JP2002041670A - Device and system for recommending information - Google Patents
Device and system for recommending informationInfo
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- JP2002041670A JP2002041670A JP2001097578A JP2001097578A JP2002041670A JP 2002041670 A JP2002041670 A JP 2002041670A JP 2001097578 A JP2001097578 A JP 2001097578A JP 2001097578 A JP2001097578 A JP 2001097578A JP 2002041670 A JP2002041670 A JP 2002041670A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、インターネットな
どを通じて数多くの情報の中から、ユーザの要求にあっ
た情報を提供する情報推薦装置、情報推薦システム、及
びプログラムに関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an information recommendation apparatus, an information recommendation system, and a program for providing information according to a user's request from a large amount of information through the Internet or the like.
【０００２】[0002]
【従来の技術】最近、パーソナルコンピュータや携帯情
報端末などの情報通信機器が急速に普及した。このた
め、何か新しい情報を得たい場合には、これらの情報通
信機器に搭載されたＷＷＷブラウザによって、情報サー
バーにアクセスしユーザの所望の情報を引き出すという
行為が日常的に行われるようになってきた。例えば、夕
食の献立に困った場合、多数の料理レシピを掲載したホ
ームページにアクセスし、食材、調理時間、カロリーな
ど希望する条件を入力することにより、その条件に応じ
たレシピを得ることが可能である。2. Description of the Related Art Recently, information communication devices such as personal computers and portable information terminals have rapidly spread. For this reason, when it is desired to obtain new information, the WWW browser mounted on these information communication devices regularly accesses an information server to extract desired information of a user. Have been. For example, if you are having trouble setting up a dinner menu, you can access a website that contains a large number of cooking recipes and enter the desired conditions, such as ingredients, cooking time, and calories, to obtain a recipe that matches the conditions. is there.
【０００３】このような料理レシピを掲載したホームペ
ージでは、あらかじめ料理の専門家や栄養士などによっ
て、非常に体裁の良い料理レシピや、栄養的にバランス
の取れたレシピなどが登録されており、それらのレシピ
の中からユーザが検索をしていた。[0003] On a website on which such cooking recipes are posted, very good-looking cooking recipes and nutritionally balanced recipes are registered in advance by a cooking expert or a nutritionist. The user was searching for a recipe.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな情報サーバーを利用した情報サービスを実現するた
めには、たくさんのコンテンツ（この例では料理レシ
ピ）が必要となり、コンテンツの充実度がそのサービス
の質を大きく左右することになる。そのため、いかにし
て数多くのコンテンツを用意するかが大きな課題とな
る。However, in order to realize an information service using such an information server, a lot of contents (in this example, cooking recipes) are required, and the fulfillment of the contents depends on the service. Quality will be greatly affected. Therefore, how to prepare a large number of contents is a major issue.
【０００５】すなわち、情報サーバーを利用した情報サ
ービスを実現するためには、いかにして数多くのコンテ
ンツを用意するかという課題がある。[0005] That is, in order to realize an information service using an information server, there is a problem how to prepare a large number of contents.
【０００６】また、このような大規模なデータベースを
構成して維持していくための維持費が相当な物となるた
め、この維持費を回収する仕組みが必要となる。[0006] Further, since the maintenance cost for constructing and maintaining such a large-scale database is considerable, a mechanism for collecting the maintenance cost is required.
【０００７】すなわち、大規模なデータベースを構成し
て維持していくための維持費を回収する仕組みが必要で
あるという課題がある。That is, there is a problem that a mechanism for collecting maintenance costs for constructing and maintaining a large-scale database is required.
【０００８】さらに、従来の情報推薦方法では、ユーザ
が希望する情報の条件をユーザ自身が入力する必要があ
ったが、この場合どういう情報がほしいかをユーザ自身
が明確にする必要があったために、実は自分にぴったり
合っているのにもかかわらず意識していなかった情報を
見つけだすということが困難であった。Further, in the conventional information recommendation method, it is necessary for the user to input the condition of the information desired by the user. In this case, however, it is necessary for the user to clarify what information is desired. In fact, it was difficult to find information that was just right for me, but that I wasn't aware of.
【０００９】すなわち、従来の情報推薦方法では、自分
にびったりあっているにもかかわらず意識していなかっ
た情報を見つけだすことが困難であるという課題があ
る。That is, in the conventional information recommendation method, there is a problem that it is difficult to find out information which is not conscious even though the user is in the middle.
【００１０】また、提供される料理レシピはあらかじめ
専門家が理想的なものを用意したものであり、日常の食
卓に並ぶ献立と言うよりはむしろお客様などが来たとき
に恥ずかしくないような外向けな献立であり、日常の家
庭内での食卓にならぶ献立としては、実態にそぐわない
ところがあった。[0010] Also, the cooking recipes provided are prepared in advance by an expert in an ideal manner, and are not ashamed when customers come to the outside, rather than as menus arranged on a daily dining table. It was a menu that was inconsistent with the actual situation as a menu at the home dining table in everyday life.
【００１１】すなわち、提供される料理レシピは、日常
の家庭内での食卓にならぶ献立としては、実態にそぐわ
ないところがあるという課題がある。[0011] That is, there is a problem that the provided cooking recipe is inconsistent with the actual situation as a menu at a daily home dining table.
【００１２】また、このような専門家があらかじめ用意
したレシピは、栄養のバランスとしては優れており、理
論上は理想的な料理ではあるが、実際にどういうときに
その料理を食べたいかであるとか、その料理を食べた結
果実際どう感じたのか、というその料理レシピを実際に
使用した結果の観点が欠落しており、実態とはかけ離れ
たデータであるおそれがある。A recipe prepared in advance by such an expert is excellent in terms of nutritional balance, and is an ideal dish in theory, but it is actually when to eat the dish. The lack of a viewpoint of the result of actually using the cooking recipe, such as how the food recipe actually felt as a result of eating the cooking, is likely to be data far from the actual situation.
【００１３】すなわち、提供される料理レシピは、その
料理レシピを実際に使用した結果の観点が欠落してお
り、実態とはかけ離れたデータであるおそれがあるとい
う課題がある。That is, the provided cooking recipe lacks the viewpoint of the result of actually using the cooking recipe, and there is a problem that data may be far from the actual situation.
【００１４】本発明は、上記課題を考慮し、情報サーバ
ーを利用した情報サービスを実現するために、数多くの
コンテンツを用意することが出来る情報推薦装置、情報
推薦システム、及びプログラムを提供することを目的と
するものである。The present invention has been made in consideration of the above problems, and provides an information recommendation apparatus, an information recommendation system, and a program capable of preparing a large number of contents in order to realize an information service using an information server. It is the purpose.
【００１５】また、本発明は、上記課題を考慮し、大規
模なデータベースを構成して維持していくための維持費
を回収することが出来る情報推薦装置、情報推薦システ
ム、及びプログラムを提供することを目的とするもので
ある。Further, the present invention provides an information recommendation apparatus, an information recommendation system, and a program capable of collecting maintenance costs for constructing and maintaining a large-scale database in consideration of the above problems. The purpose is to do so.
【００１６】また、本発明は、上記課題を考慮し、自分
にびったりあっているにもかかわらず意識していなかっ
た情報をも容易に見つけだすことが出来る情報推薦装
置、情報推薦システム、及びプログラムを提供すること
を目的とするものである。Further, in consideration of the above problems, the present invention provides an information recommendation apparatus, an information recommendation system, and a program that can easily find information that is unconscious even though the user is there. The purpose is to provide.
【００１７】また、本発明は、上記課題を考慮し、日常
の家庭内での食卓にならぶ献立としては、実態に適って
いる料理レシピを提供することが出来る情報推薦装置、
情報推薦システム、及びプログラムを提供することを目
的とするものである。Further, the present invention has been made in consideration of the above-mentioned problems, and is an information recommendation device which can provide a cooking recipe suitable for the actual situation as a menu at a daily household table.
It is intended to provide an information recommendation system and a program.
【００１８】また、本発明は、上記課題を考慮その料理
レシピを実際に使用した結果の観点が欠落していず、実
態に適った料理レシピを提供することが出来る情報推薦
装置、情報推薦システム、及びプログラムを提供するこ
とを目的とするものである。The present invention also provides an information recommendation apparatus and an information recommendation system which can provide a cooking recipe suitable for the actual situation without failing in view of the result of actually using the cooking recipe in consideration of the above problems. And programs.
【００１９】[0019]
【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、第１の本発明（請求項１に対応）は、複数の項
目と対応する属性値とを有する複数のデータから構成さ
れているコンテンツを格納し、登録手段によって前記コ
ンテンツが登録されるコンテンツデータベースに格納さ
れている前記コンテンツのうち、ユーザの端末装置から
指定された、所定の項目と属性値で表される条件をイン
ターネットを経由して入力する条件入力手段によって入
力された前記条件に一致もしくは類似する前記コンテン
ツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦された前記
コンテンツは、出力手段によって前記インターネットを
経由して前記端末装置に出力される情報推薦装置であ
る。In order to solve the above-mentioned problems, a first invention (corresponding to claim 1) comprises a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values. Of the content stored in the content database in which the content is registered by the registration means, and the condition represented by predetermined items and attribute values designated by the user's terminal device is transmitted to the Internet. Recommendation means for selecting and recommending the content that matches or is similar to the condition input by the condition input means input via the terminal, and the recommended content is output to the terminal via the Internet by the output means. An information recommendation device output to the device.
【００２０】また、第２の本発明（請求項２に対応）
は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数のデー
タから構成されているコンテンツを格納し、登録手段に
よって前記コンテンツが登録されるコンテンツデータベ
ースに格納されている前記コンテンツのうち、所定の項
目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段によ
って入力された前記条件に一致もしくは類似する前記コ
ンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦され
た前記コンテンツは、出力手段によって出力され、前記
項目は、人間の判断・感想の結果である主観的項目及び
／または人間の判断・感想を介さない客観的項目である
情報推薦装置である。Further, the second invention (corresponding to claim 2)
Stores a content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values, and stores a predetermined item among the contents stored in a content database in which the content is registered by a registration unit. And recommendation means for selecting and recommending the content that matches or is similar to the condition input by the condition input means for inputting the condition represented by the attribute value, and the recommended content is output by the output means. The item is an information recommendation device that is a subjective item as a result of human judgment / impression and / or an objective item without human judgment / impression.
【００２１】また、第３の本発明（請求項３に対応）
は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数のデー
タから構成されているコンテンツを格納し、登録手段に
よって前記コンテンツが登録されるコンテンツデータベ
ースに格納されている前記コンテンツのうち、所定の項
目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段によ
って入力された前記条件に一致もしくは類似する前記コ
ンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦され
た前記コンテンツは、出力手段によって出力され、入力
される前記条件と前記各コンテンツとの類似性を判定す
るために、予め前記各項目毎に類似の程度に応じて点数
をつける点数化方法が決められている情報推薦装置であ
る。The third invention (corresponding to claim 3)
Stores a content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values, and stores a predetermined item among the contents stored in a content database in which the content is registered by a registration unit. And recommendation means for selecting and recommending the content that matches or is similar to the condition input by the condition input means for inputting the condition represented by the attribute value, and the recommended content is output by the output means. In order to determine the similarity between the input condition and each of the contents, a scoring method for scoring a score according to the degree of similarity for each item is determined in advance.
【００２２】また、第４の本発明（請求項４に対応）
は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数のデー
タから構成されているコンテンツを格納し、登録手段に
よって前記コンテンツが登録されるコンテンツデータベ
ースに格納されている前記コンテンツのうち、所定の項
目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段によ
って入力された前記条件に一致もしくは類似する前記コ
ンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦され
た前記コンテンツは出力手段によって出力され、前記属
性値が言葉で表現されている場合、入力される前記条件
と前記各コンテンツとの類似性を判定する際に、シソー
ラスを利用する情報推薦装置である。A fourth aspect of the present invention (corresponding to claim 4)
Stores a content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values, and stores a predetermined item among the contents stored in a content database in which the content is registered by a registration unit. And recommendation means for selecting and recommending the content that matches or is similar to the condition input by the condition input means for inputting a condition represented by an attribute value, and the recommended content is output by an output means, An information recommendation device that uses a thesaurus when determining the similarity between the input condition and each content when the attribute value is expressed in words.
【００２３】また、第５の本発明（請求項５に対応）
は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数のデー
タから構成されているコンテンツを格納し、登録手段に
よって前記コンテンツが登録されるコンテンツデータベ
ースに格納されている前記コンテンツのうち、所定の項
目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段によ
って入力された前記条件に一致もしくは類似する前記コ
ンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦され
た前記コンテンツは、出力手段によって出力され、推薦
を受けるユーザが受ける推薦回数または内容は、そのユ
ーザが前記コンテンツ登録手段で登録した登録回数に応
じて決まる情報推薦装置である。The fifth invention (corresponding to claim 5)
Stores a content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values, and stores a predetermined item among the contents stored in a content database in which the content is registered by a registration unit. And recommendation means for selecting and recommending the content that matches or is similar to the condition input by the condition input means for inputting the condition represented by the attribute value, and the recommended content is output by the output means. The number of times of recommendation or the content received by a user who receives a recommendation is an information recommendation device determined according to the number of times of registration registered by the user with the content registration means.
【００２４】また、第６の本発明（請求項６に対応）
は、前記ユーザの登録回数は、（ａ）前記ユーザの登録
についてのアクセス履歴を調べることにより、あるいは
（ｂ）前記コンテンツ内にその登録者のユーザＩＤを付
加しておき、それを利用することにより判定する第５の
本発明に記載の情報推薦装置である。The sixth invention (corresponding to claim 6)
The number of registrations of the user can be determined by (a) checking the access history of the registration of the user, or (b) adding the user ID of the registrant in the content and using it. The information recommendation device according to the fifth aspect of the present invention, which is determined by the following.
【００２５】また、第７の本発明（請求項７に対応）
は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数のデー
タから構成されているコンテンツを格納し、登録手段に
よって前記コンテンツが登録されるコンテンツデータベ
ースに格納されている前記コンテンツのうち、所定の項
目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段によ
って入力された前記条件に一致もしくは類似する前記コ
ンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦され
た前記コンテンツは出力手段によって出力され、前記条
件入力手段に入力される前記条件は、前記条件を自動的
に抽出する条件抽出手段によって抽出された条件である
情報推薦装置である。Further, a seventh aspect of the present invention (corresponding to claim 7)
Stores a content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values, and stores a predetermined item among the contents stored in a content database in which the content is registered by a registration unit. And recommendation means for selecting and recommending the content that matches or is similar to the condition input by the condition input means for inputting a condition represented by an attribute value, and the recommended content is output by an output means, The condition input to the condition input unit is an information recommendation device that is a condition extracted by a condition extracting unit that automatically extracts the condition.
【００２６】また、第８の本発明（請求項８に対応）
は、前記条件入力手段に入力される条件は、推薦を受け
るユーザが過去に登録したコンテンツに基づいて抽出し
たものである第７の本発明に記載の情報推薦装置であ
る。The eighth invention (corresponding to claim 8)
Is an information recommendation apparatus according to the seventh aspect of the present invention, wherein the condition input to the condition input means is extracted based on the content registered in the past by the user receiving the recommendation.
【００２７】また、第９の本発明（請求項９に対応）
は、前記ユーザの各項目毎の特徴は、特徴算出手段によ
って前記ユーザが前記データを登録する毎に算出される
第７の本発明に記載の情報推薦装置である。The ninth invention (corresponding to claim 9)
Is an information recommendation apparatus according to a seventh aspect of the present invention, wherein the feature of each item of the user is calculated by the feature calculating means every time the user registers the data.
【００２８】また、第１０の本発明（請求項１０に対
応）は、前記条件入力手段に入力される条件は、推薦を
受けようとするユーザが過去に推薦を受けたコンテンツ
または前記ユーザが推薦を受けて指定したコンテンツに
基づいて抽出したものである第７の本発明に記載の情報
推薦装置である。According to a tenth aspect of the present invention (corresponding to claim 10), the condition input to the condition input means may be a condition in which a user who is to receive a recommendation is a content which has been recommended in the past or a condition in which the user has recommended An information recommendation apparatus according to a seventh aspect of the present invention, wherein the information is extracted based on the content designated in response to the request.
【００２９】また、第１１の本発明（請求項１１に対
応）は、前記ユーザの各項目毎の特徴は、特徴算出手段
によって、前記ユーザが推薦を受ける毎にまたは推薦を
受けて指定する毎に算出される第１０の本発明に記載の
情報推薦装置である。According to an eleventh aspect of the present invention (corresponding to claim 11), the feature of each item of the user is determined by the feature calculating means each time the user receives a recommendation or each time the user receives a recommendation and designates it. An information recommendation device according to a tenth aspect of the present invention, which is calculated as follows.
【００３０】また、第１２の本発明（請求項１２に対
応）は、前記条件を、前記各コンテンツから抽出する場
合、前記コンテンツが有する傾向とは逆の傾向を持つ前
記条件を抽出する第８または１０の本発明に記載の情報
推薦装置である。According to a twelfth aspect of the present invention (corresponding to claim 12), when the condition is extracted from each of the contents, an eighth condition is extracted in which the condition has a tendency opposite to the tendency of the content. Alternatively, there are ten information recommendation apparatuses according to the present invention.
【００３１】また、第１３の本発明（請求項１３に対
応）は、前記条件入力手段は、外部から入力された前記
条件と自動的に抽出された前記条件とを入力し、前記推
薦手段は、外部から入力された前記条件にあう前記コン
テンツのみから、自動的に抽出された前記条件に一致も
しくは類似する前記コンテンツを選択して推薦する第７
の本発明に記載の情報推薦装置である。According to a thirteenth aspect of the present invention (corresponding to claim 13), the condition input means inputs the condition input from outside and the condition automatically extracted, and the recommendation means 7th, selecting and recommending the content that matches or is similar to the automatically extracted condition from only the content that meets the condition input from the outside.
Is an information recommendation device according to the present invention.
【００３２】また、第１４の本発明（請求項１４に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納し、登録手
段によって前記コンテンツが登録されるコンテンツデー
タベースに格納されている前記コンテンツのうち、所定
の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
によって入力された前記条件に一致もしくは類似する前
記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦
された前記コンテンツは出力手段によって出力され、推
薦を受ける各ユーザについて、そのユーザが過去に登録
したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推
薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項目
毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報算出手段
によって前記特徴情報が算出され、格納されており、前
記推薦手段は、特定のユーザに対して推薦する場合、格
納されている前記特徴情報を利用してその特定のユーザ
に前記特徴情報が一致もしくは類似する別のユーザを特
定し、その別のユーザが過去に登録したコンテンツまた
は推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定した
コンテンツを対象に選択して推薦する情報推薦装置であ
る。According to a fourteenth aspect of the present invention (corresponding to claim 14), a content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values is stored, and the content is registered by registration means. And selecting and recommending the content that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value from among the content stored in the content database to be executed. Providing a recommendation means, the recommended content is output by the output means, for each user to receive a recommendation, based on the content that the user has registered in the past or received the recommended content or received the recommendation, The characteristic information is calculated by the characteristic information calculating means for calculating and storing the characteristic information for each item. Is calculated and stored, and when recommending to a specific user, the recommendation unit uses the stored characteristic information to store another characteristic information that matches or is similar to the specific user. The information recommendation device specifies a user, and selects and recommends content registered or recommended by another user or content specified by recommendation.
【００３３】また、第１５の本発明（請求項１５に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているレシピを格納し、登録手段に
よって前記レシピが登録されるコンテンツデータベース
に格納されている前記レシピを選択の対象とし、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段に
よって入力された前記条件に一致もしくは類似するレシ
ピを前記コンテンツデータベースから選択して推薦する
推薦手段を備え、推薦された前記コンテンツは出力手段
によって出力され、前記コンテンツデータベースは、１
回の食事でとるレシピグループにクラス分けされてお
り、前記推薦手段は、前記条件が入力されると、その条
件に一致もしくは最も類似するレシピを決定し、そのレ
シピが属するグループに属するレシピのうち、その決定
されたレシピ以外のレシピの全部または一部を選択して
推薦する情報推薦装置である。According to a fifteenth aspect of the present invention (corresponding to claim 15), a recipe comprising a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values is stored, and the recipe is registered by a registration means. The recipe stored in the content database to be selected is selected, and a recipe matching or similar to the condition input by the condition input means for inputting a condition represented by predetermined items and attribute values is stored in the content database. A recommendation means for selecting and recommending the content from the content database. The recommended content is output by an output means.
When the condition is input, the recommendation means determines a recipe that matches or is most similar to the condition, and among the recipes belonging to the group to which the recipe belongs. And an information recommendation device for selecting and recommending all or a part of the recipes other than the determined recipe.
【００３４】また、第１６の本発明（請求項１６に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納し、登録手
段によって前記コンテンツが登録されるコンテンツデー
タベースに格納されている前記コンテンツのうち、所定
の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
によって入力された前記条件に一致もしくは類似する前
記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦
された前記コンテンツは出力手段によって出力され、推
薦をうける各ユーザについて、そのユーザが過去に登録
したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推
薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項目
毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報算出手段
によって、前記特徴情報が、算出され、格納されてお
り、前記各ユーザに関する各種特性を入力しておき、そ
れらの特性毎に、前記各項目毎に算出された前記特徴情
報を類型情報としておく類型情報作成手段によって、前
記類型情報が作成されており、類型度判定手段によっ
て、推薦を受けようとするユーザの類型度が、その推薦
を受けようとするユーザの前記特徴情報と、前記類型情
報とが比較対照され、判定される情報推薦装置である。According to a sixteenth aspect of the present invention (corresponding to claim 16), a content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values is stored, and the registration means registers the content. And selecting and recommending the content that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value from among the content stored in the content database to be executed. Providing a recommendation means, the recommended content is output by the output means, for each user receiving the recommendation, based on the content that the user has registered in the past or the content that was recommended or received and specified based on the content, The characteristic information is calculated for each of the items and stored by the characteristic information calculating unit. Information is calculated and stored, and various characteristics relating to each user are input, and for each of those characteristics, the characteristic information calculated for each item is stored as type information by type information creating means. The type information is created, and the type degree determination unit compares the type information of the user who is to receive the recommendation with the characteristic information of the user who is to receive the recommendation and the type information. , The information recommendation device to be determined.
【００３５】また、第１７の本発明（請求項１７に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納し、登録手
段によって前記コンテンツが登録されるコンテンツデー
タベースに格納されている前記コンテンツのうち、所定
の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
によって入力された前記条件に一致もしくは類似する前
記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦
された前記コンテンツは出力手段によって出力され、前
記コンテンツにおける前記項目及び前記属性値と同じ構
成を有する関連情報を有する広告を複数格納する広告デ
ータベースに格納されている前記広告のうち、広告特定
手段によって、入力された前記条件に一致もしくは類似
する広告が特定される情報推薦装置である。According to a seventeenth aspect of the present invention (corresponding to claim 17), a content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values is stored, and the content is registered by registration means. And selecting and recommending the content that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value from among the content stored in the content database to be executed. A recommendation unit, the recommended content is output by an output unit, and the advertisement stored in an advertisement database that stores a plurality of advertisements having related information having the same configuration as the item and the attribute value in the content. Among them, an advertisement that matches or is similar to the input condition is specified by the advertisement specifying unit. It is an information recommendation apparatus.
【００３６】また、第１８の本発明（請求項１８に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納し、登録手
段によって前記コンテンツが登録されるコンテンツデー
タベースに格納されている前記コンテンツのうち、所定
の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
によって入力された前記条件に一致もしくは類似する前
記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦
された前記コンテンツは出力手段によって出力され、前
記コンテンツにおける前記項目及び前記属性値と同じ構
成を有する関連情報を有する広告を複数格納する広告デ
ータベースに格納されている前記広告のうち、広告特定
手段によって推薦をうけるユーザが過去に登録したコン
テンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受け
て指定したコンテンツに基づき算出され、格納されてい
る、前記ユーザの各項目毎の特徴情報と類似する前記広
告が特定される情報推薦装置である。According to an eighteenth aspect of the present invention (corresponding to claim 18), a content comprising a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values is stored, and the content is registered by a registration means. And selecting and recommending the content that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value from among the content stored in the content database to be executed. A recommendation unit, the recommended content is output by an output unit, and the advertisement stored in an advertisement database that stores a plurality of advertisements having related information having the same configuration as the item and the attribute value in the content. Among them, the content or recommendation registered in the past by the user who is recommended by the advertisement specifying means It is calculated based on the content specified by receiving only content or recommendation, is stored, which is the advertisement information recommendation apparatus specified similar to feature information of each item of said user.
【００３７】また、第１９の本発明（請求項１９に対
応）は、前記広告が特定された数は、広告カウンタによ
ってカウントされ、前記広告カウンタのカウント値に応
じて課金する第１７または１８の本発明に記載の情報推
薦装置である。According to a nineteenth aspect of the present invention (corresponding to claim 19), the number of the specified advertisements is counted by an advertisement counter, and billing is performed according to the count value of the advertisement counter. 3 is an information recommendation device according to the present invention.
【００３８】また、第２０の本発明（請求項２０に対
応）は、前記条件入力手段は、一次元または二次元のイ
ンターフェースを使用して前記条件を入力する第１〜
６、１３〜１９の本発明のいずれかに記載の情報推薦装
置である。According to a twentieth aspect of the present invention (corresponding to claim 20), the condition input means is configured to input the condition using a one-dimensional or two-dimensional interface.
6. An information recommendation device according to any one of claims 13 to 19 of the present invention.
【００３９】また、第２１の本発明（請求項２１に対
応）は、前記推薦手段は、過去に所定の期間でユーザに
推薦された前記コンテンツを再び前記ユーザに推薦しな
い第１〜１９の本発明のいずれかに記載の情報推薦装置
である。According to a twenty-first aspect of the present invention (corresponding to claim 21), the recommending means includes the first to nineteenth books which do not recommend the content recommended in the past for a predetermined period to the user again. An information recommendation device according to any one of the inventions.
【００４０】また、第２２の本発明（請求項２２に対
応）は、前記推薦手段は、入力された前記条件に含まれ
る文字列と一致する文字列を含むコンテンツを前記コン
テンツデータベースから選択して推薦する第１、２、５
〜１９の本発明のいずれかに記載の情報推薦装置であ
る。According to a twenty-second aspect of the present invention (corresponding to claim 22), the recommendation means selects a content including a character string that matches a character string included in the input condition from the content database. 1st, 2nd, 5th to recommend
An information recommendation device according to any one of the present invention.
【００４１】また、第２３の本発明（請求項２３に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納し、登録手
段によって前記コンテンツが登録されるコンテンツデー
タベースに格納されている前記コンテンツのうち、入力
されたユーザＩＤを有する前記ユーザに対して推薦する
場合、特徴情報を利用して前記ユーザＩＤを有する前記
ユーザに前記特徴情報が一致もしくは類似する別のユー
ザを特定し、その特定したユーザが過去に登録したコン
テンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受け
て指定したコンテンツの中で、前記ユーザＩＤを有する
前記ユーザが推薦されたことがないコンテンツまたは推
薦されて指定したことがないコンテンツのみを対象に選
択して推薦する推薦手段を備え、推薦された前記コンテ
ンツは出力手段によって出力され、前記特徴情報は、特
徴情報算出手段によって、推薦を受ける各ユーザについ
て、そのユーザが過去に登録したコンテンツまたは推薦
を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定したコンテ
ンツに基づいて、各項目毎に算出され、格納されている
ものである情報推薦装置である。According to a twenty-third aspect of the present invention (corresponding to claim 23), a content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values is stored, and the content is registered by registration means. If the content stored in the content database to be recommended to the user having the input user ID, the feature information matches with the user having the user ID using the feature information. A similar user is specified, and the user having the user ID is recommended among contents registered or recommended by the specified user or contents specified by recommendation. Recommendations that select and recommend only content that has not been recommended or has never been specified The recommended content is output by an output unit, and the feature information is output by a feature information calculating unit for each user to be recommended, the content registered by the user in the past or the recommended content or the recommended content. This is an information recommendation device that is calculated and stored for each item based on the content specified in response to the request.
【００４２】また、第２４の本発明（請求項２４に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件が、ユーザの端末装置から
指示された場合、その条件をインターネットを経由して
入力する条件入力手段と、入力された前記条件に一致も
しくは類似するコンテンツを、前記コンテンツデータベ
ースから選択して推薦する推薦手段と、推薦された前記
コンテンツを前記インターネットを経由して前記端末装
置に出力する出力手段とを備えた情報推薦システムであ
る。According to a twenty-fourth aspect of the present invention (corresponding to claim 24), a content database storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values is provided. Content registration means for registering the content, and condition input means for inputting the condition represented by predetermined items and attribute values via the Internet when the condition is instructed from the user's terminal device; An information recommendation unit comprising: a recommendation unit that selects and recommends a content that matches or is similar to the condition from the content database; and an output unit that outputs the recommended content to the terminal device via the Internet. System.
