JP3009391B1

JP3009391B1 - 情報サービス提供装置及び推奨情報抽出提示方法

Info

Publication number: JP3009391B1
Application number: JP25400698A
Authority: JP
Inventors: 浩之多田
Original assignee: 株式会社ディジタル・ビジョン・ラボラトリーズ
Priority date: 1998-09-08
Filing date: 1998-09-08
Publication date: 2000-02-14
Anticipated expiration: 2018-09-08
Also published as: JP2000090094A

Abstract

【要約】【課題】ユーザが単に情報の提供を要求するだけで、そ
のユーザの好みそうな情報を自動的に抽出して提示でき
るようにする。【解決手段】抽出部１３１は、データベース１２に蓄積
された検索履歴に基づいて検索条件により各ユーザの好
みのグループ化を行い、各グループに対するユーザの所
属係数を検索回数と時期に基づいて取得する。抽出部１
３２は、データベース１２内の位置情報要求履歴の示す
位置情報の示す情報ページに掲載される提供情報の、そ
の位置情報を要求したユーザが所属するグループに対す
る所属係数を、そのユーザのそのグループに対する所属
係数と位置情報要求時期に基づいて取得する。推奨商品
抽出提示部１３７はユーザからの推奨商品提示要求を受
け付け、当該ユーザの所属する各グループに対する所属
係数と、そのグループに所属する各提供情報の所属係数
をもとに推奨情報を決定してユーザに提示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ユーザに対する情
報サービスの提供を司る情報サービス提供装置に係り、
特にユーザからの要求に応じて当該ユーザの好みに合致
した情報を抽出して提示するのに好適な情報サービス提
供装置及び推奨情報抽出提示方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、ＷＷＷ（Ｗｏｒ１ｄＷｉｄｅ
Ｗｅｂ）上で様々な商品を販売するオンラインショッピ
ングサイトが増加し、そういったサイトを利用して商品
を購入するユーザ（顧客）も増えている。そして、この
種のサイトが増えるに伴ってユーザが欲している商品を
探し出す困難さも増す傾向にある。

【０００３】そこで、オンラインショッピングサイトで
販売されている商品の中から、ユーザが欲している商品
を検索する検索機能を持つ情報サービス提供装置（情報
サービス提供サーバマシン）が開発されている。この情
報サービス提供装置は、ネットワーク（インターネッ
ト）を介して当該情報サービス提供装置と接続される端
末装置（クライアントマシン）からユーザの操作に従っ
て検索条件が指定されることにより、膨大な情報の中か
ら当該検索条件に合致した商品情報を検索し、端末装置
を介してユーザに提示するものである。

【０００４】このような情報検索を可能とするため、商
品の特徴を属性情報としてデータベース化し、ユーザに
よりその属性情報が指定されることにより検索を行う情
報サービス提供装置が知られている。ここで、属性情報
は商品によって異なり、日本酒であれば、商品種類、タ
イプ、価格、生産地などの属性を持つ。この場合、ユー
ザが例えば「日本酒で商品種類が大吟醸酒でタイプが辛
口で価格が５０００円以内」というように、属性とその
値からなる検索条件を指定することにより、情報サービ
ス提供装置では、データベースの中から当該検索条件に
合致した商品（の情報）を検索して、ユーザに提示する
処理が行われる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上記したように従来の
情報サービス提供装置による商品等の情報の検索では、
ユーザは自ら検索条件を指定して（データベース化され
た）膨大な情報の中から自分の欲している情報の検索を
要求する必要がある。この場合、ユーザが自分の好みに
合った情報を取得するには、検索条件を正確に且つ細か
に指定しなければならず、ユーザの負担が大きいという
問題があった。

【０００６】そこで、検索要求の都度、細かな検索条件
を指定しなくても済むように、ユーザが予め自分の好み
を例えばユーザプロファイルとして情報サービス提供装
置内に登録することも考えられる。しかし、ユーザが自
身の好みを登録すること自体、ユーザに負担を強いるも
のであり、十分な解決手段とはならない。また、単に好
みを登録しただけでは、ユーザ自身気がついていないが
好む可能性のある情報まで検索することは困難であっ
た。

【０００７】本発明は上記事情を考慮してなされたもの
でその目的は、ユーザが予め自身の好みを登録しておか
なくても、単に情報の提供を要求するだけで、そのユー
ザの好みに合う情報を自動的に抽出してそのユーザに提
示することができる情報サービス提供装置及び推奨情報
抽出提示方法を提供することにある。

【０００８】本発明の更に他の目的は、ユーザ自身気が
ついていないが好む可能性のある情報を提示することが
できる情報サービス提供装置及び推奨情報抽出提示方法
を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は、各情報提供装
置の提供する情報ページを、当該情報ページの所在を表
す位置情報を用いてネットワーク経由でユーザ側装置か
らアクセス可能で、且つ上記ユーザ側装置からのユーザ
識別子付きの情報検索要求に基づいて情報ページに掲載
される提供情報の属性情報を検索条件とする情報検索が
可能なシステムに適用される情報サービス提供装置であ
って、上記情報検索要求に用いられた検索条件及び当該
情報検索要求元ユーザのユーザ識別子を含む情報検索の
履歴に基づいて、上記検索条件により各ユーザの好みの
グループ化を行い、各グループに対するユーザの所属の
度合いを表す所属度合い情報を、少なくともそのユーザ
からの要求による当該グループに対する情報検索の回数
に基づいて取得する全ユーザ好みグループデータ抽出手
段と、上記各グループに所属する提供情報のそのグルー
プに対する所属の度合いを表す所属度合い情報を、上記
情報検索の結果を用いて行われるユーザ側装置からの位
置情報の要求または位置情報を用いた情報ページアクセ
ス要求の履歴に従い、少なくとも、そのグループに所属
する当該提供情報が掲載されている情報ページの位置情
報またはその情報ページへのアクセスを要求した全ユー
ザのそのグループに対する所属度合いと、その要求の回
数に基づいて取得する好みグループ推奨提供情報データ
抽出手段と、上記ユーザ側装置からユーザ識別子付きの
推奨情報提示要求を受け付け、当該ユーザ識別子の示す
ユーザの所属する各グループに対する、上記全ユーザ好
みグループデータ抽出手段により取得された所属度合い
情報と、そのグループに所属する各提供情報の、上記好
みグループ推奨提供情報データ抽出手段により取得され
た所属度合い情報とをもとに推奨情報を決定して推奨情
報提示要求元のユーザに提示する推奨情報抽出提示手段
とを備えたことを特徴とする。

【００１０】このように本発明は、属性情報による検索
条件は、検索要求元ユーザがどのような提供情報に興味
を持って探しているかという、いわばユーザの好みを表
していると考えられることに着目してなされており、そ
の検索条件を用いてユーザの好みのグループ化が行われ
る。このグループ化には、各ユーザからの情報検索要求
に基づく情報検索の履歴が用いられる。この検索履歴
は、本装置（情報サービス提供装置）が情報検索サービ
ス機能を持つ場合には、本装置自身で取得することがで
きるため、それを用いればよい。また、本装置が情報検
索サービス機能を持たない場合には、当該情報検索サー
ビス機能を持つ装置により取得される検索履歴を参照す
ればよい。

【００１１】検索条件を用いたグループ化を行うと、上
記の検索履歴から各ユーザの所属するグループを判別す
ることができる。ここで、グループへのユーザの所属の
度合いは、当該グループの検索条件によって検索を行っ
た回数が多いほど大きいと考えられるため、全ユーザ好
みグループデータ抽出手段では、少なくともそのユーザ
からの要求による当該グループに対する情報検索の回数
に基づいて、例えば数値化して所属度合い情報（所属係
数）として求めることができる。また、グループへのユ
ーザの所属の度合いは、検索時期が新しいほど大きいと
考えることができるため、検索回数だけでなく検索時期
をも考慮するならば、より精度の高い所属度合いを求め
ることができる。

