JP7184947B2 - Specific device, specific method and specific program - Google Patents

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Description

本発明は、特定装置、特定方法及び特定プログラムに関する。 The present invention relates to a specific device, a specific method and a specific program.

従来、インターネットを介して様々な情報を利用者に提供する技術が知られている。このような技術の一例として、広告を閲覧した利用者が入力した検索キーワードのうち、入力頻度が高い検索キーワードを、検索連動型広告のキーワードとする技術が知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, techniques for providing various information to users via the Internet are known. As an example of such a technology, a technology is known in which, among search keywords input by a user viewing an advertisement, a search keyword with a high input frequency is used as a keyword for a search-linked advertisement.

特開２０１４－６７５７号公報JP 2014-6757 A

しかしながら、上述した技術では、所定の事象と利用者との関連性をより詳細に分析する余地がある。 However, the technique described above leaves room for more detailed analysis of the relationship between a given event and a user.

例えば、上述した技術では、ログデータから対象広告の広告主の広告を閲覧したユーザを特定し、当該ユーザが入力した検索キーワードを抽出しているに過ぎず、所定の事象と利用者との関連性をより詳細に分析する余地がある。 For example, in the above-described technology, the user who viewed the advertisement of the advertiser of the target advertisement is specified from the log data, and the search keyword entered by the user is only extracted. There is room for a more detailed analysis of gender.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所定の事象と利用者との関連性をより詳細に分析することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and aims to analyze in more detail the relevance between predetermined events and users.

本願に係る特定装置は、利用者が入力した検索クエリの履歴を示す履歴情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された履歴情報が示す検索クエリと、所定の事象に対する検索クエリの関連性を示す関連情報とに基づいて、各利用者の当該所定の事象との関連性に関する順位を示す順位情報を生成する生成部と、前記生成部により生成された順位情報に基づいて、順位の変動態様が所定の条件を満たす利用者群を特定する特定部とを有することを特徴とする。 A specific device according to the present application includes an acquisition unit that acquires history information indicating a history of a search query input by a user, a search query indicated by the history information acquired by the acquisition unit, and a relationship between the search query and a predetermined event. a generation unit for generating ranking information indicating the ranking of relevance of each user to the predetermined event based on related information indicating the degree of relevance of each user; and a specifying unit for specifying a group of users whose variation mode satisfies a predetermined condition.

実施形態の一態様によれば、所定の事象と利用者との関連性をより詳細に分析することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to analyze the relationship between a predetermined event and the user in more detail.

図１は、実施形態に係る特定処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of identification processing according to the embodiment. 図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing apparatus according to the embodiment; 図３は、実施形態に係る履歴情報データベースの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a history information database according to the embodiment; 図４は、実施形態に係る関連情報データベースの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a related information database according to the embodiment; 図５は、実施形態に係る順位情報データベースの一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a ranking information database according to the embodiment; 図６は、実施形態に係る推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of an estimation process procedure according to the embodiment. 図７は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 7 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing apparatus.

以下に、本願に係る特定装置、特定方法及び特定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ説明する。なお、この実施形態により本願に係る特定装置、特定方法及び特定プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, modes for carrying out a specifying device, specifying method, and specifying program according to the present application (hereinafter referred to as "embodiments") will be described with reference to the drawings. Note that the specifying device, specifying method, and specifying program according to the present application are not limited by this embodiment. In addition, in the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.

〔１．実施形態〕
図１を用いて、本実施形態の特定装置等により実現される特定処理を説明する。図１は、実施形態に係る特定処理の一例を示す図である。なお、図１では、本願に係る特定装置の一例である情報処理装置１０によって、実施形態に係る特定処理などが実現されるものとする。 [1. embodiment]
The specifying process realized by the specifying device and the like of this embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of identification processing according to the embodiment. In FIG. 1, it is assumed that the information processing apparatus 10, which is an example of the identifying apparatus according to the present application, realizes the identifying process and the like according to the embodiment.

図１に示すように、実施形態に係る特定システム１は、情報処理装置１０と、端末装置１００とを含む。情報処理装置１０及び端末装置１００は、ネットワークＮ（例えば、図２参照）を介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network）である。なお、図１に示した特定システム１には、複数台の情報処理装置１０及び複数台の端末装置１００が含まれていてもよい。 As shown in FIG. 1 , a specific system 1 according to the embodiment includes an information processing device 10 and a terminal device 100 . The information processing device 10 and the terminal device 100 are communicably connected to each other by wire or wirelessly via a network N (see FIG. 2, for example). The network N is, for example, a WAN (Wide Area Network) such as the Internet. Note that the specific system 1 shown in FIG. 1 may include a plurality of information processing apparatuses 10 and a plurality of terminal devices 100 .

図１に示す情報処理装置１０は、特定処理を行う情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、情報処理装置１０は、利用者が各種のサービスにおいて入力した検索クエリの履歴を示す情報に基づいて、各利用者の所定の事象との関連性に関する順位を示す順位を示す情報を生成し、順位の変動態様が所定の条件を満たす利用者群を特定する。 An information processing apparatus 10 illustrated in FIG. 1 is an information processing apparatus that performs specific processing, and is realized by, for example, a server device, a cloud system, or the like. For example, the information processing apparatus 10 generates information indicating the ranking of the relevance of each user to a predetermined event based on information indicating the history of search queries input by the user in various services. , to identify a group of users whose order variation mode satisfies a predetermined condition.

図１に示す端末装置１００は、利用者によって利用される情報処理装置である。端末装置１００は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。なお、図１に示す例において、端末装置１００は、利用者によって利用されるスマートフォンである場合を示す。 A terminal device 100 shown in FIG. 1 is an information processing device used by a user. The terminal device 100 is implemented by, for example, a smart phone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. Note that in the example shown in FIG. 1, the terminal device 100 is a smart phone used by a user.

以下、図１を用いて、情報処理装置１０が行う特定処理の一例について説明する。なお、以下の説明において、端末装置１００を利用する利用者に応じて、端末装置１００を端末装置１００－１～１００－Ｎ（Ｎは任意の自然数）として説明する。例えば、端末装置１００－１は、利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１」により識別される利用者（利用者Ｕ１）により使用される端末装置１００である。また、以下では、端末装置１００－１～１００－Ｎについて、特に区別なく説明する場合には、端末装置１００と記載する。また、以下の説明では、端末装置１００を利用者と同一視する場合がある。すなわち、以下では、利用者Ｕ１を端末装置１００－１と読み替えることもできる。 An example of the specifying process performed by the information processing apparatus 10 will be described below with reference to FIG. In the following explanation, the terminal device 100 will be explained as terminal devices 100-1 to 100-N (N is an arbitrary natural number) according to the user who uses the terminal device 100. FIG. For example, the terminal device 100-1 is the terminal device 100 used by the user (user U1) identified by the user ID "UID#1". Further, hereinafter, the terminal devices 100-1 to 100-N will be referred to as the terminal device 100 when they are described without distinction. Also, in the following description, the terminal device 100 may be regarded as the same as the user. That is, hereinafter, the user U1 can also be read as the terminal device 100-1.

また、以下の説明において、情報処理装置１０は、所定の事象と、各検索クエリとの関連性を示す関連情報（モデル）を自装置の記憶部に管理するものとする。例えば、情報処理装置１０は、所定の事象に対応付けられる利用者（例えば、所定の検索クエリを入力した利用者、特定の属性を有する利用者、特定の施設に行った利用者、特定の商品を購入した利用者など）をシード利用者として抽出し、シード利用者が入力した検索クエリの共通性に基づいて、所定の事象と検索クエリとの関連性を示すスコア（正の値）を算出する。また、情報処理装置１０は、シード利用者以外の対比利用者をランダムに選択し、対比利用者が入力した検索クエリのうちシード利用者が入力しなかった検索クエリを非入力クエリとして特定し、所定の事象との関連性を示すスコア（負の値）を算出する。そして、各検索クエリについて算出したスコアを検索クエリに紐付けた関連情報を生成する。 Further, in the following description, the information processing apparatus 10 manages related information (model) indicating the relationship between a predetermined event and each search query in its own storage unit. For example, the information processing apparatus 10 can identify a user associated with a predetermined event (for example, a user who has entered a predetermined search query, a user who has a specific attribute, a user who has visited a specific facility, a specific product, etc.). (e.g., users who purchased do. In addition, the information processing device 10 randomly selects a comparison user other than the seed user, identifies a search query that the seed user did not input among the search queries input by the comparison user as a non-input query, A score (negative value) indicating relevance to a given event is calculated. Then, related information is generated in which the score calculated for each search query is associated with the search query.

