JP5658939B2 - Evaluation system for written articles with hierarchical structure - Google Patents

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Description

本発明は、例えばコンシューマー・ジェネレイテッド・メディア(CGM)における書込み記事の価値を評価する技術に関するものである。   The present invention relates to a technique for evaluating the value of written articles in, for example, consumer generated media (CGM).

クチコミ等のCGMでは、1つの商品やサービス(以下、「商品等」という。)に対する印象、意見、付加情報などの書込みが行われ、CGMを運営するサービス提供者側では、これらの書込みを記憶し、ユーザに対し提供している。書込みの対象は、ECサイト、ブログ、ツイッターで異なる。ECサイトにおける対象は、例えば、商品等である。ブログにおける対象は、例えば、社会現象に対する評論である。ツイッター(登録商標)における対象は、例えば、書き込んだ個人の思想や主張である。   In CGM such as word-of-mouth communication, impressions, opinions, additional information, etc. for one product or service (hereinafter referred to as “product etc.”) are written, and the service provider operating CGM stores these writings. And provided to users. The subject of writing differs for EC sites, blogs, and Twitter. The target on the EC site is, for example, a product. The subject in the blog is, for example, a critique of social phenomena. The target in Twitter (registered trademark) is, for example, written personal thoughts and claims.

このような書込みは、最初の書込み(第1世代)で終端を迎えるものや、最初の書込みが起源となって他の書込み(第2世代、第3世代・・・)が連なるものがある。起源から書込みが連なると、これらの書込みはツリー構造や階層構造を形成する。   Such writing may end at the first writing (first generation), or may continue from the first writing to other writings (second generation, third generation,...). When writing continues from the origin, these writings form a tree structure or a hierarchical structure.

特許文献1「掲示板システム」には、階層的に記事を表示する掲示板システムが開示されている。このシステムでは、ブログ記事のトラックバックによる引用関係を階層化して表示している。   Patent Document 1 “Bulletin Board System” discloses a bulletin board system that hierarchically displays articles. In this system, the citation relationship by trackback of the blog article is displayed in a hierarchy.

このように、インターネットなどを活用して消費者が内容を生成していく、コンシューマー・ジェネレイテッド・メディア(CGM)の分野における隆盛は顕著である一方、情報の氾濫という側面もある。   Thus, while the rise in the field of consumer generated media (CGM) in which consumers use the Internet and the like to generate content is remarkable, there is also an aspect of information flooding.

その為、他者記事の引用等により反応する書込み記事を管理するシステム(例えば掲示板、クチコミ、ブログ、ツイッターなど)において、ユーザに対して有用な情報のみを抽出する技術が求められている。   Therefore, there is a need for a technique for extracting only useful information for a user in a system (for example, a bulletin board, a word of mouth, a blog, Twitter, etc.) that manages a written article that reacts by quoting other articles.

特開2007−272330号公報JP 2007-272330 A

本発明の目的は、階層的に書き込まれた記事ついて、その階層構造の特徴に基づいて書込み記事の価値を評価することにある。   An object of the present invention is to evaluate the value of written articles based on the characteristics of the hierarchical structure of articles written hierarchically.

本発明の他の目的は、階層構造に着目することにより、個々の書込み従属する書込み記事に基づいて評価し、氾濫する情報群の中から価値ある書込み記事を選別・抽出することにある。   Another object of the present invention is to select and extract valuable written articles from a flooded information group by paying attention to the hierarchical structure, thereby evaluating based on individual written subordinate articles.

本発明のさらに他の目的は、抽出した書込みを適切な順序で、書込みを求める者に提示することにある。   Yet another object of the present invention is to present the extracted writings in an appropriate order to those seeking the writing.

本願発明に係る書込み記事の評価システムは、
ユーザ端末から、書込み記事および当該書込み記事に従属する書込み記事を受け付け、それぞれの書込み記事の評価を行う書込み記事の評価システムであって、
ユーザ端末から書込み記事を受け付ける記事書込み部と、
前記書込み記事を記憶するとともに、書込み記事同士の従属関係を記憶する記事データ記憶部と、
前記記事データ記憶部を参照して、従属・被従属の関係にある書込み記事の各々について、当該書込み記事の下方にあるすべての書込み記事を所定の方法でカウントすることによって、該書込み記事の各々の評価値を算出する記事価値判定部と、
書込み記事毎に前記評価値を記憶する記事価値テーブルと、
を備えたことを特徴とする。
また、前記記事価値判定部は、前記すべての書込み記事の総数を当該書込み記事の評価値として算出すること特徴とする。
  The evaluation system for written articles according to the present invention is:
Accept written articles and written articles subordinate to the written article from the user terminal, ThatFor each written articleOf written articles to be evaluatedAn evaluation system,
An article writing unit that accepts written articles from the user terminal;
An article data storage unit that stores the written article and stores a dependency relationship between the written articles;
With reference to the article data storage unit,Dependent / subordinatedWrite articleEach ofAboutThe bookInclusive articleBelowIt is inallWriting articlesBy counting in a predetermined way,ThisThe bookInclusive articleEach ofAn article value determination unit that calculates an evaluation value of
An article value table for storing the evaluation value for each written article;
It is provided with.
The article value determination unitAll of the aboveWrite articlesThe total numberCalculate as the evaluation value of written articlesTheFeatures.

また、前記記事価値判定部は、前記すべての書込み記事のユニークユーザ数を当該書込み記事の評価値として算出すること特徴とする。
また、前記書込み記事は、上位の書込み記事を特定し得る引用記述を含み、
前記記事価値判定部は、1つの書込み記事について、その他の書込み記事に含まれる前記引用記述に基づいて当該その他の書込み記事より上位の書込み記事を順次特定し、当該特定された上位の書込み記事が前記1つの書込み記事と一致するかを判定することによって、前記1つの書込み記事の下方にあるすべての書込み記事を特定することを特徴とする。
Moreover, the article value determination unit, and calculates the number of unique users of the all writing articles as the evaluation value of this該書inclusive article.
In addition, the written article includes a citation description that can identify an upper written article,
The article value determination unit sequentially identifies, for one written article, a written article that is higher than the other written articles based on the citation description included in the other written articles. It is characterized in that all written articles below the one written article are identified by determining whether or not they match the one written article.

