JPH0934957A - ユーザ振る舞いの解析方法及び装置 - Google Patents
ユーザ振る舞いの解析方法及び装置Info
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- JPH0934957A JPH0934957A JP17847395A JP17847395A JPH0934957A JP H0934957 A JPH0934957 A JP H0934957A JP 17847395 A JP17847395 A JP 17847395A JP 17847395 A JP17847395 A JP 17847395A JP H0934957 A JPH0934957 A JP H0934957A
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- JP
- Japan
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- data
- function
- node
- customer
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- Pending
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来は、記述内容の視覚的了解性が悪いた
め、被解析データと解析方法、解析結果との因果関係が
一目瞭然ではなく、解析手順をトレースしなければなら
ないという問題がある。 【解決手段】 本発明は、顧客の商品購入履歴情報並び
に、顧客が購入し得る商品情報を格納したデータベース
を具備し、所望の顧客データを得るための処理手続きに
データフロー図を用いて、データフロー図を構成する演
算ノードにおいて、データベースを参照し（ステップ
１）、所定の演算を逐次実行し（ステップ２）、所望の
顧客データ群を取得する（ステップ３）。
め、被解析データと解析方法、解析結果との因果関係が
一目瞭然ではなく、解析手順をトレースしなければなら
ないという問題がある。 【解決手段】 本発明は、顧客の商品購入履歴情報並び
に、顧客が購入し得る商品情報を格納したデータベース
を具備し、所望の顧客データを得るための処理手続きに
データフロー図を用いて、データフロー図を構成する演
算ノードにおいて、データベースを参照し（ステップ
１）、所定の演算を逐次実行し（ステップ２）、所望の
顧客データ群を取得する（ステップ３）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ユーザ振る舞いの
解析方法及び装置に係り、特に、カスタマの振る舞いを
多面的に分析するユーザ振る舞いの解析方法及び装置に
関する。詳しくは、オン・デマンド・サービスのよう
に、インタラクティブ・サービスでは、ユーザは、受動
的にサービスを享受するだけでなく、自らの意思におい
て、能動的にシステム（サービス）への様々な働きかけ
を行う。よって、その振る舞いにはユーザの個性が反映
されている。従って、ユーザの振る舞いを解析すること
により個性を分析し、これを積極的に利用することによ
って、様々な良質・高効率なサービスを展開することが
可能となる。以上から、インタラクティブ・システムに
おけるシステムオペレーションでは、カスタマの情報管
理及びカスタマの動向をサービスへフィードバックする
機能が重要な役割を占めることは明らかである。本発明
は、データ取得やデータベースの構築、フィードバック
のプロセスを実現するためにユーザの振る舞いを解析す
るためのユーザ振る舞いの解析方法及び装置に関する。
解析方法及び装置に係り、特に、カスタマの振る舞いを
多面的に分析するユーザ振る舞いの解析方法及び装置に
関する。詳しくは、オン・デマンド・サービスのよう
に、インタラクティブ・サービスでは、ユーザは、受動
的にサービスを享受するだけでなく、自らの意思におい
て、能動的にシステム（サービス）への様々な働きかけ
を行う。よって、その振る舞いにはユーザの個性が反映
されている。従って、ユーザの振る舞いを解析すること
により個性を分析し、これを積極的に利用することによ
って、様々な良質・高効率なサービスを展開することが
可能となる。以上から、インタラクティブ・システムに
おけるシステムオペレーションでは、カスタマの情報管
理及びカスタマの動向をサービスへフィードバックする
機能が重要な役割を占めることは明らかである。本発明
は、データ取得やデータベースの構築、フィードバック
のプロセスを実現するためにユーザの振る舞いを解析す
るためのユーザ振る舞いの解析方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、ユーザの振る舞いを解析する方法
において、ＧＵＩを用いてデータの統計処理や記述が可
能な処理システムとして、"Excel" や"Stat View" 等の
ようなスプレッド形式のものが利用されている（"Abacu
s Concepts, Stat View Ver4.02", Abacus Concepts, I
nc.(1992), "Microsoft Excel for Macintosh Ver4.0",
Microsoft Corp. (1992).)。
において、ＧＵＩを用いてデータの統計処理や記述が可
能な処理システムとして、"Excel" や"Stat View" 等の
ようなスプレッド形式のものが利用されている（"Abacu
s Concepts, Stat View Ver4.02", Abacus Concepts, I
nc.(1992), "Microsoft Excel for Macintosh Ver4.0",
Microsoft Corp. (1992).)。
【０００３】また、利用するサービス毎にユーザの動向
や嗜好性を把握するための専用のアプリケーションを開
発する方法が用いられている。
や嗜好性を把握するための専用のアプリケーションを開
発する方法が用いられている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、専用の
アプリケーションを開発する方法では、開発コストが大
きくなることが明らかであり、さらに開発期間も長くな
るという欠点を有する。また、スプレッドシート形式の
記述では、 ・複数のテーブルのデータの関係から新しいテーブルが
生成される場合、また、それが繰り返し行われる場合； ・テーブルの要素（フィールド）に含まれるデータが更
にテーブルになっている場合；等の複雑な処理は、 ａ：記述ができない； ｂ：複雑なマクロ定義する必要があり、変更にかかるコ
ストが大きい； ｃ：マクロの記述には習熟が必要であり、初心者には困
難である；等の問題点がある。
