(57)【要約】【課題】ユーザに応じた効果の高い情報提供を行うことを課題とする。【解決手段】情報提供装置１０は、複数の商品情報のなかからユーザ端末２０に提供する情報を取得する手法である推薦方法を複数記憶する。そして、情報提供装置１０は、ユーザ端末２０のユーザの特性に関するユーザ特性情報に応じて、記憶部１３に記憶された複数の推薦方法からいずれかの推薦方法を選択し、選択された推薦方法に応じて、複数の情報のなかからユーザ端末２０に提供する商品情報を分類する。そして、情報提供装置１０は、分類されたユーザ端末２０に提供する商品情報とともに、選択された推薦方法の情報をユーザ端末２０に出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の情報のなかからユーザ端末に提供する情報を取得する手法である情報提供手法を複数記憶する記憶部と、
前記ユーザ端末のユーザの特性に関するユーザ特性情報に応じて、前記記憶部に記憶された複数の情報提供手法からいずれかの情報提供手法を選択する選択部と、
前記選択部によって選択された情報提供手法に応じて、複数の情報のなかからユーザ端末に提供する情報を分類する分類部と、
前記分類部によって分類されたユーザ端末に提供する情報とともに、前記選択部によって選択された情報提供手法の情報を前記ユーザ端末に出力する出力部と、
を備えたことを特徴とする情報提供装置。
【請求項２】
前記記憶部は、前記情報提供手法に対応付けてユーザに提供する情報を分類するためのパラメータをさらに記憶し、
前記分類部は、前記選択部によって選択された情報提供手法に対応するパラメータを前記記憶部から取得し、該パラメータを用いて、複数の情報のなかからユーザ端末に提供する情報を分類することを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項３】
前記出力部は、前記分類部によって分類された情報と前記選択部によって選択された情報提供手法の情報から所定のフォーマットに従って出力情報を生成し、該出力情報を前記ユーザ端末に出力することを特徴とする請求項１または２に記載の情報提供装置。
【請求項４】
前記選択部は、前記ユーザが所定の行動を行うたびに前記ユーザ特性情報を取得し、該ユーザ特性情報に応じて、前記記憶部に記憶された複数の情報提供手法からいずれかの情報提供手法を選択することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報提供装置。
【請求項５】
情報提供装置が実行する情報提供方法であって、
ユーザ端末のユーザの特性に関するユーザ特性情報に応じて、ユーザ端末に提供する情報を取得する手法である複数の情報提供手法からいずれかの情報提供手法を選択する選択工程と、
前記選択工程によって選択された情報提供手法に応じて、複数の情報のなかからユーザ端末に提供する情報を分類する分類工程と、
前記分類工程によって分類されたユーザ端末に提供する情報とともに、前記選択工程によって選択された情報提供手法の情報を前記ユーザ端末に出力する出力工程と、
を含んだことを特徴とする情報提供方法。
【請求項６】
ユーザ端末のユーザの特性に関するユーザ特性情報に応じて、ユーザ端末に提供する情報を取得する手法である複数の情報提供手法からいずれかの情報提供手法を選択する選択手順と、
前記選択手順によって選択された情報提供手法に応じて、複数の情報のなかからユーザ端末に提供する情報を分類する分類手順と、
前記分類手順によって分類されたユーザ端末に提供する情報とともに、前記選択手順によって選択された情報提供手法の情報を前記ユーザ端末に出力する出力手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ウェブサイトにアクセスしたアクセス履歴やオンラインショッピングにおいて商品を購入した購入履歴等の行動履歴に基づいて、ユーザの嗜好を推定し、ユーザの嗜好に応じた情報を提供し、商品等を推薦することが行われている。このような情報を提供する技術として、例えば、ある人が好むものはその人に嗜好が類似した他人も好むという予測に基づいた協調フィルタリング等の技術がある。
【０００３】
