JP2000315212A - 情報選別方法及びシステム、記録媒体 - Google Patents
情報選別方法及びシステム、記録媒体Info
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- JP2000315212A JP2000315212A JP11125320A JP12532099A JP2000315212A JP 2000315212 A JP2000315212 A JP 2000315212A JP 11125320 A JP11125320 A JP 11125320A JP 12532099 A JP12532099 A JP 12532099A JP 2000315212 A JP2000315212 A JP 2000315212A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 利用者の嗜好を確実に反映した情報選別を行
うことができる情報選別システムを提供する。 【解決手段】 利用者間の嗜好の類似度を表す相関値を
利用者毎に相関値ファイルＦ４に保持しておく。そし
て、複数の提示対象情報、例えば商品情報の各々に対し
ていくつかの属性、例えばメーカ、機能、価格等を設定
し、各属性に対する利用者の評価結果をもとに相関値管
理部１３でその利用者の相関値を随時更新する。情報管
理部１２及び情報提示部１４は、利用者の一人である情
報提示対象者からの要求を契機に、更新後の相関値に基
づいて特定された他の利用者の嗜好に適合する提示対象
情報のうち情報提示対象者が相対的に高く評価している
属性と同じ属性が付与されている提示対象情報を選別す
る。
うことができる情報選別システムを提供する。 【解決手段】 利用者間の嗜好の類似度を表す相関値を
利用者毎に相関値ファイルＦ４に保持しておく。そし
て、複数の提示対象情報、例えば商品情報の各々に対し
ていくつかの属性、例えばメーカ、機能、価格等を設定
し、各属性に対する利用者の評価結果をもとに相関値管
理部１３でその利用者の相関値を随時更新する。情報管
理部１２及び情報提示部１４は、利用者の一人である情
報提示対象者からの要求を契機に、更新後の相関値に基
づいて特定された他の利用者の嗜好に適合する提示対象
情報のうち情報提示対象者が相対的に高く評価している
属性と同じ属性が付与されている提示対象情報を選別す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、多数多様の情報の
中から利用者の嗜好の範囲に属するものに限定して選別
することができる情報選別技術に関する。なお、この明
細書において、「情報の選別」という表現は、情報の検
索を含む概念として使用する。
中から利用者の嗜好の範囲に属するものに限定して選別
することができる情報選別技術に関する。なお、この明
細書において、「情報の選別」という表現は、情報の検
索を含む概念として使用する。
【０００２】
【従来の技術】自分と類似する嗜好を持つ人が関心をも
つ情報は、自分にとっても関心のある情報であるという
考え方に基づいて情報の選別を行う方法として、例えば
米国特許（United StatesPatent）第4996642号に開示
されているコラボレイティブ・フィルタリング方法が知
られている。
つ情報は、自分にとっても関心のある情報であるという
考え方に基づいて情報の選別を行う方法として、例えば
米国特許（United StatesPatent）第4996642号に開示
されているコラボレイティブ・フィルタリング方法が知
られている。
【０００３】このコラボレイティブ・フィルタリング方
法では、予め嗜好判定に用いる情報を提供した者（以
下、「利用者」）に対して、その情報について評価して
もらい、その評価結果に基づいて利用者間の嗜好の類似
度（相関値）を計算する。そして、情報提示を要求した
利用者あるいは選別した情報を提示する利用者（以下、
「情報提示対象者」）と嗜好が類似する、すなわち評価
結果の相関値が高い他の利用者を特定し、特定した利用
者による評価結果と先に求めた相関値とから、情報提示
対象者の未評価情報に対する評価を推定し、その推定し
た評価の高い情報を情報提示対象者に提示する方法を採
用している。
法では、予め嗜好判定に用いる情報を提供した者（以
下、「利用者」）に対して、その情報について評価して
もらい、その評価結果に基づいて利用者間の嗜好の類似
度（相関値）を計算する。そして、情報提示を要求した
利用者あるいは選別した情報を提示する利用者（以下、
「情報提示対象者」）と嗜好が類似する、すなわち評価
結果の相関値が高い他の利用者を特定し、特定した利用
者による評価結果と先に求めた相関値とから、情報提示
対象者の未評価情報に対する評価を推定し、その推定し
た評価の高い情報を情報提示対象者に提示する方法を採
用している。
【０００４】
【発明が解決しようとしている課題】コラボレイティブ
・フィルタリングでは、一人の利用者の嗜好が、他の利
用者の嗜好とどの程度類似しているかということを基準
としており、嗜好の範囲という概念は、組み入れられて
いない。そのため、多種多様の情報が混在する場合に
は、情報提示対象者と全体的な嗜好はある程度類似して
いるが、ある特定のジャンルに関して見てみるとあまり
類似していない場合が生じ得る。この場合は、フィルタ
リングがうまく機能しなかったことになる。つまり、情
報提示対象者の嗜好が多岐にわたる場合、嗜好が一致す
る部分の評価結果に基づく相関値が、評価結果を推定す
る過程で、嗜好の合わない情報に対しても同じように使
用される結果、後者の情報についても一致しているもの
として扱われてしまう。
・フィルタリングでは、一人の利用者の嗜好が、他の利
用者の嗜好とどの程度類似しているかということを基準
としており、嗜好の範囲という概念は、組み入れられて
いない。そのため、多種多様の情報が混在する場合に
は、情報提示対象者と全体的な嗜好はある程度類似して
いるが、ある特定のジャンルに関して見てみるとあまり
類似していない場合が生じ得る。この場合は、フィルタ
リングがうまく機能しなかったことになる。つまり、情
報提示対象者の嗜好が多岐にわたる場合、嗜好が一致す
る部分の評価結果に基づく相関値が、評価結果を推定す
る過程で、嗜好の合わない情報に対しても同じように使
用される結果、後者の情報についても一致しているもの
として扱われてしまう。
【０００５】例えば、情報提示対象者が、スキーとテニ
スに興味があり、それらに関する情報に高い評価を与え
ているが、サッカーについては興味がない場合におい
て、情報提示対象者と同じようにスキーとテニスに対し
て高い評価を与えた複数の利用者が情報提示対象者と嗜
