JPH1063679A - Information provision device - Google Patents

Information provision device

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Publication number
JPH1063679A
JPH1063679A JP8222222A JP22222296A JPH1063679A JP H1063679 A JPH1063679 A JP H1063679A JP 8222222 A JP8222222 A JP 8222222A JP 22222296 A JP22222296 A JP 22222296A JP H1063679 A JPH1063679 A JP H1063679A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
user
keywords
weight
interest
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP8222222A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Eiji Fujikawa
英士 藤川
Riyuuji Kubosono
竜二 窪薗
Kenichi Yada
健一 矢田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NTT Inc
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP8222222A priority Critical patent/JPH1063679A/en
Publication of JPH1063679A publication Critical patent/JPH1063679A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

(57)【要約】 【課題】情報を提供する場合に,利用者の興味の及ぶ範
囲を捉えて,利用者の興味ある分野の情報をできるだけ
無駄なく,漏れなく提供する。 【解決手段】プロファイル5の中のキーワードに関し
て,情報を絞り込むために付与した特定キーワードに関
する重み(重みA)の他に,利用者の興味を広い範囲で
捉えるためにキーワード間の関連度を用いて別の重み
(重みB)を算出し,2種類の重みを使い分けて利用者
に対する提供情報の適合スコアを算出することにより,
利用者の興味の及ぶ範囲を推測して情報を提供する。
(57) [Summary] [Problem] To provide information, grasp a range of interest of a user, and provide information in a field of interest of the user without waste and without omission as much as possible. For a keyword in a profile 5, in addition to a weight (weight A) for a specific keyword given to narrow down information, a degree of association between keywords is used to capture a user's interest in a wide range. By calculating another weight (weight B) and using two types of weights to calculate a matching score of the information provided to the user,
Provide information by estimating the range of interest of the user.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明はデータベースに蓄積
された情報の中から,利用者による検索キーの入力を必
要とせずに,利用者が興味を持っている情報を提供する
ための情報提供装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an information providing apparatus for providing information of interest to a user from among information stored in a database without requiring a user to input a search key. It is about.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来の利用者が検索キーを入力しなくて
も,データベースに追加された情報の中から利用者の興
味や関心事に関する情報を検索して提供する情報提供シ
ステムにおいては,以下のような方法がとられていた。
2. Description of the Related Art A conventional information providing system for searching and providing information on a user's interests or interests from information added to a database without a user inputting a search key is described below. Such a method was taken.

【0003】(1)プロファイルと提供情報の属性デー
タに保持されたキーワードとキーワードの重みを用いて
利用者に対する提供情報の適合スコアを算出し,適合ス
コアの高い情報を提供する。
(1) A matching score of provided information for a user is calculated using a keyword held in a profile and attribute data of provided information and a keyword weight, and information having a high matching score is provided.

【0004】この際に,提供情報の属性データ中のキー
ワードの重みを決定する方法として,個々の提供情報の
特徴を捉えるために,特定キーワード(固有名詞などの
意味の狭いキーワード)の重みを大きくし,また,プロ
ファイル中のキーワードの重みを決定する方法として,
利用者がこれまでに獲得した提供情報の属性データであ
るキーワードの重みをそのまま用い,利用者に提供する
情報を特定キーワードに関する狭い範囲に絞り込んで提
供していた。
At this time, as a method of determining the weight of the keyword in the attribute data of the provided information, the weight of a specific keyword (a keyword having a narrow meaning such as a proper noun) is increased in order to capture the characteristics of each provided information. In addition, as a method of determining the weight of the keyword in the profile,
The information provided to the user is narrowed down to a narrow range related to the specific keyword, and the information is provided to the user by using the weight of the keyword, which is the attribute data of the provided information obtained so far, as it is.

【0005】(2)一方,プロファイルに保持されてい
る各キーワードに関して,シソーラス(単語の上位語・
下位語を記した辞書)を用いて上位語を辿り,導き出さ
れた単語で検索することによって,利用者の興味を広く
捉えて情報を提供しようとする手法もとられていた。
(2) On the other hand, with respect to each keyword held in the profile, a thesaurus (a higher word of the word,
There has been a method that seeks to provide information by widely catching the interests of the user by tracing the upper words using a dictionary in which lower words are written) and searching by the derived words.

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】上記従来の情報提供装
置においては,以下の問題があった。 (1)個々の提供情報の特徴を捉えるために特定キーワ
ードの重みを大きくした場合,提供する情報を特定キー
ワードに関する狭い範囲に絞り込むため,利用者の興味
に対する一部の情報しか提供できないという欠点があっ
た。
However, the conventional information providing apparatus has the following problems. (1) When the weight of a specific keyword is increased in order to capture the characteristics of each provided information, the information to be provided is narrowed down to a narrow range related to the specific keyword. there were.

【0007】例えば,分野αに興味のある人のプロファ
イルに,分野αに関連する固有名詞のキーワードβ,
γ,δが登録されていたとする。従来の方法によれば
β,γ,δは重みが大きく,β,γ,δによる検索で
は,分野αに関するβ,γ,δに関連する情報しか提供
できない。したがって,利用者が分野α全般に興味を持
っている場合に,利用者の興味に対して漏れなく情報を
提供できないという欠点があった。
For example, in the profile of a person who is interested in the field α, a keyword β of a proper noun related to the field α,
It is assumed that γ and δ have been registered. According to the conventional method, β, γ, and δ have large weights, and a search using β, γ, and δ can provide only information related to β, γ, and δ regarding the field α. Therefore, when the user is interested in the field α in general, there is a drawback that information cannot be completely provided to the interest of the user.

【0008】(2)プロファイル中のキーワードに関し
て,シソーラスを用いてその上位語を辿って検索するこ
とによって,利用者の興味を広く捉えようとする手法で
は,あらかじめ検索に用いるキーワードをシソーラスに
登録しておく必要がある。
(2) In a method of searching for keywords in a profile by using a thesaurus and tracing the upper terms thereof to capture a wide range of users' interests, keywords used for the search are registered in the thesaurus in advance. Need to be kept.

