JP5346419B2

JP5346419B2 - User behavior characteristic information generation apparatus, user behavior characteristic information generation method, and program

Info

Publication number: JP5346419B2
Application number: JP2009194180A
Authority: JP
Inventors: 泰文小川; 仁山口
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2009-08-25
Filing date: 2009-08-25
Publication date: 2013-11-20
Anticipated expiration: 2029-08-25
Also published as: JP2011048449A

Description

本発明は、スケジュール情報に基づくユーザ行動特性情報生成装置、ユーザ行動特性情報生成方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a user behavior characteristic information generation device, a user behavior characteristic information generation method, and a program based on schedule information.

これまで、ユーザが取り扱うテキストベースのコンテンツ、例えば、Ｗｅｂページや、ブログ記事等を解析し、それらに含まれるキーワードの出現頻度に基づいて、コンテンツの特徴抽出や関連性（類似度）の解析を行い、ユーザにコンテンツ関連情報を提示する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。 Until now, text-based content handled by users, such as Web pages and blog articles, has been analyzed, and content feature extraction and relevance (similarity) analysis has been performed based on the frequency of occurrence of keywords included in them. A technique for performing and presenting content-related information to a user is disclosed (for example, see Patent Document 1).

特開２００７−９４５５２号公報JP 2007-94552 A

従来のキーワードの出現頻度や関連性の解析に基づいたコンテンツの特徴抽出技術を用いれば、ユーザが生成するテキストベースのコンテンツ、例えば、テキストやオフィス文書、メール文書等から、ユーザにとって関連性の高いキーワード（単語）を抽出する。そして、そのユーザのスケジュールの内容を解析して、キーワードの出現頻度や使用履歴を抽出することにより、そのユーザの行動特性を推測することが可能となる。 If content feature extraction technology based on conventional keyword appearance frequency and relevance analysis is used, it is highly relevant to the user from text-based content generated by the user, such as text, office documents, and mail documents. Extract keywords (words). Then, by analyzing the contents of the user's schedule and extracting the appearance frequency and usage history of the keyword, it becomes possible to estimate the behavioral characteristics of the user.

一般的にユーザの行動特性は、長い期間においては、その行動特性が変化し推移していく。しかし、従来のコンテンツの特徴抽出技術を用いてキーワードの出現頻度や関連性を解析する場合にあっては、各コンテンツの使用された時間情報が考慮されず、ユーザの行動特性の時系列での推移を抽出することはできない。 In general, the behavioral characteristics of a user change and change over a long period of time. However, when analyzing the appearance frequency and relevance of keywords using conventional content feature extraction technology, the time information used for each content is not taken into account, and the time-series of user behavior characteristics Transition cannot be extracted.

また、ユーザの生成するコンテンツのうち、メールやテキストメモといった、内容がスケジュール情報に限定されない文書においては、ユーザの行動に関連しない単語が多く含まれているため、ユーザの行動特性を正確に抽出することは難しい。 Also, among the contents generated by users, documents such as e-mails and text memos whose contents are not limited to schedule information contain many words that are not related to user actions, so the user behavior characteristics are accurately extracted. Difficult to do.

このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、ユーザの行動特性に関する情報を時系列で生成する、ユーザ行動特性情報生成装置、ユーザ行動特性情報生成方法およびプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such a background, and the present invention provides a user behavior characteristic information generation device, a user behavior characteristic information generation method, and a program for generating information related to a user's behavior characteristics in time series. For the purpose.

前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、スケジューラサーバが収集したユーザのスケジュール情報を取得して、前記ユーザの行動特性情報を生成するユーザ行動特性情報生成装置であって、前記スケジュール情報が記憶される記憶部と、前記スケジューラサーバとの情報の送受信を行い、各ユーザとの関連性を抽出させるためのキーワードが含まれ、当該キーワードと各ユーザとの関連性の推移を示すキーワード関連ユーザ推移情報の生成を要求するリクエスト情報を受け付ける入出力部と、前記ユーザに固有なユーザＩＤ、前記ユーザが参加するイベントの内容であるイベント内容、および前記イベントの開始日時、を含んで構成される前記スケジュール情報を、前記スケジューラサーバから前記入出力部を介して取得して、前記記憶部に記憶させるスケジュール情報管理部と、前記スケジュール情報に記憶される前記イベント内容を形態素解析して、前記ユーザの行動特性を抽出するためのキーワードを前記ユーザごとに抽出し、前記スケジュール情報に記憶される前記イベントの開始日時から当該抽出したキーワードの使用日時を決定し、前記抽出したキーワード、前記決定したキーワードの使用日時、および前記ユーザＩＤを、前記ユーザごとにキーワード使用履歴情報として前記記憶部に記憶させるスケジュール情報解析部と、前記記憶部に記憶されたキーワード使用履歴情報のうち、前記受け付けたリクエスト情報のキーワードをキーとして、各ユーザのキーワード使用履歴情報を検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報における当該キーワードの使用日時から、所定時間ごとの当該キーワードの使用回数を各ユーザごとに抽出し、各ユーザのユーザＩＤと当該キーワードとの関連性の高さを示すスコアを、前記所定の時間ごとに前記抽出したキーワードの使用回数から計算し、前記計算したスコアを時系列で示した前記キーワード関連ユーザ推移情報を生成し、各ユーザごとに前記生成した前記キーワード関連ユーザ推移情報を、前記入出力部を介して出力する行動特性抽出部と、を備えることを特徴とする。 In order to solve the above-described problem, the invention according to claim 1 is a user behavior characteristic information generation device that acquires the user schedule information collected by a scheduler server and generates the user behavior characteristic information, a storage unit for the schedule information is stored, are sent and received information with the scheduler server, a keyword for which extracts the association between each user contains, transition of association between the keyword and the user An input / output unit that accepts request information for requesting generation of keyword-related user transition information indicating, a user ID unique to the user, an event content that is a content of an event in which the user participates, and a start date and time of the event The schedule information configured to be acquired from the scheduler server via the input / output unit A schedule information management unit to be stored in the storage unit, a morphological analysis of the event content stored in the schedule information, and a keyword for extracting the user's behavior characteristics is extracted for each user, and the schedule The use date and time of the extracted keyword is determined from the start date and time of the event stored in the information, and the extracted keyword, the use date and time of the determined keyword, and the user ID are used as keyword use history information for each user. Search the keyword usage history information of each user using the keyword of the received request information as a key among the schedule information analysis unit to be stored in the storage unit and the keyword usage history information stored in the storage unit. In keyword usage history information obtained from the results From the use date and time of the keyword, the number of times the keyword is used every predetermined time is extracted for each user, and a score indicating the degree of relevance between the user ID of each user and the keyword is obtained for each predetermined time. The keyword-related user transition information is calculated from the number of times of use of the extracted keyword, the calculated score is shown in time series, and the generated keyword-related user transition information for each user is input to the input / output unit. And an action characteristic extraction unit that outputs the information via the action.

請求項３に記載の発明は、スケジューラサーバが収集したユーザのスケジュール情報を取得して、前記ユーザの行動特性情報を生成するユーザ行動特性情報生成装置に用いられるユーザ行動特性情報生成方法であって、前記ユーザ行動特性情報生成装置は、前記スケジュール情報が記憶される記憶部と、前記スケジューラサーバとの情報の送受信を行う入出力部と、を備え、各ユーザとの関連性を抽出させるためのキーワードが含まれ、当該キーワードと各ユーザとの関連性の推移を示すキーワード関連ユーザ推移情報の生成を要求するリクエスト情報を、前記入出力部が受け付けるステップと、前記ユーザに固有なユーザＩＤ、前記ユーザが参加するイベントの内容であるイベント内容、および前記イベントの開始日時、を含んで構成される前記スケジュール情報を、前記スケジューラサーバから前記入出力部を介して取得して、前記記憶部に記憶させるステップと、前記スケジュール情報に記憶される前記イベント内容を形態素解析して、前記ユーザの行動特性を抽出するためのキーワードを前記ユーザごとに抽出し、前記スケジュール情報に記憶される前記イベントの開始日時から当該抽出したキーワードの使用日時を決定し、前記抽出したキーワード、前記決定したキーワードの使用日時、および前記ユーザＩＤを、前記ユーザごとにキーワード使用履歴情報として前記記憶部に記憶させるステップと、前記記憶部に記憶されたキーワード使用履歴情報のうち、前記受け付けたリクエスト情報のキーワードをキーとして、各ユーザのキーワード使用履歴情報を検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報における当該キーワードの使用日時から、所定時間ごとの当該キーワードの使用回数を各ユーザごとに抽出するステップと、各ユーザのユーザＩＤと当該キーワードとの関連性の高さを示すスコアを、前記所定の時間ごとに前記抽出したキーワードの使用回数から計算し、前記計算したスコアを時系列で示した前記キーワード関連ユーザ推移情報を生成するステップと、各ユーザごとに前記生成した前記キーワード関連ユーザ推移情報を、前記入出力部を介して出力するステップと、を実行することを特徴とする。 The invention according to claim 3 is a user behavior characteristic information generation method used in a user behavior characteristic information generation apparatus that acquires user schedule information collected by a scheduler server and generates the user behavior characteristic information. The user behavior characteristic information generation device includes a storage unit that stores the schedule information, and an input / output unit that transmits and receives information to and from the scheduler server, and extracts the relevance with each user. A step of receiving the request information requesting generation of keyword-related user transition information indicating a transition of the relationship between the keyword and each user, including the keyword; a user ID unique to the user; Event content that is the content of the event that the user participates in, and the start date and time of the event. The schedule information is acquired from the scheduler server via the input / output unit and stored in the storage unit, and the event content stored in the schedule information is analyzed by morphological analysis, and the user behavior characteristics A keyword for extracting the keyword for each user, determining a use date and time of the extracted keyword from a start date and time of the event stored in the schedule information, and extracting the keyword and the use date and time of the determined keyword And storing the user ID in the storage unit as keyword usage history information for each user, and using the keyword of the received request information as a key among the keyword usage history information stored in the storage unit, Search keyword usage history information of each user and A step of extracting, for each user, the number of times of use of the keyword for each predetermined time from the use date and time of the keyword in the keyword use history information obtained from the search result, and the relationship between the user ID of each user and the keyword Calculating a score indicating a height from the number of times of use of the extracted keyword every predetermined time, generating the keyword-related user transition information indicating the calculated score in time series, and for each user And outputting the generated keyword-related user transition information via the input / output unit .

