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
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 Download PDFInfo
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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
【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。
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。
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。
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
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300 情報受信端末
400 顧客個人情報DB
401 リコメンド情報DB0
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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)
- 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。 - 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。
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。
- 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。 - 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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