JP7403735B2 - User attention word analysis device, method and program - Google Patents
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Description
特許法第３０条第２項適用 平成３１年１月１８日付掲載 インターネットホームページアドレス（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｂｅｂｉｔ．ｃｏ．ｊｐ／ｎｅｗｓ／ａｒｔｉｃｌｅ／２０１９０１１８） 平成３１年３月２７日付掲載 インターネットホームページアドレス（ｈｔｔｐｓ：／／ｈｅｌｐ．ｕｓｅｒｇｒａｍ．ｉｎｆｏ／ａｒｔｉｃｌｅ／４１３－ｆｅａｔｕｒｅｄ－ｗｏｒｄ）Application of Article 30, Paragraph 2 of the Patent Act Posted on January 18, 2019 Internet homepage address (https://www.bebit.co.jp/news/article/20190118) Posted on March 27, 2019 Internet homepage address (https://help.usergram.info/article/413-featured-word)
本発明は、ウェブにおいて閲覧可能な閲覧可能情報に対して、ユーザが注目するワードを分析するユーザ注目ワード分析装置、方法及びプログラムに関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a user attention word analysis device, method, and program for analyzing words of interest to users in viewable information that can be viewed on the web.
従来、インターネットの普及に伴い、ウェブを利用した集客が行われている。このような、ウェブを利用した集客では、ウェブサイトに誰がアクセスしてきたのか、サイト上でどのような行動パターンを示したのか、といったアクセス情報を分析する技術が知られている。 BACKGROUND ART Conventionally, with the spread of the Internet, customers have been attracted using the Web. When attracting customers using the Web, techniques are known that analyze access information such as who accesses a website and what behavioral patterns they exhibit on the site.
例えば、特許文献１には、解析対象となるウェブサイトへのアクセス情報を、指定された条件のもとにクロス集計し、クロス集計の各欄には、アクセス元内訳を解析し表示する画面へのハイパーリンクが記述され、このハイパーリンクをクリックするだけで種々の条件のもとにおけるアクセス数のアクセス元内訳を参照できる営業支援システムが提案されている（特許文献１）。 For example, in Patent Document 1, access information to websites to be analyzed is cross-tabulated based on specified conditions, and each column of the cross-tabulation is displayed on a screen that analyzes and displays the breakdown of access sources. A sales support system has been proposed in which a hyperlink is described and a breakdown of the access source of the number of accesses under various conditions can be referred to simply by clicking on the hyperlink (Patent Document 1).
しかしながら、特許文献１の情報表示装置は、詳細なアクセス解析結果を参照可能とするものの、各ユーザが、それぞれ興味関心を持っているワードまでは、解析することはできず、また、このような各ユーザの興味関心を容易に把握することは困難である。 However, although the information display device of Patent Document 1 makes it possible to refer to detailed access analysis results, it is not possible to analyze the words that each user is interested in. It is difficult to easily grasp the interests of each user.
本発明は、これらの課題に鑑み、各ユーザが興味関心があるワードを、容易に把握することが可能なユーザ注目ワード分析装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。 In view of these problems, it is an object of the present invention to provide a user attention word analysis device, method, and program that can easily identify words that each user is interested in.
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
本発明は、ウェブにおいて閲覧可能な閲覧可能情報に対して、ユーザが注目するワードを分析するユーザ注目ワード分析装置であって、
前記閲覧可能情報に対して、個々のユーザにおける前記閲覧可能情報へのアクセスに関する履歴情報を、ユーザ毎に取得する履歴情報取得手段と、
取得されたユーザ毎の前記閲覧可能情報において、使用されている前記ワードを抽出するワード抽出手段と、
前記ワードを、ユーザ毎に集計する集計手段と、
集計結果に基づき、前記ワードの評価値を決定する評価値決定手段と、
ユーザ毎に、抽出された前記ワードを一覧的に表示するワード表示領域を、表示手段に表示する表示制御手段と、を備え、
前記表示制御手段は、前記ワード表示領域において、
前記評価値に応じた位置に配置するとともに、
前記評価値が高い前記ワードほど、前記ワードの表示サイズを大きくして表示するユーザ注目ワード分析装置を提供する。
The present invention provides the following solution.
The present invention is a user attention word analysis device that analyzes words that the user is interested in with respect to viewable information that can be viewed on the web,
History information acquisition means for acquiring, for each user, historical information regarding access to the viewable information by each user, with respect to the viewable information;
a word extracting means for extracting the words used in the acquired viewable information for each user;
aggregation means for aggregating the words for each user;
evaluation value determining means for determining an evaluation value of the word based on the aggregation results;
Display control means for displaying a word display area for displaying a list of the extracted words on the display means for each user,
The display control means, in the word display area,
In addition to placing it in a position according to the evaluation value,
A user attention word analysis device is provided that displays a word with a larger display size as the evaluation value increases.
また、本発明は、取得された前記閲覧可能情報のパターンの特徴量に応じた重み付け値を決定する重み付け値決定手段を、更に備え、前記評価値決定手段は、前記集計結果と、前記重み付け値とに基づき、前記評価値を決定してもよい。 In addition, the present invention further includes weighting value determining means for determining a weighting value according to the feature amount of the pattern of the acquired viewable information, and the evaluation value determining means is configured to determine the weighting value based on the aggregation result and the weighting value. The evaluation value may be determined based on the following.
また、本発明は、装置のカテゴリであるが、方法及びプログラムであってもよい。 Further, although the present invention is in the category of apparatus, it may also be a method and a program.
本発明によれば、各ユーザが興味関心があるワードを、容易に把握することが可能となる。 According to the present invention, it becomes possible to easily understand the words that each user is interested in.
以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the drawings. Note that this is just an example, and the technical scope of the present invention is not limited to this.
＜全体構成＞
図１は、本実施形態に係るユーザ注目ワード分析装置におけるユーザが注目するワードを分析した結果の表示例である。
本実施形態に係るユーザ注目ワード分析装置は、ウェブにおいて閲覧可能な閲覧可能情報（例えば、インターネットを利用して閲覧することが可能なウェブサイトや、インターネットを利用して商品等を販売するアプリケーション上の表示等）に対して、ユーザが注目するワードを分析する。ユーザ注目ワード分析装置は、例えば、商品を販売する者や、ユーザが注目しているワードを分析する者や、ユーザに所望の行動を促す者（以下、「操作者」ともいう。）により使用される。
<Overall configuration>
FIG. 1 is a display example of the results of analyzing words of interest to the user in the user attention word analysis device according to the present embodiment.
