JP4398743B2 - マッチングプログラムおよびマッチング装置 - Google Patents
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Description
なおここでは、技術スキルを所有した人材リソースの取引サービスを例にとって具体的に説明する。従って以下に説明する実施形態において、募集側は、上記取引サービスを介して人材を募集する側であり、上記取引サービスを利用する顧客企業が相当する。提供側は、上記取引サービスを介して人材を提供する側であり、上記取引サービスを提供する人材提供企業が相当する。そして例えば、募集側で情報システム開発などの募集者案件において外部人材リソース(請負業務や派遣業務など)を使用する必要が発生した際に、本情報システムにより、必要な人材リソース条件を指定し、迅速な検索と適切なマッチングを行い人材の有効的な活用を行う。
図1は第1の実施形態に係る人材マッチングシステムの構成を示すブロック図である。
この図1に示すように第1の実施形態の人材マッチングシステムは、募集側属性登録部1、募集側属性情報記憶部2、募集側要求登録部3、募集側要求情報記憶部4、募集側マッチング要求部5、提供側属性登録部6、提供側属性情報記憶部7、提供側マッチング要求部8、適合度算出部9、適合度履歴記憶部10、募集側マッチング結果表示部11、募集側候補選択部12、提供側マッチング結果表示部13、提供側候補選択部14、候補処理部15、候補履歴記憶部16、開示履歴記憶部17、募集側選択結果設定部18、提供側選択結果設定部19、成約処理部20、成約履歴記憶部21、募集側成果設定部51、提供側成果設定部52、成果処理部53、成果情報記憶部54、募集側類似マッチング要求部101、提供側類似マッチング要求部102、類似マッチング処理部103、募集側類似マッチング結果表示部104、提供側類似マッチング結果表示部105、募集側類似情報記憶部106、提供側類似情報記憶部107および類似マッチング履歴記憶部108を含む。
レベル3:全情報を開示。
レベル2:会社名、個人名、連絡先等のマッチングに直接関係しない所の情報は非開示。
レベル1:レベル2に加えて、テキスト形式の情報は非開示。
例えば、募集者案件「B0001」についての適合ID「M0001」に対する開示レベルが「レベル2」で設定された場合は、開示履歴情報には、提供者・募集者案件IDとして「B0001」、開示レベルとして「2」、適合IDとして「M0001」、開示日時として設定日時である「2000/10/05」が記憶される。
この人材マッチングシステムを利用して人材リソースを雇用しようとする募集元企業は、募集側属性登録部1にアクセスし、募集側属性情報を入力する。募集側属性登録部1は、この募集側属性情報の入力を受け付け、入力された募集側属性情報を募集側属性情報記憶部2へ登録する。次に募集側は、募集側要求登録部3にアクセスし、スキル条件およびテキスト条件を入力する。募集側要求登録部3は、このスキル条件およびテキスト条件の入力を受け付け、入力されたスキル条件およびテキスト条件を含んだ募集側要求情報を募集側要求情報記憶部4に登録される。これにより、募集元企業は、次回ログインした場合には以前に登録した募集側要求情報を呼び出せ、再度入力は不要なものになる。
成果情報と成約とを適合度履歴テーブルも介しての結びつきを利用して、提供側属性情報記憶部7の提供側スキル情報テーブルおよび提供側テキスト情報テーブルにおいて該当するマッチングの際に使用された提供側属性情報を参照する。
適合度算出部9は、契約の1つが行われた際の提供者の各スキルが入力したレベル値(入力スキルレベル)と評価スキルレベルとの差から、入力されたスキルレベルの補正値Difnを求めて、その補正値を考慮したスキルレベル値を利用してマッチングを行う。
Difn=(評価スキルレベル−入力スキルレベル)×Gdf
Gdf:入力スキルレベルと評価スキルレベルとの差に対する重み付け係数
のようになる。係数Gdfは、入力スキルレベルの入力日時と評価時とが近いほど「1」に原則近づくように定める。すなわち適合度算出部9は、入力スキルレベルと契約後の評価スキルレベルとの差に対して、入力スキルレベルが入力されてから契約終了(評価時)までの経過時間に沿った重み付けを行って、補正値Difnを求める。
Dicn=成約回数/現時点からの一番最近の成約日時までの月数
とする。補正項Dicnは個別スキルではなくて案件ごとの成約回数、成約日時に基づく。また、補正項Dicnは、上限値を予め決めておく。例えばここでは「10」とする。
適合度算出部9は、適合度算出に辺り、上述のフィードバックを加味したスキルレベルを使用するものとする。
Xi=(WEBTOP技術スキルレベル,JAVAプログラミングスキルレベル,SQLプログラミングスキルレベル, , ...,)=(xi1, xi2, ..., xip)