具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、シード利用者が入力した検索クエリごとに、シード利用者が入力した回数（若しくは、検索クエリを入力したシード利用者の数）を計数し、計数した回数が多い程より高い値のスコアを検索クエリと紐付ける。また、情報処理装置１０は、非入力クエリを対比利用者が入力した回数（若しくは、非入力クエリを入力した対比利用者の数）を計数し、計数した回数が多い程より低いスコアを非入力クエリである検索クエリを紐付ける。 As a specific example, the information processing device 10 counts the number of times the seed user has entered the search query (or the number of seed users who have entered the search query) for each search query entered by the seed user, The higher the number of counts, the higher the score associated with the search query. In addition, the information processing apparatus 10 counts the number of times the non-input query is input by the comparison user (or the number of comparison users who input the non-input query), and the higher the counted number of times, the lower the non-input score. Associate a search query that is a query.

なお、関連情報の生成は、機械学習に関する種々の従来技術を適宜用いて行われてもよい。例えば、関連情報の生成は、教師あり学習や教師なし学習などの機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。具体的な例を挙げると、関連情報の生成は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の機械学習に関する技術を用いて行われてもよく、ＤＮＮ（Deep Neural Network）や、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）等の種々の深層学習（ディープラーニング）の技術を適宜用いて行われてもよい。なお、上記関連情報の生成に関する記載は例示であり、関連情報の生成は、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により行われてもよい。 Note that related information may be generated using various conventional techniques related to machine learning as appropriate. For example, related information may be generated using techniques related to machine learning, such as supervised learning and unsupervised learning. As a specific example, the generation of related information may be performed using techniques related to machine learning such as SVM (Support Vector Machine), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), Various deep learning techniques such as CNN (Convolutional Neural Network) may be used as appropriate. It should be noted that the description of the generation of the related information is an example, and the generation of the related information may be performed by a learning method that is appropriately selected according to the information that can be obtained.

また、以下の説明において、情報処理装置１０は、属性「趣味：自転車」と各検索クエリとの関連性を示す関連情報Ｍ＃１、属性「趣味：料理」と各検索クエリとの関連性を示す関連情報Ｍ＃２、・・・等を自装置の記憶部に管理するものとする。 Further, in the following description, the information processing apparatus 10 determines related information M#1 indicating the relationship between the attribute "hobby: bicycle" and each search query, and the relationship between the attribute "hobby: cooking" and each search query. It is assumed that the related information M#2, . . .

まず、情報処理装置１０は、利用者が各種のサービスにおいて入力した検索クエリの履歴を示す履歴情報を取得する（ステップＳ１）。例えば、情報処理装置１０は、自装置や他のサーバ装置などから提供される各種のサービスにおいて利用者が所定の期間内（例えば、直近の１週間、直近の１か月。以下、「期間＃１」と記載する場合がある。）に入力した検索クエリや、利用者を識別する識別情報（利用者ＩＤ）などを含む履歴情報を、端末装置１００－１、１００－２、・・・等や、他のサーバ装置などから取得する。 First, the information processing apparatus 10 acquires history information indicating a history of search queries input by a user in various services (step S1). For example, the information processing apparatus 10 allows the user to perform various services provided by the information processing apparatus 10 or another server apparatus within a predetermined period (for example, the most recent week, the most recent month, etc.). 1".) and history information including identification information (user ID) for identifying the user are sent to the terminal devices 100-1, 100-2, . . . or from another server device.

なお、情報処理装置１０や、他のサーバ装置などが提供するサービスは、例えば、検索サービスや、ショッピングサービス、決済サービス、路線検索サービス、地図提供サービス、旅行サービス、飲食店紹介サービス、天気予報サービス、スケジュール管理サービス、ニュース提供サービス、オークションサービス、動画コンテンツ配信サービス、金融取引（株取引等）サービスなどのサービスであってもよい。 Services provided by the information processing device 10 and other server devices include, for example, a search service, a shopping service, a payment service, a route search service, a map providing service, a travel service, a restaurant introduction service, and a weather forecast service. , schedule management service, news provision service, auction service, video content distribution service, financial transaction (stock trading, etc.) service, and the like.

続いて、情報処理装置１０は、履歴情報及び関連情報に基づいて、各利用者の所定の事象との関連性に関する順位を示す順位情報を生成する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１０は、期間＃１において利用者Ｕ１が入力した検索クエリについて、関連情報Ｍ＃１が示す各スコアの合計値（言い換えると、利用者Ｕ１と属性「趣味：自転車」との期間＃１における関連度）を算出する。また、同様に、情報処理装置１０は、利用者Ｕ２、利用者Ｕ３、・・・についても、属性「趣味：自転車」との期間＃１における関連度を算出する。そして、情報処理装置１０は、各利用者を、期間＃１において属性「趣味：自転車」との関連度が高い順に示す順位情報Ｄ＃１１を生成する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、期間＃１において属性「趣味：自転車」との関連度が最も高い利用者が利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１５」により識別される利用者、関連度が２番目に高い利用者が利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１５」により識別される利用者、・・・・等を示す順位情報Ｄ＃１１を生成する。 Subsequently, the information processing apparatus 10 generates ranking information indicating the ranking of the relevance of each user to a predetermined event based on the history information and the related information (step S2). For example, the information processing apparatus 10 determines the total score of each score indicated by the related information M#1 for the search query input by the user U1 in the period #1 (in other words, degree of relevance in period #1). Similarly, the information processing apparatus 10 also calculates the degree of association with the attribute "hobby: bicycle" for the period #1 for the user U2, the user U3, and so on. Then, the information processing apparatus 10 generates ranking information D#11 indicating each user in descending order of relevance to the attribute "hobby: bicycle" in period #1. As a specific example, the information processing apparatus 10 determines that the user identified by the user ID “UID #15” having the highest degree of association with the attribute “hobby: bicycle” in period #1, the associated The user with the second highest degree generates ranking information D#11 indicating the user identified by the user ID "UID#15", and so on.

また、情報処理装置１０は、他の関連情報に対応する事象についても同様に、各利用者を期間＃１における関連度が高い順に示す順位情報を生成する。例えば、情報処理装置１０は、履歴情報及び関連情報＃２に基づいて、各利用者を、期間＃２において属性「趣味：料理」との関連度が高い順に示す順位情報Ｄ＃２１を生成する。 In addition, the information processing apparatus 10 similarly generates ranking information indicating each user in descending order of the degree of relevance in the period #1 for events corresponding to other related information. For example, the information processing apparatus 10 generates ranking information D#21 indicating each user in descending order of relevance to the attribute "hobby: cooking" in period #2 based on history information and related information #2. .

また、情報処理装置１０は、上記のステップＳ１及びＳ２の処理を所定の期間ごとに実施することにより、所定の期間ごとの各利用者と各事象との関連性に関する順位を示す順位情報を蓄積する。例えば、情報処理装置１０は、期間＃１における各利用者と属性「趣味：自転車」との関連性に関する順位を示す順位情報Ｄ＃１１、期間＃１の後の期間＃２における各利用者と属性「趣味：自転車」との関連性に関する順位を示す順位情報Ｄ＃１２、期間＃２の後の期間＃３における各利用者と属性「趣味：自転車」との関連性に関する順位を示す順位情報Ｄ＃１３、・・・等を生成し、蓄積する。 Further, the information processing apparatus 10 performs the processes of steps S1 and S2 for each predetermined period, thereby accumulating ranking information indicating the ranking of the relationship between each user and each event for each predetermined period. do. For example, the information processing apparatus 10 may determine the ranking information D#11 indicating the ranking of the relationship between each user and the attribute "hobby: bicycle" during the period #1, and each user during the period #2 after the period #1. Ranking information D#12 indicating the ranking of relevance to the attribute "hobby: bicycle", ranking information indicating the ranking of the relevance between each user and the attribute "hobby: bicycle" in period #3 after period #2. D#13, . . . etc. are generated and stored.

