JP6531763B2 - サイト提示方法、サイト提示プログラムおよびサイト提示装置 - Google Patents

Description

本発明は、サイト提示方法、サイト提示プログラムおよびサイト提示装置に関する。

従来、ユーザが、旅行した観光スポットや嗜好にあった観光スポットなどの情報を検索する際、インターネットなどを利用して、観光スポットを紹介する様々なＷｅｂサイトを閲覧することが行われている。また、Ｗｅｂサイトを提供する側では、Ｗｅｂサイト内のＷｅｂページのページビューを測定して閲覧状況を把握し、Ｗｅｂページの改善に役立てている。

近年では、Ｗｅｂサイトを提供する企業等の許可を得て、特定の観光スポットなどの情報を収集し、改めてコンテンツに再編集したＷｅｂサイトを提供する観光クラウドなども利用されつつある。

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しかしながら、上記技術を用いた場合でも、ユーザ側では、実際に閲覧したい観光スポットが検索されるまで、検索条件等を変更することになり、操作が煩わしく手間もかかる。また、観光クラウド側では、閲覧回数などの総合的な情報にしたがってＷｅｂページを提供することはできるが、個々に異なるユーザの嗜好に合ったＷｅｂページを適切に選択して提供することが難しい。

１つの側面では、本発明は、利用者の希望に合うサイトを提供することができるサイト提示方法、サイト提示プログラムおよびサイト提示装置を提供することを目的とする。

第１の案では、サイト提示方法は、複数のサイトのそれぞれの文書中のワードに基づき、前記複数のサイトのそれぞれについてフィーリングに関する特徴を検出する処理を実行する。サイト提示方法は、あるユーザによる前記複数のサイトのいずれかのサイトへのアクセス履歴に基づいて、前記あるユーザによってアクセスされたサイトについて検出された特徴に基づいて、前記あるユーザに対応するフィーリングに関するユーザの特徴を特定する処理を実行する。サイト提示方法は、前記複数のサイトのうち、特定した前記ユーザの特徴と同じ又は類似する特徴が検出されたサイトを抽出し、前記あるユーザに提示する処理を実行する。

一実施形態によれば、利用者の希望に合うサイトを提供することができる。

図１は、実施例１に係るシステムの全体構成例を示す図である。 図２は、実施例１に係るサイト提示装置の機能構成を示す機能ブロック図である。 図３は、実施例１に係るスポットＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図４は、実施例１に係るユーザＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図５は、収集するスポット情報の例を示す図である。 図６は、キーワード抽出の例を示す図である。 図７は、上位語取得の例を示す図である。 図８は、推薦するおすすめ情報を含むＷｅｂページの例を示す図である。 図９は、実施例１に係る収集処理の流れを示すフローチャートである。 図１０は、実施例１に係る提案処理の流れを示すフローチャートである。 図１１は、実施例２に係るシステムの全体構成例を示す図である。 図１２は、実施例２に係る嗜好タグポイント付与の流れを説明する図である。 図１３は、実施例２に係る嗜好タグポイント付与の結果を説明する図である。 図１４は、実施例３に係るおすすめ情報の広告例を示す図である。 図１５は、ハードウェア構成例を説明する図である。

以下に、本発明にかかるサイト提示方法、サイト提示プログラムおよびサイト提示装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、各実施例は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。

［全体構成］
図１は、実施例１に係るシステムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、このシステムは、インターネットなどのネットワークを介して他の装置と接続されるサイト提示装置１０を有する。例えば、サイト提示装置１０は、他のＷｅｂサイトから観光スポットの情報を収集してユーザに提供する観光クラウドの一例である。また、本実施例では、一例として観光スポットのＷｅｂサイトを例にして説明する。また、観光スポットの一例としては、遺跡、祭り、世界遺産などである。

また、サイト提示装置１０は、ネットワークを介して、様々な外部サーバと接続される。例えば、サイト提示装置１０は、単語を管理するとともに問い合わせられたキーワードが単語として存在するか否かを判定する単語管理サーバや、キーワードから当該キーワードを上位概念化した上位階層や上位語を抽出する上位語管理サーバなどに接続される。

このサイト提示装置１０は、複数のサイトのそれぞれの文書中のワードに基づき、複数のサイトのそれぞれについてフィーリングに関する特徴を検出する。そして、サイト提示装置１０は、あるユーザによる複数のサイトのいずれかのサイトへのアクセス履歴に基づいて、あるユーザに対応するフィーリングに関するユーザの特徴を特定する。その後、サイト提示装置１０は、複数のサイトのうち、特定したユーザの特徴と同じ又は類似する特徴が検出されたサイトを抽出し、あるユーザに提示する。

