JP7354330B2 - 趣向による場所関連推薦を提供する方法、システム、およびコンピュータプログラム - Google Patents

Description

特許法第３０条第２項適用 令和３年３月１７日、ウェブサイト（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎａｖｅｒｃｏｒｐ．ｃｏｍ／ｐｒｏｍｏｔｉｏｎ／ｐｒｅｓｓＲｅｌｅａｓｅＶｉｅｗ／３０４８６）で公開

以下の説明は、場所と関連する推薦情報を提供する技術に関する。

場所に対するユーザレビューとして、星レビュー、テキストレビュー、写真レビューなどの多様な評価体系が活用されている。

例えば、特許文献１（公開日２０２０年１月６日）には、拡張現実を利用して売場のレビュー情報を作成する技術が開示されている。

場所レビューサービスでは、場所予約機能やレシート認証機能などを利用してユーザが訪問したか利用した場所を認証した後、認証された場所情報をレビューとともに提出する。

場所に対するユーザレビューは、場所レビューサービスはもちろん、検索サービスや地図サービスなどのように場所情報を提供する他のサービスと連動して表示される。

韓国公開特許第１０－２０２０－００００９２５号公報

場所と関連するユーザフィードバックに基づいてユーザの趣向を分析することで、ユーザの趣向に対応する推薦情報を提供する。

フィードバックの類型によって趣向の軽重レベルを区分することで、互いに異なる推薦ロジックに活用する。

ユーザの趣向を基準に、人物中心の推薦情報と場所や地域中心の推薦情報を提供する。

コンピュータシステムで実行される場所関連推薦方法であって、前記コンピュータシステムは、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記場所関連推薦方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、場所と関連するユーザフィードバックを利用してユーザの趣向を分析する段階、および前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記ユーザの趣向と対応する特徴に基づいて場所と関連する推薦情報を提供する段階を含む、場所関連推薦方法を提供する。

一側面によると、前記ユーザの趣向を分析する段階は、フィードバックの類型によって趣向の軽重レベルを区分して前記ユーザの趣向を分析する段階を含み、前記推薦情報を提供する段階は、前記軽重レベルによって区分された前記ユーザの趣向に応じて互いに異なる推薦対象を提供する段階を含んでよい。

他の側面によると、前記ユーザの趣向を分析する段階は、場所に対するいいねリアクションに基づいて前記ユーザフィードバックを収集する段階を含んでよい。

また他の側面によると、前記ユーザの趣向を分析する段階は、場所検索と関連するログデータ、場所に対するレシート認証や予約または注文と関連するログデータ、場所に対するユーザレビュー分析結果のうちの少なくとも１つに基づいて前記ユーザフィードバックを収集する段階をさらに含んでよい。

また他の側面によると、前記ユーザの趣向を分析する段階は、他のユーザのレビューに含まれた場所に対するいいねリアクションとユーザが直接訪問したか利用した場所に対するいいねリアクションを区分して前記ユーザの趣向を分析する段階を含んでよい。

また他の側面によると、前記ユーザの趣向を分析する段階は、前記ユーザフィードバックが存在する場所に対して、該当の場所と関連するコンテンツから特徴を抽出する段階、および前記ユーザフィードバックを利用して前記特徴それぞれの趣向指数を算出する段階を含んでよい。

また他の側面によると、前記推薦情報を提供する段階は、場所に対して前記ユーザの趣向と類似する趣向を有する他のユーザを選定して推薦する段階を含んでよい。

また他の側面によると、前記推薦情報を提供する段階は、前記ユーザの趣向による地域分布と業種カテゴリのうちの少なくとも１つに基づいて類似する趣向を有する他のユーザを選定して推薦する段階を含んでよい。

また他の側面によると、前記推薦情報を提供する段階は、前記ユーザの趣向と対応する特徴を有する場所を選定して推薦する段階を含んでよい。

また他の側面によると、前記推薦情報を提供する段階は、前記ユーザの趣向と関連する専門家グループが共通して特定した場所を推薦する段階を含んでよい。

さらに他の側面によると、前記推薦情報を提供する段階は、前記ユーザの趣向に基づいて、場所に対する他のユーザとの共通する情報を提供する段階を含んでよい。

前記場所関連推薦方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを提供する。

コンピュータシステムであって、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、場所と関連するユーザフィードバックを利用してユーザの趣向を分析する過程、および前記ユーザの趣向と対応する特徴に基づいて場所と関連する推薦情報を提供する過程を処理する、コンピュータシステムを提供する。

本発明の実施形態によると、場所と関連するユーザフィードバックに基づいてユーザの趣向を分析することで、ユーザの趣向に対応する推薦情報を提供することができる。

本発明の実施形態によると、ユーザの趣向を基準にレビュアー中心の推薦情報と場所や地域中心の推薦情報を提供することができ、フィードバックの類型によって趣向の軽重レベルを区分することで、互いに異なる推薦ロジックに活用することができる。

