JP6428459B2 - Operation determination program, operation determination method, and operation determination device - Google Patents

Operation determination program, operation determination method, and operation determination device Download PDF

Info

Publication number
JP6428459B2
JP6428459B2 JP2015082556A JP2015082556A JP6428459B2 JP 6428459 B2 JP6428459 B2 JP 6428459B2 JP 2015082556 A JP2015082556 A JP 2015082556A JP 2015082556 A JP2015082556 A JP 2015082556A JP 6428459 B2 JP6428459 B2 JP 6428459B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
application
execution time
operation determination
time
record
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2015082556A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2016201067A (en
Inventor
前田 潤
潤 前田
一穂 前田
一穂 前田
明大 猪又
明大 猪又
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2015082556A priority Critical patent/JP6428459B2/en
Publication of JP2016201067A publication Critical patent/JP2016201067A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6428459B2 publication Critical patent/JP6428459B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Stored Programmes (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Description

本発明は、操作判断プログラム、操作判断方法および操作判断装置に関する。   The present invention relates to an operation determination program, an operation determination method, and an operation determination apparatus.

従来、アプリケーションの起動履歴を基にして頻繁に起動されるアプリケーションを特定して、装置を起動した際に最初に表示されるトップ画面やランチャーに頻繁に起動されるアプリケーションのアイコンなどを自動的に配置する技術がある。これにより、頻繁に起動されるアプリケーションの起動操作がしやすくなる。   Conventionally, applications that are frequently started are identified based on the application startup history, and the top screen that is displayed first when the device is started and the application icons that are frequently started on the launcher are automatically displayed. There is technology to arrange. As a result, it is easy to perform an activation operation of an application that is frequently activated.

また、アプリケーションを起動後、アプリケーションの利用がないと見做せる時間内にそのアプリケーションが終了された場合、アプリケーションは起動されなかったとして、アプリケーションの起動履歴に記録しないことがある。これにより、アプリケーションの起動履歴から頻繁に起動されるアプリケーションを特定する際に、意図せずに起動した履歴によって、頻繁に起動されるアプリケーションを誤って特定することの防止が可能になる。   Further, after the application is started, if the application is terminated within a time period in which it can be assumed that the application is not used, the application may not be started and may not be recorded in the application activation history. Accordingly, when an application that is frequently activated is identified from the activation history of the application, it is possible to prevent erroneously identifying an application that is frequently activated based on an unintentionally activated history.

先行技術としては、例えば、ドライバーがブレーキ操作を意図しているか否かを、ドライバーの足が置かれている部分の面積の割合を、統計により定められたしきい値と比較することで判断する技術がある。また、例えば、ボタンを押す間隔の平均、最小値、最頻値などの統計値をとり、その統計値が予め定めた閾値以下の場合には、そのボタンのエラー確率を高くする技術がある。   As prior art, for example, it is judged whether or not the driver intends to operate the brake by comparing the area ratio of the portion where the driver's foot is placed with a threshold value determined by statistics. There is technology. In addition, for example, there is a technique for taking statistical values such as an average, minimum value, and mode value of the intervals at which a button is pressed, and increasing the error probability of the button when the statistical value is equal to or less than a predetermined threshold value.

特開2008−063953号公報JP 2008-063953 A 特開2012−220994号公報JP 2012-220994 A

しかしながら、従来技術では、アプリケーションの起動指示が意図した操作であるのに意図しない操作と判断されることを軽減することは難しい。例えば、アプリケーションの利用がないと見做す時間の閾値として、最小値や平均値を用いると、意図しない操作を意図した操作と判断する場合がある。一方、意図しない操作を確実に取り除くため、閾値を大きくすると、意図した操作が意図しない操作と判断されてしまう。   However, with the conventional technology, it is difficult to reduce the fact that an application activation instruction is an intended operation but is not an unintended operation. For example, if a minimum value or an average value is used as a threshold value for the time when it is assumed that the application is not used, an unintended operation may be determined as an intended operation. On the other hand, if the threshold value is increased in order to reliably remove unintended operations, the intended operation is determined to be an unintended operation.

一つの側面では、本発明は、アプリケーションの起動指示が意図した操作であるのに意図しない操作と判断されることを軽減する操作判断プログラム、操作判断方法および操作判断装置を提供することを目的とする。   In one aspect, an object of the present invention is to provide an operation determination program, an operation determination method, and an operation determination device that reduce an application start instruction that is determined as an unintended operation although it is an intended operation. To do.

本発明の一側面によれば、アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを、アプリケーションが起動してから終了するまでの実行時間が、閾値以上か否かから判断する際に、アプリケーションの実行時間の履歴を記憶する記憶部を参照して、実行時間の頻度分布を生成し、生成した実行時間の頻度分布のピークのなかで所定の
時間を含むピークの裾にあたる点の時間を、閾値と決定する操作判断プログラム、操作判断方法および操作判断装置が提案される。
According to one aspect of the present invention, when determining whether the activation instruction of the application is an intended operation or an unintended operation based on whether the execution time from the activation of the application to the termination is equal to or greater than a threshold value, Referring to the storage unit that stores the history of the execution time of the application, generate a frequency distribution of the execution time, and the time at the point corresponding to the bottom of the peak including the predetermined time among the peaks of the frequency distribution of the generated execution time An operation determination program, an operation determination method, and an operation determination device for determining a threshold value are proposed.

本発明の一態様によれば、アプリケーションの起動指示が意図した操作であるのに意図しない操作と判断されることを軽減することを可能とするという効果を奏する。   According to an aspect of the present invention, there is an effect that it is possible to reduce the determination that an application activation instruction is an intended operation but is not intended.

図1は、実施の形態にかかる操作判断方法の一実施例を示す説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram of an example of the operation determination method according to the embodiment. 図2は、操作判断装置101のハードウェア構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the operation determination apparatus 101. 図3は、動作履歴DB300の一例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of the operation history DB 300. 図4は、実行時間記録表400の一例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the execution time recording table 400. 図5は、アプリケーション毎の実行時間記録表500の一例を示す説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the execution time recording table 500 for each application. 図6は、実行時間頻度表600の一例を示す説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the execution time frequency table 600. 図7は、操作判断装置101の機能的構成例を示すブロック図である。FIG. 7 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the operation determination apparatus 101. 図8は、操作判断装置101の閾値決定処理手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a threshold determination process procedure of the operation determination apparatus 101. 図9は、操作判断装置101の上限値算出処理手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the upper limit calculation process procedure of the operation determination apparatus 101. 図10は、操作判断装置101の閾値決定の第1の具体例を示す説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating a first specific example of threshold determination of the operation determination device 101. 図11は、操作判断装置101の閾値決定の第2の具体例を示す説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram illustrating a second specific example of threshold determination performed by the operation determination device 101.

以下に図面を参照して、本発明にかかる操作判断プログラム、操作判断方法および操作判断装置の実施の形態を詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of an operation determination program, an operation determination method, and an operation determination apparatus according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

(実施の形態)
図1は、実施の形態にかかる操作判断方法の一実施例を示す説明図である。図1の操作判断装置101は、アプリケーションプログラム(以下、アプリケーションと略す)毎に閾値を決定して、アプリケーションの実行時間を閾値と比較することで、アプリケーションの起動指示が意図した操作であるか否かを判断する装置である。具体的に、操作判断装置101は、PC(パーソナル・コンピュータ)、タブレット端末等のコンピュータである。
(Embodiment)
FIG. 1 is an explanatory diagram of an example of the operation determination method according to the embodiment. The operation determination apparatus 101 in FIG. 1 determines a threshold value for each application program (hereinafter abbreviated as an application), and compares the execution time of the application with the threshold value to determine whether the application activation instruction is the intended operation. It is a device that determines whether or not. Specifically, the operation determination apparatus 101 is a computer such as a PC (personal computer) or a tablet terminal.

ここで、実行時間とは、アプリケーションが起動してから停止するまでの時間である。起動指示とは、ユーザが使用するアプリケーションを起動する指示のことである。例えば、起動指示は、アプリケーション起動のためのアイコンをタップするまたはマウスでダブルクリックすることである。また、停止とは、ユーザがアプリケーションの利用を終了することである。例えば、停止には、アプリケーションに切り替えることでアプリケーションの利用を終了することを含む。さらに、停止には、アプリケーションを実行するタスクを終了することも含む。   Here, the execution time is the time from the start of the application to the stop. The activation instruction is an instruction to activate an application used by the user. For example, the activation instruction is tapping an icon for activating an application or double-clicking with a mouse. The stop means that the user ends the use of the application. For example, the stop includes terminating the use of the application by switching to the application. Further, the stop includes terminating a task for executing the application.

また、実行時間とは、アプリケーションが起動してから、アプリケーションが停止するまでの時間である。また、意図した操作とは、ユーザが起動しようとしたアプリケーションを起動する正常操作のことである。意図しない操作とは、ユーザが起動しようとしたアプリケーションの代わりに他のアプリケーションを起動する誤操作のことである。   The execution time is the time from when the application starts up until the application stops. The intended operation is a normal operation for starting an application that the user is trying to start. An unintended operation is an erroneous operation that activates another application instead of the application that the user tried to activate.

従来、スマートフォンにおいては、ユーザの操作性の向上を目指し、ユーザが利用しそうなアプリケーションを提示する機能がある。このため、起動されたアプリケーションの実行履歴から、どのアプリケーションを起動する確率が高いかを計算し、その結果に基づいて利用されそうなアプリケーションの提示を行う。ここで、実行履歴とは、アプリケーションの起動した時間と停止した時間を記録する履歴である。   Conventionally, a smartphone has a function of presenting an application that a user is likely to use in order to improve user operability. For this reason, it calculates which application is likely to be activated from the execution history of the activated application, and presents an application that is likely to be used based on the result. Here, the execution history is a history for recording the time when the application is started and the time when it is stopped.

その際、ユーザはいろいろな原因から機器の操作を誤るため、アプリケーションの実行履歴にユーザの意図しない操作も記憶される。例えば、スマートフォンの場合、アプリケーションを起動するボタンを誤って押す原因には、例えば、以下のようなものがある。
・ボタンを押す意図はなかったのに触れてしまった。
・正しい位置に指が当たらなかった。
・画面が切り替わるタイミングと重なり、意図しないボタンを押す結果になった。
・ボタンを見間違えて押した。
・誤ったまたは曖昧な記憶、知識により違うボタンを押した。
At this time, since the user misoperates the device due to various causes, operations unintended by the user are also stored in the application execution history. For example, in the case of a smartphone, there are the following reasons for accidentally pressing a button for starting an application.
・ I touched the button even though I didn't intend to press it.
・ Your finger did not hit the correct position.
・ It overlaps with the timing when the screen changes, resulting in pressing an unintended button.
・ The button was pressed incorrectly.
・ You pressed a different button due to wrong or vague memory or knowledge.

