JP2019523919A - ユーザの行動嗜好を特定する方法並びに推奨情報を呈示する方法及びデバイス - Google Patents

Abstract

本願は、ユーザの行動嗜好を特定する方法並びに推奨情報を呈示する方法及びデバイスを開示する。ユーザの行動嗜好を特定する方法は：推奨情報と情報分類ラベルとを関連付けるステップと；関連付けられた推奨情報を配信するステップと；ユーザが推奨情報をトリガしている、と知得した場合に、ユーザによりトリガされた、推奨情報に関連付けられた情報分類ラベルを取得するステップと；前記取得された情報分類ラベルに基づいてユーザの行動嗜好を特定するステップと；を含む。ユーザの行動嗜好を特定する方法は、アンケートによってデータ収集を行った場合には特定されたユーザの行動嗜好の精度が低くなり、ユーザの行動嗜好はこの収集データに基づいて特定されるという、既存技術における問題を緩和する。

Description

本願は、コンピュータ推奨技術の分野に関し、特に、ユーザの行動嗜好を特定する方法、並びに推奨情報を呈示する方法及びデバイスに関する。

インターネット技術の絶えることのない発展に伴って、オンライン対話プラットフォームによるユーザへの推奨情報の配信は、ますます注目を集めている。オンライン対話プラットフォームにより配信される推奨情報は、通常、広告、天気情報、交通状況等を含むことができる。

オンライン対話（インタラクション）プラットフォームにより推奨情報がユーザに配信される際には、配信された推奨情報の効率を高めるために、一般には、種々の行動嗜好を持つユーザの行動嗜好に基づいて、ユーザへ種々の推奨情報を配信する必要がある。例えば、ユーザＡはエリアＡの天気状態に頻繁に注目し、ユーザＢはエリアＢの天気状態に頻繁に注目している。天気情報がユーザＡ及びユーザＢに配信される際には、エリアＡの天気情報をユーザＡに配信し、エリアＢの天気情報をユーザＢに配信することにより、配信される天気情報の効率を高めることができる。現在、ユーザの行動嗜好をどのように特定するかは、推奨情報を配信する側の企業又は個人にとっての技術的課題である。

既存の技術において、ユーザの行動嗜好を反映するデータは、通常、アンケートにより収集され、収集されたデータが分析されてユーザの行動嗜好が特定される。この方法では、データ収集工程において、ユーザにアンケート調査を実施し、アンケート調査の結果からデータを収集する必要がある。

しかし、データがアンケートから収集され、このデータに基づいてユーザの行動嗜好が特定されるため、特定されたユーザの行動嗜好の精度は、一般には、アンケートの質問へのユーザの回答に依存する。ユーザの回答が不正確な場合には、特定されるユーザの行動嗜好の精度は、比較的低くなる。

アンケートから取得したユーザの行動データの精度が低いという既存技術における問題を緩和するために、本願の実施は、ユーザの行動嗜好を特定する方法並びに推奨情報を呈示する方法及びデバイスを提供する。

本願の実施は、ユーザの行動嗜好を特定する方法を提供する。前記方法は：推奨情報と、前記推奨情報の分類カテゴリを反映させるために用いられる情報分類ラベルとを関連付けるステップと；前記情報分類ラベルに関連付けられた前記推奨情報をユーザに配信するステップと；前記ユーザが前記推奨情報をトリガしている、と知得したときに、前記推奨情報に関連付けられた前記情報分類ラベルを取得するステップと；前記取得された情報分類ラベルに基づいて前記ユーザの行動嗜好を特定するステップと；を含む。

好ましくは、前記ユーザはオンライン対話プラットフォームにログインしており、前記オンライン対話プラットフォームは推奨情報を前記ユーザに配信するために用いられ；前記推奨情報に関連付けられた前記情報分類ラベルを取得する間に、前記方法は、前記ユーザのログインアカウントを取得し、前記ログインアカウントと前記情報分類ラベルとの間の対応性を確立するステップを更に含む。更に、前記取得された情報分類ラベルに基づいて前記ユーザの行動嗜好を特定する前記ステップは、具体的に、前記ログインアカウントに対応する前記情報分類ラベルに基づいて前記ユーザの前記行動嗜好を特定するステップを含む。

好ましくは、前記ログインアカウントと前記情報分類ラベルとの間の対応性を確立する前記ステップは、具体的に：前記ログインアカウントを用いてユーザ特徴データベースに問い合わせ、前記問い合わせ結果に基づいて、前記ログインアカウントと前記情報分類ラベルとの間の対応性が確立されたかどうかを特定するステップであって、前記ユーザ特徴データベースは、ユーザアカウントを格納する領域と、情報分類ラベルを格納する領域とを含む、前記特定するステップと；前記対応性が確立されていない場合には、前記ユーザ特徴データベースにおいて前記ログインアカウントと前記情報分類ラベルとの間の対応性を確立するステップと；を含む。

好ましくは、前記ログインアカウントが複数の各種情報分類ラベルと関連付けられている場合には、前記方法は：前記ユーザが前記ログインアカウントを登録するときに前記ユーザにより提出された登録情報を、前記ログインアカウントを用いて取得し、前記登録情報に基づいて前記情報登録分類ラベルをソートするステップを更に含む。

好ましくは、前記ユーザはコンピューティングデバイス上の前記推奨情報をトリガする。前記推奨情報に関連付けられた前記情報分類ラベルを取得する間に、前記方法は、前記コンピューティングデバイスのデバイス識別子を取得し、前記デバイス識別子と情報分類ラベルとの間の対応性を確立するステップを更に含む。更に、前記取得された情報分類ラベルに基づいて前記ユーザの行動嗜好を特定する前記ステップは、具体的に、前記デバイス識別子に対応する前記情報分類ラベルに基づいて前記ユーザの前記行動嗜好を特定するステップを含む。

好ましくは、推奨情報と情報分類ラベルとを関連付ける前記ステップは、具体的に、前記推奨情報のデータの中に、前記情報分類ラベルに関連付けることのできる関連データを挿入するステップであって、前記推奨情報がトリガされた後に、前記挿入された関連データを用いて、前記推奨情報に関連する前記情報分類ラベルを特定できる、前記挿入するステップを含む。

