JP2017068547A - 情報提供装置、プログラム及び情報提供方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】高い精度で類似度を算出し、一のユーザの嗜好傾向に合致したコンテンツを提供することが可能な情報提供装置等を提供する。【解決手段】複数のコンテンツパートからなるコンテンツにおけるコンテンツパートの各ユーザの使用量を検出し、使用量に基づいて各コンテンツパートの関心度を算出し、一のユーザからの推薦情報の提供の要求を受信した場合に、一のユーザの使用コンテンツを特定し、この使用コンテンツと同一のコンテンツを使用した他のユーザを抽出する。また、一のユーザと他のユーザとの間における、同一コンテンツに関する類似度を、各コンテンツパートの使用量に基き算出し、所定の条件を満たす類似度を有する他のユーザを特定し、該他のユーザが過去に使用したコンテンツのうち前記の使用コンテンツとは異なるコンテンツ等を取得して一のユーザに提供する。【選択図】図1
Description
本発明は、スマートフォンなどの通信端末装置と連動して各種の情報を提供する情報提供装置、プログラム及び情報提供方法に関する。
近年、タブレット型情報端末装置やスマートフォンなどに代表される通信端末装置の技術進歩、及びWWW(World Wide Web)などのネットワーク技術の発展に伴って、通信端末装置のユーザは、SNS(ソーシャル・ネットワーク・サービス)に代表される、情報共有サービス、又はこの情報提供サービスを通して、自身の嗜好に合致する各種のコンテンツ(例えば、電子書籍、音楽、動画等)を使用及び共有することができるようになっている。
特に、ユーザの嗜好に合致するコンテンツを提供するために、一のユーザと他のユーザとの間における所定のコンテンツの類似度を算出して、一のユーザに内容的に類似する他のコンテンツを推薦するシステムが提案されている。
最近では、ユーザの嗜好性の特定を行うに当たり、その精度を高くするために、例えば、電子書籍に含まれる所定のパートを閲覧した閲覧ログを解析することにより、ユーザの嗜好性を精度良く特定する装置が提案されている(例えば、特許文献1)。
上記特許文献1に記載された装置は、対象となるコンテンツについて閲覧されたパートに対する読書ログを解析し、個々のパートの関心度を求めている点で優れた装置である。
ところが、一般には、自身の嗜好に合致する各種のコンテンツの提供を受けようとした場合、過去に一のユーザが使用したコンテンツと同じコンテンツを使用した他のユーザを特定し、特定された他のユーザが使用した別のコンテンツの情報を提供することに留まっている。
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、高い精度で類似度を算出し、一のユーザの嗜好傾向に合致したコンテンツを提供することが可能な情報提供装置等を提供することにある。
(1)上述した課題を解決するため、本発明に係る情報提供装置は、ネットワークを介して接続された通信端末装置に所定のコンテンツを推薦情報として提供する情報提供装置であって、ユーザによって使用されるコンテンツが複数の部分であるコンテンツパートに分割されて構成され、当該コンテンツパートにより構成されたコンテンツに対し、当該コンテンツパートのそれぞれにおける各ユーザの使用量を検出する使用量検出手段と、前記使用量に基づいて各コンテンツパートの関心度を算出する関心度算出手段と、算出された各コンテンツパートの前記関心度をユーザ毎に、かつ、コンテンツ毎にデータベースに登録する登録手段と、一のユーザからの前記推薦情報の提供の要求を受信した場合に、前記データベースを参照し、当該一のユーザが使用した使用コンテンツを特定する使用コンテンツ特定手段と、前記データベースを参照し、特定された前記使用コンテンツと同一のコンテンツを使用した他のユーザを抽出するユーザ抽出手段と、前記データベースを参照し、前記抽出された他のユーザ及び前記一のユーザにおける、特定された前記使用コンテンツに対する各コンテンツパートの関心度をそれぞれ取得する関心度取得手段と、前記一のユーザと、前記抽出された他のユーザとの間における、同一コンテンツに関する類似度を、当該コンテンツの各コンテンツパートにおける前記関心度に基づいて算出する類似度算出手段と、前記算出された類似度が所定の条件を満たす類似度を有する他のユーザを特定するユーザ特定手段と、前記特定された他のユーザが過去に使用したコンテンツのうち前記使用コンテンツとは異なるコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を取得するコンテンツ情報取得手段と、前記取得したコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を前記推薦情報として前記一のユーザに提供する推薦情報提供手段と、を備える構成を有している。
この構成により、ユーザのコンテンツに対する関心の程度を関心度として詳細かつ正確に数値化することができる。そして、この関心度を用いて類似度を算出するので、一のユーザと他のユーザとの間の類似度を正確に算出することが可能となる。
したがって、一のユーザの嗜好傾向に合致したコンテンツ等を推薦情報として確実に提供することが可能になる。
(2)また、本発明に係る情報提供装置おいて、前記各コンテンツの関心度は、ユーザによって使用された各コンテンツパートの使用量と、当該ユーザによって使用された同一のコンテンツにおける所定条件を満たすコンテンツパートの使用量とに基づいて算出された値であり、前記類似度算出手段が、前記関心度に基づいて、前記一のユーザと、前記抽出された他のユーザとの間における、前記使用コンテンツに関する類似度を算出する構成を有している。
この構成により、ユーザが、コンテンツの中の興味をもって当該コンテンツを使用したコンテンツパートと、興味を示さないで当該コンテンツを使用したコンテンツパートを区別して特定することができ、ユーザの嗜好傾向を客観的に特定することができる。
(3)また、本発明に係る情報提供装置おいて、前記関心度は、ユーザによって使用された各コンテンツパートの使用量と、当該ユーザによって使用された同一のコンテンツにおけるコンテンツパートの中で前記使用量が最大である最大長使用量との割合として算出する値である、構成を有している。
この構成により、ユーザが、コンテンツの中の興味をもって当該コンテンツを使用したコンテンツパートを具体的に特定し、かつ、興味を示さないで当該コンテンツを使用したコンテンツパートを具体的に特定することができる。すなわち、算出された値が大きいコンテンツパートは、ユーザが興味を示したコンテンツパートであることを特定することができる。
(4)また、本発明に係る情報提供装置おいて、前記使用量が使用時間である構成を有している。
この構成により、コンテンツが、例えば、電子書籍等、興味を有するコンテンツパートには時間を掛けて使用するものである場合に、算出された値が大きいコンテンツパートは、ユーザが興味を示したコンテンツパートであることを特定することができる。
(5)また、本発明に係る情報提供装置おいて、前記使用量が使用回数である構成を有している。
この構成により、コンテンツが、例えば、音楽等、興味を有するコンテンツパートを何回も使用するものである場合に、算出された値が大きいコンテンツパートは、ユーザが興味を示したコンテンツパートであることを特定することができる。
(6)上述した課題を解決するため、本発明に係るプログラムは、コンピュータによって、ネットワークを介して接続された通信端末装置に所定のコンテンツを推薦情報として提供するプログラムであって、前記コンピュータを、ユーザによって使用されるコンテンツが複数の部分であるコンテンツパートに分割されて構成され、当該コンテンツパートにより構成されたコンテンツに対し、当該コンテンツパートのそれぞれにおける各ユーザの使用量を検出する使用量検出手段、算出された各コンテンツパートの前記関心度をユーザ毎に、かつ、コンテンツ毎にデータベースに登録する登録手段、一のユーザからの前記推薦情報の提供の要求を受信した場合に、前記データベースを参照し、当該一のユーザが使用した使用コンテンツを特定する使用コンテンツ特定手段、前記データベースを参照し、特定された前記使用コンテンツと同一のコンテンツを使用した他のユーザを抽出するユーザ抽出手段、前記データベースを参照し、前記抽出された他のユーザ及び前記一のユーザにおける、特定された前記使用コンテンツに対する各コンテンツパートの関心度をそれぞれ取得する関心度取得手段、前記一のユーザと、前記抽出された他のユーザとの間における、同一コンテンツに関する類似度を、当該コンテンツの各コンテンツパートにおける前記関心度に基づいて算出する類似度算出手段、前記算出された類似度が所定の条件を満たす類似度を有する他のユーザを特定するユーザ特定手段、前記特定された他のユーザが過去に使用したコンテンツのうち前記使用コンテンツとは異なるコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を取得するコンテンツ情報取得手段、及び前記取得したコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を前記推薦情報として前記一のユーザに提供する推薦情報提供手段、として機能させる構成を有している。
この構成により、ユーザのコンテンツに対する関心の程度を関心度として詳細かつ正確に数値化することができる。そして、この関心度を用いて類似度を算出するので、一のユーザと他のユーザとの間の類似度を正確に算出することが可能となる。
したがって、一のユーザの嗜好傾向に合致したコンテンツ等を推薦情報として確実に提供することが可能になる。