好が類似するとして特定されたとする。この特定された
複数の利用者がそれぞれ高い評価を与えた情報の中に
は、サッカーの情報が入っていることも十分考えられ
る。この場合、情報提示対象者の他の嗜好と類似する利
用者との相関値とそれらの利用者の評価結果とから情報
提示対象者の評価を推定しようとすると、サッカーの情
報についてもスキーやテニスの情報と同様に高い推定結
果が得られる。ところが、情報提示対象者はサッカーの
情報については興味がないため、それを情報提示対象者
に提示しても情報提示対象者の嗜好とは合致していない
ということになる。
スに興味があり、それらに関する情報に高い評価を与え
ているが、サッカーについては興味がない場合におい
て、情報提示対象者と同じようにスキーとテニスに対し
て高い評価を与えた複数の利用者が情報提示対象者と嗜
好が類似するとして特定されたとする。この特定された
複数の利用者がそれぞれ高い評価を与えた情報の中に
は、サッカーの情報が入っていることも十分考えられ
る。この場合、情報提示対象者の他の嗜好と類似する利
用者との相関値とそれらの利用者の評価結果とから情報
提示対象者の評価を推定しようとすると、サッカーの情
報についてもスキーやテニスの情報と同様に高い推定結
果が得られる。ところが、情報提示対象者はサッカーの
情報については興味がないため、それを情報提示対象者
に提示しても情報提示対象者の嗜好とは合致していない
ということになる。
【０００６】このような事態を防ぐため、予め提示対象
情報をジャンル毎に分類しておき、そのジャンルの中だ
けでコラボレイティブ・フィルタリングを実施すること
も考えられる。しかし、すべての利用者が同じ観点で情
報を評価するとは限らないため、分類の基準によっては
情報選別の精度が著しく低下してしまう可能性が高くな
る。例えば、ある利用者は特定のメーカの製品に高い評
価を与えるかもしれないが、他の利用者はメーカを問わ
ず、機能ないし関連商品の情報に高い評価を与えるかも
しれない。このように、どの観点に基づくジャンル分類
が適当かという判断ができない。
情報をジャンル毎に分類しておき、そのジャンルの中だ
けでコラボレイティブ・フィルタリングを実施すること
も考えられる。しかし、すべての利用者が同じ観点で情
報を評価するとは限らないため、分類の基準によっては
情報選別の精度が著しく低下してしまう可能性が高くな
る。例えば、ある利用者は特定のメーカの製品に高い評
価を与えるかもしれないが、他の利用者はメーカを問わ
ず、機能ないし関連商品の情報に高い評価を与えるかも
しれない。このように、どの観点に基づくジャンル分類
が適当かという判断ができない。
【０００７】そこで、本発明は、多種多様の提示対象情
報が混在し、且つ複数の利用者の評価基準が不定な場合
であっても情報選別の精度を高めることができる、改良
された情報選別方法を提供することをその課題とする。
本発明の他の課題は、上記情報選別方法を応用した情報
選別システムを提供することにある。本発明の他の課題
は、情報選別方法をコンピュータ装置を用いて実現する
上で好適となる記録媒体を提供することにある。
報が混在し、且つ複数の利用者の評価基準が不定な場合
であっても情報選別の精度を高めることができる、改良
された情報選別方法を提供することをその課題とする。
本発明の他の課題は、上記情報選別方法を応用した情報
選別システムを提供することにある。本発明の他の課題
は、情報選別方法をコンピュータ装置を用いて実現する
上で好適となる記録媒体を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決する本発
明の情報選別方法は、複数の利用者間の嗜好の類似度を
表す相関値を利用者毎に保持し、利用者の一人である情
報提示対象者との間の前記相関値が相対的に高い他の利
用者の嗜好に適合する提示対象情報を選別する方法にお
いて、複数の提示対象情報の各々に対していくつかの属
性を付与し、この属性に対する各利用者の評価結果をも
とに前記相関値を随時更新するとともに、更新後の相関
値に基づいて特定された前記他の利用者の嗜好に適合す
る提示対象情報のうち、前記情報提示対象者が相対的に
高く評価している属性と同じ属性が付与されている提示
対象情報を選別することを特徴とする。これにより、嗜
好を確実に反映した情報が情報提示対象者に提示される
ようになる。
明の情報選別方法は、複数の利用者間の嗜好の類似度を
表す相関値を利用者毎に保持し、利用者の一人である情
報提示対象者との間の前記相関値が相対的に高い他の利
用者の嗜好に適合する提示対象情報を選別する方法にお
いて、複数の提示対象情報の各々に対していくつかの属
性を付与し、この属性に対する各利用者の評価結果をも
とに前記相関値を随時更新するとともに、更新後の相関
値に基づいて特定された前記他の利用者の嗜好に適合す
る提示対象情報のうち、前記情報提示対象者が相対的に
高く評価している属性と同じ属性が付与されている提示
対象情報を選別することを特徴とする。これにより、嗜
好を確実に反映した情報が情報提示対象者に提示される
ようになる。
【０００９】この情報選別方法は、例えば、コンピュー
タ装置が、所定のプログラムコードを読み込んで下記の
処理を実行することにより実施が可能である。このプロ
グラムコードは、コンピュータ読みとり可能な記録媒体
に記録されたものである。 （１）複数の提示対象情報の各々に対していくつかの属
性を付与し、個々の利用者による前記提示対情報の評価
の高さを表す情報評価度と属性毎の当該利用者の評価の
高さを表す属性評価度とをすべての利用者について保持
するとともに、相対的高く評価された提示対象情報に付
与されている属性についての当該利用者の属性評価度を
高めに更新する処理、（２）更新後の前記情報提示対象
者の属性評価度に基づいて当該情報提示対象者の評価が
相対的に高い属性を特定する処理、（３）特定された属
性と同一の属性に対して相対的に高い評価を与えている
他のすべての利用者を特定し、特定した利用者と前記情
報提示対象者との間の前記相関値を高めに更新する処
理、（４）更新後の相関値が所定値を越える利用者の情
報評価度に基づいて、前記情報提示対象者が未だ評価し
ていない提示対象情報に対する情報評価度を推定し、推
定した情報評価度に対応する提示対象情報の中から前記
情報提示対象者が相対的に高く評価している属性と同じ
属性を含む情報を当該情報提示対象者に提示する処理。
この処理は、例えば前述のコラボレイティブ・フィルタ
リングにより行われる。
タ装置が、所定のプログラムコードを読み込んで下記の
処理を実行することにより実施が可能である。このプロ
グラムコードは、コンピュータ読みとり可能な記録媒体
に記録されたものである。 （１）複数の提示対象情報の各々に対していくつかの属
