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1. 发明专利

TWI340352B 資訊提供系統及資訊提供方法 AN INFORMATION PROVIDING SYSTEM AND INFORMATION PROVIDING METHOD 有权
简体标题：信息提供系统及信息提供方法 AN INFORMATION PROVIDING SYSTEM AND INFORMATION PROVIDING METHOD
公开(公告)号：TWI340352B
公开(公告)日：2011-04-11
申请号：TW095136015
申请日：2006-09-28
申请人： NTT都科摩股份有限公司
发明人：長沼武史 , 倉掛正治 , 藤井邦浩 , 深澤佑介
IPC分类号： G06Q , G06F , G01C , H04M , B61L
CPC分类号： G08G1/096811 , G06F17/3087 , G08G1/096822 , G08G1/096838 , G08G1/096855
摘要：【課題】容易地提供一種，可提供讓使用者圓滑地執行預定行動上所必須之詳細資訊的資訊提供系統及資訊提供方法。
【解決手段】資訊提供系統1，係具備：阻礙儲存部101，將預定行動相關之預定資訊所對應之阻礙要因的相關之阻礙資訊，預先加以儲存；和候補儲存部102，將阻礙資訊所對應之應對方法之候補的相關之候補資訊，預先加以儲存；和預定收訊部103，將預定資訊從通訊終端2予以接收；和阻礙選擇部104，將預定資訊所對應之阻礙資訊，從阻礙儲存部101中選擇出來；和候補選擇部105，將阻礙資訊所對應之候補資訊，從候補儲存部102中選擇出來；和候補送訊部106，將候補資訊發送至通訊終端2；和選擇收訊部107，將通訊終端2所選擇出來的選擇資訊，從通訊終端2加以接收；和詳細送訊部108，將基於選擇資訊的詳細資訊，發送至通訊終端2。
简体摘要：【课题】容易地提供一种，可提供让用户圆滑地运行预定行动上所必须之详细信息的信息提供系统及信息提供方法。【解决手段】信息提供系统1，系具备：阻碍存储部101，将预定行动相关之预定信息所对应之阻碍要因的相关之阻碍信息，预先加以存储；和候补存储部102，将阻碍信息所对应之应对方法之候补的相关之候补信息，预先加以存储；和预定收讯部103，将预定信息从通信终端2予以接收；和阻碍选择部104，将预定信息所对应之阻碍信息，从阻碍存储部101中选择出来；和候补选择部105，将阻碍信息所对应之候补信息，从候补存储部102中选择出来；和候补送讯部106，将候补信息发送至通信终端2；和选择收讯部107，将通信终端2所选择出来的选择信息，从通信终端2加以接收；和详细送讯部108，将基于选择信息的详细信息，发送至通信终端2。

2. 发明专利

TWI316799B 檢索方法失效
简体标题：检索方法
公开(公告)号：TWI316799B
公开(公告)日：2009-11-01
申请号：TW095111982
申请日：2006-04-04
申请人： NTT都科摩股份有限公司
发明人：長沼武史 , 倉掛正治
IPC分类号： H04L , G06F
CPC分类号： G06F17/3087 , G06F17/30598 , G06F17/30657 , G06Q10/00 , H04L67/18 , H04W4/02
摘要：檢索伺服器14係具備：複數之檢索對象資料庫24、26，將檢索對象之資訊和表示呼應該當資訊之分類的任務ID，建立對應而加以保持；和使用者行動資料庫22，將檢索用資訊和任務ID建立對應而加以保持；和查詢收訊部20，從移動通訊終端12接收含有查詢字串的查詢；和使用者行動判定部23，參照查詢字串和使用者行動資料庫22中所保持之資訊，特定出涉及查詢的任務ID；和設施選擇部25及Web內容選擇部28，從複數之檢索對象資料庫24、26中，取得已特定之任務ID所對應之檢索對象之資訊；和檢索結果資訊生成部30，根據已取得之檢索對象之資訊，生成針對查詢的檢索結果之資訊。
简体摘要：检索服务器14系具备：复数之检索对象数据库24、26，将检索对象之信息和表示呼应该当信息之分类的任务ID，创建对应而加以保持；和用户移动资料库22，将检索用信息和任务ID创建对应而加以保持；和查找收讯部20，从移动通信终端12接收含有查找字符串的查找；和用户行动判定部23，参照查找字符串和用户移动资料库22中所保持之信息，特定出涉及查找的任务ID；和设施选择部25及Web内容选择部28，从复数之检索对象数据库24、26中，取得已特定之任务ID所对应之检索对象之信息；和检索结果信息生成部30，根据已取得之检索对象之信息，生成针对查找的检索结果之信息。