実施例１では、複数のＷｅｂページを含むＷｅｂサイトごとに、ユーザのフィーリングに関する特徴を抽出して、ユーザの嗜好に合ったおすすめ情報を提案する例で説明する。例えば、○○館のＷｅｂページ、×公園のＷｅｂページ、△港のＷｅｂページなどを含むＷｅｂサイトを例にして説明する。

サイト提示装置１０は、観光スポットを紹介するＷｅｂページを有するＷｅｂサイト１から、当該Ｗｅｂページに記載される観光スポットの情報を取得する。また、サイト提示装置１０は、取得した観光スポットの情報にしたがって、観光スポットを特定するキーワードを抽出する。そして、サイト提示装置１０は、抽出したキーワードを外部の単語管理サーバに送信して、抽出したキーワードのうち単語として存在するキーワードを取得する。

続いて、サイト提示装置１０は、単語として存在するキーワードを外部の上位語管理サーバに送信して、各キーワードの上位語を取得する。そして、サイト提示装置１０は、対象の観光スポットに、取得したキーワードの上位語を嗜好タグとして付与し、上位語に予め対応付けられているポイントを付与する。

このような状態において、サイト提示装置１０は、観光スポットＡＡＡの検索要求をユーザ端末から受信すると、他のＷｅｂサイトから収集した観光スポットＡＡＡの情報を表示させたＷｅｂページを応答する。

このとき、サイト提示装置１０は、ユーザ端末からＩＰ（Internet Protocol）アドレスやユーザ端末などのユーザ情報を取得する。さらに、サイト提示装置１０は、閲覧した観光スポットに対応付けられる嗜好タグおよびポイントを、取得したユーザ情報に対して付与する。つまり、サイト提示装置１０は、観光スポットＡＡＡに付与される「嗜好タグ（beautiful）、ポイント（１ポイント）」などをユーザ情報に付与する。

このようにして、サイト提示装置１０は、ユーザ端末が様々な観光ポイントのＷｅｂページを閲覧するたびに、閲覧した観光スポットの嗜好タグおよびポイントをユーザ端末に付与する。そして、サイト提示装置１０は、各ユーザ端末の嗜好の傾向を特定する。

その後、サイト提示装置１０は、嗜好の傾向が特定されたユーザのユーザ端末から検索要求を受け付けた場合に、検索結果のＷｅｂページ１Ａをユーザ端末に応答するとともに、ユーザの嗜好の傾向に沿うおすすめ情報を当該Ｗｅｂページ１Ａ内に表示させる。そして、サイト提示装置１０は、おすすめ情報の選択をユーザ端末から受け付けた場合、おすすめ情報を表示するＷｅｂページ１Ｂをユーザ端末に応答する。

このように、サイト提示装置１０は、観光スポット情報毎に対応する嗜好を抽出し、観光スポット情報へのアクセス履歴からユーザ嗜好を抽出し、ユーザ嗜好に該当する観光スポット情報を提示する。この結果、サイト提示装置１０は利用者の希望に合うサイトを提供することができる。

［機能構成］
図２は、実施例１に係るサイト提示装置の機能構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、サイト提示装置１０は、通信部１１、記憶部１２、制御部１３を有する。

通信部１１は、他の装置の通信を制御する処理部であり、例えばネットワークインタフェースカードなどである。例えば、通信部１１は、他のＷｅｂサイトを提供するサーバとの間でデータを送受信し、ユーザ端末との間でＷｅｂブラウザによる通信を実行する。

記憶部１２は、制御部１３が実行するプログラム、スポットＤＢ１２ａ、ユーザＤＢ１２ｂを記憶する記憶装置であり、例えばメモリやハードディスクなどである。

スポットＤＢ１２ａは、各観光スポットに付与された嗜好タグポイントを記憶するデータベースである。なお、実施例１では、ＷｅｂサイトごとにスポットＤＢ１２ａを用意する。図３は、実施例１に係るスポットＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図３に示すように、スポットＤＢ１２ａは、「スポット名、説明文、キーワード、嗜好タグポイント」を対応付けて記憶する。

ここで記憶される「スポット名」は、観光スポットを特定する情報である。「説明文」は、観光スポットについてＷｅｂページに記載されていた内容である。「キーワード」は、説明文から抽出された単語であり、観光スポットを特定する情報と想定される単語である。「嗜好タグポイント」は、スポット名で特定される観光スポットに付与された嗜好タグおよびポイントである。なお、ポイントの付与手法については後述する。

図３の場合、「○○館」については、Ｗｅｂページにおいて「素敵な廊下から正面に見える〜〜〜」との説明文があり、キーワードとして「美しい、情緒、輝きます、資料」が抽出されたことを示す。また、「○○館」について、嗜好タグポイントとして「graceful（典麗、寛雅、格調高雅）：１ポイント、pleasing（好ましい、好もしい）：１ポイント、attractive（格好のいい、格好よい、素敵）：１ポイント」が付与されている。

