step S307).
以下に、嗜好度算出方法を８種類説明する。
嗜好度算出の第１の方法は、嗜好度を「１」として算出する方法である。この方法は、
嗜好度に対するアイテム属性１つひとつの嗜好の度合いを全て平等（同じ）に扱っている
。また、計算量が最も少なくなる。
嗜好度算出の第２の方法は、全利用回数を嗜好度として算出方法である。全利用回数は
、利用履歴格納部１３１の第２の格納形式のように利用回数が記憶されている場合に、嗜
好度算出対象利用履歴に含まれる利用回数の和を全利用回数とすればよい。また、利用回
数を含まない場合は、嗜好度算出対象利用履歴の数を全利用回数とすればよい。この方法
は、嗜好度に対するアイテム属性１つひとつの嗜好の度合いを変えており、ユーザの嗜好
度算出対象の属性を有するアイテムに対する全利用回数が多いほど嗜好の度合いが強いこ
とになる。
Below, eight kinds of preference degree calculation methods will be described.
The first method of calculating the preference level is a method of calculating the preference level as “1”. This method
The degree of preference for each item attribute with respect to the preference level is all treated equally (same). In addition, the amount of calculation is the smallest.
The second method of calculating the preference level is a calculation method using the total number of uses as the preference level. The total usage count may be the sum of the usage counts included in the preference calculation target usage history when the usage count is stored as in the second storage format of the usage
嗜好度算出の第３の方法は、利用履歴格納部１３１の第３の格納形式のように評価値が
記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、嗜好度算出対象利用履歴に含
まれる評価値の代表値（評価値の和や平均値や最大値や最小値や中央値や最新の日付に対
応する評価値）を嗜好度として算出する方法である。この方法は、嗜好度に対するアイテ
ム属性１つひとつの嗜好の度合いを変えており、ユーザの嗜好度算出対象の属性を有する
アイテムに対する評価が高いほど嗜好の度合いが強いことになる。
The third method of calculating the preference level is a method that can be used only when the evaluation value is stored as in the third storage format of the usage
嗜好度算出の第４の方法は、利用履歴に含まれる利用日時を用いて、利用日時の古い利
用履歴ほど大きな重みを付けて嗜好度を算出する方法である。例えば、嗜好度算出対象利
用履歴ごとに、属性嗜好情報作成処理を行う日付（現在）と、その利用日時との差を算出
し、その差の代表値（総和や平均値や最大値や最小値）を算出すればよい。この方法は、
嗜好度に対するアイテム属性１つひとつの嗜好の度合いを変えており、ユーザが嗜好度算
出対象の属性を有するアイテムを早く利用するほど嗜好の度合いが強いことになる。
The fourth method of calculating the preference level is a method of calculating the preference level by using the usage date and time included in the usage history and assigning a greater weight to the usage history with the older usage date and time. For example, for each preference level calculation target usage history, the difference between the date (current) for which attribute preference information creation processing is performed and the usage date and time is calculated, and the representative value (sum, average value, maximum value, minimum value) of the difference is calculated. ) May be calculated. This method
The degree of preference of each item attribute with respect to the degree of preference is changed, and the degree of preference becomes stronger as the user uses the item having the attribute of preference degree calculation earlier.
嗜好度算出の第５の方法は、利用履歴に含まれる利用日付を用いて、利用日時の新しい
利用履歴ほど大きな重みを付けて嗜好度を算出する方法である。例えば、嗜好度算出対象
利用履歴ごとに、属性嗜好情報作成処理を行う日付（現在）と、その利用日時との差を算
出し、その差の逆数の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を算出すればよ
い。この方法は、嗜好度に対するアイテム属性１つひとつの嗜好の度合いを変えており、
ユーザが嗜好度算出対象の属性を有するアイテムを後で利用するほど嗜好の度合いが強い
ことになる。また、逆数を用いて、日付差が大きくなるほど分配率が小さくなるようにし
ているが、他の方法を用いてもよい。例えば、底が０より大きく、かつ１未満である指数
関数（単調減少関数）を用いてもよい。
The fifth method of calculating the preference level is a method of calculating the preference level by using the usage date included in the usage history and assigning a greater weight to the usage history with the newest usage date. For example, for each preference calculation target usage history, the difference between the date (current) for which attribute preference information creation processing is performed and the usage date and time is calculated, and a representative value of the reciprocal of the difference (sum, average value, maximum value, What is necessary is just to calculate a minimum value or a median value. This method changes the degree of preference of each item attribute for preference,
The degree of preference becomes stronger as the user later uses an item having the attribute of preference degree calculation target. In addition, the reciprocal is used to reduce the distribution rate as the date difference increases, but other methods may be used. For example, an exponential function (monotonically decreasing function) whose base is greater than 0 and less than 1 may be used.
ここで、嗜好度算出の第４と第５の方法は、属性嗜好情報作成処理を行う日付（現在）
と、利用日時との差が「０」にならないような処理をする必要がある。
Here, the fourth and fifth methods for calculating the preference degree are the dates (current) when the attribute preference information creation processing is performed.
Therefore, it is necessary to perform processing so that the difference between the usage date and time does not become “0”.
嗜好度算出の第６の方法は、利用履歴格納部１３１の第４の格納形式のように支払い額
記憶されている場合にのみ用いることができる方法であり、嗜好度算出対象利用履歴に含
まれる支払い額の代表値（総和や平均値や最大値や最小値や中央値）を嗜好度として算出
する方法である。この方法は、嗜好度に対するアイテム属性１つひとつの嗜好の度合いを
変えており、ユーザの嗜好度算出対象の属性を有するアイテムに対する支払い額が高い嗜
好の度合いが強いことになる。
The sixth method of calculating the preference level is a method that can be used only when the payment amount is stored as in the fourth storage format of the usage
また、上記の嗜好度算出の第１〜嗜好度算出の第６の方法を組み合わせて嗜好度を算出
してもよい。例えば、それぞれの方法で嗜好度（嗜好度１〜嗜好度Ｎ）を算出し、それら
の嗜好度を加算した値、乗算した値、それらの嗜好度の平均値などを総合的な嗜好度とし
て用いてもよい。また、嗜好度算出の第３の方法と第６の方法を組合せて、評価値と支払
い額との積を算出し、その積の総和を嗜好度として算出してもよい。
次に、推薦属性選出部１１２が、属性嗜好情報格納部１３２に、ステップＳ３０２で選
択したｕｓｅｒ＿ｉｄと、ステップＳ３０６にて選択したｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿ｉ
ｄの組合せと、ステップＳ３０７にて算出した嗜好度（ｐ＿ｖａｌｕｅ）とを関連付けた
属性嗜好情報を記憶する。（ステップＳ３０８）
Alternatively, the preference level may be calculated by combining the first to sixth preference calculation methods described above. For example, the preference level (
Next, the recommended
The attribute preference information that associates the combination of d with the preference level (p_value) calculated in step S307 is stored. (Step S308)
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ３０６にて抽出した全てのｔｙｐｅ＿ｉｄ
とａｔｔｒ＿ｉｄとの組合せを選択したか否かを判定する（ステップＳ３０９）。全て選
択した場合はステップＳ３１０へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ
３０６へ進む。
ステップＳ３１０では、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ３０２にて抽出した全て
のｕｓｅｒ＿ｉｄを選択したか否かを判定する。全て選択した場合はステップＳ３０１か
らステップＳ３１０までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はス
テップＳ３０２へ進む。
Next, the recommended
It is determined whether or not a combination of “attr_id” is selected (step S309). If all are selected, the process proceeds to step S310. If there are still unselected ones, step S310 is executed.
Proceed to 306.
In step S310, the recommended
なお、属性嗜好情報作成処理で用いる利用履歴を、過去の特定の時点から、属性嗜好情
報作成処理を行っている時点（現在）までの間に利用されたアイテムに関する利用履歴の
みに制限してもよい。過去の特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけばよく、例
えば、属性嗜好情報作成処理を行っている時点から３ヶ月前や、半年前や、１年前とすれ
ばよい。このとき、ステップＳ３０１にて、利用履歴格納部１３１よりｕｓｅｒ＿ｉｄを
抽出する際に、過去の特定の時点以降の利用履歴に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄのみ抽出すれ
ばよい。また、ステップＳ３０３にて、利用履歴格納部１３１より利用履歴を取得する際
に、過去の特定の時点以降の利用履歴を取得すればよい。
Note that the usage history used in the attribute preference information creation process may be limited to only the usage history related to items used between a specific point in the past and the time (current) when the attribute preference information creation process is being performed. Good. The past specific time may be determined in advance by the service provider. For example, it may be three months, six months, or one year before the attribute preference information creation process. At this time, when user_id is extracted from the usage
また、ユーザ情報格納部１３６に記憶されているユーザ情報に含まれるユーザ属性情報
を用いて、属性嗜好情報作成処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステッ
プＳ３０１にて、利用履歴格納部１３１よりｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出する際に、所定条件（
例えば、「２０代女性」）のユーザ属性を持つユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄを含む利用履歴の
みから取得すればよい。もちろん、所定条件として何も指定しなくてもよい。更に、ステ
ップＳ３０３でも、同様に取得する利用履歴に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに所定条件を指定
してもよい。
Moreover, you may restrict | limit the utilization log | history used for an attribute preference information creation process using the user attribute information contained in the user information memorize | stored in the user
For example, what is necessary is just to acquire from the utilization log | history containing the user_id of the user who has a user attribute of "20s female"). Of course, nothing may be specified as the predetermined condition. Furthermore, also in step S303, a predetermined condition may be specified for user_id included in the usage history acquired in the same manner.
また、アイテム情報格納部１３７に記憶されているアイテム属性情報を用いて、属性嗜
好情報作成処理に用いる利用履歴を制限してもよい。このとき、ステップＳ３０１にて、
利用履歴格納部１３１よりｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出する際に、所定条件のアイテム属性を持
つアイテムのｉｔｅｍ＿ｉｄを含む利用履歴からのみ取得すればよい。もちろん、所定条
件として何も指定しなくてもよい。更に、ステップＳ３０３でも、同様に取得する利用履
歴に含まれるｉｔｅｍ＿ｉｄに所定条件を指定してもよい。
Moreover, you may restrict | limit the utilization log | history used for an attribute preference information creation process using the item attribute information memorize | stored in the item
When the user_id is extracted from the usage
所定条件は、例えば、属性の種別が「作成者」のみといったように、特定の属性の種別
のみに制限する条件である。また、属性の種別「ジャンル」の属性値「フィクション」の
みといったように、特定のアイテム属性のみに制限する条件である。もちろん、複数の条
件を用意し、複数の条件のうちのいずれかを満たす利用履歴を取得したり、そのうちの一
定数を満たす利用履歴を取得するといったように、複数の条件を組み合わせて所定の条件
としてもよい。
以上が、属性嗜好情報作成処理の手順の説明である。
The predetermined condition is a condition for limiting to only a specific attribute type, for example, the attribute type is only “creator”. Further, the condition is limited to a specific item attribute such as only the attribute value “fiction” of the attribute type “genre”. Of course, a plurality of conditions are prepared and a predetermined condition is obtained by combining a plurality of conditions, such as acquiring a usage history satisfying any one of a plurality of conditions, or acquiring a usage history satisfying a certain number of them. It is good.
The above is the description of the procedure of attribute preference information creation processing.
次に、類似ユーザ選出処理の手順を、図５４のフローチャートを用いて説明する。
まず、推薦属性選出部１１２が、属性嗜好情報格納部１３２より、ｕｓｅｒ＿ｉｄを重
複無しで全て抽出する（ステップＳ４０１）。
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ４０１にて抽出したｉｔｅｍ＿ｉｄのうち
、例えば、抽出した順に、１つ選択する（ステップＳ４０２）。
Next, the procedure of the similar user selection process will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the recommended
Next, the recommended
次に、推薦属性選出部１１２が、属性嗜好情報格納部１３２より、ステップＳ４０２に
て選択したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザ（基準ユーザとみなす）の属性嗜好情報と、
基準ユーザが利用したことのあるいずれかのアイテム属性に対応するアイテムを利用した
ユーザ（類似候補ユーザ）の全ての属性嗜好情報を取得する（ステップＳ４０３）。類似
候補ユーザの属性嗜好情報を全て取得するには、まず、基準ユーザの属性嗜好情報を除く
全ての属性嗜好情報のうち、基準ユーザの全ての属性嗜好情報に含まれる属性種別識別子
と属性値識別子の組合せのいずれかを有する属性嗜好情報からユーザ識別子を類似候補ユ
ーザのユーザ識別子として抽出する。そして、抽出したユーザ識別子のいずれかと一致す
る属性嗜好情報を全て取得すればよい。
Next, the attribute preference information of the user (considered as a reference user) corresponding to the user_id selected in step S402 from the attribute preference
All attribute preference information of a user (similar candidate user) using an item corresponding to any item attribute that the reference user has used is acquired (step S403). In order to acquire all the attribute preference information of similar candidate users, first of all the attribute preference information excluding the reference user attribute preference information, the attribute type identifier and the attribute value identifier included in all the attribute preference information of the reference user The user identifier is extracted as the user identifier of the similar candidate user from the attribute preference information having any one of the combinations. Then, all the attribute preference information that matches any of the extracted user identifiers may be acquired.
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ４０３にて取得した属性嗜好情報を用いて
、類似候補ユーザごとに、基準ユーザとの類似度を算出する（ステップＳ４０４）。類似
度を算出する方法として例えば、Ｊａｃｃａｒｄ（ジャカード）係数を用いることができ
る。Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いる場合は、ユーザｘが利用したことのあるアイテム属性集
合をＡｘ、ユーザｙが利用したことのあるアイテム属性集合をＡｙ、ユーザｘとユーザｙ
を共に利用したことのあるアイテム属性数を｜Ａｘ ∩ Ａｙ｜とし、ユーザｘとユーザｙ
の少なくとも一方を利用したことのあるアイテム属性数を｜Ａｘ ∪ Ａｙ｜としたとき、
類似度は図７３の式（２）で算出することができる。
Next, the recommended
| Ax ∩ Ay | is the number of item attributes that have used both and user x and user y
When the number of item attributes that have used at least one of the above is | Ax ∪ Ay |
The similarity can be calculated by the equation (2) in FIG.
また、類似度算出に、コサイン距離やピアソン積率相関係数を用いることもできる。コ
サイン距離を用いる場合は、例えば、ユーザｘが利用したことのあるアイテム属性集合を
Ａｘとし、ユーザｘのアイテム属性ａｘ（ａｘ∈Ａｘ）に対する嗜好度をＶ（ｘ，ａｘ）
、ユーザｙが利用したことのあるアイテム属性集合をＡｙとし、ユーザｙのアイテム属性
ａｙ（ａｙ∈Ａｙ）に対する嗜好度をＶ（ｙ，ａｙ）、ユーザｘとユーザｙが共に利用し
たことのあるアイテム属性集合をＡｃとし、ユーザｘのアイテム属性ａｃ（ａｃ∈Ａｃ）
に対する嗜好度をＶ（ｘ，ａｃ）、ユーザｙのアイテム属性ａｃに対する嗜好度をＶ（ｙ
，ａｃ）としたとき、類似度は図７３の式（３）で算出することができる。
Also, the cosine distance and the Pearson product moment correlation coefficient can be used for the similarity calculation. When the cosine distance is used, for example, an item attribute set that has been used by the user x is Ax, and the preference degree of the user x for the item attribute ax (ax∈Ax) is V (x, ax).
The item attribute set that the user y has used is Ay, the user y's preference for the item attribute ay (ayεAy) is V (y, ay), and the user x and the user y have used both Let the item attribute set be Ac, and the item attribute ac (acεAc) of user x
V (x, ac) is the degree of preference for the user, and V (y is the degree of preference for the item attribute ac of the user y.
, Ac), the similarity can be calculated by equation (3) in FIG.
また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、ユーザｘとユーザｙを共に利用
したことのあるアイテム属性集合をＡｃとし、Ａｃに属するアイテム属性数をｎとし、ユ
ーザｘのアイテム属性ａｃ（ａｃ∈Ａｃ）に対する嗜好度をＶ（ｘ，ａｃ）、ユーザｙの
アイテム属性ａｃに対する嗜好度をＶ（ｙ，ａｃ）としたとき、類似度は図７３の式（４
）で算出することができる。これ以外にも、２アイテム間の類似性を表す指標であれば、
どのようなものを用いてもよい。
When the Pearson product moment correlation coefficient is used, for example, Ac is an item attribute set that has used both user x and user y, n is the number of item attributes belonging to Ac, and item attribute ac of user x When the degree of preference for (acεAc) is V (x, ac) and the degree of preference for the item attribute ac of the user y is V (y, ac), the degree of similarity is expressed by the equation (4) in FIG.
). Other than this, if it is an index representing the similarity between two items,
Any thing may be used.
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ４０４にて算出した類似度を基に、類似候
補ユーザの中から類似ユーザを選出する（ステップＳ４０５）。類似ユーザの選出基準は
、類似度の高い順に、予めサービス提供側が設定した数だけ選出すればよい。また、予め
サービス提供側が閾値を定め、その閾値より高い類似度を持つ類似候補ユーザを類似ユー
ザとして選出してもよい。
Next, the recommended
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ４０５にて選出した類似ユーザごとに、類
似ユーザ情報格納部１３３に、基準ユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄ（ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ
）と、ステップＳ４０５にて選出した類似ユーザのユーザ識別子（ｓｉｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉ
ｄ）と、基準ユーザと類似ユーザとの類似度（ｖａｌｕｅ）を関連付けた類似ユーザ情報
を記憶する（ステップＳ４０６）。
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ４０２にて抽出した全てのｕｓｅｒ＿ｉｄ
を選択したか否かを判定する（ステップＳ４０７）。全て選択した場合はステップＳ４０
１からステップＳ４０７までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合
はステップＳ４０２へ進む。
Next, for each similar user selected by the recommended
) And the user identifier (sim_user_i) of the similar user selected in step S405.
The similar user information that associates d) with the similarity (value) between the reference user and the similar user is stored (step S406).
Next, the recommended
Is determined (step S407). If all are selected, step S40
A series of processing from 1 to step S407 is finished, and when there remains an unselected one, the process proceeds to step S402.
なお、類似ユーザを選出する対象のユーザを制限してもよい。このとき、ステップＳ４
０１にて、属性嗜好情報格納部１３２よりｕｓｅｒ＿ｉｄを取得する際に、所定の条件、
例えば、所定数以上のアイテムを利用したユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄのみを取得するとして
もよい。所定数はサービス提供側が予め決めておけばよい。更に、特定の期間において、
所定数以上のアイテムを利用したユーザのｕｓｅｒ＿ｉｄのみを取得するとしてもよい。
特定の期間はサービス提供側が予め決めておけばよい。
In addition, you may restrict | limit the user of the object which selects a similar user. At this time, step S4
01, when acquiring user_id from the attribute preference
For example, only the user_id of a user who uses a predetermined number or more items may be acquired. The predetermined number may be determined in advance by the service provider. In addition, during certain periods,
Only the user_id of a user who uses a predetermined number or more items may be acquired.
