(57)【要約】  【課題】  購買履歴、閲覧履歴がなくても、商品の推薦を行うことが可能であるとともに、利用者に対して的確な商品を推薦することが可能な商品推薦装置を提供する。【解決手段】  各クイズ問題、商品情報についてキーワードを設定しておくとともに、商品情報についてキーワードに関連する商品文書ベクトルを求めておく。そして、クイズ問題に対して解答がなされた場合に、正解・不正解を判定し、正解問題について、キーワードと誤答率に基づいて正解文書ベクトルを作成するとともに（ａ）、不正解問題について、キーワードと正答率に基づいて不正解文書ベクトルを作成する（ｂ）。正解文書ベクトル、不正解文書ベクトルそれぞれについて、商品文書ベクトルとの類似度を求め、類似度の高い商品情報を抽出して利用者に提示する。【選択図】  図８
2011070422.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者端末と処理サーバがネットワークを介して接続されており、クイズ問題に対する利用者端末からの解答に従って、解答者に商品を推薦する装置であって、
前記処理サーバは、
クイズ問題に対するキーワードを記録したクイズ情報と、各クイズ問題の解答履歴情報と、商品内容と当該商品に付されたキーワードに関する商品文書ベクトルを対応づけた商品情報と、を記憶した記憶手段と、
前記利用者端末から受信した解答結果の正誤判定を行う正誤判定手段と、
前記解答結果に対応するクイズ問題の解答履歴情報と、前記正誤判定手段による判定結果に基づいて、各クイズ問題に付された各キーワードのスコアを算出し、前記解答者の解答文書ベクトルを作成する解答文書ベクトル作成手段と、
前記作成された解答文書ベクトルと、前記商品情報に記憶された商品文書ベクトルとの類似度を、各商品について算出する類似度算出手段と、
前記算出された類似度の高い商品について、前記商品情報を抽出し、前記利用者端末に提示する商品提示手段と、
を有することを特徴とする商品推薦装置。
【請求項２】
利用者端末とネットワークを介して接続されており、クイズ問題に対する利用者端末からの解答に従って、解答者に商品を推薦するサーバコンピュータであって、
クイズ問題に対するキーワードを記録したクイズ情報と、各クイズ問題の解答履歴情報と、商品内容と当該商品に付されたキーワードに関する商品文書ベクトルを対応づけた商品情報と、を記憶した記憶手段と、
前記利用者端末から受信した解答結果の正誤判定を行う正誤判定手段と、
前記解答結果に対応するクイズ問題の解答履歴情報と、前記正誤判定手段による判定結果に基づいて、各クイズ問題に付された各キーワードのスコアを算出し、前記解答者の解答文書ベクトルを作成する解答文書ベクトル作成手段と、
前記作成された解答文書ベクトルと、前記商品情報に記憶された商品文書ベクトルとの類似度を、各商品について算出する類似度算出手段と、
前記算出された類似度の高い商品について、前記商品情報を抽出し、前記利用者端末に提示する商品提示手段と、
を有することを特徴とする処理サーバ。
【請求項３】
前記解答文書ベクトル作成手段は、前記解答履歴情報に基づいて各問題の正解率または不正解率を算出し、各キーワードに正解率または不正解率を乗じて正解文書ベクトルまたは不正解文書ベクトルを解答文書ベクトルとして作成し、
前記類似度算出手段は、前記正解文書ベクトルまたは不正解文書ベクトルと前記商品文書ベクトルとの類似度を算出し、
前記商品提示手段は、前記正解文書ベクトルと類似度の高い商品を得意分野の商品として、または、前記不正解文書ベクトルと類似度の高い商品を苦手分野の商品として提示することを特徴とする請求項２に記載の処理サーバ。
【請求項４】
前記記憶手段は、キーワード候補のリストであるキーワード候補情報をさらに記憶し、
前記キーワード候補情報を用いて、前記クイズ情報の各クイズ問題、前記商品情報の各商品からキーワードを抽出する関連キーワード抽出手段と、
商品情報の各商品のキーワードのスコアを計算し、各商品についての文書ベクトルである商品文書ベクトルを作成する商品文書ベクトル作成手段と、
をさらに有することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の処理サーバ。
【請求項５】