【００４３】また、第２５の本発明（請求項２５に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、選択された前記コンテンツを出力する出
力手段とを備え、前記項目は、人間の判断・感想の結果
である主観的項目及び／または人間の判断・感想を介さ
ない客観的項目である情報推薦システムである。According to a twenty-fifth aspect of the present invention (corresponding to claim 25), a content database storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values, Content registration means for registering the content, condition input means for inputting a condition represented by a predetermined item and an attribute value, and selecting and recommending content matching or similar to the input condition from the content database The system includes a recommendation unit and an output unit that outputs the selected content, wherein the item is a subjective item that is a result of human judgment / impression and / or an objective item that does not involve human judgment / impression. It is an information recommendation system.
【００４４】また、第２６の本発明（請求項２６に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段とを備え、入力される前記条件と前記各コンテン
ツとの類似性を判定するために、予め前記各項目毎に類
似の程度に応じて点数をつける点数化方法が決められて
いる情報推薦システムである。A twenty-sixth aspect of the present invention (corresponding to claim 26) is a content database storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values; Content registration means for registering the content, condition input means for inputting a condition represented by a predetermined item and an attribute value, and selecting and recommending content matching or similar to the input condition from the content database A recommendation unit, and an output unit for outputting the recommended content. In order to determine the similarity between the input condition and each of the contents, a score is determined in advance according to the degree of similarity for each of the items. This is an information recommendation system in which a scoring method for assigning a score is determined.
【００４５】また、第２７の本発明（請求項２７に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段とを備え、前記属性値が言葉で表現されている場
合、入力される前記条件と前記各コンテンツとの類似性
を判定する際に、シソーラスを利用する情報推薦システ
ムである。A twenty-seventh aspect of the present invention (corresponding to claim 27) is a content database which stores a content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values, Content registration means for registering the content, condition input means for inputting a condition represented by a predetermined item and an attribute value, and selecting and recommending content matching or similar to the input condition from the content database A recommendation unit; and an output unit that outputs the recommended content. When the attribute value is expressed in words, when determining the similarity between the input condition and each of the contents, a thesaurus is used. This is an information recommendation system that uses.
【００４６】また、第２８の本発明（請求項２８に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段とを備え、推薦を受けるユーザが受ける推薦回数
または内容は、そのユーザが前記コンテンツ登録手段で
登録した登録回数に応じて決まる情報推薦システムであ
る。A twenty-eighth aspect of the present invention (corresponding to claim 28) is a content database storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values; Content registration means for registering the content, condition input means for inputting a condition represented by a predetermined item and an attribute value, and selecting and recommending content matching or similar to the input condition from the content database An information recommendation system comprising a recommendation unit and an output unit for outputting the recommended content, wherein the number of times of recommendation or the content received by the user who receives the recommendation is determined according to the number of times the user has registered with the content registration unit. is there.
【００４７】なお、第２８の本発明において、前記ユー
ザの登録回数は、（ａ）前記ユーザの登録についてのア
クセス履歴を調べることにより、あるいは（ｂ）前記コ
ンテンツ内にその登録者のユーザＩＤを付加しておき、
それを利用することにより判定してもよい。In the twenty-eighth aspect of the present invention, the number of registrations of the user can be determined by (a) examining the access history of the registration of the user, or (b) entering the user ID of the registrant in the content. Add it,
The determination may be made by using this.
【００４８】また、第２９の本発明（請求項２９に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段と、前記条件を自動的に抽出する条件抽出手段と
を備え、前記条件入力手段に入力される条件は、前記条
件抽出手段で抽出された前記条件である情報推薦システ
ムである。Also, a twenty-ninth aspect of the present invention (corresponding to claim 29) is a content database storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values; Content registration means for registering the content, condition input means for inputting a condition represented by a predetermined item and an attribute value, and selecting and recommending content matching or similar to the input condition from the content database A condition extracting unit that automatically extracts the condition, wherein the condition input to the condition input unit is extracted by the condition extracting unit. An information recommendation system that is the condition.
【００４９】なお、第２９の本発明において、前記条件
入力手段に入力される条件は、推薦を受けるユーザが過
去に登録したコンテンツに基づいて抽出したものであっ
てもよい。[0049] In the twenty-ninth aspect of the present invention, the condition input to the condition input means may be extracted by the user receiving the recommendation based on the content registered in the past.
【００５０】なお、第２９の本発明において、前記ユー
ザが前記データを登録する毎に前記ユーザの各項目毎の
特徴を算出しておく特徴算出手段を備えてもよい。[0050] In the twenty-ninth aspect of the present invention, a feature calculating means may be provided for calculating a feature of each item of the user every time the user registers the data.
【００５１】なお、第２９の本発明において、前記条件
入力手段に入力される条件は、推薦を受けようとするユ
ーザが過去に推薦を受けたコンテンツまたは前記ユーザ
が推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて抽出した
ものであってもよい。In the twenty-ninth aspect of the present invention, the condition input to the condition input means may be a content which has been recommended by a user who is to receive a recommendation or a content which has been recommended and designated by the user. It may be extracted on the basis of this.
【００５２】さらに、上記において、前記ユーザが推薦
を受ける毎にまたは推薦を受けて指定する毎に、前記ユ
ーザの各項目毎の特徴を算出しておく特徴算出手段を備
えてもよい。Further, in the above, a feature calculating means for calculating a feature of each item of the user each time the user receives a recommendation or each time a user receives a recommendation may be provided.
【００５３】さらに、上記において、前記条件を、前記
各コンテンツから抽出する場合、前記コンテンツが有す
る傾向とは逆の傾向を持つ前記条件を抽出してもよい。Further, in the above, when the condition is extracted from each of the contents, the condition having a tendency opposite to the tendency of the content may be extracted.
【００５４】なお、第２９の本発明において、前記条件
入力手段は、外部から入力された前記条件と自動的に抽
出された前記条件とを入力し、前記推薦手段は、外部か
ら入力された前記条件にあう前記コンテンツのみから、
自動的に抽出された前記条件に一致もしくは類似するコ
ンテンツを選択して推薦してもよい。In the twenty-ninth aspect of the present invention, the condition input means inputs the condition inputted from outside and the condition automatically extracted, and the recommendation means comprises the condition inputted from outside. From only the content that meets the conditions,
Content that matches or is similar to the automatically extracted condition may be selected and recommended.
【００５５】また、第３０の本発明（請求項３０に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段と、推薦を受ける各ユーザについて、そのユーザ
が過去に登録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテ
ンツまたは推薦を受けて指定したコンテンツに基づい
て、前記各項目毎に特徴情報を算出し、格納しておく特
徴情報作成手段とを備え、前記推薦手段は、特定のユー
ザに対して推薦する場合、格納されている前記特徴情報
を利用してその特定のユーザに前記特徴情報が一致もし
くは類似する別のユーザを特定し、その別のユーザが過
去に登録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツ
または推薦を受けて指定したコンテンツを対象に選択し
て推薦する情報推薦システムである。According to a thirtieth aspect of the present invention (corresponding to claim 30), a content database storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values, Content registration means for registering the content, condition input means for inputting a condition represented by a predetermined item and an attribute value, and selecting and recommending content matching or similar to the input condition from the content database A recommendation unit, an output unit for outputting the recommended content, and, for each user to be recommended, based on the content registered by the user in the past, the recommended content, or the content specified by the recommendation, A feature information generating means for calculating and storing feature information for each item; When recommending to a specific user, the recommendation unit specifies another user whose characteristic information matches or is similar to the specific user by using the stored characteristic information, and the other user Is an information recommendation system that selects and recommends previously registered content, recommended content, or received and designated content.
【００５６】また、第３１の本発明（請求項３１に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているレシピを格納するコンテンツ
データベースと、前記コンテンツデータベースに前記レ
シピを登録するコンテンツ登録手段と、所定の項目と属
性値で表される条件を入力する条件入力手段と、入力さ
れた前記条件に一致もしくは類似するレシピを前記コン
テンツデータベースから選択して推薦する推薦手段と、
推薦された前記コンテンツを出力する出力手段とを備
え、前記コンテンツデータベースは、１回の食事でとる
レシピグループにクラス分けされており、前記推薦手段
は、前記条件が入力されると、その条件に一致もしくは
最も類似するレシピを決定し、そのレシピが属するグル
ープに属するレシピのうち、その決定されたレシピ以外
のレシピの全部または一部を選択して推薦する情報推薦
システムである。According to a thirty-first aspect of the present invention (corresponding to claim 31), a content database storing a recipe composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values, Content registration means for registering the recipe, condition input means for inputting a condition represented by predetermined items and attribute values, and selecting and recommending a recipe matching or similar to the input condition from the content database Recommendation means,
Output means for outputting the recommended content, wherein the content database is classified into recipe groups to be taken in one meal, and when the condition is input, the recommendation means This is an information recommendation system that determines a matching or most similar recipe, and selects and recommends all or a part of recipes other than the determined recipe among recipes belonging to a group to which the recipe belongs.
【００５７】また、第３２の本発明（請求項３２に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録する登録手段と、所定の項目と属性
値で表される条件を入力する条件入力手段と、入力され
た前記条件に一致もしくは類似するコンテンツを前記コ
ンテンツデータベースから選択して推薦する推薦手段
と、推薦された前記コンテンツを出力する出力手段と、
推薦をうける各ユーザについて、そのユーザが過去に登
録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは
推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項
目毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報作成手
段と、前記各ユーザに関する各種特性を入力しておき、
それらの特性毎に、算出された前記特徴情報を類型情報
としておく類型情報作成手段と、推薦を受けようとする
ユーザの前記特徴情報と前記類型情報とを比較対照し、
その類型度を判定する類型度判定手段とを備えた情報推
薦システムである。According to a thirty-second aspect of the present invention (corresponding to claim 32), a content database storing a plurality of items of data having attribute values corresponding to a plurality of items, A registration unit for registering the content, a condition input unit for inputting a condition represented by a predetermined item and an attribute value, and a recommendation for selecting and recommending content matching or similar to the input condition from the content database. Means, output means for outputting the recommended content,
For each user who receives a recommendation, feature information is calculated and stored for each item based on the content registered or recommended by the user or the content specified by receiving the recommendation. Creation means and various characteristics relating to each user are input,
For each of those characteristics, a type information creating unit that stores the calculated characteristic information as type information, and compares and contrasts the characteristic information and the type information of a user who is to receive a recommendation,
This is an information recommendation system including a typological degree determining unit that determines the typological degree.
【００５８】また、第３３の本発明（請求項３３に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段と、前記コンテンツにおける前記項目及び前記属
性値と同じ構成を有する関連情報を有する広告を複数格
納する広告データベースと、前記広告データベースに格
納されている前記広告のうち、入力された前記条件に一
致もしくは類似する広告を特定する広告特定手段とを備
えた情報推薦システムである。A thirty-third aspect of the present invention (corresponding to claim 33) is a content database storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values; Content registration means for registering the content, condition input means for inputting a condition represented by a predetermined item and an attribute value, and selecting and recommending content matching or similar to the input condition from the content database A recommendation unit, an output unit that outputs the recommended content, an advertisement database that stores a plurality of advertisements having related information having the same configuration as the item and the attribute value in the content, and an advertisement database that is stored in the advertisement database. Of the advertisements that match or are similar to the entered conditions It is an information recommendation system comprising an advertisement specifying means for specifying.
【００５９】また、第３４の本発明（請求項３４に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段と、前記コンテンツにおける前記項目及び前記属
性値と同じ構成を有する関連情報を有する広告を複数格
納する広告データベースと、前記広告データベースに格
納されている前記広告のうち、推薦をうけるユーザが過
去に登録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツ
または推薦を受けて指定したコンテンツに基づき算出さ
れ、格納されている、前記ユーザの各項目毎の特徴情報
と類似する広告を特定する広告特定手段とを備えた情報
推薦システムである。According to a thirty-fourth aspect of the present invention (corresponding to claim 34), a content database storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values, Content registration means for registering the content, condition input means for inputting a condition represented by a predetermined item and an attribute value, and selecting and recommending content matching or similar to the input condition from the content database A recommendation unit, an output unit that outputs the recommended content, an advertisement database that stores a plurality of advertisements having related information having the same configuration as the item and the attribute value in the content, and an advertisement database that is stored in the advertisement database. Of the advertisements that the recommended user has registered in the past. Or an advertisement specifying means for specifying an advertisement similar to the feature information of each item of the user calculated and stored based on the recommended content or the content specified by the recommendation. It is.
【００６０】なお、第３３または３４の本発明におい
て、前記広告が特定された数をカウントする広告カウン
タを備え、前記広告カウンタのカウント値に応じて課金
してもよい。In the thirty-third or thirty-fourth aspect of the present invention, an advertisement counter for counting the number of advertisements specified may be provided, and charging may be performed according to the count value of the advertisement counter.
【００６１】なお、第２４〜２８、３０〜３４の本発明
において、前記条件入力手段は、一次元または二次元の
インターフェースを使用して前記条件を入力してもよ
い。In the twenty-fourth to twenty-eighth aspects of the present invention, the condition input means may input the condition using a one-dimensional or two-dimensional interface.
【００６２】なお、第２４〜３４の本発明において、前
記推薦手段は、過去に所定の期間でユーザに推薦された
前記コンテンツを再び前記ユーザに推薦しなくてもよ
い。[0062] In the twenty-fourth to thirty-fourth aspects of the present invention, the recommendation means does not have to recommend the user to the user for the content recommended in the past for a predetermined period.
【００６３】なお、第２４、２５、２８〜３４の本発明
において、前記推薦手段は、入力された前記条件に含ま
れる文字列と一致する文字列を含むコンテンツを前記コ
ンテンツデータベースから選択して推薦してもよい。In the twenty-fourth, twenty-fifth, twenty-eighth to thirty-fourth inventions, the recommendation means selects a content including a character string that matches a character string included in the input condition from the content database and recommends the content. May be.
【００６４】また、第３５の本発明（請求項３５に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録する登録手段と、推薦を受ける各ユ
ーザについて、そのユーザが過去に登録したコンテンツ
または推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定
したコンテンツに基づいて、各項目毎に特徴情報を算出
し、格納しておく特徴情報作成手段と、入力されたユー
ザＩＤを有する前記ユーザに対して推薦する場合、格納
されている前記特徴情報を利用して前記ユーザＩＤを有
する前記ユーザに前記特徴情報が一致もしくは類似する
別のユーザを特定し、その特定したユーザが過去に登録
したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推
薦を受けて指定したコンテンツの中で、前記ユーザＩＤ
を有する前記ユーザが推薦されたことがないコンテンツ
または推薦されて指定したことがないコンテンツのみを
対象に前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段とを備えた情報推薦システムである。A thirty-fifth aspect of the present invention (corresponding to claim 35) is a content database storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values; A registration unit for registering the content, and for each user to be recommended, calculating feature information for each item based on the content registered by the user in the past, the recommended content, or the content specified by the recommendation And storing the characteristic information, and, when recommending to the user having the input user ID, using the stored characteristic information to provide the user having the user ID with the characteristic information. Identifies another user with a matching or similar Among the specified receiving recommending received content or recommended content, the user ID
A recommendation unit that selects and recommends from the content database only content that has not been recommended or has not been designated by the user, and output unit that outputs the recommended content. It is an information recommendation system provided with.
【００６５】また、第３６の本発明（請求項３６に対
応）は、第１の本発明に記載の情報推薦装置の、複数の
項目と対応する属性値とを有する複数のデータから構成
されているコンテンツを格納し、登録手段によって前記
コンテンツが登録されるコンテンツデータベースに格納
されている前記コンテンツのうち、ユーザの端末装置か
ら指定された、所定の項目と属性値で表される条件をイ
ンターネットを経由して入力する条件入力手段によって
入力された前記条件に一致もしくは類似する前記コンテ
ンツを選択して推薦する推薦手段の全部または一部とし
てコンピュータを機能させるためのプログラムである。According to a thirty-sixth aspect of the present invention (corresponding to claim 36), the information recommendation apparatus according to the first aspect of the present invention comprises a plurality of data items having a plurality of items and corresponding attribute values. Of the content stored in the content database in which the content is registered by the registration means, and the condition represented by predetermined items and attribute values designated by the user's terminal device is transmitted to the Internet. A program for causing a computer to function as all or a part of a recommendation unit that selects and recommends the content that matches or is similar to the condition input by a condition input unit input via a computer.
【００６６】また、第３７の本発明（請求項３７に対
応）は、第２〜１４、１６〜１８の本発明のいずれかに
記載の情報推薦装置の、複数の項目と対応する属性値と
を有する複数のデータから構成されているコンテンツを
格納し、登録手段によって前記コンテンツが登録される
コンテンツデータベースに格納されている前記コンテン
ツのうち、所定の項目と属性値で表される条件を入力す
る条件入力手段によって入力された前記条件に一致もし
くは類似する前記コンテンツを選択して推薦する推薦手
段の全部または一部としてコンピュータを機能させるた
めのプログラムである。According to a thirty-seventh aspect of the present invention (corresponding to claim 37), the information recommendation apparatus according to any one of the second to fourteenth and sixteenth to eighteenth aspects has attribute values corresponding to a plurality of items. And storing a content represented by a predetermined item and an attribute value among the contents stored in the content database in which the content is registered by the registration unit. A program for causing a computer to function as all or a part of a recommendation unit that selects and recommends the content that matches or is similar to the condition input by a condition input unit.
【００６７】また、第３８の本発明（請求項３８に対
応）は、第１５の本発明に記載の情報推薦装置の、複数
の項目と対応する属性値とを有する複数のデータから構
成されているレシピを格納し、登録手段によって前記レ
シピが登録されるコンテンツデータベースに格納されて
いる前記レシピを選択の対象とし、所定の項目と属性値
で表される条件を入力する条件入力手段によって入力さ
れた前記条件に一致もしくは類似するレシピを前記コン
テンツデータベースから選択して推薦する推薦手段の全
部または一部としてコンピュータを機能させるためのプ
ログラムである。According to a thirty-eighth aspect of the present invention (corresponding to claim 38), the information recommendation apparatus according to the fifteenth aspect comprises a plurality of data items having a plurality of items and corresponding attribute values. The recipe stored in the content database in which the recipe is registered by the registration unit is selected, and the recipe is input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value. A program that causes a computer to function as all or a part of recommendation means for selecting and recommending a recipe that matches or is similar to the condition from the content database.
【００６８】また、第３９の本発明（請求項３９に対
応）は、第２３の本発明に記載の情報推薦装置の、複数
の項目と対応する属性値とを有する複数のデータから構
成されているコンテンツを格納し、登録手段によって前
記コンテンツが登録されるコンテンツデータベースに格
納されている前記コンテンツのうち、入力されたユーザ
ＩＤを有する前記ユーザに対して推薦する場合、特徴情
報を利用して前記ユーザＩＤを有する前記ユーザに前記
特徴情報が一致もしくは類似する別のユーザを特定し、
その特定したユーザが過去に登録したコンテンツまたは
推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定したコ
ンテンツの中で、前記ユーザＩＤを有する前記ユーザが
推薦されたことがないコンテンツまたは推薦されて指定
したことがないコンテンツのみを対象に選択して推薦す
る推薦手段の全部または一部としてコンピュータを機能
させるためのプログラムである。According to a thirty-ninth aspect of the present invention (corresponding to claim 39), the information recommendation apparatus according to the twenty-third aspect comprises a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values. When the content stored in the content database in which the content is registered by the registration unit is recommended to the user having the input user ID, the feature information is used to store the content. Identify another user whose characteristic information matches or is similar to the user having a user ID,
Among the contents registered or recommended by the specified user or the contents specified by the recommendation, the user having the user ID has never been recommended or has been recommended and specified. This is a program for causing a computer to function as all or a part of a recommendation unit that selects and recommends only contents having no content.
【００６９】本発明は、一例として、インターネットを
通じて端末装置に接続しデータ通信を行うネットワーク
インタフェース手段と、推薦する情報を記憶するコンテ
ンツデータベースと、推薦してほしい情報の条件を受け
付ける推薦条件入力手段と、前記推薦条件入力手段から
入力された推薦条件に応じたコンテンツを選択するコン
テンツ推薦手段と、前記コンテンツ推薦手段で選択され
たコンテンツを出力するコンテンツ出力手段を具備し、
コンテンツデータベースにはコンテンツデータとしてコ
ンテンツのタイトルとその客観的、主観的な特徴量の組
が登録され、ユーザからの客観的あるいは主観的な推薦
条件に対して妥当なコンテンツを推薦するものである。The present invention provides, as an example, a network interface unit for performing data communication by connecting to a terminal device via the Internet, a content database for storing information to be recommended, and a recommendation condition input unit for receiving a condition of information to be recommended. A content recommendation unit that selects content according to the recommendation condition input from the recommendation condition input unit, and a content output unit that outputs the content selected by the content recommendation unit,
In the content database, a set of a title of the content and its objective and subjective feature amounts are registered as content data, and recommends content that is appropriate for objective or subjective recommendation conditions from the user.
【００７０】また、本発明は、一例として、インターネ
ットを通じて端末装置に接続しデータ通信を行うネット
ワークインタフェース手段と、推薦する情報を記憶する
コンテンツデータベースと、端末装置からのアクセスが
あった場合に、アクセスしてきたユーザの識別を行うユ
ーザ識別手段と、ユーザのアクセス履歴を管理するアク
セス履歴管理手段と、端末装置から新しいコンテンツの
登録を受け付けるコンテンツ登録手段と推薦してほしい
情報の条件を受け付ける推薦条件入力手段と、前記推薦
条件入力手段から入力された推薦条件に応じたコンテン
ツを選択するコンテンツ推薦手段と、前記コンテンツ推
薦手段で選択されたコンテンツを出力するコンテンツ出
力手段とを具備し、ユーザのコンテンツデータの登録実
績に応じて情報を推薦する構成とし、ユーザにコンテン
ツデータの登録を促すものである。Also, the present invention provides, as an example, a network interface means for performing data communication by connecting to a terminal device via the Internet, a content database for storing information to be recommended, and an access method when a terminal device accesses the terminal device. User identification means for identifying the user who has made the request, access history management means for managing the access history of the user, content registration means for receiving registration of new content from the terminal device, and recommendation condition input for receiving a condition of information to be recommended. Means for selecting content corresponding to the recommendation condition input from the recommendation condition input means, and content output means for outputting the content selected by the content recommendation means, Information according to the registration results of It is configured to be Como, one which facilitates the registration of the content data to the user.
【００７１】また、本発明は、一例として、コンテンツ
データベースにはコンテンツデータとしてそのコンテン
ツデータを選択する前の状態と、そのコンテンツデータ
を選択した後の状態と、の因果関係に関する項目を登録
し、推薦してほしい情報の条件として、コンテンツを選
択する前の状態あるいコンテンツ選択後になりたい状態
を入力する構成とし、コンテンツ選択前の状態や、コン
テンツ選択後になりたい状態それに応じたコンテンツデ
ータを推薦するものである。Also, according to the present invention, as an example, items relating to a causal relationship between a state before selecting the content data and a state after selecting the content data are registered in the content database, As a condition of the information to be recommended, a state before selecting the content or a state after the content is selected is input, and a state before the content is selected or a state after the content is selected is recommended. It is.
【００７２】また、本発明は、一例として、コンテンツ
データベースにはコンテンツデータとしてそのコンテン
ツデータを作成した人の観点による項目と、そのコンテ
ンツデータを選択する人の観点による項目と登録し、推
薦してほしい情報の条件として、コンテンツを作成する
人の観点、あるいコンテンツを選択する人の観点を入力
する構成とし、コンテンツ作成者の視点や、コンテンツ
選択者の視点に応じたコンテンツデータを推薦するもの
である。Further, according to the present invention, as an example, an item from the viewpoint of the person who created the content data and an item from the viewpoint of the person who selects the content data are registered and recommended in the content database. As a condition for desired information, the viewpoint of the person who creates the content or the viewpoint of the person who selects the content is input, and recommends content data according to the viewpoint of the content creator or the viewpoint of the content selector. It is.
【００７３】また、本発明は、一例として、推薦してほ
しい情報の条件として、定量的に表現可能な項目を用
い、その推薦条件の入力を、上下、あるいは左右方向に
移動可能なポインターあるいはスライダーによって入力
する構成としたので推薦条件の定量値を視覚的に入力で
きるものである。Further, the present invention uses, as an example, an item which can be quantitatively expressed as a condition of information to be recommended, and inputs the recommendation condition by using a pointer or a slider which can be moved vertically or horizontally. Thus, the quantitative value of the recommendation condition can be visually input.
【００７４】また、本発明は、一例として、推薦してほ
しい情報の条件として、２種類の定量的に表現可能な項
目を用い、その推薦条件の入力を、第１の条件を縦軸、
第２の条件を横軸に配した、２次元平面を用いて、上下
左右方向に移動可能なポインターによって２種類の推薦
条件の定量値を一度に入力できる構成としたので、推薦
条件の２つの定量値を視覚的に一度に入力できるもので
ある。In the present invention, as an example, two types of quantitatively expressible items are used as the conditions of the information to be recommended, and the input of the recommended conditions is represented by the first condition on the vertical axis.
Using a two-dimensional plane in which the second condition is arranged on the horizontal axis, a quantitative value of two types of recommendation conditions can be input at a time by a pointer that can be moved in the vertical and horizontal directions. A quantitative value can be visually input at a time.
【００７５】また、本発明は、一例として、インターネ
ットを通じて端末装置に接続しデータ通信を行うネット
ワークインタフェース手段と、推薦する情報を記憶する
コンテンツデータベースと、端末装置からのアクセスが
あった場合に、アクセスしてきたユーザの識別を行うユ
ーザ識別手段と、ユーザのアクセス履歴を管理するアク
セス履歴管理手段と、端末装置から新しいコンテンツの
登録を受け付けるコンテンツ登録手段とユーザが以前に
登録したコンテンツの特徴量から、推薦条件を抽出する
推薦条件抽出手段と、前記推薦条件抽出手段によって抽
出された推薦条件を受け付ける推薦条件入力手段と、前
記推薦条件入力手段から入力された推薦条件に応じたコ
ンテンツを選択するコンテンツ推薦手段と、前記コンテ
ンツ推薦手段で選択されたコンテンツを出力するコンテ
ンツ出力手段とを具備し、ユーザが登録したデータから
自動的に推薦条件を抽出する構成としたため、情報推薦
の際に推薦条件を入力しなくともよいものである。Also, the present invention provides, as an example, a network interface means for performing data communication by connecting to a terminal device via the Internet, a content database for storing information to be recommended, and an access method when a terminal device accesses the terminal device. User identification means for identifying the user who has performed, access history management means for managing the access history of the user, content registration means for receiving the registration of new content from the terminal device, and the feature amount of the content previously registered by the user, Recommendation condition extraction means for extracting recommendation conditions, recommendation condition input means for receiving recommendation conditions extracted by the recommendation condition extraction means, and content recommendation for selecting content corresponding to the recommendation conditions input from the recommendation condition input means Means and the content recommendation means. ; And a content output means for outputting the content, since the user has configured to automatically extracting recommendation conditions from the data registered, but may not enter the recommendation condition upon recommendation.
【００７６】また、本発明は、一例として、インターネ
ットを通じて端末装置に接続しデータ通信を行うネット
ワークインタフェース手段と、推薦する情報を記憶する
コンテンツデータベースと、推薦してほしい情報の条件
を受け付ける推薦条件入力手段と、前記推薦条件入力手
段から入力された推薦条件に応じたコンテンツを選択す
るコンテンツ推薦手段と、前記コンテンツ推薦手段で選
択されたコンテンツを出力するコンテンツ出力手段と、
広告データを提供する広告データベースとを具備し、ユ
ーザへ推薦情報の提示の際に関連する広告も同時に提示
し、その広告の提示回数をカウントする構成としたた
め、広告主に対して広告提示回数に応じた課金をするも
のである。Further, according to the present invention, as an example, network interface means for performing data communication by connecting to a terminal device via the Internet, a content database storing information to be recommended, and a recommendation condition input for receiving a condition of information to be recommended. Means, content recommendation means for selecting content according to the recommendation condition input from the recommendation condition input means, content output means for outputting the content selected by the content recommendation means,
Advertisement database that provides advertisement data, and also presents related advertisements when presenting recommendation information to the user at the same time, and configured to count the number of times the advertisements are presented. It is to charge according to.
【００７７】また、本発明は、一例として、情報推薦装
置とユーザの端末装置とのデータのやりとりをインター
ネットを媒体とし、ＷＷＷブラウザもしくは電子メール
で情報の授受を行う構成としたため、パソコン、携帯情
報端末、携帯電話などの端末装置において情報の推薦を
受けることが可能になるものである。Further, as an example, the present invention has a configuration in which data exchange between the information recommendation device and the user's terminal device is performed using the Internet as a medium and information is exchanged by a WWW browser or electronic mail. A terminal device such as a terminal or a mobile phone can receive recommendation of information.