The service provider may determine the specific period in advance.
また、ステップＳ４０３にて、属性嗜好情報格納部１３２より、類似候補ユーザの属性
嗜好情報を取得する際に、類似候補ユーザにも同様に制限をかけてもよい。このときも同
様に、類似候補ユーザの中で、所定数以上のアイテムを利用した類似候補ユーザの属性嗜
好情報のみ取得してもよいし、特定の期間において、所定数以上のアイテムを利用した類
似候補ユーザの属性嗜好情報のみを取得してもよい。
Moreover, when acquiring the attribute preference information of the similar candidate user from the attribute preference
また、属性嗜好情報を用いて２ユーザ間の類似度を算出する代わりに、利用履歴を用い
て２ユーザ間の類似度を算出してもよい。このとき、ステップＳ４０３にて、属性嗜好情
報を取得する代わりに、利用履歴格納部１３１より、基準ユーザが利用したことのあるい
ずれかのアイテムを利用したユーザ（第２類似候補ユーザ）の全ての利用履歴を取得すれ
ばよい。第２類似候補ユーザの利用履歴を全て取得するには、まず、基準ユーザの利用履
歴を除く全ての利用履歴のうち、基準ユーザの全ての利用履歴に含まれるアイテム識別子
のいずれかを有する利用履歴からユーザ識別子を第２類似候補ユーザのユーザ識別子とし
て抽出する。そして、抽出したユーザ識別子のいずれかと一致する利用履歴を全て取得す
ればよい。また、ステップＳ４０４の類似度算出もアイテム属性をアイテムと置き換える
ことで、同様に算出することができる。また、ユーザのアイテムに対する嗜好度に関して
は、アイテム属性に対する嗜好度算出の第１〜第６の方法を流用して算出することができ
る。また、ステップＳ４０５の類似ユーザ選出では、第２類似候補ユーザの中から類似ユ
ーザを選出すればよい。
Further, instead of calculating the similarity between two users using attribute preference information, the similarity between two users may be calculated using a usage history. At this time, in step S403, instead of acquiring the attribute preference information, all the users (second similar candidate users) who use any item that the reference user has used from the usage
また、属性嗜好情報を用いて２ユーザ間の類似度を算出する代わりに、ユーザ属性情報
を用いて２ユーザ間の適合度を算出し、その適合度を用いて類似ユーザを選出してもよい
。適合度とは、ユーザ属性情報を用いてユーザ同士の相性の良さを数値化したものである
。このとき、ステップＳ４０１にて、さらに、ユーザ情報格納部１３８より、抽出したｕ
ｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザ属性情報を全て取得する。そして、ステップＳ４０３の処
理を省略し、ステップＳ４０４にて類似度を算出する代わりに、ステップＳ４０２にて選
択したｕｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザ属性情報と、それ以外のユーザ属性情報との間の
適合度を算出すればよい。適合度として、２ユーザのユーザ属性情報間の属性値の一致数
を用いることができる。
Further, instead of calculating the similarity between two users using attribute preference information, the degree of matching between two users may be calculated using user attribute information, and similar users may be selected using the degree of matching. . The goodness of fit is obtained by quantifying the goodness of compatibility between users using user attribute information. At this time, u extracted from the user
All user attribute information corresponding to ser_id is acquired. Then, the processing of step S403 is omitted, and instead of calculating the similarity in step S404, the degree of matching between the user attribute information corresponding to user_id selected in step S402 and the other user attribute information is calculated. What is necessary is just to calculate. As the degree of matching, the number of attribute value matches between user attribute information of two users can be used.
例えば、ユーザ属性情報に含まれる属性が性別と年齢と地域である場合に、一方の属性
値が「男」、「２４」、「東京」であり、他方の属性値が「女」、「２４」、「東京」で
あるとき、一致する属性数が２であるため、適合度を「２」とする。また、一致する属性
値の条件は、属性ごとにサービス提供者側が自由に決めてよく、例えば、年齢なら属性値
の差が「５」未満なら一致とするとしてもよいし、属性値が「２０」〜「２９」なら「２
０代」、「３０」〜「３９」なら「３０代」と変換し、変換後の値を用いて一致するか否
かを判定してもよい。「地域」など他の属性についても同様の処理を行ってよい。また、
属性ごとに異なる重みをつけて適合度を算出してもよい。例えば、年齢が一致する場合に
は、「地域」が一致する場合よりも適合度が２倍大きくなるように算出してもよい。
以上が、類似ユーザ選出処理の手順の説明である。
For example, when the attributes included in the user attribute information are gender, age, and region, one attribute value is “m”, “24”, “Tokyo”, and the other attribute value is “female”, “24 ”And“ Tokyo ”, since the number of matching attributes is 2, the fitness is“ 2 ”. The matching attribute value condition may be freely determined by the service provider for each attribute. For example, if the attribute value difference is less than “5” for age, the attribute value may be matched. "2" if "29"
“0 generation”, “30” to “39” may be converted to “30 generation”, and it may be determined whether or not they match using the converted value. Similar processing may be performed for other attributes such as “region”. Also,
The fitness may be calculated by assigning a different weight to each attribute. For example, when the age matches, the degree of fitness may be calculated to be twice as large as when the “region” matches.
The above is the description of the similar user selection process.
次に、推薦属性選出処理の手順を、図５５のフローチャートを用いて説明する。
まず、推薦属性選出部１１２が、類似ユーザ情報格納部１３３より、ｂａｓｅ＿ｕｓｅ
ｒ＿ｉｄを、重複なしで全て抽出する（ステップＳ５０１）。
Next, the recommended attribute selection process will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the recommended
All r_ids are extracted without duplication (step S501).
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ５０１にて抽出したｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿
ｉｄのうちの１つを選択する。例えば取得した順に、１つずつ選択すればよい（ステップ
Ｓ５０２）。ここで選択したｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄに対応するユーザを「推薦対象ユ
ーザ」と呼ぶ。
次に、推薦属性選出部１１２が、類似ユーザ情報格納部１３３より、ステップＳ５０２
にて選択したｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する全ての類似ユーザ情報を取得する（ス
テップＳ５０３）。
Next, the recommended
Select one of the ids. For example, it may be selected one by one in the order of acquisition (step S502). A user corresponding to the selected base_user_id is referred to as a “recommended user”.
Next, the recommended
All similar user information corresponding to the base_user_id selected in step S503 is acquired (step S503).
次に、推薦属性選出部１１２が、属性嗜好情報格納部１３２より、類似ユーザの属性嗜
好情報を全て取得する（ステップＳ５０４）。具体的には、ステップＳ５０３にて取得し
た類似ユーザ情報に含まれるｓｉｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄとｕｓｅｒ＿ｉｄとを照合し、ｓｉ
ｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄのいずれかと一致するｕｓｅｒ＿ｉｄを含む属性嗜好情報を全て取得
する。このとき、推薦対象ユーザがすでに利用したアイテム属性に対応する属性種別識別
子と属性値識別子を有する属性嗜好情報を除外することで、推薦対象ユーザが過去に利用
したアイテム属性を推薦から除外することもできる。また、類似ユーザの属性嗜好情報に
含まれるアイテム属性が推薦候補になるため、前述の属性嗜好情報作成処理のステップＳ
３０４にて、取得する属性対応情報を制限した場合、制限によって除外されたアイテム属
性は、この手順で取得するどの属性嗜好情報にも含まれないので、除外されたアイテム属
性が推薦されることはない。
Next, the recommended
All attribute preference information including user_id that matches any of m_user_id is acquired. At this time, by excluding the attribute preference information having the attribute type identifier and the attribute value identifier corresponding to the item attribute already used by the recommendation target user, the item attribute used by the recommendation target user may be excluded from the recommendation. it can. In addition, since item attributes included in the attribute preference information of similar users become recommendation candidates, step S of the attribute preference information creation process described above is performed.
In 304, when the attribute correspondence information to be acquired is limited, the item attribute excluded due to the limitation is not included in any attribute preference information acquired in this procedure, so that the excluded item attribute is recommended. Absent.
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ５０４にて取得した推薦属性情報を用いて
アイテム属性ごとに以下の方法で推薦値を算出する（ステップＳ５０５）。
Next, the recommended
推薦値算出の第１の方法は、アイテム属性ごとに、その属性を有するアイテムを利用し
た類似ユーザの数を集計し、その数を推薦値とする方法である。この方法は、推薦値に対
するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を全て平等（同じ）に扱っている。
The first method of calculating the recommended value is a method of counting the number of similar users who use items having the attribute for each item attribute and setting the number as the recommended value. This method treats each user's influence (weight) on the recommended value equally (same).
推薦値算出の第２の方法は、アイテム属性ごとに、その属性を有するアイテムを利用し
た類似ユーザの類似度の和を推薦値として算出する方法である。この方法は、推薦値に対
するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、推薦対象ユーザとの類似度が高い
類似ユーザほど影響力が強いことになる。
The second method of calculating the recommended value is a method of calculating, for each item attribute, the sum of similarities of similar users using items having the attribute as a recommended value. In this method, the influence (weight) of each user with respect to the recommended value is changed, and a similar user having a higher similarity with the recommendation target user has a stronger influence.
推薦値算出の第３の方法は、アイテム属性ごとに、その属性を有するアイテムを利用し
た類似ユーザの嗜好度の和を推薦値として算出する方法である。この方法は、推薦値に対
するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、推薦値の計算対象のアイテム属性
に対する嗜好度の高いユーザほど影響力が強いことになる。このため、嗜好度の算出方法
によって、ユーザの影響力が異なる。例えば、嗜好度算出の第３の方法を用いて嗜好度を
算出していた場合は、ユーザが嗜好度算出対象の属性を有するアイテムを早く利用するほ
ど嗜好度が高くなるため、早くその属性を有するアイテムを利用したユーザほど影響力が
強いことになる。
The third method of calculating the recommended value is a method of calculating, for each item attribute, the sum of the preference degrees of similar users using items having the attribute as the recommended value. In this method, the influence (weight) of each user with respect to the recommended value is changed, and a user having a higher degree of preference with respect to the item attribute for which the recommended value is calculated has a stronger influence. For this reason, the influence of the user differs depending on the preference degree calculation method. For example, if the preference level is calculated using the third method of calculating the preference level, the preference level increases as the user uses the item having the attribute of the preference level calculation earlier. The user who uses the item he has becomes more influential.
推薦値算出の第４の方法は、推薦値算出の第３の方法と同様に嗜好度の総和を用いるが
、嗜好度は利用履歴を用いて新たに算出したもの（第２の嗜好度）を用いる。具体的には
、類似ユーザの利用履歴を全て取得し、取得した利用履歴を用いて、嗜好度算出の第１〜
第６の方法を流用することで第２の嗜好度を算出する。推薦値算出の第４の方法は、推薦
値算出の第３の方法と比べて計算量は増えるが、推薦値算出に用いる嗜好度の算出方法を
自由に選択することができる。このため、類似度算出処理で属性嗜好情報の嗜好度を用い
、かつ、推薦値算出時に異なる嗜好度を用いたい場合に利用する方法である。類似度算出
処理で属性嗜好情報の嗜好度を用いない場合や、推薦値算出時にも同じ嗜好度を用いる場
合は、推薦値算出の第４の方法ではなく、推薦値算出の第３の方法を用いればよい。
The fourth method for calculating the recommended value uses the sum of the preference levels in the same manner as the third method for calculating the recommended value, but the preference level is newly calculated using the usage history (second preference level). Use. Specifically, all usage histories of similar users are acquired, and using the acquired usage histories, first to first preference calculation
The second preference degree is calculated by using the sixth method. Although the calculation amount of the fourth method of calculating the recommended value is larger than that of the third method of calculating the recommended value, the preference degree calculating method used for calculating the recommended value can be freely selected. For this reason, this is a method used when the preference level of the attribute preference information is used in the similarity level calculation process and a different preference level is desired when calculating the recommended value. When the preference level of the attribute preference information is not used in the similarity level calculation process, or when the same preference level is used when calculating the recommended value, the third method for calculating the recommended value is used instead of the fourth method for calculating the recommended value. Use it.
推薦値算出の第５の方法は、ユーザ情報格納部１３８に記憶されたユーザ情報にユーザ
が会員になった日付が含まれる場合に、会員になった日付の古いユーザほど大きな重みを
付けて推薦値を算出する方法である。例えば、まず、類似ユーザごとに、推薦属性選出処
理を行う日付（現在）と、類似ユーザが会員になった日付との差を算出する。そして、ア
イテム属性ごとに、その属性を有するアイテムを利用した類似ユーザの日付差の総和を算
出すればよい。この方法は、推薦値に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えて
おり、早く会員になったユーザほど影響力が強いことになる。
The fifth method for calculating the recommended value is that when the user information stored in the user
推薦値算出の第６の方法は、ユーザ情報格納部１３８に記憶されたユーザ情報にユーザ
が会員になった日付が含まれる場合に、会員になった日付の新しいユーザほど大きな重み
を付けて推薦値を算出する方法である。例えば、まず、類似ユーザごとに、推薦属性選出
処理を行う日付（現在）と、類似ユーザが会員になった日付との差を算出する。そして、
アイテム属性ごとに、その属性を有するアイテムを利用した類似ユーザの日付差の逆数の
総和を算出すればよい。この方法は、推薦値に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）
を変えており、後で（最近になって）会員になったユーザほど影響力が強いことになる。
The sixth method for calculating the recommended value is that, when the user information stored in the user
What is necessary is just to calculate the sum total of the reciprocal number of the date difference of the similar user using the item which has the attribute for every item attribute. This method has the influence (weight) of each user on the recommended value
The users who became members later (more recently) are more influential.
推薦値算出の第７の方法は、ユーザ情報格納部１３８に記憶されたユーザ情報に含まれ
るユーザの属性情報を用いる方法である。具体的には、まず、類似ユーザごとに、推薦対
象ユーザのユーザ属性情報と、類似ユーザのユーザ属性情報との適合度を算出する。そし
て、アイテム属性ごとに、その属性を有するアイテムを利用した類似ユーザとの適合度の
総和を推薦値として算出する方法である。この方法は、推薦値に対するユーザ１人ひとり
の影響力（重み）を変えており、推薦対象ユーザとの適合度が高いユーザほど影響力が強
いことになる。
The seventh method for calculating the recommended value is a method using user attribute information included in the user information stored in the user
推薦値算出の第８の方法は、アイテム属性ごとに、その属性を有するアイテムを利用し
た類似ユーザの類似度とそのアイテム属性の嗜好度との積の総和から、その属性を有する
アイテムを利用した類似ユーザの類似度の総和を割った値を推薦値として算出する方法で
ある。この方法は、推薦値に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変えており、推
薦対象ユーザとの類似度とアイテム属性に対する嗜好度の高い類似ユーザほど影響力が強
いことになる。
The eighth method of calculating the recommended value uses, for each item attribute, the item having the attribute from the sum of products of the similarity of the similar user using the item having the attribute and the preference degree of the item attribute. In this method, a value obtained by dividing the sum of similarities of similar users is calculated as a recommended value. In this method, the influence (weight) of each user with respect to the recommended value is changed, and a similar user having a higher degree of similarity with the recommendation target user and a preference degree with respect to the item attribute has a stronger influence.
また、上記の推薦値算出の第１〜第８の方法を組み合わせて推薦値を算出してもよい。
例えば、それぞれの方法で推薦値（推薦値１〜推薦値Ｎ）を算出し、それらの推薦値を加
算した値、乗算した値、それらの推薦値の平均値などを総合的な推薦値として用いてもよ
い。また、推薦値算出の第２の方法と第３の方法を組合せて、属性値情報ごとに、その属
性値情報に対応する類似ユーザの類似度と嗜好度との積を算出し、アイテム属性ごとに、
その積の総和を推薦値として算出してもよい。
The recommended value may be calculated by combining the first to eighth methods of calculating the recommended value.
For example, a recommended value (recommended
The sum of the products may be calculated as a recommended value.
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ５０５にて算出した推薦値を基に推薦属性
を選出する（ステップＳ５０６）。推薦属性の選出基準は、推薦値の高い順に、予めサー
ビス提供側が設定した数だけ選出すればよい。また、予めサービス提供側が閾値を定め、
その閾値より高い推薦値を持つアイテム属性を推薦属性として選出してもよい。なおこの
処理において、選出された推薦属性に対して、推薦値の高い順に推薦順位を付け、その推
薦順位を含めた情報をステップＳ５０７において記憶してもよい。
Next, the recommended
An item attribute having a recommended value higher than the threshold value may be selected as a recommended attribute. In this process, the recommendation order may be given to the selected recommendation attributes in descending order of the recommendation value, and information including the recommendation order may be stored in step S507.
次に、推薦属性選出部１１２が、推薦属性情報格納部１３４に、ステップＳ５０６にて
選出した推薦属性ごとに、ステップＳ５０２にて選択したｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄと、
推薦属性のアイテム属性（ｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿ｉｄの組合せ）と、推薦属性のス
テップＳ５０５にて算出した推薦値（ｖａｌｕｅ）とを関連付けて記憶する。
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ５０２にて全てのｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉ
ｄを選択したか否かを判定する（ステップＳ５０８）。全て選択した場合はステップＳ５
０９へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ５０２へ進む。
ステップＳ５０９では、推薦属性選出部１１２が、推薦属性情報格納部１３４に記憶さ
れた全ての推薦属性情報を、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２に送信
し、ステップＳ５０１からステップＳ５０９までの一連の処理を終了する。
Next, the recommended
The item attribute (combination of type_id and attr_id) of the recommended attribute and the recommended value (value) calculated in step S505 of the recommended attribute are stored in association with each other.
Next, the recommended
It is determined whether or not d has been selected (step S508). If all are selected, step S5
The process proceeds to 09, and if unselected items still remain, the process proceeds to step S502.
