(57)【要約】【課題】ユーザにとってお気に入り記事の候補となる記事を、当該ユーザに対して推薦することを可能とする。【解決手段】記事ＤＢ４２は、複数のユーザによって作成される文字列を含む複数の記事を格納する。お気に入りＤＢ４３は、複数のユーザの各々が必要とするお気に入り記事を当該ユーザ毎に対応付けて格納する。ＫＬ情報ＤＢ４４は、記事ＤＢ４２に格納されている複数の記事相互間の関係を示すＫＬ情報を格納する。類似検索部５３は、ユーザによって指定されたお気に入り記事に類似する類似記事を、記事ＤＢ４２から検索する。お気に入り推薦部５２５は、お気に入りＤＢ４３またはＫＬ情報ＤＢ４４を参照して、お気に入り記事の候補となる記事を選出する。候補出力インタフェース５２３は、選出されたお気に入り記事の候補となる記事を、ユーザに対して推薦する。【選択図】      図２
2008140082.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザによって作成される文字列を含む複数の記事を格納する記事格納手段と、
前記複数のユーザの各々が必要とするお気に入り記事を当該ユーザ毎に対応付けて格納するお気に入り格納手段と、
前記記事格納手段に格納されている複数の記事相互間の関係を示すナレッジリンク情報を格納するナレッジリンク情報格納手段と、
前記記事格納手段に格納されている複数の記事のうち、ユーザによって指定された記事をお気に入り記事として当該ユーザに対応付けて前記お気に入り格納手段に格納する格納処理手段と、
前記ユーザによって指定されたお気に入り記事に含まれる文字列の出現頻度に基づいて、当該お気に入り記事に類似する類似記事を、前記記事格納手段から検索する類似検索手段と、
前記お気に入り格納手段に格納されているお気に入り記事または前記ナレッジリンク情報格納手段に格納されているナレッジリンク情報に基づいて、前記類似検索手段によって検索された類似記事の中から前記ユーザのお気に入り記事の候補となる記事を選出する候補選出手段と、
前記候補選出手段によって選出されたお気に入り記事の候補となる記事を、当該ユーザに対して推薦する推薦手段と
を具備することを特徴とする情報推薦システム。
【請求項２】
前記複数の記事相互間の関係は、前記記事格納手段に格納されている記事を参照して新たな記事が作成されたことを含み、
前記候補選出手段は、
前記ユーザによって指定されたお気に入り記事及び前記類似検索手段によって検索された類似記事毎に、当該お気に入り記事または当該類似記事が前記複数のユーザのお気に入り記事として前記お気に入り格納手段に格納されている第１の数を示す登録状況情報、または前記ユーザによって指定されたお気に入り記事及び前記類似検索手段によって検索された類似記事毎に、当該お気に入り記事または当該類似記事を参照して新たな記事が作成されたことを示すナレッジリンク情報が当該ナレッジリンク情報格納手段に格納されている第２の数を示す参照状況情報を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された登録状況情報によって示される第１の数、または参照状況情報によって示される第２の数に基づいて、前記ユーザによって指定されたお気に入り記事が前記複数のユーザによって参照されている度合いを示す第１の参照度及び前記類似記事の各々が前記複数のユーザによって参照されている度合いを示す第２の参照度を計算する計算手段と、
前記類似検索手段によって検索された類似記事のうち、前記第１の参照度より高い第２の参照度の類似記事を、前記お気に入り記事の候補となる記事として判定する候補判定手段と
を含むことを特徴とする請求項１記載の情報推薦システム。
【請求項３】
ユーザの操作に応じて、当該ユーザを示すユーザ情報を入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力されたユーザ情報によって示されるユーザに対応付けて前記お気に入り格納手段に格納されているお気に入り記事が存在するかを判定する推薦実行判定手段とを更に具備し、
前記類似検索手段は、前記推薦実行判定手段によってお気に入り記事が存在すると判定された場合に、当該お気に入り記事に類似する類似記事を検索する
ことを特徴とする請求項１記載の情報推薦システム。
【請求項４】
前記格納処理手段は、前記記事格納手段に格納されている複数の記事のうち、ユーザによって指定されたお気に入り記事を当該ユーザに対応付けて前記お気に入り格納手段に格納した日時を示す情報を、当該お気に入り格納手段に格納し、
前記推薦実行判定手段は、前記お気に入り記事が存在すると判定された場合に、当該お気に入り記事が前記お気に入り格納手段に格納された日時を示す情報に基づいて、当該お気に入り記事が前記お気に入り情報格納手段に格納されてから一定期間が経過しているかを判定する更新判定手段を含み、
