(57)【要約】【課題】よりユーザの嗜好に沿った情報提供を行うシステムを提供する。【解決手段】提供情報決定システム１０は、ユーザによって選択された情報またはその区分を記憶するユーザ選択情報データベース２０ｂと、ユーザの属性情報を記憶するユーザ属性情報データベース２０ａと、それらデータベース２０ａ，２０ｂから情報の区分および属性情報を取得してそれらを用いた多変量解析処理により複数のユーザについての嗜好の類似度を算出する類似度算出部１８ａと、算出された類似度に基づいて各ユーザに提供する情報を決定する情報決定部１８ｂと、を備える。【選択図】        図１
2004206256.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各ユーザに提供する情報を決定する提供情報決定システムであって、
ユーザによって選択された情報またはその区分を記憶するユーザ選択情報データベースと、
ユーザの属性情報を記憶するユーザ属性情報データベースと、
前記データベースから情報の区分および属性情報を取得してそれらを用いた多変量解析処理により複数のユーザについての嗜好の類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部によって算出された類似度に基づいて各ユーザに提供する情報を決定する情報決定部と、
を備える提供情報決定システム。
【請求項２】
前記類似度算出部は、ユーザによって所定期間内に選択された情報の区分とユーザ属性情報とに基づいて類似度を算出することを特徴とする請求項２に記載の提供情報決定システム。
【請求項３】
各ユーザに提供する情報を決定する提供情報決定方法であって、
ユーザによって選択された情報の区分とユーザの属性情報とを取得し、それらを用いた多変量解析処理によって複数のユーザについての嗜好の類似度を算出するステップと、
前記算出された類似度に基づいて各ユーザに提供する情報を決定するステップと、
を備える提供情報決定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ユーザに提供する情報を決定するシステムおよび方法に関し、特に、複数のユーザの類似度を算出し、その類似度に基づいてユーザに提供する情報を決定するシステムおよび方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、インターネット等の通信ネットワークを利用した情報提供は益々盛んになってきている。Ｗｅｂページには各種の広告が掲載され、また、電子メール等を用いて情報を提供するサービスも登場している。こうしたシステムを利用する情報提供者の数も増大し、ユーザのニーズも多様化しており、提供される情報のジャンルも多様化している。
【０００３】
ユーザの嗜好は当然ながらユーザによって異なる。ユーザの嗜好に合わない情報が提供されても無駄となってしまう可能性が高いため、提供者およびユーザの双方にとって、各ユーザの嗜好に応じた情報の提供が望まれるところである。そこで、一般的には、予め各ユーザにアンケートを実施して希望するジャンルを選択させ、そのジャンルに属する情報を選択して提供する場合が多い。また、特許文献１では、ユーザによる参照頻度の高い単語を含むＷｅｂページのアドレスを取得する方法が提案されている。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−１６００５６号公報
【非特許文献１】
永田靖・棟近雅彦著，「ライブラリ新数学大系（Ｅ２０）多変量解析法入門」，サイエンス社，２００１年４月１０日，ｐ．１５２−１６３
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術でもある程度の効果は期待できる。しかしながら、情報提供者およびユーザの双方にとって、さらにユーザの嗜好が反映されやすい提供情報決定システムがあれば有意義である。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明にかかる提供情報決定システムは、ユーザによって選択された情報またはその区分を記憶するユーザ選択情報データベースと、ユーザの属性情報を記憶するユーザ属性情報データベースと、上記データベースから情報の区分および属性情報を取得してそれらを用いた多変量解析処理により複数のユーザについての嗜好の類似度を算出する類似度算出部と、上記類似度算出部によって算出された類似度に基づいて各ユーザに提供する情報を決定する情報決定部と、を備える。このように、他のユーザとの類似度を取得することで、ある特定のユーザに提供する情報を、嗜好の類似する他のユーザに関する情報を参考にして決定することができるようになる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照して説明する。
