JP3567849B2 - 情報提供システム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ユーザ向けの情報提供システムに関し、特に携帯情報端末を携行するユーザに対し、各ユーザの嗜好だけでなく、ユーザ集団の嗜好も学習し、さらに学習して得たトレンド情報を各ユーザの現在時間、現在位置、嗜好を考慮して提供するモバイルユーザ向けの情報提供システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
本願出願人は、先に、特願平１１−３１２４８７号にて、情報提供サービス用放送を利用し、現在時刻、ユーザの位置情報及びユーザの嗜好情報を考慮した広告を携帯端末で受信するシステムにつき開示した。また、特願平１１−２９０３７９号にて、個人の行動パターンより、個人の嗜好を自動的に取得するシステムを開示している。このシステムを利用したサービスを享受する際には、ユーザは、ＧＰＳ位置取得する機構をそなえた携帯端末を携行する。その携帯端末は、ユーザが頻繁に行く店舗やポイントを認識することが可能であり、その店舗やポイントの属性情報により、ユーザの嗜好を抽出することができる。
【０００３】
また、個人の情報を収集し，グルーピングを行い，グループごとに共通の提案を行っていくための仕組みとしては、、協調フィルタリング技術が知られている。例えば、協調フィルタリング技術を利用して，過去の履歴から顧客の嗜好やニーズを学習し、よりパーソナライズされたＯｎｅ−ｔｏ−Ｏｎｅマーケティングを行う技術（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｅｔｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｓ．ｃｏｍ／）が提供されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述したシステム（特願平１１−３１２４８７、特願平１１−２９０３７９）は、ユーザが行ったことのある地域で学習したそのユーザの嗜好を反映した情報を提供する。換言すれば、これらのシステムは、ユーザの個人の通常の行動パターンにより学習した嗜好情報のみを考慮した情報しか提供できない。このため、ユーザが初めて訪問した地域では、そのユーザの嗜好情報を反映した情報を提供できない場合や、反映した情報を提供しても無意味な場合が生じることがある。
【０００５】
例えば、あるユーザが、東京ではイタリアンレストランに頻繁に行くため、そのユーザの嗜好情報として「イタリア料理を好む」ことが学習されており、かつそのユーザが箱根に旅行した場合を考えてみる。この場合、システムは、箱根のイタリアンレストランの情報を、そのユーザに提供する。しかしながら、ユーザが、観光地ではその土地の郷土料理の方を好むという嗜好をも有していた場合には、ユーザは、郷土料理の情報がほしいと思う。しかし、以上で述べた技術では、ユーザが行ったことのない郷土料理の店は学習されていないので、その情報はユーザに提供されない。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、上記の問題を解消し、携帯情報端末を携行するユーザに対し、ユーザ個人の嗜好を学習するだけでなく、ユーザ集団の嗜好を学習し、集団の嗜好を元にトレンド情報を、各ユーザの現在時間、現在位置、嗜好を考慮して提供することにより、ユーザにとって有効な情報を提供できる技術を実現することにある。また、情報提供者に、対象とするユーザ集団の集団嗜好情報を提供するため、情報提供者は、顧客情報を管理することが可能となり、マーケティング情報として活用することができる。情報提供者が広告情報を提供している場合は、有効な広告を作成するために集団の嗜好情報を用いることができる。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
第１の本発明は、情報提供システムにおいて、無線通信回線で通信する携帯情報端末、センター、情報提供者向け端末とを備え、
携帯情報端末は、その携帯情報端末の位置を取得し、管理する位置管理手段と、前記位置情報と前記位置情報を測定した時刻の情報とユーザを特定するＩＤを送信データとして管理し前記センターに送信し、センターからのデータから受信する通信管理手段と、前記センターから受信したデータを提示する情報提示手段とを含み、
前記センターは、前記携帯情報端末と前記情報提供者向け端末とデータを送受信する通信管理手段と、前記ユーザからの受信データから、各ユーザの現在時間、現在位置を抽出し、保存するユーザ情報素材抽出手段と、位置情報と説明内容からなるレストランや観光地などのスポット情報を格納したスポット情報データベースと、前記ユーザ情報素材抽出手段で格納された情報と前記スポット情報データベースから、前記ユーザの嗜好を学習する嗜好学習手段と、前記嗜好学習手段が学習し生成したユーザ毎の嗜好情報を格納したユーザ嗜好情報データベースと、前記ユーザ嗜好情報データベースに格納された情報によりユーザ集団の嗜好情報を学習する集団嗜好学習手段と、前記集団嗜好学習手段が学習し生成したユーザ集団毎の嗜好情報を格納した集団嗜好情報データベースと、前記ユーザの現在時間、現在位置と、前記ユーザＩＤにより前記ユーザ嗜好情報データベースから取得した嗜好情報と、前記集団嗜好情報データベースから取得したユーザ集団の嗜好情報をもとにスポット情報を選択し、選択したスポット情報を前記通信管理手段に対し該ユーザの携帯情報端末へ送信するよう要求するユーザ状況マッチング手段と、情報提供者ごとに対象とするユーザ集団の嗜好情報を前記集団嗜好情報データベースで検索し結果を前記情報提供者向け端末へ送信するよう前記通信管理手段へ要求を出す情報提供者向け情報作成手段と、前記情報提供者向け端末からの前記スポット情報をスポット情報データベースへ入力する情報入力手段とを含み、
前記情報提供者向け端末は、前記センターとデータを送受信する通信管理手段と、情報提供者がスポット情報のコンテンツを作成する際に用い、作成した後に前記センターへスポット情報を送信するよう通信管理手段へ要求するスポット情報オーサリング手段と、前記スポット情報オーサリング手段で作成された前記スポット情報を格納するスポット情報データベースと、前記通信管理手段が受信した前記センターからの前記集団嗜好情報を受信する集団嗜好情報データベースとを含むことを要旨とする。
【０００８】
これにより、携帯情報端末を携行するユーザに対し、個人のユーザの嗜好が学習するだけでなく、ユーザ集団の嗜好を学習し、集団の嗜好を元にトレンド情報を各ユーザの現在時間、現在位置、嗜好を考慮して提供することができるため、本発明は、ユーザにとって有効な情報を提供できる。また本発明は、情報提供者に対し、対象とするユーザ集団の集団嗜好情報を提供するため、情報提供者は有効に情報を作成することができる。例えば、顧客情報を管理することを可能にし、マーケティング情報として集団嗜好情報を活用することができる。また情報提供者が広告情報を提供している場合は、有効な広告を作成するために集団の嗜好情報を用いることができる。
【０００９】
また第１の本発明の１変形では、スポット情報データベースは、スポット情報として広告情報を含む。これにより、センターが広告収入を得ることが可能になる。また、第１の本発明の別の変形では、前記無線通信回線は、携帯電話を利用したものが採用される。これにより、既存の通信インフラを使用することができる。
【００１０】
また第２の本発明は、モバイルユーザ向け情報提供方法において、携帯情報端末の位置を取得し、管理するステップと、前記位置情報と前記位置情報を測定した時刻の情報とユーザを特定するＩＤを送信データとして管理し無線通信回線でセンターに送信するステップと、前記センターから受信したデータを提示するステップと、ユーザからの受信データから、各ユーザの現在時間、現在位置を抽出し、保存するステップと位置情報と説明内容からなるレストランや観光地などのスポット情報を格納したスポット情報データベースより、前記ユーザの嗜好を学習し、ユーザ嗜好情報データベースに格納するステップと、前記ユーザ嗜好情報データベースに格納された情報によりユーザ集団の嗜好情報を学習し、集団嗜好情報データベースへ格納するステップと、前記ユーザの現在時間、現在位置と