【００１２】検索を要求したユーザは、一般に検索結果
の中からある提供情報が掲載されている情報ページの位
置情報の要求、あるいは（検索結果中に位置情報が記述
されている場合には）位置情報による情報ページアクセ
ス（参照）要求を、ユーザ側装置から発行する。このよ
うな要求が発行されたということは、そのユーザがその
位置情報の示す情報ページに掲載されている提供情報に
興味を持ったということであり、そのグループに属して
いる他のユーザも同様に当該提供情報に興味を持つ可能
性が高いと考えられる。そこで本発明では、そのような
提供情報はそのユーザが所属するグループに所属してい
るとみなし、その（位置情報の示す情報ページに掲載さ
れている）提供情報のそのグループに対する所属の度合
いが、少なくとも、そのグループに所属する当該提供情
報が掲載されている情報ページの位置情報またはその情
報ページへのアクセスを要求した全ユーザのそのグルー
プに対する所属度合いと、その要求の回数に基づいて好
みグループ推奨提供情報データ抽出手段により取得され
る。ここで、ある提供情報のあるグループに対する所属
度合いは、そのグループに所属する多くのユーザがその
提供情報の掲載ページの位置情報または当該ページへの
アクセスを数多く要求し、且つそのユーザのそのグルー
プに対する所属度合いが大きいほど大きくなるようにす
るとよい。また、グループへの提供情報の所属の度合い
は、対応する位置情報の要求時期あるいは当該提供情報
へのアクセスの要求時期が新しいほど大きいと考えるこ
とができるため、この要求時期をも考慮するならば、よ
り精度の高い所属度合いを求めることができる。

【００１３】あるユーザに対して提供情報を推奨するに
は、そのユーザと同じような好みを持つ多くのユーザが
興味を持っている提供情報を推奨するのが効果的であ
る。そこで本発明では、ユーザから推奨情報提示が要求
された場合、当該ユーザの所属する各グループに対する
所属度合いと、そのグループに所属する各提供情報の所
属度合いとをもとに推奨情報を決定する。これにより、
要求元ユーザからは、単に推奨情報の提示を要求するだ
けでありながら、当該ユーザの好みにあった情報を提示
することが可能となる。ここでは、要求元ユーザの所属
するグループの中で所属度合いが大きく、また要求元ユ
ーザの所属するグループに所属している提供情報の当該
グループに対する所属度合いが大きいほど、推奨情報と
しての優先度を高くするとよい。

【００１４】さて、各好みのグループ間には相関関係が
ある。この相関関係は、対応する検索条件の構成要素が
一致しているほど強いと考えることができる。逆に、構
成要素間に全く一致がなかったり、不一致がある場合に
は、相関関係は弱いと考えることができる。

【００１５】そこで本発明は、上記各グループ間の相関
関係の度合いを各グループに対応する検索条件の要素の
一致／不一致の程度に基づいて取得する好みグループ相
関関係データ抽出手段を追加し、この好みグループ間の
相関関係の度合いを、上記したユーザの所属グループに
対する所属度合い、及びそのグループに所属する提供情
報の当該グループに対する所属度合いと組み合わせるこ
とで、即ち推奨情報提示要求元ユーザの所属する各グル
ープに対する所属度合いと、そのグループに所属する各
提供情報の所属度合いと、そのグループと相関関係のあ
るグループのそのグループに対する相関関係度合いとを
もとに推奨情報を決定する構成とすることをも特徴とす
る。

【００１６】このような構成においては、情報提示要求
元ユーザが所属しているグループに近い別のグループに
所属する提供情報も推奨情報の候補とすることが可能と
なり、推奨情報の候補の幅を広げて、ユーザ自身気がつ
いていないが好む可能性のある情報も提示可能となる。

【００１７】

【発明の実施の形態】［第１の実施形態］まず、本発明
の第１の実施形態につき図面を参照して説明する。

【００１８】図１は本発明の第１の実施形態に係るシス
テム（サーバクライアントシステム）の構成を示すブロ
ック図である。

【００１９】同図において、サーバ１０，２０及びクラ
イアント３０はインターネットなどのネットワーク４０
に接続されている。

【００２０】サーバ１０は、クライアント３０から要求
された情報、例えばオンラインショッピングサイトで販
売されている商品の情報の提供を司る計算機（マシン）
である。そこで、以下の説明ではサーバ１０を情報サー
ビス提供サーバ１０と呼ぶ。

【００２１】一方、サーバ２０は、オンラインショッピ
ングサイトの各販売店ごとに設けられ、商品販売のため
のＷＷＷページ、つまり商品が掲載された商品ページを
提供する計算機（マシン）である。以下の説明では、サ
ーバ２０を、情報サービス提供サーバ１０と明確に区別
するために、一般サーバ２０と呼ぶ。

【００２２】クライアント３０は、例えば、専用の或い
はパーソナルコンピュータ等の汎用マシンを用いて実現
される端末装置である。クライアント３０は、ユーザの
操作に従い、情報サービス提供サーバ１０に対して、商
品（商品情報）の検索要求、及び推奨商品提示要求を
（ネットワーク４０を介して）送出可能なようになって
いる。

【００２３】情報サービス提供サーバ１０は、情報検索
サービス装置１１、各ユーザによる検索履歴等が蓄積さ
れる全ユーザ検索履歴データベース１２及び推奨商品抽
出提示サービス装置１３を備えている。

【００２４】情報検索サービス装置１１は、クライアン
ト３０を通してユーザから与えられる情報検索要求を受
けて要求された情報（ここでは、商品の情報）を検索
し、その検索結果を要求元に提示する。情報検索サービ
ス装置１１では、オンラインショッピングサイトで販売
されている商品の特徴が属性情報としてデータベース化
されている。このため情報検索サービス装置１１での商
品の検索は、商品の持つ属性情報が検索条件として指定
されることで行われる。

【００２５】情報検索サービス装置１１はまた、情報検
索要求に対する検索結果の中から任意の商品がクライア
ント３０側で指定されて、その商品が掲載されているＷ
ＷＷページ（商品ページ）の所在を表す位置情報の要求
が当該クライアント３０から送られると、その位置情報
（例えばＵｎｉｆｏｒｍＲｅｓｏｕｒｃｅＬｏｃａ
ｔｏｒ、即ちＵＲＬ）を要求元に通知する。この位置情
報を用いることで、当該位置情報の要求元から目的の商
品ページをアクセス（参照）することが可能となる。

【００２６】情報検索サービス装置１１は、ユーザから
の検索要求に基づく検索履歴をその検索要求ごとに取得
して全ユーザ検索履歴データベース１２に蓄積する。同
様に情報検索サービス装置１１は、ユーザからの位置情
報要求に関する履歴（位置情報要求履歴）をその位置情
報要求ごとに取得して全ユーザ検索履歴データベース１
２に蓄積する。

【００２７】図２は、全ユーザ検索履歴データベース１
２に記録される検索履歴及び位置情報要求履歴の内訳を
示す。ここでは、検索履歴は各検索要求ごとに１レコー
ドとして記録され、検索日時、検索要求ユーザの識別子
（ユーザ識別子）、及び検索条件を含む。また、位置情
報要求履歴も各位置情報要求ごとに１レコードとして記
録され、要求日時、位置情報要求ユーザの識別子（ユー
ザ識別子）、及び位置情報（ここではＵＲＬ）を含む。

【００２８】推奨商品抽出提示サービス装置１３は、本
発明に直接関係するものであり、クライアント３０を通
してユーザから与えられる推奨情報提示要求（ここでは
推奨商品提示要求）を受けて当該ユーザの好みに合った
推奨商品の情報を抽出し、当該ユーザに提示する。この
推奨商品の抽出を可能とするために、後述するように全
ユーザ検索履歴データベース１２に蓄積された情報が利
用される。

【００２９】図３は本発明に直接関係する推奨商品抽出
提示サービス装置１３の構成を中心に示すブロック図で
ある。

【００３０】同図に示すように、推奨商品抽出提示サー
ビス装置１３は、好みグループ解析部１３０、全ユーザ
好みグループデータ記憶部１３４、好みグループ推奨商
品データ記憶部１３５及び推奨商品抽出提示部１３７を
備えている。

【００３１】好みグループ解析部１３０は、全ユーザ好
みグループデータ抽出部１３１及び好みグループ推奨商
品データ抽出部１３２から構成される。

【００３２】全ユーザ好みグループデータ抽出部１３１
は、全ユーザ検索履歴データベース１２に蓄積されてい
る検索履歴中の属性情報による検索条件に基づいて以下
に詳述する好みのグループ化を行うと共に、そのグルー
プへの各ユーザの所属の度合いを表す所属係数を検索履
歴に基づいて算出し、その所属係数と対応するグループ
（のグループ名）との対を好みグループデータとして全
ユーザ好みグループデータ記憶部１３４に記録する。

【００３３】ここで、全ユーザ好みグループデータ抽出
部１３１における好みのグループ化について、商品が日
本酒の場合を例に、図４を参照して説明する。

【００３４】日本酒は、図４（ａ）に示すように、商品
種類、タイプ、価格、生産地といった属性を持つ。この
日本酒に関する情報検索のための検索条件には、例えば
「日本酒で商品種類が大吟醸酒でタイプが辛口で価格が
５０００円以内」というように、各属性とその値（商品
種類であれば、純米大吟醸、吟醸酒など、タイプであれ
ば、辛口、淡麗など）が用いられる。つまり、図４
（ａ）に示すように、各属性ごとの各値（属性値）の全
ての組み合わせが、検索条件となり得る。

