JP5709006B2 - Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program - Google Patents
Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program Download PDFInfo
- Publication number
- JP5709006B2 JP5709006B2 JP2011241066A JP2011241066A JP5709006B2 JP 5709006 B2 JP5709006 B2 JP 5709006B2 JP 2011241066 A JP2011241066 A JP 2011241066A JP 2011241066 A JP2011241066 A JP 2011241066A JP 5709006 B2 JP5709006 B2 JP 5709006B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- price
- information
- identifier
- item
- relevance
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004590 computer program Methods 0.000 title claims description 9
- 238000010187 selection method Methods 0.000 title claims description 7
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 213
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 196
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 87
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 61
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 12
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 81
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 76
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 36
- 230000004044 response Effects 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 10
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 8
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 235000014510 cooky Nutrition 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- -1 are calculated Chemical class 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 230000035876 healing Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 1
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Description
本発明は、アイテムを提供するネットワークシステムにおいて、ユーザに推薦するアイテムを選択する情報選択技術に関する。 The present invention relates to an information selection technique for selecting an item recommended for a user in a network system that provides an item.
近年、デジタル技術やネットワーク技術の進展により、ネットワークを使ってデジタルコンテンツや物品などのアイテムを配信したり、販売することが増えている。これに伴い、多数のアイテムの中から、ユーザにとって有用なアイテムを推薦する技術へのニーズが高まっている。このニーズに応えるため、ユーザのアイテムに対する評価情報や利用情報を用いてアイテムを推薦する技術がいくつか提案されている。 In recent years, with the advancement of digital technology and network technology, items such as digital contents and articles are distributed and sold using a network. In connection with this, the need for the technique which recommends an item useful for a user among many items is increasing. In order to meet this need, several techniques for recommending items using evaluation information and usage information for user items have been proposed.
例えば、特許文献1には、ユーザが過去に購入した商品の価格帯情報に基づいてそのユーザに推薦する商品の価格帯を設定することで、ユーザが購入する可能性が高い商品を効果的に推薦することが提案されている。このとき、過去の購入価格帯よりも所定価格分高い価格帯あるいは所定価格分低い価格帯の商品を推薦することで、売上の増加を図ったり、ユーザに割安感を感じさせたりするようにしている。 For example, in Patent Literature 1, by setting a price range of a product recommended for a user based on price range information of a product purchased by the user in the past, a product that is likely to be purchased by the user is effectively obtained. It is proposed to recommend. At this time, by recommending products with a price range that is higher or lower than the purchase price range in the past, you can increase sales or make the user feel cheaper. Yes.
販売側の視点からは、高い価格帯のアイテムを推薦することで売上が増加することが好ましい。一方で、ユーザは他の条件が同じであれば、基本的に価格の安い商品を好むため、むやみに価格の高い商品を推薦することは、推薦情報がユーザに受容されず、購入意欲を低下させるというリスクを伴っている。 From the viewpoint of the sales side, it is preferable to increase sales by recommending items in a high price range. On the other hand, if other conditions are the same, the user basically prefers a low-priced product, so recommending a high-priced product unnecessarily is not accepted by the user and reduces the willingness to purchase With the risk of
ところで、ユーザが高いと感じるか安いと感じるかは、単にアイテムの価格のみならず、アイテムの特性にも依存するため、価格が高いアイテムであっても、ユーザの購入意欲が低下しない場合もある。このようなアイテムを推薦情報に多く含めることができれば、ユーザに割高感を感じさせることなく高額アイテムの販売機会が増え、売上増大につながることが期待される。 By the way, whether a user feels expensive or cheap depends not only on the price of the item, but also on the characteristics of the item, so even if the price is high, the user's willingness to purchase may not decrease . If many such items can be included in the recommendation information, it is expected that sales opportunities for high-priced items will increase without causing the user to feel expensive, leading to an increase in sales.
そこで、本発明は、価格の高いアイテムを比較的多く含めながらも、ユーザの購入意欲を低下させることのない推薦情報を作成することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to create recommendation information that does not reduce the user's willingness to purchase while including a relatively large number of high-priced items.
上記課題を解決するため、本発明の第1の態様である情報選択装置は、アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させて格納する価格情報格納部と、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに格納する関連集合格納部と、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの関連度および価格情報を前記価格情報格納部および前記関連集合格納部を参照して取得し、関連度に関する関連度条件および価格情報に関する価格情報条件を満たす識別子を前記関連対象とされた識別子の中から抽出し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応する選択集合として選択する情報選択部と、を備え、前記情報選択部は、前記関連度条件として関連しきい値を用い、前記価格情報条件として価格しきい値を用い、関連度が第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値以上である識別子を第1選択集合として抽出した後、さらに識別子を抽出する場合に、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、関連度が前記第1関連しきい値よりも小さな第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値以上である識別子の第1候補集合、関連度が前記第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値よりも小さな第2価格しきい値以上である識別子の第2候補集合、および関連度が前記第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第2価格しきい値以上である識別子の第3候補集合の3つの候補集合のいずれか1つの候補集合、または前記第1候補集合と前記第2候補集合とを合わせた集合を第2選択集合として抽出することを特徴とする。
ここで、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格情報に基づく利用価格情報を算出する利用価格情報算出部をさらに備え、前記情報選択部は、前記価格情報条件を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報に応じて設定するようにしてもよい。
また、前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の合計額を用いた値である価格水準値、または前記利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の代表値である価格水準値を前記利用価格情報として算出し、前記情報選択部は、前記価格水準値が大きいほど、前記価格しきい値が大きくなる規則を用いて、前記第1価格しきい値および前記第2価格しきい値の少なくとも一方を設定するようにしてもよい。
また、前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格に関するばらつき度合いを示す価格分散値、または前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの合計額に関するばらつき度合いを示す価格分散値を前記利用価格情報として算出し、前記情報選択部は、前記価格分散値が大きいほど、前記価格しきい値が大きくなる規則を用いて、前記第1価格しきい値および前記第2価格しきい値の少なくとも一方を設定するようにしてもよい。
また、前記情報選択部は、前記関連度条件を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報に応じて設定するようにしてもよい。
また、前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の合計額を用いた値である価格水準値、または前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の代表値である価格水準値を前記利用価格情報として算出し、前記情報選択部は、前記価格水準値が大きいほど、前記関連しきい値が大きくなる規則を用いて、前記第1関連しきい値および前記第2関連しきい値の少なくとも一方を設定するようにしてもよい。
また、前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格に関するばらつき度合いを示す価格分散値、または前記ユーザに提供されたアイテムの合計額に関するばらつき度合いを示す価格分散値を前記利用価格情報として算出し、前記情報選択部は、前記価格分散値が大きいほど、前記関連しきい値が大きくなる規則を用いて、前記第1関連しきい値および前記第2関連しきい値の少なくとも一方を設定するようにしてもよい。
また、前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格、および他の利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格に基づいて、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報を算出するようにしてもよい。
また、前記アイテムまたはカテゴリ識別子とアイテム区分とを対応させて格納するアイテム区分情報格納部をさらに備え、前記利用価格情報算出部は、前記情報選択に係る利用主体識別子に対して、前記アイテム区分ごとに前記利用価格情報を算出し、前記情報選択部は、前記アイテム区分情報格納部を参照し、前記関連対象とされた識別子に対応するアイテム区分を特定し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対して前記特定されたアイテム区分について算出された利用価格情報に基づいて、前記価格情報条件および前記関連度条件の少なくとも一方を設定するようにしてもよい。
また、前記情報選択部は、前記第第1選択集合に含まれる識別子に対して、前記第2選択集合に含まれる識別子よりも高い順位情報を付与するようにしてもよい。
また、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子ごとに、その利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムまたはそのアイテムのカテゴリの識別子を記録した利用履歴を格納する利用履歴格納部と、前記利用履歴に基づいて、前記情報選択に係る利用主体識別子と識別子との前記関連度をそれぞれ算出し、算出された関連度が第1所定値以上の識別子、または算出された関連度の大きい順に第2所定値を超えない数の識別子を抽出し、抽出された識別子を前記情報選択に係る利用主体識別子に対する関連対象となる識別子とする関連度算出部と、をさらに備えるようにしてもよい。
ここで、前記関連度算出部は、前記利用履歴に基づいて前記情報選択に係る利用主体識別子と他の利用主体識別子との類似度を算出し、他の利用主体識別子の類似度と当該他の利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの識別子とに基づいて、前記情報選択に係る利用主体識別子と識別子との前記関連度を算出するようにしてもよい。
また、前記情報選択に係る利用主体識別子に対して過去に選択した識別子が示すアイテムまたは過去に選択した識別子が示すカテゴリに対応するアイテムが、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供された度合いを示す利用度を算出する利用度算出部をさらに備え、前記情報選択部は、前記価格情報条件および前記関連度条件の少なくとも一方を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用度に応じて設定するようにしてもよい。
また、外部から価格帯に関する制御データを受信する受信部をさらに備え、前記情報選択部は、前記制御データに応じて、前記価格情報条件および前記関連度条件の少なくとも一方を設定するようにしてもよい。
また、単体アイテムの識別子と、複数の単体アイテムを含んで構成される複合アイテムの識別子とを格納する識別子情報格納部をさらに備え、前記情報選択部は、関連対象とされた識別子が単体アイテムの識別子であるか複合アイテムの識別子であるかを、前記識別子情報格納部を参照して判断し、その判断結果に応じて、前記関連度条件を設定するようにしてもよい。
上記課題を解決するため、本発明の第2の態様である端末装置は、アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させた価格情報データと、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに記録した関連度データとを、ネットワークを介して取得し、それぞれ価格情報格納部と、関連集合格納部に格納するデータ取得部と、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの関連度および価格情報を前記価格情報格納部および前記関連集合格納部を参照して取得し、関連度に関する関連度条件および価格情報に関する価格情報条件を満たす識別子を前記関連対象とされた識別子の中から抽出し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応する選択集合として選択する情報選択部と、を備え、前記情報選択部は、前記関連度条件として関連しきい値を用い、前記価格情報条件として価格しきい値を用い、関連度が第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値以上である識別子を第1選択集合として抽出した後、さらに識別子を抽出する場合に、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、関連度が前記第1関連しきい値よりも小さな第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値以上である識別子の第1候補集合、関連度が前記第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値よりも小さな第2価格しきい値以上である識別子の第2候補集合、および関連度が前記第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第2価格しきい値以上である識別子の第3候補集合の3つの候補集合のいずれか1つの候補集合、または前記第1候補集合と前記第2候補集合とを合わせた集合を第2選択集合として抽出することを特徴とする。
上記課題を解決するため、本発明の第3の態様である情報選択方法は、情報選択装置が実行する情報選択方法であって、
アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させて価格情報格納部に格納するステップと、
ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに関連集合格納部に格納するステップと、
前記情報選択装置が、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの関連度および価格情報を前記価格情報格納部および前記関連集合格納部を参照して取得し、関連度に関する関連度条件および価格情報に関する価格情報条件を満たす識別子を前記関連対象とされた識別子の中から抽出し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応する選択集合として選択する情報選択ステップと、を有し、
前記情報選択ステップは、前記関連度条件として関連しきい値を用い、前記価格情報条件として価格しきい値を用い、
関連度が第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値以上である識別子を第1選択集合として抽出した後、さらに識別子を抽出する場合に、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、関連度が前記第1関連しきい値よりも小さな第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値以上である識別子の第1候補集合、関連度が前記第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値よりも小さな第2価格しきい値以上である識別子の第2候補集合、および関連度が前記第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第2価格しきい値以上である識別子の第3候補集合の3つの候補集合のいずれか1つの候補集合、または前記第1候補集合と前記第2候補集合とを合わせた集合を第2選択集合として抽出する
ことを特徴とする。
上記課題を解決するため、本発明の第4の態様である情報選択方法は、端末装置が実行する情報選択方法であって、
アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させた価格情報データと、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに記録した関連度データとを、ネットワークを介して取得し、それぞれ価格情報格納部と、関連集合格納部に格納するステップと、
前記端末装置が、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの関連度および価格情報を前記価格情報格納部および前記関連集合格納部を参照して取得し、関連度に関する関連度条件および価格情報に関する価格情報条件を満たす識別子を前記関連対象とされた識別子の中から抽出し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応する選択集合として選択する情報選択ステップと、を有し、
前記情報選択ステップは、前記関連度条件として関連しきい値を用い、前記価格情報条件として価格しきい値を用い、
関連度が第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値以上である識別子を第1選択集合として抽出した後、さらに識別子を抽出する場合に、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、関連度が前記第1関連しきい値よりも小さな第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値以上である識別子の第1候補集合、関連度が前記第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値よりも小さな第2価格しきい値以上である識別子の第2候補集合、および関連度が前記第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第2価格しきい値以上である識別子の第3候補集合の3つの候補集合のいずれか1つの候補集合、または前記第1候補集合と前記第2候補集合とを合わせた集合を第2選択集合として抽出する
ことを特徴とする。
上記課題を解決するため、本発明の第5の態様であるコンピュータプログラムは、アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させて格納する価格情報格納部、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに格納する関連集合格納部、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの関連度および価格情報を前記価格情報格納部および前記関連集合格納部を参照して取得し、関連度に関する関連度条件および価格情報に関する価格情報条件を満たす識別子を前記関連対象とされた識別子の中から抽出し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応する選択集合として選択する情報選択部、としてコンピュータを機能させるコンピュータプログラムであって、前記情報選択部は、前記関連度条件として関連しきい値を用い、前記価格情報条件として価格しきい値を用い、関連度が第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値以上である識別子を第1選択集合として抽出した後、さらに識別子を抽出する場合に、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、関連度が前記第1関連しきい値よりも小さな第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値以上である識別子の第1候補集合、関連度が前記第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値よりも小さな第2価格しきい値以上である識別子の第2候補集合、および関連度が前記第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第2価格しきい値以上である識別子の第3候補集合の3つの候補集合のいずれか1つの候補集合、または前記第1候補集合と前記第2候補集合とを合わせた集合を第2選択集合として抽出することを特徴とする。
上記課題を解決するため、本発明の第6の態様であるコンピュータプログラムは、アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させた価格情報データと、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに記録した関連度データとを、ネットワークを介して取得し、それぞれ価格情報格納部と、関連集合格納部に格納するデータ取得部、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの関連度および価格情報を前記価格情報格納部および前記関連集合格納部を参照して取得し、関連度に関する関連度条件および価格情報に関する価格情報条件を満たす識別子を前記関連対象とされた識別子の中から抽出し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応する選択集合として選択する情報選択部、としてコンピュータを機能させるコンピュータプログラムであって、前記情報選択部は、前記関連度条件として関連しきい値を用い、前記価格情報条件として価格しきい値を用い、関連度が第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値以上である識別子を第1選択集合として抽出した後、さらに識別子を抽出する場合に、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、関連度が前記第1関連しきい値よりも小さな第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値以上である識別子の第1候補集合、関連度が前記第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値よりも小さな第2価格しきい値以上である識別子の第2候補集合、および関連度が前記第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第2価格しきい値以上である識別子の第3候補集合の3つの候補集合のいずれか1つの候補集合、または前記第1候補集合と前記第2候補集合とを合わせた集合を第2選択集合として抽出することを特徴とする。
In order to solve the above-described problem, an information selection device according to a first aspect of the present invention associates an identifier for identifying an item or an identifier for identifying a category defined for each item with price information related to the identifier. In relation to the price information storage unit to be stored and the user entity identifier for identifying the user or the terminal device used by the user, the identifier of the plurality of items or the identifier of the plurality of categories to be related, A related set storage unit that stores the degree of relevance indicating strength, and a user entity identifier related to information selection, the price information storage unit and the related set storage unit for the relevance level and price information of each of the identifiers to be related An identifier that is obtained by referring to an identifier that satisfies the relevance condition regarding the relevance level and the price information condition regarding the price information as the related object. An information selection unit that extracts from the information selection unit and selects as a selection set corresponding to a use subject identifier related to the information selection, and the information selection unit uses a related threshold as the relevance degree condition, and the price information A price threshold is used as a condition, and an identifier whose relevance is equal to or higher than the first related threshold and whose price information is equal to or higher than the first price threshold is extracted as a first selected set, and further identifiers are extracted. The identifier is not included in the first selected set, the degree of relevance is equal to or greater than a second relevance threshold value smaller than the first relevance threshold value, and price information is the first price threshold value. The first candidate set of identifiers, the second of identifiers whose relevance is equal to or higher than the first related threshold and whose price information is equal to or higher than a second price threshold smaller than the first price threshold. Candidate sets and associations Any one of the three candidate sets of the third candidate set of identifiers whose ID is greater than or equal to the second related threshold and whose price information is greater than or equal to the second price threshold, or the first candidate set And the second candidate set are extracted as a second selection set.
Here, the information selection unit further includes a usage price information calculation unit that calculates usage price information based on price information of an item provided to the user corresponding to the usage subject identifier related to the information selection, and the information selection unit includes the price information condition May be set according to the usage price information of the use subject identifier related to the information selection.
The usage price information calculation unit corresponds to a price level value that is a value using a total price of items provided to a user corresponding to the usage subject identifier associated with the information selection, or to the usage subject identifier. A price level value that is a representative value of the price of an item provided to a user is calculated as the usage price information, and the information selection unit uses a rule that the price threshold value increases as the price level value increases. Then, at least one of the first price threshold and the second price threshold may be set.
The usage price information calculation unit corresponds to a price variance value indicating a degree of variation related to the price of an item provided to a user corresponding to the usage subject identifier related to the information selection, or a usage subject identifier related to the information selection. A price variance value indicating a degree of variation related to the total amount of items provided to the user is calculated as the usage price information, and the information selection unit determines a rule that the price threshold value increases as the price variance value increases. It may be used to set at least one of the first price threshold and the second price threshold.
In addition, the information selection unit may set the relevance condition according to usage price information of a usage subject identifier related to the information selection.
In addition, the usage price information calculation unit may be a price level value that is a value using a total price of items provided to a user corresponding to the usage subject identifier related to the information selection, or a usage subject related to the information selection. A price level value that is a representative value of the price of the item provided to the user corresponding to the identifier is calculated as the usage price information, and the information selection unit increases the related threshold value as the price level value increases. At least one of the first related threshold value and the second related threshold value may be set using the following rule.
Further, the usage price information calculation unit relates to a price variance value indicating a degree of variation related to a price of an item provided to a user corresponding to a usage subject identifier related to the information selection, or a total amount of items provided to the user. A price variance value indicating a degree of variation is calculated as the usage price information, and the information selection unit uses the rule that the related threshold value increases as the price variance value increases. And at least one of the second related threshold values may be set.
Further, the usage price information calculation unit is based on the price of the item provided to the user corresponding to the usage subject identifier related to the information selection and the price of the item provided to the user corresponding to the other usage subject identifier. The use price information of the use subject identifier related to the information selection may be calculated.
In addition, an item classification information storage unit that stores the item or category identifier and the item classification in association with each other, and the usage price information calculation unit for each of the item classifications with respect to the usage subject identifier for the information selection The usage price information is calculated, and the information selection unit refers to the item category information storage unit, identifies an item category corresponding to the identifier that is the related target, and sets the usage subject identifier for the information selection. On the other hand, at least one of the price information condition and the relevance degree condition may be set based on usage price information calculated for the specified item category.
The information selection unit may give higher order information to the identifier included in the first selection set than the identifier included in the second selection set.
In addition, for each user entity identifier for identifying a user or a terminal device used by the user, a usage history storing an item provided to the user corresponding to the user entity identifier or an identifier of the category of the item is stored. Based on the history storage unit and the usage history, the degree of association between the use subject identifier related to the information selection and the identifier is calculated, and the calculated degree of association is an identifier greater than or equal to a first predetermined value, or is calculated A relevance calculation unit that extracts a number of identifiers that do not exceed the second predetermined value in descending order of relevance, and uses the extracted identifiers as identifiers to be related to the user entity identifier related to the information selection. It may be.
Here, the relevance calculation unit calculates the similarity between the use subject identifier related to the information selection and another use subject identifier based on the use history, and the similarity between the other use subject identifier and the other use subject identifier Based on the identifier of the item provided to the user corresponding to the user entity identifier, the degree of association between the user entity identifier related to the information selection and the identifier may be calculated.
Further, an item indicated by an identifier selected in the past with respect to a user entity identifier related to the information selection or an item corresponding to a category indicated by an identifier selected in the past is provided to a user corresponding to the user entity identifier related to the information selection. A usage calculation unit that calculates a usage level indicating the degree of the change, wherein the information selection unit sets at least one of the price information condition and the relevance level condition as a usage level of a usage subject identifier related to the information selection. You may make it set according to it.
The information selecting unit may further set at least one of the price information condition and the relevance degree condition according to the control data. Good.
The information selecting unit further includes an identifier information storage unit that stores an identifier of the single item and an identifier of a composite item that includes a plurality of single items. Whether the identifier is an identifier or an identifier of a composite item is determined by referring to the identifier information storage unit, and the relevance condition may be set according to the determination result.
In order to solve the above-described problem, the terminal device according to the second aspect of the present invention provides an identifier for identifying an item or an identifier for identifying a category defined for each item and a price corresponding to the price information associated with the identifier. For the information data and the user or user entity identifier for identifying the terminal device used by the user, the identifier of a plurality of items to be related or the identifier of a plurality of categories indicates the strength of relevance The relevance data recorded together with the relevance is acquired via the network, and the price information storage unit, the data acquisition unit to be stored in the related set storage unit, and the use subject identifier for information selection are regarded as related targets. The relevance level and price information of each identifier are obtained by referring to the price information storage unit and the related set storage unit, An information selection unit that extracts an identifier satisfying the price information condition related to the condition and price information from the identifiers that are the related targets, and selects as a selection set corresponding to the use subject identifier related to the information selection, and The information selection unit uses a related threshold value as the relevance level condition, uses a price threshold value as the price information condition, has a relevance level equal to or higher than a first related threshold value, and price information has a first price threshold. When an identifier that is greater than or equal to a value is extracted as the first selection set and then further identifiers are extracted, the degree of association is smaller than the first association threshold for identifiers not included in the first selection set. A first candidate set of identifiers that are greater than or equal to a second related threshold and whose price information is greater than or equal to the first price threshold; the degree of relevance is greater than or equal to the first related threshold and price information is the first A second candidate set of identifiers that are equal to or greater than a second price threshold that is less than a case threshold, and the relevance is greater than or equal to the second related threshold and price information is greater than or equal to the second price threshold One candidate set of three candidate sets of a third candidate set having a certain identifier, or a set obtained by combining the first candidate set and the second candidate set is extracted as a second selection set. .
In order to solve the above problem, an information selection method according to a third aspect of the present invention is an information selection method executed by an information selection device,
Storing an identifier for identifying an item or an identifier for identifying a category determined for each item and price information related to the identifier in a price information storage unit ;
Related to identifiers of multiple items or categories of related items, together with the degree of relevance indicating the strength of relevance, for the user or user entity identifier for identifying the terminal device used by the user Storing in the collective storage;
The information selection device obtains the relevance level and price information of each of the identifiers to be related with respect to the use subject identifier related to information selection by referring to the price information storage unit and the related set storage unit, and An information selection step of extracting an identifier satisfying the price information condition related to the relevance condition and the price information from the identifiers as the related objects and selecting the identifier as a selection set corresponding to the user entity identifier related to the information selection. And
The information selection step uses a related threshold as the relevance degree condition, uses a price threshold as the price information condition,
After extracting an identifier whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and price information is greater than or equal to the first price threshold as a first selection set, For identifiers not included, a first candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to a second relevance threshold smaller than the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to the first price threshold A second candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to a second price threshold smaller than the first price threshold, and relevance is the first Any one of the three candidate sets of the third candidate set of identifiers that are greater than or equal to two related thresholds and whose price information is greater than or equal to the second price threshold, or the first candidate set and the first 2nd set that combines 2 candidate sets And extracting as-option set.
In order to solve the above problem, an information selection method according to a fourth aspect of the present invention is an information selection method executed by a terminal device,
An identifier for identifying an item or an identifier for identifying a category defined for each item and price information data in which the price information related to the identifier is associated, and a user entity identifier for identifying a user or a terminal device used by the user In addition, the relevance data that records the relevance data indicating the relevance of the strength of relevance is obtained via the network by collecting the relevance data indicating the relevance of multiple items or multiple category identifiers. Storing in the information storage unit, the related set storage unit;
The terminal device obtains the relevance level and price information of each of the identifiers to be related with respect to the use subject identifier related to information selection by referring to the price information storage unit and the related set storage unit, and An information selection step of extracting an identifier satisfying the price information condition regarding the degree condition and the price information from the identifiers that are related targets and selecting the identifier as a selection set corresponding to the use subject identifier related to the information selection. ,
The information selection step uses a related threshold as the relevance degree condition, uses a price threshold as the price information condition,
After extracting an identifier whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and price information is greater than or equal to the first price threshold as a first selection set, For identifiers not included, a first candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to a second relevance threshold smaller than the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to the first price threshold A second candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to a second price threshold smaller than the first price threshold, and relevance is the first Any one of the three candidate sets of the third candidate set of identifiers that are greater than or equal to two related thresholds and whose price information is greater than or equal to the second price threshold, or the first candidate set and the first 2nd set that combines 2 candidate sets And extracting as-option set.
In order to solve the above problem, a computer program according to a fifth aspect of the present invention stores an identifier for identifying an item or an identifier for identifying a category defined for each item and price information related to the identifier in association with each other. The identifier of a plurality of items or the identifiers of a plurality of categories to be related to a price information storage unit, a user or a user entity identifier for identifying a terminal device used by the user, Related set storage unit for storing together with the degree of relevance indicating the use subject identifier related to information selection, refer to the price information storage unit and the related set storage unit for the relevance level and price information of each of the identifiers to be related An identifier that satisfies the relevance condition regarding the relevance level and the price information condition regarding the price information is set as the related object. A computer program that causes a computer to function as an information selection unit that is extracted from a separate child and is selected as a selection set corresponding to a use subject identifier related to the information selection, wherein the information selection unit is used as the relevance level condition Using a related threshold, using a price threshold as the price information condition, a first selected set of identifiers whose relevance is equal to or higher than the first related threshold and whose price information is equal to or higher than the first price threshold And when the identifier is further extracted, the identifier is not included in the first selected set, and the degree of association is not less than the second association threshold smaller than the first association threshold, and A first candidate set of identifiers whose price information is greater than or equal to the first price threshold, the degree of association is greater than or equal to the first associated threshold, and the price information is less than the first price threshold A second candidate set of identifiers that are greater than or equal to two price thresholds, and a third candidate set of identifiers that have a relevance greater than or equal to the second associated threshold and price information greater than or equal to the second price threshold One candidate set of three candidate sets or a set obtained by combining the first candidate set and the second candidate set is extracted as a second selection set.
In order to solve the above problem, a computer program according to a sixth aspect of the present invention provides an identifier for identifying an item or an identifier for identifying a category defined for each item and a price corresponding to the price information associated with the identifier. For the information data and the user or user entity identifier for identifying the terminal device used by the user, the identifier of a plurality of items to be related or the identifier of a plurality of categories indicates the strength of relevance The relevance data recorded together with the relevance was acquired via the network, and the price information storage unit, the data acquisition unit stored in the related set storage unit, and the user identifier related to information selection were set as related targets. Relevance level and price information of each identifier are obtained by referring to the price information storage unit and the related set storage unit, A computer as an information selection unit that extracts an identifier satisfying the price information condition relating to the degree-of-relevance condition and the price information from the identifiers that are the related objects, and selects as a selection set corresponding to the use subject identifier related to the information selection The information selection unit uses a related threshold value as the relevance level condition, uses a price threshold value as the price information condition, and the relevance level is equal to or higher than a first related threshold value. After extracting an identifier having the price information equal to or higher than the first price threshold value as the first selected set and further extracting the identifier, the relevance degree is set for identifiers not included in the first selected set. A first candidate set of identifiers that are greater than or equal to a second associated threshold that is less than the first associated threshold and whose price information is greater than or equal to the first price threshold A second candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to a second price threshold smaller than the first price threshold, and relevance is the first Any one of the three candidate sets of the third candidate set of identifiers that are greater than or equal to two related thresholds and whose price information is greater than or equal to the second price threshold, or the first candidate set and the first A set obtained by combining the two candidate sets is extracted as a second selection set.
本発明によれば、価格の高いアイテムを比較的多く含めながらも、ユーザの購入意欲を低下させることのない推薦情報を作成することができる。 According to the present invention, it is possible to create recommendation information that does not reduce the user's willingness to purchase while including a relatively large number of high-priced items.
本発明の実施の形態であるネットワークシステムについて図面を参照して説明する。以下では、まずシステム全体構成を説明し、その後、第1実施例〜第4実施例の順番で各構成の具体例および具体的動作例について説明する。
<システム全体構成>
A network system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. Hereinafter, the overall system configuration will be described first, and then specific examples and specific operation examples of each configuration will be described in the order of the first to fourth embodiments.
<Overall system configuration>
図1は、本実施形態に係るネットワークシステム全体の構成を示すブロック図である。本図に示すように、ネットワークシステムは、アイテム等の情報を選択する情報選択装置10と、アイテム提供サーバ20と、1台以上の端末装置30(図中では30A〜30N、本実施形態では「端末装置30」と総称する)がネットワーク40を介して接続されて構成される。ここで、情報選択装置10とアイテム提供サーバ20により、端末装置30を使用するユーザに対してアイテム提供等のサービスを行なうアイテム提供システム1を構成している。ネットワーク40は、インターネットに代表される広域ネットワークとすることができる。また、端末装置30とネットワーク40との接続形態は、有線・無線を問わない。 FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the entire network system according to this embodiment. As shown in the figure, the network system includes an information selection device 10 for selecting information such as an item, an item providing server 20, and one or more terminal devices 30 (30A to 30N in the drawing, “ Terminal device 30 ”) is connected via the network 40. Here, the information selection device 10 and the item provision server 20 constitute an item provision system 1 that provides services such as item provision to the user who uses the terminal device 30. The network 40 can be a wide area network represented by the Internet. The connection form between the terminal device 30 and the network 40 may be wired or wireless.
ネットワークシステムは、図2に示すような構成としてもよい。すなわち、ネットワーク40にアイテム提供サーバ20と1台以上の端末装置30(30A〜30N)が接続され、情報選択装置10がネットワーク40とは別のネットワーク42を介してアイテム提供サーバ20と接続している構成である。この場合、ネットワーク42を介して接続された情報選択装置10とアイテム提供サーバ20により、アイテム提供システム2を構成する。ネットワーク42は、例えば、LAN(Local Area Network)等とすることができ、セキュリティ確保の観点から、端末装置30から情報選択装置10への直接的なアクセスは制限することが望ましい。 The network system may be configured as shown in FIG. That is, the item providing server 20 and one or more terminal devices 30 (30A to 30N) are connected to the network 40, and the information selecting device 10 is connected to the item providing server 20 via a network 42 different from the network 40. It is the composition which is. In this case, the item providing system 2 is configured by the information selecting device 10 and the item providing server 20 connected via the network 42. The network 42 may be a LAN (Local Area Network), for example, and it is desirable to restrict direct access from the terminal device 30 to the information selection device 10 from the viewpoint of ensuring security.
ただし、ネットワークシステムは、上記の例に限られず、種々の構成を用いることができる。例えば、情報選択装置10とアイテム提供サーバ20とを同一の装置で構成してもよいし、それぞれを複数台の装置で構成するようにしてもよい。以下では、図1に示した構成でネットワークシステムを実現した場合を例に説明する。 However, the network system is not limited to the above example, and various configurations can be used. For example, the information selection device 10 and the item providing server 20 may be configured by the same device, or each may be configured by a plurality of devices. Hereinafter, a case where a network system is realized with the configuration illustrated in FIG. 1 will be described as an example.
本実施形態におけるアイテムは、ユーザに対して提供対象となるものであり、テキスト、音声、音楽、画像、映像、プログラム等のデジタルコンテンツ、様々な物品、金融商品、不動産、人物情報、ネットワークサービス等を含めることができ、有形か無形かを問わない。また、本実施形態では、各アイテムには、アイテムを分類するための情報であるカテゴリが1つ以上定められているものとするが、カテゴリを用いないで動作することも可能である。 Items in this embodiment are to be provided to the user, and are digital contents such as text, voice, music, images, videos, programs, various goods, financial products, real estate, personal information, network services, etc. Whether tangible or intangible. In this embodiment, one or more categories, which are information for classifying items, are defined for each item. However, it is possible to operate without using a category.
以下、上記構成のネットワークシステムについての実施例を説明する。各実施例について同じブロックについては同じ符号を付すものとし、同じブロックで動作が異なる場合は、第2実施例について「b」、第3実施例について「c」、第4実施例について「d」を符号の末尾に付加して説明する。 Hereinafter, embodiments of the network system having the above-described configuration will be described. In each embodiment, the same block is denoted by the same reference numeral, and when the operation is different in the same block, “b” for the second embodiment, “c” for the third embodiment, “d” for the fourth embodiment. Is added to the end of the reference numerals for explanation.
<情報選択装置> <Information selection device>
図3は、第1実施例における情報選択装置10の構成を示すブロック図である。本図に示すように情報選択装置10は、アイテム属性格納部101と、利用履歴格納部102と、価格情報格納部103と、関連度算出部104と、関連集合格納部105と、情報選択部107と、推薦情報格納部108と、送受信部109と、制御部110とを備えて構成されている。また、情報選択装置10には、情報選択装置10の管理者向けに必要な情報を表示するための表示装置120と、管理者が操作を行なうためのキーボード、マウス等の入力装置130とが接続されている。 FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the information selection device 10 in the first embodiment. As shown in the figure, the information selection device 10 includes an item attribute storage unit 101, a usage history storage unit 102, a price information storage unit 103, a relevance calculation unit 104, a related set storage unit 105, and an information selection unit. 107, a recommendation information storage unit 108, a transmission / reception unit 109, and a control unit 110. Also connected to the information selection device 10 are a display device 120 for displaying information necessary for the administrator of the information selection device 10 and an input device 130 such as a keyboard and a mouse for operation by the administrator. Has been.
情報選択装置10は、CPU、RAM、ROM、HDD(ハードディスクドライブ)、ネットワークインタフェース等を備える一般的なコンピュータを用いて構成することができる。すなわち、一般的なコンピュータは、以下で説明するような処理を行なうためのコンピュータプログラムを実行することにより、情報選択装置10として機能することができるようになる。 The information selection device 10 can be configured using a general computer having a CPU, RAM, ROM, HDD (hard disk drive), network interface, and the like. That is, a general computer can function as the information selection device 10 by executing a computer program for performing processing as described below.
また、上述のように、情報選択装置10を複数台のコンピュータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、情報選択装置10のある処理ブロックに相当するコンピュータを複数台用いて、すなわち、同じ処理ブロックを備える複数台のコンピュータを用いて分散処理を行なうようにしてもよい。また、情報選択装置10の一部の処理ブロックをあるコンピュータで実施し、他の処理ブロックを別のコンピュータで実施する形態で分散処理を行なってもよい。 Further, as described above, the information selection device 10 may be configured using a plurality of computers. For example, in order to distribute the load, the distributed processing may be performed using a plurality of computers corresponding to a certain processing block of the information selection device 10, that is, using a plurality of computers including the same processing block. . Alternatively, distributed processing may be performed in a form in which some processing blocks of the information selection device 10 are implemented by a computer and other processing blocks are implemented by another computer.
アイテム属性格納部101は、アイテムに関する情報が記録されたアイテム情報テーブル101Aと、カテゴリに関する情報が記録されたカテゴリ情報テーブル101Bとを格納している。 The item attribute storage unit 101 stores an item information table 101A in which information about items is recorded and a category information table 101B in which information about categories is recorded.
図4(a)は、アイテム情報テーブル101Aの一例を示している。本図に示すように、アイテム情報テーブル108Aは、アイテム識別子(アイテムID)と、アイテム属性情報とを対応させたテーブルである。アイテム属性情報は、アイテムの「タイトル(名称)」「カテゴリ識別子」「説明情報」「アイテム時期情報」などで構成されている。 FIG. 4A shows an example of the item information table 101A. As shown in the figure, the item information table 108A is a table in which item identifiers (item IDs) are associated with item attribute information. The item attribute information is composed of an item “title (name)”, “category identifier”, “description information”, “item time information”, and the like.
図4(b)は、カテゴリ情報テーブル101Bの一例を示している。本図に示すように、カテゴリ情報テーブル108Bは、カテゴリ識別子(カテゴリID)とカテゴリ属性情報とを対応させたテーブルである。カテゴリ属性情報は、「カテゴリ名」「カテゴリ説明」などで構成されている。2つのテーブルに存在する「カテゴリ識別子」を介して、アイテム情報テーブル101Aのアイテム情報とカテゴリ情報テーブル101Bのカテゴリ情報とを関連付けることができる。 FIG. 4B shows an example of the category information table 101B. As shown in this figure, the category information table 108B is a table in which category identifiers (category IDs) and category attribute information are associated with each other. The category attribute information includes “category name”, “category description”, and the like. The item information in the item information table 101A and the category information in the category information table 101B can be associated with each other via “category identifiers” that exist in the two tables.
ここで、カテゴリとは、アイテムを所定の基準で分類した情報であり、1つのアイテムについて1個以上設定される。カテゴリは、例えば、アイテムの「クリエイター(作成者)」とすることができる。なお「クリエイター」は、アイテムの制作者、監督、プロデューサー、執筆者、作曲者、作詞者、演奏者、出演者等である。 Here, the category is information obtained by classifying items according to a predetermined standard, and one or more items are set for one item. The category can be, for example, an item “creator”. “Creators” are item producers, directors, producers, writers, composers, songwriters, performers, performers, and the like.
また、アイテムが音楽コンテンツの場合、「ロック」「ジャズ」「クラシック」「フォーク」等のジャンル情報をカテゴリとすることができ、アイテムが映画の場合、「SF」「アクション」「コメディ」「アニメ」「サスペンス」等のジャンル情報をカテゴリとすることができる。さらには、「日本」「アメリカ」「イギリス」など作成者の国や地域を用いた分類情報や、「癒し系」「エキサイティング」「ドラマティック」といったアイテムの雰囲気やムードを示す情報をカテゴリとして用いてもよい。 Also, if the item is music content, genre information such as “Rock”, “Jazz”, “Classic”, “Folk”, etc. can be set as a category, and if the item is a movie, “SF”, “Action”, “Comedy”, “Animation” Genre information such as “Suspense” can be used as a category. In addition, classification information using the country or region of the creator such as “Japan”, “USA”, “UK”, and information indicating the atmosphere and mood of items such as “healing”, “exciting”, “dramatic” are used as categories. Also good.
アイテム属性情報の「説明情報」は、アイテムのあらすじや要約、制作された背景説明などの情報である。「アイテム時期情報」は、アイテムの作成された時期(時点)を示す情報である。ただし、アイテム提供サーバ20にアイテムが登録された時期や、アイテムが提供開始された時期を用いてもよい。本実施形態では、時期(時点)の表現形式として、「2010年1月1日」などの日付を用いるが、他の表現形式を用いてもよい。例えば、「2010年1月1日 10時15分20秒」などの秒単位までの日時でもよいし、ミリ秒単位までの日時でもよい。あるいは、「2010年1月」などの月単位の表現形式でも、「2010年 1Q」などの四半期単位の表現形式でも、「2010年」などの年単位の表現形式でも、「2000年代」などの年単位より大まかな年代の表現形式でもよい。 The “description information” of the item attribute information is information such as an item summary and summary, a produced background explanation, and the like. “Item time information” is information indicating a time (time) when an item is created. However, the time when the item is registered in the item providing server 20 or the time when the item starts to be provided may be used. In this embodiment, a date such as “January 1, 2010” is used as the expression format of the time (time), but other expression formats may be used. For example, a date and time up to a second unit such as “January 1, 2010 10:15:20” or a date up to a millisecond unit may be used. Alternatively, a monthly expression format such as “January 2010”, a quarterly expression format such as “2010 1Q”, an annual expression format such as “2010”, “2000s”, etc. The expression format may be a rough age than the year unit.
アイテム情報テーブル101Aのアイテム属性情報においては、1つのアイテムに同じ種類の属性項目が複数存在していてもよい。例えば、1つのアイテムに、「クリエイター1」「クリエイター2」「クリエイター3」「ジャンル1」「ジャンル2」の合計5つのカテゴリが設定されていてもよい。もちろん、ここで挙げたアイテム属性情報とカテゴリ属性情報は、あくまでも例示であり、上記に限定される訳ではない。例えば、アイテム属性情報に「サイズ」や「色」などの属性項目を用いてもよい。 In the item attribute information of the item information table 101A, a plurality of attribute items of the same type may exist for one item. For example, a total of five categories of “Creator 1”, “Creator 2”, “Creator 3”, “Genre 1”, and “Genre 2” may be set for one item. Of course, the item attribute information and the category attribute information given here are merely examples, and are not limited to the above. For example, attribute items such as “size” and “color” may be used in the item attribute information.