本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。 本発明の一実施形態における、コンピュータシステムの例を示したブロック図である。 本発明の一実施形態における、コンピュータシステムのプロセッサが含むことのできる構成要素の例を示した図である。 本発明の一実施形態における、コンピュータシステムが実行することのできる方法の一例を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における、趣向フィードバックを収集する過程を説明するための例示図である。 本発明の一実施形態における、趣向フィードバックを収集する過程を説明するための例示図である。 本発明の一実施形態における、趣向フィードバックを収集する過程を説明するための例示図である。 本発明の一実施形態における、趣向フィードバックを収集する過程を説明するための例示図である。 本発明の一実施形態における、ユーザの趣向に基づいてレビュアーを推薦する過程を説明するための例示図である。 本発明の一実施形態における、ユーザの趣向に基づいて場所を推薦する過程を説明するための例示図である。

以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照しながら詳しく説明する。

本発明の実施形態は、場所と関連する推薦情報を提供する技術に関する。

本明細書で具体的に開示される事項を含む実施形態は、場所と関連するユーザフィードバックに基づいてユーザの趣向を分析することで、ユーザの趣向に対応する推薦情報を提供することができる。

本明細書において場所とは、飲食店や売場、名所、人気の場所（ｈｏｔ ｐｌａｃｅ）などように、訪問や利用などによるユーザ経験をレビューすることが可能なすべての対象を包括したものを意味してよい。場所に対するレビューは、オフラインでのユーザ経験はもちろん、商取引やバーチャル公演／展示などのようなオンラインでのユーザ経験に対するレビューを含んでよい。

本発明の実施形態に係る場所関連推薦システムは、少なくとも１つのコンピュータシステムによって実現されてよく、本発明の実施形態に係る場所関連推薦方法は、場所関連推薦システムに含まれる少なくとも１つのコンピュータシステムによって実行されてよい。このとき、コンピュータシステムにおいては、本発明の一実施形態に係るコンピュータプログラムがインストールされて実行されてよく、コンピュータシステムは、実行されたコンピュータプログラムの制御にしたがって本発明の実施形態に係る場所関連推薦方法を実行してよい。上述したコンピュータプログラムは、コンピュータシステムと結合して場所関連推薦方法をコンピュータに実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。

図１は、本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。図１のネットワーク環境は、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０、複数のサーバ１５０、１６０、およびネットワーク１７０を含む例を示している。このような図１は、発明の説明のための一例に過ぎず、電子機器の数やサーバの数が図１のように限定されることはない。また、図１のネットワーク環境は、本実施形態に適用可能な環境のうちの一例を説明したものに過ぎず、本実施形態に適用可能な環境が図１のネットワーク環境に限定されることはない。

複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０は、コンピュータ装置によって実現される固定端末や移動端末であってよい。複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０の例としては、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーション、ＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノート型ＰＣ、デジタル放送用端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ）、タブレット、ゲームコンソール、ウェアラブルデバイス、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）デバイス、ＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）デバイス、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）デバイスなどがある。一例として、図１では、電子機器１１０の例としてスマートフォンを示しているが、本発明の実施形態において、電子機器１１０は、実質的に無線または有線通信方式を利用し、ネットワーク１７０を介して他の電子機器１２０、１３０、１４０および／またはサーバ１５０、１６０と通信することのできる多様な物理的なコンピュータシステムのうちの１つを意味してよい。

通信方式が限定されることはなく、ネットワーク１７０が含むことのできる通信網（一例として、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網）を利用する通信方式だけではなく、機器間の近距離無線通信が含まれてもよい。例えば、ネットワーク１７０は、ＰＡＮ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（ｃａｍｐｕｓ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＢＢＮ（ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークのうちの１つ以上の任意のネットワークを含んでよい。さらに、ネットワーク１７０は、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スター－バスネットワーク、ツリーまたは階層的ネットワークなどを含むネットワークトポロジのうちの任意の１つ以上を含んでもよいが、これらに限定されることはない。

サーバ１５０、１６０それぞれは、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０とネットワーク１７０を介して通信して命令、コード、ファイル、コンテンツ、サービスなどを提供する１つ以上のコンピュータ装置によって実現されてよい。例えば、サーバ１５０は、ネットワーク１７０を介して接続した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に第１サービスを提供するシステムであってよく、サーバ１６０も、ネットワーク１７０を介して接続した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に第２サービスを提供するシステムであってよい。より具体的な例として、サーバ１５０は、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０にインストールされて実行されるコンピュータプログラムであるアプリケーションを通じて、該当のアプリケーションが目的とするサービス（一例として、場所レビューサービスなど）を第１サービスとして複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に提供してよい。他の例として、サーバ１６０は、上述したアプリケーションのインストールおよび実行のためのファイルを複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に配布するサービスを第２サービスとして提供してよい。

