(57)【要約】【課題】ソーシャルフィルタリングを施した分析を行うことにより、利用者にアイテムを紹介する場合に、過去の履歴にない別の興味のあるアイテムを紹介することを目的としたものである。【解決手段】２つ以上のアクセスログから、その瞬間の変化（微分値）をとらえて、その利用者Ｕ０の興味の方向性を認識し、この方向性の先にあるアイテムを紹介する。そのため、例えば、ＳＦ映画情報とアクション映画情報をアクセス先アイテムとしている人は、その方向性の先にスポーツ情報がある（スポーツ情報に興味がある）といった傾向の情報を蓄積していれば、利用者Ｕ０がＳＦ映画情報とアクション映画情報をアクセス先アイテムとした場合には、利用者Ｕ０にＳＦ映画情報とは全く異なるスポーツ情報としてのアイテムを紹介することができる。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｗｅｂサイト、商品、ロケーション等のアイテムをそれぞれアクセスした際のアクセスログに基づいて、前記アクセスした利用者にお勧めのアイテムを紹介するアイテム紹介装置において、
利用者毎のアクセスログを蓄積する利用者履歴蓄積手段と、
利用者端末からアクセスログを受信したことを契機に、この受信したアクセスログと、前記利用者履歴蓄積手段に既に蓄積されている前記利用者端末からの少なくとも１つのアクセスログとを組み合わせて比較することにより、その瞬間の変化をとらえた状態にすることで、前記２つ以上のアクセスログをグループ化した微分行動情報を作成する微分行動情報作成手段と、
前記微分行動情報作成手段で作成した微分行動情報を利用者毎に蓄積する微分行動情報蓄積手段と、
前記受信したアクセスログから、このアクセスログに係る利用者を、アイテムを紹介する特定利用者として判断する特定利用者判断手段と、
前記特定利用者判断手段による特定利用者の判断により、前記微分行動情報蓄積手段から得た特定利用者の現時刻近傍の微分行動情報を基に、同じく微分行動情報蓄積手段から得た特定利用者以外の利用者の微分行動情報にソーシャルフィルタリングを施した分析を行うことで、前記特定利用者への紹介微分行動情報候補を導く微分行動情報分析手段と、
前記微分行動情報分析手段で得られた紹介微分行動情報候補と、前記利用者履歴蓄積手段から得られた特定利用者の現時刻近傍のアクセスログに基づいて、前記特定利用者に紹介すべき紹介アイテムを決定する紹介アイテム決定手段と、
を有することにより、前記紹介アイテム決定手段によって決定した紹介アイテムを前記利用者に紹介可能とすることを特徴とするアイテム紹介装置。
【請求項２】
請求項１に記載のアイテム紹介装置であって、更に、前記微分行動情報作成手段によって微分行動情報を作成する際に、前記アクセスしたアイテムの組み合わせから対応付けた新しい属性を付与し、当該新たに付与した属性に関しても、ソーシャルフィルタリングを施す対象とすることを特徴とするアイテム紹介装置。
【請求項３】
Ｗｅｂサイト、商品、ロケーション等のアイテムをそれぞれアクセスした際のアクセスログに基づいて、前記アクセスした利用者にお勧めのアイテムを紹介するアイテム紹介装置を利用したアイテム紹介方法において、
利用者毎のアクセスログを利用者履歴蓄積手段に記憶する利用者履歴記憶ステップと、
利用者端末からアクセスログを受信したことを契機に、この受信したアクセスログと、前記利用者履歴蓄積手段に既に蓄積されている前記利用者端末からの少なくとも１つのアクセスログとを組み合わせて比較することにより、その瞬間の変化をとらえた状態にすることで、前記２つ以上のアクセスログをグループ化した微分行動情報を作成する微分行動情報作成ステップと、
前記微分行動情報作成ステップで作成した微分行動情報を利用者毎に微分行動情報蓄積手段に記憶する微分行動情報蓄積ステップと、
前記受信したアクセスログから、このアクセスログに係る利用者を、アイテムを紹介する特定利用者として判断する特定利用者判断ステップと、
前記特定利用者判断ステップによる特定利用者の判断により、前記微分行動情報蓄積手段から得た特定利用者の現時刻近傍の微分行動情報を基に、同じく微分行動情報蓄積手段から得た特定利用者以外の利用者の微分行動情報にソーシャルフィルタリングを施した分析を行うことで、前記特定利用者への紹介微分行動情報候補を導く微分行動情報分析ステップと、
前記微分行動情報分析ステップで得られた紹介微分行動情報候補と、前記利用者履歴蓄積手段から得られた特定利用者の現時刻近傍のアクセスログに基づいて、前記特定利用者に紹介すべき紹介アイテムを決定する紹介アイテム決定手段ステップと、
を前記アイテム紹介装置が実行することにより、前記紹介アイテム決定ステップによって決定した紹介アイテムを前記利用者に紹介可能とすることを特徴とするアイテム紹介方法。
【請求項４】
請求項３に記載のアイテム紹介方法であって、更に、前記微分行動情報作成ステップによって微分行動情報を作成する際に、前記アクセスしたアイテムの組み合わせから対応付けた新しい属性を付与し、当該新たに付与した属性に関しても、ソーシャルフィルタリングを施す対象とすることを特徴とするアイテム紹介方法。
【請求項５】
Ｗｅｂサイト、商品、ロケーション等のアイテムをそれぞれアクセスした際のアクセスログに基づいて、前記アクセスした利用者にお勧めのアイテムを紹介するアイテム紹介装置で実行されるアイテム紹介用プログラムにおいて、
利用者毎のアクセスログを利用者履歴蓄積手段に記憶する利用者履歴記憶ステップと、
利用者端末からアクセスログを受信したことを契機に、この受信したアクセスログと、前記利用者履歴蓄積手段に既に蓄積されている前記利用者端末からの少なくとも１つのアクセスログとを組み合わせて比較することにより、その瞬間の変化をとらえた状態にすることで、前記２つ以上のアクセスログをグループ化した微分行動情報を作成する微分行動情報作成ステップと、
