JP4870185B2 - Server apparatus, communication support method, and communication support program - Google Patents
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Description
本発明は、ユーザ間コミュニケーションを支援する技術に関するものであり、特にコン
テンツや物品情報などのアイテムに対する好みが似たユーザ間のコミュニケーションを容
易にするサーバ装置、コミュニケーション支援方法、及びコミュニケーション支援プログラムに関するものである。
The present invention relates to a technology for supporting communication between users, and more particularly to a server device, a communication support method, and a communication support program that facilitate communication between users who have similar preferences for items such as contents and article information. It is.
近年、インターネットの普及により、電子メール、電子掲示板、チャット等の手段を使
ったコミュニケーションが盛んに行われている。また新たなコミュニケーション相手を探
すためのシステムも登場している。
In recent years, with the widespread use of the Internet, communication using means such as e-mail, electronic bulletin boards, and chat has been actively performed. There are also systems for finding new communication partners.
例えば、以下の特許文献では、利用者が閲覧したWebサイトや購入したアイテムの履
歴データを使って、利用者間相関のある他の利用者を検出し、興味の似た利用者を紹介す
る方法が開示されている。閲覧履歴や購入履歴を使って処理しているため、利用者に対し
て煩雑な操作を要求することなく、興味の似た他の利用者を紹介することが可能である。
For example, in the following patent documents, a method of introducing other users having a correlation between users by using history data of a website browsed by a user or purchased items and introducing users having similar interests Is disclosed. Since processing is performed using the browsing history and purchase history, it is possible to introduce other users with similar interests without requiring complicated operations from the users.
アイテムを提供する事業者にとっては、ユーザ間コミュニケーションの支援に伴って、
コンテンツや物品等のアイテムの利用が増大することが望ましい。一方、ユーザの心理と
して、アイテム自体にはそれほど魅力を感じなくても、他のユーザとのコミュニケーショ
ンが可能になるならばアイテムを利用しても良い、という場合がある。しかしながら、従
来技術では、このようなユーザの心理に応えることが出来ず、ユーザ間コミュニケーショ
ン機能の提供を直接的にアイテムの利用増大につなげることが出来なかった。
For businesses that provide items, along with support for communication between users,
It is desirable to increase the use of items such as content and articles. On the other hand, as a user's psychology, there are cases where an item may be used if communication with other users is possible even if the item itself does not feel so attractive. However, in the prior art, it is impossible to respond to such user's psychology, and it has not been possible to directly increase the use of items by providing the inter-user communication function.
また、従来の方法では、利用者間で共通に利用されたアイテムの数を使って、利用者間
の関連性を判定している。この為、利用者間の関連性を精度良く求めることが難しい。例
えば、利用者Aと利用者Bの間で共通に利用されたアイテム数と、利用者Aと利用者Cの
間で共通に利用されたアイテム数が同じ場合、従来の方法では、利用者Aと利用者Bの関
連性と、利用者Aと利用者Cの関連性は等しいものとして計算される。しかし通常、利用
したアイテムの数は利用者毎に異なっている。上記の例で、利用者Bが利用したアイテム
の数が、利用者Cの利用したアイテムの数より少ないとすると、利用者Aと利用者Bの関
連性が、利用者Aと利用者Cの関連性よりも高いと判断することが妥当である。しかしな
がら、従来の方法においては、個々の利用者の利用したアイテムの数が考慮されておらず
、利用者間の関連性を精度よく計算することが難しかった。
In the conventional method, the relevance between users is determined using the number of items commonly used among users. For this reason, it is difficult to accurately obtain the relationship between users. For example, when the number of items used in common between user A and user B is the same as the number of items used in common between user A and user C, the conventional method uses user A And the relationship between user B and the relationship between user A and user C are calculated as equal. However, the number of items used usually varies from user to user. In the above example, if the number of items used by the user B is less than the number of items used by the user C, the relationship between the user A and the user B is that of the user A and the user C. It is reasonable to judge that it is higher than relevance. However, in the conventional method, the number of items used by individual users is not considered, and it is difficult to accurately calculate the relationship between users.
更に、ある利用者と共通のアイテムを利用した利用者しか紹介の対象とすることが出来
ないため、利用者によっては紹介可能な人数が限られるという問題があった。
Furthermore, since only users who use items that are common to a certain user can be introduced, there is a problem that the number of people who can be introduced is limited depending on the user.
そこで本発明は、ユーザ間コミュニケーション支援に伴ってアイテムの利用を増大させ
ることを可能とし、更にアイテムに対する興味や嗜好の似た利用者を精度よく選定し、な
おかつ他の利用者と共通するアイテムを利用することが少ない利用者に対しても紹介可能
な人数を増やすことを可能とするサーバ装置、コミュニケーション支援方法、及びコミュニケーション支援プログラムを提供することを目的とする。
Therefore, the present invention makes it possible to increase the use of items with support for communication between users, and to select users with similar interests and preferences with respect to items with high accuracy, and to select items that are common to other users. It is an object of the present invention to provide a server device, a communication support method, and a communication support program that can increase the number of people who can be introduced even to users who are rarely used.
そこで、上記課題を解決するために本発明は以下の装置、方法及びプログラムを提供するものである。
(1) ネットワークを介してアイテムに関する情報を外部に提供するサーバ装置において、
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上である他の利用者を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者選択手段で選択された紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が第2の基準値以上である他の利用者を選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに関する情報を外部に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
(2) ネットワークを介してアイテムに関する情報を外部に提供するサーバ装置において、
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者選択手段で選択された紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第2の人数分他の利用者を選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに関する情報を外部に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
(3) ネットワークを介してアイテムに関する情報を外部に提供するサーバ装置において、
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が所定の基準値以上である他の利用者を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者選択手段で選択された紹介者以外の他の利用者を対象として、または前記一の利用者との前記類似度が高い順に所定の人数分他の利用者を選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに関する情報を外部に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
(4) ネットワークを介してアイテムに関する情報を外部に提供するサーバ装置において、
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に所定の人数分を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者選択手段で選択された紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が所定の基準値以上である他の利用者を選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに関する情報を外部に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
(5) 前記アイテム選択手段に代えて、
前記一の利用者および前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づいて、前記一の利用者の前記利用頻度値が所定値以下である、前記予備紹介者が利用したアイテムを選択するアイテム選択手段を備える、
ことを特徴とする上記(1)〜(4)のいずれか一項に記載のサーバ装置。
(6) 前記利用者類似度計算手段は、前記一の利用者と他の利用者が共通に利用したアイテムの個数を用いて、前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する、
ことを特徴とする上記(1)〜(5)のいずれか一項に記載のサーバ装置。
(7) 前記利用者類似度計算手段は、前記一の利用者の前記利用頻度値で構成されるベクトルと、他の利用者の前記利用頻度値で構成されるベクトルとの角度または距離を計算し、この計算した角度または距離を用いて前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する、
ことを特徴とする上記(1)〜(5)のいずれか一項に記載のサーバ装置。
(8) 前記利用者類似度計算手段は、
前記利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算部と、
前記行列データに多変量解析手法を適用して求まる、前記各利用者を1つ以上の次元数を持つ情報空間に配置するためのスコアであり、各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たすスコアを、前記利用者毎に計算するスコア計算部と、
前記情報空間において、前記一の利用者の前記スコアで構成されるベクトルと、他の利用者の前記スコアで構成されるベクトルとの角度または距離を計算し、この計算した角度または距離を用いて前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する類似度計算部とを有する、
ことを特徴とする上記(1)〜(5)のいずれか一項に記載のサーバ装置。
(9) 前記利用履歴格納手段は、前記利用者識別情報及び前記アイテム識別情報に加えて、前記利用者が前記アイテムを利用した利用時期を示す利用時期情報を関連付けて格納すると共に、
前記利用者類似度計算手段は、前記利用時期が新しいほど大きくなる重み付け処理を行って前記利用頻度値を計算する、
ことを特徴とする上記(1)〜(8)のいずれか一項に記載のサーバ装置。
(10) 前記予備紹介者の前記本人属性を前記利用者属性格納手段から読み出して、その読み出した本人属性と前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに関する情報とを外部に送信する、
ことを特徴とする上記(1)〜(9)のいずれか一項に記載のサーバ装置。
(11) ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上である他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が第2の基準値以上である他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
(12) ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第2の人数分他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
(13) ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が所定の基準値以上である他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、または前記一の利用者との前記類似度が高い順に所定の人数分他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
(14) ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に所定の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が所定の基準値以上である他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
(15) 前記アイテム選択ステップに代えて、
前記一の利用者および前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づいて、前記一の利用者の前記利用頻度値が所定値以下である、前記予備紹介者が利用したアイテムを選択するアイテム選択ステップを有する、
ことを特徴とする上記(11)〜(14)のいずれか一項に記載のコミュニケーション支援方法。
(16) ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を利用者属性格納手段に格納させると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて前記利用者属性格納手段に格納させるステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上である他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が第2の基準値以上である他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
(17) ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を利用者属性格納手段に格納させると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて前記利用者属性格納手段に格納させるステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第2の人数分他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
(18) ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を利用者属性格納手段に格納させると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて前記利用者属性格納手段に格納させるステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が所定の基準値以上である他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、または前記一の利用者との前記類似度が高い順に所定の人数分他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
(19) ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を利用者属性格納手段に格納させると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて前記利用者属性格納手段に格納させるステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に所定の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が所定の基準値以上である他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
(20) 前記アイテム選択ステップに代えて、
前記一の利用者および前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づいて、前記一の利用者の前記利用頻度値が所定値以下である、前記予備紹介者が利用したアイテムを選択するアイテム選択ステップを、
コンピュータに実行させるための上記(16)〜(19)のいずれか一項に記載のコミュニケーション支援プログラム。
In order to solve the above problems, the present invention provides the following apparatus, method and program.
(1) Te server odor provided via network information about items on the outside,
And user identification information for each user, a use history storage unit that stores associate the item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. User similarity calculation means for calculating the similarity of preference for an item between one user and another user based on the information obtained,
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. User attribute storage means;
Select another user whose similarity with the one user is greater than or equal to a first reference value for another user who has the principal attribute that matches the partner attribute of the one user Introducer selection means to be an introducer,
For the other user who is the other user having the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user and other than the introducer selected by the introducer selecting means, the one use Preliminary introducer selection means for selecting another user whose similarity with the user is equal to or greater than a second reference value to be a preliminary introducer;
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection means for selecting the number of items used not exceeding a predetermined number ,
Sending information about the item selected by the item selection means to the outside ;
The server apparatus characterized by the above-mentioned.
(2) Te server odor provided via network information about items on the outside,
And user identification information for each user, a use history storage unit that stores associate the item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. User similarity calculation means for calculating the similarity of preference for an item between one user and another user based on the information obtained,
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. User attribute storage means;
For other users having the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select the first number of people in descending order of the degree of similarity with the one user, Introducer selection means to
For the other user who is the other user having the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user and other than the introducer selected by the introducer selecting means, the one use Preliminary introducer selection means for selecting a second number of other users as a preliminary introducer in descending order of the degree of similarity to the person,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection means for selecting the number of items used not exceeding a predetermined number ,
Sending information about the item selected by the item selection means to the outside ;
The server apparatus characterized by the above-mentioned.
(3) Te server odor provided via network information about items on the outside,
And user identification information for each user, a use history storage unit that stores associate the item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. User similarity calculation means for calculating the similarity of preference for an item between one user and another user based on the information obtained,
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. User attribute storage means;
For other users having the identity attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select another user whose similarity with the one user is greater than or equal to a predetermined reference value An introducer selection means to be an introducer,
Targeting another user who is the other user having the principal attribute that matches the partner attribute of the one user and other than the introducer selected by the introducer selecting means, or Preliminary introducer selection means for selecting a predetermined number of other users as a preliminary introducer in descending order of the degree of similarity with the user;
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection means for selecting the number of items used not exceeding a predetermined number ,
Sending information about the item selected by the item selection means to the outside ;
The server apparatus characterized by the above-mentioned.
(4) Te server odor provided via network information about items on the outside,
And user identification information for each user, a use history storage unit that stores associate the item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. User similarity calculation means for calculating the similarity of preference for an item between one user and another user based on the information obtained,
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. User attribute storage means;
For other users who have the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select a predetermined number of people in descending order of the similarity with the one user as introducers. Referrer selection means,
For the other user who is the other user having the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user and other than the introducer selected by the introducer selecting means, the one use A preliminary introducer selection means for selecting another user whose similarity with a person is equal to or greater than a predetermined reference value to be a preliminary introducer;
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection means for selecting the number of items used not exceeding a predetermined number ,
Sending information about the item selected by the item selection means to the outside ;
The server apparatus characterized by the above-mentioned.
(5) Instead of the item selection means,
Based on the usage frequency value corresponding to the one user and the preliminary introducer, an item for selecting an item used by the preliminary introducer, wherein the usage frequency value of the one user is equal to or less than a predetermined value. Comprising a selection means ,
The server device according to any one of (1) to (4) above, wherein
(6) The user similarity calculation means uses the number of items commonly used by the one user and other users to determine the preference for the items of the one user and the other users. Calculating similarity,
The server device according to any one of (1) to (5) above, wherein
(7) The user similarity calculation means calculates an angle or a distance between a vector composed of the usage frequency value of the one user and a vector composed of the usage frequency value of another user. Then, using the calculated angle or distance, the preference similarity for the item between the one user and the other user is calculated.
The server device according to any one of (1) to (5) above, wherein
(8) The user similarity calculation means includes:
A usage frequency data calculation unit for generating matrix data having the usage frequency value as a matrix element;
A score for placing each user in an information space having one or more dimensions, obtained by applying a multivariate analysis method to the matrix data, each dimension corresponding to a plurality of the items A score calculation unit that calculates a score that satisfies a condition for each user;
In the information space, an angle or a distance between a vector composed of the score of the one user and a vector composed of the score of another user is calculated, and the calculated angle or distance is used. A similarity calculator that calculates the similarity of the preference for the item of the one user and the other user;
The server device according to any one of (1) to (5) above, wherein
(9) In addition to the user identification information and the item identification information, the usage history storage means associates and stores usage time information indicating a usage time when the user uses the item, and
The user similarity calculation means calculates the use frequency value by performing a weighting process that becomes larger as the use time is newer.