意図しない操作が実行履歴に含まれる場合、意図しない操作もユーザが望んだことであると解釈して、アプリケーションの起動確率が計算される。また、意図しない操作はかなりの割合で発生することがあり、この場合、ユーザが意図しないアプリケーションが、頻繁に起動されるアプリケーションと判断されることがある。例えば、スマートフォンで、ユーザがよく意図せず起動してしまうアプリケーションがあった時、それがよく利用されるアプリケーションとして判断されることが生じうる。   When an unintended operation is included in the execution history, an application activation probability is calculated by interpreting that an unintended operation is also desired by the user. In addition, an unintended operation may occur at a considerable rate. In this case, an application that is not intended by the user may be determined as an application that is frequently started. For example, when there is an application that a user often starts unintentionally on a smartphone, it may be determined that the application is often used.

従って、実行履歴から、頻繁に起動されるアプリケーションと判断する際に、意図しない操作によるデータを取り除く方法が考えられる。例えば、意図しない操作によりアプリケーションを起動した場合、ユーザはすぐにアプリケーションを終了するため、アプリケーションの実行時間は意図した操作によりアプリケーションを起動した場合より短くなる。このため、閾値を設けて、閾値以下の場合は、意図しない操作によるデータと判断することができる。例えば、この閾値を統計的手法で決定する場合がある。   Therefore, a method of removing data due to an unintended operation when determining that the application is frequently started from the execution history can be considered. For example, when an application is activated by an unintended operation, the user immediately terminates the application, so the execution time of the application is shorter than when the application is activated by an intended operation. For this reason, a threshold value is provided, and if it is equal to or less than the threshold value, it can be determined that the data is an unintended operation. For example, this threshold value may be determined by a statistical method.

しかしながら、統計的手法で決定した最小値や最頻値を用いた場合、意図しない操作を意図した操作と判断される場合がある。このため、意図しない操作を意図した操作と判断されないようにするため、閾値を大きくすることができる。この場合、意図した操作にも関わらず、意図しない操作と判断されることが増えるため、意図した操作の個数が減少する。意図した操作の個数が減少すると、本来頻繁に起動されるアプリケーションであるにも関わらず、起動の個数が少ないため、頻繁に起動されるアプリケーションと判断されなくなる場合がある。   However, when the minimum value or mode value determined by a statistical method is used, an unintended operation may be determined as an intended operation. For this reason, the threshold value can be increased in order to prevent an unintended operation from being determined as an intended operation. In this case, the number of intended operations decreases because the number of unintended operations increases despite the intended operation. If the number of intended operations decreases, the number of activations may be small even though the application is originally frequently activated, so that it may not be determined as an application that is frequently activated.

そこで、実施の形態では、操作判断装置101は、アプリケーションの実行時間の履歴から実行時間の頻度分布を生成し、実行時間の頻度分布のピークのなかで所定の時間を含むピークの裾にあたる点の時間を、閾値と決定する。これにより、操作判断装置101は、所定の時間を含むピークに含まれる操作を、意図した操作にすることができる。このため、操作判断装置101は、アプリケーションの起動指示が意図した操作であるのに意図しない操作と判断されることを軽減することができる。   Therefore, in the embodiment, the operation determination device 101 generates an execution time frequency distribution from the application execution time history, and corresponds to the bottom of a peak including a predetermined time among the peaks of the execution time frequency distribution. Time is determined as a threshold. Thereby, the operation determination apparatus 101 can make the operation included in the peak including the predetermined time the intended operation. For this reason, the operation determination apparatus 101 can reduce an application start instruction being determined as an unintended operation even though it is an intended operation.

以下、実施の形態にかかる操作判断装置101の一実施例について説明する。図1の例では、アプリケーションAの実行時間の履歴に基づき、アプリケーションAの閾値を決定する例である。これ以降、アプリケーションAをアプリAと略して表記することもある。   Hereinafter, an example of the operation determination apparatus 101 according to the embodiment will be described. In the example of FIG. 1, the threshold value of the application A is determined based on the history of the execution time of the application A. Hereinafter, application A may be abbreviated as application A.

(1)操作判断装置101は、アプリケーションを起動してから停止するまでの実行時間を記憶する記憶部110からアプリケーション毎の頻度分布111を生成する。ここで、例えば、記憶部110は、アプリケーションの起動時刻、アプリケーションの停止時刻の履歴を記憶する。操作判断装置101は、停止時刻から起動時刻を減算することで、アプリケーションの実行時間を算出し、実行時間が一定の間隔内のアプリケーションの起動回数をカウントすることで頻度分布111を生成する。   (1) The operation determination apparatus 101 generates a frequency distribution 111 for each application from the storage unit 110 that stores an execution time from when the application is started to when it is stopped. Here, for example, the storage unit 110 stores a history of application start times and application stop times. The operation determination apparatus 101 calculates the execution time of the application by subtracting the start time from the stop time, and generates the frequency distribution 111 by counting the number of start times of the application within a certain interval of the execution time.

図1の例では、記憶部110は、アプリAの起動時刻、アプリAの停止時刻の履歴を記憶する。操作判断装置101は、記憶部110からアプリAの頻度分布111を生成する。   In the example of FIG. 1, the storage unit 110 stores a history of the start time of the application A and the stop time of the application A. The operation determination apparatus 101 generates the frequency distribution 111 of the application A from the storage unit 110.

(2)操作判断装置101は、頻度分布111のピークのなかで所定の時間を含むピークを抽出する。ここで、所定の時間は、予め定められた値であり、統計的手法などで予め決めておくことができる。また、例えば、所定の時間は、ユーザがアプリケーションの起動に間違いをする確率から求めることができる。例えば、操作判断装置101は、所定の時間として、所定の時間より短いデータの個数の全データの個数に対する割合が、ユーザがアプリケーションの起動に間違いをする確率より低くなる時間とすることができる。ここで、ピークとは、頻度分布のなかで、頻度が増加し、減少し、この後増加に転ずるまでの極大値を有する山のことである。   (2) The operation determination apparatus 101 extracts a peak including a predetermined time from the peaks of the frequency distribution 111. Here, the predetermined time is a predetermined value and can be determined in advance by a statistical method or the like. For example, the predetermined time can be obtained from the probability that the user makes an error in starting the application. For example, the operation determination apparatus 101 can set the predetermined time as a time in which the ratio of the number of data shorter than the predetermined time to the total number of data is lower than the probability that the user makes an error in starting the application. Here, the peak is a mountain having a maximum value until the frequency increases, decreases and then increases in the frequency distribution.

図1の例では、操作判断装置101は、3つのピーク120、ピーク130およびピーク140を検出し、所定の時間を含むピーク140を抽出する。   In the example of FIG. 1, the operation determination apparatus 101 detects three peaks 120, a peak 130, and a peak 140, and extracts a peak 140 that includes a predetermined time.

(3)操作判断装置101は、抽出したピーク140の裾にあたる時間を、アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを判断する閾値と決定する。ここで、裾とは、抽出したピークの実行時間が小さい側の頻度が減少から増加に転じる点のことである。   (3) The operation determining apparatus 101 determines the time corresponding to the bottom of the extracted peak 140 as a threshold for determining whether the application activation instruction is an intended operation or an unintended operation. Here, the tail is a point where the frequency on the side where the extraction time of the extracted peak is small starts to decrease and increases.

図1の例では、操作判断装置101は、ピーク140で頻度が増加に転じる点150を、アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを判断する閾値と決定する。   In the example of FIG. 1, the operation determination apparatus 101 determines a point 150 whose frequency starts to increase at the peak 140 as a threshold for determining whether the application activation instruction is an intended operation or an unintended operation.

以上説明したように、操作判断装置101は、アプリケーションの実行時間の履歴を記憶する記憶部を参照して、実行時間の頻度分布111を生成する。この後、操作判断装置101は、生成した実行時間の頻度分布111のピークのなかで所定の時間を含むピークの裾にあたる点の時間を、閾値と決定する。この後、操作判断装置101は、アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを、アプリケーションが起動してから停止するまでの実行時間が閾値以上か否かから判断する。   As described above, the operation determination apparatus 101 generates the execution time frequency distribution 111 with reference to the storage unit that stores the application execution time history. After that, the operation determination apparatus 101 determines the time at the point corresponding to the bottom of the peak including the predetermined time among the peaks of the generated frequency distribution 111 of the execution time as the threshold value. Thereafter, the operation determination apparatus 101 determines whether the application activation instruction is an intended operation or an unintended operation based on whether or not the execution time from when the application is activated until it is stopped is equal to or greater than a threshold value.

これにより、操作判断装置101は、実行時間が所定の時間を含むピークに含まれる操作を、意図した操作にすることができる。これは、以下の理由による。例えば、操作判断装置101が、実行時間の頻度分布を生成すると複数のピークが検出される。意図した操作または意図しない操作のいずれの場合でも、実行時間の長さには、傾向がある。このため、これらのピークに含まれる操作は、意図した操作または意図しない操作のいずれかである。ここで、所定の時間が、意図しない操作を意図した操作と判断されないようにするため、大きくした値である場合、所定の時間を含むピークは意図した操作を含むピークである。この場合、このピークを所定の時間で区切った場合、ピークの裾の部分は、意図した操作にあるにも関わらず、意図しない操作と判断される。このため、操作判断装置101は、判断の閾値をピークの裾とすることで、意図した操作が意図しない操作と判断されることを軽減することができる。従って、意図しない操作を排除するため、所定の時間を大きくしたとしても、意図した操作の個数が少なくなることがないため、操作判断装置101は、頻繁に起動されるアプリケーションの判断の誤りを少なくすることができる。   Thereby, the operation determination apparatus 101 can change the operation included in the peak including the predetermined execution time to the intended operation. This is due to the following reason. For example, when the operation determination apparatus 101 generates a frequency distribution of execution times, a plurality of peaks are detected. In either case of an intended operation or an unintended operation, there is a trend in the length of execution time. For this reason, the operations included in these peaks are either intended or unintended operations. Here, in order to prevent an unintended operation from being determined as an intended operation, the peak including the predetermined time is a peak including the intended operation when the predetermined time is a large value. In this case, when this peak is divided at a predetermined time, the tail part of the peak is determined to be an unintended operation despite the intended operation. For this reason, the operation determination apparatus 101 can reduce the determination that the intended operation is an unintended operation by setting the determination threshold to the bottom of the peak. Therefore, in order to eliminate unintended operations, even if the predetermined time is increased, the number of intended operations does not decrease, so that the operation determination apparatus 101 reduces errors in determining frequently started applications. can do.

