JP2011191911A - Advertisement distribution device, advertisement distribution system, advertisement distribution method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、複数のユーザ端末の中から広告を配信するユーザ端末を決定する広告配信装置、広告配信システム、広告配信方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to an advertisement distribution device, an advertisement distribution system, an advertisement distribution method, and a program for determining a user terminal that distributes an advertisement from among a plurality of user terminals.
近年、ユーザはさまざまなメディア(媒体)から多くの情報を収集できるようになった。ここで、メディアとはテレビ放送やインターネット上のブログ、ソーシャルネットワークサービス(SNS(Social Network Service))、携帯音楽プレーヤーでダウンロードして視聴するポッドキャストなどである。 In recent years, users have been able to collect a lot of information from various media. Here, the media are TV broadcasts, blogs on the Internet, social network services (SNS (Social Network Service)), podcasts that are downloaded and viewed with a portable music player, and the like.
このように、ユーザがさまざまなメディアを利用できるようになったため、例えば、広告代理店のような情報を配信する事業者が、テレビ放送など、これまで広告配信にとって有力なメディアに広告を配信しても、多くのユーザがその広告を見るとは限らない。このため、同じ広告を見たユーザ同士で、「あのテレビのコマーシャル見た?」という会話のような、その広告を話題にした口コミが行われる機会が減少し、広告に対する口コミ効果が期待できないという問題がある。したがって、情報を配信する事業者は、よりも多くのメディアに対して広く広告を配信しなければならず、広告費用が増加する。 In this way, users can use a variety of media, so for example, a provider that distributes information such as an advertising agency distributes advertisements to media that have been popular for advertising distribution, such as television broadcasting. However, many users do not always see the advertisement. For this reason, users who saw the same advertisements have fewer opportunities to receive reviews that talk about the advertisements, such as “Did you watch that TV commercial?” There's a problem. Accordingly, a business operator that distributes information must distribute advertisements more widely than more media, and the advertising cost increases.
このような問題を解決し、広告配信を効率的に行う方法の一例が、特許文献1に記載されている。特許文献1記載の情報提供装置は、複数のコミュニティの情報伝達潜在力を複数のユーザ間の関係性から算出し、算出した情報伝達潜在力を基に、情報提供を行うユーザを決定する。
An example of a method for solving such a problem and performing advertisement distribution efficiently is described in
上述の特許文献1記載の情報提供装置においては、情報伝達潜在力を算出するために、コミュニティに参加するユーザのそれぞれについて、他のユーザとの間のコミュニケーションの内容を解析し、他のユーザとの結合量と距離を算出する必要がある。このため、コミュニティの数が多い場合や、コミュニティの参加者が多い場合、情報提供を行うユーザを決定するための情報伝達潜在力を算出する負荷が大きくなるという問題がある。
In the information providing apparatus described in
本発明は上記課題を鑑みてなされたものであって、その一つの目的は、高い口コミ効果が得られる広告情報の配信先を容易に決定できる広告配信装置、広告配信システム、広告配信方法、及びプログラムを提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and one object thereof is an advertisement distribution apparatus, an advertisement distribution system, an advertisement distribution method, and an advertisement distribution apparatus that can easily determine a distribution destination of advertisement information that can achieve a high word-of-mouth effect. To provide a program.
広告配信装置は、複数のグループのうちの少なくとも1つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出するグループ遷移検出部と、前記グループ遷移検出部により検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出するレコメンド価値算出部と、前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する広告配信先決定部とを含む。 The advertisement distribution device detects that recommendation information including comment data related to a product added by a user terminal belonging to at least one of a plurality of groups has changed between different groups of the plurality of groups. A recommendation for calculating the value of the recommendation information in the group to which the recommendation information is transitioned based on a history of transition of the recommendation information between the different groups detected by the group transition detection unit and the group transition detection unit A value calculation unit; and an advertisement distribution destination determination unit that determines the user terminal as a distribution destination of the advertisement information related to the product based on the value of the recommendation information in the group of the recommendation information transition destination.
広告配信システムは、それぞれが複数のグループのうちの少なくとも1つに属し、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報を受信し、当該レコメンド情報に前記コメントデータを追加して前記複数のグループのうちの少なくとも1つのグループに送信するレコメンド情報転送部を有する複数のユーザ端末と、前記レコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出するグループ遷移検出部と、前記グループ遷移検出部により検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出するレコメンド価値算出部と、前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する広告配信先決定部とを有する広告配信装置とを含む。 The advertisement distribution system receives recommendation information including comment data related to a product, each belonging to at least one of a plurality of groups, and adds the comment data to the recommendation information to add at least one of the plurality of groups. A plurality of user terminals having a recommendation information transfer unit to be transmitted to one group, a group transition detection unit for detecting that the recommendation information has transitioned between different groups of the plurality of groups, and the group transition detection A recommendation value calculation unit that calculates the value of the recommendation information in a group to which the recommendation information is transitioned based on the history of transition of the recommendation information between the different groups detected by the unit, and the transition of the recommendation information Value of the recommendation information in the previous group Based, including an advertisement distribution device having an advertisement delivery destination determination unit for determining the user terminal as the destination of the advertisement information related to the product.
広告配信方法は、複数のグループのうちの少なくとも1つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出し、検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出し、前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する。 The advertisement distribution method detects that recommendation information including comment data about a product added by a user terminal belonging to at least one of a plurality of groups has changed between different groups of the plurality of groups. Based on the detected transition history of the recommendation information between the different groups, the value of the recommendation information in the group to which the recommendation information is transitioned is calculated, and the recommendation in the group to which the recommendation information is transitioned is calculated. Based on the value of the information, the user terminal that is the distribution destination of the advertisement information related to the product is determined.
プログラムは、コンピュータに、複数のグループのうちの少なくとも1つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出し、検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出し、前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する処理を実行させる。 The program detects that recommendation information including comment data related to a product added to a computer by a user terminal belonging to at least one of a plurality of groups has changed between different groups of the plurality of groups. Then, based on the detected transition history of the recommendation information between the different groups, the value of the recommendation information in the group to which the recommendation information is transitioned is calculated, and the value in the group to which the recommendation information is transitioned is calculated. Based on the value of the recommendation information, a process of determining the user terminal that is a distribution destination of the advertisement information related to the product is executed.
本発明の効果は、広告配信システムにおいて、高い口コミ効果が得られる広告情報の配信先を容易に決定できることである。 An effect of the present invention is that an advertisement information distribution destination that can provide a high word-of-mouth effect can be easily determined in an advertisement distribution system.
(第一の実施の形態)
次に、本発明の第一の実施の形態について説明する。
(First embodiment)
Next, a first embodiment of the present invention will be described.
はじめに、本発明の第一の実施の形態の構成について説明する。図2は、本発明の第一の実施の形態における広告配信システムの構成を示すブロック図である。 First, the configuration of the first embodiment of the present invention will be described. FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the advertisement distribution system according to the first embodiment of the present invention.
図2を参照すると、広告配信システムは、広告配信装置100、複数のユーザ端末200、及びサービス装置300を含む。
Referring to FIG. 2, the advertisement distribution system includes an advertisement distribution device 100, a plurality of
広告配信装置100、複数のユーザ端末200、及びサービス装置300は、インターネットやNGN(Next Generation Network)などのネットワークにより相互に接続される。ネットワークは、有線ネットワークでも無線ネットワークでもよい。
The advertisement distribution apparatus 100, the plurality of
また、ユーザ端末200は、複数のグループのうちの少なくとも1つに属するものとする。ここで、グループは、ユーザ端末200間でコミュニケーションを行う際のユーザ端末200の集合であり、ユーザ端末200は、グループを送信先として指定することにより、グループに加入しているユーザ端末200に情報を送信するものとする。
The
また、コミュニケーションの方式としては、電子メール、インスタントメッセージ、ショートメッセージサービス、チャット、標準化団体OMA(Open Mobile Alliance)で策定されているPoC(Push−to−Talk over Cellular)など、ユーザ端末200がグループを送信先として情報を送信できるものであれば、どのようなものでもよい。
As communication methods,
さらに、それぞれのユーザ端末200には、ユーザ端末200を識別するためのユーザ識別子(以下、ユーザIDとする)が付与されているものとする。ユーザIDは、ユーザ端末200を一意に識別できるものであればどのようなものであってもよい。例えば、ユーザIDは、ユーザ端末200に付与されるIPアドレスまたはホスト名であってもよい。また、ユーザIDは、ユーザ端末200が携帯電話の場合、SIM(Subscriber Identitiy Module Card)カードに付与されている、IMSI(International Mobile Subscriber Identitiy)であってもよい。また、ユーザ端末200がパソコンの場合、ユーザIDは、ログイン時に使用する文字列であってもよい。
Furthermore, it is assumed that each
同様に、それぞれのグループには、グループを識別するためのグループ識別子(以下、グループIDとする)が付与されているものとする。グループIDは、グループを一意に識別できるものであればどのようなものであってもよい。例えば、コミュニケーションの方式として、電子メールが用いられる場合、ユーザIDは、グループに付与されたメーリングリストのアドレスであってもよい。また、コミュニケーションの方式として、インスタントメッセージまたはショートメッセージサービスが用いられる場合、グループ(コミュニティ)に付与された名称であってもよい。 Similarly, a group identifier (hereinafter referred to as a group ID) for identifying a group is assigned to each group. The group ID may be anything as long as the group can be uniquely identified. For example, when electronic mail is used as a communication method, the user ID may be an address of a mailing list assigned to the group. In addition, when an instant message or short message service is used as a communication method, a name given to a group (community) may be used.
図2の例では、グループID「group01」のグループには、ユーザID「user01」「user02」を含む複数のユーザ端末200が属している。グループID「group02」のグループには、ユーザID「user02」「user03」を含む複数のユーザ端末200が属している。グループID「group03」のグループには、ユーザID「user03」「user04」を含む複数のユーザ端末200が属している。
In the example of FIG. 2, a plurality of
広告配信装置100は、グループ遷移検出部110、レコメンド価値算出部120、広告配信先決定部130、グループ通信制御部140、グループ情報記憶部150、及びレコメンド履歴情報記憶部160を含む。
The advertisement distribution device 100 includes a group
グループ通信制御部140は、グループに属するユーザ端末200への情報の配信を制御する。グループ通信制御部140が配信する情報には、レコメンド情報、メッセージ情報、及び広告情報を含むものとする。
The group
ここで、レコメンド情報は、ユーザが、商品を他のユーザへ推奨するために、商品の使い勝手やデザインなどについて入力したコメントデータを含む情報である。また、メッセージ情報は、レコメンド情報以外に、ユーザ間でコミュニケーションを行うためのメッセージを含む情報である。なお、商品には、製品などの物だけでなく、サービスも含むものとする。 Here, the recommendation information is information including comment data input by the user regarding the usability and design of the product in order to recommend the product to other users. The message information is information including a message for performing communication between users in addition to the recommendation information. Note that the product includes not only a product but also a service.
図5、図6、図7は、本発明の第一の実施の形態におけるレコメンド情報の例を示す図である。レコメンド情報は、商品情報、及び1つ以上のコメント情報を含む。ここで、商品情報は、後述するように、ユーザ端末200がサービス装置300から受信した商品に関する情報である。商品情報は、商品識別子(以下、商品IDとする)を含む。コメント情報は、レコメンド情報の送信先のグループのグループIDであるコンタクト先グループ識別子(以下、コンタクト先グループIDとする)、コメントデータを追加したレコメンド情報の送信元のユーザ端末200のユーザIDであるコンタクト先ユーザ識別子(以下、コンタクト先ユーザIDとする)、及びコメントデータを含む。コメントデータは、商品情報に含まれる商品IDの商品について、ユーザにより入力されたコメントである。
5, 6 and 7 are diagrams showing examples of recommendation information in the first embodiment of the present invention. The recommendation information includes product information and one or more comment information. Here, the product information is information regarding the product received by the
グループ情報記憶部150は、グループ情報155を記憶する。
The group
図3は、本発明の第一の実施の形態におけるグループ情報155の例を示す図である。グループ情報155は、グループID、当該グループIDのグループに属するユーザのユーザID、当該グループIDのグループに属するユーザのユーザ数を含む。 FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the group information 155 according to the first embodiment of this invention. The group information 155 includes a group ID, a user ID of a user belonging to the group with the group ID, and the number of users belonging to the group with the group ID.
グループ遷移検出部110は、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移した(グループ間で転送された)ことを検出する。
The group
レコメンド価値算出部120は、グループ遷移検出部110により検出された異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移の履歴を基に、レコメンド情報の価値(以下、レコメンド価値とする)を算出する。
The recommendation
レコメンド履歴情報記憶部160は、レコメンド履歴情報165を記憶する。
The recommendation history
図4は、本発明の第一の実施の形態におけるレコメンド履歴情報165の例を示す図である。レコメンド履歴情報165は、レコメンド情報の配信時刻毎にレコメンド情報の配信履歴を履歴データとして記録したものである。ここで、それぞれの履歴データは、レコメンド情報の配信時刻、レコメンド情報の送信元のユーザ端末200を示す送信元ユーザID、レコメンド情報の送信先(遷移先)のグループを示す送信先グループID、レコメンド情報の送信先のユーザ端末200を示す送信先ユーザID、レコメンド情報に含まれる商品ID、及び、レコメンド価値算出部120で算出されたレコメンド価値を含む。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the recommendation history information 165 according to the first embodiment of this invention. The recommendation history information 165 records the distribution history of recommendation information as history data for each distribution time of recommendation information. Here, each history data includes the delivery time of the recommendation information, the transmission source user ID indicating the
広告配信先決定部130は、レコメンド価値を基に、広告情報の配信先を示す広告配信グループリストを生成する。
The advertisement distribution
図8は、本発明の第一の実施の形態における広告配信グループリストの例を示す図である。広告配信グループリストは、広告情報の送信先グループを示す送信先グループID、及び広告配信の優先度を示す配信優先度を含む。 FIG. 8 is a diagram showing an example of the advertisement distribution group list in the first embodiment of the present invention. The advertisement distribution group list includes a transmission destination group ID indicating a transmission destination group of advertisement information, and a distribution priority indicating the priority of advertisement distribution.
