JPH0756929A - 履歴利用データベース検索方式 - Google Patents
履歴利用データベース検索方式Info
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- JPH0756929A JPH0756929A JP19932593A JP19932593A JPH0756929A JP H0756929 A JPH0756929 A JP H0756929A JP 19932593 A JP19932593 A JP 19932593A JP 19932593 A JP19932593 A JP 19932593A JP H0756929 A JPH0756929 A JP H0756929A
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Abstract
に検索することを可能にし、その検索結果を利用者が推
奨物件として参考にしながら物件購入(あるいは借入)
の意思決定を行うことを可能にする。 【構成】 利用者識別子入力部1と、利用者がかって購
入(借入)した物件の履歴を保持する購入(借入)履歴
データベース2と、購入(借入)対象データを保持する
物件データベース3と、登録データと利用者がかって購
入(借入)した物件との類似度を計算する距離計算部4
と、登録物件を類似度の降順に整列する類似物件整列部
5と、類似物件を推奨物件として表示する推奨物件表示
部6と、利用者が購入(借入)を行った物件の履歴を登
録する履歴登録部7とから構成される。
Description
入物件(図書、音楽・映像ソフト、コンピュータソフト
等)等を管理するデータベースに関し、特に利用者毎の
購入もしくは借入の履歴を利用して利用者の嗜好に合致
した物件を検索するデータベース検索方式に関する。
検索する方式としては、特開平1−295364号公報
に記載の技術がある。この従来技術では、登録するデー
タに、利用者の好みの感覚、利用者の年代などをキーコ
ードとして付加しておくことにより、利用者の好みの感
覚、利用者の年代などを検索キーとしたデータベース検
索を行っている。
ベース検索方式では、利用者の好みの感覚、利用者の年
代などを検索キーとしたデータベース検索を行う手段の
提供を意図しているが、利用者の好みの感覚、利用者の
年代などといった付加的なデータベース登録属性を追加
しただけで、データベースの検索方法に関しては検索キ
ーとなるキーワードをメニューで一覧表示して選択させ
るという通常の検索方法をとるため、入力可能な検索キ
ー候補が増大し、利用者の嗜好に合致する効果的なデー
タベース検索を行うには、どの検索条件を用いたらよい
のかという検索時の判断がかえって煩雑になるという問
題点がある。
条件をより強めることにつながるため、検索条件とその
条件で実際に検索されるデータベース登録解(の個数)
の対応関係を示す等の工夫をしない限り、実際に条件入
力を行っても検索条件に該当する検索解が見つからない
場合が増加し、結局検索条件の再入力をする必要が生じ
てデータベース検索が非効率的になりかねないという問
題点がある。
ス検索方式の問題点は、利用者が自らの嗜好に合致した
物件を検索しようとした場合、まず利用者が希望条件を
列挙してシステムに入力する以外に検索手段がないこと
に起因し、そのため物件検索を実行する度毎に、その都
度自らの嗜好を表現する希望条件を繰り返し入力する必
要があり非常に手間がかかることが問題となる。さら
に、利用者の多様な嗜好をデータベースシステムが要請
する形態に変換することはそれ自体困難であり、その変
換作業を利用者自身が行わなければならないという問題
点がある。
た従来のデータベース検索方式では利用者の嗜好に合致
する物件がたとえデータベース中に存在したとしても、
利用者の少ない操作負担でその物件を迅速に検索するこ
とは困難であった。
の目的とするところは利用者の嗜好に合致する物件を、
利用者の少ない操作負担で迅速に検索する手段を提供す
るために、利用者が物件の購入もしくは借入を行う際
に、その利用者の過去の購入(借入)履歴から、その利
用者がかって購入(借入)を行った物件群と類似する特
徴情報を有する登録物件を物件データベースから検索し
推奨物件として提案する履歴利用データベース検索方式