また、売上ランキングを作成し、上位の商品から推薦を行う技術や、多くの人からアクセスを受けた商品を推薦する技術が知られている。また、複数の推薦方法を用いて１つの情報を推薦するブースティングという技術も知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Schapire,E.R.,  "The Strength  of  Weak  Learnability,"  Machine  Learning,  5(2),  197-227,  1990.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記した従来の技術では、規定されたある特定の方法に基づいて情報推薦を行うため、対象ユーザに応じた効果の高い情報提供を行うことができないという課題があった。つまり、利用者によって重要視する情報提供の観点が異なるため、各利用者の重要視する情報推薦の観点に応じた効果の高い情報提供を行うことができなかった。
【０００６】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、ユーザに応じた効果の高い情報提供を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本願に開示する情報提供装置は、複数の情報のなかからユーザ端末に提供する情報を取得する手法である情報提供手法を複数記憶する記憶部と、前記ユーザ端末のユーザの特性に関するユーザ特性情報に応じて、前記記憶部に記憶された複数の情報提供手法からいずれかの情報提供手法を選択する選択部と、前記選択部によって選択された情報提供手法に応じて、複数の情報のなかからユーザ端末に提供する情報を分類する分類部と、前記分類部によって分類された情報とともに、前記選択部によって選択された情報提供手法の情報を前記ユーザ端末に出力する出力部と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本願に開示する情報提供方法は、情報提供装置が実行する情報提供方法であって、ユーザ端末のユーザの特性に関するユーザ特性情報に応じて、ユーザ端末に提供する情報を取得する手法である複数の情報提供手法からいずれかの情報提供手法を選択する選択工程と、前記選択工程によって選択された情報提供手法に応じて、複数の情報のなかからユーザ端末に提供する情報を分類する分類工程と、前記分類工程によって分類されたユーザ端末に提供する情報とともに、前記選択工程によって選択された情報提供手法の情報を前記ユーザ端末に出力する出力工程と、を含んだことを特徴とする。
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本願に開示する情報提供プログラムは、ユーザ端末のユーザの特性に関するユーザ特性情報に応じて、ユーザ端末に提供する情報を取得する手法である複数の情報提供手法からいずれかの情報提供手法を選択する選択手順と、前記選択手順によって選択された情報提供手法に応じて、複数の情報のなかからユーザ端末に提供する情報を分類する分類手順と、前記分類手順によって分類されたユーザ端末に提供する情報とともに、前記選択手順によって選択された情報提供手法の情報を前記ユーザ端末に出力する出力手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本願に開示する情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムは、ユーザに応じた効果の高い情報提供を行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施例１に係る情報提供システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施例１に係る個人情報ＤＢが記憶する情報の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施例１に係る商品情報ＤＢが記憶する情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例１に係る閲覧履歴情報ＤＢが記憶する情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１に係る推薦方法記憶部が記憶する情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例１に係る情報提供装置の処理を説明する図である。
【図７】図７は、実施例１に係る情報提供装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図８】図８は、情報提供プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本願に係る情報提供装置、情報提供方法及び情報提供プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本願に係る情報提供装置、情報提供及び情報提供プログラムが限定されるものではない。