前記ユーザＩＤにより前記ユーザ嗜好情報データベースから取得した嗜好情報と、前記集団嗜好情報データベースから取得したユーザ集団の嗜好情報をもとにスポット情報を選択し、選択したスポット情報を該ユーザの前記携帯情報端末に送信するよう要求するステップと、情報提供者ごとに対象とするユーザ集団の嗜好情報を前記集団嗜好情報データベースで検索し結果を前記情報提供者向け端末へ送信するよう要求を出すステップと、前記情報提供者向け端末からの前記スポット情報をスポット情報データベースへ入力するステップと、スポット情報のコンテンツを作成しスポット情報データベースに格納し、作成したスポット情報を前記センターへ送信するよう要求するステップと、集団嗜好情報を受信し、受信したデータを集団嗜好情報データベースへ格納するステップとを含むことを要旨とする。
【００１１】
これにより、本発明は、携帯情報端末を携行するユーザに対し、個人のユーザの嗜好が学習するだけでなく、ユーザ集団の嗜好を学習し、集団の嗜好を元にトレンド情報を各ユーザの現在時間、現在位置、嗜好を考慮して提供することができるため、ユーザにとって有効な情報を提供できる。
【００１２】
また情報提供者に対し、対象とするユーザ集団の集団嗜好情報を提供するため、情報提供者は有効に情報を作成することができる。例えば、顧客情報を管理することを可能にし、マーケティング情報として集団嗜好情報を活用することができる。また情報提供者が広告情報を提供している場合は、有効な広告を作成するために集団の嗜好情報を用いることができる。
【００１３】
第２の本発明の１変形では、スポット情報データベースは、スポット情報として広告情報を含む。これにより、センターが広告収入を得ることが可能になる。また、第２の本発明の別の変形では、無線通信回線は、携帯電話を利用したものが採用される。これにより、既存の通信インフラを使用することができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の情報提供システムおよび情報提供方法の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１５】
図１を参照すると、本発明の情報提供システムは、センター１００、情報提供端末１２０と、情報提供者向け端末１３０と、これらを相互に接続する無線通信回線１５０から構成される。
【００１６】
携帯情報端末１２０は、ノートＰＣやＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等のユーザが携行する情報処理装置である。携帯情報端末１２０は、位置管理手段１２１と、通信管理手段１２２と、情報提示手段１２３からなる。
【００１７】
位置管理手段１２１は、携帯情報端末１２０の位置を取得し、位置情報を管理する。位置管理手段１２１は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等を使用して位置情報を取得する。通信管理手段１２２は、位置管理手段１２１から送信された位置情報と、測定時刻と、ユーザＩＤをセンター１００に送信する。例えば、送信するデータは、図２のようなデータ構造となっている。なお、時刻測定をセンターで行うこととすれば、測定時刻を送信する必要はないことは勿論である。
【００１８】
情報提示手段１２３は、センター１００から送信されたデータをユーザに提示する。例えば、図３のようなデータ構造のデータが送信される。例えば、図３において、提供情報３０４がＨＴＭＬ文書データであれば、情報提示手段１２３は、ＷＷＷブラウザである。また、例えば、図３において、提供情報３０４が音声データならば、情報提示手段１２３は音声再生装置である。
【００１９】
センター１００は、通信手段１０１と、ユーザ状況マッチング手段１０２と、ユーザ情報素材抽出手段１０３と、嗜好学習手段１０４と、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５と、スポット情報ＤＢ１０６と、集団嗜好学習手段１０７と、集団嗜好情報ＤＢ１０８と、情報入力手段１０９と、情報提供者向け手段１１０とを含む。
【００２０】
通信管理手段１０１は、ユーザの携帯情報端末１２０から受信した情報（図２）をユーザ状況マッチング手段１０２へ送信する。また携帯情報端末１２０にスポット情報（図３）を送信する。さらに情報提供者向け端末１３０から送信されたスポット情報を、スポット情報ＤＢ１０６に格納し、集団嗜好情報を情報提供者向け端末１３０へ送信する。
【００２１】
ユーザ状況マッチング手段１０２は、情報携帯端末１２０から送信されたデータ（図２のユーザＩＤ２００、位置情報２０１、測定時刻２０２）を基に、ユーザの状況（時間、場所、嗜好）に合うスポット情報をスポット情報ＤＢ１０６より取得する。マッチングの際に考慮する嗜好情報は、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５から抽出した該ユーザの嗜好情報と、集団嗜好情報ＤＢから抽出した該ユーザが属するユーザ集団の嗜好情報の二つを統合した情報である。
【００２２】
ユーザ情報素材抽出手段１０３は、通信管理手段１０１より、携帯情報端末１２０のデータ（図２）を受け取り、それらのデータを嗜好学習手段１０４へ送信する。
【００２３】
嗜好学習手段１０４は、ユーザ情報素材抽出手段１０３から送信されたデータから、ユーザの行動パターンを抽出し、ユーザの嗜好を学習する。例えば、嗜好学習手段１０４は、図２の位置情報２０１と測定時刻２０２より、ユーザが滞在したスポットを特定する。そのスポットの情報（図３）を、スポット情報ＤＢ１０６を検索して求める。検索結果のスポット情報の属性をあらわす属性情報３０２を元に、ユーザの嗜好情報を抽出する。ユーザＩＤで該当するユーザの嗜好情報をアクセスし、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５内のユーザの嗜好情報を更新する。
【００２４】
ユーザの嗜好情報ＤＢ１０５は、ユーザＩＤ２００とそのユーザの嗜好情報を組としたデータが格納されている。例えば、ユーザの嗜好情報は、ユーザの嗜好を表すキーワードリストで表現されている。また、例えばユーザの嗜好を表すキーワードには重みがつけられており、嗜好情報はキーワードベクトル（キーワードのリストと重みの組）で表現されている。さらに、例えばユーザの嗜好を表すキーワードベクトルは、時間情報と場所の情報の組で管理されている。例えば、嗜好学習手段１０４で算出した、ユーザの行動パターンも共に格納しておく。
【００２５】
スポット情報ＤＢ１０６は、図３に示すようなスポット情報が格納されている。
【００２６】
集団嗜好学習手段１０７は、ユーザ集団の嗜好情報をユーザ嗜好情報ＤＢ１０５から取得し、集団の嗜好を学習する。例えば、プロファイル情報や嗜好やプロファイル情報が類似しているユーザのグルーピングを行い、集団を作る。集団ごとに、所属するユーザの行動パターン、または各ユーザの嗜好情報から集団の嗜好を抽出する。集団の嗜好情報は、集団嗜好情報ＤＢ１０８に格納される。
【００２７】
集団嗜好情報ＤＢ１０８には、ユーザ集団の嗜好情報が格納されている。例えば、ユーザ集団ごとに、キーワードリストなどのその集団の嗜好を表す情報と、集団に属するユーザＩＤ２００のリスト、その集団に属するユーザの嗜好を統合した嗜好情報や行動パターンから得た嗜好情報が格納されている。
【００２８】
情報提供者向け情報作成手段１１０は、集団嗜好情報ＤＢ１０８をアクセスし、情報提供者ごとに必要な集団嗜好情報を抽出し、各情報提供者に対して送信するよう、通信管理手段１０１に要求する。
【００２９】
情報入力手段１０９は、情報提供者向け端末１３０から送信されたスポット情報のコンテンツを、スポット情報ＤＢ１０６に格納する。
【００３０】
情報提供者向け端末１３０は、通信管理手段１３１と、スポット情報オーサリング手段１３２と、スポット情報ＤＢ１３３と、集団嗜好情報ＤＢ１３４とを含む。
