JP6102979B2 - Information selection device, information selection method, and computer program - Google Patents

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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。そして、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開示されている。
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. And the technique which recommends an item using the evaluation information and utilization information with respect to a user's item is disclosed.

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.

特開2011−48667号公報JP 2011-48667 A

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 you can include many such items in the recommendation information,
It is expected that sales opportunities for high-priced items will increase without causing the user to feel overpriced, leading to increased 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、第1の発明に係る情報選択装置は、アイテム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アイテムまたはカテゴリの価格情報とを対応させた価格情報データ、および基準となる1つのアイテムまたはカテゴリの識別子に対して、関連対象となる複数個の他のアイテムまたは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を取得するデータ取得部と、前記データ取得部で取得されたデータに基づいて、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、選択集合を作成する情報選択部とを備え、前記情報選択部は、第1の関連度条件および第1の価格情報条件を満たす識別子を第1の所定数を超えない数だけ抽出して第1選択集合を作成した後、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、第2の関連度条件および第2の価格情報条件を満たす識別子を第2の所定数を超えない数だけ抽出して第2選択集合を作成し、少なくとも前記第1選択集合と前記第2選択集合との和集合を用いて前記選択集合を作成することを特徴とする。
第2の発明に係る情報選択方法は、アイテム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アイテムまたはカテゴリの価格情報とを対応させた価格情報データ、および基準となる1つのアイテムまたはカテゴリの識別子に対して、関連対象となる複数個の他のアイテムまたは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を取得するデータ取得ステップと、前記データ取得ステップで取得されたデータに基づいて、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、選択集合を作成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、第1の関連度条件および第1の価格情報条件を満たす識別子を第1の所定数を超えない数だけ抽出して第1選択集合を作成した後、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、第2の関連度条件および第2の価格情報条件を満たす識別子を第2の所定数を超えない数だけ抽出して第2選択集合を作成し、少なくとも前記第1選択集合と前記第2選択集合との和集合を用いて前記選択集合を作成することを特徴とする。
第3の発明に係る情報選択プログラムは、アイテム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アイテムまたはカテゴリの価格情報とを対応させた価格情報データ、および基準となる1つのアイテムまたはカテゴリの識別子に対して、関連対象となる複数個の他のアイテムまたは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を取得するデータ取得ステップと、前記データ取得ステップで取得されたデータに基づいて、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、選択集合を作成する情報選択ステップとをコンピュータに実行させ、前記情報選択ステップは、第1の関連度条件および第1の価格情報条件を満たす識別子を第1の所定数を超えない数だけ抽出して第1選択集合を作成した後、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、第2の関連度条件および第2の価格情報条件を満たす識別子を第2の所定数を超えない数だけ抽出して第2選択集合を作成し、少なくとも前記第1選択集合と前記第2選択集合との和集合を用いて前記選択集合を作成することを特徴とする。
In order to solve the above-described problem, an information selection device according to the first invention includes an identifier for identifying an item or a category defined for each item and price information data in which price information of the item or category is associated, and a reference. A data acquisition unit for acquiring relevance data in which identifiers of a plurality of other items or categories to be related are recorded together with relevance indicating the strength of relevance with respect to the identifier of one item or category , Based on the data acquired by the data acquisition unit, information that extracts a relevance condition relating to relevance and a price information condition that satisfies price information information related to price information from the identifiers that are related, and creates a selection set A selector, and the information selector selects an identifier satisfying a first relevance condition and a first price information condition as a first predetermined value. When the identifier is further extracted after extracting the number not exceeding the number and creating the first selection set, the second relevance condition and the second price are targeted for identifiers not included in the first selection set. A number of identifiers satisfying the information condition are extracted so as not to exceed a second predetermined number to create a second selection set, and the selection set is obtained using at least a union of the first selection set and the second selection set. It is characterized by creating.
The information selection method according to the second invention includes price information data in which an identifier for identifying an item or a category defined for each item and price information of the item or category are associated with each other, and one item or category serving as a reference A data acquisition step for acquiring relevance data in which identifiers of a plurality of other items or categories to be related to the identifier are recorded together with a relevance indicating the strength of relevance, and the data acquisition step. An information selection step of extracting an identifier that satisfies the relevance condition regarding the relevance level and the price information condition regarding the price information from the identifiers to be related based on the generated data, and creating a selection set, In the information selection step, an identifier satisfying a first relevance condition and a first price information condition is set to a first predetermined condition. When the identifier is further extracted after extracting the number not exceeding the number and creating the first selection set, the second relevance condition and the second price are targeted for identifiers not included in the first selection set. A number of identifiers satisfying the information condition are extracted so as not to exceed a second predetermined number to create a second selection set, and the selection set is obtained using at least a union of the first selection set and the second selection set. It is characterized by creating.
An information selection program according to a third aspect of the invention relates to price information data in which an identifier for identifying an item or a category defined for each item and price information of the item or category are associated with each other, and one item or category serving as a reference A data acquisition step for acquiring relevance data in which identifiers of a plurality of other items or categories to be related to the identifier are recorded together with a relevance indicating the strength of relevance, and the data acquisition step. Based on the obtained data, an identifier that satisfies the relevance condition regarding the relevance level and the price information condition regarding the price information is extracted from the identifiers that are the related objects, and an information selection step for creating a selection set is executed on the computer And the information selecting step sets the first relevance condition and the first price information condition. When a first selected set is created by extracting a number of identifiers that do not exceed the first predetermined number and then further identifiers are extracted, the identifiers that are not included in the first selected set are targeted for the second The identifiers satisfying the relevance condition and the second price information condition are extracted by a number not exceeding the second predetermined number to create a second selection set, and at least the first selection set and the second selection set The selected set is created using a union 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。It is a block diagram which shows the structure of the whole network system which concerns on this embodiment. 本実施形態に係るネットワークシステム全体の別構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows another structure of the whole network system which concerns on this embodiment. 第1実施例における情報選択装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the information selection apparatus in 1st Example. アイテム属性格納部に格納されているアイテム情報テーブルとカテゴリ情報テーブルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the item information table and category information table which are stored in the item attribute storage part. 利用履歴格納部に格納されるアイテム利用履歴テーブルとカテゴリ利用履歴テーブルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the item utilization history table and category utilization history table which are stored in a utilization history storage part. 価格情報格納部に格納されるアイテム価格情報テーブルとカテゴリ価格情報テーブルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the item price information table and category price information table which are stored in a price information storage part. 推薦情報格納部に格納される推薦情報テーブルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the recommendation information table stored in a recommendation information storage part. 関連集合格納部に格納される関連度テーブルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the related degree table stored in a related set storage part. アイテム提供サーバの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of an item provision server. 端末装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of a terminal device. システム全体の動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining operation | movement of the whole system. アイテム提供サーバからの応答データに基づく表示画面例を示す図である。It is a figure which shows the example of a display screen based on the response data from an item provision server. 推薦リストを表示する画面例を示す図である。It is a figure which shows the example of a screen which displays a recommendation list. 情報選択装置が推薦情報を作成する動作について説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the operation | movement in which an information selection apparatus produces recommendation information. 「アイテム−アイテム推薦形式」および「アイテム−カテゴリ推薦形式」に対応する関連集合作成処理について説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the related set creation processing corresponding to "item-item recommendation format" and "item-category recommendation format". 「カテゴリ−アイテム推薦形式」およびカテゴリ−カテゴリ推薦形式」に対応する関連集合作成処理について説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the related set creation processing corresponding to “category-item recommendation format” and category-category recommendation format. 「アイテム−アイテム推薦形式」および「アイテム−カテゴリ推薦形式」に対応する関連集合作成処理の変形例について説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the modification of the related set creation process corresponding to "item-item recommendation format" and "item-category recommendation format". 「カテゴリ−アイテム推薦形式」およびカテゴリ−カテゴリ推薦形式」に対応する関連集合作成処理の変形例について説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the modification of the related set creation process corresponding to "category-item recommendation format" and category-category recommendation format. 情報選択処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining an information selection process. 推薦情報の具体例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the specific example of recommendation information. 第2実施例における情報選択装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the information selection apparatus in 2nd Example. 第2実施例におけるアイテム提供サーバからの応答データに基づく表示画面例を示す図である。It is a figure which shows the example of a display screen based on the response data from the item provision server in 2nd Example. 価格ファクターを調整するために必要なデータの入力画面例を示す図である。It is a figure which shows the example of an input screen of the data required in order to adjust a price factor. 指定された価格ファクター調整を含んだ推薦リストを表示する画面例を示す図である。It is a figure which shows the example of a screen which displays the recommendation list | wrist including the designated price factor adjustment. 第3実施例における情報選択装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the information selection apparatus in 3rd Example. 利用価格情報格納部に格納される利用価格情報テーブルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the usage price information table stored in a usage price information storage part. アイテム属性格納部に格納されている複合アイテム情報テーブルと複合アイテム−単体アイテム対応テーブルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the composite item information table stored in the item attribute storage part, and a composite item-single item correspondence table. 価格情報格納部に格納される複合アイテム価格情報テーブルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the composite item price information table stored in a price information storage part.

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 (in the figure, 30A to 30N).
In this embodiment, the terminal device 30 is collectively referred to as “terminal device 30”). Here, the terminal device 30 is obtained by the information selection device 10 and the item providing server 20.
An item providing system 1 is provided that provides services such as item provision to users who use. 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 can be, for example, a LAN (Local Area Network),
From the viewpoint of ensuring security, it is desirable to restrict direct access from the terminal device 30 to the information selection device 10.

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 includes a CPU, RAM, ROM, HDD (hard disk drive),
It can be configured using a general computer having a network interface or 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。
In addition, when the item is music content, genre information such as “rock”, “jazz”, “classic”, and “folk” can be set as a category, and when the item is a movie, “SF”.
Genre information such as “action”, “comedy”, “animation”, “suspense”, etc. can be set 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 is connected to the network 40 (in the case of the configuration of FIG.
) To send / receive data to / from the item providing server 20 or the terminal device 30.

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。
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.

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、ユーザ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。
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、ユーザ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。
The item usage history table 102A can adopt various storage forms as storage forms of the usage history information. For example, the item usage history table 102A- of FIG.
As shown in FIG. 1, a user identifier and an item identifier can be stored in association with each other.
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, even if the combination of the user identifier and the item identifier is the same, for each use request, Table row data is added 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、ユーザ識別子とアイテム
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 user 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.
Corresponds to a line. 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、ユーザ識別子とアイテム
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 expression format of the usage time information is “January 1, 2010 10:15.
Use a date and time up to a second, such as “minute 20 seconds”, but in addition, a date and time up to a millisecond,
Various formats such as date up to the day, month, year can be used. It should be noted that the user identifier and the item identifier are included in the usage request after including an evaluation value for the item of the user (a numerical value indicating the degree of likes and dislikes such as like = 3, neither is = 2, dislike = 1). And the use time information and the 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、
ユーザ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、ユーザ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 shown in FIG.
It is an example of the storage form which linked | related the user identifier, the item identifier, and the frequency | count of use. 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 evaluation value for the user's item is included in the usage request, the user identifier, the item identifier, the usage count, and the latest evaluation value are associated with each other and stored in the item usage history table 102A-3. Also good.

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、ユーザ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1
02Bに格納する。後述するように、カテゴリ−アイテム推薦形式およびカテゴリ−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S410)に、カテゴ
リ利用履歴テーブル102Bを格納しておくと、効率よく処理が行なえる。
Further, in the usage history storage unit 102, in addition to the item usage history table 102A, FIG.
The category use history table 102B as shown in d) may be stored. The category usage history table 102B is a table in which user identifiers, category identifiers, and usage time information are associated with each other. In this case, the control unit 110 refers to the item information table 101A of the item attribute storage unit 101 in response to a usage request from the user, identifies a category identifier corresponding to the item identifier of the usage request, and uses the category usage history table 1
Store in 02B. As will be described later, when the category-history recommendation format and the related set corresponding to the category-category recommendation format are created (step S410 in FIG. 14), storing the category usage history table 102B enables efficient processing. Yes.

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1
03A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のみ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 is an item price information table 1 in which item price information is recorded.
03A and a category price information table 103B in which category price information is recorded are stored. 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 of the original point service which can be used only by the item provision service which concerns on this embodiment may be sufficient. 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、ある識別子(以下「基準識別子」と称する)と、それ
に関連する他の識別子(以下「関連識別子」と称する)とを対応させた情報である。基準
識別子として、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。また関連識
別子として、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、基準識別子と関連識別子の組み合わせとして、図7(a)〜(b
)に示すような4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 certain identifier (hereinafter referred to as “reference identifier”) is associated with another identifier related thereto (hereinafter referred to as “related identifier”). An item identifier or a category identifier can be used as the reference identifier. An item identifier or a category identifier can be used as the related identifier. That is, the recommendation information storage unit 108 uses combinations of the reference identifier and the related identifier as shown in FIGS.
4 types of recommendation information tables are stored.

図7(a)は、基準識別子をアイテム識別子(基準アイテム識別子)とし、関連識別子
をアイテム識別子(関連アイテム識別子)とし、さらに推薦順位を対応させて格納したア
イテム−アイテム推薦情報テーブル108Aの例を示している。基準アイテム識別子は、
推薦情報を出力するトリガーとなる推薦リクエスト(後述)に含まれるアイテム識別子に
対応するものであり、関連アイテム識別子は、基準アイテムと関連するアイテムの識別子
である。以下ではこのようなアイテムからアイテムへの推薦を「アイテム−アイテム推薦
形式」と称する。
FIG. 7A shows an example of an item-item recommendation information table 108A in which a reference identifier is an item identifier (reference item identifier), a related identifier is an item identifier (related item identifier), and a recommendation order is associated with the item identifier. Show. The reference item identifier is
The item corresponds to an item identifier included in a recommendation request (described later) serving as a trigger for outputting recommendation information, and the related item identifier is an identifier of an item related to the reference item. Hereinafter, such recommendation from item to item is referred to as “item-item recommendation format”.

アイテム−アイテム推薦情報テーブル108Aでは、1つの基準アイテム識別子に、1
つ以上の関連アイテム識別子が対応付けられている。「ItemID−1」に対応する関
連アイテムはN1個格納されており、「ItemID−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
、基準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、基準識別子ごとに
関連識別子の個数が異なっていてもよい。
In the item-item recommendation information table 108A, one reference item identifier is assigned 1
Two or more related item identifiers are associated. N1 related items corresponding to “ItemID-1” are stored, and related items corresponding to “ItemID-2” are N2.
Is stored. Here, N1 and N2 may be the same or different. That is, the number of related identifiers for each reference identifier may be the same, or the number of related identifiers may be different for each reference identifier.

推薦順位は、基準アイテム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、各々の基準識別子(基準アイテム識別子)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 reference item identifier. Here, the smaller the number, the higher the priority order, and the priority order is presented to the user. In this figure, for each reference identifier (reference item identifier), related identifiers (related item identifiers) are stored in descending order of recommendation. However, when storing related identifiers in association with recommendation orders, You may store in an appropriate order.

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、基準識別子ごとに
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、
ある基準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 for each reference identifier in descending order of recommendation rank or in descending order of recommendation rank. That is,
Information on the recommendation order of related identifiers for a certain reference identifier may be provided in the storage order (storage position) of the 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、基準識別子をアイテム識別子(基準アイテム識別子)とし、関連識別子
をカテゴリ識別子(関連カテゴリ識別子)とし、さらに推薦順位を対応させて格納したア
イテム−カテゴリ推薦情報テーブル108Bの例を示している。例えば、利用リクエスト
に含まれるアイテムと関連性の高いクリエイター(アイテムの作成者)を推薦情報として
提供する場合に用いることができる。
FIG. 7B shows an example of the item-category recommendation information table 108B in which the reference identifier is set as an item identifier (reference item identifier), the related identifier is set as a category identifier (related category identifier), and the recommendation ranking is associated with the item identifier. Show. For example, it can be used when providing a creator (item creator) highly relevant to an item included in a usage request as recommendation information.

なお、ここで関連性の高いクリエイターとは、あるアイテム(アイテムA)の作成者で
ある「クリエイター1」のみならず、「クリエイター1」と作風が似ている「クリエイタ
ー2」や、「クリエイター1」とユーザ層が重なる「クリエイター3」や、アイテムAを
多く利用するユーザが「クリエイター4」のアイテムを多く利用する場合の「クリエイタ
ー4」などの間接的に関連性の高いクリエイターも含められる。すなわち、アイテムとカ
テゴリとの関連性として、そのアイテムがそのカテゴリに属するという直接的な関連性だ
けでなく、上記のような間接的な関連性を用いることができる。
Here, the highly relevant creator is not only “Creator 1” who is the creator of an item (Item A), but also “Creator 2” or “Creator 1” whose style is similar to “Creator 1”. "Creator 3" where the user group overlaps, and indirectly related creators such as "Creator 4" when a user who uses many items A uses many items of "Creator 4". That is, as the relationship between an item and a category, not only the direct relationship that the item belongs to the category but also the indirect relationship as described above can be used.