【0009】また,シソーラス自体が単に単語の上位語
・下位語を導き出すためのものであるため,プロファイ
ル中のキーワードからどの程度のシソーラス上の上位語
を辿っていけばよいか分からず,上位語を辿りすぎると
提供する情報の範囲が広くなり過ぎて,無駄な情報を提
供してしまうという欠点があった。
In addition, since the thesaurus itself is merely for deriving the high-order words and low-order words of a word, it is not known how many high-order words on the thesaurus should be traced from the keywords in the profile. There is a drawback that the range of information to be provided becomes too wide if the path is traced too much, and unnecessary information is provided.

【0010】本発明の目的は,プロファイルの中のキー
ワードに関して,これまでの特定キーワードに関する狭
い範囲に絞り込んで情報を提供するために付与された重
み(重みA)の他に,利用者の興味をより広く捉えて情
報を提供するために,キーワードの共起関係等から求ま
るキーワード間の関連度を用いて別の重み(重みB)を
算出し,2種類の重みを使い分けて利用者に対する提供
情報の適合スコアを算出し,利用者の興味の及ぶ範囲を
推測して,利用者の興味ある分野の情報をできるだけ無
駄なく,漏れなく提供することにある。
[0010] An object of the present invention is to provide a keyword in a profile with a weight (weight A) assigned to provide information by narrowing down to a narrow range related to a specific keyword so far, as well as a user's interest. In order to provide information in a broader sense, another weight (weight B) is calculated using the relevance between keywords obtained from the co-occurrence relationship of keywords, etc., and the information provided to the user by using two types of weights properly The purpose of the present invention is to calculate a matching score of, estimate the range of interest of the user, and provide information on the field of interest of the user as much as possible without omission.

【0011】上記の例でいえば,利用者の興味が分野α
に関するキーワードβ,γ,δにしか向けられていない
のか,分野α全般に向けられているのかを把握し,もし
利用者の興味が分野α全般に向けられているとすれば,
分野αに関する情報の中でキーワードβ,γ,δに関す
る情報以外の情報を提供し,利用者の興味がキーワード
β,γ,δにしか向けられていなければ,分野αに関す
る情報の中からキーワードβ,γ,δに関する情報のみ
を提供する。
In the above example, if the user's interest is in the field α
To determine whether it is directed only to the keywords β, γ, and δ or to the general field α. If the user's interest is directed to the general field α,
If information other than the information on the keywords β, γ, and δ is provided in the information on the field α, and the user's interest is directed only to the keywords β, γ, and δ, the keyword β is used from the information on the field α. , Γ, δ only.

【0012】[0012]

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め,本発明は以下のように構成される。 (1)提供情報の属性データを蓄積する属性データ蓄積
部と,利用者が興味をもっている対象とその興味の度合
いを表すものとして,キーワードとキーワードの重みを
保持する手段であるプロファイルと,該プロファイルと
前記属性データを用いて,提供情報が利用者の興味や関
心事とどの程度合致しているかの指標である適合スコア
を算出する適合スコア算出部と,該適合スコア算出部の
結果に基づいて出力部に提供情報を出力したときに,利
用者の提供情報に対する適合度を評価する適合度評価部
と,適合度を参照して,プロファイルに保持されている
キーワードの追加・削除およびキーワードの重みを変化
させるプロファイル修正部とから構成される従来の情報
提供装置に加え,プロファイルに登録されたキーワード
について関連したキーワードとその関連度を保持する関
連単語保持部と,指定した単語(キーワード)について
意味的に広い単語であるか,意味的に狭い単語であるか
を判断する単語解析部と,利用者の興味の対象を広く捉
えて情報を提供するためにプロファイル中のキーワード
の重みBを計算する重み計算部と,重み計算部によって
計算した重みBを用いて情報を提供したときに,利用者
の興味が及んでいる範囲を推測して情報を提供する制御
を行う興味範囲推測制御部とを備える。 (2)または,上記の関連単語保持部の代わりに,利用
者が獲得した情報に付与されたキーワードについて,2
つのキーワードが同じ情報中に出現する割合である共起
関係を保持する共起関係保持部と,該キーワード共起関
係を用いて,キーワード間の関連度を算出する関連度算
出部と,キーワード間の関連度を保持する関連単語保持
部とを備える。
In order to solve the above-mentioned problems, the present invention is configured as follows. (1) An attribute data storage unit for storing attribute data of provided information, a profile as a means for holding a keyword and a weight of the keyword as information indicating an object that the user is interested in and the degree of the interest, A matching score calculating unit that calculates a matching score that is an index of the degree to which the provided information matches the user's interests or interests, using the attribute data and the attribute data. When the provided information is output to the output unit, the fitness evaluation unit evaluates the relevance to the user's provided information, and with reference to the relevance, adds / deletes keywords stored in the profile and weights the keywords In addition to the conventional information providing device consisting of a profile correction unit that changes the -A related word holding unit that holds words and their relevance, a word analysis unit that determines whether a specified word (keyword) is a semantically broad word or a semantically narrow word, and the user's interest The weight calculation unit calculates the weight B of the keywords in the profile in order to provide the information by widely grasping the target of the object. An interest range estimation control unit that performs control to estimate the range and provide information. (2) Alternatively, in place of the above-mentioned related word holding unit, for the keyword added to the information obtained by the user,
A co-occurrence relation holding unit that holds a co-occurrence relation that is a ratio of two keywords appearing in the same information, an association degree calculation unit that calculates an association degree between keywords using the keyword co-occurrence relation, And a related word holding unit that holds the degree of association.