【００３１】
スポット情報オーサリング手段１３２は、情報提供者がスポット情報のコンテンツを作成する際に用いる手段であり、作成後のコンテンツは、スポット情報ＤＢ１３３に格納される。
【００３２】
スポット情報ＤＢ１３３は、図３に示すようなデータ構造をもったデータが格納されている。
【００３３】
通信管理手段１３１は、センター１００との通信を管理する。情報提供者が作成したスポット情報をセンター１００に送信し、またセンター１００が学習して得た集団嗜好情報を受信する。受信した集団嗜好情報は、集団嗜好情報ＤＢ１３４に格納する。
【００３４】
集団嗜好情報ＤＢ１３４は、情報提供者が作成したコンテンツを主に受信するユーザ集団の嗜好情報が格納されている。例えば、情報提供者が広告主であり、作成したスポット情報が広告である場合は、広告すべき商品の顧客情報を格納する。
【００３５】
無線通信回線１５０は、携帯情報端末１２０、センター１００、情報提供者向け端末１３０間を接続する。例えば、携帯電話やインターネットを使用することが考えられる。
【００３６】
次に、本発明の動作について説明する。最初に、図４，５を参照して、携帯情報端末１２０の動作を説明する。携帯情報端末１２０では、位置情報を送信するタイミングになると（図４ステップＢ１）、位置管理手段１２１が位置情報を抽出し、測定時刻を記録する。通信管理手段１２２は、登録されている携帯情報端末１２０を携行しているユーザのＩＤと、位置管理手段１２１から受信した、位置情報および、測定時刻をセンター１００へ送信する（図４ステップＢ２）。
【００３７】
通信管理手段１２２が、センター１００から送信されたスポット情報（図３）を受信すると（図５ステップＢ１０）、ユーザの携帯情報端末に、受信したスポット情報を提示する（図５ステップＢ１１）。例えば、図３において、提供情報３０４がＨＴＭＬ文書データであれば、情報提示手段１２３は、ＷＷＷブラウザである。また、例えば図３において、提供情報３０４が音声データならば、情報提示手段１２３は再生装置である。
【００３８】
次に、図６〜図８を参照して、センター１００の動作を説明する。
【００３９】
センター１００では、ユーザの情報携帯端末１２０から、ユーザの状況を表すデータ（図２）を、通信手段１０１が受信する（図６ステップＡ１）。通信手段１０１は、受信したデータをユーザ情報素材抽出手段１０３とユーザ状況マッチング手段１０２へ送信する（図６ステップＡ２）。例えば、ユーザ情報素材抽出手段１０３には、受信したユーザ状況のデータ（図３）を保存しておくバッファを備える。
【００４０】
ユーザ状況マッチング手段１０２では、ユーザ状況のデータ（図２）を送信したユーザに対してスポット情報提示タイミングであるかどうか調査する（図６ステップＡ４）。例えば、各ユーザのスポット情報提示タイミングの情報は、ユーザ状況マッチング手段１０２内で記憶されている。また、例えば、各ユーザのスポット情報提示タイミングの情報は、ユーザ嗜好情報ＤＢに格納されており、ユーザＩＤにより検索し、抽出することを可能とする。
【００４１】
スポット情報タイミングである場合（図４ステップＡ４）、測定時刻２０２を時間の値、ユーザの位置情報２０１を場所の値、そして嗜好の値を条件として、スポット情報ＤＢ１０６のスポット情報（図３）を検索する。その際嗜好の値は、ユーザＩＤ２００により、ユーザ嗜好情報ＤＢをアクセスして求めた該ユーザの嗜好情報と、集団嗜好情報ＤＢ１０８より抽出した、該ユーザが属するユーザ集団の嗜好情報二つを統合したデータである。
【００４２】
例えば、スポット情報ＤＢ内のスポット情報を、時間によるフィルタリング、場所によるフィルタリング、嗜好によるフィルタリングを行い、３つのフィルタリングによって算出された得点の合計より、スポット情報をソートする。そして上位のランクのスポット情報を該ユーザに提供することにする。
【００４３】
例えば、時間によるフィルタリングは、現時刻に営業しているレストランや、観光に適しているスポットのみのスポット情報のみに絞る。
【００４４】
例えば、場所によるフィルタリングでは、該ユーザ位置から近いもののスポット情報を上位にランクさせるに計算する。
【００４５】
例えば、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５内のユーザの嗜好情報と、集団嗜好情報ＤＢ内の集団の嗜好情報が、嗜好を示すキーワードベクトルで表現されており、同時にまたスポット情報の属性情報３０２もキーワードベクトルで表現されている場合を考える。該ユーザの嗜好を表すキーワードベクトルと、スポット情報のキーワードベクトルの類似度を計算する。同様に、該ユーザが属するユーザ集団の嗜好を表すキーワードベクトルと、スポット情報のキーワードベクトルの類似度を計算する。算出した二つの類似度を統合し、得点の高いもの順にスポット情報のリストをソートし、上位のもののみをユーザに提示するスポット情報とする。
【００４６】
例えば、ユーザの嗜好情報とスポット情報の比較結果の類似度と、集団の嗜好情報とスポット情報の比較結果の類似度を統合する際に、二つの計算結果の影響度をあらかじめ決めて置くことが可能である。ユーザの嗜好に重みをおきたい場合は、ユーザの嗜好情報とスポット情報からの類似度の影響度を大きく、集団の嗜好に重みをおきたい場合は、集団の嗜好情報とスポット情報からの類似度の影響度を大きくすればよい。
【００４７】
例えば、ユーザが初めてある地域を訪問する場合、その地域に関するユーザの嗜好学習からの情報はない。よって、ユーザ単独の嗜好情報とスポット情報の比較結果の類似度が全体的に低くなる。その場合、集団の嗜好情報から算出された類似度の影響度を大きくする。それにより、初めて訪問する地域にいる場合は、該ユーザが属する集団の嗜好を元に、適する情報を提供することが可能になる。その方法の例として、ユーザ単独の嗜好情報から算出された類似度平均がある一定値以下の場合、集団の嗜好情報から算出された類似度の影響度をある一定値上げる方法が考えられる。（図６ステップＡ５）
【００４８】
ユーザ状況マッチング手段１０２は、フィルタリング後のスポット情報を、通信管理手段１０１へ渡し、その情報は該ユーザの携帯情報端末１２０へ送信される（図６ステップＡ６）。
【００４９】
センター１００における嗜好学習の動作を、図７を参照して説明する。
【００５０】
嗜好学習手段１０４は、嗜好学習タイミングになると、ユーザの情報素材抽出手段１０３に保存されているユーザ状況のデータ（図２）を取得する。嗜好学習手段１０４は、同一ユーザの状況のデータのみを抽出し、ユーザの行動パターンにより滞在と認定できるスポットの位置情報を検出する（図７ステップＡ１１）。
【００５１】
例えば、嗜好学習手段１０４では、「ある地点（ＧＰＳ緯度経度＋半径ｒ）にＸ分以上したら滞在と認定できる」といった、滞在認定時間Ｘの値を記憶し、Ｘを過ぎている場合は、そのスポットに滞在したと見なす。また半径ｒの値も、嗜好学習手段１０４内で持つこととする。
【００５２】
嗜好学習手段１０４は、滞在したと認定されたスポットに、該当するスポット情報（図３）をスポット情報ＤＢで検索する（図７ステップＡ１２）。
【００５３】
嗜好学習手段１０４は、該ユーザの嗜好情報をユーザの嗜好情報ＤＢ１０５で検索する（図７ステップＡ１３）。
【００５４】
嗜好学習手段１０４は、スポット情報の属性情報３０２において、嗜好に関連する情報を抽出し、ユーザの嗜好情報に追加または、作成する（図７ステップＡ１４）。
【００５５】
例えば、ユーザの嗜好をキーワードリストで表現されており、また属性情報３０２が、スポット情報の提供情報３０４をあらわすキーワードリストである場合は、そのキーワードをユーザの嗜好を表すキーワードリストに追加する。
【００５６】
また、例えばユーザの嗜好を表すキーワードを時間と場所の情報と共に管理されている場合は、位置情報２０１と測定時刻２０２と嗜好のキーワードリストを組とし、そのデータを更新する。
【００５７】