このようにすることで、ユーザ行動特性情報生成装置の入出力部が、キーワードが含まれ、キーワード関連ユーザ推移情報の生成を要求するリクエスト情報を受け付ける。ユーザ行動特性情報生成装置は、スケジュール情報を取得し、スケジュール情報に記憶されたイベント内容を形態素解析してキーワードを抽出し、抽出したキーワードとその使用日時とをユーザごとにキーワード使用履歴情報として記憶する。そして、ユーザ行動特性情報生成装置は、受け付けたリクエスト情報のキーワードをキーとして、各ユーザのキーワード使用履歴情報を検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報におけるキーワードの使用日時から、所定の時間ごとのキーワードの使用回数を各ユーザごとに抽出する。ユーザ行動特性情報生成装置は、各ユーザのユーザＩＤと設定されたキーワードとの関連性の高さを示すスコアを計算し、計算したスコアを時系列で示したキーワード関連ユーザ推移情報を生成する。そして、ユーザ行動特性情報生成装置は、生成した行動特性情報を、入出力部を介して出力する。 By doing in this way, the input / output part of the user behavior characteristic information generation apparatus receives request information that includes a keyword and requests generation of keyword-related user transition information. The user behavior characteristic information generation device acquires schedule information, extracts a keyword by performing morphological analysis on the event content stored in the schedule information, and stores the extracted keyword and its use date and time as keyword use history information for each user. To do. Then, the user behavior characteristic information generation device searches the keyword use history information of each user using the keyword of the received request information as a key, and determines from the keyword use date and time in the keyword use history information obtained from the search result, from the keyword use date and time. The number of times the keyword is used for each time is extracted for each user. The user behavior characteristic information generation device calculates a score indicating the degree of relevance between the user ID of each user and the set keyword, and generates keyword-related user transition information indicating the calculated score in time series. Then, the user behavior characteristic information generation device outputs the generated behavior characteristic information via the input / output unit.

したがって、本発明によれば、リクエスト情報に含まれるキーワードを使用する各ユーザのキーワード使用履歴情報を検索し、そのキーワードと当該キーワードを使用する各ユーザとの関連性を示すキーワード関連ユーザ推移情報を生成し、そのキーワード関連ユーザ推移情報を出力することができる。そして、ユーザの行動特性を時系列に把握することが可能となり、行動特性の変化をユーザに認識させることができる。 Therefore, according to the present invention, the keyword usage history information of each user who uses the keyword included in the request information is searched, and the keyword related user transition information indicating the relevance between the keyword and each user who uses the keyword is obtained. It is possible to generate and output the keyword related user transition information. And it becomes possible to grasp | ascertain a user's action characteristic in time series, and can make a user recognize the change of an action characteristic.

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のユーザ行動特性情報生成装置であって、前記入出力部は、さらに、前記ユーザＩＤが含まれ、当該ユーザＩＤにより指定されるユーザの行動特性の推移を示す前記行動特性情報である行動特性推移情報の生成を要求するリクエスト情報を受け付け、前記行動特性抽出部は、前記記憶部に記憶されたキーワード使用履歴情報のうち、当該受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤをキーとして当該ユーザのキーワード使用履歴情報を検索し、前記ユーザの行動特性推移情報に表示させる項目として予め設定されたキーワードをキーとして、前記検索したキーワード使用履歴情報をさらに検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報における当該キーワードの前記使用日時から、所定の時間ごとの当該キーワードの使用回数を抽出し、前記受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤと前記設定されたキーワードとの関連性の高さを示すスコアを、前記所定の時間ごとに前記抽出したキーワードの使用回数から計算し、前記計算したスコアを時系列で示した前記行動特性推移情報を生成し、前記受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤにより指定されるユーザの前記生成した行動特性推移情報を、前記入出力部を介して出力することを特徴とする。 The invention according to claim 2 is the user behavior characteristic information generation device according to claim 1, wherein the input / output unit further includes the user ID, and the user behavior specified by the user ID receiving request information for requesting generation of the behavioral characteristic information is a behavioral characteristic transition information indicating transition of characteristics, request the behavior characteristic extraction section, among the keywords use history information stored in the storage unit, which has received the The keyword use history information of the user is searched using the user ID of the information as a key, and the searched keyword use history information is further searched using a keyword preset as an item to be displayed in the behavior characteristic transition information of the user. From the use date and time of the keyword in the keyword use history information obtained from the search result, The extracts the number of the keywords in the each keyword number of uses the user ID and a score indicating the relevance of the height of said set keyword, the extracted for each of the predetermined time of the received request information The behavior characteristic transition information indicating the calculated score in time series is generated, and the generated behavior characteristic transition information of the user specified by the user ID of the received request information is generated in the input / output unit. It is characterized by outputting via this.

また、請求項４に記載の発明は、請求項３に記載のユーザ行動特性情報生成方法であって、前記ユーザＩＤが含まれ、当該ユーザＩＤにより指定されるユーザの行動特性の推移を示す前記行動特性情報である行動特性推移情報の生成を要求するリクエスト情報を、前記入出力部が受け付けるステップと、前記記憶部に記憶されたキーワード使用履歴情報のうち、当該受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤをキーとして当該ユーザのキーワード使用履歴情報を検索するステップと、前記ユーザの行動特性推移情報に表示させる項目として予め設定されたキーワードをキーとして、前記検索したキーワード使用履歴情報をさらに検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報における当該キーワードの前記使用日時から、所定の時間ごとの当該キーワードの使用回数を抽出するステップと、前記受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤと前記設定されたキーワードとの関連性の高さを示すスコアを、前記所定の時間ごとに前記抽出したキーワードの使用回数から計算し、前記計算したスコアを時系列で示した前記行動特性推移情報を生成するステップと、前記受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤにより指定されるユーザの前記生成した行動特性推移情報を、前記入出力部を介して出力するステップと、をさらに実行することを特徴とする。 The invention according to claim 4 is the method for generating user behavior characteristic information according to claim 3 , wherein the user ID is included, and indicates the transition of the behavior characteristic of the user specified by the user ID. request information for requesting generation of the behavioral characteristic transition information is behavioral characteristic information, the steps of the input-output unit receives, among the keywords use history information stored in the storage unit, the user ID of the received request information Searching the keyword usage history information of the user as a key; and further searching the searched keyword usage history information using a keyword set in advance as an item to be displayed in the behavior characteristic transition information of the user; From the use date and time of the keyword in the keyword usage history information obtained from the result, a predetermined time Extracting a number of uses of the keyword in each, a score indicating the relevance of the height of the keywords that the user ID and is the setting of the accepted request information, the extracted keywords for each of the predetermined time Calculating from the number of uses, generating the behavior characteristic transition information indicating the calculated score in time series, and the generated behavior characteristic transition information of the user specified by the user ID of the received request information , characterized in that it further executes the steps of outputting through the output unit.

このようにすることで、ユーザ行動特性情報生成装置の入出力部が、ユーザＩＤが含まれ、行動特性推移情報の生成を要求するリクエスト情報を受け付ける。そして、ユーザ行動特性情報生成装置は、受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤをキーとして、キーワード使用履歴情報を検索し、ユーザの行動特性推移情報に表示させる項目として予め設定されたキーワードをキーとして、さらにキーワード使用履歴情報を検索する。続いて、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報におけるキーワードの使用日時から、所定の時間ごとのキーワードの使用回数を抽出する。ユーザ行動特性情報生成装置は、ユーザＩＤと設定されたキーワードとの関連性の高さを示すスコアを計算し、計算したスコアを時系列で示した行動特性推移情報を生成する。 By doing in this way, the input / output part of the user behavior characteristic information generation apparatus receives request information that includes the user ID and requests generation of behavior characteristic transition information. Then, the user behavior characteristic information generation device searches the keyword usage history information using the user ID of the received request information as a key, and further uses the keyword preset as an item to be displayed in the user behavior characteristic transition information as a key. Search keyword usage history information. Subsequently, the number of times the keyword is used for each predetermined time is extracted from the keyword usage date and time in the keyword usage history information obtained from the search result. The user behavior characteristic information generation device calculates a score indicating the degree of relevance between the user ID and the set keyword, and generates behavior characteristic transition information indicating the calculated score in time series.