本願の実施は、推奨情報を呈示する方法を提供する。前記方法は：ユーザにより送信された、推奨情報を取得するためのサービス要求を受信するステップと；前記サービス要求に基づいて前記ユーザの行動嗜好を取得するステップであって、前記ユーザの行動嗜好は、本願の実施による、ユーザの行動嗜好を特定するための前記方法を用いて特定されたユーザの行動嗜好である、前記取得するステップと；前記ユーザの行動嗜好に基づいて少なくとも１つの情報分類ラベルを特定し、前記情報分類ラベルに基づいて、前記情報分類ラベルに関連付けられた少なくとも１つの推奨情報を取得するステップであって、前記情報分類ラベルと前記推奨情報との間には関連関係が存在する、前記取得するステップと；前記取得された推奨情報を前記ユーザに呈示するステップと；を含む。

好ましくは、前記方法は広告呈示のために用いられる。

本願の実施は、ユーザの行動嗜好を特定するデバイスを提供する。前記デバイスは：関連付けユニットと、配信ユニットと、情報分類ラベル取得ユニットと、ユーザ行動嗜好特定ユニットとを含む。前記関連付けユニットは、推奨情報と情報分類ラベルとを関連付けるように構成され、前記情報分類ラベルは前記推奨情報の分類カテゴリを反映させるために用いられ；前記配信ユニットは、前記情報分類ラベルに関連付けられた前記推奨情報をユーザに配信するように構成され；前記情報分類ラベル取得ユニットは、前記ユーザが前記推奨情報をトリガしている、と知得した場合に、前記推奨情報に関連付けられた前記情報分類ラベルを取得するように構成され；前記ユーザ行動嗜好特定ユニットは、前記取得された情報分類ラベルに基づいて前記ユーザの行動嗜好を特定するように構成される。

本願の実施は、推奨情報を呈示するデバイスを提供する。前記デバイスは：受信ユニットと、ユーザ行動嗜好取得ユニットと、推奨情報取得ユニットと、呈示ユニットとを含む。前記受信ユニットは、ユーザにより送信された、推奨情報を取得するためのサービス要求を受信するように構成され；前記ユーザ行動嗜好取得ユニットは、前記サービス要求に基づいて前記ユーザの行動嗜好を取得するように構成され、前記ユーザの行動嗜好は、本願の実施による、ユーザ行動嗜好を特定するための前記デバイスによって特定されるユーザの行動嗜好であり；前記推奨情報取得ユニットは、前記ユーザの行動嗜好に基づいて少なくとも１つの情報分類ラベルを特定し、前記情報分類ラベルに基づいて、前記情報分類ラベルに関連付けられた少なくとも１つの推奨情報を取得するように構成され、前記情報分類ラベルと前記推奨情報との間には関連関係が存在し；前記呈示ユニットは、前記取得された推奨情報を前記ユーザに呈示するように構成される。

本願の実施で採用された先の少なくとも１つの技術的解決策は、以下の有利な効果を奏する。

推奨情報と情報分類ラベルとが関連付けられているため、ユーザが推奨情報をトリガすると、トリガされた推奨情報の情報分類ラベルが取得され、ユーザの行動嗜好が情報分類ラベルに基づいて特定される。ユーザの行動嗜好を特定する先に述べた方法は、アンケートでデータ収集された場合に、特定されたユーザの行動嗜好の精度は低く、収集されたデータに基づいてユーザの行動嗜好が特定される、という既存技術における問題を緩和する。加えて、本願の実施では、データは、ユーザが推奨情報をトリガすることによって収集される。よって、アンケートでデータ収集された場合のユーザエクスペリエンスが劣るという問題を緩和できる。

添付の図面は、本願のさらなる理解を提供するために用いられ、本明細書の一部を構成し、本願の実施とともに本願を説明するために用いられるが、本願に対する限定を構成するものではない。

本願の実施例１による、ユーザの行動嗜好を特定するための方法を示す概略フローチャートである。

本願の実施例３による、特定のアプリケーションシナリオにおけるユーザの行動嗜好を特定するための方法を示す概略フローチャートである。

本願の実施例３による、ユーザの行動嗜好を特定するための方法の、特定のアプリケーションシナリオにおけるすべての端部の相互作用を示すフローチャートである。

本願の実施例４による、推奨情報を呈示するための方法を示す概略フローチャートである。

本願の実施例４による、推奨情報を呈示するための方法の特定のアプリケーションシナリオにおけるすべての端部の相互作用を示すフローチャートである。

本願の実施例５による、ユーザの行動嗜好を特定するためのデバイスを示す概略構造図である。

本願の実施例６による、推奨情報を呈示するためのデバイスを示す概略構造図である。

本願の目的、技術的解決策、及び利点をより明確にするために、以下に、本願の特定の実施及び対応する添付図面を参照して、本願の技術的解決策を明確かつ完全に説明する。明らかに、記載された実施は、本願の実施の全てではなく一部である。創造的な努力なしに本願の実施に基づいて当業者によって得られる他のすべての実施は、本願の保護範囲内に入るものである。

以下に、添付図面を参照しながら本願の実施において提供される技術的解決策を詳細に説明する。

実施例１

先に述べたように、オンライン対話プラットフォームにより配信される推奨情報は、通常、広告、天気情報、交通状況等を含むことができる。実際には、推奨情報がユーザに配信される際、配信される推奨情報の効率を高めるために、ユーザの行動嗜好に基づいて、一般には、種々の行動嗜好を持つユーザに種々の推奨情報を配信する必要がある。例えば、アリスという名前のユーザは小さなアクセサリを購入したがっていて、トムという名前のユーザはスポーツ用品を購入したがっている。アリスとトムに広告が配信される場合には、小さなアクセサリの広告をアリスに配信し、スポーツ用品の広告をトムに配信することができる。しかし、どのようにしてユーザの行動嗜好を特定するかが、推奨情報を配信しなければならない企業又は個人にとっての技術的課題である。例えば、先に述べた例では、アリスが小さなアクセサリを買いたいことをどのように特定するかが、企業にとっての技術的課題になる。

既存技術では、ユーザの行動嗜好を反映するデータは、通常、アンケートによって収集され、この収集されたデータを分析してユーザの行動嗜好が特定される。この方法では、データ収集の工程において、まずユーザにアンケートを提供する必要がある。ユーザがアンケートの質問に回答し、質問に対するユーザの回答に基づいてユーザの行動嗜好が特定される。しかし、アンケートによるデータ収集における問題点は、この方法がアンケートの質問へのユーザの回答に依存しており、ユーザの回答が正しくない場合には、収集したデータも同様に正しくないため、特定されたユーザの行動嗜好の精度に悪影響を及ぼすことである。例えば、実際には、アンケートの質問に回答したいというユーザの意思は強くない、という現象が存在することが普通である。このとき、恐らくユーザは非常に気軽にアンケートの質問に回答するので、結果として、回答は偏ってしまい、特定されたユーザの行動嗜好の精度に悪影響を及ぼす。加えて、アンケート調査を行うユーザの意思が強くない場合、アンケートによるデータ収集はユーザエクスペリエンスに影響し、そして企業に不利に影響してしまう。