ユーザの嗜好情報ＤＢ１０５は、ユーザＩＤ２００とそのユーザの嗜好情報を組としたデータが格納されている。例えば、ユーザの嗜好情報は、ユーザの嗜好を表すキーワードリストで表現されている。また、例えばユーザの嗜好を表すキーワードには重みがつけられており、嗜好情報はキーワードベクトル（キーワードのリストと重みの組）で表現されている。さらに、例えばユーザの嗜好を表すキーワードベクトルは、時間情報と場所の情報の組で管理されている。
【００５８】
嗜好学習手段１０４は、更新された、または新規作成したユーザの嗜好情報をユーザ嗜好情報ＤＢ１０５に格納する（図７ステップＡ１５）。
【００５９】
次に、センター１００における集団嗜好学習の動作を、図８を参照して記述する。
【００６０】
集団嗜好学習手段１０７は、集団嗜好学習タイミングになると（図８ステップＡ２０）、ユーザの嗜好情報を、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５よりロードする（図８ステップＡ２１）。
【００６１】
例えば、集団嗜好学習のタイミングは、集団嗜好学習手段１０７で記録される。
集団嗜好学習手段１０７は、ユーザ集団ごとに嗜好情報を学習する（図８ステップＡ２２）。
【００６２】
例えば、集団嗜好学習集団１０７は、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５より、ユーザの嗜好情報情報からユーザの集団をグループ化し、そのユーザ集団ごとに集団内のユーザの嗜好情報を統合し、その結果を学習結果とする。
【００６３】
例えば、ユーザ嗜好情報ＤＢ内の嗜好情報が時間、場所を考慮した嗜好情報の場合、ユーザ集団の嗜好情報も、時間、場所を考慮して、各集団内のユーザの嗜好情報を統合する。
【００６４】
例えば、ユーザ嗜好情報ＤＢ内でユーザごとに行動パターンが格納されている場合、集団嗜好学習集団１０７は、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５より、ユーザの嗜好情報情報からユーザの集団をグループ化した後、そのユーザ集団の行動パターンから集団の嗜好を抽出し、その結果を学習結果とする。集団嗜好学習手段１０７は、学習結果のデータを集団嗜好学習ＤＢ１０８へ反映させる（図８ステップＡ２３）。
【００６５】
集団嗜好学習手段１０７は、あるタイミングで、情報提供者の対象とするユーザ集団の嗜好情報を検索する（図８ステップＡ２４）。
【００６６】
例えば、集団嗜好学習手段１０７は、情報提供者ごとの対象ユーザ集団のデータ、および、情報提供のタイミングを記憶している。
【００６７】
集団嗜好学習手段１０７は、検索結果を通信手段１０１へ送信し、通信手段１０１は、各情報提供者へ対象となるユーザ集団の嗜好情報を送信する（図８ステップＡ２５）。
【００６８】
図９、図１０を用いて、情報提供者向け端末１３０の動作を説明する。
【００６９】
図９を参照して、情報提供者向け端末１３０のスポット情報オーサリングの動作を説明する。
【００７０】
情報提供者が、スポット情報オーサリング手段１３２を用いて、スポット情報（図３）をオーサリングする（図９ステップＣ１）。
【００７１】
スポット情報オーサリング手段１３２は、作成されたまたは、更新されたスポット情報をスポット情報１３３へ格納または、更新する。そして新しいスポット情報は、通信管理手段１３１を介して、センタ−１００へ送信される（図９ステップＣ２）。
【００７２】
次に、図１０を参照し、情報提供者向け端末１３０の集団嗜好情報を受信する動作を説明する。
【００７３】
通信管理手段１３１が、センター１００から、情報提供者が対象とするユーザ集団の集団嗜好情報を受信する（図１０ステップＣ１０）。
【００７４】
通信管理手段１３１は、受信したデータを集団嗜好情報ＤＢ１３４へ格納する（図１０ステップＣ１１）。情報提供者は、集団嗜好情報ＤＢ１３４で格納されたデータを参照し、今後の商品を開発する。
【００７５】
【発明の効果】
以上を説明したように、本発明によれば、携帯情報端末を携行するユーザに対し、個人のユーザの嗜好が学習するだけでなく、ユーザ集団の嗜好を学習し、集団の嗜好を元にトレンド情報を各ユーザの現在時間、現在位置、嗜好を考慮して提供することができるため、ユーザにとって有効な情報を提供することが可能になる。また、情報提供者に、対象とするユーザ集団の集団嗜好情報を提供するため、マーケティングに活用できる。そして、ユーザに提供する情報が広告情報である場合は、情報提供者である広告主は、顧客情報を入手することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の構成を示す図である。
【図２】ユーザ状況を表すデータの構造の例を示す図である。
【図３】スポット情報のデータ構造の例を示す図である。
【図４】情報携帯端末のデータ送信の動作を示す図である。
【図５】携帯情報端末のデータ受信の動作を示す図である。
【図６】センターの、各ユーザへの情報提供に関する動作を示す図である。
【図７】センターの嗜好学習の動作を示す図である。
【図８】センターの集団嗜好学習の動作を示す図である。
【図９】情報提供者向け端末における、スポット情報のオーサリングの動作を示す図である。
【図１０】情報提供者向け端末における、データ受信の動作を示す図である。
【符号の説明】
１００ センター
１０１ 通信手段
１０２ ユーザ状況マッチング手段
１０３ ユーザ情報素材抽出手段
１０４ 嗜好学習手段
１０５ ユーザ嗜好情報ＤＢ
１０６ スポット情報ＤＢ
１０７ 集団嗜好学習手段
１０８ 集団嗜好情報ＤＢ
１０９ 情報入力手段
１１０ 情報提供者向け情報作成手段
１２０ 携帯情報端末
１２１ 位置管理手段
１２２ 滞在認定手段
１２３ 通信管理手段
１２４ 情報提示手段
１３０ 情報提供者向け端末
１３１ 通信管理手段
１３２ スポット情報オーサリング
１３３ スポット情報ＤＢ
１３４ 集団嗜好情報ＤＢ
１５０ 無線通信回線
【発明の属する技術分野】
本発明は、ユーザ向けの情報提供システムに関し、特に携帯情報端末を携行するユーザに対し、各ユーザの嗜好だけでなく、ユーザ集団の嗜好も学習し、さらに学習して得たトレンド情報を各ユーザの現在時間、現在位置、嗜好を考慮して提供するモバイルユーザ向けの情報提供システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
本願出願人は、先に、特願平１１−３１２４８７号にて、情報提供サービス用放送を利用し、現在時刻、ユーザの位置情報及びユーザの嗜好情報を考慮した広告を携帯端末で受信するシステムにつき開示した。また、特願平１１−２９０３７９号にて、個人の行動パターンより、個人の嗜好を自動的に取得するシステムを開示している。このシステムを利用したサービスを享受する際には、ユーザは、ＧＰＳ位置取得する機構をそなえた携帯端末を携行する。その携帯端末は、ユーザが頻繁に行く店舗やポイントを認識することが可能であり、その店舗やポイントの属性情報により、ユーザの嗜好を抽出することができる。
【０００３】
また、個人の情報を収集し，グルーピングを行い，グループごとに共通の提案を行っていくための仕組みとしては、、協調フィルタリング技術が知られている。例えば、協調フィルタリング技術を利用して，過去の履歴から顧客の嗜好やニーズを学習し、よりパーソナライズされたＯｎｅ−ｔｏ−Ｏｎｅマーケティングを行う技術（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｅｔｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｓ．ｃｏｍ／）が提供されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述したシステム（特願平１１−３１２４８７、特願平１１−２９０３７９）は、ユーザが行ったことのある地域で学習したそのユーザの嗜好を反映した情報を提供する。換言すれば、これらのシステムは、ユーザの個人の通常の行動パターンにより学習した嗜好情報のみを考慮した情報しか提供できない。このため、ユーザが初めて訪問した地域では、そのユーザの嗜好情報を反映した情報を提供できない場合や、反映した情報を提供しても無意味な場合が生じることがある。