請求項２から請求項４のいずれかに記載の処理サーバとして、コンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータネットワークを介して、利用者に商品の推薦を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンピュータネットワークを介し、利用者に対して商品を推薦することが行われている。この際、なるべく利用者の興味のある商品を推薦するため、過去の購買履歴を用いて推薦する商品を決定したり（特許文献１参照）、利用者の検索条件に適合する商品を選択したりしている（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−２６５８０８号広報
【特許文献２】特開２００７−４１９７１号広報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、事前にその利用者の購買履歴、閲覧履歴等を収集しなければならないという問題がある。また、上記特許文献２に記載の技術では、商品情報が検索対象となる属性情報をもたない場合は利用できず、また、利用者が直接検索キーを入力するため、利用者の潜在的なニーズに対する訴求がしにくいという問題がある。また、利用者の潜在的なニーズの一つとして、得意分野の知識を学びつつ苦手分野の知識を改めて学ぶことで、知識欲を満たしたいという観点がある。利用者が特定の知識を保有しているが他利用者の多くにとって未知の知識である場合、その知識はその利用者にとって得意分野の知識であり、利用者が特定の知識を保有していないが他利用者の多くにとって既知の知識である場合、その知識はその利用者にとって苦手分野の知識であると言える。得意分野の知識に関する商品を推薦することは、得意分野の知識をさらに獲得することにつながるため、利用者にとって好ましく、また、苦手分野の知識に関する商品を推薦することは、苦手分野の知識を改めて獲得することにつながるため、利用者にとって好ましいと言える。
【０００５】
そこで、本発明は、購買履歴、閲覧履歴がなくても、商品の推薦を行うことが可能であり、特に、利用者が明示的に検索キーを入力することなく、利用者自身が気付いていない潜在的なニーズを判定した上で、利用者に対して的確な商品を推薦することが可能な商品推薦装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明では、利用者端末と処理サーバがネットワークを介して接続されており、クイズ問題に対する利用者端末からの解答に従って、解答者に商品を推薦する装置であって、前記処理サーバは、クイズ問題に対するキーワードを記録したクイズ情報と、各クイズ問題の解答履歴情報と、商品内容と当該商品に付されたキーワードに関する商品文書ベクトルを対応づけた商品情報と、を記憶した記憶手段と、前記利用者端末から受信した解答結果の正誤判定を行う正誤判定手段と、前記解答結果に対応するクイズ問題の解答履歴情報と、前記正誤判定手段による判定結果に基づいて、各クイズ問題に付された各キーワードのスコアを算出し、前記解答者の解答文書ベクトルを作成する解答文書ベクトル作成手段と、前記作成された解答文書ベクトルと、前記商品情報に記憶された商品文書ベクトルとの類似度を、各商品について算出する類似度算出手段と、前記算出された類似度の高い商品について、前記商品情報を抽出し、前記利用者端末に提示する商品提示手段を有する商品推薦装置を提供する。
【０００７】
本発明によれば、各クイズ問題、商品情報についてキーワードを設定しておくとともに、商品情報についてキーワードに関連する文書ベクトルを求めておき、クイズ問題に対して解答がなされた場合に、正解率を用いて正解・不正解の別に応じたキーワードの文書ベクトルを作成し、文書ベクトルとの類似度が高い商品を提示するようにしたので、購買履歴、閲覧履歴がなくても、商品の推薦を行うことが可能であるとともに、利用者に対して的確な商品を推薦することが可能となる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、購買履歴、閲覧履歴がなくても、商品の推薦を行うことが可能であるとともに、利用者に対して的確な商品を推薦することが可能となるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明に係る商品推薦装置の一実施形態を示す構成図である。
【図２】記憶手段２０に記憶されたクイズ情報２１を示す図である。