(7)上述した課題を解決するため、本発明に係る情報提供方法は、ネットワークを介して接続された通信端末装置に所定のコンテンツを推薦情報として提供する情報提供方法であって、ユーザによって使用されるコンテンツが複数の部分であるコンテンツパートに分割されて構成され、当該コンテンツパートにより構成されたコンテンツに対し、当該コンテンツパートのそれぞれにおける各ユーザの使用量を検出する使用量検出工程と、前記使用量に基づいて各コンテンツパートの関心度を算出する関心度算出工程と、算出された各コンテンツパートの前記関心度をユーザ毎に、かつ、コンテンツ毎にデータベースに登録する登録工程と、前記検出された各コンテンツパートの関心度をユーザ毎にデータベースに登録する登録工程と、一のユーザからの前記推薦情報の提供の要求を受信した場合に、前記データベースを参照し、当該一のユーザが使用した使用コンテンツを特定する使用コンテンツ特定工程と、前記データベースを参照し、特定された前記使用コンテンツと同一のコンテンツを使用した他のユーザを抽出するユーザ抽出工程と、前記データベースを参照し、前記抽出された他のユーザ及び前記一のユーザにおける、特定された前記使用コンテンツに対する各コンテンツパートの関心度をそれぞれ取得する関心度取得工程と、前記一のユーザと、前記抽出された他のユーザとの間における、同一コンテンツに関する類似度を、当該コンテンツの各コンテンツパートにおける前記関心度に基づいて算出する類似度算出工程と、前記算出された類似度が所定の条件を満たす類似度を有する他のユーザを特定するユーザ特定工程と、前記特定された他のユーザが過去に使用したコンテンツのうち前記使用コンテンツとは異なるコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を取得するコンテンツ情報取得工程と、前記取得したコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を前記推薦情報として前記一のユーザに提供する推薦情報提供工程と、を備える構成を有している。
この構成により、ユーザのコンテンツに対する関心の程度を関心度として詳細かつ正確に数値化することができる。そして、この関心度を用いて類似度を算出するので、一のユーザと他のユーザとの間の類似度を正確に算出することが可能となる。
したがって、一のユーザの嗜好傾向に合致したコンテンツ等を推薦情報として確実に提供することが可能になる。
本発明の情報提供装置、プログラム及び情報提供方法は、高い精度で類似度を算出することができるので、一のユーザの嗜好傾向に合致したコンテンツを正確に提供することが可能である。
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態は、通信端末装置と、当該通信端末装置とネットワークを介して接続される情報提供サーバ装置と、を有する情報提供システムに対し、本発明に係る情報提供サーバ装置、プログラム及び情報提供システムを適用した場合の実施形態である。
[1]情報提供システム
まず、図1を用いて本実施形態における情報提供システム1の構成及び概要について説明する。なお、図1は、本実施形態における情報提供システム1の構成を示すシステム構成図である。また、図が煩雑になることを防止するために、図1においては、一部のユーザのみを示している。すなわち、実際の情報提供システム1においては、表示するよりも多数のユーザ、及び通信端末装置10が存在している。
まず、図1を用いて本実施形態における情報提供システム1の構成及び概要について説明する。なお、図1は、本実施形態における情報提供システム1の構成を示すシステム構成図である。また、図が煩雑になることを防止するために、図1においては、一部のユーザのみを示している。すなわち、実際の情報提供システム1においては、表示するよりも多数のユーザ、及び通信端末装置10が存在している。
本実施形態の情報提供システム1は、ネットワーク20を介して接続された通信端末装置10にコンテンツを提供し、通信端末装置10を所持するユーザが当該コンテンツを使用することが可能なシステムである。ユーザに提供可能なコンテンツとしては、例えば、音楽、動画、Webサイト及び電子書籍等、通信端末装置10で使用することができるものである。
そして、情報提供システム1は、コンテンツに関する推薦情報の提供してもらうこと要求する一のユーザ(以下、「要求ユーザ」という。)からの要求に基づいて、当該要求ユーザと嗜好傾向が類似する他のユーザが使用したコンテンツであって、要求ユーザが使用したコンテンツとは異なるコンテンツを推薦情報として要求ユーザに提供することが可能な構成を有している。
一般に、一のユーザが使用したコンテンツと他のユーザが使用したコンテンツとが一致する場合、一のユーザと他のユーザとの嗜好傾向は類似していると考えられている。例えば、一のユーザと他のユーザとがホームページの作成方法に関する電子書籍を閲覧していた場合、両者の嗜好傾向は類似していると一般には考えられている。
しかし、一のユーザと他のユーザとが全く異なる目的や観点から同一の電子書籍を閲覧している場合もある。例えば、一のユーザは、良いデザインをする目的で、デザインの観点からホームページの作成方法に関する電子書籍を閲覧していたとする。これに対し、他のユーザは、HTML(Hyper Text Markup Language)のコーディング技術を調査する目的でホームページの作成方法に関する電子書籍を閲覧していたとする。この場合、一のユーザの嗜好傾向がデザインであり、他のユーザの嗜好傾向がHTMLのコーディング技術であり、両者の嗜好傾向が全く異なる自体が想定し得る。
そのため、一のユーザと他のユーザとが同一のコンテンツを使用しているという事実のみから両者の嗜好傾向が類似するということができない場合がある。
本実施形態の情報提供システム1は、こうした不都合が生じすることを抑制し、ユーザ同士の嗜好傾向が類似していることを精度良く判定し、嗜好傾向が類似する一のユーザに対し、他のユーザが使用したコンテンツの情報を提供することを可能にしている。
具体的に、本実施形態の情報提供システム1は、図1に示すように、SNSに利用登録済みのユーザによって利用される複数の通信端末装置10と、ネットワーク20と、ネットワーク20を介して、通信端末装置10に通信接続されるとともに、SNSの管理を行い、推薦情報提供処理を実行する情報提供サーバ装置30と、を有している。
なお、ネットワーク20は、例えば、携帯電話網を含む公衆電話網と、IP(Internet Protocol)ネットワークが相互接続されて構成される。ただし、当該ネットワーク20の構成は、これに限られない。
通信端末装置10は、例えば、PC、スマートフォン、タブレット型情報端末装置、又は、携帯用電話機等の通信端末装置であり、ユーザがSNSのサービスを利用する際に用いられる。
具体的に、通信端末装置10は、音声通話機能及び電子メールの送受信機能とともに、XML(eXtensible Markup Language)等のマークアップ言語によって記述されているリソースデータをURL(Uniform Resource Locator)に基づいて取得し、当該リソースデータに基づいて、画像の表示、音声再生及びデータ通信を行う、ブラウジング機能を有している。
また、通信端末装置10は、ブラウジング機能を用いて、情報提供サーバ装置30から受信したリソースデータに基づいて、当該リソースデータによって構成されるコンテンツをユーザが使用可能に表示及び再生するとともに、基地局BS及びネットワーク20を介して情報提供サーバ装置30と通信接続しつつ、情報提供サーバ装置30からSNSのサービス提供を受けることができるようになっている。
本実施形態の情報提供サーバ装置30は、各種のデータベース(以下、「DB」と略す。)を有し、SNSの各サービスを提供するために用いられる。そして、情報提供サーバ装置30は、
(1)ユーザによって使用されるコンテンツが複数の部分であるコンテンツパートに分割されて構成され、当該コンテンツパートにより構成されたコンテンツに対し、当該コンテンツパートのそれぞれにおける各ユーザの使用量を検出する機能、
(2)使用量に基づいて各コンテンツパートの関心度を算出する機能、
(3)算出された各コンテンツパートの関心度をユーザ毎に、かつ、コンテンツ毎にデータベースに登録する機能、
(4)一のユーザからの推薦情報の提供の要求を受信した場合に、データベースを参照し、当該一のユーザが使用した使用コンテンツを特定する機能、
(5)データベースを参照し、特定された使用コンテンツと同一のコンテンツを使用した他のユーザを抽出する機能、
(6)データベースを参照し、抽出された他のユーザ及び一のユーザにおける、特定された使用コンテンツに対する各コンテンツパートの関心度をそれぞれ取得する機能、
(7)一のユーザと、抽出された他のユーザとの間における、同一コンテンツに関する類似度を、当該コンテンツの各コンテンツパートにおける関心度に基づいて算出する機能、
(8)算出された類似度が所定の条件を満たす類似度を有する他のユーザを特定するユーザ特定手段と、特定された他のユーザが過去に使用したコンテンツのうち使用コンテンツとは異なるコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を取得する機能、及び
(9)したコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を推薦情報として一のユーザに提供する機能、
を実行するための構成を有している。
(1)ユーザによって使用されるコンテンツが複数の部分であるコンテンツパートに分割されて構成され、当該コンテンツパートにより構成されたコンテンツに対し、当該コンテンツパートのそれぞれにおける各ユーザの使用量を検出する機能、
(2)使用量に基づいて各コンテンツパートの関心度を算出する機能、
(3)算出された各コンテンツパートの関心度をユーザ毎に、かつ、コンテンツ毎にデータベースに登録する機能、
(4)一のユーザからの推薦情報の提供の要求を受信した場合に、データベースを参照し、当該一のユーザが使用した使用コンテンツを特定する機能、
(5)データベースを参照し、特定された使用コンテンツと同一のコンテンツを使用した他のユーザを抽出する機能、
(6)データベースを参照し、抽出された他のユーザ及び一のユーザにおける、特定された使用コンテンツに対する各コンテンツパートの関心度をそれぞれ取得する機能、
(7)一のユーザと、抽出された他のユーザとの間における、同一コンテンツに関する類似度を、当該コンテンツの各コンテンツパートにおける関心度に基づいて算出する機能、
