(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ推薦方法であって、
予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定するステップと、
共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択するステップと、
前記データを前記未読ユーザに推薦するステップと
を含むことを特徴とするデータ推薦方法。
【請求項２】
前記既読ユーザの共通属性を判定するステップは、
前記既読ユーザの属性における任意の属性の任意のサブ属性を取得し、
当該任意のサブ属性を持つユーザの数を集計し、
集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、
ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性が共通属性であると判定する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ推薦方法。
【請求項３】
前記既読ユーザの共通属性を判定するステップは、
前記既読ユーザの属性から、組み合わせるべき属性を判定し、
任意の属性における任意のサブ属性を取得し、
組み合わせるべき属性に従って、取得されたサブ属性を組み合わせて、サブ属性の組み合わせを取得し、
任意のサブ属性の組み合わせを持つユーザの数を集計し、
集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、
ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性の組み合わせが共通属性であると判定する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ推薦方法。
【請求項４】
共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する前記ステップは、
前記共通属性を持つユーザを判定し、
前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択する
ことを特徴とする請求項１、２又は３に記載のデータ推薦方法。
【請求項５】
更に、共通属性を持ち、且つデータをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択した後、
選択された未読ユーザから、前記既読ユーザと関係を持つ未読ユーザを選択する
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ推薦方法。
【請求項６】
前記共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択するステップは、
前記共通属性が複数である場合、前記共通属性を持つユーザを判定し、
各共通属性に対して、前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを、それぞれ対応する未読ユーザとして選択するか、又は、
複数の共通属性の全てを持ち、且つ予め設定された条件を満たすデータをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択する
ことを特徴とする請求項１、２又は３に記載のデータ推薦方法。
【請求項７】
更に、前記データを前記未読ユーザに推薦する前に、
前記データを前記未読ユーザに既に推薦したかどうかを判断し、データが既に推薦されている場合、推薦を終了する
ことを特徴とする請求項１、２又は３に記載のデータ推薦方法。
【請求項８】
データ推薦装置であって、
予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定する共通属性取得モジュールと、
共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する未読ユーザ選択モジュールと、
前記データを前記未読ユーザに推薦する推薦モジュールと
を含むことを特徴とするデータ推薦装置。
【請求項９】
前記共通属性取得モジュールは、
既読ユーザの属性における任意の属性の任意のサブ属性を取得するサブ属性取得ユニットと、
当該任意のサブ属性を持つユーザの数を集計する集計ユニットと、
集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性が共通属性であると判定する判定ユニットと
を含むことを特徴とする請求項８に記載のデータ推薦装置。
【請求項１０】
前記共通属性取得モジュールは、
組み合わせるべき属性を判定し、任意の属性における任意のサブ属性を取得し、組み合わせるべき属性に従って、取得されたサブ属性を組み合わせて、サブ属性の組み合わせを取得するサブ属性取得ユニットと、
任意のサブ属性の組み合わせを持つユーザの数を集計する集計ユニットと、