【図３】記憶手段２０に記憶された商品情報２２を示す図である。
【図４】記憶手段２０に記憶されたキーワード候補情報２３を示す図である。
【図５】ある商品についての文書ベクトル（キーワードとスコアの組）の一例を示す図である。
【図６】利用者端末４０に表示される出題画面の様子を示す図である。
【図７】正誤判定結果、解答履歴情報の一例を示す図である。
【図８】正解であった問題、不正解であった問題の文書ベクトルの算出の様子を示す図である。
【図９】利用者端末４０に表示される提示画面を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（１．装置構成）
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明に係る商品推薦装置の一実施形態を示す構成図である。図１において、処理サーバ１０、記憶手段２０、管理者端末３０、利用者端末４０により構成されている。
【００１１】
処理サーバ１０は、関連キーワード抽出手段１１、商品文書ベクトル作成手段１２、正誤判定手段１３、文書ベクトル作成手段１４、類似度算出手段１５、商品提示手段１６を有しているとともに、記憶手段２０に接続され、記憶手段２０内のデータを扱うことができるように構成されている。関連キーワード抽出手段１１、商品文書ベクトル作成手段１２は、管理者側における事前処理を行うものであり、正誤判定手段１３、解答文書ベクトル作成手段１４、類似度算出手段１５、商品提示手段１６は、利用者端末４０から受信した解答結果に対して処理を行うものである。
【００１２】
関連キーワード抽出手段１１は、キーワード候補情報２３を用いて、クイズ情報２１の各クイズ問題、商品情報２２の各商品からキーワードを抽出する。商品文書ベクトル作成手段１２は、商品情報２２の各商品のキーワードについてＴＦＩＤＦ（Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency）を計算し、各商品についての文書ベクトルである商品文書ベクトルを作成する。正誤判定手段１３は、利用者端末４０から受信した解答結果に対して正誤判定を行う。解答文書ベクトル作成手段１４は、受信した解答結果、全解答者の解答履歴を用いて、正解問題、不正解問題に分けて、各解答者の解答文書ベクトルを作成する。類似度算出手段１５は、商品文書ベクトルと解答文書ベクトルの類似度を算出する。商品提示手段１６は、類似度の高い商品文書ベクトルを抽出して解答元の利用者端末４０に商品を提示するものであり、提示に際しては、ＷＷＷサーバソフトウェアの機能を利用する。
【００１３】
処理サーバ１０は、管理者端末３０に接続されているとともに、ネットワークを介して利用者端末４０に接続されている。処理サーバ１０は、現実には、外部記憶装置に接続され、インターネット等のネットワーク通信機能を備えた汎用のコンピュータに、専用のプログラムを組み込むことにより実現される。なお、図１の例では、機能の説明上、処理サーバ１０と記憶手段２０を分離して示しているが、現実には、記憶手段２０は、処理サーバ１０において処理される他のプログラムや、処理サーバ１０内の各手段を実現するためのプログラムを記憶し、処理サーバ１０の一部として構成される。
【００１４】
記憶手段２０は、コンピュータに接続されたハードディスク等の外部記憶装置により実現され、クイズ情報２１、商品情報２２、キーワード候補情報２３、解答履歴情報２４、文書ベクトル情報２５を記憶する。管理者端末３０は、キーボード・マウス等の入力機器、ＬＣＤ等のディスプレイ装置を有する端末装置であり、処理サーバ１０に対してデータの入出力が可能な汎用のコンピュータで実現される。利用者端末４０は、インターネット等のネットワークを介して、処理サーバ１０とデータの送受信が可能な端末装置であり、通信機能を有する汎用のコンピュータで実現される。
【００１５】
図２は、記憶手段２０に記憶されたクイズ情報２１を示す図である。図２に示すように、クイズ情報２１は、問題を特定する問題ＩＤ、問題文、選択肢、正答、解説文、カテゴリー、キーワードの項目を有している。後述するように、問題文、選択肢、正答、解説文からキーワードが作成されるが、図２の例では、キーワード作成前の初期状態を示している。
【００１６】