(操作判断装置101のハードウェア構成例)
図2は、操作判断装置101のハードウェア構成例を示すブロック図である。図2において、操作判断装置101は、CPU(Central Processing Unit)201と、メモリ202と、I/F(Interface)203と、ディスクドライブ204と、ディスク205と、ディスプレイ206と、入力装置207と、を有する。また、各構成部は、バス200によってそれぞれ接続される。
(Hardware configuration example of operation determination apparatus 101)
FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the operation determination apparatus 101. In FIG. 2, the operation determination apparatus 101 includes a CPU (Central Processing Unit) 201, a memory 202, an I / F (Interface) 203, a disk drive 204, a disk 205, a display 206, an input device 207, Have Each component is connected by a bus 200.

ここで、CPU201は、操作判断装置101の全体の制御を司る。メモリ202は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)およびフラッシュROMなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュROMやROMが各種プログラムを記憶し、RAMは記憶部としてCPU201のワークエリアとして使用される。メモリ202に記憶されるプログラムは、CPU201にロードされることで、コーディングされている処理をCPU201に実行させる。   Here, the CPU 201 governs overall control of the operation determination apparatus 101. The memory 202 includes, for example, a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and a flash ROM. Specifically, for example, a flash ROM or ROM stores various programs, and the RAM is used as a work area of the CPU 201 as a storage unit. The program stored in the memory 202 is loaded on the CPU 201 to cause the CPU 201 to execute the coded process.

I/F203は、通信回線を通じてLAN、WAN、インターネットなどのネットワーク210に接続され、ネットワーク210を介して他のコンピュータに接続される。そして、I/F203は、ネットワーク210と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。I/F203には、例えば、モデムやLANアダプタなどを採用することができる。   The I / F 203 is connected to a network 210 such as a LAN, WAN, or Internet through a communication line, and is connected to another computer via the network 210. The I / F 203 controls an internal interface with the network 210 and controls input / output of data from other computers. For example, a modem or a LAN adapter may be employed as the I / F 203.

ディスクドライブ204は、CPU201の制御に従ってディスク205に対するデータのリード/ライトを制御する。ディスク205は、ディスクドライブ204の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク205としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。   The disk drive 204 controls reading / writing of data with respect to the disk 205 according to the control of the CPU 201. The disk 205 stores data written under the control of the disk drive 204. Examples of the disk 205 include a magnetic disk and an optical disk.

ディスプレイ206は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ206は、例えば、液晶ディスプレイ、有機EL(Electroluminescence)ディスプレイなどを採用することができる。   A display 206 displays data such as a document, an image, and function information as well as a cursor, an icon, or a tool box. As the display 206, for example, a liquid crystal display, an organic EL (Electroluminescence) display, or the like can be adopted.

入力装置207は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置207は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。   The input device 207 has keys for inputting characters, numbers, various instructions, and the like, and inputs data. The input device 207 may be a keyboard or a mouse, or may be a touch panel type input pad or a numeric keypad.

なお、操作判断装置101は、上述した構成部のうち、例えば、ディスクドライブ204、ディスク205などを有さないことにしてもよい。また、操作判断装置101は、上述した構成部のほか、例えば、SSD(Solid State Drive)、スキャナ、プリンタなどを有することにしてもよい。   Note that the operation determination apparatus 101 may not include, for example, the disk drive 204 and the disk 205 among the above-described components. The operation determination apparatus 101 may include, for example, an SSD (Solid State Drive), a scanner, and a printer in addition to the above-described components.

(動作履歴DB300の一例)
図3は、動作履歴DB(データベース)300の一例を示す説明図である。図3において、動作履歴DB300は、例えば、操作判断装置101によって作成、更新され、操作判断装置101のメモリ202またはディスク205に記憶される。
(An example of the operation history DB 300)
FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of the operation history DB (database) 300. In FIG. 3, for example, the operation history DB 300 is created and updated by the operation determination device 101 and stored in the memory 202 or the disk 205 of the operation determination device 101.

動作履歴DB300は、操作判断装置101において発生したイベントを記憶するDBである。ここで、イベントとは、ユーザからの操作により操作判断装置101が行った動作のことである。例えば、イベントには、ユーザによる操作判断装置101のディスプレイ206のONまたはOFF、ユーザによる操作判断装置101のアプリケーションの起動がある。また、これ以降の記載でアプリケーションを、単にアプリと表記することもある。   The operation history DB 300 is a DB that stores events that have occurred in the operation determination apparatus 101. Here, the event is an operation performed by the operation determination device 101 by an operation from the user. For example, the event includes ON / OFF of the display 206 of the operation determination device 101 by the user, and activation of an application of the operation determination device 101 by the user. In the following description, an application may be simply referred to as an application.

動作履歴DB300は、時刻および動作の項目を有する。動作履歴DB300は、各項目に情報を設定することで、動作履歴情報を1レコードとして記憶する。例えば、図3に示す動作履歴DB300は、動作履歴情報300−1〜300−nを各レコードとして記憶する。   The operation history DB 300 has items of time and operation. The operation history DB 300 stores the operation history information as one record by setting information for each item. For example, the operation history DB 300 illustrated in FIG. 3 stores operation history information 300-1 to 300-n as each record.

ここで、時刻は、操作判断装置101においてイベントが発生した時刻を示す。例えば、時刻は、時間、分、秒で表される。また、動作は、操作判断装置101において発生したイベントの種別を示す。   Here, the time indicates the time when the event occurred in the operation determination apparatus 101. For example, the time is expressed in hours, minutes, and seconds. The operation indicates the type of event that has occurred in the operation determination apparatus 101.

図3の例では、レコード300−1は、操作判断装置101において、アプリAが10時10分20秒に起動されたことを示す。   In the example of FIG. 3, the record 300-1 indicates that the application A is activated at 10:10:20 in the operation determination apparatus 101.

(実行時間記録表400の一例)
図4は、実行時間記録表400の一例を示す説明図である。図4において、実行時間記録表400は、例えば、操作判断装置101によって作成、更新され、操作判断装置101のメモリ202またはディスク205に記憶される。
(Example of execution time record table 400)
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the execution time recording table 400. In FIG. 4, the execution time recording table 400 is created and updated by, for example, the operation determination device 101 and stored in the memory 202 or the disk 205 of the operation determination device 101.

実行時間記録表400は、動作履歴DB300から、動作の項目がアプリの起動またはアプリの終了のレコードを抽出したものである。   The execution time record table 400 is obtained by extracting from the operation history DB 300 a record in which the operation item is an application activation or application termination.

実行時間記録表400は、時刻およびアプリの起動停止の項目を有する。実行時間記録表400は、各項目に情報を設定することで、実行時間情報を1レコードとして記憶する。例えば、図4に示す実行時間記録表400は、実行時間情報400−1〜400−6を各レコードとして記憶する。   The execution time recording table 400 includes items of time and application start / stop. The execution time recording table 400 stores the execution time information as one record by setting information for each item. For example, the execution time record table 400 shown in FIG. 4 stores execution time information 400-1 to 400-6 as each record.

ここで、時刻は、操作判断装置101においてアプリの起動または停止が発生した時刻を示す。例えば、時刻は、時間、分、秒で表される。また、アプリの起動停止は、操作判断装置101において、アプリが起動されたこと、または停止されたことを示す。   Here, the time indicates the time when the activation or stop of the application occurs in the operation determination apparatus 101. For example, the time is expressed in hours, minutes, and seconds. In addition, the activation stop of the application indicates that the application is activated or stopped in the operation determination apparatus 101.

図4の例では、レコード400−1は、動作履歴DB300のレコード300−1から抽出されたものであり、操作判断装置101において、アプリAが10時10分20秒に起動されたことを示す。   In the example of FIG. 4, the record 400-1 is extracted from the record 300-1 of the operation history DB 300 and indicates that the application A is started at 10:10:20 in the operation determination device 101. .

(アプリケーション毎の実行時間記録表500の一例)
図5は、アプリケーション毎の実行時間記録表500の一例を示す説明図である。図5において、アプリケーション毎の実行時間記録表500は、例えば、操作判断装置101によって作成、更新され、操作判断装置101のメモリ202またはディスク205に記憶される。
(Example of execution time record table 500 for each application)
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the execution time recording table 500 for each application. In FIG. 5, an execution time recording table 500 for each application is created and updated by, for example, the operation determination apparatus 101 and stored in the memory 202 or the disk 205 of the operation determination apparatus 101.

アプリケーション毎の実行時間記録表500は、実行時間記録表400をアプリケーション毎に分割したものである。   The execution time recording table 500 for each application is obtained by dividing the execution time recording table 400 for each application.

アプリケーション毎の実行時間記録表500は、時刻およびアプリの起動停止の項目を有する。アプリケーション毎の実行時間記録表500は、各項目に情報を設定することで、アプリケーション毎の実行時間情報を1レコードとして記憶する。例えば、図5に示すアプリケーション毎の実行時間記録表500は、アプリケーション毎の実行時間情報500−1〜500−6、510−1〜510−4を各レコードとして記憶する。   The execution time record table 500 for each application includes items of time and start / stop of the application. The execution time record table 500 for each application stores the execution time information for each application as one record by setting information for each item. For example, the execution time record table 500 for each application shown in FIG. 5 stores execution time information 500-1 to 500-6 and 510-1 to 510-4 for each application as records.

ここで、時刻は、操作判断装置101においてアプリの起動または停止が発生した時刻を示す。例えば、時刻は、時間、分、秒で表される。また、アプリの起動停止は、操作判断装置101において、アプリが起動されたこと、または停止されたことを示す。   Here, the time indicates the time when the activation or stop of the application occurs in the operation determination apparatus 101. For example, the time is expressed in hours, minutes, and seconds. In addition, the activation stop of the application indicates that the application is activated or stopped in the operation determination apparatus 101.

図5の例では、レコード500−1〜500−6は、実行時間記録表400からアプリAの起動、停止を抽出したものである。ここで、レコード500−3〜500−6は、図4の例の「・・・」の部分に存在するものとし、図4中に明示はしていない。また、レコード510−3〜510−4においても同様である。   In the example of FIG. 5, records 500-1 to 500-6 are obtained by extracting the start and stop of the application A from the execution time recording table 400. Here, the records 500-3 to 500-6 are assumed to exist in the portion of “...” In the example of FIG. The same applies to the records 510-3 to 510-4.

(実行時間頻度表600の一例)
図6は、実行時間頻度表600の一例を示す説明図である。図6において、実行時間頻度表600は、例えば、操作判断装置101によって作成、更新され、操作判断装置101のメモリ202またはディスク205に記憶される。
(Example of execution time frequency table 600)
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the execution time frequency table 600. In FIG. 6, the execution time frequency table 600 is created and updated by, for example, the operation determination apparatus 101 and stored in the memory 202 or the disk 205 of the operation determination apparatus 101.

実行時間頻度表600は、アプリケーション毎の実行時間記録表500からアプリケーション毎に生成される実行時間の頻度分布である。   The execution time frequency table 600 is a frequency distribution of execution times generated for each application from the execution time recording table 500 for each application.

