JP4838486B2 - Recommendation system - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、利用者に利用者の嗜好に適合した商品等を推奨するレコメンデーションシステム(recommendation system)に関する。
【０００２】
【従来の技術】
インターネットを利用したショッピングシステムの中には、商品購入時に、購入希望商品以外に他の商品を利用者に推奨するレコメンデーション機能を持つシステムもある。
【０００３】
たとえば、あるサイトのフロントページにアクセスすると、そのフロントページには、「あなたにお勧め」のページがリンクされており、そのページには、利用者に対して推奨する商品等のリストが記載されている。
【０００４】
なお、本発明に関連する先行技術文献としては、以下のものがある。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−１４２９０７
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、推奨された商品は、本当にその利用者が興味のある商品でないことが多く、かえって利用者が迷惑を被ることが多い。
【０００７】
また、利用者は、より興味をもつ情報を受けるためには、個人を特定できる情報（氏名、住所、電子メールアドレス等）を登録しなければならないため、利用者の個人情報が流出するという問題点がある。
【０００８】
更に、同じ商品を見ても、各利用者毎に、その商品のどの性質に注目してどのように評価するかの基準が異なるため、ある利用者に、他人の商品に対する評価を利用して、商品を推奨することは適切でない。
【０００９】
更に、まだ誰も買っていない商品や新商品は、その商品が利用者にどのように評価されるかわからないため、そのような商品がそれを必要としている利用者に適切に推奨され難い。特に、ある利用者に、その利用者が購入した商品と同一の商品を購入した他人が購入した他の商品を勧める場合には、利用者に新商品を勧めることは不可能である。
【００１０】
更に、嗜好情報や個人情報をレコメンデーションシステムを提供している会社に開示しないと、商品の推奨を受けることができないことに利用者は強い抵抗感を持ちがちである。
【００１１】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、以下のことをその目的とする。
【００１２】
利用者が自分の判断基準に適合した商品の情報を手に入れることができるようにする。
【００１３】
従来不可能であった新商品の推奨も利用者に行うことができるようにする。
【００１４】
利用者が匿名性を保ちながら興味を持ちそうな情報により多く触れることができるようにする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
［１］自分の判断基準にあった商品の情報を手に入れることへの対応
「商品のどの性質に注目して、どう評価するか」という利用者によって異なるプロセスをイメージ語（形容詞等）を用いて各利用者毎にモデル化し、このモデルを「イメージ語ネット」とする。また、ログからとれるＷｅｂアクセス履歴、商品購入履歴を解析することで、利用者が興味を持つカテゴリ・雰囲気を発見し、これをイメージ語ネットとともに感性モデルとする。本発明でいう「感性」とは、商品に対する個々の利用者が示す考え方やとらえ方の特性のことをいう。この感性モデルを構築することで商品情報提供者は利用者の評価基準に合った商品の推奨が可能になり、利用者は自分の判断基準にあった商品の情報を手に入れることができるようになる。
【００１６】
［２］新商品の推奨ヘの対応
上記の商品のどのような性質に注目してどのように評価するかという機能を持つ感性モデルを構築し、新商品がどのような特徴を持つかということを分析することで、個々の利用者が新商品についてどう思うかを推定できるようになり、その結果、新商品も利用者に推奨することができるようになる。
【００１７】
［３］匿名性を保ちながら興味を持ちそうな情報を得ることへの対応
個人の特定を防ぐために感性モデルを匿名化する。この匿名感性モデルを用いることで利用者は匿名性を保ちながら興味を持ちそうな情報により多く触れることができるようになる。
【００１８】
本発明によれば、プログラムにより動作するＣＰＵを用いて、各利用者毎に、少なくとも１つの商品のカテゴリについて、利用者が商品そのものに対して感じる雰囲気を表すとレコメンデーションシステムの提供者が判断した「主観的イメージ語」と商品に対して感じる物理的特徴を表すイメージ語を用い、その表現に個人差はないと仮定できるとレコメンデーションシステムの提供者が判断した「商品の特徴を表すイメージ語」であって前記「主観的イメージ語」の因子となる少なくとも１つのものとを含み、前記「主観的イメージ語」と少なくとも１つの前記「商品の特徴を表すイメージ語」との間の１対１又は１対多の関係を表すイメージ語ネットを、商品そのものと共に「主観的イメージ語」の複数の候補を表示し、その中から利用者が選択した「主観的イメージ語」を採用し、「商品の特徴を表すイメージ語」の複数の候補を表示し、その中から利用者が選択した「商品の特徴を表すイメージ語」を採用し、採用された「主観的イメージ語」と採用された「商品の特徴を表すイメージ語」をツリー状に結合することにより、統計的手法を用いずに、少なくとも１つ構築するイメージ語ネット管理処理手段と、各利用者毎のイメージ語ネットを格納する第１の記憶手段と、ある商品についてのイメージ語ネットを格納する第２の記憶手段と、プログラムにより動作するＣＰＵを用いて、前記第１の記憶手段から各利用者毎のイメージ語ネットを読み出し、前記第２の記憶手段から前記ある商品についてのイメージ語ネットを読み出し、前記ある商品についての「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部が「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部と一致する利用者のイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと同一のカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に見せるための情報を、統計的手法を用いずに、利用者のホームページに掲載するレコメンデーション処理手段と、を備えることを特徴とするレコメンデーションシステムが提供される。
【００１９】
上記のレコメンデーションシステムにおいて、前記レコメンデーション処理手段は、更に、前記ある商品についての「主観的イメージ」と同一又は類似の「主観的イメージ」を有する利用者のイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと異なったカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に見せるための情報をホームページに掲載するようにしてもよい。
【００２０】
上記のレコメンデーションシステムは、プログラムにより動作するＣＰＵを用いて、利用者に見せる商品を掲載した前記ホームページがリンクされた、利用者毎に異なるＵＲＬを持つホームページを生成する掲示板処理手段を更に備えていてもよい。
【００２１】
上記のレコメンデーションシステムは、プログラムにより動作するＣＰＵを用いて、利用者が実際に閲覧した商品についての属性を格納する趣味・嗜好データベースを作成する趣味・嗜好データベース管理処理手段を更に備え、前記掲示板処理手段は、前記趣味・嗜好データベースに格納されている利用者が実際に閲覧した商品についての属性と、利用者に推奨する商品の属性を基に、前記利用者に推奨する商品を掲載したホームページへのリンクの順位付けを行ってもよい。
【００２４】
上記のレコメンデーションシステムにおいて、前記イメージ語ネット管理手段は、利用者が第１の商品について持った「主観的イメージ語」の因子として選択した「商品の特徴を表すイメージ語」を「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部として有する第２の商品を画面に表示することにより利用者に提示し、利用者が前記第１の商品について持った「主観的イメージ語」を前記第２の商品についても持つかどうかを質問する文を掲載した画面を表示し、その質問に対して利用者から肯定的な返事を表す入力を入力手段により得たときに、前記第１の商品を用いて構築したイメージ語ネットの肯定的確度であって「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」の対応関係についての推論に関するものを上げてもよい。
【００２５】
【発明の実施の形態】
［１］構成
図１を参照すると、実施形態によるレコメンデーションシステムは大別すると２つの処理部（レコメンデーションシステム部１０１、Ｗｅｂアクセスログ抽出システム部１０２）を備える。
【００２６】
レコメンデーションシステム部１０１は、３つの処理部（商品情報データベース管理処理部１０１−１、匿名感性モデル管理処理部１０１−２、レコメンデーション処理部１０１−３）を備える。
【００２７】
匿名感性モデル管理処理部１０１−２は、２つの処理部（イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１、趣味・嗜好データベース管理処理部１０１−２−２）を備える。
【００２８】
レコメンデーション処理部１０１−３は、匿名感性掲示板管理処理部１０１−３−１を備える。
【００２９】
Ｗｅｂアクセスログ抽出システム部１０２は、２つの処理部（Ｗｅｂアクセスログ抽出処理部１０２−１、趣味・嗜好データベース管理処理部１０２−２）を備える。
【００３０】
趣味・嗜好データベース管理処理部１０２−２は、プライバシーフィルタ処理部１０２−２−１を備える。
【００３１】
なお、図１に示した各部は、コンピュータをこれらの部分として機能させるためのプログラムを記録した記録媒体からコンピュータがそのプログラムを読み込んで、そのコンピュータがそのプログラムを実行することによっても実現することができる。
【００３２】
［２］実施方法
実施形態によるレコメンデーションシステムは以下の方法を行う（図２参照）。
【００３３】
［２．１］商品情報入力
（１）商品情報提供者（例えば、メーカ又は販売者と同一者であってもよい。）は新商品に関し、基本的な情報（商品名、カテゴリ、画像、色、素材）、その商品の言葉で表した雰囲気、「商品の特徴を表すイメージ語」及び「主観的イメージ語」を入力し、商品情報データベース１０１−４に登録する。
【００３４】
（２）登録後、商品情報提供者のイメージ語ネット１０１−４−１、１０１−４−２、１０１−４−３が構築される。
【００３５】
［２．２］利用者のシステム利用手続き
（１）利用者は、予め、レコメンデーションシステム部１０１のＷｅｂサイトにアクセスし、利用者用のＷｅｂアクセスログ抽出システム部１０２を携帯情報端末（携帯電話、ＰＤＡ(Personal Digital Assistant)等）にダウンロードし、インストールしておく。また、パーソナルコンピュータでもレコメンデーションシステムによるサービスを受ける場合には、パーソナルコンピュータにもＷｅｂアクセスログ抽出システム部１０２をダウンロードして、インストールしておく。
【００３６】
（２）レコメンデーションシステム部１０１のＷｅｂサイトに、利用者が携帯情報端末のＷｅｂブラウザでアクセスすると、そのＷｅｂページに本システムの利用するための、参加ボタンが表示される。
【００３７】
（３）参加ボタンを押すと、その利用者用の匿名感性掲示板２０４（図２参照）のＵＲＬが発行され、利用者はそのＵＲＬをＷｅｂブラウザのＢｏｏｋｍａｒｋ等に登録しておく。
【００３８】
（４）ＵＲＬ登録後、イメージ語ネットの構築のための作業を行う。イメージ語ネット構築後、携帯情報端末よりレコメンデーションシステム部１０１が利用可能となる。
【００３９】
［２．３］レコメンデーション
（１）レコメンデーション処理部１０１−３は、匿名感性モデルデータベース１０１−５にある利用者のイメージ語ネット１０１−５−ｍ−１、趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２と商品データベース１０１−４にある商品情報提供者のイメージ語ネット１０１−４−ｎの情報を使って、［５］で説明するマッチメイキングを行い、一人一人の利用者にあわせた商品情報を検索する。
【００４０】
（２）個々の検索結果は匿名感性モデルデータベース１０１−５に該当している利用者毎の匿名感性掲示板２０４に、掲示される。
【００４１】