なお、広告配信装置100は、CPU(Central Control Unit)とプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。また、グループ情報記憶部150と、レコメンド履歴情報記憶部160とは、それぞれ個別の記憶媒体でも、1つの記憶媒体によって構成されてもよい。
Note that the advertisement distribution apparatus 100 may be a computer that includes a CPU (Central Control Unit) and a storage medium that stores a program, and that operates by control based on the program. In addition, the group
また、グループ情報記憶部150とレコメンド履歴情報記憶部160には、RDBMS(Relational DataBase Management System:リレーショナルDB管理システム)を用いてもよい。
The group
サービス装置300は、商品情報提供部310、及び広告配信要求部320を含む。
The
商品情報提供部310は、ユーザ端末200へ商品情報を送信する。
The product
ここで、商品情報は、商品を識別するための商品IDを含む。商品IDとしては、バーコード規格で採用されているJANコード(Japanese Article Number)などを利用することができる。商品情報は、商品の概要、商品の仕様等、商品の詳細情報を含んでいてもよい。また、商品情報は、商品の詳細情報を提供するサーバのURL(Uniform Resource Locator)等を含んでいてもよい。 Here, the product information includes a product ID for identifying the product. As the product ID, a JAN code (Japanese Article Number) adopted in the barcode standard can be used. The product information may include detailed product information such as product overview, product specifications, and the like. The product information may include a URL (Uniform Resource Locator) of a server that provides detailed product information.
広告配信要求部320は、広告配信装置100へ商品IDを含む広告情報の配信を依頼する。
The advertisement
なお、サービス装置300は、CPUとプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。
ユーザ端末200は、パソコンや携帯電話などの情報処理端末であり、レコメンド情報転送部210、レコメンド情報記憶部220、レコメンド情報出力部230、広告出力部240、及びメッセージ交換部250を含む。
The
レコメンド情報転送部210は、サービス装置300から受信した商品情報にコメントデータを追加することによりレコメンド情報を生成し、送信先グループを指定してレコメンド情報を送信する。また、レコメンド情報転送部210は、他のユーザ端末200から受信したレコメンド情報にコメントデータを追加し、送信先グループを指定して当該レコメンド情報を送信(転送)する。
The recommendation
レコメンド情報記憶部220は、他のユーザ端末200から受信したレコメンド情報を保存する。
The recommendation
レコメンド情報出力部230は、レコメンド情報記憶部220に記憶されたレコメンド情報をディスプレイ等の出力デバイス(図示せず)に出力する。
The recommendation
広告出力部240は、広告配信装置100から受信した広告情報をディスプレイ等の出力デバイスに出力する。なお、広告情報は、文書広告だけでなく、オペレータや合成音声などの音声広告、プロモーションビデオのような動画広告でもよい。
The
メッセージ交換部250は、送信先グループIDを指定して、他のユーザ端末200との間でメッセージ情報を送受信する。
The
なお、ユーザ端末200は、CPUとプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータまたは通信端末であってもよい。
Note that the
次に、本発明の第一の実施の形態における広告配信システムの動作について説明する。 Next, operation | movement of the advertisement delivery system in 1st embodiment of this invention is demonstrated.
<商品情報提供処理>
はじめに、サービス装置300からの商品情報提供処理について説明する。図9は、本発明の第一の実施の形態における商品情報提供処理を示すシーケンス図である。
<Product information provision processing>
First, merchandise information provision processing from the
サービス装置300の商品情報提供部310は、ユーザ端末200へ商品情報を送信する(ステップS101)。
The product
商品情報を送信するタイミングは、例えば、ユーザ端末200が非接触ICカードを内蔵した携帯電話の場合、ユーザが決済のためにユーザ端末200をPOSレジスターの非接触ICカードリーダーへタッチしたタイミングでもよい。また、ユーザ端末200がサービス装置300の提供するホームページの内容の送信を要求する場合、商品情報を送信するタイミングは、サービス装置300がホームページの内容を送信するタイミングでもよい。
For example, when the
ユーザ端末200が商品情報を受信すると、レコメンド情報転送部210は受信した商品情報をディスプレイ等の出力デバイスに出力する(ステップS102)。
When the
<レコメンド情報配信処理>
次に、ユーザ端末200が送信したレコメンド情報を配信するレコメンド情報配信処理について説明する。図10は、本発明の第一の実施の形態におけるレコメンド情報配信処理を示すシーケンス図である。
<Recommendation information distribution processing>
Next, a recommendation information distribution process for distributing the recommendation information transmitted by the
ユーザ端末200のユーザが、図9のステップS101でサービス装置300から受信した商品情報を参照した結果、その商品を特定のグループへ推奨するために、商品の使い勝手やデザインなどについてのお薦めコメントを記述したコメントデータを入力した場合、レコメンド情報転送部210は、そのコメントデータを受信する。さらに、レコメンド情報転送部210は、サービス装置300から受信した商品情報に、入力されたコメントデータを追加することにより、レコメンド情報を生成する。また、ユーザ端末200のユーザが、後述するステップS203で他の端末200から受信したレコメンド情報を参照した結果、当該レコメンド情報を受信したグループとは異なる他のグループに推奨するために、お薦めコメントを記述したコメントデータを入力した場合、レコメンド情報転送部210は、そのコメントデータを受信する。さらに、レコメンド情報転送部210は、当該レコメンド情報に、入力されたコメントデータを追加することにより、当該レコメンド情報を更新する(ステップS201)。
As a result of referring to the product information received from the
レコメンド情報転送部210は、レコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置100へ送信する(ステップS202)。ここで、レコメンド配信要求は、ユーザにより指定されたレコメンド情報の送信先のグループを示す送信先グループID、レコメンド情報の送信元のユーザ端末200を示す送信元ユーザID、及びコメントデータが追加されたレコメンド情報を含む。
The recommendation
レコメンド配信要求を受信した広告配信装置100のグループ通信制御部140は、グループ情報記憶部150に記憶されたグループ情報155を参照し、レコメンド情報の送信先グループIDで指定されたグループに所属するユーザ端末200のユーザIDを抽出する。さらに、グループ通信制御部140は、抽出したユーザIDのうち、レコメンド情報の送信元ユーザIDを除いたユーザIDを送信先として、ユーザ端末200へレコメンド情報を配信する(ステップS203)。ここで、グループ通信制御部140は、レコメンド情報の送信先グループIDと送信元ユーザIDとを、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対応するコンタクト先グループIDとコンタクト先ユーザIDとにそれぞれ設定する。なお、グループ通信制御部140は、コンタクト先グループIDを当該グループIDに対応するグループの名前に変換して設定してもよい。また、グループ通信制御部140は、コンタクト先ユーザIDを当該ユーザIDに対応するユーザの名前やニックネームに変換して設定してもよい。さらに、これらのコンタクト先グループIDとコンタクト先ユーザIDとの設定や変換は、ステップS202でユーザ端末200が行うようにしてもよい。
The group
ユーザ端末200がレコメンド情報を受信すると、レコメンド情報転送部210は受信したレコメンド情報をレコメンド情報記憶部220に保存し、ディスプレイ等の出力デバイスに出力する(ステップS204、S205)。ここで、レコメンド情報転送部210は、レコメンド情報に含まれる商品情報、及びそれぞれのコメント情報(コンタクト先グループID、コンタクト先ユーザID、コメントデータ)を出力する。
When the
レコメンド情報の送信が完了した場合、グループ通信制御部140は、グループ遷移検出部110へレコメンド配信通知を送信する(ステップS206)。ここで、レコメンド配信通知は、レコメンド情報の配信時刻、送信元ユーザID、送信先グループID、送信先ユーザID、及び商品IDを含むものとする。
When the transmission of the recommendation information is completed, the group
レコメンド配信通知を受信したグループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報記憶部160のレコメンド履歴情報165を参照し、レコメンド履歴情報165の送信先ユーザIDにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザIDを含み、レコメンド履歴情報165の商品IDがレコメンド配信通知に含まれる商品IDと一致する履歴データの送信先グループID、及びレコメンド価値を抽出する。ここで、抽出される送信先グループIDとレコメンド価値は、レコメンド情報を送信したユーザ端末200が、当該レコメンド情報を更新する前に当該レコメンド情報を受信したときの送信先グループIDとレコメンド価値に相当する(ステップS207)。
The group
なお、商品情報を受信したユーザ端末200が、レコメンド情報を生成して送信した場合は、レコメンド履歴情報165に当該レコメンド情報についての履歴データが存在しないため、グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループID、及びレコメンド価値として「NULL」を設定する。
When the
グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループIDとレコメンド配信通知に含まれるグループIDとを基に、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したかどうかを判定する(ステップS208)。ここで、グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループIDとレコメンド配信通知に含まれる送信先グループIDが異なる場合、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。また、グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループIDが「NULL」の場合も、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
The group
グループ遷移検出部110は、ステップS208において、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したと判定した場合、レコメンド価値算出部120へレコメンド価値算出要求を送信する(ステップS209)。ここで、レコメンド価値算出要求は、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値を含むものとする。
When the group
なお、ステップS208において、グループ遷移検出部110は、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移していないと判定したとき、処理を終了する。
In step S208, the group
レコメンド価値算出要求を受信したレコメンド価値算出部120は、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する(ステップS210)。ここでは、レコメンド価値算出部120は、異なるグループ間を遷移した回数をレコメンド価値とし、レコメンド価値算出部120は、レコメンド価値算出要求に含まれるレコメンド価値に1を加えることにより、配信したレコメンド情報のレコメンド価値を算出する。また、レコメンド価値算出部120は、レコメンド価値算出要求に含まれるレコメンド価値が「NULL」の場合、配信したレコメンド情報のレコメンド価値を「0」とする。
The recommendation
レコメンド価値算出部120は、算出したレコメンド価値をグループ遷移検出部110へ送信する(ステップS211)。
The recommendation
レコメンド価値を受信したグループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165に、配信したレコメンド情報の履歴データを追加し、レコメンド履歴情報記憶部160へ保存する(ステップS212)。ここで、グループ遷移検出部110は、配信時刻、送信元ユーザID、送信先グループID、送信先ユーザID、及び商品IDに、レコメンド配信通知に含まれる配信時刻、送信元ユーザID、送信先グループID、送信先ユーザID、及び商品IDを、レコメンド価値に、レコメンド価値算出部120で算出されたレコメンド価値をそれぞれ設定した履歴データを追加する。
The group
例えば、ユーザID「user01」のユーザ端末200がサービス装置300から商品ID「product01」を含む商品情報を受信したときに、当該ユーザ端末200のユーザが当該商品をグループID「group01」のグループに推奨するものとする。
For example, when the
ユーザ端末200のレコメンド情報転送部210は、サービス装置300から受信した商品情報とユーザにより入力されたコメントデータを基に、図5のようなレコメンド情報を生成する。レコメンド情報転送部210は、送信先グループID「group01」、送信元ユーザID「user01」、及び生成したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置100へ送信する。
The recommendation
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループID「group01」とコンタクト先ユーザID「user01」とを設定する。グループ通信制御部140は、図3のグループ情報155を参照し、送信先グループID「group01」のグループに所属するユーザ端末200のユーザID「user01、user02、…」を抽出する。グループ通信制御部140は、抽出したユーザIDのうち、送信元ユーザID「user01」を除いた23個のユーザID「user02、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
The group
レコメンド情報を受信したユーザ端末200は、図5のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部220に保存し、出力デバイスに出力する。
Receiving the recommendation information, the
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の配信時刻「2009/02/10 11:27」、送信元ユーザID「user01」、送信先グループID「group01」、送信先ユーザID「user02、…」、及び商品ID「product01」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部110へ送信する。
The group
グループ遷移検出部110は、図4のレコメンド履歴情報165を参照し、レコメンド履歴情報165の送信先ユーザIDにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user01」を含み、レコメンド履歴情報165の商品IDがレコメンド配信通知に含まれる商品ID「product01」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部110は、この条件を満たす履歴データが存在しないため、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループID、及びレコメンド価値として「NULL」を設定する。
The group
グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループIDが「NULL」であるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
Since the destination group ID extracted from the recommendation history information 165 is “NULL”, the group
グループ遷移検出部110は、レコメンド価値算出部120へ、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値「NULL」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
The group
レコメンド価値算出部120は、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値が「NULL」であるため、配信したレコメンド情報のレコメンド価値を「0」とする。
The recommendation
グループ遷移検出部110は、配信時刻「2009/02/10 11:27」、送信元ユーザID「user01」、送信先グループID「group01」、送信先ユーザID「user02、…」、商品ID「product01」、及びレコメンド価値「0」を設定した履歴データを図4のようにレコメンド履歴情報165に追加する。
The group
次に、ユーザID「user02」のユーザ端末200がグループID「group01」に配信されたレコメンド情報を受信したときに、当該ユーザ端末200のユーザが当該商品をグループID「group02」のグループに推奨するものとする。
Next, when the
ユーザ端末200のレコメンド情報転送部210は、ユーザにより入力されたコメントデータを基に、図6のようにレコメンド情報を更新する。レコメンド情報転送部210は、送信先グループID「group02」、送信元ユーザID「user02」、及び更新したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置100へ送信する。
The recommendation
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループID「group02」とコンタクト先ユーザID「user02」とを設定する。グループ通信制御部140は、図3のグループ情報155を参照し、送信先グループID「group02」のグループに所属するユーザ端末200のユーザID「user02、user03、…」を抽出する。グループ通信制御部140は、抽出したユーザIDのうち、送信元ユーザID「user02」を除いた32個のユーザID「user03、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
The group
レコメンド情報を受信したユーザ端末200は、図6のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部220に保存し、出力デバイスに出力する。
The
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の配信時刻「2009/02/10 11:29」、送信元ユーザID「user02」、送信先グループID「group02」、送信先ユーザID「user03、…」、及び商品ID「product01」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部110へ送信する。