性を付与し、個々の利用者による前記提示対情報の評価
の高さを表す情報評価度と属性毎の当該利用者の評価の
高さを表す属性評価度とをすべての利用者について保持
するとともに、相対的高く評価された提示対象情報に付
与されている属性についての当該利用者の属性評価度を
高めに更新する処理、（２）更新後の前記情報提示対象
者の属性評価度に基づいて当該情報提示対象者の評価が
相対的に高い属性を特定する処理、（３）特定された属
性と同一の属性に対して相対的に高い評価を与えている
他のすべての利用者を特定し、特定した利用者と前記情
報提示対象者との間の前記相関値を高めに更新する処
理、（４）更新後の相関値が所定値を越える利用者の情
報評価度に基づいて、前記情報提示対象者が未だ評価し
ていない提示対象情報に対する情報評価度を推定し、推
定した情報評価度に対応する提示対象情報の中から前記
情報提示対象者が相対的に高く評価している属性と同じ
属性を含む情報を当該情報提示対象者に提示する処理。
この処理は、例えば前述のコラボレイティブ・フィルタ
リングにより行われる。
【００１０】上記他の課題を解決する本発明の情報選別
システムは、提示対象となる情報に対していくつかの属
性を付与するとともに、利用者による前記情報の評価の
高さを表す情報評価度、利用者による前記属性の各々の
評価の高さを表す属性評価度、及び、他の利用者との間
の嗜好の類似度を表す相関値を利用者毎に管理する情報
管理手段と、利用者の一人である情報提示対象者が相対
的に高く評価している属性と同じ属性に対して相対的に
高い評価を与えた他のすべての利用者を各々の属性評価
度に基づいて特定するとともに特定した利用者と前記情
報提示対象者との間の前記相関値を更新する相関値管理
手段と、更新後の前記相関値が所定値を越える利用者の
情報評価度に基づいて当該情報提示対象者が未だ評価し
ていない提示対象情報に対する情報評価度を推定し、推
定した情報評価度に対応する提示対象情報の中から前記
情報提示対象者が相対的に高く評価している属性と同じ
属性を含む情報のみを当該情報提示対象者に提示する情
報提示手段とを備えて構成されるものである。
システムは、提示対象となる情報に対していくつかの属
性を付与するとともに、利用者による前記情報の評価の
高さを表す情報評価度、利用者による前記属性の各々の
評価の高さを表す属性評価度、及び、他の利用者との間
の嗜好の類似度を表す相関値を利用者毎に管理する情報
管理手段と、利用者の一人である情報提示対象者が相対
的に高く評価している属性と同じ属性に対して相対的に
高い評価を与えた他のすべての利用者を各々の属性評価
度に基づいて特定するとともに特定した利用者と前記情
報提示対象者との間の前記相関値を更新する相関値管理
手段と、更新後の前記相関値が所定値を越える利用者の
情報評価度に基づいて当該情報提示対象者が未だ評価し
ていない提示対象情報に対する情報評価度を推定し、推
定した情報評価度に対応する提示対象情報の中から前記
情報提示対象者が相対的に高く評価している属性と同じ
属性を含む情報のみを当該情報提示対象者に提示する情
報提示手段とを備えて構成されるものである。
【００１１】前記情報管理手段は、好ましくは、個々の
提示対象情報に付与された属性についての属性評価度を
当該提示対象情報についての情報評価度の値に応じて随
時更新するように構成される。
提示対象情報に付与された属性についての属性評価度を
当該提示対象情報についての情報評価度の値に応じて随
時更新するように構成される。
【００１２】より具体的な実施の形態では、前記提示対
象情報が所定のコンピュータシステムによって形成され
た仮想商店街の取扱商品情報であり、前記情報管理手段
は、各種取扱商品情報に対して複数の利用者が示した関
心度合いの履歴に基づいて各利用者の前記相関値を更新
するように構成され、前記情報提示手段は、更新後の相
関値に基づいて前記取扱商品情報の一部をお勧め商品情
報として前記情報提示対象者に提示するように構成され
る。
象情報が所定のコンピュータシステムによって形成され
た仮想商店街の取扱商品情報であり、前記情報管理手段
は、各種取扱商品情報に対して複数の利用者が示した関
心度合いの履歴に基づいて各利用者の前記相関値を更新
するように構成され、前記情報提示手段は、更新後の相
関値に基づいて前記取扱商品情報の一部をお勧め商品情
報として前記情報提示対象者に提示するように構成され
る。
【００１３】
【発明の実施の形態】次に、本発明を適用した情報選別
システムの実施の形態を説明する。図１は、本実施形態
による情報選別システム１０の構成図である。この情報
選別システム１０は、キーボードなどの入力装置、ディ
スプレイなどの出力装置のほか、通信機構、記憶装置を
有するコンピュータ装置（又はシステム）によって実現
されるもので、当該コンピュータ装置のＣＰＵが所定の
プログラムコードを読み込んで実行することにより形成
される、入出力制御部１１、情報管理部１２、相関値管
理部１３、情報提示部１４の機能ブロック、及び、記憶
装置に構築される情報データベースＤＢ、属性ファイル
Ｆ１、情報評価ファイルＦ２、属性評価ファイルＦ３、
相関値ファイルＦ４を備えて構成される。
システムの実施の形態を説明する。図１は、本実施形態
による情報選別システム１０の構成図である。この情報
選別システム１０は、キーボードなどの入力装置、ディ
スプレイなどの出力装置のほか、通信機構、記憶装置を
有するコンピュータ装置（又はシステム）によって実現
されるもので、当該コンピュータ装置のＣＰＵが所定の
プログラムコードを読み込んで実行することにより形成
される、入出力制御部１１、情報管理部１２、相関値管
理部１３、情報提示部１４の機能ブロック、及び、記憶
装置に構築される情報データベースＤＢ、属性ファイル
Ｆ１、情報評価ファイルＦ２、属性評価ファイルＦ３、
相関値ファイルＦ４を備えて構成される。
【００１４】提示対象情報データベースＤＢには、利用
者に提示するための提示対象情報（評価済情報／未評価
情報を含む）が蓄積されるようになっている。
者に提示するための提示対象情報（評価済情報／未評価
情報を含む）が蓄積されるようになっている。
【００１５】属性ファイルＦ１は、提示対象情報データ
ベースＤＢにおける提示対象情報の識別子とその提示対
象情報に対応する１又は複数の属性との対応関係を記録
したファイルである。属性は、提示対象情報が商品に関
する情報であれば、製品ジャンル、そのブランド名ない
しメーカ、機能、価格等であり、その商品の種類、用
途、市場の性質等に応じて任意に設定することができ
る。
ベースＤＢにおける提示対象情報の識別子とその提示対
象情報に対応する１又は複数の属性との対応関係を記録