なお、情報選択装置10が、必要に応じてアイテム提供サーバ20の後述するアイテム格納部202からアイテム情報およびカテゴリ情報を取得できるようにして、アイテム属性格納部101を省略することも可能である。 Note that the item attribute storage unit 101 can be omitted by enabling the information selection device 10 to acquire item information and category information from an item storage unit 202 (described later) of the item providing server 20 as necessary.
送受信部109は、ネットワーク40(図2の構成の場合は、さらにネットワーク42)を介して、アイテム提供サーバ20または端末装置30との間でデータを送受信する処理を行なう。 The transmission / reception unit 109 performs a process of transmitting / receiving data to / from the item providing server 20 or the terminal device 30 via the network 40 (in the case of the configuration of FIG. 2, the network 42).
制御部110は、情報選択装置10の全体の制御を行なうための種々の処理を行なう。例えば、後述するように、アイテム提供サーバ20または端末装置30から送信される利用リクエストを、送受信部109を介して受信し、利用リクエストに含まれるユーザ識別子とアイテム識別子とを対応させて、利用履歴情報として利用履歴格納部102に格納させる。 The control unit 110 performs various processes for performing overall control of the information selection device 10. For example, as will be described later, the usage request transmitted from the item providing server 20 or the terminal device 30 is received via the transmission / reception unit 109, and the usage history is associated with the user identifier and the item identifier included in the usage request. The information is stored in the usage history storage unit 102 as information.
利用履歴格納部102は、ユーザのアイテム利用履歴情報を記録するアイテム利用履歴テーブル102Aを格納している。アイテム利用は、ユーザからの利用リクエストに対してアイテム提供サーバ20がアイテムを提供することにより実行される。ただし、アイテム利用は、購入を伴う提供に限られず、アイテムに関する情報の閲覧、視聴等を含めるようにしてもよい。 The usage history storage unit 102 stores an item usage history table 102A that records user item usage history information. Item use is executed by the item providing server 20 providing an item in response to a use request from a user. However, item usage is not limited to provision accompanied by purchase, but may include browsing, viewing, and the like of information related to items.
アイテム利用履歴テーブル102Aは、利用履歴情報の格納形態として、種々の格納形態を採用することができる。例えば、図5(a)のアイテム利用履歴テーブル102A−1に示すように、利用主体識別子とアイテム識別子とを関連付けて格納することができる。ここで、「利用主体識別子」は、端末装置30を利用するユーザを一意に識別するユーザ識別子、または端末装置30を一意に識別するための端末識別子であり、ユーザ識別子と端末識別子とを合わせた概念である。本実施形態では、ユーザ識別子を用いてユーザを識別するものとするが、端末装置30として携帯電話を用いた場合等には、端末装置30との接続時に取得可能な端末識別子を用いるようにしてもよい。 The item usage history table 102A can adopt various storage forms as storage forms of the usage history information. For example, as shown in the item use history table 102A-1 in FIG. 5A, the use subject identifier and the item identifier can be stored in association with each other. Here, the “user entity identifier” is a user identifier that uniquely identifies a user who uses the terminal device 30, or a terminal identifier for uniquely identifying the terminal device 30, and the user identifier and the terminal identifier are combined. It is a concept. In the present embodiment, a user identifier is used to identify a user. However, when a mobile phone is used as the terminal device 30, a terminal identifier that can be acquired when connecting to the terminal device 30 is used. Also good.
本例では、1つの利用リクエストが、テーブルの1行に対応している。テーブルの1行目と4行目がともに「UserID−1」と「ItemID−3」の組み合わせであることから分かるように、利用主体識別子とアイテム識別子の組み合わせが同じであっても、利用リクエストごとにテーブル行のデータを追加して格納している。このため、アイテム識別子が示すアイテムごとの利用回数、およびアイテムごとの利用ユーザ数を他の処理部が容易にカウントすることができる。なお、1つの利用リクエストに複数のアイテム識別子が含まれている場合は、アイテム識別子の数だけのテーブル行を割り当てて格納する。 In this example, one usage request corresponds to one row of the table. As can be seen from the combination of “UserID-1” and “ItemID-3” in the first and fourth rows of the table, each usage request has the same combination of the main subject identifier and item identifier. The table row data is added to and stored. For this reason, other processing units can easily count the number of uses for each item indicated by the item identifier and the number of users used for each item. When a plurality of item identifiers are included in one usage request, as many table rows as the number of item identifiers are allocated and stored.
図5(b)に示すアイテム利用履歴テーブル102A−2は、利用主体識別子とアイテム識別子と利用時期情報とを関連付けて格納する格納形態例である。図5(a)に示したアイテム利用履歴テーブル102A−1と同様に、1つの利用リクエストが、テーブルの1行に対応している。利用リクエストに利用時期情報が含まれている場合は、その情報を取り出して利用時期情報として格納する。利用リクエストに利用時期情報が含まれていない場合は、制御部110に内蔵等されている時計を用いて、情報選択装置10が利用リクエストを受信した時期(時点)を利用時期情報として格納する。 The item usage history table 102A-2 illustrated in FIG. 5B is an example of a storage form in which a usage subject identifier, an item identifier, and usage time information are stored in association with each other. Similar to the item usage history table 102A-1 shown in FIG. 5A, one usage request corresponds to one row of the table. If usage time information is included in the usage request, the information is extracted and stored as usage time information. When the use request does not include use time information, the time (time point) when the information selection device 10 receives the use request is stored as use time information using a clock incorporated in the control unit 110 or the like.
本実施形態では、利用時期情報の表現形式として、「2010年1月1日 10時15分20秒」などの秒単位までの日時を用いるが、それ以外にも、ミリ秒単位までの日時、日単位までの日付、月単位、年単位など種々の形式を用いることができる。なお、利用リクエストの中に、ユーザのアイテムに対する評価値(好き=3、どちらでもない=2、嫌い=1、などの好き嫌いの度合いを示す数値)を含ませた上で、利用主体識別子とアイテム識別子と利用時期情報と評価値とを関連付けてアイテム利用履歴テーブル102A−2に格納するようにしてもよい。 In this embodiment, the date and time up to the second unit such as “January 1, 2010 10:15:20” is used as the expression format of the usage time information. Various formats such as date up to the day, month, year can be used. In addition, after including an evaluation value for a user's item (a numerical value indicating the degree of likes / dislikes such as likes = 3, neither = 2, dislikes = 1) in the use request, the use subject identifier and the item The identifier, use time information, and evaluation value may be associated with each other and stored in the item use history table 102A-2.
図5(c)に示すアイテム利用履歴テーブル102A−3は、利用時期情報を省略し、利用主体識別子とアイテム識別子と利用回数とを関連付けた格納形態例である。後述するように、関連度算出部104において、利用時期情報を用いない場合は、アイテム利用履歴テーブル102A−3を用いることで利用履歴格納部102の記憶容量を削減することができる。また、利用リクエストの中に、ユーザのアイテムに対する評価値が含まれる場合は、利用主体識別子とアイテム識別子と利用回数と最新の評価値とを関連付けてアイテム利用履歴テーブル102A−3に格納するようにしてもよい。 The item usage history table 102A-3 illustrated in FIG. 5C is an example of a storage form in which the usage time information is omitted and the usage subject identifier, the item identifier, and the usage count are associated with each other. As will be described later, in the relevance calculation unit 104, when the usage time information is not used, the storage capacity of the usage history storage unit 102 can be reduced by using the item usage history table 102A-3. When the usage request includes an evaluation value for the user's item, the usage subject identifier, the item identifier, the usage count, and the latest evaluation value are associated and stored in the item usage history table 102A-3. May be.
なお、図5(c)に示すアイテム利用履歴テーブル102A−3では、利用時期情報を格納していないが、あるユーザがあるアイテムを利用した最新の利用時期情報を格納してもよい。すなわち、利用主体識別子とアイテム識別子と利用回数と最新の利用時期情報とを関連付けて格納してもよい。あるいは、利用主体識別子とアイテム識別子と利用回数と最初の(最も古い)利用時期情報とを関連付けて格納してもよい。 In the item use history table 102A-3 shown in FIG. 5C, the use time information is not stored, but the latest use time information using a certain user may be stored. That is, the use subject identifier, the item identifier, the number of uses, and the latest use time information may be stored in association with each other. Alternatively, the use subject identifier, the item identifier, the number of uses, and the first (oldest) use time information may be stored in association with each other.
また、利用履歴格納部102には、アイテム利用履歴テーブル102Aに加え、図5(d)に示すようなカテゴリ利用履歴テーブル102Bを格納するようにしてもよい。カテゴリ利用履歴テーブル102Bは、利用主体識別子とカテゴリ識別子と利用時期情報とを関連付けたテーブルである。この場合、制御部110は、ユーザからの利用リクエストに際し、アイテム属性格納部101のアイテム情報テーブル101Aを参照して、利用リクエストのアイテム識別子に対応するカテゴリ識別子を特定し、カテゴリ利用履歴テーブル102Bに格納する。カテゴリ利用履歴テーブル102Bを格納しておくと、後述するように、アイテム推薦形式およびカテゴリ推薦形式に対応する関連集合を作成する際(図14のステップS400)に、効率よく処理が行なえる場合がある。 The usage history storage unit 102 may store a category usage history table 102B as shown in FIG. 5D in addition to the item usage history table 102A. The category use history table 102B is a table in which a use subject identifier, a category identifier, and use time information are associated with each other. In this case, upon the usage request from the user, the control unit 110 refers to the item information table 101A of the item attribute storage unit 101, identifies the category identifier corresponding to the item identifier of the usage request, and stores it in the category usage history table 102B. Store. If the category usage history table 102B is stored, as will be described later, when a related set corresponding to the item recommendation format and the category recommendation format is created (step S400 in FIG. 14), processing may be performed efficiently. is there.
価格情報格納部103は、アイテムの価格情報を記録したアイテム価格情報テーブル103Aと、カテゴリの価格情報を記録したカテゴリ価格情報テーブル103Bとを格納している。図6(a)は、アイテム価格情報テーブル103Aの一例を示している。本図に示すように、アイテム価格情報テーブル103Aは、アイテム識別子と、価格情報とを対応付けて格納する。アイテムの価格情報は、そのアイテムの価格である。ただし、必ずしも円、ドル、ユーロといった実際の通貨に基づく価格である必要はない。例えば、本実施形態に係るアイテム提供サービスや、提携している関連サービスで使用できる独自のポイントサービスの値であってもよい。なお、本図の例から分かるように、価格情報(価格)が「0円」である無料のアイテムが存在してもよい。また本図に示すように、価格の安い順にアイテムを格納してもよいし、高い順に格納してもよい。もちろんアイテム識別子の順番に格納してもよい。 The price information storage unit 103 stores an item price information table 103A in which item price information is recorded, and a category price information table 103B in which category price information is recorded. FIG. 6A shows an example of the item price information table 103A. As shown in the figure, the item price information table 103A stores an item identifier and price information in association with each other. The price information of the item is the price of the item. However, the price is not necessarily based on the actual currency such as yen, dollar, or euro. For example, the value may be a value of an original point service that can be used in the item providing service according to the present embodiment or a related service that is affiliated. As can be seen from the example in the figure, there may be a free item whose price information (price) is “0 yen”. Moreover, as shown to this figure, an item may be stored in order with a low price, and may be stored in order with a high price. Of course, you may store in the order of an item identifier.
図6(b)は、カテゴリ価格情報テーブル103Bの一例を示している。本図に示すように、カテゴリ価格情報テーブル103Bは、カテゴリ識別子と、価格情報とを対応付けて格納する。カテゴリの価格情報は、そのカテゴリに属する各アイテムの価格の合計値または代表値とすることができる。価格の代表値は、例えば、そのカテゴリに属するアイテムの価格の平均値、中央値、最頻値、四分位値、最大値、最小値などである。 FIG. 6B shows an example of the category price information table 103B. As shown in the figure, the category price information table 103B stores category identifiers and price information in association with each other. The price information of a category can be a total value or a representative value of prices of items belonging to the category. The representative value of the price is, for example, the average value, median value, mode value, quartile value, maximum value, minimum value, etc. of the items belonging to the category.
図6(b)に示したカテゴリ価格情報テーブル103Bでは、そのカテゴリに属するアイテムの価格の合計値をカテゴリの価格情報としている。なお本図から分かるように、価格が「0円」であるカテゴリ(そのカテゴリに属するアイテムがすべて無料)が存在してもよい。またカテゴリ識別子を格納する場合も、価格の安い順または高い順にアイテムを格納してもよい。なお、価格情報をアイテム属性格納部101に記録するようにして、価格情報格納部103を省略してもよい。 In the category price information table 103B shown in FIG. 6B, the total value of the prices of items belonging to the category is used as the category price information. As can be seen from the figure, there may be a category whose price is “0 yen” (all items belonging to the category are free). Also, when storing category identifiers, items may be stored in order from the lowest price or the highest price. The price information storage unit 103 may be omitted by recording price information in the item attribute storage unit 101.
推薦情報格納部108は、情報選択部107で選択された推薦情報を記録する推薦情報テーブルを格納する。推薦情報は、利用主体識別子と、それに関連する識別子(以下「関連識別子」と称する)とを対応させた情報である。ここで、関連識別子としては、アイテム識別子またはカテゴリ識別子を用いることができる。すなわち、推薦情報格納部108は、図7(a)、図7(b)に示すような2種類の推薦情報テーブルを格納する。 The recommendation information storage unit 108 stores a recommendation information table that records the recommendation information selected by the information selection unit 107. The recommendation information is information in which a use subject identifier is associated with an identifier related thereto (hereinafter referred to as “related identifier”). Here, an item identifier or a category identifier can be used as the related identifier. That is, the recommendation information storage unit 108 stores two types of recommendation information tables as shown in FIGS. 7A and 7B.
図7(a)は、関連識別子をアイテム識別子(関連アイテム識別子)とし、利用主体識別子と関連アイテム識別子と推薦順位とを対応させて格納したアイテム推薦情報テーブル108Aの例を示している。関連アイテム識別子は、利用主体識別子と関連するアイテムの識別子である。以下では、利用主体識別子に対して関連アイテム識別子に対応するアイテムを推薦する形式を「アイテム推薦形式」と称する。 FIG. 7A shows an example of the item recommendation information table 108A in which the related identifier is an item identifier (related item identifier), and the use subject identifier, the related item identifier, and the recommendation order are stored in association with each other. The related item identifier is an identifier of an item related to the use subject identifier. Hereinafter, a format for recommending an item corresponding to a related item identifier with respect to a use subject identifier is referred to as an “item recommendation format”.
アイテム推薦情報テーブル108Aでは、1つの利用主体識別子に、1つ以上の関連アイテム識別子が対応付けられている。「UserID−1」に対応する関連アイテムはN1個格納されており、「UserID−2」に対応する関連アイテムはN2個格納されている。ここで、N1とN2は同じであっても、異なっていてもよい。すなわち、利用主体識別子ごとの関連識別子の個数がすべて同じであってもよいし、利用主体識別子ごとに関連識別子の個数が異なっていてもよい。 In the item recommendation information table 108A, one or more related item identifiers are associated with one user entity identifier. N1 related items corresponding to “UserID-1” are stored, and N2 related items corresponding to “UserID-2” are stored. Here, N1 and N2 may be the same or different. That is, the number of related identifiers for each use subject identifier may be the same, or the number of related identifiers may be different for each use subject identifier.
推薦順位は、利用主体識別子ごとに関連アイテムを推薦する順位を示しており、ここでは番号が小さいほど優先順位が高く、優先的にユーザに提示されるものとする。本図では、各々の利用主体識別子に対して、推薦順位の高い順に関連識別子(関連アイテム識別子)を格納しているが、推薦順位と対応付けて関連識別子を格納する場合は、適当な順序で格納してもよい。 The recommendation order indicates the order in which the related item is recommended for each use subject identifier. Here, the smaller the number is, the higher the priority is, and it is preferentially presented to the user. In this figure, for each user entity identifier, related identifiers (related item identifiers) are stored in descending order of recommendation order. However, when related identifiers are stored in association with recommendation ranks, in an appropriate order. It may be stored.
なお、推薦順位の代わりに、数値が大きいほど優先順位が高く、優先的にユーザに提示されるような推薦度を格納するようにしてもよい。また、各推薦情報テーブルにおいて推薦順位を省略してもよい。この場合は、各推薦情報テーブルにおいて、利用主体識別子ごとに推薦順位の高い順、または推薦順位の低い順に関連識別子を格納すればよい。すなわち、ある利用主体識別子に対する関連識別子の推薦順位の情報を、関連識別子の格納順序(格納位置)に持たせてもよい。あるいは、記録された関連識別子をすべて同じ順位として扱ったり、各推薦情報テーブルを読み出す際に、ランダムに推薦順位を付与してもよい。 Instead of the recommendation order, the higher the numerical value, the higher the priority order, and the recommendation degree that is preferentially presented to the user may be stored. The recommendation order may be omitted in each recommendation information table. In this case, in each recommendation information table, the related identifiers may be stored in descending order of recommendation order or in descending order of recommendation order for each use subject identifier. That is, information on the recommendation order of related identifiers for a certain user entity identifier may be provided in the storage order (storage position) of related identifiers. Alternatively, all the recorded related identifiers may be treated as the same rank, or the recommendation rank may be randomly assigned when reading each recommendation information table.
図7(b)は、関連識別子をカテゴリ識別子(関連カテゴリ識別子)とし、利用主体識別子と関連カテゴリ識別子と推薦順位とを対応させて格納したカテゴリ推薦情報テーブル108Bの例を示している。関連カテゴリ識別子は、利用主体識別子と関連するカテゴリの識別子である。以下では、利用主体識別子に対して関連カテゴリ識別子に対応するカテゴリを推薦する形式を「カテゴリ推薦形式」と称する。カテゴリ推薦形式は、例えば、ユーザにクリエイター(アイテムの作成者)やジャンルに関する推薦情報を提供する場合に用いることができる。 FIG. 7B shows an example of a category recommendation information table 108B in which a related identifier is a category identifier (related category identifier), and a use subject identifier, a related category identifier, and a recommendation rank are stored in association with each other. The related category identifier is an identifier of a category related to the use subject identifier. Hereinafter, a format for recommending a category corresponding to a related category identifier with respect to a use subject identifier is referred to as a “category recommendation format”. The category recommendation format can be used, for example, when providing recommendation information related to creators (item creators) and genres to users.
推薦順位は、アイテム推薦情報テーブル108Aと同様な意味であり、同様に推薦順位の格納を省略することも可能である。 The recommendation order has the same meaning as that of the item recommendation information table 108A, and it is also possible to omit the recommendation order storage.
以下では、アイテム推薦情報テーブル108Aを用いた情報提供(アイテム推薦形式)とカテゴリ推薦情報テーブル108Bを用いた情報提供(カテゴリ推薦形式)とを両方実施する場合を例にして説明するが、これらのうちの一方のみを実施するようにしてもよい。その場合、必要な種類の推薦情報テーブルのみ格納すればよい。 In the following, a case where both information provision (item recommendation format) using the item recommendation information table 108A and information provision (category recommendation format) using the category recommendation information table 108B will be described as an example. Only one of them may be implemented. In that case, only the necessary type of recommendation information table need be stored.
関連度算出部104は、利用履歴格納部102に格納されたデータを用いて、上述した「アイテム推薦形式」「カテゴリ推薦形式」に対応する2種類の関連度を算出して関連集合を作成し、関連集合格納部105に格納させる。 The degree-of-association calculation unit 104 uses the data stored in the usage history storage unit 102 to calculate two types of degrees of association corresponding to the above-mentioned “item recommendation format” and “category recommendation format” to create a related set. And stored in the related set storage unit 105.
関連集合格納部105は、利用主体識別子と、関連識別子と、関連度とを対応させた関連度テーブル105A/105Bを格納する。関連度とは、利用主体識別子と関連識別子との関連性の高さを示す数値であり、利用主体識別子に対応するユーザが関連識別子に係るアイテムまたはカテゴリを好む程度を予測した数値である。 The related set storage unit 105 stores a relevance level table 105 </ b> A / 105 </ b> B that associates a use subject identifier, a related identifier, and a relevance level. The degree of association is a numerical value indicating the degree of relevance between the use subject identifier and the related identifier, and is a value that predicts the degree to which the user corresponding to the use subject identifier likes the item or category related to the related identifier.
図8は、関連度テーブル105A/105Bの一例を示している。関連度テーブル105A、105Bに格納されている、ある1つの利用主体識別子に対応する関連識別子の集合をその利用主体識別子の関連集合と称する。 FIG. 8 shows an example of the association degree table 105A / 105B. A set of related identifiers corresponding to a certain usage subject identifier stored in the association degree tables 105A and 105B is referred to as a related set of usage subject identifiers.
上述したように、関連識別子は、アイテム識別子またはカテゴリ識別子であり、それぞれに応じて、2種類の格納形式があるが、本図では簡略化して示している。以下では、利用主体識別子と関連アイテム識別子との関連度を関連度テーブル105Aに記録し、利用主体識別子と関連カテゴリ識別子との関連度を関連度テーブル105Bに記録するものとする。 As described above, the related identifier is an item identifier or a category identifier, and there are two types of storage formats depending on the identifier. In the following, it is assumed that the degree of association between the use subject identifier and the related item identifier is recorded in the degree of association table 105A, and the degree of association between the use subject identifier and the related category identifier is recorded in the degree of association table 105B.
本図の例では、利用主体識別子「UserID−1」に対応する関連識別子をL1個、利用主体識別子「UserID−2」に対応する関連識別子をL2個格納している。ここで、L1とL2は同じであっても、異なっていてもよい。すなわち、すべての利用主体識別子に対して同じ数の関連識別子を格納してもよいし、利用主体識別子ごとに異なる数の関連識別子を格納してもよい。また、関連度算出部104で関連度が算出された利用主体識別子と関連識別子の組み合わせをすべて格納してもよいし、利用主体識別子との関連度の高い関連識別子のみを関連集合として格納してもよい。一部のみを格納することにより、関連集合格納部105記憶容量を削減することができる。また、本図に示すように、利用主体識別子ごとに、関連度の大きい順に関連識別子を格納してもよい。 In the example of this figure, L1 associated identifiers corresponding to the user entity identifier “UserID-1” and L2 associated identifiers corresponding to the user entity identifier “UserID-2” are stored. Here, L1 and L2 may be the same or different. That is, the same number of related identifiers may be stored for all the user entity identifiers, or different numbers of related identifiers may be stored for each user entity identifier. In addition, all combinations of usage subject identifiers and association identifiers whose association degrees are calculated by the association degree calculation unit 104 may be stored, or only association identifiers having a high degree of association with the utilization entity identifiers are stored as association sets. Also good. By storing only a part, the storage capacity of the related set storage unit 105 can be reduced. Further, as shown in the figure, the association identifiers may be stored in descending order of the degree of association for each use subject identifier.
関連集合の要素数(関連識別子の数)は、基本的には複数であるが、要素数が「1」の関連集合が存在していてもよい。ただし、少なくとも1つ以上の関連集合の要素数は「2」以上である必要がある。なお、情報選択装置10以外の他の装置で算出された関連集合および関連度を関連度テーブル105A、105Bに記録してもよく、その場合は関連度算出部104を省略することができる。 The number of elements in the related set (the number of related identifiers) is basically plural, but there may be a related set having the number of elements of “1”. However, the number of elements in at least one related set needs to be “2” or more. Note that the relation set and the degree of association calculated by a device other than the information selection device 10 may be recorded in the degree-of-association tables 105A and 105B. In this case, the degree-of-association calculation unit 104 can be omitted.
情報選択部107は、価格情報格納部103のアイテム価格情報テーブル103A、カテゴリ価格情報テーブル103Bに格納された価格情報と、関連集合格納部105の関連度テーブル105A、105Bに格納された関連度とを用いて、関連集合格納部105の関連度テーブル105A、105Bに格納された利用主体識別子ごとに関連識別子を選択し、その選択された関連識別子と利用主体識別子との組み合わせを推薦情報として、推薦情報格納部108の各推薦情報テーブル108A、108Bに格納する。
<アイテム提供サーバ>
The information selection unit 107 includes the price information stored in the item price information table 103A and the category price information table 103B of the price information storage unit 103, and the relevance levels stored in the relevance level tables 105A and 105B of the related set storage unit 105. Is used to select a related identifier for each use subject identifier stored in the relevance tables 105A and 105B of the related set storage unit 105, and a combination of the selected related identifier and the use subject identifier is recommended as recommendation information. The recommended information tables 108A and 108B of the information storage unit 108 are stored.
<Item provision server>
アイテム提供サーバ20は、端末装置30からの要求に応じて、アイテムおよびアイテムに関する情報を提供する装置である。図9は、アイテム提供サーバ20の構成を示すブロック図である。本図に示すように、アイテム提供サーバ20は、ユーザ管理部201と、アイテム格納部202と、データ格納部203と、送受信部204と、制御部205とを備えて構成されている。 The item providing server 20 is an apparatus that provides an item and information related to the item in response to a request from the terminal device 30. FIG. 9 is a block diagram illustrating a configuration of the item providing server 20. As shown in the figure, the item providing server 20 includes a user management unit 201, an item storage unit 202, a data storage unit 203, a transmission / reception unit 204, and a control unit 205.
アイテム提供サーバ20は、CPU、RAM、ROM、HDD(ハードディスクドライブ)、ネットワークインタフェース等を備える一般的なコンピュータを用いて構成することができる。すなわち、一般的なコンピュータは、以下で説明するような処理を行なうためのプログラムを実行することにより、アイテム提供サーバ20として機能することができるようになる。 The item providing server 20 can be configured using a general computer having a CPU, RAM, ROM, HDD (hard disk drive), network interface, and the like. That is, a general computer can function as the item providing server 20 by executing a program for performing processing as described below.
送受信部204は、ネットワーク40(図2の構成の場合は、さらにネットワーク42)を介して情報選択装置10および端末装置30との間でデータを送受信する処理を行なう。制御部205は、アイテム提供サーバ20の全体の制御を行なう。 The transmission / reception unit 204 performs processing for transmitting / receiving data between the information selection device 10 and the terminal device 30 via the network 40 (in the case of the configuration of FIG. 2, the network 42). The control unit 205 controls the entire item providing server 20.
ユーザ管理部201は、端末装置30を利用するユーザを一意に識別するユーザ識別子、または端末装置30を一意に識別するための端末識別子である利用主体識別子を少なくとも格納している。 アイテム提供サーバ20は、例えば、ユーザにアイテム利用を開始させるに先立ち、入会処理等を行なって、入会処理の終了した利用主体識別子をユーザ管理部201に格納する。また、必要に応じて、利用主体識別子に対応させて、ログイン名、パスワード、氏名、生年月日、連絡先、決済方法等のユーザ属性情報をユーザ管理部201に格納するようにしてもよい。 The user management unit 201 stores at least a user identifier that uniquely identifies a user who uses the terminal device 30 or a user entity identifier that is a terminal identifier for uniquely identifying the terminal device 30. The item providing server 20 performs, for example, an enrollment process before the user starts using the item, and stores the use subject identifier for which the enrollment process has been completed in the user management unit 201. Further, if necessary, user attribute information such as a login name, password, name, date of birth, contact address, and payment method may be stored in the user management unit 201 in association with the use subject identifier.
アイテム格納部202は、アイテム提供サーバ20が提供するアイテムに関する情報を格納する。アイテム格納部202は、情報選択装置10のアイテム属性格納部101と同様な情報を格納する。ただし、アイテムが有体の物品ではなく、デジタルコンテンツ等であって、ネットワーク40を介して端末装置30に配信可能である場合には、アイテム属性格納部101のデータに加えて、アイテム識別子と、アイテム本体(デジタルコンテンツ等のデータ)とを対応させて格納する。 The item storage unit 202 stores information related to items provided by the item providing server 20. The item storage unit 202 stores the same information as the item attribute storage unit 101 of the information selection device 10. However, if the item is not a tangible article but digital content or the like and can be distributed to the terminal device 30 via the network 40, in addition to the data in the item attribute storage unit 101, an item identifier, The item main body (data such as digital contents) is stored in correspondence.
なお、制御部205は、アイテム格納部202が更新されるごと、または所定のスケジュールに基づいて、アイテム格納部202のデータを、送受信部204を介して情報選択装置10に送信し、アイテム属性格納部101に格納させるようにしてもよい。また逆に制御部205は、情報選択装置10から送信されるアイテム属性格納部101のデータを受信し、アイテム格納部202に格納させるようにしてもよい。あるいは、情報選択装置10からアイテム提供サーバ20にアイテム属性情報を要求するメッセージを送信するようにし、制御部205が、それに応じたデータをアイテム格納部202から読み出して、送受信部204を介して情報選択装置10に送信するようにしてもよい。 Note that the control unit 205 transmits the data in the item storage unit 202 to the information selection device 10 via the transmission / reception unit 204 every time the item storage unit 202 is updated or based on a predetermined schedule, and stores the item attributes. You may make it store in the part 101. FIG. Conversely, the control unit 205 may receive the data of the item attribute storage unit 101 transmitted from the information selection device 10 and store it in the item storage unit 202. Alternatively, a message requesting item attribute information is transmitted from the information selection device 10 to the item providing server 20, and the control unit 205 reads the data corresponding to the message from the item storage unit 202 and transmits the information via the transmission / reception unit 204. You may make it transmit to the selection apparatus 10. FIG.
データ格納部203は、様々なデータを格納することができる。例えば、情報選択装置10の推薦情報格納部108に格納されたデータをコピーしてデータ格納部203に格納することができる。この場合、端末装置30は、アイテム提供サーバ20から推薦情報を受信することができるので、情報選択装置10の処理負荷を低減することができる。また、情報選択装置10の利用履歴格納部102と同様なデータを格納してもよい。この場合、情報選択装置10からデータ格納部203を参照できるようにして、情報選択装置10の利用履歴格納部102を省略することも可能である。
<端末装置>
The data storage unit 203 can store various data. For example, the data stored in the recommended information storage unit 108 of the information selection device 10 can be copied and stored in the data storage unit 203. In this case, since the terminal device 30 can receive the recommendation information from the item providing server 20, the processing load on the information selection device 10 can be reduced. In addition, data similar to the usage history storage unit 102 of the information selection device 10 may be stored. In this case, it is possible to refer to the data storage unit 203 from the information selection device 10 and omit the usage history storage unit 102 of the information selection device 10.
<Terminal device>
端末装置30は、ユーザが使用する装置である。図10は、端末装置30の構成を示すブロック図である。本図に示すように、端末装置30は、制御部301と、送受信部302と、ブラウザ部303と、アプリケーション部304とを備えて構成されている。端末装置30は、CPU、RAM、ROM、HDD(ハードディスクドライブ)、ネットワークインタフェース等を備える一般的なコンピュータ等を用いることができる。すなわち、一般的なコンピュータは、以下で説明するような処理を行なうためのプログラムを実行することにより、端末装置30として機能することができるようになる。また、端末装置30は、Webブラウザ機能等を備えた携帯電話や、携帯端末装置等を用いて構成することもできる。 The terminal device 30 is a device used by a user. FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of the terminal device 30. As shown in the figure, the terminal device 30 includes a control unit 301, a transmission / reception unit 302, a browser unit 303, and an application unit 304. The terminal device 30 can be a general computer or the like that includes a CPU, RAM, ROM, HDD (hard disk drive), network interface, and the like. That is, a general computer can function as the terminal device 30 by executing a program for performing processing as described below. The terminal device 30 can also be configured using a mobile phone having a Web browser function or the like, a mobile terminal device, or the like.
端末装置30には、Webブラウザに代表されるWebページにアクセスしてその情報を表示するプログラムがインストールされており、ブラウザ部303を構成している。また、種々のアプリケーションプログラムを実行することにより、アプリケーション部304が構成される。 The terminal device 30 is installed with a program for accessing a Web page represented by a Web browser and displaying the information, and constitutes a browser unit 303. The application unit 304 is configured by executing various application programs.
端末装置30としてコンピュータを用いた場合には、ディスプレイ等の表示装置320や、キーボード、マウス、トラックボール、リモコン等のユーザからの操作指示を受け付けるための入力装置330が接続される。端末装置30として携帯電話や、携帯端末装置等を用いた場合は、表示装置、入力装置は内蔵されているが、以下では、便宜的に表示装置320、入力装置330が接続されているものとして説明する。
<システム動作>
<システム全体の動作>
When a computer is used as the terminal device 30, a display device 320 such as a display and an input device 330 for receiving operation instructions from a user such as a keyboard, a mouse, a trackball, and a remote controller are connected. When a mobile phone, a mobile terminal device or the like is used as the terminal device 30, a display device and an input device are built in. However, in the following, it is assumed that the display device 320 and the input device 330 are connected for convenience. explain.
<System operation>
<Operation of the entire system>
図11のフローチャートを参照して、ネットワークシステム全体の基本的な動作を説明する。この基本的な動作は、多少の変更はあるがすべての実施例で共通である。まず、ステップS100において、端末装置30は、ブラウザ部303を用いて、アイテム提供サーバ20のURL(Uniform Resource Locator)にアクセスする。具体的には、アイテム提供サーバ20の提供する所定のWebページへのリクエスト(利用開始リクエスト)をアイテム提供サーバ20に送信する。 The basic operation of the entire network system will be described with reference to the flowchart of FIG. This basic operation is common to all the embodiments, although there are some changes. First, in step S <b> 100, the terminal device 30 accesses the URL (Uniform Resource Locator) of the item providing server 20 using the browser unit 303. Specifically, a request (use start request) to a predetermined Web page provided by the item providing server 20 is transmitted to the item providing server 20.
端末装置30としてパーソナルコンピュータ等を用いる場合は、端末装置30を利用するユーザに、事前に設定させたログイン名(ユーザID)とパスワードとを入力させ、これらを利用開始リクエストに含めて送信する。あるいは、Cookie等の技術を用いて、端末装置30を利用するユーザを識別可能なデータを利用開始リクエストに含めて送信すれば、ログイン名とパスワードの送信を省略できる。ログイン名とパスワードを利用開始リクエストに含めて送信する場合は、ステップS100の前に、アイテム提供サーバ20から端末装置30に、ログイン名とパスワードの入力を受け付けるためのHTML(Hyper Text Markup Language)データ等を送信しておけばよい。 When a personal computer or the like is used as the terminal device 30, a user who uses the terminal device 30 inputs a login name (user ID) and a password that are set in advance, and these are included in the use start request and transmitted. Alternatively, the transmission of the login name and the password can be omitted if data that can identify the user who uses the terminal device 30 is included in the use start request and transmitted using a technique such as Cookie. When the login name and password are included in the use start request and transmitted, HTML (Hyper Text Markup Language) data for accepting the input of the login name and password from the item providing server 20 to the terminal device 30 before step S100. Etc. may be transmitted.
また、端末装置30として携帯電話等を用いる場合は、端末固有の端末識別子を利用開始リクエストに含めて送信すればよい。この場合は、ログイン名とパスワードの送信を省略することができる。 When a mobile phone or the like is used as the terminal device 30, a terminal identifier unique to the terminal may be included in the use start request and transmitted. In this case, transmission of the login name and password can be omitted.
ステップS110において、アイテム提供サーバ20の制御部205は、送受信部204を介して端末装置30からの利用開始リクエストを受信し、ユーザ管理部201を参照しながら、登録済のユーザか否かを判定する。具体的には、利用開始リクエストにログイン名とパスワードが含まれている場合は、それらをユーザ管理部201に格納されているログインおよびパスワードと照合する。また、利用開始リクエストに端末識別子が含まれる場合は、それがユーザ管理部201に格納されている利用主体識別子と一致するか判定する。登録済のユーザである場合(Yes)は、ステップS130に進み、そうでない場合(No)は、ステップS120に進む。 In step S <b> 110, the control unit 205 of the item providing server 20 receives a use start request from the terminal device 30 via the transmission / reception unit 204 and determines whether the user is a registered user while referring to the user management unit 201. To do. Specifically, if the login name and password are included in the use start request, they are checked against the login and password stored in the user management unit 201. If the terminal identifier is included in the use start request, it is determined whether or not it matches the user entity identifier stored in the user management unit 201. If it is a registered user (Yes), the process proceeds to step S130, and if not (No), the process proceeds to step S120.
ステップS120において、アイテム提供サーバ20の制御部205は、送受信部204を介して、端末装置30に入会処理を行なうためのWebページ(HTML)を送信する。本図には示していないが、端末装置30を利用するユーザは、入力装置330を利用して入会処理のWebページに必要な情報を入力し、アイテム提供サーバに送信する等の操作を行ない、アイテム提供サーバ20は、その情報をユーザ管理部201に格納する等の入会処理が行われる。端末装置30は、入会処理完了後に、改めて利用開始リクエストを送信することができる。 In step S <b> 120, the control unit 205 of the item providing server 20 transmits a Web page (HTML) for performing membership processing to the terminal device 30 via the transmission / reception unit 204. Although not shown in the figure, the user who uses the terminal device 30 performs operations such as inputting necessary information on the Web page of the enrollment process using the input device 330 and transmitting it to the item providing server. The item providing server 20 performs membership processing such as storing the information in the user management unit 201. The terminal device 30 can transmit a use start request again after the membership processing is completed.
ステップS130において、アイテム提供サーバ20の制御部205は、アイテム格納部202を参照しながら、利用開始リクエストに対応するWebページの応答データであり、アイテムまたは/およびカテゴリを紹介する情報を含む応答データを作成し、送受信部204を介して端末装置30に送信する。応答データは、HTMLデータ、画像データ、映像データ、音声データなどで構成されており、複数回に分けて端末装置30に送信される場合がある。また、応答データには、あるアイテム(またはカテゴリ)に関連する関連アイテム(または関連カテゴリ)をユーザに表示するための情報と、ユーザにアイテムを利用させるための情報とが含まれている。またCookie等の技術を用いて、応答データにユーザや端末装置30を識別するための情報を含めてもよい。 In step S <b> 130, the control unit 205 of the item providing server 20 is response data of a Web page corresponding to the use start request while referring to the item storage unit 202, and response data including information introducing an item or / and category. Is transmitted to the terminal device 30 via the transmission / reception unit 204. The response data is composed of HTML data, image data, video data, audio data, and the like, and may be transmitted to the terminal device 30 in a plurality of times. The response data includes information for displaying a related item (or related category) related to a certain item (or category) to the user and information for making the user use the item. In addition, information for identifying the user or the terminal device 30 may be included in the response data by using a technique such as Cookie.
ステップS140において、端末装置30は、アイテム提供サーバ20から応答データを受信し、表示装置320にその情報を表示する。表示画面の例を図12に示す。図12は、応答データにアイテムを紹介する情報が含まれる場合の表示例である。本図の例は、アイテム提供サーバ20が最近提供を開始した「新着アイテム」を紹介する表示画面である。ただし、本図に示すようなアイテムを紹介する情報は、種々のタイミングで端末装置30に送信することができる。 In step S <b> 140, the terminal device 30 receives the response data from the item providing server 20 and displays the information on the display device 320. An example of the display screen is shown in FIG. FIG. 12 is a display example in the case where the response data includes information for introducing an item. The example of this figure is a display screen for introducing “new arrival items” that the item providing server 20 has recently started providing. However, information introducing items as shown in the figure can be transmitted to the terminal device 30 at various timings.
本図において「アイテムABC」は1番目のアイテムのタイトルであり、「SF」は1番目のアイテムのカテゴリ名であり、「このアイテムは、2001年に制作された映画で…」という表示は1番目のアイテムの説明情報である。また、各々のアイテムごとに、そのアイテムを利用するためのボタンやリンク等(利用リンク)が表示される。2番目以降のアイテムについても同様な表示がされる。 In this figure, “Item ABC” is the title of the first item, “SF” is the category name of the first item, and the indication “This item is a movie produced in 2001 ...” is 1 It is descriptive information of the item. In addition, for each item, buttons, links, etc. (use links) for using the items are displayed. The same display is performed for the second and subsequent items.