アプリケーションを開発する方法では、開発コストが大
きくなることが明らかであり、さらに開発期間も長くな
るという欠点を有する。また、スプレッドシート形式の
記述では、 ・複数のテーブルのデータの関係から新しいテーブルが
生成される場合、また、それが繰り返し行われる場合； ・テーブルの要素（フィールド）に含まれるデータが更
にテーブルになっている場合；等の複雑な処理は、 ａ：記述ができない； ｂ：複雑なマクロ定義する必要があり、変更にかかるコ
ストが大きい； ｃ：マクロの記述には習熟が必要であり、初心者には困
難である；等の問題点がある。
【０００５】さらに、どちらの場合でも記述内容の視覚
的了解性が悪いため、被解析データと解析方法、解析結
果との因果関係が一目瞭然ではなく、解析手順をトレー
スしなければならないという問題がある。本発明は、上
記の点に鑑みなされたもので、インタラクティブ・サー
ビスの質や効率を向上させるために、視覚的了解性も高
く、被解析データと解析方法、解析結果との因果関係さ
らに、解析の途中結果が容易に認識することが可能なユ
ーザ振る舞いの解析方法及び装置を提供することを目的
とする。
的了解性が悪いため、被解析データと解析方法、解析結
果との因果関係が一目瞭然ではなく、解析手順をトレー
スしなければならないという問題がある。本発明は、上
記の点に鑑みなされたもので、インタラクティブ・サー
ビスの質や効率を向上させるために、視覚的了解性も高
く、被解析データと解析方法、解析結果との因果関係さ
らに、解析の途中結果が容易に認識することが可能なユ
ーザ振る舞いの解析方法及び装置を提供することを目的
とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】図１は、本発明の原理を
説明するための図である。本発明は、顧客の顧客情報を
含む商品購入履歴情報のデータベース、並びに、顧客が
購入し得る商品情報を格納したデータベースを具備し、
所望の顧客のデータを得るための処理手続きにデータフ
ロー図を用いて、データフロー図を構成する演算ノード
において、データベースを参照し（ステップ１）、所定
の演算を逐次実行し（ステップ２）、所望の顧客データ
群を取得する（ステップ３）。
説明するための図である。本発明は、顧客の顧客情報を
含む商品購入履歴情報のデータベース、並びに、顧客が
購入し得る商品情報を格納したデータベースを具備し、
所望の顧客のデータを得るための処理手続きにデータフ
ロー図を用いて、データフロー図を構成する演算ノード
において、データベースを参照し（ステップ１）、所定
の演算を逐次実行し（ステップ２）、所望の顧客データ
群を取得する（ステップ３）。
【０００７】また、本発明は、演算ノードに、指定され
た検索条件に一致するレコードを取得するフィルタリン
グ機能、指定されたカラムについて同類に分類されるも
のを纏めるカテゴリ機能、指定されたカラムを残して、
残りのカラムを削除するフォーカシング機能、同一サイ
ズの複数のテーブルをグループ化またはアングループ化
するグループ化機能、テーブル毎に選択されたカラムを
キーとして複数のテーブルを結合する結合機能、フィー
ルド内のテーブルを展開し、テーブルを再構成する展開
機能、カテゴリ機能によりカテゴリ化されたテーブルに
対して、または離散データのカラムを含むテーブルの要
素別の出現頻度を調べる集計機能、カテゴリ化されたテ
ーブルまたは、離散データのカラムを含むテーブルに対
して要素別に別カラムの数値データの和を求める合計機
能、複数のデータの相関を調べる相関計算機能、テーブ
ル、カラム、フィールドに対して各種の関数演算を行う
関数演算機能、指定されたカラムのフィールドをキーと
して各レコードをソートするソーティング機能、のうち
の少なくとも１つを使用する。
た検索条件に一致するレコードを取得するフィルタリン
グ機能、指定されたカラムについて同類に分類されるも
のを纏めるカテゴリ機能、指定されたカラムを残して、
残りのカラムを削除するフォーカシング機能、同一サイ
ズの複数のテーブルをグループ化またはアングループ化
するグループ化機能、テーブル毎に選択されたカラムを
キーとして複数のテーブルを結合する結合機能、フィー
ルド内のテーブルを展開し、テーブルを再構成する展開
機能、カテゴリ機能によりカテゴリ化されたテーブルに
対して、または離散データのカラムを含むテーブルの要
素別の出現頻度を調べる集計機能、カテゴリ化されたテ
ーブルまたは、離散データのカラムを含むテーブルに対
して要素別に別カラムの数値データの和を求める合計機
能、複数のデータの相関を調べる相関計算機能、テーブ
ル、カラム、フィールドに対して各種の関数演算を行う
関数演算機能、指定されたカラムのフィールドをキーと
して各レコードをソートするソーティング機能、のうち
の少なくとも１つを使用する。
【０００８】また、本発明のデータフロー図は、フィー
ルド内にテーブル表現を用いる。また、本発明は、所望
の顧客データ群に対するアクションを規定するアプリケ
ーションプログラムを設定し（ステップ４）、所望の顧
客データ群が得られたとき、当該アプリケーションプロ
グラムに直接コマンドを発行する（ステップ５）。
ルド内にテーブル表現を用いる。また、本発明は、所望
の顧客データ群に対するアクションを規定するアプリケ
ーションプログラムを設定し（ステップ４）、所望の顧
客データ群が得られたとき、当該アプリケーションプロ
グラムに直接コマンドを発行する（ステップ５）。
【０００９】図２は、本発明の原理構成図である。本発
明は、顧客の顧客情報を含む商品購入履歴情報のデータ
ベース１０１、並びに、顧客が購入し得る商品情報を格
納したデータベース１０２からなるデータベースノード
１００と、データベースノード１００内のそれぞれのデ
ータベース１０１、１０２を参照して、所望の顧客デー
タを得るための処理手続きを行う演算ノード３００と、
演算ノード３００により取得された所望の顧客のデータ
群を取得して出力する出力ノード２００とを有するデー
タフロー図を用いる解析手段１０を有する。
明は、顧客の顧客情報を含む商品購入履歴情報のデータ
ベース１０１、並びに、顧客が購入し得る商品情報を格
納したデータベース１０２からなるデータベースノード
１００と、データベースノード１００内のそれぞれのデ
ータベース１０１、１０２を参照して、所望の顧客デー
タを得るための処理手続きを行う演算ノード３００と、
演算ノード３００により取得された所望の顧客のデータ
群を取得して出力する出力ノード２００とを有するデー
タフロー図を用いる解析手段１０を有する。
【００１０】また、解析手段１０の演算ノード３００
は、指定された検索条件に一致するレコードを取得する
フィルタリング手段３０１と、指定されたカラムについ
て同類に分類されるものを纏めるカテゴリ手段３０２
と、指定されたカラムを残して、残りのカラムを削除す