In step S509, the recommended
分配ユーザ選出部１１３は、推薦属性選出部１１２による推薦属性が終了すると、分配
情報格納部１３５に記憶されている全てのデータを削除した後に、分配ユーザ選出処理を
行う。
When the recommendation attribute by the recommendation
分配ユーザ選出処理の手順を図５６のフローチャートを用いて説明する。
まず、分配ユーザ選出部１１３が、推薦属性情報格納部１３４より、制約情報格納部１
３６に格納されている制約情報で構成された制約条件のうち、少なくとも１つを充足する
推薦属性情報を全て取得する（ステップＳ６０１）。なお、利用ポイント算出処理のステ
ップＳ２０４にて推薦属性情報に対応する分配情報を取得する際に、制約条件を少なくと
も１つ充足する推薦属性情報に対応する分配情報のみ取得する場合は、推薦属性情報格納
部１３４より、推薦属性情報を全て取得してもよい。
The distribution user selection process will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the distribution
All the recommended attribute information satisfying at least one of the constraint conditions configured by the constraint information stored in 36 is acquired (step S601). Note that when acquiring distribution information corresponding to recommended attribute information in step S204 of the usage point calculation process, if only distribution information corresponding to recommended attribute information satisfying at least one constraint condition is acquired, recommended attribute information is acquired. All the recommended attribute information may be acquired from the
次に、分配ユーザ選出部１１３が、ステップＳ６０３にて全ての推薦属性情報を選択し
たか否かを判定する（ステップＳ６０２）。全て選択した場合はステップＳ６０１からス
テップＳ６０６までの一連の処理を終了し、まだ未選択のものが残っている場合はステッ
プＳ６０３へ進む。
ステップＳ６０３では、分配ユーザ選出部１１３が、ステップＳ６０１にて取得した推
薦属性情報のうち、例えば取得した順に１つ選択する。
Next, the distribution
In step S603, the distribution
次に、分配ユーザ選出部１１３が、類似ユーザ情報格納部１１３より、ステップＳ６０
３にて選択した推薦属性のアイテム属性を有するアイテムを利用したことのある類似ユー
ザ（分配対象ユーザ）の類似ユーザ情報を取得する。具体的には、まず、そして、嗜好情
報格納部１１２より、ステップＳ６０３にて選択した推薦属性に含まれるｔｙｐｅ＿ｉｄ
とａｔｔｒ＿ｉｄを有する属性嗜好情報より、ｕｓｅｒ＿ｉｄを全て抽出する。そして、
抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄごとに、ステップＳ６０３にて選択した推薦属性に含まれるユー
ザ識別子と抽出したｕｓｅｒ＿ｉｄとの組合せを、類似ユーザ情報のｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ
＿ｉｄとｓｉｍ＿ｉｔｅｍ＿ｉｄとの組合せと照合し、一致する類似ユーザ情報を全て取
得すれば良い。
Next, the distribution
The similar user information of the similar user (distribution target user) who has used the item having the item attribute of the recommended attribute selected in 3 is acquired. Specifically, first, type_id included in the recommendation attribute selected in step S603 from the preference
And user_id are all extracted from the attribute preference information having and attr_id. And
For each extracted user_id, the combination of the user identifier included in the recommendation attribute selected in step S603 and the extracted user_id is used as the base_user of similar user information.
What is necessary is just to collate with the combination of _id and sim_item_id, and to acquire all the similar similar user information.
次に、分配ユーザ選出部１１３が、分配対象ユーザごとに分配率を算出する（ステップ
Ｓ６０５）。分配率の算出方法として、以下の方法を用いることができる。以下の分配率
の算出方法の説明において、ステップＳ６０３にて選択した推薦属性情報に対応するユー
ザ（推薦対象ユーザ）をｕｂとし、ステップＳ６０３にて選択した推薦属性情報の属性種
別識別子ｔｉと属性値識別子ｔｉｊとに対応するアイテム属性を有するアイテムを利用し
たことのある分配対象ユーザの集合をＵ（ｔｉ，ｔｉｊ）とする。
Next, the distribution
分配率算出の第１の方法は、分配対象ユーザに等比率となるように分配率を算出する方
法である。分配対象ユーザ集合Ｕ（ｔｉ，ｔｉｊ）の数を｜Ｕ（ｔｉ，ｔｉｊ）｜とした
とき、分配対象ユーザｕｒ（∈Ｕ（ｔｉ，ｔｉｊ））の推薦属性（ｔｉ，ｔｉｊ）に関す
る分配率ｒａｔｅ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）は、図７４の式（５）で表わされる。この方法
は、最も計算量が少ない。またこの方法は、全ての分配対象ユーザが、等しく推薦に貢献
したという考えの基に分配率を算出している。このため、推薦値算出の第１の方法と組合
せるのがよいが、これ以外の推薦値算出の方法と組合せることもできる。
The first method of calculating the distribution rate is a method of calculating the distribution rate so that the distribution target user has an equal ratio. When the number of distribution target user sets U (ti, tij) is | U (ti, tij) |, the distribution rate rate regarding the recommended attribute (ti, tij) of the distribution target user ur (εU (ti, tij)) (Ur, ti, tij) is expressed by equation (5) in FIG. This method requires the least amount of calculation. In this method, the distribution rate is calculated based on the idea that all distribution target users have contributed equally to the recommendation. For this reason, it is preferable to combine with the first method of calculating the recommended value, but it can also be combined with other methods of calculating the recommended value.
分配率算出の第２の方法は、類似度に応じて分配率を算出する方法である。ユーザｕｂ
とユーザｕｒとの類似度をｓｉｍ（ｕｂ，ｕｒ）、ユーザｕｂとユーザｕ（ｕ∈Ｕ（ｔｉ
，ｔｉｊ））との類似度をｓｉｍ（ｕｂ，ｕ）とすると、ユーザｕｒの推薦属性（ｔｉ，
ｔｉｊ）に関する分配率ｒａｔｅ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）は、図７４の式（６）で表わさ
れる。分配率算出の第２の方法は、分配対象ユーザ集合Ｕ（ｔｉ，ｔｉｊ）において、推
薦対象ユーザとの類似度の高い分配対象ユーザほど推薦に貢献したという考えの基に分配
率を算出している。従ってこの方法は、推薦値算出の第２、及び、第８の方法と組合せて
用いるのに適しているが、それ以外の推薦値算出方法と組み合わせることもできる。
The second method of calculating the distribution rate is a method of calculating the distribution rate according to the similarity. User ub
And the similarity between user ur and sim (ub, ur), user ub and user u (u∈U (ti
, Tij)) and the similarity to sim (ub, u), the recommended attribute (ti,
The distribution rate rate (ur, ti, tij) relating to tij) is expressed by equation (6) in FIG. The second method of calculating the distribution rate is to calculate the distribution rate based on the idea that in the distribution target user set U (ti, tij), the distribution target user having higher similarity to the recommendation target user contributed to the recommendation. Yes. Therefore, this method is suitable for use in combination with the second and eighth methods for calculating the recommended value, but can also be combined with other recommended value calculating methods.
分配率算出の第３の方法は、嗜好度に応じて分配率を算出する方法である。ユーザｕｒ
の推薦属性（ｔｉ，ｔｉｊ）の嗜好度をＶ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）、ユーザｕ（ｕ∈Ｕ（
ｔｉ，ｔｉｊ））の推薦属性（ｔｉ，ｔｉｊ）の嗜好度をＶ（ｕ，ｔｉ，ｔｉｊ）とする
と、ユーザｕｒの推薦属性（ｔｉ，ｔｉｊ）に関する分配率ｒａｔｅ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉ
ｊ）は、図７４の式（７）で表わされる。分配率算出の第３の方法は、分配対象ユーザ集
合Ｕ（ｔｉ，ｔｉｊ）において、嗜好度の高い分配対象ユーザほど推薦に貢献したという
考えの基に分配率を算出している。従ってこの方法は、推薦値算出の第３、及び、第４、
及び、第８の方法と組合せて用いるのに適しているが、それ以外の推薦値算出方法と組み
合わせることもできる。また、嗜好度の算出方法によって性質が変わってくる。
The third method for calculating the distribution rate is a method for calculating the distribution rate according to the degree of preference. User ur
Of the recommended attributes (ti, tij) of V (ur, ti, tij) and the user u (uεU (
ti, tij)) with the recommended attribute (ti, tij) as V (u, ti, tij), the distribution rate rate (ur, ti, ti) for the recommended attribute (ti, tij) of the user ur.
j) is expressed by equation (7) in FIG. The third method of calculating the distribution rate calculates the distribution rate based on the idea that the distribution target user with higher preference in the distribution target user set U (ti, tij) contributed to the recommendation. Therefore, this method uses the third and fourth recommended value calculation.
And it is suitable for use in combination with the eighth method, but it can also be combined with other recommended value calculation methods. Further, the property changes depending on the preference degree calculation method.
嗜好度算出の第１の方法を用いた場合は、分配率算出の第１の方法と同様の性質を持つ
。嗜好度算出の第２の方法を用いた場合は、利用回数に比例して得られる利用ポイントが
増加するため、その性質をユーザに公開することで、ユーザのアイテムの利用を促進させ
ることができる。嗜好度算出の第３の方法を用いた場合は、評価値の代表値の高いユーザ
ほど分配率が高くなる。嗜好度算出の第４の方法を用いた場合は、最近になってから推薦
属性のアイテム属性を有するアイテムを利用し始めたユーザ（新規に会員になったユーザ
など）に、ポイントを多く配分して、アイテム利用サービスからの脱会を防ぎやすい。な
ぜなら、嗜好度算出の第４の方法以外の方法では、直近で利用したユーザは、早い時期に
利用したユーザに比べ、推薦属性情報から得られる利用ポイントの合計値が、かなり少な
くなってしまうが、この算出方法では、その属性を有するアイテムを先に利用したユーザ
の利用ポイントの合計値と、後から利用したユーザの利用ポイントの合計値との差を小さ
くすることができるからである。
When the first method for calculating the preference level is used, it has the same properties as the first method for calculating the distribution rate. When the second method for calculating the preference is used, the use points obtained in proportion to the number of times of use increase. Therefore, the use of the item of the user can be promoted by exposing the property to the user. . When the third method for calculating the preference degree is used, the distribution rate increases as the user has a higher evaluation value representative value. When the fourth method of calculating the preference level is used, a lot of points are allocated to users who have recently started using items having item attributes of recommended attributes (such as users who have newly become members). It is easy to prevent unsubscription from the item use service. This is because, in a method other than the fourth method for calculating the preference degree, the user who has recently used the total number of use points obtained from the recommended attribute information is considerably smaller than the user who has used the earliest time. This is because, in this calculation method, the difference between the total value of the user's usage points that have previously used the item having the attribute and the total value of the user's usage points that have been used later can be reduced.
嗜好度算出の第５の方法は、早く利用したユーザほど多くの利用ポイントを得ることが
できるため、その性質をユーザに公開することで、アイテムの利用開始時期に大量に利用
ユーザを獲得することができる。嗜好度算出の第６の方法を用いた場合は、支払額の代表
値の高いユーザほど分配率が高くなる。
In the fifth method of calculating the preference degree, a user who has used earlier can obtain more usage points, and therefore, by publicizing the property to the user, a large number of users can be acquired at the start of item use. Can do. When the sixth method for calculating the preference level is used, the distribution rate increases as the user has a higher representative value of the payment amount.
分配率算出の第４の方法は、利用履歴を用いて新たに嗜好度を算出し、その新たに算出
した嗜好度（第３の嗜好度）に応じて分配率を算出する方法である。ユーザｕｒの推薦属
性（ｔｉ，ｔｉｊ）の第３の嗜好度をＶ２（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）とし、ユーザｕ（∈Ｕ
（ｔｉ，ｔｉｊ））の推薦属性（ｔｉ，ｔｉｊ）の第３の嗜好度をＶ２（ｕ，ｔｉ，ｔｉ
ｊ）とした上で、第３の方法で説明した図７４の式（７）において、Ｖ（ｕｒ，ｔｉ，ｔ
ｉｊ）の代わりにＶ２（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）を用い、Ｖ（ｕ，ｔｉ，ｔｉｊ）の代わり
にＶ２（ｕ，ｔｉ，ｔｉｊ）を用いればよい。分配率算出の第４の方法は、分配対象ユー
ザ集合Ｕ（ｔｉ，ｔｉｊ）において、第３の嗜好度の高いユーザほど推薦に貢献したとい
う考えの基に分配率を算出している。この方法は、類似度算出時や推薦値算出時に嗜好度
を用いた上で、異なる算出方法で算出された嗜好度を用いたい場合に適している。
The fourth method of calculating the distribution rate is a method of calculating a new preference level using the usage history and calculating the distribution rate according to the newly calculated preference level (third preference level). The third preference degree of the recommendation attribute (ti, tij) of the user ur is V2 (ur, ti, tij), and the user u (εU
The third preference degree of the recommended attribute (ti, tij) of (ti, tij)) is set to V2 (u, ti, ti).
j) and V (ur, ti, t in equation (7) of FIG. 74 described in the third method.
V2 (ur, ti, tij) may be used instead of ij), and V2 (u, ti, tij) may be used instead of V (u, ti, tij). In the fourth method of calculating the distribution rate, the distribution rate is calculated based on the idea that, in the distribution target user set U (ti, tij), the third higher preference user contributed to the recommendation. This method is suitable when it is desired to use the preference degree calculated by a different calculation method after using the preference degree at the time of calculating the similarity or the recommended value.
分配率算出の第５の方法は、ユーザ情報格納部１３８に記憶されたユーザ情報に含まれ
るユーザの属性情報にユーザが会員になった日付が含まれる場合に、その会員になった日
付から推薦アイテム選出処理を行うまでの期間（秒単位、分単位、時間単位、日単位、週
単位、月単位など）が長いほど分配率が高くなるように算出する方法である。例えば、ユ
ーザｕｒの会員になった日付から分配ユーザ選出処理を行うまでの期間をＤ（ｕｒ）（≧
０）とし、ユーザｕ（∈Ｕ（ｔｉ，ｔｉｊ））の会員になった日付から分配ユーザ選出処
理を行うまでの期間をＤ（ｕ）（≧０）とすると、ユーザｕｒの推薦属性（ｔｉ，ｔｉｊ
）に関する分配率ｒａｔｅ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）は、図７４の式（８）で表わされる。
この方法は、分配対象ユーザ集合Ｕ（ｔｉ，ｔｉｊ）において、早い時期に会員になった
分配対象ユーザほど推薦に貢献したという考えの基に分配率を算出している。
The fifth method of calculating the distribution ratio is recommended from the date of becoming a member when the user's attribute information included in the user information stored in the user
0), and D (u) (≧ 0) from the date when the user u (∈U (ti, tij)) became a member until the distributed user selection process is performed, the recommended attribute (ti) of the user ur , Tij
The distribution rate rate (ur, ti, tij) relating to) is expressed by the equation (8) in FIG.
In this method, in the distribution target user set U (ti, tij), the distribution rate is calculated based on the idea that the distribution target users who became members earlier contribute to the recommendation.
従ってこの方法は、推薦値算出の第５の方法と組合せて用いるのに適しているが、それ
以外の推薦値算出方法と組み合わせることもできる。さらに、早い時期に会員になったユ
ーザというのは、会員期間が長いユーザでもあり、会員期間が長いユーザほど多くの利用
ポイントを得ることができるため、その性質をユーザに公開することで、ユーザは「一度
入会したら、なるべく退会せずにいた方が得だ」という判断をする可能性が高くなるので
、途中で止めずに会員を継続するユーザを増やすことができる。なお、図７４の式（８）
では、分子と分母において、それぞれ「１」を加算しているが、これは分母を「０」にし
ないための処理である。加算する数値は「１」以外でもよく、また分母における「ΣＤ（
ｕ，ｔｉ，ｔｉｊ）」の部分を「０」より大きな数値として算出すれば、分子と分母にお
ける「１」の加算を省略してもよい。
Therefore, this method is suitable for use in combination with the fifth method for calculating the recommended value, but can also be combined with other recommended value calculating methods. Furthermore, a user who becomes a member at an early stage is a user with a long membership period, and a user with a long membership period can obtain more use points. Can increase the number of users who can continue their membership without stopping on the way because there is a high possibility of making a decision that "it is better to have withdrawn as much as possible once you have joined." 74 (8) in FIG.
Then, although “1” is added to each of the numerator and the denominator, this is processing for preventing the denominator from being set to “0”. The numerical value to be added may be other than “1”, and “ΣD (
If “u, ti, tij)” is calculated as a numerical value larger than “0”, the addition of “1” in the numerator and denominator may be omitted.
分配率算出の第６の方法は、分配率算出の第５の方法とは逆に、会員になった日付から
推薦アイテム選出処理を行うまでの期間が短いほど分配率が高くなるように算出する方法
である。例えば、ユーザｕｒの会員になった日付から分配ユーザ選出処理を行うまでの期
間をＤ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）（≧０）とし、ユーザｕ（∈Ｕ（ｔｉ，ｔｉｊ））の会員
になった日付から分配ユーザ選出処理を行うまでの期間をＤ（ｕ，ｔｉ，ｔｉｊ）（≧０
）とすると、ユーザｕｒの推薦属性（ｔｉ，ｔｉｊ）に関する分配率ｒａｔｅ（ｕｒ，ｔ
ｉ，ｔｉｊ）は、図７４の式（９）で算出される。
In contrast to the fifth method of calculating the distribution ratio, the sixth method of calculating the distribution ratio is calculated such that the distribution ratio increases as the period from the date of becoming a member until the recommended item selection processing is performed is shorter. Is the method. For example, let D (ur, ti, tij) (≧ 0) be the period from the date when the user ur became a member to the distribution user selection process, and become a member of the user u (εU (ti, tij)). D (u, ti, tij) (≧ 0) from the date when the distributed user selection processing is performed
), The distribution rate rate (ur, t) regarding the recommended attribute (ti, tij) of the user ur
i, tij) is calculated by equation (9) in FIG.
この方法は、分配対象ユーザ集合Ｕ（ｔｉ，ｔｉｊ）において、最近会員となった分配
対象ユーザほど推薦に貢献したという考えの基に分配率を算出している。従ってこの方法
は、推薦値算出の第６の方法と組合せて用いるのに適しているが、それ以外の推薦値算出
方法と組み合わせることもできる。分配率算出の第６の方法以外の方法では、最近会員に
なったユーザの利用ポイントがたまりにくい傾向がある。特に、長い期間アイテム利用サ
ービスを行っている場合は、それだけ多くのユーザが存在し、さらに、ユーザ１人あたり
の利用アイテム数も多くなり、１つの推薦属性情報に関係する類似ユーザ数も増えるので
、一度に得られる利用ポイントも低くなる。しかし、この算出方法では、最近会員になっ
たユーザの利用ポイントが増えやすくなるため、入会したユーザがすぐに退会するのを防
ぐことができる。
In this method, in the distribution target user set U (ti, tij), the distribution rate is calculated based on the idea that the distribution target user who has recently become a member contributed to the recommendation. Therefore, this method is suitable for use in combination with the sixth method for calculating recommended values, but it can also be combined with other recommended value calculation methods. In a method other than the sixth method of calculating the distribution rate, there is a tendency that the use points of users who have recently become members are less likely to accumulate. In particular, when the item use service is provided for a long period of time, there are so many users, and the number of items used per user increases, and the number of similar users related to one recommended attribute information also increases. The point of use that can be obtained at one time is also lower. However, this calculation method makes it easy to increase the use points of users who have recently become members, so that it is possible to prevent members who have joined from immediately leaving the membership.