実行時間頻度表600は、実行時間、データ数、累積データ数割合、データ数差分および差分の変化の項目を有する。実行時間頻度表600は、各項目に情報を設定することで、実行時間頻度情報を1レコードとして記憶する。例えば、図6に示す実行時間頻度表600は、実行時間頻度情報600−1〜600−15を各レコードとして記憶する。   The execution time frequency table 600 includes items of execution time, data number, cumulative data number ratio, data number difference, and difference change. The execution time frequency table 600 stores the execution time frequency information as one record by setting information for each item. For example, the execution time frequency table 600 illustrated in FIG. 6 stores execution time frequency information 600-1 to 600-15 as each record.

ここで、実行時間は、アプリが起動されてから終了するまでの時間を秒単位で示す。実行時間は、一定の時間間隔に設定される。例えば、実行時間は、1秒間隔に設定されることができる。また、実行時間にnが設定される場合、アプリが起動されてから終了するまでの時間は、n−1秒からn秒の間である。   Here, the execution time indicates the time from the start of the application to the end in seconds. The execution time is set at a constant time interval. For example, the execution time can be set at 1 second intervals. Further, when n is set as the execution time, the time from when the application is activated until it is terminated is between n−1 seconds and n seconds.

データ数は、実行時間の間にアプリが起動されてから終了した回数を示す。累積データ数割合は、実行時間までの時間にアプリが起動されてから終了した回数の全データ個数に対する割合を示す。データ数差分は、当該レコードと一つ上のレコードのデータ数の差分を示す。ここで、一つ上のレコードとは、当該レコードの実行時間よりも一定の時間短い実行時間を有するレコードである。また、最初のレコードは、一つ上のレコードのデータ数が0であるとして、データ数差分を求める。   The number of data indicates the number of times the application has been started since it was started during the execution time. The cumulative data number ratio indicates the ratio of the number of times that the application has been started and ended after the time until the execution time to the total data number. The data number difference indicates a difference in the number of data between the record and the record immediately above. Here, the record immediately above is a record having an execution time shorter by a certain time than the execution time of the record. Also, the first record is obtained with the data number difference assuming that the data number of the record one above is 0.

また、差分の変化の項目は、データ数差分が一つ上のレコードと比較して増加しているか否かを示す。ここで、操作判断装置101は、データ数差分が増加する場合は、「増加」を設定し、データ数差分が減少する場合は、「減少」を設定し、データ数差分が変化しない場合は空白を設定する。また、最初のレコードは、一つ上のレコードのデータ数差分が0であるとして、差分の変化を求める。   Further, the item of change in difference indicates whether or not the difference in the number of data is increased as compared with the record one above. Here, the operation determination device 101 sets “increase” when the data number difference increases, sets “decrease” when the data number difference decreases, and is blank when the data number difference does not change. Set. Further, the first record obtains a change in the difference on the assumption that the data number difference of the record one above is 0.

図6の例は、アプリAの実行時間の頻度分布を示す。また、図6の例では、レコード600−2は、1秒から2秒までの間にアプリが起動されてから終了した回数は2回であり、累積データ数割合が6%であることを示す。また、レコード600−2では、0秒から1秒までの間にアプリAが起動されてから終了した回数は1回であるため、データ数差分は1になり、データ数差分が上のレコードと同じであるため、差分の変化は空白である。   The example of FIG. 6 shows the frequency distribution of the execution time of the application A. In the example of FIG. 6, the record 600-2 indicates that the number of times the application has been started from 1 second to 2 seconds and ended is 2 times, and the cumulative data number ratio is 6%. . In the record 600-2, since the number of times the application A is started from 0 second to 1 second is ended once, the data number difference is 1, and the data number difference is the upper record. Since they are the same, the change in the difference is blank.

(操作判断装置101の機能的構成例)
図7は、操作判断装置101の機能的構成例を示すブロック図である。図7において操作判断装置101は、記憶部701と、決定部702と、判断部703と、を含む構成である。決定部702と、判断部703と、を含む制御部は、具体的には、例えば、図2に示したメモリ202などの記憶装置に記憶されたプログラムをCPU201に実行させることにより、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図2に示したメモリ202などの記憶装置に記憶される。
(Functional configuration example of the operation determination device 101)
FIG. 7 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the operation determination apparatus 101. In FIG. 7, the operation determination apparatus 101 includes a storage unit 701, a determination unit 702, and a determination unit 703. Specifically, the control unit including the determination unit 702 and the determination unit 703, for example, causes the CPU 201 to execute a program stored in a storage device such as the memory 202 illustrated in FIG. Realize. The processing result of each functional unit is stored in, for example, a storage device such as the memory 202 illustrated in FIG.

記憶部701は、操作判断装置101において発生したイベントを記憶する機能を有する。例えば、記憶部701は、操作判断装置101にイベントが発生すると、イベントが発生した時間とイベントの種別を動作履歴DB300に記憶する。   The storage unit 701 has a function of storing events that have occurred in the operation determination apparatus 101. For example, when an event occurs in the operation determination device 101, the storage unit 701 stores the time when the event occurred and the type of the event in the operation history DB 300.

また、記憶部701は、決定部702が閾値を決定するために生成する実行時間記録表400、アプリケーション毎の実行時間記録表500および実行時間頻度表600を記憶する機能を有する。   In addition, the storage unit 701 has a function of storing an execution time recording table 400, an execution time recording table 500 for each application, and an execution time frequency table 600 that are generated for the determination unit 702 to determine a threshold value.

決定部702は、アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを判断するための閾値をアプリケーション毎に算出する機能を有する。   The determination unit 702 has a function of calculating a threshold value for each application for determining whether the application activation instruction is an intended operation or an unintended operation.

例えば、決定部702は、動作履歴DB300から実行時間記録表400を生成する。動作履歴DB300には、操作判断装置101で発生したすべてのイベントのレコードが含まれている。このため、決定部702は、動作履歴DB300からアプリケーションの起動、停止のレコードを抽出することで、実行時間記録表400を生成する。   For example, the determination unit 702 generates the execution time recording table 400 from the operation history DB 300. The operation history DB 300 includes records of all events that have occurred in the operation determination apparatus 101. For this reason, the determination unit 702 generates an execution time recording table 400 by extracting application start / stop records from the operation history DB 300.

また、例えば、決定部702は、実行時間記録表400からアプリケーション毎の実行時間記録表500を生成する。実行時間記録表400には、操作判断装置101で動作したすべてのアプリケーションのレコードが含まれている。このため、決定部702は、実行時間記録表400からアプリケーション毎にレコードを抽出することで、アプリケーション毎の実行時間記録表500を生成する。   For example, the determination unit 702 generates an execution time recording table 500 for each application from the execution time recording table 400. The execution time record table 400 includes records of all applications that have been operated by the operation determination apparatus 101. Therefore, the determination unit 702 generates an execution time recording table 500 for each application by extracting a record for each application from the execution time recording table 400.

また、例えば、決定部702は、アプリケーション毎の実行時間記録表500から実行時間頻度表600をアプリケーション毎に生成する。決定部702は、最初に、実行時間頻度表600のデータ数を生成する。次に、決定部702は、実行時間頻度表600の累積データ数割合を算出する。次に、決定部702は、実行時間頻度表600のデータ数差分を算出する。最後に、決定部702は、実行時間頻度表600の差分の変化を設定する。   For example, the determination unit 702 generates an execution time frequency table 600 for each application from the execution time recording table 500 for each application. First, the determination unit 702 generates the number of data in the execution time frequency table 600. Next, the determination unit 702 calculates the cumulative data number ratio of the execution time frequency table 600. Next, the determination unit 702 calculates the data number difference in the execution time frequency table 600. Finally, the determination unit 702 sets a change in the difference in the execution time frequency table 600.

決定部702は、実行時間頻度表600から差分の変化が「増加→減少→増加」のパターンに合致するピークを検出する。例えば、操作判断装置101は、以下のピークを検出することができる。
(i)例えば、ユーザがアプリケーションを起動した際に、すぐに意図しないアプリケーションであると気づいてアプリケーションを停止した場合のピーク
(ii)例えば、ユーザがアプリケーションを起動した際に、アプリケーションの画面が表示された後、意図しないアプリケーションであると気づいてアプリケーションを停止した場合のピーク
(iii)例えば、ユーザがアプリケーションを起動した際に、ユーザが表示された情報を参照し、その後、アプリケーションを停止した場合のピーク
(iv)例えば、ユーザがアプリケーションを起動した際に、ユーザが表示された情報を参照し、その後、アプリケーションに情報を入力後にアプリケーションを停止した場合のピーク
The determination unit 702 detects a peak from the execution time frequency table 600 where the change in the difference matches the pattern of “increase → decrease → increase”. For example, the operation determination apparatus 101 can detect the following peaks.
(I) For example, when the user activates the application, the peak when the application is immediately stopped and the application is stopped (ii) For example, when the user activates the application, the application screen is displayed. Peak when the application is stopped after being recognized as an unintended application (iii) For example, when the user starts the application, the user refers to the displayed information and then stops the application Peak (iv) For example, when the user starts the application, the user refers to the displayed information, and then inputs the information into the application and then stops the application

また、決定部702は、実行時間頻度表600から誤り操作の実行時間の上限値を算出する。このため、決定部702は、実行時間頻度表600の累積データ数割合が誤り割合を超えたレコードを検出する。ここで、誤り割合は、ユーザが操作判断装置101に入力する値である。例えば、ユーザは、アプリケーションの起動に間違いをする確率として、誤り割合を0%〜100%の範囲内で入力することができる。決定部702は、検出したレコードの実行時間を誤り操作の実行時間の上限値とすることができる。ここで、決定部702は、ユーザの誤った操作を多く検出するため、累積データ数割合が誤り割合を超えたレコードを検出する。   Further, the determination unit 702 calculates the upper limit value of the execution time of the error operation from the execution time frequency table 600. For this reason, the determination unit 702 detects a record in which the cumulative data number ratio in the execution time frequency table 600 exceeds the error ratio. Here, the error rate is a value input to the operation determination device 101 by the user. For example, the user can input an error rate within a range of 0% to 100% as a probability of making an error in starting the application. The determining unit 702 can set the execution time of the detected record as the upper limit value of the execution time of the error operation. Here, the determination unit 702 detects a record in which the cumulative data number ratio exceeds the error ratio in order to detect many erroneous operations by the user.

決定部702は、算出した誤り操作の実行時間の上限値を含むピークを抽出することができる。例えば、決定部702は、抽出したピークの中で、差分の変化が「増加」である最初のレコードを抽出する。決定部702は、抽出したレコードの実行時間を閾値とすることができる。   The determination unit 702 can extract a peak including the upper limit value of the execution time of the calculated error operation. For example, the determination unit 702 extracts the first record whose difference change is “increase” from the extracted peaks. The determination unit 702 can set the execution time of the extracted record as a threshold value.

また、決定部702は、算出した誤り操作の実行時間の上限値を超えない最大のピークを抽出することもできる。ここで、最大のピークとは、ピークの頂点の実行時間が最大のピークである。例えば、決定部702は、抽出したピークの中で、差分の変化が「減少」になった後、最初の「増加」のレコードを抽出する。決定部702は、抽出したレコードの実行時間を閾値とすることができる。   The determining unit 702 can also extract the maximum peak that does not exceed the upper limit value of the calculated error operation execution time. Here, the maximum peak is a peak having the maximum execution time at the peak apex. For example, the determining unit 702 extracts the first “increase” record after the change in the difference becomes “decrease” in the extracted peaks. The determination unit 702 can set the execution time of the extracted record as a threshold value.

ここで、決定部702が、実行時間の上限値を超えないピークを抽出できない場合がある。また、決定部702が、抽出したピークの中で、差分の変化が「減少」になった後、最初の「増加」のレコードを抽出できない場合がある。これらの場合、決定部702は、誤り操作による起動がないアプリケーションであると解釈できる。このため、決定部702は、閾値を0にすることができる。   Here, the determination unit 702 may not be able to extract a peak that does not exceed the upper limit of the execution time. In addition, the determination unit 702 may not be able to extract the first “increase” record after the change in the difference becomes “decrease” in the extracted peaks. In these cases, the determination unit 702 can be interpreted as an application that is not activated by an error operation. For this reason, the determination unit 702 can set the threshold to zero.

判断部703は、アプリケーション毎に算出した閾値を用いて、アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを判断する。例えば、判断部703は、アプリケーション毎に算出した閾値より短い場合、アプリケーションの起動指示が意図しない操作であると判断する。また、判断部703は、アプリケーション毎に算出した閾値以上である場合、アプリケーションの起動指示が意図した操作であると判断する。   The determination unit 703 determines whether the application activation instruction is an intended operation or an unintended operation using a threshold value calculated for each application. For example, when the determination unit 703 is shorter than the threshold value calculated for each application, the determination unit 703 determines that the application activation instruction is an unintended operation. In addition, when the determination unit 703 is equal to or greater than the threshold calculated for each application, the determination unit 703 determines that the application activation instruction is the intended operation.

(閾値決定処理手順の一例)
図8は、操作判断装置101の閾値決定処理手順の一例を示すフローチャートである。図8において、まず、操作判断装置101は、動作履歴DB300から実行時間記録表400を生成する(ステップS801)。例えば、操作判断装置101は、動作履歴DB300から、アプリケーションの起動およびアプリケーションの停止のレコードを抽出することで、実行時間記録表400を生成する。
(Example of threshold determination processing procedure)
FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a threshold determination process procedure of the operation determination apparatus 101. In FIG. 8, first, the operation determining apparatus 101 generates an execution time recording table 400 from the operation history DB 300 (step S801). For example, the operation determination apparatus 101 generates an execution time recording table 400 by extracting a record of application start and application stop from the operation history DB 300.

例えば、図3の例では、操作判断装置101は、動作履歴DB300の動作の項目が、アプリA起動、アプリA停止、アプリB起動、アプリB停止、アプリC起動、アプリC停止であるレコードを抽出する。   For example, in the example of FIG. 3, the operation determination apparatus 101 records records in which the operation items in the operation history DB 300 are application A activation, application A stop, application B start, application B stop, application C start, and application C stop. Extract.

次に、操作判断装置101は、実行時間記録表400からアプリケーション毎の実行時間記録表500を生成する(ステップS802)。   Next, the operation determination apparatus 101 generates an execution time recording table 500 for each application from the execution time recording table 400 (step S802).

例えば、図5の例は、操作判断装置101は、アプリAの実行時間記録表500とアプリBの実行時間記録表500の例である。操作判断装置101は、アプリCの実行時間記録表500も生成するが、図5では図示されていない。   For example, the operation determination apparatus 101 in the example of FIG. 5 is an example of the execution time recording table 500 of the application A and the execution time recording table 500 of the application B. The operation determination apparatus 101 also generates an execution time recording table 500 for the application C, which is not illustrated in FIG.

次に、操作判断装置101は、アプリケーション毎の実行時間記録表500から実行時間頻度表600をアプリケーション毎に生成する(ステップS803)。   Next, the operation determination apparatus 101 generates an execution time frequency table 600 for each application from the execution time recording table 500 for each application (step S803).

例えば、操作判断装置101は、実行時間頻度表600のデータ数を生成する。具体的には、操作判断装置101は、アプリケーション毎の実行時間記録表500からアプリ起動のレコードを取り出し、取り出したレコードより下のレコードで、アプリ停止のレコードを取り出す。ここで、下のレコードとは、当該レコードの実行時間より長い実行時間を有するレコードである。操作判断装置101は、実行時間頻度表600において、取り出したレコードの時刻の差に対応する実行時間のデータ数を1加算する。操作判断装置101は、アプリケーション毎の実行時間記録表500のすべてのレコードに対して、実行時間頻度表600のデータ数を加算する処理を行う。   For example, the operation determination apparatus 101 generates the number of data in the execution time frequency table 600. Specifically, the operation determination apparatus 101 extracts an application activation record from the execution time recording table 500 for each application, and extracts an application stop record at a record lower than the extracted record. Here, the lower record is a record having an execution time longer than the execution time of the record. In the execution time frequency table 600, the operation determination apparatus 101 adds 1 to the number of execution time data corresponding to the time difference between the extracted records. The operation determination apparatus 101 performs a process of adding the number of data in the execution time frequency table 600 to all the records in the execution time record table 500 for each application.

次に、操作判断装置101は、実行時間頻度表600の累積データ数割合を算出する。例えば、操作判断装置101は、累積データ数割合を算出するレコードより上のレコードのデータ数を加算して、加算した値を全データ数で除算することにより、累積データ数割合を算出する。ここで、上のレコードとは、当該レコードの実行時間より短い実行時間を有するレコードである。   Next, the operation determination apparatus 101 calculates the cumulative data number ratio in the execution time frequency table 600. For example, the operation determination apparatus 101 calculates the cumulative data number ratio by adding the data numbers of records above the record for which the cumulative data number ratio is calculated and dividing the added value by the total data number. Here, the upper record is a record having an execution time shorter than the execution time of the record.

図6の例では、実行時間が0〜1秒の場合のデータ数は1、実行時間が1〜2秒の場合のデータ数は2であり、全データ数は47である。(1+2)/47=0.063…であるため、操作判断装置101は、累積データ割合を6%とする。   In the example of FIG. 6, the number of data when the execution time is 0 to 1 second is 1, the number of data when the execution time is 1 to 2 seconds is 2, and the total number of data is 47. Since (1 + 2) /47=0.063..., The operation determination apparatus 101 sets the cumulative data ratio to 6%.

次に、操作判断装置101は、実行時間頻度表600のデータ数差分を算出する。例えば、操作判断装置101は、算出するデータ数差分のレコードのデータ数から、一つ上のレコードのデータ数を減算してデータ数差分を算出する。   Next, the operation determination apparatus 101 calculates the data number difference in the execution time frequency table 600. For example, the operation determination apparatus 101 calculates the data number difference by subtracting the data number of the record one level higher than the data number of the calculated data number difference record.

図6の例では、操作判断装置101は、実行時間が0〜1秒の場合のデータ数は1、実行時間が1〜2秒の場合のデータ数は2であるので、データ数差分を1とする。また、操作判断装置101は、実行時間が1〜2秒の場合のデータ数は2、実行時間が2〜3秒の場合のデータ数は1であるので、データ数差分を−1とする。   In the example of FIG. 6, the operation determination apparatus 101 has a data number difference of 1 when the execution time is 0 to 1 second and the data number is 1 and when the execution time is 1 to 2 seconds. And The operation determination apparatus 101 sets the difference in the number of data to −1 because the number of data is 2 when the execution time is 1 to 2 seconds and the number of data is 1 when the execution time is 2 to 3 seconds.

次に、操作判断装置101は、実行時間頻度表600の差分の変化を設定する。例えば、操作判断装置101は、一つ上のレコードのデータ数差分と比較して、データ数差分が増加する場合は、「増加」を設定し、データ数差分が減少する場合は、「減少」を設定し、データ数差分が変化しない場合は空白を設定する。   Next, the operation determination apparatus 101 sets a change in the difference in the execution time frequency table 600. For example, the operation determination apparatus 101 sets “increase” when the data number difference increases compared to the data number difference of the record immediately above, and “decrease” when the data number difference decreases. If the data number difference does not change, set blank.

図6の例では、実行時間が0〜1秒の場合のデータ数差分は1、実行時間が1〜2秒の場合のデータ数差分は1であり、データ数差分が変化しないため、操作判断装置101は、実行時間が1〜2秒の場合の差分の変化は空白とする。また、実行時間が1〜2秒の場合のデータ数差分は1、実行時間が2〜3秒の場合のデータ数差分は−1であるので、操作判断装置101は、実行時間が2〜3秒の場合の差分の変化を減少とする。   In the example of FIG. 6, the difference in the number of data when the execution time is 0 to 1 second is 1, the difference in the number of data is 1 when the execution time is 1 to 2 seconds, and the data number difference does not change. The apparatus 101 sets the change in the difference when the execution time is 1 to 2 seconds to be blank. Further, the difference in the number of data is 1 when the execution time is 1 to 2 seconds, and the difference in the number of data is −1 when the execution time is 2 to 3 seconds. The change in the difference in seconds is reduced.

次に、操作判断装置101は、実行時間頻度表600から差分の変化が「増加→減少→増加」のパターンに合致するピークを検出する(ステップS804)。例えば、操作判断装置101は、実行時間の短いレコードから検索して、差分の変化が「増加」のレコードを検索する。次に、操作判断装置101は、「増加」が検索されたレコードの一つ下のレコードから検索して、差分の変化が「減少」のレコードを検索する。ここで、一つ下のレコードとは、当該レコードの実行時間よりも一定の時間長い実行時間を有するレコードである。   Next, the operation determination apparatus 101 detects a peak in which the change in the difference matches the pattern of “increase → decrease → increase” from the execution time frequency table 600 (step S804). For example, the operation determination apparatus 101 searches from a record with a short execution time, and searches for a record whose difference change is “increase”. Next, the operation determination apparatus 101 searches the record immediately below the record searched for “increase”, and searches for a record whose change in difference is “decrease”. Here, the next lower record is a record having an execution time longer by a certain time than the execution time of the record.

次に、操作判断装置101は、「減少」が検索されたレコードの一つ下のレコードから検索して、差分の変化が「増加」のレコードを検索する。操作判断装置101は、最初に「増加」を検索したレコードから最後に「増加」を検索したレコードまでを1つのピークとする。操作判断装置101は、実行時間頻度表600の最後のレコードまで、同様の動作を繰り返してピークを検出する。   Next, the operation determination apparatus 101 searches the record immediately below the record searched for “decrease”, and searches for a record whose change in difference is “increase”. The operation determination apparatus 101 sets one peak from the record that first searches for “increase” to the record that lastly searches for “increase”. The operation determining apparatus 101 repeats the same operation until the last record of the execution time frequency table 600 to detect a peak.