推薦順位は、アイテム−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。以下ではこのようなアイテムからカテゴ
リへの推薦を「アイテム−カテゴリ推薦形式」と称する。
The recommendation order has the same meaning as that of the item-item recommendation information table 108A, and the recommendation order can be omitted in the same manner. Hereinafter, such recommendation from an item to a category is referred to as an “item-category recommendation format”.

図7(c)は、基準識別子をカテゴリ識別子(基準カテゴリ識別子)とし、関連識別子
をアイテム識別子(関連アイテム識別子)とし、さらに推薦順位を対応させて格納したカ
テゴリ−アイテム推薦情報テーブル108Cの例を示している。例えば、利用リクエスト
に含まれるクリエイターと関連性の高いアイテムを推薦情報として提供する場合に用いる
ことができる。なお、上述したように、カテゴリとアイテムとの関連性として、間接的な
関連性を用いることができる。推薦順位は、アイテム−アイテム推薦情報テーブル108
A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。以下ではこ
のようなカテゴリからアイテムへの推薦を「カテゴリ−アイテム推薦形式」と称する。
FIG. 7C shows an example of the category-item recommendation information table 108C in which the reference identifier is a category identifier (reference category identifier), the related identifier is an item identifier (related item identifier), and the recommendation ranking is stored in correspondence. Show. For example, it can be used when an item highly relevant to a creator included in a use request is provided as recommendation information. As described above, an indirect relationship can be used as the relationship between the category and the item. The recommendation order is the item-item recommendation information table 108.
It has the same meaning as A, and it is also possible to omit storing the recommendation order. Hereinafter, such a recommendation from the category to the item is referred to as “category-item recommendation format”.

図7(d)は、基準識別子をカテゴリ識別子(基準カテゴリ識別子)とし、関連識別子
をカテゴリ識別子(関連カテゴリ識別子)とし、さらに推薦順位を対応させて格納したカ
テゴリ−カテゴリ推薦情報テーブル108Dの例を示している。例えば、利用リクエスト
に含まれるクリエイターと関連性の高いクリエイターを推薦情報として提供する場合に用
いることができる。ここで関連性の高いクリエイターとは、「クリエイター1」と作風が
似ている「クリエイター2」や、「クリエイター1」とユーザ層が重なる「クリエイター
3」や、「クリエイター1」のアイテムと「クリエイター4」のアイテムを両方利用する
ユーザが多い場合の「クリエイター4」などである。推薦順位は、アイテム−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。以下ではこのようなカテゴリからカテゴリへの推薦を「カテゴリ−カテゴリ推
薦形式」と称する。
FIG. 7D shows an example of the category-category recommendation information table 108D in which the reference identifier is a category identifier (reference category identifier), the related identifier is a category identifier (related category identifier), and the recommendation order is associated with the category identifier. Show. For example, it can be used when a creator highly relevant to a creator included in a use request is provided as recommended information. The creators that are highly relevant here are “Creator 2” whose style is similar to “Creator 1”, “Creator 3” where “Creator 1” overlaps with the user group, “Creator 1” items and “Creator” “Creator 4” when there are many users who use both items of “4”. The recommendation order has the same meaning as that of the item-item recommendation information table 108A, and the recommendation order can be omitted in the same manner. Hereinafter, such recommendation from category to category is referred to as “category-category recommendation format”.

なお以下では、「アイテム−アイテム推薦形式」「アイテム−カテゴリ推薦形式」「カ
テゴリ−アイテム推薦形式」「カテゴリ−カテゴリ推薦形式」のすべてを実施する場合を
例にして説明するが、これらのうちの一部のみを実施するようにしてもよい。その場合、
4種類の中の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 all of “item-item recommendation format”, “item-category recommendation format”, “category-item recommendation format”, and “category-category recommendation format” will be described as an example. Only a part may be implemented. In that case,
Only the necessary types of recommendation information tables among the four types need be stored.

関連度算出部104は、アイテム属性格納部101または/および利用履歴格納部10
2に格納されたデータを用いて、上述した「アイテム−アイテム推薦形式」「アイテム−
カテゴリ推薦形式」「カテゴリ−アイテム推薦形式」「カテゴリ−カテゴリ推薦形式」に
対応する4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-relevance calculation unit 104 is the item attribute storage unit 101 and / or the usage history storage unit 10.
2 using the data stored in the “item-item recommendation format”, “item-
Four types of association degrees corresponding to “category recommendation format”, “category-item recommendation format”, and “category-category recommendation format” are calculated and a related set is created and stored in the related set storage unit 105.

関連集合格納部105は、基準識別子と、関連識別子と、関連度とを対応させた関連度
テーブル105A〜Dを格納する。図8は、関連度テーブル105A〜Dの一例を示して
いる。関連度テーブル105A〜Dに格納されているある基準識別子に対応する関連識別
子の集合をその基準識別子の関連集合と称する。
The association set storage unit 105 stores association degree tables 105A to 105D in which reference identifiers, association identifiers, and association degrees are associated with each other. FIG. 8 shows an example of the relevance tables 105A-D. A set of related identifiers corresponding to a certain reference identifier stored in the related degree tables 105A to 105D is referred to as a related set of the reference identifier.

上述したように、基準識別子は、アイテム識別子またはカテゴリ識別子であり、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、基準識別子と関連識別子との組み
合わせパターンに応じて、4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。
As described above, the reference identifier is an item identifier or a category identifier, the related identifier is an item identifier or a category identifier, and there are four types of storage formats depending on the combination pattern of the reference identifier and the related identifier. In this figure, it is shown in a simplified manner.

以下では、基準アイテム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10
5Aに記録し、基準アイテム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1
05Bに記録し、基準カテゴリ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
105Cに記録し、基準カテゴリ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105Dに記録するものとする。
In the following, the relevance level between the reference item identifier and the related item identifier is shown as the relevance level table 10.
5A, the degree of association between the reference item identifier and the associated category identifier is shown in the association degree table 1
05B, the degree of association between the reference category identifier and the related item identifier is recorded in the degree of association table 105C, and the degree of association between the reference category identifier and the related category identifier is recorded in the degree of association table 105D.

本図の例では、基準識別子「Item/Category ID−1」に対応する関連
識別子をL1個、基準識別子「Item/Category ID−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、すべての基準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、基準
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
度が算出された基準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、ある基
準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、基準識別子ごとに、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 related identifiers corresponding to the reference identifier “Item / Category ID-1” and L2 related identifiers corresponding to the reference identifier “Item / Category ID-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 reference identifiers, or a different number of related identifiers may be stored for each reference identifier. Further, all combinations of reference 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 association degree with a certain reference identifier may be stored as an association set. 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, for each reference identifier, related identifiers may be stored in descending order of relevance.

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〜D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 of at least one related set is “2”
It must be more than that. Note that association sets and association degrees calculated by other devices than the information selection device 10 may be recorded in the association degree tables 105A to 105D. In this case, the association degree 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〜D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〜Dに格納された基準識別子ごとに関連識別子を選択し、その選択され
た関連識別子と基準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〜Dに格納する。
<アイテム提供サーバ>
The information selection unit 107 includes price information stored in the item price information table 103 </ b> A and the category price information table 103 </ b> B of the price information storage unit 103, and relevance levels stored in the relevance level tables 105 </ b> A to 105 </ b> D of the related set storage unit 105. Is used to select a related identifier for each reference identifier stored in the relevance degree tables 105A to 105D of the related set storage unit 105, and a combination of the selected related identifier and reference identifier is used as recommended information to store recommendation information. The recommended information tables 108A to 108D of the 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 is connected to the network 40 (in the case of the configuration of FIG.
) Through which data is transmitted and received between the information selection device 10 and the terminal device 30. 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を格納している。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。以下では、ユーザ識別子と端末識別子とを合わせて、「利用主体識別子」と称
する。
The user management unit 201 stores a user identifier for uniquely identifying a user who uses the terminal device 30 or a terminal identifier for uniquely identifying the terminal device 30. 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. Hereinafter, the user identifier and the terminal identifier are collectively referred to as a “use subject identifier”.

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 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 out data corresponding to the message from the item storage unit 202,
You may make it transmit to the information selection apparatus 10 via the transmission / reception part 204. 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, the information selection device 10 is configured so that the data storage unit 203 can be referred to from the information selection device 10.
It is also possible to omit the usage history storage unit 102.
<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30
2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3
0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 and a transmission / reception unit 30.
2, 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 3
0 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30
4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. In addition, the application unit 30 is executed by executing various application programs.
4 is configured.

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 is used.
In addition, an input device 330 for receiving operation instructions from a user such as a keyboard, a mouse, a trackball, and a remote controller is 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2
0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(Hy
per 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, the item providing server 2 is sent before step S100.
HTML (Hy for accepting login name and password input from 0 to the terminal device 30
per Text Markup Language) data etc.

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20
4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 transmits the transmission / reception unit 20.
4, a use start request is received from the terminal device 30, and it is determined whether or not the user is a registered user while referring to the user management unit 201. 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 usage request includes a terminal identifier, it is determined whether it matches the usage subject 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) goes 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20
4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 the transmission / reception unit 20.
4, a Web page (HTML) for performing membership processing is transmitted to the terminal device 30. Although not shown in this figure, the user who uses the terminal device 30 performs operations such as inputting necessary information on the Web page for the membership processing 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
(a)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.
(A) is a display example in the case where information introducing an item is included in the response data. 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
のアイテムに関連する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、そのアイテムに関連する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、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。なお、関連アイテ
ムリンクと関連カテゴリリンクを合わせて、以下では関連リンクと称する。
In this figure, “Item ABC” is the title of the first item, and “SF” is 1
The category name of the second item, and the display “This item is a movie produced in 2001 ...” is explanatory information of the first item. For each item, a button or link for displaying item information related to the item (related item link) and a button or link for displaying category information related to the item (related category) Link) and buttons and links to use the item (use link)
Is displayed. The same display is performed for the second and subsequent items. The related item link and the related category link are collectively referred to as a related link below.

図12(a)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−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(a)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、アイテム−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、または各々のカテゴリのカテゴリ識別子が含まれており、各々の
関連アイテムリンクおよび利用リンクには、選択対象となるアイテムのアイテム識別子が
対応付けられている。また、各々の関連カテゴリリンクには、選択対象となるカテゴリの
カテゴリ識別子が対応付けられている。
The related item link in FIG. 12A is associated with the “display related item” button, and is a link for displaying the recommended information in the item-item recommendation format described above. The related category link in FIG. 12A is associated with the “display related category” button, and is a link for displaying recommendation information in an item-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 the item identifier of each item or the category identifier of each category, and each related item link and usage link includes an item to be selected. Item identifiers are associated with each other. Each related category link is associated with a category identifier of a category to be selected.

図12(b)は、応答データにカテゴリ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の運営者が選んだ「注目クリエイター」を紹介す
る表示画面である。「クリエイターGHI」は1番目のクリエイターの名前(カテゴリ名
)であり、「このクリエイターは、○○賞を受賞し…」という表示は、1番目のクリエイ
ターの説明情報(カテゴリの説明情報)である。また、各々のカテゴリ(クリエイター)
ごとに、そのカテゴリに関連する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、そのカテゴリに関連する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)が表示されている。
FIG. 12B is a display example in the case where the response data includes information for introducing a category. The example of this figure is a display screen for introducing “notable creators” selected by the operator of the item providing server 20. “Creator GHI” is the name (category name) of the first creator, and the indication “This creator has won the XX Award ...” is the first creator's explanation information (category explanation information) . Each category (creator)
For each, a button or link for displaying item information related to the category (related item link) and a button or link for displaying category information related to the category (related category link) are displayed. ing.

図12(b)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、カテゴリ−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
(b)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−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。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 related item link in FIG. 12B is associated with the “display related item” button, and is a link for displaying recommendation information in a category-item recommendation format. FIG.
The related category link (b) is associated with the “display related category” button, and is a link for displaying recommendation information in a category-category recommendation format. 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3
30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, in the terminal device 30, the related link (related item link or related category link) is input from the user to the input device 3.
30 is selected. If a related link is specified (Yes),
The process proceeds to step S160, and if it 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、図12に示した表示画面で選択された
アイテムまたはカテゴリの識別子(リクエスト基準識別子)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。
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 an identifier of the item or category selected on the display screen shown in FIG. 12 (request criterion identifier) and link type information indicating whether the item is a related item link or a related category link. Yes.

図12(a)のように、アイテムを紹介する表示画面でのリクエスト基準識別子は、ア
イテム識別子であり、図12(b)のように、カテゴリを紹介する表示画面でのリクエス
ト基準識別子は、カテゴリ識別子である。また、推薦リクエストに必要な推薦情報(アイ
テムまたはカテゴリ)の個数の情報を含めたり、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識別子)を含めるようにしてもよい。
As shown in FIG. 12A, the request criterion identifier on the display screen for introducing an item is an item identifier, and as shown in FIG. 12B, the request criterion identifier on the display screen for introducing a category is a category. It is an identifier. In addition, information on the number of recommended information (items or categories) necessary for the recommendation request may be included, or a user entity identifier (a user identifier or a terminal identifier of a user who uses the terminal device 30) may be included.

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基準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−アイテム推薦形式」「アイテム−カテゴリ推薦形式」「カテゴリ−アイ
テム推薦形式」「カテゴリ−カテゴリ推薦形式」に対応する4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 a recommendation request via the transmission / reception unit 109, creates display recommendation data corresponding to the request criterion identifier included therein, and transmits the display recommendation data to the terminal device 30. . At this time, the control unit 110 performs four types of processing corresponding to “item-item recommendation format”, “item-category recommendation format”, “category-item recommendation format”, and “category-category recommendation format” described below.

<アイテム−アイテム推薦形式>   <Item-Item recommendation format>

図7(a)に示した推薦情報格納部108のアイテム−アイテム推薦情報テーブル10
8Aを参照しながら、リクエスト基準識別子に一致する基準アイテム識別子を特定し、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1
01A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。
Item-item recommendation information table 10 of the recommendation information storage unit 108 shown in FIG.
With reference to 8A, a reference item identifier that matches the request reference identifier is specified, and the related item identifier and recommendation order corresponding to the reference item identifier are read out. Further, item attribute information corresponding to the related item identifier is stored in the item information table 1 of the item attribute storage unit 101.
Read from 01A. 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、リクエスト基準識別子が「ItemID−1
」である場合は、それと同じ基準アイテム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、特定した基準アイテム識別
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に推薦情報の個数が指定されている場合は、
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, the request criterion identifier is “ItemID-1”.
”Is a related item identifier corresponding to the same reference item identifier“
ItemID-1000, ItemID-1020,... "ItemID-1035" and their recommendation ranks "1", "2", "N1" are read. However, all the related item identifiers corresponding to the specified reference item identifier may be read out, or a predetermined number may be read out in descending order of recommendation. If the number of recommendation information is specified in the recommendation request,
Only those numbers are read out in descending order of recommendation.

このとき、推薦リクエスト送信(ステップS160)において推薦リクエストに利用主
体識別子を含めた上で、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、その利用主体識別子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を読み出して対象から除外する処理(利用済み
除外処理)を行ってもよい。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, after including the use subject identifier in the recommendation request in the recommendation request transmission (step S160), referring to the item use history table 102A of the use history storage unit 102, the item identifier used by the use subject identifier in the past is used. (Used item identifier) may be specified, and the used item identifier may be read and excluded from the target (used exclusion processing). 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 repeatedly used by the terminal device 30 (
Suitable for services that can be played back).

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.

<アイテム−カテゴリ推薦形式>   <Item-category recommendation format>

図7(b)に示した推薦情報格納部108のアイテム−カテゴリ推薦情報テーブル10
8Bを参照しながら、リクエスト基準識別子に一致する基準アイテム識別子を特定し、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、特定した基準アイテ
ム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。
The item-category recommendation information table 10 of the recommendation information storage unit 108 shown in FIG.
With reference to 8B, the reference item identifier that matches the request reference identifier is specified, and the related category identifier and recommendation order corresponding to the reference item identifier are read out. Here, all the related category identifiers corresponding to the identified reference item 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、推薦リクエスト送信(ステップS160)において推薦リクエストに
利用主体識別子を含めた上で、利用履歴格納部102のアイテム利用履歴テーブル102
Aとアイテム情報テーブル101Aとを参照しながら、推薦リクエストの利用主体識別子
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, in the recommendation request transmission (step S160), after including the use subject identifier in the recommendation request, the item use history table 102 of the use history storage unit 102 is stored.
With reference to A and the item information table 101A, the use subject identifier of the recommendation request specifies a category identifier (used category identifier) for an item used in the past. When the category usage history table 102B is used, the category usage history table 102B may be referred to.

そして、アイテム−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、にユーザが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 item-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 a user purchases an item of the same category only once.

<カテゴリ−アイテム推薦形式>   <Category-Item recommendation format>

図7(c)に示した推薦情報格納部108のカテゴリ−アイテム推薦情報テーブル10
8Cを参照しながら、リクエスト基準識別子に一致する基準カテゴリ識別子を特定し、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。ここで、特定した基準カテゴ
リ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。
The category-item recommendation information table 10 of the recommendation information storage unit 108 shown in FIG.
With reference to 8C, a reference category identifier that matches the request reference identifier is specified, and a related item identifier and a recommendation order corresponding to the reference category identifier are read out. Here, all the related item identifiers corresponding to the specified reference category identifier may be read out, or a predetermined number may be read out in descending order of recommendation.

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。このとき、ユーザが過去に利用したアイテ
ムを除外して表示用推薦データを作成してもよい。
Further, item attribute information corresponding to the related item identifier is read from the item information table 101A. 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. At this time, display recommendation data may be created by excluding items used in the past by the user.

<カテゴリ−カテゴリ推薦形式>   <Category-category recommendation format>

図7(d)に示した推薦情報格納部108のカテゴリ−カテゴリ推薦情報テーブル10
8Dを参照しながら、リクエスト基準識別子に一致する基準カテゴリ識別子を特定し、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、特定した基準カテゴ
リ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)をカテゴリ情報テーブル101B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。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。
The category-category recommendation information table 10 of the recommendation information storage unit 108 shown in FIG.
With reference to 8D, a reference category identifier that matches the request reference identifier is specified, and a related category identifier and a recommendation order corresponding to the reference category identifier are read out. Here, all the related category identifiers corresponding to the specified reference category identifier 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 category information table 101B. 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. At this time, display recommendation data may be created by excluding the categories used in the past by the user.

なお、上述した「アイテム−アイテム推薦形式」「アイテム−カテゴリ推薦形式」「カ
テゴリ−アイテム推薦形式」「カテゴリ−カテゴリ推薦形式」の表示用推薦データに、リ
クエスト基準識別子と、リクエスト基準識別子に対応するタイトル等の属性情報とを含め
てもよい。
Note that the above-mentioned recommendation data for display of “item-item recommendation format”, “item-category recommendation format”, “category-item recommendation format”, and “category-category recommendation format” correspond to the request criterion identifier and the request criterion identifier. Attribute information such as a title may be included.

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−アイテム推薦形式」および「カテゴリ−アイテム推薦形式」に対応する処理
が行われた場合に「○○○の関連アイテム」を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. 13 (a)
It is an example of a screen that displays “related items of XXX” when processing corresponding to “item-item recommendation format” and “category-item recommendation format” is performed.

「○○○」には、リクエスト基準識別子に対応する文字が表示され、「アイテム−アイ
テム推薦形式」の場合はアイテムのタイトル、「カテゴリ−アイテム推薦形式」の場合は
カテゴリ名が表示される。
In “XXX”, a character corresponding to the request criterion identifier is displayed, and in the case of “item-item recommendation format”, the title of the item is displayed, and in the case of “category-item recommendation format”, the category name is displayed.

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(a)に示した表示例と同様に、各々のアイテムに対して、関連アイテムリンク
に対応付けられた「関連アイテム表示」ボタンと、関連カテゴリリンクに対応付けられた
「関連カテゴリ表示」ボタンと、利用リンクに対応付けられた「アイテム利用」ボタンと
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,
The display “This item ca n’t take your eyes off” is explanatory information of the first item. Similarly to the display example shown in FIG. 12A, for each item, a “related item display” button associated with the related item link and a “related category display” associated with the related category link. A button and an “use item” button associated with the usage link are displayed. 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「アイテム
−カテゴリ推薦形式」および「カテゴリ−カテゴリ推薦形式」に対応する処理が行われた
場合に「×××の関連カテゴリ」を表示する画面の一例である。
FIG. 13B shows the case where “xxx-category recommendation format” and “category-category recommendation format” are processed in the display recommendation data creation / transmission processing (step S170). It is an example of the screen which displays a "related category".

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。「×××」には、リクエス
ト基準識別子に対応する文字が表示され、「アイテム−カテゴリ推薦形式」の場合はアイ
テムのタイトル、「カテゴリ−カテゴリ推薦形式」の場合はカテゴリ名が表示される。「
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。図12(b)に示した表示例と同様に、各々のカテゴリに対して、関連アイ
テムリンクに対応付けられた「関連アイテム表示」ボタンと、関連カテゴリリンクに対応
付けられた「関連カテゴリ表示」ボタンとが表示される。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 categories is determined according to the recommendation order. In “XXX”, characters corresponding to the request criterion identifier are displayed. In the case of “item-category recommendation format”, the title of the item is displayed, and in the case of “category-category recommendation format”, the category name is displayed. "
“Category RST” is the category name of the first category (the category whose recommendation rank is “1”), and the indication “This category has been attracting much attention recently” is explanatory information of the first category. Similarly to the display example shown in FIG. 12B, for each category, a “related item display” button associated with the related item link and a “related category display” associated with the related category link. Button. 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(Ye
s)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. When a usage link is selected (Ye
s) proceeds to step S200, otherwise (No) 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2
0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, the usage link is the item providing server 2.
A case corresponding to a predetermined URL of 0 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(利用基準アイテム識
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 for the item to be selected,
The use request includes an item identifier (usage reference item identifier) of the item selected by the user and a use subject identifier that identifies the user or the terminal device 30.
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3
0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利用基準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 S <b> 210, the transmission / reception unit 204 of the item providing server 20 performs the terminal device 3.
The usage request received from 0 is transmitted to the information selection device 10 and relayed. At this time, the control unit 205 of the item providing server 20 may extract information such as a usage reference 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20
4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 S230, the control unit 205 of the item providing server 20 performs the transmission / reception unit 20.
4, after receiving a storage end message from the information selection device 10, processing for providing an item to the terminal device 30 is performed. 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S1
60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1
09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S
160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3
0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 this embodiment, step S1
Although the recommendation request is transmitted from the terminal device 30 to the information selection device 10 at 60, 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. Further, at an appropriate timing, the control unit 110 of the information selection device 10 transmits and receives the transmission / reception unit 1.
The data stored in the recommendation information storage unit 108 is transmitted to the item providing server 20 via 09, and the control unit 205 of the item providing server 20 receives the data via the transmission / reception unit 204 and stores the data. It may be stored in the unit 203. And step S
In 160, a recommendation request is transmitted from the terminal device 30 to the item providing server 20,
As a process corresponding to step S170, the control unit 205 of the item providing server 20 reads the recommendation data from the data storage unit 203, creates display recommendation data, and the terminal device 3
You may make it transmit to 0. 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基準アイテム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 usage reference item identifier included in the usage request in the same manner as in step S170, and displays it. The 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. As the timing of creating recommendation information,
The following three types can be used.

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” “24
For example, every hour. 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、まず推薦情報を作成し、その後に、表示用推薦データ作成・送信処理
(ステップS170)を行なうようにする。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。
例えば、所定回数を1回として、推薦リクエストを受信するごとに推薦情報を作成すると
、情報選択装置10の処理負荷は大きくなるが、最新の推薦情報を提供することができる
The second timing for creating the recommendation information is the recommendation request transmission process of the terminal device 30 (FIG. 11).
Every time the recommendation request from the terminal device 30 in step S160) is received a predetermined number of times. In this case, first, recommendation information is created, and thereafter, display recommendation data creation / transmission processing (step S170) is performed. 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 newness of the recommended information.
For example, if recommendation information is created every time a recommendation request is received with a predetermined number of times, the processing load of the information selection device 10 increases, but the latest recommendation information can be provided.

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
。所定回数を1回として、利用リクエストを受信するごとに推薦情報を作成するようにす
れば、情報選択装置10の処理負荷は大きくなるが、最新の推薦情報を提供することがで
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. If the predetermined number of times is set to one and recommendation information is created each time a use request is received, the processing load of the information selection device 10 increases, but the latest recommendation information can be provided.

以下の説明において、推薦情報を作成する対象となる基準識別子の集合を「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および第3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 reference identifiers for which recommendation information is created is referred to as a “recommended reference set”. When the recommendation information is created at the first timing, the number of elements in the recommendation reference set is basically large. When the recommendation information is created at the second and third timings, the number of elements in the recommendation reference set is basically one, but there may be a plurality.

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−アイテム推薦形式」および「アイテム−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10
5に格納させる。
First, in step S400, the degree-of-association calculation unit 104 that has received an instruction from the control unit 110 corresponds to “item-item recommendation format” and “item-category recommendation format”.
The degree of association of the type is calculated, and a related set is created based on this, and the related set is stored in the related set storage unit 10.
5 is stored.

ステップS410において、制御部110の指示を受けた関連度算出部104が、「カ
テゴリ−アイテム推薦形式」および「カテゴリ−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、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。
In step S410, 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 “category-item recommendation format” and “category-category recommendation format” to create a related set. Based on this, a related set is created, and the related set is stored in the related set storage unit 105.

ステップS420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〜S410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。
<アイテム−アイテム/カテゴリ推薦形式の関連集合作成処理>
In step S420, the information selection unit 107 that has received an instruction from the control unit 110 stores the relevance calculated in steps S400 to S410 and the item price information table 103A and the category price information table 103B of the price information storage unit 103. Using the price information, an item or category is selected, and an information selection process for storing the item or category 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.
<Item-item / category recommendation format related set creation processing>

「アイテム−アイテム推薦形式」および「アイテム−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-item recommendation format” and “item-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. And 30
A usage history that satisfies the condition that “the usage time information of the usage history is in a predetermined range”, such as “less than a day”, may be read.

また、アイテム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回以上のアイテムに対しては
、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回未満のアイ
テムに対しては、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、最近利用されていないようなアイテムに対しても効率よ
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 item. For example, when the predetermined number is set to 20, the usage history of 20 items is read out in order from the newest usage time for items with a usage count of 20 or more, and for items with a usage count of less than 20 , Read all usage history for the item. In this way, it is possible to efficiently create a related set even for items that are not frequently used and have not been used recently.

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アイテム(アイテム識
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(ユーザ識別子の種類数)を
Usとする。
Then, a set σ of items (item identifiers) included in the usage history read in step S500 is created. Hereinafter, the number of items (number of types of item identifiers) included in the usage history read in this step is Ms, and the number of users (number of types of user identifiers) 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、推薦リクエストにアイテ
ム識別子(リクエスト基準識別子)が含まれていれば、それを推薦基準集合K1に入れる
。推薦リクエストにアイテム識別子ではなくカテゴリ識別子が含まれている場合は、推薦
基準集合K1には何も入れず、空集合とする。
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, if an item identifier (request criterion identifier) is included in the recommendation request, it is included in the recommendation criterion set K1. If the recommendation request includes a category identifier instead of an item identifier, nothing is entered in the recommendation reference set K1, and an empty set is set.

第3のタイミングで推薦情報を作成する場合には、利用リクエストに含まれる利用基準
アイテム識別子を推薦基準集合K1に入れる。これらのリクエストには、通常は高々1つ
のアイテム識別子が含まれているが、複数のアイテム識別子が含まれていれば、それらを
すべて推薦基準集合K1に入れる。
When the recommendation information is created at the third timing, the usage criterion item identifier included in the usage request is placed in the recommendation criterion set K1. These requests usually include at most one item identifier, but if a plurality of item identifiers are included, they are all included in the recommended reference set K1.

第1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
アイテム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。
When the recommendation information is created at the first timing, 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 item 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の中から未処理のアイテムを1つ選択する。この処理対象となるアイテム
を基準アイテムxとする。
In step S520, the relevance calculation unit 104 selects one unprocessed item from the recommendation criterion set K1 created in step S510. The item to be processed is set as a reference item 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、基準アイテムxと、アイテム集合σに属する他アイテムy(y∈σ、
x≠y)との関連度を算出する。
In step S530, the relevance calculation unit 104 uses the usage history read in step S500, and the reference item x and the other item y (yεσ,
The degree of association with x ≠ y) is calculated.

具体的には、基準アイテムxと他のアイテムyとを共に利用したことのあるユーザの数
|I[x]∩I[y]|を算出し、これを関連度とすることができる。また、アイテムx
を利用したユーザの集合をI[x]、アイテムyを利用したユーザの集合をI[y]、ア
イテムxとアイテムyとを共に利用したことのあるユーザの数を|I[x]∩I[y]|
、アイテムxとアイテムyの少なくとも一方を利用したことのあるユーザの数を|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
を用いてアイテムxとアイテムyの関連度W[x][y]を算出することができる。
Specifically, the number of users | I [x] ∩I [y] | who have used the reference item x and the other items y together can be calculated and used as the relevance. Item x
I [x] is a set of users using I, I [y] is a set of users using item y, and | I [x] ∩I is the number of users who have used both items x and y. [Y] |
, The number of users who have used at least one of item x and item y | I [x
] ∪I [y] |, as shown in [Equation 1], the relevance W [x] [y] between the item x and the item y can be calculated using the Jacquard coefficient. .

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
がアイテム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関連度を算出してもよい。例えば、ユーザuのアイテムxに
対する利用回数または評価値をE[x][u]、ユーザuのアイテムyに対する利用回数
または評価値をE[y][u]としたとき、[数2]に示すように、コサイン尺度を用い
てアイテムxとアイテムyとの関連度W[x][y]を算出することができる。ここで、
Usは、ステップS500で読み出された利用履歴に含まれるユーザの数(ユーザ識別子
の種類数)である。
In addition, when information on the number of times of use or information on evaluation performed by the user on the item (evaluation value) is obtained from the usage history read out in step S500, a cosine scale or a Pearson product moment correlation coefficient is used. The degree of association may be calculated. For example, when the usage count or evaluation value for the item x of the user u is E [x] [u] and the usage count or evaluation value for the item y of the user u is E [y] [u], As shown, the degree of association W [x] [y] between the item x and the item y can be calculated using the cosine scale. here,
Us is the number of users (number of types of user identifiers) included in the usage history read in step S500.

また、[数3]に示すように、ピアソン積率相関係数を用いて、関連度W[x][y]
を算出してもよい。
Also, as shown in [Equation 3], using the Pearson product moment correlation coefficient, the relevance W [x] [y]
May be calculated.

ここで、Ic[x][y]は、アイテムxとアイテムyを共に利用または評価したユー
ザの集合であり、Ea[x]は、Ic[x][y]に属するユーザによってアイテムxが
利用された回数の平均値、または評価された評価値の平均値である。Ea[y]は、Ic
[x][y]に属するユーザによってアイテムyが利用された回数の平均値または評価値
の平均値である。また、E[x][u]とE[y][u]とのユークリッド距離あるいは
その他の距離を用いて、関連度W[x][y]を算出してもよい。
Here, Ic [x] [y] is a set of users who used or evaluated both the item x and the item y, and Ea [x] is used by the item x by users belonging to Ic [x] [y]. It is the average value of the number of times evaluated or the average value of the evaluated values. Ea [y] is Ic
[X] is an average value of the number of times the item y is used by users belonging to [y] or an average value of evaluation values. Further, the degree of association W [x] [y] may be calculated using the Euclidean distance between E [x] [u] and E [y] [u] 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][u]
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 usage time information is stored in the usage history storage unit 102, E [x] [u]
May be calculated by increasing the weight of the new usage history from the usage history with the old usage time.

さらに、ユーザuのアイテムxに対する利用回数または評価値であるE[x][u](
x=1〜Ms,u=1〜Us)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、各アイテムに対して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関連度を算出してもよい。ま
た、上記以外にも、2つのアイテム間の関連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。
Further, E [x] [u] (the number of uses or evaluation value for the item x of the user u)
x = 1 to Ms, u = 1 to Us) is applied to multivariate analysis such as principal component analysis and quantification type 3 for matrix elements, and the number of dimensions is reduced for each item. And the degree of association 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 the relationship between two items.