（３）掲示情報は定期的に有効期限をチェックし、有効期限の切れたものは掲示板から削除する。また該当する匿名感性デ一夕ベース１０１−５−ｍが更新された場合には、掲示内容、掲示順位に変更が必要かどうかのチェックも行い、必要であれば匿名感性掲示板２０４を更新する。
【００４２】
［２．４］Ｗｅｂアクセスログ抽出
（１）利用者用のＷｅｂアクセスログ抽出システム部１０２を、レコメンデーションシステム部１０１のＷｅｂサイトから携帯情報端末にダウンロードし、その携帯情報端末にインストールしておく。
【００４３】
同様に、利用者用のＷｅｂアクセスログ抽出システム部１０２を、レコメンデーションシステム部１０１のＷｅｂサイトからパーソナルコンピュータにダウンロードし、そのパーソナルコンピュータにインストールしておいてもよい。
【００４４】
（２）携帯情報端末にインストールされたＷｅｂアクセスログ抽出システム部１０２のＷｅｂアクセスログ抽出処理部１０２−１は、利用者が情報端末を使ってＷｅｂページにアクセスしたログ情報から、利用者の趣味・嗜好情報（興味を持っている商品の属性（カテゴリ、商品名、色、価格、雰囲気（「主観的イメージ語」で表現したもの）等））を収集し、個人の趣味・嗜好データベース１０２−３を構築する。
【００４５】
同様に、パーソナルコンピュータにインストールされたＷｅｂアクセスログ抽出システム部１０２のＷｅｂアクセスログ抽出処理部１０２−１は、利用者が情報端末を使ってＷｅｂページにアクセスしたログ情報から、利用者の趣味・嗜好情報を収集し、個人の趣味・嗜好データベース１０２−４を構築してもよい。
【００４６】
携帯情報端末の個人の趣味・嗜好データベース１０２−３とパーソナルコンピュータの個人の趣味・嗜好データベース１０２−４は、携帯情報端末とパーソナルコンピュータが接続される度に、同期が取られる。
【００４７】
（３）利用者の携帯情報端末に構築されている個人の趣味・嗜好データベース１０２−３の内容は、利用者が反映処理を起動するたびに、レコメンデーションシステム部１０１の利用者に該当する匿名感性モデル１０１−５−ｍの趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２に反映される。
【００４８】
（４）上記（３）の反映処理を行うときに、プライバシーフィルタ処理部１０２−２−１を使って、反映する内容に事前に制限をかけることができる。例えば、特定のカテゴリについての情報を反映させないようにすることができる。
【００４９】
［３］イメージ語ネット
［３．１］感準モデル
本システムでは一人一人の利用者によって異なる商品の評価基準と興味をモデル化して推奨に利用する。
【００５０】
例えば、図３のように、ある商品（例：ソファ）に関して「どのように感じるか」を尋ねた場合、同一の商品に対しても、利用者毎に「スマート」、「エレガント」のように、異なった解釈をする場合がある。このように商品に対する個々の利用者が示す考え方やとらえ方の特性を「感性」とここでは定義する。感性には、知覚過程、認知過程を通して、
（１）商品の色、模様や形を身体的に感じ（商品の特徴を表すイメージ）
（２）商品のイメージを主観的に感じとる（主観的イメージ）
という２つのプロセスがあると仮定する。商品の特徴を表すイメージを表す言葉と主観的イメージを表す言葉の対応関係は、各利用者毎に異なる。この対応関係を多階層化して整理したものを、「イメージ語ネット」と定義する。従って、イメージ語ネットは、各個人毎に異なる。
【００５１】
また、携帯情報端末のＷｅｂアクセスログ抽出処理部１０２−１を用いて、Ｗｅｂアクセス履歴や商品購入履歴を得ることができるが、これらの履歴から得られた利用者の「商品のどの性質に注目してどのように感じて興味を持ったのか」という特性を「趣味・嗜好」と定義する。特に、「趣味・嗜好」は、各利用者が興味を持っている商品のカテゴリ及び「商品の特徴を表すイメージ語」で表わされる。例えば、ある利用者が赤系統の色のソファのＷｅｂページに頻繁にアクセスしているならば、その利用者が興味を持っている商品の１つとしてソファが追加され、その利用者が興味を持っている特徴を表すイメージ語として「暖かい」が追加される。
【００５２】
イメージ語ネット１０１−５−ｍ−１と趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２を合わせたものを「感性モデル」１０１−５−ｍといい、これを推奨に利用する。
【００５３】
［３．２］イメージ語ネットの構成
利用者毎に異なる商品に対する解釈の違いを表現するために、次のようにイメージ語を用いて、個々の感性をネットワーク構造でモデル化する。「商品の特徴を表すイメージ語」は商品に対して感じる物理的特徴を表すイメージ語を用い、その表現に個人差はないと仮定する（例：冷たい、丸い、ソフト）。
【００５４】
「主観的イメージ語」は利用者が商品そのものに対して感じる雰囲気を表す。この「主観的イメージ語」は図３のように同じ商品を見た場合に、同じ「商品の特徴を表すイメージ語」がついているにもかかわらず利用者によって異なる可能性がある。
【００５５】
図３の例では、あるソファの特徴を表すイメージ語は、「クール」、「丸い」及び「ソフト」であるが、利用者毎に、「主観的イメージ語」は、「スタイリッシュ」、「スマート」又は「エレガント」となる。
【００５６】
同じ商品カテゴリ内では、商品を比較する指標として「商品の特徴を表すイメージ語」を参照する。同じ「商品の特徴を表すイメージ語」を持つ商品が複数ある場合、それらは物理的特徴が類似しているため、利用者は同じ「主観的イメージ語」を用いると仮定する。
【００５７】
また、商品のカテゴリが異なると素材・形状に大きな差が生じるため、「商品の特徴を表すイメージ語」を指標として商品を比較するのは適切ではない。そのため、異なるカテゴリ間では、「主観的イメージ語」を指標として商品を比較する。
【００５８】
以上のような構成に基づいてイメージ語ネットを構築することで、利用者が商品のどの性質に注目し、どのように評価しているかをモデル化することが可能となる。
【００５９】
［３．３］イメージ語ネットの構築法
商品情報提供者は新商品に対して、商品ＩＤ、商品カテゴリ、色・素材データ、商品情報提供者が考える「主観的イメージ語」、「商品の特徴を表すイメージ語」をつける。そして、新商品を商品データベース１０１−４に登録する。
【００６０】
商品情報提供者が「主観的イメージ語」及び「商品の特徴を表すイメージ語」を記述することによって、情報提供者のイメージ語ネットも作ることができる。これを見ると、利用者は商品情報提供者がどのようなイメージでその商品を売ろうとしているのかを知ることができる。
【００６１】
レコメンデーション処理部１０１−３は、利用者のイメージ語ネット１０１−５−ｍ−１と商品情報提供者のイメージ語ネット１０１−４−ｎを利用して、「主観的イメージ語」の使い方の類似度を測ることができる。例えば、ある商品について、「商品の特徴を表すイメージ語」の組が与えられ、その組に対する「主観的イメージ語」が商品情報提供者とある利用者の間で異なったとしても、それらの「主観的イメージ語」の対応関係を基に「主観的イメージ語」の使い方の類似度を測ることができる。この対応関係を用いて、ある商品に対し商品情報提供者がある「主観的イメージ語」を付けたならば、その商品に対し利用者がどのような「主観的イメージ語」を付けるであろうかということを推測することができる。
【００６２】
個々の利用者のイメージ語ネットを構築するために、以下のようなインタラクションを行う。
【００６３】
匿名感性モデルデータベース１０１−５には、本システムに参加している利用者の匿名感性モデル１０１−５−１〜１０１−５−Ｍが格納されている。各匿名感性モデル１０１−５−ｍ内には該当する利用者の趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２が格納されている。この趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２には、利用者の携帯情報端末内の趣味・嗜好データベース１０２−３の情報にプライバシーフィルタ処理１０２−２−１を施したデータが格納されており、利用者により更新処理が起動される度に更新が行われている。この趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２には、利用者が閲覧した商品に関する情報が格納されており、その情報を使って、それら商品について「どの性質に注目して、どのように感じて興味を持ったのか」の判断基準を次のようなインタラクションによって取得する。
（１）「主観的イメージ語」の取得（図４）
イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は「商品Ａはどのような感じですか？」と質問を行い、利用者は「主観的イメージ語」のリストの中から自分が商品に対して感じた雰囲気に近いものを選択する。イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は、利用者が答えた「主観的イメージ語」をインタラクションテーブル（図４）に追加する。インタラクションテーブルは、イメージ語ネット１０１−５−ｍ−１の各構成要素となる。
【００６４】
図４の例では、商品Ａについて、「商品の特徴を表すイメージ語」は、「クール」、「丸い」及び「ソフト」であり、商品情報提供者が与える「主観的イメージ語」は、「スタイリッシュ」であり、利用者が与える「主観的イメージ語」は、「スマート」であるので、商品情報提供者のインタラクションテーブル及び利用者のインタラクションテーブルは、それぞれ、符号３０１及び３０２で示すとおりとなる。
（２）「商品の特徴を表すイメージ語」の絞込み（図５）
次に、イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は「なぜスマートと感じましたか？主な要因をリストから選んでください。」と質問を行い、利用者は商品情報提供者がその商品に対して付けた「商品の特徴を表すイメージ語」リストの中からあてはまるものを１つ又は複数選択する。「商品の特徴を表すイメージ語」は商品の物理的特徴を表すため、このインタラクションでは商品に対して感じる「主観的イメージ語」の因子となる物理的特徴を取得できる。イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は利用者が答えた「商品の特徴を表すイメージ語」に基づいてインタラクションテーブルを更新する。更新後のインタラクションテーブルを図５の符号３０３で示す。図５の例では、「スマートなのはクールでソフトだから」と答えたため、「その利用者は『クールかつソフト』であるものをスマートと感じた」ということがわかる。
【００６５】
（１）、（２）のインタラクションから「クールかつソフトだからスマートと感じた」と推定することができる。
（３）「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」の対応関係の確認（図６）
「クールかつソフトだからスマート」のような「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」の対応関係を確かめるために、イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は（１）、（２）で構築されたイメージ語ネットをもとにインタラクションを行う。
【００６６】
イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部として商品Ａと同じ「クールかつソフト」を持つ別の商品Ｂを商品データベースから探し出す。又は、イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部として商品Ａと同じ「クールかつソフト」を持ち、かつ、色・素材データが商品Ａと似ている別の商品Ｂ’を商品データベースから探し出してもよい。商品Ｂ（又はＢ’）の「主観的イメージ語」はどのようなものであってもよい。そしてその商品Ｂ（又はＢ’）を提示して「これはスマートですか？」と質問する。このインタラクションに対して利用者が肯定的に「はい」と答えた場合、商品Ａから得られた「クールかつソフトだからスマート」という推定が再度行われたとして、イメージ語ネット１０１−５−ｎ−１に商品Ｂ（又はＢ’）についてのレコードも追加する。否定的な答を得た場合には、否定フラグを立てて、レコードを追加する。
【００６７】
このようなレコードの追加の有無により、「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」の対応関係についての推論の肯定的確度がレコード数及びフラグにより表されるようになる。
【００６８】