また図12に示すように、端末装置30を利用するユーザに対して、そのユーザとの関連度の高い(そのユーザの嗜好や興味に合う可能性の高い)アイテム情報を表示するためのボタンやリンク等(関連アイテムリンク)と、そのユーザとの関連度の高いカテゴリ情報を表示するためのボタンやリンク等(関連カテゴリリンク)とが表示される。以下では、関連アイテムリンクと関連カテゴリリンクを合わせて、関連リンクと称する。 Also, as shown in FIG. 12, buttons for displaying item information that is highly relevant to the user (highly likely to match the user's preference and interest) for the user who uses the terminal device 30 Links, etc. (related item links) and buttons, links, etc. (related category links) for displaying category information having a high degree of association with the user are displayed. Hereinafter, the related item link and the related category link are collectively referred to as a related link.
図12の関連アイテムリンクは、「関連アイテム表示」ボタンに対応付けられており、上述したアイテム推薦形式の推薦情報を表示させるためのリンクである。図12の関連カテゴリリンクは、「関連カテゴリ表示」ボタンに対応付けられており、カテゴリ推薦形式の推薦情報を表示させるためのリンクである。ユーザは、入力装置330を使用したクリック等の操作により、関連リンクまたは利用リンクを選択することができる。なお表示画面には表示されないが、応答データには、各々のアイテムのアイテム識別子、および端末装置30を利用するユーザに係る利用主体識別子が含まれている。 The related item link in FIG. 12 is associated with the “display related item” button, and is a link for displaying the recommendation information in the item recommendation format described above. The related category link in FIG. 12 is associated with the “display related category” button, and is a link for displaying recommendation information in a category recommendation format. The user can select a related link or a usage link by an operation such as a click using the input device 330. Although not displayed on the display screen, the response data includes an item identifier of each item and a use subject identifier related to the user who uses the terminal device 30.
図11のフローチャートの説明に戻って、ステップS150において、端末装置30は、関連リンク(関連アイテムリンクまたは関連カテゴリリンク)がユーザから入力装置330を介して選択されたか否かを判定する。関連リンクが指定された場合(Yes)は、ステップS160に進み、指定されていない場合(No)は、ステップS190に進む。 Returning to the description of the flowchart of FIG. 11, in step S <b> 150, the terminal device 30 determines whether or not a related link (related item link or related category link) has been selected from the user via the input device 330. When the related link is designated (Yes), the process proceeds to step S160, and when the related link is not designated (No), the process proceeds to step S190.
ステップS160において、端末装置30は、関連リンクに対応するURLにリクエスト(推薦リクエスト)を送信する。本実施形態では、関連リンクが情報選択装置10の所定のURLに対応する場合を説明するが、関連リンクをアイテム提供サーバ20の所定のURLに対応させてもよい。推薦リクエストには、利用主体識別子(端末装置30を利用するユーザのユーザ識別子または端末装置30の端末識別子)と、関連アイテムリンクであるか関連カテゴリリンクであるかを示すリンク種別情報とが含まれている。以下では、この推薦リクエストに含まれる利用主体識別子を「リクエスト利用主体識別子」(情報選択に係る利用主体識別子)と称する。 In step S160, the terminal device 30 transmits a request (recommendation request) to the URL corresponding to the related link. In the present embodiment, a case in which the related link corresponds to a predetermined URL of the information selection device 10 will be described. However, the related link may correspond to a predetermined URL of the item providing server 20. The recommendation request includes a use subject identifier (a user identifier of a user who uses the terminal device 30 or a terminal identifier of the terminal device 30) and link type information indicating a related item link or a related category link. ing. Hereinafter, the user entity identifier included in the recommendation request is referred to as “request user entity identifier” (user entity identifier related to information selection).
ステップS170において、情報選択装置10の制御部110は、送受信部109を介して、推薦リクエストを受信し、それに含まれるリクエスト利用主体識別子に対応する表示用推薦データを作成して端末装置30に送信する。このとき、制御部110は、以下に説明する「アイテム推薦形式」と「カテゴリ推薦形式」とに対応する2種類の処理を行なう。 In step S <b> 170, the control unit 110 of the information selection device 10 receives the recommendation request via the transmission / reception unit 109, creates display recommendation data corresponding to the request use subject identifier included therein, and transmits the display recommendation data to the terminal device 30. To do. At this time, the control unit 110 performs two types of processing corresponding to “item recommendation format” and “category recommendation format” described below.
<アイテム推薦形式> <Item recommendation format>
図7(a)に示した推薦情報格納部108のアイテム推薦情報テーブル108Aを参照しながら、リクエスト利用主体識別子に一致する利用主体識別子を特定し、それに対応する関連アイテム識別子と推薦順位とを読み出す。さらに、その関連アイテム識別子に対応するアイテム属性情報をアイテム属性格納部101のアイテム情報テーブル101Aから読み出す。そして、関連アイテム識別子と、推薦順位と、アイテム属性情報とを対応させた表示用推薦データを作成する。 While referring to the item recommendation information table 108A of the recommendation information storage unit 108 shown in FIG. 7A, the user entity identifier that matches the request user entity identifier is specified, and the related item identifier and recommendation order corresponding to the identifier are read out. . Further, item attribute information corresponding to the related item identifier is read from the item information table 101A of the item attribute storage unit 101. Then, display recommendation data in which the related item identifier, the recommendation order, and the item attribute information are associated with each other is created.
例えば、図7(a)に示した例において、リクエスト利用主体識別子が「UserID−1」である場合は、それと同じ利用主体識別子に対応した関連アイテム識別子である「ItemID−1000」「ItemID−1020」…「ItemID−1035」と、その推薦順位「1」「2」…「N1」を読み出す。ただし、特定した利用主体識別子に対応する関連アイテム識別子をすべて読み出してもよいし、推薦順位の高い順に所定個数読み出してもよい。また推薦リクエストの中に、読み出す推薦情報の個数が含まれている場合は、推薦順位の高い順にその個数だけを読み出す。 For example, in the example shown in FIG. 7A, when the request user entity identifier is “UserID-1”, “ItemID-1000” and “ItemID-1020” are related item identifiers corresponding to the same user entity identifier. ... “ItemID-1035” and the recommendation order “1” “2”... “N1” are read out. However, all the related item identifiers corresponding to the specified use subject identifier may be read out, or a predetermined number may be read out in descending order of recommendation. If the number of recommendation information to be read is included in the recommendation request, only that number is read out in descending order of recommendation.
このとき、利用履歴格納部102のアイテム利用履歴テーブル102Aを参照しながら、リクエスト利用主体識別子に対応するユーザが過去に利用したアイテム識別子(利用済みアイテム識別子)を特定し、利用済みアイテム識別子(利用済みアイテム)を推薦情報に含めない処理(利用済み除外処理)を行なってもよい。このような処理を行なうことで、ユーザが1回しか同じアイテムを購入しない性質を持つようなアイテム提供サービスにおいて、精度の高い推薦が可能になる。例えば、1度購入したデジタルコンテンツは、端末装置30で繰り返し利用(再生)できる、といったサービスに適している。 At this time, referring to the item usage history table 102A of the usage history storage unit 102, the item identifier (used item identifier) used in the past by the user corresponding to the request usage subject identifier is specified, and the used item identifier (used) End item) may not be included in the recommendation information (used exclusion process). By performing such processing, highly accurate recommendation is possible in an item providing service in which the user purchases the same item only once. For example, once purchased digital content is suitable for a service that can be repeatedly used (reproduced) by the terminal device 30.
また、過去の利用回数が所定数以上のアイテムを推薦情報に含めない処理や、最近3ヶ月以内等の所定期間内に利用したアイテムを推薦情報に含めない処理を行なってもよい。このような処理を行なうことで、ユーザが利用しない可能性の高いアイテムが推薦情報に入り難くなるので、推薦情報に対するユーザの信頼感や興味の度合いを高めることができる。 In addition, processing that does not include items that have been used more than a predetermined number in the recommended information, or processing that does not include items used within a predetermined period such as within the last three months, in the recommended information may be performed. By performing such a process, it is difficult for an item that is likely not to be used by the user to enter the recommendation information, so that the user's confidence and interest in the recommendation information can be increased.
そして制御部110は、アイテム属性格納部101を参照しながら、読み出した関連アイテム識別子に対応する「タイトル」「説明情報」などのアイテム属性情報と、「カテゴリ名」などのカテゴリ属性情報とを読み出し、関連アイテム識別子と2つの属性情報と推薦順位とを合わせて表示用推薦データを作成する。 The control unit 110 reads item attribute information such as “title” and “description information” and category attribute information such as “category name” corresponding to the read related item identifier while referring to the item attribute storage unit 101. The recommended data for display is created by combining the related item identifier, the two attribute information, and the recommendation order.
<カテゴリ推薦形式> <Category recommendation format>
図7(b)に示した推薦情報格納部108のカテゴリ推薦情報テーブル108Bを参照しながら、リクエスト利用主体識別子に一致する利用主体識別子を特定し、それに対応する関連カテゴリ識別子と推薦順位とを読み出す。ここで、特定した利用主体識別子に対応する関連カテゴリ識別子をすべて読み出してもよいし、推薦順位の高い順に所定個数読み出してもよい。さらに、その関連カテゴリ識別子に対応するカテゴリ属性情報(カテゴリ名およびカテゴリ説明情報)をアイテム属性格納部101から読み出す。そして、関連カテゴリ識別子と、推薦順位と、カテゴリ属性情報とを対応させた表示用推薦データを作成する。 While referring to the category recommendation information table 108B of the recommendation information storage unit 108 shown in FIG. 7B, the user entity identifier that matches the request user entity identifier is specified, and the corresponding category identifier and recommendation order corresponding to the identifier are read out. . Here, all the related category identifiers corresponding to the specified use subject identifiers may be read out, or a predetermined number may be read out in descending order of recommendation. Further, category attribute information (category name and category description information) corresponding to the related category identifier is read from the item attribute storage unit 101. Then, display recommendation data in which the related category identifier, the recommendation order, and the category attribute information are associated with each other is created.
このとき、ユーザが過去に利用したカテゴリを除外して表示用推薦データを作成してもよい。具体的には、利用履歴格納部102のアイテム利用履歴テーブル102Aとアイテム情報テーブル101Aとを参照しながら、リクエスト利用主体識別子に対応するユーザが、過去に利用したアイテムについてのカテゴリ識別子(利用済みカテゴリ識別子)を特定する。なお、カテゴリ利用履歴テーブル102Bを用いている場合は、カテゴリ利用履歴テーブル102Bを参照すればよい。 At this time, display recommendation data may be created by excluding the categories used in the past by the user. Specifically, while referring to the item usage history table 102A and the item information table 101A of the usage history storage unit 102, the category identifier (used category) for an item used in the past by the user corresponding to the request usage subject identifier. Identifier). When the category usage history table 102B is used, the category usage history table 102B may be referred to.
そして、カテゴリ推薦情報テーブル108Bから関連カテゴリ識別子を読み出す際に、利用済みカテゴリ識別子を除外する処理を行なう。このような処理を行なうことで、ユーザが1回しか同じカテゴリのアイテムを購入しない性質を持つようなアイテム提供サービスにおいて、精度の高い推薦が可能になる。 Then, when the related category identifier is read from the category recommendation information table 108B, a process of excluding the used category identifier is performed. By performing such processing, highly accurate recommendation is possible in an item providing service in which the user purchases items of the same category only once.
また、過去の利用回数が所定数以上のカテゴリを推薦情報に含めない処理や、最近3ヶ月以内等の所定期間内に利用したカテゴリを推薦情報に含めない処理を行なってもよい。このような処理を行なうことで、ユーザが利用しない可能性の高いカテゴリが推薦情報に入り難くなるので、推薦情報に対するユーザの信頼感や興味の度合いを高めることができる。 Further, a process of not including a category having a past usage count of a predetermined number or more in the recommendation information or a process of not including a category used within a predetermined period such as within the last three months in the recommendation information may be performed. By performing such a process, it is difficult for a category that is highly likely not to be used by the user to be included in the recommendation information, so that the user's confidence and interest in the recommendation information can be increased.
なお、アイテム提供サーバ20のユーザ管理部201に、ユーザの氏名やログイン名などのユーザ属性情報が格納されている場合には、上述した「アイテム推薦形式」、「カテゴリ推薦形式」の表示用推薦データを作成する際にこれらを読み出して、表示用推薦データの中に、リクエスト利用主体識別子と、リクエスト利用主体識別子に対応するユーザ属性情報とを含めてもよい。 When user attribute information such as the user's name and login name is stored in the user management unit 201 of the item providing server 20, the above-mentioned “item recommendation format” and “category recommendation format” display recommendations These may be read when creating the data, and the request use subject identifier and user attribute information corresponding to the request use subject identifier may be included in the display recommendation data.
また、推薦リクエストの種別に対応する推薦情報テーブルにおいて、推薦順位が格納されておらず、関連識別子の格納順序が推薦順位の情報を持っている場合は、その格納順序に従って、表示用推薦データにおける関連識別子の順序を決めればよい。例えば、格納順序が1番目の関連アイテム識別子を表示用推薦データの1番目にし、格納順序が2番目の関連アイテム識別子を表示用推薦データの2番目にすればよい。また、表示用推薦データを作成する際に、ランダムな推薦順位を生成して付与したり、表示用推薦データにおける関連識別子の順序をランダムに決定してもよい。 In addition, in the recommendation information table corresponding to the type of recommendation request, when the recommendation order is not stored and the storage order of the related identifier has the information of the recommendation order, in the recommendation data for display according to the storage order What is necessary is just to decide the order of a related identifier. For example, the related item identifier with the first storage order may be the first display recommendation data, and the related item identifier with the second storage order may be the second recommendation data for display. Further, when creating the recommendation data for display, a random recommendation order may be generated and assigned, or the order of the related identifiers in the recommendation data for display may be determined at random.
図11のフローチャートの説明に戻って、ステップS180において、端末装置30は、ステップS170で情報選択装置10から送信された表示用推薦データを受信し、例えば、図13に示す形式で表示装置120に推薦リストとして表示する。図13(a)は、「アイテム推薦形式」に対応する処理が行われた場合に、推薦リクエストを発行したユーザとの関連度が高いアイテムを「○○○さんへのおすすめアイテム」として表示する画面の一例である。 Returning to the description of the flowchart of FIG. 11, in step S180, the terminal device 30 receives the display recommendation data transmitted from the information selection device 10 in step S170, and, for example, the display device 120 in the format shown in FIG. Display as a recommendation list. FIG. 13A displays, as a “recommended item for Mr. XXX”, an item having a high degree of association with the user who issued the recommendation request when processing corresponding to the “item recommendation format” is performed. It is an example of a screen.
「○○○」には、リクエスト利用主体識別子に対応するユーザの氏名やログイン名が表示される。このような表示を行なうことにより、他のユーザに対する推薦情報と共通のものではなく、そのユーザ専用に作成された推薦情報であることをユーザに明確に伝えることができるので、推薦情報に対するユーザの信頼感や興味の度合いを高めることができる。なお、氏名やログイン名を表示しなくても、「あなただけにお知らせする、とっておきアイテムです」など、そのユーザ専用に作成された推薦情報であることが分かる表示を行なうことで、同様の効果を得ることができる。 In “XXX”, the name and login name of the user corresponding to the request using subject identifier are displayed. By performing such a display, it is possible to clearly tell the user that the recommended information is created exclusively for the user rather than being shared with the recommended information for other users. The degree of trust and interest can be increased. Even if the name and login name are not displayed, the same effect can be obtained by displaying that it is recommended information created exclusively for the user, such as “Notify you only, this is a special item”. Can be obtained.
アイテムの表示順序は、推薦順位に従って決められており、推薦順位が上位のアイテムほど、ユーザの目に留まりやすい位置に表示される。例えば、本図に示すように上下方向に各々のアイテムの情報を配置する場合は、推薦順位が上位のアイテムの表示画面の上側に表示するとよい。また、左右方向に各々のアイテムの情報を配置する場合は、表示画面の左側に表示するとよい。「アイテムOPQ」は1番目のアイテム(推薦順位が「1」のアイテム)のタイトルであり、「サスペンス」は1番目のアイテムのカテゴリ名であり、「このアイテムは、目が離せない…」という表示は、1番目のアイテムの説明情報である。図12に示した表示例と同様に、各々のアイテムに対して、利用リンクに対応付けられた「アイテム利用」ボタンが表示される。2番目以降のアイテムについても同様な表示がされる。 The display order of the items is determined according to the recommendation order, and the item with the highest recommendation order is displayed at a position that is easily noticed by the user. For example, when the information of each item is arranged in the vertical direction as shown in the figure, the item may be displayed on the upper side of the display screen of the item having the higher recommendation order. Moreover, when arranging the information of each item in the left-right direction, it is good to display on the left side of a display screen. “Item OPQ” is the title of the first item (item whose recommendation order is “1”), “Suspense” is the category name of the first item, and “This item cannot keep an eye on”. The display is explanatory information of the first item. Similarly to the display example shown in FIG. 12, an “item use” button associated with the use link is displayed for each item. The same display is performed for the second and subsequent items.
図13(b)は、表示用推薦データ作成・送信処理(ステップS170)で「カテゴリ推薦形式」に対応する処理が行われた場合に、推薦リクエストを発行したユーザとの関連度が高いカテゴリを「○○○さんへのおすすめカテゴリ」として表示する画面の一例である。 FIG. 13B shows a category having a high degree of relevance with the user who issued the recommendation request when the process corresponding to the “category recommendation format” is performed in the display recommendation data creation / transmission process (step S170). It is an example of a screen displayed as “recommended category for Mr. XXX”.
カテゴリの表示順序は、推薦順位に従って決められている。「カテゴリRST」は1番目のカテゴリ(推薦順位が「1」のカテゴリ)のカテゴリ名であり、「このカテゴリは、最近非常に注目され…」という表示は、1番目のカテゴリの説明情報である。各々のカテゴリに対して、「アイテム一覧表示」ボタンが表示される。ユーザが「アイテム一覧表示」ボタンを押すと、この画面あるいは別の画面に、そのカテゴリに属するアイテムの一覧と、それを利用するための利用ボタン(利用リンク)が表示される。なお、図13(b)に示す画面に、各々のカテゴリに属する代表的なアイテムのタイトル等をあらかじめ表示してもよい。2番目以降のアイテムについても同様な表示がされる。 The display order of categories is determined according to the recommendation order. “Category RST” is the category name of the first category (the category whose recommendation ranking is “1”), and the display “This category has been very noticed recently” is explanatory information of the first category. . An “item list display” button is displayed for each category. When the user presses an “item list display” button, a list of items belonging to the category and a use button (use link) for using the category are displayed on this screen or another screen. Note that titles and the like of typical items belonging to each category may be displayed in advance on the screen shown in FIG. The same display is performed for the second and subsequent items.
図11のフローチャートの説明に戻って、ステップS190において、端末装置30は、利用リンクがユーザから入力装置330を利用して選択されたか否かを判定する。この利用リンクは、代表的には、アイテムの購入要求とすることができるが、アイテムの再生、アイテムのプレビュー、アイテムの詳細情報の表示、アイテムに対する評価情報(評価値)の登録などの種々の要求を含めることができる。利用リンクが選択された場合(Yes)は、ステップS200に進み、そうでない場合(No)はステップS250に進む。 Returning to the description of the flowchart of FIG. 11, in step S <b> 190, the terminal device 30 determines whether or not a usage link has been selected by the user using the input device 330. This usage link can typically be an item purchase request, but various items such as item playback, item preview, item detailed information display, evaluation information (evaluation value) registration for the item, etc. Requests can be included. If the usage link is selected (Yes), the process proceeds to step S200, and if not (No), the process proceeds to step S250.
ステップS200において、端末装置30は、利用リンクに対応するURLにリクエスト(利用リクエスト)を送信する。本実施形態では、利用リンクがアイテム提供サーバ20の所定のURLに対応する場合を説明する。なお端末装置30は、利用リクエストをアイテム提供サーバ20に加えて、情報選択装置10に直接送信してもよい。 In step S200, the terminal device 30 transmits a request (use request) to the URL corresponding to the use link. In the present embodiment, a case where the usage link corresponds to a predetermined URL of the item providing server 20 will be described. Note that the terminal device 30 may directly transmit the use request to the information selection device 10 in addition to the item providing server 20.
各々の利用リンクには、選択対象となるアイテムのアイテム識別子が付与されており、利用リクエストには、ユーザが選択したアイテムのアイテム識別子と、そのユーザまたは端末装置30を識別する利用主体識別子とが含まれている。なお、ユーザが一度に複数のアイテムを利用する場合は、1つの利用リクエストに複数のアイテムのアイテム識別子を含めてもよいし、複数の利用リクエストを送信してもよい。 Each usage link is given an item identifier of the item to be selected, and the usage request includes an item identifier of the item selected by the user and a user entity identifier for identifying the user or the terminal device 30. include. When a user uses a plurality of items at a time, item identifiers of a plurality of items may be included in one usage request, or a plurality of usage requests may be transmitted.
ステップS210において、アイテム提供サーバ20の送受信部204は、端末装置30から受信した利用リクエストを情報選択装置10に送信し中継する。このとき、アイテム提供サーバ20の制御部205が、利用リクエストからアイテム識別子や利用主体識別子などの情報を取り出し、利用情報として、データ格納部203に格納させるようにしてもよい。 In step S210, the transmission / reception unit 204 of the item providing server 20 transmits the use request received from the terminal device 30 to the information selection device 10 and relays it. At this time, the control unit 205 of the item providing server 20 may extract information such as an item identifier and a usage subject identifier from the usage request and store the information in the data storage unit 203 as usage information.
ステップS220において、情報選択装置10の制御部110が、送受信部109を介して、利用リクエストを受信し、利用履歴情報として利用履歴格納部102に格納させる。そして、制御部110は、送受信部109を介して、利用履歴情報の格納を終了したことを示すメッセージをアイテム提供サーバ20に送信する。 In step S <b> 220, the control unit 110 of the information selection device 10 receives a usage request via the transmission / reception unit 109 and stores it in the usage history storage unit 102 as usage history information. Then, the control unit 110 transmits a message indicating that the use history information has been stored to the item providing server 20 via the transmission / reception unit 109.
ステップS230において、アイテム提供サーバ20の制御部205が、送受信部204を介して情報選択装置10からの格納終了メッセージを受信した後、端末装置30にアイテムを提供する処理を行なう。例えば、提供対象のアイテムがデジタルコンテンツである場合には、アイテム格納部202から、利用リクエストに含まれるアイテム識別子に対応するアイテム本体を読み出して、送受信部204を介して端末装置30に送信する。また、アイテムが物品である場合には、配送事業者のシステムに配送依頼の情報を送る配送処理などを行なう。このとき必要に応じて、課金処理などを行なう。また、アイテムの詳細情報が要求された場合には、アイテム格納部202から「説明情報」などを読み出して、端末装置30に送信する。 In step S <b> 230, the control unit 205 of the item providing server 20 receives the storage end message from the information selection device 10 via the transmission / reception unit 204, and then performs a process of providing the item to the terminal device 30. For example, when the item to be provided is digital content, the item body corresponding to the item identifier included in the use request is read from the item storage unit 202 and transmitted to the terminal device 30 via the transmission / reception unit 204. When the item is an article, a delivery process for sending delivery request information to the delivery company system is performed. At this time, billing processing or the like is performed as necessary. Further, when detailed information about an item is requested, “explanation information” or the like is read from the item storage unit 202 and transmitted to the terminal device 30.
ステップS240において、端末装置30は、アイテム提供サーバ20から提供されたアイテムの利用に係る処理を行なう。例えば、アイテムがデジタルコンテンツである場合には、アイテムの再生、表示などを行なう。また、アイテムが物品である場合には、配送処理を受付した旨のメッセージ等を画面に表示する。 In step S <b> 240, the terminal device 30 performs a process related to the use of the item provided from the item providing server 20. For example, when the item is digital content, the item is reproduced and displayed. If the item is an article, a message indicating that the delivery process has been accepted is displayed on the screen.
ステップS250において、端末装置30は、ユーザがブラウザを終了する等の操作終了指示があるか否かを判定する。操作終了指示がある場合(Yes)は、端末装置30の処理を終了し、操作終了指示がない場合(No)は、ステップS150に戻って処理を継続する。 In step S250, the terminal device 30 determines whether or not there is an operation end instruction such as the user closing the browser. When there is an operation end instruction (Yes), the process of the terminal device 30 is ended, and when there is no operation end instruction (No), the process returns to Step S150 and the process is continued.
以上がシステム全体の動作の説明である。なお、本実施形態においては、ステップS160で、端末装置30から情報選択装置10に推薦リクエストを送信しているが、これ以外の方法を用いてもよい。例えば、端末装置30からアイテム提供サーバ20に推薦リクエストを送信し、アイテム提供サーバ20が情報選択装置10に推薦リクエストを中継してもよい。また、適当なタイミングで、情報選択装置10の制御部110が、送受信部109を介して、推薦情報格納部108に格納されたデータをアイテム提供サーバ20に送信すると共に、アイテム提供サーバ20の制御部205が、送受信部204を介して、そのデータを受信し、データ格納部203に格納させておいてもよい。そして、ステップS160において、端末装置30からアイテム提供サーバ20に推薦リクエストを送信し、ステップS170に相当する処理として、アイテム提供サーバ20の制御部205が、データ格納部203から推薦データを読み出し、表示用推薦データを作成して、端末装置30に送信するようにしてもよい。この場合は、表示用推薦データ作成とその送信に伴う情報選択装置10の処理負荷を減らすことができる。 The above is the description of the operation of the entire system. In the present embodiment, a recommendation request is transmitted from the terminal device 30 to the information selection device 10 in step S160, but other methods may be used. For example, a recommendation request may be transmitted from the terminal device 30 to the item providing server 20, and the item providing server 20 may relay the recommendation request to the information selection device 10. At an appropriate timing, the control unit 110 of the information selection device 10 transmits the data stored in the recommended information storage unit 108 to the item providing server 20 via the transmission / reception unit 109 and controls the item providing server 20. The unit 205 may receive the data via the transmission / reception unit 204 and store the data in the data storage unit 203. In step S160, a recommendation request is transmitted from the terminal device 30 to the item providing server 20, and as a process corresponding to step S170, the control unit 205 of the item providing server 20 reads the recommended data from the data storage unit 203 and displays it. Recommendation data may be created and transmitted to the terminal device 30. In this case, it is possible to reduce the processing load of the information selection device 10 that accompanies creation and transmission of display recommendation data.
また、本実施形態においては、ステップS210で、アイテム提供サーバ20が端末装置30からの利用リクエストを情報選択装置10に中継しているが、これ以外の方法を用いてもよい。例えば、ステップS200の利用リクエストの送信と同時、あるいは適当なタイミングで、端末装置30から情報選択装置10に直接、利用リクエストを送信してもよい。 In this embodiment, the item providing server 20 relays the usage request from the terminal device 30 to the information selecting device 10 in step S210. However, other methods may be used. For example, the usage request may be transmitted directly from the terminal device 30 to the information selection device 10 simultaneously with the transmission of the usage request in step S200 or at an appropriate timing.
また、ステップS220において、情報選択装置10は、利用履歴情報の格納に加えて、利用リクエストに含まれる利用主体識別子に対応する表示用推薦データをステップS170と同様な方法で作成し、表示用推薦データをアイテム提供サーバ20に送信してもよい。そして、ステップS230において、アイテム提供サーバ20が、アイテム提供処理に加えて、表示用推薦データを端末装置30に送信してもよい。すなわちこの場合、端末装置30は、利用リクエストを送信するごとに、利用リクエストに含まれるアイテム識別子に対応する推薦情報を受信することができる。 In step S220, in addition to storing the usage history information, the information selection device 10 creates display recommendation data corresponding to the use subject identifier included in the use request in the same manner as in step S170, and displays the display recommendation. Data may be transmitted to the item providing server 20. In step S230, the item providing server 20 may transmit the display recommendation data to the terminal device 30 in addition to the item providing process. That is, in this case, the terminal device 30 can receive recommendation information corresponding to the item identifier included in the usage request every time the usage request is transmitted.
また、携帯電話等の端末識別子を利用することができ、特別なユーザ登録処理が不要なアイテム提供サービスにおいて、ステップS200で送信される利用リクエストに、利用主体識別子を含めることができる場合であれば、ステップS110の登録済ユーザ確認処理と、ステップS120の入会処理に必要なデータの送信とを省略することも可能である。
<情報選択装置の動作>
<推薦情報作成動作>
In addition, in an item providing service that can use a terminal identifier such as a mobile phone and does not require a special user registration process, the usage request identifier transmitted in step S200 can include the usage subject identifier. The registered user confirmation process at step S110 and the transmission of data necessary for the membership process at step S120 can be omitted.
<Operation of information selection device>
<Recommendation information creation operation>
第1実施例における情報選択装置10の処理動作について説明する。まず、情報選択装置10が推薦情報を作成する動作について図14のフローチャートを参照して説明する。 The processing operation of the information selection device 10 in the first embodiment will be described. First, the operation in which the information selection device 10 creates recommendation information will be described with reference to the flowchart of FIG.
情報選択装置10の制御部110は、所定のタイミングで情報選択装置10の各処理部に指示を出し、推薦情報を作成する処理を開始する。推薦情報作成のタイミングとして、次の3種類を用いることができる。 The control unit 110 of the information selection device 10 issues an instruction to each processing unit of the information selection device 10 at a predetermined timing, and starts a process of creating recommendation information. The following three types can be used as recommendation information creation timing.
推薦情報作成の第1のタイミングは、所定の日時または所定の時間間隔である。例えば、「毎日午前6時と午後6時」「毎週月曜の午前10時30分」「12時間ごと」「24時間ごと」などである。このとき、「平日は午前6時、土日は午前6時と午後6時」「平日は3時間ごと、土曜日は6時間ごと、日曜日は12時間ごと」などのように時間間隔が変動してもよい。また、夏は時間間隔を短くして、冬は時間間隔を長くするなど、季節に応じて時間間隔を変えてもよい。この第1のタイミングを用いると、他のタイミングを用いた場合より情報選択装置10の処理負荷を減らすことができる。特に、推薦リクエスト数が少ない時間帯に推薦情報を作成するように設定すれば、情報選択装置10の処理負荷の低減に効果的である。 The first timing for creating the recommendation information is a predetermined date and time or a predetermined time interval. For example, “every day at 6 am and 6 pm” “every Monday at 10:30 am” “every 12 hours” “every 24 hours”. Even if the time interval fluctuates, such as “6 am on weekdays, 6 am and 6 pm on weekends”, “every 3 hours on weekdays, every 6 hours on Saturdays, every 12 hours on Sundays”, etc. Good. Also, the time interval may be changed according to the season, such as shortening the time interval in summer and increasing the time interval in winter. When this first timing is used, the processing load of the information selection device 10 can be reduced as compared with the case where other timings are used. In particular, if setting is made so that recommendation information is created in a time zone where the number of recommendation requests is small, it is effective in reducing the processing load of the information selection device 10.
推薦情報作成の第2のタイミングは、端末装置30の推薦リクエスト送信処理(図11ステップS160)による端末装置30からの推薦リクエストを所定回数受信するごとである。この場合は、基本的には所定回数を1として、推薦リクエストを受信するごとに推薦情報を作成するのがよい。以下の説明では、所定回数を1とするが、所定回数を2以上にすることも可能である。所定回数を1とする場合は、まず推薦リクエストに含まれる利用主体識別子(リクエスト利用主体識別子)に対する推薦情報を作成し、その後に表示用推薦データ作成・送信処理(ステップS170)を行なう。このようにすれば、リクエスト利用主体識別子に対して、常に最新の推薦情報を提供することができる。 The second timing of creating the recommendation information is every time a recommendation request from the terminal device 30 is received a predetermined number of times by the recommendation request transmission process (step S160 in FIG. 11) of the terminal device 30. In this case, basically, the predetermined number of times is set to 1, and recommendation information is preferably created every time a recommendation request is received. In the following description, the predetermined number of times is 1. However, the predetermined number of times may be 2 or more. When the predetermined number of times is set to 1, first, recommendation information for a use subject identifier (request use subject identifier) included in the recommendation request is created, and then display recommendation data creation / transmission processing (step S170) is performed. In this way, the latest recommendation information can always be provided for the request using subject identifier.
推薦情報作成の第3のタイミングは、アイテム提供サーバ20を中継して送られる(ステップS210)、端末装置30の利用リクエスト送信(ステップ200)による利用リクエストを所定回数受信するごとである。この所定回数を調整することにより、情報選択装置10の処理負荷の大きさと、推薦情報の新しさとのバランスを調整することができる。 The third timing of creating the recommendation information is every time when a usage request is transmitted by relaying the item providing server 20 (step S210) and a usage request by the usage request transmission of the terminal device 30 (step 200) is received a predetermined number of times. By adjusting the predetermined number of times, it is possible to adjust the balance between the processing load of the information selection device 10 and the new recommendation information.
通常は、所定回数をある程度大きな値として、情報選択装置10の処理負荷があまり大きくならないようにするのがよい。一般的には、ある程度の数の利用履歴が追加されないと、新たな推薦情報を作成しても前回の推薦情報と似た内容になることが多いので、所定数を適切な値に設定すれば、情報選択装置10の処理負荷を抑えながら、比較的新しい利用状況を反映させた推薦情報を提供することができる。特に、利用リクエストの数が季節、曜日、時間帯などにより大きく変動する場合や、利用リクエスト数の増減パターンを事前に予測するのが難しい場合には、第1のタイミングで推薦情報を作成するよりも、情報選択装置10の処理負荷の軽減と、比較的新しい利用状況を推薦情報に反映させることとを両立させやすい。 Usually, it is preferable that the predetermined number of times is set to a relatively large value so that the processing load of the information selection device 10 does not become too large. In general, if a certain number of usage histories are not added, even if new recommendation information is created, it will often be similar to the previous recommendation information, so if the predetermined number is set to an appropriate value It is possible to provide recommendation information reflecting a relatively new usage situation while suppressing the processing load of the information selection device 10. In particular, when the number of usage requests varies greatly depending on the season, day of the week, time zone, etc., or when it is difficult to predict the increase / decrease pattern of the usage requests in advance, the recommendation information is created at the first timing. However, it is easy to achieve both reduction of the processing load of the information selection device 10 and reflection of a relatively new usage status in the recommendation information.
以下の説明において、推薦情報を作成する対象となる利用主体識別子の集合を「推薦基準集合」と称する。第1のタイミングおよび第3のタイミングで推薦情報を作成する場合は基本的に、推薦基準集合の要素数が多数となる。第2のタイミングで推薦情報を作成する場合は、推薦基準集合の要素数は基本的に1つであるが、複数の場合もある。 In the following description, a set of usage subject identifiers for which recommendation information is to be created is referred to as a “recommendation reference set”. When the recommendation information is created at the first timing and the third timing, the number of elements in the recommendation reference set is basically large. When the recommendation information is created at the second timing, the number of elements of the recommendation reference set is basically one, but there may be a plurality of elements.
まず、ステップS400において、制御部110の指示を受けた関連度算出部104が、「アイテム推薦形式」および「カテゴリ推薦形式」に対応する2種類の関連度を算出し、これに基づき関連集合を作成し、関連集合を関連集合格納部105に格納させる。 ステップS410において、制御部110の指示を受けた情報選択部107が、ステップS400で算出された関連度、および価格情報格納部103のアイテム価格情報テーブル103A、カテゴリ価格情報テーブル103Bに格納された価格情報を用いて、アイテムまたはカテゴリを選択して、推薦情報格納部108に格納させる情報選択処理を行なう。そして、推薦情報作成処理が終了した旨を制御部110に通知する。以上が推薦情報作成動作の概要である。 First, in step S400, the degree-of-association calculation unit 104 that has received an instruction from the control unit 110 calculates two types of degrees of association corresponding to “item recommendation format” and “category recommendation format”, and based on this, sets a related set. The related set is created and stored in the related set storage unit 105. In step S410, the information selection unit 107 that has received an instruction from the control unit 110 performs the relevance calculated in step S400 and the price stored in the item price information table 103A and the category price information table 103B in the price information storage unit 103. An information selection process for selecting an item or category using the information and storing it in the recommended information storage unit 108 is performed. Then, the controller 110 is notified that the recommendation information creation process has been completed. The above is the outline of the recommended information creation operation.
「アイテム推薦形式」および「カテゴリ推薦形式」に対応する関連集合作成処理(ステップS400)について図15のフローチャートを参照して説明する。 The related set creation processing (step S400) corresponding to “item recommendation format” and “category recommendation format” will be described with reference to the flowchart of FIG.
ステップS500において、関連度算出部104は、利用履歴格納部102のアイテム利用履歴テーブル102Aに記録されている利用履歴を読み出す。ここでは、すべての利用履歴を読み出してもよいし、所定の条件を満たす利用履歴を読み出してもよい。例えば、図6(b)に示したアイテム利用履歴テーブル102A−2のように利用時期情報を記録した上で、「利用時期が過去4ヶ月以内」「利用時期と現在との差が3日以上かつ30日未満」などのように、「利用履歴の利用時期情報が所定の範囲にある」という条件を満たす利用履歴を読み出してもよい。 In step S500, the relevance calculation unit 104 reads the usage history recorded in the item usage history table 102A of the usage history storage unit 102. Here, all usage histories may be read, or usage histories that satisfy a predetermined condition may be read. For example, after recording the usage time information as in the item usage history table 102A-2 shown in FIG. 6B, “the usage time is within the past 4 months” “the difference between the usage time and the current time is 3 days or more. The usage history that satisfies the condition that “the usage time information of the usage history is within a predetermined range”, such as “less than 30 days”, may be read.
また、ユーザ(利用主体識別子)ごとに利用時期が新しい順に所定個数以内の利用履歴を読み出してもよい。例えば、所定個数を20個とした場合、利用回数が20回以上のユーザに対しては、利用時期が新しい順に20個ずつの利用履歴を読み出し、利用回数が20回未満のユーザに対しては、そのアイテムに関するすべての利用履歴を読み出すようにする。このようにすれば、利用頻度が少なく、最近アイテムを利用していないようなユーザに対しても効率よく関連集合を作成することができる。 Moreover, you may read the utilization log | history within a predetermined number in order with a new use time for every user (use main body identifier). For example, when the predetermined number is set to 20, for users whose usage count is 20 or more, the usage history of 20 usages is read out in order from the newest usage period, and for users whose usage count is less than 20 , Read all usage history for the item. In this way, it is possible to efficiently create a related set even for a user who is not frequently used and has not recently used an item.
そして、このステップS500で読み出した利用履歴に含まれるユーザ(利用主体識別子)の集合σを作成する。以下では、このステップで読み出した利用履歴に含まれるアイテムの数(アイテム識別子の種類数)をMs、ユーザの数(利用主体識別子の種類数)をUsとする。 Then, a set σ of users (use subject identifiers) included in the use history read out in step S500 is created. In the following, it is assumed that the number of items (number of item identifier types) included in the usage history read in this step is Ms, and the number of users (number of types of usage subject identifier) is Us.
ステップS510において、関連度算出部104は、推薦基準集合K1を作成する。上述したように、第2タイミングで推薦情報を作成する場合には、リクエスト利用主体識別子を推薦基準集合K1に入れる。第1および第3のタイミングで推薦情報を作成する場合は、ステップS500で作成したアイテムの集合σを推薦基準集合K1とする。この場合は、所定条件を満たす利用履歴に含まれる利用主体識別子それぞれに対して関連アイテム集合が作成されることになる。なお、ここで作成された推薦基準集合K1は、情報選択部107、制御部110などの他の処理部から参照することができる。 In step S510, the relevance calculation unit 104 creates a recommendation reference set K1. As described above, when the recommendation information is created at the second timing, the request using subject identifier is put into the recommendation reference set K1. When the recommendation information is created at the first and third timings, the item set σ created in step S500 is set as the recommendation reference set K1. In this case, a related item set is created for each usage subject identifier included in the usage history that satisfies the predetermined condition. The recommendation standard set K1 created here can be referred to from other processing units such as the information selection unit 107 and the control unit 110.
ステップS520において、関連度算出部104は、ステップS510で作成された推薦基準集合K1の中から未処理のユーザを1つ選択する。この処理対象となるユーザを基準ユーザxとする。 In step S520, the relevance calculation unit 104 selects one unprocessed user from the recommendation reference set K1 created in step S510. The user to be processed is a reference user x.
ステップS530において、関連度算出部104は、ステップS500で読み出された利用履歴を用いて、基準ユーザxと、ユーザ集合σに属する他ユーザy(y∈σ、x≠y)との類似度を算出する。 In step S530, the relevance calculation unit 104 uses the usage history read in step S500, and the similarity between the reference user x and another user y (yεσ, x ≠ y) belonging to the user set σ. Is calculated.