【００７８】また、本発明は、一例として、インターネ
ットを通じて端末装置に接続しデータ通信を行うネット
ワークインタフェース手段と、推薦してほしい情報の条
件を受け付ける推薦条件入力手段と、推薦する情報を記
憶するコンテンツデータベースと、端末装置からのアク
セスがあった場合に、アクセスしてきたユーザの識別を
行うユーザ識別手段と、ユーザのアクセス履歴を管理す
るアクセス履歴管理手段と、端末装置から新しいコンテ
ンツの登録を受け付けるコンテンツ登録手段と、ユーザ
が以前に登録したコンテンツの特徴量、あるいはユーザ
が以前に選択したコンテンツの特徴量から、ユーザの好
むコンテンツの傾向を抽出するユーザ特徴情報算出手段
と、前記ユーザ特徴情報算出手段によって抽出されたユ
ーザ特徴情報を登録しておくユーザ特徴情報データベー
スと、ユーザ特徴情報を比較してユーザの好むコンテン
ツの傾向が類似しているユーザを選択する類似ユーザ選
択手段と、前記推薦条件入力手段から入力された推薦条
件に応じたコンテンツを選択するコンテンツ推薦手段
と、前記コンテンツ推薦手段で選択されたコンテンツを
出力するコンテンツ出力手段とを具備しコンテンツデー
タを推薦の要求があった場合にユーザが以前に登録し
た、あるいは以前選択したコンテンツデータの特徴量か
ら、ユーザの好むコンテンツの傾向を抽出し、その傾向
をユーザ間で比較し、そのユーザと類似したユーザを選
択し、選択された類似ユーザが以前に登録したコンテン
ツデータの中から、ユーザが指定した推薦条件に応じた
コンテンツデータを推薦する構成としたため、嗜好の類
似したユーザが好むコンテンツを推薦するものである。Also, the present invention provides, as an example, a network interface means for connecting to a terminal device via the Internet for data communication, a recommendation condition input means for receiving a condition of information to be recommended, and a content for storing information to be recommended. A database, a user identification unit for identifying a user who has accessed the database when there is access from the terminal device, an access history management unit for managing the access history of the user, and a content for accepting registration of new content from the terminal device Registering means, user characteristic information calculating means for extracting a tendency of the content preferred by the user from the characteristic amount of the content previously registered by the user or the characteristic amount of the content previously selected by the user, and the user characteristic information calculating means The user feature information extracted by A user feature information database to be stored, a similar user selection means for comparing the user feature information to select a user having a similar tendency of the content preferred by the user, and a recommendation condition input from the recommendation condition input means. Content recommendation means for selecting the selected content, and content output means for outputting the content selected by the content recommendation means, wherein when the content data is requested to be recommended, the user has previously registered or previously selected From the feature amount of the content data obtained, the tendency of the content that the user prefers is extracted, the tendency is compared among the users, a user similar to the user is selected, and the selected similar user selects the content data registered previously. From among them, it is configured to recommend content data according to the recommendation condition specified by the user. Because, it is intended to recommend the content that the user prefers that similar preferences.
【００７９】また、本発明は、一例として、推薦条件と
して、コンテンツデータベースに登録されたコンテンツ
のタイトル、あるいはコンテンツを特徴づける特徴量を
構成する文字列の一部分を入力することにより、推薦す
るコンテンツデータとして、推薦条件がコンテンツのタ
イトルあるいはコンテンツの特徴量の文字列と部分一致
するものを推薦する構成とし、あるコンテンツに関連す
る、あるいは派生する様々なコンテンツを推薦するもの
である。Further, according to the present invention, for example, by inputting a title of a content registered in a content database or a part of a character string constituting a feature amount characterizing the content as a recommendation condition, the content data to be recommended can be obtained. In this configuration, the recommendation condition is to recommend a content that partially matches the title of the content or the character string of the feature amount of the content, and recommends various contents related to or derived from a certain content.
【００８０】また、本発明は、一例として、少なくとも
２つ以上のコンテンツによって、１組のコンテンツレコ
ードを構成し、コンテンツデータベースには、前記のよ
うに構成されたコンテンツレコードが多数登録されてお
り、推薦条件として、タイトルを入力し推薦するコンテ
ンツデータとして、推薦条件で入力されたコンテンツを
含むコンテンツレコードの組をまず選択し、そのそれぞ
れのコンテンツレコードを構成する２つ以上のコンテン
ツの中から、推薦条件のコンテンツとは異なる方のコン
テンツを、推薦するべきコンテンツとして出力する構成
とし、あるコンテンツと組にするとふさわしいコンテン
ツを推薦するものである。Further, according to the present invention, as one example, a set of content records is constituted by at least two or more contents, and a large number of the content records configured as described above are registered in the content database. As a recommendation condition, a set of content records including the content input under the recommendation condition is first selected as content data to be input and recommended as a content condition, and a recommendation condition is selected from two or more contents constituting each content record. The content different from the content of the condition is configured to be output as the content to be recommended, and the content suitable for being paired with a certain content is recommended.
【００８１】また、本発明は、一例として、インターネ
ットを通じて端末装置に接続しデータ通信を行うネット
ワークインタフェース手段と、推薦してほしい情報の条
件を受け付ける推薦条件入力手段と、推薦する情報を記
憶するコンテンツデータベースと、端末装置からのアク
セスがあった場合に、アクセスしてきたユーザの識別を
行うユーザ識別手段と、ユーザのアクセス履歴を管理す
るアクセス履歴管理手段と、端末装置から新しいコンテ
ンツの登録を受け付けるコンテンツ登録手段と、ユーザ
が以前に登録したコンテンツの特徴量、あるいはユーザ
が以前に選択したコンテンツの特徴量から、ある条件に
あてはまるユーザの好むコンテンツの傾向を抽出する類
型情報算出手段と、前記類型情報算出手段によって算出
された類型情報を登録しておく類型情報データベース
と、類型情報を比較してユーザの好むコンテンツの傾向
が類似している類家を選択する類型情報選択手段と、前
記推薦条件入力手段から入力された推薦条件に応じたコ
ンテンツを選択するコンテンツ推薦手段と、前記コンテ
ンツ推薦手段で選択されたコンテンツおよび類型情報を
出力するコンテンツ出力手段とを具備しコンテンツデー
タを推薦の要求があった場合にユーザが以前に登録し
た、あるいは以前選択したコンテンツデータの特徴量か
ら、ユーザの好むコンテンツの傾向を抽出し、同時に、
ある条件に当てはまるユーザの好むコンテンツの傾向を
類型情報として算出しておき、そのユーザのコンテンツ
の傾向と、類型情報とを比較し、そのユーザと類似した
類型情報を選択し、ユーザが指定した推薦条件に応じた
コンテンツデータを推薦するとともに類型情報を提示す
る構成としたため、情報推薦時に、情報推薦の根拠とな
るそのユーザが当てはまる類型情報を提示するものであ
るである。The present invention also provides, as an example, a network interface means for performing data communication by connecting to a terminal device via the Internet, a recommendation condition input means for receiving a condition of information to be recommended, and a content storing information to be recommended. A database, a user identification unit for identifying a user who has accessed the database when there is access from the terminal device, an access history management unit for managing the access history of the user, and a content for accepting registration of new content from the terminal device Registration means, type information calculation means for extracting a user's favorite content tendency that satisfies a certain condition from a feature amount of content previously registered by the user or a feature amount of content previously selected by the user, and the type information The type information calculated by the calculation means is The type information database to be recorded, the type information selecting means for comparing the type information and selecting a kind family having a similar tendency of the content preferred by the user, and the recommendation condition input from the recommendation condition input means. A content recommendation unit for selecting content, and a content output unit for outputting the content and type information selected by the content recommendation unit, wherein the user has previously registered the content data when a request for recommendation has been made, or From the features of the previously selected content data, we extract the user's favorite content trends,
The tendency of the user's favorite content that satisfies a certain condition is calculated as type information, the user's content tendency is compared with the type information, type information similar to the user is selected, and the recommendation specified by the user is selected. Since it is configured to recommend content data according to conditions and present type information, at the time of information recommendation, type information applicable to the user, which is the basis of information recommendation, is presented.
【００８２】[0082]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照しながら説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００８３】（実施の形態１）まず、本発明の実施の形
態１について説明する。(Embodiment 1) First, Embodiment 1 of the present invention will be described.
【００８４】図１は、本発明の実施の形態１における情
報推薦装置のシステム構成図である。図１において、１
はインターネット５００を通じて端末装置１００に接続
しデータ通信を行うネットワークインタフェース手段で
あり、２は推薦する情報を記憶するコンテンツデータベ
ースであり、３は推薦してほしい情報の条件を受け付け
る推薦条件入力手段であり、４は前記推薦条件入力手段
３から入力された推薦条件に応じたコンテンツを選択す
るコンテンツ推薦手段であり、５は前記コンテンツ推薦
手段４で選択されたコンテンツを出力するコンテンツ出
力手段である。FIG. 1 is a system configuration diagram of the information recommendation device according to the first embodiment of the present invention. In FIG. 1, 1
A network interface means for connecting to the terminal device 100 via the Internet 500 to perform data communication, a content database 2 for storing information to be recommended, and a recommendation condition input means for receiving a condition of information to be recommended Reference numeral 4 denotes a content recommendation unit for selecting content corresponding to the recommendation condition input from the recommendation condition input unit 3, and reference numeral 5 denotes a content output unit for outputting the content selected by the content recommendation unit 4.
【００８５】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。The hardware configuration in which the system configured as described above is executed is basically the same as the configuration of a general-purpose computer system, and a description thereof will be omitted.
【００８６】以上のように構成されたシステムで動作す
る情報推薦装置１０００の動作を説明する。説明にあた
っては、料理の推薦システムを例にして図２のフローチ
ャートを参照しながら説明する。The operation of the information recommendation device 1000 operating in the system configured as described above will be described. In the description, a dish recommendation system will be described as an example with reference to the flowchart of FIG.
【００８７】（ステップＡ１）端末装置１００によって
ユーザが入力した推薦条件がインターネット５００を通
じて送信され、情報推薦装置１０００のネットワークイ
ンタフェース手段１が受信する。(Step A1) The recommendation condition input by the user through the terminal device 100 is transmitted through the Internet 500, and is received by the network interface unit 1 of the information recommendation device 1000.
【００８８】例えば、端末装置１００によって推薦条件
として項目が材料、その属性値が「牛肉、ニンジン、た
まねぎ」と入力されると、それが情報推薦装置１０００
に送られ、推薦条件入力手段３へと入力される。なお、
項目と属性値については後述する。For example, when the terminal device 100 inputs an item as a recommendation condition and an attribute value of “beef, carrot and onion”, the information recommendation device 1000
To the recommendation condition input means 3. In addition,
Items and attribute values will be described later.
【００８９】（ステップＡ２）ステップＡ１において受
信した推薦条件に合致するコンテンツを、コンテンツデ
ータベース２から選択する。(Step A2) The content matching the recommendation condition received in step A1 is selected from the content database 2.
【００９０】コンテンツデータベース２には、コンテン
ツデータとして料理レシピのデータが登録されている。
具体的な料理レシピデータの例を図３に示す。In the content database 2, cooking recipe data is registered as content data.
FIG. 3 shows an example of specific cooking recipe data.
【００９１】図３において、各コンテンツは、それぞれ
複数の項目とそれらの各項目に対応する属性値とを有す
る複数のデータから構成されている。すなわち、データ
の属性を表す項目として「データＩＤ」「レシピ名」
「調理法」「材料」「調理時間」「カロリー」「感想」
などの項目があり、それらの項目に対応する属性値とし
て「レシピ名」という項目に対応する属性値としてハン
バーグ、「調理法」という項目に対応する属性値として
ハンバーグの調理方法が書かれている。また、「材料」
「調理時間」「カロリー」などの項目に対応する属性値
も具体的に書かれている。これらの「材料」「調理時
間」「カロリー」などの項目はハンバーグというレシピ
を特徴づける物で、具体的な食品名や物理的な量で表現
されている。これらを客観的特徴量と呼ぶ。In FIG. 3, each content is composed of a plurality of data each having a plurality of items and attribute values corresponding to the respective items. In other words, items representing data attributes include “data ID”, “recipe name”
"Cooking method""Material""Cookingtime""Calories""Impression"
There is an item such as hamburger as an attribute value corresponding to the item "recipe name" as an attribute value corresponding to those items, and a hamburger cooking method as an attribute value corresponding to the item "cooking method". . Also, "Material"
Attribute values corresponding to items such as “cooking time” and “calorie” are also specifically described. Items such as “material”, “cooking time”, and “calorie” characterize the recipe of hamburger, and are expressed by specific food names and physical quantities. These are called objective features.
【００９２】また、「感想」という項目に対応する属性
値は、このレシピのコンテンツの作成者、あるいは登録
者の主観による特徴量であり、例えば５段階評価で「お
手軽度」が４，「あっさり度」が２などと与えられてい
る。これらを主観的特徴量と呼ぶ。The attribute value corresponding to the item “impression” is a characteristic amount based on the subjective content of the creator or registrant of the content of this recipe. The degree of lightness is given as 2. These are called subjective features.
【００９３】また、ステップＡ１において入力された推
薦条件として入力された項目、及び属性値は、図３のコ
ンテンツが有する項目及び属性値と同様に構成されてい
るものである。The items and attribute values input as the recommendation conditions in step A1 have the same configuration as the items and attribute values of the content shown in FIG.
【００９４】なお、この主観的特徴量は、属性値として
「お手軽度＝４」のように定量化して記述してもよい
し、単に属性値として「お手軽」「こってり」など主観
的な特徴を定性的に記述してもよい。Note that this subjective feature amount may be quantified and described as an attribute value such as “easyness = 4”, or may simply be a subjective value such as “easy” or “rich” as the attribute value. The features may be described qualitatively.
【００９５】なお、本実施の形態では、主観的特徴を表
す項目として「感想」という項目を設け、この項目に対
応する属性値が「お手軽度」が４、「あっさり度」が２
などで与えられるとして説明したが、これに限らない。
項目が「お手軽度」であり、対応する属性値が４であ
り、また項目が「あっさり度」であり、対応する属性値
が２であるとしても構わない。すなわち、主観的特徴を
表す複数の項目を設け、それぞれの項目に対応する属性
値を数値で表しても構わない。In the present embodiment, an item “impression” is provided as an item representing a subjective feature, and the attribute value corresponding to this item is “easy” is 4 and “easiness” is 2
Although described as being given by, for example, it is not limited to this.
The item may be “easy”, the corresponding attribute value may be 4, and the item may be “easy” and the corresponding attribute value may be 2. That is, a plurality of items representing subjective characteristics may be provided, and attribute values corresponding to the respective items may be represented by numerical values.
【００９６】このような形式でコンテンツデータベース
２に多数のレシピデータが登録されている。ステップＡ
１で入力された推薦条件に対し、コンテンツ推薦手段４
はこれらのレシピデータの属性値とを比較し合致度の高
いコンテンツデータを選択する。A large number of recipe data are registered in the content database 2 in such a format. Step A
In response to the recommendation condition input in step 1, the content recommendation means 4
Compares the attribute values of these recipe data and selects content data having a high degree of matching.
【００９７】（ステップＡ３）ステップＡ２において選
択されたコンテンツ（レシピデータ）が、コンテンツ出
力手段５からネットワークインタフェース手段１を通じ
て端末装置１００に送信され、端末装置１００の表示画
面にその内容や一覧が表示される。(Step A3) The content (recipe data) selected in step A2 is transmitted from the content output means 5 to the terminal device 100 via the network interface means 1, and the content or list is displayed on the display screen of the terminal device 100. Is done.
【００９８】端末装置１００での表示方式については特
に問わないが、例えば図１５のようにＷＷＷブラウザに
レシピが表示される。一度に推薦したコンテンツデータ
の全てを表示できない場合は、ＷＷＷブラウザの画面を
スクロールしたり、ページを送るなどして見ることがで
きる。The display method on the terminal device 100 is not particularly limited. For example, the recipe is displayed on a WWW browser as shown in FIG. If all of the recommended content data cannot be displayed at one time, the content can be viewed by scrolling the screen of the WWW browser or sending a page.
【００９９】以上のような手順で、コンテンツを推薦す
るが、ステップＡ２における推薦コンテンツの選択の具
体的な方法としては、例えば図４で示すような方法で行
う。The content is recommended in the above procedure. As a specific method of selecting the recommended content in step A2, for example, a method shown in FIG. 4 is used.
【０１００】（ステップＡ２１）コンテンツデータベー
ス２の中から、コンテンツを一つ選択する。(Step A21) One content is selected from the content database 2.
【０１０１】（ステップＡ２２）選択したコンテンツデ
ータは、すでに図３で示したような形式で登録されてい
る。(Step A22) The selected content data has already been registered in the format shown in FIG.
【０１０２】そこで、推薦条件である材料という項目に
対応する「牛肉、ニンジン、たまねぎ」という属性値
と、コンテンツデータの材料という項目に対応する属性
値とを比較し、一致する属性値の数をカウントする。例
えば、現在選択しているコンテンツが図３のハンバーグ
であった場合、材料という項目の属性値のうち「たまね
ぎ」が推薦条件の材料という項目に対応する属性値と一
致するので、一致する属性値の数は１となる。そして、
このカウント値を３倍したものをハンバーグの材料とい
う項目に対する評価値とする。Therefore, the attribute value “beef, carrot, onion” corresponding to the item “material” as a recommendation condition is compared with the attribute value corresponding to the item “material” of the content data, and the number of matching attribute values is determined. Count. For example, if the currently selected content is the hamburger steak of FIG. 3, “onion” among the attribute values of the item “material” matches the attribute value corresponding to the item “material” of the recommendation condition. Is 1. And
The value obtained by multiplying the count value by three is used as an evaluation value for the item of hamburger material.
【０１０３】すなわち、入力される推薦条件と各コンテ
ンツとの類似性を判定するために、予め各項目毎に類似
の程度に応じて点数をつける点数化方法が決められてい
る。上記のハンバーグの材料という項目に対する評価値
は、このような点数化方法に従って算出されたものであ
る。つまり上記の例では、材料という項目についての点
数化方法は、材料という項目の属性値のうち一致した属
性値の個数を３倍したものを材料という項目の点数とす
るものである。この点数化方法により点数化することに
より、ハンバーグの材料という項目の評価値は上述した
ように３点になる。That is, in order to determine the similarity between the input recommendation condition and each content, a scoring method for scoring each item according to the degree of similarity is determined in advance. The evaluation value for the item of hamburger material is calculated according to such a scoring method. In other words, in the above example, the scoring method for the item “material” is to set the score of the item “material” to three times the number of matching attribute values among the attribute values of the item “material”. By scoring according to this scoring method, the evaluation value of the item of hamburger material becomes three points as described above.
【０１０４】（ステップＡ２３）次に、コンテンツデー
タベース２にまだ推薦条件に対する評価値を与えていな
いコンテンツが存在するかどうかを確認する。もし、ま
だのデータが存在すれば再びステップＡ２１に戻って、
次のコンテンツデータに対する処理を続ける。(Step A23) Next, it is checked whether or not there is any content in the content database 2 for which an evaluation value for the recommended condition has not been given yet. If there is still data, return to step A21 again,
Processing for the next content data is continued.
【０１０５】もし、すべてのコンテンツデータに対して
処理が完了すればステップＡ２４に移る。If the processing has been completed for all the content data, the process proceeds to step A24.
【０１０６】（ステップＡ２４）最後に、ステップＡ２
２で与えた評価値の高い方から規定数のコンテンツを選
択する。この規定数とはあらかじめシステムの方で決め
ておいてもよいし、推薦条件と同時にユーザに最大推薦
数としてしてしてもらってもよい。(Step A24) Finally, step A2
The specified number of contents are selected from the higher evaluation value given in 2. The specified number may be determined in advance by the system, or may be set as the maximum recommended number by the user simultaneously with the recommendation condition.
【０１０７】以上のような手順により、コンテンツデー
タベース２内のすべてのコンテンツデータの中から推薦
条件に合ったデータを選択し、提示することが可能とな
る。According to the above-described procedure, it is possible to select data that meets the recommendation conditions from all the content data in the content database 2 and present the selected data.
【０１０８】なお、他の項目についてもその項目につい
ての点数化方法が予め決められており、その項目の評価
値を点数により算出することが出来、各項目の評価値が
点数で与えられるので、推薦条件が、複数種類の項目と
それらの項目に対応する属性値から構成される場合であ
っても、それらの項目毎の評価値を集計することによ
り、評価値の高い方から規定数のコンテンツを選択する
だけで、推薦条件に総合的に一致したコンテンツを推薦
することが出来る。The scoring method for other items is determined in advance, and the evaluation value of the item can be calculated by the score. The evaluation value of each item is given by the score. Even when the recommendation condition is composed of a plurality of types of items and attribute values corresponding to those items, the evaluation value for each of those items is aggregated, so that a specified number of contents from the higher evaluation value are obtained. By simply selecting, it is possible to recommend a content that comprehensively matches the recommendation conditions.
【０１０９】なお、本実施の形態では、推薦条件として
材料という項目の属性値が「牛肉、ニンジン、たまね
ぎ」であるという、客観的かつ定性的な条件を用いて説
明したが、本発明はこれに限定する物ではなく、例えば
客観的かつ定量的な推薦条件でもあってもよい。In the present embodiment, an explanation has been given using an objective and qualitative condition that the attribute value of the item “material” is “beef, carrot, onion” as the recommendation condition. However, the conditions may be objective and quantitative recommendation conditions.
【０１１０】具体的には、推薦条件として「調理時間が
30分」という条件でもよい。ここで、「調理時間が３０
分」とは、推薦条件の項目が調理時間であり、対応する
属性値が３０分ということを意味しているものとする。Specifically, as the recommendation condition, “cooking time
"30 minutes" may be used. Here, "cooking time is 30
"Minute" means that the item of the recommendation condition is the cooking time, and the corresponding attribute value is 30 minutes.
【０１１１】この場合、推薦コンテンツの選択方法とし
ては図４におけるステップＡ２２において、コンテンツ
データの属性値の一致する数をカウントするのではな
く、推薦条件の属性値とそれぞれのコンテンツの属性値
との差分の絶対値を評価する方法が考えられる。例え
ば、属性値の差分の絶対値が、５以下なら２点、６以上
１０以下なら１点。１１以上なら０点などである。この
場合、推薦条件の属性値が３０分で、あるレシピの調理
時間が２０分であったならば差分の絶対値が１０となる
ため、１点の評価値が与えられることになる。このよう
に、調理時間という項目についての点数化方法は、上述
した材料という項目とは異なったものが使用されてい
る。In this case, as a method of selecting a recommended content, in step A22 in FIG. 4, instead of counting the number of matching attribute values of the content data, the attribute value of the recommendation condition and the attribute value of each content are not counted. A method of evaluating the absolute value of the difference can be considered. For example, 2 points if the absolute value of the attribute value difference is 5 or less, and 1 point if the absolute value is 6 or more and 10 or less. If it is 11 or more, it is 0 point. In this case, if the attribute value of the recommendation condition is 30 minutes and the cooking time of a certain recipe is 20 minutes, the absolute value of the difference becomes 10, so that one evaluation value is given. As described above, the scoring method for the item of the cooking time is different from the above-mentioned item of the material.
【０１１２】また、以上の例は客観的な特徴量に基づい
た情報推薦であったが、主観的な特徴量に基づいてもよ
い。推薦条件として主観的でかつ定量的な条件として例
えば「お手軽度３、あっさり度４」などのように入力す
る。In the above example, the information recommendation is based on an objective feature, but may be based on a subjective feature. As a recommendation condition, a subjective and quantitative condition is input as, for example, “easyness 3, lightness 4”.
【０１１３】ここで、「お手軽度３、あっさり度４」と
は、推薦条件の項目が感想であり、対応する属性値がお
手軽度３、あっさり度４であることを意味しているもの
とする。Here, “easyness 3 and lightness 4” means that the item of the recommendation condition is an impression and the corresponding attribute value is lightness 3 and lightness 4. And
【０１１４】あるいは、「あっさり度」、「お手軽度」
などの主観的特徴を表す複数の項目を設け、それぞれの
項目に対応する属性値を数値で表す場合には、「お手軽
度３、あっさり度４」とは、推薦条件が、「お手軽度」
と「あっさり度」の２個の項目から構成され、「お手軽
度」という項目に対応する属性値は３であり、「あっさ
り度」という項目に対応する属性値は４であることを意
味している。Alternatively, “easiness” or “easy”
In the case where a plurality of items representing subjective characteristics such as are provided and attribute values corresponding to the respective items are represented by numerical values, “easyness 3, lightness 4” means that the recommendation condition is “easyness”. "
, And the attribute value corresponding to the item “easy” is 3, and the attribute value corresponding to the item “easiness” is 4. ing.
【０１１５】また、推薦条件は、これらのいずれの方法
で表すことも出来るが、コンテンツが主観的特徴を表し
ている方法と同じ方法に従って主観的特徴を表している
ものとする。Although the recommendation condition can be expressed by any of these methods, it is assumed that the content expresses the subjective characteristic according to the same method as the method expressing the subjective characteristic.
【０１１６】この場合、推薦コンテンツの選択方法とし
ては図４におけるステップＡ２２において、一致する属
性値の数をカウントするのではなく、推薦条件の主観的
な項目を表す項目に対応する属性値とそれぞれのコンテ
ンツの推薦条件で示されている項目と同じ項目に対応す
る属性値との差分の絶対値を評価する方法が考えられ
る。例えば、評価値の差分の絶対値が、０以下なら２
点、１なら１点。２以上なら０点などである。In this case, as a method of selecting a recommended content, in step A22 in FIG. 4, instead of counting the number of matching attribute values, attribute values corresponding to items representing subjective items of the recommendation conditions are set. A method of evaluating the absolute value of the difference between the item indicated by the recommendation condition of the content and the attribute value corresponding to the same item is conceivable. For example, if the absolute value of the difference between the evaluation values is 0 or less, 2
1 point if 1 point. If it is 2 or more, it is 0 point.
【０１１７】図３に示したハンバーグの場合、推薦条件
「お手軽度３、あっさり度４」すなわち、お手軽度とい
う項目の属性値が３であり、あっさり度という項目の属
性値が４であるような推薦条件に対しては、お手軽度に
ついては評価値の差分の絶対値が１なので１点、あっさ
り度については差分の絶対値が２なので０点となるた
め、合計１点の評価値が与えられることになる。In the case of the hamburger shown in FIG. 3, the recommendation condition “easyness 3, lightness 4”, ie, the attribute value of the lightness item is 3, and the attribute value of the lightness item 4 is For such a recommendation condition, the ease value is 1 point because the absolute value of the difference between the evaluation values is 1, and the lightness is 0 because the absolute value of the difference is 2 so the evaluation value is 1 point in total. Will be given.
【０１１８】また、主観的な特徴量に基づく場合であっ
ても、コンテンツデータに図３のように「お手軽度４」
のように定量的ではなく、単に「お手軽」のように定性
的に属性値が与えられている場合は、本発明の実施の形
態のように、項目の一致度に基づく方法が利用可能であ
ることはいうまでもない。Further, even when the content data is based on the subjective feature amount, the content data is “easy 4” as shown in FIG.
If the attribute value is not qualitatively given but is qualitatively given simply as “easy”, a method based on the degree of matching of items can be used as in the embodiment of the present invention. Needless to say, there is.
【０１１９】なお、属性値が定性的な値である場合にお
いて、属性値の完全な一致でもって評価値を加点する方
法の他に、あらかじめ属性値間の類似度を定義したシソ
ーラスを用意し、推薦条件と各コンテンツデータの属性
値が完全に一致しない場合においても、その類似度から
評価値を与えることも可能である。When the attribute value is a qualitative value, in addition to the method of adding the evaluation value based on the perfect match of the attribute value, a thesaurus in which the similarity between the attribute values is defined in advance is prepared. Even when the recommendation condition does not completely match the attribute value of each piece of content data, an evaluation value can be given from the similarity.
【０１２０】すなわち、シソーラスとは単語を体系的に
木構造に分類したものであり、どの階層においても、同
一カテゴリに属する各単語はその用例、意味が同一カテ
ゴリに属さない場合よりも類似したものであると捉える
ことができる。そして、浅い階層から深い階層へと順に
カテゴリが細分されている。従って、２つの異なった単
語が深い階層まで同一カテゴリに属する場合の類似度
は、２つの異なった単語が浅い階層までしか同一カテゴ
リに属さない場合より、類似度が高いといえる。That is, a thesaurus is a systematic classification of words into a tree structure, and in any hierarchy, each word belonging to the same category has a similar example and meaning more than when it does not belong to the same category. Can be considered as The categories are subdivided in order from a shallow hierarchy to a deep hierarchy. Therefore, it can be said that the similarity when two different words belong to the same category up to a deep hierarchy is higher than when the two different words belong to the same category only up to a shallow hierarchy.
【０１２１】従って、属性値間の類似度として、例え
ば、属性値としての２つの単語がシソーラスの第１階層
まで同一カテゴリに属する場合は、類似度として０％と
とし、シソーラスの第２階層まで同一カテゴリに属する
場合は、類似度として２０％ととし、シソーラスの第３
階層まで同一カテゴリに属する場合は、類似度として４
０％ととし、シソーラスの第４階層まで同一カテゴリに
属する場合は、類似度として６０％ととし、シソーラス
の第５階層あるいはそれ以上の階層で同一カテゴリに属
する場合は、類似度として８０％ととし、これら２つの
単語が完全に一致する場合は、類似度として１００％と
とする。Therefore, as a similarity between attribute values, for example, when two words as attribute values belong to the same category up to the first layer of the thesaurus, the similarity is set to 0%, and up to the second layer of the thesaurus. If they belong to the same category, the similarity is set to 20%, and the third thesaurus
If it belongs to the same category up to the layer, the similarity
0%, the similarity is assumed to be 60% when belonging to the same category up to the fourth hierarchy of the thesaurus, and the similarity is assumed to be 80% when belonging to the same category at the fifth or higher hierarchy of the thesaurus. When these two words completely match, the similarity is set to 100%.
