JP5727920B2 - RECOMMENDED CONTENT OUTPUT DEVICE AND RECOMMENDED CONTENT OUTPUT METHOD - Google Patents

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Description

本発明は、レコメンドコンテンツ出力装置及びレコメンドコンテンツ出力方法に関する。   The present invention relates to a recommended content output apparatus and a recommended content output method.

今日、インターネット上の通販サイト等において、ユーザが興味を持ちそうなコンテンツをレコメンド（推薦）するレコメンド機能が用いられている。一般的に、レコメンド機能は、ユーザごとに各コンテンツに対してレコメンド用の評価値（以降「コンテンツ評価値」と呼ぶ）を算出し、算出したコンテンツ評価値に基づいて、レコメンドするコンテンツ（以降「レコメンドコンテンツ」と呼ぶ）を選択し、表示する。   Today, a recommendation function for recommending (recommending) content that a user is likely to be interested in is used in a mail-order site on the Internet. In general, the recommendation function calculates a recommendation evaluation value (hereinafter referred to as “content evaluation value”) for each content for each user, and recommends content (hereinafter referred to as “content evaluation value”) based on the calculated content evaluation value. "Recommended content") is selected and displayed.

例えば、レコメンド機能は、ウェブサイト等に表示させるレコメンドコンテンツを決定する際に、コンテンツ評価値が高いレコメンドコンテンツを、ユーザの嗜好に適していて購入される可能性が比較的高いコンテンツと推定し、コンテンツ評価値が上位のレコメンドコンテンツから順番に選択する。この時、一般的なレコメンド機能は、ユーザの所持金情報を利用しないため、表示されたレコメンドコンテンツの価格がユーザの所持金以上であった場合、所持金不足による販売機会の損失が発生すると共に、限られたレコメンドコンテンツ表示領域を効率的に利用できないという問題が発生する。   For example, when determining recommended content to be displayed on a website or the like, the recommendation function estimates recommended content having a high content evaluation value as content that is relatively suitable for user preference and is likely to be purchased, The content evaluation value is selected in order from the recommended content having the higher rank. At this time, since the general recommendation function does not use the user's money information, if the price of the recommended content displayed is equal to or higher than the user's money, a sales opportunity is lost due to a shortage of money. This causes a problem that the limited recommended content display area cannot be used efficiently.

そこで、特許文献１では、ユーザ自らが購入時の条件として所持金情報に相当する予算を設定し、その予算付近の商品を検索、表示することで、所持金不足による販売機会の損失を回避する手法が開示されている。   Therefore, in Patent Document 1, the user himself / herself sets a budget corresponding to possession money information as a condition at the time of purchase, and searches for and displays products near the budget, thereby avoiding loss of sales opportunities due to lack of possession money. A technique is disclosed.

特開２０１１−１５９２５１号公報JP2011-159251A

しかしながら、上記の従来手法では、価格情報がフィルタリング条件として独立的に与えられるため、条件に合わないレコメンドコンテンツが全て排除されてしまうおそれがあり、また、条件に合っていてもユーザの所持金に応じた評価値がないため、ユーザに有益なレコメンドコンテンツが表示されないという問題がある。   However, in the above-described conventional method, since price information is independently given as filtering conditions, there is a possibility that all recommended content that does not meet the conditions may be eliminated. Since there is no corresponding evaluation value, there is a problem that recommended content useful to the user is not displayed.

本発明は、上記のような課題を解決するために成されたものであり、ユーザの所持金に応じた有益なレコメンドコンテンツを出力することができるレコメンドコンテンツ出力装置及びレコメンドコンテンツ出力方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and provides a recommended content output apparatus and a recommended content output method capable of outputting useful recommended content according to a user's money. For the purpose.

本発明の一側面に係るレコメンドコンテンツ出力装置は、ユーザを識別するユーザ識別情報と、当該ユーザに対してレコメンドするコンテンツであるレコメンドコンテンツを識別するコンテンツ識別情報と、当該レコメンドコンテンツの価格であるコンテンツ価格と、当該レコメンドコンテンツが当該ユーザの嗜好にどの程度適しているかの度合いを表す評価値であるコンテンツ評価値とを関連付けて格納するコンテンツ格納手段と、ユーザ識別情報と、当該ユーザ識別情報により識別されるユーザの現在の所持金を示す所持金情報とを関連付けて格納する所持金情報格納手段と、ユーザ識別情報を取得する取得手段と、コンテンツ格納手段から、取得手段によって取得されたユーザ識別情報に関連付けられたコンテンツ識別情報を抽出する抽出手段と、抽出手段によって抽出されたコンテンツ識別情報に対して、コンテンツ格納手段から抽出された、当該コンテンツ識別情報に関連付けられたコンテンツ価格及びコンテンツ評価値と、所持金情報格納手段から抽出された、取得手段によって取得されたユーザ識別情報に関連付けられた所持金情報とに基づいて、当該ユーザ識別情報により識別されるユーザが当該コンテンツ識別情報により識別されるレコメンドコンテンツを購入する度合いを示す購入度値を算出する算出手段と、算出手段によって算出されたコンテンツ識別情報に対する購入度値に基づいて、出力するレコメンドコンテンツを決定する決定手段と、決定手段によって決定されたレコメンドコンテンツを出力する出力手段と、を備える。   A recommended content output device according to an aspect of the present invention includes user identification information for identifying a user, content identification information for identifying recommended content that is recommended content for the user, and content that is the price of the recommended content. A content storage unit that stores a price and a content evaluation value that is an evaluation value indicating a degree of suitability of the recommended content according to the user's preference, user identification information, and identification by the user identification information User information acquired by the acquisition means from the possession information storage means that stores the money information indicating the current possession of the user to be associated, the acquisition means that acquires the user identification information, and the content storage means Extract content identification information associated with With respect to the content identification information extracted by the output means and the extraction means, the content price and content evaluation value associated with the content identification information extracted from the content storage means, and the possession information storage means are extracted. The degree of purchase indicating the degree to which the user identified by the user identification information purchases the recommended content identified by the content identification information based on the possession money information associated with the user identification information acquired by the acquisition unit A calculating unit that calculates a value; a determining unit that determines a recommended content to be output based on a purchase degree value for the content identification information calculated by the calculating unit; and an output unit that outputs the recommended content determined by the determining unit .

このように、レコメンドコンテンツに対して、コンテンツ価格とコンテンツ評価値とユーザの所持金情報とに基づいて購入度値が算出され、算出された購入度値に基づいてレコメンドコンテンツが出力される。これにより、所持金による単純なフィルタリング手法とは異なり、ユーザの所持金が、出力するレコメンドコンテンツを決定する上での要素の一つとなるため、ユーザの所持金に応じた有益なレコメンドコンテンツを出力することができる。また、それにより、レコメンドコンテンツに対してユーザの所持金不足による販売機会の損失を回避すると共に、レコメンドコンテンツ表示領域を効率的に利用することができる。   In this way, for the recommended content, the purchase degree value is calculated based on the content price, the content evaluation value, and the user's money information, and the recommended content is output based on the calculated purchase degree value. As a result, unlike simple filtering methods based on money, the user's money is one of the factors in determining the recommended content to be output, so useful recommended content is output according to the user's money. can do. As a result, it is possible to avoid loss of sales opportunities due to a lack of money held by the user for the recommended content, and to efficiently use the recommended content display area.

また、ユーザ識別情報と、当該ユーザ識別情報により識別されるユーザが過去に購入したコンテンツの価格である過去コンテンツ価格とを関連付けて格納する購入履歴格納手段を更に備え、算出手段は、更に、購入履歴格納手段から抽出された、当該ユーザ識別情報に関連付けられた過去コンテンツ価格に基づいて、購入度値を算出してもよい。かかる場合、更にユーザの過去コンテンツ価格に基づいて購入度値が算出されるため、ユーザの日常の購買行動に近い価格のレコメンドコンテンツを出力することができ、ユーザに対してより有益なレコメンドコンテンツを出力することができる。   Further, the apparatus further comprises purchase history storage means for storing the user identification information in association with the past content price that is the price of the content previously purchased by the user identified by the user identification information. The purchase degree value may be calculated based on the past content price extracted from the history storage means and associated with the user identification information. In this case, since the purchase degree value is further calculated based on the past content price of the user, it is possible to output recommended content having a price close to the user's daily purchase behavior, and to provide recommended content more useful to the user. Can be output.

ところで、レコメンドコンテンツ出力装置に係る発明は、方法の発明として捉えることができ、同様の作用・効果を奏する。方法の発明は、以下のように記述することができる。   By the way, the invention related to the recommended content output apparatus can be regarded as a method invention, and has the same operation and effect. The invention of the method can be described as follows.

本発明の一側面に係るレコメンドコンテンツ出力方法は、ユーザを識別するユーザ識別情報と、当該ユーザに対してレコメンドするコンテンツであるレコメンドコンテンツを識別するコンテンツ識別情報と、当該レコメンドコンテンツの価格であるコンテンツ価格と、当該レコメンドコンテンツが当該ユーザの嗜好にどの程度適しているかの度合いを表す評価値であるコンテンツ評価値とを関連付けて格納するコンテンツ格納手段と、ユーザ識別情報と、当該ユーザ識別情報により識別されるユーザの現在の所持金を示す所持金情報とを関連付けて格納する所持金情報格納手段と、を備えるレコメンドコンテンツ出力装置により実行されるレコメンドコンテンツ出力方法であって、ユーザ識別情報を取得する取得ステップと、コンテンツ格納手段から、取得ステップにおいて取得されたユーザ識別情報に関連付けられたコンテンツ識別情報を抽出する抽出ステップと、抽出ステップにおいて抽出されたコンテンツ識別情報に対して、コンテンツ格納手段から抽出された、当該コンテンツ識別情報に関連付けられたコンテンツ価格及びコンテンツ評価値と、所持金情報格納手段から抽出された、取得ステップにおいて取得されたユーザ識別情報に関連付けられた所持金情報とに基づいて、当該ユーザ識別情報により識別されるユーザが当該コンテンツ識別情報により識別されるレコメンドコンテンツを購入する度合いを示す購入度値を算出する算出ステップと、算出ステップにおいて算出されたコンテンツ識別情報に対する購入度値に基づいて、出力するレコメンドコンテンツを決定する決定ステップと、決定ステップにおいて決定されたレコメンドコンテンツを出力する出力ステップと、を備える。   A recommended content output method according to one aspect of the present invention includes user identification information for identifying a user, content identification information for identifying recommended content that is content recommended for the user, and content that is a price of the recommended content. A content storage unit that stores a price and a content evaluation value that is an evaluation value indicating a degree of suitability of the recommended content according to the user's preference, user identification information, and identification by the user identification information A recommended content output method that is executed by a recommended content output device, comprising: possession information storage means that associates and stores possession information indicating a current possession of a user to be acquired, and acquires user identification information Acquisition step and content storage An extraction step for extracting content identification information associated with the user identification information acquired in the acquisition step, and the content identification extracted from the content storage means for the content identification information extracted in the extraction step Identification by the user identification information based on the content price and content evaluation value associated with the information and the money information associated with the user identification information acquired in the acquisition step extracted from the money information storage means A calculation step for calculating a purchase degree value indicating a degree of purchase of recommended content identified by the content identification information, and a recommendation to be output based on the purchase degree value for the content identification information calculated in the calculation step Determine content Provided that the determination step, an output step of outputting a recommendation content determined in decision step.

本発明によれば、ユーザの所持金に応じた有益なレコメンドコンテンツを出力することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the useful recommendation content according to a user's money can be output.

本発明の一実施形態に係るレコメンドコンテンツ出力装置の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of a structure of the recommendation content output apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係るレコメンドコンテンツ出力装置のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the recommendation content output device which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係るレコメンドコンテンツ格納部のテーブルデータの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the table data of the recommendation content storage part which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る所持金情報格納部のテーブルデータの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the table data of the possession money information storage part which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る過去コンテンツ価格格納部のテーブルデータの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the table data of the past content price storage part which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係るレコメンドコンテンツ出力装置におけるレコメンドコンテンツ出力方法の処理動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the processing operation of the recommendation content output method in the recommendation content output device which concerns on one Embodiment of this invention.

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description of the drawings, the same or equivalent elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

図１は、本発明の一実施形態に係るレコメンドコンテンツ出力装置１の構成を示す図である。図１に示すレコメンドコンテンツ出力装置１は、レコメンドコンテンツ格納部１０１（コンテンツ格納手段）、所持金情報格納部１０２（所持金情報格納手段）、過去コンテンツ価格格納部１０３（購入履歴格納手段）、取得部１０４（取得手段）、抽出部１０５（抽出手段）、算出部１０６（算出手段）、決定部１０７（決定手段）、及び出力部１０８（出力手段）を含んで構成される。   FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a recommended content output apparatus 1 according to an embodiment of the present invention. The recommended content output device 1 shown in FIG. 1 includes a recommended content storage unit 101 (content storage unit), a possession information storage unit 102 (possible deposit information storage unit), a past content price storage unit 103 (purchase history storage unit), and an acquisition. Unit 104 (acquisition unit), extraction unit 105 (extraction unit), calculation unit 106 (calculation unit), determination unit 107 (determination unit), and output unit 108 (output unit).

なお、レコメンドコンテンツ出力装置１は、レコメンド機能（不図示）を搭載していることを前提とする。レコメンド機能は、レコメンドコンテンツを算出する際にユーザごとにそのレコメンドコンテンツに対する評価値を用いるような既存技術であれば、どのような技術を用いて実現してもよい。   It is assumed that the recommended content output apparatus 1 is equipped with a recommendation function (not shown). The recommendation function may be implemented using any technique as long as the existing technique uses an evaluation value for the recommendation content for each user when calculating the recommendation content.

図２は、レコメンドコンテンツ出力装置１のハードウェア構成の一例を示す。レコメンドコンテンツ出力装置１は、ＰＣ（Personal Computer）やサーバ等のコンピュータで構成され、ハードウェア構成として、ＣＰＵ５０と、ＲＡＭ５１と、ＲＯＭ５２と、キーボードやテンキーなどから成る入力手段５３と、外部との通信を行う通信手段５４と、補助記憶装置５５と、ディスプレイなどから成る出力手段５６と、を備える。前述したレコメンドコンテンツ出力装置１の各機能ブロックの機能は、ＲＡＭ５１などにプログラムやデータなどを読み込ませ、ＣＰＵ５０の制御の下でプログラムを実行することで実現される。   FIG. 2 shows an example of the hardware configuration of the recommended content output apparatus 1. The recommended content output device 1 is configured by a computer such as a PC (Personal Computer) or a server, and has a hardware configuration such as a CPU 50, a RAM 51, a ROM 52, an input means 53 including a keyboard and a numeric keypad, and external communication. The communication means 54 which performs, auxiliary storage 55, and the output means 56 which consists of a display etc. are provided. The function of each functional block of the recommended content output apparatus 1 described above is realized by causing the RAM 51 or the like to read a program or data and executing the program under the control of the CPU 50.

以下、図１に示すレコメンドコンテンツ出力装置１の各機能ブロックについて説明する。レコメンドコンテンツ格納部１０１は、ユーザを識別するユーザＩＤ（ユーザ識別情報）と、当該ユーザに対してレコメンドするコンテンツであるレコメンドコンテンツを識別するコンテンツＩＤ（コンテンツ識別情報）と、当該レコメンドコンテンツの価格であるコンテンツ価格と、当該レコメンドコンテンツが当該ユーザの嗜好にどの程度適しているかの度合いを表す評価値であるコンテンツ評価値とを関連付けて格納する。ここで、コンテンツ評価値は、レコメンドコンテンツ出力装置１に搭載された上述のレコメンド機能によって算出された評価値である。コンテンツ評価値は、例えば、整数値であり、値が大きいほどレコメンド度合いが大きいことを示す。   Hereinafter, each functional block of the recommended content output apparatus 1 shown in FIG. 1 will be described. The recommended content storage unit 101 includes a user ID (user identification information) for identifying a user, a content ID (content identification information) for identifying recommended content that is a content recommended for the user, and a price of the recommended content. A certain content price is stored in association with a content evaluation value that is an evaluation value indicating the degree to which the recommended content is suitable for the user's preference. Here, the content evaluation value is an evaluation value calculated by the above-described recommendation function installed in the recommended content output device 1. The content evaluation value is, for example, an integer value, and the larger the value, the greater the recommendation degree.

図３は、レコメンドコンテンツ格納部１０１に格納されたテーブルデータの一例を示す図である。図３に示すテーブルデータ例では、ユーザＩＤが「Ａ」のユーザに対して、コンテンツＩＤが「Ａ１」、「Ａ２」、「Ａ３」及び「Ａ４」から成る４つのレコメンドコンテンツが存在している。なお、図３に示すテーブルデータ例の通り、レコメンドコンテンツ格納部１０１は、後述の算出部１０６によって算出された購入度値を更に関連付けて格納してもよい。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of table data stored in the recommended content storage unit 101. In the table data example illustrated in FIG. 3, there are four recommended contents having content IDs “A1”, “A2”, “A3”, and “A4” for the user with the user ID “A”. . Note that, as shown in the table data example shown in FIG. 3, the recommended content storage unit 101 may further store the purchase degree value calculated by the calculation unit 106 described later in association with each other.

所持金情報格納部１０２は、ユーザＩＤと、当該ユーザＩＤにより識別されるユーザの現在の所持金を示す所持金情報とを関連付けて格納する。図４は、所持金情報格納部１０２に格納されたテーブルデータの一例を示す図である。図４に示すテーブルデータ例では、ユーザＩＤが「Ａ」のユーザの所持金は「２０００」円であり、ユーザＩＤが「Ｂ」のユーザの所持金は「５００」円である。   The possession money information storage unit 102 stores the user ID and the possession money information indicating the current possession money of the user identified by the user ID in association with each other. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of table data stored in the possession information storage unit 102. In the example of the table data shown in FIG. 4, the user's possession of the user ID “A” is “2000” yen, and the possession of the user whose user ID is “B” is “500” yen.

過去コンテンツ価格格納部１０３は、ユーザＩＤと、当該ユーザＩＤにより識別されるユーザが過去に購入したコンテンツの価格である過去コンテンツ価格とを関連付けて格納する。図５は、過去コンテンツ価格格納部１０３に格納されたテーブルデータの一例を示す図である。図５に示すテーブルデータ例では、ユーザＩＤが「Ａ」のユーザは、過去コンテンツＩＤが「ＡＰ１」、「ＡＰ２」、「ＡＰ３」及び「ＡＰ４」から成る４つのコンテンツを過去に購入しており、各コンテンツの価格はそれぞれ「１０００」円、「５００」円、「５００」円及び「２０００」円である。   The past content price storage unit 103 stores a user ID and a past content price that is a price of content purchased by the user identified by the user ID in the past in association with each other. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of table data stored in the past content price storage unit 103. In the example of the table data shown in FIG. 5, the user with the user ID “A” has previously purchased four contents with the past content IDs “AP1”, “AP2”, “AP3”, and “AP4”. The prices of the contents are “1000” yen, “500” yen, “500” yen, and “2000” yen, respectively.

取得部１０４は、ユーザＩＤを取得する。取得部１０４は、例えば、ユーザによって入力されたユーザＩＤを入力手段５３を介して取得してもよいし、レコメンドコンテンツ出力装置１とインターネット等のネットワークで接続されたクライアント端末等から送信されてきたユーザＩＤを通信手段５４を介して取得してもよい。   The acquisition unit 104 acquires a user ID. For example, the acquisition unit 104 may acquire the user ID input by the user via the input unit 53, or transmitted from a client terminal connected to the recommended content output device 1 via a network such as the Internet. The user ID may be acquired via the communication unit 54.

抽出部１０５は、レコメンドコンテンツ格納部１０１から、取得部１０４によって取得されたユーザＩＤに関連付けられたコンテンツＩＤを抽出する。例えば、レコメンドコンテンツ格納部１０１に図３に示すテーブルデータが格納されており、取得部１０４によってユーザＩＤとして「Ａ」が取得された場合、抽出部１０５は、「Ａ」に関連付けられたコンテンツＩＤとして「Ａ１」、「Ａ２」、「Ａ３」及び「Ａ４」の４つのコンテンツＩＤを抽出する。   The extraction unit 105 extracts the content ID associated with the user ID acquired by the acquisition unit 104 from the recommended content storage unit 101. For example, if the table data shown in FIG. 3 is stored in the recommended content storage unit 101 and “A” is acquired as the user ID by the acquisition unit 104, the extraction unit 105 selects the content ID associated with “A”. As a result, four content IDs “A1”, “A2”, “A3” and “A4” are extracted.

算出部１０６は、抽出部１０５によって抽出されたコンテンツＩＤに対して、レコメンドコンテンツ格納部１０１から抽出された、当該コンテンツＩＤに関連付けられたコンテンツ価格及びコンテンツ評価値と、所持金情報格納部１０２から抽出された、取得部１０４によって取得されたユーザＩＤに関連付けられた所持金情報とに基づいて、当該ユーザＩＤにより識別されるユーザが当該コンテンツＩＤにより識別されるレコメンドコンテンツを購入する度合いを示す購入度値を算出する。また、算出部１０６は、更に、過去コンテンツ価格格納部１０３から抽出された、当該ユーザＩＤに関連付けられた過去コンテンツ価格に基づいて、購入度値を算出してもよい。なお、抽出部１０５によって抽出されたコンテンツＩＤが複数ある場合、算出部１０６は、各コンテンツＩＤに対して購入度値を算出する。   For the content ID extracted by the extraction unit 105, the calculation unit 106 extracts the content price and content evaluation value associated with the content ID extracted from the recommended content storage unit 101, and the possession information storage unit 102. Purchase indicating the degree to which the user identified by the user ID purchases the recommended content identified by the content ID based on the extracted possession information associated with the user ID acquired by the acquisition unit 104 Calculate the degree value. Further, the calculation unit 106 may further calculate the purchase degree value based on the past content price extracted from the past content price storage unit 103 and associated with the user ID. When there are a plurality of content IDs extracted by the extraction unit 105, the calculation unit 106 calculates a purchase degree value for each content ID.

以下、購入度値の算出の具体例を説明する。算出部１０６が算出するユーザｍのレコメンドコンテンツｊに対する購入度値Ｈは、ユーザｍが購入した過去コンテンツの価格から算出される購入度値Ｆと、ユーザｍの所持金情報から算出される購入度値Ｇと、ユーザｍのレコメンドコンテンツｊに対するコンテンツ評価値Ｊとに基づいて算出される。   Hereinafter, a specific example of calculating the purchase degree value will be described. The purchase degree value H for the recommended content j of the user m calculated by the calculation unit 106 is the purchase degree value F calculated from the price of the past content purchased by the user m and the purchase degree calculated from the money information of the user m. It is calculated based on the value G and the content evaluation value J for the recommended content j of the user m.

購入度値Ｆは、ユーザｍが購入した過去コンテンツｎの価格をｘｍ，ｎ、ユーザｍのレコメンドコンテンツｊの価格をＸｍ，ｊとすると、以下の式（１）で算出される。

Figure 0005727920
The purchase degree value F is calculated by the following formula (1) , where x m, n is the price of the past content n purchased by the user m and X m, j is the price of the recommended content j of the user m.
Figure 0005727920

購入度値Ｇは、ユーザｍの所持金をＹｍとすると、以下の式（２）で算出される。

Figure 0005727920
The purchase degree value G is calculated by the following formula (2), where Y m is the money held by the user m.
Figure 0005727920

そして、購入度値Ｈは、以下の式（３）で算出される。

Figure 0005727920

ここで、α、β及びγは任意に決定することができる。例えば、αを０とした場合、購入度値Ｈは、購入度値Ｇ及びコンテンツ評価値Ｊに基づいて算出される。なお、変形例として、購入度値Ｈは、以下の式（４）で算出されてもよい。
Figure 0005727920
 The purchase degree value H is calculated by the following equation (3).
Figure 0005727920
Here, α, β, and γ can be arbitrarily determined. For example, when α is 0, the purchase degree value H is calculated based on the purchase degree value G and the content evaluation value J. As a modification, the purchase degree value H may be calculated by the following equation (4).
Figure 0005727920

決定部１０７は、算出部１０６によって算出されたコンテンツＩＤに対する購入度値に基づいて、出力するレコメンドコンテンツを決定する。なお、抽出部１０５によって抽出されたコンテンツＩＤが複数あり、算出部１０６によって各コンテンツＩＤに対して購入度値が算出された場合、決定部１０７は、各コンテンツＩＤに対して算出された購入度値に基づいて、出力するレコメンドコンテンツを決定する。決定部１０７は、例えば、算出部１０６によって算出された、各コンテンツＩＤに対する購入度値の上位Ｎ個（Ｎは自然数）のコンテンツＩＤにより識別されるレコメンドコンテンツ、すなわち購入度値の高いレコメンドコンテンツを、出力するレコメンドコンテンツとして決定する。また、抽出部１０５によって抽出されたコンテンツＩＤが一つの場合、決定部１０７は、例えば、当該コンテンツＩＤの購入度値が所定の閾値より大きい場合は、当該コンテンツＩＤにより識別されるレコメンドコンテンツを、出力するレコメンドコンテンツとして決定し、所定の閾値以下の場合は、出力するレコメンドコンテンツとして何も決定しない。   The determination unit 107 determines recommended content to be output based on the purchase degree value for the content ID calculated by the calculation unit 106. In addition, when there are a plurality of content IDs extracted by the extraction unit 105 and the purchase unit value is calculated for each content ID by the calculation unit 106, the determination unit 107 calculates the purchase level calculated for each content ID. The recommended content to be output is determined based on the value. For example, the determining unit 107 calculates recommended content identified by the top N purchase ID values (N is a natural number) of content IDs calculated by the calculation unit 106, that is, recommended content having a high purchase value. And determined as recommended content to be output. Further, when the content ID extracted by the extraction unit 105 is one, the determination unit 107, for example, if the purchase degree value of the content ID is larger than a predetermined threshold, the recommended content identified by the content ID is It is determined as the recommended content to be output, and if it is equal to or less than a predetermined threshold, nothing is determined as the recommended content to be output.

出力部１０８は、決定部１０７によって決定されたレコメンドコンテンツを出力する。出力部１０８は、レコメンドコンテンツを、視覚情報として出力（表示）してもよいし、音声情報として出力してもよい。出力部１０８は、例えば、出力手段５６を介してユーザにレコメンドコンテンツを出力してもよいし、レコメンドコンテンツ出力装置１とインターネット等のネットワークで接続されたクライアント端末等に、決定部１０７によって決定されたレコメンドコンテンツを通信手段５４を介して送信し、クライアント端末等のブラウザ上でユーザに当該レコメンドコンテンツを出力してもよい。なお、レコメンドコンテンツが表示されるレコメンドコンテンツ表示領域が予め定められており、出力部１０８は、レコメンドコンテンツ表示領域に、決定部１０７によって決定されたレコメンドコンテンツを表示してもよい。   The output unit 108 outputs the recommended content determined by the determination unit 107. The output unit 108 may output (display) the recommended content as visual information or may output it as audio information. For example, the output unit 108 may output recommended content to the user via the output unit 56, or may be determined by the determining unit 107 as a client terminal connected to the recommended content output device 1 via a network such as the Internet. The recommended content may be transmitted via the communication unit 54, and the recommended content may be output to the user on a browser such as a client terminal. Note that a recommended content display area in which recommended content is displayed is determined in advance, and the output unit 108 may display the recommended content determined by the determination unit 107 in the recommended content display area.

続いて、レコメンドコンテンツ出力装置１におけるレコメンドコンテンツ出力方法の処理の手順を、図６を参照して説明する。まず、取得部１０４は、ユーザＩＤを取得する（ステップＳ１、取得ステップ）。次に、抽出部１０５は、レコメンドコンテンツ格納部１０１から、Ｓ１において取得されたユーザＩＤに関連付けられたコンテンツＩＤを抽出する（ステップＳ２、抽出ステップ）。次に、抽出部１０５は、Ｓ２においてコンテンツＩＤが抽出されたか否か、すなわち、Ｓ１において取得されたユーザＩＤにより識別されるユーザに対するレコメンドコンテンツがあるか否かを判定する（ステップＳ３）。Ｓ３において、レコメンドコンテンツがないと判定された場合、処理は終了する。   Next, the procedure of the recommended content output method in the recommended content output device 1 will be described with reference to FIG. First, the acquisition unit 104 acquires a user ID (step S1, acquisition step). Next, the extraction unit 105 extracts the content ID associated with the user ID acquired in S1 from the recommended content storage unit 101 (step S2, extraction step). Next, the extraction unit 105 determines whether or not a content ID has been extracted in S2, that is, whether or not there is recommended content for the user identified by the user ID acquired in S1 (step S3). If it is determined in S3 that there is no recommended content, the process ends.

一方、Ｓ３において、レコメンドコンテンツがあると判定された場合、算出部１０６は、レコメンドコンテンツ格納部１０１から、Ｓ２において抽出されたコンテンツＩＤに関連付けられたコンテンツ価格及びコンテンツ評価値と、所持金情報格納部１０２から、Ｓ１において取得されたユーザＩＤに関連付けられた所持金情報と、過去コンテンツ価格格納部１０３から、当該ユーザＩＤに関連付けられた過去コンテンツ価格とを取得する（ステップＳ４、算出ステップ）。次に、算出部１０６は、Ｓ４において取得されたコンテンツ価格とコンテンツ評価値と所持金情報と過去コンテンツ価格とに基づいて、Ｓ１において取得されたユーザＩＤにより識別されるユーザが、Ｓ２において抽出されたコンテンツＩＤにより識別されるレコメンドコンテンツを購入する度合いを示す購入度値を算出する（ステップＳ５、算出ステップ）   On the other hand, when it is determined in S3 that there is recommended content, the calculation unit 106 stores the content price and content evaluation value associated with the content ID extracted in S2 from the recommended content storage unit 101, and possession information storage. The possession information associated with the user ID acquired in S1 is acquired from the unit 102, and the past content price associated with the user ID is acquired from the past content price storage unit 103 (step S4, calculation step). Next, the calculation unit 106 extracts, in S2, the user identified by the user ID acquired in S1 based on the content price, content evaluation value, possession information, and past content price acquired in S4. The purchase degree value indicating the degree of purchase of the recommended content identified by the content ID is calculated (step S5, calculation step).

次に、決定部１０７は、Ｓ５において算出されたコンテンツＩＤに対する購入度値に基づいて、出力するレコメンドコンテンツを決定する（ステップＳ６、決定ステップ）。次に、出力部１０８は、Ｓ６において決定されたレコメンドコンテンツを出力する（ステップＳ７、出力ステップ）。   Next, the determination unit 107 determines the recommended content to be output based on the purchase degree value for the content ID calculated in S5 (step S6, determination step). Next, the output unit 108 outputs the recommended content determined in S6 (step S7, output step).

以下、本実施形態の作用効果について説明する。   Hereinafter, the effect of this embodiment is demonstrated.

本実施形態のレコメンドコンテンツ出力装置１によれば、算出部１０６により、レコメンドコンテンツに対して、コンテンツ価格とコンテンツ評価値とユーザの所持金情報とに基づいて購入度値が算出され、決定部１０７及び出力部１０８により、算出された購入度値に基づいてレコメンドコンテンツが出力される。これにより、所持金による単純なフィルタリング手法とは異なり、ユーザの所持金が、出力するレコメンドコンテンツを決定する上での要素の一つとなるため、ユーザの所持金に応じた有益なレコメンドコンテンツを出力することができる。また、それにより、レコメンドコンテンツに対してユーザの所持金不足による販売機会の損失を回避すると共に、レコメンドコンテンツ表示領域を効率的に利用することができる。   According to the recommended content output apparatus 1 of the present embodiment, the purchase unit value is calculated by the calculation unit 106 based on the content price, the content evaluation value, and the user's money information for the recommended content. The recommended content is output by the output unit 108 based on the calculated purchase value. As a result, unlike simple filtering methods based on money, the user's money is one of the factors in determining the recommended content to be output, so useful recommended content is output according to the user's money. can do. As a result, it is possible to avoid loss of sales opportunities due to a lack of money held by the user for the recommended content, and to efficiently use the recommended content display area.

また、算出部１０６により、更にユーザの過去コンテンツ価格に基づいて購入度値が算出されるため、ユーザの日常の購買行動に近い価格のレコメンドコンテンツを出力することができ、ユーザに対してより有益なレコメンドコンテンツを出力することができる。すなわち、ユーザの所持金や購入履歴に基づいて、レコメンドコンテンツを適応的に変更することができる。   Further, since the purchase unit value is further calculated by the calculation unit 106 based on the past content price of the user, recommended content having a price close to the daily purchase behavior of the user can be output, which is more useful to the user. It is possible to output recommended content. That is, the recommended content can be adaptively changed based on the user's money and purchase history.

１…レコメンドコンテンツ出力装置、１０１…レコメンドコンテンツ格納部、１０２…所持金情報格納部、１０３…過去コンテンツ価格格納部、１０４…取得部、１０５…抽出部、１０６…算出部、１０７…決定部、１０８…出力部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Recommended content output apparatus, 101 ... Recommended content storage part, 102 ... Money-holding information storage part, 103 ... Past content price storage part, 104 ... Acquisition part, 105 ... Extraction part, 106 ... Calculation part, 107 ... Determination part, 108: Output unit.

Claims (3)

ユーザを識別するユーザ識別情報と、当該ユーザに対してレコメンドするコンテンツであるレコメンドコンテンツを識別するコンテンツ識別情報と、当該レコメンドコンテンツの価格であるコンテンツ価格と、当該レコメンドコンテンツが当該ユーザの嗜好にどの程度適しているかの度合いを表す評価値であるコンテンツ評価値とを関連付けて格納するコンテンツ格納手段と、
前記ユーザ識別情報と、当該ユーザ識別情報により識別されるユーザの現在の所持金を示す所持金情報とを関連付けて格納する所持金情報格納手段と、
前記ユーザ識別情報を取得する取得手段と、
前記コンテンツ格納手段から、前記取得手段によって取得された前記ユーザ識別情報に関連付けられた前記コンテンツ識別情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された前記コンテンツ識別情報に対して、前記コンテンツ格納手段から抽出された、当該コンテンツ識別情報に関連付けられた前記コンテンツ価格及び前記コンテンツ評価値と、前記所持金情報格納手段から抽出された、前記取得手段によって取得された前記ユーザ識別情報に関連付けられた前記所持金情報とに基づいて、当該ユーザ識別情報により識別されるユーザが当該コンテンツ識別情報により識別される前記レコメンドコンテンツを購入する度合いを示す購入度値を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された前記コンテンツ識別情報に対する前記購入度値に基づいて、出力する前記レコメンドコンテンツを決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された前記レコメンドコンテンツを出力する出力手段と、
を備えるレコメンドコンテンツ出力装置。 User identification information for identifying a user, content identification information for identifying recommended content that is recommended content for the user, a content price that is the price of the recommended content, and which recommended content is the user's preference Content storage means for storing the content evaluation value, which is an evaluation value indicating the degree of suitability, in association with each other;
Possession information storage means for storing the user identification information in association with the possession information indicating the current possession of the user identified by the user identification information;
Obtaining means for obtaining the user identification information;
Extraction means for extracting the content identification information associated with the user identification information acquired by the acquisition means from the content storage means;
With respect to the content identification information extracted by the extraction means, the content price and the content evaluation value associated with the content identification information extracted from the content storage means, and extracted from the possession information storage means The recommended content identified by the content identification information is purchased by the user identified by the user identification information based on the possession information associated with the user identification information acquired by the acquisition means. Calculating means for calculating a purchase degree value indicating the degree of purchase;
Determining means for determining the recommended content to be output based on the purchase degree value for the content identification information calculated by the calculating means;
Output means for outputting the recommended content determined by the determination means;
A recommended content output device comprising: 前記ユーザ識別情報と、当該ユーザ識別情報により識別されるユーザが過去に購入したコンテンツの価格である過去コンテンツ価格とを関連付けて格納する購入履歴格納手段を更に備え、
前記算出手段は、更に、前記購入履歴格納手段から抽出された、当該ユーザ識別情報に関連付けられた前記過去コンテンツ価格に基づいて、前記購入度値を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載のレコメンドコンテンツ出力装置。 A purchase history storage unit that stores the user identification information in association with a past content price that is a price of content purchased by the user identified by the user identification information in the past;
The calculation means further calculates the purchase degree value based on the past content price associated with the user identification information extracted from the purchase history storage means.
The recommended content output apparatus according to claim 1. ユーザを識別するユーザ識別情報と、当該ユーザに対してレコメンドするコンテンツであるレコメンドコンテンツを識別するコンテンツ識別情報と、当該レコメンドコンテンツの価格であるコンテンツ価格と、当該レコメンドコンテンツが当該ユーザの嗜好にどの程度適しているかの度合いを表す評価値であるコンテンツ評価値とを関連付けて格納するコンテンツ格納手段と、
前記ユーザ識別情報と、当該ユーザ識別情報により識別されるユーザの現在の所持金を示す所持金情報とを関連付けて格納する所持金情報格納手段と、
を備えるレコメンドコンテンツ出力装置により実行されるレコメンドコンテンツ出力方法であって、
前記ユーザ識別情報を取得する取得ステップと、
前記コンテンツ格納手段から、前記取得ステップにおいて取得された前記ユーザ識別情報に関連付けられた前記コンテンツ識別情報を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにおいて抽出された前記コンテンツ識別情報に対して、前記コンテンツ格納手段から抽出された、当該コンテンツ識別情報に関連付けられた前記コンテンツ価格及び前記コンテンツ評価値と、前記所持金情報格納手段から抽出された、前記取得ステップにおいて取得された前記ユーザ識別情報に関連付けられた前記所持金情報とに基づいて、当該ユーザ識別情報により識別されるユーザが当該コンテンツ識別情報により識別される前記レコメンドコンテンツを購入する度合いを示す購入度値を算出する算出ステップと、
前記算出ステップにおいて算出された前記コンテンツ識別情報に対する前記購入度値に基づいて、出力する前記レコメンドコンテンツを決定する決定ステップと、
前記決定ステップにおいて決定された前記レコメンドコンテンツを出力する出力ステップと、
を備えるレコメンドコンテンツ出力方法。 User identification information for identifying a user, content identification information for identifying recommended content that is recommended content for the user, a content price that is the price of the recommended content, and which recommended content is the user's preference Content storage means for storing the content evaluation value, which is an evaluation value indicating the degree of suitability, in association with each other;
Possession information storage means for storing the user identification information in association with the possession information indicating the current possession of the user identified by the user identification information;
A recommended content output method executed by a recommended content output device comprising:
An obtaining step for obtaining the user identification information;
An extraction step of extracting the content identification information associated with the user identification information acquired in the acquisition step from the content storage means;
With respect to the content identification information extracted in the extraction step, the content price and the content evaluation value associated with the content identification information, extracted from the content storage unit, and extracted from the possession information storage unit The recommended content in which the user identified by the user identification information is identified by the content identification information based on the possession information associated with the user identification information acquired in the acquisition step. A calculation step for calculating a purchase value indicating the degree of
A determination step for determining the recommended content to be output based on the purchase degree value for the content identification information calculated in the calculation step;
Outputting the recommended content determined in the determining step; and
A recommended content output method comprising:
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2005208943A (en) * 2004-01-22 2005-08-04 Denso It Laboratory Inc System for providing service candidate, user side communication device, and service candidate server
JP4378646B2 (en) * 2005-09-28 2009-12-09 ソニー株式会社 Information processing apparatus, information processing method, and program
JP2007328464A (en) * 2006-06-06 2007-12-20 Sharp Corp Buying activity management device, control method, control program and computer-readable recording medium with the control program recorded thereon
JP2010250568A (en) * 2009-04-16 2010-11-04 Funai Electric Co Ltd Content introduction system and playback apparatus
JP5395729B2 (en) * 2010-04-20 2014-01-22 株式会社日立ソリューションズ Information presentation device

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