The server device according to any one of (1) to (8) above, wherein
(10) said reading the identity attribute of the preliminary introducer from the user attribute storage means, and transmits the information about the item selected by the item selection means and user attribution thus read out to the outside,
The server device according to any one of (1) to (9) above, wherein
(11) A communication support method between users in a server device that provides information about the item via the network,
And user identification information for each user, and storing the item identification information items that are utilized by the user as related with and use history information,
Based on the use history information, a use frequency value for each item for each user, which is a value related to the number of uses for each item for each user, is obtained, and based on the use history information, one user and Calculating a preference similarity to the item with other users;
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. Steps,
Select another user whose similarity with the one user is greater than or equal to a first reference value for another user who has the principal attribute that matches the partner attribute of the one user And step to be an introducer,
The degree of similarity with the one user is the first for other users who have the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user and who are other than the introducer. Selecting another user who is equal to or greater than the reference value of 2 as a preliminary introducer,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
A communication support method characterized by comprising:
(12) A communication support method between users in a server device that provides information about the item via the network,
And user identification information for each user, and storing the item identification information items that are utilized by the user as related with and use history information,
Based on the use history information, a use frequency value for each item for each user, which is a value related to the number of uses for each item for each user, is obtained, and based on the use history information, one user and Calculating a preference similarity to the item with other users;
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. Steps,
For other users having the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select the first number of people in descending order of the degree of similarity with the one user, And steps to
The similarity with the one user is high for other users who have the identity attribute that matches the counterpart attribute of the one user and other users than the introducer Selecting other users for the second number of people in order to be a preliminary introducer,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
A communication support method characterized by comprising:
(13) A communication support method between users in a server device that provides information about the item via the network,
And user identification information for each user, and storing the item identification information items that are utilized by the user as related with and use history information,
Based on the use history information, a use frequency value for each item for each user, which is a value related to the number of uses for each item for each user, is obtained, and based on the use history information, one user and Calculating a preference similarity to the item with other users;
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. Steps,
For other users having the identity attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select another user whose similarity with the one user is greater than or equal to a predetermined reference value The steps to introduce
The other user who has the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, and the similarity to the other user other than the introducer is the target. Selecting other users for a predetermined number of people in descending order to be preliminary introducers,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
A communication support method characterized by comprising:
(14) A communication support method between users in a server device that provides information about the item via the network,
And user identification information for each user, and storing the item identification information items that are utilized by the user as related with and use history information,
Based on the use history information, a use frequency value for each item for each user, which is a value related to the number of uses for each item for each user, is obtained, and based on the use history information, one user and Calculating a preference similarity to the item with other users;
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. Steps,
For other users who have the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select a predetermined number of people in descending order of the similarity with the one user as introducers. Steps,
The similarity with the one user is predetermined for other users who have the principal attribute that matches the partner attribute of the one user and other users than the introducer. Selecting other users who are above the threshold value of
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
A communication support method characterized by comprising:
(15) Instead of the item selection step,
Based on the usage frequency value corresponding to the one user and the preliminary introducer, an item for selecting an item used by the preliminary introducer, wherein the usage frequency value of the one user is equal to or less than a predetermined value. Having a selection step,
The communication support method according to any one of (11) to (14) above, characterized in that:
(16) provides information about the item via a network, a communication support program for causing a computer to function as a server device that assist the communication between users,
And user identification information for each user, a step of storing in the relevant put to use history storing means and item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. Calculating a preference similarity for an item between one user and another user based on the obtained information;
The other party attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the one user is stored in the user attribute storage means, the user identification information of the other user, and the user attribute that is the attribute information of the user itself And associating it with the user attribute storage means,
Select another user whose similarity with the one user is greater than or equal to a first reference value for another user who has the principal attribute that matches the partner attribute of the one user And step to be an introducer,
The degree of similarity with the one user is the first for other users who have the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user and who are other than the introducer. Selecting another user who is equal to or greater than the reference value of 2 as a preliminary introducer,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
Communication support program to make computer execute.
(17) provides information about the item via a network, a communication support program for causing a computer to function as a server device that assist the communication between users,
And user identification information for each user, a step of storing in the relevant put to use history storing means and item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. Calculating a preference similarity for an item between one user and another user based on the obtained information;
The other party attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the one user is stored in the user attribute storage means, the user identification information of the other user, and the user attribute that is the attribute information of the user itself And associating it with the user attribute storage means,
For other users having the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select the first number of people in descending order of the degree of similarity with the one user, And steps to
The similarity with the one user is high for other users who have the identity attribute that matches the counterpart attribute of the one user and other users than the introducer Selecting other users for the second number of people in order to be a preliminary introducer,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
Communication support program to make computer execute.
(18) provides information about the item via a network, a communication support program for causing a computer to function as a server device that assist the communication between users,
And user identification information for each user, a step of storing in the relevant put to use history storing means and item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. Calculating a preference similarity for an item between one user and another user based on the obtained information;
The other party attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the one user is stored in the user attribute storage means, the user identification information of the other user, and the user attribute that is the attribute information of the user itself And associating it with the user attribute storage means,
For other users having the identity attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select another user whose similarity with the one user is greater than or equal to a predetermined reference value The steps to introduce
The other user who has the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, and the similarity to the other user other than the introducer is the target. Selecting other users for a predetermined number of people in descending order to be preliminary introducers,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
Communication support program to make computer execute.
(19) provides information about the item via a network, a communication support program for causing a computer to function as a server device that assist the communication between users,
And user identification information for each user, a step of storing in the relevant put to use history storing means and item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. Calculating a preference similarity for an item between one user and another user based on the obtained information;
The other party attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the one user is stored in the user attribute storage means, the user identification information of the other user, and the user attribute that is the attribute information of the user itself And associating it with the user attribute storage means,
For other users who have the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select a predetermined number of people in descending order of the similarity with the one user as introducers. Steps,
The similarity with the one user is predetermined for other users who have the principal attribute that matches the partner attribute of the one user and other users than the introducer. Selecting other users who are above the threshold value of
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
Communication support program to make computer execute.
(20) Instead of the item selection step,
On the basis of the use frequency value corresponding to the one user and the preliminary introducer, the use frequency value before Symbol one user is less than a predetermined value, selects the items that the preliminary introducer is utilized Item selection step
The communication support program according to any one of (16) to (19), which is executed by a computer .
以上の通り、本発明を用いれば、アイテムに対する利用者の利用履歴を使って処理を行
うため、サービス事業者が事前にアイテムの分類作業を行ったり、利用者がアイテムに対
する評価作業を行うことなく、当該利用者の興味や嗜好に合った他の利用者を探して紹介
することが可能となる。よって、本発明によれば、利用者は煩雑な手間をかけずに、自分
と興味や嗜好の似た利用者と容易にコミュニケーションを図ることが可能となる。
As described above, according to the present invention, processing is performed using a user's usage history for an item, so that a service provider does not perform item classification work in advance or a user does not perform evaluation work on an item. It is possible to search for and introduce other users that match the user's interests and preferences. Therefore, according to the present invention, it is possible for a user to easily communicate with a user who has similar interests and tastes with himself / herself without troublesome work.
また、本発明によれば、情報交換可能な紹介者を増やすためには、どのようなアイテム
を利用したら良いのかを利用者に提示することが出来るので、利用者にとっての利便性が
高まると同時に、アイテム利用が促進されるという効果が生まれる。
In addition, according to the present invention, in order to increase the number of introducers who can exchange information, it is possible to present to the user what items should be used. , The effect of promoting the use of items.
また、本発明によれば、現在情報交換可能でないものの、今後、情報交換可能となる可
能性の高い人のプロフィール及びその為のアイテム情報を利用者に提示することが出来る
ので、利用者の利便性が非常に高まると同時に、利用者のアイテム利用意欲が非常に高ま
るという効果が生まれる。
Further, according to the present invention, although it is not currently possible to exchange information, it is possible to present to the user a profile of a person who is highly likely to be able to exchange information in the future and item information therefor. At the same time, the effect is that the user's willingness to use items is greatly increased.
また、本発明によれば、嗜好の類似する利用者を選択する処理において、利用者間で共
通に使われたアイテム数ではなく、各利用者をアイテムに対する嗜好類似性を反映した情
報空間に配置するようなスコアを用いている。従って、本発明を用いれば、従来よりも精
度良く類似利用者を選択することが可能となる。
Further, according to the present invention, in the process of selecting users with similar preferences, each user is placed in an information space reflecting the preference similarity for the items, not the number of items commonly used among users. A score is used. Therefore, if the present invention is used, it is possible to select a similar user with higher accuracy than in the past.
さらには、スコア計算において、前記情報空間を複数のアイテムに関連する各々の座標
軸によって構成するようにすれば、対象となる利用者と共通のアイテムを利用していない
利用者をも含めて紹介者を紹介することが可能となる。
Furthermore, in the score calculation, if the information space is configured by coordinate axes related to a plurality of items, introducers including users who do not use the same item as the target user are included. Can be introduced.
[第1の実施例]
図1は、本発明のサーバ装置及びコミュニケーション支援方法の第1の実施例を適用し
たコミュニケーション支援システムの全体の構成を示している。この図1からわかるよう
に当該コミュニケーション支援システムは、アイテムに関する情報を提供するサーバ1と
利用者の利用する複数の端末装置2とが、インターネット等のネットワーク3を介して接
続されることで構成されている。アイテムとは、テキスト、音楽、映像等で構成されるコ
ンテンツ、または/及びオンラインショッピングで扱われる物品である。
[First embodiment]
FIG. 1 shows the overall configuration of a communication support system to which a first embodiment of the server device and communication support method of the present invention is applied. As can be seen from FIG. 1, the communication support system is configured by connecting a
サーバ1は、ネットワーク3の制御を行う送受信部11と、各アイテムを識別するため
のアイテムID、及び各アイテムの名称等の属性データを格納するアイテム属性格納部1
3と、各利用者を識別する利用者識別情報である利用者ID等を格納する利用者属性格納
部14と、利用されたアイテムのアイテムIDとそれを利用した利用者の利用者IDを記
録格納する利用履歴格納部15とを有している。
The
3, a user attribute storage unit 14 that stores a user ID that is user identification information for identifying each user, an item ID of a used item, and a user ID of a user who uses the item ID And a use
また、このサーバ1は、利用履歴格納部15のデータに基づき、他の利用者との情報交
換を希望する紹介要求者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用
者類似度計算部16と、紹介要求者との類似度が第1の基準以上である利用者を紹介者と
して選択する紹介者選択部17と、紹介要求者との類似度が第1の基準未満でかつ第2の
基準以上である利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択部18と、紹介要求者
と予備紹介者との類似度を高めるようなアイテムを選択するアイテム選択部19と、紹介
者択部17で選択された紹介者と当該利用者とが情報交換可能になるように管理を行うコ
ミュニケーション管理部20と、計時機能を備えた当該サーバ1全体を制御する制御部2
1とを有している。
In addition, the
1.
なお、この図1においては、サーバ1の各部11〜21をハードウェア的に示している
が、これは、各部11〜21を内蔵プログラム処理としてソフトウェア的に実現してもよ
い。これにより、当該サーバ1として、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、
その他のコンピュータにより実現可能となる。
In FIG. 1, the units 11 to 21 of the
It can be realized by other computers.
さらに、サーバ1の各処理部を複数のコンピュータに分散させて実現することも可能で
ある。
Furthermore, each processing unit of the
端末装置2は、CPU、RAM、ROM、ネットワーク制御回路、キーボードやマウス
等の入力装置、ディスプレイ等の表示装置で構成されており、内蔵されたプログラムによ
り処理動作を行う。この端末装置2としては、一般的なパーソナルコンピュータを用いる
ことができる。
The
[実施の形態の動作]
次に、このような構成を有する当該実施の形態のコミュニケーション支援システムの動
作説明をする。
[Operation of the embodiment]
Next, the operation of the communication support system according to the embodiment having such a configuration will be described.
〔利用者登録動作〕
当該実施の形態のコミュニケーション支援システムにおいてサービスを受けるためには
、利用者はサーバ1側に利用者登録を行うようになっている。この利用者登録は、図2に
示すフローチャートに従って行われるようになっており、利用者登録を行う際には、利用
者は、ステップS1において端末装置2を操作して例えば利用者の希望する利用者ID、
希望するパスワード、電子メールあるいは電話番号等の他者がコンタクト時に使うコンタ
クト情報、から成る利用者属性の入力を行う。この利用者により入力された利用者属性は
、ネットワーク3を介してサーバ1側に送信される。
[User registration operation]
In order to receive a service in the communication support system of the embodiment, the user performs user registration on the
Enter the user attributes consisting of the desired password, contact information used by other people at the time of contact, such as e-mail or telephone number. The user attribute input by the user is transmitted to the
サーバ1は、制御部21の制御により、利用者から送信された利用者属性を送受信部1
1を介して受信し、当該利用者が入力した利用者IDが既に利用者属性格納部14に登録
されているか否かを判定する(ステップS2)。
The
1, it is determined whether or not the user ID input by the user is already registered in the user attribute storage unit 14 (step S <b> 2).
利用者属性格納部14には、図3に示すような形式で、利用者を一意に識別できる利用
者識別情報である利用者ID、パスワード、コンタクト情報が格納されている。制御部2
1は、ステップS2において、利用者から送信された利用者IDが、利用者属性格納部1
4に既に格納されていないことを確認した場合、ステップS3において、利用者属性格納
部14に新たなエントリを割り当て、受信した当該利用者の利用者ID、パスワード、コ
ンタクト情報を格納する。
The user attribute storage unit 14 stores a user ID, a password, and contact information, which are user identification information that can uniquely identify a user, in the format shown in FIG.
In step S2, the user ID transmitted from the user is the user
If it is confirmed that the user ID is not already stored in
また、制御部21は、ステップS2において、利用者から送信された利用者IDが、利
用者属性格納手段14に既に格納されていると判定した場合には、送受信部11を介して
端末装置2に対し、新たな利用者IDの入力を促すメッセージを送信する(ステップS4
)。
If the
).
なお、本実施例においては、利用者がコンタクト情報を入力し、サーバ装置に格納する
が、利用者間のコミュニケーションに一般的な電子メールや電話を使わせず、サーバ装置
経由のメッセージ交換に限定する場合には、コンタクト情報の入力及び格納は不要である
。
In this embodiment, the user inputs the contact information and stores it in the server device. However, the communication between the users is not used for general e-mail or telephone, and is limited to message exchange via the server device. In this case, it is not necessary to input and store contact information.