前記微分行動情報作成ステップで作成した微分行動情報を利用者毎に微分行動情報蓄積手段に記憶する微分行動情報蓄積ステップと、
前記受信したアクセスログから、このアクセスログに係る利用者を、アイテムを紹介する特定利用者として判断する特定利用者判断ステップと、
前記特定利用者判断ステップによる特定利用者の判断により、前記微分行動情報蓄積手段から得た特定利用者の現時刻近傍の微分行動情報を基に、同じく微分行動情報蓄積手段から得た特定利用者以外の利用者の微分行動情報にソーシャルフィルタリングを施した分析を行うことで、前記特定利用者への紹介微分行動情報候補を導く微分行動情報分析ステップと、
前記微分行動情報分析ステップで得られた紹介微分行動情報候補と、前記利用者履歴蓄積手段から得られた特定利用者の現時刻近傍のアクセスログに基づいて、前記特定利用者に紹介すべき紹介アイテムを決定する紹介アイテム決定手段ステップと、
を前記アイテム紹介装置に実行させることにより、前記紹介アイテム決定ステップによって決定した紹介アイテムを前記利用者に紹介可能とすることを特徴とするアイテム紹介用プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のアイテム紹介用プログラムであって、更に、前記微分行動情報作成ステップによって微分行動情報を作成する際に、前記アクセスしたアイテムの組み合わせから対応付けた新しい属性を付与し、当該新たに付与した属性に関しても、ソーシャルフィルタリングを施す対象とすることを特徴とするアイテム紹介用プログラム。
【請求項７】
請求項５又は６に記載のアイテム紹介用プログラムを記録したことを特徴とする、コンピュータで読み取り可能なアイテム紹介用記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、多数の利用者が多数のＷｅｂサイト、商品、ロケーション等のアイテムをそれぞれアクセスしたアクセスログから、お勧めのアイテム等を紹介するアイテム紹介装置、アイテム紹介方法、アイテム紹介用プログラム、及びアイテム紹介用記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
多くの商品・情報を扱っている店舗やＷｅｂサイトなどでは、それらの商品をさまざまなジャンルに分けたり、更に各ジャンルにおいて特選商品・特価品などを用意したりすることで、さらに商品・情報を分類している。分類された商品のなかから個々の利用者ごとにお勧めを行ったり、割引クーポンを出したりする場合に、利用者がより興味を持ちそうなものを提示することが重要である。
【０００３】
利用者の興味を知る方法として一般的なものは、利用者に興味のあるジャンルを指定してもらうものであるが、この方法では詳細な興味を把握することが難しく、特定ジャンル内など商品ごとの紹介は出来ないという問題点がある。
【０００４】
これに対して、個々の商品へのアクセスログを用いて利用者の興味を知る方法がある。この方法の特長は、商品単位で分析することにより、商品ごとにお勧めすることができることである。
【０００５】
前述の分析方法でよく用いられている方法には協調フィルタリングの手法がある。
【０００６】
協調フィルタリングの手法では、その利用者のアクセスログを他の利用者のそれと比較し、似たアクセスログを持つ利用者を見つけることで、商品同士の関係性や商品と利用者との関係性を示すものである。この方法では商品全体のなかからいくつかの商品へアクセスした履歴があれば紹介することができる（例えば特許文献１、非特許文献１〜７参照）。
【０００７】
また、データの取り扱いにアクセスログの間隔等を使い、データの周期性を利用することで、過去の経験的パターンを判別することが出来る手法も提案されている（例えば特許文献２参照）。
【０００８】
【特許文献１】
特開２００２−８２６４１号公報
【０００９】
【特許文献２】
特開２００２−２９７４９９号公報
【００１０】
【非特許文献１】
本橋健  外２名：ポータルサービスにおける広告・マーケティング技術，ＮＴＴ技術ジャーナル，Ｖｏｌ．４、Ｎｏ．１，ｐｐ．８５−８７，２００２．
【００１１】
【非特許文献２】
本橋健  外１名：アクセスログを基に多様なｅビジネス展開を支援するアウェアネスネット，ＮＴＴ技術ジャーナル，Ｖｏｌ．１２、Ｎｏ．１１，ｐｐ．８４−８５，２０００．
【００１２】
【非特許文献３】
本橋健  外１名：「アクセスログのみから利用者の嗜好を分析推薦するアウェアネスネット」、情報処理学会、第６２回全国大会  特別トラック（１）グループウェアとネットワークサービス、全国大会講演論文集ｐｐ．２５３−２５６、（２００１年３月）．
【００１３】
【非特許文献４】
鵜飼  孝典  外１名：ブックマークの協調フィルタリングを利用したディレクトリ管理、情報処理学会研究報告グループウェアとネットワークサービス，Ｖｏｌ．４４，Ｎｏ．９，ｐｐ．４５−５０，（２００２年５月）．
【００１４】
【非特許文献５】
帆足  啓一郎  外３名：協調フィルタリングにおける評価値予測アルゴリズムを応用した検索式拡張手法、情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．４３，Ｎｏ．４，ｐｐ．１１００−１１１１、（２００２年４月）．
【００１５】
【非特許文献６】