るフォーカシング手段３０３と、同一サイズの複数のテ
ーブルをグループ化またはアングループ化するグループ
化手段３０４と、テーブル毎に選択されたカラムをキー
として複数のテーブルを結合する結合手段３０５と、フ
ィールド内のテーブルを展開し、テーブルを再構成する
展開手段３０６と、カテゴリ機能によりカテゴリ化され
たテーブルに対して、または離散データのカラムを含む
テーブルの要素別の出現頻度を調べる集計手段３０７
と、カテゴリ化されたテーブルまた、離散データのカラ
ムを含むテーブルに対して要素別に別カラムの数値デー
タの和を求める合計手段３０８と、複数のデータの相関
を調べる相関計算手段３０９と、テーブル、カラム、フ
ィールドに対して各種の関数演算を行う関数演算手段３
１０と、指定されたカラムのフィールドをキーとして各
レコードをソートするソート手段３１１と、のうちの少
なくとも１つを使用する。
は、指定された検索条件に一致するレコードを取得する
フィルタリング手段３０１と、指定されたカラムについ
て同類に分類されるものを纏めるカテゴリ手段３０２
と、指定されたカラムを残して、残りのカラムを削除す
るフォーカシング手段３０３と、同一サイズの複数のテ
ーブルをグループ化またはアングループ化するグループ
化手段３０４と、テーブル毎に選択されたカラムをキー
として複数のテーブルを結合する結合手段３０５と、フ
ィールド内のテーブルを展開し、テーブルを再構成する
展開手段３０６と、カテゴリ機能によりカテゴリ化され
たテーブルに対して、または離散データのカラムを含む
テーブルの要素別の出現頻度を調べる集計手段３０７
と、カテゴリ化されたテーブルまた、離散データのカラ
ムを含むテーブルに対して要素別に別カラムの数値デー
タの和を求める合計手段３０８と、複数のデータの相関
を調べる相関計算手段３０９と、テーブル、カラム、フ
ィールドに対して各種の関数演算を行う関数演算手段３
１０と、指定されたカラムのフィールドをキーとして各
レコードをソートするソート手段３１１と、のうちの少
なくとも１つを使用する。
【００１１】また、上記のデータフロー図は、フィール
ド内にテーブル表現を用いる。また、上記の出力ノード
２００は、所望の顧客データ群に対するアクションを規
定するアプリケーションプログラムと、所望の顧客デー
タ群が得られたとき、アプリケーションプログラムに直
接コマンドを発行するコマンド発行手段を更に有する。
ド内にテーブル表現を用いる。また、上記の出力ノード
２００は、所望の顧客データ群に対するアクションを規
定するアプリケーションプログラムと、所望の顧客デー
タ群が得られたとき、アプリケーションプログラムに直
接コマンドを発行するコマンド発行手段を更に有する。
【００１２】このように本発明は、演算ノードの記述に
データフロー図を用いることにより、マクロ言語による
記述に較べて容易に記述が可能であり、さらに、テーブ
ル内のフィールドの値として、さらにテーブルを置くこ
とができるため、複雑なデータ形式にも対応が可能であ
る。
データフロー図を用いることにより、マクロ言語による
記述に較べて容易に記述が可能であり、さらに、テーブ
ル内のフィールドの値として、さらにテーブルを置くこ
とができるため、複雑なデータ形式にも対応が可能であ
る。
【００１３】また、視覚的了解性も極めて高く、被解析
データと解析方法、解析結果との因果関係、さらに、解
析の途中結果が一目瞭然である。
データと解析方法、解析結果との因果関係、さらに、解
析の途中結果が一目瞭然である。
【００１４】
【発明の実施の形態】最初に、解析対象となるデータの
仕様（データ属性）について説明し、次に、データフロ
ー図の構成要素であるアーク及びノードについての記述
を行う。 ［データ仕様−データ属性］フィールドに格納されるデ
ータの形式としては、数値、文字、テーブルの３種類の
形式がある。また、数値、文字データはその値が連続値
であるか、離散値であるか（量的データであるか、質的
データであるか）により２つに分類が可能である。テー
ブル内のデータはこのうち、いずれかの形式・型を持
つ。また、同一のカラムに含まれる全てのフィールドは
同じ形式・型のデータが格納される。
仕様（データ属性）について説明し、次に、データフロ
ー図の構成要素であるアーク及びノードについての記述
を行う。 ［データ仕様−データ属性］フィールドに格納されるデ
ータの形式としては、数値、文字、テーブルの３種類の
形式がある。また、数値、文字データはその値が連続値
であるか、離散値であるか（量的データであるか、質的
データであるか）により２つに分類が可能である。テー
ブル内のデータはこのうち、いずれかの形式・型を持
つ。また、同一のカラムに含まれる全てのフィールドは
同じ形式・型のデータが格納される。
【００１５】さらに、本発明は、フィールド内にテーブ
ルを設定することが可能であるため、非単純定義域のデ
ータを持つテーブルを正規化せずに扱うことが可能とな
る。表１にデータ属性の形態を示す。
ルを設定することが可能であるため、非単純定義域のデ
ータを持つテーブルを正規化せずに扱うことが可能とな
る。表１にデータ属性の形態を示す。
【００１６】
【表１】
【００１７】なお、上記の数値形式における整数形式
は、数学的には、離散値とみなすことができるが、解析
時には、そのデータの取り得る要素の範囲が有限である
か無限であるかによって、離散データ、連続データの２
種の場合に区別できる。言い換えれば、量を表すのが連
続データ、名前、性質等を表すのが離散データである。
は、数学的には、離散値とみなすことができるが、解析
時には、そのデータの取り得る要素の範囲が有限である
か無限であるかによって、離散データ、連続データの２
種の場合に区別できる。言い換えれば、量を表すのが連
続データ、名前、性質等を表すのが離散データである。
【００１８】有限な集合：離散値データ ex) 月を示す整数値 → 文字形式に置き換え可（質的） 無限な集合：連続値データ ex) 料金を示す整数値 → 文字形式に置き換え不可（量的） ［データフロー図−アーク］データフロー図において、
ノード間の有向リンク、即ち、アークによりデータの依
存関係を記述する。解析を開始するとアーク上をデータ
（テーブル）が流れる。本モデルではデータは世代を持
たないものとする。従って、サイクリックなアークの記
述は許されない。
ノード間の有向リンク、即ち、アークによりデータの依
存関係を記述する。解析を開始するとアーク上をデータ
（テーブル）が流れる。本モデルではデータは世代を持
たないものとする。従って、サイクリックなアークの記
述は許されない。
【００１９】解析中、及び解析終了後は、アークを指定
することにより、そのアークを流れている、解析データ
（カラム名のみ、または、データ自身も表示、を選択