〔アイテム情報提供動作〕
次に、このようにサーバ1側に利用者属性が登録されると、当該コミュニケーション支
援システムにおけるアイテム情報提供サービスを受けることが可能となる。この情報提供
サービスは、図4に示すフローチャートに従って行われるようになっており、情報提供サ
ービスを受ける場合、ステップS11において、利用者は端末装置2を操作して前記登録
した利用者ID及びパスワードの入力を行う。端末装置2は、利用者により入力された利
用者ID及びパスワードをサーバ1に送信する。
[Item information provision operation]
Next, when the user attribute is registered on the
サーバ1の制御部21は、この利用者ID及びパスワードを送受信部11を介して受信
し、ステップS12において利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパス
ワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提
供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置2側にエラーコード
を返信する。これにより、利用者は、利用者IDやパスワードの入力誤り等に気付き、再
度、正確な利用者ID或いはパスワードの入力を行うこととなる。
The
次に、サーバ1の制御部21は、利用者から送信された利用者ID及びパスワードと、
利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパスワードとの一致を検出すると
、ステップS13において、テキスト、音楽、映像等で構成されるコンテンツ、または/
及びオンラインショッピングで扱われる物品情報であるアイテムに関する情報をアイテム
属性格納手段13から読み出し、端末装置2に送信する。ステップS14において、利用
者が利用したいアイテムを選択すると、端末装置2からサーバ1に当該アイテムIDが送
信される。次にステップS15において、利用者が指定したアイテムのアイテムIDと、
当該利用者の利用者IDと、サーバ1の制御部21で計測した利用日時とが、図5に示す
ような形式で、サーバ1の利用履歴格納部15に格納される。
Next, the
When a match with the user ID and password registered in the user attribute storage unit 14 is detected, in step S13, content composed of text, music, video, etc., or /
And the information regarding the item which is article information handled by online shopping is read from the item attribute storage means 13, and is transmitted to the
The user ID of the user and the use date and time measured by the
次に、サーバ1は端末2に対してアイテム本体データを送信し、ステップS16におい
て利用者は端末2でアイテムの表示・再生を行う。なお、アイテムが物品である場合は、
このステップは、事業者から利用者への物品の送付ステップとなる。
Next, the
This step is a step of sending goods from the business operator to the user.
アイテム属性格納部13には、図6に示すような形式で、アイテムを一意に識別するア
イテムID毎に、名称、アイテム本体データの格納場所等の属性が格納されている。なお
アイテム属性として、名称の他に、アイテムの制作者、制作時期、ジャンル、概要説明等
の情報をアイテム属性格納部に格納し、利用者に提供するようにしても良い。
〔紹介者情報提供動作〕
利用者は所定の回数以上アイテム情報提供サービスを受けアイテムを利用した後、当該
利用者とアイテムに対する嗜好の類似した他の利用者の紹介を受けることが可能になる。
In the item attribute storage unit 13, attributes such as a name and a storage location of item body data are stored for each item ID that uniquely identifies an item in a format as shown in FIG. 6. As item attributes, in addition to names, information such as item creator, production time, genre, and summary description may be stored in the item attribute storage unit and provided to the user.
[Introducer information provision operation]
After the user receives the item information providing service a predetermined number of times or more and uses the item, the user can receive an introduction from the user and other users who have similar preferences for the item.
(利用者認証動作)
サーバ1は、図7に示すフローチャートに従って、利用履歴格納手段15のデータを使
って紹介者情報の提供を行う。
(User authentication operation)
The
ステップS21において、利用者は端末装置2を操作して前記登録した利用者ID及び
パスワードの入力を行う。端末装置2は、利用者により入力された利用者ID及びパスワ
ードをサーバ1に送信する。
In step S21, the user operates the
サーバ1の制御部21は、この利用者ID及びパスワードを送受信部11を介して受信
し、ステップS22において利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパス
ワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提
供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置2側にエラーコード
を返信する。これにより、利用者は、利用者IDやパスワードの入力誤り等に気付き、再
度、正確な利用者ID及びパスワードの入力を行うこととなる。
The
(利用頻度データの作成動作)
次に、サーバ1の制御部21は、利用者から送信された利用者ID及びパスワードと、
利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパスワードとの一致を検出すると
、ステップS23において、利用者類似度計算部16が、以下に説明するような行列形式
の利用頻度データAを作成する。以下では、利用履歴格納部15に格納されている利用者
数をM、アイテム数をNとする。
(Use frequency data creation operation)
Next, the
When a match with the user ID and password registered in the user attribute storage unit 14 is detected, in step S23, the user similarity calculation unit 16 uses the matrix-type usage frequency data A as described below. create. In the following, it is assumed that the number of users stored in the usage
ステップS23において利用者類似度計算部16は、まず、図8に示す形式の利用者I
Dと利用者インデックス値i(i=1〜M)の対応データを作成し、利用者類似度計算部1
6の利用者インデックメモリに格納する。以下では、紹介者情報を要求している利用者の
利用者インデックス値をUとする
また、図9に示す形式のアイテムIDとアイテムインデックス値j(j=1〜N)の対応
データを作成し、利用者類似度計算部16のアイテムインデックスメモリに格納する。そ
して、利用者i(i=1〜M)がアイテムj(j=1〜N)を利用した回数を算出する。こ
れは、利用者iの利用者IDをUT[i]、アイテムjのアイテムIDをCT[j]として、
利用履歴格納部15から、利用者IDがUT[i]で、アイテムIDがCT[j]であるレコー
ドを読み出し、この数をカウントすることにより求められる。
In step S23, the user similarity calculation unit 16 first determines the user I in the format shown in FIG.
Correspondence data between D and the user index value i (i = 1 to M) is created, and the user
6 in the user index memory. In the following, the user index value of the user requesting the introducer information is U. Also, the correspondence data of the item ID and the item index value j (j = 1 to N) in the format shown in FIG. 9 is created. And stored in the item index memory of the user similarity calculation unit 16. Then, the number of times the user i (i = 1 to M) has used the item j (j = 1 to N) is calculated. This is because the user ID of user i is UT [i], the item ID of item j is CT [j],
It is obtained by reading a record having a user ID UT [i] and an item ID CT [j] from the usage
利用者iがアイテムjをL回利用しているものとし、その利用日時をT[i][j][k](k=
1〜L)、現在日時をTcとした場合、利用者類似度計算部16は、以下の数式(1)を
用いて、利用者iのアイテムjに対する利用頻度値a[i][j](i=1〜M、j=1〜N)
を算出する。
It is assumed that user i has used item j L times, and the usage date and time is T [i] [j] [k] (k =
1 to L), when the current date and time is Tc, the user similarity calculation unit 16 uses the following mathematical formula (1) to use frequency value a [i] [j] ( i = 1 to M, j = 1 to N)
Is calculated.
ここで、この数式(1)に示す関数f(x)は、図10に示すように入力xが大きくな
るに従って出力が減少する特性を持つ重み関数である。従って、例えばアイテムjを1日
前に利用した場合は、1ヶ月前に同じアイテムjを利用した場合に比べ、そのアイテムj
の利用頻度が高い値となる。利用者類似度計算部16は、このようにして利用頻度a[i][
j]を要素とするM行N列の行列の利用頻度データAを作成する。
Here, the function f (x) shown in the equation (1) is a weighting function having a characteristic that the output decreases as the input x increases as shown in FIG. Therefore, for example, when the item j is used one day ago, the item j is compared with the case where the same item j is used one month ago.
The frequency of use is high. In this way, the user similarity calculation unit 16 uses the usage frequency a [i] [
Use frequency data A of a matrix of M rows and N columns with j] as an element is created.
このように、利用者がアイテムを利用した利用日時を記録し、利用日時が新しい程大き
な重み係数を使って利用頻度データを作成すれば、後の紹介者選択処理において、利用者
の最新の興味や嗜好を反映した紹介者選択が可能となる。もちろん、利用者の最新の興味
や嗜好を反映させる必要がない場合は、図10に示した特性とは異なる特性の関数を用い
ても良い。例えば、入力によらずに一定値を出力する関数を用いても良い。
In this way, if the user records the use date and time when the item is used, and creates the use frequency data using a larger weighting factor as the use date is newer, the latest interest of the user will be included in the introducer selection process later. And introducer selection reflecting the taste. Of course, if it is not necessary to reflect the latest interests and preferences of the user, a function having characteristics different from the characteristics shown in FIG. 10 may be used. For example, a function that outputs a constant value regardless of input may be used.
そして、この利用頻度データAが作成されると、サーバ1はステップS24に進む。
When the usage frequency data A is created, the
(利用者類似度計算の第1方式の動作)
次に、ステップS24では、図1に示す利用者類似度計算部16が、利用者Uと他の利
用者(i=1〜M、i≠U)との類似度を計算する。利用者Uと他の利用者の類似度D[i][
U](i=1〜M、i≠U)を計算する方法としては種々の方法を適用可能である。例えば、
数式(2)に従い、利用者Uと他の利用者が共通に利用したアイテム数をカウントして、
類似度とすることが出来る。
(Operation of the first method of user similarity calculation)
Next, in step S24, the user similarity calculation unit 16 shown in FIG. 1 calculates the similarity between the user U and other users (i = 1 to M, i ≠ U). Similarity D [i] [between user U and other users
As a method for calculating U] (i = 1 to M, i ≠ U), various methods can be applied. For example,
According to Equation (2), the number of items commonly used by the user U and other users is counted,
Similarity can be obtained.
利用者類似度計算部16は、計算した類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を利用者類
似度計算部の類似度メモリVに格納する。
The user similarity calculation unit 16 stores the calculated similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U) in the similarity memory V of the user similarity calculation unit.
(利用者類似度計算の第2方式の動作)
利用者間の類似度を計算する際に、情報空間を構成し、情報空間内に各利用者を配置し
た上で、情報空間内の距離あるいは角度を使って利用者間の類似度を表わすことにより、
従来方法よりも高い精度で類似利用者を選定することが可能になる。
(Operation of the second method for calculating user similarity)
When calculating the similarity between users, configure the information space, place each user in the information space, and express the similarity between users using the distance or angle in the information space By
It is possible to select similar users with higher accuracy than the conventional method.
例えば、従来方法では、利用者の利用したアイテムの数に関係なく、利用者Uと利用者
B、利用者Uと利用者Cの間で共通に利用されたアイテム数が同じであれば、利用者Uに
対する利用者Bと利用者Cの関連性は等しくなってしまう。一方、情報空間内に各利用者
を配置することにより、利用者間で共通に利用されたアイテム数だけでなく、各利用者の
利用した他のアイテム数も考慮して利用者間の関連性を求めることができる。
For example, in the conventional method, if the number of items used in common between the user U and the user B and the user U and the user C is the same regardless of the number of items used by the user, The relevance between the user B and the user C with respect to the person U becomes equal. On the other hand, by placing each user in the information space, not only the number of items shared among users but also the number of other items used by each user is taken into account. Can be requested.
情報空間を構成する方法はいくつかあるが、最も単純な方法として、1つのアイテムを
1つの座標軸に対応させた情報空間を用いることが出来る。
There are several methods for configuring the information space. As the simplest method, an information space in which one item corresponds to one coordinate axis can be used.
利用者類似度計算部16はステップS24において、数式(3)に従って、情報空間内
で利用者Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの角度を計算し、利用者U
と他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)とすることが出来る。
In step S24, the user similarity calculation unit 16 calculates an angle between a vector indicating the user U and another vector indicating the user i in the information space according to the equation (3).
And other users' similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U).
あるいは、利用者類似度計算部16はステップS24において、情報空間内での利用者
Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの間の距離を用いて、数式(4)に
従って、利用者Uと他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を計算することが
出来る。ただし、数式(4)においてεは定数である。
Alternatively, in step S24, the user similarity calculation unit 16 uses the distance between the vector indicating the user U and the vector indicating the other user i in the information space according to Equation (4). The degree of similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U) between U and other users can be calculated. However, in Formula (4), ε is a constant.
利用者類似度計算部16は、計算した類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を利用者類
似度計算部の類似度メモリVに格納する。
The user similarity calculation unit 16 stores the calculated similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U) in the similarity memory V of the user similarity calculation unit.
(利用者類似度計算の第3方式の動作)
前述した利用者類似度計算の第2の動作では、他の利用者と共通するアイテムが少ない
利用者に対して紹介者を増やすことが難しい。そこで、複数のアイテムと複数の利用者と
の関連性を利用して、各々の座標軸を複数のアイテムに対応させることにより、他の利用
者と共通するアイテムが少ない利用者に対しても紹介者を増やすことが可能となるような
情報空間を算出する。
(Operation of the third method of user similarity calculation)
In the second operation of the user similarity calculation described above, it is difficult to increase the number of introducers for users who have few items in common with other users. Therefore, by using the relationship between multiple items and multiple users, each coordinate axis corresponds to multiple items, so that it is also an introducer to users who have few items in common with other users An information space that can increase the number of times is calculated.
具体的には、この利用者類似度計算部16は、利用頻度データAに対し、例えば多変量
解析の一手法である数量化3類を適用して情報空間を構成する。数量化3類自体は、例え
ば「数量化」(林 知己夫著、朝倉書店)に詳細に説明されているのでここでは省略する
が、これを適用すると、各利用者に対してサンプルスコアX[i][q](i=1〜M,q=1〜
Q)、固有値λ[q](q=1〜Q)が得られる。ここでQは、1≦Q<min(M, N)を満たす所
定の整数であり、情報空間の次元を表わす。固有値λ[q]は、1次元目のλ[1]が最大で、
次元数と共に順次減少し、Q次元目のλ[Q]が最小になっている。
サンプルスコアX[i][q]は、利用頻度データAにおいて利用者とアイテムの相関を最大に
するという条件で算出された数量である。利用者の利用頻度の高いアイテムは、利用者の
好むアイテムと考えられるので、この情報空間は利用者のアイテムに対する嗜好を反映し
た空間と言える。
Specifically, the user similarity calculation unit 16 configures an information space by applying, for example,
Q) and eigenvalue λ [q] (q = 1 to Q) are obtained. Here, Q is a predetermined integer that satisfies 1 ≦ Q <min (M, N), and represents the dimension of the information space. The eigenvalue λ [q] is the largest in λ [1] in the first dimension,
It decreases sequentially with the number of dimensions, and λ [Q] in the Qth dimension is minimized.