図２は、本発明の一実施形態における、コンピュータシステムの例を示したブロック図である。上述した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０それぞれやサーバ１５０、１６０それぞれは、図２に示したコンピュータシステム２００によって実現されてよい。

このようなコンピュータシステム２００は、図２に示すように、メモリ２１０、プロセッサ２２０、通信インタフェース２３０、および入力／出力インタフェース２４０を含んでよい。

メモリ２１０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、およびディスクドライブのような永続的大容量記録装置を含んでよい。ここで、ＲＯＭやディスクドライブのような永続的大容量記録装置は、メモリ２１０とは区分される別の永続的記録装置としてコンピュータシステム２００に含まれてもよい。また、メモリ２１０には、オペレーティングシステムと、少なくとも１つのプログラムコードが記録されてよい。このようなソフトウェア構成要素は、メモリ２１０とは別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からメモリ２１０にロードされてよい。このような別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、フロッピー（登録商標）ドライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ－ＲＯＭドライブ、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んでよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ではない通信インタフェース２３０を通じてメモリ２１０にロードされてもよい。例えば、ソフトウェア構成要素は、ネットワーク１７０を介して受信されるファイルによってインストールされるコンピュータプログラムに基づいてコンピュータシステム２００のメモリ２１０にロードされてよい。

プロセッサ２２０は、基本的な算術、ロジック、および入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてよい。命令は、メモリ２１０または通信インタフェース２３０によって、プロセッサ２２０に提供されてよい。例えば、プロセッサ２２０は、メモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって受信される命令を実行するように構成されてよい。

通信インタフェース２３０は、ネットワーク１７０を介してコンピュータシステム２００が他の装置（一例として、上述した記録装置）と互いに通信するための機能を提供してよい。一例として、コンピュータシステム２００のプロセッサ２２０がメモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって生成した要求や命令、データ、ファイルなどが、通信インタフェース２３０の制御にしたがってネットワーク１７０を介して他の装置に伝達されてよい。これとは逆に、他の装置からの信号や命令、データ、ファイルなどが、ネットワーク１７０を経てコンピュータシステム２００の通信インタフェース２３０を通じてコンピュータシステム２００に受信されてよい。通信インタフェース２３０を通じて受信された信号や命令、データなどは、プロセッサ２２０やメモリ２１０に伝達されてよく、ファイルなどは、コンピュータシステム２００がさらに含むことのできる記録媒体（上述した永続的記録装置）に記録されてよい。

入力／出力インタフェース２４０は、入力／出力装置２５０とのインタフェースのための手段であってよい。例えば、入力装置は、マイク、キーボード、またはマウスなどの装置を、出力装置は、ディスプレイ、スピーカのような装置を含んでよい。他の例として、入力／出力インタフェース２４０は、タッチスクリーンのように入力と出力のための機能が１つに統合された装置とのインタフェースのための手段であってもよい。入力／出力装置２５０は、コンピュータシステム２００と１つの装置で構成されてもよい。

また、他の実施形態において、コンピュータシステム２００は、図２の構成要素よりも少ないか多くの構成要素を含んでもよい。しかし、大部分の従来技術的構成要素を明確に図に示す必要はない。例えば、コンピュータシステム２００は、上述した入力／出力装置２５０のうちの少なくとも一部を含むように実現されてもよいし、トランシーバ、データベースなどのような他の構成要素をさらに含んでもよい。

以下では、趣向による場所関連推薦を提供する方法およびシステムの具体的な実施形態について説明する。

図３は、本発明の一実施形態における、コンピュータシステムのプロセッサが含むことのできる構成要素の例を示したブロック図であり、図４は、本発明の一実施形態における、コンピュータシステムが実行することのできる場所関連推薦方法の一例を示したフローチャートである。

本実施形態に係るコンピュータシステム２００は、クライアントを対象に、クライアント上にインストールされた専用アプリケーションやコンピュータシステム２００と関連するウェブ／モバイルサイトへの接続によって場所レビューサービスを提供してよい。

コンピュータシステム２００は、ユーザ個人のサービスページを通じて場所に対するレビュー空間を提供するものであって、予約／注文サービスとの連動機能やレシート認証機能などによってユーザが訪問したか利用した場所を認証した後、認証された場所情報にユーザが作成したレビューをマッチングして登録してよい。

コンピュータシステム２００は、ユーザを対象に、場所を基盤とした検索および推薦環境を提供してよい。このとき、ユーザ同士のフォロー（ｆｏｌｌｏｗ）によって場所に対するレビューを共有できるようにしてよい。

