JP5056800B2 - 情報提供サーバ及び情報提供方法 - Google Patents

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Description

本発明は、インターネットやパソコン通信等におけるネットワーク情報提供システムに
適用して好適な情報提供サーバ及び情報提供方法に関し、特に利用者の興味や嗜好に適合
した情報を提供可能とした情報提供サーバ及び情報提供方法に関する。
近年、インターネットやパソコン通信の普及により、例えばインターネットのWWW(
World Wide Web)を使った情報提供サービス等のようにネットワークを介
して多数の利用者に情報を提供するサービスが広く行われている。しかし、ネットワーク
利用者が利用可能な情報の量は増大しており、多くの情報の中から必要な情報を検索する
ことが難しくなってきている。従って、多くの情報の中から利用者の興味や嗜好に適合し
た適切な情報のみを選択して提示することが求められている。
これに対して、例えば下記特許文献1において、利用者の利用履歴を使って利用者の興
味や嗜好に適合した情報を選択する情報配信装置が開示されている。これは、メイン情報
(テレビ番組などのコンテンツ)にジャンル等の属性を付加し、各利用者の属性毎の試聴
時間を分析することにより、各利用者と属性との相関度を計算して、この値が高い属性を
持つメイン情報を利用者に提供するものである。
特開平10−257468号公報
しかしながら、従来の方式では、各コンテンツを細かくジャンル分けして属性を付加す
る必要があり、事業運営者にとって作業負担が大きかった。また、コンテンツを選択する
際に、1人の利用者の利用履歴しか使っていないので、選択されるコンテンツが限定され
たり、十分な精度で興味や嗜好に適合したコンテンツを選択することができないという問
題があった。
また、コンテンツの利用回数が少ない利用者に対しては、十分な精度で興味や嗜好に適
合したコンテンツを選択することが難しかった。さらには、利用者の興味や嗜好は時間と
共に変わるものであるが、最新の興味や嗜好に基づいて情報を選択することが難しかった
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、事業運営者の作業負担が少なく、
なおかつ、利用者の興味や嗜好に適合する情報を十分な精度で提供できる情報提供サーバ
及び情報提供方法を提供することを目的としている。さらには、利用回数が少ない利用者
の興味や嗜好に適合する情報、また、利用者の最新の興味や嗜好に適合する情報を、十分
な精度で提供できる情報提供サーバ及び情報提供方法を提供することを目的としている。
本発明は、上記の課題を解決するために、以下[1]〜[7]の装置、方法を提供するものである。
[1] 複数の端末装置とネットワークを介して接続され、一の端末装置に対して商品の商品識別情報に基づく情報を提供する情報提供サーバにおいて、
利用された商品の商品識別情報と、前記商品を利用した利用者の利用者識別情報又は前記商品の利用に用いられた端末装置の端末識別情報とを関連付けて利用履歴情報とし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利用履歴情報に基づき、条件部と結論部とを備え、その結論部には前記商品識別情報を1つ含む相関ルールを複数登録した相関ルール表を作成する相関ルール作成手段と、
前記利用履歴格納手段の利用履歴情報における、一の利用者の前記利用者識別情報又は一の端末装置の前記端末識別情報に対応する商品識別情報の集合である一の利用集合と、前記相関ルール表の各条件部との適合度を計算し、この適合度が高くなるほど大きな値となるスコアを各相関ルールに対応させて算出し、前記一の利用者又は前記一の端末装置に対して、前記スコアが算出された相関ルールの中から、同一内容の条件部を有する相関ルールが第1の所定個数以下となるように、前記スコアの大きな順に相関ルールを選択して用い、前記結論部に基づき商品識別情報を第2の所定個数選択する商品選択手段と、
を備えたことを特徴とする情報提供サーバ。
[2] 前記利用履歴格納手段の利用履歴情報は、利用された商品の商品利用時期をも含むものであり、
前記相関ルール作成手段は、前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報に基づき、同一の利用者識別情報又は端末識別情報に関連付けられた商品識別情報それぞれに対応する前記商品利用時期の時間的な経過順を反映させて前記相関ルール表を作成する、
ことを特徴とする上記[1]記載の情報提供サーバ。
[3] 前記利用履歴格納手段の利用履歴情報は、利用された商品の商品利用時期をも含むものであり、