【実施例１】
【００１３】
［実施例１に係る情報提供システム１の構成］
まず、図１を用いて、実施例１に係る情報提供システム１について説明する。図１は、実施例１に係る情報提供システム１の構成例を示す図である。図１に例示するように、実施例１に係る情報提供システム１には、情報提供装置１０、ユーザ端末２０、個人情報ＤＢ３０、商品情報ＤＢ４０および閲覧履歴情報ＤＢ５０が含まれる。情報提供装置１０、ユーザ端末２０、個人情報ＤＢ３０、商品情報ＤＢ４０および閲覧履歴情報ＤＢ５０は、有線又は無線により通信を可能にするネットワークＮによって互いに接続される。
【００１４】
情報提供システム１は、ユーザの嗜好に応じた情報を提供・推薦するシステムであり、例えば、Ｅ（Electronic）コマースにおいて商品を推薦する情報をユーザ端末２０に出力する情報提供システムである。
【００１５】
図１に示した情報提供システム１では、情報提供装置１０が、ユーザの閲覧した商品や好きな有名人等のユーザ特性情報に応じて、予め記憶された複数の情報推薦方法からいずれかの情報推薦方法を選択し、選択された情報推薦方法に応じて、複数の商品情報のなかからユーザ端末２０に提供する商品情報を取得し、取得された商品情報とともに、情報推薦方法をユーザ端末２０に出力する。これにより、情報提供装置１０は、商品情報等の提供対象であるユーザ（以下、対象ユーザという）個々人の特性を考慮した、各ユーザに最適な情報推薦方法が選択可能となり、対象ユーザに対する情報推薦の効果を向上することが可能である。なお、情報提供装置１０の構成については、ユーザ端末２０、個人情報ＤＢ３０、商品情報ＤＢ４０および閲覧履歴情報ＤＢ５０を説明した後に詳細に説明することとする。
【００１６】
図１に示したユーザ端末２０は、ユーザによって利用される端末である。例えば、ユーザ端末２０は、ＰＣ（Personal  Computer）、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。
【００１７】
個人情報ＤＢ（Data  Base）３０、商品情報ＤＢ４０および閲覧履歴情報ＤＢ５０は、例えば、ＥＣ（Electronic  Commerce）サイトなどを利用するユーザの個人情報や、ＥＣサイトなどで取り扱われる商品の情報、ＥＣサイトにおいてユーザが閲覧した履歴の情報を記憶する。以下では、個人情報ＤＢ３０、商品情報ＤＢ４０および閲覧履歴情報ＤＢ５０が記憶する情報について、図２〜図４を用いて説明する。図２は、実施例１に係る個人情報ＤＢが記憶する情報の一例を示す図である。図３は、実施例１に係る商品情報ＤＢが記憶する情報の一例を示す図である。図４は、実施例１に係る閲覧履歴情報ＤＢが記憶する情報の一例を示す図である。
【００１８】
個人情報ＤＢ３０は、ユーザの好きな有名人などの個人情報を記憶する。具体的には、図２に示すように、個人情報ＤＢ３０は、ユーザを一意に識別する「ユーザＩＤ」と、ユーザの名前を示す「ユーザ名」と、ユーザに関する様々な情報である「プロフィール」とを対応付けて記憶する。図２の例を挙げて説明すると、個人情報ＤＢ３０は、例えば、ユーザＩＤ「１」と、ユーザ名「田中さん」と、プロフィール「好きな有名人Ａ」とを対応付けて記憶する。なお、このプロフィールには、ユーザが自由に設定することができる情報であり、どのような情報であってもよく、例えば、性別、年齢、出身地などが含まれていてもよい。
【００１９】
商品情報ＤＢ４０は、ユーザが閲覧・購入が可能な商品に関する情報を記憶する。具体的には、図３に示すように、商品情報ＤＢ４０は、商品を一意に識別する「アイテムＩＤ」と、商品の名称を示す「商品名」と、商品の売り上げランキングを示す「ランキング」と、商品を推薦している有名人がいる場合には商品を推薦している有名人の名称を示す「商品を推薦している有名人」とを対応付けて記憶する。図３の例を挙げて説明すると、商品情報ＤＢ４０は、例えば、アイテムＩＤ「１」と、商品名「ＡＡ」と、ランキング「３位」と、商品を推薦している有名人「有名人Ａ」とを対応付けて記憶する。
【００２０】
閲覧履歴情報ＤＢ５０は、ユーザが商品の情報を閲覧した履歴に関する情報を記憶する。具体的には、図４に示すように、閲覧履歴情報ＤＢ５０は、商品を購入したユーザを一意に識別する「ユーザＩＤ」と、ユーザが購入した商品を一意に識別する「購入したアイテムＩＤ」と、ユーザが購入した商品の名称を示す「購入した商品名」とを対応付けて記憶する。図４の例を挙げて説明すると、ユーザＩＤ「１」と、購入したアイテムＩＤ「１」と、購入した商品名「ＡＡ」とを対応付けて記憶する。
【００２１】