を提供することにある。
め、第一の発明は、利用者が物件の購入もしくは借入を
行う際に、その利用者の過去の購入(借入)履歴を利用
することにより、その利用者がかって購入(借入)を行
った物件群と類似する特徴情報を有する登録物件を物件
データベースから検索し推奨物件として提示する履歴利
用データベース検索方式であって、利用者の識別子を得
るための利用者識別子入力部と、利用者がかって購入
(借入)した物件の履歴を保持する購入(借入)履歴デ
ータベースと、購入(借入)対象となる物件データを保
持する物件データベースと、この物件データベース中の
登録物件と利用者がかって購入(借入)した物件との類
似度を計算する距離計算部と、この距離計算部の計算結
果をもとに前記物件データベース中の登録物件を類似度
の降順に整列する類似物件整列部と、この類似物件整列
部の計算結果をもとに類似物件を推奨物件として表示す
る推奨物件表示部と、利用者が実際に購入(借入)を行
った物件の履歴を前記購入(借入)履歴データベースに
登録する履歴登録部とを有することを要旨とする。
部において利用者の付加情報を反映して類似度計算を修
正するとともに、この付加情報を第一の発明の履歴登録
部を用いて購入(借入)履歴データベースに登録するこ
とにより、物件購入(借入)時の利用者の状況に応じた
推奨物件を提案することを要旨とする。
利用者が物件購入(あるいは借入)時に過去の購入(借
入)履歴を利用し、利用者がかって購入(借入)を行っ
た物件と類似した傾向を持つ物件を求めることによっ
て、利用者の嗜好に合致した物件を迅速かつ容易に検索
することを可能にし、利用者がその検索結果を推奨物件
として参考にしながら物件購入(借入)の意思決定を行
うことが可能となる。
る。
データベース検索方式の構成を示すブロック図である。
図1に示す履歴利用データベース検索方式は、利用者の
識別子を得るための利用者識別子入力部1と、利用者が
かって購入(借入)した物件の履歴を保持する購入(借
入)履歴データベース2と、購入(借入)対象となる物
件データを保持する物件データベース3と、物件データ
ベース3中の登録物件と利用者がかって購入(借入)し
た物件との相違の大きさを計算する距離計算部4と、距
離計算部4の計算結果をもとに物件データベース3中の
登録物件を利用者がかって購入(借入)した物件との類
似度の降順に整列する類似物件整列部5と、類似物件整
列部5の計算結果をもとに利用者がかって購入(借入)
した物件の類似物件を推奨物件として表示する推奨物件
表示部6と、利用者が実際に購入(借入)を行った物件
の履歴を購入(借入)履歴データベース2に登録する履
歴登録部7とから構成される。
に説明する。ある利用者Aが物件の購入(あるいは借
入)を行う場合、まず利用者識別子入力100を利用者
識別子入力部1に対して行う。この利用者識別子入力1
00は利用者が誰であるかを判定するためのものであ
り、入力手段としては磁気カード読取、バーコード読
取、キーボード入力等が考えられる。次に利用者識別子
入力部1はこの利用者識別子入力100を受けて利用者
Aの利用者識別子10を得る。次にこの利用者Aの利用
者識別子10を用いて購入(借入)履歴データベース2
を検索し、利用者Aの過去の購入(借入)履歴20を検
索する。
利用者毎の過去の購入(借入)履歴を保持しているもの
とする。利用者Aの購入(借入)履歴20は物件特徴部
と付加情報部とからなり、その一例を図2と図3に示
す。図2は属性値が数量表現されている場合の利用者A
の購入(借入)履歴データベース2の一例を示し、図3
は属性値としてキーワードが割り振られている場合の利
用者Aの購入(借入)履歴データベース2の一例を示し
ている。
を行った物件の特徴を表現するものであり、物件データ
ベース3のレコードの部分集合を構成する。付加情報部
は利用者が物件を購入(借入)する際の付加的な情報を
記すものである。図2と図3では物件を購入する用途と
その物件を使用する対象とを付加情報とする一例を示し
ている(ここでは物件購入の場合を想定している)。こ
こでは付加情報の項目数を2つにしているが3つ以上に
することも1つにすることも可能である。付加情報部は
第二の発明を実施する手段である。
づける属性で物件を表現し管理するものであり、その一
例を図4と図5に示す。図4は属性値が数量表現されて
