JP5736292B2 - Post message transmission program, apparatus, and method for changing post message to be recommended according to reaction of other contributor - Google Patents

Post message transmission program, apparatus, and method for changing post message to be recommended according to reaction of other contributor Download PDF

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Description

本発明は、ユーザの嗜好に合ったコンテンツを推薦するレコメンドサービス技術と、SNS(Social Networking Service)のような他のユーザからなるグループに投稿文を公開するミニブログサーバ技術とに関する。   The present invention relates to a recommendation service technology that recommends content that matches a user's preference, and a miniblog server technology that publishes posted text to a group of other users such as SNS (Social Networking Service).

従来、レコメンドサービス技術として、ユーザ毎の商品/サービスの購入履歴情報や、視聴・閲覧履歴情報等に基づいて、推薦すべき商品/サービスに関する情報を、当該ユーザへ配信する技術がある(例えば非特許文献1参照)。また、ユーザが端末からWebサイトへアクセスした際に、当該Webサイトにおけるクリック回数に応じて、そのユーザに対するアフェリエイト表示の広告を決定する技術もある(例えば特許文献1参照)。この技術によれば、レコメンドエンジンを用いて、アフィリエイトの広告を自動的に選択する。   Conventionally, as a recommended service technology, there is a technology that distributes information related to a product / service to be recommended to the user based on purchase history information of products / services for each user, viewing / viewing history information, etc. Patent Document 1). In addition, when a user accesses a website from a terminal, there is a technique that determines an affiliate display advertisement for the user according to the number of clicks on the website (see, for example, Patent Document 1). According to this technique, an affiliate advertisement is automatically selected using a recommendation engine.

更に、ユーザから発信される投稿文の内容から、そのユーザへ推薦する商品/サービスの在庫状況や、そのユーザが要求する場所の天候情報等を、投稿文として返信する技術がある(例えば非特許文献2及び3参照)。この技術によれば、ユーザの投稿文は、掲示板、チャット、SNSサービス等のコミュニケーションサービスに基づくものである。ここで、ユーザへ推薦すべき投稿文は、bot技術によって自動的に投稿される。特に、SNSサービスとして代表的なtwitter(登録商標)(非同期的チャットシステム)によれば、botを用いて、本物の人間を模したような投稿文を、定期的且つ自動的に送信することができる。   Further, there is a technology for returning the stock status of products / services recommended to the user, weather information of the location requested by the user, etc. as a posted text from the content of the posted text transmitted from the user (for example, non-patented). References 2 and 3). According to this technique, the user's posted text is based on a communication service such as a bulletin board, chat, and SNS service. Here, the posted text to be recommended to the user is automatically posted by the bot technique. In particular, according to twitter (registered trademark) (asynchronous chat system), which is a typical SNS service, it is possible to periodically and automatically transmit a postal sentence imitating a real person using bot. it can.

特開2011−39909号公報JP 2011-39909 A

G.Linden, B.Smith, and Jeremy York, “Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering,”IEEE Internet Computing, IEEE Computer Society, 2003.G. Linden, B. Smith, and Jeremy York, “Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering,” IEEE Internet Computing, IEEE Computer Society, 2003. 「コレカモ.net」、[online]、[平成23年8月30日検索]、インターネット<URL:http://korekamo.net/>“Collecam.net”, [online], [searched August 30, 2011], Internet <URL: http://korekamo.net/> 「お天気bot」、[online]、[平成23年8月30日検索]、インターネット<URL:http://twitter.com/otenki_bot/>"Weather bot", [online], [Search August 30, 2011], Internet <URL: http://twitter.com/otenki_bot/>

しかしながら、特許文献1及び非特許文献1のようなレコメンドサービス技術によれば、ユーザに推薦される情報は、Webサイト上のアフェリエイトのような広告情報であった。そのために、コマーシャルとしてイメージが強く、購入意欲が低いユーザにとっては興味が薄いだけでなく、その広告情報の配信自体を希望しない場合が多かった。   However, according to the recommendation service technologies such as Patent Document 1 and Non-Patent Document 1, the information recommended to the user is advertisement information such as an affiliate on the Web site. For this reason, users who have a strong image as a commercial and have a low willingness to purchase are not only less interested but often do not want to distribute the advertisement information itself.

また、非特許文献2及び3のようなbotを用いたコミュニケーションサービス技術によれば、ユーザとのインタラクティブなコミュニケーションの中で、その検索行動履歴等を分析することによって、有用な広告情報を提供することができる。しかしながら、その広告情報は、ユーザの嗜好に合ったレコメンド的な情報ではない。勿論、twitterの投稿文の内容を分析し、マーケティングにつなげるサービスは存在するものの、フォロワーの嗜好までも分析するものではない。   Further, according to the communication service technology using bots as in Non-Patent Documents 2 and 3, useful advertisement information is provided by analyzing the search action history and the like in interactive communication with the user. be able to. However, the advertisement information is not recommended information that matches the user's preference. Of course, there is a service that analyzes the content of the posted posts of the twitter and leads to marketing, but it does not analyze the preferences of followers.

そこで、本発明は、SNSサービスにおけるユーザとのインタラクティブなコミュニケーションの中で、レコメンドサービスとしての推薦投稿文を、bot技術を用いて配信することができる投稿文送信プログラム、装置及び方法を提供することを目的とする。   Therefore, the present invention provides a posted message transmission program, apparatus, and method that can distribute a recommended posted message as a recommendation service using a bot technology in interactive communication with a user in an SNS service. With the goal.