(8)算出された類似度が所定の条件を満たす類似度を有する他のユーザを特定するユーザ特定手段と、特定された他のユーザが過去に使用したコンテンツのうち使用コンテンツとは異なるコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を取得する機能、及び
(9)したコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を推薦情報として一のユーザに提供する機能、
を実行するための構成を有している。
このような構成より、本実施形態の情報提供システム1は、要求ユーザと嗜好が類似する他のユーザが使用した、要求ユーザにより使用されたコンテンツとは異なるコンテンツを推薦して提供することができるようになっている。
[2]情報提供サーバ装置
[2.1]構成
次に、図2〜図7の各図を用いて本実施形態の情報提供サーバ装置30の構成について説明する。なお、図2は、本実施形態の情報提供サーバ装置30の構成を示すブロック図であり、図3〜図5は、それぞれ、情報提供サーバ装置30内に設けられたユーザ管理DB341、コンテンツ情報DB342、嗜好傾向情報DB343に記録されるデータの一例をそれぞれ示す図である。また、図6は、2人ユーザの関心度に基づいて、ユーザ間の類似度の算出内容を説明するためのテーブルを示す図であり、図7は、要求ユーザと類似度が高い他のユーザの特定と、推薦するための推薦情報を取得する過程を説明するための説明図である。
[2.1]構成
次に、図2〜図7の各図を用いて本実施形態の情報提供サーバ装置30の構成について説明する。なお、図2は、本実施形態の情報提供サーバ装置30の構成を示すブロック図であり、図3〜図5は、それぞれ、情報提供サーバ装置30内に設けられたユーザ管理DB341、コンテンツ情報DB342、嗜好傾向情報DB343に記録されるデータの一例をそれぞれ示す図である。また、図6は、2人ユーザの関心度に基づいて、ユーザ間の類似度の算出内容を説明するためのテーブルを示す図であり、図7は、要求ユーザと類似度が高い他のユーザの特定と、推薦するための推薦情報を取得する過程を説明するための説明図である。
本実施形態の情報提供サーバ装置30は、図2に示すように、サーバ装置全体を制御するサーバ管理制御部310と、ネットワーク20に通信接続される通信制御部320と、各種のメモリとして機能するROM/RAM330と、各種のDBを有する記録装置340と、通信端末装置10と連動しつつ、推薦情報提供処理を実行するデータ処理部350と、を有する。なお、上記の各部は、バスBによって相互に接続され、各構成要素間におけるデータの転送が実行される。
サーバ管理制御部310は、主に中央演算処理装置(CPU)によって構成されている。とりわけ、サーバ管理制御部310は、プログラムを実行することによって、情報提供サーバ装置30の各部を統合制御するとともに、記録装置340の管理及び制御を含め、SNSのサービス提供の管理を行っている。
通信制御部320は、所定のネットワークインターフェースであり、ネットワーク20を介して通信端末装置10とデータの授受を行う。
ROM/RAM330には、情報提供サーバ装置30の駆動に必要な各種のプログラムが記録されている。また、ROM/RAM330は、サーバ管理制御部310やデータ処理部350が各種の処理を実行する際のワークエリアとして用いられる。
記録装置340は、HDD(Hard Disc Drive)、又は、SSD(Solid State Drive)により構成されている。そして、記録装置340の記録領域内に少なくとも、ユーザ管理DB341と、コンテンツ情報DB342と、嗜好傾向情報DB343と、を有している。なお、本実施形態の記録装置340は、例えば、本発明のデータベースを構成する。なお、記録装置340が備える各DBの詳細については、後述する。
データ処理部350は、所定のアプリケーションを実行することによって、サーバ管理制御部310の制御の下、記録装置340の管理及び制御、ログイン管理を含む、SNSの各種のサービスを提供するための管理、ユーザによってSNS上に投稿されたコンテンツの管理、評価情報登録処理、及び、推薦情報提供処理を実行する。なお、本実施形態のデータ処理部350の詳細については、後述する。
[2.2]記録装置
記録装置340が備えるユーザ管理DB341、コンテンツ情報DB342、及び嗜好傾向情報DB343の詳細について説明する。
記録装置340が備えるユーザ管理DB341、コンテンツ情報DB342、及び嗜好傾向情報DB343の詳細について説明する。
(ユーザ管理DB)
ユーザ管理DB341は、SNSに利用登録をした各ユーザを管理するための各種情報がデータとして格納されるデータベースである。例えば、ユーザ管理DB341は、図3に示すように、SNSのユーザ毎に
(1)ユーザIDと、
(2)ユーザ名等の各種の属性を含むユーザ情報と、
が対応付けて登録(記録)される。
ユーザ管理DB341は、SNSに利用登録をした各ユーザを管理するための各種情報がデータとして格納されるデータベースである。例えば、ユーザ管理DB341は、図3に示すように、SNSのユーザ毎に
(1)ユーザIDと、
(2)ユーザ名等の各種の属性を含むユーザ情報と、
が対応付けて登録(記録)される。
なお、図3に例示したユーザ管理DB341には、例えば、ユーザID「U0001」のユーザに対応するユーザ情報として、ユーザ名「AAAA」が対応付けて登録記録されている。このユーザ管理DB341には、ユーザID及びユーザ名の他に、例えば、ユーザの年齢、職業等の項目が、必要に応じて登録される。
(コンテンツ情報DB)
コンテンツ情報DB342は、ユーザが使用可能な種々のコンテンツ情報が登録されたDBである。当該コンテンツ情報DB342には、音楽、動画Webサイト、電子書籍等、ユーザが通信端末装置10を用いて使用することができるコンテンツの情報が登録されている。当該コンテンツ情報DB342は、図4に示すように、例えば、
(1)各コンテンツに割り当てられたコンテンツID、
(2)当該コンテンツの名称(例えば、電子書籍の書籍名)、
(3)当該コンテンツの内容が属するジャンル、及び
(4)当該コンテンツに関わるコンテンツデータ(具体的に、当該コンテンツデータが記録されているURL)、が対応付けて登録されている。
コンテンツ情報DB342は、ユーザが使用可能な種々のコンテンツ情報が登録されたDBである。当該コンテンツ情報DB342には、音楽、動画Webサイト、電子書籍等、ユーザが通信端末装置10を用いて使用することができるコンテンツの情報が登録されている。当該コンテンツ情報DB342は、図4に示すように、例えば、
(1)各コンテンツに割り当てられたコンテンツID、
(2)当該コンテンツの名称(例えば、電子書籍の書籍名)、
(3)当該コンテンツの内容が属するジャンル、及び
(4)当該コンテンツに関わるコンテンツデータ(具体的に、当該コンテンツデータが記録されているURL)、が対応付けて登録されている。
図4に例示したコンテンツ情報DB342には、例えば、コンテンツID「C0001」と、コンテンツ名「○○経済入門」、ジャンル「経済」、及びコンテンツデータのURL「http:www//・・・・」、が対応付けて登録されている。
(嗜好傾向情報DB)
嗜好傾向情報DB343は、各ユーザによって使用されたコンテンツに関する嗜好傾向情報がユーザ毎に、かつ、コンテンツ毎に登録される。また、各ユーザが使用した各コンテンツに関する履歴情報も登録される。この嗜好傾向情報DB343には、例えば、図5に示すように、
(1)各ユーザを特定するためのユーザID、
(2)当該ユーザが使用したコンテンツのコンテンツID、
(3)当該ユーザがコンテンツを使用した日時、
(4)コンテンツを構成するコンテンツパート毎の使用量、及び
(5)各コンテンツパートの関心度
が相互に対応付けて登録されている。
嗜好傾向情報DB343は、各ユーザによって使用されたコンテンツに関する嗜好傾向情報がユーザ毎に、かつ、コンテンツ毎に登録される。また、各ユーザが使用した各コンテンツに関する履歴情報も登録される。この嗜好傾向情報DB343には、例えば、図5に示すように、
(1)各ユーザを特定するためのユーザID、
(2)当該ユーザが使用したコンテンツのコンテンツID、
(3)当該ユーザがコンテンツを使用した日時、
(4)コンテンツを構成するコンテンツパート毎の使用量、及び
(5)各コンテンツパートの関心度
が相互に対応付けて登録されている。
図5に例示した嗜好傾向情報DB343には、例えば、ユーザID「U0001」により特定されるユーザについて、当該ユーザが使用したコンテンツのコンテンツID、例えば、「C0001」と、コンテンツIDにより特定されるコンテンツを使用した日時である2015年4月15日10時25分を表す「2015/04/15/10/25」とが対応付けて登録されている。さらに、ユーザID「U0001」は、当該コンテンツを複数のパートに分割したコンテンツパート「1,2,3,4・・・」と、各コンテンツパートの使用量「9,9,8,5・・・・」と、各コンテンツパートの関心度「90,90,80,50・・・」とが対応付けて登録されている。この嗜好傾向情報DB343において、各コンテンツパートの使用量は、各コンテンツパートを使用した時間である。すなわち、この嗜好傾向情報DB343の使用量の欄に示された「9,9,8,5・・・・」は、「9分、9分、8分、5分・・・」をそれぞれ表している。
使用の対象となるコンテンツが音楽や動画である場合、「使用量」の欄には、使用回数が登録される。すなわち、「使用量」の欄に示された「9,9,8,5・・・・」は、「9回、9回、8回、5回・・・」をそれぞれ表している。
「関心度」の欄に示された関心度は、後述するデータ処理部350を構成する関心度算出部353により算出された値である。この関心度については、次のデータ処理部350のところで詳細に説明する。
[2.3]データ処理部
次に、図6及び図7を用いて本実施形態のデータ処理部350の詳細について説明する。なお、図6は、本実施形態のデータ処理部350における類似度の算出を説明するための説明図であり、図7は、本実施形態のデータ処理部350における推薦情報提供処理を説明するための図である。