Ｄ．Ｇｏｌｄｂｅｒｇ，外３名：Ｕｓｉｎｇ  Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ｔｏ  Ｗｅａｖｅ  ａｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔａｐｅｓｔｒｙ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＣＭ，  Ｖｏｌ．３５，  Ｎｏ．１２，  ｐｐ．５１−６０，  Ｄｅｃｅｍｂｅｒ  １９９２
【００１６】
【非特許文献７】
Ｕｐｅｎｄｒａ  Ｓｈａｒｄａｎａｎｄ  外１名：Ｓｏｃｉａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ：Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  Ａｕｔｏｍａｔｉｎｇ  “Ｗｏｒｄ  ｏｆ  Ｍｏｕｔｈ”Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＣＭ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｈｕｍａｎ  Ｆａｃｔｏｒｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  （ＣＨＩ’９５），  ｐｐ．２１０−２１７，  Ｍａｙ  １９９５
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の一般的な協調フィルタリングを用いた方法では、利用者の過去の履歴が分析の対象となり、利用者の全体的な嗜好は判別できるが、その時々で過去の履歴にない別の興味を持ったり、初めて行うことには追従できないという問題があった。また、直近の情報を元にお勧めしたとしても、関連する商品の紹介は可能であったが、元となる情報が少ないため、精度が高くないという問題があった。
【００１８】
さらに、データの取り扱いに周期性を利用する方法では、過去にやっていない直近の情報は把握できないという問題がある。
【００１９】
本発明は、上記の従来の課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、過去の履歴にない別の興味のあるアイテムを紹介するアイテム紹介装置、アイテム紹介方法、アイテム紹介用プログラム、及びアイテム紹介用記録媒体を提供することを目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に係る発明は、Ｗｅｂサイト、商品、ロケーション等のアイテムをそれぞれアクセスした際のアクセスログに基づいて、前記アクセスした利用者にお勧めのアイテムを紹介するアイテム紹介装置において、利用者毎のアクセスログを蓄積する利用者履歴蓄積手段と、利用者端末からアクセスログを受信したことを契機に、この受信したアクセスログと、前記利用者履歴蓄積手段に既に蓄積されている前記利用者端末からの少なくとも１つのアクセスログとを組み合わせて比較することにより、その瞬間の変化をとらえた状態にすることで、前記２つ以上のアクセスログをグループ化した微分行動情報を作成する微分行動情報作成手段と、前記微分行動情報作成手段で作成した微分行動情報を利用者毎に蓄積する微分行動情報蓄積手段と、前記受信したアクセスログから、このアクセスログに係る利用者を、アイテムを紹介する特定利用者として判断する特定利用者判断手段と、前記特定利用者判断手段による特定利用者の判断により、前記微分行動情報蓄積手段から得た特定利用者の現時刻近傍の微分行動情報を基に、同じく微分行動情報蓄積手段から得た特定利用者以外の利用者の微分行動情報にソーシャルフィルタリングを施した分析を行うことで、前記特定利用者への紹介微分行動情報候補を導く微分行動情報分析手段と、前記微分行動情報分析手段で得られた紹介微分行動情報候補と、前記利用者履歴蓄積手段から得られた特定利用者の現時刻近傍のアクセスログに基づいて、前記特定利用者に紹介すべき紹介アイテムを決定する紹介アイテム決定手段と、を有することにより、前記紹介アイテム決定手段によって決定した紹介アイテムを前記利用者に紹介可能とすることを特徴とするアイテム紹介装置である。
【００２１】
ここで、「利用者端末」には、パーソナル・コンピュータや、識別ターミナルが含まれる。
【００２２】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載のアイテム紹介装置であって、更に、前記微分行動情報作成手段によって微分行動情報を作成する際に、前記アクセスしたアイテムの組み合わせから対応付けた新しい属性を付与し、当該新たに付与した属性に関しても、ソーシャルフィルタリングを施す対象とすることを特徴とするアイテム紹介装置である。
【００２３】
請求項３に係る発明は、Ｗｅｂサイト、商品、ロケーション等のアイテムをそれぞれアクセスした際のアクセスログに基づいて、前記アクセスした利用者にお勧めのアイテムを紹介するアイテム紹介装置を利用したアイテム紹介方法において、利用者毎のアクセスログを利用者履歴蓄積手段に記憶する利用者履歴記憶ステップと、利用者端末からアクセスログを受信したことを契機に、この受信したアクセスログと、前記利用者履歴蓄積手段に既に蓄積されている前記利用者端末からの少なくとも１つのアクセスログとを組み合わせて比較することにより、その瞬間の変化をとらえた状態にすることで、前記２つ以上のアクセスログをグループ化した微分行動情報を作成する微分行動情報作成ステップと、前記微分行動情報作成ステップで作成した微分行動情報を利用者毎に微分行動情報蓄積手段に記憶する微分行動情報蓄積ステップと、前記受信したアクセスログから、このアクセスログに係る利用者を、アイテムを紹介する特定利用者として判断する特定利用者判断ステップと、前記特定利用者判断ステップによる特定利用者の判断により、前記微分行動情報蓄積手段から得た特定利用者の現時刻近傍の微分行動情報を基に、同じく微分行動情報蓄積手段から得た特定利用者以外の利用者の微分行動情報にソーシャルフィルタリングを施した分析を行うことで、前記特定利用者への紹介微分行動情報候補を導く微分行動情報分析ステップと、前記微分行動情報分析ステップで得られた紹介微分行動情報候補と、前記利用者履歴蓄積手段から得られた特定利用者の現時刻近傍のアクセスログに基づいて、前記特定利用者に紹介すべき紹介アイテムを決定する紹介アイテム決定手段ステップと、を前記アイテム紹介装置が実行することにより、前記紹介アイテム決定ステップによって決定した紹介アイテムを前記利用者に紹介可能とすることを特徴とするアイテム紹介方法である。