本発明によれば、投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開するブログサイトサーバと、ネットワークを介して通信可能な装置に搭載されたコンピュータを機能させる投稿文送信プログラムであって、
1つ以上の嗜好アイテムを登録した嗜好アイテムテーブルと、
嗜好アイテムテーブル中の嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを逐次導出する推薦嗜好アイテム導出手段と、
テンプレート文章を用いて、その一部に推薦嗜好アイテムを含む投稿文を逐次生成する投稿文生成手段と、
投稿文をブログサイトサーバへ逐次投稿する投稿手段と、
ブログサイトサーバから、投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する反応情報収集手段と、
反応情報から他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、該推薦嗜好アイテムを嗜好アイテムテーブルに新たに登録するフィードバック手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
According to the present invention, the group consisting customize posts projecting draft's from multiple other contributors viewable, and blog site server to publish posted messages posted by the author, via a network A posted message transmission program for causing a computer mounted on a communicable device to function,
A preference item table in which one or more preference items are registered;
Recommended preference item derivation means for sequentially deriving recommended preference items related to preference items in the preference item table;
Using a template sentence, a posted sentence generating means for sequentially generating a posted sentence including a recommended preference item in a part thereof,
Posting means for sequentially posting posted sentences to the blog site server;
Reaction information collection means for collecting reaction information of other contributors to the posted text from the blog site server,
It is characterized by deriving a recommended preference item with a high response from another poster from the response information, and causing the computer to function as a feedback means for newly registering the recommended preference item in the preference item table.

本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、
推薦嗜好アイテム導出手段は、
多数のユーザの嗜好について、ユーザ毎に、各嗜好アイテムの嗜好の有無を表すユーザ嗜好データベースを有し、
ユーザ嗜好データベースを用いて、協調フィルタリングによって、嗜好アイテムテーブルの全ての嗜好アイテムに協調する推薦嗜好アイテムを逐次導出する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the posted message transmission program of the present invention,
The recommended preference item derivation means is:
For a large number of user preferences, each user has a user preference database representing the presence or absence of preference for each preference item,
It is also preferable to make the computer function so as to sequentially derive recommended preference items that cooperate with all preference items in the preference item table by collaborative filtering using the user preference database.

本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、
反応情報収集手段は、ブログサイトサーバから、投稿文に対する他の投稿者の反応操作回数をカウントし、
フィードバック手段は、反応操作回数が所定数以上の投稿文に含まれる推薦嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブルに新たに登録する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the posted message transmission program of the present invention,
The reaction information collecting means counts the number of reaction operations of other contributors to the posted text from the blog site server,
The feedback means also preferably causes the computer to function so as to newly register a recommended preference item included in a posted sentence having a predetermined number of reaction operations or more in the preference item table.

本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、反応操作回数は、リンクのクリック数、拡散送信数及び/又はお気に入り登録数であるようにコンピュータを機能させることも好ましい。   According to another embodiment of the posted message transmission program of the present invention, it is also preferable to cause the computer to function so that the number of reaction operations is the number of link clicks, the number of spread transmissions, and / or the number of favorite registrations.

本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、
投稿文生成手段は、投稿文に、更に、当該投稿文送信装置が提供するリダイレクトページへのアドレスを含め、
反応情報収集手段は、投稿文毎のリダイレクト回数をカウントし、
フィードバック手段は、リダイレクト回数が所定数以上の投稿文に含まれる推薦嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブルに新たに登録する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the posted message transmission program of the present invention,
The posted message generation means further includes the address to the redirect page provided by the posted message transmission device in the posted message,
The reaction information collection means counts the number of redirects for each posted sentence,
The feedback means also preferably causes the computer to function so as to newly register a recommended preference item included in a posted sentence having a predetermined number of redirects or more in the preference item table.

本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、
反応情報収集手段は、当該投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者の投稿文を収集するものであり、
フィードバック手段は、
嗜好アイテムに様々なキーワードが対応付られた嗜好アイテム検索エンジンを有し、
収集された複数の投稿文から、形態素解析又はN−gramの索引文字列抽出法によってキーワードを検出し、該キーワードを嗜好アイテム検索エンジンに入力することによって嗜好アイテムを検索し、該嗜好アイテムを推薦嗜好アイテムとして、嗜好アイテムテーブルに新たに登録する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the posted message transmission program of the present invention,
The reaction information collecting means collects the posted texts of a plurality of other contributors who can view the posted texts of the corresponding posters,
Feedback means
It has a preference item search engine in which various keywords are associated with preference items,
A keyword is detected from a plurality of collected postings by morphological analysis or N-gram index character string extraction method, and the favorite item is searched by inputting the keyword into a favorite item search engine, and the favorite item is recommended. It is also preferable to make the computer function so as to be newly registered in the preference item table as a preference item.

本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、
嗜好アイテムテーブルは、初期時には、初期嗜好アイテムを予め登録し、
初期嗜好アイテムは、ユーザ操作に基づいて設定されるものである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the posted message transmission program of the present invention,
At the initial stage, the preference item table registers initial preference items in advance,
It is also preferable to cause the computer to function so that the initial preference item is set based on a user operation.

本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、
嗜好アイテムテーブルは、嗜好アイテム毎に登録日時のタイムスタンプを登録しており、
ィードバック手段は、一定期間の経過した過去のタイムスタンプを持つ嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブルから削除する
ことも好ましい。
According to another embodiment of the posted message transmission program of the present invention,
The preference item table registers the time stamp of the registration date for each preference item,
Feedback means, the preference item with elapsed past time stamps for a certain period of time, it is also preferable to remove from the preference item table.

本発明によれば、投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開するブログサイトサーバと、ネットワークを介して通信可能な投稿文送信装置であって、
1つ以上の嗜好アイテムを登録した嗜好アイテムテーブルと、
嗜好アイテムテーブル中の嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを逐次導出する推薦嗜好アイテム導出手段と、
テンプレート文章を用いて、その一部に推薦嗜好アイテムを含む投稿文を逐次生成する投稿文生成手段と、
投稿文をブログサイトサーバへ逐次投稿する投稿手段と、
ブログサイトサーバから、投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する反応情報収集手段と、
反応情報から他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、該推薦嗜好アイテムを嗜好アイテムテーブルに新たに登録するフィードバック手段と
を有することを特徴とする。
According to the present invention, the group consisting customize posts projecting draft's from multiple other contributors viewable, and blog site server to publish posted messages posted by the author, via a network A communicable posted message sending device,
A preference item table in which one or more preference items are registered;
Recommended preference item derivation means for sequentially deriving recommended preference items related to preference items in the preference item table;
Using a template sentence, a posted sentence generating means for sequentially generating a posted sentence including a recommended preference item in a part thereof,
Posting means for sequentially posting posted sentences to the blog site server;
Reaction information collection means for collecting reaction information of other contributors to the posted text from the blog site server,
It is characterized by having a feedback means for deriving a recommended preference item with a lot of responses from other posters from the response information and newly registering the recommended preference item in the preference item table.

