JP5393569B2 - 最適情報提供サーバ、最適情報提供方法、最適情報提供システム、クライアント装置およびプログラム - Google Patents

Description

この発明は、ユーザが望む場所の情報を迅速に提供することができる最適情報提供サーバ、最適情報提供方法、最適情報提供システムおよびプログラムに関する。また、この発明は、最適情報提供システムに使用するクライアント装置に関する。

ユーザが、例えば、自宅を新築したい、旅行に行きたい、飲食をしたい、などという要求がある場合に、その要求を満足する場所（地域）を見つけ出すためには、従来は、友人や知人からの伝聞、広告、自分の過去の知識などから選択することが多かった。しかし、選択した場所が、本当に自分にとって、より良い場所か、最適の場所か、などの判断がつかない場合が多々ある。

最近は、インターネットを通じたＷｅｂ検索の普及により、ユーザは、携帯電話やパーソナルコンピュータを用いて、Ｗｅｂ検索エンジンを備えるＷｅｂページにアクセスして検索のためのキーワードを入力することにより、希望する場所を見つけ出すことが可能になっている（例えば特開２００１−３０６５６７号公報参照）。

特開２００１−３０６５６７号公報

しかし、従来のＷｅｂ検索エンジンによる検索においては、ユーザが自分で考えたキーワードにより徐々に検索範囲を絞り込むことにより、ユーザが希望する場所を見つけるようにする必要がある。そして、ユーザが適切なキーワードを選択して入力することは困難であり、このため、特許文献１に示されるような従来のＷｅｂ検索エンジンによる検索においては、総合的で大多数の検索結果であり、本当に自分にとって、より良い場所、また、最適とされる場所を見つけ出すのは非常に困難である。

この発明は、以上の点にかんがみ、検索結果として、ユーザにふさわしい場所の情報を提供することができる最適情報提供サーバ、最適情報提供方法および最適情報提供システムを提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、この発明は、
ネットワークに接続され、クライアント装置から送信される検索項目に応じて、場所の推薦のサービスをする最適情報提供サーバであって、
前記クライアント装置毎のユーザによって入力された個人データと、インターネットをクローリングすることによって取得された前記ユーザに関連するユーザ情報に基づいて判定された個人の嗜好に関する個人嗜好情報とを、ユーザ毎に記憶する記憶手段と、
インターネットを通じて収集される検索対象となる地域の地域属性を格納する格納手段と、
前記個人データと前記個人嗜好情報とから、前記検索対象である前記地域属性の中から前記検索項目に適合する地域を検索する際の評価項目を決定する決定手段と、
前記クライアント装置から送られてくる前記検索項目を受信したときに、前記評価項目に基づいて検索された前記地域を前記ネットワークを通じて前記クライアント装置に送信する送信手段と、
を備える最適情報提供サーバを提供する。

上述の構成のこの発明によれば、最適情報提供サーバは、予めクライアント装置毎のユーザの個人属性情報を取得して記憶媒体に記憶している。そして、クライアント装置から場所に関する検索要求を受けたときには、最適情報提供サーバは、当該クライアント装置のユーザの属性情報に応じて選定した地域属性を検索子（検索用キーワード）として用いて、場所の検索をするようにする。

したがって、ユーザがキーワード入力による検索のための地域属性の絞込みの入力をしなくても、ユーザの属性情報に応じて適切に自動的に絞り込まれた地域属性が用いられて検索が実行される。

この発明によれば、ユーザの個人属性情報に応じて適切に絞り込まれた地域属性が用いられて検索が実行されるので、最適情報提供サーバからは、クライアント装置に対して、ユーザにふさわしい場所の情報が提供される。

この発明による最適情報提供方法の実施形態が適用された最適情報提供システムの一例の概要を示す図である。 この発明による最適情報提供サーバの実施形態の構成例を示す図である。 この発明による最適情報提供サーバの実施形態の構成例を説明するために用いる図である。 この発明による最適情報提供サーバの実施形態の構成例を説明するために用いる図である。 この発明による最適情報提供サーバの実施形態の構成例を説明するために用いる図である。 この発明による最適情報提供サーバの実施形態の構成例を説明するために用いる図である。 この発明による最適情報提供サーバの実施形態の構成例を説明するために用いる図である。 この発明による最適情報提供方法の実施形態におけるクライアント装置側の処理動作例を説明するためのフローチャートの一部を示す図である。 この発明による最適情報提供方法の実施形態におけるクライアント装置側の処理動作例を説明するためのフローチャートの一部を示す図である。 この発明による最適情報提供方法の実施形態におけるクライアント装置側の処理動作例を説明するためのフローチャートの一部を示す図である。 この発明による最適情報提供サーバの実施形態の処理動作例を説明するためのフローチャートの一部を示す図である。 この発明による最適情報提供サーバの実施形態の処理動作例を説明するためのフローチャートの一部を示す図である。 この発明による最適情報提供サーバの実施形態の処理動作例を説明するためのフローチャートの一部を示す図である。 この発明による最適情報提供サーバの実施形態の処理動作例を説明するためのフローチャートを示す図である。 この発明による最適情報提供サーバの実施形態の処理動作例を説明するためのフローチャートを示す図である。

以下、この発明による最適情報提供方法の実施形態を、図を参照しながら説明する。図１は、この発明による最適情報提供方法の実施形態が適用された最適情報提供システムの全体構成例の概要を示すブロック図である。

なお、以下に説明する実施形態において、最適情報提供サーバがクライアント装置に対して推薦する検索結果としての場所（地域）は、個別の店舗やスポットではなく、地図上における、いわゆる大字レベル以上の地域を意味するものとする。もっとも、この検索対象としての場所は、大字レベル以上の地域に限られるものではなく、検索目的などに応じて適宜変わるものであるということはいうまでも無い。

この図１に示すように、この最適情報提供システムは、通信ネットワーク１０に接続された最適情報提供サーバ１を含む。通信ネットワーク１０は、インターネット、携帯電話網、光ケーブル網、公衆電話網などを含むものである。

この通信ネットワーク１０には、多数個のＷｅｂサーバ２，２，・・・が接続されている。このＷｅｂサーバ２は、場所（地域）の特性、例えば利便性、社会インフラ、自然環境、人口構成、都市計画などを紹介するＷｅｂページを含むＷｅｂサイトを管理するサーバである。このＷｅｂサーバ２の中には、Ｗｅｂページを検索する検索エンジンを備えるものもある。この実施形態の最適情報提供サーバ１は、検索エンジンを備えるＷｅｂサーバの一つでもある。

ノートパソコン３、デスクトップパソコン４、携帯電話端末５は、この発明におけるクライアント装置の実施形態である。ノートパソコン３およびデスクトップパソコン４は、光ケーブル網などを介して通信ネットワーク１０に接続されている。携帯電話端末５は、基地局６を通じて通信ネットワーク１０に接続されている。