The sample score X [i] [q] is a quantity calculated on the condition that the correlation between the user and the item is maximized in the usage frequency data A. Since items that are frequently used by users are considered items that users prefer, this information space can be said to be a space that reflects the user's preference for items.
また、各々の座標軸は1つのアイテムに対応しているわけではなく、複数のアイテムと
対応しており、似たような性質のアイテムがある場合に、同一のアイテムを利用していな
い利用者同士を関連づけることが出来る。
In addition, each coordinate axis does not correspond to one item, but corresponds to a plurality of items, and when there are items with similar properties, users who do not use the same item Can be related.
例えば、利用者Uはアイテム1のみを利用しており、利用者Bはアイテム2のみを利用
している場合、従来方法では、利用者Uと利用者Bは全く関連性が無いと判定されてしま
い、互いに紹介対象とすることは不可能である。しかしながら仮に、他の多くの利用者が
アイテム1とアイテム2の両方を利用しているとすると、アイテム1とアイテム2は似た
性質のアイテムと考えられ、利用者Uと利用者Bにもある程度の関連性があると判定する
のが妥当である。本発明ではこのような場合に、利用者Uのスコアと利用者Bのスコアは
、全く無関係ではなく、ある程度近い値となる。このため、共通するアイテムを利用して
いない利用者同士であっても、関連性を見出すことが可能である。
For example, if user U uses only
また、任意の2人のサンプルスコアX[i1][q]、X[i2][q](i1≠i2)の距離あるいは角
度が近い場合には、2人のアイテムに対する嗜好は類似しており、距離あるいは角度が遠
い場合には、嗜好は異なっていると判断できる。
Also, if the distance or angle of any two sample scores X [i1] [q], X [i2] [q] (i1 ≠ i2) are close, the preferences for the two items are similar. When the distance or angle is far, it can be determined that the preference is different.
なお、当該実施の形態では、前記スコアの計算に数量化3類を適用することとしたが、
これは、同様な結果の得られる他の統計手法を用いるようにしてもよい。
In this embodiment,
For this, another statistical method that can obtain a similar result may be used.
利用者類似度計算部16はステップS24において、数式(5)に従って、情報空間内
で利用者Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの角度を計算し、利用者U
と他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)とすることが出来る。
In step S24, the user similarity calculation unit 16 calculates the angle between the vector indicating the user U and the vector indicating the other user i in the information space according to the equation (5).
And other users' similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U).
あるいは、利用者類似度計算部16はステップS24において、数式(6)に従って、
情報空間内で利用者Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの間の距離を計
算し、これを利用して利用者Uと他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)とす
ることが出来る。ただし、数式(6)においてγは定数である。
Alternatively, the user similarity calculation unit 16 in step S24, according to Equation (6),
The distance between the vector indicating the user U and the vector indicating the other user i in the information space is calculated, and the similarity D [i] [U] between the user U and the other user is calculated using this distance. (I = 1 to M, i ≠ U). However, in formula (6), γ is a constant.
利用者類似度計算部16は計算した類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を利用者類似
度計算部の類似度メモリVに格納する。
(紹介者の選定動作)
次に、ステップS25において紹介者選択部17が利用者Uと類似度が所定の基準(第
1の基準)よりも高い利用者を紹介者として選択する。
The user similarity calculator 16 stores the calculated similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U) in the similarity memory V of the user similarity calculator.
(Introducer selection action)
Next, in step S25, the introducer selection unit 17 selects a user whose similarity with the user U is higher than a predetermined standard (first standard) as an introducer.
選択方法としては、以下の2つの方法のいずれかを用いることが出来る。 One of the following two methods can be used as the selection method.
1つ目の方法は、利用者類似度計算部の類似度メモリVから類似度D[i][U](i=1〜
M、i≠U)を読み出し、D[i][U]≧α(ただしαは定数)を満たす利用者iを紹介者とす
る。(なお、紹介者選定条件としてD[i][U]>αとしてもよい。)
もう1つの方法は、利用者類似度計算部の類似度メモリVから類似度D[i][U](i=1
〜M、i≠U)を読み出し、類似度の高い順にR人選択して紹介者とする方法である。た
だしRは所定の定数である。
The first method is to use the similarity D [i] [U] (i = 1 to 1) from the similarity memory V of the user similarity calculation unit.
M, i.noteq.U) is read, and user i satisfying D [i] [U] .gtoreq..alpha. (Note that D [i] [U]> α may be used as an introducer selection condition.)
Another method is to use the similarity D [i] [U] (i = 1) from the similarity memory V of the user similarity calculation unit.
˜M, i ≠ U), and R people are selected in descending order of similarity to be introducers. However, R is a predetermined constant.
紹介者選択部17は、利用者類似度計算部16の利用者インデックスメモリを使って、
紹介者の利用者インデックスiから紹介者の利用者IDを求め、紹介者選択部17の紹介
者メモリに書き込む。
The introducer selection unit 17 uses the user index memory of the user similarity calculation unit 16 to
The introducer's user ID is obtained from the introducer's user index i, and written into the introducer memory of the introducer selection unit 17.
(予備紹介者の選定動作)
次に、ステップS26において、予備紹介者選択部18が利用者Uと類似度が第1の基
準よりも低く、かつ第2の基準よりも高い利用者を予備紹介者として選択する。
(Selection operation of preliminary introducer)
Next, in step S26, the preliminary
選択方法としては、以下の2つの方法のいずれかを用いることが出来る。 One of the following two methods can be used as the selection method.
1つ目の方法は、利用者類似度計算部の類似度メモリVから類似度D[i][U](i=1〜
M、i≠U)を読み出し、α>D[i][U]≧β(ただしβはα>βである定数)を満たすiを
予備紹介者とする。また、予備紹介者の選定条件としてα>D[i][U]>βとしてもよい。
(なお、紹介者選定条件としてD[i][U]>αとした場合には、予備紹介者の選定条件はα
≧D[i][U]≧βまたはα≧D[i][U]>βとなる。)
もう1つの方法は、利用者類似度計算部の類似度メモリVから類似度D[i][U](i=1
〜M、i≠U)を読み出し、類似度の高い順に並べた時の(R+1)人目から(R+S)
人目までのS人を選択して予備紹介者とする。ただしSは所定の定数である。
The first method is to use the similarity D [i] [U] (i = 1 to 1) from the similarity memory V of the user similarity calculation unit.
M, i ≠ U) is read, and i satisfying α> D [i] [U] ≧ β (where β is a constant satisfying α> β) is set as a preliminary introducer. Further, α> D [i] [U]> β may be set as a selection condition for the preliminary introducer.
(If D [i] [U]> α is set as the introducer selection condition, the selection condition for the preliminary introducer is α
≧ D [i] [U] ≧ β or α ≧ D [i] [U]> β. )
Another method is to use the similarity D [i] [U] (i = 1) from the similarity memory V of the user similarity calculation unit.
~ M, i ≠ U) and (R + 1) from the (R + 1) th when arranged in descending order of similarity
Select up to S people and make a preliminary introducer. However, S is a predetermined constant.
予備紹介者選択部18は、利用者類似度計算部16の利用者インデックスメモリを使っ
て、予備紹介者の利用者インデックスiから予備紹介者の利用者IDを求め、予備紹介者
選択部18の予備紹介者メモリに書き込む。
The preliminary
(アイテムの選定動作)
次に、ステップS27において、アイテム選択部19が、利用者Uと予備紹介者の類似
度を高めるような紹介アイテムを選択する。まず、アイテム選択部19は、予備紹介者の
集合をHとして、数式(7)に従って、予備紹介者集合Hでのアイテム利用指数η[j](j
=1〜N)を計算する。次にアイテム利用指数η[j]を大きい順にソートし、値の大きな
順に、利用者Uの利用頻度が所定の定数δより小さいアイテム、すなわちa[U][j]≦δ(
ただし、δは定数)であるアイテムを所定数だけ選択する。
(Item selection operation)
Next, in step S27, the
= 1 to N). Next, the item usage index η [j] is sorted in descending order, and the items whose usage frequency of the user U is smaller than a predetermined constant δ, ie, a [U] [j] ≦ δ (
However, a predetermined number of items for which δ is a constant) are selected.
アイテム選択部19は、利用者類似度選択部16のアイテムインデックスメモリを使っ
て、選択したアイテムのアイテムインデックスjからアイテムIDを求め、アイテムID
をアイテム選択部19の紹介アイテムメモリに書き込む。
The
Is written in the introduction item memory of the
(紹介者情報送信動作)
次に、サーバ1のコミュニケーション管理部20はステップS28において、利用者U
に対する紹介者の利用者IDを紹介者選択部17の紹介者メモリから順次読み出し、更に
、紹介者の利用者IDをキーにして利用者属性格納部14から該当する利用者のコンタク
ト情報を読み出し、送受信部11を介して、利用者Uとの類似度の順位と合わせて端末装
置2に送信する。
(Introducer information transmission operation)
Next, the
Sequentially read out the user ID of the introducer from the introducer memory of the introducer selection unit 17, and read out the contact information of the corresponding user from the user attribute storage unit 14 using the user ID of the introducer as a key, The data is transmitted to the
(紹介アイテム情報送信動作)
次に、サーバ1の制御部21はステップS29において、利用者Uに対する紹介アイテ
ムのアイテムIDをアイテム選択部19の紹介アイテムメモリから順次読み出し、更に、
アイテムIDをキーにしてアイテム属性格納部13から該当するアイテムの名称等の属性
情報を読み出し、送信部11を介して、アイテム利用指数の順位と合わせて端末装置2に
送信する。
(Introduction item information transmission operation)
Next, in step S29, the
Attribute information such as the name of the corresponding item is read from the item attribute storage unit 13 using the item ID as a key, and transmitted to the
(紹介者情報の表示動作)
ステップS30において、端末装置2は、サーバ1から受信した紹介者の順位と紹介者
のコンタクト情報を図11に示すような形式で画面に表示する。順位番号が小さい利用者
ほど当該利用者とのアイテムに対する嗜好が類似していることを示している。当該利用者
は、コンタクト情報に電子メールアドレスや電話番号を使って紹介者とコンタクトを取る
ことが可能になる。端末装置2の画面には、紹介アイテム画面に遷移するためのボタンも
表示されており、利用者がこれを押すことにより、ステップS31に移行する。
(Introducer information display operation)
In step S30, the
(紹介アイテムの表示動作)
ステップS31において、端末装置2は、サーバ1から受信した紹介アイテムの順位と
、紹介アイテムの属性情報を図12に示すような形式で画面に表示する。順位番号が小さ
いアイテムほど、利用した後に紹介可能となる紹介者の数が増える可能性が高いアイテム
である。
(Introduction item display operation)
In step S31, the
次にステップS32において、利用者が各アイテムに対応している「選択」ボタンを押
して利用したいアイテムを選択すると、端末装置2からサーバ1に当該アイテムIDが送
信される。
In step S <b> 32, when the user selects an item to be used by pressing the “select” button corresponding to each item, the item ID is transmitted from the
次にステップS33において、利用者が指定したアイテムのアイテムIDと、当該利用
者の利用者IDと、サーバ1の制御部21で計測した利用日時とが、図5に示すような形
式で、サーバ1の利用履歴格納部15の利用履歴メモリに格納される。
Next, in step S33, the item ID of the item designated by the user, the user ID of the user, and the use date and time measured by the
次に、サーバ1は端末2に対してアイテム本体データを送信し、ステップS34におい
て利用者は端末2でアイテムの表示・再生を行う。なお、アイテムが物品である場合は、
このステップは、事業者から利用者への物品の送付ステップとなる。
Next, the
This step is a step of sending goods from the business operator to the user.
このようにして利用者Uが紹介アイテムを利用することにより、利用者Uと予備紹介者
とが共通に使用したアイテムが増え、利用者Uと予備紹介者との類似度が大きくなる。従
って、利用者Uが次回に紹介者情報の提供を要求した時点で、前回の予備紹介者が紹介者
に変更される可能性が高く、利用者Uは新たな紹介者と情報交換出来るようになる。
As the user U uses the introduction item in this way, the items commonly used by the user U and the preliminary introducer increase, and the similarity between the user U and the preliminary introducer increases. Therefore, when the user U requests provision of introducer information next time, the previous preliminary introducer is likely to be changed to an introducer, and the user U can exchange information with a new introducer. Become.
以上が本発明の第1の実施例の説明である。なお上記のステップS23からステップS
27までを利用者への紹介者情報提供動作とは非同期に行うことも可能である。例えば、
ステップS23からステップS27までをサーバ1の制御部21の計時装置に従い定期的
に処理し、あらかじめ各利用者毎に紹介者及び予備紹介者及び紹介アイテムを選択して、
紹介者選択部17の紹介者メモリ及び予備紹介者選択部18の予備紹介者メモリ及びアイ
テム選択部19の紹介アイテムメモリに書き込んでおき、利用者が情報提供を要求した際
には、ステップS28からステップS34の動作を行っても良い。
[第2の実施例]
図13は、本発明のサーバ装置及びコミュニケーション支援方法の第2の実施例を適用
したコミュニケーション支援システムの全体の構成を示している。この図13からわかる
ように当該コミュニケーション支援システムは、アイテムに関する情報を提供するサーバ
1と利用者の利用する複数の端末装置2とが、インターネット等のネットワーク3を介し
て接続されることで構成されている。アイテムとは、テキスト、音楽、映像等で構成され
るコンテンツ、または/及びオンラインショッピングで扱われる物品である。
The above is the description of the first embodiment of the present invention. Note that from step S23 to step S above
It is also possible to perform up to 27 asynchronously with the introducer information providing operation to the user. For example,
Steps S23 to S27 are periodically processed according to the timing device of the
When the information is written in the introducer memory of the introducer selection unit 17 and the preliminary introducer memory of the preliminary
[Second Embodiment]
FIG. 13 shows the overall configuration of a communication support system to which a second embodiment of the server device and communication support method of the present invention is applied. As can be seen from FIG. 13, the communication support system is configured by connecting a
サーバ1は、ネットワーク3の制御を行う送受信部11と、各アイテムを識別するため
のアイテムID、及び各アイテムの名称等の属性データを格納するアイテム属性格納部1
3と、各利用者を識別する利用者識別情報である利用者ID等を格納する利用者属性格納
部14と、利用者IDと共に利用者の性別、年齢、趣味等の自己属性及び紹介希望相手の
年齢、性別、趣味等の紹介希望条件を格納する拡張利用者属性格納部22と、利用された
アイテムのアイテムIDとそれを利用した利用者の利用者IDを記録格納する利用履歴格
納部15とを有している。
The
3, a user attribute storage unit 14 that stores a user ID that is user identification information for identifying each user, self attributes such as the user's gender, age, hobby, etc., and a user who wants to be introduced Extended user attribute storage unit 22 for storing introduction desired conditions such as age, sex, hobby, etc., and usage
また、このサーバ1は、利用履歴格納部15のデータに基づき、他の利用者との情報交
換を希望する紹介要求者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用
者類似度計算部16と、紹介要求者との類似度が第1の基準以上である利用者を紹介者と
して選択する紹介者選択部17と、紹介要求者との類似度が第1の基準未満でかつ第2の
基準以上である利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択部18と、紹介要求者
と予備紹介者との類似度を高めるようなアイテムを選択するアイテム選択部19と、紹介
者択部17で選択された紹介者と当該利用者とが情報交換可能になるように管理を行うコ
ミュニケーション管理部20と、計時機能を備えた当該サーバ1全体を制御する制御部2
1とを有している。
In addition, the
1.
