JP2020119346A - お勧め提示装置、お勧め提示システム、お勧め提示方法、お勧め提示プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
初めに、図1を参照してお勧め提示システム1の構成について説明する。お勧め提示システム1は、サーバ2(お勧め提示装置)と、このサーバ2とネットワーク4を介して接続された複数のユーザ端末3とを備える。なお、図1に示す例では、お勧め提示システム1は、1台のサーバ2及び複数のユーザ端末3を備える構成となっているが、お勧め提示システム1が備えるサーバ2及びユーザ端末3の数は任意である。従って、お勧め提示システム1は、1台のサーバ2と1台のユーザ端末3とを備えるように構成してもよいし、複数のサーバ2と複数のユーザ端末3とを備えるように構成してもよい。
図2Aは、実施形態に係るサーバ(お勧め提示装置)の構成図である。図2Aは、サーバ2の主なハード構成を示しており、サーバ2は、通信IF200A、記憶装置200B及びCPU200Cを備える。通信IF200Aは、他の装置(実施形態では、ユーザ端末3)と通信するためのインターフェースである。記憶装置200Bは、例えば、HDD(Hard Disk Drive)や半導体記憶装置(SSD(Solid State Drive))である。なお、記憶装置200Bに格納された情報の詳細については後述する。CPU200Cは、実施形態に係るサーバ2(お勧め提示装置)を制御するものであり、図示しないROM及びRAMを備えている。
図3Aは、実施形態に係るユーザ端末3のハード構成図である。ユーザ端末3のハードウェア構成図である。ユーザ端末3は、PC(Personal Computer)や携帯端末(例えば、スマートフォンやタブレット端末)などである。図3Aに示すように、ユーザ端末3は、通信IF300A、記憶装置300B、入力装置300C、表示装置300D及びCPU300Eを備える。
図4Aから図4Gは、実施形態に係るユーザ端末3の表示装置300Dに表示される画面の一例を示す図である。以下、図4Aから図4Gを参照してユーザ端末3の表示装置300Dに表示される各画面について説明する。なお、以下の説明では同一の構成には同一の符号を付して重複する説明を省略する。
初めに、図4Aを参照してログイン画面について説明する。本画面では、利用者Uがユーザ端末3の入力装置300Cを操作して、入力ボックス1001内にログインIDとしてメールアドレスもしくは携帯電話番号を入力し、入力ボックス1002内にパスワードを入力し、ログインボタン1003をクリックまたはタップ操作などすることで、お勧め提示システムへのログインが可能となる。
次に、図4Bから図4Gを参照して、利用者Uの食事の嗜好性の学習画面について説明する。本画面では、サーバ2の提示部208は、食事情報が格納された食事情報DB1を参照して、食事情報を利用者Uに提示させる。具体的には、提示部208は、参照した食事情報をユーザ端末3へ送信するように送信部202へ指示する。サーバ2の送信部202は、提示部208の指示に基づいて、食事情報をユーザ端末3へ送信する。ユーザ端末3へ送信された食事情報は、受信部301で受信され、表示装置制御部305により表示装置300Dに表示される。
次に、図4Hを参照して、第1お勧め提示画面について説明する。図4Hは、図4Bから図4Gを参照して説明した利用者Uの嗜好性に応じて提示されるお勧めの食事情報の提示画面である。本画面では、利用者Uへのお勧めの食事情報が一覧で提示される。利用者Uは、スワイプ操作又はタップ操作により画面に一覧に提示された食事情報に対する嗜好性(具体的には、パスするかキープするか)を入力することができる。実施形態では、右方向へのスワイプ操作又は画像右側位置へのタップ操作が受け付けられるとキープされる(学習DB5にキープされた食事情報として登録される)。また、左方向へのスワイプ操作又は画像左側位置へのタップ操作が受け付けられるとパスされ、同じ食事情報が提示されなくなる(学習DB5にパスされた食事情報として登録される)。