これらノートパソコン３、デスクトップパソコン４、携帯電話端末５は、それぞれ、インターネットを通じて最適情報提供サーバ１を含むＷｅｂサーバにアクセスすることができる機能を備えていると共に、ブラウザ機能を備え、Ｗｅｂページを閲覧することができる。

また、この実施形態では、携帯電話端末５はＧＰＳ（Global Positioning System）機能を備え、人工衛星からの電波を用いた自端末位置の測位が可能である。

最適情報提供サーバ１は、この発明による最適情報提供サーバの実施形態であり、クライアント装置の実施形態であるノートパソコン３、デスクトップパソコン４または携帯電話端末５からのアクセスを受け付け、ユーザにより指定された検索目的に応じた場所の情報を提供する。

図２に、この実施形態の最適情報提供サーバ１の構成例のブロック図を示す。最適情報提供サーバ１は、パソコンにより構成されており、システムバス１００に対してＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、プログラム等を格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ワークエリアとして働くＲＡＭ（Random Access Memory）１０３とが接続されている。

また、この例では、システムバス１００には、さらに、カレンダー回路１０４、会員プロファイルデータベース１０５、地図データベース１０６、検索対象データベース１０７、通信インターフェース１０８、個人属性−地域属性対応テーブルメモリ１０９、検索部１１０、検索結果加工提供部１１１、位置検出部１１２、行動パターン解析部１１３、クローリング実行部１１４、関連ネットデータ解析部１１５、検索履歴解析部１１６、が接続されている。

ＣＰＵ１０１は、この最適情報提供サーバ１の全体の動作を制御するものである。ＲＯＭ１０２には、この最適情報提供サーバ１におけるクライアント装置との接続シーケンス処理、場所検索のために必要な後述する各種制御処理を実行するためのプログラムが記憶されている。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０３をワークエリア用のメモリとして用いて、このＲＯＭ１０２のプログラムにしたがった制御処理を実行する。

カレンダー回路１０４は、カレンダー付き時計回路を構成するもので、年、月、日、自、分、秒のデータをシステムバス１００に出力する。

会員プロファイルデータベース１０５は、後述するように、クライアント装置から送られてくる各会員ユーザの各種個人属性情報からなる個人プロファイルデータ（会員プロファイルデータを記憶保持する。なお、この例においては、クライアント装置のユーザは、最適情報提供サーバ１にアクセスし、会員プロファイルデータを、当該最適情報提供サーバ１に送って登録した時点で、自動的に会員になるものとされている。

図３に、会員プロファイルデータベース１０５に記憶内容の一例を示す。すなわち、会員プロファイルデータベース１０５には、各会員ユーザに付与された会員ＩＤ（会員識別子情報）と対応付けられて、会員毎の会員プロファイルフォルダＤＰが格納される。

各会員プロファイルフォルダＤＰは、この例では、会員ＩＤと対応付けられて、エントリーデータファイルＥＴと、個人属性評価点テーブルファイルＴＢと、嗜好評価個人属性ファイルＦＡと、行動パターン評価個人属性ファイルＭＡとを含む。

会員ＩＤは、ユーザがこの最適情報提供サーバ１にアクセスして、会員ユーザとなったときに付与され、会員ユーザにも通知される。会員ユーザは、最適情報提供サーバ１に対して検索要求をする際には、この会員ＩＤと、予め定められたパスワードを最適情報提供サーバ１に通知する必要がある。

エントリーデータファイルＥＴは、ユーザが会員ユーザになる際に、最適情報提供サーバ１に対して通知した個人のデータからなるファイルである。この例では、最適情報提供サーバ１１は、後述するように、アクセスしてきたユーザにエントリーページを送り、ユーザに、当該エントリーページに記載されているエントリー項目についての入力をしてもらい、それを最適情報提供サーバ１に対して送信してもらう。最適情報提供サーバ１は、受信したエントリー項目のデータをエントリーデータファイルＥＴとして保存する。

図４に、エントリーページにおいてユーザに入力してもらうエントリー項目群の一部の一例を示す。すなわち、図４に示すように、エントリー項目は、氏名、年齢、性別、住所、職業（勤務地なども含む）、年収、趣味、家族構成、生活習慣、所属グループ、登録パートナー名、携帯電話番号、メールアドレスなどとされる。家族構成は、独身や伴侶有りなどの区別のみではなく、子供の人数、同居者などの情報も詳細に入力されるとさらに良い。また、趣味も、予め項目の一覧を用意して、その中から選んでもらう方法などにより、詳細に入力してもらう方が良い。生活習慣についても同様である。

所属グループは、趣味のグループや同好会などである。また、登録パートナー名は、検索の際に、ユーザ本人のみではなく、行動を共にするパートナーの個人属性にも依拠した検索を可能とするために登録されるパートナー名である。当該登録されたパートナーも会員ユーザとして、この最適情報提供サーバ１に登録されていれば、最適情報提供サーバ１は、そのパートナーの個人情報を参照することができる。

なお、後述するように、各会員ユーザにおいてエントリー項目についての変更が生じた場合、その変更を各会員ユーザがクライアント装置を通じて最適情報提供サーバ１に随時通知をすることが可能とされている。これにより、例えば会員ユーザが独身から結婚して伴侶を持ち、また、子供が誕生したなどの各会員ユーザの変化を常に会員プロファイルデータに反映させることができる。さらに、ユーザによる更新が一定期間の間、行われなかったら、ユーザに問い合わせをすることで、会員ユーザの情報を常に最新の状態にすることもできる。

また、エントリーデータについては、登録時点をカレンダー回路１０４からのカレンダーデータを用いて記録しておくと、年齢などの経時的な項目は、最適情報提供サーバ１側で自動的に更新することができる。

なお、図４の例は、エントリー項目群の一例であり、これに限られるものではなく、エントリー項目群は、検索目的に応じて関連すると考えられるエントリー項目をできるだけ含めるようにすると良い。

個人属性評価点テーブルファイルＴＢは、最適情報提供サーバ１において、エントリーデータが取得されたとき、また、エントリーデータが変更されたときに、ＣＰＵ１０１の制御にしたがって作成される。

この実施形態では、最適情報提供サーバ１は、検索項目に関連して、個人の行動目的別に個人属性を体系化して、各個人属性にインデックスを付与したものを用意している。このインデックスを付与して用意している個人属性情報のうち、エントリーデータにより評価することができる個人属性について、エントリーデータＥＴにより評価点が付与されたデータが、個人属性評価点テーブルＴＢである。