前記類似検索手段は、前記更新判定手段によって一定期間が経過していると判定されたお気に入り記事に類似する類似記事を検索する
ことを特徴とする請求項３記載の情報推薦システム。
【請求項５】
前記記事格納手段に格納されている複数の記事の各々は、当該記事が作成または更新された日時を示す情報を含み、
前記候補選出手段は、
前記更新判定手段によって一定期間が経過していると判定されたお気に入り記事及び前記類似検索手段によって検索された類似記事の各々に含まれる当該記事が作成または更新された日時を示す情報に基づいて、前記類似検索手段によって検索された類似記事のうち、当該お気に入り記事が作成または更新された日時より後に作成または更新された類似記事を特定する特定手段を含み、
前記お気に入り格納手段に格納されているお気に入り記事または前記ナレッジリンク情報格納手段に格納されているナレッジリンク情報に基づいて、前記特定手段によって特定された類似記事の中から前記お気に入り記事の候補となる記事を選出する
ことを特徴とする請求項４記載の情報推薦システム。
【請求項６】
複数のユーザによって作成される文字列を含む複数の記事を格納する記事格納手段と、当該複数のユーザの各々が必要とするお気に入り記事を当該ユーザ毎に対応付けて格納するお気に入り格納手段と、前記記事格納手段に格納されている複数の記事相互間の関係を示すナレッジリンク情報を格納するナレッジリンク情報格納手段とを有する外部記憶装置と当該外部記憶装置を利用するコンピュータとから構成される情報推薦システムにおいて、前記コンピュータによって実行される情報推薦プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記記事格納手段に格納されている複数の記事のうち、ユーザによって指定された記事をお気に入り記事として当該ユーザに対応付けて前記お気に入り格納手段に格納するステップと、
前記ユーザによって指定されたお気に入り記事に含まれる文字列の出現頻度に基づいて、当該お気に入り記事に類似する類似記事を、前記記事格納手段から検索するステップと、
前記お気に入り格納手段に格納されているお気に入り記事または前記ナレッジリンク情報格納手段に格納されているナレッジリンク情報に基づいて、前記検索された類似記事の中から前記ユーザのお気に入り記事の候補となる記事を判定するステップと、
前記判定されたお気に入り記事の候補となる記事を、当該ユーザに対して推薦するステップと
を実行させるための情報推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが必要とするお気に入り記事の候補となる記事を当該ユーザに対して推薦する情報推薦システム及び情報推薦プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報を管理する方法の１つとして、ユーザが必要とする情報（以下、お気に入り情報と表記）へ、瞬時にアクセスできるように、お気に入り情報を登録し、管理する方法が知られている。この場合、お気に入り情報にアクセスするための情報（以下、アクセス情報と表記）を保持することで管理される。
【０００３】
例えば、評判といった人の価値判断の記録を利用して、ユーザにとって有用な情報を検索するシステムが開示されている（例えば、特許文献１を参照）。
【０００４】
一般的に、ＷＥＢブラウザのお気に入りといわれる機能では、ユーザが検索等により見つけ出した（取得した）ホームページの中から、再度検索することなくすぐに当該ホームページ（お気に入り情報）を見ることができるように、例えば当該ホームページを登録し、管理できる。
【０００５】
ユーザは、例えば検索等の手段により新たに取得された情報を、お気に入り情報として能動的に登録することによって、お気に入り情報を新たに追加することができる。
【特許文献１】特開２００３−１０８５８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記したような能動的にお気に入り情報を追加する方法では、例えばユーザがお気に入り情報を登録しない限り、登録されたお気に入り情報は動的に変化しない。また、お気に入り情報は、ユーザの操作によって取得された情報（お気に入り情報の候補となる情報）の中からしか選択できない。また、ユーザによって取得されたお気に入り情報が、必ずしもユーザが望む最も質の良いお気に入り情報とは限らない。
【０００７】
このため、既に登録されているお気に入り情報より新しい情報が存在する場合であっても、当該最新の情報を提供することはできない。また、ユーザによって取得されていない情報をお気に入り情報の対象としてユーザに提供することができない。また、ユーザは、同じ種類のお気に入り情報間における質の差異がわからない。
【０００８】