いる場合の物件データベース3の一例を示し、図5は属
性値としてキーワードが割り振られている場合の物件デ
ータベース3の一例を示している。このように、図4と
図5はそれぞれ属性値が数量表現されている場合の物件
データベースと利用者Aの購入(借入)履歴の一例であ
る(ここで図2および図3においてk≦nが成立するも
のとしている)。また図5と図3はそれぞれ属性として
キーワードが割り振られている場合の物件データベース
と利用者Aの購入(借入)履歴の一例であり、あるキー
ワードが付けられている時に1、付けられていない時に
0を値としてとる。ここでこの物件データベース中の登
録データの各レコードおよび利用者Aの購入(借入)履
歴の各レコードをそれぞれm個の属性値で表現されたm
次元ベクトルと見なす。
(借入)履歴20の各レコードの物件特徴部と物件デー
タベース3中の登録物件データ30の各レコードとの間
の距離を計算する。このレコード間距離は利用者Aの購
入(借入)履歴20の各レコードの物件特徴部と登録物
件データ30の各レコードをそれぞれm個の属性値で表
現されたm次元ベクトルと見なして、利用者Aの購入
(借入)履歴20の各ベクトルと登録物件データ30の
各ベクトルとの間のベクトル差を取り、得られた差分ベ
クトルの大きさによって定義する。この差分ベクトルの
大きさが小さい(すなわち距離が小さい)程、そのm次
元ベクトル(すなわちレコード)同士は類似度が高いこ
とになる。
歴20中の全レコードを距離計算部4における距離計算
対象とするが、第二の発明では利用者Aが物件購入(借
入)時の状況を付加情報102として距離計算部4に入
力し、それを反映して距離計算対象とする利用者Aの購
入(借入)履歴20の対象レコードを制限する。制限方
法の一例として付加情報項目の論理演算が考えられる。
この場合付加情報入力の例として以下のものが考えられ
る。
氏”OR“C氏”」 ・「用途=“中元”OR“歳暮”」OR「対象=“B
氏”OR“C氏”」 etc... そして利用者Aの購入(借入)履歴20に対してこの論
理演算を行った結果得られるレコードを距離計算の対象
となるレコードとする。これを距離計算対象履歴レコー
ドと呼ぶことにする。例えば、利用者Aが中元用の物件
購入を行う場合は「用途=“中元”」と付加情報入力す
る。すると利用者Aの購入履歴の中でかって中元用に購
入した物件が距離計算対象履歴レコードとなる。また、
利用者AがB氏への中元用の物件購入を行う場合は「用
途=“中元”」AND「対象=“B氏”」と付加情報入
力する。すると利用者Aの購入履歴の中でかってB氏へ
の中元用に購入した物件が距離計算対象履歴レコードと
なる。このように利用者Aは物件購入時の状況に応じて
「用途」と「対象」を上記例に示すような論理演算式で
指定し、距離計算対象履歴レコードを制御する。
部4の距離計算結果40の距離の昇順(すなわち類似度
の降順)に整列する。そして利用者Aの距離計算対象履
歴レコードとの類似度が高かった登録物件データ30の
レコード50を、利用者Aが過去好んで購入(あるいは
借入)した物件の類似物件データとして推奨物件とし、
推奨物件表示部6で表示する。この推奨物件表示の際
に、その推奨物件は利用者Aがかって購入(借入)した
どの物件との類似度が高いのかという情報も合わせて表
示するようにすることも可能である。また、利用者Aが
かって購入(借入)した物件と同じデータが推奨物件と
して表示されないようにすることも可能である。さら
に、推奨物件の表示の仕方として類似度の大きなデータ
から順に表示したり、類似度の大きな上位データのみ表
示することも可能である。この際、類似度の大小の定義
の一例として、差分ベクトルの大きさが最小となるよう
な登録物件データを類似度最大のデータとし、差分ベク
トルの大きさが同じになるような登録物件データ同士の
場合は、利用者Aの過去の購入(借入)物件中の類似物
件数がより多い方を類似度大と定義することも考えられ
る。
にしながら購入(借入)を行う物件101を決定する。
決定された購入(借入)物件101は履歴登録部7にお
いて、物件データベース3からその物件101のレコー
ド31を検索し、利用者Aの入力した付加情報102を
付加して新規の購入(借入)履歴レコード70を作成
し、購入(借入)履歴データベース2に登録する。