【００３５】さて、ユーザが検索要求で示した検索条件
は、ユーザがどのような商品( 情報）に興味を持って探
しているかというユーザの好みを表していると考えるこ
とができる。そこで本実施形態では、この（属性情報に
よる）検索条件を用いて好みのグループ化が行われる。
即ち、利用可能な検索条件のうち、実際にユーザにより
指定された検索条件、つまり全ユーザ検索履歴データベ
ース１２に記録された検索条件によりユーザの好みをグ
ループ化する。

【００３６】図４（ｂ）には、図４（ａ）に示す各属性
の値の全組み合わせのうち、検索条件として用いられた
４つの組み合わせにより、ユーザの好みがグループ１〜
グループ４の４グループにグループ分けされた様子が示
されている。ここで、好みのグループの検索条件による
検索要求を行ったユーザを、そのグループに所属するユ
ーザであるという。

【００３７】次に、好みのグループへの各ユーザの所属
の度合いを表す所属係数の算出、つまりユーザ好みグル
ープデータの抽出について説明する。

【００３８】まず、上記した好みのグループ化を行う
と、ユーザの検索履歴を用いて各ユーザの所属するグル
ープを判別することができる。ユーザは常に同一の検索
条件でのみ検索を要求するとは限らず、以前とは異なる
検索条件を指定することもあり得る。したがって、ユー
ザは複数のグループに所属する場合もある。その場合、
それぞれのグループへの各ユーザの所属の度合いは、そ
のグループの検索条件によって検索を行った回数が多い
ほど大きく、また検索を行った時期が新しいほど大きい
といえる。

【００３９】そこで本実施形態では、次式（１）に示す
ような、ユーザのグループ所属係数Ｂ（user,group）を
導入して、ユーザ（user）のグループ（group ）への所
属の度合いを数値化するようにしている。

【００４０】

【数１】

【００４１】上記のように、あるユーザのあるグループ
に対する所属係数Ｂ（user,group）は、そのユーザがそ
のグループに対して行った検索のＦ（ｔ）の値の総和と
して求められる。ここではＦ（ｔ）はｔに関する単調減
少関数、例えば１／ｔとする。このように定めた場合、
あるユーザのあるグループに対する所属係数（グループ
所属係数）は、そのグループに対する検索の回数が多い
ほど、また検索時期（ここでは検索日時）が現時点（現
在日時）により近いほど大きな値となり、ユーザのその
グループへの所属の度合いが高くなる。

【００４２】ここで、ユーザのグループ所属係数の算出
例について述べる。例えば、全ユーザ検索履歴データベ
ース１２内の検索履歴から、ユーザＡがグループＡに対
して行った検索の回数が２回であり、その検索日時が、
１９９８年６月９日１３時と、１９９８年５月１１日１
３時であるものとする。また、現在日時が１９９８年６
月１０日１３時であるものとする。

【００４３】この場合、ユーザＡのグループＡに対する
所属係数Ｂ（ユーザＡ，グループＡ）は、ように求められる。但し、Ｆ（ｔ）＝１／ｔとし、簡略
化のためにｔの単位を時間（hour）ではなくて「日（da
y ）」としている。

【００４４】前記したように、ユーザは常に同一の検索
条件を指定するとは限らず、以前とは異なる検索条件を
指定することもある。したがってユーザは、複数のグル
ープに対して所属係数を持つ可能性がある。このような
例を図５（ａ）に示す。ここでは、ユーザＡが３つのグ
ループＡ〜グループＣに所属し、そのグループに対して
所属係数を持つ例が示されている。

【００４５】また、各グループには複数のユーザが所属
する可能性があり、各々のユーザがそのグループに対す
る所属係数を持つ。このような例を図５（ｂ）に示す。
ここでは、グループＡとグループＢにグループ分けされ
た場合に、グループＡにはユーザＡとユーザＢが所属し
て、各々が所属係数を持ち、グループＢにはユーザＡと
ユーザＣとユーザＤが所属して、各々が所属係数を持つ
例が示されている。

【００４６】以上に述べた各ユーザが所属するグループ
へのそのユーザの所属の度合いを表す所属係数は、（推
奨商品抽出提示サービス装置１３内の好みグループ解析
部１３０に設けられた）全ユーザ好みグループデータ抽
出部１３１によって、好みグループデータとして図７の
フローチャートに従う手順で次のように抽出される。

【００４７】まず全ユーザ好みグループデータ抽出部１
３１は、全ユーザ検索履歴データベース１２に記録され
ている検索履歴から次に処理すべき未処理のレコード
（次レコード）を選択し、そのレコードより日時（検索
日時）、ユーザ識別子、検索条件を読み出す（ステップ
Ｓ２）。

【００４８】次に全ユーザ好みグループデータ抽出部１
３１は、読み出した日時と現在の日時との差の時間（つ
まり検索日時からの経過時間）ｔをもとにＦ（ｔ）を計
算する（ステップＳ３）。続いて全ユーザ好みグループ
データ抽出部１３１は、読み出したユーザ識別子の示す
ユーザの、その読み出した検索条件（に対応するグルー
プ）に対する現在までに求められているＦ（ｔ）の総
和、つまり所属係数の途中計算結果（初期値０）に、ス
テップＳ３で新たに計算したＦ（ｔ）の値を加算する
（ステップＳ４）。この加算結果( 所属係数の途中計算
結果）は、そのユーザのその検索条件に対応するグルー
プと対をなしてメモリ内領域（図示せず）に保持され
る。

【００４９】全ユーザ好みグループデータ抽出部１３１
は、以上のステップＳ２〜Ｓ４の処理を、全ユーザ検索
履歴データベース１２に蓄積されている検索履歴の全レ
コードについて繰り返し実行する（ステップＳ１）。そ
して、検索履歴の全レコードについて実行し終えると、
全ユーザ好みグループデータ抽出部１３１は、それまで
に求められている（検索履歴に記録された）全ユーザの
全検索条件に対応するグループに対する所属係数を、ユ
ーザ好みグループデータとして全ユーザ好みグループデ
ータ記憶部１３４に記録する（ステップＳ５）。

【００５０】以上の処理（全ユーザ好みグループデータ
抽出処理）を定期的に行うことにより、全ユーザ好みグ
ループデータ記憶部１３４には常に最新のユーザ好みグ
ループデータが記録される。

【００５１】なお、全ユーザ検索履歴データベース１２
の空き容量が一定量以下となった場合には、例えば検索
日時の最も古いレコードから削除する、いわゆるＬＲＵ
ルールを適用するとよい。

【００５２】さて本実施形態では、上記したユーザの所
属グループに加えて、商品の所属グループという概念を
適用している。以下、この商品の所属グループについて
詳述する。

【００５３】検索を行ったユーザが、検索結果の中から
ある商品が掲載されている商品ぺ一ジの位置情報（ＵＲ
Ｌ）を、クライアント３０を通して情報サービス提供サ
ーバ１０に要求したということは、そのユーザがその商
品に興味を持ったということであり、そのグループに属
している他のユーザが同様にその商品に興味を持つ可能
性が高いと考えることができる。つまり、その商品をそ
のユーザの所属するグループの推奨商品として抽出し得
る。

【００５４】そこで本実施形態では、そのような商品は
そのユーザが所属しているグループに所属しているとみ
なし、次式（２）に示すような商品のグループ所属係数
ｂ（url,group ）を導入して商品のグループヘの所属の
度合いを数値化するようにしている。

【００５５】

【数２】

【００５６】上記のように、ある商品（に固有の位置情
報）のあるグループに対する所属係数ｂ（url,group ）
は、その商品が掲載されている商品ぺ一ジの位置情報
（ＵＲＬ）を要求した全ユーザのそのグループヘの所属
係数Ｂ（user,group）と、その位置情報の要求日時に関
する関数（具体的には位置情報の要求日時と現在日時と
の時間差ｔの関数）ｆ（ｔ）との積の総和として求めら
れる。ここではｆ（ｔ）はｔに関する単調減少関数、例
えば１／ｔとする。このように定めると、ある商品のあ
るグループに対する所属係数（グループ所属係数）は、
そのグループに所属する多くのユーザが当該商品の掲載
ページの位置情報を数多く要求するほど、そしてそのユ
ーザのそのグループに対する所属係数が大きいほど大き
な値となり、また位置情報の要求時期が現在日時に近い
ほど大きな値となり、商品のそのグループへの所属の度
合いが高くなる。

【００５７】以上に述べた、商品のグループ所属係数
は、図３に示した推奨商品抽出提示サービス装置１３内
の好みグループ解析部１３０に設けられた好みグループ
推奨商品データ抽出部１３２により求められる。