続いて、情報処理装置１０は、順位の変動態様が所定の条件を満たす利用者群を特定する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１０は、属性「趣味：自転車」に対応する順位情報Ｄ＃１１、Ｄ＃１２、・・・に基づいて、順位の変動態様が所定の条件を満たす利用者群を特定する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、順位情報Ｄ＃１１、Ｄ＃１２、・・・において、１位から、順位の変動が所定の閾値以下（例えば、順位の変動が±５以下）である順位までの範囲を検出し、当該範囲に含まれる利用者群を特定する。なお、情報処理装置１０は、１位から所定の順位までの範囲であって、当該範囲に含まれる利用者の所定の割合以上（例えば、８割以上）が、順位情報Ｄ＃１１、Ｄ＃１２、・・・において一致する範囲を検出してもよい。 Subsequently, the information processing apparatus 10 identifies a group of users whose order variation mode satisfies a predetermined condition (step S3). For example, the information processing apparatus 10 identifies a group of users whose rank fluctuation mode satisfies a predetermined condition based on rank information D#11, D#12, . . To give a specific example, the information processing apparatus 10 determines that the ranking information D#11, D#12, . . . below) is detected, and the user group included in the range is specified. Note that the information processing apparatus 10 uses the ranking information D#11 and D# in the range from the first place to the predetermined rank, and a predetermined percentage or more (for example, 80% or more) of the users included in the range. 12, . . .

ここで、図１の例において、情報処理装置１０は、順位情報Ｄ＃１１、Ｄ＃１２、・・・において、順位の変動が所定の閾値以下である範囲を１位から１００位までと検出し、直近の期間において生成された属性「趣味：自転車」の順位情報から、１位から１００位までの利用者群＃１を特定したものとする。 Here, in the example of FIG. 1, the information processing apparatus 10 detects the range of the ranking information D#11, D#12, . . . Then, it is assumed that the user group #1 ranked 1st to 100th is identified from the ranking information of the attribute “hobby: bicycle” generated in the most recent period.

また、情報処理装置１０は、他の関連情報に対応する事象についても同様に、順位の変動が所定の閾値以下である範囲を検出し、当該範囲に含まれる利用者群を特定する。例えば、情報処理装置１０は、順位情報Ｄ＃１１、Ｄ＃１２、・・・において、順位の変動が所定の閾値以下である範囲を１位から１０位までと検出し、直近の期間において生成された属性「趣味：料理」の順位情報から、１位から１０位までの利用者群＃２を特定したものとする。 Similarly, the information processing apparatus 10 detects a range in which the change in rank is equal to or less than a predetermined threshold for events corresponding to other related information, and identifies a group of users included in the range. For example, in the ranking information D#11, D#12, . It is assumed that user group #2 ranked first to tenth is identified from the ranking information of the attribute "hobby: cooking".

続いて、情報処理装置１０は、特定した利用者群に含まれない利用者に対し、所定の事象に関連する情報を提供する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１０は、属性「趣味：自転車」に関して高い関連度を維持している利用者群＃１（言い換えると、「趣味：自転車」の上級者と推定される利用者群）に含まれない利用者に対し、属性「趣味：自転車」に関連する情報（広告等）を提供する。具体的な例を挙げると、情報処理装置１０は、利用者群＃１に含まれない利用者であって、入力した検索クエリと、関連情報＃１とに基づいて算出される関連度が所定の閾値以上（例えば、正の値）である利用者に対し、属性「趣味：自転車」に対応する広告のプッシュ型の配信を優先して行う。 Subsequently, the information processing device 10 provides information related to a predetermined event to users who are not included in the identified user group (step S4). For example, the information processing device 10 is included in the user group #1 maintaining a high degree of association with the attribute “hobby: bicycle” (in other words, a group of users presumed to be advanced users of “hobby: bicycle”). Provide information (advertisements, etc.) related to the attribute “hobby: bicycle” to users who cannot As a specific example, the information processing apparatus 10 is a user who is not included in the user group #1, and the degree of association calculated based on the input search query and the related information #1 is specified. Push-type distribution of advertisements corresponding to the attribute "hobby: bicycle" is preferentially performed for users who are equal to or greater than the threshold of (for example, a positive value).

なお、情報処理装置１０は、ステップＳ３において検出した範囲に応じた広告の配信を行ってもよい。例えば、図１の例において、利用者群＃１よりも利用者群＃２の範囲が狭い（言い換えると、「趣味：料理」の上級者と推定される利用者群の母数が、「趣味：自転車」よりも少ない）ため、情報処理装置１０は、属性「趣味：自転車」に対応する広告よりも、属性「趣味：料理」に対応する広告の配信頻度を高くする。言い換えると、情報処理装置１０は、所定の事象の上級者と推定される利用者の母数に応じた頻度で、当該所定の事象に関する情報を提供する。 Note that the information processing device 10 may distribute an advertisement according to the range detected in step S3. For example, in the example of FIG. 1, the range of the user group #2 is narrower than that of the user group #1 (in other words, the parameter of the user group estimated to be advanced in "hobby: cooking" is : bicycle”), the information processing apparatus 10 distributes the advertisement corresponding to the attribute “hobby: cooking” higher than the advertisement corresponding to the attribute “hobby: bicycle”. In other words, the information processing apparatus 10 provides information about a given event at a frequency corresponding to the population of users who are presumed to be advanced users of the given event.

以上のように、実施形態に係る情報処理装置１０は、所定の事象との関連性に関する順位の変動が所定の閾値以下である範囲であって、順位の最上位を含む範囲を検出し、当該範囲に含まれる利用者群を特定する。これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、所定の事象と高い関連性を有し、且つ、維持している利用者を特定することができるため、所定の事象と利用者との関連性をより詳細に分析することができる。 As described above, the information processing apparatus 10 according to the embodiment detects a range in which the change in ranking regarding relevance to a predetermined event is equal to or less than a predetermined threshold and includes the highest ranking, Identify the set of users to be included in the scope. As a result, the information processing apparatus 10 according to the embodiment can identify a user who has and maintains a high degree of relevance to a predetermined event. can be analyzed in more detail.

また、実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば、属性「趣味：自転車」と高い関連性を有し、且つ、維持している利用者、言い換えると、「趣味：自転車」に関して豊富な知識を有する上級者と推定され、「趣味：自転車」に関する何らかのサービス等をすでに利用していると推定される利用者以外の利用者に対し、属性「趣味：自転車」に関する広告を優先して配信することができるため、所定の事象に関する新規顧客を特定したうえで広告を配信することを可能とする。 Further, the information processing apparatus 10 according to the embodiment, for example, is a user who has and maintains a high relevance to the attribute "hobby: bicycle", in other words, has a wealth of knowledge about "hobby: bicycle". Priority distribution of advertisements related to the attribute "hobby: bicycle" to users other than users who are presumed to be advanced users who are presumed to have already used some service related to "hobby: bicycle" Therefore, it is possible to distribute an advertisement after specifying a new customer related to a predetermined event.

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図２を用いて、情報処理装置１０の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、通信部２０と、記憶部３０と、制御部４０とを有する。 [2. Configuration of Information Processing Device]
Next, the configuration of the information processing device 10 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing apparatus according to the embodiment; As shown in FIG. 2 , the information processing device 10 has a communication section 20 , a storage section 30 and a control section 40 .

（通信部２０について）
通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１００等との間で情報の送受信を行う。 (Regarding communication unit 20)
The communication unit 20 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 20 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the terminal device 100 and the like.

（記憶部３０について）
記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図２に示すように、記憶部３０は、履歴情報データベース３１と、関連情報データベース３２と、順位情報データベース３３とを有する。 (Regarding storage unit 30)
The storage unit 30 is implemented by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 2 , the storage unit 30 has a history information database 31 , a related information database 32 and a ranking information database 33 .

（履歴情報データベース３１について）
履歴情報データベース３１は、利用者が入力した検索クエリの履歴や、検索クエリに基づいて算出される関連度に関する各種の情報を記憶する。ここで、図３を用いて、履歴情報データベース３１が記憶する情報の一例を説明する。図３は、実施形態に係る履歴情報データベースの一例を示す図である。図３の例において、履歴情報データベース３１は、「利用者ＩＤ」、「検索履歴」といった項目を有する。 (Regarding history information database 31)
The history information database 31 stores a history of search queries input by the user and various types of information related to the degree of association calculated based on the search queries. An example of information stored in the history information database 31 will now be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a history information database according to the embodiment; In the example of FIG. 3, the history information database 31 has items such as "user ID" and "search history".

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。「検索履歴」は、利用者が入力した検索クエリの履歴を示す。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. "Search history" indicates the history of search queries input by the user.

すなわち、図３では、利用者ＩＤ「ＵＩＤ＃１」により識別される利用者の検索履歴が「検索履歴＃１」である例を示す。 That is, FIG. 3 shows an example in which the search history of the user identified by the user ID "UID#1" is "search history #1".