本発明の目的は、ユーザにとってお気に入り記事の候補となる記事を、当該ユーザに対して推薦することができる情報推薦システム及び情報推薦プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の１つの態様によれば、複数のユーザによって作成される文字列を含む複数の記事を格納する記事格納手段と、前記複数のユーザの各々が必要とするお気に入り記事を当該ユーザ語とに対応付けて格納するお気に入り格納手段と、前記記事格納手段に格納されている複数の記事相互間の関係を示すナレッジリンク情報を格納するナレッジリンク情報格納手段と、前記記事格納手段に格納されている複数の記事のうち、ユーザによって指定された記事をお気に入り記事として当該ユーザに対応付けて前記お気に入り格納手段に格納する格納処理手段と、前記ユーザによって指定されたお気に入り記事に含まれる文字列の出現頻度に基づいて、当該お気に入り記事に類似する類似記事を、前記記事格納手段から検索する類似検索手段と、前記お気に入り格納手段に格納されているお気に入り記事または前記ナレッジリンク情報格納手段に格納されているナレッジリンク情報に基づいて、前記類似検索手段によって検索された類似記事の中から前記ユーザのお気に入り記事の候補となる記事を判定する候補判定手段と、前記候補判定手段によって判定されたお気に入り記事の候補となる記事を、当該ユーザに対して推薦する推薦手段とを具備する情報推薦システムが提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザにとってお気に入り記事の候補となる記事を、当該ユーザに対して推薦することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の各実施形態について説明する。
【００１２】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る情報推薦システムを含むクライアント−サーバシステムのハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１３】
図１のクライアント−サーバシステムは、主として、コンピュータ（サーバコンピュータ）１０と、複数のクライアント端末とから構成される。複数のクライアント端末はクライアント端末２０を含む。クライアント端末２０上では、コンピュータ１０を利用するクライアントソフトウェアが動作する。クライアントソフトウェアは、例えばブラウザである。クライアント端末２０を含む複数のクライアント端末は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）のようなネットワーク３０を介してコンピュータ１０と接続されている。なお、図１には、クライアント端末２０以外のクライアント端末は省略されている。
【００１４】
コンピュータ１０は、ハードディスクドライブのような外部記憶装置４０と接続されている。この外部記憶装置４０は、コンピュータ１０によって実行されるプログラム４１を格納する。コンピュータ１０及び外部記憶装置４０は、情報共有システム５０を構成する。
【００１５】
図２は、図１に示される情報推薦システム５０の主として機能構成を示すブロック図である。情報推薦システム５０は、記事取得部５１、情報推薦部５２及び類似検索部５３を含む。本実施形態において、これらの各部５１乃至５３は、図１に示されるコンピュータ１０が外部記憶装置４０に格納されているプログラム４１を実行することにより実現されるものとする。このプログラム４１は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に予め格納して頒布可能である。また、このプログラム４１が、ネットワーク３０を介してコンピュータ１０にダウンロードされても構わない。
【００１６】
また、情報推薦システム５０は、記事データベース（ＤＢ）４２、お気に入りデータベース（ＤＢ）４３及びナレッジリンク（ＫＬ）情報データベース（ＤＢ）４４を含む。本実施形態において、これらは、外部記憶装置４０に格納される。
【００１７】
記事取得部５１は、例えばユーザによって指定された検索条件に応じて検索された記事を示す記事データ（以下、単に記事と表記）を取得する。ここで、記事データベース４２には、例えば複数のユーザによって作成される文字列を含む複数の記事が格納されている。また、記事データベース４２に格納されている複数の記事の各々は、当該記事が作成または更新された日時を示す情報を含む。
【００１８】
情報推薦部５２は、インタフェース５２１、お気に入り登録部５２４及びお気に入り推薦部５２５を含む。
【００１９】
インタフェース５２１は、クライアント端末２０を含むクライアント端末と情報推薦システム５０との間のデータの入出力を行う。インタフェース５２１は、お気に入り登録インタフェース５２２及びお気に入り候補出力インタフェース５２３を含む。