募集側の数値化された要求情報iについて、p種類のスキルレベルに対する要求をベクトルYiとし、次のように示す。
Yi=(yi1, yi2, ..., yip)
なお、要求がないスキルについては、NULL値とする。
・ユークリッド距離を利用する方法
・マハラノビ距離を利用する方法
・内積値を利用する方法
などが適用可能であるが、ここではユークリッド距離を利用する方法を例に示す。
(Σ(Xi−Yi)^2))^(0.5)
となる。
適合度算出部9は、このユークリッド距離を算出した上で、スキルデータ適合値Dnを、
Dn=20×(Kg−XiとYiのユークリッド距離)/Kg
のように定める。ただし、各スキル項目の満点を5点とすると、その際の最長のユークリド距離は25^0.5になるので、Kgは(25×要求案件のスキル項目数)^0.5と定める。なお、上記の計算により求まる値がマイナスになる場合に適合度算出部9は、スキルデータ適合値Dnを上記の式に拘らずに「0」とする。
適合度算出部9は、提供者側のテキスト情報から助詞等を目安に語句を抽出する。抽出の際に適合度算出部9は、同一語句が出現する回数Wを測定する。例えば、テキスト情報の中に「jdk」が3回出現するならば、適合度算出部9は、語句「jdk」を抽出するとともに、この語句「jdk」に関する出現回数Wを「3」と測定する。
テキスト辞書テーブルには、互いに関連する2つの語句と、その語句の関係度が記述されている。例えば図10では、語句「jdk」と語句「j2SE」とが互いに関連し、その関係度が「2」であることを示している。また、語句「CA」と語句「認証局」とが互いに関連し、その関係度が「2」であることを示している。なお、関係度は「0」から「2.5」の範囲であることとする。
Ra=Rp+W×0.1
として算出する。
KL1=Ra+Vpn
とおき、またテキスト語句が複数あった場合に、
KL2=(各テキスト語句のRa+Vpn)/(テキスト語句の数)
とおいた上で、これを募集側の各スキル項目で計算したものに「20」を積算したものをテキスト情報適合度Dtとする。すなわち、テキスト情報適合度Dtは、
Dt=20×(各スキル項目のKL2の和)/(5×スキル項目の数)
となる。
D=Dn+Dt+Dicn(募集)+Dicn(提供)
とする。適合度算出部9は、この値を適合の結果値として扱う。
図2に示すように、募集元企業である募集一屋株式会社および募集二屋株式会社に関する募集側属性情報が募集側基本情報テーブルに格納されていることとする。また募集側スキル情報テーブルおよび募集側テキスト情報テーブルには、上記の募集もと企業に関する図4および図5に示すような募集側スキル情報および募集側テキスト情報が登録されていることとする。
Y1=(WEBTOP技術スキルレベル,JAVAプログラミングスキルレベル,SQLプログラミングスキルレベル, , ...,)=(2, 3, null, ..., xip)
となる。株式会社提供Aのスキルベクトルは、
X1=(WEBTOP技術スキルレベル,JAVAプログラミングスキルレベル,SQLプログラミングスキルレベル, , ...,)=(3, 2, null, ..., null)
となる。株式会社提供Bのスキルベクトルは、
X2=(WEBTOP技術スキルレベル,JAVAプログラミングスキルレベル,SQLプログラミングスキルレベル, , ...,)=(4, null, 3, ..., null)
となる。
X1のDifn=(WEBTOP技術スキルレベル,JAVAプログラミングスキルレベル,SQLプログラミングスキルレベル, , ...,)=(0.2, 0.1, null, ..., null)
X2のDifn= (WEBTOP技術スキルレベル,JAVAプログラミングスキルレベル,SQLプログラミングスキルレベル, , ...,)=(0, null, 0.1, ..., null)
以上から、今回のマッチングに使用するスキルレベルは、「今回の入力スキルレベル+Difn」となる。
Y1=(WEBTOP技術スキルレベル,JAVAプログラミングスキルレベル,SQLプログラミングスキルレベル, , ...,)=(2, 3, null, ..., xip)
となる。株式会社提供Aのスキルベクトルは、
X1=(WEBTOP技術スキルレベル,JAVAプログラミングスキルレベル,SQLプログラミングスキルレベル, , ...,)=(3.2, 2.1, null, ..., null)
となる。株式会社提供Bのスキルベクトルは、
X2=(WEBTOP技術スキルレベル,JAVAプログラミングスキルレベル,SQLプログラミングスキルレベル, , ...,)=(4, null, 3.1, ..., null)
となる。
Dn=((25×2)^2−(Y1とX1とのユークリッド距離))×20/(25×2)^2
=(7.07−((2−2)^2+(3−2.1)^2)^0.5)×2.83