既存技術における問題を緩和するために、本願の実施例１は、ユーザの行動嗜好を特定する方法を提供する。図１を参照すると、この方法の特定のステップは以下のとおりである。

ステップ１１：推奨情報を分類する。

ここでの推奨情報とは、広告、天気情報、交通状況等を含んでよい。一般に、各種の推奨情報は各種オンライン対話プラットフォーム上で配信される。例えば、電子決済のオンライン対話プラットフォームでは、通常に配信される推奨情報は広告を含み；都市交通のオンライン対話プラットフォームでは、通常に配信される推奨情報は街の交通状況情報を含み；その他のタイプのオンライン対話プラットフォームでは、それに対応するタイプの推奨情報が配信される。

推奨情報を配信する前に、推奨情報を分類する必要がある。実際には、推奨情報は各種の分類基準に基づき分類できる。例えば、推奨情報は、推奨情報の呈示形式に基づき、ビデオ推奨情報、画像推奨情報、文書推奨情報等に分類できる。推奨情報は、推奨情報が対象とする群（グループ）に基づき、学生向け推奨情報、会社員向け推奨情報等にも分類できる。推奨情報は、更に、推奨情報の目的に基づき、公共福祉推奨情報、商用推奨情報等に分類することもできる。当然ながら、その他の分類基準を用いて推奨情報を分類できる、又は、推奨情報を分類する場合に分類基準を組み合わせ、例えば、学生向けの公共福祉推奨情報という一の推奨情報とすることができる。

ステップ１２：推奨情報と情報分類ラベルとを関連付ける。情報分類ラベルを用いて推奨情報の分類カテゴリを反映させる。

実際に、オンライン対話プラットフォームは、通常、複数の推奨情報と複数の各種の情報分類ラベルとを有する。推奨情報と情報分類ラベルとを関連付ける前に、推奨情報と情報分類ラベルとの間の対応性を特定する必要がある。一般に、推奨情報と情報分類ラベルとの間の対応性を特定するには多くの方法があり、ここでは２つの好適な解決策を実施例として用いる。

一方の好適な解決策は、各々の推奨情報を最新の推奨情報として用い、情報分類ラベルから最新の推奨情報に対応する情報分類ラベルを特定する。対応性を１つずつ特定するこの方法は、推奨情報量が少ない場合により適する。

他方の好適な解決策は、まず複数の推奨情報を分類し、各分類カテゴリ内の推奨情報と情報分類ラベルとの間の対応性を、分類カテゴリと情報分類ラベルとの間の対応性に基づき特定するというものである。対応性を特定するこの方法は、推奨される情報量が多い場合により適する。

例えば、大量の推奨情報が、その推奨情報が対象とする人々の各種グループに基づいて分類される。分類カテゴリは、学生向け、会社員向け、高齢者向けの推奨情報を含み、対応する分類ラベルは学生、会社員、高齢者を含む。各分類カテゴリ（分類カテゴリは学生向け推奨情報であり、対応する情報分類ラベルは学生、又は他の類例である）内の推奨情報に対応する情報分類ラベルは、情報分類ラベルと分類カテゴリとの間の対応性（学生と学生向け推奨情報との間の対応性又は他の類例）に基づいて特定できる。

推奨情報と、対応する情報分類ラベルとを、特定された対応性に基づいて関連付ける。関連付けを実行した後に、推奨情報を用いて情報分類ラベルを特定でき、この情報分類ラベルを用いて、この情報分類ラベルに関連付けられた全ての推奨情報を取得できる。加えて、実際には、推奨情報と情報分類ラベルとを関連付ける方法は複数あり、ここでは２つの好適な解決策を実施例として用いる。

一方の好適な解決策は、情報分類ラベルに関連付けることができる関連データを推奨情報のデータ内に挿入して、推奨情報がトリガされた後に、この推奨情報に関連する情報分類ラベルを、挿入された関連データに基づいて特定できる。例えば、関連データを広告のデータ（広告ページ上のデータを除く）に挿入でき、この関連データを、広告に対応する情報分類ラベルに関連付けることで、ユーザが広告をトリガした後に、広告の情報分類ラベルを関連データに基づいて特定できるようになる。こうすることにより、情報分類ラベルを広告データ内に隠すことができ、ユーザは広告を見るときに広告の情報分類ラベルを見ることはないため、広告上のユーザの視覚的体験に悪影響を及ぼすことはない。

他方の好適な解決策は、推奨情報について表示されたページの中へ、対応する情報分類ラベルを挿入するというものである。アプリケーションシナリオによっては、この方法は、例えば、推奨情報の分類ラベルが公共福祉である場合に、推奨情報へのユーザの参加を向上させることができる。

加えて、推奨情報と、対応する情報分類ラベルとが関連付けられた後、取り出しと使用とを容易にするために、推奨情報及び関連付けられた情報分類ラベルを特徴ラベルデータベースに格納できる点に留意すべきである。表１は、実行中の特徴ラベルデータベースの構造を示す。

表１では、ｘｘｘは１つの推奨情報の識別子又はメモリアドレスであってよく、公共福祉は推奨情報に関連する情報分類ラベルである。

ステップ１３：情報分類ラベルに関連付けられた推奨情報を、ユーザに配信する。

実際には、推奨情報をユーザに配信する複数の方法があり、ここでは２つの好適な解決策を実施例として用いる。

好適な解決策は、まず、オンライン対話プラットフォーム上で推奨情報を配信し、次に、配信された推奨情報へのユーザのトリガ操作に基づき、トリガされた推奨情報をユーザに配信するというものである。複数の推奨情報をオンライン対話プラットフォーム上で配信する必要がある場合には、推奨情報の有効時間の順序に基づいて、推奨情報をオンライン対話プラットフォーム上で配信できる。或いは、これらの推奨情報に各種の配信優先度を設定して、推奨情報を、対応する配信優先度に基づきオンライン対話プラットフォーム上で配信できる。

他の好適な解決策は、事前設定された配信ルールに基づいて推奨情報をユーザに直接配信するというものである。事前設定された配信ルールは、指定されたカテゴリの推奨情報が指定の時間点でユーザに配信される、と指定するために用いられる。例えば、公共福祉の推奨情報が毎晩２０：００にユーザに配信される。