前記商品選択手段は、前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報に基づき、前記相関ルール表の条件部に対応する商品毎に、その商品が前記一の利用者又は前記一の端末装置により利用されたときの商品利用時期が新しいほど大きな値となる利用度を計算し、前記相関ルール表の条件部毎の前記利用度の平均値に基づいて前記適合度計算する、
ことを特徴とする上記[1]又は上記[2]に記載の情報提供サーバ。
[4] 前記商品選択手段は、前記適合度が所定値よりも大きい相関ルールに対して前記スコアを算出する、
ことを特徴とする上記[1]〜上記[3]のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
[5] 前記商品選択手段は、前記相関ルール表の結論部が前記一の利用集合の部分集合でない場合に、前記相関ルール表の結論部が前記一の利用集合の部分集合である場合よりも大きな値となるように前記適合度を計算する、
ことを特徴とする上記[1]〜上記[4]のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
[6] 前記商品選択手段はさらに、前記商品識別情報を前記結論部から重複しないように選択する、
ことを特徴とする上記[1]〜上記[5]のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
[7] 複数の端末装置とネットワークを介して接続され、一の端末装置に対して商品の商品識別情報に基づく情報を提供する情報提供サーバにおける情報提供方法において、
利用された商品の商品識別情報と、前記商品を利用した利用者の利用者識別情報又は前記商品の利用に用いられた端末装置の端末識別情報とを関連付けて利用履歴情報として利用履歴格納手段に格納する格納ステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報に基づき、条件部と結論部とを備え、その結論部には前記商品識別情報を1つ含む相関ルールを複数登録した相関ルール表を作成する相関ルール作成ステップと、
前記利用履歴格納手段の利用履歴情報における、一の利用者の前記利用者識別情報又は一の端末装置の前記端末識別情報に対応する商品識別情報の集合である一の利用集合と、前記相関ルール表の各条件部との適合度を計算し、この適合度が高くなるほど大きな値となるスコアを各相関ルールに対応させて算出し、前記一の利用者又は前記一の端末装置に対して、前記スコアが算出された相関ルールの中から、同一内容の条件部を有する相関ルールが第1の所定個数以下となるように、前記スコアの大きな順に相関ルールを選択して用い、前記結論部に基づき商品識別情報を第2の所定個数選択する商品選択ステップと、
を備えたことを特徴とする情報提供方法。
本発明の情報提供サーバ及び情報提供方法によれば、利用者個人の興味や嗜好に適合し
た商品情報の提供を行うことができる。そして、本発明は各利用者の利用履歴を使って相
関ルールを作成し、それに基づいて商品情報の選択を行うので、本発明の情報提供サーバ
及び情報提供方法を適用した情報提供システムにおいては、利用者及び運営者の作業負担
が少なくてすむ。さらに、本発明の情報提供サーバ及び情報提供方法は、各利用者の利用
履歴を総合的に用いて相関ルールを作成しているので、精度良く情報選択を行うことが可
能となる。特に、相関ルール作成手段が、商品の作成日時または登録日時をも用いて優先
度を計算するため、最新の商品情報を優先的に提供することができる。
一実施例のサーバを用いた情報提供システムの全体的な構成を示すブロック図である。 利用者の登録手順を示すフローチャートである。 利用者属性格納部のデータ形式を示す図である。 相関ルール作成部の処理のフローチャートである。 利用履歴格納部のデータ形式を示す図である。 相関ルール作成部で作成する利用者・商品属性対応表の一例を示す図である。 相関ルール作成部で作成する利用者・商品属性対応表の別の一例を示す図である。 相関ルール作成部で使用する関数F(x)の特性を示す図である。 相関ルール作成部で作成する相関ルール表のデータ形式を示す図である。 情報提供システムの情報提供動作のフローチャートである。 商品選択部の処理を示すフローチャートである。 商品選択部で作成する候補商品表のデータ形式を示す図である。 商品属性格納部のデータ形式を示す図である。 商品選択部での動作を説明する図である。 端末画面に表示される商品メニューを示す図である。
以下、本発明に係る情報提供サーバ及び情報提供方法の好ましい実施形態について、図
面を参照しながら説明する。
[実施の形態の構成]