【００２４】
請求項４に係る発明は、請求項３に記載のアイテム紹介方法であって、更に、前記微分行動情報作成ステップによって微分行動情報を作成する際に、前記アクセスしたアイテムの組み合わせから対応付けた新しい属性を付与し、当該新たに付与した属性に関しても、ソーシャルフィルタリングを施す対象とすることを特徴とするアイテム紹介方法である。
【００２５】
請求項５に係る発明は、Ｗｅｂサイト、商品、ロケーション等のアイテムをそれぞれアクセスした際のアクセスログに基づいて、前記アクセスした利用者にお勧めのアイテムを紹介するアイテム紹介装置で実行されるアイテム紹介用プログラムにおいて、利用者毎のアクセスログを利用者履歴蓄積手段に記憶する利用者履歴記憶ステップと、利用者端末からアクセスログを受信したことを契機に、この受信したアクセスログと、前記利用者履歴蓄積手段に既に蓄積されている前記利用者端末からの少なくとも１つのアクセスログとを組み合わせて比較することにより、その瞬間の変化をとらえた状態にすることで、前記２つ以上のアクセスログをグループ化した微分行動情報を作成する微分行動情報作成ステップと、前記微分行動情報作成ステップで作成した微分行動情報を利用者毎に微分行動情報蓄積手段に記憶する微分行動情報蓄積ステップと、前記受信したアクセスログから、このアクセスログに係る利用者を、アイテムを紹介する特定利用者として判断する特定利用者判断ステップと、前記特定利用者判断ステップによる特定利用者の判断により、前記微分行動情報蓄積手段から得た特定利用者の現時刻近傍の微分行動情報を基に、同じく微分行動情報蓄積手段から得た特定利用者以外の利用者の微分行動情報にソーシャルフィルタリングを施した分析を行うことで、前記特定利用者への紹介微分行動情報候補を導く微分行動情報分析ステップと、前記微分行動情報分析ステップで得られた紹介微分行動情報候補と、前記利用者履歴蓄積手段から得られた特定利用者の現時刻近傍のアクセスログに基づいて、前記特定利用者に紹介すべき紹介アイテムを決定する紹介アイテム決定手段ステップと、を前記アイテム紹介装置に実行させることにより、前記紹介アイテム決定ステップによって決定した紹介アイテムを前記利用者に紹介可能とすることを特徴とするアイテム紹介用プログラムである。
【００２６】
ここで、本発明における「プログラム」とは、コンピュータによる処理に適した命令の順番付けられた列からなるものをいい、コンピュータのＨＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ）、ＣＤ−ＲＷ等にインストールされているものや、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＦＤ、半導体メモリ、コンピュータのＨＤＤ等の各種記録媒体に記録されているものや、インターネット等の外部ネットワークを介して配信されるものも含まれる。
【００２７】
請求項６に係る発明は、請求項５に記載のアイテム紹介用プログラムであって、更に、前記微分行動情報作成ステップによって微分行動情報を作成する際に、前記アクセスしたアイテムの組み合わせから対応付けた新しい属性を付与し、当該新たに付与した属性に関しても、ソーシャルフィルタリングを施す対象とすることを特徴とするアイテム紹介用プログラムである。
【００２８】
請求項７に係る発明は、請求項５又は６に記載のアイテム紹介用プログラムを記録したことを特徴とする、コンピュータで読み取り可能なアイテム紹介用記録媒体である。
【００２９】
ここで、本発明における「記録媒体」とは、上記コンピュータで上記各ステップを実行させるためのプログラムの読み取りに使用することができればよく、情報を媒体の物理的特性を利用してどのように記録するか等の物理的な記録方法には依存しない。例えば、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｒ，ＲＷ）（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＣＤ  Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ，ＣＤ  Ｒｅｗｒｉｔａｂｌｅ））、ＤＶＤ−ＲＯＭ（ＲＡＭ，Ｒ，ＲＷ）（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＤＶＤ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ，ＤＶＤ  Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ，ＤＶＤ  Ｒｅｗｒｉｔａｂｌｅ））、半導体メモリ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｄｉｓｋ）、ＭＤ（Ｍｉｎｉ  Ｄｉｓｋ）、磁気テープ等が該当する。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて、本発明の一実施形態を説明する。