ステップ１４：ユーザが推奨情報をトリガしている、と知得した場合に、推奨情報に関連付けられた情報分類ラベルを取得する。

実際には、オンライン対話プラットフォームのサーバが、ユーザが推奨情報をトリガしたかどうかを知得する複数の方法がある。１つの方法は、オンライン対話プラットフォームのサーバが推奨情報へのトリガを監視し、ユーザによる推奨情報へのトリガを監視により知得するというものである。別の方法は、オンライン対話プラットフォームのサーバが、ユーザが推奨情報をトリガしたことを、受信された推奨情報取得要求に基づいて知得するというものである。言い換えれば、ユーザがオンライン対話プラットフォーム上で１つの推奨情報をトリガした後に、通常、ユーザが推奨情報取得要求をオンライン対話プラットフォームのサーバへ送信し、オンライン対話プラットフォームのサーバは、その要求に基づいて、ユーザが推奨情報をトリガしたことを知得できる。

ユーザは複数の方法を用いて推奨情報をトリガすることができる。例えば、ユーザは、マウスを用いて推奨情報のリンクをクリックすることで推奨情報をトリガすることができる、又は、推奨情報の２次元コードを走査することで推奨情報をトリガすることができる。

概して、オンライン対話プラットフォームのサーバは複数の推奨情報をユーザに配信する。オンライン対話プラットフォームのサーバは、ユーザが複数の推奨情報のうちの１つ（又はそれ以上）をトリガした、と知得すると、対応する情報分類ラベルを推奨情報と情報分類ラベルとの間の関連付け関係に基づいて取得できる。

例えば、推奨情報（ここでは、広告を例に取る）に関連した情報分類ラベルは「学生」である。サーバは、ユーザが推奨情報をトリガした、と知得すると、推奨情報に関連付けられた情報分類ラベル「学生」を取得する。

ステップ１５：取得された情報分類ラベルに基づいてユーザの行動嗜好を特定する。

情報分類ラベルを取得した後に、情報分類ラベルを分析することでユーザの行動嗜好を特定できる。

概して、ユーザが特定の推奨情報をトリガすることは、推奨情報が属する分類カテゴリへのユーザの特定の相対的嗜好を反映できる。例えば、ユーザＡの居住地はａ町であり、ユーザＢの居住地はｂ町である。ユーザＡ及びユーザＢの行動嗜好（ａ町又はｂ町に注目する）は、ユーザＡ及びユーザＢがそれぞれトリガした交通状況情報に関連する情報分類ラベル（ａ町の交通状況、又はｂ町の交通状況）に基づいて特定できる。

実施例１で提供される、ユーザの行動嗜好を特定する方法によれば、推奨情報と情報分類ラベルとが関連付けられ、ユーザが推奨情報をトリガした後に、トリガされた推奨情報の情報分類ラベルが取得される。ユーザが推奨情報をトリガすることは概してユーザの行動嗜好を反映するので、情報分類ラベルを用いてユーザの行動嗜好を特定できる。ユーザの行動嗜好を特定する方法は、アンケートによりデータを収集する場合に、特定されたユーザの行動嗜好の精度が低く、又、ユーザの行動嗜好は収集されたデータに基づいて特定されるという、既存技術における問題を緩和する。加えて、この実施例で提供される方法では、データはユーザにより推奨情報をトリガすることにより収集される。そのため、この方法は、アンケート方法を用いてデータを収集した場合にユーザエクスペリエンスが劣るという問題も緩和する。

実施例１で提供される方法のステップは同じデバイスにより実行できる、又は、この方法は異なるデバイスにより実行できることは注記に値する。例えば、ステップ２１及びステップ２２はデバイス１で実行でき、ステップ２３はデバイス２で実行できる。別の実施例では、ステップ２１はデバイス１で実施でき、ステップ２２及びステップ２３はデバイス２で実行できる。

実施例２

本願の実施例２は、既存技術における問題を緩和するために、ユーザの行動嗜好を特定する方法を提供する。この方法に特有なステップは以下のとおりである。

ステップ２１：ユーザが複数の推奨情報の内の１つの推奨情報をトリガして、ユーザがトリガした推奨情報に関連する情報分類ラベルをサーバが取得できるようにする。ここで、情報分類ラベルを用いて関連する推奨情報の分類カテゴリを反映させる。

ステップ２２：取得された情報分類ラベルに基づきユーザの行動嗜好を特定する。

ユーザがオンライン対話プラットフォームのサーバにより配信された任意数の推奨情報をユーザがトリガした後に、サーバは推奨情報に関連する情報分類ラベルを取得し、この情報分類ラベルに基づきユーザの行動嗜好を特定できる。

加えて、ステップ２１にて、ユーザは特定のコンピューティングデバイス（現行のコンピューティングデバイスと呼ぶ）上で推奨情報をトリガできる点には注記に値する。このとき、自分がトリガした推奨情報に関連した情報分類ラベルをユーザが取得する際に、サーバは現行のコンピューティングデバイスのデバイス識別子を更に取得できる。デバイス識別子は、現行のコンピューティングデバイスを一意に表すために用いられる。実際には、現行のコンピューティングデバイスはモバイルフォン、ＰＣ等であってよい。デバイス識別子は、現行のコンピューティングデバイス内のプロセッサ（ＣＰＵ）の一意の識別子であっても、格納ユニットの一意の識別子であってもよい。

よって、ステップ２１は以下のとおりであってよい。すなわち、ユーザが現行のコンピューティングデバイス上の推奨情報をトリガすることで、サーバは、ユーザがトリガしたこの推奨情報に関連した情報分類ラベルと、現行のコンピューティングデバイスのデバイス識別子とを取得し、情報分類ラベルとデバイス識別子とを取得した後に、取得された情報分類ラベルとデバイス識別子との間の対応性を確立できる。

同様に、取得された情報分類ラベルに基づいてサーバがユーザの行動嗜好を特定するステップ２２は以下のとおりであってよい。すなわち、サーバは、デバイス識別子に対応する情報分類ラベルに基づいてユーザの行動嗜好を特定する。

加えて、実際には、ユーザは、通常、ログインアカウントを用いてオンライン対話プラットフォームにログインするときに推奨情報をトリガする。言い換えれば、ユーザは、推奨情報をトリガする前にログインアカウントを用いることによりオンライン対話プラットフォームに既にログインしている。オンライン対話プラットフォームはユーザに推奨情報を配信するように構成されている。ログインアカウントはオンライン対話プラットフォーム上でユーザにより登録され、このログインアカウントはログインするために現在用いられているログインアカウントである。オンライン対話プラットフォームはｅ−コマースプラットフォーム、電子決済プラットフォーム、インスタントメッセージングプラットフォーム、電子ゲームプラットフォーム等であってよい。ユーザがログインアカウントを用いてオンライン対話プラットフォームへのログインを希望する場合に、ユーザは、プラットフォームのアプリケーションＡＰＰ（アプリ）を用いてオンライン対話プラットフォームにログインすることができる、又は、ウェブクライアントを用いてオンライン対話プラットフォームにログインすることができる。

