(57)【要約】【課題】会員の要求に応じた相手を検索することができるパーソナライゼーション管理装置を提供する。【解決手段】会員のアクセス履歴をデータマイニング処理した結果を記憶する個人知識データベースと、会員全体のアクセス履歴をデータマイニング処理した結果を記憶する全体知識データベースとを作成しておく。そして、優先度合いを決定する優先度テーブルを参照し、個人知識データベースと全体知識データベースとの優先度を決定する。そして、決定された優先度に応じて、個人知識データベースまたは全体知識データベースのデータマイニング処理の結果を利用し、会員からの要求に答えられる可能性が高い会員を抽出して斡旋する。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
会員からの要求に応じて他の会員を紹介する紹介支援装置であって、
前記他の会員を紹介してもらうための要求であるイベント情報を前記会員の端末から受信するイベント情報受信部と、
コンテンツにアクセスした履歴に基づく行動履歴情報を各会員について記憶する分析結果データベースと、
前記イベント情報に対応する会員を検索するための条件である関連情報を記憶する知識データベースと、
前記知識データベースに記憶された関連情報に含まれる条件を満たす会員を前記分析結果データベースに記憶された行動履歴情報に基づいて検索する検索部と、
前記検索部の検索結果に含まれる会員の端末に前記イベント情報に基づく通知を送信する送信部と、
を有することを特徴とする紹介支援装置。
【請求項２】
前記送信部から送信される通知に対する回答となる回答情報を受信する回答情報受信部と、
前記回答情報受信部が受信した回答情報に基づいて、前記知識データベースに記憶される関連情報を更新するアップデート部と、
を有することを特徴とする請求項１記載の紹介支援装置。
【請求項３】
前記端末の現在位置を示す情報である現在位置情報を前記端末が接続される基地局から受信する現在地情報受信部を有し、
前記イベント情報受信部は、イベント情報に場所を特定するための情報を含めて受信し、
前記検索部は、前記受信部が受信したイベント情報と前記分析結果データベースに記憶された行動履歴情報とに基づく検索と前記イベント情報受信部が受信した場所を特定するための情報と前記現在地情報受信部が受信した現在位置情報とに基づく検索とを行い、前記イベント情報に応じた会員を検索する
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の紹介支援装置。
【請求項４】
会員からの要求に応じて他の会員を紹介する紹介支援装置に用いられる会員紹介方法であって、
前記他の会員を紹介してもらうための要求であるイベント情報を前記会員の端末から受信し、
前記イベント情報に対応する会員を検索するための条件である関連情報を満たす会員を該会員がコンテンツにアクセスした履歴に基づく行動履歴情報に基づいて検索し、
検索結果に基づいて、送信対象となる会員の端末に前記イベント情報に基づく通知を送信する
ことを特徴とする会員紹介方法。
【請求項５】
前記送信される通知に対する回答となる回答情報を受信し、
前記受信した回答情報に基づいて、前記関連情報を更新する
ことを特徴とする請求項４記載の会員紹介方法。
【請求項６】
前記端末の現在位置を示す情報である現在位置情報を前記端末が接続される基地局から受信し、
前記イベント情報に場所を特定するための情報を前記会員の端末から受信し、
前記受信したイベント情報と前記行動履歴情報とに基づく検索と前記受信した場所を特定するための情報と前記現在位置情報とに基づく検索とを行い、前記イベント情報に応じた会員を検索する
ことを特徴とする請求項４または請求項５記載の会員紹介方法。
【請求項７】
会員からの要求に応じて他の会員を紹介する紹介支援装置に用いられる会員紹介プログラムであって、
前記他の会員を紹介してもらうための要求であるイベント情報を前記会員の端末から受信するステップと、
前記イベント情報に対応する会員を検索するための条件である関連情報を満たす会員を該会員がコンテンツにアクセスした履歴に基づく行動履歴情報に基づいて検索するステップと、
検索結果に基づいて、送信対象となる会員の端末に前記イベント情報に基づく通知を送信するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする会員紹介プログラム。
【請求項８】
前記送信される通知に対する回答となる回答情報を受信するステップと、
前記受信した回答情報に基づいて、前記関連情報を更新するステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項７記載の会員紹介プログラム。
【請求項９】
前記端末の現在位置を示す情報である現在位置情報を前記端末が接続される基地局から受信するステップと、
前記イベント情報に場所を特定するための情報を前記会員の端末から受信するステップと、
前記受信したイベント情報と前記行動履歴情報とに基づく検索と前記受信した場所を特定するための情報と前記現在位置情報とに基づく検索とを行い、前記イベント情報に応じた会員を検索するステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項７または請求項８記載の会員紹介プログラム。
【請求項１０】
請求項７から請求項９のうちいずれかに記載の会員紹介プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、会員からの要求に応じて他の会員を紹介する紹介支援装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、同じような趣味を持つ人や、近所に住んでいる人同士が集まり、ボーリングや野球などを通じて、コミュニケーションを図ることが行われている。ここで、人を集める場合に、新たな人に参加してもらうためには、友人から知人を紹介してもらう方法がある。
一方、近年では、人を紹介してもらう方法として、出会い系サイトにアクセスし、メールなどを利用して、参加者を募集する方法がある。この方法においては、会員の趣味や嗜好を予め登録しておき、この趣味や嗜好に基づいて、募集の電子メールを複数の会員に送信することにより行われる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来技術によれば、以下のような問題点が生じる。
１、友人から知人を紹介してもらう方法では、紹介できる人数が限られてしまい、集められる人数が限られてしまう場合がある。