【０００５】
例えば、あるユーザが、東京ではイタリアンレストランに頻繁に行くため、そのユーザの嗜好情報として「イタリア料理を好む」ことが学習されており、かつそのユーザが箱根に旅行した場合を考えてみる。この場合、システムは、箱根のイタリアンレストランの情報を、そのユーザに提供する。しかしながら、ユーザが、観光地ではその土地の郷土料理の方を好むという嗜好をも有していた場合には、ユーザは、郷土料理の情報がほしいと思う。しかし、以上で述べた技術では、ユーザが行ったことのない郷土料理の店は学習されていないので、その情報はユーザに提供されない。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、上記の問題を解消し、携帯情報端末を携行するユーザに対し、ユーザ個人の嗜好を学習するだけでなく、ユーザ集団の嗜好を学習し、集団の嗜好を元にトレンド情報を、各ユーザの現在時間、現在位置、嗜好を考慮して提供することにより、ユーザにとって有効な情報を提供できる技術を実現することにある。また、情報提供者に、対象とするユーザ集団の集団嗜好情報を提供するため、情報提供者は、顧客情報を管理することが可能となり、マーケティング情報として活用することができる。情報提供者が広告情報を提供している場合は、有効な広告を作成するために集団の嗜好情報を用いることができる。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
第１の本発明は、情報提供システムにおいて、無線通信回線で通信する携帯情報端末、センター、情報提供者向け端末とを備え、
携帯情報端末は、その携帯情報端末の位置を取得し、管理する位置管理手段と、前記位置情報と前記位置情報を測定した時刻の情報とユーザを特定するＩＤを送信データとして管理し前記センターに送信し、センターからのデータから受信する通信管理手段と、前記センターから受信したデータを提示する情報提示手段とを含み、
前記センターは、前記携帯情報端末と前記情報提供者向け端末とデータを送受信する通信管理手段と、前記ユーザからの受信データから、各ユーザの現在時間、現在位置を抽出し、保存するユーザ情報素材抽出手段と、位置情報と説明内容からなるレストランや観光地などのスポット情報を格納したスポット情報データベースと、前記ユーザ情報素材抽出手段で格納された情報と前記スポット情報データベースから、前記ユーザの嗜好を学習する嗜好学習手段と、前記嗜好学習手段が学習し生成したユーザ毎の嗜好情報を格納したユーザ嗜好情報データベースと、前記ユーザ嗜好情報データベースに格納された情報によりユーザ集団の嗜好情報を学習する集団嗜好学習手段と、前記集団嗜好学習手段が学習し生成したユーザ集団毎の嗜好情報を格納した集団嗜好情報データベースと、前記ユーザの現在時間、現在位置と、前記ユーザＩＤにより前記ユーザ嗜好情報データベースから取得した嗜好情報と、前記集団嗜好情報データベースから取得したユーザ集団の嗜好情報をもとにスポット情報を選択し、選択したスポット情報を前記通信管理手段に対し該ユーザの携帯情報端末へ送信するよう要求するユーザ状況マッチング手段と、情報提供者ごとに対象とするユーザ集団の嗜好情報を前記集団嗜好情報データベースで検索し結果を前記情報提供者向け端末へ送信するよう前記通信管理手段へ要求を出す情報提供者向け情報作成手段と、前記情報提供者向け端末からの前記スポット情報をスポット情報データベースへ入力する情報入力手段とを含み、
前記情報提供者向け端末は、前記センターとデータを送受信する通信管理手段と、情報提供者がスポット情報のコンテンツを作成する際に用い、作成した後に前記センターへスポット情報を送信するよう通信管理手段へ要求するスポット情報オーサリング手段と、前記スポット情報オーサリング手段で作成された前記スポット情報を格納するスポット情報データベースと、前記通信管理手段が受信した前記センターからの前記集団嗜好情報を受信する集団嗜好情報データベースとを含むことを要旨とする。
【０００８】
これにより、携帯情報端末を携行するユーザに対し、個人のユーザの嗜好が学習するだけでなく、ユーザ集団の嗜好を学習し、集団の嗜好を元にトレンド情報を各ユーザの現在時間、現在位置、嗜好を考慮して提供することができるため、本発明は、ユーザにとって有効な情報を提供できる。また本発明は、情報提供者に対し、対象とするユーザ集団の集団嗜好情報を提供するため、情報提供者は有効に情報を作成することができる。例えば、顧客情報を管理することを可能にし、マーケティング情報として集団嗜好情報を活用することができる。また情報提供者が広告情報を提供している場合は、有効な広告を作成するために集団の嗜好情報を用いることができる。
【０００９】
また第１の本発明の１変形では、スポット情報データベースは、スポット情報として広告情報を含む。これにより、センターが広告収入を得ることが可能になる。また、第１の本発明の別の変形では、前記無線通信回線は、携帯電話を利用したものが採用される。これにより、既存の通信インフラを使用することができる。
【００１０】
また第２の本発明は、モバイルユーザ向け情報提供方法において、携帯情報端末の位置を取得し、管理するステップと、前記位置情報と前記位置情報を測定した時刻の情報とユーザを特定するＩＤを送信データとして管理し無線通信回線でセンターに送信するステップと、前記センターから受信したデータを提示するステップと、ユーザからの受信データから、各ユーザの現在時間、現在位置を抽出し、保存するステップと位置情報と説明内容からなるレストランや観光地などのスポット情報を格納したスポット情報データベースより、前記ユーザの嗜好を学習し、ユーザ嗜好情報データベースに格納するステップと、前記ユーザ嗜好情報データベースに格納された情報によりユーザ集団の嗜好情報を学習し、集団嗜好情報データベースへ格納するステップと、前記ユーザの現在時間、現在位置と
前記ユーザＩＤにより前記ユーザ嗜好情報データベースから取得した嗜好情報と、前記集団嗜好情報データベースから取得したユーザ集団の嗜好情報をもとにスポット情報を選択し、選択したスポット情報を該ユーザの前記携帯情報端末に送信するよう要求するステップと、情報提供者ごとに対象とするユーザ集団の嗜好情報を前記集団嗜好情報データベースで検索し結果を前記情報提供者向け端末へ送信するよう要求を出すステップと、前記情報提供者向け端末からの前記スポット情報をスポット情報データベースへ入力するステップと、スポット情報のコンテンツを作成しスポット情報データベースに格納し、作成したスポット情報を前記センターへ送信するよう要求するステップと、集団嗜好情報を受信し、受信したデータを集団嗜好情報データベースへ格納するステップとを含むことを要旨とする。
【００１１】
これにより、本発明は、携帯情報端末を携行するユーザに対し、個人のユーザの嗜好が学習するだけでなく、ユーザ集団の嗜好を学習し、集団の嗜好を元にトレンド情報を各ユーザの現在時間、現在位置、嗜好を考慮して提供することができるため、ユーザにとって有効な情報を提供できる。
【００１２】
また情報提供者に対し、対象とするユーザ集団の集団嗜好情報を提供するため、情報提供者は有効に情報を作成することができる。例えば、顧客情報を管理することを可能にし、マーケティング情報として集団嗜好情報を活用することができる。また情報提供者が広告情報を提供している場合は、有効な広告を作成するために集団の嗜好情報を用いることができる。
【００１３】
第２の本発明の１変形では、スポット情報データベースは、スポット情報として広告情報を含む。これにより、センターが広告収入を得ることが可能になる。また、第２の本発明の別の変形では、無線通信回線は、携帯電話を利用したものが採用される。これにより、既存の通信インフラを使用することができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の情報提供システムおよび情報提供方法の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１５】