また、「○○館」について、嗜好タグポイントとして「feeling（気味合、思、心諸）：１ポイント、shine（光輝く）：１ポイント、information（知見、見聞、データ）：１ポイント、writing（書き物、文書、著作）：１ポイント」が付与されている。

なお、graceful（典麗、寛雅、格調高雅）やpleasing（好ましい、好もしい）などがキーワードの上位語であり、観光スポットを推定するまたは観光スポットの検索に利用されると推定される嗜好タグである。１ポイントなどが嗜好タグに割与えられたポイントである。なお、嗜好タグとポイントの対応付けは、管理者等によって予め指定されて記憶部１２等に格納されている。

ユーザＤＢ１２ｂは、ユーザに付与した嗜好タグポイントを記憶するデータベースである。図４は、実施例１に係るユーザＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図４に示すように、ユーザＤＢ１２ｂは、「ユーザ、嗜好タグポイント」を対応付けて記憶する。

ここで記憶される「ユーザ」は、ユーザを特定する情報であり、例えばユーザ名、ＩＤ、ＩＰアドレスなどであり、Ｗｅｂアクセスなどから取得できる情報である。「嗜好タグポイント」は、ユーザに付与された嗜好タグおよびポイントである。

図４の例では、ユーザＡに対して「graceful（典麗、寛雅、格調高雅）：１ポイント、pleasing（好ましい、好もしい）：１ポイント、attractive（格好のいい、格好よい、素敵）：１ポイント」が付与されていることが示されている。さらに、ユーザＡに対して「feeling（気味合、思、心諸）：１ポイント、shine（光輝く）：１ポイント、information（知見、見聞、データ）：１ポイント、writing（書き物、文書、著作）：１ポイント」が付与されていることが示されている。

つまり、図３と図４を比較すると、ユーザＡには、○○館に付与されている嗜好タグポイントと同じ嗜好タグポイントが付与されていることから、ユーザＡが○○館のＷｅｂページを閲覧したことがわかる。

制御部１３は、サイト提示装置１０全体の処理を司る処理部であり、例えばプロセッサなどである。この制御部１３は、スポット情報収集部１４、キーワード抽出部１５、上位語取得部１６、ポイント付与部１７、ユーザ嗜好処理部１８、推薦部１９を有する。なお、スポット情報収集部１４、キーワード抽出部１５、上位語取得部１６、ポイント付与部１７、ユーザ嗜好処理部１８、推薦部１９は、電子回路の一部やプロセッサが実行するプロセスの一例である。また、スポット情報収集部１４、キーワード抽出部１５、上位語取得部１６、ポイント付与部１７は、検出部の一例であり、ユーザ嗜好処理部１８は、特定部の一例であり、推薦部１９は、提示部の一例である。

スポット情報収集部１４は、外部のＷｅｂサーバから各種観光スポットの情報を収集する処理部である。具体的には、スポット情報収集部１４は、管理者等によって指定された観光スポットのＷｅｂページを提供するＷｅｂサイトにアクセスして、観光スポットの説明文を取得し、これらを対応付けてスポットＤＢ１２ａに格納する。

図５は、収集するスポット情報の例を示す図である。図５に示すように、スポット情報収集部１４は、○○館を紹介するＷｅｂページにアクセスして、説明文として「素敵な廊下から正面に見える夕日が〜〜〜貴重な場所です。」を取得する。そして、スポット情報収集部１４は、スポット名「○○館」と説明文「素敵な廊下から正面に見える夕日が〜〜〜貴重な場所です。」とを対応付けて、スポットＤＢ１２ａに格納する。また、スポット情報収集部１４は、収集した情報をキーワード抽出部１５に出力する。

キーワード抽出部１５は、収集された観光スポットの情報から、観光スポットを特定するキーワードや観光スポットを示唆すると想定されるキーワードを抽出する処理部である。具体的には、キーワード抽出部１５は、スポット情報収集部１４によって収集された観光スポットの説明文を単語分解して得られるキーワードを抽出する。なお、単語分解は、既存の様々な技術を利用することができるので、詳細な説明は省略する。

図６は、キーワード抽出の例を示す図である。図６に示すように、キーワード抽出部１５は、スポット情報収集部１４が収集した「スポット名（○○館）と説明文（素敵な廊下から正面に見える夕日が〜〜〜貴重な場所です。）」の説明文から、「美しい、情緒、レンガ、輝きます、豪邸、どっしり、資料」を抽出する。

続いて、キーワード抽出部１５は、抽出した「美しい、情緒、レンガ、輝きます、豪邸、どっしり、資料」を単語管理サーバに送信して、各キーワードが単語として存在するかを問い合わせる。例えば、単語管理サーバでは、問い合わせられた各キーワードの「An Entity of Type」が「Thing」であるかを判定する。そして、キーワード抽出部１５は、単語管理サーバから「An Entity of Type」が「Thing」であると判定されたキーワードおよび観光スポット名を上位語取得部１６に出力する。