（関連情報データベース３２について）
関連情報データベース３２は、関連情報に関する各種の情報を記憶する。ここで、図４を用いて、関連情報データベース３２が記憶する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る関連情報データベースの一例を示す図である。図４の例において、関連情報データベース３２は、「関連情報ＩＤ」、「事象」、「検索クエリ」、「スコア」といった項目を有する。 (Regarding the related information database 32)
The related information database 32 stores various information related to related information. An example of information stored in the related information database 32 will now be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a related information database according to the embodiment; In the example of FIG. 4, the related information database 32 has items such as "related information ID", "event", "search query", and "score".

「関連情報ＩＤ」は、関連情報を識別するための識別情報を示す。「事象」は、関連情報の生成の対象となった事象を示す。「検索クエリ」は、事象との関連性を示すスコアが算出された検索クエリを示す。「スコア」は、事象と検索クエリの関連性を示すスコアを示す。 “Related information ID” indicates identification information for identifying related information. "Event" indicates an event for which related information is generated. "Search query" indicates a search query for which a score indicating relevance to the event was calculated. "Score" indicates a score that indicates the relevance of an event and a search query.

すなわち、図４では、関連情報ＩＤ「ＭＩＤ＃１」により識別される関連情報が、事象「事象＃１」を対象として生成され、「事象＃１」と、検索クエリ「検索クエリ＃１１」との関連性を示すスコアが「５．２」である例を示す。 That is, in FIG. 4, the related information identified by the related information ID "MID#1" is generated for the event "event #1", and the event "event #1" and the search query "search query #11" are generated. An example in which the score indicating the relevance of is "5.2" is shown.

（順位情報データベース３３について）
順位情報データベース３３は、各利用者の所定の事象との関連性に関する順位を示す順位情報を記憶する。ここで、図５を用いて、順位情報データベース３３が記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る順位情報データベースの一例を示す図である。図４の例において、関連情報データベース３２は、「関連情報ＩＤ」、「期間」、「順位情報」といった項目を有する。 (Regarding Ranking Information Database 33)
The ranking information database 33 stores ranking information indicating the ranking of each user's relevance to a predetermined event. Here, an example of information stored in the ranking information database 33 will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a ranking information database according to the embodiment; In the example of FIG. 4, the related information database 32 has items such as "related information ID", "period", and "ranking information".

「関連情報ＩＤ」は、関連情報を識別するための識別情報を示す。「期間」は、順位情報の生成に用いられた履歴情報が収集（取得）された期間を示す。「順位情報」は、関連情報ＩＤが示す関連情報に対応する事象と、各利用者との関連性に関する順位を示す順位情報を示す。 “Related information ID” indicates identification information for identifying related information. "Period" indicates the period during which the history information used to generate the ranking information was collected (obtained). "Ranking information" indicates ranking information indicating the ranking of the relationship between the event corresponding to the related information indicated by the related information ID and each user.

すなわち、図４では、関連情報ＩＤ「ＭＩＤ＃１」により識別される関連情報に対応する事象に関して、期間「期間＃１」において収集された履歴情報に基づく順位情報が「順位情報＃１」である例を示す。 That is, in FIG. 4, regarding the event corresponding to the related information identified by the related information ID "MID#1", the ranking information based on the history information collected in the period "period #1" is "ranking information #1". Here is an example.

（制御部４０について）
制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部４０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。実施形態に係る制御部４０は、図２に示すように、取得部４１と、生成部４２と、特定部４３と、抽出部４４と、提供部４５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。 (Regarding the control unit 40)
The control unit 40 is a controller, and various programs stored in a storage device inside the information processing apparatus 10 are stored in the RAM by, for example, a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit). It is realized by executing as Also, the control unit 40 is a controller, and is implemented by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array). As shown in FIG. 2, the control unit 40 according to the embodiment includes an acquisition unit 41, a generation unit 42, a specification unit 43, an extraction unit 44, and a provision unit 45, and performs information processing described below. realize or perform the function or action of

（取得部４１について）
取得部４１は、利用者が入力した検索クエリの履歴を示す履歴情報を取得する。例えば、図１の例において、取得部４１は、情報処理装置１０や他のサーバ装置などから提供される各種のサービスにおいて利用者が所定の期間内に入力した検索クエリや、利用者を識別する識別情報などを含む履歴情報を、端末装置１００－１、１００－２、・・・等や、他のサーバ装置などから取得し、履歴情報データベース３１に格納する。 (Regarding the acquisition unit 41)
The acquisition unit 41 acquires history information indicating a history of search queries input by the user. For example, in the example of FIG. 1, the acquisition unit 41 identifies a search query input by the user within a predetermined period in various services provided by the information processing apparatus 10 or another server apparatus, or identifies the user. History information including identification information is acquired from the terminal devices 100-1, 100-2, .

（生成部４２について）
生成部４２は、取得部４１により取得された履歴情報が示す検索クエリと、所定の事象に対する検索クエリの関連性を示す関連情報とに基づいて、各利用者の当該所定の事象との関連性に関する順位を示す順位情報を生成する。例えば、図１の例において、生成部４２は、履歴情報データベース３１及び関連情報データベース３２を参照し、各期間における利用者Ｕ１、Ｕ２、利用者Ｕ３、・・の属性「趣味：自転車」との関連度を算出する。そして、生成部４２は、各利用者を、各期間において属性「趣味：自転車」との関連度が高い順に示す順位情報を生成し、順位情報データベース３３に格納する。 (Regarding the generator 42)
Based on the search query indicated by the history information acquired by the acquisition unit 41 and the related information indicating the relevance of the search query to the specified event, the generating unit 42 determines the relationship between each user and the specified event. Generate ranking information that indicates the ranking for For example, in the example of FIG. 1, the generation unit 42 refers to the history information database 31 and the related information database 32, and determines the attributes of users U1, U2, U3, . . . Calculate the degree of relevance. Then, the generation unit 42 generates ranking information indicating each user in descending order of relevance to the attribute “hobby: bicycle” in each period, and stores the ranking information in the ranking information database 33 .

（特定部４３について）
特定部４３は、生成部４２により生成された順位情報に基づいて、順位の変動態様が所定の条件を満たす利用者群を特定する。例えば、図１の例において、特定部４３は、順位情報データベース３３を参照し、属性「趣味：自転車」に対応する順位情報Ｄ＃１１、Ｄ＃１２、・・・に基づいて、順位の変動態様が所定の条件を満たす利用者群を特定する。 (Regarding the specifying part 43)
Based on the ranking information generated by the generating unit 42, the identifying unit 43 identifies a group of users whose rank fluctuation mode satisfies a predetermined condition. For example, in the example of FIG. 1, the identification unit 43 refers to the ranking information database 33, and changes the ranking based on the ranking information D#11, D#12, . . . A user group whose mode satisfies a predetermined condition is specified.

また、特定部４３は、順位情報が示す順位のうち、順位の変動が所定の閾値以下である範囲を検出し、検出した範囲に含まれる利用者群を特定してもよい。例えば、図１の例において、特定部４３は、順位情報Ｄ＃１１、Ｄ＃１２、・・・に基づいて、順位の変動が±５以下である範囲を検出し、当該範囲に含まれる利用者群を特定する。 Further, the specifying unit 43 may detect a range in which the variation in the ranking is equal to or less than a predetermined threshold among the rankings indicated by the ranking information, and identify a group of users included in the detected range. For example, in the example of FIG. 1, the identifying unit 43 detects a range in which the ranking fluctuation is ±5 or less based on the ranking information D#11, D#12, . . . identify groups of people.

なお、特定部４３は、順位情報が示す順位のうち、順位の変動が所定の閾値以上である範囲を検出し、検出した範囲に含まれる利用者群を特定してもよい。例えば、特定部４３は、順位の変動が±５以上である範囲を検出し、当該範囲に含まれる利用者群を特定してもよい。 Note that the specifying unit 43 may detect a range in which the variation in the ranking is equal to or greater than a predetermined threshold among the rankings indicated by the ranking information, and identify a group of users included in the detected range. For example, the specifying unit 43 may detect a range in which the ranking fluctuation is ±5 or more, and specify a user group included in the range.