The group
グループ遷移検出部110は、図4のレコメンド履歴情報165を参照し、レコメンド履歴情報165の送信先ユーザIDにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user02」を含み、レコメンド履歴情報165の商品IDがレコメンド配信通知に含まれる商品ID「product01」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部110は、この条件を満たす配信時刻「2009/02/10 11:27」の履歴データから、送信先グループID「group01」、及びレコメンド価値「0」を抽出する。
The group
グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループID「group01」とレコメンド配信通知に含まれる送信先グループID「group02」が異なるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
In the group
グループ遷移検出部110は、レコメンド価値算出部120へ、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値「0」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
The group
レコメンド価値算出部120は、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値「0」に1を加えることにより、配信したレコメンド情報のレコメンド価値「1」を算出する。
The recommendation
グループ遷移検出部110は、配信時刻「2009/02/10 11:29」、送信元ユーザID「user02」、送信先グループID「group02」、送信先ユーザID「user03、…」、商品ID「product01」、及びレコメンド価値「1」を設定した履歴データを図4のようにレコメンド履歴情報165に追加する。
The group
さらに、ユーザID「user03」のユーザ端末200がグループID「group02」に配信されたレコメンド情報を受信したときに、当該ユーザ端末200のユーザが当該商品をグループID「group03」のグループに推奨するものとする。
Further, when the
ユーザ端末200のレコメンド情報転送部210は、ユーザにより入力されたコメントデータを基に、図7のようにレコメンド情報を更新する。レコメンド情報転送部210は、送信先グループID「group03」、送信元ユーザID「user03」、及び更新したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置100へ送信する。
The recommendation
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループID「group03」とコンタクト先ユーザID「user03」とを設定する。グループ通信制御部140は、図3のグループ情報155を参照し、送信先グループID「group03」のグループに所属するユーザ端末200のユーザID「user03、user04、…」を抽出する。グループ通信制御部140は、抽出したユーザIDのうち、送信元ユーザID「user03」を除いた11個のユーザID「user04、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
The group
レコメンド情報を受信したユーザ端末200は、図7のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部220に保存し、出力デバイスに出力する。
The
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の配信時刻「2009/02/10 11:38」、送信元ユーザID「user03」、送信先グループID「group03」、送信先ユーザID「user04、…」、及び商品ID「product01」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部110へ送信する。
The group
グループ遷移検出部110は、図4のレコメンド履歴情報165を参照し、レコメンド履歴情報165の送信先ユーザIDにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user03」を含み、レコメンド履歴情報165の商品IDがレコメンド配信通知に含まれる商品ID「product01」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部110は、この条件を満たす配信時刻「2009/02/10 11:29」の履歴データから、送信先グループID「group02」、及びレコメンド価値「1」を抽出する。
The group
グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループID「group02」とレコメンド配信通知に含まれる送信先グループID「group03」が異なるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
In the group
グループ遷移検出部110は、レコメンド価値算出部120へ、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値「1」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
The group
レコメンド価値算出部120は、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値「1」に1を加えることにより、配信したレコメンド情報のレコメンド価値「2」を算出する。
The recommendation
グループ遷移検出部110は、配信時刻「2009/02/10 11:38」、送信元ユーザID「user03」、送信先グループID「group03」、送信先ユーザID「user04、…」、商品ID「product01」、及びレコメンド価値「2」を設定した履歴データを図4のようにレコメンド履歴情報165に追加する。
The group
<広告情報配信処理>
次に、サービス装置300が送信した広告情報を配信する広告情報配信処理について説明する。図11は、本発明の第一の実施の形態における広告情報配信処理を示すシーケンス図である。
<Advertising information distribution process>
Next, advertisement information distribution processing for distributing advertisement information transmitted by the
サービス装置300が、商品の広告情報を配信する場合、サービス装置300の商品情報提供部310は、広告配信要求部320へ商品IDを送信する(ステップS301)。
When the
広告配信要求部320は、広告情報を配信する配信数、及び商品情報提供部310から受信した商品IDの商品に関する広告情報を含む広告配信要求を広告配信装置100へ送信する(ステップS302)。ここで、広告情報は、商品IDと広告内容とを含む。また、広告内容は、電子クーポン券を含んでいてもよい。
The advertisement
広告配信装置100の広告配信先決定部130は、レコメンド履歴情報記憶部160のレコメンド履歴情報165を参照し、広告情報に含まれる商品IDを含む履歴データを抽出する(ステップS303)。
The advertisement distribution
広告配信先決定部130は、抽出した履歴データを基に、広告配信グループリストを生成する(ステップS304)。ここで、広告配信先決定部130は、抽出した履歴データに含まれるレコメンド情報の送信先グループIDを広告配信グループリストの送信先グループIDに設定する。また、広告配信先決定部130は、設定した広告配信グループリストのそれぞれの送信先グループIDについて、対応するレコメンド価値が大きいグループの優先度が高くなるように配信優先度を算出し、設定する。すなわち、広告配信先決定部130は、異なるグループ間を遷移した回数が多いレコメンド情報を受信したグループの優先度が高くなるように配信優先度を設定する。
The advertisement distribution
広告配信先決定部130は、生成した広告配信グループリスト、配信数、及び広告情報を含む広告配信要求をグループ通信制御部140へ送信する(ステップS305)。
The advertisement distribution
グループ通信制御部140は、広告配信要求を受信した場合、広告配信グループリストと配信数とを基に、広告情報の送信先となるユーザ端末200のユーザIDを抽出する(ステップS306)。ここで、グループ通信制御部140は、広告配信先グループリストグループ情報記憶部150に記憶されたグループ情報155を参照し、広告配信グループリストに含まれる送信先グループIDのうち、配信優先度の高いグループから順番に、グループに所属するユーザ端末200のユーザIDを配信数で示される個数分抽出する。なお、グループに所属するユーザ端末200のユーザIDの全てを抽出することにより、抽出したユーザIDの総数が配信数を超える場合、グループ通信制御部140は、当該グループに所属するユーザ端末200のユーザIDの中から、配信数を超えない個数のユーザIDをランダムに抽出してもよい。
When receiving the advertisement distribution request, the group
グループ通信制御部140は、抽出したユーザIDを送信先として、広告情報を送信する(ステップS307)。
The group
例えば、サービス装置300が、商品ID「product01」の商品の広告情報を配信する場合、商品情報提供部310は、広告配信要求部320へ商品ID「product01」を送信する
広告配信要求部320は、配信数「20」、及び商品ID「product01」の広告情報を含む広告配信要求を広告配信装置100へ送信する。
For example, when the
広告配信装置100の広告配信先決定部130は、図4のレコメンド履歴情報165を参照し、広告情報に含まれる商品ID「product01」を含む配信時刻「2009/02/10 11:27」、「2009/02/10 11:29」、「2009/02/10 11:38」の履歴データを抽出する。
The advertisement distribution
広告配信先決定部130は、抽出した履歴データの送信先グループID「group01」、「group02」、「group03」を広告配信グループリストの送信先グループIDに設定する。また、広告配信先決定部130は、それぞれの送信先グループIDに対応するレコメンド価値を基に、送信先グループID「group01」、「group02」、「group03」にそれぞれ配信優先度「3」、「2」、「1」を設定し、図8のような広告配信先グループリストを生成する。ここで、配信優先度「1」が最も優先度が高く、配信優先度「2」、「3」の順に優先度が低くなる。
The advertisement distribution
グループ通信制御部140は、図3のグループ情報155を参照し、配信優先度が「1」のグループID「group03」のグループに所属するユーザ端末200のユーザID「user03、user04、…」(12個)を抽出する。また、グループ通信制御部140は、配信優先度が「2」のグループID「group02」のグループに所属するユーザ端末200のユーザIDの中から8個のユーザIDをランダムに抽出する。
The group
グループ通信制御部140は、抽出した20個のユーザIDを送信先として、広告情報を送信する。
The group
次に、ユーザ端末200が広告情報を受信すると、広告出力部240は受信した広告情報をディスプレイ等の出力デバイスに出力する(ステップS308、S309)。
Next, when the
<メッセージ情報配信処理>
次に、広告情報を受信したユーザ端末200が、他のユーザ端末200との間で、メッセージ情報を送受信するメッセージ情報配信処理について説明する。
<Message information distribution process>
Next, message information distribution processing in which the
図12は、本発明の第一の実施の形態におけるメッセージ情報配信処理を示すシーケンス図である。 FIG. 12 is a sequence diagram showing message information distribution processing according to the first embodiment of this invention.
ユーザ端末200のユーザは、図11のステップS307で受信した広告情報に含まれる商品情報を参照した結果、さらに情報を収集したい場合、図示しない操作部の入力に基づき、当該商品情報に含まれる商品IDを指定してレコメンド情報の出力を要求する。ユーザ端末200のレコメンド情報出力部230は、その要求に基づき、レコメンド情報記憶部220のレコメンド情報から、当該商品IDに対応するレコメンド情報を抽出し、ディスプレイ等の出力デバイスに出力する(ステップS401)。ここで、レコメンド情報出力部230は、ステップS204、S205と同様に、レコメンド情報に含まれる商品情報、及びそれぞれのコメント情報(コンタクト先グループID、コンタクト先ユーザID、コメントデータ)を出力する。
If the user of the
ユーザが、出力されたレコメンド情報に含まれるコメントデータを参照した結果、商品についてコミュニケーションを行いたい場合、当該コメントデータに対応するコンタクト先グループIDを指定して、メッセージの送信をユーザ端末200に要求する。ユーザ端末200のメッセージ交換部250は、広告配信装置100へ、メッセージ配信要求を送信する(ステップS402)。ここで、メッセージ配信要求は、ユーザにより指定されたコンタクト先グループIDを示す送信先グループID、メッセージ情報の送信元のユーザ端末200を示す送信元ユーザID、及び商品に関する問い合わせ等、ユーザにより入力されたメッセージ情報を含む。また、ユーザにより入力されたメッセージ情報には、コンタクト先グループ内での問い合わせ先であるコンタクト先ユーザID(ユーザID、ユーザの名前、ニックネーム等)が含まれていてもよい。
As a result of referring to the comment data included in the output recommendation information, when the user wants to communicate about the product, the
メッセージ配信要求を受信した広告配信装置100のグループ通信制御部140は、グループ情報記憶部150に記憶されたグループ情報155を参照し、メッセージ情報の送信先グループIDで指定されたグループに所属するユーザ端末200のユーザIDを抽出する。さらに、グループ通信制御部140は、抽出したユーザIDのうち、メッセージ情報の送信元ユーザIDを除いたユーザIDを送信先として、ユーザ端末200へメッセージ情報を配信する(ステップS403)。
The group
以後、メッセージ情報を受信したコンタクト先グループのユーザ端末200は、メッセージ情報を送信したユーザ端末200との間でコミュニケーションを行う。
Thereafter, the
例えば、「group03」に所属するユーザID「user04」のユーザ端末200のユーザが、商品ID「product01」を含む広告情報を参照した結果、商品ID「product01」ついてレコメンド情報の出力を要求した場合、レコメンド情報出力部230は、レコメンド情報記憶部220のレコメンド情報から、商品ID「product01」に対応する図7のレコメンド情報を抽出し、出力デバイスに出力する。
For example, when the user of the
ここで、レコメンド情報出力部230は、図7のレコメンド情報に含まれる商品情報、及びそれぞれのコメント情報(コンタクト先グループID、コンタクト先ユーザID、コメントデータ)を出力する。
Here, the recommendation
ユーザが、「user01によるコメントデータ」のコンタクト先グループID「group01」を指定して、メッセージの送信を要求した場合、メッセージ交換部250は、広告配信装置100へ、送信先グループID「group01」、送信元ユーザID「user04」、及びメッセージ情報を含むメッセージ配信要求を送信する。
When the user designates the contact group ID “group01” of “comment data by user01” and requests transmission of a message, the
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、図3のグループ情報155を参照し、送信先グループID「group01」のグループに所属するユーザ端末200のユーザID「user01、user02、…」を抽出し、抽出した33個のユーザID「user01、user02、…」を送信先としてメッセージ情報を配信する。
The group
以後、メッセージ情報を受信したグループID「group01」のユーザ端末200は、メッセージ情報を送信したユーザID「user04」のユーザ端末200との間でコミュニケーションを行う。
Thereafter, the
以上のように、ユーザ端末200が保持するレコメンド情報には、当該レコメンド情報が、異なるグループ間を遷移する度に、コンタクト先グループが追加される。レコメンド情報に含まれるそれぞれのコンタクト先グループに所属するユーザ端末200は、レコメンド情報にコメントデータを追加したユーザ端末200か、レコメンド情報を受信しているユーザ端末200である。したがって、第1の実施の形態は、当該コンタクト先グループに所属するユーザ端末200との間で、商品についてのコミュニケーション(口コミ)が行われることが期待できる。そして、異なるグループ間を遷移した回数が多いレコメンド情報ほど、多数のコンタクト先グループを含んでいるため、広告配信装置100は、このような異なるグループ間を遷移した回数が多いレコメンド情報を受信したユーザ端末200に広告情報を送信することにより、広告情報に含まれる商品について、活発なコミュニケーション(口コミ)が行われるという効果が期待できる。
As described above, the contact destination group is added to the recommendation information held by the
以上により、本発明の第一の実施の形態の動作が完了する。 Thus, the operation of the first embodiment of the present invention is completed.
なお、本発明の第一の実施の形態においては、広告配信装置100が広告情報の送信先となるユーザIDを抽出するときに、配信優先度の高いグループから順番に、配信数で示される個数分のユーザIDを抽出しているが、配信数を指定せずに、配信優先度の高いグループに所属する全てのユーザ端末200に広告情報を送信するようにしてもよい。
In the first embodiment of the present invention, when the advertisement distribution apparatus 100 extracts a user ID as a transmission destination of advertisement information, the number indicated by the number of distributions in order from the group with the highest distribution priority. However, the advertisement information may be transmitted to all
また、本発明の第一の実施の形態においては、グループ遷移検出部110が異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移を検出したときに、レコメンド価値算出部120がレコメンド情報のレコメンド価値を算出しているが、広告配信装置100が広告配信要求を受信したときに、レコメンド価値算出部120が、異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移の履歴を基に、レコメンド情報のレコメンド価値を算出するようにしてもよい。
In the first embodiment of the present invention, when the group
次に本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成について説明する。 Next, a characteristic configuration of the first embodiment of the present invention will be described.
図1は、本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing a characteristic configuration of the first embodiment of the present invention.