本発明によれば、投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開するブログサイトサーバと、ネットワークを介して通信可能な装置における投稿文送信方法であって、
1つ以上の嗜好アイテムを登録した嗜好アイテムテーブルを有し、
嗜好アイテムテーブル中の嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを導出する第1のステップと、
テンプレート文章を用いて、その一部に推薦嗜好アイテムを含む投稿文を生成する第2のステップと、
投稿文をブログサイトサーバへ投稿する第3のステップと、
第1のステップから第3のステップを逐次繰り返すと共に、
ブログサイトサーバから、投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する第4のステップと、
反応情報から他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、該推薦嗜好アイテムを嗜好アイテムテーブルに新たに登録する第5のステップと
を有することを特徴とする。
According to the present invention, the group consisting customize posts projecting draft's from multiple other contributors viewable, and blog site server to publish posted messages posted by the author, via a network A method for sending posted text in a communicable device,
Having a preference item table in which one or more preference items are registered;
A first step of deriving a recommended preference item related to the preference item in the preference item table;
A second step of using a template sentence to generate a posted sentence including a recommended preference item in a part thereof;
A third step of posting a post to the blog site server;
While repeating the first step to the third step sequentially,
A fourth step of collecting reaction information of other contributors to the posted text from the blog site server;
And a fifth step of deriving a recommended preference item having a high response from another poster from the response information and newly registering the recommended preference item in the preference item table.

本発明の投稿文送信プログラム、装置及び方法によれば、SNSサービスにおけるユーザとのインタラクティブなコミュニケーションの中で、レコメンドサービスとしての推薦投稿文を、bot技術を用いて配信することができる。   According to the posted message transmission program, apparatus, and method of the present invention, a recommended posted message as a recommendation service can be distributed using the bot technique in interactive communication with a user in an SNS service.

本発明におけるシステム構成図である。It is a system configuration diagram in the present invention. 本発明における第1の投稿文送信装置の機能構成図である。It is a functional block diagram of the 1st contribution transmission apparatus in this invention. 本発明におけるシーケンス図である。It is a sequence diagram in the present invention. 協調フィルタリングの動作を簡単に表した説明図である。It is explanatory drawing which represented the operation | movement of collaborative filtering simply. 本発明における第2の投稿文送信装置の機能構成図である。It is a functional block diagram of the 2nd posting text transmission apparatus in this invention. 本発明における第3の投稿文送信装置の機能構成図である。It is a function block diagram of the 3rd posted message transmission apparatus in this invention.

以下では、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図1は、本発明におけるシステム構成図である。   FIG. 1 is a system configuration diagram according to the present invention.

図1によれば、インターネットに、ブログサイトサーバ3が接続されている。「ブログサイトサーバ」とは、例えばSNS(Social Networking Service)サーバであって、当該投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開する。SNSサーバとしては、例えばtwitter(登録商標)や、facebook(登録商標)、mixi(登録商標)のようなミニブログサーバである。   According to FIG. 1, a blog site server 3 is connected to the Internet. “Blog site server” is an SNS (Social Networking Service) server, for example, which is posted to a group of a plurality of other contributors who can view the posted text of the contributor. Publish your post. The SNS server is a miniblog server such as twitter (registered trademark), facebook (registered trademark), or mixi (registered trademark).

図1によれば、多数の端末2が、アクセスネットワーク及びインターネットを介してブログサイトサーバ3へアクセスする。例えば、投稿者A(アカウントA)の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者B及びC(アカウントB及びC)からなるグループが構成されているとする。この場合、投稿者Aによって投稿された投稿文は、投稿者B及びCによって操作される端末でのみ、閲覧される。図1によれば、例えばアカウントAとしてアクセスする投稿文送信装置1と、アカウントB及びCとしてアクセスする端末2とが、ブログサイトサーバ3に接続している。   According to FIG. 1, a large number of terminals 2 access the blog site server 3 via an access network and the Internet. For example, it is assumed that a group composed of a plurality of other contributors B and C (accounts B and C) that can view the posted text of the contributor A (account A) is configured. In this case, the posted text posted by the poster A is viewed only on the terminal operated by the posters B and C. According to FIG. 1, for example, a posted message transmitting apparatus 1 accessed as an account A and a terminal 2 accessed as accounts B and C are connected to the blog site server 3.

投稿文送信装置1に付与されたアカウントAは、bot用のものである。ここで、そのアカウントをフォローするユーザの嗜好に応じて、コンテンツ、ニュース、トピック等の複数のbot用のアカウントが備えられていることも好ましい。   The account A assigned to the posted message transmitting apparatus 1 is for bot. Here, it is also preferable that accounts for a plurality of bots such as contents, news, and topics are provided in accordance with the preference of the user who follows the account.

本発明における投稿文送信装置1は、SNSサービスにおけるユーザとのインタラクティブなコミュニケーションの中で、レコメンドサービスとしての推薦投稿文(つぶやき)を、bot技術を用いて配信する。その推薦投稿文に対する他のユーザの反応(嗜好)によって、その推薦投稿文の投稿内容が自動的に更新される。   The posted message transmitting apparatus 1 according to the present invention distributes a recommended posted message (tweet) as a recommendation service in the interactive communication with the user in the SNS service by using the bot technology. Depending on the reaction (preference) of other users to the recommended posted text, the posted content of the recommended posted text is automatically updated.