なお、この図13においては、サーバ1の各部11〜22をハードウェア的に示してい
るが、これは、各部11〜22を内蔵プログラム処理としてソフトウェア的に実現しても
よい。これにより、当該サーバ1として、パーソナルコンピュータ、ワークステーション
、その他のコンピュータにより実現可能となる。
In FIG. 13, the units 11 to 22 of the
さらに、サーバ1の各処理部を複数のコンピュータに分散させて実現することも可能で
ある。
Furthermore, each processing unit of the
端末装置2は、CPU、RAM、ROM、ネットワーク制御回路、キーボードやマウス
等の入力装置、ディスプレイ等の表示装置で構成されており、内蔵されたプログラムによ
り処理動作を行う。この端末装置2としては、一般的なパーソナルコンピュータを用いる
ことができる。
The
[実施の形態の動作]
次に、このような構成を有する当該実施の形態のコミュニケーション支援システムの動
作説明をする。
[Operation of the embodiment]
Next, the operation of the communication support system according to the embodiment having such a configuration will be described.
〔利用者登録動作〕
当該実施の形態のコミュニケーション支援システムにおいてサービスを受けるためには
、利用者はサーバ1側に利用者登録を行うようになっている。この利用者登録は、図14
に示すフローチャートに従って行われるようになっており、利用者登録を行う際には、利
用者は、ステップS51において端末装置2を操作して例えば利用者の希望する利用者I
D、希望するパスワード、電子メールあるいは電話番号等の他者がコンタクト時に使うコ
ンタクト情報などの利用者属性と、自己の年齢、性別、趣味等の自己属性、紹介希望相手
の年齢、性別、趣味等の希望条件である拡張利用者属性の入力を行う。利用者により入力
された利用者属性及び拡張利用者属性は、ネットワーク3を介してサーバ1側に送信され
る。
[User registration operation]
In order to receive a service in the communication support system of the embodiment, the user performs user registration on the
When the user registration is performed, the user operates the
D, user attributes such as contact information that other people use when contacting others, such as passwords, emails or telephone numbers, etc., self-attributes such as their own age, gender, hobby, etc., age, gender, hobbies, etc. of the person wishing to introduce Enter the extended user attribute that is the desired condition. The user attribute and the extended user attribute input by the user are transmitted to the
サーバ1は、制御部21の制御により、端末装置2より送信された利用者属性及び拡張
利用者属性を送受信部11を介して受信し、当該利用者が入力した利用者IDが既に利用
者属性格納部14に登録されているか否かを判定する(ステップS52)。
The
利用者属性格納部14には、図3に示すような形式で、利用者を一意に識別できる利用
者識別情報である利用者ID、パスワード、コンタクト情報が格納される。制御部21は
、ステップS52において、利用者から送信された利用者IDが、利用者属性格納部14
に既に格納されていないことを確認した場合、ステップS53において、利用者属性格納
部14に新たなエントリを割り当て、受信した当該利用者の利用者ID、パスワード、コ
ンタクト情報を格納する。
The user attribute storage unit 14 stores a user ID, password, and contact information, which are user identification information that can uniquely identify a user, in the format shown in FIG. In step S52, the
In step S53, a new entry is assigned to the user attribute storage unit 14, and the received user ID, password, and contact information of the user are stored.
次に制御部21は、ステップS54において拡張利用者属性格納部22に新たなエント
リを割り当て、利用者の年齢、性別、趣味等の自己属性及び紹介希望相手の年齢、性別、
趣味等の紹介希望条件を格納する。拡張利用者属性格納部22には、図15に示すような
形式で、利用者IDと共に利用者の年齢、性別、趣味、紹介希望相手の年齢、性別、趣味
などが格納される。もちろん、拡張利用者属性格納部22に格納する情報は、これらに限
定されず、更に利用者の自己紹介などを利用者に入力させ、これを格納しても良い。また
、1人の利用者に対して複数の紹介希望条件を格納できるようにしても良い。ただし、拡
張利用者属性には、利用者を特定する情報は含まれず、拡張利用者属性を開示しても利用
者間のコミュニケーションは出来ないようになっている。
Next, the
Stores the desired introduction conditions such as hobbies. The extended user attribute storage unit 22 stores the user's age, sex, hobbies, the age, gender, hobbies, etc. of the user who wants to be introduced together with the user ID in the format shown in FIG. Of course, the information stored in the extended user attribute storage unit 22 is not limited to these, and the user may be allowed to input self-introduction of the user and store the information. Further, a plurality of desired introduction conditions may be stored for one user. However, the extended user attribute does not include information for identifying the user, and even if the extended user attribute is disclosed, communication between users cannot be performed.
制御部21は、ステップS52において、利用者から送信された利用者IDが、利用者
属性格納手段14に既に格納されていると判定した場合には、送受信部11を介して端末
装置2に対し、新たな利用者IDの入力を促すメッセージを送信する(ステップS55)
。
When the
.
なお、本実施例においては、利用者がコンタクト情報を入力し、サーバ装置に格納する
が、利用者間のコミュニケーションに一般的な電子メールや電話を使わせず、サーバ装置
経由のメッセージ交換に限定する場合には、コンタクト情報の入力及び格納は不要である
。
In this embodiment, the user inputs the contact information and stores it in the server device. However, the communication between the users is not used for general e-mail or telephone, and is limited to message exchange via the server device. In this case, it is not necessary to input and store contact information.
〔アイテム情報提供動作〕
次に、このようにサーバ1側に利用者属性が登録されると、当該コミュニケーション支
援システムにおけるアイテム情報提供サービスを受けることが可能となる。この情報提供
サービスは、図4に示すフローチャートに従って行われるようになっており、情報提供サ
ービスを受ける場合、ステップS11において、利用者は端末装置2を操作して前記登録
した利用者ID及びパスワードの入力を行う。端末装置2は、利用者により入力された利
用者ID及びパスワードをサーバ1に送信する。
[Item information provision operation]
Next, when the user attribute is registered on the
サーバ1の制御部21は、この利用者ID及びパスワードを送受信部11を介して受信
し、ステップS12において利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパス
ワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提
供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置2側にエラーコード
を返信する。これにより、利用者は、利用者IDやパスワードの入力誤り等に気付き、再
度、正確な利用者ID及びパスワードの入力を行うこととなる。
The
次に、サーバ1の制御部21は、利用者から送信された利用者ID及びパスワードと、
利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパスワードとの一致を検出すると
、ステップS13において、テキスト、音楽、映像等で構成されるコンテンツ、または/
及びオンラインショッピングで扱われる物品情報であるアイテムに関する情報をアイテム
属性格納手段13から読み出し、端末装置2に送信する。ステップS14において、利用
者が利用したいアイテムを選択すると、端末装置2からサーバ1に当該アイテムIDが送
信される。次にステップS15において、利用者が指定したアイテムのアイテムIDと、
当該利用者の利用者IDと、サーバ1の制御部21で計測した利用日時とが、図5に示す
ような形式で、サーバ1の利用履歴格納部15に格納される。
Next, the
When a match with the user ID and password registered in the user attribute storage unit 14 is detected, in step S13, content composed of text, music, video, etc., or /
And the information regarding the item which is article information handled by online shopping is read from the item attribute storage means 13, and is transmitted to the
The user ID of the user and the use date and time measured by the
次に、サーバ1は端末2に対してアイテム本体データを送信し、ステップS16におい
て利用者は端末2でアイテムの表示・再生を行う。なお、アイテムが物品である場合は、
このステップは、事業者から利用者への物品の送付ステップとなる。
Next, the
This step is a step of sending goods from the business operator to the user.
アイテム属性格納部13には、図6に示すような形式で、アイテムを一意に識別するア
イテムID毎に、名称、アイテム本体データの格納場所等の属性が格納されている。なお
アイテム属性として、名称の他に、アイテムの制作者、制作時期、ジャンル、概要説明等
の情報をアイテム属性格納部に格納し、利用者に提供するようにしても良い。
〔紹介者情報提供動作〕
利用者は所定の回数以上アイテム情報提供サービスを受けアイテムを利用した後、当該
利用者とアイテムに対する嗜好の類似した他の利用者の紹介を受けることが可能になる。
In the item attribute storage unit 13, attributes such as a name and a storage location of item body data are stored for each item ID that uniquely identifies an item in a format as shown in FIG. 6. As item attributes, in addition to names, information such as item creator, production time, genre, and summary description may be stored in the item attribute storage unit and provided to the user.
[Introducer information provision operation]
After the user receives the item information providing service a predetermined number of times or more and uses the item, the user can receive an introduction from the user and other users who have similar preferences for the item.
(利用者認証動作)
サーバ1は、図16に示すフローチャートに従って、利用履歴格納手段15のデータを
使って紹介者情報の提供を行う。利用者がアイテムを利用した後、当該利用者に対して紹
介者情報を提供することが可能になる。
(User authentication operation)
The
ステップS61において、利用者は端末装置2を操作して前記登録した利用者ID及び
パスワードの入力を行う。端末装置2は、利用者により入力された利用者ID及びパスワ
ードをサーバ1に送信する。
In step S61, the user operates the
サーバ1の制御部21は、この利用者ID及びパスワードを送受信部11を介して受信
し、ステップS62において利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパス
ワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提
供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置2側にエラーコード
を返信する。これにより、利用者は、利用者IDやパスワードの入力誤り等に気付き、再
度、正確な利用者ID或いはパスワードの入力を行うこととなる。
The
(利用頻度データの作成動作)
次に、サーバ1の制御部21は、利用者から送信された利用者ID及びパスワードと、
利用者属性格納部14に登録されている利用者ID及びパスワードとの一致を検出すると
、ステップS63において、利用者類似度計算部16が、以下に説明するような行列形式
の利用頻度データAを作成する。以下では、利用履歴格納部15に格納されている利用者
数をM、アイテム数をNとする。
(Use frequency data creation operation)
Next, the
When a match with the user ID and password registered in the user attribute storage unit 14 is detected, in step S63, the user similarity calculation unit 16 uses the matrix-type usage frequency data A as described below. create. In the following, it is assumed that the number of users stored in the usage
ステップS63において利用者類似度計算部16は、まず、図8に示す形式の利用者I
Dと利用者インデックス値i(i=1〜M)の対応データを作成し、利用者類似度計算部1
6の利用者インデックスメモリに格納する。以下では、紹介者情報を要求している利用者
の利用者インデックス値をUとする。
In step S63, the user similarity calculation unit 16 firstly uses the user I in the format shown in FIG.
Correspondence data between D and the user index value i (i = 1 to M) is created, and the user
6 user index memory. In the following, it is assumed that the user index value of the user requesting the introducer information is U.
また、図9に示す形式のアイテムIDとアイテムインデックス値j(j=1〜N)の対応
データを作成し、利用者類似度計算部16のアイテムインデックスメモリに格納する。そ
して、利用者i(i=1〜M)がアイテムj(j=1〜N)を利用した回数を算出する。こ
れは、利用者iの利用者IDをUT[i]、アイテムjのアイテムIDをCT[j]として、
利用履歴格納部15から、利用者IDがUT[i]で、アイテムIDがCT[j]であるレコー
ドの数をカウントすることにより求められる。
Further, correspondence data between the item ID and the item index value j (j = 1 to N) in the format shown in FIG. 9 is created and stored in the item index memory of the user similarity calculation unit 16. Then, the number of times the user i (i = 1 to M) has used the item j (j = 1 to N) is calculated. This is because the user ID of user i is UT [i], the item ID of item j is CT [j],
It is obtained from the usage
利用者iがアイテムjをL回利用しているものとし、その利用日時をT[i][j][k](k=
1〜L)、現在日時をTcとした場合、利用者類似度計算部16は、以下の数式(1)を
用いて、利用者iのアイテムjに対する利用頻度値a[i][j](i=1〜M、j=1〜N)
を算出する。
It is assumed that user i has used item j L times, and the usage date and time is T [i] [j] [k] (k =
1 to L), when the current date and time is Tc, the user similarity calculation unit 16 uses the following mathematical formula (1) to use frequency value a [i] [j] ( i = 1 to M, j = 1 to N)
Is calculated.
ここで、この数式(1)に示す関数f(x)は、図10に示すように入力xが大きくな
るに従って出力が減少する特性を持つ重み関数である。従って、例えばアイテムjを1日
前に利用した場合は、1ヶ月前に同じアイテムjを利用した場合に比べ、そのアイテムj
の利用頻度が高い値となる。利用者類似度計算部16は、このようにして利用頻度a[i][
j]を要素とするM行N列の行列の利用頻度データAを作成する。
Here, the function f (x) shown in the equation (1) is a weighting function having a characteristic that the output decreases as the input x increases as shown in FIG. Therefore, for example, when the item j is used one day ago, the item j is compared with the case where the same item j is used one month ago.
The frequency of use is high. In this way, the user similarity calculation unit 16 uses the usage frequency a [i] [
Use frequency data A of a matrix of M rows and N columns with j] as an element is created.