【０００８】
図１は、本実施形態にかかる提供情報決定システム１０の導入された通信ネットワークの概略構成図である。電気通信回線（例えばインターネット等）１２には、端末（例えばコンピュータあるいは携帯電話器等）１４およびＷｅｂサーバ１６が接続される。Ｗｅｂサーバ１６には、Ｗｅｂページに対応する情報が格納されている。各端末１４は、電気通信回線１２を介して所定のＷｅｂページに対応する情報を要求する。Ｗｅｂサーバ１６は、それに応じて、要求されたＷｅｂページに対応する情報を電気通信回線１２を介して端末１４に配信する。Ｗｅｂページに対応する情報は、例えば文書整形言語（例えばＨＴＭＬ等）で記され、また、その場合、端末１４には、その文書整形言語に対応するブラウザ（例えばＷＷＷブラウザ等）がインストールされる。こうして、端末１４において、Ｗｅｂサーバ１６から受け取った情報からＷｅｂページが再生される。また、Ｗｅｂサーバ１６は、各ＷｅｂページおよびＷｅｂページ中の各要素（例えばバナー広告や、ハイパーリンク、Ｗｅｂページ等）に対するアクセス記録をユーザ（アカウント）毎に取得する。具体的には、例えばユーザによって選択された情報またはその区分やそれに対応するアクセスした時間（または時期）が取得され、これがアクセス記録とされる。
【０００９】
提供情報決定システム１０は、例えば、Ｗｅｂサーバ１６に内蔵されるか、若しくはＷｅｂサーバ１６に直接または電気通信回線１２を介して接続される。そして、提供情報決定システム１０は、大別して制御部（例えばＣＰＵ等）１８および記憶部（例えばＲＡＭ、ＲＯＭまたはハードディスク等）２０を含む。
【００１０】
記憶部２０は、ユーザ属性情報データベース２０ａと、ユーザ選択情報データベース２０ｂとを含む。このうち、ユーザ属性情報データベース２０ａには、ユーザ（またはアカウント）毎に、その属性（例えば、年齢、性別、身長、体重、住所、職業、年収等）を示す情報が記憶される。また、ユーザ選択情報データベース２０ｂには、ユーザによって選択された情報またはその区分（例えば情報のジャンル）が記憶される。具体的には、例えば、所定のアンケート（例えば所定の情報提供サービスへの入会登録時のアンケート等）においてユーザが選択した情報あるいはその区分や、Ｗｅｂサーバ１６によって取得された上記アクセス記録自体またはアクセス記録に基づいて生成された情報（すなわちユーザによって選択された情報またはその区分）などが、制御部１８によって取得され、ここに格納される。なお、ユーザ選択情報データベース２０ｂにおいては、情報（特にアクセス記録に基づく情報）の保存期間あるいは有効期間を限定するようにしてもよい。
【００１１】
また制御部１８は、提供情報決定システム１０の各部の動作を司るとともに、ユーザに提供する情報を決定するのに関する所定の処理を行う。図１の例では、制御部１８は、類似度算出部１８ａおよび情報決定部１８ｂを含む。
【００１２】
次に、提供情報決定システム１０の動作について図面を参照して説明する。
【００１３】
図２は、提供する情報を決定する処理に関するフローチャートである。まず、類似度算出部１８ａは、ユーザ属性情報データベース２０ａおよびユーザ選択情報データベース２０ｂを参照し、対象とするユーザを含む複数のユーザについてのユーザ属性情報およびユーザ選択情報を取得する（ステップＳ１０）。次に、類似度算出部１８ａは、取得した情報から多変量解析の数量化第３類の処理によってユーザの類似度を算出する（ステップＳ１１）。
【００１４】
ここで、ステップＳ１１において実行される処理の具体例について図３を参照して説明する。図３は、類似度算出の元とするデータを一覧表形式で示した図である。ここでは、図３に示すように、
分類１．ユーザの性別および年齢を示す情報（属性情報）、
分類２−１．アンケートにおける各種スポーツの区分（ここではサッカー、野球およびレスリング）に対する好き嫌いを示す情報（ユーザによって選択された情報）、
分類２−２．Ｗｅｂページに掲載された各種スポーツの区分（ここでは野球、相撲およびテニス）に属する項目にユーザが反応したか否かを示す情報（同じくユーザによって選択された情報）、