一例として、場所レビューサービスには、飲食店やカフェなどの多様な業種の場所を対象にフォローしているユーザのレビューやユーザの趣向に合った推薦場所／レビュアーなどが表示されるフィードタブ、ユーザの訪問や利用が認証された場所リストが表示される訪問タブ、ユーザが訪問したか利用した場所に対する星レビュー、キーワードレビュー、テキストレビュー、写真レビューなどのレビュー作成が可能なレビュータブ、訪問や利用を目的として場所に対して予約、注文などの要請が可能な予約／注文タブ、ユーザが関心対象として保存した場所リストが表示される保存タブなどが含まれてよい。

コンピュータシステム２００のプロセッサ２２０は、以下で説明する場所関連推薦方法を実行するための構成要素として、図３に示すように、フィードバック収集部３１０、趣向分析部３２０、および場所関連推薦部３３０を含んでよい。実施形態によって、プロセッサ２２０の構成要素は、選択的にプロセッサ２２０に含まれても除外されてもよい。また、実施形態によって、プロセッサ２２０の構成要素は、プロセッサ２２０の機能の表現のために分離されても併合されてもよい。

このようなプロセッサ２２０およびプロセッサ２２０の構成要素は、以下で説明する場所関連推薦方法に含まれる段階を実行するようにコンピュータシステム２００を制御してよい。例えば、プロセッサ２２０およびプロセッサ２２０の構成要素は、メモリ２１０が含むオペレーティングシステムのコードと、少なくとも１つのプログラムのコードとによる命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行するように実現されてよい。

ここで、プロセッサ２２０の構成要素は、コンピュータシステム２００に記録されたプログラムコードが提供する命令にしたがってプロセッサ２２０によって実行される、互いに異なる機能（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）の表現であってよい。例えば、コンピュータシステム２００が場所と関連するユーザフィードバックを収集するように上述した命令にしたがってコンピュータシステム２００を制御するプロセッサ２２０の機能的表現として、フィードバック収集部３１０が利用されてよい。

プロセッサ２２０は、コンピュータシステム２００の制御と関連する命令がロードされたメモリ２１０から必要な命令を読み取ってよい。この場合、前記読み取られた命令は、プロセッサ２２０が以下で説明する場所関連推薦方法を実行するように制御するための命令を含んでよい。

以下で説明する場所関連推薦方法に含まれる段階は、図に示したものとは異なる順序で実行されてもよいし、段階のうちの一部が省略されたり追加の過程がさらに含まれたりしてもよい。

図４を参照すると、段階Ｓ４１０で、フィードバック収集部３１０は、場所と関連するユーザフィードバックを収集してよい。フィードバック収集部３１０は、フィードバックの類型ごとにユーザフィードバックを収集してよい。フィードバック収集部３１０は、場所と関連するユーザフィードバックとして、フィードバックの類型とフィードバックの対象となる場所情報をともに収集してよい。フィードバックの類型には、ユーザの関心状況を示す関心フィードバック、ユーザの訪問／利用状況を示す訪問フィードバック、ユーザ選好状況を示す選好フィードバック、ユーザの趣向状況を示す趣向フィードバックなどが含まれてよい。例えば、フィードバック収集部３１０は、場所に対する検索、クリック、保存、道案内、電話、共有などのようなログデータに基づいて関心フィードバックを収集してよい。フィードバック収集部３１０は、レシート認証、予約、注文、決済などのようなログデータに基づいて訪問フィードバックを収集してよい。フィードバック収集部３１０は、場所に対するユーザレビューのうち、テキストレビューで作成された文章の感情分析結果に基づいて選好フィードバックを収集してよい。テキストレビューの他にも、キーワードレビューのような他のレビュー体系によってレビュー登録されたキーワードや文章を利用して選好フィードバックを収集してよい。フィードバック収集部３１０は、場所に対するいいねまたは推薦リアクションに基づいて趣向フィードバックを収集してよい。趣向フィードバックの場合、趣向の軽重レベルを区分して収集してよく、例えば、フィードタブに表示される場所推薦リストでいいねボタンが押されたり他人が作成したレビューを見ていいねボタンが押されたりする場合には重要度が比較的低い軽い趣向に区分し、ユーザが直接訪問したか利用した後にレビューを作成する過程でいいねボタンが押された場合には重要度が比較的高い重い趣向に区分してよい。

段階Ｓ４２０で、趣向分析部３２０は、場所と関連するユーザフィードバックを利用してユーザの趣向を分析してよい。趣向分析部３２０は、ユーザフィードバックが存在する場所に対して該当の場所が有する特徴を抽出することにより、ユーザの趣向を分析してよい。一例として、趣向分析部３２０は、場所の関係者が登録した基本情報（業種、説明、写真など）から該当の場所の特徴情報を抽出してよい。他の例として、趣向分析部３２０は、場所を訪問したか利用したユーザが生成したコンテンツに基づいて、該当の場所に自動でタギングされた特徴情報を抽出してよい。場所の特徴は、ユーザがレビューとして作成したキーワードやテキストから分類されてタギングされるか、ユーザがレビューとして作成した写真の商品、または雰囲気／感覚分析の結果などによって分類されてタギングされてよい。ユーザが同一するキーワードや類似する文章のレビューを作成した場所を中心に、ユーザの趣向分析のための特徴情報を抽出してよい。