次に、図6及び図7を用いて本実施形態のデータ処理部350の詳細について説明する。なお、図6は、本実施形態のデータ処理部350における類似度の算出を説明するための説明図であり、図7は、本実施形態のデータ処理部350における推薦情報提供処理を説明するための図である。
データ処理部350は、使用量検出部351、DB管理部352、関心度算出部353、関心度取得部354、使用コンテンツ特定部355、ユーザ抽出部356、類似度算出部357、ユーザ特定部358、コンテンツ情報取得部359及び推薦情報提供部360を備えている。
このデータ処理部350は、ユーザ操作による通信端末装置10からのログイン要求に基づいて各ユーザのSNSへのログイン処理を行うとともに、各ユーザにおけるログイン状態の維持、ログイン状態の解除、並びに、SNSの各種のサービスを提供するため管理及びデータの送受信を制御する。
また、データ処理部350は、サーバ管理制御部310の制御の下、
(1)コンテンツパートのそれぞれにおける各ユーザの使用量を検出する処理、
(2)使用量に基づいて各コンテンツパートの関心度を算出する処理、
(3)各コンテンツパートの関心度をユーザ毎に、かつ、コンテンツ毎にデータベースに登録する処理、
(4)データベースを参照し、当該一のユーザが使用した使用コンテンツを特定する処理、
(5)データベースを参照し、特定された使用コンテンツと同一のコンテンツを使用した他のユーザを抽出する処理、
(6)データベースを参照し、抽出された他のユーザ及び一のユーザにおける、特定された使用コンテンツに対する各コンテンツパートの関心度をそれぞれ取得する処理、
(7)一のユーザと、抽出された他のユーザとの間における、同一コンテンツに関する類似度を、当該コンテンツの各コンテンツパートにおける関心度に基づいて算出する処理、
(8)算出された類似度が所定の条件を満たす類似度を有する他のユーザを特定するユーザ特定手段と、特定された他のユーザが過去に使用したコンテンツのうち使用コンテンツとは異なるコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を取得する処理、及び
(9)したコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を推薦情報として一のユーザに提供する処理、
を実行する。
(1)コンテンツパートのそれぞれにおける各ユーザの使用量を検出する処理、
(2)使用量に基づいて各コンテンツパートの関心度を算出する処理、
(3)各コンテンツパートの関心度をユーザ毎に、かつ、コンテンツ毎にデータベースに登録する処理、
(4)データベースを参照し、当該一のユーザが使用した使用コンテンツを特定する処理、
(5)データベースを参照し、特定された使用コンテンツと同一のコンテンツを使用した他のユーザを抽出する処理、
(6)データベースを参照し、抽出された他のユーザ及び一のユーザにおける、特定された使用コンテンツに対する各コンテンツパートの関心度をそれぞれ取得する処理、
(7)一のユーザと、抽出された他のユーザとの間における、同一コンテンツに関する類似度を、当該コンテンツの各コンテンツパートにおける関心度に基づいて算出する処理、
(8)算出された類似度が所定の条件を満たす類似度を有する他のユーザを特定するユーザ特定手段と、特定された他のユーザが過去に使用したコンテンツのうち使用コンテンツとは異なるコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を取得する処理、及び
(9)したコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を推薦情報として一のユーザに提供する処理、
を実行する。
[2.3.1]使用量検出部
使用量検出部351は、本発明の使用量検出手段を構成しており、通信端末装置10から送信されたコンテンツの使用情報に含まれる使用料を検出する。
使用量検出部351は、本発明の使用量検出手段を構成しており、通信端末装置10から送信されたコンテンツの使用情報に含まれる使用料を検出する。
ユーザは、通信端末装置10を利用して、情報提供サーバ装置30から提供されたコンテンツを視聴するなどして使用する。ユーザによって使用されたコンテンツに関する使用情報は、ユーザがコンテンツを使用し終えた後に、通信端末装置10から情報提供サーバ装置30に送信される。この使用情報には、例えば、ユーザが使用したコンテンツのコンテンツID、ユーザがコンテンツを使用した日時、コンテンツを分割してなる複数の部分であるコンテンツパートの数、各コンテンツパートの使用量等が含まれている。
当該使用量検出部351によって検出された使用量は、後述する関心度を算出する際に用いられる。
[2.3.2]DB管理部
DB管理部352は、例えば、本発明の登録手段を構成しており、各DBに対し、情報の登録、削除及び変更を管理する。
DB管理部352は、例えば、本発明の登録手段を構成しており、各DBに対し、情報の登録、削除及び変更を管理する。
例えば、DB管理部352は、ユーザによって使用されたコンテンツに対する各ユーザの嗜好傾向に関する嗜好傾向情報をユーザ毎に嗜好傾向情報DB343に登録する。また、DB管理部352は、例えば、類似度を算出する際に、嗜好傾向情報DB343に登録された関心度を読み出す処理を実行する。
[2.3.3]関心度算出部
関心度算出部353は、本発明の関心度算出手段を構成する。この関心度算出部353は、関心度という数値を用いることによって、ユーザによって使用されたコンテンツに対する嗜好傾向をユーザ毎に数値化する。
関心度算出部353は、本発明の関心度算出手段を構成する。この関心度算出部353は、関心度という数値を用いることによって、ユーザによって使用されたコンテンツに対する嗜好傾向をユーザ毎に数値化する。
具体的に、コンテンツは、複数の部分であるコンテンツパートに分割されており、コンテンツはこれらの複数のコンテンツパートによって構成されている。そして、当該関心度算出部353は、コンテンツパーツ毎に関心度を算出する。関心度は、各コンテンツパートのユーザによって使用された各コンテンツパートの使用量と、当該ユーザによって使用された同一コンテンツパートの中で所定の条件を満たす使用量とを用いることによって関心度を算出している。
所定の条件としては、例えば、当該ユーザによって使用されたコンテンツパートの中で使用量が最大値であることを挙げることができる。また、関心度としては、各コンテンツパートの使用量と最大使用量との割合として算出された値を挙げることができる。なお、関心度算出部353の具体的な処理内容については、後述する。
[2.3.4]関心度取得部
関心度取得部354は、本発明の関心度取得手段を構成している。この関心度取得部354は、抽出された全てのユーザが使用したコンテンツの各コンテンツパートの関心度を取得する処理を実行する。具体的に、関心度取得部354は、嗜好傾向情報DB343を参照し、抽出された各ユーザの関心度を取得する。
関心度取得部354は、本発明の関心度取得手段を構成している。この関心度取得部354は、抽出された全てのユーザが使用したコンテンツの各コンテンツパートの関心度を取得する処理を実行する。具体的に、関心度取得部354は、嗜好傾向情報DB343を参照し、抽出された各ユーザの関心度を取得する。
例えば、ユーザID「U0001」の要求ユーザとユーザID「U0002」のユーザとが共にコンテンツID「C0001」のコンテンツを使用していることにより、ユーザID「U0002」のユーザが抽出されたとする。この場合、関心度取得部354は、ユーザID「U0002」のユーザにおけるコンテンツID「C0001」のコンテンツの関心度を取得する。取得する関心度は、コンテンツID「C0001」のコンテンツを構成する全てのコンテンツパートに付与された関心度である。
[2.3.5]使用コンテンツ特定部
使用コンテンツ特定部355は、本発明のコンテンツ特定手段を構成する。この使用コンテンツ特定部355は、要求ユーザからの推薦情報の提供の要求を受信した場合に、嗜好傾向情報DB343を参照し、要求ユーザが使用した使用コンテンツを特定する処理を実行している。例えば、要求ユーザが過去にコンテンツID「C0001」〜「C0010」により特定されるコンテンツを使用していた場合、使用コンテンツ特定部355は、要求ユーザからの指定等に基づいて、コンテンツID「C0001」により特定されるコンテンツの特定を行う。
使用コンテンツ特定部355は、本発明のコンテンツ特定手段を構成する。この使用コンテンツ特定部355は、要求ユーザからの推薦情報の提供の要求を受信した場合に、嗜好傾向情報DB343を参照し、要求ユーザが使用した使用コンテンツを特定する処理を実行している。例えば、要求ユーザが過去にコンテンツID「C0001」〜「C0010」により特定されるコンテンツを使用していた場合、使用コンテンツ特定部355は、要求ユーザからの指定等に基づいて、コンテンツID「C0001」により特定されるコンテンツの特定を行う。
[2.3.6]ユーザ抽出部
ユーザ抽出部356は、本発明のユーザ抽出手段を構成している。このユーザ抽出部356は、要求ユーザによって使用された使用コンテンツと同一のコンテンツを使用した他の全てのユーザを抽出する処理を実行する。要求ユーザによって使用された使用コンテンツの特定は、上記の使用コンテンツ特定部355により行われる。
ユーザ抽出部356は、本発明のユーザ抽出手段を構成している。このユーザ抽出部356は、要求ユーザによって使用された使用コンテンツと同一のコンテンツを使用した他の全てのユーザを抽出する処理を実行する。要求ユーザによって使用された使用コンテンツの特定は、上記の使用コンテンツ特定部355により行われる。
例えば、ユーザID「U0001」の要求ユーザが使用した使用コンテンツのコンテンツIDが「C0001」である場合、ユーザ抽出部356は、嗜好傾向情報DB343を参照し、嗜好傾向情報DB343からコンテンツID「C0001」が登録されている全てのユーザ、例えば、ユーザID「U0002」及びその他のユーザを抽出する。
[2.3.7]類似度算出部