次に、図4Iを参照して、利用者Uへのお勧め食事情報の提示画面(第2お勧め提示画面)について説明する。図4Iは、図4Hにおいて一覧に提示された食事情報の一つを選択した際に表示される画面の一例である。本画面では、提示部208は、食事情報(図4Fの例では「トマトパスタ」)に加えて、充足率算出部207により算出された各栄養成分量の充足率をレーダーチャートM6で提示させる。具体的には、提示部208は、充足率算出部207により算出された各栄養成分量の充足率の情報をユーザ端末3へ送信するように送信部202へ指示する。サーバ2の送信部202は、提示部208の指示に基づいて、充足率の情報をユーザ端末3へ送信する。ユーザ端末3へ送信された充足率の情報は、受信部301で受信され、表示装置制御部305により表示装置300Dにレーダーチャート形式で表示される。
次に、図4Jを参照して、利用者Uへのお勧め食事情報の提示画面(第3お勧め提示画面)について説明する。図4Jは、サーバ2の学習部205が学習したお勧めの食事情報に含まれる料理、食材、調味料及び飲料の1以上を提供可能な店舗情報の提示画面の一例である。本画面では、提示部208は、学習部205が学習したお勧めの食事情報を提供できる店舗情報を提示させる。具体的には、提示部208は、店舗DB3を参照し、学習部205が学習したお勧めの食事情報を提供可能な店舗情報及び位置情報をユーザ端末3へ送信するように送信部202へ指示する。サーバ2の送信部202は、提示部208の指示に基づいて、店舗情報及び位置情報をユーザ端末3へ送信する。ユーザ端末3へ送信された食事情報は、受信部301で受信され、表示装置制御部305により表示装置300Dに表示される。
図5A〜図5Eは、実施形態に係るお勧め提示システム1の処理の一例を示すフローチャートである。以下、図5A〜図5Eを参照して、実施形態に係るサーバ2の処理について説明するが、図1〜図4Gを参照して説明した構成と同一の構成には同一の符号を付して重複する説明を省略する。
図5Aは、実施形態に係るお勧め提示システム1の利用者登録処理の一例を示すフローチャートである。以下、図5Aを参照して、お勧め提示システム1の利用者登録処理について説明する。
初めに、利用者は、ユーザ端末3の入力装置300Cを操作してサーバ2へアクセスし、ユーザ端末3の表示装置300Dにログイン画面(図4A参照)を表示させる。利用者は、ユーザ端末3の入力装置300Cを操作して、新規会員登録ボタン1004をクリックまたはタップ操作などすることで、新規会員登録の画面へ遷移する。利用者Uは、ユーザ端末3の入力装置300Cを操作して属性情報を入力する。入力された属性情報は、操作受付部304で受け付けられる。受け付けられた属性情報は、送信部302からサーバ2へと送信される。なお、利用者Uの属性情報については、属性DB2で説明したので重複する説明を省略する。
サーバ2の受信部201は、ユーザ端末3から送信された属性情報を受信する。受信部201で受信された属性情報は、記憶装置制御部203により、ユーザIDに関連付けて記憶装置200Bの属性DB2に格納される。
図5Bは、実施形態に係るお勧め提示システムの第1学習処理の一例を示すフローチャートである。以下、図5Bを参照して、お勧め提示システム1の第1学習処理について説明する。図5Bの第1学習処理では、図4Bから図4Gを参照してしたように、初めてお勧め提示システム1を利用する利用者の嗜好性を学習する。
サーバ2の提示部208は、食事情報が格納された食事情報DB1(第1データベース)を参照し、食事情報DB1に格納されている食事情報を利用者Uに提示させる。具体的には、提示部208は、食事情報DB1に格納されている食事情報を所定の順序で読み出して、送信部202にユーザ端末3へ送信するように指示する。送信部202は、提示部208の指示に基づいて、食事情報をユーザ端末3へ送信する。