このように、利用者がアイテムを利用した利用日時を記録し、利用日時が新しい程大き
な重み係数を使って利用頻度データを作成すれば、後の紹介者選択処理において、利用者
の最新の興味や嗜好を反映した紹介者選択が可能となる。もちろん、利用者の最新の興味
や嗜好を反映させる必要がない場合は、図10に示した特性とは異なる特性の関数を用い
ても良い。例えば、入力によらずに一定値を出力する関数を用いても良い。
In this way, if the user records the use date and time when the item is used, and creates the use frequency data using a larger weighting factor as the use date is newer, the latest interest of the user will be included in the introducer selection process later. And introducer selection reflecting the taste. Of course, if it is not necessary to reflect the latest interests and preferences of the user, a function having characteristics different from the characteristics shown in FIG. 10 may be used. For example, a function that outputs a constant value regardless of input may be used.
そして、この利用頻度データAが作成されると、サーバ1はステップS64に進む。
When the usage frequency data A is created, the
(利用者類似度計算の第1方式の動作)
次に、ステップS64では、図2に示す利用者類似度計算部16が、利用者Uと他の利
用者(i=1〜M、i≠U)との類似度を計算する。利用者Uと他の利用者の類似度D[i][
U](i=1〜M、i≠U)を計算する方法としては種々の方法が適用可能である。例えば、
数式(2)に従い、利用者Uと他の利用者が共通に利用したアイテム数をカウントして、
類似度とすることが出来る。
(Operation of the first method of user similarity calculation)
Next, in step S64, the user similarity calculation unit 16 shown in FIG. 2 calculates the similarity between the user U and other users (i = 1 to M, i ≠ U). Similarity D [i] [between user U and other users
As a method for calculating U] (i = 1 to M, i ≠ U), various methods are applicable. For example,
According to Equation (2), the number of items commonly used by the user U and other users is counted,
Similarity can be obtained.
利用者類似度計算部16は、計算した類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を利用者類
似度計算部の類似度メモリVに格納する。
The user similarity calculation unit 16 stores the calculated similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U) in the similarity memory V of the user similarity calculation unit.
(利用者類似度計算の第2方式の動作)
利用者間の類似度を計算する際に、情報空間を構成し、情報空間内に各利用者を配置し
た上で、情報空間内の距離あるいは角度を使って利用者間の類似度を表わすことにより、
従来方法よりも高い精度で類似利用者を選定することが可能になる。
(Operation of the second method for calculating user similarity)
When calculating the similarity between users, configure the information space, place each user in the information space, and express the similarity between users using the distance or angle in the information space By
It is possible to select similar users with higher accuracy than the conventional method.
例えば、従来方法では、利用者の利用したアイテムの数に関係なく、利用者Uと利用者
B、利用者Uと利用者Cの間で共通に利用されたアイテム数が同じであれば、利用者Uに
対する利用者Bと利用者Cの関連性は等しくなってしまう。一方、情報空間内に各利用者
を配置することにより、利用者間で共通に利用されたアイテム数だけでなく、各利用者の
利用した他のアイテム数も考慮して利用者間の関連性を求めることができる。
For example, in the conventional method, if the number of items used in common between the user U and the user B and the user U and the user C is the same regardless of the number of items used by the user, The relevance between the user B and the user C with respect to the person U becomes equal. On the other hand, by placing each user in the information space, not only the number of items shared among users but also the number of other items used by each user is taken into account. Can be requested.
情報空間を構成する方法については、多数の方法が適用可能である。最も単純な方法と
して、1つのアイテムを1つの座標軸に対応させた情報空間を用いることが出来る。
Many methods can be applied to the method of configuring the information space. As the simplest method, an information space in which one item corresponds to one coordinate axis can be used.
利用者類似度計算部16はステップS64において、数式(3)に従って、情報空間内
で利用者Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの角度を計算し、利用者U
と他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)とすることが出来る。
In step S64, the user similarity calculation unit 16 calculates an angle between a vector indicating the user U and a vector indicating the other user i in the information space according to Equation (3).
And other users' similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U).
あるいは、利用者類似度計算部16はステップS64において、情報空間内での利用者
Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの間の距離を用いて、数式(4)に
従って、利用者Uと他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を計算することが
出来る。ただし、数式(4)においてεは定数である。
Alternatively, in step S64, the user similarity calculation unit 16 uses the distance between the vector indicating the user U and the vector indicating the other user i in the information space according to the equation (4). The degree of similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U) between U and other users can be calculated. However, in Formula (4), ε is a constant.
利用者類似度計算部16は、計算した類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を利用者類
似度計算部の類似度メモリVに格納する。
The user similarity calculation unit 16 stores the calculated similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U) in the similarity memory V of the user similarity calculation unit.
(利用者類似度計算の第3方式の動作)
前述した利用者類似度計算の第2の動作では、他の利用者と共通するアイテムが少ない
利用者に対して紹介者を増やすことが難しい。そこで、複数のアイテムと複数の利用者と
の関連性を利用して、各々の座標軸を複数のアイテムに対応させることにより、他の利用
者と共通するアイテムが少ない利用者に対しても紹介者を増やすことが可能となるような
情報空間を算出する。
(Operation of the third method of user similarity calculation)
In the second operation of the user similarity calculation described above, it is difficult to increase the number of introducers for users who have few items in common with other users. Therefore, by using the relationship between multiple items and multiple users, each coordinate axis corresponds to multiple items, so that it is also an introducer to users who have few items in common with other users An information space that can increase the number of times is calculated.
具体的には、この利用者類似度計算部16は、利用頻度データAに対し、例えば多変量
解析の一手法である数量化3類を適用して情報空間を構成する。数量化3類自体は、例え
ば「数量化」(林 知己夫著、朝倉書店)に詳細に説明されているのでここでは省略する
が、これを適用すると、各利用者に対してサンプルスコアX[i][q](i=1〜M,q=1〜
Q)、固有値λ[q](q=1〜Q)が得られる。ここでQは、1≦Q<min(M, N)を満たす所
定の整数であり、情報空間の次元を表わす。固有値λ[q]は、1次元目のλ[1]が最大で、
次元数と共に順次減少し、Q次元目のλ[Q]が最小になっている。
サンプルスコアX[i][q]は、利用頻度データAにおいて利用者とアイテムの相関を最大に
するという条件で算出された数量である。利用者の利用頻度の高いアイテムは、利用者の
好むアイテムと考えられるので、この情報空間は利用者のアイテムに対する嗜好を反映し
た空間と言える。
Specifically, the user similarity calculation unit 16 configures an information space by applying, for example,
Q) and eigenvalue λ [q] (q = 1 to Q) are obtained. Here, Q is a predetermined integer that satisfies 1 ≦ Q <min (M, N), and represents the dimension of the information space. The eigenvalue λ [q] is the largest in λ [1] in the first dimension,
It decreases sequentially with the number of dimensions, and λ [Q] in the Qth dimension is minimized.
The sample score X [i] [q] is a quantity calculated on the condition that the correlation between the user and the item is maximized in the usage frequency data A. Since items that are frequently used by users are considered items that users prefer, this information space can be said to be a space that reflects the user's preference for items.
また、各々の座標軸は1つのアイテムに対応しているわけではなく、複数のアイテムと
対応しており、似たような性質のアイテムがある場合に、同一のアイテムを利用していな
い利用者同士を関連づけることが出来る。
In addition, each coordinate axis does not correspond to one item, but corresponds to a plurality of items, and when there are items with similar properties, users who do not use the same item Can be related.
例えば、利用者Uはアイテム1のみを利用しており、利用者Bはアイテム2のみを利用
している場合、従来方法では、利用者Uと利用者Bは全く関連性が無いと判定されてしま
い、互いに紹介対象とすることは不可能である。しかしながら仮に、他の多くの利用者が
アイテム1とアイテム2の両方を利用しているとすると、アイテム1とアイテム2は似た
性質のアイテムと考えられ、利用者Uと利用者Bにもある程度の関連性があると判定する
のが妥当である。本発明ではこのような場合に、利用者Uのスコアと利用者Bのスコアは
、全く無関係ではなく、ある程度近い値となる。このため、共通するアイテムを利用して
いない利用者同士であっても、関連性を見出すことが可能である。
For example, if user U uses only
また、任意の2人のサンプルスコアX[i1][q]、X[i2][q](i1≠i2)の距離あるいは角
度が近い場合には、2人のアイテムに対する嗜好は類似しており、距離あるいは角度が遠
い場合には、嗜好は異なっていると判断できる。
Also, if the distance or angle of any two sample scores X [i1] [q], X [i2] [q] (i1 ≠ i2) are close, the preferences for the two items are similar. When the distance or angle is far, it can be determined that the preference is different.
なお、当該実施の形態では、前記スコアの計算に数量化3類を適用することとしたが、
これは、同様な結果の得られる他の統計手法を用いるようにしてもよい。
In this embodiment,
For this, another statistical method that can obtain a similar result may be used.
利用者類似度計算部16はステップS64において、数式(5)に従って、情報空間内
で利用者Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの角度を計算し、利用者U
と他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)とすることが出来る。
In step S64, the user similarity calculation unit 16 calculates the angle between the vector indicating the user U and the vector indicating the other user i in the information space according to Equation (5).
And other users' similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U).
あるいは、利用者類似度計算部16はステップS64において、数式(6)に従って、
情報空間内で利用者Uを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの間の距離を計
算し、これを利用して利用者Uと他の利用者の類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)とす
ることが出来る。ただし、数式(6)においてγは定数である。
Alternatively, the user similarity calculation unit 16 in step S64, according to Equation (6),
The distance between the vector indicating the user U and the vector indicating the other user i in the information space is calculated, and the similarity D [i] [U] between the user U and the other user is calculated using this distance. (I = 1 to M, i ≠ U). However, in formula (6), γ is a constant.
利用者類似度計算部16は計算した類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を利用者類似
度計算部の類似度メモリVに格納する。
The user similarity calculator 16 stores the calculated similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U) in the similarity memory V of the user similarity calculator.
(紹介者の選定動作)
次に、ステップS65において紹介者選択部17が利用者Uと類似度が所定の基準(第
1の基準)よりも高く、なおかつ利用者Uの紹介希望条件と合致する自己属性を持つ利用
者を紹介者として選択する。
(Introducer selection action)
Next, in step S65, the introducer selection unit 17 selects a user whose self-attribute is higher than the user U and whose similarity is higher than a predetermined standard (first standard) and matches the user U's desired introduction condition. Select as an introducer.
ステップS65の詳細処理を図17に示す。
ステップS81においては、紹介者の候補を表わす制御変数iを1にセットする。
ステップS82においては、計算結果を一時的に保持するための紹介者選択部17のバ
ッファメモリZを初期化する。
The detailed process of step S65 is shown in FIG.
In step S81, a control variable i representing an introducer candidate is set to 1.
In step S82, the buffer memory Z of the introducer selection unit 17 for temporarily holding the calculation result is initialized.
ステップS83においては、制御変数iが利用者Uと異なるか否かを判定する。異なる
場合にはステップS84に進み、同じ場合にはステップS86に進む。
In step S83, it is determined whether or not the control variable i is different from the user U. If they are different, the process proceeds to step S84, and if they are the same, the process proceeds to step S86.
ステップS84においては、紹介者選択部17は、拡張利用者属性格納部22を参照し
て、利用者Uの紹介希望条件(性別、年齢、趣味等)が利用者iの自己属性(性別、年齢
、趣味等)に一致するか否かを判定する。一致する場合はステップS85に進み、一致し
ない場合はステップS86に進む。
In step S84, the introducer selection unit 17 refers to the extended user attribute storage unit 22, and the user U's desired introduction condition (gender, age, hobby, etc.) is the self attribute of the user i (gender, age). , Hobbies, etc.). If they match, the process proceeds to step S85, and if they do not match, the process proceeds to step S86.
ステップS85においては、利用者iと利用者Uとの類似度D[i][U]を利用者類似度計
算部の類似度メモリVから読み出し、制御変数iの値と対応させてバッファメモリZに格
納する。
ステップS86においては、紹介者の候補を表わす制御変数iを1増やす。
In step S85, the similarity D [i] [U] between the user i and the user U is read from the similarity memory V of the user similarity calculation unit, and is associated with the value of the control variable i in the buffer memory Z. To store.
In step S86, the control variable i representing the introducer candidate is incremented by one.
ステップS87においては、制御変数iが利用者類似度計算部16の利用者インデック
スメモリに登録されている利用者数M以下であるか否かを判定する。M以下である場合に
はステップS83に進み、Mより大きい場合にはステップS88に進む。
In step S87, it is determined whether or not the control variable i is equal to or less than the number M of users registered in the user index memory of the user similarity calculation unit 16. If it is less than or equal to M, the process proceeds to step S83, and if greater than M, the process proceeds to step S88.
ステップS88においては、バッファメモリZに格納されたデータを類似度D[i][U]を
大きい順にソートし、次の2つの方法のいずれかにより紹介者を選択する。
In step S88, the data stored in the buffer memory Z is sorted in descending order of the degree of similarity D [i] [U], and an introducer is selected by one of the following two methods.
1つ目の方法は、バッファメモリZから類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を読み出
し、D[i][U]≧α(ただしαは定数)を満たす利用者iを紹介者とする。(なお、紹介者
選定条件としてD[i][U]>αとしてもよい。)
もう1つの方法は、バッファメモリZから類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を読み
出し、類似度の高い順にR人選択して紹介者とする方法である。ただしRは所定の定数で
ある。
In the first method, the similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U) is read from the buffer memory Z, and D [i] [U] ≧ α (where α is a constant). Assume that the user i that meets is the introducer. (Note that D [i] [U]> α may be used as an introducer selection condition.)
The other method is a method of reading the similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U) from the buffer memory Z, and selecting R persons in order of increasing similarity to be introducers. . However, R is a predetermined constant.
ステップS89においては、利用者類似度計算部16の利用者インデックスメモリを使
って、ステップS88で選択した紹介者の利用者インデックスiから紹介者の利用者ID
を求め、類似度の大きな順に紹介者選択部17の紹介者メモリに書き込む。
In step S89, using the user index memory of the user similarity calculator 16, the introducer's user ID is selected from the introducer's user index i selected in step S88.
Are written in the introducer memory of the introducer selection unit 17 in descending order of similarity.