具体的には、基準ユーザxと他のユーザyとが共に利用したことのあるアイテムの数|I[x]∩I[y]|を算出し、これを類似度とすることができる。また、ユーザxが利用したアイテムの集合をI[x]、ユーザyが利用したアイテムの集合をI[y]、ユーザxとユーザyとが共に利用したことのあるアイテムの数を|I[x]∩I[y]|、ユーザxとユーザyの少なくとも一方が利用したことのあるアイテムの数を|I[x]∪I[y]|としたとき、[数1]に示すように、ジャカード(Jaccard)係数を用いてユーザxとユーザyの類似度D[x][y]を算出することができる。
また、ステップS500で読み出された利用履歴から、利用回数に関する情報やユーザがユーザに対して行なった評価の情報(評価値)が得られる場合は、コサイン尺度やピアソン積率相関係数を用いて類似度を算出してもよい。例えば、ユーザxのアイテムzに対する利用回数または評価値をE[x][z]、ユーザyのアイテムzに対する利用回数または評価値をE[y][z]としたとき、[数2]に示すように、コサイン尺度を用いてユーザxとユーザyとの類似度D[x][y]を算出することができる。ここで、Msは、ステップS500で読み出された利用履歴に含まれるアイテムの数である。
また、[数3]に示すように、ピアソン積率相関係数を用いて、類似度D[x][y]を算出してもよい。
ここで、Ic[x][y]は、ユーザxとユーザyとが共に利用または評価したアイテムの集合であり、Ea[x]は、Ic[x][y]に属するアイテムをユーザxが利用した回数の平均値、または評価した評価値の平均値である。Ea[y]は、Ic[x][y]に属するアイテムをユーザyが利用した回数の平均値または評価値の平均値である。また、E[x][z]とE[y][z]とのユークリッド距離あるいはその他の距離を用いて、類似度D[x][y]を算出してもよい。 Here, Ic [x] [y] is a set of items used or evaluated by both user x and user y, and Ea [x] is an item belonging to Ic [x] [y]. It is the average value of the number of times used or the average value of the evaluated values. Ea [y] is an average value of the number of times the user y has used an item belonging to Ic [x] [y] or an average value of evaluation values. Alternatively, the similarity D [x] [y] may be calculated using the Euclidean distance between E [x] [z] and E [y] [z] or other distances.
また、利用履歴格納部102に利用時期情報が格納されている場合は、E[x][z]などを算出する際に、利用時期が古い利用履歴より、新しい利用履歴の重みを大きくして算出してもよい。 In addition, when the usage history information is stored in the usage history storage unit 102, when calculating E [x] [z] or the like, the weight of the new usage history is set larger than the usage history with the old usage time. It may be calculated.
さらに、ユーザxのアイテムzに対する利用回数または評価値であるE[x][z](x=1〜Us、z=1〜Ms)を行列要素とする行列に対して、主成分分析や数量化3類などの多変量解析を適用し、次元数を削減したベクトルを生成し、そのベクトルのコサイン尺度やユークリッド距離などを用いてユーザ間の類似度を算出してもよい。また、上記以外にも、ユーザ間の類似性を表わす指標であれば、どのような方法を用いてもよい。 Furthermore, principal component analysis and quantity for a matrix whose matrix element is E [x] [z] (x = 1 to Us, z = 1 to Ms), which is the number of uses or evaluation value for the item z of the user x. A multivariate analysis such as Chemical Class 3 may be applied to generate a vector with a reduced number of dimensions, and the degree of similarity between users may be calculated using the cosine scale or Euclidean distance of the vector. In addition to the above, any method may be used as long as it is an index representing similarity between users.
このようにして算出されたユーザxと、ユーザy(y∈σ、x≠y)との類似度は、関連度算出部104内部のメモリ(図示せず)に格納される。なお、ステップS520〜S570のループ(繰り返し)処理において、ユーザxと、ユーザyとの類似度が既に算出され、関連度算出部104内部のメモリに格納されている場合は、新たな算出を行なわずに格納されている値を利用してもよい。 The degree of similarity between the user x calculated in this way and the user y (yεσ, x ≠ y) is stored in a memory (not shown) inside the relevance calculation unit 104. In the loop (repetition) processing in steps S520 to S570, when the similarity between the user x and the user y has already been calculated and stored in the memory in the relevance calculation unit 104, a new calculation is performed. Alternatively, the stored value may be used.
ステップS540において、関連度算出部104は、基準ユーザxとアイテムzとの関連度W[x][z]を算出する。 In step S540, the relevance calculation unit 104 calculates the relevance W [x] [z] between the reference user x and the item z.
関連度算出の第1の方法は、ステップS530で算出された類似度D[x][y]が高い「類似ユーザ」を特定し、類似ユーザに多く利用されたアイテムほど関連度が高くなるように算出する方法である。 The first method of calculating the relevance level is to identify “similar users” having a high similarity D [x] [y] calculated in step S530, and items that are frequently used by similar users have a higher relevance level. It is a method to calculate.
具体的にはまず、類似度D[x][y]が所定値以上のユーザ、あるいは類似度D[x][y]が高い順に所定数のユーザを類似ユーザとして特定する。次に、ステップS500で読み出された利用履歴を対象にして、類似ユーザが利用したアイテムを特定し、アイテムごとに利用回数をカウントし、この利用回数を関連度とする。あるいは利用回数の平方根や対数値などを用いて関連度を算出してもよい。第1の方法によれば、類似ユーザに利用されたアイテムの関連度が算出される。類似ユーザに利用されていないアイテムの関連度は「0」とすればよい。 Specifically, first, a user whose similarity D [x] [y] is greater than or equal to a predetermined value or a predetermined number of users in descending order of similarity D [x] [y] is specified as a similar user. Next, using the usage history read in step S500, the items used by similar users are identified, the usage count is counted for each item, and the usage count is used as the relevance level. Alternatively, the degree of association may be calculated using the square root of the number of times of use or a logarithmic value. According to the first method, the relevance of items used by similar users is calculated. The relevance of items that are not used by similar users may be “0”.
この第1の方法は、ユーザがアイテムを気に入った場合に、そのアイテムを複数回利用(購入)する性質を持つようなアイテム提供サービスに適している。例えば、端末装置30に保存できない形式のデジタルコンテンツや、消耗品の物販などである。 This first method is suitable for an item providing service that has the property of using (purchasing) an item multiple times when the user likes the item. For example, digital content in a format that cannot be stored in the terminal device 30 or sales of consumables.
関連度算出の第2の方法は、多くの類似ユーザに利用されたアイテムほど関連度が高くなるように算出する方法である。第1の方法と同様に、類似ユーザを特定した後、ステップS500で読み出された利用履歴を対象にして、類似ユーザが利用したアイテムを特定し、アイテムごとに利用した人数をカウントし、この利用人数を関連度とする。 The second method of calculating the relevance level is a method of calculating the relevance level for items used by many similar users. Similar to the first method, after specifying the similar user, the usage history read in step S500 is targeted, the item used by the similar user is specified, and the number of people used for each item is counted. Relevance is the number of users.
第2の方法は、ユーザが基本的に同じアイテムを1度しか利用(購入)しない性質のアイテム提供サービスに適している。例えば、アイテムが端末装置30に保存して何回でも再生できる形式のデジタルコンテンツであれば、ユーザが再度購入するのは、ユーザが端末装置30から間違って消去したような例外的なケースが想定され、基本的には同じアイテムを1回しか購入しないので、この第2の方法が有効である。また、第1および第2の方法によれば、類似ユーザの数を適切に設定することにより、少ない計算量で、精度よく関連度を算出することができる。 The second method is suitable for an item providing service in which the user basically uses (purchases) the same item only once. For example, if the item is digital content in a format that can be stored in the terminal device 30 and played back as many times as possible, the user may purchase it again in an exceptional case where the user accidentally erases it from the terminal device 30. Since the same item is basically purchased only once, this second method is effective. Further, according to the first and second methods, it is possible to accurately calculate the degree of association with a small amount of calculation by appropriately setting the number of similar users.
関連度算出の第3の方法は、ユーザ間の類似度を直接用いて関連度を算出する方法である。具体的にはまず、ステップS500で読み出された利用履歴を対象にして、ユーザy(y∈σ、x≠y)がアイテムzを利用した回数C[y][z]をカウントする。そして、[数4]に示すように、類似度D[x][y]と利用回数C[y][z]との積を加算した値を用いてユーザxとアイテムzとの関連度W[x][z]を算出する。第3の方法では、アイテムzの利用回数が多く、かつ利用したユーザの類似度が高いほど、関連度が高く算出される。
なお[数4]では、類似度D[x][y]が算出されたすべてのユーザの情報を用いて関連度を算出しているが、類似ユーザを対象にして[数4]の計算を行なってもよい。また[数4]において、ユーザyがアイテムzを利用した場合にC[y][z]=1、利用していない場合にC[y][z]=0として計算してもよい。このようにすれば、アイテムzを利用したユーザ数が多く、かつ利用したユーザの類似度が高いほど、関連度が高く算出される。この第3の方法によれば、基準ユーザとアイテムとの関連度をさらに精度よく算出することができる。 In [Equation 4], the degree of association is calculated using information of all users whose similarity D [x] [y] has been calculated, but [Equation 4] is calculated for similar users. You may do it. In [Expression 4], C [y] [z] = 1 may be calculated when the user y uses the item z, and C [y] [z] = 0 may be calculated when the user y does not use the item z. In this way, the higher the number of users using the item z and the higher the degree of similarity of the used users, the higher the degree of association. According to the third method, the degree of association between the reference user and the item can be calculated with higher accuracy.
さらに関連度算出の第1〜第3の方法において、アイテム属性格納部101のアイテム情報テーブル101Aからアイテム時期情報を読み出し、これを用いて処理を行なってもよい。具体的には、アイテム時期情報が新しいアイテムほど大きな値となる重み係数を算出し、利用回数や利用ユーザ数を算出する際に、この重み係数を乗じる等の演算を行なう。このようにすれば、ユーザにとって一般的に価値の高い「新作」アイテムの関連度を高くして、優先的に推薦情報に入れることができる。 Further, in the first to third methods of calculating the degree of association, item time information may be read from the item information table 101A of the item attribute storage unit 101, and processing may be performed using this. Specifically, a weighting coefficient that has a larger value as the item timing information is newer is calculated, and when calculating the number of uses and the number of users, the weighting coefficient is multiplied. In this way, it is possible to increase the degree of relevance of “new work” items, which are generally valuable to the user, and preferentially enter the recommended information.
ステップS550において、関連度算出部104は、基準ユーザxに関する関連アイテム集合Ω[x]を作成し、関連集合格納部105に格納させる。関連アイテム集合Ω[x]は、関連識別子がすべてアイテム識別子であるような関連集合である。 In step S <b> 550, the relevance calculation unit 104 creates a related item set Ω [x] related to the reference user x and stores it in the related set storage unit 105. The related item set Ω [x] is a related set in which all related identifiers are item identifiers.
関連アイテム集合作成の第1の方法は、ステップS540において基準ユーザxとの関連度を算出したすべてのアイテム(関連度が「0」より大きいすべてのアイテム)を関連アイテム集合Ω[x]に入れる方法である。この方法は、なるべく多くの推薦結果を出力したい場合に適している。 In the first method for creating a related item set, all items (all items whose relevance level is greater than “0”) for which the relevance level with the reference user x is calculated in step S540 are placed in the related item set Ω [x]. Is the method. This method is suitable for outputting as many recommendation results as possible.
関連アイテム集合作成の第2の方法は、基準ユーザxとの関連度が高いアイテムを選出して関連アイテム集合Ω[x]に入れる方法である。具体的には、ステップS540において関連度を算出したすべてのアイテムの中から、関連度が閾値以上のアイテムを選出する。または、関連度が大きい順に所定値を超えない範囲でアイテムを選出してもよい。例えば、基準ユーザxとの関連度が算出されたアイテムの数が所定数に満たない場合は、関連度が算出されたすべてのアイテムを選出し、そうでない場合は、関連度が大きい順に所定数のアイテムを選出すればよい。 The second method of creating the related item set is a method of selecting an item having a high degree of relevance with the reference user x and putting it in the related item set Ω [x]. Specifically, an item having a relevance level equal to or higher than a threshold is selected from all items whose relevance level has been calculated in step S540. Or you may select an item in the range which does not exceed a predetermined value in order with a high degree of relevance. For example, if the number of items for which the degree of association with the reference user x is less than a predetermined number, all items for which the degree of association is calculated are selected. You can select items.
さらに、基準ユーザxとの関連度が所定値以上のアイテムの中から、関連度が大きい順に所定数を超えない範囲でアイテムを選出し、それらを関連アイテム集合Ω[x]としてもよい。また関連アイテム集合Ω[x]の要素が所定数以上得られるように、関連度の閾値を基準ユーザxごとに調整して選出してもよい。この第2の方法によれば、関連集合格納部105に必要な記憶容量を削減でき、さらにステップS410の処理を効率よく行なうことができる。 Furthermore, it is also possible to select items within a range that does not exceed a predetermined number in the descending order of the degree of association from items whose degree of association with the reference user x is greater than or equal to a predetermined value, and set them as a related item set Ω [x]. Further, the threshold value of the degree of association may be selected for each reference user x so that a predetermined number or more of elements of the related item set Ω [x] can be obtained. According to the second method, the storage capacity necessary for the related set storage unit 105 can be reduced, and the process of step S410 can be performed efficiently.
そして、関連度算出部104は、基準ユーザxの利用主体識別子と、関連アイテム集合Ω[x]の各アイテム識別子と、その関連度とを対応させて、関連集合格納部105の関連度テーブル105Aに記録する。具体的には、基準ユーザxの利用主体識別子を図8に示した関連度テーブル105Aの利用主体識別子に対応させ、関連アイテム集合Ω[x]の各アイテム識別子を関連度テーブル105Aの関連アイテム識別子に対応させて記録する。 Then, the degree-of-association calculation unit 104 associates the use subject identifier of the reference user x with each item identifier of the related item set Ω [x] and its degree of association, and the degree-of-association table 105 </ b> A of the relation set storage unit 105. To record. Specifically, the user subject identifier of the reference user x is made to correspond to the user subject identifier of the related degree table 105A shown in FIG. 8, and each item identifier of the related item set Ω [x] is related item identifier of the related degree table 105A. Record in correspondence with.
ステップS560において、関連度算出部104は、基準ユーザxに関する関連カテゴリ集合Φ[x]を作成し、関連集合格納部105に格納させる。関連カテゴリ集合Φ[x]は、関連識別子がすべてカテゴリ識別子であるような関連集合である。 In step S <b> 560, the relevance calculation unit 104 creates a related category set Φ [x] related to the reference user x and stores it in the related set storage unit 105. The related category set Φ [x] is a related set in which all related identifiers are category identifiers.
関連度算出部104は、図4(a)に示したアイテム情報テーブル101Aを参照しながら、ステップS550で作成された関連アイテム集合Ω[x]を用いて、関連カテゴリ集合Φ[x]を作成する。 The relevance calculation unit 104 creates a related category set Φ [x] using the related item set Ω [x] created in step S550 while referring to the item information table 101A shown in FIG. To do.
関連カテゴリ集合Φ[x]作成の第1の方法では、関連アイテム集合Ω[x]の各要素に対応するカテゴリ識別子を特定し、特定されたカテゴリ識別子ごとの要素数をカウントし、この要素数をユーザxとカテゴリとの関連度とする。そして、この要素数が所定数以上のカテゴリ識別子を関連カテゴリ集合Φ[x]に入れる。なお、この所定数を「1」として、特定されたカテゴリ識別子をすべて関連カテゴリ集合Φ[x]に入れてもよい。 In the first method of creating the related category set Φ [x], a category identifier corresponding to each element of the related item set Ω [x] is specified, the number of elements for each specified category identifier is counted, and this number of elements is counted. Is the degree of association between the user x and the category. Then, category identifiers with the number of elements equal to or greater than a predetermined number are entered in the related category set Φ [x]. Note that this predetermined number may be “1”, and all the identified category identifiers may be included in the related category set Φ [x].
関連カテゴリ集合Φ[x]作成の第2の方法では、関連アイテム集合Ω[x]の各要素に対応するカテゴリ識別子を特定し、特定されたカテゴリ識別子ごとに、関連アイテム集合Ω[x]の各要素に対応する関連度の合計値を算出し、この合計値を関連度とする。そして、この合計値が所定値以上のカテゴリ識別子を選出して、関連カテゴリ集合Φ[x]に入れる。例えば、関連アイテム集合に、A、B、Cの3つの要素(関連アイテム)が存在し、各々の関連度が「1.0」、「0.8」、「0.4」であり、要素Aはカテゴリ1に対応し、要素Bがカテゴリ2に対応し、要素Cもカテゴリ2に対応する場合、基準ユーザとカテゴリ1との関連度を「1.0」、基準ユーザとカテゴリ2との関連度を「0.8+0.4=1.2」とすればよい。 In the second method of creating the related category set Φ [x], the category identifier corresponding to each element of the related item set Ω [x] is specified, and for each specified category identifier, the related item set Ω [x] The total value of the relevance level corresponding to each element is calculated, and this total value is set as the relevance level. Then, category identifiers whose total value is greater than or equal to a predetermined value are selected and placed in the related category set Φ [x]. For example, there are three elements (related items) of A, B, and C in the related item set, and the respective degrees of association are “1.0”, “0.8”, and “0.4”. When A corresponds to category 1, element B corresponds to category 2, and element C also corresponds to category 2, the relevance between the reference user and category 1 is “1.0”, and the reference user and category 2 are related. The relevance may be “0.8 + 0.4 = 1.2”.
ある要素に対応するカテゴリ識別子が複数存在する場合は、各要素に対応する関連度をそのまま用いて合計値を算出してもよいし、各要素に対応する関連度をカテゴリ識別子の数で割った値を用いて合計値を算出してもよい。例えば、基準ユーザと要素A(関連アイテムA)との関連度が「1.0」であり、要素Aに、カテゴリ1とカテゴリ3の2つのカテゴリが対応する場合、基準ユーザとカテゴリ1との関連度の要素Aに係る部分を「1.0」としてもよいし、「1.0÷2=0.5」としてもよい。 When there are multiple category identifiers corresponding to a certain element, the total value may be calculated using the relevance level corresponding to each element as it is, or the relevance level corresponding to each element is divided by the number of category identifiers. The total value may be calculated using the value. For example, when the degree of association between the reference user and element A (related item A) is “1.0”, and two categories of category 1 and category 3 correspond to element A, the reference user and category 1 The portion related to the element A of the relevance may be set to “1.0” or may be set to “1.0 ÷ 2 = 0.5”.
なお、この所定値を十分小さな値にして、特定されたカテゴリ識別子をすべて関連カテゴリ集合Φ[x]に入れてもよい。また、合計値の大きい順に所定数を越えない数のカテゴリ識別子を選出し、関連カテゴリ集合Φ[x]に入れてもよい。 Note that this predetermined value may be set to a sufficiently small value, and all specified category identifiers may be included in the related category set Φ [x]. Alternatively, a number of category identifiers not exceeding a predetermined number may be selected in descending order of the total value, and may be put in the related category set Φ [x].
そして、関連度算出部104は、基準ユーザxのアイテム識別子と、関連カテゴリ集合Φ[x]の各カテゴリ識別子と、その関連度とを対応させて、関連集合格納部105の関連度テーブル105Bに記録する。具体的には、基準ユーザxの利用主体識別子を図8に示した関連度テーブル105Bの利用主体識別子に対応させ、関連カテゴリ集合Φ[x]の各カテゴリ識別子を関連度テーブル105Bの関連カテゴリ識別子に対応させて記録する。 Then, the relevance calculation unit 104 associates the item identifier of the reference user x with each category identifier of the related category set Φ [x] and the relevance, and stores them in the relevance level table 105B of the related set storage unit 105. Record. Specifically, the user subject identifier of the reference user x is made to correspond to the user subject identifier of the related degree table 105B shown in FIG. 8, and each category identifier of the related category set Φ [x] is related category identifier of the related degree table 105B. Record in correspondence with.
なお、上述したユーザとアイテムとの関連度、およびユーザとカテゴリとの関連度、それぞれの算出工程において、関連度の最大値や合計値が所定値(例えば「1」)になるように、正規化処理を行なってもよい。 It should be noted that the degree of association between the user and the item and the degree of association between the user and the category described above are normalized so that the maximum value or total value of the degree of association becomes a predetermined value (for example, “1”) in each calculation step. Processing may be performed.
ステップS570において、関連度算出部104は、他の基準ユーザを選択可能か判定する。ステップS510で作成された推薦基準集合K1の中で、まだ処理を行なっていないユーザが存在する場合に「Yes」と判定し、未処理のユーザが存在しない場合は、「No」と判定する。「Yes」と判定した場合は、ステップS520に戻って処理を繰り返し、「No」と判定した場合は、関連度算出処理を終了する。 In step S570, the relevance calculation unit 104 determines whether another reference user can be selected. In the recommendation reference set K1 created in step S510, it is determined as “Yes” when there is a user who has not been processed yet, and “No” is determined when there is no unprocessed user. When it determines with "Yes", it returns to step S520 and repeats a process, and when it determines with "No", an association degree calculation process is complete | finished.
この結果、関連集合格納部105の関連度テーブル105A、Bには、ステップS510で作成された推薦基準集合K1の利用主体識別子それぞれに対応し、「アイテム推薦形式」および「カテゴリ推薦形式」に対応する関連集合が格納される。 As a result, the association degree tables 105A and 105B of the association set storage unit 105 correspond to the use subject identifiers of the recommendation reference set K1 created in step S510, and correspond to “item recommendation format” and “category recommendation format”. The related set is stored.
なお、利用履歴格納部102に、図5(d)に示すようなカテゴリ利用履歴テーブル102Bが格納されている場合には、上述のステップS500〜ステップS550の処理におけるアイテム識別子をカテゴリ識別子に置き換えて同様の処理を行なうことにより、「カテゴリ推薦形式」に対応する関連集合を作成することができる。この方法では、ステップS550に相当する処理により関連カテゴリ集合が作成されるため、ステップS560を実行する必要がない。このため、「アイテム推薦形式」を実施せず、「カテゴリ推薦形式」のみ実施する場合には、効率的に処理を行なうことができる。
<情報選択処理>
When the category usage history table 102B as shown in FIG. 5D is stored in the usage history storage unit 102, the item identifier in the processing of steps S500 to S550 described above is replaced with a category identifier. By performing the same processing, a related set corresponding to the “category recommendation format” can be created. In this method, since a related category set is created by the process corresponding to step S550, it is not necessary to execute step S560. For this reason, when only the “category recommendation format” is performed without performing the “item recommendation format”, the processing can be performed efficiently.
<Information selection process>
ステップS410における情報選択処理を図16のフローチャートを参照して詳細に説明する。情報選択処理において、制御部110の指示を受けた情報選択部107は、ステップS400により関連集合格納部105に格納された関連度テーブル105A、105Bの利用主体識別子および関連集合(関連識別子)を読み出し、価格情報格納部103の価格情報テーブル103A、103Bを参照しながら、利用主体識別子ごとに関連識別子を選択する。 The information selection process in step S410 will be described in detail with reference to the flowchart of FIG. In the information selection process, the information selection unit 107 that has received an instruction from the control unit 110 reads the use subject identifier and the related set (related identifier) of the relevance tables 105A and 105B stored in the related set storage unit 105 in step S400. Then, referring to the price information tables 103A and 103B of the price information storage unit 103, a related identifier is selected for each user entity identifier.
具体的には、まずステップS900において、情報選択部107は、ステップS510で作成された推薦基準集合K1の中から未処理の利用主体識別子を選択する。以下ではこれを利用主体識別子iとし、これに対応する関連集合をZ[i]とする。また、関連集合Z[i]の要素である関連識別子jの関連度をW[i][j]、価格情報をX[j]とする。 Specifically, first, in step S900, the information selection unit 107 selects an unprocessed user entity identifier from the recommendation reference set K1 created in step S510. Hereinafter, this will be referred to as a use subject identifier i, and a related set corresponding thereto will be referred to as Z [i]. Further, the degree of association of the association identifier j, which is an element of the association set Z [i], is W [i] [j] and the price information is X [j].
情報選択部107は、ステップS910において、利用主体識別子iに関する処理の繰り返し数を管理するループ変数m(選択集合の順番を示す変数)に初期値「1」をセットし、ステップS920において、変数Nzに初期値として所定値Q1をセットして初期化する。変数Nzは、推薦情報の個数(件数)をカウントするための変数であり、推薦結果として必要なアイテム(カテゴリ)の個数を所定値Q1に設定しておく。例えば、初期値を「20」とすれば、20個を超えないアイテム(カテゴリ)が推薦結果に入るようになる。 In step S910, the information selection unit 107 sets an initial value “1” to a loop variable m (a variable indicating the order of the selected set) that manages the number of repetitions of the processing related to the user subject identifier i. In step S920, the information selection unit 107 sets the variable Nz. Is initialized by setting a predetermined value Q1 as an initial value. The variable Nz is a variable for counting the number (number of cases) of recommendation information, and the number of items (categories) necessary as a recommendation result is set to a predetermined value Q1. For example, if the initial value is “20”, items (categories) not exceeding 20 items will be included in the recommendation result.
ステップS930において、情報選択部107は、関連しきい値θ[m]の初期値である関連しきい値θ[1]の値を設定する。関連しきい値θ[m]は、判定対象の関連識別子をm番目の選択集合Y[i][m]に入れる条件として用いるしきい値であり、関連集合格納部105に格納された関連度テーブル105A、105Bの関連度に関するしきい値である。関連しきい値θ[m]の初期値である関連しきい値θ[1]には比較的大きな値を用いるのがよい。 In step S930, the information selection unit 107 sets the value of the related threshold value θ [1], which is the initial value of the related threshold value θ [m]. The related threshold value θ [m] is a threshold value used as a condition for putting the related identifier to be determined in the m-th selected set Y [i] [m], and the degree of relevance stored in the related set storage unit 105. This is a threshold value related to the degree of association between the tables 105A and 105B. It is preferable to use a relatively large value for the related threshold value θ [1], which is the initial value of the related threshold value θ [m].
ステップS940において、情報選択部107は、価格しきい値η[m]の初期値である価格しきい値η[1]の値を設定する。価格しきい値η[m]は、判定対象の関連識別子をm番目の選択集合Y[i][m]に入れる条件として用いるしきい値であり、価格情報格納部103に格納された価格情報テーブル103A、Bの価格情報に関するしきい値である。価格しきい値η[m]の初期値である価格しきい値η[1]には比較的大きな値を用いるのがよい。 In step S940, the information selection unit 107 sets a value of the price threshold value η [1] that is an initial value of the price threshold value η [m]. The price threshold value η [m] is a threshold value used as a condition for putting the relevant identifier to be determined in the m-th selected set Y [i] [m], and the price information stored in the price information storage unit 103. This is a threshold value regarding the price information of the tables 103A and 103B. It is preferable to use a relatively large value for the price threshold η [1], which is the initial value of the price threshold η [m].
ステップS950において、情報選択部107は、関連度に関する関連度条件と、価格情報に関する価格情報条件とを満たす関連識別子を抽出し、利用主体識別子iおよび変数mに対応する選択集合Y[i][m]を作成する。具体的にはまず、関連集合Z[i]の要素であり、かつ利用主体識別子iに関するいずれの選択集合にも入っていない関連識別子を対象にして、「関連度W[i][j]が関連しきい値θ[m]以上」である関連度条件を満たし、かつ「価格情報が価格しきい値η[m]以上」である価格情報条件を満たす関連識別子をm番目の選択集合に入れる候補として抽出する。すなわち、「W[i][j]≧θ[m] ∩ X[j]≧η[m]」である関連識別子を抽出する。ここで、「∩」はAND条件を示す。m=1の場合は、まだ選択集合が存在しないので、関連集合Z[i]のすべての要素が対象になるが、例えば、m=3の場合には、それ以前に作成された選択集合であるY[i][1]および選択集合Y[i][2]の要素である関連識別子を除外して抽出する。 In step S950, the information selection unit 107 extracts a related identifier that satisfies the relevance level condition regarding the relevance level and the price information condition regarding the price information, and the selected set Y [i] [ m]. Specifically, first, with respect to a related identifier that is an element of the related set Z [i] and is not included in any selected set related to the use subject identifier i, “relation degree W [i] [j] A related identifier satisfying the relevance condition of “related threshold θ [m] or more” and satisfying the price information condition of “price information being price threshold η [m] or more” is placed in the m-th selected set. Extract as a candidate. That is, a related identifier that is “W [i] [j] ≧ θ [m] ∩X [j] ≧ η [m]” is extracted. Here, “∩” indicates an AND condition. When m = 1, there is no selection set yet, so all elements of the related set Z [i] are targeted. For example, when m = 3, a selection set created before that is used. Extracted by excluding related identifiers that are elements of a certain Y [i] [1] and selected set Y [i] [2].
そして、選択集合の候補として抽出された関連識別子の中から、変数Nzを超えない数の関連識別子を選択し、m番目の選択集合Y[i][m]に入れる。例えば、条件を満たす関連識別子がNzに満たない場合は、特定した関連識別子をすべて選択集合Y[i][m]に入れ、条件を満たす関連識別子がNz以上である場合は、関連度が大きい順、または価格情報が大きい順の上位Nz件を選択集合Y[i][m]に入れるとよい。あるいは、関連度と価格情報とを用いて指標を作成し、その指標の大きい順に上位Nz件を選択してもよい。例えば、関連度と価格情報との乗算値または重み付き加算値を用いて、そのような指標を算出してもよい。 Then, a number of related identifiers that do not exceed the variable Nz are selected from the related identifiers extracted as candidates for the selected set, and are put into the mth selected set Y [i] [m]. For example, when the related identifier satisfying the condition is less than Nz, all the specified related identifiers are put in the selected set Y [i] [m], and when the related identifier satisfying the condition is Nz or more, the degree of relevance is high. The top Nz items in order or in descending order of price information may be included in the selected set Y [i] [m]. Alternatively, an index may be created using the degree of association and price information, and the top Nz items may be selected in descending order of the index. For example, such an index may be calculated using a multiplication value or a weighted addition value of the degree of association and price information.
なお、利用履歴格納部102の利用履歴テーブル102A、102Bを参照しながら、利用主体識別子iが既に利用したアイテムおよびカテゴリを特定し、それらを除外して(利用済み除外処理を行なって)選択集合を作成してもよい。ユーザが1回しか同じアイテム(カテゴリ)を購入しない性質を持つようなアイテム提供サービスでは、このステップS950において利用済みのものを選択集合から除外しておくと、推薦情報格納部108の記憶容量を節約できる。 In addition, while referring to the use history tables 102A and 102B of the use history storage unit 102, the items and categories already used by the use subject identifier i are specified, and these are excluded (performed use exclusion processing) and a selected set May be created. In the item providing service in which the user purchases the same item (category) only once, if the used items are excluded from the selected set in step S950, the storage capacity of the recommended information storage unit 108 is reduced. Can save.
ステップS950において利用済み除外処理を行なう場合、ステップS170での利用済み除外処理を省略してもよいし、再度行なってもよい。ステップS950を実行した後、ステップS170を実行するまでの間に、新たな利用履歴が格納される可能性がある場合は、両方のステップで利用済み除外処理を行なう方が、推薦精度の向上の面では確実である。 When the used exclusion process is performed in step S950, the used exclusion process in step S170 may be omitted or performed again. If there is a possibility that a new usage history may be stored after executing step S950 and before executing step S170, it is better to perform the used exclusion process in both steps to improve the recommendation accuracy. Certainly in terms.
ステップS960において、情報選択部107は、変数Nzの値から選択集合Y[i][m]の要素数を減算し、変数Nzの新たな値とする。例えば、変数Nzの値が「20」で、選択集合Y[i][1]の要素数が「8」である場合は、この差の「20−8=12」を変数Nzの新たな値とする。 In step S960, the information selection unit 107 subtracts the number of elements of the selected set Y [i] [m] from the value of the variable Nz to obtain a new value of the variable Nz. For example, when the value of the variable Nz is “20” and the number of elements of the selected set Y [i] [1] is “8”, the difference “20−8 = 12” is set as the new value of the variable Nz. And
ステップS970において、情報選択部107は、変数Nzの値が0より大きいか否かを判定する。変数Nzの値が0より大きい場合(Yes)は、ステップS980に進み、そうでない場合(No)は、ステップS1010に進む。 In step S970, the information selection unit 107 determines whether the value of the variable Nz is greater than zero. If the value of the variable Nz is greater than 0 (Yes), the process proceeds to step S980; otherwise (No), the process proceeds to step S1010.
ステップS980において、情報選択部107は、選択集合の順番を示すループ変数mの値をインクリメント(値を「1」大きく)して更新する。 In step S980, the information selecting unit 107 updates the value of the loop variable m indicating the order of the selected set by incrementing (increasing the value by “1”).
ステップS990において、情報選択部107は、変数mに対応する関連しきい値θ[m]を設定する。ここで、θ[m−1]>θ[m]となるように関連しきい値θ[m]を設定する。例えば、m=2の場合、θ[1]>θ[2]として、2番目の関連しきい値θ[2]が、1番目の関連しきい値θ[1]よりも小さくなるようにする。 In step S990, the information selection unit 107 sets an associated threshold value θ [m] corresponding to the variable m. Here, the related threshold value θ [m] is set so that θ [m−1]> θ [m]. For example, when m = 2, θ [1]> θ [2] and the second related threshold value θ [2] is made smaller than the first related threshold value θ [1]. .
なお、1つ前の関連しきい値との差分Dθ[m](Dθ[m]=θ[m−1]−θ[m])をmによらずに一定値にしてもよいし、mによって変化させてもよい。また、今後新たに選択集合に追加が必要な個数である変数Nzの値に応じて、差分Dθ[m]を決定し、それに従って関連しきい値θ[m]を設定してもよい。例えば、変数Nzの値が大きい場合には差分Dθ[m]を大きくし、変数Nzの値が小さい場合には差分Dθ[m]を小さくすることができる。 The difference Dθ [m] (Dθ [m] = θ [m−1] −θ [m]) from the previous related threshold value may be a constant value regardless of m, or m It may be changed by. Further, the difference Dθ [m] may be determined according to the value of the variable Nz, which is the number that needs to be newly added to the selected set in the future, and the related threshold value θ [m] may be set accordingly. For example, the difference Dθ [m] can be increased when the value of the variable Nz is large, and the difference Dθ [m] can be decreased when the value of the variable Nz is small.
ステップS1000において、情報選択部107は、変数mに対応する価格しきい値η[m]を設定する。ここで、η[m−1]>η[m]となるように設定する。例えば、m=2の場合、η[1]>η[2]として、2番目の価格しきい値η[2]が、1番目の価格しきい値η[1]よりも小さくなるようにする。 In step S1000, the information selection unit 107 sets a price threshold value η [m] corresponding to the variable m. Here, η [m−1]> η [m] is set. For example, when m = 2, η [1]> η [2] is set so that the second price threshold η [2] is smaller than the first price threshold η [1]. .
なお、1つ前の価格しきい値との差分Dη[m](Dη[m]=η[m−1]−η[m])をmによらずに一定値にしてもよいし、mによって変化させてもよい。また、今後新たに選択集合に追加が必要な個数である変数Nzの値に応じて、差分Dη[m]を決定し、それに従って価格しきい値η[m]を設定してもよい。例えば、変数Nzの値が大きい場合には差分Dη[m]を大きくし、変数Nzの値が小さい場合には差分Dη[m]を小さくすることができる。そして、ステップS950に戻り、以降の処理を繰り返す。 The difference Dη [m] (Dη [m] = η [m−1] −η [m]) from the previous price threshold value may be a constant value regardless of m, or m It may be changed by. Alternatively, the difference Dη [m] may be determined according to the value of the variable Nz, which is the number that needs to be newly added to the selected set in the future, and the price threshold η [m] may be set accordingly. For example, the difference Dη [m] can be increased when the value of the variable Nz is large, and the difference Dη [m] can be decreased when the value of the variable Nz is small. Then, the process returns to step S950, and the subsequent processing is repeated.
ステップS1010において、情報選択部107は、利用主体識別子iに対応するすべての選択集合であるY[i][n](n=1〜Na[i])に含まれるすべての要素(関連識別子)に対して、推薦順位を付与する。ここで、Na[i]は、利用主体識別子iに対応する選択集合の数であり、ループ処理を終了した後のステップ1010における変数mの値である。以下では、選択集合Y[i][n]の要素数をNv[i][n]とし、利用主体識別子iに対応する選択集合に含まれるすべての関連識別子の数をNb[i]とする。推薦順位の付与は、例えば、以下のような方法を用いることができる。 In step S1010, the information selection unit 107 selects all elements (related identifiers) included in Y [i] [n] (n = 1 to Na [i]) that are all selected sets corresponding to the use subject identifier i. A recommendation order is assigned to the. Here, Na [i] is the number of selected sets corresponding to the use subject identifier i, and is the value of the variable m in step 1010 after the loop processing is finished. In the following, the number of elements of the selected set Y [i] [n] is Nv [i] [n], and the number of all related identifiers included in the selected set corresponding to the use subject identifier i is Nb [i]. . For example, the following method can be used for giving the recommendation order.
推薦順位付与の第1の方法は、Nb[i]個の関連識別子を関連度の大きい順、または価格情報が大きい順にソートし、関連度または価格情報が大きいほど、高い推薦順位を付与する方法である。あるいは、関連度と価格情報とを用いて指標を作成し、その指標が大きいほど、高い推薦順位を付与してもよい。例えば、関連度と価格情報との乗算値または重み付き加算値を用いて、そのような指標を算出してもよい。第1の方法は、関連識別子が何番目の選択集合に属しているかは考慮しない。 The first method for giving recommendation ranking is a method of sorting Nb [i] related identifiers in descending order of relevance or price information in descending order, and assigning a higher recommendation rank as the relevance or price information increases. It is. Alternatively, an index may be created using the degree of association and price information, and a higher recommendation rank may be given as the index is larger. For example, such an index may be calculated using a multiplication value or a weighted addition value of the degree of association and price information. The first method does not consider the selection set to which the related identifier belongs.
推薦順位付与の第2の方法は、順番の早い選択集合(Y[i][n]のnが小さい選択集合)ほど推薦順位を高くする方法である。例えば、1番目の選択集合Y[i][1]の要素数をNv[i][1]とすると、選択集合Y[i][1]に属する関連識別子には、1〜Nv[i][1]の推薦順位を付与する。Nv[i][1]個の関連識別子を関連度の大きい順、または価格情報が大きい順にソートし、関連度または価格情報が大きいほど、高い推薦順位を付与すればよい。あるいは、関連度と価格情報とを用いて指標を作成し、その指標が大きいほど、高い推薦順位を付与してもよい。そして、2番目の選択集合には、1番目の選択集合に付与した最大の番号より大きな番号を付与すればよい。すなわち、(Nv[i][1]+1)〜(Nv[i][1]+Nv[i][2])の番号を付与すればよい。2番目の選択集合の中での推薦順位は、上述した1番目の選択集合の中での推薦順位付与と同様な方法で決めればよい。3番目以降の選択集合についても同様な処理を行なう。この方法によれば、関連度が大きく、かつ価格情報が大きいアイテム(カテゴリ)をより上位の推薦順位とすることができる。 The second method of giving a recommendation order is a method in which the recommendation order is higher for a selection set that is earlier in order (a selection set in which n of Y [i] [n] is smaller). For example, if the number of elements of the first selection set Y [i] [1] is Nv [i] [1], the related identifiers belonging to the selection set Y [i] [1] are 1 to Nv [i]. The recommendation order of [1] is given. The Nv [i] [1] related identifiers may be sorted in descending order of the degree of association or in descending order of price information. Alternatively, an index may be created using the degree of association and price information, and a higher recommendation rank may be given as the index is larger. The second selected set may be given a number larger than the maximum number assigned to the first selected set. That is, the numbers (Nv [i] [1] +1) to (Nv [i] [1] + Nv [i] [2]) may be given. The recommendation order in the second selection set may be determined by the same method as the recommendation order assignment in the first selection set described above. The same processing is performed for the third and subsequent selection sets. According to this method, an item (category) having a large degree of relevance and large price information can be given a higher recommendation rank.