集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性の組み合わせが共通属性であると判定する判定ユニットと
を含むことを特徴とする請求項８に記載のデータ推薦装置。
【請求項１１】
前記未読ユーザ選択モジュールは、
前記共通属性を持つユーザを判定する属性判定ユニットと、
前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択する未読ユーザユニットと
を含むことを特徴とする請求項８、９又は１０に記載のデータ推薦装置。
【請求項１２】
前記未読ユーザユニットは、更に、
選択された未読ユーザから、前記既読ユーザと関係を持つ未読ユーザを選択する
ことを特徴とする請求項１１に記載のデータ推薦装置。
【請求項１３】
前記未読ユーザ選択モジュールは、
前記共通属性を持つユーザを判定する属性判定ユニットと、
前記共通属性が複数である場合、各共通属性に対して、前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを、それぞれ対応する未読ユーザとして選択するか、又は、複数の共通属性の全てを持ち、且つ予め設定された条件を満たすデータをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択する未読ユーザユニットと
を含むことを特徴とする請求項８、９又は１０に記載のデータ推薦装置。
【請求項１４】
前記データを既に前記未読ユーザに推薦したかどうかを判断し、データが既に推薦されている場合、推薦を終了するフィルタリングモジュールを更に含む
ことを特徴とする請求項８、９又は１０に記載のデータ推薦装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はインターネット技術分野に関し、特に、データ推薦方法及びデータ推薦装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークの継続的発展に伴い、ネットワーク生活は、既に人々の生活に必要な一部となってきている。人々がより多くの機会でネットワーク生活にかかわることで、ネットワークデータ量が急激に増加している。ユーザは、毎日ウェブサイトにアクセスして、様々な大量のデータを受信することができる。受信されるデータには、ブログ、コメント、アップロードされた画像等のユーザが興味を持つデータ以外にも、ユーザがあまり興味を持たないほかのデータも存在する。ユーザが興味を持つデータをどのようにユーザに推薦するかについては、人々が常に注目する焦点とされており、解決が模索される問題とされている。
【０００３】
興味あるデータに対しては、ユーザは、一般的に、そのデータをクリックしてブラウズさせるといった行動を取り、また、ユーザは、しばしば、そのデータにコメントを加えるといった行動を取る。従って、既存のデータ推薦技術は、一般的に、データがブラウズ及びコメントされた回数に応じて、データの注目度をランク分けし、そして、そのデータ注目度に応じて、すべてのユーザにデータを推薦している。
【０００４】
本発明を実現する過程において、発明者は、従来技術には少なくとも以下の問題が存在することに気づいた。
【０００５】
データを推薦する過程において、データの注目度のみに基づいて、すべてのユーザにデータを推薦しているため、推薦ロジックが単純過ぎて、しばしば、受信した推薦データにユーザが興味を示さないことがある。すなわち、ユーザは、ユーザが興味を持つデータを正確に取得することができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ユーザが興味を持つデータを、ユーザが正確に取得することができるようにするために、本発明の実施形態は、データ推薦方法及びデータ推薦装置を提供する。この技術的スキームは、以下の通りである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施形態は、データ推薦方法を提供する。
前記データ推薦方法は、予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定するステップと、
共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択するステップと、
前記データを前記未読ユーザに推薦するステップとを含む。
【０００８】
本発明の実施形態は、データ推薦装置を更に提供する。
前記データ推薦装置は、予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定する共通属性取得モジュールと、
共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する未読ユーザ選択モジュールと、
前記データを前記未読ユーザに推薦する推薦モジュールとを含む。
【０００９】
