JP2007148878A - リコメンド情報配信サーバ、リコメンド情報配信方法、リコメンド情報配信プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ＰＵＳＨ型情報配信において、顧客の性別、年代や、趣味・嗜好に合ったレコメンド情報を顧客に配信するリコメンド情報配信サーバを提供することにある。
【解決手段】顧客の個人情報を格納する顧客個人情報データベースと、顧客へ配信されるリコメンド情報を格納するリコメンド情報データベースと、顧客への配信情報を抽出するためのリコメンド情報抽出ルールを格納するリコメンド情報抽出ルールデータベースと、リコメンド情報抽出ルールに基づいて、顧客情報データベース及びリコメンド情報データベースを参照し、リコメンド情報を配信すべき顧客と配信すべきリコメンド情報とを抽出するリコメンド情報抽出処理部と、コメンド情報を抽出した際に利用した当該顧客の個人情報を特定する個人情報利用履歴情報作成処理部と、顧客へ配信すべきリコメンド情報と顧客の個人情報利用履歴情報とを顧客へ配信するリコメンド情報配信処理部とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明はＰＵＳＨ型情報配信に於けるリコメンド情報配信方法に関し、特に、リコメンド情報を受け取った消費者が自分の何の情報を利用してそのリコメンド情報が作成されたかを知ることができるＰＵＳＨ型配信に於けるリコメンド情報配信サーバ、リコメンド情報配信方法、リコメンド情報配信プログラムに関する。

従来、消費者が自分の趣味・嗜好に合わせた情報配信サービスを受ける時に、個人情報（性別、年齢、住所、趣味、購買履歴等）を事前に登録しておき、情報配信サービス提供事業者がそれらの情報と配信コンテンツのフィルタリング、マッチング等を行って情報配信対象者と配信内容を決め、ｅメールやＤＭ等でＰＵＳＨ型で情報を配信していた。

そのため、情報の受け手である消費者は、特に自分に興味が無い情報が送られた場合は、なぜこのような情報が配信されたのか、自分の個人情報がどのように使われているのかが分からなかった。

さらに、個人情報を利用したＰＵＳＨ型情報配信に於ける情報提供支援方法としては、例えば特開２００５−１５７６３３号公報に記載されているような情報提供支援方法がある。

この情報提供支援方法は、ユーザーの個人情報を記憶する個人情報データベースと、ユーザーに配信する推奨情報を記憶する配信内容データベースと、ユーザーに配信する推奨情報を決定するための配信ルールを記憶する配信ルールデータベースと、この配信ルールに基づいて決定された推奨情報の配信に対するユーザーの反応を取得し、前記配信ルールを当該ユーザーに適用することが妥当でないと評価した場合に、当該配信ルールを当該ユーザーに適用しないようにして、ユーザーの嗜好に合った情報を提供している。

特開２００５−１５７６３３

しかしながら、この従来のＰＵＳＨ型情報配信に於ける情報支援方法には、次の２つの問題点があった。

第１の問題点は、従来のＰＵＳＨ型情報配信に於ける情報提供支援方法ではユーザーの反応から配信の妥当性がない場合に、当該配信ルールを当該ユーザーに適用しないようにしているが、レコメンド情報を選別した際に利用されたユーザーの個人情報そのものはユーザーに提供されなかった。

このため、情報の受け手である消費者は、特に自分に興味が無い情報が送られた場合は、なぜこのような情報が配信されたのか、自分の個人情報がどのように使われているのかが分からない点である。

第２の問題点は、従来のＰＵＳＨ型情報配信に於ける情報提供支援方法ではレコメンド情報の選別に利用される個人情報そのものは修正できなかった。

このため、配信の妥当性がなく、配信ルールを変えても、同じ個人情報に起因するよく似た妥当性の低いレコメンド情報が継続して提供される可能性がある点である。

そこで、本発明の目的は、顧客の属性を格納するＤＢ（顧客ＤＢ）とその他商品やコンテンツの情報等を格納するＤＢ（リコメンドＤＢ）から、消費者に配信すべき最も適切な商品やコンテンツ等の情報（リコメンド情報）、及び顧客ＤＢ内の情報のうちそのリコメンド情報を抽出するために参照または利用された個人情報を配信情報として作成する手段と、作成された配信情報をネットワークを介して当該消費者の端末に配信する手段を提供することにある。

本発明の第１のリコメンド情報配信サーバは、顧客の個人情報を格納する顧客個人情報データベースと、顧客へ配信される各種のリコメンド情報を格納するリコメンド情報データベースと、顧客への配信情報を抽出するためのリコメンド情報抽出ルールを格納するリコメンド情報抽出ルールデータベースと、前記リコメンド情報抽出ルールに基づいて、前記顧客情報データベース及びリコメンド情報データベースを参照し、リコメンド情報を配信すべき顧客と当該顧客へ配信すべきリコメンド情報とを抽出するリコメンド情報抽出処理部と、前記顧客へ配信すべきリコメンド情報を抽出した際に利用した当該顧客の個人情報を個人情報利用履歴情報として特定する個人情報利用履歴情報作成処理部と、前記顧客へ配信すべきリコメンド情報と当該顧客の前記個人情報利用履歴情報とを当該顧客へ配信するリコメンド情報配信処理部と、を備えたことを特徴とする。

本発明の第２のリコメンド情報配信サーバは、前記顧客個人情報データベースを修正する顧客個人情報データベース修正処理部を含むことを特徴とする。

本発明の第３のリコメンド情報配信サーバは、第１または第２のリコメンド情報配信サーバにおいて、前記リコメンド情報抽出処理部が、前記顧客個人情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出部と、前記顧客抽出部が抽出した顧客の個人情報と前記リコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を前記リコメンド情報データベースから抽出するリコメンド情報抽出部と、を含み、前記個人情報利用履歴情報作成処理部が、前記リコメンド情報抽出部が使用した前記顧客の個人情報を当該顧客の個人情報利用履歴情報として特定する、ことを特徴とする。

本発明の第４のリコメンド情報配信サーバは、第１または第２のリコメンド情報配信サーバにおいて、前記リコメンド情報抽出処理部が、前記顧客個人情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出部と、前記リコメンド情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を抽出する第１のリコメンド情報抽出部と、前記第１のリコメンド情報抽出部が抽出したリコメンド情報の内、前記顧客抽出部が抽出した顧客の個人情報に適合するリコメンド情報を当該顧客に配信すべきリコメンド情報として抽出する第２のリコメンド情報抽出部と、を含み、前記個人情報利用履歴情報作成処理部が、前記第２のリコメンド情報抽出部が使用した前記顧客の個人情報を当該顧客の個人情報利用履歴情報として特定する、ことを特徴とする。

本発明の第１のリコメンド情報配信方法は、リコメンド情報抽出ルールデータベースに格納された顧客への配信情報を抽出するためのリコメンド情報抽出ルールに基づいて、顧客の個人情報を格納する顧客情報データベース及び顧客へ配信される各種のリコメンド情報を格納するリコメンド情報データベースを参照し、リコメンド情報を配信すべき顧客と当該顧客へ配信すべきリコメンド情報とを抽出するリコメンド情報抽出処理ステップと、前記顧客へ配信すべきリコメンド情報を抽出した際に利用した当該顧客の個人情報を個人情報利用履歴情報として特定する個人情報利用履歴情報作成処理ステップと、前記顧客へ配信すべきリコメンド情報と当該顧客の前記個人情報利用履歴情報とを当該顧客へ配信するリコメンド情報配信処理ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明の第２のリコメンド情報配信方法は、第１のリコメンド情報配信方法において、前記顧客個人情報データベースを修正する顧客個人情報データベース修正処理ステップを含むことを特徴とする。

本発明の第３のリコメンド情報配信方法は、第１または第２のリコメンド情報配信方法において、前記リコメンド情報抽出処理ステップが、前記顧客個人情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出ステップと、前記顧客抽出ステップにおいて抽出した顧客の個人情報と前記リコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を前記リコメンド情報データベースから抽出するリコメンド情報抽出ステップと、を含み、前記個人情報利用履歴情報作成処理ステップが、前記リコメンド情報抽出ステップにおいて使用した前記顧客の個人情報を当該顧客の個人情報利用履歴情報として特定する、ことを特徴とする。

本発明の第４のリコメンド情報配信方法は、第１または第２のリコメンド情報配信方法において、前記リコメンド情報抽出処理ステップが、前記顧客個人情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出ステップと、前記リコメンド情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を抽出する第１のリコメンド情報抽出ステップと、前記第１のリコメンド情報抽出ステップにおいて抽出したリコメンド情報の内、前記顧客抽出ステップにおいて抽出した顧客の個人情報に適合するリコメンド情報を当該顧客に配信すべきリコメンド情報として抽出する第２のリコメンド情報抽出ステップと、を含み、前記個人情報利用履歴情報作成処理ステップが、前記第２のリコメンド情報抽出ステップにおいて使用した前記顧客の個人情報を当該顧客の個人情報利用履歴情報として特定する、ことを特徴とする。

本発明の第１のリコメンド情報配信プログラムは、リコメンド情報抽出ルールデータベースに格納された顧客への配信情報を抽出するためのリコメンド情報抽出ルールに基づいて、顧客の個人情報を格納する顧客情報データベース及び顧客へ配信される各種のリコメンド情報を格納するリコメンド情報データベースを参照し、リコメンド情報を配信すべき顧客と当該顧客へ配信すべきリコメンド情報とを抽出するリコメンド情報抽出処理と、前記顧客へ配信すべきリコメンド情報を抽出した際に利用した当該顧客の個人情報を個人情報利用履歴情報として特定する個人情報利用履歴情報作成処理と、前記顧客へ配信すべきリコメンド情報と当該顧客の前記個人情報利用履歴情報とを当該顧客へ配信するリコメンド情報配信処理と、をリコメンド情報配信サーバに行わせることを特徴とする。

本発明の第２のリコメンド情報配信プログラムは、第１のリコメンド情報配信プログラムにおいて、前記顧客個人情報データベースを修正する顧客個人情報データベース修正処理を含むことを特徴とする。

本発明の第３のリコメンド情報配信プログラムは、第１または第２のリコメンド情報配信プログラムにおいて、前記リコメンド情報抽出処理が、前記顧客個人情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出工程と、前記顧客抽出工程において抽出した顧客の個人情報と前記リコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を前記リコメンド情報データベースから抽出するリコメンド情報抽出工程と、を含み、前記個人情報利用履歴情報作成処理が、前記リコメンド情報抽出工程において使用した前記顧客の個人情報を当該顧客の個人情報利用履歴情報として特定する、ことを特徴とする。

本発明の第４のリコメンド情報配信プログラムは、第１または第２のリコメンド情報配信プログラムにおいて、前記リコメンド情報抽出処理が、前記顧客個人情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出工程と、前記リコメンド情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を抽出する第１のリコメンド情報抽出工程と、前記第１のリコメンド情報抽出工程において抽出したリコメンド情報の内、前記顧客抽出工程において抽出した顧客の個人情報に適合するリコメンド情報を当該顧客に配信すべきリコメンド情報として抽出する第２のリコメンド情報抽出工程と、を含み、前記個人情報利用履歴情報作成処理が、前記第２のリコメンド情報抽出工程において使用した前記顧客の個人情報を当該顧客の個人情報利用履歴情報として特定する、ことを特徴とする。

本発明は、ＰＵＳＨ型情報配信において、顧客の性別、年代や、趣味・嗜好に合ったレコメンド情報を顧客に配信するリコメンド情報配信サーバを提供できるという効果がある。

その理由は、リコメンド情報配信サーバが顧客へのリコメンド情報を抽出するために利用された顧客の個人情報利用履歴情報を顧客へ配信し、レコメンド情報が妥当でない場合には、顧客自身が個人情報データを更新可能なようにしたためである。

次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。

図１を参照すると、本実施例は、リコメンドサーバ１００、情報受信端末３００、リコメンドサーバ１００と情報受信端末３００とを接続するインターネット等の双方向通信可能なネットワーク２００とから構成されている。

また、リコメンドサーバ１００は、本システムの中核を担うサーバコンピュータであり、顧客個人情報ＤＢ４００と、リコメンド情報ＤＢ０４０１〜ＤＢｎ４０２、リコメンドエンジン４０４、リコメンド情報配信処理部４０５、顧客個人情報ＤＢ修正処理部４０６から構成されている。

顧客個人情報ＤＢ４００は、あらかじめ会員登録やアンケート等で収集された消費者の性別、年代、メールアドレスの他、会員カードや電子決済等のシステムから収集された行動履歴情報（以下、例えば一例として、購買履歴とする）など、本システムの情報配信サービスを受ける消費者の個人情報をデータベースとして格納している。

リコメンド情報ＤＢ０４０１〜ＤＢｎ４０２は本システムにおける顧客への配信情報であるリコメンド情報の候補となる商品やコンテンツの属性を格納している。

リコメンド情報抽出ルールＤＢ４０３はリコメンド情報を抽出するルールとなるデータを格納している。

リコメンドエンジン４０４は、リコメンド情報抽出処理部５００と、個人情報利用履歴情報作成処理部５０１とから構成されている。

このリコメンド情報抽出処理部５００は、顧客個人情報データベースからリコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出部９００と、リコメンド情報データベースからリコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を抽出するリコメンド情報抽出部９０１内の第１のリコメンド情報抽出部９１０と、該第１のリコメンド情報抽出部９１０が抽出したリコメンド情報の内、顧客抽出部９００が抽出した顧客の個人情報に適合するリコメンド情報を当該顧客に配信すべきリコメンド情報として抽出するリコメンド抽出部９０１内の第２のリコメンド情報抽出部９１１とから構成される。

尚 ここで、リコメンド情報抽出処理部は、顧客個人情報データベースからリコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出部と、該顧客抽出部が抽出した顧客の個人情報とリコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報をリコメンド情報データベースから抽出するリコメンド情報抽出部とで構成してもよい。

また、個人情報利用履歴情報作成処理部５０１は、実際に抽出ルールに基づいて、リコメンド情報の抽出に実際に利用された個人情報を個人情報利用履歴として出力する個人情報利用履歴情報作成処理部５０１を備えている。

また、リコメンドサーバ１００は、リコメンドエンジン４０４によって出力されたリコメンド情報および個人情報利用履歴を、ネットワーク２００を介して当該消費者が持つ情報受信端末３００に配信するリコメンド情報配信処理部４０５を備えている。

図２を参照すると、リコメンドサーバ１００の詳細な構成図が示されている。

リコメンドサーバ１００は、サーバ全体の動作を制御するプロセッサＣＰＵ６００と、各種のプログラムやパラメータを格納する読出し専用メモリであるＲＯＭ６０１と、主記憶メモリＲＡＭと、ハードディスク６０３と、通信制御部６０４とから構成されている。

図１で示されている顧客個人情報ＤＢ４００、リコメンド情報ＤＢ０４０１、リコメンンド情報ＤＢｎ４０２及びリコメンド情報抽出ルール４０３は図２ではリコメンドサーバ１００のハードディスク６０３内に内蔵されているが、ＬＡＮなどのネットワーク経由でリコメンドサーバ１００外から接続される構成にしてもよい。

図１で示されているリコメンドエンジン４０４、リコメンド情報配信処理部４０５、顧客個人情報ＤＢ修正処理部４０６は処理プログラムとして、ハードディスク６０３に格納され、主記憶メモリにロードされ主記憶メモリ上で実行するように構成しているが、リコメンドサーバ１００内のハードウエアで実現してもよい。

図３を参照すると、情報受信端末３００は情報配信先である消費者が持つパーソナルコンピュータや携帯電話等の情報処理装置で、プロセッサＣＰＵ８００と、各種プログラムやパラメータを格納する読出し専用メモリＲＯＭ８０１と、主記憶メモリＲＡＭ８０３と、ハードディスク８０４と、通信制御部８０２と、キーボード入力部８０５とから構成されている。

各種プログラムはハードディスク８０４から主記憶メモリにロードされ、主記憶メモリ８０１上で実行される。

情報受信端末３００はネットワーク２００を介してリコメンドサーバ１００からリコメンド情報を受信することができる。

また、情報受信端末３００はネットワーク２００を介して顧客個人情報ＤＢ４００にアクセスし、自分の個人情報を参照、変更、消去する機能を備えている。

また、リコメンドサーバ１００と情報受信端末３００は、プログラム制御により動作し、インターネット等のネットワーク２００を介して相互に接続されている。

図４を参照すると、顧客個人情報ＤＢ４００の一例が示されている。

顧客の個人情報として、顧客ＩＤ、静的情報、趣味・嗜好ジャンル情報、及び購買履歴情報がある。

顧客ＩＤは顧客の識別番号を示している。

静的情報として例えば、一例として住所、性別、年齢、職業、メールアドレスが示されている。

趣味・嗜好ジャンルとしては、一例として、ファッション、グルメ、映画が示されている。

購買履歴情報として、一例として、品名、ジャンル、購入日、価格が示されている。

図５を参照すると、本発明の動作処理のフローチャートが示されている。

図６を参照すると、顧客への配信情報の一例が示されている。

図７を参照すると、リコメンド情報を抽出した時に利用された個人情報の個人情報利用履歴の一例が示されている。

次に、本発明を実施するための最良の形態の動作について図５〜図７を参照して詳細に説明する。

図５は本発明によるリコメンドサーバ１００が、顧客個人情報ＤＢ４００とリコメンド情報ＤＢ０４０１〜ＤＢｎ４０２から消費者に対するリコメンド情報を配信するまでのフローチャート図である。

リコメンドサーバ１００内のリコメンドエンジン４０４は、リコメンド情報抽出ルールＤＢ４０３に格納されているフィルタリングやマッチング等のルールに基づいて、リコメンド情報を抽出するために必要な情報を顧客個人情報ＤＢ４００とリコメンド情報ＤＢ０４０１〜ＤＢｎ４０２にアクセスして読み出す（ステップＡ１）。

これに応答して顧客個人情報ＤＢ４００からは、個人情報として、例えば図４に示されている静的情報（例えば住所、性別、年齢、職業、メールアドレス）と趣味・嗜好ジャンル（例えば、ファッション、グルメ、映画）と購買履歴（例えば、購入日、ジャンル、品名、価格）の情報がリコメンドエンジン４０４に渡される（ステップＡ２）。

また、リコメンド情報ＤＢ０４０１〜ＤＢｎ４０２からも同様に配信を推奨すべき商品やコンテンツの情報等必要な情報がリコメンドエンジン４０４に渡される（ステップＡ３）。

リコメンドエンジン４０４内の顧客抽出部９００は、リコメンド情報抽出ルールＤＢ４０３内に格納されているフィルタリングやマッチング等のルールから配信すべき顧客を抽出し、特定する（ステップＡ４）。

その後、第１のリコメンド情報抽出部９１０は、リコメンド情報データベースからリコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を抽出し、該第１のリコメンド情報抽出部９１０が抽出したリコメンド情報の内、顧客抽出部９００が抽出した顧客の個人情報に適合するリコメンド情報を当該顧客に配信すべきリコメンド情報として抽出する（ステップＡ５）。

さらに、リコメンドエンジン４０４内の個人情報利用履歴作成処理部５０１は、ステップＡ２で顧客個人情報ＤＢ４００から受け取った個人情報の中から、ステップＡ５におけるリコメンド情報の抽出に利用した個人情報のみを個人情報利用履歴情報として抽出する（Ａ６）。

このときリコメンドエンジン４０４は、ステップＡ２によりリコメンドサーバ１００が受け取った個人情報（例えば図４に示されている住所、性別、年齢、職業、メールアドレス、趣味・嗜好ジャンルでのファッション、グルメ、映画、購買履歴）のうち、実際にステップＡ５の過程でフィルタリングやマッチングのルールを適用し、利用した個人情報を区別して出力する事ができる。