以上の（１）〜（３）のインタラクションを行うことでイメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は利用者が商品に対して感じるイメージ語を取得し、「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」の関連をイメージ語ネット１０１−５−ｎ−１として構築することができる。
【００６９】
（４）趣味・嗜好データベースの構築
また、趣味・嗜好データベース管理処理部１０２−２は、利用者が実際に閲覧した商品についての属性（カテゴリ、商品名、色、価格、雰囲気（「主観的イメージ語」で表現したもの）等）を解析することで、利用者が興味を持つであろう商品の属性（カテゴリ、商品名、色、価格及び雰囲気等）を発見し、それらを趣味・嗜好データベース１０２−３又は１０２−４に格納する。このためには、例えば商品掲載ホームページをＸＭＬで記述しておき、所定属性のタグにその属性の値を記述しておく。趣味・嗜好データベース管理処理部１０１−２−２は、プライバシーフィルタ処理部１０２−２−１を経て携帯情報端末から受信した趣味・嗜好データベース１０２−３又は１０２−４の内容を匿名感性モデルデータベース１０１−５の趣味・嗜好データベース１０１−５−ｎ−２に反映させる。
【００７０】
［４］匿名感性モデルデータベース
従来のレコメンデーションシステムでは利用者は個人情報や嗜好情報を開示しなければならなかった。しかし、開示すると個人を特定されてしまう可能性があるため利用者は個人情報の提供に対して警戒心を持っている。そこで本発明では、名前や住所といった個人情報は開示せずに、利用者が興味を持つ商品のイメージ語ネットを匿名化して、感性レコメンデーションシステムに提供する。これにより、利用者が安心して自分の感性モデルに基づいた適切な推奨を受けることが可能になる。
【００７１】
［４．１］匿名感性掲示板
匿名性を維持するために、匿名感性モデルデータベースでは、利用者の認証（例えば、ＩＤとパスワードを用いたもの）を行わない。データベース内において利用者を識別するためには、不規則かつユニークかつ長い文字列名のＵＲＬを生成し、このＵＲＬを匿名感性モデルデータベース１０１−５内の各感性モデル１０１−５−ｎと対応付ける。また、このＵＲＬを匿名感性掲示板２０４のＵＲＬとし、このＵＲＬを利用者が個々に携帯情報機器のＷｅｂブラウザのＢｏｏｋｍａｒｋ等に保存する。匿名感性掲示板管理処理部１０１−３−１は、匿名感性掲示板２０４に、各利用者に推奨する商品情報を掲示する。
【００７２】
匿名感性掲示板２０４のＵＲＬを上記のようにすることで、下記のことが可能となる。
【００７３】
・利用者の匿名感性モデルを使って推奨した情報は、匿名感性掲示板に掲示されるため、レコメンデーション処理部１０１−３が推奨情報を電子メールで送信するといった利用者を識別する必要がない。
【００７４】
・匿名感性掲示板へのＵＲＬのアクセス自体においては、利用者を認証しないため、アクセス制限機能がない。そのため、アクセスフリーだが、ＵＲＬが、不規則かつユニークかつ長い文字列で生成されているため、利用者以外の者が安易にアクセスすることは難しい。
【００７５】
・仮に不正アクセスされても、利用者本人にカスタマイズされた情報なので、本人以外には意味を持たない。また掲示板持ち主を特定するような情報も一切記述されていない。
【００７６】
このように匿名性を維持することが可能となる。
【００７７】
［４．２］趣味・嗜好データベースの更新
携帯情報端末又はパーソナルコンピュータにおけるＷｅｂアクセスのログは、利用者の携帯情報端末又はパーソナルコンピュータにインストールされたＷｅｂアクセスログ抽出処理部１０２−１によって解析される。
【００７８】
そして、趣味・嗜好データベース管理処理部１０２−２は、Ｗｅｂアクセスのログを基に、利用者が実際に閲覧した商品の属性を解析することで、利用者が興味を持つであろう商品の属性を発見する。その商品の属性を趣味・嗜好データベース１０２−３又は１０２−４に格納する。趣味・嗜好データベース１０２−３と趣味・嗜好データベース１０２−４は同期が取られる。
【００７９】
趣味・嗜好データベース１０２−３の内容は、レコメンデーションシステム部１０１の匿名感性モデル１０１−５−ｍ内の利用者の趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２にアップデートされる。アップデート手順は以下の手順となる。
【００８０】
（１）携帯情報端末で、匿名感性掲示板のＵＲＬにより匿名感性掲示板にアクセスする。
【００８１】
（２）匿名感性掲示板内にある”アップデートボタン”を押す。
【００８２】
（３）ファイルダイヤログが開き、携帯情報端末内アップデートファイルを選択する。アップデートファイルとは、前回にアップデートを行ったときの趣味・嗜好データベース１０２−３の内容と現在の趣味・嗜好データベース１０２−３の内容との差分である。
【００８３】
（４）アップデートファイル指定後、アップデート処理が開始される。
【００８４】
（５）アップデート処理終了後、”アップデート完了”メッセージが表示され、匿名感性掲示板に戻る。
【００８５】
アップデート処理では、趣味・嗜好データベース管理処理部１０１−２−２で、
・アップデートファイル形式のチェック、
・利用者の携帯情報端末内に記録されている前回アッブデートの日時とレコメンデーションシステムの匿名感性モデル内の利用者の趣味・喧好データベース１０２−３に記録されている前回アップデート日時のチェック、
の２段階のチェックが行われているため、万が一、匿名感性掲示版に利用者以外が不正アクセスし、アップデートボタンを押しても、アップデートするファイルに形式が違う場合は、アップデート処理は行わず、またファイル形式が同じ場合でも（同レコメンデーションシステムを利用している別の利用者が間違ってアクセスし、”アッブデートボタン”を押した場合）システム側と携帯情報端末側の前回アップデート日時が同じかどうかチェックし、違う場合はアップデート処理を行わない。このため、不正にアップデート処理が行われることはない。
【００８６】
また、更新する内容も事前に利用者がプライバシーフィルタ処理部１０２−２−１で設定したフィルタリング内容で制限をかけるため、自分が開示を許可した情報以外が更新されるといったことを未然に防ぐことができ、利用者の匿名性を維持することが可能となっている。
【００８７】
以上のように、匿名化した感性モデルをレコメンデーションシステムに用いることで利用者は「自分の情報を他人に知られずに、自分の判断基準に基づいた推奨を受ける」ことが可能になる。そして、商品情報提供者は、利用者一人一人を特定しなくても今までよりも多くの人に適切な推奨をすることが可能になる。
【００８８】
［５］イメージ語ネットを使ったレコメンデーション
従来のシステムでは、「買った・買わない」というような購買履歴から個別の商品群についてのモデル化は可能であったが、様々な商品の分野に用いることができるモデルを構築することは困難であった。それに対し、本システムでは個々の利用者が、「商品に対してどう思ったか？」という主観的な判断基準であるイメージ語ネットを用いることで、利用者の判断基準によるあらゆる種類の商品の推奨が可能になるといえる。その例としてここでは次のような推奨を示す。
【００８９】
・過去の購入履歴がない新商品の推奨（「商品の特徴を表すイメージ語」の利用）
・他カテゴリの商品の推奨（「主観的イメージ語」の利用）
・順位付けのある推奨（各利用者のアクセス頻度の利用）
［５．１］同じカテゴリでイメージ語を利用した新商品の推奨
新商品が商品データベース１０１−４へ登録された場合、商品データベース管理処理部１０１−１は、レコメンデーション処理部１０１−３にその情報を、また利用者の匿名感性モデルデータベース１０１−５が更新された場合、匿名感性モデルデータベース管理処理部１０１−２はレコメンデーション処理部１０１−３にそのイメージ語を渡す。レコメンデーション処理部１０１−３は、同じカテゴリの商品の中で物理的特徴の類似した「商品の特徴を表すイメージ語」を利用者の感性モデルの中から検索し、新商品の推奨を行う。新商品の推奨の手順を図７の例で説明する。
【００９０】
ａ．新商品が登録されると、商品データベース管理処理部１０１−１はその「商品の特徴を表すイメージ語」である「クール、ソフト、丸い」をレコメンデーション処理部１０１−３に渡す。
【００９１】
ｂ．レコメンデーション処理部１０１−３は利用者の感性モデル１０１−５−ｍのイメージ語ネット１０１−５−ｍ−１の中から「商品の特徴を表すイメージ語」である「クール、ソフト、丸い」が共通・類似しているイメージ語ネットを匿名イメージ語ネット１０１−５−ｍ−１から検索する。図７の例では「ソファ」カテゴリの中に「クール、ソフト」を共通して持つイメージ語ネットが存在する。
【００９２】
また、「商品の特徴を表すイメージ語」が、「クール」及び「ソフト」のみであるイメージ語ネットが匿名感性モデル１０１−５−ｍ−１に含まれていない場合であっても、例えば、「クール、ソフト」の他に「シンプル」を含んでいるイメージ語ネットが匿名感性モデル１０１−５−ｍ−１に含まれている場合に、その新商品を推奨するようにしてもよい。
【００９３】
ｃ．上記ｂで検索できたイメージ語ネットが存在した場合、新商品のソファ（ＩＤ７）はこの利用者の興味の対象になりうると推測し、レコメンデーション処理部１０１−３は情報を提供する。提供は、匿名感性掲示板２０４への掲載により行う。
【００９４】
［５．２］異なるカテゴリでイメージ語を利用した新商品の推奨
また、上記［５．１］では、利用者のイメージ語ネットと商品情報提供者のイメージ語ネットの間で、同じ商品カテゴリで「商品の特徴を表すイメージ語」に共通部分があれば、物理的特徴が類似しているため、それらの「主観的イメージ語」は同じような意味で使われていると考えられる。
【００９５】
一方、図８の例では、利用者は「クールかつソフトなものをスマート」と感じており、商品情報提供者は、「クールでソフトかつ丸いもの」を「スタイリッシュ」だと考えている。これらの間では「主観的イメージ語」は異なるが、商品の特徴を表すイメージ語に共通部分（クール及びソフト）が存在する。従って、利用者の「スマート」という「主観的イメージ語」の概念の中に商品情報提供者のいう「スタイリッシュ」という「主観的イメージ語」の概念が含まれていると推測できる。よって、この例では利用者の使う「スマート」という「主観的イメージ語」が商品情報提供者の「スタイリッシュ」という「主観的イメージ語」に対応しており、二つの言葉の類似度は高いと推測できる。
【００９６】
この「主観的イメージ語」の対応関係を利用して、利用者のイメージ語ネットが第１のカテゴリ（例えば、テーブルのカテゴリ）において欠落している場合、現在第２のカテゴリ（例えば、ソファのカテゴリ）にあるイメージ語ネットの中で肯定的確度が高いものの「主観的イメージ語」を用いて図８の例のように第１のカテゴリや他業種の新商品の推奨を行う。
【００９７】
図８の例では、テーブルのカテゴリにおいてスタイリッシュ又はスマートを「主観的イメージ語」とするイメージ語ネットが存在しない。一方、ソファのカテゴリにおいては、スマートを「主観的イメージ語」とし、クール及びソフトを「商品の特徴を表すイメージ語」とする利用者のイメージ語ネットが存在すると共に、スタイリッシュを「主観的イメージ語」とし、クール、ソフト及び丸いを「商品の特徴を表すイメージ語」とする商品情報提供者のイメージ語ネットが存在する。そして、スマートを「主観的イメージ語」とし、クール及びソフトを「商品の特徴を表すイメージ語」とする利用者のイメージ語ネットと、スタイリッシュを「主観的イメージ語」とし、クール、ソフト及び丸いを「商品の特徴を表すイメージ語」とする商品情報提供者のイメージ語ネットは、クール及びソフトにおいて「商品の特徴を表すイメージ語」を共通とするので、利用者がいうスマートという「主観的イメージ語」と商品情報提供者がいうスタイリッシュという「主観的イメージ語」は類似していると判断される。
【００９８】
また、商品のカテゴリが異なると、物理的特性を表す項目が異なるので、同一の「主観的イメージ語」に対応する「商品の特徴を表すイメージ語」が同じ利用者についても異なり、同じ商品情報提供者についても異なる。従って、カテゴリが異なった商品を「商品の特徴を表すイメージ語」を用いて推奨することはできない。
【００９９】
そこで、レコメンデーション処理部１０１−３は、テーブルのカテゴリにおいて、スタイリッシュという「主観的イメージ語」を有するテーブルが新商品として提供されたならば、「主観的イメージ語」がスタイリッシュに類似したスマートであるイメージ語ネットを利用者が有しているので、その新商品を利用者に推奨する。
【０１００】