また、特定部４３は、順位情報が示す順位のうち、最上位を含む順位の範囲であって、順位の変動が所定の閾値以下である範囲を検出し、検出した範囲に含まれる利用者群を特定してもよい。例えば、図１の例において、特定部４３は、１位から、順位の変動が所定の閾値以下である順位までの範囲（例えば、上位何％等）を検出し、当該範囲に含まれる利用者群を特定する。 Further, the identifying unit 43 detects a range of ranks including the highest among the ranks indicated by the rank information, in which the change in rank is equal to or less than a predetermined threshold, and detects a group of users included in the detected range. may be specified. For example, in the example of FIG. 1, the specifying unit 43 detects the range from the first place to the ranks in which the change in rank is equal to or less than a predetermined threshold (for example, what percentage of the top), and the users included in the range Identify groups.

なお、特定部４３は、順位情報が示す順位のうち、最下位を含む順位の範囲であって、順位の変動が所定の閾値以下である範囲を検出し、検出した範囲に含まれる利用者群（言い換えると、関連情報に対応する事象に関して全く反応しない、興味を示さない利用者群）を特定してもよい。このような利用者群を特定した場合、後述する提供部４５は、当該利用者群に含まれない利用者に対し、所定の事象に関連する情報を優先的に提供してもよい。 Note that the identification unit 43 detects a range of ranks including the lowest among the ranks indicated by the rank information, in which the change in the ranks is equal to or less than a predetermined threshold, and detects a group of users included in the detected range. (In other words, a group of uninterested users who do not respond at all to the event corresponding to the relevant information) may be specified. When such a user group is identified, the providing unit 45, which will be described later, may preferentially provide information related to a predetermined event to users who are not included in the user group.

（抽出部４４について）
抽出部４４は、利用者が入力した検索クエリと、関連情報とに基づいて、所定の事象に対応付けられる利用者を抽出する。例えば、抽出部４４は、履歴情報データベース３１及び関連情報データベース３２を参照し、入力した検索クエリについて関連情報Ｍが示す各スコアの合計値が所定の閾値以上（例えば、正の値）である利用者を抽出する。 (Regarding the extraction unit 44)
The extraction unit 44 extracts a user associated with a predetermined event based on the search query input by the user and related information. For example, the extraction unit 44 refers to the history information database 31 and the related information database 32, and the total value of the scores indicated by the related information M for the input search query is equal to or greater than a predetermined threshold (eg, positive value). extract the person

（提供部４５について）
提供部４５は、利用者群に含まれない利用者に対し、所定の事象に関連する情報を優先的に提供する。例えば、図１の例において、提供部４５は、特定部４３により特定された利用者群＃１に含まれない利用者に対し、属性「趣味：自転車」に関連する情報を優先的に提供する。 (Regarding the providing unit 45)
The provision unit 45 preferentially provides information related to a predetermined event to users who are not included in the user group. For example, in the example of FIG. 1, the providing unit 45 preferentially provides information related to the attribute "hobby: bicycle" to users who are not included in the user group #1 specified by the specifying unit 43. .

また、提供部４５は、利用者群に含まれない利用者であって、入力した検索クエリと、関連情報とに基づき算出される所定の事象との関連度が所定の閾値以上である利用者に対し、所定の事象に関連する情報を優先的に提供してもよい。例えば、図１の例において、提供部４５は、利用者群＃１に含まれない利用者であって、入力した検索クエリと、関連情報＃１とに基づいて算出される関連度が所定の閾値以上である利用者に対し、属性「趣味：自転車」に対応する広告のプッシュ型の配信を優先して行う。 In addition, the provision unit 45 provides users who are not included in the user group and whose degree of relevance between the input search query and a predetermined event calculated based on related information is equal to or greater than a predetermined threshold. may preferentially provide information related to a predetermined event. For example, in the example of FIG. 1, the provision unit 45 is a user who is not included in the user group #1, and the degree of association calculated based on the input search query and the related information #1 is a predetermined value. Priority is given to push-type distribution of advertisements corresponding to the attribute "hobby: bicycle" to users who are above the threshold.

また、提供部４５は、順位情報が示す順位の変動が所定の閾値以上である範囲に含まれる利用者に対し、所定の事象に関連する情報を優先的に提供してもよい。例えば、提供部４５は、順位情報が示す順位の変動が所定の閾値以上である範囲に含まれ、順位情報に対応する事象（特定の趣味嗜好等）との関連性が安定しない利用者（例えば、初心者）に対し、当該事象に関連する情報を提供する頻度を高くする。 Further, the providing unit 45 may preferentially provide information related to a predetermined event to users included in a range in which the change in ranking indicated by the ranking information is equal to or greater than a predetermined threshold. For example, the providing unit 45 may provide a user (for example, , newbies) will be provided more frequently with information related to the event.

また、提供部４５は、抽出部４４により抽出された利用者に対し、順位情報が示す各利用者の順位の変動態様に応じて、所定の事象に関連する情報を提供してもよい。例えば、提供部４５は、入力した検索クエリについて関連情報が示す各スコアの合計値が所定の閾値以上である利用者に対し、当該関連情報に対応する順位情報が示す各利用者の順位の変動態様に応じて、当該関連情報に対応する事象に関連する情報を提供する。 Further, the providing unit 45 may provide the users extracted by the extracting unit 44 with information related to a predetermined event according to how the ranking of each user changes, which is indicated by the ranking information. For example, the provision unit 45 changes the rank of each user indicated by the rank information corresponding to the relevant information for users whose total score indicated by the associated information for the input search query is equal to or greater than a predetermined threshold. Depending on the aspect, information related to the event corresponding to the related information is provided.

また、提供部４５は、変動態様に応じた頻度で所定の事象に関連する情報を提供してもよい。例えば、図１の例において、提供部４５は、順位情報Ｄ＃１１、Ｄ＃１２、・・・が示す順位の変動態様に応じた頻度で、属性「趣味：自転車」に対応する広告の配信を行う。 Moreover, the providing unit 45 may provide information related to a predetermined event at a frequency according to the variation mode. For example, in the example of FIG. 1, the providing unit 45 distributes advertisements corresponding to the attribute "hobby: bicycle" at a frequency according to the variation of the ranking indicated by the ranking information D#11, D#12, . . . I do.

また、提供部４５は、順位情報が示す各利用者の順位の変動が大きいほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を高くし、順位情報が示す各利用者の順位の変動が小さいほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を低くしてもよい。例えば、提供部４５は、順位情報が示す各利用者の順位の変動が大きく、関連性の高い利用者の入れ替わりが激しい事象（例えば、一過性のブームや、飽きられやすい趣味など）に関連する情報ほど、提供する頻度を高くする。また、提供部４５は、関連情報に対応する順位情報が示す各利用者の順位の変動が小さく、関連性の高い利用者の入れ替わりが少ない事象（例えば、飽きられにくい趣味）に関連する情報ほど、提供する頻度を高くする。 Further, the provision unit 45 increases the frequency of providing information related to a predetermined event as the change in the ranking of each user indicated by the ranking information increases, Information relating to a given event may be provided less frequently. For example, the provision unit 45 may be related to events (for example, transient booms, hobbies that easily get bored, etc.) in which there is a large change in the ranking of each user indicated by the ranking information, and there is a large turnover of highly relevant users. The more information you provide, the more often you provide it. In addition, the providing unit 45 selects information related to events (for example, hobbies that are difficult to get tired of) that have a small change in the ranking of each user indicated by the ranking information corresponding to the related information and a small number of highly related users. , provide more frequently.

なお、提供部４５は、順位情報が示す各利用者の順位の変動が大きいほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を低くし、順位情報が示す各利用者の順位の変動が小さいほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を高くしてもよい。 The provision unit 45 reduces the frequency of providing information related to a predetermined event as the change in the ranking of each user indicated by the ranking information increases. Information relating to a given event may be provided more frequently.

また、提供部４５は、順位情報が示す順位のうち、順位の変動が所定の閾値以下である範囲が広いほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を低くし、当該範囲が狭いほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を高くしてもよい。例えば、提供部４５は、各順位情報において、最下位から、順位の変動が所定の閾値以下（例えば、順位の変動が±５以下）である順位までの範囲が広いほど（言い換えると、順位情報に対応する事象との関連性が安定して低い利用者が多いほど）、順位情報に対応する事象に関連する情報を提供する頻度を低くし、当該範囲が狭いほど（言い換えると、順位情報に対応する事象との関連性が安定して低い利用者が少ないほど）当該事象に関連する情報を提供する頻度を高くする。 In addition, the providing unit 45 reduces the frequency of providing information related to the predetermined event as the range in which the variation in the ranking is less than or equal to a predetermined threshold is wider, and the frequency of providing information related to the predetermined event is lower as the range is narrower. information related to events may be provided more frequently. For example, in each piece of ranking information, the providing unit 45 determines that the wider the range from the bottom to the ranking where the variation in ranking is equal to or less than a predetermined threshold (for example, the variation in ranking is ±5 or less) (in other words, the ranking information The more users have a stable and low relevance to the event corresponding to the ranking information, the lower the frequency of providing information related to the event corresponding to the ranking information, and the narrower the range (in other words, the more the ranking information The fewer users have a stable and low relevance to the corresponding event, the more frequently information related to the event is provided.