情報提供装置１０は、通信処理部１１、制御部１２、記憶部１３を有し、ネットワークＮを介してユーザ端末２０、個人情報ＤＢ３０、商品情報ＤＢ４０および閲覧履歴情報５０と接続される。以下にこれらの各部の処理を説明する。
【００２２】
通信処理部１１はユーザ端末２０、個人情報ＤＢ３０、商品情報ＤＢ４０および閲覧履歴情報５０との間でデータを送受信する。例えば、通信処理部１１は、通信制御を行う電子回路や、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。
【００２３】
記憶部１３は、制御部１２による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、推薦方法記憶部１３ａを有する。記憶部１３とは、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。
【００２４】
推薦方法記憶部１３ａは、複数の商品情報のなかからユーザ端末２０に提供する商品情報を取得する手法である推薦方法を複数記憶する。ここで、図５を用いて推薦方法記憶部１３ａが記憶する情報の例について説明する。図５は、実施例１に係る推薦方法記憶部が記憶する情報の一例を示す図である。具体的には、図５の例を用いて説明すると、推薦方法記憶部１３ａは、推薦方法を一意に識別する「推薦方法ＩＤ」と、商品情報の推薦方法のラベルを示す「推薦方法」と、推薦する商品を取得するためのパラメータである「パラメータ」とを記憶する。具体的な例を挙げて説明すると、推薦方法記憶部１３ａは、例えば、推薦方法ＩＤ「１」と、推薦方法「多人数の購入商品」と、パラメータ「ランキング２０位以内の商品」とを対応付けて記憶する。
【００２５】
制御部１２は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、収集部１２ａ、選択部１２ｂ、分類部１２ｃ、取得部１２ｄ、出力部１２ｅを有する。例えば、制御部１２として、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路、またはＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路を適用する。
【００２６】
収集部１２ａは、外部の個人情報ＤＢ３０、商品情報ＤＢ４０および閲覧履歴情報５０から各種情報を収集する。具体的には、収集部１２ａは、所定の時間ごとに個人情報ＤＢ３０、商品情報ＤＢ４０および閲覧履歴情報５０からユーザに関する情報やユーザに推薦するための情報等を収集し、分類部１２ｃに通知する。
【００２７】
選択部１２ｂは、ユーザ端末２０のユーザの特性に関するユーザ特性情報に応じて、記憶部１３に記憶された複数の推薦方法からいずれかの推薦方法を選択する。選択部１２ｂは、学習エンジンとして、例えば、大規模リアルタイム分散処理基盤であるＪｕｂａｔｕｓ、バッチ系の機械学習基盤、機械学習以外の既存技術等が適用可能である。
【００２８】
具体的には、まず、選択部１２ｂは、収集部１２ａが収集した商品情報および対象ユーザの特性情報の入力を受け付ける。ここで、入力される商品情報とは、例えば、商品情報ＤＢ４０に記憶された各商品の「アイテムＩＤ」、「ランキング」および「商品を推薦している有名人」などの商品に係る情報である。また、入力される特性情報とは、対象ユーザの「ユーザＩＤ」、対象ユーザの「好きな有名人」、対象ユーザが閲覧した商品の「アイテムＩＤ」、対象ユーザが閲覧した商品の「ランキング」、および、対象ユーザが閲覧した商品を推薦している「有名人」などの対象ユーザに係る情報である。
【００２９】
また、選択部１２ｂは、対象ユーザが商品を閲覧するごとに、対象ユーザの特性情報が入力される。ここで、対象ユーザが商品を閲覧するごとに、対象ユーザの特性情報が入力されるので、利用者のトレンド変化をリアルタイムに反映することができる。なお、選択部１２ｂは、特性情報として、個人情報ＤＢ３０および閲覧履歴情報ＤＢ５０に記憶された情報を用いてもよいし、ユーザ端末２０から入力された情報を用いるようにしてもよい。
【００３０】
続いて、選択部１２ｂは、商品情報および対象ユーザの特性情報の入力を受け付けると、クラスタ選択の支配要因の項目に該当する３つの観点で、対象ユーザの特性情報のクラスタリングを行い、その結果属するクラスタで３つの観点のうちどの支配要因を持っているかを選択し、その支配要因となる推薦方法を利用する。
【００３１】
ここで、選択部１２ｂは、３つの観点として、例えば、（１）商品の売り上げランキング、（２）商品を推薦している有名人の有無、（３）商品を推薦している有名人が好きな有名人、が設定されている。つまり、対象ユーザが商品を閲覧する際に、商品の売り上げランキングを考慮しているのか、（２）商品を推薦している有名人の有無を考慮しているのか、（３）商品を推薦している有名人が好きな有名人であることを考慮しているのかを判断し、判断結果に応じて、推薦方法を選択する。なお、上記した観点（１）は、推薦方法ＩＤ「１」の推薦方法に対応し、上記した観点（２）は、推薦方法ＩＤ「２」の推薦方法に対応し、上記した観点（３）は、推薦方法ＩＤ「３」の推薦方法に対応しているものとする。
【００３２】
ここで、クラスタリングの処理について一例を説明する。まず、選択部１２ｂは、観点（１）〜（３）のそれぞれを軸とする３次元空間に対象ユーザの特性情報をマッピングする。マッピングの方法として、例えば、対象ユーザの特性情報に対して、観点（３）の要件を満たす値が設定されていれば観点（３）の点数を１０とし、観点（２）の要件に「有」が設定されていれば観点（２）の点数を２とし、「無」が設定されていれば観点（２）の点数を０とし、観点（１）について、ランキングの値が１０以内であれば、１０からランキングの値を引いた値を点数とする。
【００３３】
次に、対象ユーザの特性を既に３次元空間にマッピングされている過去の対象ユーザの特性群とともにｋ−ｍｅａｎｓ法を用いてクラスタリングを行う。ここで、対象ユーザの特性がクラスタａにクラスタリングされたものとする。その後、対象ユーザの特性が属しているクラスタ内の対象ユーザの特性群に対して、上記の点数付けに基づいて観点（１）から観点（３）についてそれぞれ点数の和を求め、その和が最も高い推薦方法を推薦方法記憶部１３ａから選択する。つまり、例えば、観点（１）の点数の和が最も高い場合には、推薦方法ＩＤ「１」が選択される。選択部１２ｂは、選択した推薦方法ＩＤを分類部１２ｃおよび取得部１２ｄに通知する。なお、点数が同点である場合には、予め定められた優先度に基づいて選択してもよく、例えば、観点（１）、（２）、（３）の順で優先度付けを行い選択する。
【００３４】
分類部１２ｃは、選択部１２ｂによって選択された推薦方法に応じて、複数の商品情報のなかからユーザ端末２０に推薦する商品情報を取得する。具体的には、分類部１２ｃは、選択部１２ｂから推薦方法ＩＤを取得し、推薦方法ＩＤに対応するパラメータを推薦方法記憶部１３ａから読み出す。そして、分類部１２ｃは、推薦方法ＩＤに対応するパラメータに応じて、収集部１２ａが収集した商品情報を分類し、分類した商品情報を出力部１２ｅに通知する。例えば、分類部１２ｃは、選択部１２ｂから推薦方法ＩＤ「１」を取得した場合には、推薦方法ＩＤ「１」に対応するパラメータ「ランキング２０位以内の商品」を取得する。
【００３５】
そして、分類部１２ｃは、パラメータ「ランキング２０位以内の商品」に応じて、ランキング２０位以内の商品に該当する商品情報を商品情報ＤＢ４０から取得し、出力部１２ｅに通知する。なお、上記の説明では、パラメータとして「ランキング２０位以内の商品」と記憶されている例を記載したが、ランキング２０位以内の商品を分類するためのパラメータが記憶されていればよく、例えば、分類するパラメータとして、項目「ランキング」の閾値「２０」と記憶されてもよい。この場合には、分類部１２ｃは、各商品に対応付けて記憶されたランキングの値が「２０」以下であるかそれぞれ判定し、ランキングの値が「２０」以下の商品情報を分類して取得し、取得したランキングの値が「２０」以下の商品情報を出力部１２ｅに通知する。
【００３６】
取得部１２ｄは、選択部１２ｂによって選択された推薦方法に応じて、推薦方法ラベルを取得する。具体的には、取得部１２ｄは、選択部１２ｂから推薦方法ＩＤを取得し、推薦方法ＩＤに対応する「推薦方法」のラベルを推薦方法記憶部１３ａから取得し、推薦方法のラベルを出力部１２ｅに通知する。例えば、取得部１２ｄは、推薦方法ＩＤ「１」を取得した場合には、推薦方法ＩＤ「１」に対応する推薦方法のラベルとして「多人数の購入商品」を取得し、出力部１２ｅに通知する。
【００３７】
出力部１２ｅは、分類部１２ｃによって分類された情報とともに、選択部１２ｂによって選択された推薦方法をユーザ端末２０に出力する。具体的には、出力部１２ｅは、分類部１２ｃから商品情報を取得し、取得部１２ｄから推薦方法のラベルを取得する。そして、出力部１２ｅは、商品情報および推薦方法ラベルから予め記憶されたフォーマットに従って出力情報を生成し、ユーザ端末２０に出力する。なお、ここでフォーマットとは、例えば、ＨＴＭＬやＸＭＬなどの各種フォーマットであり、出力情報とは、フォーマットに従って生成される画像情報や文字情報などである。
【００３８】