勿論、レコメンデーション処理部１０１−３は、テーブルのカテゴリにおいて、スマートという「主観的イメージ語」を有するテーブルが新商品として提供されたならば、「主観的イメージ語」がスマートであるイメージ語ネットを利用者が有しているので、その新商品を利用者に推奨する。
【０１０１】
［５．３］推奨結果の順位付け
上記［３．３］（４）で述べたように、利用者が興味を持つであろう商品の属性（カテゴリ、商品名、色、価格及び雰囲気等）は趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２に格納される。
【０１０２】
一方、匿名感性掲示板２０４にリンクされている商品掲載ホームページは、例えば、ＸＭＬで記述されており、その商品掲載ホームページに掲載されている商品の属性（商品名、色、価格、雰囲気）等が所定のタグに記述されている。
【０１０３】
匿名感性掲示板２０４には、レコメンデーション処理部１０１−３が選んだ推奨商品が複数掲載されるが、匿名感性掲示板管理処理部１０１−３−１は、趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２の内容と、匿名感性掲示板にリンクされる商品掲載ホームページに掲載される商品についての属性を基に判断した利用者が興味を持っている順に並べて商品を匿名感性掲示板に掲載する。
【０１０４】
［５．４］運用
利用者が、レコメンデーションシステムの利用を開始すると、その利用者が利用することとなる匿名感性掲示板のＵＲＬが作成され、そのＵＲＬの匿名感性掲示板には、まず、例えば、人気のある商品又は新商品のリストを掲載する。リストの各商品を表す文字列等には、その商品の内容（写真、仕様等）を掲載したホームページへのリンクが付与され、その文字列を選択するとそのホームページが掲載されるようになる。
【０１０５】
利用者は、匿名感性掲示板に掲載されている商品のうちの興味を持ったもののホームページにアクセスして、その商品の内容をブラウズする。
【０１０６】
商品の内容を掲載したホームページのうちの一部のホームページに、又は、利用者が商品の内容を掲載したホームページをアクセスする所定回数毎に、ホームページに掲載された商品について上記［３．３］の方法を実行して、イメージ語ネットを蓄積していく。
【０１０７】
初期の段階においては、匿名感性掲示板に掲載される商品は、例えば、人気商品又は新商品であり、利用者の趣味・嗜好を反映したものではないが、次第に、イメージ語ネットに基づいて、上記［５．１］及び［５．２］の方法を用いて推奨することとなった商品を匿名感性掲示板に掲載するようになるので、イメージ語ネットが蓄積されるに従って、匿名感性掲示板に掲載される商品は、利用者の趣味・嗜好を反映したものとなっていく。
【０１０８】
匿名感性掲示板に掲載する商品は、新商品から選ぶだけでなく、商品データベース１０１−４全体から上記［５．１］及び［５．２］の方法を用いて検索してもよい。
【０１０９】
［６］応用例
本発明の匿名感性モデルのデータを利用することで、サービス産業のサービス内容に様々なバリエーションを追加することが可能となる。
【０１１０】
例えば、匿名感性モデルの平均データを用いることにより、旅行のパッケージやホテルのサービスの企画を立てたり、レストランのメニューの内容（２０代女性向け）、ＢＧＭ及び室内インテリア等の企画を立てたりすることができる。
【０１１１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、以下の効果が奏される。
【０１１２】
利用者にとってみれば、自分の判断基準にあった商品の情報を手に入れることができ、かつ匿名が保たれる。
【０１１３】
商品情報提供者にとってみれば、従来できなかった新商品に関しての推奨が可能となる。また、匿名感性モデルの平均データを利用することで、商品開発やマーケティングに役立てることができる。更に、ライフスタイル提案型商品パッケージ（”スタイリッシュ”な商品群）等を匿名感性モデルのデータを利用することで半自動的に生成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態によるレコメンデーションシステム部及びＷｅｂアクセスログ抽出システム部の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態によるレコメンデーションシステム部及びＷｅｂアクセスログ抽出システム部の構成を示す他のブロック図である。
【図３】本発明の実施形態によるイメージ語ネットを示す概念図である。
【図４】本発明の実施形態によるイメージ語ネットを構築する方法を示す第１の図である。
【図５】本発明の実施形態によるイメージ語ネットを構築する方法を示す第２の図である。
【図６】本発明の実施形態によるイメージ語ネットを構築する方法を示す第３の図である。
【図７】本発明の実施形態による同一カテゴリの商品を推奨する場合を説明するための概念図である。
【図８】本発明の実施形態による異なったカテゴリの商品を推奨する場合を説明するための概念図である。
【符号の説明】
１０１ レコメンデーションシステム部
１０１−１ 商品情報データベース管理処理部
１０１−２ 匿名感性モデル管理処理部
１０１−２−１ イメージ語ネット管理処理部
１０１−２−２ 趣味・嗜好データベース管理処理部
１０１−３ レコメンデーション処理部
１０１−３−１ 匿名感性掲示板管理処理部
１０２ Ｗｅｂアクセスログ抽出システム部
１０２−１ Ｗｅｂアクセスログ抽出処理部
１０２−２ 趣味・嗜好データベース
１０２−２−１ プライバシフィルタ処理部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a recommendation system that recommends products and the like that suit users' preferences.
[0002]
[Prior art]
Some shopping systems using the Internet have a recommendation function that recommends other products to the user in addition to the desired product when purchasing the product.
[0003]
For example, when you access the front page of a site, the front page is linked to a “Recommended for You” page, which contains a list of products recommended for the user. ing.
[0004]
As prior art documents related to the present invention, there are the following.
[0005]
[Patent Document 1]
JP 2001-142907 A
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, the recommended product is not really a product that the user is really interested in, and the user is often inconvenienced.
[0007]
In addition, in order to receive more interesting information, the user must register personally identifiable information (name, address, e-mail address, etc.). There is a point.
[0008]
Furthermore, even if the same product is viewed, each user has different criteria for how to evaluate and evaluate which property of the product. It is not appropriate to recommend products.
[0009]
Further, since a product or a new product that has not been bought by anyone does not know how the product is evaluated by the user, it is difficult to appropriately recommend such a product to a user who needs it. In particular, it is impossible to recommend a new product to a user when recommending another product purchased by another person who has purchased the same product as the product purchased by the user.
[0010]
Furthermore, if the preference information and personal information are not disclosed to the company that provides the recommendation system, the user tends to have a strong resistance to not being able to receive product recommendations.
[0011]
The present invention has been made in view of the above problems, and has the following objects.
[0012]
Enable users to get information on products that meet their criteria.
[0013]
Users should be able to recommend new products that were previously impossible.
[0014]
Make it possible for users to touch more information that may be of interest while maintaining anonymity.
[0015]
[Means for Solving the Problems]
[1] Dealing with obtaining product information that meets your criteria
A process that is different depending on the user, “what property of the product is noticed and how it is evaluated” is modeled for each user using image words (adjectives, etc.), and this model is called an “image word net”. Also, by analyzing the Web access history and product purchase history that can be taken from the log, a category / atmosphere that the user is interested in is discovered, and this is used as a sensitivity model together with the image word net. “Sensitivity” as used in the present invention refers to characteristics of the way of thinking and how to perceive each product user. By building this sensitivity model, product information providers can recommend products that meet the user's evaluation criteria, and users can obtain product information that meets their criteria. become.