(予備紹介者の選定動作)
次に、ステップS66において、予備紹介者選択部18が利用者Uと類似度が第1の基
準よりも低く、かつ第2の基準よりも高く、なおかつ利用者Uの紹介希望条件と合致する
自己属性を持つ利用者を予備紹介者として選択する。
(Selection operation of preliminary introducer)
Next, in step S66, the preliminary
ステップS66の詳細処理を図18に示す。
ステップS91においては、予備紹介者の候補を表わす制御変数iを1にセットする。
ステップS92においては、計算結果を一時的に保持するための予備紹介者選択部18
のバッファメモリGを初期化する。
The detailed process of step S66 is shown in FIG.
In step S91, a control variable i representing a candidate for a preliminary introducer is set to 1.
In step S92, the preliminary
The buffer memory G is initialized.
ステップS93においては、制御変数iが利用者Uと異なるか否かを判定する。異なる
場合にはステップS94に進み、同じ場合にはステップS86に進む。
In step S93, it is determined whether or not the control variable i is different from the user U. If they are different, the process proceeds to step S94, and if they are the same, the process proceeds to step S86.
ステップS94においては、予備紹介者選択部18は、拡張利用者属性格納部22を参
照して、利用者Uの紹介希望条件(性別、年齢、趣味等)が利用者iの自己属性(性別、
年齢、趣味等)に一致するか否かを判定する。一致する場合はステップS95に進み、一
致しない場合はステップS96に進む。
In step S94, the preliminary
Age, hobbies, etc.). If they match, the process proceeds to step S95, and if they do not match, the process proceeds to step S96.
ステップS95においては、利用者iと利用者Uとの類似度D[i][U]を利用者類似度計
算部の類似度メモリVから読み出し、制御変数iの値と対応させてバッファメモリGに格
納する。
ステップS96においては、予備紹介者の候補を表わす制御変数iを1増やす。
In step S95, the similarity D [i] [U] between the user i and the user U is read from the similarity memory V of the user similarity calculation unit, and is associated with the value of the control variable i in the buffer memory G. To store.
In step S96, the control variable i representing the preliminary introducer candidate is incremented by one.
ステップS97においては、制御変数iが利用者類似度計算部16の利用者インデック
スメモリに登録されている利用者数M以下であるか否かを判定する。M以下である場合に
はステップS93に進み、Mより大きい場合にはステップS98に進む。
In step S97, it is determined whether or not the control variable i is equal to or less than the number M of users registered in the user index memory of the user similarity calculation unit 16. If it is less than or equal to M, the process proceeds to step S93, and if greater than M, the process proceeds to step S98.
ステップS98においては、バッファメモリGに格納されたデータを類似度D[i][U]を
大きい順にソートし、次の2つの方法のいずれかにより予備紹介者を選択する。
In step S98, the data stored in the buffer memory G are sorted in descending order of similarity D [i] [U], and a preliminary introducer is selected by one of the following two methods.
1つ目の方法は、バッファメモリGから類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を読み出
し、α>D[i][U]≧β(ただしβはα>βである定数)を満たすiを予備紹介者とする。
また、予備紹介者の選定条件としてα>D[i][U]>βとしてもよい。(なお、紹介者選定
条件としてD[i][U]>αとした場合には、予備紹介者の選定条件はα≧D[i][U]≧βまた
はα≧D[i][U]>βとなる。)
もう1つの方法は、バッファメモリGから類似度D[i][U](i=1〜M、i≠U)を読み
出し、類似度の高い順に並べた時の(R+1)人目から(R+S)人目までのS人を選択
して予備紹介者とする方法である。ただしSは所定の定数である。
The first method reads the similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U) from the buffer memory G, and α> D [i] [U] ≧ β (where β is α I is a preliminary introducer.
Further, α> D [i] [U]> β may be set as a selection condition for the preliminary introducer. (If D [i] [U]> α is set as the introducer selection condition, the selection condition for the preliminary introducer is α ≧ D [i] [U] ≧ β or α ≧ D [i] [U ]> Β.)
Another method is to read out the similarity D [i] [U] (i = 1 to M, i ≠ U) from the buffer memory G, and arrange them in the descending order of similarity (R + 1) from the (R + S) th. This is a method of selecting S persons up to the eye and making them a preliminary introducer. However, S is a predetermined constant.
ステップS99においては、利用者類似度計算部16の利用者インデックスメモリを使
って、ステップS98で選択した予備紹介者の利用者インデックスiから予備紹介者の利
用者IDを求め、類似度の大きな順に予備紹介者選択部18の予備紹介者メモリに書き込
む。
In step S99, the user index memory of the user similarity calculation unit 16 is used to obtain the user ID of the preliminary introducer from the user index i of the preliminary introducer selected in step S98, and the similarity is increased in descending order. The data is written in the preliminary introducer memory of the preliminary
(アイテムの選定動作)
次に、ステップS67において、アイテム選択部19が、利用者Uと予備紹介者の類似
度を高めるような紹介アイテムを選択する。ステップS66で選択された予備紹介者の集
合をHとして、これに属する予備紹介者h(h∈H)と表わす。アイテム選択部19は、予
備紹介者hについて、利用頻度データa[h][j](j=1〜N)が大きい順に、利用者Uの利
用頻度が所定の定数δより小さいアイテム、すなわちa[U][j] ≦δ(ただし、δは定数)
であるアイテムを所定の数Eだけ選択する。この条件を満たすアイテム数がEに満たない
場合は、条件を満たすアイテム数だけ選択する。
(Item selection operation)
Next, in step S67, the
A predetermined number E of items are selected. If the number of items satisfying this condition is less than E, the number of items satisfying the condition is selected.
アイテム選択部19は、利用者類似度選択部16のアイテムインデックスメモリを使っ
て、選択したアイテムのアイテムインデックスjからアイテムIDを求め、更に、利用者
類似度選択部16の利用者インデックスメモリを使って、予備紹介者hの利用者インデッ
クスhから利用者IDを求めて、予備紹介者の利用者IDに対応させてアイテムIDをア
イテム選択部19の紹介アイテムメモリに書き込む。紹介アイテムメモリは図19のよう
な形式である。各予備紹介者の利用者IDに対応して最大E個のアイテムのアイテムID
が格納されている。アイテム数がE個に満たない場合は、該当なしを示すNULL値が格
納されている。
The
Is stored. When the number of items is less than E, a NULL value indicating no corresponding is stored.
(紹介者情報送信動作)
次に、サーバ1のコミュニケーション管理部12はステップS68において、利用者U
に対する紹介者の利用者IDを紹介者選択部17の紹介者メモリから順次読み出し、更に
、紹介者の利用者IDをキーにして利用者属性格納部14から該当する利用者のコンタク
ト情報を読み出し、送受信部11を介して、利用者Uとの類似度の順位と合わせて端末装
置2に送信する。
(Introducer information transmission operation)
Next, the communication management unit 12 of the
Sequentially read out the user ID of the introducer from the introducer memory of the introducer selection unit 17, and read out the contact information of the corresponding user from the user attribute storage unit 14 using the user ID of the introducer as a key, The data is transmitted to the
(予備紹介者情報及び紹介アイテム情報送信動作)
次に、サーバ1の制御部21はステップS69において、利用者Uに対する予備紹介者
の利用者IDと紹介アイテムのアイテムIDをアイテム選択部19の紹介アイテムメモリ
から順次読み出す。そして、予備紹介者の利用者IDをキーにして拡張利用者属性格納部
22から該当する利用者の自己属性(性別、年齢、趣味等)を読み出す。また、アイテム
IDをキーにしてアイテム属性格納部13から該当するアイテムの名称等の属性情報を読
み出す。予備紹介者毎に自己属性とアイテムの属性情報を対応させて、これらを送信部1
1を介して端末装置2に送信する。
(Preliminary introducer information and introduction item information transmission operation)
Next, in step S <b> 69, the
1 to the
(紹介者情報の表示動作)
ステップS70において、端末装置2は、サーバ1から受信した紹介者の順位と紹介者
のコンタクト情報を図20に示すような形式で画面に表示する。順位番号が小さい利用者
ほど当該利用者とのアイテムに対する嗜好が類似していることを示している。当該利用者
は、コンタクト情報に電子メールアドレスや電話番号を使って紹介者とコンタクトを取る
ことが可能になる。端末装置2の画面には、紹介アイテム画面に遷移するためのボタンも
表示されており、利用者がこれを押すことにより、ステップS71に移行する。
(Introducer information display operation)
In step S70, the
なお、利用者間のコミュニケーションに一般的な電子メールや電話を使わせず、サーバ
装置経由のメッセージ交換に限定する場合には、コンタクト情報は表示されず、サーバ装
置のメッセージ交換機能を使うためのボタン等が表示される。
In addition, when not using general e-mail or telephone for communication between users, but limited to message exchange via the server device, contact information is not displayed and the message exchange function of the server device is used. Buttons etc. are displayed.
(紹介アイテムの表示動作)
ステップS71において、端末装置2は、サーバ1から受信した予備紹介者の自己属性
を利用者Uの類似度の高い順に表示する。さらに予備紹介者の自己属性に対応させて、紹
介アイテムメモリの順序に従って紹介アイテムの属性情報を図21に示すような形式で画
面に表示する。順位番号が小さいアイテムほど、利用した後に予備紹介者との類似度が高
まるアイテムである。
(Introduction item display operation)
In step S <b> 71, the
次にステップS72において、利用者が各アイテムに対応している「選択」ボタンを押
して利用したいアイテムを選択すると、端末装置2からサーバ1に当該アイテムIDが送
信される。
In step S72, when the user selects an item to be used by pressing the “select” button corresponding to each item, the item ID is transmitted from the
次にステップS73において、利用者が指定したアイテムのアイテムIDと、当該利用
者の利用者IDと、サーバ1の制御部21で計測した利用日時とが、図5に示すような形
式で、サーバ1の利用履歴格納部15に格納される。
Next, in step S73, the item ID of the item specified by the user, the user ID of the user, and the use date and time measured by the
次に、サーバ1は端末2に対してアイテム本体データを送信し、ステップS74におい
て利用者は端末2でアイテムの表示・再生を行う。なお、アイテムが物品である場合は、
このステップは、事業者から利用者への物品の送付ステップとなる。
Next, the
This step is a step of sending goods from the business operator to the user.
このようにして利用者Uが紹介アイテムを利用することにより、利用者Uと予備紹介者
h(h∈H)とが共通に使用したアイテムが増え、利用者Uと予備紹介者hとの類似度が大
きくなる。従って、利用者Uが次回に紹介者情報の提供を要求した時点で、予備紹介者h
が紹介者の基準を満たす可能性が高くなり、予備紹介者hと情報交換出来る可能性が高い
。
When the user U uses the introduction item in this way, the user U and the preliminary introducer
The number of items commonly used by h (hεH) increases, and the degree of similarity between the user U and the preliminary introducer h increases. Therefore, when the user U requests the introduction of introducer information next time, the preliminary introducer h
Is likely to meet the criteria of the introducer, and is likely to be able to exchange information with the preliminary introducer h.
第2の実施例においては、利用者は、予備紹介者の自己属性を知った上で、情報交換を
希望する予備紹介者に合わせてアイテムの利用を進めることが出来るので、利用者にとっ
て利便性が更に高まると共に、利用者のアイテム利用意欲を更に高めることが出来る。
In the second embodiment, the user can proceed with the use of the item according to the preliminary introducer who wants to exchange information after knowing the self-attribute of the preliminary introducer, which is convenient for the user. Can further increase the user's willingness to use items.
以上が本発明の第2の実施例の説明である。なお上記のステップS63からステップS
67までを利用者への紹介者情報提供動作とは非同期に行うことも可能である。例えば、
ステップS63からステップS67までをサーバ1の制御部21の計時装置に従い定期的
に処理し、あらかじめ各利用者毎に紹介者及び予備紹介者及び紹介アイテムを選択して、
紹介者選択部17の紹介者メモリ及び予備紹介者選択部18の予備紹介者メモリ及びアイ
テム選択部19の紹介アイテムメモリに書き込んでおき、利用者が情報提供を要求した際
には、ステップS68からステップS74の動作を行っても良い。
The above is the description of the second embodiment of the present invention. Note that from step S63 to step S63 above.
Up to 67 can also be performed asynchronously with the introducer information providing operation to the user. For example,
Steps S63 to S67 are periodically processed according to the timing device of the
When the information is written in the introducer memory of the introducer selection unit 17 and the preliminary introducer memory of the preliminary
最後に、上述の実施の形態の説明は本発明の一例である。このため、本発明は、この実
施の形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的
思想を逸脱しない範囲であれば種々の変更が可能であることは勿論である。
Finally, the description of the above embodiment is an example of the present invention. For this reason, the present invention is not limited to this embodiment, and various modifications can be made without departing from the technical idea according to the present invention, even if other than this embodiment. Of course.
なお、上記したサーバの機能をプログラムによりコンピュータに実現させるようにしい
もよい。このプログラムは、記録媒体から読みとられてコンピュータに取り込まれてもよ
いし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。
The server function described above may be implemented by a computer using a program. This program may be read from a recording medium and loaded into a computer, or may be transmitted via a communication network and loaded into a computer.
1 サーバ
2 端末装置
3 ネットワーク
11 サーバ1の送受信部
13 サーバ1のアイテム属性格納部
14 サーバ1の利用者属性格納部
15 サーバ1の利用履歴格納部
16 サーバ1の利用者類似度計算部
17 サーバ1の紹介者選択部
18 サーバ1の予備紹介者選択部
19 サーバ1のアイテム選択部
20 サーバ1のコミュニケーション管理部
21 サーバ1の制御部
22 サーバ1の拡張利用者属性格納部
DESCRIPTION OF
Claims (20)
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上である他の利用者を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者選択手段で選択された紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が第2の基準値以上である他の利用者を選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに関する情報を外部に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。 Via the network Te server odor which provides information about the item outside,
And user identification information for each user, a use history storage unit that stores associate the item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. User similarity calculation means for calculating the similarity of preference for an item between one user and another user based on the information obtained,
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. User attribute storage means;
Select another user whose similarity with the one user is greater than or equal to a first reference value for another user who has the principal attribute that matches the partner attribute of the one user Introducer selection means to be an introducer,
For the other user who is the other user having the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user and other than the introducer selected by the introducer selecting means, the one use Preliminary introducer selection means for selecting another user whose similarity with the user is equal to or greater than a second reference value to be a preliminary introducer;
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection means for selecting the number of items used not exceeding a predetermined number ,
Sending information about the item selected by the item selection means to the outside ;
The server apparatus characterized by the above-mentioned.