また、評価システムは、さらに、ユーザ毎に評価重みを記憶する評価重みテーブルを備えており、
前記記事書込み部は書込み記事とともにユーザ特定情報を受け付け、前記記事データ記憶部はユーザ特定情報に対応付けてそれぞれの書込み記事を記憶しており、
前記記事価値判定部は、1つの書込み記事について前記記事データ記憶部を参照して前記評価重みテーブルから評価重みを抽出し、前記カウントの結果および前記評価重みを用いて当該1つの書込み記事の評価値を算出すること特徴とする。
本願発明に係る書込み記事の評価方法は、
ユーザ端末から、書込み記事および当該書込み記事に従属する書込み記事を受け付け、それぞれの書込み記事の評価を行う書込み記事の評価方法であって、
ユーザ端末から書込み記事を受け付ける書込み記事受け付けステップと、
記事データ記憶部に、前記書込み記事を記憶するとともに、書込み記事同士の従属関係を記憶する記事データ記憶ステップと、
前記記事データ記憶部を参照して、従属・被従属の関係にある書込み記事の各々について、当該書込み記事の下方にあるすべての書込み記事を所定の方法でカウントすることによって、該書込み記事の各々の評価値を算出する記事価値判定ステップと、
書込み記事毎に前記評価値を記事価値テーブルに記憶する評価値記憶ステップと、
を備えたことを特徴とする。
The evaluation system further includes an evaluation weight table that stores evaluation weights for each user.
The article writing unit accepts user-specific information together with the written article, and the article data storage unit stores each written article in association with the user-specific information,
The article value determination unit refers to the article data storage unit for one written article, extracts an evaluation weight from the evaluation weight table, and uses the result of the count and the evaluation weight to evaluate the one written article and calculating the value.
The method for evaluating written articles according to the present invention is as follows:
The user terminal receives a write articles that are dependent on the write articles and the write article, a method for evaluating writing articles for evaluating a writing article their respective,
A written article receiving step for receiving a written article from the user terminal; and
An article data storage step of storing the written article in the article data storage unit and storing a dependency relationship between the written articles;
With reference to the article data storage unit, for each of the write articles in a relationship of dependent-be dependent by all writes articles at the bottom of those 該書 included articles counted in a predetermined manner, those 該書 An article value determination step for calculating the evaluation value of each included article;
An evaluation value storage step for storing the evaluation value in the article value table for each written article;
It is provided with.

本願発明に係るプログラムは、
記事データ記憶部と記事価値テーブルを有する評価システムに書込み記事および当該書込み記事に従属する書込み記事の評価処理を実行させるためのプログラムであって、
ユーザ端末から書込み記事を受け付ける書込み記事受け付けステップと、
記事データ記憶部に、前記書込み記事を記憶するとともに、書込み記事同士の従属関係を記憶する記事データ記憶ステップと、
前記記事データ記憶部を参照して、従属・被従属の関係にある書込み記事の各々について、当該書込み記事の下方にあるすべての書込み記事を所定の方法でカウントすることによって、該書込み記事の各々の評価値を算出する記事価値判定ステップと、
書込み記事毎に前記評価値を記事価値テーブルに記憶する評価値記憶ステップと、
を実行させるための書込み記事の評価プログラムであることを特徴とする。
The program according to the present invention is:
The evaluation system with an article data storage unit and the article value table, a program for executing the evaluation process of writing articles that are dependent on the write articles and the writing article,
A written article receiving step for receiving a written article from the user terminal; and
An article data storage step of storing the written article in the article data storage unit and storing a dependency relationship between the written articles;
With reference to the article data storage unit, for each of the write articles in a relationship of dependent-be dependent by all writes articles at the bottom of those 該書 included articles counted in a predetermined manner, those 該書 An article value determination step for calculating the evaluation value of each included article;
An evaluation value storage step for storing the evaluation value in the article value table for each written article;
This is a written article evaluation program for executing the above.

本願発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
記事データ記憶部と記事価値テーブルを有する評価システムに書込み記事および当該書込み記事に従属する書込み記事の評価処理を実行させるためのプログラムであって、
ユーザ端末から書込み記事を受け付ける書込み記事受け付けステップと、
記事データ記憶部に、前記書込み記事を記憶するとともに、書込み記事同士の従属関係を記憶する記事データ記憶ステップと、
前記記事データ記憶部を参照して、従属・被従属の関係にある書込み記事の各々について、当該書込み記事の下方にあるすべての書込み記事を所定の方法でカウントすることによって、該書込み記事の各々の評価値を算出する記事価値判定ステップと、
書込み記事毎に前記評価値を記事価値テーブルに記憶する評価値記憶ステップと、
を実行させるための書込み記事の評価プログラムを記録したことを特徴とする。
The computer-readable recording medium according to the present invention is:
The evaluation system with an article data storage unit and the article value table, a program for executing the evaluation process of writing articles that are dependent on the write articles and the writing article,
A written article receiving step for receiving a written article from the user terminal; and
An article data storage step of storing the written article in the article data storage unit and storing a dependency relationship between the written articles;
With reference to the article data storage unit, for each of the write articles in a relationship of dependent-be dependent by all writes articles at the bottom of those 該書 included articles counted in a predetermined manner, those 該書 An article value determination step for calculating the evaluation value of each included article;
An evaluation value storage step for storing the evaluation value in the article value table for each written article;
It is characterized by recording a written article evaluation program for executing.

