(57)【要約】  本発明は、全利用者から見た個々の利用者の相対的な閲覧傾向を利用して情報の絞り込みを行えるようにすることを目的とする。情報指標計算手段１２は、複数の利用者による情報の閲覧履歴から、個々の情報ごとに、その情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向に基づく指標である情報指標を計算する。利用者指標計算手段１３は、利用者ごとに、その利用者が閲覧した情報について計算された情報指標から、その利用者の情報の閲覧の仕方である閲覧傾向に基づく利用者指標を計算する。指標マッチング手段１６は、利用者について計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を推薦対象情報群から抽出する。
2009110253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の利用者による情報の閲覧履歴から、個々の情報ごとに、その情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向に基づく指標である情報指標を計算する情報指標計算手段と、
前記利用者ごとに、前記利用者が閲覧した情報について計算された前記情報指標から、前記利用者の情報の閲覧の仕方である閲覧傾向に基づく利用者指標を計算する利用者指標計算手段と、
前記利用者について前記計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を推薦対象情報群から抽出する指標マッチング手段とを備えた情報推薦サーバ装置。
【請求項２】
前記情報指標計算手段で計算された個々の情報ごとの情報指標および前記利用者指標計算手段で計算された個々の利用者ごとの利用者指標を記憶する指標記憶手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項３】
ネットワークを介して端末から利用者識別子を含む情報推薦要求を受け付け、前記利用者識別子で特定される利用者について前記利用者指標計算手段で計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を前記指標マッチング手段によって前記推薦対象情報群から抽出し、該抽出結果を前記端末へ送信する情報クエリ手段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項４】
前記推薦対象情報群に含まれるキーワードを記録したインデックス記憶手段と、
ネットワークを介して端末から利用者識別子およびキーワードを含む情報推薦要求を受け付け、前記インデックス記憶手段を参照して前記推薦対象情報群から前記キーワードを含む情報を抽出し、該抽出した情報から、前記利用者識別子で特定される利用者について前記利用者指標計算手段で計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を前記指標マッチング手段によって抽出し、該抽出結果を前記端末へ送信する情報クエリ手段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項５】
前記情報指標計算手段は、どれだけの範囲の利用者によって閲覧されたかを示す認知指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記認知指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項６】
前記情報指標計算手段は、どれだけ継続的に閲覧されているかを示す定着指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記定着指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項７】
前記情報指標計算手段は、１回あたりの閲覧時間を示す滞留指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記滞留指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項８】
前記情報指標計算手段は、どれだけ早期に閲覧されているかを示す時差指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記時差指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項９】
請求項１乃至８の何れか１項に記載された情報推薦サーバ装置と、該情報推薦サーバ装置に対して利用者識別子を含む情報推薦要求を送信し、その応答として返される情報識別子を含む情報推薦結果を受信する端末装置と、該端末装置に対して前記情報識別子で特定される情報を提供する情報提供サーバ装置とを含むことを特徴とする情報推薦システム。
【請求項１０】
ａ）情報指標計算手段が、複数の利用者による情報の閲覧履歴から、個々の情報ごとに、その情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向に基づく指標である情報指標を計算するステップと、
ｂ）利用者指標計算手段が、前記利用者ごとに、前記利用者が閲覧した情報について計算された前記情報指標から、前記利用者の情報の閲覧の仕方である閲覧傾向に基づく利用者指標を計算するステップと、
ｃ）指標マッチング手段が、前記利用者について前記計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を推薦対象情報群から抽出するステップとを含むことを特徴とする情報推薦方法。
【請求項１１】
前記情報指標計算手段で計算された個々の情報ごとの情報指標および前記利用者指標計算手段で計算された個々の利用者ごとの利用者指標を記憶する指標記憶手段を備えることを特徴とする請求項１０に記載の情報推薦方法。
【請求項１２】
ｄ）情報クエリ手段が、ネットワークを介して端末から利用者識別子を含む情報推薦要求を受け付け、前記利用者識別子で特定される利用者について前記利用者指標計算手段で計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を前記指標マッチング手段によって前記推薦対象情報群から抽出し、該抽出結果を前記端末へ送信するステップを含むことを特徴とする請求項１０または１１に記載の情報推薦方法。
【請求項１３】
ｄ）情報クエリ手段が、ネットワークを介して端末から利用者識別子およびキーワードを含む情報推薦要求を受け付け、前記推薦対象情報群から前記キーワードを含む情報を抽出し、該抽出した情報から、前記利用者識別子で特定される利用者について前記利用者指標計算手段で計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を前記指標マッチング手段によって抽出し、該抽出結果を前記端末へ送信するステップを含むことを特徴とする請求項１０または１１に記載の情報推薦方法。
【請求項１４】
前記情報指標計算手段は、どれだけの範囲の利用者によって閲覧されたかを示す認知指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記認知指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１０乃至１３の何れか１項に記載の情報推薦方法。
【請求項１５】
前記情報指標計算手段は、どれだけ継続的に閲覧されているかを示す定着指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記定着指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１０乃至１３の何れか１項に記載の情報推薦方法。
【請求項１６】
前記情報指標計算手段は、１回あたりの閲覧時間を示す滞留指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記滞留指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１０乃至１３の何れか１項に記載の情報推薦方法。
【請求項１７】
前記情報指標計算手段は、どれだけ早期に閲覧されているかを示す時差指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記時差指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１０乃至１３の何れか１項に記載の情報推薦方法。
【請求項１８】
コンピュータを、
複数の利用者による情報の閲覧履歴から、個々の情報ごとに、その情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向に基づく指標である情報指標を計算する情報指標計算手段と、
前記利用者ごとに、前記利用者が閲覧した情報について計算された前記情報指標から、前記利用者の情報の閲覧の仕方である閲覧傾向に基づく利用者指標を計算する利用者指標計算手段と、