=17.26
となる。Y1とX2のスキルデータ適合度Dnは、
Dn=((25×2)^2−(Y1とX2のユークリッド距離))×20/(25×2)^2
=(7.07−((2−4)^2+(3−0)^2)^0.5)×2.83
=9.79
となる。
JAVAプログラミング:jdk
SQLプログラミング:なし
株式会社提供Aのスキルに関するテキスト情報は以下のようになる。
JAVAプログラミング:J2SE
SQLプログラミング:なし
株式会社提供Bのスキルに関するテキスト情報は以下のようになる。
JAVAプログラミング:jdk
SQLプログラミング:なし
また、募集一屋株式会社が登録しているポジティブ・ネガティブワード情報は以下のようになる。
ポジティブネガティブワード:DOS
ポジティブネガティブ値:−0.5
ポジティブ・ネガティブワードに登録されている海外開発を加算したテキスト情報適合度Dtは、募集一屋株式会社と株式会社提供Aとに関しては、
Dt=(2.5+0+2.5−0.5)×20/(5×2)
=9
となる。募集一屋株式会社と株式会社提供Bとに関しては、
Dt=(0+0+2.5+0)×20/(5×2)
=5
となる。
Dicn(株式会社提供A):0
Dicn(株式会社提供B):0
よって、総合適合度Dは、募集一屋株式会社と株式会社提供Aとに関しては、
D=Dn+Dt+Dicn(募集)+Dicn(提供)
=17.3+9+0+0
=26.3
となる。募集一屋株式会社と株式会社提供Bとに関しては、
D=Dn+Dt+Dicn(募集)+Dicn(提供)
=9.8+5+0+0
=14.8
となる。
図17は第2の実施形態に係る人材マッチングシステムの構成を示すブロック図である。なお、図17において図1と同一部分については同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
この図17に示すように第2の実施形態の人材マッチングシステムは、第1の実施形態の人材マッチングシステムが備えた各部に加えて、募集側類似マッチング要求部101、提供側類似マッチング要求部102、類似マッチング処理部103、募集側類似マッチング結果表示部104、提供側類似マッチング結果表示部105、募集側類似情報記憶部106、提供側類似情報記憶部107および類似マッチング履歴記憶部108を含む。
類似マッチングとは、提供側が未知であるマッチングを推測することである。この類似マッチングを行うには、まず、提供者が提供側類似マッチング要求部102にアクセスし、類似マッチングの開始を指示する。提供側類似マッチング要求部102は、提供者からの指示に応じて、類似マッチング処理部103に対して提供側類似マッチング開始指示を出す。この提供側類似マッチング開始指示を受けた類似マッチング処理部103は、以下のような動作を行う。
T1=S0×S1
として求める。
T2=S10×S11
として求める。
提供者A1の類似マッチングを想定してみる。
提供者A1と類似の提供者A2との類似度S0が「15」で、類似提供者A2と募集案件B2との適合度S1が「18」である場合、類似マッチング適合度T1は、
T1=S0×S1=15×18=270
となる。
T2=S10×S11=10×14=140
となる。ここで、
T1>T2
であるので、この場合は提供者A1の類似マッチングの結果としては募集案件B1が筆頭の類似マッチングとなり、その類似マッチング適合度は「270」となる。
図21は第3の実施形態に係る人材マッチングシステムの構成を示すブロック図である。なお、図21において図1および図17と同一部分については同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
第3の実施形態では、利用主体は提供側の人材提供企業側の管理者(例えば、役職者クラス)を想定する。提供側は、募集側要求情報および提供側属性情報が未来(例えば1年後、2年後)においてどのような内容となるかを知りたいときには、ギャップ分析・未来予測要求部502にアクセスして、実行要求を行う。この実行要求を受けるとギャップ分析・未来予測要求部502は、ギャップ分析・未来予測演算部501へ開始指示を送る。この開始指示に応じてギャップ分析・未来予測演算部501は、以下のような未来予測処理を実行する。
x:時間
f1(x):未来の募集側のスキルのレベル予想値
として、これを募集側の登録メンバの該当スキルの要求情報の履歴を用いて、最小二乗法による回帰分析により定数a1およびb1を求めて関数を得る。つまり、全募集案件の要求情報の過去データを利用して、WEBTOP技術に関して、過去の要求日時の一年毎の全募集案件の平均をとる。次にその平均値の、WEBTOP技術の要求スキルレベルをf1(x)、日時をx、として値を取っていく、その値の(x,f1(x))の最小二乗法による回帰分析を計算して、
f1(x)=a1x+b1