ここで、図６を用いて、情報提供装置１０の一連の処理の流れを具体例を挙げつつ説明する。図６は、実施例１に係る情報提供装置の処理を説明する図である。図６に示すように、情報提供装置１０の選択部１２ｂは、ユーザの特性情報などの入力を受け付けると、ユーザの特性情報よりクラスタリング等を行って各推薦方法に対する点数付けを行い、最も点数が高い推薦方法を選択する。図６の例では、推薦方法ＩＤ「１」と推薦方法ＩＤ「３」の点数「３０点」が同点で最も高く、同点の場合には、予め設定された優先順位が高い推薦方法ＩＤ「１」を選択する。
【００３９】
そして、情報提供装置１０の分類部１２ｃは、推薦方法ＩＤ「１」に対応するパラメータ「ランキング２０位以内の商品」に応じて、収集部１２ａが収集した商品情報からランキング１〜２０位以内の商品情報を取得する。そして、情報提供装置１０の出力部１２ｅは、ランキング２０位以内の商品情報と推薦方法ラベル「多人数の購入商品」をユーザ端末に出力する。このように、ユーザ端末１０では、売り上げランキング２０位以内の商品情報が表示されるとともに、多人数の購入商品であることが表示されることで、商品を効果的に推薦することができる。
【００４０】
これにより、ユーザ端末１０では、利用者によって重要視する情報提供の観点に応じた効果の高い情報提供を行うことが可能である。つまり、ユーザ端末１０では、ユーザの特性に応じて選択した一の情報推薦方法に基づいて商品を推薦するとともに、ユーザに推薦方法も提示するので、各利用者の重要視する情報推薦の観点に応じた効果の高い情報提供を行うことが可能である。
【００４１】
［情報提供装置による処理］
次に、図７を用いて、実施例１に係る情報提供装置１０による処理を説明する。図７は、実施例１に係る情報提供装置１０の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【００４２】
図７に示すように、情報提供装置１０の収集部１２ａは、個人情報、商品情報及び購買履歴情報を収集する（ステップＳ１０１）。具体的には、収集部１２ａは、所定の時間ごとに個人情報ＤＢ３０、商品情報ＤＢ４０および閲覧履歴情報５０からユーザに関する情報やユーザに推薦するための情報等を収集する。
【００４３】
そして、情報提供装置１０の選択部１２ｂは、対象ユーザの特性に応じて、どの推薦方法を利用するかを選択する（ステップＳ１０２）。具体的には、選択部１２ｂは、ユーザの特性情報などの入力を受け付けると、ユーザの特性情報よりクラスタリング等を行って各推薦方法に対する点数付けを行い、最も点数が高い推薦方法を選択する。
【００４４】
そして、情報提供装置１０の分類部１２ｃは、選択された推薦方法のパラメータに応じて、商品情報を取得する（ステップＳ１０３）。具体的には、分類部１２ｃは、選択部１２ｂから推薦方法ＩＤを取得し、推薦方法ＩＤに対応するパラメータを推薦方法記憶部１３ａから読み出す。そして、分類部１２ｃは、推薦方法ＩＤに対応するパラメータに応じて、収集部１２ａが収集した商品情報を分類し、対象ユーザに推薦する商品情報を取得する。
【００４５】
続いて、情報提供装置１０の取得部１２ｄは、選択された推薦方法のＩＤに対応する推薦方法ラベルを取得する（ステップＳ１０４）。具体的には、取得部１２ｄは、選択部１２ｂから推薦方法ＩＤを取得し、推薦方法ＩＤに対応する「推薦方法」のラベルを推薦方法記憶部１３ａから取得する。
【００４６】
その後、情報提供装置１０の出力部１２ｅは、商品情報および推薦方法ラベルからフォーマットに従って出力情報を生成し、ユーザ端末２０に出力する（ステップＳ１０５）。具体的には、出力部１２ｅは、分類部１２ｃから商品情報を取得し、取得部１２ｄから推薦方法のラベルを取得する。そして、出力部１２ｅは、商品情報および推薦方法ラベルから予め記憶されたフォーマットに従って出力情報を生成し、ユーザ端末２０に出力する。
【００４７】
[実施例１の効果]
上述してきたように、実施例１に係る情報提供装置１０は、複数の商品情報のなかからユーザ端末２０に提供する情報を取得する手法である推薦方法を複数記憶する。そして、情報提供装置１０は、ユーザ端末２０のユーザの特性に関するユーザ特性情報に応じて、記憶部１３に記憶された複数の推薦方法からいずれかの推薦方法を選択し、選択された推薦方法に応じて、複数の情報のなかからユーザ端末２０に提供する商品情報を分類する。そして、情報提供装置１０は、分類されたユーザ端末２０に提供する商品情報とともに、選択された推薦方法の情報をユーザ端末２０に出力する。このため、対象となるユーザ個々人の特性を考慮した、各ユーザに最適な推薦方法選択が可能となり、ユーザに応じた効果の高い情報提供を行うことが可能である。
【００４８】
また、実施例１に係る情報提供装置１０は、推薦方法に対応付けてユーザに提供する情報を分類するためのパラメータをさらに記憶する。そして、情報提供装置１０は、選択された推薦方法に対応するパラメータを記憶部１３から取得し、該パラメータを用いて、複数の商品情報のなかからユーザ端末２０に提供する情報を分類する。このため、ユーザ個々人の特性を考慮した推薦方法の選択を行うことができるとともに、選択した推薦方法に対応するパラメータを用いることで、簡易かつ適切にユーザに応じた推薦効果の高い商品情報を取得することが可能である。
【００４９】
また、実施例１に係る情報提供装置１０は、分類された情報と選択された推薦方法の情報から所定のフォーマットに従って出力情報を生成し、該出力情報をユーザ端末２０に出力する。このため、情報提供装置１０は、ユーザに応じた効果の高い推薦情報の画面を提示することが可能である。
【００５０】
また、実施例１に係る情報提供装置１０は、ユーザが所定の行動を行うたびにユーザ特性情報を取得し、該ユーザ特性情報に応じて、記憶部１３に記憶された複数の推薦方法からいずれかの推薦方法を選択する。このため、利用者個々のトレンド変化をリアルタイムに予測し、変化に対応した情報推薦を実現することが可能である。
【実施例２】
【００５１】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では実施例２として本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【００５２】
（１）最適ルート推薦
上記の実施例１では、ユーザの特性情報に応じて、商品情報を推薦する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ユーザの特性情報に応じて、最適ルートを推薦するようにしてもよい。情報提供装置は、対象ユーザの特性情報として、位置情報とユーザの嗜好（例えば、緑が多いところを好む、ある有名人を好む、大人数が苦手等）を入力し、それを選択部１２ｂが実施例１と同様に、クラスタリングを行い、それぞれのユーザの嗜好に対して点数付を行い、クラスタ毎の点数をつける。その中で、点数が最も高いクラスタを選択しそのクラスタの点数の支配要因である推薦方法を推薦方法記憶部１３ａの推薦方法から選択する。
【００５３】
推薦方法のラベルとしては、例えば、「人通りが少ないルートの推薦」「有名人の推薦する店があるルートの推薦」「信頼する人がよく通るルートの推薦」等を推薦方法記憶部１３ａに記憶する。また、収集部１２ａは、現在位置の周辺のルートを取得し、分類部１２ｃに通知する。そして、分類部１２ｃは、推薦方法記憶部１３ａよりロードしたパラメータに応じ推薦情報を出力部１２ｅに通知する。そして、出力部１２ｅは、その情報をその推薦方法とともにユーザに推薦する。
【００５４】
（２）路線案内推薦
上記の実施例１では、ユーザの特性情報に応じて、商品情報を推薦する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ユーザの特性情報に応じて、最適路線案内を推薦するようにしてもよい。情報提供装置は、対象ユーザの特性情報として、位置情報とユーザの嗜好（例えば、緑が多いところを好む、大人数が苦手等）を入力し、それを選択部１２ｂが実施例１と同様に、クラスタリングを行い、それぞれのユーザの嗜好に対して点数付を行い、クラスタ毎の点数をつける。その中で、点数が最も高いクラスタを選択しそのクラスタの点数の支配要因である推薦方法を推薦方法記憶部１３ａの推薦方法から選択する。
【００５５】
推薦方法のラベルとしては、例えば、「混まない路線の推薦」「風景のよい路線の推薦」「最短路線の推薦」等を推薦方法記憶部１３ａに記憶する。また、収集部１２ａは、位置情報の周辺の路線を取得し、分類部１２ｃに通知する。そして、分類部１２ｃは、推薦方法記憶部１３ａよりロードしたパラメータに応じた推薦情報を出力部１２ｅに通知する。そして、出力部１２ｅは、その情報をその推薦方法とともにユーザ端末に出力する。
【００５６】
（３）旅行先推薦
上記の実施例１では、ユーザの特性情報に応じて、商品情報を推薦する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ユーザの特性情報に応じて、旅行先を推薦するようにしてもよい。情報提供装置は、対象ユーザの特性情報として、ソーシャルメディア情報とユーザの嗜好（例えば、緑が多いところを好む、大人数が苦手等）を入力し、それを選択部１２ｂが実施例１と同様に、クラスタリングを行い、それぞれのユーザの嗜好に対して点数付を行い、クラスタ毎の点数をつける。その中で、点数が最も高いクラスタを選択しそのクラスタの点数の支配要因である推薦方法を推薦方法記憶部１３ａの推薦方法から選択する。
【００５７】
推薦方法のラベルとしては、例えば、「風景の良いところの推薦」「買い物ができるところの推薦」「歴史遺産があるところの推薦」等を推薦方法記憶部１３ａに記憶する。また、収集部１２ａは、地域情報を取得し、分類部１２ｃに通知する。そして、分類部１２ｃは、推薦方法記憶部１３ａよりロードしたパラメータに応じた推薦情報を出力部１２ｅに通知する。そして、出力部１２ｅは、その情報をその推薦方法とともにユーザ端末に出力する。
【００５８】
（４）システム構成等
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、分類部１２ｃと取得部１２ｄを統合してもよい。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００５９】
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００６０】
（５）プログラム
また、上記実施例において説明した情報提供装置１０が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、情報提供装置１０が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述した情報提供プログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータが情報提供プログラムを実行することにより、上記実施例と同様の効果を得ることができる。さらに、かかる情報提供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情報提供プログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施例と同様の処理を実現してもよい。以下に、図１に示した情報提供装置１０と同様の機能を実現する情報提供プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。
【００６１】
図８は、情報提供プログラムを実行するコンピュータ１０００を示す図である。図８に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。
【００６２】
メモリ１０１０は、図８に例示するように、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、図８に例示するように、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、図８に例示するように、ディスクドライブ１０４１に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブに挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、図８に例示するように、例えばマウス１０５１、キーボード１０５２に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、図８に例示するように、例えばディスプレイ１０６１に接続される。
【００６３】
ここで、図８に例示するように、ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記の情報提供プログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ１０３１に記憶される。
【００６４】
また、上記実施例で説明した推薦方法記憶部１３ａが保持する各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出し、各手順を実行する。
【００６５】
なお、情報提供プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、情報提供プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【符号の説明】
【００６６】
１  情報提供システム
１０  情報提供装置
１１  通信処理部
１２  制御部
１２ａ  収集部
１２ｂ  選択部
１２ｃ  分類部
１２ｄ  取得部
１２ｅ  出力部
１３  記憶部
１３ａ  推薦方法記憶部
２０  ユーザ端末
３０  個人情報ＤＢ
４０  商品情報ＤＢ
５０  閲覧履歴情報ＤＢ
【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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