書込み記事毎に、下位の書込み記事のカウント値に基づいて書込み記事を抽出するための評価値を算出することとするので、階層構造の中の中間的な書込みであっても、ユーザが注目する書込みや反響が多かった書込み記事や、訴求力・吸引力や広告効果の高い書き込み記事を多数の書込み記事の中から特定することができる。特に、ツイッターのRT(QT)のようなSGMにおいても有効に機能する。   Since the evaluation value for extracting the written article is calculated for each written article based on the count value of the lower written article, the user pays attention even in the intermediate writing in the hierarchical structure It is possible to identify a written article with many writings and responses, and a written article with a high appeal / attraction and advertising effect from a large number of written articles. In particular, it also functions effectively in SGM such as Twitter RT (QT).

本発明におけるカウント値とは、1つの書込み記事に着目したときに、その1つの書き込み記事に従属する直下の書込み記事の存在数、その1つの書き込み記事に従属する総ての書込み記事の存在数、その1つの書き込み記事に従属する直下の書込み記事のユニークユーザ数、その1つの書き込み記事に従属する総ての書込み記事のユニークユーザ数、さらに、これらの存在数およびユニークユーザ数に評価重みを加味した(例えば、乗じた)値を意味する。   The count value in the present invention refers to the number of articles written immediately under one written article and the number of all written articles subordinate to the one written article when attention is paid to one written article. , The number of unique users of the immediately written article subordinate to the one written article, the number of unique users of all the written articles subordinate to the one written article, and the evaluation weights to the existence number and the number of unique users It means a value taken into account (for example, multiplied).

他の実施形態では、直下層の書込み記事を計数するので、個々の書込み記事について直接的な反響の大きさを評価することができる。このように直接的な反応が高い書込み記事は、単独でも多くの意見や質問などを集めることができ、周囲の注意を強く喚起する能力が高いと言える。   In other embodiments, the number of written articles directly underneath is counted, so that the magnitude of the direct response can be evaluated for each written article. In this way, written articles with a high direct response can gather many opinions and questions by themselves, and can be said to be highly capable of attracting the attention of the surroundings.

また、記事の数ではなく、ユニークユーザ数を計測することにより、自作自演の書込みを排除し、ノイズを除去して信憑性ある書込み記事を抽出することができる。   In addition, by counting the number of unique users instead of the number of articles, it is possible to eliminate writing of self-produced performances, and to extract credible written articles by removing noise.

さらに、書込み数やユニークユーザ数が最大の連鎖を抽出することにより、ノイズの極めて少ない書込み記事を抽出することができる。   Furthermore, by extracting a chain with the maximum number of writings and the number of unique users, it is possible to extract writing articles with very little noise.

他の実施形態では、すべての下方層の書込み記事を計数するので、元の書込み記事について総合的な反響の大きさを評価することができる。このように総合的な反応が多い書込み記事は、展開しやすい話題を提供し、相互の意見交換を誘発させる能力が高いと言える。   In other embodiments, since all lower-level written articles are counted, the overall response magnitude can be evaluated for the original written article. Such written articles with many overall responses can be said to be highly capable of providing topics that are easy to develop and inducing mutual exchange of opinions.

また、記事の数ではなく、ユニークユーザ数を計測することにより、自作自演の書込みを排除し、ノイズを除去して信憑性ある書込み記事を抽出することができる。   In addition, by counting the number of unique users instead of the number of articles, it is possible to eliminate writing of self-produced performances, and to extract credible written articles by removing noise.

他の実施形態では、下位の書込み記事の書込者に割り当てられた評価重みに基づいて評価するので、反応して欲しい人達に適切に反応してもらえる能力を評価することができる。例えば、アルファブロガーのように、所定の購買層に属する人達の反応を得られる場合には、広告的意義が高いことになる。また、有名人の反応を得られる場合には、世間の注目を集める効能が高いことを意味する。   In other embodiments, the evaluation is based on the evaluation weights assigned to the writers of the subordinate writing articles, so that the ability to appropriately respond to those who want to respond can be evaluated. For example, when the reaction of people belonging to a predetermined purchase layer can be obtained like an alpha blogger, the advertising significance is high. Also, if you can get a celebrity reaction, it means that it is highly effective in attracting public attention.

図1は、記事評価システムのネットワーク構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a network configuration of an article evaluation system. 図2は、書込み記事のツリー表示例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a tree display example of written articles. 図3は、記事データ記憶部の例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the article data storage unit. 図4は、評価システムを構成する記事管理サーバの構成を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing the configuration of the article management server that constitutes the evaluation system. 図5は、記事価値テーブルを示す図である。FIG. 5 shows an article value table. 図6は、直接反応数算出処理フローを示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a direct reaction number calculation processing flow. 図7は、総反応数算出処理フローを示す図である。FIG. 7 is a diagram showing a total reaction number calculation processing flow. 図8は、実施の形態2に係る記事データ記憶部の例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the article data storage unit according to the second embodiment. 図9は、実施の形態2に係る直接反応数算出処理フローを示す図である。FIG. 9 is a diagram showing a direct reaction number calculation processing flow according to the second embodiment. 図10は、実施の形態2に係る総反応数算出処理フローを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a total reaction number calculation processing flow according to the second embodiment. 図11は、評価重みテーブルの例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the evaluation weight table. 図12は、実施の形態3に係る記事価値テーブルの例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the article value table according to the third embodiment. 図13は、直接反応重み総計算出処理フローを示す図である。FIG. 13 is a diagram showing a direct reaction weight total calculation output processing flow. 図14は、総反応重み総計算出処理フローを示す図である。FIG. 14 is a diagram showing a total reaction weight total calculation output processing flow.

図1は、記事評価システムのネットワーク構成を示す図である。電子商取引サーバ101は、書込み記事を管理するサーバの例である。電子商取引サーバ101は、インターネットを介してユーザ端末102と店舗端末103と接続している。店舗端末103は、仮想商店街に出品する業者の端末である。ユーザ端末102は、購買者の端末であり、ブラウザに表示された商品画面からクチコミ情報を書込む。   FIG. 1 is a diagram illustrating a network configuration of an article evaluation system. The electronic commerce server 101 is an example of a server that manages written articles. The electronic commerce server 101 is connected to the user terminal 102 and the store terminal 103 via the Internet. The store terminal 103 is a terminal of a merchant exhibiting in the virtual shopping mall. The user terminal 102 is a buyer's terminal, and writes word-of-mouth information from the product screen displayed on the browser.