上位語取得部１６は、キーワード抽出部１５によって抽出されたキーワードの上位語を取得する処理部である。具体的には、上位語取得部１６は、キーワード抽出部１５から入力された各キーワードを上位語管理サーバに送信して、各キーワードの上位語を取得する。例えば、上位語取得部１６は、キーワードの存在、上位語、品詞などを取得する。

図７は、上位語取得の例を示す図である。図７に示すように、上位語取得部１６は、「○○館」のキーワードとして「美しい、情緒、輝きます、資料」を取得する。そして、上位語取得部１６は、キーワード「美しい」を上位語管理サーバに送信して、上位語として「graceful（典麗、寛雅、格調高雅）、pleasing（好ましい、好もしい）、attractive（格好のいい、格好よい、素敵）」を取得する。

また、上位語取得部１６は、キーワード「情緒」を上位語管理サーバに送信して、上位語として「feeling（気味合、思、心諸）」を取得する。また、上位語取得部１６は、キーワード「輝きます」を上位語管理サーバに送信して、上位語として「shine（光輝く）」を取得する。また、上位語取得部１６は、キーワード「資料」を上位語管理サーバに送信して、上位語として「information（知見、見聞、データ）、writing（書き物、文書、著作）」を取得する。その後、上位語取得部１６は、図７に示した情報をポイント付与部１７に出力する。

ポイント付与部１７は、観光スポットに嗜好タグポイントを付与する処理部である。具体的には、ポイント付与部１７は、上位語取得部１６から入力された情報と、記憶部１２等に予め記憶されるキーワードとポイントとの対応表とにしたがって、Ｗｅｂサイトから取得された各観光スポットに、嗜好タグポイントを付与して、スポットＤＢ１２ａに格納する。

例えば、ポイント付与部１７は、対応表などを参照して、上位語「graceful（典麗、寛雅、格調高雅）」が１ポイント、上位語「pleasing（好ましい、好もしい）」が１ポイントなどを特定する。そして、ポイント付与部１７は、図７に示した各上位語にポイントを付与して、図３に示した情報を生成する。この結果、各観光スポットについて、キーワード、上位語、ポイントが付与される。

ユーザ嗜好処理部１８は、Ｗｅｂページを閲覧したユーザに対して、該当する嗜好タグポイントを付与する処理部である。具体的には、ユーザ嗜好処理部１８は、Ｗｅｂサイトへアクセスしたユーザ端末から、Ｗｅｂブラウザなどを介してユーザ名、ＩＤやＩＰアドレスなどを抽出する。

そして、ユーザ嗜好処理部１８は、ユーザ端末に表示されたＷｅｂページすなわちユーザが閲覧した観光スポットに対応付けられる嗜好タグポイントをスポットＤＢ１２ａから取得する。その後、ユーザ嗜好処理部１８は、抽出したユーザ情報と、取得した嗜好タグポイントを対応付けてユーザＤＢ１２ｂに格納する。つまり、ユーザ嗜好処理部１８は、ユーザが閲覧した観光スポットに対応付けられる嗜好タグポイントを、ユーザの嗜好タグポイントに追加する。

例えば、図３を例にして説明すると、ユーザ嗜好処理部１８は、ユーザＡが○○館のＷｅｂページを閲覧した場合、「graceful（典麗、寛雅、格調高雅）：１ポイント、pleasing（好ましい、好もしい）：１ポイント、attractive（格好のいい、格好よい、素敵）：１ポイント」を付与する。さらに、ユーザ嗜好処理部１８は、ユーザＡに対して「feeling（気味合、思、心諸）：１ポイント、shine（光輝く）：１ポイント、information（知見、見聞、データ）：１ポイント、writing（書き物、文書、著作）：１ポイント」を付与する。

その後、ユーザ嗜好処理部１８は、ユーザがユーザ端末を用いて観光スポットを閲覧するたびに、該当する嗜好タグポイントをユーザに付与する。また、ユーザ嗜好処理部１８は、嗜好タグポイントを付与する際に、同じ上位語が存在する場合は、ポイントを合算する。つまり、ユーザ嗜好処理部１８は、graceful（典麗、寛雅、格調高雅）：１ポイントがすでに付与されている状態で、graceful（典麗、寛雅、格調高雅）：１ポイントをさらに付与する場合、graceful（典麗、寛雅、格調高雅）：２ポイントとする。

推薦部１９は、ユーザの嗜好に適した観光スポットをユーザに推薦する処理部である。具体的には、推薦部１９は、観光スポットのＷｅｂページを閲覧するユーザ端末のユーザ情報を抽出する。そして、推薦部１９は、抽出したユーザ情報の嗜好タグポイントをユーザＤＢ１２ｂから特定し、特定した結果を用いてユーザの嗜好を推定する。すなわち、推薦部１９は、ユーザのＷｅｂページの閲覧状況から、ユーザの嗜好を推定する。そして、推薦部１９は、推定したユーザの嗜好に適した観光スポットのＷｅｂページをおすすめ情報として、ユーザ端末が閲覧するＷｅｂページに表示させる。