【０１２２】このように属性値間の類似度を定義した場
合、例えば、推薦条件の感想という項目に対応する属性
値に「盛り上がった」が含まれていたとする。一方、コ
ンテンツデータの感想という項目に対応する属性値に
「楽しい」という項目が含まれているが、「盛り上がっ
た」という項目は含まれていないとする。このような場
合、「盛り上がった」と「楽しい」との類似度をシソー
ラスを用いて求めたとする。そして、この類似度が８０
％であったとする。そうすると、類似度を点数に変換す
るための予め決められている規則を使って求めた類似度
を点数に変換する。類似度８０％が５点に変換されたと
すると、評価値は５点であることになる。また、コンテ
ンツの感想という項目に上記の例で「楽しい」という属
性値の代わりに「おいしい」という項目が含まれいると
する。このような場合、シソーラスを用いて「盛り上が
った」と「おいしい」との類似度を求める。そして、こ
の類似度が６０％であったとする。そうすると、前述し
た類似度を点数に変換する規則を使って求めた類似度を
点数に変換する。類似度が６０％が３点に変換されたと
すると、評価値は３点であることになる。従って、「楽
しい」という属性値を有する感想という項目の評価値
は、「おいしい」という属性値を有する感想という項目
の評価値より低くなる。When the similarity between the attribute values is defined in this way, for example, it is assumed that the attribute value corresponding to the item of impression of the recommendation condition includes “excitement”. On the other hand, it is assumed that the attribute value corresponding to the item of the impression of the content data includes the item “fun”, but does not include the item “excitement”. In such a case, it is assumed that the similarity between “excited” and “fun” has been obtained using a thesaurus. And this similarity is 80
%. Then, the similarity obtained using a predetermined rule for converting the similarity into a score is converted into a score. If the similarity of 80% is converted into five points, the evaluation value is five points. In addition, it is assumed that the item of the impression of the content includes the item of “delicious” instead of the attribute value of “fun” in the above example. In such a case, the similarity between “excited” and “delicious” is obtained using a thesaurus. Then, it is assumed that this similarity is 60%. Then, the similarity calculated using the above-described rule for converting the similarity into a score is converted into a score. If the similarity is converted to three points at 60%, the evaluation value is three points. Therefore, the evaluation value of the item of the impression having the attribute value of “fun” is lower than the evaluation value of the item of the impression having the attribute value of “delicious”.
【０１２３】もちろん、上述した各種方法を組み合わせ
ることも可能であることはいうまでもない。例えば、推
薦条件として、「牛肉、ニンジン、たまねぎ」、「調理
時間が30分」、「お手軽度３、あっさり度４」、及び
「盛り上がった」などと複数の推薦条件を組み合わせた
推薦条件を入力することが出来る。これらの推薦条件
は、それぞれ上述した各種方法により評価値を決めるこ
とが出来る。そして、それぞれの評価値を合計した点数
の高い方から規定数のコンテンツを選択するようにすれ
ばよい。It goes without saying that various methods described above can be combined. For example, as the recommendation condition, a recommendation condition combining a plurality of recommendation conditions such as "beef, carrot, onion", "cooking time of 30 minutes", "easyness 3, lightness 4", and "excitement" is used. You can enter it. For these recommendation conditions, the evaluation value can be determined by the various methods described above. Then, the specified number of contents may be selected from the higher score obtained by summing the respective evaluation values.
【０１２４】以上のようなシステム構成、および動作を
することにより、コンテンツデータベース２に搭載して
いるコンテンツデータの中からユーザの要求に応じたデ
ータを推薦することが可能となる情報推薦装置を実現す
ることができる。特に、コンテンツデータに主観的な特
徴量を属性として持たせることにより、「お手軽な料
理」「あっさりした料理」「楽しい料理」などの主観的
あるいは感覚的な推薦条件での情報の推薦も可能にな
る。By performing the above system configuration and operation, an information recommendation apparatus that can recommend data according to a user's request from among the content data loaded in the content database 2 is realized. can do. In particular, by assigning subjective characteristics to content data as attributes, it is also possible to recommend information under subjective or sensory recommendation conditions such as "easy dishes,""easydishes," and "fun dishes." become.
【０１２５】なお、本実施の形態では、推薦条件が項目
と対応する属性値を持つとして説明したが、このことは
ユーザが推薦条件を入力する際に、必ず項目と対応する
属性値を入力しなければならないということを示すもの
ではない。すなわち、ユーザがユーザ端末から推薦条件
を入力する際に、「牛肉、ニンジン、たまねぎ」など単
に材料という項目の属性値のみを入力する場合もある。
この場合、ユーザ端末に表示されるＧＵＩによって、ユ
ーザから入力された推薦条件がどの項目の属性値かが特
定される。具体的には、このＧＵＩが「貴方が希望する
材料を入力してください」というメッセージを表示し、
このメッセージに従って、ユーザが「牛肉、ニンジン、
タマネギ」と入力した場合には、このＧＵＩは「牛肉、
タマネギ、ニンジン」が材料という項目に対応する属性
値であるとみなすことが出来る。このように、ユーザに
とっては、項目と属性値を必ずしも組にして入力しなけ
ればならないという制限はない。ただし、本実施の形態
の情報推薦装置が内部で処理する際の推薦条件は、上記
のＧＵＩなどにより項目が特定されるなどにより、必
ず、項目と属性値との組で表されている。In the present embodiment, the description has been given assuming that the recommendation condition has an attribute value corresponding to the item. However, this means that when the user inputs the recommendation condition, the attribute value corresponding to the item must be input. It does not indicate that it must. That is, when the user inputs the recommendation condition from the user terminal, the user may input only the attribute value of the item of the material such as “beef, carrot, onion”.
In this case, the GUI displayed on the user terminal specifies which attribute value of the recommendation condition input by the user. Specifically, this GUI displays the message "Please enter the material you want",
According to this message, the user says "beef, carrot,
If you enter "onion," this GUI will be "beef,
“Onion, carrot” can be regarded as an attribute value corresponding to the item of material. As described above, there is no restriction on the user that the item and the attribute value must always be input as a set. However, the recommendation conditions when the information recommendation apparatus according to the present embodiment performs processing internally are always represented by a set of an item and an attribute value, for example, because the item is specified by the GUI or the like.
【０１２６】なお、本実施の形態の推薦条件入力手段３
は本発明の条件入力手段の例であり、本実施の形態のコ
ンテンツ推薦手段４は本発明の推薦手段の例であり、本
実施の形態のコンテンツデータは本発明のコンテンツの
例である。The recommendation condition input means 3 of this embodiment
Is an example of the condition input means of the present invention, the content recommending means 4 of the present embodiment is an example of the recommending means of the present invention, and the content data of the present embodiment is an example of the content of the present invention.
【０１２７】（実施の形態２）次に、本発明の実施の形
態２について説明する。(Embodiment 2) Next, Embodiment 2 of the present invention will be described.
【０１２８】図５は、本発明の実施の形態２における情
報推薦装置１０００のシステム構成図である。FIG. 5 is a system configuration diagram of the information recommendation device 1000 according to the second embodiment of the present invention.
【０１２９】図５は図１において示した、第１の実施の
形態のシステム構成図から、ユーザ識別手段６、アクセ
ス管理手段７、コンテンツ登録手段８を追加した構成と
なっている。FIG. 5 shows a configuration in which a user identification unit 6, an access management unit 7, and a content registration unit 8 are added to the system configuration diagram of the first embodiment shown in FIG.
【０１３０】図５において、１はネットワークインタフ
ェース手段、２はコンテンツデータベース、３は推薦条
件入力手段、４はコンテンツ推薦手段、５はコンテンツ
出力手段、６は端末装置からのアクセスがあった場合
に、アクセスしてきたユーザの識別を行うユーザ識別手
段、７はユーザのアクセス履歴を管理するアクセス履歴
管理手段、８は端末装置から新しいコンテンツの登録を
受け付けるコンテンツ登録手段である。In FIG. 5, 1 is a network interface unit, 2 is a content database, 3 is a recommendation condition input unit, 4 is a content recommendation unit, 5 is a content output unit, and 6 is an access from a terminal device. User identification means for identifying a user who has accessed, access history management means for managing the access history of the user, and content registration means for accepting registration of new content from the terminal device.
【０１３１】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。The hardware configuration in which the system configured as described above is executed is basically the same as the configuration of a general-purpose computer system, and a description thereof will be omitted.
【０１３２】以上のように構成されたシステムで動作す
る情報推薦装置１０００の動作を説明する。The operation of the information recommendation device 1000 that operates in the system configured as described above will be described.
【０１３３】まず、本実施の形態においては、ユーザが
情報の推薦を受けるに先立って、ユーザがコンテンツデ
ータを登録する必要がある。First, in this embodiment, the user needs to register content data before the user receives information recommendation.
【０１３４】コンテンツデータの登録の手順を図６のフ
ローチャートを参照しながら説明する。The procedure for registering content data will be described with reference to the flowchart in FIG.
【０１３５】（ステップＢ１、Ｂ２）端末装置１００に
よってユーザがコンテンツの登録のために情報推薦装置
１０００にアクセスをすると、ユーザ識別手段６によっ
てユーザＩＤの入力が要求される。ユーザＩＤを持って
いないユーザは、この情報推薦装置の初めての利用とい
うことになり、ステップＢ２においてユーザＩＤを発行
される。(Steps B1, B2) When the user accesses the information recommendation device 1000 for content registration by the terminal device 100, the user identification means 6 requests input of a user ID. A user who does not have a user ID is the first use of the information recommendation device, and a user ID is issued in step B2.
【０１３６】また、ユーザＩＤをすでに持っている場合
は、ユーザはそのＩＤ番号を入力しステップＢ３に移
る。If the user already has a user ID, the user inputs the ID number and proceeds to step B3.
【０１３７】なお、ステップＢ２においてユーザＩＤを
発行する際にはユーザＩＤとともにパスワードも発行し
てもよい。この場合、ステップＢ１においてはユーザＩ
Ｄとパスワードが必要となる。When issuing a user ID in step B2, a password may be issued together with the user ID. In this case, in step B1, the user I
D and password are required.
【０１３８】（ステップＢ３）ユーザがコンテンツデー
タの登録を行う。料理レシピの場合、図３で示したよう
に、「レシピ名」「調理法」「材料」「調理時間」「評
価」などの項目について、対応する属性値をユーザが記
入し登録する。(Step B3) The user registers content data. In the case of a cooking recipe, as shown in FIG. 3, the user enters and registers corresponding attribute values for items such as “recipe name”, “cooking method”, “material”, “cooking time”, and “evaluation”.
【０１３９】登録にあたっては端末装置１００の表示画
面に表示されているＷＷＷブラウザを用い、所定のフォ
ーマットの空欄を埋めていくことによってコンテンツデ
ータを記入する。記入が終了すると、ＷＷＷブラウザに
表示されている「登録」ボタンを押すなどの動作によ
り、コンテンツ登録手段８がコンテンツデータベース２
に新しいコンテンツデータとして登録する。このとき、
このコンテンツデータにはデータＩＤが付与される。At the time of registration, content data is entered by using a WWW browser displayed on the display screen of the terminal device 100 and filling in blanks of a predetermined format. When the entry is completed, the content registration means 8 operates the content database 2 by pressing the "register" button displayed on the WWW browser.
Is registered as new content data. At this time,
A data ID is assigned to the content data.
【０１４０】（ステップＢ４）ステップＢ３においてコ
ンテンツデータが登録されると、現在登録したユーザＩ
Ｄのユーザについて、コンテンツデータの登録の日時、
登録したデータＩＤ、このユーザのコンテンツの登録
数、などの情報がアクセス履歴管理手段７において、更
新され記憶される。(Step B4) When the content data is registered in step B3, the currently registered user I
For the user of D, the date and time of registration of the content data,
Information such as the registered data ID and the number of registered contents of the user is updated and stored in the access history management means 7.
【０１４１】（ステップＢ５）別の新しいコンテンツデ
ータを登録するかどうかをユーザに確認する。登録を継
続する場合はステップＢ３にもどり、登録を終了する場
合は一連の登録処理を終了する。(Step B5) The user is asked whether to register another new content data. If the registration is to be continued, the process returns to step B3. If the registration is to be ended, a series of registration processing is ended.
【０１４２】以上のように、ユーザがコンテンツデータ
を登録する。コンテンツデータを登録することにより、
コンテンツデータベース２に登録されたコンテンツデー
タ数が増加し、同時にユーザの登録の履歴が更新され
る。As described above, the user registers the content data. By registering content data,
The number of content data registered in the content database 2 increases, and at the same time, the history of user registration is updated.
【０１４３】なお、ユーザがコンテンツデータを登録す
る際の記入項目は、図３で示したものの他にも様々な項
目が考えられる。例えば、客観的な項目として、その日
の気候、食事をした日（曜日、あるいはクリスマス、誕
生日、など特別な日）、食事をした場所、食事をした時
間帯、料理をした人、一緒に食べた人、使った調理器
具、どの程度手作りなのか、家族構成、職業、食材を買
い求めた場所、食事にかかった予算、食事を作るのにか
かった時間、普段どの程度自分で料理を作るか（週に何
日くらいか）、などが考えられる。It should be noted that various items can be considered as entry items when the user registers content data, in addition to those shown in FIG. For example, objective items include the climate of the day, the day of the meal (day of the week or a special day such as Christmas or birthday), the place where the meal was, the time of the meal, the person who cooked, and the meal People, the utensils used, how much they are homemade, family structure, occupation, place where they bought the food, budget for the meal, time to prepare the meal, how much you usually cook yourself ( How many days a week), and so on.
【０１４４】また、同様に主観的な項目も様々なものが
考えれられる。例えば、その日の気候の快適度合い、そ
の日の気分、その日の体調、その料理を選択した理由、
食事の状況（寂しい食事、にぎやかな食事、特別な食
事、楽しい食事）、食事の満足度合い、食べた人の反
応、食事後の体調、食事後の気分、などが考えられる。
あるいは、そのユーザの背景となる食に対する考え方に
ついての項目も考えられる。例えば、食べることは好き
か、料理は好きか、食事は何を重視するか（おいしさ、
栄養、健康、予算、手軽さ）などである。これらの一部
あるいは全部の項目について、登録時に記入してもらう
構成としてもよい。Similarly, a variety of subjective items can be considered. For example, the comfort level of the weather of the day, the mood of the day, the physical condition of the day, the reason for choosing the food,
The state of the meal (a lonely meal, a busy meal, a special meal, a pleasant meal), the degree of satisfaction of the meal, the reaction of the eater, the physical condition after the meal, the mood after the meal, and the like can be considered.
Alternatively, there may be an item regarding the way of thinking about food as the background of the user. For example, do you like to eat, to cook, or to focus on food (delicious,
Nutrition, health, budget, and convenience). Some or all of these items may be filled out at the time of registration.
【０１４５】また、特に主観的な項目については、記入
方法として、形容詞などで定性的に（「楽しく、おいし
かった食事」など）記入する形式としてもよいし、ある
いは形容詞とその度合いによって定量的に（「楽しさ＝
３」「おいしさ＝５」など）記入する形式としてもよ
い。In particular, for subjective items, the entry method may be a form of qualitative entry (eg, "fun and delicious meal") with adjectives, or a quantitative method based on the adjectives and their degree. ("Fun =
3) "Taste = 5" etc.).
【０１４６】あるいは、前記の記入項目は食事の因果関
係の観点にも分類でき、その観点で記入してもらっても
よい。[0146] Alternatively, the above-mentioned entry items can also be classified in terms of the causal relationship of meals, and may be entered from that viewpoint.
【０１４７】具体的には、「なぜその料理を選択したの
か」あるいは「食事をする前の状態はどうだったのか」
に関する項目を記入項目として設定する。その例とし
て、その日の気分、その日の気候、その料理を選択した
理由、食事前の体調、などがあげられる。[0147] Specifically, "Why did you choose the dish?" Or "What was the state before eating?"
Related items are set as entry items. Examples include the mood of the day, the weather of the day, the reason for choosing the dish, the physical condition before a meal, and the like.
【０１４８】あるいは、「食事のあと、どうなったか」
に関する項目を記入項目として設定する。その例とし
て、食事の状況、食事の満足度合い、食べた人の反応、
食事後の体調、食事後の気分、などがあげられる。Or, "What happened after a meal?"
Related items are set as entry items. Examples include eating conditions, food satisfaction, eater response,
Physical condition after meal, mood after meal, and the like.
【０１４９】あるいは、前記の記入項目は「料理を作っ
た人の観点」あるいは「料理を食べた人の観点」食事の
因果関係の観点にも分類でき、その観点で記入してもら
ってもよい。[0149] Alternatively, the above-mentioned entry items can also be classified into a viewpoint of a causal relationship of a meal, and a viewpoint of a causal relationship of a meal.
【０１５０】例えば、使った調理器具、食材を買い求め
た場所、などは料理を作った人の観点に分類されるし、
料理を選択した理由、食事の満足度合い、食事後の体
調、食事後の気分などは料理を食べた人の観点に分類さ
れる。For example, used cooking utensils, places where food is purchased, and the like are classified according to the viewpoint of the person who made the dishes.
Reasons for choosing a dish, degree of satisfaction with the meal, physical condition after the meal, feeling after the meal, and the like are classified from the viewpoint of the person who has eaten the dish.
【０１５１】次に、ユーザが情報の推薦を受ける動作に
ついて、図７のフローチャートを参照しながら説明す
る。Next, an operation in which the user receives recommendation of information will be described with reference to a flowchart of FIG.
【０１５２】（ステップＣ１）端末装置１００によって
ユーザが情報推薦を受けるために情報推薦装置にアクセ
スをすると、ユーザ識別手段６によってユーザＩＤの入
力が要求される。ユーザＩＤを持っていないユーザは、
この情報推薦の利用をすることができず終了する。ユー
ザＩＤが入力されて、ユーザ識別手段６により有効なＩ
Ｄと判定された場合はステップＣ２に進む。(Step C1) When the user accesses the information recommendation device by the terminal device 100 to receive information recommendation, the user identification means 6 requests the user to input a user ID. For users who do not have a user ID,
The process ends because the information recommendation cannot be used. The user ID is input, and the valid I
If it is determined to be D, the process proceeds to step C2.
【０１５３】なお、このときユーザＩＤと同時にパスワ
ードの入力を要求してもよい。この場合、パスワードが
正しければステップＣ２にすすみ、誤りであれば処理を
終了する。At this time, the user may be required to input the password at the same time as the user ID. In this case, if the password is correct, the process proceeds to step C2. If the password is incorrect, the process ends.
【０１５４】（ステップＣ２）次に、推薦情報の提供を
受ける条件を満たしているかどうかの判定を行う。これ
は、アクセス履歴管理手段７によって、このユーザが今
までに何件コンテンツデータを登録したか、そして今ま
でに何回情報の推薦を受けたかの履歴から判定する。例
えば、コンテンツデータを１件登録するごとに５回の情
報推薦を受けることができるというルールがあらかじめ
決められている。この場合、アクセス履歴管理手段７に
おけるこのユーザのアクセス履歴が、コンテンツデータ
の登録が２件であったとすれば、１０回の情報推薦を受
ける権利があることになる。従って、今までの情報推薦
の回数が９回以下なら情報推薦を受けるための条件を満
たしているのでステップＣ３に進み、１０回以上なら終
了する。(Step C2) Next, it is determined whether or not the condition for receiving recommendation information is satisfied. This is determined by the access history management means 7 from the history of how many pieces of content data have been registered by this user and how many times the information has been recommended so far. For example, a rule is determined in advance that information recommendation can be received five times each time one piece of content data is registered. In this case, if the access history of this user in the access history management means 7 has two registrations of content data, the user has the right to receive information recommendation ten times. Therefore, if the number of times of information recommendation is nine or less, the condition for receiving information recommendation is satisfied, and the process proceeds to step C3. If the number of times is ten or more, the process ends.
【０１５５】（ステップＣ３〜Ｃ５）ステップＣ２にお
いて情報推薦を受ける条件を満たしていれば、ユーザか
ら推薦の条件を受け付け、コンテンツデータベース２か
ら推薦情報を選択し、ユーザの端末に表示する。これら
の手順は、図２におけるステップＡ１〜Ａ３と同様であ
る。(Steps C3 to C5) If the condition for receiving information recommendation is satisfied in step C2, the condition for recommendation is received from the user, the recommendation information is selected from the content database 2, and displayed on the user terminal. These procedures are the same as steps A1 to A3 in FIG.
【０１５６】なお、推薦の条件の項目としては、図３で
示した項目のみならず、レシピデータとともに登録され
ている客観的な項目および主観的な項目の全てが、条件
となり得るので、レシピの登録の説明において例示した
項目は、すべて推薦の条件として利用することができ
る。As items of recommendation conditions, not only the items shown in FIG. 3 but also all of the objective items and subjective items registered together with the recipe data can be conditions. All the items exemplified in the description of registration can be used as recommendation conditions.
【０１５７】また、定量的な推薦の条件の項目の入力に
当たっては、図１７に示すようなスライドバー形式のイ
ンタフェースとすると、ユーザにとって入力がより容易
になる。図１７においては調理時間について、スライド
バー形式で入力インタフェースを構成したもので、２１
０部分がスライドし、調理時間を指定する。ここでは、
左方向に動かすと調理時間が短く、右方向に動かすと長
くなるようになっており、具体的な調理時間の値も目安
として書かれている。図ではちょうど３０分を指定して
る。この目安の値表示はなくても構わない。When inputting the items of the conditions for quantitative recommendation, if a slide bar type interface as shown in FIG. 17 is used, the input becomes easier for the user. In FIG. 17, an input interface for the cooking time is configured in a slide bar format.
The part 0 slides and specifies the cooking time. here,
The cooking time is shorter when moved to the left, and longer when moved to the right. The specific cooking time value is also written as a guide. In the figure, exactly 30 minutes are specified. There is no need to display the value of this standard.
【０１５８】さらに、２つの定量的な項目を視覚的にわ
かりやすく入力してもらうために、図１８に示すような
２つの項目を２軸とする２次元平面を構成し、この平面
の任意の場所を指定してもらうような形式とすると、１
度の操作で２つの項目について入力でき、ユーザの負担
をより軽減することができる。図１８では調理時間と料
理の品数（皿数）の２つの項目について、横軸は調理時
間、縦軸は料理の品数として構成したものである。この
図の例では、図１７とは違い値の目安を軸上には記述し
ていないが、もちろん記述してもよい。記述しない場合
は、縦軸も横軸も軸の中央部は平均的な値を示し、それ
ぞれの軸方向に移動させることにより値が増減する。図
１８では２２０が２軸の値を指定するポインターで、こ
の図では調理時間は平均的な値よりやや短く、品数が平
均的な値よりやや多い値を指定している。Further, in order to input the two quantitative items in a visually easy-to-understand manner, a two-dimensional plane having two items as two axes as shown in FIG. If the format is such that the location is specified, 1
The user can input two items by the operation of the degree, and the burden on the user can be further reduced. In FIG. 18, with respect to two items, the cooking time and the number of dishes (the number of dishes), the horizontal axis is the cooking time, and the vertical axis is the number of dishes. In the example of this figure, unlike FIG. 17, a guideline of the value is not described on the axis, but may be described. When not described, the center of the axis indicates the average value on both the vertical axis and the horizontal axis, and the value increases or decreases by moving in the respective axis directions. In FIG. 18, reference numeral 220 denotes a pointer for specifying a value of two axes. In this figure, the cooking time is slightly shorter than the average value, and the number of articles is slightly larger than the average value.
【０１５９】このような定量的な項目としては、調理時
間、料理の品数、カロリー、材料費、家族構成（家族の
数）、その日の気温、などの客観的な項目があげられ
る。さらに、主観的な項目の中でも、データベースに定
量的に登録されている項目、例えば、おいしさ度、満足
度、楽しさ度、こってり度、すっきり度、などこれらが
あらかじめ「おいしさ度＝３」などのように登録されて
いるものであればあらゆる主観的な項目も定量的な項目
として扱うことが可能となる。Examples of such quantitative items include objective items such as cooking time, number of dishes, calories, material costs, family structure (number of families), temperature of the day, and the like. Furthermore, among the subjective items, the items quantitatively registered in the database, such as the degree of taste, satisfaction, enjoyment, degree of richness, degree of cleanliness, etc., are previously set to “deliciousness = 3”. Any subjective item can be treated as a quantitative item as long as it is registered such as.
【０１６０】また、図１８で示した２次元の平面を構成
する２つの項目は、これらの定量的な項目の中から任意
の２つを選択して構成することが可能で、様々な組み合
わせが考えられる。The two items forming the two-dimensional plane shown in FIG. 18 can be formed by selecting any two of these quantitative items, and various combinations are possible. Conceivable.
【０１６１】もちろん、食事前後の因果関係の観点で記
入項目が設定されていた場合も、定量的な表現が可能な
項目については、同様の方法により検索することが可能
となる。Of course, even when entry items are set from the viewpoint of a causal relationship before and after a meal, items that can be quantitatively expressed can be searched by the same method.
【０１６２】また、コンテンツの項目に主観的な評価項
目（料理の満足度など）が設定されていれば、推薦情報
の選択にあたっては、ユーザの指定条件に合うコンテン
ツが複数存在する場合に、主観的な評価項目の相対的な
序列を求めた上で、よりユーザにとって有益な（満足度
の高い）コンテンツを推薦すると、よいことは言うまで
もない。In addition, if a subjective evaluation item (such as the degree of satisfaction of cooking) is set in the content item, the selection of the recommendation information requires a subjective evaluation when there are a plurality of contents that meet the conditions specified by the user. Needless to say, it is good to recommend a content that is more useful to the user (has a higher degree of satisfaction) after obtaining the relative ranking of the typical evaluation items.
【０１６３】（ステップＣ６）ステップＣ５において情
報が推薦されると、アクセス履歴管理手段７において、
現在のユーザについて、情報推薦を受けた日時、推薦さ
れた情報のデータＩＤ、このユーザの情報推薦を受けた
回数、などの情報を更新し記憶される。(Step C6) When the information is recommended in step C5, the access history management means 7
For the current user, information such as the date and time of receiving the information recommendation, the data ID of the recommended information, and the number of times the user has received the information recommendation is updated and stored.
【０１６４】以上のようなシステム構成、および動作を
することにより、コンテンツデータベース２に搭載して
いるコンテンツデータの充実を図るとともに、ユーザの
要求に応じたデータを推薦することが可能となる情報推
薦装置を実現することができる。By performing the above-described system configuration and operation, the content data loaded in the content database 2 can be enriched, and the information recommendation that can recommend data according to the user's request can be made. The device can be realized.
【０１６５】また、コンテンツ登録時に客観的な項目、
主観的な項目で記入してもらうことにより、登録された
コンテンツを客観的あるいは主観的な項目で条件を指定
しコンテンツの推薦をうけることが可能となる。In addition, objective items when registering contents,
By having them fill in the subjective items, it becomes possible to specify the conditions of the registered contents by objective or subjective items and to receive the recommendation of the contents.
【０１６６】また、コンテンツ登録時に主観的な評価項
目で記入してもらうことにより、登録されたコンテンツ
の相対的な優劣をつけることができるので、この点をコ
ンテンツを推薦する時に考慮することにより、よりより
コンテンツを推薦することが可能となる。[0166] In addition, by having a subjective evaluation item filled in at the time of registering the content, the relative superiority of the registered content can be given, and this point is considered when recommending the content. It becomes possible to recommend content more.
【０１６７】また、コンテンツ登録時に食事の前後の因
果関係に関する項目で記入してもらうことにより、登録
されたコンテンツを、「気分が悪い日に食べる料理」と
か「食事後に楽しくなるような料理」といった食事の因
果関係の観点で条件を指定してコンテンツの推薦をうけ
ることが可能となる。[0167] Also, when the content is registered, the registered content can be described as "a dish to be eaten on a bad day" or "a dish to be enjoyable after a meal" by having the user fill in the items related to the causal relationship before and after the meal when registering the content. Content can be recommended by designating conditions from the viewpoint of the causal relationship of meals.
【０１６８】また、コンテンツ登録時に料理を作る人、
あるいは料理を食べる人に関する項目で記入してもらう
ことにより、登録されたコンテンツを、料理を作る人の
立場、あるいは料理を食べる人の立場の両方の立場から
条件を指定して、コンテンツの推薦を受けることが可能
となる。Also, a person who cooks food when registering content,
Or, by filling in the item related to the person who eats the dish, the registered content can be recommended by specifying the conditions from the standpoint of both the cook and the eater. It is possible to receive.
【０１６９】また、定量化可能な登録項目を利用して、
入力が容易なインタフェースで簡単にコンテンツを検索
することが可能となる。Also, using the quantifiable registration items,
It is possible to easily search for contents using an interface that is easy to input.