以下、クチコミを記事書込みの例として説明するが、掲示板、ブログ、ツイッターのように、1つの記事に紐付く書込み記事を受け付ける階層構造を持つ書き込み記事であってもよい。   Hereinafter, word-of-mouth is described as an example of article writing. However, it may be a written article having a hierarchical structure that accepts written articles associated with one article, such as a bulletin board, a blog, and Twitter.

図2は、書込み記事のツリー表示例を示す図である。書込み記事は、図に示すように、階層構造となっている。先に登録された記事(一次書込み記事)に対して、後に反応して書き込んだ記事(二次書込み記事、三次書込み記事・・・)がその下位層に登録される。例えば、上位の記事に対する回答、意見、感想などの書込みが下位に表示される。例えば、記事#02は、記事#01に対する書込みである。   FIG. 2 is a diagram illustrating a tree display example of written articles. The written article has a hierarchical structure as shown in the figure. Articles (secondary written articles, tertiary written articles,...) Written in response to the articles registered earlier (primary written articles) are registered in the lower layer. For example, writings such as answers, opinions, impressions, etc. for the upper article are displayed in the lower part. For example, article # 02 is a writing for article # 01.

図3は、記事データ記憶部の例を示す図である。記事IDに対応付けて、親記事ID、書込日時、書込者コード、記事データ(記事内容)を対応付けて記憶している。記事IDは、記事の識別情報であり、親記事IDは、上位記事のID、つまり反応元の記事IDである。書込者コードは、ユーザ端末102より記事を書き込む者の識別コードである。記事データは、書き込みの内容である。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the article data storage unit. In association with the article ID, a parent article ID, a writing date and time, a writer code, and article data (article contents) are stored in association with each other. The article ID is identification information of the article, and the parent article ID is the ID of the upper article, that is, the article ID of the reaction source. The writer code is an identification code of a person who writes an article from the user terminal 102. The article data is the contents of writing.

図4は、評価システムを構成する記事管理サーバの構成を示す図である。電子商取引サーバ(記事管理サーバ)101は、記事データ記憶部401、記事画面送信部402、記事書込み部403、記事価値判定部404、及び記事価値テーブル405の要素を有している。記事画面送信部402は、商品を紹介する商品画面などの記事画面をユーザ端末102に送信するように構成されている。各記事の書込者コード、書込日時、及び記事データを、図2の構成に従って表示させる。   FIG. 4 is a diagram showing the configuration of the article management server that constitutes the evaluation system. The electronic commerce server (article management server) 101 includes an article data storage unit 401, an article screen transmission unit 402, an article writing unit 403, an article value determination unit 404, and an article value table 405. The article screen transmission unit 402 is configured to transmit an article screen such as a product screen introducing products to the user terminal 102. The writer code of each article, the date and time of writing, and the article data are displayed according to the configuration of FIG.

記事書込み部403は、ユーザ端末102から親記事IDを指定した記事データ(クチコミ内容)を受信し、ログインしているユーザのコードを書込者コードとし、現在日時を書込日時として、新たな記事IDに対応付けてこれらの情報を書き込む。   The article writing unit 403 receives article data (word-of-mouth content) designating a parent article ID from the user terminal 102, sets the logged-in user's code as a writer code, and sets the current date and time as a new date and time. Such information is written in association with the article ID.

記事価値判定部404は、記事毎の記事ID、親記事ID、書込者コード、及び記事データに基づいて、記事の価値を判定し、その結果を記事価値テーブル405に記憶させる。   The article value determination unit 404 determines the value of the article based on the article ID for each article, the parent article ID, the writer code, and the article data, and stores the result in the article value table 405.

図5は、記事価値テーブルを示す図である。記事価値テーブル405は、記事IDに対応付けて評価値を記憶する。この例では、直接反応数と総反応数を評価値としている。直接反応数は、直下層の書込み記事数(直接反応した記事の数)であり、総反応数はすべての下方層の書込み記事数(直接及び間接的に反応して記事の数)である。例えば、記事#01の直接反応数は、記事#02と記事#04の2個であり、総反応数は、記事#02〜記事#07の6個である。   FIG. 5 shows an article value table. The article value table 405 stores evaluation values in association with article IDs. In this example, the number of direct reactions and the total number of reactions are used as evaluation values. The number of direct responses is the number of articles written in the immediate lower layer (the number of articles that have reacted directly), and the total number of responses is the number of articles written in all the lower layers (the number of articles that have reacted directly and indirectly). For example, the number of direct reactions of article # 01 is two articles # 02 and article # 04, and the total number of reactions is six articles # 02 to article # 07.

記事価値判定部404による直接反応数算出処理について説明する。図6は、直接反応数算出処理フローを示す図である。判定する記事毎に以下の処理を繰り返す(S601)。これにより記事#01から記事#07まで順に直接反応数を求める。以下、記事#01に対する直接反応数を求める流れを例として説明する。   The direct reaction number calculation process by the article value determination unit 404 will be described. FIG. 6 is a diagram showing a direct reaction number calculation processing flow. The following processing is repeated for each article to be judged (S601). As a result, the number of reactions is obtained directly in order from article # 01 to article # 07. Hereinafter, a flow for obtaining the number of direct reactions to article # 01 will be described as an example.

他の記事毎に以下の処理を繰り返す(S602)。これにより、記事#01以外の記事#02〜記事#07が直下層に位置するかを判定してカウントする。   The following processing is repeated for each other article (S602). As a result, it is determined and counted whether article # 02 to article # 07 other than article # 01 are located in the immediately lower layer.