図6の例では、操作判断装置101は、差分の変化が「増加」のレコードとして、レコード600−1を検索する。次に、操作判断装置101は、差分の変化が「減少」のレコードとして、レコード600−3を検索する。次に、操作判断装置101は、差分の変化が「増加」のレコードとして、レコード600−5を検索する。このようにして、操作判断装置101は、レコード600−1〜レコード600−5を1つのピークとして検出する。同様にして、決定部702は、レコード600−7〜レコード600−10およびレコード600−10〜レコード600−14をピークとして検出する。   In the example of FIG. 6, the operation determining apparatus 101 searches the record 600-1 as a record whose difference change is “increase”. Next, the operation determination apparatus 101 searches the record 600-3 as a record whose difference change is “decrease”. Next, the operation determination apparatus 101 searches the record 600-5 as a record whose difference change is “increase”. In this way, the operation determination apparatus 101 detects the records 600-1 to 600-5 as one peak. Similarly, the determination unit 702 detects records 600-7 to 600-10 and records 600-10 to 600-14 as peaks.

次に、操作判断装置101は、実行時間頻度表600から誤り操作の実行時間の上限値を算出する(ステップS805)。ここで、操作判断装置101による上限値算出処理手順については、図9を用いて後述する。   Next, the operation determination apparatus 101 calculates the upper limit value of the execution time of the error operation from the execution time frequency table 600 (step S805). Here, the upper limit calculation processing procedure by the operation determination device 101 will be described later with reference to FIG.

次に、操作判断装置101は、算出した誤り操作の実行時間の上限値に対応するピークを抽出する(ステップS806)。例えば、操作判断装置101は、誤り操作の実行時間の上限値を含むピークを抽出する。また、例えば、操作判断装置101は、誤り操作の実行時間の上限値を超えない最大のピークを抽出する。   Next, the operation determination apparatus 101 extracts a peak corresponding to the calculated upper limit value of the error operation execution time (step S806). For example, the operation determination apparatus 101 extracts a peak including the upper limit value of the execution time of the error operation. For example, the operation determination apparatus 101 extracts the maximum peak that does not exceed the upper limit value of the execution time of the error operation.

次に、操作判断装置101は、抽出したピークの中の裾に対応するレコードを抽出する(ステップS807)。例えば、誤り操作の実行時間の上限値を含むピークを抽出した場合、操作判断装置101は、抽出したピークの中の最初のレコードを抽出する。また、例えば、誤り操作の実行時間の上限値を超えない最大のピークを抽出した場合、抽出したピークの中で、差分の変化が「減少」になった後、最初の「増加」のレコードを抽出する。   Next, the operation determination apparatus 101 extracts a record corresponding to the skirt in the extracted peak (step S807). For example, when the peak including the upper limit value of the execution time of the error operation is extracted, the operation determination device 101 extracts the first record in the extracted peak. For example, when the maximum peak that does not exceed the upper limit of the execution time of the error operation is extracted, after the change in the difference becomes “decrease” in the extracted peak, the first “increase” record is displayed. Extract.

最後に、操作判断装置101は、抽出したレコードの実行時間を閾値とする(ステップS808)。   Finally, the operation determination apparatus 101 sets the execution time of the extracted record as a threshold value (step S808).

図6の例で、上限値算出処理手順において、誤り操作の実行時間の上限値が「8」秒と算出されたとする。この場合、操作判断装置101は、操作の実行時間の上限値「8」秒を超えないピークとして、レコード600−1〜レコード600−5を検出する。操作判断装置101は、レコード600−1〜レコード600−5の中で、差分の変化が「減少」になった後、最初の「増加」のレコード600−5を検出する。操作判断装置101は、レコード600−5の実行時間「5」秒を閾値とする。   In the example of FIG. 6, it is assumed that the upper limit value of the error operation execution time is calculated as “8” seconds in the upper limit value calculation processing procedure. In this case, the operation determination apparatus 101 detects the records 600-1 to 600-5 as peaks that do not exceed the upper limit “8” seconds of the operation execution time. The operation determining apparatus 101 detects the first “increase” record 600-5 after the change in the difference becomes “decrease” in the records 600-1 to 600-5. The operation determination apparatus 101 uses the execution time “5” seconds of the record 600-5 as a threshold value.

操作判断装置101は、全アプリケーションの閾値を決定したか否かを判断する(ステップS809)。全アプリケーションの閾値を決定した場合(ステップS809:Yes)、操作判断装置101の処理は終了する。全アプリケーションの閾値を決定しない場合(ステップS809:No)、操作判断装置101の処理は、ステップS804に戻り、閾値が決定されていないアプリケーションの閾値を決定する。   The operation determining apparatus 101 determines whether or not the thresholds for all applications have been determined (step S809). When the threshold values for all applications have been determined (step S809: Yes), the processing of the operation determination apparatus 101 ends. When not determining the threshold values of all applications (step S809: No), the process of the operation determination apparatus 101 returns to step S804, and determines the threshold values of the applications for which the threshold values have not been determined.

これにより、本フローチャートにおける一連の処理は終了する。本フローチャートを実行することで、操作判断装置101は、アプリケーション毎に、アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを判断するための閾値を算出する。   Thereby, a series of processing in this flowchart is completed. By executing this flowchart, the operation determination apparatus 101 calculates a threshold value for determining whether an application activation instruction is an intended operation or an unintended operation for each application.

(上限値算出処理手順の一例)
図9は、操作判断装置101の上限値算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図9において、まず、操作判断装置101は、実行時間頻度表600から最初のレコードを抽出する(ステップS901)。操作判断装置101は、抽出したレコードの累積データ数割合>=誤り割合であるか否かを判断する(ステップS902)。
(Example of upper limit calculation processing procedure)
FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the upper limit calculation process procedure of the operation determination apparatus 101. In FIG. 9, first, the operation determination apparatus 101 extracts the first record from the execution time frequency table 600 (step S901). The operation determining apparatus 101 determines whether or not the cumulative data number ratio of the extracted record> = the error ratio (step S902).

累積データ数割合>=誤り割合でない場合(ステップS902:No)、操作判断装置101は、実行時間頻度表600の次のレコードを抽出する(ステップS903)。この後、操作判断装置101の処理は、ステップS902に戻る。   If the cumulative data number ratio> = not the error ratio (step S902: No), the operation determination apparatus 101 extracts the next record of the execution time frequency table 600 (step S903). Thereafter, the process of the operation determination apparatus 101 returns to step S902.

累積データ数割合>=誤り割合である場合(ステップS902:Yes)、操作判断装置101は、抽出したレコードの実行時間を誤り操作の実行時間の上限値とする(ステップS904)。   When the cumulative data number ratio> = the error ratio (step S902: Yes), the operation determining apparatus 101 sets the execution time of the extracted record as the upper limit value of the error operation execution time (step S904).

図6の例で、誤り割合を20%とする。この場合、操作判断装置101は、レコード600−8の累積データ割合が28%であり、20%以上であるため、レコード600−8の実行時間「8」秒を誤り操作の実行時間の上限値とする。   In the example of FIG. 6, the error rate is 20%. In this case, since the operation determination device 101 has the cumulative data ratio of the record 600-8 being 28% and 20% or more, the execution time “8” seconds of the record 600-8 is set to the upper limit value of the error operation execution time. And

これにより、本フローチャートにおける一連の処理は終了する。本フローチャートを実行することで、操作判断装置101は、誤り操作の実行時間の上限値を算出することができる。   Thereby, a series of processing in this flowchart is completed. By executing this flowchart, the operation determination apparatus 101 can calculate the upper limit value of the execution time of the error operation.

(閾値決定の具体例)
図10は、操作判断装置101の閾値決定の第1の具体例を示す説明図である。操作判断装置101は、実行時間頻度表1000から「増加→減少→増加」のパターンに合致する4つのピークを検出する。4つのピークは具体的には、レコード1000−1〜レコード1000−3、レコード1000−3〜レコード1000−5、レコード1000−5〜レコード1000−9およびレコード1000−9〜レコード100−13である。
(Specific example of threshold determination)
FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating a first specific example of threshold determination of the operation determination device 101. The operation determination apparatus 101 detects four peaks that match the pattern of “increase → decrease → increase” from the execution time frequency table 1000. Specifically, the four peaks are a record 1000-1 to a record 1000-3, a record 1000-3 to a record 1000-5, a record 1000-5 to a record 1000-9, and a record 1000-9 to a record 100-13. .

ここで、誤り割合を20%とすると、操作判断装置101は、実行時間頻度表1000から誤り操作の実行時間の上限値として、6秒を算出する。操作判断装置101は、6秒を超えないピークであるレコード1000−1〜レコード1000−3、レコード1000−3〜レコード1000−5の中で最大のピークであるレコード1000−3〜レコード1000−5を抽出する。   Here, assuming that the error rate is 20%, the operation determination apparatus 101 calculates 6 seconds as the upper limit value of the error operation execution time from the execution time frequency table 1000. The operation determination apparatus 101 has records 1000-1 to 1000-3 and records 1000-5 that are the largest peaks among records 1000-1 to 1000-3 and records 1000-3 to 1000-5 that do not exceed 6 seconds. To extract.

操作判断装置101は、抽出したピークのなかで、差分の変化が「減少」になった後、最初の「増加」のレコード1000−5を抽出し、レコード1000−5の実行時間5秒を閾値と決定する。   The operation determining apparatus 101 extracts the first “increase” record 1000-5 after the change in the difference becomes “decrease” among the extracted peaks, and sets the execution time of the record 1000-5 as 5 seconds as a threshold. And decide.

図10の例は、誤り操作による実行の部分に二つのピークがある。例えば、一つは、ユーザがアプリケーションを起動した際に、すぐに意図しないアプリケーションであると気づいてアプリケーションを停止した場合のピークと解釈できる。また、例えば、他の一つは、ユーザがアプリケーションを起動した際に、アプリケーションの画面が表示された後、意図しないアプリケーションであると気づいてアプリケーションを停止した場合のピークと解釈できる。   In the example of FIG. 10, there are two peaks in the execution part due to the error operation. For example, one can be interpreted as a peak when an application is immediately stopped when the user notices that it is an unintended application when the application is started. Further, for example, the other one can be interpreted as a peak when the application is stopped after the application screen is displayed and the application is noticed as an unintended application when the application is started.