したファイルである。属性は、提示対象情報が商品に関
する情報であれば、製品ジャンル、そのブランド名ない
しメーカ、機能、価格等であり、その商品の種類、用
途、市場の性質等に応じて任意に設定することができ
る。
【００１６】情報評価ファイルＦ２は、提示対象情報に
対する評価結果である情報評価データを利用者毎（利用
者の識別データとリンクして）に蓄積したファイルであ
る。この情報評価データは、個々の提示対象情報に対し
て、利用者が自分の嗜好によってつけた評価、例えば５
段階評価における「５点」、「４点」、・・・のような
数値情報である。ある利用者が「カメラ」に５点、「テ
レビ」に４点という評価を与えたとすると、「カメラ」
についての情報評価データは「５点」、「テレビ」につ
いての情報評価データは「４点」として情報評価ファイ
ルＦ２に蓄積される。以下、評価結果を上述の数値情報
で表すものとして、「評価点」と称する場合がある。
対する評価結果である情報評価データを利用者毎（利用
者の識別データとリンクして）に蓄積したファイルであ
る。この情報評価データは、個々の提示対象情報に対し
て、利用者が自分の嗜好によってつけた評価、例えば５
段階評価における「５点」、「４点」、・・・のような
数値情報である。ある利用者が「カメラ」に５点、「テ
レビ」に４点という評価を与えたとすると、「カメラ」
についての情報評価データは「５点」、「テレビ」につ
いての情報評価データは「４点」として情報評価ファイ
ルＦ２に蓄積される。以下、評価結果を上述の数値情報
で表すものとして、「評価点」と称する場合がある。
【００１７】属性評価ファイルＦ３は、個々の属性に対
する評価結果である属性評価データを利用者毎に蓄積し
たファイルである。評価結果は、選別対象情報の評価に
用いるものと同じである。属性評価データは、利用者の
情報評価データの値、つまり提示対象情報に対する関心
の度合いに応じて随時更新される。また、一つの属性が
複数の提示対象情報によって付与されている場合、複数
の提示対象情報の各々に対する利用者の評価結果が当該
属性の評価結果に反映される。例えば、利用者がＸ社の
高級「カメラ」に対して強い関心をもった、つまり高い
評価を与えた場合、この「カメラ」の属性である「メー
カ：Ｘ社」、「機能：高機能」、「価格：高価」の属性
評価データに所定の点数が随時加算される。同様に、そ
の利用者がＹ社の高性能「テレビ」に対しても高い評価
を与えた場合、「テレビ」の属性である「メーカ：Ｙ
社」と「機能：高機能」の属性評価データに所定の点数
を加算する。このとき、属性「機能：高機能」の評価点
は、「Ｘ社のカメラ」と「Ｙ社のテレビ」の双方の評価
が反映されて２度点数が加算される結果、その利用者に
とって、より評価の高い属性となる。
する評価結果である属性評価データを利用者毎に蓄積し
たファイルである。評価結果は、選別対象情報の評価に
用いるものと同じである。属性評価データは、利用者の
情報評価データの値、つまり提示対象情報に対する関心
の度合いに応じて随時更新される。また、一つの属性が
複数の提示対象情報によって付与されている場合、複数
の提示対象情報の各々に対する利用者の評価結果が当該
属性の評価結果に反映される。例えば、利用者がＸ社の
高級「カメラ」に対して強い関心をもった、つまり高い
評価を与えた場合、この「カメラ」の属性である「メー
カ：Ｘ社」、「機能：高機能」、「価格：高価」の属性
評価データに所定の点数が随時加算される。同様に、そ
の利用者がＹ社の高性能「テレビ」に対しても高い評価
を与えた場合、「テレビ」の属性である「メーカ：Ｙ
社」と「機能：高機能」の属性評価データに所定の点数
を加算する。このとき、属性「機能：高機能」の評価点
は、「Ｘ社のカメラ」と「Ｙ社のテレビ」の双方の評価
が反映されて２度点数が加算される結果、その利用者に
とって、より評価の高い属性となる。
【００１８】相関値ファイルＦ４は、利用者間の嗜好の
類似度を表す相関値を利用者毎に格納するファイルであ
る。
類似度を表す相関値を利用者毎に格納するファイルであ
る。
【００１９】次に、各機能ブロック１１〜１４について
説明する。入出力制御部１１は、入力装置又は通信機構
を通じて利用者の一人である情報提示対象者から入力さ
れた情報提示要求その他の情報を受け付けるとともに、
その情報提示対象者に対して所要の情報を提示するもの
である。
説明する。入出力制御部１１は、入力装置又は通信機構
を通じて利用者の一人である情報提示対象者から入力さ
れた情報提示要求その他の情報を受け付けるとともに、
その情報提示対象者に対して所要の情報を提示するもの
である。
【００２０】情報管理部１２は、提示対象情報及び各利
用者の嗜好に関する各種情報の管理を行うもので、提示
対象情報データベースＤＢへの情報蓄積及びその読み出
し、各提示対象情報についての属性の設定、前述の情報
評価データ及び属性評価データの各種ファイルＦ１〜Ｆ
３への記録、更新及びその読み出し等の処理を行う１又
は複数のモジュールによって構成される。
用者の嗜好に関する各種情報の管理を行うもので、提示
対象情報データベースＤＢへの情報蓄積及びその読み出
し、各提示対象情報についての属性の設定、前述の情報
評価データ及び属性評価データの各種ファイルＦ１〜Ｆ
３への記録、更新及びその読み出し等の処理を行う１又
は複数のモジュールによって構成される。
【００２１】相関値管理部１３は、各利用者についての
上記相関値を公知の演算式（例えばピアソンの積率相関
係数算出式）を用いて演算し、その演算結果を相関値フ
ァイルＦ４に格納するとともに、各利用者の情報評価デ
ータ及び属性評価データに基づいて当該利用者の相関値
を随時更新するモジュールである。具体的には、ある利
用者Ａが高く評価している属性と同じ属性に対して高い
評価を与えた他の利用者Ｂ〜Ｄを各々の属性評価度に基
づいて特定し、特定した利用者Ｂ〜Ｄと利用者Ａとの間
の相関値が高まるように随時更新する処理を行う。
上記相関値を公知の演算式（例えばピアソンの積率相関
係数算出式）を用いて演算し、その演算結果を相関値フ
ァイルＦ４に格納するとともに、各利用者の情報評価デ
ータ及び属性評価データに基づいて当該利用者の相関値
を随時更新するモジュールである。具体的には、ある利
用者Ａが高く評価している属性と同じ属性に対して高い
評価を与えた他の利用者Ｂ〜Ｄを各々の属性評価度に基
づいて特定し、特定した利用者Ｂ〜Ｄと利用者Ａとの間
の相関値が高まるように随時更新する処理を行う。
【００２２】情報提示部１４は、情報提示対象者との間
の最新の相関値が所定値を越える利用者の情報評価度に
基づいて当該情報提示対象者が未だ評価していない提示
対象情報に対する情報評価度を推定し、推定した情報評