ユーザ端末3の受信部301が食事情報を受信すると、表示装置制御部305は、受信部301で受信した食事情報を表示装置300Dに表示させる。利用者Uは、表示装置300Dの画面に設けられたタッチパネル(入力装置300C)を異なる方向にスワイプ操作又は所定の位置をタップ操作して画面に表示された食事情報に対する嗜好性を入力する。利用者Uのスワイプ操作又はタップ操作は、操作受付部304により受け付けられ、送信部302からサーバ2へと送信され、サーバ2の受信部201で受信された後、嗜好性受付部204で受け付けられる。また、利用者Uは、表示装置300Dの画面に設けられたタッチパネル(入力装置300C)の所定の位置をタップ操作して好きな食べ方、嫌いな食べ方を入力する。利用者Uのタップ操作は、操作受付部304により受け付けられ、送信部302からサーバ2へと送信され、サーバ2の受信部201で受信された後、嗜好性受付部204で受け付けられる。
学習部205は、嗜好性受付部204で受け付けられた情報に基づいて、利用者Uの食事の嗜好性を学習する。具体的には、学習部205は、嗜好性受付部204により受け付けられた嗜好性に応じて、図2Cに示す各タグに対して嗜好性の数値を付与する。
学習部205は、利用者Uの嗜好性の学習が終了したか否かを判定する。利用者Uの嗜好性の学習が終了していない場合(ステップS204のNO)、提示部208は、ステップS201の処理へ移行し、次の食事情報を提示させる。また、利用者Uの嗜好性の学習が終了している場合(ステップS204のYES)、サーバ2は、第1学習処理を終了する。なお、第1学習処理の終了の判断は、第1学習処理において予め決めておいた食事情報を提示し、この予め決めておいた食事情報の全てについて嗜好性の学習が終了すれば、利用者Uの嗜好性の学習が終了したと判定してもよい。
図5Cは、実施形態に係るお勧め提示システムの第2学習処理の一例を示すフローチャートである。以下、図5Cを参照して、お勧め提示システム1の第2学習処理について説明する。図5Cの第2学習処理では、図4Hを参照してしたように、第1学習処理で学習部205が学習したお勧めの食事情報を利用者Uに提示して、利用者の嗜好性(主にキープとパス)を学習する。
サーバ2の提示部208は、食事情報が格納された食事情報DB1(第1データベース)を参照し、第1学習処理で学習部205が学習したお勧めの食事情報を利用者Uに提示させる。具体的には、提示部208は、学習DB5に格納されている利用者Uの食事の嗜好性のテーブルデータを参照し、各タブの合計点数の高いもの、換言すると好きと推測されるものから食事情報を送信部202にユーザ端末3へ送信するように指示する。送信部202は、提示部208の指示に基づいて、食事情報をユーザ端末3へ送信する。ユーザ端末3の受信部301が食事情報を受信すると、表示装置制御部305は、受信部301で受信した食事情報を表示装置300Dに表示させる。
ユーザ端末3の受信部301が食事情報を受信すると、表示装置制御部305は、受信部301で受信した食事情報を表示装置300Dに表示させる。利用者Uは、表示装置300Dの画面に設けられたタッチパネル(入力装置300C)を操作して画面に表示された食事情報に対する嗜好性を入力する。具体的には、利用者Uは、画面に表示された食事情報に対してキープ操作、パス操作又は星マーク「☆」M5の数を変更する操作を行う。利用者Uによる操作は、操作受付部304により受け付けられ、送信部302からサーバ2へと送信され、サーバ2の受信部201で受信された後、嗜好性受付部204で受け付けられる。
学習部205は、嗜好性受付部204により受け付けられた情報がキープ操作を行った情報であるか否かを判定する。キープ操作を行った情報である場合(ステップS303のYES)、ステップS305の処理へ移行する。なお、このキープ操作は、サーバ2の学習部205での学習にも利用される。また、キープ操作を行った情報でない場合(ステップS303のNO)、ステップS304の処理へ移行する。
学習部205は、嗜好性受付部204により受け付けられた情報が、パス操作を行った情報であるか否かを判定する。パス操作を行った情報である場合(ステップS304のYES)、ステップS305の処理へ移行する。なお、このパス操作は、サーバ2の学習部205での学習にも利用される。また、パス操作を行った情報でない場合(ステップS304のNO)、ステップS306の処理へ移行する。