The user attention word analysis device according to this embodiment uses viewable information that can be viewed on the web (for example, a website that can be viewed using the Internet, or an application that sells products etc. using the Internet). Analyze the words that the user pays attention to (display, etc.). User attention word analysis devices are used by, for example, those who sell products, those who analyze words that users are paying attention to, and those who urge users to take desired actions (hereinafter also referred to as "operators"). be done.
具体的には、ユーザ注目ワード分析装置は、閲覧可能情報に対して、個々のユーザにおける閲覧可能情報へのアクセスに関する履歴情報を、ユーザ毎に取得し、取得したユーザ毎の閲覧可能情報において、使用されているワードを抽出し、ユーザ毎に集計し、ワード毎の評価値を決定する。 Specifically, the user attention word analysis device acquires, for each user, history information regarding access to the viewable information by each user, and in the acquired viewable information for each user, Extract the words used, tally them for each user, and determine the evaluation value for each word.
そして、ユーザ注目ワード分析装置は、ユーザ毎に、抽出されたワードを一覧的に表示するワード表示領域１９ａを、表示手段１９に表示する。 Then, the user attention word analysis device displays on the display means 19 a word display area 19a that displays a list of extracted words for each user.
ユーザ注目ワード分析装置は、ワード表示領域１９ａにおいて、評価値に応じた位置にワードを配置するとともに、評価値が高いワードほど、ワードの表示サイズを大きくして表示する。具体的には、図１に示す例では、ワード「エクスペリエンス」の評価値が最も高かったため、ワード表示領域１９ａの中心に配置し、ワード表示領域１９ａに表示させたワードのうち、最も大きいフォントサイズで表示している。 The user attention word analysis device arranges words in positions corresponding to evaluation values in the word display area 19a, and displays a word with a larger display size as the evaluation value increases. Specifically, in the example shown in FIG. 1, the word "experience" has the highest evaluation value, so it is placed at the center of the word display area 19a, and the largest font size of the words displayed in the word display area 19a is used. is displayed.
このように、ユーザ注目ワード分析装置は、閲覧可能情報に対して、個々のユーザにおける閲覧可能情報へのアクセスに関する履歴情報を、ユーザ毎に取得し、取得したユーザ毎の閲覧可能情報において、使用されているワードを抽出し、ユーザ毎に集計し、ワード毎の評価値を決定する。そして、ユーザ注目ワード分析装置は、ユーザ毎に、抽出されたワードを一覧的に表示するワード表示領域において、評価値に応じた位置に配置するとともに、評価値が高いワードほど、ワードの表示サイズを大きくして表示する。 In this way, the user attention word analysis device acquires history information regarding accesses to viewable information by individual users for viewable information, and calculates the usage of the viewable information for each user. The words that are listed are extracted, totaled for each user, and the evaluation value for each word is determined. Then, the user attention word analysis device places the extracted words in a word display area that displays a list of extracted words for each user in a position according to the evaluation value, and the word display size increases as the evaluation value increases. Enlarge and display.
一般的に、ウェブにおいて、ユーザが興味関心がある事項について検索する場合、自分が興味関心のあるワードを入力し、このワードが含まれるウェブサイト等の閲覧可能情報を閲覧する。このため、あるユーザの閲覧可能情報へのアクセスに関する履歴情報には、当該ユーザが興味関心があるワードが含まれる閲覧可能情報がより多く含まれていると推測できる。 Generally, when a user searches for an item of interest on the Web, he or she inputs a word that he or she is interested in and browses viewable information such as a website that includes this word. Therefore, it can be inferred that the history information regarding a certain user's access to viewable information includes more viewable information that includes words that the user is interested in.
本実施形態のユーザ注目ワード分析装置によれば、ユーザ毎に、履歴情報における閲覧可能情報において使用されているワードを抽出し、集計することで、これらのワードに対し、各ユーザが興味関心がある順に評価することが可能となる。そして、この順位付けをしたワードを、一覧的に表示するとともに、評価が高いワードほど、中心側に配置し、なおかつ、ワードの表示サイズを大きくして表示することが可能となる。このため、ウェブにおける閲覧可能情報に対するユーザのアクセス等の行動を分析する者は、このような表示により、一見して、あるユーザが興味関心があるワードを把握することが可能となる。
したがって、各ユーザが興味関心があるワードを、容易に把握することが可能となる。
According to the user attention word analysis device of the present embodiment, by extracting and aggregating the words used in the viewable information in the history information for each user, it is possible to determine the interests of each user with respect to these words. It becomes possible to evaluate in a certain order. Then, the ranked words can be displayed in a list, and the higher the evaluation, the closer to the center the words are arranged, and the displayed words can be displayed in a larger display size. For this reason, a person who analyzes user behavior such as access to viewable information on the Web can grasp at a glance the words that a certain user is interested in by such a display.
Therefore, it becomes possible to easily understand the words that each user is interested in.
＜機能構成＞
図２は、本実施形態のユーザ注目ワード分析装置の機能構成を示すブロック図である。
ユーザ注目ワード分析装置１は、例えば、サーバで構成され、図示しないプロセッサ、メモリ、ストレージを備え、これらはバスにより接続されている。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）により構成され、メモリに記憶された各種プログラムを読み出して実行し、各種処理を行うことで、後述する各手段として機能する。メモリは、ＣＰＵにより実行されるプログラムを記憶するものであり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）により構成される。ストレージは、後述するデータベースや制御プログラムなどを記憶するものである。
なお、ユーザ注目ワード分析装置１は、１つのサーバで構成する必要はなく、例えば、ユーザ注目ワード分析装置１の管理者により操作される端末（例えば、パーソナルコンピュータや、携帯端末等）や、このような端末とネットワークを介して接続されたサーバ等により、各種処理の全部又は一部を実行してもよい。
<Functional configuration>
FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the user attention word analysis device of this embodiment.
The user attention word analysis device 1 is composed of, for example, a server, and includes a processor, memory, and storage (not shown), which are connected by a bus. The processor is constituted by, for example, a CPU (Central Processing Unit), reads and executes various programs stored in a memory, and functions as each means described below by performing various processes. The memory stores programs executed by the CPU, and includes, for example, ROM (Read Only Memory) and RAM (Random Access Memory). The storage stores a database, a control program, etc., which will be described later.