類似度算出部357は、本発明の類似度算出手段を構成している。この類似度算出部357は、推薦情報の提供を要求する要求ユーザと他のユーザとの間における、コンテンツに対する嗜好傾向がどの程度類似しているかを数値化して算出する。本実施形態の情報提供サーバ装置30の類似度算出部357は、推薦情報の提供を要求した要求ユーザと、上記のユーザ抽出部356により抽出された他のユーザとの間における使用コンテンツに関する類似度を、使用コンテンツの嗜好傾向情報に基づいて算出する。
類似度算出部357は、本発明の類似度算出手段を構成している。この類似度算出部357は、推薦情報の提供を要求する要求ユーザと他のユーザとの間における、コンテンツに対する嗜好傾向がどの程度類似しているかを数値化して算出する。本実施形態の情報提供サーバ装置30の類似度算出部357は、推薦情報の提供を要求した要求ユーザと、上記のユーザ抽出部356により抽出された他のユーザとの間における使用コンテンツに関する類似度を、使用コンテンツの嗜好傾向情報に基づいて算出する。
類似度の算出方法は、特に限定がなく、後述するように、関心度を用いて類似度を算出する方法の他、コサイン類似度等を用いて類似度を算出することもできる。なお、関心度を用いて類似度を算出する具体的な方法については、後述する。
[2.3.8]ユーザ特定部
ユーザ特定部358は、本発明のユーザ特定手段を構成する。このユーザ特定部358は、上述したユーザ抽出部356によって抽出されたユーザの中から、所定の条件を満たす類似度を有するユーザを特定する処理を実行する。
ユーザ特定部358は、本発明のユーザ特定手段を構成する。このユーザ特定部358は、上述したユーザ抽出部356によって抽出されたユーザの中から、所定の条件を満たす類似度を有するユーザを特定する処理を実行する。
所定の条件としては、例えば、
(1)類似度が最も大きいこと、
(2)類似度が、予め定められた閾値以上であること、
(3)算出された類似度の値が大きい方から数えて上位にあること、
等を挙げることができる。
(1)類似度が最も大きいこと、
(2)類似度が、予め定められた閾値以上であること、
(3)算出された類似度の値が大きい方から数えて上位にあること、
等を挙げることができる。
類似度が最も大きいことを所定の条件とした場合、例えば、図7に示すように、ユーザID「U0001」であり、ユーザ名が「AAAA」であるユーザと同一のコンテンツを使用した他のユーザとして、ユーザID「U0002」、ユーザ名「BBBB」のユーザ、ユーザID「U0003」、ユーザ名「CCCC」のユーザ、ユーザID「U0004」、ユーザ名「DDDD」のユーザ、ユーザID「U0005」、ユーザ名「EEEE」のユーザ、及びユーザID「U0006」、ユーザ名「FFFF」のユーザの5名が抽出されたとする。各ユーザの関心類似度は、「45」、「14」、「60」、「90」、「43」である場合、関心類似度が「90」と5名の中で最も高いユーザ「EEEE」が、当該ユーザ特定部358によって特定される。
類似度が、予め定められた閾値以上である場合を所定の条件とした場合、例えば、ユーザ同士の嗜好傾向が極めて似ているとされる類似度を予め定めることにより、他のユーザの人数に関わりなく、予め定められた閾値以上の類似度を有するユーザを特定することができる。
また、算出された類似度の値が大きい方から数えて上位にあること、例えば、上位5番目までの類似度を所定の条件とした場合、例えば、上位5番目までの類似度を有するユーザを特定することができる。
[2.3.9]コンテンツ情報取得部
コンテンツ情報取得部359は、本発明のコンテンツ情報取得手段を構成する。コンテンツ情報取得部359は、ユーザ特定部358によって特定されたユーザが使用したコンテンツのうち、推薦情報の提供を要求する要求ユーザが使用した使用コンテンツとは異なるコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を取得する処理を実行する。すなわち、コンテンツ情報取得部359は、コンテンツだけの取得、コンテンツに関する情報だけの取得、並びに、コンテンツ及びコンテンツに関する情報の両方の取得の中から選択された処理を実行することができる。
コンテンツ情報取得部359は、本発明のコンテンツ情報取得手段を構成する。コンテンツ情報取得部359は、ユーザ特定部358によって特定されたユーザが使用したコンテンツのうち、推薦情報の提供を要求する要求ユーザが使用した使用コンテンツとは異なるコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を取得する処理を実行する。すなわち、コンテンツ情報取得部359は、コンテンツだけの取得、コンテンツに関する情報だけの取得、並びに、コンテンツ及びコンテンツに関する情報の両方の取得の中から選択された処理を実行することができる。
例えば、図7に示す例では、コンテンツ情報取得部359は、嗜好傾向情報DB343を参照し、ユーザ特定部358によって特定されたユーザ(ユーザID「U0005」、ユーザ名「EEEE」)が使用した全てのコンテンツ及びこのコンテンツに関する情報を取得する。この場合、ユーザID「U0005」のユーザ「EEEE」は、コンテンツIDが「C0001」のコンテンツの他に、コンテンツIDが「C0002」、「C00006」、「C0010」、及び「C0013」の4つのコンテンツを使用している。そのため、コンテンツ情報取得部359は、コンテンツIDが「C0002」、「C00006」、「C0010」、及び「C0013」の4つのコンテンツ及びコンテンツに関する情報を取得する。
[2.3.10]推薦情報提供部
推薦情報提供部360は、本発明の推薦情報提供手段を構成し、コンテンツ情報取得部359が取得したコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を推薦情報として、推薦情報の提供を要求する要求ユーザに提供する処理を実行する。
推薦情報提供部360は、本発明の推薦情報提供手段を構成し、コンテンツ情報取得部359が取得したコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を推薦情報として、推薦情報の提供を要求する要求ユーザに提供する処理を実行する。
すなわち、推薦情報提供部360は、コンテンツだけの提供、コンテンツに関する情報だけの提供、並びに、コンテンツ及びコンテンツに関する情報の両方の提供の中から選択された処理を実行することができる。また、まず、コンテンツに関する情報、例えば、コンテンツ名だけを要求ユーザに提供し、ユーザからの要求を受信したときに、コンテンツを提供する処理を実行するようにしてもよい。
[3]関心度算出部の具体的な処理内容
関心度算出部353の具体的な処理内容について、図6を参照して説明する。
関心度算出部353の具体的な処理内容について、図6を参照して説明する。
関心度算出部353は、コンテンツを構成する複数のコンテンツパート毎に、各コンテンツパートが使用された使用量に基づいて関心度を算出する。コンテンツが電子書籍の場合、使用量は使用時間である。コンテンツが音楽や動画の場合、使用量は使用回数である。また、コンテンツがWebサイトである場合、当該Webサイトを複数のパートに区分してコンテンツパートを形成する。そして、使用量としては、各コンテンツパートの使用時間が用いられる。以下、コンテンツが電子書籍である場合を例として説明する。すなわち、使用量が使用時間である場合を例として説明する。
図6に示す例では、ユーザ名「AAAA」のユーザが使用したコンテンツ(例えば、コンテンツID「C0001」のコンテンツ)は、21区分のコンテンツパートにより構成されている。図6に示すテーブルおいて、各コンテンツパートの使用時間は、「使用量」の欄に登録されている。
例えば、第1コンテンツパート及び第2コンテンツパートの使用時間は9分であり、第3コンテンツパートの使用時間は8分である。ユーザ名「AAAA」のユーザは、第7コンテンツパート、第12コンテンツパート、第13コンテンツパート及び第18コンテンツパートを最も長時間にわたり使用しており、その使用時間はそれぞれ10分である。一方、ユーザ名「AAAA」のユーザは、第9コンテンツパート及び第16コンテンツパートをそれぞれ1分しか使用しておらず、第9コンテンツパート及び第16コンテンツパートの使用時間が最短である。
図6に示したテーブルの「関心度」の欄に示された数値は、各コンテンツパートの関心度を数値として示したものであり、(式1)により算出される。すなわち、関心度は、各コンテンツパートの使用量である使用時間を、最も使用量が大きいコンテンツパートの使用量である使用時間で除し、得られた数値に100を掛けて算出された値である。
同様に、ユーザ名「BBBB」のユーザが、同一のコンテンツを使用している場合、各コンテンツパートの関心度は、(式1)により算出される。
図6に示した例において、ユーザ名「BBBB」のユーザが第20コンテンツパートを使用した時間は10分であり、このユーザは、第20コンテンツパートを最も長い時間使用している。従って、ユーザ名「BBBB」のユーザにおいて、各コンテンツパートの関心度は、各コンテンツパートの使用時間を第20コンテンツパートの使用時間である「10」で除し、得られた値に100を掛けて算出される。例えば、第1コンテンツパートの関心度は、第1コンテンツパートの使用時間である「1」を第20コンテンツパートの使用時間である「10」で除し、得られた値に100を掛けることによって、「10」と算出される。
この関心度は、ユーザが、コンテンツの何処に重点を置いて使用したかを定量的に表したものである。すなわち、「100」を上限として、関心度の値が大きければ大きいほど、ユーザは、そのコンテンツパートに重点を置いてコンテンツを使用したことになる。これに対し、「0」を下限として、関心度の値が小さければ小さいほど、ユーザは、そのコンテンツパートに重点を置かないでコンテンツを使用したことになる。
コンテンツが電子書籍の場合、電子書籍の記載内容は、コンテンツを構成するコンテンツパートによって異なる。例えば、コンテンツID「C0001」のコンテンツの第11コンテンツパートから第13コンテンツには、「甲」について詳細に記載され、第1コンテンツパートから第3コンテンツには、「甲」に関連する「乙」について詳細に記されていたとする。