学習部205は、嗜好性受付部204で受け付けられた情報(キープ又はパス)に基づいて、キープ又はパスの操作を受け付けた食事情報にキープ又はパスのタグを付与して学習DB5へ記憶させる。食事情報へキープ又はパスのタグを付与することで、利用者Uがキープ又はパスした食事情報の呼び出しが可能となる。
学習部205は、嗜好性受付部204で受け付けられた情報(ステップS303,S304でのキープ操作やパス操作、図4Hの星マーク「☆」M5の個数)に基づいて、利用者Uの食事の嗜好性を学習する。具体的には、学習部205は、嗜好性受付部204により受け付けられた嗜好性(ステップS303,S304でのキープ操作やパス操作、星マーク「☆」の個数)に応じて、図2Cに示す各タグに対して嗜好性の数値を付与する。
学習部205は、利用者Uの嗜好性の学習が終了したか否かを判定する。利用者Uの嗜好性の学習が終了していない場合(ステップS307のNO)、提示部208は、ステップS301の処理へ移行し、次の食事情報を提示させる。また、利用者Uの嗜好性の学習が終了している場合(ステップS307のYES)、サーバ2は、第2学習処理を終了する。
図5Dは、実施形態に係るお勧め提示システムの第1お勧め提示処理の一例を示すフローチャートである。以下、図5Dを参照して、お勧め提示システム1の第1お勧め提示処理について説明する。図5Dの第1お勧め提示処理では、学習部205で学習したお勧めの食事情報を提示させる。
提示部208は、学習DB5を参照する。具体的には、提示部208は、学習部205により学習された利用者Uの食事の嗜好性のテーブルデータ(図2C参照)を参照し、各タブの合計点数が高いもの、換言すると前記合計点数が所定値以上である利用者Uが好きと推定される食事情報を一覧に提示させる。提示部208は、提示させる食事情報をユーザ端末3へ送信するよう送信部202へ指示し、送信部202は、提示部208の指示に基づいて食事情報をユーザ端末3へ送信する。ユーザ端末3の受信部301が食事情報を受信すると、表示装置制御部305は、受信部301で受信した食事情報を表示装置300Dに一覧に表示させる。
ステップS402では、利用者Uが表示装置400Dに一覧に表示された食事情報のいずれかを選択する操作(例えば、タップ操作など)を行ったか否かを判定する。ユーザ端末3の操作受付部304で一覧に表示された食事情報のいずれかを選択する操作が受け付けられると、受信部301で受け付けられた操作内容をサーバ2へと送信する。
サーバ2の受信部201で一覧に表示された食事情報のいずれかを選択する操作が受け付けられた操作内容が受信されると(ステップS402のYES)、栄養成分量算出部206は、栄養成分量算出用DB4(第3データベース)を参照し、利用者Uの属性情報(指定メソッド及び体重)に応じて、1食に必要な栄養成分量を栄養成分毎に算出する。
充足率算出部207は、提示部208により提示された食事情報の栄養成分量が、栄養成分量算出部206で算出された栄養成分量を充足する充足率をステップS402で選択された食事情報について算出する。
提示部208は、充足率算出部207で算出された充足率を提示させる。ユーザ端末3の受信部301が充足率を受信すると、表示装置制御部305は、受信部301で受信した充足率を表示装置300Dに表示させる(図4IのレーダーチャートM6を参照)。
図5Eは、実施形態に係るお勧め提示システムの第2お勧め提示処理の一例を示すフローチャートである。以下、図5Eを参照して、お勧め提示システム1の第2お勧め提示処理について説明する。図5Eの第2お勧め提示処理では、学習部205で学習したお勧めの食事情報に含まれる料理、食材、調味料及び飲料の1以上を提供可能な店舗情報を提示させる。
提示部208は、学習DB5を参照する。具体的には、提示部208は、学習部205により学習された利用者Uの食事の嗜好性のテーブルデータ(図2C参照)を参照し、各タブの合計点数の高いもの、換言すると前記合計点数が所定値以上である利用者Uが好きと推定される食事情報を抽出する。