図2は、本発明における第1の投稿文送信装置の機能構成図である。
図3は、本発明におけるシーケンス図である。
FIG. 2 is a functional configuration diagram of the first posted message transmitting apparatus according to the present invention.
FIG. 3 is a sequence diagram in the present invention.

投稿文送信装置1は、インターネットに接続する通信インタフェース10と、API(Application Programming Interface)部11と、嗜好アイテムテーブル12と、推薦嗜好アイテム導出部13と、投稿文生成部14と、投稿部15と、反応情報収集部16と、フィードバック部17とを有する。通信インタフェース10を除くこれら機能構成部は、当該端末に搭載されたコンピュータを機能させる投稿文送信プログラムを実行することによって実現される。尚、以下では、ミニブログサーバは、twitterサーバであるとして説明する。また、推薦対象としては例えば「映画」であって、投稿文送信装置1のアカウントAに対して、多数のユーザがフォローしているとする。   The posted message transmitting apparatus 1 includes a communication interface 10 connected to the Internet, an API (Application Programming Interface) unit 11, a preference item table 12, a recommended favorite item derivation unit 13, a posted message generation unit 14, and a posting unit 15. And a reaction information collecting unit 16 and a feedback unit 17. These functional components excluding the communication interface 10 are realized by executing a posted message transmission program that causes a computer installed in the terminal to function. In the following description, it is assumed that the miniblog server is a twitter server. Also, it is assumed that the recommendation target is “movie”, for example, and a large number of users are following the account A of the posted message transmission apparatus 1.

API部11は、投稿部15及び反応情報収集部16のアプリケーションが、twitterのアプリケーションサービスの機能を利用するための規則インタフェースである。このAPI部11は、ミニブログサーバ毎に異なるものとして用意される。   The API unit 11 is a rule interface for the application of the posting unit 15 and the reaction information collection unit 16 to use the function of the application service of twitter. The API unit 11 is prepared differently for each miniblog server.

嗜好アイテムテーブル12は、1つ以上の嗜好アイテムを登録したものである。また、嗜好アイテムテーブルには、嗜好アイテム毎に登録日時のタイムスタンプが登録されていることも好ましい。   The preference item table 12 is a table in which one or more preference items are registered. Moreover, it is also preferable that the time stamp of the registration date is registered for each preference item in the preference item table.

嗜好アイテムテーブル12には予め初期設定として、任意の嗜好アイテム(初期嗜好アイテム)を登録する。図2によれば、映画をレコメンドする場合に、例えば映画タイトルとして「映画A」「映画B」が登録される。初期嗜好アイテムは、ユーザ操作に基づいて設定されるものである。   An arbitrary preference item (initial preference item) is registered in the preference item table 12 as an initial setting in advance. According to FIG. 2, when recommending a movie, for example, “movie A” and “movie B” are registered as movie titles. The initial preference item is set based on a user operation.

推薦嗜好アイテム導出部13は、嗜好アイテムテーブル12中の嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを逐次導出する(図3のS13参照)。具体的には、例えばユーザ嗜好データベースを用いた協調フィルタリング(Collaborative Filtering)のアルゴリズムを用いて、嗜好アイテムテーブル12に登録されている嗜好アイテムに協調(類似)する他の嗜好アイテムを発見する。   The recommended preference item derivation unit 13 sequentially derives recommended preference items related to the preference item in the preference item table 12 (see S13 in FIG. 3). Specifically, for example, using a collaborative filtering algorithm using a user preference database, other preference items that are collaborative (similar) to the preference items registered in the preference item table 12 are found.

協調フィルタリングとは、多数のユーザの嗜好情報を蓄積したユーザ嗜好データベースを用いて、あるユーザと嗜好の類似した他のユーザの情報を用いて自動的に推論するエンジンの技術である。趣味が類似する他人の意見を参考にするという「口コミ」の原理に基づく。   Collaborative filtering is an engine technology that uses a user preference database that accumulates preference information of a large number of users and automatically infers using information of other users with similar preferences to a certain user. Based on the “word-of-mouth” principle of referring to opinions of others with similar hobbies.

本発明によれば、この協調フィルタリングとしては、既存のレコメンドエンジンと、既存のユーザ嗜好データベースを流用することを想定している。即ち、ユーザ嗜好データベースは、例えば他のサービスによって収集された、ユーザ毎の購入閲覧履歴の数値をプロファイル化したものであると想定している。   According to the present invention, as this collaborative filtering, it is assumed that an existing recommendation engine and an existing user preference database are used. That is, the user preference database is assumed to be a profile of numerical values of purchase browsing history for each user collected by other services, for example.

図4は、協調フィルタリングの動作を簡単に表した説明図である。   FIG. 4 is an explanatory diagram simply showing the operation of collaborative filtering.

図4によれば、例えば、嗜好アイテムテーブルに登録された映画A及び映画Bを好む仮想ユーザを想定する。また、ユーザ嗜好データベースには、多数の実在するユーザa〜d毎に、各嗜好アイテムの嗜好の有無が表されている。映画A及び/又は映画Bを好む他のユーザa〜dが好む「映画C」を探し出し、仮想ユーザも「映画C」を好むのではないかと推論し、推薦嗜好アイテムとする。図4によれば、○のみで説明したが、実装的には、ユーザ同士の類似度を、同じアイテムに付与された評価の相関係数によって表すことによって類推する。仮想ユーザ行動と、ユーザ嗜好データベースに蓄積された既存の他ユーザ行動とを相関的に分析し、高い相関が認められたユーザを、「嗜好が近い」ものと仮定する。「嗜好が近い」のであれば同じような「行動を好む」と予想し、既存の他ユーザ行動にはあるが仮想ユーザ行動にはない行動(商品の購入や、記事の閲覧)を推薦する。このアルゴリズムは、例えば表計算ソフトウェアにも、予め標準関数として実装されている。   According to FIG. 4, for example, a virtual user who likes movie A and movie B registered in the preference item table is assumed. Moreover, the presence or absence of preference of each preference item is represented in the user preference database for each of a large number of existing users a to d. It searches for “movie C” that other users a to d who like movie A and / or movie B like, and infers that the virtual user also likes “movie C”, and sets it as a recommended preference item. According to FIG. 4, although only described with ○, in terms of implementation, the analogy between users is analogized by representing the correlation coefficient of evaluation given to the same item. The virtual user behavior and the existing other user behavior accumulated in the user preference database are analyzed in correlation, and a user with a high correlation is assumed to be “close to preference”. If “preference is close”, it is predicted that the user likes the same action, and recommends an action (purchasing a product or viewing an article) that exists in the existing other user action but not in the virtual user action. This algorithm is implemented as a standard function in advance in spreadsheet software, for example.