を導く。
f2(x)=a2x+b2
x:時間
f2(x):要求レベルの予想と実際のズレの予想値
を得る。
f3(x)=f1(x)+f2(x)
となる。
f4(x)=a4x+b4
x:時間
f4(x):未来の提供側のスキルのレベル予想値
を求める。提供者側の登録メンバの該当スキルの情報の履歴を用いて最小二乗法による回帰分析により定数a4およびb4を求めて関数f4(x)を得る。
f6(x)=f4(x)+f5(x)
となる。
f7(x)=a7x+b7
x:時間
で求める。
募集側の要求されるスキルのレベルの予想:f3(x)
提供側の育成制御を行わない場合のスキルのレベルの予想:f6(x)
育成制御を行う際の制御のズレを勘案した提供側のスキルのレベルの予想f8(x):f6(x)+f7(x)
となる。
以上のように作成されたデータは、提供側ギャップ分析・未来予測情報として格納される。なお、未来時間は自由に設定できるが、ここでは1年後とする。
なおここでは、育成情報生成部505の講習レベル対応テーブルにおいて講習レベルと技術スキルレベルとが以下のように対応している場合を例示する。
レベル4をレベル5に上げる教育:WEBTOP技術講習(最上級コース)
レベル3をレベル4に上げる教育:WEBTOP技術講習(上級コース)
レベル2をレベル3に上げる教育:WEBTOP技術技術講習(中級コース)
レベル1をレベル2に上げる教育:WEBTOP技術講習(初級コース)
レベル0をレベル1に上げる教育:WEBTOP技術講習(基礎コース)
テーブルのカラムの対応としては、スキルIDとしてWEBTOP構築技術のIDである「SK0001」、技術スキルレベルは「レベル3をレベル4に上げる教育」なら、「3_4」となる。講習IDとして「LS0001」、講習名として「WEBTOP技術講習(上級)コース」となる。
・f8=5、f6=2の場合
育成情報:WEBTOP技術技術講習(中級、上級、最上級コース)の受講
・f8=5、f6=1の場合
育成情報:WEBTOP技術講習(初級、中級、上級、最上級コース)の受講
・f8=3、f6=2の場合
育成情報:WEBTOP技術講習(中級コース)の受講
・f8=4、f6=4の場合
育成情報:WEBTOP技術講習の受講必要なし
f6のレベルがスタート講習レベルで、f8の値が終了講習レベルである。講習レベル対応テーブルがレベル階層を跨ぐようになれば、「WEBTOP技術講習(初級コース)、WEBTOP技術講習(中級コース)およびWEBTOP技術講習(上級コース)の受講」のように複数の講習を受講することになる育成情報生成部505が動作するものである。
6年前から1年ごとに要求情報を更新している募集三屋株式会社が本システムを利用していると仮定する。この場合、全募集案件の過去のWEBTOP構築技術スキルレベルの平均から最小二乗法による回帰分析を用いることにより、
f1(x)=a1x+b1
におけるa1,b1が、
a1=0.2
b1=1
と得られたとするならば、ギャップ分析・未来予測情報記憶部503の要求情報予測テーブルにおいて、図22に示すように予測関数係数aとして「0.2」、予測関数定数bとして「1」が記憶される。
3−2.5=0.5
である。これを要求情報ズレ情報テーブルから過去のデータも含めて、最小二乗法による回帰分析より、
f2(x)=a2x+b2
におけるa2,b2が、
a2=0.05
b2=0
と得られたとするならば、ギャップ分析・未来予測情報記憶部503の要求情報ズレ情報テーブルにおいて、図25に示すように予測関数係数aとして「0.05」、予測関数定数bとして「0」が記憶される。
f3(x)=f1(x)+f2(x)
=(a1+a2)x+(b1+b2)
=0.25x+1
となる。
f3(11)=3.75
となる。
f4(x)=a4x+b4
におけるa4,b4が、
a4=0.10
b4=0.01
と得られたとするならば、ギャップ分析・未来予測情報記憶部503の提供情報予測テーブルにおいて、図23に示すように予測関数係数aとして「0.1」、予測関数定数bとして「0.01」が記憶される。
f5(x)=a5x+b5
におけるa5,b5が、
a5=0.05
b5=0
と得られたとするならば、ギャップ分析・未来予測情報記憶部503の提供情報ズレ情報テーブルにおいて、図26に示すように予測関数係数aとして「0.05」、予測関数定数bとして「0」が記憶される。
f6(x)=f4(x)+f5(x)
=(0.10+0.05)x+(0.01+0)
=0.15x+0.01
となる。
f7(x)= a7x+b7
におけるa7,b7が、
a7=0.1
b7=0
と得られたとするならば、ギャップ分析・未来予測情報記憶部503の育成制御ズレ予測テーブルにおいて、図24に示すように予測関数係数aとして「0.1」、予測関数定数bとして「0」が記憶される。
f8(x)=f6(x)+f7(x)
=(0.15+0.1)x+0.01