Note that the user attention word analysis device 1 does not need to be configured with one server, and may be configured, for example, by a terminal (for example, a personal computer, a mobile terminal, etc.) operated by the administrator of the user attention word analysis device 1; All or part of various processes may be executed by a server or the like connected to such a terminal via a network.
ユーザ注目ワード分析装置１は、ユーザ情報取得手段１１と、ユーザ情報データベース（以下、「ユーザ情報ＤＢ」とも言う。）１２と、履歴情報取得手段１３と、履歴情報データベース（以下、「履歴情報ＤＢ」とも言う。）１４と、ワード抽出手段１５と、集計手段１６と、重み付け値決定手段１７と、評価値決定手段１８と、表示手段１９と、表示制御手段２０と、を備える。 The user attention word analysis device 1 includes a user information acquisition means 11, a user information database (hereinafter also referred to as "user information DB") 12, a history information acquisition means 13, and a history information database (hereinafter referred to as "history information DB"). ) 14, word extraction means 15, aggregation means 16, weighting value determination means 17, evaluation value determination means 18, display means 19, and display control means 20.
ユーザ情報取得手段１１は、ユーザに操作される端末（例えば、パーソナルコンピュータや、携帯端末等）や、外部の装置であるオフラインデータベース（以下、「オフラインＤＢ」とも言う。）２００等から、ユーザ情報を取得し、ユーザ情報ＤＢ１２に記憶する。 The user information acquisition means 11 acquires user information from a terminal operated by the user (for example, a personal computer, a mobile terminal, etc.) or an offline database (hereinafter also referred to as "offline DB") 200, which is an external device. is acquired and stored in the user information DB 12.
図３は、ユーザ情報ＤＢを模式的に示す図である。
ユーザ情報ＤＢ１２は、各ユーザを識別する識別情報に、年齢、所在地（ユーザが居住する都道府県や、住所等）等が対応付けられたユーザ情報が記憶されている。なお、ユーザ情報には、その他、性別、ユーザのネーム（例えば、ユーザにより設定されたニックネームや、ユーザの名前等）、ユーザ属性（例えば、ウェブサイトの運営者が運営するグループの会員ランク、ＰＶ（Page View）数、ＣＶ（Conversion）数等）や、オフラインデータ(例えば、ユーザの現実の行動履歴、ＮＰＳ（Net Promoter Score）、ビジネス指標等)、商品購入や来店履歴等を含めてもよい。この場合、これらの情報は、ユーザ情報取得手段１１が取得し、ユーザ情報ＤＢ１２において、識別情報に、対応付けて記憶してもよい。
FIG. 3 is a diagram schematically showing the user information DB.
The user information DB 12 stores user information in which age, location (prefecture where the user resides, address, etc.), etc. are associated with identification information for identifying each user. In addition, user information may include gender, user name (for example, nickname set by the user, user name, etc.), user attributes (for example, membership rank of a group operated by the website operator, PV (number of Page Views, number of CV (Conversion), etc.), offline data (e.g., user's actual behavior history, NPS (Net Promoter Score), business indicators, etc.), product purchase and store visit history, etc. . In this case, these pieces of information may be acquired by the user information acquisition means 11 and stored in the user information DB 12 in association with the identification information.
図２に戻って、履歴情報取得手段１３は、ユーザ毎に、当該ユーザがアクセスした閲覧可能情報、当該閲覧可能情報にアクセスした時間を示す訪問日時、当該ユーザが当該閲覧可能情報へのアクセスに利用した利用端末（例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）や、携帯端末（スマートフォン）等）を示す情報、当該閲覧可能情報における当該ユーザの行動を示すイベントタイプ（例えば、ＰＶだけであったのか、ＣＶに至ったのか）を示す情報、当該閲覧可能情報にアクセスしていた時間を示す滞在時間、イベントタイプの詳細（例えば、ＣＶの内容や、サービスや商品の導入先）等を含む履歴情報を、当該閲覧可能情報をユーザの端末に表示させ、ユーザの端末からアクセスされている装置（サーバ等）や、ユーザ注目ワード分析装置１にネットワークを介して接続されたオフラインＤＢ２００や、ユーザ注目ワード分析装置１にネットワークを介して接続された外部データベース（以下、「外部ＤＢ」とも言う。）３００から取得し、履歴情報ＤＢ１４に記憶する。 Returning to FIG. 2, the history information acquisition means 13 stores, for each user, the viewable information that the user accessed, the visit date and time indicating the time when the user accessed the viewable information, and the access time of the user to the viewable information. Information indicating the terminal used (e.g., personal computer (PC), mobile terminal (smartphone), etc.), event type indicating the user's behavior in the viewable information (e.g., whether it was only a PV, whether it was a CV, etc.) history information including information indicating whether the relevant viewable information was accessed), length of stay indicating the time the relevant viewable information was accessed, details of the event type (for example, the content of the CV, and where the service or product was introduced), etc. A device (such as a server) that displays viewable information on the user's terminal and is accessed from the user's terminal, an offline DB 200 connected via a network to the user's attention word analysis device 1, and the user's attention word analysis device 1 The information is acquired from an external database (hereinafter also referred to as "external DB") 300 connected via a network to the history information DB 14 and stored in the history information DB 14.
図４は、履歴情報ＤＢを模式的に示す図である。
履歴情報ＤＢ１４は、ユーザ毎に、当該ユーザがアクセスした閲覧可能情報に、当該閲覧可能情報にアクセスした時間を示す訪問日時、当該ユーザが当該閲覧可能情報へのアクセスに利用した利用端末を示す情報、当該閲覧可能情報における当該ユーザの行動を示すイベントタイプを示す情報、当該閲覧可能情報にアクセスしていた時間を示す滞在時間等が対応付けられて記憶されている。図４に示すように、履歴情報ＤＢ１４には、ある閲覧可能情報への訪問日時毎に履歴情報が記憶されている。すなわち、履歴情報取得手段１３は、ユーザ毎に、ある閲覧可能情報に、何回アクセスしているかや、ある期間に、ある閲覧可能情報に何回アクセスしているかの頻度も、履歴情報ＤＢ１４に記憶している。
FIG. 4 is a diagram schematically showing the history information DB.