[0016]
[2] Response to recommended new products
By building a sensibility model with the function of how to focus on and evaluate the characteristics of the above products, and analyze the characteristics of the new products, individual users Will be able to estimate what they think about the new product, and as a result, the new product can also be recommended to users.
[0017]
[3] Response to obtaining information that seems to be interesting while maintaining anonymity
Anonymize the sensitivity model to prevent personal identification. By using this anonymous sensitivity model, the user can touch more information that is likely to be interesting while maintaining anonymity.
[0018]
According to the present invention, the recommendation system provider determines that for each user, the atmosphere that the user feels about the product itself is represented for each user using at least one product category. “Representative image word” and an image word that represents physical characteristics felt for the product, and the recommendation system provider determined that the expression can be assumed to have no individual difference. 1 ”between the“ subjective image word ”and the at least one“ image word representing the characteristics of the product ”. An image word net representing a one-to-one or one-to-many relationship Along with the product itself Display multiple candidates for “subjective image word”, adopt the “subjective image word” selected by the user from among them, display multiple candidates for “image word representing product characteristics”, and By adopting “image words that represent product features” selected by the user, and combining the adopted “subjective image words” and the adopted “image words that represent product features” in a tree shape The image word net management processing means for constructing at least one without using a statistical method, the first storage means for storing the image word net for each user, and the image word net for a certain product are stored. An image word net for each user is read from the first storage means using the second storage means and a CPU that operates according to a program, and an image of the certain product is read from the second storage means. A word net is read, and all or a part of the “image word representing the characteristic of the product” for the certain product corresponds to all or a part of the “image word representing the characteristic of the product”. Thus, when there is a product belonging to the same category as the product category, information for showing the product to a user having the image word net without using a statistical method, User's A recommendation system characterized by comprising a recommendation processing means for posting on a homepage.
[0019]
In the above recommendation system, the recommendation processing means further has a “subjective image” that is the same as or similar to the “subjective image” of the certain product. User's When there is an image word net that belongs to a category different from the category of the certain product, the certain product is sent to the user having the image word net. show Information may be posted on the homepage.
[0020]
The above recommendation system uses a CPU operated by a program to show You may further provide the bulletin board process means which produces | generates the homepage with which URL differs for every user linked with the said homepage which posted goods.
[0021]
The above recommendation system Using a CPU that operates by a program, It further comprises a hobby / preference database management processing means for creating a hobby / preference database for storing attributes of products actually viewed by the user, wherein the bulletin board processing means is a user stored in the hobby / preference database. On the basis of the attributes of the products actually viewed by the user and the attributes of the products recommended to the user, the links to the home pages on which the products recommended for the user are posted may be ranked.
[0024]
In the above recommendation system, the image word net managing means selects the “image word representing the feature of the product” selected as the factor of the “subjective image word” the user has for the first product as the “product feature”. The second product having all or part of the “image word representing” is presented to the user by displaying it on the screen, and the “subjective image word” the user has for the first product is the second product. The first product is used when an input indicating a positive answer from the user is displayed by displaying a screen in which a sentence asking whether the product is also possessed or not is displayed. Positive accuracy of image word net constructed Inferring about the correspondence between "subjective image words" and "image words representing product characteristics" May be raised.
[0025]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
[1] Configuration
Referring to FIG. 1, the recommendation system according to the embodiment roughly includes two processing units (a
[0026]
The
[0027]
The anonymous sensitivity model management processing unit 101-2 includes two processing units (an image word net management processing unit 101-2-1 and a hobby / preference database management processing unit 101-2-2).
[0028]
The recommendation processing unit 101-3 includes an anonymous sensitivity bulletin board management processing unit 101-3-1.
[0029]
The Web access log
[0030]
The hobby / preference database management processing unit 102-2 includes a privacy filter processing unit 102-2-1.
[0031]
1 can also be realized by a computer reading the program from a recording medium recording a program for causing the computer to function as these parts, and the computer executing the program. it can.
[0032]
[2] Implementation method
The recommendation system according to the embodiment performs the following method (see FIG. 2).
[0033]
[2.1] Product information input
(1) A merchandise information provider (for example, the same manufacturer or seller) may have basic information (product name, category, image, color, material) regarding the new product, and the language of the product. Are input to the product information database 101-4.
[0034]
(2) After registration, product information provider image word nets 101-4-1, 101-4-2, 101-4-3 are constructed.
[0035]
[2.2] User system usage procedures
(1) The user accesses the website of the
[0036]
(2) When a user accesses the website of the
[0037]
(3) When the participation button is pressed, the URL of the anonymous sensibility bulletin board 204 (see FIG. 2) for the user is issued, and the user registers the URL in the book mark of the Web browser or the like.
[0038]
(4) After URL registration, work for constructing an image word net is performed. After the image word net is constructed, the
[0039]
[2.3] Recommendation
(1) The recommendation processing unit 101-3 includes the user's image word net 101-5-m-1, the hobby / preference database 101-5-m-2 and the
[0040]
(2) Each search result is posted on the anonymous sensitivity bulletin board 204 for each user corresponding to the anonymous sensitivity model database 101-5.
[0041]
(3) The posting information is periodically checked for expiration dates, and those that have expired are deleted from the bulletin board. In addition, when the corresponding anonymous sensitivity table 101-5-m is updated, it is also checked whether or not it is necessary to change the posting contents and the posting order. If necessary, the anonymous sensitivity bulletin board 204 is updated.
[0042]
[2.4] Web access log extraction
(1) The Web access log
[0043]
Similarly, the Web access log
[0044]
(2) The web access log extraction processing unit 102-1 of the web access log
[0045]
Similarly, the Web access log extraction processing unit 102-1 of the Web access log
[0046]
The personal hobby / preference database 102-3 of the portable information terminal and the personal hobby / preference database 102-4 of the personal computer are synchronized each time the portable information terminal and the personal computer are connected.
[0047]
(3) The contents of the personal hobby / preference database 102-3 built in the portable information terminal of the user are anonymous corresponding to the user of the
[0048]
(4) When performing the reflection process of (3) above, the content to be reflected can be limited in advance using the privacy filter processing unit 102-2-1. For example, information about a specific category can be prevented from being reflected.
[0049]
[3] Image word net
[3.1] Sensitivity model
In this system, the evaluation criteria and interest of different products for each user are modeled and used for recommendation.
[0050]
For example, as shown in FIG. 3, when a user asks "how do you feel" for a certain product (for example, a sofa), the same product may be "smart" or "elegant" for each user. May have different interpretations. In this way, the sensibility is defined as the characteristic of the way of thinking and how to perceive each product user. In sensitivity, through perception process, cognitive process,
(1) Physically feel the color, pattern, and shape of the product (images that represent the characteristics of the product)
(2) Subjectively feel the image of the product (subjective image)
Suppose there are two processes: Correspondence between words representing images of products and words representing subjective images is different for each user. This correspondence is organized in multiple layers and defined as an “image word net”. Therefore, the image word net is different for each individual.
[0051]
In addition, the Web access log extraction processing unit 102-1 of the portable information terminal can be used to obtain the Web access history and the product purchase history. Then, the characteristic of “how did you feel and became interested” is defined as “hobby / preference”. In particular, “hobby / preference” is represented by a category of a product that each user is interested in and an “image word representing the characteristics of the product”. For example, if a user frequently accesses a web page of a sofa of a red color, a sofa is added as one of the products that the user is interested in, and the user is interested. “Warm” is added as an image word that represents the characteristics that the player has.
[0052]
A combination of the image word net 101-5-m-1 and the hobby / preference database 101-5-m-2 is referred to as a “sensitivity model” 101-5-m, which is used for recommendation.
[0053]
[3.2] Structure of image word net
In order to express the difference in interpretation for different products for each user, each sensibility is modeled with a network structure using image words as follows. The “image word that represents the feature of the product” is an image word that represents a physical feature felt for the product, and it is assumed that there is no individual difference in the expression (eg, cold, round, software).
[0054]
The “subjective image word” represents the atmosphere that the user feels about the product itself. This “subjective image word” may be different depending on the user when the same product is viewed as shown in FIG. 3, even though the same “image word representing the feature of the product” is attached.
[0055]
In the example of FIG. 3, the image words representing the characteristics of a certain sofa are “cool”, “round”, and “soft”, but for each user, the “subjective image word” is “stylish”, “smart” Or “elegant”.
[0056]
Within the same product category, “image word representing product characteristics” is referred to as an index for comparing products. When there are a plurality of products having the same “image word representing the feature of the product”, it is assumed that the users use the same “subjective image word” because they have similar physical characteristics.
[0057]
In addition, since there are large differences in materials and shapes when the categories of products differ, it is not appropriate to compare products using “image words representing product characteristics” as an index. Therefore, between different categories, products are compared using “subjective image word” as an index.
[0058]
By constructing an image word net based on the configuration as described above, it is possible to model which property the user pays attention to and how it is evaluated.
[0059]
[3.3] Image word net construction method
The merchandise information provider attaches a merchandise ID, a merchandise category, color / material data, a “subjective image word” considered by the merchandise information provider, and an “image word representing product characteristics” to the new product. Then, the new product is registered in the product database 101-4.
[0060]
By describing the “subjective image word” and the “image word representing the characteristic of the product” by the product information provider, an image word net of the information provider can also be created. Looking at this, the user can know what kind of image the product information provider intends to sell the product.
[0061]
The recommendation processing unit 101-3 uses the image word net 101-5-m-1 of the user and the image word net 101-4-n of the product information provider to use the “subjective image word”. Similarity can be measured. For example, for a certain product, a set of “image words representing product characteristics” is given, and even if the “subjective image word” for the set differs between the product information provider and a certain user, Based on the correspondence of "subjective image words", the similarity of how to use "subjective image words" can be measured. Using this correspondence, if a product information provider gives a “subjective image word” to a product, what kind of “subjective image word” the user will attach to that product? I can guess that.
[0062]
In order to construct an image word net for each user, the following interaction is performed.
[0063]
Anonymity sensitivity model database 101-5 stores anonymous sensitivity models 101-5-1 to 101-5-M of users participating in this system. Each anonymous sensitivity model 101-5-m stores a corresponding user's hobby / preference database 101-5-m-2. This hobby / preference database 101-5-m-2 stores data obtained by subjecting the information in the hobby / preference database 102-3 in the user's portable information terminal to privacy filter processing 102-2-1. The update is performed every time the update process is started by the user. This hobby / preference database 101-5-m-2 stores information related to products viewed by the user, and the information is used to identify “what property to focus on and how it feels”. The criteria for determining whether or not you are interested are obtained through the following interaction.