２、出会い系サイトにアクセスする方法においては、会員の趣味や嗜好に基づいて募集の電子メールを送信する場合、登録された趣味や嗜好が募集内容と一致していても、必ずしも会員が募集に応じて参加してもらえるとは限らず、従って、募集に応じて参加する可能性が高い会員に募集の電子メールを送信することが望ましい。
【０００４】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、ユーザからの要求に合った相手を効率よく検索することができる紹介支援装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、会員からの要求に応じて他の会員を紹介する紹介支援装置であって、前記他の会員を紹介してもらうための要求であるイベント情報を前記会員の端末から受信するイベント情報受信部と、コンテンツにアクセスした履歴に基づく行動履歴情報を各会員について記憶する分析結果データベースと、前記イベント情報に対応する会員を検索するための条件である関連情報を記憶する知識データベースと、前記知識データベースに記憶された関連情報に含まれる条件を満たす会員を前記分析結果データベースに記憶された行動履歴情報に基づいて検索する検索部と、前記検索部の検索結果に含まれる会員の端末に前記イベント情報に基づく通知を送信する送信部と、を有することを特徴とする。
【０００６】
また、本発明は、上述の紹介支援装置において、前記送信部から送信される通知に対する回答となる回答情報を受信する回答情報受信部と、前記回答情報受信部が受信した回答情報に基づいて、前記知識データベースに記憶される関連情報を更新するアップデート部と、を有することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明は、上述の紹介支援装置において、前記端末の現在位置を示す情報である現在位置情報を前記端末が接続される基地局から受信する現在地情報受信部を有し、前記イベント情報受信部は、イベント情報に場所を特定するための情報を含めて受信し、前記検索部は、前記受信部が受信したイベント情報と前記分析結果データベースに記憶された行動履歴情報とに基づく検索と前記イベント情報受信部が受信した場所を特定するための情報と前記現在地情報受信部が受信した現在位置情報とに基づく検索とを行い、前記イベント情報に応じた会員を検索することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、会員からの要求に応じて他の会員を紹介する紹介支援装置に用いられる会員紹介方法であって、前記他の会員を紹介してもらうための要求であるイベント情報を前記会員の端末から受信し、前記イベント情報に対応する会員を検索するための条件である関連情報を満たす会員を該会員がコンテンツにアクセスした履歴に基づく行動履歴情報に基づいて検索し、検索結果に基づいて、送信対象となる会員の端末に前記イベント情報に基づく通知を送信することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、上述の会員紹介方法において、前記送信される通知に対する回答となる回答情報を受信し、前記受信した回答情報に基づいて、前記関連情報を更新することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上述の会員紹介方法において、前記端末の現在位置を示す情報である現在位置情報を前記端末が接続される基地局から受信し、前記イベント情報に場所を特定するための情報を前記会員の端末から受信し、前記受信したイベント情報と前記行動履歴情報とに基づく検索と前記受信した場所を特定するための情報と前記現在位置情報とに基づく検索とを行い、前記イベント情報に応じた会員を検索することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、会員からの要求に応じて他の会員を紹介する紹介支援装置に用いられる会員紹介プログラムであって、前記他の会員を紹介してもらうための要求であるイベント情報を前記会員の端末から受信するステップと、前記イベント情報に対応する会員を検索するための条件である関連情報を満たす会員を該会員がコンテンツにアクセスした履歴に基づく行動履歴情報に基づいて検索するステップと、検索結果に基づいて、送信対象となる会員の端末に前記イベント情報に基づく通知を送信するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、上述の会員紹介プログラムにおいて、前記送信される通知に対する回答となる回答情報を受信するステップと、前記受信した回答情報に基づいて、前記関連情報を更新するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、上述の会員紹介プログラムにおいて、前記端末の現在位置を示す情報である現在位置情報を前記端末が接続される基地局から受信するステップと、前記イベント情報に場所を特定するための情報を前記会員の端末から受信するステップと、前記受信したイベント情報と前記行動履歴情報とに基づく検索と前記受信した場所を特定するための情報と前記現在位置情報とに基づく検索とを行い、前記イベント情報に応じた会員を検索するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、請求項７から請求項９のうちいずれかに記載の会員紹介プログラムを記憶したことを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態によるリコメンド装置を図面を参照して説明する。図１は、この発明の一実施形態によるリコメンド装置を適用した広告配信システムの構成を示す概略ブロック図である。この図において、リコメンド装置１は、複数のユーザ端末２にネットワーク２を介して接続され、ユーザ端末２からのコンテンツ送信要求に応じて、コンテンツを送信し、ユーザから対価を回収するサービスを行う。具体的には、レコメンデーション装置１からユーザ端末２にコンテンツの広告を行い、ユーザ端末２から購入指示である送信要求を受けて、コンテンツを販売する。このリコメンド装置１について、図２を用いて説明する。図２は、第１の実施形態におけるリコメンド装置１の構成を示す概略ブロック図である。
【００１６】
図２において、ユーザ行動履歴データベース１１は、ユーザ端末２に送信したコンテンツの履歴とコンテンツを区分するために設定されたカテゴリとを対応付けて記憶する。
分類分析部１２は、行動履歴データベース１１に記憶される情報に基づいて、配信したコンテンツを含むカテゴリの配信回数の分布の類似度が高い配信履歴が集まるように予め指定されたグループ数に応じた複数の分類グループに分類分析する。また、分類分析部１２は、分類分析するためのデータを集計する。