趣向分析部３２０は、関心フィードバック、訪問フィードバック、選好フィードバック、趣向フィードバックのうちの少なくとも１つを利用してユーザの趣向を分析してよい。一例として、趣向分析部３２０は、関心フィードバック、訪問フィードバック、選好フィードバック、趣向フィードバックをすべて利用し、等しい加重値を適用してユーザの趣向を分析してよい。他の例として、趣向分析部３２０は、フィードバックの類型のうちの趣向フィードバックを核心フィードバックとして利用してユーザの趣向を分析し、残りのフィードバックの類型（関心フィードバック、訪問フィードバック、選好フィードバック、クリーンフィードバック）のうちの少なくとも１つを選択的にあるいは互いに異なる加重値で反映してよい。趣向分析部３２０は、ユーザフィードバックを利用して、場所が有する特徴それぞれの趣向指数を算出してよく、例えば、全体フィードバック回数のうちで各特徴が占めるフィードバックの割合などに基づいて特徴それぞれの趣向指数を算出してよい。場所が有する多数の特徴のうち、趣向指数を基準として一定のレベル以上の高い趣向指数をもつ少なくとも１つの特徴をユーザの趣向として判断してよい。

趣向分析部３２０は、趣向フィードバックを利用したユーザの趣向を分析するにあたり、軽い趣向と重い趣向を区分してユーザの趣向指数を算出してよい。このとき、軽い趣向指数と重い趣向指数は、互いに異なる推薦ロジックに活用されてよい。例えば、場所関係者が登録した写真やユーザがレビューとして登録した写真を分析することによって場所の雰囲気や感覚を分類してよく、このとき、ユーザが好む雰囲気や感覚の場所を推薦対象とする場合には軽い趣向指数を活用してよい。ユーザの趣向に該当する特徴と同一あるいは類似する特徴をもつ場所を推薦対象とする場合には重い趣向指数を活用してよい。

段階Ｓ４３０で、場所関連推薦部３３０は、ユーザの趣向に対応する場所関連推薦情報を提供してよい。一例として、場所関連推薦部３３０は、場所レビューサービスを利用する他のユーザ（以下、「レビュアー」とする）のうちからユーザの趣向と類似する趣向をもつレビュアーを選定して推薦してよい。このとき、場所関連推薦部３３０は、ユーザの趣向に該当する場所の地域分布や業種カテゴリを利用して類似する趣向のレビュアーを選定してよい。他の例として、場所関連推薦部３３０は、ユーザの趣向と対応する特徴を有する場所を選定して推薦してよい。場所の特徴は、ユーザがレビューとして作成したキーワードやテキストによって分類されるか、ユーザがレビューとして作成した写真の商品または雰囲気／感覚分析結果などによって分類されてよい。このような特徴のうちでユーザの趣向と類似する特徴を有する場所を選定し、該当の場所および該当の場所のレビューを推薦してよい。また他の例として、場所関連推薦部３３０は、サービス上の専門家グループとして特定されたレビュアーまたはユーザがフォローしているレビュアーが共通して訪問したか好む特定の場所を選定して推薦してよい。個別のレビュアーや場所単位で推薦するのではなく、特定の商品（例えば、ユーザ選好メニューなど）の専門家グループや特定の地域（例えば、ユーザ選好地域など）の専門家グループが共通して訪問したか好む特定場所を推薦してよい。また他の例として、場所関連推薦部３３０は、ユーザとレビュアーとの間に共通する情報を提供してよい。例えば、場所関連推薦部３３０は、ユーザがレビュアーのページ（例えば、レビューホームなど）に訪問した場合、該当のレビュアーとユーザとが共通してレビューした場所、いいねリアクションを入力した場所などを示してよい。また、場所関連推薦部３３０は、多数のレビュアーのレビューを提供するときに、ユーザとの共通点を利用したフィルタ機能を提供してよい。例えば、年齢、町、趣向、行き付けの場所、いいねリアクションの場所などの多様な条件がフィルタとして提供されてよく、フィルタによって選択された条件がユーザと類似するレビュアーのレビューを選別して提供してよい。したがって、場所関連推薦部３３０は、ユーザの趣向を基準に、人物中心の推薦情報はもちろん、場所や地域中心の推薦情報を提供することができる。

場所関連推薦部３３０は、レビューフィードを提供するにあたり、それぞれの場所に分散したレビューを地域や業種などの多様な基準ごとに集めて示すフィードを提供してよい。場所関連推薦部３３０は、ユーザが設定した位置に基づいて行政区域単位（例えば、洞単位など）のフィードを提供してよく、該当の行政区域に新たにできた場所、関係者が新たに登録したニュースなどをともに提供してよい。このとき、場所関連推薦部３３０は、行政区域内の場所のうち、ユーザの趣向に基づいてユーザが関心をもつと予想される場所を選定して該当の場所のレビューを推薦してよい。

