JP2007272616A - Information distribution system - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は情報配信装置に係り、特に、通信を使って外部情報を収集し、情報を選別してユーザに配信する際に、ユーザの好みやその時の状況を考慮して情報を配信することができる情報配信装置に関する。 The present invention relates to an information distribution apparatus, and in particular, when collecting external information using communication, selecting information and distributing it to a user, information can be distributed in consideration of the user's preference and the situation at that time. The present invention relates to an information distribution apparatus that can be used.
車載用の情報配信装置には、車両を目的地に向かって運転している際に、目的地への走行ルートを配信するととも、通信を使って外部情報を収集し、走行ルートや目的地周辺の情報を配信するものがある。このような情報配信装置としては、ユーザの嗜好などに応じた情報を配信するものがある。 The in-vehicle information distribution device distributes the travel route to the destination while driving the vehicle toward the destination, collects external information using communication, and collects the travel route and the vicinity of the destination. There is something that delivers information. As such an information distribution apparatus, there is an apparatus that distributes information according to a user's preference or the like.
従来の情報配信装置には、入力されたユーザのプロファイルを信頼度付きルールに適用し、ユーザの現況情報を算出して配信するものがある。
また、従来の情報配信装置には、ユーザの現在位置情報に基づいて、広告情報を選択して配信するものがある。
さらに、従来の情報配信装置には、ユーザのプロファイルや好みを学習し、そのときの使用状況からユーザの欲する情報を選択して配信するものがある。
Some conventional information distribution apparatuses select and distribute advertisement information based on the current position information of the user.
Furthermore, some conventional information distribution apparatuses learn a user's profile and preferences, and select and distribute information desired by the user from the usage situation at that time.
ところで、従来の情報配信装置においては、ユーザの嗜好を学習するときに、決められたルールに沿って学習している。
しかし、従来の情報配信装置では、予め決められたルールに従って、個人の履歴学習を行っているため、そのルールがユーザ個人の嗜好に合致しているとは限らない。予め決められたルールでは、ある人にとっては合っているかもしれないし、別の人にとってみれば全く合っていない可能性がある。
このため、従来の情報配信装置では、個々のユーザに合わせた精度の高いユーザの嗜好を学習することが困難であり、ユーザの嗜好をより反映させる情報の配信が困難な問題がある。
By the way, in the conventional information distribution apparatus, when learning user's preference, it learns according to the determined rule.
However, since the conventional information distribution apparatus performs personal history learning according to a predetermined rule, the rule does not always match the user's personal preference. Pre-determined rules may be appropriate for one person or not at all for another person.
For this reason, in the conventional information distribution apparatus, it is difficult to learn the user's preference with high accuracy according to each user, and there is a problem that it is difficult to distribute information that more reflects the user's preference.
この発明は、通信を使って外部情報を収集し、情報を選別してユーザに配信する情報配信装置において、個々のユーザに合わせたルールによって、ユーザの好みやその時の状況を考慮して、ユーザの嗜好をより反映させる情報を配信することを可能とし、ユーザが十分に満足できる情報の提供を可能とすることを目的とする。 In the information distribution apparatus that collects external information using communication, selects the information, and distributes the information to the user, the user's preference and the situation at that time are taken into account according to the rules adapted to each user. It is possible to distribute information that more reflects the user's preference, and to provide information that a user can sufficiently satisfy.
この発明は、情報を表示する情報表示装置と、情報提供装置と通信する通信手段と、この通信手段を介して前記情報提供装置から情報を受信し前記情報表示装置に表示する制御手段とを備えた情報配信装置において、前記情報提供装置は、ユーザの過去の情報閲覧状況に合わせて、情報を配信するルールを自動的に作成するルール作成手段と、作成されたルール毎に、信頼度を算出する信頼度算出算出手段と、算出された信頼度に基づいて情報を選別する選別手段とを備えていることを特徴とする。 The present invention includes an information display device that displays information, a communication unit that communicates with the information providing device, and a control unit that receives information from the information providing device via the communication unit and displays the information on the information display device. In the information distribution apparatus, the information providing apparatus calculates a reliability for each of the created rule creating means for automatically creating a rule for distributing information according to a user's past information browsing situation. And a selection means for selecting information based on the calculated reliability.
この発明の情報配信装置は、ユーザが欲しい情報のみを情報表示装置に表示させるために、過去に配信した情報のユーザによる閲覧状況を基に情報を配信するためのルールを自動的に作成し、作成されたルールの信頼度を用いて情報を選別し配信しているので、精度の高い情報配信システムを実現することができる。これにより、ユーザは、最小限の操作と検索時間で適切な情報を手に入れることが可能であり、ユーザが十分に満足できる情報を提供することが可能になる。 In order to display only information desired by the user on the information display device, the information distribution device of the present invention automatically creates a rule for distributing information based on the browsing status of the information distributed in the past by the user, Since the information is selected and distributed using the reliability of the created rule, a highly accurate information distribution system can be realized. As a result, the user can obtain appropriate information with minimum operation and search time, and can provide information that the user can sufficiently satisfy.
この発明は、ユーザの嗜好をより反映させる情報を配信することを可能とし、ユーザが十分に満足できる情報の提供を可能とする目的を、過去に配信した情報のユーザによる閲覧状況を基に情報を配信するためのルールを作成し、作成されたルールの信頼度を用いて情報を選別し配信することによって実現するものである。
以下図面に基づいて、この発明の実施例を説明する。
This invention makes it possible to distribute information that better reflects the user's preference, and to provide information that the user can sufficiently satisfy, based on the browsing status of the information distributed in the past by the user This is realized by creating a rule for distributing the information, selecting information using the reliability of the created rule, and distributing the information.