【００３１】
図１は、本発明の一実施形態に係るアイテム紹介装置１の機能構成図、及び、アイテム紹介を行うための通信インフラストラクチャ（Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を示している。また、図１では、サーバ（コンピュータ）αによりサイトＡを開設して商品ａの販売を行っており、サーバ（コンピュータ）βによりサイトＢを開設して商品ｂの販売を行っている場合を示している。更に、図１では、利用者Ｕ０が利用者端末（パソコン等）２からインターネット３を介して、各サーバα，βへアクセスした場合のアクセスログ（履歴）を、アイテム紹介装置１が取り寄せることにより、利用者Ｕ０にアイテム紹介を行う場合を示している。
【００３２】
尚、アイテム紹介装置１がプロキシ・サーバ（Ｐｒｏｘｙ  Ｓｅｒｖｅｒ）となり、アクセスログを取得してアイテム紹介してもよく、利用者端末２に記録されたソフトウェアの実行により、アクセスログを取得してアイテム紹介してもよい。また、図１では、説明の便宜上、２つのサーバα，βを示しているが、これに限るものではなく、１つのサーバであってもよく、３つ以上のサーバであってもよい。
【００３３】
図１に示すアイテム紹介装置１は、物理的装置としてのコンピュータ、その構成要素であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、各種記憶装置［ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ），ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ），ＨＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ）］、入力装置、出力装置、及び、このコンピュータに接続された物理的装置等から成るハードウェア資源と、このコンピュータの動作に関するプログラム（ｐ）としてのソフトウェアとが協働して実現された具体的手段によって構築されている。すなわち、アイテム紹介装置１は、図１に示すように、データ送受信手段１１、微分行動情報作成手段１３、特定利用者判断手段１５、微分行動情報分析手段１６、及び、紹介アイテム決定手段１７等のソフトウェアによる情報処理が、利用者履歴蓄積ＤＢ（Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ）１２、及び、微分行動情報蓄積ＤＢ１４等のハードウェア資源を用いて具体的に実現される。尚、各ＤＢ１２，１４は、上記ＨＤの一部の記憶領域に構築されている。
【００３４】
このうち、データ送受信手段１１は、インターネット３を介して、サーバα，βから利用者Ｕ０がアクセスしたアクセスログを受信すると共に、利用者端末２へアイテム紹介情報を送信するための通信インターフェースである。また、データ送受信手段１１は、サーバα，βからアクセスログを受信して、利用者履歴蓄積ＤＢ１２、微分行動情報作成手段１３、及び、特定利用者判断手段１５に送ると共に、紹介アイテム決定手段からの利用者Ｕ０への紹介アイテム情報を送ることもできる。このアクセスログには、アクセス利用者（ここでは、利用者Ｕ０）、アクセス先アイテム、アクセス発生日時が含まれている。
【００３５】
また、利用者履歴蓄積ＤＢ１２は、データ送受信手段１１から受けた利用者毎のアクセスログを記憶して蓄積するＤＢである。微分行動情報作成手段１３は、データ送受信手段１１が利用者Ｕ０の利用者端末２からアクセスログを受信したことを契機に、この受信したアクセスログと、利用者履歴蓄積ＤＢ１２に既に蓄積されている利用者端末２からの少なくとも１つのアクセスログとを組み合わせて、この組み合わせ（グループ）内でアクセスログを比較することにより、その瞬間の変化（微分値）をとらえた状態にすることで、上記２つ以上のアクセスログをグループ化する。このグループ化した情報を「微分行動情報」と呼ぶ。
【００３６】
また、微分行動情報蓄積ＤＢ１４は、上記微分行動情報作成手段１３で作成した微分行動情報を利用者毎に蓄積するＤＢである。特定利用者判断手段１５は、データ送受信手段１１が受信したアクセスログから、このアクセスログに係る利用者Ｕ０を、アイテムを紹介する特定利用者として判断し、この特定利用者に関する紹介情報抽出命令を微分行動情報分析手段１６に送る機能を有する。
【００３７】
また、微分行動情報分析手段１６は、特定利用者判断手段１５からの特定利用者に関する紹介情報抽出命令を受け、微分行動情報蓄積ＤＢ１４から得た特定利用者の現時刻近傍の微分行動情報を基に、同じく微分行動情報蓄積ＤＢ１４から得た特定利用者以外の利用者の微分行動情報にＳＦを施した分析を行うことで、特定利用者への紹介微分行動情報候補を導く機能を有する。
【００３８】
また、紹介アイテム決定手段１７は、微分行動情報分析手段１６で得られた紹介微分行動情報候補と、利用者履歴蓄積ＤＢ１２から得られた特定利用者の現時刻近傍のアクセスログに基づいて、利用者Ｕ０に紹介すべき紹介アイテムを決定する機能を有する。
【００３９】
続いて、本実施形態の動作について説明する。
【００４０】
尚、本実施形態では、アイテム間の類似度を算出する機能を用いることを前提とする。この類似度計算は、一般にソーシャルフィルタリング（Ｓｏｃｉａｌ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ：以下、「ＳＦ」という）と呼ばれ、広く知られており、上記〔非特許文献１〜７〕でも利用されている。そこで、この類似度計算を使ったＳＦ情報紹介機能を簡単に述べる。
【００４１】