The history information DB 14 stores, for each user, the viewable information accessed by the user, the visit date and time indicating the time when the user accessed the viewable information, and information indicating the terminal used by the user to access the viewable information. , information indicating an event type indicating the behavior of the user in the viewable information, stay time indicating the time the user was accessing the viewable information, etc. are stored in association with each other. As shown in FIG. 4, the history information DB 14 stores history information for each date and time of visit to certain viewable information. In other words, the history information acquisition means 13 also records, in the history information DB 14, how many times each user has accessed certain viewable information and the frequency of accessing certain viewable information in a certain period. I remember.
なお、図４に示す例では、「閲覧可能情報」の一例として、ウェブページのタイトル（図４に示す例では「Ｕｇ特設ページ」）を示しているが、「閲覧可能情報」は、ウェブページで表示されるテキストデータや、ウェブページのアドレスや、ウェブサイトにおけるショップ名や、インターネットを利用して商品等を販売するアプリケーションの名称等、ユーザがインターネットを利用して、閲覧可能な情報であれば任意の情報とすることができる。 In addition, in the example shown in FIG. 4, the title of the web page ("Ug special page" in the example shown in FIG. 4) is shown as an example of "browsable information", but "browsable information" Any information that can be viewed by users using the Internet, such as text data displayed on , web page addresses, shop names on websites, and names of applications that sell products etc. using the Internet. It can be any information.
また、履歴情報には、各閲覧可能情報におけるユーザの操作に関する情報として、表示画面においてスクロールされた量やスクロールする速度を示すスクロール情報や、ユーザに操作される端末におけるマウス操作やタッチ操作により、表示画面上で移動させることが可能なポインタの移動経路や移動量や移動速度を示すポインタ情報等を含めてもよい。この場合、これらの情報は、履歴情報取得手段１３が取得し、履歴情報ＤＢ１４において、閲覧可能情報に、対応付けて記憶してもよい。また、履歴情報取得手段１３は、流入経路を示す情報を、ユーザの初回アクセス時と２回目以降のアクセス時とで分類して取得し、それぞれ記憶してもよいし、ＣＶに至ったときの流入経路を示す情報を、ＰＶのみの場合と分類して取得し、それぞれ記憶してもよい。 In addition, the history information includes scroll information that indicates the amount and speed of scrolling on the display screen, as well as information regarding the user's operations on each viewable information, as well as information on mouse operations and touch operations on the terminal operated by the user. It may also include pointer information indicating a moving route, moving amount, and moving speed of a pointer that can be moved on the display screen. In this case, these pieces of information may be acquired by the history information acquisition means 13 and stored in the history information DB 14 in association with the viewable information. In addition, the history information acquisition means 13 may acquire the information indicating the inflow route by classifying it into the user's first access and the second and subsequent accesses, and store them respectively, or when the user reaches CV. The information indicating the inflow route may be acquired by classifying it into PV only cases and stored respectively.
図２に戻って、ワード抽出手段１５は、履歴情報ＤＢ１４に記憶されたユーザ毎の閲覧可能情報において、使用されているワードを抽出する。具体的には、ワード抽出手段１５は、閲覧可能情報（例えば、ウェブページのタイトルや本文等）のテキストデータを、形態素解析により、ワード単位に分解し、閲覧可能情報において、使用されているワードを抽出する。ワード抽出手段１５は、閲覧可能情報に加え、その他の履歴情報ＤＢ１４に記憶された情報に含まれるワードを抽出してもよい。さらに、ワード抽出手段１５は、履歴情報ＤＢ１４に記憶された情報に加え、ユーザの商品購入や来店履歴を示す情報等やその他のユーザ情報ＤＢ１２に記憶された情報に含まれるワードを抽出してもよい。 Returning to FIG. 2, the word extracting means 15 extracts words used in the viewable information for each user stored in the history information DB 14. Specifically, the word extraction means 15 decomposes text data of viewable information (for example, the title and body of a web page, etc.) into word units by morphological analysis, and extracts the words used in the viewable information. Extract. In addition to the viewable information, the word extraction means 15 may extract words included in other information stored in the history information DB 14. Furthermore, in addition to the information stored in the history information DB 14, the word extraction means 15 may also extract words included in information indicating the user's product purchase and store visit history, and other information stored in the user information DB 12. good.
集計手段１６は、ワード抽出手段１５が抽出したワードを、ユーザ毎に集計する。詳細には、集計手段１６は、ユーザ毎、閲覧可能情報（例えば、ウェブページ）毎に、ワード抽出手段１５が抽出したワードの数を、ワード毎に集計する。 The aggregating means 16 aggregates the words extracted by the word extracting means 15 for each user. Specifically, the totaling means 16 totals the number of words extracted by the word extraction means 15 for each user and each viewable information (for example, web page).
重み付け値決定手段１７は、履歴情報取得手段１３が取得した閲覧可能情報のパターンの特徴量に応じた重み付け値を決定する。具体的には、重み付け値決定手段１７は、ユーザ毎の履歴情報ＤＢ１４を参照し、ある閲覧可能情報に関するＣＶ数、ＣＶの頻度、ＰＶ数、ＰＶ頻度等を示す値が大きいほど（例えば、所定期間（例えば、２４時間、１週間等）において、あるウェブページを閲覧した回数（ＰＶ頻度）が多いほど、滞在時間が長いほど）、当該閲覧可能情報から抽出されたワードに対する重み付け値を大きい値に決定する。また、重み付け値決定手段１７は、ＰＶに関する情報より、ＣＶに関する情報に対する重み付け値をより大きくするようにしてもよい。また、重み付け値決定手段１７は、あるユーザの重み付け値を決定する際に、他のユーザの重み付け値を参照してもよい。例えば、重み付け値決定手段１７は、全てのユーザの各閲覧可能情報（例えば、ウェブページ）の閲覧時間の分布から、各閲覧可能情報自体の重み付け値（重要度）を決定する。また、重み付け値決定手段１７は、上述した例に限らず、履歴情報ＤＢ１４に記憶された各種の履歴情報に示される行動パターンの特徴量に応じた重み付け値を決定することができる。 The weighting value determining means 17 determines a weighting value according to the feature amount of the pattern of the viewable information acquired by the history information acquiring means 13. Specifically, the weighting value determining means 17 refers to the history information DB 14 for each user, and the larger the value indicating the number of CVs, frequency of CVs, number of PVs, frequency of PVs, etc. regarding certain viewable information (for example, The greater the number of times a certain web page is viewed (PV frequency) and the longer the stay time during a period (for example, 24 hours, one week, etc.), the greater the weighting value for the word extracted from the viewable information. decided on. Furthermore, the weighting value determining means 17 may assign a larger weighting value to information regarding CV than information regarding PV. Moreover, the weighting value determining means 17 may refer to the weighting values of other users when determining the weighting value of a certain user. For example, the weighting value determination means 17 determines the weighting value (importance) of each viewable information itself from the distribution of the viewing time of each viewable information (for example, a web page) by all users. Further, the weighting value determining means 17 is not limited to the example described above, and can determine a weighting value according to the feature amount of the behavior pattern shown in various types of history information stored in the history information DB 14.
