JP5056803B2 - Information providing server and information providing method - Google Patents

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JP5056803B2 JP2009154915A JP2009154915A JP5056803B2 JP 5056803 B2 JP5056803 B2 JP 5056803B2 JP 2009154915 A JP2009154915 A JP 2009154915A JP 2009154915 A JP2009154915 A JP 2009154915A JP 5056803 B2 JP5056803 B2 JP 5056803B2
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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。
The present invention relates to an information providing server and an information providing method suitable for application to a network information providing system in the Internet, personal computer communication, etc., and in particular, an information providing server and information capable of providing information suitable for a user's interests and preferences It relates to the provision method.

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。
In recent years, with the spread of the Internet and personal computer communication, for example, Internet WWW (
Services that provide information to a large number of users through a network, such as information providing services using World Wide Web), are widely performed. However, the amount of information available to network users is increasing, and it has become difficult to search for necessary information from a large amount of information. Therefore, it is required to select and present only appropriate information that suits the user's interests and preferences from a lot of information.

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。
On the other hand, for example, Patent Document 1 below discloses an information distribution apparatus that selects information suitable for a user's interests and preferences using a user's usage history. This is by adding attributes such as genre to the main information (contents such as TV programs), analyzing the trial listening time for each user attribute, calculating the correlation between each user and the attribute, The main information having an attribute having a high value is provided to the user.

特開平10−257468号公報JP-A-10-257468

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。
However, in the conventional method, it is necessary to divide each content into genres and add attributes, which has been a heavy workload for business operators. Also, since only one user's usage history is used when selecting content, the content to be selected is limited, or content that matches interests and preferences cannot be selected with sufficient accuracy. There was a problem.

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
In addition, it has been difficult for a user who uses a small number of times of content to select content that matches interests and preferences with sufficient accuracy. Furthermore, although a user's interest and preference change with time, it was difficult to select information based on the latest interest and preference.

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。
The present invention has been made in view of the above-described problems, and has a low work burden on the business operator.
It is another object of the present invention to provide an information providing server and an information providing method capable of providing information suitable for the user's interests and preferences with sufficient accuracy. Furthermore, the present invention provides an information providing server and an information providing method capable of providing, with sufficient accuracy, information that matches the interests and preferences of users with a low number of uses, and information that matches the latest interests and preferences of users. The purpose is that.

本発明は、上記の課題を解決するために、以下の装置、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、
商品を分類項目に対応させて分類した分類情報と商品の作成時期又は登録時期とを含む商品属性情報を、商品を識別する商品識別情報に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た相関ルールを作成すると共に、相関ルールの確信度が高いほど、かつ前記結論部に含まれる分類情報に対応する商品の前記作成時期又は登録時期が新しいほど、高い値となる優先度を算出し、相関ルールと前記優先度とを対応させた拡張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、前記条件部が前記一の利用集合の部分集合である拡張相関ルールに対して、前記優先度が高くなるほど大きな値となるスコアを算出し、前記スコアが算出された拡張相関ルールの中から前記スコアの大きな順に拡張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、前記条件部が前記一の利用集合の部分集合である拡張相関ルールに対して、前記一の利用集合と前記拡張相関ルールの条件部との適合度を計算し、前記適合度が高くなるほど、かつ前記優先度が高くなるほど大きな値となるように前記スコアを算出する、
ことを特徴とする上記[1]記載の情報提供サーバ。
[3] 前記商品選択手段は、前記適合度と前記優先度との乗算値を用いて、前記スコアを算出する、
ことを特徴とする上記[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[2]又は上記[3]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ない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[2]〜上記[4]に記載の情報提供サーバ。
[6] 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[2]〜上記[5]のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
[7] 前記相関ルール作成手段は、前記結論部に含まれる商品識別情報に対応する商品の前記作成時期又は登録時期が新しいほど大きな値となる新規度を計算し、相関ルールの確信度と前記新規度との乗算値を用いて、前記優先度を算出する、
ことを特徴とする上記[1]〜上記[6]のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
[8] 前記商品選択手段は、前記スコアが算出された拡張相関ルールの中から前記スコアの大きな順に拡張相関ルールを用いて、その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]〜上記[7]のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
[9] 前記商品選択手段は、前記優先度が高い拡張相関ルールほど先に前記スコアを算出する、
ことを特徴とする上記[1]〜上記[8]のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
[10] 前記商品選択手段はさらに、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[9]のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
[11] 前記相関ルール作成手段は、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作成し、
前記商品選択手段は、前記スコアが算出された拡張相関ルールの中から、同一内容の条件部を有する拡張相関ルールが第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拡張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、
ことを特徴とする上記[1]〜上記[10]のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
[12] 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、
商品を分類項目に対応させて分類した分類情報と商品の作成時期又は登録時期とを含む商品属性情報を、商品を識別する商品識別情報に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た相関ルールを作成すると共に、相関ルールの確信度が高いほど、かつ前記結論部に含まれる分類情報に対応する商品の前記作成時期又は登録時期が新しいほど、高い値となる優先度を算出し、相関ルールと前記優先度とを対応させた拡張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、前記条件部が前記一の利用集合の部分集合である拡張相関ルールに対して、前記優先度が高くなるほど大きな値となるスコアを算出し、前記スコアが算出された拡張相関ルールの中から前記スコアの大きな順に拡張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。
The present invention, in order to solve the above problems, there is provided the following equipment, methods.
[1] In an information providing server that is connected to a plurality of terminal devices via a network and provides information based on product identification information of a product to one terminal device,
Product attribute storage means for storing product attribute information including classification information obtained by classifying products corresponding to classification items and product creation time or registration time in association with product identification information for identifying products ;
Usage history in which the product identification information of a used product is associated with user identification information of a user who uses the product or terminal identification information of a terminal device used to use the product and is stored as usage history information Storage means;
-Out based on and the use history storage means is included in the product attribute information stored in the stored use history information and the product attributes storing means to the classification information, the classification of each and the conclusion part condition part The priority that becomes higher as the creation rule or the registration time of the product corresponding to the classification information included in the conclusion part is newer as the confidence rule of the correlation rule is higher and the correlation rule constituted by information is created. It calculates a correlation rule creation means for creating a correlation rule between the priority and the correlation rule table in which a plurality register extended correlation rules that are associated with,
Based on the usage history information stored in the usage history storage means and the classification information included in the product attribute information stored in the product attribute storage means, the user identification information of one user or one terminal One usage set that is a set of classification information corresponding to the terminal identification information of the device is created, and the higher the priority is, the higher the priority is for the extended correlation rule that is a subset of the one usage set. A score that is a large value is calculated, and the extended correlation rule is selected and used from the extended correlation rule in which the score is calculated in descending order, and based on the classification information of the conclusion part, the one user or Product selection means for selecting a predetermined number of information to be provided to the one terminal device ;
An information providing server characterized by comprising:
[2] The product selection unit calculates a degree of matching between the one usage set and the condition part of the extended correlation rule with respect to an extended correlation rule whose condition part is a subset of the one usage set. The score is calculated so that the higher the fitness and the higher the priority, the larger the score.
The information providing server according to [1] above, wherein
[3] The product selection means calculates the score using a multiplication value of the fitness and the priority.
The information providing server according to [2] above, wherein
[4] The use history information of the use history storage means includes the product use time of the used product,
The product selection means is based on the usage history information stored in the usage history storage means and the classification information included in the product attribute information stored in the product attribute storage means. Is a subset of the one usage set, for each product used by the one user or the one terminal device corresponding to the classification information of the condition part, the product is the one usage The degree of use is calculated based on the average value of the degree of use for each condition part of the association rule table, and the degree of use becomes larger as the product use time is newer when used by the person or the one terminal device. Calculate
The information providing server according to [2] or [3] above, wherein
[5] The product selection unit may be configured such that when the condition part of the correlation rule table is a subset of the one usage set , the condition part of the correlation rule table is not a subset of the one usage set. Calculating the goodness of fit so as to be a large value;
The information providing server according to any one of [2] to [4] above .
[6] The product selection means may be configured such that when the conclusion part of the correlation rule table is not a subset of the one usage set , the conclusion part of the correlation rule table is a subset of the one usage set. Calculating the goodness of fit so as to be a large value;
The information providing server according to any one of [2] to [5] above, wherein
[7] The correlation rule creating means calculates a novelty degree that becomes a larger value as the creation time or registration time of the product corresponding to the product identification information included in the conclusion part is newer, The priority is calculated using a multiplication value with the novelty level.
The information providing server according to any one of [1] to [6] above, wherein
[8] The product selection means uses the extended correlation rules to descending order of the scores from the extended correlation rules the score is calculated to obtain the classification information of the conclusion part, respectively the obtained classification information On the other hand, referring to the product attribute storage means, the product identification information of the product having the latest creation time or registration time is selected from among the corresponding products.
The information providing server according to any one of [1] to [7] above, wherein
[9] The product selection unit calculates the score earlier in the extended correlation rule having a higher priority.
The information providing server according to any one of [1] to [8] above, wherein
[10] The product selection unit further selects the information provided to the one user or the one terminal device based on the classification information of the conclusion part so as not to overlap.
The information providing server according to any one of [1] to [9] above, wherein
[11] The correlation rule creating means creates each of a condition part and a conclusion part from the classification information, and creates a correlation rule including one classification information in the conclusion part,
The product selection means sets the extended correlation rules in descending order of the scores so that the number of extended correlation rules having the same content condition part is equal to or less than a first predetermined number among the extended correlation rules for which the scores are calculated. Select and use, based on the classification information of the conclusion part, select a second predetermined number of information to be provided to the one user or the one terminal device,
The information providing server according to any one of [1] to [10] above, wherein
[12] In an information providing method in an information providing server that is connected to a plurality of terminal devices via a network and provides information based on product identification information of a product to one terminal device.
A first storage step of storing product attribute information including classification information obtained by classifying products corresponding to classification items and product creation time or registration time in product attribute storage means in association with product identification information for identifying products When,
Usage history storage means as usage history information by associating the product identification information of a used product with user identification information of a user who uses the product or terminal identification information of a terminal device used for using the product A second storing step for storing in
-Out based on and the use history storage means is included in the product attribute information stored in the stored use history information and the product attributes storing means to the classification information, the classification of each and the conclusion part condition part The priority that becomes higher as the creation rule or the registration time of the product corresponding to the classification information included in the conclusion part is newer as the confidence rule of the correlation rule is higher and the correlation rule constituted by information is created. is calculated, and create association rule step of creating a correlation rule table in which a plurality create the corresponding extended correlation rule was and said priority as correlation rules,
Based on the usage history information stored in the usage history storage means and the classification information included in the product attribute information stored in the product attribute storage means, the user identification information of one user or one terminal One usage set that is a set of classification information corresponding to the terminal identification information of the device is created, and the higher the priority is, the higher the priority is for the extended correlation rule that is a subset of the one usage set. A score that is a large value is calculated, and the extended correlation rule is selected and used from the extended correlation rule in which the score is calculated in descending order, and based on the classification information of the conclusion part, the one user or A product selection step of selecting a predetermined number of pieces of information to be provided to the one terminal device ;
An information providing method characterized by comprising:

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。
According to the information providing server and the information providing method of the present invention, it is possible to provide product information that matches the interests and preferences of individual users. And since the present invention creates a correlation rule using the usage history of each user and selects product information based on it, in the information providing system to which the information providing server and information providing method of the present invention are applied, Less work burden on users and operators. Furthermore, since the information provision server and the information provision method of the present invention create an association rule by comprehensively using each user's usage history, it is possible to select information with high accuracy. In particular, since the correlation rule creating means calculates the priority using the product creation date or registration date, the latest product information can be preferentially provided.

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。It is a block diagram which shows the whole structure of the information provision system using the server of one Example. 利用者の登録手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the registration procedure of a user. 利用者属性格納部のデータ形式を示す図である。It is a figure which shows the data format of a user attribute storage part. 相関ルール作成部の処理のフローチャートである。It is a flowchart of the process of an association rule preparation part. 利用履歴格納部のデータ形式を示す図である。It is a figure which shows the data format of a utilization log | history storage part. 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。It is a figure which shows an example of the user and goods attribute corresponding table created in an association rule preparation part. 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。It is a figure which shows another example of the user and goods attribute corresponding table created in an association rule preparation part. 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。It is a figure which shows the characteristic of the function F (x) used by an association rule preparation part. 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。It is a figure which shows the data format of the correlation rule table | surface created with an association rule preparation part. 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。It is a flowchart of the information provision operation | movement of an information provision system. 商品選択部の処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process of a goods selection part. 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。It is a figure which shows the data format of the candidate goods table | surface produced in a goods selection part. 商品属性格納部のデータ形式を示す図である。It is a figure which shows the data format of a goods attribute storage part. 商品選択部での動作を説明する図である。It is a figure explaining the operation | movement in a goods selection part. 端末画面に表示される商品メニューを示す図である。It is a figure which shows the goods menu displayed on a terminal screen.

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。
Hereinafter, preferred embodiments of an information providing server and an information providing method according to the present invention will be described with reference to the drawings.

[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。
[Configuration of the embodiment]
FIG. 1 shows an overall configuration of an information providing system using a server 1 according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, the information providing system is configured by connecting a server 1 that provides product information and a user terminal device 2 via a network 3 such as the Internet.

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。
The server 1 has the following configuration. A transmission / reception unit 11 that controls the network 3. A product attribute storage unit 1 for storing a product ID (product identification information) for identifying a product, and attribute data (product attribute information) such as a product title, a producer, a genre, a production date and time, or a registration date and time
2. A user attribute storage unit 13 for storing a user ID (user identification information) of a user or a terminal ID (terminal identification information) for identifying a terminal. A use history storage unit 14 that records and stores a product ID of a used product and a user ID or terminal ID of a user who uses the product ID. Usage history storage unit 14
A correlation rule creation unit 15 that creates a correlation rule between product attributes and a priority of the correlation rule based on the data. A product selection unit 16 that calculates the degree of matching with a correlation rule for each user or terminal, and selects a product by applying a correlation rule having a high degree of matching and priority. The control unit 17 controls the entire server 1.

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。
Note that the products here are digital contents and articles such as text, still images, sounds, and moving images, regardless of whether they are charged or free. Further, when the product is digital content, a means for storing the digital content may be provided in the server, and the desired digital content may be transmitted from the server to the terminal in response to a user request.

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。
Further, the producer of the product in the above attribute data includes information such as manufacturer name, brand name, writer name, director name, composer name, performer name, performer name, and the like.

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。
In FIG. 1, each part of the server 1 is illustrated as hardware.
1 to 17 may be implemented as software as built-in program processing. Thereby, the server 1 can be realized by a personal computer, a workstation, or other computers.

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 terminal device 2 includes a CPU, a RAM, a ROM, a network control circuit, an input device such as a keyboard and a mouse, and a display device such as a display, and performs a processing operation using a built-in program. As the terminal device 2, a general personal computer can be used.

[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。
[Operation of the embodiment]
Next, the operation of the server 1 according to the embodiment having such a configuration will be described. In the server 1 of this embodiment, it is necessary to uniquely identify a user or a terminal. In this embodiment, a case of identifying a user will be described. However, when a terminal is identified, the user ID of this embodiment may be associated with the terminal ID.

[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。
[User registration operation]
In order to receive the information providing service, the user performs user registration on the server 1 side. This user registration is performed according to the flowchart shown in FIG. 2, and when performing user registration, the user operates the terminal device 2 in step S1, for example, the name and sex of the user. Enter user attributes such as address and date of birth. The user attribute information indicating the user attribute input by the user is transmitted to the server 1 side via the network 3.

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。
The server 1 receives the user attribute information transmitted from the user via the transmission / reception unit 11 under the control of the control unit 17 and supplies the user attribute information to the user attribute storage unit 13. User attribute storage unit 13
3 is provided with a user attribute table including attributes such as a user ID, a password, and a name input by the user in a format as shown in FIG.

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。
In step S2, after confirming that the user attribute information transmitted from the user is not already stored in the user attribute table, the control unit 17 creates an unused user ID and a corresponding password. To do. In step S3, the user attribute storage unit 1
3 is assigned a new entry and the received user attribute information together with the formed user I
D and password are stored in the user attribute table. Further, the control unit 17 sends the formed user ID and password together with such storage control via the transmission / reception unit 11 to the terminal device 2.
To the side.

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。
The user obtains the user ID and password transmitted from the server 1 via the terminal device 2, and thereafter receives the information providing service in the information providing system using the user ID and password. .

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。
In this embodiment, an example of authenticating a user using a password will be described, but the user may be authenticated by other means such as fingerprint verification.

[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。
[Correlation rule creation operation]
The association rule creation is performed asynchronously with the information providing operation to the user. For example, an association rule is created with a frequency of once a day.

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。
As a technique for analyzing sales data of products, a technique called association rules is used. For example, the document “Agrawal, R., Srikant, R .: Fast Algor
itms for Mining Association Rules, Proc.
of VLDB pp487 (1994) "and Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-287106.

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。
The correlation rule derives a rule “if A, then B” based on a large number of case data. Here, A is called a condition part, and B is called a conclusion part. For example, by analyzing sales data of a grocery store, a rule such as “60% of customers who bought bread buy juice” is derived. The percentage of all transaction data that includes both A and B
A ratio including both A and B in transactions including A is called confidence. In the above example, if the percentage of people who buy both bread and juice in the overall transaction is 20%, the support level is 20% and the confidence level is 60%.

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。
In general, rules that have both high support and confidence and are not obvious are considered useful. In addition, since such rules are often enormous, in order to shorten the calculation time or reduce the necessary computer resources, determine the minimum confidence and minimum support in advance,
Only those rules whose confidence and support exceed these are efficiently obtained.

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。
The association rule is conventionally used for the purpose of finding useful information for the operator. On the other hand, in the present invention, an association rule is used for the purpose of selecting a product suitable for each user.

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。
FIG. 4 shows a processing flow of the correlation rule creation means. First, in step S11, a user / product attribute correspondence table is created. This is a correspondence between a user ID and a list of product attributes used by the user (usage attribute list). As will be described later, each time a user uses or purchases a product, the user ID, product ID, and use date and time are stored in the use history storage unit 14 in the format shown in FIG.

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。
When individual products are handled independently without grouping the products, data in the usage history storage unit 14 is read, and as shown in FIG. 6, a list of user IDs and product IDs used by the users To correspond to the user / product attribute correspondence table. For example, when products are grouped for each product producer, the data in the usage history storage unit 14 and the data shown in FIG. 13 in the product attribute storage unit 12 are read out, and as shown in FIG. The ID and the list of producers of the products used by the user are associated with each other to form a user / product attribute correspondence table. The same applies when products are grouped by genre. Control is performed so that the same items do not overlap in the usage attribute list of each user.

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。
Next, in step S12 shown in FIG. 4, the condition part, the conclusion part, the support level, and the certainty factor of the association rule are calculated. Based on the user / product attribute correspondence table, the transaction ID of the above document is used as the user ID.
Correlation rules satisfying a predetermined minimum support level and minimum confidence level corresponding to D are obtained according to the method described in the above document.

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。
In step S13, the priority of each correlation rule is calculated. The priority calculation method is as follows:
For example, the certainty of the association rule may be used as the priority as it is. Alternatively, when a newly registered product is handled preferentially, for example, the priority is calculated by the following equation (1). In Equation 1, P is a priority, C is a certainty factor, Ta is an average value of production date / time or registration date / time of a product having a product attribute described in the conclusion part, Tc is a current date, and F is shown in FIG. Such a monotonically decreasing function. In this case, the newer the production date or registration date of the product corresponding to the conclusion part, the higher the priority.

Figure 0005056803
Figure 0005056803

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。
The correlation rule table shown in FIG. 9 is created by the above processing. This condition part includes one or more product attributes, and the conclusion part includes one product attribute. The table is sorted in descending order of priority.

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。
Depending on the type of product, a time-series correlation rule may be obtained in consideration of the temporal order of use. That is, the normal correlation rule does not distinguish between the case of “purchasing product B after purchasing product A” and the case of “purchasing product A after purchasing product B”. . In this case, products are not grouped, and product IDs are arranged in the usage attribute list of the user / product attribute correspondence table in the order used by the user. When a plurality of the same products are used, the average of the use date is obtained for each product, and the order in the use attribute list is determined accordingly. In step S12 shown in FIG. 4, an association rule is obtained by reflecting the order of items described in the usage attribute list.

[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。
[Information provision operation]
Next, when the user attribute is registered on the server 1 side and the correlation rule is created in this way, it is possible to receive the information providing service in the information providing system.

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。
This information providing service is performed according to the flowchart shown in FIG. 10. When receiving the information providing service, in step S21, the user operates the terminal device 2 to obtain the acquired user ID and password. Make input. The terminal device 2 transmits the user ID and password input by the user to the server 1.

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
The control unit 17 of the server 1 receives the user ID and password via the transmission / reception unit 11 and compares them with the user ID and password registered in the user attribute table of the user attribute storage unit 13 in step S22. To do. And only if a match is detected,
Provides the information provision service described below. If the two do not match, an error code is returned to the terminal device 2 side. As a result, the user notices an error in the input of the user ID or password, and inputs the correct user ID or password again.

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。
Next, the control unit 17 of the server 1 includes the user ID and password transmitted from the user,
When a match with the user ID and password registered in the user attribute table of the user attribute storage unit 13 is detected, a product menu is individually created for the user in step S23 and transmitted to the user side. To do.

[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。
[Product menu creation operation]
This product menu is created in the product selection unit 16 in accordance with the flowchart shown in FIG. In the following, it is assumed that E products are selected from a large number of products and presented to the user.

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。
First, in step S31, the usage attribute list L of the user ID of the user using the terminal.
Is obtained from the user / product attribute correspondence table.

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。   In step S32, a control variable i for controlling the number of repetitions is initialized to 1.

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。
In step S33, the degree of matching Mi between the user and the i-th rule in the correlation rule table is calculated. The fitness Mi can be calculated by various methods. For example, if the item set constituting the condition part of the i-th rule is Ki, Mi = 1 if Ki is a subset of the usage attribute list L, and Mi = 0 otherwise.

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。
Alternatively, if the product is digital content and the user can repeatedly use what has been downloaded once, the item in the conclusion part of the i-th rule is set to Ri, and Ki
Is a subset of the usage attribute list L, and if Ri is not a subset of L, then Mi =
1. If not, set Mi = 0.

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。
Alternatively, in consideration of the date and time when the user uses the product, for example, the fitness Mi may be calculated according to the following equation (2). Here, Qi is the number of item sets Ki constituting the condition part of the i-th rule, Tj is the date and time when the user uses the j-th item in Ki, and T
c is the current date and time, F is a monotonically decreasing function as shown in FIG. 8, φi is a function such that φi = 1 when Ki is a subset of the usage attribute list L, and φi = 0 otherwise. is there.

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。
In addition, when the correlation rule creation unit creates a time-series correlation rule, if the user does not use the product according to the order of items described in the condition part of the i-th rule, Mi = 0.

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。   In any case, if the user does not meet the i-th rule at all, Mi = 0.

Figure 0005056803
Figure 0005056803

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。
In step S34 in FIG. 11, it is determined whether or not Mi is 0. If it is 0, the process proceeds to step S37. If it is not 0, the process proceeds to step S35.

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。
In step S35, a score Vi indicating the degree of association between the user and the product is calculated. Score V
i can be obtained by various calculation methods. For example, the priority of the i-th rule is set to P
i is obtained by the following equation (3). In this case, when both the fitness Mi and the priority Pi are high, the score Vi is also high.

Figure 0005056803
Figure 0005056803

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。
In step S36, Vi, Ki and the product ID of the recommended product obtained by the above processing are shown in FIG.
2 is added as a new row of the candidate product table in the format shown in 2. Here, recommended product I
D is the item Ri in the conclusion part of the correlation rule table when the correlation rule is created without grouping the products. When the products are grouped, a product that matches the product attribute of Ri is searched from the product attribute storage means, and one appropriate product is selected from the products that meet the conditions, and the product ID is recorded. For example, you can select the most recent product with the date and time of production among the products that meet your requirements. In step S37, the value of the control variable i is incremented by one.

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。
In step S38, it is checked whether the value of the control variable i is equal to or smaller than the number N of rows in the correlation rule table. If so, go to Step S33, otherwise, go to Step S33.
Proceed to 39.