前記利用者について前記計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を推薦対象情報群から抽出する指標マッチング手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１９】
前記コンピュータは、前記情報指標計算手段で計算された個々の情報ごとの情報指標および前記利用者指標計算手段で計算された個々の利用者ごとの利用者指標を記憶する指標記憶手段を備えることを特徴とする請求項１８に記載のプログラム。
【請求項２０】
前記コンピュータをさらに、
ネットワークを介して端末から利用者識別子を含む情報推薦要求を受け付け、前記利用者識別子で特定される利用者について前記利用者指標計算手段で計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を前記指標マッチング手段によって前記推薦対象情報群から抽出し、該抽出結果を前記端末へ送信する情報クエリ手段として機能させるための請求項１８または１９に記載のプログラム。
【請求項２１】
前記コンピュータをさらに、
前記推薦対象情報群に含まれるキーワードを記録したインデックス記憶手段と、
ネットワークを介して端末から利用者識別子およびキーワードを含む情報推薦要求を受け付け、前記インデックス記憶手段を参照して前記推薦対象情報群から前記キーワードを含む情報を抽出し、該抽出した情報から、前記利用者識別子で特定される利用者について前記利用者指標計算手段で計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を前記指標マッチング手段によって抽出し、該抽出結果を前記端末へ送信する情報クエリ手段として機能させるための請求項１８または１９に記載のプログラム。
【請求項２２】
前記情報指標計算手段は、どれだけの範囲の利用者によって閲覧されたかを示す認知指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記認知指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１８乃至２１の何れか１項に記載のプログラム。
【請求項２３】
前記情報指標計算手段は、どれだけ継続的に閲覧されているかを示す定着指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記定着指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１８乃至２１の何れか１項に記載のプログラム。
【請求項２４】
前記情報指標計算手段は、１回あたりの閲覧時間を示す滞留指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記滞留指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１８乃至２１の何れか１項に記載のプログラム。
【請求項２５】
前記情報指標計算手段は、どれだけ早期に閲覧されているかを示す時差指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記時差指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１８乃至２１の何れか１項に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はネットワーク上で公開されている情報の情報推薦システムに関し、特に個々の情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向と、個々の利用者の閲覧の仕方である閲覧傾向とを利用した情報推薦システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワーク上で公開されている情報が膨大になると、公開されている全ての情報を閲覧することは時間的に到底不可能である。また、無作為に閲覧すると多くの無駄な時間を費やす結果となる。このため、ネットワーク上に公開されている多数の情報の中から優先的に閲覧する情報を絞り込む技術が重要である。【０００３】
この種の技術の典型例は、キーワードによる抽出である。キーワードによる情報の抽出は、特に抽出対象となる情報の分野や範囲が或る程度定まっている場合に有効である。また、各利用者の閲覧履歴から過去に閲覧した情報の分野や使用したキーワードを抽出し、この抽出したキーワード等を利用して定期的に情報を検索すれば、利用者の閲覧傾向を反映した情報の絞り込みが行える。【０００４】
情報の絞り込みに関する他の技術の例が特許文献１に記載されている。特許文献１では、専門家などの他人の閲覧履歴を第三者が閲覧できるようにすることで、特別なスキル無しに有益なWebページを閲覧できるようにしている。例えば、医者の閲覧履歴を参考にすれば、医学的な情報の抽出に役立つと考えられる。
【特許文献１】特開２００５−１４８８４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載される方法は、専門家の閲覧履歴を選択するだけで専門家と同様の情報の閲覧が可能になるため、利用の仕方によっては有効である。しかし、各利用者の閲覧傾向は全く考慮されないため、利用者の閲覧傾向を反映した情報の絞り込みは行えない。【０００６】
他方、利用者の閲覧履歴から過去に閲覧したキーワード等を抽出し、この抽出したキーワード等を利用して情報を検索する方法によれば、利用者の閲覧傾向を反映した情報の絞り込みが可能になる。しかし、この場合の利用者の閲覧傾向は、情報の内容に関する閲覧傾向である。【０００７】
利用者の閲覧傾向には、上述したように情報の内容に関する閲覧傾向以外に、他の利用者との関係で定まる閲覧傾向がある。例えば、あまり他人が閲覧していないような情報を好んで閲覧する、その逆に多くの人が閲覧している情報を好んで閲覧するなどは、全利用者から見た各利用者の相対的な閲覧傾向の一例である。このような相対的な閲覧傾向を利用した情報の絞り込みが可能になれば、特に顕著な閲覧傾向を持つ利用者にとっては情報の有効な絞り込みが可能になる。【０００８】
本発明はこのような事情に鑑みて提案されたものであり、その目的は、全利用者から見た個々の利用者の相対的な閲覧傾向を利用して情報の絞り込みが行えるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の情報推薦サーバ装置は、複数の利用者による情報の閲覧履歴から、個々の情報ごとに、その情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向に基づく指標である情報指標を計算する情報指標計算手段と、前記利用者ごとに、前記利用者が閲覧した情報について計算された前記情報指標から、前記利用者の情報の閲覧の仕方である閲覧傾向に基づく利用者指標を計算する利用者指標計算手段と、前記利用者について前記計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を推薦対象情報群から抽出する指標マッチング手段とを備える。【００１０】
本発明の情報推薦システムは、本発明の情報推薦サーバ装置と、該情報推薦サーバ装置に対して利用者識別子を含む情報推薦要求を送信し、その応答として返される情報識別子を含む情報推薦結果を受信する端末装置と、該端末装置に対して前記情報識別子で特定される情報を提供する情報提供サーバ装置とを含む。【００１１】
本発明の情報推薦方法は、ａ）情報指標計算手段が、複数の利用者による情報の閲覧履歴から、個々の情報ごとに、その情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向に基づく指標である情報指標を計算するステップと、ｂ）利用者指標計算手段が、前記利用者ごとに、前記利用者が閲覧した情報について計算された前記情報指標から、前記利用者の情報の閲覧の仕方である閲覧傾向に基づく利用者指標を計算するステップと、ｃ）指標マッチング手段が、前記利用者について前記計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を推薦対象情報群から抽出するステップとを含む。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、全利用者から見た個々の利用者の相対的な閲覧傾向を利用した情報の絞り込みが可能になる。その理由は、閲覧履歴から個々の情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向に基づく指標である情報指標を計算し、利用者ごとに、その利用者が閲覧した情報について計算された情報指標から、その利用者の情報の閲覧の仕方である閲覧傾向に基づく利用者指標を計算し、利用者について計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を推薦対象情報群から抽出するためである。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施の形態のブロック図である。