投稿文生成部14は、テンプレート文章を用いて、その一部に推薦嗜好アイテムを含む投稿文を逐次生成する(図3のS14参照)。投稿文には、bot用のアカウントAから発信される投稿文が、任意のキャラクタから発言されたように見せることによって、閲覧者は、botのキャラクタに対して、人間的な親しみを感じることができる。   The posted sentence generation unit 14 sequentially generates a posted sentence including a recommended preference item as a part of the template sentence (see S14 in FIG. 3). In the posted text, the posted text sent from the account A for bots appears to be spoken by an arbitrary character, so that the viewer may feel human friendliness with respect to the bot character. it can.

テンプレート文章としては、例えば以下のようなものであって、数種類を用意する。
「私のオススメは<A>、ハラハラドキドキ!
http://www.lismovideo.jp/content_id=<B>」
<A>には、レコメンド処理にて発見されたタイトルを埋め込む。
<B>には、レコメンドされたコンテンツのIDを埋め込む。
例えば映画であれば、サスペンス、コメディ等のジャンル等のメタ情報によって、テンプレートを使い分けることも好ましい。
また、投稿文生成部14は、テンプレート文章に、推薦すべきコンテンツのメタ情報を更に埋め込むことも好ましい。
Examples of template sentences include the following, and several types are prepared.
“My recommendation is <A>!
http://www.lismovideo.jp/content_id= <B>"
In <A>, the title found in the recommendation process is embedded.
In <B>, the ID of the recommended content is embedded.
For example, in the case of a movie, it is preferable to use different templates according to meta information such as genres such as suspense and comedy.
In addition, it is preferable that the posted text generation unit 14 further embeds meta information of content to be recommended in the template text.

投稿部15は、API部11を介して、投稿文をブログサイトサーバ3へ逐次投稿(例えばtwitterのTweet(つぶやく))する(図3のS15参照)。ここで、投稿文を送信する時間は、スケジューリングされていることも好ましい。例えば、投稿文を送信する日時が設定される。例えば、「1時間に1回」「9時〜16時は、1時間に1回」「16時〜23時は、30分に1回」のような周期であってもよいし、「12時5分」のような時間設定であってもよい。   The posting unit 15 posts posted sentences to the blog site server 3 sequentially (for example, twitter tweets) via the API unit 11 (see S15 in FIG. 3). Here, it is also preferable that the time for transmitting the posted text is scheduled. For example, the date and time for sending a posted message is set. For example, the cycle may be “once every hour” “once every hour from 9:00 to 16:00” “once every hour from 16:00 to 23:00” or “12 A time setting such as “hour 5 minutes” may be used.

反応情報収集部16は、API部11を介して、ブログサイトサーバ3から、投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する(図3のS16参照)。具体的には、API部11を介して、ブログサイトサーバ3から、投稿文に対する他の投稿者の反応操作回数をカウントする。反応操作回数は、例えばリンクのクリック数、拡散送信数(例えばtwitterにおけるReTweet)及び/又はお気に入り登録数である。投稿文毎に、反応操作回数がカウントされる。また、反応情報としての反応操作は、投稿文送信装置1のアカウントAをフォローしているユーザにおける反応操作に基づく。   The reaction information collection unit 16 collects reaction information of other contributors to the posted text from the blog site server 3 via the API unit 11 (see S16 in FIG. 3). Specifically, the number of reaction operations of other contributors to the posted text is counted from the blog site server 3 via the API unit 11. The number of reaction operations is, for example, the number of clicks on a link, the number of spread transmissions (for example, ReTweet in twitter), and / or the number of favorite registrations. The number of reaction operations is counted for each posted sentence. Further, the reaction operation as the reaction information is based on the reaction operation in the user who follows the account A of the posted message transmission device 1.

フィードバック部17は、反応情報から他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、その推薦嗜好アイテムを嗜好アイテムテーブルに新たに登録する(図3のS17参照)。フィードバック部17は、例えば反応操作回数が所定数以上の投稿文に含まれる推薦嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブルに新たに登録するものであってもよい。例えば1日単位で集計した反応情報に基づいて、その上位数件を、推薦嗜好アイテムとするものであってもよい。   The feedback unit 17 derives a recommended preference item with a high response from other posters from the response information, and newly registers the recommended preference item in the preference item table (see S17 in FIG. 3). The feedback unit 17 may newly register, for example, a recommended preference item included in a posted sentence having a predetermined number of reaction operations or more in the preference item table. For example, based on the reaction information tabulated on a daily basis, the top several items may be used as recommended preference items.

また、フィードバック部17は、一定期間(例えば1週間)の経過した過去のタイムスタンプを持つ嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブルから削除する。更に、フィードバック部17は、下位数件の嗜好されていない嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブルから削除することも好ましい。このような操作によって、嗜好アイテムテーブルが、インタラクティブなコミュニケーションの中で常に更新(チューニング)されることによって、登録された嗜好アイテムに類似する推薦嗜好アイテムも常に更新される。   Further, the feedback unit 17 deletes a preference item having a past time stamp after a certain period (for example, one week) from the preference item table. Furthermore, it is also preferable that the feedback unit 17 deletes a lower number of unpreferred preference items from the preference item table. By such an operation, the preference item table is constantly updated (tuned) in interactive communication, so that the recommended preference item similar to the registered preference item is always updated.