他の記事の親記事IDが、判定対象記事IDと一致するかを判定し(S603)、一致する場合には、直接反応数(判定対象記事毎に初期値0)に1を加える(S604)。例えば図3の通り、他の記事#02の親記事IDは#01であり、判定対象記事ID#01と一致するので、直接反応数をカウントアップする。他の記事#03の親記事IDは#02であるので、カウントアップしない。   It is determined whether the parent article ID of another article matches the determination target article ID (S603). If they match, 1 is added to the number of direct reactions (initial value 0 for each determination target article) (S604). . For example, as shown in FIG. 3, the parent article ID of the other article # 02 is # 01, which matches the determination target article ID # 01, so the number of direct reactions is counted up. Since the parent article ID of the other article # 03 is # 02, it is not counted up.

他の記事すべてについて処理すると(S605)、判定対象記事に対する直接反応数を記事価値テーブル405に書き込む(S606)。   When all other articles are processed (S605), the number of direct responses to the determination target article is written in the article value table 405 (S606).

これをすべての記事に対して処理することにより(S607)、全記事に対する直接反応数が算出される。   By processing this for all articles (S607), the number of direct reactions for all articles is calculated.

次に、記事価値判定部404による総反応数算出処理について説明する。図7は、総反応数算出処理フローを示す図である。判定する記事毎に以下の処理を繰り返す(S701)。前述と同様に、記事#01から記事#07まで順に総反応数を求める。以下、記事#01に対する総反応数を求める流れを例として説明する。   Next, the total reaction number calculation process by the article value determination unit 404 will be described. FIG. 7 is a diagram showing a total reaction number calculation processing flow. The following processing is repeated for each article to be judged (S701). Similar to the above, the total number of responses is obtained in order from article # 01 to article # 07. Hereinafter, a flow for obtaining the total number of responses to the article # 01 will be described as an example.

他の記事毎に以下の処理を繰り返す(S702)。これにより、記事#01以外の記事#02〜記事#07が下方のいずれかの層に位置するかを判定してカウントする。   The following processing is repeated for each other article (S702). Thereby, it is determined and counted whether article # 02 to article # 07 other than article # 01 are located in any lower layer.

前述と同様に、他の記事の親記事IDが、判定対象記事IDと一致するか判定し(S703)、一致する場合には総反応数(判定対象記事毎に初期値0)に1を加える(S706)。記事#02と記事#04はこれによりカウントアップされる。   As described above, it is determined whether the parent article ID of another article matches the determination target article ID (S703). If they match, 1 is added to the total number of reactions (initial value 0 for each determination target article). (S706). Article # 02 and article # 04 are thereby counted up.

例えば記事#03の場合には、$703で一致しないので、更に上方の記事が#01を親としているかを判定する。その為に、親記事IDに対応する上位記事を特定する(S704)。記事#03であれば、親記事が#02であるので上位記事は#02となる。そして、その上位記事の親記事IDが判定対象記事IDであれば(S705)、総反応数に1を加える(S706)。記事#02の親記事は#01であるので、この段階で記事#03についてカウントアップされる。   For example, in the case of article # 03, since there is no match at $ 703, it is determined whether the upper article has # 01 as the parent. For this purpose, an upper article corresponding to the parent article ID is specified (S704). If the article is # 03, the parent article is # 02, so the upper article is # 02. If the parent article ID of the upper article is a determination target article ID (S705), 1 is added to the total number of reactions (S706). Since the parent article of the article # 02 is # 01, the article # 03 is counted up at this stage.

上位記事の親記事IDが判定対象記事IDでない場合には、更に上位記事を特定し同様の判定を繰り返す。そして、上位記事の親記事IDがルートとなれば、当該記事の上方に判定対象記事がないことになるので、カウントアップせずに終える。   When the parent article ID of the upper article is not the determination target article ID, the upper article is further specified and the same determination is repeated. Then, if the parent article ID of the upper article is the root, there is no determination target article above the article, and the process ends without counting up.

この処理を、他の記事すべてについて処理すると(S707)、総反応数が得られるので、判定対象記事に対する総反応数を記事価値テーブル405に書き込む(S708)。   If this process is performed for all the other articles (S707), the total number of responses is obtained, so the total number of responses to the determination target article is written in the article value table 405 (S708).

すべての記事について判定した時点で終了する(S709)。   The process ends when all articles are determined (S709).

実施の形態2.
上述の形態では、親記事IDにより階層関係を管理している例を示したが、記事データ中の引用記述に基づいて階層関係を判定することもできる。
Embodiment 2. FIG.
In the above-described form, an example is shown in which the hierarchical relationship is managed by the parent article ID, but the hierarchical relationship can also be determined based on the citation description in the article data.

図8は、実施の形態2に係る記事データ記憶部の例を示す図である。この例では、記事データ(書込み内容)の中に、引用記述が見られる。「RT」の引用符号に続いて、「@」を先頭に引用した記事の書込者コードが記述されている。更に「: 」で区切って、引用した記事の記事データ(書込み内容)が記述されている。この引用記述によって、上位の記事を判定することが可能となる。   FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the article data storage unit according to the second embodiment. In this example, a citation description is seen in the article data (written content). Following the quote sign of “RT”, the writer code of the article quoted with “@” at the head is described. Furthermore, article data (written contents) of the cited article is described by delimiting with “:”. By this citation description, it is possible to determine the upper article.

本実施の形態における直接反応数算出処理では、図6のS603「他の記事の親記事IDが、判定対象記事IDと一致するか」の判定に代えて、引用記述の一致を判定する。   In the direct reaction number calculation process according to the present embodiment, instead of determining whether the parent article ID of another article matches the determination target article ID in S603 in FIG.