図1に、本発明の一実施例であるサーバ1を用いた情報提供システムの全体構成を示す
。図1において、情報提供システムは、商品情報を提供するサーバ1と利用者の端末装置
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。
サーバ1は、次の構成を有している。ネットワーク3の制御を行う送受信部11。商品
を識別するための商品ID(商品識別情報)と、商品のタイトル、制作者、ジャンル、制
作日時あるいは登録日時等の属性データ(商品属性情報)とを格納する商品属性格納部1
2。利用者の利用者ID(利用者識別情報)または端末を識別する端末ID(端末識別情
報)を格納する利用者属性格納部13。利用された商品の商品IDとそれを利用した利用
者の利用者IDまたは端末IDを記録格納する利用履歴格納部14。利用履歴格納部14
のデータに基づき、商品属性間の相関ルールとその相関ルールの優先度を作成する相関ル
ール作成部15。各利用者または端末毎に相関ルールとの適合度を計算し、適合度と優先
度の高い相関ルールを適用して商品を選択する商品選択部16。サーバ1全体を制御する
制御部17である。
なお、ここでの商品とは、テキスト、静止画、音声、動画等のデジタルコンテンツ及び
物品であり、有料か無料かを問わない。また、商品がデジタルコンテンツである場合には
、サーバ内にデジタルコンテンツを格納する手段を設け、利用者の要求に応じて、サーバ
から端末に所望のデジタルコンテンツを送信するようにしても良い。
また、上記の属性データにおける商品の制作者には、メーカー名、ブランド名、作家名
、監督者名、作曲者名、出演者名、演奏者名、等々の情報を含む。
なお、この図1においては、サーバ1の各部をハードウェア的に示しているが、各部1
1〜17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良い。これにより、サ
ーバ1は、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。
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。
[実施の形態の動作]
次に、このような構成を有する実施形態のサーバ1の動作説明をする。なお、本実施形
態のサーバ1においては、利用者あるいは端末を一意に識別する必要がある。本実施例に
おいては、利用者を識別する場合を説明するが、端末を識別する場合は、本実施例の利用
者IDを端末IDに対応させれば良い。
[利用者登録動作]
情報提供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
例えば利用者の氏名、性別、住所、生年月日等の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を示す利用者属性情報は、ネットワーク3を介してサーバ1側
に送信される。
サーバ1は、制御部17の制御により、利用者から送信された利用者属性情報を送受信
部11を介して受信し、これを利用者属性格納部13に供給する。利用者属性格納部13
には、図3に示すような形式で、利用者を一意に識別するための利用者ID、パスワード
、利用者により入力された氏名等の属性を含む利用者属性テーブルが設けられている。
制御部17は、ステップS2において、利用者から送信された利用者属性情報が、利用
者属性テーブルに既に格納されていないことを確認した後、未使用の利用者ID及びそれ
に対応したパスワードを作成する。そして、ステップS3において、利用者属性格納部1
3に新たなエントリを割り当て、受信した利用者属性情報と共に、この形成した利用者I
D及びパスワードを利用者属性テーブルに格納する。また、制御部17は、このような格
納制御と共に、形成した利用者ID及びパスワードを、送受信部11を介して端末装置2
側に送信する。
利用者は、サーバ1側から送信された利用者ID及びパスワードを端末装置2を介して
取得し、以後、この利用者ID及びパスワードを用いて当該情報提供システムにおける情
報提供サービスを受けることとなる。
なお、本実施例ではパスワードを使って利用者を認証する例を説明するが、指紋照合等
の他の手段で利用者を認証しても良い。
[相関ルール作成動作]
相関ルール作成は、利用者への情報提供動作とは非同期に行う。例えば、1日1回の頻
度で相関ルールを作成するようにする。
商品の売上げデータなどを分析する手法として、相関ルールという手法が使われている
。例えば、文献「Agrawal,R.,Srikant,R.:Fast Algor
ithms for Mining Association Rules,Proc.