広告配信装置100は、グループ遷移検出部110とレコメンド価値算出部120と広告配信先決定部130とを含む。ここで、グループ遷移検出部110は、複数のグループのうちの少なくとも1つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出する。レコメンド価値算出部120は、グループ遷移検出部110により検出された異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移の履歴を基に、遷移先のグループにおけるレコメンド情報の価値を算出する。広告配信先決定部130は、レコメンド情報の遷移先のグループにおける価値を基に、商品に関する広告情報の配信先となるユーザ端末を決定する。
The advertisement distribution device 100 includes a group
本発明の第一の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、高い口コミ効果が得られる広告情報の配信先を容易に決定できる。その理由は、レコメンド価値算出部120が、異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移の履歴を基に、遷移先のグループにおけるレコメンド情報の価値を算出し、広告配信先決定部130が、レコメンド情報の遷移先のグループにおける価値を基に、商品に関する広告情報の配信先となるユーザ端末200を決定するためである。
According to the first embodiment of the present invention, in the advertisement distribution system, it is possible to easily determine a distribution destination of advertisement information that can obtain a high word-of-mouth effect. The reason is that the recommendation
また、本発明の第一の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、高い口コミ効果を得ることができる。その理由は、レコメンド価値算出部120が、異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、レコメンド情報の価値を算出し、広告配信先決定部130が、レコメンド情報の価値を基に、広告情報の配信先を決定するためである。異なるグループ間を遷移した回数が多いレコメンド情報ほど、既にレコメンド情報を受信した、多数のコンタクト先グループIDを含んでいるため、このような異なるグループ間を遷移した回数が多いレコメンド情報を受信したユーザ端末200に広告情報を送信することにより、広告情報に含まれる商品について、活発なコミュニケーション(口コミ)が行われることが期待できる。また、グループ毎のユーザの特性が異なる場合、異なるグループ間を遷移した回数が多いレコメンド情報ほど、異なる視点によるコメントデータが含まれている可能性が高く、異なる視点での活発なコミュニケーション(口コミ)が行われることが期待できる。
Moreover, according to 1st Embodiment of this invention, the high word-of-mouth effect can be acquired in an advertisement delivery system. The reason is that the recommendation
また、本発明の第一の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、グループ内のコミュニケーションを活性化できる。その理由は、上述と同様に、レコメンド価値算出部120が、異なるグループ間でのレコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、レコメンド情報の価値を算出し、広告配信先決定部130が、レコメンド情報の価値を基に、広告情報の配信先を決定するためである。広告情報の配信先のユーザ端末200は、既に、グループ内のユーザ端末200により転送されたレコメンド情報を受信しており、グループ内のユーザ端末200間で、広告情報を話題にしたコミュニケーションが行われることが期待できる。
Further, according to the first embodiment of the present invention, communication within a group can be activated in the advertisement distribution system. The reason is that, as described above, the recommendation
また、本発明の第一の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、ユーザの興味のない広告情報の送信を減らし、無駄なネットワークトラフィックを削減することができる。その理由は、広告配信先決定部130が、レコメンド情報の価値を基に、高い口コミ効果が得られる広告情報の配信先を決定するためである。特に、広告情報をストリーミングによりプッシュ配信する場合は、ネットワークトラフィックの削減効果が高くなる。
Moreover, according to the first embodiment of the present invention, in the advertisement distribution system, it is possible to reduce transmission of advertisement information that is not of interest to the user, and to reduce useless network traffic. The reason is that the advertisement distribution
また、本発明の第一の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、少ない広告情報の配信数で高い広告効果を期待できる。その理由は、上述と同様に、広告配信先決定部130が、レコメンド情報の価値を基に、高い口コミ効果が得られる広告情報の配信先を決定するためである。
Further, according to the first embodiment of the present invention, a high advertisement effect can be expected with a small number of advertisement information distributions in the advertisement distribution system. The reason is that, as described above, the advertisement distribution
(第二の実施の形態)
次に、本発明の第二の実施の形態について説明する。
(Second embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described.
本発明の第二の実施の形態においては、レコメンド価値算出部120が、ユーザ端末200のグループ内での発言頻度を基に、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する点において、本発明の第一の実施の形態と異なる。
In the second embodiment of the present invention, the recommendation
なお、本発明の第二の実施の形態において、本発明の第一の実施の形態と同一の符号を有する構成要素については、特に説明のない限り、本発明の第一の実施の形態と同様であるものとする。 In the second embodiment of the present invention, components having the same reference numerals as those in the first embodiment of the present invention are the same as those in the first embodiment of the present invention unless otherwise specified. Suppose that
はじめに、本発明の第二の実施の形態の構成について説明する。図13は、本発明の第二の実施の形態における広告配信システムの構成を示すブロック図である。 First, the configuration of the second embodiment of the present invention will be described. FIG. 13 is a block diagram showing a configuration of an advertisement distribution system according to the second embodiment of the present invention.
図13を参照すると、本発明の第二の実施の形態における広告配信装置100は、本発明の第一の実施の形態の広告配信装置100の構成に加えて、発言頻度情報記憶部170を含む。
Referring to FIG. 13, the advertisement distribution device 100 according to the second embodiment of the present invention includes a statement frequency
発言頻度情報記憶部170は、発言頻度情報175を記憶する。
The speech frequency
図14は、本発明の第二の実施の形態における、発言頻度情報175の例を示す図である。発言頻度情報175は、グループID、当該グループIDのグループに属するユーザのユーザID、及び当該ユーザIDのユーザの発言回数と発言頻度を含む。ここでは、ユーザ端末200からのグループ内へのレコメンド情報、及びメッセージ情報の送信を発言とする。また、発言回数はグループ内での総発言回数とし、発言頻度はグループ内で最も発言回数が多いユーザの発言回数に対する各ユーザの発言回数の割合とする。また、発言回数は、過去一ヶ月間の履歴情報でもよい。また、発言回数は、一ヶ月毎に0にリセットされてもよい。
FIG. 14 is a diagram showing an example of the
グループ通信制御部140は、ユーザ端末200から送信されたレコメンド情報、及びメッセージ情報をグループ内に配信したときに、発言頻度情報175を更新する。
The group
レコメンド価値算出部120は、発言頻度情報175を基にレコメンド価値を算出する。
The recommended
なお、本発明の第二の実施の形態においては、メッセージ交換部250によるコミュニケーション方式として、音声通信を用いてもよい。
In the second embodiment of the present invention, voice communication may be used as a communication method by the
次に、本発明の第二の実施の形態における広告配信システムの動作について説明する。 Next, the operation of the advertisement distribution system in the second embodiment of the present invention will be described.
<発言頻度情報更新処理>
はじめに、ユーザ端末200からのメッセージ情報を配信したときに発言頻度情報175を更新する発言頻度情報更新処理について説明する。図17は、本発明の第二の実施の形態における発言頻度情報更新処理を示すシーケンス図である。
<Remark frequency information update processing>
First, the speech frequency information update process for updating the
ユーザ端末200のメッセージ交換部250は、グループ内のコミュニケーションのために、広告配信装置100へメッセージ情報を含むメッセージ配信要求を送信する(ステップS501)。ここで、メッセージ配信要求は、ユーザにより指定された送信先グループID、送信元ユーザID、及びユーザにより入力されたメッセージ情報を含む。
The
メッセージ配信要求を受信した広告配信装置100のグループ通信制御部140は、グループ情報記憶部150に記憶されたグループ情報155を参照し、メッセージ情報の送信先グループIDで指定されたグループに所属するユーザ端末200のユーザIDを抽出する。さらに、グループ通信制御部140は、抽出したユーザIDのうち、メッセージ情報の送信元ユーザIDを除いたユーザIDを送信先として、ユーザ端末200へメッセージ情報を配信する(ステップS502)。
The group
グループ通信制御部140は、発言頻度情報記憶部170の発言頻度情報175を更新する(ステップS503)。ここで、グループ通信制御部140は、発言頻度情報175上で、メッセージ情報の送信先グループIDにおける送信元ユーザIDの発言回数と、当該グループIDに属する各ユーザIDの発言頻度とを更新する。
The group
例えば、ユーザID「user01」のユーザ端末200が送信先グループID「group01」にメッセージ情報を送信した結果、ユーザID「user01」のグループID「group01」における発言回数が33回となった場合、グループ通信制御部140は、図14のように発言頻度情報175に発言回数33回を設定する。また、グループID「group01」の中で最も発言回数の多いユーザID「user02」の発言回数が34回であるため、グループ通信制御部140は、ユーザID「user001」の発言頻度として、33÷34=0.97を算出し、発言頻度情報175に設定する。
For example, when the
<商品情報提供処理>
本発明の第二の実施の形態における商品情報提供処理のシーケンス図は、本発明の第一の実施の形態(図9)と同様となる。
<Product information provision processing>
The sequence diagram of the merchandise information providing process in the second embodiment of the present invention is the same as that in the first embodiment (FIG. 9) of the present invention.
<レコメンド情報配信処理>
次に、ユーザ端末200が送信したレコメンド情報を配信するレコメンド情報配信処理について説明する。図18は、本発明の第二の実施の形態におけるレコメンド情報配信処理を示すシーケンス図である。
<Recommendation information distribution processing>
Next, a recommendation information distribution process for distributing the recommendation information transmitted by the
ユーザ端末200がレコメンド情報を生成または更新してから、ユーザ端末200がレコメンド情報を出力するまでの処理(ステップS221〜S225)は、本発明の第一の実施の形態(ステップS201〜S205)と同様となる。
The processing from when the
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、発言頻度情報記憶部170の発言頻度情報175を更新する(ステップS226)。ここで、グループ通信制御部140は、発言頻度情報175上で、レコメンド情報の送信先グループIDにおける送信元ユーザIDの発言回数と、当該グループIDに属する各ユーザIDの発言頻度とを更新する。
The group
次に、グループ通信制御部140がグループ遷移検出部110へレコメンド配信通知を送信してから、グループ遷移検出部110が異なるグループ間でレコメンド情報が遷移したかどうかを判定するまでの処理(ステップS227〜S229)は、本発明の第一の実施の形態(ステップS206〜S208)と同様となる。
Next, processing from when the group
グループ遷移検出部110は、ステップS229において、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したと判定した場合、レコメンド価値算出部120へレコメンド価値算出要求を送信する(ステップS230)。ここで、レコメンド価値算出要求には、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザIDと送信先グループIDを含むものとする。
If the group
レコメンド価値算出要求を受信したレコメンド価値算出部120は、発言頻度情報記憶部170の発言頻度情報175を参照し、レコメンド配信通知に含まれる送信先グループIDにおける送信元ユーザIDの発言頻度を抽出する(ステップS231)。
The recommendation
レコメンド価値算出部120は、抽出した発言頻度を基にレコメンド情報のレコメンド価値を算出する(ステップS232)。ここで、レコメンド価値算出部120は、以下のような評価関数により、レコメンド価値を算出する。
The recommendation
レコメンド価値(t)=レコメンド価値(t−1)×発言頻度×増加スケール
ここで、レコメンド価値(t)は、レコメンド情報の送信先グループにおけるレコメンド価値である。また、レコメンド価値(t−1)は、レコメンド情報を送信したユーザ端末200が、当該レコメンド情報を更新する前に当該レコメンド情報を受信したときのレコメンド価値、すなわち、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値である。なお、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値が「NULL」の場合は、レコメンド価値(t−1)を「1」としてレコメンド価値(t)を算出する。また、増加スケールは、レコメンド価値の増加の割合を示す任意の値である。例えば、増加スケールが「2」の場合、グループ内で発言回数が最も多いユーザ端末200がレコメンド情報を転送したとき、レコメンド価値は2倍となる。
Recommendation Value (t) = Recommendation Value (t−1) × Speech Frequency × Increase Scale Here, the recommendation value (t) is a recommendation value in a destination group of recommendation information. The recommendation value (t−1) is a recommendation value obtained when the
レコメンド価値算出部120は、算出したレコメンド価値をグループ遷移検出部110へ送信する(ステップS233)。
The recommendation
レコメンド価値を受信したグループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165に、配信したレコメンド情報の履歴データを追加し、レコメンド履歴情報記憶部160へ保存する(ステップS234)。
The group
例えば、ユーザID「user01」のユーザ端末200がサービス装置300から商品ID「product01」を含む商品情報を受信したときに、当該ユーザ端末200のユーザが当該商品をグループID「group01」のグループに推奨するものとする。
For example, when the
ユーザ端末200のレコメンド情報転送部210は、サービス装置300から受信した商品情報とユーザにより入力されたコメントデータを基に、図5のようなレコメンド情報を生成する。レコメンド情報転送部210は、送信先グループID「group01」、送信元ユーザID「user01」、及び生成したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置100へ送信する。
The recommendation
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループID「group01」とコンタクト先ユーザID「user01」とを設定する。グループ通信制御部140は、図3のグループ情報155を参照し、送信先グループID「group01」のグループに所属するユーザ端末200のユーザID「user01、user02、…」を抽出する。グループ通信制御部140は、抽出したユーザIDのうち、送信元ユーザID「user01」を除いた23個のユーザID「user02、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
The group
レコメンド情報を受信したユーザ端末200は、図5のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部220に保存し、出力デバイスに出力する。
Receiving the recommendation information, the
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の配信時刻「2009/02/10 11:27」、送信元ユーザID「user01」、送信先グループID「group01」、送信先ユーザID「user02、…」、及び商品ID「product01」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部110へ送信する。
The group
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、発言頻度情報175上で、レコメンド情報の送信先グループID「group01」における送信元ユーザID「user01」の発言回数と、当該グループID「group01」に属する各ユーザIDの発言頻度とを更新する。
The group
図15は、本発明の第二の実施の形態におけるレコメンド履歴情報165の例を示す図である。グループ遷移検出部110は、図15のレコメンド履歴情報165を参照し、レコメンド履歴情報165の送信先ユーザIDにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user01」を含み、レコメンド履歴情報165の商品IDがレコメンド配信通知に含まれる商品ID「product01」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部110は、この条件を満たす履歴データが存在しないため、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループID、及びレコメンド価値として「NULL」を設定する。
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of the recommendation history information 165 according to the second embodiment of this invention. The group
グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループIDが「NULL」であるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
Since the destination group ID extracted from the recommendation history information 165 is “NULL”, the group
グループ遷移検出部110は、レコメンド価値算出部120へ、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値「NULL」、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user01」と送信先グループID「group01」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
The group
レコメンド価値算出部120は、図14の発言頻度情報175を参照し、送信先グループID「group01」における送信元ユーザID「user01」の発言頻度「0.97」を抽出する。
The recommendation
レコメンド価値算出部120は、上記の評価関数によって、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する。ここで、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値が「NULL」であるため、レコメンド価値(t−1)には「1」が設定される。増加スケールを「2」とすると、レコメンド価値(t)は、1.00×0.97×2=1.94のように算出される。
The recommendation
グループ遷移検出部110は、配信時刻「2009/02/10 11:27」、送信元ユーザID「user01」、送信先グループID「group01」、送信先ユーザID「user02、…」、商品ID「product01」、及びレコメンド価値「1.94」を設定した履歴データを図15のようにレコメンド履歴情報165に追加する。
The group
次に、ユーザID「user02」のユーザ端末200がグループID「group01」に配信されたレコメンド情報を受信したときに、当該ユーザ端末200のユーザが当該商品をグループID「group02」のグループに推奨するものとする。
Next, when the
ユーザ端末200のレコメンド情報転送部210は、ユーザにより入力されたコメントデータを基に、図6のようにレコメンド情報を更新する。レコメンド情報転送部210は、送信先グループID「group02」、送信元ユーザID「user02」、及び更新したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置100へ送信する。
The recommendation
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループID「group02」とコンタクト先ユーザID「user02」とを設定する。グループ通信制御部140は、図3のグループ情報155を参照し、送信先グループID「group02」のグループに所属するユーザ端末200のユーザID「user02、user03、…」を抽出する。グループ通信制御部140は、抽出したユーザIDのうち、送信元ユーザID「user02」を除いた32個のユーザID「user03、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
The group
レコメンド情報を受信したユーザ端末200は、図6のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部220に保存し、出力デバイスに出力する。
The
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の配信時刻「2009/02/10 11:29」、送信元ユーザID「user02」、送信先グループID「group02」、送信先ユーザID「user03、…」、及び商品ID「product01」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部110へ送信する。
The group
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、発言頻度情報175上で、レコメンド情報の送信先グループID「group02」における送信元ユーザID「user02」の発言回数と、当該グループID「group02」に属する各ユーザIDの発言頻度とを更新する。
The group
グループ遷移検出部110は、図15のレコメンド履歴情報165を参照し、レコメンド履歴情報165の送信先ユーザIDにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user02」を含み、レコメンド履歴情報165の商品IDがレコメンド配信通知に含まれる商品ID「product01」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部110は、この条件を満たす配信時刻「2009/02/10 11:27」の履歴データから、送信先グループID「group01」、及びレコメンド価値「1.94」を抽出する。
The group
グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループID「group01」とレコメンド配信通知に含まれる送信先グループID「group02」が異なるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
In the group
グループ遷移検出部110は、レコメンド価値算出部120へ、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値「1.94」、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user02」と送信先グループID「group02」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
The group
レコメンド価値算出部120は、図14の発言頻度情報175を参照し、送信先グループID「group02」における送信元ユーザID「user02」の発言頻度「1.00」を抽出する。
The recommendation
レコメンド価値算出部120は、上記の評価関数によって、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する。レコメンド価値は、1.94×1.00×2=3.88のように算出される。
The recommendation
グループ遷移検出部110は、配信時刻「2009/02/10 11:29」、送信元ユーザID「user02」、送信先グループID「group02」、送信先ユーザID「user03、…」、商品ID「product01」、及びレコメンド価値「3.88」を設定した履歴データを図15のようにレコメンド履歴情報165に追加する。
The group
さらに、ユーザID「user03」のユーザ端末200がグループID「group02」に配信されたレコメンド情報を受信したときに、当該ユーザ端末200のユーザが当該商品をグループID「group03」のグループに推奨するものとする。
Further, when the
ユーザ端末200のレコメンド情報転送部210は、ユーザにより入力されたコメントデータを基に、図7のようにレコメンド情報を更新する。レコメンド情報転送部210は、送信先グループID「group03」、送信元ユーザID「user03」、及び更新したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置100へ送信する。
The recommendation
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループID「group03」とコンタクト先ユーザID「user03」とを設定する。グループ通信制御部140は、図3のグループ情報155を参照し、送信先グループID「group03」のグループに所属するユーザ端末200のユーザID「user03、user04、…」を抽出する。グループ通信制御部140は、抽出したユーザIDのうち、送信元ユーザID「user03」を除いた11個のユーザID「user04、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
The group
レコメンド情報を受信したユーザ端末200は、図7のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部220に保存し、出力デバイスに出力する。
The
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の配信時刻「2009/02/10 11:38」、送信元ユーザID「user03」、送信先グループID「group03」、送信先ユーザID「user04、…」、及び商品ID「product01」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部110へ送信する。
The group
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、発言頻度情報175上で、レコメンド情報の送信先グループID「group03」における送信元ユーザID「user03」の発言回数と、当該グループID「group03」に属する各ユーザIDの発言頻度とを更新する。
The group
グループ遷移検出部110は、図15のレコメンド履歴情報165を参照し、レコメンド履歴情報165の送信先ユーザIDにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user03」を含み、レコメンド履歴情報165の商品IDがレコメンド配信通知に含まれる商品ID「product01」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部110は、この条件を満たす配信時刻「2009/02/10 11:29」の履歴データから、送信先グループID「group02」、及びレコメンド価値「3.88」を抽出する。
The group
グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループID「group02」とレコメンド配信通知に含まれる送信先グループID「group03」が異なるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
In the group
グループ遷移検出部110は、レコメンド価値算出部120へ、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値「3.88」、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user03」と送信先グループID「group03」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
The group
レコメンド価値算出部120は、図14の発言頻度情報175を参照し、送信先グループID「group03」における送信元ユーザID「user03」の発言頻度「0.08」を抽出する。
The recommendation
レコメンド価値算出部120は、上記の評価関数によって、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する。レコメンド価値は、3.88×0.08×2=0.62のように算出される。
The recommendation
グループ遷移検出部110は、配信時刻「2009/02/10 11:38」、送信元ユーザID「user03」、送信先グループID「group03」、送信先ユーザID「user04、…」、商品ID「product01」、及びレコメンド価値「0.62」を設定した履歴データを図15のようにレコメンド履歴情報165に追加する。
The group
<広告情報配信処理>
本発明の第二の実施の形態における広告情報配信処理のシーケンス図は、本発明の第一の実施の形態(図11)と同様となる。
<Advertising information distribution process>
The sequence diagram of the advertisement information distribution process in the second embodiment of the present invention is the same as that in the first embodiment (FIG. 11) of the present invention.
例えば、サービス装置300が、配信数「20」、及び商品ID「product01」の広告情報を含む広告配信要求を広告配信装置100へ送信した場合、広告配信装置100の広告配信先決定部130は、図15のレコメンド履歴情報165を参照し、広告情報に含まれる商品ID「product01」を含む配信時刻「2009/02/10 11:27」、「2009/02/10 11:29」、「2009/02/10 11:38」の履歴データを抽出する。
For example, when the
図16は、本発明の第二の実施の形態における広告配信グループリストの例を示す図である。広告配信先決定部130は、抽出した履歴データの送信先グループID「group01」、「group02」、「group03」を広告配信グループリストの送信先グループIDに設定する。また、広告配信先決定部130は、それぞれの送信先グループIDに対応するレコメンド価値を基に、送信先グループID「group01」、「group02」、「group03」にそれぞれ配信優先度「2」、「1」、「3」を設定し、図16のような広告配信先グループリストを生成する。
FIG. 16 is a diagram showing an example of the advertisement distribution group list in the second embodiment of the present invention. The advertisement distribution
グループ通信制御部140は、図3のグループ情報155を参照し、配信優先度が「1」のグループID「group02」のグループに所属するユーザ端末200のユーザID「user02、user03、…」から20個のユーザIDをランダムに抽出する。
The group
グループ通信制御部140は、抽出した20個のユーザIDを送信先として、広告情報を送信する。
The group
<メッセージ情報配信処理>
本発明の第二の実施の形態における広告情報配信処理のシーケンス図は、本発明の第一の実施の形態(図12)と同様となる。
<Message information distribution process>
The sequence diagram of the advertisement information distribution process in the second embodiment of the present invention is the same as that in the first embodiment (FIG. 12) of the present invention.
以上により、本発明の第二の実施の形態の動作が完了する。 Thus, the operation of the second embodiment of the present invention is completed.
本発明の第二の実施の形態によれば、本発明の第一の実施の形態に比べて、より高い口コミ効果を得ることができる。その理由は、レコメンド価値算出部120が、ユーザ端末200のグループ内での発言頻度を基に、レコメンド情報のレコメンド価値を算出し、広告配信先決定部130が、レコメンド情報の価値を基に、広告情報の配信先を決定するためである。発言頻度の高いユーザ端末200によりレコメンド情報が追加されたコメントデータは、当該レコメンド情報を配信したグループに対して高い影響力を持ち、グループ内のユーザによる注目度が高いことが予想される。このような発言頻度の高いユーザ端末200により送信されたレコメンド情報を受信したユーザ端末200に広告情報を送信することにより、広告情報に含まれる商品について、より活発なコミュニケーション(口コミ)が行われることが期待できる。
According to the second embodiment of the present invention, it is possible to obtain a higher word-of-mouth effect as compared to the first embodiment of the present invention. The reason is that the recommendation
(第三の実施の形態)
次に、本発明の第三の実施の形態について説明する。
(Third embodiment)
Next, a third embodiment of the present invention will be described.
本発明の第三の実施の形態においては、レコメンド価値算出部120が、異なるグループ間でレコメンド情報が遷移するときの、レコメンド情報の送信元のユーザ端末200がレコメンド情報を受信してから送信するまでの時間を基に、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する点において、本発明の第一の実施の形態と異なる。
In the third embodiment of the present invention, the recommendation
なお、本発明の第三の実施の形態において、本発明の第一の実施の形態と同一の符号を有する構成要素については、特に説明のない限り、本発明の第一の実施の形態と同様であるものとする。 In the third embodiment of the present invention, components having the same reference numerals as those of the first embodiment of the present invention are the same as those of the first embodiment of the present invention unless otherwise specified. Suppose that
はじめに、本発明の第三の実施の形態の構成について説明する。図19は、本発明の第三の実施の形態における広告配信システムの構成を示すブロック図である。 First, the configuration of the third embodiment of the present invention will be described. FIG. 19 is a block diagram showing the configuration of the advertisement distribution system according to the third embodiment of the present invention.
図19を参照すると、本発明の第二の実施の形態における広告配信装置100は、本発明の第一の実施の形態の広告配信装置100の構成に加えて、評価関数情報記憶部180を含む。
Referring to FIG. 19, the advertisement distribution device 100 according to the second embodiment of the present invention includes an evaluation function
ここで、評価関数情報記憶部180は、評価関数情報185を記憶する。
Here, the evaluation function
図20は、本発明の第三の実施の形態における、評価関数情報185の例を示す図である。評価関数情報185は、評価関数の登録時刻、商品ID、及び当該商品IDに関するレコメンド情報のレコメンド価値を算出するために使用する評価関数を含む。 FIG. 20 is a diagram showing an example of the evaluation function information 185 in the third embodiment of the present invention. The evaluation function information 185 includes an evaluation function used for calculating the registration time of the evaluation function, the product ID, and the recommended value of the recommendation information related to the product ID.
レコメンド価値算出部120は、評価関数情報185に登録された評価関数を用いて、レコメンド情報のレコメンド価値を算出する。また、レコメンド価値算出部120は、レコメンド情報の送信元のユーザ端末200が、当該レコメンド情報を受信してから送信するまでの時間を基に、当該レコメンド情報のレコメンド価値を算出する。
The recommendation
次に、本発明の第三の実施の形態における広告配信システムの動作について説明する。 Next, the operation of the advertisement distribution system in the third embodiment of the present invention will be described.
<商品情報提供処理>
はじめに、サービス装置300からの商品情報提供処理について説明する。図23は、本発明の第三の実施の形態における商品情報提供処理を示すシーケンス図である。
<Product information provision processing>
First, merchandise information provision processing from the
サービス装置300の商品情報提供部310は、ユーザ端末200へ商品情報を送信する(ステップS141)。
The product
ユーザ端末200が商品情報を受信すると、レコメンド情報転送部210は受信した商品情報をディスプレイ等の出力デバイスに出力する(ステップS142)。
When the
サービス装置300の商品情報提供部310は、広告配信装置100へ商品IDと評価関数とを含む評価関数登録要求を送信する(ステップS143)。
The product
広告配信装置100のレコメンド価値算出部120は、評価関数登録要求を受信すると、登録時刻、及び受信した商品IDと評価関数を評価関数情報185に登録し、評価関数情報記憶部180に記憶する(ステップS144)。
When receiving the evaluation function registration request, the recommended
例えば、サービス装置300の商品情報提供部310は、ユーザID「user01」のユーザ端末200へ商品ID「product01」を含む商品情報を送信する。
For example, the product
さらに、商品情報提供部310は、広告配信装置100へ商品ID「product01」と以下の評価関数とを含む評価関数登録要求を送信する。
Further, the product
レコメンド価値(t)=レコメンド価値(t−1)×
(IF(現在時刻−受信時刻)<=30[分],
1.0−((現在時刻−受信時刻)÷30[分])^2,0.0)×2.0)
ここで、受信時刻は、レコメンド情報を送信したユーザ端末200が、当該レコメンド情報を更新する前に当該レコメンド情報を受信したときの配信時刻である。
Recommendation value (t) = Recommendation value (t−1) ×
(IF (current time−reception time) <= 30 [minutes],
1.0-((current time-reception time) ÷ 30 [minutes] ^ 2,0.0) × 2.0)
Here, the reception time is a distribution time when the
広告配信装置100のレコメンド価値算出部120は、登録時刻「2009/02/10 11:25」、及び受信した商品ID「product01」と上記の評価関数を図20のように評価関数情報185に登録する。
The recommended
<レコメンド情報配信処理>
次に、ユーザ端末200が送信したレコメンド情報を配信するレコメンド情報配信処理について説明する。図24は、本発明の第三の実施の形態におけるレコメンド情報配信処理を示すシーケンス図である。
<Recommendation information distribution processing>
Next, a recommendation information distribution process for distributing the recommendation information transmitted by the
ユーザ端末200がレコメンド情報を生成または更新してから、広告配信装置100のグループ通信制御部140がグループ遷移検出部110へレコメンド配信通知を送信するまでの処理(ステップS241〜S246)は、本発明の第一の実施の形態(ステップS201〜S206)と同様となる。
The processing (steps S241 to S246) from when the
レコメンド配信通知を受信したグループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報記憶部160のレコメンド履歴情報165を参照し、レコメンド履歴情報165の送信先ユーザIDにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザIDを含み、レコメンド履歴情報165の商品IDがレコメンド配信通知に含まれる商品IDと一致する履歴データの配信時刻、送信先グループID、及びレコメンド価値を抽出する。ここで、抽出される配信時刻、送信先グループID、及びレコメンド価値は、レコメンド情報を送信したユーザ端末200が、当該レコメンド情報を更新する前に当該レコメンド情報を受信したときの配信時刻、送信先グループID、及びレコメンド価値に相当する(ステップS247)。
The group
なお、商品情報を受信したユーザ端末200が、レコメンド情報を生成して送信した場合は、レコメンド履歴情報165に当該レコメンド情報についての履歴データが存在しないため、グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した配信時刻、送信先グループID、及びレコメンド価値として「NULL」を設定する。
When the
グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループIDとレコメンド配信通知に含まれるグループIDとを基に、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したかどうかを判定する(ステップS248)。
The group
グループ遷移検出部110は、ステップS248において、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したと判定した場合、レコメンド価値算出部120へレコメンド価値算出要求を送信する(ステップS249)。ここで、レコメンド価値算出要求には、レコメンド履歴情報165から抽出した配信時刻とレコメンド価値、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザIDと送信先グループIDと商品IDを含むものとする。
If the group
レコメンド価値算出要求を受信したレコメンド価値算出部120は、評価関数情報記憶部180の評価関数情報185を参照し、レコメンド配信通知に含まれる商品IDに対応する評価関数を抽出する(ステップS250)。
Upon receiving the recommendation value calculation request, the recommendation
レコメンド価値算出部120は、抽出した評価関数を用いて、レコメンド情報のレコメンド価値を計算する(ステップS251)。ここで、レコメンド価値算出部120は、評価関数の受信時刻にレコメンド履歴情報165から抽出した配信時刻を設定して、レコメンド価値(t)を算出する。なお、レコメンド履歴情報165から抽出した配信時刻が「NULL」の場合は、評価関数における受信時刻に現在時刻を設定する。また、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値が「NULL」の場合は、評価関数におけるレコメンド価値(t−1)を「1」としてレコメンド価値(t)を算出する。
The recommendation
レコメンド価値算出部120は、算出したレコメンド価値をグループ遷移検出部110へ送信する(ステップS252)。
The recommendation
レコメンド価値を受信したグループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165に、配信したレコメンド情報の履歴データを追加し、レコメンド履歴情報記憶部160へ保存する(ステップS253)。
The group
例えば、ユーザID「user01」のユーザ端末200がサービス装置300から商品ID「product01」を含む商品情報を受信したときに、当該ユーザ端末200のユーザが当該商品をグループID「group01」のグループに推奨するものとする。
For example, when the
ユーザ端末200のレコメンド情報転送部210は、サービス装置300から受信した商品情報とユーザにより入力されたコメントデータを基に、図5のようなレコメンド情報を生成する。レコメンド情報転送部210は、送信先グループID「group01」、送信元ユーザID「user01」、及び生成したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置100へ送信する。
The recommendation
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループID「group01」とコンタクト先ユーザID「user01」とを設定する。グループ通信制御部140は、図3のグループ情報155を参照し、送信先グループID「group01」のグループに所属するユーザ端末200のユーザID「user01、user02、…」を抽出する。グループ通信制御部140は、抽出したユーザIDのうち、送信元ユーザID「user01」を除いた23個のユーザID「user02、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
The group
レコメンド情報を受信したユーザ端末200は、図5のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部220に保存し、出力デバイスに出力する。
Receiving the recommendation information, the
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の配信時刻「2009/02/10 11:27」、送信元ユーザID「user01」、送信先グループID「group01」、送信先ユーザID「user02、…」、及び商品ID「product01」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部110へ送信する。
The group
図21は、本発明の第三の実施の形態におけるレコメンド履歴情報165の例を示す図である。グループ遷移検出部110は、図21のレコメンド履歴情報165を参照し、レコメンド履歴情報165の送信先ユーザIDにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user01」を含み、レコメンド履歴情報165の商品IDがレコメンド配信通知に含まれる商品ID「product01」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部110は、この条件を満たす履歴データが存在しないため、レコメンド履歴情報165から抽出した配信時刻、送信先グループID、及びレコメンド価値として「NULL」を設定する。
FIG. 21 is a diagram illustrating an example of the recommendation history information 165 according to the third embodiment of this invention. The group
グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループIDが「NULL」であるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
Since the destination group ID extracted from the recommendation history information 165 is “NULL”, the group
グループ遷移検出部110は、レコメンド価値算出部120へ、レコメンド履歴情報165から抽出した配信時刻「NULL」とレコメンド価値「NULL」、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user01」と送信先グループID「group01」と商品ID「product01」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
The group
レコメンド価値算出部120は、図20の評価関数情報185を参照し、レコメンド配信通知に含まれる商品ID「product01」に対応する評価関数を抽出する。
The recommended
レコメンド価値算出部120は、抽出した評価関数を用いて、レコメンド情報のレコメンド価値を計算する。ここで、レコメンド履歴情報165から抽出した配信時刻が「NULL」であるため、評価関数の受信時刻には現在時刻「2009/02/10 11:27」が設定される。また、レコメンド履歴情報165から抽出したレコメンド価値が「NULL」であるため、レコメンド価値(t−1)には「1」が設定される。
The recommendation
レコメンド価値(t)は、1.00×1.0×2=2.00のように算出される。 The recommendation value (t) is calculated as 1.00 × 1.0 × 2 = 2.00.
グループ遷移検出部110は、配信時刻「2009/02/10 11:27」、送信元ユーザID「user01」、送信先グループID「group01」、送信先ユーザID「user02、…」、商品ID「product01」、及びレコメンド価値「2.00」を設定した履歴データを図21のようにレコメンド履歴情報165に追加する。
The group
次に、ユーザID「user02」のユーザ端末200がグループID「group01」に配信されたレコメンド情報を受信したときに、当該ユーザ端末200のユーザが当該商品をグループID「group02」のグループに推奨するものとする。
Next, when the
ユーザ端末200のレコメンド情報転送部210は、ユーザにより入力されたコメントデータを基に、図6のようにレコメンド情報を更新する。レコメンド情報転送部210は、送信先グループID「group02」、送信元ユーザID「user02」、及び更新したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置100へ送信する。
The recommendation
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループID「group02」とコンタクト先ユーザID「user02」とを設定する。グループ通信制御部140は、図3のグループ情報155を参照し、送信先グループID「group02」のグループに所属するユーザ端末200のユーザID「user02、user03、…」を抽出する。グループ通信制御部140は、抽出したユーザIDのうち、送信元ユーザID「user02」を除いた32個のユーザID「user03、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
The group
レコメンド情報を受信したユーザ端末200は、図6のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部220に保存し、出力デバイスに出力する。
The
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の配信時刻「2009/02/10 11:51」、送信元ユーザID「user02」、送信先グループID「group02」、送信先ユーザID「user03、…」、及び商品ID「product01」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部110へ送信する。
The group
グループ遷移検出部110は、図21のレコメンド履歴情報165を参照し、レコメンド履歴情報165の送信先ユーザIDにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user02」を含み、レコメンド履歴情報165の商品IDがレコメンド配信通知に含まれる商品ID「product01」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部110は、この条件を満たす配信時刻「2009/02/10 11:27」の履歴データから、配信時刻「2009/02/10 11:27」、送信先グループID「group01」、及びレコメンド価値「2.00」を抽出する。
The group
グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループID「group01」とレコメンド配信通知に含まれる送信先グループID「group02」が異なるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
In the group
グループ遷移検出部110は、レコメンド価値算出部120へ、レコメンド履歴情報165から抽出した配信時刻「2009/02/10 11:27」とレコメンド価値「2.00」、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user02」と送信先グループID「group02」と商品ID「product01」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
The group
レコメンド価値算出部120は、図20の評価関数情報185を参照し、レコメンド配信通知に含まれる商品ID「product01」に対応する評価関数を抽出する。
The recommended
レコメンド価値算出部120は、抽出した評価関数を用いて、レコメンド情報のレコメンド価値を計算する。
The recommendation
レコメンド価値(t)は、現在時刻を「2009/02/10 11:51」とすると、2.00×(1.0―((11:51―11:27)÷30)^2)×2=1.44のように算出される。 The recommendation value (t) is 2.00 × (1.0 − ((11: 51-11: 27) ÷ 30) ^ 2) × 2 when the current time is “2009/02/10 11:51”. = 1.44.
グループ遷移検出部110は、配信時刻「2009/02/10 11:51」、送信元ユーザID「user02」、送信先グループID「group02」、送信先ユーザID「user03、…」、商品ID「product01」、及びレコメンド価値「1.44」を設定した履歴データを図21のようにレコメンド履歴情報165に追加する。
The group
さらに、ユーザID「user03」のユーザ端末200がグループID「group02」に配信されたレコメンド情報を受信したときに、当該ユーザ端末200のユーザが当該商品をグループID「group03」のグループに推奨するものとする。
Further, when the
ユーザ端末200のレコメンド情報転送部210は、ユーザにより入力されたコメントデータを基に、図7のようにレコメンド情報を更新する。レコメンド情報転送部210は、送信先グループID「group03」、送信元ユーザID「user03」、及び更新したレコメンド情報を含むレコメンド配信要求を広告配信装置100へ送信する。
The recommendation
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の追加されたコメントデータに対して、コンタクト先グループID「group03」とコンタクト先ユーザID「user03」とを設定する。グループ通信制御部140は、図3のグループ情報155を参照し、送信先グループID「group03」のグループに所属するユーザ端末200のユーザID「user03、user04、…」を抽出する。グループ通信制御部140は、抽出したユーザIDのうち、送信元ユーザID「user03」を除いた11個のユーザID「user04、…」を送信先としてレコメンド情報を配信する。
The group
レコメンド情報を受信したユーザ端末200は、図7のレコメンド情報をレコメンド情報記憶部220に保存し、出力デバイスに出力する。
The
広告配信装置100のグループ通信制御部140は、レコメンド情報の配信時刻「2009/02/10 11:55」、送信元ユーザID「user03」、送信先グループID「group03」、送信先ユーザID「user04、…」、及び商品ID「product01」を含むレコメンド配信通知をグループ遷移検出部110へ送信する。
The group
グループ遷移検出部110は、図21のレコメンド履歴情報165を参照し、レコメンド履歴情報165の送信先ユーザIDにレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user03」を含み、レコメンド履歴情報165の商品IDがレコメンド配信通知に含まれる商品ID「product01」と一致する履歴データを検索する。この場合、グループ遷移検出部110は、この条件を満たす配信時刻「2009/02/10 11:51」の履歴データから、配信時刻「2009/02/10 11:51」、送信先グループID「group02」、及びレコメンド価値「1.44」を抽出する。
The group
グループ遷移検出部110は、レコメンド履歴情報165から抽出した送信先グループID「group02」とレコメンド配信通知に含まれる送信先グループID「group03」が異なるため、レコメンド情報が、異なるグループ間で遷移したものと判定する。
In the group
グループ遷移検出部110は、レコメンド価値算出部120へ、レコメンド履歴情報165から抽出した配信時刻「2009/02/10 11:51」とレコメンド価値「1.44」、及びレコメンド配信通知に含まれる送信元ユーザID「user03」と送信先グループID「group03」と商品ID「product01」を含むレコメンド価値算出要求を送信する。
The group
レコメンド価値算出部120は、図20の評価関数情報185を参照し、レコメンド配信通知に含まれる商品ID「product01」に対応する評価関数を抽出する。
The recommended
レコメンド価値算出部120は、抽出した評価関数を用いて、レコメンド情報のレコメンド価値を計算する。
The recommendation
レコメンド価値(t)は、現在時刻を「2009/02/10 11:55」とすると、1.44×(1.0―((11:55―11:51)÷30)^2)×2=2.83のように算出される。 The recommended value (t) is 1.44 × (1.0 − ((11: 55-11: 51) ÷ 30) ^ 2) × 2 when the current time is “2009/02/10 11:55”. = 2.83.
グループ遷移検出部110は、配信時刻「2009/02/10 11:55」、送信元ユーザID「user03」、送信先グループID「group03」、送信先ユーザID「user04、…」、商品ID「product01」、及びレコメンド価値「2.83」を設定した履歴データを図21のようにレコメンド履歴情報165に追加する。
The group
<広告情報配信処理>
本発明の第三の実施の形態における広告情報配信処理のシーケンス図は、本発明の第一の実施の形態(図11)と同様となる。
<Advertising information distribution process>
The sequence diagram of the advertisement information distribution process in the third embodiment of the present invention is the same as that in the first embodiment (FIG. 11) of the present invention.
例えば、サービス装置300が、配信数「20」、及び商品ID「product01」の広告情報を含む広告配信要求を広告配信装置100へ送信した場合、広告配信装置100の広告配信先決定部130は、図21のレコメンド履歴情報165を参照し、広告情報に含まれる商品ID「product01」を含む配信時刻「2009/02/10 11:27」、「2009/02/10 11:51」、「2009/02/10 11:55」の履歴データを抽出する。
For example, when the
図22は、本発明の第三の実施の形態における広告配信グループリストの例を示す図である。広告配信先決定部130は、抽出した履歴データの送信先グループID「group01」、「group02」、「group03」を広告配信グループリストの送信先グループIDに設定する。また、広告配信先決定部130は、それぞれの送信先グループIDに対応するレコメンド価値を基に、送信先グループID「group01」、「group02」、「group03」にそれぞれ配信優先度「2」、「3」、「1」を設定し、図22のような広告配信先グループリストを生成する。
FIG. 22 is a diagram showing an example of the advertisement distribution group list in the third embodiment of the present invention. The advertisement distribution
グループ通信制御部140は、図3のグループ情報155を参照し、配信優先度が「1」のグループID「group03」のグループに所属するユーザ端末200のユーザID「user03、user04、…」(12個)を抽出する。また、グループ通信制御部140は、配信優先度が「2」のグループID「group01」のグループに所属するユーザ端末200のユーザIDの中から8個のユーザIDをランダムに抽出する。
The group
グループ通信制御部140は、抽出した20個のユーザIDを送信先として、広告情報を送信する。
The group
<メッセージ情報配信処理>
本発明の第三の実施の形態における広告情報配信処理のシーケンス図は、本発明の第一の実施の形態(図12)と同様となる。
<Message information distribution process>
The sequence diagram of the advertisement information distribution process in the third embodiment of the present invention is the same as that of the first embodiment (FIG. 12) of the present invention.