なお、図７４の式（９）では、分子と分母において、それぞれ「１」を加算しているが
、加算する数値は「１」以外でもよい。また分子における「Ｄ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）」
を「０」より大きな数値として算出し、分母における「Ｄ（ｕ，ｔｉ，ｔｉｊ）」を「０
」より大きな数値として算出すれば、分子と分母における「１」の加算を省略してもよい
。また、図７４の式（９）では、Ｄ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）およびＤ（ｕ，ｔｉ，ｔｉｊ
）の逆数を用いて、Ｄ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）が大きくなるほど分配率が小さくなるよう
にしているが、他の方法を用いてもよい。例えば、底が０より大きく、かつ１未満である
指数関数（単調減少関数）を用いてもよい。
74, “1” is added to each of the numerator and the denominator, but the numerical value to be added may be other than “1”. “D (ur, ti, tij)” in molecules
Is calculated as a value larger than “0”, and “D (u, ti, tij)” in the denominator is set to “0”
"1" in the numerator and denominator may be omitted. 74, D (ur, ti, tij) and D (u, ti, tij)
The reciprocal number is used to decrease the distribution rate as D (ur, ti, tij) increases, but other methods may be used. For example, an exponential function (monotonically decreasing function) whose base is greater than 0 and less than 1 may be used.
分配率算出の第７の方法は、ユーザ情報格納部１３８に記憶されたユーザ情報に含まれ
るユーザの属性情報を用いて、分配対象ユーザごとに、推薦対象ユーザとの適合度を算出
し、算出した適合度に応じて分配率を算出する方法である。このとき、ユーザｕｒの適合
度をＶ３（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）とし、ユーザｕ（∈Ｕ（ｔｉ，ｔｉｊ））の適合度をＶ
３（ｕ，ｔｉ，ｔｉｊ）とした上で、第３の方法で説明した図７４の式（７）において、
Ｖ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）の代わりにＶ３（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）を用い，Ｖ（ｕ，ｔｉ
，ｔｉｊ）の代わりにＶ３（ｕ，ｔｉ，ｔｉｊ）を用いればよい。分配率算出の第７の方
法は、分配対象ユーザ集合Ｕ（ｔｉ，ｔｉｊ）において、適合度の高い分配対象ユーザほ
ど推薦に貢献したという考えの基に分配率を算出している。従ってこの方法は、推薦値算
出の第７の方法と組合せて用いるのに適しているが、それ以外の推薦値算出方法と組み合
わせることもできる。
以上が、分配率の算出方法として用いることができるものである。
The seventh method of calculating the distribution ratio is to calculate the degree of fitness with the recommendation target user for each distribution target user using the user attribute information included in the user information stored in the user
3 (u, ti, tij) and in the equation (7) of FIG. 74 described in the third method,
V3 (ur, ti, tij) is used instead of V (ur, ti, tij), and V (u, ti)
, Tij) may be used instead of V3 (u, ti, tij). The seventh method of calculating the distribution ratio calculates the distribution ratio based on the idea that the distribution target user with higher matching degree contributed to the recommendation in the distribution target user set U (ti, tij). Therefore, this method is suitable for use in combination with the seventh method for calculating the recommended value, but can also be combined with other recommended value calculating methods.
The above can be used as a calculation method of the distribution rate.
また、上記の分配率算出の第１〜第７の方法を組合せてもよい。例えば、分配率算出の
第２の方法を用いて算出した分配率と、分配率算出の第３の方法を用いて算出した分配率
との平均値を算出して最終的な分配率としてもよい。ここで、分配率算出の第１〜第７の
方法で算出されたそれぞれの分配率は、全て総和が１になっているので、２つの方法で算
出された分配率の平均値により算出された最終的な分配率の総和も１になる。さらに別の
組合せ方法として、図７４の式（１０）に示すように、分配率算出の第２の方法で用いて
いる類似度と、分配率算出の第３の方法で用いている嗜好度との積を計算して、最終的な
分配率を算出してもよい。他の方法を組み合わせる場合も同様に分配率の総和が１となる
ようにする。
Further, the first to seventh methods for calculating the distribution ratio may be combined. For example, an average value of the distribution ratio calculated using the second method of calculating the distribution ratio and the distribution ratio calculated using the third method of calculating the distribution ratio may be calculated as the final distribution ratio. . Here, each of the distribution ratios calculated by the first to seventh methods of calculating the distribution ratio is calculated by the average value of the distribution ratios calculated by the two methods because the total sum is 1. The final sum of the distribution ratio is also 1. As another combination method, as shown in the equation (10) in FIG. 74, the similarity used in the second method for calculating the distribution ratio and the preference used in the third method for calculating the distribution ratio The final distribution rate may be calculated by calculating the product of Similarly, when the other methods are combined, the sum of the distribution ratios is set to 1.
次に、分配ユーザ選出部１１３が、分配対象ユーザごとに、ステップＳ６０３にて選択
した推薦属性に含まれるユーザ識別子（ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、属性種別識別子
（ｔｙｐｅ＿ｉｄ)と、属性値識別子（ａｔｔｒ＿ｉｄ）と、分配対象ユーザのユーザ識
別子（ｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、ステップＳ６０５にて算出した分配対象ユーザ
の分配率（ｒａｔｅ）とを関連付けた分配情報を分配情報格納部１３５に記憶する（ステ
ップＳ６０６）。次に、ステップＳ６０２へ進む。
Next, for each distribution target user, the distribution
また、１つの推薦アイテムに対して、利用親ポイントを分配する分配対象ユーザの数を
制限してもよい。これは、ステップＳ６０４にて類似ユーザ情報を取得する際に、まず、
推薦属性情報のアイテム属性を有するアイテムを利用した類似ユーザ（分配対象候補ユー
ザ）のうちの一部の類似ユーザ（分配対象ユーザ）を抽出する。そして、抽出した分配対
象ユーザに対応する類似ユーザ情報を取得すればよい。分配対象候補ユーザから分配対象
ユーザを抽出する方法は、例えば、分配対象候補ユーザ集合から、所定数を超えない数だ
けランダムに分配対象ユーザとして抽出すればよい。つまり、分配対象候補ユーザの数が
所定数より多い場合は、ランダムに所定数のユーザを抽出し、分配対象候補ユーザの数が
所定数以下である場合は、全ての分配対象候補ユーザを分配対象ユーザとして抽出すれば
よい。また、類似度の高い順に所定数を超えない数だけ分配対象ユーザを抽出してもよい
。
Further, the number of distribution target users who distribute use parent points may be limited for one recommended item. This is because when similar user information is acquired in step S604,
Some similar users (distribution target users) are extracted from similar users (distribution target candidate users) using items having the item attribute of the recommendation attribute information. Then, similar user information corresponding to the extracted distribution target user may be acquired. As a method of extracting distribution target users from distribution target candidate users, for example, a distribution target candidate user may be randomly extracted as a distribution target user by a number not exceeding a predetermined number. That is, when the number of distribution target candidate users is larger than the predetermined number, a predetermined number of users are randomly extracted, and when the number of distribution target candidate users is equal to or less than the predetermined number, all distribution target candidate users are distributed. What is necessary is just to extract as a user. Further, the distribution target users may be extracted in a number not exceeding the predetermined number in descending order of similarity.
また、分配対象候補ユーザの推薦属性情報のアイテム属性に対応する属性嗜好情報の嗜
好度を用いて抽出対象を制限してもよい。具体的には、嗜好度の高い順に属性嗜好情報か
ら所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子として抽出してもよい。また、
ユーザ情報格納部１３８に、ユーザが会員になった日付が含まれる場合は、その会員にな
った日付が古い順に属性嗜好情報から所定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識
別子を抽出してもよい。また、逆に、会員になった日付が新しい順に属性嗜好情報から所
定数を超えない数だけ分配対象ユーザのユーザ識別子を抽出してもよい。
Moreover, you may restrict | limit extraction object using the preference degree of the attribute preference information corresponding to the item attribute of recommendation attribute information of a distribution object candidate user. Specifically, a number that does not exceed a predetermined number may be extracted from the attribute preference information in descending order of preference as user identifiers of distribution target users. Also,
If the user
また、ユーザ情報格納部１３８に記憶されたユーザ情報に含まれるユーザ属性情報を用
いて適合度を算出し、算出した適合度を用いて抽出を行ってもよい。このとき、分配対象
候補ユーザのユーザ属性情報ごとに、推薦対象ユーザのユーザ属性情報との適合度を算出
し、算出した適合度の高い順に所定数を超えない数だけ、分配対象ユーザを抽出すればよ
い。所定数は予めサービス提供側が設定すればよい。また、ユーザ情報格納部１３８に記
憶されたユーザ情報に含まれるユーザ属性情報に基づいて、サービス提供側が予め定めた
条件（例えば、性別が「女」であるか否かや、年齢が「２０」〜「２４」の範囲内である
か否かや、地域が「日本」であるか否かや、複数の属性に対し、属性ごとに条件を設定し
、それを全て満たすか否かや、少なくとも１つを満たすか否かなど）を満たす分配対象候
補ユーザを分配対象ユーザとしてもよい。
以上が、分配対象ユーザ処理の手順の説明である。
Alternatively, the fitness may be calculated using user attribute information included in the user information stored in the user
The above is the description of the distribution target user process.
利用ポイント情報取得部１１４は、アイテム提供サーバ装置２の要求に応じて、利用ポ
イント情報送信処理を行う。利用ポイント情報送信処理とは、利用ポイント情報格納部１
３７より、取得した利用ポイント情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応した利用ポ
イント情報を取得し、アイテム提供サーバ装置２に、取得した利用ポイント情報を送信す
る処理である。
The usage point
In step S37, the usage point information corresponding to the user identifier included in the acquired usage point information acquisition request is acquired, and the acquired usage point information is transmitted to the item providing
ここで、本実施形態に沿って、会員Ａから会員Ｆの購入履歴を基に会員Ａの類似会員を
選出し、選出した類似会員の購入履歴を基に会員Ａに対する作成者における推薦属性を決
め、会員Ａに対する作成者における推薦属性ごとに利用親ポイントの分配率を算出する例
について図を用いて示す。
Here, according to the present embodiment, a similar member of member A is selected from member A based on the purchase history of member F, and the recommended attribute of the creator for member A is determined based on the purchase history of the selected similar member. An example of calculating the distribution rate of parent points for each recommended attribute of the creator for member A will be described with reference to the drawings.
まず、会員Ａの類似会員を選出する例を図５７を用いて説明する。図５７の左の表にお
いて、会員Ａから会員Ｆにおける、商品ａから商品ｆの購入状況を「○」の有無で示す。
例えば、会員Ａは、「商品ａ」と「商品ｂ」を購入していることを示している。会員Ａと
他の会員との類似度を購入履歴を用いたｊａｃｃａｒｄ係数で算出し、閾値を０．２と設
定すると、図５７の右の表に示すように会員Ａと他の会員との類似度が算出され、会員Ａ
の類似会員は、類似判定で「○」がついた会員Ｂと会員Ｃと会員Ｅと会員Ｆとなる。
First, an example of selecting a similar member of member A will be described with reference to FIG. In the table on the left of FIG. 57, the purchase status of product a to product f from member A to member F is indicated by the presence or absence of “◯”.
For example, the member A indicates that “product a” and “product b” are purchased. When the similarity between member A and other members is calculated by the jaccard coefficient using the purchase history and the threshold is set to 0.2, the similarity between member A and other members is shown in the table on the right side of FIG. Degree is calculated, member A
The similar members are member B, member C, member E, and member F that are marked with “類似” in the similarity determination.
次に、会員Ａの作成者における推薦属性を選出する例を図５８を用いて説明する。推薦
値算出方法として、第１の方法を用いた場合、図５８の左の２つの表に示すように、会員
Ａは既に購入した「作者１」と「作者２」を除いた、「作者３」と「作者４」の推薦値は
、それぞれ、「４」、「３」となる。推薦値の閾値を「４」とすると、図５８の右のリス
トが示すように、会員Ａの推薦属性は「作者３」となる。
Next, an example of selecting recommended attributes for the creator of member A will be described with reference to FIG. When the first method is used as the recommended value calculation method, as shown in the two tables on the left side of FIG. The recommended values of “
次に、会員Ａに対する推薦商品ごとに利用親ポイントの分配率を算出する例を、図５９
を用いて説明する。分配率の算出方法として分配率算出の第１の方法を用いると、図５９
の表に示すように、推薦属性「作者３」における会員Ｂと会員Ｃと会員Ｅと会員Ｆの分配
率が、それぞれ「０．２５」となる。
Next, an example of calculating the distribution rate of the use parent points for each recommended product for the member A is shown in FIG.
Will be described. When the first method of calculating the distribution rate is used as the distribution rate calculation method, FIG.
As shown in the table, the distribution ratio of member B, member C, member E, and member F in the recommended attribute “
そして、会員Ａが「作者３」の商品ｃを購入すると、会員Ｂと会員Ｃと会員Ｅと会員Ｆ
の４人に利用ポイントが付与され、会員Ａが「作者３」の商品ｆを購入すると、会員Ｂと
会員Ｃと会員Ｅと会員Ｆの４人に利用ポイントが付与され、一度の購入で複数の会員がポ
イントを得ることができる。従来技術のように、商品を購入したユーザが参考にした情報
を提供した会員１人にポイントを付与するシステムでは、一度の購入に対し１人の会員し
かポイントが得られない。
When member A purchases product c of “
When the member A purchases the product “f” of the “
また、ユーザＡが「作者３」の商品ｃと商品ｆの２つを購入した場合（購入回数２回の
場合）、購入したユーザ本人にポイントを付与する通常のポイントシステム、あるいは購
入したユーザに情報を提供した他のユーザ１人にポイントを付与するポイントシステムに
おいては、ポイントが付与される回数は、どちらのシステムにおいても延べ２回である。
一方、本発明の場合、図５９の表に示したように、延べ８回ポイントが付与されることに
なる。更に、購入ユーザ本人にもポイントを付与すると、延べ１０回（８＋２＝１０）ポ
イントが付与される。このように本発明によれば、従来よりもポイントが更新される頻度
やポイント付与されるユーザ数を多くすることができる。このため、「自分のポイントが
今日増えているかも知れない」という期待感や、「予期せぬタイミングで急にポイントが
増えて驚いた」といった意外性を多くのユーザに継続的に与えることができるので、アイ
テム提供サーバへのアクセス頻度を増やすことができる。そして、アイテムやアイテム提
供サーバに対するユーザの関心を高めて、アイテム利用を促進することができる。
In addition, when the user A purchases the product “c” and the product “f” of the “
On the other hand, in the case of the present invention, as shown in the table of FIG. 59, 8 points are given in total. Furthermore, if points are also given to the purchase user himself, points are given a total of 10 times (8 + 2 = 10). As described above, according to the present invention, it is possible to increase the frequency at which points are updated and the number of users to which points are given than before. For this reason, it is possible to continuously give many users the expectation that their points may increase today and the surprise that they suddenly increased their points at unexpected times. Since it is possible, the access frequency to the item providing server can be increased. And the user's interest with respect to an item and an item provision server can be raised, and item utilization can be promoted.
また本実施形態においては、ポイントが付与される対象のユーザは、購入ユーザとその
類似ユーザに限定されるので、必要以上に多くのユーザにポイントが配分されることがな
く、ポイント付与されるユーザの１人当たりのポイント数を比較的多くすることができる
。また本実施形態のポイント付与の仕組みをあらかじめユーザに通知しておけば、ポイン
トが付与されたユーザは、「自分が過去にあるアイテムを利用したことにより、他のユー
ザの推薦属性情報にそのアイテムが登場し、それを見たユーザがアイテムを購入したので
、自分のポイントが増えた」という理由（因果関係）が分かる。
Moreover, in this embodiment, since the user to whom the points are given is limited to the purchase user and its similar users, the points are given without distributing points to more users than necessary. The number of points per person can be made relatively large. Also, if the point granting mechanism of this embodiment is notified to the user in advance, the user to whom the point has been given is “the item has been included in the recommended attribute information of other users by using an item in the past. The reason (causal relationship) that "the point that the user who saw it purchased it purchased the item and increased his point" was found.
すなわち、自分の過去の消費行動（利用行動）が間接的に他のユーザの消費行動につな
がったことが分かるので、ポイントシステムへの納得感や信頼感が得られやすい。また、
ポイント変化の様子を通じて、本人の消費行動が他のユーザの推薦属性情報に影響を与え
たり、逆に他のユーザの消費行動が本人の推薦属性情報に影響する仕組みや、本人と他の
ユーザとの「つながり感」をユーザに実感させることができるので、従来の情報推薦シス
テムよりも、推薦情報に対するユーザの興味や信頼感を高めることができる。
That is, since it can be seen that his past consumption behavior (use behavior) indirectly leads to the consumption behavior of other users, it is easy to obtain a sense of satisfaction and trust in the point system. Also,
Through the state of point changes, the consumption behavior of the person affects the recommended attribute information of other users, and conversely, the mechanism that the consumption behavior of other users affects the recommended attribute information of the user Therefore, the user's interest and confidence in the recommended information can be enhanced as compared with the conventional information recommendation system.
更に、他のユーザの消費行動を誘発することを狙って、自分の利用するアイテムを増や
したり、過去にあまり利用していないタイプのアイテムを利用する可能性も高まるため、
アイテム利用を促進することができる。また、早い時期にアイテムを利用したユーザほど
ポイントが増えるので、このようなポイントサービスの特性をユーザに通知することによ
り、「自分と類似するユーザが今後利用しそうなアイテムを予測して、いち早く利用しよ
う」というインセンティブが各々のユーザに働き、アイテムの利用が促進されるという効
果が得られる。
In addition, with the aim of inducing the consumption behavior of other users, the possibility of increasing the items that you use or the types of items that you have not used much in the past increases,
Use of items can be promoted. Also, users who use items earlier will get more points, so by notifying users of the characteristics of such point services, they will be able to “predict and use items that are likely to be used by users similar to them in the future. The incentive “Let's work” works on each user, and the use of the item is promoted.
なお、本実施形態において、端末装置３から利用情報を送信する際に、アイテム提供サ
ーバ装置２を経由して、情報処理サーバ装置１に送信しているが、アイテム提供サーバ装
置２を経由せずに直接送信してもよい。この場合、端末装置３と情報処理サーバ装置１と
が直接通信できるように、図３６に示したシステム構成を用いる。また、端末装置３は、
アイテム提供サーバ装置２を経由して、情報処理サーバ装置１から利用ポイント情報を取
得しているが、アイテム提供サーバ装置２を経由せずに直接送信してもよい。この場合、
端末装置３と情報処理サーバ装置１とが直接通信できるように、図３６に示したシステム
構成を用いる。
In this embodiment, when the usage information is transmitted from the
Although the use point information is acquired from the information
The system configuration shown in FIG. 36 is used so that the
また、情報処理サーバ装置１の利用ポイント算出部１１１にて利用親ポイントを算出し
、算出した利用親ポイントを利用ポイント算出対象のユーザに分配しているが、利用親ポ
イントを分配せずに、利用ポイント算出対象のユーザに一定の利用ポイントを付与しても
よい。このとき、利用ポイント算出部１１１の利用ポイント算出処理において、ステップ
Ｓ２０３とステップＳ２０７の処理を行わずに、ステップＳ２０８にて一定の利用ポイン
トを加算すればよい。さらに、分配率を記憶や算出する必要がなくなるので、分配情報格
納部１３５に分配率であるｒａｔｅを記憶する必要がなくなり、分配ユーザ選出部１１３
の分配ユーザ選出処理において、ステップＳ６０５の処理を行わずに、ステップＳ６０６
にて、分配対象ユーザごとに、ステップＳ６０３で選択した推薦属性情報のユーザ識別子
（ｂａｓｅ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、属性種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と属性値識別子（
ａｔｔｒ＿ｉｄ）と、分配対象ユーザのユーザ識別子（ｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と
を関連付けた分配情報として記憶すればよい。
In addition, the use
In the distribution user selection process of step S606, the process of step S605 is not performed.