3. 发明专利

TW200949582A 建議資訊評價裝置、建議資訊評價方法审中-公开
简体标题：建议信息评价设备、建议信息评价方法
公开(公告)号：TW200949582A
公开(公告)日：2009-12-01
申请号：TW098111827
申请日：2009-04-09
申请人： NTT都科摩股份有限公司
发明人：深澤佑介 , 原未來 , 上野英俊 , 小野木雅 , 長沼武史 , 大野木碧 , 倉掛正治
IPC分类号： G06F
CPC分类号： G06F17/30867 , G06F17/30029
摘要：本發明的目的在於，提供一種使用者所潛在期望之內容也能不被遺漏地配送的內容評價裝置及內容評價方法。歷程級別分離部（203），係生成一用來將瀏覽歷程表（207c）中所記憶的已被選擇之內容的特性向量與未被選擇之內容的特性向量，在特徵空間內加以分離用的分離平面。然後，使用者特性向量計算部（204），係基於正交於已生成分離平面的正交向量，來生成使用者特性向量，令其被記憶在使用者特性向量管理表（207a）中。其後，一旦推薦要求收訊部（202）接收了推薦要求，則內容評價部（206）便基於所被記憶的使用者特性向量，進行內容之評價。
简体摘要：本发明的目的在于，提供一种用户所潜在期望之内容也能不被遗漏地配送的内容评价设备及内容评价方法。历程级别分离部（203），系生成一用来将浏览历程表（207c）中所记忆的已被选择之内容的特性矢量与未被选择之内容的特性矢量，在特征空间内加以分离用的分离平面。然后，用户特性矢量计算部（204），系基于正交于已生成分离平面的正交矢量，来生成用户特性矢量，令其被记忆在用户特性矢量管理表（207a）中。其后，一旦推荐要求收讯部（202）接收了推荐要求，则内容评价部（206）便基于所被记忆的用户特性矢量，进行内容之评价。

4. 发明专利

TWI421714B 推薦資訊生成裝置及推薦資訊生成方法有权
简体标题：推荐信息生成设备及推荐信息生成方法
公开(公告)号：TWI421714B
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：TW098111828
申请日：2009-04-09
申请人： NTT都科摩股份有限公司 , NTT DOCOMO, INC.
发明人：深澤佑介 , FUKAZAWA, YUSUKE , 原未來 , HARA, MIRAI , 上野英俊 , UENO, HIDETOSHI , 小野木雅 , ONOGI, MASASHI , 長沼武史 , NAGANUMA, TAKEFUMI , 大野木碧 , ONOGI, MIDORI , 倉掛正治 , KURAKAKE, SHOJI
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30867

5. 发明专利

TWI395108B 推薦資訊評價裝置、推薦資訊評價方法有权
简体标题：推荐信息评价设备、推荐信息评价方法
公开(公告)号：TWI395108B
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：TW098111827
申请日：2009-04-09
申请人： NTT都科摩股份有限公司 , NTT DOCOMO, INC.
发明人：深澤佑介 , FUKAZAWA, YUSUKE , 原未來 , HARA, MIRAI , 上野英俊 , UENO, HIDETOSHI , 小野木雅 , ONOGI, MASASHI , 長沼武史 , NAGANUMA, TAKEFUMI , 大野木碧 , ONOGI, MIDORI , 倉掛正治 , KURAKAKE, SHOJI
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30867 , G06F17/30029

6. 发明专利

TW201001200A 推薦資訊生成裝置及推薦資訊生成方法审中-公开
简体标题：推荐信息生成设备及推荐信息生成方法
公开(公告)号：TW201001200A
公开(公告)日：2010-01-01
申请号：TW098111828
申请日：2009-04-09
申请人： NTT都科摩股份有限公司
发明人：深澤佑介 , 原未來 , 上野英俊 , 小野木雅 , 長沼武史 , 大野木碧 , 倉掛正治
IPC分类号： G06F
CPC分类号： G06F17/30867
摘要：目的在於提供一種，即使歷程資訊很少也能確實地選擇類似之類似使用者的推薦資訊生成裝置及推薦資訊生成方法。於該資訊配送伺服器200上，使用者特性向量計算部204會算出各使用者的使用者特性向量，類似使用者計算部209係基於上述算出之各使用者的使用者特性向量，來算出使用者間的類似度。然後，類似使用者計算部209，可基於已被算出之類似度來選擇與一使用者類似的類似使用者，關聯度評價部210係可基於已被選擇之類似使用者的特徵向量，來生成對一使用者的推薦資訊。
简体摘要：目的在于提供一种，即使历程信息很少也能确实地选择类似之类似用户的推荐信息生成设备及推荐信息生成方法。于该信息配送服务器200上，用户特性矢量计算部204会算出各用户的用户特性矢量，类似用户计算部209系基于上述算出之各用户的用户特性矢量，来算出用户间的类似度。然后，类似用户计算部209，可基于已被算出之类似度来选择与一用户类似的类似用户，关联度评价部210系可基于已被选择之类似用户的特征矢量，来生成对一用户的推荐信息。

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