JP5158302B2 - Information provision system - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To allow a user of a mobile terminal to retrieve another person having personal information having a statistically high correlation degree to personal information such as one's own taste or idea. <P>SOLUTION: This information provision system has: a member personal information database 23 holding a plurality of pieces of personal information comprising member IDs and a plurality of keywords expressing the taste of members; an extraction part 34 extracting the personal information having the large correlation degree to the personal information of a first member among the plurality of pieces of the personal information held by the member personal information database 23 by use of a first keyword and a first member ID of the first member; and a provision part 20 providing the personal information having the large correlation degree extracted by the extraction part 34 to the member terminal of the first member. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&amp;INPIT

Description

本発明は、情報提供システムに関し、特に、インターネットのコミュニティサイトに用いて好適な情報提供システムに関する。   The present invention relates to an information providing system, and more particularly to an information providing system suitable for use in an Internet community site.

インターネットにおいて社会的なネットワークを構築するソーシャルネットワーキングサービス(以下、SNS[Social Networking Service]と呼ぶ)が知られている。このSNSとは、多数のユーザが、インターネットの特定のサイトに会員登録し、個人間の交流や、ビジネスマンどうしの情報交換等を行うものである。   A social networking service (hereinafter referred to as SNS [Social Networking Service]) for building a social network on the Internet is known. In SNS, a large number of users register as members on a specific site on the Internet, and exchange between individuals, exchange information between businessmen, and the like.

近年、SNSを運営する会社等の運営組織は、携帯端末を用いて、会員が他の会員の情報を携帯端末に表示し、コミュニケーションを行うサービスを提供している。このサービスは、会員どうしが現実社会における関わりを要する。このため、運営組織は、会員どうしの実際のコミュニケーションのために、プロフィール、写真、趣味等の情報を予め取得し、会員向けのコミュニケーションサービスを提供するようにしている。   2. Description of the Related Art In recent years, an operating organization such as a company that operates an SNS provides a service in which a member displays information of other members on a portable terminal using a portable terminal to perform communication. This service requires real-world involvement among members. For this reason, the management organization acquires information such as profiles, photos, hobbies, etc. in advance for actual communication between members, and provides a communication service for members.

従来より、携帯電話を用いて個人情報を交換する技術が知られている(例えば特許文献1参照)。この特許文献1には、携帯端末を使用して交換される電子化名刺情報を、交換した個人のみでなく所属する組織の構成員に利用可能にする電子化名刺情報利用方法が開示されている。
特開2005−182444号公報
2. Description of the Related Art Conventionally, a technique for exchanging personal information using a mobile phone is known (for example, see Patent Document 1). This Patent Document 1 discloses an electronic business card information utilization method that makes electronic business card information exchanged using a portable terminal available not only to the exchanged individual but also to members of the organization to which it belongs. .
JP 2005-182444 A

運営組織が、ソーシャルネットワーキングサービスの会員向けに、イベント、パーティ又はオフ会等を開催する場合、そのイベントの会場において、会員は、多数の会員のうちの自分の趣味や趣向と共通の趣味や趣向をもつ会員と知り合いになること、あるいは、イベント会場において、趣味等に関する情報の交換を希望する。しかしながら、イベント会場といった現実社会における会員どうしの接触の多い少ないに基づく会員検索を行うことができないという不具合がある。   When an operating organization organizes an event, party, or off-party for social networking service members, at the venue of the event, the member has a hobby or interest that is the same as his / her hobby or interest. I would like to get acquainted with a member who has, or exchange information on hobbies etc. at the event venue. However, there is a problem in that it is not possible to perform a member search based on a small amount of contact between members in the real world such as an event venue.

本発明は、斯かる実情に鑑み、携帯端末を用いた情報提供システムにおいて、携帯端末の利用者が、自己の趣味や趣向といった個人情報と統計的に相関度が高い個人情報をもつ他人を検索することができると共に、関連のある情報を最も有用性の高い順に携帯電話の狭い画面上で一覧に表示することができる情報提供システムを提供しようとするものである。
In view of such a situation, the present invention enables a user of a mobile terminal to search for another person whose personal information is statistically highly correlated with personal information such as his / her hobbies and preferences in an information providing system using the mobile terminal. it is possible to, is intended to provide an information providing system capable of displaying the list in the information that is relevant most useful highly mobile phone in order narrow screen.

前記目的を達成するため本発明の情報提供システムは、会員IDをもつ複数の会員の個人情報を有し複数の会員端末に対して前記複数の会員の個人情報から抽出した個人情報を提供する情報提供システムであって、複数の会員IDと、該会員IDに対応した会員の趣味を表す複数のキーワードとから成る複数の個人情報を格納する会員個人情報データベースと、前記会員端末と会員ID及び個人情報の送受信を行う送受信部と、該送受信部が一方及び他方の会員IDを受信したとき、前記会員個人情報データベースに格納した一方及び他方の会員IDに対応した個人情報とを比較し、該個人情報に含まれるキーワードの一致率を基にした相関の度合いを示す相関度を算出し、該相関度が所定の閾値より大きいキーワードを含む会員情報を相関度が大きい会員IDとして抽出する抽出部と、該抽出部が抽出した会員ID及び該会員IDに対応する個人情報を前記一方及び他方の会員IDを送受信により会員端末に対して提供する提供部とを備えたことを第1の特徴とする。   In order to achieve the above object, the information providing system of the present invention has personal information of a plurality of members having a member ID, and provides personal information extracted from the personal information of the plurality of members to a plurality of member terminals. A providing system, a member personal information database storing a plurality of personal information including a plurality of member IDs and a plurality of keywords representing hobbies of the members corresponding to the member ID, the member terminal, the member ID, and the individual A transmission / reception unit that transmits / receives information, and when the transmission / reception unit receives one and other member IDs, the personal information corresponding to the one and other member IDs stored in the member personal information database is compared, and the individual Calculates the degree of correlation indicating the degree of correlation based on the matching rate of keywords included in information, and correlates member information including keywords whose correlation degree is greater than a predetermined threshold An extraction unit that extracts the member ID as a large member ID, and a provision unit that provides the member ID extracted by the extraction unit and personal information corresponding to the member ID to the member terminal by transmitting and receiving the one and the other member IDs The first feature is the provision.

更に本発明は、複数の会員IDと、該会員IDに対応した会員の趣味を表す複数のキーワードとから成る複数の個人情報を格納する会員個人情報データベースを備え、該会員IDをもつ複数の会員の個人情報を有し複数の会員端末に対して前記複数の会員の個人情報から抽出した個人情報を提供する情報提供システムであって、前記会員個人情報データベースに格納した一方及び他方の会員IDに対応した個人情報とを比較し、該個人情報に含まれるキーワードの一致率を基にした相関の度合いを示す相関度を算出し、該相関度が所定の閾値より大きいキーワードを含む会員情報を前記相関度と共に会員員個人情報データベースに格納し、該会員個人情報データベースに格納した複数の会員IDの個人情報を検索し、共通する他方の会員IDを含む会員IDを抽出する抽出部と、該抽出部が抽出した会員ID及び該会員IDに対応する個人情報を前記一方及び他方の会員IDを送受信により会員端末に対して提供する提供部とを備えたことを第2の特徴とする。   The present invention further includes a member personal information database for storing a plurality of personal information composed of a plurality of member IDs and a plurality of keywords representing hobbies of the members corresponding to the member IDs, and a plurality of members having the member IDs. Information providing system that provides personal information extracted from the personal information of the plurality of members to a plurality of member terminals, wherein one and the other member IDs stored in the member personal information database Compared with corresponding personal information, calculates a correlation degree indicating a degree of correlation based on a matching rate of keywords included in the personal information, and member information including keywords whose correlation degree is greater than a predetermined threshold Store in the member personal information database together with the degree of correlation, search the personal information of a plurality of member IDs stored in the member personal information database, and share the other member ID An extraction unit that extracts a member ID including the member ID, and a providing unit that provides the member ID extracted by the extraction unit and personal information corresponding to the member ID to the member terminal by transmitting and receiving the one and the other member IDs This is the second feature.

更に本発明は、前記何れかの情報提供システムにおいて、前記抽出部が、前記一方及び他方の会員IDに対応する複数のキーワードのうち、共通するキーワード間の統計的な一致度を計算することにより、前記相関度が大きい会員IDを抽出することを第3の特徴とし、前記何れかの情報提供システムにおいて、前記抽出部が、抽出すべき個人情報の個数を決定するための閾値である足切率を用いて、前記相関度が大きい会員IDを抽出することを第4の特徴とする。   Further, according to the present invention, in any one of the information providing systems, the extraction unit calculates a statistical coincidence between common keywords among a plurality of keywords corresponding to the one and the other member IDs. The third feature is the extraction of a member ID having a high degree of correlation. In any of the information providing systems, the extraction unit is a threshold for determining the number of personal information to be extracted. A fourth feature is to extract a member ID having a high degree of correlation using a rate.

また本発明は、前記何れかの情報提供システムにおいて、前記提供部が一方及び他方の会員IDに提供した会員ID及び個人情報の提供を履歴として保持するID交換履歴データベースを備えたことを第5の特徴とし、該第1又は3又は4又は5の特徴による情報提供システムにおいて、前記抽出部が提供した一方及び他方の会員IDを前記会員個人情報データベースに格納し、該会員個人情報データベースに格納した複数の会員IDの個人情報を検索し、共通する他方の会員IDを含む会員IDを抽出することを第6の特徴とする。   According to a fifth aspect of the present invention, in any one of the information providing systems, the information exchange system further includes an ID exchange history database that holds the provision of the member ID and personal information provided to the one and other member IDs as a history. In the information providing system according to the first, third, fourth, or fifth feature, one and other member IDs provided by the extraction unit are stored in the member personal information database and stored in the member personal information database. The sixth feature is to search the personal information of the plurality of member IDs and extract the member ID including the other common member ID.

請求項1記載の本発明の情報提供システムによれば、各会員は、データ交換により、趣味が似た会員等、自己の個人情報と相関のある個人情報をもつ会員を容易に検索することができるという優れた効果を奏し得る。   According to the information providing system of the present invention as set forth in claim 1, each member can easily search for members having personal information correlated with their own personal information, such as members having similar hobbies, by exchanging data. An excellent effect of being able to do so can be achieved.

また請求項2〜5記載の本発明の情報提供システムによれば、各会員は、特定の個人情報をもつ会員の検索が可能となり、会員間のコミュニケーションの円滑化が図れる。また会員は、一層きめ細かいソーシャルネットワーキングサービスを受けることができる。更に各会員は、共通する知人名や、趣味、来歴等の情報を、効率よく、且つ、どのような場所においても知ることができる。会員は、携帯端末に多数の情報を入力せず、且つ、多数の情報を表示させずに、似た趣味をもつ会員を簡便に探すことができる。   Further, according to the information providing system of the present invention described in claims 2 to 5, each member can search for a member having specific personal information, thereby facilitating communication between the members. Members can also receive more detailed social networking services. Further, each member can efficiently and commonly know information such as names of acquaintances, hobbies, and careers at any place. The member can easily find a member having a similar hobby without inputting a lot of information on the mobile terminal and displaying a lot of information.

以下、本発明による情報提供システムの一実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。図1は本発明の一実施形態による情報提供システムのシステム構成を説明するための図、図2は図1の会員端末のブロック図、図3は図1の管理サーバのブロック図、図4は原簿データベースを説明するための図、図5は一致率計算マトリックスを説明するための図、図6は相関計算部を説明するための図、図7は名刺データベースを説明するための図、図8は接触履歴計算部を説明するための図、図9は相関計算部の変形構成例を説明するための図、図10は本実施形態による情報提供シーケンスを説明するための図、図11は一致率計算マトリックスの生成方法を説明するための図、図12は相関計算方法を説明するための図、図13は接触履歴計算方法を説明するための図である。図1〜図9において、同一の符号を付した部分は同一物を表わす。
<構成>
本実施形態による情報提供システムは、会員IDをもつn(n=1、2、3…)人の会員の個人情報を有しn台の会員端末に対してn人の会員の個人情報から抽出した個人情報を提供するものであり、図1に示す如く、近接する会員端末とID(Identifier)を送受信する機能をもつn(n=1、2、3…)台の会員端末1と、会員の個人情報と相関のある個人情報をもつ会員を検索するためのデータベースを備えた管理サーバ10と、管理サーバ10及び多数の利用者がアクセスするデータを転送するためのインターネット11と、インターネット11と接続された携帯電話網12と、無線信号を送受信する基地局13とから構成される。
Hereinafter, an embodiment of an information providing system according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. 1 is a diagram for explaining a system configuration of an information providing system according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a block diagram of a member terminal in FIG. 1, FIG. 3 is a block diagram of a management server in FIG. FIG. 5 is a diagram for explaining the matching rate calculation matrix, FIG. 6 is a diagram for explaining the correlation calculation unit, FIG. 7 is a diagram for explaining the business card database, and FIG. Is a diagram for explaining the contact history calculation unit, FIG. 9 is a diagram for explaining a modified configuration example of the correlation calculation unit, FIG. 10 is a diagram for explaining an information providing sequence according to this embodiment, and FIG. FIG. 12 is a diagram for explaining a method for generating a rate calculation matrix, FIG. 12 is a diagram for explaining a correlation calculation method, and FIG. 13 is a diagram for explaining a contact history calculation method. 1 to 9, the same reference numerals denote the same parts.
<Configuration>
The information providing system according to the present embodiment has personal information of n (n = 1, 2, 3...) Members having a member ID and extracted from the personal information of n members for n member terminals. As shown in FIG. 1, there are n (n = 1, 2, 3,...) Member terminals 1 having a function of transmitting and receiving IDs (Identifiers) to and from nearby member terminals, and members. A management server 10 having a database for searching for members having personal information correlated with the personal information, the Internet 11 for transferring data accessed by the management server 10 and many users, and the Internet 11. The mobile phone network 12 is connected to a base station 13 that transmits and receives radio signals.

本実施形態による情報提供システムの運営主体の一例は、複数の登録会員を有し会員のイベントの開催をサポートする会社や、インターネット11における掲示板等を通じて知り合いになった者どうしを集めて親睦会を開催する会社である。

An example of the operating entity of the information provision system according to the present embodiment, reunion attracted companies and to support the holding of a member of the event has a plurality of registered members, the person each other became acquainted through the bulletin boards on the Internet 11 Is a company that holds

本実施形態による会員端末1は、図2に示す如く、基地局13との間で無線信号を送受信する無線送受信部18と、送受信データの処理や端末の各部の制御のための主制御部17と、会員端末1に予め割り当てられた会員IDを保持するID保持部19と、会員IDを他の会員端末と送受信する近接交信部14と、情報を表示する表示部15と、電話番号やデータを入力するための入力部16とを備える。ここで、近接交信部14は、IC(Integrated Circuit)チップやICカードからなり、会員端末1の近くにある起動中の会員端末との間において、IDデータを送受信する。会員端末1は、近接交信部14を介して、他の会員端末1に対して自己IDを送信し、またその送信した相手会員端末1からの相手IDを受信する。すなわち、各会員端末1は、ID交換を行う。尚、近接交信部14は、赤外線通信機器や赤外線通信カード等を用いることもできる。   As shown in FIG. 2, the member terminal 1 according to the present embodiment includes a radio transmission / reception unit 18 that transmits and receives radio signals to and from the base station 13, and a main control unit 17 for processing transmission / reception data and controlling each unit of the terminal. An ID holding unit 19 that holds a member ID pre-assigned to the member terminal 1, a proximity communication unit 14 that transmits and receives the member ID to and from other member terminals, a display unit 15 that displays information, a telephone number and data And an input unit 16 for inputting. Here, the proximity communication unit 14 includes an IC (Integrated Circuit) chip and an IC card, and transmits / receives ID data to / from an active member terminal near the member terminal 1. The member terminal 1 transmits its own ID to the other member terminal 1 via the proximity communication unit 14 and receives the transmitted partner ID from the partner member terminal 1. That is, each member terminal 1 performs ID exchange. The proximity communication unit 14 can also use an infrared communication device, an infrared communication card, or the like.

本実施形態による管理サーバ10(図1)は、登録会員の個人情報データと、各会員の管理サーバ10へのアクセス履歴及びアクセス履歴から抽出した以下に述べる相関計算及び接触履歴計算に必要なデータとを保持する。管理サーバ10は、図3に示す如く、インターネット及び管理サーバ10間においてパケットデータを送受信する送受信部(提供部)20と、受信したパケットデータから会員の趣味や趣向を表すキーワード及び各会員の個人情報を保持する原簿データベース22を作成する原簿作成部21と、各会員の会員ID、画像、会員名称、性別年齢、住地、所属団体企業、資格、能力、趣味、その他キーワード、数値情報、以前にID交換をした会員の会員ID、イベントの履歴、称号等を原簿データとして保持する原簿データベース22と、原簿データベース22に保持された原簿データを用いて後述する相関計算及び接触履歴計算を行うためのデータを保持する1次データベース25と、原簿データベース22に保持されたデータを用いて1次データベース25を作成するデータベース作成部30と、1次データベース25に保持されたデータを用いて相関計算及び接触履歴計算を行い趣味や趣向が共通する会員IDを抽出する抽出部34とを備えて構成される。   The management server 10 (FIG. 1) according to the present embodiment includes personal information data of registered members, data necessary for correlation calculation and contact history calculation described below, extracted from the access history and access history of each member to the management server 10. And hold. As shown in FIG. 3, the management server 10 includes a transmission / reception unit (providing unit) 20 that transmits and receives packet data between the Internet and the management server 10, a keyword that represents a member's hobbies and preferences from the received packet data, and each member's individual. The original book creation unit 21 that creates the original book database 22 that holds information, and the member ID, image, member name, gender age, residence, affiliated company, qualification, ability, hobby, other keywords, numerical information, Using the original book database 22 that holds the member ID, event history, title, etc. of the ID exchanged member as original book data, and for performing correlation calculation and contact history calculation to be described later using the original book data held in the original book database 22 A primary database 25 that holds data and a primary database that uses data held in the original book database 22 A database creation unit 30 that creates the database 25 and an extraction unit 34 that performs correlation calculation and contact history calculation using data held in the primary database 25 and extracts member IDs having a common hobby and preference. Is done.

原簿データベース22は、キーワード定義データベース24と会員個人情報データベース23とからなる。ここで、キーワード定義データベース24は、図4(a)に示す如く、ワイン、ビール、葉巻、ヨーロッパ、ピアノ、酒、和菓子等の趣味や趣向を表すキーワードの項目を、それぞれ、キーワードaa、ab、ac、ad、ae、af、ag等と対応させて保持する。各キーワードは、相関計算に使用される可能性のあるものであり、マスターデータとして保持される。   The original book database 22 includes a keyword definition database 24 and a member personal information database 23. Here, as shown in FIG. 4A, the keyword definition database 24 includes keyword items representing hobbies and preferences such as wine, beer, cigar, Europe, piano, liquor, Japanese confectionery, respectively, as keywords aa, ab, It is held in correspondence with ac, ad, ae, af, ag, etc. Each keyword is likely to be used for correlation calculation and is held as master data.

会員個人情報データベース23は、図4(b)に示す如く、会員ID1859、1967…と、会員「山田」「上野」個々の趣味を表す複数のキーワードaa…とからなる複数の個人情報を格納する。会員個人情報データベース23は、会員ID、会員氏名、趣味を表すキーワード、今までに接触した会員端末のIDを表す接触履歴を保持する。例えばID1859をもつ会員については、その関心事は、ワイン、ヨーロッパ、酒等であり、また接触した会員端末IDは、1021、2001…である。尚、図4(c)に示す如く、管理サーバ10は、接触履歴としてEメールアドレスを保持する会員個人情報データベース23aを設けることもできる。   As shown in FIG. 4B, the member personal information database 23 stores a plurality of personal information including member IDs 1859, 1967, and a plurality of keywords aa representing individual hobbies of the members “Yamada” and “Ueno”. . The member personal information database 23 holds a member ID, a member name, a keyword representing a hobby, and a contact history representing the ID of a member terminal that has been in contact so far. For example, for a member with ID 1859, the interests are wine, Europe, liquor, etc., and the contacted member terminal IDs are 1021, 2001. As shown in FIG. 4C, the management server 10 can also provide a member personal information database 23a that holds an email address as a contact history.

またデータベース作成部30(図3)は、以下に述べる相関データベース27、会員接触IDデータベース28、会員データキーワードデータベース29をそれぞれ作成する相関データベース作成部31、会員接触IDデータベース作成部32、会員データキーワードデータベース作成部33からなる。   The database creation unit 30 (FIG. 3) includes a correlation database 27, a member contact ID database 28, and a member data keyword database 29 described below, a correlation database creation unit 31, a member contact ID database creation unit 32, and a member data keyword. It consists of a database creation unit 33.

抽出部34は、第1会員(一方の会員)の第1会員IDと第1キーワードとを用いて、前記会員個人情報データベースが保持する前記複数の個人情報のうちの前記第1会員の個人情報と相関度が大きい他方の会員の個人情報を抽出するものであり、1次データベース25のデータを用いて相関計算を行う相関計算部35と、1次データベース25のデータを用いて接触履歴計算を行う接触履歴計算部36とからなる。   The extraction unit 34 uses the first member ID and the first keyword of the first member (one member), and the personal information of the first member of the plurality of personal information held in the member personal information database The personal information of the other member whose correlation degree is large is extracted, and the correlation calculation unit 35 that performs correlation calculation using the data of the primary database 25 and the contact history calculation using the data of the primary database 25 And a contact history calculation unit 36 to be performed.

また送受信部20は、この抽出部34が抽出した相関度が大きい個人情報を第1会員の会員端末1に対して提供する提供部として機能する。   The transmitting / receiving unit 20 functions as a providing unit that provides the first member member terminal 1 with the personal information having a high degree of correlation extracted by the extracting unit 34.

1次データベース25は、相関データベース27、会員接触IDデータベース(ID交換履歴データベース)28、会員データキーワードデータベース29及び名刺データベース26からなる。   The primary database 25 includes a correlation database 27, a member contact ID database (ID exchange history database) 28, a member data keyword database 29, and a business card database 26.

ここで、相関データベース27は、キーワードどうしの相関度の大きさを表す一致率を保持する。相関度の大きさとは、aa、ab等の2個のキーワード間の統計的な近さを表す。会員接触IDデータベース28は、会員個人情報データベース23が保持する会員IDと、会員IDをもつ会員端末1がID交換をした他の会員端末1の履歴とを対応付けて保持する。会員端末1がIDを交換した相手会員端末1の会員IDについての履歴を保持する。会員データキーワードデータベース29は、各会員が保持する複数のキーワードを保持する。名刺データベース26は、抽出部34が計算して得た会員IDであって会員端末1に対して送信するものを保持する。   Here, the correlation database 27 holds a matching rate representing the degree of correlation between keywords. The magnitude of the degree of correlation represents the statistical proximity between two keywords such as aa and ab. The member contact ID database 28 holds the member ID held by the member personal information database 23 and the history of other member terminals 1 with which the member terminal 1 having the member ID has exchanged the ID. The member terminal 1 holds a history of the member ID of the partner member terminal 1 whose ID has been exchanged. The member data keyword database 29 holds a plurality of keywords held by each member. The business card database 26 holds the member ID calculated by the extraction unit 34 and transmitted to the member terminal 1.

尚、原簿作成部21、データベース作成部30及び抽出部34は、いずれも、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等から構成される。
<1次データベースの作成の説明>
Each of the original book creation unit 21, the database creation unit 30, and the extraction unit 34 includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like.
<Description of primary database creation>

以下、管理サーバ10における相関データベース27、会員接触IDデータベース28、会員データキーワードデータベース29及び名刺データベース26の保持データについて詳述する。
[1.会員データキーワードデータベース作成部33]
Hereinafter, data stored in the correlation database 27, the member contact ID database 28, the member data keyword database 29, and the business card database 26 in the management server 10 will be described in detail.
[1. Member data keyword database creation unit 33]

会員データキーワードデータベース作成部33は、会員個人情報データベース23を読み込み、図5に示す如く、会員データキーワードデータベース29に、例えばID1859の会員IDと、このID1859の会員IDの複数のキーワードaa、ad、af、ak…とを対応付けて書き込む。一例として、ID1859の会員の趣味、趣向あるいは関心事は、キーワードaa、ad、af…に対応するビール、ヨーロッパ、酒、和菓子…である。ID1967についての趣味等は、ワイン、ヨーロッパ、洋食…である。
[2.一致率計算マトリックスの作成]
The member data keyword database creation unit 33 reads the member personal information database 23 and, as shown in FIG. 5, the member data keyword database 29 stores, for example, a member ID of ID1859 and a plurality of keywords aa, ad, ID of the member ID of ID1859. af, ak, etc. are written in association with each other. As an example, hobbies, preferences or interests of the member of ID 1859 are beer, Europe, sake, Japanese confectionery ... corresponding to the keywords aa, ad, af. Hobbies and the like for ID 1967 are wine, European, Western food ...
[2. Creating a match rate calculation matrix]

相関データベース作成部30は、RAMの作業領域に、一致率計算マトリックス37と呼ばれる作業データを作成する。この一致率計算マトリックス37の縦横の行又は列数は、ともに、キーワードaa、ab…zzの総数であり、例えば676(26×26)である。一致率計算マトリックス37内の合計676×676個のセルは、上段、中段及び下段の3種類のデータをもつ。以下、3種類のデータを、上段データ、中段データ及び下段データと呼ぶ。
[3.キーワード保有ID保持部38a、38bの作成]
The correlation database creation unit 30 creates work data called a coincidence rate calculation matrix 37 in the work area of the RAM. The number of rows or columns in the coincidence rate calculation matrix 37 is the total number of keywords aa, ab... Zz, and is 676 (26 × 26), for example. A total of 676 × 676 cells in the coincidence rate calculation matrix 37 has three types of data of an upper stage, a middle stage, and a lower stage. Hereinafter, the three types of data are referred to as upper data, middle data, and lower data.
[3. Creation of Keyword Holding ID Holding Units 38a and 38b]

相関データベース作成部30は、作業データ保持用のキーワード保有ID保持部38aにデータを書き込む。すなわち、相関データベース作成部30は、会員データキーワードデータベース29から、キーワードaaを保有する会員IDを検索し、キーワードaaを保有する全ての会員IDをキーワード保有ID保持部38aに書き込む。相関データベース作成部30は、キーワードaaをもつID1967、2105をキーワード保有ID保持部38aの領域1に書き込む。相関データベース作成部30は、会員データキーワードデータベース29から、キーワードabを保有する会員IDを検索し、ヒットした会員IDをキーワード保有ID保持部38aの領域2に書き込む。同様に、相関データベース作成部30は、キーワードac〜zzの676個のキーワードの全てについて、キーワードac〜zzをもつ会員IDをキーワード保有ID保持部38aに書き込む。   The correlation database creation unit 30 writes data to the keyword possession ID retaining unit 38a for retaining work data. That is, the correlation database creation unit 30 searches the member data keyword database 29 for the member ID that holds the keyword aa, and writes all the member IDs that hold the keyword aa in the keyword holding ID holding unit 38a. The correlation database creation unit 30 writes the IDs 1967 and 2105 having the keyword aa in the area 1 of the keyword holding ID holding unit 38a. The correlation database creation unit 30 searches the member data keyword database 29 for the member ID holding the keyword ab, and writes the hit member ID in the area 2 of the keyword holding ID holding unit 38a. Similarly, the correlation database creation unit 30 writes the member IDs having the keywords ac to zz to the keyword holding ID holding unit 38a for all 676 keywords of the keywords ac to zz.

相関データベース作成部30は、こうして得られたキーワード保有ID保持部38aを複製し、キーワード保有ID保持部38bを生成する。
[4.一致率計算マトリックス37内のセルの下段データの計算]
The correlation database creation unit 30 duplicates the keyword holding ID holding unit 38a obtained in this way, and generates the keyword holding ID holding unit 38b.
[4. Calculation of lower data of cells in coincidence rate calculation matrix 37]

相関データベース作成部30は、下段データを計算する。この下段データは、キーワード保有ID保持部38a、38bの676個の各領域n(n=1〜676)に含まれるIDの個数をカウントして得たカウント値である。   The correlation database creation unit 30 calculates lower data. The lower data is a count value obtained by counting the number of IDs included in each of the 676 regions n (n = 1 to 676) of the keyword holding ID holding units 38a and 38b.

まず、相関データベース作成部30は、領域1について、キーワードaaを保有する会員ID(1967、2105、2321、2341…)の個数をカウントし、カウント値(例えば876)を一致率計算マトリックス37の第1行(第1段目の行)に位置する全てのセルの下段データを876と書き込む。また相関データベース作成部30は、領域2から、キーワードabを保有する会員ID(nが2の場合は2392、2923、3028、3235…)の個数をカウントし、カウント値(例えば237)を一致率計算マトリックス37の第2行に位置する全てのセルの下段データを237と書き込む。同様に、相関データベース作成部30は、領域n(n=3〜676)から、キーワードac…zzを保有する会員IDの個数をカウントし、カウント値を一致率計算マトリックス37の第n行の全てのセルの下段データに書き込む。
[5.一致率計算マトリックス37内の第1行目のセルの中段データの計算]
First, the correlation database creation unit 30 counts the number of member IDs (1967, 2105, 2321, 2341,...) That have the keyword aa for the region 1 and calculates the count value (for example, 876) in the matching rate calculation matrix 37. The lower data of all cells located in one row (first row) is written as 876. Further, the correlation database creation unit 30 counts the number of member IDs (2392, 2923, 3028, 3235... When n is 2) from the area 2 and holds the count value (for example, 237). The lower data of all the cells located in the second row of the calculation matrix 37 are written as 237. Similarly, the correlation database creation unit 30 counts the number of member IDs that hold the keywords ac... Zz from the region n (n = 3 to 676), and uses the count values in all the n-th rows of the coincidence rate calculation matrix 37. Write to the lower data of the cell.
[5. Calculation of middle data of cells in first row in coincidence rate calculation matrix 37]

相関データベース作成部30は、キーワード保有ID保持部38aの領域1に含まれるIDが、キーワード保有ID保持部38bの領域1〜nのそれぞれに何個含まれているかをカウントする。ここで、i(iは自然数を表す)行j(jは自然数を表す)列に位置するセルをセルi−jと表すと、キーワード保有ID保持部38aの領域1に含まれるDはキーワード保有ID保持部38bの領域1には876個含まれるので、相関データベース作成部30は、セル1−1の中段データを876と書き込む。次に、相関データベース作成部30は、キーワード保有ID保持部38bの領域2に含まれるIDの個数をカウントし、例えば123をセル1−2の中段に書き込む。同様に、相関データベース作成部30は、コピーの領域3、4、5…に含まれるIDの個数をカウントし、セル1−3、1−4、1−5の中段にそれぞれ5,78、467…を書き込む。この書き込みが完了すると、一致率計算マトリックス37の第1行目aaについての処理が完了する。
[6.一致率計算マトリックス37の第2行目以降のセルの中段データの計算]
Correlation database creation unit 30, I D included in the region 1 of the keyword possessed ID holding portion 38a is to count if it contains any number in the respective regions 1~n keywords holdings ID holding section 38b. Here, if a cell located in i (i represents a natural number) row j (j represents a natural number) column is represented as a cell ij, ID included in the region 1 of the keyword holding ID holding unit 38a is a keyword. Since the area 1 of the possessed ID holding unit 38b includes 876 pieces, the correlation database creating unit 30 writes 876 as the middle stage data of the cell 1-1. Next, the correlation database creation unit 30 counts the number of IDs included in the region 2 of the keyword holding ID holding unit 38b and writes, for example, 123 in the middle stage of the cell 1-2. Similarly, the correlation database creation unit 30 counts the number of IDs included in the copy areas 3, 4, 5,..., 5, 78, respectively, in the middle stages of the cells 1-3, 1-4, 1-5. 467 ... are written. When this writing is completed, the processing for the first row aa of the coincidence rate calculation matrix 37 is completed.
[6. Calculation of middle data of cells after second row of coincidence rate calculation matrix 37]

相関データベース作成部30は、一致率計算マトリックス37の第2行目の処理を行う。   The correlation database creation unit 30 performs the process on the second row of the coincidence rate calculation matrix 37.

相関データベース作成部30は、キーワード保有ID保持部38bの領域1、2、3、4…に含まれるIDの個数をカウントし、セル2−1、2−2、2−3、2−4…の中段にそれぞれ123,237、18、35…と書き込む。


The correlation database creation unit 30 counts the number of IDs included in the areas 1, 2, 3, 4... Of the keyword holding ID holding unit 38b, and the cells 2-1, 2-2, 2-3, 2-4. ... Are written in the middle stage as 123, 237, 18, 35, respectively.


相関データベース作成部30は、同様な処理を行い、一致率計算マトリックス37の中段及び下段の各データを完成させる。
[7.一致率計算マトリックス37の上段データの計算]
The correlation database creation unit 30 performs similar processing, and completes the data in the middle and lower stages of the coincidence rate calculation matrix 37.
[7. Calculation of upper data of coincidence rate calculation matrix 37]

相関データベース作成部30は、全セルの一致率(中段データ/下段データ)を計算する。一例として、キーワードaa、aaの一致率は1.00であり、aa、abの一致率は0.14であり、キーワードaa、ac間は0.01…である。
[8.相関データベース作成部30による一致率計算マトリックス37の上段データを抽出した相関データベース27の生成]
The correlation database creation unit 30 calculates the coincidence rate (middle data / lower data) of all cells. As an example, the matching rate between the keywords aa and aa is 1.00, the matching rate between aa and ab is 0.14, and between the keywords aa and ac is 0.01.
[8. Generation of Correlation Database 27 by Extracting Upper Data of Matching Ratio Calculation Matrix 37 by Correlation Database Creation Unit 30]

このように、抽出部34は、第1会員ID及び第1キーワードを用いて、会員個人情報データベース23が保持する676個のキーワードのうちの2個のキーワード間の統計的な一致度を計算することにより、相関度が大きい個人情報を複数個抽出する。
<相関計算の説明>
As described above, the extraction unit 34 calculates the statistical coincidence between two keywords out of the 676 keywords held in the member personal information database 23 using the first member ID and the first keyword. Thus, a plurality of pieces of personal information having a high degree of correlation are extracted.
<Explanation of correlation calculation>

相関計算部35は、相関データベース作成部30の一致率を用いて、1個の自己IDと、複数の相手IDとの間の相関計算を行う。相関計算部35は、作業用のデータ保持部として、保有キーワード高相関キーワード保持部39、対象ID保持部40、マッチング数保持部41、表示キーワード保持部42、高相関キーワード保持部43、足切率保持部44を有する。以下、会員ID1859(以下、自己IDと呼ぶ)と会員ID1967(以下、相手IDと呼ぶ)との間の相関計算を説明する。   The correlation calculation unit 35 calculates the correlation between one self ID and a plurality of partner IDs using the matching rate of the correlation database creation unit 30. The correlation calculation unit 35 is a retained data highly correlated keyword holding unit 39, a target ID holding unit 40, a matching number holding unit 41, a display keyword holding unit 42, a highly correlated keyword holding unit 43, as a work data holding unit. A rate holding unit 44 is provided. Hereinafter, a correlation calculation between the member ID 1859 (hereinafter referred to as self ID) and the member ID 1967 (hereinafter referred to as partner ID) will be described.

相関計算部35は、図6に示す如く、入力された自己IDと相手IDとのうちの相手ID1967については、ID1967に対応する会員データキーワードデータベース29内のキーワードaa、ad、ak、bd…を、それぞれ、対象ID保持部40に書き込む。   As shown in FIG. 6, the correlation calculation unit 35 uses the keywords aa, ad, ak, bd... In the member data keyword database 29 corresponding to the ID 1967 for the partner ID 1967 out of the input self ID and partner ID. , Respectively, in the target ID holding unit 40.

相関計算部35は、自己ID1859については、ID1859に対応する会員データキーワードデータベース29内のキーワードab、ad、af、ak…を参照し、キーワードab、ad、af、ak…を高相関キーワード計算部43に通知する。   For the self ID 1859, the correlation calculation unit 35 refers to the keywords ab, ad, af, ak,... In the member data keyword database 29 corresponding to the ID 1859, and uses the keywords ab, ad, af, ak,. 43 is notified.

高相関キーワード計算部43は、キーワードab、ad、af、ak…のそれぞれについて、相関データベース27を参照して、初期値0.95を超える足切率を有するキーワードを抽出し、抽出したキーワードを対象キーワードとして高相関キーワード保持部43に書き込む。高相関キーワード計算部43は、例えば、番号1のキーワードabについて、0.95を超える足切率1.00、0.97、0.98を有するキーワードab(自分自身)、bb、bgを抽出し、抽出したキーワードを、キーワードabに対応付けて高相関キーワード保持部60に保持する。高相関キーワード計算部43は、番号2、3…のキーワードad、af…についても初期足切率0.95を基準にして高相関のキーワードを抽出する。尚、前記足切率とは、抽出すべき個人情報の個数を決定するための閾値である。   The highly correlated keyword calculation unit 43 refers to the correlation database 27 for each of the keywords ab, ad, af, ak..., Extracts keywords having a cutoff rate exceeding the initial value 0.95, and extracts the extracted keywords. Write to the highly correlated keyword holding unit 43 as the target keyword. The highly correlated keyword calculation unit 43 extracts, for example, the keywords ab (self), bb, and bg having a cut-off rate exceeding 1.00, 0.97, and 0.98 for the keyword ab of number 1. Then, the extracted keyword is stored in the highly correlated keyword storage unit 60 in association with the keyword ab. The highly correlated keyword calculating unit 43 also extracts highly correlated keywords for the keywords ad, af,. The cut-off rate is a threshold value for determining the number of personal information to be extracted.

相関計算部35は、キーワードabについて、次数1、2…と、キーワードabと、足切率0.95を超えるキーワードab、bb、bgとを対応付けて、高相関キーワード保持部60に書き込む。また相関計算部35は、相手ID1967に対する計算結果として、高相関キーワード保持部60内のキーワードabと、キーワードab、bb、bgとを、保有キーワード高相関キーワード保持部39に書き込む。以上により、キーワードaaについての処理が終了する。   The correlation calculating unit 35 writes the degree 1, 2,..., The keyword ab, and the keywords ab, bb, and bg exceeding the cut-off rate 0.95 in association with each other into the highly correlated keyword holding unit 60. Further, the correlation calculation unit 35 writes the keyword ab and the keywords ab, bb, and bg in the highly correlated keyword holding unit 60 in the retained keyword highly correlated keyword holding unit 39 as the calculation result for the partner ID 1967. Thus, the process for keyword aa ends.

更にキーワードadについて、相関計算部35は、保有キーワード高相関キーワード保持部39を作成して、キーワードadと、このキーワードadについて足切率を超えるキーワードad、azとを対応付けて保持するとともに、キーワードad及びキーワードad、azを、保有キーワード高相関キーワード保持部39に書き込む。こうして作成された保有キーワード高相関キーワード保持部39は、キーワードab及び高相関キーワードab、bb、bgのペア、キーワードad及び高相関キーワードad、azのペア…を保持する。従って、保有キーワード高相関キーワード保持部39に、キーワードab、ad、af、ak…に対応する高相関キーワードab,bb,bg、ad,az、af,ag,bb、ak,bg,fe,sa…が書き込まれる。   Further, for the keyword ad, the correlation calculation unit 35 creates a retained keyword highly correlated keyword holding unit 39 to hold the keyword ad and the keywords ad and az that exceed the cut-off rate for the keyword ad in association with each other, The keyword ad and the keywords ad and az are written in the retained keyword highly correlated keyword holding unit 39. The retained keyword highly correlated keyword holding unit 39 thus created holds a keyword ab and a pair of highly correlated keywords ab, bb and bg, a keyword ad and a pair of highly correlated keywords ad and az. Therefore, the retained keyword high correlation keyword holding unit 39 stores the high correlation keywords ab, bb, bg, ad, az, af, ag, bb, ak, bg, fe, sa corresponding to the keywords ab, ad, af, ak. ... is written.

相関計算部35は、キーワードab、ad、af、ak…毎に、保有キーワード高相関キーワード保持部39の高相関キーワードと、対象ID保持部40のキーワードとのマッチング検索を行う。例えばキーワードabについて、相関計算部35は、対象ID保持部40のaa、ad、ak、bg…と、保有キーワード高相関キーワード保持部39の保有キーワードabに対応する高相関キーワードab、bb、bg…とのうちの一致するキーワードを検索し、キーワードabについてのマッチング数(ヒット数)を、マッチング数保持部41に書き込む。同様に、相関計算部35は、ad、af、ak…毎にマッチング検索した結果を対応付けたマッチング数保持部41に書き込む。   The correlation calculation unit 35 performs a matching search between the highly correlated keyword of the retained keyword highly correlated keyword holding unit 39 and the keyword of the target ID holding unit 40 for each of the keywords ab, ad, af, ak. For example, with respect to the keyword ab, the correlation calculation unit 35 determines the high correlation keywords ab, bb, bg corresponding to the retained keywords aa, ad, ak, bg... Of the target ID retaining unit 40 and the retained keywords highly correlated keyword retaining unit 39. Are searched for a matching keyword, and the matching number (hit number) for the keyword ab is written in the matching number holding unit 41. Similarly, the correlation calculation unit 35 writes the matching search result for each of ad, af, ak,.

相関計算部35は、マッチング数保持部41のマッチング数の大きい順に、保有キーワードをソートする。相関計算部35は、マッチング数3、2、1、1に対応する保有キーワードbg、ab、ad、akを表示キーワード保持部42に書き込む。相関計算部35は、これらの保有キーワードbg、ab、ad、akを、図7に示す如く、名刺データベース26にも書き込む。   The correlation calculation unit 35 sorts the retained keywords in descending order of the matching number of the matching number holding unit 41. The correlation calculation unit 35 writes the retained keywords bg, ab, ad, and ak corresponding to the matching numbers 3, 2, 1, 1 to the display keyword holding unit 42. The correlation calculation unit 35 writes these retained keywords bg, ab, ad, and ak in the business card database 26 as shown in FIG.

送受信部20(図3)は、書き込みした保有キーワードbg、ab、ad、akのデータを自己IDの会員端末に対して送信する。自己ID1859の会員端末は、保有キーワードbg、ab、ad、akのデータを受信すると、表示部15に、高相関のキーワードとして表示する。   The transmission / reception unit 20 (FIG. 3) transmits the written data of the retained keywords bg, ab, ad, and ak to the member terminal having the self ID. When the member terminal having the self ID 1859 receives the data of the retained keywords bg, ab, ad, and ak, it displays them on the display unit 15 as highly correlated keywords.

このように、相関計算部35は、予め設けた足切率を基準にして、多数のキーワードの中から、自己IDのキーワードに一致する複数のキーワードを抽出し、一致の度合いが大きいキーワードを抽出する。すなわち、抽出部34は、抽出すべき個人情報の個数を決定するための足切率を用いて、相関度が大きい個人情報を複数個抽出する。   In this way, the correlation calculation unit 35 extracts a plurality of keywords that match the keyword of the self ID from among a large number of keywords based on a predetermined cut-off rate, and extracts a keyword having a high degree of matching. To do. That is, the extraction unit 34 extracts a plurality of pieces of personal information having a high degree of correlation using a cut-off rate for determining the number of pieces of personal information to be extracted.

尚、相関計算部35は、マッチング数0の保有キーワードaf…についての表示キーワード保持部42への書き込みは行わない。このため、表示キーワード保持部42には、キーワードを書き込むためのRAM上の領域余裕が生じ、抽出したキーワード数が、予め設定した表示数に満たないことがある。この場合、高相関キーワード計算部43は、足切率保持部44を参照し、0.95よりも1段階低い足切率0.7を基準にして、再度、保有キーワード高相関キーワード保持部39を更新する。ここで、足切率保持部44は、次数1、2、3…と足切率0.95、0.7、0.5…とを対応付けて保持する。高相関キーワード計算部43は、足切率0.7を基準にして、再検索して得た結果を追加表示する。
<接触履歴計算の説明>
The correlation calculation unit 35 does not write the retained keyword af... With the matching number 0 to the display keyword holding unit 42. For this reason, the display keyword holding unit 42 may have an area on the RAM for writing the keyword, and the number of extracted keywords may be less than the preset display number. In this case, the highly correlated keyword calculation unit 43 refers to the cutoff rate holding unit 44 and uses the retained keyword high correlation keyword holding unit 39 again with a cutoff rate of 0.7 that is one step lower than 0.95 as a reference. Update. Here, the cut-off rate holding unit 44 holds the orders 1, 2, 3... And the cut-off rates 0.95, 0.7, 0.5. The highly correlated keyword calculation unit 43 additionally displays the result obtained by performing the re-search on the basis of the cut-off rate 0.7.
<Explanation of contact history calculation>

接触履歴計算部36は、会員Aの会員端末1からの会員ID(会員ID1859)を受信すると、その会員Aの会員端末1が以前IDを交換した他の会員端末1の履歴を検索し、他の会員端末1の履歴が保持されている場合には、その会員端末1の会員ID(例えば会員ID1967)を会員Aの会員端末1に対して送信する。接触履歴計算部36は、拡大接触IDを計算する拡大接触ID計算部52を備えるほかに、作業用のデータ保持部として、会員接触IDデータベース45、第1接触IDリスト46、第2接触IDリスト47、接触ID保持部48、合算ID保持部49、共通ID数保持部50、表示ID保持部51、現次元保持部55、OR計算部及びAND計算部を有する。   When the contact history calculation unit 36 receives the member ID (member ID 1859) from the member terminal 1 of the member A, the contact history calculation unit 36 searches the history of the other member terminal 1 that the member terminal 1 of the member A has previously exchanged, and so on. When the history of the member terminal 1 is held, the member ID (for example, member ID 1967) of the member terminal 1 is transmitted to the member terminal 1 of the member A. The contact history calculation unit 36 includes an enlarged contact ID calculation unit 52 that calculates an enlarged contact ID. In addition, the contact history calculation unit 36 includes a member contact ID database 45, a first contact ID list 46, and a second contact ID list. 47, a contact ID holding unit 48, a total ID holding unit 49, a common ID number holding unit 50, a display ID holding unit 51, a current dimension holding unit 55, an OR calculation unit, and an AND calculation unit.

接触履歴計算部36は、相手ID1859と自己ID1967とのそれぞれについて、会員接触IDデータベース45を参照し、相手ID1859に対応する1021、2001、2289、3409、4381、4937を第1接触IDリスト46に書き込む。接触履歴計算部36は、自己ID1967に対応する1533、2001、2211、2593、3409、3814を第2接触IDリスト47に書き込む。   The contact history calculation unit 36 refers to the member contact ID database 45 for each of the partner ID 1859 and the self ID 1967, and stores 1021, 2001, 2289, 3409, 4381, and 4937 corresponding to the partner ID 1859 in the first contact ID list 46. Write. The contact history calculation unit 36 writes 1533, 2001, 2211, 2593, 3409, and 3814 corresponding to the self ID 1967 in the second contact ID list 47.

更に拡大接触ID計算部52は、会員接触IDデータベース45から読み込みした相手ID1859の接触ID1021、2001、2289…を、作業データ保持用の拡大接触ID保持部53にも書き込む。これらの接触ID1021、2001、2289…は、相手ID1859のいわば人脈に相当する。また拡大接触ID計算部52は、接触ID1021、2001、2289を、作業データ保持用である拡大接触IDの接触ID保持部54の縦列にも書き込む。   Further, the enlarged contact ID calculation unit 52 writes the contact IDs 1021, 2001, 2289,... Of the partner ID 1859 read from the member contact ID database 45 in the enlarged contact ID holding unit 53 for holding work data. These contact IDs 1021, 2001, 2289,... Correspond to the so-called personal network of the partner ID 1859. The enlarged contact ID calculation unit 52 also writes the contact IDs 1021, 2001, and 2289 in the column of the contact ID holding unit 54 of the enlarged contact ID for holding work data.

拡大接触ID計算部52は、接触ID1021、2001、2289…のうちのID1021について以下の処理を行う。拡大接触ID計算部52は、会員接触IDデータベース45から、ID1021を接触IDリストとして保持する接触IDリスト1859、2001、2138、5321…を読み込み、これらのID1859…を、拡大接触IDの接触ID保持部54に、ID1021と対応付けて書き込む。これらの接触IDリスト1859、2001、2138、5321…は、いずれも、ID1021の人脈である。換言すれば、接触IDリスト1859、2001、2138、5321…は、ID1859の人脈の1人であるID1021についての人脈である。従って、拡大接触ID計算部52は、ID1021等の第1の会員について、第1の会員がもつID1859等の複数の友人会員についてそれぞれ第1の会員と接触した会員の履歴を計算する。   The enlarged contact ID calculation unit 52 performs the following processing for the ID 1021 among the contact IDs 1021, 2001, 2289. The enlarged contact ID calculation unit 52 reads from the member contact ID database 45 contact ID lists 1859, 2001, 2138, 5321... Holding ID1021 as a contact ID list, and holds these ID1859. The data is written in the unit 54 in association with the ID 1021. These contact ID lists 1859, 2001, 2138, 5321... Are all human networks with ID 1021. In other words, the contact ID lists 1859, 2001, 2138, 5321... Are personal connections for ID 1021, which is one of the personal connections of ID 1859. Accordingly, the expanded contact ID calculation unit 52 calculates the history of members who have contacted the first member for the first member such as ID1021 and the plurality of friend members such as ID1859 held by the first member.

自己ID1967の接触IDリストについても、拡大接触ID計算部52は、相手ID1859の書き込みと同様に自己ID1967の接触IDリストを拡大接触ID保持部54に書き込む。拡大接触ID計算部52は、自己ID1967と、この自己ID1967に対応する接触IDリストとを対応付けて、拡大接触IDの接触ID保持部54に書き込む。   Also for the contact ID list of the self ID 1967, the enlarged contact ID calculation unit 52 writes the contact ID list of the self ID 1967 in the enlarged contact ID holding unit 54 in the same manner as the partner ID 1859 is written. The enlarged contact ID calculation unit 52 associates the self ID 1967 with the contact ID list corresponding to the self ID 1967 and writes it in the contact ID holding unit 54 of the enlarged contact ID.

接触履歴計算部36は、第1接触IDリスト46及び第2接触IDリスト47のそれぞれに保持された複数のIDのAND計算を行い、両リストに共通する例えばID2001、3409…を共通IDとして取得する。接触履歴計算部36は、これらの共通ID2001、3409…を、接触ID保持部48の縦列に共通IDとして書き込む。また接触履歴計算部36は、共通ID2001、3409…に対応する接触IDを、会員接触IDデータベース45から読み込み、読み込みした接触IDを接触ID保持部48に書き込む。   The contact history calculation unit 36 performs AND calculation of a plurality of IDs held in each of the first contact ID list 46 and the second contact ID list 47, and acquires, for example, ID 2001, 3409,. To do. The contact history calculation unit 36 writes these common IDs 2001, 3409... As common IDs in the column of the contact ID holding unit 48. Further, the contact history calculation unit 36 reads contact IDs corresponding to the common IDs 2001, 3409... From the member contact ID database 45, and writes the read contact IDs into the contact ID holding unit 48.

更に接触履歴計算部36は、第1接触IDリスト46及び第2接触IDリスト47の両接触IDリストを合算(OR計算)する。接触履歴計算部36は、両リストに含まれるID1021、1533、2001、2211、2289、2593、3409…を合算ID保持部49に書き込む。   Furthermore, the contact history calculation unit 36 adds both the contact ID lists of the first contact ID list 46 and the second contact ID list 47 (OR calculation). The contact history calculation unit 36 writes the IDs 1021, 1533, 2001, 2211, 2289, 2593, 3409... Included in both lists in the total ID holding unit 49.

接触履歴計算部36は、接触ID保持部48の縦列の共通IDの各々について、合算ID保持部49のIDとが一致するか否かのマッチング計算を行い、ヒットしたIDを共通ID数保持部50に書き込む。ここで、接触履歴計算部36は、各共通IDについてのマッチング数をも、不図示のマッチング数保持部に保持しておき、このマッチング数を用いて、共通ID数保持部50に保持された複数の共通IDをソートし、ソートした結果を、表示ID保持部51に書き込む。接触履歴計算部36は、表示ID保持部51に書き込みした結果を名刺データベース26(図7)にも書き込む。   The contact history calculation unit 36 performs matching calculation for each of the common IDs in the column of the contact ID holding unit 48 to determine whether or not the ID of the total ID holding unit 49 matches, and the hit ID is stored in the common ID number holding unit. Write to 50. Here, the contact history calculation unit 36 also holds the number of matching for each common ID in a matching number holding unit (not shown), and uses this matching number to hold the common ID number holding unit 50. A plurality of common IDs are sorted, and the sorted result is written in the display ID holding unit 51. The contact history calculation unit 36 also writes the result written in the display ID holding unit 51 in the business card database 26 (FIG. 7).

更に、接触履歴計算部36は、表示ID保持部51にRAM上の領域余裕が存在しているか否かを判定し、領域余裕が存在していない場合には、表示ID保持部51のIDを、自己IDの会員端末1に対して送信し、自己IDの会員端末1は、そのIDを表示する。   Further, the contact history calculation unit 36 determines whether or not there is an area margin on the RAM in the display ID holding unit 51. If there is no area margin, the contact history calculation unit 36 determines the ID of the display ID holding unit 51. To the member terminal 1 of the self ID, and the member terminal 1 of the self ID displays the ID.

一方、領域余裕が存在している場合には、拡大接触ID計算部52は、現次元保持部55を参照し、現次元保持部55に保持された次元における自己ID及び相手IDの各拡大接触IDについて、それぞれ、拡大接触IDの接触ID保持部53を参照する。拡大接触ID計算部52は、拡大接触IDの接触ID保持部53に保持された接触IDを、第1接触IDリスト46及び第2接触IDリスト47を更新する。接触履歴計算部36は、更新した第1接触IDリスト46及び第2接触IDリスト47を用いて、再度、接触履歴計算を行う。   On the other hand, when there is an area margin, the enlarged contact ID calculation unit 52 refers to the current dimension holding unit 55 and each enlarged contact of the self ID and the partner ID in the dimension held in the current dimension holding unit 55. Regarding the ID, the contact ID holding unit 53 of the enlarged contact ID is referred to. The enlarged contact ID calculation unit 52 updates the first contact ID list 46 and the second contact ID list 47 with the contact ID held in the contact ID holding unit 53 of the enlarged contact ID. The contact history calculation unit 36 performs contact history calculation again using the updated first contact ID list 46 and second contact ID list 47.

以上をまとめると、接触履歴計算部36は、入力された自己ID及び相手IDの各接触履歴を参照し、会員A及び会員BのそれぞれのIDの交換履歴を検索し、会員Aの交換履歴に含まれる会員と、会員Bの交換履歴に含まれる会員とについて、それぞれ、共通の会員を検索する。ここで、会員Aからみた他の会員の接触IDデータを1次データと呼ぶこととすると、接触履歴計算部36は、接触データに存在する会員の接触IDデータを2次データとし、その2次データのID所持者の接触IDデータを3次とし、同様に、4次、5次…とデータを計算する。接触履歴計算部36は、この検索を予め設定した次数まで繰り返す。接触履歴計算部36は、次数毎に、接触履歴内に、相手会員の交換履歴と共通のIDを多数有する会員IDの情報データを抽出し、抽出した情報データをソートし、接触履歴回数が多い順番に会員IDを並べた表示ID保持部51を作成する。このように、抽出部34は、会員個人情報データベース23が保持する複数の個人情報のうちの2名の会員が共通して保持する共通IDを、会員接触IDデータベース28から複数の個人情報を抽出する。
<相関計算部の変形例>
In summary, the contact history calculation unit 36 refers to each contact history of the input self ID and partner ID, searches the exchange history of each ID of the member A and the member B, and makes the exchange history of the member A A common member is searched for each of the included members and the members included in the exchange history of member B. Here, if contact ID data of another member viewed from the member A is referred to as primary data, the contact history calculation unit 36 uses the contact ID data of the member existing in the contact data as secondary data, and the secondary data. The contact ID data of the data ID holder is assumed to be tertiary, and similarly, the data is calculated as quaternary, fifth order,. The contact history calculation unit 36 repeats this search up to a preset order. The contact history calculation unit 36 extracts, for each order, information data of member IDs having many common IDs with the exchange history of the partner member, sorts the extracted information data, and has a large number of contact histories. A display ID holding unit 51 in which member IDs are arranged in order is created. As described above, the extraction unit 34 extracts a plurality of pieces of personal information from the member contact ID database 28 and a common ID held by two members among the plurality of pieces of personal information held by the member personal information database 23. To do.
<Modification of correlation calculation unit>

本実施形態による相関計算部は、図9に示す如く、積算用データ保持部57と、横列データ積算部58と、相関積算値保持部59とを備えて構成することもできる。ここで、積算用データ保持部57は、相関データベース27に保持された一致率を用いて以下に述べる積算により計算したデータを保持する。横列データ積算部58は、積算用データ保持部57の横列に保持されたデータを積算する。相関積算値保持部59は、横列データ積算部58が積算したデータをキーワード毎に保持する。   As shown in FIG. 9, the correlation calculation unit according to the present embodiment can be configured to include an integration data holding unit 57, a row data integration unit 58, and a correlation integration value holding unit 59. Here, the integration data holding unit 57 holds data calculated by integration described below using the matching rate held in the correlation database 27. The row data integration unit 58 integrates the data held in the row of the integration data holding unit 57. The correlation accumulated value holding unit 59 holds the data accumulated by the row data integrating unit 58 for each keyword.

相関計算部56は、自己ID1859について、会員データキーワードデータベース29を参照し、ID1859に対応するキーワードab、ad、af、ak、bg…を、積算用データ保持部57の縦列に項目化する。相関計算部56は、相手ID1967についても、キーワードaa、ad、ak、bd、ca…を、積算用データ保持部57の横列に項目化する。   The correlation calculation unit 56 refers to the member data keyword database 29 for the self ID 1859 and itemizes the keywords ab, ad, af, ak, bg... Corresponding to the ID 1859 in the column of the accumulation data holding unit 57. The correlation calculation unit 56 items the keywords aa, ad, ak, bd, ca... In the row of the accumulation data holding unit 57 for the partner ID 1967 as well.

相関計算部56は、積算用データ保持部57の第1行のキーワードabと、積算用データ保持部57の1、2、3…の各列のキーワードaa、ad、ak…との一致率を、相関データベース27を参照して、積算用データ保持部57の各セルに書き込む。例えば、相関計算部56は、相関データベース27の第2行のキーワードabと、相関データベース27の第1列の対象キーワードaaとが交差する一致率0.52を、積算用データ保持部57の第1行、第1列のセルに書き込む。また相関計算部56は、相関データベース27において、第2行、第4列の一致率0.15を、積算用データ保持部57の第1行、第2列のセルC1−2に書き込み、第2行、第11列の一致率0.13を、積算用データ保持部57の第1行、第3列のセル1−3に書き込む。   The correlation calculation unit 56 calculates the matching rate between the keyword ab in the first row of the accumulation data holding unit 57 and the keywords aa, ad, ak in each column of 1, 2, 3,. Then, referring to the correlation database 27, the data is written in each cell of the integration data holding unit 57. For example, the correlation calculation unit 56 calculates the matching rate 0.52 at which the keyword ab in the second row of the correlation database 27 and the target keyword aa in the first column of the correlation database 27 intersect with each other in the accumulation data holding unit 57. Write to one row, first column of cells. The correlation calculation unit 56 writes the coincidence rate 0.15 of the second row and the fourth column in the correlation database 27 to the cell C1-2 of the first row and the second column of the accumulation data holding unit 57, and The coincidence rate 0.13 of the second row and the eleventh column is written in the cell 1-3 of the first row and the third column of the integration data holding unit 57.

同様に、相関計算部56は、積算用データ保持部57の第2行のキーワードadと、積算用データ保持部57の各列のキーワードaa、ad、ak…との一致率を、相関データベース27を参照して、積算用データ保持部57の各セルに書き込む。また相関計算部56は、相関データベース27を参照して、積算用データ保持部57の第3行以降に位置するキーワードaf、ak、bg…についての一致率を書き込む。すなわち、相関データベース27の縦横のキーワードに対応する項目を、積算用データ保持部57に書き込む。   Similarly, the correlation calculation unit 56 calculates the matching rate between the keyword ad in the second row of the accumulation data holding unit 57 and the keywords aa, ad, ak,. , The data is written in each cell of the integration data holding unit 57. Further, the correlation calculation unit 56 refers to the correlation database 27 and writes the coincidence rate for the keywords af, ak, bg... Located after the third row of the accumulation data holding unit 57. That is, the items corresponding to the vertical and horizontal keywords in the correlation database 27 are written in the integration data holding unit 57.

横列データ積算部58は、こうして得られた積算用データ保持部57の1、2、3…の各行の一致率を積算する。第1行目のキーワードabについての第1〜7列の一致率は、3.06(0.52+0.15+0.13+0.25+0.81+0.79+0.41)である。   The row data integration unit 58 integrates the coincidence rates of the rows 1, 2, 3,... Of the integration data holding unit 57 obtained in this way. The matching rate in the first to seventh columns for the keyword ab in the first row is 3.06 (0.52 + 0.15 + 0.13 + 0.25 + 0.81 + 0.79 + 0.41).

相関計算部56は、一致率3.06を相関積算値保持部59にキーワードabと対応付けて保持する。相関計算部56は、キーワードad、af、ak、bg…のそれぞれの積算値を相関積算値保持部59に書き込む。   The correlation calculation unit 56 holds the matching rate 3.06 in the correlation integrated value holding unit 59 in association with the keyword ab. The correlation calculation unit 56 writes each integrated value of the keywords ad, af, ak, bg... In the correlation integrated value holding unit 59.

相関計算部56は、相関積算値保持部59に保持されたキーワードを、積算値を用いてソートして、積算値が大きい順番に、キーワードca、co、ak、ad、ab…を表示キーワード保持部42に書き込む。
<動作>
The correlation calculation unit 56 sorts the keywords held in the correlation accumulated value holding unit 59 using the accumulated values, and holds the keywords ca, co, ak, ad, ab,... Write to part 42.
<Operation>

上述の構成により本実施形態による情報提供システム3のサービス提供方法について詳述する。
<情報提供のシーケンス>
The service providing method of the information providing system 3 according to the present embodiment having the above configuration will be described in detail.
<Information provision sequence>

図10に示す如く、会員Bは、会員端末1のアプリケーションを起動させ(ステップA1)、ID情報の送信処理を行う(ステップA2)。   As shown in FIG. 10, the member B activates the application of the member terminal 1 (step A1), and performs ID information transmission processing (step A2).

会員Aは、会員端末1のアプリケーションを起動させる(ステップA3)。会員端末1は、ステップA4において、相手IDが入力されたか否かを監視し続けており(nルート参照)、相手IDが入力されたことを検出すると、yルートを通り、ステップA5において、管理サーバ10に対して、会員BのIDと会員A自身のIDとを送信する。   The member A activates the application of the member terminal 1 (step A3). The member terminal 1 continues to monitor whether or not the partner ID has been input in step A4 (refer to the n route). When detecting that the partner ID has been input, the member terminal 1 passes through the y route and manages in step A5. The member B's ID and the member A's own ID are transmitted to the server 10.

管理サーバ10は、会員端末1から送信された会員A及びBの両IDを用いて相関計算を行い(ステップA6)、接触履歴計算を行い(ステップA7)、相関計算及び接触履歴計算による結果を会員A及びBの両方の会員端末1に送信する(ステップA8)。また管理サーバ10は、接触履歴を会員接触IDデータベース45に追加記録する(ステップA9)。管理サーバ10は、共通ID及び表示用のキーワードを名刺データベース26に書き込み(ステップA10)、表示用のキーワード及び共通IDをそれぞれ表示キーワード保持部42及び表示ID保持部51に保存する(ステップA11)。   The management server 10 performs correlation calculation using both the IDs of the members A and B transmitted from the member terminal 1 (step A6), performs contact history calculation (step A7), and obtains the results of the correlation calculation and contact history calculation. It transmits to the member terminals 1 of both the members A and B (step A8). The management server 10 additionally records the contact history in the member contact ID database 45 (step A9). The management server 10 writes the common ID and the display keyword in the business card database 26 (step A10), and stores the display keyword and the common ID in the display keyword holding unit 42 and the display ID holding unit 51, respectively (step A11). .

一方、会員Aの会員端末1は、管理サーバ10からの計算結果を受信すると、その計算結果を表示する(ステップA12)。この会員Aは、自分の趣味や趣向の変更や修正がある場合には、変更又は修正内容を管理サーバ10に対して送信する(ステップA13)。管理サーバ10は、その変更又は修正内容に基づいて原簿データベース22を更新する(ステップA11)。また会員Bも、管理サーバ10から受信した結果を表示し(ステップA14)、変更又は修正がある場合には、それらを管理サーバ10に対して送信する(ステップA15)。
<一致率計算マトリックス37の生成>
On the other hand, when the member terminal 1 of the member A receives the calculation result from the management server 10, the member terminal 1 displays the calculation result (step A12). When there is a change or correction of his / her hobby or taste, the member A transmits the change or correction content to the management server 10 (step A13). The management server 10 updates the original book database 22 based on the change or correction content (step A11). The member B also displays the result received from the management server 10 (step A14), and when there is a change or correction, transmits it to the management server 10 (step A15).
<Generation of Matching Rate Calculation Matrix 37>

まず、本実施形態による相関データベース作成部30の一致率計算マトリックス37の生成方法について説明する。   First, a method for generating the coincidence rate calculation matrix 37 of the correlation database creation unit 30 according to the present embodiment will be described.

図11に示す如く、相関データベース作成部30は、まず、一致率計算マトリックス37の行を表す変数X(1〜676)を1に設定する。   As shown in FIG. 11, the correlation database creation unit 30 first sets a variable X (1 to 676) representing a row of the coincidence rate calculation matrix 37 to 1.

ステップP1において、管理サーバ10は、第1列(X=1)のキーワードaaをもつ会員を検索する。管理サーバ10は、検索によりヒットした会員数が876である場合、ヒットした会員1967、2105…についてそれぞれZ、Z、…、Z876と通し番号を付与する。管理サーバ10は、ヒットした会員を表す変数Z(自然数であり、Z=Z〜Z876)を1に設定し、また一致率計算マトリックス37の列を表す変数Yを1に設定する。 In step P1, the management server 10 searches for members having the keyword aa in the first column (X = 1). When the number of members hit by the search is 876, the management server 10 assigns serial numbers Z 1 , Z 2 ,..., Z 876 to the hit members 1967, 2105. The management server 10 sets a variable Z (natural number, Z = Z 1 to Z 876 ) representing a hit member to 1, and sets a variable Y representing a column of the match rate calculation matrix 37 to 1.

ステップP2において、管理サーバ10は、コピーの領域1に、会員1967(Z)が存在するか否かを判定し、存在する場合にはyルート(yと付されたルート)を通り、ステップP3において、会員1967について別個用意した共通ID数のカウンタ値を1増加させる。管理サーバ10は、会員1967が存在しないと判定した場合には、ステップP2におけるnルート(nと付されたルート)を通り、以下に述べるステップP4の処理を行う。 In step P2, the management server 10 determines whether or not the member 1967 (Z 1 ) exists in the copy area 1. If there is, the management server 10 goes through the y route (route labeled y), In P3, the counter value of the common ID number separately prepared for the member 1967 is incremented by one. When the management server 10 determines that the member 1967 does not exist, the management server 10 performs the process of step P4 described below through the n route (the route labeled n) in step P2.

ステップP4において、管理サーバ10は、Zを1インクリメントし、ステップP5において、Zが保有ID総数(Z876)に達したか否かを判定し、Zが保有ID総数に達していないと判定した場合には、nルートを通り、ステップP2の処理を行う。 In step P4, the management server 10 increments Z by 1. In step P5, the management server 10 determines whether Z has reached the total number of owned IDs (Z 876 ), and determines that Z has not reached the total number of owned IDs. In this case, the process of step P2 is performed through the n route.

引き続き、ステップP2、P3において、管理サーバ10は、会員2105(Z)について、領域1に存在する個数をカウントし、会員2105のカウンタの値を1増加させ、またステップP4、P5の処理を行う。同様に、管理サーバ10は、Zが保有ID総数に達するまでの間、ステップP2〜ステップP4までの処理を繰り返す。 Subsequently, in steps P2 and P3, the management server 10 counts the number of members 2105 (Z 2 ) existing in the region 1, increments the value of the counter of the member 2105 by 1, and performs the processing of steps P4 and P5. Do. Similarly, the management server 10 repeats the processing from step P2 to step P4 until Z reaches the total number of owned IDs.

そして、876回目のステップP5において、管理サーバ10は、ZがZ876に達したと判定した場合には、yルートを通り、ステップP6においてYを1インクリメントする。ステップP7において、管理サーバ10は、Yが一致率計算マトリックス37のキーワードの項目総数676に達したか否かを判定し、Yが676に達していないと判定した場合には、nルートを通り、ステップP2の処理を行う。ステップP2〜ステップP4において、管理サーバ10は、コピー領域2に、会員1967、2105…が含まれる個数をカウントする。 If the management server 10 determines that Z has reached Z 876 at the 876th step P5, the management server 10 passes the y route and increments Y by 1 at step P6. In step P7, the management server 10 determines whether or not Y has reached the keyword total number 676 of the matching rate calculation matrix 37. If it is determined that Y has not reached 676, the management server 10 passes the n route. Step P2 is performed. In steps P2 to P4, the management server 10 counts the number of members 1967, 2105,...

更に676回目のステップP7において、管理サーバ10は、Yが676に達したと判定した場合には、yルートを通り、ステップP8において、Xを1インクリメントする。ステップP9において、管理サーバ10は、Xが一致率計算マトリックス37の項目総数676に達したか否かを判定し、Xが項目総数に達していないと判定した場合には、nルートを通り、ステップP1の処理を行う。すなわち、管理サーバ10は、キーワードabについて、一致率計算マトリックス37の第2列目のセル内の下段及び中段の各データを取得する処理を行う。   If the management server 10 determines that Y has reached 676 at the 676th step P7, the management server 10 passes the y route and increments X by 1 at step P8. In Step P9, the management server 10 determines whether or not X has reached the total number of items 676 of the coincidence rate calculation matrix 37. If it is determined that X has not reached the total number of items, the management server 10 passes through the n route, The process of step P1 is performed. That is, for the keyword ab, the management server 10 performs a process of acquiring the lower and middle data in the cell in the second column of the matching rate calculation matrix 37.

そして、676回目のステップP9において、管理サーバ10は、Xが項目総数に達したと判定した場合には、yルートを通り、ステップP10において、全セルの一致率を計算する。管理サーバ10は、全セルについて、中段データ(共通のID数)/下段データ(全保有ID数)を計算する。
<相関計算>
If the management server 10 determines that X has reached the total number of items in the 676th step P9, the management server 10 passes the y route and calculates the coincidence rate of all cells in step P10. The management server 10 calculates middle level data (number of common IDs) / lower level data (total number of owned IDs) for all cells.
<Correlation calculation>

管理サーバ10は、図12に示す如く、ステップQ1において、入力された自己IDを自己の高相関キーワード保持部43に保持し、ステップQ2において、次数を1に設定する。ステップQ3において、管理サーバ10は、各キーワードについて、相関データベース27を参照し、次数1で設定された足切率に基づいて高相関キーワードを計算する。   As shown in FIG. 12, the management server 10 holds the input self ID in its own highly correlated keyword holding unit 43 in step Q1, and sets the degree to 1 in step Q2. In step Q3, the management server 10 refers to the correlation database 27 for each keyword, and calculates a highly correlated keyword based on the cut-off rate set by the degree 1.

引き続き、ステップQ4において、管理サーバ10は、高相関キーワード保持部43のデータから、保有キーワード高相関キーワード保持部39を作成する。   Subsequently, in step Q4, the management server 10 creates the retained keyword highly correlated keyword holding unit 39 from the data of the highly correlated keyword holding unit 43.

ステップQ5において、管理サーバ10は、入力された相手IDを対象ID保持部40に書き込む。   In step Q5, the management server 10 writes the input partner ID into the target ID holding unit 40.

ステップQ6において、管理サーバ10は、保有キーワード高相関キーワード保持部39に保持した自己IDに対応する高相関キーワードと、対象ID保持部40に保持したIDとを参照して、一致するキーワードを抽出する。ステップQ7において、管理サーバ10は、マッチングして得られたキーワードをマッチング数保持部41に書き込む。ステップQ8において、管理サーバ10は、マッチング数保持部41のデータをソートし、マッチング数0を除くマッチング数が1、2…のキーワードについて、マッチング数が多い順番にキーワードを、表示キーワード保持部42に書き込む。   In step Q <b> 6, the management server 10 extracts a matching keyword by referring to the highly correlated keyword corresponding to the self ID held in the retained keyword highly correlated keyword holding unit 39 and the ID held in the target ID holding unit 40. To do. In step Q <b> 7, the management server 10 writes the keyword obtained by matching in the matching number holding unit 41. In step Q8, the management server 10 sorts the data stored in the matching number holding unit 41, and for the keywords with matching numbers 1, 2,. Write to.

ステップQ9において、管理サーバ10は、表示キーワード保持部42に、書き込み可能な領域余裕が存在しているか否かを判定し、領域余裕が存在していない場合には、nルートを通り、ステップQ10において、表示キーワード保持部42のキーワードを、自己IDの会員端末に対して送信し、自己IDの会員端末は、そのキーワードを表示する。またステップQ9において、領域余裕が存在している場合には、yルートを通り、ステップQ11において、管理サーバ10は、次数を1インクリメントする。更にステップQ12において、管理サーバ10は、次数が例えば限度値7に達したか否かを判定し、次数が7になっていない場合には、nルートを通り、ステップQ3の処理を行う。管理サーバ10は、次数2について、ステップQ3〜Q11の処理を行う。同様に、管理サーバ10は、全次数についての処理を行った後、ステップQ12において、yルートを通り、処理を終了する。   In step Q9, the management server 10 determines whether or not there is a writable area margin in the display keyword holding unit 42. If there is no area margin, the management server 10 passes through the n route and proceeds to step Q10. The keyword of the display keyword holding unit 42 is transmitted to the member terminal having the self ID, and the member terminal having the self ID displays the keyword. In step Q9, if there is an area margin, the y route is passed. In step Q11, the management server 10 increments the order by one. Further, in step Q12, the management server 10 determines whether or not the order has reached the limit value 7, for example. If the order is not 7, the process proceeds to step Q3 through the n route. The management server 10 performs steps Q3 to Q11 for the degree 2. Similarly, after performing the process for all orders, the management server 10 passes the y route and ends the process in step Q12.

このように、管理サーバ10は、保管する個人情報を統計的に処理することにより、相関度の高い個人情報の要素をもつデータベースを作成する。相関度が高い会員どうしの比較により、管理サーバ10は、多数の会員が同一の趣味の組み合わせをもつならば、その趣味をもつ会員も組み合わせの多い趣味を好んだり、関心をもったりする可能性が高いと推測する。管理サーバ10は、会員の個人情報の特定の事項について、会員全員について検索し、相関性の高い項目の組み合わせのリストを作成する。
<接触履歴計算>
Thus, the management server 10 creates a database having elements of personal information having a high degree of correlation by statistically processing the personal information to be stored. By comparing members having a high degree of correlation, the management server 10 can have a lot of combinations of hobbies and interests if many members have the same hobbies combination. I guess it is high. The management server 10 searches all the members for specific items of the member's personal information, and creates a list of highly correlated item combinations.
<Contact history calculation>

管理サーバ10は、図13に示す如く、ステップR1において、両者の1次データである接触IDリストを比較し、両接触IDリストに同一IDが存在するか否かを検索して1又は複数のIDを抽出する。ステップR2において、管理サーバ10は、抽出した一致IDの個数により分岐処理を行い、一致個数が0である場合には、yルートを通り、ステップR11において、リストに1次以下の次数における接触IDを加える。このステップR11の処理において、管理サーバ10は、処理対象の会員の人脈の人脈を調べている。管理サーバ10は、ステップR2において、一致個数が0でない場合には、nルートを通り、ステップR4において、変数Xを1に設定する。この変数Xは、該当ID保持部の縦列に書き込まれるリストの個数であり、管理サーバ10は、ID1021について計算する。   As shown in FIG. 13, in step R1, the management server 10 compares the contact ID lists, which are primary data of both, and searches for whether or not the same ID exists in both contact ID lists, thereby determining one or more of the contact ID lists. Extract the ID. In step R2, the management server 10 performs a branching process based on the number of extracted match IDs. If the number of matches is 0, the management server 10 passes through the y route, and in step R11, the contact ID in the first order or lower order is listed. Add In the process of step R11, the management server 10 examines the personal connections of the members to be processed. If the number of matches is not 0 in step R2, the management server 10 passes the n route and sets the variable X to 1 in step R4. This variable X is the number of lists written in the column of the corresponding ID holding unit, and the management server 10 calculates ID 1021.

管理サーバ10は、ステップR4において、1番目のIDについて接触IDリストを読み込み、ステップR5において、ID1021の接触IDリストと当事者である自己及び相手どうしの接触IDリストとから、一致する会員IDを検索し、ステップR6において、一致するID数を記録し、ステップR7において、Xを1インクリメントする。ステップR8において、管理サーバ10は、Xが一致する個数に達したか否かを判定し、達していないと判定した場合には、nルートを通り、ステップR4に戻り、ID3409について処理する。   In step R4, the management server 10 reads the contact ID list for the first ID. In step R5, the management server 10 searches for a matching member ID from the contact ID list of ID1021 and the contact ID lists of the parties themselves and the other party. In step R6, the number of matching IDs is recorded, and in step R7, X is incremented by 1. In step R8, the management server 10 determines whether or not the number of Xs that coincides has been reached. If it is determined that X has not reached, the management server 10 returns to step R4 through the n route, and processes ID 3409.

ステップR8において、管理サーバ10は、Xが一致する個数に達したと判定した場合には、yルートを通り、ステップR9において、相手IDの履歴に含まれる会員IDのうちの接触履歴回数が多い順番に会員IDを並べた表データを作成する。また管理サーバ10は、新たに取得したデータを、既に作成した表データの内容に追加する。ステップR10において、管理サーバ10は、表示ID保持部51に領域余裕が残っているか否かを判定し、領域余裕が残っていると判定した場合、処理を終了する。管理サーバ10は、領域余裕が残っていないと判定した場合には、ステップR10において、nルートを通り、ステップR11において、接触IDリストに1次以下の次数における接触IDを追加する。   In step R8, if the management server 10 determines that the number of X matches has been reached, the management server 10 passes the y route, and in step R9, the number of contact histories among the member IDs included in the partner ID history is large. Table data in which member IDs are arranged in order is created. The management server 10 adds the newly acquired data to the contents of the already created table data. In step R10, the management server 10 determines whether or not there is an area margin in the display ID holding unit 51. If it is determined that there is an area margin, the management server 10 ends the process. If the management server 10 determines that there is no remaining area, the management server 10 passes the n route in step R10, and adds a contact ID of the first order or less to the contact ID list in step R11.

各会員端末1は、管理サーバ10からの接触履歴計算及び相関計算の各結果を受信すると、これらを表示する。これにより、各会員端末1は、管理サーバ10からの情報データを閲覧できるようになる。従って、イベント会場において、各会員は、多数の会員のうちの自分の趣味や趣向と似た会員と知己を得ることができるようになる。   When each member terminal 1 receives the results of the contact history calculation and the correlation calculation from the management server 10, they display these. Thereby, each member terminal 1 can browse information data from the management server 10. Therefore, at the event venue, each member can obtain members and acquaintances that are similar to his / her hobbies and preferences among many members.

このようにして、各会員は、自己の個人情報と関連性を有する個人情報をもつ他人を検索することができる。   In this way, each member can search for others who have personal information that is related to their personal information.

尚、本実施形態による情報提供システム3は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。原簿データベース22は、会員IDと会員端末とを、1対1に登録するのみならず、1台の会員端末に対して2個、3個といった会員IDを登録するようにもできる。
<他実施形態>
前述の実施形態においては、抽出部が、送受信部が複数(一方及び他方)の会員IDを受信したとき、前記会員個人情報データベースに格納した複数の会員IDに対応した個人情報とを比較し、該個人情報に含まれるキーワードの一致率を基にした相関の度合いを示す相関度を算出し、該相関度が所定の閾値より大きいキーワードを含む会員情報を相関度が大きい会員IDとして抽出し、該抽出部が抽出した会員ID及び該会員IDに対応する個人情報を、前記相関度が閾値より大きい複数の会員端末宛に提供する提供部とを備える例を説明したが、本発明はこれに限られるものではなく、例えば、予め複数の会員ID/該会員IDに対応した会員の趣味を表す複数のキーワード/所定の閾値を越える相関度がある他の会員IDとから成る複数の個人情報を格納する会員個人情報データベースを用意しておき、提供部が、会員ID及び該会員IDに対応する個人情報を前記一方及び他方の会員IDを送受信により会員端末に対して提供する様に構成しても良い。
The information providing system 3 according to the present embodiment is not limited to the above-described embodiment, and it is needless to say that various changes can be made without departing from the gist of the present invention. The original book database 22 can register not only one-to-one member IDs and member terminals, but also two or three member IDs for one member terminal.
<Other embodiments>
In the above-described embodiment, when the transmission / reception unit receives a plurality (one and the other) of member IDs, the extraction unit compares the personal information corresponding to the plurality of member IDs stored in the member personal information database, Calculating a correlation degree indicating a degree of correlation based on a matching rate of keywords included in the personal information, and extracting member information including a keyword having a correlation degree greater than a predetermined threshold as a member ID having a high correlation degree; Although the example provided with the provision part which provides the member ID which this extraction part extracted and the personal information corresponding to this member ID addressed to a plurality of member terminals whose correlation is larger than a threshold was explained, the present invention For example, a plurality of member IDs / a plurality of keywords corresponding to the member ID corresponding to the member IDs / a plurality of other member IDs having a degree of correlation exceeding a predetermined threshold. A member personal information database for storing personal information is prepared, and the providing unit provides a member ID and personal information corresponding to the member ID to the member terminal by transmitting and receiving the one and the other member IDs. You may comprise.

本発明によれば、会員組織の会合等において、各会員は、携帯端末を用いて会員相互の個人情報を携帯端末に表示させることができ、会員どうしのコミュニケーションの円滑化が図れる。会員は、趣味の共通する会員が接近していることを、自己の携帯端末を用いて知ることができる。   According to the present invention, in a meeting or the like of a member organization, each member can display personal information of the members on the mobile terminal using the mobile terminal, thereby facilitating communication between the members. The member can know that a member having a common hobby is approaching by using his / her mobile terminal.

本発明の一実施形態による情報提供システムのシステム構成を説明するための図。The figure for demonstrating the system configuration | structure of the information provision system by one Embodiment of this invention. 会員端末のブロック図。The block diagram of a member terminal. 管理サーバのブロック図。The block diagram of a management server. 原簿データベースを説明するための図。The figure for demonstrating an original book database. 一致率計算マトリックスを説明するための図。The figure for demonstrating a coincidence rate calculation matrix. 相関計算部を説明するための図。The figure for demonstrating a correlation calculation part. 名刺データベースを説明するための図。The figure for demonstrating a business card database. 接触履歴計算部を説明するための図。The figure for demonstrating a contact history calculation part. 相関計算部の変形構成例を説明するための図。The figure for demonstrating the modification structural example of a correlation calculation part. 本実施形態による情報提供シーケンスを説明するための図。The figure for demonstrating the information provision sequence by this embodiment. 一致率計算マトリックスの生成方法を説明するための図。The figure for demonstrating the production | generation method of a coincidence rate calculation matrix. 相関計算方法を説明するための図。The figure for demonstrating the correlation calculation method. 接触履歴計算方法を説明するための図。The figure for demonstrating the contact log | history calculation method.

符号の説明Explanation of symbols

1:会員端末、10:管理サーバ、11:インターネット、12:携帯電話網、13:基地局、14:近接交信部、15:表示部、16:入力部、17:主制御部、18:無線送受信部、19:ID保持部、20:送受信部(提供部)、21:原簿作成部、22:原簿データベース、23,23a:会員個人情報データベース、24:キーワード定義データベース、25:1次データベース、26:名刺データベース、27:相関データベース、28:会員接触IDデータベース(ID交換履歴データベース)、29:会員データキーワードデータベース、30:データベース作成部、31:相関データベース作成部、32:会員接触IDデータベース作成部、33:会員データキーワードデータベース作成部、34:抽出部、35,56:相関計算部、36:接触履歴計算部、37:一致率計算マトリックス、38a,38b:キーワード保有ID保持部、39:保有キーワード高相関キーワード保持部、40:対象ID保持部、41:マッチング数保持部、42:表示キーワード保持部、43:高相関キーワード計算部、44:足切率保持部、45:会員接触IDデータベース、46:第1接触IDリスト、47:第2接触IDリスト、48:接触ID保持部、49:合算ID保持部、50:共通ID数保持部、51:表示ID保持部、52:拡大接触ID計算部、53:拡大接触IDの接触ID保持部、54:拡大接触ID保持部、55:現次元保持部、57:積算用データ保持部、58:横列データ積算部、59:相関積算値保持部、60:高相関キーワード保持部。
1: Member terminal, 10: Management server, 11: Internet, 12: Mobile phone network, 13: Base station, 14: Proximity communication unit, 15: Display unit, 16: Input unit, 17: Main control unit, 18: Wireless Transmission / reception unit, 19: ID holding unit, 20: Transmission / reception unit (providing unit), 21: Original book creation unit, 22: Original book database, 23, 23a: Member personal information database, 24: Keyword definition database, 25: Primary database, 26: Business card database, 27: Correlation database, 28: Member contact ID database (ID exchange history database), 29: Member data keyword database, 30: Database creation unit, 31: Correlation database creation unit, 32: Member contact ID database creation Part 33: member data keyword database creation part 34: extraction part 35, 56: Seki calculation unit 36: Contact history calculation unit 37: Match rate calculation matrix 38a, 38b: Keyword holding ID holding unit 39: Holding keyword highly correlated keyword holding unit 40: Target ID holding unit 41: Matching number holding Part: 42: display keyword holding part, 43: highly correlated keyword calculating part, 44: cutoff rate holding part, 45: member contact ID database, 46: first contact ID list, 47: second contact ID list, 48: Contact ID holding unit, 49: Total ID holding unit, 50: Common ID number holding unit, 51: Display ID holding unit, 52: Expanded contact ID calculating unit, 53: Contact ID holding unit for enlarged contact ID, 54: Expanded contact ID holding unit, 55: current dimension holding unit, 57: integration data holding unit, 58: row data integration unit, 59: correlation integrated value holding unit, 60: highly correlated keyword holding unit.

Claims (5)

会員IDをもつ複数の会員の個人情報を有し複数の会員端末に対して前記複数の会員の個人情報から抽出した個人情報を提供する情報提供システムであって、
複数の会員IDと、該会員IDに対応した会員の趣味を表す複数のキーワードとから成る複数の個人情報を格納する会員個人情報データベースと、
前記キーワード一対の全ての組み合わせについて、当該キーワード双方を個人情報に含む会員数の割合として算出された、当該キーワード対の一致度を格納するキーワード相関データベースと、
前記会員端末と会員ID及び個人情報の送受信を行う送受信部と、
該送受信部が、一対の会員端末同士の接触行動を契機としてその一方の会員端末から送信される当該一方及び他方の会員IDを受信したとき、前記会員個人情報データベースに格納した一方及び他方の会員IDに対応した個人情報を取得し、前記キーワード相関データベースを参照して、当該会員双方該個人情報に含まれる各キーワードの一致度を基に、当該一方及び他方の会員の間で相関度の高いキーワードを抽出し、かつ、前記会員個人情報データベースにおいて個人情報に当該キーワードを含む会員IDを相関度が大きい会員IDとして抽出する抽出部と、
該抽出部が抽出したキーワード、並びに会員ID及び該会員IDに対応する個人情報を前記送受信により前記一方及び他方の会員IDに対応する会員端末に対して提供する提供部とを備え
前記抽出部においては、
(1)前記一方の会員の個人情報に含まれるキーワードの各々に対して所定閾値以上の一致度を有する高相関キーワードを前記キーワード相関データベース参照により抽出し、
(2)前記一方の会員の個人情報に含まれるキーワードの各々について、抽出された高相関キーワードと前記他方の会員の個人情報に含まれるキーワードとの一致数をカウントし、
(3)当該一致数が所定数以上となったキーワードを、前記「当該一方及び他方の会員の間で相関度の高いキーワード」として抽出することを特徴とする情報提供システム。
An information providing system that has personal information of a plurality of members having a member ID and provides personal information extracted from the personal information of the plurality of members to a plurality of member terminals,
A member personal information database storing a plurality of personal information composed of a plurality of member IDs and a plurality of keywords representing hobbies of the members corresponding to the member IDs;
A keyword correlation database that stores the degree of coincidence of the keyword pair calculated as a ratio of the number of members including both the keywords in personal information for all combinations of the keyword pair ;
A transmission / reception unit for transmitting / receiving a member ID and personal information to / from the member terminal;
One and the other members stored in the member personal information database when the transmitting / receiving unit receives the one and the other member IDs transmitted from one member terminal triggered by the contact action between the pair of member terminals Obtain personal information corresponding to the ID, refer to the keyword correlation database, and based on the degree of coincidence between the keywords included in the personal information for both members, the degree of correlation between the one and the other member An extraction unit that extracts a high keyword and extracts a member ID including the keyword in personal information in the member personal information database as a member ID having a high degree of correlation;
Providing a keyword extracted by the extraction unit , a member ID and personal information corresponding to the member ID to the member terminals corresponding to the one and other member IDs by the transmission and reception ,
In the extraction unit,
(1) extracting a highly correlated keyword having a matching degree equal to or higher than a predetermined threshold for each keyword included in the personal information of the one member by referring to the keyword correlation database;
(2) For each of the keywords included in the personal information of the one member, count the number of matches between the extracted highly correlated keyword and the keyword included in the personal information of the other member,
(3) An information providing system characterized in that a keyword whose number of matches is equal to or greater than a predetermined number is extracted as the “keyword having a high degree of correlation between the one and the other members” .
会員IDをもつ複数の会員の個人情報を有し複数の会員端末に対して前記複数の会員の個人情報から抽出した個人情報を提供する情報提供システムであって、
複数の会員IDと、該会員IDに対応した会員の趣味を表す複数のキーワードとから成る複数の個人情報と、会員端末同士の接触行動の履歴情報とを格納する会員個人情報データベースと、
前記キーワード一対の全ての組み合わせについて、当該キーワード双方を個人情報に含む会員数の割合として算出された、当該キーワード対の一致度を格納するキーワード相関データベースと、
前記会員端末と会員ID及び個人情報の送受信を行う送受信部と、
該送受信部が、一対の会員端末同士の接触行動を契機としてその一方の会員端末から送信される当該一方及び他方の会員IDを受信したとき、前記会員個人情報データベースに格納した一方及び他方の会員IDに対応した個人情報を取得し、前記キーワード相関データベースを参照して、当該会員双方該個人情報に含まれる各キーワード間の一致度を基に、当該一方及び他方の会員の間で相関度の高いキーワードを抽出し、かつ、前記会員個人情報データベースにおいて個人情報に当該キーワードを含む会員IDであって、当該一方及び他方の会員と過去に接触履歴のある会員IDを相関度が大きい会員IDとして抽出する抽出部と、
該抽出部が抽出したキーワード、並びに会員ID及び該会員IDに対応する個人情報を前記送受信により前記一方及び他方の会員IDに対応する会員端末に対して提供する提供部とを備え、
前記抽出部においては、
(1)前記一方の会員の個人情報に含まれるキーワードの各々に対して所定閾値以上の一致度を有する高相関キーワードを前記キーワード相関データベース参照により抽出し、
(2)前記一方の会員の個人情報に含まれるキーワードの各々について、抽出された高相関キーワードと前記他方の会員の個人情報に含まれるキーワードとの一致数をカウントし、
(3)当該一致数が所定数以上となったキーワードを、前記「当該一方及び他方の会員の間で相関度の高いキーワード」として抽出することを特徴とする情報提供システム。
An information providing system that has personal information of a plurality of members having a member ID and provides personal information extracted from the personal information of the plurality of members to a plurality of member terminals,
A member personal information database for storing a plurality of personal information composed of a plurality of member IDs, a plurality of keywords representing the hobbies of the members corresponding to the member IDs, and history information of contact behavior between the member terminals;
A keyword correlation database that stores the degree of coincidence of the keyword pair calculated as a ratio of the number of members including both the keywords in personal information for all combinations of the keyword pair;
A transmission / reception unit for transmitting / receiving a member ID and personal information to / from the member terminal;
One and the other members stored in the member personal information database when the transmitting / receiving unit receives the one and the other member IDs transmitted from one member terminal triggered by the contact action between the pair of member terminals Obtain personal information corresponding to the ID, refer to the keyword correlation database, and based on the degree of coincidence between the keywords included in the personal information for both members, the degree of correlation between the one and the other member A member ID that extracts a high keyword and includes the keyword in personal information in the member personal information database, and a member ID having a past contact history with the one and the other member is a member ID having a high degree of correlation. An extractor for extracting;
Providing a keyword extracted by the extraction unit, a member ID and personal information corresponding to the member ID to the member terminals corresponding to the one and other member IDs by the transmission and reception,
In the extraction unit,
(1) extracting a highly correlated keyword having a matching degree equal to or higher than a predetermined threshold for each keyword included in the personal information of the one member by referring to the keyword correlation database;
(2) For each of the keywords included in the personal information of the one member, count the number of matches between the extracted highly correlated keyword and the keyword included in the personal information of the other member,
(3) An information providing system characterized in that a keyword whose number of matches is equal to or greater than a predetermined number is extracted as the “keyword having a high degree of correlation between the one and the other members” .
前記抽出部が、
前記高相関キーワードをするための複数レベルの所定閾値を設定しており、相関度が大きい会員IDとして抽出として抽出される会員数が所定数以上にならないように、適用する所定閾値を選択することを特徴とする請求項1又は2に記載の情報提供システム。
The extraction unit is
A plurality of predetermined threshold values for setting the highly correlated keyword are set, and a predetermined threshold value to be applied is selected so that the number of members extracted as a member ID having a high degree of correlation does not exceed a predetermined number. The information providing system according to claim 1 or 2.
前記提供部が一方及び他方の会員IDに提供した会員ID及び個人情報の提供を履歴として保持するID交換履歴データベースを備えたことを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の情報提供システム。   The information provision according to any one of claims 1 to 3, further comprising an ID exchange history database that retains the provision of the member ID and personal information provided to the one and other member IDs by the provision unit as a history. system. 前記提供部が提供した一方及び他方の会員IDを前記会員個人情報データベースに格納し、該会員個人情報データベースに格納した複数の会員IDの個人情報を検索し、共通する他方の会員IDを含む会員IDを抽出することを特徴とする請求項1、3又は4に記載の情報提供システム。 One and the other member ID provided by the providing unit are stored in the member personal information database, the personal information of a plurality of member IDs stored in the member personal information database is searched, and the member including the other member ID in common The information providing system according to claim 1, 3 or 4, wherein an ID is extracted.
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