of VLDB pp487(1994)」や特開平8―287106号公報において開
示されている。
相関ルールは、多数の事例データを基に「もしAならば、Bである」というルールを導
出する。ここで、Aを条件部、Bを結論部と呼ぶ。例えば、食料品店の売上げデータを分
析して、「パンを購入した客のうち60%の客はジュースを購入する」といったルールを
導くものである。全てのトランザクションデータの中でA、B両方を含む割合を支持度、
Aを含むトランザクションの内、AとBを両方含む割合を確信度と呼ぶ。上記の例で、全
体のトランザクションの中でパンとジュースを両方買う人の割合が20%であるとすると
、支持度20%、確信度60%ということになる。
一般的には支持度と確信度が共に高く、かつ自明でないルールが有用とみなされる。ま
たこのようなルールは、膨大な数になることが多いので、計算時間を短縮したり、必要な
計算機のリソースを低減するために、あらかじめ最小確信度と最小支持度を決めておき、
確信度と支持度がこれらを上回るルールだけを効率的に求めることが行われている。
相関ルールは、従来において事業者にとって有益な情報を見出すことを目的として使わ
れている。一方、本発明においては、各利用者に適した商品を選択する目的で、相関ルー
ルを利用する。
相関ルール作成手段の処理フローを図4に示す。まずステップS11において、利用者
・商品属性対応表を作成する。これは、利用者IDと、その利用者が利用した商品の属性
のリスト(利用属性リスト)を対応させたものである。後述するように、利用者が商品を
利用・購入する毎に、その利用者ID、商品ID、利用日時が図5に示す形式で利用履歴
格納部14に格納される。
商品をグループ化せずに個々の商品を独立して扱う場合には、利用履歴格納部14のデ
ータを読み出し、図6に示すように、利用者IDとその利用者が利用した商品IDのリス
トを対応させて、利用者・商品属性対応表とする。また、例えば商品を商品の制作者毎に
グループ化する場合には、利用履歴格納部14のデータと商品属性格納部12における図
13に示すデータとを読み出し、図7に示すように、利用者IDと、その利用者が利用し
た商品の制作者のリストを対応させて利用者・商品属性対応表とする。商品をジャンル毎
にグループ化する場合も同様である。なお、各利用者の利用属性リストには、同じ項目が
重複しないように制御を行う。
次に、図4に示すステップS12で、相関ルールの条件部、結論部、支持度、確信度を
計算する。利用者・商品属性対応表を基に、利用者IDを上記文献のトランザクションI
Dに対応させ、あらかじめ決めた最小支持度と最小確信度を満たす相関ルールを上記文献
の方法に従って求める。
そして、ステップS13で、各相関ルールの優先度を計算する。優先度の算出方法は、
商品の種類に応じて決めるが、例えば、相関ルールの確信度をそのまま優先度としても良
い。あるいは、新規登録された商品を優先的に扱う場合には、例えば下記に示す数1式に
より優先度を算出する。数1式において、Pは優先度、Cは確信度、Taは結論部に記述
された商品属性を持つ商品の制作日時あるいは登録日時の平均値、Tcは現在日時、Fは
、図8に示すような単調減少関数である。この場合、結論部に該当する商品の制作日時あ
るいは登録日時が新しい程、優先度が高くなる。
Figure 0005056800
以上の処理により図9に示す相関ルール表が作成される。この条件部には、1つ以上の
商品属性が含まれ、結論部には1つの商品属性が含まれるようにする。また優先度が高い
順に表をソートする。
また、商品の種類によっては、利用の時間的順序を考慮して時系列的な相関ルールを求
めても良い。すなわち、通常の相関ルールでは、「商品Aを購入した後商品Bを購入する
」場合と「商品Bを購入した後商品Aを購入する」場合を区別しないが、両者を区別して
相関ルールを求める。この場合は、商品をグループ化せず、利用者・商品属性対応表の利
用属性リストに、利用者が利用した順番に商品IDを並べる。同一商品を複数利用してい
る場合には、商品毎に利用日時の平均を求め、それに従って利用属性リスト内の順番を決
める。図4に示すステップS12においては、利用属性リストに記載されている項目の順
番を反映して相関ルールを求める。