この場合、「甲」について興味を有するユーザは、「甲」について詳細に記載された第11コンテンツパートから第13コンテンツパート、及び「甲」に関連する「乙」について詳細に記された第1コンテンツパートから第3コンテンツに時間を掛けて使用する。一方、「甲」とは関連性が低い「丙」や「丁」について記載された第9コンテンツパートや第16コンテンツパートには時間を殆ど掛けずに使用する。
このように、ユーザがある電子書籍を使用する場合、ユーザは、興味を有する箇所には時間を掛けて電子書籍を使用する一方で、興味がない箇所には殆ど時間を掛けずに使用する。そのため、(式1)により算出される関心度は、あるコンテンツに対するユーザの嗜好傾向を数値化して表したものということができる。
[4]関心度を用いた類似度の具体的な算出方法
次に、図6を再度参照し、関心度を用いた類似度の具体的な算出方法について説明する。
次に、図6を再度参照し、関心度を用いた類似度の具体的な算出方法について説明する。
2人のユーザの嗜好傾向が類似する場合、この2人のユーザによって使用されたコンテンツの使用箇所は類似する傾向にあると考えられる。例えば、ユーザ名「AAAA」のユーザの嗜好傾向と、ユーザ名「BBBB」ユーザの嗜好傾向とが類似すると仮定する。その場合、例えば、図6に示したテーブルにおいて、使用時間が長いコンテンツパートは、両者の間で一致するか又は類似する傾向にある。一方、ユーザ名「AAAA」のユーザの嗜好傾向と、ユーザ名「BBBB」ユーザの嗜好傾向とが類似しない場合、例えば、図6に示したテーブルにおいて、使用時間が長いコンテンツパートは、両者の間で異なる傾向にある。
したがって、2人のユーザの嗜好傾向が類似するか否かは、算出された関心度の差を算出することによって求めることができる。すなわち、あるコンテンツパートにおいて、2人の関心度の差がないか又は小さい場合、この2人の当該コンテンツパートの嗜好傾向が一致するか又は類似する。一方、あるコンテンツパートにおいて、2人の関心度の差が大きい場合、この2人の当該コンテンツパートの嗜好傾向は類似しない。
本実施形態のデータ処理部350の類似度算出部357では、この考え方に基づいて類似度を算出している。
具体的に、類似度算出部357は、(式2)に表された演算処理を実行して類似度を算出している。なお、(式2)において、Nは、コンテンツパートの数を表す。
(1)要求ユーザの関心度と、その他のユーザの関心度のとの差を全てのコンテンツパートについて算出し、
(2)全てのコンテンツパートについて、算出された関心度の差の絶対値を100から引いて関心類似度を算出し、
(3)算出された関心類似度の平均値を算出する、
処置を実行する。
そして、この実施形態の類似度算出部357は、算出された関心類似度の平均値を類似度として採用している。
例えば、図6に例示したテーブルでは、ユーザ名「AAAA」のユーザにおける第1コンテンツパートの関心度は「90」であり、ユーザ名「BBBB」のユーザにおける第1コンテンツパートの関心度は「10」である。両者の関心度の差の絶対値を算出すると、その値は、「80」である。算出された値は、「関心度の差」の欄の第1コンテンツパートの行に登録される。このように、ユーザ名「AAAA」のユーザの関心度とユーザ名「BBBB」のユーザの関心度との差の絶対値を、全てのコンテンツパートについて算出する。図6に例示したテーブルでは、関心度の差の絶対値を、第1コンテンツパートから第21コンテンツパートについて算出する。そして、算出された値は「関心度の差」の欄における各コンテンツパーツの行にそれぞれ登録される。
次いで、算出された関心度の絶対値を100から引いて関心類似度を算出し、「関心類似度」の欄に登録する。例えば、図6に示した第1コンテンツパートの場合、算出されたた関心度の絶対値「80」を100から引いて関心類似度「20」を算出する。算出された関心類似度「20」は、「関心類似度」の欄における第1コンテンツパートの行に登録される。図6に例示したテーブルでは、関心類似度を、第1コンテンツパートから第21コンテンツパートについて算出する。そして、算出された値は「関心類似度」の欄における各コンテンツパーツの行にそれぞれ登録される。
次いで、算出された全ての関心類似度の値から平均関心類似度を算出する。図6に例示したテーブルでは、第1コンテンツパートから第21コンテンツパートまでの関心類似度を合算し、コンテンツパートの数「21」で除すことによって、平均関心類似度「63.8095238」を算出している。
求められた平均関心類似度「63.8095238」は、ユーザ名「AAAA」のユーザと、ユーザ名「BBBB」のユーザとの間における類似度として採用される。
[5]通信システムの動作
[5.1]嗜好傾向情報の登録処理
まず、図8を参照して、情報提供システム1の嗜好傾向情報の登録処理について説明する。なお、図8は、本実施形態の情報提供システム1において実行される嗜好傾向情報の登録処理を示すフローチャートである。
[5.1]嗜好傾向情報の登録処理
まず、図8を参照して、情報提供システム1の嗜好傾向情報の登録処理について説明する。なお、図8は、本実施形態の情報提供システム1において実行される嗜好傾向情報の登録処理を示すフローチャートである。
本動作においては、ユーザが本実施形態の情報提供システム1の利用登録済みの状態、すなわち、ユーザ管理DB341には、図3に例示する各種の情報が記録済みの状態になっているものとする。また、コンテンツ情報DB342には、本動作の各処理に必要な各種のデータが記録済みの状態になっているものとする。
まず、情報提供サーバ装置30は、ユーザにおける通信端末装置10の操作に基づく、コンテンツの使用要求を受信する(ステップS101)。コンテンツの使用要求を受信すると、ユーザが指定したコンテンツをコンテンツ情報DB342から取得し(ステップS102)、取得したコンテンツをユーザが所持する通信端末装置10に送信する(ステップS103)。
次いで、通信端末装置10に送信したコンテンツについて、ユーザの使用情報が通信端末装置10から送信されると(ステップ104)、取得した使用情報に含まれる使用量に基づいて、関心度を算出する(ステップS105)。
取得する使用情報は、使用したコンテンツを特定するためのコンテンツID、コンテンツを使用した日時、及び当該コンテンツを構成するコンテンツパート毎の使用量である。コンテンツが電子書籍やWebサイトの場合、使用量はコンテンツパート毎の使用時間である。一方、コンテンツが音楽や動画の場合、使用量はコンテンツパート毎の使用回数である。
関心度算出部353が、各コンテンツパートの使用量に基づいて、コンテンツパート毎に関心度を算出する際、各コンテンツパートの関心度の算出は、(式1)を用いて行われる。すなわち、関心度は、各コンテンツパートの使用量を、最も使用量が大きいコンテンツパートの使用量で除し、得られた数値に100を掛けて算出された値である。
次いで、嗜好傾向情報DB343に関心度を含む各情報を登録する処理を実行する(ステップ106)。嗜好傾向情報DB343への情報の登録は、図5に示すように、ユーザ毎に、当該ユーザが使用した全てのコンテンツのコンテンツIDを関連付けて行われる。また、各コンテンツIDには、ユーザが使用した日時と、各コンテンツパートの使用量と、各コンテンツパートの関心度とが関連付けられて嗜好傾向情報DB343に登録される。
[5.2]推薦情報提供処理
次に、図9を参照して本実施形態の情報提供システム1において実行される推薦情報提供処理について説明する。なお、図9は、情報提供システム1において実行される推薦情報提供処理を示すフローチャートである。
次に、図9を参照して本実施形態の情報提供システム1において実行される推薦情報提供処理について説明する。なお、図9は、情報提供システム1において実行される推薦情報提供処理を示すフローチャートである。
本動作においては、当該動作に先立って、ユーザ管理DB341、コンテンツ情報DB342及び嗜好傾向情報DB343には、それぞれ、図3から図5に示す各情報が記録されているものとする。
まず、情報提供サーバ装置30が、通信制御部320を介して通信端末装置10から送信された推薦要求を受信する(ステップS201)。当該推薦要求の受信は、通信制御部320により行われる。なお、この実施形態の情報提供システム1では、要求ユーザが通信端末装置10を介して指定したコンテンツIDを受信する。
次いで、DB管理部352が、ユーザによって指定されたコンテンツIDに基づいて、ユーザが過去に使用したコンテンツの中から推薦情報の生成に用いるためのコンテンツを、嗜好傾向情報DB343を参照して特定する。(ステップS202)。
次いで、ユーザ抽出部356が、嗜好傾向情報DB343を参照し、特定されたコンテンツと同一のコンテンツを使用した他のユーザを抽出する(ステップS203)。
例えば、ユーザID「U0001」の要求ユーザが使用した使用コンテンツのコンテンツIDが「C0001」である場合、ユーザ抽出部356は、嗜好傾向情報DB343を参照し、嗜好傾向情報DB343からコンテンツID「C0001」が登録されている全てのユーザ、例えば、ユーザID「U0002」及びその他のユーザを抽出する。
次いで、関心度取得部354が、嗜好傾向情報DB343を参照し、抽出された他のユーザ及び要求ユーザにおける、特定された使用コンテンツに対する各コンテンツパートの関心度をそれぞれ取得する(ステップS204)。
次いで、類似度算出部357が、取得した要求ユーザと他のユーザとの間の類似度を算出する(ステップS205)。
類似度の算出は、類似度算出部357が、(式2)に表された演算処理を実行することによって行われる。類似度算出部357は、上述したように、(1)要求ユーザの関心度と、その他のユーザの関心度のとの差を全てのコンテンツパートについて算出し、(2)全てのコンテンツパートについて、算出された関心度の差の絶対値を100から引いて関心類似度を算出し、(3)算出された関心類似度の平均値を算出する処置を実行する。
次いで、ユーザ特定部358が、所定の条件を満たす類似度を有する他のユーザを特定する(ステップS206)。所定の条件としては、例えば、
(1)類似度が最も大きいこと、