【００５８】ここで、商品のグループ所属係数の算出例
について述べる。例えば、全ユーザ好みグループデータ
記憶部１３４に、ユーザＡのグループＡに対する所属係
数Ｂ（ユーザＡ，グループＡ）として１．０３が、ユー
ザＢのグループＡに対する所属係数Ｂ（ユーザＢ，グル
ープＡ）として３．１１が記録されているものとする。
また、全ユーザ検索履歴データベース１２内の位置情報
要求履歴から、ユーザＡがグループＡに対応する検索条
件での検索結果の中から商品Ａの掲載ページの位置情報
を要求した日時が１９９８年６月９日１３時で、ユーザ
ＢがグループＡに対応する検索条件での検索結果の中か
ら商品Ａの掲載ページの位置情報を要求した日時が１９
９８年５月１１日１３時であるものとする。また、現在
日時が１９９８年６月１０日１３時であるものとする。

【００５９】この場合、商品ＡのグループＡに対する所
属係数ｂ（商品Ａ，グループＡ）は、ｂ（商品Ａ，グループＡ）＝ΣＢ（ユーザ，グループＡ）ｆ（ｔ）＝１．０３×１／１＋３．１１×１／３０＝１．１３ように求められる。但し、ｆ（ｔ）＝１／ｔとし、簡略
化のためにｔの単位を時間（hour）ではなくて「日（da
y ）」としている。

【００６０】さて、上記した異なるユーザからの同一商
品ページに関する位置情報の要求は、同一検索条件での
検索結果に基づいてなされるとは限らず、異なる検索条
件での検索結果に基づいてなされることもあり得る。し
たがって商品は、複数のグループに対して所属係数を持
つ可能性がある。このような例を図６（ａ）に示す。こ
こでは、商品ＡがグループＡとグループＢとグループＣ
の各々に対して所属係数を持つ例が示されている。ま
た、各グループには、複数の商品が所属する可能性があ
り、各々の商品がそのグループに対する所属係数を持
つ。このような例を図６（ｂ）に示す。ここでは、グル
ープＡとグループＢが存在する場合に、グループＡには
商品Ａと商品Ｂが所属して、各々が所属係数を持ち、グ
ループＢには商品Ａと商品Ｃと商品Ｄが所属して、各々
が所属係数を持つ例が示されている。

【００６１】以上に述べた各商品が所属するグループへ
のその商品の所属の度合いを表す所属係数は、（推奨商
品抽出提示サービス装置１３内の好みグループ解析部１
３０に設けられた）好みグループ推奨商品データ抽出部
１３２によって、好みグループ推奨商品データとして図
８のフローチャートに従う手順で次のように抽出され
る。

【００６２】まず好みグループ推奨商品データ抽出部１
３２は、全ユーザ検索履歴データベース１２に記録され
ている位置情報要求履歴から次に処理すべき未処理のレ
コード（次レコード）を選択し、そのレコードより日時
（要求日時）、ユーザ識別子、位置情報を読み出す（ス
テップＳ１２）。

【００６３】次に全ユーザ好みグループデータ抽出部１
３１は、読み出した日時と現在の日時との差の時間（つ
まり要求日時からの経過時間）ｔをもとにｆ（ｔ）を計
算する（ステップＳ１３）。

【００６４】続いて全ユーザ好みグループデータ抽出部
１３１は、全ユーザ好みグループデータ記憶部１３４に
記録されている全ユーザ好みグループデータの中から、
上記ステップＳ１２で読み出したレコード中のユーザ識
別子により示されるユーザの所属する未処理のグループ
とその所属係数を１つ読み出す（ステップＳ１５）。

【００６５】次に好みグループ推奨商品データ抽出部１
３２は、ステップＳ１３で計算したｆ（ｔ）の値と、ス
テップＳ１５で読み出したユーザの所属グループに対す
る所属係数との積を求め、ステップＳ１２で読み出した
レコード中の位置情報に固有の商品の、当該グループに
対する（部分的な）所属係数を計算する（ステップＳ１
６）。続いて好みグループ推奨商品データ抽出部１３２
は、上記位置情報に固有の商品の上記グループに対する
現在までに求められている所属係数の総和（初期値０）
に、ステップＳ１６で新たに計算した所属係数を加算す
る（ステップＳ１７）。この加算結果( 所属係数の途中
計算結果）は、その商品（位置情報）のそのグループに
割り当てられているメモリ内領域（図示せず）に保持さ
れる。

【００６６】好みグループ推奨商品データ抽出部１３２
は、以上のステップＳ１５〜Ｓ１７の処理を、全ユーザ
好みグループデータ記憶部１３４に記録されている全ユ
ーザ好みグループデータのうち、上記ステップＳ１２で
読み出したレコード中のユーザ識別子により示されるユ
ーザの所属する全グループの所属係数について繰り返し
実行する（ステップＳ１４）。そして上記ユーザの所属
する全グループの所属係数について実行し終えると、好
みグループ推奨商品データ抽出部１３２は、上記ステッ
プＳ１２以降の処理を繰り返す。このステップＳ１２以
降の処理は、全ユーザ検索履歴データベース１２内に未
処理の位置情報要求履歴のレコードが存在しなくなるま
で繰り返し実行される（ステップＳ１１）。

【００６７】やがて、全ユーザ検索履歴データベース１
２内の位置情報要求履歴の全レコードについてステップ
Ｓ１２以降の処理を実行し終えると、好みグループ推奨
商品データ抽出部１３２は、それまでに求められている
（位置情報要求履歴に記録された）全位置情報に固有の
商品の全好みグループに対する所属係数を、好みグルー
プ推奨商品データとして好みグループ推奨商品データ記
憶部１３５に記録する（ステップＳ１８）。

【００６８】以上の処理（好みグループ推奨商品データ
抽出処理）を定期的（例えば全ユーザ好みグループデー
タ抽出部１３１による全ユーザ好みグループデータ抽出
処理が実行されるごと）に行うことにより、好みグルー
プ推奨商品データ記憶部１３５には常に最新の好みグル
ープ推奨商品データが記録される。

【００６９】さて本実施形態では、ユーザは、ユーザ識
別子付きの単なる推奨商品提示要求をクライアント３０
を通して推奨商品抽出提示サービス装置１３に送るだけ
で、当該推奨商品抽出提示サービス装置１３内の推奨商
品抽出提示部１３７により、そのユーザの好みにあった
商品（の情報）が抽出されて提示（推奨）されるように
なっている。

【００７０】このように、ユーザに対して商品を推奨す
るには、そのユーザと同じような好みを持つ多くのユー
ザが興味を持っている商品を推奨するのが効果的であ
る。また昔興味を持っていた商品よりは最近興味を持っ
ている商品を推奨した方がより効果である。あるユーザ
の好みは当該ユーザの所属しているグループのうち、所
属係数が大きいグループにある。また、あるグループに
所属している多くのユーザが興味を持っている商品の、
その商品が所属しているグループの所属係数は値が大き
くなる。

【００７１】したがって推奨商品抽出提示部１３７は、
基本的には、以下のような処理で推奨商品を抽出するこ
とができる。

【００７２】（１）推奨商品提示要求元ユーザの所属す
る各グループに対する所属係数を全ユーザ好みグループ
データ記憶部１３４から検出する。

【００７３】（２）推奨商品提示要求元ユーザが所属し
ている各グループに所属する商品の所属係数を好みグル
ープ推奨商品データ記憶部１３５から検出する。

【００７４】（３）推奨商品提示要求元ユーザの各グル
ープに対する所属係数とそのグループに所属する商品の
（当該グループに対する）所属係数との積を計算し、そ
の値をその商品の推奨係数とする。

【００７５】（４）求めた推奨係数の値が大きい順に推
奨商品とする。

【００７６】次に、この推奨商品抽出提示部１３７によ
る推奨商品抽出処理の詳細な手順について、図９のフロ
ーチャートを参照して説明する。

【００７７】まず推奨商品抽出提示部１３７は、クライ
アント３０によりネットワーク４０を介して送られるユ
ーザからのユーザ識別子付きの推奨商品提示要求を受け
付ける（ステップＳ２１）。

【００７８】次に推奨商品抽出提示部１３７は、全ユー
ザ好みグループデータ記憶部１３４に記録されている全
好みグループデータの中から、推奨商品提示要求元ユー
ザが所属するグループとその所属係数（即ち推奨商品提
示要求元ユーザの当該グループに対する所属係数）を読
み出す（ステップＳ２２）。

【００７９】次に推奨商品抽出提示部１３７は、好みグ
ループ推奨商品データ記憶部１３５に記録されている好
みグループ推奨商品データの中から、推奨商品提示要求
元ユーザが所属するグループの推奨商品とその所属係数
（即ち推奨商品の当該グループに対する所属係数）を読
み出す（ステップＳ２３）。