このとき、推薦部１９は、ユーザのアクセス履歴から、ユーザがまだ閲覧していない観光スポットを優先的に選択することもできる。また、推薦部１９は、ユーザに対応付けられる嗜好タグポイントのうちポイントが最も多い嗜好タグポイントを有する観光スポットを優先的に選択することもできる。

例えば、推薦部１９は、ユーザＡについて、graceful（典麗、寛雅、格調高雅）のポイントが多く、writing（書き物、文書、著作）のポイントが少ないなどと特定する。この場合、推薦部１９は、ユーザＡに対して、graceful（典麗、寛雅、格調高雅）に対応付けられるＷｅｂページには興味があり、writing（書き物、文書、著作）に対応付けられるＷｅｂページには興味がないなどと推定する。そして、推薦部１９は、graceful（典麗、寛雅、格調高雅）に対応付けられる観光スポットをユーザＡに推薦する。

また、推薦部１９は、ユーザＡについて、１０時から１２時までのwriting（書き物、文書、著作）のポイントの上昇率が閾値以上などと特定する。この場合、推薦部１９は、ユーザＡは１０時から１２時までは、writing（書き物、文書、著作）に対応付けられるＷｅｂページを頻繁に検索するなどと推定する。そして、推薦部１９は、１０時から１２時までの間は、writing（書き物、文書、著作）に対応付けられる観光スポットをユーザＡに推薦する。

図８は、推薦するおすすめ情報を含むＷｅｂページの例を示す図である。図８に示すＷｅｂページ１Ａは、ユーザ嗜好処理部１８がユーザ端末から観光スポットの検索要求を受信した場合に応答するＷｅｂページである。図８に示すように、ユーザ嗜好処理部１８は、検索された観光スポット「○○館」の情報であるＡ−１が表示されるＷｅｂページをユーザ端末に応答する。

そして、推薦部１９は、観光スポット「○○館」の情報であるＡ−１を閲覧するユーザの嗜好を推定し、推定した嗜好に対応付けられる観光スポットを「津軽△」と特定する。すると、推薦部１９は、ユーザが閲覧するＷｅｂページ１Ａの所定スペースＡ−Ｂに、ユーザＡに対するおすすめ観光スポットとして「津軽△」を表示させる。その後、推薦部１９は、Ｗｅｂページ１Ａ内の「津軽△」の選択を受け付けた場合、観光スポット「津軽△」の内容を含むおすすめ観光スポットのＷｅｂページ１Ｂをユーザ端末に表示させる。

［処理の流れ］
次に、サイト提示装置１０が実行する各処理の流れを説明する。ここでは、観光スポットの情報を収集する収集処理と、ユーザの嗜好に適した観光スポットを提案する提案処理とについて説明する。

（収集処理）
図９は、実施例１に係る収集処理の流れを示すフローチャートである。図９に示すように、スポット情報収集部１４は、処理開始が指示されると（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、指定されたＷｅｂサイトにアクセスして、該当する観光スポットの情報を収集する（Ｓ１０２）。

続いて、キーワード抽出部１５は、観光スポットの選択を受け付けて（Ｓ１０３）、選択された観光スポットの説明文からキーワードを抽出する（Ｓ１０４）。そして、上位語取得部１６は、キーワード抽出部１５によって単語として存在すると特定されたキーワードについて、上位語管理サーバに問い合わせて上位語を取得する（Ｓ１０５）。

その後、ポイント付与部１７は、選択される処理対象の観光スポットに対して、Ｓ１０５で取得された上位語を嗜好タグとして付与するとともに、上位語に対応するポイントを付与する（Ｓ１０６）。

そして、未処理の観光スポットがある場合は（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）、Ｓ１０３以降が繰り返され、未処理の観光スポットがない場合は（Ｓ１０７：Ｎｏ）、処理が終了する。

（提案処理）
図１０は、実施例１に係る提案処理の流れを示すフローチャートである。図１０に示すように、ユーザ嗜好処理部１８は、ユーザ端末からアクセス要求を受信すると（Ｓ２０１：Ｙｅｓ）、アクセス要求からユーザ情報を抽出する（Ｓ２０２）。

続いて、ユーザ嗜好処理部１８は、アクセス要求された観光スポットの情報をスポットＤＢ１２ａから抽出し（Ｓ２０３）、該当する観光スポットの情報が記載されたＷｅｂページをユーザ端末に応答する（Ｓ２０４）。