場所関連推薦部３３０は、場所検索や推薦過程でユーザにレビューリストを提供するにあたり、レビュー作成時間を基準にした最新性ではなく、レビューに対するユーザフィードバック（例えば、レビューが役に立ったというフィードバック）の累積回数を基準に並べてレビューリストを提供してよい。場所関連推薦部３３０は、レビューリストをレビュー役立ち累積回数順に整列して示してよく、ユーザ要請にしたがい、レビューの信頼度、レビューの品質、最新性などの他の基準でレビューリストを整列して示してよい。ユーザの趣向に基づいてユーザが関心をもつと予測される場所のレビューを、他の基準のレビューよりも多く示してよい。

図５～８は、本発明の一実施形態における、趣向フィードバックを収集する過程を説明するための例示図である。

図５を参照すると、場所詳細画面５００には、場所と関連する全般情報（例えば、商号名、位置、電話番号、写真、説明、商品など）が表示されてよい。このとき、場所詳細画面５００には、該当の場所をブックマークで保存するための「保存」ボタン５０１が含まれてよい。

プロセッサ２２０は、場所詳細画面５００から「保存」ボタン５０１が選択される場合、場所保存画面５１０を提供してよい。場所保存画面５１０には、該当の場所を保存するための場所リストを選択するインタフェースが含まれてよい。

場所保存画面５１０には、保存しようとする場所に対する趣向フィードバックとして、いいねリアクションを入力するための「いいね」ボタン５１１が含まれてよい。プロセッサ２２０は、場所保存画面５１０の「いいね」ボタン５１１を利用したユーザ入力を趣向フィードバックとして収集してよい。

図６を参照すると、プロセッサ２２０は、ユーザが訪問したか利用した場所に対するレビュー作成画面６１０を提供してよい。レビュー作成画面６１０には、場所に対するユーザレビューとして、星レビュー、キーワードレビュー、テキストレビュー、写真レビューなどを作成するためのインタフェースが含まれる。

レビュー作成画面６１０には、場所に対する趣向フィードバックとしていいねリアクションを入力するための「いいね」ボタン６１１が含まれてよい。プロセッサ２２０は、レビュー作成画面６１０の「いいね」ボタン６１１を利用したユーザ入力を趣向フィードバックとして収集してよい。

図７を参照すると、プロセッサ２２０は、場所レビューサービスページ上にレビューフィード画面７１０を提供してよい。

レビューフィード画面７１０には、多様な業種の場所を対象に、ユーザがフォローしているレビュアーが作成したレビューからなるフィードリスト、ユーザの趣向に合った推薦場所に対するレビューからなるフィードリストなどが表示されてよい。

レビューフィード画面７１０には、フィードリストに含まれたレビューそれぞれに対して、該当のレビューの場所に対する趣向フィードバックでいいねリアクションを入力するための「いいね」ボタン７１１が含まれてよい。プロセッサ２２０は、レビューフィード画面７１０の「いいね」ボタン７１１を利用したユーザ入力を趣向フィードバックとして収集してよい。

図８を参照すると、プロセッサ２２０は、レビューフィード画面７１０などで特定のレビューが選択される場合、レビュー詳細画面８１０を提供してよい。レビュー詳細画面８１０には、該当のレビューを作成したレビュアー情報、該当のレビューの対象である場所情報、ユーザレビューとして作成された星レビュー、キーワードレビュー、テキストレビュー、写真レビューなどのレビュー内容などが表示されてよい。

レビュー詳細画面８１０には、レビュアーに対するフォローを設定するための「フォロー」ボタン８０１、場所に対する趣向フィードバックとしていいねリアクションを入力するための「いいね」ボタン８１１などが含まれてよい。プロセッサ２２０は、レビュー詳細画面８１０の「いいね」ボタン８１１を利用したユーザ入力を趣向フィードバックとして収集してよい。

上述した経路は一部の例示的なものに過ぎず、これに限定されてはならず、これ以外の多様な経路によって場所に対するユーザフィードバックを収集してもよい。

図９は、本発明の一実施形態における、ユーザの趣向に基づいてレビュアーを推薦する過程を説明するための例示図である。

図９を参照すると、プロセッサ２２０は、レビューフィード画面７１０上にユーザの趣向によるレビュアー推薦リスト９１０を提供してよい。レビュアー推薦リスト９１０は、場所に対する趣向がユーザと同一あるいは類似するレビュアーで構成されてよい。

レビュアー推薦リスト９１０に含まれたレビュアーそれぞれに対して、フォロー設定のための「フォロー」ボタン９０１、レビュアー推薦対象から該当のレビュアーを除外するための「推薦除外」ボタン９０２などが含まれてよい。