可）を調べることができる。 ［データフロー図−ノード］データフロー図において、
ノードは、 （１）データ自身 （２）データに対する処理 （３）解析結果の出力方法 を定義する。即ち、ノードには、データの流れの起点と
なるデータベース・ノード、データの処理を記述する演
算ノード、及び出力の形式を記述する出力ノードの３種
類が存在する。また、ノード、アークの組み合わせによ
り記述したものを部品として登録し、これをマクロなノ
ードとして使用することが可能である。従って、階層的
な記述が可能となり、高い視覚的了解性が得られる。
することにより、そのアークを流れている、解析データ
（カラム名のみ、または、データ自身も表示、を選択
可）を調べることができる。 ［データフロー図−ノード］データフロー図において、
ノードは、 （１）データ自身 （２）データに対する処理 （３）解析結果の出力方法 を定義する。即ち、ノードには、データの流れの起点と
なるデータベース・ノード、データの処理を記述する演
算ノード、及び出力の形式を記述する出力ノードの３種
類が存在する。また、ノード、アークの組み合わせによ
り記述したものを部品として登録し、これをマクロなノ
ードとして使用することが可能である。従って、階層的
な記述が可能となり、高い視覚的了解性が得られる。
【００２０】・《データベース・ノード》解析の対象と
なる源データの集まりである。データはテーブル形式で
提供され、一意に付けられたテーブル名でデータを表
す。また、解析後のテーブルを新しいデータベース・ノ
ードとして登録し、再利用することもできる。
なる源データの集まりである。データはテーブル形式で
提供され、一意に付けられたテーブル名でデータを表
す。また、解析後のテーブルを新しいデータベース・ノ
ードとして登録し、再利用することもできる。
【００２１】・《演算ノード》演算ノードはデータまた
は、データ群に対する操作を規定する。予め、提供され
る基本ノードの組み合わせにより複雑な処理を行うマク
ロノードの作成・登録が可能である。基本演算ノードに
は、以下に示す１１種類を用意する。 1. 選択(Filtering) 2. カテゴリ化(Categorizing) 3. フォーカス(Focusing) 4. グループ化(Grouping) 5. 結合(Joining) 6. 展開(Expansion) 7. 集計(Counting) 8. 合計(Summarization) 9. 相関(Correlation) 10. 関数演算(Functional Operation) 11. ソート(Sorting) 以下に、上記の各々の演算ノードを示す。
は、データ群に対する操作を規定する。予め、提供され
る基本ノードの組み合わせにより複雑な処理を行うマク
ロノードの作成・登録が可能である。基本演算ノードに
は、以下に示す１１種類を用意する。 1. 選択(Filtering) 2. カテゴリ化(Categorizing) 3. フォーカス(Focusing) 4. グループ化(Grouping) 5. 結合(Joining) 6. 展開(Expansion) 7. 集計(Counting) 8. 合計(Summarization) 9. 相関(Correlation) 10. 関数演算(Functional Operation) 11. ソート(Sorting) 以下に、上記の各々の演算ノードを示す。
【００２２】1. 選択ノード 選択ノードは、指定された検索条件に一致するレコード
を取り出し、一致しないレコードは削除する。なお、検
索情報の指定は単一でも複数でもよい。検索条件には、
カラムが文字形式の場合と数値形式の場合がある。
を取り出し、一致しないレコードは削除する。なお、検
索情報の指定は単一でも複数でもよい。検索条件には、
カラムが文字形式の場合と数値形式の場合がある。
【００２３】カラムが文字形式の場合とは、以下のよ
うな記述である。〜を含む、〜を含まない、〜である、
〜でない、〜で始まる、〜で終わる、関数指定等： カラムが数値形式の場合とは、以下のような記述であ
る。
うな記述である。〜を含む、〜を含まない、〜である、
〜でない、〜で始まる、〜で終わる、関数指定等： カラムが数値形式の場合とは、以下のような記述であ
る。
【００２４】〜以上、〜以下、〜を越える、〜未満、〜
に一致、〜でない、関数指定：を利用できる。また、こ
れら検索条件を複数指定した場合には、その関係をそれ
ぞれ和集合、積集合とすることができる。 2. カテゴリ化ノード カテゴリ化ノードは、指定されたカラムについて、同類
に分類されるものをまとめ、タグを付与する。分類のた
めの検索条件は選択ノードと同じものが選択できる。
に一致、〜でない、関数指定：を利用できる。また、こ
れら検索条件を複数指定した場合には、その関係をそれ
ぞれ和集合、積集合とすることができる。 2. カテゴリ化ノード カテゴリ化ノードは、指定されたカラムについて、同類
に分類されるものをまとめ、タグを付与する。分類のた
めの検索条件は選択ノードと同じものが選択できる。
【００２５】表２及び表３に使用例を示す。
【００２６】
【表２】
【００２７】表２における“Tag1”に対し、 OFF＝｛WR, RB, TE, WR｝ DEF＝｛LB,CB ｝ を“Tag2”に付与する。
【００２８】
【表３】
【００２９】３．フォーカスノード フォーカスノードは、指定されたカラム（カラム名を指
定）を残して、残りのカラムを削除する。カラムの指定
は複数を選択することが可能である。 ４．グループ化ノード グループ化ノードは、同一サイズの複数のテーブルをグ
ループ化／アングループ化する。テーブルをグループ化
すると、ひとつのテーブルに対して操作を行うと、残り
のテーブルにも同様の操作が施される。
定）を残して、残りのカラムを削除する。カラムの指定
は複数を選択することが可能である。 ４．グループ化ノード グループ化ノードは、同一サイズの複数のテーブルをグ
ループ化／アングループ化する。テーブルをグループ化
すると、ひとつのテーブルに対して操作を行うと、残り
のテーブルにも同様の操作が施される。
【００３０】５．結合ノード 結合ノードは、テーブル毎に選択されたカラムをキーと
して、複数（３つ以上も可能）のテーブルを結合する。
結合するテーブルは主従の関係を持ち、主となるテーブ
ルの各レコードに対して、キーが一致するレコードが従
となるテーブルに有るかどうかを調べ、一致するキーが
有る場合には、該当するレコードへのポインタを、主と
なるテーブルのそのレコードに新たなカラムとして付加
する。一致するキーが無い場合には、オペレータの指定
により、nullを付加するか、または、レコードの削除を
行う。また、キーが一致するレコードが複数ある場合に
は、レコードのリストへのポインタを付加する。結合の
例を図３に示す。
して、複数（３つ以上も可能）のテーブルを結合する。