=0.26x+0.01
となる。
f8(11)=2.87
となる。
株式会社提供FのWEBTOP構築技術スキルレベルの予想値:2.87
さらにそれをうけて、育成情報生成部505は講習レベル対応テーブルから、
3→4:WEBTOP技術講習(上級コース)
の育成情報を生成する。
図29は第4の実施形態に係る人材マッチングシステムの構成を示すブロック図である。なお、図29において図1、図17および図21と同一部分については同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
この第4の実施形態においては、募集側は、未来で予測される注目するテキスト情報を募集側要求登録部3から入力しておくこととする。そしてこのテキスト情報は、募集側要求情報記憶部4の中にある図30に示すような募集側未来テキスト情報テーブルに格納されることとする。
人材リソースの取引サービス以外のサービスのための条件マッチングにも本発明の適用が可能である。
適合度算出の詳細な手法は、システム運用上の都合に応じて任意に変更が可能である。
記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているOS(オペレーティングシステム)や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のMW(ミドルウェア)等が各実施形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。
各実施形態の各処理を記述したプログラムを記憶する記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、LANやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
また、上記のプログラムを記憶する記憶媒体は1つに限らず、複数の媒体から各実施形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。
なお、本発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、各実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の1つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。
また、本発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
なお、本願発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組合せてもよい。
Claims (7)
- サービス要求者の要求条件およびサービス提供者の提供条件を示すとともにそれぞれ要求側テキストデータおよび提供側テキストデータを含んだ要求条件情報および提供条件情報を記憶した記憶媒体と、互いに関連する2つの語句に関して所定範囲内の数値として定められた関係度を記述したテキスト辞書テーブルを記憶した記憶媒体とにアクセス可能なコンピュータに前記要求条件情報および提供条件情報に基づくマッチングを行わせるマッチングプログラムであって、
前記コンピュータを、
(1)前記記憶媒体に記憶された前記提供側テキストデータから語句を抽出し、(2)前記提供側テキストデータから抽出された語句の前記提供側テキストデータでの出現回数を測定し、(3)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、当該語句に関する数値化データを前記所定範囲内の最大値として定め、(4)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されず、かつ前記要求側テキストデータ内の語句に対して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、これらの語句に関して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた関係度を前記提供側テキストデータから抽出された語句に関する数値化データとして定め、前記数値化データと前記出現回数とを予め定められた第1の数式に代入して計算することにより前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句についての前記要求側テキストデータに対する適合度である語句適合度を算出する手段と、