配信回数平均値演算部１３は、分類分析部の分析結果に基づいてカテゴリにおける配信回数の平均値を演算する。
【００１７】
比率算出部１４は、配信回数平均値演算部の演算結果に基づいて、分類グループにおけるカテゴリの配信回数の平均値と前記分類グループにおける全カテゴリの配信回数を平均した平均値との比を各カテゴリ毎に算出する。
近似度演算部１５は、分類グループにユーザを分類し、分類されたグループの各カテゴリの配信回数平均値とユーザに対するコンテンツの配信履歴との近似度（以下、重心からの距離と称す）を演算する。
優先度算出部１６は、近似度演算部１５によって演算された近似度と比率算出部１４によって演算された比とに基づいて、分類グループ内のカテゴリ毎に優先度（以下、係数Ｐを称す）を算出する。
嗜好値算出部１７は、優先度算出部１６によって算出された係数Ｐと予め設定される係数に基づいて、嗜好値を算出する。
【００１８】
ユーザデータベース１８は、嗜好値算出部１７によって算出された嗜好値と、該嗜好値に対応するカテゴリとを対応付けてユーザの嗜好情報として記憶する。この嗜好情報は、例えば、図６（ａ）に示すように、特徴カテゴリが１からｎ（ｎは２以上の自然数）まで嗜好の度合いが高い順に設定されており、同じ分類グループ（分類番号）のユーザは、全て同じ特徴カテゴリが設定される。また、このカテゴリに設定される嗜好値は、各ユーザのそのカテゴリにおける嗜好の度合いを示すものであり、嗜好値が大きいほど、嗜好の度合いが強い個度を示すものである。
【００１９】
配信部１９は、ユーザデータベース１８の嗜好情報に基づいてコンテンツの広告を配信する。
コンテンツデータベース２０は、ユーザ端末２に送信するコンテンツを記憶する。このコンテンツは、図３に示すように、カテゴリ毎に分類されており、カテゴリは、嗜好情報に対応づけられて記憶されている。この嗜好情報には、少なくとも１つのカテゴリが対応付けられて記憶される。また、コンテンツデータベース２０は、コンテンツの広告となる広告情報を記憶する。
アクセス管理部２１は、ユーザ端末２にコンテンツを送信する毎に、どのユーザにどのコンテンツを送信したかを行動履歴データベース１１に記憶する。
【００２０】
次に、上述した構成におけるリコメンド装置１の動作について図４から図７を用いて説明する。まず、レコメンデーション装置１のアクセス管理部２１は、ユーザ端末２に送信したコンテンツの履歴をユーザ行動履歴データベース１１に順次記憶する（図４ステップＳ１１）。行動履歴データベース１１にコンテンツの配信履歴が記憶されると、分類分析部１２は、分類分析をするための集計処理を行う。すなわち、ユーザ端末２に送信したコンテンツが分類されているカテゴリ毎の配信回数をカウントする（図４ステップＳ１２）。そして、このステップＳ１２の処理をユーザ毎に実行する（図４ステップＳ１３）。このステップＳ１３の処理が終了すると、分類分析部１２は、それぞれのカテゴリの配信回数の分布の類似度が高いユーザの配信履歴が集まるように分類する（図４ステップＳ１４）。
【００２１】
分類分析部１２によって分類分析されると、予め指定された分類グループ数に応じた分類グループの数（例えば５つのグループ）に分類する。そして、分類グループに分類されると、配信回数平均値演算部１３は、配信したコンテンツが含まれるカテゴリの配信回数と同じ分類番号に属するユーザの数とによって平均値を算出する。この算出結果は、例えば、図５（ａ）符号Ａに示すように、分類番号１に属するユーザの、「サッカー」のカテゴリに含まれるコンテンツの配信要求回数の平均値が８２回であることが示されている。
【００２２】
配信回数平均値演算部１３によって平均値が演算されると、比率算出部１４は、配信回数平均値演算部の演算結果に基づいて、分類グループにおけるカテゴリの配信回数の平均値と分類グループにおける全カテゴリの配信回数を平均した平均値との比Ｒを以下に示す（１）式を利用して各カテゴリ毎に算出する。
（特徴カテゴリのその分類内での実績回数平均値）÷（特徴カテゴリの全分類での実績回数平均値）…（１）
ここで、比Ｒの値が大きいほど嗜好が強いこととなる。また、この（１）式によって算出された比Ｒに１００をかけて百分率で表すと、図５（ｂ）のように示される。ここでは、一例として、残ユーザのサッカーに関連づけられるコンテンツの購入回数の平均値と、分類１に属するユーザの平均値（８２回）の比ヲ演算し、百分率で表した場合、２３０％であることが示されている（図５符号（Ｂ））。
【００２３】
この図５（ｂ）において、１００％以上である場合、全体の平均よりこのカテゴリに対してコンテンツの配信要求が高いことを示す。また、比Ｒ＞設定値Ａ（少なくとも１以上の値とする。平均値は嗜好が強いと判断しない）が成立する場合は、ユーザの嗜好が高いものである。そして、これらのカテゴリを比Ｒの値が大きいものから順に並べ替えられ、特徴カテゴリとしてユーザデータベース１８に一時保持される。なお、この設定値Ａは、レコメンデーション装置１の管理者によって決定される。
【００２４】
比率算出部１４によって比Ｒが演算されると、近似度演算部１５は、分類グループに分類された各ユーザの各カテゴリの配信回数平均値とユーザに対するコンテンツの配信履歴との重心からの距離を演算する。この重心からの距離の演算結果において、ある分類グループに属するユーザは、その分類グループのカテゴリの平均値のパターンと完全に一致する場合は重心からの距離は０となり、重心からの距離の値が小さいほど分類グループのカテゴリの平均値のパターンに対する共通性が高いことになる。この受信からの距離が算出された結果は、図５（ｃ）のように示される。
【００２５】
次に、重心からの距離が算出されると、優先度算出部１６は、近似度演算部１５によって演算された重心からの距離と比率算出部１４によって演算された比Ｒとに基づいて、分類グループ内のカテゴリ毎に係数Ｐを以下に示す（２）を用いて算出する。
係数Ｐ＝（特徴カテゴリのその分類内での実績回数平均値）÷（特徴カテゴリの全分類での実績回数平均値）×（１−重心からの距離）…（２）
【００２６】
嗜好値算出部１７は、係数Ｐが演算されると、この係数Ｐを利用し、以下に示す（３）式を用いて計算する。
嗜好値＝（（Ｍａｘ−Ｍｉｎ）×係数Ｐ＋Ｍｉｎ×Ｒａｔｅ−Ｍａｘ）÷（Ｒａｔｅ−１）…（３）
ここで、Ｒａｔｅは比率、Ｍａｘは嗜好値の上限値、Ｍｉｎは嗜好値の下限値であり、これらは、レコメンデーション装置１の管理者によって予め設定される。
【００２７】
ここで、レコメンデーション装置１の管理者によってＲａｔｅ＝３が設定されると、比Ｒが３以上であるユーザは、全て嗜好値がＭａｘの値として決定される。なお、（３）式において、嗜好値が負の値となる場合は、Ｍｉｎの値が嗜好値として設定される。また、平均的な嗜好を持つユーザは、Ｍｉｎと等しい値となる。