ステップS540において、関連度算出部104は、基準アイテム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> 540, the relevance calculation unit 104 creates a related item set Ω [x] related to the reference item x and stores the related item set Ω [x] in the related set storage unit 105. Related item set Ω [
x] is a related set such that 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S530において基準アイテムxとの
関連度を算出した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。
The first method for creating the related item set is a method of putting all items whose degree of relevance with the reference item x in step S530 is calculated into the related item set Ω [x]. 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、基準アイテム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、基準アイテムxとの
関連度が閾値以上の他のアイテムをアイテム集合σから選出する。また、基準アイテムx
との関連度が大きい順に所定値を超えない範囲で他のアイテムを選出してもよい。例えば
、基準アイテム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 item x and putting it in the related item set Ω [x]. Specifically, other items whose degree of association with the reference item x is equal to or greater than a threshold are selected from the item set σ. Reference item x
Other items may be selected in a range that does not exceed a predetermined value in descending order of the degree of association with. For example, if the number of items for which the degree of association with the reference item x is less than a predetermined number, all items for which the degree of association has been calculated are selected. You can select items.

さらに、基準アイテムxとの関連度が所定値以上の他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
度の閾値を基準アイテム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S420の処理を効率
よく行なうことができる。
Furthermore, items are selected from the other items whose relevance to the reference item x is greater than or equal to a predetermined value in a range not exceeding the predetermined number in descending order of relevance, and they are related item set Ω [x].
It is good. In addition, the threshold value of the degree of association may be selected for each reference item 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 required for the related set storage unit 105 can be reduced, and the process of step S420 can be performed efficiently.

そして、関連度算出部104は、基準アイテムxのアイテム識別子と、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、基準アイテムxのアイテム識別子を図
8に示した関連度テーブル105Aの基準アイテム識別子に対応させ、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-relevance calculation unit 104 associates the item identifier of the reference item x with each item identifier of the related item set Ω [x] and the degree of relevance, and stores them in the degree-of-association table 105A of the relation set storage unit 105 Record. Specifically, the item identifier of the reference item x is made to correspond to the reference item identifier of the related degree table 105A shown in FIG. 8, and each item identifier of the related item set Ω [x] is used as the related item identifier of the related degree table 105A. Record in correspondence.

ステップS550において、関連度算出部104は、基準アイテム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 S550, the relevance calculation unit 104 creates a related category set Φ [x] related to the reference item x and stores the related category set Φ [x] in the related set storage unit 105. Related category set Φ [
x] is a related set such that 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S540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 degree-of-relationship calculation unit 104 creates a related category set Φ [x] using the related item set Ω [x] created in step S540 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、この要素数をアイテム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 item 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]. The predetermined number is “1”.
As above, all the identified category identifiers may be put into 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、基準アイ
テムとカテゴリ1との関連度を「1.0」、基準アイテムとカテゴリ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, a category identifier whose total value is equal to or greater than a predetermined value is selected, and a related category set Φ [x]
Put in. 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”. A is category 1
, Element B corresponds to category 2 and element C also corresponds to category 2, the degree of association between the reference item and category 1 is “1.0”, and the degree of association between the reference item and category 2 is “ 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、基準アイテムと要素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、基準アイテムとカテゴリ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 item and element A (related item A) is “1.0”, and two categories of category 1 and category 3 correspond to element A, the reference item and category 1 The part related to element A of relevance
1.0 ”or“ 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。また、アイテム情報テ
ーブル101Aにおいてアイテムxに対応するカテゴリを、関連カテゴリ集合Φ[x]か
ら除外することにより、意外性が比較的大きいカテゴリのみを推薦結果に入れるようにし
てもよい。逆に、自明なカテゴリが推薦結果に含まれないことでユーザに違和感を与える
可能性がある場合は、除外しなくてもよい。
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]. Further, by excluding the category corresponding to the item x in the item information table 101A from the related category set Φ [x], only a category having a relatively large unexpectedness may be included in the recommendation result. Conversely, if there is a possibility that the user will feel uncomfortable because the obvious category is not included in the recommendation result, it is not necessary to exclude it.

そして、関連度算出部104は、基準アイテム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、基準アイテムxのアイテム識別子を図
8に示した関連度テーブル105Bの基準アイテム識別子に対応させ、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 item 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 item identifier of the reference item x is made to correspond to the reference item identifier of the related degree table 105B shown in FIG. 8, and each category identifier of the related category set Φ [x] is used as the related category identifier of the related degree table 105B. Record in correspondence.

ステップS560において、関連度算出部104は、他の基準アイテムを選択可能か判
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
ないアイテムが存在する場合に「Yes」と判定し、未処理のアイテムが存在しない場合
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 S560, the relevance calculation unit 104 determines whether another reference item can be selected. In the recommendation standard set K1 created in step S510, it is determined as “Yes” when there is an item that has not been processed yet, and “No” is determined when there is no unprocessed item. 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S51
0で作成された推薦基準集合K1の基準識別子それぞれに対応し、「アイテム−アイテム
推薦形式」および「アイテム−カテゴリ推薦形式」に対応する関連集合が格納される。
<カテゴリ−アイテム/カテゴリ推薦形式の関連集合作成処理>
As a result, the relevance degree tables 105A and 105B of the related set storage unit 105 include step S51.
Corresponding sets corresponding to the “item-item recommendation format” and “item-category recommendation format” are stored corresponding to the respective reference identifiers of the recommendation reference set K1 created at 0.
<Category-Item / Category Recommendation Format Related Set Creation Processing>

「カテゴリ−アイテム推薦形式」および「カテゴリ−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S410)について図16のフローチャートを参照して説明す
る。
The related set creation processing (step S410) corresponding to “category-item recommendation format” and “category-category recommendation format” will be described with reference to the flowchart of FIG.

ステップS600において、関連度算出部104は、まずステップS500と同様に利
用履歴読み出し処理を行なう。ステップS500で読み出された利用履歴をそのまま使用
してもよいし、別の条件で利用履歴を読み出してもよい。そして、アイテム情報テーブル
101Aを参照しながら、読み出された利用履歴に含まれるアイテム識別子に対応するカ
テゴリ識別子を特定し、特定されたカテゴリ識別子の集合であるカテゴリ集合ρを作成す
る。なお、図5(d)に示したような、ユーザ識別子とカテゴリ識別子とを直接対応させ
たカテゴリ利用履歴テーブル102Bを利用履歴格納部102に格納している場合は、ア
イテム情報テーブル101Aを参照する必要がないため、効率よく処理を行なうことがで
きる。
In step S600, the degree-of-association calculation unit 104 first performs a use history reading process as in step S500. The usage history read in step S500 may be used as it is, or the usage history may be read under different conditions. Then, while referring to the item information table 101A, the category identifier corresponding to the item identifier included in the read usage history is specified, and a category set ρ that is a set of the specified category identifiers is created. When the category usage history table 102B in which the user identifier and the category identifier are directly associated as shown in FIG. 5D is stored in the usage history storage unit 102, the item information table 101A is referred to. Since there is no need, processing can be performed efficiently.

ステップS610において、関連度算出部104は、推薦基準集合K2を作成する。第
2のタイミングで推薦情報を作成する場合には、推薦リクエストに含まれるカテゴリ識別
子(リクエスト基準識別子)が含まれていれば、それを推薦基準集合K2に入れる。推薦
リクエストにカテゴリ識別子ではなくアイテム識別子が含まれている場合は、推薦基準集
合K2には何も入れず、空集合とする。
In step S610, the relevance calculation unit 104 creates a recommendation reference set K2. When the recommendation information is created at the second timing, if the category identifier (request criterion identifier) included in the recommendation request is included, it is included in the recommendation criterion set K2. If the recommendation request includes an item identifier instead of a category identifier, nothing is entered in the recommendation reference set K2, and an empty set is set.

また、第3のタイミング推薦情報を作成する場合には、アイテム情報テーブル101A
を参照しながら、利用リクエストに含まれる利用基準アイテム識別子に対応するカテゴリ
識別子を特定し、これを推薦基準集合K2に入れる。
When creating the third timing recommendation information, the item information table 101A
, The category identifier corresponding to the usage criterion item identifier included in the usage request is specified, and this is entered into the recommendation criterion set K2.

第2のタイミングの場合、推薦基準集合K2には、通常は1つのカテゴリ識別子が含ま
れるが、複数のカテゴリ識別子識別子が含まれていてもよい。第1のタイミングで推薦情
報を作成する場合は、ステップS600で作成されたカテゴリ集合ρを推薦基準集合K2
とする。なお、ここで作成された推薦基準集合K2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 the case of the second timing, the recommendation reference set K2 normally includes one category identifier, but may include a plurality of category identifier identifiers. When the recommendation information is created at the first timing, the category set ρ created in step S600 is used as the recommendation reference set K2.
And Note that the recommended reference set K2 created here includes the information selection unit 107 and the control unit 110.
It can refer from other processing parts.

ステップS620において、関連度算出部104は、ステップS610で作成された推
薦基準集合K2の中から未処理のカテゴリを1つ選択する。この処理対象となるカテゴリ
を基準カテゴリpとする。
In step S620, the relevance calculation unit 104 selects one unprocessed category from the recommendation reference set K2 created in step S610. The category to be processed is set as a reference category p.

ステップS630において、関連度算出部104は、ステップS600で読み出された
利用履歴を用いて、基準カテゴリpと、カテゴリ集合ρに属する他カテゴリq(q∈ρ、
p≠q)との関連度を算出する。ステップS530におけるxをpに対応させ、yをqに
対応させ、アイテムごとの利用回数やユーザ数をカテゴリごとの利用回数やユーザ数に置
き換えることで、ステップS530と同様に、種々の算出方法を用いることができる。ま
た、ユーザのアイテムに対する評価値が得られる場合は、アイテム情報テーブル101A
を参照しながら、そのアイテムに対応するカテゴリを特定し、カテゴリごとに評価値の平
均値を算出して用いればよい。
In step S630, the relevance calculation unit 104 uses the usage history read in step S600, and the reference category p and another category q (qερ,
The degree of association with p ≠ q) is calculated. As in step S530, various calculation methods can be used by replacing x in step S530 with p, y with q, and replacing the number of uses and the number of users for each item with the number of uses and the number of users for each category. Can be used. When an evaluation value for the user's item is obtained, the item information table 101A
The category corresponding to the item is specified while referring to, and the average value of the evaluation values may be calculated and used for each category.

ステップS640において、関連度算出部104は、基準カテゴリpに関する関連カテ
ゴリ集合Π[p]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Π[
p]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。ステップS5
40におけるアイテムをカテゴリに置き換えて同様の処理を行なえばよく、ステップS5
40で説明した第1または第2の方法により、関連カテゴリ集合Π[p]を作成し、基準
カテゴリpを図8に示した関連度テーブル105Dの基準カテゴリ識別子に対応させ、関
連カテゴリ集合Π[p]の各カテゴリ識別子を関連度テーブル105Dの関連カテゴリ識
別子に対応させて記録する。
In step S <b> 640, the relevance calculation unit 104 creates a related category set Π [p] related to the reference category p and stores it in the related set storage unit 105. Related category set Π [
p] is a related set in which all related identifiers are category identifiers. Step S5
A similar process may be performed by replacing the item in 40 with the category, and step S5.
The related category set Π [p] is created by the first or second method described in 40, the reference category p is made to correspond to the reference category identifier of the related degree table 105D shown in FIG. p], each category identifier is recorded in association with the related category identifier in the relevance degree table 105D.

ステップS650において、関連度算出部104は、基準カテゴリpに関する関連アイ
テム集合Δ[p]を作成し、関連集合格納部105に格納させる。関連度算出部104は
、アイテム情報テーブル101Aを参照しながら、ステップS600で読み出した利用履
歴と、ステップS640で作成された関連カテゴリ集合Π[p]とを用いて、関連アイテ
ム集合Δ[p]を作成する。
In step S650, the relevance calculation unit 104 creates a related item set Δ [p] related to the reference category p and stores it in the related set storage unit 105. The degree-of-relevance calculation unit 104 refers to the item information table 101A, uses the usage history read in step S600 and the related category set Π [p] created in step S640, and uses the related item set Δ [p]. Create

関連アイテム集合Δ[p]作成の第1の方法では、関連カテゴリ集合Π[p]の各要素
に対応するアイテム識別子をすべて特定し、特定されたアイテム識別子ごとの要素数をカ
ウントし、この要素数をカテゴリpとアイテムとの関連度とする。そして、この要素数が
所定数以上のアイテム識別子を関連アイテム集合Δ[p]に入れる。なお、この所定数を
「1」として、特定されたアイテム識別子をすべて関連アイテム集合Δ[p]に入れても
よい。
In the first method of creating the related item set Δ [p], all the item identifiers corresponding to each element of the related category set Π [p] are specified, the number of elements for each specified item identifier is counted, and this element Let the number be the degree of association between the category p and the item. Then, an item identifier having the number of elements equal to or larger than a predetermined number is put into the related item set Δ [p]. Note that this predetermined number may be “1”, and all the specified item identifiers may be placed in the related item set Δ [p].

関連アイテム集合Δ[p]作成の第2の方法では、関連カテゴリ集合Π[p]の各要素
に対応するアイテム識別子をすべて特定し、特定されたアイテム識別子ごとに、関連カテ
ゴリ集合Π[p]の各要素に対応する関連度の合計値、あるいは関連度をアイテム識別子
の数で割った値の合計値を算出し、この合計値を基準カテゴリとアイテムとの関連度とす
る。例えば、関連カテゴリ集合に、AとBの2つの要素があり、各々の関連度が「1.0
」と「0.9」であり、要素Aはアイテム1に対応し、要素Bはアイテム1、アイテム2
、アイテム3に対応する場合、基準カテゴリとアイテム1との関連度を「1.0+0.9
=1.9」として算出してもよいし、「1.0+0.9÷3=1.3」として算出しても
よい。
In the second method of creating the related item set Δ [p], all item identifiers corresponding to each element of the related category set Π [p] are specified, and for each specified item identifier, the related category set Π [p] The total value of the relevance level corresponding to each element or the total value of values obtained by dividing the relevance level by the number of item identifiers is calculated, and this total value is set as the relevance level between the reference category and the item. For example, there are two elements A and B in the related category set, and the degree of relevance of each is “1.0”.
And “0.9”, element A corresponds to item 1, element B corresponds to item 1, item 2
, In the case of item 3, the relevance between the reference category and item 1 is “1.0 + 0.9.
= 1.9 "or" 1.0 + 0.9 ÷ 3 = 1.3 ".

そして、この合計値が所定値以上のアイテム識別子を選出して、関連アイテム集合Δ[
p]に入れる。なお、この所定値を十分小さな値にして、特定されたアイテム識別子をす
べて関連アイテム集合Δ[p]に入れてもよい。また、合計値の大きい順に所定数を越え
ないアイテム識別子を選出し、関連アイテム集合Δ[p]に入れてもよい。なお、アイテ
ム情報テーブル101Aにおいて、カテゴリpに対応するアイテムを、関連アイテム集合
Δ[p]から除外してもよいし、除外しなくてもよい。
Then, an item identifier whose total value is equal to or greater than a predetermined value is selected, and the related item set Δ [
p]. Note that this predetermined value may be set to a sufficiently small value, and all the specified item identifiers may be put in the related item set Δ [p]. In addition, item identifiers that do not exceed a predetermined number in descending order of the total value may be selected and placed in the related item set Δ [p]. In the item information table 101A, the item corresponding to the category p may or may not be excluded from the related item set Δ [p].

そして、関連度算出部104は、基準カテゴリpのカテゴリ識別子と、関連アイテム集
合Δ[p]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に
格納する。具体的には、基準カテゴリpのカテゴリ識別子を図8に示した関連度テーブル
105Cの基準カテゴリ識別子に対応させ、関連アイテム集合Δ[p]の各アイテム識別
子を関連度テーブル105Dの関連アイテム識別子に対応させて記録する。
Then, the relevance calculation unit 104 stores the category identifier of the reference category p, each item identifier of the related item set Δ [p], and the relevance thereof in the related set storage unit 105 in association with each other. Specifically, the category identifier of the reference category p is made to correspond to the reference category identifier of the related degree table 105C shown in FIG. 8, and each item identifier of the related item set Δ [p] is used as the related item identifier of the related degree table 105D. Record in correspondence.