そして、ユーザ嗜好処理部１８は、応答した観光スポットの嗜好タグポイントをスポットＤＢ１２ａから取得し、アクセスしたユーザ端末を利用するユーザに付与する（Ｓ２０５）。

その後、推薦部１９は、ユーザに付与されている嗜好タグポイントをユーザＤＢ１２ｂから取得してユーザの嗜好を推定し、スポットＤＢ１２ａを参照して、推定したユーザの嗜好に該当するおすすめの観光スポットを抽出する（Ｓ２０６）。このとき、推薦部１９は、ユーザのアクセス履歴にしたがって、ユーザがまだ閲覧していない観光スポットを選択して抽出することもできる。

そして、推薦部１９は、応答されたＷｅｂページに、抽出した観光スポットの広告を表示し（Ｓ２０７）、ユーザ端末によって該広告が選択された場合（Ｓ２０８：Ｙｅｓ）、おすすめの観光スポットの情報が記載されたＷｅｂページをユーザ端末に応答する（Ｓ２０９）。なお、ユーザ端末によって該広告が選択されるまで（Ｓ２０８：Ｎｏ）、Ｓ２０７が実行される。

さらに、ユーザ嗜好処理部１８は、ユーザ端末に応答されたおすすめの観光スポットに付与されている嗜好タグポイントをスポットＤＢ１２ａから特定して、当該ユーザに付与する（Ｓ２１０）。

その後、元のＷｅｂページへの戻る操作を受け付けた場合（Ｓ２１１：Ｙｅｓ）、Ｓ２０３以降が実行される。また、元のＷｅｂページへの戻る操作を受け付けない場合（Ｓ２１１：Ｎｏ）、終了操作を受け付けるまで（Ｓ２１２：Ｎｏ）、Ｓ２０７以降が繰り返され、終了操作が受け付けられると（Ｓ２１２：Ｙｅｓ）、処理が終了する。

上述したように、サイト提示装置１０は、ユーザ個々の嗜好傾向を特定して、嗜好傾向に一致したおすすめ情報を提示することができるので、利用者の希望に合うサイトを提供することができる。また、サイト提示装置１０は、ユーザが閲覧していない観光スポットを提示することができるので、ユーザが気づいていない興味のある観光スポットを提示することができ、ユーザの利便性が向上する。また、ユーザの利便性が向上することから、サイト提示装置１０の利用が活発化し、嗜好の推定精度の向上が図れる。

ところで、実施例１では、１つのＷｅｂサイトごとに観光スポットの嗜好タグポイントを付与する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、管理者が異なる複数のＷｅｂサイトから、同じ観光スポットの情報を抽出し、当該観光スポットに嗜好タグポイントを付与することもできる。

そこで、実施例２では、複数のＷｅｂサイトから、同じ観光スポットの情報を抽出し、当該観光スポットに嗜好タグポイントを付与する例を説明する。

図１１は、実施例２に係るシステムの全体構成例を示す図である。図１１に示すように、サイト提示装置１０は、観光スポットの情報を提供する複数のＷｅｂサイトと、インターネットなどのネットワークを介して接続される。

このような状態において、サイト提示装置１０は、同じ観光スポットを説明する各Ｗｅｂサイト１、２、３のＷｅｂページから、該観光スポットの情報を取得する。そして、サイト提示装置１０は、取得した各観光スポットの内容（説明）からキーワードを抽出するとともに、上位語を取得する。その後、サイト提示装置１０は、１つの観光スポットに対して、複数のＷｅｂサイトの説明文から取得されたキーワードの上位語およびポイントを嗜好タグポイントとして付与する。

その後、サイト提示装置１０は、実施例１と同様に、ユーザのアクセス履歴からユーザの嗜好を推定し、ユーザが閲覧するスポット情報ページ４に、推定した嗜好に該当する観光スポットをおすすめ情報として提案する。そして、サイト提示装置１０は、スポット情報ページ４においておすすめ情報の選択を受け付けた場合、おすすめの観光スポット情報を記載したＷｅｂページ５をユーザ端末に送信する。

ここで、図１２および図１３を用いて具体的に説明する。図１２は、実施例２に係る嗜好タグポイント付与の流れを説明する図である。図１３は、実施例２に係る嗜好タグポイント付与の結果を説明する図である。ここでは、観光スポット「○○館」を例にして説明する。なお、図１２および図１３において、説明上、記載を省略する箇所には＜略＞と記載する。

図１２に示すように、スポット情報収集部１４は、観光スポット「○○館」の情報を掲載するＷｅｂページ「http://www.XXX.jp/Detail_display.html」にアクセスして、○○館の説明文「素敵な廊下から〜〜〜貴重な場所です。」を取得する。同様に、スポット情報収集部１４は、○○館と同じ情報を示す観光スポット「館内のご案内」の情報を掲載するＷｅｂページ「http://YYYi.or.jp/modules/contents/a01.html」にアクセスして、館内のご案内の説明文「○○が生まれる２年前〜〜〜公開されている。」を取得する。