図5は、本発明における第2の投稿文送信装置の機能構成図である。   FIG. 5 is a functional configuration diagram of the second posted message transmitting apparatus according to the present invention.

図5の第2の投稿文送信装置は、図2の第1の投稿文送信装置と比較して、投稿文生成部14及び反応情報収集部16の機能のみが異なる。投稿文生成部14は、当該投稿文送信装置をリダイレクト元とするリダイレクトページへのアドレスのリンクを、投稿文に含める。投稿文を閲覧した他のユーザが、このリンクをクリックすることによって、当該投稿文送信装置1を経由し、コンテンツ詳細情報等へリダイレクトされる。投稿文(つぶやき)の中のリンクをクリックすることによって、投稿文送信装置へアクセスし、リダイレクトにおける投稿文に対応するコンテンツ詳細情報ページが端末に表示される。反応情報収集部16は、投稿文毎に、当該投稿文送信装置1がリダイレクトした回数をカウントすることができる。これによって、反応情報収集部16は、ブログサイトサーバ3から、投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集することができる。そして、フィードバック部17は、リダイレクト回数が所定数以上の投稿文に含まれる推薦嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブル11に新たに登録する。   The second posted message transmitting device in FIG. 5 differs from the first posted message transmitting device in FIG. 2 only in the functions of the posted message generating unit 14 and the reaction information collecting unit 16. The posted message generation unit 14 includes a link of an address to a redirect page whose redirect source is the posted message transmission device in the posted message. When another user who has viewed the posted text clicks on this link, the user is redirected to the content detailed information or the like via the posted text transmitting apparatus 1. By clicking on a link in the posted text (tweet), the posted text transmitting device is accessed, and a detailed content information page corresponding to the posted text in the redirect is displayed on the terminal. The reaction information collection unit 16 can count the number of times the posted message transmission device 1 has redirected for each posted message. Thereby, the reaction information collection unit 16 can collect reaction information of other contributors to the posted text from the blog site server 3. Then, the feedback unit 17 newly registers a recommended preference item included in a posted sentence having a predetermined number of redirects or more in the preference item table 11.

図6は、本発明における第3の投稿文送信装置の機能構成図である。   FIG. 6 is a functional configuration diagram of the third posted message transmitting apparatus according to the present invention.

図6の第3の投稿文送信装置は、図2の第1の投稿文送信装置と比較して、反応情報収集部16及びフィードバック部17の機能のみが異なると共に、嗜好アイテム検索エンジン18を更に有する。反応情報収集部16は、当該投稿文送信装置のアカウントAをフォローする他のユーザの投稿文(つぶやき)を収集する。このような機能は、一般に「クローラ」と称される。「クローラ」とは、ユーザが閲覧できるようなページを、自動的且つ定期的に取得する機能をいい、例えばtwitterのAPIとして提供されている。   6 differs from the first posted message transmission device of FIG. 2 only in the functions of the reaction information collection unit 16 and the feedback unit 17, and further includes a preference item search engine 18. Have. The reaction information collection unit 16 collects posted messages (tweets) of other users who follow the account A of the posted message transmission apparatus. Such a function is generally referred to as a “crawler”. “Crawler” refers to a function that automatically and periodically obtains a page that can be viewed by the user, and is provided as, for example, a Twitter API.

嗜好アイテム検索エンジン18は、嗜好アイテムに様々なキーワードを対応付けたものを蓄積しており、キーワード(クエリ)を入力し、適切な嗜好アイテムを出力する。嗜好アイテム検索エンジン18は、嗜好アイテムが映画名である場合、その映画のタイトル、登場人物、内容(アブスト)等の概要文章の中から抽出されたキーワードを、映画名の嗜好アイテムに対応付けている。尚、検索エンジンとしては、既存の一般的なものである。   The preference item search engine 18 stores items in which various keywords are associated with preference items, inputs a keyword (query), and outputs an appropriate preference item. When the preference item is a movie name, the preference item search engine 18 associates a keyword extracted from the summary text such as the title, character, contents (abstract) of the movie with the preference item of the movie name. Yes. Note that the search engine is an existing general one.

フィードバック部17は、収集された複数の投稿文から、形態素解析又はN−gramの索引文字列抽出法によってキーワードを検出する。それらキーワードの中で出現頻度の多い上位のキーワードが、嗜好アイテム検索エンジン18へ入力される。嗜好アイテム検索エンジン18は、入力されたキーワードに最適な嗜好アイテムを検索する。フィードバック部17は、嗜好アイテム検索エンジン18から出力された嗜好アイテムを、推薦嗜好アイテムとして、嗜好アイテムテーブル11に新たに登録する   The feedback unit 17 detects a keyword from a plurality of collected posted sentences by morphological analysis or N-gram index character string extraction method. Among the keywords, the upper-ranked keywords having a high appearance frequency are input to the preference item search engine 18. The preference item search engine 18 searches for a preference item optimum for the input keyword. The feedback unit 17 newly registers the preference item output from the preference item search engine 18 in the preference item table 11 as a recommended preference item.

形態素解析とは、投稿文における自然言語の文を、単語辞書及び係り受け辞書を用いて、形態素(言語で意味を持つ最小単位)の列に分割し、それぞれの品詞を判別する技術をいう。この解析によって、例えば名詞の形態素のみをキーワードとして抽出し、出現頻度た多いキーワードを検出することができる。   Morphological analysis refers to a technique in which a natural language sentence in a posted sentence is divided into columns of morphemes (the smallest unit having meaning in the language) using a word dictionary and a dependency dictionary, and each part of speech is discriminated. By this analysis, for example, only noun morphemes can be extracted as keywords, and keywords with a high appearance frequency can be detected.