を用いる場合について考える。各情報区分はxi（i=1,2,・・・,M；Mは正の整数）、各ユーザはyj（j=1,2,・・・,N；Nは正の整数）とし、各ユーザに対応する属性情報およびユーザによって選択された情報は、全て二値化した値rijで表現する。例えば、図３の場合、分類１の「性別」については「男性」：r1j=１，「女性」：r1j=０、「年齢」については「４０歳以上」：r2j=１，「４０歳未満」：r2j=０、分類２―１では「好き」：rij=１（ただしi=3,4,5），「嫌い」：rij=０（ただしi=3,4,5）、また分類２−２では「反応有り」：rij=１（ただしi=6,7,8），「反応無し」：rij=０（ただしi=6,7,8）としている。なお、図３では、rij=０であるものについては空欄としている。また、各xiについて二値化した値rijの合計をcxiとし、またyjについての合計をcyjとしている。
【００１５】
そして、図３に表において行または列を入れ替えて、最終的に「１」ができるだけ対角線の一直線上に並ぶようする。この操作は、xiとyjとの相関係数を最大にするxiとyjの配列を求めることに相当する。そして相関係数を最大となる状態で近くに配置されたユーザは嗜好の近いユーザとなる。今、これを数値的に解くために、まず、式（１）のとおり、それぞれ平均値xbおよびybを０と仮定する。
【数１】
2004206256.tif 000003
また、式（１）の条件から導かれる平方和Sxx，Syyおよび偏差積和Sxyを、式（２）にしたがって算出する。
【数２】
2004206256.tif 000004
次いで、式（３）にしたがって、xiをviに、yjをwjに、それぞれ変換する。
【数３】
2004206256.tif 000005
すると、上記式（２）は、以下の式（４）に置き換えることができる。
【数４】
2004206256.tif 000006
ここで、相関係数の最大化は、
【数５】
2004206256.tif 000007
および
【数６】
2004206256.tif 000008
という制約条件の下で、Sxyを最大化することに相当する。これは、ラグランジュの未定乗数法によって解くことができる。すなわち、
【数７】
2004206256.tif 000009
について、そのviおよびwjによる偏微分を０とすれば良い。すなわち、
【数８】
2004206256.tif 000010
となる（ただし、M=8，N=10の場合）。そして、viに関する式（８）〜（１５）とviとの積と、式（５）から、
【数９】
2004206256.tif 000011
となり、また、
【数１０】
2004206256.tif 000012
となる。そして、式（１６）〜（２５）のf中のηをλに置き換え、wjをviで示し、それを式（８）〜（１５）に代入すると、結局、
【数１１】
2004206256.tif 000013
となる（ただし、M=8の場合）。この式（２８）においては、固有値はλ2、また固有ベクトルは[v1,v2,v3,・・・,v8]となる。そして、相関値を最大化するためには、式（２８）の固有値を求め、それに対する固有ベクトルを求めればよい。なお、複数の固有値のうち最大の固有値（第１固有値λ1）は常に１となるが、これは上記式（５）および（６）の条件を満たさないので、第２および第３の固有値λ2,λ3を採用する。そして、第２固有値λ2および第３固有値λ3を用いることで、各ユーザについて２種類の数値を対応させることが可能となる。あるケースについて、これら第２固有値λ2および第３固有値λ3をそれぞれ縦軸および横軸として示したのが、図４のグラフである。このグラフにおいて、ユーザの類似度は座標点間の距離で表すことができ、その距離が短いほど類似度が高いことを意味する。すなわち、図４の場合、ユーザＡ〜Ｃについては比較的類似度が高いということになる。このようにして、類似度算出部１８ａは、複数のユーザについての類似度を算出することができる。なお、ここでは数量化第３類についてはその概略を述べるにとどめたが、数量化第３類の手法自体は公知であり、その詳細については例えば非特許文献１等に記載されている。
【００１６】