ユーザがログインアカウントを用いてオンラインプラットフォームにログインした後に、サーバは、ユーザによりトリガされた推奨情報に関連する情報分類ラベルに加えてログインアカウントを取得できる。ここで述べるログインアカウントは、ログインアカウントのＩＤ、ニックネーム等であっても、ログインアカウントのＩＤ、ニックネーム等を用いてオンライン対話プラットフォームのサーバにより生成されたＭＤ５識別コードであっても、ログインアカウントを一意に表すためにランダムに生成されたランダムコードであってもよい。

よって、ステップ２１は以下のステップ２１１及びステップ２１２を更に含むことができる。

ステップ２１１：ユーザが、ログインアカウントを用いてオンライン対話プラットフォームにログインした後に、複数の推奨情報の内の任意数の推奨情報をトリガすることで、サーバは、ユーザによってトリガされた推奨情報に関連した情報分類ラベルと、ユーザのログインアカウントとを取得できるようになる。ここで、オンライン対話プラットフォームは、ユーザに推奨情報を配信するように構成されている。

ステップ２１２：ログインアカウントと情報分類ラベルとの間の対応性を確立する。

同様に、情報分類ラベルに基づいてユーザの行動嗜好を特定するステップ２２はステップ２２１を含むことができる。

ステップ２２１：ログインアカウントに対応する情報分類ラベルに基づいて、ユーザの行動嗜好を特定する。

本願の実施例２で提供される方法によれば、ユーザが任意の推奨情報をトリガした後に、サーバは、ユーザによりトリガされた推奨情報に関連した情報分類ラベルを取得し、取得されたこの情報分類ラベルに基づいてユーザの行動嗜好を特定する。これにより、アンケート調査によってユーザの行動嗜好を収集する場合に収集されたデータの精度が低いという既存技術における問題は緩和される。

実施例３

実施例２に示すように、ユーザがログインアカウントを用いてオンライン対話プラットフォームにログインするときに、サーバは、ユーザによりトリガされた推奨情報に関連した情報分類ラベルに加え、ログインアカウントを取得し、取得された情報分類ラベルとログインアカウントとの間に対応性を確立できる。実際に、取得された情報分類ラベルとログインアカウントとの間に対応性を確立する多くの方法がある。本願の実施例３は、対応性を確立する方法を提供する。実施例２と比較すると、実施例２のステップ２１２を実施例３のステップ３１２１乃至３１２３で置き換え、その他のステップはそのままにすることができる。

ステップ３１２１：ログインアカウントを用いてユーザ特徴データベースに問い合わせる。

ユーザ特徴データベースは、ユーザアカウントを格納するために用いられる領域と、情報分類ラベルを格納するために用いられる領域とを含む。

ステップ３１２２：問い合わせ結果に基づいて、ログインアカウントと情報分類ラベルとの間の対応性が確立されたかどうかを特定し、確立されていない場合にはステップ３２１３を実行する。

ステップ３１２３：ユーザ特徴データベース内でログインアカウントと情報分類ラベルとの間の対応性を確立する。

ログインアカウントを取得した後に、ログインアカウントと取得された情報分類ラベルとの間の対応性が確立されたかどうかを特定するために、このログインアカウントを用いてユーザ特徴データベースに問い合わせることができる。対応性が確立された場合、そのことは、ユーザデータがユーザ特徴データベースに格納されているので再び格納する必要がない、ということを示す。問い合わせ結果が対応性の未確立を示す場合、ユーザ特徴データベース内にログインアカウントと情報分類ラベルとの間の対応性が確立される。

ここで、対応性の確立とは、ユーザ特徴データベース内に記録を確立することであってよく、表２に示すように、記録はログインアカウント及び情報分類ラベルのみを格納する。或いは、表３に示すように、ユーザ特徴データベース内の記録はログインアカウントと複数の情報分類ラベルとを格納する。

実際に、ログインアカウントと情報分類ラベルとの間の対応性は適切な方法を用いて確立できる。

加えて、実際には、ユーザが複数の推奨情報をトリガするケースがあり、通常、推奨情報に関連する複数の情報分類ラベルがある点は、注記に値する。例えば、ログインアカウント「ａｂｃ」は、学生と公共福祉についての推奨情報をトリガする。このケースでは、ユーザのログインアカウントは、通常、複数の種々の情報分類ラベルに関連しており、複数の情報分類ラベルを格納できる。

実際に、複数の情報分類ラベルをソートする多くの手法がある。例えば、分類ラベルは、ユーザが各カテゴリラベルをトリガする頻度に基づいてソートすることができ、トリガ頻度がより高い情報分類ラベルはより高いユーザの行動傾向を反映し、先頭に格納できる。或いは、ログインアカウントの登録時にユーザにより提出された登録情報を、ログインアカウントを用いて取得し、この登録情報を用いて情報分類ラベルを格納できる。登録情報を、アカウント登録情報データベースに格納できる。

例えば、ログインアカウントは「ＡＢＣ」であり、ログインアカウントの登録時に記入された登録情報の中は、性別は「男性」であり、職業は「教師」であり、趣味は「公共福祉活動」である。ログインアカウントに対応する情報分類ラベルが「商用」と「公共福祉」である場合には、情報分類ラベル「公共福祉」がユーザの行動嗜好をより良く反映できると、登録情報に基づいて特定できる。そのため、「公共福祉」が最初にソートされる。

当然ながら、実際には、複数のソート方法を組み合わせることができる。例えば、情報分類ラベルは、登録情報及び各情報分類ラベルのトリガ頻度に基づいてソートされる。

本願の実施例３の方法によれば、ユーザ特徴データベースがログインアカウントに基づいて問い合わせされ、この問い合わせ結果に基づき、ユーザ特徴データベース内に一意の識別子と取得された情報分類ラベルとの間の対応性が確立される。次に、取得されたデータがユーザ特徴データベースに格納され、このユーザ特徴データベースに格納されたデータを用いてユーザの行動嗜好を特定できる。

上述は、本願によるユーザの行動嗜好を特定する方法の詳細な説明である。加えて、理解を促すために、ここでは、図２及び図３に示すように、特定の広告推奨のアプリケーションシナリオにおける方法の実施についても説明できる。このアプリケーションシナリオでは、推奨情報は広告であり、オンライン対話プラットフォームはオンライン決済プラットフォームであり、ユーザはログインアカウントを用いてオンライン決済プラットフォームにログインする。本願のシナリオにおける特定の実施のステップは以下のとおりである。

ステップ４１：広告を分類する。

ステップ４２：分類結果に基づいて、広告と、対応する情報分類ラベルとを関連付ける。

情報分類ラベルは、対応する広告の分類カテゴリを反映させるために用いられる。

ステップ４３：オンライン決済プラットフォーム上で広告を投稿する。

ステップ４４：ユーザが、ログインアカウントを用いてオンライン決済プラットフォームにログインするときに、最新の広告をトリガする。

ステップ４５：最新の広告に関連付けられたログインアカウント及び情報分類ラベルを取得する。

ステップ４６：ログインアカウントを用いてユーザ特徴データベースに問い合わせ、ログインアカウントと情報分類ラベルとの間の対応性が確立されているかどうかを特定し、確立されていない場合にはステップ４７を実行する。

ステップ４７：ユーザ特徴データベースにおいてログインアカウントと情報分類ラベルとの間の対応性を確立する。

ステップ４８：ログインアカウントに対応する情報分類ラベルに基づいてユーザの行動嗜好を特定する。

実施例４

本願の実施例４は、推奨情報を呈示する方法を提供する。図４を参照すると、この方法に特有なステップは以下のとおりである。

ステップ５１：ユーザにより送信された、推奨情報を取得するためのサービス要求を受信する。

ここでの推奨情報はステップ１１の推奨情報と同じである。そのため、ここでは詳細を再び述べることはしない。

サーバが、ユーザにより送信された、推奨情報を取得するためのサービス要求を受信する。例えば、ユーザが広告を取得する必要がある場合、ユーザは、広告を取得するためのサービス要求をサーバへ送信できる。同様に、サーバはサービス要求を受信することもできる。

ステップ５２：サービス要求に基づいてユーザの行動嗜好を取得する。ここで、ユーザの行動嗜好とは、実施例１乃至実施例３のうちいずれか１つによる方法を用いて特定されたユーザの行動嗜好である。

ユーザの行動嗜好はユーザ行動の傾向を反映でき、これは特定の推奨情報カテゴリへのユーザの嗜好（又は行動）を反映できる。例えば、いつもスポーツ広告を見るユーザは、そのユーザのスポーツ広告への嗜好を反映できる。

ステップ５３：ユーザの行動嗜好に基づいて少なくとも１つの情報分類ラベルを特定し、この情報分類ラベルに基づいてこの情報分類ラベルに関連する少なくとも１つの推奨情報を取得する。

情報分類ラベルと推奨情報との間には関連付け関係が存在する。情報分類ラベルを用いて、情報分類ラベルに関連する推奨情報を取得できる。

ユーザの行動嗜好に基づき少なくとも１つの情報分類ラベルを特定できる。概して、ユーザの行動嗜好はユーザ行動の傾向を反映でき、この行動嗜好はユーザがどの推奨情報のカテゴリ（単数又は複数）を好むかを特定できるため、少なくとも１つの情報分類ラベルを特定できる。例えば、ユーザの行動嗜好から、ユーザがエリアａに注目していることが識別される。そのため、ユーザの行動嗜好に基づき、エリアａの天気情報、エリアａの交通状況情報、エリアａのローカルニュース等を特定できる。これらの分類カテゴリに基づき、少なくとも１つの情報分類ラベルを特定できる。

加えて、複数の情報分類ラベルが存在する場合には、分類ラベルの順序に基づいて、指定量の情報分類ラベルを取得できる。例えば、３つの情報分類ラベルがある場合には、３つの情報分類ラベルの順序に基づいて最上位の１つ（又は２つ）の情報分類ラベルを取得できる。

情報分類ラベルが特定された後に、情報分類ラベルと推奨情報との間の関連付け関係に基づいて、少なくとも１つの推奨情報を特定できる。

例えば、情報分類ラベルは「学生」であり、情報分類ラベル「学生」を取得した後に、情報分類ラベル「学生」に基づいて、情報分類ラベルに関連した推奨情報を取得できる。

ステップ５４：取得された推奨情報をユーザに呈示する。

取得された推奨情報をユーザに呈示する。実際に、複数の推奨情報をユーザに表示する複数の方式があり、推奨情報は配信情報の生成時間に基づいてユーザに呈示できる（例えば、最後に生成された推奨情報が最初に表示される）。推奨情報はランダムな順序でユーザに呈示することも可能である。

実施例４の方法によれば、ユーザの、推奨情報を取得するためのサービス要求を受信した後に、ユーザの行動嗜好に基づいて情報分類ラベルを特定し、情報分類ラベルに基づいて、関連する推奨情報を特定し、推奨情報をユーザに呈示する。ユーザの行動嗜好は実施例１乃至実施例３の方法を用いて特定されるので、既存技術における問題を緩和できる。

加えて、推奨情報を呈示する方法への理解を促すために、図５に示すように、この方法を広告表示のアプリケーションシナリオに適用する。このアプリケーションシナリオでは、推奨情報は広告であり、オンライン対話プラットフォームはオンライン決済プラットフォームであり、ユーザはログインアカウントを用いて電子決済プラットフォームにログインする。

ステップ６１：ユーザの、広告を取得するためのサービス要求を受信する。

ステップ６２：サービス要求に基づいてユーザの行動嗜好を取得する。

ユーザの行動嗜好は、実施例１乃至実施例３のうちいずれか１つの方法により特定されたユーザの行動嗜好である。

ステップ６３：ユーザの行動嗜好に基づいて少なくとも１つの情報分類ラベルを特定する。

ステップ６４：情報分類ラベルに基づいて、情報分類ラベルに関連した少なくとも１つの広告を取得する。

ステップ６５：取得された広告をユーザに呈示する。

実施例５

実施例１と同一の発明概念に基づき、本願の実施例５はユーザの行動嗜好を特定するデバイスを提供する。図６に示すように、デバイス７０は関連付けユニット７０１と、配信ユニット７０２と、情報分類ラベル取得ユニット７０３と、ユーザ行動嗜好特定ユニット７０４とを含む。

関連付けユニット７０１は、推奨情報と情報分類ラベルとを関連付けるように構成されており、ここで、情報分類ラベルは、推奨情報の分類カテゴリを反映させるために用いられる。