ステップS660において、関連度算出部104は、他の基準カテゴリを選択可能か判
定する。ステップS610で作成された推薦基準集合K2の中で、まだ処理を行なってい
ないカテゴリが存在する場合に「Yes」と判定し、未処理のカテゴリが存在しない場合
は、「No」と判定する。「Yes」と判定した場合は、ステップ620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 S660, the relevance calculation unit 104 determines whether another reference category can be selected. In the recommendation standard set K2 created in step S610, it is determined as “Yes” when there is a category that has not been processed yet, and “No” is determined when there is no unprocessed category. When it determines with "Yes", it returns to step 620 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105C、Dには、には、ステップ
S610で作成された推薦基準集合の基準識別子それぞれに対応し、「カテゴリ−アイテ
ム推薦形式」および「カテゴリ−カテゴリ推薦形式」に対応する関連集合が格納される。
<アイテム−アイテム/カテゴリ推薦形式の関連集合作成処理の変形例>
As a result, the relevance tables 105C and D of the related set storage unit 105 include “category-item recommendation format” and “category-category” corresponding to the reference identifiers of the recommended reference set created in step S610. A related set corresponding to “recommended form” is stored.
<Modification of item-item / category recommendation type related set creation processing>

「アイテム−アイテム推薦形式」および「アイテム−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)の変形例について図17のフローチャートを参照し
て説明する。この方法は、利用履歴格納部102に格納された利用履歴を用いる代わりに
、アイテム情報テーブル101Aのデータを用いる。すなわち、この方法を用いる場合は
、アイテム提供サーバ20の利用リクエスト中継処理(ステップS210)、情報選択装
置10の利用履歴情報格納処理(ステップS220)、および利用履歴格納部102を省
略することができる。ただし、アイテム属性格納部101のアイテム情報テーブル101
Aにおいて、なるべく多くのアイテムが複数のカテゴリに対応していることが望ましい。
A modified example of the related set creation process (step S400) corresponding to “item-item recommendation format” and “item-category recommendation format” will be described with reference to the flowchart of FIG. This method uses the data of the item information table 101A instead of using the usage history stored in the usage history storage unit 102. That is, when this method is used, the use request relay process (step S210) of the item providing server 20, the use history information storage process (step S220) of the information selection device 10, and the use history storage unit 102 can be omitted. . However, the item information table 101 of the item attribute storage unit 101
In A, it is desirable that as many items as possible correspond to a plurality of categories.

まず、ステップS710において、関連度算出部104は、推薦基準集合K1を作成す
る。第2のタイミングで推薦情報を作成する場合には、推薦リクエストにアイテム識別子
(リクエスト基準識別子)が含まれていれば、それを推薦基準集合K1に入れる。推薦リ
クエストにアイテム識別子ではなくカテゴリ識別子が含まれている場合は、推薦基準集合
K1には何も入れず、空集合とする。推薦リクエストには、通常は高々1つのアイテム識
別子が含まれているが、複数のアイテム識別子が含まれていれば、それらをすべて推薦基
準集合K1に入れる。第1のタイミングで推薦情報を作成する場合は、アイテム情報テー
ブル101Aに記録されているすべてのアイテム(アイテム識別子)の集合Λを推薦基準
集合K1とする。
First, in step S710, the relevance calculation unit 104 creates a recommendation reference set K1. When creating recommendation information at the second timing, if an item identifier (request criterion identifier) is included in the recommendation request, it is included in the recommendation criterion set K1. If the recommendation request includes a category identifier instead of an item identifier, nothing is entered in the recommendation reference set K1, and an empty set is set. The recommendation request usually includes at most one item identifier, but if a plurality of item identifiers are included, they are all included in the recommendation reference set K1. When creating recommendation information at the first timing, a set Λ of all items (item identifiers) recorded in the item information table 101A is set as a recommendation reference set K1.

ステップS720において、関連度算出部104は、ステップS710で作成された推
薦基準集合K1の中から未処理のアイテムを1つ選択する。この処理対象となるアイテム
を基準アイテムxとする。
In step S720, the relevance calculation unit 104 selects one unprocessed item from the recommendation reference set K1 created in step S710. The item to be processed is set as a reference item x.

ステップS730において、関連度算出部104は、基準アイテムxと、アイテム集合
Λに属する他アイテムy(y∈Λ、x≠y)との関連度を算出する。具体的には、アイテ
ム情報テーブル101Aを参照しながら、基準アイテムxとアイテムyとに共通するカテ
ゴリの数|H[x]∩H[y]|を算出し、これを関連度とすることができる。また、ア
イテムxとアイテムyの少なくとも一方に対応するカテゴリの数を|H[x]∪H[y]
|としたとき、[数4]に示すように、ジャカード(Jaccard)係数を用いてアイ
テムxとアイテムyの関連度W[x][y]を算出することができる。
In step S730, the degree-of-relevance calculation unit 104 calculates the degree of association between the reference item x and another item y (yεΛ, x ≠ y) belonging to the item set Λ. Specifically, referring to the item information table 101A, the number of categories | H [x] ∩H [y] | common to the reference item x and the item y is calculated and used as the relevance level. it can. Also, the number of categories corresponding to at least one of item x and item y is set to | H [x] ∪H [y].
When |, as shown in [Expression 4], the relevance W [x] [y] between the item x and the item y can be calculated using a Jacquard coefficient.

また、これ以外にも、2つのアイテム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。なお、アイテムの価格情報をアイテム情報テーブル101Aに記録し
、アイテムxとアイテムyの価格情報の差を反映させて関連度を算出してもよい。
In addition, any method may be used as long as it is an index representing the similarity between two items. Note that item price information may be recorded in the item information table 101A, and the degree of association may be calculated by reflecting the difference between the price information of item x and item y.

ステップS740において、関連度算出部104は、基準アイテム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。ステップS540と同
様な方法を用いて、関連アイテム集合Ω[x]を作成すればよい。
In step S <b> 740, the relevance calculation unit 104 creates a related item set Ω [x] related to the reference item x and stores it in the related set storage unit 105. The related item set Ω [x] may be created using the same method as in step S540.

ステップS750において、関連度算出部104は、基準アイテム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。ステップS550と同
様な方法を用いて、関連カテゴリ集合Φ[x]を作成すればよい。
In step S <b> 750, the relevance calculation unit 104 creates a related category set Φ [x] related to the reference item x and stores it in the related set storage unit 105. The related category set Φ [x] may be created using the same method as in step S550.

ステップS760において、関連度算出部104は、別の基準アイテムを選択可能か判
定する。ステップS710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
ないアイテムが存在する場合に「Yes」と判定し、未処理のアイテムが存在しない場合
は、「No」と判定する。「Yes」と判定した場合は、ステップS720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。
<カテゴリ−アイテム/カテゴリ推薦形式の関連集合作成処理の変形例>
In step S760, the relevance calculation unit 104 determines whether another reference item can be selected. In the recommendation standard set K1 created in step S710, it is determined as “Yes” when there is an item that has not been processed yet, and “No” is determined when there is no unprocessed item. When it determines with "Yes", it returns to step S720 and repeats a process, and when it determines with "No", an association degree calculation process is complete | finished.
<Modification of Category-Item / Category Recommendation Format Related Set Creation Processing>

次に、「カテゴリ−アイテム推薦形式」および「カテゴリ−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S410)の変形例について図18のフローチャートを
参照して説明する。この方法は、利用履歴格納部102に格納された利用履歴を用いる代
わりに、アイテム情報テーブル101Aのデータを用いる。すなわち、この方法を用いる
場合は、アイテム提供サーバ20の利用リクエスト中継処理(ステップS210)、情報
選択装置10の利用履歴情報格納処理(ステップS220)、および利用履歴格納部10
2を省略することができる。ただし、アイテム属性格納部101のアイテム情報テーブル
101Aにおいて、なるべく多くのアイテムが複数のカテゴリに対応していることが望ま
しい。
Next, a modified example of the related set creation processing (step S410) corresponding to “category-item recommendation format” and “category-category recommendation format” will be described with reference to the flowchart of FIG. This method uses the data of the item information table 101A instead of using the usage history stored in the usage history storage unit 102. That is, when this method is used, the usage request relay process of the item providing server 20 (step S210), the usage history information storage process of the information selection device 10 (step S220), and the usage history storage unit 10
2 can be omitted. However, it is desirable that as many items as possible correspond to a plurality of categories in the item information table 101A of the item attribute storage unit 101.

まず、ステップS810において、関連度算出部104は、推薦基準集合K2を作成す
る。第2のタイミングで推薦情報を作成する場合には、推薦リクエストに含まれるカテゴ
リ識別子(リクエスト基準識別子)が含まれていれば、それを推薦基準集合K2に入れる
。推薦リクエストにカテゴリ識別子ではなくアイテム識別子が含まれている場合は、推薦
基準集合K2には何も入れず、空集合とする。推薦リクエストには、通常は高々1つのカ
テゴリ識別子が含まれるが、複数のカテゴリ識別子識別子が含まれていてもよい。第1の
タイミングで推薦情報を作成する場合は、アイテム情報テーブル101Aに格納されてい
るすべてのカテゴリ(カテゴリ識別子)の集合μを推薦基準集合K2とする。
First, in step S810, the relevance calculation unit 104 creates a recommendation reference set K2. When the recommendation information is created at the second timing, if the category identifier (request criterion identifier) included in the recommendation request is included, it is included in the recommendation criterion set K2. If the recommendation request includes an item identifier instead of a category identifier, nothing is entered in the recommendation reference set K2, and an empty set is set. The recommendation request usually includes at most one category identifier, but may include a plurality of category identifier identifiers. When creating recommendation information at the first timing, a set μ of all categories (category identifiers) stored in the item information table 101A is set as a recommendation reference set K2.

ステップS820において、関連度算出部104は、ステップS810で作成された推
薦基準集合K2の中から未処理のカテゴリを1つ選択する。この処理対象となるカテゴリ
を基準カテゴリpとする。
In step S820, the relevance calculation unit 104 selects one unprocessed category from the recommendation criterion set K2 created in step S810. The category to be processed is set as a reference category p.

次に、ステップS830において、関連度算出部104は、基準カテゴリpと、カテゴ
リ集合μに属する他カテゴリq(q∈μ、p≠q)との関連度を算出する。具体的には、
アイテム情報テーブル101Aを参照しながら、基準カテゴリpおよびカテゴリqに共通
に対応するアイテムの数|J[p]∩J[q]|を算出し、これを関連度とすることがで
きる。また、基準カテゴリpとカテゴリqとの少なくとも一方に対応するアイテムの数を
|J[p]∪J[q]|としたとき、[数5]に示すように、ジャカード(Jaccar
d)係数を用いて基準カテゴリpとカテゴリqの関連度W[p][q]を算出することが
できる。また、これ以外にも、2つのカテゴリ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。
Next, in step S830, the relevance calculation unit 104 calculates the relevance between the reference category p and another category q (qεμ, p ≠ q) belonging to the category set μ. In particular,
While referring to the item information table 101A, the number of items | J [p] | J [q] | corresponding to the standard category p and the category q in common can be calculated, and this can be used as the relevance. When the number of items corresponding to at least one of the reference category p and the category q is | J [p] ∪J [q] |, as shown in [Equation 5], the jacquard (Jaccar
d) The degree of association W [p] [q] between the reference category p and the category q can be calculated using the coefficient. In addition, any method may be used as long as it is an index representing the similarity between two categories.

ステップS840において、関連度算出部104は、基準カテゴリpに関する関連カテ
ゴリ集合Π[p]を作成し、関連集合格納部105に格納させる。ステップS640と同
様な方法を用いて、関連カテゴリ集合Π[p]を作成すればよい。
In step S840, the relevance calculation unit 104 creates a related category set Π [p] related to the reference category p and stores the related category set Π [p] in the related set storage unit 105. The related category set Π [p] may be created using the same method as in step S640.

ステップS850において、関連度算出部104は、基準カテゴリpに関する関連アイ
テム集合Δ[p]を作成し、関連集合格納部105に格納させる。ステップS650と同
様な方法を用いて、関連アイテム集合Δ[p]を作成すればよい。
In step S850, the degree-of-relevance calculation unit 104 creates a related item set Δ [p] related to the reference category p and stores it in the related set storage unit 105. The related item set Δ [p] may be created using the same method as in step S650.

ステップS860において、関連度算出部104は、他の基準カテゴリを選択可能か判
定する。ステップS810で作成された推薦基準集合K2の中で、まだ処理を行なってい
ないカテゴリが存在する場合に「Yes」と判定し、未処理のカテゴリが存在しない場合
は、「No」と判定する。「Yes」と判定した場合は、ステップ820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 S860, the relevance calculation unit 104 determines whether another reference category can be selected. In the recommendation standard set K2 created in step S810, it is determined as “Yes” when there is a category that has not been processed yet, and “No” is determined when there is no unprocessed category. When it determines with "Yes", it returns to step 820 and repeats a process, and when it determines with "No", an association degree calculation process is complete | finished.

なお、上述したそれぞれの関連度算出工程において、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。
<情報選択処理>
In each of the above-described relevance level calculation steps, normalization processing may be performed so that the maximum value or total value of the relevance levels becomes a predetermined value (for example, “1”).
<Information selection process>

ステップS420における情報選択処理を図19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およびS410により関連集合格納部105に格納された関連度テーブル1
05A〜Dの基準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10
3の価格情報テーブル103A、Bを参照しながら、基準識別子ごとに関連識別子を選択
する。
The information selection process in step S420 will be described in detail with reference to the flowchart of FIG. In the information selection process, the information selection unit 107 that receives an instruction from the control unit 110 receives the relevance table 1 stored in the related set storage unit 105 in steps S400 and S410.
The reference identifiers 05A to D and the related set (related identifier) are read out, and the price information storage unit 10
The related identifier is selected for each reference identifier while referring to the price information tables 103A and 103B.

具体的には、まずステップS900において、情報選択部107は、関連集合格納部1
05の関連度テーブル105A〜Dから未処理の基準識別子を選択する。以下ではこれを
基準識別子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, in step S900, the information selection unit 107 first determines that the related set storage unit 1
An unprocessed reference identifier is selected from the association degree tables 105A to 105D of 05. Hereinafter, this is referred to as a reference identifier i, and a related set corresponding to this is referred to as Z [i]. Also, the related set Z [i]
Assume that W [i] [j] is the degree of association of the association identifier j, which is an element of X, and X [j] is the price information.

情報選択部107は、ステップS910において、基準識別子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 process related to the reference identifier i.
In step S920, 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, the initial value is "
If it is “20”, an item (category) 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〜D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. It is a threshold value relating to the degree of association of the tables 105A-D. 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、基準識別子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、かつ基準識別子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 a selected set Y [i] [m corresponding to the reference identifier i and the variable m. ] Is created. Specifically, first, for a related identifier that is an element of the related set Z [i] and is not included in any selected set related to the reference identifier i, “relationship W [i] [j] is related”. Candidate identifiers that satisfy the relevance condition that is “threshold θ [m] or more” and that satisfy the price information condition that “price information is price threshold η [m] or more” are included in the m-th selected set Extract as That is, “W [i] [j] ≧ θ [
m] ∩X [j] ≧ η [m] ”is extracted. Where “∩” is AND
Indicates conditions. 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 selected as set Y [i] [
m], and if the relation identifier satisfying the condition is Nz or more, the top Nz items in descending order of the degree of association or in order of price information may be placed 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、第2のタイミングで推薦リクエストを1回受信するごとに推薦情報を作成する場
合において、その推薦リクエストに利用主体識別子が含まれていれば、利用履歴格納部1
02の利用履歴テーブル102A、Bを参照しながら、その利用主体識別子が既に利用し
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 the case where recommendation information is created every time a recommendation request is received once at the second timing, if the user request identifier is included in the recommendation request, the usage history storage unit 1
Referring to the usage history tables 102A and 102B of 02, identify the items and categories already used by the use subject identifier, and exclude them (perform used exclusion processing).
A selection 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 selecting unit 107 selects the selected set Y [i] from the value of the variable Nz.
The number of elements of [m] is subtracted to obtain a new value of the variable Nz. For example, the value of the variable Nz is “20”.
When the number of elements of the selected set Y [i] [1] is “8”, the difference “20−8 = 12
Is a new value of the variable Nz.

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 selection unit 107 determines the loop variable m indicating the order of the selected set.
The value is incremented (the value is increased by “1”) and updated.

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 determines that the related threshold value θ [
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 set to be 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 may be changed according to m. 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 determines the price threshold value η corresponding to the variable m.
Set [m]. Here, η [m−1]> η [m] is set. For example, m
When = 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] from the previous price threshold (Dη [m] = η [m−1] −η [m
]) May be a constant value regardless of m, or may be changed according to m. 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、基準識別子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、基準識別子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、基準識別子
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 applies all elements (related identifiers) included in Y [i] [n] (n = 1 to Na [i]) that are all selected sets corresponding to the reference identifier i. A recommendation ranking is given to the user. Here, Na [i] is the number of selected sets corresponding to the reference identifier i, and is the value of the variable m in step 1010 after the loop processing is finished. Hereinafter, 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 reference 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 identifier belonging to the selection set Y [i] [1]
A recommendation order of 1 to Nv [i] [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 is used, and the recommendation order is higher (the number is lower) as the item time information is newer.
May be. In the second method, the same applies when sorting is performed for each selected set. Also,
A comprehensive index may be calculated using the degree of association, price information, and item time information, and sort processing may be performed using the total 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、基準識別子iと、選択集合Y[i][n](n=1〜N
a[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 reference identifier i and the selected set Y [i] [n] (n = 1 to N).
The related identifier belonging to a [i]) and the recommendation order created in step S1010 are associated with each other and stored in the recommendation information storage unit 108 in the format shown in FIGS.

ステップS1030において、情報選択部107は、未処理の別の基準識別子が選択可
能か判定する。関連集合格納部105の関連度テーブル105A〜Dに、未処理の別の基
準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
の基準識別子のいずれかを選択して新たな基準識別子iとし、以降の処理を繰り返す。未
処理の別の基準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 reference identifier can be selected. If another unprocessed reference identifier exists in the association degree tables 105A to 105D of the related set storage unit 105 and can be selected (Yes), the process returns to step S900 to select one of the unprocessed reference identifiers. Then, a new reference identifier i is set and the subsequent processing is repeated. If another unprocessed reference identifier does not exist (No), the information selection process ends.

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。
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.

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。
By the method explained in detail above, items with high relevance and high price information (
Category), that is, an item (category) most effective in increasing sales of the item providing service can be preferentially included in the recommendation information. 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〜Dに、関連度が大きいほど順位が高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S95
0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 association degree tables 105A to 105D of the association set storage unit 105, association ranks in which the rank increases as the association degree increases are stored. In step S930, a threshold value related to the related rank is set, and in step S95.
At 0, an association identifier may be specified in which the association rank is less than or equal to a threshold related to the association rank and the price information is greater than or equal to the price threshold.

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、基準識別子の価格情報に応じて、関連しきい値θ[m]および価格しきい値η[
m]の内の少なくとも1つを設定するようにしてもよい。この場合、情報選択部107は
、価格情報格納部103の価格情報テーブル103A、Bから基準識別子の価格情報を取
得する。
Further, according to the price information of the reference identifier, the related threshold value θ [m] and the price threshold value η [
m] may be set. In this case, the information selection unit 107 acquires price information of the reference identifier from the price information tables 103A and 103B of the price information storage unit 103.

例えば、ステップS940において、基準識別子の価格情報が大きいほど、価格しきい
値η[m]の初期値である価格しきい値η[1]を大きな値とすればよい。また、ステッ
プS1000において、基準識別子の価格情報が大きいほど、Dη[m]を小さくして、
m番目の価格しきい値η[m]が大きな値となるようにしてもよい。このようにすること
で、より高いアイテム(カテゴリ)が推薦情報に入りやすくなる。また、例えば、ステッ
プS930において、基準識別子の価格情報が大きいほど、関連しきい値θ[m]の初期
値である関連しきい値θ[1]を小さな値にしてもよい。また、ステップS990におい
て、基準識別子の価格情報が大きいほど、差分Dθ[m]を大きくして、m番目の関連し
きい値θ[m]が小さな値となるようにしてもよい。このようにすることで、関連度が低
い場合であっても価格の高いアイテム(カテゴリ)が推薦情報に入りやすくなる。
For example, in step S940, the price threshold η [1], which is the initial value of the price threshold η [m], may be set to a larger value as the price information of the reference identifier is larger. In step S1000, the larger the price information of the reference identifier is, the smaller Dη [m] is.
The mth price threshold value η [m] may be a large value. By doing in this way, a higher item (category) becomes easy to enter recommendation information. For example, in step S930, the related threshold value θ [1], which is the initial value of the related threshold value θ [m], may be set to a smaller value as the price information of the reference identifier is larger. In step S990, the larger the price information of the reference identifier, the larger the difference Dθ [m] may be set so that the mth related threshold value θ [m] becomes a smaller value. By doing in this way, even if the degree of relevance is low, an item (category) with a high price can easily enter the recommendation information.

基準アイテム(カテゴリ)の価格が高い場合には、推薦情報に価格の高いアイテム(カ
テゴリ)が多く入っていても、ユーザに不自然な印象を与える可能性が低いといえる。ま
た基準アイテム(カテゴリ)の価格が高い場合には、基準アイテム(カテゴリ)の価格が
低い場合に比べて、関連度が低く価格が高いという条件がユーザの購買意欲の減少につな
がるリスクは低い。従って、このような方法を用いることにより、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。
以上、情報選択処理について説明した。
When the price of the reference item (category) is high, it can be said that the possibility of giving an unnatural impression to the user is low even if many items (category) with high prices are included in the recommendation information. In addition, when the price of the reference item (category) is high, the risk that the condition that the relevance level is low and the price is high is lower than the case where the price of the reference item (category) is low. Therefore, by using such a method, it is possible to recommend a high-priced item (category) while reducing the risk that the user's willingness to purchase decreases.
The information selection process has been described above.

次に、図20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20(a)に示すデータが格納されているものとする。基準識
別子と関連識別子は共にアイテム識別子である。本図に示すように、「ItemID−1
」の関連集合は、「ItemID−3」〜「ItemID−7」の5つのアイテムである
。また「ItemID−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. Assume that the association degree table 105A of the association set storage unit 105 stores the data shown in FIG. Both the reference identifier and the related identifier are item identifiers. As shown in this figure, “ItemID-1
”Are five items“ ItemID-3 ”to“ ItemID-7 ”. The related set of “ItemID-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20(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、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. Further, the related threshold values θ [m] are set to θ [1] = 0.60 and θ [2] = 0.50, respectively.
, Θ [3] = 0.40, and the price threshold η [m] is η [1] = 1200 yen, η [
2] = 500 yen and η [3] = 100 yen. Also, using the second method of giving recommendation ranking,
In the same selection set, recommendation ranking is given according to price information.

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20(a)か
ら明らかなように、「ItemID−1」に対応する推薦アイテムは、1位が「Item
ID−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 relevance without using price information, the recommended item corresponding to “ItemID-1” is ranked “Item” as is clear from FIG.
“ID-3”, 2nd place is “ItemID-4”, 3rd place is “ItemID-5”. These prices are “1000 yen”, “200 yen”, and “400 yen”, respectively.

一方、上述した方法で基準識別子「ItemID−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「It
emID−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 reference identifier “ItemID-1” is created by the above-described method, first, “It that matches the conditions of the related threshold value θ [1] and the price threshold value η [1]”
emID-6 "enters the first selected 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− that meets the conditions of the related threshold θ [3] and the price threshold η [3]
5 "enters the third selection set.

この結果、図20(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. 20C, the first recommendation ranking is “ItemID-6”, the second ranking is “ItemID-3”, and the third ranking is “ItemID-5”. Each price is "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、「ItemID
−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」、「40
0円」、「800円」である。
Also, if you select an item based only on the relevance without using price information, “ItemID
-2 ”, the first item is“ ItemID-4 ”and the second item is“ ItemID-4 ”
−5 ”and 3rd place are“ ItemID-7 ”. These prices are "200 yen" and "40" respectively.
0 yen "and" 800 yen ".

一方、上述した方法で基準識別子「ItemID−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「Item
ID−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 reference identifier “ItemID-2” is created by the above-described method, there is no item that satisfies the conditions of the related threshold value θ [1] and the price threshold value η [1]. Therefore, 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, “Item that meets the conditions of the related threshold θ [3] and the price threshold η [3]”
“ID-5” and “ItemID-4” are in the third selection set. In the third selected set, “ItemID-5” with larger price information has a higher recommendation rank.

この結果、図20(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. 20C, the first recommendation rank is “ItemID-7”, the second is “ItemID-5”, and the third 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、「ItemID−1」に関する推薦結果には、価格の高い「ItemID−6」
と「ItemID−3」が入るが、「ItemID−2」の推薦結果には、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、基準アイテムとの関連度が高い場合
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 result related to “ItemID-1” includes “ItemID-6” having a high price.
And “ItemID-3” are entered, but these are not included in the recommendation result of “ItemID-2”. As can be seen from this, in this embodiment, an item with a high price is recommended only when the degree of association with the reference item is high, and therefore, it is less likely to give an unnatural impression to the user, and the item with a high price. The recommendation can reduce the risk that the user's willingness to purchase will be reduced compared to 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、1つの推薦結果においても価
格が所定の範囲に制限されておらず、多様性がある。
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 is not limited to a predetermined range even in one recommendation result, and there are diversity.

また、「ItemID−1」と「ItemID−2」とで推薦アイテムの価格がかなり
異なることからも分かるように、基準アイテムの異なる複数の推薦結果の間では、さらに
価格のバリエーションが増える。このように、本実施例の方法によれば、推薦アイテムの
価格が所定の範囲(所定の価格帯)に制限されることがない。従って、従来よりも推薦結
果のバリエーションが多くなる。また、価格が所定の範囲にある推薦アイテムが少ししか
存在しない場合でも、従来技術と異なり、必要十分な数の推薦情報を提供しやすい。この
ため、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。
Further, as can be seen from the fact that the price of the recommended item is considerably different between “ItemID-1” and “ItemID-2”, the variation of the price further increases between a plurality of recommended results with different reference items. Thus, according to the method of the present embodiment, the price of the recommended item is not limited to a predetermined range (predetermined price range). Therefore, there are more variations in the recommendation results than in the past. Also, even when there are only a few recommended items whose price is in a predetermined range, unlike the conventional technique, it is easy to provide a necessary and sufficient number of recommended information. For this reason, even if it is a case where recommendation information is provided to the same user over a long period of time, the user is less tired of the recommendation information, and the recommendation information can be used continuously.

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ユーザに提供できる。
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 the present embodiment, a necessary and sufficient number of items can be narrowed down and provided to the user.

また、本実施例の方法によれば、基準アイテムに関連する比較的価格の高い関連アイテ
ムだけでなく、基準アイテムに関連する比較的価格の高いカテゴリ、基準カテゴリに関連
する比較的価格の高いアイテム、基準カテゴリに関連する比較的価格の高いカテゴリの推
薦が可能である。すなわち、多様な推薦形式でユーザに情報提供できるので、ユーザの利
便性が向上する他、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。
Further, according to the method of the present embodiment, not only the relatively expensive related item related to the reference item but also the relatively expensive category related to the reference item, the relatively expensive item related to the reference category It is possible to recommend a relatively expensive category related to the reference category. That is, since information can be provided to the user in various recommended formats, it is expected that the convenience of the user is improved and the sales of the item providing service is increased.

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〜D、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、リクエスト基準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 receives the item information table 101A, the category information table 101B, the relevance tables 105A to 105D, the item price information table 103A, the category price information table via the item providing server 20 or directly from the information selection device 10. 103B data is acquired. At this time, all data in each table may be acquired, or only necessary data such as data related to the request reference 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S420、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 S420 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 examples,
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2
0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 2
0 and the terminal device 30 can be the same as in the first embodiment.

図21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. 21 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,
An information selection 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S410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S4
20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 S410 is completed in the flowchart of the operation for creating the recommendation information illustrated in FIG. Step S4
The process corresponding to 20 is performed when the display recommendation data is created 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22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 “price factor adjustment operation” in the upper right of the screen.
This is where the button is displayed.

「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(Graphica
l User Interface)を表示させるためのボタンであり、例えば、図23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23に示す情報を、図22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 GUI (Graphica) that allows the user to input data (price factor adjustment data) necessary to adjust the influence of price information on the recommendation result.
l User Interface), for example, a screen illustrated in FIG. 23 can be displayed. Instead of moving the screen, the information shown in FIG. 23 may be included in the display screen of FIG.

図23(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. 23A 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23(b)に示す例は、図23(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. 23B 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. 23A, but the approximate lower limit of the price to be included in the recommendation result A value is specifically specified.

図23(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23に例示した画面でラジオボタンを選択した後、図22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23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. 23C 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. 23 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. 23 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、図22に示した表示画面で選択
されたアイテムまたはカテゴリの識別子(リクエスト基準識別子)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23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24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 S60b of FIG. 11, the terminal device 30 creates a URL corresponding to the related link.
Send a recommendation request to In this recommendation request, in addition to the identifier of the item or category selected on the display screen shown in FIG. 22 (request criterion identifier) and the link type information indicating whether the item is a related item link or a related category link. The price factor adjustment data designated on the screen shown in FIG. 23 is included. For example, numbers such as “1” to “5” for identifying radio buttons designated by the user among the radio buttons shown in FIG. 24 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10
9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基準識別子に対応する
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S170
b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 transmission / reception unit 10b.
The recommendation request is received via 9, display recommendation data corresponding to the request reference identifier included in the request is created and transmitted to the terminal device 30. Hereinafter, this step S170 will be described.
The process b 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S420に相当する情報選択処理(ステップS420b)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
S410の後)にステップS420b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 S420b) corresponding to step S420 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 Note that when the recommendation information is created at the second timing, step S420b and step S430 may be executed after the related set is created in step S170b (after step S410).

ステップS420b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基準識別子(リクエスト基準識別子)の集合である集合Ψを作成す
る。通常は、リクエスト基準識別子は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 S420b will be described in detail. The control unit 110b creates a set Ψ that is a set of reference identifiers (request reference identifiers) included in the recommendation request. Normally, there is one request criterion identifier and one element of 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〜D
、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19に示した第
1実施例と同様の処理を行なう。このため、図19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 includes the association degree tables 105A to 105D of the association set storage unit 105.
, And the price information storage unit 103, the same processing as in the first embodiment shown in FIG. Therefore, description will be made 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から未処理の基準
識別子を選択する。以下ではこれを基準識別子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 reference identifier from the set Ψ. Hereinafter, this is referred to as a reference identifier i, and a related set corresponding to this 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23に示した価格ファクター調整操作部において、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 in the price factor adjustment operation unit shown in FIG. 23 (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 related threshold value θ [
The initial value of m] is set to a large value so that a high-priced item is included in the recommendation information only when the degree of relevance is high.

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23に示した価格ファクター調整操作部において、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 in the price factor adjustment operation unit shown in FIG. 23 (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23(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. 23B, 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 relatively expensive information), the price threshold η [1
] Is set to a large value so that cheap information is not included in the recommendation information, it is effective for increasing the sales of the item providing service as well as meeting the user's needs.

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] is set, 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
中に未処理の別の基準識別子が存在するか判定する。未処理の別の基準識別子が存在する
場合(Yes)は、ステップS900bに戻って、未処理の基準識別子のいずれかを選択
して新たな基準識別子iとし、以降の処理を繰り返す。未処理の別の基準識別子が存在し
ない場合(No)は、情報選択処理を終了する。また、第1実施例と同様に、本実施例に
おいても基準識別子の価格情報に応じて、関連しきい値θ[m]または/および価格しき
い値η[m]を設定してもよい。以上、ステップS420b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 reference identifier exists in the set Ψ. If there is another unprocessed reference identifier (Yes), the process returns to step S900b to select one of the unprocessed reference identifiers as a new reference identifier i, and the subsequent processing is repeated. If another unprocessed reference identifier does not exist (No), the information selection process ends. Similarly to the first embodiment, in this embodiment, the related threshold value θ [m] or / and the price threshold value η [m] may be set according to the price information of the reference identifier. The step S420b has been described above.

第2実施例では、ステップS420bに続いて、図14では図示していないステップS
430を行なう。ステップS430において、制御部110bは、アイテム属性格納部1
01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、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24に示すように、「価格ファクターの調整操作」ボタンを
、例えば、画面の右上領域に表示するためのデータを含めてもよい。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。
In the second embodiment, subsequent to step S420b, step S not shown in FIG.
430 is performed. In step S430, the control unit 110b performs the item attribute storage unit 1
01, the item attribute information and the category attribute information corresponding to the related identifier related to the set Ψ stored in the recommended information storage unit 108 in step S1020b are read, the related item identifier (related category identifier), and the recommendation Display recommendation data in which the ranking and item attribute information (category attribute information) are associated with each other is created 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. In the recommended data for display, when the terminal device 30 displays the recommendation list in step S180, as shown in FIG. 24, for example, a “price factor adjustment operation” button is displayed in the upper right area of the screen. Data may be included. 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.

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25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1
30とが接続されている。
FIG. 25 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,
The information selection unit 107c, the recommendation information storage unit 108, the transmission / reception unit 109, the control unit 110c, the usage price information calculation unit 111, and the usage price information storage unit 112 are configured.
The information selection device 10 includes a display device 120 for displaying information necessary for the administrator of the information selection device 10 and an input device 1 such as a keyboard and a mouse for the administrator to operate.
30 is connected.

すなわち、第3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 10b according to 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 according to the first embodiment, and operates the information selection unit 107 and the control unit 110. 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S410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S420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 S410 in the flowchart of FIG. 14, and the recommendation information creation operation is ended when step S415 is completed. A process corresponding to step S420 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。
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 an item used by the user, for each user while referring to the usage history storage unit 102.

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11
1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, the usage price information calculation unit 11
1 shall calculate 1 or more values among the 1st-6th utilization price information shown below.

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易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 is large, it can be divided by a predetermined value to make it easy to handle, or including this first price level value,
Normalization may be performed so that the maximum value of each usage price information described below is “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1
03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. The price information storage unit 1
With reference to 03, the distribution of the price of the identified item is obtained, its representative value is calculated, and is set as the second price level value corresponding to the user entity identifier. Typical values include average, median,
The maximum frequency, quartile value, maximum value, minimum value, etc. can be used. Further, 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. This third price level value is a value that uses the total price of the items used by the user.
One day, one week, one month, etc. may be used. 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、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.

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. First
When calculating the price variance value, the usage price information calculation unit 111 identifies an item used by a certain user identifier (a certain user) while referring to the read usage history. And
With reference to the price information storage unit 103, the distribution of the price of the identified item is obtained, a value indicating the degree of variation is calculated, and the first price variance value corresponding to the user entity identifier is obtained. 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. In particular,
When calculating the second price variance 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, 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、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. 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6]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。
For example, assuming that the usage history information read from the usage history storage unit 102 by the usage price information calculation unit 111 includes Nu usage subject identifiers, the total item price Ps [u] (u = 1 to Nu), and an average value Pa and standard deviation Pb of Ps [u] are calculated. Then, the standard score S [u] of the user u, the deviation value, or the like can be calculated according to [Equation 6] and used as sixth usage price information that is information corresponding to the first usage price information.

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1
11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. And the usage price information calculation part 1
11 specifies the item classification of the item used by the user while referring to the item classification information, and calculates usage price information for each item classification. 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26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26(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. 26 (a) shows a usage price information table 112A that 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26(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1
12B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。Np
1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. 26B shows a usage price information table 1 which is a storage format when using item classifications.
12B is shown. Np1 usage price information corresponding to item category 1 and Np2 usage price information corresponding to item category 2 are stored. Here, Np1 ≠ Np2,
A different number of usage price information may be calculated and stored for each item category. Np
1 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。第3実施例の推薦リクエストには、利用主体識別子を必ず含めるも
のとする。
In step S160c, the terminal device 30 transmits a recommendation request to the URL corresponding to the related link. The recommendation request in the third embodiment always includes the user entity identifier.

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10
9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基準識別子に対応する
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 performs the transmission / reception unit 10.
The recommendation request is received via 9, display recommendation data corresponding to the request reference identifier included in the request is created and transmitted to the terminal device 30.

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S420cの後に、図示しないステップS430を実行する。また、ステップ
S420cの全体の流れは、第2実施例のステップS420bと同様であり、リクエスト
基準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。
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 S420c. The overall flow of step S420c is the same as step S420b of the second embodiment, and processing is performed on the set Ψ that is a set of request reference identifiers. However, processing steps different from those of the second embodiment are performed. This will be described in detail below.

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26(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 L [u
] <Δ5, greater than standard θ1, and if δ5 ≦ L [u] <δ6, then standard θ2,
If δ6 ≦ L [u], θ3 smaller than the standard is selected as the 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. Since 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,
The acceptability of items (categories) with low relevance and high prices is considered to be particularly 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1
12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 usage price information storage unit 1
12, this initial value is changed according to the usage price information corresponding to the usage subject identifier included in the recommendation request.

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 L [u
] <Δ7, smaller than standard η1, and if δ7 ≦ L [u] <δ8, standard η2,
If δ8 ≦ L [u], η3 larger than the standard is selected as the initial value.

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. In this way, the price level L [u
], That is, users with high purchasing ability and users who frequently use high-priced items can be put into recommendation information, which is effective for increasing sales of the item providing service. 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) relating to the price variance value V [u] are prepared, and V [u
] <Ε7 if smaller than standard, and if ε7 ≦ V [u] <ε8, standard η2,
If ε8 ≦ V [u], η3 larger than the standard is selected as the initial value.

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<δ1
0)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, the price level L [u] is a threshold value δ10 (where δ9 <δ1).
In the case of 0) or more, even if the degree of relevance is low and the price is high, there is a possibility of being accepted by the user, so the difference Dθ [m] may be made 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 uses the price variance value V [
It can be said that the related threshold value for creating the next selected set is set using a rule that the related threshold value θ [m] increases as u] decreases.

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, the price level L [u] is a threshold value δ12 (where δ11
In the case of <δ12) or more, the difference Dη [m] is set larger than the standard and the price threshold value η [m] is increased. By doing in this way, the recommendation information of the user with a large price level L [u]
More expensive items are easier to enter. 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, the case variance value V [u] is a threshold value ε12 (where ε11 <
In the case of ε12) or more, 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, in steps S930c and S990, the related threshold value θ [m] corresponding to the usage price information is set, and in steps S940c and S1000,
The price threshold value η [m] corresponding to the usage price information is set, but one of the related threshold value θ [m] and the price threshold value η [m] is set according to the usage price information. The standard value may be set on the other side.

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、基準識別子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] is used using the usage price information.
] (M ≧ 2) may be set. 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 reference identifier i is set using the usage price information. May be. The same applies to the price threshold η [m], and Na [
i] Only some of the 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、第1実施例と同様に、第3実施例においても基準識別子の価格情報に応じて、関
連しきい値θ[m]または/および価格しきい値η[m]を設定してもよい。例えば、ス
テップS940cにおいて、価格水準値L[u]が大きいほど、かつ基準識別子の価格情
報が大きいほど、価格しきい値η[m]の初期値を大きな値とすることができる。また、
ステップS930cにおいて、価格水準値L[u]が小さいほど、かつ基準識別子の価格
情報が大きいほど、関連しきい値θ[m]の初期値を大きな値としてもよい。
Similarly to the first embodiment, in the third embodiment, the related threshold value θ [m] or / and the price threshold value η [m] may be set according to the price information of the reference identifier. . For example, in step S940c, the initial value of the price threshold η [m] can be set to a larger value as the price level value L [u] is larger and the price information of the reference identifier is larger. Also,
In step S930c, the initial value of the related threshold value θ [m] may be set to a larger value as the price level value L [u] is smaller and the price information of the reference identifier is larger.

また、図26(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S420cについて説明した。
In addition, as shown in FIG. 26B, 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, the price threshold η [
m] can be set. 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 S420c 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.

なお、第2実施例と第3実施例とを組み合わせるようにしてもよい。すなわち、第3実
施例に従ってユーザごとに利用価格情報に応じて関連しきい値θ[m]、価格しきい値η
[m]を設定した上で、第2実施例に従ってユーザの好みに応じてこれらのしきい値を変
更できるようにしてもよい。このようにすることで、さら受容性の高い推薦情報を提供す
ることができる。
The second embodiment and the third embodiment may be combined. That is, according to the third embodiment, the associated threshold value θ [m] and the price threshold value η according to the usage price information for each user.
After setting [m], these threshold values may be changed according to the user's preference according to the second embodiment. In this way, it is possible to provide highly recommended recommendation information.

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,
The 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. Further, the information selection device 10d in the fourth embodiment is the first
In the embodiment, the item attribute storage unit 101, the information selection unit 107, and the control unit 110 of the information selection device 10 are replaced with the item attribute storage unit 101d, the information selection unit 107d, and the control unit 110d, respectively.
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27(a)に示す複合アイテム情報テーブル101
Cと、図27(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 illustrated in FIG. 4, the item attribute storage unit 101d includes the composite item information table 101 illustrated in FIG.
C and the composite item-single item correspondence table 101D shown in FIG.

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 device 10,
10b to 10c may handle both a single item and a composite item, or may handle only one of them. 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). Single item 3 (ItemID-3) is composite item 1 and composite item 2
As can be seen from the fact that both are supported, 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28に示す複合アイテム価格情報テーブル10
3C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 includes a composite item price information table 10 shown in FIG. 28 in addition to the item price information table 103A and the category price information table 103B shown in FIG.
3C is stored. 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S420に相当するステップS420d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 S420 d corresponding to step S420 for performing the information selection process is the first.
It is different from the embodiment.

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S900
d〜S940dとして、図19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, step S900
As d to S940d, steps S900 to S940 of the first embodiment shown in FIG. 19 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、かつ基準識別子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 reference identifier i. 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. 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、基準識別子はアイテム識別子とカテゴリ識別子のどちらであ
ってもよいが、関連識別子はアイテム識別子であることが必要とされる。以下では、基準
識別子がアイテム識別子である「アイテム−アイテム推薦形式」の場合を例に説明するが
、基準識別子がカテゴリ識別子である「カテゴリ−アイテム推薦形式」も同様な処理で実
現することができる。
In the fourth embodiment, the reference identifier may be either an item identifier or a category identifier, but the related identifier is required to be an item identifier. In the following, a case where the reference identifier is an item identifier “item-item recommendation format” will be described as an example. However, a “category-item recommendation format” whose reference identifier is a category identifier can also be realized by a similar process. .

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27(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、基準識別子
(基準アイテム)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, first, FIG.
The single item k (k = 1 to Nj) corresponding to the related identifier j that is a composite item is identified with reference to the composite item-single item correspondence table 101D shown in FIG. The relation degree W [i] [k] with k is the relation set storage unit 105.
It is determined whether it is stored in the relevance table 105A. 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、基準アイテム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 reference item i is stored among the Nj single items, all the degrees of association are read out and the degree of association read out The largest relevance Wmax [i] [j] is selected from the list. And W [i] [j
] And Wmax [i] [j], which is larger, 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、基準アイテム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 reference item i among the Nj single items, W [i] [ j]
Are used as they are 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27(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、基準アイテム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, first, referring to the composite item / single item correspondence table 101D shown in FIG. 27B, the single item k (
k = 1 to Nj), and it is determined whether or not the degree of association W [i] [k] between the reference item i and the single item k is stored in the degree-of-association table 105A of the association set storage unit 105.

Nj個の単体アイテムの中で、基準アイテム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 reference item i is stored among the Nj single items, all the degrees of association are read out and the degree of association read out Wsum [i] [j] that is the sum of W [i] [j] and Wsum [i
] [J], which is larger, 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、基準アイテム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 reference item i among the Nj single items, W [i] [ j]
Are used as they are 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 composite items, the relevance W [i] [j] of the composite items
Or a constant α1 (α1 × W [i] [j]) or an addition value of the relevance W [i] [j] and the constant α2 (W [i] [j] + α2) Is used instead of the degree of association W [i] [j], and a selection set is created in the same manner as in the first embodiment. 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
を行ってもよい。
Note that the first method or the second method may be combined with the third method. For example,
Using Wh [i] [j] calculated by the first method, constant α1, and constant α2, (α1 × Wh
[I] [j] + α2) may be calculated and used instead of W [i] [j]. Also,
Similar processing may be performed by 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, “
Whether W [i] [j] ≧ θs [m] ∩X [j] ≧ η [m] ”is satisfied,
When the related identifier is a composite item, “W [i] [j] ≧ θc [m] ∩X [j
] ≧ η [m] ”is determined to extract a related identifier and create a selection set.

また、基準識別子の価格情報に応じて、関連しきい値θ[m]および価格しきい値η[
m]の内の少なくとも1つを設定するのと同様に、基準アイテム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、関連しきい値θ[m]および価格しきい値η[m]の内
の少なくとも1つを設定してもよい。例えば、基準アイテムが複合アイテムである場合に
、価格しきい値を標準より大きな値にして、価格の安いアイテムが推薦情報に入りにくく
なるようにしてもよい。また、基準アイテムが複合アイテムである場合に、関連しきい値
を標準より小さな値にして、価格が高く、関連度が低いアイテムが推薦情報に入る可能性
を標準より大きくしてもよい。あるいは、関連しきい値や価格しきい値を調整するのでは
なく、複合アイテムの選択集合作成の第3の方法において、基準アイテムが単体アイテム
であるか複合アイテムであるかに応じて、定数α1、定数α2の値を変えてもよい。例えば
、基準アイテムが複合アイテムである場合は、これら定数の値をより大きくして、より多
くの複合アイテムが推薦情報に入るようにしてもよい。
Further, according to the price information of the reference identifier, the related threshold value θ [m] and the price threshold value η [
In the same manner as setting at least one of m], an associated threshold value θ [m] and a price threshold value η [m] depending on whether the reference item is a single item or a composite item You may set at least 1 of these. For example, when the reference item is a composite item, the price threshold value may be set to a value larger than the standard so that an item with a low price is less likely to be included in the recommendation information. In addition, when the reference item is a composite item, the related threshold value may be set to a value smaller than the standard so that an item having a high price and a low degree of relevance may be included in the recommended information. Alternatively, instead of adjusting the related threshold value and the price threshold value, in the third method of creating a selected set of composite items, the constant α1 is determined depending on whether the reference item is a single item or a composite item. The value of the constant α2 may be changed. For example, when the reference item is a composite item, the value of these constants may be increased so that more composite items are included in the recommendation information.

一般的に単体アイテムの価格よりも複合アイテムの価格の方が高いため、推薦情報に多
くの複合アイテムを入れると、推薦情報がユーザに受容されないリスクが増えるとも考え
られるが、基準アイテムが複合アイテムである場合には、推薦情報に複合アイテムや価格
の高いアイテムが多く入っていても、ユーザに不自然な印象を与える可能性が相対的に低
いといえる。従って、このような方法を用いることにより、ユーザの購買意欲が減少する
リスクを減らしつつ、一般的に価格の高い複合アイテムをさらに多く推薦することができ
る。
In general, the price of a compound item is higher than the price of a single item, so if you include many compound items in the recommendation information, the risk that the recommendation information will not be accepted by the user may increase, but the reference item is a compound item. In this case, even if there are many composite items and high-priced items in the recommendation information, it can be said that the possibility of giving an unnatural impression to the user is relatively low. Therefore, by using such a method, it is possible to recommend more complex items that are generally high in price while reducing the risk that the user's willingness to purchase is reduced.

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。
As steps S960d to S1030d, steps S960 to S960 in the first embodiment are used.
S1030 is executed.

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θ
s[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, the related threshold θ [
m] in step S930d for setting an initial value for the single item
Set s [1] and the associated threshold value θc [1] for the composite item. Where 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、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。
The user price information described in the third embodiment may be calculated 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 price variation per unit item used by the user (dispersion value, etc.) and the price variation per composite item are calculated, and different usage price information (
Price variance). 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、1
05A〜D…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−アイテム推薦情報テーブル、108B…アイテム−カテゴリ推薦情報テーブ
ル、108C…カテゴリ−アイテム推薦情報テーブル、108D…カテゴリ−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、1
12…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 ...
Compound 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 calculation unit, 105 ... related set storage unit, 1
05A to D ... Relevance degree table 107 ... Information selection unit 108 ... Recommendation information storage unit 108A
Item-item recommendation information table 108B Item-category recommendation information table 108C Category-item recommendation information table 108D Category-category recommendation information table 109 Transmission / reception unit 110 Control unit 111 Usage price information Calculation unit, 1
12 ... 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)

アイテム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アイテムまたはカテゴリの価格情報とを対応させた価格情報データ、および基準となる1つのアイテムまたはカテゴリの識別子に対して、関連対象となる複数個の他のアイテムまたは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を取得するデータ取得部と、
前記データ取得部で取得されたデータに基づいて、関連度が大きく、かつ価格情報が大きい識別子を優先的に抽出するための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用い、前記データ取得部で取得されたデータに基づいて、関連度条件および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、選択集合を作成する情報選択部と、
を備え、
前記情報選択部は、第1の関連度条件および第1の価格情報条件を満たす識別子の数である第1候補数が、所定数である第1の数よりも多い場合に、関連度が大きい順、または価格情報が大きい順、または関連度と価格情報とを用いて算出される指標の大きい順、のいずれかの順序に従って、前記第1の数だけ識別子を抽出して前記選択集合を作成し、
前記第1候補数が前記第1の数よりも少ない場合に、第1の関連度条件および第1の価格情報条件を満たす識別子を抽出して第1選択集合を作成するとともに、前記第1の数から前記第1選択集合の要素数を減算した値である第2の数を算出し、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、第2の関連度条件および第2の価格情報条件を満たす識別子を前記第2の数を超えない数だけ抽出して第2選択集合を作成し、少なくとも前記第1選択集合と前記第2選択集合との和集合を用いて前記選択集合を作成する
ことを特徴とする情報選択装置。
Price information data associating an identifier for identifying an item or a category determined for each item with price information of the item or category, and a plurality of items to be related to a single item or category identifier serving as a reference A data acquisition unit for acquiring relevance data in which identifiers of other items or categories are recorded together with relevance indicating the strength of relevance;
Based on the data acquired by the data acquisition unit, using the relevance condition regarding the relevance and the price information condition regarding the price information for preferentially extracting an identifier having a large relevance and large price information , the data based on the acquired by the acquiring unit data, extracts an identifier that satisfies the relevance condition and price information condition from the identifier with the associated object, an information selection section for creating a selection set,
With
The information selection unit has a high degree of relevance when the number of first candidates, which is the number of identifiers satisfying the first relevance condition and the first price information condition , is greater than a predetermined first number. The selected set is created by extracting the first number of identifiers according to any of the following order: the order of the price information, the order of the price information, or the order of the index calculated using the degree of association and the price information. And
When the first candidate number is smaller than the first number, an identifier satisfying a first relevance condition and a first price information condition is extracted to create a first selection set, and the first selection set A second number that is a value obtained by subtracting the number of elements of the first selected set from the number, and a second relevance condition and second price information for identifiers not included in the first selected set satisfying the condition identifier to create a second selection set by extracting the number does not exceed the number of the second, to create the selection set by using the union of the second selected set and at least the first selected set An information selection device characterized by:
前記情報選択部は、関連度が第1関連しきい値以上である条件を前記第1の関連度条件とし、価格情報が第1価格しきい値以上である条件を前記第1の価格情報条件とすると共に、関連度が第2関連しきい値以上である条件を前記第2の関連度条件とし、価格情報が第2価格しきい値以上である条件を前記第2の価格情報条件とし、前記第2関連しきい値は前記第1関連しきい値より小さく、かつ前記第2価格しきい値は前記第1価格しきい値以下である、または、前記第2関連しきい値は前記第1関連しきい値以下であり、かつ前記第2価格しきい値は前記第1価格しきい値より小さい
ことを特徴とする請求項1に記載の情報選択装置。
The information selection unit sets the condition that the relevance is equal to or higher than the first relevance threshold as the first relevance condition, and the condition that the price information is equal to or higher than the first price threshold as the first price information condition. And a condition that the relevance is greater than or equal to the second relevance threshold is the second relevance condition, and a condition that the price information is greater than or equal to the second price threshold is the second price information condition, The second related threshold is less than the first related threshold and the second price threshold is less than or equal to the first price threshold, or the second related threshold is the first 2. The information selection device according to claim 1, wherein the information selection device is equal to or less than one related threshold value, and the second price threshold value is smaller than the first price threshold value.
前記第2関連しきい値は前記第1関連しきい値より小さく、かつ前記第2価格しきい値は前記第1価格しきい値より小さいThe second related threshold is less than the first related threshold and the second price threshold is less than the first price threshold
ことを特徴とする請求項2に記載の情報選択装置。The information selection apparatus according to claim 2, wherein:
前記情報選択部は、前記第2の関連度条件および前記第2の価格情報条件を満たす識別子の数が前記第2の数より多い場合に、関連度が大きい順、または価格情報が大きい順、または関連度と価格情報とを用いて算出される指標の大きい順、のいずれかの順序に従って、前記第2の数だけ識別子を抽出して前記第2選択集合を作成する
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の情報選択装置。
The information selection unit, when before Symbol number of second relevance condition and the second price information satisfies identifier is greater than the second number, relevance descending order or price information is descending order, Or the second selected set is created by extracting identifiers by the second number according to any order of the index calculated using the degree of association and the price information. The information selection device according to any one of claims 1 to 3 .
前記情報選択部は、前記第2の数に応じて、前記第2の関連度条件および前記第2の価格情報条件のうちの少なくとも一方の条件を設定する
ことを特徴とする請求項1から請求項のいずれか1項に記載の情報選択装置。
The information selection unit sets at least one of the second relevance condition and the second price information condition according to the second number. Item 5. The information selection device according to any one of items 4 to 4 .
前記情報選択部は、前記第2の数が大きいほど、前記第1の関連度条件と比べて適合する関連度の範囲の差が大きくなるように前記第2の関連度条件を設定するThe information selection unit sets the second relevance level condition such that the larger the second number is, the larger the difference in the relevance level range that is suitable for comparison with the first relevance level condition is.
ことを特徴とする請求項5に記載の情報選択装置。The information selection apparatus according to claim 5, wherein:
前記情報選択部は、関連度が第1関連しきい値以上である条件を前記第1の関連度条件とし、関連度が第2関連しきい値以上である条件を前記第2の関連度条件とするとともに、The information selection unit sets the condition that the degree of association is equal to or higher than the first relation threshold as the first degree of association condition, and sets the condition that the degree of association is equal to or larger than the second relation threshold as the second degree of association condition. And
前記第1関連しきい値より小さく、かつ前記第2の数が大きいほど前記第1関連しきい値との差が大きくなるように、前記第2関連しきい値を設定するThe second related threshold value is set so that the difference from the first related threshold value increases as the second number is smaller than the first related threshold value.
ことを特徴とする請求項5または請求項6に記載の情報選択装置。The information selection device according to claim 5 or 6, characterized by the above.
前記情報選択部は、前記第2の数が大きいほど、前記第1の価格情報条件と比べて適合する価格情報の範囲の差が大きくなるように前記第2の価格情報条件を設定するThe information selection unit sets the second price information condition such that the larger the second number is, the larger the difference in the range of price information that is applicable compared to the first price information condition is.
ことを特徴とする請求項5から請求項7のいずれか1項に記載の情報選択装置。The information selection device according to claim 5, wherein the information selection device is an information selection device.
前記情報選択部は、価格情報が第1価格しきい値以上である条件を前記第1の価格情報条件とし、価格情報が第2価格しきい値以上である条件を前記第2の価格情報条件とするとともに、The information selection unit sets a condition that price information is equal to or greater than a first price threshold as the first price information condition, and sets a condition that price information is equal to or greater than a second price threshold as the second price information condition. And
前記第1価格しきい値より小さく、かつ前記第2の数が大きいほど前記第1価格しきい値との差が大きくなるように、前記第2価格しきい値を設定するThe second price threshold value is set such that the difference between the first price threshold value and the first price threshold value increases as the second number is smaller than the first price threshold value.
ことを特徴とする請求項5から請求項8のいずれか1項に記載の情報選択装置。The information selection device according to claim 5, wherein the information selection device is an information selection device.
情報選択に係る利用主体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に対応する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から請求項のいずれか1項に記載の情報選択装置。
E Bei usage price information calculating unit that calculates a usage price information based on price information of the provided items to use mainly according to the information selection,
The information selection unit, the price information condition, according to any one of claims 1 to 9, characterized in that the set according to the usage price information corresponding to the usage entity according to the information selection Information selection device.
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に提供されたアイテムの価格の合計額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、より大きな値の価格情報を持つ識別子が前記価格情報条件を満たすように、前記第1の価格情報条件および前記第2の価格情報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10に記載の情報選択装置。
The usage price information calculation unit calculates, as the usage price information , a price level value that is a total price of an item provided to a user subject to the information selection,
The information selection unit has at least one of the first price information condition and the second price information condition so that an identifier having a larger value of price information satisfies the price information condition as the price level value increases. The information selection device according to claim 10 , wherein one of them is set.
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、より大きな値の価格情報を持つ識別子が前記価格情報条件を満たすように、前記第1の価格情報条件および前記第2の価格情報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10または請求項11に記載の情報選択装置。
The usage price information calculation unit uses the price variance value indicating the degree of variation regarding the price of the item provided to the user subject to the information selection, or the price variance value indicating the degree of variation regarding the total amount of the provided items. As price information,
The information selection unit has at least one of the first price information condition and the second price information condition such that an identifier having a larger value of price information satisfies the price information condition as the price variance value increases. The information selection device according to claim 10 or 11 , wherein one of them is set.
情報選択に係る利用主体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備え、
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に対応する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から請求項のいずれか1項に記載の情報選択装置。
E Bei usage price information calculating unit that calculates a usage price information based on price information of the provided items to use mainly according to the information selection,
The information selection unit, the relevance condition, according to any one of claims 1 to 9, characterized in that the set according to the usage price information corresponding to the usage entity according to the information selection Information selection device.
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、前記価格水準値が小さいほど、より大きな関連度を持つ識別子が前記関連度条件を満たすように、前記第1の関連度条件および前記第2の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13に記載の情報選択装置。
The usage price information calculation unit is a price level value that is a value using the total price of the items provided to the user subject to the information selection, or a price level value that is a representative value of the price of the provided item As the usage price information,
The information selection unit sets at least one of the first relevance level condition and the second relevance level condition so that an identifier having a higher relevance level satisfies the relevance level condition as the price level value is smaller. The information selection device according to claim 13 , wherein the information selection device is set.
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、前記価格分散値が小さいほど、より大きな関連度を持つ識別子が前記関連度条件を満たすように、前記第1の関連度条件および前記第2の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13または請求項14に記載の情報選択装置。
The usage price information calculation unit uses the price variance value indicating the degree of variation regarding the price of the item provided to the user subject to the information selection, or the price variance value indicating the degree of variation regarding the total amount of the provided items. As price information,
The information selection unit sets at least one of the first relevance level condition and the second relevance level condition so that an identifier having a higher relevance level satisfies the relevance level condition as the price variance value is smaller. The information selection device according to claim 13 or 14 , wherein the information selection device is set.
前記情報選択部は、前記基準となる識別子の前記価格情報に応じて、前記関連度条件を設定する
ことを特徴とする請求項1から請求項15のいずれか1項に記載の情報選択装置。
The information selection unit in response to the price information identifier serving as the reference, the information selection apparatus according to claims 1, characterized in that to set the pre-Symbol relevance conditions to any one of claims 15 .
情報選択に係る利用主体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備え、A usage price information calculation unit that calculates usage price information based on price information of an item provided to a user subject to information selection;
前記情報選択部は、前記利用価格情報が大きいほど、前記第1の関連度条件と比べて適合する関連度の範囲の差が大きくなるように前記第2の関連度条件を設定するThe information selection unit sets the second relevance level condition such that the larger the usage price information, the greater the difference in the range of relevance levels that are suitable compared to the first relevance level condition.
ことを特徴とする請求項1から請求項16のいずれか1項に記載の情報選択装置。The information selection device according to any one of claims 1 to 16, wherein the information selection device is a device.
情報選択に係る利用主体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備え、A usage price information calculation unit that calculates usage price information based on price information of an item provided to a user subject to information selection;
前記情報選択部は、前記利用価格情報が大きいほど、前記第1の価格情報条件と比べて適合する価格情報の範囲の差が小さくなるように前記第2の価格情報条件を設定するThe information selection unit sets the second price information condition such that the larger the usage price information is, the smaller the difference in the range of price information that is applicable compared to the first price information condition.
ことを特徴とする請求項1から請求項17のいずれか1項に記載の情報選択装置。The information selection device according to any one of claims 1 to 17, wherein the information selection device is a device.
コンピュータにおいて実行される情報選択方法であって、
アイテム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アイテムまたはカテゴリの価格情報とを対応させた価格情報データ、および基準となる1つのアイテムまたはカテゴリの識別子に対して、関連対象となる複数個の他のアイテムまたは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を取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得されたデータに基づいて、関連度が大きく、かつ価格情報が大きい識別子を優先的に抽出するための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用い、前記データ取得部で取得されたデータに基づいて、関連度条件および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、選択集合を作成する情報選択ステップと、
を含み、
前記情報選択ステップは、第1の関連度条件および第1の価格情報条件を満たす識別子の数である第1候補数が、第1の数よりも多い場合に、関連度が大きい順、または価格情報が大きい順、または関連度と価格情報とを用いて算出される指標の大きい順、のいずれかの順序に従って、前記第1の数だけ識別子を抽出して前記選択集合を作成し、
前記第1候補数が前記第1の数よりも少ない場合に、第1の関連度条件および第1の価格情報条件を満たす識別子を抽出して第1選択集合を作成するとともに、前記第1の数から前記第1選択集合の要素数を減算した値である第2の数を算出し、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、第2の関連度条件および第2の価格情報条件を満たす識別子を前記第2の数を超えない数だけ抽出して第2選択集合を作成し、少なくとも前記第1選択集合と前記第2選択集合との和集合を用いて前記選択集合を作成する
ことを特徴とする情報選択方法。
An information selection method executed in a computer,
Price information data associating an identifier for identifying an item or a category determined for each item with price information of the item or category, and a plurality of items to be related to a single item or category identifier serving as a reference A data acquisition step of acquiring relevance data in which identifiers of other items or categories are recorded together with relevance indicating the strength of relevance;
Based on the data acquired in the data acquisition step, the relevance condition for the relevance and the price information condition for the price information for preferentially extracting identifiers having a large relevance and price information , the data based on the acquired by the acquiring unit data, extracts an identifier that satisfies the relevance condition and price information condition from the identifier with the associated object, an information selection step of creating the selection set,
Including
In the information selection step, when the number of first candidates, which is the number of identifiers satisfying the first relevance condition and the first price information condition , is larger than the first number, the order of the relevance is high, or the price According to one of the order of the information, or the order of the index calculated using the degree of association and price information, the identifier is extracted by the first number to create the selected set,
When the first candidate number is smaller than the first number, an identifier satisfying a first relevance condition and a first price information condition is extracted to create a first selection set, and the first selection set A second number that is a value obtained by subtracting the number of elements of the first selected set from the number, and a second relevance condition and second price information for identifiers not included in the first selected set satisfying the condition identifier to create a second selection set by extracting the number does not exceed the number of the second, to create the selection set by using the union of the second selected set and at least the first selected set An information selection method characterized by:
アイテム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アイテムまたはカテゴリの価格情報とを対応させた価格情報データ、および基準となる1つのアイテムまたはカテゴリの識別子に対して、関連対象となる複数個の他のアイテムまたは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を取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得されたデータに基づいて、関連度が大きく、かつ価格情報が大きい識別子を優先的に抽出するための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用い、前記データ取得部で取得されたデータに基づいて、関連度条件および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、選択集合を作成する情報選択ステップと、
をコンピュータに実行させる情報選択プログラムであって、
前記情報選択ステップは、第1の関連度条件および第1の価格情報条件を満たす識別子の数である第1候補数が、第1の数よりも多い場合に、関連度が大きい順、または価格情報が大きい順、または関連度と価格情報とを用いて算出される指標の大きい順、のいずれかの順序に従って、前記第1の数だけ識別子を抽出して前記選択集合を作成し、
前記第1候補数が前記第1の数よりも少ない場合に、第1の関連度条件および第1の価格情報条件を満たす識別子を抽出して第1選択集合を作成するとともに、前記第1の数から前記第1選択集合の要素数を減算した値である第2の数を算出し、前記第1選択集合に含まれない識別子を対象として、第2の関連度条件および第2の価格情報条件を満たす識別子を前記第2の数を超えない数だけ抽出して第2選択集合を作成し、少なくとも前記第1選択集合と前記第2選択集合との和集合を用いて前記選択集合を作成する
ことを特徴とする情報選択プログラム。
Price information data associating an identifier for identifying an item or a category determined for each item with price information of the item or category, and a plurality of items to be related to a single item or category identifier serving as a reference A data acquisition step of acquiring relevance data in which identifiers of other items or categories are recorded together with relevance indicating the strength of relevance;
Based on the data acquired in the data acquisition step, the relevance condition for the relevance and the price information condition for the price information for preferentially extracting identifiers having a large relevance and price information , the data based on the acquired by the acquiring unit data, extracts an identifier that satisfies the relevance condition and price information condition from the identifier with the associated object, an information selection step of creating the selection set,
An information selection program for causing a computer to execute
In the information selection step, when the number of first candidates, which is the number of identifiers satisfying the first relevance condition and the first price information condition , is larger than the first number, the order of the relevance is high, or the price According to one of the order of the information, or the order of the index calculated using the degree of association and price information, the identifier is extracted by the first number to create the selected set,
When the first candidate number is smaller than the first number, an identifier satisfying a first relevance condition and a first price information condition is extracted to create a first selection set, and the first selection set A second number that is a value obtained by subtracting the number of elements of the first selected set from the number, and a second relevance condition and second price information for identifiers not included in the first selected set satisfying the condition identifier to create a second selection set by extracting the number does not exceed the number of the second, to create the selection set by using the union of the second selected set and at least the first selected set An information selection program characterized by:
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