次に、情報決定部１８ｂは、類似度算出部１８ａによって算出された類似度に基づいて、各ユーザに提供する情報またはその区分を決定する（ステップＳ１２）。情報決定部１８ｂは、ある特定のユーザに提供する情報を決定するにあたり、類似度の高い他のユーザのデータを参考にする。例えば、情報決定部１８ｂは、ユーザ選択情報データベース２０ｂから、ある特定のユーザと類似度の高い他のユーザが、所定時点以降その時点までにアクセスした情報またはその区分を取得する。そして、その期間内において他のユーザによるアクセス頻度の高い順に、提供する情報の区分を決定する。ここで、具体的に、図４のユーザＡに対して提供する情報を決定する場合について考える。図４では、ユーザＡに対して類似度の高いユーザはユーザＢおよびユーザＣである。ここで、１ヶ月前から現時点までの期間においてユーザＢおよびユーザＣによってアクセスされた（選択された）スポーツニュースの記事について、参照された頻度の最も高い区分が「サッカー」に関する記事であり、次が「テニス」に関する記事であったとする。ここで、例えば、あるＷｅｂページにおいて掲載されるスポーツ関連のバナー広告一カ所についてその区分を決定する場合、情報決定部１８ｂは、前記頻度の順にしたがって、その区分を「サッカー」とする。そして、情報提供装置としてのＷｅｂサーバ１６は、そのユーザＡに対し、決定された情報または決定された区分の情報（すなわち上記例では「サッカー」に関するバナー広告）を含むＷｅｂページ情報を提供する（ステップＳ１３）。
【００１７】
以上、説明したように、本実施形態にかかる提供情報決定システム１０では、特定のユーザに対して提供する情報あるいはその区分を、類似度の高い他のユーザの選択した情報あるいはその区分に基づいて決定するのが、一つの特徴的事項である。これにより、例えば、その特定のユーザによって最近選択された情報あるいはその区分が得られないような場合にも、そのユーザの嗜好に近い情報を提供できる可能性が高くなる。また、ある特定のユーザが新たに興味を示す情報を提供できる可能性も高くなる。
【００１８】
なお、本発明は上記実施形態には限定されない。例えば、上記実施形態では、Ｗｅｂページ中のバナー広告として掲載する情報あるいはその区分を決定する例について示したが、これには限定されず、例えばユーザに送信する電子メールの内容を選択的に決定する場合など、他の様々な場面において活用することが可能である。また、類似度の算出の元とする情報の区分は、上記例ではスポーツに関連するもののみであったが、これには限定されず、他の分野や情報区分について適用することももちろん可能であるし、より多数の情報区分や異分野の情報区分から類似度を算出するようにしてもよい。属性情報として他の情報を用いることも可能である。また、類似度算出部と情報決定部とを分散的に配置してもよい。例えば、情報決定部がＷｅｂサーバ等の情報提供装置内に設けられ、類似度算出部で算出された類似度を示す情報をネットワーク経由や専用配線等を介して取得するような構成としてもよい。
【００１９】
また、上記実施形態では、多変量解析として数量化第３類を用いたが、数量化第４類等の他の手法を用いることも可能である。ちなみに数量化第４類の場合には、各ユーザについて固有値に基づく一つの数値を対応付け、各ユーザをその固有値の直線スケール上に配置することができる。そしてそのスケール上でユーザ間の距離が近いほどユーザ間の類似度が高くなる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態にかかる提供情報決定システムの導入された通信ネットワークの概略構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態にかかる提供情報決定システムにおいて実行される提供する情報を決定する処理に関するフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態にかかる提供情報決定システムにおいて類似度算出の元とされるデータの一例を一覧表形式で示す図である。
【図４】本発明の実施形態にかかる提供情報決定システムにおいて取得されたユーザの類似度を示すマップの一例を示す図である。
【符号の説明】
１０  提供情報決定システム、１２  電気通信回線、１４  端末、１６  Ｗｅｂサーバ、１８  制御部、１８ａ  類似度算出部、１８ｂ  情報決定部、２０  記憶部、２０ａ  ユーザ属性情報データベース、２０ｂ  ユーザ選択情報データベース。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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