図２に示すように、利用者Ｕ０が興味を有する情報をＧ１とすると、Ｇ１と類似度の高い情報を持っている利用者Ｕ０以外の関連利用者群をＧ２と呼ぶ。関連利用者たちが参照している情報群でＧ１に含まれないものを紹介情報Ｇ３とする。そして、Ｇ３の情報に利用者Ｕ０は興味があると推定して、利用者Ｕ０にＧ３の情報を紹介する。
【００４２】
ここで、Ｇ２の各関連利用者には類似度の高さを示す値が付けられており、その情報を用いてＧ３の参照情報群の各情報の推定興味度を示す値を付ける。例えば、この推定興味度の高いものから紹介するなどの仕組みを持つことが出来る。
【００４３】
本実施形態では、上記ＳＦを応用して、以下の方法により目的とする紹介アイテムを紹介する。
【００４４】
微分行動はアクセス先アイテムが２つ以上のアクセスログのグループ（組み合わせ）である。アクセスログには、アクセス利用者、アクセス先アイテム、アクセス発生日時が記録されている。ここでは利用者毎の全てのアクセスログを基に微分行動情報を作成する。任意の利用者Ｕ０へ紹介を行なう場合には、その利用者Ｕ０の微分行動情報の中から、紹介情報に使用する微分行動情報として、利用者の直近の微分行動情報Ｇ１を用いる。直近か否かはアクセス発生日時情報を用いて判定する。そして、微分行動情報Ｇ１を持つ他の利用者を関連利用者Ｇ２として呼び出し、更に関連利用者Ｇ２が持つ他の微分行動情報Ｇ３を抽出する。抽出した微分行動情報Ｇ３の中から幾つかの微分行動情報を選び出して、利用者Ｕ０に紹介する。
【００４５】
また、任意の利用者に対してアイテムを紹介する契機には、（１）特定の商品にアクセスした、（２）特定のロケーションをアクセスした、（３）不特定の商品にアクセスした等、本方法を提供する提供者の状況に応じて様々な形態をとることができる。
【００４６】
更に、抽出した紹介微分行動情報Ｇ３の中から紹介アイテムを抽出する場合にも、例えば、利用者Ｕ０の直近のアクセス先アイテムを含む紹介微分行動情報Ｇ３に含まれるアイテムを紹介したり、紹介微分行動情報Ｇ３に含まれている特定利用者のアクセス先アイテム以外の全てのアイテム等、本方法を提供する提供者の状況に応じて様々な形態をとることができる。
【００４７】
また、アイテムに属性が付与されている場合には、その属性をアイテムＩＤの代わりに用いることも可能である。ここで説明する「属性」は、アイテムを区別するＩＤ情報以外の全ての情報がそれになり得る。例えば、アイテムが商品の場合には、その属性は、名前、種別、金額、量、産地等である。また、アイテムがロケーションの場合は、その属性は、絶対的な位置（緯度・経度）または店内等での特定の位置（肉売場、店舗等）を示すものである。また、上記「代わりに」という意味は、「アイテムＡに」という代わりに、「ばら肉に」「精肉に」「山形産のものに」「１００円のものに」というように言えるということである。ロケーションの場合は「場所Ａに」という代わりに「東経３５度北緯２０度」、「○○スーパーの肉売り場に」と言えるということである。
【００４８】
このように、アイテムＩＤ又はアイテムの属性を利用する場合には、アクセス先アイテムが２つ以上のアクセスログのグループ（組み合わせ）において、そのグループ内で比較して導き出される新たな属性を微分行動情報Ｇ１と見なして、利用者毎のすべてのアクセスログを元に微分行動情報Ｇ１を作成する。その後の利用者への紹介までは、上記方法と同じである。
【００４９】
更に、微分行動情報Ｇ１として使用する新たな属性の与え方は、予め用意されているそのアイテムの意味付けを付与する場合がある。例えば、２つ以上のアクセスログの属性の一例として、アクセス発生日時を用いてその差分である「時間間隔」を新たな属性として設定できる。また、２つ以上のアクセス先アイテムが同一属性を持っていれば、「同一ジャンル属性（ジャンル名）」を新たな属性として付与できる。
【００５０】
【実施例】
以下、図面を用いて、上記発明の実施の形態を具体的に示した実施例を説明する。
【００５１】
〔第１の実施例〕
ここでは、図１に示した場合と同様に、インターネットにおける情報提供（アイテム紹介）サービスを説明する。利用者Ｕ０は、利用者端末２でＷｅｂサイトＡを閲覧することで、アイテム紹介装置１が、そのアクセスログを当該サービスに送付し、アイテムを紹介するサービスを想定している。
【００５２】
利用者Ｕ０は、ＷｅｂサイトＡを閲覧して、その後に商品ａを購入した。その際に、アイテム紹介装置１が別のＷｅｂサイトＢを紹介する。利用者Ｕ０の利用者端末２からは、インターネット３を介して以下のアクセスログがアイテム紹介装置１に送信される。
【００５３】
Ｕ，ＳＴＡＲＴ  ＷＥＢ  ＢＲＯＷＳＥＲ（ＳＷＢ），２００２／１２／１９  １０：１０：００
Ｕ，ＵＲＬ  Ａ，２００２／１２／１９  １０：１０：１０
Ｕ，ＢＵＹ  ａ，２００２／１２／１９  １０：１２：００
ここで、最初の項目（一番左側の項目）は利用者ＩＤ（識別子）、２番目の項目は利用者Ｕ０が行ったアクセスとその対象アイテム、３番目の項目は利用者Ｕ０が当該アクセスを行ったときの日付と時刻（アクセス発生日時とする）を表している。
【００５４】
アイテム紹介装置１は、上記のデータから、以下の微分行動情報Ｇ１を作成する。
【００５５】
Ｕ，ＳＷＢ−ＵＲＬ  Ａ，２００２／１２／１９  １０：１０：００，１０
Ｕ，ＳＷＢ−ＢＵＹ  ａ，２００２／１２／１９  １０：１０：００，１２０
Ｕ，ＵＲＬ  Ａ−ＢＵＹ  ａ，２００２／１２／１９  １０：１０：１０，１１０
Ｕ，ＳＷＢ−ＵＲＬ  Ａ−ＢＵＹ  ａ，２００２／１２／１９  １０：１０：００，１２０