【0013】本発明の作用は,以下のとおりである。上
記(1)の発明では,検索を行う際,普通名詞のような
広い意味を持つ単語を単独に用いても特定の分野の情報
を得ることは難しいが,広い意味を持つ単語を複数組み
合わせて検索を行うことによって,特定の分野の情報を
得やすいという性質を用いることにより,利用者が興味
を持っている具体的な対象(固有名詞のような意味の狭
いキーワード)に関連があり,かつ,利用者が興味を持
っている対象を広い範囲で捉えて情報を提供できる。
The operation of the present invention is as follows. In the invention of the above (1), it is difficult to obtain information in a specific field by using a word having a broad meaning such as a common noun alone when searching, but it is difficult to obtain a combination of a plurality of words having a broad meaning. By using the property that it is easy to obtain information in a specific field by performing a search, it is relevant to a specific object (a narrow keyword such as a proper noun) that the user is interested in, and , It is possible to provide a wide range of objects of interest to the user.

【0014】複数の意味の広い単語を用いて検索して得
られた情報を利用者に提供し,利用者の提供情報に対す
る取り扱い方などから利用者に対する情報の適合度を評
価する。ここで,適合度が低く評価された場合には,利
用者の興味は特定の狭い意味のキーワードに関する情報
に限られたものと判断できる。一方,適合度が高く評価
された場合には,利用者の興味はその広い意味を持つ単
語のキーワードを含んだ分野全体に及んでいる可能性が
あると判断できる。
Information obtained by searching using a plurality of words having a wide range of meanings is provided to the user, and the suitability of the information to the user is evaluated based on how to handle the information provided by the user. Here, when the degree of matching is evaluated to be low, it can be determined that the user's interest is limited to information on a keyword having a specific narrow meaning. On the other hand, if the relevance is highly evaluated, it can be determined that the user's interest may extend to the entire field including the keyword of the word having the broad meaning.

【0015】上記(2)の発明では,利用者の興味を広
く捉えるために,利用者の情報獲得の履歴からプロファ
イル中に登録されたキーワードの関連単語とそれらの関
連度を蓄積していくことにより,シソーラス等の類義語
辞書や関連語辞書を使用することなく,前述した(1)
の発明でのキーワード間の関連度を保持することを実現
することができる。
In the invention of the above (2), in order to widely grasp the interest of the user, the related words of the keywords registered in the profile and the degree of their relevance are accumulated from the history of the information acquisition of the user. As described above, without using a synonym dictionary such as a thesaurus or related word dictionary, (1)
In this invention, it is possible to realize that the degree of association between keywords is maintained.

【0016】従って,本発明を用いることにより,最終
的に利用者の興味の及ぶ範囲を捉えて,利用者が興味を
持っている対象に関する情報をできるだけ無駄なく,漏
れなく提供することができる。
Therefore, by using the present invention, it is possible to finally grasp the range of interest of the user and to provide information on the object of interest to the user as much as possible without omission.

【0017】[0017]

【発明の実施の形態】BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION

〔第1の実施の形態〕図1は本発明を実施する装置構成
の一形態を示すブロック図である。
[First Embodiment] FIG. 1 is a block diagram showing one embodiment of a device configuration for implementing the present invention.

【0018】本発明を実施するための装置は,例えば図
1に示すように,テキスト,音声,画像などから構成さ
れる提供情報,その要約情報,およびその属性データを
格納するデータ格納部1と,蓄積された情報に対して検
索を行う検索部2と,提供情報を出力する情報表示部3
と,利用者の装置に対する操作を受け付ける入力部4
と,利用者が過去に獲得した提供情報の属性データを参
照してキーワードとその重みを保持するプロファイル5
と,このプロファイル5とデータ格納部1に格納された
情報の属性データから適合スコアを算出する適合スコア
算出部6と,利用者の提供情報に対する取り扱い方や利
用者の提供情報に対する評価などから利用者の情報に対
する適合度を評価する適合度評価部7と,適合度評価部
7で評価した適合度を参照して,プロファイル5に保持
されているキーワードとキーワードの重みを修正するプ
ロファイル修正部8から構成される従来の情報提供装置
に加えて,関連単語保持部9,単語解析部10,重み計
算部11等を持つ。
An apparatus for carrying out the present invention comprises, as shown in FIG. 1, for example, a data storage unit 1 for storing provided information composed of text, voice, images, etc., its summary information, and its attribute data. Search unit 2 for searching stored information, and information display unit 3 for outputting provided information
And an input unit 4 for receiving a user operation on the device
And a profile 5 that retains keywords and their weights with reference to attribute data of provided information obtained by the user in the past.
A matching score calculating unit 6 for calculating a matching score from the profile 5 and attribute data of the information stored in the data storage unit 1; and a method of handling the information provided by the user and evaluating the information provided by the user. A fitness evaluation unit 7 for evaluating the fitness to the information of the user, and a profile modification unit 8 for modifying the keywords and the weights of the keywords stored in the profile 5 with reference to the fitness evaluated by the fitness evaluation unit 7. In addition to the conventional information providing device composed of, a related word storage unit 9, a word analysis unit 10, a weight calculation unit 11, and the like.

【0019】関連単語保持部9は,あらかじめ登録され
た単語間の関連度を保持しているものである。単語解析
部10は,プロファイル5中のキーワードが広い意味を
持つ単語か,狭い意味を持つ単語かを判別するために,
プロファイル5中のキーワードが例えば普通名詞か固有
名詞かを判別する。
The related word holding unit 9 holds a degree of association between words registered in advance. The word analysis unit 10 determines whether the keyword in the profile 5 is a word having a broad meaning or a word having a narrow meaning.
It is determined whether the keyword in the profile 5 is a common noun or a proper noun, for example.

【0020】重み計算部11は,利用者の興味の対象を
広く捉えて情報を提供するために,単語解析部10の判
別結果から関連単語保持部9を参照してプロファイル5
の重みBを計算する。
The weight calculation unit 11 refers to the related word holding unit 9 based on the determination result of the word analysis unit 10 and provides the profile 5
Is calculated.

