JP3390197B2 - 個人適応型ネットワーク制御方法 - Google Patents
個人適応型ネットワーク制御方法Info
- Publication number
- JP3390197B2 JP3390197B2 JP2922493A JP2922493A JP3390197B2 JP 3390197 B2 JP3390197 B2 JP 3390197B2 JP 2922493 A JP2922493 A JP 2922493A JP 2922493 A JP2922493 A JP 2922493A JP 3390197 B2 JP3390197 B2 JP 3390197B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- user
- keyword
- keywords
- evaluation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Computer And Data Communications (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、利用者の行動に適応し
た処理を実現するネットワーク制御方法に関する。 【０００２】 【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】従来、
利用者がネットワークを経由してデータベースの情報を
検索する場合、キーワードを入力してどのような情報を
検索するかをネットワークに指示する必要がある。 【０００３】情報化社会の進展とともに、ネットワーク
の機能はますます高度化し、利用者に提供されるサービ
スの種類及び各サービスで提供される情報量も増えてく
る。その場合、希望する情報を入手する為に利用者がネ
ットワークに与える必要のある指示情報も増え、操作に
時間がかかるばかりでなく、入力操作が複雑になる為に
一般のユーザにとって使いにくいものになるという問題
が生じる。 【０００４】例えば、ネットワークにより提供される情
報収集サービスを利用して、データベースから必要な情
報を検索する場合、利用者は検索すべき情報を指示する
指示情報を入力する必要があるが、ネットワークが大規
模化し、データベースの情報量が増えるにつれて、入力
する必要のある指示情報もますます大量かつ複雑になる
という問題がある。 【０００５】本発明の目的は、利用者が指示情報を入力
しなくとも希望する処理を実行できるネットワーク制御
方法を提供することである。 【０００６】 【課題を解決するための手段】図１（ａ）、（ｂ）は、
本発明の個人適応型ネットワーク制御方法の原理説明図
である。 【０００７】本発明の個人適応型ネットワーク制御方法
は、ネットワークの利用者の行動を監視、記憶し、利用
者の行動を分析して規則パターンを抽出し、抽出した規
則パターンに基づいて個々の利用者に対応した処理を実
行し、提示した情報に対する利用者の要／不要の判断結
果の各期間の時間的推移を示す勾配値に応じてキーワー
ドの重要度を評価し、重要度の高い評価を得たキーワー
ドを含む情報を選択収集して前記利用者に提示する。 【０００８】 【０００９】 【作用】本発明の個人適応型ネットワーク制御方法で
は、利用者の行動の規則パターンから、利用者個々に対
応した処理が実行されるので、一旦利用者の行動パター
ンが蓄積された後には、利用者がネットワークに対して
指示情報を与えなくとも、利用者の希望に合致した処理
が実行される。 【００１０】 【００１１】また、利用者の要／不要の判断結果の時間
的推移を示す勾配値に応じてキーワードの重要度を評価
することで、利用者が必要とする情報を選択収集して提
示できる。 【００１２】 【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照しながら
説明する。図２は、本発明の個人適応型ネットワーク制
御方法を、インテリジェントネットワークに適用した実
施例のシステム構成図である。 【００１３】このシステムは、各種の通信サービスを実
現するサービス制御ノード１１と、通信網を構成する交
換機１２と、その交換機１２に接続する複数の利用者端
末装置１３とで構成されている。 【００１４】サービス制御ノード１１は、情報収集サー
ビス実行部１４と個々の利用者に対応させて設けられて
いる複数の情報収集制御部１５1 〜１５m とで構成され
ている。各情報収集制御部１５i は、利用者行動監視部
１６と、行動データベース１７と、分析部１８と、キー
ワード評価テーブル１９と、サービス起動部２０とから
なる。 【００１５】情報収集サービス実行部１４は、サービス
起動部２０からの指示に従って指示されたキーワードを
含む情報を情報データベース２１i （２１1 〜２１n ）
から検索し、得られた情報を利用者に提示するととも
に、その情報に対する利用者の判断結果を得る。 【００１６】利用者行動監視部１６は、情報サービス実
行部１４が利用者に提示した情報とその情報に対する利
用者の判断結果を監視し、提示した情報に含まれている
キーワードと利用者の判断結果とを対応させて行動デー
タベース１７に蓄積する。 【００１７】図３は、行動データベース１７の構成の一
例を示す図である。行動データベース１７には、情報が
利用者に提示される毎に、その情報に対して利用者が下
した判断結果がその情報に含まれるすべてのキーワード
に対して書き込まれる。 【００１８】例えば、情報収集サービス実行部１４によ
り「ＰＢＸ」と「サービス」との２つのキーワードを含
む情報１が利用者に提示され、利用者がその情報１を不
要と判断した場合には、利用者行動監視部１６により行
動データベース１７の該当するキーワードに「×」が書
き込まれる。このとき、行動データベース１７に該当す
るキーワードが登録されていなければ、キーワードの登
録が行われた後、そのキーワードに「×」が書き込まれ
る。 【００１９】また、「○×会社」、「ＰＢＸ」、「ＴＣ
ＳＩ」の３つのキーワードを含む情報２が利用者に提示
され、利用者がその情報を必要と判断した場合には、行
動データベース１７のそれらのキーワードに「○」が書
き込まれる。 【００２０】なお、利用者が情報を必要と判断したか、
不要と判断したかの判別は、提示した情報を利用者がダ
ウンロードしたか否かにより行っている。提示された情
報を、利用者が確認しただけでダウンロードしなかった
場合には、その情報を不要と判断したものと判断してい
る。 【００２１】分析部１８は、行動データベース１７の内
容から利用者の行動の規則パターン、すなわちキーワー
ドの重要度の評価値を求め、その評価値をキーワード評
価テーブル１９に書き込む。 【００２２】図４は、キーワード評価テーブル１９の構
成の一例を示す図である。キーワーード評価テーブル１
９には、キーワード毎にそれぞれの重要度を示す「−」
から「＋＋＋」までの４段階の評価値が書き込まれてい
る。このキーワード評価テーブル１９には、初期状態と
しては一般的なキーワードがデフォルトとして登録され
ており、その後は利用者に提示された情報に含まれてい
るキーワードとその判断結果に基づいて評価値が書き込
まれていく。 【００２３】サービス起動部２０は、利用者毎に設けら
れているキーワード評価テーブル１９を参照して評価値
の高いキーワードを含む情報の収集を情報収集サービス
実行部１４に指示する。この指示を受け、情報収集サー
ビス実行部１４は、情報データベース２１ｎから指示さ
れたキーワードを含む情報を収集して利用者に提示す
る。 【００２４】この場合、利用者からのアクセス要求に対
して過去にその利用者が必要と判断した割合が高い情報
に含まれているキーワードを用いて情報の選択収集が行
われるので、同じような情報を収集するときには、利用
者がネットワークに対して指示情報を与えなくとも必要