図１を参照すると、本発明の情報提供システムは、センター１００、情報提供端末１２０と、情報提供者向け端末１３０と、これらを相互に接続する無線通信回線１５０から構成される。
【００１６】
携帯情報端末１２０は、ノートＰＣやＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等のユーザが携行する情報処理装置である。携帯情報端末１２０は、位置管理手段１２１と、通信管理手段１２２と、情報提示手段１２３からなる。
【００１７】
位置管理手段１２１は、携帯情報端末１２０の位置を取得し、位置情報を管理する。位置管理手段１２１は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等を使用して位置情報を取得する。通信管理手段１２２は、位置管理手段１２１から送信された位置情報と、測定時刻と、ユーザＩＤをセンター１００に送信する。例えば、送信するデータは、図２のようなデータ構造となっている。なお、時刻測定をセンターで行うこととすれば、測定時刻を送信する必要はないことは勿論である。
【００１８】
情報提示手段１２３は、センター１００から送信されたデータをユーザに提示する。例えば、図３のようなデータ構造のデータが送信される。例えば、図３において、提供情報３０４がＨＴＭＬ文書データであれば、情報提示手段１２３は、ＷＷＷブラウザである。また、例えば、図３において、提供情報３０４が音声データならば、情報提示手段１２３は音声再生装置である。
【００１９】
センター１００は、通信手段１０１と、ユーザ状況マッチング手段１０２と、ユーザ情報素材抽出手段１０３と、嗜好学習手段１０４と、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５と、スポット情報ＤＢ１０６と、集団嗜好学習手段１０７と、集団嗜好情報ＤＢ１０８と、情報入力手段１０９と、情報提供者向け手段１１０とを含む。
【００２０】
通信管理手段１０１は、ユーザの携帯情報端末１２０から受信した情報（図２）をユーザ状況マッチング手段１０２へ送信する。また携帯情報端末１２０にスポット情報（図３）を送信する。さらに情報提供者向け端末１３０から送信されたスポット情報を、スポット情報ＤＢ１０６に格納し、集団嗜好情報を情報提供者向け端末１３０へ送信する。
【００２１】
ユーザ状況マッチング手段１０２は、情報携帯端末１２０から送信されたデータ（図２のユーザＩＤ２００、位置情報２０１、測定時刻２０２）を基に、ユーザの状況（時間、場所、嗜好）に合うスポット情報をスポット情報ＤＢ１０６より取得する。マッチングの際に考慮する嗜好情報は、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５から抽出した該ユーザの嗜好情報と、集団嗜好情報ＤＢから抽出した該ユーザが属するユーザ集団の嗜好情報の二つを統合した情報である。
【００２２】
ユーザ情報素材抽出手段１０３は、通信管理手段１０１より、携帯情報端末１２０のデータ（図２）を受け取り、それらのデータを嗜好学習手段１０４へ送信する。
【００２３】
嗜好学習手段１０４は、ユーザ情報素材抽出手段１０３から送信されたデータから、ユーザの行動パターンを抽出し、ユーザの嗜好を学習する。例えば、嗜好学習手段１０４は、図２の位置情報２０１と測定時刻２０２より、ユーザが滞在したスポットを特定する。そのスポットの情報（図３）を、スポット情報ＤＢ１０６を検索して求める。検索結果のスポット情報の属性をあらわす属性情報３０２を元に、ユーザの嗜好情報を抽出する。ユーザＩＤで該当するユーザの嗜好情報をアクセスし、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５内のユーザの嗜好情報を更新する。
【００２４】
ユーザの嗜好情報ＤＢ１０５は、ユーザＩＤ２００とそのユーザの嗜好情報を組としたデータが格納されている。例えば、ユーザの嗜好情報は、ユーザの嗜好を表すキーワードリストで表現されている。また、例えばユーザの嗜好を表すキーワードには重みがつけられており、嗜好情報はキーワードベクトル（キーワードのリストと重みの組）で表現されている。さらに、例えばユーザの嗜好を表すキーワードベクトルは、時間情報と場所の情報の組で管理されている。例えば、嗜好学習手段１０４で算出した、ユーザの行動パターンも共に格納しておく。
【００２５】
スポット情報ＤＢ１０６は、図３に示すようなスポット情報が格納されている。
【００２６】
集団嗜好学習手段１０７は、ユーザ集団の嗜好情報をユーザ嗜好情報ＤＢ１０５から取得し、集団の嗜好を学習する。例えば、プロファイル情報や嗜好やプロファイル情報が類似しているユーザのグルーピングを行い、集団を作る。集団ごとに、所属するユーザの行動パターン、または各ユーザの嗜好情報から集団の嗜好を抽出する。集団の嗜好情報は、集団嗜好情報ＤＢ１０８に格納される。
【００２７】
集団嗜好情報ＤＢ１０８には、ユーザ集団の嗜好情報が格納されている。例えば、ユーザ集団ごとに、キーワードリストなどのその集団の嗜好を表す情報と、集団に属するユーザＩＤ２００のリスト、その集団に属するユーザの嗜好を統合した嗜好情報や行動パターンから得た嗜好情報が格納されている。
【００２８】
情報提供者向け情報作成手段１１０は、集団嗜好情報ＤＢ１０８をアクセスし、情報提供者ごとに必要な集団嗜好情報を抽出し、各情報提供者に対して送信するよう、通信管理手段１０１に要求する。
【００２９】
情報入力手段１０９は、情報提供者向け端末１３０から送信されたスポット情報のコンテンツを、スポット情報ＤＢ１０６に格納する。
【００３０】
情報提供者向け端末１３０は、通信管理手段１３１と、スポット情報オーサリング手段１３２と、スポット情報ＤＢ１３３と、集団嗜好情報ＤＢ１３４とを含む。
【００３１】
スポット情報オーサリング手段１３２は、情報提供者がスポット情報のコンテンツを作成する際に用いる手段であり、作成後のコンテンツは、スポット情報ＤＢ１３３に格納される。
【００３２】
スポット情報ＤＢ１３３は、図３に示すようなデータ構造をもったデータが格納されている。
【００３３】
通信管理手段１３１は、センター１００との通信を管理する。情報提供者が作成したスポット情報をセンター１００に送信し、またセンター１００が学習して得た集団嗜好情報を受信する。受信した集団嗜好情報は、集団嗜好情報ＤＢ１３４に格納する。
【００３４】
集団嗜好情報ＤＢ１３４は、情報提供者が作成したコンテンツを主に受信するユーザ集団の嗜好情報が格納されている。例えば、情報提供者が広告主であり、作成したスポット情報が広告である場合は、広告すべき商品の顧客情報を格納する。
【００３５】
無線通信回線１５０は、携帯情報端末１２０、センター１００、情報提供者向け端末１３０間を接続する。例えば、携帯電話やインターネットを使用することが考えられる。
【００３６】
次に、本発明の動作について説明する。最初に、図４，５を参照して、携帯情報端末１２０の動作を説明する。携帯情報端末１２０では、位置情報を送信するタイミングになると（図４ステップＢ１）、位置管理手段１２１が位置情報を抽出し、測定時刻を記録する。通信管理手段１２２は、登録されている携帯情報端末１２０を携行しているユーザのＩＤと、位置管理手段１２１から受信した、位置情報および、測定時刻をセンター１００へ送信する（図４ステップＢ２）。
【００３７】
通信管理手段１２２が、センター１００から送信されたスポット情報（図３）を受信すると（図５ステップＢ１０）、ユーザの携帯情報端末に、受信したスポット情報を提示する（図５ステップＢ１１）。例えば、図３において、提供情報３０４がＨＴＭＬ文書データであれば、情報提示手段１２３は、ＷＷＷブラウザである。また、例えば図３において、提供情報３０４が音声データならば、情報提示手段１２３は再生装置である。
【００３８】
次に、図６〜図８を参照して、センター１００の動作を説明する。
【００３９】