レビュアー推薦リスト９１０には、推薦レビュアーが作成したレビューリスト９０３として少なくとも一部の写真レビューや場所名などが含まれてよい。推薦レビュアーは、地域別レビュアー、メニュー別レビュアー、類似趣向のレビュアーなどのような多様な基準で区分して推薦してよい。一例として、レビューリスト９０３には、推薦レビュアーが作成したレビューのうちでユーザの趣向に該当する特徴と同一あるいは類似する特徴を有する場所のレビューが表示されてよく、実施形態によっては、レビュー役立ち累積回数が高いレビューやここ最近作成されたレビューが表示されることも可能である。

図１０は、本発明の一実施形態における、ユーザの趣向に基づいて場所を推薦する過程を説明するための例示図である。

図１０を参照すると、プロセッサ２２０は、レビューフィード画面７１０上にユーザの趣向による場所推薦リスト１０１０を提供してよい。場所推薦リスト１０１０は、ユーザの趣向に該当する特徴と同一あるいは類似する特徴を有する場所で構成されてよい。

場所推薦リスト１０１０に含まれた場所それぞれに対して、場所情報１００２、場所に対する写真レビュー１００３、各写真レビュー１００３のレビュアー情報１００４、レビュアーに対するフォロー設定のための「フォロー」ボタン１００１などが含まれてよい。

言い換えれば、場所推薦リスト１０１０は、ユーザの趣向に該当する特徴と同一あるいは類似する特徴を有する場所のレビューを表示することができる。

このように、本発明の実施形態によると、場所と関連するユーザフィードバックに基づいてユーザの趣向を分析することで、ユーザの趣向に対応する推薦情報を提供することができる。さらに、本発明の実施形態によると、ユーザの趣向を基準にレビュアー中心の推薦情報と場所中心の推薦情報を提供することができ、フィードバックの類型によって趣向の軽重レベルを区分することで、互いに異なる推薦ロジックに活用することができる。

上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素との組み合わせによって実現されてよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令を実行して応答することができる様々な装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）およびＯＳ上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データにアクセスし、データを記録、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、１つの処理装置が使用されるとして説明される場合もあるが、当業者であれば、処理装置が複数個の処理要素および／または複数種類の処理要素を含んでもよいことが理解できるであろう。例えば、処理装置は、複数個のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでよい。また、並列プロセッサのような、他の処理構成も可能である。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、思うままに動作するように処理装置を構成したり、独立的または集合的に処理装置に命令したりしてよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置に基づいて解釈されたり、処理装置に命令またはデータを提供したりするために、いかなる種類の機械、コンポーネント、物理装置、コンピュータ記録媒体または装置に具現化されてよい。ソフトウェアは、ネットワークによって接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された状態で記録されても実行されてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。

実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行可能なプログラム命令の形態で実現されてコンピュータ読み取り可能な媒体に記録されてよい。ここで、媒体は、コンピュータ実行可能なプログラムを継続して記録するものであっても、実行またはダウンロードのために一時記録するものであってもよい。また、媒体は、単一または複数のハードウェアが結合した形態の多様な記録手段または格納手段であってよく、あるコンピュータシステムに直接接続する媒体に限定されることはなく、ネットワーク上に分散して存在するものであってもよい。媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭおよびＤＶＤのような光媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような光磁気媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどを含み、プログラム命令が記録されるように構成されたものであってよい。また、媒体の他の例として、アプリケーションを配布するアプリケーションストアやその他の多様なソフトウェアを供給または配布するサイト、サーバなどで管理する記録媒体または格納媒体が挙げられる。

以上のように、実施形態を、限定された実施形態および図面に基づいて説明したが、当業者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であろう。例えば、説明された技術が、説明された方法とは異なる順序で実行されたり、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が、説明された方法とは異なる形態で結合されたりまたは組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。

したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付される特許請求の範囲に属する。

２２０：プロセッサ
３１０：フィードバック収集部
３２０：趣向分析部
３４０：場所関連推薦部

Claims (20)