例えば、リコメンド抽出ルールが「２０代、男性、趣味・嗜好」というフィルタリングルールの場合、ステップＡ２でリコメンドエンジン４０４へ送信される個人情報は、例えば、図４に示されている静的情報（例えば住所、性別、年齢、職業、メールアドレス）と趣味・嗜好ジャンル（例えば、ファッション、グルメ、映画）と購買履歴（例えば、購入日、ジャンル、品名、価格）の情報であり、実際にフィルタリングルールを適用し、利用した個人情報は年代と性別と趣味・嗜好だけになる。

次に、リコメンドエンジン４０４はステップＡ５でルールに従い抽出された顧客向けリコメンド情報とステップＡ６でリコメンド情報の抽出の際に実際に利用された個人情報履歴情報とを合わせて、顧客へ実際に配信する情報として一つにまとめ、リコメンド情報配信処理部４０５に出力する（ステップＡ７）。

リコメンドエンジン４０４から顧客への配信情報を受け取ったリコメンド情報配信処理部４０５は、その情報を配信先となる顧客が持つ情報受信端末３００にネットワーク２００を介して配信する（ステップＡ８）。

図６はリコメンドサーバ１００からネットワーク２００を介して情報受信端末３００にメールで配信された情報の例である。

個人の属性に合わせた情報として飲食店の情報が配信され、同時に個人情報利用履歴も確認できる。

メール本文にはＨＴＭＬリンクが含まれており、クリックすることでＷＥＢサーバに接続して詳細な情報を確認する事ができる（図７）。

また、メール本文に図７と同様に個人情報利用履歴等の詳細な情報が直接記載されていてもよい。

図７は個人情報利用履歴をＷＥＢ画面に表示したイメージである。

リコメンド情報毎にオススメＩＤを割り当て、その情報を作成するために参照された個人情報が一覧表示されている。

また、★印は参照された情報のうち、リコメンド情報の抽出ルールを適用し、利用したにした情報を表す。

最下部には「個人情報の編集・削除」ボタンをつけておき、そこから消費者自ら顧客個人情報ＤＢ４００に登録されている自分の個人情報の編集や削除ができる。

例えば、このリコメンド情報の抽出例では、リコメンド情報の抽出のために利用された個人情報は趣味・嗜好の「グルメ」であるが、この顧客が「グルメ」関連のレコメンド情報の配信を望まない場合には、顧客自ら顧客個人情報ＤＢ４００に登録されている自分の個人情報の編集や削除ができる
このように顧客はリコメンドされた情報と、そのために実際に使われた個人情報を見比べ、リコメンド内容の精度を上げるために登録されている個人情報の編集を行える。

以上のように、本発明は消費者に対して、受け取った情報に対する理解や納得性が高まるという効果がある。

また、本発明は望ましくない内容のリコメンド情報が配信された場合は、消費者自ら顧客ＤＢに含まれる個人情報を編集・削除することで、リコメンドされる内容を間接的に改善でき、リコメンドシステム全体としてはリコメンド精度の向上につながるという効果がある。

尚 本発明で図１において、リコメンドエンジン４０４から情報を要求されるデータベースは一例として顧客個人情報ＤＢ４００とリコメンド情報ＤＢ０４０１〜ＤＢｎ４０２の三つをあげたが、特に個数を制限するものではない。

リコメンド情報を抽出するのに必要なデータベースがその他にもある場合は、その分だけリコメンドエンジン４０４から参照されることになる。

また、図５のフローチャート図において、ステップＡ５で個人情報利用履歴を出力しているが、ここで出力するのは利用された個人の情報に限定したものではない。

例えば、そのリコメンド情報を抽出するのに使用された他人や商品のデータベースがある場合は、その情報も合わせて利用履歴として出力する事ができる。

リコメンドサーバ１００の機能的なブロック図を含む本発明の一実施例である。 リコメンドサーバ１００の構成図である。 情報受信端末３００の構成図である。 顧客データベースの一例を示す。 本発明の動作処理のフローチャートを示す。 配信情報の一例を示す。 個人情報利用履歴の一例を示す。

符号の説明

１００ リコメンドサーバ
２００ ネットワーク
３００ 情報受信端末
４００ 顧客個人情報ＤＢ
４０１ リコメンド情報ＤＢ０
４０２ リコメンド情報ＤＢｎ
４０３ リコメンド情報抽出ルールＤＢ
４０４ リコメンドエンジン
４０５ リコメンド情報配信処理部
４０６ 顧客個人情報ＤＢ修正処理部
５００ リコメンド情報抽出処理部
５０１ 個人情報利用履歴情報作成処理部
９００ 顧客抽出部
９０１ リコメンド情報抽出部
９１０ 第１のリコメンド情報抽出部
９１１ 第２のリコメンド情報抽出部

Claims (12)

1. 顧客の個人情報を格納する顧客個人情報データベースと、顧客へ配信される各種のリコメンド情報を格納するリコメンド情報データベースと、顧客への配信情報を抽出するためのリコメンド情報抽出ルールを格納するリコメンド情報抽出ルールデータベースと、前記リコメンド情報抽出ルールに基づいて、前記顧客情報データベース及びリコメンド情報データベースを参照し、リコメンド情報を配信すべき顧客と当該顧客へ配信すべきリコメンド情報とを抽出するリコメンド情報抽出処理部と、前記顧客へ配信すべきリコメンド情報を抽出した際に利用した当該顧客の個人情報を個人情報利用履歴情報として特定する個人情報利用履歴情報作成処理部と、前記顧客へ配信すべきリコメンド情報と当該顧客の前記個人情報利用履歴情報とを当該顧客へ配信するリコメンド情報配信処理部と、
   を備えたことを特徴とするリコメンド情報配信サーバ。
2. 前記顧客個人情報データベースを修正する顧客個人情報データベース修正処理部を含むことを特徴とする請求項１記載のリコメンド情報配信サーバ。
3. 前記リコメンド情報抽出処理部は、前記顧客個人情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出部と、前記顧客抽出部が抽出した顧客の個人情報と前記リコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を前記リコメンド情報データベースから抽出するリコメンド情報抽出部と、を含み、
   前記個人情報利用履歴情報作成処理部は、前記リコメンド情報抽出部が使用した前記顧客の個人情報を当該顧客の個人情報利用履歴情報として特定する、
   ことを特徴とする請求項１または請求項２記載のリコメンド情報配信サーバ。
4. 前記リコメンド情報抽出処理部は、前記顧客個人情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出部と、前記リコメンド情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を抽出する第１のリコメンド情報抽出部と、前記第１のリコメンド情報抽出部が抽出したリコメンド情報の内、前記顧客抽出部が抽出した顧客の個人情報に適合するリコメンド情報を当該顧客に配信すべきリコメンド情報として抽出する第２のリコメンド情報抽出部と、を含み、
   前記個人情報利用履歴情報作成処理部は、前記第２のリコメンド情報抽出部が使用した前記顧客の個人情報を当該顧客の個人情報利用履歴情報として特定する、
   ことを特徴とする請求項１または請求項２記載のリコメンド情報配信サーバ。
5. リコメンド情報抽出ルールデータベースに格納された顧客への配信情報を抽出するためのリコメンド情報抽出ルールに基づいて、顧客の個人情報を格納する顧客情報データベース及び顧客へ配信される各種のリコメンド情報を格納するリコメンド情報データベースを参照し、リコメンド情報を配信すべき顧客と当該顧客へ配信すべきリコメンド情報とを抽出するリコメンド情報抽出処理ステップと、
   前記顧客へ配信すべきリコメンド情報を抽出した際に利用した当該顧客の個人情報を個人情報利用履歴情報として特定する個人情報利用履歴情報作成処理ステップと、
   前記顧客へ配信すべきリコメンド情報と当該顧客の前記個人情報利用履歴情報とを当該顧客へ配信するリコメンド情報配信処理ステップと、
   を含むことを特徴とするリコメンド情報配信方法。
6. 前記顧客個人情報データベースを修正する顧客個人情報データベース修正処理ステップを含むことを特徴とする請求項５記載のリコメンド情報配信方法。
7. 前記リコメンド情報抽出処理ステップは、前記顧客個人情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出ステップと、前記顧客抽出ステップにおいて抽出した顧客の個人情報と前記リコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を前記リコメンド情報データベースから抽出するリコメンド情報抽出ステップと、を含み、
   前記個人情報利用履歴情報作成処理ステップは、前記リコメンド情報抽出ステップにおいて使用した前記顧客の個人情報を当該顧客の個人情報利用履歴情報として特定する、
   ことを特徴とする請求項５または請求項６記載のリコメンド情報配信方法。
8. 前記リコメンド情報抽出処理ステップは、前記顧客個人情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出ステップと、前記リコメンド情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を抽出する第１のリコメンド情報抽出ステップと、前記第１のリコメンド情報抽出ステップにおいて抽出したリコメンド情報の内、前記顧客抽出ステップにおいて抽出した顧客の個人情報に適合するリコメンド情報を当該顧客に配信すべきリコメンド情報として抽出する第２のリコメンド情報抽出ステップと、を含み、
   前記個人情報利用履歴情報作成処理ステップは、前記第２のリコメンド情報抽出ステップにおいて使用した前記顧客の個人情報を当該顧客の個人情報利用履歴情報として特定する、
   ことを特徴とする請求項５または請求項６記載のリコメンド情報配信方法。
9. リコメンド情報抽出ルールデータベースに格納された顧客への配信情報を抽出するためのリコメンド情報抽出ルールに基づいて、顧客の個人情報を格納する顧客情報データベース及び顧客へ配信される各種のリコメンド情報を格納するリコメンド情報データベースを参照し、リコメンド情報を配信すべき顧客と当該顧客へ配信すべきリコメンド情報とを抽出するリコメンド情報抽出処理と、
   前記顧客へ配信すべきリコメンド情報を抽出した際に利用した当該顧客の個人情報を個人情報利用履歴情報として特定する個人情報利用履歴情報作成処理と、
   前記顧客へ配信すべきリコメンド情報と当該顧客の前記個人情報利用履歴情報とを当該顧客へ配信するリコメンド情報配信処理と、
   をリコメンド情報配信サーバに行わせることを特徴とするリコメンド情報配信プログラム。
10. 前記顧客個人情報データベースを修正する顧客個人情報データベース修正処理を含むことを特徴とする請求項９記載のリコメンド情報配信プログラム。
11. 前記リコメンド情報抽出処理は、前記顧客個人情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出工程と、前記顧客抽出工程において抽出した顧客の個人情報と前記リコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を前記リコメンド情報データベースから抽出するリコメンド情報抽出工程と、を含み、
    前記個人情報利用履歴情報作成処理は、前記リコメンド情報抽出工程において使用した前記顧客の個人情報を当該顧客の個人情報利用履歴情報として特定する、ことを特徴とする請求項９または請求項１０記載のリコメンド情報配信プログラム。
12. 前記リコメンド情報抽出処理は、前記顧客個人情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合する顧客を抽出する顧客抽出工程と、前記リコメンド情報データベースから前記リコメンド情報抽出ルールが適合するリコメンド情報を抽出する第１のリコメンド情報抽出工程と、前記第１のリコメンド情報抽出工程において抽出したリコメンド情報の内、前記顧客抽出工程において抽出した顧客の個人情報に適合するリコメンド情報を当該顧客に配信すべきリコメンド情報として抽出する第２のリコメンド情報抽出工程と、を含み、
    前記個人情報利用履歴情報作成処理は、前記第２のリコメンド情報抽出工程において使用した前記顧客の個人情報を当該顧客の個人情報利用履歴情報として特定する、ことを特徴とする請求項９または請求項１０記載のリコメンド情報配信プログラム。
    

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