【０１７０】なお、本実施の形態においては、推薦情報
の提供を受けるための条件として、コンテンツデータ１
件登録につき５回の情報推薦を受けられる物としたが、
本発明はこれに限定する物ではなく、この条件について
は自由に設定できる物とする。例えば、はじめの２回だ
けはコンテンツデータの登録実績が一切ない場合でも推
薦情報を得ることができるようにして、ユーザの関心を
引くような設定としてもよい。[0170] In the present embodiment, the content data 1
Although it is assumed that five information recommendations can be received for each registration,
The present invention is not limited to this, and the conditions can be freely set. For example, the setting may be such that the recommendation information can be obtained even in the first two times even when there is no record of registration of the content data, so that the user is interested.
【０１７１】さらに、本実施の形態では、推薦情報の提
供を受ける条件を満たしているかどうかの判定をアクセ
ス履歴管理手段７によって、このユーザが今までに何件
コンテンツデータを登録したか、そして今までに何回情
報の推薦を受けたかの履歴から判定するとして説明した
が、これに限らない。コンテンツデータ内にそのコンテ
ンツデータを登録した登録者のユーザＩＤを付加してお
き、このユーザＩＤを利用することによって判定しても
構わない。Further, in the present embodiment, the access history management means 7 determines whether or not the content data has been registered by the user, and determines whether or not the content data has been registered. Although the determination has been made based on the history of how many times information has been recommended up to this point, the present invention is not limited to this. The user ID of the registrant who registered the content data may be added to the content data, and the determination may be made by using the user ID.
【０１７２】（実施の形態３）次に、実施の形態３につ
いて説明する。(Embodiment 3) Next, Embodiment 3 will be described.
【０１７３】図８は、本実施の形態の情報推薦装置のシ
ステム構成図である。FIG. 8 is a system configuration diagram of the information recommendation device of the present embodiment.
【０１７４】図８は図５において示した、実施の形態２
のシステム構成図から、推薦条件抽出手段９を追加した
構成となっている。FIG. 8 shows the second embodiment shown in FIG.
From the system configuration diagram of FIG. 7, a recommended condition extracting means 9 is added.
【０１７５】図８において、１はネットワークインタフ
ェース手段、２はコンテンツデータベース、３は推薦条
件入力手段、４はコンテンツ推薦手段、５はコンテンツ
出力手段、６はユーザ識別手段、７はアクセス履歴管理
手段、８はコンテンツ登録手段、９はユーザが以前に登
録したコンテンツの項目と属性値から、推薦条件を抽出
する推薦条件抽出手段である。In FIG. 8, 1 is a network interface unit, 2 is a content database, 3 is a recommendation condition input unit, 4 is a content recommendation unit, 5 is a content output unit, 6 is a user identification unit, 7 is an access history management unit, Reference numeral 8 denotes a content registration unit, and reference numeral 9 denotes a recommendation condition extraction unit that extracts recommendation conditions from items and attribute values of the content previously registered by the user.
【０１７６】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。The hardware configuration on which the system configured as described above is executed is basically the same as the configuration of a general-purpose computer system, and a description thereof will be omitted.
【０１７７】以上のように構成されたシステムで動作す
る情報推薦装置の動作を説明する。説明にあたっては、
実施の形態１と同様に料理の推薦システムを例に説明す
る。[0177] The operation of the information recommendation apparatus that operates in the system configured as described above will be described. In explaining,
Similar to Embodiment 1, a dish recommendation system will be described as an example.
【０１７８】本実施の形態においては、実施の形態２と
同様にユーザが情報の推薦を受けるに先立って、まずユ
ーザがコンテンツデータを登録する必要がある。In this embodiment, as in the second embodiment, the user must first register content data before the user receives information recommendation.
【０１７９】コンテンツデータの登録の手順は図６です
でに示した実施の形態２におけるコンテンツデータの登
録手順と同様なので、説明は省略する。The procedure for registering content data is the same as the procedure for registering content data according to the second embodiment shown in FIG. 6, and a description thereof will be omitted.
【０１８０】次に、ユーザが情報の推薦を受ける動作に
ついて、図９のフローチャートを参照しながら説明す
る。Next, an operation in which a user receives recommendation of information will be described with reference to a flowchart of FIG.
【０１８１】（ステップＤ１、Ｄ２）端末装置１００に
よってユーザが情報推薦装置に情報推薦の要求を出す
と、ユーザＩＤの認証や推薦情報の提供を受ける条件を
満たしているかのチェックがユーザ識別手段６で行われ
る。本実施の形態においては、推薦情報の提供を受けた
いユーザが事前にコンテンツデータを登録することを必
須としており、条件を満たされない場合は処理を終了す
る。これは、図７におけるステップＣ１，Ｃ２の動作と
同様である。(Steps D1, D2) When the user issues a request for information recommendation to the information recommendation device by the terminal device 100, the user identification means 6 checks whether or not the conditions for receiving user ID authentication and provision of recommendation information are satisfied. Done in In the present embodiment, it is essential that the user who wants to receive the recommendation information register the content data in advance, and the process ends if the condition is not satisfied. This is the same as the operation in steps C1 and C2 in FIG.
【０１８２】（ステップＤ３）次に、現在のユーザが以
前に登録したコンテンツデータから推薦条件抽出手段９
が推薦条件を抽出する。アクセス履歴管理手段７は、こ
のユーザが過去にどのようなコンテンツデータを登録し
たかを示す情報を保持しているので、この推薦条件の抽
出は、アクセス履歴管理手段７から、このユーザがコン
テンツデータベース２に以前登録したコンテンツデータ
のＩＤを読みだし、コンテンツデータベース２より該当
するデータＩＤのコンテンツデータを参照する。(Step D3) Next, the recommendation condition extracting means 9 from the content data previously registered by the current user
Extracts recommended conditions. Since the access history management means 7 holds information indicating what kind of content data the user has registered in the past, the extraction of the recommendation condition is performed by the access history management means 7 when the user 2 is read, and the content data of the corresponding data ID is referred to from the content database 2.
【０１８３】コンテンツデータはすでに図３で示したよ
うなフォーマットであるため、様々な項目と属性値から
今までに登録したデータについての傾向を抽出すること
が可能である。例えば、「材料」という項目に注目した
場合、そのユーザの登録したコンテンツデータの材料の
統計、すなわち出現頻度を取ることにより、そのユーザ
の調理について材料の傾向を知ることができる。Since the content data has the format as shown in FIG. 3, it is possible to extract the tendency of the data registered so far from various items and attribute values. For example, when attention is paid to the item of “material”, the statistics of the material of the content data registered by the user, that is, the frequency of appearance can be obtained to know the tendency of the material for cooking of the user.
【０１８４】ここで、こうして求められた材料名と出現
頻度の組で表現されるベクトル形式のデータは、そのユ
ーザの傾向を示したユーザ特徴情報と呼ぶ。すなわち、
より詳しく述べると、ユーザ特徴情報とは、項目と属性
値と属性値の出現頻度とから構成される情報である。Here, the vector-format data expressed by the set of the material name and the appearance frequency thus obtained is referred to as user feature information indicating the tendency of the user. That is,
More specifically, the user characteristic information is information including an item, an attribute value, and an appearance frequency of the attribute value.
【０１８５】図１０はこのようにして得られたユーザの
傾向の一例を示した物である。左側が材料の名称で、右
側がその出現の頻度である。また図１０では、材料と同
様にして調理時間、カロリーなどについてもユーザの傾
向が記載されている。また、出現の頻度は正規化してあ
り、頻度の降順に材料名などの属性値が並んでいる。以
下、材料に着目して説明すると、この例の場合、このユ
ーザは豚肉を筆頭に、たまねぎ、キャベツを用いた料理
を好むことが理解できる。そこで、推薦の条件としてこ
れらの食材名「豚肉、たまねぎ、きゃべつ、…」を選択
する。FIG. 10 shows an example of the user's tendency obtained in this way. The left side is the name of the material, and the right side is the frequency of its appearance. FIG. 10 also shows the tendency of the user regarding cooking time, calories, and the like in the same manner as the ingredients. The frequency of appearance is normalized, and attribute values such as material names are arranged in descending order of frequency. In the following, focusing on the ingredients, it can be understood that in this example, the user prefers to cook using pork, onions, and cabbage. Therefore, the names of these ingredients, "pork, onion, kyabetsu, ..." are selected as conditions for recommendation.
【０１８６】なお、現在のユーザが以前に登録したコン
テンツデータを選択する際には、ここで説明したアクセ
ス履歴管理手段７に記録されているこのユーザが登録し
たデータのデータＩＤから該当するデータ参照する方法
の他に、図１１に示すようにコンテンツデータに登録者
ＩＤを登録時に付与しておいて、コンテンツデータベー
ス２に登録しているコンテンツデータの中から登録者Ｉ
Ｄが現在のユーザＩＤと合致するデータを選別する方法
も考えられる。When the current user selects previously registered content data, the corresponding data reference is performed based on the data ID of the data registered by the user recorded in the access history management means 7 described here. 11, a registrant ID is added to the content data at the time of registration as shown in FIG.
A method of selecting data in which D matches the current user ID is also conceivable.
【０１８７】（ステップＤ４〜Ｄ５）ステップＤ３にお
いて抽出された推薦の条件から、コンテンツデータベー
ス２から推薦情報を選択し、ユーザの端末に表示する。
これらの手順は、図２におけるステップＡ２〜Ａ３と同
様である。(Steps D4 to D5) Based on the recommendation conditions extracted in step D3, recommendation information is selected from the content database 2 and displayed on the user terminal.
These procedures are the same as steps A2 to A3 in FIG.
【０１８８】（ステップＤ６）ステップＤ５において情
報が推薦されると、アクセス履歴管理手段７において、
現在のユーザについて、情報推薦を受けた日時、推薦さ
れた情報のデータＩＤ、このユーザの情報推薦を受けた
回数、などの情報を更新し記憶される。(Step D6) When the information is recommended in step D5, the access history management means 7
For the current user, information such as the date and time of receiving the information recommendation, the data ID of the recommended information, and the number of times the user has received the information recommendation is updated and stored.
【０１８９】なお、本実施の形態では、ステップＤ３に
おいて推薦条件を抽出する際に、材料という項目に対応
する各属性値の出現頻度から抽出したが、自由文である
「調理法」という項目の属性値から単語の切り出しを行
い、「焼く」「煮る」などの加工方法についての単語
や、「なべ」「やかん」などの調理器具に関する単語を
見つけだしそれらの出現頻度から、どのような調理方法
をよく行っているかの傾向を見つけだしそれに基づいた
推薦条件（「焼き物」「煮物」など）を抽出してもよ
い。In this embodiment, when the recommendation conditions are extracted in step D3, the recommendation conditions are extracted from the appearance frequencies of the respective attribute values corresponding to the item “material”. By extracting words from attribute values, we find words about processing methods such as “bake” and “boil”, and words about cooking utensils such as “pan” and “kettle”. It is also possible to find out a tendency of whether or not the user often goes and to extract recommendation conditions (such as “grilled” and “boiled”) based on the tendency.
【０１９０】あるいは、調理時間、カロリーなどの客観
的な項目に対応する属性値が示す定量値から、平均的な
調理時間が長め・短めであるとか、カロリーが低め・高
めなどの傾向を見つけだし、それに基づいた推薦条件を
抽出してもよい。Alternatively, from the quantitative values indicated by the attribute values corresponding to objective items such as cooking time and calories, a tendency such as an average cooking time being longer or shorter or a calorie being lower or higher is found. A recommendation condition based on that may be extracted.
【０１９１】あるいは、「お手軽度」「こってり度」な
どの主観的な特徴量である項目に対応する属性値から、
手軽な料理が多いであるとか、こってりした料理が多い
であるとかの傾向を見つけだし、それに基づいた推薦条
件を抽出してもよい。Alternatively, from the attribute value corresponding to the item which is a subjective feature amount such as “easy” or “rich”,
It is possible to find a tendency that there are many easy dishes or that there are many rich dishes, and to extract recommendation conditions based on the tendency.
【０１９２】あるいは、コンテンツデータベース２に登
録された個々のデータに、その食材などのキーワードの
出現頻度から、あらかじめコンテンツ特徴ベクトルを付
与しておき、すでに説明した、ユーザの過去の登録コン
テンツデータから求められる、そのユーザについてのユ
ーザ特徴情報との内積を求めることにより、その内積の
高いコンテンツ情報から推薦情報を決定してもよい。Alternatively, a content feature vector is added in advance to the individual data registered in the content database 2 based on the frequency of appearance of keywords such as ingredients, and is obtained from the user's past registered content data, which has already been described. By obtaining the inner product of the user and the user characteristic information of the user, the recommendation information may be determined from the content information having the higher inner product.
【０１９３】また、ユーザ特徴情報の生成に当たって
は、ユーザが過去に登録したコンテンツを用いるのに加
え、ユーザが過去に推薦をうけ、選択したコンテンツの
情報も考慮に入れても構わない。または、ユーザが過去
に推薦をうけたコンテンツの情報を考慮に入れても構わ
ない。In generating the user characteristic information, in addition to using the content registered in the past by the user, information on the content selected by the user in the past and selected may be taken into consideration. Alternatively, information on content that the user has received a recommendation in the past may be taken into consideration.
【０１９４】さらに、システム構成の中に、後述する実
施の形態５で説明するように各ユーザのユーザ特徴情報
を各ユーザがコンテンツを新たに登録するごとに求めそ
の結果を記憶しておくユーザ特徴情報データベース１２
を追加した構成とし。情報推薦をうける際にユーザ特徴
情報が必要なときは、ユーザ特徴情報データベース１２
を参照するような構成としてもよい。Further, in the system configuration, as described in a fifth embodiment described later, user characteristic information of each user is obtained each time a user newly registers content, and the result is stored. Information database 12
And added. When user characteristic information is required when receiving information recommendation, the user characteristic information database 12
May be referred to.
【０１９５】もちろん、これらを組み合わせて、それに
基づいた推薦条件を抽出してもよい。Of course, these may be combined to extract recommendation conditions based on them.
【０１９６】また、このようにユーザの過去の履歴から
自動的に求められる推薦条件に加え、ユーザが明示的に
追加した条件とを組み合わせてもよい。Further, in addition to the recommended conditions automatically obtained from the past history of the user as described above, a condition explicitly added by the user may be combined.
【０１９７】例えば、ユーザが明示的に「牛肉」と指定
した場合、コンテンツデータベース２の中から牛肉を用
いたコンテンツのみを選び出し、その選び出されたコン
テンツからさらに、既に説明したユーザ特徴情報を用い
た選択方法により推薦を行ってもよい。For example, when the user explicitly designates "beef", only the content using beef is selected from the content database 2, and the user characteristic information described above is further used from the selected content. The recommendation may be made according to the selected selection method.
【０１９８】以上のようなシステム構成、および動作を
することにより、コンテンツデータベース２に搭載して
いるコンテンツデータの充実を図るとともに、ユーザが
具体的な推薦条件を入力しなくても、そのユーザにあわ
せた妥当なデータを推薦することが可能となる情報推薦
装置を実現することができる。By performing the above system configuration and operation, the content data loaded in the content database 2 can be enhanced, and the user can be provided without inputting specific recommendation conditions. It is possible to realize an information recommendation device capable of recommending combined appropriate data.
【０１９９】なお、本実施の形態では、ステップＤ３に
おいて推薦条件を抽出する際に、材料の出現頻度などか
ら、そのユーザが好んで料理する料理の傾向を抽出しそ
れを推薦条件としたが、これを敢えてユーザの好む料理
の傾向から外れたものを推薦条件としてもよい。例えば
図１０に示した材料の傾向がある場合に、敢えて頻度の
低い食材を推薦条件として抽出する。あるいは、全く出
現していない食材を推薦条件として抽出する。In the present embodiment, when the recommendation conditions are extracted in step D3, the tendency of the dish that the user prefers to cook is extracted from the appearance frequency of the ingredients and the like, and is used as the recommendation condition. The recommendation condition may be set to a value that deviates from the user's favorite cooking tendency. For example, when there is a tendency of the ingredients shown in FIG. 10, food ingredients that are intentionally infrequent are extracted as recommendation conditions. Alternatively, ingredients that have not appeared at all are extracted as recommendation conditions.
【０２００】こうすることにより、ユーザが普段あまり
料理しないような料理レシピが推薦されることが期待さ
れ、意外性を意図した情報推薦が可能となる。[0200] By doing so, it is expected that a cooking recipe that the user does not usually cook very much is recommended, and it is possible to recommend information that is intended to be surprising.
【０２０１】このように、妥当な推薦をするための推薦
条件を抽出するのか、意外性のある推薦をするための推
薦条件を抽出するのかは、システムの性格によるので、
いずれであってもよい。As described above, whether to extract the recommendation condition for making a reasonable recommendation or the recommendation condition for making an unexpected recommendation depends on the characteristics of the system.
Any of them may be used.
【０２０２】また、図８のシステム構成に、図示しない
推薦観点選択手段を追加し、ユーザにどのような観点で
情報を推薦してほしいかを選択してもらう構成としても
よい。Further, a recommended viewpoint selection means (not shown) may be added to the system configuration shown in FIG. 8 so that the user can select from what viewpoint the user wants to recommend information.
【０２０３】例えば、情報の推薦を要求する際に「妥当
な推薦」を希望するのか「意外性のある推薦」を希望す
るのかをユーザ自身に選択してもらう。この選択に応じ
て、妥当な推薦をするための推薦条件を抽出するのか、
意外性のある推薦をするための推薦条件を抽出するのか
を決定する構成としてもよい。For example, when requesting information recommendation, the user himself / herself selects whether he wants “reasonable recommendation” or “surprising recommendation”. According to this selection, whether to extract recommendation conditions for making a reasonable recommendation,
It may be configured to determine whether to extract recommendation conditions for making an unexpected recommendation.
【０２０４】なお、本実施の形態の例では、属性値と属
性値の出現頻度とでユーザ特徴情報やコンテンツ特徴情
報を定義しているが、属性値と「その属性値の重み」を
示す概念とであればよく、出現頻度はその一例である。
その他の例として、例えばＴＦ・ＩＤＦと呼ばれるキー
ワードの重みの定義法がある。In the example of the present embodiment, the attribute value and the appearance frequency of the attribute value define the user characteristic information and the content characteristic information. However, a concept indicating the attribute value and the “weight of the attribute value” is used. And the appearance frequency is one example.
As another example, for example, there is a method of defining a keyword weight called TF / IDF.
【０２０５】また、図１８に示したような２軸から構成
される平面を利用したインターフェースを利用してもよ
い。この場合、はじめに入力されるユーザＩＤより、過
去にこのユーザが登録したコンテンツを特定し、それら
の特定したコンテンツより、このユーザの平均的な調理
時間あるいは料理の品数を求めることができる。すなわ
ち図１８の中心の値が、ユーザによって変化し、そのユ
ーザに適した検索条件を設定することができる。An interface using a plane composed of two axes as shown in FIG. 18 may be used. In this case, the contents registered by the user in the past can be specified from the user ID input first, and the average cooking time or the number of dishes of the user can be obtained from the specified contents. That is, the value at the center of FIG. 18 changes depending on the user, and a search condition suitable for the user can be set.
【０２０６】同様に、図１８の最大値、最小値について
も同様にそのユーザの登録したコンテンツより動的に設
定出来る。Similarly, the maximum value and the minimum value in FIG. 18 can be set dynamically based on the content registered by the user.
【０２０７】例えば、あるユーザがこれまでに１０回の
コンテンツ登録の実績があり、調理時間の平均値が１時
間、最小値が３０分、最大値が１時間３０分であったな
らば、図１８の調理時間の軸について中央が１時間、左
端が３０分、右端が１時間３０分と設定する。For example, if a user has so far registered content 10 times and the average cooking time is 1 hour, the minimum value is 30 minutes, and the maximum value is 1 hour 30 minutes, With respect to the 18 cooking time axes, the center is set to 1 hour, the left end is set to 30 minutes, and the right end is set to 1 hour 30 minutes.
【０２０８】また、別のユーザは２０回のコンテンツ登
録の実績があり、調理時間の平均値、最小値、最大値が
それぞれ、１時間３０分、３０分、２時間３０分であれ
ば、調理時間の軸の中心、左端、右端を前記の値に設定
する。品数の軸（縦軸）についても同様である。If another user has registered 20 times of contents and the average, minimum, and maximum values of cooking time are 1 hour, 30 minutes, 30 minutes, and 2 hours and 30 minutes, respectively, The center of the time axis, the left end, and the right end are set to the above values. The same applies to the axis of the number of articles (vertical axis).
【０２０９】以上のようにすることにより、個々のユー
ザ毎に、その人の実態にあった適切な検索範囲を設定す
ることが出来る。As described above, it is possible to set an appropriate search range according to the actual situation of each user for each user.
【０２１０】なお、各軸の中心の値は、登録コンテンツ
の平均値として説明したが、平均値を変えて最頻値とし
てもよい。[0210] Although the center value of each axis has been described as the average value of the registered contents, the average value may be changed to the mode value.
【０２１１】なお、本実施の形態の推薦条件抽出手段は
本発明の条件抽出手段の例である。Note that the recommended condition extracting means of the present embodiment is an example of the condition extracting means of the present invention.
【０２１２】（実施の形態４）次に、実施の形態４につ
いて説明する。(Embodiment 4) Next, Embodiment 4 will be described.
【０２１３】図１２は、実施の形態４の情報推薦装置の
システム構成図である。FIG. 12 is a system configuration diagram of the information recommendation device according to the fourth embodiment.
【０２１４】図１２は図１において示した、実施の形態
１のシステム構成図から、広告データベース１０を追加
した構成となっている。FIG. 12 shows a configuration obtained by adding an advertisement database 10 to the system configuration diagram of the first embodiment shown in FIG.
【０２１５】図１２において、１はネットワークインタ
フェース手段、２はコンテンツデータベース、３は推薦
条件入力手段、４はコンテンツ推薦手段、５はコンテン
ツ出力手段、１０は広告データを提供する広告データベ
ースである。In FIG. 12, 1 is a network interface unit, 2 is a content database, 3 is a recommendation condition input unit, 4 is a content recommendation unit, 5 is a content output unit, and 10 is an advertisement database for providing advertisement data.
【０２１６】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。The hardware configuration on which the system configured as described above is executed is basically the same as the configuration of a general-purpose computer system, and a description thereof will be omitted.
【０２１７】以上のように構成されたシステムで動作す
る情報推薦装置の動作を説明する。説明にあたっては、
実施の形態１と同様に料理の推薦システムを例に図１３
のフローチャートを参照しながら説明する。The operation of the information recommendation device operating in the system configured as described above will be described. In explaining,
FIG. 13 shows an example of a dish recommendation system as in the first embodiment.
This will be described with reference to the flowchart of FIG.
【０２１８】（ステップＥ１）端末装置１００によって
ユーザが入力した推薦条件すなわち項目と対応する属性
値がインターネット５００を通じて送信され、情報推薦
装置が受信する。これは図２におけるステップＡ１と同
じである。(Step E1) The recommendation condition input by the user via the terminal device 100, that is, the attribute value corresponding to the item is transmitted through the Internet 500 and received by the information recommendation device. This is the same as step A1 in FIG.
【０２１９】（ステップＥ２）ステップＥ１において受
信した推薦条件に合致するコンテンツを、コンテンツ推
薦手段４でコンテンツデータベース２から選択する。こ
れについても図２におけるステップＡ２と同じであり、
具体的なコンテンツの選択方法もこれに従う。(Step E2) The content matching the recommendation condition received in step E1 is selected from the content database 2 by the content recommendation means 4. This is also the same as step A2 in FIG.
The specific content selection method also follows this.
【０２２０】（ステップＥ３）ステップＥ１で入力され
た推薦条件に合致する広告データをコンテンツ推薦手段
４は、広告データベース１０から選択する。広告データ
は図１４に示すような形式で広告データベース１０に登
録されている。「データＩＤ」はこの広告データに付さ
れた固有の番号、「カウンター」はこの広告が何回推薦
情報とともに端末装置１００に送信されたかを示す値、
「広告」は広告の内容、そして「関連情報」はこの広告
を特徴づける特徴量である。これはコンテンツデータベ
ース２内のコンテンツデータのフォーマットと類似して
いる。すなわち、コンテンツデータのフォーマットと同
様に、「関連情報」は、複数の項目と各項目に対応する
属性値から構成されている。例えば図１４に示す「関連
情報」では、材料が項目であり、牛肉が材料という項目
に対応する属性値である。また、値段が項目であり、安
いが値段という項目に対応する属性値である。(Step E3) The content recommendation means 4 selects advertisement data matching the recommendation condition input in step E1 from the advertisement database 10. The advertisement data is registered in the advertisement database 10 in a format as shown in FIG. “Data ID” is a unique number assigned to this advertisement data, “Counter” is a value indicating how many times this advertisement has been transmitted to the terminal device 100 together with the recommendation information,
The “advertisement” is the content of the advertisement, and the “related information” is a feature amount characterizing the advertisement. This is similar to the format of the content data in the content database 2. That is, similar to the format of the content data, the “related information” includes a plurality of items and attribute values corresponding to each item. For example, in the "related information" shown in FIG. 14, the material is an item and the beef is an attribute value corresponding to the item of material. Further, the price is an item, and the attribute value corresponding to the item “price is cheap”.
【０２２１】そこで、ステップＥ２（ステップＡ２）と
同様に、推薦条件と広告データの「関連情報」の属性値
との一致度に基づく評価値をすべての広告データベース
１０搭載のすべての広告データに対して求め、最も評価
値が高い広告データを選択する。Therefore, similarly to step E2 (step A2), the evaluation value based on the degree of coincidence between the recommendation condition and the attribute value of the “related information” of the advertisement data is applied to all the advertisement data installed in all the advertisement databases 10. And select the advertisement data with the highest evaluation value.
【０２２２】（ステップＥ４）選択された広告データに
ついて、コンテンツ推薦手段４は、図１４に示す「カウ
ンター」の値を１つインクリメントする。(Step E4) With respect to the selected advertisement data, the content recommendation means 4 increments the value of the “counter” shown in FIG. 14 by one.
【０２２３】（ステップＥ５）ステップＥ２において選
択されたコンテンツ（レシピデータ）とステップＥ３に
おいて選択された広告データがコンテンツ出力手段５、
及びネットワークインターフェース１により端末装置１
００に送信され、端末装置１００の表示画面にその内容
や一覧が表示される。図１６がその具体的な表示例であ
り、ＷＷＷブラウザに料理レシピと広告２００が表示さ
れる。(Step E5) The content (recipe data) selected in step E2 and the advertisement data selected in step E3 are
And the terminal device 1 by the network interface 1
00, and its contents and list are displayed on the display screen of the terminal device 100. FIG. 16 shows a specific display example in which a cooking recipe and an advertisement 200 are displayed on a WWW browser.
【０２２４】なお、図１４で示した広告データの「広
告」はテキストによるデータであっても画像によるデー
タであってもよい。広告がテキストデータである場合は
図１６の表示例において広告２００の部分がテキストに
なり、広告が画像データである場合はいて広告２００が
画像によるいわゆるバナー広告になる。The "advertisement" in the advertisement data shown in FIG. 14 may be text data or image data. When the advertisement is text data, the portion of the advertisement 200 is text in the display example of FIG. 16, and when the advertisement is image data, the advertisement 200 is a so-called banner advertisement using an image.
【０２２５】なお、図１６における表示例において、広
告２００に広告主のホームページにリンクを張ってあっ
てもよい。In the display example shown in FIG. 16, a link may be provided in the advertisement 200 to the home page of the advertiser.
【０２２６】なお、広告のデータの具体的な例として
は、試供品提供の情報、懸賞の情報、食材の情報、調理
器具の情報、飲食店の情報、関連小売店の情報、関連Ｗ
ＥＢサイトの情報、など様々考えられる。[0226] Specific examples of the advertisement data include free sample information, prize information, food information, cooking utensil information, restaurant information, related retail information, and related W information.
There can be various information such as information on an EB site.
【０２２７】また、広告情報の選択の方法として、推薦
条件とは関係なく、ユーザ特徴情報に基づいて、ユーザ
特徴情報と、広告情報の特徴量すなわち関連情報におけ
る項目と対応する属性値とを比較することにより選択し
てもよい。あるいは、ユーザ特徴情報と、推薦条件の両
方を考慮して選択してもよい。As a method of selecting advertisement information, the user characteristic information is compared with the characteristic amount of the advertisement information, that is, the attribute value corresponding to the item in the related information, based on the user characteristic information regardless of the recommendation condition. May be selected. Alternatively, the selection may be made in consideration of both the user characteristic information and the recommendation conditions.
【０２２８】以上のようなシステム構成、および動作を
することにより、推薦条件に合わせたコンテンツデータ
を推薦すると同時に、それに合わせた広告も提示するこ
とが可能となる。また、どの広告を何度提示したかも管
理するため、その回数に応じた広告料を広告主に請求す
ることが可能となる。By performing the above-described system configuration and operation, it is possible to recommend content data that matches the recommendation conditions and also present an advertisement that matches the recommendation. Also, since it manages which advertisements are presented and how many times, it is possible to charge the advertiser an advertisement fee according to the number of advertisements.
【０２２９】なお、以上のような実施の形態１から実施
の形態４までにおいて、コンテンツデータとして料理レ
シピを例に説明したが、本発明はこれに限定するもので
はなく、様々なコンテンツに対して適応可能である。[0229] In the above first to fourth embodiments, cooking recipes have been described as an example of content data. However, the present invention is not limited to this. Be adaptable.
【０２３０】なお、以上のような実施の形態１から実施
の形態４までにおいて、情報推薦の要求、推薦条件の入
力、新しいコンテンツデータの登録、推薦するコンテン
ツデータの表示など、ＷＷＷブラウザを用いておこなう
例について説明したが、本発明はこれに限定するもので
はなく、他の手段、例えば電子メールによって端末装置
１００と情報推薦装置１０００との間でこれらの情報の
授受を行う構成としてもよい。In the first to fourth embodiments, a request for information recommendation, input of recommendation conditions, registration of new content data, display of content data to be recommended, and the like are performed using a WWW browser. Although an example has been described, the present invention is not limited to this, and a configuration may be adopted in which such information is exchanged between the terminal device 100 and the information recommendation device 1000 by other means, for example, by e-mail.
【０２３１】なお、本実施の形態のコンテンツ推薦手段
４は本発明の広告特定手段の例を兼ねており、本実施の
形態のカウンターは本発明の広告カウンターの例であ
る。Note that the content recommending means 4 of the present embodiment also serves as an example of the advertisement specifying means of the present invention, and the counter of the present embodiment is an example of the advertisement counter of the present invention.
【０２３２】（実施の形態５）次に、実施の形態５につ
いて説明する。(Fifth Embodiment) Next, a fifth embodiment will be described.
【０２３３】図１９は、実施の形態５の情報推薦装置の
システム構成図である。FIG. 19 is a system configuration diagram of the information recommendation apparatus according to the fifth embodiment.
【０２３４】図１９は図５において示した、実施の形態
２のシステム構成図から、類似ユーザ選択手段１１を追
加した構成となっている。FIG. 19 shows a configuration in which the similar user selecting means 11 is added to the system configuration diagram of the second embodiment shown in FIG.
【０２３５】図１９において、１はネットワークインタ
フェース手段、２はコンテンツデータベース、３は推薦
条件入力手段、４はコンテンツ推薦手段、５はコンテン
ツ出力手段、６はユーザ識別手段、７はアクセス履歴管
理手段、８はコンテンツ登録手段、１３はユーザが過去
に入力したコンテンツデータの傾向を示す、ユーザ特徴
情報を求めるユーザ特徴情報算出手段、１２はユーザ特
徴情報算出手段１３で求められたベクトルを記憶してい
るユーザ特徴情報データベース、１１は情報の推薦を受
けようとしているユーザと類似した別のユーザを選択す
る類似ユーザ選択手段である。In FIG. 19, 1 is a network interface unit, 2 is a content database, 3 is a recommendation condition input unit, 4 is a content recommendation unit, 5 is a content output unit, 6 is a user identification unit, 7 is an access history management unit, 8 is a content registration means, 13 is a user feature information calculation means for obtaining user feature information indicating the tendency of the content data inputted by the user in the past, and 12 is a vector stored by the user feature information calculation means 13. The user characteristic information database 11 is similar user selecting means for selecting another user similar to the user who is to receive information recommendation.
【０２３６】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。The hardware configuration on which the system configured as described above is executed is basically the same as the configuration of a general-purpose computer system, and a description thereof will be omitted.
【０２３７】以上のように構成されたシステムで動作す
る情報推薦装置の動作を説明する。説明にあたっては、
実施の形態１と同様に料理の推薦システムを例に説明す
る。The operation of the information recommendation device operating in the system configured as described above will be described. In explaining,
Similar to Embodiment 1, a dish recommendation system will be described as an example.
【０２３８】本実施の形態においては、実施の形態２と
同様にユーザが情報の推薦を受けるに先立って、まずユ
ーザがコンテンツデータを登録する必要がある。In this embodiment, as in the second embodiment, the user must first register the content data before the user receives the recommendation of information.
【０２３９】コンテンツデータの登録の手順は図６です
でに示した実施の形態２におけるコンテンツデータの登
録手順と類似している。The procedure for registering content data is similar to the procedure for registering content data in the second embodiment shown in FIG.
【０２４０】図２０がその手順を示したものであり、こ
れは図６のステップＢ４とステップＢ５との間に、新た
にステップＢ４−２を追加した手順となっている。FIG. 20 shows the procedure, which is a procedure in which step B4-2 is newly added between step B4 and step B5 in FIG.
【０２４１】すなわち、図６の手順と同様にコンテンツ
を登録し、ステップＢ４でユーザのアクセス履歴を更新
後に、ここではステップＢ４−２において今までそのユ
ーザが登録したコンテンツデータをコンテンツデータベ
ースから参照し、ユーザ特徴情報を更新してユーザ特徴
情報データベース１２に登録する。That is, the content is registered in the same manner as in the procedure of FIG. 6, and after updating the access history of the user in step B4, here, in step B4-2, the content data registered by the user so far is referred from the content database. Then, the user characteristic information is updated and registered in the user characteristic information database 12.
【０２４２】ユーザ特徴情報の具体的な生成、更新方法
は実施の形態３で説明した要領と同一で、例えばコンテ
ンツデータベース２に登録されたデータの中から、当該
ユーザの登録したデータだけを選択し、その登録データ
に出現する食材名とその頻度をカウントし、その頻度を
正規化して生成し、図１０に示すような形態となる。The specific method of generating and updating the user characteristic information is the same as the method described in the third embodiment. For example, from the data registered in the content database 2, only the data registered by the user is selected. Then, the names of the ingredients appearing in the registered data and their frequencies are counted, and the frequencies are normalized to generate the form shown in FIG.
【０２４３】このユーザ特徴情報の更新は新たに登録さ
れたコンテンツデータも加えて同様の手順にてユーザ特
徴情報の内容を更新する。In updating the user characteristic information, the content of the user characteristic information is updated in a similar procedure by adding the newly registered content data.
【０２４４】以上のような手順にて、コンテンツデータ
が登録され、同時にユーザ特徴情報も生成、更新され
る。In the above procedure, the content data is registered, and at the same time, the user characteristic information is generated and updated.
【０２４５】なお、ユーザ特徴情報の生成や、更新は必
ずしもコンテンツデータ登録時に行わなくてもよい。コ
ンテンツデータ登録時は図６の手順で登録を行い、情報
推薦システムの負荷が比較的軽い時などに、ユーザ特徴
情報の更新の動作、すなわち図２０のステップＢ４−２
のみの動作を行っても構わない。It should be noted that the generation and update of the user characteristic information need not always be performed at the time of registering the content data. At the time of content data registration, registration is performed according to the procedure of FIG. 6, and when the load on the information recommendation system is relatively light, the operation of updating the user characteristic information, that is, step B4-2 in FIG.
Only the operation may be performed.
【０２４６】次に、ユーザが情報の推薦を受ける動作に
ついて、図２１のフローチャートを参照しながら説明す
る。Next, the operation of a user receiving information recommendation will be described with reference to the flowchart of FIG.
【０２４７】（ステップＦ１〜Ｆ３）端末装置１００に
よってユーザが情報推薦装置に情報推薦の要求を出す
と、ユーザＩＤの認証や推薦情報の提供を受ける条件を
満たしているかのチェックが行われる。本実施の形態に
おいては、推薦情報の提供を受けたいユーザが事前にコ
ンテンツデータを登録することを必須としており、条件
を満たされない場合は処理を終了する。(Steps F1 to F3) When the user issues a request for information recommendation to the information recommendation device by the terminal device 100, a check is made as to whether the conditions for authentication of the user ID and provision of recommendation information are satisfied. In the present embodiment, it is essential that the user who wants to receive the recommendation information register the content data in advance, and the process ends if the condition is not satisfied.
【０２４８】ステップＦ２において情報推薦を受ける条
件を満たしていれば、ユーザから推薦の条件を受け付け
る。これは、図７におけるステップＣ１〜Ｃ３の動作と
同様である。If the condition for receiving information recommendation is satisfied in step F2, the condition for recommendation is received from the user. This is the same as the operation in steps C1 to C3 in FIG.
【０２４９】（ステップＦ４）次に、現在のユーザと類
似したユーザを選択する。ユーザＩＤからユーザ特徴情
報データベース１２を参照することにより、そのユーザ
のユーザ特徴情報を参照することができる。このユーザ
特徴情報は既に説明したように図１０で示すような形式
となっている。(Step F4) Next, a user similar to the current user is selected. By referring to the user characteristic information database 12 from the user ID, it is possible to refer to the user characteristic information of the user. This user characteristic information has a format as shown in FIG. 10 as described above.
【０２５０】類似ユーザ選択手段１１は、このユーザの
ユーザ特徴情報とユーザ特徴情報データベース１２内に
ある他のユーザのユーザ特徴情報とを比較し、類似のユ
ーザを選択する。具体的選択の方法の一例として、当該
ユーザのベクトルと他のユーザのベクトルとの内積を求
め、その値の高いユーザのベクトルを選択するという方
法がある。ここで、少なくとも１人以上の他のユーザを
選択する。The similar user selecting means 11 compares the user characteristic information of this user with the user characteristic information of another user in the user characteristic information database 12 and selects a similar user. As an example of a specific selection method, there is a method in which an inner product of a vector of the user and a vector of another user is obtained, and a vector of a user having a higher value is selected. Here, at least one or more other users are selected.
【０２５１】（ステップＦ５）ステップＦ３において受
け付けた推薦条件で、コンテンツデータベース２に登録
されているコンテンツデータで、ステップＦ４で選択さ
れたユーザが登録したコンテンツデータを選択する。(Step F5) Under the recommendation conditions received in step F3, the content data registered by the user selected in step F4 is selected from the content data registered in the content database 2.
【０２５２】ここでの具体的な推薦データの選択方法と
しては、既に実施の形態１の説明において図４で示した
ステップＡ２１〜Ａ２４のような手順が考えられる。あ
るいは、実施の形態３の説明において既に説明したよう
に、コンテンツデータにもコンテンツ特徴ベクトルを付
与しておき、推薦を要求したユーザのユーザ特徴情報
と、コンテンツ特徴ベクトルとの比較により決定しても
よい。As a specific method of selecting recommendation data, a procedure such as steps A21 to A24 shown in FIG. 4 in the description of the first embodiment can be considered. Alternatively, as already described in the description of the third embodiment, the content data may be provided with a content feature vector, and may be determined by comparing the user feature information of the user who has requested the recommendation with the content feature vector. Good.
【０２５３】（ステップＦ６、Ｆ７）ステップＦ５にお
いて決定した推薦情報を、ユーザの端末に表示し、アク
セス履歴管理手段７において、現在のユーザについて、
情報推薦を受けた日時、推薦された情報のデータＩＤ、
このユーザの情報推薦を受けた回数、などの情報を更新
し記憶される。(Steps F6 and F7) The recommendation information determined in step F5 is displayed on the user's terminal.
Date and time of receiving the information recommendation, data ID of the recommended information,
Information such as the number of times the user has received information recommendation is updated and stored.
【０２５４】なお、本実施の形態では、ステップＦ５に
おいて推薦情報を決定する際に、推薦を受けようとする
ユーザがこれまでに推薦を受け選択したことがないかど
うかをコンテンツデータベース２を参照して確認し、未
選択のコンテンツデータだけを選択するようにしてもよ
い。In the present embodiment, when deciding the recommendation information in step F5, it is determined whether or not the user who is to receive the recommendation has selected and received the recommendation before by referring to the content database 2. May be checked and only unselected content data may be selected.
【０２５５】また、推薦条件の入力に当たっては、実施
の形態２で既に説明したように、図１７あるいは図１８
のようなインタフェースを用いても構わない。When inputting the recommendation condition, as described in the second embodiment, FIG.
Interface may be used.
【０２５６】また、ユーザ特徴情報の生成に当たって
は、ユーザが過去に登録したコンテンツを用いるのに加
え、ユーザが過去に推薦をうけ、選択したコンテンツデ
ータの情報も考慮に入れても構わない。すなわち、ユー
ザが過去に推薦をうけ、コンテンツを選択する毎にその
ユーザのユーザ特徴情報を算出しておいても構わない。
あるいは、ユーザが過去に推薦を受けたコンテンツデー
タの情報も考慮に入れて構わない。すなわち、ユーザが
過去にコンテンツの推薦をうける毎にそのユーザのユー
ザ特徴情報を算出しておいても構わない。In generating the user characteristic information, in addition to using the content registered in the past by the user, information of the content data selected by the user in the past and selected may be considered. That is, the user may receive a recommendation in the past and calculate the user characteristic information of the user every time the user selects the content.
Alternatively, information on content data that the user has been recommended in the past may be taken into consideration. That is, every time the user receives a recommendation of the content in the past, the user characteristic information of the user may be calculated.
【０２５７】また、ユーザによる明示的な推薦条件の入
力は行わずに、ユーザのＩＤのみを受け付け、ユーザ特
徴情報が類似したユーザを選択し、選択された他のユー
ザが登録したコンテンツで、推薦を受けようとするユー
ザが推薦されたまたは推薦されて選択したことのないデ
ータを単に選択して提示しても、嗜好の類似した他のユ
ーザが登録したコンテンツであるので、推薦するに値す
るものであると考えられる。したがって、このような簡
略化した方式であっても構わない。[0257] Also, the user does not input the explicit recommendation condition, but accepts only the user ID, selects a user having similar user characteristic information, and recommends the content registered by the selected other user. Even if the user who is to receive the content simply selects and presents data that has been recommended or has not been selected, it is worthy of recommendation because the content is registered by another user with similar taste. It is considered to be. Therefore, such a simplified system may be used.
【０２５８】以上のようなシステム構成、および動作を
することにより、コンテンツデータベース２に搭載して
いるコンテンツデータの充実を図るとともに、嗜好が類
似したユーザの登録したコンテンツデータを推薦するこ
とが可能となる情報推薦装置を実現することができる。By performing the above system configuration and operation, it is possible to enhance the content data loaded in the content database 2 and recommend content data registered by users having similar preferences. An information recommendation device can be realized.
【０２５９】なお、本実施の形態のユーザ特徴情報算出
手段１３は本発明の特徴算出手段の例であり、本実施の
形態のユーザ特徴情報は本発明のユーザの各項目毎の特
徴の例である。Note that the user characteristic information calculating means 13 of the present embodiment is an example of the characteristic calculating means of the present invention, and the user characteristic information of the present embodiment is an example of the characteristic of each item of the user of the present invention. is there.
【０２６０】（実施の形態６）次に、実施の形態６につ
いて説明する。(Embodiment 6) Next, Embodiment 6 will be described.
【０２６１】図２２は、実施の形態６のシステム構成図
である。これは、実施の形態１のシステム構成にコンテ
ンツ登録手段８を追加した構成である。FIG. 22 is a diagram showing a system configuration according to the sixth embodiment. This is a configuration in which a content registration unit 8 is added to the system configuration of the first embodiment.
【０２６２】ここで、コンテンツデータベース２に登録
されているデータの形式は、図３に既に示したような構
成である。Here, the format of the data registered in the content database 2 is as shown in FIG.
【０２６３】このように、実施の形態１と類似している
が、推薦条件の受付の方法、および検索の方法を変える
ことによって、新たな効果を得ることが出来る。以下に
本実施の形態の動作について説明する。As described above, although similar to the first embodiment, a new effect can be obtained by changing the method of accepting recommendation conditions and the method of searching. The operation of the present embodiment will be described below.
【０２６４】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。Further, the hardware configuration for executing the system configured as described above is basically the same as the configuration of a general-purpose computer system, and a description thereof will be omitted.
【０２６５】説明にあたっては、料理の推薦システムを
例に図２３のフローチャートを参照しながら説明する。In the description, a dish recommendation system will be described as an example with reference to the flowchart in FIG.
【０２６６】（準備）あらかじめ、コンテンツデータベ
ース２にコンテンツデータを多数登録しておく。コンテ
ンツ登録手段８によって多くのユーザが端末装置１００
からコンテンツデータを登録出来る構成にしておくと、
豊富でかつ多種多様なコンテンツデータを収集すること
が容易となる。(Preparation) A large number of content data are registered in the content database 2 in advance. Many users can use the terminal device 100 by the content registration unit 8.
If you have a configuration that allows you to register content data from
It becomes easy to collect abundant and various content data.
【０２６７】（ステップＧ１）端末装置１００によって
ユーザが入力した推薦条件がインターネット５００を通
じて送信され、情報推薦装置１０００のネットワークイ
ンタフェース手段１が受信する。(Step G1) The recommendation condition input by the user through the terminal device 100 is transmitted through the Internet 500, and is received by the network interface unit 1 of the information recommendation device 1000.
【０２６８】例えば、端末装置１００によって推薦条件
として「カレー」と入力されると、すなわち、項目とし
てレシピ、属性値としてカレーと入力されると、それが
情報推薦装置１０００に送られ、推薦条件入力手段３へ
と入力される。For example, if "curry" is input as a recommendation condition by the terminal device 100, that is, if a recipe is input as an item and a curry is input as an attribute value, it is sent to the information recommendation device 1000 and the recommendation condition input is performed. It is input to means 3.
【０２６９】（ステップＧ２）コンテンツ推薦手段４
が、ステップＧ１において受信した推薦条件について、
コンテンツデータベース２の中のレシピという項目に対
応する属性値としてのレシピ名が、推薦条件を含むデー
タを選択する。(Step G2) Content Recommendation Means 4
However, regarding the recommendation conditions received in step G1,
The recipe name as the attribute value corresponding to the item of the recipe in the content database 2 selects the data including the recommendation condition.
【０２７０】例えば、レシピという項目に対応する属性
値が「カレーライス」「カレースパゲティ」「シーフー
ドカレー」「カレードリア」などの場合は、そのレシピ
名に推薦条件である「カレー」という文字列を含んでい
る。このようなコンテンツを選択する。このように属性
値が推薦条件とコンテンツデータとで部分一致するよう
なコンテンツをも選択の対象とする。For example, when the attribute value corresponding to the item “recipe” is “curry rice”, “curry pagetetti”, “seafood curry”, “curry doria”, etc., the character string “curry” as a recommendation condition is added to the recipe name. Contains. Select such content. The content whose attribute value partially matches the recommendation condition and the content data as described above is also selected.
【０２７１】（ステップＧ３）ステップＧ２において選
択されたコンテンツ（レシピデータ）が、コンテンツ出
力手段５からネットワークインタフェース手段１を通じ
て端末装置１００に送信され、端末装置１００の表示画
面にその内容や一覧が表示される。(Step G3) The content (recipe data) selected in step G2 is transmitted from the content output means 5 to the terminal device 100 via the network interface means 1, and the content or list is displayed on the display screen of the terminal device 100. Is done.
【０２７２】端末装置１００での表示方式については特
に問わないが、例えば図１５のようにＷＷＷブラウザに
レシピが表示される。Although the display method on the terminal device 100 is not particularly limited, the recipe is displayed on a WWW browser as shown in FIG. 15, for example.
【０２７３】このとき、同一のレシピ名が２件以上存在
する場合がある。例えば、レシピ名が「カレーライス」
であるコンテンツが２件以上あるということである。そ
のような場合は、端末装置に出力される「カレーライ
ス」は予め決めておいた所定の基準により１件だけを選
択し、残りの物は棄却する。At this time, there may be two or more identical recipe names. For example, the recipe name is "curry rice"
Is two or more contents. In such a case, only one “curry rice” output to the terminal device is selected based on a predetermined standard, and the remaining items are rejected.
【０２７４】以上のような手順により、コンテンツデー
タベース２内のすべてのコンテンツデータの中から推薦
条件を応用したり、そこから派生したようなコンテンツ
を推薦する事が可能となる。According to the above-described procedure, it is possible to apply the recommendation condition from all the content data in the content database 2 and to recommend content derived therefrom.
【０２７５】特に、料理レシピの場合、無数のレシピが
考えられ、家庭毎、あるいは個人毎に創意工夫した独自
のレシピが存在する。本実施の形態では、ユーザがコン
テンツを登録可能な構成としたため、そのような多種多
様なレシピが収集可能であり、またその集めたレシピを
活用して、「カレー」という条件に対して、多種多様な
「カレー」応用レシピを推薦することが可能になってい
る。In particular, in the case of cooking recipes, countless recipes are conceivable, and unique recipes exist for each household or individual. In the present embodiment, since the configuration is such that the user can register the content, such a wide variety of recipes can be collected, and the collected recipes can be used to satisfy various conditions for “curry”. It is now possible to recommend a variety of curry application recipes.
【０２７６】（実施の形態７）次に、実施の形態７につ
いて説明する。(Seventh Embodiment) Next, a seventh embodiment will be described.
【０２７７】図２２は、実施の形態７のシステム構成図
である。これは、実施の形態６のシステム構成と同一で
ある。FIG. 22 is a diagram showing a system configuration according to the seventh embodiment. This is the same as the system configuration of the sixth embodiment.
【０２７８】ここで、データベース２に登録されている
データの形式を図２４に示す。図２４では、一件のコン
テンツデータには一回の食事で食したメニューがすべて
記述されており、属性として「データＩＤ」「メニュー
名」「調理法」「材料」などの項目がある。この中で、
必須なのがメニュー名が一回の食事で食した物がすべて
記述されていることで、それ以外の「調理法」「材料」
は必須ではない。また、図中の属性以外の項目があって
も構わない。Here, the format of the data registered in the database 2 is shown in FIG. In FIG. 24, one menu of content data describes all menus eaten at one meal, and includes attributes such as “data ID”, “menu name”, “cooking method”, and “material”. In this,
The essential thing is that the menu name describes everything that was eaten in one meal, and the other "cooking methods" and "materials"
Is not required. Also, there may be items other than the attributes in the figure.
【０２７９】このように、コンテンツデータベース２の
登録コンテンツデータの形式や、推薦条件の受付の方
法、および検索の方法を変えることによって、新たな効
果を得ることが出来る。以下に本実施の形態の動作につ
いて説明する。As described above, a new effect can be obtained by changing the format of the registered content data in the content database 2, the method of receiving the recommendation conditions, and the method of searching. The operation of the present embodiment will be described below.
【０２８０】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。Further, the hardware configuration for executing the system configured as described above is basically the same as the configuration of a general-purpose computer system, and the description is omitted.
【０２８１】説明にあたっては、料理の推薦システムを
例に図２５のフローチャートを参照しながら説明する。In the description, a dish recommendation system will be described as an example with reference to the flowchart in FIG.
【０２８２】（準備）あらかじめ、コンテンツデータベ
ース２にコンテンツデータを多数登録しておく。コンテ
ンツ登録手段８によって多くのユーザが端末装置１００
からコンテンツデータを登録出来る構成にしておくと、
豊富でかつ多種多様なコンテンツデータを収集すること
が容易となる。(Preparation) A large number of content data are registered in the content database 2 in advance. Many users can use the terminal device 100 by the content registration unit 8.
If you have a configuration that allows you to register content data from
It becomes easy to collect abundant and various content data.
【０２８３】（ステップＨ１）端末装置１００によって
ユーザが入力した推薦条件がインターネット５００を通
じて送信され、情報推薦装置１０００のネットワークイ
ンタフェース手段１が受信する。(Step H1) The recommendation conditions input by the user through the terminal device 100 are transmitted through the Internet 500, and are received by the network interface unit 1 of the information recommendation device 1000.
【０２８４】例えば、端末装置１００によって推薦条件
として「ハンバーグ」と入力されると、すなわち、項目
としてレシピ名、対応する属性値としてハンバーグと入
力されると、それが情報推薦装置１０００に送られ、推
薦条件入力手段３へと入力される。For example, when “hamburger” is input as a recommendation condition by the terminal device 100, that is, when a recipe name is input as an item and a hamburger is input as a corresponding attribute value, it is sent to the information recommendation device 1000. It is input to the recommendation condition input means 3.
【０２８５】（ステップＨ２）コンテンツ推薦手段４
が、ステップＨ１において受信した推薦条件について、
コンテンツデータベース２の中のレシピ名の１つが、推
薦条件を含むデータを選択する。(Step H2) Content Recommendation Means 4
However, regarding the recommendation conditions received in step H1,
One of the recipe names in the content database 2 selects data including the recommendation condition.
【０２８６】例えばあるコンテンツデータは、そのレシ
ピ名の組が「カレーライス」「フルーツサラダ」「ウー
ロン茶」であった場合は、推薦条件である「ハンバー
グ」は含まれないのでこのコンテンツデータは選択され
ない。For example, if the set of recipe names is “curry rice”, “fruit salad”, and “oolong tea”, this content data is not selected because it does not include “hamburger” as a recommendation condition. .
【０２８７】また、レシピ名の組が「ハンバーグ」「シ
ーザーサラダ」「ポタージュスープ」というコンテンツ
データは推薦条件の「ハンバーグ」が含まれるので選択
される。[0287] Content data having a recipe name set of "hamburger", "caesar salad", and "potage soup" are selected because the recommended condition "hamburger" is included.
【０２８８】（ステップＨ３）次にステップＨ２で選択
されたコンテンツデータの中から、レシピ名の組から推
薦条件と異なるレシピ名を選択する。例えば、「ハンバ
ーグ」「シーザーサラダ」「ポタージュスープ」という
組なら、推薦条件「ハンバーグ」とは異なる「シーザー
サラダ」あるいは「ポタージュスープ」が選択される。
これは、このどちらか一方を選択しても良いし、両方を
選択しても良い。あるいは、同一のレシピ名の組のう
ち、推薦条件であるレシピ名も含めたすべてのレシピ名
を選択してもよい。(Step H3) Next, a recipe name different from the recommended condition is selected from a set of recipe names from the content data selected in step H2. For example, in the case of a set of “hamburger”, “caesar salad”, and “potage soup”, “caesar salad” or “potage soup” different from the recommended condition “hamburger” is selected.
Either one of them may be selected, or both may be selected. Alternatively, from the same set of recipe names, all the recipe names including the recipe name as the recommendation condition may be selected.
【０２８９】（ステップＨ４）ステップＨ３において選
択されたレシピ名が、コンテンツ出力手段５からネット
ワークインタフェース手段１を通じて端末装置１００に
送信され、端末装置１００の表示画面にその内容や一覧
が表示される。(Step H4) The recipe name selected in step H3 is transmitted from the content output means 5 to the terminal device 100 via the network interface means 1, and the contents and a list are displayed on the display screen of the terminal device 100.
【０２９０】端末装置１００での表示方式については特
に問わないが、例えば図１５のようにＷＷＷブラウザに
レシピが表示される。The display method on the terminal device 100 is not particularly limited. For example, the recipe is displayed on the WWW browser as shown in FIG.
【０２９１】このとき、同一のレシピ名が２件以上存在
する場合は端末装置には１件だけを出力し、残りの物は
棄却する。At this time, if two or more identical recipe names exist, only one is output to the terminal device, and the remaining items are rejected.
【０２９２】以上のような手順により、コンテンツデー
タベース２内のすべてのコンテンツデータの中から、あ
るコンテンツに対して、それと同時に提供するとふさわ
しいコンテンツを推薦する事が可能となる。According to the above-described procedure, it is possible to recommend, for all contents data in the contents database 2, contents suitable to be provided at the same time.
【０２９３】また、コンテンツデータベース２に登録さ
れているコンテンツデータは、一回の食事で食したレシ
ピ名が記述されているが、それらには主従関係などの設
定はなく、単に同時に食したレシピ名が記述されている
ので、メインディッシュ、サブディッシュという概念に
拘束されることなく、さまざまなレシピを推薦可能とな
っている。Although the content data registered in the content database 2 describes the names of recipes eaten in one meal, there is no setting of master-slave relationship, etc. Is described, various recipes can be recommended without being bound by the concept of a main dish and a sub-dish.
【０２９４】なお、本実施の形態では、一件のコンテン
ツデータには一回の食事で食したレシピがすべて記述さ
れているとして説明したが、これに限らない。同時に食
したどうしであることを示す識別情報を同時に食したコ
ンテンツデータそれぞれに付与しておく方法であっても
よい。あるいは、同時に食したコンテンツデータの関連
を示すテーブルを別に作成しても構わない。あるいは、
同時に食したコンテンツデータに共通のＩＤを入れても
構わない。[0294] In the present embodiment, it has been described that one content data describes all recipes eaten in one meal, but the present invention is not limited to this. A method may be used in which identification information indicating that the user has eaten at the same time is added to each of the content data that has eaten at the same time. Alternatively, a table indicating the relationship between the content data consumed at the same time may be separately created. Or,
At the same time, a common ID may be put in the content data that has been eaten.
【０２９５】なお、本実施の形態の一回の食事で食した
レシピがすべて記述されているコンテンツデータは、本
発明の１回の食事でとるレシピグループの例であり、本
実施の形態の個々のレシピに対応するデータは本発明の
レシピの例である。さらに、本実施の形態の同時に食し
たどうしであることを示す識別情報を同時に食したコン
テンツデータそれぞれに付与しておく場合には、同時に
食したコンテンツデータは本発明の１回の食事でとるレ
シピグループの例であり、この場合のコンテンツデータ
は本発明のレシピの例である。さらに、本実施の形態の
同時に食したコンテンツデータの関連を示すテーブルを
別に作成する場合には、そのテーブルにより関連付けら
れたコンテンツデータは、本発明の１回の食事でとるレ
シピグループの例であり、この場合のコンテンツデータ
は本発明のレシピの例である。The content data in which all recipes eaten in one meal of the present embodiment are described is an example of a recipe group taken in one meal of the present invention. The data corresponding to the recipe is an example of the recipe of the present invention. Further, in the case where the identification information indicating the simultaneous eating according to the present embodiment is added to each of the simultaneously eaten content data, the simultaneously eaten content data is the recipe taken in one meal of the present invention. This is an example of a group, and the content data in this case is an example of the recipe of the present invention. Furthermore, in the case of separately creating a table indicating the association between the content data of the present embodiment, the content data associated with the table is an example of a recipe group taken in one meal of the present invention. The content data in this case is an example of the recipe of the present invention.
【０２９６】（実施の形態８）次に、実施の形態８につ
いて説明する。(Eighth Embodiment) Next, an eighth embodiment will be described.
【０２９７】図２６は、第８の発明の実施の一形態シス
テム構成図である。これは、図５で示した実施の形態２
のシステム構成であるネットワークインタフェース手段
１、コンテンツデータベース２、推薦条件入力手段３、
コンテンツ推薦手段４、コンテンツ出力手段５、ユーザ
識別手段６、アクセス履歴管理手段７、コンテンツ登録
手段８に、さらにコンテンツデータベース２に登録され
ているデータから、データを登録したユーザの類型情報
を算出する類型情報算出手段１５と、前記類型情報算出
手段１５で算出されたユーザの類型情報を登録しておく
類型情報データベース１６と、ユーザ識別手段６で識別
されたユーザに類似した類型情報を類型情報データベー
ス１６から選択する、類型情報選択手段１４を追加した
構成となっている。FIG. 26 is a diagram showing a system configuration according to an embodiment of the eighth invention. This corresponds to the second embodiment shown in FIG.
Network interface means 1, content database 2, recommendation condition input means 3,
The content recommendation unit 4, the content output unit 5, the user identification unit 6, the access history management unit 7, and the content registration unit 8 further calculate the type information of the user who registered the data from the data registered in the content database 2. A type information calculation unit 15; a type information database 16 in which the type information of the user calculated by the type information calculation unit 15 is registered; and a type information database similar to the user identified by the user identification unit 6 In this configuration, the type information selecting means 14 for selecting from among the 16 types is added.
【０２９８】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。The hardware configuration for executing the system configured as described above is basically the same as the configuration of a general-purpose computer system, and therefore the description is omitted.
【０２９９】類型情報とは、ある条件に合致するユーザ
の統計的な情報のことである。例えば、コンテンツデー
タベース２に情報を登録したユーザが１０００名いたと
して、そのうち５００名が関東地区在住、４００名が関
西地区在住、あとの１００名がその他の地区在住であっ
たとする。このとき、例えば「関東地区の類型情報」を
求めるには、実施の形態３で説明したユーザ特徴情報の
生成要領と類似しており、例えばコンテンツデータベー
ス２に登録されたデータの中から、関東地区在住のユー
ザの登録したデータだけを選択し、その登録データに出
現する食材名とその頻度をカウントし、その頻度を正規
化して生成し、図１０に示すような形態とする。これ
は、関東地区のユーザの食に関する傾向を示したもの
で、これを類型情報と呼ぶ。The type information is statistical information of a user who meets certain conditions. For example, suppose that there are 1,000 users who registered information in the content database 2, 500 of them live in the Kanto area, 400 live in the Kansai area, and the other 100 live in other areas. At this time, for example, to obtain “type information of the Kanto area”, it is similar to the generation procedure of the user characteristic information described in the third embodiment. For example, from the data registered in the content database 2, Only the data registered by the resident user is selected, the names of the ingredients appearing in the registered data and their frequencies are counted, and the frequencies are normalized to generate the form shown in FIG. This indicates the tendency of the user in the Kanto district regarding the meal, and is referred to as type information.
【０３００】このような、類型情報は、居住地区別の類
型情報の他にも性別、年齢層、職業、未婚・既婚など様
々な観点で算出することができる。[0300] Such type information can be calculated from various viewpoints such as gender, age group, occupation, unmarried / married, in addition to type information for each residential area.
【０３０１】本実施の形態においては、実施の形態２と
同様にユーザが情報の推薦を受けるに先立って、まずユ
ーザがコンテンツデータを登録する必要がある。In the present embodiment, as in the second embodiment, the user must first register content data before the user receives information recommendation.
【０３０２】コンテンツデータの登録の手順は図６です
でに示した実施の形態２におけるコンテンツデータの登
録手順と類似している。The procedure for registering content data is similar to the procedure for registering content data in the second embodiment shown in FIG.
【０３０３】図２７がその手順を示したものであり、こ
れは図６のステップＢ４とステップＢ５との間に、新た
にステップＢ４−３を追加した手順となっている。FIG. 27 shows the procedure. This is a procedure in which step B4-3 is newly added between step B4 and step B5 in FIG.
【０３０４】すなわち、図６の手順と同様にコンテンツ
を登録し、ステップＢ４でユーザのアクセス履歴を更新
後に、ここではステップＢ４−３において今までそのユ
ーザが登録したコンテンツデータをコンテンツデータベ
ース２から参照し、類型情報算出手段１５がユーザの類
型情報を更新し類型情報データベース１６に登録する。That is, the content is registered in the same manner as in the procedure of FIG. 6, and after the access history of the user is updated in step B4, the content data registered by the user so far is referred from the content database 2 in step B4-3. Then, the type information calculation unit 15 updates the type information of the user and registers the updated type information in the type information database 16.
【０３０５】類型情報の算出方法は既に説明した通り
で、現在登録された情報も追加して、類型情報を更新す
る。The method of calculating the type information is as described above, and the type information is updated by adding the currently registered information.
【０３０６】以上のような手順にて、コンテンツデータ
が登録され、同時に類型情報も生成、更新される。According to the above-described procedure, content data is registered, and at the same time, type information is generated and updated.
【０３０７】なお、類型情報の生成や、更新は必ずしも
コンテンツデータ登録時に行わなくてもよい。コンテン
ツデータ登録時は図６の手順で登録を行い、情報推薦シ
ステムの負荷が比較的軽い時などに、類型情報更新の動
作、すなわち図２７のステップＢ４−３のみの動作を行
っても構わない。[0307] Note that generation or updating of type information is not necessarily performed at the time of content data registration. At the time of content data registration, registration is performed according to the procedure of FIG. 6, and when the load of the information recommendation system is relatively light, the type information updating operation, that is, the operation of only step B4-3 in FIG. 27 may be performed. .
【０３０８】次に、ユーザが情報の推薦を受ける動作に
ついて、図２８のフローチャートを参照しながら説明す
る。Next, an operation in which a user receives recommendation of information will be described with reference to a flowchart of FIG.
【０３０９】（ステップＩ１〜Ｉ３）端末装置１００に
よってユーザが情報推薦装置に情報推薦の要求を出す
と、ユーザＩＤの認証や推薦情報の提供を受ける条件を
満たしているかのチェックが行われる。本実施の形態に
おいては、推薦情報の提供を受けたいユーザが事前にコ
ンテンツデータを登録することを必須としており、条件
を満たされない場合は処理を終了する。(Steps I1 to I3) When the user issues a request for information recommendation to the information recommendation device by the terminal device 100, a check is made as to whether the conditions for authentication of the user ID and provision of recommendation information are satisfied. In the present embodiment, it is essential that the user who wants to receive the recommendation information register the content data in advance, and the process ends if the condition is not satisfied.
【０３１０】ステップＩ２において情報推薦を受ける条
件を満たしていれば、ユーザから推薦の条件を受け付け
る。これは、図７におけるステップＣ１〜Ｃ３の動作と
同様である。If the condition for receiving information recommendation is satisfied in step I2, the condition for recommendation is received from the user. This is the same as the operation in steps C1 to C3 in FIG.
【０３１１】（ステップＩ４）ステップＩ３において受
け付けた推薦条件で、コンテンツデータベース２に登録
されているコンテンツを選択する。ここでの具体的な推
薦コンテンツの選択方法としては、既に実施の形態１の
説明において図４で示したステップＡ２１〜Ａ２４のよ
うな手順が考えられる。(Step I4) The content registered in the content database 2 is selected based on the recommendation conditions received in step I3. As a specific recommended content selection method here, a procedure such as steps A21 to A24 shown in FIG. 4 in the description of the first embodiment can be considered.
【０３１２】あるいは、実施の形態３の説明において既
に説明したように、コンテンツデータにもコンテンツ特
徴ベクトルを付与しておき、推薦を要求したユーザのユ
ーザ特徴情報と、コンテンツ特徴ベクトルとの比較によ
り決定してもよい。ユーザ特徴情報は、コンテンツデー
タベース２から、過去に当該ユーザが登録したコンテン
ツデータから動的に求めてもよいし、図示しないユーザ
特徴情報データベース１２を具備する構成とし、ユーザ
特徴情報データベース１２に登録されている当該ユーザ
の特徴ベクトルを参照してもよい。[0312] Alternatively, as already described in the description of the third embodiment, the content data is also provided with a content feature vector, and determined by comparing the user feature information of the user who has requested the recommendation with the content feature vector. May be. The user feature information may be dynamically obtained from the content data registered by the user in the past from the content database 2 or may be provided with a user feature information database 12 (not shown). May refer to the user's feature vector.
【０３１３】（ステップＩ５）次に、現在のユーザの該
当する類型を選択する。これは、類型情報データベース
１６からこのユーザに最もよく当てはまる類型を選択す
る。選択の具体的な方法の一例として、ユーザ特徴情報
と、ベクトル形式で記述された類型データとの内積を求
め、その最も値の大きいものを選択する方法がある。(Step I5) Next, the type corresponding to the current user is selected. This selects the type that best applies to this user from the type information database 16. As an example of a specific method of selection, there is a method of obtaining an inner product of user characteristic information and type data described in a vector format, and selecting the one having the largest value.
【０３１４】例えば、すべての登録ユーザの中から「関
西人、サラリーマン」であるユーザの類型情報と最もよ
く一致したとして、これが選択される。For example, from among all the registered users, this is selected because it best matches the type information of the user who is “Kansaijin, office worker”.
【０３１５】（ステップＩ６、Ｉ７）ステップＩ４おい
て決定した推薦情報とステップＩ５において決定した類
型情報を、ユーザの端末に表示し、アクセス履歴管理手
段７において、現在のユーザについて、情報推薦を受け
た日時、推薦された情報のデータＩＤ、このユーザの情
報推薦を受けた回数、などの情報を更新し記憶される。(Steps I6 and I7) The recommendation information determined in step I4 and the type information determined in step I5 are displayed on the user terminal, and the access history management means 7 receives information recommendation for the current user. The date and time, the data ID of the recommended information, the number of times the user received information recommendation, and the like are updated and stored.
【０３１６】図２９は端末装置での情報の推薦結果の表
示例である。FIG. 29 is a display example of the information recommendation result on the terminal device.
【０３１７】このユーザが「関西人、サラリーマン」の
類型に当てはまることが示されている。It is shown that this user falls under the type of “Kansai people, office workers”.
【０３１８】なお、本実施の形態の類型情報算出手段１
５は本発明の類型情報作成手段の例であり、本実施の形
態の類型情報選択手段１４は本発明の類型度判定手段の
例である。The type information calculating means 1 of this embodiment
5 is an example of the type information creating means of the present invention, and the type information selecting means 14 of the present embodiment is an example of the type degree determining means of the present invention.
【０３１９】以上のようなシステム構成、および動作を
することにより、推薦するコンテンツ情報とともにユー
ザがどのような類型に当てはまるかを表示することが可
能となる。類型情報の提示を行うことにより、単に推薦
コンテンツのみを提示する場合と比べ、ユーザの嗜好や
選択の特徴を換言した形で提示しているので、ユーザ自
身が意識しない自己の傾向を発見することが可能とな
り、情報推薦システムとしての面白さや利便性がより大
きくすることができる。By performing the above system configuration and operation, it is possible to display the type of the user to which the user belongs together with the recommended content information. By presenting the type information, the user's preferences and selection characteristics are presented in a paraphrased form compared to the case where only recommended content is presented, so discovering the tendency of the user who is not conscious of himself This makes it possible to further enhance the fun and convenience of the information recommendation system.
【０３２０】なお、実施の形態１から実施の形態８まで
の各実施の形態では、サーバ装置と端末装置との間を結
ぶ通信手段として、インターネットを利用する例につい
て説明したが、インターネットに変えて、公衆電話網、
携帯電話網、衛星や地上波によるデジタル放送網を利用
しても構わない。あるいは、サーバ装置から端末装置へ
はデジタル放送網を利用し、端末装置からサーバ装置へ
はインターネットを利用するというような非対称な通信
手段の構成としても構わない。[0320] In each of the first to eighth embodiments, an example is described in which the Internet is used as the communication means for connecting the server device and the terminal device. , Public telephone network,
A mobile phone network, a digital broadcasting network using satellites or terrestrial waves may be used. Alternatively, a configuration of asymmetric communication means such as using a digital broadcast network from the server device to the terminal device and using the Internet from the terminal device to the server device may be used.
【０３２１】以上のように、実施の形態１によれば、コ
ンテンツデータベース２にはコンテンツそのものと属性
値を登録してあるため、搭載しているコンテンツデータ
の中からユーザの要求に応じたデータを推薦することが
可能となる情報推薦装置を実現することができる。特
に、コンテンツデータに主観的な特徴量を属性として持
たせることにより、「お手軽な料理」「あっさりした料
理」「楽しい料理」などの主観的あるいは感覚的な推薦
条件での情報の推薦も可能になる。As described above, according to the first embodiment, since the content itself and the attribute value are registered in the content database 2, data according to the user's request is loaded from the loaded content data. An information recommendation device capable of making a recommendation can be realized. In particular, by assigning subjective characteristics to content data as attributes, it is also possible to recommend information under subjective or sensory recommendation conditions such as "easy dishes,""easydishes," and "fun dishes." become.
【０３２２】また、実施の形態２によれば、コンテンツ
の登録実績に応じて情報の推薦に制限を与えるため、コ
ンテンツデータベース２に搭載しているコンテンツデー
タの充実を図るとともに、ユーザの要求に応じたデータ
を推薦することが可能となる情報推薦装置を実現するこ
とができる。According to the second embodiment, the recommendation of information is restricted according to the registration result of the content. Therefore, the content data loaded in the content database 2 is enhanced, and the content data is stored in response to the request of the user. And an information recommendation device that can recommend the data.
【０３２３】また、コンテンツ登録時に主観的な評価項
目で記入してもらうことにより、登録されたコンテンツ
の相対的な優劣をつけることができるので、この点をコ
ンテンツを推薦する時に考慮することにより、よりより
コンテンツを推薦することが可能となる。[0323] Also, the relative evaluation of the registered content can be given by having the subject fill in the subjective evaluation items at the time of content registration. By taking this point into consideration when recommending the content, It becomes possible to recommend content more.
【０３２４】また、コンテンツ登録時に食事の前後の因
果関係に関する項目で記入してもらうことにより、登録
されたコンテンツを、「気分が悪い日に食べる料理」と
か「食事後に楽しくなるような料理」といった食事の因
果関係の観点で条件を指定してコンテンツの推薦をうけ
ることが可能となる。[0324] Further, when the content is registered, the registered content such as "a dish to be eaten on a bad day" or "a dish to be enjoyable after a meal" can be entered by having the user enter an item relating to the causal relationship before and after the meal when registering the content. Content can be recommended by designating conditions from the viewpoint of the causal relationship of meals.
【０３２５】また、コンテンツ登録時に料理を作る人、
あるいは料理を食べる人に関する項目で記入してもらう
ことにより、登録されたコンテンツを、料理を作る人の
立場、あるいは料理を食べる人の立場の両方の立場から
条件を指定して、コンテンツの推薦を受けることが可能
となる。[0325] Also, a person who cooks when registering content,
Or, by filling in the item related to the person who eats the dish, the registered content can be recommended by specifying the conditions from the standpoint of both the cook and the eater. It is possible to receive.
【０３２６】また、定量化可能な登録項目を利用して、
入力が容易なインタフェースで簡単にコンテンツを検索
することが可能となる。Also, using the quantifiable registration items,
It is possible to easily search for contents using an interface that is easy to input.
【０３２７】また、実施の形態３によれば、コンテンツ
の登録実績に応じて情報の推薦に制限を与えると同時
に、そのユーザ自身が登録したコンテンツから推薦条件
を抽出するため、ユーザが具体的な推薦条件を入力しな
くても、そのユーザにあわせた妥当なデータを推薦する
ことが可能となる情報推薦装置を実現することができ
る。According to the third embodiment, the recommendation of information is restricted according to the registration result of the content, and at the same time, the recommendation condition is extracted from the content registered by the user himself. It is possible to realize an information recommendation device that can recommend appropriate data according to the user without inputting recommendation conditions.
【０３２８】また、実施の形態４によれば、推薦条件に
合わせたコンテンツデータを推薦すると同時に、それに
合わせた広告も提示することが可能となる。また、どの
広告を何度提示したかも管理するため、その回数に応じ
た広告料を広告主に請求することが可能となる。According to the fourth embodiment, it is possible to recommend content data in accordance with the recommendation condition and to present an advertisement in accordance with the recommendation. Also, since it manages which advertisements are presented and how many times, it is possible to charge the advertiser an advertisement fee according to the number of advertisements.
【０３２９】また、実施の形態５によれば、コンテンツ
データベース２に搭載しているコンテンツデータの充実
を図るとともに、嗜好が類似したユーザを選択し、その
ユーザの登録したデータを推薦することが可能となる情
報推薦装置を実現することができる。Further, according to the fifth embodiment, it is possible to enhance the content data loaded in the content database 2, select a user having similar taste, and recommend data registered by the user. Is realized.
【０３３０】また、実施の形態６によれば、コンテンツ
データベース２内のすべてのコンテンツデータの中か
ら、推薦条件を応用したり、推薦条件から派生したコン
テンツを推薦する情報推薦装置を実現することができ
る。Further, according to the sixth embodiment, it is possible to realize an information recommendation apparatus that applies a recommendation condition or recommends a content derived from the recommendation condition from all the content data in the content database 2. it can.
【０３３１】また、実施の形態７によれば、コンテンツ
データベース２内のすべてのコンテンツデータの中か
ら、あるコンテンツに対して、それと同時に提供すると
ふさわしいコンテンツデータを推薦する情報推薦装置を
実現することができる。Also, according to the seventh embodiment, it is possible to realize an information recommendation device that recommends, for all contents data in the contents database 2, content data suitable to be provided at the same time. it can.
【０３３２】また、実施の形態８によれば、推薦するコ
ンテンツ情報とともにユーザがどのような類型に当ては
まるかを表示することが可能となる。類型情報の提示を
行うことにより、単に推薦コンテンツのみを提示する場
合と比べ、ユーザの嗜好や選択の特徴を換言した形で提
示しているので、ユーザ自身が意識しない自己の傾向を
発見することが可能となり、より面白さや利便性が大き
い情報推薦装置を実現することができる。Further, according to the eighth embodiment, it is possible to display the type of a user to which the user belongs together with the recommended content information. By presenting the type information, the user's preferences and selection characteristics are presented in a paraphrased form compared to the case where only recommended content is presented, so discovering the tendency of the user who is not conscious of himself This makes it possible to realize an information recommendation device that is more interesting and convenient.
【０３３３】なお、上述した本発明の情報推薦装置のの
全部または一部の手段（または、装置、素子、回路、部
等）の機能をコンピュータにより実行させるためのプロ
グラムであって、コンピュータと協働して動作するプロ
グラムである。A program for causing a computer to execute the functions of all or a part of the information recommendation apparatus of the present invention (or an apparatus, an element, a circuit, a part, or the like) is provided. It is a program that works and operates.
【０３３４】なお、本発明の一部の手段（または、装
置、素子、回路、部等）とは、それらの複数の手段の内
の、幾つかの手段を意味し、あるいは、一つの手段の内
の、一部の機能を意味するものである。[0334] Note that some means (or an apparatus, an element, a circuit, a part, or the like) of the present invention means some of the plurality of means, or one of the means. Means some of the functions.
【０３３５】また、本発明のプログラムを記録した、コ
ンピュータに読みとり可能な記録媒体も本発明に含まれ
る。A computer-readable recording medium on which the program of the present invention is recorded is also included in the present invention.
【０３３６】また、本発明のプログラムの一利用形態
は、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録
され、コンピュータと協働して動作する態様であっても
良い。[0336] Further, one usage form of the program of the present invention may be such that the program is recorded on a computer-readable recording medium and operates in cooperation with the computer.
【０３３７】また、本発明のプログラムの一利用形態
は、伝送媒体中を伝送し、コンピュータにより読みとら
れ、コンピュータと協働して動作する態様であっても良
い。[0337] Further, one use form of the program of the present invention may be such that the program is transmitted through a transmission medium, read by a computer, and operates in cooperation with the computer.
【０３３８】また、記録媒体としては、ＲＯＭ等が含ま
れ、伝送媒体としては、インターネット等の伝送媒体、
光・電波・音波等が含まれる。[0338] The recording medium includes a ROM and the like. The transmission medium includes a transmission medium such as the Internet.
Light, radio waves, sound waves, etc. are included.
【０３３９】また、上述した本発明のコンピュータは、
ＣＰＵ等の純然たるハードウェアに限らず、ファームウ
ェアや、ＯＳ、更に周辺機器を含むものであっても良
い。Also, the computer of the present invention described above
It is not limited to pure hardware such as a CPU, but may include firmware, an OS, and peripheral devices.
【０３４０】なお、以上説明した様に、本発明の構成
は、ソフトウェア的に実現しても良いし、ハードウェア
的に実現しても良い。As described above, the configuration of the present invention may be realized by software or hardware.
【０３４１】[0341]
【発明の効果】以上説明したところから明らかなよう
に、本発明は、情報サーバーを利用した情報サービスを
実現するために、数多くのコンテンツを用意することが
出来る情報推薦装置、情報推薦システム、及びプログラ
ムを提供することが出来る。As is apparent from the above description, the present invention provides an information recommendation apparatus, an information recommendation system, and an information recommendation system capable of preparing a large number of contents in order to realize an information service using an information server. We can provide programs.
【０３４２】さらに、本発明は、大規模なデータベース
を構成して維持していくための維持費を回収することが
出来る情報推薦装置、情報推薦システム、及びプログラ
ムを提供することが出来る。Further, the present invention can provide an information recommendation device, an information recommendation system, and a program capable of collecting maintenance costs for constructing and maintaining a large-scale database.
【０３４３】さらに、本発明は、自分にびったりあって
いるにもかかわらず意識していなかった情報をも容易に
見つけだすことが出来る情報推薦装置、情報推薦システ
ム、及びプログラムを提供することが出来る。Further, the present invention can provide an information recommendation device, an information recommendation system, and a program that can easily find information that is not conscious despite being in the middle of the user. .
【０３４４】さらに、本発明は、日常の家庭内での食卓
にならぶ献立としては、実態に適っている料理レシピを
提供することが出来る情報推薦装置、情報推薦システ
ム、及びプログラムを提供することが出来る。Furthermore, the present invention provides an information recommendation device, an information recommendation system, and a program that can provide a cooking recipe suitable for the actual situation as a menu at a daily home dining table. I can do it.
【０３４５】さらに、本発明は、その料理レシピを実際
に使用した結果の観点が欠落していず、実態に適った料
理レシピを提供することが出来る情報推薦装置、情報推
薦システム、及びプログラムを提供することが出来る。Further, the present invention provides an information recommendation device, an information recommendation system, and a program which can provide a cooking recipe suitable for the actual situation without lacking in the viewpoint of the result of actually using the cooking recipe. You can do it.
【図１】本発明の実施の形態１におけるシステム構成図FIG. 1 is a system configuration diagram according to a first embodiment of the present invention.
【図２】本発明の実施の形態１における情報推薦動作の
フローチャート図FIG. 2 is a flowchart of an information recommendation operation according to the first embodiment of the present invention.
【図３】本発明の実施の形態１におけるコンテンツデー
タの例を示す図FIG. 3 is a diagram showing an example of content data according to the first embodiment of the present invention.
【図４】本発明の実施の形態１における情報推薦の具体
的な動作のフローチャート図FIG. 4 is a flowchart of a specific operation of information recommendation according to the first embodiment of the present invention;
【図５】本発明の実施の形態２におけるシステム構成図FIG. 5 is a system configuration diagram according to a second embodiment of the present invention.
【図６】本発明の実施の形態２における登録動作のフロ
ーチャート図FIG. 6 is a flowchart of a registration operation according to the second embodiment of the present invention.
【図７】本発明の実施の形態２における情報推薦動作の
フローチャート図FIG. 7 is a flowchart of an information recommendation operation according to the second embodiment of the present invention.
【図８】本発明の実施の形態３におけるシステム構成図FIG. 8 is a system configuration diagram according to a third embodiment of the present invention.
【図９】本発明の実施の形態４における動作のフローチ
ャート図FIG. 9 is a flowchart of an operation according to the fourth embodiment of the present invention.
【図１０】本発明の実施の形態３におけるユーザの好む
材料の傾向を示す図FIG. 10 is a diagram showing a tendency of a material preferred by a user according to the third embodiment of the present invention.
【図１１】本発明の実施の形態３におけるコンテンツデ
ータの例を示す図FIG. 11 shows an example of content data according to Embodiment 3 of the present invention.
【図１２】本発明の実施の形態４におけるシステム構成
図FIG. 12 is a system configuration diagram according to a fourth embodiment of the present invention.
【図１３】本発明の実施の形態４における動作のフロー
チャート図FIG. 13 is a flowchart of an operation according to the fourth embodiment of the present invention.
【図１４】本発明の実施の形態４における広告データの
例を示す図FIG. 14 is a diagram showing an example of advertisement data according to Embodiment 4 of the present invention.
【図１５】本発明の実施の形態１における表示画面の例
を示す図FIG. 15 is a diagram showing an example of a display screen according to the first embodiment of the present invention.
【図１６】本発明の実施の形態４における表示画面の例
を示す図FIG. 16 is a diagram showing an example of a display screen according to Embodiment 4 of the present invention.
【図１７】本発明の実施の形態２における推薦条件入力
インタフェースを示す図FIG. 17 is a diagram showing a recommendation condition input interface according to the second embodiment of the present invention;
【図１８】本発明の実施の形態２における推薦条件入力
インタフェースを示す図FIG. 18 is a diagram showing a recommendation condition input interface according to the second embodiment of the present invention;
【図１９】本発明の実施の形態５におけるシステム構成
図FIG. 19 is a system configuration diagram according to a fifth embodiment of the present invention.
【図２０】本発明の実施の形態５における登録動作のフ
ローチャート図FIG. 20 is a flowchart of a registration operation according to the fifth embodiment of the present invention.
【図２１】本発明の実施の形態５における情報推薦動作
のフローチャート図FIG. 21 is a flowchart of an information recommendation operation according to the fifth embodiment of the present invention.
【図２２】本発明の実施の形態６におけるシステム構成
図FIG. 22 is a system configuration diagram according to a sixth embodiment of the present invention.
【図２３】本発明の実施の形態６における情報推薦動作
のフローチャート図FIG. 23 is a flowchart of an information recommendation operation according to the sixth embodiment of the present invention.
【図２４】本発明の実施の形態７におけるコンテンツデ
ータの例を示す図FIG. 24 is a diagram showing an example of content data according to the seventh embodiment of the present invention.
【図２５】本発明の実施の形態７における情報推薦動作
のフローチャート図FIG. 25 is a flowchart of an information recommendation operation according to the seventh embodiment of the present invention.
【図２６】本発明の実施の形態８におけるシステム構成
図FIG. 26 is a system configuration diagram according to an eighth embodiment of the present invention.
【図２７】本発明の実施の形態８における登録動作のフ
ローチャート図FIG. 27 is a flowchart of a registration operation according to the eighth embodiment of the present invention.
【図２８】本発明の実施の形態８における情報推薦動作
のフローチャート図FIG. 28 is a flowchart of an information recommendation operation according to the eighth embodiment of the present invention.
【図２９】本発明の実施の形態８における表示画面の例
を示す図FIG. 29 is a diagram showing an example of a display screen according to the eighth embodiment of the present invention.