【図２】本発明の第１の形態の形態の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施の形態における情報指標の一つである認知指標を計算する手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施の形態における情報指標の他の一つである定着指標を計算する手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施の形態における利用者指標を計算する手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施の形態における指標マッチング手段の処理例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施の形態における情報閲覧履歴の具体例を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態における指標間の距離を求める式を示す図である。
【図９】認知指標と定着指標とを軸とする平面上に、利用者全体で閲覧された提供情報の情報指標★と、或る利用者が閲覧した提供情報の情報指標●と、その利用者の利用者指標◎とをプロットした図である。
【図１０Ａ】本発明の第２の実施の形態のブロック図である。
【図１０Ｂ】本発明の第２の実施の形態における情報閲覧履歴の具体例を示す図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第２の実施の形態における情報指標の一つである滞留指標を計算する手順を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第２の実施の形態における利用者指標を計算する手順を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第２の実施の形態における指標間の距離を求める式を示す図である。
【図１５】本発明の第３の実施の形態のブロック図である。
【図１６】本発明の第３の実施の形態における情報閲覧履歴の具体例を示す図である。
【図１７】本発明の第３の実施の形態の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の第３の実施の形態における情報指標である時差指標を計算する手順を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の第３の実施の形態における利用者指標を計算する手順を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の第３の実施の形態における指標間の距離を求める式を示す図である。
【図２１】本発明の第４の実施の形態のブロック図である。
【図２２】本発明の第４の実施の形態における情報クエリ手段および指標マッチング手段の処理例を示すフローチャートである。
【図２３】本発明の実施例１における情報指標の具体例である。
【図２４】本発明の実施例１における利用者指標の具体例である。
【符号の説明】
【００１４】
１、１Ａ〜１Ｃ…情報推薦サーバ
１１、１１Ａ、１１Ｂ…閲覧履歴記憶部
１２、１２Ａ、１２Ｂ…情報指標計算手段
１３、１３Ａ、１３Ｂ…利用者指標手段
１４、１４Ａ、１４Ｂ…指標記憶部
１５、１５Ａ、１５Ｃ…情報クエリ手段
１６、１６Ａ〜１６Ｃ…指標マッチング手段
２…ネットワーク
３…情報提供サーバ
４…端末
４１、４１Ｃ…情報参照手段
１０１〜１０４…情報推薦システム
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。【００１６】
『第１の実施の形態』
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態に係る情報推薦システム１０１は、情報推薦サーバ１と、情報提供サーバ３と、端末４と、これらを接続するネットワーク２とから構成されている。【００１７】
情報提供サーバ３は、ネットワーク２を通じて端末４に対して情報を提供する計算機である。提供する情報の種類は、文書のみに限定されず、画像や音声などのマルチメディア情報であっても良い。以下、情報提供サーバ３が提供する個々の情報を提供情報と呼ぶ。図１には１台の情報提供サーバ３が示されているが、情報提供サーバ３は複数台存在しても良い。【００１８】
ネットワーク２は、情報推薦サーバ１と情報提供サーバ３と端末４とを通信可能に接続する。ネットワーク２は、公衆ネットワークであっても良いし、ＬＡＮなどの閉域ネットワークであっても良い。【００１９】
端末４は、パーソナルコンピュータや携帯電話機等の計算機であり、情報参照手段４１を備えている。情報参照手段４１は、情報提供サーバ３の提供する情報を閲覧する機能、利用者からの要求に従って情報推薦サーバ１に対して情報推薦要求を送信する機能、その応答として情報推薦サーバ１から送信される情報推薦結果を受信し、ディスプレイ等を通じて利用者に提示する機能を有する。情報推薦サーバ１に対して送信する情報推薦要求には、利用者を識別するための利用者識別子が含まれる。情報推薦サーバ１から受信する情報推薦結果には、情報提供サーバ３が提供する情報を識別するための情報識別子が含まれる。情報参照手段４１は、専用のハードウェアあるいはソフトウェアで実現しても良いし、汎用的なWebブラウザを利用しても良い。【００２０】
情報推薦サーバ１は、端末４から送信された情報推薦要求を受け付けて、この推薦要求に含まれる利用者識別子で特定される利用者に適合する提供情報の識別子を含む情報推薦結果を端末４へ返す機能を備えた計算機である。本実施の形態の情報推薦サーバ１は、閲覧履歴記憶部１１と、情報指標計算手段１２と、利用者指標計算手段１３と、指標記憶部１４と、情報クエリ手段１５と、指標マッチング手段１６とを備えている。これらの手段はそれぞれ次のような機能を有する。【００２１】
閲覧履歴記憶部１１は、情報推薦システム１０１の利用者が情報提供サーバ３で公開されている提供情報を閲覧した履歴である情報閲覧履歴を記憶する。ここで情報閲覧履歴は、本実施の形態の場合、図７に例示するように、利用者識別子と閲覧した提供情報の情報識別子と提供情報を閲覧した閲覧日時との組である。このような情報閲覧履歴としては、情報提供サーバ３での閲覧ログやネットワーク２に接続されるプロキシサーバなどのアクセスログを利用することができる。なお情報識別子としては、ＵＲＩを利用しても良いし、文書管理システムにおける文書ＩＤなどを利用しても良い。【００２２】
情報指標計算手段１２は、閲覧履歴記憶部１１に記憶された情報閲覧履歴を利用して、個々の情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向を表す情報指標を計算し、この計算した情報指標を指標記憶部１４へ記憶する。【００２３】
利用者指標計算手段１３は、閲覧履歴記憶部１１に記憶された情報閲覧履歴と指標記憶部１４に記憶された情報指標とを利用して、個々の利用者の情報の閲覧の仕方である閲覧傾向を表す利用者指標を計算し、この計算した利用者指標を指標記憶部１４へ記憶する。【００２４】
指標記憶部１４は、情報指標計算手段１２で計算された各提供情報毎の情報指標と、利用者指標計算手段１３で計算された各利用者毎の利用者指標とを記憶する。【００２５】
情報クエリ手段１５は、端末４から利用者識別子を含む情報推薦要求を受け付け、前記利用者識別子を指標マッチング手段１６へ送信する。また指標マッチング手段１６から送信される情報推薦結果を受信し、この情報推薦結果を推薦要求元の端末４へ送信する。【００２６】
指標マッチング手段１６は、情報クエリ手段１５から送信される利用者識別子を受信し、この利用者識別子で指定される利用者の利用者指標を指標記憶部１４から検索し、この検索した利用者指標と指標記憶部１４中の個々の提供情報の情報指標とのマッチングを行い、利用者指標と類似している情報指標を持つ提供情報の情報識別子の一覧を抽出する。また、この情報識別子の一覧を情報推薦結果として情報クエリ手段１５へ送信する。【００２７】
次に、本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。なお、情報推薦サーバ１の閲覧履歴記憶部１１には、図７に示したような情報閲覧履歴があらかじめ蓄積されているものとする。【００２８】
図２のフローチャートを参照すると、情報指標計算手段１２は、閲覧履歴記憶部１１から閲覧履歴を取得し（Ｓ２１）、この取得した閲覧履歴を利用して個々の提供情報ごとに情報指標を計算する（Ｓ２２、Ｓ２３）。【００２９】
本実施の形態では、情報指標を認知指標と定着指標との２つの指標の組で構成する。【００３０】
ここで認知指標は、予め定められた期間ｄの間に情報推薦システム１０１の利用者集団のうちのどれだけの利用者が当該提供情報を閲覧したかを示す指標であり、当該提供情報がどれだけ広範囲に認知されているかを表す。認知指標は図３のフローチャートに従って計算する。【００３１】
また定着指標は、期間ｄの間に情報推薦システム１０１の個々の利用者が、当該提供情報を何回閲覧したかを示す指標であり、当該提供情報がどれだけ継続的に閲覧されているかを表す。ここで、恣意的な推薦結果の操作を防ぐために、単位時間内で複数回閲覧されても、その単位時間内では唯一度の閲覧が行われたとして扱う。定着指標は図４のフローチャートに従って計算する。【００３２】
情報指標計算手段１２は、各提供情報ごとに、その提供情報の情報識別子と上記計算された認知指標と定着指標とを組にして、指標記憶部１４に記憶する（Ｓ２４）。【００３３】
ここで図３のフローチャートと図４のフローチャートとを参照して、認知指標と定着指標の計算方法を説明する。なお、それぞれの指標の計算に当たり、あらかじめ情報推薦システム１０１の利用者総数を取得しておく。【００３４】
図３のフローチャートを参照すると、情報指標計算手段１２は、閲覧履歴記憶部１１に記録された１つの提供情報に注目し、その提供情報を期間ｄに１回以上閲覧した利用者の総数を抽出する（Ｓ３２）。次に、この抽出した利用者の総数が情報推薦システム１０１の利用者総数に占める割合を計算し、この割合を当該提供情報の認知指標とする（Ｓ３３）。情報指標計算手段１２は、このような計算を、閲覧履歴記憶部１１に記録された残りの個々の提供情報全てについて繰り返す（Ｓ３１ｓ、Ｓ３１ｅ）。【００３５】
図４のフローチャートを参照すると、利用者指標計算手段１３は、閲覧履歴記憶部１１に記録された１つの提供情報および一人の利用者に注目し、当該利用者の当該提供情報に対する閲覧の有無を、期間ｄの各単位時間ごとに算出し（Ｓ４３）、閲覧のあった単位時間の総数を算出し（Ｓ４４）、この算出した総数が期間ｄにおける単位時間の総数に占める割合を、当該提供情報の当該利用者に関する定着指標として算出する（Ｓ４５）。同じ提供情報について、残りの利用者に関する定着指標を同様に算出し（Ｓ４２ｓ、Ｓ４２ｅ）、当該提供情報についての全ての利用者の定着指標の平均値を計算し、この計算した平均値を当該提供情報の定着指標とする（Ｓ４７）。なお、期間ｄにおいて当該提供情報の閲覧が全くない利用者（ステップＳ４５で計算された定着指標が０の利用者）は、平均値を算出する際の要素から除外する（Ｓ４６）。その理由は、或る提供情報の定着指標は、その提供情報が閲覧されたことを前提に、その後に何回繰り返し閲覧されているかを示す指標だからである。利用者指標計算手段１３は、残りの全ての提供情報について、同様の計算を繰り返す（Ｓ４１ｓ、Ｓ４１ｅ）。【００３６】
図５のフローチャートを参照すると、利用者指標計算手段１３は、閲覧履歴記憶部１１から閲覧履歴を取得し（Ｓ５１）、さらに個々の利用者について（Ｓ５２ｓ）、指標記憶部１４から閲覧した提供情報の情報指標を取得し（Ｓ５３）、利用者指標を計算する（Ｓ５４）。【００３７】
本実施の形態では、利用者指標を情報指標と同様に認知指標と定着指標との２つの指標の組で構成する。ここで、利用者指標の認知指標は、個々の利用者が閲覧したことがある提供情報の認知指標の平均値として計算し、利用者指標の定着指標は、個々の利用者が閲覧した提供情報の定着指標の平均値として計算する。利用者指標は、利用者集団にとってどのような位置付けである情報を個々の利用者が、どのように閲覧しているかという閲覧傾向を表す。【００３８】
利用者指標計算手段１３は、当該利用者の利用者識別子と当該利用者の利用者指標（認知指標、定着指標）とを組にして、指標記憶部１４に記憶する（Ｓ５５）。【００３９】
図６のフローチャートを参照すると、指標マッチング手段１６は、情報クエリ手段１５から送信された利用者識別子を受信すると（Ｓ６１）、指標記憶部１４から前記受信した利用者識別子で指定される利用者の利用者指標を取得し、さらに指標記憶部１４から全ての提供情報の情報指標を抽出する（Ｓ６２）。【００４０】
次に指標マッチング手段１６は、前記抽出された１つの提供情報に注目し、その提供情報の情報指標と当該利用者の利用者指標との距離を計算する（Ｓ６４）。本実施の形態では利用者指標と情報指標とが認知指標と定着指標の組で構成されているため、利用者指標と情報指標との距離は、認知指標と定着指標とを軸とする平面における距離のことであり、図８に示す式で計算される。指標マッチング手段１６は、前記抽出された残りの全ての提供情報について、その情報指標と利用者指標との距離を計算する（Ｓ６３ｓ、Ｓ６３ｅ）。最後に指標マッチング手段１６は、前記距離が小さい順に提供情報の情報識別子を並べた一覧を生成し、情報クエリ手段１５に返す（Ｓ６５）。【００４１】
ここで、指標マッチング手段１６は、或る閾値を設定し、前記距離が閾値より大きな提供情報の情報識別子は一覧から除外するようにしても良い。また、指標マッチング手段１６は、前記生成した一覧から、当該利用者が既に閲覧している提供情報の識別子を取り除いても良い。一覧中のどの提供情報が閲覧済みか否かは、一覧中の提供情報の情報識別子と利用者識別子の組で閲覧履歴記憶部１１を検索し、該当する組が閲覧履歴記憶部１１に記憶されていれば閲覧済み、そうでなければ未閲覧と判断することができる。【００４２】
次に、本実施の形態の効果について説明する。【００４３】
本実施の形態によれば、利用者集団にとっての個々の提供情報の位置付け、および、個々の利用者の閲覧傾向を考慮した情報の推薦が可能になる。その理由は、利用者集団の提供情報の閲覧履歴から個々の提供情報の閲覧のされ方である情報指標を計算し、各利用者が閲覧した１以上の提供情報の情報指標の平均からその利用者の利用者指標を計算し、利用者指標に類似する情報指標を持つ提供情報を推薦情報としているためである。【００４４】
また本実施の形態では、情報指標および利用者指標として認知指標を用いる。情報の認知指標は、概ね、多くの人に閲覧されている情報か否かを示す指標であり、利用者指標の認知指標は、概ね、多くの人に閲覧されている情報を専ら閲覧する傾向にあるのか、それとも余り閲覧されていない情報を専ら閲覧する傾向にあるのかを示す指標である。従って、多くの人に閲覧されている情報を専ら閲覧する傾向にある利用者には、情報提供サーバ３が提供する情報のうち、多くの人に閲覧されている情報を推薦でき、逆に、余り閲覧されていない情報を専ら閲覧する傾向にある利用者には、余り閲覧されていない情報を推薦することが可能になる。【００４５】
また本実施の形態では、情報指標および利用者指標として定着指標を用いる。定着指標は、概ね、閲覧された場合に何度も繰り返し閲覧される情報か否かを示す指標であり、利用者指標の定着指標は、概ね、何度も繰り返し閲覧される情報を専ら閲覧する傾向にあるのか、それとも何度も閲覧されない情報を専ら閲覧する傾向にあるのかを示す指標である。従って、何度も繰り返し閲覧される情報を専ら閲覧する傾向にある利用者には、情報提供サーバ３が提供する情報のうち、何度も繰り返し閲覧されている情報を推薦でき、逆に、繰り返し何度も閲覧されない情報を専ら閲覧する傾向にある利用者には、繰り返し何度も閲覧されていない情報を推薦することが可能になる。【００４６】
また本実施の形態では、認知指標と定着指標との組を用いるため、例えば、多くの人に閲覧されている情報であって且つ閲覧された場合に何度も繰り返し閲覧される情報を専ら閲覧している利用者には、そのような情報を推薦でき、多くの人に閲覧されている情報であって且つ閲覧された場合に余り繰り返し閲覧されていない情報を専ら閲覧している利用者には、そのような情報を推薦でき、多くの人に閲覧されていない情報であって且つ閲覧された場合に何度も繰り返し閲覧される情報を専ら閲覧している利用者には、そのような情報を推薦でき、多くの人に閲覧されていない情報であって且つ閲覧された場合に余り繰り返し閲覧されていない情報を専ら閲覧している利用者には、そのような情報を推薦することができる。【００４７】
図９は認知指標と定着指標とを軸とする平面上に、利用者全体で閲覧された提供情報の情報指標★と、或る利用者が閲覧した提供情報の情報指標●と、その利用者の利用者指標◎とをプロットしている。この例の場合、当該利用者に対しては、利用者指標◎の近傍に情報指標★がある提供情報が推薦される。【００４８】
また本実施の形態では、重複を除いた閲覧数を基に情報指標を計算しているため、特定の利用者が特定の情報を故意に集中的に閲覧するなどによる恣意的な推薦結果の操作を防ぐことができる。【００４９】
『第２の実施の形態』
図１０Ａを参照すると、本発明の第２の実施の形態に係る情報推薦システム１０２は、図１に示した第１の実施の形態に係る情報推薦システム１０１と比較して、情報推薦サーバ１の代わりに情報推薦サーバ１Ａを備えている点で相違する。【００５０】
情報推薦サーバ１Ａは、第１の実施の形態に係る情報推薦システム１０１の情報推薦サーバ１と比較して、閲覧履歴記憶部１１、情報指標計算手段１２、利用者指標計算手段１３、指標記憶部１４、指標マッチング手段１６の代わりに、閲覧履歴記憶部１１Ａ、情報指標計算手段１２Ａ、利用者指標計算手段１３Ａ、指標記憶部１４Ａ、指標マッチング手段１６Ａを備えている。これらの手段はそれぞれ次のような機能を有する。【００５１】
閲覧履歴記憶部１１Ａは、情報推薦システム１０２の利用者が情報提供サーバ３で公開されている提供情報を閲覧した履歴である情報閲覧履歴を記憶する。ここで情報閲覧履歴は、本実施の形態の場合、図１０Ｂに例示するように、利用者識別子と閲覧した情報の情報識別子と情報を閲覧した閲覧日時と滞留時間との組である。すなわち、第１の実施の形態における閲覧履歴記憶部１１に記憶される情報閲覧履歴へ滞留時間が追加されている。滞留時間は、利用者が当該提供情報を閲覧していた時間である。このような滞留時間を含む情報閲覧履歴としては、情報提供サーバ３での閲覧ログやネットワーク２に接続されるプロキシサーバなどのアクセスログを利用することができる。【００５２】
情報指標計算手段１２Ａは、閲覧履歴記憶部１１Ａに記憶された情報閲覧履歴を利用して、個々の情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向を表す情報指標として、認知指標と定着指標とに加えてさらに、滞留指標を計算し、この計算した情報指標を指標記憶部１４Ａへ記憶する。ここで、或る提供情報の滞留指標とは、その提供情報の閲覧にどれだけの時間を利用者が費やしているかを表す指標である。滞留指標は広告出稿の基準として利用しても良い。【００５３】
利用者指標計算手段１３Ａは、閲覧履歴記憶部１１Ａに記憶された情報閲覧履歴と指標記憶部１４Ａに記憶された情報指標とを利用して、個々の利用者の情報の閲覧の仕方である閲覧傾向を表す利用者指標を計算し、この計算した利用者指標を指標記憶部１４Ａへ記憶する。ここで、利用者指標は、本実施の形態の場合、認知指標と定着指標と滞留指標の組である。【００５４】
指標記憶部１４Ａは、情報指標計算手段１２Ａで計算された各提供情報毎の情報指標と、利用者指標計算手段１３Ａで計算された各利用者毎の利用者指標とを記憶する。【００５５】
情報クエリ手段１５は、第１の実施の形態におけるものと同じであり、端末４から利用者識別子を含む情報推薦要求を受け付け、前記利用者識別子を指標マッチング手段１６Ａへ送信する。また指標マッチング手段１６Ａから送信される情報推薦結果を受信し、この情報推薦結果を推薦要求元の端末４へ送信する。【００５６】
指標マッチング手段１６Ａは、情報クエリ手段１５から送信される利用者識別子を受信し、この利用者識別子で指定される利用者の利用者指標を指標記憶部１４Ａから検索し、この検索した利用者指標と指標記憶部１４Ａ中の個々の提供情報の情報指標とのマッチングを行い、利用者指標と類似している情報指標を持つ提供情報の情報識別子の一覧を抽出する。また、この情報識別子の一覧を情報推薦結果として情報クエリ手段１５へ送信する。【００５７】
次に、本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。なお、情報推薦サーバ１Ａの閲覧履歴記憶部１１Ａには、図１０Ｂに示したような情報閲覧履歴があらかじめ蓄積されているものとする。【００５８】
図１１のフローチャートを参照すると、情報指標計算手段１２Ａは、閲覧履歴記憶部１１Ａから閲覧履歴を取得し（Ｓ１１１）、この取得した閲覧履歴を利用して個々の情報ごとに情報指標を計算する（Ｓ２２、Ｓ２３、Ｓ１１４）。【００５９】
本実施の形態では、情報指標は認知指標と定着指標と滞留指標の３つの指標の組で構成される。認知指標と定着指標の２つの指標の意味と計算方法は第１の実施の形態と同じである。定着指標は図１２のフローチャートに従って計算する。【００６０】
図１２のフローチャートを参照すると、情報指標計算手段１２Ａは、閲覧履歴記憶部１１Ａに記録された１つの提供情報に注目し、その提供情報の閲覧１回ごとの滞留時間の和を計算する（Ｓ１２２）。次に、この滞留時間の和を、単位時間と閲覧回数の積で割った商を求め、この求めた商を当該提供情報の滞留指標とする（Ｓ１２３）。情報指標計算手段１２Ａは、このような計算を、閲覧履歴記憶部１１に記録された残りの個々の提供情報全てについて繰り返す（Ｓ１２１ｓ、Ｓ１２１ｅ）。【００６１】
最後に情報指標計算手段１２Ａは、当該情報の情報識別子と上記計算された認知指標と定着指標と滞留指標とを組にして、指標記憶部１４Ａに記憶する（Ｓ１１５）。【００６２】
次に、図１３のフローチャートを参照すると、利用者指標計算手段１３Ａは、閲覧履歴記憶部１１Ａから閲覧履歴を取得し（Ｓ１３１）、さらに個々の利用者について（Ｓ１３２ｓ）、指標記憶部１４Ａから閲覧した情報の情報指標を取得し（Ｓ１３３）、利用者指標を計算する（Ｓ１３４）。【００６３】
本実施の形態では、利用者指標を情報指標と同様に認知指標と定着指標と滞留指標の３つの指標の組で構成する。利用者指標の認知指標と定着指標の意味と計算方法は第１の実施の形態と同じである。利用者指標の滞留指標は、個々の利用者が閲覧したことがある提供情報の滞留指標の平均値であり、個々の利用者が利用者集団にとってどのぐらい訴求した情報を閲覧しているかという閲覧傾向を表す。【００６４】
利用者指標計算手段１３Ａは、当該利用者の利用者識別子と当該利用者の利用者指標とを組にして、指標記憶部１４Ａに記憶する（Ｓ１３５）。【００６５】
指標マッチング手段１６Ａは、第１の実施の形態における指標マッチング手段１６と以下の点を除いて同じ動作を行う。指標マッチング手段１６Ａは、図６のステップＳ６４において、利用者指標と情報指標の距離を計算する際、図１４に示す式を用いる。すなわち利用者指標と情報指標との距離は、本実施の形態の場合、認知指標と定着指標と滞留指標とを軸とする空間における距離のことである。【００６６】
本実施の形態によれば、第１の実施の形態と同様の効果が得られると同時に、以下のような効果が得られる。【００６７】
本実施の形態では、情報指標および利用者指標として滞留を用いる。情報指標の滞留指標は、概ね、一度の閲覧で長く閲覧される情報か否かを示す指標であり、利用者指標の認知指標は、概ね、一度の閲覧で長く閲覧される情報を専ら閲覧する傾向にあるのか、それとも一度の閲覧で長く閲覧されない情報を専ら閲覧する傾向にあるのかを示す指標である。従って、一度の閲覧で長く閲覧される情報を専ら閲覧する傾向にある利用者には、情報提供サーバ３が提供する情報のうち、一度の閲覧で長く閲覧されている情報を推薦でき、逆に、一度の閲覧で長く閲覧されない情報を専ら閲覧する傾向にある利用者には、情報提供サーバ３が提供する情報のうち、一度の閲覧で長く閲覧されない情報を推薦することが可能になる。【００６８】
また本実施の形態では、認知指標と定着指標と滞留指標の組を用いるため、例えば、多くの人に閲覧されている情報であって且つ閲覧された場合に何度も繰り返し閲覧され然も一度の閲覧で長く閲覧される情報を専ら閲覧している利用者には、そのような情報を推薦できるといった推薦方法が可能になる。【００６９】
『第３の実施の形態』
図１５を参照すると、本発明の第３の実施の形態に係る情報推薦システム１０３は、図１に示した第１の実施の形態に係る情報推薦システム１０１と比較して、情報推薦サーバ１の代わりに情報推薦サーバ１Ｂを備えている点で相違する。【００７０】
情報推薦サーバ１Ｂは、第１の実施の形態に係る情報推薦システム１０１の情報推薦サーバ１と比較して、閲覧履歴記憶部１１、情報指標計算手段１２、利用者指標計算手段１３、指標記憶部１４、指標マッチング手段１６の代わりに、閲覧履歴記憶部１１Ｂ、情報指標計算手段１２Ｂ、利用者指標計算手段１３Ｂ、指標記憶部１４Ｂ、指標マッチング手段１６Ｂを備えている。これらの手段はそれぞれ次のような機能を有する。【００７１】
閲覧履歴記憶部１１Ｂは、情報推薦システム１０３の利用者が情報提供サーバ３で公開されている提供情報を閲覧した履歴である情報閲覧履歴を記憶する。ここで情報閲覧履歴は、本実施の形態の場合、図１６に例示するように、利用者識別子と閲覧した情報の情報識別子と情報を閲覧した閲覧日時と時差との組である。すなわち、第１の実施の形態における閲覧履歴記憶部１１に記憶される情報閲覧履歴へ時差が追加されている。時差は、基準時からどの程度の遅れで利用者が当該提供情報を閲覧したかを示す時間である。基準時としては、当該提供情報が一番最初に閲覧された時、または当該提供情報が情報提供サーバ３で公開可能となった時とすることができる。このような時差を含む情報閲覧履歴としては、情報提供サーバ３での閲覧ログやネットワーク２に接続されるプロキシサーバなどのアクセスログを利用することができる。なお、図１６の閲覧日時は時差を計算するときに用いた閲覧日時であり、時差を計算した後は削除しても良い。【００７２】
情報指標計算手段１２Ｂは、閲覧履歴記憶部１１Ｂに記憶された情報閲覧履歴を利用して、個々の情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向を表す情報指標として、時差指標を計算し、この計算した情報指標を指標記憶部１４Ｂへ記憶する。ここで、或る提供情報の時差指標とは、その提供情報がどれだけ早期に参照されているかを表す指標である。【００７３】
利用者指標計算手段１３Ｂは、閲覧履歴記憶部１１Ｂに記憶された情報閲覧履歴と指標記憶部１４Ｂに記憶された情報指標とを利用して、個々の利用者の情報の閲覧の仕方である閲覧傾向を表す利用者指標を計算し、この計算した利用者指標を指標記憶部１４Ｂへ記憶する。ここで、利用者指標は、本実施の形態の場合、時差指標である。【００７４】
指標記憶部１４Ｂは、情報指標計算手段１２Ｂで計算された各提供情報毎の情報指標と、利用者指標計算手段１３Ｂで計算された各利用者毎の利用者指標とを記憶する。【００７５】
情報クエリ手段１５は、第１の実施の形態におけるものと同じであり、端末４から利用者識別子を含む情報推薦要求を受け付け、前記利用者識別子を指標マッチング手段１６Ｂへ送信する。また指標マッチング手段１６Ｂから送信される情報推薦結果を受信し、この情報推薦結果を推薦要求元の端末４へ送信する。【００７６】
指標マッチング手段１６Ｂは、情報クエリ手段１５から送信される利用者識別子を受信し、この利用者識別子で指定される利用者の利用者指標を指標記憶部１４Ｂから検索し、この検索した利用者指標と指標記憶部１４Ｂ中の個々の提供情報の情報指標とのマッチングを行い、利用者指標と類似している情報指標を持つ提供情報の情報識別子の一覧を抽出する。また、この情報識別子の一覧を情報推薦結果として情報クエリ手段１５へ送信する。【００７７】
次に、本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。なお、情報推薦サーバ１Ｂの閲覧履歴記憶部１１Ｂには、図１６に示したような情報閲覧履歴があらかじめ蓄積されているものとする。【００７８】
図１７のフローチャートを参照すると、情報指標計算手段１２Ｂは、閲覧履歴記憶部１１Ｂから閲覧履歴を取得し（Ｓ１７１）、この取得した閲覧履歴を利用して個々の情報ごとに情報指標を計算する（Ｓ１７２）。【００７９】
本実施の形態では、情報指標は時差指標で構成される。時差指標は図１８のフローチャートに従って計算する。【００８０】
図１８のフローチャートを参照すると、情報指標計算手段１２Ｂは、閲覧履歴記憶部１１に記録された１つの提供情報に注目し、その提供情報を閲覧した利用者ごとの時差の和を計算する（Ｓ１８２）。次に、この時差の和を、閲覧した利用者の数で割った商を求め、この求めた商を当該提供情報の時差指標とする（Ｓ１８３）。情報指標計算手段１２Ｂは、このような計算を、閲覧履歴記憶部１１に記録された残りの個々の提供情報全てについて繰り返す（Ｓ１８１ｓ、Ｓ１８１ｅ）。【００８１】
最後に情報指標計算手段１２Ｂは、当該情報の情報識別子と上記計算された時差指標とを組にして、指標記憶部１４Ｂに記憶する（Ｓ１７３）。【００８２】
次に、図１９のフローチャートを参照すると、利用者指標計算手段１３Ｂは、閲覧履歴記憶部１１Ｂから閲覧履歴を取得し（Ｓ１９１）、さらに個々の利用者について（Ｓ１９２ｓ）、指標記憶部１４Ｂから閲覧した情報の情報指標を取得し（Ｓ１９３）、利用者指標を計算する（Ｓ１９４）。【００８３】
本実施の形態では、利用者指標を時差指標で構成する。利用者指標の時差指標は、個々の利用者がどれだけ早くに提供情報を閲覧しているかという閲覧傾向を表す。或る利用者の時差指標は、その利用者が閲覧した提供情報の時差指標の平均値として計算する。【００８４】
利用者指標計算手段１３Ｂは、当該利用者の利用者識別子と当該利用者の利用者指標とを組にして、指標記憶部１４Ｂに記憶する（Ｓ１９５）。【００８５】
指標マッチング手段１６Ｂは、第１の実施の形態における指標マッチング手段１６と以下の点を除いて同じ動作を行う。指標マッチング手段１６Ｂは、図６のステップＳ６４において、利用者指標と情報指標の距離を計算する際、図２０に示す式を用いる。【００８６】
次に、本実施の形態の効果を説明する。【００８７】
本実施の形態によれば、利用者集団にとっての個々の提供情報の位置付け、および、個々の利用者の閲覧傾向を考慮した情報の推薦が可能になる。その理由は、利用者集団の提供情報の閲覧履歴から個々の提供情報の閲覧のされ方である時差指標を情報指標として計算し、各利用者が閲覧した１以上の提供情報の時差指標の平均からその利用者の時差指標を利用者指標として計算し、利用者指標に類似する情報指標を持つ提供情報を推薦情報としているためである。【００８８】
また本実施の形態では、情報指標および利用者指標として時差指標を用いる。情報の時差指標は、概ね、どれだけ早期に閲覧されている情報か否かを示す指標であり、利用者指標の時差指標は、概ね、早期に閲覧されている情報を専ら閲覧する傾向にあるのか、それとも早期に閲覧されていない情報を専ら閲覧する傾向にあるのかを示す指標である。従って、早期に閲覧されている情報を専ら閲覧する傾向にある利用者には、情報提供サーバ３が提供する情報のうち、公開後あるいは最初に閲覧されてから早期に閲覧されている情報を推薦でき、逆に、早期に閲覧されていない情報を専ら閲覧する傾向にある利用者には、情報提供サーバ３が提供する情報のうち、公開後あるいは最初に閲覧されてから早期に閲覧されていない情報を推薦することが可能になる。【００８９】
『第４の実施の形態』
図２１を参照すると、本発明の第４の実施の形態に係る情報推薦システム１０４は、図１に示した第１の実施の形態に係る情報推薦システム１０１と比較して、情報推薦サーバ１の代わりに情報推薦サーバ１Ｃを備えている点で相違する。また、端末４は、情報参照手段４１の代わりに情報参照手段４１Ｃを備えている。【００９０】
端末４の情報参照手段４１Ｃは、情報推薦要求に利用者識別子に加えてさらに、推薦条件となるキーワードを含める点で、情報参照手段４１と相違する。キーワードは、例えば利用者から指定される。【００９１】
情報推薦サーバ１Ｃは、第１の実施の形態に係る情報推薦システム１０１の情報推薦サーバ１と比較して、情報クエリ手段１５および指標マッチング手段１６の代わりに情報クエリ手段１５Ｃおよび指標マッチング手段１６Ｃを備え、またインデックス記憶部１７を新たに備えている点で相違する。【００９２】
インデックス記憶部１７は、情報提供サーバ３で提供されている提供情報のインデックスを記憶する。具体的には、例えば、提供情報の情報識別子に対応して、その提供情報に含まれるキーワードのリストを記憶している。【００９３】
情報クエリ手段１５Ｃおよび指標マッチング手段１６Ｃは、情報指標と利用者指標との類似性に加えてキーワードの適合性に基づいて推薦情報を抽出する点で、第１の実施の形態の情報クエリ手段１５および指標マッチング手段１６と相違する。【００９４】
図２２のフローチャートを参照すると、情報クエリ手段１５Ｃは、端末４から利用者識別子とキーワードとを含む情報推薦要求を受信すると（Ｓ２２１）、インデックス記憶部１７から前記キーワードを含む提供情報の情報識別子を抽出し（Ｓ２２２）、前記受信した利用者識別子と前記抽出した情報識別子の一覧とを指標マッチング手段１６Ｃへ送信する。【００９５】
指標マッチング手段１６Ｃは、情報クエリ手段１５Ｃから送信された利用者識別子と情報識別子一覧とを受信すると（Ｓ２２３）、指標記憶部１４から前記受信した利用者識別子で指定される利用者の利用者指標を取得すると共に、さらに指標記憶部１４から前記受信した情報識別子で指定される情報の情報指標を抽出する（Ｓ２２４）。次に指標マッチング手段１６Ｃは、当該利用者の利用者指標と前記抽出された情報の情報指標との距離をそれぞれ計算する（Ｓ２２５ｓ、Ｓ２２６、Ｓ２２５ｅ）。ここで利用者指標と情報指標との距離は、第１の実施の形態と同様に図８に示す式で計算される。さらに指標マッチング手段１６Ｃは、前記距離が小さい順に情報識別子の一覧を情報推薦結果として情報クエリ手段１５Ｃへ返し、さらに情報クエリ手段１５Ｃは、前記情報推薦結果を端末４へ返す（Ｓ２２７）。【００９６】
なお、図２２の処理とは異なり、情報クエリ手段１５Ｃが、第１の実施の形態の指標マッチング手段１６から返される情報識別子の一覧中からキーワードを含まない情報の情報識別子を除去する処理を行っても良い。また、第１の実施の形態と同様に、情報識別子の一覧から当該利用者が既に閲覧した提供情報の情報識別子を取り除くようにしても良い。【００９７】
本実施の形態によれば、第１の実施の形態と同様の効果が得られると同時に、端末４の利用者から指定されたキーワードによる推薦候補の絞り込みを行うことが可能である。【００９８】
本実施の形態は、第１の実施の形態を前提としたが、第２または第３の実施の形態にインデックス記憶部１７を追加して本実施の形態と同様にキーワードによる推薦候補の絞り込みを行うようにした実施の形態も考えられる。
【実施例１】
【００９９】
次に、具体的な実施例を用いて本発明の実施例１を説明する。この実施例１は、図１に示した第１の実施の形態に対応する。【０１００】
本実施例では、情報推薦システムの利用者は利用者識別子０００００１から０００００５までの５名であり、情報指標計算時の期間ｄは２００７年９月２３日から同２５日までの３日間とし、単位時間は１日とする。【０１０１】
閲覧履歴記憶部１１には、あらかじめ図７で示す情報閲覧履歴が記憶されている。【０１０２】
情報指標計算手段１２は、閲覧履歴記憶部１１から図７の情報閲覧履歴を取得し（Ｓ２１）、情報指標を計算する（Ｓ２２）。まず情報識別子http://aaa.jpで指定される提供情報について、認知指標を計算する（Ｓ３１ｓ）。期間ｄに情報識別子http://aaa.jpで指定される情報を閲覧した利用者は、利用者識別子０００００１、０００００２、０００００３、０００００４で指定される４名であるので（Ｓ３２）、情報識別子http://aaa.jpで指定される情報の情報指標は４／５＝０．８となる（Ｓ３３）。同様に、情報識別子http://bbb.jpで指定される情報を閲覧した利用者は（Ｓ３１ｓ）、利用者識別子０００００１、０００００２、０００００３で指定される３名であるので（Ｓ３２）、情報識別子http://bbb.jpで指定される情報の情報指標は３／５＝０．６となる（Ｓ３３）。【０１０３】