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
図１〜図３５は、この発明の実施例を示すものである。図１において、１は車載用の情報配信装置である。情報配信装置１は、車両側装置２と、外部の情報提供装置３とからなる。情報配信装置１は、主に、車両側装置２の内部から車両情報等の各種情報を車両側装置２の外部の情報提供装置３に送信し、この情報提供装置３がデータの収集・蓄積や情報の選択を行い、さらに、車両側装置２の内部で、データの送信や情報の表示を行う。
1 to 35 show an embodiment of the present invention. In FIG. 1,
前記車両側装置２は、情報表示装置（ナビゲーションシステム）４と、この情報表示装置４に接続されたＧＰＳアンテナ５と、情報の表示や通信など処理する制御手段６と、この制御手段６に接続された通信手段７とを備えている。
前記情報表示装置４は、情報を表示することのできる表示パネル８を備え、この表示パネル８に表示された情報を運転者等のユーザが操作するための操作ボタン９を備えている。情報表示装置４は、ＧＰＳアンテナ５から車両の現在位置情報を受信して、その位置情報を制御手段６に送信するとともに、表示パネル８に車両の位置や地図などのナビゲーションデータ（道路案内情報）を表示し、ナビゲーションデータ以外に制御手段６で作成された表示データを表示パネル８に表示することができる。情報表示装置４は、通常の操作ボタン９ａと、表示パネル８上のタッチ式の操作ボタン９ｂとの２種類の操作ボタン９で、表示パネル８の表示状態を操作することができる。
前記ＧＰＳアンテナ５は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：全地球測位システム）での車両の現在位置情報を受信するものであり、車両の現在位置情報を情報表示装置４に取得させるために用いられる。
前記制御手段６は、情報の表示や通信などの制御する中央演算処理部１０と、通信手段７を介して車両側装置２外部の情報提供装置３とデータ通信を行う無線通信機能部１１と、情報提供装置３及び情報表示装置４から得られた情報から情報表示装置４に表示させる表示データを作成する表示データ作成部１２と、操作ボタン９の操作を処理する操作ボタン処理部１３とを備えている。
制御手段６は、情報表示装置４から現在位置情報や操作ボタン９の操作情報を受信し、表示パネル８に表示させる現在位置の表示データの作成や操作ボタン９の操作内容を処理をするとともに、通信手段７を介して情報提供装置３とデータを送受信し、受信したデータを表示パネル８に表示させる。
前記通信手段７は、無線通信カード等の通信機器からなり、車両側装置２の内部の制御手段６と車両側装置２の外部の情報提供装置３との間で携帯無線やＬＡＮ無線等により移動体通信を可能とする。
The vehicle-
The
The
The
The control means 6 receives the current position information and the operation information of the
The communication means 7 comprises a communication device such as a wireless communication card, and moves between the control means 6 inside the
前記車両側装置２の外部の情報提供装置３は、車両側装置２の外部の情報センタとしての機能を有し、処理装置としての情報データサーバ１４と、記憶装置としての情報データベース１５とを備えている。
前記情報データサーバ１４は、車両側装置２からの要求やデータを通信手段７を介して受信し、情報データベース１５にアクセスしてデータを読み書きするデータ処理手段１６と、情報データベース１５に蓄積された広告情報を情報データベース１５から読み出して車両側装置２に配信する広告配信手段１７とを備えている。
前記情報データベース１５は、情報を蓄積するものであり、配信する広告情報データの蓄積及び配信テーブルを記憶する広告データベース１８を備えている。
前記情報配信装置１は、情報提供装置３の情報データベース１５に蓄積された情報を情報データサーバ１４により読み出し、通信手段７を介して車両側装置２の制御手段６に配信し、この配信された情報を制御手段６の中央演算処理部１０により情報表示装置４の表示パネル８に表示させる。
車両側装置２には、ユーザによる配信広告への操作として、情報表示装置４に、「閲覧」・「戻る」・「保存」・「案内」・「消去」の各操作ボタン９ａ・９ｂを設けている。
前記制御手段６は、図２・図３に示すよう、表示パネル８の表示画面１９に見出し画面２０と、詳細画面２１と、「閲覧」・「戻る」・「保存」・「案内」・「消去」の各操作ボタン９ｂとを表示させる。
各操作ボタン９ｂの「閲覧」・「戻る」・「保存」・「案内」・「消去」は、ユーザによる配信広告への操作として用意されている。操作ボタン９ｂの「閲覧」は、配信広告の一覧からある広告を見たことを表す。操作ボタン９ｂの「戻る」は、前の画面に戻る意志を表す。操作ボタン９ｂの「保存」は、気に入った広告を保存することを表す。操作ボタン９ｂの「案内」は、情報表示装置４の表示パネル８が、今閲覧している広告の実際の店舗までのルートを道案内することを表す。操作ボタン９ｂの「消去」は、見る前（図２）、または見た後（図３）に、その情報を消すという拒否の意志を表す。
前記制御手段６は、図２に示すよう、表示パネル８の表示画面１９に複数の例えば第１情報〜第５情報の見出し画面２０とこれら見出し画面２０に対応する「閲覧」・「消去」の各操作ボタン９ｂとを表示させるとともに、図３に示すように、表示画面１９に第１情報の詳細画面２１と「戻る」・「保存」・「案内」・「消去」の各操作ボタン９ｂとを表示させる。
制御手段６は、図２において、ユーザが通常の操作ボタン９ａあるいは表示画面１９の操作ボタン９ｂによって、例えば第１情報の見出し画面２０を閲覧する操作をすると、図３に示すように、表示画面１９に第１情報の詳細画面２１と「戻る」・「保存」・「案内」・「消去」の各操作ボタン９ｂとを表示させ、また、例えば第１情報の見出し画面２０を消去する操作をすると、第１情報の見出し画面２０を消去する。
制御手段６は、図３において、ユーザが通常の操作ボタン９ａあるいは各操作ボタン９ｂによって、戻るの操作をすると、図２に示す表示画面１９に戻して複数の第１情報〜第５情報の見出し画面２０を表示し、保存の操作をすると、第１情報を保存し、案内の操作をすると、第１情報による道案内をし、消去の操作をすると、第１情報の消去を行う。
The
The
The
The
The
As shown in FIG. 2 and FIG. 3, the control means 6 includes a
“Browse”, “Return”, “Save”, “Guidance”, and “Delete” of each
As shown in FIG. 2, the control means 6 displays a plurality of, for example, first to fifth
In FIG. 2, when the user performs an operation for browsing the
In FIG. 3, the control means 6 returns to the
この情報配信装置１の情報提供装置３は、図１に示すように、情報データベース１５に、閲覧履歴データベース２２と、操作履歴データベース２３と、評価ＸＭＬデータベース２４と、ルールＸＭＬデータベース２５とを備えている。閲覧履歴データベース２２は、ユーザ個々の配信履歴を記憶している。操作履歴データベース２３は、ユーザの操作履歴・学習テーブルを記憶している。評価ＸＭＬデータベース２４は、ユーザ毎にルール作成用の評価ＸＭＬファイルを記憶している。ルールＸＭＬデータベース２５は、作成されたルールのルールＸＭＬファイルを記憶している。
この情報配信装置１の情報提供装置３は、図１に示すように、情報データサーバ１４に、ルール作成手段２６と、信頼度算出手段２７と、選別手段２８とを備えている。ルール作成手段２６は、ユーザの過去の情報閲覧状況に合わせて、情報を配信するルールを自動的に作成する。信頼度算出手段２７は、ルール作成手段２６によって作成されたルール毎に、信頼度を算出する。選別手段２８は、信頼度算出手段２７によって算出された信頼度に基づいて、ユーザに配信するための広告の情報を選別する。この情報は、広告データベース１８に蓄積されている。
前記信頼度は、過去に配信された情報に対して、ユーザが選択できる処理操作を複数設け、前記処理操作毎に頻度をカウントし、その頻度から算出している。信頼度は、信頼度算出手段２７によって算出される。
前記ルールは、少なくともジャンル分けされた情報毎に作成される第一の構成要素と、ユーザの過去に配信された情報ヘアクセスしたときの状況に応じて作成される第二の構成要素との、どちらか一方から構成されている。ルールは、ルール作成手段２６によって作成される。
As shown in FIG. 1, the
As shown in FIG. 1, the
The reliability is calculated from the frequency of each processing operation by providing a plurality of processing operations that can be selected by the user for information distributed in the past. The reliability is calculated by the reliability calculation means 27.
The rule includes at least a first component created for each genre-divided information and a second component created according to the situation when accessing information distributed in the past of the user. It consists of either one. The rule is created by the rule creation means 26.
次に、この実施例の作用を説明する。
この情報配信装置１は、広告情報やイベント情報を配信するものであり、情報を配信する際に、ユーザの好みやそのときの状況を考慮して情報を配信する。
Next, the operation of this embodiment will be described.