センター１００では、ユーザの情報携帯端末１２０から、ユーザの状況を表すデータ（図２）を、通信手段１０１が受信する（図６ステップＡ１）。通信手段１０１は、受信したデータをユーザ情報素材抽出手段１０３とユーザ状況マッチング手段１０２へ送信する（図６ステップＡ２）。例えば、ユーザ情報素材抽出手段１０３には、受信したユーザ状況のデータ（図３）を保存しておくバッファを備える。
【００４０】
ユーザ状況マッチング手段１０２では、ユーザ状況のデータ（図２）を送信したユーザに対してスポット情報提示タイミングであるかどうか調査する（図６ステップＡ４）。例えば、各ユーザのスポット情報提示タイミングの情報は、ユーザ状況マッチング手段１０２内で記憶されている。また、例えば、各ユーザのスポット情報提示タイミングの情報は、ユーザ嗜好情報ＤＢに格納されており、ユーザＩＤにより検索し、抽出することを可能とする。
【００４１】
スポット情報タイミングである場合（図４ステップＡ４）、測定時刻２０２を時間の値、ユーザの位置情報２０１を場所の値、そして嗜好の値を条件として、スポット情報ＤＢ１０６のスポット情報（図３）を検索する。その際嗜好の値は、ユーザＩＤ２００により、ユーザ嗜好情報ＤＢをアクセスして求めた該ユーザの嗜好情報と、集団嗜好情報ＤＢ１０８より抽出した、該ユーザが属するユーザ集団の嗜好情報二つを統合したデータである。
【００４２】
例えば、スポット情報ＤＢ内のスポット情報を、時間によるフィルタリング、場所によるフィルタリング、嗜好によるフィルタリングを行い、３つのフィルタリングによって算出された得点の合計より、スポット情報をソートする。そして上位のランクのスポット情報を該ユーザに提供することにする。
【００４３】
例えば、時間によるフィルタリングは、現時刻に営業しているレストランや、観光に適しているスポットのみのスポット情報のみに絞る。
【００４４】
例えば、場所によるフィルタリングでは、該ユーザ位置から近いもののスポット情報を上位にランクさせるに計算する。
【００４５】
例えば、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５内のユーザの嗜好情報と、集団嗜好情報ＤＢ内の集団の嗜好情報が、嗜好を示すキーワードベクトルで表現されており、同時にまたスポット情報の属性情報３０２もキーワードベクトルで表現されている場合を考える。該ユーザの嗜好を表すキーワードベクトルと、スポット情報のキーワードベクトルの類似度を計算する。同様に、該ユーザが属するユーザ集団の嗜好を表すキーワードベクトルと、スポット情報のキーワードベクトルの類似度を計算する。算出した二つの類似度を統合し、得点の高いもの順にスポット情報のリストをソートし、上位のもののみをユーザに提示するスポット情報とする。
【００４６】
例えば、ユーザの嗜好情報とスポット情報の比較結果の類似度と、集団の嗜好情報とスポット情報の比較結果の類似度を統合する際に、二つの計算結果の影響度をあらかじめ決めて置くことが可能である。ユーザの嗜好に重みをおきたい場合は、ユーザの嗜好情報とスポット情報からの類似度の影響度を大きく、集団の嗜好に重みをおきたい場合は、集団の嗜好情報とスポット情報からの類似度の影響度を大きくすればよい。
【００４７】
例えば、ユーザが初めてある地域を訪問する場合、その地域に関するユーザの嗜好学習からの情報はない。よって、ユーザ単独の嗜好情報とスポット情報の比較結果の類似度が全体的に低くなる。その場合、集団の嗜好情報から算出された類似度の影響度を大きくする。それにより、初めて訪問する地域にいる場合は、該ユーザが属する集団の嗜好を元に、適する情報を提供することが可能になる。その方法の例として、ユーザ単独の嗜好情報から算出された類似度平均がある一定値以下の場合、集団の嗜好情報から算出された類似度の影響度をある一定値上げる方法が考えられる。（図６ステップＡ５）
【００４８】
ユーザ状況マッチング手段１０２は、フィルタリング後のスポット情報を、通信管理手段１０１へ渡し、その情報は該ユーザの携帯情報端末１２０へ送信される（図６ステップＡ６）。
【００４９】
センター１００における嗜好学習の動作を、図７を参照して説明する。
【００５０】
嗜好学習手段１０４は、嗜好学習タイミングになると、ユーザの情報素材抽出手段１０３に保存されているユーザ状況のデータ（図２）を取得する。嗜好学習手段１０４は、同一ユーザの状況のデータのみを抽出し、ユーザの行動パターンにより滞在と認定できるスポットの位置情報を検出する（図７ステップＡ１１）。
【００５１】
例えば、嗜好学習手段１０４では、「ある地点（ＧＰＳ緯度経度＋半径ｒ）にＸ分以上したら滞在と認定できる」といった、滞在認定時間Ｘの値を記憶し、Ｘを過ぎている場合は、そのスポットに滞在したと見なす。また半径ｒの値も、嗜好学習手段１０４内で持つこととする。
【００５２】
嗜好学習手段１０４は、滞在したと認定されたスポットに、該当するスポット情報（図３）をスポット情報ＤＢで検索する（図７ステップＡ１２）。
【００５３】
嗜好学習手段１０４は、該ユーザの嗜好情報をユーザの嗜好情報ＤＢ１０５で検索する（図７ステップＡ１３）。
【００５４】
嗜好学習手段１０４は、スポット情報の属性情報３０２において、嗜好に関連する情報を抽出し、ユーザの嗜好情報に追加または、作成する（図７ステップＡ１４）。
【００５５】
例えば、ユーザの嗜好をキーワードリストで表現されており、また属性情報３０２が、スポット情報の提供情報３０４をあらわすキーワードリストである場合は、そのキーワードをユーザの嗜好を表すキーワードリストに追加する。
【００５６】
また、例えばユーザの嗜好を表すキーワードを時間と場所の情報と共に管理されている場合は、位置情報２０１と測定時刻２０２と嗜好のキーワードリストを組とし、そのデータを更新する。
【００５７】
ユーザの嗜好情報ＤＢ１０５は、ユーザＩＤ２００とそのユーザの嗜好情報を組としたデータが格納されている。例えば、ユーザの嗜好情報は、ユーザの嗜好を表すキーワードリストで表現されている。また、例えばユーザの嗜好を表すキーワードには重みがつけられており、嗜好情報はキーワードベクトル（キーワードのリストと重みの組）で表現されている。さらに、例えばユーザの嗜好を表すキーワードベクトルは、時間情報と場所の情報の組で管理されている。
【００５８】
嗜好学習手段１０４は、更新された、または新規作成したユーザの嗜好情報をユーザ嗜好情報ＤＢ１０５に格納する（図７ステップＡ１５）。
【００５９】
次に、センター１００における集団嗜好学習の動作を、図８を参照して記述する。
【００６０】
集団嗜好学習手段１０７は、集団嗜好学習タイミングになると（図８ステップＡ２０）、ユーザの嗜好情報を、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５よりロードする（図８ステップＡ２１）。
【００６１】
例えば、集団嗜好学習のタイミングは、集団嗜好学習手段１０７で記録される。
集団嗜好学習手段１０７は、ユーザ集団ごとに嗜好情報を学習する（図８ステップＡ２２）。
【００６２】
例えば、集団嗜好学習集団１０７は、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５より、ユーザの嗜好情報情報からユーザの集団をグループ化し、そのユーザ集団ごとに集団内のユーザの嗜好情報を統合し、その結果を学習結果とする。
【００６３】
例えば、ユーザ嗜好情報ＤＢ内の嗜好情報が時間、場所を考慮した嗜好情報の場合、ユーザ集団の嗜好情報も、時間、場所を考慮して、各集団内のユーザの嗜好情報を統合する。
【００６４】
例えば、ユーザ嗜好情報ＤＢ内でユーザごとに行動パターンが格納されている場合、集団嗜好学習集団１０７は、ユーザ嗜好情報ＤＢ１０５より、ユーザの嗜好情報情報からユーザの集団をグループ化した後、そのユーザ集団の行動パターンから集団の嗜好を抽出し、その結果を学習結果とする。集団嗜好学習手段１０７は、学習結果のデータを集団嗜好学習ＤＢ１０８へ反映させる（図８ステップＡ２３）。
【００６５】
集団嗜好学習手段１０７は、あるタイミングで、情報提供者の対象とするユーザ集団の嗜好情報を検索する（図８ステップＡ２４）。
【００６６】