ここで、微分行動情報Ｇ１の最初の項目（一番左側の項目）は利用者ＩＤ識別子、次項は利用者Ｕ０のアクセスから選ばれた任意のアクセスロググループ、次に、アクセスロググループを構成するアクセスの中で最も早い日時に発生したアクセス発生日時、最後に（一番右側の項目）、アクセスグループを構成するアクセスの中で最も早い日時に発生したアクセス発生日時と最も遅い日時に発生したアクセス発生日時の差を項目として挙げる。
【００５６】
ここで、過去のログ（履歴）として以下のようなものがあったとする。
【００５７】
Ｘ，ＵＲＬ  Ａ，２００２／１２／１８  １：１０：００
Ｘ，ＢＵＹ  ａ，２００２／１２／１８  １：１２：００
Ｘ，ＵＲＬ  Ｂ，２００２／１２／１８  １：１５：００
Ｙ，ＵＲＬ  Ｓ，２００２／１２／１８  ２：１０：００
Ｙ，ＢＵＹ  ａ，２００２／１２／１８  ２：１２：００
Ｙ，ＵＲＬ  Ｔ，２００２／１２／１８  ２：１５：００
これらのログから得られる微分行動は
Ｘ，ＵＲＬ  Ａ−ＢＵＹ  ａ，２００２／１２／１８  １：１０：００，１２０
Ｘ，ＵＲＬ  Ａ−ＵＲＬ  Ｂ，２００２／１２／１８  １：１０：００，３００
Ｘ，ＢＵＹ  ａ−ＵＲＬ  Ｂ，２００２／１２／１８  １：１２：００，１８０
Ｘ，ＵＲＬ  Ａ−ＢＵＹ  ａ−ＵＲＬ  Ｂ，２００２／１２／１８  １：１０：００，３００
Ｙ，ＵＲＬ  Ｓ−ＢＵＹ  ａ，２００２／１２／１８  ２：１０：００，１２０
Ｙ，ＵＲＬ  Ｓ−ＵＲＬ  Ｔ，２００２／１２／１８  ２：１２：００，３００
Ｙ，ＢＵＹ  ａ−ＵＲＬ  Ｔ，２００２／１２／１８  ２：１５：００，１８０
Ｙ，ＵＲＬ  Ｓ−ＢＵＹ  ａ−ＵＲＬ  Ｔ，２００２／１２／１８  ２：１０：００，３００
そこで、利用者Ｕ０の微分行動情報Ｇ１におけるアイテム対と比較すると、
Ｘ，ＵＲＬ  Ａ−ＢＵＹ  ａ，２００２／１２／１８  １：１０：００，１２０
においてアクセスロググループが一致しているため、ＸをＧ２とする。
【００５８】
そうすると、Ｇ３は上記以外の微分行動情報であるから、
Ｘ，ＵＲＬ  Ａ−ＵＲＬ  Ｂ，２００２／１２／１８  １：１０：００，３００
Ｘ，ＢＵＹ  ａ−ＵＲＬ  Ｂ，２００２／１２／１８  １：１２：００，１８０
Ｘ，ＵＲＬ  Ａ−ＢＵＹ  ａ−ＵＲＬ  Ｂ，２００２／１２／１８  １：１０：００，３００
となり、利用者Ｕ０は、現在ＢＵＹ  ａを行なった直後であるため、アクセスロググループに同じアイテムが含まれている
Ｘ，ＢＵＹ  ａ−ＵＲＬ  Ｂ，２００２／１２／１８  １：１２：００，１８０
を採用し、ＢＵＹ  ａの次の行動として、ＵＲＬ  Ｂが紹介される。また、同じＢＵＹ  ａを行なったＹのデータは微分行動としては同一でなかったため、ＵＲＬ  Ｔが紹介されない。
【００５９】
〔第２の実施例〕
次に、第２の実施例として、スーパーマーケットにおける情報提供（アイテム紹介）サービスを説明する。
【００６０】
利用者Ｕ０は自ら識別ターミナルを持つか、又は識別ターミナルをバスケットなどに付けておく。利用者Ｕ０は、識別ターミナル又はバスケットを持って、売り場を移動したり、商品をバスケットに入れたりすると、その売り場にあるモニタがその利用者Ｕ０に、次のお勧め売り場・お勧め商品を紹介する。
【００６１】
例えば、利用者Ｕ０は、ある肉売り場Ａに訪れ、その後ばら肉ａを購入した。その際にその肉売り場Ａからソース売り場Ｄが紹介される。利用者Ｕ０からは売り場に設置されたセンサで識別ターミナルが近づいたことにより、以下のアクセスログがアイテム紹介装置１に社内ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）で送られる。
【００６２】
Ｕ，ＥＮＴＲＡＮＣＥ，２００２／１２／１９  １０：１０：００
Ｕ，ＰＬＡＣＥ  Ａ，２００２／１２／１９  １０：１０：１０
Ｕ，ＢＵＹ  ａ，２００２／１２／１９  １０：１２：００
アイテム紹介装置１は上記のデータから、以下の微分行動情報Ｇ１を作成する。
【００６３】
Ｕ，ＥＮＴＲＡＮＣＥ−ＰＬＡＣＥ  Ａ，２００２／１２／１９  １０：１０：００，１０
Ｕ，ＥＮＴＲＡＮＣＥ−ＢＵＹ  ａ，２００２／１２／１９  １０：１０：００，１２０
Ｕ，ＰＬＡＣＥ  Ａ−ＢＵＹ  ａ，２００２／１２／１９  １０：１０；１０，１１０
Ｕ，ＥＮＴＲＡＮＣＥ−ＰＬＡＣＥ  Ａ−ＢＵＹ  ａ，２００２／１２／１９  １０：１０：００，１２０
ここで、ルールとして
ＰＬＡＣＥ  Ａ−ＢＵＹ  ａ，ＹＡＫＩＮＩＫＵ
ＰＬＡＣＥ  Ｃ−ＢＵＹ  ｃ，ＹＡＫＩＮＩＫＵ
ＰＬＡＣＥ  Ｃ−ＢＵＹ  ｓ，ＧＹＵＮＹＵＮＡＢＥ
という設定がされているとする。最初のルールの意味は、ＰＬＡＣＥ  Ａ（肉売り場に来る）とＢＵＹ  ａ（ばら肉購入）とした場合には、焼肉であるというルールがされているものとする。次のルールは、ＰＬＡＣＥ  Ｃ（乳製品売り場に来る）でＢＵＹ  ｃ（卵１０個入りパックを購入）とした場合にも同じく焼肉であるというルールを設定する。ＰＬＡＣＥ  ＣでＢＵＹ  ｓ（牛乳１リットル購入）とした場合には牛乳鍋というルールが設定される。
【００６４】
Ｕ，ＰＬＡＣＥ  Ａ−ＢＵＹ  ａ，ＹＡＫＩＮＩＫＵ，２００２／１２／１９  １０：１０：１０，１２０
という微分行動情報Ｇ１が出来ている。この微分行動情報Ｇ１の最初の項目（一番左側の項目）は利用者ＩＤ（識別子）、次項は利用者Ｕ０のアクセスから選ばれた任意のアクセスロググループ、次に、そのアクセスロググループの属性、次に、アクセスロググループを構成するアクセスの中で最も早い日時に発生したアクセス発生日時、最後に（一番右側の項目）、アクセスグループを構成するアクセスの中で最も早い日時に発生したアクセス発生日時と最も遅い日時に発生したアクセス発生日時の差を項目として挙げる。
【００６５】