提示部208は、学習部205が学習したお勧めの食事情報を提供できる店舗情報を提示させる。具体的には、提示部208は、店舗DB3を参照し、ステップS501で抽出された食事情報を提供可能な店舗情報及び位置情報をユーザ端末3へ送信するように送信部202へ指示する。サーバ2の送信部202は、提示部208の指示に基づいて、店舗情報及び位置情報をユーザ端末3へ送信する。ユーザ端末3へ送信された食事情報は、受信部301で受信され、表示装置制御部305により表示装置300Dに表示される。なお、店舗DB3に店舗で提供されるメニューや料金を店舗毎に登録し、店舗情報として提示させるようにしてもよい。
上記実施形態では、サーバ2に、記憶装置200B、記憶装置制御部203、嗜好性受付部204、学習部205、栄養成分量算出部206、充足率算出部207及び提示部208(第1から第3提示部)を備えているが、これら記憶装置200B、記憶装置制御部203、嗜好性受付部204、学習部205、栄養成分量算出部206、充足率算出部207及び提示部208(第1から第3提示部)をユーザ端末3へ備え、ユーザ端末3単体(スタンドアロン状態)で利用者Uの嗜好性を学習してお勧めの食事情報を提示させるようにしてもよい。この場合、ユーザ端末3がお勧め提示装置となる。
学習した嗜好性に応じて食事情報を提示させる際に、提示させる食事情報の分類(例えば、外食、中食、自炊など)に応じて食事情報を提示させるようにしてもよい。この場合、食事情報DB1に格納された食事情報毎に外食、中食、自炊などのタグを付与し、利用者Uが外食のお勧めを希望した場合には、外食のタグが付与された食事情報からお勧めを提示させ、利用者Uが中食のお勧めを希望した場合には、中食のタグが付与された食事情報からお勧めを提示させ、利用者Uが自炊のお勧めを希望した場合には、自炊のタグが付与された食事情報からお勧めを提示させるようにすればよい。
また、複数の利用者Uに対するお勧めの食事情報を提示させるように構成してもよい。例えば、近くに存在するユーザ端末3を連携させて、連携されたユーザ端末3の利用者Uに共通するお勧めの食事情報を提示させるようにしてもよい。この場合、連携されたユーザ端末3の利用者Uそれぞれの(学習DB5に格納された)食事の嗜好性に共通する食事情報を提示させるようにしてもよいし、「食べれない(Cannot Eat)」ものや嫌いなもの以外の食事情報を提示させるようにしてもよい。なお、近くに存在するユーザ端末3の検出は、ユーザ端末3にGPSを備え、ユーザ端末3の位置情報を利用して検出するようにしてもよいし、Bluetooth通信により近くに存在するユーザ端末3の検出するように構成してもよい。また、図6に示すようにユーザ端末3に赤外線通信機能を備え、近くにいる利用者U同士で赤外線通信機能を利用してユーザ端末3を連携させるようにしてもよい。
また、利用者Uの位置情報に基づいて、店舗情報を提示させるようにしてもよい。ここで、位置情報とは、利用者Uの位置情報である。利用者Uの位置情報は、ユーザ端末3にGPSセンサを備え、該GPSセンサから位置情報を取得し、該取得された位置情報の近くに位置する店舗を提示させるようにしてもよい。また、利用者Uの行動スケジュール(例えば、グループウェアのスケジュール機能を利用して入力された利用者の予定)から利用者Uの旅行先や出張先の位置情報を取得し、該取得された位置情報の近くに位置する店舗を提示させるようにしてもよい。
また、利用者Uの属性情報に目的(例えば、「栄養バランスよく」、「ダイエット」)を加えるようにしてもよい。利用者Uの属性情報に「栄養バランスよく」が関連付けられている場合、提示部208は、お勧めの食事情報の中から栄養バランスのよい食事情報から提示させる。また、利用者Uの属性情報に「ダイエット」が関連付けられている場合、提示部208は、お勧めの食事情報の中からカロリーの低い食事情報から提示させる。栄養バランスのよい食事であるか、カロリーの低い食事であるかなどは、栄養成分量算出部206により栄養成分毎に算出される栄養成分量を参照することで判定することができる。