したがって、本発明によれば、リクエスト情報に含まれるユーザＩＤにより指定されるユーザと予め設定されたキーワードとの関連性を示す行動特性推移情報を生成し、その行動特性推移情報を出力することができる。 Therefore, according to the present invention, it is possible to generate behavior characteristic transition information indicating the relationship between a user specified by a user ID included in request information and a preset keyword, and output the behavior characteristic transition information. it can.

請求項５に記載の発明は、請求項３または請求項４に記載のユーザ行動特性情報生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとした。 The invention according to claim 5 is a program for causing a computer to execute the method for generating user behavior characteristic information according to claim 3 or claim 4 .

このようなプログラムによれば、請求項３または請求項４に記載のユーザ行動特性情報生成方法を一般的なコンピュータに実行させることができる。 According to such a program, it is possible to cause a general computer to execute the user behavior characteristic information generation method according to claim 3 or claim 4 .

本発明によれば、ユーザの行動特性の推移を時系列に抽出する、ユーザ行動特性情報生成装置、ユーザ行動特性情報生成方法およびプログラムを提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a user behavior characteristic information generation device, a user behavior characteristic information generation method, and a program that extract changes in user behavior characteristics in time series.

本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置を備えるユーザ行動特性情報生成システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of a user behavior characteristic information generation system provided with the user behavior characteristic information generation apparatus which concerns on this embodiment. 本実施形態に係るスケジュール情報のデータ構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of the schedule information which concerns on this embodiment. 本実施形態に係るユーザ情報のデータ構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of the user information which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る一時保存用キーワード使用履歴情報のデータ構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a data structure of the keyword use log | history information for temporary storage which concerns on this embodiment. 本実施形態に係るキーワード使用履歴情報のデータ構成の一例を示す図である。It is a figure showing an example of data composition of keyword use history information concerning this embodiment. 本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置のスケジュール情報管理部が行うスケジュール情報の更新処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the update process of the schedule information which the schedule information management part of the user behavior characteristic information generation apparatus which concerns on this embodiment performs. 本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置のスケジュール情報解析部が行うキーワード使用履歴情報の更新処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the update process of keyword usage history information which the schedule information analysis part of the user behavior characteristic information generation apparatus which concerns on this embodiment performs. 本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置の行動特性抽出部が行う行動特性推移情報の生成処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the production | generation process of the behavior characteristic transition information which the behavior characteristic extraction part of the user behavior characteristic information generation apparatus which concerns on this embodiment performs. 本実施形態に係る行動特性推移情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the action characteristic transition information which concerns on this embodiment. 本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置の行動特性抽出部が行うキーワード関連ユーザ推移情報の生成処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the production | generation process of the keyword relevant user transition information which the behavior characteristic extraction part of the user behavior characteristic information generation apparatus which concerns on this embodiment performs. 本実施形態に係るキーワード関連ユーザ推移情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the keyword relevant user transition information which concerns on this embodiment.

次に、発明を実施するための形態（以下、「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。まず、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１を備えるユーザ行動特性情報生成システム５の全体構成を説明する。 Next, modes for carrying out the invention (hereinafter referred to as “embodiments”) will be described in detail with reference to the drawings as appropriate. First, the whole structure of the user action characteristic information generation system 5 provided with the user action characteristic information generation apparatus 1 which concerns on this embodiment is demonstrated.

図１は、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１を備えるユーザ行動特性情報生成システム５の構成を示す図である。図１に示すように、ユーザ行動特性情報生成システム５は、ユーザ行動特性情報生成装置１と、スケジューラサーバ２と、ユーザ端末３と、各装置間のデータの送受信を行うための通信ネットワーク４と、を含んで構成される。 FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a user behavior characteristic information generation system 5 including a user behavior characteristic information generation device 1 according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, a user behavior characteristic information generation system 5 includes a user behavior characteristic information generation device 1, a scheduler server 2, a user terminal 3, and a communication network 4 for transmitting and receiving data between the devices. , Including.

スケジューラサーバ２は、ユーザのスケジュール情報を、通信ネットワーク４を介してユーザ端末３から取得し登録しておくサーバである。このスケジューラサーバ２には、スケジュール情報をユーザ端末３から取得するためのＡＰＩ（Application Program Interface）が備えられており、ユーザ行動特性情報生成装置１は、このＡＰＩにアクセスすることにより、スケジュール情報を取得する。 The scheduler server 2 is a server that acquires and registers user schedule information from the user terminal 3 via the communication network 4. The scheduler server 2 is provided with an API (Application Program Interface) for acquiring schedule information from the user terminal 3, and the user behavior characteristic information generating device 1 accesses the API to obtain schedule information. get.

ユーザ端末３は、ユーザから会議や出張等のスケジュール情報を受け付けるコンピュータである。ユーザからのスケジュール情報を受け付けたユーザ端末３は、その受け付けたスケジュール情報を、通信ネットワーク４を介してスケジューラサーバ２へ送信する機能を備える。また、ユーザ端末３は、ユーザ行動特性情報生成装置１に対して、ユーザ自身の行動特性の推移やキーワードに対する各ユーザの関連性の推移等の表示形態を指定する種別判定子、行動履歴の推移を取得したいユーザのユーザＩＤ、各ユーザとの関連性を把握するためのキーワード等のリクエスト情報を、ユーザ行動特性情報生成装置１へ送信する。なお、ユーザ端末３は、１つに限定されず、１つ以上のユーザ端末３がスケジューラサーバ２およびユーザ行動特性情報生成装置１と通信可能に接続されている。 The user terminal 3 is a computer that receives schedule information such as meetings and business trips from the user. The user terminal 3 that has received the schedule information from the user has a function of transmitting the received schedule information to the scheduler server 2 via the communication network 4. In addition, the user terminal 3 provides the user behavior characteristic information generation apparatus 1 with a type discriminator that designates a display form such as a transition of the user's own behavior characteristics and a transition of each user's relevance to the keywords, Request information such as a user ID of a user who wants to acquire the user ID and a keyword for grasping the relevance with each user is transmitted to the user behavior characteristic information generating apparatus 1. Note that the number of user terminals 3 is not limited to one, and one or more user terminals 3 are communicably connected to the scheduler server 2 and the user behavior characteristic information generation device 1.

ユーザ行動特性情報生成装置１は、スケジューラサーバ２から各ユーザのスケジュール情報を取得し、そのスケジュール情報のイベント内容を形態素解析して単語に分割し、キーワードを抽出する。そして、ユーザ端末３からのリクエスト情報に基づき、ユーザとキーワードとの関連性を示すスコアを計算し、ユーザごとにこの計算したスコアを時系列に抽出してユーザの行動特性情報を生成する。そして、ユーザ行動特性情報生成装置１は、生成した行動特性情報をユーザ端末３へ送信する。 The user behavior characteristic information generating apparatus 1 acquires each user's schedule information from the scheduler server 2, morphologically analyzes event contents of the schedule information, divides it into words, and extracts keywords. And based on the request information from the user terminal 3, the score which shows the relevance of a user and a keyword is calculated, this calculated score is extracted for every user in time series, and a user's action characteristic information is produced | generated. Then, the user behavior characteristic information generation device 1 transmits the generated behavior characteristic information to the user terminal 3.

このユーザ行動特性情報生成装置１が、ユーザ端末３からのリクエスト情報に基づき生成する行動特性情報は、第１の実施形態として、１ユーザの行動特性の推移を示す行動特性推移情報５００（後記する図９参照）、第２の実施形態として、ユーザが指定したキーワードと各ユーザとの関連性の推移を示すキーワード関連ユーザ推移情報６００（後記する図１１参照）がある。この行動特性推移情報５００により、ユーザ自身の会議、打ち合わせ、出張等の行動の変化を、ユーザ端末３を介してユーザ自身に時系列で確認させることができる。また、キーワード関連ユーザ推移情報６００により、指定されたキーワード（図１１では「Ａ社」）と関連性のあるすべてのユーザを提示して、各ユーザとそのキーワードとの関連性の時系列での変化を、ユーザ端末３を介して確認させることができる。以下、ユーザ行動特性情報生成装置１について、具体的に説明する。 The behavior characteristic information generated by the user behavior characteristic information generation device 1 based on the request information from the user terminal 3 is behavior characteristic transition information 500 indicating the transition of one user's behavior characteristic as a first embodiment (described later). As a second embodiment, there is keyword-related user transition information 600 (see FIG. 11 described later) indicating the transition of relevance between a keyword specified by the user and each user. With this behavior characteristic transition information 500, it is possible to cause the user himself / herself to confirm changes in behavior such as a meeting, a meeting, a business trip, etc., in time series via the user terminal 3. In addition, the keyword-related user transition information 600 presents all users who are related to the specified keyword ("Company A" in FIG. 11), and shows the time series of the relationship between each user and the keyword. The change can be confirmed via the user terminal 3. Hereinafter, the user behavior characteristic information generation device 1 will be specifically described.