図３は、記憶手段２０に記憶された商品情報２２を示す図である。図３に示すように、商品情報２２は、商品を特定する商品ＩＤ、商品名、商品内容、カテゴリー、キーワードの項目を有している。後述するように、商品名、商品内容からキーワードが作成されるが、図３の例では、キーワード作成前の初期状態を示している。
【００１７】
（２．管理者側の事前処理）
実際に利用者に商品を推薦する前に、管理者側では、商品推薦装置を用いて必要な事前処理を行う。まず、キーワード候補情報２３を用意する。キーワード候補情報２３は、図４に示すように、所定の名詞であるキーワード候補のリストである。キーワード候補情報２３の各キーワード候補は、クイズ情報２１、商品情報２２のキーワードを決定するためのものであるので、クイズ情報２１の選択肢、正答、商品情報２２のカテゴリーである名詞、クイズ情報２１の問題文、解説文、商品情報２２の商品内容に対して形態素解析を行った結果得られる名詞の集合を抽出し、その中からキーワードに相応しいものを人間の判断で決定する。
【００１８】
管理者端末３０から処理サーバ１０に指示を与えると、関連キーワード抽出手段１１が、キーワード候補情報２３を用いて、クイズ情報２１の各クイズ問題からキーワードを抽出する。具体的には、キーワード候補情報２３の各キーワード候補で、クイズ情報２１の各問題ごとに、問題文、選択肢、正答、解説文に対して完全一致検索を行い、一致したキーワード候補をその問題のキーワードとする。そして、抽出したキーワードを問題ＩＤと対応付けてクイズ情報２１に記録する。
【００１９】
続いて、関連キーワード抽出手段１１は、キーワード候補情報２３を用いて、商品情報２２の各商品からキーワードを抽出する。具体的には、キーワード候補情報２３の各キーワード候補で、商品情報２２の各商品ごとに、商品名、商品内容に対して完全一致検索を行い、一致したキーワード候補をその商品のキーワードとする。そして、抽出したキーワードを商品ＩＤと対応付けて商品情報２２に記録する。
【００２０】
商品情報２２の各商品についてキーワードが決定されたら、次に、商品文書ベクトル作成手段１２が、各商品とそのキーワードについてＴＦＩＤＦ（Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency）を計算し、各商品について、各キーワードとそのスコア（ＴＦＩＤＦ値）の組を、その商品の文書ベクトルとして作成する。ある商品についての文書ベクトル（キーワードとスコアの組）の一例を図５に示す。
【００２１】
具体的には、商品情報２２内の各商品について、対応するキーワードの商品内容における出現回数をＴＦ（Term  Frequency）として求める。さらに、全ての商品の商品内容におけるキーワードの出現回数をＤＦ（Document  Frequency）として求める。最後に、ＤＦの逆数であるＩＤＦ（Inverse  Document  Frequency）をＴＦに乗じてＴＦＩＤＦを求める。ＴＦは特定の商品に出現する回数であるため、ＴＦが大きいほど、その商品の重要な単語であることを示し、逆にＤＦは全ての商品に出現する回数であるため、ＤＦが大きいほど、どの商品の説明にも含まれる一般的な単語であることを示す。そのため、ＴＦＩＤＦが大きい程、その商品特有の重要なキーワードであるということになる。スコア作成手段１２は、各キーワードのＴＦＩＤＦをスコアとして算出した後、各商品についてのキーワードのスコアの集合を文書ベクトルとする。
【００２２】
（３．クイズへの解答および商品の推薦）
商品情報２２にスコアが記録された状態で、処理サーバ１０は、ＷＷＷサーバとしての機能により、クイズサイトをインターネット上に公開する。これにより、ネットワークを介して利用者端末４０から、処理サーバ１０へのアクセスが可能となる。利用者端末４０から処理サーバ１０上のクイズサイトにアクセスした利用者は、所定の操作を行うことによりクイズの出題画面に移行する。処理サーバ１０では、利用者端末４０からの指示に応じて、出題手段（図示省略）がクイズ情報２１の中から所定のルールに従って問題を選択し、出題画面を作成して、利用者端末４０に送信する。問題選択のための所定のルールは、適宜設計することが可能であるが、例えば、「利用者がクイズのカテゴリーを選択すると、クイズ情報のうちカテゴリーが一致するものからランダムで１０問取得する」といったルールとすることができる。ここで、利用者端末４０に表示される出題画面の様子を図６に示す。利用者が、表示されたクイズ問題に対して、選択肢から正解と思うものを選択し、その選択結果を処理サーバ１０に送信する指示を行うと、利用者端末４０は選択結果を解答結果として処理サーバ１０に送信する。