また、ユーザ端末3からお勧めされた食事情報に含まれる料理、食材、調味料、飲料などを発注・決済(予め登録したクレジットカードでの決済や口座引き落としなど)できるように構成してもよい。また、レストランなど外食用店舗の予約ができるように構成してもよい。
なお、上記実施形態では、学習部205は、分類情報を構成する各タグに対して嗜好性の数値を付与・更新することで、利用者Uの好みを学習しているが、以下のようにして利用者Uの好みを学習し、学習した嗜好性に応じてお勧めの食事情報や店舗情報などを提示するようにしてもよい。
また、図8に示すように、利用者Uの嗜好性をどの程度学習したか(以下、学習度ともいう)をユーザ端末3の表示装置300Dに表示させるようにしてもよい。この場合、サーバ2に、学習部205での学習度を利用者Uごとに算出する学習度算出部を備えるようにし、この学習度算出部で算出された利用者Uごとの学習度を提示させる。なお、学習度の算出には、種々の手法を利用することができる。例えば、食事情報DB1に格納されている食事情報の何%に対して利用者Uの嗜好性が受け付けられたかに応じて学習度を算出してもよいし、お勧めとして提示した食事情報に対して受け付けられた利用者Uの嗜好性の正答率、お勧めとして提示した食事情報を利用者Uがキープする割合(%)などに応じて学習度を算出してもよい。なお、図8では、学習度を算出する項目として「料理」、「食材」、「飲料」、「調理方法」、「アレルギー食材」を例示しているが、これに限られず他の項目、例えば、図7(a)に例示した味、食感、オノマトペなどの項目について学習度を算出して利用者Uへ提示するようにしてもよい。なお、「好みの精度を上げる」をタップ操作すると図5Cの第2学習処理を実行するように構成してもよい。第2学習処理を実行する場合、学習度の低い項目を優先して学習するようにしてもよい。
2 サーバ(お勧め提示装置)
200A 通信IF
200B 記憶装置
200C CPU
201 受信部
202 送信部
203 記憶装置制御部
204 嗜好性受付部
205 学習部
206 栄養成分量算出部
207 充足率算出部
208 提示部(第1から第3提示部)
3 ユーザ端末
300A 通信IF
300B 記憶装置
300C 入力装置
300D 表示装置
300E CPU
301 受信部
303 送信部
303 記憶装置制御部
304 操作受付部
305 表示装置制御部
DB1 食事情報データベース(第1データベース)
DB2 属性データベース
DB3 店舗データベース(第2データベース)
DB4 栄養成分量算出用データベース(第3データベース)
DB5 学習データベース
Claims (13)
- 利用者の嗜好性を学習して、お勧めの食事情報を提示するお勧め提示装置であって、
2以上の食事情報が格納された第1データベースを参照し、前記食事情報を提示させる第1提示部と、
前記第1提示部により提示された食事情報に対する前記利用者の嗜好性を、複数段階の指標により受け付ける嗜好性受付部と、
前記嗜好性受付部により受け付けられた嗜好性に応じて、前記利用者の嗜好性を学習する学習部と、を備え、
前記第1提示部は、
前記学習部で学習された利用者の嗜好性に応じて、お勧めの食事情報を提示させることを特徴とするお勧め提示装置。 - 前記嗜好性受付部は、
前記食事情報が提示される画面に対するスワイプ操作の向きに応じて、前記食事情報に対する前記利用者の嗜好性を受け付けることを特徴とする請求項1に記載のお勧め提示装置。 - 前記嗜好性受付部は、
前記食事情報が提示される画面に対するタップ操作の位置に応じて、前記食事情報に対する前記利用者の嗜好性を受け付けることを特徴とする請求項1に記載のお勧め提示装置。 - 前記食事情報には、料理、食材、調味料、飲料及び調理方法に関する1以上の情報が含まれることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載のお勧め提示装置。