【００２０】
お気に入り登録インタフェース５２２は、記事取得部５１によって取得された記事のうち、例えばクライアント端末２０を操作するユーザによって指定された記事を入力する。お気に入り候補出力インタフェース５２３は、お気に入り推薦部５２５によって推薦されたクライアント端末２０を操作するユーザが必要とする記事（以下、お気に入り記事と表記）の候補となる記事をクライアント端末２０に対して出力する。
【００２１】
お気に入り登録部５２４は、お気に入り登録インタフェース５２２によって入力された記事を、当該記事を指定したユーザのお気に入り記事としてお気に入りデータベース４３に登録（格納）する。お気に入り登録部５２４は、例えばお気に入り記事にアクセスするためのアクセス情報をお気に入りデータベース４３に格納することによってお気に入り記事を登録する。お気に入り記事データベース４３には、お気に入り記事（にアクセスするためのアクセス情報）が、当該お気に入り記事を指定したユーザ毎に対応付けて格納されている。
【００２２】
お気に入り推薦部５２５は、例えばクライアント端末２０を操作するユーザによって指定された記事（お気に入り記事）に類似した記事（以下、類似記事と表記）のうち、お気に入り記事の候補となる記事を当該ユーザに対して推薦する。お気に入り推薦部５２５は、お気に入りデータベース４３及びＫＬ情報データベース４４を参照して推薦処理を実行する。ＫＬ情報データベース４４には、記事データベース４２に格納されている複数の記事相互間の関係を示すナレッジリンク情報（以下、ＫＬ情報と表記）が格納されている。複数の記事相互間の関係には、例えば記事データベース４２に格納されている記事（参照元記事）を参照して新たな記事（参照先記事）が作成されたことが含まれる。
【００２３】
類似検索部５３は、例えばクライアント端末２０を操作するユーザによって指定されたお気に入り記事の類似記事を、記事データベース４２から検索する。このとき、類似検索部５３は、例えばお気に入り記事に含まれる文字列の出現頻度に応じて、検索処理を実行する。
【００２４】
図３は、図２に示すお気に入り推薦部５２５の構成を示すブロック図である。お気に入り推薦部５２５は、類似検索処理部５２６、ＤＢ処理部５２７及びお気に入り候補選出部５２８を含む。
【００２５】
類似検索処理部５２６は、ユーザによって指定されたお気に入り記事の類似記事を類似検索部５３に検索させる処理を実行する。類似検索処理部５２６は、類似検索部５３によって検索された類似記事を受け取る。
【００２６】
ＤＢ処理部５２７は、ユーザによって指定されたお気に入り記事及び類似検索処理部５２６によって受け取られた類似記事毎に、当該お気に入り記事または当該類似記事の各々が当該ユーザ以外のユーザ（以下、他のユーザと表記）のお気に入り記事としてお気に入りデータベース４３に格納されている数（第１の数）を示す情報を取得する。この情報は、お気に入り記事及び類似検索処理部５２６によって受け取られた類似記事の各々が、他のユーザのお気に入り記事として登録されている状況を示す。以下、この情報を登録状況情報と称する。
【００２７】
また、ＤＢ処理部５２７は、ユーザによって指定されたお気に入り記事及び類似検索処理部５２６によって受け取られた類似記事毎に、当該お気に入り記事または類似記事の各々を参照して新たな記事が作成されたことを示すＫＬ情報がＫＬ情報データベース４４に格納されている数（第２の数）を示す情報を取得する。つまり、ＤＢ処理部５２７は、お気に入り記事または類似記事の各々が参照元記事に該当するＫＬ情報の数を示す情報を取得する。この情報は、ユーザによって指定されたお気に入り記事及び類似検索処理部５２６によって受け取られた類似記事の各々が他のユーザによって参照されている状況を示す。以下、この情報を参照状況情報と称する。
【００２８】
お気に入り候補選出部５２８は、お気に入りデータベース４３に登録されているお気に入り記事またはＫＬ情報データベース４４に格納されているＫＬ情報に基づいて、類似検索処理部５２６によって受け取られた類似記事の中からお気に入り記事の候補となる記事を選出する。お気に入り候補選出部５２８によって選出された記事が、ユーザに対して推薦される。
【００２９】
お気に入り候補選出部５２８は、参照度計算部５２９及び候補判定部５３０を含む。参照度計算部５２９は、ＤＢ処理部５２７によって取得された登録状況情報または参照状況情報に基づいて、当該お気に入り記事が他のユーザに参照されている度合いを示す第１の参照度を計算する。また、参照度計算部５２９は、ＤＢ処理部５２７によって取得された登録状況情報または参照状況情報に基づいて、類似記事の各々が他のユーザに参照されている度合いを示す第２の参照度を計算する。
【００３０】