配信ユニット７０２は、情報分類ラベルに関連付けられた推奨情報をユーザに配信するように構成されている。

情報分類ラベル取得ユニット７０３は、ユーザが推奨情報をトリガしたことを知得すると推奨情報に関連する情報分類ラベルを取得するように構成されている。

ユーザ行動嗜好特定ユニット７０４は、取得された情報分類ラベルに基づいてユーザの行動嗜好を特定するように構成されている。

実施例５は実施例１と同一の発明概念に基づくため、デバイス７０の実施は実施例１が奏する効果を奏することができる。加えて、実際に、デバイス７０は、特定のハードウェアデバイスを組み合わせてその他の実施効果も奏する。例えば、推奨情報を分類した後に、各種分類カテゴリを持つ推奨情報がサーバ側の各種サーバに格納される。先に述べた推奨情報が配信されると、指定されたサーバ内の推奨情報が実際の要求に基づいて指定時に配信される。よって、推奨情報配信手順を簡素化でき、エラーが生じ難い。

実施例６

実施例４と同一の発明概念に基づき、本願の実施例６は推奨情報を呈示するデバイスを提供する。図７に示すように、デバイス８０は、受信ユニット８０１と、ユーザ行動嗜好取得ユニット８０２と、推奨情報取得ユニット８０３と、呈示ユニット８０４とを含む。

受信ユニット８０１は、ユーザにより送信された、推奨情報を取得するためのサービス要求を受信するように構成されている。

ユーザ行動嗜好取得ユニット８０２は、サービス要求に基づいてユーザの行動嗜好を取得するように構成されており、ここで、ユーザの行動嗜好は、実施例５によるユーザの行動嗜好を特定するデバイスにより特定されるユーザの行動嗜好である。

推奨情報取得ユニット８０３は、ユーザの行動嗜好に基づいて少なくとも１つの情報分類ラベルを特定し、情報分類ラベルに基づいて、情報分類ラベルに関連する少なくとも１つの推奨情報を取得するように構成されており、情報分類ラベルと推奨情報との間には関連付け関係が存在する。

呈示ユニット８０４は、取得された推奨情報をユーザに呈示するように構成されている。

本願の実施例６のデバイス８０は実施例４と同一の発明概念に基づくため、デバイス８０は実施例４により達成される実施効果を奏することができる。加えて、実際に、特定のハードウェアデバイスを組み合わせることでデバイス８０が奏する新たな実施効果も本願の保護範囲に入る。

当業者は、本願の実施が方法、システム、又はコンピュータプログラム製品として提供され得ることを理解するべきである。したがって、本願は、ハードウェアのみの実施形態、ソフトウェアのみの実施形態、又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせを用いた実施形態を用いることができる。更に、本願は、コンピュータで使用可能なプログラムコードを含む、１つ又は複数のコンピュータ使用可能記憶媒体（ディスクメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、光メモリなどを含むがこれらに限定されない）上で実施されるコンピュータプログラム製品の形態をとることができる。

本願は、本願の実施に従って、方法、デバイス（システム）、及びコンピュータプログラム製品のフローチャート及び／又はブロック図を参照して説明される。フローチャート及び／又はブロック図内の各プロセス及び／又は各ブロック、ならびにフローチャート及び／又はブロック図内のプロセス及び／又はブロックの組み合わせを実施するために、コンピュータプログラム命令を使用することができることを理解されたい。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、組み込みプロセッサ、又は任意の他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに提供されて機械を生成することができ、その結果、コンピュータ又は任意の他のプログラム可能データ処理デバイスのプロセッサによって実行される命令は、フローチャート中の１つ以上のプロセス及び／又はブロック図中の１つ以上のブロックにおける特定の機能を実施するための装置を生成する。

これらのコンピュータプログラム命令は、特定の方法で動作するようにコンピュータ又は他の任意のプログラム可能データ処理デバイスに命令することができるコンピュータ可読メモリに格納することができ、その結果、コンピュータ可読メモリに格納された命令は命令装置を含むアーチファクトを生成する。命令装置は、フローチャート内の１つ又は複数のプロセス及び／又はブロック図内の１つ又は複数のブロックの特定の機能を実施する。

これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理デバイスにロードすることができ、その結果、コンピュータ又は他のプログラム可能なデバイス上で一連の動作及びステップが実行され、それによってコンピュータ実装処理が生成される。したがって、コンピュータ又は他のプログラム可能なデバイス上で実行される命令は、フローチャート中の１つ以上のプロセス及び／又はブロック図中の１つ以上のブロックにおける特定の機能を実施するためのステップを提供する。

典型的な構成では、コンピュータデバイスは、１つ又は複数のプロセッサ（ＣＰＵ）、入出力インタフェース、オンラインインタフェース、及びメモリを含む。

メモリは、コンピュータ可読媒体内の非永続的記憶装置、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及び／又は読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）若しくはフラッシュメモリ（フラッシュＲＡＭ）などの不揮発性メモリなどの形態を含んでもよい。メモリは、コンピュータ可読媒体の一例である。

コンピュータ可読媒体は、永続的及び非永続的、取り外し可能及び固定の媒体を含み、これらは任意の方法又は技術を使用することによって情報記憶を実施する。情報は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムのモジュール、又は他のデータであってもよい。コンピュータの記憶媒体の例としては、パラレルランダムアクセスマシン（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他のタイプのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、又は他のメモリ技術、コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、又は他の光記憶装置、カセットテープ、ディスク及びテープメモリ、あるいは他の磁気記憶装置、又はコンピュータデバイスによってアクセスできる情報を記憶するように構成され得る他の任意の非伝送媒体が挙げられるが、これらに限定されない。本明細書の限定によれば、コンピュータ可読媒体は、変調データ信号及び変調キャリアなどの一時的コンピュータ可読媒体（transitory media）を含まない。

「含む」「備える」という用語、又はそれらの他の変形は、非排他的な包含を網羅することを意図していることに留意することは価値がある。よって、要素の列挙を含むプロセス、方法、製品、又は装置は、これらの要素を含むだけでなく、明示的に挙げられていない他の要素をも含む、又は、そのようなプロセス、方法、製品又は装置に固有の要素を更に含む。「...を含む」と記載された要素は、それ以上の制約がない限り、その要素を含むプロセス、方法、製品又は装置内に追加の同一の要素が存在することを排除するものではない。

当業者は、本願の実施が方法、システム、又はコンピュータプログラム製品として提供され得ることを理解されたい。したがって、本願は、ハードウェアのみの実施形態、ソフトウェアのみの実施形態、又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせを用いた実施形態をとることができる。更に、本願は、コンピュータで使用可能なプログラムコードを含む、１つ又は複数のコンピュータ使用可能記憶媒体（ディスクメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、光メモリなどを含むがこれらに限定されない）上で実施されるコンピュータプログラム製品の形態をとることができる。