For each distribution target user, the user identifier (base_user_id), the attribute type identifier (type_id), and the attribute value identifier (in the recommended attribute information selected in step S603).
attr_id) and the user identifier (recom_user_id) of the distribution target user may be stored as distribution information associated with each other.
また、端末装置３の表示部３４にユーザページを表示する際に、ユーザごとに利用ポイ
ントの総取得ポイント数を１つ表示しているが、図６０のユーザページの表示例が示すよ
うに、端末装置３を利用中のユーザの過去に利用したアイテム属性ごとに利用ポイントを
表示してもよい。図６０の表示例では、左上に端末装置３を利用中のユーザのユーザ名と
、獲得した利用ポイントの合計値とを表示し、左下に端末装置３を利用中のユーザが過去
に利用したアイテム属性と、アイテム属性ごとの利用ポイントを表示している。また、中
央左に端末装置３を利用中のユーザの推薦属性情報を表示している。また、中央右に選択
された推薦属性情報に対応するアイテム属性情報を表示している。また、右上に検索条件
を入力するテキストボックスと検索条件送信処理のトリガーとなる「検索」ボタンとを表
示し、右下に検索条件を満たすアイテム情報を表示している。
Moreover, when displaying a user page on the
このとき、利用ポイント情報格納部１３７に、ユーザごと、アイテム属性ごとに利用ポ
イントを記憶する必要があるので、図６１の格納状態のように、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ
＿ｉｄ）と、属性種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と、属性値識別子（ａｔｔｒ＿ｉｄ）と
、利用ポイント（ｐｏｉｎｔ）とを、利用ポイント情報として関連付けて記憶する。また
、利用ポイント情報を特定するために、ユーザ識別子だけでなく、属性種別識別子と属性
値識別子も必要になるため、利用ポイント算出部１１１における利用ポイント算出処理の
ステップＳ２０８にて、利用ポイント情報を特定する際に、ステップＳ２０６にて選択し
た分配情報に含まれるｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄと、ｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿ｉｄ
とを用いる。また、ユーザページ情報作成部２１１にてユーザページ情報を作成する際に
、ユーザページを作成するユーザの利用したアイテム属性ごとの利用ポイントを用いる必
要があるため、利用ポイント情報取得部１１４が利用ポイント情報送信処理を行う際に、
ユーザページを作成するユーザの全ての利用ポイント情報を送信すればよい。
At this time, since it is necessary to store the usage points for each user and for each item attribute in the usage point
_Id), an attribute type identifier (type_id), an attribute value identifier (attr_id), and a usage point (point) are stored in association with each other as usage point information. In addition, in order to specify the usage point information, not only the user identifier but also the attribute type identifier and the attribute value identifier are necessary. Therefore, in step S208 of the usage point calculation process in the usage
And are used. Further, when the user page
All the usage point information of the user who creates the user page may be transmitted.
具体的には、利用ポイント情報取得部１１４が、利用ポイント情報格納部１３７より、
利用ポイント情報取得要求に含まれるユーザ識別子に対応した利用ポイント情報を全て取
得し、アイテム提供サーバ装置２に、取得した全ての利用ポイント情報を送信すればよい
。
Specifically, the use point
All the usage point information corresponding to the user identifier included in the usage point information acquisition request may be acquired, and all the acquired usage point information may be transmitted to the item providing
また、推薦属性のアイテム属性を有するアイテムを利用したユーザに対して、そのアイ
テムの利用により、何人のユーザに利用ポイントが付与されたかを示す情報を表示しても
よい。このとき、利用ポイント算出部１１１が、利用ポイント算出処理終了時に、ステッ
プＳ２０４にて取得した分配情報の数（利用ポイントが付与されたユーザの数）を、端末
装置３に、直接、または、アイテム提供サーバ装置２経由で送信すればよい。そして、端
末装置３は、表示部３４に表示するユーザページに、受信した利用ポイントが付与された
ユーザの数を通知する情報を、例えば、図６２のユーザページの表示例のように表示すれ
ばよい。
Moreover, you may display the information which shows how many users were provided the use point by the use of the item with respect to the user who used the item which has the item attribute of a recommendation attribute. At this time, when the usage
所定のタイミングは、推薦属性選出部１１２で行う処理と同様に、様々なタイミングを
用いることができる。例えば、２４時間ごとなど所定の時間間隔で処理を行えばよい。ま
た、推薦属性選出部１１２で行う処理のタイミングと同期してもよいし、同期しなくても
よい。すなわち、推薦属性選出部１１２で行う処理における所定のタイミング（第１の所
定タイミング）と、利用ポイント算出処理における所定のタイミング（第２の所定タイミ
ング）は、同じであっても、それぞれ異なっていてもよい。
Similar to the processing performed by the recommended
また、利用ポイント算出部１１１は、アイテム提供サーバ装置２より、利用情報を受信
するごとに利用ポイント算出処理を行っているが、所定のタイミングごとに利用ポイント
算出処理を行ってもよい。このとき、情報処理サーバ格納部１３に、利用ポイント算出処
理を行っていない利用情報をそのまま格納するための、未処理利用情報格納部を設け、利
用ポイント算出部１１１が、アイテム提供サーバ装置２より、利用情報を受信した際に、
利用ポイント算出処理を行う代わりに、未処理利用情報格納部に、受信した利用情報を記
憶する。利用情報格納部に、受信した利用情報を記憶することで、その記憶された利用情
報に対応する利用履歴は未処理であるとみなされる。
Moreover, although the utilization
Instead of performing the usage point calculation process, the received usage information is stored in the unprocessed usage information storage unit. By storing the received usage information in the usage information storage unit, the usage history corresponding to the stored usage information is regarded as unprocessed.
そして、所定のタイミングごとに、利用ポイント算出部１１１が、未処理利用情報格納
部に記憶されている全ての利用情報を取得し、取得した利用情報の集合から順次１つの利
用情報（利用情報に対応する利用履歴が、一の利用履歴となる）を選択し、利用ポイント
算出処理を行い、未処理利用情報格納部に記憶された利用情報を全て消去すればよい。こ
の場合、利用ポイント算出処理において使われる利用履歴格納部１３１に格納されている
利用履歴は、全て一の利用履歴よりも先に利用された（古い）データである。
Then, at each predetermined timing, the usage
＜第５実施形態＞
以下に、本発明の第５実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第５実
施形態では、推薦属性情報に関するアイテムの利用１回につき、一定の利用ポイントを分
配対象ユーザに分配する代わりに、一定の期間に対して付与する利用ポイントの合計値を
サービスの提供側が決め、その利用ポイントの合計値を基に利用ポイントを算出するよう
にしている。
<Fifth Embodiment>
Hereinafter, a fifth embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the fifth embodiment of the present invention, instead of distributing a certain usage point to a distribution target user for each usage of an item related to recommended attribute information, the total value of the usage points to be given for a certain period is calculated. The provider determines the usage points based on the total value of the usage points.
本発明の第５実施形態におけるシステム全体の構成は、情報処理サーバ装置１の代わり
に情報処理サーバ装置６を用いる以外は本発明の第４実施形態の場合と同様である。アイ
テム提供サーバ装置２、端末装置３、ネットワーク４（およびネットワーク５）は、本発
明の第４実施形態と同様である。
The configuration of the entire system in the fifth embodiment of the present invention is the same as that of the fourth embodiment of the present invention except that the information
情報処理サーバ装置６は、アイテム提供サーバ装置２に推薦属性情報を送信したり、ア
イテム提供サーバ装置２の要求に応じて、利用ポイント情報を送信する装置である。情報
処理サーバ装置６は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ネ
ットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェア（プログラム
）処理として実施することも可能である。図６３は、本実施形態における情報処理サーバ
装置６の構成図である。本実施形態における情報処理サーバ装置６は、情報処理サーバ制
御部６１と、情報処理サーバ通信部１２と、情報処理サーバ格納部６３とで構成される。
情報処理サーバ通信部１２は、本発明の第４実施形態と同様である。
The information
The information processing
情報処理サーバ格納部６３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶す
る。情報処理サーバ格納部６３は、利用履歴格納部１３１と、属性嗜好情報格納部１３２
と、類似ユーザ情報格納部１３３と、推薦属性情報格納部１３４と、分配情報格納部１３
５と、利用ポイント情報格納部１３７と、ユーザ情報格納部１３８と、アイテム情報格納
部１３９と、仮ポイント情報格納部６３０とで構成される。利用履歴格納部１３１と、属
性嗜好情報格納部１３２と、類似ユーザ情報格納部１３３と、推薦属性情報格納部１３４
と、分配情報格納部１３５と、利用ポイント情報格納部１３７と、ユーザ情報格納部１３
８と、アイテム情報格納部１３９は、本発明の第４実施形態と同様である。
The information processing
A similar user
5, a use point
A distribution
8 and the item
仮ポイント情報格納部６３０は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、仮ポイント情報を複
数記憶する。図６４は、仮ポイント情報格納部６３０の格納状態を示す図である。仮ポイ
ント情報とは、ユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、そのユーザ識別子に対応するユーザ
の仮ポイント（ｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔ）とを関連付けたものであり、図６４のようなテーブ
ル形式で記憶する。なお、記憶されている仮ポイントの初期値は「０」である。
The temporary point
情報処理サーバ制御部６１は、情報処理サーバ装置６を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部６１は、利用ポイント算出部６１１と、推薦属性選
出部１１２と、分配ユーザ選出部１１３と、利用ポイント情報取得部１１４とで構成され
る。推薦属性選出部１１２と、分配ユーザ選出部１１３と、利用ポイント情報取得部１１
４は、本発明の第４実施形態と同様である。
The information processing
4 is the same as that of the fourth embodiment of the present invention.
利用ポイント算出部６１１は、ネットワーク４を介して、アイテム提供サーバ装置２よ
り、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理の代わりに、仮ポイント算出処理を行
う。また、一定の期間ごとに利用親ポイント分配処理を行う。一定の期間ごととは、例え
ば、一日ごとや一週間ごとなど、一定の時間経過ごととしてもよい。また、サービス提供
側が自由に時間間隔を変えてもよい。
When the usage
仮ポイント算出処理の手順を図６５のフローチャートを用いて説明する。仮ポイント処
理の手順は、本発明の第４実施形態における利用ポイント算出処理の手順において、ステ
ップＳ２０３の処理をなくし、ステップＳ２０７からステップＳ２０８までの処理をステ
ップＳ７０７の処理で置き換えたものであるため、置き換えた処理についてのみ説明する
。
ステップＳ７０７では、利用ポイント算出部６１１が、仮ポイント情報格納部６３０に
おいて、ステップＳ２０５にて選択した分配情報に含まれるｒｅｃｏｍ＿ｕｓｅｒ＿ｉｄ
と、仮ポイント情報のｕｓｅｒ＿ｉｄとを照合し、一致する仮ポイント情報を特定し、特
定した仮ポイント情報のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔに、ステップＳ２０６にて選択した分配情報
に含まれるｒａｔｅを加算する。次に、ステップＳ２０５へ進む。以上が、仮ポイント算
出処理の説明である。
The procedure of the temporary point calculation process will be described with reference to the flowchart of FIG. The provisional point process is the same as the utilization point calculation process in the fourth embodiment of the present invention, except that the process of step S203 is eliminated and the processes from step S207 to step S208 are replaced with the process of step S707. Only the replaced process will be described.
In step S707, the use
Are compared with the user_id of the temporary point information, the matching temporary point information is specified, and the rate included in the distribution information selected in step S206 is added to the tmp_point of the specified temporary point information. Next, the process proceeds to step S205. The above is the description of the provisional point calculation process.
次に、一定の期間ごとに行う利用親ポイント分配処理の手順について、図６６のフロー
チャートを用いて説明する。
まず、利用ポイント算出部６１１が、一定期間に付与する利用親ポイントを取得する（
ステップＳ８０１）。利用親ポイントを取得する方法は、予めサービスの提供側が設定し
ておき、その設定した値を取得してもよいし、図示しないキーボード等の利用親ポイント
を入力する手段を用意し、利用親ポイント分配処理を行うたびに、サービス提供側が入力
することで取得してもよい。
Next, the use parent point distribution process performed every certain period will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the use
Step S801). The method for acquiring the use parent point may be set in advance by the service provider, and the set value may be obtained. Each time distribution processing is performed, the service provider may obtain the input.
次に、利用ポイント算出部６１１が、仮ポイント情報格納部６３０より、利用親ポイン
トを分配する対象ユーザを抽出するために、ｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔの値が「０」を超える全
ての仮ポイント情報を取得する（ステップＳ８０２）。
次に、利用ポイント算出部６１１が、ステップＳ８０２にて取得した仮ポイント情報の
うち、例えば取得した順に、１つ選択する（ステップＳ８０３）。
Next, the utilization
Next, the use
次に、利用ポイント算出部６１１が、ステップＳ８０３にて選択した仮ポイント情報に
含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対する利用ポイントを変更するための変更値を算出する（ステ
ップＳ８０４）。変更値は、ステップＳ８０３にて選択した仮ポイント情報に含まれるｔ
ｍｐ＿ｐｏｉｎｔが、ステップＳ８０２にて取得した全ての仮ポイント情報に含まれるｔ
ｍｐ＿ｐｏｉｎｔの総和に占める割合に応じて、ステップＳ８０１にて取得した利用親ポ
イントを分配することで算出する。利用親ポイントｖｐを分配する対象となった全てのユ
ーザの集合をＵｔとし、利用ポイントを算出するユーザｕｂ（ｕｂ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐ
ｏｉｎｔをｔ（ｕｂ）とし、ユーザｕ（ｕ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔをｔ（ｕ）とす
ると、ユーザｕｂの利用ポイントｖ（ｕｂ）は、図７５の式（１１）で算出される。
Next, the use
mp_point is included in all provisional point information acquired in step S802.
Calculation is performed by distributing the use parent points acquired in step S801 according to the ratio of the total of mp_point. A set of all users to which the use parent points vp are distributed is set as Ut, and tmp_p of the user ub (ubεUt) for calculating the use points
When oint is t (ub) and tmp_point of the user u (uεUt) is t (u), the usage point v (ub) of the user ub is calculated by the equation (11) in FIG.
次に、利用ポイント算出部６１１が、利用ポイント情報格納部１３７において、ステッ
プＳ８０３にて選択した仮ポイント情報に含まれるｕｓｅｒ＿ｉｄに対応する利用ポイン
ト情報を特定し、特定した利用ポイント情報のｐｏｉｎｔ（元の利用ポイント）に、ステ
ップＳ８０４にて算出した変更値を加算する（ステップＳ８０５）。
次に、利用ポイント算出部６１１が、ステップＳ８０３にて全ての仮ポイント情報を選
択したか否かを判定する（ステップＳ８０６）。全て選択した場合は、ステップＳ８０７
へ進み、未選択のものが残っている場合は、ステップＳ８０３へ進む。ステップＳ８０７
では、利用ポイント算出部６１１が、仮ポイント情報格納部６３０にて、全ての仮ポイン
ト情報のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔの値を「０」で置き換え、ステップＳ８０１からステップＳ
８０７までの処理を終了する。
Next, the use
Next, the use
If an unselected item remains, the process proceeds to step S803. Step S807
Then, the use
The processing up to 807 is terminated.
上記の説明では、ステップＳ８０５にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用
ポイントを更新しているが、加算処理の代わりに、元の利用ポイントと以下に示す係数（
変更値）との乗算処理を用いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップＳ
８０１では、一定期間に付与する利用親ポイントの代わりに、増加率（元の利用ポイント
をどの程度増加させるかを示す値であり、この値に１を加えることで係数となる）の合計
値である親増加率を取得する。そして、親増加率ｓｒを分配する対象となった全てのユー
ザの集合をＵｔとし、利用ポイントを算出するユーザｕｂ（ｕｂ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐｏ
ｉｎｔをｔ（ｕｂ）とし、ユーザｕ（ｕ∈Ｕｔ）のｔｍｐ＿ｐｏｉｎｔをｔ（ｕ）として
、図７５の式（１２）により、ユーザｕｂに対して係数ｍ（ｕｂ）を算出する。なお、利
用ポイントの初期値が「０」であると、いくら係数を掛け合わせても増加しないため、初
期値を「０」を超える値で設定するか、初期値は「０」であるが、一番最初に利用ポイン
トの算出対象になった場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。以上が、一定の期
間ごとに行う利用親ポイント分配処理の説明である。
In the above description, the changed value is added to the original usage point and the usage point is updated in step S805, but instead of the addition process, the original usage point and the following coefficient (
The use point may be updated using a multiplication process with (change value). At this time, step S
In 801, instead of using parent points given for a certain period of time, it is a total value of an increasing rate (a value indicating how much the original using points are increased, and by adding 1 to this value) Get a parent growth rate. Then, Ut is a set of all users for which the parent increase rate sr is to be distributed, and tmp_po of the user ub (ubεUt) for calculating the usage points
With int being t (ub) and tmp_point of the user u (uεUt) being t (u), the coefficient m (ub) is calculated for the user ub by equation (12) in FIG. If the initial value of the usage point is “0”, it does not increase no matter how much the coefficient is multiplied, so the initial value is set to a value exceeding “0” or the initial value is “0”. It is only necessary to add a certain number of points only when the usage points are calculated first. The above is the description of the use parent point distribution processing performed at regular intervals.
本実施形態における利用ポイントの付与方法によれば、サービスの提供側が一定期間に
付与する利用ポイントの総和を自由にコントロールできるので、事業運営者のポイントサ
ービスに係る予算に応じて、利用ポイントの付与を行うことが容易にできる。
According to the usage point grant method in this embodiment, since the service provider can freely control the sum of the usage points granted during a certain period, the usage points are given according to the budget for the point service of the business operator. Can be easily done.