評価値決定手段１８は、集計手段１６が集計した集計結果と、重み付け値決定手段１７が決定した重み付け値とに基づき、ワード毎の評価値を決定する。重み付け値は、任意の計算方法で集計結果に反映させることが可能であるが、例えば、評価値決定手段１８は、集計手段１６が集計したワード毎のワード数に、重み付け値決定手段１７が決定した重み付け値を乗算することで、ワード毎の評価値を決定してもよい。なお、評価値決定手段１８は、集計手段１６が集計したワード毎のワード数をそのまま評価値に決定してもよいし、単なる乗算以外の計算方法で、重み付け値を使用して評価値を決定してもよい。 The evaluation value determining means 18 determines an evaluation value for each word based on the total results compiled by the totaling means 16 and the weighting values determined by the weighting value determining means 17. The weighting value can be reflected in the tally result using any calculation method; The evaluation value for each word may be determined by multiplying the weighted values. Note that the evaluation value determining means 18 may directly determine the number of words for each word totaled by the aggregation means 16 as the evaluation value, or may determine the evaluation value using a weighted value using a calculation method other than simple multiplication. You may.
単なる乗算以外の計算方法の一例として、評価値決定手段１８は、tf（Term Frequency）－idf（Inverse Document Frequency）により、ワード毎の評価値を決定する。詳細には、「tf」（tf＝閲覧可能情報（例えば、ウェブページ）におけるあるワードの出現頻度／閲覧可能情報における全ワードの出現頻度の和）は、ある閲覧可能情報において、あるワードがどのくらい出現したのかを示す値であり、値が大きいほど、ある閲覧可能情報における、あるワードの出現頻度が大きくなる。「idf」（idf＝log（全閲覧可能情報／あるワードを含む閲覧可能情報））は、全閲覧可能情報における、あるワードの出現頻度を示す値であり、値が大きいほど、全閲覧可能情報における、あるワードの出現頻度が低くなる（全閲覧可能情報における、あるワードのレア度が大きくなる）。そして、評価値決定手段１８は、「tf」と「idf」とを乗算することで、ワード毎の評価値を決定する。すなわち、ある閲覧可能情報における出現頻度が大きく、全閲覧可能情報におけるレア度が大きいワードほど、評価値が大きくなる。 As an example of a calculation method other than simple multiplication, the evaluation value determining means 18 determines the evaluation value for each word using tf (Term Frequency) - idf (Inverse Document Frequency). In detail, "tf" (tf = frequency of appearance of a certain word in viewable information (e.g. web page)/sum of appearance frequencies of all words in viewable information) is the frequency of a certain word in viewable information. This is a value indicating whether a word has appeared, and the larger the value, the higher the frequency of appearance of a certain word in certain viewable information. "idf" (idf = log (all viewable information/browsable information including a certain word)) is a value that indicates the frequency of appearance of a certain word in all viewable information, and the larger the value, the more viewable information The frequency of appearance of a certain word decreases (the rarity of a certain word increases in all viewable information). Then, the evaluation value determining means 18 determines the evaluation value for each word by multiplying "tf" and "idf". That is, the higher the frequency of appearance in certain viewable information and the greater the rarity of a word in all viewable information, the larger the evaluation value.
図５は、本実施形態のユーザ注目ワード分析装置による評価値決定の概要を説明する図である。
集計手段１６は、ワード抽出手段１５が抽出したワードの数を、ワード毎、閲覧可能情報毎に、集計する。例えば、図５に示す例では、集計手段１６は、閲覧可能情報「Ｕｇ特設ページ」から抽出されたワード「エクスペリエンス」の数が３個であったので集計値「３」を算出し、閲覧可能情報「Ｔｏｐページ」から抽出されたワード「エクスペリエンス」の数が５個であったので集計値「５」を算出し、閲覧可能情報「ブログ」から抽出されたワード「エクスペリエンス」の数が２個であったので集計値「２」を算出している。
また、重み付け値決定手段１７は、閲覧可能情報「Ｕｇ特設ページ」に対して重み付け値「５」を決定し、閲覧可能情報「Ｔｏｐページ」に対して重み付け値「３」を決定し、閲覧可能情報「ブログ」に対して重み付け値「１」を決定している。
FIG. 5 is a diagram illustrating an overview of evaluation value determination by the user attention word analysis device of this embodiment.
The totaling means 16 totals the number of words extracted by the word extraction means 15 for each word and each viewable information. For example, in the example shown in FIG. 5, the totaling means 16 calculates the total value "3" because the number of words "experience" extracted from the viewable information "Ug special page" is three, and the total value is "3". Since the number of word "experience" extracted from the information "Top page" was 5, the total value "5" was calculated, and the number of word "experience" extracted from the viewable information "blog" was 2. Therefore, a total value of "2" is calculated.
Further, the weighting value determining means 17 determines a weighting value of "5" for the viewable information "Ug special page", determines a weighting value of "3" for the viewable information "Top page", and determines a weighting value of "3" for the viewable information "Top page". A weighting value of "1" is determined for the information "blog".
