説明

付加情報データを送信する方法、サーバおよびプログラム

【課題】Webページに表示するキャラクタ(アバター)に関するアイテムの選択履歴からユーザの嗜好を求めて、関連する付加情報(広告)データを端末に送信する方法を提供すること。
【解決手段】サーバ10は、キャラクタデータの一部を構成するためのアイテムのアイテム属性データを記憶するアイテムテーブルと、ユーザが過去に選択したアイテムのアイテムIDデータを記憶したコーディネート履歴テーブルとから、アイテム属性データの履歴を抽出し、その特徴を、概念辞書テーブルを参照して分析し、生成した特徴データと関連度の高いキーワードに関連付けられた付加情報データを抽出して端末20に送信する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、付加情報データを送信する方法、サーバおよびプログラムに関する。特に、通信ネットワークに接続された端末に付加情報データを送信する方法、サーバおよびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
インターネットの社会への普及に伴い、ネットワーク上で情報を閲覧したり、検索したり、あるいは商品を購入したり、といった受身のユーザのみならず、ユーザ自らが情報の発信者としてWeb上で擬似的な日記(いわゆるブログ)を公開したり、嗜好の一致する者同士でコミュニティを構成したり、といった積極的な行動をとるユーザが急速に増加している。
【0003】
特に、ブログがこの数年で急速に普及した背景には、インターネットの初心者でも簡単にホームページに文章や写真を登録して発信できるブログエディターの果たした貢献が大きいものと考えられる。
【0004】
そして、こうしたブログの社会への普及は、単に通信ネットワークに接続できる端末によって情報を閲覧していた時代には考えられなかったネットワーク上の社会(いわゆるネットワークコミュニティ)が現実の社会とは別にもうひとつ出現し、急速に発展しつつあることを示している。
【0005】
こうした状況において、ネットワーク上でユーザ自身を表すシンボルとして、「アバター」を活用するユーザが増加している。「分身」を意味するアバターは、具体的には画像データ、動画データ、音声データ等で表現されたいわゆるキャラクタであるが、現実の社会とは別に存在するネットワークコミュニティにおいて自分自身を表現し、他のユーザと対話し、共感し、議論し、同好の友人関係を広げる、といった様々な活動において、擬似的な行動主体としてその存在意義を高めている。
【0006】
具体的には、例えば、ブログを公表する際に、アバターを画面の中で活用することにより、ユーザの書き込みによる文書とは別にユーザ自身をキャラクタデータにより直感的に表現することができるので、それを見る人にあたかもネットワーク上に自分の分身が存在するかのような感覚を抱かせ、ネットワークコミュニティにおけるコミュニケーションを強力にサポートすることができる。
【0007】
実際に、このアバターの髪型、服装、アクセサリ、小物、背景などのアイテムをコーディネートすること自体がネットワークコミュニティにおいてユーザ自身のセンスや嗜好をアピールするために重要な活動のひとつとなっている。このため、ユーザはこのようなアイテムを有償で購入したり、友人にプレゼントしたりしており、アバターのコーディネートは経済活動の対象ともなっている。
【0008】
したがって、現実社会において洋服を購入したり、アクセサリや小物をコーディネートしたりすることと同様に、アバターのコーディネート活動はネットワーク上でユーザの嗜好を判断したり、ネットワークコミュニティにおける流行や変化を捉えたりする上で重要な分析対象ともなっている。
【0009】
また、Webページにおいては、その内容に関連させることでユーザの興味を引きやすい付加情報データ(広告等)を配信し、商品購入ページ等の別ページへと誘導する方法が用いられてきている。そして、このような方法で広告データを表示させることにより、広告主から対価を受け取れるサービスも提供されている。
【0010】
こうした状況において、Webページに表示されたキャラクタ(アバター)に応じた広告の配信方法も考えられ、例えば、特許文献1では、ユーザが選択したアバターに基づいた趣味嗜好情報により広告情報を提供する方法が開示されている。
【特許文献1】特開2006−30482号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0011】
しかしながら、上述の特許文献1においては、キャラクタに関するアイテムそれぞれから取得する趣味嗜好情報によって広告情報を選択するのであって、過去に生成されたキャラクタも含めて、アイテムの選択傾向(履歴)を反映するものではない。したがって、一時的なキャラクタの特徴に基づいたものであるため、長期にわたるユーザの嗜好を反映できるとは限らない。
【0012】