な情報を得ることができる。 【００２５】次に、分析部１８におけるキーワード評価
テーブル１９の評価値を決定するときの評価方法を説明
する。図５は、利用者の過去の判断結果から確率的にキ
ーワードの重要度を推定するキーワード評価方法(1) を
説明するフローチャートである。 【００２６】先ず、図５のステップＳ１で、あるキーワ
ードについて行動データベース１７上の「○」と「×」
の個数を集計する。次にステップＳ２で、「○」の個数
／（「○」の個数＋「×」の個数）の計算を行い、その
キーワードが「○」となった割合Ｐ、すなわちそのキー
ワードを含む情報が利用者に提示され必要と判断された
割合Ｐを求める。 【００２７】そして、ステップＳ３で上記の計算で求め
たキーワードが「○」であった割合Ｐが、Ｐ＞0.3 か、
0.1 ＜Ｐ≦0.3 か、0.05≦Ｐ≦0.1 か、Ｐ＜0.05かを判
別する。 【００２８】キーワードが「○」であった割合Ｐが0.3
より大きいときには、過去において利用者がそのキーワ
ードを含む情報を必要と判断する割合が最も高かった場
合であるので、ステップＳ４に進みキーワード評価テー
ブル１９のそのキーワードの評価値として４段階の評価
値の中で最も高い評価値である「＋＋＋」を書き込む。 【００２９】ステップＳ３の判別でキーワードが「○」
であった割合Ｐが0.1 ＜Ｐ≦0.3 の範囲であった場合に
は、過去において利用者がそのキーワードを含む情報を
必要と判断した割合が２番目に多かった場合であるの
で、ステップＳ５に進みキーワード評価テーブル１９の
そのキーワードの評価値として４段階の評価値の中で２
番目に高い評価値である「＋＋」を書き込む。 【００３０】また、キーワードが「○」であった割合Ｐ
が0.05≦Ｐ≦0.1 の範囲であった場合には、過去におい
て利用者がそのキーワードを含む情報を必要と判断した
割合が３番目に多かった場合であるので、ステップＳ６
に進みキーワード評価テーブル１９の該当するキーワー
ドの評価値として４段階の評価値の中で３番目に高い評
価値である「＋」を書き込む。 【００３１】さらに、キーワードが「○」であった割合
Ｐが0.05より小さいかった場合には、そのキーワードを
含む情報はあまり使用者に必要と判断されていないの
で、ステップＳ７に進みキーワード評価テーブル１９の
該当するキーワードの評価値として４段階の評価値の中
で最も低い評価値である「−」を書き込む。 【００３２】この評価方法では、キーワードの重要度の
評価値を提示された情報に対する利用者の過去の評価行
動に基づいて確率的に決定することにより、利用者の希
望に合致したキーワードを推定することができので、利
用者が最近必要とした情報と同じ情報を収集するときに
は、キーワードの入力操作が不要となる。 【００３３】次に、図６(a) は、利用者の過去の判断結
果の推移傾向からキーワードの重要度を評価するキーワ
ード評価方法(2) を説明するフローチャートである。先
ず、図６(a) のステップＳ１１で、あるキーワードにつ
いて行動データベース１７上の図６(b) の各期間毎に
「○」と「×」の個数を集計し、「○」の個数／
（「○」の個数＋「×」の個数）の値を計算する。 【００３４】図６(b) は、１つのキーワードに対する集
計期間を示す図であり、同じキーワードについて矢印で
示す各期間毎にキーワードが「○」である割合Ｐを計算
する。 【００３５】次に、ステップＳ１２で、各期間のキーワ
ードが「○」であった割合Ｐの推移、すなわち各期間を
横軸とし、割合Ｐを縦軸としてグラフ化したときの勾配
ｋを求める。そして、ステップＳ１３でその勾配ｋが、
ｋ＞0.5 か、0.3 ＜ｋ≦0.5か、0.1 ≦ｋ≦0.3 か、ｋ
＜0.1 かを判別する。 【００３６】ステップＳ１３の判別で勾配ｋが0.5 より
大きいときは、そのキーワードを含む情報が利用者によ
り必要と判断された結果の時間的推移を示す勾配ｋが最
も大きい場合であるので、ステップＳ１４に進みキーワ
ード評価テーブル１９のそのキーワードの評価値として
４段階の評価値の中で最も高い評価値である「＋＋＋」
を書き込む。 【００３７】ステップＳ１３の判別で勾配ｋが0.3 ＜ｋ
≦0.5 の範囲に属するときには、そのキーワードを含む
情報が利用者により必要と判断された結果の時間的推移
を示す勾配ｋが２番目に大きい場合であるので、ステッ
プＳ１５に進みキーワード評価テーブル１９のそのキー
ワードの評価値として４段階の評価値の中で２番目に高
い評価値である「＋＋」を書き込む。 【００３８】また、勾配ｋが0.1 ≦ｋ≦0.3 の範囲に属
するときには、そのキーワードを含む情報が利用者に必
要と判断された結果の時間的推移を示す勾配ｋが３番目
に大きい場合であるので、ステップＳ１６に進みキーワ
ード評価テーブル１９のそのキーワードの評価値として
４段階の評価値の中で３番目に高い評価値である「＋」
を書き込む。 【００３９】さらに、勾配ｋが0.1 より小さいときに
は、利用者により必要と判断された判断結果の時間的推
移を示す勾配ｋが最も小さい場合であるので、ステップ
Ｓ１７に進みキーワード評価テーブル１９のそのキーワ
ードの評価値として４段階の評価値の中で最も低い評価
値である「−」を書き込む。 【００４０】この場合、キーワードの重要度を過去の利
用者の判断の推移傾向から決定し、その重要度に基づい
て利用者の希望に合致するキーワードを推定している。
従って、行動データベース１７及びキーワード評価テー
ブル１９がある程度構築された段階では、最近必要と判
断した情報と同種の情報あるいはその情報に関連する情
報を収集するときには、利用者は検索すべき情報を指示
するキーワードを入力しなくとも必要な情報を入手する
ことができる。 【００４１】この評価方法では、利用者により必要と判
断された割合が増加傾向にあるキーワードには高い評価
値が与えられ、利用者が現在あまり必要としていないキ
ーワードには低い評価値が与えられるので、利用者が現
在必要と判断しているキーワードを含む情報だけを選択
収集することができる。 【００４２】次に、図７は、上記の２つの評価方法を組
み合わせたキーワード評価方法(3)を説明するフローチ
ャートである。先ず、図７のステップＳ２１で、あるキ
ーワードについて行動データベース１７上の「○」の個
数と「×」の個数を集計する。 【００４３】次に、ステップＳ２２で「○」の個数／
（「○」の個数＋「×」の個数）の計算を行い、そのキ
ーワードの評価値を求め、求めた評価値をαとして設定
する。次にステップＳ２３で、同一のキーワードについ
て、行動データベース１７上で、図６(b) の各期間毎に
「○」の個数／（「○」の個数＋「×」の個数を計算
し、さらにステップＳ２４で、各期間の計算した値から
それたの値の時間的推移を示す勾配ｋを求め、その勾配
ｋの値に応じた評価値をβとして設定する。 【００４４】そして、ステップＳ２５でαとβの大きい
方の値に基づいてそのキーワードの評価値をキーワード
評価テーブル１９に書き込む。上記の評価方法では、利
用者の過去の判断結果と、その判断結果の時間的推移と
の両方に基づいてキーワードの重要度を決定することに
より、より利用者の希望に合致したキーワードを推定す
ることができる。 【００４５】次に、図８は、２個のキーワードの組み合
わせの重要度を評価するキーワード評価方法(4) を説明
するフローチャートである。先ず、図８のステップＳ３
１で、組み合わせの重要度を評価しようとする２個のキ
ーワードＡ、Ｂを生成する。次に、ステップＳ３２で行
動データベース１７上でキーワードＡ、Ｂがともに
「○」の個数と、ともに「×」の個数を集計する。 【００４６】さらに、ステップＳ３３で、キーワード
Ａ、Ｂがともに「○」の個数／（ともに「○」の個数＋
ともに「×」の個数）を計算する。そして、次のステッ
プＳ３４で、その計算値Ｐが、Ｐ＞0.3 、0.1 ＜Ｐ≦0.