(1) Acquisition of “subjective image words” (FIG. 4)
The image word net management processing unit 101-2-1 asks "How does the product A feel?" And the user feels about the product from the "subjective image word" list. Select the one close to the atmosphere. The image word net management processing unit 101-2-1 adds the “subjective image word” answered by the user to the interaction table (FIG. 4). The interaction table is a component of the image word net 101-5-m-1.
[0064]
In the example of FIG. 4, for product A, “image words representing product characteristics” are “cool”, “round”, and “soft”, and the “subjective image word” given by the product information provider is “ Since the “subjective image word” given by the user is “smart”, the product information provider interaction table and the user interaction table are as indicated by reference numerals 301 and 302, respectively. .
(2) Narrowing down "image words that represent product characteristics" (Figure 5)
Next, the image word network management processing unit 101-2-1 asks "Why did you feel smart? Please select the main factors from the list." One or a plurality of applicable items are selected from the list of “image words representing product characteristics”. Since the “image word representing the feature of the product” represents the physical feature of the product, a physical feature that is a factor of the “subjective image word” felt for the product can be acquired in this interaction. The image word net management processing unit 101-2-1 updates the interaction table based on the “image word representing the feature of the product” answered by the user. The updated interaction table is indicated by reference numeral 303 in FIG. In the example of FIG. 5, since it is answered that “smart is cool and soft”, it is understood that “the user felt that“ cool and soft ”was smart”.
[0065]
From the interaction of (1) and (2), it can be estimated that “I felt smart because it was cool and soft”.
(3) Confirmation of correspondence between “subjective image word” and “image word representing product characteristics” (FIG. 6)
In order to confirm the correspondence between “subjective image word” such as “smart because it is cool and soft” and “image word that represents the characteristics of the product”, the image word net management processing unit 101-2-1 (1) The interaction is performed based on the image word net constructed in (2).
[0066]
The image word net management processing unit 101-2-1 searches the product database for another product B having the same “cool and soft” as the product A as all or part of the “image word representing product characteristics”. Alternatively, the image word net management processing unit 101-2-1 has the same “cool and soft” as the product A as all or part of the “image word representing the characteristics of the product”, and the color / material data is the product A. Another product B ′ similar to the above may be searched from the product database. The “subjective image word” of the product B (or B ′) may be anything. Then, the product B (or B ′) is presented and the question is “is this smart?” If the user positively answers “Yes” to this interaction, the estimation of “smart because it is cool and soft” obtained from the product A is made again, and the image word net 101-5-n- A record for the product B (or B ′) is also added to 1. If you get a negative answer, set a negative flag and add a record.
[0067]
Depending on whether or not such a record is added, the positive accuracy of inference about the correspondence between the “subjective image word” and the “image word representing the characteristics of the product” is represented by the number of records and the flag.
[0068]
By performing the above interactions (1) to (3), the image word net management processing unit 101-2-1 acquires the image words that the user feels for the product, and the “subjective image word” and the “product” The relationship of “image words representing the characteristics of” can be constructed as an image word net 101-5-n-1.
[0069]
(4) Construction of hobby / preference database
Further, the hobby / preference database management processing unit 102-2 has attributes (category, product name, color, price, atmosphere (expressed in “subjective image word”), etc.) about the product actually viewed by the user. By analyzing the attributes of the product (category, product name, color, price, atmosphere, etc.) that the user may be interested in, and storing them in the hobby / preference database 102-3 or 102-4 To do. For this purpose, for example, a product posting home page is described in XML, and a value of the attribute is described in a tag of a predetermined attribute. The hobby / preference database management processing unit 101-2-2 uses the content of the hobby / preference database 102-3 or 102-4 received from the portable information terminal via the privacy filter processing unit 102-2-1 as the anonymous
[0070]
[4] Anonymous Kansei Model Database
In the conventional recommendation system, the user has to disclose personal information and preference information. However, since there is a possibility that an individual may be specified if disclosed, the user is wary of providing personal information. Therefore, in the present invention, without disclosing personal information such as name and address, an image word net of a product that the user is interested in is anonymized and provided to the sensitivity recommendation system. As a result, the user can receive an appropriate recommendation based on his / her sensitivity model with peace of mind.
[0071]
[4.1] Anonymous Kansei Bulletin Board
In order to maintain anonymity, the anonymous sensitivity model database does not perform user authentication (for example, using an ID and a password). In order to identify a user in the database, a URL of an irregular, unique and long character string name is generated, and this URL is associated with each sensitivity model 101-5-n in the anonymous sensitivity model database 101-5. Further, this URL is set as the URL of the anonymous sensitivity bulletin board 204, and the user individually saves this URL in a bookmark of the Web browser of the portable information device. The anonymous sensitivity bulletin board management processing unit 101-3-1 posts product information recommended for each user on the anonymous sensitivity bulletin board 204.
[0072]
By making the URL of the anonymous sensibility bulletin board 204 as described above, the following becomes possible.
[0073]
-Since the information recommended using the user's anonymous sensitivity model is posted on the anonymous sensitivity bulletin board, it is not necessary to identify the user such as the recommendation processing unit 101-3 sending the recommended information by e-mail.
[0074]
-Access to the anonymous sensitivity bulletin board itself does not authenticate the user, so there is no access restriction function. For this reason, although it is access-free, it is difficult for a person other than the user to easily access the URL because the URL is generated with an irregular, unique and long character string.
[0075]
・ Even if unauthorized access is made, the information is customized by the user, so it has no meaning to anyone other than the user. Also, no information identifying the owner of the bulletin board is described.
[0076]
Thus, anonymity can be maintained.
[0077]
[4.2] Updating hobby / preference database
The web access log in the portable information terminal or personal computer is analyzed by the web access log extraction processing unit 102-1 installed in the user's portable information terminal or personal computer.
[0078]
Then, the hobby / preference database management processing unit 102-2 analyzes the attribute of the product actually viewed by the user on the basis of the web access log, so that the attribute of the product that the user may be interested in is analyzed. To discover. The attribute of the product is stored in the hobby / preference database 102-3 or 102-4. The hobby / preference database 102-3 and the hobby / preference database 102-4 are synchronized.
[0079]
The contents of the hobby / preference database 102-3 are updated to the user's hobby / preference database 101-5-m-2 in the anonymous sensitivity model 101-5-m of the
[0080]
(1) On the portable information terminal, the anonymous sensitivity bulletin board is accessed through the URL of the anonymous sensitivity bulletin board.
[0081]
(2) Press the “Update button” in the anonymous sensibility bulletin board.
[0082]
(3) A file dialog is opened and an update file in the portable information terminal is selected. The update file is a difference between the contents of the hobby / preference database 102-3 at the time of the previous update and the contents of the current hobby / preference database 102-3.
[0083]
(4) After the update file is designated, the update process is started.
[0084]
(5) After the update process is completed, an “update complete” message is displayed, and the screen returns to the anonymous sensitivity bulletin board.
[0085]
In the update process, the hobby / preference database management processing unit 101-2-2
・ Update file format check,
The date and time of the last update recorded in the user's portable information terminal and the check of the date and time of the last update recorded in the user's hobbies / buzz database 102-3 in the anonymity sensitivity model of the recommendation system;
In the unlikely event that a non-user illegally accesses the anonymous sensitivity bulletin board and the update button is pressed, the update process will not be performed if the format of the file to be updated is different. Even if the file format is the same (when another user using the recommendation system accesses it incorrectly and presses the “Update button”), whether the last update date and time on the system side and the portable information terminal side are the same Check and do not update if it is different. For this reason, the update process is not performed illegally.
[0086]
Also, since the content to be updated is restricted by the filtering content set by the user in advance in the privacy filter processing unit 102-2-1, it is possible to prevent in advance that information other than the information that the user has permitted to be updated is updated. It is possible to maintain user anonymity.
[0087]
As described above, by using the anonymized sensitivity model for the recommendation system, the user can “receive a recommendation based on his / her judgment criteria without knowing his / her information by others”. The product information provider can make an appropriate recommendation to more people than before without specifying each individual user.
[0088]
[5] Recommendation using image word net
With conventional systems, it was possible to model individual product groups from purchase history such as “Buy / Don't buy”, but it is difficult to build models that can be used in various product fields. Met. On the other hand, in this system, each user recommends all kinds of products based on the user's judgment criteria by using the image word net, which is a subjective judgment criterion of "How did you think about the product?" Can be said to be possible. As an example, here are the following recommendations:
[0089]
・ Recommendation of new products that have no past purchase history (use of “image words that describe product characteristics”)
・ Recommendation of products in other categories (use of “subjective image words”)
・ Recommended ranking (use of access frequency of each user)
[5.1] Recommendation of new products using image words in the same category
When a new product is registered in the product database 101-4, the product database management processing unit 101-1 updates the information to the recommendation processing unit 101-3 and the user's anonymous sensitivity model database 101-5 is updated. In such a case, the anonymous sensibility model database management processing unit 101-2 passes the image word to the recommendation processing unit 101-3. The recommendation processing unit 101-3 searches the user's sensibility model for “image words representing product characteristics” having similar physical characteristics among products in the same category, and recommends new products. The procedure for recommending a new product will be described with reference to the example of FIG.
[0090]
a. When the new product is registered, the product database management processing unit 101-1 passes “cool, software, round”, which is the “image word representing the feature of the product”, to the recommendation processing unit 101-3.
[0091]
b. The recommendation processing unit 101-3 is “cool, soft, round”, which is an “image word representing product characteristics” from the image word net 101-5-m-1 of the user's sensitivity model 101-5-m. Are searched for from the anonymous image word net 101-5-m-1. In the example of FIG. 7, there is an image word net having “cool, soft” in the “sofa” category.
[0092]
In addition, even when the image word net having only “cool” and “soft” as the “image words representing product characteristics” is not included in the anonymous sensitivity model 101-5-m-1, for example, When an image word net including “simple” in addition to “cool, soft” is included in the anonymous sensitivity model 101-5-m-1, the new product may be recommended.
[0093]
c. If there is an image word net that can be searched in b above, it is assumed that the sofa (ID7) of the new product can be the object of interest of the user, and the recommendation processing unit 101-3 provides information. The provision is made by posting on the anonymous sensibility bulletin board 204.
[0094]
[5.2] Recommend new products using image words in different categories
Also, in the above [5.1], if there is a common part between the image word net of the user and the image word net of the product information provider in the same product category and the “image word representing the feature of the product”, Since the characteristic features are similar, these “subjective image words” are considered to have the same meaning.