図１に示すように、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１は、スケジュール情報管理部１０と、スケジュール情報解析部２０と、行動特性抽出部３０と、スケジュール情報データベース（ＤＢ：DataBase）４０と、キーワード使用履歴データベース５０とを含んで構成される。 As shown in FIG. 1, the user behavior characteristic information generation device 1 according to the present embodiment includes a schedule information management unit 10, a schedule information analysis unit 20, a behavior characteristic extraction unit 30, and a schedule information database (DB: DataBase). 40 and a keyword use history database 50.

スケジュール情報管理部１０は、スケジューラサーバ２から各ユーザのスケジュール情報を、不図示の入出力部を介して所定の間隔で取得し、スケジュール情報データベース４０に記憶させる。 The schedule information management unit 10 acquires the schedule information of each user from the scheduler server 2 at a predetermined interval via an input / output unit (not shown), and stores it in the schedule information database 40.

スケジュール情報データベース４０には、スケジュール情報管理部１０がスケジューラサーバ２から取得したスケジュール情報１００と、ユーザに固有の番号であるユーザＩＤに関連付けて、少なくともユーザ名が記憶されるユーザ情報２００とが格納される。 The schedule information database 40 stores schedule information 100 acquired from the scheduler server 2 by the schedule information management unit 10 and user information 200 in which at least a user name is stored in association with a user ID that is a user-specific number. Is done.

図２は、本実施形態に係るスケジュール情報１００のデータ構成の一例を示す図である。図２に示すように、スケジュール情報１００は、取得したデータごとに付される固有の番号であるＩＤ１０１と、各ユーザに固有な番号であるユーザＩＤ１０２と、イベントが行われた日付１０３と、イベントの開始時刻１０４と、イベントの終了時刻１０５と、イベント内容１０６と、イベントの参加者ユーザＩＤ１０７とを含んで構成される。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a data configuration of the schedule information 100 according to the present embodiment. As shown in FIG. 2, the schedule information 100 includes an ID 101 that is a unique number assigned to each acquired data, a user ID 102 that is a number unique to each user, a date 103 on which the event was performed, an event Start time 104, event end time 105, event content 106, and event participant user ID 107.

ここで、イベント内容１０６は、スケジュールとしてユーザにより入力されたイベントの内容を示す情報である。また、参加者ユーザＩＤ１０７は、当該イベントに参加する他のユーザのユーザＩＤが記憶される。 Here, the event content 106 is information indicating the content of the event input by the user as a schedule. The participant user ID 107 stores the user IDs of other users who participate in the event.

また、図３は、本実施形態に係るユーザ情報２００のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、ユーザ情報２００は、ＩＤ２０１と、ユーザＩＤ１０２と、ユーザ名２０２と、グループＩＤ２０３と、グループ名２０４とを含んで構成される。グループ名２０４は、ユーザが所属する部署等を示す情報であり、グループＩＤ２０３は、そのグループ名２０４に固有のＩＤである。 FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a data configuration of the user information 200 according to the present embodiment. As shown in FIG. 3, the user information 200 includes an ID 201, a user ID 102, a user name 202, a group ID 203, and a group name 204. The group name 204 is information indicating the department to which the user belongs, and the group ID 203 is an ID unique to the group name 204.

次に、図１に戻り、スケジュール情報解析部２０は、スケジュール情報データベース４０からユーザごとにスケジュール情報１００（図２参照）を取得し、スケジュール情報１００内のイベント内容１０６に記載された情報を、形態素解析してキーワードを抽出し、キーワード使用履歴データベース５０内の一時保存用キーワード使用履歴情報３００（詳細は、後記する図４参照）に記憶させる。そして、スケジュール情報解析部２０は、一時保存用キーワード使用履歴情報３００に記憶させた情報を用いて、抽出したキーワードをユーザＩＤ１０２に関連付けて、このキーワードを含むイベント内容のイベントに関するユーザのキーワードを使用した使用日時のデータを統合し、キーワード使用履歴データベース５０内のキーワード使用履歴情報３５０（詳細は、後記する図５参照）に記憶させる。 Next, returning to FIG. 1, the schedule information analysis unit 20 acquires the schedule information 100 (see FIG. 2) for each user from the schedule information database 40, and the information described in the event content 106 in the schedule information 100 is Keywords are extracted by morphological analysis and stored in the keyword storage history information 300 for temporary storage in the keyword usage history database 50 (see FIG. 4 to be described later for details). Then, the schedule information analysis unit 20 associates the extracted keyword with the user ID 102 using the information stored in the temporary use keyword use history information 300, and uses the user keyword related to the event of the event content including the keyword. The data of the used date and time are integrated and stored in the keyword usage history information 350 in the keyword usage history database 50 (refer to FIG. 5 described later for details).

キーワード使用履歴データベース５０は、一時保存用キーワード使用履歴情報３００と、キーワード使用履歴情報３５０とが格納される。 The keyword usage history database 50 stores temporary storage keyword usage history information 300 and keyword usage history information 350.

図４は、本実施形態に係る一時保存用キーワード使用履歴情報３００のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、一時保存用キーワード使用履歴情報３００は、スケジュール情報解析部２０が、１ユーザについて、スケジュール情報１００内のイベント内容１０６の形態素解析を行った結果を、一時的に記憶するものであり、ＩＤ３０１と、キーワード３０２と、使用日時３０３と、単語カテゴリ３０４と、品詞３０５とを含んで構成される。 FIG. 4 is a diagram showing an example of the data configuration of the temporary storage keyword use history information 300 according to the present embodiment. As shown in FIG. 4, the temporary storage keyword usage history information 300 temporarily stores the result of the morphological analysis of the event content 106 in the schedule information 100 for one user by the schedule information analysis unit 20. And includes an ID 301, a keyword 302, a use date and time 303, a word category 304, and a part of speech 305.

ここで、キーワード３０２は、スケジュール情報１００のイベント内容１０６を形態素解析した結果得られる単語である。また、使用日時３０３は、キーワード３０２が含まれるイベントの日付１０３（図２参照）と開始時刻１０４とを数値として表したデータである。単語カテゴリ３０４は、キーワードが含まれる属性を表す情報であり、例えば、「打ち合わせ」「会議」等の単語カテゴリ３０４は、「meeting」であり、「出張」の単語カテゴリ３０４は、「travel」としてその属性が予め規定されているものである。品詞３０５は、キーワード３０２の品詞情報であり、例えば、「名詞」や「動詞」が記憶される。 Here, the keyword 302 is a word obtained as a result of morphological analysis of the event content 106 of the schedule information 100. The use date and time 303 is data representing the date 103 (see FIG. 2) of the event including the keyword 302 and the start time 104 as numerical values. The word category 304 is information representing an attribute including a keyword. For example, the word category 304 such as “meeting” and “meeting” is “meeting”, and the word category 304 of “business trip” is “travel”. The attribute is defined in advance. The part of speech 305 is part of speech information of the keyword 302, and stores, for example, “noun” and “verb”.

図５は、本実施形態に係るキーワード使用履歴情報３５０のデータ構成の一例を示す図である。図５に示すように、キーワード使用履歴情報３５０は、スケジュール情報解析部２０が、一時保存用キーワード使用履歴情報３００を各ユーザのユーザＩＤ１０２に関連付けて、そのユーザのイベント内容に含まれるキーワード３０２とその使用日時３０３等を記憶するものであり、ＩＤ３５１と、ユーザＩＤ１０２と、キーワード３０２と、使用日時３０３と、単語カテゴリ３０４と、品詞３０５とを含んで構成される。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a data configuration of the keyword usage history information 350 according to the present embodiment. As shown in FIG. 5, the keyword usage history information 350 is generated by the schedule information analysis unit 20 by associating the temporary storage keyword usage history information 300 with the user ID 102 of each user, and the keywords 302 included in the event contents of the user. The use date / time 303 and the like are stored, and includes an ID 351, a user ID 102, a keyword 302, a use date / time 303, a word category 304, and a part of speech 305.

このキーワード使用履歴情報３５０は、スケジュール情報解析部２０が、ユーザＩＤ１０２に関連付けて、一時保存用キーワード使用履歴情報３００として抽出された同一のキーワード３０２について、１回以上ユーザの使用があった場合に、その使用日時３０３をキーワード使用履歴情報３５０の当該ユーザの使用日時３０３に記憶する。つまり、特定のユーザがそのキーワード３０２を何回使用したかを示す使用回数は、この使用日時３０３に、いくつ記憶されているかで算出することができる。例えば、図５において、ＩＤ３５１の番号「１」のデータをみると、「新商品」のキーワード３０２は、使用日時３０３のデータが２つあることから２回使用したことがわかる。 This keyword usage history information 350 is obtained when the schedule information analysis unit 20 uses a user more than once for the same keyword 302 extracted as the temporary storage keyword usage history information 300 in association with the user ID 102. The use date and time 303 is stored in the use date and time 303 of the user in the keyword use history information 350. That is, the usage count indicating how many times the keyword 302 has been used by a specific user can be calculated according to how many times the usage date 303 is stored. For example, in FIG. 5, looking at the data of ID 351 with the number “1”, it can be seen that the “new product” keyword 302 has been used twice since there are two pieces of data of the use date and time 303.