The
情報提供装置１は、図４（Ａ）に示すように、車両側装置２の制御手段６によるシステム全体の流れにおいて（Ａ１）、車両にユーザが乗車してイグニションキーをアクセサリ位置に回してオン（ＡＣＣ＿ＯＮ）すると（Ａ２）、情報配信と表示が行われ（Ａ３）、情報閲覧などの操作データを情報データサーバ１４に送信し（Ａ４）、イグニションキーをアクセサリ位置から回してオフ（ＡＣＣ＿ＯＦＦ）したか否かを判断する（Ａ５）。
この判断（Ａ５）がＮＯ場合は、情報配信と表示（Ａ３）に戻る。この判断（Ａ５）がＹＥＳの場合は、プログラムを終了する（Ａ６）。
また、情報配信装置１は、図４（Ｂ）に示すように、情報提供装置３の情報データサーバ１４による情報選別において（Ｂ１）、選別するタイミングであるか否かを判断する（Ｂ２）。
この判断（Ｂ２）がＮＯの場合は、この判断（Ｂ２）を繰り返す。この判断（Ｂ２）がＹＥＳの場合は、作成されているルールをもとに広告を選別し（Ｂ３）、配信候補を配信テーブルに格納し（Ｂ４）、プログラムを終了する（Ｂ５）。
さらに、情報配信装置１は、図４（Ｃ）に示すように、情報提供装置３の情報データサーバ１４で広告を選別する（Ｂ３）ためのルールの作成において（Ｃ１）、ルールを作成するタイミングであるか否かを判断する（Ｃ２）。
この判断（Ｃ２）がＮＯの場合は、この判断（Ｃ２）を繰り返す。この判断（Ｃ２）がＹＥＳの場合は、ルールを作成し（Ｃ３）、プログラムを終了する（Ｃ４）。
前記車両側装置２の制御手段６と情報提供装置３の情報データサーバ１４とは、情報配信と表示（Ａ３）と、ルールをもとにした広告の選別（Ｂ３）との間で情報が利用されている。制御手段６により配信された情報（Ａ３）は、情報データサーバ１４において広告の選別（Ｂ３）に利用される。情報データサーバ１４により選別された広告（Ｂ３）は、制御手段６において表示（Ａ３）に利用される。
As shown in FIG. 4 (A), the
If this determination (A5) is NO, the process returns to information distribution and display (A3). If this determination (A5) is YES, the program is terminated (A6).
In addition, as shown in FIG. 4B, the
If this determination (B2) is NO, this determination (B2) is repeated. If this determination (B2) is YES, advertisements are selected based on the created rules (B3), distribution candidates are stored in the distribution table (B4), and the program is terminated (B5).
Further, as shown in FIG. 4C, the
If this determination (C2) is NO, this determination (C2) is repeated. If this determination (C2) is YES, a rule is created (C3) and the program is terminated (C4).
The control means 6 of the
この情報配信装置１による情報の表示と操作のアルゴリズムは、図５に示すように、情報の配信において（Ｄ１）、配信するタイミングであるか否かを判断する（Ｄ２）。
この判断（Ｄ２）がＮＯの場合は、この判断（Ｄ２）を繰り返す。この判断（Ｄ２）がＹＥＳの場合は、情報提供装置３により情報配信し、情報表示装置４により見出しや概要を表示し（Ｄ３）、ユーザが個別の情報を選別したか否かを判断する（Ｄ４）。
この判断（Ｄ４）がＮＯの場合は、情報配信（Ｄ３）に戻る。この判断（Ｄ４）がＹＥＳの場合は、情報表示装置４により個別の情報の詳細を表示し（Ｄ５）、戻るの操作ボタン９を押したか否かを判断する（Ｄ６）。
この判断（Ｄ６）がＮＯの場合は、個別の情報の詳細な表示（Ｄ５）に戻る。この判断（Ｄ６）がＹＥＳの場合は、情報表示装置４によりアンケート評価を表示し（Ｄ７）、アンケート評価のための操作ボタン９を押したか否かを判断する（Ｄ８）。
この判断（Ｄ８）がＮＯの場合は、アンケート評価の表示（Ｄ７）に戻る。この判断（Ｄ８）がＹＥＳの場合は、情報配信（Ｄ３）に戻る。
As shown in FIG. 5, the algorithm for displaying and operating information by the
If this determination (D2) is NO, this determination (D2) is repeated. When this determination (D2) is YES, information is distributed by the
If this determination (D4) is NO, the process returns to information distribution (D3). If this determination (D4) is YES, the
If this determination (D6) is NO, the process returns to the detailed display (D5) of the individual information. When this determination (D6) is YES, the questionnaire display is displayed by the information display device 4 (D7), and it is determined whether or not the
If this determination (D8) is NO, the process returns to the questionnaire evaluation display (D7). If this determination (D8) is YES, the process returns to information distribution (D3).
次に、この情報配信装置１によるルールの作成（Ｃ３）を、図６〜図３５に沿って説明する。
ルールは、図１４の表１に示す要素から作成される。ルールは、ジャンル分けされた情報（カテゴリ）毎に作成される要素（Ａ）と、過去に配信された情報へのユーザのアクセス状況（閲覧履歴）に応じて作成される要素（Ｂ）との、どちらか一方から構成される。
図６に示すように、ルール作成の全体のアルゴリズム（Ｅ１）においては、現在時刻を取得し（Ｅ２）、閲覧履歴データベース２２から閲覧履歴を全件取得し（Ｅ３）、閲覧履歴件数が「０」または前回の学習時と同じであるか否かを判断する（Ｅ４）。
この判断（Ｅ４）がＹＥＳの場合は、プログラムを終了する（Ｅ９）。この判断（Ｅ４）がＮＯの場合は、学習用データの準備を行い（Ｅ５）、ルールの作成を行い（Ｅ６）、新しいルールが作成されたか否かを判断する（Ｅ７）。
この判断（Ｅ７）がＮＯの場合は、プログラムを終了する（Ｅ９）。この判断（Ｅ７）がＹＥＳの場合は、新しく作成されたルールをシステムに反映させ（Ｅ８）、プログラムを終了する（Ｅ９）。
Next, rule creation (C3) by the
The rule is created from the elements shown in Table 1 in FIG. The rule includes an element (A) created for each genre-divided information (category) and an element (B) created according to the user's access status (viewing history) to information distributed in the past. , Composed of either one.
As shown in FIG. 6, in the overall rule creation algorithm (E1), the current time is acquired (E2), all browsing histories are acquired from the browsing history database 22 (E3), and the browsing history count is “0”. "Or whether it is the same as in the previous learning (E4).
If this determination (E4) is YES, the program is terminated (E9). When this determination (E4) is NO, learning data is prepared (E5), a rule is created (E6), and it is determined whether a new rule has been created (E7).
If this determination (E7) is NO, the program is terminated (E9). If this determination (E7) is YES, the newly created rule is reflected in the system (E8), and the program is terminated (E9).
前記学習用データの準備（Ｅ５）においては、図７に示すように、学習用のデータの準備が開始されると（Ｆ１）、取得した閲覧履歴分だけ繰り返す（Ｆ２）。この実施例では、例えば、図１６の表３に示すように、取得した閲覧履歴が２２個あるので、ステップ（Ｆ３）以降のフローを２２回繰り返す。
ステップ（Ｆ３）においては、１つの閲覧履歴から、フィードバックスコアの整数を評価値として取得する。この実施例では、図１６に示すように、情報を閲覧時のユーザの操作を、消去…−１、無視…０、閲覧…１、保存…２、案内…３、で数値化している。例えば、図１６の表３による閲覧ＩＤ「１０６」の閲覧履歴は、ユーザの操作が「保存」であったので、アクション（フィードバックスコア）は、「２」となる。この値を評価値とする。
ステップ（Ｆ４）においては、その閲覧履歴の広告情報（ジャンルなど）を取得し、ステップ（Ｆ５）においては、そのときの状況（現在地、時間帯など）を取得し、ステップ（Ｆ６）においては、ルールの条件の数だけ繰り返す。ステップ（Ｆ６）における「ルールの条件の数だけ繰り返す」とは、図２１〜図３０に示す「リスト２〜リスト１１の条件を繰り返す。」ことである。
ここで
リスト２は、「店舗が現在地付近か？」の条件を示す。
リスト３は、「店舗が目的地付近か？」の条件を示す。
リスト４は、「店舗の立地は何か？」の条件を示す。
リスト５は、「現在地はどこか？」の条件を示す。
リスト６は、「現在時刻は？」の条件を示す。
リスト７は、「何曜目か？」の条件を示す。
リスト８は、「現在地が目的地付近か？」の条件を示す。
リスト９は、「休業日かどうか？」の条件を示す。
リスト１０は、「最新広告か？」の条件を示す。
リスト１１は、「店舗の開店時刻内であったか？」の条件を示す。
ものである。これらのリストのデータ構造は、ＸＭＬ形式で作成される。
ステップ（Ｆ７）においては、ステップ（Ｆ６）に挙げられたルールの条件毎に、回答を取得する。例えば、「店舗が現在地付近あるかどうか」を、ＹＥＳ、ＮＯで答える。その後で選択した方を、実際値として取得する。別の例を挙げると、「店舗の立地はどこか？」というときは、自宅周辺、職場周辺、街中、その他郊外のどれかを選択し、選択したものを実際値として取得する。
ステップ（Ｆ７）におけるルールの条件毎の回答を取得できたか否かを判断し（Ｆ８）、この判断（Ｆ８）がＮＯの場合は、実際値を無効（ＮｏＶａｌｕｅ）とし（Ｆ９）、この判断（Ｆ８）がＹＥＳの場合は、学習テーブルにＩＤ（閲覧履歴のＩＤとリンク）と評価値と全状況の実際値を登録し（Ｆ１０）、プログラムを終了する（Ｆ１１）。全状況とは、前記リスト２〜リスト１１の状況である。
In the preparation of learning data (E5), as shown in FIG. 7, when preparation of learning data is started (F1), it is repeated for the obtained browsing history (F2). In this embodiment, for example, as shown in Table 3 of FIG. 16, since there are 22 acquired browsing histories, the flow after step (F3) is repeated 22 times.
In step (F3), an integer of the feedback score is acquired as an evaluation value from one browsing history. In this embodiment, as shown in FIG. 16, the user's operation at the time of browsing the information is quantified as erasure ...- 1, ignore ... 0, browse ... 1, save ... 2, guidance ... 3. For example, in the browsing history of the browsing ID “106” according to Table 3 in FIG. 16, the user's operation is “save”, so the action (feedback score) is “2”. This value is used as an evaluation value.
In step (F4), advertisement information (genre etc.) of the browsing history is acquired. In step (F5), the current situation (current location, time zone, etc.) is acquired. In step (F6), Repeat as many times as there are rule conditions. “Repeat as many times as the number of rule conditions” in Step (F6) means “Repeat the conditions of
Here,
The
The
The
Is. The data structure of these lists is created in the XML format.
In step (F7), an answer is acquired for each condition of the rule listed in step (F6). For example, “yes or no” is answered as “whether or not the store is near the current location”. The one selected after that is acquired as the actual value. As another example, when "Where is the store located?", The user selects one of the vicinity of the home, the vicinity of the workplace, the city, and other suburbs, and acquires the selected value as an actual value.
It is determined whether or not an answer for each rule condition in step (F7) has been acquired (F8). If this determination (F8) is NO, the actual value is invalidated (NoValue) (F9), and this determination ( If F8) is YES, the ID (browsing history ID and link), the evaluation value, and the actual value of all situations are registered in the learning table (F10), and the program is terminated (F11). The total situation is the situation of the
前記ルールの作成（Ｅ６）においては、図８に示すように、ルールの作成が開始されると（Ｇ１）、全体の期待値を求め（Ｇ２）、カテゴリと状況が寄与するルールの作成を行い（Ｇ３）、カテゴリのみが寄与するルールの作成を行い（Ｇ４）、状況のみが寄与するルールの作成を行う（Ｇ５）。
その後、作成したカテゴリルールと状況ルールのうち有効なルールを抽出し（Ｇ６）、作成したカテゴリルールのうち有効なルールを抽出し（Ｇ７）、作成した状況ルールのうち有効なルールを抽出し（Ｇ８）、プログラムを終了する（Ｇ９）。
In the rule creation (E6), as shown in FIG. 8, when rule creation is started (G1), an overall expected value is obtained (G2), and a rule in which the category and the situation contribute is created. (G3) A rule that only the category contributes is created (G4), and a rule that only the situation contributes is created (G5).
Thereafter, an effective rule is extracted from the created category rule and situation rule (G6), an effective rule is extracted from the created category rule (G7), and an effective rule is extracted from the created situation rule ( G8), the program is terminated (G9).
前記全体の期待値の求め（Ｇ２）においては、図９に示すように、全体の期待値の求めが開始されると（Ｈ１）、学習テーブルでのそれぞれの評価値の頻度から、それらを占める割合（その評価値となる確率を取得）し（Ｈ２）、評価値の割合と評価値自体の値からの期待値を求め（Ｈ３）、評価値自体の値に対するそれぞれの割合、頻度、総頻度（全体の場合は学習テーブルの全件数）、全体の期待値をＸＭＬテキストに出力し（Ｈ４）、プログラムを終了する（Ｈ５）。
前記ステップ（Ｈ２）・（Ｈ３）においては、学習テーブルから、カテゴリなど関係なく、まず全てのレコードを対象として全体の期待値として、評価値の平均を求めることになる。
ここで、全体の期待値とは、
全体の期待値＝（全ての学習テーブルの評価値＊頻度）／全ての学習テーブルの頻度の合計
の式で求められる。
また、前記ステップ（Ｈ４）においては、例えば、図３３のリスト１４に示すＸＭＬファイルが作成される。
In the calculation of the overall expected value (G2), as shown in FIG. 9, when the calculation of the overall expected value is started (H1), the total expected value is occupied from the frequency of the respective evaluation values in the learning table. The ratio (obtains the probability of the evaluation value) (H2), obtains the expected value from the ratio of the evaluation value and the value of the evaluation value itself (H3), and the respective ratio, frequency, and total frequency for the value of the evaluation value itself (In the case of the whole, the total number of learning tables), the entire expected value is output to the XML text (H4), and the program is terminated (H5).
In the steps (H2) and (H3), the average of the evaluation values is first obtained from the learning table as the overall expected value for all records regardless of the category or the like.
Here, the overall expected value is
Total expected value = (evaluation value of all learning tables * frequency) / total frequency of all learning tables.
In the step (H4), for example, an XML file shown in the
前記カテゴリと状況が寄与するルールの作成（Ｇ３）においては、図１０に示すように、カテゴリと状況が寄与するルールの作成が開始されると（Ｊ１）、カテゴリの数（この実施例では、図１５の表２に示すように６１個）だけ繰り返し（Ｊ２）、状況の数（この実施例では、１０個）だけ繰り返す（Ｊ３）。
次に、学習テーブルの着目したカテゴリと状況であるレコードの中から、それぞれの評価値の頻度とそれらの割合を取得し（Ｊ４）、評価値の割合と評価値自体の値からカテゴリと状況ルールでの期待値を求め（Ｊ５）、信頼度を求める（Ｊ６）。
その後、評価値自体の値に対するそれぞれの割合、頻度、総頻度（着目したカテゴリと状況であるレコード数）、カテゴリと状況ルールでの期待値、信頼値を、ＸＭＬテキストに出力（カテゴリ名＋状況名．ｘｍｌ）し（Ｊ７）、プログラムを終了する（Ｊ８）。
各広告ジャンルが、図１５の表２に示すカテゴリのいずれに属するかは、例えば、図３１のリスト１２に示す「ＣａｔｅｇｏｒｙＬｉｓｔ．ｘｍｌ」ファイル内で定義される。なお、図３１の「ＣａｔｅｇｏｒｙＬｉｓｔ．ｘｍｌ」ファイルは、記述内容の一部を示している。
このカテゴリと状況が寄与するルールの作成（Ｇ３）においては、「カテゴリの数＊状況」の数だけ、ルールの更新を行う。
今回の学習テーブルに登録されたカテゴリ、状況については、学習テーブルに記録されている必要なデータ（評価値の頻度と割合）を読み込んだ後、それぞれの割合、頻度、期待値が更新されてＸＭＬファイルに出力される。
例えば、カテゴリが「ファーストフード」、状況が「コンテンツが現在地周辺にあるかどうか」における回答が「ｙｅｓ」と「ｎｏ」の場合、それぞれの割合と頻度と期待値が算出され、「ファストフード十ＡｒｏｕｎｄＣｕｒｒｅｎｔＬｏｃａｔｉｏｎ．ｘｍ１」というＸＭＬファイルが作成される（図３４のリスト１５参照）。
In the creation of the rule that contributes to the category and the situation (G3), as shown in FIG. 10, when the creation of the rule that contributes to the category and the situation is started (J1), the number of categories (in this embodiment, As shown in Table 2 of FIG. 15, the number of repetitions is 61 (J2), and the number of situations (10 in this embodiment) is repeated (J3).
Next, the frequency of each evaluation value and the ratio thereof are acquired from the records of the category and the situation focused on the learning table (J4), and the category and the situation rule are determined from the evaluation value ratio and the evaluation value itself. The expected value is obtained (J5), and the reliability is obtained (J6).
After that, the ratio, frequency, total frequency (number of records that are the focused category and situation), the expected value and the confidence value in the category and situation rule are output to the XML text (category name + situation) Name.xml) (J7) and the program is terminated (J8).
Whether each advertisement genre belongs to which category shown in Table 2 of FIG. 15 is defined in, for example, the “CategoryList.xml” file shown in the
In the creation of a rule in which the category and the situation contribute (G3), the rule is updated by the number of “number of categories * situation”.
For the categories and situations registered in the learning table this time, after reading the necessary data (evaluation frequency and ratio) recorded in the learning table, the respective ratio, frequency, and expected value are updated and XML is updated. Output to a file.
For example, if the category is “fast food” and the status is “whether the content is in the vicinity of the current location” is “yes” or “no”, the respective ratio, frequency, and expected value are calculated. An XML file “AroundCurrentLocation.xm1” is created (see
前記カテゴリのみが寄与するルールの作成（Ｇ４）においては、図１１に示すように、カテゴリのみが寄与するルールの作成が開始されると（Ｋ１）、カテゴリの数（この実施例では、図１５の表２に示すように６１個）だけ繰り返し（Ｋ２）、カテゴリ毎に学習テーブルの着目したカテゴリであるレコードの中から、それぞれの評価値の頻度とそれらの割合を取得し（Ｋ３）、評価値の割合と評価値自体の値からカテゴリルールでの期待値を求め（Ｋ４）、信頼度を求める（Ｋ５）。
その後、評価値自体の値に対するそれぞれの割合、頻度、総頻度（着目したカテゴリであるレコード数）、カテゴリルールの期待値、信頼値を、ＸＭＬテキストに出力（カテゴリ名．ｘｍｌ）し（Ｋ６）、プログラムを終了する（Ｋ７）。
In creation of a rule that only the category contributes (G4), as shown in FIG. 11, when creation of a rule that only the category contributes is started (K1), the number of categories (in this embodiment, FIG. 15). 61 (as shown in Table 2) is repeated (K2), and for each category, the frequency of each evaluation value and the ratio thereof are acquired from the records that are the categories of interest in the learning table (K3). The expected value in the category rule is obtained from the value ratio and the value of the evaluation value itself (K4), and the reliability is obtained (K5).
Thereafter, the ratio, frequency, total frequency (number of records as the focused category), the expected value of the category rule, and the confidence value for the evaluation value itself are output to the XML text (category name.xml) (K6). The program is terminated (K7).
前記状況のみが寄与するルールの作成（Ｇ５）においては、図１２に示すように、状況のみが寄与するルールの作成が開始されると（Ｌ１）、状況の数（この実施例では、１０個）だけ繰り返し（Ｌ２）、状況毎に学習テーブルの着目した状況であるレコードの中から、それぞれの評価値の頻度とそれらの割合を取得し（Ｌ３）、評価値の割合と評価値自体の値から状況ルールでの期待値を求め（Ｌ４）、信頼度を求める（Ｌ５）。
その後、評価値自体の値に対するそれぞれの割合、頻度、総頻度（着目した状況であるレコード数）、状況ルールでの期待値、信頼値を、ＸＭＬテキストに出力（状況名．ｘｍｌ）し（Ｌ６）、プログラムを終了する（Ｌ７）。
In the creation of a rule that contributes only to the situation (G5), as shown in FIG. 12, when creation of a rule that contributes only to the situation starts (L1), the number of situations (in this example, 10). ) Repeatedly (L2), the frequency of each evaluation value and the ratio thereof are acquired from the records that are the statuses of the learning table for each situation (L3), and the ratio of the evaluation values and the value of the evaluation value itself From this, the expected value in the situation rule is obtained (L4), and the reliability is obtained (L5).
Thereafter, the ratio, frequency, total frequency (number of records as the focused situation), the expected value in the situation rule, and the confidence value for the value of the evaluation value itself are output to the XML text (situation name.xml) (L6 ), And the program is terminated (L7).
前記カテゴリと状況が寄与するルールの作成における信頼度の求め（Ｊ６）、前記カテゴリのみが寄与するルールの作成における信頼度の求め（Ｋ５）、前記状況のみが寄与するルールの作成における信頼度の求め（Ｌ５）においては、図１３に示すように、信頼度の求めが開始されると（Ｍ１）、全体ルールでの期待値とこのルールでの差を求め（Ｍ２）、「信頼度＝（差＊（頻度÷２））＾２」により信頼度を求め（Ｍ３）、プログラムを終了する（Ｍ４）。 Determination of reliability in creation of a rule contributed by the category and the situation (J6), calculation of reliability in creation of a rule contributed only by the category (K5), and reliability of creation of a rule contributed only by the situation In the calculation (L5), as shown in FIG. 13, when the calculation of the reliability is started (M1), the difference between the expected value in the overall rule and this rule is calculated (M2), and “reliability = ( The difference is calculated by (difference * (frequency ÷ 2)) ^ 2 ”(M3), and the program is terminated (M4).
次に、この情報配信装置１によるルールの作成を説明する。
ルールの作成では、
（１）個々の被験者（ユーザ）毎に、ルール作成用の評価ＸＭＬファイルが情報データサーバ１４内に設置されている。
（２）操作履歴から出力される学習テーブル（図１７の表４）の値に基づいて、評価ＸＭＬファイルの内容を書き換える。
（３）評価ＸＭＬから一定の期間毎に、ルールの作成、更新が行われる。
の処理が行われる。
Next, creation of rules by the
In creating a rule,
(1) An evaluation XML file for creating rules is installed in the
(2) Rewrite the contents of the evaluation XML file based on the value of the learning table (Table 4 in FIG. 17) output from the operation history.
(3) Rules are created and updated at regular intervals from the evaluation XML.
Is performed.
前記（１）の「ルール作成用の評価ＸＭＬファイル」は、図２０〜図３０に示すリスト１〜リスト１１が情報データサーバ１４内に設置されている。
In the “evaluation XML file for creating rules” in (1),
前記（２）の「評価ＸＭＬファイルの内容を書き換え」では、
・評価ＸＭＬファイルは、ユーザ毎に図２０に示すリスト１のカテゴリだけの評価ＸＭＬファイルと、図２１〜図３０に示すリスト２〜リスト１１の状況を加味した評価ＸＭＬファイルとが、存在する。また、これは、図１５の表２に示すカテゴリ分だけ作成される。
・評価ＸＭＬファイルは、閲覧履歴ができると、追加、更新される。
・学習テーブルの評価値は、図１６の表３に示す閲覧履歴として、操作（操作種別に応じて、閲覧…１、消去…−１、保存…２、案内…３、無視…０、のように数値化されている。）でつけられる。
の処理が行われる。
In (2) “Rewrite content of evaluation XML file”,
The evaluation XML file includes, for each user, an evaluation XML file for only the category of
-The evaluation XML file is added and updated when a browsing history is created.
The evaluation value of the learning table is the browsing history shown in Table 3 of FIG. 16, such as operation (browsing ... 1, deletion ...- 1, saving ... 2, guidance ... 3, neglecting ... 0, depending on the operation type. It is digitized.)
Is performed.
図１７の表４に示す学習テーブルの内容は、以下のとおりである。
・学習テーブルの現在位置場所は、その広告を操作したときの場所が走行位置から近かったかどうかを表す。
・学習テーブルの目的地場所は、その広告が推定された目的地に近いものかどうかを表す。推定された目的地が無い場合は、「Ｎｏ Ｖａｌｕｅ」が入っている。
・学習テーブルの情報状況は、広告の店舗の場所が「自宅周辺、職場周辺、街中、その他郊外」のどれに当てはまっているのかを表す。
・学習テーブルの目的地状況は、推定された目的地が「自宅周辺、職場周辺、街中、その他郊外」のどれに当てはまっているのかを表す。
・学習テーブルの時刻は、「早朝、朝、昼（正午前後）、昼過ぎ、夕方、夜、深夜」の値が入っている。
・学習テーブルの休日／祝日は、その広告の店舗が休日であったかどうかを表す。
・学習テーブルの開店は、その広告の店舗が開店している時間かどうかを表す。
・学習テーブルのカテゴリは、その広告が属するカテゴリ名を示している。
・学習テーブルの新配信は、初めて配信された広告かどうかを表している。
The contents of the learning table shown in Table 4 of FIG. 17 are as follows.
The current position location in the learning table indicates whether or not the location when operating the advertisement was close to the travel position.
The destination location in the learning table indicates whether the advertisement is close to the estimated destination. When there is no estimated destination, “No Value” is entered.
-The information status of the learning table indicates whether the location of the advertising store is “around home, around work, in the city, or other suburbs”.
-The destination situation in the learning table indicates whether the estimated destination is “around home, around work, in town, or other suburbs”.
・ The time of the learning table includes the values of “early morning, morning, noon (after noon), afternoon, evening, night, midnight”.
A holiday / holiday in the learning table indicates whether the store of the advertisement was a holiday.
-The opening of the learning table indicates whether or not the advertisement store is open.
The category in the learning table indicates the category name to which the advertisement belongs.
・ The new distribution in the learning table indicates whether the advertisement is distributed for the first time.
例として、図２０に示すリスト１の評価ＸＭＬファイルを説明する。図２０に示すリスト１は、図１１のカテゴリのみが寄与するルールの作成のフローチャートで用意される評価ＸＭＬファイルである。
図２０に示すリスト１の評価ＸＭＬファイルにおいて、
・＜Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｃａｔｅｇｏｒｙ＝”レストラン”ｓｔａｔｕｓ＝”−−−”＞は、レストランのカテゴリのルールであることを現す。
・＜Ｘ ｖａｌｕｅ＝”０”ｐｒｏｂ＝”４３．９１８９２”＞１３０＜／Ｘ＞は、＜評価値の値、その割合、回数＞で、ここで、ｐｒｏｂ、すなわちその割合とは、各評価値（前述の情報を閲覧時のユーザの操作を数値化したもの）である割合を示し、この場合は、評価値が０である割合を示す（このルール全体を１００とした場合の割合）。回数とは、前記各評価値が選択された回数を示し、この場合は、評価値０である回数が１３０あったことを示す。そして、Ｘｖａｌｕｅ＊ｐｒｏｂ／１００を、期待値として表すことができる
・＜Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ＞２９６＜／Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ＞は、頻度、すなわち各評価値（−１〜３）の回数の総合計を示し、この場合は２９６である。
・＜Ａｖｅｒａｇｅ＞０．６６２１６２２＜／Ａｖｅｒａｇｅ＞は、−１から３までの期待値の平均を表す。
・＜Ｓｃｏｒｅ＞２．９７０３９０３＜／Ｓｃｏｒｅ＞は、この評価ＸＭＬファイルの期待値の平均−全体（他の評価ＸＭＬファイルの全ての平均）の期待値を引いたものでスコアを表す。
As an example, the evaluation XML file of
In the evaluation XML file of
<Evaluation category = “restaurant” status = “---”> represents a rule for a restaurant category.
<X value = "0" prob = "43.18992"> 130 </ X> is <value of evaluation value, its ratio, number of times>, where prob, that is, its ratio is each evaluation value (The above-mentioned information is obtained by quantifying the user's operation at the time of browsing), and in this case, the ratio where the evaluation value is 0 (the ratio when the whole rule is 100). The number of times indicates the number of times each of the evaluation values is selected. In this case, the number of times that the evaluation value is 0 is 130. Then, Xvalue * prob / 100 can be expressed as an expected value. <Frequency> 296 </ Frequency> indicates the frequency, that is, the total number of evaluation values (−1 to 3). In this case, 296.
<Average> 0.6621622 </ Average> represents an average of expected values from −1 to 3.
<Score> 2.9703903 </ Score> represents the score obtained by subtracting the expected value of the average of all the evaluation XML files minus the average of all the evaluation XML files.
前記（３）の「評価ＸＭＬからのルールの作成、更新」においては、
・評価ＸＭＬファイルから、広告を選別するためのルールＸＭＬファイルを作成する。
・ルールＸＭＬファイルは、一定期間ごとに追加、更新が行われる（一日毎、一週間毎など）。
・ルールＸＭＬファイルに従って、広告は選別され、配信される。
の処理が行われる。
In (3) “Creation and update of rules from evaluation XML”,
Create a rule XML file for selecting advertisements from the evaluation XML file.
The rule XML file is added and updated at regular intervals (every day, every week, etc.).
• Ads are sorted and delivered according to the rule XML file.
Is performed.
前記ルールＸＭＬファイルの作成方法を説明する。
・カテゴリだけの評価ＸＭＬファイルのスコアがある値（ここでは２０）を超えると、カテゴリだけのルールがルールＸＭＬファイルに追加される。あるいは、更新される。ただし、頻度（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）が規定値以下の場合は、まだそれほど信頼性が無いということで、スコアを減らす。このスコアは、（頻度／頻度規定値）の２乗＊スコア＝スコア、とする。
・次に、状況を加味したＸＭＬファイル（図２１〜図３０に示すリスト２〜リスト１１）からルールを作成する。
・状況を加味した評価ＸＭＬファイル（リスト２〜リスト１１）のスコアと、カテゴリだけの評価ＸＭＬファイルのスコアの差が規定値よりもプラス、もしくはマイナスだった場合に、その状況を加味した評価ＸＭＬファイルからルールを作成する。これは、カテゴリのみでやった場合とあまり大きな差が無い場合は、ルールにしてもあまり意味をもたないためである。ルールは、ＸＭＬ形式で作成される。
・図３２のリスト１３は、ルールＸＭＬファイルの記述例を示している。ルール１つ１つにルールＩＤがあり、その下にさらにカテゴリ、状況などの条件がある。
・スコアが信頼度（ＲＥＬＩＡＮＣＥ）と同じ数値になるか、評価ＸＭＬファイルのスコアがプラスになる場合は、リスト１３の「ａｃｔｉｏｎ」はＹＥＳになり、そのルールに沿った広告の配信を促すことになるが、マイナスの場合は信頼度は絶対値になってマイナスでなくなるが、リスト１３の「ａｃｔｉｏｎ」はＮＯとなり、広告の配信はされにくくなるルールとなる。
・最後に、状況だけのルールＸＭＬファイルを追加する。カテゴリに関係なく、図１７に示す学習テーブルから各状況を取ってきて同じようにスコアを算出し、ある規定値（ここでは１０）を超えたらルールＸＭＬファイルを追加、更新する。
A method for creating the rule XML file will be described.
When the score of the evaluation XML file with only the category exceeds a certain value (20 in this case), the rule with only the category is added to the rule XML file. Alternatively, it is updated. However, if the frequency is less than or equal to the specified value, the score is reduced because it is not very reliable. This score is (square of frequency / frequency specified value) * score = score.
Next, a rule is created from an XML file (
-If the difference between the score of the evaluation XML file (
The
If the score is the same value as the reliability (RELIANCE) or the score of the evaluation XML file is positive, “action” in the
Finally, add a rule-only XML file for the situation only. Regardless of the category, each situation is taken from the learning table shown in FIG. 17 and the score is calculated in the same manner. When a predetermined value (here, 10) is exceeded, the rule XML file is added and updated.
この（３）の「評価ＸＭＬからのルールの作成、更新」においては、前記図８に示すルールの作成のフローチャートから有効なルールが抽出された場合のみ、ルールデータを更新する（新たなルールの場合は追加作成、すでに存在するルールの場合は更新となる）。
これは、図８に示すフローチャートにあるように、「カテゴリのみが寄与するルール」、「カテゴリと状況が寄与するルール」、「状況のみが寄与するルール」の３つのルールが、更新判定により、更新可とされた場合のみ「新たに作成」され、あるいは「更新」される。
これにより、「新たに作成」、あるいは「更新」されたルールの集合体が、ルールＸＭＬファイル（ユーザ毎に作成）である。
図３５のリスト１６は、ルールＸＭＬファイルの記述例を示している。これは、評価ＸＭＬファイルから作成されたユーザ毎にあるルールＸＭＬファイルに書かれているルールＩＤに従ったものである。ルールＸＭＬファイルには、作成されたルールが集められて並べて記載されている。図３２のリスト１３には、一部だけを記載したが、実際は図３５のリスト１６よりも、もっと数多くのルール（ユーザ毎に異なるが、５０から８０個ぐらい）が存在する。ルールは、図３５のリスト１６中の＜ｒｕｌｅ ｉｄ＝？？？＞ごとに区切られて記載される。
In (3) “Rule creation and update from evaluation XML”, rule data is updated only when a valid rule is extracted from the rule creation flowchart shown in FIG. If the rule already exists, it will be updated.)
As shown in the flowchart of FIG. 8, three rules of “Rule contributed only by category”, “Rule contributed by category and situation”, and “Rule contributed only by situation” Only when it can be updated, it is “newly created” or “updated”.
Thus, a set of rules “newly created” or “updated” is a rule XML file (created for each user).
A
次に、この情報配信装置１によるルールを適用した広告の配信を説明する。
広告の配信では、
（１）広告の配信の設定
（２）広告の選別
の処理が行われる。
Next, advertisement distribution to which the rule by the
For ad delivery,
(1) Advertisement distribution setting (2) Advertisement selection processing is performed.
前記（１）の「広告の配信の設定」では、
・広告の選別を、ある一定期間ごとに行う。
・ここでは、ユーザ（被験者）が乗車中の場合は、数分（例えば、約４分）に一回の間隔で広告の選別を行う。
・ユーザ（被験者）が乗車中で無い場合は、広告の選別を行わない。
としている。
In “(1)“ Ad delivery settings ”,
・ Select advertisements at regular intervals.
Here, when the user (subject) is on board, advertisement selection is performed at intervals of several minutes (for example, about 4 minutes).
-When the user (subject) is not on board, the advertisement is not selected.
It is said.
前記（２）の「広告の選別」では、
・現在、情報データサーバ１４に置かれている配信期限が有効な広告のうち、ルールＸＭＬファイルに含まれているカテゴリ全てと現在の状況（現在地周辺、推定された目的地周辺など）にあったものを取ってくる。
・そこから、各広告に広告スコアを算出する。
・広告スコアは、ルールＸＭＬファイルのルール一つ一つに照らし合わせ、合致したものはそのルールの信頼度を広告スコアとする。各ルールからでた信頼度を乗算したものが、最終的な広告スコアとなる。図１８の表５の配信候補から、実際に配信する５つの広告を選択するスコアリングを参照とする。合致しなかったルールは、「１」とする。
・ここで、高い広告スコアの広告から配信されるわけではない。なぜならば、もし同じ条件ばかりのユーザがいると、同じような広告ばかりが配信されてしまうからである。
・したがって、広告スコアが１位の広告から順番に配信するかしないかを決定する。その広告スコアの２倍の範囲から乱数を出し、広告スコアが乱数値よりも大きい場合は配信を決定する。
としている。
In (2) “Advertising Selection”
-Of the advertisements currently on the
• From there, calculate the advertising score for each advertisement.
The advertisement score is checked against each rule of the rule XML file, and if it matches, the reliability of the rule is set as the advertisement score. The final advertisement score is obtained by multiplying the reliability from each rule. Reference is made to scoring for selecting five advertisements to be actually distributed from the distribution candidates in Table 5 in FIG. The rule that does not match is “1”.
・ Here, advertisements with high ad scores are not distributed. This is because if there are users with the same conditions, only similar advertisements are delivered.
Therefore, it is determined whether or not the advertisement score is distributed in order from the first advertisement. A random number is extracted from a range twice that of the advertisement score, and if the advertisement score is greater than the random value, distribution is determined.
It is said.
この配信の決定においては、例えば、図１９の表６に示すような広告ＩＤと広告スコアがあったとした場合、その広告スコアの大きい順に並べる。そこで、その広告スコアの２倍以内の乱数を発生させる（乱数の発生は、パソコンのＣＰＵの機能を利用できる）。出てきた乱数値が広告スコアを上回っていれば配信する。ここでは、５つを同時に配信するので、上から５つ決定するまでは乱数値を発生させ、５つを決定させる。
このようにして、例えば大きな広告スコアをつけると配信の優先度は高いが、乱数値によっては配信されなくなるので、毎回同じような広告ばかりが表示されることを防ぎ、ランダム性を高めることができる。
また、広告配信の決定の中では、
１）その広告が同一走行内で配信されていた場合は、配信しないことにする。
２）同じカテゴリの広告は、一回の５個の配信で２つまでとする。
３）上記ルールから全く広告が該当しなかった場合は、ランダムに配信を決定する。
の制約を行う。
In determining the distribution, for example, when there are advertisement IDs and advertisement scores as shown in Table 6 of FIG. 19, they are arranged in descending order of the advertisement scores. Therefore, a random number within twice the advertisement score is generated (the random number can be generated using the function of the CPU of the personal computer). Deliver if the random number that comes out exceeds the ad score. Here, since five are simultaneously distributed, random numbers are generated until five are determined from the top, and five are determined.
In this way, for example, if a large advertisement score is given, the distribution priority is high, but depending on the random number value, it will not be distributed, so it is possible to prevent only similar advertisements from being displayed every time and increase the randomness. .
Also, in the decision to deliver ads,
1) If the advertisement is distributed within the same travel, it will not be distributed.
2) The number of advertisements in the same category is limited to two in one delivery.
3) If the advertisement does not correspond at all from the above rules, the distribution is determined at random.
Constraints.
この（２）の「広告の選別」では、図１８の表５においてはルール１〜ルール７までしか記載していないが、実際は配信期限が有効な広告に対応するルールの数だけ、表の横軸は延長される。ここでは、一つ一つのルールＩＤに単なる英数字の１〜７を付けているだけで、数字の順番には特別な意味はない。
In the “advertising selection” of (2), only the
図１８の表５を利用した各広告の広告スコアの算出方法を、以下に説明する。
ある広告ＩＤ２７５３があったとして、ルール１が図３２のリスト１３のルールだったとする（なお、図３２のリスト１３では、ルールＩＤが「３６」になっているが、ここでは広告ＩＤが「２７５３」の例として説明する）。
ここで、ある広告ＩＤ２７５３がレストランで郊外であった場合、ルール１は日用品で自宅周辺の広告なら信頼度３２．１５８６４６で配信する、というルールなので当てはまらない。したがって、スコアは「１」にする。後で乗算するので、「０」だと必ず「０」になってしまうので、当てはまらない場合は「１」とする。
次に、ルール３がレストランの広告で信頼度が「３５．５」だった場合、この広告ＩＤ２７５３はレストランの広告なので当てはまる。したがって、スコアは、まず「３５．５」がつく。さらに、ルール４も適用されて「３３．２」が乗算される。
また、信頼度がマイナスの場合は、そのルールに当てはまった場合には配信しないようにするため、マイナスの符号を除いて、逆数を乗算することにする。そうすると、スコアは１以下になるため、配信されにくくなる。このようにして、「配信する」、「配信しない」のつじつまをあわせる。
A method for calculating the advertisement score of each advertisement using Table 5 in FIG. 18 will be described below.
Suppose that there is a
Here, if a
Next, when the
If the reliability is negative, the reciprocal number is multiplied except for the minus sign so as not to be delivered if the rule is met. Then, since the score becomes 1 or less, it becomes difficult to distribute. In this way, “deliver” and “not deliver” are combined.
このように、この情報配信装置１は、ユーザが欲しい情報のみを情報表示装置４に表示させるために、過去に配信した情報のユーザによる閲覧状況を基に情報を配信するためのルールを自動的に作成し、作成されたルールの信頼度を用いて情報を選別し配信しているので、精度の高い情報配信システムを実現することができる。これにより、ユーザは、最小限の操作と検索時間で適切な情報を手に入れることが可能であり、ユーザが十分に満足できる情報を提供することが可能になる。
As described above, the
また、信頼度は、過去に配信された情報に対して、ユーザが選択できる処理操作を複数設け、処理操作毎に頻度をカウントし、その頻度から算出している。このように、この情報配信装置１は、過去に情報が配信されたときのユーザの対応（反応）とその対応の頻度とを用いて、信頼度を算出しているので、ユーザ毎の好みを反映させた情報選別方法を実現させることが可能である。
In addition, the reliability is calculated from the frequency of each processing operation by providing a plurality of processing operations that can be selected by the user for information distributed in the past. As described above, the
さらに、ルールは、少なくともジャンル分けされた情報毎に作成される第一の構成要素と、ユーザの過去に配信された情報ヘアクセスしたときの状況に応じて作成される第二の構成要素との、どちらか一方から構成されている。このように、この情報配信装置１は、情報を選別するために、用いられるパラメータであるルールを、情報の種別（カテゴリ）だけでなく、ユーザが過去に配信された情報の内容あるいは情報ヘアクセスしたときの状況をから作成しているので、精度の高い情報選別用のパラメータを実現することが可能である。
Furthermore, the rule includes at least a first component created for each genre-divided information, and a second component created according to the situation when accessing information distributed in the past of the user. , Either one of them. As described above, the
この発明の情報配信装置は、ユーザの嗜好をより反映させる情報を配信することを可能とし、ユーザが十分に満足できる情報を提供することができるものであり、他の移動体についても適用することができる。 The information distribution apparatus of the present invention can distribute information that more reflects the user's preferences, can provide information that the user can sufficiently satisfy, and can also be applied to other mobile objects. Can do.
１ 情報配信装置
２ 車両側装置
３ 情報提供装置
４ 情報表示装置
５ ＧＰＳアンテナ
６ 制御手段
７ 通信手段
８ 表示パネル
９ 操作ボタン
１０ 中央演算処理部
１１ 無線通信機能部
１２ 表示データ作成部
１３ 操作ボタン処理部
１４ 情報データサーバ
１５ 情報データベース
１６ データ処理手段
１７ 広告配信手段
１８ 広告データベース
１９ 表示画面
２０ 見出し画面
２１ 詳細画面
２２ 閲覧履歴データベース
２３ 操作履歴データベース
２４ 評価ＸＭＬデータベース
２５ ルールＸＭＬデータベース
２６ ルール作成手段
２７ 信頼度算出手段
２８ 選別手段
DESCRIPTION OF
Claims (3)
The rule includes at least a first component created for each genre-divided information and a second component created according to the situation when accessing information distributed in the past of the user. The information distribution apparatus according to claim 1, wherein the information distribution apparatus includes one of the two.
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| JP (1) | JP2007272616A (en) |
Cited By (4)
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|---|---|---|---|---|
| JP2009122880A (en) * | 2007-11-14 | 2009-06-04 | Hitachi Ltd | Information delivery system |
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-
2006
- 2006-03-31 JP JP2006098148A patent/JP2007272616A/en active Pending
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