3 、0.05＜Ｐ≦0.1 、Ｐ＜0.1のどれに属するかを判別
する。 【００４７】ステップＳ３４の判別で計算値が0.3 より
大きいときは、２個のキーワードＡ、Ｂがともに「○」
であった割合が最も高い場合であり、この場合、ステッ
プＳ３５に進みキーワード評価テーブル１９の該当する
キーワードの評価値として、４段階の評価値の中で最も
高い評価値である「＋＋＋」を書き込む。 【００４８】計算値Ｐが0.1 ＜Ｐ≦0.3 の範囲に属する
ときには、キーワードＡ、Ｂが両方とも「○」であった
割合が２番目に高い場合であり、この場合、ステップＳ
３６に進みキーワード評価テーブル１９に４段階の評価
値の中で２番目に高い評価値である「＋＋」を書き込
む。 【００４９】また、計算値Ｐが0.05＜Ｐ≦0.1 の範囲に
属するときは、２個のキーワードＡ、Ｂがともに「○」
であった割合が３番目に高い場合であり、この場合、ス
テップＳ３７に進みキーワード評価テーブル１９に４段
階の重要度評価で３番目に高い評価値である「＋」を書
き込む。 【００５０】さらに、計算値Ｐが0.1 より小さいときに
は、キーワードＡ、Ｂがともに「○」であった割合が最
も低い場合であり、この場合、ステップＳ３８に進みキ
ーワード評価テーブル１９に４段階の重要度評価で最も
低い評価値である「−」を書き込む。 【００５１】この評価方法では、２個のキーワードの重
要度を、利用者の過去の判断結果に基づいて確率的に評
価することにより、利用者が必要とする情報に合致した
キーワードを推定することができる。 【００５２】なお、複数のキーワードの組み合わせによ
る重要度を評価する場合、利用者の過去の判断結果の時
間的推移傾向に基づいてキーワードの重要度を評価して
も良いし、その時間的推移に基づく重要度評価と上述し
た評価方法(4) とを併用してキーワードの重要度を評価
しても良い。 【００５３】次に、以上のようにして作成されたキーワ
ード評価テーブル１９に基づいてサービス起動部２０が
実行する処理内容を、図９のフローチャートを参照して
説明する。 【００５４】サービス起動部２０は、図９のステップＳ
４１でキーワード評価テーブル１９からキーワードとそ
の評価値を読み込む。そして、ステップＳ４２で読み込
んだキーワードの評価値が「＋＋」以上か否かを判別す
る。 【００５５】キーワード評価テーブル１９から読み込ん
だキーワードの評価値が「＋＋」より低ければ、そのま
まステップＳ４１に戻り次のキーワードを読み込み、評
価値が「＋＋」以上であれば、次のステップＳ４３に進
みそのキーワードを情報収集指示テーブル２２（図１０
参照）に書き込んだ後、ステップＳ４１に戻る。 【００５６】なお、ステップＳ４１でキーワード評価テ
ーブル１９の全てのキーワードの読み込みが終了したな
ら、ステップＳ４４に進み情報収集指示テーブル２２の
内容を情報収集サービス実行部１４へ送出する。 【００５７】例えば、キーワード評価テーブル１９が、
図４に示すような構成を有する場合に、サービス起動部
２０がそのキーワード評価テーブル１９から評価値「＋
＋」以上のキーワードを抽出すると、情報収集指示テー
ブル２２には、図１０に示すようにキーワード「ＰＢ
Ｘ」と「ＴＣＩＳ」と「○×会社＋ＰＢＸ」とが書き込
まれ、これらの内容が情報収集サービス実行部１４へ出
力される。 【００５８】情報収集サービス実行部１４は、サービス
起動部２０からの指示に従って図１１に示す処理を実行
してそのキーワードを含む情報を収集する。先ず、図１
１のステップＳ５１で情報収集指示テーブル２２に登録
されているキーワードを読み込み、ステップＳ５２でそ
のキーワードを用いて情報データベース２１1 を検索す
る。 【００５９】そして、ステップＳ５３で検索結果、すな
わち情報収集指示テーブル２２に登録されているキーワ
ードを含む情報が情報データベース２１1 に存在したな
ら、その情報を収集情報ファイル（図示せず）に格納す
る。 【００６０】１つのキーワードに関する情報の検索が終
了したなら、ステップＳ５１に戻り、情報収集指示テー
ブル２２の次のキーワードを読み込み、その読み込んだ
キーワードを含む情報を情報データベース２１1 から検
索する。 【００６１】そして、情報データベース２１1 からのキ
ーワードを含む情報の検索が終了したなら、Ｓ５４に進
み他の情報データベース２１2 〜２１n について同様な
検索を行う。 【００６２】以上のようにして、推定したキーワードを
含む全ての情報を情報収集ファイルに格納したなら、情
報収集サービス実行部１４は、利用者からのアクセス要
求に応じて上記の収集情報ファイルに格納されている情
報を利用者へ出力し、その情報に対する利用者の要／不
要の判断結果を得て、その判断結果を利用者行動監視部
１６に出力する。利用者行動監視部１６は、利用者に提
示された情報に含まれるキーワードとその情報に対する
利用者の判断結果とを行動データベース１７に蓄積す
る。これにより、推定したキーワードに基づいて選択収
集した情報に対する利用者の要／不要の判断結果も行動
データベース１７に蓄積される。 【００６３】上記実施例では、提示した情報に対する利
用者の要／不要の判断結果を、その情報に含まれている
キーワードに対応させて行動データベースに保存してお
き、利用者の過去の判断結果、あるいは過去の判断の推
移傾向に基づいてキーワードの重要度を評価している。
そして、利用者から情報収集サービスのアクセス要求な
どがあったとき、評価値の高いキーワードを含む情報を
情報データベース２１ 1 〜２１n から検索し利用者に提
示するようにしている。 【００６４】これにより、利用者は、キーワードの入力
操作を行わなくとも、必要とする情報を入手することが
できる。さらに、この場合、利用者が過去にアクセスし
た情報に含まれている全てのキーワードにより情報が検
索されるので、利用者が直接指定していないキーワード
に関連する情報も同時に提示され、利用者が希望する情
報を効率良く収集することが可能となる。 【００６５】また、利用者が情報収集サービスを何度か
利用して、利用者が必要と判断した情報に含まれるキー
ワードの評価値がサービス制御ノード１１に蓄積される
と、それ以降は利用者がキーワードを入力しなくともネ
ットワークが自動的にその利用者に必要と思われる情報
を検索して提示してくれるので、利用者はデータベース
から情報を検索する為の面倒なキー操作を行う必要が無
くなる。 【００６６】なお、上記実施例では、ネットワークを介
して情報収集サービスを利用する場合について説明した
が、情報収集サービス以外の他のサービスにも本発明は
適用できる。 【００６７】さらに、利用者行動監視部１６が保存する
利用者の行動に関する情報は、情報の要／不要の判断結
果と、その情報に含まれるキーワードに関する情報に限
らず、利用者がどのようなサービスを過去にネットワー
クに対して要求したかを示す情報を蓄積しておいて、利
用者がネットワークをアクセスしたとき、その利用者が
最も利用する確率の高いサービスを自動的に提供するよ
うにしても良い。 【００６８】この場合、利用者は、サービス選択の為の
入力操作をその都度行わなくとも、所望のサービスを受
けることができる。また、本発明の個人適応型ネットワ
ーク制御方法は、インテリジェントネットワークシステ
ムに限らず、通常の交換機システムでも、あるいはＬＡ
Ｎ等のネットワークにも適用できる。 【００６９】 【発明の効果】本発明では、ネットワークが利用者のネ