＜第６実施形態＞
以下に、本発明の第６実施形態について、図を用いて詳細に説明する。本発明の第６実
施形態では、推薦属性選出処理を行わずに、比較的少ない処理量で、利用ポイントの付与
を行うようにしている。本発明の第６実施形態におけるシステム全体の構成は、情報処理
サーバ装置１に代えて情報処理サーバ装置７を用い、アイテム提供サーバ装置２に代えて
アイテム提供サーバ装置８を用いる以外は、本発明の第４実施形態の場合と同様である。
ネットワーク４（およびネットワーク５）についても、本発明の第４実施形態と同様であ
る。
<Sixth Embodiment>
Hereinafter, a sixth embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the sixth embodiment of the present invention, the use points are given with a relatively small processing amount without performing the recommended attribute selection processing. The configuration of the entire system in the sixth embodiment of the present invention is that the information
The network 4 (and the network 5) is the same as that of the fourth embodiment of the present invention.
アイテム提供サーバ装置８は、端末装置３の要求に応じて、アイテムを提供する装置で
ある。アイテム提供サーバ装置８は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ
（ＨＤＤ）、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソフトウェ
ア（プログラム）処理として実施することも可能である。
The item providing server device 8 is a device that provides an item in response to a request from the
図６７は、本実施形態におけるアイテム提供サーバ装置８の構成図である。本実施形態
におけるアイテム提供サーバ装置８は、アイテム提供サーバ制御部８１と、アイテム提供
サーバ通信部２２と、認証部２３と、アイテム提供サーバ格納部８４とで構成される。ア
イテム提供サーバ通信部２２と、認証部２３は、本発明の第４実施形態と同様である。
FIG. 67 is a configuration diagram of the item providing server device 8 in the present embodiment. The item providing server device 8 in this embodiment includes an item providing
アイテム提供サーバ格納部８４は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記
憶する。アイテム提供サーバ格納部８４は、ユーザ情報格納部２４１と、アイテム情報格
納部２４２と利用履歴格納部２４３とで構成される。ユーザ情報格納部２４１と、アイテ
ム情報格納部２４２と利用履歴格納部２４３は、本発明の第４実施形態と同様である。
アイテム提供サーバ制御部８１は、アイテム提供サーバ装置８を構成する各部に対して
、全体的な制御を行う。アイテム提供サーバ制御部８１は、ユーザページ情報作成部８１
１と、利用情報中継部２１３とで構成される。利用情報中継部２１３は、本発明の第４実
施形態と同様である。
The item providing server storage unit 84 stores various data using a storage device such as an HDD. The item providing server storage unit 84 includes a user
The item providing
1 and a usage
ユーザページ情報作成部８１１は、本発明の第４実施形態におけるユーザページ情報作
成部２１１と同様に第１と第２の処理を行うが、第３の処理は行わず、第１の処理は手順
が異なる。本実施形態における第１の処理（ユーザページ情報送信処理）の手順は、推薦
属性情報を取得する手順を省略し、ユーザページ情報を作成する際に、推薦属性情報を用
いずに作成すればよい。
The user page
端末装置３は、本発明の第４実施形態と同様の機能を有するが、端末制御部３１のユー
ザページ表示部３１１におけるユーザページ表示処理にて表示するユーザページが異なる
。本実施形態における表示部３４に表示するユーザページは、例えば、図６８のユーザペ
ージの表示例のように、利用ポイントが確認でき、アイテムの検索手段が用意され、検索
により取得したアイテムを表示できるようにすればよい。図６８の表示例では、上部に端
末装置３を利用中のユーザのユーザ名と利用ポイントとを表示している。また、中央部に
検索条件を入力するテキストボックスと検索条件送信処理のトリガーとなる「検索」ボタ
ンとを表示している。また、下部に検索条件を満たすアイテム情報を表示している。
The
また、利用情報作成部３１２にて利用情報を作成する際に、利用履歴のみを用いて作成
する。
情報処理サーバ装置７は、アイテム提供サーバ装置８の要求に応じて、利用ポイントを
送信する装置である。情報処理サーバ装置７は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディス
クドライブ（ＨＤＤ）、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、
ソフトウェア（プログラム）処理として実施することも可能である。図６９は、本実施形
態における情報処理サーバ装置７の構成図である。本実施形態における情報処理サーバ装
置７は、情報処理サーバ制御部７１と、情報処理サーバ通信部１２と、情報処理サーバ格
納部７３とで構成される。情報処理サーバ通信部１２は、本発明の第４実施形態と同様で
ある。
In addition, when the usage information is created by the usage
The information
It can also be implemented as software (program) processing. FIG. 69 is a configuration diagram of the information
情報処理サーバ格納部７３は、ＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータを記憶す
る。情報処理サーバ格納部７３は、利用履歴格納部１３１と、利用ポイント情報格納部１
３７と、ユーザ情報格納部１３８と、アイテム情報格納部１３９とで構成される。利用履
歴格納部１３１と、利用ポイント情報格納部１３７と、ユーザ情報格納部１３８と、アイ
テム情報格納部１３９は、本発明の第４実施形態と同様である。
The information processing
37, a user
情報処理サーバ制御部７１は、情報処理サーバ装置７を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部７１は、利用ポイント算出部７１１と、利用ポイン
ト情報取得部１１４とで構成される。利用ポイント情報取得部１１４は、本発明の第４実
施形態と同様である。利用ポイント算出部７１１は、ネットワーク４を介して、アイテム
提供サーバ装置２より、利用情報を受信すると、利用ポイント算出処理を行う。
The information processing
利用ポイント算出処理の手順を図７０のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ
２０１は、本発明の第４実施形態と同様である。次に、ステップＳ９０２へ進む。
ステップＳ９０２では、ステップＳ２０１にて取得した利用情報が利用ポイントの付与
対象となるか否かを判定する。付与対象になる場合はステップＳ２０３へ進み、付与対象
にならない場合はステップＳ２０９へ進む。利用情報が利用ポイントの付与対象となるか
否かを判定するには、まず、アイテム情報格納部１３９より、利用履歴のアイテム識別子
に対応する属性対応情報を全て取得する。次に、取得した属性対応情報ごとに、制約情報
格納部１３６にて格納されている制約情報似て構成される制約条件のうち、少なくとも１
つ充足するか否かを判定する。制約情報を少なくとも１つ充足する属性対応情報が１つで
も存在する場合は付与対象と判定し、１つも存在しない場合は付与対象でないと判定する
。
The use point calculation process will be described with reference to the flowchart of FIG. Step S
201 is the same as that of 4th Embodiment of this invention. Next, it progresses to step S902.
In step S902, it is determined whether the usage information acquired in step S201 is a usage point grant target. When it becomes the grant target, the process proceeds to step S203, and when it is not the grant target, the process proceeds to step S209. In order to determine whether or not the usage information is a target for the usage points, first, all the attribute correspondence information corresponding to the item identifiers of the usage history is acquired from the item
It is determined whether or not it is satisfied. If there is at least one attribute correspondence information satisfying at least one piece of constraint information, it is determined to be a grant target, and if none is present, it is determined not to be a grant target.
ステップＳ２０３は、本発明の第４実施形態と同様である。次に、ステップＳ９０４へ
進む。
ステップＳ９０４では、利用ポイント算出部７１１が、利用履歴格納部１３１とアイテ
ム情報格納部１３９より、ステップＳ２０３にて算出した利用親ポイントを分配するユー
ザ（分配ユーザ）の利用履歴を取得する。分配ユーザの利用履歴を取得するには、まず、
アイテム情報格納部１３９より、ステップＳ２０１にて取得した利用情報の利用履歴（一
の利用履歴）に含まれるアイテム識別子に対応する属性対応情報を全て取得する。次に、
次に、取得した属性対応情報ごとに、制約情報格納部１３６にて格納されている制約情報
似て構成される制約条件のうち、少なくとも１つ充足するか否かを判定し、制約条件を少
なくとも１つ充足した属性対応情報に含まれるアイテム属性を全て（一のアイテム属性集
合）抽出する。次に、アイテム情報格納部１３９より、抽出したアイテム属性に対応する
アイテム識別子（一のアイテム集合）を全て抽出する。
Step S203 is the same as that in the fourth embodiment of the present invention. Next, it progresses to step S904.
In step S904, the usage
All the attribute correspondence information corresponding to the item identifier included in the usage history (one usage history) of the usage information acquired in step S201 is acquired from the item
Next, for each acquired attribute correspondence information, it is determined whether at least one of the constraint conditions similar to the constraint information stored in the constraint
つまり、利用履歴に対応するアイテムが属するアイテム属性のうち、制約条件を満たす
アイテム属性のいずれかを有するアイテムが全て抽出される。そして、抽出したアイテム
識別子と、利用履歴格納部１３１に格納されている利用履歴のｉｔｅｍ＿ｉｄとを照合し
、一致する利用履歴を全て取得すればよい。取得した利用履歴からｕｓｅｒ＿ｉｄを抽出
することで、分配ユーザのユーザ識別子を抽出することができる。
That is, all items having any of the item attributes satisfying the constraint condition are extracted from the item attributes to which the item corresponding to the usage history belongs. Then, the extracted item identifier and item_id of the usage history stored in the usage
このとき、取得する利用履歴を制限してもよい。例えば、利用履歴を取得する際に、抽
出したアイテム識別子と一致する利用履歴の中から、ランダムにサービス提供側が予め定
めた所定数まで取得すればよい。
At this time, the usage history to be acquired may be limited. For example, when the usage history is acquired, a predetermined number predetermined by the service providing side may be acquired at random from the usage history that matches the extracted item identifier.
また、利用履歴を利用日時により制限することもできる。例えば、過去の特定の時点か
ら、利用ポイント算出処理を行っている時点（現在）までの間に利用されたアイテムに関
する利用履歴の中で、抽出したアイテム識別子を含む利用履歴を全て取得すればよい。過
去の特定の時点は、サービス提供側が予め決めておけばよく、例えば、利用ポイント算出
処理を行っている時点から３ヶ月前や、半年前や、１年前とすればよい。
Also, the usage history can be limited by the usage date and time. For example, all the usage histories including the extracted item identifiers may be acquired from the usage histories related to items used between a specific point in the past and the point (current) when the usage point calculation processing is performed. . The past specific time may be determined in advance by the service provider, for example, three months, six months, or one year before the point of use point calculation processing.
他にも様々な条件を用いて、取得する分配ユーザの利用履歴を制限することができる。
次に、利用ポイント算出部７１１が、分配ユーザごとに、分配率を算出する（ステップ
Ｓ９０５）。分配率の算出には、本発明の第４実施形態における分配アイテム選出部１１
３による分配ユーザ選出処理の分配率算出方法を用いることができる。分配率算出の第２
の方法を用いる場合は、類似度が記憶されていないため、分配率を算出する前に、本発明
の第４実施形態における推薦属性選出部１１２による類似ユーザ選出処理の類似度算出の
第１〜第２、及び、第４〜第７の方法を用いることができる。分配率算出の第２の方法を
用いる場合は、類似度が記憶されていないため、分配率を算出する前に、本発明の第４実
施形態における推薦属性選出部１１２による類似ユーザ選出処理の類似度算出方法を用い
ることができる。
Various other conditions can be used to limit the usage history of the distributed user to be acquired.
Next, the use
3 can be used. Second of calculation of distribution ratio
In the case of using this method, since the similarity is not stored, before calculating the distribution ratio, the first to first similarity calculation of the similar user selection processing by the recommended
次に、利用ポイント算出部７１１が、ステップＳ９０４にて取得した利用履歴より分配
ユーザのユーザ識別子を重複せずに抽出し、例えば抽出した順に、１つ選択する（ステッ
プＳ９０６）。
次に、利用ポイント算出部７１１が、ステップＳ２０３にて算出した利用親ポイントと
、ステップＳ９０５にて算出した分配率のうち、ステップＳ９０６にて選択したユーザ識
別子に対応する分配率とを掛け合わせることで利用ポイントを算出し（ステップＳ９０７
）、ステップＳ２０８へ進む。
ステップＳ２０８は、本発明の第４実施形態と同様である。次に、ステップＳ９０８へ
進む。
Next, the usage
Next, the use
), Go to step S208.
Step S208 is the same as that in the fourth embodiment of the present invention. Next, the process proceeds to step S908.
ステップＳ９０９では、利用ポイント算出部７１１が、ステップＳ９０６にて、全ての
分配ユーザのユーザ識別子を選択したか否かを判定する。全て選択した場合はステップＳ
２０９へ進み、まだ未選択のものが残っている場合はステップＳ９０６へ進む。ステップ
Ｓ２０９は、本発明の第４実施形態と同様である。
In step S909, the use
Proceed to step 209, and if unselected items still remain, proceed to step S906. Step S209 is the same as that in the fourth embodiment of the present invention.
なお、この利用ポイント算出処理において、１つの利用情報に対して、利用親ポイント
を分配するユーザの数を制限してもよい。利用親ポイントを分配するユーザの制限は、本
発明の第４実施形態と同様に行えばよい。ただし、類似度を用いる場合は、類似度が記憶
されていないため、類似度を算出する必要がある。また、上記説明では、利用親ポイント
を算出し、算出した利用親ポイントを分配ユーザに分配しているが、利用親ポイントを分
配せずに、分配ユーザに一定の利用ポイントを付与してもよい。このとき、ステップＳ２
０３とステップＳ９０５とステップＳ９０７の処理を行わずに、ステップＳ９０７にて一
定の利用ポイントを加算すればよい。
In this use point calculation process, the number of users who distribute use parent points may be limited for one piece of use information. The restriction of the users who distribute the use parent points may be performed in the same manner as in the fourth embodiment of the present invention. However, when using the similarity, since the similarity is not stored, it is necessary to calculate the similarity. In the above description, the usage parent points are calculated and the calculated usage parent points are distributed to the distributing users. However, a certain usage point may be given to the distributing user without distributing the usage parent points. . At this time, step S2
03, step S905, and step S907 are not performed, and a certain use point may be added in step S907.
また、ステップＳ２０８にて、元の利用ポイントに変更値を加算して、利用ポイントを
更新しているが、加算処理の代わりに、元のポイントと以下に示す係数との乗算処理を用
いて、利用ポイントを更新してもよい。このとき、ステップＳ２０３では、加算する利用
ポイントの和である利用親ポイントの代わりに、増加率（元の利用ポイントをどの程度増
加させるかを示す値であり、この値に１を加えることで係数となる）の合計値である親増
加率を算出する。
In step S208, the change value is added to the original use point to update the use point. Instead of the addition process, a multiplication process of the original point and the coefficient shown below is used. Usage points may be updated. At this time, in step S203, instead of using parent points, which are the sum of using points to be added, this is an increase rate (a value indicating how much the original using points are to be increased. The parent increase rate that is the total value of
そして、ステップＳ９０６にて選択した分配ユーザｕｒの推薦属性情報に対応する属性
種別ｔｉの属性値ｔｉｊに関する分配率をｒａｔｅ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）とし、親増加
率をｓｒとして、図７３の式（１）により、係数ｍ（ｕｒ，ｔｉ，ｔｉｊ）を算出する。
また、利用ポイントの初期値が「０」であると、いくら倍率を掛け合わせても増加しない
ため、初期値を「０」を超える値で設定するか、初期値は「０」であるが、一番最初に利
用ポイントの算出対象になった場合にのみ、一定のポイント数を加えればよい。
以上が、利用ポイント算出処理の手順の説明である。
Then, the distribution rate related to the attribute value tij of the attribute type ti corresponding to the recommended attribute information of the distribution user ur selected in step S906 is set to rate (ur, ti, tij), and the parent increase rate is set to sr. The coefficient m (ur, ti, tij) is calculated from (1).
Also, if the initial value of the usage point is “0”, it does not increase no matter how much the magnification is multiplied, so the initial value is set to a value exceeding “0” or the initial value is “0”. It is only necessary to add a certain number of points only when the usage points are calculated first.
The above is the description of the procedure of the usage point calculation process.
また、全ての利用情報に対して、利用ポイント算出部７１１における利用ポイント算出
処理を行っているが、利用ポイント算出処理を行う利用情報を人気アイテムに制限しても
よい。人気アイテムとは多くのユーザに利用されているアイテムであり、アイテムごとに
利用回数を調べ、利用回数が所定数以上のアイテム、または利用回数の多い順に所定数の
アイテムを抽出し、人気アイテムとすればよい。このとき、端末装置３の表示部３４に表
示するユーザページに、例えば、図７１の表示例のように、人気アイテムの情報と検索結
果とを分けて表示する必要がある。図７１の表示例では、左上に端末装置３を利用中のユ
ーザのユーザ名と利用ポイントとを表示し、左下に人気アイテムの情報を表示している。
また、右上に検索条件を入力するテキストボックスと検索条件送信処理のトリガーとなる
「検索」ボタンとを表示し、右下に検索条件を満たすアイテム情報を表示している。
Moreover, although the utilization point calculation process in the utilization
In addition, a text box for inputting a search condition and a “search” button that triggers a search condition transmission process are displayed on the upper right, and item information that satisfies the search condition is displayed on the lower right.