[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、相関ルールが作成されると、当
該情報提供システムにおける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10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S21において、利用者は端末装置2を
操作して前記取得した利用者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。
サーバ1の制御部17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13の利用者属性テーブルに登録されてい
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あるいはパスワードの入力を行うこととなる
次に、サーバ1の制御部17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13の利用者属性テーブル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において利用者に対し個別に商品メニューを作成
し、これを利用者側に送信する。
[商品メニューの作成動作]
この商品メニューは、図11に示すフローチャートに従って商品選択部16において作
成されるようになっている。以下では、多数の商品の中から、E個の商品を選択して利用
者に提示するものとする。
まずステップS31では、端末を使用している利用者の利用者IDの利用属性リストL
を前記利用者・商品属性対応表より取得する。
ステップS32では、繰り返し回数を制御する制御変数iを1に初期化する。
ステップS33では、利用者と相関ルール表のi番目のルールとの適合度Miを計算す
る。適合度Miの計算は種々な方法で行うことが可能である。例えば、i番目のルールの
条件部を構成するアイテム集合をKiとして、Kiが利用属性リストLの部分集合である
場合にMi=1、そうでない場合にMi=0とする。
あるいは、商品がデジタルコンテンツであって、一度ダウンロードしたものを利用者が
繰り返し使えるような場合には、i番目のルールの結論部のアイテムをRiとして、Ki
が利用属性リストLの部分集合であり、なおかつRiがLの部分集合でない場合にMi=
1、そうでない場合にMi=0とする。
あるいは、利用者が商品を利用した日時を考慮して、例えば下記に示す数2式に従って
、適合度Miを計算しても良い。ここで、Qiは、i番目のルールの条件部を構成するア
イテム集合Kiの個数、TjはKiの中のj番目のアイテムを利用者が利用した日時、T
cは現在日時、Fは図8に示すような単調減少関数、φiは、Kiが利用属性リストLの
部分集合である場合にφi=1、そうでない場合にφi=0となるような関数である。
また、相関ルール作成部において、時系列的な相関ルールを作成した場合には、i番目
のルールの条件部に記述されているアイテムの順序に従って利用者が商品を利用していな
ければ、Mi=0とする。
いずれにしても、利用者がi番目のルールに全く適合しない場合は、Mi=0となる。
Figure 0005056800
図11におけるステップS34では、Miが0であるか否かを判定し、0である場合に
はステップS37に進み、0でない場合には、ステップS35に進む。
ステップS35では、利用者と商品との関連度を示すスコアViを算出する。スコアV
iは種々な計算方法で求めることが可能であるが、例えば、i番目のルールの優先度をP
iとして、下記の数3式で求める。この場合、適合度Miと優先度Piが共に高い場合に
、スコアViも高くなる。
Figure 0005056800
ステップS36では、以上の処理で求めたVi、Ki、及び推薦商品の商品IDを図1
2に示すような形式の候補商品表の新しい行として追加する。ここで、推薦商品の商品I
Dは、商品をグループ化せずに相関ルールを作成した場合には、相関ルール表の結論部の
アイテムRiである。また商品をグループ化した場合には、Riの商品属性に一致する商
品を商品属性格納手段から探し、条件に合った商品の中から適当なものを1つ選んでその