次に、定着指標を情報識別子http://aaa.jpで指定される提供情報、情報識別子http://bbb.jpで指定される提供情報の順に計算する（Ｓ４１ｓ）。情報識別子http://aaa.jpで指定される提供情報へ利用者識別子０００００１で指定される利用者は（Ｓ４２ｓ）、２００７年９月２３日、同２４日に閲覧しているため（Ｓ４３）、利用者識別子０００００１で指定される利用者が情報識別子http://aaa.jpで指定される提供情報を閲覧した単位時間の総数は２である（Ｓ４４）。よって利用者識別子０００００１で指定される利用者の情報識別子http://aaa.jpで指定される提供情報についての定着指標は２／３＝０．６７である（Ｓ４５）。同様に利用者識別子０００００２で指定される利用者（Ｓ４２ｓ）の情報識別子http://aaa.jpで指定される提供情報についての定着指標は２／３＝０．６７であり（Ｓ４３，Ｓ４４，Ｓ４５）、利用者識別子０００００３で指定される利用者（Ｓ４２ｓ）の情報識別子http://aaa.jpで指定される提供情報についての定着指標は１／３＝０．３３であり（Ｓ４３，Ｓ４４，Ｓ４５）、利用者識別子０００００４で指定される利用者（Ｓ４２ｓ）の情報識別子http://aaa.jpで指定される提供情報についての定着指標も１／３＝０．３３である（Ｓ４３，Ｓ４４，Ｓ４５）。利用者識別子０００００５で指定される利用者は、期間ｄにおいて情報識別子http://aaa.jpで指定される提供情報を閲覧していないので、情報識別子http://aaa.jpで指定される提供情報についての定着指標の計算においては計算対象外とする（Ｓ４６）。【０１０４】
前記計算した情報識別子http://aaa.jpで指定される提供情報についての利用者ごとの定着指標について、平均値を計算すると（Ｓ４７）、（０．６７＋０．６７＋０．３３＋０．３３）／４＝０．５となり、これを情報識別子http://aaa.jpで指定される提供情報の定着指標とする（Ｓ２３）。【０１０５】
同様に情報識別子http://bbb.jpで指定される情報の定着指標は、（（２／３）＋（２／３）＋（２／３））／３＝０．６６となる（図４）。【０１０６】
最後に情報識別子と、上記計算された認知指標と、定着指標とを組にして、指標記憶部１４へ記憶する（Ｓ２４）。このときの指標記憶部１４の内容例を図２３に示す。【０１０７】
次に個々の利用者について利用者指標を計算する。利用者指標計算部１３は、閲覧履歴記憶部１１から図７で示す情報閲覧履歴を取得する。【０１０８】
まず利用者識別子０００００１で指定される利用者について（Ｓ５２ｓ）、指標記憶部１４から図２３で示す前記計算した情報指標を取得し、認知指標と定着指標を計算する。期間ｄにおいて利用者識別子０００００１で指定される利用者が閲覧した情報の情報識別子は、http://aaa.jpとhttp://bbb.jpであり、それぞれの情報指標（認知指標と定着指標との組）は、（０．８，０．５）と（０．６，０．６６）である（Ｓ５３）。前記情報指標について、認知指標と定着指標のそれぞれの平均値を求めると、（０．７，０．５８）となる（Ｓ５４）。前記計算した平均値の組を利用者指標として指標記憶部１４へ記憶する（Ｓ２４）。【０１０９】
同様に、他の情報について情報指標を計算し、他の利用者について利用者指標を計算して、指標記憶部１４に記憶する。このときの指標記憶部１４の内容例を図２３、図２４に示す。【０１１０】
次に、利用者識別子０００００１で指定される利用者で指定される利用者が、情報の推薦を受ける場合について説明する。【０１１１】
利用者識別子０００００１で指定される利用者は、端末４の情報参照手段４１を利用して、情報推薦サーバ１へ自身の利用者識別子０００００１を含む情報推薦要求を送信する。【０１１２】
情報クエリ手段１５は端末４から前記情報推薦要求を受信し、この要求に含まれる利用者識別子０００００１を指標マッチング手段１６へ送信する。【０１１３】
指標マッチング手段１６は、情報クエリ手段１５から利用者識別子０００００１を受信すると（Ｓ６１）、指標記憶部１４から利用者識別子０００００１で指定される利用者の利用者指標（０．７，０．５８）を取得する（Ｓ６２）。【０１１４】
そして前記取得した利用者指標（０．７，０．５８）と、情報識別子http://aaa.jpで指定される情報の情報指標（０．８，０．５）との距離を図８の式に従って計算すると、０．１３となる。同様に情報識別子http://bbb.jpで指定される情報の情報指標（０．６，０．６６）との距離は０．１３、情報識別子http://ccc.jpで指定される情報の情報指標（０．１，０．９）との距離は０．６８となる（Ｓ６３ｓ、Ｓ６４、Ｓ６３ｅ）。よって指標マッチング手段１６は、｛http://aaa.jp，http://bbb.jp，http://ccc.jp｝の順に情報識別子を並べ、情報クエリ手段１５を経由して端末４へ返す。【０１１５】
以上本発明の実施の形態および実施例について説明したが、本発明は以上の例に限定されず、その他各種の付加変更が可能である。例えば、情報指標および利用者指標として、第１の実施の形態では認知指標と定着指標の組、第２の実施の形態では認知指標と定着指標と滞留指標との組、第３の実施の形態では時差指標を用いたが、認知指標、定着指標、滞留指標および時差指標の何れかを単独で、あるいは任意の複数を組み合わせて利用することが可能である。【０１１６】
また、本発明の情報推薦サーバは、その有する機能をハードウェア的に実現することは勿論、コンピュータとプログラムとで実現することができる。プログラムは、磁気ディスクや半導体メモリ等のコンピュータ可読記録媒体に記録されて提供され、コンピュータの立ち上げ時などにコンピュータに読み取られ、そのコンピュータの動作を制御することにより、そのコンピュータを前述した各実施の形態における情報推薦サーバとして機能させる。【０１１７】
また、この出願は、２００８年３月６日に出願された日本出願特願２００８−５５７５２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１１８】
本発明は、検索エンジンにおける検索結果の絞り込みシステムやランキングシステムに適用できる。特に企業における部門内を対象とした検索サーバへ適用すると、利用者集団の嗜好が比較的類似しているため、良好な推薦結果が得られる。
【図１】
2009110253.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【手続補正書】
【提出日】平成21年5月25日(2009.5.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一利用者による繰り返し閲覧を除く複数の利用者による情報の閲覧履歴から、個々の情報ごとに、その情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向に基づく指標である情報指標を計算する情報指標計算手段と、
前記利用者ごとに、前記利用者が閲覧した情報について計算された前記情報指標から、前記利用者の情報の閲覧の仕方である閲覧傾向に基づく利用者指標を計算する利用者指標計算手段と、
前記利用者について前記計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を推薦対象情報群から抽出する指標マッチング手段とを備えた情報推薦サーバ装置。
【請求項２】
前記情報指標計算手段で計算された個々の情報ごとの情報指標および前記利用者指標計算手段で計算された個々の利用者ごとの利用者指標を記憶する指標記憶手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項３】
ネットワークを介して端末から利用者識別子を含む情報推薦要求を受け付け、前記利用者識別子で特定される利用者について前記利用者指標計算手段で計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を前記指標マッチング手段によって前記推薦対象情報群から抽出し、該抽出結果を前記端末へ送信する情報クエリ手段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項４】
前記推薦対象情報群に含まれるキーワードを記録したインデックス記憶手段と、
ネットワークを介して端末から利用者識別子およびキーワードを含む情報推薦要求を受け付け、前記インデックス記憶手段を参照して前記推薦対象情報群から前記キーワードを含む情報を抽出し、該抽出した情報から、前記利用者識別子で特定される利用者について前記利用者指標計算手段で計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を前記指標マッチング手段によって抽出し、該抽出結果を前記端末へ送信する情報クエリ手段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項５】
前記情報指標計算手段は、どれだけの範囲の利用者によって閲覧されたかを示す認知指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記認知指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項６】
前記情報指標計算手段は、どれだけ継続的に閲覧されているかを示す定着指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記定着指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項７】
前記情報指標計算手段は、１回あたりの閲覧時間を示す滞留指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記滞留指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項８】
前記情報指標計算手段は、どれだけ早期に閲覧されているかを示す時差指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記時差指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報推薦サーバ装置。
【請求項９】
請求項１乃至８の何れか１項に記載された情報推薦サーバ装置と、該情報推薦サーバ装置に対して利用者識別子を含む情報推薦要求を送信し、その応答として返される情報識別子を含む情報推薦結果を受信する端末装置と、該端末装置に対して前記情報識別子で特定される情報を提供する情報提供サーバ装置とを含むことを特徴とする情報推薦システム。
【請求項１０】
ａ）情報指標計算手段が、同一利用者による繰り返し閲覧を除く複数の利用者による情報の閲覧履歴から、個々の情報ごとに、その情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向に基づく指標である情報指標を計算するステップと、
ｂ）利用者指標計算手段が、前記利用者ごとに、前記利用者が閲覧した情報について計算された前記情報指標から、前記利用者の情報の閲覧の仕方である閲覧傾向に基づく利用者指標を計算するステップと、
ｃ）指標マッチング手段が、前記利用者について前記計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を推薦対象情報群から抽出するステップとを含むことを特徴とする情報推薦方法。
【請求項１１】
前記情報指標計算手段で計算された個々の情報ごとの情報指標および前記利用者指標計算手段で計算された個々の利用者ごとの利用者指標を記憶する指標記憶手段を備えることを特徴とする請求項１０に記載の情報推薦方法。
【請求項１２】
ｄ）情報クエリ手段が、ネットワークを介して端末から利用者識別子を含む情報推薦要求を受け付け、前記利用者識別子で特定される利用者について前記利用者指標計算手段で計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を前記指標マッチング手段によって前記推薦対象情報群から抽出し、該抽出結果を前記端末へ送信するステップを含むことを特徴とする請求項１０または１１に記載の情報推薦方法。
【請求項１３】
ｄ）情報クエリ手段が、ネットワークを介して端末から利用者識別子およびキーワードを含む情報推薦要求を受け付け、前記推薦対象情報群から前記キーワードを含む情報を抽出し、該抽出した情報から、前記利用者識別子で特定される利用者について前記利用者指標計算手段で計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を前記指標マッチング手段によって抽出し、該抽出結果を前記端末へ送信するステップを含むことを特徴とする請求項１０または１１に記載の情報推薦方法。
【請求項１４】
前記情報指標計算手段は、どれだけの範囲の利用者によって閲覧されたかを示す認知指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記認知指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１０乃至１３の何れか１項に記載の情報推薦方法。
【請求項１５】
前記情報指標計算手段は、どれだけ継続的に閲覧されているかを示す定着指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記定着指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１０乃至１３の何れか１項に記載の情報推薦方法。
【請求項１６】
前記情報指標計算手段は、１回あたりの閲覧時間を示す滞留指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記滞留指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１０乃至１３の何れか１項に記載の情報推薦方法。
【請求項１７】
前記情報指標計算手段は、どれだけ早期に閲覧されているかを示す時差指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記時差指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１０乃至１３の何れか１項に記載の情報推薦方法。
【請求項１８】
コンピュータを、
同一利用者による繰り返し閲覧を除く複数の利用者による情報の閲覧履歴から、個々の情報ごとに、その情報の閲覧のされ方である被閲覧傾向に基づく指標である情報指標を計算する情報指標計算手段と、
前記利用者ごとに、前記利用者が閲覧した情報について計算された前記情報指標から、前記利用者の情報の閲覧の仕方である閲覧傾向に基づく利用者指標を計算する利用者指標計算手段と、
前記利用者について前記計算きれた利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を推薦対象情報群から抽出する指標マッチング手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１９】
前記コンピュータは、前記情報指標計算手段で計算された個々の情報ごとの情報指標および前記利用者指標計算手段で計算された個々の利用者ごとの利用者指標を記憶する指標記憶手段を備えることを特徴とする請求項１８に記載のプログラム。
【請求項２０】
前記コンピュータをさらに、
ネットワークを介して端末から利用者識別子を含む情報推薦要求を受け付け、前記利用者識別子で特定される利用者について前記利用者指標計算手段で計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を前記指標マッチング手段によって前記推薦対象情報群から抽出し、該抽出結果を前記端末へ送信する情報クエリ手段として機能させるための請求項１８または１９に記載のプログラム。
【請求項２１】
前記コンピュータをさらに、
前記推薦対象情報群に含まれるキーワードを記録したインデックス記憶手段と、
ネットワークを介して端末から利用者識別子およびキーワードを含む情報推薦要求を受け付け、前記インデックス記憶手段を参照して前記推薦対象情報群から前記キーワードを含む情報を抽出し、該抽出した情報から、前記利用者識別子で特定される利用者について前記利用者指標計算手段で計算された利用者指標に類似する情報指標を持つ情報を前記指標マッチング手段によって抽出し、該抽出結果を前記端末へ送信する情報クエリ手段として機能させるための請求項１８または１９に記載のプログラム。
【請求項２２】
前記情報指標計算手段は、どれだけの範囲の利用者によって閲覧されたかを示す認知指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記認知指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１８乃至２１の何れか１項に記載のプログラム。
【請求項２３】
前記情報指標計算手段は、どれだけ継続的に閲覧されているかを示す定着指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記定着指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１８乃至２１の何れか１項に記載のプログラム。
【請求項２４】
前記情報指標計算手段は、１回あたりの閲覧時間を示す滞留指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記滞留指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１８乃至２１の何れか１項に記載のプログラム。
【請求項２５】
前記情報指標計算手段は、どれだけ早期に閲覧されているかを示す時差指標を前記情報指標の一つとして計算し、前記利用者指標計算手段は、利用者が閲覧した情報について計算された前記時差指標の平均値を前記利用者指標の一つとして計算することを特徴とする請求項１８乃至２１の何れか１項に記載のプログラム。
【国際調査報告】
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