【００８０】次に推奨商品抽出提示部１３７は、推奨商
品提示要求元ユーザが所属するグループについて以下の
処理を繰り返す（ステップＳ２４）。

【００８１】即ち推奨商品抽出提示部１３７は、まず推
奨商品提示要求元ユーザが所属する（未処理の）グルー
プを１つ選択し（ステップＳ２５）、そのグループの推
奨商品について、次のように処理を繰り返す（ステップ
Ｓ２６）。

【００８２】まず推奨商品抽出提示部１３７は、選択し
たグループの（未処理の）推奨商品を１つ取り出す（ス
テップＳ２７）。そして推奨商品抽出提示部１３７は、
推奨商品提示要求元ユーザの上記選択したグループに対
する所属係数と、上記取り出した推奨商品の当該グルー
プに対する所属係数の積を計算して、その推奨商品の推
奨係数としてメモリ領域に一時記憶する（ステップＳ２
８）。

【００８３】推奨商品抽出提示部１３７は、上記ステッ
プＳ２７，Ｓ２８を、上記選択したグループの全ての推
奨商品について繰り返すと（ステップＳ２６）、推奨商
品提示要求元ユーザが所属するグループの中に未処理の
グループが存在するか否かを調べる（ステップＳ２
４）。

【００８４】もし、未処理のグループが存在するなら
ば、つまり推奨商品提示要求元ユーザが所属する全グル
ープの処理が終了していないならば、推奨商品抽出提示
部１３７は未処理のグループの中から１つグループを取
り出し（ステップＳ２５）、上記ステップＳ２７，Ｓ２
８を実行する。

【００８５】これに対し、全グループの処理が終了した
ならば、推奨商品抽出提示部１３７は、それまでに求め
ておいた推奨商品提示要求元ユーザが所属する全グルー
プの推奨商品の推奨係数により、対応する全ての推奨商
品を降順（推奨係数の大きい順）にソートして、当該ユ
ーザに提示する推奨商品を抽出し、その抽出した推奨商
品の情報、例えば当該推奨商品が掲載されている商品ペ
ージの位置情報（ＵＲＬ）を当該ユーザに対応するクラ
イアント３０の例えば表示画面を通して当該ユーザに提
示する（ステップＳ２９）。ここで、ユーザに提示する
推奨商品として、全ての推奨商品を推奨係数の大きい順
に提示しても、推奨係数が基準値を超えた推奨商品だけ
を全て推奨係数の大きい順に提示しても、あるいは推奨
係数の大きい順に一定個数の推奨商品だけを提示して
も、推奨係数が基準値を超えた推奨商品を一定個数を上
限として推奨係数の大きい順に提示しても構わない。

【００８６】図１０に推奨商品抽出提示部１３７による
推奨商品抽出の具体例を示す。ここでは、推奨商品提示
要求元がユーザＡ、ユーザＡの所属するグループがグル
ープＡ，Ｂ，Ｃの場合を想定している。

【００８７】まず、処理１０１により、ユーザＡの所属
するグループＡ，Ｂ，Ｃに対する所属係数が検出され
る。ここでは、ユーザＡのグループＡ，Ｂ，Ｃに対する
所属係数は２．５６，３．２１，１０．２８であるもの
とする。

【００８８】次に処理１０２により、ユーザＡが所属し
ているグループＡ，Ｂ，Ｃに所属する商品の所属係数が
検出される。ここでは、グループＡには商品１，２が所
属し、その所属係数は２０．３５，１．１１であるもの
とする。また、グループＢには商品３が所属し、その所
属係数は７．０３であり、グループＣには商品４，５，
６が所属し、その所属係数は５．２５，３．７９，０．
９２であるものとする。

【００８９】次に処理１０３により、ユーザＡの各グル
ープＡ，Ｂ，Ｃに対する所属係数とそのグループＡ，
Ｂ，Ｃに所属する商品、つまりグループＡについては商
品１，２、グループＢについては商品３、グループＣに
ついては商品４，５，６の所属係数との積を計算し、そ
の値をその商品１〜６の推奨係数とする。ここでは、推
奨係数として、「商品１：５２．１０」，「商品２：
２．８４」，「商品３：２２．５７」，「商品４：５
３．９７」，「商品５：３８．９６」，「商品６：９．
４６」が得られる。

【００９０】次に処理１０４により、推奨係数の大きい
順に推奨商品とされる。ここでは、「推奨商品１：商品
４」→「推奨商品２：商品１」→「推奨商品３：商品
５」→「推奨商品４：商品３」→「推奨商品５：商品
６」→「推奨商品６：商品２」の順となる。

【００９１】［第２の実施形態］次に本発明の第２の実
施形態について図面を参照して説明する。

【００９２】この第２の実施形態の特徴は、図１中の情
報サービス提供サーバ１０に設けられている（図３の構
成の）推奨商品抽出提示サービス装置１３に代えて、図
１１に示す構成の推奨商品抽出提示サービス装置２３を
用いていることにある。推奨商品抽出提示サービス装置
２３が推奨商品抽出提示サービス装置１３と異なる点
は、好みグループ相関関係データを抽出する好みグルー
プ相関関係データ抽出部２３３及び当該好みグループ相
関関係データを記憶しておくための好みグループ相関関
係データ記憶部２３６が付加されると共に、推奨商品抽
出提示部１３７に代えて好みグループ相関関係を考慮し
た推奨商品の抽出を行う推奨商品抽出提示部２３７が設
けられていることである。好みグループ相関関係データ
抽出部２３３は、全ユーザ好みグループデータ抽出部１
３１及び好みグループ推奨商品データ抽出部１３２と共
に、（図３中の好みグループ解析部１３０に相当する）
好みグループ解析部２３０を構成する。

【００９３】ここで、好みのグループ間の相関関係につ
いて説明する。まず、各好みのグループ間には相関関係
がある。この相関関係は、対応する検索条件の構成要素
が一致しているほど強いと考えることができる。逆に、
構成要素間に全く一致がなかったり、不一致がある場合
には、相関関係は弱いと考えることができる。

【００９４】図１２（ａ）に、日本酒に関する好みグル
ープの例を示す。この図１２（ａ）の好みグループの例
における各好みグループ間の関係を図１２（ｂ）に示
す。ここでは、例えばグループ１とグループ２とは、商
品種類、タイプ及び生産地の３つの構成要素（属性）で
一致しているため、相関関係は強い。また、グループ１
とグループ３とは、商品種類及びタイプの２つの構成要
素でのみ一致し、生産地で不一致となっているため、相
関関係は強くない。

【００９５】本実施形態では、上記各好みグループ間の
相関関係の度合いを相関係数により数値化し、先に述べ
たユーザの所属グループに対する所属係数、及びそのグ
ループに所属する商品の当該グループに対する所属係数
と組み合わせることで、以下に述べるように、推奨商品
提示要求元ユーザが所属しているグループに近い別のグ
ループに所属する商品も推奨商品の候補とすることを可
能にするものである。

【００９６】ここでは、グループ（group ）Ａに対する
グループ（group ）Ｂの相関係数Ｒ（ groupＡ,group
Ｂ）を次式（３）のように定義している。

【００９７】

【数３】

【００９８】図１２（ａ）の好みグループの例におい
て、上記Ｒ（ groupＡ,groupＢ）を算出するのに必要な
３つのパラメータＥ１，Ｅ２，Ｅ３を、Ｅ３について図
１３（ａ）に、Ｅ１及びＥ２について図１３（ｂ）に示
す。また、Ｒ（ groupＡ,groupＢ）の値を、Ｒ（グルー
プ１，グループ２），Ｒ（グループ１，グループ３），
Ｒ（グループ２，グループ１），Ｒ（グループ３，グル
ープ１）の４つの例について図１３（ｃ）に示す。

【００９９】以上の好みグループの相関係数Ｒ（ group
Ａ,groupＢ）は、好みグループ相関関係データ抽出部２
３３により算出される。以下、この好みグループ相関関
係データ抽出部２３３による好みグループの相関係数算
出を含む好みグループ相関関係データ抽出処理の詳細な
手順について、図１４のフローチャートを参照して説明
する。

【０１００】まず好みグループ相関関係データ抽出部２
３３は、全ユーザ検索履歴データベース１２に記録され
ている検索履歴から全ての検索条件を読み出す（ステッ
プＳ３１）。

【０１０１】次に好みグループ相関関係データ抽出部２
３３は、読み出した検索条件の１つを取り出し（ステッ
プＳ３３）、その検索条件（上記 groupＡに相当）に対
する他の全ての検索条件（上記 groupＢに相当）の相関
関数を算出する（ステップＳ３４）。