図５に、この個人属性評価点テーブルＴＢの一例の一部を示す。すなわち、図５の例に示すように、個人属性としては、独身、伴侶あり、子供一人、自営業者、サラリーマン、ゴルフ好き、などが挙げられる。そして、その個人属性のそれぞれに対してはユニークなインデックスが付与されている。図５の例では、個人属性は１００個以下であると想定して、インデックスには、参照記号ＰＩｎｍ（ｎおよびｍは、０，１，２，・・・，９のいずれか）を付した。

そして、最適情報提供サーバ１は、エントリーデータを取得すると、そのエントリーデータを用いて、当該会員ユーザの個人属性のそれぞれに対して評価点を付与する。例えば、エントリー項目の家族構成が単身者であるときには、その会員ユーザの個人属性「独身」の評価点が「１」となり、個人属性「伴侶有り」、「子供一人」などの評価点は「０」となる。

個人属性評価点テーブルとして保持するデータとしては、個人属性の具体的な名称は不要である。そこで、個人属性評価点テーブルファイルＴＢには、個人属性のインデックスＰＩｎｍと評価点との対応テーブルのデータが格納されている。

嗜好評価個人属性ファイルＦＡは、最適情報提供サーバ１がインターネットを通じた情報に基づいて判定した各会員ユーザの個人属性（これを以下、嗜好評価個人属性という）をその評価点と共に格納保持する。例えば、会員ユーザがホームページやブログサイトなどを所有する場合に、最適情報提供サーバ１は、それらのホームページやブログサイトをクローリングして、会員ユーザの嗜好に関する情報を取得することができる。そこで、最適情報提供サーバ１は、その取得した情報に基づいて、嗜好評価個人属性を判定し、その判定結果の嗜好評価個人属性のインデックスＰＩｎｍとその評価点を、嗜好評価個人属性ファイルＦＡに記録するようにする。

また、最適情報提供サーバ１は、会員ユーザの検索履歴を保存しているので、その検索履歴から会員ユーザが嗜好する個人属性を判定し、その判定結果の個人属性を、嗜好評価個人属性として、この嗜好評価個人属性ファイルＦＡに記録するようにする。

行動パターン評価個人属性ファイルＭＡは、会員ユーザの行動パターンから判定された個人属性のインデックスＰＩｎｍとその評価点とを記録したファイルである。最適情報提供サーバ１は、例えば携帯プローブの技術を用いて、会員ユーザの一定時間毎の居場所を検知し、検知した経時的な居場所の情報を解析することで、会員ユーザの行動パターンを検知することができる。そして、最適情報提供サーバ１は、検知した行動パターンから当該会員ユーザに固有の個人属性が判定できる場合、その判定結果の個人属性のインデックスＰＩｎｍとその評価点を、行動パターン評価個人属性ファイルＭＡに記録するようにする。

地図データベース１０６には、日本全国の地図情報が格納保持されている。
検索対象データベース１０７には、目的別に予め設定されている地域属性についてクローリングされて評価されたり、所定の条件で設定された各場所の評価点情報が格納保持されている。図６に、「自宅」、「修学」、「勤務先」、「旅行」、「飲食」、「レジャー」、「ショッピング」、「墓所」などの目的別に体系化した地域属性の一例の一部と、それぞれの地域属性のインデックスの一例とを示す。

図６の例は一例であり、前記目的は、さらに他の目的を追加しても良いし、地域属性も、当該目的別に地域を表わす属性であれば、どの様なものであっても良い。

ここで、検索対象データベース１０７に記憶保持されている各場所の評価点情報としては、それぞれの場所を特定する情報、例えば場所名、に対応付けて、各場所が備える地域属性のインデックスとその評価点とが記憶される。

通信インターフェース１０８は、通信ネットワーク１０と接続して、通信ネットワーク１０に接続されているＷｅｂサーバ２や、ノートパソコン３、デスクトップパソコン４、携帯電話端末５などのクライアント装置と通信を行うためのインターフェースである。

個人属性−地域属性対応テーブルメモリ１０９は、会員プロファイルデータベース１０５に記憶されている各会員プロファイルデータに応じて、検索項目毎に、どの様な地域属性を検索子として場所を検索するかを定めるための個人属性−地域属性対応テーブル情報を記憶保持している。ここで、検索項目とは、会員ユーザが、最適情報提供サーバ１において、検索を要求できる項目のことを示している。この例では、検索項目は、検索項目メニューとして一覧表示されて会員ユーザに提供される。会員ユーザは、この検索項目メニューから選択した検索項目について検索要求することができる。

なお、検索要求に際して、会員ユーザに任意の検索キーワードを入力させるようにし、最適情報提供サーバ１が、入力されたキーワードから、会員ユーザが希望する検索項目が、予め用意している検索項目のいずれであるかを判定するようにしても勿論良い。

図７に、個人属性−地域属性対応テーブル情報の一例を示す。図７において、個人属性の評価後のインデックスパターンは、会員プロファイルフォルダＤＰに記憶されている個人属性のインデックスを、その評価点で評価したパターンである。すなわち、
個人属性の評価後のインデックスパターン
＝［ｋ１・ＰＩ０１、ｋ２・ＰＩ０２、ｋ３・ＰＩ０３・・・・］
である。ここで、ｋ１、ｋ２、ｋ３、・・・は、インデックスＰＩ０１、ＰＩ０２、ＰＩ０３、・・・のそれぞれの評価点である。

したがって、図７のパターンＰＴ１，ＰＴ２，ＰＴ３，・・・のそれぞれは、（ｋ１、ｋ２、ｋ３・・・）＝（１，０，０・・・）というように、評価点ｋ１、ｋ２、ｋ３、・・・の集合パターンとなる。評価点ｋ１、ｋ２、ｋ３、・・・は、前述したように、検索履歴や行動パターン、関連ネットデータに基づいた個人属性判定の結果に応じて１以上になる場合もある。パターンＰＴ１，ＰＴ２，ＰＴ３，・・・は、評価点ｋ１、ｋ２、ｋ３、・・・が、それぞれ、１以上である場合のパターンも含むものである。

ここで、評価点ｋ１、ｋ２、ｋ３、・・・は、会員プロファイルフォルダＤＰに記憶されている個人属性評価点テーブルの各インデックスについての評価点のみならず、嗜好評価個人属性ファイルのインデックスおよび行動パターン評価個人属性ファイルのインデックスについての評価点も用いられる。なお、会員プロファイルフォルダＤＰに無いインデックスの評価点は、すべて「０」の評価点とされる。

したがって、評価後のパターンＰＴ１，ＰＴ２，・・・のそれぞれは、会員ユーザのエントリーデータの個人属性、嗜好評価個人属性および行動パターン評価個人属性に応じたパターンとなる。

そして、図７における検索用地域属性は、それぞれの検索項目において、個人属性の評価後のインデックスパターンがパターンＰＴ１，ＰＴ２，・・・のそれぞれのときに検索子とすべき１または複数個の地域属性のインデックスからなるインデックスの集合を示すもので、この例では地域属性インデックス群と称する。

図７の例では、検索項目（１）におけるパターンＰＴ１，ＰＴ２，・・・のそれぞれに対する検索用地域属性は地域属性インデックス群ＩＮ１１，ＩＮ１２，・・・であり、検索項目（２）におけるパターンＰＴ１，ＰＴ２，ＰＴ３，・・・のそれぞれに対する検索用地域属性は地域属性インデックス群ＩＮ２１，ＩＮ２２，・・・、である。

地域属性インデックス群のそれぞれは、個人属性の評価後のインデックスパターンが、パターンＰＴ１，ＰＴ２，ＰＴ３，・・・のそれぞれであるのときに、その個人属性パターンに応じた適切な場所を検索することを可能にする地域属性の集合である。そして、地域属性インデックス群のそれぞれは、最適情報提供サーバ１の運営者により予め選定されて、個人属性−地域属性対応テーブルメモリ１０９に格納されている。

例えば会員ユーザが、独身の若いサラリーマンである場合に、検索項目として「自宅」を探す場合には、高収入を得られる大都市圏で、駅に近い場所などが検索結果として得られるように地域属性インデックス群は選定される。

また、会員ユーザが、伴侶と子供を有していて、検索項目として「自宅」を探す場合には、コードを育てる社会インフラが整備されていて、子供の安全のため歩道があって車道と区別されている地域、などが検索結果として得られるように地域属性インデックス群は選定される。また、会員ユーザの趣味が「海釣り」であれば、海から遠い地域例えば長野県は不適であり、また、「スキー」が趣味であれば、沖縄に住む必然性は無いので、推薦地域としては不適である。以上のような観点から、個人属性−地域属性対応テーブルは、選定されている。

検索部１１０は、検索要求してきた会員の会員プロファイルフォルダＤＰから取得した評価点のデータと、検索要求された検索項目とを用いて個人属性−地域属性対応テーブル１０９を参照することにより、検索要求された検索項目に適合する場所を検索するための検索子としての地域属性インデックス群を定める。そして、検索部１１０は、定めた地域属性インデックス群を検索子として検索対象データベース１０７を検索して、条件に適合する場所を探し出し、その検索結果を検索結果加工提供部１１１に渡す。

例えば検索項目（１）の検索要求があったときに、その検索要求をした会員ユーザの個人属性の評価後のインデックスパターンがパターンＰＴ１であれば、検索部１１０は、地域属性インデックス群ＩＮ１１を検索子として用いて場所の検索を実行するようにする。

なお、検索結果として検索エンジンを備えると共にマッシュアップ可能なＷｅｂサイトが得られたときには、検索結果として当該Ｗｅｂサイトを会員ユーザに提示して、検索結果は検索結果加工提供部１１１には送らないようにすることもできる。

検索結果加工提供部１１１は、検索部１１０からの検索結果を受けて、その検索結果を会員ユーザに提供する形式のデータに加工する。ここで、検索結果とされる推薦される場所は、１箇所のみでも良いが、この例では、複数個所とされる。そして、この例では、検索結果の複数の場所は、検索子（検索条件）に適合する度合いが大きい順に、ユーザに提供される。検索結果加工提供部１１１は、また、必要に応じて地図データベース１０６から地図データを取得して付加するなどの加工を施す。この検索結果加工提供部１１１で必要に応じて加工された検索結果は、ＣＰＵ１０１の制御に従い、通信インターフェース１０８を通じて、クライアント装置に送られる。

位置検出部１１２は、この例では、会員ユーザが携帯電話番号を登録している場合には、携帯プローブの技術を用いて、当該会員ユーザ（携帯電話端末）の位置を一定時間毎に検出する。位置検出部１１２は、一定時間毎の経時的な検出位置情報を行動パターン解析部１１３に渡す。

位置検出部１１２は、また、検索要求をしてきたクライアント装置が携帯電話端末５であるときには、その基地局データから現在位置を検出する。携帯電話端末５がＧＰＳ機能を備えている場合には、当該携帯電話端末５から現在位置の情報を送信してもらい、位置検出部１１２は、それを現在位置の情報として取得するようにしても良い。この検出された現在位置の情報は、検索項目に応じて検索子として加えられる。

行動パターン解析部１１３は、位置検出部１１２からの会員ユーザ毎の経時的な検出位置情報から、当該会員の行動パターンを解析する。そして、行動パターン解析部１１３は、その行動パターンの解析結果から導かれる当該会員の個人属性を判定する。そして、行動パターン解析部１１３は、判定された個人属性が会員プロファイルデータベース１０５の当該会員のプロファイルデータとして記憶されている場合には、その記憶されている個人属性のインデックスに対応する評価点を高くして重み付けする。

また、行動パターン解析部１１３は、判定された個人属性が会員プロファイルデータベース１０５の当該会員のプロファイルデータとして記憶されていない場合には、当該判定された個人属性のインデックスを、行動パターン評価個人属性ファイルＭＡに追加して記憶する。

例えば、ある会員ユーザは、会社帰りに頻繁にゴルフの練習場に通うことが行動パターンの解析結果として検出されたとき、行動パターン解析部１１３は、当該会員ユーザは、ゴルフ好きと判定する。そして、この判定結果を受けて、ＣＰＵ１０１は、当該会員の会員プロファイルフォルダＤＰの個人評価点テーブルデータの「趣味ゴルフ」のインデックスの評価点を「１」から「２」に変更する。

また、ある会員ユーザは、毎月、温泉旅行に行っていることが行動パターンの解析結果として検出されたとき、行動パターン解析部１１３は、当該会員ユーザは、温泉好きと判定する。そして、この判定結果を受けて、ＣＰＵ１０１は、この個人属性がエントリーデータの趣味の個人属性として登録されていないことを確認したら、行動パターン評価個人属性ファイルに、個人属性「温泉好き」のインデックスを追加し、そのインデックスの評価点を、重みを考慮して例えば「２」とする。

クローリング実行部１１４は、インターネットを通じてＷｅｂサーバ２にアクセスして、ＷｅｂサイトおよびＷｅｂページの記事を取得して検索対象の場所の地域属性を探査する機能部である。このクローリング実行部１１４の探査結果から、ＣＰＵ１０１は、検索対象の各場所が図６に示した地域属性のいずれを備えるかを判定する。そして、ＣＰＵ１０１は、その判定結果として、各場所名と、その場所が備える地域属性のインデックスとの対応情報を、検索対象データベース１０７に格納しておく。クローリング実行部１１４は、適宜、実行され、検索対象データベース１０７の格納内容は、常に最新のデータに更新される。

関連ネットデータ解析部１１５は、クローリング実行部１１４で探査されたＷｅｂサイトおよびＷｅｂページの記事などのうち、会員ユーザに関連する記事などを抽出してデータ解析し、その解析結果から会員ユーザの嗜好を判定する。そして、関連ネットデータ解析部１１５は、判定した会員ユーザの嗜好に対応する個人属性を判定し、その判定結果を、対応する会員プロファイルフォルダＤＰに格納されているデータに反映させる。

すなわち、関連ネットデータ解析部１１５は、判定された個人属性が会員プロファイルデータベース１０５の当該会員のプロファイルデータとして記憶されている場合には、その記憶されている個人属性のインデックスに対応する評価点を高くして重み付けする。

また、関連ネットデータ解析部１１５は、判定された個人属性が会員プロファイルデータベース１０５の当該会員のプロファイルデータとして記憶されていない場合には、当該判定された個人属性のインデックスを、嗜好評価個人属性ファイルＦＡに追加して記憶する。

例えば会員ユーザがブログサイトを所持しており、そのブログに「ラーメン」に関する記事を頻繁に書き込んでいて、特に「味噌ラーメンが好き」と記載されている場合、当該会員ユーザについての嗜好評価個人属性ファイルＦＡの情報として、例えば「ラーメン好き（味噌）」という個人属性のインデックスと、評価点「１」を記録するようにする。

なお、関連ネットデータ解析部１１５は、特定の個人属性を備える集団の訪問頻度が高い場所（地域）を検出したときには、その場所（地域）に、特定の地域属性を付与するようにすることもできる。例えば、ラーメンサイトを個人で所有したり、ラーメンブログを良く書いている人達が頻繁に訪れる場所を検出したときには、例えば「ラーメンのメッカ」などという地域属性を付与する。

検索履歴解析部１１６は、会員ユーザが当該最適情報提供サーバ１において実行した過去の検索履歴を解析し、その解析結果から、会員ユーザの嗜好を判定する。そして、関連ネットデータ解析部１１５は、判定した会員ユーザの嗜好に対応する個人属性を判定し、その判定結果を、対応する会員プロファイルフォルダＤＰに格納されているデータに反映させる。

すなわち、この実施形態の最適情報提供サーバ１は、会員ユーザ毎の検索履歴を記憶媒体（図示は省略）に保持している。検索履歴解析部１１６は、その記憶媒体に保持されている各会員ユーザの検索履歴を、例えば定期的に解析することで、上述の会員ユーザの嗜好の判定および個人属性の判定をする。

そして、検索履歴解析部１１６は、判定された個人属性が会員プロファイルデータベース１０５の当該会員のプロファイルデータとして記憶されている場合には、その記憶されている個人属性のインデックスに対応する評価点を高くして重み付けする。

また、検索履歴解析部１１６は、判定された個人属性が会員プロファイルデータベース１０５の当該会員のプロファイルデータとして記憶されていない場合には、当該判定された個人属性のインデックスを、嗜好評価個人属性ファイルＦＡに追加して記憶する。

例えば、会員ユーザは、当該最適情報提供サーバ１における旅行についての検索において、頻繁に温泉地を選択している場合には、その会員ユーザの嗜好評価個人属性として、例えば「温泉好き」という個人属性のインデックスと、評価点「１」を、嗜好評価個人属性ファイルＦＡに記録するようにする。

なお、図２の検索部１１０、検索結果加工提供部１１１、位置検出部１１２、行動パターン解析部１１３、クローリング実行部１１４、関連ネット解析部１１５、検索履歴解析部１１６のそれぞれは、ＣＰＵ１０１が、ＲＯＭ１０２のプログラムにしたがって、ＲＡＭ１０３をワークエリアとして用いて実行するソフトウエア機能部の構成とすることができる。

また、個人属性−地域属性対応テーブルメモリ１０９を設ける代わりに、個人属性の評価インデックスパターンから、そのパターンの評価点ｋの値をパラメータとして、検索の際に使用する地域属性を関数により求めるようにしても良い。

［動作説明］
次に、クライアント装置が最適情報提供サーバ１にアクセスしたときの、クライアント装置および最適情報提供サーバ１の処理動作の流れを説明する。

図８〜図１０は、クライアント装置の処理動作の流れの一例を示すフローチャートである。また、図１１〜図１３は、最適情報提供サーバ１の対応する処理動作の流れの一例を示すフローチャートである。これらのフローチャートを参照しながら、クライアント装置および最適情報提供サーバ１の処理動作を説明する。なお、図８〜図１０の各ステップの処理は、クライアント装置としてのパソコン３，４や携帯電話端末５が備えるＣＰＵ（ＣＰＵ２００とする）がソフトウエア処理機能手段として実行するものである。

また、図１１〜図１３の各ステップの処理は、最適情報提供サーバ１のＣＰＵ１０１がソフトウエア処理機能部として実行するものとして説明する。つまり、検索部１１０、検索結果加工提供部１１１が、ＣＰＵ１０１によるソフトウエア機能部として構成される場合として説明する。

先ず、クライアント装置のＣＰＵ２００は、ユーザにより最適情報提供サーバへのアクセスが選択されたか否か判別する（図８のステップＳ１）。このステップＳ１で当該アクセスが選択されていないと判別したときには、ＣＰＵ２００は、その他の処理を実行する（ステップＳ２）。ステップＳ１で、ユーザにより最適情報提供サーバへのアクセスが選択されたと判別したときには、ＣＰＵ２００は、最適情報提供サーバ１へのアクセスを実行する（ステップＳ３）。

一方、最適情報提供サーバ１のＣＰＵ１０１は、クライアント装置からのアクセスを監視しており（図１１のステップＳ１０１）、アクセスが無いときには、その他の処理を実行している（ステップＳ１０２）。そして、クライアント装置からのアクセスを受信すると、ＣＰＵ１０１は、アクセスしてきたクライアント装置にトップページを送る（ステップＳ１０３）。

そこで、クライアント装置のＣＰＵ２００は、この最適情報提供サーバ１からのトップページを受信して、ブラウザ機能によりディスプレイに表示する（ステップＳ４）。そして、ＣＰＵ２００は、このトップページにおいて、会員登録要求をユーザが選択したか否か判別する（ステップＳ５）。このステップＳ５で、ユーザが会員登録要求を選択してはいないと判別したときには、ＣＰＵ２００は、トップページにおいて、ユーザにより検索ページへの移動要求が選択されたか否か判別する（ステップＳ１０）。

このステップＳ１０で、検索ページへの移動要求は選択されていないと判別したときには、ＣＰＵ２００は、最適情報提供サーバへのアクセスが切断されたか否か判別し（ステップＳ１１）、アクセスが切断されたと判別したときには、この処理ルーチンを終了する。ステップＳ１１で、アクセスが切断されていないと判別したときには、ＣＰＵ２００は、ステップＳ５に戻る。そして、ステップＳ５で、会員登録要求をユーザが選択したと判別したときには、ＣＰＵ２００は、最適情報提供サーバ１に会員登録要求を送信する（ステップＳ６）。

最適情報提供サーバ１のＣＰＵ１０１は、トップページをクライアント装置に送った後には、クライアント装置から会員登録要求が送られてきたか否か判別する（ステップＳ１０４）。そして、このステップＳ１０４で、会員登録要求が送られてきてはいないと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、クライアント装置から検索ページへの移動要求が送られてきたか否か判別する（ステップＳ１１０）。

このステップＳ１１０で、クライアント装置から検索ページへの移動要求が送られてきてはいないと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、クライアント装置からのアクセスが切断されたか否か判別し（ステップＳ１１１）、アクセスが切断されたと判別したときには、この処理ルーチンを終了する。ステップＳ１１１で、アクセスが切断されていないと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０４に戻る。そして、ステップＳ１０４で、会員登録要求が送られてきたと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、個人属性のエントリーページをクライアント装置に送る（ステップＳ１０５）。

クライアント装置のＣＰＵ２００は、このエントリーページを受信し（ステップＳ７）、そのエントリーページの各項目についてのユーザの入力を確認した後、エントリーデータを最適情報提供サーバ１に送る（ステップＳ８）。なお、エントリーページには、会員ＩＤが記載されていると共に、パスワードを入力し、会員ＩＤと共に記憶しておくようにする依頼するメッセージが記載されており、パスワードが入力されていないときには、エントリーデータを送信できないようになっている。

最適情報提供サーバ１のＣＰＵ１０１は、このクライアント装置からのエントリーデータを受信し（ステップＳ１０６）、会員ＩＤに対応付けた会員プロファイルフォルダＤＰを作成し、受信したエントリーデータを、エントリーデータファイルＥＴに保存する（ステップＳ１０７）。次いで、ＣＰＵ１０１は、受信したエントリーデータから個人属性評価点テーブルを作成し、会員プロファイルフォルダＤＰの個人属性評価点テーブルファイルＴＢに保存する（ステップＳ１０８）。そして、ＣＰＵ１０１は、会員登録完了をクライアント装置に送信する（ステップＳ１０９）。そして、ＣＰＵ１０１は、クライアント装置から検索ページの移動要求が送られてきているか否かを判別するステップＳ１１０に移行する。

そして、クライアント装置のＣＰＵ２００は、ステップＳ８の次には、最適情報提供サーバ１からの会員登録完了通知を受信してユーザに報知する（ステップＳ９）。そして、ＣＰＵ２００は、検索ページへの移動要求を受け付けたか否かを判別するステップＳ１０に移行する。ＣＰＵ２００は、このステップＳ１０で、ユーザによる検索ページへの移動要求を受け付けたと判別したときには、最適情報提供サーバ１に、検索ページへの移動要求を送信する（ステップＳ１２）。

最適情報提供サーバ１のＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１０で、このクライアント装置からの検索ページへの移動要求の受信を判別すると、会員ＩＤとパスワードの入力ページをクライアント装置に送信する（図１２のステップＳ１２１）。

クライアント装置のＣＰＵ２００は、この会員ＩＤとパスワードの入力ページを受信してユーザに提示する（図９のステップＳ２１）。そして、ＣＰＵ２００は、ユーザによる会員ＩＤとパスワードの入力後の送信要求を確認すると（ステップＳ２２）、入力された会員ＩＤとパスワードを最適情報提供サーバ１に送信する（ステップＳ２３）。

最適情報提供サーバ１のＣＰＵ１０１は、クライアント装置からの会員ＩＤとパスワードを受信したか否か判別し（ステップＳ１２２）、受信したと判別したときには、それらが登録されたものに等しいか否かにより認証を行い、その認証の結果がＯＫであるか否か判別する（ステップＳ１２３）。このステップＳ１２３での認証の結果、ＯＫではないと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１２１に戻り、認証ＮＧの通知と共に会員ＩＤとパスワードの入力ページを再度クライアント装置に送り、再送を促す。また、ステップＳ１２３で、認証ＯＫであると判別したときには、ＣＰＵ１０１は、認証ＯＫの通知と共に検索ページをクライアント装置に送る（ステップＳ１２５）。

また、ステップＳ１２２で、会員ＩＤとパスワードを受信しないと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、アクセスが切断されたか否か判別し（ステップＳ１２４）、アクセスが切断されたと判別したときには、この処理ルーチンを終了する。また、ステップＳ１２４で、アクセスが切断されてはいないと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１２２に戻り、クライアント装置からの会員ＩＤとパスワードの受信を待つ。

クライアント装置のＣＰＵ２００は、最適情報提供サーバ１からの認証結果を監視して認証ＯＫを受信したか否かを判別し（ステップＳ２４）、認証ＮＧを受信したと判別したときには、ステップＳ１２１に戻って、会員ＩＤとパスワードの入力ページを受信してユーザに提示する。

そして、ステップＳ２２で、ユーザからの会員ＩＤとパスワードの送信要求が無いと判別したときには、ＣＰＵ２００は、アクセスが切断されたか否か判別する（ステップＳ２５）。そして、ＣＰＵ２００は、このステップＳ２２で、アクセスが切断されたと判別したときには、この処理ルーチンを終了し、アクセスが切断されてはいないと判別したときには、ステップＳ２２に戻って、ユーザからの会員ＩＤとパスワードの送信要求を待つ。

そして、ステップＳ２４で認証ＯＫを受信したと判別したときには、ＣＰＵ２００は、最適情報提供サーバ１から送られてくる検索ページを受信してユーザに提示する（ステップＳ２６）。次に、ＣＰＵ２００は、この検索ページにおいて、ユーザがエントリーデータの変更要求を選択しているか否か判別し（ステップＳ２７）、変更要求を選択していないと判別したときには、ユーザが検索要求を選択しているか否か判別する（図１０のステップＳ３１）。

そして、ステップＳ２７で、ユーザがエントリーデータの変更要求を選択していると判別したときには、ＣＰＵ２００は、エントリーデータの変更要求を最適情報提供サーバ１に送る（ステップＳ２８）。また、ステップＳ３１で、ユーザが検索要求を選択していると判別したときには、ＣＰＵ２００は、最適情報提供サーバ１に、ユーザにより指定された検索項目を含む検索要求を送る（ステップＳ３２）。なお、検索ページには、検索項目と共に、パートナーの氏名を入力する欄が設けられており、入力されたパートナーの個人属性情報をも加味した検索要求ができるようにされている。

ステップＳ３１で、ユーザが検索要求を選択してはいないと判別したときには、ＣＰＵ２００は、アクセスが切断されたか否か判別する（ステップＳ３３）。そして、ＣＰＵ２００は、このステップＳ３３で、アクセスが切断されたと判別したときには、この処理ルーチンを終了し、アクセスが切断されてはいないと判別したときには、ステップＳ２７に戻り、このステップＳ２７以降の処理を繰り返す。

最適情報提供サーバ１のＣＰＵ１０１は、ステップＳ１２５で検索ページをクライアント装置に送信した後には、エントリーデータの変更要求を受信したか否か判別する（ステップＳ１２６）。このステップＳ１２６で、エントリーデータの変更要求を受信してはいないと判別したときには、ＣＰＵ２００は、クライアント装置から検索要求を受信したか否か判別する（図１３のステップＳ１４１）。そして、このステップＳ１４１で、クライアント装置からの検索要求を受信していないと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、アクセスが切断されたか否か判別し（ステップＳ１４２）、アクセスが切断されたと判別したときには、この処理ルーチンを終了する。また、ステップＳ１４２で、アクセスが切断されてはいないと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１２６に戻り、このステップＳ１２６以降の処理を繰り返す。

そして、ステップＳ１２６で、エントリーデータの変更要求を受信したと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、個人属性のエントリーページをクライアント装置に送る（ステップＳ１２８）。

クライアント装置のＣＰＵ２００は、このエントリーページを受信し、そのエントリーページの各項目のうち、必要な項目の変更を行い、その変更後のエントリーデータを最適情報提供サーバ１に送る（ステップＳ２９）。

最適情報提供サーバ１のＣＰＵ１０１は、このクライアント装置からのエントリーデータを受信し（ステップＳ１２８）、対応する会員ＩＤの会員プロファイルフォルダＤＰのエントリーデータファイルＥＴのエントリーデータを新たに受信したものに更新する（ステップＳ１２９）。次いで、ＣＰＵ１０１は、更新したエントリーデータから個人属性評価点テーブルを再作成して更新し、会員プロファイルフォルダＤＰの個人属性評価点テーブルファイルＴＢに保存する（ステップＳ１３０）。そして、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１２６に戻る。

最適情報提供サーバ１のＣＰＵ１０１は、また、ステップＳ１４１で検索要求を受信したと判別したときには、検索要求に含まれる検索項目を検知する（ステップＳ１４３）。次に、ＣＰＵ１０１は、検索要求してきた会員ユーザの会員プロファイルフォルダＤＰの個人属性を評価したインデックスパターンを生成する（ステップＳ１４４）。そして、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１４３で検知した検索項目と、ステップＳ１４４で生成した会員ユーザの個人属性の評価後のインデックスパターンとを引数として、個人属性−地域属性対応テーブルメモリ１０９（図７参照）を参照し、対応する検索用の地域属性としての地域属性インデックス群を取得する（ステップＳ１４５）。

次に、ＣＰＵ１０１は、検索要求に、入力されたパートナーの氏名の情報が含まれているか否か判別する（ステップＳ１４６）。このステップＳ１４６で、パートナーの氏名が入力されていると判別したときには、ＣＰＵ１０１は、会員プロファイルデータベースを参照して、当該パートナーの会員プロファイルフォルダＤＰを検知する。そして、検知したパートナーの会員プロファイルフォルダＤＰに記憶されている個人属性の評価後インデックスパターンを生成する。そして、生成した評価後インデックスパターンと、検索項目とを引数として個人属性−地域属性対応テーブルメモリ１０９を参照し、対応する検索用の地域属性としての地域属性インデックス群を取得する（ステップＳ１４７）。

そして、ＣＰＵ１０１は、会員ユーザ本人について取得した地域属性インデックス群とパートナーについて取得した地域属性インデックス群とで互いに重なっているインデックスを用いて、場所の検索を実行する（ステップＳ１４８）。そして、ＣＰＵ１０１は、その検索の結果の場所のデータを適宜加工して、検索要求してきた会員ユーザのクライアント装置に送信して提供する（ステップＳ１４９）。

そして、ＣＰＵ１０１は、クライアント装置から送られてくる検索ページに戻る要求を受信したか否か判別し（ステップＳ１５０）、送られてきたと判別したときには、ステップＳ１２５に戻って、検索ページをクライアント装置に検索ページを送り、続いて、検索を実行することができるようにする。また、ステップＳ１５０で、検索ページに戻る要求を受信してはいないと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、アクセスが切断されたか否か判別し（ステップＳ１５１）、アクセスが切断されていないと判別したときには、ステップＳ１４９に戻る。また、ステップＳ１５１で、アクセスが切断されたと判別したときには、この処理ルーチンを終了する。

なお、ステップＳ１４６で、検索要求には、パートナーの氏名の情報が含まれていないと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１４７をバイパスしてステップＳ１４８の検索を実行する。すなわち、ＣＰＵ１０１は、会員ユーザ本人のみの個人インデックスパターンに基づいて取得した地域属性インデックス群を用いた検索を実行し、その検索結果を、ステップＳ１４９で、会員ユーザのクライアント装置に送るようにする。

クライアント装置のＣＰＵ２００は、最適情報提供サーバ１からの検索結果を受信して、クライアント装置の表示部に表示して、会員ユーザに提供する（ステップＳ３４）。そして、ＣＰＵ２００は、ユーザによりアクセスが切断されたか否か判別し（ステップＳ３５）、アクセスが切断されたと判別したときには、この処理ルーチンを終了する。

また、アクセスが切断されてはいないと判別したときには、ＣＰＵ２００は、検索ページに戻る要求が会員ユーザにより指示入力されたか否か判別し（ステップＳ３６）、検索ページに戻る要求がなされていないと判別したときには、ステップＳ３５に戻る。また、ステップＳ３６で、会員ユーザにより検索ページに戻る要求がなされたと判別したときには、検索ページに戻る要求を最適情報提供サーバ１に送る（ステップＳ３７）。そして、その後、ＣＰＵ２００は、ステップＳ２６に戻り、検索ページを受信して会員ユーザに提供し、さらなる検索の実行を可能とする。

次に、クローリング実行部１１４および関連ネットデータ解析部１１５での処理動作の一例を、図１４のフローチャートを参照しながら説明する。なお、この図１４のフローチャートにおいても、クローリング実行部１１４および関連ネットデータ解析部１１５が、ＣＰＵ１０１によるソフトウエア機能部として構成される場合として説明する。

この例では、この図１４の処理ルーチンは、一定時間毎に繰り返し実行されるように構成されている。ＣＰＵ１０１は、クローリングを開始して（ステップＳ１６１）、図７に示すように予め定めた地域属性を、ＷｅｂサイトやＷｅｂページの記事に基づいて、検索対象の場所について評価する。そして、その評価後の地域属性のインデックスを、各場所毎に対応付けて、検索対象データベース１０７に格納する（ステップＳ１６２）。

また、ブログサイトやツイッターのサイトの記事をクローリングして解析し、会員プロファイルフォルダＤＰの個人属性評価点テーブルや嗜好評価個人属性を更新する（ステップＳ１６３）。

次に、ＣＰＵ１０１は、一定時間経過するのを待ち（ステップＳ１６４）、一定時間経過したらステップＳ１６１に戻り、このステップＳ１６１以降を繰り返す。

次に、位置検出部１１２および行動パターン解析部１１３での処理動作の一例を、図１５のフローチャートを参照しながら説明する。なお、この図１５のフローチャートにおいても、位置検出部１１２および行動パターン解析部１１３が、ＣＰＵ１０１によるソフトウエア機能部として構成される場合として説明する。また、図１５の処理ルーチンは、一人の会員ユーザについての処理を示したものであり、実際には、携帯プローブにより位置検出が可能な全ての会員ユーザについて、図１５の処理ルーチンが行われる。

この例では、この図１５の処理ルーチンは、一定時間毎に繰り返し実行されるように構成されている。ＣＰＵ１０１は、携帯プローブの技術により、位置情報を取得してメモリに蓄積する（ステップＳ１７１）。

次に、ＣＰＵ１０１は、蓄積した位置情報を用いて行動パターンを解析する（ステップＳ１７２）。ＣＰＵ１０１は、その解析の結果、特徴的な行動パターンが検出されたか否か判別する（ステップＳ１７３）。このステップＳ１７３で、特徴的な行動パターンが検出されなかったと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１７６に進んで、一定時間経過したか否か判別する。そして、ステップＳ１７６で、一定時間経過したと判別したときには、ステップＳ１７１に戻り、位置情報の取得からの処理を繰り返す。

また、ステップＳ１７３で特徴的な行動パターンが検出されたと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、その行動パターンは、既に検出済みであるか否か判別する（ステップＳ１７４）。そして、ＣＰＵ１０１は、既に検出済みであれば、ステップＳ１７６に進み、上述したステップＳ１７６以降の処理を繰り返す。また、ステップＳ１７４で、検出された行動パターンが検出済みではないと判別したときには、ＣＰＵ１０１は、検出した行動パターンから関連する個人属性を判定し、その判定結果を会員プロファイルフォルダ内のデータに反映させる（ステップＳ１７５）。

ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１７５の次にはステップＳ１７６に進み、上述したステップＳ１６６以降の処理を繰り返す。

［実施形態の効果］
以上のようにして、この実施形態では、最適情報提供サーバ１は、会員ユーザが登録したエントリーデータから評価した個人属性に応じた場所の検索ができるので、ＴＰＯに応じた検索結果の場所を会員ユーザに提供することができる。

また、この実施形態の最適情報提供サーバ１は、会員ユーザが登録したエントリーデータに関連するデータを、ブログサイトやツイッターサイトなど、インターネットのＷｅｂサイトから取得して、会員ユーザの個人属性に反映させるようにしている。そのため、最適情報提供サーバ１は、より会員ユーザが希望する場所についての検索結果を提供することができるようになる。

さらに、この実施形態の最適情報提供サーバ１は、会員ユーザの行動パターンを解析して、その解析結果を会員ユーザの個人属性に反映させるようにしている。そのため、最適情報提供サーバ１は、検索結果として、より会員ユーザが希望する場所を提供することができるようになる。

また、この実施形態では、検索において会員ユーザがパートナーを指定したときには、最適情報提供サーバ１は、当該指定されたパートナーの個人属性をも加味した検索を実行するようにするので、会員ユーザ本人とパートナーとの行動目的や、行動計画、人生設計に合わせた特性を持つ場所を推薦することが可能になる。

［その他の実施形態または変形例］
なお、上記の例では、行動パターンや関連ネットデータから、会員ユーザの個人属性を判定し、その判定した個人属性を、検索を実行する際の地域属性を判定するための個人属性として反映するようにした。しかし、会員ユーザの行動パターンや関連ネットデータから、当該会員ユーザが好む地域属性を直接的に判定するようにすることもできる。

例えば、会員ユーザがブログに、絵画の鑑賞について頻繁に記事を載せている場合には、当該会員ユーザが好む地域属性として、「美術館」を判定して記録しておき、関連する検索項目には、常にその地域属性を所定の重みを持って、検索を行うようにすることができる。また、会員ユーザの行動パターンから良く行く場所の地域属性を判定して記録しておくようにしても良い。その場合に、その場所の地域属性をそのまま検索の際の地域属性として用いても良いし、その地域属性に関連する情報に基づいた検索を行うようにしても良い。

例えば、会員ユーザの行動パターンから良く行く場所を記録しておき、その場所の特徴を解析しておき、似たような特徴を備える地域は、より高順位として検索結果を提供するようにすることもできる。具体例を挙げると、会員ユーザが草津温泉に頻繁に出かけることが判明した場合、草津温泉と同質の温泉成分の温泉地、草津温泉の同様の入浴方法を採用している温泉地などを、より高順位として検索結果を提供することができる。

なお、上述の実施形態では、検索対象データベース１０７を最適情報提供サーバ１が備えるようにしたが、検索対象データベース１０７は、別のサーバに設けておき、ネットワークを通じて、最適情報提供サーバ１が当該サーバに対してアクセスして検索を行うようにしても良い。

１…最適情報提供サーバ、２…ウエブサーバ、３，４…パソコン（クライアント装置）、５…携帯電話端末（クライアント装置）

Claims (1)

1. ネットワークに接続され、クライアント装置から送信される検索項目に応じて、場所の推薦のサービスをする最適情報提供サーバであって、
   前記クライアント装置毎のユーザによって入力された個人データと、インターネットをクローリングすることによって取得された前記ユーザに関連するユーザ情報に基づいて判定された個人の嗜好に関する個人嗜好情報とを、ユーザ毎に記憶する記憶手段と、
   インターネットを通じて収集される検索対象となる地域の地域属性を格納する格納手段と、
   前記個人データと前記個人嗜好情報とから、前記検索対象である前記地域属性の中から前記検索項目に適合する地域を検索する際の評価項目を決定する決定手段と、
   前記クライアント装置から送られてくる前記検索項目を受信したときに、前記評価項目に基づいて検索された前記地域を前記ネットワークを通じて前記クライアント装置に送信する送信手段と、
   を備える最適情報提供サーバ。

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