本発明の実施形態に係る技術的スキームの有益な効果は、予め設定された条件を満たすデータ及び既読ユーザの共通属性に応じて、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択し、データを前記未読ユーザに推薦することによって、未読ユーザへの正確な推薦を実現するといったものである。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態１に係るデータ推薦方法のフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態２に係るデータ推薦方法のフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態３に係るデータ推薦装置の構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の実施形態における技術的スキームを更に明確に説明するために、［図面の簡単な説明］の欄において、実施形態に対する説明に使用される添付図面を簡単に紹介する。明らかなように、これらの添付図面は、本発明のいくつかの実施形態を説明するために使用されるものに過ぎず、創作的な努力を行わないことを前提として、当業者は、これらの添付図面に基づいて別の添付図面を更に取得することができる。
【００１２】
本発明の目的、技術的スキーム及び利点が更に明らかになるように、以降では、添付図面に合わせて、本発明の実施方式を更に詳しく説明する。
【００１３】
実施形態１  図１を参照して、本発明の実施形態は、データ推薦方法を提供する。当該方法のプロセスは、具体的に以下のステップを含む。
【００１４】
ステップ１０１：予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定する。
【００１５】
ステップ１０２：共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する。
【００１６】
ステップ１０３：データを前記未読ユーザに推薦する。
【００１７】
本発明の実施形態に係る方法によれば、予め設定された条件を満たすデータ及び既読ユーザの共通属性に応じて、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザが選択され、データが当該未読ユーザに推薦される。これにより、未読ユーザへの正確な推薦が実現され、未読ユーザは、未読ユーザが興味を持つデータを正確に取得することができる。
【００１８】
実施形態２
図２を参照して、本発明の実施形態は、データ推薦方法を提供する。当該方法のプロセスは、具体的に以下のステップを含む。
【００１９】
ステップ２０１：予め設定された条件を満たすデータを取得する。
【００２０】
具体的に、ユーザがウェブサイトにアクセスしたとき、大量のデータが受信され、各データは、例えば、データの生成時刻、データをブラウズしたユーザの数、データがブラウズされた回数、データにコメントが加えられた回数等の複数の属性を持つ。異なる属性に応じて、予め設定される条件を設定することができ、本発明の実施形態では、予め設定される条件の設定方式を特に限定しない。本発明の一実施形態では、ある特定の期間内において、データをブラウズしたユーザの数、データがブラウズされた回数及びデータにコメントが加えられた回数が、予め設定される条件として用いられる場合を一例として説明する。
【００２１】
本発明の実施形態において、ユーザによって受信された各データの有効期間Ｔ、データをブラウズしたユーザの数Ｌ、データがブラウズされた回数Ｎ及びデータにコメントが加えられた回数Ｍに対して、それぞれ、属性に基づく推薦の程度を表す加重値ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４が割り当てられる。ここで、データの有効期間Ｔは、当該データの生成時刻から現在時刻までの期間である。４つの属性の加重値は、ｐ１＋ｐ２＋ｐ３＋ｐ４＝１を満たす。ユーザによって受信された各データの属性加重の和Ｂ＝ｐ１＊Ｔ＋ｐ２＊Ｌ＋ｐ３＊Ｎ＋ｐ４＊Ｍがそれぞれ算出され、受信された各データのうち、属性加重の和が大きいＷ本のデータが、予め設定される条件を満たすデータとして定義される。本発明の実施形態では、Ｔ、Ｌ、Ｍ、Ｎ、Ｗの具体的な大きさを限定せず、同様にその設定方式についても特に限定しない。実際の応用では、具体的な状況に応じて属性加重値の大きさを設定することができる。例えば、有効期間Ｔは、データの適時性を決定し、データをブラウズしたユーザの数Ｌ、データがブラウズされた回数Ｎ及びデータにコメントが加えられた回数Ｍは、データの注目度を決定する。適時性の高いデータを推薦する場合、有効期間Ｔの加重値ｐ１をより大きい値に設定してもよく、注目度の高いデータを推薦する場合、データをブラウズしたユーザの数Ｌの加重値ｐ２、データがブラウズされた回数Ｎの加重値ｐ３、及びデータにコメントが加えられた回数Ｍの加重値ｐ４をより大きい値に設定してもよい。
【００２２】
本発明の実施形態において、適時性の高いデータを推薦する場合を一例として、例えば、ｐ１＝０．５、ｐ２＝０．３、ｐ３＝０．１及びｐ４＝０．１に設定され、ユーザが一日にｍ１……ｍｎのｎ個のデータを受信し、現在の時刻が１８：００時である場合を想定する。この場合、ｎ本のデータについて、属性加重値の和がそれぞれ計算される。また、例えば、１７：３０に生成されたデータｍ１について、１７：３０〜１８：００の間に、１０名のユーザａ１……ａ１０がデータｍ１をブラウズしたとする。具体的に、ユーザａ１が５回ブラウズし、２回コメントし、ユーザａ２……ａ１０が一人１回ずつブラウズし、それぞれ１回ずつコメントしたとする。この場合、データｍ１の４つの属性Ｔ１、Ｌ１、Ｎ１及びＭ１は、Ｔ１＝３０（分単位で）、Ｌ１＝１０、Ｎ１＝１４、及びＭ１＝１１となり、データｍ１の属性加重の和Ｂ１は、Ｂ１＝３０＊０．５＋１０＊０．３＋１４＊０．１＋１１＊０．１＝２０．５となる。同じ方式でデータｍ２……ｍｎの属性加重の和Ｂ２……Ｂｎがそれぞれ算出され、属性加重の和が最も大きいデータが、予め設定される条件を満たすデータとして選択される。データｍ１の属性加重の和Ｂ１が一番大きい場合、Ｗの値は、１である。即ち、属性加重の和の最も大きいデータが予め設定された条件を満たすデータであるとすると、データｍ１が予め設定された条件を満たすデータである。
【００２３】
ステップ２０２：予め設定された条件を満たす当該データをブラウズした既読ユーザを判定し、既読ユーザの属性を取得する。
【００２４】
具体的には、依然として、ステップ２０１で取得されたデータｍ１が、予め設定された条件を満たすデータであるとすると、データｍ１をブラウズしたユーザが既読ユーザとして選択され、データｍ１をブラウズした既読ユーザの属性がそれぞれ取得される。本発明では、既読ユーザの属性を特に限定しない。ここで、当該属性は、既読ユーザの性別、年齢、出身地、学校、職業等の固有属性であってもよいし、既読ユーザとデータｍ１を受信したユーザとの関係等の関係チェーン属性であってもよい。
【００２５】
本発明の実施形態では、既読ユーザの数が１０であり、且つ既読ユーザの属性が、既読ユーザの性別、並びに、既読ユーザとデータｍ１を受信したユーザとの関係である場合を一例として説明する。各既読ユーザの属性が、以下の表１に示されている。
【００２６】
【表１】
0005401633.tif 000002
【００２７】
また、すべての既読ユーザのすべての属性が取得されてもよく、前提条件が設定される場合には、設定された前提条件を満たす既読ユーザの属性のみが取得されてもよい。例えば、前提条件が男性であると設定されているとすると、男性の既読ユーザの属性のみが取得される。
【００２８】
ステップ２０３：既読ユーザの共通属性を判定する。
【００２９】
具体的には、既読ユーザの属性における任意の１つの属性に対して、当該任意の１つの属性における任意の１つのサブ属性が取得され、当該任意の１つのサブ属性を持つユーザの数が集計される。集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかが判断され、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意の１つのサブ属性が共通属性であると判定される。ここで、表１に示すように、既読ユーザの属性は、既読ユーザの性別、並びに、既読ユーザとデータｍ１を受信したユーザとの関係である。属性「既読ユーザの性別」については、そのサブ属性は、それぞれ「男性」と「女性」であり、属性「既読ユーザとデータｍ１を受信したユーザとの関係」については、そのサブ属性は、それぞれ「高校の同級生」と「大学の同級生」である。任意の１つのサブ属性を持つユーザの数を集計するとき、それぞれの任意の１つのサブ属性に対してクラスター分析が行われ、集計結果のリストが確立されてもよい。この集計結果リストに応じて、既読ユーザの共通属性を判定することができる。
【００３０】
以下、既読ユーザのすべての関係チェーン属性に応じて、既読ユーザの共通属性を判定する場合を一例として説明する。例えば、データｍ１について、表１に示すデータｍ１をブラウズした既読ユーザの属性に応じて、属性「既読ユーザとデータｍ１を受信したユーザとの関係」の各サブ属性に対してクラスター分析を行う場合を一例とすると、確立された集計結果リストは、以下の表２に示すようになる。
【００３１】
【表２】
0005401633.tif 000003
【００３２】
当該任意の１つのサブ属性を持つユーザの数が集計され、集計結果リストが確立された後に、集計結果リストに応じて、既読ユーザの共通属性が判定されるとき、好ましくは、閾値が予め設定されていてもよい。集計されたユーザの数が当該予め設定された閾値より大きいかどうかが判断され、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意の１つのサブ属性が共通属性であると判定される。
【００３３】
予め設定される閾値については、具体的な状況に応じて設定されればよい。より価値のある未読ユーザを抽出し、判定された共通属性に更に価値を持たせたい場合、予め設定される閾値を大きい値に設定してもよい。本発明の実施形態では、予め設定される閾値の設定方式を特に限定しない。例えば、表２に基づき、予め設定された閾値が５である場合、属性「既読ユーザとデータｍ１を受信したユーザとの関係」中のサブ属性「高校の同級生」が共通属性として判定される。
【００３４】
なお、上記の説明では関係チェーン属性についてのみ説明したが、固有属性についても、その実現方式は、関係チェーン属性の場合と同じである。従って、ここでの詳しい説明は省略する。予め設定される閾値は、更にパーセントの形式で設定されてもよい。共通属性が判定されるとき、任意の１つのサブ属性を持つユーザの数が集計された後、集計されたユーザの数が既読ユーザの数に占めるパーセントが計算され、最後に、計算結果が予め設定された閾値と比較される。
【００３５】
予め設定された閾値が８０％である場合を一例として、表２に示すように、属性「既読ユーザとデータｍ１を受信したユーザとの関係」中のサブ属性「高校の同級生」について、それに対応するユーザの数は、既読ユーザの数の８０％を占め、別のサブ属性「大学の同級生」に対応するユーザの数は、既読ユーザの数の２０％を占める。従って、サブ属性「高校の同級生」が共通属性として判定される。
【００３６】
ここで、上記共通属性の判定方式は、各属性に対応するユーザ数と予め設定された閾値との関係のみに基づいて判定を行うというものである。即ち、まず、ステップ２０２で取得された既読ユーザの属性の中から共通の属性が判定され、その後、対応するユーザ数が予め設定された閾値を満たす共通の属性が既読ユーザの共通属性として判定される。
【００３７】
更に、属性が固有属性及び関係チェーン属性の２つのタイプに分けられるので、上記方式に従って共通属性が判定された後、共通属性の異なるタイプに従って、判定された共通属性に対して選択が行われる。例えば、上記方式で判定された共通属性において、固有属性タイプの共通属性が抽出され、この共通属性が最終的な共通属性と判定されるか、又は、関係チェーン属性タイプの共通属性が抽出され、この共通属性が最終的な共通属性と判定される。本実施形態では、これらについて具体的に限定しない。
【００３８】
既読ユーザの共通属性を判定するとき、まず、予め設定された閾値を満たす共通の属性を判定し、その後、属性タイプに従って選択を行い、最終的な共通属性を判定する上記方式以外、選択可能に、以下に示す方式が採用されてもよい。共通の属性が判定された後、まず、属性タイプに従って共通の属性を固有属性と関係チェーン属性に分け、これらの２のタイプのうち、１つのタイプの共通の属性が共通属性として判定される。それを基に、さらに、どのタイプの共通の属性を共通属性とするかが判定された後、当該タイプの共通の属性が閾値を満たすかどうかが判断され、閾値を満たす場合、この共通の属性が最終的な共通属性として判定される。
【００３９】
実際の応用においては、データ推薦の正確性を更に保証するために、複数の属性の組み合わせに基づいて共通属性が判定されてもよい。既読ユーザの共通属性を判定する具体的な処理は、以下の様なステップを含む。前記既読ユーザの属性に対して、組み合わせるべき属性を判定し、任意の属性の任意のサブ属性を取得し、組み合わせるべき属性に従って、取得されたサブ属性を組み合わせて、サブ属性の組み合わせを取得する。任意のサブ属性の組み合わせを持つユーザの数を集計し、集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、ユーザの数が予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性の組み合わせが共通属性であると判定する。
【００４０】
以下、既読ユーザのすべての関係チェーン属性及び性別属性に応じて、既読ユーザの共通属性を判定する場合を一例として説明する。例えば、データｍ１について、表１に示すデータｍ１をブラウズした既読ユーザの属性に応じて、サブ属性の組み合わせ「既読ユーザの性別と、既読ユーザ及びデータｍ１を受信したユーザの関係との組み合わせ」に対してそれぞれクラスター分析を行う場合を一例とすると、確立された集計結果リストは、次の表３に示すようになる。
【００４１】
【表３】
0005401633.tif 000004
【００４２】
当該任意の１つのサブ属性の組み合わせを持つユーザの数が集計され、集計結果リストが確立された後、集計結果リストに応じて、既読ユーザの共通属性が判定されるとき、好ましくは、閾値が予め設定されていてもよい。集計されたユーザの数が当該予め設定された閾値より大きいかどうかが判断され、ユーザの数が当該予め設定された閾値より大きい場合、当該任意の１つのサブ属性の組み合わせが共通属性であると判定される。
【００４３】
ステップ２０４：共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する。
【００４４】
具体的には、まず、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていないユーザを判定することができる。従って、予め設定された条件を満たすあるデータをブラウズした既読ユーザの属性における共通属性に応じて、予め設定された条件を満たす当該データに興味を持つが、予め設定された条件を満たす当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択することができる。
【００４５】
なお、共通属性は、固有属性と関係チェーン属性という２つのタイプに分けることができる。上記ステップ２０３において、複数の異なるケースについて、共通属性の判定方式を説明したが、ステップ２０３で判定された共通属性のタイプが固有属性である場合、このステップ２０４で選択された未読ユーザは、データｍ１を受信したユーザとの関係を持たない可能性があると考えられる。また、ステップ２０３で判定された共通属性のタイプが関係チェーン属性である場合、このステップ２０４で選択された未読ユーザは、データｍ１を受信したユーザとの関係を持つと考えられる。
【００４６】
更に、ステップ２０３における共通属性の判定において、各既読ユーザで共通の属性であるという条件があるものの、属性のタイプについての条件がない場合、選択された未読ユーザは、データｍ１を受信したユーザと関係を持つ場合もあり、持たない場合もある。この場合、選択された未読ユーザから、更に、データｍ１を受信したユーザとの関係を持つ未読ユーザを選択することができる。本実施形態では、未読ユーザの選択方式を具体的に限定はしない。例えば、予め設定された条件を満たすデータｍ１を、データｍ１を受信したユーザとの関係を持つ未読ユーザに推薦する必要がある場合、上記ステップ２０３で共通属性が判定されるとき、共通属性のタイプとして関係チェーン属性が判定されればよい。これにより、当該ステップ２０４で選択された未読ユーザとデータｍ１を受信したユーザとの間に関係を持たせることができる。
【００４７】
上記ステップ２０３で判定された共通属性が関係チェーン属性「高校の同級生」だけである場合を一例として、属性「高校の同級生」を持ち、且つ予め設定された条件を満たすデータｍ１をブラウズしていないユーザが未読ユーザとして選択される。このことからわかるように、選択された未読ユーザと、データｍ１を受信したユーザとは、「高校の同級生」の関係を持つ。
【００４８】
好ましくは、ステップ２０３で判定された既読ユーザの共通属性が複数である場合、各共通属性に対して、それぞれ対応する未読ユーザが選択されてもよい。即ち、各共通属性に対して、前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザが、それぞれ対応する未読ユーザとして選択されてもよいし、複数の共通属性の全てを持ち、且つ予め設定された条件を満たす当該データをブラウズしていないユーザが未読ユーザとして選択されてもよい。
【００４９】
ステップ２０５：予め設定された条件を満たすデータを前記未読ユーザに推薦する。
【００５０】
当該ステップにおいて、本実施形態では、具体的な推薦方式を特に限定しない。例えば、インスタントメッセージング、リアルタイムのＷｅｂデータ又はｅｍａｉｌ等の方式を介して、予め設定された条件を満たすデータｍ１を未読ユーザに推薦する。
【００５１】
好ましくは、予め設定された条件を満たすデータを未読ユーザに推薦する前に、更に、データを既に未読ユーザに推薦したかどうかを判断してもよく、データが既に未読ユーザに推薦されている場合、推薦を終了してもよい。一方、データが未読ユーザに推薦されていない場合、当該データを未読ユーザに推薦してもよい。当該好ましい実施形態は、予め設定された条件を満たす同一データを未読ユーザに繰り返して推薦してしまうことを回避することに用いられる。
【００５２】
データ推薦の動作を完了した後、更に、予め設定された条件を満たすデータに対する未読ユーザのフィードバック結果を監視してもよく、このフィードバック結果に応じてデータ属性の加重値を調整してもよい。
【００５３】
本発明の一実施形態に係る方法によれば、予め設定された条件を満たすデータ及び既読ユーザの共通属性に応じて、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザが選択され、データが当該未読ユーザに推薦される。これにより、未読ユーザへの正確な推薦が実現され、未読ユーザは、未読ユーザが興味を持つデータを正確に取得することができる。
【００５４】
実施形態３
図３を参照して、本発明の実施形態は、データ推薦装置を提供する。
【００５５】
当該装置は、予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定する共通属性取得モジュール３０１と、
共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する未読ユーザ選択モジュール３０２と、
前記データを前記未読ユーザに推薦する推薦モジュール３０３とを含む。
【００５６】
本発明の一実施形態に係る装置によれば、予め設定された条件を満たすデータ及び既読ユーザの共通属性に応じて、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザが選択され、データが前記未読ユーザに推薦される。これにより、未読ユーザは、未読ユーザが興味を持つデータを正確に取得することができる。
【００５７】
実施形態４  本発明の実施形態は、データ推薦装置を提供する。
【００５８】
当該装置は、予め設定された条件を満たすデータを取得し、当該データをブラウズした既読ユーザの属性を取得し、前記既読ユーザの共通属性を判定する共通属性取得モジュールと、
共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザを選択する未読ユーザ選択モジュールと、
前記データを前記未読ユーザに推薦する推薦モジュールとを含む。
【００５９】
ここで、前記共通属性取得モジュールは、
既読ユーザの属性における任意の属性の任意のサブ属性を取得するサブ属性取得ユニットと、
当該任意のサブ属性を持つユーザの数を集計する集計ユニットと、
集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性が共通属性であると判定する判定ユニットとを含む。
【００６０】
また、サブ属性取得ユニットは、更に、組み合わせるべき属性を判定し、任意の属性における任意のサブ属性を取得し、組み合わせるべき属性に従って、取得されたサブ属性を組み合わせて、サブ属性の組み合わせを取得する。
集計ユニットは、更に、任意のサブ属性の組み合わせを持つユーザの数を集計する。
判定ユニットは、更に、集計されたユーザの数が予め設定された閾値より大きいかどうかを判断し、ユーザの数が前記予め設定された閾値より大きい場合、当該任意のサブ属性が共通属性であると判定する。
【００６１】
ここで、前記未読ユーザ選択モジュールは、
前記共通属性を持つユーザを判定する属性判定ユニットと、
前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択する未読ユーザ選択ユニットとを含む。
【００６２】
前記未読選択ユーザユニットは、更に、前記共通属性が複数である場合、各共通属性に対して、前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを、それぞれ対応する未読ユーザとして選択する。
【００６３】
前記未読ユーザユニットは、更に、前記共通属性が複数である場合、各共通属性に対して、前記共通属性を持ち、且つ前記データをブラウズしていないユーザを、それぞれ対応する未読ユーザとして選択するか、又は、複数の共通属性の全てを持ち、且つ予め設定された条件を満たす当該データをブラウズしていないユーザを未読ユーザとして選択する。
【００６４】
前記未読ユーザユニットは、更に、選択された未読ユーザから、前記既読ユーザとの関係を持つ未読ユーザを選択する。
【００６５】
具体的には、前記推薦モジュールは、インスタントメッセージング、リアルのＷｅｂデータ又はｅｍａｉｌ等の方式でユーザにデータを推薦する。なお、本発明の実施形態では、これに限定されない。
【００６６】
更に、当該装置は、
前記データを既に前記未読ユーザに推薦したかどうかを判断し、データが既に推薦されている場合、推薦を終了し、推薦されていない場合、推薦モジュールをトリガーするフィルタリングモジュールを更に含む。
【００６７】
本発明の実施形態に係る装置によれば、予め設定された条件を満たすデータ及び既読ユーザの共通属性に応じて、共通属性を持ち、且つ当該データをブラウズしていない未読ユーザが選択され、データが当該未読ユーザに推薦される。これにより、未読ユーザへの正確な推薦が実現され、未読ユーザは、未読ユーザが興味を持つデータを正確に取得することができる。
【００６８】
なお、上記実施形態に係るデータ推薦装置について、データの推薦において、上記各機能モジュールを単に例としてあげて説明した。しかし、実際の応用においては、要求に応じて上記機能を異なる機能モジュールに分散してもよい。即ち、装置の内部構造を異なる機能モジュールに区別して、以上説明した機能の全部又は一部を実現してもよい。また、上記実施形態に係るデータ推薦装置は、データ推薦方法の実施形態と同じ構想に属しており、その具体的な実現過程は、方法の実施形態と同様であるため、ここでの詳しい説明は省略する。
【００６９】
以上の実施形態に係る技術的スキームにおける内容の全部又は一部は、ソフトウェアプログラミングにより実現することができ、例えば、コンピュータ中のハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ又はフロッピーディスク等の読み取り可能なストレージメディアに、そのソフトウェアプログラムを記憶してもよい。
【００７０】
以上の説明は、本発明の好適な実施形態に過ぎず、本発明を限定するものではない。本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく実施されたあらゆる修正、同等の置換及び改良等は、すべて本発明の保護範囲に属する
【図１】
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【図２】
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【図３】
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