前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句について算出された前記語句適合度を予め定められた第2の数式に代入して計算することにより前記要求条件と前記提供条件との適合度を算出する算出手段として機能させることを特徴とするマッチングプログラム。 - サービス要求者の要求条件およびサービス提供者の提供条件を示すとともにそれぞれ要求側テキストデータおよび提供側テキストデータを含んだ要求条件情報および提供条件情報を記憶した記憶媒体と、互いに関連する2つの語句に関して所定範囲内の数値として定められた関係度を記述したテキスト辞書テーブルを記憶した記憶媒体とにアクセス可能なコンピュータに前記要求条件情報および提供条件情報に基づくマッチングを行わせるマッチングプログラムであって、
前記コンピュータを、
(1)前記記憶媒体に記憶された前記提供側テキストデータから語句を抽出し、(2)前記提供側テキストデータから抽出された語句の前記提供側テキストデータでの出現回数を測定し、(3)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、当該語句に関する数値化データを前記所定範囲内の最大値として定め、(4)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されず、かつ前記要求側テキストデータ内の語句に対して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、これらの語句に関して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた関係度を前記提供側テキストデータから抽出された語句に関する数値化データとして定め、前記数値化データと前記出現回数とを予め定められた第1の数式に代入して計算することにより前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句についての前記要求側テキストデータに対する適合度である語句適合度を算出する手段と、
前記記憶媒体に記憶された前記提供条件情報と当該提供条件情報に対して前記サービス要求者により指定された評価情報との差に応じた補正値を求める手段と、
前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句について算出された前記語句適合度および前記補正値を予め定められた第2の数式に代入して計算することにより前記要求条件と前記提供条件との適合度を算出する算出手段として機能させることを特徴とするマッチングプログラム。 - 前記コンピュータは、語句に関してポジティブネガティブ値を示したポジティブ・ネガティブ管理テーブルを記憶した記憶媒体にアクセス可能であり、
請求項1または請求項2に記載のマッチングプログラムは前記算出手段を、
前記提供側テキストデータから抽出された語句に関するポジティブネガティブ値がポジティブ・ネガティブ管理テーブルに示されている場合には、当該ポジティブネガティブ値を前記第2の数式にさらに代入することにより前記要求条件と前記提供条件との適合度を算出するように機能させることを特徴とする。 - 前記要求条件情報および前記提供条件情報は、要求側定量的データおよび提供側定量的データをそれぞれ含み、
前記記憶媒体は、前記要求条件情報または前記提供条件情報が更新された場合には更新後の要求条件情報または提供条件情報を更新前の要求条件情報または提供条件情報に加えて記憶し、
前記コンピュータは、要求側定量的データおよび提供側定量的データとの差違に関連付けて当該差違を解消するために前記サービス提供者が行うべき制御の内容を示した情報テーブルを記憶した記憶媒体にアクセス可能であり、
請求項1または請求項2に記載のマッチングプログラムは前記コンピュータを、
前記記憶媒体に記憶される複数の前記要求条件情報に含まれる複数の前記要求側定量的データおよび複数の前記提供条件情報に含まれる複数の前記提供側定量的データのそれぞれの経時的な推移に対して回帰分析を用いて未来時における要求側定量的データおよび提供側定量的データをそれぞれ予測する手段と、
前記予測された要求側定量的データおよび提供側定量的データの差違に関連付けて前記情報テーブルに示された制御の内容として前記未来時までに前記サービス提供者が行うべき制御の内容を判定する制御内容判定手段としてさらに機能させることを特徴とする。 - 前記記憶媒体は、前記要求条件情報または前記提供条件情報が更新された場合には更新後の要求条件情報または提供条件情報を更新前の要求条件情報または提供条件情報に加えて記憶し、
請求項1または請求項2に記載のマッチングプログラムは前記コンピュータを、
前記未来時に前記要求条件情報に含まれることが予測される予測要求側テキストデータを入力する手段と、
前記未来時に前記提供条件情報に含まれることが予測される予測提供側テキストデータを入力する手段と、