【００２８】
そして、嗜好値が算出されると、嗜好値算出部１７は、算出された嗜好値とユーザデータベース１８に一時保持された特徴カテゴリとを対応付けてユーザデータベース１８に記憶する。この記憶された嗜好情報は、例えば、図６（ａ）のような情報である。
【００２９】
そして、ユーザ端末２からコンテンツの配信要求があった場合に、ユーザデータベース１８を参照し、コンテンツの配信要求を送信したユーザ端末２に対応する嗜好情報をユーザデータベース１８から読み出し、嗜好情報に含まれるカテゴリと嗜好値とに基づいて、ユーザ端末２にコンテンツとコンテンツの広告情報を配信する。
【００３０】
次に、上述した嗜好値を算出する場合について、さらに説明する。
ＲＡＴＥ＝３、Ｍａｘ＝１０、Ｍｉｎ＝０であり、ユーザが「鈴木」さんの音楽好き度については、以下のように算出される。「鈴木」さんの分類グループは、「２」であるので、この分類グループ「２」におけるカテゴリ「音楽」は、図５（ｂ）から、比Ｒは１．７であるので、
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となる。この嗜好値は、各ユーザの分類毎に算出され嗜好情報として設定される。従って、同じ分類グループのユーザは、特徴カテゴリがそれぞれ共通するが、ユーザ毎に重心からの距離が異なるため、嗜好値が異なる。これにより、特徴カテゴリに各ユーザの趣味や嗜好の度合いを反映させることができる。
【００３１】
以上説明した実施形態において、配信部１９は、ユーザ端末２に配信した履歴がないコンテンツの広告を配信するようにしてもよい。この場合におけるレコメンデーション装置１の動作について図７のフローチャートを用いて説明する。すなわち、配信部１９は、ユーザ端末２に広告を配信する場合に、広告を配信する対象となるユーザの嗜好情報をユーザデータベース１８から読み出すとともに（ステップＳ５１）、ユーザにコンテンツを配信した履歴の情報をユーザ行動履歴データベース１１から読み出す（ステップＳ５２）。そして、ユーザの嗜好情報に設定されたカテゴリに含まれるコンテンツのうち、ユーザ端末２に配信した履歴がないコンテンツを抽出し（ステップＳ５３）、抽出されたコンテンツの広告情報をコンテンツデータベースから読み出してユーザ端末２に配信する（ステップＳ５４）。
【００３２】
例えば、嗜好情報に「音楽好き度」が設定されており、既に「クラシックＣＤ」のコンテンツを購入した履歴があるユーザに対しては、「クラシックＣＤ」と「コンサートチケット」との広告のうち、「コンサートチケット」の広告のみが配信される。これにより、既に配信したコンテンツに関する広告を配信せずに、これから販売したいコンテンツに関する広告のみを配信することができるので、既に販売したコンテンツについて広告する無駄を省き、コンテンツの広告の効率を向上させることができる。
【００３３】
次に、第２の実施形態におけるレコメンデーション装置１について説明する。図８は、第２の実施形態におけるレコメンデーション装置１の構成について説明するための概略ブロック図である。この図において、図２の各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略する。ユーザ行動履歴データベース１１は、ユーザ端末２に送信したコンテンツの履歴をコンテンツを送信した日時情報に対応付けて履歴情報として記憶する。相関分析部３０は、行動履歴データベース１１に記憶された履歴情報に基づいて、予め決められた期間内に利用された複数のコンテンツを相関があるコンテンツとして対応付ける相関分析をする。ここで、予め決められた期間内は、例えば、５分以内、３０分以内、１時間以内など、管理者によって決定される期間であり、複数のコンテンツが購入されている場合に、複数のコンテンツを一緒に購入したか否かを判断するために設定される期間である。この相関分析は、例えば、１日ごと、一ヶ月ごとなど、予め管理者から指定された分析タイミング毎に行われる。
【００３４】
分析結果データベース３１は、相関分析部３０の分析結果を記憶する。配信部１９は、ユーザ端末２からコンテンツの配信要求があった場合に、該要求されたコンテンツに相関があるコンテンツを分析結果データベースから読み出し、読み出した相関があるコンテンツの広告をユーザ端末２に送信する。
【００３５】
次に、図８に示すレコメンデーション装置１の動作について、図９〜図１０を用いて説明する。ここでは、２つ以上のコンテンツが３０分以上の間隔をあけないで購入された場合に相関があるコンテンツとして、１日ごとの分析タイミングに相関分析を行い場合について説明する。
相関分析部３０は、分析タイミングに到達すると、行動履歴データベース１１に記憶された履歴情報を集計し（図９ステップＳ６１）、集計された履歴情報の中から、３０分以内に２つ以上のコンテンツが購入されているか否かを検出し、３０分以内に購入されている２つ以上のコンテンツの情報をレコードとして生成する（図９ステップＳ６２）。このレコードの生成処理をユーザ毎に行い、レコードを集計する（図９ステップＳ６３）。
【００３６】
次に、相関分析部３０は、レコード毎にレコード内のコンテンツを相関分析し、相関度合いを演算する（図１０ステップＳ６４）。ここでは、例えば、図１０（ａ）に示すような演算結果が出力される（図１０ステップＳ６５）。そして、相関分析部３０は、コンテンツ毎に、そのコンテンツと相関度合いが予め管理者から指定される閾値以上のコンテンツの組み合わせを抽出し、抽出結果を分析結果データとして分析結果データベース３１に記憶する（ステップＳ６６）。
【００３７】
次に、ユーザ端末２からコンテンツ配信の要求があると、配信部１９は、配信要求されたコンテンツに対して相関があるコンテンツを分析結果データベース３１から読み出し、読み出された相関があるコンテンツの広告情報をコンテンツデータベース２０から読み出し、読み出した広告情報を要求されたコンテンツとともにユーザ端末２に送信する。
【００３８】
例えば、ユーザ端末２からコンテンツＢの配信要求がなされた場合は、図１０（ｂ）に示す分析結果データに基づき、コンテンツＢに対応する相関コンテンツ１のコンテンツＣと相関コンテンツ２のコンテンツＤとが広告情報としてユーザ端末２に送信される。
【００３９】
以上説明した実施形態によれば、相関分析を行ってユーザに配信すべきコンテンツの広告を決定するようにしたので、信頼性が高く、かつ、嗜好情報をユーザに設定してもらう手間を省き、効率よく広告を配信することができる。
【００４０】
次に、第３の実施形態について説明する。図１１は、第３の実施形態におけるレコメンデーション装置１の構成を示す概略ブロック図である。この図において、図２の各部に対応する部分に同一の符号を付け、その説明を省略する。この図において、ユーザデータベース１１は、ユーザの属性情報を記憶する。この属性情報は、例えば、年齢、性別、年収などが含まれ、個人の属性を示すものである。