借入)時に、過去の購入(借入)履歴をもとにその利用
者の嗜好に合致した物件を迅速かつ容易に検索すること
が可能となり、利用者がその検索結果を推奨物件として
参考にしながら物件購入(借入)の意思決定を行うこと
が可能となる。
利用者が物件購入(あるいは借入)時に、過去の購入
(借入)履歴をもとにその利用者の嗜好に合致した物件
を迅速かつ容易に検索することが可能となり、利用者が
その検索結果を推奨物件として参考にしながら物件購入
(借入)の意思決定を行うことが可能となる。
ス検索方式の構成を示すブロック図である。
購入(借入)履歴データベースの一例を示す図である。
合の利用者Aの購入(借入)履歴データベースの一例を
示す図である。
ベースの一例を示す図である。
合の物件データベースの一例を示す図である。
Claims (2)
- 【請求項1】利用者が物件の購入もしくは借入を行う際
に、その利用者の過去の購入(借入)履歴を利用するこ
とにより、その利用者がかって購入(借入)を行った物
件群と類似する特徴情報を有する登録物件を物件データ
ベースから検索し推奨物件として提案する履歴利用デー
タベース検索方式であって、 利用者の識別子を得るための利用者識別子入力部と、利
用者がかって購入(借入)した物件の履歴を保持する購
入(借入)履歴データベースと、 購入(借入)対象となる物件データを保持する物件デー
タベースと、 この物件データベース中の登録物件と利用者がかって購
入(借入)した物件との類似度の大きさを計算する距離
計算部と、 この距離計算部の計算結果をもとに前記物件データベー
ス中の登録物件を類似度の降順に整列する類似物件整列
部と、 この類似物件整列部の計算結果をもとに類似物件を推奨
物件として表示する推奨物件表示部と、 利用者が実際に購入(借入)を行った物件の履歴を前記
購入(借入)履歴データベースに登録する履歴登録部
と、を有することを特徴とする履歴利用データベース検
索方式。 - 【請求項2】前記距離計算部において利用者の付加情報
を反映して類似度計算を修正するとともに、この付加情
報を前記履歴登録部を用いて前記購入(借入)履歴デー
タベースに登録することにより、物件購入(借入)時の
利用者の状況に応じた推奨物件を提案することを特徴と
する請求項1記載の履歴利用データベース検索方式。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP19932593A JP2551345B2 (ja) | 1993-08-11 | 1993-08-11 | 履歴利用データベース検索方式 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP19932593A JP2551345B2 (ja) | 1993-08-11 | 1993-08-11 | 履歴利用データベース検索方式 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0756929A true JPH0756929A (ja) | 1995-03-03 |
JP2551345B2 JP2551345B2 (ja) | 1996-11-06 |
Family
ID=16405925
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP19932593A Expired - Fee Related JP2551345B2 (ja) | 1993-08-11 | 1993-08-11 | 履歴利用データベース検索方式 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2551345B2 (ja) |
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-
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- 1993-08-11 JP JP19932593A patent/JP2551345B2/ja not_active Expired - Fee Related
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