このような場合に、評価値決定手段１８は、ワード「エクスペリエンス」に対して、閲覧可能情報「Ｕｇ特設ページ」から抽出されたものには集計値「３」と重み付け値「５」を乗算して評価値「１５」を算出し、閲覧可能情報「Ｔｏｐページ」から抽出されたものには集計値「５」と重み付け値「３」を乗算して評価値「１５」を算出し、閲覧可能情報「ブログ」から抽出されたものには集計値「２」と重み付け値「１」を乗算して評価値「２」を算出し、これらの評価値を合算することで、ワード「エクスペリエンス」の評価値「３２」を決定する。 In such a case, the evaluation value determining means 18 multiplies the word "experience" extracted from the viewable information "Ug special page" by the aggregate value "3" and the weighted value "5". The evaluation value "15" is calculated by calculating the evaluation value "15", and the information extracted from the viewable information "Top page" is multiplied by the aggregate value "5" and the weighting value "3" to calculate the evaluation value "15", which can be viewed. The information extracted from "blog" is multiplied by the aggregate value "2" and the weighted value "1" to calculate the evaluation value "2", and by adding up these evaluation values, the word "experience" is calculated. An evaluation value of "32" is determined.
表示手段１９は、例えば、ディスプレイやタッチパネルで構成され、表示制御手段２０の制御により、ワード抽出手段１５により抽出されたワードを一覧的に表示するワード表示領域１９ａ（図１参照）等を表示する。 The display means 19 is composed of, for example, a display or a touch panel, and under the control of the display control means 20 displays a word display area 19a (see FIG. 1) that displays a list of words extracted by the word extraction means 15. .
表示制御手段２０は、ワード表示領域１９ａ（図１参照）等を、表示手段１９に表示する。また、表示制御手段２０は、ワード表示領域１９ａにおいて、ワードの評価値に応じた位置に、当該ワードを配置する。具体的には、表示制御手段２０は、ワード表示領域１９ａにおいて、評価値決定手段１８が決定した評価値が高いワードほど中心側に配置するとともに、評価値決定手段１８が決定した評価値が高いワードほど、ワードの表示サイズを大きくして表示する。また、表示制御手段２０は、ワード表示領域１９ａにおいて、評価値決定手段１８が決定した評価値に応じて表示するワードの色や字体を変化させてもよい。なお、表示制御手段２０は、評価値決定手段１８が決定した評価値が高いワードほど中心側に配置する態様に限らず、操作者が認知しやすい位置であれば、中心側に限らず任意の位置に配置することができる。 The display control means 20 displays the word display area 19a (see FIG. 1) and the like on the display means 19. Further, the display control means 20 arranges the word in the word display area 19a at a position according to the evaluation value of the word. Specifically, the display control means 20 arranges words with higher evaluation values determined by the evaluation value determination means 18 closer to the center in the word display area 19a, and also arranges words with higher evaluation values determined by the evaluation value determination means 18. The larger the word, the larger the word display size is displayed. Further, the display control means 20 may change the color and font of the word displayed in the word display area 19a according to the evaluation value determined by the evaluation value determination means 18. Note that the display control means 20 is not limited to the manner in which words with higher evaluation values determined by the evaluation value determination means 18 are placed closer to the center; It can be placed in any position.
＜ユーザ注目ワード分析処理＞
次に、ユーザ注目ワード分析装置によるユーザ注目ワード分析処理の一例について、図６を参照して説明する。
図６は、本実施形態のユーザ注目ワード分析処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１において、ユーザ情報取得手段１１は、ユーザに操作される端末や、外部の装置であるオフラインＤＢ２００等から、ユーザ情報を取得し、ユーザ情報ＤＢ１２に記憶する。
<User attention word analysis process>
Next, an example of user attention word analysis processing performed by the user attention word analysis device will be described with reference to FIG.
FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of user attention word analysis processing according to the present embodiment.
In step S1, the user information acquisition means 11 acquires user information from a terminal operated by the user, an external device such as the offline DB 200, and stores it in the user information DB 12.
ステップＳ２において、履歴情報取得手段１３は、ユーザ毎に、当該ユーザがアクセスした閲覧可能情報、当該閲覧可能情報にアクセスした時間を示す訪問日時、当該ユーザが当該閲覧可能情報へのアクセスに利用した利用端末を示す情報、当該閲覧可能情報における当該ユーザの行動を示すイベントタイプを示す情報、当該閲覧可能情報にアクセスしていた時間を示す滞在時間等を含む履歴情報を、当該閲覧可能情報をユーザの端末に表示させ、ユーザの端末からアクセスされている装置や、オフラインＤＢ２００や、外部ＤＢ３００から取得し、履歴情報ＤＢ１４に記憶する。 In step S2, the history information acquisition means 13 acquires, for each user, the viewable information accessed by the user, the visit date and time indicating the time when the viewable information was accessed, and the information used by the user to access the viewable information. Information indicating the terminal used, information indicating the event type indicating the behavior of the user in the relevant viewable information, history information including the stay time indicating the time the user was accessing the viewable information, etc. The information is displayed on the user's terminal, acquired from the device accessed from the user's terminal, the offline DB 200, or the external DB 300, and stored in the history information DB 14.
ステップＳ３において、ワード抽出手段１５は、ステップＳ２で履歴情報取得手段１３により履歴情報ＤＢ１４に記憶されたユーザ毎の閲覧可能情報において、使用されているワードを抽出する。 In step S3, the word extracting means 15 extracts words used in the viewable information for each user stored in the history information DB 14 by the history information acquisition means 13 in step S2.
ステップＳ４において、集計手段１６は、ステップＳ３でワード抽出手段１５が抽出したワードを、ユーザ毎に集計する。 In step S4, the totaling means 16 totalizes the words extracted by the word extraction means 15 in step S3 for each user.
ステップＳ５において、重み付け値決定手段１７は、ユーザ毎の履歴情報ＤＢ１４を参照し、閲覧可能情報に対するユーザの行動パターンの特徴量に応じた重み付け値を決定する。 In step S5, the weighting value determining means 17 refers to the history information DB 14 for each user and determines a weighting value according to the feature amount of the user's behavior pattern with respect to the viewable information.
ステップＳ６において、評価値決定手段１８は、ステップＳ４で集計手段１６が集計した集計結果と、ステップＳ５で重み付け値決定手段１７が決定した重み付け値とに基づき、ワード毎の評価値を決定する。 In step S6, the evaluation value determining means 18 determines the evaluation value for each word based on the total results compiled by the totaling means 16 in step S4 and the weighting values determined by the weighting value determining means 17 in step S5.