【００２３】
処理サーバ１０では、利用者端末４０から解答結果を受信し、正誤判定手段１３が解答結果の正誤判定を行う。具体的には、各問題について、解答結果とクイズ情報の正答を比較し、一致する場合に正解、不一致の場合に不正解と判定する。このような、ネットワークを介したクイズの出題、解答および正誤判定は、公知の技術として既に行われているので、詳細は省略する。正誤判定手段１３による正誤判定結果は、図７（ａ）に示すように、各問題に対応付けて正解（図中“○”で示す）であったか、不正解（図中“×”で示す）であったかの情報として取得される。さらに、正誤判定手段１３は、各問題についての正解、不正解の情報を、全解答者についての解答の履歴情報である解答履歴情報として記録する。解答履歴情報は、図７（ｂ）に示すように、各問題について、過去何回出題されたかを示す出題回数と、過去何回正解したかを示す正解回数を対応付けて記録したものである。例えば、図７（ａ）に示したような正誤判定結果を取得した場合、Ｑ１〜Ｑ１０として出題された問題の出題回数には、それぞれ１加算され、さらにＱ１，Ｑ４，Ｑ５，Ｑ８，Ｑ９として出題された問題の正解回数にも、それぞれ１加算される。解答履歴情報は、出題回数で正解回数を除することにより、正答率（正解率）、誤答率（不正解率）を得るために利用されるものである。
【００２４】
正誤判定手段１３による正誤判定が行われたら、解答文書ベクトル作成手段１４が、その解答者の解答についての文書ベクトルである解答文書ベクトルを作成する。解答文書ベクトルの作成にあたり、まず、解答文書ベクトル作成手段１４は、解答履歴情報の出題回数、正解回数を基に、受信した解答結果に対応する問題の正答率、誤答率を算出する。解答履歴情報には、クイズ情報２１として用意された全ての問題についての解答履歴が記録されているが、ここでは、出題された１０問に対応する正答率、誤答率だけを算出する。
【００２５】
解答文書ベクトルとしては、正解であった問題についての正解文書ベクトル、不正解であった問題についての不正解文書ベクトルの２つを作成する。具体的には、正解問題については、正解であった各問題のキーワードの重みを“１”として、その問題の誤答率（不正解率）を乗じ、正解であった全ての問題についてキーワード単位で加算する。誤答率とは１−正答率（正解率）で求められるものである。この結果、各キーワードについてスコアを有する正解文書ベクトルが得られる。正解文書ベクトルは、誤答率が高い程大きい値となる。正解文書ベクトルの算出の様子を図８（ａ）に示す。
【００２６】
一方、不正解問題については、不正解であった各問題のキーワードの重みを“１”として、その問題の正答率を乗じ、不正解であった全ての問題についてキーワード単位で加算する。この結果、各キーワードについてスコアを有する不正解文書ベクトルが得られる。不正解文書ベクトルは、正答率が高い程大きい値となる。不正解文書ベクトルの算出の様子を図８（ｂ）に示す。
【００２７】
正解文書ベクトル、不正解文書ベクトルが得られたら、類似度算出手段１５が、正解文書ベクトル、不正解文書ベクトルそれぞれについて、各商品情報の商品文書ベクトルとの類似度を算出する。正解問題については、図５に示した商品文書ベクトルと図８（ａ）に示した正解文書ベクトルの類似度、不正解問題については、図５に示した商品文書ベクトルと図８（ｂ）に示した不正解文書ベクトルの類似度を求めることになる。具体的には、正解または不正解文書ベクトルをｄ［ｉ］、商品文書ベクトルをｄ［ｊ］とすると、正解または不正解文書ベクトルｄ［ｉ］と商品文書ベクトルｄ［ｊ］の類似度Ｓｉｍ（ｄ［ｉ］，ｄ［ｊ］）は、類似度算出手段１５が以下の〔数式１〕に従った処理を実行することにより算出される。
【００２８】
〔数式１〕
Ｓｉｍ（ｄ［ｉ］，ｄ［ｊ］）＝ｄ［ｉ］・ｄ［ｊ］／（｜ｄ［ｉ］｜｜ｄ［ｊ］｜）
【００２９】
〔数式１〕に示すように、類似度Ｓｉｍ（ｄ［ｉ］，ｄ［ｊ］）は、文書ベクトルｄ［ｉ］、ｄ［ｊ］の内積を、文書ベクトルｄ［ｉ］のノルム、文書ベクトルｄ［ｊ］のノルムの積で除することにより求められる。類似度の算出は、全商品を対象として実行することが望ましいが、演算の省力化を図るため、クイズ問題のカテゴリーと一致する商品のみを対象として実行するような設定にしておいても良い。