そこで本発明は、Webページに表示するキャラクタ(アバター)に関するアイテムの選択履歴からユーザの嗜好を求めて、関連する付加情報(広告)データを端末に送信する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0013】
上記目的のため、具体的には、以下のようなものを提供する。
【0014】
(1) ユーザの端末と通信ネットワークを介して接続されたサーバが、付加情報データを前記端末に送信する方法であって、
複数の前記付加情報データを、予め前記付加情報データに関するキーワードと関連付けて(広告DB212に)記憶するステップと、
前記ユーザのユーザIDに関連付けて(アバターDB201に)記憶されているキャラクタデータの一部を構成するためのアイテムのアイテム属性データを、アイテムテーブルとして前記アイテムのアイテムIDに関連付けて(アイテムDB202に)記憶するステップと、
キャラクタに関して前記ユーザが過去に選択したアイテムのアイテムIDデータを、コーディネート履歴テーブルとして前記ユーザのユーザIDデータに関連付けて(コーディネート履歴DB203に)記憶するステップと、
前記端末からの要求に応じて、前記コーディネート履歴テーブルを参照して、前記ユーザのユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出すステップと、
前記アイテムテーブルを参照して、読み出した前記アイテムIDデータに関連付けられたアイテム属性データを読み出して、その特徴を、(概念辞書DB204に記憶した)概念辞書テーブルを参照して分析し、特徴データを生成するステップと、
記憶した前記キーワードが生成した前記特徴データと関連度の高い、前記キーワードに関連付けられた前記付加情報データを抽出するステップと、
抽出した前記付加情報データを前記端末に送信するステップと、
を含む方法。
【0015】
このような構成によれば、当該サーバは、複数の前記付加情報データを、予め前記付加情報データに関するキーワードと関連付けて記憶し、前記ユーザのユーザIDに関連付けて記憶されているキャラクタデータの一部を構成するためのアイテムのアイテム属性データを、アイテムテーブルとして前記アイテムのアイテムIDに関連付けて記憶し、キャラクタに関して前記ユーザが過去に選択したアイテムのアイテムIDデータを、コーディネート履歴テーブルとして前記ユーザのユーザIDデータに関連付けて記憶し、前記端末からの要求に応じて、前記コーディネート履歴テーブルを参照して、前記ユーザのユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出し、前記アイテムテーブルを参照して、読み出した前記アイテムIDデータに関連付けられたアイテム属性データを読み出して、その特徴を、概念辞書テーブルを参照して分析し、特徴データを生成し、記憶した前記キーワードが生成した前記特徴データと関連度の高い、前記キーワードに関連付けられた前記付加情報データを抽出し、抽出した前記付加情報データを前記端末に送信する。
【0016】
このことにより、当該サーバは、ユーザによるアイテム選択の履歴データから、その特徴を抽出し、関連する付加情報データ(広告等)を端末に送信することができる。よって、ユーザの長期にわたる傾向が反映されるので、ユーザの趣味嗜好に合った付加情報データを効果的に配信できる可能性がある。
【0017】
(2) 前記コーディネート履歴テーブルに含まれる前記アイテムが前記端末からの選択を受け付けた時期を示すタイムスタンプデータを更に記憶し、
前記ユーザのユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出すステップにおいて、前記タイムスタンプデータが所定の時期以降であるアイテムのアイテムIDデータを読み出すことを特徴とする(1)に記載の方法。
【0018】
このような構成によれば、当該サーバは、所定の時期以降におけるアイテムのコーディネート履歴の特徴を抽出するので、傾向が時間と共に変わっていった場合でも、最近の特徴に基づいて付加情報データ(広告等)を配信できる可能性がある。
【0019】
(3) 前記アイテムテーブルに含まれる前記アイテムが前記端末からの選択を受け付けた回数を示す選択回数データを更に記憶し、
前記付加情報データを抽出するステップにおいて、前記選択回数データがより大きい場合に、より大きな重み付けをして抽出することを特徴とする(1)または(2)に記載の方法。
【0020】
このような構成によれば、当該サーバは、アイテムの利用された頻度に応じて、当該アイテムに関連した付加情報データ(広告等)の出現確率を高くすることができる。よって、人気の高いアイテムに関連した付加情報データを効果的に配信できる可能性がある。
【0021】
(4) 前記アイテムIDデータを読み出すステップは、前記ユーザを含むユーザ群のユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出すことを特徴とする(1)から(3)のいずれかに記載の方法。
【0022】