ットワークに対する過去の行動から利用者の行動パター
ンを分析し、その分析結果に基づいて処理を実行するの
で、利用者のネットワークに対する指示操作の負担が軽
減される。例えば、情報収集サービスでは、利用者にと
って重要と思われるキーワードを含む情報が提示される
ので、データベースから所望の情報を検索する際の入力
操作の負担が軽減される。
た処理を実現するネットワーク制御方法に関する。 【０００２】 【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】従来、
利用者がネットワークを経由してデータベースの情報を
検索する場合、キーワードを入力してどのような情報を
検索するかをネットワークに指示する必要がある。 【０００３】情報化社会の進展とともに、ネットワーク
の機能はますます高度化し、利用者に提供されるサービ
スの種類及び各サービスで提供される情報量も増えてく
る。その場合、希望する情報を入手する為に利用者がネ
ットワークに与える必要のある指示情報も増え、操作に
時間がかかるばかりでなく、入力操作が複雑になる為に
一般のユーザにとって使いにくいものになるという問題
が生じる。 【０００４】例えば、ネットワークにより提供される情
報収集サービスを利用して、データベースから必要な情
報を検索する場合、利用者は検索すべき情報を指示する
指示情報を入力する必要があるが、ネットワークが大規
模化し、データベースの情報量が増えるにつれて、入力
する必要のある指示情報もますます大量かつ複雑になる
という問題がある。 【０００５】本発明の目的は、利用者が指示情報を入力
しなくとも希望する処理を実行できるネットワーク制御
方法を提供することである。 【０００６】 【課題を解決するための手段】図１（ａ）、（ｂ）は、
本発明の個人適応型ネットワーク制御方法の原理説明図
である。 【０００７】本発明の個人適応型ネットワーク制御方法
は、ネットワークの利用者の行動を監視、記憶し、利用
者の行動を分析して規則パターンを抽出し、抽出した規
則パターンに基づいて個々の利用者に対応した処理を実
行し、提示した情報に対する利用者の要／不要の判断結
果の各期間の時間的推移を示す勾配値に応じてキーワー
ドの重要度を評価し、重要度の高い評価を得たキーワー
ドを含む情報を選択収集して前記利用者に提示する。 【０００８】 【０００９】 【作用】本発明の個人適応型ネットワーク制御方法で
は、利用者の行動の規則パターンから、利用者個々に対
応した処理が実行されるので、一旦利用者の行動パター
ンが蓄積された後には、利用者がネットワークに対して
指示情報を与えなくとも、利用者の希望に合致した処理
が実行される。 【００１０】 【００１１】また、利用者の要／不要の判断結果の時間
的推移を示す勾配値に応じてキーワードの重要度を評価
することで、利用者が必要とする情報を選択収集して提
示できる。 【００１２】 【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照しながら
説明する。図２は、本発明の個人適応型ネットワーク制
御方法を、インテリジェントネットワークに適用した実
施例のシステム構成図である。 【００１３】このシステムは、各種の通信サービスを実
現するサービス制御ノード１１と、通信網を構成する交
換機１２と、その交換機１２に接続する複数の利用者端
末装置１３とで構成されている。 【００１４】サービス制御ノード１１は、情報収集サー
ビス実行部１４と個々の利用者に対応させて設けられて
いる複数の情報収集制御部１５1 〜１５m とで構成され
ている。各情報収集制御部１５i は、利用者行動監視部
１６と、行動データベース１７と、分析部１８と、キー
ワード評価テーブル１９と、サービス起動部２０とから
なる。 【００１５】情報収集サービス実行部１４は、サービス
起動部２０からの指示に従って指示されたキーワードを
含む情報を情報データベース２１i （２１1 〜２１n ）
から検索し、得られた情報を利用者に提示するととも
に、その情報に対する利用者の判断結果を得る。 【００１６】利用者行動監視部１６は、情報サービス実
行部１４が利用者に提示した情報とその情報に対する利
用者の判断結果を監視し、提示した情報に含まれている
キーワードと利用者の判断結果とを対応させて行動デー
タベース１７に蓄積する。 【００１７】図３は、行動データベース１７の構成の一
例を示す図である。行動データベース１７には、情報が
利用者に提示される毎に、その情報に対して利用者が下
した判断結果がその情報に含まれるすべてのキーワード
に対して書き込まれる。 【００１８】例えば、情報収集サービス実行部１４によ
り「ＰＢＸ」と「サービス」との２つのキーワードを含
む情報１が利用者に提示され、利用者がその情報１を不
要と判断した場合には、利用者行動監視部１６により行
動データベース１７の該当するキーワードに「×」が書
き込まれる。このとき、行動データベース１７に該当す
るキーワードが登録されていなければ、キーワードの登
録が行われた後、そのキーワードに「×」が書き込まれ
る。 【００１９】また、「○×会社」、「ＰＢＸ」、「ＴＣ
ＳＩ」の３つのキーワードを含む情報２が利用者に提示
され、利用者がその情報を必要と判断した場合には、行
動データベース１７のそれらのキーワードに「○」が書
き込まれる。 【００２０】なお、利用者が情報を必要と判断したか、
不要と判断したかの判別は、提示した情報を利用者がダ
ウンロードしたか否かにより行っている。提示された情
報を、利用者が確認しただけでダウンロードしなかった
場合には、その情報を不要と判断したものと判断してい
る。 【００２１】分析部１８は、行動データベース１７の内
容から利用者の行動の規則パターン、すなわちキーワー
ドの重要度の評価値を求め、その評価値をキーワード評
価テーブル１９に書き込む。 【００２２】図４は、キーワード評価テーブル１９の構
成の一例を示す図である。キーワーード評価テーブル１
９には、キーワード毎にそれぞれの重要度を示す「−」
から「＋＋＋」までの４段階の評価値が書き込まれてい
る。このキーワード評価テーブル１９には、初期状態と
しては一般的なキーワードがデフォルトとして登録され
ており、その後は利用者に提示された情報に含まれてい
るキーワードとその判断結果に基づいて評価値が書き込
まれていく。 【００２３】サービス起動部２０は、利用者毎に設けら
れているキーワード評価テーブル１９を参照して評価値
の高いキーワードを含む情報の収集を情報収集サービス
実行部１４に指示する。この指示を受け、情報収集サー
ビス実行部１４は、情報データベース２１ｎから指示さ
れたキーワードを含む情報を収集して利用者に提示す
る。 【００２４】この場合、利用者からのアクセス要求に対
して過去にその利用者が必要と判断した割合が高い情報
に含まれているキーワードを用いて情報の選択収集が行
われるので、同じような情報を収集するときには、利用
者がネットワークに対して指示情報を与えなくとも必要
な情報を得ることができる。 【００２５】次に、分析部１８におけるキーワード評価
テーブル１９の評価値を決定するときの評価方法を説明
する。図５は、利用者の過去の判断結果から確率的にキ
ーワードの重要度を推定するキーワード評価方法(1) を
説明するフローチャートである。 【００２６】先ず、図５のステップＳ１で、あるキーワ