商品IDを記録する。例えば、条件に合った商品の中で制作日時の最も新しいものを選べ
ば良い。ステップS37では、制御変数iの値を1増やす。
そしてステップS38において、制御変数iの値が相関ルール表の行数N以下であるか
チェックする。もしそうであれば、ステップS33に進み、そうでなければ、ステップS
39に進む。
ステップS39では、候補商品表からスコアViの大きい順に、かつ推薦商品IDが重
複しないようにE個の商品IDを選択する。
さらに場合によっては、同一の条件部アイテム集合Kiを使用する回数が一定以下にな
るような制御を行って、E個の商品IDを選択する。この理由を以下に説明する。例えば
、ある利用者の利用属性リストLが図14(a)であるとする。ここで、商品ID「1」
はジャンルAに属した商品であり、残りの「2」、「3」、「4」、「5」、はジャンル
Bに属した商品であるとする。また、商品ID「1」は人気商品であり、多数の利用者に
利用されているが、残りの商品はあまり人気がなく、利用者が少ないものとする。このよ
うな状況は、この利用者は基本的にジャンルBの商品を好むが、一般的な人気の高い商品
「1」も利用したというように判断できる。一方、このような場合の候補商品表は、図1
4(b)のように、条件部に商品「1」を含む行が多く、そのスコアViも高くなる傾向
がある。従って、ただ単にスコアViの大きなルールを適用すると、条件部に「1」を含
むルールが多く適用されることになり、この利用者本来の嗜好を表わしていると考えられ
る「2」〜「5」を条件部に含むルールが適用されにくい。同一の条件部(この例では「
1」)を適用する回数を一定以下に制限することで、このような問題を回避できる。
次にステップS40では、選択した商品IDに対応したタイトル、制作者、ジャンル等
の商品属性情報を商品属性格納手段より読み出し、商品IDと合わせて商品メニューを作
成する。商品属性格納手段には図13に示すような形式で商品属性が格納されている。
このようにして作成した商品メニューをサーバ1から端末装置2側に送信して当該図1
1に示すフローチャートの全ルーチンを終了する。
図11に示すフローチャートの全ルーチンが終了すると、当該情報提供システムは、図
10に示すフローチャートのステップS24に進むこととなる。
[利用者によるコンテンツの選択動作]
次に、図10に示すフローチャートのステップS24において、利用者は、端末装置2
を介して受信した商品メニューの中から所望のコンテンツの選択を行う。
すなわち、端末装置2のディスプレイには、例えば図15に示すような表示形式でタイ
トル、作者、ジャンル等が表示されるので、利用者はこの中から所望の商品を選択する。
これにより、端末装置2からサーバ1に対して、利用者により選択された商品に対応する
商品IDが送信される。
[サーバによる利用履歴の格納動作]
次に、端末装置2から利用者により選択された商品に対応する商品IDが送信されると
、図10に示すステップS25において、サーバ1の制御部17が、この送信された商品
IDと共に、利用者ID及び利用日時を利用履歴格納部14に格納する。これにより、利
用履歴格納部14には、図5に示すような形式で、利用者ID、商品ID、利用日時等の
属性を含む利用履歴表が形成されることとなる。
商品が有料である場合は、課金処理等を行うが、詳細は省略する。
[コンテンツデータの送信動作]
次に、商品がデジタルコンテンツの場合、図10に示すステップS26において、制御
部17は、このような格納制御と共に、受信した商品IDに対応する商品本体(コンテン
ツ)データの検索を行い、該当する商品本体データを端末装置2に送信する。商品属性格
納部12には、図13に示すような形式で商品属性表が形成されており、商品を一意に識
別する商品ID毎に、タイトル、制作者、ジャンル、制作日時あるいは登録日時、商品本
体データの格納場所等の属性が格納されている。
制御部17は、利用者の端末装置2から送信された商品IDに基づいて商品属性表から
商品本体データ本体の格納場所を検索する。商品本体データ自体は、サーバ1内の図示し
ない記憶手段、あるいは他のサーバの記憶手段に格納されており、制御部17は、商品本
体データを読み出し、これを端末装置2に送信する。
商品が物品などの場合は、ステップS26で発送手続き等を行う。