また、提供部４５は、順位情報が示す順位のうち、最上位を含む順位の範囲であって、順位の変動が所定の閾値以下である範囲が広いほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を低くし、当該範囲が狭いほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を高くしてもよい。例えば、図１の例において、提供部４５は、「趣味：料理」の上級者と推定される利用者群の母数が、「趣味：自転車」よりも少ないため、属性「趣味：自転車」に対応する広告よりも、属性「趣味：料理」に対応する広告の配信頻度を高くする。また、提供部４５は、「趣味：自転車」の上級者と推定される利用者群の母数が、「趣味：料理」よりも多いため、属性「趣味：料理」に対応する広告よりも、属性「趣味：自転車」に対応する広告の配信頻度を低くする。 In addition, the providing unit 45 provides the information related to the predetermined event as the range of ranks including the highest among the ranks indicated by the rank information and the range in which the fluctuation of the ranks is equal to or less than a predetermined threshold is wide. The frequency may be lower, and the narrower the range, the more frequently information related to a given event may be provided. For example, in the example of FIG. 1 , the providing unit 45 determines that the attribute “hobby: bicycle” is assigned to the attribute “hobby: bicycle” because the number of users who are estimated to be advanced users of “hobby: cooking” is smaller than that of “hobby: bicycle”. The distribution frequency of the advertisement corresponding to the attribute "hobby: cooking" is set higher than that of the corresponding advertisement. In addition, since the number of users presumed to be advanced users of "hobby: bicycle" is larger than that of "hobby: cooking", the providing unit 45 determines that advertisements corresponding to the attribute "hobby: cooking" The distribution frequency of advertisements corresponding to the attribute "hobby: bicycle" is reduced.

〔３．特定処理のフロー〕
図６を用いて、実施形態に係る情報処理装置１０の特定処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 [3. Specific processing flow]
A procedure of identification processing of the information processing apparatus 10 according to the embodiment will be described with reference to FIG. 6 . FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of an estimation process procedure according to the embodiment.

図５に示すように、情報処理装置１０は、利用者が入力した検索クエリの履歴を示す履歴情報を取得する（ステップＳ１０１）。続いて、情報処理装置１０は、履歴情報が示す検索クエリと、所定の事象に対する検索クエリの関連性を示す関連情報とに基づいて、各利用者の当該所定の事象との関連性に関する順位を示す順位情報を生成する（ステップＳ１０２）。続いて、情報処理装置１０は、順位情報に基づいて、順位の変動態様が所定の条件を満たす利用者群を特定する（ステップＳ１０３）。続いて、利用者群に含まれない利用者に対し、所定の事象に関連する情報を優先的に提供し（ステップＳ１０４）、処理を終了する。 As shown in FIG. 5, the information processing apparatus 10 acquires history information indicating a history of search queries input by the user (step S101). Subsequently, the information processing apparatus 10 ranks the relevance of each user to the predetermined event based on the search query indicated by the history information and the related information indicating the relevance of the search query to the predetermined event. The ranking information shown is generated (step S102). Subsequently, the information processing apparatus 10 identifies a group of users whose rank fluctuation mode satisfies a predetermined condition based on the rank information (step S103). Subsequently, users who are not included in the user group are preferentially provided with information related to a predetermined event (step S104), and the process ends.

〔４．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。 [4. Modification]
The above-described embodiment is an example, and various modifications and applications are possible.

〔４－１．同一利用者の特定について〕
上述の実施形態において、特定部４３が、順位情報に基づいて、順位の変動態様が所定の条件を満たす利用者群を特定する例を示したが、特定部４３の機能はこのような例に限定されない。例えば、特定部４３は、順位情報が示す順位の変動態様に基づいて、同一利用者を特定してもよい。具体的な例を挙げると、特定部４３は、各期間について生成された順位情報において所定の範囲内で変動している利用者を同一利用者として特定する。より具体的な例を挙げると、特定部４３は、一の期間について生成された順位情報において所定の順位である利用者と、他の期間について生成された順位情報において当該所定の順位から所定の範囲内の順位である利用者とを同一利用者と特定する。 [4-1. Regarding identification of the same user]
In the above-described embodiment, the identification unit 43 identifies a group of users whose rank fluctuation mode satisfies a predetermined condition based on the rank information. The function of the identification unit 43 is such an example. Not limited. For example, the specifying unit 43 may specify the same user based on the variation of the order indicated by the order information. As a specific example, the identification unit 43 identifies users whose ranking information generated for each period fluctuates within a predetermined range as the same users. To give a more specific example, the specifying unit 43 selects a user having a predetermined ranking in the ranking information generated for one period, and a predetermined ranking from the predetermined ranking in the ranking information generated for another period. A user whose rank is within the range is identified as the same user.

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば、ＯＳの仕様でサードパーティークッキーの使用を制限される場合であっても、同一利用者を特定し、各ドメインにおける利用者の利用履歴等に基づく適切な情報を提供することができる。 As a result, the information processing apparatus 10 according to the embodiment can identify the same user and can It is possible to provide appropriate information based on

〔４－２．利用者群の特定について〕
上述の実施形態において、特定部４３が、順位情報が示す順位のうち、１位から、順位の変動が所定の閾値以下である順位までの範囲を検出し、当該範囲に含まれる利用者群を特定する例を示したが、特定部４３の機能はこのような例に限定されない。例えば、特定部４３は、順位情報が示す順位のうち、上位の何％までが順位の変動が所定の閾値以下であるかを検出し、検出結果に基づいて利用者群を特定してもよい。具体的な例を挙げると、特定部４３は、順位情報が示す順位のうち、上位の０．０００１％までが順位の変動が所定の閾値以下であると検出した場合、上位の０．０００１％に含まれる利用者群を特定する。 [4-2. Regarding the identification of the user group]
In the above-described embodiment, the identification unit 43 detects a range from the first place to the rank in which the variation in the ranking is equal to or less than a predetermined threshold among the rankings indicated by the ranking information, and identifies a group of users included in the range. Although an example of specifying is shown, the function of the specifying unit 43 is not limited to such an example. For example, the identification unit 43 may detect how many percent of the rankings indicated by the ranking information have ranking fluctuations equal to or less than a predetermined threshold, and identify the user group based on the detection results. . To give a specific example, if the identification unit 43 detects that the change in rankings of up to 0.0001% of the rankings indicated by the ranking information is equal to or less than a predetermined threshold, identify the group of users included in

〔４－３．処理態様について〕
上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、逆に、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文章中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 [4-3. About processing mode]
Of the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, and conversely, all of the processes described as being manually performed can be performed manually. Alternatively, some can be done automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, and various data and parameters shown in the above text and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.

また、上記してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Moreover, each of the embodiments described above can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing contents.

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１０は、取得部４１と、生成部４２と、特定部４３と、抽出部４４と、提供部４５とを有する。取得部４１は、利用者が入力した検索クエリの履歴を示す履歴情報を取得する。生成部４２は、取得部４１により取得された履歴情報が示す検索クエリと、所定の事象に対する検索クエリの関連性を示す関連情報とに基づいて、各利用者の当該所定の事象との関連性に関する順位を示す順位情報を生成する。特定部４３は、生成部４２により生成された順位情報に基づいて、順位の変動態様が所定の条件を満たす利用者群を特定する。抽出部４４は、利用者が入力した検索クエリと、関連情報とに基づいて、所定の事象に対応付けられる利用者を抽出する。提供部４５は、利用者群に含まれない利用者に対し、所定の事象に関連する情報を優先的に提供する。また、提供部４５は、抽出部４４により抽出された利用者に対し、順位情報が示す各利用者の順位の変動態様に応じて、所定の事象に関連する情報を提供する。 [5. effect〕
As described above, the information processing apparatus 10 according to the embodiment has the acquisition unit 41 , the generation unit 42 , the identification unit 43 , the extraction unit 44 and the provision unit 45 . The acquisition unit 41 acquires history information indicating a history of search queries input by the user. Based on the search query indicated by the history information acquired by the acquisition unit 41 and the related information indicating the relevance of the search query to the specified event, the generating unit 42 determines the relationship between each user and the specified event. Generate ranking information that indicates the ranking for Based on the ranking information generated by the generating unit 42, the identifying unit 43 identifies a group of users whose rank fluctuation mode satisfies a predetermined condition. The extraction unit 44 extracts a user associated with a predetermined event based on the search query input by the user and related information. The provision unit 45 preferentially provides information related to a predetermined event to users who are not included in the user group. Further, the providing unit 45 provides the users extracted by the extracting unit 44 with information related to a predetermined event in accordance with the manner of change in ranking of each user indicated by the ranking information.

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、所定の事象と高い関連性を有し、且つ、維持している利用者を特定することができるため、所定の事象と利用者との関連性をより詳細に分析し、所定の事象に関する新規顧客を特定したうえで広告を配信することを可能とする。 As a result, the information processing apparatus 10 according to the embodiment can identify a user who has and maintains a high degree of relevance to a predetermined event. can be analyzed in more detail, and advertisements can be distributed after identifying new customers related to a predetermined event.

また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、また、特定部４３は、順位情報が示す順位のうち、順位の変動が所定の閾値以下である範囲を検出し、検出した範囲に含まれる利用者群を特定する。また、特定部４３は、順位情報が示す順位のうち、最上位を含む順位の範囲であって、順位の変動が所定の閾値以下である範囲を検出し、検出した範囲に含まれる利用者群を特定する。 Further, in the information processing apparatus 10 according to the embodiment, for example, the specifying unit 43 detects a range in which the variation in the ranking indicated by the ranking information is equal to or less than a predetermined threshold, and is included in the detected range. Identify user groups. Further, the identifying unit 43 detects a range of ranks including the highest among the ranks indicated by the rank information, in which the change in rank is equal to or less than a predetermined threshold, and detects a group of users included in the detected range. identify.

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、所定の事象と高い関連性を有し、且つ、維持している利用者を特定することができるため、所定の事象と利用者との関連性をより詳細に分析することができる。 As a result, the information processing apparatus 10 according to the embodiment can identify a user who has and maintains a high degree of relevance to a predetermined event. can be analyzed in more detail.

また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、提供部４５は、利用者群に含まれない利用者であって、入力した検索クエリと、関連情報とに基づき算出される所定の事象との関連度が所定の閾値以上である利用者に対し、所定の事象に関連する情報を優先的に提供する。また、提供部４５は、順位情報が示す順位の変動が所定の閾値以上である範囲に含まれる利用者に対し、所定の事象に関連する情報を優先的に提供する。 Further, in the information processing apparatus 10 according to the embodiment, for example, the providing unit 45 is a user who is not included in the user group, and a predetermined event calculated based on the input search query and related information. Information related to a predetermined event is preferentially provided to users whose degree of relevance is greater than or equal to a predetermined threshold. In addition, the providing unit 45 preferentially provides information related to a predetermined event to users included in a range in which the change in ranking indicated by the ranking information is equal to or greater than a predetermined threshold.

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、所定の事象と高い関連性を有し、且つ、維持している利用者を特定し、特定した利用者以外の利用者（新規顧客等）に対し、優先して所定の事象に関する情報を提供することができるため、提供する情報の訴求効果を高めることができる。 As a result, the information processing apparatus 10 according to the embodiment identifies a user who has and maintains a high degree of relevance to a predetermined event, and allows users other than the identified user (new customers, etc.) On the other hand, since information about a predetermined event can be preferentially provided, the appealing effect of the provided information can be enhanced.

また、実施形態に係る情報処理装置１０において、例えば、提供部４５は、変動態様に応じた頻度で所定の事象に関連する情報を提供する。また、提供部４５は、順位情報が示す各利用者の順位の変動が大きいほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を高くし、順位情報が示す各利用者の順位の変動が小さいほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を低くする。また、提供部４５は、順位情報が示す順位のうち、順位の変動が所定の閾値以下である範囲が広いほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を低くし、当該範囲が狭いほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を高くする。また、提供部４５は、順位情報が示す順位のうち、最上位を含む順位の範囲であって、順位の変動が所定の閾値以下である範囲が広いほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を低くし、当該範囲が狭いほど所定の事象に関連する情報を提供する頻度を高くする。 Further, in the information processing apparatus 10 according to the embodiment, for example, the provision unit 45 provides information related to a predetermined event at a frequency according to the variation mode. Further, the provision unit 45 increases the frequency of providing information related to a predetermined event as the change in the ranking of each user indicated by the ranking information increases, Reduce the frequency of providing information related to a given event. In addition, the providing unit 45 reduces the frequency of providing information related to the predetermined event as the range in which the variation in the ranking is less than or equal to a predetermined threshold is wider, and the frequency of providing information related to the predetermined event is lower as the range is narrower. Provide information related to events more frequently. In addition, the providing unit 45 provides the information related to the predetermined event as the range of ranks including the highest among the ranks indicated by the rank information and the range in which the fluctuation of the ranks is equal to or less than a predetermined threshold is wide. The lower the frequency and the narrower the range, the more frequently information related to a given event is provided.

これにより、実施形態に係る情報処理装置１０は、所定の事象と高い関連性を有し、且つ、維持している利用者の母数が多い事象、言い換えると、一過性のブーム等ではない事象に関連する情報を提供する頻度を高くすることができるため、提供する情報の訴求効果を高めることができる。 As a result, the information processing apparatus 10 according to the embodiment has a high relevance to a predetermined event, and is not an event that is maintained by a large number of users, in other words, it is not a transient boom or the like. Since the frequency of providing event-related information can be increased, the appealing effect of the provided information can be enhanced.

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば、図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報処理装置１０を例に挙げて説明する。図７は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＯＭ１２００、ＲＡＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。 [6. Hardware configuration]
Also, the information processing apparatus 10 according to each of the embodiments described above is implemented by, for example, a computer 1000 configured as shown in FIG. The information processing apparatus 10 will be described below as an example. FIG. 7 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing apparatus. Computer 1000 has CPU 1100 , ROM 1200 , RAM 1300 , HDD 1400 , communication interface (I/F) 1500 , input/output interface (I/F) 1600 and media interface (I/F) 1700 .

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１２００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１２００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。 The CPU 1100 operates based on programs stored in the ROM 1200 or HDD 1400 and controls each section. The ROM 1200 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started, programs dependent on the hardware of the computer 1000, and the like.

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。 The HDD 1400 stores programs executed by the CPU 1100, data used by the programs, and the like. Communication interface 1500 receives data from another device via communication network 500 (corresponding to network N in the embodiment) and sends it to CPU 1100, and also transmits data generated by CPU 1100 via communication network 500 to other devices. Send to device.

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。 The CPU 1100 controls output devices such as displays and printers, and input devices such as keyboards and mice, through an input/output interface 1600 . CPU 1100 acquires data from an input device via input/output interface 1600 . Also, CPU 1100 outputs the generated data to an output device via input/output interface 1600 .

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１３００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１３００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。 Media interface 1700 reads programs or data stored in recording medium 1800 and provides them to CPU 1100 via RAM 1300 . CPU 1100 loads such a program from recording medium 1800 onto RAM 1300 via media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a PD (Phase change rewritable disc), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. etc.

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１３００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部４０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、情報処理装置１０の記憶装置内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。 For example, when the computer 1000 functions as the information processing apparatus 10 , the CPU 1100 of the computer 1000 implements the functions of the control unit 40 by executing programs loaded on the RAM 1300 . Moreover, each data in the storage device of the information processing apparatus 10 is stored in the HDD 1400 . CPU 1100 of computer 1000 reads these programs from recording medium 1800 and executes them, but as another example, these programs may be obtained from another device via a predetermined communication network.

〔７．その他〕
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 [7. others〕
As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail based on the drawings. It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.

また、上述した情報処理装置１０は、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。 Further, the configuration of the information processing apparatus 10 described above can be flexibly changed, for example, by calling an external platform or the like using an API (Application Programming Interface), network computing, or the like, depending on the function.

また、特許請求の範囲に記載した「部」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 In addition, the "unit" described in the claims can be read as "means", "circuit", or the like. For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.