ードについて行動データベース１７上の「○」と「×」
の個数を集計する。次にステップＳ２で、「○」の個数
／（「○」の個数＋「×」の個数）の計算を行い、その
キーワードが「○」となった割合Ｐ、すなわちそのキー
ワードを含む情報が利用者に提示され必要と判断された
割合Ｐを求める。 【００２７】そして、ステップＳ３で上記の計算で求め
たキーワードが「○」であった割合Ｐが、Ｐ＞0.3 か、
0.1 ＜Ｐ≦0.3 か、0.05≦Ｐ≦0.1 か、Ｐ＜0.05かを判
別する。 【００２８】キーワードが「○」であった割合Ｐが0.3
より大きいときには、過去において利用者がそのキーワ
ードを含む情報を必要と判断する割合が最も高かった場
合であるので、ステップＳ４に進みキーワード評価テー
ブル１９のそのキーワードの評価値として４段階の評価
値の中で最も高い評価値である「＋＋＋」を書き込む。 【００２９】ステップＳ３の判別でキーワードが「○」
であった割合Ｐが0.1 ＜Ｐ≦0.3 の範囲であった場合に
は、過去において利用者がそのキーワードを含む情報を
必要と判断した割合が２番目に多かった場合であるの
で、ステップＳ５に進みキーワード評価テーブル１９の
そのキーワードの評価値として４段階の評価値の中で２
番目に高い評価値である「＋＋」を書き込む。 【００３０】また、キーワードが「○」であった割合Ｐ
が0.05≦Ｐ≦0.1 の範囲であった場合には、過去におい
て利用者がそのキーワードを含む情報を必要と判断した
割合が３番目に多かった場合であるので、ステップＳ６
に進みキーワード評価テーブル１９の該当するキーワー
ドの評価値として４段階の評価値の中で３番目に高い評
価値である「＋」を書き込む。 【００３１】さらに、キーワードが「○」であった割合
Ｐが0.05より小さいかった場合には、そのキーワードを
含む情報はあまり使用者に必要と判断されていないの
で、ステップＳ７に進みキーワード評価テーブル１９の
該当するキーワードの評価値として４段階の評価値の中
で最も低い評価値である「−」を書き込む。 【００３２】この評価方法では、キーワードの重要度の
評価値を提示された情報に対する利用者の過去の評価行
動に基づいて確率的に決定することにより、利用者の希
望に合致したキーワードを推定することができので、利
用者が最近必要とした情報と同じ情報を収集するときに
は、キーワードの入力操作が不要となる。 【００３３】次に、図６(a) は、利用者の過去の判断結
果の推移傾向からキーワードの重要度を評価するキーワ
ード評価方法(2) を説明するフローチャートである。先
ず、図６(a) のステップＳ１１で、あるキーワードにつ
いて行動データベース１７上の図６(b) の各期間毎に
「○」と「×」の個数を集計し、「○」の個数／
（「○」の個数＋「×」の個数）の値を計算する。 【００３４】図６(b) は、１つのキーワードに対する集
計期間を示す図であり、同じキーワードについて矢印で
示す各期間毎にキーワードが「○」である割合Ｐを計算
する。 【００３５】次に、ステップＳ１２で、各期間のキーワ
ードが「○」であった割合Ｐの推移、すなわち各期間を
横軸とし、割合Ｐを縦軸としてグラフ化したときの勾配
ｋを求める。そして、ステップＳ１３でその勾配ｋが、
ｋ＞0.5 か、0.3 ＜ｋ≦0.5か、0.1 ≦ｋ≦0.3 か、ｋ
＜0.1 かを判別する。 【００３６】ステップＳ１３の判別で勾配ｋが0.5 より
大きいときは、そのキーワードを含む情報が利用者によ
り必要と判断された結果の時間的推移を示す勾配ｋが最
も大きい場合であるので、ステップＳ１４に進みキーワ
ード評価テーブル１９のそのキーワードの評価値として
４段階の評価値の中で最も高い評価値である「＋＋＋」
を書き込む。 【００３７】ステップＳ１３の判別で勾配ｋが0.3 ＜ｋ
≦0.5 の範囲に属するときには、そのキーワードを含む
情報が利用者により必要と判断された結果の時間的推移
を示す勾配ｋが２番目に大きい場合であるので、ステッ
プＳ１５に進みキーワード評価テーブル１９のそのキー
ワードの評価値として４段階の評価値の中で２番目に高
い評価値である「＋＋」を書き込む。 【００３８】また、勾配ｋが0.1 ≦ｋ≦0.3 の範囲に属
するときには、そのキーワードを含む情報が利用者に必
要と判断された結果の時間的推移を示す勾配ｋが３番目
に大きい場合であるので、ステップＳ１６に進みキーワ
ード評価テーブル１９のそのキーワードの評価値として
４段階の評価値の中で３番目に高い評価値である「＋」
を書き込む。 【００３９】さらに、勾配ｋが0.1 より小さいときに
は、利用者により必要と判断された判断結果の時間的推
移を示す勾配ｋが最も小さい場合であるので、ステップ
Ｓ１７に進みキーワード評価テーブル１９のそのキーワ
ードの評価値として４段階の評価値の中で最も低い評価
値である「−」を書き込む。 【００４０】この場合、キーワードの重要度を過去の利
用者の判断の推移傾向から決定し、その重要度に基づい
て利用者の希望に合致するキーワードを推定している。
従って、行動データベース１７及びキーワード評価テー
ブル１９がある程度構築された段階では、最近必要と判
断した情報と同種の情報あるいはその情報に関連する情
報を収集するときには、利用者は検索すべき情報を指示
するキーワードを入力しなくとも必要な情報を入手する
ことができる。 【００４１】この評価方法では、利用者により必要と判
断された割合が増加傾向にあるキーワードには高い評価
値が与えられ、利用者が現在あまり必要としていないキ
ーワードには低い評価値が与えられるので、利用者が現
在必要と判断しているキーワードを含む情報だけを選択
収集することができる。 【００４２】次に、図７は、上記の２つの評価方法を組
み合わせたキーワード評価方法(3)を説明するフローチ
ャートである。先ず、図７のステップＳ２１で、あるキ
ーワードについて行動データベース１７上の「○」の個
数と「×」の個数を集計する。 【００４３】次に、ステップＳ２２で「○」の個数／
（「○」の個数＋「×」の個数）の計算を行い、そのキ
ーワードの評価値を求め、求めた評価値をαとして設定
する。次にステップＳ２３で、同一のキーワードについ
て、行動データベース１７上で、図６(b) の各期間毎に
「○」の個数／（「○」の個数＋「×」の個数を計算
し、さらにステップＳ２４で、各期間の計算した値から
それたの値の時間的推移を示す勾配ｋを求め、その勾配
ｋの値に応じた評価値をβとして設定する。 【００４４】そして、ステップＳ２５でαとβの大きい
方の値に基づいてそのキーワードの評価値をキーワード
評価テーブル１９に書き込む。上記の評価方法では、利
用者の過去の判断結果と、その判断結果の時間的推移と
の両方に基づいてキーワードの重要度を決定することに
より、より利用者の希望に合致したキーワードを推定す
ることができる。 【００４５】次に、図８は、２個のキーワードの組み合
わせの重要度を評価するキーワード評価方法(4) を説明
するフローチャートである。先ず、図８のステップＳ３
１で、組み合わせの重要度を評価しようとする２個のキ
ーワードＡ、Ｂを生成する。次に、ステップＳ３２で行
動データベース１７上でキーワードＡ、Ｂがともに
「○」の個数と、ともに「×」の個数を集計する。 【００４６】さらに、ステップＳ３３で、キーワード
Ａ、Ｂがともに「○」の個数／（ともに「○」の個数＋
ともに「×」の個数）を計算する。そして、次のステッ