結合するテーブルは主従の関係を持ち、主となるテーブ
ルの各レコードに対して、キーが一致するレコードが従
となるテーブルに有るかどうかを調べ、一致するキーが
有る場合には、該当するレコードへのポインタを、主と
なるテーブルのそのレコードに新たなカラムとして付加
する。一致するキーが無い場合には、オペレータの指定
により、nullを付加するか、または、レコードの削除を
行う。また、キーが一致するレコードが複数ある場合に
は、レコードのリストへのポインタを付加する。結合の
例を図３に示す。
【００３１】表４は、テーブルＴ１、表５は、テーブル
Ｔ２、表６は、テーブルＴ１とテーブルＴ２において、
カラム名（ＩＤ）が一致するテーブルＴ３を示す。
Ｔ２、表６は、テーブルＴ１とテーブルＴ２において、
カラム名（ＩＤ）が一致するテーブルＴ３を示す。
【００３２】
【表４】
【００３３】
【表５】
【００３４】
【表６】
【００３５】上記の表４、表５、表６に示す結合におい
て、表６に示す“null”となるレコードを無視するよう
にオプションを選択すると、ＩＤ＝３，５のレコードは
削除される。 ６． 展開ノード 展開ノードは、フィールド内テーブルを展開し、テーブ
ルを再構成する。結合時にキーとなったカラムは、重複
しないように取り除く。
て、表６に示す“null”となるレコードを無視するよう
にオプションを選択すると、ＩＤ＝３，５のレコードは
削除される。 ６． 展開ノード 展開ノードは、フィールド内テーブルを展開し、テーブ
ルを再構成する。結合時にキーとなったカラムは、重複
しないように取り除く。
【００３６】７． 集計ノード 集計ノードは、カテゴリ化されたテーブルに対して、ま
たは、離散データのカラムを含むテーブルに対してタグ
あるいは、離散データについての要素別の出現頻度を調
べる。
たは、離散データのカラムを含むテーブルに対してタグ
あるいは、離散データについての要素別の出現頻度を調
べる。
【００３７】以下の表７において、要素をカラム“Tag
2”とすると、表８に示すように、“ＯＦＦ”の出現頻
度は５となり、“ＤＥＦ”の出現頻度は２となる。
2”とすると、表８に示すように、“ＯＦＦ”の出現頻
度は５となり、“ＤＥＦ”の出現頻度は２となる。
【００３８】
【表７】
【００３９】
【表８】
【００４０】８． 合計ノード 合計ノードは、カテゴリ化されたテーブルに対して、ま
たは、離散データのカラムを含むテーブルに対して、タ
グ或いは、離散データの要素別に、別カラムの数値デー
タの和を求める。
たは、離散データのカラムを含むテーブルに対して、タ
グ或いは、離散データの要素別に、別カラムの数値デー
タの和を求める。
【００４１】表９にその使用方法を示す。
【００４２】
【表９】
【００４３】表９においてカラム“Tag2”をキーにして
“TD”を選択すると、表１０のような合計値が得られ
る。
“TD”を選択すると、表１０のような合計値が得られ
る。
【００４４】
【表１０】
【００４５】９．相関ノード 相関ノードは、複数のデータ群の相関（相関係数）を調
べる。また、相関だけでなく、一般的な統計処理も用意
する。その代表としては、平均、分散等の記述統計が挙
げられる。
べる。また、相関だけでなく、一般的な統計処理も用意
する。その代表としては、平均、分散等の記述統計が挙
げられる。
【００４６】10. 関数演算ノード 関数演算ノードは、テーブル、カラム、フィールドに対
して、各種の関数演算を行う。 ・論理演算 ・算術演算 ・文字演算 11. ソートノード ソートノードは、指定されたカラムの各フィールドをキ
ーとして、各レコードをソートする。昇順、降順の選択
が可能である。
して、各種の関数演算を行う。 ・論理演算 ・算術演算 ・文字演算 11. ソートノード ソートノードは、指定されたカラムの各フィールドをキ
ーとして、各レコードをソートする。昇順、降順の選択
が可能である。
【００４７】・《出力ノード》出力ノードは、その出力
がどのように利用されるかを考慮して、選択できるよう
に、いくつかの出力方式を準備する。つまり、結果の出
力は、テキストだけでなく、以下のような５種類が利用
可能である。
がどのように利用されるかを考慮して、選択できるよう
に、いくつかの出力方式を準備する。つまり、結果の出
力は、テキストだけでなく、以下のような５種類が利用
可能である。
【００４８】 テキスト出力 →（標準的な出力） グラフ出力 →（既存ツールを利用） ＡＰにコマンド送信 →（プログラムを生成） テーブルをファイルに記録 →（ＤＢアイコンとし
て追加） マクロファイルに出力 →（メニューから選択し、
再利用） また、アークをコピーして用いることにより、複数の方
式に同時に出力することも可能である。
て追加） マクロファイルに出力 →（メニューから選択し、
再利用） また、アークをコピーして用いることにより、複数の方
式に同時に出力することも可能である。
【００４９】
【実施例】次に、本発明の実施例を説明する。以下に示
す実施例では、解析の一例として、ＶＯＤ（ビデオ・オ
ン・デマンド）管理システムにおける適用例を説明す
る。
す実施例では、解析の一例として、ＶＯＤ（ビデオ・オ
ン・デマンド）管理システムにおける適用例を説明す
る。
【００５０】図４は、本発明の一実施例のＶＯＤ管理シ
ステムの第１の適用例を示す図である。同図は、『週末
（金曜日）に良く見られた映画（３月分）のタイトル』
を調べるための記述である。以下に同図の演算ノードの
処理を示す。 ・〔Log ＤＢ〕 Ｔ１： 顧客ＩＤ，サービス内容，日付，プログラムＩＤ，…， ↓ ［日付、曜日、プログラムＩＤのカラムだけを取り出す］ Ｔ２： 日付，曜日，プログラムＩＤ ↓ ［日付が「３月」、曜日が「金曜日」のレコードを取り出す］ Ｔ３： 日付，曜日，プログラムＩＤ ・〔コンテンツＤＢ〕 Ｔ４： プログラムＩＤ，種別、タイトル、… ↓ ［種類が「映画」のレコードを取り出す］ Ｔ５： プログラムＩＤ，種別，タイトル，… ↓ ［プログラムＩＤ，タイトルのカラムだけを取り出す］ Ｔ６： プログラムＩＤ，タイトル ↓ ［Ｔ３とＴ６を結合する］ Ｔ７： 日付、曜日、プログラムＩＤ、ポインタ（Ｔ６） ↓ ［ポインタを展開する］ Ｔ８： 日付、曜日、プログラムＩＤ，タイトル ↓ ［タイトルの出現頻度を計算する］ Ｔ９： タイトル、頻度 ↓ ［タイトルをキーにソートする］ Ｔ１０： タイトル、頻度 上記の一連の流れは、ＶＯＤサービスでの顧客の利用履
歴を蓄積したデータベース「Log ＤＢ（Ｔ１）」と、コ
ンテンツに関する情報を蓄積したデータベース「Conten
ts ＤＢ（Ｔ４）」から、まず、「選択ノード」と「フ
ォーカス・ノード」を用いて必要なデータだけを取り出
し、それらを「結合」する（Ｔ７）。次に、タイトル別
に「カウント」し、「ソート」すれば、上記の要求を満