このため、ユーザページ情報作成部８１１にてユーザページ情報を作成する際に、人気
アイテムのアイテム情報を用いる必要がある。人気アイテムのアイテム情報は、情報処理
サーバ装置７にて取得することができる。具体的には、情報処理サーバ装置７の利用履歴
格納部１３１に記憶されている利用情報を用いて、アイテム識別子ごとの利用回数を算出
し、算出した利用回数に基づいて人気アイテムのアイテム識別子を抽出する。
For this reason, when creating user page information in the user page
そして、アイテム情報格納部１３９より、抽出したアイテム識別子に対応するアイテム
属性情報を取得すればよい。また、利用情報が人気アイテムのものであるか否かを判定す
るために、端末装置３の利用情報作成部３１２にて利用情報を作成する際に、ユーザペー
ジに表示されている人気アイテムを利用した場合は人気アイテムであるという情報を付与
し、人気アイテム以外のアイテム、例えば、検索結果として表示されたアイテムを利用し
た場合は人気アイテムではないという情報を付与する。この付与した情報を用いることで
、人気アイテムの利用情報に対してのみ、利用ポイント算出処理を行うことができる。ま
た、特定の期間に利用された利用回数を基に人気アイテムを選出してもよい。特定の期間
は、サービス提供側が予め設定しておけばよい。
Then, item attribute information corresponding to the extracted item identifier may be acquired from the item
また、ユーザ情報格納部１３８に記憶されているユーザ属性情報に含まれる属性ごとに
条件を指定し、指定した条件を満たすユーザの利用履歴のみで人気アイテムを抽出しても
よい。このとき、端末装置３の表示部３４に表示するユーザページに、例えば、図７２の
表示例のように、ユーザ属性情報に含まれる属性ごとに条件を自由に指定し、指定した条
件を満たすユーザ利用情報のみで抽出された人気アイテムを表示できるようにする必要が
ある。図７２の表示例では、図７１の表示例に追加して、左上にユーザの属性情報の属性
値を指定するためのメニューやテキストボックスが表示されている。
Alternatively, a condition may be specified for each attribute included in the user attribute information stored in the user
このため、まず、端末装置３が、情報処理サーバ装置７に、直接、または、アイテム提
供サーバ装置８経由で、ユーザ属性情報に含まれる属性ごとに指定した条件を送信する。
次に、情報処理サーバ装置７が、ユーザ情報格納部１３８より、受信したユーザ属性情報
に含まれる属性ごとに指定した条件を満たすユーザ情報に含まれるユーザ識別子を全て抽
出する。次に、情報処理サーバ装置７が、利用履歴格納部１３１に記憶されている利用履
歴のうち、抽出したユーザ識別子のいずれかを含む利用履歴を全て用いて人気アイテムの
アイテム識別子を抽出する。
For this reason, first, the
Next, the information
次に、情報処理サーバ装置７が、アイテム情報格納部１３９より、抽出した全ての人気
アイテムのアイテム識別子に対応するアイテム属性情報を全て取得し、端末装置３に、直
接、または、アイテム提供サーバ装置８経由で、取得した全ての人気アイテムのアイテム
情報を送信する。そして、端末装置３が、受信した人気アイテムのアイテム情報を用いて
ユーザページを更新し、出力部３４に、更新したユーザページを表示できるようにする必
要がある。この場合も、人気アイテムの抽出に用いる利用履歴を特定の期間に制限しても
よい。また、ユーザ属性情報に含まれる属性ごとに条件を指定する代わりに、アイテム属
性情報に含まれるアイテム属性ごとに条件を指定してもよい。
Next, the information
このとき、端末装置３にて、ユーザ属性情報の条件を指定する代わりに、アイテム属性
情報の条件を指定できるようにする。さらに、情報処理サーバ装置７にて、人気アイテム
のアイテム識別子を抽出する際に、アイテム情報格納部１３９より指定した条件を満たす
アイテム属性情報に含まれるアイテム識別子を全て抽出し、抽出したアイテム識別子のい
ずれかを含む利用履歴を全て用いて人気アイテムのアイテム識別子を抽出すればよい。
At this time, the
ここで本実施形態において付与される利用ポイントと、本発明の第４実施形態において
付与される利用ポイントの違いについて、具体例を用いて説明する。例えば、ある時点で
のユーザの商品購入履歴が図５７の左側の表で表わされているとする。その時点以降に、
会員Ａが「商品ｄ」を購入した場合、すでに、「商品ｄ」の作成者である「作者４」のア
イテムである「商品ｄ」と「商品ｅ」を会員Ｂと会員Ｄと会員Ｅと会員Ｆの４人が購入し
ているため、本実施形態では会員Ｂと会員Ｄと会員Ｅと会員Ｆの４人に利用ポイントが付
与される。一方、本発明の第４実施形態の方法では、図５８に示したように「作者４」は
会員Ａの推薦属性ではないため、利用ポイントは誰にも付与されない。
Here, the difference between the use points given in the present embodiment and the use points given in the fourth embodiment of the present invention will be described using specific examples. For example, assume that the user's product purchase history at a certain point in time is shown in the table on the left side of FIG. After that point,
When member A purchases “product d”, “product d” and “product e” that are items of “
また、ある時点以降に、会員Ａが「商品ｃ」を購入した場合、「作者３」のアイテムを
既に購入している会員Ｂと会員Ｃと会員Ｄと会員Ｅと会員Ｆの５人に利用ポイントが付与
される。一方、本発明の第４実施形態の方法では、分配対象は類似ユーザに限定されるた
め、利用ポイントが付与されるのは、会員Ｂと会員Ｃと会員Ｅと会員Ｆの３人になる。こ
のように、本実施形態の方法によれば、第４実施形態の方法よりも更に、利用ポイントを
付与するユーザ数を増やすことができる。また本実施形態は、第４実施形態よりも少ない
処理量で処理を行うことができる。
In addition, when member A purchases “product c” after a certain point in time, it is used by five members B, C, D, E, and F who have already purchased the item of “
次に、図５７の左側の表の例において、ある時点以降に、ユーザＡが商品ｃと商品ｄと
商品ｅと商品ｆの４つを購入した場合（購入回数４回の場合）を考える。購入したユーザ
本人にポイントを付与する通常のポイントシステム、あるいは購入したユーザに情報を提
供した他のユーザ１人にポイントを付与するポイントシステムにおいては、ポイントが付
与される回数は、どちらのシステムにおいても延べ４回である。一方、本実施形態では、
商品ｃに関する購入で５回、商品ｄに関する購入で４回、商品ｅに関する購入で４回、商
品ｆに関する購入で５回ポイントが付与されるため、延べ１８回（５＋４＋４＋５）ポイ
ントが付与されることになる。更に、購入ユーザ本人にもポイントを付与すると、延べ２
２回（１８＋４＝２２）ポイントが付与される。
Next, in the example of the table on the left side of FIG. 57, consider a case where the user A has purchased four items of the product c, the product d, the product e, and the product f after a certain time (when the number of purchases is four). In the normal point system that gives points to the purchased user, or the point system that gives points to one other user who provided information to the purchased user, the number of times points are given in either system Is a total of four times. On the other hand, in this embodiment,
Points will be awarded 5 times for purchases related to product c, 4 times for purchases related to product d, 4 times for purchases related to product e, and 5 times for purchases related to product f, giving a total of 18 points (5 + 4 + 4 + 5) become. Furthermore, if points are given to the purchasing user, a total of 2
2 (18 + 4 = 22) points will be awarded.
このように本実施形態によれば、ポイントを付与するユーザの数を更に増やしたり、ポ
イントが更新される頻度を更に高くすることができる。このため、「自分のポイントが今
日増えているかも知れない」という期待感や、「予期せぬタイミングで急にポイントが増
えて驚いた」といった意外性を多くのユーザに継続的に与えることができるので、アイテ
ム提供サーバへのアクセス頻度を増やすことができる。そして、アイテムやアイテム提供
サーバに対するユーザの関心をさらに高めて、アイテム利用をより促進することができる
。
Thus, according to the present embodiment, the number of users to whom points are given can be further increased, and the frequency at which points are updated can be further increased. For this reason, it is possible to continuously give many users the expectation that their points may increase today and the surprise that they suddenly increased their points at unexpected times. Since it is possible, the access frequency to the item providing server can be increased. And the user's interest with respect to an item and an item provision server can further be raised, and item utilization can be promoted more.
また、多くの種類のアイテムを利用したユーザほど、同じアイテムを後から他のユーザ
が利用する可能性が高いので、それに伴って後からポイントが付与される可能性も高くな
る。このため、「より多くの種類のアイテムを利用しよう」というモチベーションが各々
のユーザで高まり、アイテムの利用が促進される。また、早い時期にアイテムを利用した
ユーザほどポイントが増えるので、このようなポイントサービスの特性をユーザに通知す
ることにより、「他のユーザが今後利用しそうなアイテムを予測して、いち早く利用しよ
う」というインセンティブが各々のユーザに働き、アイテムの利用が促進されるという効
果が得られる。
In addition, the user who uses many types of items is more likely to be used by another user later, and accordingly, the possibility that points will be given later increases. For this reason, the motivation to “use more types of items” increases for each user, and the use of the items is promoted. Also, users who use items early on will earn points, so by notifying the user of the characteristics of such point services, "predict items that other users will use in the future and use them as soon as possible." This incentive works for each user, and the use of items is promoted.
なお、本発明は上述実施形態に限定されることなく、適宜変形して実施することができ
る。たとえば、上述においては利用ポイント算出処理や、推薦属性選出処理や、分配ユー
ザ選出処理などを情報処理サーバ装置１で行うようにしているが、これらの処理は、複数
の情報処理装置によって分担して行うようにしてもよい。
Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be implemented with appropriate modifications. For example, in the above description, the usage point calculation process, the recommended attribute selection process, the distributed user selection process, and the like are performed by the information
第１〜第３実施形態の符号の説明
１，７ アイテム提供サーバ装置
２，６，８ 情報処理サーバ装置
３ 端末装置
４，５ ネットワーク
１１，７１ アイテム提供サーバ制御手段
１１１，７１１ ユーザページ情報作成部
１１２ 推薦アイテム取得部
１１３ 利用情報中継部
１２ アイテム提供サーバ通信手段
１３ 認証手段
１４，７４ アイテム提供サーバ格納手段
１４１ ユーザ情報格納部
１４２ アイテム情報格納部
１４３ 推薦アイテム情報格納部
２１，６１，８１ 情報処理サーバ制御手段
２１１，６１１，８１１ 利用ポイント算出部
２１２ 類似ユーザ選出部
２１３ 推薦アイテム選出部
２１４ 利用ポイント取得部
２２ 情報処理サーバ通信手段
２３，６３，８３ 情報処理サーバ格納手段
２３１ 利用情報格納部
２３２ 類似ユーザ情報格納部
２３３ 分配情報格納部
２３４ 利用ポイント格納部
２３５ ユーザ情報格納部
２３６ アイテム情報格納部
３１ 端末制御手段
３１１ ユーザページ表示部
３１２ 利用情報作成部
３２ 端末通信手段
３３ 入力手段
３４ 表示手段
６３７ 仮ポイント格納部
第４〜第６実施形態の符号の説明
１，６，７ 情報処理サーバ装置
２，８ アイテム提供サーバ装置
３ 端末装置
４，５ ネットワーク
２１，８１ アイテム提供サーバ制御部
２１１，８１１ ユーザページ情報作成部
２１２ 推薦属性情報取得部
２１３ 利用情報中継部
２２ アイテム提供サーバ通信部
２３ 認証部
２４，８４ アイテム提供サーバ格納部
２４１ ユーザ情報格納部
２４２ アイテム情報格納部
２４３ 利用履歴格納部
２４４ 推薦属性情報格納部
１１，６１，７１ 情報処理サーバ制御部
１１１，６１１，７１１ 利用ポイント算出部
１１２ 推薦属性選出部
１１３ 分配ユーザ選出部
１１４ 利用ポイント取得部
１２ 情報処理サーバ通信部
１３，６３，７３ 情報処理サーバ格納部
１３１ 利用履歴格納部
１３２ 属性嗜好情報格納部
１３３ 類似ユーザ情報格納部
１３４ 推薦属性情報格納部
１３５ 分配情報格納部
１３６ 制約情報格納部
１３７ 利用ポイント情報格納部
１３８ ユーザ情報格納部
１３９ アイテム情報格納部
３１ 端末制御部
３１１ ユーザページ表示部
３１２ 利用情報作成部
３２ 端末通信部
３３ 入力部
３４ 表示部
６３０ 仮ポイント情報格納部
DESCRIPTION OF SYMBOLS OF THE FIRST AND 3RD EMBODIMENT 1,7 Item providing server device 2, 6,8 Information processing server device 3 Terminal device 4,5 Network 11,71 Item providing server control means 111,711 User page information creation unit DESCRIPTION OF SYMBOLS 112 Recommended item acquisition part 113 Usage information relay part 12 Item provision server communication means 13 Authentication means 14,74 Item provision server storage means 141 User information storage part 142 Item information storage part 143 Recommended item information storage part 21,61,81 Information processing Server control means 211, 611, 811 Usage point calculation unit 212 Similar user selection unit 213 Recommended item selection unit 214 Usage point acquisition unit 22 Information processing server communication unit 23, 63, 83 Information processing server storage unit 231 Usage information storage unit 232 Similar User information Storage unit 233 Distribution information storage unit 234 Usage point storage unit 235 User information storage unit 236 Item information storage unit 31 Terminal control unit 311 User page display unit 312 Usage information creation unit 32 Terminal communication unit 33 Input unit 34 Display unit 637 Provisional point storage DESCRIPTION OF SYMBOLS OF 4TH TO 6TH EMBODIMENT 1, 6, 7 Information processing server device 2, 8 Item providing server device 3 Terminal device 4, 5 Network 21, 81 Item providing server control unit 211, 811 User page information creation Unit 212 Recommended attribute information acquisition unit 213 Usage information relay unit 22 Item provision server communication unit 23 Authentication unit 24, 84 Item provision server storage unit 241 User information storage unit 242 Item information storage unit 243 Usage history storage unit 244 Recommended attribute information storage unit 11, 61, 71 Information processing Server control unit 111,611,711 usage point calculation unit 112 recommended attribute selection unit 113 distributed user selection unit 114 usage point acquisition unit 12 information processing server communication unit 13, 63, 73 information processing server storage unit 131 usage history storage unit 132 Attribute preference information storage unit 133 Similar user information storage unit 134 Recommended attribute information storage unit 135 Distribution information storage unit 136 Constraint information storage unit 137 Usage point information storage unit 138 User information storage unit 139 Item information storage unit 31 Terminal control unit 311 User page Display unit 312 Usage information creation unit 32 Terminal communication unit 33 Input unit 34 Display unit 630 Temporary point information storage unit
Claims (23)
利用主体識別子間の類似性の高さを示す類似度を取得する類似度取得部と、
前記取得した複数の利用履歴の中から一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴のアイテム識別子である一のアイテム識別子と同じアイテム識別子を持つ他の利用履歴の集合である利用履歴集合を形成する利用履歴形成部と、
前記利用履歴集合に含まれる利用主体識別子のうちの少なくとも一部を対象にして、前記一の利用履歴の利用主体識別子である一の利用主体識別子との類似度に基づいて、所定数を超えない複数の利用主体識別子を分配対象集合として抽出し、分配対象集合に属する利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント算出部とを備える、
ことを特徴とする情報処理装置。 A usage history acquisition unit for acquiring a plurality of usage histories in which a usage subject identifier for identifying a usage subject and an item identifier for identifying an item used by the usage subject are associated;
A similarity acquisition unit that acquires a similarity indicating a high degree of similarity between user entity identifiers;
A usage history set that is a set of other usage histories having the same item identifier as the one item identifier that is the item identifier of the one usage history is selected from the plurality of acquired usage histories. A usage history forming unit to be formed;
The predetermined number is not exceeded based on the similarity with one user entity identifier that is the user entity identifier of the one usage history, targeting at least some of the user entity identifiers included in the usage history set A point calculation unit that extracts a plurality of usage subject identifiers as a distribution target set and calculates a change value for changing a point value managed for each usage subject identifier belonging to the distribution target set;
An information processing apparatus characterized by that.
利用主体識別子間の類似性の高さを示す類似度を取得する類似度取得部と、
アイテム識別子とアイテム属性とを関連付けたアイテム情報を取得するアイテム情報取得部と、
前記取得した複数の利用履歴の中から一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴のアイテム識別子である一のアイテム識別子に対応する１つ以上のアイテム属性の集合である一のアイテム属性集合を形成し、前記一のアイテム属性集合に属する少なくとも１つのアイテム属性に対応するアイテム識別子の集合である一のアイテム集合を形成し、前記一のアイテム集合に属するアイテム識別子を持つ他の利用履歴の集合である利用履歴集合を形成する利用履歴形成部と、
前記利用履歴集合に含まれる利用主体識別子のうちの少なくとも一部を対象にして、前記一の利用履歴の利用主体識別子である一の利用主体識別子との類似度に基づいて、所定数を超えない複数の利用主体識別子を分配対象集合として抽出し、分配対象集合に属する利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント算出部とを備える、
ことを特徴とする情報処理装置。 A usage history acquisition unit for acquiring a plurality of usage histories in which a usage subject identifier for identifying a usage subject and an item identifier for identifying an item used by the usage subject are associated;
A similarity acquisition unit that acquires a similarity indicating a high degree of similarity between user entity identifiers;
An item information acquisition unit for acquiring item information in which an item identifier and an item attribute are associated;
One item attribute set that is a set of one or more item attributes corresponding to one item identifier that is an item identifier of the one usage history is selected from the plurality of acquired usage histories. And forming one item set that is a set of item identifiers corresponding to at least one item attribute belonging to the one item attribute set, and another usage history having an item identifier belonging to the one item set. A usage history forming unit that forms a usage history set that is a set;
The predetermined number is not exceeded based on the similarity with one user entity identifier that is the user entity identifier of the one usage history, targeting at least some of the user entity identifiers included in the usage history set A point calculation unit that extracts a plurality of usage subject identifiers as a distribution target set and calculates a change value for changing a point value managed for each usage subject identifier belonging to the distribution target set;
An information processing apparatus characterized by that.
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。 The point calculation unit targets at least a part of the use subject identifiers included in the use history set, gives priority to a use subject identifier having a high similarity to the one use subject identifier, and sets a predetermined number. Extract multiple usage subject identifiers as distribution target sets,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。 The point calculation unit calculates the change value to be a larger value as the similarity between the one user entity identifier and the user entity identifier belonging to the distribution target set is higher.
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。 The point calculation unit calculates an added value obtained by adding a plurality of similarities between the use subject identifier of the one use history and each use subject identifier belonging to the distribution target set, and uses the use subject identifier of the one use history Calculating the change value using a value obtained by dividing the similarity with the use subject identifier belonging to the distribution target set by the addition value;
The information processing apparatus according to claim 4.
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置。 The point calculation unit calculates a first value determined for each use subject identifier belonging to the distribution target set and a second value determined for each use subject identifier belonging to the distribution target set, and the first value The change value is calculated using an addition value of the first value and the second value or a multiplication value of the first value and the second value.
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報処理装置。 The usage history forming unit forms the usage history set for another usage history older than the one usage history;
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein:
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。 The usage history forming unit forms the usage history set for other usage histories older than the one usage history and newer than a predetermined time point.
The information processing apparatus according to claim 7.
ことを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の情報処理装置。 The similarity acquisition unit acquires a similarity calculated based on usage information in which an item is used by a user.
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
ことを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の情報処理装置。 The similarity acquisition unit acquires a similarity calculated based on user attribute information corresponding to a user.
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
前記利用履歴形成部は、前記取得した複数の利用履歴の中から、前記推薦アイテム集合に合致するアイテム識別子を持つ利用履歴を前記一の利用履歴として選択する、
ことを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。 The usage history acquired by the usage history acquisition unit is used to calculate the number of usages for each item identifier, and the number of usages is greater than or equal to a predetermined value or the number that does not exceed the predetermined number in descending order of usage counts. A recommended item creation unit that creates a set of item identifiers of selected items as a recommended item information set,
The usage history forming unit selects, as the one usage history, a usage history having an item identifier that matches the recommended item set from the plurality of acquired usage histories.