ステップＳ７において、表示制御手段２０は、ワード表示領域１９ａ（図１参照）を、表示手段１９に表示する。また、表示制御手段２０は、ワード表示領域１９ａにおいて、評価値決定手段１８が決定した評価値に応じた位置にワードを配置するとともに、評価値決定手段１８が決定した評価値が高いワードほど、ワードの表示サイズを大きくして表示する。 In step S7, the display control means 20 displays the word display area 19a (see FIG. 1) on the display means 19. Further, the display control means 20 arranges words in the word display area 19a at positions corresponding to the evaluation values determined by the evaluation value determination means 18, and the higher the evaluation value determined by the evaluation value determination means 18, the higher the word. Enlarge and display word display size.
図７は、本実施形態に係るユーザ注目ワード分析装置によるユーザ一覧画面の表示例である。
表示制御手段２０は、図７に示すように、複数のユーザの各種情報が配列されたユーザ一覧画面を表示手段１９に表示する。そして、表示制御手段２０は、ユーザ注目ワード分析装置１を操作する操作者の操作により、例えば、図７中上から２段目のユーザ（「ｄ２３ｅ５４２ｅｂｄ１ｅ．．．」）が選択されると、図１に示すようなワード表示領域１９ａを表示手段１９に表示する。
FIG. 7 is an example of a user list screen displayed by the user attention word analysis device according to the present embodiment.
The display control means 20 displays, on the display means 19, a user list screen in which various information of a plurality of users is arranged, as shown in FIG. Then, when, for example, the user in the second row from the top in FIG. A word display area 19a as shown in FIG. 1 is displayed on the display means 19.
図５に示す例では、評価値決定手段１８が決定した評価値（合計値）が最も高いワードは「エクスペリエンス」であり、次に評価値（合計値）が高いワードは「デザイン」であり、次に評価値（合計値）が高いワードは「パートナー」である。
このような場合、表示制御手段２０は、図１に示すように、ワード表示領域１９ａにおいて、ワード抽出手段１５が抽出したワードを、ランダムに配置しつつ、最も評価値（合計値）が高いワード「エクスペリエンス」を、ワード表示領域１９ａの中心に配置し、かつ、最も大きいフォントサイズで表示し、次に評価値（合計値）が高いワード「デザイン」や「パートナー」を「エクスペリエンス」の周囲（中心より）に配置し、最も大きいフォントサイズで表示する。なお、表示制御手段２０は、「エクスペリエンス」より評価値（合計値）が低い「デザイン」や「パートナー」のフォントサイズを、「エクスペリエンス」よりも小さいが、その他のワードよりは大きくしてもよい。
In the example shown in FIG. 5, the word with the highest evaluation value (total value) determined by the evaluation value determining means 18 is "experience", the word with the next highest evaluation value (total value) is "design", The word with the next highest evaluation value (total value) is "partner."
In such a case, as shown in FIG. 1, the display control means 20 randomly arranges the words extracted by the word extraction means 15 in the word display area 19a, and selects the word with the highest evaluation value (total value). "Experience" is placed in the center of the word display area 19a and displayed in the largest font size, and the words "Design" and "Partner" with the next highest evaluation value (total value) are placed around "Experience" ( from the center) and display at the largest font size. Note that the display control means 20 may set the font size of "design" and "partner", which have a lower evaluation value (total value) than "experience", to be smaller than "experience" but larger than other words. .
＜効果＞
以上説明した本実施形態のユーザ注目ワード分析装置によれば、ユーザ毎に、履歴情報における閲覧可能情報において使用されているワードを抽出し、集計することで、これらのワードに対し、各ユーザが興味関心がある順に評価することが可能となる。そして、この順位付けをしたワードを、一覧的に表示するとともに、評価に応じた位置に配置し、なおかつ、ワードの表示サイズを大きくして表示することが可能となる。このため、ウェブにおける閲覧可能情報に対するユーザのアクセス等の行動を分析する者は、このような表示により、一見して、あるユーザが興味関心があるワードを把握することが可能となる。
したがって、各ユーザが興味関心があるワードを、容易に把握することが可能となる。
<Effect>
According to the user attention word analysis device of the present embodiment described above, by extracting and aggregating the words used in the viewable information in the history information for each user, each user can It becomes possible to evaluate in order of interest. Then, it is possible to display the ranked words in a list, arrange them at positions according to the evaluation, and increase the display size of the words. For this reason, a person who analyzes user behavior such as access to viewable information on the Web can grasp at a glance the words that a certain user is interested in by such a display.
Therefore, it becomes possible to easily understand the words that each user is interested in.
また、集計結果と、閲覧可能情報のパターンの特徴量に応じた重み付け値とに基づき、各ユーザが興味関心があるワードを評価するので、各ユーザの行動パターンに応じたワードの評価が可能となり、ユーザ個々に、興味関心があるワードに対する評価の精度が向上する。
したがって、各ユーザが興味関心があるワードを、精度よく容易に把握することが可能となる。
In addition, since the words that each user is interested in are evaluated based on the aggregated results and the weighted value according to the feature amount of the pattern of viewable information, it is possible to evaluate words according to each user's behavioral pattern. , the accuracy of evaluation of words that each user is interested in is improved.
Therefore, it becomes possible to accurately and easily grasp the words that each user is interested in.
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to these embodiments described above. Furthermore, the effects described in the embodiments of the present invention are merely a list of the most preferable effects resulting from the present invention, and the effects of the present invention are limited to those described in the embodiments of the present invention. isn't it.