- 前記食事情報と、前記食事情報に含まれる料理、食材、調味料及び飲料の1以上を提供可能な店舗情報とが関連付けて格納された第2データベースを参照し、前記学習部で学習された前記利用者の嗜好性に応じて、前記店舗情報を提示させる第2提示部を備えることを特徴とする請求項4に記載のお勧め提示装置。
- 前記店舗情報には、位置情報が関連付けて前記第2データベースに格納され、
前記利用者の位置情報を取得する位置情報取得部を備え、
前記第2提示部は、
前記位置情報取得部で取得された前記利用者の位置情報に応じて、前記店舗情報を提示させることを特徴とする請求項5に記載のお勧め提示装置。 - 前記食事情報に含まれる栄養成分量が栄養成分毎に関連付けて格納された第3データベースを参照し、前記第1提示部が提示した食事情報に含まれる前記栄養成分量を前記栄養成分毎に算出する栄養成分量算出部と、
前記栄養成分量算出部で算出された各栄養成分量の前記利用者が必要な栄養成分量に対する充足率を算出する充足率算出部と、
前記充足率算出部で算出された各栄養成分量の充足率を提示させる第3提示部を備えることを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれかに記載のお勧め提示装置。 - 前記食事情報には、該食事情報を分類するための分類情報が含まれ、
前記学習部は、
前記嗜好性受付部により受け付けられた嗜好性に応じて、前記分類情報に対する前記利用者の評価を付与することにより、前記利用者の嗜好性を学習することを特徴とする請求項1乃至請求項7のいずれかに記載のお勧め提示装置。 - 前記分類情報には、
料理及び調理方法の少なくとも一方が含まれることを特徴とする請求項8に記載のお勧め提示装置。 - 利用者の嗜好性を学習して、お勧めの食事情報を提示するお勧め提示システムであって、
前記請求項2に記載のお勧め提示装置と、
前記食事情報が表示される画面を有する表示装置と、前記スワイプ操作を受け付ける操作受付部と、を備えたユーザ端末と、
を具備することを特徴とするお勧め提示システム。 - 利用者の嗜好性を学習して、お勧めの食事情報を提示するお勧め提示システムであって、
前記請求項3に記載のお勧め提示装置と、
前記食事情報が表示される画面を有する表示装置と、前記タップ操作を受け付ける操作受付部と、を備えたユーザ端末と、
を具備することを特徴とするお勧め提示システム。 - 利用者の嗜好性を学習して、お勧めの食事情報を提示するお勧め提示方法であって、
第1提示部が、2以上の食事情報が格納された第1データベースを参照し、前記食事情報を提示させる工程と、
嗜好性受付部が、前記第1提示部により提示された食事情報に対する前記利用者の嗜好性を、複数段階の指標により受け付ける工程と、
学習部が、前記嗜好性受付部により受け付けられた嗜好性に応じて、前記利用者の嗜好性を学習する工程と、
前記第1提示部が、前記学習部で学習された利用者の嗜好性に応じて、お勧めの食事情報を提示させる工程と、
を有することを特徴とするお勧め提示方法。 - 利用者の嗜好性を学習して、お勧めの食事情報を提示するお勧め提示プログラムであって、
コンピュータを、
2以上の食事情報が格納された第1データベースを参照し、前記食事情報を提示させる第1提示部、
前記第1提示部により提示された食事情報に対する前記利用者の嗜好性を、複数段階の指標により受け付ける嗜好性受付部、
前記嗜好性受付部により受け付けられた嗜好性に応じて、前記利用者の嗜好性を学習する学習部、として機能させ、
前記第1提示部を、前記学習部で学習された利用者の嗜好性に応じて、お勧めの食事情報を提示させるように機能させることを特徴とするお勧め提示プログラム。
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JP2019010726A JP6715501B1 (ja) | 2019-01-25 | 2019-01-25 | お勧め提示装置、お勧め提示システム、お勧め提示方法、お勧め提示プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
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