図9は、実施の形態2に係る直接反応数算出処理フローを示す図である。S603に代えて、S901〜S903の処理を行なう。まず、他の記事に引用符号(「RT」)があるか判定する(S901)。無い場合は、そのまま終える。有る場合には、引用書込者コード及び引用記事データを特定する(S902)。つまり、「@」に続く書込者コードと、「: 」に続く記事データを抽出する。そして、これが判定対象記事の書込者コード及び記事データ(引用記述部分を除く)と一致する場合に(S903)、直接反応数に1を加える(S605)。   FIG. 9 is a diagram showing a direct reaction number calculation processing flow according to the second embodiment. Instead of S603, the processing of S901 to S903 is performed. First, it is determined whether another article has a quotation mark (“RT”) (S901). If not, finish it. If there is, the citation writer code and the cited article data are specified (S902). That is, the writer code following “@” and the article data following “:” are extracted. When this matches the writer code and article data (excluding the quote description part) of the article to be judged (S903), 1 is directly added to the number of reactions (S605).

例えば、記事#02の記事データ中には、「RT」があり、「@」に続く書込者コードが「SAM」であり、「: 」に続く記事データが「○○ヨーグルト、スッキリ最高!」であるので、記事#01に直接反応した記事であることがわかる。   For example, in the article data of article # 02, there is “RT”, the writer code following “@” is “SAM”, and the article data following “:” is “XX yogurt, refreshing best! Therefore, it can be seen that the article directly reacts to article # 01.

また、総反応数算出処理でも、引用記述の一致を判定する。   Also, in the total reaction number calculation process, it is determined whether or not the cited description matches.

図10は、実施の形態2に係る総反応数算出処理フローを示す図である。図7のS703〜S706に代えて、S1001〜S1007の処理を行う。S1001〜S1003は、前述のS901〜S903と同様である。   FIG. 10 is a diagram showing a total reaction number calculation processing flow according to the second embodiment. Instead of S703 to S706 in FIG. 7, the processing of S1001 to S1007 is performed. S1001 to S1003 are the same as S901 to S903 described above.

引用書込者コード及び引用記事データが判定対象の書込者コード及び記事データと一致しなかった場合には、さらに上方を探索するために、順次、引用書込者コード及び引用記事データと一致する上位記事を特定する(S1004)。例えば、記事#03の引用書込者コード「JUN」と引用記事データ「味の方もスッキリです。サッパリです。」と一致する記事#02が初回の上位記事となる。   If the cited writer code and the cited article data do not match the writer code and the article data to be judged, in order to search further upward, sequentially match the cited writer code and the cited article data. The top article to be identified is identified (S1004). For example, the article # 02 that matches the article writer's quote writer code “JUN” and the article article data “Taste is refreshing. Refreshing” is the first top article.

そして、その上位記事に引用符号があるか判定し(S1005)、同様に引用書込者コード及び引用記事データを特定する(S1006)。引用符号が無ければ、ここで終える。   Then, it is determined whether or not there is a citation code in the upper article (S1005), and similarly, the citation writer code and the cited article data are specified (S1006). If there is no quote, finish here.

特定した引用書込者コード及び引用記事データが、判定対象記事の書込者コード及び記事データ(引用記述部分を除く)と一致する場合に(S1007)、総反応数に1を加える(S706)。記事#02の上位記事#03の引用書込者コード「SAM」と引用記事データ「○○ヨーグルト、スッキリ最高!」が、判定対象記事#01と一致するので、記事#02の分がカウントアップされる。   When the identified writer code and citation article data match the writer code and article data (excluding the citation description part) of the article to be judged (S1007), 1 is added to the total number of reactions (S706). . Since the writer code “SAM” and the cited article data “XX yogurt, refreshing best!” Of the upper article # 03 of the article # 02 match the judgment target article # 01, the article # 02 is counted up. Is done.

引用符号は「QT」など他のコードでもよい。また、引用書込者コードと引用記事データの位置を入れ替えて、引用符号の次に引用記事データを記述し、その後に引用書込者コードを記述するなど、フォーマットは所定の規則に従っている限り上述の例以外の形式でも構わない。   The quotation mark may be another code such as “QT”. In addition, as long as the format conforms to a predetermined rule, the cited writer code and the cited article data are exchanged, the cited article data is described after the citation code, and the citation writer code is described thereafter. It may be in a format other than the above example.

実施の形態3.
上述の例では、各書込み記事を等価としたが、書込者により評価を変えることもできる。つまり、書込者に応じた記事の重み付けを行うこともできる。
Embodiment 3 FIG.
In the above example, each written article is equivalent, but the evaluation can be changed by the writer. That is, it is possible to weight articles according to the writer.

その為に、電子商取引サーバ(記事管理サーバ)101は評価重みテーブルを有している。 図11は、評価重みテーブルの例を示す図である。書込者コード毎に対応する評価重みを予め設定している。   For this purpose, the electronic commerce server (article management server) 101 has an evaluation weight table. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the evaluation weight table. The evaluation weight corresponding to each writer code is set in advance.

本形態において生成される記事価値テーブルは、評価重みの合計である重み総計を価値指標とする。図12は、実施の形態3に係る記事価値テーブルの例を示す図である。記事ID毎に、直接反応重み総計と総反応重み総計を記憶している。直接反応重み総計は、直下層の書込み記事の評価重みの合計であり、総反応重み総計はすべての下方層の書込み記事の評価重みの合計である。「SUS」が書き込んだ記事#07の重みが10となり、「TOM」が書き込んだ記事#03の重みが5となるので、その反応元となった記事#05や#02の評価が高まっている。   The article value table generated in this embodiment uses a total weight, which is the sum of evaluation weights, as a value index. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the article value table according to the third embodiment. For each article ID, a direct reaction weight total and a total reaction weight total are stored. The direct reaction weight sum is the sum of the evaluation weights of the writing articles in the immediately lower layer, and the total reaction weight sum is the sum of the evaluation weights of all the lower layer writing articles. Since the weight of the article # 07 written by “SUS” is 10 and the weight of the article # 03 written by “TOM” is 5, the evaluation of the articles # 05 and # 02 which are the reaction sources is increasing. .

この形態の直接反応重み総計算出処理では、図6のS604「直接反応数に1を加える」とS606「判定対象記事に対する直接反応数を書き込む」に代えて、以下の処理を行う。   In this form of direct response weight total calculation processing, the following processing is performed instead of S604 “add 1 to the direct response number” and S606 “write the direct response number for the article to be determined” in FIG.

図13は、直接反応重み総計算出処理フローを示す図である。S604に代えて、S603で親記事IDが一致した当該他の記事の書込者を特定し(S1301)、その書込者の評価重みを評価重みテーブル(図11)から取得する(S1302)。そして、直接反応重み総計(判定対象記事毎に初期値0)に評価重みを加える(S1303)。   FIG. 13 is a diagram showing a direct reaction weight total calculation output processing flow. Instead of S604, the writer of the other article whose parent article ID matches in S603 is specified (S1301), and the evaluation weight of the writer is acquired from the evaluation weight table (FIG. 11) (S1302). Then, an evaluation weight is added to the total direct reaction weight (initial value 0 for each article to be judged) (S1303).

また、S606に代えて、判定対象記事に対する直接反応重み総計を記事価値テーブル405に書き込む(S1304)。   Also, instead of S606, the total direct reaction weight for the article to be determined is written in the article value table 405 (S1304).

総反応重み総計算出処理では、図7のS706「総反応数に1を加える」とS708「判定対象記事に対する総反応数を書き込む」に代えて、以下の処理を行う。   In the total reaction weight total calculation output processing, the following processing is performed instead of S706 “Add 1 to the total number of responses” and S708 “Write the total number of responses to the article to be judged” in FIG.

図14は、総反応重み総計算出処理フローを示す図である。S706に代えて、S703の他の記事或いはS705の上位記事の書込者を特定し(S1401)、更に書込者の評価重みを特定して(S1402)、総反応重み総計(判定対象記事毎に初期値0)に評価重みを加える(S1403)。   FIG. 14 is a diagram showing a total reaction weight total calculation output processing flow. Instead of S706, the writer of another article in S703 or the upper article of S705 is specified (S1401), the evaluation weight of the writer is further specified (S1402), and the total reaction weight total (for each article to be judged) To the initial value 0) is added an evaluation weight (S1403).

また、S708に代えて、判定対象記事に対する総反応重み総計を記事価値テーブル405に書き込む(S1404)。   Also, instead of S708, the total reaction weight total for the article to be determined is written in the article value table 405 (S1404).

この重みによる評価は、実施の形態1のみならず、実施の形態2に対して適用することもできる。   The evaluation based on the weight can be applied not only to the first embodiment but also to the second embodiment.

上述の記事評価システムは、仮想商店街などの電子商取引における商品評価の例に留まらず、他の掲示板やツイッターなどでも有効である。特に、CGM(コンシューマー・ジェネレイテッド・メディア)における応用の期待が高く、口コミサイト、Q&Aコミュニティ、ソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)、ブログポータル、BBSポータル、COI(Community Of interest)サイトなどに適用することが考えられる。   The above-described article evaluation system is not limited to an example of product evaluation in electronic commerce such as a virtual shopping mall, and is effective for other bulletin boards and Twitter. In particular, it is expected to be applied to CGM (Consumer Generated Media) and applied to word-of-mouth sites, Q & A communities, social networking services (SNS), blog portals, BBS portals, COI (Community Of Interest) sites, etc. It is possible.

電子商取引サーバ(記事管理サーバ)101は、コンピュータであり、各要素はプログラムにより処理を実行することができる。また、プログラムを記憶媒体に記憶させ、記憶媒体からコンピュータに読み取られるようにすることができる。   An electronic commerce server (article management server) 101 is a computer, and each element can execute processing by a program. Further, the program can be stored in a storage medium so that the computer can read the program from the storage medium.

101 電子商取引サーバ(記事管理サーバ)
102 ユーザ端末
103 店舗端末
401 記事データ記憶部
402 記事画面送信部
403 記事書込み部
404 記事価値判定部
405 記事価値テーブル

101 e-commerce server (article management server)
102 user terminal 103 store terminal 401 article data storage unit 402 article screen transmission unit 403 article writing unit 404 article value determining unit 405 article value table

Claims (8)