【００４１】
ユーザ属性条件生成部４０は、ユーザ行動履歴データベース１１に記憶された履歴情報とユーザデータベース１８に記憶された属性情報とに基づいて、コンテンツを送信したユーザの属性を判別分析し、コンテンツの広告を配信する対象となるユーザ属性条件を生成する。配信部１９は、ユーザ属性条件生成部４０によって生成されたユーザ属性条件に基づいて、コンテンツの広告を配信する。
【００４２】
次に、この実施形態におけるレコメンデーション装置１の動作について、図１２から図１３を用いて説明する。ユーザ属性条件生成部４０は、ユーザ行動履歴データベース１１からユーザの行動履歴を読み出し（図１２ステップＳ７１）、読み出した行動履歴のカテゴリ毎に配信回数を集計し、ユーザデータベース１８からユーザの属性情報を読み出し、読み出した属性情報と行動履歴とを対応付けする（図１２ステップＳ７３）。そして、図１２ステップＳ７１から図１２ステップＳ７３までの処理をユーザ毎に行い（図１２ステップＳ７４）、処理結果を判別分析する（図１２ステップＳ７５）。
【００４３】
判別分析の結果は、例えば、図１３に示すように、配信した実績が多いユーザの属性の傾向が、カテゴリ毎にユーザ属性条件として得られ、分析結果データベース３１に記憶される。
【００４４】
次に、配信部１９は、ユーザ端末２からアクセスがあった場合に、アクセスをしてきたユーザ端末２のユーザの属性情報をユーザデータベース１８から読み出し、読み出した属性情報がユーザ属性条件に一致するカテゴリのコンテンツの広告を配信する。
【００４５】
ここでは、例えば、年齢が４０歳以下の女性であり、嗜好値が３以上のカテゴリＢが設定された嗜好情報のユーザには、カテゴリＡの広告が配信される。
【００４６】
なお、コンテンツを広告する場合、配信部１９は、コンテンツが含まれるカテゴリのユーザ属性条件を分析結果データベース３１から読み出し、読み出したユーザ属性条件に該当する嗜好情報が設定されたユーザをユーザデータベース１８から複数読み出し、ユーザ属性条件に該当する各ユーザ端末２に送信するようにしてもよい。
【００４７】
以上説明したこの実施形態によれば、コンテンツを配信した履歴情報に基づいて、広告を配信する対象のユーザ属性条件を生成するようにしたので、コンテンツを購入する確率が高いユーザにのみ広告を配信することができ、これにより、効率よくコンテンツの広告を行うことができる。
【００４８】
なお、上記実施形態における第１から第３の実施形態におけるレコメンデーション装置１のうち、少なくとも２つの実施形態におけるレコメンデーション装置１を組み合わせ、１つのレコメンデーション装置１として構成し、広告の配信サービスを実施してもよい。
【００４９】
また、図２における分類分析部１２、配信回数平均値演算部１３、比率算出部１４、近似度演算部１５、優先度算出部１６、嗜好値算出部１７、配信部１９の機能、または、図８における相関分析部３０、配信部１９の機能、または、図１１におけるユーザ属性条件生成部４０、配信部１９の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりユーザの嗜好情報の設定およびコンテンツの広告の配信処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【００５０】
次に、第４の実施形態について説明する。この実施形態においては、上述した実施形態におけるリコメンド装置１を利用した一例について説明する。図１４は、この実施形態における紹介支援装置を適用した紹介支援システムの構成について説明する概略ブロック図である。この図において、１００は、紹介支援装置４００が提供するサービスに登録した会員によって利用される端末であり、例えば、コンピュータや、携帯電話、携帯情報端末などである。なお、この実施形態では、端末１００が携帯電話である場合について説明する。
【００５１】
基地局２００は、端末２とポータルサイト装置３００と間におけるデータの送受信を行う。また、この基地局２００は、基地局２００自身が設置されている場所の情報に基づいて、端末１００の位置を割り出し、割り出した位置情報をポータルサイト装置３００に送信する。ポータルサイト装置３００は、端末１００からの要求を紹介支援装置４００に送信する。
【００５２】
次に、紹介支援装置４００について、図１５を用いて説明する。図１５は、紹介支援装置４００の構成について説明するための概略ブロック図である。この図において、イベント情報受信部４０１は、他の会員を紹介してもらうための要求であるイベント情報を会員の端末から受信する。履歴情報取得部４０２は、分析結果データベース４１０の個人知識データベース４１１から行動履歴情報を読み出す。分析結果データベース４１０は、コンテンツにアクセスした履歴に基づく行動履歴情報を各会員について記憶する。知識データベース４３５は、イベント情報に対応する会員を検索するための条件である関連情報を記憶する。信頼度選択部４２０は、前記分析結果データベース４１０の個人知識データベース４１１に記憶された情報と全体知識データベース４１２に記憶された情報に対する信頼度を、イベント知識データベース４３０に記憶にされた情報に基づいて設定する。信頼度データベース４２５は、信頼度選択部４２０が設定した信頼度を記憶する。イベント知識データベース４３０は、信頼度を選択するための閾値となる履歴閾値と、閾値に応じて選択される信頼度の値を信頼度テーブル情報として記憶する。なお、この信頼度テーブル情報は、紹介支援装置４００の管理者によって予め設定される。
【００５３】
意味解釈部４４０は、イベント情報に対する要求の意味を解釈する。すなわち、意味解釈部４４０は、イベント情報に対応する関連情報を知識データベース４３５から関連情報を読み出す。知識データベース４３５は、イベント情報に対応する会員を検索するための条件である関連情報を記憶する。情報抽出部４５０は、イベント情報に対応する会員の検索を行うために必要となる会員の個人情報を読み出す。検索部４７０は、知識データベース４３５に記憶された関連情報に含まれる条件を満たす会員を分析結果データベース４１０に記憶された行動履歴情報に基づいて検索する。送信部４９０は、検索部４７０の検索結果に含まれる会員の端末にイベント情報に基づく通知を送信する。
【００５４】
回答情報受信部４９１は、送信部４９０から送信される通知に対する回答となる回答情報を端末１００から受信する。アップデート部４９２は、回答情報受信部４９１が受信した回答情報に基づいて、知識データベース４３５に記憶される関連情報を更新する。現在地情報受信部４９３は、端末１００の現在位置を示す情報である現在位置情報を端末１００が接続される基地局２００から受信する。