図１に戻り、行動特性抽出部３０は、ユーザ端末３から、ユーザの行動特性の推移を示す行動特性推移情報５００（図９参照）またはキーワードに対する各ユーザの関連性の推移を示すキーワード関連ユーザ推移情報６００（図１１参照）の種別判定子を含むリクエスト情報を受け付ける。この種別判定子は、行動特性推移情報５００またはキーワード関連ユーザ推移情報６００のどちらの情報の生成をユーザが要求するかを示すものである。
そして、行動特性抽出部３０は、キーワード使用履歴データベース５０内のキーワード使用履歴情報３５０（図５参照）に基づき、ユーザとキーワードとの関連性を示すスコアをスコア計算部３１に計算させる。そしてその計算結果として、種別判定子により判定された、行動特性推移情報５００またはキーワード関連ユーザ推移情報６００を生成し、ユーザ端末３へ出力する。 Returning to FIG. 1, the behavior characteristic extraction unit 30 receives, from the user terminal 3, behavior characteristic transition information 500 (see FIG. 9) that indicates the transition of the user's behavior characteristics, or a keyword-related user that indicates the transition of the relevance of each user to the keyword. Request information including the type identifier of the transition information 600 (see FIG. 11) is received. This type discriminator indicates which information of the behavior characteristic transition information 500 or the keyword-related user transition information 600 is generated by the user.
Then, the behavior characteristic extraction unit 30 causes the score calculation unit 31 to calculate a score indicating the relevance between the user and the keyword based on the keyword usage history information 350 (see FIG. 5) in the keyword usage history database 50. Then, as the calculation result, the behavior characteristic transition information 500 or the keyword-related user transition information 600 determined by the type determiner is generated and output to the user terminal 3.

スコア計算部３１によるスコア計算方法について、具体的に説明する。関連性の高さを示すスコア計算方法は、一般的に、人間の記憶は時間とともに失われることを考慮し、キーワード３０２の使用回数と時間とに基づいたスコア計算方法を用いる。これまで多くの実験から、記憶の保持率は（式１）の忘却曲線に従って指数関数的に失われることが示されている。 The score calculation method by the score calculation unit 31 will be specifically described. In general, the score calculation method indicating the degree of relevance uses a score calculation method based on the number of times the keyword 302 is used and the time, considering that human memory is lost over time. Many experiments to date have shown that memory retention is lost exponentially according to the forgetting curve of (Equation 1).

以下の（式１）において、Ｒは記憶の保持率、ｔは時間、Ｓは記憶の保持力を表すパラメータである。 In the following (Equation 1), R is a storage retention rate, t is a time, and S is a parameter that represents storage retention.

そして、（式１）に基づき、（式２）を用いて、スコア計算部３１がスコアを計算する。ここで、Ｒｓはユーザとキーワードとの関連性を表すスコア、ｔは時間、ｃはキーワードの使用回数である。またＷは、キーワードを用いた時期に基づく重み付けパラメータであり、例えば、このパラメータＷを変化させることで、同じ期間だけ用いたキーワードであってもその期間が現在に近いほど関連性のスコアが高いとしたり、ある重要なイベントが行われた特定の時期について、関連性のスコアを高くすることができる。 And based on (Formula 1), the score calculation part 31 calculates a score using (Formula 2). Here, Rs is a score representing the relationship between the user and the keyword, t is time, and c is the number of times the keyword is used. W is a weighting parameter based on the time when a keyword is used. For example, by changing this parameter W, even if a keyword is used only for the same period, the relevance score is higher as the period is closer to the present time. Or increase the relevance score for a particular time when an important event occurred.

行動特性抽出部３０は、このスコア計算部３１による計算結果であるスコアを、時系列に抽出することにより、図９に示す行動特性推移情報５００、または図１１に示すキーワード関連ユーザ推移情報６００を生成する。さらに、その生成した行動特性情報を入出力部（不図示）を介して、出力することができる。 The behavior characteristic extraction unit 30 extracts the score which is the calculation result by the score calculation unit 31 in time series, thereby obtaining the behavior characteristic transition information 500 shown in FIG. 9 or the keyword-related user transition information 600 shown in FIG. Generate. Furthermore, the generated behavior characteristic information can be output via an input / output unit (not shown).

なお、この入出部は、外部装置と情報の受け渡しを行うための入力インタフェースと出力インタフェースから構成される。また、前記したスケジュール情報データベース４０、およびキーワード使用履歴データベース５０は、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等で構成される記憶部に格納される。 The input / output unit includes an input interface and an output interface for exchanging information with an external device. The schedule information database 40 and the keyword use history database 50 are stored in a storage unit including a hard disk, a flash memory, a RAM (Random Access Memory), and the like.

また、前記したスケジュール情報管理部１０、スケジュール情報解析部２０、行動特性抽出部３０は、このユーザ行動特性情報生成装置１が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラム実行処理や、専用回路等により実現される。ユーザ行動特性情報生成装置１をプログラム実行処理により実現する場合、記憶部には、このユーザ行動特性情報生成装置１の機能を実現するためのプログラムが格納される。なお、プログラムは、コンピュータによる読み取り可能な記憶媒体（ＣＤ−ＲＯＭ等）に記憶して提供してもよい。 The schedule information management unit 10, the schedule information analysis unit 20, and the behavior characteristic extraction unit 30 are realized by a program execution process by a CPU (Central Processing Unit) included in the user behavior characteristic information generation device 1, a dedicated circuit, or the like. Is done. When the user behavior characteristic information generation device 1 is realized by a program execution process, a program for realizing the function of the user behavior characteristic information generation device 1 is stored in the storage unit. The program may be provided by being stored in a computer-readable storage medium (such as a CD-ROM).

次に、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１が行う行動特性情報生成処理の流れを説明する。ユーザ行動特性情報生成装置１は、（１）スケジュール情報管理部１０が行うスケジュール情報１００の更新処理、（２）スケジュール情報解析部２０が行うキーワード使用履歴情報３５０の登録処理、および（３）行動特性抽出部３０が行う、行動特性推移情報５００の生成処理（第１の実施形態）またはキーワード関連ユーザ推移情報６００の生成処理（第２の実施形態）、を順に行うことで、ユーザの行動特性を抽出する。以下、この順に沿って各処理について説明する。 Next, a flow of behavior characteristic information generation processing performed by the user behavior characteristic information generation device 1 according to the present embodiment will be described. The user behavior characteristic information generation device 1 includes (1) update processing of the schedule information 100 performed by the schedule information management unit 10, (2) registration processing of keyword usage history information 350 performed by the schedule information analysis unit 20, and (3) behavior By performing the generation process of the behavior characteristic transition information 500 (first embodiment) or the generation process of the keyword-related user transition information 600 (second embodiment) performed by the characteristic extraction unit 30 in order, the behavior characteristics of the user To extract. Hereinafter, each process will be described in this order.

（スケジュール情報の更新処理）
図６は、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１のスケジュール情報管理部１０が行うスケジュール情報１００の更新処理の流れを示すフローチャートである。 (Schedule information update process)
FIG. 6 is a flowchart showing the flow of the update process of the schedule information 100 performed by the schedule information management unit 10 of the user behavior characteristic information generating apparatus 1 according to the present embodiment.

まず、ユーザ行動特性情報生成装置１のスケジュール情報管理部１０は、入出力部を介して、所定の間隔ごとに、スケジューラサーバ２（図１参照）のスケジュール情報を管理するＡＰＩにアクセスし、スケジュール情報１００を取得する（ステップＳ６０１）。 First, the schedule information management unit 10 of the user behavior characteristic information generation device 1 accesses an API that manages schedule information of the scheduler server 2 (see FIG. 1) at predetermined intervals via the input / output unit, and schedules Information 100 is acquired (step S601).

続いて、スケジュール情報管理部１０は、ステップＳ６０１で取得したスケジュール情報１００の中から、ユーザ１人のすべてのスケジュール情報１００を抽出する（ステップＳ６０２）。 Subsequently, the schedule information management unit 10 extracts all the schedule information 100 of one user from the schedule information 100 acquired in step S601 (step S602).

次に、スケジュール情報管理部１０は、ステップＳ６０２で抽出したユーザのスケジュール情報１００と、スケジュール情報データベース４０内にそれ以前に記憶されているスケジュール情報１００とを比較する（ステップＳ６０３）。 Next, the schedule information management unit 10 compares the user's schedule information 100 extracted in step S602 with the schedule information 100 previously stored in the schedule information database 40 (step S603).

