JP5056801B2 - 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。
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。
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。
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。
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。
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
。
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。
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、
商品を識別する商品識別情報と、前記商品を分類項目に対応させて分類した分類情報を含む商品属性情報とを関連付けて格納する商品属性格納手段と、
利用された商品の前記商品識別情報と、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と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づき、条件部と結論部とのそれぞれを前記分類情報により構成し、その結論部には前記分類情報を１つ含む相関ルールを備え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に格納された利用履歴情報と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づき、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分類情報の集合である一の利用集合を作成し、前記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、前記結論部の分類情報に基づき、前記一の利用者又は前記一の端末装置に対して提供する情報を第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［１］に記載の情報提供サーバ。
［３］ 前記商品属性格納手段は、前記商品識別情報と前記分類情報と前記商品の作成時期又は登録時期とを関連付けて格納すると共に、
前記商品選択手段は、前記スコアの大きい順に前記結論部の分類情報を取得し、この取得した分類情報それぞれに対して、前記商品属性格納手段を参照しながら、それに該当する商品の内から前記作成時期又は登録時期が最も新しい商品の商品識別情報を選択する、
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と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づいて、前記相関ルール表の条件部が前記一の利用集合の部分集合である場合に、前記条件部の分類情報に対応する、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を計算する、
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、前記結論部の分類情報に対応する商品識別情報を前記商品属性格納手段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、
商品を識別する商品識別情報と、前記商品を分類項目に対応させて分類した分類情報を含む商品属性情報とを関連付けて商品属性格納手段に格納する第１の格納ステップと、
利用された商品の前記商品識別情報と、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第２の格納ステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づき、条件部と結論部とのそれぞれを前記分類情報により構成し、その結論部には前記分類情報を１つ含む相関ルールを備え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に格納された利用履歴情報と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づき、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分類情報の集合である一の利用集合を作成し、前記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、前記結論部の分類情報に基づき、前記一の利用者又は前記一の端末装置に対して提供する情報を第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。
［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、
商品を識別する商品識別情報と、前記商品を分類項目に対応させて分類した分類情報を含む商品属性情報とを関連付けて格納する商品属性格納手段と、
利用された商品の前記商品識別情報と、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と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づき、条件部と結論部とのそれぞれを前記分類情報により構成し、その結論部には前記分類情報を１つ含む相関ルールを備え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に格納された利用履歴情報と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づき、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分類情報の集合である一の利用集合を作成し、前記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、前記結論部の分類情報に基づき、前記一の利用者又は前記一の端末装置に対して提供する情報を第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［１］に記載の情報提供サーバ。
［３］ 前記商品属性格納手段は、前記商品識別情報と前記分類情報と前記商品の作成時期又は登録時期とを関連付けて格納すると共に、
前記商品選択手段は、前記スコアの大きい順に前記結論部の分類情報を取得し、この取得した分類情報それぞれに対して、前記商品属性格納手段を参照しながら、それに該当する商品の内から前記作成時期又は登録時期が最も新しい商品の商品識別情報を選択する、
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と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づいて、前記相関ルール表の条件部が前記一の利用集合の部分集合である場合に、前記条件部の分類情報に対応する、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を計算する、
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、前記結論部の分類情報に対応する商品識別情報を前記商品属性格納手段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、
商品を識別する商品識別情報と、前記商品を分類項目に対応させて分類した分類情報を含む商品属性情報とを関連付けて商品属性格納手段に格納する第１の格納ステップと、
利用された商品の前記商品識別情報と、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第２の格納ステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づき、条件部と結論部とのそれぞれを前記分類情報により構成し、その結論部には前記分類情報を１つ含む相関ルールを備え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に格納された利用履歴情報と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づき、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分類情報の集合である一の利用集合を作成し、前記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、前記結論部の分類情報に基づき、前記一の利用者又は前記一の端末装置に対して提供する情報を第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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
、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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
。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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
、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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
、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。
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
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)
- 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、
商品を識別する商品識別情報と、前記商品を分類項目に対応させて分類した分類情報を含む商品属性情報とを関連付けて格納する商品属性格納手段と、
利用された商品の前記商品識別情報と、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と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づき、条件部と結論部とのそれぞれを前記分類情報により構成し、その結論部には前記分類情報を１つ含む相関ルールを備え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に格納された利用履歴情報と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づき、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分類情報の集合である一の利用集合を作成し、前記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、前記結論部の分類情報に基づき、前記一の利用者又は前記一の端末装置に対して提供する情報を第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。 - 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に記載の情報提供サーバ。 - 前記商品属性格納手段は、前記商品識別情報と前記分類情報と前記商品の作成時期又は登録時期とを関連付けて格納すると共に、
前記商品選択手段は、前記スコアの大きい順に前記結論部の分類情報を取得し、この取得した分類情報それぞれに対して、前記商品属性格納手段を参照しながら、それに該当する商品の内から前記作成時期又は登録時期が最も新しい商品の商品識別情報を選択する、
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。 - 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と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づいて、前記相関ルール表の条件部が前記一の利用集合の部分集合である場合に、前記条件部の分類情報に対応する、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を計算する、
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。 - 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。 - 前記商品選択手段はさらに、前記結論部の分類情報に対応する商品識別情報を前記商品属性格納手段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。 - 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、
商品を識別する商品識別情報と、前記商品を分類項目に対応させて分類した分類情報を含む商品属性情報とを関連付けて商品属性格納手段に格納する第１の格納ステップと、
利用された商品の前記商品識別情報と、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第２の格納ステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づき、条件部と結論部とのそれぞれを前記分類情報により構成し、その結論部には前記分類情報を１つ含む相関ルールを備え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に格納された利用履歴情報と前記商品属性格納手段に格納された商品属性情報に含まれた前記分類情報とに基づき、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分類情報の集合である一の利用集合を作成し、前記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、前記結論部の分類情報に基づき、前記一の利用者又は前記一の端末装置に対して提供する情報を第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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