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
前記利用履歴形成部は、前記取得した複数の利用履歴の中から、前記一の利用主体識別子が前記推薦アイテム情報に含まれる利用主体識別子のいずれかであり、かつ、前記一のアイテム識別子が前記推薦アイテム情報において前記一の利用主体識別子に対応するアイテム識別子となるように、前記一の利用履歴を選択する、
ことを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。 Using the value calculated using the usage history acquired by the usage history acquisition unit and the similarity acquired by the similarity acquisition unit, the usage subject identifier is associated with the item identifier of the recommended item. A recommended item creation unit for creating recommended item information
The usage history forming unit is one of the usage entity identifiers included in the recommended item information, and the one item identifier is the one of the plurality of acquired usage histories. Selecting the one usage history so as to be an item identifier corresponding to the one usage subject identifier in the recommended item information;
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
前記利用履歴形成部は、前記取得した複数の利用履歴の中から、前記一の利用主体識別子が前記推薦属性情報に含まれる利用主体識別子のいずれかであり、かつ、前記一のアイテム識別子に対応するアイテム属性が、前記推薦属性情報において前記一の利用主体識別子に対応するアイテム属性となるように、前記一の利用履歴を選択する、
ことを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。 Using the value calculated using the usage history acquired by the usage history acquisition unit, the similarity acquired by the similarity acquisition unit, and item information in which an item identifier and an item attribute are associated with each other. A recommended attribute creating unit that creates recommended attribute information that associates a subject identifier with a recommended item attribute,
The usage history forming unit corresponds to the one item identifier and the one usage subject identifier is one of the usage subject identifiers included in the recommended attribute information among the plurality of acquired usage histories. Selecting the one usage history so that the item attribute to be an item attribute corresponding to the one usage subject identifier in the recommended attribute information;
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
ことを特徴とする請求項１から請求項１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。 The point calculation unit calculates the number of use subject identifiers for which the change value has been calculated.
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
ことを特徴とする請求項１から請求項１４のいずれか１項に記載の情報処理装置。 For each combination corresponding to the user entity identifier belonging to the distribution set and the one item identifier, the point calculation unit changes the point value managed for each combination of the user entity identifier and the item identifier. To calculate the changed value,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus is an information processing apparatus.
利用主体がアイテムを利用したことを示す一の利用情報を前記情報処理装置に送信する送信部と、
前記一の利用情報に基づいてポイントの変更値が算出されたユーザの人数を前記情報処理装置から受信する受信部と、
受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる制御部と、
を備えることを特徴とする端末装置。 A terminal device capable of data communication with the information processing device according to claim 14,
A transmitting unit that transmits one piece of usage information indicating that the user has used the item to the information processing apparatus;
A receiving unit that receives from the information processing device the number of users whose point change value is calculated based on the one usage information;
A control unit for displaying the number of received users on a display device;
A terminal device comprising:
一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信する送信部と、
前記一の利用主体に関連付けて管理されているアイテム属性とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する受信部と、
受信した前記アイテム属性と前記ポイント値とを表示装置に表示させる制御部と、
を備えることを特徴とする端末装置。 A terminal device capable of data communication with the information processing device according to claim 15,
A transmission unit for transmitting information identifying one user to the information processing apparatus;
A receiving unit that receives an item attribute and a point value that are managed in association with the one user, from the information processing apparatus;
A control unit that causes the display device to display the received item attribute and the point value;
A terminal device comprising:
利用主体識別子間の類似性の高さを示す類似度を取得する類似度取得ステップと、
前記取得した複数の利用履歴の中から一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴のアイテム識別子である一のアイテム識別子と同じアイテム識別子を持つ他の利用履歴の集合である利用履歴集合を形成する利用履歴形成ステップと、
前記利用履歴集合に含まれる利用主体識別子のうちの少なくとも一部を対象にして、前記一の利用履歴の利用主体識別子である一の利用主体識別子との類似度に基づいて、所定数を超えない複数の利用主体識別子を分配対象集合として抽出し、分配対象集合に属する利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント算出ステップとを含む、
ことを特徴とする情報処理方法。 A usage history acquisition step of acquiring a plurality of usage histories in which a usage subject identifier for identifying a usage subject and an item identifier for identifying an item used by the usage subject are associated;
A similarity acquisition step of acquiring a similarity indicating the degree of similarity between user entity identifiers;
A usage history set that is a set of other usage histories having the same item identifier as the one item identifier that is the item identifier of the one usage history is selected from the plurality of acquired usage histories. A usage history forming step to be formed;
The predetermined number is not exceeded based on the similarity with one user entity identifier that is the user entity identifier of the one usage history, targeting at least some of the user entity identifiers included in the usage history set A point calculation step of extracting a plurality of use subject identifiers as a distribution target set and calculating a change value for changing a point value managed for each use subject identifier belonging to the distribution target set,
An information processing method characterized by the above.
利用主体識別子間の類似性の高さを示す類似度を取得する類似度取得ステップと、
アイテム識別子とアイテム属性とを関連付けたアイテム情報を取得するアイテム情報取得ステップと、
前記取得した複数の利用履歴の中から一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴のアイテム識別子である一のアイテム識別子に対応する１つ以上のアイテム属性の集合である一のアイテム属性集合を形成し、前記一のアイテム属性集合に属する少なくとも１つのアイテム属性に対応するアイテム識別子の集合である一のアイテム集合を形成し、前記一のアイテム集合に属するアイテム識別子を持つ他の利用履歴の集合である利用履歴集合を形成する利用履歴形成ステップと、
前記利用履歴集合に含まれる利用主体識別子のうちの少なくとも一部を対象にして、前記一の利用履歴の利用主体識別子である一の利用主体識別子との類似度に基づいて、所定数を超えない複数の利用主体識別子を分配対象集合として抽出し、分配対象集合に属する利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント算出ステップとを含む、
ことを特徴とする情報処理方法。 A usage history acquisition step of acquiring a plurality of usage histories in which a usage subject identifier for identifying a usage subject and an item identifier for identifying an item used by the usage subject are associated;
A similarity acquisition step of acquiring a similarity indicating the degree of similarity between user entity identifiers;
An item information acquisition step for acquiring item information in which an item identifier and an item attribute are associated;
One item attribute set that is a set of one or more item attributes corresponding to one item identifier that is an item identifier of the one usage history is selected from the plurality of acquired usage histories. And forming one item set that is a set of item identifiers corresponding to at least one item attribute belonging to the one item attribute set, and another usage history having an item identifier belonging to the one item set. A usage history forming step for forming a usage history set as a set;
The predetermined number is not exceeded based on the similarity with one user entity identifier that is the user entity identifier of the one usage history, targeting at least some of the user entity identifiers included in the usage history set A point calculation step of extracting a plurality of use subject identifiers as a distribution target set and calculating a change value for changing a point value managed for each use subject identifier belonging to the distribution target set,
An information processing method characterized by the above.
利用主体識別子間の類似性の高さを示す類似度を取得する類似度取得ステップと、
前記取得した複数の利用履歴の中から一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴のアイテム識別子である一のアイテム識別子と同じアイテム識別子を持つ他の利用履歴の集合である利用履歴集合を形成する利用履歴形成ステップと、
前記利用履歴集合に含まれる利用主体識別子のうちの少なくとも一部を対象にして、前記一の利用履歴の利用主体識別子である一の利用主体識別子との類似度に基づいて、所定数を超えない複数の利用主体識別子を分配対象集合として抽出し、分配対象集合に属する利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント算出ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 A usage history acquisition step of acquiring a plurality of usage histories in which a usage subject identifier for identifying a usage subject and an item identifier for identifying an item used by the usage subject are associated;
A similarity acquisition step of acquiring a similarity indicating the degree of similarity between user entity identifiers;
A usage history set that is a set of other usage histories having the same item identifier as the one item identifier that is the item identifier of the one usage history is selected from the plurality of acquired usage histories. A usage history forming step to be formed;
The predetermined number is not exceeded based on the similarity with one user entity identifier that is the user entity identifier of the one usage history, targeting at least some of the user entity identifiers included in the usage history set A point calculating step of extracting a plurality of usage subject identifiers as a distribution target set and calculating a change value for changing a point value managed for each usage subject identifier belonging to the distribution target set;
An information processing program for causing a computer to execute.
利用主体識別子間の類似性の高さを示す類似度を取得する類似度取得ステップと、
アイテム識別子とアイテム属性とを関連付けたアイテム情報を取得するアイテム情報取得ステップと、
前記取得した複数の利用履歴の中から一の利用履歴を選択し、前記一の利用履歴のアイテム識別子である一のアイテム識別子に対応する１つ以上のアイテム属性の集合である一のアイテム属性集合を形成し、前記一のアイテム属性集合に属する少なくとも１つのアイテム属性に対応するアイテム識別子の集合である一のアイテム集合を形成し、前記一のアイテム集合に属するアイテム識別子を持つ他の利用履歴の集合である利用履歴集合を形成する利用履歴形成ステップと、
前記利用履歴集合に含まれる利用主体識別子のうちの少なくとも一部を対象にして、前記一の利用履歴の利用主体識別子である一の利用主体識別子との類似度に基づいて、所定数を超えない複数の利用主体識別子を分配対象集合として抽出し、分配対象集合に属する利用主体識別子ごとに管理されているポイント値を変更するための変更値を算出するポイント算出ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 A usage history acquisition step of acquiring a plurality of usage histories in which a usage subject identifier for identifying a usage subject and an item identifier for identifying an item used by the usage subject are associated;
A similarity acquisition step of acquiring a similarity indicating the degree of similarity between user entity identifiers;
An item information acquisition step for acquiring item information in which an item identifier and an item attribute are associated;
One item attribute set that is a set of one or more item attributes corresponding to one item identifier that is an item identifier of the one usage history is selected from the plurality of acquired usage histories. And forming one item set that is a set of item identifiers corresponding to at least one item attribute belonging to the one item attribute set, and another usage history having an item identifier belonging to the one item set. A usage history forming step for forming a usage history set as a set;
The predetermined number is not exceeded based on the similarity with one user entity identifier that is the user entity identifier of the one usage history, targeting at least some of the user entity identifiers included in the usage history set A point calculating step of extracting a plurality of usage subject identifiers as a distribution target set and calculating a change value for changing a point value managed for each usage subject identifier belonging to the distribution target set;
An information processing program for causing a computer to execute.
利用主体がアイテムを利用したことを示す一の利用情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、
前記一の利用情報に基づいてポイントの変更値が算出されたユーザの人数を前記情報処理装置から受信する受信ステップと、
受信した前記ユーザの人数を表示装置に表示させる制御ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 An information processing program executed in a computer capable of data communication with the information processing apparatus according to claim 14,
A transmission step of transmitting, to the information processing apparatus, one piece of usage information indicating that the user has used the item;
A receiving step of receiving, from the information processing apparatus, the number of users whose point change values are calculated based on the one usage information;
A control step of displaying the number of received users on a display device;
An information processing program for causing a computer to execute.
一の利用主体を特定する情報を前記情報処理装置に送信する送信ステップと、
前記一の利用主体に関連付けて管理されているアイテム属性とポイント値とを、前記情報処理装置から受信する受信ステップと、
受信した前記アイテム属性と前記ポイント値とを表示装置に表示させる制御ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 An information processing program executed in a computer capable of data communication with the information processing apparatus according to claim 15,
A transmission step of transmitting information identifying one user to the information processing apparatus;
A receiving step of receiving, from the information processing apparatus, an item attribute and a point value that are managed in association with the one user entity;
A control step of causing the display device to display the received item attribute and the point value;
An information processing program for causing a computer to execute.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010083682 | 2010-03-31 | ||
| JP2010083682 | 2010-03-31 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2015071720A Division JP5983808B2 (en) | 2010-03-31 | 2015-03-31 | Information processing method, display method, information processing device, terminal device, information processing program, and display program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2016219042A true JP2016219042A (en) | 2016-12-22 |
| JP6213629B2 JP6213629B2 (en) | 2017-10-18 |
Family
ID=45043103
Family Applications (3)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2011035614A Active JP5971895B2 (en) | 2010-03-31 | 2011-02-22 | Information processing method, display method, information processing device, terminal device, and program |
| JP2015071720A Active JP5983808B2 (en) | 2010-03-31 | 2015-03-31 | Information processing method, display method, information processing device, terminal device, information processing program, and display program |
| JP2016153470A Active JP6213629B2 (en) | 2010-03-31 | 2016-08-04 | Information processing device, terminal device, information processing method, and information processing program |
Family Applications Before (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2011035614A Active JP5971895B2 (en) | 2010-03-31 | 2011-02-22 | Information processing method, display method, information processing device, terminal device, and program |
| JP2015071720A Active JP5983808B2 (en) | 2010-03-31 | 2015-03-31 | Information processing method, display method, information processing device, terminal device, information processing program, and display program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (3) | JP5971895B2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019211908A (en) * | 2018-06-01 | 2019-12-12 | 東芝テック株式会社 | Server device and program |
| JP7083104B1 (en) | 2021-10-19 | 2022-06-10 | 株式会社エクサウィザーズ | Information processing methods, devices and programs |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5971895B2 (en) * | 2010-03-31 | 2016-08-17 | 株式会社Ｊｖｃケンウッド | Information processing method, display method, information processing device, terminal device, and program |
| JP6721043B2 (en) * | 2016-05-20 | 2020-07-08 | 富士通株式会社 | Display control program, display control device, and display control method |
| JP6443430B2 (en) * | 2016-12-15 | 2018-12-26 | 株式会社Ｊｖｃケンウッド | Information selection device, terminal device, information selection method, and information selection program |
| JP6443431B2 (en) * | 2016-12-15 | 2018-12-26 | 株式会社Ｊｖｃケンウッド | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003085433A (en) * | 2001-09-06 | 2003-03-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Information evaluation system and its program |
| JP2003167990A (en) * | 2001-11-30 | 2003-06-13 | Fujitsu Ltd | Commodity information collection system and method therefor |
| JP2004265013A (en) * | 2003-02-28 | 2004-09-24 | Mekiki Creates Co Ltd | Introducing method for information and system therefor, device, and program |
| US20050256771A1 (en) * | 2004-05-12 | 2005-11-17 | Garret E R | System and method of matching artistic products with their audiences |
| JP2006092315A (en) * | 2004-09-24 | 2006-04-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Introduction device, introduction method and program |
| US20060229936A1 (en) * | 2005-04-06 | 2006-10-12 | Cahill Conor P | Method and apparatus for rewarding a customer referral |
| JP2007102407A (en) * | 2005-10-03 | 2007-04-19 | Kddi Corp | Recommendation method, system, recommendation program, and its storage medium |
| JP2007200099A (en) * | 2006-01-27 | 2007-08-09 | Kirin Beverage Corp | Item selection support device, method and program |
| JP5971895B2 (en) * | 2010-03-31 | 2016-08-17 | 株式会社Ｊｖｃケンウッド | Information processing method, display method, information processing device, terminal device, and program |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002230328A (en) * | 2001-01-31 | 2002-08-16 | Hitachi Ltd | System and method for article sales intermediation |
| JP2005018470A (en) * | 2003-06-26 | 2005-01-20 | Sony Corp | Server and system for providing merchandise information |
| US8180680B2 (en) * | 2007-04-16 | 2012-05-15 | Jeffrey Leventhal | Method and system for recommending a product over a computer network |
-
2011
- 2011-02-22 JP JP2011035614A patent/JP5971895B2/en active Active
-
2015
- 2015-03-31 JP JP2015071720A patent/JP5983808B2/en active Active
-
2016
- 2016-08-04 JP JP2016153470A patent/JP6213629B2/en active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003085433A (en) * | 2001-09-06 | 2003-03-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Information evaluation system and its program |
| JP2003167990A (en) * | 2001-11-30 | 2003-06-13 | Fujitsu Ltd | Commodity information collection system and method therefor |
| JP2004265013A (en) * | 2003-02-28 | 2004-09-24 | Mekiki Creates Co Ltd | Introducing method for information and system therefor, device, and program |
| US20050256771A1 (en) * | 2004-05-12 | 2005-11-17 | Garret E R | System and method of matching artistic products with their audiences |
| JP2006092315A (en) * | 2004-09-24 | 2006-04-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Introduction device, introduction method and program |
| US20060229936A1 (en) * | 2005-04-06 | 2006-10-12 | Cahill Conor P | Method and apparatus for rewarding a customer referral |
| JP2007102407A (en) * | 2005-10-03 | 2007-04-19 | Kddi Corp | Recommendation method, system, recommendation program, and its storage medium |
| JP2007200099A (en) * | 2006-01-27 | 2007-08-09 | Kirin Beverage Corp | Item selection support device, method and program |
| JP5971895B2 (en) * | 2010-03-31 | 2016-08-17 | 株式会社Ｊｖｃケンウッド | Information processing method, display method, information processing device, terminal device, and program |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019211908A (en) * | 2018-06-01 | 2019-12-12 | 東芝テック株式会社 | Server device and program |
| JP7038008B2 (en) | 2018-06-01 | 2022-03-17 | 東芝テック株式会社 | Server equipment and programs |
| JP7083104B1 (en) | 2021-10-19 | 2022-06-10 | 株式会社エクサウィザーズ | Information processing methods, devices and programs |
| JP2023061295A (en) * | 2021-10-19 | 2023-05-01 | 株式会社エクサウィザーズ | Information processing method, device, and program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2015158926A (en) | 2015-09-03 |
| JP6213629B2 (en) | 2017-10-18 |
| JP2011227872A (en) | 2011-11-10 |
| JP5971895B2 (en) | 2016-08-17 |
| JP5983808B2 (en) | 2016-09-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5633423B2 (en) | Information processing method, display method, information processing device, terminal device, and information processing program | |
| JP6213629B2 (en) | Information processing device, terminal device, information processing method, and information processing program | |
| JP2020086675A (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
| JP6079479B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
| JP6414192B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
| JP5633659B2 (en) | Information processing method, display method, information processing device, terminal device, and information processing program | |
| JP6399338B2 (en) | Sales promotion information providing server device, sales promotion information providing system | |
| JP5086936B2 (en) | Point management device, point management method, and point management program | |
| JP5488172B2 (en) | Information processing method, information processing device, terminal device, and information processing program | |
| JP5846033B2 (en) | Information processing device, terminal device, information processing method, display method, information processing program, and display program | |
| JP6060833B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
| JP6065061B2 (en) | Information processing device, terminal device, information processing method, display method, information processing program, and display program | |
| JP5370351B2 (en) | Information processing method, information processing apparatus, and information processing program | |
| JP2023002983A (en) | Behavioral change promotion device and behavioral change promotion method | |
| JP6269864B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
| JP5987669B2 (en) | Information processing method, information processing apparatus, and information processing program | |
| JP6060785B2 (en) | Information selection device, information selection method, and information selection program | |
| WO2022044513A1 (en) | Information processing method, information processing device, and information processing program | |
| JP6443430B2 (en) | Information selection device, terminal device, information selection method, and information selection program | |
| JP6443431B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
| JP6903553B2 (en) | Providing equipment, providing method and providing program | |
| JP6599126B2 (en) | Segment management system and program | |
| JP5803800B2 (en) | Information processing device, terminal device, information processing method, display method, information processing program, and display program | |
| JP6028847B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
| JP2015181048A (en) | Information processor, terminal device, information processing method, display method, information processing program, and display program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20170608 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A132 Effective date: 20170613 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170803 |
|
| 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: 20170822 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20170904 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6213629 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |