JP5263922B2 - 情報推薦システム、情報推薦方法および情報推薦用プログラム - Google Patents

Description

本発明は、コンテンツ等の情報をユーザに推薦するための情報推薦システム、情報推薦方法および情報推薦用プログラムに関する。

利用者が情報を受信する時期（受信時期）や受信する位置（受信位置）をふまえて、効果的な広告を提示する広告システムの一例が、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載されている広告システムは、広告データベースと、時間取得部と、嗜好取得部と、位置取得部と、広告格納処理部と、受信広告データベースと、広告抽出部と、広告提示部とを備える。

特許文献１に記載されている広告システムは、例えば、次のように動作する。すなわち、広告データベースには、広告の提示期間、広告の有効期間、広告対象の営業時間、広告対象の位置が付与された広告データが格納されている。時間取得部は、現在時期を取得する。嗜好取得部は、利用者の嗜好を取得する。位置取得部は、利用者の現在位置を取得する。

広告格納処理部は、受信時期、利用者の受信位置および嗜好についての選択基準を設定しておく。例えば、受信時期が広告の期間内であること、受信位置が広告対象の位置から一定距離の範囲内であること、広告データに利用者の興味のないキーワードを含まないことを選択基準とする。そして、広告格納処理部は、受信した広告データから選択基準を満たす広告データを選択して、受信広告データベースに格納する。

広告抽出部は、受信広告データベースに格納されている広告データを、再生時期、利用者の再生位置および嗜好に基づいて評価し、評価の高い順に抽出する。広告データの評価方法として、例えば、受信時期が広告の期間内であるときに高く、受信位置と広告対象の位置との距離が短いほど高く、広告データに利用者の興味のあるキーワードが多く含まれるほど高く評価する方法がある。そして広告提示部は、抽出された広告データを利用者に提示する。

また、特許文献２には、ユーザの興味の傾向を評価する要素として、過去の文書閲覧履歴のほかに、そのユーザの行動履歴、ユーザの会話などを含む音声情報履歴の少なくとも１つの情報を用いることで、そのユーザの興味の傾向を判断して適切な情報を効率よく提示できる情報提示システムが記載されている。

特開２００４−２４０９８６号公報 特開２００４−２７２３５５号公報

特許文献１に記載された技術の問題点は、ユーザが情報を閲覧する時期や位置と、広告の期間や広告対象の位置とが一致する情報、またはごく近い情報が提示されるにすぎないことである。その理由は、一般に、受信時期が広告の期間内であることや、受信位置と広告対象の位置との距離が短いことが、広告データの選択時や評価時のポイントを高め、広告期間内で位置が近い広告データのほうが抽出されやすいためである。

しかし、ユーザは、今この場所でここに近い場所の情報を求める場合もあるが、ある将来の行動のために前もって情報を求める場合も多い。特許文献１に記載された技術では、情報を取得するタイミングと情報を利用するタイミングが異なる場合には対応できない。

また、特許文献２に記載された方式では、行動履歴と提示予定情報（コンテンツ）との関連性を判断することにより、ユーザの興味の度合が大きいコンテンツとして、過去に行動した場所に関連するコンテンツを提示する。しかし、行動した時刻、すなわち行動を起こすタイミングについては考慮されていない。また、コンテンツを提示するタイミングについても考慮されていない。したがって、適切なタイミングでコンテンツを提示できるとは限らない。

そこで、本発明は、ユーザの行動につながる情報を適切なタイミングで推薦することができる情報推薦システム、情報推薦方法および情報推薦用プログラムを提供することを目的とする。

本発明による情報推薦システムは、コンテンツを閲覧した閲覧日時と、閲覧したコンテンツに基づいて行動した行動日時との組み合わせに基づいて、提示用コンテンツとして推薦するコンテンツを決定するとともに、コンテンツを推薦する時期を決定するコンテンツ決定手段を備えたことを特徴とする。

本発明による情報推薦方法は、コンテンツを閲覧した閲覧日時と、閲覧したコンテンツに基づいて行動した行動日時との組み合わせに基づいて、提示用コンテンツとして推薦するコンテンツを決定するとともに、コンテンツを推薦する時期を決定するコンテンツ決定ステップを含むことを特徴とする。

本発明による情報推薦用プログラムは、コンピュータに、コンテンツを閲覧した閲覧日時と、閲覧したコンテンツに基づいて行動した行動日時との組み合わせに基づいて、提示用コンテンツとして推薦するコンテンツを決定するとともに、コンテンツを推薦する時期を決定するコンテンツ決定処理を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザの行動につながる情報を適切なタイミングで推薦することができるという効果がある。

まず、本発明の概要について図面を参照して説明する。図１は、本発明による情報推薦システムの最小の構成例を示すブロック図である。図１に例示する情報推薦システム１０は、コンテンツ決定手段４０４を備える。

コンテンツ決定手段４０４は、コンテンツを閲覧した閲覧日時と、閲覧したコンテンツに基づいて行動した行動日時との組み合わせに基づいて、コンテンツを推薦する時期と、推薦するコンテンツを決定する。

図１に示すように構成すれば、ユーザの行動につながる情報を適切なタイミングで推薦することができる。

実施形態１．
次に、本発明の第１の実施形態を図面を参照して説明する。図２は、第１の実施形態の情報推薦システムの構成例を示すブロック図である。図２を参照すると、本発明の第１の実施形態は、入力手段１と、表示手段２と、情報を記憶する記憶手段３と、プログラム制御により動作するデータ処理手段４とを備える。

本発明による情報推薦システムは、ユーザが閲覧したコンテンツが示す場所に、ユーザが実際に行ったかどうかに基づいて、行動履歴とすでに閲覧したコンテンツとの関連性を求める。また、閲覧日時と行動日時との相関関係に注目して分析を行い、ユーザが次にいつ行動するかを予測し、将来の行動に適したコンテンツを、推薦するコンテンツとして決定する。「推薦するコンテンツとして決定」とは、ディスプレイ表示等によりユーザに対して提示すべきコンテンツを決定することである。

入力手段１は、例えば、ユーザによって携帯され、プログラムに従って動作する携帯電話機等の情報端末が備えるＣＰＵ、キー操作部、ＧＰＳ受信機等によって実現される。また、情報推薦システムが１つの装置によって実現される場合には、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置のＣＰＵ、キーボード等によって実現される。入力手段１は、コンテンツ選択手段１０１と、行動取得手段１０２とを含む。

表示手段２は、例えば、情報端末や情報処理装置のＣＰＵおよびディスプレイ表示部によって実現される。表示手段２は、コンテンツ一覧表示手段２０１と、コンテンツ内容表示手段２０２とを含む。

記憶手段３は、例えば、磁気ディスク装置等のデータベース装置や、データベースサーバによって実現される。記憶手段３は、コンテンツデータベース（ＤＢ）３０１と、閲覧履歴データベース（ＤＢ）３０２と、行動履歴データベース（ＤＢ）３０３と、閲覧行動比較データベース（ＤＢ）３０４とを含む。

データ処理手段４は、例えば、プログラムにしたがって動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。データ処理手段４は、閲覧行動比較手段４０１と、割合計算手段４０２と、優先度決定手段４０３と、コンテンツ決定手段４０４とを含む。

コンテンツデータベース３０１は、１つ以上のコンテンツを記憶し、それぞれのコンテンツには、コンテンツの対象についての場所、期間、ジャンルを示す情報が付与されている。

コンテンツ一覧表示手段２０１は、ある条件でコンテンツデータベース３０１を検索した結果として得られた複数のコンテンツを表示する。例えば、コンテンツ一覧表示手段２０１は、ユーザに、コンテンツデータベース３０１から検索された複数のコンテンツから１つのコンテンツを選択させるための画面を表示する。

コンテンツ選択手段１０１は、コンテンツ一覧表示手段２０１が表示したコンテンツの中から、ユーザが１つのコンテンツを選択する指示を受け付ける。すなわち、コンテンツ選択手段１０１は、例えば、ユーザが選択したコンテンツを識別可能な情報を、ユーザを識別可能な情報（以下、ユーザＩＤと表記する。）とともに、コンテンツ内容表示手段２０２に出力する。

コンテンツ内容表示手段２０２は、コンテンツデータベース３０１を参照して、ユーザが選択した１つのコンテンツの内容を表示するとともに、閲覧履歴データベース３０２に必要な情報を送信（または、出力）する。

具体的には、コンテンツ内容表示手段２０２は、ユーザが選択したコンテンツを識別可能な情報に基づいて、コンテンツデータベース３０１からコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツを表示してユーザに閲覧させる。また、コンテンツ内容表示手段２０２は、必要な情報として、ユーザＩＤ、ユーザがコンテンツを閲覧した日時を示す情報（閲覧日時）、コンテンツに付与された場所を示す情報を閲覧履歴データベース３０２に記憶させる。

閲覧履歴データベース３０２は、ユーザがコンテンツを閲覧した日時（閲覧日時）や、コンテンツに付与された場所を示す情報を、ユーザＩＤごとに記憶する。すなわち、閲覧履歴データベース３０２は、コンテンツ内容表示手段２０２が送信した情報を記憶する。

行動取得手段１０２は、ユーザの行動を示す情報を取得するとともに、行動履歴データベース３０３に必要な情報を送信（または、出力）する。なお、行動取得手段１０２は、例えば、ユーザの行動を示す情報として、ＧＰＳ信号に基づいてユーザの位置情報を求める。行動取得手段１０２は、必要な情報として、ユーザＩＤ、ユーザが実際に行動した日時を示す情報（行動日時）、行った場所を示す情報を行動履歴データベース３０３に記憶させる。

行動履歴データベース３０３は、ユーザが実際に行動した日時（行動日時）や、ユーザが行った場所を示す情報を、ユーザＩＤごとに記憶する。

閲覧行動比較手段４０１は、閲覧履歴データベース３０２と行動履歴データベース３０３との相関を分析するとともに、閲覧行動比較データベース３０４を作成する。

なお、例えば、閲覧行動比較手段４０１は、以下の処理により、閲覧行動比較データベース３０４を作成する。例えば、閲覧行動比較手段４０１は、閲覧履歴データベース３０２が記憶する場所を示す情報と、行動履歴データベース３０３が記憶するユーザが行った場所を示す情報とを比較する。なお、閲覧履歴データベース３０２および行動履歴データベース３０３が記憶する情報のうち、比較の対象とする情報は、例えば、同一のユーザＩＤに対応する情報である。

比較した情報が一致する場合、閲覧行動比較手段４０１は、閲覧履歴データベース３０２から、一致した場所を示す情報に対応する閲覧日時を抽出する。また、同様に、行動履歴データベース３０３から、一致した場所を示す情報に対応する行動日時を抽出する。

閲覧行動比較手段４０１は、ユーザＩＤおよび一致した場所を示す情報に対応付けて、抽出した閲覧日時および行動日時を閲覧行動比較データベース３０４に記憶させる。

割合計算手段４０２は、閲覧日時および行動日時をセットとして、その組み合わせが閲覧行動比較データベース３０４が記憶する組み合わせ全体に対して現れる割合を算出する。また、割合計算手段４０２は、算出した結果を閲覧行動比較データベース３０４に記憶させる。

閲覧行動比較データベース３０４は、ユーザＩＤおよび一致した場所を示す情報ごとに、閲覧日時と行動日時のセットと、その組み合わせがデータベースが記憶する組み合わせ全体に対して現れる割合とを記憶する。

優先度決定手段４０３は、割合計算手段４０２が算出し、閲覧行動比較データベース３０４に記憶させた割合をふまえて、閲覧日時ごとに「いつ向けの情報」を推薦するかの優先度を決定する。

優先度は、推薦するコンテンツを決定するための値であって、行動日時に対する値である。例えば、優先度決定手段４０３は、閲覧行動比較データベース３０４が記憶する閲覧日時が同じ情報のうち、閲覧日時および行動日時の組み合わせが現れる「割合」が高い情報に含まれる行動日時に、高い優先度を割り当てる。

また、優先度決定手段４０３は、行動に結びつきやすいタイミングでコンテンツを推薦するために、閲覧日時と行動日時とに基づく時期をコンテンツを推薦する時期として決定する。例えば、優先度決定手段４０３は、優先度の高い閲覧日時および行動日時の組み合わせにおける閲覧日時を、コンテンツを推薦する時期とする。

コンテンツ決定手段４０４は、優先度決定手段４０３が決定した優先度をふまえて、推薦するコンテンツを決定する。例えば、コンテンツ決定手段４０４は、優先度の高い行動日時に関連するコンテンツを、推薦するコンテンツとして決定する。例えば、コンテンツ決定手段４０４は、コンテンツデータベース３０１から、優先度の高い行動日時を「期間」に含むコンテンツを、推薦するコンテンツとして決定する。

次に、図面を参照して第１の実施形態の動作について説明する。図３は、第１の実施形態における情報推薦システムの動作の例を示すフローチャートである。

まず、コンテンツ一覧表示手段２０１は、ある条件でコンテンツデータベース３０１を検索した結果として得られた複数のコンテンツを表示する（ステップＳ１０１）。ユーザが１つのコンテンツを選択すると（ステップＳ１０２）、コンテンツ選択手段１０１は、例えば、ユーザＩＤおよびユーザが選択したコンテンツを識別可能な情報をコンテンツ内容表示手段２０２に出力する。コンテンツ内容表示手段２０２は、コンテンツデータベース３０１を参照して、ユーザが選択した１つのコンテンツの内容を表示する（ステップＳ１０３）とともに、閲覧履歴データベース３０２に必要な情報を送信する（ステップＳ１０４）。

ここで、行動取得手段１０２の動作について説明する。図４は、行動取得手段１０２の動作の例を示すフローチャートである。行動取得手段１０２は、例えば、図４に示す処理を随時実行する。

ユーザがある行動を起こすと、行動取得手段１０２は、その行動を示す情報を取得する（ステップＳ２０１）とともに、行動履歴データベース３０３に必要な情報を送信する（ステップＳ２０２）。

図３を参照すると、閲覧行動比較手段４０１は、閲覧履歴データベース３０２および行動履歴データベース３０３を読み込み（ステップＳ１０５）、緯度経度以外で表現されている場所情報を緯度経度に変換し（ステップＳ１０６）、両者の相関を分析する（ステップＳ１０７）とともに、閲覧行動比較データベース３０４を作成する（ステップＳ１０８）。

すなわち、閲覧行動比較手段４０１は、ステップＳ１０６において、閲覧履歴データベース３０２が記憶する「コンテンツに付与された場所を示す情報」および行動履歴データベース３０３が記憶する「ユーザが行った場所を示す情報」を、相関分析が可能な同一形式の情報に変換する。

割合計算手段４０２は、閲覧日時と行動日時とをセットとして、その組み合わせが閲覧行動比較データベース３０４全体に対して現れる割合を算出する（ステップＳ１０９）。優先度決定手段４０３は、割合計算手段４０２が算出した割合をふまえて、閲覧日時ごとに「いつ向けの情報」を推薦するかの優先度を決定する（ステップＳ１１０）。最後に、コンテンツ決定手段４０４は、優先度決定手段４０３が決定した優先度をふまえて、推薦するコンテンツを決定する（ステップＳ１１１）。

次に、第１の実施形態の効果について説明する。第１の実施形態では、閲覧したタイミングと行動したタイミングとの関連が強いタイミング（ユーザの行動に結びつきやすいタイミング）でユーザにコンテンツを推薦するというように構成されているため、推薦したコンテンツが行動に利用される確率も高くなる。すなわち、推薦したコンテンツがユーザに利用されずに無駄になってしまう確率を低くすることができる。

また、推薦するコンテンツを、ユーザが今いる場所に基づいて決めるのではなく、今閲覧しているコンテンツに基づいていつ行動する傾向があるかを分析して決めるように構成されているため、ユーザが将来の行動のために前もって情報を取得したい場合に、適切なタイミングで、有効な情報を提供できる。

以下、本発明による情報推薦システムの好ましい他の一態様について説明する。本発明の情報推薦システムは、１つ以上のコンテンツを記憶し、それぞれのコンテンツには、コンテンツの対象についての場所、期間、ジャンルが付与されているコンテンツデータベースと、コンテンツデータベースを参照して、ユーザが選択した１つのコンテンツの内容を表示するとともに、閲覧履歴データベースに必要な情報を送信するコンテンツ内容表示手段と、ユーザがコンテンツを閲覧した日時や、コンテンツに付与された場所を、ユーザごとに記憶する閲覧履歴データベースと、ユーザの行動を取得するとともに、行動履歴データベースに必要な情報を送信する行動取得手段と、ユーザが実際に行動した日時や、行った場所を、ユーザごとに記憶する行動履歴データベースと、閲覧履歴データベースと行動履歴データベースとの相関を分析するとともに、閲覧行動比較データベースを作成する閲覧行動比較手段と、閲覧日時と行動日時をセットとして、その組み合わせが閲覧行動比較データベース全体に対して現れる割合を算出する割合計算手段と、ユーザごと場所ごとに、閲覧日時と行動日時のセットと、その組み合わせがデータベース全体に対して現れる割合を記憶する閲覧行動比較データベースと、割合をふまえて、閲覧日時ごとに「いつ向けの情報」を推薦するかの優先度を決定する優先度決定手段と、優先度をふまえて、推薦するコンテンツを決定するコンテンツ決定手段とを備える。

このような構成を採用し、ユーザがコンテンツを閲覧したタイミングと、そのコンテンツに基づいて行動したタイミングとの結びつきの度合いを求め、関連が強いタイミングを優先してコンテンツを推薦することにより、本発明の目的を達成することができる。

実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態を図面を参照して説明する。図５は、第２の実施形態の情報推薦システムの構成例を示すブロック図である。図５を参照すると、本発明の第２の実施形態は、第１の実施形態に加えて、プログラム制御により動作するデータ取得手段５を備えている。

データ取得手段５は、外部データ取得手段５０１と、外部データ変換手段５０２と、外部行動履歴データベース（ＤＢ）５０３とを含む。

外部データ取得手段５０１は、入力手段１以外から行動履歴を取得して、外部行動履歴データベース５０３に登録する。入力手段１以外から取得する行動履歴として、例えば、クレジットカード会社からの購入履歴や交通機関の乗降記録が考えられる。データの取得方法は、ネットワークを経由したりＣＤなどの媒体から読み込むなど、対象によってさまざまである。図６は、外部行動履歴データベース５０３の登録例を示す説明図である。図６に示す例では、クレジットカードによる購入履歴が行動履歴として登録されている。

外部データ変換手段５０２は、外部行動履歴データベース５０３に登録されているデータを変換して外部行動履歴データベース５０３の内容を更新する。一般に、外部から取得した行動履歴は、行動履歴データベース３０３に登録されているデータとは形式が違う。そのため、外部データ変換手段５０２は、外部から取得した行動履歴を所定の形式に変換する。例えば、ユーザＩＤの対応付け、店舗名をもとに位置情報を追加、購入品種別とジャンルの対応付けなどが考えられる。変換に必要な各種のデータベースも外部データ変換手段５０２に含む。

第２の実施形態において、閲覧行動比較手段４０１は、閲覧履歴データベース３０２および行動履歴データベース３０３とともに、外部行動履歴データベース５０３を読み込む。そして、閲覧行動比較手段４０１は、外部行動履歴データベース５０３を行動履歴データベース３０３と同様に用いる。

第２の実施形態によれば、より多くの行動履歴に基づいて、閲覧行動比較データベース３０４を作成することができる。そのため、より正確に推薦するコンテンツを決定することができる。

次に、本発明の第１の実施例を、図面を参照して説明する。かかる実施例は第１の実施形態に対応するものである。以下、第１の実施例にかかる情報推薦システムが図２に示す構成を備える場合を例にして説明する。

第１の実施例において、情報推薦システムは、入力手段１として、例えば、ユーザが携帯する携帯電話機等の情報端末やパーソナルコンピュータ等の情報処理装置が備えるＣＰＵ、キーボード、ＧＰＳ（汎地球測位システム、Global Positioning System）受信機等を備える。また、データ処理手段４としてパーソナルコンピュータを備え、記憶手段３として磁気ディスク装置を備える。また、表示手段２として、例えば、情報端末や情報処理装置のＣＰＵおよびディスプレイ装置を備えている。パーソナルコンピュータは、中央演算装置を有している。また、磁気ディスクには各種データベースが記憶されている。

コンテンツデータベース３０１は、１つ以上のコンテンツを記憶し、それぞれのコンテンツには、コンテンツの対象についての場所、期間、ジャンルを示す情報が付与されている。図７は、コンテンツデータベース３０１の登録例を示す説明図である。図７には、コンテンツデータベース３０１が、[コンテンツＵＲＬ]、[場所]、[期間]、[ジャンル]、[本文]の各情報を記憶する場合を例示する。[場所]とは、例えば、住所、エリア、最寄り駅、緯度経度、店舗名である。[期間]とは、例えば営業時間や、セールなどのイベント期間である。[ジャンル]とは、例えば、グルメ、スポーツ、医療、英語等のコンテンツの種類である。

コンテンツ一覧表示手段２０１は、例えば、「レストラン」というキーワードでコンテンツデータベース３０１を検索した結果として得られた、複数のコンテンツを一覧表示する。表示する内容は、検索されたコンテンツのＵＲＬでもよいし、タイトルでもよいし、要約でもよい。また、それらの組み合わせでもよい。例えば、コンテンツ一覧表示手段２０１は、ユーザに、コンテンツデータベース３０１から検索された複数のコンテンツから１つのコンテンツを選択させるための画面を表示する。

ユーザが、一覧表示された複数のコンテンツの中から、詳しい内容を見たいコンテンツを１つ決め、キーボード上の選択ボタンをクリックする。コンテンツ選択手段１０１は、例えば、コンテンツ一覧表示手段２０１が表示したコンテンツを選択させるための画面においてユーザが選択したコンテンツを識別可能な情報を、ユーザＩＤとともに、コンテンツ内容表示手段２０２に出力する。コンテンツ選択手段１０１は、他に、マイクロフォンでもよいし、指やペンによりタッチされるタッチパネル等でもよい。

ユーザがコンテンツを１つ選択すると、コンテンツ内容表示手段２０２は、コンテンツデータベース３０１を参照して、ユーザが選択したコンテンツの内容を表示するとともに、閲覧履歴データベース３０２に必要な情報を送信する。必要な情報とは、例えば、ユーザがコンテンツを閲覧した日、曜日、時刻、閲覧したコンテンツのＵＲＬ、コンテンツの対象についての場所やジャンルを示す情報である。コンテンツ内容表示手段２０２は、閲覧日、曜日、時刻、コンテンツのＵＲＬを、ユーザが選択したコンテンツを表示した時点で取得する。また、コンテンツの対象についての場所とジャンルを、コンテンツデータベース３０１から取得する。

閲覧履歴データベース３０２は、これらの情報をユーザごとに記憶する。図８は、閲覧履歴データベース３０２の登録例を示す説明図である。図８には、閲覧履歴データベース３０２が、[ユーザＩＤ]、[閲覧日]、[閲覧曜日]、[閲覧時刻]、[コンテンツＵＲＬ]、[場所]、[ジャンル]の各情報を記憶する場合を例示する。図８には、ユーザ「00000A」が、ＵＲＬ「www.aaa.bbb.com」のコンテンツを、「2007/09/05」の「水曜日」の「17:00」に閲覧し、閲覧したコンテンツの対象は「港区芝浦３丁目」にあり、ジャンルは「グルメ」であることを表している。

一方、ＧＰＳ受信機等で実現される行動取得手段１０２は、ユーザの行動をこまめに取得する。こまめに取得しないと、同じ場所に滞在したのか通過しただけなのかがわからないからである。行動取得手段１０２として、他に、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）を用いたり、目的地に着いた時点でユーザに入力してもらったりしてもよい。行動取得手段１０２が取得する情報は、例えば、ユーザが行動した日、曜日、時刻、行った場所等を示す情報である。行った場所は、ＧＰＳ受信機では緯度経度で得られ、ユーザが入力する場合は住所や店舗名で得られる。行動取得手段１０２は、取得した情報を行動履歴データベース３０３に送信する。

行動履歴データベース３０３は、これらの情報をユーザごとに記憶する。図９は、行動履歴データベース３０３の登録例を示す説明図である。図９には、行動履歴データベース３０３が、[ユーザＩＤ]、[行動日]、[行動曜日]、[行動時刻]、[場所]の各情報を記憶する場合を例示する。図９に示す例では、ユーザ「00000A」が、「2007/09/07」の「金曜日」の「17:00」に、「西野デパート」に行ったことを表している。

閲覧行動比較手段４０１は、閲覧履歴データベース３０２と行動履歴データベース３０３とをユーザ単位で比較する。比較する際のキーとなるのは、閲覧履歴データベース３０２が記憶する[場所]と、行動履歴データベース３０３が記憶する[場所]とである。閲覧行動比較手段４０１は、両者の[場所]の値が一致すれば、閲覧と行動は１つのコンテンツで結びついたもの、すなわち、閲覧したコンテンツに基づいた行動であると判断し、閲覧日時／行動日時／場所を対応付けた閲覧行動比較データベース３０４を作成する。なお、[場所]を緯度と経度の組み合わせで比較する場合、測位の誤差や代表点の取り方が原因で同一地点であっても完全に一致しないことがありうる。そのため、一致の確認をする場合に一定の誤差を許容することも考えられる。

図１０は、閲覧行動比較データベース３０４の登録例を示す説明図である。図１０（ａ）には、閲覧行動比較データベース３０４が、[ユーザＩＤ]、[閲覧曜日]、[閲覧時刻]、[場所Ａ]、[行動曜日]、[行動時刻]、[場所Ｂ]の各情報を記憶する場合を例示する。

閲覧履歴データベース３０２の[場所]が「111.000,222.000」という緯度経度であり、行動履歴データベース３０３の[場所]も「111.000,222.000」という緯度経度であった場合、閲覧行動比較手段４０１は、この閲覧と行動は結びついていると判断する。そして、閲覧行動比較手段４０１は、閲覧履歴データベース３０２から、[場所]の値「111.000,222.000」を抽出し、閲覧行動比較データベース３０４（図１０（ａ）参照。）の[場所Ａ]に書き込む。閲覧行動比較手段４０１は、続いて、行動履歴データベース３０３から、[場所]の値「111.000,222.000」を抽出して、閲覧行動比較データベース３０４の[場所Ａ] の値が「111.000,222.000」である行の[場所Ｂ]に書き込む。

次に、閲覧行動比較手段４０１は、閲覧履歴データベース３０２から、[場所]の値が「111.000,222.000」であるコンテンツを閲覧した[閲覧曜日]と[閲覧時刻]の値を抽出し、閲覧行動比較データベース３０４の[場所Ａ]の値が「111.000,222.000」である行の[閲覧曜日]と[閲覧時刻]とに書き込む。

さらに、閲覧行動比較手段４０１は、行動履歴データベース３０３から、[場所]の値が「111.000,222.000」である行動の[行動曜日]と[行動時刻]の値を抽出し、閲覧行動比較データベース３０４の[場所Ｂ]の値が「111.000,222.000」である行の[行動曜日]と[行動時刻]とに書き込む。

閲覧履歴データベース３０２の[場所]と行動履歴データベース３０３の[場所]の値は、必ずしも緯度経度であるとは限らず、上述したように、住所、エリア、最寄り駅、店舗名である場合もある。そのため、閲覧行動の比較を行う前に同一形式に合わせる必要がある。緯度経度以外の値で表される[場所]を緯度経度に変換するためには、対応データベースを用意する。変換が必要なパターンと変換方法には、以下のようなものが考えられる。

例えば、[場所]の値が住所である場合、住所のうち、例えば「１丁目」などの丁目までを抽出し、代表緯度経度に変換する。また、[場所]の値がエリアである場合、エリアを代表緯度経度に変換する。また、例えば、[場所]の値が最寄り駅である場合、最寄り駅を緯度経度に変換する。さらに、例えば、[場所]の値が店舗名である場合、店舗名から住所を求め、住所のうち丁目までを抽出し、代表緯度経度に変換する。

[場所]の値が一致しても、行動が閲覧に基づくものかどうかはわからない場合もある。例えば、[場所]の値がともに住所であり、その住所にはデパートがある場合である。ユーザが閲覧したのがデパートの中にあるレストランのコンテンツであっても、ユーザの行動が、本当にそのレストランで食事をしたのか、デパート内の他の店での買い物だけだったのかはわからないからである。そのような場合は、閲覧履歴データベース３０２と行動履歴データベース３０３を比較する際に、ジャンルをキーとして使用してもよい。

閲覧履歴データベース３０２には[ジャンル]という項目があるが、行動履歴データベース３０３にはない。そこで、[場所]の値をジャンルに変換するための対応データベースを用意して、行動履歴データベース３０３の[場所]の値をジャンルに変換してから、閲覧履歴データベース３０２の[ジャンル]と比較する。変換が必要なパターンと変換方法には、以下のようなものが考えられる。

例えば、行動履歴データベース３０３の[場所]の値が店舗名である場合、店舗名からジャンルを求める。また、例えば、行動履歴データベース３０３の[場所]の値が緯度経度である場合、緯度経度を住所に変換し、住所から店舗名を求めて、店舗名からジャンルを求める。

閲覧行動比較データベース３０４が作成および更新されたら、割合計算手段４０２は、閲覧日時と行動日時とをセットとして、その組み合わせが閲覧行動比較データベース３０４全体に対して現れる割合を算出して、閲覧行動比較データベース３０４に書き込む。

図１０（ａ）に示す例では、まず、割合計算手段４０２は、閲覧行動比較データベース３０４から、[閲覧曜日]と[閲覧時刻]の値が「水曜日」と「17:00」であるデータの数（Ａ）を算出する。

次に、割合計算手段４０２は、[閲覧曜日]と[閲覧時刻]の値が「水曜日」と「17:00」であり、[行動曜日]と[行動時刻]の値が「金曜日」と「17:00」であるデータの数（Ｂ）を算出する。そして、ＢのＡに対する割合を算出する。

同様に、割合計算手段４０２は、[閲覧曜日]と[閲覧時刻]の値が「水曜日」と「17:00」であり、[行動曜日]と[行動時刻]の値が「土曜日」と「13:00」であるデータの数（Ｃ）を算出して、ＣのＡに対する割合を算出する。

図１０（ｂ）は、割合計算手段４０２が算出した割合を書き込んだ後の閲覧行動比較データベース３０４の例である。図１０（ｂ）に示す例では、ユーザ「00000A」が、「水曜日」の「17:00」に閲覧した場所に「金曜日」の「17:00」に行く割合は「20％」、「水曜日」の「17:00」に閲覧した場所に「土曜日」の「13:00」に行く割合は「30％」であることを表している。

優先度決定手段４０３は、割合計算手段４０２が算出した割合をふまえて、閲覧曜日と閲覧時刻ごとに「いつ向けの情報」を推薦するかの優先度を決定する。図１０（ｂ）に示す例では、優先度決定手段４０３は、行動に結びつきやすいタイミングとして、「水曜日の17:00」に、「土曜日の13:00に向けた情報」を１番目に、「金曜日の17:00に向けた情報」を２番目に推薦することを決定する。コンテンツを推薦する推薦時刻には幅を持たせてもよい。すなわち、17:00ぴったりに推薦するのではなく、例えば、16:00〜18:00を「夕方」という分類に設定し、17:00に推薦する情報を16:00〜18:00の間に推薦してもよい。

最後に、コンテンツ決定手段４０４は、優先度決定手段４０３が決定した優先度をふまえて、推薦するコンテンツを決定する。例えば、あらかじめコンテンツに付与されている期間についての情報を利用し、行動予定日が期間内であるコンテンツを推薦する。例えば、コンテンツ決定手段４０４は、コンテンツデータベース３０１から、優先度の高い行動日時（行動予定日）である「土曜日の13:00」を[期間]に含むコンテンツを、推薦するコンテンツとして決定する。また、他のユーザの行動履歴データベース３０３を利用して、例えば、「土曜日」の「13:00」に他のユーザが行動している頻度の多い場所を求め、その場所に関するコンテンツを推薦してもよい。

次に、本発明の第２の実施例を、図面を参照して説明する。かかる実施例は第２の実施形態に対応するものである。第２の実施例にかかる情報推薦システムが図５に示す構成を備える場合を例にして説明する。

第２の実施例の動作は、図３のステップＳ１０５以外は、第１の実施例の動作と同じである。ステップＳ１０５においては、閲覧履歴データベース３０２と行動履歴データベース３０３を参照するだけではなく、外部行動履歴データベース５０３も参照する。閲覧行動比較手段４０１は、外部行動履歴データベース５０３を行動履歴データベース３０３と同様に用いる。

なお、上記に示した実施形態では、以下の（１）〜（５）に示すような特徴的構成を備えた情報推薦システムが示されている。

（１）コンテンツを閲覧した閲覧日時と、閲覧したコンテンツに基づいて行動した行動日時との組み合わせに基づいて、提示用コンテンツとして推薦するコンテンツを決定するとともに、コンテンツを推薦する時期を決定するコンテンツ決定手段（例えば、優先度決定手段４０３およびコンテンツ決定手段４０４で実現される。）を備えたことを特徴とする情報推薦システム。

（２）閲覧日時と行動日時との組み合わせを記憶する閲覧行動比較データベース（例えば、閲覧行動比較データベース３０４で実現される。）と、閲覧行動比較データベースが記憶する組み合わせのうち、処理対象の組み合わせが占める割合を組み合わせ毎に算出する割合計算手段（例えば、割合計算手段４０２で実現される。）とを備え、コンテンツ決定手段は、割合計算手段が計算した割合に基づいて閲覧日時毎に行動日時を抽出し、抽出した行動日時に関連するコンテンツを、推薦するコンテンツとして決定する情報推薦システム。そのように構成された情報推薦システムは、閲覧日時と行動日時との組み合わせのうち、閲覧行動比較データベースにおいて占める割合が多い組み合わせにおける行動日時に関連するコンテンツを推薦することができる。すなわち、閲覧日時と関連が強い行動日時に関連するコンテンツを推薦することができる。

（３）１つ以上のコンテンツを記憶し、各コンテンツに対応付けて、コンテンツの対象についての場所、期間、ジャンルを示す情報を記憶するコンテンツデータベース（例えば、コンテンツデータベース３０１で実現される。）と、コンテンツデータベースを参照して、ユーザが選択した１つのコンテンツの内容を表示するとともに、閲覧日時を示す情報を閲覧履歴データベース（例えば、閲覧履歴データベース３０２で実現される。）に記憶させるコンテンツ内容表示手段（例えば、コンテンツ内容表示手段２０２で実現される。）と、ユーザの行動を取得するとともに、行動日時を示す情報を行動履歴データベース（例えば、行動履歴データベース３０３で実現される。）に記憶させる行動取得手段（例えば、行動取得手段１０２で実現される。）と、閲覧履歴データベースと行動履歴データベースとの相関を分析するとともに、閲覧行動比較データベースに閲覧日時と行動日時との組み合わせを記憶させる閲覧行動比較手段（例えば、閲覧行動比較手段４０１で実現される。）とを備え、閲覧履歴データベースは、ユーザがコンテンツを閲覧した閲覧日時と、コンテンツに付与された場所を示す情報とを、ユーザを示す情報毎に記憶し、行動履歴データベースは、ユーザが実際に行動した行動日時と、行った場所を示す情報とを、ユーザを示す情報毎に記憶し、閲覧行動比較データベースは、ユーザを示す情報および場所を示す情報毎に、閲覧日時と行動日時との組み合わせと、割合計算手段が算出した組み合わせが閲覧行動比較データベースが記憶する組み合わせ全体に対して占める割合とを記憶し、コンテンツ決定手段は、割合に基づいて、閲覧日時毎に行動日時を抽出し、優先度を決定する優先度決定手段（例えば、優先度決定手段４０３で実現される。）を含み、優先度決定手段が決定した優先度に基づいて、対応する行動日時に関連するコンテンツを、推薦するコンテンツとして決定する情報推薦システム。そのように構成された情報推薦システムは、コンテンツを閲覧して行動する時期を分析することにより、「いつ向けの情報」を推薦するかを決定することができる。

（４）閲覧行動比較手段は、閲覧履歴データベースが記憶する場所を示す情報と、行動履歴データベースが記憶する場所を示す情報とを比較し、両者が一致する場合に、閲覧したコンテンツに基づいた行動であると判断して、場所をキーにして閲覧日時と行動日時とを対応付けて閲覧行動比較データベースに記憶させる情報推薦システム。そのように構成された情報推薦システムは、ユーザが閲覧したコンテンツが示す場所にユーザが実際に行った場合について、閲覧日時と行動日時とを組み合わせることができるため、より正確に推薦するコンテンツを決定することができる。

（５）行動取得手段とは異なる手段であって、行動履歴を取得し、データ変換して外部行動履歴データベースに記憶させるデータ取得手段（例えば、外部データ取得手段５０１および外部データ変換手段５０２で実現される。）を備え、閲覧行動比較手段は、データ取得手段が外部行動履歴データベース（例えば、外部行動履歴データベース５０３で実現される。）に記憶させたデータを分析対象とする情報推薦システム。そのように構成された情報推薦システムは、より多くの行動履歴に基づいて、より正確に推薦するコンテンツを決定することができる。

本発明は、データベースを参照して情報を推薦する情報推薦システムや、情報推薦システムをコンピュータに実現するためのプログラムに効果的に適用できる。

本発明による情報推薦システムの最小の構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態の情報推薦システムの構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態における情報推薦システムの動作の例を示すフローチャートである。 行動取得手段の動作の例を示すフローチャートである。 第２の実施形態の情報推薦システムの構成例を示すブロック図である。 外部行動履歴データベースの登録例を示す説明図である。 コンテンツデータベースの登録例を示す説明図である。 閲覧履歴データベースの登録例を示す説明図である。 行動履歴データベースの登録例を示す説明図である。 閲覧行動比較データベースの登録例を示す説明図である。

符号の説明

１０ 情報推薦システム
４０４ コンテンツ決定手段

Claims (5)

1. ユーザがコンテンツを閲覧した閲覧日時と、閲覧したコンテンツに基づいて行動した行動日時との組み合わせに基づいてコンテンツを推薦する情報推薦システムであって、
   １つ以上のコンテンツを記憶し、各コンテンツに対応付けて、コンテンツの対象についての場所、期間、ジャンルを示す情報を記憶するコンテンツデータベースと、
   ユーザがコンテンツを閲覧した閲覧日時と前記コンテンツに付与された場所を示す情報とを、ユーザを示す情報ごとに記憶する閲覧履歴データベースと、
   ユーザが閲覧に応じて実際に行動した日時と行った場所を示す情報とを、ユーザの情報を示す情報ごとに記憶する行動履歴データベースと、
   ユーザを示す情報および場所を示す情報ごとに、閲覧日時と行動日時との組み合わせを記憶する閲覧行動比較データベースと、
   前記コンテンツデータベースを参照して、ユーザが選択した１つのコンテンツの内容を表示するとともに、閲覧日時を示す情報を前記閲覧履歴データベースに記憶させるコンテンツ内容表示手段と、
   ユーザの行動を取得するとともに、行動日時を示す情報を前記行動履歴データベースに記憶させる行動取得手段と、
   前記閲覧履歴データベースと前記行動履歴データベースとの相関を分析するとともに、前記閲覧行動比較データベースに閲覧日時と行動日時との組み合わせを記憶させる閲覧行動比較手段と、
   前記閲覧行動比較データベースが記憶する組み合わせのうち、閲覧日時と行動日時の組み合わせが占める割合を組み合わせ毎に算出する割合計算手段と、
   コンテンツを閲覧した日時と閲覧したコンテンツに基づいて行動した行動日時との組み合わせに基づいて、前記割合計算手段が計算した割合に基づいて閲覧日時毎に行動日時を抽出し、抽出した行動日時に関連するコンテンツを提示用コンテンツとして決定するとともにコンテンツを推薦する時期を決定するコンテンツ決定手段と
   を備え、
   前記閲覧行動比較データベースは、ユーザを示す情報および場所を示す情報毎に、前記閲覧日時と行動日時との組み合わせと、前記割合計算手段が算出した前記組み合わせが閲覧行動比較データベースが記憶する組み合わせ全体に対して占める割合とを記憶し、
   前記コンテンツ決定手段は、前記割合計算手段が計算した割合に基づいて、閲覧日時毎に行動日時を抽出し、閲覧日時が同じ行動日時の情報のうち、もっとも割合の高い閲覧日時および行動日時の組み合わせの行動日時に高い優先度を与える優先度決定手段を含み、前記優先度決定手段が決定した優先度に基づいて、優先度の高い行動日時に対応する閲覧日時をコンテンツを推薦する時期とし、当該優先度の高い行動日時に関連するコンテンツを推薦するコンテンツとして決定する
   ことを特徴とする情報推薦システム。
2. 閲覧行動比較手段は、閲覧履歴データベースが記憶する場所を示す情報と、行動履歴データベースが記憶する場所を示す情報とを比較し、両者が一致する場合に、閲覧したコンテンツに基づいた行動であると判断して、場所をキーにして閲覧日時と行動日時とを対応付けて閲覧行動比較データベースに記憶させる
   請求項１記載の情報推薦システム。
3. 行動取得手段とは異なる手段であって、行動履歴を取得し、データ変換して外部行動履歴データベースに記憶させるデータ取得手段を備え、
   閲覧行動比較手段は、前記データ取得手段が外部行動履歴データベースに記憶させたデータを分析対象とする
   請求項２記載の情報推薦システム。
4. ユーザがコンテンツを閲覧した閲覧日時と、閲覧したコンテンツに基づいて行動した行動日時との組み合わせに基づいてコンテンツを推薦する情報推薦方法であって、
   コンテンツデータベースが、１つ以上のコンテンツを記憶し、各コンテンツに対応付けて、コンテンツの対象についての場所、期間、ジャンルを示す情報を記憶するステップと、
   閲覧履歴データベースが、ユーザがコンテンツを閲覧した閲覧日時と前記コンテンツに付与された場所を示す情報とを、ユーザを示す情報ごとに記憶するステップと、
   行動履歴データベースが、ユーザが閲覧に応じて実際に行動した日時と行った場所を示す情報とを、ユーザの情報を示す情報ごとに記憶するステップと、
   閲覧行動比較データベースが、ユーザを示す情報および場所を示す情報ごとに、閲覧日時と行動日時との組み合わせを記憶するステップと、
   コンテンツ内容表示手段が、前記コンテンツデータベースを参照して、ユーザが選択した１つのコンテンツの内容を表示するとともに、閲覧日時を示す情報を前記閲覧履歴データベースに記憶させるステップと、
   行動取得手段が、ユーザの行動を取得するとともに、行動日時を示す情報を前記行動履歴データベースに記憶させるステップと、
   閲覧行動比較手段が、前記閲覧履歴データベースと前記行動履歴データベースとの相関を分析するとともに、前記閲覧行動比較データベースに閲覧日時と行動日時との組み合わせを記憶させるステップと、
   割合計算手段が、前記閲覧行動比較データベースが記憶する組み合わせのうち、閲覧日時と行動日時の組み合わせが占める割合を組み合わせ毎に算出する割合計算ステップと、
   コンテンツ決定手段が、コンテンツを閲覧した日時と閲覧したコンテンツに基づいて行動した行動日時との組み合わせに基づいて、前記割合計算手段が計算した割合に基づいて閲覧日時毎に行動日時を抽出し、抽出した行動日時に関連するコンテンツを提示用コンテンツとして決定するとともにコンテンツを推薦する時期を決定するコンテンツ決定ステップと
   を含み、
   前記閲覧行動比較データベースは、ユーザを示す情報および場所を示す情報毎に、前記閲覧日時と行動日時との組み合わせと、前記割合計算ステップで算出した前記組み合わせが閲覧行動比較データベースが記憶する組み合わせ全体に対して占める割合とを記憶し、
   前記コンテンツ決定ステップは、前記割合計算手段が計算した割合に基づいて、閲覧日時毎に行動日時を抽出し、閲覧日時が同じ行動日時の情報のうち、もっとも割合の高い閲覧日時および行動日時の組み合わせの行動日時に高い優先度を与える優先度決定手段を含み、前記優先度決定手段が決定した優先度に基づいて、優先度の高い行動日時に対応する閲覧日時をコンテンツを推薦する時期とし、当該優先度の高い行動日時に関連するコンテンツを推薦するコンテンツとして決定する
   ことを特徴とする情報推薦方法。
5. コンピュータに、インストールすることにより、請求項１から請求項３のいずれか記載の情報推薦装置の各手段の機能を実行させる情報推薦用プログラム。

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