なお、上述した第1および第2の方法では、関連度または価格情報を用いてソート処理を行なっているが、これ以外のデータを用いてソートしてもよい。例えば、第1の方法において、アイテム属性格納部101のアイテム情報テーブル101Aに格納されているアイテム時期情報を用い、アイテム時期情報が新しいほど推薦順位を高く(番号を小さく)してもよい。第2の方法において、選択集合ごとにソートする場合も同様である。また、関連度と価格情報とアイテム時期情報とを用いて総合的な指標を算出し、それを用いてソート処理を行なってもよい。例えば、関連度が大きく、かつ価格情報が大きく、かつアイテム時期情報が新しいほど大きな値となる傾向の指標を算出し、それを用いてもよい。 In the first and second methods described above, the sorting process is performed using the relevance level or price information, but the data may be sorted using other data. For example, in the first method, the item time information stored in the item information table 101A of the item attribute storage unit 101 may be used, and the recommendation order may be higher (the number is lower) as the item time information is newer. In the second method, the same applies when sorting is performed for each selected set. Further, a comprehensive index may be calculated using the degree of association, price information, and item time information, and the sort process may be performed using the calculated index. For example, an index of a tendency that becomes larger as the degree of relevance, the price information is larger, and the item time information is newer may be calculated and used.
ステップS1020において、利用主体識別子iと、選択集合Y[i][n](n=1〜Na[i])に属する関連識別子と、ステップS1010で作成された推薦順位とを対応させて、図7(a)〜(d)に示す形式で、推薦情報格納部108に格納させる。 In step S1020, the subject identifier i, the related identifier belonging to the selected set Y [i] [n] (n = 1 to Na [i]), and the recommendation order created in step S1010 are associated with each other. 7 (a) to (d) are stored in the recommendation information storage unit 108.
ステップS1030において、情報選択部107は、未処理の別の利用主体識別子が選択可能か判定する。ステップS510で作成された推薦基準集合K1の中に、未処理の別の利用主体識別子が存在し選択可能である場合(Yes)は、ステップS900に戻って、未処理の利用主体識別子のいずれかを選択して新たな利用主体識別子iとし、以降の処理を繰り返す。未処理の別の利用主体識別子が存在しない場合(No)は、情報選択処理を終了する。 In step S1030, the information selection unit 107 determines whether another unprocessed user entity identifier can be selected. If another unprocessed user entity identifier exists in the recommendation criterion set K1 created in step S510 and can be selected (Yes), the process returns to step S900 to select one of the unprocessed user entity identifiers. Is selected as a new user entity identifier i, and the subsequent processing is repeated. If another unprocessed user entity identifier does not exist (No), the information selection process ends.
図17(a)は、m=1からm=3で抽出される関連識別子の範囲を模式的に示している。すなわち、図中で第1選択集合と示された領域は、m=1で抽出される選択集合Y[i][1]を示しており、価格情報が価格しきい値η[1](第1価格しきい値)以上であり、かつ、関連度が関連しきい値θ[1](第1関連しきい値)以上である関連識別子が抽出される。また、図中で第2選択集合と示された領域は、m=2で抽出される選択集合Y[i][2]を示しており、第1選択集合に含まれない関連識別子を対象に、価格情報が価格しきい値η[2](第2価格しきい値)以上であり、かつ、関連度が関連しきい値θ[2](第2関連しきい値)以上である関連識別子が抽出される。このため、図中の第1選択集合と示された領域と第2選択集合と示された領域とは重複しない。 FIG. 17A schematically shows a range of related identifiers extracted from m = 1 to m = 3. That is, the region indicated as the first selection set in the figure indicates the selection set Y [i] [1] extracted with m = 1, and the price information is the price threshold η [1] (first The related identifier is extracted that is equal to or greater than (one price threshold) and has a relevance level equal to or greater than the related threshold θ [1] (first related threshold). In addition, the region indicated as the second selection set in the figure shows the selection set Y [i] [2] extracted with m = 2, and targets related identifiers not included in the first selection set. The related identifier whose price information is equal to or higher than the price threshold η [2] (second price threshold) and whose relevance is equal to or higher than the related threshold θ [2] (second related threshold) Is extracted. For this reason, the area indicated as the first selection set and the area indicated as the second selection set in the figure do not overlap.
さらに、図中で第3選択集合と示された領域は、m=3で抽出される選択集合Y[i][3]を示しており、第1選択集合および第2選択集合に含まれない関連識別子を対象に、価格情報が価格しきい値η[3](第3価格しきい値)以上であり、かつ、関連度が関連しきい値θ[3](第3関連しきい値)以上である関連識別子が抽出される。 Furthermore, the region indicated as the third selection set in the figure indicates the selection set Y [i] [3] extracted by m = 3 and is not included in the first selection set and the second selection set. For the related identifier, the price information is greater than or equal to the price threshold value η [3] (third price threshold value), and the degree of relevance is the related threshold value θ [3] (third related threshold value). The related identifier as described above is extracted.
なお、ステップS990およびS1000のうちのいずれか一方を省略して、関連しきい値θ[m]および価格しきい値η[m]のうちいずれか一方のみを更新するようにしてもよい。また、ループ変数mの値に応じて、関連しきい値θ[m]と価格しきい値η[m]とを両方更新するか、いずれか一方のみを変更するかを決めるようにしてもよい。例えば、m=2の場合には、関連しきい値θ[2]と価格しきい値η[2]とを両方更新し、m=3の場合には、関連しきい値θ[3]のみ更新し、価格しきい値η[3]は更新せず(η[3]=η[2])、m=4の場合には、価格しきい値η[4]のみ更新し、関連しきい値θ[4]は更新しないようにしてもよい。 Note that either one of steps S990 and S1000 may be omitted, and only one of related threshold value θ [m] and price threshold value η [m] may be updated. Further, according to the value of the loop variable m, it may be determined whether to update both the related threshold value θ [m] and the price threshold value η [m], or to change only one of them. . For example, when m = 2, both the related threshold value θ [2] and the price threshold value η [2] are updated, and when m = 3, only the related threshold value θ [3] is updated. Update, the price threshold η [3] is not updated (η [3] = η [2]), and if m = 4, only the price threshold η [4] is updated and the relevant threshold The value θ [4] may not be updated.
図17(b)は、関連しきい値θ[m]のみを更新する場合に、m=1からm=3で抽出される関連識別子の範囲を模式的に示している。すなわち、図中で第1選択集合と示された領域は、m=1で抽出される選択集合Y[i][1]を示しており、価格情報が価格しきい値η[1](第1価格しきい値)以上であり、かつ、関連度が関連しきい値θ[1](第1関連しきい値)以上である関連識別子が抽出される。また、図中で第2選択集合と示された領域は、m=2で抽出される選択集合Y[i][2]を示しており、第1選択集合に含まれない関連識別子を対象に、価格情報が価格しきい値η[1](第1価格しきい値)以上であり、かつ、関連度が関連しきい値θ[2](第2関連しきい値)以上である関連識別子が抽出される。さらに、図中で第3選択集合と示された領域は、m=3で抽出される選択集合Y[i][3]を示しており、第1選択集合および第2選択集合に含まれない関連識別子を対象に、価格情報が価格しきい値η[1](第1価格しきい値)以上であり、かつ、関連度が関連しきい値θ[3](第3関連しきい値)以上である関連識別子が抽出される。 FIG. 17B schematically shows a range of related identifiers extracted from m = 1 to m = 3 when only the related threshold value θ [m] is updated. That is, the region indicated as the first selection set in the figure indicates the selection set Y [i] [1] extracted with m = 1, and the price information is the price threshold η [1] (first The related identifier is extracted that is equal to or greater than (one price threshold) and has a relevance level equal to or greater than the related threshold θ [1] (first related threshold). In addition, the region indicated as the second selection set in the figure shows the selection set Y [i] [2] extracted with m = 2, and targets related identifiers not included in the first selection set. The related identifier whose price information is equal to or higher than the price threshold η [1] (first price threshold) and whose relevance is equal to or higher than the related threshold θ [2] (second related threshold) Is extracted. Furthermore, the region indicated as the third selection set in the figure indicates the selection set Y [i] [3] extracted by m = 3 and is not included in the first selection set and the second selection set. For the related identifier, the price information is equal to or greater than the price threshold value η [1] (first price threshold value), and the degree of relevance is the related threshold value θ [3] (third related threshold value). The related identifier as described above is extracted.
以上、詳細に説明した方法により、関連度が大きく、かつ価格情報が大きいアイテム(カテゴリ)、すなわちアイテム提供サービスの売上増大を図る上で最も効果的なアイテム(カテゴリ)を優先的に推薦情報に入れることができる。また、所定値Q1を超えない数のアイテム(カテゴリ)を精度よく絞り込んで推薦情報に入れることができるので、端末装置30の表示装置320に表示できる推薦情報の数が少ない場合でも、精度よい推薦ができる。 As described above, the item (category) having high relevance and large price information, that is, the most effective item (category) for increasing the sales of the item providing service is preferentially used as recommended information by the method described in detail. Can be put. In addition, since the number of items (categories) that do not exceed the predetermined value Q1 can be narrowed down and put into the recommendation information, even when the number of recommended information that can be displayed on the display device 320 of the terminal device 30 is small, the recommendation is accurate. Can do.
なお、上述した情報選択処理では、関連度を用いたが、関連度に代えて関連度に応じた順位(関連順位)を用いるようにしてもよい。例えば、関連集合格納部105の関連度テーブル105A、105Bに、関連度が大きいほど順位が高くなる(値が小さくなる)関連順位を格納しておく。そしてステップS930において、関連順位に関するしきい値をセットし、ステップS950において、関連順位が関連順位に関するしきい値以下であり、かつ価格情報が価格しきい値以上である関連識別子を特定してもよい。 In the information selection process described above, the degree of relevance is used, but instead of the degree of relevance, a rank (relevance rank) corresponding to the degree of relevance may be used. For example, in the relevance level tables 105A and 105B of the related set storage unit 105, the relevance rank is stored such that the rank increases as the relevance level increases (the value decreases). In step S930, a threshold value related to the related rank is set. In step S950, a related identifier whose related rank is equal to or lower than the threshold related to the related rank and whose price information is equal to or higher than the price threshold is specified. Good.
また、上述した情報選択処理では、選択集合の順番(ループ変数m)に応じて、関連しきい値θ[m]を変えているが、他の方法を用いてもよい。例えば、関連しきい値を一定にしておき、ループ変数mが大きくなるに従って小さくなる値を、関連度を用いて算出し、この値と関連しきい値の大小関係を判定して、選択集合を作成してもよい。具体的には、関連度をループ変数mで割った値、関連度をループ変数mを用いた対数値や累乗値で割った値、などを用いればよい。また、価格情報条件についても同様に、価格しきい値を一定にしておき、価格情報から選択集合の順番に応じて異なる値を算出し、その値と価格しきい値との大小関係を判定してもよい。 In the information selection process described above, the related threshold value θ [m] is changed in accordance with the order of the selected set (loop variable m), but other methods may be used. For example, the related threshold value is kept constant, a value that decreases as the loop variable m increases is calculated using the relevance level, the magnitude relationship between this value and the related threshold value is determined, and the selected set is determined. You may create it. Specifically, a value obtained by dividing the relevance by the loop variable m, a value obtained by dividing the relevance by a logarithmic value using the loop variable m or a power value, and the like may be used. Similarly, for the price information condition, the price threshold is kept constant, a different value is calculated from the price information according to the order of the selected set, and the magnitude relationship between the value and the price threshold is determined. May be.
また、上述した情報選択処理では、1回のループ処理において、1つの関連しきい値θ[m]と、1つの価格しきい値η[m]とを用いて処理を行なっているが、複数の関連しきい値または/および複数の価格しきい値を用いて処理を行なってもよい。例えば、m=2のループ処理において、「(W[i][j]≧θ[2] ∩ X[j]≧η[1])∪(W[i][j]≧θ[1] ∩ X[j]≧η[2])」という条件を満たす関連識別子を選択集合に入れてもよい。ここで、「∪」はOR条件であり、θ[1]はm=1のループ処理で用いた第1関連しきい値、η[1]はm=1のループ処理で用いた第1価格しきい値である。また、θ[1]>θ[2]、η[2]>η[1]である。すなわち、m=1で作成された選択集合に含まれない関連識別子を対象にして、関連度が第1関連しきい値よりも小さな第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値以上である関連識別子の集合と、関連度が第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値よりも小さな第2価格しきい値以上である関連識別子の集合とを求め、その2つの集合の和集合をm=2に対応する選択集合としてもよい。以上、情報選択処理について説明した。 In the information selection process described above, the process is performed using one related threshold value θ [m] and one price threshold value η [m] in one loop process. The processing may be performed using a related threshold value or / and a plurality of price threshold values. For example, in the loop processing of m = 2, “(W [i] [j] ≧ θ [2] ∩X [j] ≧ η [1]) ∪ (W [i] [j] ≧ θ [1] ∩ X [j] ≧ η [2]) ”may be included in the selected set. Here, “∪” is the OR condition, θ [1] is the first related threshold value used in the loop processing of m = 1, and η [1] is the first price used in the loop processing of m = 1. It is a threshold value. Further, θ [1]> θ [2] and η [2]> η [1]. That is, for a related identifier not included in the selected set created with m = 1, the degree of relevance is greater than or equal to the second relevance threshold smaller than the first relevance threshold, and the price information is the first price. A set of related identifiers that are greater than or equal to a threshold value and a set of related identifiers that have a degree of relevance greater than or equal to a first related threshold value and price information that is greater than or equal to a second price threshold value that is smaller than the first price threshold value And the union of the two sets may be a selected set corresponding to m = 2. The information selection process has been described above.
次に、図18を参照して、推薦情報の具体例を説明する。関連集合格納部105の関連度テーブル105Aには図18(a)に示すような「アイテム推薦形式」のデータが格納されているものとする。本図に示すように、「UserID−1」の関連集合は、「ItemID−3」〜「ItemID−7」の5つのアイテムである。また「UserID−2」の関連集合もまったく同じ5つのアイテムであるが、各々の関連度は異なっている。 Next, a specific example of recommendation information will be described with reference to FIG. It is assumed that “recommendation format” data as shown in FIG. 18A is stored in the association degree table 105A of the association set storage unit 105. As shown in the figure, the related set of “UserID-1” is five items “ItemID-3” to “ItemID-7”. The related set of “UserID-2” is also the same five items, but the degree of relevance of each is different.
価格情報格納部103のアイテム価格情報テーブル103Aには、図18(b)に示す「ItemID−1」〜「ItemID−7」の7つのアイテムの価格情報が格納されているものとし、情報選択部107は、ユーザごとに3つのアイテムを選択して推薦情報を作成するものとする。また、関連しきい値θ[m]を各々、θ[1]=0.60、θ[2]=0.50、θ[3]=0.40とし、価格しきい値η[m]を各々、η[1]=1200円、η[2]=500円、η[3]=100円とする。また、推薦順位付与の第2の方法を用い、同じ選択集合の中では、価格情報に従って推薦順位を付与するものとする。 It is assumed that the item price information table 103A of the price information storage unit 103 stores price information of seven items “ItemID-1” to “ItemID-7” shown in FIG. In step 107, recommendation information is created by selecting three items for each user. Further, the related threshold values θ [m] are set to θ [1] = 0.60, θ [2] = 0.50, θ [3] = 0.40, and the price threshold value η [m] is set. Η [1] = 1200 yen, η [2] = 500 yen, and η [3] = 100 yen, respectively. In addition, using the second method of giving the recommendation order, the recommendation order is given according to the price information in the same selected set.
仮に、価格情報を使わずに関連度だけでアイテムを選択したとすると、図18(a)から明らかなように、「UserID−1」に対応する推薦アイテムは、1位が「ItemID−3」、2位が「ItemID−4」、3位が「ItemID−5」になる。これらの価格は各々「1000円」、「200円」、「400円」である。 Assuming that an item is selected based only on the degree of relevance without using price information, the recommended item corresponding to “UserID-1” is first ranked “ItemID-3” as apparent from FIG. The second place is “ItemID-4” and the third place is “ItemID-5”. These prices are “1000 yen”, “200 yen”, and “400 yen”, respectively.
一方、上述した方法で利用主体識別子「UserID−1」に対応する推薦情報を作成する場合、まず、関連しきい値θ[1]および価格しきい値η[1]の条件に合致する「ItemID−6」が1番目の選択集合に入る。次に、関連しきい値θ[2]および価格しきい値η[2]の条件に合致する「ItemID−3」が2番目の選択集合に入る。最後に、関連しきい値θ[3]および価格しきい値η[3]の条件に合致する「ItemID−5」が3番目の選択集合に入る。 On the other hand, when the recommendation information corresponding to the user entity identifier “UserID-1” is created by the above-described method, first, “ItemID” that satisfies the conditions of the related threshold value θ [1] and the price threshold value η [1]. −6 ”is in the first selection set. Next, “ItemID-3” that satisfies the conditions of the related threshold value θ [2] and the price threshold value η [2] enters the second selected set. Finally, “ItemID-5” that satisfies the conditions of the related threshold value θ [3] and the price threshold value η [3] enters the third selected set.
この結果、図18(c)に示すように、推薦順位の1位が「ItemID−6」、2位が「ItemID−3」、3位が「ItemID−5」となる。各々の価格は「1500円」、「1000円」、「400円」である。このように、本実施例の方法によれば、関連度だけでアイテムを選択する場合に比べて、価格の高いアイテムを推薦結果に入れることができる。 As a result, as shown in FIG. 18C, the first recommendation ranking is “ItemID-6”, the second ranking is “ItemID-3”, and the third ranking is “ItemID-5”. The respective prices are “1500 yen”, “1000 yen”, and “400 yen”. Thus, according to the method of the present embodiment, it is possible to put an item with a high price in the recommendation result as compared with the case where the item is selected only by the relevance level.
また、価格情報を使わずに関連度だけでアイテムを選択したとすると、「UserID−2」に対応する推薦アイテムは、1位が「ItemID−4」、2位が「ItemID−5」、3位が「ItemID−7」になる。これらの価格は各々「200円」、「400円」、「800円」である。 Also, assuming that an item is selected based only on relevance without using price information, the recommended item corresponding to “UserID-2” is “ItemID-4” in the first place, “ItemID-5” in the second place, The place becomes “ItemID-7”. These prices are “200 yen”, “400 yen”, and “800 yen”, respectively.
一方、上述した方法で利用主体識別子「UserID−2」に対応する推薦情報を作成する場合、まず関連しきい値θ[1]および価格しきい値η[1]の条件に合致するアイテムは存在しないので、1番目の選択集合は空集合になる。次に関連しきい値θ[2]および価格しきい値η[2]の条件に合致する「ItemID−7」が2番目の選択集合に入る。最後に関連しきい値θ[3]および価格しきい値η[3]の条件に合致する「ItemID−5」および「ItemID−4」が3番目の選択集合に入る。3番目の選択集合では、価格情報の大きい「ItemID−5」の方が、推薦順位が高くなる。 On the other hand, when the recommendation information corresponding to the user entity identifier “UserID-2” is created by the above-described method, there is first an item that satisfies the conditions of the related threshold value θ [1] and the price threshold value η [1]. As a result, the first selected set is an empty set. Next, “ItemID-7” that satisfies the conditions of the related threshold value θ [2] and the price threshold value η [2] enters the second selected set. Finally, “ItemID-5” and “ItemID-4” that meet the conditions of the related threshold value θ [3] and the price threshold value η [3] are included in the third selected set. In the third selected set, “ItemID-5” with larger price information has a higher recommendation rank.
この結果、図18(c)に示すように、推薦順位の1位が「ItemID−7」、2位が「ItemID−5」、3位が「ItemID−4」となる。各々の価格は「800円」、「400円」、「200円」である。この場合は3つのアイテムの価格の合計は、関連度のみを用いた場合と同じになるが、価格の高いアイテムが上位の推薦順位となり、ユーザの目に留まりやすくなる。 As a result, as shown in FIG. 18C, the first recommendation ranking is “ItemID-7”, the second ranking is “ItemID-5”, and the third ranking is “ItemID-4”. Each price is “800 yen”, “400 yen”, and “200 yen”. In this case, the sum of the prices of the three items is the same as when only the relevance level is used, but the item with the higher price becomes the higher recommendation ranking and is easily noticed by the user.
また、「UserID−1」に対する推薦結果には、価格の高い「ItemID−6」と「ItemID−3」が入るが、「UserID−2」に対する推薦結果には、これらが入らない。このことからも分かるように、本実施例では、ユーザと推薦アイテム/カテゴリとの関連度が高い場合、すなわちそのユーザが推薦アイテム/カテゴリを気に入る可能性が高い場合にのみ価格の高いアイテムが推薦されるので、ユーザに不自然な印象を与えることが少なく、価格の高いアイテムの推薦によって、ユーザの購入意欲が低下してしまうリスクを従来技術よりも減らすことができる。このため、アイテム提供サービスの売上を増大させることが期待できる。 In addition, the recommendation results for “UserID-1” include “ItemID-6” and “ItemID-3”, which have high prices, but the recommendation results for “UserID-2” do not. As can be seen from this, in this embodiment, an item with a high price is recommended only when the degree of association between the user and the recommended item / category is high, that is, when the user is highly likely to like the recommended item / category. Therefore, it is less likely to give an unnatural impression to the user, and the risk that the user's willingness to purchase may be reduced by recommending an expensive item can be reduced as compared with the prior art. For this reason, it can be expected to increase sales of the item providing service.
従来技術では、推薦アイテムの価格が所定の範囲(所定の価格帯)に制限されてしまうため、推薦結果のバリエーション(多様性)が少なかったり、推薦アイテム数が少ない場合があった。しかしながら、上記の例で、「ItemID−1」の推薦アイテムの価格が、「1500円」、「1000円」、「400円」となり、これらの間の「800円」が抜けていることからも分かるように、本実施例の方法では、推薦アイテム/カテゴリの価格が所定の範囲に制限されていないため、従来よりも推薦結果のバリエーションが多くなり(多様性があり)、長期間にわたり同じユーザに推薦情報を提供する場合であっても、ユーザが推薦情報に飽きてしまうことが少なく、継続的に推薦情報を利用してもらうことができる。 In the prior art, the price of the recommended item is limited to a predetermined range (predetermined price range), so there are cases where the variation (diversity) of the recommended result is small or the number of recommended items is small. However, in the above example, the recommended item price of “ItemID-1” is “1500 yen”, “1000 yen”, “400 yen”, and the “800 yen” between them is missing. As can be seen, in the method of the present embodiment, the price of the recommended item / category is not limited to a predetermined range, so there are more variations in the recommended result than before (there is diversity), and the same user over a long period of time. Even when the recommendation information is provided to the user, the user is less tired of the recommendation information, and the recommendation information can be continuously used.
また従来技術では、所定の価格帯のアイテムが無い場合や、少ししか存在していない場合には、十分な数の推薦情報を提供することができなかった。一方、第1実施例の方法によれば、所定の価格帯のアイテムが無い場合や、少ししか存在していない場合であっても、十分な数の推薦情報を精度良く選択して提供することができる。 Further, in the related art, when there are no items in a predetermined price range or when there are few items, a sufficient number of recommendation information cannot be provided. On the other hand, according to the method of the first embodiment, it is possible to select and provide a sufficient number of recommended information with high accuracy even when there are no items in a predetermined price range or when there are only a few items. Can do.
また、従来技術では、価格が所定の範囲にある推薦アイテムが多数存在する場合、それらを精度良く絞り込むことができず、推薦情報が多くなり過ぎる場合があった。推薦情報は本来、多くの情報の中からユーザに有用な情報を絞り込んで提供するものであり、端末装置30の表示装置320において、推薦情報が表示できる領域にも限りがあることから、推薦情報を必要十分な数にすることは非常に重要である。本実施例の方法によれば、必要十分な数のアイテムを精度良く絞り込んで、適切な数(量)の推薦情報をユーザに提供できるため、推薦システムに対するユーザの満足度や信頼感を高めることができる。 Further, in the related art, when there are many recommended items whose prices are in a predetermined range, they cannot be narrowed down with high accuracy, and there are cases where the recommended information becomes excessive. The recommended information is originally intended to narrow down and provide useful information to the user from among a large amount of information, and the recommended information can be displayed on the display device 320 of the terminal device 30 because the area where the recommended information can be displayed is limited. It is very important to make the necessary and sufficient number. According to the method of this embodiment, it is possible to narrow down a necessary and sufficient number of items with high accuracy and provide an appropriate number (amount) of recommendation information to the user, so that the satisfaction and reliability of the user with respect to the recommendation system can be improved. Can do.
アイテム提供サービスを行なう事業者にとって、推薦情報を提供する目的は、推薦情報によってアイテム利用が促進され、アイテム提供サービスの売上を増大させることである。すなわち、売上増大につながる実効性のある推薦情報が要求される。この目的を達成するためには、ある程度の数の推薦情報が必要であり、多過ぎず、少な過ぎでもない適切な数(量)の推薦情報をユーザに提供する必要がある。第1実施例の方法によれば、適切な数(量)の推薦情報を精度良く選択してユーザに提供できるので、アイテム提供サービスの売上を増大させる実効性が期待できる。 For businesses that provide item provision services, the purpose of providing recommendation information is to promote item usage by recommendation information and increase sales of item provision services. That is, effective recommendation information that leads to an increase in sales is required. In order to achieve this object, a certain number of pieces of recommendation information are required, and it is necessary to provide the user with an appropriate number (amount) of recommendation information that is not too much and not too small. According to the method of the first embodiment, an appropriate number (amount) of recommendation information can be selected with high accuracy and provided to the user, so that the effectiveness of increasing the sales of the item providing service can be expected.
なお、第1実施例では、情報選択装置10が、情報選択処理を行なって推薦情報を作成するようにしていたが、情報選択処理を端末装置30側で行なうようにしてもよい。 In the first embodiment, the information selection device 10 performs the information selection process to create the recommended information. However, the information selection process may be performed on the terminal device 30 side.
この場合、端末装置30のアプリケーション部304に、情報選択部107に相当する動作を行なわせるようにする。例えば、ステップS160に先立つ適当なタイミングで、アプリケーション部304が、アイテム提供サーバ20を経由して、あるいは直接情報選択装置10から、アイテム情報テーブル101A、カテゴリ情報テーブル101B、関連度テーブル105A、105B、およびアイテム価格情報テーブル103A、カテゴリ価格情報テーブル103Bのデータを取得する。このとき、各々のテーブルの全部のデータを取得してもよいし、リクエスト利用主体識別子に関係するデータ等の必要なデータのみを取得するようにしてもよい。 In this case, the application unit 304 of the terminal device 30 is caused to perform an operation corresponding to the information selection unit 107. For example, at an appropriate timing prior to step S160, the application unit 304 can send the item information table 101A, the category information table 101B, the relevance tables 105A, 105B, via the item providing server 20 or directly from the information selection device 10. And the data of the item price information table 103A and the category price information table 103B are acquired. At this time, all the data of each table may be acquired, or only necessary data such as data related to the request using subject identifier may be acquired.
そして、ステップS160において、推薦リクエストを送信する代わりに、上述の手順に従って推薦情報を作成する。具体的には、ステップS410、S170に相当する処理をアプリケーション部304が実行すればよい。この場合、アプリケーション部304に、データ取得部、情報選択部が形成されることになる。以下の実施例においても同様に、情報選択装置10の一部の動作を端末装置30で行なうようにしてもよい。 In step S160, instead of sending a recommendation request, recommendation information is created according to the above-described procedure. Specifically, the application unit 304 may execute processes corresponding to steps S410 and S170. In this case, a data acquisition unit and an information selection unit are formed in the application unit 304. Similarly, in the following embodiments, some operations of the information selection device 10 may be performed by the terminal device 30.
本実施形態に係るネットワークシステムの第2実施例について説明する。第2実施例では、端末装置30を利用するユーザが、好みに応じて、価格情報が推薦結果に及ぼす影響を調整することができるようになっている。第2実施例において、アイテム提供サーバ20および端末装置30は、第1実施例と同様とすることができる。 A second example of the network system according to the present embodiment will be described. In the second embodiment, a user who uses the terminal device 30 can adjust the influence of price information on the recommendation result according to his / her preference. In the second embodiment, the item providing server 20 and the terminal device 30 can be the same as those in the first embodiment.
図19は、第2実施例における情報選択装置10bの構成を示すブロック図である。本図に示すように、情報選択装置10bは、アイテム属性格納部101と、利用履歴格納部102と、価格情報格納部103と、関連度算出部104と、関連集合格納部105と、情報選択部107bと、推薦情報格納部108と、送受信部109と、制御部110bとを備えて構成されている。また、情報選択装置10には、情報選択装置10の管理者向けに必要な情報を表示するための表示装置120と、管理者が操作を行なうためのキーボード、マウス等の入力装置130とが接続されている。すなわち、第2実施例の情報選択装置10bは、第1実施例の情報選択装置10における情報選択部107、制御部110の動作が一部異なる構成となっている。 FIG. 19 is a block diagram showing the configuration of the information selection device 10b in the second embodiment. As shown in the figure, the information selection device 10b includes an item attribute storage unit 101, a usage history storage unit 102, a price information storage unit 103, a relevance calculation unit 104, a related set storage unit 105, and an information selection unit. A unit 107b, a recommendation information storage unit 108, a transmission / reception unit 109, and a control unit 110b are provided. Also connected to the information selection device 10 are a display device 120 for displaying information necessary for the administrator of the information selection device 10 and an input device 130 such as a keyboard and a mouse for operation by the administrator. Has been. That is, the information selection device 10b of the second embodiment has a configuration in which the operations of the information selection unit 107 and the control unit 110 in the information selection device 10 of the first embodiment are partially different.
制御部110bは、第1実施例と同様に、所定のタイミングで推薦情報作成動作を開始する。ただし第2実施例では、図14に示した推薦情報を作成する動作のフローチャートにおいてステップS400が終了した段階で推薦情報作成動作を終了する。ステップS410に相当する処理は、後述するステップS170bにおいて、表示用推薦データを作成する際に行なう。 The controller 110b starts the recommended information creation operation at a predetermined timing, as in the first embodiment. However, in the second embodiment, the recommendation information creation operation is terminated when step S400 is completed in the flowchart of the operation for creating recommendation information shown in FIG. The process corresponding to step S410 is performed when creating recommendation data for display in step S170b described later.
第2実施例におけるシステム全体の動作は、処理ステップ間の関係において図11に示したフローチャートと同様であり、処理ステップの具体的内容において第1実施例と一部異なる。以下では、第1実施例と動作が異なる処理ステップにについて説明する。異なる処理ステップについては符号の末尾に「b」を付加して表記する。 The operation of the entire system in the second embodiment is the same as that of the flowchart shown in FIG. 11 in the relationship between the processing steps, and is partially different from the first embodiment in the specific contents of the processing steps. In the following, processing steps whose operations are different from those of the first embodiment will be described. Different processing steps are described by adding “b” to the end of the reference numerals.
図11のステップS130bにおいて、アイテム提供サーバ20の制御部205は、応答データを端末装置30に送信する。第2実施例における応答データには、価格情報が推薦結果に及ぼす影響をユーザが調整するための操作画面を表示する情報が含まれている。 In step S <b> 130 b of FIG. 11, the control unit 205 of the item providing server 20 transmits response data to the terminal device 30. The response data in the second embodiment includes information for displaying an operation screen for the user to adjust the influence of price information on the recommendation result.
ステップS140bにおいて、端末装置30は、アイテム提供サーバ20から応答データを受信し、表示装置320にその情報を表示する。表示画面の一例を図20に示す。図12に示した第1実施例の表示画面との違いは、画面右上に「価格ファクター調整操作」ボタンが表示される点である。 In step S140b, the terminal device 30 receives response data from the item providing server 20, and displays the information on the display device 320. An example of the display screen is shown in FIG. The difference from the display screen of the first embodiment shown in FIG. 12 is that a “price factor adjustment operation” button is displayed at the upper right of the screen.
「価格ファクター調整操作」ボタンは、価格情報が推薦結果に及ぼす影響を調整するために必要なデータ(価格ファクター調整データ)をユーザに入力させるGUI(Graphical User Interface)を表示させるためのボタンであり、例えば、図21に例示するような画面を表示させることができる。画面移動ではなく、図21に示す情報を、図20の表示画面に含めるようにしてもよい。 The “price factor adjustment operation” button is a button for displaying a GUI (Graphical User Interface) that allows the user to input data (price factor adjustment data) necessary for adjusting the influence of price information on the recommendation result. For example, a screen illustrated in FIG. 21 can be displayed. Instead of moving the screen, the information shown in FIG. 21 may be included in the display screen of FIG.
図21(a)に示す例は、推薦結果に入れるアイテムまたはカテゴリの価格を指定するための画面であり、5つの選択肢に対応して、円形のラジオボタンが表示されている。通常は、本図に黒丸で示した「標準」が選択されているが、ユーザは好みに応じて、他の選択肢を自由に選択できる。ラジオボタンの横の「1」〜「5」の数字は、ラジオボタンを識別するための番号であり、ユーザに選択されたラジオボタンの番号を端末装置30が読み取れるようになっている。 The example shown in FIG. 21A is a screen for specifying the price of an item or category to be included in the recommendation result, and circular radio buttons are displayed corresponding to the five choices. Normally, “standard” indicated by a black circle in the figure is selected, but the user can freely select other options according to his / her preference. The numbers “1” to “5” beside the radio button are numbers for identifying the radio button, and the terminal device 30 can read the number of the radio button selected by the user.
図21(b)に示す例は、図21(a)に示した例と同じく、推薦結果に入れるアイテムまたはカテゴリの価格を指定するための画面であるが、推薦結果に入れる価格のおおよその下限値を具体的に指定するものである。 The example shown in FIG. 21 (b) is a screen for designating the price of an item or category to be included in the recommendation result, as in the example shown in FIG. 21 (a). A value is specifically specified.
図21(c)に示す例は、推薦結果に入れる価格の高いものの割合を指定するための画面である。ユーザは、図21に例示した画面でラジオボタンを選択した後、図20に示す関連リンク(「関連アイテム表示」ボタンまたは「関連カテゴリ表示」ボタン)を選択することで、価格に関する自分の好みが反映された推薦情報を取得することができる。なお、図21に示した価格ファクターの調整操作用画面は、あくまでも一例であり、他の方法で、価格ファクターの調整を行なってもよい。例えば、スライダー等のGUI部品を表示し、推薦結果に入れるアイテムまたはカテゴリの価格をユーザに指定させてもよい。 The example shown in FIG. 21 (c) is a screen for designating the ratio of the high price to be included in the recommendation result. The user selects a radio button on the screen illustrated in FIG. 21 and then selects a related link (“related item display” button or “related category display” button) shown in FIG. The reflected recommendation information can be acquired. Note that the price factor adjustment operation screen shown in FIG. 21 is merely an example, and the price factor may be adjusted by other methods. For example, a GUI part such as a slider may be displayed and the user may specify the price of an item or category to be included in the recommendation result.
図11のステップSl60bにおいて、端末装置30は、関連リンクに対応するURLに推薦リクエストを送信する。この推薦リクエストには、利用主体識別子と、関連アイテムリンクであるか関連カテゴリリンクであるかを示すリンク種別情報とに加えて、図21に示した画面で指定された価格ファクター調整データが含まれている。例えば、図21に示すラジオボタンの中でユーザに指定されたラジオボタンを識別するための「1」〜「5」などの番号を用いればよい。 In step S160b of FIG. 11, the terminal device 30 transmits a recommendation request to the URL corresponding to the related link. This recommendation request includes price factor adjustment data specified on the screen shown in FIG. 21 in addition to the use subject identifier and link type information indicating whether the item is a related item link or a related category link. ing. For example, a number such as “1” to “5” for identifying the radio button designated by the user among the radio buttons shown in FIG. 21 may be used.
ステップS170bにおいて、情報選択装置10bの制御部110bは、送受信部109を介して、推薦リクエストを受信し、それに含まれるリクエスト利用主体識別子に対応する表示用推薦データを作成して端末装置30に送信する。以下では、このステップS170bの処理を詳細に説明する。 In step S170b, the control unit 110b of the information selection device 10b receives the recommendation request via the transmission / reception unit 109, creates display recommendation data corresponding to the request use subject identifier included therein, and transmits the display recommendation data to the terminal device 30. To do. Hereinafter, the process of step S170b will be described in detail.
ステップSl70bでは、第1実施例の推薦情報作成動作の一部である、図14に示したステップS410に相当する情報選択処理(ステップS410b)を行なった後に、図示しないステップS430で表示用推薦データを作成する。なお、第2のタイミングで推薦情報を作成する場合は、ステップS170bにおいて関連集合を作成した後(ステップS400の後)にステップS410bおよびステップS430を実行すればよい。 In step S70b, after performing an information selection process (step S410b) corresponding to step S410 shown in FIG. 14 which is a part of the recommended information creation operation of the first embodiment, display recommendation data in step S430 (not shown). Create In the case where recommendation information is created at the second timing, steps S410b and S430 may be executed after creating a related set in step S170b (after step S400).
ステップS410bにおける情報選択処理を詳細に説明する。制御部110bは、推薦リクエストに含まれるリクエスト利用主体識別子の集合である集合Ψを作成する。通常は、リクエスト利用主体識別子は1つであり、集合Ψの要素は1つであるが、要素が複数個でもよい。 The information selection process in step S410b will be described in detail. The control unit 110b creates a set Ψ that is a set of request using subject identifiers included in the recommendation request. Normally, there is one request using entity identifier and one element in the set Ψ, but there may be a plurality of elements.
そして、情報選択部107bは、関連集合格納部105の関連度テーブル105A、105Bおよび価格情報格納部103を参照しながら、集合Ψを対象にして、図16に示した第1実施例と同様の処理を行なう。このため、図16を参照して説明する。ただし、符号の末尾にbを付して第1実施例と区別する。 Then, the information selection unit 107b targets the set Ψ while referring to the relevance tables 105A and 105B and the price information storage unit 103 of the related set storage unit 105, and is the same as that of the first embodiment shown in FIG. Perform processing. Therefore, a description will be given with reference to FIG. However, it is distinguished from the first embodiment by adding b at the end of the code.
まず、ステップS900bにおいて、情報選択部107bは、集合Ψから未処理の利用主体識別子を選択する。以下ではこれを利用主体識別子i、これに対応する関連集合をZ[i]とする。また、関連集合Z[i]の要素である関連識別子jの関連度をW[i][j]、価格情報をX[j]とする。 First, in step S900b, the information selection unit 107b selects an unprocessed user entity identifier from the set Ψ. Hereinafter, this is referred to as a use subject identifier i, and a related set corresponding thereto is referred to as Z [i]. Further, the degree of association of the association identifier j, which is an element of the association set Z [i], is W [i] [j] and the price information is X [j].
そして、ステップS910bとして、ステップS910と同じ処理を行ない、ステップS920bとして、ステップS920と同じ処理を行なう。 Then, as step S910b, the same processing as step S910 is performed, and as step S920b, the same processing as step S920 is performed.
ステップS930bにおいて、情報選択部107bは、変数m=1に対応する、関連しきい値θ[m]の初期値として関連しきい値θ[1]に値をセットする。第2実施例では、推薦リクエストに含まれる価格ファクター調整データに応じて、この初期値を変更する。 In step S930b, the information selection unit 107b sets a value to the related threshold value θ [1] as an initial value of the related threshold value θ [m] corresponding to the variable m = 1. In the second embodiment, this initial value is changed according to the price factor adjustment data included in the recommendation request.
具体的には、図21に示した価格ファクター調整操作画面において、番号の小さなラジオボタンが選択された場合(例えば、「1)非常に安いものも推薦する」など)が選択された場合には、関連しきい値θ[m]の初期値である関連しきい値θ[1]の値を標準より大きくし、番号の大きなラジオボタンが選択された場合(例えば、「5)非常に高いものを推薦する」など)が選択された場合には、関連しきい値θ[1]の値を標準より小さくする処理を行なう。 Specifically, when a radio button with a small number is selected on the price factor adjustment operation screen shown in FIG. 21 (for example, “1) Recommend a very cheap item”). When the value of the related threshold value θ [1], which is the initial value of the related threshold value θ [m], is made larger than the standard value and a radio button with a large number is selected (for example, “5”) that is very high When “Recommend” is selected), the related threshold value θ [1] is made smaller than the standard value.
ユーザが価格の安いアイテムの情報を欲している場合、関連度が高いアイテムであれば価格が高くてもある程度ユーザに受容される可能性は多少あるが、関連度が低いアイテムで価格が高いと受容される可能性は、非常に低くなる。このため、価格ファクター調整データの番号が小さい(ユーザが価格の安い情報を欲している)場合は、関連しきい値θ[m]の初期値を大きな値にして、関連度が高い場合にのみ価格の高いアイテムが推薦情報に入るようにしている。 If the user wants information on cheap items, there is a slight possibility that the item will be accepted to some extent even if the price is high, but if the item is low, the price is high. The likelihood of being accepted is very low. For this reason, when the number of the price factor adjustment data is small (the user wants information with a low price), the initial value of the related threshold θ [m] is set to a large value, and only when the degree of relevance is high High-priced items are included in the recommendation information.
ステップS940bにおいて、情報選択部107bは、価格しきい値η[m]の初期値として価格しきい値η[1]に値をセットする。第2実施例では、推薦リクエストに含まれる価格ファクター調整データに応じて、この初期値を変更する。 In step S940b, the information selection unit 107b sets a value to the price threshold value η [1] as an initial value of the price threshold value η [m]. In the second embodiment, this initial value is changed according to the price factor adjustment data included in the recommendation request.
具体的には、図21に示した価格ファクター調整操作画面において、番号の小さなラジオボタンが選択された場合(例えば、「1)非常に安いものも推薦する」など)が選択された場合には、価格しきい値η[m]の初期値である価格しきい値η[1]の値を標準より小さくし、番号の大きなラジオボタンが選択された場合(例えば、「5)非常に高いものを推薦する」など)が選択された場合には、価格しきい値η[1]の値を標準より大きくする処理を行なう。 Specifically, when a radio button with a small number is selected on the price factor adjustment operation screen shown in FIG. 21 (for example, “1) Recommend a very cheap item”). When the price threshold value η [1], which is the initial value of the price threshold value η [m], is made smaller than the standard value and a radio button with a large number is selected (for example, “5” is very high) When “Recommend” is selected), a process of making the value of the price threshold η [1] larger than the standard is performed.
また、図21(b)のように、推薦結果に入れる価格のおおよその下限値が指定された場合は、(下限値+αf)、または(βf×下限値)を価格しきい値η[1]の値としてもよい。ここで、αfは0以上の定数であり、βfは1以上の定数である。価格ファクター調整データの番号が小さい(ユーザが比較的価格の安い情報を欲している)場合は、価格しきい値η[1]の値を小さな値にして、価格が比較的安いものも推薦情報に入るようにすると、推薦情報が受容される可能性が高まる。逆に、価格ファクター調整データの番号が大きい(ユーザが比較的価格の高い情報を欲している)場合は、価格しきい値η[1]の値を大きな値にして、価格が安いものを推薦情報に入れないようにすると、ユーザのニーズに合致する上、アイテム提供サービスの売上増大に効果的である。 Further, as shown in FIG. 21B, when an approximate lower limit value of the price to be included in the recommendation result is designated, (lower limit value + αf) or (βf × lower limit value) is set to the price threshold value η [1]. It is good also as the value of. Here, αf is a constant of 0 or more, and βf is a constant of 1 or more. If the number of the price factor adjustment data is small (the user wants information with a relatively low price), the value of the price threshold η [1] is set to a small value, and the information with a relatively low price is also recommended information. If it enters, the possibility that recommendation information will be received increases. Conversely, if the price factor adjustment data number is large (the user wants information with a relatively high price), the value of the price threshold η [1] is set to a large value to recommend a cheap price. If it is not included in the information, it matches the user's needs and is effective for increasing sales of the item providing service.
次に、ステップS950b〜S980bとして、ステップS950〜S980と同じ処理を行なう。 Next, as steps S950b to S980b, the same processing as steps S950 to S980 is performed.
ステップS990bにおいて、情報選択部107bは、変数mに対応する関連しきい値θ[m]を設定する。ここで、θ[m−1]>θ[m]となるように設定する。例えば、m=2の場合、θ[1]>θ[2]として、2番目の関連しきい値θ[2]は、1番目の関連しきい値θ[1]よりも小さく設定する。第1実施例と同様に、1つ前の関連しきい値との差分Dθ[m]を様々な方法で設定することができる。さらに、価格ファクター調整データに応じて、差分Dθ[m]を設定してもよい。 In step S990b, the information selection unit 107b sets a related threshold value θ [m] corresponding to the variable m. Here, setting is made so that θ [m−1]> θ [m]. For example, when m = 2, θ [1]> θ [2] and the second related threshold value θ [2] is set smaller than the first related threshold value θ [1]. Similar to the first embodiment, the difference Dθ [m] from the previous related threshold value can be set by various methods. Further, the difference Dθ [m] may be set according to the price factor adjustment data.
例えば、価格ファクター調整データの番号が小さい(ユーザが比較的価格の安い情報を欲している)場合は、差分Dθ[m]を標準より小さくして、関連しきい値θ[m]があまり小さくならないようにする。このようにすることで、関連度が低くて価格が高いものが推薦情報に入りにくくなる。一方、価格ファクター調整データの番号が大きい(ユーザが比較的価格の高い情報を欲している)場合は、関連度が低く価格が高いものでも、ユーザに受容される可能性は多少あるので、差分Dθ[m]を標準より大きくするようにしてもよい。 For example, when the number of the price factor adjustment data is small (the user wants information with a relatively low price), the difference Dθ [m] is made smaller than the standard, and the related threshold value θ [m] is too small. Do not become. By doing in this way, the thing with a low relevance and a high price becomes difficult to enter into recommendation information. On the other hand, if the number of the price factor adjustment data is large (the user wants information with a relatively high price), even if the relevance is low and the price is high, there is a possibility that the user will accept it. You may make it make D (theta) [m] larger than a standard.
ステップS1000bにおいて、情報選択部107bは、変数mに対応する価格しきい値η[m]を設定する。ここで、η[m−1]>η[m]となるように設定する。例えば、m=2の場合、η[1]>η[2]として、2番目の価格しきい値η[2]は、1番目の価格しきい値η[1]よりも小さくなるように設定する。第1実施例と同様に、1つ前の価格しきい値との差分Dη[m]を様々な方法で設定することができる。さらに、価格ファクター調整データに応じて、差分Dη[m]を設定してもよい。 In step S1000b, the information selection unit 107b sets a price threshold value η [m] corresponding to the variable m. Here, η [m−1]> η [m] is set. For example, when m = 2, η [1]> η [2] and the second price threshold η [2] is set to be smaller than the first price threshold η [1]. To do. Similar to the first embodiment, the difference Dη [m] from the previous price threshold can be set by various methods. Further, the difference Dη [m] may be set according to the price factor adjustment data.
例えば、価格ファクター調整データの番号が小さい(ユーザが比較的価格の安い情報を欲している)場合は、差分Dη[m]を標準より大きくする。このようにすることで、変数mが小さいときにも、価格が安いものが選択集合に比較的入りやすくなり、効率的な処理が行なえる他、価格の安いものの推薦順位を上げることができる。一方、価格ファクター調整データの番号が大きい(ユーザが比較的価格の高い情報を欲している)場合は、差分Dη[m]を標準より小さくする。このようにすることで、価格の安いものが推薦情報に入りにくくなるので、ユーザのニーズに合致する上、アイテム提供サービスの売上増大に効果的である。そして、ステップS950bに戻り、以降の処理を繰り返す。 For example, if the number of the price factor adjustment data is small (the user wants information with a relatively low price), the difference Dη [m] is made larger than the standard. In this way, even when the variable m is small, those with a low price can be relatively easily entered into the selection set, so that efficient processing can be performed, and the recommendation order for those with a low price can be raised. On the other hand, if the number of the price factor adjustment data is large (the user wants relatively expensive information), the difference Dη [m] is made smaller than the standard. By doing so, it becomes difficult for the cheaper price to enter the recommendation information, which is effective in increasing the sales of the item providing service as well as meeting the needs of the user. Then, the process returns to step S950b and the subsequent processing is repeated.
ステップS1010b〜S1020bとして、ステップS1010〜S1020と同じ処理を行なう。そして、ステップS1030bにおいて、情報選択部107は、集合Ψの中に未処理の別の利用主体識別子が存在するか判定する。未処理の別の利用主体識別子が存在する場合(Yes)は、ステップS900bに戻って、未処理の利用主体識別子のいずれかを選択して新たな利用主体識別子iとし、以降の処理を繰り返す。未処理の別の利用主体識別子が存在しない場合(No)は、情報選択処理を終了する。以上、ステップS410bについて説明した。 As steps S1010b to S1020b, the same processing as steps S1010 to S1020 is performed. In step S1030b, the information selection unit 107 determines whether another unprocessed user entity identifier exists in the set Ψ. If another unprocessed user entity identifier exists (Yes), the process returns to step S900b to select one of the unprocessed user entity identifiers as a new user entity identifier i, and the subsequent processing is repeated. If another unprocessed user entity identifier does not exist (No), the information selection process ends. The step S410b has been described above.
第2実施例では、ステップS410bに続いて、図14では図示していないステップS420を行なう。ステップS420において、制御部110bは、アイテム属性格納部101を参照しながら、ステップS1020bで推薦情報格納部108に格納された、集合Ψに関連する関連識別子に対応するアイテム属性情報およびカテゴリ属性情報を読み出し、関連アイテム識別子(関連カテゴリ識別子)と、推薦順位と、アイテム属性情報(カテゴリ属性情報)とを対応させた表示用推薦データを作成し、送受信部109を介して端末装置30に送信する。具体的には、第1実施例のステップS170と同様の処理を行なえばよい。なお第1実施例で説明したように、推薦順位の高い順に所定個数選択したアイテムのみを表示用推薦データに入れたり、過去の利用回数が所定数以上のアイテムを表示用推薦データに含めない等の処理を行なってもよい。 In the second embodiment, step S420 not shown in FIG. 14 is performed following step S410b. In step S420, the control unit 110b refers to the item attribute storage unit 101, and stores item attribute information and category attribute information corresponding to the related identifier related to the set Ψ stored in the recommendation information storage unit 108 in step S1020b. The recommendation data for display in which the read, related item identifier (related category identifier), recommendation order, and item attribute information (category attribute information) are associated with each other is generated and transmitted to the terminal device 30 via the transmission / reception unit 109. Specifically, the same process as step S170 of the first embodiment may be performed. As described in the first embodiment, only items selected in a predetermined order from the highest recommendation order are included in the recommendation data for display, or items whose past use count is greater than or equal to the predetermined number are not included in the display recommendation data. You may perform the process of.
この表示用推薦データには、ステップS180において端末装置30が推薦リストを表示する際に、図22に示すように、「価格ファクターの調整操作」ボタン、「関連アイテム表示」ボタン、「関連カテゴリ表示」ボタンをそれぞれ表示するためのデータを含めてもよい。 In the recommendation data for display, when the terminal device 30 displays a recommendation list in step S180, as shown in FIG. 22, a “price factor adjustment operation” button, a “related item display” button, and a “related category display” are displayed. Data for displaying each of the “” buttons may be included.
ユーザは、本図の右上部に示す「価格ファクター調整操作」ボタンを指定して、価格影響度の調整操作を再度行なった後に、本図の下部に示す「関連アイテム表示」または「関連カテゴリ」ボタンを指定することにより、再度設定した価格影響度に応じた新たな推薦情報を表示させることができる。このような方法を用いることで、ユーザは簡単な操作で、納得がいくまで価格影響度を繰り返し調整することができるので、推薦システムに対するユーザの満足度や信頼感を高めることができる。 The user designates the “price factor adjustment operation” button shown in the upper right part of the figure, performs the price influence degree adjustment operation again, and then displays “related item display” or “related category” shown in the lower part of the figure. By designating the button, new recommendation information corresponding to the price influence level set again can be displayed. By using such a method, the user can repeatedly adjust the price influence degree until the user is satisfied with a simple operation, so that the user's satisfaction and reliability with respect to the recommendation system can be enhanced.
また本図の「指定された価格ファクター…」で示すように、ステップS140bにおける価格ファクターの調整操作でユーザによって指定された内容(選択肢など)を画面に表示するためのデータを、表示用推薦データに含めてもよい。このようにすれば、ユーザが価格影響度の調整操作を繰り返し行なって、少しずつ推薦情報を変更したいような場合に、ユーザは前回指定した条件を容易に知ることができるので、同じ条件を再度指定するような間違いが減り、操作性が向上する。 Further, as shown by “specified price factor ...” in the figure, data for displaying on the screen the contents (options, etc.) specified by the user in the price factor adjustment operation in step S140b are displayed recommendation data. May be included. In this way, when the user repeatedly adjusts the price influence degree and wants to change the recommendation information little by little, the user can easily know the condition specified last time. The number of mistakes that can be specified is reduced and operability is improved.
以上が第2実施例におけるシステム動作の説明である。第2実施例では、価格の高いアイテムおよびカテゴリを推薦情報に多く入れることが可能である等、第1実施例と同様の効果が得られるのに加えて、端末装置30を利用するユーザが自分の好みに応じて、価格が推薦結果に与える影響を調整することができるので、ユーザが推薦情報を納得して受け入れやすくなるという特徴を有している。このため推薦情報に基づくアイテム利用が活発になり、アイテム提供サービスの売上をさらに増大させることが期待できる。 The above is the description of the system operation in the second embodiment. In the second embodiment, in addition to obtaining the same effect as the first embodiment, such as being able to put a lot of high-priced items and categories in the recommendation information, the user who uses the terminal device 30 is himself Since the influence of the price on the recommendation result can be adjusted according to the user's preference, the user can easily accept the recommendation information and accept it. For this reason, item use based on recommendation information becomes active, and it can be expected to further increase sales of the item providing service.
本実施形態に係るネットワークシステムの第3実施例について説明する。第3実施例では、端末装置30を利用するユーザが過去に利用したアイテムの価格に基づいて、価格情報が推薦結果に及ぼす影響をユーザごとに変えることができるようになっている。第3実施例において、アイテム提供サーバ20および端末装置30は、第1実施例と同様とすることができる。 A third example of the network system according to the present embodiment will be described. In the third embodiment, the influence of the price information on the recommendation result can be changed for each user based on the price of the item used by the user using the terminal device 30 in the past. In the third embodiment, the item providing server 20 and the terminal device 30 can be the same as those in the first embodiment.
図23は、第3実施例における情報選択装置10cの構成を示すブロック図である。本図に示すように、情報選択装置10cは、アイテム属性格納部101と、利用履歴格納部102と、価格情報格納部103と、関連度算出部104と、関連集合格納部105と、情報選択部107cと、推薦情報格納部108と、送受信部109と、制御部110cと、利用価格情報算出部111と、利用価格情報格納部112とを備えて構成されている。また、情報選択装置10には、情報選択装置10の管理者向けに必要な情報を表示するための表示装置120と、管理者が操作を行なうためのキーボード、マウス等の入力装置130とが接続されている。 FIG. 23 is a block diagram showing the configuration of the information selection device 10c in the third embodiment. As shown in the figure, the information selection device 10c includes an item attribute storage unit 101, a usage history storage unit 102, a price information storage unit 103, a relevance calculation unit 104, a related set storage unit 105, and an information selection unit. A unit 107c, a recommendation information storage unit 108, a transmission / reception unit 109, a control unit 110c, a usage price information calculation unit 111, and a usage price information storage unit 112. Also connected to the information selection device 10 are a display device 120 for displaying information necessary for the administrator of the information selection device 10 and an input device 130 such as a keyboard and a mouse for operation by the administrator. Has been.
すなわち、第3実施例の情報選択装置10cは、第1実施例の情報選択装置10に利用価格情報算出部111および利用価格情報格納部112を追加し、情報選択部107、制御部110の動作が一部異なる構成となっている。 That is, the information selection device 10c of the third embodiment adds the usage price information calculation unit 111 and the usage price information storage unit 112 to the information selection device 10 of the first embodiment, and the operations of the information selection unit 107 and the control unit 110 are performed. Are partially different configurations.
制御部110cは、第1実施例と同様に、所定のタイミングで推薦情報作成動作を開始する。ただし本実施形態では、図14のフローチャートにおいてステップS400の後に、図示しないステップS415を実行し、ステップS415が終了した段階で推薦情報作成動作を終了する。情報選択処理を行なうステップS410に相当する処理は、後述するステップS170cにおいて、表示用推薦データを作成する際に行なう。 The controller 110c starts the recommended information creation operation at a predetermined timing, as in the first embodiment. However, in the present embodiment, step S415 (not shown) is executed after step S400 in the flowchart of FIG. 14, and the recommendation information creation operation is ended when step S415 is completed. A process corresponding to step S410 for performing the information selection process is performed when the display recommendation data is created in step S170c described later.
ステップS415において、制御部110cの指示を受けた利用価格情報算出部111は、利用履歴格納部102を参照しながら、ユーザが利用したアイテムの価格に関する情報である利用価格情報をユーザごとに算出する。なお、利用価格情報における利用は、情報閲覧、視聴等を含めずに、実際に購入した場合とすることが望ましい。 In step S415, the usage price information calculation unit 111 that has received an instruction from the control unit 110c calculates usage price information, which is information related to the price of the item used by the user, for each user while referring to the usage history storage unit 102. . In addition, it is desirable that the usage in the usage price information is a case where it is actually purchased without including information browsing and viewing.
利用価格情報算出部111は、利用履歴格納部102に格納されたすべての利用履歴を読み出してもよいし、図15のステップS500で説明した利用履歴読出処理と同様な方法で、所定の条件を満たす利用履歴を読み出してもよい。 The usage price information calculation unit 111 may read all the usage histories stored in the usage history storage unit 102, or may use a method similar to the usage history reading process described in step S500 in FIG. You may read the usage history to satisfy.
そして、読み出した利用履歴に対応するユーザを対象にして、それぞれのユーザの利用価格情報を算出する。利用価格情報として、例えば、ユーザが過去に利用したアイテムの価格の高さを指標化した価格水準値と、ユーザの利用したアイテムの価格のばらつき度合いを指標化した価格分散値とを用いることができる。ここでは、利用価格情報算出部111は、以下に示す第1〜第6の利用価格情報のうち、1つ以上の値を算出するものとする。 Then, for each user corresponding to the read usage history, usage price information for each user is calculated. As the usage price information, for example, a price level value obtained by indexing a price height of an item used by the user in the past and a price variance value indexed by a degree of variation in the price of the item used by the user are used. it can. Here, it is assumed that the usage price information calculation unit 111 calculates one or more values from the following first to sixth usage price information.
第1の利用価格情報である第1の価格水準値は、ユーザの利用したアイテムの価格の合計値(合計額)を価格水準値とするものである。第1の価格水準値を算出する場合、利用価格情報算出部111は、読み出した利用履歴を参照しながら、ある利用主体識別子(あるユーザ)が利用したアイテムを特定する。そして、価格情報格納部103を参照しながら、特定したアイテムの価格の合計値を算出し、その利用主体識別子に対応する第1の価格水準値とする。第1の価格水準値が大きいユーザは、購買能力の高いユーザと推測できる。なお、合計値そのものではなく、合計値に所定の値を乗じた値や、合計値を所定の値で割った値を第1の価格水準値としてもよい。例えば、合計値の桁数が大きくなるような場合に、所定の値で割って扱いやすい桁数の値にしたり、この第1の価格水準値を含めて、以下で説明する各々の利用価格情報の最大値が「1」になるような正規化を行なってもよい。 The first price level value which is the first usage price information is a price level value which is the total value (total amount) of the prices of items used by the user. When calculating the first price level value, the usage price information calculation unit 111 identifies an item used by a certain user entity identifier (a certain user) while referring to the read usage history. Then, referring to the price information storage unit 103, the total value of the prices of the identified items is calculated and set as the first price level value corresponding to the user entity identifier. A user with a large first price level value can be estimated as a user with high purchasing ability. Instead of the total value itself, a value obtained by multiplying the total value by a predetermined value or a value obtained by dividing the total value by the predetermined value may be used as the first price level value. For example, when the number of digits of the total value becomes large, each usage price information described below including the first price level value including the first price level value is obtained by dividing by a predetermined value to make it easy to handle. Normalization may be performed so that the maximum value of becomes “1”.
第2の利用価格情報である第2の価格水準値は、ユーザの利用したアイテム1つあたりの価格の高さを示す値(代表値)を価格水準値とするものである。第2の価格水準値を算出する場合、利用価格情報算出部111は、読み出した利用履歴を参照しながら、ある利用主体識別子(あるユーザ)が利用したアイテムを特定する。そして、価格情報格納部103を参照しながら、特定したアイテムの価格の分布を求め、その代表値を算出し、その利用主体識別子に対応する第2の価格水準値とする。代表値としては、平均値、中央値、最頻度、四分位値、最大値、最小値などを用いることができる。また、利用回数の多いアイテムに大きな重みを付ける等、利用回数に応じた重みづけ行なって代表値を算出してもよい。 The second price level value which is the second usage price information is a value (representative value) indicating the height of the price per item used by the user as the price level value. When calculating the second price level value, the usage price information calculation unit 111 identifies an item used by a certain user entity identifier (a certain user) while referring to the read usage history. Then, the price distribution of the identified item is obtained while referring to the price information storage unit 103, the representative value is calculated, and is set as the second price level value corresponding to the user entity identifier. As the representative value, an average value, median value, maximum frequency, quartile value, maximum value, minimum value, or the like can be used. In addition, the representative value may be calculated by performing weighting according to the number of times of use, such as attaching a large weight to items that are frequently used.
第2の価格水準値が大きいユーザは、高額アイテムや高級アイテムを好むユーザと推測できる。また、第2の価格水準値は、アイテムの価格が広い範囲に分布している場合に適している。 A user with a large second price level value can be presumed to be a user who prefers expensive items and luxury items. The second price level value is suitable when the item price is distributed over a wide range.
第3の利用価格情報である第3の価格水準値は、ユーザの利用したアイテムの価格の所定期間ごとの合計額に関する代表値を価格水準値とするものである。この第3の価格水準値は、ユーザの利用したアイテムの価格の合計額を用いた値であり、所定期間としては、1日間、1週間、1ヶ月間などを用いればよい。また、1回の購入において、複数のアイテムをまとめて利用(購入)できるようなアイテム提供サービスでは、所定期間の合計額の代わりに、1回の利用の合計額に関する代表値を用いてもよい。 The third price level value, which is the third usage price information, uses a representative value related to the total amount of the price of the item used by the user for each predetermined period as the price level value. The third price level value is a value using the total price of the items used by the user, and the predetermined period may be one day, one week, one month, or the like. In addition, in an item providing service in which a plurality of items can be used (purchased) together in one purchase, a representative value related to the total amount of one use may be used instead of the total amount for a predetermined period. .
第3の価格水準値を算出する場合、利用価格情報算出部111は、読み出した利用履歴を参照しながら、ある利用主体識別子(あるユーザ)が利用したアイテムを所定期間ごとに特定する。そして、価格情報格納部103を参照しながら、特定したアイテムの価格の合計額を所定期間ごとに算出し、その代表値を算出して、その利用主体識別子に対応する第3の価格水準値とする。代表値としては、第2の価格水準値と同様なものを用いることができる。 When calculating the third price level value, the usage price information calculation unit 111 specifies an item used by a certain user entity identifier (a certain user) for each predetermined period while referring to the read usage history. Then, referring to the price information storage unit 103, the total price of the identified item is calculated for each predetermined period, the representative value is calculated, and the third price level value corresponding to the user entity identifier and To do. As the representative value, the same value as the second price level value can be used.
第3の価格水準値は、ユーザがアイテム提供サービスを利用している期間の長さの影響を受けずに、ユーザの購買能力を判断するのに適している。また第3の価格水準値は、アイテムの価格が狭い範囲に分布していたり、価格の範囲は広くても多くのアイテムの価格がほぼ同じような場合に適している。 The third price level value is suitable for determining the purchasing ability of the user without being influenced by the length of the period during which the user uses the item providing service. The third price level value is suitable when the price of items is distributed in a narrow range, or the prices of many items are almost the same even if the price range is wide.
第4の利用価格情報である第1の価格分散値は、ユーザの利用したアイテム1つあたりの価格のばらつきの大きさ(ばらつき度)を示す値を価格分散値とするものである。第1の価格分散値を算出する場合、利用価格情報算出部111は、読み出した利用履歴を参照しながら、ある利用主体識別子(あるユーザ)が利用したアイテムを特定する。そして、価格情報格納部103を参照しながら、特定したアイテムの価格の分布を求め、そのばらつき度を示す値を算出し、その利用主体識別子に対応する第1の価格分散値とする。具体的には、ばらつき度を示す値として、分散、標準偏差、範囲(最大値−最小値)、四分位範囲(第3四分位値−第1四分位値)などを用いることができる。 The first price variance value, which is the fourth usage price information, is a price variance value that indicates the magnitude of the price variation (variation degree) per item used by the user. When calculating the first price variance value, the usage price information calculation unit 111 identifies an item used by a certain user entity identifier (a certain user) while referring to the read usage history. Then, the price distribution of the identified item is obtained while referring to the price information storage unit 103, a value indicating the degree of variation is calculated, and the value is set as the first price variance value corresponding to the user entity identifier. Specifically, variance, standard deviation, range (maximum value-minimum value), quartile range (third quartile value-first quartile value), and the like are used as values indicating the degree of variation. it can.
第1の価格分散値が大きいユーザは、様々な価格のアイテムを利用するユーザと推測できる。また、第1の価格分散値は、アイテムの価格が広い範囲に分布している場合に適している。 A user with a large first price variance value can be estimated as a user who uses items of various prices. The first price variance value is suitable when the prices of items are distributed over a wide range.
第5の利用価格情報である第2の価格分散値は、ユーザの利用したアイテムの価格の合計額に関するばらつきの大きさ(ばらつき度)を示す値を価格分散値とするものである。この合計額として、例えば、所定期間ごとの合計額を用いることができる。具体的には、第2の価格分散値を算出する場合、利用価格情報算出部111は、読み出した利用履歴を参照しながら、ある利用主体識別子(あるユーザ)が利用したアイテムを所定期間ごとに特定する。そして、価格情報格納部103を参照しながら、特定したアイテムの価格の合計額を所定期間ごとに算出し、そのばらつき度を示す値を算出して、その利用主体識別子に対応する第2の価格分散値とする。ばらつき度を示す値は、第1の価格分散値と同様である。また、1回の利用(購入)あたりの合計額を算出し、そのばらつき度を示す値を算出して、第2の価格分散値としてもよい。 The second price variance value, which is the fifth usage price information, is a price variance value that indicates the magnitude of variation (degree of variation) regarding the total price of items used by the user. As the total amount, for example, the total amount for each predetermined period can be used. Specifically, when calculating the second price variance value, the usage price information calculation unit 111 refers to the read usage history, and uses items used by a certain user entity identifier (a certain user) for each predetermined period. Identify. Then, referring to the price information storage unit 103, the total price of the identified item is calculated for each predetermined period, a value indicating the degree of variation is calculated, and the second price corresponding to the user entity identifier is calculated. The variance value. The value indicating the degree of variation is the same as the first price variance value. Also, the total price per use (purchase) may be calculated, and a value indicating the degree of variation may be calculated to obtain the second price variance value.
この第2の価格分散値は、アイテムの価格が狭い範囲に分布していたり、価格の範囲は広くても多くのアイテムの価格がほぼ同じような場合に適している。第2の価格分散値が小さいユーザは、コンスタントに安定してアイテムを利用するユーザと推測できる。 This second price variance value is suitable when the prices of items are distributed in a narrow range, or the prices of many items are almost the same even if the price range is wide. A user with a small second price variance value can be presumed to be a user who uses the item stably and stably.
上述した方法では、ある利用主体識別子(あるユーザ)が利用したアイテム(あるユーザの利用履歴)のみを用いて、第1〜第5の利用価格情報を算出するが、あるユーザおよび他のユーザの利用履歴を用いて算出してもよい。すなわち、あるユーザおよび他のユーザが利用したアイテムの価格に基づいて、あるユーザの利用価格情報を算出してもよい。 In the method described above, the first to fifth usage price information is calculated using only the items (a user's usage history) used by a certain user identifier (a user). You may calculate using a usage history. That is, usage price information of a certain user may be calculated based on the price of an item used by a certain user and another user.
例えば、利用価格情報算出部111が利用履歴格納部102から読み出した利用履歴に、Nu人の利用主体識別子が含まれているとして、利用主体識別子ごとにアイテム価格の合計値Ps[u](u=1〜Nu)を算出し、Ps[u]の平均値Paと標準偏差Pbとを算出する。そして[数5]に従ってユーザuの標準得点S[u]、または偏差値等を算出し、第1の利用価格情報に相当する情報である第6の利用価格情報として用いることができる。
この第6の利用価格情報は、あるユーザ(ユーザu)が利用したアイテム価格の合計値が、ユーザ集団の中でどの位置にあるかを相対的に示す情報である。第2〜第5の利用価格情報についても、同様にユーザ集団の中での相対値を算出することができる。 The sixth usage price information is information that relatively indicates where the total value of the item prices used by a certain user (user u) is in the user group. Similarly, relative values in the user group can be calculated for the second to fifth usage price information.
また利用価格情報算出部111は、ある利用主体識別子に対して、アイテム区分ごとに利用価格情報を算出してもよい。ここで、アイテム区分とは、アイテムを所定の基準で分類した情報であり、通常はカテゴリよりも上位の概念の分類である。例えば、アイテム提供サービスにおいて、種々のコンテンツを提供する場合、「音楽」「映画」「書籍」といった上位の階層の分類をアイテム区分とし、アイテム区分が「音楽」のアイテムに対しては、「ロック」「ジャズ」「クラシック」「フォーク」等のジャンル情報をカテゴリとすることができる。アイテム区分が「映画」のアイテムに対しては、「SF」「アクション」「コメディ」「アニメ」「サスペンス」等のジャンル情報をカテゴリとすればよい。 Further, the usage price information calculation unit 111 may calculate usage price information for each item category for a certain usage subject identifier. Here, the item classification is information obtained by classifying items according to a predetermined standard, and is usually a classification of concepts higher than the category. For example, when providing various contents in the item providing service, the category of the upper hierarchy such as “music”, “movie”, and “book” is set as the item category, and “lock” is applied to items whose item category is “music”. Genre information such as “jazz”, “classic”, and “folk” can be used as a category. For items whose item classification is “movie”, genre information such as “SF”, “action”, “comedy”, “animation”, “suspense”, etc. may be used as a category.
この場合は、アイテム属性格納部101に、各アイテムまたは各カテゴリと、各アイテム区分とを対応させたアイテム区分情報を格納しておく。そして、利用価格情報算出部111はアイテム区分情報を参照しながら、ユーザが利用したアイテムのアイテム区分を特定し、アイテム区分ごとに利用価格情報を算出する。上記の例では、「音楽」に対応する利用価格情報と、「映画」に対応する利用価格情報と、「書籍」に対応する利用価格情報とを算出する。ただし、カテゴリをそのままアイテム区分とするようにしてもよい。 In this case, item category information in which each item or each category is associated with each item category is stored in the item attribute storage unit 101. Then, the usage price information calculation unit 111 specifies the item category of the item used by the user while referring to the item category information, and calculates the usage price information for each item category. In the above example, usage price information corresponding to “music”, usage price information corresponding to “movie”, and usage price information corresponding to “book” are calculated. However, the category may be used as the item classification as it is.
利用価格情報算出部111は、算出した利用価格情報を利用価格情報格納部112に格納させる。利用価格情報格納部112は、図24に示すような形式で、利用主体識別子と、利用価格情報とを対応させて格納する。図24(a)は、アイテム区分を用いない場合の格納形式である利用価格情報テーブル112Aを示している。複数種類(Np個)の利用価格情報が格納されているが、1種類の利用価格情報を格納するようにしてもよい。 The usage price information calculation unit 111 stores the calculated usage price information in the usage price information storage unit 112. The usage price information storage unit 112 stores a usage subject identifier and usage price information in association with each other in the format shown in FIG. FIG. 24A shows a usage price information table 112A which is a storage format when item classification is not used. Although multiple types (Np) of usage price information are stored, one type of usage price information may be stored.
図24(b)は、アイテム区分を用いる場合の格納形式である利用価格情報テーブル112Bを示している。アイテム区分1に対応するNp1個の利用価格情報と、アイテム区分2に対応するNp2個の利用価格情報を格納している。ここで、Np1≠Np2として、アイテム区分ごとに異なる数の利用価格情報を算出して格納するようにしてもよい。Np1およびNp2は、1つであっても複数個であってもよい。以上がステップS415の説明である。 FIG. 24B shows a usage price information table 112B which is a storage format when using item classification. Np1 usage price information corresponding to item category 1 and Np2 usage price information corresponding to item category 2 are stored. Here, as Np1 ≠ Np2, a different number of usage price information may be calculated and stored for each item category. Np1 and Np2 may be one or plural. The above is the description of step S415.
第3実施例におけるシステム全体の動作は、処理ステップ間の関係において図11に示したフローチャートと同様であり、ステップS160とS170の具体的内容において第1実施例と一部異なる。第3実施例におけるこれらの処理ステップは、末尾に「c」を付加して表記する。 The operation of the entire system in the third embodiment is the same as that in the flowchart shown in FIG. 11 in the relationship between the processing steps, and partly differs from the first embodiment in the specific contents of steps S160 and S170. These processing steps in the third embodiment are described by adding “c” at the end.
ステップSl60cにおいて、端末装置30は、関連リンクに対応するURLに推薦リクエストを送信する。 In step S160c, the terminal device 30 transmits a recommendation request to the URL corresponding to the related link.
ステップS170cにおいて、情報選択装置10cの制御部110cは、送受信部109を介して、推薦リクエストを受信し、それに含まれるリクエスト利用主体識別子に対応する表示用推薦データを作成して端末装置30に送信する。 In step S170c, the control unit 110c of the information selection device 10c receives the recommendation request via the transmission / reception unit 109, creates display recommendation data corresponding to the request use subject identifier included therein, and transmits the display recommendation data to the terminal device 30. To do.
このステップS170cの全体の流れは第2実施例のステップS170bと同様であり、ステップS410cの後に、図示しないステップS430を実行する。また、ステップS410cの全体の流れは、第2実施例のステップS410bと同様であり、リクエスト利用主体識別子の集合である集合Ψを対象にして処理が行われるが、第2実施例と異なる処理ステップを以下で詳細に説明する。通常は集合Ψの要素数は1つである。 The overall flow of step S170c is the same as step S170b of the second embodiment, and step S430 (not shown) is executed after step S410c. The overall flow of step S410c is the same as step S410b of the second embodiment, and processing is performed on the set Ψ, which is a set of request using subject identifiers, but processing steps different from those of the second embodiment. Will be described in detail below. Normally, the set Ψ has one element.
第3実施例では、利用価格情報格納部112に格納された利用価格情報を用いて、情報選択処理を行なう。以下の説明では、利用価格情報格納部112の利用価格情報テーブル112Aには、図24(a)に示す形式でユーザuの価格水準値L[u]が1つ、ユーザuの価格分散値V[u]が1つ格納されており、これらを読み出して利用することとする。ただし、価格水準値と価格分散値のどちらか一方を利用してもよいし、3つ以上の利用価格情報を利用してもよい。 In the third embodiment, information selection processing is performed using the usage price information stored in the usage price information storage unit 112. In the following description, the usage price information table 112A of the usage price information storage unit 112 has one price level value L [u] for the user u in the format shown in FIG. One [u] is stored, and these are read and used. However, either the price level value or the price variance value may be used, or three or more usage price information may be used.
ステップS900c〜S920cは、各々ステップS900b〜S920bと同じである。 Steps S900c to S920c are the same as steps S900b to S920b, respectively.
次にステップS930cにおいて、情報選択部107cは、関連しきい値θ[m]の初期値として関連しきい値θ[1]に値をセットする。第3実施例では、利用価格情報格納部112を参照しながら、推薦リクエストに含まれる利用主体識別子に対応する利用価格情報に応じて、この初期値を変更する。 Next, in step S930c, the information selection unit 107c sets a value to the related threshold value θ [1] as an initial value of the related threshold value θ [m]. In the third embodiment, the initial value is changed according to the usage price information corresponding to the usage subject identifier included in the recommendation request while referring to the usage price information storage unit 112.
関連しきい値θ[m]の初期値設定の第1の方法は、ユーザuの価格水準値L[u]に応じて、異なる初期値を用いる方法である。例えば、価格水準値L[u]に関するしきい値δ5とδ6(δ5<δ6)と、初期値θ1〜θ3(θ1>θ2>θ3)を用意しておき、L[u]<δ5であれば、標準より大きいθ1、δ5≦L[u]<δ6であれば、標準であるθ2、δ6≦L[u]であれば、標準より小さいθ3を選択して初期値とする。 The first method for setting the initial value of the related threshold value θ [m] is a method that uses different initial values according to the price level value L [u] of the user u. For example, threshold values δ5 and δ6 (δ5 <δ6) and initial values θ1 to θ3 (θ1> θ2> θ3) relating to the price level value L [u] are prepared, and if L [u] <δ5. If θ1, which is larger than the standard, and δ5 ≦ L [u] <δ6, then θ2 which is the standard, and if δ6 ≦ L [u], θ3 which is smaller than the standard are selected and set as an initial value.
すなわち、価格水準値L[u]が小さいほど、関連しきい値θ[m]が大きくなる規則を用いて、関連しきい値の初期値を設定する。価格水準値L[u]の小さいユーザは、購買能力の低いユーザであったり、低額アイテムをよく利用するユーザと想定されるため、関連度が低く価格の高いアイテム(カテゴリ)の受容可能性が特に小さいと考えられる。この第1の方法により、このようなユーザの推薦情報には、関連度が低く価格の高いアイテム(カテゴリ)が入りにくくなるので、ユーザが推薦情報を受容する可能性を高くすることができる。なお、上述した例において、価格水準値が共にδ5未満である2人のユーザがいる場合、各々の価格水準値が異なっていても、その2人の関連しきい値の初期値は共にθ1となる。この例のように、価格水準値の変化に対して段階的(離散的)に関連しきい値が変化する規則を用いてもよいし、連続的に変化する規則を用いてもよい。 That is, the initial value of the related threshold value is set using a rule that the related threshold value θ [m] increases as the price level value L [u] decreases. A user with a small price level L [u] is assumed to be a user with low purchasing ability or a user who frequently uses low-priced items, and therefore, there is a possibility that an item (category) having low relevance and high price is acceptable. Especially small. This first method makes it difficult for such a user's recommendation information to contain items (categories) with low relevance and high prices, so that the possibility that the user will accept the recommendation information can be increased. In the above example, if there are two users whose price level values are both less than δ5, even if the price level values are different, the initial values of the two related threshold values are both θ1 and Become. As in this example, a rule in which the related threshold value changes stepwise (discretely) with respect to a change in the price level value may be used, or a rule that changes continuously may be used.
関連しきい値θ[m]の初期値設定の第2の方法は、ユーザuの価格分散値V[u]に応じて、異なる初期値を用いる方法である。例えば、価格分散値V[u]関するしきい値ε5とε6(ε5<ε6)と、初期値θ1〜θ3(θ1>θ2>θ3)を用意しておき、価格分散値V[u]<ε5であれば、標準より大きいθ1、ε5≦V[u]<ε6であれば、標準であるθ2、ε6≦V[u]であれば、標準より小さいθ3を選択して初期値とする。 The second method of setting the initial value of the related threshold value θ [m] is a method that uses different initial values according to the price variance value V [u] of the user u. For example, threshold values ε5 and ε6 (ε5 <ε6) and initial values θ1 to θ3 (θ1> θ2> θ3) relating to the price variance value V [u] are prepared, and the price variance value V [u] <ε5. Then, if θ1 larger than the standard and ε5 ≦ V [u] <ε6, the standard θ2 and if ε6 ≦ V [u] are selected, the smaller θ3 is selected as the initial value.
すなわち、価格分散値V[u]が小さいほど、関連しきい値θ[m]が大きくなる規則を用いて、関連しきい値の初期値を設定する。価格分散値V[u]が小さなユーザは、限られた価格帯のアイテムを利用する傾向や、所定期間ごとの利用アイテムの合計額が安定している傾向があると想定される。すなわち、自分なりの利用パターンが確立しているユーザであるといえる。このようなユーザでは、関連度が低く価格が高いものを推薦した場合に受容されないリスクが高いため、関連しきい値θ[m]の初期値を大きくして、それらが推薦情報に入りにくくする。 That is, the initial value of the related threshold value is set using a rule that the related threshold value θ [m] increases as the price variance value V [u] decreases. A user with a small price variance value V [u] is assumed to have a tendency to use items in a limited price range and a tendency that the total amount of items used for each predetermined period is stable. That is, it can be said that the user has established his own usage pattern. For such users, there is a high risk of being unacceptable when recommending items with low relevance and high price. Therefore, the initial value of the related threshold θ [m] is increased to make them difficult to enter recommendation information. .
一方、価格分散値V[u]が大きなユーザは、幅広い価格帯のアイテムを利用する傾向や、所定期間ごとの利用アイテムの合計額の変化が大きい傾向があると想定される。すなわち、価格に関して柔軟性があるといえる。このようなユーザでは、関連度が低く価格が高いものを推薦した場合に受容されないリスクが相対的に低いと考えられるため、関連しきい値θ[m]の初期値を小さくして、そのようなものも推薦情報に入れるようにする。 On the other hand, it is assumed that users with a large price variance value V [u] tend to use items in a wide price range and have a large change in the total amount of items used for each predetermined period. In other words, the price is flexible. In such a user, it is considered that the risk of being unacceptable when recommending a product with a low relevance level and a high price is considered to be relatively low. Also make sure that the recommendation information is included.
ステップS940cにおいて、情報選択部107cは、価格しきい値η[m]の初期値として価格しきい値η[1]に値をセットする。第3実施例では、利用価格情報格納部112を参照しながら、推薦リクエストに含まれる利用主体識別子に対応する利用価格情報に応じて、この初期値を変更する。 In step S940c, the information selection unit 107c sets a value to the price threshold value η [1] as an initial value of the price threshold value η [m]. In the third embodiment, the initial value is changed according to the usage price information corresponding to the usage subject identifier included in the recommendation request while referring to the usage price information storage unit 112.
価格しきい値η[m]の初期値設定の第1の方法は、ユーザuの価格水準値L[u]に応じて、異なる初期値を用いる方法である。例えば、価格水準値L[u]に関するしきい値δ7とδ8(δ7<δ8)と、初期値η1〜η3(η1<η2<η3)を用意しておき、L[u]<δ7であれば、標準より小さいη1、δ7≦L[u]<δ8であれば、標準であるη2、δ8≦L[u]であれば、標準より大きいη3を選択して初期値とする。 The first method for setting the initial value of the price threshold value η [m] is a method using a different initial value according to the price level value L [u] of the user u. For example, threshold values δ7 and δ8 (δ7 <δ8) relating to the price level value L [u] and initial values η1 to η3 (η1 <η2 <η3) are prepared, and if L [u] <δ7. If η1 smaller than the standard, δ7 ≦ L [u] <δ8, η2 which is the standard, and η3 larger than the standard are selected as the initial value if δ8 ≦ L [u].
すなわち、価格水準値L[u]が大きいほど、価格しきい値η[m]が大きくなる規則を用いて、価格しきい値の初期値を設定する。このようにすることで、価格水準値L[u]の大きいユーザ、すなわち購買能力の高いユーザや高額アイテムをよく利用するユーザに対して、より価格の高いものを推薦情報に入れることができ、アイテム提供サービスの売上増大に効果的となる。一方、価格水準値L[u]の小さいユーザ、すなわち購買能力の低いユーザや低額アイテムをよく利用するユーザに対しては、推薦情報の中に価格が安いものを含めることができるので、ユーザの受容性が低下するのを防ぐことができる。 That is, the initial value of the price threshold value is set using a rule that the price threshold value η [m] increases as the price level value L [u] increases. By doing in this way, a user with a large price level value L [u], that is, a user with a high purchasing ability or a user who frequently uses high-priced items can be put in a recommendation information, Effective for increasing sales of item provision services. On the other hand, for users with a low price level L [u], that is, users with low purchasing ability or users who often use low-priced items, it is possible to include those with low prices in the recommendation information. Decrease in acceptability can be prevented.
価格しきい値η[m]の初期値設定の第2の方法は、ユーザuの価格分散値V[u]に応じて、異なる初期値を用いる方法である。例えば、価格分散値V[u]に関するしきい値ε7とε8(ε7<ε8)と、初期値η1〜η3(η1<η2<η3)を用意しておき、V[u]<ε7であれば、標準より小さいη1、ε7≦V[u]<ε8であれば、標準であるη2、ε8≦V[u]であれば、標準より大きいη3を選択して初期値とする。 The second method of setting the initial value of the price threshold value η [m] is a method that uses different initial values according to the price variance value V [u] of the user u. For example, threshold values ε7 and ε8 (ε7 <ε8) and initial values η1 to η3 (η1 <η2 <η3) regarding the price variance value V [u] are prepared, and if V [u] <ε7. If η1 smaller than the standard and ε7 ≦ V [u] <ε8, η2 which is the standard, and η3 larger than the standard are selected as the initial value if ε8 ≦ V [u].
すなわち、価格分散値V[u]が大きいほど、価格しきい値η[m]が大きくなる規則を用いて、価格しきい値の初期値を設定する。この結果、価格分散値V[u]が小さいほど、価格しきい値η[m]の初期値は小さい傾向となる。価格分散値V[u]が小さなユーザは、限られた価格帯のアイテムを利用する傾向や、所定期間ごとの利用アイテムの合計額が安定している傾向があると想定される。すなわち、自分なりの利用パターンが確立しているユーザであるといえる。このようなユーザでは、価格が高いものを推薦した場合に受容されないリスクが大きいため、価格しきい値η[m]の初期値を小さくして、価格の安いものが推薦情報に入りやすくしている。 That is, the initial value of the price threshold value is set using a rule that the price threshold value η [m] increases as the price variance value V [u] increases. As a result, the initial value of the price threshold value η [m] tends to be smaller as the price variance value V [u] is smaller. A user with a small price variance value V [u] is assumed to have a tendency to use items in a limited price range and a tendency that the total amount of items used for each predetermined period is stable. That is, it can be said that the user has established his own usage pattern. For such a user, there is a high risk of being unacceptable when recommending a product with a high price, so the initial value of the price threshold η [m] is made small so that a cheap product can easily enter recommendation information. Yes.
ステップS950c〜S980cとして、ステップS950b〜S980bと同じ処理を行なう。 As steps S950c to S980c, the same processing as steps S950b to S980b is performed.
ステップS990cにおいて、情報選択部107cは、変数mに対応する関連しきい値θ[m]を設定する。ここで、θ[m−1]>θ[m]となるように設定する。第1実施例と同様に、1つ前の関連しきい値との差分Dθ[m]を様々な方法で設定することができる。さらに、以下に示すような方法で利用価格情報に応じて、差分Dθ[m]を設定してもよい。 In step S990c, the information selection unit 107c sets a related threshold value θ [m] corresponding to the variable m. Here, setting is made so that θ [m−1]> θ [m]. Similar to the first embodiment, the difference Dθ [m] from the previous related threshold value can be set by various methods. Further, the difference Dθ [m] may be set according to the usage price information by the method as described below.
差分Dθ[m]設定の第1の方法は、ユーザuの価格水準値L[u]を用いる方法である。例えば、価格水準値L[u]がしきい値δ9より小さい場合は、差分Dθ[m]を標準より小さくして、関連しきい値θ[m]があまり小さくならないようにする。このようにすることで、価格水準値L[u]の小さいユーザの推薦情報に、関連度が低くて価格が高いものが入りにくくなる。一方、価格水準値L[u]がしきい値δ10(ただしδ9<δ10)以上の場合は、関連度が低く価格が高いものでも、ユーザに受容される可能性は多少あるので、差分Dθ[m]を標準より大きくしてもよい。この第1の方法は、価格水準値L[u]が小さいほど、関連しきい値θ[m]が大きくなる規則を用いて、次の選択集合を作成するための関連しきい値を設定しているといえる。 The first method for setting the difference Dθ [m] is a method using the price level value L [u] of the user u. For example, when the price level value L [u] is smaller than the threshold value δ9, the difference Dθ [m] is made smaller than the standard so that the related threshold value θ [m] does not become too small. By doing in this way, it becomes difficult for the recommendation information of a user with a small price level value L [u] to have a low relevance and a high price. On the other hand, if the price level value L [u] is equal to or greater than the threshold value δ10 (where δ9 <δ10), even if the relevance level is low and the price is high, there is a possibility that the user will accept it. m] may be larger than the standard. This first method sets a related threshold value for creating the next selected set using a rule that the related threshold value θ [m] increases as the price level value L [u] decreases. It can be said that.
差分Dθ[m]設定の第2の方法は、ユーザuの価格分散値V[u]を用いる方法である。例えば、価格分散値V[u]がしきい値ε9より小さい場合は、差分Dθ[m]を標準より小さくして、θ[m]があまり小さくならないようにする。このようにすることで、価格分散値V[u]の小さいユーザの推薦情報に、関連度が低くて価格が高いものが入りにくくなる。また、価格分散値V[u]がしきい値ε10(ただしε9<ε10)以上である場合に、Dθ[m]を標準より大きくしてもよい。この第2の方法は、価格分散値V[u]が小さいほど、関連しきい値θ[m]が大きくなる規則を用いて、次の選択集合を作成するための関連しきい値を設定しているといえる。 The second method of setting the difference Dθ [m] is a method using the price variance value V [u] of the user u. For example, if the price variance value V [u] is smaller than the threshold value ε9, the difference Dθ [m] is made smaller than the standard so that θ [m] does not become too small. By doing in this way, it becomes difficult for the recommendation information of a user with a small price variance value V [u] to include information with low relevance and high price. Further, when the price variance value V [u] is equal to or greater than the threshold value ε10 (where ε9 <ε10), Dθ [m] may be set larger than the standard. This second method sets a related threshold value for creating the next selected set using a rule that the related threshold value θ [m] increases as the price variance value V [u] decreases. It can be said that.
ステップS1000cにおいて、情報選択部107cは、変数mに対応する価格しきい値η[m]を設定する。ここで、η[m−1]>η[m]となるように設定する。第1実施例と同様に、1つ前の関連しきい値との差分Dη[m]を様々な方法で設定することができる。さらに、以下に示すような方法で利用価格情報に応じて、差分Dη[m]を設定してもよい。 In step S1000c, the information selection unit 107c sets a price threshold value η [m] corresponding to the variable m. Here, η [m−1]> η [m] is set. Similar to the first embodiment, the difference Dη [m] from the previous related threshold value can be set by various methods. Further, the difference Dη [m] may be set according to the usage price information by the method as described below.
差分Dη[m]設定の第1の方法は、ユーザuの価格水準値L[u]を用いる方法である。例えば、価格水準値L[u]がしきい値δ11より小さい場合は、差分Dη[m]を標準より大きくして、価格しきい値η[m]を小さくする。このようにすることで、価格水準値L[u]の小さいユーザの推薦情報に、価格の安いものが入りやすくなり、ユーザの受容性を高くすることができる。一方、価格水準値L[u]がしきい値δ12(ただしδ11<δ12)以上の場合は、差分Dη[m]を標準より大きくして、価格しきい値η[m]を大きくする。このようにすることで、価格水準値L[u]の大きなユーザの推薦情報に、より価格の高いものが入りやすくなる。この第1の方法は、価格水準値L[u]が大きいほど、価格しきい値η[m]が大きくなる規則を用いて、次の選択集合を作成するための価格しきい値を設定しているといえる。 The first method for setting the difference Dη [m] is a method using the price level value L [u] of the user u. For example, when the price level value L [u] is smaller than the threshold value δ11, the difference Dη [m] is made larger than the standard, and the price threshold value η [m] is made smaller. By doing in this way, it becomes easy for a cheap price to enter into recommendation information of a user with a small price level L [u], and the acceptability of the user can be increased. On the other hand, when the price level value L [u] is equal to or greater than the threshold value δ12 (where δ11 <δ12), the difference Dη [m] is set larger than the standard to increase the price threshold value η [m]. By doing in this way, it becomes easy to enter a thing with a higher price in recommendation information of a user with a large price level value L [u]. This first method sets a price threshold value for creating the next selected set using a rule that the price threshold value η [m] increases as the price level value L [u] increases. It can be said that.
差分Dη[m]設定の第2の方法は、ユーザuの価格分散値V[u]を用いる方法である。例えば、価格分散値V[u]がしきい値ε11より小さい場合は、差分Dη[m]を標準より大きくして、価格しきい値η[m]を小さくする。このようにすることで、価格分散値V[u]の小さいユーザの推薦情報に、価格の安いものが入りやすくなり、ユーザの受容性を高くすることができる。一方、格分散値V[u]がしきい値ε12(ただしε11<ε12)以上の場合は、差分Dη[m]を標準より小さくして、価格しきい値η[m]を大きくする。このようにすることで、価格分散値V[u]の大きなユーザの推薦情報に、より価格の高いものが入りやすくなる。この第2の方法は、価格分散値V[u]が大きいほど、価格しきい値η[m]が大きくなる規則を用いて、次の選択集合を作成するための価格しきい値を設定しているといえる。そして、ステップS950cに戻り、以降の処理を繰り返す。 The second method for setting the difference Dη [m] is a method using the price variance value V [u] of the user u. For example, when the price variance value V [u] is smaller than the threshold value ε11, the difference Dη [m] is set larger than the standard and the price threshold value η [m] is reduced. By doing in this way, it becomes easy for a cheap price to enter into recommendation information of a user with a small price variance value V [u], and the acceptability of the user can be increased. On the other hand, when the case variance value V [u] is equal to or greater than the threshold value ε12 (where ε11 <ε12), the difference Dη [m] is made smaller than the standard and the price threshold value η [m] is made larger. By doing in this way, it becomes easy to enter a thing with a higher price in recommendation information of a user with a large price dispersion value V [u]. This second method sets a price threshold for creating the next selected set using a rule that the price threshold η [m] increases as the price variance value V [u] increases. It can be said that. Then, the process returns to step S950c and the subsequent processing is repeated.
ステップS1010c〜S1030cとして、ステップS1010〜S1030と同じ処理を行なう。 As steps S1010c to S1030c, the same processing as steps S1010 to S1030 is performed.
なお上述した方法では、ステップS930cおよびS990において、利用価格情報に応じた関連しきい値θ[m]を設定し、ステップS940cおよびS1000において、利用価格情報に応じた価格しきい値η[m]を設定しているが、関連しきい値θ[m]および価格しきい値η[m]のうち、いずれか一方を利用価格情報に応じて設定し、もう一方に標準値を設定するようにしてもよい。 In the method described above, the related threshold value θ [m] corresponding to the usage price information is set in steps S930c and S990, and the price threshold value η [m] corresponding to the usage price information is set in steps S940c and S1000. However, one of the related threshold value θ [m] and the price threshold value η [m] is set according to the usage price information, and the standard value is set for the other. May be.
また、ステップS930cにおいて、利用価格情報を用いて関連しきい値θ[1]を設定し、ステップS990において、利用価格情報を用いずに差分Dθ[m](m≧2)を設定してもよい。逆に、ステップS930cにおいて、利用価格情報を用いずに関連しきい値θ[1]を設定し、ステップS990において、利用価格情報を用いて差分Dθ[m](m≧2)を設定してもよい。すなわち、利用主体識別子iに対応するNa[i]個の選択集合を作成する際に用いるNa[i]個の関連しきい値θ[m]のうち、一部のみを利用価格情報を用いて設定してもよい。価格しきい値η[m]についても同様であり、Na[i]個の価格しきい値η[m]のうち、一部のみを利用価格情報を用いて設定してもよい。また、複数の利用価格情報を用いて総合的な指標を算出し、その指標に基づいて、関連しきい値および/または価格しきい値を設定してもよい。例えば、複数の利用価格情報の乗算値、または重み付き加算値を算出し、総合的な指標として用いてもよい。 Further, the related threshold value θ [1] is set using the usage price information in step S930c, and the difference Dθ [m] (m ≧ 2) is set in step S990 without using the usage price information. Good. Conversely, in step S930c, the related threshold value θ [1] is set without using the usage price information, and in step S990, the difference Dθ [m] (m ≧ 2) is set using the usage price information. Also good. That is, only a part of the Na [i] related threshold values θ [m] used when creating the Na [i] selected set corresponding to the use subject identifier i is used using the use price information. It may be set. The same applies to the price threshold η [m], and only some of the Na [i] price thresholds η [m] may be set using the usage price information. Alternatively, a comprehensive index may be calculated using a plurality of usage price information, and a related threshold value and / or a price threshold value may be set based on the index. For example, a multiplication value or a weighted addition value of a plurality of usage price information may be calculated and used as a comprehensive index.
また、図24(b)に示すように、利用価格情報格納部112にアイテム区分ごとに利用価格情報が格納されている場合には、ステップS930cおよびステップS990cにおいて、アイテム区分ごとに関連しきい値θ[m]を設定することができる。またステップS940cおよびステップ1000cにおいて、アイテム区分ごとに価格しきい値η[m]を設定することができる。この場合、ステップS950cにおいて、アイテム区分情報を参照しながら、処理対象の関連識別子がどのアイテム区分に対応するか特定し、特定したアイテム区分に対応する関連しきい値θ[m]および価格しきい値η[m]を用いて、選択集合Yを作成することができる。以上、ステップS410cについて説明した。 In addition, as shown in FIG. 24B, when the usage price information is stored for each item category in the usage price information storage unit 112, in step S930c and step S990c, the associated threshold value is set for each item category. θ [m] can be set. In step S940c and step 1000c, a price threshold value η [m] can be set for each item category. In this case, in step S950c, with reference to the item category information, the item category to which the related identifier to be processed corresponds is specified, and the related threshold value θ [m] and the price threshold corresponding to the identified item category are specified. The selection set Y can be created using the value η [m]. The step S410c has been described above.
第3実施例によれば、価格の高いアイテムおよびカテゴリを推薦結果に多く入れることが可能である等、第1実施例と同様な効果が得られるのに加えて、ユーザごとに利用価格情報に応じて適切に情報選択処理を行なうようにしているため、ユーザに特別な操作をさせることなく、ユーザが受容しやすい推薦情報を提供することができる。例えば、価格の安いアイテムだけを利用するユーザには、推薦情報の中に、価格の高いアイテムだけでなく、価格の安いアイテムもある程度入れることができる。従って、ユーザが推薦情報を納得して受け入れやすくなる。このため推薦情報に基づくアイテム利用が活発になり、アイテム提供サービスの売上をさらに増大させることが期待できる。 According to the third embodiment, in addition to obtaining the same effect as in the first embodiment, for example, it is possible to include a large number of high-priced items and categories in the recommendation result, and in addition, the usage price information is provided for each user. Accordingly, the information selection process is appropriately performed, so that it is possible to provide recommended information that the user can easily accept without causing the user to perform a special operation. For example, a user who uses only low-priced items can include not only high-priced items but also low-priced items in the recommendation information to some extent. Therefore, it becomes easier for the user to accept the recommendation information and accept it. For this reason, item use based on recommendation information becomes active, and it can be expected to further increase sales of the item providing service.
また、第2実施例と第3実施例とを組み合わせて、ユーザごとに利用価格情報に応じて価格影響関数を設定した上で、ユーザの好みに応じてこの特性を変更できるようにしてもよい。このようにすれば、さらに受容性の高い推薦情報を提供することができる。 In addition, the second embodiment and the third embodiment may be combined to set a price influence function according to usage price information for each user, and then change this characteristic according to the user's preference. . In this way, recommendation information with higher acceptability can be provided.
なお、上述の第3実施例では、ユーザの利用価格情報に基づいて、価格影響関数の特性をユーザごとに変えているが、これとは異なる方法で、価格影響関数の特性をユーザごとに変えてもよい。例えば、ユーザが過去に提供された推薦情報をどの程度受け入れたかに応じて価格影響関数の特性を変更することができる。 In the above third embodiment, the characteristics of the price influence function are changed for each user based on the usage price information of the user. However, the characteristics of the price influence function are changed for each user by a different method. May be. For example, the characteristic of the price influence function can be changed according to how much the recommendation information provided in the past by the user is accepted.
この場合、過去のある時点においてユーザに提供された推薦情報に含まれるアイテムのうち、推薦情報提供後にそのユーザによって実際に利用されたアイテムの数を算出し、その数に基づいてユーザの利用度を算出する。利用度を算出する処理を行なうために、利用度算出部を情報選択装置10に設けるようにしてもよい。そして、価格影響度算出部106cは、算出された利用度に応じて価格影響関数F(X)の特性を変えればよい。 In this case, among the items included in the recommendation information provided to the user at a certain point in the past, the number of items actually used by the user after the recommendation information is provided is calculated, and the user's usage rate is calculated based on the number. Is calculated. In order to perform the process of calculating the usage, a usage calculation unit may be provided in the information selection device 10. The price influence calculation unit 106c may change the characteristic of the price influence function F (X) according to the calculated usage.
具体的には、利用度の高いユーザほど、価格の高いアイテム(カテゴリ)が推薦されやすくなるように処理すればよい。これは、価格水準値が大きいユーザほど、価格の高いアイテム(カテゴリ)が推薦されやすくなるように処理したのと同様である。 Specifically, it may be processed so that a user with a higher usage rate is more likely to recommend an item (category) with a higher price. This is the same as processing that makes it easier for a user with a higher price level value to recommend a higher-priced item (category).
利用度の高いユーザは、過去の推薦情報を多く受容しているので、推薦システムに対する信頼感をある程度持っていると考えられる。このため、このようなユーザに価格の高いアイテム(カテゴリ)をより多く推薦しても、ユーザの購買意欲の低下につながるリスクが小さいと考えられるからである。 Users with high usage are likely to have a certain degree of confidence in the recommendation system because they accept a lot of past recommendation information. For this reason, it is considered that even if more expensive items (categories) are recommended to such a user, the risk of reducing the user's willingness to purchase is small.
一方、利用度の低いユーザに、価格の高いアイテム(カテゴリ)をより多く推薦すると、ユーザの購買意欲の低下につながるリスクが大きいと考えられる。このため、利用度の低いユーザには、価格の安いアイテムもある程度推薦されやすくなる処理を行なうようにする。 On the other hand, if more expensive items (categories) are recommended to users with low usage, it is considered that there is a high risk of reducing the user's willingness to purchase. For this reason, a process that makes it easy for some low-priced users to recommend items with low prices to some extent is performed.
このようにユーザの推薦情報に対する利用度に応じて、価格影響関数の特性を変化させることにより、さらにユーザの購買意欲が減少するリスクを減らしつつ、価格の高いアイテム(カテゴリ)を推薦することができる。また、ユーザの推薦情報に対する利用度と、ユーザの利用価格情報を両方用いて、価格影響関数の特性を変えてもよい。 In this way, it is possible to recommend a high-priced item (category) while reducing the risk that the user's willingness to purchase is further reduced by changing the characteristic of the price influence function according to the usage degree of the user's recommendation information. it can. Moreover, you may change the characteristic of a price influence function using both the utilization with respect to a user's recommendation information, and a user's utilization price information.
利用度の具体的な算出方法としては、例えば、1日に1回の頻度で推薦情報を作成しており、前回(前日)にユーザAに対して10個の推薦アイテムを提供している場合、次に新たな推薦情報を作成(提供)するまでの期間(約1日間)で、ユーザAが10個の推薦アイテムのうち何個を利用したかを、利用履歴格納部102とを推薦情報格納部108とを参照しながらカウントし、これを利用度とすればよい。 As a specific method of calculating the usage rate, for example, when recommendation information is created at a frequency of once a day and 10 recommended items are provided to user A in the previous time (previous day) Then, in the period (about one day) until the next new recommendation information is created (provided), the usage history storage unit 102 and the recommendation information indicating how many of the ten recommended items the user A has used are used. Counting may be performed with reference to the storage unit 108, and this may be used.
また、ユーザAが1つの推薦アイテムを2回以上利用した場合、その回数を考慮して利用度を算出してもよいし、2回以上利用しても1回だけ利用しても同等に扱って利用度を算出してもよい。あるいは、ユーザAが10個の推薦アイテムのうちの1つ以上利用した場合に、利用度を「1」、1つも利用しない場合に利用度を「0」などとして、ユーザAが推薦情報を1回以上利用したか否かの情報を利用度としてもよい。 In addition, when user A uses one recommended item more than once, the usage may be calculated in consideration of the number of times, and even if it is used twice or more, it is treated equally. The usage may be calculated. Alternatively, when the user A uses one or more of the ten recommended items, the usage is set to “1”, and when no user is used, the usage is set to “0”. The information on whether or not it has been used more than once may be used.
ユーザAが推薦アイテムを利用した場合に、図13に示すような推薦画面(推薦ページ)から直接利用したのか、他のページで推薦アイテムを偶然見つけて利用したのかを区別可能な情報(アイテム利用ページ識別情報)を利用履歴格納部102に格納した上で、推薦ページから直接利用された分だけを利用度に反映させるようにしてもよい。このようにすると、ユーザAの推薦情報に対する受容の度合いをより直接的に利用度に反映させることができる。ただし、ユーザAが推薦アイテムを推薦情報が表示された画面から直接利用していない場合であっても、そのユーザの嗜好に合致した推薦アイテムを選択できたと考えられるので、推薦アイテムが利用されたページの種類を区別せずに利用度を算出してもよい。 When user A uses a recommended item, information (item usage) that can distinguish whether the user A has used it directly from a recommendation screen (recommended page) as shown in FIG. (Page identification information) may be stored in the usage history storage unit 102, and only the portion directly used from the recommended page may be reflected in the usage. In this way, the degree of acceptance of user A's recommendation information can be more directly reflected in the usage. However, even if the user A does not use the recommended item directly from the screen on which the recommended information is displayed, it is considered that the recommended item that matches the user's preference could be selected, so the recommended item was used. The usage may be calculated without distinguishing the type of page.
なお、推薦アイテムの利用回数を集計する期間は、その推薦アイテムの情報を提供した時点以降であれば、どのような期間を設定してもよい。例えば、ある推薦アイテムが、推薦情報として提供された期間以降の期間も集計期間に含めてもよい。これは、ユーザがブラウザのブックマーク機能等を用いて、推薦ページのURL等を一時的に保存しておき、推薦情報の提供が終了した後に利用したような場合を含めて利用回数をカウントするためである。また、集計開始時点も推薦情報が提供された時点以降であれば、どのように設定してもよい。 In addition, as long as the period which counts the usage frequency of a recommendation item is after the time of providing the information of the recommendation item, what kind of period may be set. For example, a period after a period when a certain recommended item is provided as recommendation information may be included in the counting period. This is because the URL of the recommended page is temporarily stored by the user using the bookmark function of the browser, etc., and the usage count is counted including the case where the user uses it after the provision of the recommended information is completed. It is. Further, the aggregation start time may be set in any manner as long as it is after the time when the recommendation information is provided.
本実施形態に係るネットワークシステムの第4実施例について説明する。第4実施例では、単体アイテムと複合アイテムの2種類のアイテムを提供するアイテム提供サービスにおいて有効である。ここで、複合アイテムとは、複数の単体アイテムを含むものであり、ユーザの1回の利用操作(購入操作)で、対応する複数の単体アイテムに相当する内容が提供されるものである。 A fourth example of the network system according to the present embodiment will be described. The fourth embodiment is effective in an item providing service that provides two types of items, a single item and a composite item. Here, the composite item includes a plurality of single items, and content corresponding to a plurality of corresponding single items is provided by one use operation (purchase operation) by the user.
例えば、音楽コンテンツを提供する場合、個々の楽曲を単体アイテムとして、複数の楽曲を集めたアルバムを複合アイテムとすることができる。また、あるアーティストのすべての楽曲を1つの複合アイテムとしてもよい。また映像コンテンツを提供する場合、連続ドラマの各話を単体アイテムとし、それを複数まとめたものを複合アイテムとすることができる。また、書籍(紙の書籍でも電子書籍でもよい)を提供する場合、1巻を単体アイテムとし、関連のある巻をまとめて複合アイテムとすることができる。 For example, when providing music content, an individual music piece can be used as a single item, and an album including a plurality of music pieces can be used as a composite item. Moreover, all the music pieces of a certain artist may be combined into one composite item. Also, when providing video content, each story of a continuous drama can be used as a single item, and a plurality of items can be combined into a composite item. When a book (which may be a paper book or an electronic book) is provided, one volume can be a single item, and related volumes can be combined into a composite item.
第4実施例において、アイテム提供サーバ20および端末装置30は、第1実施例と同様とすることができる。ただし、アイテム提供サーバ20は、単体アイテムと複合アイテムの両方を提供するものとする。また、第4実施例における情報選択装置10dは、第1実施例における情報選択装置10のアイテム属性格納部101、情報選択部107、制御部110をそれぞれアイテム属性格納部101d、情報選択部107d、制御部110dとしたものであり、他のブロックは同様である。 In the fourth embodiment, the item providing server 20 and the terminal device 30 can be the same as those in the first embodiment. However, it is assumed that the item providing server 20 provides both a single item and a composite item. In addition, the information selection device 10d in the fourth example includes the item attribute storage unit 101, the information selection unit 107, and the control unit 110 of the information selection device 10 in the first example, respectively, the item attribute storage unit 101d, the information selection unit 107d, The control unit 110d is used, and the other blocks are the same.
アイテム属性格納部101dは、図4に示したアイテム情報テーブル101A、カテゴリ情報テーブル101Bに加えて、図25(a)に示す複合アイテム情報テーブル101Cと、図25(b)に示す複合アイテム−単体アイテム対応テーブル101Dを格納する。 In addition to the item information table 101A and the category information table 101B shown in FIG. 4, the item attribute storage unit 101d includes a composite item information table 101C shown in FIG. 25A and a composite item-single item shown in FIG. The item correspondence table 101D is stored.
本図に示すように、複合アイテム情報テーブル101Cは、複合アイテム識別子と、複合アイテム属性情報とを対応させたテーブルである。複合アイテム属性情報は、複合アイテムの「タイトル(名称)」「カテゴリ識別子」「説明情報」「アイテム時期情報」などで構成されている。 As shown in the figure, the composite item information table 101C is a table in which composite item identifiers are associated with composite item attribute information. The composite item attribute information includes “title (name)”, “category identifier”, “description information”, “item time information”, and the like of the composite item.
第4実施例において、アイテム情報テーブル101Aには、単体アイテムに関する情報が格納されており、複合アイテム情報テーブル101Cには、複合アイテムに関する情報が格納されている。このため、あるアイテム識別子がどちらのテーブルに格納されているかを判定することにより、そのアイテム識別子が単体アイテムか複合アイテムかを容易に区別することができる。なお上述した第1実施例〜第3実施例のネットワークシステムにおいては、単体アイテムと複合アイテムとが区別なく扱われており、情報選択装置10、10b〜10cは、単体アイテムと複合アイテムの両方を扱ってもよいし、どちらか一方のみを扱ってもよい。また、これらの実施例でも本実施例と同様に、複合アイテムの概念を適用し、単体アイテムと複合アイテムとを区別して扱うようにしてもよい。 In the fourth example, the item information table 101A stores information related to a single item, and the composite item information table 101C stores information related to a composite item. Therefore, by determining in which table an item identifier is stored, it is possible to easily distinguish whether the item identifier is a single item or a composite item. In the network systems of the first to third embodiments described above, the single item and the composite item are handled without distinction, and the information selection devices 10, 10b to 10c handle both the single item and the composite item. It may be handled, or only one of them may be handled. In these embodiments, similarly to the present embodiment, the concept of a composite item may be applied so that a single item and a composite item are distinguished from each other.
複合アイテム−単体アイテム対応テーブル101Dは、複合アイテムと単体アイテムとの対応を示すテーブルであり、複合アイテム識別子とアイテム識別子とを対応させて格納する。本図の例では、複合アイテム1(CompItemID−1)に3つの単体アイテムが対応し、複合アイテム2(CompItemID−2)に2つの単体アイテムが対応している。また単体アイテム3(ItemID−3)が複合アイテム1と複合アイテム2の両方に対応していることから分かるように、1つの単体アイテムが複数の複合アイテムに対応してもよい。なお、複合アイテム情報テーブル101C、複合アイテム−単体アイテム対応テーブル101Dは、アイテム属性格納部101dとは別の複合アイテム用の格納部に格納するようにしてもよい。 The composite item / single item correspondence table 101D is a table showing the correspondence between the composite item and the single item, and stores the composite item identifier and the item identifier in association with each other. In the example of this figure, three single items correspond to the composite item 1 (CompItemID-1), and two single items correspond to the composite item 2 (CompItemID-2). Further, as can be seen from the fact that the single item 3 (ItemID-3) corresponds to both the composite item 1 and the composite item 2, one single item may correspond to a plurality of composite items. The composite item information table 101C and the composite item-single item correspondence table 101D may be stored in a composite item storage unit different from the item attribute storage unit 101d.
価格情報格納部103dは、図6に示したアイテム価格情報テーブル103A、カテゴリ価格情報テーブル103Bに加えて、図26に示す複合アイテム価格情報テーブル103Cを格納する。本図に示すように、複合アイテム価格情報テーブル103Cは、複合アイテム識別子とその価格情報とを対応させて記録する。 The price information storage unit 103d stores a composite item price information table 103C shown in FIG. 26 in addition to the item price information table 103A and the category price information table 103B shown in FIG. As shown in the figure, the composite item price information table 103C records a composite item identifier and its price information in association with each other.
本実施形態におけるシステム全体の動作は、図11に示した第1実施例のフローチャートと同じである。 The operation of the entire system in this embodiment is the same as the flowchart of the first example shown in FIG.
制御部110dは、第1実施例と同様に、所定のタイミングで推薦情報作成動作を開始する。本実施形態における推薦情報作成動作は、図14のフローチャートと同様であるが、情報選択処理を行なうステップS410に相当するステップS410dの一部が、第1実施例と異なっている。 As in the first embodiment, the control unit 110d starts the recommended information creation operation at a predetermined timing. The recommended information creation operation in the present embodiment is the same as that in the flowchart of FIG. 14, but a part of step S410d corresponding to step S410 for performing the information selection process is different from that in the first example.
以下に、第4実施例における情報選択処理を詳細に説明する。まず、ステップS900d〜S940dとして、図16に示した第1実施例のステップS900〜S940を実行する。 The information selection process in the fourth embodiment will be described in detail below. First, as steps S900d to S940d, steps S900 to S940 of the first embodiment shown in FIG. 16 are executed.
ステップS950dにおいて、情報選択部107dは、アイテム属性格納部101dに格納されたアイテム情報テーブル101A、および複合アイテム情報テーブル101Cを参照しながら、関連集合Z[i]の要素であり、かつ利用主体識別子iに関するいずれの選択集合にも入っていない関連識別子jを対象にして、関連識別子jが単体アイテムであるか複合アイテムであるかを判定する。単体アイテムである場合は、第1実施例の方法で選択集合を作成する。複合アイテムである場合は、以下のいずれかの方法で選択集合を作成する。 In step S950d, the information selection unit 107d refers to the item information table 101A and the composite item information table 101C stored in the item attribute storage unit 101d, is an element of the related set Z [i], and has a use subject identifier. Whether or not the related identifier j is a single item or a composite item is determined for the related identifier j that is not included in any selected set related to i. If it is a single item, a selection set is created by the method of the first embodiment. If it is a composite item, a selection set is created by one of the following methods.
なお第4実施例において、関連識別子はアイテム識別子であること、すなわち「アイテム推薦形式」であることが必要とされる。 In the fourth embodiment, the related identifier is required to be an item identifier, that is, an “item recommendation format”.
複合アイテムの選択集合作成の第1の方法では、複合アイテムに対応する単体アイテムの関連度のうち最大のものを使って選択集合を作成する。具体的には、まず図25(b)に示した複合アイテム−単体アイテム対応テーブル101Dを参照しながら、複合アイテムである関連識別子jに対応する単体アイテムk(k=1〜Nj)を特定し、利用主体識別子iと単体アイテムkとの関連度W[i][k]が関連集合格納部105の関連度テーブル105Aに格納されている否かを判定する。ここでNjは、複合アイテムである関連識別子jに対応する単体アイテムkの個数である。 In the first method of creating a composite item selection set, a selection set is created using the maximum degree of relevance of single items corresponding to the composite item. Specifically, the single item k (k = 1 to Nj) corresponding to the related identifier j that is a composite item is first identified while referring to the composite item / single item correspondence table 101D shown in FIG. Then, it is determined whether or not the association degree W [i] [k] between the use subject identifier i and the single item k is stored in the association degree table 105A of the association set storage unit 105. Here, Nj is the number of single items k corresponding to the related identifier j that is a composite item.
Nj個の単体アイテムの中で、利用主体識別子iとの関連度W[i][k]が格納されているアイテムが1つ以上存在する場合は、それらの関連度をすべて読み出し、読み出した関連度の中から最も大きな関連度Wmax[i][j]を選択する。そして、W[i][j]とWmax[i][j]のうち大きい方であるWh[i][j]をW[i][j]の代わりに用いて、選択集合を作成する。 When there are one or more items in which the degree of association W [i] [k] with the user entity identifier i is stored among the Nj single items, all the degrees of association are read and the read relations The highest degree of relevance Wmax [i] [j] is selected from the degrees. Then, a larger set of W [i] [j] and Wmax [i] [j], Wh [i] [j], is used instead of W [i] [j] to create a selection set.
具体的には、関連度Wh[i][j]がm番目の関連しきい値θ[m]以上であり、かつ価格情報がm番目の価格しきい値η[m]以上であれば、その関連識別子jをm番目の選択集合に入れる候補として抽出する。 Specifically, if the degree of association Wh [i] [j] is greater than or equal to the mth associated threshold θ [m] and the price information is greater than or equal to the mth price threshold η [m], The related identifier j is extracted as a candidate to be included in the mth selected set.
Nj個の単体アイテムの中に、利用主体識別子iとの関連度W[i][k]が格納されているアイテムが1つも存在しない場合は、単体アイテムの場合と同様に、W[i][j]をそのまま用いて選択集合の候補を抽出する。 In the case where there is no item storing the degree of association W [i] [k] with the user identifier i among Nj single items, W [i] is the same as in the case of the single item. [J] is used as it is to extract candidates for the selected set.
そして、選択集合の候補として抽出した関連識別子を、変数Nzを超えない数だけ選択し、m番目の選択集合Y[i][m]に入れればよい。 Then, it is only necessary to select as many related identifiers extracted as selection set candidates as not to exceed the variable Nz and put them in the mth selection set Y [i] [m].
複合アイテムの選択集合作成の第2の方法では、複合アイテムに対応する単体アイテムの関連度の総和を用いる。具体的には、まず図25(b)に示した複合アイテム−単体アイテム対応テーブル101Dを参照しながら、関連識別子jに対応する単体アイテムk(k=1〜Nj)を特定し、利用主体識別子iと単体アイテムkとの関連度W[i][k]が関連集合格納部105の関連度テーブル105Aに格納されている否かを判定する。 In the second method of creating a selected set of composite items, the sum of the relevance levels of single items corresponding to the composite item is used. Specifically, the single item k (k = 1 to Nj) corresponding to the related identifier j is first identified with reference to the composite item / single item correspondence table 101D shown in FIG. It is determined whether or not the degree of association W [i] [k] between i and the single item k is stored in the degree-of-association table 105 </ b> A of the relation set storage unit 105.
Nj個の単体アイテムの中で、利用主体識別子iとの関連度W[i][k]が格納されているアイテムが1つ以上存在する場合は、それらの関連度をすべて読み出し、読み出した関連度の総和であるWsum[i][j]を算出する。そして、W[i][j]とWsum[i][j]のうち大きい方であるWs[i][j]をW[i][j]の代わりに用いて、選択集合を作成する。 When there are one or more items in which the degree of association W [i] [k] with the user entity identifier i is stored among the Nj single items, all the degrees of association are read and the read relations Wsum [i] [j] which is the sum of degrees is calculated. Then, a larger set of W [i] [j] and Wsum [i] [j], Ws [i] [j], is used instead of W [i] [j] to create a selection set.
具体的には、関連度Ws[i][j]がm番目の関連しきい値θ[m]以上であり、かつ価格情報がm番目の価格しきい値η[m]以上であれば、その関連識別子jをm番目の選択集合に入れる候補として抽出する。 Specifically, if the relevance Ws [i] [j] is equal to or greater than the mth related threshold value θ [m] and the price information is equal to or greater than the mth price threshold value η [m], The related identifier j is extracted as a candidate to be included in the mth selected set.
Nj個の単体アイテムの中に、利用主体識別子iとの関連度W[i][k]が格納されているアイテムが1つも存在しない場合は、単体アイテムの場合と同様に、W[i][j]をそのまま用いて選択集合の候補を抽出する。 In the case where there is no item storing the degree of association W [i] [k] with the user identifier i among Nj single items, W [i] is the same as in the case of the single item. [J] is used as it is to extract candidates for the selected set.
そして、選択集合の候補として抽出した関連識別子を、変数Nzを超えない数だけ選択し、m番目の選択集合Y[i][m]に入れればよい。 Then, it is only necessary to select as many related identifiers extracted as selection set candidates as not to exceed the variable Nz and put them in the mth selection set Y [i] [m].
この第1および第2の方法によれば、複合アイテムに対応する単体アイテムの関連度を用いて、複合アイテムの関連度がより大きくなるように補正した後に、選択集合を作成するため、複合アイテムが選択集合に入りやすくなる。 According to the first and second methods, the composite item is created by using the relevance level of the single item corresponding to the composite item, and correcting the composite item so that the relevance level of the composite item becomes larger. Becomes easier to enter the selection set.
複合アイテムの選択集合作成の第3の方法では、複合アイテムの関連度W[i][j]と定数α1との乗算値である(α1×W[i][j])、または関連度W[i][j]と定数α2との加算値である(W[i][j]+α2)を関連度W[i][j]の代わりに用いて、第1実施例と同様に方法で選択集合を作成する。ここで、α1>1であり、α2>0である。なお、定数α1、定数α2を両方用いて、(α1×W[i][j]+α2)を算出してもよい。第3の方法でも、複合アイテムの関連度がより大きくなるように補正されるため、複合アイテムが選択集合に入りやすくなる。 In the third method of creating a selected set of compound items, the compound item relevance W [i] [j] is a product of the constant α1 (α1 × W [i] [j]), or the relevance W In the same manner as in the first embodiment, (W [i] [j] + α2), which is an addition value of [i] [j] and the constant α2, is used instead of the relevance W [i] [j]. Create a selection set. Here, α1> 1 and α2> 0. Note that (α1 × W [i] [j] + α2) may be calculated using both the constant α1 and the constant α2. Even in the third method, since the relevance of the composite item is corrected to be larger, the composite item can easily enter the selected set.
なお、第1の方法または第2の方法と、第3の方法とを組み合わせてもよい。例えば、第1の方法で算出されたWh[i][j]と、定数α1、定数α2とを用いて、(α1×Wh[i][j]+α2)を算出し、これをW[i][j]の代わりに用いてもよい。また、第2の方法で算出されたWs[i][j]と、定数α1、定数α2とを用いて、同様の処理を行なってもよい。 Note that the first method or the second method may be combined with the third method. For example, (α1 × Wh [i] [j] + α2) is calculated using Wh [i] [j] calculated by the first method, the constant α1, and the constant α2, and is calculated as W [i ] [J] may be used instead. The same processing may be performed using Ws [i] [j] calculated by the second method, constant α1, and constant α2.
また、複合アイテムの選択集合作成の第1〜第3の方法においては、複合アイテムである場合に、関連度を補正して用いているともいえるが、逆に関連しきい値を補正してもよい。例えば、単体アイテム用の関連しきい値θs[m]と、複合アイテム用の関連しきい値θc[m]を用意し、θs[m]>θc[m]となるように、それぞれの値を設定しておく。そしてステップS950dにおいて、関連識別子が単体アイテムである場合には、「W[i][j]≧θs[m] ∩ X[j]≧η[m]」という条件を満たすか判定し、関連識別子が複合アイテムである場合には、「W[i][j]≧θc[m] ∩ X[j]≧η[m]」という条件を満たすか判定して関連識別子を抽出し、選択集合を作成すればよい。 In addition, in the first to third methods for creating a selected set of composite items, it can be said that the related items are corrected and used in the case of a composite item. Good. For example, a related threshold value θs [m] for a single item and a related threshold value θc [m] for a composite item are prepared, and each value is set so that θs [m]> θc [m]. Set it. In step S950d, if the related identifier is a single item, it is determined whether the condition “W [i] [j] ≧ θs [m] X X [j] ≧ η [m]” is satisfied. Is a compound item, it is determined whether or not the condition “W [i] [j] ≧ θc [m] [X [j] ≧ η [m]” is satisfied, the related identifier is extracted, and the selected set is Create it.
そして、ステップS960d〜S1030dとして、第1実施例のステップS960〜S1030を実行する。 Then, steps S960 to S1030 of the first embodiment are executed as steps S960d to S1030d.
また、上述した方法とは異なる方法を用いることもできる。例えば、関連しきい値θ[m]の初期値を設定するステップS930dにおいて、単体アイテム用の関連しきい値θs[1]と、複合アイテム用の関連しきい値θc[1]とを設定する。ここで、θs[1]>θc[1]としておく。そして、ステップS950dにおいて、関連識別子が単体アイテムであるか複合アイテムであるかに応じて、対応する関連しきい値を用いて、選択集合を作成する。そして、ステップS990dにおいて、θs[m]>θc[m]となるように、2つの関連しきい値を設定すればよい。このようにしても、複合アイテムが選択集合に入りやすくなる。また、この方法と、上述した第1または第2の方法とを組み合わせてもよい。 In addition, a method different from the method described above can be used. For example, in step S930d for setting the initial value of the related threshold value θ [m], the related threshold value θs [1] for the single item and the related threshold value θc [1] for the composite item are set. . Here, θs [1]> θc [1] is set. In step S950d, a selection set is created using a corresponding relation threshold value depending on whether the relation identifier is a single item or a composite item. In step S990d, two related threshold values may be set so that θs [m]> θc [m]. This also makes it easier for composite items to enter the selected set. In addition, this method may be combined with the first or second method described above.
一般的に、複合アイテムの価格情報は、単体アイテムの価格情報よりも大きいので、関連度が同じであれば、第1実施例の方法で選択集合を作成しても、複合アイテムの方が推薦情報に入りやすいが、第4実施例の方法によれば、複合アイテムをより優先的に推薦情報に入れることができる。 Generally, the price information of a composite item is larger than the price information of a single item, so if the relevance is the same, the composite item is recommended even if the selection set is created by the method of the first embodiment. Although it is easy to enter information, according to the method of the fourth embodiment, it is possible to put a composite item in recommendation information more preferentially.
なお、上述した複合アイテムを優先的に推薦情報に入れる処理と同様に、特定のカテゴリに属するアイテムを優先的に推薦情報に入れる処理を行なってもよい。具体的にはあらかじめ、アイテム属性格納部101dの優先カテゴリテーブル(図示せず)に優先処理を行なう対象のカテゴリ(カテゴリ識別子)を登録しておく。そしてステップS410dにおいて、情報選択部107dが、アイテム属性格納部101dに格納されたアイテム情報テーブル101Aと優先カテゴリテーブルとを参照しながら、関連識別子jに対応するカテゴリ識別子が優先処理対象である特定のカテゴリに該当するか否かを判定する。そして、複合アイテムの選択集合作成の第3の方法と同様な方法を用いて、特定のカテゴリに該当する場合は、該当しない場合に比べて、より大きな値となるように関連度を用いた値(関連度の補正値)を算出すればよい。 Note that, similarly to the above-described process of preferentially putting the composite item into the recommendation information, a process of preferentially putting an item belonging to a specific category into the recommendation information may be performed. Specifically, a category (category identifier) to be subjected to priority processing is registered in advance in a priority category table (not shown) of the item attribute storage unit 101d. In step S410d, the information selection unit 107d refers to the item information table 101A stored in the item attribute storage unit 101d and the priority category table, and the category identifier corresponding to the related identifier j is specified as the priority processing target. It is determined whether it falls under a category. Then, using a method similar to the third method for creating a selected set of composite items, a value that uses the relevance level to be a larger value when it falls under a specific category than when it falls under a specific category (Relation value correction value) may be calculated.
また、ユーザが単体アイテムおよび複合アイテムを利用した情報を用いて、第3実施例で説明した利用価格情報を算出してもよい。例えば、各ユーザの利用した単体アイテムの価格の合計値と、複合アイテムの価格の合計値をそれぞれ別の利用価格情報(価格水準値)とすることができる。また、各ユーザの利用したアイテム1つあたりの価格の高さを示す値(代表値)を、単体アイテムと複合アイテムごとに算出し、それぞれを利用価格情報(価格水準値)とすることができる。また、各ユーザの利用したアイテムの合計額の代表値を、単体アイテムと複合アイテムごとに算出してもよい。さらに、各ユーザの利用したアイテムの価格の合計値(単体アイテムと複合アイテムの合計額)に占める複合アイテムの価格の合計値の割合を利用価格情報(価格水準値)とすることができる。また、一般的に複合アイテムの価格情報は単体アイテムの価格情報よりも大きいので、各ユーザの利用したアイテムの全体数(単体アイテムと複合アイテムの合計数)に占める複合アイテムの数の割合を利用価格情報(価格水準値)としてもよい。 In addition, the usage price information described in the third embodiment may be calculated by using information using a single item and a composite item. For example, the total price of the single item used by each user and the total price of the composite item can be used as different usage price information (price level value). In addition, a value (representative value) indicating the height of the price per item used by each user can be calculated for each single item and each composite item, and each can be used price information (price level value). . Moreover, you may calculate the representative value of the total amount of the item which each user utilized for every single item and compound item. Furthermore, the ratio of the total price of the composite item to the total price of the item used by each user (total price of the single item and the composite item) can be used price information (price level value). Also, since the price information of compound items is generally larger than the price information of single items, use the ratio of the number of compound items to the total number of items used by each user (total number of single items and compound items). Price information (price level value) may be used.
また、ユーザの利用した単体アイテム1つあたりの価格のばらつき度(分散値など)と、複合アイテム1つあたりの価格のばらつき度とを算出し、それぞれ別の利用価格情報(価格分散値)とすることができる。また、ユーザの利用したアイテムの価格の合計額(例えば、1カ月ごとの合計額)に関するばらつき度を、単体アイテムと複合アイテムに分けて算出し、利用価格情報(価格分散値)としてもよい。また、ユーザの利用したアイテムの価格の合計額に占める複合アイテムの価格の合計額の割合を所定期間ごとや、購入1回ごとに算出し、その値に関するばらつき度を算出して、利用価格情報(価格分散値)としてもよい。また、ユーザの利用したアイテムの全体数に占める複合アイテムの数の割合を所定期間ごとや、購入1回ごとに算出し、その値に関するばらつき度を算出して、利用価格情報(価格分散値)としてもよい。 Also, the degree of price variation (variance value, etc.) per single item used by the user and the price degree of dispersion per compound item are calculated, and different usage price information (price variance value) and can do. Also, the degree of variation regarding the total price of items used by the user (for example, the total price per month) may be calculated separately for single items and composite items, and used price information (price variance). In addition, the ratio of the total price of the composite item to the total price of the item used by the user is calculated for each predetermined period or for each purchase, and the degree of variation regarding the value is calculated. (Price variance) may be used. In addition, the ratio of the number of compound items to the total number of items used by the user is calculated for each predetermined period or for each purchase, and the degree of variability regarding the value is calculated to obtain usage price information (price variance value). It is good.
そして、第3実施例で説明した方法と同様な方法により、このような複合アイテムの概念を用いた利用価格情報に基づいて、関連しきい値θ[m]、価格しきい値η[m]を設定することができる。 Then, by using a method similar to the method described in the third embodiment, the related threshold value θ [m] and the price threshold value η [m] are based on the usage price information using the concept of the composite item. Can be set.
また、第3実施例と第4実施例とを組み合わせた方法により、ユーザの利用価格情報に応じて、推薦結果に複合アイテムを優先して入れる度合いを調整してもよい。例えば、価格水準値が大きなユーザの推薦結果に、より多くの複合アイテムが入るようにしてもよい。具体的には、複合アイテムの選択集合作成の第3の方法において、価格水準値が大きなユーザに対して、定数α1、定数α2の値を標準より大きくすることにより、推薦結果により多くの複合アイテムを入れることができる。また逆に、価格水準値が小さなユーザに対しては、推薦結果に入れる複合アイテムの数を標準よりも少なくする処理をしてもよい。 In addition, by combining the third embodiment and the fourth embodiment, the degree of giving priority to the composite item in the recommendation result may be adjusted according to the user's usage price information. For example, more composite items may be included in the recommendation result of a user with a large price level value. Specifically, in the third method of creating a selected set of composite items, for a user with a large price level value, the value of the constant α1 and constant α2 is made larger than the standard value, so that more composite items can be obtained according to the recommendation result. Can be entered. Conversely, for a user with a small price level value, the number of composite items to be included in the recommendation result may be reduced from the standard.
第4実施例によれば、推薦情報をもとに、ユーザは1回の利用操作で複合アイテムを利用できるので、対応する複数の単体アイテムを利用するために、複数回の利用操作を行なう場合に比べ、ユーザの利便性が向上する。また一般的に、複合アイテムの価格は高いため、複合アイテムの利用率を上げることにより、アイテム提供サービスの売上を増大させることが期待できる。 According to the fourth embodiment, since the user can use the composite item by one use operation based on the recommendation information, when using the plurality of use operations in order to use a plurality of corresponding single items. As a result, user convenience is improved. In general, since the price of a composite item is high, it can be expected to increase the sales of the item providing service by increasing the usage rate of the composite item.
10…情報選択装置、20…アイテム提供サーバ、30…端末装置、40…ネットワーク、42…ネットワーク、101…アイテム属性格納部、101A…アイテム情報テーブル、101B…カテゴリ情報テーブル、101C…複合アイテム情報テーブル、101D…複合アイテム−単体アイテム対応テーブル、102…利用履歴格納部、102A…アイテム利用履歴テーブル、102B…カテゴリ利用履歴テーブル、103…価格情報格納部、103A…アイテム価格情報テーブル、103B…カテゴリ価格情報テーブル、103C…複合アイテム価格情報テーブル、104…関連度算出部、105…関連集合格納部、105A…関連度テーブル、105B…関連度テーブル、107…情報選択部、108…推薦情報格納部、108A…アイテム推薦情報テーブル、108B…カテゴリ推薦情報テーブル、109…送受信部、110…制御部、111…利用価格情報算出部、112…利用価格情報格納部、112A…利用価格情報テーブル、112B…利用価格情報テーブル、120…表示装置、130…入力装置、201…ユーザ管理部、202…アイテム格納部、203…データ格納部、204…送受信部、205…制御部、301…制御部、302…送受信部、303…ブラウザ部、304…アプリケーション部、320…表示装置、330…入力装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Information selection apparatus, 20 ... Item provision server, 30 ... Terminal device, 40 ... Network, 42 ... Network, 101 ... Item attribute storage part, 101A ... Item information table, 101B ... Category information table, 101C ... Compound item information table 101D ... Composite item-single item correspondence table, 102 ... Usage history storage unit, 102A ... Item usage history table, 102B ... Category usage history table, 103 ... Price information storage unit, 103A ... Item price information table, 103B ... Category price Information table, 103C ... Composite item price information table, 104 ... Relevance level calculation unit, 105 ... Relevance set storage unit, 105A ... Relevance level table, 105B ... Relevance level table, 107 ... Information selection unit, 108 ... Recommended information storage unit, 108A ... A System recommendation information table, 108B ... category recommendation information table, 109 ... transmission / reception unit, 110 ... control unit, 111 ... usage price information calculation unit, 112 ... usage price information storage unit, 112A ... usage price information table, 112B ... usage price information Table ... 120 ... Display device 130 ... Input device 201 ... User management unit 202 ... Item storage unit 203 ... Data storage unit 204 ... Transmission / reception unit 205 ... Control unit 301 ... Control unit 302 ... Transmission / reception unit 303 ... Browser unit, 304 ... Application unit, 320 ... Display device, 330 ... Input device
Claims (20)
ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに格納する関連集合格納部と、
情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの関連度および価格情報を前記価格情報格納部および前記関連集合格納部を参照して取得し、関連度に関する関連度条件および価格情報に関する価格情報条件を満たす識別子を前記関連対象とされた識別子の中から抽出し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応する選択集合として選択する情報選択部と、を備え、
前記情報選択部は、前記関連度条件として関連しきい値を用い、前記価格情報条件として価格しきい値を用い、
関連度が第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値以上である識別子を第1選択集合として抽出した後、さらに識別子を抽出する場合に、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、関連度が前記第1関連しきい値よりも小さな第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値以上である識別子の第1候補集合、関連度が前記第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値よりも小さな第2価格しきい値以上である識別子の第2候補集合、および関連度が前記第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第2価格しきい値以上である識別子の第3候補集合の3つの候補集合のいずれか1つの候補集合、または前記第1候補集合と前記第2候補集合とを合わせた集合を第2選択集合として抽出する
ことを特徴とする情報選択装置。 A price information storage unit for storing an identifier for identifying an item or an identifier for identifying a category defined for each item and price information related to the identifier;
Stores multiple item identifiers or multiple category identifiers with the degree of relevance indicating the strength of the relevance for the user or user entity identifier used to identify the terminal device used by the user. A related set storage unit,
For the use subject identifier relating to the information selection, the degree of association and price information of each of the identifiers to be related are acquired with reference to the price information storage unit and the related set storage unit, and the degree of association condition and price information regarding the degree of association An information selection unit that extracts an identifier satisfying the price information condition from among the identifiers that are related targets, and selects as a selection set corresponding to the use subject identifier related to the information selection,
The information selection unit uses a related threshold value as the relevance degree condition, uses a price threshold value as the price information condition,
After extracting an identifier whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and price information is greater than or equal to the first price threshold as a first selection set, For identifiers not included, a first candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to a second relevance threshold smaller than the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to the first price threshold A second candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to a second price threshold smaller than the first price threshold, and relevance is the first Any one of the three candidate sets of the third candidate set of identifiers that are greater than or equal to two related thresholds and whose price information is greater than or equal to the second price threshold, or the first candidate set and the first 2nd set that combines 2 candidate sets Information selecting apparatus characterized by extracting as-option set.
前記情報選択部は、
前記価格情報条件を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報に応じて設定する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報選択装置。 A usage price information calculation unit that calculates usage price information based on price information of an item provided to a user corresponding to the usage subject identifier related to the information selection;
The information selection unit
The information selection apparatus according to claim 1, wherein the price information condition is set according to usage price information of a usage subject identifier related to the information selection.
前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の合計額を用いた値である価格水準値、または前記利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の代表値である価格水準値を前記利用価格情報として算出し、
前記情報選択部は、
前記価格水準値が大きいほど、前記価格しきい値が大きくなる規則を用いて、前記第1価格しきい値および前記第2価格しきい値の少なくとも一方を設定する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報選択装置。 The usage price information calculation unit
A price level value that is a value using the total price of items provided to the user corresponding to the user entity identifier related to the information selection, or a representative price of the item provided to the user corresponding to the user entity identifier A price level value, which is a value, is calculated as the usage price information,
The information selection unit
3. The at least one of the first price threshold and the second price threshold is set using a rule that increases the price threshold as the price level value increases. The information selection device described in 1.
前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格に関するばらつき度合いを示す価格分散値、または前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの合計額に関するばらつき度合いを示す価格分散値を前記利用価格情報として算出し、
前記情報選択部は、
前記価格分散値が大きいほど、前記価格しきい値が大きくなる規則を用いて、前記第1価格しきい値および前記第2価格しきい値の少なくとも一方を設定する
ことを特徴とする請求項2または3に記載の情報選択装置。 The usage price information calculation unit
Price variance value indicating the degree of variation related to the price of the item provided to the user corresponding to the user selection identifier related to the information selection, or the total amount of items provided to the user corresponding to the user selection identifier related to the information selection A price variance value indicating the degree of variation is calculated as the usage price information,
The information selection unit
3. The at least one of the first price threshold and the second price threshold is set using a rule that increases the price threshold as the price variance value increases. Or the information selection device described in 3;
前記関連度条件を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報に応じて設定する
ことを特徴とする請求項2〜4のいずれか1項に記載の情報選択装置。 The information selection unit
The information selection device according to any one of claims 2 to 4, wherein the relevance condition is set according to usage price information of a usage subject identifier related to the information selection.
前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の合計額を用いた値である価格水準値、または前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格の代表値である価格水準値を前記利用価格情報として算出し、
前記情報選択部は、
前記価格水準値が大きいほど、前記関連しきい値が大きくなる規則を用いて、前記第1関連しきい値および前記第2関連しきい値の少なくとも一方を設定する
ことを特徴とする請求項5に記載の情報選択装置。 The usage price information calculation unit
A price level value that is a value using the total price of the items provided to the user corresponding to the user entity identifier related to the information selection, or an item provided to the user corresponding to the user entity identifier related to the information selection The price level value, which is a representative value of the price, is calculated as the usage price information,
The information selection unit
6. The at least one of the first related threshold and the second related threshold is set using a rule that increases the related threshold as the price level value increases. The information selection device described in 1.
前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格に関するばらつき度合いを示す価格分散値、または前記ユーザに提供されたアイテムの合計額に関するばらつき度合いを示す価格分散値を前記利用価格情報として算出し、
前記情報選択部は、
前記価格分散値が大きいほど、前記関連しきい値が大きくなる規則を用いて、前記第1関連しきい値および前記第2関連しきい値の少なくとも一方を設定する
ことを特徴とする請求項5または6に記載の情報選択装置。 The usage price information calculation unit
The price variance value indicating the degree of variation regarding the price of the item provided to the user corresponding to the user entity identifier related to the information selection, or the price variance value indicating the degree of variation regarding the total amount of items provided to the user is used. As price information,
The information selection unit
The at least one of the first related threshold value and the second related threshold value is set using a rule in which the related threshold value increases as the price variance value increases. Or the information selection apparatus of 6.
前記情報選択に係る利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格、および他の利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの価格に基づいて、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用価格情報を算出する
ことを特徴とする請求項2〜請求項7のいずれか1項に記載の情報選択装置。 The usage price information calculation unit
Based on the price of the item provided to the user corresponding to the user entity identifier related to the information selection and the price of the item provided to the user corresponding to the other user entity identifier, the user entity identifier related to the information selection Usage price information is calculated, The information selection apparatus of any one of Claims 2-7 characterized by the above-mentioned.
前記利用価格情報算出部は、
前記情報選択に係る利用主体識別子に対して、前記アイテム区分ごとに前記利用価格情報を算出し、
前記情報選択部は、
前記アイテム区分情報格納部を参照し、前記関連対象とされた識別子に対応するアイテム区分を特定し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対して前記特定されたアイテム区分について算出された利用価格情報に基づいて、前記価格情報条件および前記関連度条件の少なくとも一方を設定する
ことを特徴とする請求項2〜請求項8のいずれか1項に記載の情報選択装置。 An item classification information storage unit for storing the item or category identifier and the item classification in association with each other;
The usage price information calculation unit
For the use subject identifier related to the information selection, calculate the use price information for each item category,
The information selection unit
Usage price information calculated for the specified item category with respect to the usage subject identifier related to the information selection by specifying the item category corresponding to the identifier that is the related target with reference to the item category information storage unit The information selection device according to claim 2, wherein at least one of the price information condition and the relevance degree condition is set based on the information.
前記第第1選択集合に含まれる識別子に対して、前記第2選択集合に含まれる識別子よりも高い順位情報を付与する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項9のいずれか1項に記載の情報選択装置。 The information selection unit
Giving higher order information to identifiers included in the first selection set than identifiers included in the second selection set;
The information selection device according to any one of claims 1 to 9, wherein the information selection device is a device.
前記利用履歴に基づいて、前記情報選択に係る利用主体識別子と識別子との前記関連度をそれぞれ算出し、算出された関連度が第1所定値以上の識別子、または算出された関連度の大きい順に第2所定値を超えない数の識別子を抽出し、抽出された識別子を前記情報選択に係る利用主体識別子に対する関連対象となる識別子とする関連度算出部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜請求項10のいずれか1項に記載の情報選択装置。 A usage history storage that stores a usage history that records an identifier of an item or category of an item provided to the user corresponding to the usage subject identifier for each usage subject identifier for identifying a user or a terminal device used by the user. And
Based on the usage history, the degree of association between the use subject identifier related to the information selection and the identifier is calculated, respectively, and the calculated degree of association is an identifier having a first predetermined value or more, or the calculated degree of association is in descending order. A relevance calculating unit that extracts a number of identifiers not exceeding a second predetermined value, and uses the extracted identifiers as identifiers to be associated with the use subject identifiers related to the information selection;
The information selection device according to claim 1, further comprising:
前記利用履歴に基づいて前記情報選択に係る利用主体識別子と他の利用主体識別子との類似度を算出し、他の利用主体識別子の類似度と当該他の利用主体識別子に対応するユーザに提供されたアイテムの識別子とに基づいて、前記情報選択に係る利用主体識別子と識別子との前記関連度を算出する、
ことを特徴とする請求項11に記載の情報選択装置。 The relevance calculation unit
Based on the usage history, the similarity between the user entity identifier related to the information selection and another user entity identifier is calculated, and the similarity between the other user entity identifier and the user corresponding to the other user entity identifier is provided. Based on the identifier of the item, the degree of association between the user entity identifier and the identifier related to the information selection is calculated,
The information selection device according to claim 11.
前記情報選択部は、
前記価格情報条件および前記関連度条件の少なくとも一方を、前記情報選択に係る利用主体識別子の利用度に応じて設定する、
ことを特徴とする請求項1〜請求項12のいずれか1項に記載の情報選択装置。 An item indicated by an identifier selected in the past with respect to a user entity identifier related to the information selection or an item corresponding to a category indicated by an identifier selected in the past was provided to a user corresponding to the user entity identifier related to the information selection A usage calculating unit that calculates a usage indicating the degree;
The information selection unit
At least one of the price information condition and the relevance level condition is set according to the usage level of the use subject identifier related to the information selection.
The information selection device according to any one of claims 1 to 12, wherein the information selection device is a device.
前記情報選択部は、前記制御データに応じて、前記価格情報条件および前記関連度条件の少なくとも一方を設定する
ことを特徴とする請求項1〜請求項13のいずれか1項に記載の情報選択装置。 A receiving unit for receiving control data regarding the price range from the outside;
The information selection unit according to any one of claims 1 to 13, wherein the information selection unit sets at least one of the price information condition and the relevance degree condition according to the control data. apparatus.
前記情報選択部は、
関連対象とされた識別子が単体アイテムの識別子であるか複合アイテムの識別子であるかを、前記識別子情報格納部を参照して判断し、その判断結果に応じて、前記関連度条件を設定する
ことを特徴とする請求項1〜請求項14のいずれか1項に記載の情報選択装置。 An identifier information storage unit that stores an identifier of a single item and an identifier of a composite item including a plurality of single items;
The information selection unit
Determining whether the associated identifier is a single item identifier or a compound item identifier by referring to the identifier information storage unit, and setting the relevance condition according to the determination result The information selection device according to claim 1, wherein:
情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの関連度および価格情報を前記価格情報格納部および前記関連集合格納部を参照して取得し、関連度に関する関連度条件および価格情報に関する価格情報条件を満たす識別子を前記関連対象とされた識別子の中から抽出し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応する選択集合として選択する情報選択部と、を備え、
前記情報選択部は、前記関連度条件として関連しきい値を用い、前記価格情報条件として価格しきい値を用い、
関連度が第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値以上である識別子を第1選択集合として抽出した後、さらに識別子を抽出する場合に、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、関連度が前記第1関連しきい値よりも小さな第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値以上である識別子の第1候補集合、関連度が前記第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値よりも小さな第2価格しきい値以上である識別子の第2候補集合、および関連度が前記第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第2価格しきい値以上である識別子の第3候補集合の3つの候補集合のいずれか1つの候補集合、または前記第1候補集合と前記第2候補集合とを合わせた集合を第2選択集合として抽出する
ことを特徴とする端末装置。 An identifier for identifying an item or an identifier for identifying a category defined for each item and price information data in which the price information related to the identifier is associated, and a user entity identifier for identifying a user or a terminal device used by the user In addition, the relevance data that records the relevance data indicating the relevance of the strength of relevance is obtained via the network by collecting the relevance data indicating the relevance of multiple items or multiple category identifiers. An information storage unit, a data acquisition unit to be stored in the related set storage unit ,
For the use subject identifier relating to the information selection, the degree of association and price information of each of the identifiers to be related are acquired with reference to the price information storage unit and the related set storage unit, and the degree of association condition and price information regarding the degree of association An information selection unit that extracts an identifier satisfying the price information condition from among the identifiers that are related targets, and selects as a selection set corresponding to the use subject identifier related to the information selection,
The information selection unit uses a related threshold value as the relevance degree condition, uses a price threshold value as the price information condition,
After extracting an identifier whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and price information is greater than or equal to the first price threshold as a first selection set, For identifiers not included, a first candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to a second relevance threshold smaller than the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to the first price threshold A second candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to a second price threshold smaller than the first price threshold, and relevance is the first Any one of the three candidate sets of the third candidate set of identifiers that are greater than or equal to two related thresholds and whose price information is greater than or equal to the second price threshold, or the first candidate set and the first 2nd set that combines 2 candidate sets Terminal device and extracting as-option set.
アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させて価格情報格納部に格納するステップと、
ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに関連集合格納部に格納するステップと、
前記情報選択装置が、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの関連度および価格情報を前記価格情報格納部および前記関連集合格納部を参照して取得し、関連度に関する関連度条件および価格情報に関する価格情報条件を満たす識別子を前記関連対象とされた識別子の中から抽出し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応する選択集合として選択する情報選択ステップと、を有し、
前記情報選択ステップは、前記関連度条件として関連しきい値を用い、前記価格情報条件として価格しきい値を用い、
関連度が第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値以上である識別子を第1選択集合として抽出した後、さらに識別子を抽出する場合に、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、関連度が前記第1関連しきい値よりも小さな第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値以上である識別子の第1候補集合、関連度が前記第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値よりも小さな第2価格しきい値以上である識別子の第2候補集合、および関連度が前記第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第2価格しきい値以上である識別子の第3候補集合の3つの候補集合のいずれか1つの候補集合、または前記第1候補集合と前記第2候補集合とを合わせた集合を第2選択集合として抽出する
ことを特徴とする情報選択方法。 An information selection method executed by the information selection device,
Storing an identifier for identifying an item or an identifier for identifying a category determined for each item and price information related to the identifier in a price information storage unit ;
Related to identifiers of multiple items or categories of related items, together with the degree of relevance indicating the strength of relevance, for the user or user entity identifier for identifying the terminal device used by the user Storing in the collective storage;
The information selection device obtains the relevance level and price information of each of the identifiers to be related with respect to the use subject identifier related to information selection by referring to the price information storage unit and the related set storage unit, and An information selection step of extracting an identifier satisfying the price information condition related to the relevance condition and the price information from the identifiers as the related objects and selecting the identifier as a selection set corresponding to the user entity identifier related to the information selection. And
The information selection step uses a related threshold as the relevance degree condition, uses a price threshold as the price information condition,
After extracting an identifier whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and price information is greater than or equal to the first price threshold as a first selection set, For identifiers not included, a first candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to a second relevance threshold smaller than the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to the first price threshold A second candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to a second price threshold smaller than the first price threshold, and relevance is the first Any one of the three candidate sets of the third candidate set of identifiers that are greater than or equal to two related thresholds and whose price information is greater than or equal to the second price threshold, or the first candidate set and the first 2nd set that combines 2 candidate sets Information selecting method and extracting as-option set.
アイテムを識別する識別子またはアイテムごとに定められたカテゴリを識別する識別子と前記識別子に係る価格情報とを対応させた価格情報データと、ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに記録した関連度データとを、ネットワークを介して取得し、それぞれ価格情報格納部と、関連集合格納部に格納するステップと、
前記端末装置が、情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの関連度および価格情報を前記価格情報格納部および前記関連集合格納部を参照して取得し、関連度に関する関連度条件および価格情報に関する価格情報条件を満たす識別子を前記関連対象とされた識別子の中から抽出し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応する選択集合として選択する情報選択ステップと、を有し、
前記情報選択ステップは、前記関連度条件として関連しきい値を用い、前記価格情報条件として価格しきい値を用い、
関連度が第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値以上である識別子を第1選択集合として抽出した後、さらに識別子を抽出する場合に、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、関連度が前記第1関連しきい値よりも小さな第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値以上である識別子の第1候補集合、関連度が前記第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値よりも小さな第2価格しきい値以上である識別子の第2候補集合、および関連度が前記第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第2価格しきい値以上である識別子の第3候補集合の3つの候補集合のいずれか1つの候補集合、または前記第1候補集合と前記第2候補集合とを合わせた集合を第2選択集合として抽出する
ことを特徴とする情報選択方法。 An information selection method executed by a terminal device,
An identifier for identifying an item or an identifier for identifying a category defined for each item and price information data in which the price information related to the identifier is associated, and a user entity identifier for identifying a user or a terminal device used by the user In addition, the relevance data that records the relevance data indicating the relevance of the strength of relevance is obtained via the network by collecting the relevance data indicating the relevance of multiple items or multiple category identifiers. Storing in the information storage unit, the related set storage unit;
The terminal device obtains the relevance level and price information of each of the identifiers to be related with respect to the use subject identifier related to information selection by referring to the price information storage unit and the related set storage unit, and An information selection step of extracting an identifier satisfying the price information condition regarding the degree condition and the price information from the identifiers that are related targets and selecting the identifier as a selection set corresponding to the use subject identifier related to the information selection. ,
The information selection step uses a related threshold as the relevance degree condition, uses a price threshold as the price information condition,
After extracting an identifier whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and price information is greater than or equal to the first price threshold as a first selection set, For identifiers not included, a first candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to a second relevance threshold smaller than the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to the first price threshold A second candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to a second price threshold smaller than the first price threshold, and relevance is the first Any one of the three candidate sets of the third candidate set of identifiers that are greater than or equal to two related thresholds and whose price information is greater than or equal to the second price threshold, or the first candidate set and the first 2nd set that combines 2 candidate sets Information selecting method and extracting as-option set.
ユーザまたはユーザが利用する端末装置を識別するための利用主体識別子に対して、関連対象となる複数個のアイテムの識別子または複数個のカテゴリの識別子を、関連性の強さを示す関連度とともに格納する関連集合格納部、
情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの関連度および価格情報を前記価格情報格納部および前記関連集合格納部を参照して取得し、関連度に関する関連度条件および価格情報に関する価格情報条件を満たす識別子を前記関連対象とされた識別子の中から抽出し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応する選択集合として選択する情報選択部、としてコンピュータを機能させるコンピュータプログラムであって、
前記情報選択部は、前記関連度条件として関連しきい値を用い、前記価格情報条件として価格しきい値を用い、
関連度が第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値以上である識別子を第1選択集合として抽出した後、さらに識別子を抽出する場合に、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、関連度が前記第1関連しきい値よりも小さな第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値以上である識別子の第1候補集合、関連度が前記第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値よりも小さな第2価格しきい値以上である識別子の第2候補集合、および関連度が前記第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第2価格しきい値以上である識別子の第3候補集合の3つの候補集合のいずれか1つの候補集合、または前記第1候補集合と前記第2候補集合とを合わせた集合を第2選択集合として抽出する
ことを特徴とするコンピュータプログラム。 A price information storage unit for storing an identifier for identifying an item or an identifier for identifying a category defined for each item and price information related to the identifier,
Stores multiple item identifiers or multiple category identifiers with the degree of relevance indicating the strength of the relevance for the user or user entity identifier used to identify the terminal device used by the user. Related set storage,
For the use subject identifier relating to the information selection, the degree of association and price information of each of the identifiers to be related are acquired with reference to the price information storage unit and the related set storage unit, and the degree of association condition and price information regarding the degree of association A computer program that causes a computer to function as an information selection unit that extracts an identifier satisfying the price information condition from the identifiers that are related targets and selects the selected identifier as a selection set corresponding to the use subject identifier related to the information selection. And
The information selection unit uses a related threshold value as the relevance degree condition, uses a price threshold value as the price information condition,
After extracting an identifier whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and price information is greater than or equal to the first price threshold as a first selection set, For identifiers not included, a first candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to a second relevance threshold smaller than the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to the first price threshold A second candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to a second price threshold smaller than the first price threshold, and relevance is the first Any one of the three candidate sets of the third candidate set of identifiers that are greater than or equal to two related thresholds and whose price information is greater than or equal to the second price threshold, or the first candidate set and the first 2nd set that combines 2 candidate sets Computer program and extracting as-option set.
情報選択に係る利用主体識別子について、関連対象とされた識別子それぞれの関連度および価格情報を前記価格情報格納部および前記関連集合格納部を参照して取得し、関連度に関する関連度条件および価格情報に関する価格情報条件を満たす識別子を前記関連対象とされた識別子の中から抽出し、前記情報選択に係る利用主体識別子に対応する選択集合として選択する情報選択部、としてコンピュータを機能させるコンピュータプログラムであって、
前記情報選択部は、前記関連度条件として関連しきい値を用い、前記価格情報条件として価格しきい値を用い、
関連度が第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が第1価格しきい値以上である識別子を第1選択集合として抽出した後、さらに識別子を抽出する場合に、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、関連度が前記第1関連しきい値よりも小さな第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値以上である識別子の第1候補集合、関連度が前記第1関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第1価格しきい値よりも小さな第2価格しきい値以上である識別子の第2候補集合、および関連度が前記第2関連しきい値以上でありかつ価格情報が前記第2価格しきい値以上である識別子の第3候補集合の3つの候補集合のいずれか1つの候補集合、または前記第1候補集合と前記第2候補集合とを合わせた集合を第2選択集合として抽出する
ことを特徴とするコンピュータプログラム。 An identifier for identifying an item or an identifier for identifying a category defined for each item and price information data in which the price information related to the identifier is associated, and a user entity identifier for identifying a user or a terminal device used by the user In addition, the relevance data that records the relevance data indicating the relevance of the strength of relevance is obtained via the network by collecting the relevance data indicating the relevance of multiple items or multiple category identifiers. An information storage unit and a data acquisition unit to be stored in the related set storage unit,
For the use subject identifier relating to the information selection, the degree of association and price information of each of the identifiers to be related are acquired with reference to the price information storage unit and the related set storage unit, and the degree of association condition and price information regarding the degree of association A computer program that causes a computer to function as an information selection unit that extracts an identifier satisfying the price information condition from the identifiers that are related targets and selects the selected identifier as a selection set corresponding to the use subject identifier related to the information selection. And
The information selection unit uses a related threshold value as the relevance degree condition, uses a price threshold value as the price information condition,
After extracting an identifier whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and price information is greater than or equal to the first price threshold as a first selection set, For identifiers not included, a first candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to a second relevance threshold smaller than the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to the first price threshold A second candidate set of identifiers whose relevance is greater than or equal to the first relevance threshold and whose price information is greater than or equal to a second price threshold smaller than the first price threshold, and relevance is the first Any one of the three candidate sets of the third candidate set of identifiers that are greater than or equal to two related thresholds and whose price information is greater than or equal to the second price threshold, or the first candidate set and the first 2nd set that combines 2 candidate sets Computer program and extracting as-option set.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011241066A JP5709006B2 (en) | 2011-11-02 | 2011-11-02 | Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011241066A JP5709006B2 (en) | 2011-11-02 | 2011-11-02 | Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015039957A Division JP5958578B2 (en) | 2015-03-02 | 2015-03-02 | Information selection device, information selection method, and computer program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2013097656A JP2013097656A (en) | 2013-05-20 |
JP5709006B2 true JP5709006B2 (en) | 2015-04-30 |
Family
ID=48619517
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2011241066A Active JP5709006B2 (en) | 2011-11-02 | 2011-11-02 | Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5709006B2 (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6269864B2 (en) * | 2017-01-19 | 2018-01-31 | 株式会社Jvcケンウッド | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010204862A (en) * | 2009-03-02 | 2010-09-16 | Fujitsu Ltd | Merchandise selection support method, merchandise selection support device, and program |
-
2011
- 2011-11-02 JP JP2011241066A patent/JP5709006B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2013097656A (en) | 2013-05-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5637395B2 (en) | Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program | |
JP5126633B2 (en) | Item selection device, item selection method, and computer program | |
JP5207088B2 (en) | Item selection device, item selection method, and computer program | |
US10078696B1 (en) | Relevant social searching and user centric data analysis via user and peer group parameters via a dynamic interface | |
US20160191450A1 (en) | Recommendations Engine in a Layered Social Media Webpage | |
JP5958578B2 (en) | Information selection device, information selection method, and computer program | |
JP5874547B2 (en) | Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program | |
JP5962456B2 (en) | Information selection device, information selection method, and information selection program | |
JP6361725B2 (en) | Information selection device, information selection method, and information selection program | |
JP5858127B2 (en) | Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program | |
JP5743302B2 (en) | Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program | |
JP6060800B2 (en) | Information selection device, information selection method, and information selection program | |
JP6160665B2 (en) | Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program | |
JP6102979B2 (en) | Information selection device, information selection method, and computer program | |
JP5709006B2 (en) | Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program | |
JP6477786B2 (en) | Information selection apparatus and computer program | |
JP7239749B2 (en) | Information processing device, information processing method and information processing program | |
JP6135810B2 (en) | Information selection device, information selection method, and computer program | |
JP6380601B2 (en) | Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program | |
JP6191708B2 (en) | Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program | |
JP5692601B2 (en) | Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program | |
JP6060785B2 (en) | Information selection device, information selection method, and information selection program | |
JP6443430B2 (en) | Information selection device, terminal device, information selection method, and information selection program | |
JP2015164070A (en) | Information selection device, information selection method, terminal device, and computer program | |
JP2020057292A (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20140228 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20141117 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20141127 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20150120 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20150205 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20150218 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5709006 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |