JP5831204B2 - 情報提供システム、情報提供方法及びプログラム - Google Patents
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Description
情報提供システム1は、サーバ2と、複数のユーザ端末3とを備え、必要に応じてネットワーク4を介して通信接続されて構成される。ネットワーク4を介して、ユーザ端末3から送信される検索条件等の信号をサーバ2が受信すると、サーバ2において、適切な情報を抽出してユーザ端末3に送信する。そして、本発明に係る情報提供システム1は、複数のユーザからなるグループの嗜好を個別に特定して、その嗜好に適合する情報を選定して提供する情報提供システムである。
サーバ2は、ユーザ端末3から受信した情報提供の要求に応じて、ユーザデータベース20、グループ情報データベース21、個人閲覧履歴データベース22、グループ閲覧履歴データベース23に記憶された情報に基づき、提供情報データベース29に記憶されている複数の情報の中から個人又はグループ単位の嗜好に適合する情報を選定する機能と、選定結果をユーザ端末3に送信する機能を備えるコンピュータである。
すなわち、提供情報データベース29は、サーバ2に備える記憶手段に記憶され、サーバ2を管理する会社の情報提供サービスに登録した広告主により提供され、情報提供システム1にて提供するために必要なデータからなるデータベースの他、ネットワーク4を介して接続される検索エンジンを利用してサーバ2が取得して提供可能なデータベースであっても良い。
図2に示すように、コンピュータ100は、制御部101、記憶部102、入力部103、表示部104、メディア入出力部105、通信制御部106、周辺機器I/F部107等が、バス109を介して接続される。
ROMは、不揮発性メモリであり、コンピュータ100のブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
RAMは、揮発性メモリであり、記憶部102、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部101が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
表示部104は、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等(ビデオアダプタ等)を有する。
通信制御部106は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータ100とネットワーク4間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク4を介して、他のコンピュータ100間との通信制御を行う。
バス109は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
図4は、情報提供システム1において実行される情報提供処理の手順を説明するフローチャート、図5は、情報提供システム1において実行される推薦順位の決定処理の流れを説明するフローチャート、図6は、ユーザ端末3の画面例、図7は、サーバ2における推薦順位の算出処理の一例を示すフローチャートである。
ここで、友人ユーザの登録は、別途設けられているソーシャルネットワークシステム等と連動するシステムとしても良い。
この嗜好分析処理(ステップS8)について、図5を用いて説明する。
嗜好ベクトルは、各ユーザ及びグループにおいて閲覧された履歴について、任意の分類を行い、各分類の閲覧回数をベクトル化する。本実施例では、外食のお店が提供する料理のジャンル別に分類し、図7(1)に示すように、(中華料理、韓国料理、すし、焼き鳥、イタリア料理、フランス料理)の順に、各分類に属する店舗の閲覧回数でベクトル化する処理をサーバ2で行う。図7では、ユーザPの嗜好ベクトルをα、ユーザAの嗜好ベクトルをβ、ユーザBの嗜好ベクトルをγ、グループの嗜好ベクトルをθとする。
類似度算出手段25は、嗜好ベクトル特定手段24により特定された個人嗜好ベクトル(図7のα、β、γ)と、グループ嗜好ベクトル(図7のθ)との類似度を算出する。
すなわち、図7(2)に示すように、各参加ユーザP,A,Bの個人嗜好ベクトル(図7のα、β、γ)にグループ嗜好ベクトル(図7のθ)をそれぞれ乗じることにより類似度α´、β´、γ´を求める処理を行う。
すなわち、各ユーザの閲覧履歴並びにグループとしての閲覧履歴がそれぞれフィードバックされ、相互に嗜好に基づくデータが更新されることとなるため、グループの閲覧履歴が長期間更新されていない場合等であっても、最近の嗜好の傾向を反映した情報を提供することができる。
・ユーザPの嗜好ベクトル(5、3、0、0、0、0)
・ユーザAの嗜好ベクトル(0、0、5、3、0、0)
・ユーザBの嗜好ベクトル(0、0、0、0、5、3)
・グループの嗜好ベクトル(0、0、0、3、5、0)
・ユーザP嗜好ベクトル(5、3、0、0、0、0)
・ユーザA嗜好ベクトル(0、0、5、3、0、0)
・ユーザB嗜好ベクトル(5、0、0、0、5、3)
・グループの嗜好ベクトル(0、0、0、3、5、0)
以上が図4の嗜好分析(ステップS8)の具体的な処理である。
情報送信手段28は、提供情報選定手段27により決定された推薦順位に従った推薦情報を送信する。つまり、サーバ2において、順位付けされた情報をユーザ端末3に表示可能なデータに構成して、ユーザ端末3に送信される(ステップS10)。
また、一方、ユーザ端末3では、提供された情報を確認した結果、再度、サーバ2から情報の提供を受けない場合(ステップS14のNo)は、処理を終了する。
2・・・サーバ
3・・・ユーザ端末