価度に対応する提示対象情報の中から情報提示対象者が
相対的に高く評価している属性と同じ属性を含む情報の
みを当該情報提示対象者に提示するための処理を行うモ
ジュールである。
の最新の相関値が所定値を越える利用者の情報評価度に
基づいて当該情報提示対象者が未だ評価していない提示
対象情報に対する情報評価度を推定し、推定した情報評
価度に対応する提示対象情報の中から情報提示対象者が
相対的に高く評価している属性と同じ属性を含む情報の
みを当該情報提示対象者に提示するための処理を行うモ
ジュールである。
【００２３】なお、上記機能ブロック（それを構成する
モジュール）１１〜１４、提示対象情報データベースＤ
Ｂ、及び各ファイルＦ１〜Ｆ４をコンピュータ装置上に
形成するためのプログラムコードは、通常は、ハードデ
ィスク又は半導体メモリのような固定型記録媒体に記録
され、コンピュータ装置のＣＰＵに随時読みとられて実
行されるようになっている。但し、運用時にコンピュー
タ装置において上記機能ブロック１１〜１４等が形成さ
れれば本発明を実施することが可能なので、その記録形
態は任意であって良い。例えば、コンピュータ装置から
分離可能なＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＦＤ等の可搬性記録
媒体、あるいは構内ネットワークに接続されたプログラ
ムサーバ等に記録され、使用時に読み込まれて上記固定
型記録媒体にインストールされて随時実行に供されるも
のであっても良い。なお、上記機能ブロック１１〜１４
等は、上記プログラムコード単独によって実現される場
合のほか、コンピュータ装置に搭載されているオペレー
ティングシステムとの協働によって適宜実現されるもの
であっても良い。
モジュール）１１〜１４、提示対象情報データベースＤ
Ｂ、及び各ファイルＦ１〜Ｆ４をコンピュータ装置上に
形成するためのプログラムコードは、通常は、ハードデ
ィスク又は半導体メモリのような固定型記録媒体に記録
され、コンピュータ装置のＣＰＵに随時読みとられて実
行されるようになっている。但し、運用時にコンピュー
タ装置において上記機能ブロック１１〜１４等が形成さ
れれば本発明を実施することが可能なので、その記録形
態は任意であって良い。例えば、コンピュータ装置から
分離可能なＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＦＤ等の可搬性記録
媒体、あるいは構内ネットワークに接続されたプログラ
ムサーバ等に記録され、使用時に読み込まれて上記固定
型記録媒体にインストールされて随時実行に供されるも
のであっても良い。なお、上記機能ブロック１１〜１４
等は、上記プログラムコード単独によって実現される場
合のほか、コンピュータ装置に搭載されているオペレー
ティングシステムとの協働によって適宜実現されるもの
であっても良い。
【００２４】次に、図２を参照して、情報選別システム
１０による動作を説明する。ここでは、属性情報ファイ
ルＦ１が既に作成されているものとする。また、複数の
利用者の各々（情報提示対象者を含む）の情報評価デー
タが、情報評価ファイルＦ２に蓄積されているものとす
る。また、情報提示対象者から情報提示が要求された場
合に提示対象情報の選別及び提示を行うものとする。但
し、この前提は説明上の便宜のためであり、常にこのよ
うな前提が不可欠となる訳ではない。
１０による動作を説明する。ここでは、属性情報ファイ
ルＦ１が既に作成されているものとする。また、複数の
利用者の各々（情報提示対象者を含む）の情報評価デー
タが、情報評価ファイルＦ２に蓄積されているものとす
る。また、情報提示対象者から情報提示が要求された場
合に提示対象情報の選別及び提示を行うものとする。但
し、この前提は説明上の便宜のためであり、常にこのよ
うな前提が不可欠となる訳ではない。
【００２５】図２において、情報管理部１２は、情報評
価ファイルＦ２及び属性評価ファイルＦ３を参照し、個
々の利用者における評価が相対的に高い（例えば最高評
価点、あるいは所定の評価点を越える）提示対象情報と
それに対応する属性を、属性情報ファイルＦ１における
対応付け情報をもとに特定する（ステップＳ１０１）。
そして、特定した属性についての属性評価データを更新
する。具体的には、評価点を加算する（ステップＳ１０
２）。これを該当するすべての利用者について繰り返す
（ステップＳ１０３：No）。
価ファイルＦ２及び属性評価ファイルＦ３を参照し、個
々の利用者における評価が相対的に高い（例えば最高評
価点、あるいは所定の評価点を越える）提示対象情報と
それに対応する属性を、属性情報ファイルＦ１における
対応付け情報をもとに特定する（ステップＳ１０１）。
そして、特定した属性についての属性評価データを更新
する。具体的には、評価点を加算する（ステップＳ１０
２）。これを該当するすべての利用者について繰り返す
（ステップＳ１０３：No）。
【００２６】各利用者の属性評価データを更新した場合
は（ステップＳ１０３：Yes）、相関値管理部１３で、
利用者間の嗜好の相関値を演算し、演算結果をもとに相
関値ファイルＦ４内の各利用者の相関値を更新する（ス
テップＳ１０４）。情報提示対象者からの情報提示要求
の入力を契機に（ステップＳ１０５：Yes）、属性評価
ファイルＦ３における情報提示対象者の最新の属性評価
データを参照し、その中で相対的に評価が高い属性評価
データ及びその属性を特定するとともに（ステップＳ１
０６）、特定した属性に対して同じように評価が高い他
の利用者を特定する（ステップＳ１０７）。この処理は
情報管理部１２が行う。評価が高い属性かどうかは、例
えば、一定の値以上の評価点がついているかどうか、あ
るいは、属性全体の評価点の中に占める割合が一定値以
上であるかどうかによって決める。
は（ステップＳ１０３：Yes）、相関値管理部１３で、
利用者間の嗜好の相関値を演算し、演算結果をもとに相
関値ファイルＦ４内の各利用者の相関値を更新する（ス
テップＳ１０４）。情報提示対象者からの情報提示要求
の入力を契機に（ステップＳ１０５：Yes）、属性評価
ファイルＦ３における情報提示対象者の最新の属性評価
データを参照し、その中で相対的に評価が高い属性評価
データ及びその属性を特定するとともに（ステップＳ１
０６）、特定した属性に対して同じように評価が高い他
の利用者を特定する（ステップＳ１０７）。この処理は
情報管理部１２が行う。評価が高い属性かどうかは、例
えば、一定の値以上の評価点がついているかどうか、あ
るいは、属性全体の評価点の中に占める割合が一定値以
上であるかどうかによって決める。
【００２７】その後、相関値管理部１３で、特定した各
利用者の相関値にα点を加算して相関値ファイルＦ４を