１・・・ユーザ注目ワード分析装置、１１・・・ユーザ情報取得手段、１２・・・ユーザ情報ＤＢ、１３・・・履歴情報取得手段、１４・・・履歴情報ＤＢ、１５・・・ワード抽出手段、１６・・・集計手段、１７・・・重み付け値決定手段、１８・・・評価値決定手段、１９・・・表示手段、２０・・・表示制御手段、２００・・・オフラインＤＢ、３００・・・外部ＤＢ DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... User attention word analysis device, 11... User information acquisition means, 12... User information DB, 13... History information acquisition means, 14... History information DB, 15... Word extraction Means, 16... Aggregation means, 17... Weighting value determining means, 18... Evaluation value determining means, 19... Display means, 20... Display control means, 200... Offline DB, 300 ...External DB
Claims (4)
前記閲覧可能情報を含み、前記閲覧可能情報に対して、個々のユーザにおける前記閲覧可能情報へのアクセスに関する履歴情報を、ユーザ毎に取得する履歴情報取得手段と、
取得されたユーザ毎の前記履歴情報に含まれる前記閲覧可能情報において、使用されている前記ワードを抽出するワード抽出手段と、
ユーザ毎に、抽出した前記ワードの数をワード毎に集計する集計手段と、
集計結果に基づき、ユーザ毎に、前記ワード毎の評価値を決定する評価値決定手段と、
複数のユーザの情報が配列されたユーザ一覧画面を表示手段に表示し、前記ユーザ一覧画面において選択されたユーザについて抽出された前記ワードを一覧的に表示するワード表示領域を、前記ユーザ一覧画面において選択された前記ユーザに対応づけて前記表示手段に表示する表示制御手段と、を備え、
前記表示制御手段は、前記ワード表示領域において、
前記評価値に応じた位置に前記ワードを配置するとともに、
前記評価値が高い前記ワードほど、前記ワードの表示サイズを大きくして表示するユーザ注目ワード分析装置。 A user attention word analysis device that analyzes words that a user focuses on with respect to viewable information that can be viewed on the web,
a history information acquisition unit that includes the viewable information and acquires, for each user, history information regarding access to the viewable information by each user;
word extraction means for extracting the words used in the viewable information included in the acquired history information for each user;
a tallying means for tallying the number of extracted words for each word for each user ;
an evaluation value determining means for determining an evaluation value for each word for each user based on the aggregation results;
A user list screen in which information of a plurality of users is arranged is displayed on the display means, and a word display area for displaying a list of the words extracted for the user selected on the user list screen is provided on the user list screen. Display control means for displaying on the display means in association with the selected user ,
The display control means, in the word display area,
arranging the word at a position according to the evaluation value, and
A user attention word analysis device that displays a word with a higher evaluation value in a larger display size.
前記評価値決定手段は、前記集計結果と、前記重み付け値とに基づき、前記評価値を決定する請求項１に記載のユーザ注目ワード分析装置。 Further comprising a weighting value determining means for determining a weighting value according to a feature amount of a user's behavior pattern with respect to the acquired viewable information,
The user attention word analysis device according to claim 1, wherein the evaluation value determining means determines the evaluation value based on the aggregation result and the weighting value.
前記閲覧可能情報を含み、前記閲覧可能情報に対して、個々のユーザにおける前記閲覧可能情報へのアクセスに関する履歴情報を、ユーザ毎に取得するステップと、
取得されたユーザ毎の前記履歴情報に含まれる前記閲覧可能情報において、使用されている前記ワードを抽出するステップと、
ユーザ毎に、抽出した前記ワードの数をワード毎に集計するステップと、
集計結果に基づき、ユーザ毎に、前記ワード毎の評価値を決定するステップと、
複数のユーザの情報が配列されたユーザ一覧画面を表示手段に表示し、前記ユーザ一覧画面において選択されたユーザについて抽出された前記ワードを一覧的に表示するワード表示領域を、前記ユーザ一覧画面において選択された前記ユーザに対応づけて前記表示手段に表示するステップと、を含み、
前記表示するステップは、前記ワード表示領域において、
前記評価値に応じた位置に前記ワードを配置するとともに、
前記評価値が高い前記ワードほど、前記ワードの表示サイズを大きくして表示するユーザ注目ワード分析方法。 A method executed by a user attention word analysis device that analyzes words that a user focuses on with respect to viewable information that can be viewed on the web, the method comprising:
a step of acquiring , for each user, history information regarding access to the viewable information by each user, including the viewable information;
extracting the words used in the viewable information included in the acquired history information for each user;
a step of totalizing the number of extracted words for each word for each user ;
determining an evaluation value for each word for each user based on the aggregation results;
A user list screen in which information of a plurality of users is arranged is displayed on the display means, and a word display area for displaying a list of the words extracted for the user selected on the user list screen is provided on the user list screen. Displaying on the display means in association with the selected user ,
The displaying step includes, in the word display area,
arranging the word at a position according to the evaluation value, and
A user attention word analysis method in which the higher the evaluation value of the word, the larger the display size of the word.
前記閲覧可能情報を含み、前記閲覧可能情報に対して、個々のユーザにおける前記閲覧可能情報へのアクセスに関する履歴情報を、ユーザ毎に取得する履歴情報取得手段、
取得されたユーザ毎の前記履歴情報に含まれる前記閲覧可能情報において、使用されている前記ワードを抽出するワード抽出手段、
ユーザ毎に、抽出した前記ワードの数をワード毎に集計する集計手段、
集計結果に基づき、ユーザ毎に、前記ワード毎の評価値を決定する評価値決定手段、
複数のユーザの情報が配列されたユーザ一覧画面を表示手段に表示し、前記ユーザ一覧画面において選択されたユーザについて抽出された前記ワードを一覧的に表示するワード表示領域を、前記ユーザ一覧画面において選択された前記ユーザに対応づけて前記表示手段に表示する表示制御手段、として機能させ、
前記表示制御手段は、前記ワード表示領域において、
前記評価値に応じた位置に前記ワードを配置するとともに、
前記評価値が高い前記ワードほど、前記ワードの表示サイズを大きくして表示するプログラム。 A user attention word analysis device that analyzes the words that users pay attention to in viewable information that can be viewed on the web.
History information acquisition means that includes the viewable information and acquires history information regarding access to the viewable information by each user for the viewable information;
word extraction means for extracting the words used in the viewable information included in the acquired history information for each user;
aggregation means for aggregating the number of extracted words for each word for each user ;
evaluation value determining means for determining an evaluation value for each word for each user based on the aggregation results;
A user list screen in which information of a plurality of users is arranged is displayed on the display means, and a word display area for displaying a list of the words extracted for the user selected on the user list screen is provided on the user list screen. functioning as a display control means for displaying on the display means in association with the selected user ;
The display control means, in the word display area,
arranging the word at a position according to the evaluation value, and
A program for displaying a word with a higher evaluation value in a larger display size.
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| Title |
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| 澤田 礼我 外８名，潜在的興味分析に基づく詳細な興味グループ判定方式の提案，第１０回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム （第１６回日本データベース学会年次大会)，日本，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会 日本データベース学会 情報処理学会データベースシステム研究会，2018年03月06日，pp. 1-5 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2020184151A (en) | 2020-11-12 |
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