1. コンピュータシステムで実行される場所関連推薦方法であって、
   前記コンピュータシステムは、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、
   前記場所関連推薦方法は、
   前記少なくとも１つのプロセッサにより、場所と関連するユーザフィードバックを利用してユーザの趣向を分析する段階、および
   前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記ユーザの趣向と対応する特徴に基づいて場所と関連する推薦情報を提供する段階
   を含み、
   前記ユーザの趣向を分析する段階は、フィードバックの類型によって趣向の軽重レベルを区分して前記ユーザの趣向を分析する段階であって、前記ユーザが直接訪問したか利用した場所に対するフィードバックを重要度が高い重いレベルに区分する、段階を含む、場所関連推薦方法。
2. 前記推薦情報を提供する段階は、
   前記軽重レベルで区分された前記ユーザの趣向に応じて互いに異なる推薦対象を提供する段階
   を含む、請求項１に記載の場所関連推薦方法。
3. 前記ユーザの趣向を分析する段階は、
   場所に対するいいねリアクションに基づいて前記ユーザフィードバックを収集する段階
   を含む、請求項１または２に記載の場所関連推薦方法。
4. 前記ユーザの趣向を分析する段階は、
   場所に対するレシート認証や予約または注文と関連するログデータ、場所に対するユーザレビュー分析結果のうちの少なくとも１つに基づいて前記ユーザフィードバックを収集する段階
   をさらに含む、請求項３に記載の場所関連推薦方法。
5. 前記ユーザの趣向を分析する段階は、
   他のユーザのレビューに含まれた場所に対するいいねリアクションと前記ユーザが直接訪問したか利用した場所に対するいいねリアクションを区分して前記ユーザの趣向を分析する段階
   を含む、請求項３に記載の場所関連推薦方法。
6. 前記ユーザの趣向を分析する段階は、
   前記ユーザフィードバックが存在する場所に対して、該当の場所と関連するコンテンツから特徴を抽出する段階、および
   前記ユーザフィードバックを利用して前記特徴それぞれの趣向指数を算出する段階
   を含む、請求項１～５のうちのいずれか一項に記載の場所関連推薦方法。
7. 前記推薦情報を提供する段階は、
   場所に対して、前記ユーザの趣向と類似する趣向を有する他のユーザを選定して推薦する段階
   を含む、請求項１～６のうちのいずれか一項に記載の場所関連推薦方法。
8. 前記推薦情報を提供する段階は、
   前記ユーザの趣向による地域分布と業種カテゴリのうちの少なくとも１つに基づいて類似の趣向を有する他のユーザを選定して推薦する段階
   を含む、請求項１～６のうちのいずれか一項に記載の場所関連推薦方法。
9. 前記推薦情報を提供する段階は、
   前記ユーザの趣向と対応する特徴を有する場所を選定して推薦する段階
   を含む、請求項１～６のうちのいずれか一項に記載の場所関連推薦方法。
10. 前記推薦情報を提供する段階は、
    前記ユーザの趣向と関連する専門家グループが共通して特定した場所を推薦する段階
    を含む、請求項１～６のうちのいずれか一項に記載の場所関連推薦方法。
11. 前記推薦情報を提供する段階は、
    前記ユーザの趣向に基づいて、場所に対する他のユーザとの共通する情報を提供する段階
    を含む、請求項１～６のうちのいずれか一項に記載の場所関連推薦方法。
12. 請求項１～１１のうちのいずれか一項に記載の場所関連推薦方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
13. コンピュータシステムであって、
    メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサ
    を含み、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、
    場所と関連するユーザフィードバックを利用してユーザの趣向を分析する過程、および
    前記ユーザの趣向と対応する特徴に基づいて場所と関連する推薦情報を提供する過程
    を処理し、
    前記ユーザの趣向を分析する過程は、フィードバックの類型によって趣向の軽重レベルを区分して前記ユーザの趣向を分析する過程であって、前記ユーザが直接訪問したか利用した場所に対するフィードバックを重要度が高い重いレベルに区分する、過程を含む、コンピュータシステム。
14. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記軽重レベルで区分された前記ユーザの趣向に応じて互いに異なる推薦対象を提供する過程
    を処理する、請求項１３に記載のコンピュータシステム。
15. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    場所に対するいいねリアクションに基づいて前記ユーザフィードバックを収集する過程、および
    場所に対するレシート認証や予約または注文と関連するログデータ、場所に対するユーザレビュー分析結果のうちの少なくとも１つに基づいて前記ユーザフィードバックを収集する過程
    を処理する、請求項１３または１４に記載のコンピュータシステム。
16. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    他のユーザのレビューに含まれた場所に対するいいねリアクションと前記ユーザが直接訪問したか利用した場所に対するいいねリアクションを区分して前記ユーザの趣向を分析する過程
    を処理する、請求項１５に記載のコンピュータシステム。
17. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    場所に対して前記ユーザの趣向と類似する趣向を有する他のユーザを選定して推薦する過程
    を処理する、請求項１３～１６のうちのいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
18. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記ユーザの趣向による地域分布と業種カテゴリのうちの少なくとも１つを基づいて類似する趣向を有する他のユーザを選定して推薦する過程
    を処理する、請求項１３～１６のうちのいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
19. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記ユーザの趣向と対応する特徴を有する場所を選定して推薦する過程
    を処理する、請求項１３～１６のうちのいずれか一項に記載のコンピュータシステム。
20. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記ユーザの趣向と関連する専門家グループが共通して特定した場所を推薦する過程
    を処理する、請求項１３～１６のうちのいずれか一項に記載のコンピュータシステム。

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