候補判定部５３０は、参照度計算部５２９によって計算された第１及び第２の参照度に基づいて、クライアント端末２０を操作するユーザのお気に入り記事の候補となる記事を判定する。候補判定部５３０は、参照度計算部５２９によって計算された第１の参照度及び第２の参照度を比較する。候補判定部５３０は、類似検索処理部５２６によって受け取られた類似記事のうち、第１の参照度より高い第２の参照度の類似記事を当該ユーザのお気に入り記事の候補となる記事として判定する。候補判定部５３０は、判定された記事を、候補出力インタフェース５２３を介して例えばクライアント端末２０を操作するユーザに対して推薦（通知）する。
【００３１】
図４は、お気に入りデータベース４３のデータ構造の一例を示す。お気に入りデータベース４３には、お気に入り記事を一意に識別するためのお気に入り記事ＩＤが当該お気に入り記事として指定したユーザ（を示すユーザＩＤ）毎に対応付けて格納されている。なお、図４では省略されているが、お気に入りデータベース４３には、例えばお気に入り記事毎に、当該お気に入り記事が登録された日時（を示す情報）が格納されている。
【００３２】
図４に示す例では、ユーザＩＤ「Ａ」に対応付けてお気に入り記事ＩＤ「１」が格納されている。また、ユーザＩＤ「Ｂ」に対応付けてお気に入り記事ＩＤ「２」が格納されている。なお、各ユーザは、複数のお気に入り記事をお気に入りデータベース４３に登録することが可能である。
【００３３】
図５は、ＫＬ情報データベース４４のデータ構造の一例を示す。ＫＬ情報データベース４４には、ＫＬ情報毎に、記事相互間の関係の元となる記事を識別する元記事ＩＤ、当該記事相互間の関係の先となる記事を識別する先記事ＩＤ及び当該元記事ＩＤと先記事ＩＤとの関係が示されている。
【００３４】
図５に示す例では、ＫＬ情報４４１は、元記事ＩＤ「１」、先記事ＩＤ「２」及び関係として「参照」が示されている。また、ＫＬ情報４４２は、元記事ＩＤ「３」、先記事ＩＤ「４」及び関係として「参照」が示されている。記事相互間の関係が「参照」である場合、元記事ＩＤ「１」及び「３」によって示される記事は、前述した参照元記事となる。また、先記事ＩＤ「２」及び「４」によって示される記事は、前述した参照先記事となる。
【００３５】
なお、図５に示す例では、記事相互間の関係として「参照」の場合について説明したが、「参照」以外に例えば「返信」、「改訂」または「まとめ」等が含まれていても良い。
【００３６】
次に、図６のフローチャートを参照して、お気に入り推薦部５２５の処理手順について説明する。
【００３７】
まず、お気に入り推薦部５２５の類似検索処理部５２６は、ユーザによって指定されたお気に入り記事を取得する（ステップＳ１）。なお、このお気に入り記事は、お気に入り登録部５２４によってお気に入りデータベース４３に登録された記事である。＊＊＊
次に、類似検索処理部５２６は、取得されたお気に入り記事の類似記事を類似検索部５３に検索させる（ステップＳ２）。このとき、類似検索部５３は、記事データベース４２から類似記事を検索する。類似検索処理部５２６は、類似検索部５３によって検索された検索結果を取得する。
【００３８】
類似検索処理部５２６は、類似検索部５３による検索結果に基づいて、お気に入り記事の類似記事が存在するか否かを判定する（ステップＳ３）。
【００３９】
類似検索処理部５２６によって類似記事が存在すると判定された場合（ステップＳ３のＹＥＳ）、ＤＢ処理部５２７は、類似検索処理部５２６によって取得されたお気に入り記事及び類似検索部５３によって検索された類似記事の各々の登録状況情報及び参照状況情報を取得する（ステップＳ４）。ＤＢ処理部５２７は、お気に入りデータベース４３及びＫＬ情報データベース４４を参照して、登録状況情報及び参照状況情報を取得する。
【００４０】
参照度計算部５２９は、ＤＢ処理部５２７によって取得された登録状況情報によって示されるお気に入り記事及び類似記事がお気に入り記事としてお気に入りデータベース４３に登録されている数、または参照状況情報によって示されるお気に入り記事または類似記事が参照元記事に該当するＫＬ情報がＫＬ情報データベース４４に格納されている数に基づいて、参照度を計算する（ステップＳ５）。参照度は、記事が他のユーザによって参照されている度合いを示す。
【００４１】
ここで、参照度の計算方法について具体的に説明する。なお、参照度を計算する記事（お気に入り記事または類似記事）を該当記事として説明する。例えば参照度を求める計算式の一例として、参照度＝｛（該当記事がお気に入り記事として登録されている数／全体のお気に入り記事が登録されている数）＋（該当記事が参照元記事として該当するＫＬ情報の数／全体のＫＬ情報の数）｝／２と定義できる。全体のお気に入り記事が登録されている数とは、お気に入りデータベース４３に登録されているお気に入り記事を指す。また、全体のＫＬ情報の数とは、ＫＬ情報データベース４４に格納されているＫＬ情報の数を指す。これにより、該当記事が他のユーザによって参照されている度合いを示す参照度を求めることができる。