そして、キーワード抽出部１５は、観光スポット「○○館」の説明文として、「素敵な廊下から〜〜〜貴重な場所です。」と「○○が生まれる２年前〜〜〜公開されている。」の両方を登録する。続いて、キーワード抽出部１５は、「素敵な廊下から〜〜〜貴重な場所です。」と「○○が生まれる２年前〜〜〜公開されている。」の各々について、単語解析を実行して、キーワードとして「文化、明治、木造、資料、書簡、翻訳、揺藍、貴重、作品」を抽出する。つまり、キーワード抽出部１５は、観光スポット「○○館」を示唆するキーワードを各Ｗｅｂサイトの説明文から抽出する。

そして、上位語取得部１６は、キーワード抽出部１５が抽出したキーワードのうち単語として登録されている「文化、作品、揺藍、資料」の上位語を取得する。具体的には、上位語取得部１６は、文化の上位語として「perceptiveness（典審美眼、洞察眼、辨え）」を取得し、作品の上位語として「output（最終産物）、creation（創造物）、production（産物）を取得する。また、上位語取得部１６は、揺藍の上位語として「beginning（芽出、起こり、初手）」を取得し、資料の上位語として「information（知見、見聞、データ）、writing（書き物、文書、著作）」を取得する。

その後、ポイント付与部１７は、観光スポット「○○館」に対して、説明文「素敵な廊下から〜〜〜貴重な場所です。」と説明文「○○が生まれる２年前〜〜〜公開されている。」の各々に基づいて取得された嗜好タグポイントを付与する。

具体的には、図１３に示すように、ポイント付与部１７は、観光スポット「○○館」に対して、「perceptiveness（典審美眼、洞察眼、辨え）：１ポイント、output（最終産物）：１ポイント、creation（創造物）：１ポイント、production（産物）：１ポイント」を付与する。さらに、ポイント付与部１７は、観光スポット「○○館」に対して、「beginning（芽出、起こり、初手）：１ポイント、information（知見、見聞、データ）：１ポイント、writing（書き物、文書、著作）：１ポイント」を付与する。

その後、ユーザ嗜好処理部１８は、観光スポット「○○館」や観光スポット「館内のご案内」などの○○館に関するＷｅｂページを閲覧した場合、「○○館」に対応付けられる嗜好タグポイントをユーザに付与する。

具体的には、ユーザ嗜好処理部１８は、○○館に関するＷｅｂページを閲覧したユーザＡに対して、「perceptiveness（典審美眼、洞察眼、辨え）：１ポイント、output（最終産物）：１ポイント、creation（創造物）：１ポイント、production（産物）：１ポイント」を付与する。さらに、ユーザ嗜好処理部１８は、ユーザＡに対して、「beginning（芽出、起こり、初手）：１ポイント、information（知見、見聞、データ）：１ポイント、writing（書き物、文書、著作）：１ポイント」を付与する。

なお、○○館に関するＷｅｂページの例としては、検索サイトなどで「○○館」を検索した場合に検索結果に含まれるＷｅｂページなどであり、予め作成した対応表などにしたがって特定することもできる。

このように、サイト提示装置１０は、同じ観光スポットの内容を表示するが内容が異なる複数のサイトから収集した情報にしたがって、観光スポットに嗜好タグポイントを付与することができる。したがって、サイト提示装置１０は、１つのＷｅｂサイトから嗜好タグポイントを付与する場合に比べて、観光スポットを示唆するまたは観光スポットの検索等に使用されるキーワードを充実させることができる。この結果、サイト提示装置１０は、ユーザの嗜好の推定精度も向上させることができる。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

［広告例］
上記実施例では、観光クラウドを提供するサイト提示装置１０が、観光スポットの収集元のＷｅｂサイトとは異なるＷｅｂサイトのＷｅｂページにおすすめ情報などの広告を提供する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、サイト提示装置１０は、観光スポットの収集元のＷｅｂサイトに対して、おすすめ情報の広告を表示させることができる。

図１４は、実施例３に係るおすすめ情報の広告例を示す図である。図１４に示すように、サイト提示装置１０は、観光スポットのＷｅｂサイト１、２、３各々から、観光スポットの情報を収集して、当該観光スポットに嗜好タグポイントを付与する。その後、サイト提示装置１０は、各Ｗｅｂページにおいて予め指定された広告領域に、ユーザの嗜好に適した観光スポットをおすすめ情報として表示させる。

［観光スポット］
上記実施例では、観光スポットのブロックを例にして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、コンサート、公演、震災情報、防災情報、地震情報など、複数の企業等がＷｅｂページを提供すると想定される様々な内容を対象とすることができる。このようにすることで、ユーザは、例えば震災情報の中からより有益な情報を簡単に閲覧することができる。

［システム］
また、図示した装置の各構成は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、任意の単位で分散または統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

［ハードウェア］
図１５は、ハードウェア構成例を説明する図である。図１５に示すように、サイト提示装置１０は、通信インタフェース１０ａ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０ｂ、メモリ１０ｃ、プロセッサ１０ｄを有する。また、図１５に示した各部は、バス等で相互に接続される。

通信インタフェース１０ａは、他の装置との通信を制御するインタフェースであり、例えばネットワークインタフェースカードである。ＨＤＤ１０ｂは、図２等に示した機能を動作させるプログラム、ＤＢ、テーブルなどを記憶する。

プロセッサ１０ｄは、図２等に示した各処理部と同様の処理を実行するプログラムをＨＤＤ１０ｂ等から読み出してメモリ１０ｃに展開することで、図２等で説明した各機能を実行するプロセスを動作させる。

すなわち、このプロセスは、サイト提示装置１０が有する各処理部と同様の機能を実行する。具体的には、プロセッサ１０ｄは、スポット情報収集部１４、キーワード抽出部１５、上位語取得部１６、ポイント付与部１７、ユーザ嗜好処理部１８、推薦部１９等と同様の機能を有するプログラムをＨＤＤ１０ｂ等から読み出す。そして、プロセッサ１０ｄは、スポット情報収集部１４、キーワード抽出部１５、上位語取得部１６、ポイント付与部１７、ユーザ嗜好処理部１８、推薦部１９と同様の処理を実行するプロセスを実行する。

このようにサイト提示装置１０は、プログラムを読み出して実行することで旅程決定方法を実行する情報処理装置として動作する。また、サイト提示装置１０は、媒体読取装置によって記録媒体から上記プログラムを読み出し、読み出された上記プログラムを実行することで上記した実施例と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、サイト提示装置１０によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。

１０ サイト提示装置
１１ 通信部
１２ 記憶部
１２ａ スポットＤＢ
１２ｂ ユーザＤＢ
１３ 制御部
１４ スポット情報収集部
１５ キーワード抽出部
１６ 上位語取得部
１７ ポイント付与部
１８ ユーザ嗜好処理部
１９ 推薦部

Claims (4)

1. コンピュータが、
   複数のサイトのそれぞれについてのフィーリングを示す嗜好タグとして、前記複数のサイトのそれぞれの文書に含まれる単語の上位語を検出し、
   あるユーザによる前記複数のサイトのいずれかのサイトへのアクセス履歴に基づいて前記あるユーザによってアクセスされたサイトについて検出された、前記嗜好タグと前記嗜好タグに割与えられたポイントとの対応付けを示す嗜好タグポイントに基づき、前記あるユーザに対応するフィーリングに関するユーザの嗜好タグポイントを付与し、
   前記複数のサイトのうち、付与された前記ユーザの嗜好タグポイントから前記ユーザの嗜好を推定し、推定された前記ユーザの嗜好に該当するサイトを抽出し、前記あるユーザに提示する、
   処理を実行することを特徴とするサイト提示方法。
2. 前記複数のサイトはそれぞれ観光スポットの情報が含まれることを特徴とする請求項１記載のサイト提示方法。
3. 複数のサイトのそれぞれについてのフィーリングを示す嗜好タグとして、前記複数のサイトのそれぞれの文書に含まれる単語の上位語を検出し、
   あるユーザによる前記複数のサイトのいずれかのサイトへのアクセス履歴に基づいて前記あるユーザによってアクセスされたサイトについて検出された、前記嗜好タグと前記嗜好タグに割与えられたポイントとの対応付けを示す嗜好タグポイントに基づき、前記あるユーザに対応するフィーリングに関するユーザの嗜好タグポイントを付与し、
   前記複数のサイトのうち、付与された前記ユーザの嗜好タグポイントから前記ユーザの嗜好を推定し、推定された前記ユーザの嗜好に該当するサイトを抽出し、前記あるユーザに提示する
   処理をコンピュータに実行させるサイト提示プログラム。
4. 複数のサイトのそれぞれについてのフィーリングを示す嗜好タグとして、前記複数のサイトのそれぞれの文書に含まれる単語の上位語を検出する検出部と、
   あるユーザによる前記複数のサイトのいずれかのサイトへのアクセス履歴に基づいて前記あるユーザによってアクセスされたサイトについて検出された、前記嗜好タグと前記嗜好タグに割与えられたポイントとの対応付けを示す嗜好タグポイントに基づき、前記あるユーザに対応するフィーリングに関するユーザの嗜好タグポイントを付与する付与部と、
   前記複数のサイトのうち、付与された前記ユーザの嗜好タグポイントから前記ユーザの嗜好を推定し、推定された前記ユーザの嗜好に該当するサイトを抽出し、前記あるユーザに提示する提示部と
   を有することを特徴とするサイト提示装置。

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