これにより、利用者は、ステップS27において、サーバ1から送信された商品本体デ
ータ(利用者が選択したコンテンツ)に対応する音声出力あるいは映像を、端末装置2を
介して得ることができる。
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。
(イ)以上の通り、本発明の情報提供サーバ及び情報提供方法を用いれば、利用者個人
の興味や嗜好に適合した商品情報の提供を行うことが可能になる。そして、本発明は各利
用者の利用履歴を使って相関ルールを作成し、それに基づいて商品情報の選択を行うので
、本発明の情報提供サーバ及び情報提供方法を適用した情報提供システムにおいては、利
用者及び運営者の作業負担が少なくてすむ。さらに、本発明の情報提供サーバは各利用者
の利用履歴を総合的に用いて相関ルールを作成しているので、精度良く情報選択を行うこ
とが可能となる。
(ロ)相関ルール作成手段が、商品利用日時をも用いて商品利用の時間的順序を加味し
た前記相関ルールを作成するようにした場合には、複数の商品間で利用する順番が決まっ
ているような商品の場合に、相関ルールの精度を高めることができ、その結果、より精度
の高い情報提供ができる。
(ハ)相関ルール作成手段が、商品属性間の相関ルールとして、商品制作者間の相関ル
ール、及び商品ジャンル間の相関ルールの内の少なくとも一方の相関ルールと、商品識別
情報間の相関ルールとを作成するようにした場合には、利用数の少ない利用者に対しても
、より一層、精度良く情報選択を行うことが可能となる。
これについて説明する。利用数の少ない利用者の場合、図12の候補商品表において該
当する行が少なくなる。実施例では、E個の商品を選択するとしているが、極端な場合、
該当する行が1つもなく、1つも商品を選択できない場合も有り得る。商品属性間の相関
ルールとして、商品識別情報間の相関ルールばかりでなく、商品制作者間の相関ルール及
び商品ジャンル間の相関ルールの内の少なくとも一方の相関ルールを併せて作成すること
により、このようなケースを減らすことができる。例えば、利用者は1種類の商品(ジャ
ンルA)しか利用したことがなく、商品識別情報間で相関ルールを作った場合に、推薦で
きる商品が1つだけだとする(推薦商品は2つ以上になる場合もあるが、ここでは1つと
する。)。一方、商品ジャンル間で相関ルールを作り、商品ジャンルAから商品ジャンル
Bという相関ルールが作成されたとする。一般的に、ジャンルBには、複数の商品が含ま
れるので、複数の商品を推薦できることになる。商品制作者でグループ化する場合も同様
である。
(ニ)相関ルール作成手段が、商品の作成日時または登録日時をも用いて優先度を計算
するようにした場合には、最新の商品情報を優先的に提供することが可能となる。
(ホ)商品選択手段が、商品利用日時をも用いて適合度を計算するようにした場合には
、利用者の最新の興味や嗜好に適合した情報選択を行える。
(ヘ)商品選択手段が、同一の利用者に対して、相関ルールの同一の条件部を所定回数
以上用いないように制御して商品を選択するようにした場合には、利用者の嗜好が多岐に
渡っている場合でも、特定の分野に偏らず、その全体的な傾向を反映させた情報提供が可
能となる。
1 サーバ
2 端末装置
3 ネットワーク
11 送受信部
12 商品属性格納部
13 利用者属性格納部
14 利用履歴格納部
15 相関ルール作成部
16 商品選択部
17 制御部

Claims (7)

  1. 複数の端末装置とネットワークを介して接続され、一の端末装置に対して商品の商品識別情報に基づく情報を提供する情報提供サーバにおいて、
    利用された商品の商品識別情報と、前記商品を利用した利用者の利用者識別情報又は前記商品の利用に用いられた端末装置の端末識別情報とを関連付けて利用履歴情報とし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利用履歴情報に基づき、条件部と結論部とを備え、その結論部には前記商品識別情報を1つ含む相関ルールを複数登録した相関ルール表を作成する相関ルール作成手段と、