【００４２】
次に、候補判定部５３０は、例えば上記したような式により求められたお気に入り記事の参照度（第１の参照度）及び類似記事の各々の参照度（第２の参照度）を比較する。これにより、候補判定部５３０は、お気に入り記事の参照度より参照度が高い類似記事が存在するか否かを判定する（ステップＳ６）。
【００４３】
お気に入り記事の参照度より参照度が高い類似記事が存在すると判定された場合（ステップＳ６のＹＥＳ）、当該類似記事がお気に入り記事の候補として、お気に入り候補出力インタフェース５２３を介してユーザに推薦される（ステップＳ７）。
【００４４】
一方、ステップＳ３において、類似検索処理部５２６によって類似記事が存在しないと判定された場合、処理は終了され、お気に入り記事の候補となる記事はユーザに対して推薦されない。
【００４５】
また、ステップＳ６において、お気に入り記事の参照度より参照度が高い類似記事が存在しないと判定された場合、処理は終了され、お気に入り記事の候補となる記事はユーザに対して推薦されない。
【００４６】
次に、図７を参照して、お気に入り記事の候補となる記事を例えばユーザＡに対して推薦する処理の流れを具体的に説明する。
【００４７】
まず、記事取得部５１は、例えばユーザによって指定された検索条件に応じて検索された記事を取得する（ステップＳ１０１）。図７に示す例では、記事取得部５１は、例えば「提案書」というキーワードを含む記事が検索され、当該検索された記事を取得している。
【００４８】
ここで、記事取得部５１によって取得された記事のうち、記事１０１がユーザＡによって指定され、お気に入り記事として登録されたものとする（ステップＳ１０２）。
【００４９】
この場合、類似検索部５３は、お気に入り記事１０１の類似記事を検索する。参照度計算部５２９は、お気に入り記事１０１及び類似検索部５３によって検索された類似記事の参照度を計算する（ステップＳ１０３）。図７に示す例では、お気に入り記事１０１の参照度は「０．２１１」である。ここで、お気に入り記事１０１より参照度が高い類似記事は、記事１０２及び記事１０３である。
【００５０】
したがって、記事１０２及び記事１０３がお気に入り記事の候補としてユーザＡに対して推薦される。これにより、ユーザＡは、推薦された記事１０２及び１０３のうち、ユーザＡにとって所望の記事があれば、その記事（例えば、記事１０２）をお気に入り記事として登録することができる（ステップＳ１０４）。
【００５１】
次に、図８を参照して、お気に入り推薦部５２５の処理手順について具体的に説明する。
【００５２】
まず、類似検索処理部５２６によってお気に入り記事の類似記事が検索される（ステップＳ２０１）。以下、検索されたお気に入り記事の類似記事のうち、記事Ａについて説明する。
【００５３】
次に、ＤＢ処理部５２７は、お気に入りデータベース４３を参照して、記事Ａが他のユーザのお気に入り記事として登録されている数を示す登録状況情報を取得する（ステップＳ２０２）。図８に示す例では、記事Ａが他のユーザのお気に入り記事として登録されている数は４となる。
【００５４】
ＤＢ処理部５２７は、ＫＬ情報データベース４４を参照して、記事Ａが参照元記事に該当するＫＬ情報の数を示す参照状況情報取得する（ステップＳ２０３）。図８に示す例では、記事Ａが参照元記事に該当するＫＬ情報の数は１１となる。
【００５５】
候補判定部５３０は、記事Ａが他のユーザのお気に入り記事として登録されている数（を示す登録状況情報）及び記事Ａが参照元記事に該当するＫＬ情報の数（を示す参照状況情報）に基づいて、当該記事Ａの参照度を計算する（ステップＳ２０４）。ここで、前述した参照度を求める式を用いて、記事Ａの参照度が計算される場合を想定する。例えば全体のお気に入り記事が登録されている数を２０００、記事Ａがお気に入り記事として登録されている数を１７８４、全体のＫＬ情報の数を１０００及び記事Ａが参照元記事として該当するＫＬ情報の数を４６６とする。この場合、記事Ａの参照度＝０．６７９となる。
【００５６】
候補判定部５３０は、お気に入り記事の参照度と記事Ａの参照度を比較することにより、記事Ａがお気に入り記事の候補となるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。候補判定部５３０は、例えば記事Ａの参照度（０．６７９）がお気に入り記事の参照度より高い場合には、当該記事Ａをお気に入り記事の候補としてユーザに推薦する。
【００５７】