(2)類似度が、予め定められた閾値以上であること、
(3)算出された類似度の値が大きい方から数えて上位にあること、例えば、上位5番以内にあること、
等を挙げることができる。
(1)類似度が最も大きいこと、
(2)類似度が、予め定められた閾値以上であること、
(3)算出された類似度の値が大きい方から数えて上位にあること、例えば、上位5番以内にあること、
等を挙げることができる。
次いで、コンテンツ情報取得部359が、特定された他のユーザによって過去に使用されたたコンテンツのうち使用コンテンツとは異なるコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方をコンテンツ情報DB342から取得する(ステップS207)。
このステップS207では、コンテンツ情報取得部359が、コンテンツだけの取得、コンテンツに関する情報だけの取得、並びに、コンテンツ及びコンテンツに関する情報の両方の取得の中から選択された処理を実行することができる。
そして、推薦情報提供部360が、取得したコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を推薦情報として要求ユーザに提供する(ステップS208)。
このステップS208では、推薦情報提供部360が、コンテンツだけの提供、コンテンツに関する情報だけの提供、並びに、コンテンツ及びコンテンツに関する情報の両方の提供の中から選択された処理を実行することができる。また、まず、コンテンツに関する情報、例えば、コンテンツ名だけを要求ユーザに提供し、ユーザからの要求を受信したときに、コンテンツを提供する処理を実行するようにしてもよい。
以上のように、本実施形態の情報提供システム1においては、一のユーザと他のユーザとの間における、一のコンテンツに対する類似度を、コンテンツパート毎に算出される関心度に基づき算出するので、一のユーザと他のユーザにおける嗜好傾向を正確に反映させて類似度を算出することが可能になる。
そのため、所定の条件を満たす類似度を有する他のユーザが使用した他のコンテンツ等を一のユーザに提供する場合に、一のユーザの嗜好傾向に合致したコンテンツを推薦して提供することが可能になる。
[6]変形例
[6.1]変形例1
上記実施形態においては、情報提供サーバ装置30内に各DBを設け、これらのDBを情報提供サーバ装置30のみにおいて管理及び制御する構成とした。ただし、各DBの管理、制御主体は、各々、別個なコンピュータシステムを用いるようにしてもよい。
[6.1]変形例1
上記実施形態においては、情報提供サーバ装置30内に各DBを設け、これらのDBを情報提供サーバ装置30のみにおいて管理及び制御する構成とした。ただし、各DBの管理、制御主体は、各々、別個なコンピュータシステムを用いるようにしてもよい。
[6.2]変形例2
上記必実施形態においては、コンテンツ情報取得部359が複数のコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を取得した場合、要求ユーザに対して、ランダムな順番で推薦情報を提供している。しかし、要求ユーザに推薦情報を提供する場合に、所定の条件に基づいて、推薦情報に順位を付けて提供してもよい。
上記必実施形態においては、コンテンツ情報取得部359が複数のコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を取得した場合、要求ユーザに対して、ランダムな順番で推薦情報を提供している。しかし、要求ユーザに推薦情報を提供する場合に、所定の条件に基づいて、推薦情報に順位を付けて提供してもよい。
例えば、関心度に順位を付け、高い関心度のコンテンツから順番に推薦情報を提供するように構成しても良い。
[6.3]変形例3
上記の変形例2では、関心度に順位を付け、高い関心度のコンテンツから順番に推薦情報を提供しているが、コンテンツを使用した時期を考慮することもできる。
上記の変形例2では、関心度に順位を付け、高い関心度のコンテンツから順番に推薦情報を提供しているが、コンテンツを使用した時期を考慮することもできる。
すなわち、閲覧した時期が新しいコンテンツの方が古いコンテンツよりも、現在のユーザにとっては、関心が高い。
したがって、コンテンツ情報取得部359が複数のコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を取得した場合、嗜好傾向情報DB343を参照し、使用した日時が新しいコンテンツの順に推薦情報を提供するように構成したり、使用した日時が最も新しいコンテンツだけを推薦情報として提供するように構成したりすることもできる。
[6.4]変形例4
上記実施形態においては、特定されたコンテンツのジャンルに関わりなく推薦情報を提供している。しかしながら、使用コンテンツと同一のジャンルのコンテンツは、他のジャンルのコンテンツに比べ、要求ユーザにとって、関心が高いことが多いと考えられる。
上記実施形態においては、特定されたコンテンツのジャンルに関わりなく推薦情報を提供している。しかしながら、使用コンテンツと同一のジャンルのコンテンツは、他のジャンルのコンテンツに比べ、要求ユーザにとって、関心が高いことが多いと考えられる。
したがって、コンテンツ情報取得部359が複数のコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を取得した場合、嗜好傾向情報DB343を参照し、使用コンテンツと同一のジャンルのコンテンツのみを選択するための選択手段を設け、この選択手段によって選択されたコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を推薦情報として要求ユーザに提供するように構成してもよい。
[6.5]変形例5
上記実施形態においては、ユーザにより指定されたコンテンツに基づき推薦情報を提供するように構成されている。しかしながら、ユーザがコンテンツの使用を終了したときに、そのコンテンツに基づく推薦要求を自動的に通信端末装置10から情報提供サーバ装置30に送信するように構成し、情報提供サーバ装置30が、通信制御部320を介して通信端末装置10から送信された当該推薦要求を受信するように構成してもよい。
上記実施形態においては、ユーザにより指定されたコンテンツに基づき推薦情報を提供するように構成されている。しかしながら、ユーザがコンテンツの使用を終了したときに、そのコンテンツに基づく推薦要求を自動的に通信端末装置10から情報提供サーバ装置30に送信するように構成し、情報提供サーバ装置30が、通信制御部320を介して通信端末装置10から送信された当該推薦要求を受信するように構成してもよい。
1 … 情報提供システム
10 … 通信端末装置10
20 … ネットワーク
30 … 情報提供サーバ装置
310 … サーバ管理制御部
320 … 通信制御部
330 … ROM/RAM
340 … 記録装置
341 … ユーザ管理データベース
342 … コンテンツ情報データベース
343 … 嗜好傾向情報データベース
350 … データ処理部
351 … 使用量検出部
352 … データベース管理部
353 … 関心度算出部
354 … 関心度取得部
355 … 使用コンテンツ特定部
356 … ユーザ抽出部
357 … 類似度算出部
358 … ユーザ特定部
359 … コンテンツ情報取得部
360 … 推薦情報提供部
10 … 通信端末装置10
20 … ネットワーク
30 … 情報提供サーバ装置
310 … サーバ管理制御部
320 … 通信制御部
330 … ROM/RAM
340 … 記録装置
341 … ユーザ管理データベース
342 … コンテンツ情報データベース
343 … 嗜好傾向情報データベース
350 … データ処理部
351 … 使用量検出部
352 … データベース管理部
353 … 関心度算出部
354 … 関心度取得部
355 … 使用コンテンツ特定部
356 … ユーザ抽出部
357 … 類似度算出部
358 … ユーザ特定部
359 … コンテンツ情報取得部
360 … 推薦情報提供部
Claims (7)
- ネットワークを介して接続された通信端末装置に所定のコンテンツを推薦情報として提供する情報提供装置であって、
ユーザによって使用されるコンテンツが複数の部分であるコンテンツパートに分割されて構成され、当該コンテンツパートにより構成されたコンテンツに対し、当該コンテンツパートのそれぞれにおける各ユーザの使用量を検出する使用量検出手段と、
前記使用量に基づいて各コンテンツパートの関心度を算出する関心度算出手段と、
算出された各コンテンツパートの前記関心度をユーザ毎に、かつ、コンテンツ毎にデータベースに登録する登録手段と、
一のユーザからの前記推薦情報の提供の要求を受信した場合に、前記データベースを参照し、当該一のユーザが使用した使用コンテンツを特定する使用コンテンツ特定手段と、
前記データベースを参照し、特定された前記使用コンテンツと同一のコンテンツを使用した他のユーザを抽出するユーザ抽出手段と、
前記データベースを参照し、前記抽出された他のユーザ及び前記一のユーザにおける、特定された前記使用コンテンツに対する各コンテンツパートの関心度をそれぞれ取得する関心度取得手段と、
前記一のユーザと、前記抽出された他のユーザとの間における、同一コンテンツに関する類似度を、当該コンテンツの各コンテンツパートにおける前記使用量に基づいて算出する類似度算出手段と、
前記算出された類似度が所定の条件を満たす類似度を有する他のユーザを特定するユーザ特定手段と、
前記特定された他のユーザが過去に使用したコンテンツのうち前記使用コンテンツとは異なるコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を取得するコンテンツ情報取得手段と、
前記取得したコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を前記推薦情報として前記一のユーザに提供する推薦情報提供手段と、を備えることを特徴とする情報提供装置。 - 請求項1に記載の情報提供装置において、