[0095]
On the other hand, in the example of FIG. 8, the user feels “cool and soft things are smart”, and the product information provider considers “cool, soft and round things” to be “stylish”. Among these, “subjective image words” are different, but there are common parts (cool and soft) in the image words representing the characteristics of the product. Therefore, it can be inferred that the concept of “subjective image word” “stylish” referred to by the product information provider is included in the concept of “subjective image word” “smart” of the user. Therefore, in this example, the “subjective image word” “smart” used by the user corresponds to the “subjective image word” “stylish” of the product information provider, and the similarity between the two words is high. I can guess.
[0096]
If the user's image word net is missing in the first category (e.g., table category) using this "subjective image word" correspondence, the second category (e.g., sofa Although the positive accuracy is high in the image word net in (Category)), using the “subjective image word”, the first category and new products in other industries are recommended as in the example of FIG.
[0097]
In the example of FIG. 8, there is no image word net having “subjective image word” as stylish or smart in the category of the table. On the other hand, in the category of sofas, there are user image word nets in which smart is a “subjective image word”, cool and software are “image words that express product characteristics”, and stylish is a “subjective image”. There is an image word net of a product information provider in which cool, soft, and round are “image words representing product characteristics”. The user's image word net with smart as "subjective image word" and cool and software as "image word expressing product characteristics" and stylish as "subjective image word", cool, soft and round The product information provider's image word net, which uses “image word representing product characteristics”, shares “image word representing product characteristics” in both cool and software. It is judged that “image word” is similar to “subjective image word” called “stylish” as described by the product information provider.
[0098]
In addition, since the items representing physical characteristics differ for different product categories, the “image words for product characteristics” corresponding to the same “subjective image word” are different for the same user, and the same product information. The provider is also different. Therefore, it is not possible to recommend products with different categories using “image words representing product characteristics”.
[0099]
Therefore, if the table having the “subjective image word” that is stylish is provided as a new product in the category of the table, the recommendation processing unit 101-3 is smart that the “subjective image word” is similar to stylish. Since the user has a certain image word net, the new product is recommended to the user.
[0100]
Of course, if the table having the “subjective image word” “smart” is provided as a new product in the table category, the recommendation processing unit 101-3 provides an image word network in which the “subjective image word” is smart. Since the user has, the new product is recommended to the user.
[0101]
[5.3] Ranking of recommended results
As described in [3.3] (4) above, the attributes (category, product name, color, price, atmosphere, etc.) of the product that the user may be interested in are the hobby / preference database 101-5-m. -2.
[0102]
On the other hand, the product posting homepage linked to the anonymous sensitivity bulletin board 204 is described in XML, for example, and the attributes (product name, color, price, atmosphere), etc. of the product posted on the product posting homepage are predetermined. It is described in the tag.
[0103]
A plurality of recommended products selected by the recommendation processing unit 101-3 are posted on the anonymous sensitivity bulletin board 204. The anonymous sensitivity bulletin board management processing unit 101-3-1 is a hobby / preference database 101-5-m-2. The products are posted on the anonymous sensitivity bulletin board in the order in which the users who are judged based on the contents of the information and the attributes of the products posted on the product posting homepage linked to the anonymous sensitivity bulletin board are interested.
[0104]
[5.4] Operation
When the user starts to use the recommendation system, the URL of the anonymous sensitivity bulletin board that the user will use is created. Post a list of products. A character string representing each product in the list is provided with a link to a home page on which the contents (photos, specifications, etc.) of the product are posted, and the home page is displayed when the character string is selected.
[0105]
The user accesses the home page of an item of interest on the anonymous sensitivity bulletin board and browses the content of the product.
[0106]
The product described in [3.3] above for the products posted on the homepage for a part of the homepages that list the content of the product or every time the user accesses the homepage that lists the content of the product. Execute the method and accumulate the image word net.
[0107]
In the initial stage, the product posted on the anonymous sensibility bulletin board is, for example, a popular product or a new product, and does not reflect the user's hobbies / preferences. Since products that have been recommended using the methods of [5.1] and [5.2] will be posted on the anonymous sensitivity bulletin board, the image word network G As it accumulates, the products posted on the anonymous sensitivity bulletin board reflect the user's hobbies and preferences.
[0108]
Products to be posted on the anonymous sensibility bulletin board may be selected not only from new products, but also from the entire product database 101-4 using the methods [5.1] and [5.2].
[0109]
[6] Application examples
By using the data of the anonymous sensibility model of the present invention, various variations can be added to the service contents of the service industry.
[0110]
For example, by using average data of anonymity sensibility models, planning travel packages and hotel services, planning restaurant menu contents (for women in their 20s), BGM, indoor interiors, etc. Can do.
[0111]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the following effects are exhibited.
[0112]
From the user's point of view, it is possible to obtain information on products that meet their criteria, and to remain anonymous.
[0113]
For merchandise information providers, it is possible to make recommendations regarding new products that could not be achieved in the past. In addition, the average data of the anonymous sensibility model can be used for product development and marketing. Furthermore, lifestyle proposal type product packages ("stylish" product groups) and the like can be generated semi-automatically by using the data of the anonymous sensitivity model.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a recommendation system unit and a Web access log extraction system unit according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is another block diagram showing the configuration of the recommendation system unit and the Web access log extraction system unit according to the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a conceptual diagram illustrating an image word net according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a first diagram illustrating a method for constructing an image word net according to an embodiment of the present invention;
FIG. 5 is a second diagram illustrating a method of constructing an image word net according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a third diagram illustrating a method of constructing an image word net according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a conceptual diagram for explaining a case where products of the same category are recommended according to the embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a conceptual diagram for explaining a case where products of different categories are recommended according to the embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
101 Recommendation System Department
101-1 Product information database management processing unit
101-2 Anonymity Kansei Model Management Processing Unit
101-2-1 Image word net management processing part
101-2-2 Hobby / Preference Database Management Processing Unit
101-3 Recommendation Processing Department
101-3-1 Anonymous Kansei Bulletin Board Management Processing Unit
102 Web access log extraction system section
102-1 Web access log extraction processing unit
102-2 Hobby / Preference Database
102-2-1 Privacy filter processing unit
Claims (15)
各利用者毎のイメージ語ネットを格納する第１の記憶手段と、
ある商品についてのイメージ語ネットを格納する第２の記憶手段と、
プログラムにより動作するＣＰＵを用いて、前記第１の記憶手段から各利用者毎のイメージ語ネットを読み出し、前記第２の記憶手段から前記ある商品についてのイメージ語ネットを読み出し、前記ある商品についての「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部が「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部と一致する利用者のイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと同一のカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に見せるための情報を、統計的手法を用いずに、利用者用のホームページに掲載するレコメンデーション処理手段と、
を備えることを特徴とするレコメンデーションシステム。Using a CPU that operates according to a program, for each user, the recommendation system provider determines that the user feels the atmosphere of the product itself for at least one product category. ”Is an“ image word that represents the characteristics of the product ”, which is determined by the provider of the recommendation system that it can be assumed that there is no individual difference in the expression. One-to-one or one-to-many between the “subjective image word” and at least one of the “image words representing product characteristics”. of the image word net representing the relationship, displaying a plurality of candidates of "subjective image word" along with the product itself, "mainly the user selects from among the "Image word that expresses product features" is displayed, and "Image word that expresses product features" selected by the user is selected and adopted. An image word net management processing means for constructing at least one without using a statistical method by combining the “subjective image word” and the adopted “image word representing product characteristics” in a tree shape,
First storage means for storing an image word net for each user;
A second storage means for storing an image word net for a product;
Using a CPU that operates according to a program, the image word net for each user is read from the first storage means, the image word net for the certain product is read from the second storage means, and the The image word net of the user, in which all or part of the “image word representing the feature of the product” matches all or part of the “image word representing the feature of the product”, the same as the category of the certain product Recommendation processing means for posting information for showing a certain product to a user having the image word net on a homepage for the user without using a statistical method when there is an item belonging to a category. ,
Recommendation system characterized by comprising.
前記レコメンデーション処理手段は、更に、前記ある商品についての「主観的イメージ」と同一又は類似の「主観的イメージ」を有する利用者のイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと異なったカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に見せるための情報をホームページに掲載することを特徴とするレコメンデーションシステム。The recommendation system according to claim 1,
The recommendation processing means is an image word net of a user having a “subjective image” that is the same as or similar to a “subjective image” of the certain product, and a category different from the category of the certain product A recommendation system for posting information on a homepage to show a certain product to a user having an image word net when there is an item belonging to
プログラムにより動作するＣＰＵを用いて、利用者に見せる商品を掲載した前記ホームページがリンクされた、利用者毎に異なるＵＲＬを持つホームページを生成する掲示板処理手段を更に備えることを特徴とするレコメンデーションシステム。In the recommendation system according to claim 1 or 2,
A recommendation system further comprising a bulletin board processing means for generating a homepage having a different URL for each user, linked to the homepage on which a product to be shown to the user is linked, using a CPU operated by a program .
プログラムにより動作するＣＰＵを用いて、利用者が実際に閲覧した商品についての属性を格納する趣味・嗜好データベースを作成する趣味・嗜好データベース管理処理手段を更に備え、
前記掲示板処理手段は、前記趣味・嗜好データベースに格納されている利用者が実際に閲覧した商品についての属性と、利用者に見せる商品の属性を基に、前記利用者に見せる商品を掲載したホームページへのリンクの順位付けを行うことを特徴とするレコメンデーションシステム。In the recommendation system according to claim 3,
A hobby / preference database management processing means for creating a hobby / preference database that stores attributes of products actually viewed by the user using a CPU that operates according to a program;
The bulletin board processing means is a home page on which a product to be shown to the user is posted based on the attribute of the product actually viewed by the user stored in the hobby / preference database and the attribute of the product to be shown to the user. Recommendation system characterized by ranking links to
前記イメージ語ネット管理手段は、
利用者が第１の商品について持った「主観的イメージ語」の因子として選択した「商品の特徴を表すイメージ語」を「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部として有する第２の商品を画面に表示することにより利用者に提示し、利用者が前記第１の商品について持った「主観的イメージ語」を前記第２の商品についても持つかどうかを質問する文を掲載した画面を表示し、その質問に対して利用者から肯定的な返事を表す入力を入力手段により得たときに、前記第１の商品を用いて構築したイメージ語ネットの肯定的確度であって「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」の対応関係についての推論に関するものを上げることを特徴とするレコメンデーションシステム。The recommendation system according to claim 1,
The image word net management means is:
A second item having “image words representing product characteristics” selected as a factor of “subjective image words” that the user has about the first product as all or part of “image words representing product characteristics” A screen that displays a product to the user by displaying it on the screen and posts a sentence asking whether the user also has a “subjective image word” for the first product. When the input means obtains an input indicating a positive reply from the user with respect to the question, the positive accuracy of the image word net constructed using the first product is “subjective”. A recommendation system characterized by raising things related to the inference about the correspondence between "image word" and "image word representing product characteristics" .