ここで、過去のログ（履歴）として以下のようなものがあったとする。
【００６６】
Ｘ，ＰＬＡＣＥ  Ｃ，２００２／１２／１８  １：１０：００
Ｘ，ＢＵＹ  ｃ，２００２／１２／１８  １：１２：００
Ｘ，ＰＬＡＣＥ  Ｄ，２００２／１２／１８  １：１５：００
Ｙ，ＰＬＡＣＥ  Ｃ，２００２／１２／１８  ２：１０：００
Ｙ，ＢＵＹ  ｓ，２００２／１２／１８  ２：１２：００
Ｙ，ＰＬＡＣＥ  Ｔ，２００２／１２／１８  ２：１５：００
ここから得られる微分行動は、上記のルールを適用すると、
Ｘ，ＰＬＡＣＥ  Ｃ−ＢＵＹ  ｃ，ＹＡＫＩＮＩＫＵ，２００２／１２／１８  １：１０：００，１２０
Ｘ，ＰＬＡＣＥ  Ｃ−ＰＬＡＣＥ  Ｄ，，２００２／１２／１８  １：１０：００，３００
Ｘ，ＢＵＹ  ｃ−ＰＬＡＣＥ  Ｄ，，２００２／１２／１８  １：１２：００，１８０
Ｘ，ＰＬＡＣＥ  Ｃ−ＢＵＹ  ｃ−ＰＬＡＣＥ  Ｄ，，２００２／１２／１８  １：１０：００，３００
Ｙ，ＰＬＡＣＥ  Ｃ−ＢＵＹ  ｓ，ＧＹＵＮＹＵＮＡＢＥ，２００２／１２／１８  ２：１０：００，１２０
Ｙ，ＰＬＡＣＥ  Ｃ−ＰＬＡＣＥ  Ｔ，２００２／１２／１８  ２：１２：００，３００
Ｙ，ＢＵＹ  ｓ−ＰＬＡＣＥ  Ｔ，，２００２／１２／１８  ２：１５：００，１８０
Ｙ，ＰＬＡＣＥ  Ｃ−ＢＵＹ  ｓ−ＰＬＡＣＥ  Ｔ，，２００２／１２／１８  ２：１０：００，３００
尚、ルールが設定されていないところは空とする。複数あれば複数ルール設定がされる。
【００６７】
そこで、利用者Ｕ０の微分行動情報Ｇ１と比較すると、直接同じものはないが、微分行動情報Ｇ１の属性から、
Ｘ，ＰＬＡＣＥ  Ｃ−ＢＵＹ  ｃ，ＹＡＫＩＮＩＫＵ，２００２／１２／１８  １：１０；００，１２０
が一致しているので、ＸをＧ２とする。
【００６８】
そうすると、Ｇ３はＸのほかの微分行動情報Ｇ１であるから、
Ｘ，ＰＬＡＣＥ  Ｃ−ＰＬＡＣＥ  Ｄ，，２００２／１２／１８  １：１０：００，３００
Ｘ，ＢＵＹ  ｃ−ＰＬＡＣＥ  Ｄ，，２００２／１２／１８  １：１２：００，１８０
Ｘ，ＰＬＡＣＥ  Ｃ−ＢＵＹ  ｃ−ＰＬＡＣＥ  Ｄ，，２００２／１２／１８  １：１０：００，３００
となり、利用者Ｕ０は、現在ＢＵＹ  ａを行なった直後であり、ＢＵＹ  ａに該当するものはないが、微分行動のなかに共通としてＰＬＡＣＥ  Ｄが存在するため、ＰＬＡＣＥ  Ｄが紹介される。Ｙのデータは微分行動のルールづけされた属性も同一でなかったため、ＰＬＡＣＥ  Ｔが紹介されない。
【００６９】
以上説明したように本実施形態によれば、利用者Ｕ０のアクセスログにおいて、そのアクセス先アイテムの情報を基にするのではなく、利用者Ｕ０がアクセスしたアイテムのうちから任意の２つ以上のアクセスログを取り出し、それら自体、又はそれらのアクセス先アイテムの属性情報を微分行動情報Ｇ１と名づけ、新たなデータとして作成・蓄積し、利用者Ｕ０の最新のアクセスログから得た微分行動を用いてアイテム間の類似度を算出することで、利用者Ｕ０の直近の行動のみ、並びに、利用者Ｕ０の行動パターンを反映させた紹介を実現することができる。
【００７０】
換言すると、従来は、１つのアクセスログ、或いは、複数のアクセスログの集約（積分値）そのものが分析対象であった。そのため、例えば、利用者Ｕ０がＳＦ映画情報をアクセス先アイテムとした場合には、アイテム紹介情報として、他のＳＦ映画情報を紹介していた。これに対して、本実施形態によれば、２つ以上のアクセスログから、その瞬間の変化（微分値）をとらえて、その利用者Ｕ０の興味の方向性を認識し、この方向性の先にあるアイテムを紹介する。そのため、例えば、ＳＦ映画情報とアクション映画情報をアクセス先アイテムとしている人は、その方向性の先にスポーツ情報がある（スポーツ情報に興味がある）といった傾向の情報を蓄積していれば、利用者Ｕ０がＳＦ映画情報とアクション映画情報をアクセス先アイテムとした場合には、利用者Ｕ０にスポーツ情報としてのアイテムを紹介することができる。そのため、利用者Ｕ０には、過去の履歴にない別の紹介アイテムとしてスポーツ情報を紹介することができるという効果を奏する。
【００７１】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、利用者のアクセスログにおいて、そのアクセス先アイテムの情報を基にするのではなく、利用者がアクセスしたアイテムのうちから任意の２つ以上のアクセスログを取り出し、それら自体、又はそれらのアクセス先アイテムの属性情報を微分行動情報とすることで、新たなデータとして作成・蓄積し、利用者の最新のアクセスログから得た微分行動を用いてアイテム間の類似度を算出することで、利用者の直近の行動のみ、並びに、利用者の行動パターンを反映させた紹介を実現することができる。そのため、過去の履歴にない別の興味のあるアイテムを紹介することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係るアイテム紹介装置１の機能構成図、及び、アイテム紹介を行うための通信インフラストラクチャ（Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を示した図。
【図２】図２は、ＳＦ情報紹介サービスの動作説明図。
【符号の説明】
１  アイテム紹介装置
２  利用者端末
３  インターネット
１１  データ送受信手段
１２  利用者履歴蓄積ＤＢ
１３  微分行動情報作成手段
１４  微分行動情報蓄積ＤＢ
１５  特定利用者判断手段
１６  微分行動情報分析手段
【図１】
2004259189.tif 000003
【図２】
2004259189.tif 000004