上記したように本実施形態においては、お気に入り推薦部５２５は、お気に入りデータベース４３及びＫＬ情報データベース４４を参照して、お気に入り記事及び当該お気に入り記事の類似記事の参照度を計算し、当該参照度に基づいてお気に入り記事の候補となる記事を判定する。これにより、ユーザにとってお気に入り記事の候補となる記事を当該ユーザに対して推薦することができる。ユーザは、推薦された記事の中からお気に入り記事として登録することができるため、例えばユーザがクライアント端末２０を操作して記事を検索することによって取得した記事以外の記事であってもお気に入り記事として登録することが可能となる。
【００５８】
［第２の実施形態］
次に、図９を参照して、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、本実施形態に係る情報推薦システムを含むクライアント−サーバシステムのハードウェア構成は、前述した第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。
【００５９】
図９は、本実施形態に係る情報推薦システム６０の主として機能構成を示すブロック図である。なお、図２と同様の部分には同一参照符号を付してその詳しい説明を省略する。ここでは、図２と異なる部分について主に述べる。
【００６０】
本実施形態に係る情報推薦システム６０は、情報推薦部６１が前述した第１の実施形態の情報推薦部５２に含まれるインタフェース５２１、お気に入り登録部５２４及びお気に入り推薦部５２５に代えて、インタフェース６１１、ログイン処理部６１３及びお気に入り推薦部６１４を含むことを特徴とする。
【００６１】
インタフェース６１１は、ログインインタフェース６１２を含む。ログインインタフェース６１２は、例えばユーザがクライアント端末２０からログインした場合に、当該ユーザの情報（以下、ユーザ情報と表記）を入力する。このユーザ情報は、例えばログインしたユーザを一意に特定するためのユーザＩＤである。
【００６２】
ログイン処理部６１３は、ログインインタフェース６１２によって入力されたユーザ情報によって示されるユーザがお気に入りデータベース４３に登録しているお気に入り記事のうち、例えばお気に入り記事として登録した後、一定期間が経過しているお気に入り記事（以下、更新対象記事と表記）が存在するか否かをチェックするように、お気に入り推薦部６１４に対して命令（指令）を出す。
【００６３】
お気に入り推薦部６１４は、ログイン処理部６１３からの命令に基づいて、更新対象記事が存在するか否かを判定する。また、お気に入り推薦部６１４は、更新対象記事の類似記事のうち、お気に入り記事の候補となる記事をログインしたユーザに対して推薦する。お気に入り推薦部５２５は、お気に入りデータベース４３及びＫＬ情報データベース４４を参照して推薦処理を実行する。
【００６４】
図１０は、お気に入り推薦部６１４の構成を示すブロック図である。なお、図３と同様の部分には同一参照符号を付してその詳しい説明を省略する。ここでは、図３と異なる部分について主に述べる。
【００６５】
お気に入り推薦部６１４は、前述した第１の実施形態のお気に入り推薦部５２５の構成に加えて、推薦実行判定部６１５及び類似記事特定部６１６を含むことを特徴とする。
【００６６】
推薦実行判定部６１５は、ログイン処理部６１３からの命令に応じて、ログインしたユーザがお気に入りデータベース４３に登録しているお気に入り記事が存在するか否かを判定する。推薦実行判定部６１５は、お気に入りデータベース４３に登録されているお気に入り記事が存在すると判定された場合、当該お気に入りデータベース４３に格納されている当該お気に入り記事が登録された日時を示す情報に基づいて、当該お気に入りデータベース４３に登録されているお気に入り記事が更新対象記事であるか否かを判定する。
【００６７】
類似記事特定部６１６は、類似検索処理部５２６によって受け取られた類似記事のうち、推薦実行判定部６１５によって判定された更新対象記事が作成または更新された日時より後に作成または更新された類似記事を特定する。類似記事特定部６１６は、更新対象記事及び類似記事の各々に含まれる当該記事が作成または更新された日時を示す情報に基づいて処理を実行する。
【００６８】
次に、図１１のフローチャートを参照して、お気に入り推薦部６１４の処理手順について説明する。
【００６９】
まず、お気に入り推薦部６１４の推薦実行判定部６１５は、例えばユーザがログインした際に、当該ユーザを示すユーザ情報（ユーザＩＤ）を取得する（ステップＳ１１）。
【００７０】
次に、推薦実行判定部６１５は、取得されたユーザ情報に基づいて、当該ユーザがお気に入りデータベース４３に登録しているお気に入り記事を、ＤＢ処理部５２７に検索させる（ステップＳ１２）。
【００７１】
推薦実行判定部６１５は、ＤＢ処理部５２７による検索結果に基づいて、取得されたユーザ情報によって示されるユーザがお気に入りデータベース４３に登録しているお気に入り記事が存在するか否かを判定する（ステップＳ１３）。