各利用者毎のイメージ語ネットを第１の記憶手段に格納する第１の格納ステップと、
ある商品についてのイメージ語ネットを第２の記憶手段に格納する第２の格納ステップと、
プログラムにより動作するＣＰＵを用いて、前記第１の記憶手段から各利用者毎のイメージ語ネットを読み出し、前記第２の記憶手段から前記ある商品についてのイメージ語ネットを読み出し、前記ある商品についての「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部が「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部と一致する利用者のイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと同一のカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に見せるための情報を、統計的手法を用いずに、利用者用のホームページに掲載するレコメンデーション処理ステップと、
を備えることを特徴とするレコメンデーション方法。Using a CPU that operates according to a program, for each user, the recommendation system provider determines that the user feels the atmosphere of the product itself for at least one product category. ”Is an“ image word that represents the characteristics of the product ”, which is determined by the provider of the recommendation system that it can be assumed that there is no individual difference in the expression. One-to-one or one-to-many between the “subjective image word” and at least one of the “image words representing product characteristics”. of the image word net representing the relationship, displaying a plurality of candidates of "subjective image word" along with the product itself, "mainly the user selects from among the "Image word that expresses product features" is displayed, and "Image word that expresses product features" selected by the user is selected and adopted. An image word net management processing step for constructing at least one without using a statistical method by combining the “subjective image word” and the “image word representing product characteristics” adopted in a tree shape,
A first storage step of storing an image word net for each user in a first storage means;
A second storing step of storing an image word net for a certain product in the second storage means;
Using a CPU that operates according to a program, the image word net for each user is read from the first storage means, the image word net for the certain product is read from the second storage means, and the The image word net of the user, in which all or part of the “image word representing the feature of the product” matches all or part of the “image word representing the feature of the product”, the same as the category of the certain product A recommendation processing step of posting information for showing a certain product to a user having the image word net on a homepage for the user without using a statistical method when there is an item belonging to a category; and ,
A recommendation method comprising:
前記レコメンデーション処理ステップは、更に、前記ある商品についての「主観的イメージ」と同一又は類似の「主観的イメージ」を有する利用者のイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと異なったカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に見せるための情報をホームページに掲載することを特徴とするレコメンデーション方法。The recommendation method according to claim 6,
The recommendation processing step further includes a user's image word net having a “subjective image” that is the same as or similar to the “subjective image” of the product, and a category different from the category of the product A recommendation method characterized by posting information on a homepage to show a certain product to a user having an image word net when there is an item belonging to.
プログラムにより動作するＣＰＵを用いて、利用者に見せる商品を掲載したホームページがリンクされた、利用者毎に異なるＵＲＬを持つホームページを生成する掲示板処理ステップを更に備えることを特徴とするレコメンデーション方法。In the recommendation method according to claim 6 or 7,
A recommendation method, further comprising a bulletin board processing step of generating a homepage having a different URL for each user, linked to a homepage on which a product to be shown to the user is linked, using a CPU operated by a program.
プログラムにより動作するＣＰＵを用いて、利用者が実際に閲覧した商品についての属性を格納する趣味・嗜好データベースを作成する趣味・嗜好データベース管理処理ステップを更に備え、
前記掲示板処理ステップは、前記趣味・嗜好データベースに格納されている利用者が実際に閲覧した商品についての属性と、利用者に見せる商品の属性を基に、前記利用者に見せる商品を掲載したホームページへのリンクの順位付けを行うことを特徴とするレコメンデーション方法。The recommendation method according to claim 8,
A hobby / preference database management processing step of creating a hobby / preference database that stores attributes of products actually viewed by the user using a CPU that operates according to the program,
The bulletin board processing step includes a homepage that publishes a product to be shown to the user based on an attribute of the product actually viewed by the user stored in the hobby / preference database and an attribute of the product to be shown to the user. A recommendation method characterized by ranking links to
前記イメージ語ネット管理ステップは、
利用者が第１の商品について持った「主観的イメージ語」の因子として選択した「商品の特徴を表すイメージ語」を「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部として有する第２の商品を画面に表示することにより利用者に提示し、利用者が前記第１の商品について持った「主観的イメージ語」を前記第２の商品についても持つかどうかを質問する文を掲載した画面を表示し、その質問に対して利用者から肯定的な返事を表す入力を入力手段により得たときに、前記第１の商品を用いて構築したイメージ語ネットの肯定的確度であって「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」の対応関係についての推論に関するものを上げることを特徴とするレコメンデーション方法。The recommendation method according to claim 6,
The image word net management step includes:
A second item having “image words representing product characteristics” selected as a factor of “subjective image words” that the user has about the first product as all or part of “image words representing product characteristics” A screen that displays a product to the user by displaying it on the screen and posts a sentence asking whether the user also has a “subjective image word” for the first product. When the input means obtains an input indicating a positive reply from the user with respect to the question, the positive accuracy of the image word net constructed using the first product is “subjective”. A recommendation method characterized by raising the thing about the inference about the correspondence between the "image word" and the "image word representing the feature of the product" .
各利用者毎のイメージ語ネットを第１の記憶手段に格納する第１の格納ステップと、
ある商品についてのイメージ語ネットを第２の記憶手段に格納する第２の格納ステップと、
プログラムにより動作するＣＰＵを用いて、前記第１の記憶手段から各利用者毎のイメージ語ネットを読み出し、前記第２の記憶手段から前記ある商品についてのイメージ語ネットを読み出し、前記ある商品についての「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部が「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部と一致する利用者のイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと同一のカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に見せるための情報を、統計的手法を用いずに、利用者用のホームページに掲載するレコメンデーション処理ステップと、
を備えることを特徴とするレコメンデーション方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。Using a CPU that operates according to a program, for each user, the recommendation system provider determines that the user feels the atmosphere of the product itself for at least one product category. ”Is an“ image word that represents the characteristics of the product ”, which is determined by the provider of the recommendation system that it can be assumed that there is no individual difference in the expression. One-to-one or one-to-many between the “subjective image word” and at least one of the “image words representing product characteristics”. of the image word net representing the relationship, displaying a plurality of candidates of "subjective image word" along with the product itself, "mainly the user selects from among the "Image word that expresses product features" is displayed, and "Image word that expresses product features" selected by the user is selected and adopted. An image word net management processing step for constructing at least one without using a statistical method by combining the “subjective image word” and the “image word representing product characteristics” adopted in a tree shape,
A first storage step of storing an image word net for each user in a first storage means;
A second storing step of storing an image word net for a certain product in the second storage means;
Using a CPU that operates according to a program, the image word net for each user is read from the first storage means, the image word net for the certain product is read from the second storage means, and the The image word net of the user, in which all or part of the “image word representing the feature of the product” matches all or part of the “image word representing the feature of the product”, the same as the category of the certain product If there is one belonging to the category, the information to show the Oh Ru goods to the user having the image word net, without the use of statistical methods, recommendation processing to be posted on the home page for the user Steps,
A program for causing a computer to execute a recommendation method characterized by comprising:
前記レコメンデーション処理ステップは、更に、前記ある商品についての「主観的イメージ」と同一又は類似の「主観的イメージ」を有する利用者のイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと異なったカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に見せるための情報をホームページに掲載することを特徴とするプログラム。The program according to claim 11,
The recommendation processing step further includes a user's image word net having a “subjective image” that is the same as or similar to the “subjective image” of the product, and a category different from the category of the product A program characterized by posting information on a homepage to show a certain product to a user who has the image word net when there is an item belonging to.
前記レコメンデーション方法は、プログラムにより動作するＣＰＵを用いて、利用者に見せる商品を掲載したホームページがリンクされた、利用者毎に異なるＵＲＬを持つホームページを生成する掲示板処理ステップを更に備えることを特徴とするプログラム。The program according to claim 11 or 12,
The recommendation method further includes a bulletin board processing step of generating a homepage having a different URL for each user, linked to a homepage on which a product to be shown to the user is linked, using a CPU operated by a program. Program.
前記レコメンデーション方法は、プログラムにより動作するＣＰＵを用いて、利用者が実際に閲覧した商品についての属性を格納する趣味・嗜好データベースを作成する趣味・嗜好データベース管理処理ステップを更に備え、
前記掲示板処理ステップは、前記趣味・嗜好データベースに格納されている利用者が実際に閲覧した商品についての属性と、利用者に見せる商品の属性を基に、前記利用者に見せる商品を掲載したホームページへのリンクの順位付けを行うことを特徴とするプログラム。The program according to claim 11,
The recommendation method further includes a hobby / preference database management processing step of creating a hobby / preference database that stores attributes of products actually viewed by a user, using a CPU that is operated by a program.
The bulletin board processing step includes a homepage that publishes a product to be shown to the user based on an attribute of the product actually viewed by the user stored in the hobby / preference database and an attribute of the product to be shown to the user. A program characterized by ranking links to
前記イメージ語ネット管理ステップは、
利用者が第１の商品について持った「主観的イメージ語」の因子として選択した「商品の特徴を表すイメージ語」を「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部として有する第２の商品を画面に表示することにより利用者に提示し、利用者が前記第１の商品について持った「主観的イメージ語」を前記第２の商品についても持つかどうかを質問する文を掲載した画面を表示し、その質問に対して利用者から肯定的な返事を表す入力を入力手段により得たときに、前記第１の商品を用いて構築したイメージ語ネットの肯定的確度であって「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」の対応関係についての推論に関するものを上げることを特徴とするプログラム。The program according to claim 11,
The image word net management step includes:
A second item having “image words representing product characteristics” selected as a factor of “subjective image words” that the user has about the first product as all or part of “image words representing product characteristics” A screen that displays a product to the user by displaying it on the screen and posts a sentence asking whether the user also has a “subjective image word” for the first product. When the input means obtains an input indicating a positive reply from the user with respect to the question, the positive accuracy of the image word net constructed using the first product is “subjective”. A program characterized by raising the ones related to the inferences about the correspondence between “image words” and “image words representing product characteristics” .
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