プＳ３４で、その計算値Ｐが、Ｐ＞0.3 、0.1 ＜Ｐ≦0.
3 、0.05＜Ｐ≦0.1 、Ｐ＜0.1のどれに属するかを判別
する。 【００４７】ステップＳ３４の判別で計算値が0.3 より
大きいときは、２個のキーワードＡ、Ｂがともに「○」
であった割合が最も高い場合であり、この場合、ステッ
プＳ３５に進みキーワード評価テーブル１９の該当する
キーワードの評価値として、４段階の評価値の中で最も
高い評価値である「＋＋＋」を書き込む。 【００４８】計算値Ｐが0.1 ＜Ｐ≦0.3 の範囲に属する
ときには、キーワードＡ、Ｂが両方とも「○」であった
割合が２番目に高い場合であり、この場合、ステップＳ
３６に進みキーワード評価テーブル１９に４段階の評価
値の中で２番目に高い評価値である「＋＋」を書き込
む。 【００４９】また、計算値Ｐが0.05＜Ｐ≦0.1 の範囲に
属するときは、２個のキーワードＡ、Ｂがともに「○」
であった割合が３番目に高い場合であり、この場合、ス
テップＳ３７に進みキーワード評価テーブル１９に４段
階の重要度評価で３番目に高い評価値である「＋」を書
き込む。 【００５０】さらに、計算値Ｐが0.1 より小さいときに
は、キーワードＡ、Ｂがともに「○」であった割合が最
も低い場合であり、この場合、ステップＳ３８に進みキ
ーワード評価テーブル１９に４段階の重要度評価で最も
低い評価値である「−」を書き込む。 【００５１】この評価方法では、２個のキーワードの重
要度を、利用者の過去の判断結果に基づいて確率的に評
価することにより、利用者が必要とする情報に合致した
キーワードを推定することができる。 【００５２】なお、複数のキーワードの組み合わせによ
る重要度を評価する場合、利用者の過去の判断結果の時
間的推移傾向に基づいてキーワードの重要度を評価して
も良いし、その時間的推移に基づく重要度評価と上述し
た評価方法(4) とを併用してキーワードの重要度を評価
しても良い。 【００５３】次に、以上のようにして作成されたキーワ
ード評価テーブル１９に基づいてサービス起動部２０が
実行する処理内容を、図９のフローチャートを参照して
説明する。 【００５４】サービス起動部２０は、図９のステップＳ
４１でキーワード評価テーブル１９からキーワードとそ
の評価値を読み込む。そして、ステップＳ４２で読み込
んだキーワードの評価値が「＋＋」以上か否かを判別す
る。 【００５５】キーワード評価テーブル１９から読み込ん
だキーワードの評価値が「＋＋」より低ければ、そのま
まステップＳ４１に戻り次のキーワードを読み込み、評
価値が「＋＋」以上であれば、次のステップＳ４３に進
みそのキーワードを情報収集指示テーブル２２（図１０
参照）に書き込んだ後、ステップＳ４１に戻る。 【００５６】なお、ステップＳ４１でキーワード評価テ
ーブル１９の全てのキーワードの読み込みが終了したな
ら、ステップＳ４４に進み情報収集指示テーブル２２の
内容を情報収集サービス実行部１４へ送出する。 【００５７】例えば、キーワード評価テーブル１９が、
図４に示すような構成を有する場合に、サービス起動部
２０がそのキーワード評価テーブル１９から評価値「＋
＋」以上のキーワードを抽出すると、情報収集指示テー
ブル２２には、図１０に示すようにキーワード「ＰＢ
Ｘ」と「ＴＣＩＳ」と「○×会社＋ＰＢＸ」とが書き込
まれ、これらの内容が情報収集サービス実行部１４へ出
力される。 【００５８】情報収集サービス実行部１４は、サービス
起動部２０からの指示に従って図１１に示す処理を実行
してそのキーワードを含む情報を収集する。先ず、図１
１のステップＳ５１で情報収集指示テーブル２２に登録
されているキーワードを読み込み、ステップＳ５２でそ
のキーワードを用いて情報データベース２１1 を検索す
る。 【００５９】そして、ステップＳ５３で検索結果、すな
わち情報収集指示テーブル２２に登録されているキーワ
ードを含む情報が情報データベース２１1 に存在したな
ら、その情報を収集情報ファイル（図示せず）に格納す
る。 【００６０】１つのキーワードに関する情報の検索が終
了したなら、ステップＳ５１に戻り、情報収集指示テー
ブル２２の次のキーワードを読み込み、その読み込んだ
キーワードを含む情報を情報データベース２１1 から検
索する。 【００６１】そして、情報データベース２１1 からのキ
ーワードを含む情報の検索が終了したなら、Ｓ５４に進
み他の情報データベース２１2 〜２１n について同様な
検索を行う。 【００６２】以上のようにして、推定したキーワードを
含む全ての情報を情報収集ファイルに格納したなら、情
報収集サービス実行部１４は、利用者からのアクセス要
求に応じて上記の収集情報ファイルに格納されている情
報を利用者へ出力し、その情報に対する利用者の要／不
要の判断結果を得て、その判断結果を利用者行動監視部
１６に出力する。利用者行動監視部１６は、利用者に提
示された情報に含まれるキーワードとその情報に対する
利用者の判断結果とを行動データベース１７に蓄積す
る。これにより、推定したキーワードに基づいて選択収
集した情報に対する利用者の要／不要の判断結果も行動
データベース１７に蓄積される。 【００６３】上記実施例では、提示した情報に対する利
用者の要／不要の判断結果を、その情報に含まれている
キーワードに対応させて行動データベースに保存してお
き、利用者の過去の判断結果、あるいは過去の判断の推
移傾向に基づいてキーワードの重要度を評価している。
そして、利用者から情報収集サービスのアクセス要求な
どがあったとき、評価値の高いキーワードを含む情報を
情報データベース２１ 1 〜２１n から検索し利用者に提
示するようにしている。 【００６４】これにより、利用者は、キーワードの入力
操作を行わなくとも、必要とする情報を入手することが
できる。さらに、この場合、利用者が過去にアクセスし
た情報に含まれている全てのキーワードにより情報が検
索されるので、利用者が直接指定していないキーワード
に関連する情報も同時に提示され、利用者が希望する情
報を効率良く収集することが可能となる。 【００６５】また、利用者が情報収集サービスを何度か
利用して、利用者が必要と判断した情報に含まれるキー
ワードの評価値がサービス制御ノード１１に蓄積される
と、それ以降は利用者がキーワードを入力しなくともネ
ットワークが自動的にその利用者に必要と思われる情報
を検索して提示してくれるので、利用者はデータベース
から情報を検索する為の面倒なキー操作を行う必要が無
くなる。 【００６６】なお、上記実施例では、ネットワークを介
して情報収集サービスを利用する場合について説明した
が、情報収集サービス以外の他のサービスにも本発明は
適用できる。 【００６７】さらに、利用者行動監視部１６が保存する
利用者の行動に関する情報は、情報の要／不要の判断結
果と、その情報に含まれるキーワードに関する情報に限
らず、利用者がどのようなサービスを過去にネットワー
クに対して要求したかを示す情報を蓄積しておいて、利
用者がネットワークをアクセスしたとき、その利用者が
最も利用する確率の高いサービスを自動的に提供するよ
うにしても良い。 【００６８】この場合、利用者は、サービス選択の為の
入力操作をその都度行わなくとも、所望のサービスを受
けることができる。また、本発明の個人適応型ネットワ
ーク制御方法は、インテリジェントネットワークシステ
ムに限らず、通常の交換機システムでも、あるいはＬＡ