図11は、操作判断装置101の閾値決定の第2の具体例を示す説明図である。操作判断装置101は、実行時間頻度表1100から「増加→減少→増加」のパターンに合致する3つのピークを検出する。3つのピークは具体的には、レコード1100−1〜レコード1100−4、レコード1100−4〜レコード1100−10およびレコード1100−10〜レコード1100−15である。   FIG. 11 is an explanatory diagram illustrating a second specific example of threshold determination performed by the operation determination device 101. The operation determination apparatus 101 detects three peaks that match the pattern of “increase → decrease → increase” from the execution time frequency table 1100. Specifically, the three peaks are a record 1100-1 to a record 1100-4, a record 1100-4 to a record 1100-10, and a record 1100-10 to a record 1100-15.

ここで、誤り割合を20%とすると、操作判断装置101は、実行時間頻度表1100から誤り操作の実行時間の上限値として、6秒を算出する。操作判断装置101は、「6」秒を超えないピークであるレコード1100−1〜レコード1100−4を抽出する。   Here, assuming that the error rate is 20%, the operation determination apparatus 101 calculates 6 seconds as the upper limit value of the execution time of the error operation from the execution time frequency table 1100. The operation determination apparatus 101 extracts records 1100-1 to 1100-4 that are peaks not exceeding “6” seconds.

操作判断装置101は、抽出したピークのなかで、差分の変化が「減少」になった後、最初の「増加」のレコード1100−4を抽出し、レコード1100−4の実行時間4秒を閾値と決定する。   The operation determining apparatus 101 extracts the first “increase” record 1100-4 after the change in the difference becomes “decrease” among the extracted peaks, and sets the execution time of the record 1100-4 as 4 seconds as a threshold. And decide.

図11の例は、複数のピークが存在するが、誤り操作による実行の部分に一つのピークがある。これは、正常利用の場合に複数の使い方があって実行時間のピークが複数あると解釈できる事例である。例えば、一つは、ユーザがアプリケーションを起動した際に、ユーザが表示された情報を参照し、その後、アプリケーションを停止した場合のピークと解釈できる。また、例えば、他の一つは、例えば、ユーザがアプリケーションを起動した際に、ユーザが表示された情報を参照し、その後、アプリケーションに情報を入力後にアプリケーションを停止した場合のピークと解釈できる。   In the example of FIG. 11, there are a plurality of peaks, but there is one peak in the execution part due to an error operation. This is an example where it can be interpreted that there are multiple usages in normal use and multiple execution time peaks. For example, one can be interpreted as a peak when the user refers to information displayed when the user starts the application and then stops the application. Further, for example, the other one can be interpreted as a peak when, for example, the user refers to the information displayed when the user starts the application, and then stops the application after inputting information to the application.

以上説明したように、操作判断装置101は、アプリケーションの実行時間の履歴を記憶する記憶部701を参照して、実行時間の頻度分布を生成する。この後、操作判断装置101は、生成した実行時間の頻度分布のピークのなかで所定の時間を含むピークの裾にあたる点の時間を、閾値と決定する。この後、操作判断装置101は、アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを、アプリケーションが起動してから終了するまでの実行時間が閾値以上か否かから判断する。   As described above, the operation determination apparatus 101 refers to the storage unit 701 that stores an application execution time history, and generates an execution time frequency distribution. Thereafter, the operation determining apparatus 101 determines the time at the point corresponding to the bottom of the peak including the predetermined time among the peaks of the frequency distribution of the generated execution time as the threshold value. Thereafter, the operation determination apparatus 101 determines whether the application start instruction is an intended operation or an unintended operation based on whether or not the execution time from the start of the application to the end is equal to or greater than a threshold value.

これにより、操作判断装置101は、所定の時間を含むピークに含まれる操作を、意図した操作にすることができる。このため、意図しない操作を排除するため、所定の時間を大きくしたとしても、操作判断装置101は、判断の閾値をピークの裾とすることで、意図した操作が意図しない操作と判断されることを軽減することができ、正しい操作の個数が減少しない。   Thereby, the operation determination apparatus 101 can make the operation included in the peak including the predetermined time the intended operation. For this reason, even if the predetermined time is increased in order to eliminate unintended operations, the operation determination device 101 determines that the intended operation is an unintended operation by setting the threshold of determination to the bottom of the peak. The number of correct operations does not decrease.

このように、操作判断装置101は、ユーザが意図しない操作の記録を除外する性能が向上するので、ユーザのアプリケーションの操作の学習の結果の品質を高めることができる。これにより、ユーザが利用しそうなアプリケーションを提示する機能の精度を上げることができ、ユーザの利便性向上につながる。   As described above, the operation determination apparatus 101 can improve the performance of excluding the recording of an operation that is not intended by the user, so that the quality of the learning result of the operation of the user's application can be improved. As a result, the accuracy of the function of presenting an application that the user is likely to use can be improved, leading to an improvement in user convenience.

また、所定の時間は、実行時間頻度表600のなかで、実行時間が所定の時間より短いデータの個数が、全データの個数に対して一定の割合以下であることを満たすこともできる。   Also, the predetermined time can satisfy that the number of data whose execution time is shorter than the predetermined time in the execution time frequency table 600 is equal to or less than a certain ratio with respect to the total number of data.

ここで、人の反応時間については、個人差があるため、意図しない操作によるアプリケーションの起動か否かを判断する時間は個人によって異なり、意図しない操作によるアプリケーションの実行時間には個人差がある。このため、操作判断装置101は、ユーザがアプリケーションの起動に間違いをする一定の割合をユーザに入力されることで、ユーザ毎に閾値を変え、意図した操作が意図しない操作と判断されることを軽減することができる。   Here, since there are individual differences in the reaction time of a person, the time for determining whether or not the application is activated by an unintended operation varies depending on the individual, and the execution time of the application by an unintended operation varies depending on the individual. For this reason, the operation determination apparatus 101 changes the threshold value for each user and determines that the intended operation is an unintended operation when the user inputs a certain rate at which the user makes an error in starting the application. Can be reduced.

また、操作判断装置101は、所定の時間を超えない最大のピークのなかで、実行時間が長くなる方向で、実行時間頻度表600の差分の変化が減少から増加にあたる点の時間を、閾値と決定することができる。   In addition, the operation determination apparatus 101 sets, as a threshold, a time at which a change in the difference of the execution time frequency table 600 increases from a decrease in a direction in which the execution time becomes longer in a maximum peak that does not exceed a predetermined time. Can be determined.

これにより、操作判断装置101は、所定の時間を超えないピークのなかに含まれるデータを除去すると同時に、意図した操作を除去されるのを軽減することができる。また、作成した実行時間の頻度分布のピークのなかで所定の時間を含むピークが存在しない場合でも、操作判断装置101は、閾値を決定することができる。   Thereby, the operation determination apparatus 101 can reduce the removal of the intended operation at the same time as removing the data included in the peak not exceeding the predetermined time. Further, even when there is no peak including a predetermined time among the peaks of the frequency distribution of the created execution time, the operation determination apparatus 101 can determine the threshold value.

また、操作判断装置101は、複数のアプリケーションの実行時間の履歴を記憶する記憶部を参照して、複数のアプリケーションのアプリケーション毎に実行時間の頻度分布を生成し、アプリケーション毎に閾値を決定することができる。   Further, the operation determination device 101 refers to a storage unit that stores a history of execution times of a plurality of applications, generates a frequency distribution of execution times for each application of the plurality of applications, and determines a threshold value for each application. Can do.

ここで、起動したアプリケーションが意図したものか意図しないものかをユーザが判断する時間がアプリケーションによって異なる場合がある。例えば、アプリケーションが起動後、起動中にスプラッシュ画面を表示する場合、すぐにユーザが誤りに気づいて起動完了後にアプリケーションを終了するため、実行時間は短い。一方、例えば、アプリケーションが起動後、起動中にスプラッシュ画面を表示しない場合、アプリケーションが起動されるまでユーザが誤りに気づかないため、実行時間は長い。   Here, the time for the user to determine whether the activated application is intended or not intended may vary depending on the application. For example, when a splash screen is displayed during activation after the application is activated, the execution time is short because the user immediately notices an error and terminates the application after completion of activation. On the other hand, for example, when the splash screen is not displayed during startup after the application is started, the execution time is long because the user does not notice an error until the application is started.

このように、意図しない操作によるアプリケーションの実行時間は、アプリケーションによって異なる。このため、アプリケーション毎に閾値を決定することにより、操作判断装置101は、意図した操作が意図しない操作と判断されることを軽減することができる。   As described above, the execution time of an application due to an unintended operation varies depending on the application. For this reason, by determining the threshold value for each application, the operation determination apparatus 101 can reduce the determination that the intended operation is an unintended operation.

なお、本実施の形態で説明した操作判断方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本操作判断プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、CD−ROM、MO、DVD等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本操作判断プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。   The operation determination method described in this embodiment can be realized by executing a program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. The operation determination program is recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk, a CD-ROM, an MO, and a DVD, and is executed by being read from the recording medium by the computer. The operation determination program may be distributed via a network such as the Internet.

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。   The following additional notes are disclosed with respect to the embodiment described above.

(付記1)アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを、前記アプリケーションが起動してから終了するまでの実行時間が、閾値以上か否かから判断する際に、
前記アプリケーションの実行時間の履歴を記憶する記憶部を参照して、実行時間の頻度分布を生成し、
生成した前記実行時間の頻度分布のピークのなかで所定の時間を含むピークの裾にあたる点の時間を、前記閾値と決定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする操作判断プログラム。
(Supplementary Note 1) When determining whether an application activation instruction is an intended operation or an unintended operation based on whether the execution time from when the application is activated until it is terminated is equal to or greater than a threshold value,
Referring to the storage unit that stores the history of the execution time of the application, generate a frequency distribution of the execution time,
The time at the point corresponding to the bottom of the peak including a predetermined time among the generated peak of the frequency distribution of the execution time is determined as the threshold value.
An operation determination program for causing a computer to execute processing.

(付記2)前記所定の時間は、前記履歴の全データの個数に対して、実行時間が前記所定の時間より短いデータの個数が、一定の割合以下であることを満たすことを特徴とする付記1に記載の操作判断プログラム。 (Additional remark 2) The said predetermined time satisfy | fills that the number of data whose execution time is shorter than the said predetermined time is below a fixed ratio with respect to the number of all the data of the said log | history. The operation determination program according to 1.

(付記3)前記決定する処理は、前記所定の時間を超えない範囲で最長の実行時間に位置するピークから、実行時間が長くなる方向で、前記履歴のデータの個数の変化が減少から増加にあたる点の時間を、前記閾値と決定することを特徴とする付記1または2に記載の操作判断プログラム。 (Supplementary Note 3) The determination process corresponds to a change in the number of data in the history from a decrease to an increase in a direction in which the execution time becomes longer from a peak located at the longest execution time within a range not exceeding the predetermined time. The operation determination program according to appendix 1 or 2, wherein a point time is determined as the threshold value.