このような構成によれば、前記ユーザを含む複数のユーザのコーディネート履歴に基づいて、その特徴を抽出するので、多数のユーザの傾向(流行)を反映した付加情報データ(広告等)を配信できる可能性がある。
【0023】
(5) ユーザの端末と通信ネットワークを介して接続され、付加情報データを前記端末に送信するサーバであって、
複数の前記付加情報データを、予め前記付加情報データに関するキーワードと関連付けて記憶する手段と、
前記ユーザのユーザIDに関連付けて記憶されているキャラクタデータの一部を構成するためのアイテムのアイテム属性データを、アイテムテーブルとして前記アイテムのアイテムIDに関連付けて記憶する手段と、
キャラクタに関して前記ユーザが過去に選択したアイテムのアイテムIDデータを、コーディネート履歴テーブルとして前記ユーザのユーザIDデータに関連付けて記憶する手段と、
前記端末からの要求に応じて、前記コーディネート履歴テーブルを参照して、前記ユーザのユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出す手段と、
前記アイテムテーブルを参照して、読み出した前記アイテムIDデータに関連付けられたアイテム属性データを読み出して、その特徴を、概念辞書テーブルを参照して分析し、特徴データを生成する手段と、
記憶した前記キーワードが生成した前記特徴データと関連度の高い、前記キーワードに関連付けられた前記付加情報データを抽出する手段と、
抽出した前記付加情報データを前記端末に送信する手段と、
を備えるサーバ。
【0024】
このような構成によれば、当該サーバを運用することにより、(1)と同様の効果が期待できる。
【0025】
(6) 前記コーディネート履歴テーブルに含まれる前記アイテムが前記端末からの選択を受け付けた時期を示すタイムスタンプデータを更に記憶し、
前記ユーザのユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出す手段において、前記タイムスタンプデータが所定の時期以降であるアイテムのアイテムIDデータを読み出すことを特徴とする(5)に記載のサーバ。
【0026】
このような構成によれば、当該サーバを運用することにより、(2)と同様の効果が期待できる。
【0027】
(7) 前記アイテムテーブルに含まれる前記アイテムが前記端末からの選択を受け付けた回数を示す選択回数データを更に記憶し、
前記付加情報データを抽出する手段において、前記選択回数データがより大きい場合に、より大きな重み付けをして抽出することを特徴とする(5)または(6)に記載のサーバ。
【0028】
このような構成によれば、当該サーバを運用することにより、(3)と同様の効果が期待できる。
【0029】
(8) 前記アイテムIDデータを読み出す手段は、前記ユーザを含むユーザ群のユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出すことを特徴とする(5)から(7)のいずれかに記載のサーバ。
【0030】
このような構成によれば、当該サーバを運用することにより、(4)と同様の効果が期待できる。
【0031】
(9) ユーザの端末と通信ネットワークを介して接続されたサーバに、付加情報データを前記端末へ送信させるプログラムであって、
複数の前記付加情報データを、予め前記付加情報データに関するキーワードと関連付けて記憶するステップと、
前記ユーザのユーザIDに関連付けて記憶されているキャラクタデータの一部を構成するためのアイテムのアイテム属性データを、アイテムテーブルとして前記アイテムのアイテムIDに関連付けて記憶するステップと、
キャラクタに関して前記ユーザが過去に選択したアイテムのアイテムIDデータを、コーディネート履歴テーブルとして前記ユーザのユーザIDデータに関連付けて記憶するステップと、
前記端末からの要求に応じて、前記コーディネート履歴テーブルを参照して、前記ユーザのユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出すステップと、
前記アイテムテーブルを参照して、読み出した前記アイテムIDデータに関連付けられたアイテム属性データを読み出して、その特徴を、概念辞書テーブルを参照して分析し、特徴データを生成するステップと、
記憶した前記キーワードが生成した前記特徴データと関連度の高い、前記キーワードに関連付けられた前記付加情報データを抽出するステップと、
抽出した前記付加情報データを前記端末に送信するステップと、
を実行させるプログラム。
【0032】
このような構成によれば、当該プログラムを当該サーバ上で実行することにより、(1)と同様の効果が期待できる。
【発明の効果】
【0033】
本発明によれば、Webページに表示するキャラクタに関するアイテムの選択履歴からユーザの嗜好を求めて、ユーザが興味のある付加情報データを効果的に送信できる可能性がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【0034】
本発明に係る好適な実施形態の一例について、図面に基づいて以下に説明する。
[システムの全体構成]
【0035】
図1は、本発明の好適な実施形態の一例に係るコンピュータ・システム1の全体構成およびサーバ10の機能構成を表すブロック図である。
【0036】
サーバ10と端末20とが通信ネットワーク30を介して接続されている。ここで、サーバ10の数に制限はなく、必要に応じて1または複数で構成してよい。また、サーバ10は、必要に応じてWebサーバ、DBサーバ、アプリケーションサーバを含んで構成してよく、1台のサーバで構成しても、それぞれ別のサーバで構成してもよい。
【0037】
サーバ10は、少なくともアバターとしてのキャラクタを管理するアバター管理装置として構成し、記憶部200は、アバターDB201、アイテムDB202、コーディネート履歴DB203、概念辞書DB204、広告DB212からなる。
【0038】
更に、制御部100は、サーバ10全体を制御し、少なくともアイテムIDデータ読出部101、アイテム属性データ特徴分析部102、広告データ抽出部113、広告データ送信部114を備える。
【0039】
サーバ10は、端末20におけるキャラクタ(アバター)に関するアイテムの選択履歴を記憶する。続いてサーバ10は、記憶部200に記憶した各種データ(図2、図3、図4、図7、図8)を参照し、制御部100によって、当該選択履歴と関連する付加情報データ(広告データ)を抽出して端末20に送信する。なお、処理の詳細については後述する(図5、図6)。
【0040】
以下、キャラクタはアバターとして、付加情報データは広告データとして説明する。
[アバターテーブル]
【0041】
図2は、本発明の好適な実施形態の一例に係るアバターテーブルを示す図である。
【0042】
記憶部200は、アバターDB201に、例えば、図2に示すアバターテーブルとして、ユーザを識別するユーザIDをキーに、「顔」、「髪型」、「服装」、「ボトムス」といった分類ごとにアイテムを識別するアイテムIDを対応付けて記憶している。
【0043】
例えば、ユーザIDが「ABC12」のユーザに関しては、記憶部200は、「顔」について「D678」を、「髪型」について「B898」を、「服装」について「C1120」を、ボトムスについて「A178」を、それぞれ「ABC12」に関連付けて記憶している。
【0044】
このように、アバターテーブルは、その時点のアバターのコーディネートに基づくアイテムIDを、ユーザIDに関連付けて管理している。
[アイテムテーブル]
【0045】
図3は、本発明の好適な実施形態の一例に係るアイテムテーブルを示す図である。
【0046】
記憶部200は、アイテムDB202に、例えば、図3に示すアイテムテーブルとして、アイテムIDをキーに、画像データ、分類データ、アイテム属性データ(属性1、属性2、属性3)、選択された回数(利用数)を対応付けて記憶している。
【0047】
例えば、アイテムIDが「C1120」であるアイテムには、そのアイテムを表す画像データと共に、「スーツ」、「春」、「グレー」、「ビジネス」といったアイテム属性データが対応付けられており、利用数が1000回であったことを読み取ることができる。
【0048】
ここで、アイテムの実体を表すデータとして画像データを例示したが、これには限られず、MPEG、FLASH(登録商標)、3GP等の動画データであってもよいし、WAV、MP3等の音声データであってもよい。本発明においては、最終的に端末20に送信するアバターの一部を構成するデータとして取り扱うことが可能なものが全て含まれる。
[コーディネート履歴テーブル]
【0049】
図4は、本発明の好適な実施形態の一例に係るコーディネート履歴テーブルを示す図である。
【0050】
記憶部200は、コーディネート履歴DB203に、例えば、図4に示すコーディネート履歴テーブルとして、ユーザIDデータをキーに、過去にユーザが選択をしたアイテムのアイテムIDデータを対応付けて記憶している。
【0051】
例えば、ユーザIDデータが「ABC12」のユーザは、過去に「顔」として「D678」および「B658」を選択し、また、「髪型」として「B898」、「D158」および「E773」をアイテムとして選択していること等を読み取ることができる。
【0052】
図4の例では、過去の選択履歴を羅列しているが、それぞれのアイテムがユーザにより選択された日時に関するデータをあわせて記憶することにしてもよい。このことにより、ある時点でのアイテムの選択状況や、所定の期間におけるアイテムの選択傾向等を読み取ることができる。
[メイン処理]
【0053】
図5は、本発明の好適な実施形態の一例に係るメイン処理の流れを示すフローチャートである。
【0054】
ステップS11では、制御部100は、端末20のアバターを構成するアイテムの選択を受け付ける。ここで制御部100は、端末20からユーザによるアイテムの選択に関するデータを受信してもよいし、あるいは、アイテムの選択がユーザの意思にはよらず、例えばサーバ10により自動的に選択することにしてもよい。
【0055】
ステップS12では、制御部100は、ステップS11にて受け付けたアイテムの選択について、履歴データを記憶する。具体的には、前述のコーディネート履歴テーブル(図4)を用いてアイテムIDデータを記憶していく。
【0056】
ステップS13では、制御部100は、ステップS12にて記憶した履歴データに基づいて、そのアイテム属性データを特徴付ける特徴データを抽出する。なお、処理内容の詳細は図6にて後述する。
【0057】
ステップS14では、制御部100の広告データ抽出部113は、ステップS13にて抽出した特徴データと広告テーブル(図8)に記憶した広告それぞれのキーワードデータとの関連度を算出する。
【0058】
図8に示す広告テーブルには、画像データやリンクデータを含む広告データと関連付けて、それぞれの広告内容に関連するキーワードデータを記憶している。即ち、特徴データとキーワードデータがマッチングする広告に関して関連度を高く評価し、広告データ抽出のための指標として記憶する。
【0059】
ここで、関連度とは、例えば、比較対象となっている二つのデータに含まれる単語が一致した数をポイント化して表現することができる。あるいは、キーワードデータに含まれる単語が一致した場合には、より高いポイントを付与し、その類義語や同義語が一致した場合には、それよりは低いポイントを付与してもよい。その他、様々な関連度判断の精度向上ならびに効率向上のための公知の技術が本発明に適用可能である。
【0060】
ステップS15では、制御部100の広告データ抽出部113は、ステップS14にて算出した関連度に基づいて、端末20に送信するための広告データを選択して抽出する。ここで抽出する広告データは、所定の関連度以上のものであってよい。または、関連度の高い順に所定数を抽出することにしてもよい。
【0061】
ステップS16では、制御部100の広告データ送信部114は、ステップS15にて抽出した広告データを端末20へ送信する。
[特徴データの抽出処理]
【0062】
図6は、本発明の好適な実施形態の一例に係る特徴データの抽出処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、メイン処理(図5)のステップS13に相当する。
【0063】
ステップS21では、制御部100のアイテムIDデータ読出部101は、コーディネート履歴テーブル(図4)を参照し、端末20のユーザのユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み込む。これにより、当該ユーザのアバターに関するアイテムの選択履歴を取得する。
【0064】
ステップS22では、制御部100のアイテム属性データ特徴分析部102は、アイテムテーブル(図3)を参照し、ステップS13にて読み出したアイテムIDに関連付けられたアイテム属性データを読み込む。
【0065】
ステップS23では、制御部100のアイテム属性データ特徴分析部102は、概念辞書データを読み込む。具体的には、例えば、図7に示す概念辞書テーブルから、アイテム属性データの傾向と、その特徴であるユーザの嗜好概念を表すデータ(単語)との関連付けについての規則を取得する。
【0066】
例えば、コーディネート履歴に対応するアイテム属性データについて、「ビジネス向け服装が連続している」場合には、嗜好概念(特徴データ)として「ビジネススーツ」を対応付ける。このように、概念辞書テーブルには、アイテムのコーディネート履歴を特徴付ける単語(特徴データ)を予め記憶しておく。
【0067】
ステップS24では、制御部100のアイテム属性データ特徴分析部102は、ステップS22にて読み込んだアイテム属性データと、ステップS23にて読み込んだ概念辞書データとのマッチング評価を行う。即ち、読み込んだアイテム属性データが、概念辞書テーブルに記憶したアイテム属性データの傾向それぞれに当てはまるか否かを判別し、評価点を記憶する。
【0068】
このとき、一致していなくても類似している場合には、一致している場合よりも低い評価点を記憶することにしてよい。また、利用された回数の多いアイテムのアイテム属性データに関連するものについては、高い重み付けをして評価することにしてもよい。
【0069】
ステップS25では、ステップS24における評価に基づき、記憶した評価点の高い嗜好概念を特徴データとして抽出する。なお、抽出する特徴データは、所定の評価点以上のものであってもよいし、評価点の高いものから所定の数を抽出してもよい。
【0070】
以上説明した特徴データの抽出処理において、アイテムIDデータを読み込む対象のユーザは複数であってもよい。複数ユーザに関するアイテム選択の履歴を参照することにより、特徴データには自分以外のユーザも含めた世間の流行が反映されることになり、流行の広告を配信できる可能性がある。
【0071】
また、上記の実施形態においては、図7に示した概念辞書テーブルを用いたが、概念辞書テーブルとしては、この構成には限られず、例えば、単語の上位/下位関係、部分/全体関係、同義関係、類義関係等によって単語を分類して体系付けたものであってもよいし、その他の公知の概念辞書が本発明に利用できる。
【0072】
その場合には、読み込んだアイテム属性データと広告のキーワードデータとを対比し、両者の単語の上位/下位関係、部分/全体関係、同義関係、類義関係等によって関連度を算出する。あるいは、アイテム属性データやキーワードデータを、当該辞書によって代表的な単語に変換した上でマッチングを行ってもよい。
【0073】
また、読み込むアイテムIDデータに関して、コーディネート履歴テーブルに記憶したもののうち、所定の時期以降のものとしてもよい。このことにより、例えば、最近一ヶ月の期間におけるアイテム選択の傾向に基づく等、流行を反映できる可能性がある。
【0074】
あるいは、アイテムが選択された時期に応じた重み付けをして関連度を算出することにしてもよい。このことにより、例えば、最近選択されたアイテムに関連する広告が優先的に抽出されるようにできる。
【0075】
更には、アイテムの利用回数に応じた重み付けを行うようにすれば、アイテム選択の流行が反映され、人気のある広告が優先的に抽出される可能性がある。
[サーバのハードウェア構成]
【0076】
図9は、図1で説明したサーバ10のハードウェア構成の一例を示す図である。サーバ10は、制御部100を構成するCPU(Central Processing Unit)1010(マルチプロセッサ構成ではCPU1012など複数のCPUが追加されてもよい)、バスライン1005、通信I/F1040、メインメモリ1050、BIOS(Basic Input Output System)1060、USBポート1090、I/Oコントローラ1070、ならびにキーボードおよびマウス1100等の入力手段や表示装置1022を備える。
【0077】
I/Oコントローラ1070には、テープドライブ1072、ハードディスク1074、光ディスクドライブ1076、半導体メモリ1078、等の記憶手段を接続することができる。
【0078】
BIOS1060は、サーバ10の起動時にCPU1010が実行するブートプログラムや、サーバ10のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【0079】
記憶部200を構成するハードディスク1074は、サーバ10がサーバとして機能するための各種プログラムおよび本発明の機能を実行するプログラムを記憶しており、更に必要に応じて各種データベースを構成可能である。
【0080】
光ディスクドライブ1076としては、例えば、DVD−ROMドライブ、CD−ROMドライブ、DVD−RAMドライブ、CD−RAMドライブを使用することができる。この場合は各ドライブに対応した光ディスク1077を使用する。光ディスク1077から光ディスクドライブ1076によりプログラムまたはデータを読み取り、I/Oコントローラ1070を介してメインメモリ1050またはハードディスク1074に提供することもできる。また、同様にテープドライブ1072に対応したテープメディア1071を主としてバックアップのために使用することもできる。
【0081】
サーバ10に提供されるプログラムは、ハードディスク1074、光ディスク1077、またはメモリーカード等の記録媒体に格納されて提供される。このプログラムは、I/Oコントローラ1070を介して、記録媒体から読み出され、または通信I/F1040を介してダウンロードされることによって、サーバ10にインストールされ実行されてもよい。
【0082】
前述のプログラムは、内部または外部の記憶媒体に格納されてもよい。ここで、記憶部200を構成する記憶媒体としては、ハードディスク1074、光ディスク1077、またはメモリーカードの他に、MD等の光磁気記録媒体、テープ媒体を用いることができる。また、専用通信回線やインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク1074または光ディスクライブラリ等の記憶装置を記録媒体として使用し、通信回線を介してプログラムをサーバ10に提供してもよい。
【0083】
ここで、表示装置1022は、ユーザにデータの入力を受け付ける画面を表示したり、サーバ10による演算処理結果の画面を表示したりするものであり、ブラウン管表示装置(CRT)、液晶表示装置(LCD)等のディスプレイ装置を含む。
【0084】
ここで、入力手段は、ユーザによる入力の受付を行うものであり、キーボードおよびマウス1100等により構成してよい。
【0085】
また、通信I/F1040は、サーバ10を専用ネットワークまたは公共ネットワークを介して端末と接続できるようにするためのネットワーク・アダプタである。通信I/F1040は、モデム、ケーブル・モデムおよびイーサネット(登録商標)・アダプタを含んでよい。
【0086】
以上の例は、サーバ10について主に説明したが、コンピュータに、プログラムをインストールして、そのコンピュータをサーバ装置として動作させることにより上記で説明した機能を実現することもできる。したがって、本発明において一実施形態として説明したサーバにより実現される機能は、上述の方法を当該コンピュータにより実行することにより、あるいは、上述のプログラムを当該コンピュータに導入して実行することによっても実現可能である。
[端末のハードウェア構成]
【0087】
端末20も、上述のサーバ10と同様な構成を持つ。また、上述の例ではいわゆるコンピュータで実現した例について説明したが、更に、本発明の原理が適用可能である限り、携帯電話、PDA(Personal Data Assistant)、ゲーム機等の様々な端末で実現してよい。
【0088】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施例に記載されたものに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【0089】
【図1】本発明の好適な実施形態の一例に係るコンピュータ・システム1の全体構成およびサーバ10の機能構成を表すブロック図である。
【図2】本発明の好適な実施形態の一例に係るアバターテーブルを示す図である。
【図3】本発明の好適な実施形態の一例に係るアイテムテーブルを示す図である。
【図4】本発明の好適な実施形態の一例に係るコーディネート履歴テーブルを示す図である。
【図5】本発明の好適な実施形態の一例に係るメイン処理の流れを示すフローチャートである。
【図6】本発明の好適な実施形態の一例に係る特徴データの抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図7】本発明の好適な実施形態の一例に係る概念辞書テーブルを示す図である。
【図8】本発明の好適な実施形態の一例に係る広告テーブルを示す図である。
【図9】本発明の好適な実施形態の一例に係るサーバ10のハードウェア構成の一例を示す図である。
【符号の説明】
【0090】
1 システム
10 サーバ
20 端末
30 通信ネットワーク
100 制御部
101 アイテムIDデータ読出部
102 アイテム属性データ特徴分析部
113 広告データ抽出部
114 広告データ送信部
200 記憶部
201 アバターDB
202 アイテムDB
203 コーディネート履歴DB
204 概念辞書DB
212 広告DB

【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザの端末と通信ネットワークを介して接続されたサーバが、付加情報データを前記端末に送信する方法であって、
複数の前記付加情報データを、予め前記付加情報データに関するキーワードと関連付けて記憶するステップと、
前記ユーザのユーザIDに関連付けて記憶されているキャラクタデータの一部を構成するためのアイテムのアイテム属性データを、アイテムテーブルとして前記アイテムのアイテムIDに関連付けて記憶するステップと、
キャラクタに関して前記ユーザが過去に選択したアイテムのアイテムIDデータを、コーディネート履歴テーブルとして前記ユーザのユーザIDデータに関連付けて記憶するステップと、
前記端末からの要求に応じて、前記コーディネート履歴テーブルを参照して、前記ユーザのユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出すステップと、
前記アイテムテーブルを参照して、読み出した前記アイテムIDデータに関連付けられたアイテム属性データを読み出して、その特徴を、概念辞書テーブルを参照して分析し、特徴データを生成するステップと、
記憶した前記キーワードが生成した前記特徴データと関連度の高い、前記キーワードに関連付けられた前記付加情報データを抽出するステップと、
抽出した前記付加情報データを前記端末に送信するステップと、
を含む方法。
【請求項2】
前記コーディネート履歴テーブルに含まれる前記アイテムが前記端末からの選択を受け付けた時期を示すタイムスタンプデータを更に記憶し、
前記ユーザのユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出すステップにおいて、前記タイムスタンプデータが所定の時期以降であるアイテムのアイテムIDデータを読み出すことを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項3】
前記アイテムテーブルに含まれる前記アイテムが前記端末からの選択を受け付けた回数を示す選択回数データを更に記憶し、
前記付加情報データを抽出するステップにおいて、前記選択回数データがより大きい場合に、より大きな重み付けをして抽出することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の方法。
【請求項4】
前記アイテムIDデータを読み出すステップは、前記ユーザを含むユーザ群のユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出すことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかに記載の方法。
【請求項5】
ユーザの端末と通信ネットワークを介して接続され、付加情報データを前記端末に送信するサーバであって、
複数の前記付加情報データを、予め前記付加情報データに関するキーワードと関連付けて記憶する手段と、
前記ユーザのユーザIDに関連付けて記憶されているキャラクタデータの一部を構成するためのアイテムのアイテム属性データを、アイテムテーブルとして前記アイテムのアイテムIDに関連付けて記憶する手段と、
キャラクタに関して前記ユーザが過去に選択したアイテムのアイテムIDデータを、コーディネート履歴テーブルとして前記ユーザのユーザIDデータに関連付けて記憶する手段と、
前記端末からの要求に応じて、前記コーディネート履歴テーブルを参照して、前記ユーザのユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出す手段と、
前記アイテムテーブルを参照して、読み出した前記アイテムIDデータに関連付けられたアイテム属性データを読み出して、その特徴を、概念辞書テーブルを参照して分析し、特徴データを生成する手段と、
記憶した前記キーワードが生成した前記特徴データと関連度の高い、前記キーワードに関連付けられた前記付加情報データを抽出する手段と、
抽出した前記付加情報データを前記端末に送信する手段と、
を備えるサーバ。
【請求項6】
前記コーディネート履歴テーブルに含まれる前記アイテムが前記端末からの選択を受け付けた時期を示すタイムスタンプデータを更に記憶し、
前記ユーザのユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出す手段において、前記タイムスタンプデータが所定の時期以降であるアイテムのアイテムIDデータを読み出すことを特徴とする請求項5に記載のサーバ。
【請求項7】
前記アイテムテーブルに含まれる前記アイテムが前記端末からの選択を受け付けた回数を示す選択回数データを更に記憶し、
前記付加情報データを抽出する手段において、前記選択回数データがより大きい場合に、より大きな重み付けをして抽出することを特徴とする請求項5または請求項6に記載のサーバ。
【請求項8】
前記アイテムIDデータを読み出す手段は、前記ユーザを含むユーザ群のユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出すことを特徴とする請求項5から請求項7のいずれかに記載のサーバ。
【請求項9】
ユーザの端末と通信ネットワークを介して接続されたサーバに、付加情報データを前記端末へ送信させるプログラムであって、
複数の前記付加情報データを、予め前記付加情報データに関するキーワードと関連付けて記憶するステップと、
前記ユーザのユーザIDに関連付けて記憶されているキャラクタデータの一部を構成するためのアイテムのアイテム属性データを、アイテムテーブルとして前記アイテムのアイテムIDに関連付けて記憶するステップと、
キャラクタに関して前記ユーザが過去に選択したアイテムのアイテムIDデータを、コーディネート履歴テーブルとして前記ユーザのユーザIDデータに関連付けて記憶するステップと、
前記端末からの要求に応じて、前記コーディネート履歴テーブルを参照して、前記ユーザのユーザIDデータに関連付けられたアイテムIDデータを読み出すステップと、
前記アイテムテーブルを参照して、読み出した前記アイテムIDデータに関連付けられたアイテム属性データを読み出して、その特徴を、概念辞書テーブルを参照して分析し、特徴データを生成するステップと、
記憶した前記キーワードが生成した前記特徴データと関連度の高い、前記キーワードに関連付けられた前記付加情報データを抽出するステップと、
抽出した前記付加情報データを前記端末に送信するステップと、
を実行させるプログラム。

【図1】
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【図2】
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【図3】
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【図4】
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【図5】
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【図6】
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【図7】
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【図8】
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【図9】
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