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者選択手段で選択された紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第2の人数分他の利用者を選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに関する情報を外部に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。 Via the network Te server odor which provides information about the item outside,
And user identification information for each user, a use history storage unit that stores associate the item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. User similarity calculation means for calculating the similarity of preference for an item between one user and another user based on the information obtained,
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. User attribute storage means;
For other users having the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select the first number of people in descending order of the degree of similarity with the one user, Introducer selection means to
For the other user who is the other user having the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user and other than the introducer selected by the introducer selecting means, the one use Preliminary introducer selection means for selecting a second number of other users as a preliminary introducer in descending order of the degree of similarity to the person,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection means for selecting the number of items used not exceeding a predetermined number ,
Sending information about the item selected by the item selection means to the outside ;
The server apparatus characterized by the above-mentioned.
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が所定の基準値以上である他の利用者を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者選択手段で選択された紹介者以外の他の利用者を対象として、または前記一の利用者との前記類似度が高い順に所定の人数分他の利用者を選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに関する情報を外部に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。 Via the network Te server odor which provides information about the item outside,
And user identification information for each user, a use history storage unit that stores associate the item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. User similarity calculation means for calculating the similarity of preference for an item between one user and another user based on the information obtained,
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. User attribute storage means;
For other users having the identity attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select another user whose similarity with the one user is greater than or equal to a predetermined reference value An introducer selection means to be an introducer,
Targeting another user who is the other user having the principal attribute that matches the partner attribute of the one user and other than the introducer selected by the introducer selecting means, or Preliminary introducer selection means for selecting a predetermined number of other users as a preliminary introducer in descending order of the degree of similarity with the user;
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection means for selecting the number of items used not exceeding a predetermined number ,
Sending information about the item selected by the item selection means to the outside ;
The server apparatus characterized by the above-mentioned.
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に所定の人数分を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者選択手段で選択された紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が所定の基準値以上である他の利用者を選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに関する情報を外部に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。 Via the network Te server odor which provides information about the item outside,
And user identification information for each user, a use history storage unit that stores associate the item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. User similarity calculation means for calculating the similarity of preference for an item between one user and another user based on the information obtained,
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. User attribute storage means;
For other users who have the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select a predetermined number of people in descending order of the similarity with the one user as introducers. Referrer selection means,
For the other user who is the other user having the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user and other than the introducer selected by the introducer selecting means, the one use A preliminary introducer selection means for selecting another user whose similarity with a person is equal to or greater than a predetermined reference value to be a preliminary introducer;
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection means for selecting the number of items used not exceeding a predetermined number ,
Sending information about the item selected by the item selection means to the outside ;
The server apparatus characterized by the above-mentioned.
前記一の利用者および前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づいて、前記一の利用者の前記利用頻度値が所定値以下である、前記予備紹介者が利用したアイテムを選択するアイテム選択手段を備える、
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載のサーバ装置。 Instead of the item selection means,
Based on the usage frequency value corresponding to the one user and the preliminary introducer, an item for selecting an item used by the preliminary introducer, wherein the usage frequency value of the one user is equal to or less than a predetermined value. Comprising a selection means ,
The server device according to any one of claims 1 to 4 , wherein
ことを特徴とする請求項1〜請求項5のいずれか一項に記載のサーバ装置。 The user similarity calculation means uses the number of items commonly used by the one user and other users to calculate a preference similarity for the items of the one user and the other users. calculate,
The server device according to any one of claims 1 to 5 , wherein
ことを特徴とする請求項1〜請求項5のいずれか一項に記載のサーバ装置。 The user similarity calculation means calculates an angle or a distance between a vector composed of the usage frequency value of the one user and a vector composed of the usage frequency value of another user, Calculating a preference similarity for an item between the one user and another user using the calculated angle or distance;
The server device according to any one of claims 1 to 5 , wherein
前記利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算部と、
前記行列データに多変量解析手法を適用して求まる、前記各利用者を1つ以上の次元数を持つ情報空間に配置するためのスコアであり、各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たすスコアを、前記利用者毎に計算するスコア計算部と、
前記情報空間において、前記一の利用者の前記スコアで構成されるベクトルと、他の利用者の前記スコアで構成されるベクトルとの角度または距離を計算し、この計算した角度または距離を用いて前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する類似度計算部とを有する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項5のいずれか一項に記載のサーバ装置。 The user similarity calculation means includes:
A usage frequency data calculation unit for generating matrix data having the usage frequency value as a matrix element;
A score for placing each user in an information space having one or more dimensions, obtained by applying a multivariate analysis method to the matrix data, each dimension corresponding to a plurality of the items A score calculation unit that calculates a score that satisfies a condition for each user;
In the information space, an angle or a distance between a vector composed of the score of the one user and a vector composed of the score of another user is calculated, and the calculated angle or distance is used. A similarity calculator that calculates the similarity of the preference for the item of the one user and the other user;
The server device according to any one of claims 1 to 5 , wherein
前記利用者類似度計算手段は、前記利用時期が新しいほど大きくなる重み付け処理を行って前記利用頻度値を計算する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項8のいずれか一項に記載のサーバ装置。 In addition to the user identification information and the item identification information, the usage history storage means associates and stores usage time information indicating a usage time when the user has used the item, and
The user similarity calculation means calculates the use frequency value by performing a weighting process that becomes larger as the use time is newer.
The server device according to any one of claims 1 to 8 , wherein the server device is characterized in that
ことを特徴とする請求項1〜請求項9のいずれか一項に記載のサーバ装置。 Said reading the identity attribute of the preliminary introducer from the user attribute storage means, and transmits the information about the item selected by the item selection means and user attribution thus read out to the outside,
The server device according to any one of claims 1 to 9 , wherein
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上である他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が第2の基準値以上である他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。 Through the network to a communication support method between users in a server apparatus for providing information about the item,
And user identification information for each user, and storing the item identification information items that are utilized by the user as related with and use history information,
Based on the use history information, a use frequency value for each item for each user, which is a value related to the number of uses for each item for each user, is obtained, and based on the use history information, one user and Calculating a preference similarity to the item with other users;
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. Steps,
Select another user whose similarity with the one user is greater than or equal to a first reference value for another user who has the principal attribute that matches the partner attribute of the one user And step to be an introducer,
The degree of similarity with the one user is the first for other users who have the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user and who are other than the introducer. Selecting another user who is equal to or greater than the reference value of 2 as a preliminary introducer,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
A communication support method characterized by comprising:
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第2の人数分他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。 Through the network to a communication support method between users in a server apparatus for providing information about the item,
And user identification information for each user, and storing the item identification information items that are utilized by the user as related with and use history information,
Based on the use history information, a use frequency value for each item for each user, which is a value related to the number of uses for each item for each user, is obtained, and based on the use history information, one user and Calculating a preference similarity to the item with other users;
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. Steps,
For other users having the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select the first number of people in descending order of the degree of similarity with the one user, And steps to
The similarity with the one user is high for other users who have the identity attribute that matches the counterpart attribute of the one user and other users than the introducer Selecting other users for the second number of people in order to be a preliminary introducer,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
A communication support method characterized by comprising:
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が所定の基準値以上である他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、または前記一の利用者との前記類似度が高い順に所定の人数分他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。 Through the network to a communication support method between users in a server apparatus for providing information about the item,
And user identification information for each user, and storing the item identification information items that are utilized by the user as related with and use history information,
Based on the use history information, a use frequency value for each item for each user, which is a value related to the number of uses for each item for each user, is obtained, and based on the use history information, one user and Calculating a preference similarity to the item with other users;
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. Steps,
For other users having the identity attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select another user whose similarity with the one user is greater than or equal to a predetermined reference value The steps to introduce
The other user who has the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, and the similarity to the other user other than the introducer is the target. Selecting other users for a predetermined number of people in descending order to be preliminary introducers,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
A communication support method characterized by comprising:
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を格納すると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて格納するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に所定の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が所定の基準値以上である他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。 Through the network to a communication support method between users in a server apparatus for providing information about the item,
And user identification information for each user, and storing the item identification information items that are utilized by the user as related with and use history information,
Based on the use history information, a use frequency value for each item for each user, which is a value related to the number of uses for each item for each user, is obtained, and based on the use history information, one user and Calculating a preference similarity to the item with other users;
Stores the partner attribute that is the attribute information of the referral partner desired by the one user, and stores the user identification information of the other user in association with the user attribute that is the user's own attribute information. Steps,
For other users who have the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select a predetermined number of people in descending order of the similarity with the one user as introducers. Steps,
The similarity with the one user is predetermined for other users who have the principal attribute that matches the partner attribute of the one user and other users than the introducer. Selecting other users who are above the threshold value of
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
A communication support method characterized by comprising:
前記一の利用者および前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づいて、前記一の利用者の前記利用頻度値が所定値以下である、前記予備紹介者が利用したアイテムを選択するアイテム選択ステップを有する、Based on the usage frequency value corresponding to the one user and the preliminary introducer, an item for selecting an item used by the preliminary introducer, wherein the usage frequency value of the one user is equal to or less than a predetermined value. Having a selection step,
ことを特徴とする請求項11〜14のいずれか一項に記載のコミュニケーション支援方法。The communication support method according to any one of claims 11 to 14, characterized in that
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を利用者属性格納手段に格納させると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて前記利用者属性格納手段に格納させるステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が第1の基準値以上である他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が第2の基準値以上である他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。 Provides information about the item via a network, a communication support program for causing a computer to function as a server device that assist the communication between users,
And user identification information for each user, a step of storing in the relevant put to use history storing means and item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. Calculating a preference similarity for an item between one user and another user based on the obtained information;
The other party attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the one user is stored in the user attribute storage means, the user identification information of the other user, and the user attribute that is the attribute information of the user itself And associating it with the user attribute storage means,
Select another user whose similarity with the one user is greater than or equal to a first reference value for another user who has the principal attribute that matches the partner attribute of the one user And step to be an introducer,
The degree of similarity with the one user is the first for other users who have the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user and who are other than the introducer. Selecting another user who is equal to or greater than the reference value of 2 as a preliminary introducer,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
Communication support program to make computer execute.
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を利用者属性格納手段に格納させると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて前記利用者属性格納手段に格納させるステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第1の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第2の人数分他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。 Provides information about the item via a network, a communication support program for causing a computer to function as a server device that assist the communication between users,
And user identification information for each user, a step of storing in the relevant put to use history storing means and item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. Calculating a preference similarity for an item between one user and another user based on the obtained information;
The other party attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the one user is stored in the user attribute storage means, the user identification information of the other user, and the user attribute that is the attribute information of the user itself And associating it with the user attribute storage means,
For other users having the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select the first number of people in descending order of the degree of similarity with the one user, And steps to
The similarity with the one user is high for other users who have the identity attribute that matches the counterpart attribute of the one user and other users than the introducer Selecting other users for the second number of people in order to be a preliminary introducer,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
Communication support program to make computer execute.
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を利用者属性格納手段に格納させると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて前記利用者属性格納手段に格納させるステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が所定の基準値以上である他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、または前記一の利用者との前記類似度が高い順に所定の人数分他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。 Provides information about the item via a network, a communication support program for causing a computer to function as a server device that assist the communication between users,
And user identification information for each user, a step of storing in the relevant put to use history storing means and item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. Calculating a preference similarity for an item between one user and another user based on the obtained information;
The other party attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the one user is stored in the user attribute storage means, the user identification information of the other user, and the user attribute that is the attribute information of the user itself And associating it with the user attribute storage means,
For other users having the identity attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select another user whose similarity with the one user is greater than or equal to a predetermined reference value The steps to introduce
The other user who has the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, and the similarity to the other user other than the introducer is the target. Selecting other users for a predetermined number of people in descending order to be preliminary introducers,
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
Communication support program to make computer execute.
利用者毎の利用者識別情報と、利用者により利用されたアイテムのアイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性を利用者属性格納手段に格納させると共に、他の利用者の利用者識別情報と、その利用者自身の属性情報である本人属性とを関連付けて前記利用者属性格納手段に格納させるステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が高い順に所定の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者であり、かつ前記紹介者以外の他の利用者を対象として、前記一の利用者との前記類似度が所定の基準値以上である他の利用者を選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づく値をアイテム毎に加算して得られる利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記予備紹介者が利用したアイテムを所定数を超えない数だけ選択するアイテム選択ステップと、
前記選択されたアイテムに関する情報を外部に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。 Provides information about the item via a network, a communication support program for causing a computer to function as a server device that assist the communication between users,
And user identification information for each user, a step of storing in the relevant put to use history storing means and item identification information items that are utilized by the user,
Based on the information stored in the usage history storage means, a usage frequency value for each item for each user, which is a value related to the usage count for each item for each user, is obtained and stored in the usage history storage means. Calculating a preference similarity for an item between one user and another user based on the obtained information;
The other party attribute that is the attribute information of the introduction partner desired by the one user is stored in the user attribute storage means, the user identification information of the other user, and the user attribute that is the attribute information of the user itself And associating it with the user attribute storage means,
For other users who have the principal attribute that matches the counterpart attribute of the one user, select a predetermined number of people in descending order of the similarity with the one user as introducers. Steps,
The similarity with the one user is predetermined for other users who have the principal attribute that matches the partner attribute of the one user and other users than the introducer. Selecting other users who are above the threshold value of
The preliminary introducers are arranged in descending order of the usage index obtained by adding the value based on the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer for each item, or in descending order of the usage frequency value corresponding to the preliminary introducer. An item selection step for selecting the number of used items not exceeding a predetermined number ;
And transmitting information about the item that was pre-SL selected externally,
Communication support program to make computer execute.
前記一の利用者および前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値に基づいて、前記一の利用者の前記利用頻度値が所定値以下である、前記予備紹介者が利用したアイテムを選択するアイテム選択ステップを、
コンピュータに実行させるための請求項16〜19のいずれか一項に記載のコミュニケーション支援プログラム。 Instead of the item selection step,
On the basis of the use frequency value corresponding to the one user and the preliminary introducer, the use frequency value before Symbol one user is less than a predetermined value, selects the items that the preliminary introducer is utilized Item selection step
The communication support program according to any one of claims 16 to 19 , which is executed by a computer .
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