【００５５】
行動履歴データベース４０３は、個人履歴データベース４０３ａと全体履歴データベース４０３ｂとから構成される。個人履歴データベース４０３ａは、コンテンツにアクセスした履歴を会員毎に記憶する。全体履歴データベース４０３ｂは、個人履歴データベース４０３ａのアクセス履歴を集計して会員全体のアクセスした履歴の集計結果を記憶する。データマイニング装置４０４は、個人履歴データベース４０３ａに記憶された情報に基づき、分類分析を行い、分析結果を個人知識データベース４１１に記憶する処理と、全体履歴データベース４０３ｂに記憶された情報に基づき、分類分析を行い、分析結果を全体知識データベース４１２に記憶する。分類結果データベース４１０は、個人知識データベース４１１と全体知識データベース４１２とによって構成される。
【００５６】
情報管理データベース４６０は、個人情報情報データベース４６１とサイト情報データベース４６２と位置情報データベース４６３とによって構成される。個人情報情報データベース４６１は、会員の趣味や嗜好、氏名、住所、年齢などの個人の情報を記憶する。サイト情報データベース４６２は、各種サービスを提供するインターネットのサイトにアクセスするための情報と、提供しているサービス内容とを記憶する。位置情報データベース４６３は、現在地情報受信部４９３が受信した位置情報を各会員毎に記憶する。
【００５７】
次に、上述した紹介支援装置４００の動作について、図１６を用いて説明する。ここでは、データマイニング装置４０４によって、個人履歴データベース４０３ａと全体履歴データベース４０３ｂとの情報が分類分析され、個人知識データベース４１１と全体知識データベース４１２とに分析結果が記憶される。この分類分析は、例えば、上述の第１の実施形態において説明した分類分析が行われる。
【００５８】
図１６（ａ）イベント
会員は、端末１００を操作し、「いつ」、「どこで」、「何をするか」を設定したイベント情報を、基地局２００を介してポータルサイト装置３００に送信する。例えば、「○月△日×時」、「○×駅前の△△ボウリング場で」、「ボウリングを一緒にする友人を探す」を設定したイベント情報を送信する。ポータルサイト装置３００は、端末１００から送信されるイベント情報を紹介支援装置４００に送信する。
【００５９】
図１６（ｂ）履歴数取得
紹介支援装置４００のイベント情報受信部４０１は、ポータルサイト装置３００から送信されるイベント情報を受信し、受信したイベント情報を履歴数取得部４０２に出力する。履歴数取得部４０２は、分析結果データベース４１０の個人知識データベース４１１から、会員の分析結果を読み出し、信頼度選択部４２０に出力する。ここで読み出される分析結果は、例えば、図１７に示すように、分類分析されたグループ名とそのグループのコンテンツにアクセスした回数の情報である。
【００６０】
図１６（ｃ）履歴信頼度選択
信頼度選択部４２０は、履歴情報取得部４０２から分析結果が出力されると、イベント知識データベース４３０に記憶された信頼度テーブル情報を参照し、信頼度の選択する。この信頼度テーブル情報は、例えば、図１８に示すように、グループ名に、予め設定された履歴閾値とα値の「低」の値と「高」の値と履歴閾値が対応付けられて記憶されている。履歴閾値は、分析結果の「回数」と比較するための値である。
【００６１】
ここで、信頼度選択部４２０が信頼度を選択する処理について図１９のフローチャートを用いてさらに説明する。信頼度選択部４２０は、読み出した分析結果の情報のうち、信頼度を選択する対象のグループを選択し（ステップＳ１０１）、選択したグループの分析結果の「回数」と履歴閾値とを比較し（ステップＳ１０２）、「回数」が履歴閾値未満である場合に（ステップＳ１０３−ＹＥＳ）、さらに、「回数」と０とを比較し（ステップＳ１０４）、「回数」が０である場合に個人の信頼度を０に設定し（ステップＳ１０５）、「回数」が０ではない場合に個人の信頼度を「低」のα値に設定する（ステップＳ１０６）。
一方、「回数」が履歴閾値以上である場合に（ステップＳ１０３−ＮＯ）、信頼度を「高」のα値に設定する（ステップＳ１０７）。そして、個人の信頼度が設定されると、予め決められた所定の値１００と個人の信頼度との差を演算して全体の信頼度を算出し（ステップＳ１０８）、全てのグループについて信頼度の選択を行うまでステップＳ１０１から繰り返す（ステップＳ１０９）。なお、この信頼度の選択処理は、必ずしもイベント情報を受信する毎に行う必要はなく、管理者が予め設定した条件に応じて行われる。
【００６２】
このようにして、分析結果と信頼度テーブル情報とに基づいて選択され設定された信頼度は、信頼度選択部４２０によって会員の個人の信頼度が個人信頼度情報として図２０（ａ）のように信頼度データベース４２５に記憶され、会員全体の信頼度が全体信頼度情報として図２０（ｂ）のように記憶される。そして、信頼度選択部４２０は、意味解釈部４４０に意味解釈処理を行わせる指示をする。
【００６３】
図１６（ｄ）意味解釈
意味解釈部４４０は、信頼度選択部４２０からイベント情報と意味解釈の指示が出力されると、イベント情報の内容に対応する関連情報をイベント知識データベース４３０から読み出し、イベントの意味を解釈する。ここでいう関連情報は、例えば、図２２に示すような情報であり、「アトリビュート」、「バリュー」、「リレーション」、「行動」の項目が設けられる。この関連情報の初期値は、紹介支援装置４００の管理者によって予め設定される。
次に、この「アトリビュート」、「バリュー」、「リレーション」、「行動」について説明する。
「アトリビュート」は、イベントに関連のある要素や属性を示すものであり、例えば、距離、場所、時間、何、年齢、性別、趣味、スキル、年収などの情報が含まれる。
【００６４】
「バリュー」は、アトリビュートに対する値であり、値を特定することが可能である場合に設定される。例えば、アトリビュート「性別」に対するバリューは、「男」または「女」であり、アトリビュート「趣味」に対するバリューは、「ドライブ」、「温泉」、「映画」等である。
【００６５】
「リレーション」は、アトリビュートの値を決定するために必要な、依頼情報を送信した会員と検索対象の相手の会員、サイトの関係の対象関係を示すものであり、自身、相手、相互、その他の情報が設定される。
例えば、自身とは、イベントに対するアトリビュートの値決定に自身の情報のみが反映される。相手とは、イベントに対するアトリビュートの値決定に相手の情報のみが反映される。相互とは、イベントに対するアトリビュートの値決定に自身と相手の両情報が反映される。その他とは、それ以外の関係である。この「自身」、「相手」、「相互」、「その他」の関係が記憶される。例えば、あるイベントに必要なアトリビュートとして「距離」が指定され、リレーションが「相互」であるとすると、自身と相手との距離がバリューと比較される。またアトリビュートが性別であり、リレーションが「相手」であれば、相手の性別のみがバリューと比較される。
【００６６】
「行動」は、イベントに対して、アトリビュートの値を利用し、最適な相手（あるいはサイト）に伝達するための記述である。例えば、いつ、どこで（どこに対して）、なにを、どうするのか、について記述される。この記述は、ツリー構造となり、そのエレメントは全て必須である必要はなく、また、エレメントの中にエレメントが含まれる構造になっていてもよい。この行動による結果は、論理演算を行うために、ａｎｄ、ｏｒ、ｎｏｔの関係を設定するようにしてもよい。この「行動」に関する記述をＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）によって表現した場合の一例を図２１に示す。なお、この記述はＸＭＬに限られるものではない。
【００６７】
ここで、意味解釈部４４０が読み出す関連情報は、（ａ）イベントにおいて依頼されたイベントに対応する「ボウリングを一緒にする友人」の関連情報である。そして、この読み出された関連情報がイベントに対する募集を行うための電子メールを送信する対象となる会員を選択する条件である。図２２においては、ＮＯ．１からＮＯ．４まで条件が設定されている。この関連情報が読み出されると、意味解釈部４４０は、情報抽出部４５０に情報抽出の指示をする。
【００６８】
図１６（ｅ）情報抽出
情報抽出部４５０は、情報管理データベースから情報抽出の指示がなされると、検索部４７０からの要求に応じて情報管理データベース４６０の個人情報データベース４６１から、イベント情報を送信した会員以外の会員の個人情報を読み出すとともに、位置情報データベース４６３に記憶されている当該会員の位置情報を読み出す。これらの情報が読み出されると、検索部４７０は、意味解釈部４４０が読み出した関連情報に該当する会員を個人知識データベース４１１を参照して検索する。さらに、検索部４７０は、関連情報に該当する会員を全体知識データベース４１２を参照して検索する。この検索には、「ボウリング」等の趣味と嗜好とがグループ名と対応付けられて記憶されたテーブルを参照して、分析結果とアトリビュートとの対応付けが行われる。また、位置情報と、イベント情報に含まれる場所を指定する情報とに基づいて、関連情報におけるアトリビュート「場所」とバリューに基づいて、条件を満たすか否かが検出される。ここでは、関連情報の組み合わせを指定する「行動結果関係」の情報に基づいて、ＮＯ．１の条件を満たす会員または、ＮＯ．２からＮＯ．４の３つの条件を満たす会員が検索される。
【００６９】
図１６（ｆ）行動
次に、検索部４７０は、個人知識データベース４１１を参照して検索された会員の人数と、全体知識データベース４１２を参照して検索された会員の人数とのうち、予め決められた上位の会員のみを抽出する。ここでは、個人知識データベース４１１を参照して検索された会員の人数が２０であり、全体知識データベース４１２を参照して検索された会員の人数が１５人である場合、例えば、１０人ずつ抽出される。そして、抽出された会員のうち、予め決められた人数（例えば、１０人）にイベントに対する勧誘の電子メールを送る場合、個人知識データベース４１１を参照して検索された会員と全体知識データベース４１２を参照して検索された会員との中から、信頼度データベース４２５に記憶された情報を利用して電子メール送信の会員を決定する。例えば、イベント情報がグループ１に該当する場合、個人のグループ１における信頼度は「１００」であり、全体の信頼度は「０」であるので（図２０（ａ）、図２０（ｂ）参照）、個人知識データベース４１１を参照して検索された１０人の会員にイベントに対する勧誘の電子メールが送信送信部４９０によって送信される。この場合、全体の解析結果に対する信頼度が０であるので、全体知識データベース４１２を参照して検索された会員には、イベントに対する勧誘の電子メールは送信されない。
【００７０】
また、例えば、イベント情報がグループ１に該当する場合、個人のグループ１における信頼度が「３０」であり、全体の信頼度が「７０」である場合、個人知識データベース４１１を参照して検索された１０人の会員のうち、３人にイベントに対する勧誘の電子メールが送信送信部４９０によって送信され、全体知識データベース４１２を参照して検索された１０人の会員のうち、７人にイベントに対する勧誘の電子メールが送信される。この勧誘の電子メールには、例えば、「ボウリングを一緒にする方を募集します。日程は、○月△日×時、場所は、○×駅前の△△ボウリング場です。現在地のすぐ近くです。参加される方は×××まで回答のメールを送信してください。」のような情報が含まれる。
【００７１】
図１６（ｇ）履歴蓄積
送信部４９０によって送信された電子メールに対し、端末１００から回答情報が送信されると、回答情報受信部４９１は、この回答情報を受信し、受信した回答情報をアップデート部４９２に出力する。アップデート部４９２は、この回答情報に基づいて、回答情報を送信した会員の個人履歴データベース４０３ａに記憶するとともに、全体履歴データベース４０３ｂに記憶する。このとき、アップデート部４９２は、関連するアトリビュート以外の情報（今までに関連性がなかったアトリビュートとバリュー）についても行動履歴データベース４０３に記憶し、データマイニング装置４０４によって、相関分析や判別分析（第２の実施形態、第３の実施形態参照）を行わせ、これらの分析結果を知識データベース４３５に記憶して関連情報を更新する。これにより、募集に対して参加してくれる会員を精度よく検出することが可能である。
【００７２】
なお、会員にある程度の回数のアクセス履歴がない場合、会員の趣味や嗜好が十分に解析できない場合があるので、アクセス履歴が少ない場合でも会員の趣味や嗜好を反映させて精度よく検索する必要がある。そこで、本発明は、上記実施形態において説明したように、個人履歴データベース４０３ａを参照して検索された会員と全体履歴データベース４０３ｂを参照して検索された会員とから、信頼度を用いて重み付けを行って抽出するようにしたので、バランスよく会員を抽出することができ、これにより、従来に比べて効率よくイベントに対する募集の電子メールを送信することができ、会員紹介の精度を向上させることができる。
【００７３】
また、上述の（ｅ）情報抽出において、例えば、図１７においてグループ１は、会員のアクセスした回数が２０であり、回数が少ないにもかかわらず、信頼度の選択をすることにより、信頼度が１００に設定されるように重み付けがされる。また、グループ２については、当該会員のアクセス回数が１３０であるにもかかわらず、信頼度の選択をすることにより信頼度が５０になるように重み付けがされる。
【００７４】
なお、知識データベース４３５に記憶される関連情報は、上述の第３の実施形態における判別分析によって生成された分析結果を予め利用するようにしてもよい。
【００７５】
また、上記実施形態においては、会員からの要求に応じて他の会員を紹介する場合について説明したが、会員からのコンテンツの紹介の要求に応じて、コンテンツを紹介するようにしてもよい。この場合、イベント情報にコンテンツのジャンルなどを指定する情報を設定しておき、関連情報にコンテンツを検索する条件となる情報を記憶しておくようにすればよい。
【００７６】
また、上述の図２２の「ルームメイト募集」の関連情報において、「相性占いサイトにて自身とＮＯ．１の検索結果の相性占いを依頼」する場合、検索部４７０は、占いや相性占いのサービス提供するサイトである占い提供装置７００または相性占いのサービス提供するサイトである相性占い提供装置８００にアクセスし、相性占いを行い、その占いの結果を利用して、関連情報の条件を満たす会員を検索を行う。
【００７７】
また、図１におけるイベント受信部４０１、履歴数取得部４０２、データマイニング装置４０４、信頼度選択部４２０、意味解釈部４４０、情報抽出部４５０、検索部４７０、送信部４９０、回答情報受信部４９１、アップデート部４９２、現在地情報受信部４９３の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより会員紹介の管理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【００７８】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００７９】
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【００８０】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、会員を紹介してもらうための要求を受信し、この要求に対応する会員を検索するための条件である関連情報を満たす会員を該会員がコンテンツにアクセスした履歴に基づく行動履歴情報に基づいて検索して、送信対象となる会員の端末にイベント情報に基づく通知を送信するようにしたので、会員の紹介に対して参加する可能性が高い会員に募集の通知を送信することができ、これにより、会員からの要求に合った相手を効率よく、かつ精度よく検索することができる効果が得られる。
【００８１】
また、本発明は、送信される通知に対する回答となる回答情報を受信し、受信した回答情報に基づいて、関連情報を更新するようにしたので、過去の履歴を反映させて、会員を検索することができ、これにより、検索の精度を向上させることができる効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態によるリコメンド装置を適用した広告配信システムの構成を示す概略ブロック図である。
【図２】第１の実施形態におけるリコメンド装置１の構成を示す概略ブロック図である。
【図３】コンテンツ、カテゴリ、嗜好情報の関係について説明するための図面である。
【図４】第１の実施形態におけるリコメンド装置１の動作について説明するための図面である。
【図５】第１の実施形態におけるリコメンド装置１の動作について説明するための図面である。
【図６】第１の実施形態におけるリコメンド装置１の動作について説明するための図面である。
【図７】第１の実施形態におけるリコメンド装置１の動作について説明するためのフローチャートである。
【図８】第２の実施形態におけるレコメンデーション装置１の構成について説明するための概略ブロック図である。
【図９】第２の実施形態におけるコメンデーション装置１の動作について説明するための図面である。
【図１０】第２の実施形態におけるコメンデーション装置１の動作について説明するための図面である。
【図１１】第３の実施形態におけるレコメンデーション装置１の構成を示す概略ブロック図である。
【図１２】第３の実施形態におけるレコメンデーション装置１の動作について説明するための図面である。
【図１３】第３の実施形態におけるレコメンデーション装置１の動作について説明するための図面である。
【図１４】この実施形態における紹介支援装置を適用した紹介支援システムの構成について説明する概略ブロック図である。
【図１５】紹介支援装置４００の構成について説明するための概略ブロック図である。
【図１６】紹介支援装置４００の動作について説明するための図面である。
【図１７】個人知識データベース４１１に記憶された分類分析されたグループ名とそのグループのコンテンツにアクセスした回数の情報の一例を示す図面である。
【図１８】イベント知識データベース４３０に記憶された信頼度テーブル情報の一例を示す図面である
【図１９】信頼度選択部４２０が信頼度を選択する処理について説明するためのフローチャートである。
【図２０】信頼度データベース４２５に記憶される信頼度の情報の一例を示す図面である。
【図２１】この「行動」に関する記述の一例を示す図面である。
【図２２】イベント知識データベース４３０に記憶される関連情報の一例を示す図面である。
【符号の説明】
４０１　イベント受信部
４０２　履歴数取得部
４０３　行動履歴データベース
４０３ａ　個人履歴データベース
４０３ｂ　全体履歴データベース
４０４　データマイニング装置
４１０　分析結果データベース
４１１　個人知識データベース
４１２　全体知識データベース
４２０　信頼度選択部
４２５　信頼度データベース
４３０　イベント知識データベース
４３５　知識データベース
４４０　意味解釈部
４５０　情報抽出部
４６０　情報管理データベース
４６１　個人情報情報データベース
４６２　サイト情報データベース
４６３　位置情報データベース
４７０　検索部
４９０　送信部
４９１　回答情報受信部
４９２　アップデート部
４９３　現在地情報受信部
【図１】
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【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１０】
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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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