たす出力が得られる。この出力をＶＯＤへの広告として
フィードバックすることが考えられる。
ステムの第１の適用例を示す図である。同図は、『週末
（金曜日）に良く見られた映画（３月分）のタイトル』
を調べるための記述である。以下に同図の演算ノードの
処理を示す。 ・〔Log ＤＢ〕 Ｔ１： 顧客ＩＤ，サービス内容，日付，プログラムＩＤ，…， ↓ ［日付、曜日、プログラムＩＤのカラムだけを取り出す］ Ｔ２： 日付，曜日，プログラムＩＤ ↓ ［日付が「３月」、曜日が「金曜日」のレコードを取り出す］ Ｔ３： 日付，曜日，プログラムＩＤ ・〔コンテンツＤＢ〕 Ｔ４： プログラムＩＤ，種別、タイトル、… ↓ ［種類が「映画」のレコードを取り出す］ Ｔ５： プログラムＩＤ，種別，タイトル，… ↓ ［プログラムＩＤ，タイトルのカラムだけを取り出す］ Ｔ６： プログラムＩＤ，タイトル ↓ ［Ｔ３とＴ６を結合する］ Ｔ７： 日付、曜日、プログラムＩＤ、ポインタ（Ｔ６） ↓ ［ポインタを展開する］ Ｔ８： 日付、曜日、プログラムＩＤ，タイトル ↓ ［タイトルの出現頻度を計算する］ Ｔ９： タイトル、頻度 ↓ ［タイトルをキーにソートする］ Ｔ１０： タイトル、頻度 上記の一連の流れは、ＶＯＤサービスでの顧客の利用履
歴を蓄積したデータベース「Log ＤＢ（Ｔ１）」と、コ
ンテンツに関する情報を蓄積したデータベース「Conten
ts ＤＢ（Ｔ４）」から、まず、「選択ノード」と「フ
ォーカス・ノード」を用いて必要なデータだけを取り出
し、それらを「結合」する（Ｔ７）。次に、タイトル別
に「カウント」し、「ソート」すれば、上記の要求を満
たす出力が得られる。この出力をＶＯＤへの広告として
フィードバックすることが考えられる。
【００５１】図５は、本発明の一実施例のＶＯＤ管理シ
ステムの第２の適用例を示す図である。同図は、『利用
者毎のＶＯＤ機能利用頻度』を調べるための記述であ
る。以下に、同図の演算ノードの処理を示す。 Ｔ１： 顧客ＩＤ，サービス内容、日付、プログラムＩＤ，… ↓ ［顧客ＩＤ，ＦＦ，ＦＲ，Pause ，Stop回数のカラムだけを取り出す］ Ｔ２： 顧客ＩＤ，ＦＦ，ＦＲ，Pause, Stop 回数 ↓ ［顧客ＩＤをキーに、ＦＦ，ＦＲ，Pause，Stop回数］ Ｔ３： 顧客ＩＤ，ＦＦ，ＦＲ，Pause, Stop 回数 ↓ ［ＦＦ，ＦＲ，Pause, Stop 回数の相関を求める］ Ｔ４： 相関行列 上記に示すＶＯＤサービスでは、顧客の利用履歴を蓄積
したデータベース「Log ＤＢ（Ｔ１）」から「選択ノー
ド」と「フォーカス・ノード」を用いて必要なデータだ
けを取り出す（Ｔ３）。次に、各機能（ＦＦ，ＦＲ，Pa
use, Stop)の利用回数の相関を求めるために「相関ノー
ド」を用いて相関行列を求めれば、上記の要求を満たす
出力が得られる。この出力はネットワークのトラフィッ
クの解析にフィードバックすることが考えられる。
ステムの第２の適用例を示す図である。同図は、『利用
者毎のＶＯＤ機能利用頻度』を調べるための記述であ
る。以下に、同図の演算ノードの処理を示す。 Ｔ１： 顧客ＩＤ，サービス内容、日付、プログラムＩＤ，… ↓ ［顧客ＩＤ，ＦＦ，ＦＲ，Pause ，Stop回数のカラムだけを取り出す］ Ｔ２： 顧客ＩＤ，ＦＦ，ＦＲ，Pause, Stop 回数 ↓ ［顧客ＩＤをキーに、ＦＦ，ＦＲ，Pause，Stop回数］ Ｔ３： 顧客ＩＤ，ＦＦ，ＦＲ，Pause, Stop 回数 ↓ ［ＦＦ，ＦＲ，Pause, Stop 回数の相関を求める］ Ｔ４： 相関行列 上記に示すＶＯＤサービスでは、顧客の利用履歴を蓄積
したデータベース「Log ＤＢ（Ｔ１）」から「選択ノー
ド」と「フォーカス・ノード」を用いて必要なデータだ
けを取り出す（Ｔ３）。次に、各機能（ＦＦ，ＦＲ，Pa
use, Stop)の利用回数の相関を求めるために「相関ノー
ド」を用いて相関行列を求めれば、上記の要求を満たす
出力が得られる。この出力はネットワークのトラフィッ
クの解析にフィードバックすることが考えられる。
【００５２】図６は、本発明の一実施例の第３の適用例
を示す。同図に示すように、新作のアクション系の映画
が入荷されたとき、アクション系の映画が好きな顧客に
対して広告をうつ場合を仮定する。この例では、Log Ｄ
Ｂの顧客の視聴履歴をサーチし、例えば、「６割以上を
同じジャンル（ここではアクション系映画）を見た顧客
を、嗜好性の高い顧客」を定義する。サーチして集計し
た結果、該当する顧客が希望より少なかった場合は、選
択処理において、「５割以上同じジャンルを見ていた顧
客」に再設定し、再度サーチすることを反復することに
よって、複雑な手順を用いることなく所望の数の顧客を
得ることができる。同図の例において、求められた結果
を表形式や、グラフ形式で表示することも可能である。
さらに、所望の数の顧客がピックアップされたら、出力
先を表示から広告アプリケーションに変更し、コマンド
送信を行い、容易に広告をうつアクションを起動するこ
とも可能である。
を示す。同図に示すように、新作のアクション系の映画
が入荷されたとき、アクション系の映画が好きな顧客に
対して広告をうつ場合を仮定する。この例では、Log Ｄ
Ｂの顧客の視聴履歴をサーチし、例えば、「６割以上を
同じジャンル（ここではアクション系映画）を見た顧客
を、嗜好性の高い顧客」を定義する。サーチして集計し
た結果、該当する顧客が希望より少なかった場合は、選
択処理において、「５割以上同じジャンルを見ていた顧
客」に再設定し、再度サーチすることを反復することに
よって、複雑な手順を用いることなく所望の数の顧客を
得ることができる。同図の例において、求められた結果
を表形式や、グラフ形式で表示することも可能である。
さらに、所望の数の顧客がピックアップされたら、出力
先を表示から広告アプリケーションに変更し、コマンド
送信を行い、容易に広告をうつアクションを起動するこ
とも可能である。
【００５３】なお、本発明は、上記の実施例に限定され
ることなく、特許請求の範囲内で種々、変更・応用が可
能である。
ることなく、特許請求の範囲内で種々、変更・応用が可
能である。
【００５４】
【発明の効果】上述のように本発明のユーザ振る舞いの
解析方法によれば、解析したいデータと解析方法の関連
付けをデータフロー図を用いて記述することにより、従
来の技術と比較して、簡単に記述することが可能であ
り、また、視覚的了解性も高いという特徴を持つため、
プロトタイピング的な解析が可能となり、解析の要求の
変化にも柔軟に対応できるという利点がある。
解析方法によれば、解析したいデータと解析方法の関連
付けをデータフロー図を用いて記述することにより、従
来の技術と比較して、簡単に記述することが可能であ
り、また、視覚的了解性も高いという特徴を持つため、
プロトタイピング的な解析が可能となり、解析の要求の