【００３０】
正解、不正解文書ベクトルと、各商品文書ベクトルとの類似度が算出されたら、商品提示手段１６が、類似度の高い商品情報を抽出し、利用者端末４０に提示する。具体的には、まず、正解問題、不正解問題それぞれについて類似度の高い商品情報を抽出する。類似度が高いとは、上記類似度Ｓｉｍ（ｄ［ｉ］，ｄ［ｊ］）の値が大きいことを意味する。抽出する商品情報の数は、事前に設定された数とする。したがって、商品提示手段１６は、正解問題、不正解問題それぞれについて類似度が上位の所定数の商品情報を抽出する。上述のように、正解文書ベクトルには、全解答者の誤答率が反映されているため、いわゆる難しい問題に正解した場合に、その解答者の正解文書ベクトルの値は大きくなる。また、不正解文書ベクトルには、全解答者の正答率が反映されているため、いわゆる易しい問題に不正解であった場合に、その解答者の不正解文書ベクトルの値は大きくなる。したがって、正解文書ベクトルと類似度の高い商品文書ベクトルを有する商品は、正答率が低い問題に関連する商品となり、その解答者が他の人に比べて得意な分野（既知の分野）ということになる。また、不正解文書ベクトルと類似度の高い商品文書ベクトルを有する商品は、正答率が高い問題に関連する商品となり、その解答者が他の人に比べて不得意な分野（未知の分野）ということになる。
【００３１】
続いて、商品提示手段１６は、抽出した商品情報を所定の位置に配置した提示画面データを作成する。提示画面データには、解答結果を配置するとともに、抽出した商品情報を正解問題、不正解問題別に分けて配置する。そして、提示画面データを、解答結果の送信元である利用者端末４０に送信する。現実には、提示画面データはＨＴＭＬデータとして作成され、ＨＴＴＰにより送信されることになる。
【００３２】
利用者端末４０では、受信した提示画面データを画面に表示させる。具体的には、ＷＷＷブラウザが、受信したＨＴＭＬデータを解釈して画面表示することになる。この結果、図９に示したような提示画面が表示され、利用者は自分が既知の分野、未知の分野についてそれぞれ適した商品の推薦を受けることになる。図９において、網掛けで示した矩形は商品画像を示しており、実際には、商品の外観等が表示される。図９の例では、既知の分野、未知の分野ともに３個ずつ提示した場合を示している。推薦された商品は、得意分野をさらに伸ばすものや、苦手分野を改めて学ぶものとなるので、利用者にとって有益なものとなり、利用者の購入意欲をそそるものとなる。
【００３３】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、商品推薦装置の処理サーバ１０が、関連キーワード抽出手段１１、商品文書ベクトル作成手段１２を備え、事前処理としてクイズ情報２１、商品情報２２からキーワードを抽出するとともに、商品情報２２の各商品の商品文書ベクトルを作成するようにしたが、この事前処理は、商品推薦装置以外のコンピュータ等で別途作成し、最初からキーワードを有するクイズ情報、キーワード、商品文書ベクトルを有する商品情報を、記憶手段２０に用意しておいても良い。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
本発明は、コンピュータを用いた情報処理産業において、利用者への商品の推薦に利用することができる。
【符号の説明】
【００３５】
１０・・・処理サーバ
１１・・・関連キーワード抽出手段
１２・・・商品文書ベクトル作成手段
１３・・・正誤判定手段
１４・・・解答文書ベクトル作成手段
１５・・・類似度算出手段
１６・・・商品提示手段
２０・・・記憶手段
２１・・・クイズ情報
２２・・・商品情報
２３・・・キーワード候補情報
２４・・・解答履歴情報
２５・・・文書ベクトル情報
３０・・・管理者端末
４０・・・利用者端末
【図１】
2011070422.tif 000003
【図２】
2011070422.tif 000004
【図３】
2011070422.tif 000005
【図４】
2011070422.tif 000006
【図５】
2011070422.tif 000007
【図６】
2011070422.tif 000008
【図７】
2011070422.tif 000009
【図８】
2011070422.tif 000010
【図９】
2011070422.tif 000011