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。
In step S39, E product IDs are selected from the candidate product table in descending order of the score Vi so that the recommended product IDs do not overlap.

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。
Further, in some cases, control is performed such that the number of times the same condition part item set Ki is used is equal to or less than a predetermined value, and E product IDs are selected. The reason for this will be described below. For example, assume that the usage attribute list L of a certain user is shown in FIG. Here, the product ID “1”
Are products belonging to genre A, and the remaining “2”, “3”, “4”, and “5” are products belonging to genre B. The product ID “1” is a popular product and is used by many users, but the remaining products are not very popular and have few users. Such a situation can be determined that the user basically likes the product of genre B, but also uses the general popular product “1”. On the other hand, the candidate product table in such a case is shown in FIG.
As shown in FIG. 4B, there are many rows including the product “1” in the condition part, and the score Vi tends to be high. Therefore, if a rule with a large score Vi is simply applied, many rules including “1” are applied to the condition part, and “2” to “5” considered to represent the user's original preference. Is difficult to apply. Same condition part (in this example, “
Such a problem can be avoided by limiting the number of times 1)) to a certain value or less.

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。
Next, in step S40, product attribute information such as title, producer, and genre corresponding to the selected product ID is read from the product attribute storage means, and a product menu is created together with the product ID. The product attribute storage means stores product attributes in the format shown in FIG.

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。
The product menu created in this way is transmitted from the server 1 to the terminal device 2 side, and FIG.
All the routines in the flowchart shown in FIG.

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。
When all the routines in the flowchart shown in FIG. 11 are completed, the information providing system proceeds to step S24 in the flowchart shown in FIG.

[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。
[Content selection by user]
Next, in step S24 of the flowchart shown in FIG.
The desired content is selected from the merchandise menu received via.

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。
That is, since the title, the author, the genre, and the like are displayed on the display of the terminal device 2 in a display format as shown in FIG. 15, for example, the user selects a desired product.
Thereby, the product ID corresponding to the product selected by the user is transmitted from the terminal device 2 to the server 1.

[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。
[Usage history storage operation by the server]
Next, when a product ID corresponding to the product selected by the user is transmitted from the terminal device 2, the control unit 17 of the server 1 uses the transmitted product ID together with the transmitted product ID in step S25 shown in FIG. The user ID and use date and time are stored in the use history storage unit 14. As a result, a usage history table including attributes such as user ID, product ID, usage date and time is formed in the usage history storage unit 14 in the format shown in FIG.

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。   If the product is charged, billing processing is performed, but details are omitted.

[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。
[Content data transmission operation]
Next, when the product is digital content, in step S26 shown in FIG. 10, the control unit 17 searches the product main body (content) data corresponding to the received product ID together with such storage control, and applies. The product main body data is transmitted to the terminal device 2. A product attribute table is formed in the product attribute storage unit 12 in a format as shown in FIG. 13, and for each product ID that uniquely identifies a product, a title, a producer, a genre, a production date or registration date, a product Stores attributes such as the storage location of main body data.

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。
The control unit 17 searches the storage location of the product main body data body from the product attribute table based on the product ID transmitted from the user terminal device 2. The product main body data itself is stored in storage means (not shown) in the server 1 or storage means of another server, and the control unit 17 reads the product main body data and transmits it to the terminal device 2.

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。   If the product is an article or the like, a shipping procedure or the like is performed in step S26.

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。
Thereby, the user can obtain the audio output or the video corresponding to the product main body data (content selected by the user) transmitted from the server 1 via the terminal device 2 in step S27.

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.

(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。
(A) As described above, by using the information providing server and the information providing method of the present invention, it is possible to provide product information suitable for the interests and preferences of individual users. And since the present invention creates a correlation rule using the usage history of each user and selects product information based on it, in the information providing system to which the information providing server and information providing method of the present invention are applied, Less work burden on users and operators. Furthermore, since the information providing server of the present invention creates an association rule by comprehensively using each user's usage history, it is possible to select information with high accuracy.

(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。
(B) When the correlation rule creation means creates the correlation rule that takes into account the time order of product use also using the product use date and time, the order of use among a plurality of products is determined. In the case of such a product, the accuracy of the association rule can be increased, and as a result, more accurate information can be provided.

(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。
(C) Correlation rule creation means includes, as a correlation rule between product attributes, a correlation rule between product producers, a correlation rule between product genres, and a correlation rule between product identification information In this case, it is possible to select information with higher accuracy even for users with a small number of uses.

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。
This will be described. In the case of a user with a small number of uses, the number of corresponding rows is reduced in the candidate product table of FIG. In the example, E items are selected, but in extreme cases,
There may be cases where there is no corresponding row and no product can be selected. By creating not only a correlation rule between product identification information but also a correlation rule between product producers and a correlation rule between product genres as a correlation rule between product attributes, Such cases can be reduced. For example, if a user has only used one type of product (genre A) and has created a correlation rule between product identification information, only one product can be recommended (more than two recommended products) In this case, it is assumed to be one). On the other hand, it is assumed that an association rule is created between product genres and product genre A to product genre B is created. Generally, since the genre B includes a plurality of products, a plurality of products can be recommended. The same applies when grouping by product producer.

(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。
(D) When the association rule creation means calculates the priority using the creation date or registration date of the product, it is possible to preferentially provide the latest product information.

(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。
(E) When the merchandise selection means calculates the degree of fitness using the merchandise use date and time, information selection adapted to the latest interests and preferences of the user can be performed.

(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。
(F) When the product selection means controls the same user so that the same condition part of the association rule is not used more than a predetermined number of times and selects the product, the user's preference is Even in a wide range, it is possible to provide information reflecting the overall trend without being biased toward a specific field.

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
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Server 2 Terminal device 3 Network 11 Transmission / reception part 12 Product attribute storage part 13 User attribute storage part 14 Usage history storage part 15 Correlation rule preparation part 16 Product selection part 17 Control part

Claims (12)

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、
商品を分類項目に対応させて分類した分類情報と商品の作成時期又は登録時期とを含む商品属性情報を、商品を識別する商品識別情報に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た相関ルールを作成すると共に、相関ルールの確信度が高いほど、かつ前記結論部に含まれる分類情報に対応する商品の前記作成時期又は登録時期が新しいほど、高い値となる優先度を算出し、相関ルールと前記優先度とを対応させた拡張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、前記条件部が前記一の利用集合の部分集合である拡張相関ルールに対して、前記優先度が高くなるほど大きな値となるスコアを算出し、前記スコアが算出された拡張相関ルールの中から前記スコアの大きな順に拡張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。
In an information providing server that is connected to a plurality of terminal devices via a network and provides information based on product identification information of a product to one terminal device,
Product attribute storage means for storing product attribute information including classification information obtained by classifying products corresponding to classification items and product creation time or registration time in association with product identification information for identifying products ;
Usage history in which the product identification information of a used product is associated with user identification information of a user who uses the product or terminal identification information of a terminal device used to use the product and is stored as usage history information Storage means;
-Out based on and the use history storage means is included in the product attribute information stored in the stored use history information and the product attributes storing means to the classification information, the classification of each and the conclusion part condition part The priority that becomes higher as the creation rule or the registration time of the product corresponding to the classification information included in the conclusion part is newer as the confidence rule of the correlation rule is higher and the correlation rule constituted by information is created. It calculates a correlation rule creation means for creating a correlation rule between the priority and the correlation rule table in which a plurality register extended correlation rules that are associated with,
Based on the usage history information stored in the usage history storage means and the classification information included in the product attribute information stored in the product attribute storage means, the user identification information of one user or one terminal One usage set that is a set of classification information corresponding to the terminal identification information of the device is created, and the higher the priority is, the higher the priority is for the extended correlation rule that is a subset of the one usage set. A score that is a large value is calculated, and the extended correlation rule is selected and used from the extended correlation rule in which the score is calculated in descending order, and based on the classification information of the conclusion part, the one user or Product selection means for selecting a predetermined number of information to be provided to the one terminal device ;
An information providing server characterized by comprising:
前記商品選択手段は、前記条件部が前記一の利用集合の部分集合である拡張相関ルールに対して、前記一の利用集合と前記拡張相関ルールの条件部との適合度を計算し、前記適合度が高くなるほど、かつ前記優先度が高くなるほど大きな値となるように前記スコアを算出する、The product selection means calculates the degree of matching between the one usage set and the condition part of the extended correlation rule with respect to the extended correlation rule whose condition part is a subset of the one usage set, and The score is calculated so that the higher the degree and the higher the priority, the larger the value.
ことを特徴とする請求項1記載の情報提供サーバ。The information providing server according to claim 1.
前記商品選択手段は、前記適合度と前記優先度との乗算値を用いて、前記スコアを算出する、The product selection means calculates the score using a multiplication value of the fitness and the priority.
ことを特徴とする請求項2に記載の情報提供サーバ。The information providing server according to claim 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、The usage history information of the usage history storage means includes the product usage time of the used product,
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、The product selection means is based on the usage history information stored in the usage history storage means and the classification information included in the product attribute information stored in the product attribute storage means. Is a subset of the one usage set, for each product used by the one user or the one terminal device corresponding to the classification information of the condition part, the product is the one usage The degree of use is calculated based on the average value of the degree of use for each condition part of the association rule table, and the degree of use becomes larger as the product use time is newer when used by the person or the one terminal device. Calculate
ことを特徴とする請求項2又は請求項3に記載の情報提供サーバ。The information providing server according to claim 2 or 3, characterized in that
前記商品選択手段は、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ない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2〜請求項4に記載の情報提供サーバ。
When the condition part of the correlation rule table is a subset of the one usage set , the product selection means has a larger value than when the condition part of the correlation rule table is not a subset of the one usage set. Calculating the goodness of fit so that
The information providing server according to claim 2, wherein the server is an information providing server.
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2〜請求項5のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
It said product selection means, when the conclusion of the association rules table is not a subset of the one available set, and a value greater than the conclusion of the association rules table is a subset of the one available set Calculating the goodness of fit so that
The information providing server according to any one of claims 2 to 5 , wherein the information providing server is configured as described above.
前記相関ルール作成手段は、前記結論部に含まれる商品識別情報に対応する商品の前記作成時期又は登録時期が新しいほど大きな値となる新規度を計算し、相関ルールの確信度と前記新規度との乗算値を用いて、前記優先度を算出する、The correlation rule creation means calculates a novelty level that becomes a larger value as the creation time or registration time of the product corresponding to the product identification information included in the conclusion part is newer, and the confidence level of the correlation rule and the novelty level The priority is calculated using a multiplication value of
ことを特徴とする請求項1〜請求項6のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。The information providing server according to any one of claims 1 to 6, wherein the information providing server is configured as described above.
前記商品選択手段は、前記スコアが算出された拡張相関ルールの中から前記スコアの大きな順に拡張相関ルールを用いて、その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〜請求項7のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
The product selection means uses the extended correlation rule in descending order of the score from the extended correlation rule for which the score is calculated , acquires classification information of the conclusion part, and for each of the acquired classification information, While referring to the product attribute storage means, select the product identification information of the product with the latest creation time or registration time from among the corresponding products,
The information providing server according to any one of claims 1 to 7 , wherein the information providing server is configured as described above.
前記商品選択手段は、前記優先度が高い拡張相関ルールほど先に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8のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
The product selection means calculates the score earlier in an extended correlation rule having a higher priority.
The information providing server according to any one of claims 1 to 8 , wherein the information providing server is configured as described above.
前記商品選択手段はさらに、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9のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。
The product selection means further selects the information provided to the one user or the one terminal device based on the classification information of the conclusion part so as not to overlap.
The information providing server according to any one of claims 1 to 9 , wherein the information providing server is configured as described above.
前記相関ルール作成手段は、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作成し、The correlation rule creation means comprises each of a condition part and a conclusion part by the classification information, and creates a correlation rule including one classification information in the conclusion part,
前記商品選択手段は、前記スコアが算出された拡張相関ルールの中から、同一内容の条件部を有する拡張相関ルールが第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拡張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、The product selection means sets the extended correlation rules in descending order of the scores so that the number of extended correlation rules having the same content condition part is equal to or less than a first predetermined number among the extended correlation rules for which the scores are calculated. Select and use, based on the classification information of the conclusion part, select a second predetermined number of information to be provided to the one user or the one terminal device,
ことを特徴とする請求項1〜請求項10のうちいずれか一項に記載の情報提供サーバ。The information providing server according to any one of claims 1 to 10, wherein:
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、
商品を分類項目に対応させて分類した分類情報と商品の作成時期又は登録時期とを含む商品属性情報を、商品を識別する商品識別情報に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た相関ルールを作成すると共に、相関ルールの確信度が高いほど、かつ前記結論部に含まれる分類情報に対応する商品の前記作成時期又は登録時期が新しいほど、高い値となる優先度を算出し、相関ルールと前記優先度とを対応させた拡張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、前記条件部が前記一の利用集合の部分集合である拡張相関ルールに対して、前記優先度が高くなるほど大きな値となるスコアを算出し、前記スコアが算出された拡張相関ルールの中から前記スコアの大きな順に拡張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。
In an information providing method in an information providing server connected to a plurality of terminal devices via a network and providing information based on product identification information of a product to one terminal device,
A first storage step of storing product attribute information including classification information obtained by classifying products corresponding to classification items and product creation time or registration time in product attribute storage means in association with product identification information for identifying products When,
Usage history storage means as usage history information by associating the product identification information of a used product with user identification information of a user who uses the product or terminal identification information of a terminal device used for using the product A second storing step for storing in
-Out based on and the use history storage means is included in the product attribute information stored in the stored use history information and the product attributes storing means to the classification information, the classification of each and the conclusion part condition part The priority that becomes higher as the creation rule or the registration time of the product corresponding to the classification information included in the conclusion part is newer as the confidence rule of the correlation rule is higher and the correlation rule constituted by information is created. is calculated, and create association rule step of creating a correlation rule table in which a plurality create the corresponding extended correlation rule was and said priority as correlation rules,
Based on the usage history information stored in the usage history storage means and the classification information included in the product attribute information stored in the product attribute storage means, the user identification information of one user or one terminal One usage set that is a set of classification information corresponding to the terminal identification information of the device is created, and the higher the priority is, the higher the priority is for the extended correlation rule that is a subset of the one usage set. A score that is a large value is calculated, and the extended correlation rule is selected and used from the extended correlation rule in which the score is calculated in descending order, and based on the classification information of the conclusion part, the one user or A product selection step of selecting a predetermined number of pieces of information to be provided to the one terminal device ;
An information providing method characterized by comprising:
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