そして、スケジュール情報管理部１０は、スケジュール情報１００の内容の変更や新規のスケジュール情報１００の追加があるか、つまりスケジュール情報１００を更新すべきか否かを判定する（ステップＳ６０４）。 Then, the schedule information management unit 10 determines whether there is a change in the contents of the schedule information 100 or addition of new schedule information 100, that is, whether the schedule information 100 should be updated (step S604).

ここで、スケジュール情報１００の更新をすべきと判定した場合には（ステップＳ６０４→Ｙｅｓ）、スケジュール情報の内容の変更や新規のスケジュール情報１００の追加を、スケジュール情報データベース４０内のスケジュール情報１００に対して行い、最新のスケジュール情報１００に更新する（ステップＳ６０５）。一方、スケジュール情報１００を更新する必要がないと判定した場合には（ステップＳ６０４→Ｎｏ）、スケジュール情報１００の更新を行わず、ステップＳ６０６へ進む。 Here, when it is determined that the schedule information 100 should be updated (step S604 → Yes), the schedule information 100 in the schedule information database 40 is changed to change the contents of the schedule information or add new schedule information 100. The update is made to the latest schedule information 100 (step S605). On the other hand, when it is determined that there is no need to update the schedule information 100 (step S604 → No), the schedule information 100 is not updated and the process proceeds to step S606.

次に、スケジュール情報管理部１０は、ステップＳ６０１で取得したすべてのユーザのスケジュール情報１００について、スケジュール情報１００の更新処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ６０６）。ここで、まだ処理していないユーザのスケジュール情報１００がある場合には（ステップＳ６０６→Ｎｏ）、ステップＳ６０２へ戻って処理を続ける。一方、すべてのユーザのスケジュール情報１００の処理を終えた場合には（ステップＳ６０６→Ｙｅｓ）、スケジュール情報１００の更新処理を終了する。 Next, the schedule information management unit 10 determines whether or not the update processing of the schedule information 100 has been completed for the schedule information 100 of all users acquired in step S601 (step S606). Here, when there is the schedule information 100 of the user who has not yet been processed (step S606 → No), the process returns to step S602 and the processing is continued. On the other hand, when the process of the schedule information 100 for all users is completed (step S606 → Yes), the update process of the schedule information 100 is terminated.

（キーワード使用履歴情報の登録処理）
図７は、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１のスケジュール情報解析部２０が行うキーワード使用履歴情報３５０の登録処理の流れを示すフローチャートである。 (Keyword usage history information registration process)
FIG. 7 is a flowchart showing a flow of registration processing of the keyword usage history information 350 performed by the schedule information analysis unit 20 of the user behavior characteristic information generation device 1 according to the present embodiment.

まず、スケジュール情報解析部２０は、スケジュール情報データベース４０に記憶されたユーザ情報２００からすべてのユーザのユーザＩＤ１０２を取得する（ステップＳ７０１）。 First, the schedule information analysis unit 20 acquires the user IDs 102 of all users from the user information 200 stored in the schedule information database 40 (step S701).

次に、スケジュール情報解析部２０は、キーワード使用履歴データベース５０内の一時保存用キーワード使用履歴情報３００（図４参照）に記憶されたデータをすべて消去し初期化する（ステップＳ７０２）。 Next, the schedule information analysis unit 20 erases and initializes all the data stored in the temporary use keyword use history information 300 (see FIG. 4) in the keyword use history database 50 (step S702).

続いて、スケジュール情報解析部２０は、スケジュール情報データベース４０内に記憶されたスケジュール情報１００（図２参照）から、ユーザＩＤ１０２をキーとして、ユーザ１人のすべてのスケジュール情報を取得する（ステップＳ７０３）。 Subsequently, the schedule information analysis unit 20 acquires all schedule information of one user from the schedule information 100 (see FIG. 2) stored in the schedule information database 40 using the user ID 102 as a key (step S703). .

そして、スケジュール情報解析部２０は、ステップＳ７０３で取得したすべてのスケジュール情報１００のイベント内容１０６（図２参照）を、形態素解析により単語に分割し、それぞれの単語をキーワード３０２として、そのキーワードが含まれるイベントの日付１０３（図２参照）と開始時刻１０４とから決定した使用日時３０３とともに、一時保存用キーワード使用履歴情報３００（図４参照）に登録する（ステップＳ７０４）。なお、このとき、分割した各単語に関する単語カテゴリ３０４と、品詞３０５とを、同じく一時保存用キーワード使用履歴情報３００に登録するようにしてもよい。 Then, the schedule information analysis unit 20 divides the event contents 106 (see FIG. 2) of all the schedule information 100 acquired in step S703 into words by morphological analysis, and each keyword is included as a keyword 302 and the keyword is included. Together with the use date and time 303 determined from the event date 103 (see FIG. 2) and the start time 104 to be registered in the temporary storage keyword use history information 300 (see FIG. 4) (step S704). At this time, the word category 304 and the part of speech 305 regarding each divided word may be registered in the temporary storage keyword use history information 300 as well.

次に、スケジュール情報解析部２０は、ステップＳ７０４で登録したキーワード３０２をキーとして、一時保存用キーワード使用履歴情報３００から同一のキーワード３０２の使用日時３０３をすべて抽出する（ステップＳ７０５）。 Next, the schedule information analysis unit 20 extracts all use dates 303 of the same keyword 302 from the temporary storage keyword use history information 300 using the keyword 302 registered in step S704 as a key (step S705).

続いて、スケジュール情報解析部２０は、一時保存用キーワード使用履歴情報３００のデータを、ユーザＩＤ１０２ごとにキーワード３０２を使用した、１つ以上の使用日時３０３の情報とともに、キーワード使用履歴情報３５０に登録する（ステップＳ７０６）。 Subsequently, the schedule information analysis unit 20 registers the data of the temporary storage keyword usage history information 300 in the keyword usage history information 350 together with information of one or more usage dates 303 using the keyword 302 for each user ID 102. (Step S706).

そして、スケジュール情報解析部２０は、すべてのユーザについての処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ７０７）。ここで、すべてのユーザについての処理が終了していない場合には（ステップＳ７０７→Ｎｏ）、ステップＳ７０２へ戻り処理を続ける。一方、すべてのユーザについての処理が終了している場合には（ステップＳ７０７→Ｙｅｓ）、キーワード使用履歴情報３５０の登録処理を終了する。 And the schedule information analysis part 20 determines whether the process about all the users was complete | finished (step S707). Here, when the process for all users has not been completed (step S707 → No), the process returns to step S702 to continue the process. On the other hand, if the process for all users has been completed (step S707 → Yes), the registration process for the keyword usage history information 350 is terminated.

（第１の実施形態：行動特性推移情報の生成処理）
図８は、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１の行動特性抽出部３０が行う行動特性推移情報５００の生成処理の流れを示すフローチャートである。 (First embodiment: generation process of behavior characteristic transition information)
FIG. 8 is a flowchart showing a flow of generation processing of behavior characteristic transition information 500 performed by the behavior characteristic extraction unit 30 of the user behavior characteristic information generation device 1 according to the present embodiment.

まず、行動特性抽出部３０は、ユーザからのリクエスト情報として、ユーザ端末３から種別判定子とユーザＩＤ１０２とを受け付ける（ステップＳ８０１）。 First, the behavior characteristic extraction unit 30 receives a type discriminator and a user ID 102 from the user terminal 3 as request information from the user (step S801).

次に、行動特性抽出部３０は、ステップＳ８０１で受け付けた種別判定子に基づき、種別判定子の判定を行う（ステップＳ８０２）。つまり、ユーザが、行動特性推移情報５００を要求しているのか、または、キーワード関連ユーザ推移情報６００を要求しているのかを判定する。ここでは、行動特性推移情報５００の要求と判定されたものとして処理を説明する。 Next, the behavior characteristic extraction unit 30 determines the type determiner based on the type determiner received in step S801 (step S802). That is, it is determined whether the user is requesting behavior characteristic transition information 500 or keyword-related user transition information 600. Here, the processing will be described assuming that it is determined that the behavior characteristic transition information 500 is requested.

続いて、行動特性抽出部３０は、キーワード使用履歴データベース５０に記憶されたキーワード使用履歴情報３５０のうち、ステップＳ８０１で受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤ１０２をキーとして、そのユーザＩＤ１０２により指定されるユーザのキーワード使用履歴情報３５０を検索する。そして、行動特性抽出部３０は、そのユーザの行動特性推移情報５００に表示させる項目として予め設定されたキーワード３０２をキーとして、さらに検索したキーワード使用履歴情報３５０を検索する（ステップＳ８０３）。 Subsequently, the behavior characteristic extraction unit 30 uses the user ID 102 of the request information received in step S801 of the keyword usage history information 350 stored in the keyword usage history database 50 as a key, and the user specified by the user ID 102 The keyword usage history information 350 is searched. Then, the behavior characteristic extraction unit 30 searches the keyword usage history information 350 further searched using the keyword 302 set in advance as an item to be displayed in the behavior characteristic transition information 500 of the user (step S803).