ユーザ端末から、書込み記事および当該書込み記事に従属する書込み記事を受け付け、それぞれの書込み記事の評価を行う書込み記事の評価システムであって、
ユーザ端末から書込み記事を受け付ける記事書込み部と、
前記書込み記事を記憶するとともに、書込み記事同士の従属関係を記憶する記事データ記憶部と、
前記記事データ記憶部を参照して、従属・被従属の関係にある書込み記事の各々について、当該書込み記事の下方にあるすべての書込み記事を所定の方法でカウントすることによって、該書込み記事の各々の評価値を算出する記事価値判定部と、
書込み記事毎に前記評価値を記憶する記事価値テーブルと、
を備えたことを特徴とする書込み記事の評価システム。
The user terminal receives a write articles that are dependent on the write articles and the write article, an evaluation system write articles for evaluating a writing article their respective,
An article writing unit that accepts written articles from the user terminal;
An article data storage unit that stores the written article and stores a dependency relationship between the written articles;
With reference to the article data storage unit, for each of the write articles in a relationship of dependent-be dependent by all writes articles at the bottom of those 該書 included articles counted in a predetermined manner, those 該書 An article value determination unit that calculates the evaluation value of each included article;
An article value table for storing the evaluation value for each written article;
A system for evaluating written articles characterized by comprising:
前記記事価値判定部は、前記すべての書込み記事の総数を当該書込み記事の評価値として算出すること特徴とする請求項1記載の評価システム。 The article value determination unit, evaluation system according to claim 1, wherein calculating the total number of all said writing article as the evaluation value of the write articles. 前記記事価値判定部は、前記すべての書込み記事のユニークユーザ数を当該書込み記事の評価値として算出すること特徴とする請求項記載の評価システム。 The article value determination unit, evaluation system according to claim 1, wherein calculating the number of unique users of the all writing articles as the evaluation value of this該書inclusive article. 前記書込み記事は、上位の書込み記事を特定し得る引用記述を含み、  The written article includes a citation description that can identify an upper written article;
前記記事価値判定部は、1つの書込み記事について、その他の書込み記事に含まれる前記引用記述に基づいて当該その他の書込み記事より上位の書込み記事を順次特定し、当該特定された上位の書込み記事が前記1つの書込み記事と一致するかを判定することによって、前記1つの書込み記事の下方にあるすべての書込み記事を特定することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の評価システム。  The article value determination unit sequentially identifies, for one written article, a written article that is higher than the other written articles based on the citation description included in the other written articles. The evaluation according to any one of claims 1 to 3, wherein all the written articles below the one written article are identified by determining whether the written article matches the one written article. system.
評価システムは、さらに、ユーザ毎に評価重みを記憶する評価重みテーブルを備えており、
前記記事書込み部は書込み記事とともにユーザ特定情報を受け付け、前記記事データ記憶部はユーザ特定情報に対応付けてそれぞれの書込み記事を記憶しており、
前記記事価値判定部は、1つの書込み記事について前記記事データ記憶部を参照して前記評価重みテーブルから評価重みを抽出し、前記カウントの結果および前記評価重みを用いて当該1つの書込み記事の評価値を算出することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の評価システム。
The evaluation system further includes an evaluation weight table that stores evaluation weights for each user.
The article writing unit accepts user-specific information together with the written article, and the article data storage unit stores each written article in association with the user-specific information,
The article value determination unit refers to the article data storage unit for one written article, extracts an evaluation weight from the evaluation weight table, and uses the result of the count and the evaluation weight to evaluate the one written article evaluation system according to claim 1 in any one of 4, characterized in that to calculate the value.
ユーザ端末から、書込み記事および当該書込み記事に従属する書込み記事を受け付け、それぞれの書込み記事の評価を行う書込み記事の評価方法であって、
ユーザ端末から書込み記事を受け付ける書込み記事受け付けステップと、
記事データ記憶部に、前記書込み記事を記憶するとともに、書込み記事同士の従属関係を記憶する記事データ記憶ステップと、
前記記事データ記憶部を参照して、従属・被従属の関係にある書込み記事の各々について、当該書込み記事の下方にあるすべての書込み記事を所定の方法でカウントすることによって、該書込み記事の各々の評価値を算出する記事価値判定ステップと、
書込み記事毎に前記評価値を記事価値テーブルに記憶する評価値記憶ステップと、
を備えたことを特徴とする書込み記事の評価方法。
The user terminal receives a write articles that are dependent on the write articles and the write article, a method for evaluating writing articles for evaluating a writing article their respective,
A written article receiving step for receiving a written article from the user terminal; and
An article data storage step of storing the written article in the article data storage unit and storing a dependency relationship between the written articles;
With reference to the article data storage unit, for each of the write articles in a relationship of dependent-be dependent by all writes articles at the bottom of those 該書 included articles counted in a predetermined manner, those 該書 An article value determination step for calculating the evaluation value of each included article;
An evaluation value storage step for storing the evaluation value in the article value table for each written article;
A method for evaluating a written article characterized by comprising:
記事データ記憶部と記事価値テーブルを有する評価システムに書込み記事および当該書込み記事に従属する書込み記事の評価処理を実行させるためのプログラムであって、
ユーザ端末から書込み記事を受け付ける書込み記事受け付けステップと、
記事データ記憶部に、前記書込み記事を記憶するとともに、書込み記事同士の従属関係を記憶する記事データ記憶ステップと、
前記記事データ記憶部を参照して、従属・被従属の関係にある書込み記事の各々について、当該書込み記事の下方にあるすべての書込み記事を所定の方法でカウントすることによって、該書込み記事の各々の評価値を算出する記事価値判定ステップと、
書込み記事毎に前記評価値を記事価値テーブルに記憶する評価値記憶ステップと、
を実行させるための書込み記事の評価プログラム。
The evaluation system with an article data storage unit and the article value table, a program for executing the evaluation process of writing articles that are dependent on the write articles and the writing article,
A written article receiving step for receiving a written article from the user terminal; and
An article data storage step of storing the written article in the article data storage unit and storing a dependency relationship between the written articles;
With reference to the article data storage unit, for each of the write articles in a relationship of dependent-be dependent by all writes articles at the bottom of those 該書 included articles counted in a predetermined manner, those 該書 An article value determination step for calculating the evaluation value of each included article;
An evaluation value storage step for storing the evaluation value in the article value table for each written article;
Write article evaluation program to execute.
記事データ記憶部と記事価値テーブルを有する評価システムに書込み記事および当該書込み記事に従属する書込み記事の評価処理を実行させるためのプログラムであって、
ユーザ端末から書込み記事を受け付ける書込み記事受け付けステップと、
記事データ記憶部に、前記書込み記事を記憶するとともに、書込み記事同士の従属関係を記憶する記事データ記憶ステップと、
前記記事データ記憶部を参照して、従属・被従属の関係にある書込み記事の各々について、当該書込み記事の下方にあるすべての書込み記事を所定の方法でカウントすることによって、該書込み記事の各々の評価値を算出する記事価値判定ステップと、
書込み記事毎に前記評価値を記事価値テーブルに記憶する評価値記憶ステップと、
を実行させるための書込み記事の評価プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
The evaluation system with an article data storage unit and the article value table, a program for executing the evaluation process of writing articles that are dependent on the write articles and the writing article,
A written article receiving step for receiving a written article from the user terminal; and
An article data storage step of storing the written article in the article data storage unit and storing a dependency relationship between the written articles;
With reference to the article data storage unit, for each of the write articles in a relationship of dependent-be dependent by all writes articles at the bottom of those 該書 included articles counted in a predetermined manner, those 該書 An article value determination step for calculating the evaluation value of each included article;
An evaluation value storage step for storing the evaluation value in the article value table for each written article;
The computer-readable recording medium which recorded the evaluation program of the written article for performing this.
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