Ｎ等のネットワークにも適用できる。 【００６９】 【発明の効果】本発明では、ネットワークが利用者のネ
ットワークに対する過去の行動から利用者の行動パター
ンを分析し、その分析結果に基づいて処理を実行するの
で、利用者のネットワークに対する指示操作の負担が軽
減される。例えば、情報収集サービスでは、利用者にと
って重要と思われるキーワードを含む情報が提示される
ので、データベースから所望の情報を検索する際の入力
操作の負担が軽減される。
【図面の簡単な説明】
【図１】同図(a) 、(b) は、本発明の原理説明図であ
る。 【図２】実施例のシステム構成図である。 【図３】行動データベースの構成図である。 【図４】キーワード評価テーブルの構成図である。 【図５】キーワード評価方法(1) を説明するフローチャ
ートである。 【図６】キーワード評価方法(2) を説明するフローチャ
ートである。 【図７】キーワード評価方法(3) を説明するフローチャ
ートである。 【図８】キーワード評価方法(4) を説明するフローチャ
ートである。 【図９】サービス起動部の処理を示すフローチャートで
ある。 【図１０】情報収集指示テーブルの構成を示す図であ
る。 【図１１】情報収集サービス実行部の処理を示すフロー
チャートである。 【符号の説明】 １１ サービス制御ノード １４ 情報収集サービス実行部 １５ 情報収集制御部１５ １６ 利用者行動監視部 １７ 行動データベース １８ 分析部 １９ キーワード評価テーブル ２０ サービス起動部
る。 【図２】実施例のシステム構成図である。 【図３】行動データベースの構成図である。 【図４】キーワード評価テーブルの構成図である。 【図５】キーワード評価方法(1) を説明するフローチャ
ートである。 【図６】キーワード評価方法(2) を説明するフローチャ
ートである。 【図７】キーワード評価方法(3) を説明するフローチャ
ートである。 【図８】キーワード評価方法(4) を説明するフローチャ
ートである。 【図９】サービス起動部の処理を示すフローチャートで
ある。 【図１０】情報収集指示テーブルの構成を示す図であ
る。 【図１１】情報収集サービス実行部の処理を示すフロー
チャートである。 【符号の説明】 １１ サービス制御ノード １４ 情報収集サービス実行部 １５ 情報収集制御部１５ １６ 利用者行動監視部 １７ 行動データベース １８ 分析部 １９ キーワード評価テーブル ２０ サービス起動部
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 伯田 晃
神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地
富士通株式会社内
(56)参考文献 特開 平２−273869（ＪＰ，Ａ)
特開 平４−304570（ＪＰ，Ａ)
特開 平４−192751（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06F 17/30 340
G06F 13/00 355
H04M 3/42
ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 【請求項１】 ネットワークの利用者の行動を監視、記
憶し、 利用者の行動を分析して規則パターンを抽出し、 抽出した規則パターンに基づいて個々の利用者に対応し
た処理を実行し、 提示した情報に対する利用者の要／不要の判断結果の各
期間の時間的推移を示す勾配値に応じてキーワードの重
要度を評価し、 重要度の高い評価を得たキーワードを含む情報を選択収
集して前記利用者に提示する ことを特徴とする個人適応
型ネットワーク制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2922493A JP3390197B2 (ja) | 1993-02-18 | 1993-02-18 | 個人適応型ネットワーク制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2922493A JP3390197B2 (ja) | 1993-02-18 | 1993-02-18 | 個人適応型ネットワーク制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06243173A JPH06243173A (ja) | 1994-09-02 |
| JP3390197B2 true JP3390197B2 (ja) | 2003-03-24 |
Family
ID=12270253
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2922493A Expired - Fee Related JP3390197B2 (ja) | 1993-02-18 | 1993-02-18 | 個人適応型ネットワーク制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3390197B2 (ja) |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3268168B2 (ja) * | 1995-06-22 | 2002-03-25 | シャープ株式会社 | 文字情報出力装置および文字情報出力方法 |
| US5913040A (en) | 1995-08-22 | 1999-06-15 | Backweb Ltd. | Method and apparatus for transmitting and displaying information between a remote network and a local computer |
| US6901392B1 (en) | 1995-09-04 | 2005-05-31 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Information filtering method and apparatus for preferentially taking out information having a high necessity |
| US6076082A (en) | 1995-09-04 | 2000-06-13 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Information filtering method and apparatus for preferentially taking out information having a high necessity |
| JP3244005B2 (ja) * | 1995-09-04 | 2002-01-07 | 松下電器産業株式会社 | 情報フィルタ装置及び情報フィルタリング方法 |
| JP3244084B2 (ja) * | 1995-09-04 | 2002-01-07 | 松下電器産業株式会社 | キーワード検索式生成装置及びキーワード検索式生成方法 |
| JP3244083B2 (ja) * | 1995-09-04 | 2002-01-07 | 松下電器産業株式会社 | 適応辞書装置及び適応辞書方法 |