ここで、予め設定されているキーワード３０２とは、例えば、ユーザ行動特性情報生成装置１の管理者またはユーザが、ユーザが確認したい行動のキーワード、例えば「新商品」「出張」等を個別に設定しておくものである。また、単語カテゴリ、例えば「meeting」を指定しておくことで、その単語カテゴリ「meeting」の属性に含まれるすべてのキーワード「打ち合わせ」「会議」等をまとめて設定できるようにしてもよい。 Here, as the preset keyword 302, for example, the administrator of the user behavior characteristic information generation apparatus 1 or the user individually sets a keyword of the behavior that the user wants to confirm, such as “new product”, “business trip”, or the like. It is something to keep. Further, by designating a word category, for example, “meeting”, all the keywords “meeting”, “meeting”, etc. included in the attribute of the word category “meeting” may be set together.

そして、行動特性抽出部３０のスコア計算部３１は、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報３５０における当該キーワード３０２の使用日時３０３から、所定の時間ごとのキーワード３０２の使用回数を抽出する（ステップＳ８０４）。 And the score calculation part 31 of the behavior characteristic extraction part 30 extracts the frequency | count of use of the keyword 302 for every predetermined time from the use date 303 of the said keyword 302 in the keyword use log | history information 350 obtained from the search result ( Step S804).

続いて、スコア計算部３１は、ステップＳ８０１で受け付けたユーザＩＤ１０２と予め設定されたキーワード３０２との関連性の高さを示すスコアを、所定の時間ごとに、抽出したキーワードの使用回数から計算する（ステップＳ８０５）。ここで、スコア計算部３１は、前記において説明した（式２）を用いて、所定の時間ごとにスコアを計算する。 Subsequently, the score calculation unit 31 calculates a score indicating the degree of relevance between the user ID 102 received in step S801 and the keyword 302 set in advance from the number of times the extracted keyword is used every predetermined time. (Step S805). Here, the score calculation part 31 calculates a score for every predetermined time using (Formula 2) demonstrated above.

次に、行動特性抽出部３０は、スコア計算部３１が計算したスコアを時系列で示した行動特性推移情報５００を生成する（ステップＳ８０６）。そして、その生成した行動特性推移情報５００を、行動特性抽出部３０は、入出力部を介して、ユーザ端末３へ送信する（ステップＳ８０７）。 Next, the behavior characteristic extraction unit 30 generates behavior characteristic transition information 500 that indicates the scores calculated by the score calculation unit 31 in time series (step S806). Then, the behavior characteristic extraction unit 30 transmits the generated behavior characteristic transition information 500 to the user terminal 3 via the input / output unit (step S807).

図９は、本実施形態に係る行動特性推移情報５００の一例を示す図である。図９に示すように、行動特性推移情報５００は、１ユーザの行動特性を表すキーワード３０２、例えば、「会議」「打ち合わせ」「出張」との関連性が時系列でどのように変化したのかを表示するものである。ここでは、「会議」が２００９年６月頃から増加し、現在は、ピーク時よりやや減っていることを示している。また、「打ち合わせ」は、２００９年３月以前は少なかったが、現在は、増加傾向であることを示している。このように、ユーザは、自己の行動の履歴をキーワード３０２ごとに認識し、過去のスケジュールの状況を視覚化して認識することができる。 FIG. 9 is a diagram showing an example of behavior characteristic transition information 500 according to the present embodiment. As shown in FIG. 9, the behavior characteristic transition information 500 indicates how the relationship with a keyword 302 representing one user's behavior characteristics, for example, “meeting”, “meeting”, and “business trip” has changed in time series. To display. Here, the number of “conferences” has increased since around June 2009, and is currently decreasing slightly from the peak. “Meetings” was small before March 2009, but currently shows an increasing trend. In this way, the user can recognize his / her own behavior history for each keyword 302 and visualize the situation of the past schedule.

したがって、本発明によれば、ユーザの行動特性を時系列に把握することが可能となり、行動特性の変化をユーザに認識させることができる。 Therefore, according to the present invention, it becomes possible to grasp a user's behavior characteristic in time series, and to make the user recognize a change in the behavior characteristic.

（第２の実施形態：キーワード関連ユーザ推移情報の生成処理）
図１０は、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１の行動特性抽出部３０が行うキーワード関連ユーザ推移情報６００の生成処理の流れを示すフローチャートである。 (Second embodiment: generation processing of keyword-related user transition information)
FIG. 10 is a flowchart showing a flow of processing for generating keyword-related user transition information 600 performed by the behavior characteristic extraction unit 30 of the user behavior characteristic information generation device 1 according to the present embodiment.

まず、行動特性抽出部３０は、ユーザからのリクエスト情報として、ユーザ端末３から種別判定子とキーワード３０２とを受け付ける（ステップＳ１００１）。 First, the behavior characteristic extraction unit 30 receives a type discriminator and a keyword 302 from the user terminal 3 as request information from the user (step S1001).

次に、行動特性抽出部３０は、ステップＳ１００１で受け付けた種別判定子に基づき、種別判定子の判定を行う（ステップＳ１００２）。つまり、ユーザが、行動特性推移情報５００を要求しているのか、または、キーワード関連ユーザ推移情報６００を要求しているのかを判定する。なお、ここでは、キーワード関連ユーザ推移情報６００を要求していると判定されたものとして処理を説明する。 Next, the behavior characteristic extraction unit 30 determines a type determiner based on the type determiner received in step S1001 (step S1002). That is, it is determined whether the user is requesting behavior characteristic transition information 500 or keyword-related user transition information 600. Here, the processing will be described assuming that it is determined that the keyword-related user transition information 600 is requested.

続いて、行動特性抽出部３０は、スケジュール情報データベース４０内のユーザ情報２００から、すべてのユーザのユーザＩＤ１０２を取得する（ステップＳ１００３）。 Subsequently, the behavior characteristic extraction unit 30 acquires the user IDs 102 of all users from the user information 200 in the schedule information database 40 (step S1003).

そして、行動特性抽出部３０は、ステップＳ１００３で取得したユーザＩＤ１０２を含むキーワード使用履歴情報３５０のうち、ステップＳ１００１で受け付けたキーワード３０２をキーとして、各ユーザのキーワード使用履歴情報３５０を検索する（ステップＳ１００４）。 Then, the behavior characteristic extraction unit 30 searches the keyword usage history information 350 of each user using the keyword 302 received in step S1001 as a key among the keyword usage history information 350 including the user ID 102 acquired in step S1003 (step S1003). S1004).

続いて、行動特性抽出部３０のスコア計算部３１は、ステップＳ１００４の検索結果から得られたキーワード使用履歴情報３５０におけるキーワード３０２の使用日時３０３から、所定時間ごとの当該キーワード３０２の使用回数を各ユーザごとに抽出する（ステップＳ１００５）。 Subsequently, the score calculation unit 31 of the behavior characteristic extraction unit 30 calculates the usage count of the keyword 302 for each predetermined time from the usage date and time 303 of the keyword 302 in the keyword usage history information 350 obtained from the search result of step S1004. Extraction is performed for each user (step S1005).

そして、スコア計算部３１は、各ユーザのユーザＩＤ１０２と、ステップＳ１００１で受け付けたキーワードとの関連性の高さを示すスコアを、所定の時間ごとに、抽出したキーワード３０２の使用回数から計算する（ステップＳ１００６）。ここで、スコア計算部３１は、前記において説明した（式２）を用いて、所定の時間ごとにスコアを計算する。 Then, the score calculation unit 31 calculates a score indicating the degree of relevance between the user ID 102 of each user and the keyword received in step S1001 from the number of times the extracted keyword 302 is used every predetermined time ( Step S1006). Here, the score calculation part 31 calculates a score for every predetermined time using (Formula 2) demonstrated above.

次に、行動特性抽出部３０は、スコア計算部３１が計算したスコアを時系列で示したキーワード関連ユーザ推移情報６００を生成する（ステップＳ１００７）。そして、その生成したキーワード関連ユーザ推移情報６００を、行動特性抽出部３０は、入出力部を介して、ユーザ端末３へ送信する（ステップＳ１００８）。 Next, the behavior characteristic extraction unit 30 generates keyword-related user transition information 600 that indicates the score calculated by the score calculation unit 31 in time series (step S1007). Then, the behavior characteristic extraction unit 30 transmits the generated keyword-related user transition information 600 to the user terminal 3 via the input / output unit (step S1008).