変化にも柔軟に対応できるという利点がある。
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の結合の例を示す図である。
【図４】本発明の一実施例のＶＯＤ管理システムにおけ
る第１の適用例を示す図である。
る第１の適用例を示す図である。
【図５】本発明の一実施例のＶＯＤ管理システムにおけ
る第２の適用例を示す図である。
る第２の適用例を示す図である。
【図６】本発明の一実施例の第３の適用例を示す図であ
る。
る。
１０ 解析手段 １００ データベースノード １０１ 商品購入履歴情報データベースノード １０１ 商品情報データベースノード ２００ 出力ノード ３００ 演算ノード ３０１ フィルタリング手段 ３０２ カテゴリ手段 ３０３ フォーカシング手段 ３０４ グループ化手段 ３０５ 結合手段 ３０６ 展開手段 ３０７ 集計手段 ３０８ 合計手段 ３０９ 相関計算手段 ３１０ 関数演算手段 ３１１ ソート手段
Claims (8)
- 【請求項１】 顧客の顧客情報を含む商品購入履歴情報
のデータベース、並びに、顧客が購入し得る商品情報を
格納したデータベースを用意し、所望の顧客のデータを
得るための処理手続きにデータフロー図を用い、 前記データフロー図を構成する演算ノードにおいて、各
前記データベースを参照し、所定の演算を逐次実行し、
所望の顧客データ群を取得することを特徴とするユーザ
振る舞いの解析方法。 - 【請求項２】 前記演算ノードに、 指定された検索条件に一致するレコードを取得するフィ
ルタリング機能、 指定されたカラムについて同類に分類されるものを纏め
るカテゴリ機能、 指定されたカラムを残して、残りのカラムを削除するフ
ォーカシング機能、 同一サイズの複数のテーブルをグループ化またはアング
ループ化するグループ化機能、 テーブル毎に選択されたカラムをキーとして複数のテー
ブルを結合する結合機能、 フィールド内のテーブルを展開し、テーブルを再構成す
る展開機能、 前記カテゴリ機能によりカテゴリ化されたテーブルに対
して、または離散データのカラムを含むテーブルの要素
別の出現頻度を調べる集計機能、 前記カテゴリ化されたテーブルまたは、離散データのカ
ラムを含むテーブルに対して要素別に別カラムの数値デ
ータの和を求める合計機能、 複数のデータの相関を調べる相関計算機能、 テーブル、カラム、フィールドに対して各種の関数演算
を行う関数演算機能、 指定されたカラムのフィールドをキーとして各レコード
をソートするソーティング機能、のうちの少なくとも１
つを使用する請求項１記載のユーザ振る舞いの解析方
法。 - 【請求項３】 前記データフロー図は、 フィールド内にテーブル表現を用いる請求項１記載のユ
ーザ振る舞いの解析方法。 - 【請求項４】 所望の顧客データ群に対するアクション
を規定するアプリケーションプログラムを設定し、 所望の顧客データ群が得られたとき、当該アプリケーシ
ョンプログラムに直接コマンドを発行する請求項１記載
のユーザ振る舞いの解析方法。 - 【請求項５】 顧客の顧客情報を含む商品購入履歴情報
のデータベースノード、並びに、顧客が購入し得る商品
情報を格納したデータベースノードと、 各前記データベースノードを参照して、所望の顧客デー
タを得るための処理手続きを行う演算ノードと、 前記演算ノードにより取得された所望の顧客データ群を
取得して出力する、出力ノードとを有するデータフロー
図を用いる解析手段を有することを特徴とするユーザ振
る舞いの解析装置。 - 【請求項６】 前記解析手段の演算ノードは、 指定された検索条件に一致するレコードを取得するフィ
ルタリング手段と、 指定されたカラムについて同類に分類されるものを纏め
るカテゴリ手段と、 指定されたカラムを残して、残りのカラムを削除するフ
ォーカシング手段と、 同一サイズの複数のテーブルをグループ化またはアング
ループ化するグループ化手段と、 テーブル毎に選択されたカラムをキーとして複数のテー
ブルを結合する結合手段と、 フィールド内のテーブルを展開し、テーブルを再構成す
る展開手段と、 前記カテゴリ手段によりカテゴリ化されたテーブルに対
して、または離散データのカラムを含むテーブルの要素
別の出現頻度を調べる集計手段と、 前記カテゴリ化されたテーブルまたは、離散データのカ
ラムを含むテーブルに対して要素別に別カラムの数値デ
ータの和を求める合計手段と、 複数のデータの相関を調べる相関計算手段と、 テーブル、カラム、フィールドに対して各種の関数演算
を行う関数演算手段と、 指定されたカラムのフィールドをキーとして各レコード
をソートするソート手段と、のうちの少なくとも１つを
使用する請求項５記載のユーザ振る舞いの解析装置。 - 【請求項７】 前記データフロー図は、 フィールド内にテーブル表現を用いる請求項５記載のユ
ーザ振る舞いの解析装置。 - 【請求項８】 前記出力ノードは、 所望の顧客データ群に対するアクションを規定するアプ
リケーションプログラムと、 所望の顧客データ群が得られたとき、前記アプリケーシ
ョンプログラムに直接コマンドを発行するコマンド発行
手段とを更に有する請求項５記載のユーザ振る舞いの解
析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17847395A JPH0934957A (ja) | 1995-07-14 | 1995-07-14 | ユーザ振る舞いの解析方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17847395A JPH0934957A (ja) | 1995-07-14 | 1995-07-14 | ユーザ振る舞いの解析方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0934957A true JPH0934957A (ja) | 1997-02-07 |
Family
ID=16049123
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17847395A Pending JPH0934957A (ja) | 1995-07-14 | 1995-07-14 | ユーザ振る舞いの解析方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0934957A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11288556A (ja) * | 1998-02-04 | 1999-10-19 | Toshiba Corp | 情報提供システムおよび情報提供方法 |
| JP2000250980A (ja) * | 1999-02-25 | 2000-09-14 | Toshiba Corp | 電子商取引装置、電子商取引方法及び電子商取引システム |