上記の説明は、本願の単なる実施であり、本願を限定するために用いられるものではない。当業者であれば、本願に対して様々な変更及び修正を加えることができる。本願の精神及び原理から逸脱することなくなされたいかなる修正、均等物の置換、又は改良も、本願の特許請求の範囲の範囲内に含まれるものである。

Claims (10)

1. 推奨情報と、前記推奨情報の分類カテゴリを反映させるために用いられる情報分類ラベルとを関連付けるステップと；
   前記情報分類ラベルに関連付けられた前記推奨情報をユーザに配信するステップと；
   前記ユーザが前記推奨情報をトリガしている、と知得したときに、前記推奨情報に関連付けられた前記情報分類ラベルを取得するステップと；
   前記取得された情報分類ラベルに基づいて前記ユーザの行動嗜好を特定するステップと；を備える
   ユーザの行動嗜好を特定する方法。
2. 前記ユーザはオンライン対話プラットフォームにログインしており、前記オンライン対話プラットフォームは推奨情報を前記ユーザに配信するために用いられ；
   前記推奨情報に関連付けられた前記情報分類ラベルを取得する間に、前記方法は、前記ユーザのログインアカウントを取得し、前記ログインアカウントと前記情報分類ラベルとの間の対応性を確立するステップを更に備え；
   前記取得された情報分類ラベルに基づいて前記ユーザの行動嗜好を特定する前記ステップは、具体的に：
   前記ログインアカウントに対応する前記情報分類ラベルに基づいて前記ユーザの前記行動嗜好を特定するステップを備える；
   請求項１に記載の方法。
3. ログインアカウントと情報分類ラベルとの間の対応性を確立する前記ステップは、具体的に：
   前記ログインアカウントを用いてユーザ特徴データベースに問い合わせ、前記問い合わせ結果に基づいて、前記ログインアカウントと前記情報分類ラベルとの間の対応性が確立されているかどうかを特定するステップであって、前記ユーザ特徴データベースは、ユーザアカウントを格納する領域と、情報分類ラベルを格納する領域とを備える、前記特定するステップと；
   前記対応性が確立されていない場合には、前記ユーザ特徴データベースにおいて前記ログインアカウントと前記情報分類ラベルとの間の対応性を確立するステップと；を備える、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記ログインアカウントが複数の各種情報分類ラベルと関連付けられている場合には：
   前記ユーザが前記ログインアカウントを登録するときに前記ユーザにより提出された登録情報を、前記ログインアカウントを用いて取得し、前記登録情報に基づいて前記情報登録分類ラベルをソートするステップを更に備える、
   請求項２に記載の方法。
5. 前記ユーザはコンピューティングデバイス上の前記推奨情報をトリガし；
   前記推奨情報に関連付けられた前記情報分類ラベルを取得する間に、前記コンピューティングデバイスのデバイス識別子を取得し、前記デバイス識別子と情報分類ラベルとの間の対応性を確立するステップを備え；
   前記取得された情報分類ラベルに基づいて前記ユーザの行動嗜好を特定する前記ステップは、具体的に：
   前記デバイス識別子に対応する前記情報分類ラベルに基づいて前記ユーザの前記行動嗜好を特定するステップを備える；
   請求項１に記載の方法。
6. 推奨情報と情報分類ラベルとを関連付ける前記ステップは、具体的に：
   前記推奨情報のデータの中に、前記情報分類ラベルに関連付けることのできる関連データを挿入するステップであって、前記推奨情報がトリガされた後に、前記挿入された関連データを用いて、前記推奨情報に関連する前記情報分類ラベルを特定できる、前記挿入するステップを備える、
   請求項１に記載の方法。
7. ユーザにより送信された、推奨情報を取得するためのサービス要求を受信するステップと；
   前記サービス要求に基づいて前記ユーザの行動嗜好を取得するステップであって、前記ユーザの行動嗜好は、請求項１乃至請求項６のうちのいずれか１項に記載の前記方法を用いて特定されたユーザの行動嗜好である、前記取得するステップと；
   前記ユーザの行動嗜好に基づいて少なくとも１つの情報分類ラベルを特定し、前記情報分類ラベルに基づいて、前記情報分類ラベルに関連付けられた少なくとも１つの推奨情報を取得するステップであって、前記情報分類ラベルと前記推奨情報との間には関連付け関係が存在する、前記取得するステップと；
   前記取得された推奨情報を前記ユーザに呈示するステップと；を備える、
   推奨情報を呈示する方法。
8. 前記方法は広告呈示のために用いられる、
   請求項７に記載の方法。
9. 関連付けユニットと、配信ユニットと、情報分類ラベル取得ユニットと、ユーザ行動嗜好特定ユニットとを備え；
   前記関連付けユニットは、推奨情報と情報分類ラベルとを関連付けるように構成され、前記情報分類ラベルは前記推奨情報の分類カテゴリを反映させるために用いられ；
   前記配信ユニットは、前記情報分類ラベルに関連付けられた前記推奨情報をユーザに配信するように構成され；
   前記情報分類ラベル取得ユニットは、前記ユーザが前記推奨情報をトリガしている、と知得した場合に、前記推奨情報に関連付けられた前記情報分類ラベルを取得するように構成され；
   前記ユーザ行動嗜好特定ユニットは、前記取得された情報分類ラベルに基づいて前記ユーザの行動嗜好を特定するように構成される；
   ユーザの行動嗜好を特定するデバイス。
10. 受信ユニットと、ユーザ行動嗜好取得ユニットと、推奨情報取得ユニットと、呈示ユニットとを備え；
    前記受信ユニットは、ユーザにより送信された、推奨情報を取得するためのサービス要求を受信するように構成され；
    前記ユーザ行動嗜好取得ユニットは、前記サービス要求に基づいて前記ユーザの行動嗜好を取得するように構成され、前記ユーザの行動嗜好は、請求項９に記載の前記デバイスによって特定されるユーザの行動嗜好であり；
    前記推奨情報取得ユニットは、前記ユーザの行動嗜好に基づいて少なくとも１つの情報分類ラベルを特定し、前記情報分類ラベルに基づいて、前記情報分類ラベルに関連付けられた少なくとも１つの推奨情報を取得するように構成され、前記情報分類ラベルと前記推奨情報との間には関連付け関係が存在し；
    前記呈示ユニットは、前記取得された推奨情報を前記ユーザに呈示するように構成される；
    推奨情報を呈示するデバイス。

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