| JPH09179881A (ja) * | 1995-12-27 | 1997-07-11 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 学習判断装置及び方法 |
| JP3260093B2 (ja) * | 1997-02-28 | 2002-02-25 | 松下電器産業株式会社 | 情報フィルタ装置とデータベース再構築装置及び情報フィルタリング方法と初期化方法 |
| US6006225A (en) * | 1998-06-15 | 1999-12-21 | Amazon.Com | Refining search queries by the suggestion of correlated terms from prior searches |
| JP2002007848A (ja) * | 2000-06-19 | 2002-01-11 | Advance Co Ltd | ネットワークにおける取引システム |
| JPWO2003017137A1 (ja) * | 2001-08-21 | 2004-12-09 | 富士通株式会社 | ユーザプロファイル管理装置および推薦装置 |
| JP2008059099A (ja) * | 2006-08-29 | 2008-03-13 | Access Co Ltd | 情報表示装置、情報表示プログラム、および情報表示システム |
-
1993
- 1993-02-18 JP JP2922493A patent/JP3390197B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06243173A (ja) | 1994-09-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3390197B2 (ja) | 個人適応型ネットワーク制御方法 | |
| CN107728874A (zh) | 提供用户快捷操作的方法、装置及设备 | |
| Carter et al. | Reputation formalization for an information–sharing multi–agent system | |
| US7860867B2 (en) | Information managing system, information managing method, and information managing program for managing various items of information of objects to be retrieved | |
| US7606773B2 (en) | System, method and product for rostering using dynamic gene modelling based upon genetic algorithms | |
| EP0947936A2 (en) | Method and apparatus for predicting document access in a collection of linked documents | |
| Chu et al. | A decision support system for project portfolio selection | |
| AU2006201165A1 (en) | Method and apparatus for generating relevance-sensitive collation keys | |
| US20060085415A1 (en) | Multiple conditions dynamic data sorting apparatus and method | |
| JP2000011005A (ja) | データ分析方法及び装置及びデータ分析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 | |
| JP2002157380A (ja) | 企業研修企画方法及び企業研修情報取得方法 | |
| Svahnberg et al. | A method for understanding quality attributes in software architecture structures | |
| JP2002352062A (ja) | セキュリティ評価装置 | |
| US6782391B1 (en) | Intelligent knowledge base content categorizer (IKBCC) | |
| KR101883134B1 (ko) | 타로 서비스 제공 서버 및 타로 서비스 제공 방법 | |
| US6961724B1 (en) | Method and apparatus for image retrieval | |
| CN114782062A (zh) | 商品召回优化方法及其装置、设备、介质、产品 | |
| CN114417884A (zh) | 一种用于信息技术咨询服务的智能展示装置及方法 | |
| JP6561360B1 (ja) | 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法およびプログラム | |
| US7940895B2 (en) | Methods and computer program products for tracking modifications in physical plant during maintenance of a communication network | |
| CN112231590A (zh) | 内容推荐方法、系统、计算机设备及存储介质 | |
| US20040015544A1 (en) | Information utilizing system using mobile terminal device | |
| JP3284972B2 (ja) | 情報フィルタリング方法及び方式 | |
| JPH06284201A (ja) | 通信サービス選択及び組み合わせ方法 | |
| JP3244084B2 (ja) | キーワード検索式生成装置及びキーワード検索式生成方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20030107 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080117 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090117 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100117 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110117 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110117 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120117 Year of fee payment: 9 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |