JP6056061B2 - Information posting system - Google Patents
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Description
本発明は、製品又はサービスを提供する提供者に関する情報を情報端末の1画面上に順に掲載するための情報掲載システムに関するものである。 The present invention relates to an information posting system for sequentially posting information about a provider who provides a product or service on one screen of an information terminal.
近年における電子商取引の発展に伴い、製品やサービスを提供する提供者を1画面上で何かしらの基準に基づいて降順に表示させるウェブサイトが増加している。また、このようなウェブサイトが増加するにつれて、提供者をいかなる降順に基づいて1画面上で表示させるかを調整するための技術も提案されている(例えば特許文献1〜4参照。)。
With the development of electronic commerce in recent years, an increasing number of websites display providers that provide products and services in descending order based on some standard on one screen. In addition, as the number of such websites increases, a technique for adjusting which descending order a provider is displayed on one screen has been proposed (see, for example,
しかしながら、上述した特許文献1〜4では、それぞれのアルゴリズムに基づいて掲載順位を決定し、一律にその掲載順位に基づいて提供者を降順に1画面上で表示するものである。このため、掲載順位が上位の提供者が常に画面の上から表示されることになり、掲載順位が下位の提供者はユーザが大幅にスクロールを行ったり、或いはページを相当回数に亘り切り換えない限りユーザの目に止まることもない状況であった。
However, in
このため、掲載順位が下位の提供者は、掲載順位が上位の提供者との間で、大きな格差が生じてしまうという問題が生じ、また掲載順位が下位の提供者にとってその掲載サービスに登録すること自体意味をなさないものとなってしまうため、次々に当該サービスを解約してしまうケースも生じてしまう。このため、掲載サービス自体が却って廃れてしまう虞もあった。 For this reason, there is a problem that a provider with a lower ranking has a large disparity with a provider with a higher ranking, and a provider with a lower ranking is registered in the posting service. Since this itself does not make sense, there are cases where the service is canceled one after another. For this reason, there was a possibility that the posting service itself was discarded.
また提供者と過去取引を行ったユーザからの評価や、提供者の見積金額に加え、製品又はサービスの提供を望むユーザの位置情報と提供者との位置関係から総合的に掲載順位を設定することができるアルゴリズムも従来より望まれていた。 In addition to the evaluation from users who have made past transactions with the provider and the estimated amount of the provider, the ranking is set comprehensively from the positional relationship between the location information of the user who wants to provide products or services and the provider. There has also been a desire for an algorithm that can do this.
そこで、本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、ユーザからの評価や、提供者の見積金額に加え、ユーザと提供者の位置関係を総合的に勘案し、ユーザと提供者双方に対してより効果的な掲載順位を提供するアルゴリズムを含むと共に、ウェブサイトの解約にもつながる掲載順位に応じた極端な格差を解消することが可能な情報掲載システムを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has been devised in view of the above-described problems. In addition to the evaluation from the user and the estimated amount of the provider, the positional relationship between the user and the provider is comprehensively considered. And an information posting system that can eliminate the extreme disparity according to the ranking that leads to the cancellation of the website. With the goal.
請求項1記載の情報掲載システムは、製品又はサービスを提供する提供者又はその提供対象に関する情報を情報端末の1画面上に順に掲載するための情報掲載システムにおいて、上記提供者と過去取引を行ったユーザからの評価を数値化した評価数値R及び上記各提供者の広告費Cに基づく掲載ランクDRを上記提供者毎に算出するDR算出手段と、上記各提供者に対して、上記DR算出手段により算出した掲載ランクDRに応じた確率分布をそれぞれ割り当てる確率分布割当手段と、上記各提供者の実際の掲載順位を、それぞれに割り当てられた確率分布に基づいて決定し、当該掲載順位に基づいて上記提供者又はその提供対象に関する情報を1画面上に順に表示する表示制御手段とを備えることを特徴とする。
The information posting system according to
請求項2記載の情報掲載システムは、請求項1記載の発明において、上記提供者の位置情報を予め受け付けるとともに、上記製品又はサービスの提供を望むユーザの位置情報を取得し、上記提供者の位置情報と上記ユーザの位置情報とに基づいて距離変数Lを算出する距離変数算出手段を更に備え、上記DR算出手段は、更に上記距離変数算出手段に基づいて算出された距離変数Lに基づいて上記掲載ランクDRを上記提供者毎に算出することを特徴とする。
The information posting system according to
請求項3記載の情報掲載システムは、請求項1又は2記載の発明において、上記DR算出手段は、更に情報端末上で掲載されている累積掲載期間T、上記提供者の過去の取引実績を定量化した実績数N、情報端末上での掲載契約を数値した契約変数Pの何れか1以上に基づいて上記掲載ランクDRを上記提供者毎に算出することを特徴とする。
The information posting system according to
請求項4記載の情報掲載システムは、請求項1〜3のうち何れか1項記載の発明において、上記提供者が提供する製品又はサービスと、ユーザが希望する製品又はサービスとの類似度を数値化する類似度数値化手段を更に備え、上記DR算出手段は、上記類似度数値化手段に基づいて数値化された類似度に基づいて、上記掲載ランクDRを上記提供者毎に算出することを特徴とする。
The information posting system according to
請求項5記載の情報掲載システムは、請求項1〜4のうち何れか1項記載の発明において、上記確率分布割当手段は、上記各提供者を上記掲載ランクDRの降順に基底順位に割り当て、上記基底順位に基づいて分散するように設定された確率分布をそれぞれ割り当てることを特徴とする。
The information posting system according to
上述した構成からなる本発明によれば、掲載ランクDRが高い提供者が常に実際の掲載順位が上位であることが無くなり、掲載ランクDRが下位の提供者も少ない確率ではあるが、実際の掲載順位が上位になる場合も生じる。このため、掲載ランクDRが下位の提供者は、掲載ランクDRが上位の提供者との間で、大きな格差が生じてしまうという問題も解消でき、また掲載ランクDRが下位の提供者にとってその掲載サービスに登録すること自体意味をなさないものとなってしまうのを防止でき、次々に当該サービスと解約してしまう事態を防止できる。 According to the present invention configured as described above, a provider with a high publication rank DR does not always have a higher actual publication rank, and there is a low probability that a provider with a lower publication rank DR has a lower rank. In some cases, the ranking is higher. For this reason, the provider whose publication rank DR is lower can solve the problem that a large disparity occurs between the provider whose publication rank DR is higher and the publication rank DR is lower. Registering with a service can be prevented from becoming meaningless in itself, and it is possible to prevent situations where the service is canceled one after another.
また提供者と過去取引を行ったユーザからの評価や、提供者の広告費に加え、製品又はサービスの提供を望むユーザの位置情報と提供者との位置関係から総合的に掲載順位を設定することが可能となる。 In addition to evaluations from users who have made past transactions with the provider and the advertising expenses of the provider, the ranking is set comprehensively based on the positional relationship between the location information of the user who wants to provide products or services and the provider. It becomes possible.
以下、本発明を適用した情報掲載システムの実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。 Embodiments of an information posting system to which the present invention is applied will be described in detail below with reference to the drawings.
図1は、本発明を適用した情報掲載システム1のシステム構成図を示している。情報掲載システム1は、公衆通信網2と、公衆通信網2に対してそれぞれ接続されたサーバー3、提供者端末4、ユーザ端末5とを備えている。
FIG. 1 shows a system configuration diagram of an
公衆通信網2は、例えばインターネット等を初めとした、パーソナルコンピュータ(PC)や携帯端末からアクセス可能な通信網である。
The
サーバー3は、本発明を適用した情報掲載システム1を実現する上で必要なウェブサイトのツール(ソフトウェア)が保存される記憶装置である。
The
提供者端末4は、製品やサービスをウェブサイトを通じて提供することを希望する提供者が実際に操作するPCや携帯端末等を始めとした電子機器である。ここでいう提供者は、業として製品やサービスを提供する業者に限定されるものではなく、業とせずにこれらを提供する者も含まれる。
The
ユーザ端末5a、5bは、ウェブサイトを通じて製品やサービスの提供を受けることを希望するユーザが実際に操作するPCや携帯端末等を始めとした情報端末である。
The
このような情報掲載システム1では、サーバーに格納されるソフトウェアに基づいて以下に説明する動作を実現する。
Such an
先ず提供者は、ユーザに対して提供する製品やサービスに関する情報の登録を先ず行う。この登録処理については、システムの運営側が代行して登録する場合もありえる。 First, the provider first registers information related to products and services provided to the user. The registration process may be performed on behalf of the system management side.
この情報の登録については、提供すべき製品やサービスに関する広告費Cや、提供者の位置情報を登録する。ここでいう広告費Cは、提供者が運営側に支払うサービス対価である。例えば、太陽光発電システムの見積サイトを考えた場合、ユーザから業者に見積依頼一件が送信されるごとに業者に対して課金する広告費である。また、飲食店や化粧品のポータルサイトを考えた場合では、各飲食店や各化粧品の詳細ページにユーザがアクセスするごとに課金する広告金額もこれに含む概念としてよい。更に、この広告費Cは、提供者がいかなる金銭的条件でユーザと取引を希望するかという見積金額を示すパラメータとしてもよい。そして、それらは金額として具現化される場合に限定されるものではない。即ち、提供者が提供する製品やサービスの対価の代替としてユーザから物品や役務等、提供者に対して価値観のあるものを見積金額として広告費Cとして含めるようにしてもよい。また、この広告費Cは、このようなサービス対価と、見積金額の双方を含めても良く、またかかる場合にはこれらを任意に重み付けしてパラメータ化するようにしてもよい。 As for the registration of this information, the advertising cost C related to the product or service to be provided and the location information of the provider are registered. The advertising cost C here is a service consideration paid by the provider to the management side. For example, in the case of an estimation site of a solar power generation system, it is an advertising fee charged to a supplier every time a quote request is transmitted from the user to the supplier. Further, in the case of a restaurant or cosmetic portal site, the concept may include an advertisement amount that is charged each time a user accesses a detailed page of each restaurant or cosmetic. Further, the advertising cost C may be a parameter indicating an estimated amount of money that the provider wishes to trade with the user under what financial conditions. And they are not limited to the case where they are embodied as monetary amounts. That is, as an alternative to the price of products and services provided by the provider, items that have values to the provider such as goods and services from the user may be included in the advertising cost C as an estimated amount. Further, the advertising cost C may include both such service consideration and an estimated amount. In such a case, these may be arbitrarily weighted and parameterized.
また、提供者の位置情報は、提供者の住所、居所に関する情報であるが、これに限定されるものではなく、現在位置に関する情報であってもよい。また、提供者自身の位置情報に限るものではなく、提供者の代りに業を代行する者の位置情報であってもよい。 Further, the location information of the provider is information regarding the provider's address and whereabouts, but is not limited thereto, and may be information regarding the current location. Further, the position information is not limited to the position information of the provider itself, and may be position information of a person acting on behalf of the provider.
提供者は、このような広告費Cや位置情報を、当該提供者が提供する製品やサービスとともに登録を望む場合には、提供者端末4を通じて入力操作を行うこととなる。そして、その提供者から入力された広告費Cや位置情報等は、公衆通信網2を介してサーバー3へ登録されることとなる。
When the provider desires to register such advertising expenses C and position information together with products and services provided by the provider, the provider performs an input operation through the
ちなみに、このサーバー3には、これらの情報以外に、以下に説明する情報が提供者毎に登録される。
Incidentally, in the
先ず、提供者と過去取引を行ったユーザからの評価を数値化した評価数値Rも登録される。この評価値Rとは、例えばユーザによる提供者への評価を複数段階評価で示して数値化したものとして具現化されるものであってもよいし、実際にユーザからの口コミでの評価を受けた場合には、それを数値化したものであってもよい。即ち、この評価値Rとは、提供者と取引をしたユーザによるいかなる評価を定量化したものであればよい。 First, an evaluation value R obtained by quantifying the evaluation from a user who has made a past transaction with a provider is also registered. The evaluation value R may be embodied, for example, as a numerical value obtained by showing the evaluation of the provider by the user in a multi-step evaluation, or actually received a word-of-mouth evaluation from the user. If it is, it may be a numerical value. That is, the evaluation value R may be any value obtained by quantifying any evaluation by a user who has made a transaction with the provider.
また、これから製品又はサービスの提供を望むユーザの位置情報もサーバー3へと登録される。このユーザの位置情報は、例えば携帯端末からなるユーザ端末5bを操作するユーザにおいては、現在の位置情報であってもよいし、或いはデスクトップ型のPCからなるユーザ端末5aを操作するユーザにおいては、住所、居所であってもよい。
Further, location information of a user who desires to provide a product or service is also registered in the
このようにユーザの位置情報と、提供者の位置情報とがこのサーバー3において登録されることになるため、ユーザと提供者の位置がどの程度離間しているかを示す、距離変数Lを算出することも可能となる。
Thus, since the location information of the user and the location information of the provider are registered in the
また、このサーバー3には、提供者により提供される製品やサービスにおける累積掲載期間Tも登録される。この累積掲載期間Tは、例えば提供者により提供される製品やサービスの総掲載時間を測定してこれを登録するようにしてもよいし、また、その総掲載時間のうち一部を重み付けして計算した値を累積掲載期間Tとしてもよい。更に、この累積掲載期間Tは、地域毎に累積の掲載時間を求めるようにしてもよい。
The
また、このサーバー3には、提供者の過去の取引実績を定量化した実績数Nを登録するようにしてもよい。この実績数Nとは、提供者がユーザと何回取引を行ったかを示すものとして具体化されるものであってもよいし、その取引のうち所定のものに重み付けをして計算したものとしてもよい。
The
また、このサーバー3には、ウェブサイト上での掲載契約を数値した契約変数Pを登録するようにしてもよい。この契約変数Pとは、提供者が、この情報掲載システム1を管理する管理者との間でいかなる条件でウェブサイト上に自己の製品やサービスを掲載させているかを示す情報である。契約変数Pは、例えば提供者が自己の製品やサービスを有料で掲載させているか、或いは無料で掲載させているかを示すものであってもよいし、仮に有料で掲載させている場合には、その料金プラン別に数値化したものであってもよい。更にこの契約変数Pの値を他のパラメータに反映させてもよい。例えば無料の料金プランの場合には、累積掲載期間Tを有料プランの場合における掲載期間の1/5程度で計算するようにしてもよい。
The
このようにしてサーバー3には、各提供者に関する広告費C、評価値R、距離変数L、累積掲載期間T、実績数N、契約変数Pが、当該提供者がそれぞれ提供する製品やサービスと一緒に登録されることになる。サーバー3では、先ず登録されている多岐にわたる業者のうち、同種の製品又はサービスを提供する提供者毎にグループ分けする。ちなみに、この情報掲載システム1が、同種の製品又はサービスの掲載のみ受け付けるものであれば、このグループ分けのステップは省略されることとなる。
In this way, the
次に、この提供者について、上述した各パラメータ(広告費C、評価値R、距離変数L、累積掲載期間T、実績数N、契約変数P)に基づいて掲載ランクDR(Display Rank)を各提供者について計算する。 Next, for this provider, the display rank DR (Display Rank) is set for each of the above-mentioned parameters (advertising cost C, evaluation value R, distance variable L, cumulative posting period T, actual number N, contract variable P). Calculate for the provider.
そして、この計算したDRに基づいて、各提供者のDRを降順にソートすることで、基礎となる順位である「基底順位」を算出する。そして、この基底順位を元にして、ある確率分布に基づいて分散表示をする。 Based on the calculated DR, the DRs of the respective providers are sorted in descending order to calculate the “basic rank” that is the base rank. Based on this base order, distributed display is performed based on a certain probability distribution.
先ず、掲載ランクDRを計算する方法について説明をする。 First, a method for calculating the posting rank DR will be described.
掲載ランクDRを提供者毎に求める場合には、先ず各パラメータ(広告費C、評価値R、距離変数L、累積掲載期間T、実績数N、契約変数P)について正規化処理を行う。ここでいう正規化とは、0〜1の範囲にある正規化変数にこれらの各パラメータを落とし込むことをいう。各パラメータを正規化する理由としては、各パラメータは単位が揃っていないため、掲載ランクDRを計算する上で、影響されるパラメータの格差が生じてしまうためである。 When the posting rank DR is obtained for each provider, first, normalization processing is performed for each parameter (advertising cost C, evaluation value R, distance variable L, cumulative posting period T, actual number N, contract variable P). Normalization here means dropping these parameters into normalization variables in the range of 0 to 1. The reason for normalizing each parameter is that each parameter does not have the same unit, and therefore, in calculating the posting rank DR, there is a difference between affected parameters.
正規化の例としては、例えば広告費Cを正規化する際には、母集団は正規分布になっているという仮定の上で、正規分布関数で近似するようにしてもよい。正規分布関数は、横軸が広告費、縦軸が個数であるが、正規分布関数表等を使用し、広告費が上位5%は正規化変数=1.00、上位5〜10%は正規化変数=0.95、上位10〜15%は正規化変数=0.90…となるように5%ピッチで、それぞれ正規化変数を0.05ずつずらしながら割り当てていく。 As an example of normalization, for example, when advertising cost C is normalized, it may be approximated by a normal distribution function on the assumption that the population has a normal distribution. The normal distribution function is the advertising cost on the horizontal axis and the number on the vertical axis, but using the normal distribution function table, etc., the top 5% of advertising expenses are normalized variables = 1.00, the top 5-10% are normalized variables 0.95 and the top 10-15% are assigned with a 5% pitch so that the normalized variable = 0.90...
また、他の正規化の例としては、例えば登録されている提供者が100社ある場合において、広告費Cの順に、降順に並べ替える。そして、降順にソートした列を20区分に等分に分ける。提供者が100社ある場合は、広告費Cが多い順に5社ずつ20区分に分ける。次に、上位から1区分目は正規化変数=1.00、2区分目は正規化変数=0.95、…として正規化するようにしてもよい。 As another example of normalization, when there are 100 registered providers, for example, they are sorted in descending order in the order of advertising expenses C. The column sorted in descending order is divided equally into 20 sections. When there are 100 providers, 5 companies are divided into 20 categories in descending order of advertising cost C. Next, normalization may be performed such that the first division from the top is normalized variable = 1.00, the second division is normalized variable = 0.95,.
このようにして、全てのパラメータ(広告費C、評価値R、距離変数L、累積掲載期間T、実績数N、契約変数P)を0〜1の範囲にある正規化変数に変換する。この変換の方法は、上述した例に限定されるものではなく、0〜1の範囲に正規化できるものであればいかなる方法を用いてもよい。以下、この広告費Cを正規化したものを[C]と表示し、評価値Rを正規化したものを[R]と表示し、距離変数Lを正規化したものを[L]と表示し、累積掲載期間Tを正規化したものを[T]と表示し、実績数Nを正規化したものを[N]と表示する。契約変数Pを正規化したものを[P]と表示する。ここで、[P]は、有料プランであれば、1とし、無料プランであれば0とする用に設定されているものとする。 In this way, all parameters (advertisement cost C, evaluation value R, distance variable L, cumulative posting period T, actual number N, contract variable P) are converted into normalized variables in the range of 0-1. This conversion method is not limited to the above-described example, and any method may be used as long as it can be normalized to a range of 0 to 1. Hereinafter, the normalized advertising cost C is displayed as [C], the evaluation value R is normalized as [R], and the distance variable L is normalized as [L]. , The cumulative publication period T normalized is displayed as [T], and the actual number N is normalized as [N]. The normalized contract variable P is displayed as [P]. Here, it is assumed that [P] is set to 1 for a paid plan and 0 for a free plan.
次に、この正規化した変数を利用して掲載ランクDRを算出する。以下の式(1)は掲載ランクDRの算出式である。 Next, the publication rank DR is calculated using this normalized variable. The following formula (1) is a formula for calculating the publication rank DR.
DR=(a1×[C]+a2×[N]+a3×[R]+a4×[L]+a5×[T]+[P])×5・・・・・(1) DR = (a 1 × [C ] + a 2 × [N] + a 3 × [R] + a 4 × [L] + a 5 × [T] + [P]) × 5 ····· (1)
また、この(1)式の変形例としては、以下の(1)´式に基づいて掲載ランクDRを算出するようにしてもよい。 Further, as a modification of the equation (1), the posting rank DR may be calculated based on the following equation (1) ′.
DR=(a1×[C]+a2×[N]+a4×[L]+a5×[T]+[P])×a3×[R]・・・(1)´ DR = (a 1 × [C ] + a 2 × [N] + a 4 × [L] + a 5 × [T] + [P]) × a 3 × [R] ··· (1) '
なお、a1+a2+a3+a4+a5=1としている。その結果、(1)式内における括弧内の合計値は0〜2の範囲となる。これに5をかけることで、DRは0〜10の数値となる。 Note that a 1 + a 2 + a 3 + a 4 + a 5 = 1. As a result, the total value in parentheses in the formula (1) is in the range of 0-2. By multiplying this by 5, DR becomes a numerical value of 0-10.
なお、[P]については、上述した有料プランか否かで0又は1に設定する場合に限定されるものではなく、3以上の区分に分けて正規化してもよい。かかる場合には、係数a6をこれに乗算することにより、重み付けをするようにしてもよい。 [P] is not limited to the case of setting to 0 or 1 depending on whether or not it is the above-described paid plan, and may be normalized by dividing into three or more categories. In such a case, weighting may be performed by multiplying the coefficient a 6 by this.
また、a1〜a5の各係数については、この情報掲載システム1の運営者が任意に設定するようにしてもよい。
Also, for each coefficient of a 1 ~a 5, the operator this
なお、掲載ランクDRを求めるにあたり、上述した正規化は特段必須とならない。つまり正規化を行う前の各パラメータを上記(1)式において直接代入するようにしてもよい。このとき、a1〜a5の各係数の重み付けを調整することで、逆に正規化することと同様の効果を実現することが可能となる。 It should be noted that the above-described normalization is not particularly essential when obtaining the publication rank DR. That is, each parameter before normalization may be directly substituted in the above equation (1). At this time, by adjusting the weights of the coefficients a 1 to a 5 , it is possible to realize the same effect as that of normalization.
また、この掲載ランクDRを求める際には、各パラメータ(広告費C、評価値R、距離変数L、累積掲載期間T、実績数N、契約変数P)の全てを使用する場合に限定されるものではない。 In addition, when determining the posting rank DR, it is limited to using all the parameters (advertising cost C, evaluation value R, distance variable L, cumulative posting period T, actual number N, contract variable P). It is not a thing.
例えば、評価数値R、広告費Cに基づいて掲載ランクDRを提供者毎に算出するようにしてもよい。 For example, the posting rank DR may be calculated for each provider based on the evaluation value R and the advertising cost C.
また、これら評価数値R、広告費Cに加えて、距離変数Lに基づいて掲載ランクDRを提供者毎に算出するようにしてもよい。 In addition to the evaluation value R and the advertising cost C, the posting rank DR may be calculated for each provider based on the distance variable L.
さらにこれら3つのパラメータに加えて、累積掲載期間T、実績数N、契約変数Pの何れか1以上に基づいて掲載ランクDRを提供者毎に算出するようにしてもよい。 Furthermore, in addition to these three parameters, the posting rank DR may be calculated for each provider based on any one or more of the cumulative posting period T, the actual number N, and the contract variable P.
このようにして提供者毎に掲載ランクDRを求めた後、以下に説明する順位アルゴリズムに基づいて、各提供者の実際の掲載順位を決定していくプロセスに移行する。 After obtaining the posting rank DR for each provider in this way, the process proceeds to a process of determining the actual ranking of each provider based on the ranking algorithm described below.
その方法の一つとして、先ず表1に示すように、0〜10の範囲にある掲載ランクDRをq=1〜20まで20区分に区切る。この区切り数は20に限定されないことは勿論であるが、この区切り数を多くするほど、DRの微小な変化が、表示順位にも微小に反映されるようになる。通常は、多くても20区分くらいあれば十分である。 As one of the methods, first, as shown in Table 1, the posting rank DR in the range of 0 to 10 is divided into 20 sections from q = 1 to 20. Of course, the number of divisions is not limited to 20. However, as the number of divisions is increased, minute changes in DR are reflected in the display order. Normally, at most 20 sections are sufficient.
20区分された各DRには、添え字qが各々対応付けられている。そして、その区分化されたDRに所属する企業の表示順位は、確率分布fq(x)に従う。 A subscript q is associated with each of the 20 divided DRs. The display order of companies belonging to the segmented DR follows the probability distribution f q (x).
つまり、この確率分布fq(x)は、それぞれのqに応じて予め設定されるものである。そして、このqは、上述したように掲載ランクDRに応じたものであることから、換言すれば、この確率分布fq(x)は、掲載ランクDRに応じたものとなっている。 That is, this probability distribution f q (x) is set in advance according to each q. Since this q corresponds to the posting rank DR as described above, in other words, the probability distribution f q (x) corresponds to the posting rank DR.
上述したように提供者は、それぞれ掲載ランクDRが求められていることから、この掲載ランクDRに応じたqの値が割り当てられ、ひいては、それぞれのqに対応する確率分布fq(x)が割り当てられる。 As described above, since each provider is required to have a posting rank DR, a value of q corresponding to this posting rank DR is assigned. As a result, a probability distribution f q (x) corresponding to each q is obtained. Assigned.
確率分布fq(x)は、例えば正規分布関数としてもよい。なお確率分布fq(x)は、正規分布に限定されるおのではなく、いかなる確率分布としてもよい。また、この正規分布関数の標準偏差σは分布の広がりを表すが、これは経験則から事前に定めておく。 The probability distribution f q (x) may be a normal distribution function, for example. The probability distribution f q (x) is not limited to the normal distribution, and may be any probability distribution. The standard deviation σ of the normal distribution function represents the spread of the distribution, which is determined in advance from an empirical rule.
次に掲載者について、図2に示すようにそれぞれに割り当てられた確率分布fq(x)に基づいて実際の掲載順位を決定する。この確率分布fq(x)については、上に凸に限定されるものではなく、いかなる確率分布とされていてもよい。図2では、縦軸を実際の掲載順位とし、横軸をそれぞれの確率分布fq(x)に基づいた、掲載順位毎の掲載確率を示している。 Next, for the publishers, the actual ranking is determined based on the probability distribution f q (x) assigned to each as shown in FIG. The probability distribution f q (x) is not limited to an upward convex shape, and may be any probability distribution. In FIG. 2, the vertical axis represents the actual placement order, and the horizontal axis represents the placement probability for each placement order based on the respective probability distributions f q (x).
仮にq=1と割り当てられた掲載者は、実際の掲載順位が上位になる確率が極めて高くなるが、僅かの確率で掲載順位が下位になる場合もある。またqが大きくなるにつれて、徐々に確率分布fq(x)は実際の掲載順位が下位の方にシフトしていく。そして、q=20と割り当てられた掲載者は、実際の掲載順位が下位になる確率が極めて高くなるが、僅かの確率で掲載順位が上位になる場合もある。 A publisher assigned with q = 1 has a very high probability that the actual ranking will be higher, but the ranking may be lower with a small probability. As q increases, the probability distribution f q (x) gradually shifts to the lower order in the actual placement order. The publisher assigned with q = 20 has a very high probability that the actual ranking will be lower, but the ranking may be higher with a small probability.
このように本発明によれば、掲載ランクDRが高い提供者が常に実際の掲載順位が上位であることが無くなり、掲載ランクDRが下位の提供者も少ない確率ではあるが、実際の掲載順位が上位になる場合も生じる。 Thus, according to the present invention, a provider with a high ranking rank DR does not always have a higher actual ranking, and there is a low probability that a provider with a lower ranking rank DR also has a lower actual ranking. There are cases where it becomes higher.
このため、掲載ランクDRが下位の提供者は、掲載ランクDRが上位の提供者との間で、大きな格差が生じてしまうという問題も解消でき、また掲載ランクDRが下位の提供者にとってその掲載サービスに登録すること自体意味をなさないものとなってしまうのを防止でき、次々に当該サービスと解約してしまう事態を防止できる。 For this reason, the provider whose publication rank DR is lower can solve the problem that a large disparity occurs between the provider whose publication rank DR is higher and the publication rank DR is lower. Registering with a service can be prevented from becoming meaningless in itself, and it is possible to prevent situations where the service is canceled one after another.
また提供者と過去取引を行ったユーザからの評価や、提供者の広告費に加え、製品又はサービスの提供を望むユーザの位置情報と提供者との位置関係から総合的に掲載順位を設定することが可能となる。 In addition to evaluations from users who have made past transactions with the provider and the advertising expenses of the provider, the ranking is set comprehensively based on the positional relationship between the location information of the user who wants to provide products or services and the provider. It becomes possible.
なお、実際に情報掲載システム1の利用を望むユーザは、そのウェブサイトにアクセスし、自己の位置情報等を入力する。その結果、情報掲載システム1が上述したアルゴリズムに基づいて提供者の実際の掲載順位を算出し、自己のユーザ端末5等を始めとした情報端末上で、例えば図3に示すような一つの画面上において提供者に関する情報を上から降順に表示する。当然上位から表示される提供者の方がユーザの目に付きやすくなる。ユーザは、表示されている提供者のうち望むものをクリックすると、図4に示すような詳細画面に切り替わる。そして、この詳細画面を通じてその提供者と取引を行うか否かを判断することが可能となる。
Note that a user who actually desires to use the
ちなみに、取引を行った後は、ユーザは、提供者への評価を行うことができ、それがいわゆる口コミとなり、評価値Rに反映されることとなる。 By the way, after the transaction, the user can evaluate the provider, which becomes a so-called word-of-mouth and is reflected in the evaluation value R.
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではない。実際の掲載順位を求める際において、掲載ランクDRに基づいて、提供者を上から降順にソートして基底順位を割り当てる。例えば提供者が20社ある場合には、それぞれ計算した掲載ランクDRに基づいて1位〜20位までの基底順位を割り当てる。そして、この基底順位に基づいて設定された確率分布をそれぞれ割り当てるようにしてもよい。例えば、基底順位が1位の場合には、図2に示すような実際の掲載順位が上位になる確率が極めて高くなる確率分布を割り当て、基底順位が徐々に下位になるにつれて実際の掲載順位が徐々に下位になるような確率分布を割り当てる。 The present invention is not limited to the embodiment described above. When determining the actual publication rank, the providers are sorted in descending order from the top based on the publication rank DR, and the base rank is assigned. For example, when there are 20 providers, base ranks 1 to 20 are assigned based on the calculated ranks DR. Then, a probability distribution set based on this base rank may be assigned. For example, when the base ranking is 1st, a probability distribution in which the probability that the actual ranking is higher is assigned as shown in FIG. 2 is assigned, and the actual ranking increases as the base ranking gradually decreases. Assign a probability distribution that gradually becomes lower.
また、本発明では、製品又はサービスを提供する提供者をウェブサイト上で1画面上に順に掲載する場合に限定されるものではない。提供者を掲載する代わりに、その提供対象(提供者が提供する商品又はサービス)をウェブサイト上で1画面上に順に掲載するようにしてもよい。かかる場合におけるアルゴリズムは上述と同様であり、実際に掲載する際において提供者の代わりに提供対象を降順に表示していくこととなる。 Moreover, in this invention, it is not limited to the case where the provider which provides a product or a service is listed in order on one screen on a website. Instead of listing the provider, the provision target (a product or service provided by the provider) may be posted in order on one screen on the website. The algorithm in such a case is the same as that described above, and the provision targets are displayed in descending order instead of the provider when actually placing.
また、本発明は、提供者又はその提供対象をウェブサイト上で掲載する場合に限定されるものではない。ウェブサイト上で掲載する代替として、PCや携帯情報端末のアプリケーション上で動作するものであってもよい。 Further, the present invention is not limited to the case where the provider or the provision target is posted on a website. As an alternative to be posted on the website, it may operate on an application of a PC or a portable information terminal.
本発明によれば、広告費とクリック率は反映される従来の掲載順位とは異なり、口コミ等、ユーザが実際にその商品やサービスを利用した結果としての口コミ評価は掲載順位に反映させることが可能となる。 According to the present invention, unlike the conventional ranking in which the advertising cost and the click rate are reflected, the word-of-mouth evaluation as a result of the user actually using the product or service such as a word of mouth can be reflected in the ranking. It becomes possible.
また、本発明によれば、口コミ評価と位置情報を融合した表示順位が可能であり、これは情報端末を使って本人の位置情報を利用した店舗検索サービスにおいても有用である。例えば、ユーザが、自宅のリフォームのためにPCのウェブサイトを利用して、自宅に距離が近くてコストパフォーマンスの良い業者を探したい場合に本発明は効力を発揮する。リフォーム以外にも、太陽光発電システムの販売会社や飲食店の検索など幅広い分野において本発明は適用される。 In addition, according to the present invention, a display order combining word-of-mouth evaluation and location information is possible, and this is also useful in a store search service that uses the location information of the person using an information terminal. For example, the present invention is effective when a user uses a PC website for home renovation and wants to find a business that is close to the home and has good cost performance. In addition to the renovation, the present invention is applied in a wide range of fields such as searching for a photovoltaic power generation system sales company and a restaurant.
例として、リフォーム業者を検索する場合を想定する。従来方式では、ユーザは「神奈川県 > 横浜市 > 洋光台」と絞り込んで店舗を探すだろう。すると、システム側では、その市区町村に所在地があるか、もしくはその市区町村をカバーしている業者のリストを抽出し、その抽出リストの中で、例えば、「口コミ評価が高い順,広告費が高い順」という形で表示させることになる。 As an example, assume a case where a renovation company is searched. In the conventional method, the user will search for stores by narrowing down “Kanagawa Prefecture> Yokohama City> Yokodai”. Then, the system side extracts a list of traders who have a location in the municipality or cover the municipality, and in the extracted list, for example, “In order of high word-of-mouth evaluation, advertisement It will be displayed in the form of "in order of expense".
しかしながら、ユーザが「神奈川県 > 横浜市 > 洋光台」と絞り込んだ場合、例えば、「口コミ評価が高い順」だけで表示すると、その中には埼玉県,東京都,千葉県の業者も入ってくる可能性がある。その理由として、埼玉県の業者も、洋光台を対象範囲としている場合があるためである。しかし、利用者からすれば、リフォームなどのサービスはできるだけ近い業者の方が利便性が高いし、心理的にも安心感を感じると推測される。 However, if the user narrows down to “Kanagawa Prefecture> Yokohama City> Yokodai”, for example, if only “Highest word-of-mouth evaluation” is displayed, vendors in Saitama Prefecture, Tokyo, and Chiba Prefecture are included. there is a possibility. This is because Saitama traders may also target Yokodai. However, from the user's point of view, it is presumed that a service provider such as renovation is more convenient for a service such as renovation and feels a sense of security psychologically.
このため、「自宅に距離が近くてコストパフォーマンスの良い業者」を探すには、従来方式では、さらに「所在地が横浜市の業者」という選択項目にチェックを入れるか、又は、「自宅から距離が○km以内の業者」という条件の絞り込みが必要である。 For this reason, in order to search for “a business that is close to home and has good cost performance”, in the conventional method, check the selection item of “a business in Yokohama city” or “ It is necessary to narrow down the condition of “traders within km”.
しかしながら、かかる方法では、距離を狭くするほど、口コミ評価が高い業者が検索結果から外れる確率も高くなるため、距離はある程度広く取って条件を絞り込み、その結果として表示された業者リストに対して「口コミ評価の順」にソート(並べ替え)する必要がある。また、ユーザがここまで考えて探さないと目的の業者を見つけられないのはシステムとしての利便性に劣る。 However, in such a method, the narrower the distance, the higher the probability that a business with a high word-of-mouth evaluation will be excluded from the search results. It is necessary to sort (order) word-of-mouth evaluation. Moreover, it is inferior in convenience as a system that a user cannot find a target trader unless he / she thinks so far.
また、利用者が「距離範囲を広く取って絞り込み、口コミ評価順にソート」まではできたとしても、距離範囲を広く取った分、上位に表示されている業者は、自宅から遠い業者も少なくない。このため、「自宅からなるべく近くて、口コミ評価もそこそこ良い」という業者を探すには、上位から業者の所在地を一つ一つ見て判断しなければならず、それも面倒である。 In addition, even if the user is able to narrow the distance range and sort it in the order of word-of-mouth evaluation, there are many traders that are far from home because of the wide distance range. . For this reason, in order to find a vendor that is “close to home and has good reviews,” it is necessary to determine the location of each vendor from the top, making it cumbersome.
これに対して、本発明によれば、評価数値Rと、距離変数Lを総合的に勘案して、一発で業者の掲載順位を決定して表示することができるため、「距離範囲」と「口コミ」を重視するユーザの利便性を向上させたシステムとすることが可能となる。 On the other hand, according to the present invention, since the evaluation numerical value R and the distance variable L can be comprehensively taken into consideration, it is possible to determine and display the trader's ranking in a single shot. It is possible to provide a system with improved convenience for users who place importance on “word of mouth”.
また本発明は、「利用者の所在地に近く、かつ口コミ評価が高く、かつ広告費も高い」店舗を優先順位を付けて降順に表示させることが可能となる。つまり、「広告費」か「口コミ評価」かという二者択一ではなく、それらの中庸の評価順に表示させることが可能となるため、ユーザにとっての利便性は従来方式と比べて大いに高まる。例えば、絞り込み条件を複数設定した場合、従来方式では「そのような条件の店舗は該当しません」と表示される場合は少なくない。しかし、本発明では、各条件に対して「OnかOff」での絞り込みではなく、上述したアルゴリズムを採用しているため、「該当ゼロ」と表示されることはなく、ユーザの設定した検索条件に沿ってより好ましい店舗を降順に掲載させることが可能である。これはユーザにとっては利便性を高めることになり、店舗にとっては収益機会の向上につながる。 Further, according to the present invention, it is possible to display stores in a descending order with priorities, which are “close to the user's location, have high word-of-mouth evaluation, and have high advertising costs”. In other words, since it is possible to display in the order of evaluation of the middle of those instead of “advertising expenses” or “word-of-mouth evaluation”, the convenience for the user is greatly enhanced as compared with the conventional method. For example, when a plurality of narrowing conditions are set, it is often the case that “stores with such conditions do not apply” are displayed in the conventional method. However, in the present invention, since the above-described algorithm is adopted instead of narrowing down with “On or Off” for each condition, “corresponding zero” is not displayed, and the search condition set by the user It is possible to list more preferable stores along descending order. This increases convenience for the user and leads to an improvement in profit opportunities for the store.
また「距離重視」とすれば、距離数値の重み付けを増やすことで対応可能である。「口コミ重視」ならば、口コミ評価の重み付けを増やすことで、少々遠いが、とても評判の良い店舗を表示できる。 If “emphasis on distance” is selected, it can be handled by increasing the weighting of the distance numerical value. If it is “word-of-mouth emphasis”, by increasing the weight of the word-of-mouth evaluation, it is possible to display a very reputable store that is a little far away.
もし、ユーザがどうしても譲れない条件があるならば、「この条件は必須」などの項目を用意することで、ファジー機能をあえて制限した使い方もできる。 If there is a condition that the user can't give up, the fuzzy function can be intentionally restricted by preparing items such as “This condition is required”.
また、本発明では、上述したように確率分布を用いて掲載順位を分散させる機能がある。このため、口コミ評価が高い店舗等への人気の集中を緩和できる。例えば、食べ物に関する掲載サイトを例にすると分かりやすいが、この種のあるポータルサイトを開くとまず表示されるのは「総合ランキング」という画面である。各店舗の表示順位は、「総合ランキング」が高い順に固定表示となっている。つまり、何回そのページを再読み込みしても、順位が総合ラインキングの数値に基づいて常に固定されてしまっているため、人気が高い店舗ばかりが常に上位表示されてしまい、アクセスが集中するという問題がある。 In addition, as described above, the present invention has a function of distributing the ranking using the probability distribution. For this reason, the concentration of popularity to stores with high word-of-mouth evaluation can be eased. For example, a website about food is easy to understand, but when you open a portal site of this kind, the first screen that appears is the “Total Ranking” screen. The display order of each store is fixedly displayed in descending order of the “total ranking”. In other words, no matter how many times the page is reloaded, the ranking is always fixed based on the total line king number, so only popular stores are always displayed at the top, and access is concentrated. There's a problem.
例えば、店舗の評価点数が0〜5.00の範囲として、その総合点が4.00〜4.20の間に20店舗があったとすると、基本的にはどの店舗もその品質に大差はないだろう。しかし、点数の高い店だけが常に上位に表示されるため、本当は点数が4.00の店舗も品質が高いにもかかわらず、この店舗は20位なので、ユーザからのアクセスがほとんどないという欠点がある。 For example, if a store has an evaluation score of 0 to 5.00 and there are 20 stores whose total score is between 4.00 and 4.20, basically, there will be no significant difference in the quality of any store. However, since only stores with a high score are always displayed at the top, even though the store with a score of 4.00 is also high in quality, this store is ranked 20th, so there is a drawback that there is almost no access from the user.
このように、従来方式のように、一つの点数だけに基づいて順位を固定してしまうと、特に店舗のような収容人数に制限があるものは、一極集中が起きてしまい、混雑が発生し、利用者の利便性が損なわれる。同時に、点数の上では僅差で劣るが本当はとても良い店が、ずっと下位の順位でアクセスされないのも欠点である。これに対して本発明によれば、「アクセスの一極集中」の欠点を避けることができる。特に、口コミ評価をベースとするようなサイトには分散表示は重要な機能だと考える。具体的には、各種パラメータを総合して基底順位を算出し、基底順位を基準にして、例えば正規分布のような確率分布で表示させることで、一極集中の問題を回避できる。なお、確率分布として正規関数を利用するのは、正規関数が有名であるためであり、原理的には、その曲線が上に凸の関数であれば、どのような関数を利用しても分散表示は実現可能である。 In this way, if the ranking is fixed based on only one score, as in the conventional method, especially if there is a limit on the number of people such as stores, extreme concentration occurs and congestion occurs. In addition, convenience for the user is impaired. At the same time, it is also a disadvantage that stores that are inferior in terms of scores but are really good are not accessed in a much lower rank. On the other hand, according to the present invention, it is possible to avoid the disadvantage of “access concentration”. In particular, distributed display is an important function for sites based on word-of-mouth evaluation. Specifically, by calculating the base rank by combining various parameters and displaying the base rank as a reference with a probability distribution such as a normal distribution, for example, the problem of extreme concentration can be avoided. Note that the normal function is used as the probability distribution because the normal function is well-known. In principle, any function can be used as long as the curve is convex. Display is feasible.
1 情報掲載システム
2 公衆通信網
3 サーバー
4 提供者端末
5 ユーザ端末
1
Claims (5)
上記提供者と過去取引を行ったユーザからの評価を数値化した評価数値R及び上記各提供者の広告費Cに基づく掲載ランクDRを上記提供者毎に算出するDR算出手段と、
上記各提供者に対して、上記DR算出手段により算出した掲載ランクDRに応じた確率分布をそれぞれ割り当てる確率分布割当手段と、
上記各提供者の実際の掲載順位を、それぞれに割り当てられた確率分布に基づいて決定し、当該掲載順位に基づいて上記提供者又はその提供対象に関する情報を1画面上に順に表示する表示制御手段とを備えること
を特徴とする情報掲載システム。 In an information posting system for sequentially posting information on a provider providing a product or service or an object to be provided on one screen of an information terminal,
DR calculating means for calculating for each provider a rating rank R based on an evaluation value R obtained by quantifying the evaluation from a user who has made a past transaction with the provider and an advertising cost C of each provider;
Probability distribution assigning means for assigning probability distributions according to the posting rank DR calculated by the DR calculating means to the providers,
Display control means for determining the actual ranking of each provider based on the probability distribution assigned to each provider, and sequentially displaying information on the provider or the provision target based on the ranking. An information publishing system characterized by comprising
上記DR算出手段は、更に上記距離変数算出手段に基づいて算出された距離変数Lに基づいて上記掲載ランクDRを上記提供者毎に算出すること
を特徴とする請求項1記載の情報掲載システム。 The distance for receiving the location information of the provider in advance, acquiring the location information of the user who desires to provide the product or service, and calculating the distance variable L based on the location information of the provider and the location information of the user A variable calculation means;
The information posting system according to claim 1, wherein the DR calculating means further calculates the posting rank DR for each provider based on the distance variable L calculated based on the distance variable calculating means.
を特徴とする請求項1又は2記載の情報掲載システム。 The DR calculating means further includes a cumulative posting period T posted on the information terminal, a number N of results obtained by quantifying the past transaction results of the provider, and a contract variable P that represents the number of posted contracts on the information terminal. The information posting system according to claim 1, wherein the posting rank DR is calculated for each of the providers based on any one or more.
上記DR算出手段は、上記類似度数値化手段に基づいて数値化された類似度に基づいて、上記掲載ランクDRを上記提供者毎に算出すること
を特徴とする請求項1〜3のうち何れか1項記載の情報掲載システム。 It further comprises similarity degree quantification means for quantifying the degree of similarity between the product or service provided by the provider and the product or service desired by the user,
The DR calculation unit calculates the posting rank DR for each provider based on the similarity quantified based on the similarity quantification unit. Information posting system according to item 1.
を特徴とする請求項1〜4のうち何れか1項記載の情報掲載システム。 The probability distribution assigning means assigns each provider to a base rank in descending order of the posting rank DR, and assigns each probability distribution set to be distributed based on the base rank. The information posting system according to any one of?
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