以上により、本発明の第三の実施の形態の動作が完了する。 Thus, the operation of the third embodiment of the present invention is completed.
なお、本発明の第三の実施の形態においては、評価関数情報185により商品IDと評価関数を関連付けていたが、評価関数情報185により商品IDと評価関数に含まれるパラメータを関連付けるようにしてもよい。 In the third embodiment of the present invention, the product ID and the evaluation function are associated by the evaluation function information 185, but the product ID and the parameters included in the evaluation function may be associated by the evaluation function information 185. Good.
本発明の第三の実施の形態によれば、本発明の第一の実施の形態に比べて、より高い口コミ効果を得ることができる。その理由は、レコメンド価値算出部120が、異なるグループ間でレコメンド情報が遷移するときの、レコメンド情報の送信元のユーザ端末200がレコメンド情報を受信してから送信するまでの時間(異なるグループ間を遷移する時間間隔)を基に、レコメンド情報のレコメンド価値を算出し、広告配信先決定部130が、レコメンド情報の価値を基に、広告情報の配信先を決定するためである。異なるグループ間を遷移する時間間隔が短いレコメンド情報は、送信元のユーザ端末200によって送信先グループにとって重要と判断された可能性が高く、グループ内のユーザによる注目度が高いことが予想される。このように、異なるグループ間を遷移する時間間隔が短いレコメンド情報を受信したユーザ端末200に広告情報を送信することにより、広告情報に含まれる商品について、より活発なコミュニケーション(口コミ)が行われることが期待できる。
According to the third embodiment of the present invention, it is possible to obtain a higher word-of-mouth effect compared to the first embodiment of the present invention. The reason is that when the recommendation
また、本発明の第三の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、期限を伴う商品についての広告情報について、広告効果の高い配信先を決定できる。その理由は、上述と同様に、レコメンド価値算出部120が、異なるグループ間を遷移する時間間隔を基に、レコメンド情報のレコメンド価値を算出し、広告配信先決定部130が、レコメンド情報の価値を基に、広告情報の配信先を決定するためである。異なるグループ間を遷移する時間間隔が短いレコメンド情報は、送信元のユーザ端末200によって送信先グループにとって重要であり、かつ、商品またはサービスの期限が迫っているために、早く送信するべきと判断された可能性が高く、グループ内のユーザによる注目度が高いことが予想される。このように、異なるグループ間を遷移する時間間隔が短いレコメンド情報を受信したグループに広告情報を送信することにより、広告情報に含まれる期限を伴う商品に興味のあるユーザのユーザ端末に、広告情報を配信できる。例えば、タイムセールスに関するレコメンド情報に対して当該タイムセールスに対する広告情報を配信する場合、当該異なるグループ間を遷移する時間間隔が短いレコメンド情報を受信したグループに、当該タイムセールスの広告情報を送信することにより、当該タイムセールスに興味のあるグループを広告情報の配信先とすることができる。
Further, according to the third embodiment of the present invention, in the advertisement distribution system, it is possible to determine a distribution destination with a high advertisement effect for advertisement information about a product with a deadline. The reason is that, as described above, the recommendation
また、本発明の第三の実施の形態によれば、広告配信システムにおいて、広告情報の配信先を決定するためのレコメンド価値の算出方法を、広告情報の対象となる商品に応じて変更することができる。その理由は、レコメンド価値算出部120が、レコメンド情報に含まれる商品識別子に対応した評価関数を用いて、レコメンド情報の価値を算出するためである。
Further, according to the third embodiment of the present invention, in the advertisement distribution system, the recommendation value calculation method for determining the distribution destination of the advertisement information is changed according to the product to be the target of the advertisement information. Can do. The reason is that the recommendation
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。 While the present invention has been described with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention.
例えば、本発明の第一から第三の実施の形態においては、レコメンド履歴情報165をレコメンド履歴情報記憶部160に記憶していたが、広告配信装置100が、レコメンド履歴情報165をレコメンド情報に含めて配信してもよい。
For example, in the first to third embodiments of the present invention, the recommendation history information 165 is stored in the recommendation history
また、本発明の第一及び第二の実施の形態においても、本発明の第三の実施の形態と同様に、レコメンド価値算出部120が、評価関数情報185に登録された評価関数を用いてレコメンド価値を算出してもよい。
Also in the first and second embodiments of the present invention, the recommended
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。 A part or all of the above-described embodiment can be described as in the following supplementary notes, but is not limited thereto.
(付記1)
複数のグループのうちの少なくとも1つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出するグループ遷移検出部と、
前記グループ遷移検出部により検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出するレコメンド価値算出部と、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する広告配信先決定部と
を含む広告配信装置。
(Appendix 1)
A group transition detection unit that detects that recommendation information including comment data about a product added by a user terminal belonging to at least one of the plurality of groups has transitioned between different groups of the plurality of groups; ,
Based on the transition history of the recommendation information between the different groups detected by the group transition detection unit, a recommendation value calculation unit that calculates the value of the recommendation information in the group to which the recommendation information is transitioned, and
An advertisement distribution apparatus including: an advertisement distribution destination determination unit that determines the user terminal that is a distribution destination of the advertisement information related to the product based on the value of the recommendation information in the group of the recommendation information transition destination.
(付記2)
前記レコメンド価値算出部は、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記1)記載の広告配信装置。
(Appendix 2)
The advertisement distribution device according to (Appendix 1), wherein the recommendation value calculation unit calculates the value of the recommendation information based on the number of times the recommendation information is transitioned between the different groups.
(付記3)
さらに、前記ユーザ端末のグループ内での発言頻度を含む発言頻度情報を記憶する発言頻度情報記憶部を含み、
前記レコメンド価値算出部は、前記発言頻度情報を参照し、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移に係わる当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末の、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける前記発言頻度を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記1)記載の広告配信装置。
(Appendix 3)
Furthermore, a speech frequency information storage unit that stores speech frequency information including the speech frequency within the group of the user terminals,
The recommended value calculation unit refers to the speech frequency information, and the user terminal that is the transmission source of the recommendation information related to the transition of the recommendation information between the different groups, in the group to which the recommendation information is transitioned The advertisement distribution device according to (Appendix 1), wherein the value of the recommendation information is calculated based on the remark frequency.
(付記4)
前記レコメンド価値算出部は、前記異なるグループ間で前記レコメンド情報が遷移するときの、当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末が当該レコメンド情報を受信してから送信するまでの時間を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記1)記載の広告配信装置。
(Appendix 4)
The recommendation value calculation unit, based on the time from when the recommendation information is transmitted between the different groups, until the user terminal that is the transmission source of the recommendation information receives the recommendation information and transmits the recommendation information. The advertisement distribution device according to (Appendix 1) for calculating the value of recommendation information.
(付記5)
前記レコメンド情報は、さらに、前記コメントデータと対応付けられた、当該コメントデータを追加した前記ユーザ端末が指定した当該レコメンド情報の送信先のグループの識別子である、コンタクト先グループ識別子を含む
(付記1)乃至(付記4)のいずれかに記載の広告配信装置。
(Appendix 5)
The recommendation information further includes a contact destination group identifier that is associated with the comment data and that is an identifier of a transmission destination group of the recommendation information specified by the user terminal that has added the comment data (
(付記6)
さらに、前記商品の商品識別子と前記レコメンド情報の価値を算出するための評価関数とを含む評価関数情報を記憶する評価関数情報記憶部を含み、
前記レコメンド情報は、さらに、前記商品識別子を含み、
前記レコメンド価値算出部は、前記評価関数情報を参照し、前記レコメンド情報に含まれる前記商品識別子に対応した前記評価関数を用いて、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記1)乃至(付記5)のいずれかに記載の広告配信装置。
(Appendix 6)
And an evaluation function information storage unit for storing evaluation function information including a product identifier of the product and an evaluation function for calculating the value of the recommendation information,
The recommendation information further includes the product identifier,
The recommendation value calculation unit refers to the evaluation function information, and calculates the value of the recommendation information using the evaluation function corresponding to the product identifier included in the recommendation information (Appendix 1) to (Appendix 5) ) The advertisement distribution device according to any one of the above.
(付記7)
さらに、算出された前記レコメンド情報の価値と、前記レコメンド情報の遷移先のグループの情報とを対応付けたレコメンド履歴情報を記憶するレコメンド履歴情報記憶部を含み、
前記広告配信先決定部は、前記レコメンド履歴情報記憶部から前記レコメンド履歴情報を読み出し、前記レコメンド情報の価値と当該レコメンド情報の遷移先のグループの情報とに基づいて、当該レコメンド情報に係わる商品に関する広告情報の配布先となるユーザ端末を含むグループを検出する
(付記1)乃至(付記6)のいずれかに記載の広告配信装置。
(Appendix 7)
Furthermore, a recommendation history information storage unit that stores recommendation history information in which the calculated value of the recommendation information is associated with information of a group to which the recommendation information is transitioned,
The advertisement distribution destination determination unit reads the recommendation history information from the recommendation history information storage unit, and relates to a product related to the recommendation information based on the value of the recommendation information and information on a group to which the recommendation information is transitioned The advertisement distribution device according to any one of (Appendix 1) to (Appendix 6), which detects a group including user terminals that are distribution destinations of advertisement information.
(付記8)
それぞれが複数のグループのうちの少なくとも1つに属し、
商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報を受信し、当該レコメンド情報に前記コメントデータを追加して前記複数のグループのうちの少なくとも1つのグループに送信するレコメンド情報転送部
を有する複数のユーザ端末と、
前記レコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出するグループ遷移検出部と、
前記グループ遷移検出部により検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出するレコメンド価値算出部と、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する広告配信先決定部と
を有する広告配信装置と
を含む広告配信システム。
(Appendix 8)
Each belongs to at least one of a plurality of groups,
A plurality of user terminals having a recommendation information transfer unit that receives recommendation information including comment data related to a product, adds the comment data to the recommendation information, and transmits the comment data to at least one of the plurality of groups;
A group transition detection unit that detects that the recommendation information has transitioned between different groups of the plurality of groups;
Based on the transition history of the recommendation information between the different groups detected by the group transition detection unit, a recommendation value calculation unit that calculates the value of the recommendation information in the group to which the recommendation information is transitioned, and
An advertisement distribution including an advertisement distribution apparatus including an advertisement distribution destination determination unit that determines the user terminal as a distribution destination of the advertisement information related to the product based on the value of the recommendation information in the group of the recommendation information transition destination system.
(付記9)
前記レコメンド価値算出部は、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記8)記載の広告配信システム。
(Appendix 9)
The said recommendation value calculation part is an advertisement delivery system of Claim 8 which calculates the value of the said recommendation information based on the frequency | count of the transition of the said recommendation information between the said different groups (Appendix 8).
(付記10)
前記広告配信装置は、さらに、前記ユーザ端末のグループ内での発言頻度を含む発言頻度情報を記憶する発言頻度情報記憶部を有し、
前記レコメンド価値算出部は、前記発言頻度情報を参照し、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移に係る当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末の、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける前記発言頻度を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記8)記載の広告配信システム。
(Appendix 10)
The advertisement distribution device further includes a speech frequency information storage unit that stores speech frequency information including a speech frequency within the group of the user terminals,
The recommendation value calculation unit refers to the speech frequency information, and the user terminal that is the transmission source of the recommendation information related to the transition of the recommendation information between the different groups, the group of the recommendation information in the transition destination group The advertisement distribution system according to (Appendix 8), wherein the value of the recommendation information is calculated based on the remark frequency.
(付記11)
前記レコメンド価値算出部は、前記異なるグループ間で前記レコメンド情報が遷移するときの、当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末が当該レコメンド情報を受信してから送信するまでの時間を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記8)記載の広告配信システム。
(Appendix 11)
The recommendation value calculation unit, based on the time from when the recommendation information is transmitted between the different groups, until the user terminal that is the transmission source of the recommendation information receives the recommendation information and transmits the recommendation information. The advertisement distribution system according to (Appendix 8) for calculating the value of recommendation information.
(付記12)
前記レコメンド情報は、さらに、前記コメントデータと対応付けられた、当該コメントデータを追加した前記ユーザ端末が指定した当該レコメンド情報の送信先のグループの識別子である、コンタクト先グループ識別子を含む
(付記8)乃至(付記11)のいずれかに記載の広告配信システム。
(Appendix 12)
The recommendation information further includes a contact destination group identifier that is associated with the comment data and that is an identifier of a destination group of the recommendation information specified by the user terminal that has added the comment data (Appendix 8). ) To (Appendix 11).
(付記13)
前記広告配信装置は、さらに、前記商品の商品識別子と前記レコメンド情報の価値を算出するための評価関数とを含む評価関数情報を記憶する評価関数情報記憶部を有し、
前記レコメンド情報は、さらに、前記商品識別子を含み、
前記レコメンド価値算出部は、前記評価関数情報を参照し、前記レコメンド情報に含まれる前記商品識別子に対応した前記評価関数を用いて、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記8)乃至(付記12)のいずれかに記載の広告配信システム。
(Appendix 13)
The advertisement distribution apparatus further includes an evaluation function information storage unit that stores evaluation function information including a product identifier of the product and an evaluation function for calculating the value of the recommendation information,
The recommendation information further includes the product identifier,
The recommendation value calculation unit refers to the evaluation function information, and calculates the value of the recommendation information using the evaluation function corresponding to the product identifier included in the recommendation information (Appendix 8) to (Appendix 12) ) The advertisement distribution system described in any of the above.
(付記14)
前記広告配信装置は、さらに、算出された前記レコメンド情報の価値と、前記レコメンド情報の遷移先のグループの情報とを対応付けたレコメンド履歴情報を記憶するレコメンド履歴情報記憶部を含み、
前記広告配信先決定部は、前記レコメンド履歴情報記憶部から前記レコメンド履歴情報を読み出し、前記レコメンド情報の価値と当該レコメンド情報の遷移先のグループの情報とに基づいて、当該レコメンド情報に係わる商品に関する広告情報の配布先となるユーザ端末を含むグループを検出する
(付記8)乃至(付記13)のいずれかに記載の広告配信装置。
(Appendix 14)
The advertisement distribution device further includes a recommendation history information storage unit that stores recommendation history information in which the calculated value of the recommendation information is associated with information of a group to which the recommendation information is transitioned, and
The advertisement distribution destination determination unit reads the recommendation history information from the recommendation history information storage unit, and relates to a product related to the recommendation information based on the value of the recommendation information and information on a group to which the recommendation information is transitioned The advertisement distribution device according to any one of (Appendix 8) to (Appendix 13), which detects a group including user terminals that are distribution destinations of advertisement information.
(付記15)
複数のグループのうちの少なくとも1つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出し、
検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出し、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する
広告配信方法。
(Appendix 15)
Detecting that recommendation information including comment data about a product added by a user terminal belonging to at least one of the plurality of groups has changed between different groups of the plurality of groups;
Based on the detected transition history of the recommendation information between the different groups, the value of the recommendation information in the group to which the recommendation information is transitioned is calculated,
An advertisement distribution method for determining the user terminal as a distribution destination of advertisement information related to the product based on the value of the recommendation information in the group to which the recommendation information is transitioned.
(付記16)
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記15)記載の広告配信方法。
(Appendix 16)
The advertisement delivery method according to claim 15, wherein when calculating the value of the recommendation information, the value of the recommendation information is calculated based on the number of times the recommendation information is transitioned between the different groups.
(付記17)
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記ユーザ端末のグループ内での発言頻度を含む発言頻度情報を参照し、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移に係わる当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末の、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける前記発言頻度を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記15)記載の広告配信方法。
(Appendix 17)
When calculating the value of the recommendation information, refer to the utterance frequency information including the utterance frequency in the group of the user terminal, and the transmission source of the recommendation information related to the transition of the recommendation information between the different groups The advertisement delivery method according to (Appendix 15), wherein the value of the recommendation information is calculated based on the utterance frequency in the group of the recommendation information transition destination of the user terminal.
(付記18)
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記異なるグループ間で前記レコメンド情報が遷移するときの、当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末が当該レコメンド情報を受信してから送信するまでの時間を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記15)記載の広告配信方法。
(Appendix 18)
When calculating the value of the recommendation information, when the recommendation information transitions between the different groups, the user terminal that is the transmission source of the recommendation information receives the recommendation information and transmits it. In addition, the advertisement distribution method according to (Appendix 15), wherein the value of the recommendation information is calculated.
(付記19)
前記レコメンド情報は、さらに、前記コメントデータと対応付けられた、当該コメントデータを追加した前記ユーザ端末が指定した当該レコメンド情報の送信先のグループの識別子である、コンタクト先グループ識別子を含む
(付記15)乃至(付記18)のいずれかに記載の広告配信方法。
(Appendix 19)
The recommendation information further includes a contact destination group identifier that is associated with the comment data and that is an identifier of a destination group of the recommendation information specified by the user terminal to which the comment data is added (Appendix 15). The advertisement delivery method according to any one of (Appendix 18).
(付記20)
前記レコメンド情報は、さらに、前記商品の商品識別子を含み、
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記商品識別子と前記レコメンド情報の価値を算出するための評価関数とを含む評価関数情報を参照し、前記レコメンド情報に含まれる前記商品識別子に対応した前記評価関数を用いて、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記15)乃至(付記19)のいずれかに記載の広告配信方法。
(Appendix 20)
The recommendation information further includes a product identifier of the product,
When calculating the value of the recommendation information, refer to evaluation function information including the product identifier and an evaluation function for calculating the value of the recommendation information, and the evaluation corresponding to the product identifier included in the recommendation information The advertisement distribution method according to any one of (Appendix 15) to (Appendix 19), wherein the value of the recommendation information is calculated using a function.
(付記21)
前記広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する場合、算出された前記レコメンド情報の価値と、前記レコメンド情報の遷移先のグループの情報とを対応付けたレコメンド履歴情報を記憶するレコメンド履歴情報記憶部から前記レコメンド履歴情報を読み出し、前記レコメンド情報の価値と当該レコメンド情報の遷移先のグループの情報とに基づいて、当該レコメンド情報に係わる商品に関する広告情報の配布先となるユーザ端末を含むグループを検出する
(付記15)乃至(付記20)のいずれかに記載の広告配信方法。
(Appendix 21)
When determining the user terminal that is the distribution destination of the advertisement information, recommendation history information that stores recommendation history information in which the calculated value of the recommendation information is associated with information of a group to which the recommendation information is transitioned A group including a user terminal that reads out the recommendation history information from a storage unit and distributes advertisement information related to a product related to the recommendation information based on the value of the recommendation information and information of a group to which the recommendation information is transitioned The advertisement distribution method according to any one of (Appendix 15) to (Appendix 20).
(付記22)
コンピュータに、
複数のグループのうちの少なくとも1つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出し、
検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出し、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する
処理を実行させるプログラム。
(Appendix 22)
On the computer,
Detecting that recommendation information including comment data about a product added by a user terminal belonging to at least one of the plurality of groups has changed between different groups of the plurality of groups;
Based on the detected transition history of the recommendation information between the different groups, the value of the recommendation information in the group to which the recommendation information is transitioned is calculated,
The program which performs the process which determines the said user terminal used as the delivery destination of the advertising information regarding the said product based on the value of the said recommendation information in the group of the transition destination of the said recommendation information.
(付記23)
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移が行われた回数を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記22)記載のプログラム。
(Appendix 23)
The program according to claim 22, wherein when calculating the value of the recommendation information, the value of the recommendation information is calculated based on the number of times the recommendation information is transitioned between the different groups.
(付記24)
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記ユーザ端末のグループ内での発言頻度を含む発言頻度情報を参照し、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移に係わる当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末の、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける前記発言頻度を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記22)記載のプログラム。
(Appendix 24)
When calculating the value of the recommendation information, refer to the utterance frequency information including the utterance frequency in the group of the user terminal, and the transmission source of the recommendation information related to the transition of the recommendation information between the different groups The program according to (Appendix 22), wherein the value of the recommendation information is calculated based on the utterance frequency in the group to which the recommendation information is transitioned in the user terminal.
(付記25)
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記異なるグループ間で前記レコメンド情報が遷移するときの、当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末が当該レコメンド情報を受信してから送信するまでの時間を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記22)記載のプログラム。
(Appendix 25)
When calculating the value of the recommendation information, when the recommendation information transitions between the different groups, the user terminal that is the transmission source of the recommendation information receives the recommendation information and transmits it. The program according to (Appendix 22) for calculating the value of the recommendation information.
(付記26)
前記レコメンド情報は、さらに、前記コメントデータと対応付けられた、当該コメントデータを追加した前記ユーザ端末が指定した当該レコメンド情報の送信先のグループの識別子である、コンタクト先グループ識別子を含む
(付記22)乃至(付記25)のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 26)
The recommendation information further includes a contact destination group identifier that is associated with the comment data and that is an identifier of a group of transmission destinations of the recommendation information specified by the user terminal that has added the comment data (Appendix 22). ) To (Appendix 25).
(付記27)
前記レコメンド情報は、さらに、前記商品の商品識別子を含み、
前記レコメンド情報の価値を算出する場合、前記商品識別子と前記レコメンド情報の価値を算出するための評価関数とを含む評価関数情報を参照し、前記レコメンド情報に含まれる前記商品識別子に対応した前記評価関数を用いて、当該レコメンド情報の価値を算出する
(付記22)乃至(付記26)のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 27)
The recommendation information further includes a product identifier of the product,
When calculating the value of the recommendation information, refer to evaluation function information including the product identifier and an evaluation function for calculating the value of the recommendation information, and the evaluation corresponding to the product identifier included in the recommendation information The program according to any one of (Appendix 22) to (Appendix 26), which calculates a value of the recommendation information using a function.
(付記28)
前記広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する場合、算出された前記レコメンド情報の価値と、前記レコメンド情報の遷移先のグループの情報とを対応付けたレコメンド履歴情報を記憶するレコメンド履歴情報記憶部から前記レコメンド履歴情報を読み出し、前記レコメンド情報の価値と当該レコメンド情報の遷移先のグループの情報とに基づいて、当該レコメンド情報に係わる商品に関する広告情報の配布先となるユーザ端末を含むグループを検出する
(付記22)乃至(付記27)のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 28)
When determining the user terminal that is the distribution destination of the advertisement information, recommendation history information that stores recommendation history information in which the calculated value of the recommendation information is associated with information of a group to which the recommendation information is transitioned A group including a user terminal that reads out the recommendation history information from a storage unit and distributes advertisement information related to a product related to the recommendation information based on the value of the recommendation information and information of a group to which the recommendation information is transitioned The program according to any one of (Appendix 22) to (Appendix 27).
100 広告配信装置
110 グループ遷移検出部
120 レコメンド価値算出部
130 広告配信先決定部
140 グループ通信制御部
150 グループ情報記憶部
160 レコメンド履歴情報記憶部
165 レコメンド履歴情報
170 発言頻度情報記憶部
175 発言頻度情報
180 評価関数情報記憶部
185 評価関数情報
200 ユーザ端末
210 レコメンド情報転送部
220 レコメンド情報記憶部
230 レコメンド情報出力部
240 広告出力部
250 メッセージ交換部
300 サービス装置
310 商品情報提供部
320 広告配信要求部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100
Claims (10)
前記グループ遷移検出部により検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出するレコメンド価値算出部と、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する広告配信先決定部と
を含む広告配信装置。 A group transition detection unit for detecting that recommendation information including comment data about a product added by a user terminal belonging to at least one of the plurality of groups has transitioned between different groups of the plurality of groups; ,
Based on the transition history of the recommendation information between the different groups detected by the group transition detection unit, a recommendation value calculation unit that calculates the value of the recommendation information in the group to which the recommendation information is transitioned, and
An advertisement distribution apparatus including: an advertisement distribution destination determination unit that determines the user terminal that is a distribution destination of the advertisement information related to the product based on the value of the recommendation information in the group of the recommendation information transition destination.
請求項1記載の広告配信装置。 The advertisement distribution apparatus according to claim 1, wherein the recommendation value calculation unit calculates the value of the recommendation information based on the number of times the recommendation information is transitioned between the different groups.
前記レコメンド価値算出部は、前記発言頻度情報を参照し、前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移に係わる当該レコメンド情報の送信元の前記ユーザ端末の、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける前記発言頻度を基に、当該レコメンド情報の価値を算出する
請求項1記載の広告配信装置。 Furthermore, a speech frequency information storage unit that stores speech frequency information including the speech frequency within the group of the user terminals,
The recommended value calculation unit refers to the speech frequency information, and the user terminal that is the transmission source of the recommendation information related to the transition of the recommendation information between the different groups, in the group to which the recommendation information is transitioned The advertisement distribution device according to claim 1, wherein the value of the recommendation information is calculated based on the utterance frequency.
請求項1記載の広告配信装置。 The recommendation value calculation unit, based on the time from when the recommendation information is transmitted between the different groups, until the user terminal that is the transmission source of the recommendation information receives the recommendation information and transmits the recommendation information. The advertisement distribution device according to claim 1, wherein the value of the recommendation information is calculated.
請求項1乃至4のいずれかに記載の広告配信装置。 The recommendation information further includes a contact group identifier that is associated with the comment data and is a group identifier of a transmission destination group of the recommendation information specified by the user terminal to which the comment data is added. 5. The advertisement distribution device according to any one of 4 to 4.
前記レコメンド情報は、さらに、前記商品識別子を含み、
前記レコメンド価値算出部は、前記評価関数情報を参照し、前記レコメンド情報に含まれる前記商品識別子に対応した前記評価関数を用いて、当該レコメンド情報の価値を算出する
請求項1乃至5のいずれかに記載の広告配信装置。 And an evaluation function information storage unit for storing evaluation function information including a product identifier of the product and an evaluation function for calculating the value of the recommendation information,
The recommendation information further includes the product identifier,
The recommendation value calculation unit refers to the evaluation function information, and calculates the value of the recommendation information using the evaluation function corresponding to the product identifier included in the recommendation information. The advertisement distribution device described in 1.
商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報を受信し、当該レコメンド情報に前記コメントデータを追加して前記複数のグループのうちの少なくとも1つのグループに送信するレコメンド情報転送部
を有する複数のユーザ端末と、
前記レコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出するグループ遷移検出部と、
前記グループ遷移検出部により検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出するレコメンド価値算出部と、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する広告配信先決定部と
を有する広告配信装置と
を含む広告配信システム。 Each belongs to at least one of a plurality of groups,
A plurality of user terminals having a recommendation information transfer unit that receives recommendation information including comment data related to a product, adds the comment data to the recommendation information, and transmits the comment data to at least one of the plurality of groups;
A group transition detection unit that detects that the recommendation information has transitioned between different groups of the plurality of groups;
Based on the transition history of the recommendation information between the different groups detected by the group transition detection unit, a recommendation value calculation unit that calculates the value of the recommendation information in the group to which the recommendation information is transitioned, and
An advertisement distribution including an advertisement distribution apparatus including an advertisement distribution destination determination unit that determines the user terminal as a distribution destination of the advertisement information related to the product based on the value of the recommendation information in the group of the recommendation information transition destination system.
請求項7記載の広告配信システム。 The advertisement distribution system according to claim 7, wherein the recommendation value calculation unit calculates the value of the recommendation information based on the number of times the recommendation information is transitioned between the different groups.
検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出し、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する
広告配信方法。 Detecting that recommendation information including comment data about a product added by a user terminal belonging to at least one of the plurality of groups has changed between different groups of the plurality of groups;
Based on the detected transition history of the recommendation information between the different groups, the value of the recommendation information in the group to which the recommendation information is transitioned is calculated,
An advertisement distribution method for determining the user terminal as a distribution destination of advertisement information related to the product based on the value of the recommendation information in the group to which the recommendation information is transitioned.
複数のグループのうちの少なくとも1つに属するユーザ端末により追加された、商品に関するコメントデータを含むレコメンド情報が、前記複数のグループのうちの異なるグループ間で遷移したことを検出し、
検出された前記異なるグループ間での前記レコメンド情報の遷移の履歴を基に、当該レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を算出し、
前記レコメンド情報の遷移先のグループにおける当該レコメンド情報の価値を基に、前記商品に関する広告情報の配信先となる前記ユーザ端末を決定する
処理を実行させるプログラム。 On the computer,
Detecting that recommendation information including comment data about a product added by a user terminal belonging to at least one of the plurality of groups has changed between different groups of the plurality of groups;
Based on the detected transition history of the recommendation information between the different groups, the value of the recommendation information in the group to which the recommendation information is transitioned is calculated,
The program which performs the process which determines the said user terminal used as the delivery destination of the advertising information regarding the said product based on the value of the said recommendation information in the group of the transition destination of the said recommendation information.
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