(1)前記予測提供側テキストデータから語句を抽出し、(2)前記予測提供側テキストデータから抽出された語句の前記予測提供側テキストデータでの出現回数を測定し、(3)前記予測要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記予測提供側テキストデータから抽出されたならば、当該語句に関する数値化データを前記所定範囲内の最大値として定め、(4)前記予測要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記予測提供側テキストデータから抽出されず、かつ前記予測要求側テキストデータ内の語句に対して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた語句が前記予測提供側テキストデータから抽出されたならば、これらの語句に関して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた関係度を前記提供側テキストデータから抽出された語句に関する数値化データとして定め、前記数値化データと前記出現回数とを予め定められた第1の数式に代入して計算することにより前記予測提供側テキストデータから抽出された個々の語句についての前記予測要求側テキストデータに対する適合度である予測語句適合度を算出する手段と、
前記予測語句適合度を予め定められた第2の数式に代入して計算することにより前記予測要求条件情報と前記予測提供条件情報との適合度を算出する手段としてさらに機能させることを特徴とする。 - サービス要求者の要求条件およびサービス提供者の提供条件をそれぞれ示すとともに要求側定量的データおよび提供側定量的データをそれぞれ含んだ要求条件情報および提供条件情報を、前記要求条件情報または前記提供条件情報が更新された場合には更新後の要求条件情報または提供条件情報を更新前の要求条件情報または提供条件情報に加えて記憶した記憶媒体と、要求側定量的データおよび提供側定量的データとの差違に関連付けて当該差違を解消するために前記サービス提供者が行うべき制御の内容を示した情報テーブルを記憶した記憶媒体とにアクセス可能なコンピュータに前記要求条件情報および前記提供条件情報に基づくマッチングを行わせるマッチングプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記記憶媒体に記憶される複数の前記要求条件情報に含まれる複数の前記要求側定量的データおよび複数の前記提供条件情報に含まれる複数の前記提供側定量的データのそれぞれの経時的な推移に対して回帰分析を用いて未来時における要求側定量的データおよび提供側定量的データをそれぞれ予測する手段と、
前記予測された要求側定量的データおよび提供側定量的データの差違に関連付けて前記情報テーブルに示された制御の内容として前記未来時までに前記サービス提供者が行うべき制御の内容を判定する制御内容判定手段として機能させることを特徴とするマッチングプログラム。 - サービス要求者の要求条件およびサービス提供者の提供条件を示すとともにそれぞれ要求側テキストデータおよび提供側テキストデータを含んだ要求条件情報および提供条件情報を記憶した記憶媒体と、互いに関連する2つの語句に関して所定範囲内の数値として定められた関係度を記述したテキスト辞書テーブルを記憶した記憶媒体とにアクセス可能で、前記要求条件情報および提供条件情報に基づくマッチングを行うマッチング装置において、
(1)前記記憶媒体に記憶された前記提供側テキストデータから語句を抽出し、(2)前記提供側テキストデータから抽出された語句の前記提供側テキストデータでの出現回数を測定し、(3)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、当該語句に関する数値化データを前記所定範囲内の最大値として定め、(4)前記要求側テキストデータ内の語句と同一の語句が前記提供側テキストデータから抽出されず、かつ前記要求側テキストデータ内の語句に対して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた語句が前記提供側テキストデータから抽出されたならば、これらの語句に関して前記テキスト辞書テーブルで関連付けられた関係度を前記提供側テキストデータから抽出された語句に関する数値化データとして定め、前記数値化データと前記出現回数とを予め定められた第1の数式に代入して計算することにより前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句についての語句適合度を算出する手段と、
前記提供側テキストデータから抽出された個々の語句について算出された前記語句適合度を予め定められた第2の数式に代入して計算することにより前記要求条件と前記提供条件との適合度を算出する算出手段とを具備したことを特徴とするマッチング装置。
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