図１１は、本実施形態に係るキーワード関連ユーザ推移情報６００の一例を示す図である。図１１に示すように、キーワード関連ユーザ推移情報６００は、各ユーザとキーワード３０２である「Ａ社」との関連性が時系列で、どのように変化したのかを表示するものである。ここでは、「yamada」さんは、２００９年３月から急に「Ａ社」との関連性が高くなっていることを示し、「tanaka」さんは、一定のレベルで低く推移したままであること等を示している。また、「yamada」「suzuki」「tanaka」さんは、「Ａ社」との関連があるという共通する行動特性を備えていることが示される。このように、ユーザは、キーワード３０２と関連のあるすべてのユーザ名と、そのユーザとキーワード３０２との関連性の度合いを時系列に認識することができる。 FIG. 11 is a diagram showing an example of the keyword-related user transition information 600 according to the present embodiment. As shown in FIG. 11, the keyword-related user transition information 600 displays how the relevance between each user and the keyword 302 “Company A” changes in time series. Here, “yamada” shows that the relationship with “Company A” suddenly increases from March 2009, and “tanaka” remains low at a certain level. Etc. Also, “yamada”, “suzuki”, and “tanaka” are shown to have a common behavior characteristic that they are related to “Company A”. In this manner, the user can recognize all user names related to the keyword 302 and the degree of association between the user and the keyword 302 in time series.

したがって、本発明によれば、共通するキーワード３０２を使用するユーザを抽出し、その抽出されたユーザのキーワード３０２との関連性の推移を時系列に把握することが可能となり、その行動特性の変化をユーザに認識させることができる。 Therefore, according to the present invention, it is possible to extract users who use the common keyword 302 and grasp the transition of the relationship with the extracted user keyword 302 in chronological order, and change the behavior characteristics thereof. Can be recognized by the user.

以上のように、本発明によれば、ユーザの行動特性の推移を抽出する、ユーザ行動特性情報生成装置、ユーザ行動特性情報生成方法およびプログラムを提供することができる。そして、ユーザは、ユーザ端末３を介して、自分自身の行動特性を精度よく認識することができる。このことにより、過去の行動を振り返ったり、他人に自己の行動の経歴を示すことが可能となる。また、共通するキーワードを用いる関連ユーザの把握と、各ユーザのキーワードとの関連性の高さを時系列情報として得ることができる。 As described above, according to the present invention, it is possible to provide a user behavior characteristic information generation device, a user behavior characteristic information generation method, and a program that extract changes in user behavior characteristics. Then, the user can accurately recognize his / her own behavioral characteristics via the user terminal 3. This makes it possible to look back on past actions and show the history of one's actions to others. In addition, it is possible to obtain the grasp of related users who use a common keyword and the degree of relevance of each user's keyword as time series information.

これにより、例えば、オンラインスケジューラに本発明を適用することにより、企業におけるある特定のプロジェクトに関連したユーザの一覧や、ユーザごとのプロジェクトでの活動期間などを把握することが可能となる。そして、プロジェクトとしての成果に対して人員配置が最適であったかといった検証やフィードバックを通じた組織マネジメントの向上が期待できる。また部署ごとのユーザの過去の行動内容や経験の推移をみることにより、期待する成果に対して適切な人員が配置されているかといった組織診断が可能となる。 Thereby, for example, by applying the present invention to an online scheduler, it is possible to grasp a list of users related to a specific project in a company, an activity period in a project for each user, and the like. And it can be expected to improve organizational management through verification and feedback on whether the staffing was optimal for the project results. In addition, by observing the user's past behavioral content and experience transitions for each department, it is possible to perform an organizational diagnosis as to whether appropriate personnel are arranged for the expected result.

１ユーザ行動特性情報生成装置
２スケジューラサーバ
３ユーザ端末
４通信ネットワーク
５ユーザ行動特性情報生成システム
１０スケジュール情報管理部
２０スケジュール情報解析部
３０行動特性抽出部
３１スコア計算部
４０スケジュール情報データベース（ＤＢ）
５０キーワード使用履歴データベース（ＤＢ）
１００スケジュール情報
２００ユーザ情報
３００一時保存用キーワード使用履歴情報
３５０キーワード使用履歴情報
５００行動特性推移情報
６００キーワード関連ユーザ推移情報 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 User behavior characteristic information generation apparatus 2 Scheduler server 3 User terminal 4 Communication network 5 User behavior characteristic information generation system 10 Schedule information management part 20 Schedule information analysis part 30 Behavior characteristic extraction part 31 Score calculation part 40 Schedule information database (DB)
50 Keyword Usage History Database (DB)
100 Schedule information 200 User information 300 Temporary storage keyword usage history information 350 Keyword usage history information 500 Behavior characteristic transition information 600 Keyword related user transition information

Claims

A user behavior characteristic information generation device that acquires user schedule information collected by a scheduler server and generates the user behavior characteristic information,
A storage unit for storing the schedule information;
There line transmission and reception of information with the scheduler server, a keyword for which extracts the association between each user includes a request to generate keywords related user transition information indicating the association of transition between said keyword and each user An input / output unit for receiving request information
The schedule information including a user ID unique to the user, an event content that is an event content that the user participates in, and a start date and time of the event is transmitted from the scheduler server via the input / output unit. A schedule information management unit that is acquired and stored in the storage unit;
The event content stored in the schedule information is subjected to morphological analysis, keywords for extracting the user's behavior characteristics are extracted for each user, and extracted from the start date and time of the event stored in the schedule information A schedule information analysis unit for determining the keyword usage date and time, and storing the extracted keyword, the determined keyword usage date and time, and the user ID in the storage unit as keyword usage history information for each user;
Of the keyword usage history information stored in the storage unit, the keyword usage history information of each user is searched using the keyword of the received request information as a key, and the keyword in the keyword usage history information obtained from the search result From the date and time of use, the number of times the keyword is used every predetermined time is extracted for each user.
A score indicating the degree of relevance between the user ID of each user and the keyword is calculated from the number of times the extracted keyword is used for each predetermined time, and the calculated score is shown in time series. Generate user transition information,
An action characteristic extraction unit that outputs the generated keyword-related user transition information for each user via the input / output unit ;
A user behavior characteristic information generation device comprising:

The input / output unit further includes:
Receiving request information for requesting generation of behavior characteristic transition information which is the behavior characteristic information including the user ID and indicating the transition of the behavior characteristic of the user specified by the user ID;
The behavior characteristic extraction unit
Of keyword use history information stored in the storage unit, it searches the keyword use history information of the user to user ID of the received request information as a key,
Using the keyword set in advance as an item to be displayed in the user behavior characteristic transition information as a key, the searched keyword use history information is further searched, and the use of the keyword in the keyword use history information obtained from the search result From the date and time, extract the number of times the keyword is used at a given time,
A score indicating the degree of relevance between the user ID of the received request information and the set keyword is calculated from the number of times the extracted keyword is used every predetermined time, and the calculated score is time-series Generate the behavior characteristic transition information indicated by
The user behavior characteristic information generation apparatus according to claim 1, wherein the generated behavior characteristic transition information of a user specified by a user ID of the received request information is output via the input / output unit.

A user behavior characteristic information generation method used in a user behavior characteristic information generation device that acquires user schedule information collected by a scheduler server and generates the user behavior characteristic information,
The user behavior characteristic information generation device includes:
A storage unit for storing the schedule information;
An input / output unit that transmits and receives information to and from the scheduler server,
A step in which the input / output unit receives request information that includes a keyword for extracting a relationship with each user, and requests generation of keyword-related user transition information indicating a transition of the relationship between the keyword and each user; When,
The schedule information including a user ID unique to the user, an event content that is an event content that the user participates in, and a start date and time of the event is transmitted from the scheduler server via the input / output unit. Obtaining and storing in the storage unit;
The event content stored in the schedule information is subjected to morphological analysis, keywords for extracting the user's behavior characteristics are extracted for each user, and extracted from the start date and time of the event stored in the schedule information Determining the keyword usage date and time, and storing the extracted keyword, the determined keyword usage date and time, and the user ID in the storage unit as keyword usage history information for each user;
Of the keyword usage history information stored in the storage unit, the keyword usage history information of each user is searched using the keyword of the received request information as a key, and the keyword in the keyword usage history information obtained from the search result Extracting the number of times the keyword is used every predetermined time from each user's usage date and time,
A score indicating the degree of relevance between the user ID of each user and the keyword is calculated from the number of times the extracted keyword is used for each predetermined time, and the calculated score is shown in time series. Generating user transition information;
Outputting the generated keyword-related user transition information for each user via the input / output unit;
A method for generating user behavior characteristic information, characterized by:

The input / output unit accepts request information for requesting generation of behavior characteristic transition information which is the behavior characteristic information including the user ID and indicating the transition of the behavior characteristic of the user specified by the user ID;
Of keyword use history information stored in the storage unit, retrieving the keyword use history information of the user to user ID of the received request information as a key,
Using the keyword set in advance as an item to be displayed in the user behavior characteristic transition information as a key, the searched keyword use history information is further searched, and the use of the keyword in the keyword use history information obtained from the search result Extracting from the date and time the number of times the keyword is used every predetermined time;
A score indicating the degree of relevance between the user ID of the received request information and the set keyword is calculated from the number of times the extracted keyword is used every predetermined time, and the calculated score is time-series Generating the behavior characteristic transition information indicated by
Outputting the generated behavior characteristic transition information of the user specified by the user ID of the received request information via the input / output unit;
The method for generating user behavior characteristic information according to claim 3 , further comprising :

A program for causing a computer to execute the user behavior characteristic information generation method according to claim 3 or 4 .