    前記利用履歴格納手段の利用履歴情報における、一の利用者の前記利用者識別情報又は一の端末装置の前記端末識別情報に対応する商品識別情報の集合である一の利用集合と、前記相関ルール表の各条件部との適合度を計算し、この適合度が高くなるほど大きな値となるスコアを各相関ルールに対応させて算出し、前記一の利用者又は前記一の端末装置に対して、前記スコアが算出された相関ルールの中から、同一内容の条件部を有する相関ルールが第1の所定個数以下となるように、前記スコアの大きな順に相関ルールを選択して用い、前記結論部に基づき商品識別情報を第2の所定個数選択する商品選択手段と、
    を備えたことを特徴とする情報提供サーバ。
  2. 前記利用履歴格納手段の利用履歴情報は、利用された商品の商品利用時期をも含むものであり、
    前記相関ルール作成手段は、前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報に基づき、同一の利用者識別情報又は端末識別情報に関連付けられた商品識別情報それぞれに対応する前記商品利用時期の時間的な経過順を反映させて前記相関ルール表を作成する、
    ことを特徴とする請求項1記載の情報提供サーバ。
  3. 前記利用履歴格納手段の利用履歴情報は、利用された商品の商品利用時期をも含むものであり、
    前記商品選択手段は、前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報に基づき、前記相関ルール表の条件部に対応する商品毎に、その商品が前記一の利用者又は前記一の端末装置により利用されたときの商品利用時期が新しいほど大きな値となる利用度を計算し、前記相関ルール表の条件部毎の前記利用度の平均値に基づいて前記適合度計算する、
    ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の情報提供サーバ。
  4. 前記商品選択手段は、前記適合度が所定値よりも大きい相関ルールに対して前記スコアを算出する、
    ことを特徴とする請求項1〜請求項3のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
  5. 前記商品選択手段は、前記相関ルール表の結論部が前記一の利用集合の部分集合でない場合に、前記相関ルール表の結論部が前記一の利用集合の部分集合である場合よりも大きな値となるように前記適合度を計算する、
    ことを特徴とする請求項1〜請求項4のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
  6. 前記商品選択手段はさらに、前記商品識別情報を前記結論部から重複しないように選択する、
    ことを特徴とする請求項1〜請求項5のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
  7. 複数の端末装置とネットワークを介して接続され、一の端末装置に対して商品の商品識別情報に基づく情報を提供する情報提供サーバにおける情報提供方法において、
    利用された商品の商品識別情報と、前記商品を利用した利用者の利用者識別情報又は前記商品の利用に用いられた端末装置の端末識別情報とを関連付けて利用履歴情報として利用履歴格納手段に格納する格納ステップと、
    前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報に基づき、条件部と結論部とを備え、その結論部には前記商品識別情報を1つ含む相関ルールを複数登録した相関ルール表を作成する相関ルール作成ステップと、
    前記利用履歴格納手段の利用履歴情報における、一の利用者の前記利用者識別情報又は一の端末装置の前記端末識別情報に対応する商品識別情報の集合である一の利用集合と、前記相関ルール表の各条件部との適合度を計算し、この適合度が高くなるほど大きな値となるスコアを各相関ルールに対応させて算出し、前記一の利用者又は前記一の端末装置に対して、前記スコアが算出された相関ルールの中から、同一内容の条件部を有する相関ルールが第1の所定個数以下となるように、前記スコアの大きな順に相関ルールを選択して用い、前記結論部に基づき商品識別情報を第2の所定個数選択する商品選択ステップと、
    を備えたことを特徴とする情報提供方法。
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