更新する（ステップＳ１０８）。α点が大きいと、同じ
属性に対する評価点が高い提示対象情報だけが抽出され
ることになり、逆にα点が小さいと、属性に対する評価
点があまり反映されないことになる。α点の値は、シス
テムでのチューニング事項となる。
利用者の相関値にα点を加算して相関値ファイルＦ４を
更新する（ステップＳ１０８）。α点が大きいと、同じ
属性に対する評価点が高い提示対象情報だけが抽出され
ることになり、逆にα点が小さいと、属性に対する評価
点があまり反映されないことになる。α点の値は、シス
テムでのチューニング事項となる。
【００２８】情報提示部１４は、相関値ファイルＦ４と
情報評価ファイルＦ２とを参照し、更新後の相関値が所
定値を越える利用者の情報評価データとその相関値とを
用いて、情報提示対象者が未だ評価していない提示対象
情報に対する評価を推定し（ステップＳ１０９）、推定
した評価の高いいくつかの提示対象情報を特定する（ス
テップＳ１１０）。その後、これらの提示対象情報を、
情報提示対象者の評価が高い属性に対応するものに絞り
込み（ステップＳ１１１）、この提示対象情報を入出力
制御部１１を通じて情報提示対象者へ提示する（ステッ
プＳ１１２）。
情報評価ファイルＦ２とを参照し、更新後の相関値が所
定値を越える利用者の情報評価データとその相関値とを
用いて、情報提示対象者が未だ評価していない提示対象
情報に対する評価を推定し（ステップＳ１０９）、推定
した評価の高いいくつかの提示対象情報を特定する（ス
テップＳ１１０）。その後、これらの提示対象情報を、
情報提示対象者の評価が高い属性に対応するものに絞り
込み（ステップＳ１１１）、この提示対象情報を入出力
制御部１１を通じて情報提示対象者へ提示する（ステッ
プＳ１１２）。
【００２９】このようにして提示対象情報の範囲を限定
していくことで、多種多様の提示対象情報が混在する場
合であっても、その情報提示対象者の嗜好を確実に反映
した情報選別及び提示が可能になる。従って、本実施形
態の手法をコラボレイティブ・フィルタリングに適用す
ることで、その精度を従来手法に比べて格段に高めるこ
とができる。
していくことで、多種多様の提示対象情報が混在する場
合であっても、その情報提示対象者の嗜好を確実に反映
した情報選別及び提示が可能になる。従って、本実施形
態の手法をコラボレイティブ・フィルタリングに適用す
ることで、その精度を従来手法に比べて格段に高めるこ
とができる。
【００３０】
【実施例】本実施形態の情報選別システム１０は、多種
多様の提示対象情報が混在する場面において、複数の利
用者に対して各々の嗜好に合致した情報を的確に絞り込
んで提示することができる。ここでは、一例として、イ
ンターネット上で実現される仮想商店街（ショッピング
モール）に適用した場合の例を説明する。
多様の提示対象情報が混在する場面において、複数の利
用者に対して各々の嗜好に合致した情報を的確に絞り込
んで提示することができる。ここでは、一例として、イ
ンターネット上で実現される仮想商店街（ショッピング
モール）に適用した場合の例を説明する。
【００３１】この場合の情報選別システム１０は、イン
ターネットに接続される一つのウエブサーバ（分散処理
を行う場合は複数のサーバ）に、上述の提示対象情報デ
ータベースＤＢ、各ファイルＦ１〜Ｆ４、各機能ブロッ
ク１１〜１４を形成することになる。提示対象情報デー
タベースＤＢには、ショッピングモールにおける各種取
扱商品情報が格納される。各ファイルＦ１〜Ｆ４には、
登録した利用者についての情報評価データ、属性評価デ
ータ、相関値が格納される。
ターネットに接続される一つのウエブサーバ（分散処理
を行う場合は複数のサーバ）に、上述の提示対象情報デ
ータベースＤＢ、各ファイルＦ１〜Ｆ４、各機能ブロッ
ク１１〜１４を形成することになる。提示対象情報デー
タベースＤＢには、ショッピングモールにおける各種取
扱商品情報が格納される。各ファイルＦ１〜Ｆ４には、
登録した利用者についての情報評価データ、属性評価デ
ータ、相関値が格納される。
【００３２】情報管理部１２は、ショッピングモールに
おける各種取扱商品情報に対して複数の利用者が示した
関心度合いの履歴に基づき、各利用者の相関値を自動的
に更新するように構成する。より具体的には、ショッピ
ングモールの個々の店舗において提示される取扱商品に
対する各利用者の参照履歴及び商品の購入履歴をもとに
当該利用者の関心度合い、つまり情報に対する評価の程
度を定量化し、前述の情報評価データ、属性評価データ
の生成、更新、及びこれらに基づく評価値の更新を行
う。情報提示部１４は、更新後の相関値に基づいて選別
した取扱商品情報を、例えばお勧め商品情報として情報
提示対象者に提示する。
おける各種取扱商品情報に対して複数の利用者が示した
関心度合いの履歴に基づき、各利用者の相関値を自動的
に更新するように構成する。より具体的には、ショッピ
ングモールの個々の店舗において提示される取扱商品に
対する各利用者の参照履歴及び商品の購入履歴をもとに
当該利用者の関心度合い、つまり情報に対する評価の程
度を定量化し、前述の情報評価データ、属性評価データ
の生成、更新、及びこれらに基づく評価値の更新を行
う。情報提示部１４は、更新後の相関値に基づいて選別
した取扱商品情報を、例えばお勧め商品情報として情報
提示対象者に提示する。
【００３３】ショッピングモールの実際の運用に際して
は、上記情報選別システム１０のほかに、モールを構築
する店舗サーバ（エージェント）との間で情報のやり取
りを行う運用管理サーバ２０、クレジット会社に備えら
れるコンピュータシステムと協働して利用者による商品
購入の際の決済処理を行う決済サーバ３０等を備えるこ
とになる。
は、上記情報選別システム１０のほかに、モールを構築
する店舗サーバ（エージェント）との間で情報のやり取
りを行う運用管理サーバ２０、クレジット会社に備えら
れるコンピュータシステムと協働して利用者による商品
購入の際の決済処理を行う決済サーバ３０等を備えるこ
とになる。
【００３４】この実施例のように、ショッピングモール
に本発明の情報選別技術を適用することにより、取扱商
品に対する複数の利用者の嗜好に関する情報を自動的に
収集し、収集した情報をもとに各利用者に対して嗜好の
範囲に絞ったお勧め商品情報を提示することができるの
で、利用者に対するショッピングモールの利用意識を高
めることができるようになる。
に本発明の情報選別技術を適用することにより、取扱商
品に対する複数の利用者の嗜好に関する情報を自動的に
収集し、収集した情報をもとに各利用者に対して嗜好の
範囲に絞ったお勧め商品情報を提示することができるの
で、利用者に対するショッピングモールの利用意識を高
めることができるようになる。
【００３５】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
では、提示対象情報に対していくつかの属性を付与し、
付与した属性に対する評価結果を利用者間の嗜好の相関
値に反映させた上で情報選別を行うようにしたので、多
種多様の提示対象情報が混在し、且つ複数の利用者の評
価基準が不定な場合であっても情報選別の精度を高める
ことができるという、特有の効果が得られる。
では、提示対象情報に対していくつかの属性を付与し、
付与した属性に対する評価結果を利用者間の嗜好の相関
値に反映させた上で情報選別を行うようにしたので、多
種多様の提示対象情報が混在し、且つ複数の利用者の評
価基準が不定な場合であっても情報選別の精度を高める
ことができるという、特有の効果が得られる。
【図１】本発明の情報選別システムの一実施形態を示し
た機能ブロック図。
た機能ブロック図。
【図２】本実施形態の情報選別システムの動作（情報選
別方法）の一例を示した手順説明図。
別方法）の一例を示した手順説明図。
【図３】本発明の一実施例を示した説明図。
１０ 情報選別システム １１ 入出力制御部 １２ 情報管理部 １３ 相関値管理部 １４ 情報提示部 Ｆ１ 属性情報ファイル Ｆ２ 情報評価ファイル Ｆ３ 属性評価ファイル Ｆ４ 相関値ファイル ２０ 運用管理サーバ ３０ 決済サーバ
Claims (10)
- 【請求項１】 複数の利用者間の嗜好の類似度を表す相
関値を利用者毎に保持し、利用者の一人である情報提示
対象者との間の前記相関値が相対的に高い他の利用者の
嗜好に適合する提示対象情報を選別する方法において、 複数の提示対象情報の各々に対していくつかの属性を付
与し、この属性に対する各利用者の評価結果をもとに前
記相関値を随時更新するとともに、更新後の相関値に基
づいて特定された前記他の利用者の嗜好に適合する提示
対象情報のうち前記情報提示対象者が相対的に高く評価
している属性と同じ属性が付与されている提示対象情報
を選別することを特徴とする、情報選別方法。 - 【請求項２】 利用者が高く評価した提示対象情報に付
与されている属性に対する利用者の評価結果を累積的に
高めることを特徴とする、 請求項１記載の情報選別方法。 - 【請求項３】 一つの属性が複数の提示対象情報によっ
て付与されている場合に、複数の提示対象情報の各々に
対する利用者の評価結果を当該属性の評価結果に反映さ
せることを特徴とする、 請求項１記載の情報選別方法。 - 【請求項４】 複数の利用者間の嗜好の類似度を表す相
関値を利用者毎に保持し、利用者の一人である情報提示
対象者との間の前記相関値が相対的に高い他の利用者の
嗜好に適合する提示対象情報を選別する方法において、 複数の提示対象情報の各々に対していくつかの属性を付
与し、個々の利用者による前記提示対情報の評価の高さ
を表す情報評価度と属性毎の当該利用者の評価の高さを
表す属性評価度とをすべての利用者について保持すると
ともに、相対的高く評価された提示対象情報に付与され
ている属性についての当該利用者の属性評価度を高めに
更新する処理、 更新後の前記情報提示対象者の属性評価度に基づいて当
該情報提示対象者の評価が相対的に高い属性を特定する
処理、 特定された属性と同一の属性に対して相対的に高い評価
を与えている他のすべての利用者を特定し、特定した利
用者と前記情報提示対象者との間の前記相関値を高めに
更新する処理、 更新後の相関値が所定値を越える利用者の情報評価度に
基づいて、前記情報提示対象者が未だ評価していない提
示対象情報に対する情報評価度を推定し、推定した情報
評価度に対応する提示対象情報の中から前記情報提示対
象者が相対的に高く評価している属性と同じ属性を含む
情報を当該情報提示対象者に提示する処理をコンピュー
タ装置上で実行することを特徴とする、 情報選別方法。 - 【請求項５】 前記未だ評価していない情報をコラボレ
イティブ・フィルタリングにより選別することを特徴と
する、 請求項４記載の情報選別方法。 - 【請求項６】 提示対象となる情報に対していくつかの
属性を付与するとともに、利用者による前記情報の評価
の高さを表す情報評価度、利用者による前記属性の各々
の評価の高さを表す属性評価度、及び、他の利用者との
間の嗜好の類似度を表す相関値を利用者毎に管理する情
報管理手段と、 利用者の一人である情報提示対象者が相対的に高く評価
している属性と同じ属性に対して相対的に高い評価を与
えた他のすべての利用者を各々の属性評価度に基づいて
特定するとともに特定した利用者と前記情報提示対象者
との間の前記相関値を更新する相関値管理手段と、 更新後の前記相関値が所定値を越える利用者の情報評価
度に基づいて当該情報提示対象者が未だ評価していない
提示対象情報に対する情報評価度を推定し、推定した情
報評価度に対応する提示対象情報の中から前記情報提示
対象者が相対的に高く評価している属性と同じ属性を含
む情報のみを当該情報提示対象者に提示する情報提示手
段とを備えて成る、情報選別システム。 - 【請求項７】 前記情報管理手段は、個々の提示対象情
報に付与された属性についての属性評価度を当該提示対
象情報についての情報評価度の値に応じて随時更新する
ように構成されることを特徴とする、 請求項６記載の情報選別システム。 - 【請求項８】 前記提示対象情報が所定のコンピュータ
システムによって形成された仮想商店街の取扱商品情報
であり、前記情報管理手段は、各種取扱商品情報に対し
て複数の利用者が示した関心度合いの履歴に基づいて各
利用者の前記相関値を更新するように構成され、前記情
報提示手段は、更新後の相関値に基づいて前記取扱商品
情報の一部をお勧め商品情報として前記情報提示対象者
に提示するものであることを特徴とする、 請求項６又は７記載の情報選別システム。 - 【請求項９】 前記情報管理手段は、前記仮想商店街の
取扱商品に対する各利用者の参照履歴及び購入履歴をも
とに当該利用者の関心度合いを定量化するように構成さ
れることを特徴とする、 請求項８記載の情報選別システム。 - 【請求項１０】 複数の利用者間の嗜好の類似度を表す
相関値を利用者毎に保持し、利用者の一人である情報提
示対象者との間の前記相関値が相対的に高い他の利用者
の嗜好に適合する提示対象情報を選別する機能を具備し
たコンピュータ装置に、 複数の提示対象情報の各々に対していくつかの属性を付
与し、個々の利用者による前記提示対情報の評価の高さ
を表す情報評価度と属性毎の当該利用者の評価の高さを
表す属性評価度とをすべての利用者について保持すると
ともに、相対的高く評価された提示対象情報に付与され
ている属性についての当該利用者の属性評価度を高めに
更新する処理、 更新後の前記情報提示対象者の属性評価度に基づいて当
該情報提示対象者の評価が相対的に高い属性を特定する
処理、 特定された属性と同一の属性に対して相対的に高い評価
を与えている他のすべての利用者を特定し、特定した利
用者と前記情報提示対象者との間の前記相関値を高めに
更新する処理、 更新後の相関値が所定値を越える利用者の情報評価度に
基づいて、前記情報提示対象者が未だ評価していない提
示対象情報に対する情報評価度を推定し、推定した情報
評価度に対応する提示対象情報の中から前記情報提示対
象者が相対的に高く評価している属性と同じ属性を含む
情報を当該情報提示対象者に提示する処理を実行させる
ためのプログラムコードが記録された、コンピュータ読
みとり可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12532099A JP3532116B2 (ja) | 1999-04-30 | 1999-04-30 | 情報選別方法及びシステム、記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12532099A JP3532116B2 (ja) | 1999-04-30 | 1999-04-30 | 情報選別方法及びシステム、記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000315212A true JP2000315212A (ja) | 2000-11-14 |
| JP3532116B2 JP3532116B2 (ja) | 2004-05-31 |
Family
ID=14907204
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP12532099A Expired - Lifetime JP3532116B2 (ja) | 1999-04-30 | 1999-04-30 | 情報選別方法及びシステム、記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3532116B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002031721A1 (en) * | 2000-10-10 | 2002-04-18 | D-Tank Co., Ltd. | Purchase motive extracting method, fit commodity/fit customer extracting method, and device therefor |
| JP2002222204A (ja) * | 2001-01-29 | 2002-08-09 | Konami Co Ltd | コミュニケーションプログラム、コミュニケーションプログラムを記録した媒体、コミュニケーション装置およびコミュニケーション方法 |
| JP2002230024A (ja) * | 2001-02-05 | 2002-08-16 | Ntt Comware Corp | 検索方法、文書情報の特性情報を生成する方法、ユーザの嗜好情報を生成する方法、検索装置、文書特性情報生成装置、ユーザ嗜好情報生成装置、記録媒体およびプログラム |
| JP2002334257A (ja) * | 2001-05-10 | 2002-11-22 | Nec Corp | レコメンドエンジン、レコメンド方法、レコメンドプログラム |
| JP2003044742A (ja) * | 2001-07-30 | 2003-02-14 | Ricoh Co Ltd | 商品購入システム、商品購入方法、及びプログラム |
| WO2003017137A1 (en) * | 2001-08-21 | 2003-02-27 | Fujitsu Limited | Apparatus for managing user profile and apparatus for recommendation |
Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
| JPH08320879A (ja) * | 1995-05-26 | 1996-12-03 | Nec Corp | 適合フィードバック装置 |
| JPH10240749A (ja) * | 1997-02-24 | 1998-09-11 | Nec Corp | 情報フィルタリング方法及びその装置並びに情報フィルタリングプログラムを記録した記録媒体 |
| JPH10340270A (ja) * | 1997-06-06 | 1998-12-22 | N T T Data:Kk | 情報フィルタリング方法、情報フィルタリング装置、及び記録媒体 |
-
1999
- 1999-04-30 JP JP12532099A patent/JP3532116B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (3)
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| JPH10340270A (ja) * | 1997-06-06 | 1998-12-22 | N T T Data:Kk | 情報フィルタリング方法、情報フィルタリング装置、及び記録媒体 |
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| JP2002334257A (ja) * | 2001-05-10 | 2002-11-22 | Nec Corp | レコメンドエンジン、レコメンド方法、レコメンドプログラム |
| JP2003044742A (ja) * | 2001-07-30 | 2003-02-14 | Ricoh Co Ltd | 商品購入システム、商品購入方法、及びプログラム |
| WO2003017137A1 (en) * | 2001-08-21 | 2003-02-27 | Fujitsu Limited | Apparatus for managing user profile and apparatus for recommendation |
| JPWO2003017137A1 (ja) * | 2001-08-21 | 2004-12-09 | 富士通株式会社 | ユーザプロファイル管理装置および推薦装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3532116B2 (ja) | 2004-05-31 |
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