例えば、集団嗜好学習手段１０７は、情報提供者ごとの対象ユーザ集団のデータ、および、情報提供のタイミングを記憶している。
【００６７】
集団嗜好学習手段１０７は、検索結果を通信手段１０１へ送信し、通信手段１０１は、各情報提供者へ対象となるユーザ集団の嗜好情報を送信する（図８ステップＡ２５）。
【００６８】
図９、図１０を用いて、情報提供者向け端末１３０の動作を説明する。
【００６９】
図９を参照して、情報提供者向け端末１３０のスポット情報オーサリングの動作を説明する。
【００７０】
情報提供者が、スポット情報オーサリング手段１３２を用いて、スポット情報（図３）をオーサリングする（図９ステップＣ１）。
【００７１】
スポット情報オーサリング手段１３２は、作成されたまたは、更新されたスポット情報をスポット情報１３３へ格納または、更新する。そして新しいスポット情報は、通信管理手段１３１を介して、センタ−１００へ送信される（図９ステップＣ２）。
【００７２】
次に、図１０を参照し、情報提供者向け端末１３０の集団嗜好情報を受信する動作を説明する。
【００７３】
通信管理手段１３１が、センター１００から、情報提供者が対象とするユーザ集団の集団嗜好情報を受信する（図１０ステップＣ１０）。
【００７４】
通信管理手段１３１は、受信したデータを集団嗜好情報ＤＢ１３４へ格納する（図１０ステップＣ１１）。情報提供者は、集団嗜好情報ＤＢ１３４で格納されたデータを参照し、今後の商品を開発する。
【００７５】
【発明の効果】
以上を説明したように、本発明によれば、携帯情報端末を携行するユーザに対し、個人のユーザの嗜好が学習するだけでなく、ユーザ集団の嗜好を学習し、集団の嗜好を元にトレンド情報を各ユーザの現在時間、現在位置、嗜好を考慮して提供することができるため、ユーザにとって有効な情報を提供することが可能になる。また、情報提供者に、対象とするユーザ集団の集団嗜好情報を提供するため、マーケティングに活用できる。そして、ユーザに提供する情報が広告情報である場合は、情報提供者である広告主は、顧客情報を入手することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の構成を示す図である。
【図２】ユーザ状況を表すデータの構造の例を示す図である。
【図３】スポット情報のデータ構造の例を示す図である。
【図４】情報携帯端末のデータ送信の動作を示す図である。
【図５】携帯情報端末のデータ受信の動作を示す図である。
【図６】センターの、各ユーザへの情報提供に関する動作を示す図である。
【図７】センターの嗜好学習の動作を示す図である。
【図８】センターの集団嗜好学習の動作を示す図である。
【図９】情報提供者向け端末における、スポット情報のオーサリングの動作を示す図である。
【図１０】情報提供者向け端末における、データ受信の動作を示す図である。
【符号の説明】
１００ センター
１０１ 通信手段
１０２ ユーザ状況マッチング手段
１０３ ユーザ情報素材抽出手段
１０４ 嗜好学習手段
１０５ ユーザ嗜好情報ＤＢ
１０６ スポット情報ＤＢ
１０７ 集団嗜好学習手段
１０８ 集団嗜好情報ＤＢ
１０９ 情報入力手段
１１０ 情報提供者向け情報作成手段
１２０ 携帯情報端末
１２１ 位置管理手段
１２２ 滞在認定手段
１２３ 通信管理手段
１２４ 情報提示手段
１３０ 情報提供者向け端末
１３１ 通信管理手段
１３２ スポット情報オーサリング
１３３ スポット情報ＤＢ
１３４ 集団嗜好情報ＤＢ
１５０ 無線通信回線
Claims (4)
- 通信回線で接続された携帯情報端末、センター及び情報提供者向け端末とを備える情報提供システムであり、
前記携帯情報端末は、
その携帯情報端末の位置を取得し、管理する位置管理手段と、
前記位置情報と前記位置情報を測定した時刻の情報とユーザを特定するユーザＩＤを送信データとして管理し前記センターに送信し、センターからのデータから受信する通信管理手段と、
前記センターから受信したデータを提示する情報提示手段とを含み、
前記センターは、
前記携帯情報端末と前記情報提供者向け端末とデータを送受信する通信管理手段と、
前記ユーザからの受信データから、各ユーザの現在時間、現在位置を抽出し、保存するユーザ情報素材抽出手段と、
位置情報と説明内容からなるレストランや観光地などのスポット情報を格納したスポット情報データベースと、
前記ユーザ情報素材抽出手段で格納された情報と前記スポット情報データベースから、前記ユーザの嗜好を学習する嗜好学習手段と、
前記嗜好学習手段が学習し生成したユーザ毎の嗜好情報を格納したユーザ嗜好情報データベースと、
前記ユーザ嗜好情報データベースに格納された情報によりユーザ集団の嗜好情報を学習する集団嗜好学習手段と、
前記集団嗜好学習手段が学習し生成したユーザ集団毎の嗜好情報を格納した集団嗜好情報データベースと、
前記ユーザの現在時間、現在位置と前記ユーザIDにより前記ユーザ嗜好情報データベースから取得した嗜好情報と、前記集団嗜好情報データベースから取得したユーザ
集団の嗜好情報をもとにスポット情報を選択し、選択したスポット情報を前記通信管理手段に対し該ユーザの携帯情報端末へ送信するよう要求するユーザ状況マッチング手段と、
情報提供者ごとに対象とするユーザ集団の嗜好情報を前記集団嗜好情報データベースで検索し結果を前記情報提供者向け端末へ送信するよう前記通信管理手段へ要求を出す情報提供者向け情報作成手段と、
前記情報提供者向け端末からの前記スポット情報をスポット情報データベースへ入力する情報入力手段とを含み、
前記情報提供者向け端末は、
前記センターとデータを送受信する通信管理手段と、
情報提供者がスポット情報のコンテンツを作成する際に用い、作成した後に前記センターへスポット情報を送信するよう通信管理手段へ要求するスポット情報オーサリング手段と、
前記スポット情報オーサリング手段で作成された前記スポット情報を格納するスポット情報データベースと、前記通信管理手段が受信した前記センターからの前記集団嗜好情報を受信する集団嗜好情報データベースとを含むことを特徴とするモバイルユーザ向け情報提供システム。 - 前記スポット情報データベースは、スポット情報として広告情報を含むことを特徴とする請求項１記載のモバイルユーザ向け情報提供システム。
- 前記通信回線は、携帯電話を利用したものであることを特徴とする請求項１記載のモバイルユーザ向け情報提供システム。
- 通信回線で接続された携帯情報端末、センター及び情報提供者向け端末とを備える情報提供システムにおけるセンターであり、
前記携帯情報端末と前記情報提供者向け端末とデータを送受信する通信管理手段と、
前記ユーザからの受信データから、各ユーザの現在時間、現在位置を抽出し、保存するユーザ情報素材抽出手段と、
位置情報と説明内容からなるレストランや観光地などのスポット情報を格納したスポット情報データベースと、
前記ユーザ情報素材抽出手段で格納された情報と前記スポット情報データベースから、前記ユーザの嗜好を学習する嗜好学習手段と、
前記嗜好学習手段が学習し生成したユーザ毎の嗜好情報を格納したユーザ嗜好情報データベースと、
前記ユーザ嗜好情報データベースに格納された情報によりユーザ集団の嗜好情報を学習する集団嗜好学習手段と、
前記集団嗜好学習手段が学習し生成したユーザ集団毎の嗜好情報を格納した集団嗜好情報データベースと、
前記ユーザの現在時間、現在位置と前記ユーザIDにより前記ユーザ嗜好情報データベースから取得した嗜好情報と、
前記集団嗜好情報データベースから取得したユーザ集団の嗜好情報をもとにスポット情報を選択し、選択したスポット情報を前記通信管理手段に対し該ユーザの携帯情報端末へ送信するよう要求するユーザ状況マッチング手段と、
情報提供者ごとに対象とするユーザ集団の嗜好情報を前記集団嗜好情報データベースで検索し結果を前記情報提供者向け端末へ送信するよう前記通信管理手段へ要求を出す情報提供者向け情報作成手段と、
前記情報提供者向け端末からの前記スポット情報をスポット情報データベースへ入力する情報入力手段とを含む情報提供システムにおけるセンター。
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