前記各コンテンツの関心度は、ユーザによって使用された各コンテンツパートの使用量と、当該ユーザによって使用された同一のコンテンツにおける所定条件を満たすコンテンツパートの使用量とに基づいて算出された値であり、
前記類似度算出手段が、前記関心度に基づいて、前記一のユーザと、前記抽出された他のユーザとの間における、前記使用コンテンツに関する類似度を算出する、情報提供装置。 - 請求項2に記載の情報提供装置において、
前記関心度は、ユーザによって使用された各コンテンツパートの使用量と、当該ユーザによって使用された同一のコンテンツにおけるコンテンツパートの中で前記使用量が最大である最大長使用量との割合として算出された値である、情報提供装置。 - 請求項2又は3に記載の情報提供装置において、
前記使用量が使用時間である、情報提供装置。 - 請求項2又は3に記載の情報提供装置において、
前記使用量が使用回数である、情報提供装置。 - コンピュータによって、ネットワークを介して接続された通信端末装置に所定のコンテンツを推薦情報として提供するプログラムであって、
前記コンピュータを、
ユーザによって使用されるコンテンツが複数の部分であるコンテンツパートに分割されて構成され、当該コンテンツパートにより構成されたコンテンツに対し、当該コンテンツパートのそれぞれにおける各ユーザの使用量を検出する使用量検出手段、
前記使用量に基づいて各コンテンツパートの関心度を算出する関心度算出手段、
算出された各コンテンツパートの前記関心度をユーザ毎に、かつ、コンテンツ毎にデータベースに登録する登録手段、
一のユーザからの前記推薦情報の提供の要求を受信した場合に、前記データベースを参照し、当該一のユーザが使用した使用コンテンツを特定する使用コンテンツ特定手段、
前記データベースを参照し、特定された前記使用コンテンツと同一のコンテンツを使用した他のユーザを抽出するユーザ抽出手段、
前記データベースを参照し、前記抽出された他のユーザ及び前記一のユーザにおける、特定された前記使用コンテンツに対する各コンテンツパートの関心度をそれぞれ取得する関心度取得手段、
前記一のユーザと、前記抽出された他のユーザとの間における、同一コンテンツに関する類似度を、当該コンテンツの各コンテンツパートにおける前記関心度に基づいて算出する類似度算出手段、
前記算出された類似度が所定の条件を満たす類似度を有する他のユーザを特定するユーザ特定手段、
前記特定された他のユーザが過去に使用したコンテンツのうち前記使用コンテンツとは異なるコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を取得するコンテンツ情報取得手段、及び
前記取得したコンテンツ又は当該コンテンツに関する情報を前記推薦情報として前記一のユーザに提供する推薦情報提供手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。 - ネットワークを介して接続された通信端末装置に所定のコンテンツを推薦情報として提供する情報提供方法であって、
ユーザによって使用されるコンテンツが複数の部分であるコンテンツパートに分割されて構成され、当該コンテンツパートにより構成されたコンテンツに対し、当該コンテンツパートのそれぞれにおける各ユーザの使用量を検出する使用量検出工程と、
前記使用量に基づいて各コンテンツパートの関心度を算出する関心度算出工程と、
算出された各コンテンツパートの前記関心度をユーザ毎に、かつ、コンテンツ毎にデータベースに登録する登録工程と、
一のユーザからの前記推薦情報の提供の要求を受信した場合に、前記データベースを参照し、当該一のユーザが使用した使用コンテンツを特定する使用コンテンツ特定工程と、
前記データベースを参照し、特定された前記使用コンテンツと同一のコンテンツを使用した他のユーザを抽出するユーザ抽出工程と、
前記データベースを参照し、前記抽出された他のユーザ及び前記一のユーザにおける、特定された前記使用コンテンツに対する各コンテンツパートの関心度をそれぞれ取得する関心度取得工程と、
前記一のユーザと、前記抽出された他のユーザとの間における、同一コンテンツに関する類似度を、当該コンテンツの各コンテンツパートにおける前記関心度に基づいて算出する類似度算出工程と、
前記算出された類似度が所定の条件を満たす類似度を有する他のユーザを特定するユーザ特定工程と、
前記特定された他のユーザが過去に使用したコンテンツのうち前記使用コンテンツとは異なるコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を取得するコンテンツ情報取得工程と、
前記取得したコンテンツ及び当該コンテンツに関する情報の少なくとも一方を前記推薦情報として前記一のユーザに提供する推薦情報提供工程と、を備えることを特徴とする情報提供方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015192744A JP2017068547A (ja) | 2015-09-30 | 2015-09-30 | 情報提供装置、プログラム及び情報提供方法 |
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ID=58494808
Family Applications (1)
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JP2015192744A Pending JP2017068547A (ja) | 2015-09-30 | 2015-09-30 | 情報提供装置、プログラム及び情報提供方法 |
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108737256A (zh) * | 2018-06-13 | 2018-11-02 | 佛山市澄澜点寸科技有限公司 | 一种用于接收分享消息的处理方法及处理装置 |
CN108880989A (zh) * | 2018-06-13 | 2018-11-23 | 佛山市澄澜点寸科技有限公司 | 一种用于选择接收信息的处理方法及装置 |
JP2020112971A (ja) * | 2019-01-10 | 2020-07-27 | 富士通株式会社 | 検索支援プログラム、検索支援方法および情報処理装置 |
US11074597B1 (en) * | 2016-10-11 | 2021-07-27 | Hrl Laboratories, Llc | Cross-disciplinary device characterization system for structured analysis and targeted marking |
JP2022027782A (ja) * | 2019-04-19 | 2022-02-14 | ヤフー株式会社 | 配信装置、配信方法および配信プログラム |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008072739A1 (ja) * | 2006-12-15 | 2008-06-19 | Visual Interactive Sensitivity Research Institute Co., Ltd. | 視聴傾向管理装置、システム及びプログラム |
JP2011095972A (ja) * | 2009-10-29 | 2011-05-12 | Oki Networks Co Ltd | コンテンツ配信システム、コンテンツ配信装置、およびコンテンツ配信方法を提供 |
JP2012137840A (ja) * | 2010-12-24 | 2012-07-19 | Dainippon Printing Co Ltd | 電子書籍の試読データ作成装置および作成方法 |
-
2015
- 2015-09-30 JP JP2015192744A patent/JP2017068547A/ja active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008072739A1 (ja) * | 2006-12-15 | 2008-06-19 | Visual Interactive Sensitivity Research Institute Co., Ltd. | 視聴傾向管理装置、システム及びプログラム |
JP2011095972A (ja) * | 2009-10-29 | 2011-05-12 | Oki Networks Co Ltd | コンテンツ配信システム、コンテンツ配信装置、およびコンテンツ配信方法を提供 |
JP2012137840A (ja) * | 2010-12-24 | 2012-07-19 | Dainippon Printing Co Ltd | 電子書籍の試読データ作成装置および作成方法 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11074597B1 (en) * | 2016-10-11 | 2021-07-27 | Hrl Laboratories, Llc | Cross-disciplinary device characterization system for structured analysis and targeted marking |
CN108737256A (zh) * | 2018-06-13 | 2018-11-02 | 佛山市澄澜点寸科技有限公司 | 一种用于接收分享消息的处理方法及处理装置 |
CN108880989A (zh) * | 2018-06-13 | 2018-11-23 | 佛山市澄澜点寸科技有限公司 | 一种用于选择接收信息的处理方法及装置 |
JP2020112971A (ja) * | 2019-01-10 | 2020-07-27 | 富士通株式会社 | 検索支援プログラム、検索支援方法および情報処理装置 |
JP2022027782A (ja) * | 2019-04-19 | 2022-02-14 | ヤフー株式会社 | 配信装置、配信方法および配信プログラム |
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