【０１０２】好みグループ相関関係データ抽出部２３３
は、以上のステップＳ３３，Ｓ３４の処理を、ステップ
Ｓ３１で全ユーザ検索履歴データベース１２から読み出
した全ての検索条件について繰り返し実行する（ステッ
プＳ３２）。そして、検索履歴の全検索条件について実
行し終えると、好みグループ相関関係データ抽出部２３
３は、それまでに求められている（検索履歴に記録され
た）全ての検索条件に対する他の各検索条件の相関係数
を、好みグループ相関関係データとして好みグループ相
関関係データ記憶部２３６に記録する（ステップＳ３
５）。

【０１０３】さて、推奨商品抽出提示サービス装置２３
内の推奨商品抽出提示部２３７は、前期実施形態におけ
る推奨商品抽出提示部１３７と同様に、ユーザからの推
奨商品提示要求に応じて、そのユーザの好みに合った推
奨商品を抽出して提示する。この際、推奨商品抽出提示
部２３７は（推奨商品抽出提示部１３７と異なって）、
好みグループ相関関係データ記憶部２３６に記録されて
いる好みグループ相関関係データの示すグループ間の相
関関係を考慮した推奨商品の抽出を行う。

【０１０４】以下、推奨商品抽出提示部２３７による推
奨商品抽出処理の詳細な手順について、図１５及び図１
６のフローチャートを参照して説明する。

【０１０５】まず推奨商品抽出提示部２３７は、クライ
アント３０によりネットワーク４０を介して送られるユ
ーザからのユーザ識別子付きの推奨商品提示要求を受け
付ける（ステップＳ４１）。

【０１０６】次に推奨商品抽出提示部２３７は、全ユー
ザ好みグループデータ記憶部１３４に記録されている全
好みグループデータの中から、推奨商品提示要求元ユー
ザが所属するグループとその所属係数（即ち推奨商品提
示要求元ユーザの当該グループに対する所属係数）を読
み出す（ステップＳ４２）。

【０１０７】次に推奨商品抽出提示部２３７は、好みグ
ループ推奨商品データ記憶部１３５に記録されている好
みグループ推奨商品データの中から、推奨商品提示要求
元ユーザが所属するグループの推奨商品とその所属係数
（即ち推奨商品の当該グループに対する所属係数）を読
み出す（ステップＳ４３）。

【０１０８】次に推奨商品抽出提示部２３７は、推奨商
品提示要求元ユーザが所属するグループについて以下の
処理を繰り返す（ステップＳ４４）。

【０１０９】即ち推奨商品抽出提示部２３７は、まず推
奨商品提示要求元ユーザが所属するグループを１つグル
ープ１として選択し（ステップＳ４５）、そのグループ
（グループ１）の推奨商品について、次のように処理を
繰り返す（ステップＳ４６）。

【０１１０】まず推奨商品抽出提示部２３７は、選択し
たグループの推奨商品を１つ取り出す（ステップＳ４
７）。そして推奨商品抽出提示部２３７は、推奨商品提
示要求元ユーザの上記選択したグループに対する所属係
数と、上記取り出した推奨商品の当該グループに対する
所属係数の積を計算して、その推奨商品の推奨係数とし
てメモリ領域に一時記憶する（ステップＳ４８）。

【０１１１】推奨商品抽出提示部２３７は、上記ステッ
プＳ４７，Ｓ４８を、上記選択したグループの全ての推
奨商品について繰り返すと（ステップＳ４６）、好みグ
ループ相関関係データ記憶部２３６に記録されている好
みグループ相関関係データから、現在対象となっている
グループ、つまりステップＳ４５で選択したグループ
（グループ１）と相関関係のある好みグループ及び相関
係数を全て読み出す（ステップＳ４９）。

【０１１２】次に推奨商品抽出提示部２３７は、好みグ
ループ相関関係データ記憶部２３６から読み出した相関
関係のある好みグループの中から未処理のグループを１
つグループ２として選択し（ステップＳ５１）、そのグ
ループ（グループ２）の推奨商品について、次のように
処理を繰り返す（ステップＳ５２）。

【０１１３】まず推奨商品抽出提示部２３７は、選択し
たグループの推奨商品を１つ取り出す（ステップＳ５
３）。そして推奨商品抽出提示部２３７は、推奨商品提
示要求元ユーザの上記グループ１に対する所属係数と、
上記グループ２の当該グループ１に対する相関係数と、
上記取り出した推奨商品のグループ２に対する所属係数
との積を計算して、その推奨商品の推奨係数としてメモ
リ領域に一時記憶する（ステップＳ５４）。

【０１１４】推奨商品抽出提示部２３７は、上記ステッ
プＳ５３，Ｓ５４を、グループ１と相関関係のある、ス
テップＳ５１で選択したグループ（グループ２）の全て
の推奨商品について繰り返すと（ステップＳ５２）、グ
ループ１と相関関係のある別の（未処理の）グループを
グループ２として取り出して（ステップＳ５１）、その
新たなグループ２について、上記ステップＳ５３，Ｓ５
４を繰り返す。

【０１１５】やがて、グループ１（つまりステップＳ４
５で選択したグループ）と相関関係のある全てのグルー
プについて、上記ステップＳ５１以降の処理を実行し終
えると（ステップＳ５０）、推奨商品抽出提示部２３７
は、推奨商品提示要求元ユーザが所属する未処理のグル
ープを１つグループ１として選択し（ステップＳ４
５）、そのグループ（グループ１）とそのグループと相
関関係のあるグループ（グループ２）について、前記し
た一連の処理を実行する。

【０１１６】このようにして、推奨商品提示要求元ユー
ザが所属する全てのグループ（グループ１）とそのグル
ープと相関関係のあるグループ（グループ２）につい
て、前記した一連の処理を実行し終えると（ステップＳ
４４）、推奨商品抽出提示部２３７は、それまでに求め
ておいた推奨商品提示要求元ユーザが所属する全グルー
プ（グループ１）の推奨商品の推奨係数、及び当該グル
ープと相関関係のある全グループ（グループ２）の推奨
商品の推奨係数により、対応する全ての推奨商品を降順
（推奨係数の大きい順）にソートして、当該ユーザに提
示する推奨商品を抽出し、その抽出した推奨商品の情
報、例えば当該推奨商品が掲載されている商品ページの
位置情報（ＵＲＬ）を当該ユーザに対応するクライアン
ト３０の例えば表示画面を通して当該ユーザに提示する
（ステップＳ５５）。

【０１１７】図１７に推奨商品抽出提示部２３７による
推奨商品抽出の具体例を示す。ここでは、推奨商品提示
要求元がユーザＡ、ユーザＡの所属するグループがグル
ープＡ、そしてグループＡと相関関係のあるグループが
グループＢの場合を想定している。

【０１１８】まず、処理１７１により、ユーザＡの所属
するグループＡに対する所属係数が検出される。ここで
は、ユーザＡのグループＡに対する所属係数は２．５６
であるものとする。

【０１１９】次に処理１７２により、ユーザＡが所属し
ているグループＡに所属する商品の所属係数と、グルー
プＡと相関関係のあるグループＢに所属する商品の所属
係数と、グループＡに対するグループＢの相関係数が検
出される。ここでは、グループＡには商品１，２が所属
し、その所属係数は２０．３５，１．１１であり、グル
ープＢには商品３が所属し、その所属係数は７．０３で
あるものとする。また、グループＡに対するグループＢ
の相関係数は０．７５であるものとする。

【０１２０】次に処理１７３により、ユーザＡのグルー
プＡに対する所属係数とそのグループＡに所属する商品
１，２の所属係数との積を計算し、その値をその商品
１，２の推奨係数とする。また、ユーザＡのグループＡ
に対する所属係数とグループＢのグループＡに対する相
関係数と商品３のグループＢに対する所属係数との積を
計算して、その商品３の推奨係数とする。ここでは、推
奨係数として、「商品１：５２．１０」，「商品２：
２．８４」，「商品３：１３．４９」が得られる。

【０１２１】次に処理１７４により、推奨係数の大きい
順に推奨商品とされる。ここでは、「推奨商品１：商品
１」→「推奨商品２：商品３」→「推奨商品３：商品
２」の順となる。明らかなように、ユーザＡの所属して
いるグループＡと相関関係のあるグループＢに所属して
いる商品３が、ユーザＡの所属しているグループＡに所
属する商品２よりも高い順位で推奨商品として抽出され
る。つまり、推奨商品の候補の幅を広げることができ
る。