【００７２】
推薦実行判定部６１５は、お気に入り記事が存在すると判定された場合（ステップＳ１３のＹＥＳ）、当該お気に入り記事の各々が更新対象記事であるか否かを判定する（ステップＳ１４）。
【００７３】
お気に入り記事が更新対象記事であると判定された場合（ステップＳ１４のＹＥＳ）、類似検索処理部５２６は、当該更新対象記事毎の類似記事を類似検索部５３に検索させる（ステップＳ１５）。
【００７４】
次に、図６のステップＳ３に相当するステップＳ１６の処理が実行される。
【００７５】
類似記事特定部６１６は、類似検索処理部５２６によって類似記事が存在すると判定された場合（ステップＳ１６のＹＥＳ）、当該類似記事のうち、更新対象記事が作成または更新された日時が後である類似記事を特定する（ステップＳ１７）。このとき、類似記事特定部６１６は、更新対象記事及び類似記事の各々に含まれる作成または更新された日時を示す情報に基づいて処理を実行する。
【００７６】
ＤＢ処理部５２７は、更新対象記事及び類似記事特定部６１６によって特定された類似記事に対して、図６のステップＳ４相当するステップＳ１８の処理が実行される。
【００７７】
次に、図６のステップＳ５〜Ｓ７に相当するステップＳ１９〜Ｓ２１の処理が実行される。
【００７８】
一方、ステップＳ１３において、お気に入り記事が存在しないと判定された場合、処理は終了され、お気に入り記事の候補となる記事はユーザに対して推薦されない。
【００７９】
また、ステップＳ１４において、お気に入り記事が更新対象記事でないと判定された場合、処理は終了され、お気に入り記事の候補となる記事はユーザに対して推薦されない。
【００８０】
上記したように本実施形態においては、お気に入り推薦部６１４は、お気に入りデータベース４３に登録されて一定期間が経過した更新対象記事に類似する類似記事のうち、当該更新対象記事よりも作成または更新された日時が後の類似記事の参照度を計算し、当該参照度に基づいてお気に入り記事の候補となる記事を判定する。これにより、登録されて一定期間が経過した更新対象記事より新しく質の高い記事を、お気に入り記事の候補としてユーザに推薦することができる。
【００８１】
なお、本願発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る情報推薦システムを含むクライアント−サーバシステムのハードウェア構成を示すブロック図。
【図２】図１に示す情報推薦システム５０の主として機能構成を示すブロック図。
【図３】図２に示すお気に入り推薦部５２５の構成を示すブロック図。
【図４】お気に入りデータベース４３のデータ構造の一例を示す図。
【図５】ＫＬ情報データベース４４のデータ構造の一例を示す図。
【図６】お気に入り推薦部５２５の処理手順を示すフローチャート。
【図７】お気に入り記事の候補となる記事を推薦する処理の流れを具体的に説明するための図。
【図８】お気に入り推薦部５２５の処理手順について具体的に説明するための図。
【図９】本発明の第２の実施形態に係る情報推薦システム６０の主として機能構成を示すブロック図。
【図１０】図９に示すお気に入り推薦部６１４の構成を示すブロック図。
【図１１】お気に入り推薦部６１４の処理手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００８３】
１０…コンピュータ、２０…クライアント端末、３０…ネットワーク、４０…外部記憶装置、４２…記事データベース、４３…お気に入りデータベース、４４…ＫＬ情報データベース、５０…情報推薦システム、５１…記事取得部、５２…情報推薦部、５３…類似検索部、６０…情報推薦システム、６１…情報推薦部、５２１…インタフェース、５２２…お気に入り登録インタフェース、５２３…お気に入り候補出力インタフェース、５２４…お気に入り登録部、５２５…お気に入り推薦部、５２６…類似検索処理部、５２７…ＤＢ処理部、５２８…お気に入り候補選出部、５２９…参照度計算部、５３０…候補判定部、６１１…インタフェース、６１２…ログインインタフェース、６１３…ログイン処理部、６１４…お気に入り推薦部、６１５…推薦実行判定部、６１６…類似記事特定部。
【図１】
2008140082.tif 000003
【図２】
2008140082.tif 000004
【図３】
2008140082.tif 000005
【図４】
2008140082.tif 000006
【図５】
2008140082.tif 000007
【図６】
2008140082.tif 000008
【図７】
2008140082.tif 000009
【図８】
2008140082.tif 000010
【図９】
2008140082.tif 000011
【図１０】
2008140082.tif 000012
【図１１】
2008140082.tif 000013