4・・・ネットワーク
24・・嗜好ベクトル特定手段
25・・類似度算出手段
26・・影響度算出手段
27・・提供情報選定手段
28・・情報送信手段
Claims (4)
- 複数のユーザ端末とサーバとがネットワークを介して接続され、前記ユーザ端末に、複数のユーザからなるグループの嗜好に適合する情報を提供する情報提供システムであって、
前記ユーザ端末は、
ネットワークを介して受信可能な情報を閲覧する手段と、
複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を入力して前記サーバに送信する手段とを有し、
前記サーバは、
前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶するグループ情報記憶手段と、
各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶する個人閲覧履歴記憶手段と、
前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するグループ閲覧履歴記憶手段と、
前記個人閲覧履歴記憶手段に記憶された個人閲覧履歴並びに前記グループ閲覧履歴記憶手段に記憶されたグループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定する嗜好ベクトル特定手段と、
前記嗜好ベクトル特定手段により特定された個人嗜好ベクトルと、グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段により得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出する影響度算出手段と、
前記影響度算出手段により得られた影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値の大きい順に従って提供する情報の推薦順位を決定する提供情報選定手段と、
提供情報選定手段により決定された推薦順位に従った情報を送信する送信手段と、
を有することを特徴とする情報提供システム。 - 前記サーバの個人閲覧履歴情報記憶手段及びグループ閲覧履歴記憶手段は、前記ユーザ端末において閲覧された情報の閲覧回数を記憶し、
前記嗜好ベクトル特定手段は、閲覧された情報を分類し、各分類に属する情報の閲覧回数に基づいた値を成分としてベクトル化することを特徴とする請求項1に記載の情報提供システム。 - 複数のユーザ端末とサーバとがネットワークを介して接続され、前記ユーザ端末に、複数のユーザからなるグループの嗜好に適合する情報を提供する情報提供方法であって、
前記ユーザ端末がネットワークを介して受信可能な情報を閲覧するステップと、
前記ユーザ端末が複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を入力して前記サーバに送信するステップと、
前記サーバが、前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶する記憶ステップと、
前記サーバが、各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶するステップと、
前記サーバが、前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するステップと、
前記サーバが、記憶された前記個人閲覧履歴並びに前記グループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定するステップと、
前記サーバが、特定された個人嗜好ベクトルと、前記グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出するステップと、
前記サーバが、得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出するステップと、
前記サーバが、得られた前記影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値の大きい順に従って提供する情報の推薦順位を決定するステップと、
前記サーバが、決定された前記推薦順位に従った情報を送信するステップと、
を備えることを特徴とする情報提供方法。 - 請求項1に記載の情報提供システムの前記サーバにおいて実行され、コンピュータにより読み取り可能な形式で記述されたプログラムであって、
前記ユーザ端末から送信され、複数のユーザからなるグループに関するグループ情報を受信するステップと、
前記ユーザ端末から受信するグループ情報を記憶する記憶ステップと、
各ユーザが前記ユーザ端末から閲覧した情報に関する個人閲覧履歴を記憶するステップと、
前記ユーザ端末からグループを選択して閲覧した情報に関するグループ閲覧履歴を記憶するステップと、
記憶された前記個人閲覧履歴並びに前記グループ閲覧履歴に基づいて、個人嗜好ベクトル並びにグループ嗜好ベクトルを特定するステップと、
特定された個人嗜好ベクトルと、前記グループ嗜好ベクトルとの類似度を算出するステップと、
得られた類似度に基づき、グループにおける各ユーザの影響度を算出するステップと、
得られた前記影響度を重みとし、グループに属するユーザの個人嗜好ベクトルの重み付き和を算出し、各成分の重み付き和の算出値の大きい順に従って提供する情報の推薦順位を決定するステップと、
決定された前記推薦順位に従った情報を送信するステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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