| KR20000058869A (ko) * | 2000-07-03 | 2000-10-05 | 권혁도 | 인터넷을 이용한 정보의 수요공급 매개시스템 |
| JP2001167177A (ja) * | 1999-12-09 | 2001-06-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | インタラクティブ型プロダクト適合度推論方法、およびプロダクト適合度推論プログラムを記録した記録媒体 |
| JP2001243334A (ja) * | 2000-02-22 | 2001-09-07 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | 相関分析を用いて広告の販売効果を調査する方法およびシステム |
| KR20020045626A (ko) * | 2000-12-09 | 2002-06-20 | 김형주 | 고객 행동양식 분석에 의한 고객관리 시스템 및 개인화제공방법 |
| JP2008525895A (ja) * | 2004-12-23 | 2008-07-17 | コンフォーミア ソフトウェア， インコーポレイテッド | 医薬品の開発と製造を管理するシステムと方法 |
| US9448774B2 (en) | 2009-09-17 | 2016-09-20 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Data processing apparatus and method |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04369767A (ja) * | 1991-06-19 | 1992-12-22 | Omron Corp | ダイレクトメール発送支援システム |
| JPH05165864A (ja) * | 1991-12-13 | 1993-07-02 | Fujitsu Ltd | ダイレクトメールラベル作成装置 |
| JPH06506548A (ja) * | 1991-03-12 | 1994-07-21 | ウォング・ラボラトリーズ・インコーポレーテッド | データベース管理システムのグラフィック照会フロントエンド |
| JPH06324926A (ja) * | 1993-03-17 | 1994-11-25 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | データを検索する方法およびブール代数文表現と図形表現を互いに変換する方法 |
-
1995
- 1995-07-14 JP JP17847395A patent/JPH0934957A/ja active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06506548A (ja) * | 1991-03-12 | 1994-07-21 | ウォング・ラボラトリーズ・インコーポレーテッド | データベース管理システムのグラフィック照会フロントエンド |
| JPH04369767A (ja) * | 1991-06-19 | 1992-12-22 | Omron Corp | ダイレクトメール発送支援システム |
| JPH05165864A (ja) * | 1991-12-13 | 1993-07-02 | Fujitsu Ltd | ダイレクトメールラベル作成装置 |
| JPH06324926A (ja) * | 1993-03-17 | 1994-11-25 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | データを検索する方法およびブール代数文表現と図形表現を互いに変換する方法 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11288556A (ja) * | 1998-02-04 | 1999-10-19 | Toshiba Corp | 情報提供システムおよび情報提供方法 |
| JP2000250980A (ja) * | 1999-02-25 | 2000-09-14 | Toshiba Corp | 電子商取引装置、電子商取引方法及び電子商取引システム |
| JP2001167177A (ja) * | 1999-12-09 | 2001-06-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | インタラクティブ型プロダクト適合度推論方法、およびプロダクト適合度推論プログラムを記録した記録媒体 |
| JP2001243334A (ja) * | 2000-02-22 | 2001-09-07 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | 相関分析を用いて広告の販売効果を調査する方法およびシステム |
| US7299194B1 (en) | 2000-02-22 | 2007-11-20 | International Business Machines Corporation | Method and system for researching sales effects of advertising using association analysis |
| KR20000058869A (ko) * | 2000-07-03 | 2000-10-05 | 권혁도 | 인터넷을 이용한 정보의 수요공급 매개시스템 |
| KR20020045626A (ko) * | 2000-12-09 | 2002-06-20 | 김형주 | 고객 행동양식 분석에 의한 고객관리 시스템 및 개인화제공방법 |
| JP2008525895A (ja) * | 2004-12-23 | 2008-07-17 | コンフォーミア ソフトウェア， インコーポレイテッド | 医薬品の開発と製造を管理するシステムと方法 |
| JP4820953B2 (ja) * | 2004-12-23 | 2011-11-24 | オラクル・インターナショナル・コーポレイション | 医薬品の開発と製造を管理するシステムと方法 |
| US9448774B2 (en) | 2009-09-17 | 2016-09-20 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Data processing apparatus and method |
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