【０１２２】以上に述べた情報サービス提供サーバ１０
の処理手順、特に推奨商品抽出提示サービス装置１３ま
たは推奨商品抽出提示サービス装置２３の処理手順、更
に具体的に述べるならば、好みグループ解析部１３０に
よる全ユーザ好みグループデータ抽出処理並びに好みグ
ループ推奨商品データ抽出処理と、推奨商品抽出提示部
１３７による推奨商品抽出処理、または好みグループ解
析部２３０による全ユーザ好みグループデータ抽出処
理、好みグループ推奨商品データ抽出処理並びに好みグ
ループ相関関係データ抽出処理と、推奨商品抽出提示部
２３７による好みグループ相関関係を考慮した推奨商品
抽出処理の手順は、プログラム読み取り可能なコンピュ
ータに、当該処理手順を実行させるためのプログラムを
記録したＣＤ−ＲＯＭ、フロッピーディスク、メモリカ
ード等の記録媒体を装着して、当該プログラムを読み取
り実行させることにより実現可能である。このプログラ
ムが、通信回線等の通信媒体を通してコンピュータの記
憶装置にロードされるものであってもよい。

【０１２３】なお、以上の実施形態では、好みのグルー
プに対するユーザの所属係数を算出するのに、そのグル
ープに対応する検索条件での検索回数と検索時期の両方
を考慮する場合について説明したが、多少精度は落ちる
ものの検索時期は必ずしも考慮する必要がない。同様
に、好みのグループに対する商品の所属係数について
も、その商品に固有の位置情報の要求時期は必ずしも考
慮する必要はない。

【０１２４】また、各クライアント３０が一般サーバ２
０の提供する商品ページを特定の接続装置を介して位置
情報によりアクセスするシステムであって、当該接続装
置に情報サービス提供サーバ１０が置かれるシステムで
あれば、この位置情報による商品ページアクセス（参
照）履歴を、前記位置情報履歴に代えて用いることも可
能である。

【０１２５】また、以上の実施形態では、情報サービス
提供サーバ１０がオンラインショッピングサイトで販売
されている商品に関する情報を提供する場合について説
明したが、本発明は商品に関する情報以外の各種の情報
提供を司るものにおいても、同様に適用可能である。

【０１２６】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、属
性情報による検索条件を用いてユーザの好みをグループ
化し、情報検索の履歴と、位置情報要求または情報アク
セス要求の履歴とを利用して、各ユーザと各提供情報の
各グループへの所属度合いを求め、推奨情報の要求元ユ
ーザが所属する各グループに対する所属度合いと、その
グループに対する各提供情報の所属度合いをもとに、推
奨情報を決定するようにしたので、ユーザが予め自身の
好みを登録しておかなくても、単に情報の提供を要求す
るだけで、そのユーザの好みに合う情報を自動的に抽出
してそのユーザに提示することができる。

【０１２７】また本発明によれば、ユーザの所属グルー
プに対する所属度合い、及びそのグループに所属する提
供情報の当該グループに対する所属度合いに加えて、そ
のグループと相関関係のあるグループのそのグループに
対する相関関係度合いを考慮して推奨情報を決定するこ
とにより、情報提示要求元ユーザが所属しているグルー
プに近い別のグループに所属する提供情報も推奨情報の
候補として、推奨情報の候補の幅を広げることができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態に係るシステムの構成
を示すブロック図。

【図２】図１中の全ユーザ検索履歴データベース１２に
記録される検索履歴及び位置情報要求履歴の主要な内訳
を示す図。

【図３】図１中の推奨商品抽出提示サービス装置１３の
構成を中心に示すブロック図。

【図４】図３中の全ユーザ好みグループデータ抽出部１
３１における好みのグループ化について、商品が日本酒
の場合を例に説明するための図。

【図５】ユーザが複数のグループに対して所属係数を持
つ例と、各グループに複数のユーザが所属する例とを示
す図。

【図６】商品が複数のグループに対して所属係数を持つ
例と、各グループに複数の商品が所属する例とを示す
図。

【図７】図３中の全ユーザ好みグループデータ抽出部１
３１による全ユーザ好みグループデータ抽出処理を説明
するためのフローチャート。

【図８】図３中の好みグループ推奨商品データ抽出部１
３２による好みグループ推奨商品データ抽出処理を説明
するためのフローチャート。

【図９】図３中の推奨商品抽出提示部１３７による推奨
商品抽出処理を説明するためのフローチャート。

【図１０】推奨商品抽出提示部１３７による推奨商品抽
出の具体例を示す図。

【図１１】本発明の第２の実施形態に係る推奨商品抽出
提示サービス装置の構成を示すブロック図。

【図１２】好みのグループ間の相関関係を説明するため
の図。

【図１３】好みのグループ間の相関関係の度合いを表す
相関係数の算出に必要なパラメータの数値例と、対応す
る相関係数の数値例とを示す図。

【図１４】図１１中の好みグループ相関関係データ抽出
部２３３による好みグループ相関関係データ抽出処理を
説明するためのフローチャート。

【図１５】図１１中の推奨商品抽出提示部２３７による
推奨商品抽出処理を説明するためのフローチャートの一
部を示す図。

【図１６】図１１中の推奨商品抽出提示部２３７による
推奨商品抽出処理を説明するためのフローチャートの残
りを示す図。

【図１７】推奨商品抽出提示部２３７による推奨商品抽
出の具体例を示す図。

【符号の説明】

１０…情報サービス提供サーバ（情報サービス提供装
置）１１…情報検索サービス装置１２…全ユーザ検索履歴データベース１３，２３…推奨商品抽出提示サービス装置２０…一般サーバ（ユーザ側装置）３０…クライアント４０…ネットワーク１３０，２３０…好みグループ解析部１３１…全ユーザ好みグループデータ抽出部１３２…好みグループ推奨商品データ抽出部１３４…全ユーザ好みグループデータ記憶部１３５…好みグループ推奨商品データ記憶部１３７，２３７…推奨商品抽出提示部２３３…好みグループ相関関係データ抽出部２３６…好みグループ相関関係データ記憶部

フロントページの続き (56)参考文献橘高，外３名「ニュース記事のパーソナライズサービス方式の提案と評価」情報処理学会研究報告（98−ＤＰＳ−86− 23，98−ＧＷ−26−23），Ｖｏｌ．98, Ｎｏ．８，1998（平10−１−29) 庵，外２名「個人の視点に基づいた情報分類方法の提案とその実現例」情報処理学会研究報告（98−ＯＳ−77−３，98 −ＤＰＳ−87−３），Ｖｏｌ．98，Ｎｏ．15，1998（平10−２−26) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06F 17/30 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】各情報提供装置の提供する情報ページ
を、当該情報ページの所在を表す位置情報を用いてネッ
トワーク経由でユーザ側装置からアクセス可能で、且つ
前記ユーザ側装置からのユーザ識別子付きの情報検索要
求に基づいて前記情報ページに掲載される提供情報の属
性情報を検索条件とする情報検索が可能なシステムに適
用される情報サービス提供装置であって、前記情報検索要求に用いられた検索条件及び当該情報検
索要求元ユーザのユーザ識別子を含む情報検索の履歴に
基づいて、前記検索条件により各ユーザの好みのグルー
プ化を行い、各グループに対するユーザの所属の度合い
を表す所属度合い情報を、少なくともそのユーザからの
要求による当該グループに対する情報検索の回数に基づ
いて取得する全ユーザ好みグループデータ抽出手段と、前記各グループに所属する提供情報のそのグループに対
する所属の度合いを表す所属度合い情報を、前記情報検
索の結果を用いて行われる前記ユーザ側装置からの前記
位置情報の要求または前記位置情報を用いた情報ページ
アクセス要求の履歴に従い、少なくとも、そのグループ
に所属する当該提供情報が掲載されている情報ページの
位置情報またはその情報ページへのアクセスを要求した
全ユーザのそのグループに対する所属度合いと、その要
求の回数に基づいて取得する好みグループ推奨提供情報
データ抽出手段と、前記ユーザ側装置からユーザ識別子付きの推奨情報提示
要求を受け付け、当該ユーザ識別子の示すユーザの所属
する各グループに対する、前記全ユーザ好みグループデ
ータ抽出手段により取得された所属度合い情報と、その
グループに所属する各提供情報の、前記好みグループ推
奨提供情報データ抽出手段により取得された所属度合い
情報とをもとに推奨情報を決定して前記推奨情報提示要
求元のユーザに提示する推奨情報抽出提示手段とを具備
することを特徴とする情報サービス提供装置。
【請求項２】各情報提供装置の提供する情報ページ
を、当該情報ページの所在を表す位置情報を用いてネッ
トワーク経由でユーザ側装置からアクセス可能で、且つ
前記ユーザ側装置からのユーザ識別子付きの情報検索要
求に基づいて前記情報ページに掲載される提供情報の属
性情報を検索条件とする情報検索が可能なシステムに適
用される情報サービス提供装置であって、前記情報検索要求に用いられた検索条件及び当該情報検
索要求元ユーザのユーザ識別子を含む情報検索の履歴に
基づいて、前記検索条件により各ユーザの好みのグルー
プ化を行い、各グループに対するユーザの所属の度合い
を表す所属度合い情報を、少なくともそのユーザからの
要求による当該グループに対する情報検索の回数に基づ
いて取得する全ユーザ好みグループデータ抽出手段と、前記各グループに所属する提供情報のそのグループに対
する所属の度合いを表す所属度合い情報を、前記情報検
索の結果を用いて行われる前記ユーザ側装置からの前記
位置情報の要求または前記位置情報を用いた情報ページ
アクセス要求の履歴に従い、少なくとも、そのグループ
に所属する当該提供情報が掲載されている情報ページの
位置情報またはその情報ページへのアクセスを要求した
全ユーザのそのグループに対する所属度合いと、その要
求の回数に基づいて取得する好みグループ推奨提供情報
データ抽出手段と、前記各グループ間の相関関係の度合いを表す相関関係度
合い情報を、各グループに対応する前記検索条件の要素
の一致／不一致の程度に基づいて取得する好みグループ
相関関係データ抽出手段と、前記ユーザ側装置からユーザ識別子付きの推奨情報提示
要求を受け付け、当該ユーザ識別子の示すユーザの所属
する各グループに対する、前記全ユーザ好みグループデ
ータ抽出手段により取得された所属度合い情報と、その
グループに所属する各提供情報の、前記好みグループ推
奨提供情報データ抽出手段により取得された所属度合い
情報と、そのグループと相関関係のあるグループのその
グループに対する、前記好みグループ相関関係データ抽
出手段により取得された相関関係度合い情報とをもとに
推奨情報を決定して前記推奨情報提示要求元のユーザに
提示する推奨情報抽出提示手段とを具備することを特徴
とする情報サービス提供装置。
【請求項３】前記情報検索履歴には、対応する情報検
索時期の情報が含まれており、前記全ユーザ好みグループデータ抽出手段は、前記各グ
ループに対するユーザの所属度合い情報を取得するの
に、そのユーザからの要求による当該グループに対する
情報検索の検索時期の情報も利用することを特徴とする
請求項１または請求項２記載の情報サービス提供装置。
【請求項４】前記位置情報要求または情報ページアク
セス要求の履歴には、対応する要求時期の情報が含まれ
ており、前記好みグループ推奨提供情報データ抽出手段は、前記
各グループに所属する提供情報の所属度合い情報を取得
するのに、そのグループに所属する各ユーザからの当該
提供情報が掲載されている情報ページの位置情報の要求
時期またはその情報ページへのアクセス要求時期の情報
も利用することを特徴とする請求項１または請求項２記
載の情報サービス提供装置。
【請求項５】各情報提供装置の提供する情報ページ
を、当該情報ページの所在を表す位置情報を用いてネッ
トワーク経由でユーザ側装置からアクセス可能で、且つ
前記ユーザ側装置からのユーザ識別子付きの情報検索要
求に基づいて前記情報ページに掲載される提供情報の属
性情報を検索条件とする情報検索が可能なシステムに適
用される推奨情報抽出提示方法であって、前記情報検索要求に用いられた検索条件及び当該情報検
索要求元ユーザのユーザ識別子を含む情報検索の履歴に
基づいて、前記検索条件により各ユーザの好みのグルー
プ化を行い、各グループに対するユーザの所属の度合い
を表す所属度合い情報を、少なくともそのユーザからの
要求による当該グループに対する情報検索の回数に基づ
いて取得する第１のステップと、前記各グループに所属する提供情報のそのグループに対
する所属の度合いを表す所属度合い情報を、前記情報検
索の結果を用いて行われる前記ユーザ側装置からの前記
位置情報の要求または前記位置情報を用いた情報ページ
アクセス要求の履歴に従い、少なくとも、そのグループ
に所属する当該提供情報が掲載されている情報ページの
位置情報またはその情報ページへのアクセスを要求した
全ユーザのそのグループに対する所属度合いと、その要
求の回数に基づいて取得する第２のステップと、前記ユーザ側装置からユーザ識別子付きの推奨情報提示
要求が与えられた場合に、当該ユーザ識別子の示すユー
ザの所属する各グループに対する、前記第１のステップ
により取得された所属度合い情報と、そのグループに所
属する各提供情報の、前記第２のステップにより取得さ
れた所属度合い情報とをもとに推奨情報を決定して前記
推奨情報提示要求元のユーザに提示する第３のステップ
とを具備することを特徴とする推奨情報抽出提示方法。
【請求項６】各情報提供装置の提供する情報ページ
を、当該情報ページの所在を表す位置情報を用いてネッ
トワーク経由でユーザ側装置からアクセス可能で、且つ
前記ユーザ側装置からのユーザ識別子付きの情報検索要
求に基づいて前記情報ページに掲載される提供情報の属
性情報を検索条件とする情報検索が可能なシステムに適
用される推奨情報抽出提示方法であって、前記情報検索要求に用いられた検索条件及び当該情報検
索要求元ユーザのユーザ識別子を含む情報検索の履歴に
基づいて、前記検索条件により各ユーザの好みのグルー
プ化を行い、各グループに対するユーザの所属の度合い
を表す所属度合い情報を、少なくともそのユーザからの
要求による当該グループに対する情報検索の回数に基づ
いて取得する第１のステップと、前記各グループに所属する提供情報のそのグループに対
する所属の度合いを表す所属度合い情報を、前記情報検
索の結果を用いて行われる前記ユーザ側装置からの前記
位置情報の要求または前記位置情報を用いた情報ページ
アクセス要求の履歴に従い、少なくとも、そのグループ
に所属する当該提供情報が掲載されている情報ページの
位置情報またはその情報ページへのアクセスを要求した
全ユーザのそのグループに対する所属度合いと、その要
求の回数に基づいて取得する第２のステップと、前記各グループ間の相関関係の度合いを表す相関関係度
合い情報を、各グループに対応する前記検索条件の要素
の一致／不一致の程度に基づいて取得する第３のステッ
プと、前記ユーザ側装置からユーザ識別子付きの推奨情報提示
要求が与えられた場合に、当該ユーザ識別子の示すユー
ザの所属する各グループに対する、前記第１のステップ
により取得された所属度合い情報と、そのグループに所
属する各提供情報の、前記第２のステップにより取得さ
れた所属度合い情報と、そのグループと相関関係のある
グループのそのグループに対する、前記第３のステップ
により取得された相関関係度合い情報をもとに推奨情報
を決定して前記推奨情報提示要求元のユーザに提示する
第３のステップとを具備することを特徴とする推奨情報
抽出提示方法。
【請求項７】各情報提供装置の提供する情報ページ
を、当該情報ページの所在を表す位置情報を用いてネッ
トワーク経由でユーザ側装置からアクセス可能で、且つ
前記ユーザ側装置からのユーザ識別子付きの情報検索要
求に基づいて前記情報ページに掲載される提供情報の属
性情報を検索条件とする情報検索が可能なシステムに適
用される推奨情報抽出提示用プログラムを記録したコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体であって、コンピュータに、前記情報検索要求に用いられた検索条件及び当該情報検
索要求元ユーザのユーザ識別子を含む情報検索の履歴に
基づいて、前記検索条件により各ユーザの好みのグルー
プ化を行い、各グループに対するユーザの所属の度合い
を表す所属度合い情報を、少なくともそのユーザからの
要求による当該グループに対する情報検索の回数に基づ
いて取得する第１のステップと、前記各グループに所属する提供情報のそのグループに対
する所属の度合いを表す所属度合い情報を、前記情報検
索の結果を用いて行われる前記ユーザ側装置からの前記
位置情報の要求または前記位置情報を用いた情報ページ
アクセス要求の履歴に従い、少なくとも、そのグループ
に所属する当該提供情報が掲載されている情報ページの
位置情報またはその情報ページへのアクセスを要求した
全ユーザのそのグループに対する所属度合いと、その要
求の回数に基づいて取得する第２のステップと、前記ユーザ側装置からユーザ識別子付きの推奨情報提示
要求が与えられた場合に、当該ユーザ識別子の示すユー
ザの所属する各グループに対する、前記第１のステップ
により取得された所属度合い情報と、そのグループに所
属する各提供情報の、前記第２のステップにより取得さ
れた所属度合い情報とをもとに推奨情報を決定して前記
推奨情報提示要求元のユーザに提示する第３のステップ
とを実行させるためのプログラムを記録したコンピュー
タ読み取り可能な記録媒体。