また、N−gramとは、転置インデックス(キーワードとページの組み合わせ)のキーの切り出しを、辞書や構文解析に基づくのではなく、単に一定の文字数毎(例えば2文字毎)に切り出した語をカウントする技術をいう。Nとは、切り出す文字の単位が複数ありえるということを意味する。例えば、単語の意味を考えることなく、常に2文字の単語で切り出して、目次のキーを作る。   In addition, N-gram is not based on dictionary or syntactic analysis for key extraction of transposed index (combination of keywords and pages), but simply counts words cut out for every fixed number of characters (for example, every two characters). The technology to do. N means that there can be a plurality of character units to be cut out. For example, the key of the table of contents is created by always cutting out a two-letter word without considering the meaning of the word.

勿論、形態素解析又はN−gramの索引文字列抽出法をそのまま用いることなく、例えば映画のコンテンツに合わせて、意味のあるキーのみを抽出キーとするべく、何らかのフィルタリング機能を介することも好ましい。   Of course, it is also preferable to use some filtering function so that only meaningful keys are extracted keys, for example, in accordance with movie contents, without using morphological analysis or N-gram index character string extraction methods as they are.

以上、詳細に説明したように、本発明の投稿文送信プログラム、装置及び方法によれば、SNSサービスにおけるユーザとのインタラクティブなコミュニケーションの中で、レコメンドサービスとしての推薦投稿文を、bot技術を用いて配信することができる。特に、本発明によれば、例えばtwitterにおけるフォロワーの嗜好に応じた推薦投稿文を配信することができる。また、その投稿文は、一般的な広告としての無機質なイメージを感じさせることなく、ユーザとの間の自然な投稿文のやりとりの中で、本物の人間を模したような有機的なイメージを感じさせることができる。   As described above in detail, according to the posted message transmission program, apparatus, and method of the present invention, the recommended posted message as the recommendation service is used for the recommended service in the interactive communication with the user in the SNS service. Can be delivered. In particular, according to the present invention, it is possible to distribute a recommended posting according to, for example, a follower preference in twitter. In addition, the posted text does not feel an inorganic image as a general advertisement, and an organic image that imitates a real person in the natural exchange of posted text with the user. You can feel it.

前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。   Various changes, modifications, and omissions of the above-described various embodiments of the present invention can be easily made by those skilled in the art. The above description is merely an example, and is not intended to be restrictive. The invention is limited only as defined in the following claims and the equivalents thereto.

1 投稿文送信装置
10 通信インタフェース
11 API部
12 嗜好アイテムテーブル
13 推薦嗜好アイテム導出部
14 投稿文生成部
15 投稿部
16 反応情報収集部
17 フィードバック部
18 嗜好アイテム検索エンジン
2 端末
3 ブログサイトサーバ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Posting text transmission apparatus 10 Communication interface 11 API part 12 Preference item table 13 Recommended preference item derivation part 14 Posting sentence generation part 15 Posting part 16 Reaction information collection part 17 Feedback part 18 Preference item search engine 2 Terminal 3 Blog site server

Claims (10)

稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開するブログサイトサーバと、ネットワークを介して通信可能な装置に搭載されたコンピュータを機能させる投稿文送信プログラムであって、
1つ以上の嗜好アイテムを登録した嗜好アイテムテーブルと、
前記嗜好アイテムテーブル中の前記嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを逐次導出する推薦嗜好アイテム導出手段と、
テンプレート文章を用いて、その一部に前記推薦嗜好アイテムを含む投稿文を逐次生成する投稿文生成手段と、
前記投稿文を前記ブログサイトサーバへ逐次投稿する投稿手段と、
前記ブログサイトサーバから、前記投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する反応情報収集手段と、
前記反応情報から前記他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、該推薦嗜好アイテムを前記嗜好アイテムテーブルに新たに登録するフィードバック手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする投稿文送信プログラム。
Mounting the group consisting customize posts projecting draft's from multiple other contributors viewable, and blog site server to publish posted messages posted by the author, the possible communication apparatus via a network A post message sending program for causing a computer to function,
A preference item table in which one or more preference items are registered;
Recommended preference item derivation means for sequentially deriving recommended preference items related to the preference item in the preference item table;
Using a template sentence, a posted sentence generating means for sequentially generating a posted sentence including the recommended preference item in a part thereof,
Posting means for sequentially posting the posted text to the blog site server;
Reaction information collecting means for collecting reaction information of other contributors to the posted text from the blog site server;
A posted sentence transmission program characterized by deriving recommended preference items with a high response from the other posters from the reaction information, and causing a computer to function as feedback means for newly registering the recommended preference items in the preference item table .
前記推薦嗜好アイテム導出手段は、
多数のユーザの嗜好について、ユーザ毎に、各嗜好アイテムの嗜好の有無を表すユーザ嗜好データベースを有し、
前記ユーザ嗜好データベースを用いて、協調フィルタリングによって、前記嗜好アイテムテーブルの全ての前記嗜好アイテムに協調する推薦嗜好アイテムを逐次導出する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1に記載の投稿文送信プログラム。
The recommended preference item derivation means includes:
For a large number of user preferences, each user has a user preference database representing the presence or absence of preference for each preference item,
2. The posting according to claim 1, wherein the computer functions so as to sequentially derive recommended preference items that cooperate with all the preference items of the preference item table by collaborative filtering using the user preference database. Sentence sending program.
前記反応情報収集手段は、前記ブログサイトサーバから、前記投稿文に対する他の投稿者の反応操作回数をカウントし、
前記フィードバック手段は、前記反応操作回数が所定数以上の前記投稿文に含まれる前記推薦嗜好アイテムを、前記嗜好アイテムテーブルに新たに登録する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1又は2に記載の投稿文送信プログラム。
The reaction information collecting means counts the number of reaction operations of other contributors to the posted text from the blog site server,
The feedback means causes a computer to function so as to newly register the recommended preference item included in the posted sentence in which the number of reaction operations is equal to or greater than a predetermined number in the preference item table. The posted message transmission program according to 2.
前記反応操作回数は、リンクのクリック数、拡散送信数及び/又はお気に入り登録数であるようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項3に記載の投稿文送信プログラム。   The posted message transmission program according to claim 3, wherein the computer functions so that the number of times of the reaction operation is the number of clicks of a link, the number of spread transmissions, and / or the number of favorite registrations. 前記投稿文生成手段は、前記投稿文に、更に、当該投稿文送信装置が提供するリダイレクトページへのアドレスを含め、
前記反応情報収集手段は、前記投稿文毎のリダイレクト回数をカウントし、
前記フィードバック手段は、前記リダイレクト回数が所定数以上の前記投稿文に含まれる前記推薦嗜好アイテムを、前記嗜好アイテムテーブルに新たに登録する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1又は2に記載の投稿文送信プログラム。
The posted message generation means further includes an address to a redirect page provided by the posted message transmission device in the posted message,
The reaction information collecting means counts the number of redirects for each posted sentence,
The feedback means causes a computer to function so as to newly register the recommended preference item included in the posted sentence whose number of redirects is a predetermined number or more in the preference item table. The posted text transmission program described in.
前記反応情報収集手段は、当該投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者の投稿文を収集するものであり、
前記フィードバック手段は、
嗜好アイテムに様々なキーワードが対応付られた嗜好アイテム検索エンジンを有し、
収集された複数の前記投稿文から、形態素解析又はN−gramの索引文字列抽出法によってキーワードを検出し、該キーワードを前記嗜好アイテム検索エンジンに入力することによって嗜好アイテムを検索し、該嗜好アイテムを推薦嗜好アイテムとして、前記嗜好アイテムテーブルに新たに登録する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1又は2に記載の投稿文送信プログラム。
The reaction information collecting means collects a plurality of other posters that can view the posted text of the poster,
The feedback means includes
It has a preference item search engine in which various keywords are associated with preference items,
A keyword is detected from a plurality of collected postings by a morphological analysis or an N-gram index character string extraction method, and the preference item is searched by inputting the keyword to the preference item search engine. The posted message transmission program according to claim 1, wherein the computer is caused to function as a recommended preference item and newly registered in the preference item table.
前記嗜好アイテムテーブルは、初期時には、初期嗜好アイテムを予め登録し、
前記初期嗜好アイテムは、ユーザ操作に基づいて設定されるものである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の投稿文送信プログラム。
In the initial stage, the preference item table registers initial preference items in advance,
The posted text transmission program according to any one of claims 1 to 6, wherein the initial preference item causes a computer to function so as to be set based on a user operation.
前記嗜好アイテムテーブルは、前記嗜好アイテム毎に登録日時のタイムスタンプを登録しており、
記フィードバック手段は、一定期間の経過した過去のタイムスタンプを持つ嗜好アイテムを、前記嗜好アイテムテーブルから削除する
ことを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載の投稿文送信プログラム。
The preference item table registers a time stamp of registration date and time for each preference item,
Before notated fed back means, the preference item with elapsed past time stamps of a certain period, the posted message transmission according to any one of claims 1 to 7, characterized in that to remove from the preference item table program.
稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開するブログサイトサーバと、ネットワークを介して通信可能な投稿文送信装置であって、
1つ以上の嗜好アイテムを登録した嗜好アイテムテーブルと、
前記嗜好アイテムテーブル中の前記嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを逐次導出する推薦嗜好アイテム導出手段と、
テンプレート文章を用いて、その一部に前記推薦嗜好アイテムを含む投稿文を逐次生成する投稿文生成手段と、
前記投稿文を前記ブログサイトサーバへ逐次投稿する投稿手段と、
前記ブログサイトサーバから、前記投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する反応情報収集手段と、
前記反応情報から前記他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、該推薦嗜好アイテムを前記嗜好アイテムテーブルに新たに登録するフィードバック手段と
を有することを特徴とする投稿文送信装置。
For a group consisting customize posts projecting draft's from multiple other contributors viewable, and blog site server to publish posted messages posted by the author, communicable posted message sent over the network A device,
A preference item table in which one or more preference items are registered;
Recommended preference item derivation means for sequentially deriving recommended preference items related to the preference item in the preference item table;
Using a template sentence, a posted sentence generating means for sequentially generating a posted sentence including the recommended preference item in a part thereof,
Posting means for sequentially posting the posted text to the blog site server;
Reaction information collecting means for collecting reaction information of other contributors to the posted text from the blog site server;
A posted message transmission apparatus comprising: feedback means for deriving a recommended preference item with a high response from the other posters from the response information and newly registering the recommended preference item in the preference item table.
稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開するブログサイトサーバと、ネットワークを介して通信可能な装置における投稿文送信方法であって、
1つ以上の嗜好アイテムを登録した嗜好アイテムテーブルを有し、
前記嗜好アイテムテーブル中の前記嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを導出する第1のステップと、
テンプレート文章を用いて、その一部に前記推薦嗜好アイテムを含む投稿文を生成する第2のステップと、
前記投稿文を前記ブログサイトサーバへ投稿する第3のステップと、
第1のステップから第3のステップを逐次繰り返すと共に、
前記ブログサイトサーバから、前記投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する第4のステップと、
前記反応情報から前記他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、該推薦嗜好アイテムを前記嗜好アイテムテーブルに新たに登録する第5のステップと
を有することを特徴とする投稿文送信方法。
For a group consisting customize posts projecting draft's from multiple other contributors viewable, and blog site server to publish posted messages posted by the author, posts in communicable devices via a network A sentence transmission method,
Having a preference item table in which one or more preference items are registered;
A first step of deriving a recommended preference item related to the preference item in the preference item table;
A second step of generating a posted sentence including the recommended preference item in a part thereof using a template sentence;
A third step of posting the post to the blog site server;
While repeating the first step to the third step sequentially,
A fourth step of collecting reaction information of other contributors to the posted text from the blog site server;
And a fifth step of deriving a recommended preference item with a high response of the other poster from the response information and newly registering the recommended preference item in the preference item table. .
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