１０ 情報処理装置
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ 履歴情報データベース
３２ 関連情報データベース
３３ 順位情報データベース
４０ 制御部
４１ 取得部
４２ 生成部
４３ 特定部
４４ 抽出部
４５ 提供部
１００ 端末装置 10 information processing device 20 communication unit 30 storage unit 31 history information database 32 related information database 33 ranking information database 40 control unit 41 acquisition unit 42 generation unit 43 identification unit 44 extraction unit 45 provision unit 100 terminal device

Claims (13)

利用者が入力した検索クエリの履歴を示す履歴情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された履歴情報が示す検索クエリと、所定の事象に対する検索クエリの関連性を示す関連情報とに基づいて、各利用者の当該所定の事象との関連性に関する順位を示す順位情報を生成する生成部と、
前記生成部により生成された順位情報に基づいて、順位の変動態様が所定の条件を満たす利用者群を特定する特定部と
を有することを特徴とする特定装置。 an acquisition unit that acquires history information indicating a history of search queries input by a user;
A ranking indicating the ranking of the relevance of each user to a predetermined event based on the search query indicated by the history information acquired by the acquisition unit and the related information indicating the relevance of the search query to the predetermined event. a generator that generates information;
an identifying unit that identifies a group of users whose rank fluctuation mode satisfies a predetermined condition based on the ranking information generated by the generating unit. 前記特定部は、
前記順位情報が示す順位のうち、順位の変動が所定の閾値以下である範囲を検出し、検出した範囲に含まれる前記利用者群を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の特定装置。 The identification unit
2. The identification device according to claim 1, wherein, among the ranks indicated by the rank information, a range in which fluctuations in the ranks are equal to or less than a predetermined threshold is detected, and the user group included in the detected range is identified. . 前記特定部は、
前記順位情報が示す順位のうち、最上位を含む順位の範囲であって、順位の変動が所定の閾値以下である範囲を検出し、検出した範囲に含まれる前記利用者群を特定する
ことを特徴とする請求項２に記載の特定装置。 The identification unit
Detecting a range of ranks including the highest among the ranks indicated by the rank information in which the variation in the ranks is equal to or less than a predetermined threshold, and specifying the user group included in the detected range. 3. A specific device according to claim 2. 前記利用者群に含まれない利用者に対し、前記所定の事象に関連する情報を優先的に提供する第１提供部
をさらに有することを特徴とする請求項１から３のうちいずれか１つに記載の特定装置。 4. Any one of claims 1 to 3, further comprising: a first providing unit that preferentially provides information related to the predetermined event to users not included in the user group. The specific device described in . 前記第１提供部は、
前記利用者群に含まれない利用者であって、入力した検索クエリと、前記関連情報とに基づき算出される前記所定の事象との関連度が所定の閾値以上である利用者に対し、前記所定の事象に関連する情報を優先的に提供する
ことを特徴とする請求項４に記載の特定装置。 The first providing unit
For users who are not included in the user group and whose degree of relevance between the input search query and the predetermined event calculated based on the related information is equal to or greater than a predetermined threshold, 5. The specific device according to claim 4, which preferentially provides information related to a predetermined event. 前記第１提供部は、
前記順位情報が示す順位の変動が所定の閾値以上である範囲に含まれる利用者に対し、前記所定の事象に関連する情報を優先的に提供する
ことを特徴とする請求項４または５に記載の特定装置。 The first providing unit
6. The information related to the predetermined event is preferentially provided to users included in a range in which the change in ranking indicated by the ranking information is equal to or greater than a predetermined threshold. specific equipment. 利用者が入力した検索クエリと、前記関連情報とに基づいて、前記所定の事象に対応付けられる利用者を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された利用者に対し、前記順位情報が示す各利用者の順位の変動態様に応じて、前記所定の事象に関連する情報を提供する第２提供部と
をさらに有することを特徴とする請求項１から６のうちいずれか１つに記載の特定装置。 an extraction unit that extracts a user associated with the predetermined event based on the search query entered by the user and the related information;
and a second providing unit that provides information related to the predetermined event to the users extracted by the extracting unit according to the variation of the ranking of each user indicated by the ranking information. A specific device according to any one of claims 1 to 6. 前記第２提供部は、
前記変動態様に応じた頻度で前記所定の事象に関連する情報を提供する
ことを特徴とする請求項７に記載の特定装置。 The second providing unit
8. The identification device according to claim 7, wherein the information related to the predetermined event is provided at a frequency according to the variation mode. 前記第２提供部は、
前記順位情報が示す各利用者の順位の変動が大きいほど前記所定の事象に関連する情報を提供する頻度を高くし、前記順位情報が示す各利用者の順位の変動が小さいほど前記所定の事象に関連する情報を提供する頻度を低くする
ことを特徴とする請求項７または８に記載の特定装置。 The second providing unit
The greater the change in the ranking of each user indicated by the ranking information, the higher the frequency of providing the information related to the predetermined event; 9. The specifying device according to claim 7 or 8, wherein the frequency of providing information related to is reduced. 前記第２提供部は、
前記順位情報が示す順位のうち、順位の変動が所定の閾値以下である範囲が広いほど前記所定の事象に関連する情報を提供する頻度を低くし、当該範囲が狭いほど前記所定の事象に関連する情報を提供する頻度を高くする
ことを特徴とする請求項７から９のうちいずれか１つに記載の特定装置。 The second providing unit
Among the rankings indicated by the ranking information, the wider the range in which the variation in the ranking is equal to or less than a predetermined threshold, the lower the frequency of providing the information related to the predetermined event, and the narrower the range, the more related to the predetermined event. 10. The specifying device according to any one of claims 7 to 9, characterized in that the frequency of providing information to be provided is increased. 前記第２提供部は、
前記順位情報が示す順位のうち、最上位を含む順位の範囲であって、順位の変動が所定の閾値以下である範囲が広いほど前記所定の事象に関連する情報を提供する頻度を低くし、当該範囲が狭いほど前記所定の事象に関連する情報を提供する頻度を高くする
ことを特徴とする請求項１０に記載の特定装置。 The second providing unit
Among the rankings indicated by the ranking information, the frequency of providing information related to the predetermined event is decreased as the range of rankings including the highest rank and the range in which the variation in the ranking is less than or equal to a predetermined threshold is wide, 11. The specifying device according to claim 10, wherein the narrower the range, the higher the frequency of providing the information related to the predetermined event. コンピュータが実行する特定方法であって、
利用者が入力した検索クエリの履歴を示す履歴情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された履歴情報が示す検索クエリと、所定の事象に対する検索クエリの関連性を示す関連情報とに基づいて、各利用者の当該所定の事象との関連性に関する順位を示す順位情報を生成する生成工程と、
前記生成工程により生成された順位情報に基づいて、順位の変動態様が所定の条件を満たす利用者群を特定する特定工程と
を含むことを特徴とする特定方法。 A computer implemented method comprising:
an obtaining step of obtaining history information indicating a history of search queries entered by a user;
A ranking indicating the ranking of the relevance of each user to a predetermined event, based on the search query indicated by the history information obtained in the obtaining step and the related information indicating the relevance of the search query to the predetermined event. a generating step for generating information;
and a specifying step of specifying a group of users whose rank fluctuation mode satisfies a predetermined condition, based on the ranking information generated by the generating step. 利用者が入力した検索クエリの履歴を示す履歴情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された履歴情報が示す検索クエリと、所定の事象に対する検索クエリの関連性を示す関連情報とに基づいて、各利用者の当該所定の事象との関連性に関する順位を示す順位情報を生成する生成手順と、
前記生成手順により生成された順位情報に基づいて、順位の変動態様が所定の条件を満たす利用者群を特定する特定手順と
をコンピュータに実行させるための特定プログラム。 an acquisition procedure for acquiring history information indicating a history of search queries entered by a user;
A ranking indicating the ranking of the relevance of each user to a predetermined event, based on the search query indicated by the history information obtained by the obtaining procedure and the related information indicating the relevance of the search query to the predetermined event. a generation procedure for generating information;
A specific program for causing a computer to execute: a specific procedure for identifying a group of users whose rank fluctuation mode satisfies a predetermined condition based on the ranking information generated by the generating procedure;
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Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012089156A (en) 2008-03-21 2012-05-10 Dentsu Inc Advertising media determination device and advertising media determining method
JP2020047121A (en) 2018-09-20 2020-03-26 Ｚホールディングス株式会社 Device, method, and program for processing information

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