(付記4)前記記憶部は、複数のアプリケーションの実行時間の履歴を記憶し、
前記生成する処理は、前記複数のアプリケーションのアプリケーション毎に実行時間の頻度分布を生成し、
前記決定する処理は、前記アプリケーション毎に前記閾値を決定することを特徴とする付記1〜3のいずれか一つに記載の操作判断プログラム。
(Appendix 4) The storage unit stores a history of execution times of a plurality of applications,
The generating process generates a frequency distribution of execution times for each of the plurality of applications,
The operation determination program according to any one of appendices 1 to 3, wherein the determining process determines the threshold value for each application.

(付記5)アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを、前記アプリケーションが起動してから終了するまでの実行時間が、前記アプリケーションに対応する閾値以上か否かから判断することを特徴とする付記1〜4のいずれか一つに記載の操作判断プログラム。 (Supplementary Note 5) Determining whether an application activation instruction is an intended operation or an unintended operation from whether the execution time from the activation of the application to the termination is equal to or greater than a threshold corresponding to the application The operation determination program according to any one of Supplementary notes 1 to 4, which is characterized by the following.

(付記6)アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを、前記アプリケーションが起動してから終了するまでの実行時間が、閾値以上か否かから判断する際に、
前記アプリケーションの実行時間の履歴を記憶する記憶部を参照して、実行時間の頻度分布を生成し、
生成した前記実行時間の頻度分布のピークのなかで所定の時間を含むピークの裾にあたる点の時間を、前記閾値と決定する、
処理をコンピュータに実行させる操作判断プログラムを記録したことを特徴とする前記コンピュータに読み取り可能な記録媒体。
(Supplementary Note 6) When determining whether the application start instruction is an intended operation or an unintended operation from whether the execution time from the start of the application to the end is equal to or greater than a threshold,
Referring to the storage unit that stores the history of the execution time of the application, generate a frequency distribution of the execution time,
The time at the point corresponding to the bottom of the peak including a predetermined time among the generated peak of the frequency distribution of the execution time is determined as the threshold value.
An operation determination program for causing a computer to execute processing is recorded. The computer-readable recording medium.

(付記7)アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを、前記アプリケーションが起動してから終了するまでの実行時間が、閾値以上か否かから判断する際に、
前記アプリケーションの実行時間の履歴を記憶する記憶部を参照して、実行時間の頻度分布を生成し、
生成した前記実行時間の頻度分布のピークのなかで所定の時間を含むピークの裾にあたる点の時間を、前記閾値と決定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする操作判断方法。
(Supplementary note 7) When determining whether the application start instruction is an intended operation or an unintended operation from whether the execution time from the start of the application to the end is equal to or greater than a threshold,
Referring to the storage unit that stores the history of the execution time of the application, generate a frequency distribution of the execution time,
The time at the point corresponding to the bottom of the peak including a predetermined time among the generated peak of the frequency distribution of the execution time is determined as the threshold value.
An operation determination method, wherein a computer executes a process.

(付記8)アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを、前記アプリケーションが起動してから終了するまでの実行時間が、閾値以上か否かから判断する際に、
前記アプリケーションの実行時間の履歴を記憶する記憶部を参照して、実行時間の頻度分布を生成し、
生成した前記実行時間の頻度分布のピークのなかで所定の時間を含むピークの裾にあたる点の時間を、前記閾値と決定する、
制御部を有することを特徴とする操作判断装置。
(Supplementary Note 8) When determining whether the application start instruction is an intended operation or an unintended operation based on whether the execution time from the start of the application to the end is equal to or greater than a threshold,
Referring to the storage unit that stores the history of the execution time of the application, generate a frequency distribution of the execution time,
The time at the point corresponding to the bottom of the peak including a predetermined time among the generated peak of the frequency distribution of the execution time is determined as the threshold value.
An operation determination apparatus having a control unit.

101 操作判断装置
701 記憶部
702 決定部
703 判断部
101 Operation Determination Device 701 Storage Unit 702 Determination Unit 703 Determination Unit

Claims (6)

アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを、前記アプリケーションが起動してから終了するまでの実行時間が、閾値以上か否かから判断する際に、
前記アプリケーションの実行時間の履歴を記憶する記憶部を参照して、実行時間の頻度分布を生成し、
生成した前記実行時間の頻度分布のピークのなかで所定の時間を含むピークの裾にあたる点の時間を、前記閾値と決定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする操作判断プログラム。
When determining whether the application start instruction is an intended operation or an unintended operation from whether the execution time from the start of the application to the end is equal to or greater than a threshold,
Referring to the storage unit that stores the history of the execution time of the application, generate a frequency distribution of the execution time,
The time at the point corresponding to the bottom of the peak including a predetermined time among the generated peak of the frequency distribution of the execution time is determined as the threshold value.
An operation determination program for causing a computer to execute processing.
前記所定の時間は、前記履歴の全データの個数に対して、実行時間が前記所定の時間より短いデータの個数が、一定の割合以下であることを満たすことを特徴とする請求項1に記載の操作判断プログラム。   2. The predetermined time satisfies the condition that the number of data whose execution time is shorter than the predetermined time is equal to or less than a predetermined ratio with respect to the total number of data in the history. Operation judgment program. 前記決定する処理は、前記所定の時間を超えない範囲で最長の実行時間に位置するピークから、実行時間が長くなる方向で、前記履歴のデータの個数の変化が減少から増加にあたる点の時間を、前記閾値と決定することを特徴とする請求項1または2に記載の操作判断プログラム。   In the process of determining, the time at which the change in the number of data in the history corresponds to the increase from the decrease in the direction in which the execution time becomes longer from the peak located at the longest execution time within the range not exceeding the predetermined time. The operation determination program according to claim 1, wherein the threshold value is determined as the threshold value. 前記記憶部は、複数のアプリケーションの実行時間の履歴を記憶し、
前記生成する処理は、前記複数のアプリケーションのアプリケーション毎に実行時間の頻度分布を生成し、
前記決定する処理は、前記アプリケーション毎に前記閾値を決定することを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の操作判断プログラム。
The storage unit stores a history of execution times of a plurality of applications,
The generating process generates a frequency distribution of execution times for each of the plurality of applications,
The operation determination program according to claim 1, wherein the determining process determines the threshold value for each application.
アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを、前記アプリケーションが起動してから終了するまでの実行時間が、閾値以上か否かから判断する際に、
前記アプリケーションの実行時間の履歴を記憶する記憶部を参照して、実行時間の頻度分布を生成し、
生成した前記実行時間の頻度分布のピークのなかで所定の時間を含むピークの裾にあたる点の時間を、前記閾値と決定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする操作判断方法。
When determining whether the application start instruction is an intended operation or an unintended operation from whether the execution time from the start of the application to the end is equal to or greater than a threshold,
Referring to the storage unit that stores the history of the execution time of the application, generate a frequency distribution of the execution time,
The time at the point corresponding to the bottom of the peak including a predetermined time among the generated peak of the frequency distribution of the execution time is determined as the threshold value.
An operation determination method, wherein a computer executes a process.
アプリケーションの起動指示が意図した操作かあるいは意図しない操作かを、前記アプリケーションが起動してから終了するまでの実行時間が、閾値以上か否かから判断する際に、
前記アプリケーションの実行時間の履歴を記憶する記憶部を参照して、実行時間の頻度分布を生成し、
生成した前記実行時間の頻度分布のピークのなかで所定の時間を含むピークの裾にあたる点の時間を、前記閾値と決定する、
制御部を有することを特徴とする操作判断装置。
When determining whether the application start instruction is an intended operation or an unintended operation from whether the execution time from the start of the application to the end is equal to or greater than a threshold,
Referring to the storage unit that stores the history of the execution time of the application, generate a frequency distribution of the execution time,
The time at the point corresponding to the bottom of the peak including a predetermined time among the generated peak of the frequency distribution of the execution time is determined as the threshold value.
An operation determination apparatus having a control unit.
JP2015082556A 2015-04-14 2015-04-14 Operation determination program, operation determination method, and operation determination device Active JP6428459B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015082556A JP6428459B2 (en) 2015-04-14 2015-04-14 Operation determination program, operation determination method, and operation determination device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015082556A JP6428459B2 (en) 2015-04-14 2015-04-14 Operation determination program, operation determination method, and operation determination device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016201067A JP2016201067A (en) 2016-12-01
JP6428459B2 true JP6428459B2 (en) 2018-11-28

Family

ID=57424437

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015082556A Active JP6428459B2 (en) 2015-04-14 2015-04-14 Operation determination program, operation determination method, and operation determination device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6428459B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109388552B (en) * 2017-08-07 2024-03-26 中兴通讯股份有限公司 Method and device for determining duration of starting application program and storage medium

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003108997A (en) * 2001-09-28 2003-04-11 Keyence Corp Threshold setting method for binarization process, binarization processing circuit, binarization processing program and computer-readable recording medium
JP5155567B2 (en) * 2007-01-24 2013-03-06 株式会社日立製作所 Computer system and calculation method of risk due to operation error
JP5330769B2 (en) * 2008-08-27 2013-10-30 京セラ株式会社 Electronics

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016201067A (en) 2016-12-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20200387304A1 (en) Information processing device, information processing method and computer-readable recording medium
US8922489B2 (en) Text input using key and gesture information
US10126941B2 (en) Multi-touch text input
KR102015684B1 (en) Classifying the intent of user input
EP2756369B1 (en) Soft keyboard interface
JP5668355B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, and computer program
US8884872B2 (en) Gesture-based repetition of key activations on a virtual keyboard
US9891818B2 (en) Adaptive touch-sensitive displays and methods
US20100287486A1 (en) Correction of typographical errors on touch displays
WO2011027611A1 (en) Operation control device, operation control method and computer program
JP6219935B2 (en) Method, controller and apparatus for composing words
US8898585B2 (en) Electronic device, input method thereof, and computer-readable medium using the method
US8436829B1 (en) Touchscreen keyboard simulation for performance evaluation
US20150205479A1 (en) Noise elimination in a gesture recognition system
JP2016058027A (en) Data processing device, data processing method, and program
US20150212726A1 (en) Information processing apparatus and input control method
CN107688428B (en) Display interface control method and server
US9557825B2 (en) Finger position sensing and display
JP6428459B2 (en) Operation determination program, operation determination method, and operation determination device
US20150035767A1 (en) Method and electronic device for disabling a touch point
EP2557491A2 (en) Hand-held devices and methods of inputting data
TWI505173B (en) System and method for improving recognition of a touch keyboard in an electronic device
KR20170072106A (en) Responsive Smart Phone Keypad System for Reducing Mis-Typing Ratio and Operating Method thereof
US20150323987A1 (en) Systems And Methods For Selectably Suppressing Computing Input Events Triggered By Variable Pressure And Variable Displacement Sensors
US20120293432A1 (en) Method for touch device to transmit coordinates, method for touch device to transmit displacement vector and computer-readable medium

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180206

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20180927

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20181002

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20181015

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6428459

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150