１ ネットワークインタフェース手段 ２ コンテンツデータベース ３ 推薦条件入力手段 ４ コンテンツ推薦手段 ５ コンテンツ出力手段 ６ ユーザ識別手段 ７ アクセス履歴管理手段 ８ コンテンツ登録手段 ９ 推薦条件抽出手段 １０ 広告データベース １１ 類似ユーザ選択手段 １２ ユーザ特徴情報データベース １３ ユーザ特徴情報算出手段 １４ 類型情報選択手段 １５ 類型情報算出手段 １６ 類型情報データベース １００ 端末装置 ２００ 広告 ２１０ スライダー ２２０ ポインター ５００ インターネット １０００ 情報推薦装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Network interface means 2 Content database 3 Recommendation condition input means 4 Content recommendation means 5 Content output means 6 User identification means 7 Access history management means 8 Content registration means 9 Recommendation condition extraction means 10 Advertising database 11 Similar user selection means 12 User feature information Database 13 User characteristic information calculation means 14 Type information selection means 15 Type information calculation means 16 Type information database 100 Terminal device 200 Advertising 210 Slider 220 Pointer 500 Internet 1000 Information recommendation device
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 17/30 ３４０ Ｇ０６Ｆ 17/30 ３４０Ｂ ３４０Ａ (72)発明者 内藤 栄一 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 平塚 友康 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 地頭所 裕美 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Ｆターム(参考） 5B075 NK35 NK46 PP23 PQ02 PR03 PR06 QM08 QP03 ──────────────────────────────────────────────────の Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI Theme coat ゛ (Reference) G06F 17/30 340 G06F 17/30 340B 340A (72) Inventor Eiichi Naito 1006 Odakazuma, Kadoma, Osaka Matsushita Matsushita Inside Electric Industrial Co., Ltd. (72) Inventor Tomoyasu Hiratsuka 1006 Kazuma Kadoma, Osaka Pref. Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. (72) Inventor Hiromi Jikoji 1006 Kadoma Kadoma, Osaka Pref. Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. (Reference) 5B075 NK35 NK46 PP23 PQ02 PR03 PR06 QM08 QP03
Claims (39)
複数のデータから構成されているコンテンツを格納し、
登録手段によって前記コンテンツが登録されるコンテン
ツデータベースに格納されている前記コンテンツのう
ち、 ユーザの端末装置から指定された、所定の項目と属性値
で表される条件をインターネットを経由して入力する条
件入力手段によって入力された前記条件に一致もしくは
類似する前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を
備え、 推薦された前記コンテンツは、出力手段によって前記イ
ンターネットを経由して前記端末装置に出力される情報
推薦装置。Claims: 1. A content comprising a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values is stored,
A condition for inputting, via the Internet, a condition represented by predetermined items and attribute values specified from a user's terminal device among the contents stored in the content database in which the content is registered by the registration means. A recommendation unit that selects and recommends the content that matches or is similar to the condition input by the input unit, wherein the recommended content is output to the terminal device via the Internet by the output unit. Recommendation device.
複数のデータから構成されているコンテンツを格納し、
登録手段によって前記コンテンツが登録されるコンテン
ツデータベースに格納されている前記コンテンツのう
ち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは、出力手段によって出力さ
れ、 前記項目は、人間の判断・感想の結果である主観的項目
及び／または人間の判断・感想を介さない客観的項目で
ある情報推薦装置。2. A content comprising a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values is stored,
Among the contents stored in the content database in which the content is registered by the registration unit, the content that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value A recommendation unit for selecting and recommending content is provided. The recommended content is output by an output unit, and the item includes a subjective item and / or a human judgment / impression as a result of human judgment / impression. An information recommendation device that is an objective item that does not go through.
複数のデータから構成されているコンテンツを格納し、
登録手段によって前記コンテンツが登録されるコンテン
ツデータベースに格納されている前記コンテンツのう
ち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは、出力手段によって出力さ
れ、 入力される前記条件と前記各コンテンツとの類似性を判
定するために、予め前記各項目毎に類似の程度に応じて
点数をつける点数化方法が決められている情報推薦装
置。3. A content comprising a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values is stored,
Among the contents stored in the content database in which the content is registered by the registration unit, the content that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value A recommendation unit for selecting and recommending content, wherein the recommended content is output by an output unit, and in order to determine a similarity between the input condition and the content, each of the items is determined in advance. An information recommendation apparatus in which a scoring method for scoring according to the degree of similarity is determined.
複数のデータから構成されているコンテンツを格納し、
登録手段によって前記コンテンツが登録されるコンテン
ツデータベースに格納されている前記コンテンツのう
ち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
れ、 前記属性値が言葉で表現されている場合、入力される前
記条件と前記各コンテンツとの類似性を判定する際に、
シソーラスを利用する情報推薦装置。4. A content comprising a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values,
Among the contents stored in the content database in which the content is registered by the registration unit, the content that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value A recommendation unit for selecting and recommending a content, wherein the recommended content is output by an output unit, and when the attribute value is expressed in words, the similarity between the input condition and each of the contents is determined. When determining
An information recommendation device that uses a thesaurus.
複数のデータから構成されているコンテンツを格納し、
登録手段によって前記コンテンツが登録されるコンテン
ツデータベースに格納されている前記コンテンツのう
ち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは、出力手段によって出力さ
れ、 推薦を受けるユーザが受ける推薦回数または内容は、そ
のユーザが前記コンテンツ登録手段で登録した登録回数
に応じて決まる情報推薦装置。5. A content comprising a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values is stored,
Among the contents stored in the content database in which the content is registered by the registration unit, the content that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value A recommendation unit for selecting and recommending the content; the recommended content is output by an output unit; An information recommendation device that is determined accordingly.
ーザの登録についてのアクセス履歴を調べることによ
り、あるいは（ｂ）前記コンテンツ内にその登録者のユ
ーザＩＤを付加しておき、それを利用することにより判
定する請求項５記載の情報推薦装置。6. The number of registrations of the user can be determined by (a) checking an access history of the registration of the user, or (b) adding a user ID of the registrant in the content, and The information recommendation device according to claim 5, wherein the determination is made by using the information recommendation device.
複数のデータから構成されているコンテンツを格納し、
登録手段によって前記コンテンツが登録されるコンテン
ツデータベースに格納されている前記コンテンツのう
ち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
れ、 前記条件入力手段に入力される前記条件は、前記条件を
自動的に抽出する条件抽出手段によって抽出された条件
である情報推薦装置。7. A method for storing a content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values,
Among the contents stored in the content database in which the content is registered by the registration unit, the content that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value A recommendation unit for selecting and recommending content; the recommended content is output by an output unit; and the condition input to the condition input unit is extracted by a condition extraction unit for automatically extracting the condition. Information recommendation device that is a condition.
推薦を受けるユーザが過去に登録したコンテンツに基づ
いて抽出したものである請求項７記載の情報推薦装置。8. The condition input to the condition input means is:
The information recommendation apparatus according to claim 7, wherein the information is extracted based on the content registered in the past by the user who receives the recommendation.
出手段によって前記ユーザが前記データを登録する毎に
算出される請求項７記載の情報推薦装置。9. The information recommendation apparatus according to claim 7, wherein the feature of each item of the user is calculated by a feature calculating unit each time the user registers the data.
は、推薦を受けようとするユーザが過去に推薦を受けた
コンテンツまたは前記ユーザが推薦を受けて指定したコ
ンテンツに基づいて抽出したものである請求項７記載の
情報推薦装置。10. The condition input to the condition input means is a content extracted by a user to be recommended based on content recommended in the past or content specified by the user after being recommended. The information recommendation device according to claim 7.
算出手段によって、前記ユーザが推薦を受ける毎にまた
は推薦を受けて指定する毎に算出される請求項１０記載
の情報推薦装置。11. The information recommendation apparatus according to claim 10, wherein the feature of each item of the user is calculated by the feature calculation means each time the user receives a recommendation or each time the user receives a recommendation.
出する場合、前記コンテンツが有する傾向とは逆の傾向
を持つ前記条件を抽出する請求項８または１０記載の情
報推薦装置。12. The information recommendation apparatus according to claim 8, wherein, when extracting the condition from each of the contents, the condition having the tendency opposite to the tendency of the contents is extracted.
れた前記条件と自動的に抽出された前記条件とを入力
し、 前記推薦手段は、外部から入力された前記条件にあう前
記コンテンツのみから、自動的に抽出された前記条件に
一致もしくは類似する前記コンテンツを選択して推薦す
る請求項７記載の情報推薦装置。13. The condition input means inputs the condition inputted from outside and the condition automatically extracted, and the recommendation means receives only the contents meeting the condition inputted from outside. 8. The information recommendation device according to claim 7, wherein said content which matches or is similar to said condition automatically extracted is selected and recommended.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納
し、登録手段によって前記コンテンツが登録されるコン
テンツデータベースに格納されている前記コンテンツの
うち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
れ、 推薦を受ける各ユーザについて、そのユーザが過去に登
録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは
推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項
目毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報算出手
段によって前記特徴情報が算出され、格納されており、 前記推薦手段は、特定のユーザに対して推薦する場合、
格納されている前記特徴情報を利用してその特定のユー
ザに前記特徴情報が一致もしくは類似する別のユーザを
特定し、その別のユーザが過去に登録したコンテンツま
たは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定し
たコンテンツを対象に選択して推薦する情報推薦装置。14. A content storing a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values, wherein the content is stored in a content database in which the content is registered by registration means. A recommendation unit that selects and recommends the content that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value, and the recommended content is output by the output unit. For each user that is output and recommended, the feature information is calculated and stored for each item based on the content that the user has registered in the past, the content that has been recommended, or the content that has been specified with the recommendation. The characteristic information is calculated and stored by a characteristic information calculating unit to be stored. If the stage, to be recommended for a particular user,
Utilizing the stored feature information, another user whose feature information matches or is similar to the specific user is specified, and the content or recommendation of the content registered or recommended by the other user in the past is displayed. An information recommendation device that selects and recommends received and designated content.
る複数のデータから構成されているレシピを格納し、登
録手段によって前記レシピが登録されるコンテンツデー
タベースに格納されている前記レシピを選択の対象と
し、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
るレシピを前記コンテンツデータベースから選択して推
薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
れ、 前記コンテンツデータベースは、１回の食事でとるレシ
ピグループにクラス分けされており、 前記推薦手段は、前記条件が入力されると、その条件に
一致もしくは最も類似するレシピを決定し、そのレシピ
が属するグループに属するレシピのうち、その決定され
たレシピ以外のレシピの全部または一部を選択して推薦
する情報推薦装置。15. A recipe storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values, and selecting a recipe stored in a content database in which the recipe is registered by a registration unit. A recommendation unit that selects and recommends a recipe that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value from the content database; The content is output by an output unit. The content database is classified into recipe groups to be eaten once. When the condition is input, the recommendation unit matches or most similar to the condition. Decide a recipe, and among the recipes belonging to the group to which the recipe belongs, Information recommendation apparatus that recommends to select all or part of recipes other than Pi.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納
し、登録手段によって前記コンテンツが登録されるコン
テンツデータベースに格納されている前記コンテンツの
うち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
れ、 推薦をうける各ユーザについて、そのユーザが過去に登
録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは
推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項
目毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報算出手
段によって、前記特徴情報が、算出され、格納されてお
り、 前記各ユーザに関する各種特性を入力しておき、それら
の特性毎に、前記各項目毎に算出された前記特徴情報を
類型情報としておく類型情報作成手段によって、前記類
型情報が作成されており、 類型度判定手段によって、推薦を受けようとするユーザ
の類型度が、その推薦を受けようとするユーザの前記特
徴情報と、前記類型情報とが比較対照され、判定される
情報推薦装置。16. A content storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values, wherein the content is stored in a content database in which the content is registered by a registration unit. A recommendation unit that selects and recommends the content that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value, and the recommended content is output by the output unit. For each user that is output and recommended, the feature information is calculated and stored for each item based on the content registered or recommended by the user or the content specified by receiving the recommendation. The characteristic information is calculated and stored by a characteristic information calculating unit to be stored. The type information is created by type information creating means for inputting various characteristics relating to the user, and for each of the characteristics, the feature information calculated for each item as type information. An information recommendation device in which the type of a user who is to receive a recommendation is determined by comparing the characteristic information of the user who is to receive the recommendation with the type information.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納
し、登録手段によって前記コンテンツが登録されるコン
テンツデータベースに格納されている前記コンテンツの
うち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
れ、 前記コンテンツにおける前記項目及び前記属性値と同じ
構成を有する関連情報を有する広告を複数格納する広告
データベースに格納されている前記広告のうち、広告特
定手段によって、入力された前記条件に一致もしくは類
似する広告が特定される情報推薦装置。17. A content storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values, wherein the content is stored in a content database in which the content is registered by registration means. A recommendation unit that selects and recommends the content that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value, and the recommended content is output by the output unit. Among the advertisements stored and stored in the advertisement database storing a plurality of advertisements having related information having the same configuration as the item and the attribute value in the content, the advertisement identification unit matches the input condition. Or, an information recommendation device that identifies a similar advertisement.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納
し、登録手段によって前記コンテンツが登録されるコン
テンツデータベースに格納されている前記コンテンツの
うち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
れ、 前記コンテンツにおける前記項目及び前記属性値と同じ
構成を有する関連情報を有する広告を複数格納する広告
データベースに格納されている前記広告のうち、広告特
定手段によって推薦をうけるユーザが過去に登録したコ
ンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受
けて指定したコンテンツに基づき算出され、格納されて
いる、前記ユーザの各項目毎の特徴情報と類似する前記
広告が特定される情報推薦装置。18. A content stored in a content database storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values, wherein the content is registered by a registration unit, A recommendation unit that selects and recommends the content that matches or is similar to the condition input by the condition input unit that inputs a condition represented by a predetermined item and an attribute value, and the recommended content is output by the output unit. Among the advertisements stored and stored in the advertisement database that stores a plurality of advertisements having related information having the same configuration as the item and the attribute value in the content, a user who is recommended by the advertisement identification unit is registered in the past. Specified or recommended content An information recommendation device that identifies the advertisement similar to the feature information for each item of the user, which is calculated and stored based on the content.
ンタによってカウントされ、 前記広告カウンタのカウント値に応じて課金する請求項
１７または１８に記載の情報推薦装置。19. The information recommendation device according to claim 17, wherein the number of advertisements specified is counted by an advertisement counter, and billing is performed according to the count value of the advertisement counter.
次元のインターフェースを使用して前記条件を入力する
請求項１〜６、１３〜１９のいずれかに記載の情報推薦
装置。20. The information recommendation apparatus according to claim 1, wherein said condition input means inputs said condition using a one-dimensional or two-dimensional interface.
ユーザに推薦された前記コンテンツを再び前記ユーザに
推薦しない請求項１〜１９のいずれかに記載の情報推薦
装置。21. The information recommendation apparatus according to claim 1, wherein the recommendation unit does not recommend the content recommended to the user for a predetermined period in the past to the user again.
に含まれる文字列と一致する文字列を含むコンテンツを
前記コンテンツデータベースから選択して推薦する請求
項１、２、５〜１９のいずれかに記載の情報推薦装置。22. The method according to claim 1, wherein the recommendation unit selects and recommends a content including a character string matching the character string included in the input condition from the content database. Information recommendation device described in.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納
し、登録手段によって前記コンテンツが登録されるコン
テンツデータベースに格納されている前記コンテンツの
うち、 入力されたユーザＩＤを有する前記ユーザに対して推薦
する場合、特徴情報を利用して前記ユーザＩＤを有する
前記ユーザに前記特徴情報が一致もしくは類似する別の
ユーザを特定し、その特定したユーザが過去に登録した
コンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を
受けて指定したコンテンツの中で、前記ユーザＩＤを有
する前記ユーザが推薦されたことがないコンテンツまた
は推薦されて指定したことがないコンテンツのみを対象
に選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
れ、 前記特徴情報は、特徴情報算出手段によって、推薦を受
ける各ユーザについて、そのユーザが過去に登録したコ
ンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受
けて指定したコンテンツに基づいて、各項目毎に算出さ
れ、格納されているものである情報推薦装置。23. Stores a content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values, and among the contents stored in a content database in which the content is registered by registration means, When recommending to the user having the input user ID, another user whose characteristic information matches or is similar to the user having the user ID is specified using the characteristic information. Among the contents registered in the past, the contents that have been recommended, or the contents that have been specified by receiving the recommendation, only the contents that the user having the user ID has not been recommended or the contents that have been recommended and have not been specified A recommendation means for selecting and recommending the target is provided, and the recommended content is output. The feature information is output by the feature information calculating means, for each user to be recommended, based on the content registered by the user in the past or the content recommended by the user or the content specified by the recommendation. An information recommendation device that is calculated and stored for each item.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件が、ユーザの端末装
置から指示された場合、その条件をインターネットを経
由して入力する条件入力手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
を、前記コンテンツデータベースから選択して推薦する
推薦手段と、 推薦された前記コンテンツを前記インターネットを経由
して前記端末装置に出力する出力手段とを備えた情報推
薦システム。24. A content database for storing content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values; a content registration unit for registering the content in the content database; When a condition represented by an attribute value is instructed from a user's terminal device, condition input means for inputting the condition via the Internet, and content that matches or is similar to the input condition is stored in the content database. An information recommendation system comprising: a recommendation unit that selects and recommends the content from the Internet; and an output unit that outputs the recommended content to the terminal device via the Internet.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
薦手段と、 選択された前記コンテンツを出力する出力手段とを備
え、 前記項目は、人間の判断・感想の結果である主観的項目
及び／または人間の判断・感想を介さない客観的項目で
ある情報推薦システム。25. A content database for storing content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values; a content registration unit for registering the content in the content database; Condition input means for inputting a condition represented by an attribute value; recommendation means for selecting and recommending content matching or similar to the input condition from the content database; output means for outputting the selected content An information recommendation system, wherein the item is a subjective item that is a result of human judgment / impression and / or an objective item that does not involve human judgment / impression.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段とを備
え、 入力される前記条件と前記各コンテンツとの類似性を判
定するために、予め前記各項目毎に類似の程度に応じて
点数をつける点数化方法が決められている情報推薦シス
テム。26. A content database storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values, a content registration unit for registering the content in the content database, and a predetermined item. Condition input means for inputting a condition represented by an attribute value; recommendation means for selecting and recommending content that matches or is similar to the input condition from the content database; output means for outputting the recommended content An information recommendation system comprising: a scoring method for scoring in advance a score according to a degree of similarity for each item in order to determine a similarity between the input condition and each of the contents.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段とを備
え、 前記属性値が言葉で表現されている場合、入力される前
記条件と前記各コンテンツとの類似性を判定する際に、
シソーラスを利用する情報推薦システム。27. A content database for storing content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values, a content registration means for registering the content in the content database, Condition input means for inputting a condition represented by an attribute value; recommendation means for selecting and recommending content that matches or is similar to the input condition from the content database; output means for outputting the recommended content When the attribute value is expressed in words, when determining the similarity between the input condition and each of the contents,
An information recommendation system that uses a thesaurus.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段とを備
え、 推薦を受けるユーザが受ける推薦回数または内容は、そ
のユーザが前記コンテンツ登録手段で登録した登録回数
に応じて決まる情報推薦システム。28. A content database for storing content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values; a content registration unit for registering the content in the content database; Condition input means for inputting a condition represented by an attribute value; recommendation means for selecting and recommending content that matches or is similar to the input condition from the content database; output means for outputting the recommended content An information recommendation system, wherein the number of times of recommendation or the content received by a user who receives a recommendation is determined according to the number of times of registration by the content registration means of the user.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段と、 前記条件を自動的に抽出する条件抽出手段とを備え、 前記条件入力手段に入力される条件は、前記条件抽出手
段で抽出された前記条件である情報推薦システム。29. A content database for storing content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values; a content registration unit for registering the content in the content database; Condition input means for inputting a condition represented by an attribute value; recommendation means for selecting and recommending content that matches or is similar to the input condition from the content database; output means for outputting the recommended content An information recommendation system, comprising: condition extraction means for automatically extracting the condition, wherein the condition input to the condition input means is the condition extracted by the condition extraction means.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段と、 推薦を受ける各ユーザについて、そのユーザが過去に登
録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは
推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項
目毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報作成手
段とを備え、 前記推薦手段は、特定のユーザに対して推薦する場合、
格納されている前記特徴情報を利用してその特定のユー
ザに前記特徴情報が一致もしくは類似する別のユーザを
特定し、その別のユーザが過去に登録したコンテンツま
たは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定し
たコンテンツを対象に選択して推薦する情報推薦システ
ム。30. A content database storing a plurality of items of data having attribute values corresponding to a plurality of items, a content registration unit for registering the content in the content database, and a predetermined item. Condition input means for inputting a condition represented by an attribute value; recommendation means for selecting and recommending content that matches or is similar to the input condition from the content database; output means for outputting the recommended content For each user who receives a recommendation, the feature information is calculated and stored for each item based on the content registered in the past, the recommended content, or the content specified by receiving the recommendation. Characteristic information creating means, wherein the recommendation means If you recommend
Utilizing the stored feature information, another user whose feature information matches or is similar to the specific user is specified, and the content or recommendation of the content registered or recommended by the other user in the past is displayed. An information recommendation system that selects and recommends received and specified content.
る複数のデータから構成されているレシピを格納するコ
ンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記レシピを登録するコ
ンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するレシピを前
記コンテンツデータベースから選択して推薦する推薦手
段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段とを備
え、 前記コンテンツデータベースは、１回の食事でとるレシ
ピグループにクラス分けされており、 前記推薦手段は、前記条件が入力されると、その条件に
一致もしくは最も類似するレシピを決定し、そのレシピ
が属するグループに属するレシピのうち、その決定され
たレシピ以外のレシピの全部または一部を選択して推薦
する情報推薦システム。31. A content database storing a recipe composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values; a content registration unit for registering the recipe in the content database; Condition input means for inputting a condition represented by an attribute value; recommendation means for selecting and recommending a recipe matching or similar to the input condition from the content database; output means for outputting the recommended content The content database is classified into recipe groups to be taken in one meal, and when the condition is input, the recommendation means determines a recipe that matches or is most similar to the condition, Recipes belonging to the group to which the recipe belongs other than the determined recipe Information recommendation system that selects and recommends all or some of the above.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
る登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段と、 推薦をうける各ユーザについて、そのユーザが過去に登
録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは
推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項
目毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報作成手
段と、 前記各ユーザに関する各種特性を入力しておき、それら
の特性毎に、算出された前記特徴情報を類型情報として
おく類型情報作成手段と、 推薦を受けようとするユーザの前記特徴情報と前記類型
情報とを比較対照し、その類型度を判定する類型度判定
手段とを備えた情報推薦システム。32. A content database for storing content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values; a registration unit for registering the content in the content database; predetermined items and attributes Condition input means for inputting a condition represented by a value, recommendation means for selecting and recommending content matching or similar to the input condition from the content database, and output means for outputting the recommended content Characteristic information is calculated and stored for each item based on the content registered or recommended by the user in the past, or the content specified by receiving the recommendation for each user who receives the recommendation. Information creation means, and various characteristics relating to each user, A type information creating means for storing the calculated characteristic information as type information for each characteristic; a type degree for comparing and comparing the characteristic information and the type information of a user who is to receive a recommendation to determine the type degree; An information recommendation system comprising a determination unit.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段と、 前記コンテンツにおける前記項目及び前記属性値と同じ
構成を有する関連情報を有する広告を複数格納する広告
データベースと、 前記広告データベースに格納されている前記広告のう
ち、入力された前記条件に一致もしくは類似する広告を
特定する広告特定手段とを備えた情報推薦システム。33. A content database that stores content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values; a content registration unit that registers the content in the content database; Condition input means for inputting a condition represented by an attribute value; recommendation means for selecting and recommending content that matches or is similar to the input condition from the content database; output means for outputting the recommended content And an advertisement database storing a plurality of advertisements having related information having the same configuration as the item and the attribute value in the content, and, among the advertisements stored in the advertisement database, matching the input condition or Information provided with an advertisement identifying means for identifying a similar advertisement Recommendation system.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段と、 前記コンテンツにおける前記項目及び前記属性値と同じ
構成を有する関連情報を有する広告を複数格納する広告
データベースと、 前記広告データベースに格納されている前記広告のう
ち、推薦をうけるユーザが過去に登録したコンテンツま
たは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定し
たコンテンツに基づき算出され、格納されている、前記
ユーザの各項目毎の特徴情報と類似する広告を特定する
広告特定手段とを備えた情報推薦システム。34. A content database for storing content composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values; a content registration unit for registering the content in the content database; Condition input means for inputting a condition represented by an attribute value; recommendation means for selecting and recommending content that matches or is similar to the input condition from the content database; output means for outputting the recommended content An advertisement database storing a plurality of advertisements having related information having the same configuration as the item and the attribute value in the content, and a user who receives a recommendation among the advertisements stored in the advertisement database is registered in the past. Or recommended content or recommendations An information recommendation system comprising: an advertisement identification unit that identifies an advertisement similar to the feature information of each item of the user, which is calculated and stored based on the content specified by receiving the recommendation.
る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
る登録手段と、 推薦を受ける各ユーザについて、そのユーザが過去に登
録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは
推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、各項目毎
に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報作成手段
と、 入力されたユーザＩＤを有する前記ユーザに対して推薦
する場合、格納されている前記特徴情報を利用して前記
ユーザＩＤを有する前記ユーザに前記特徴情報が一致も
しくは類似する別のユーザを特定し、その特定したユー
ザが過去に登録したコンテンツまたは推薦を受けたコン
テンツまたは推薦を受けて指定したコンテンツの中で、
前記ユーザＩＤを有する前記ユーザが推薦されたことが
ないコンテンツまたは推薦されて指定したことがないコ
ンテンツのみを対象に前記コンテンツデータベースから
選択して推薦する推薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段とを備え
た情報推薦システム。35. A content database storing a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values, a registration unit for registering the content in the content database, and each user receiving a recommendation A feature information generating means for calculating and storing feature information for each item based on content registered or recommended by the user in the past, or content specified by the recommendation; When the recommendation is made to the user having the user ID, the other user whose feature information matches or is similar to the user having the user ID using the stored feature information is specified. User who has registered or received recommended content or recommended content In the content specified by
Recommending means for selecting and recommending from the content database only contents that have not been recommended or that have not been designated by the user having the user ID; and outputting the recommended contents. An information recommendation system comprising output means.
の項目と対応する属性値とを有する複数のデータから構
成されているコンテンツを格納し、登録手段によって前
記コンテンツが登録されるコンテンツデータベースに格
納されている前記コンテンツのうち、 ユーザの端末装置から指定された、所定の項目と属性値
で表される条件をインターネットを経由して入力する条
件入力手段によって入力された前記条件に一致もしくは
類似する前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段の
全部または一部としてコンピュータを機能させるための
プログラム。36. A content database of the information recommendation device according to claim 1, wherein the content includes a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values, and the content is registered by registration means. Among the contents stored in the terminal, the condition specified by the user's terminal device, the condition represented by the predetermined item and the attribute value is matched with the condition input by the condition input means for inputting via the Internet, or A program for causing a computer to function as all or a part of recommendation means for selecting and recommending the similar content.
かに記載の情報推薦装置の、複数の項目と対応する属性
値とを有する複数のデータから構成されているコンテン
ツを格納し、登録手段によって前記コンテンツが登録さ
れるコンテンツデータベースに格納されている前記コン
テンツのうち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段の全部ま
たは一部としてコンピュータを機能させるためのプログ
ラム。37. The information recommendation device according to claim 2, wherein the content comprising a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values is stored and registered. Of the content stored in the content database in which the content is registered by the means, the content matching or similar to the condition input by the condition input means for inputting a condition represented by a predetermined item and an attribute value A program for causing a computer to function as all or a part of recommendation means for selecting and recommending a computer.
数の項目と対応する属性値とを有する複数のデータから
構成されているレシピを格納し、登録手段によって前記
レシピが登録されるコンテンツデータベースに格納され
ている前記レシピを選択の対象とし、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
るレシピを前記コンテンツデータベースから選択して推
薦する推薦手段の全部または一部としてコンピュータを
機能させるためのプログラム。38. A content database of the information recommendation device according to claim 15, which stores a recipe composed of a plurality of data having a plurality of items and corresponding attribute values, and registers the recipe by registration means. And selecting a recipe that matches or is similar to the condition input by the condition input means for inputting a condition represented by a predetermined item and an attribute value from the content database. A program for causing a computer to function as all or a part of recommendation means.
数の項目と対応する属性値とを有する複数のデータから
構成されているコンテンツを格納し、登録手段によって
前記コンテンツが登録されるコンテンツデータベースに
格納されている前記コンテンツのうち、 入力されたユーザＩＤを有する前記ユーザに対して推薦
する場合、特徴情報を利用して前記ユーザＩＤを有する
前記ユーザに前記特徴情報が一致もしくは類似する別の
ユーザを特定し、その特定したユーザが過去に登録した
コンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を
受けて指定したコンテンツの中で、前記ユーザＩＤを有
する前記ユーザが推薦されたことがないコンテンツまた
は推薦されて指定したことがないコンテンツのみを対象
に選択して推薦する推薦手段の全部または一部としてコ
ンピュータを機能させるためのプログラム。39. A content database of the information recommendation device according to claim 23, wherein the content includes a plurality of items of data having a plurality of items and corresponding attribute values, and the registration unit registers the content. When recommending to the user having the input user ID among the contents stored in the other, the feature information is matched or similar to the user having the user ID using the feature information. A user is identified, and among the content registered or recommended by the specified user or the content specified by receiving the recommendation, the content having the user ID and the content that has not been recommended is recommended. Of recommendation means that selects and recommends only content that has never been specified before Or a program for causing a computer to function as a part.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP2001097578A JP2002041670A (en) | 2000-05-17 | 2001-03-29 | Device and system for recommending information |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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| JP2000-145169 | 2000-05-17 | ||
| JP2001097578A JP2002041670A (en) | 2000-05-17 | 2001-03-29 | Device and system for recommending information |
Publications (1)
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