【0021】興味範囲推測制御部12は,重み計算部1
1によって計算した重みBを用いて利用者の興味が及ん
でいる範囲を推測した情報提供の制御を行う。図2は,
データ格納部1での提供情報とその要約情報とその属性
データの格納例を示す。データ格納部1には,提供情報
の本体に加えて,その情報の要約と属性データとが,図
2に示すように格納される。属性データは,キーワード
とその重みである。
The interest range estimation control unit 12 includes the weight calculation unit 1
Using the weight B calculated in step (1), information provision control is performed by estimating the range of interest of the user. FIG.
2 shows an example of storage of provision information, its summary information, and its attribute data in a data storage unit 1. The data storage unit 1 stores a summary of the information and attribute data in addition to the body of the provided information as shown in FIG. The attribute data is a keyword and its weight.

【0022】図3は,プロファイル5でのキーワードと
その重みの格納例を示す。プロファイル5には,各キー
ワードに対して,第1の重みAと第2の重みBが,例え
ば図3に示すように格納される。なお,重みBは,情報
提供時に重みAから動的に算出されるので,必ずしもあ
らかじめプロファイル5中に格納されていなくてもよ
い。
FIG. 3 shows an example of storing keywords and their weights in the profile 5. The profile 5 stores a first weight A and a second weight B for each keyword, for example, as shown in FIG. Note that the weight B is dynamically calculated from the weight A when the information is provided, and therefore does not necessarily need to be stored in the profile 5 in advance.

【0023】図4は,意味的な関連度の説明図である。
関連単語保持部9が保持する関連単語の意味的な関連度
は,あるキーワードと他のキーワードとがどれだけ意味
的に近いかを数値で表したもので,例えばn個のキーワ
ード{k1 ,k2 ,…,kn }について,キーワードk
i とキーワードkj との関連度をwijとおくと,図4に
示すような対称行列として表現される。ただし,wij
jiである。
FIG. 4 is an explanatory diagram of the semantic relevance.
The semantic relevance of the related word held by the related word holding unit 9 is a numerical value indicating how close a certain keyword is to another keyword and is, for example, n keywords {k 1 , For k 2 , ..., k n }, the keyword k
Assuming that the degree of association between i and the keyword k j is w ij , it is expressed as a symmetric matrix as shown in FIG. Where w ij =
wji .

【0024】図5は本装置の処理の基本フローである。
図5において,まず処理P1では,興味範囲推測制御部
12によって提供する情報の総数を決定する。提供する
情報の総数は,利用者に総数を入力させる場合や,あら
かじめ固定の数とする場合などがある。
FIG. 5 is a basic flow of the processing of the present apparatus.
In FIG. 5, first, in a process P1, the total number of information provided by the interest range estimation control unit 12 is determined. The total number of information to be provided may be a case where the user inputs the total number or a case where the total number is provided in advance.

【0025】処理P2では,興味範囲推測制御部12に
よって重みAで情報を提供する割合と重みBで提供する
割合を決定する。重みA/重みBの設定方法については
後述する。
In the process P2, the interest range estimation control unit 12 determines the ratio of providing information with the weight A and the ratio of providing information with the weight B. The method of setting the weight A / weight B will be described later.

【0026】重みAを用いた情報の提供では,処理P3
により,適合スコア算出部6によって,プロファイル5
に保持されたキーワードと属性データのキーワードとを
照合し,合致するキーワードのそれぞれの重み(プロフ
ァイル5のキーワードの重みは重みAを用いる)を掛け
合わせて,それらの和をとることにより,適合スコアを
算出する。
In providing information using the weight A, processing P3
And the profile 5 by the matching score calculation unit 6
Is compared with the keywords stored in the attribute data, and the weights of the matching keywords are multiplied (the weight of the keyword in profile 5 is weight A). Is calculated.

【0027】また,重みBを用いた情報の提供では,処
理P4によって,重み計算部11により重みAから重み
Bを計算する。この計算は,例えば次のように行う。プ
ロファイル5中のキーワードについて,m個の固有名詞
のキーワード(P1,P2 ,…,Pm )と,n個の普通
名詞のキーワード(Q1 ,Q2 ,…,Qn )からなる場
合,固有名詞の重みAを(p1 ,p2 ,…,pm )と
し,普通名詞の重みAを(q1 ,q2 ,…,qn )とす
る。
In providing information using the weight B, the weight calculator 11 calculates the weight B from the weight A in the process P4. This calculation is performed as follows, for example. When the keywords in profile 5 are composed of m proper noun keywords (P 1 , P 2 ,..., P m ) and n common noun keywords (Q 1 , Q 2 ,..., Q n ) , The weight A of the proper noun is (p 1 , p 2 ,..., P m ), and the weight A of the common noun is (q 1 , q 2 ,..., Q n ).

【0028】固有名詞Pi と普通名詞Qj の関連度をR
ijとし,固有名詞Pi および普通名詞Qj の重みBをそ
れぞれxi ,yj とすると,xi ,yj は次式の計算で
求められる。
Let R be the degree of association between proper noun P i and common noun Q j
Assuming that the weights B of the proper noun P i and the common noun Q j are x i and y j , respectively, x i and y j are obtained by the following equations.

【0029】 xi =0 (i=1,2,…,m) yj =qj ΣRkjk (j=1,2,…,n) 〔だだし,Σはk=1からmまでの総和を表す〕 次に,処理P5により,適合スコア算出部6によって,
プロファイル5に保持されたキーワードと属性データの
キーワードとを照合し,合致するキーワードのそれぞれ
の重み(プロファイル5のキーワードの重みは重みBを
用いる)を掛け合わせて,それらの和をとることによ
り,適合スコアを算出する。
[0029] x i = 0 (i = 1,2 , ..., m) y j = q j ΣR kj p k (j = 1,2, ..., n) [Dadashi, sigma from k = 1 to m Next, in the process P5, the matching score calculation unit 6
By comparing the keyword held in the profile 5 with the keyword of the attribute data, multiplying each weight of the matching keyword (using the weight B for the weight of the keyword of the profile 5), and taking the sum thereof, Calculate the matching score.

【0030】処理P6では,処理P3および処理P5で
算出された適合スコアに基づいて,要約情報を情報表示
部3に提示する。次に処理P7では,利用者に提供情報
の評価を直接的に求める。あるいは図6に示すように,
獲得した情報の内容や,情報の閲覧時間などを定量的に
測り,適合度の評価を行う。すなわち,図6に示すよう
に,利用者が要約情報だけでなく提供情報の本体を要求
して獲得した場合には,利用者の適合度が大きいと評価
する。また,情報の閲覧時間が長いほど,利用者の適合
度が大きいと評価する。情報の閲覧時間は,例えば提供
情報を送信してから,次に利用者から何らかの要求があ
るまでの時間によって計測することができる。
In the process P6, the summary information is presented to the information display unit 3 based on the matching scores calculated in the processes P3 and P5. Next, in process P7, the user is directly requested to evaluate the provided information. Or, as shown in FIG.
Quantitatively measure the content of the acquired information and the information browsing time, and evaluate the relevance. That is, as shown in FIG. 6, when the user requests and obtains not only the summary information but also the body of the provided information, it is evaluated that the user has a high degree of conformity. In addition, it is evaluated that the longer the information viewing time is, the higher the user's fitness is. The information browsing time can be measured by, for example, the time from when the provided information is transmitted to when there is a request from the user next time.

【0031】処理P8では,適合度評価部7によって評
価された結果をもとに,図7に示す処理により,プロフ
ァイル5の修正を行う。処理P9では,情報提供を続け
るかどうかを判断し,情報提供を続ける場合には,処理
P1へ戻って同様に処理を繰り返す。情報提供を続けな
い場合には,処理を終了する。
In the process P8, the profile 5 is corrected by the process shown in FIG. 7 based on the result evaluated by the suitability evaluation section 7. In the process P9, it is determined whether or not the information provision is continued. If the information provision is continued, the process returns to the process P1 and the process is repeated similarly. If the information provision is not continued, the process ends.

【0032】図7は,図5に示す処理P8におけるプロ
ファイル5の修正フローを示す。重みBは,重みAに基
づいて毎回計算されるので必ずしも保存する必要はな
く,プロファイル5中の重みの修正は,重みAに対して
だけ行われる。ただし,重みBによって適合スコアを計
算して提供した情報については,適合スコアを計算する
際に「普通名詞」しか考慮していないので,プロファイ
ル中の該当キーワードのうち,普通名詞のキーワードの
重みAのみを変化させる。
FIG. 7 shows a flow of modifying the profile 5 in the process P8 shown in FIG. Since the weight B is calculated every time based on the weight A, it is not always necessary to save the weight B. The correction of the weight in the profile 5 is performed only for the weight A. However, for the information provided by calculating the matching score using the weight B, only the “common noun” is considered when calculating the matching score, and therefore, the weight A of the keyword of the common noun among the corresponding keywords in the profile is used. Only change.

【0033】図7の処理P21では,利用者に対する適
合度が大きいかどうかを判別する。利用者に対する適合
度が大きい場合,処理P22へ進み,小さい場合,処理
P27へ進む。
In the process P21 of FIG. 7, it is determined whether or not the degree of conformity to the user is large. If the degree of adaptation to the user is high, the process proceeds to process P22, and if it is low, the process proceeds to process P27.

【0034】処理P22では,データ格納部1から得た
属性データのキーワードで,プロファイル5を検索す
る。次の処理P23による判定により,プロファイル5
中に該当するキーワードが存在する場合,処理P24に
よって,プロファイル5中の該当キーワードの重みを上
げる。該当するキーワードが存在しない場合,処理P2
5によって,プロファイル5中に該当キーワードとその
重みを追加する。
In the process P22, the profile 5 is searched with the keyword of the attribute data obtained from the data storage unit 1. The profile 5 is determined by the next process P23.
If a corresponding keyword exists in the profile 5, the weight of the corresponding keyword in the profile 5 is increased by a process P24. If there is no corresponding keyword, process P2
5, the corresponding keyword and its weight are added to the profile 5.

【0035】次の処理P26では,評価対象の情報が他
にあるかどうかを判定し,評価対象の情報がもうない場
合には処理を終了する。評価対象の情報がある場合には
処理P22以下の処理を同様に繰り返す。
In the next process P26, it is determined whether there is any other information to be evaluated, and if there is no more information to be evaluated, the process ends. If there is information to be evaluated, the processes in and after the process P22 are repeated in the same manner.

【0036】一方,利用者に対する適合度が小さい場
合,処理P27により,属性データのキーワードでプロ
ファイル5を検索する。そして,処理P28により,プ
ロファイル5中の該当キーワードの重みを下げる。次に
処理P29の判定により,評価対象の情報がもうない場
合には処理を終了し,ある場合には処理P27へ戻って
同様に処理を繰り返す。
On the other hand, if the degree of conformity to the user is low, the profile 5 is searched by the keyword of the attribute data in process P27. Then, by processing P28, the weight of the corresponding keyword in the profile 5 is reduced. Next, if it is determined in the process P29 that there is no more information to be evaluated, the process is terminated. If there is, the process returns to the process P27 to repeat the same process.

【0037】図5の処理P2等に関連する重みA/重み
Bの設定方法の例を,提供する情報の総数を利用者が
決定する場合と,全ての情報を適合スコアの高い順に
リストとして提供する場合について説明する。
An example of a method of setting the weight A / weight B relating to the processing P2 and the like in FIG. 5 is a case where the user determines the total number of information to be provided and a case where all information is provided as a list in descending order of the matching score. Will be described.

【0038】 提供する情報の総数を利用者が決定す
る場合 この場合には,まず,重みAで提供する情報と重みBで
提供する情報の割合を保存しておく。そして,利用者に
情報を提供する際に,重みAで適合スコアを計算して提
供する情報と,重みBで適合スコアを計算して提供する
情報とを,保存している割合に従って混在した形で提供
し,利用者の適合度から割合を修正する。
When the User Determines the Total Number of Information Provided In this case, first, the ratio of the information provided by weight A to the information provided by weight B is stored. When providing information to a user, information provided by calculating a matching score with weight A and information provided by calculating a matching score with weight B are mixed in accordance with the stored ratio. And correct the ratio based on the user's fitness.

【0039】例えば,提供する情報の総数が10個であ
り,重みAと重みBでの提供情報の割合が7:3であっ
たとする。重みAで適合スコアを計算し,適合スコアが
大きい順に7つ(7割)の情報を提供し,また重みBで
適合スコアを計算し,適合スコアが大きい順に3つ(3
割)の情報を提供する。
For example, it is assumed that the total number of information to be provided is 10 and the ratio of the provided information with the weight A and the weight B is 7: 3. The fitness score is calculated with the weight A, and seventy (70%) pieces of information are provided in descending order of the fitness score. The fitness score is calculated with the weight B, and three (3)
Percent) information.

【0040】適合度を計算し,次のように計算した割合
を次回に提供する際に用いる。例えば,次回に提供する
情報の比率は,次式によって決定する。 重みAによる情報提供:重みBによる情報提供=(重み
Aによって提供した情報の適合スコアの和)/(重みA
の比率):(重みBによって提供した情報の適合スコア
の和)/(重みBの比率) これらの計算は,興味範囲推測制御部12で行う。
The degree of conformity is calculated, and the ratio calculated as follows is used when the next time is provided. For example, the ratio of information to be provided next time is determined by the following equation. Information provision by weight A: Information provision by weight B = (sum of matching scores of information provided by weight A) / (weight A
Ratio): (sum of matching scores of information provided by weight B) / (ratio of weight B) These calculations are performed by the interest range estimation control unit 12.

【0041】 全ての情報を適合スコアの高い順にリ
ストとして提供する場合 この場合には,重みAで提供する情報と重みBで提供す
る情報の割合は決定しない。重みAで適合スコアを計算
し,適合スコアが大きい順に要約情報をリストにして提
示する部分と,重みBで適合スコアを計算し,適合スコ
アが大きい順に要約情報をリストにして提示する部分と
を,同一画面上に配置し提供する。
When all information is provided as a list in descending order of the matching score In this case, the ratio of the information provided by weight A and the information provided by weight B is not determined. A part for calculating the matching score with the weight A and presenting the summary information as a list in descending order of the matching score, and a part for calculating the matching score with the weight B and presenting the summary information as a list in descending order of the matching score , Provided and provided on the same screen.

【0042】以上のように,興味範囲推測制御部12
は,重みBを用いて情報を提供し,利用者の適合度を評
価した際に利用者の興味が分野全体に及ぶのか,特定キ
ーワードのみに及ぶのかを推測して情報を提供する制御
を行う。
As described above, the interest range estimation control unit 12
Provides information using the weight B, and performs control to estimate the user's interest in the entire field or only specific keywords when evaluating the user's fitness, and to provide the information. .

【0043】本実施の形態のように,固有名詞に大きい
重みを付与することにより狭い範囲に絞り込んで情報を
提供する方法と,プロファイル5中の固有名詞に対して
関連度の高い普通名詞群に大きい重みを付与することに
より利用者の興味の対象をより広く捉えて情報提供する
方法とを組み合わせて情報提供を行い,そのときの利用
者の適合度を評価することによってフィードバックを行
い,利用者の興味の及ぶ範囲を特定することにより,利
用者が興味を持っている対象に関する情報をできるだけ
無駄なく,漏れなく提供することが可能になる。
As described in the present embodiment, a method of providing information by narrowing down to a narrow range by giving a large weight to proper nouns, and a method of providing common nouns having a high degree of relevance to proper nouns in profile 5 Giving a large weight to provide information by combining the method of providing information with a wider view of the user's interests, providing feedback by evaluating the user's fitness at that time, and providing feedback By specifying the range of interest of the user, it becomes possible to provide information on the object that the user is interested in with as little waste as possible.

【0044】〔第2の実施の形態〕次に,本発明の第2
の実施の形態について説明する。図8は,データ格納部
1に提供情報そのものを格納する代わりに,提供情報の
所在を表すアドレス情報を格納する場合の第2の実施の
形態の装置構成を示すブロック図である。
[Second Embodiment] Next, a second embodiment of the present invention will be described.
An embodiment will be described. FIG. 8 is a block diagram showing a device configuration of the second embodiment in which address information indicating the location of the provided information is stored instead of storing the provided information itself in the data storage unit 1.

【0045】データ格納部1には,アドレス情報,要約
情報,属性データを格納する。アドレス情報としては,
例えばインターネットにおけるURL等がある。この実
施の形態の場合,データ格納部1の中の属性データによ
って適合スコアを算出し,情報を提供するときは,デー
タ格納部1の中のアドレス情報により通信部14を介し
て情報を取得する。
The data storage unit 1 stores address information, summary information, and attribute data. As address information,
For example, there is a URL on the Internet. In the case of this embodiment, when a matching score is calculated based on the attribute data in the data storage unit 1 and information is provided, the information is acquired via the communication unit 14 based on the address information in the data storage unit 1. .

【0046】他は,前述した第1の実施の形態と同様で
ある。 〔第3の実施の形態〕図9は,提供情報としてキーワー
ドとその重みの付与されていないテキスト情報を外部か
ら格納する場合の第3の実施の形態の装置構成を示すブ
ロック図である。
The other points are the same as in the first embodiment. [Third Embodiment] FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of a device according to a third embodiment in the case where a keyword and text information without its weight are externally stored as provided information.

【0047】この実施の形態では,テキスト情報は,情
報投入部15からデータ格納部1に投入される。情報解
析部16によってキーワードが抽出され,キーワードの
重みを付与されて,それらはデータ格納部1に格納され
る。
In this embodiment, text information is input from the information input unit 15 to the data storage unit 1. Keywords are extracted by the information analysis unit 16, weighted by the keywords, and stored in the data storage unit 1.

【0048】共起関係保持部17では,利用者が獲得し
た情報に付与されたキーワードの共起関係を保持する。
共起関係は,複数の情報を扱う場合において2つのキー
ワードが同じ情報の中に現れる割合のことであり,ここ
では,利用者が獲得した情報について2つのキーワード
が共通に現れる割合である。
The co-occurrence relation holding unit 17 holds the co-occurrence relation of the keywords assigned to the information acquired by the user.
The co-occurrence relationship refers to the rate at which two keywords appear in the same information when handling a plurality of pieces of information. Here, the co-occurrence rate is the rate at which two keywords appear in common with respect to information obtained by a user.

【0049】関連度算出部18では,利用者が獲得した
情報におけるキーワードの共起関係を用いて,例えば下
記の文献[1]のpp.63-66に記載された手法において,
文献を提供情報に,類似度を関連度に置き換えることに
よってキーワード間の関連度を算出し,関連単語保持部
9に保持する。
The relevance calculating unit 18 uses the co-occurrence relationship of keywords in the information obtained by the user, for example, in the method described in the following document [1], pp. 63-66.
The degree of relevance between keywords is calculated by replacing the document with the provided information and the degree of similarity with the degree of relevance, and stores the calculated degree in the relevant word storage unit 9.

【0050】すなわち,プロファイル5中のキーワード
の集合を,K={k1 ,k2 ,…,kM }とし,これら
のうちいずれかが現れる利用者が獲得した情報の集合
を,D={d1 ,d2 ,…,dN }とする。そうすると
キーワードku ,kv ∈Kの情報集合Dでの出現状況
は,利用者が獲得した情報のベクトルを用いて,次のよ
うに表される。
That is, a set of keywords in the profile 5 is set as K = {k 1 , k 2 ,..., K M }, and a set of information acquired by a user in which any of these appears is D = { d 1, d 2, ..., and d N}. Then, the appearance of the keywords k u and k v ∈K in the information set D is expressed as follows using the vector of information obtained by the user.

【0051】ku :vku=(δ1 u ,δ2 u ,…,δi
u ,…,δN u ) kv :vkv=(δ1 v ,δ2 v ,…,δi v ,…,δN
v ) ただし,δi u (δi v ),1≦i≦Nは,キーワード
u (kv )が情報diに含まれるときに1,それ以外
のときに0となる。これから,キーワード間の意味的な
関連度は,情報集合D中でそれらが共通して生じる利用
者が獲得した情報の数に比例した値を与える関連測度
s:K×K→〔0,1〕を定めることで計算できる。こ
の関連測度sの定式化は,例えば計算方法が簡単で応用
範囲の広い集合論的測度やコサイン関数などのよく知ら
れた手法を用いればよい。
K u : v ku = (δ 1 u , δ 2 u ,..., Δ i
u, ..., δ N u) k v: v kv = (δ 1 v, δ 2 v, ..., δ i v, ..., δ N
v) However, δ i u (δ i v ), 1 ≦ i ≦ N becomes 0 to 1, in other cases when the keyword k u (k v) is included in the information d i. From this, the degree of semantic relevance between keywords is a related measure s: K × K → [0, 1] that gives a value proportional to the number of pieces of information acquired by the user that occurs in the information set D in common. Can be calculated by determining To formulate the related measure s, for example, a well-known method such as a set-theoretic measure or a cosine function, which has a simple calculation method and a wide application range, may be used.

【0052】以下,前述した第1の実施の形態と同様で
ある。 参考文献[1]「情報検索」pp.63-66,伊藤哲郎,昭晃
堂(1986)。
The following is the same as the above-described first embodiment. References [1] "Information Search", pp.63-66, Tetsuro Ito, Shokodo (1986).

【0053】[0053]

【発明の効果】以上説明したように,本発明によれば,
利用者が検索キーを入力することなしに,データベース
に蓄積された情報の中から,利用者の興味の対象に関す
る情報を従来の装置に比べて無駄なく,漏れなく提供す
ることができるようになる。
As described above, according to the present invention,
Without inputting a search key, information related to a user's interest can be provided from the information stored in the database without waste and without omission as compared with the conventional device. .

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】第1の実施の形態における装置構成を示すブロ
ック図である。
FIG. 1 is a block diagram illustrating an apparatus configuration according to a first embodiment.

【図2】第1および第3の実施の形態におけるデータ格
納部での提供情報とその要約情報とその属性データの格
納例を示す図である。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of storage of provided information, its summary information, and its attribute data in a data storage unit according to the first and third embodiments.

【図3】第1,第2および第3の実施の形態におけるプ
ロファイルでのキーワードとその重みの格納例を示す図
である。
FIG. 3 is a diagram illustrating a storage example of keywords and their weights in a profile according to the first, second, and third embodiments.

【図4】意味的な関連度の説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of a semantic association degree.

【図5】第1,第2および第3の実施の形態における処
理の基本フローである。
FIG. 5 is a basic flow of a process in the first, second, and third embodiments.

【図6】第1,第2および第3の実施の形態における適
合スコアの算出の例を示す図である。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of calculating a matching score in the first, second, and third embodiments.

【図7】第1,第2および第3の実施の形態におけるプ
ロファイルの修正のフローチャートである。
FIG. 7 is a flowchart of profile correction in the first, second, and third embodiments.

【図8】第2の実施の形態における装置構成を示すブロ
ック図である。
FIG. 8 is a block diagram illustrating a device configuration according to a second embodiment.

【図9】第3の実施の形態における装置構成を示すブロ
ック図である。
FIG. 9 is a block diagram illustrating a device configuration according to a third embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 データ格納部 2 検索部 3 情報表示部 4 入力部 5 プロファイル 6 適合スコア算出部 7 適合度評価部 8 プロファイル修正部 9 関連単語保持部 10 単語解析部 11 重み計算部 12 興味範囲推測制御部 14 通信部 15 情報投入部 16 情報解析部 17 共起関係保持部 18 関連度算出部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Data storage part 2 Search part 3 Information display part 4 Input part 5 Profile 6 Relevance score calculation part 7 Relevance evaluation part 8 Profile correction part 9 Related word holding part 10 Word analysis part 11 Weight calculation part 12 Interest range estimation control part 14 Communication unit 15 Information input unit 16 Information analysis unit 17 Co-occurrence relationship holding unit 18 Relevance calculation unit

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 利用者が検索キーを入力しなくても,デ
ータベースに追加された情報の中から利用者の興味や関
心事に関する情報を自動的に検索して提供する情報提供
装置において,利用者に提供する提供情報に付与された
キーワードとキーワードの重みを属性データとして保持
する手段と,利用者が興味をもっている対象とその興味
の度合いを表すものとして,キーワードとキーワードの
第1の重みを保持する手段であるプロファイルと,指定
したキーワードについて意味的な関連度を保持する手段
と,前記プロファイル中のキーワードに対して単語が広
い意味を持つ単語であるか狭い意味を持つ単語であるか
を判断し,その判断結果から前記意味的な関連度を保持
する手段で保持している関連度を参照して利用者の興味
を広い範囲で捉えるための第2の重みを計算する手段
と,前記提供情報の属性データから得られる重みと前記
プロファイル中のキーワードに関する前記第1および第
2の重みを用いて,提供情報が利用者の興味や関心事と
どの程度合致しているかの指標である適合スコアを算出
し,算出した適合スコアに基づいて情報を提供する手段
と,利用者に対する提供情報の適合度を評価する手段
と,適合度を参照して前記プロファイルに登録されてい
るキーワードの追加・削除およびキーワードの重みを変
化させる手段とを有し,前記第1の重みと前記第2の重
みを使い分けることにより,利用者の興味が及んでいる
範囲を推測して情報を提供するようにしたことを特徴と
する情報提供装置。
1. An information providing apparatus for automatically searching and providing information on a user's interests or interests from information added to a database without a user inputting a search key. Means for holding, as attribute data, the keywords assigned to the information provided to the user and the weights of the keywords, and the keywords and the first weights of the keywords as the objects representing the objects of interest and the degree of interest. Means for storing a profile as means for storing, means for storing semantic relevance for a specified keyword, and means for determining whether a word is a word having a broad meaning or a word having a narrow meaning with respect to the keywords in the profile Judgment and, based on the judgment result, referencing the relevance held by the means for retaining semantic relevance to capture the user's interest in a wide range Means for calculating a second weight for the information to be provided, and using the weight obtained from the attribute data of the provided information and the first and second weights related to the keywords in the profile, to provide the provided information with the interest or interest of the user. Calculates the relevance score, which is an index of the degree to which the information matches, and provides information based on the calculated relevance score, means for evaluating the relevance of the information provided to the user, and refer to the relevance. Means for adding / deleting a keyword registered in the profile and changing the weight of the keyword, and by selectively using the first weight and the second weight, the interest of the user is increased. An information providing apparatus characterized in that information is provided by estimating a range in which the information is provided.
【請求項2】 利用者が検索キーを入力しなくても,デ
ータベースに追加された情報の中から利用者の興味や関
心事に関する情報を自動的に検索して提供する情報提供
装置において,利用者に提供する提供情報に付与された
キーワードとキーワードの重みを属性データとして保持
する手段と,利用者が興味をもっている対象とその興味
の度合いを表すものとして,キーワードとキーワードの
第1の重みを保持する手段であるプロファイルと,利用
者が獲得した情報に付与されたキーワードについて,2
つのキーワードが同じ情報中に出現する割合である共起
関係を保持する手段と,該キーワード共起関係を用い
て,キーワード間の関連度を算出する手段と,キーワー
ド間の関連度を保持する手段と,前記プロファイル中の
キーワードに対して単語が広い意味を持つ単語であるか
狭い意味を持つ単語であるかを判断し,その判断結果か
ら前記キーワード間の関連度を保持する手段で保持して
いる関連度を参照して利用者の興味を広い範囲で捉える
ための第2の重みを計算する手段と,前記提供情報の属
性データから得られる重みと前記プロファイル中のキー
ワードに関する前記第1および第2の重みを用いて,提
供情報が利用者の興味や関心事とどの程度合致している
かの指標である適合スコアを算出し,算出した適合スコ
アに基づいて情報を提供する手段と,利用者に対する提
供情報の適合度を評価する手段と,適合度を参照して前
記プロファイルに登録されているキーワードの追加・削
除およびキーワードの重みを変化させる手段とを有し,
前記第1の重みと前記第2の重みを使い分けることによ
り,利用者の興味が及んでいる範囲を推測して情報を提
供するようにしたことを特徴とする情報提供装置。
2. An information providing apparatus for automatically retrieving and providing information on a user's interests or interests from information added to a database without a user inputting a search key. Means for holding, as attribute data, the keywords assigned to the information provided to the user and the weights of the keywords, and the keywords and the first weights of the keywords as the objects representing the objects of interest and the degree of interest. About the profile which is the means to hold and the keyword given to the information acquired by the user, 2
Means for retaining a co-occurrence relationship that is a ratio of two keywords appearing in the same information; means for calculating the relevance between keywords using the keyword co-occurrence relationship; and means for retaining the relevance between keywords And determining whether the word in the profile is a word having a broad meaning or a word having a narrow meaning with respect to the keyword in the profile, and storing the degree of relevance between the keywords based on the result of the determination. Means for calculating a second weight for capturing a user's interest in a wide range with reference to the degree of association, and the first and second weights obtained from attribute data of the provided information and the keywords in the profile. Using the weights of 2, a relevance score, which is an index of how much the provided information matches the interests and interests of the user, is calculated, and the information is calculated based on the calculated relevance score. Comprising means for providing, and means for evaluating the fitness of providing information to the user, and means for changing the weight of the added or deleted, and keywords of the keywords with reference to fit registered in the profile,
An information providing apparatus characterized in that information is provided by estimating a range of interest of a user by selectively using the first weight and the second weight.
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