JP2014170438A - Information processing device and method - Google Patents
Information processing device and method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014170438A JP2014170438A JP2013042594A JP2013042594A JP2014170438A JP 2014170438 A JP2014170438 A JP 2014170438A JP 2013042594 A JP2013042594 A JP 2013042594A JP 2013042594 A JP2013042594 A JP 2013042594A JP 2014170438 A JP2014170438 A JP 2014170438A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- content
- characters
- information processing
- browsing
- time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
本発明は、コンテンツをレコメンドする技術に関する。 The present invention relates to a technology for recommending content.
従来、対象者に合ったコンテンツのレコメンド(すなわち推薦)に、ソーシャル・フィルタリングの手法が用いられてきた。ソーシャル・フィルタリングでは、同じ対象を利用した他のユーザが利用した他の対象を「この○○を利用したユーザはこの○○も利用しています」のように、興味に合うものとしてレコメンドする。さらに、時系列的な購買順序を考慮する技術も知られていた(例えば、特許文献1及び2、参照)。
Conventionally, a social filtering technique has been used for recommending (ie, recommending) content suitable for a target person. In social filtering, other targets used by other users who use the same target are recommended as being suitable for the user's interest, such as “Users using this XX also use this XX”. Further, a technique that considers a time-series purchase order has been known (see, for example,
しかし、同じコンテンツを利用した他のユーザが利用したコンテンツのなかにも、コンテンツ間の相対的な難易度の差があるはずのところ、そのような難易度の差を評価しレコメンドに活かす技術は存在しなかった。 However, among the content used by other users who use the same content, there should be a difference in relative difficulty between the contents, but the technology to evaluate such difference in difficulty and make use of it as a recommendation is Did not exist.
コンテンツを予め人手でレベル分けしたり、コンテンツに応じた説明辞書を予め用意しその参照数で難易度を評価するなどの工夫も提案されているが(例えば、特許文献3参照)、事前準備の負担が大きく、多数のコンテンツのうち一部の人がたまたま利用する複数のコンテンツ間で相対的難易度を容易に評価するには適しなかった。 Ingenuity has been proposed, such as manually classifying content in advance, or preparing an explanatory dictionary according to the content in advance and evaluating the difficulty level based on the number of references (for example, see Patent Document 3). The burden is heavy, and it is not suitable for easily evaluating the relative difficulty among a plurality of contents that happen to be used by some people among many contents.
本発明の目的は、少ない負担でコンテンツ間の相対的難易度を容易に評価しレコメンドに活かすことである。 An object of the present invention is to easily evaluate the relative difficulty level between contents with a small burden and to make use of the recommendation.
上記の目的をふまえ、本発明の一態様(1)である情報処理装置は、コンテンツに対する操作を伴う閲覧時間を取得する時間取得手段と、前記コンテンツの文字数を取得する文字数取得手段と、前記文字数あたりの前記閲覧時間が相対的に長い前記コンテンツを相対的に高度、前記文字数あたりの前記閲覧時間が相対的に短い前記コンテンツを相対的に低度とする評価情報を作成する評価手段と、作成された前記評価情報に基いてコンテンツをユーザへ推薦するレコメンド手段と、を備えたことを特徴とする。 Based on the above object, an information processing apparatus according to one aspect (1) of the present invention includes a time acquisition unit that acquires a browsing time accompanied by an operation on content, a character number acquisition unit that acquires the number of characters of the content, and the number of characters. An evaluation means for creating evaluation information that makes the content having a relatively long browsing time relatively high and makes the content having a relatively short browsing time per number of characters relatively low And recommending means for recommending the content to the user based on the evaluation information.
本発明の他の態様(2)である情報処理方法は、上記態様を方法のカテゴリで捉えたもので、コンテンツに対する操作を伴う閲覧時間を取得する時間取得処理と、前記コンテンツの文字数を取得する文字数取得処理と、前記文字数あたりの前記閲覧時間が相対的に長い前記コンテンツを相対的に高度、前記文字数あたりの前記閲覧時間が相対的に短い前記コンテンツを相対的に低度とする評価情報を作成する評価処理と、作成された前記評価情報に基いてコンテンツをユーザへ推薦するレコメンド処理と、コンピュータが実行することを特徴とする。 An information processing method according to another aspect (2) of the present invention captures the above aspect in a category of the method, and acquires a time acquisition process for acquiring a browsing time accompanied by an operation on the content and the number of characters of the content. Character number acquisition processing, and evaluation information that relatively high the content with the relatively long browsing time per number of characters and relatively low the content with the relatively short browsing time per the number of characters The computer executes an evaluation process to be created, a recommendation process for recommending content to the user based on the created evaluation information, and a computer.
また、本発明の他の態様(2)は、上記いずれかの態様において、前記時間取得手段は、前記コンテンツの表示中に情報処理装置のセンサから、予め定められた入力が、予め定められた時間あたり予め定められた量以上検出されている時間を、前記操作を伴う閲覧時間として取得することを特徴とする。 In addition, according to another aspect (2) of the present invention, in any one of the above aspects, the time acquisition unit receives a predetermined input from a sensor of the information processing apparatus during the display of the content. The time detected more than the predetermined amount per time is acquired as the browsing time with the said operation.
本発明の他の態様(3)は、上記いずれかの態様において、前記評価手段は、前記コンテンツに係る前記文字数あたりの前記閲覧時間を、ユーザを基準とした相対値に正規化し、正規化された前記相対値をコンテンツごとに集計することにより、コンテンツごとの前記評価情報を作成することを特徴とする。 In another aspect (3) of the present invention, in any one of the above aspects, the evaluation unit normalizes the browsing time per number of characters related to the content to a relative value based on a user. The evaluation information for each content is created by counting the relative values for each content.
本発明の他の態様(4)は、上記いずれかの態様において、前記コンテンツの閲覧中に、そのコンテンツ中の語がその閲覧に係る端末またはユーザ識別情報において検索された量を検索量として取得する検索量取得手段を備え、前記評価手段は、前記文字数あたりの前記検索量が相対的に多い前記コンテンツを相対的に高度、前記文字数あたりの前記検索量が相対的に少ない前記コンテンツを相対的に低度とする評価情報を作成することを特徴とする。 According to another aspect (4) of the present invention, in any one of the above aspects, during the browsing of the content, an amount by which a word in the content is searched in the terminal or user identification information related to the browsing is acquired as a search amount. A search amount acquisition means for performing the search, and the evaluation means relatively compares the content with a relatively high search amount per number of characters and relatively sets the content with a relatively small search amount per number of characters. It is characterized in that evaluation information is created at a low level.
本発明の他の態様(5)は、上記いずれかの態様において、前記コンテンツは、指定された条件に対応するインターネット検索結果のうち、飛び先のウェブページであることを特徴とする。 Another aspect (5) of the present invention is characterized in that, in any one of the above aspects, the content is a web page of a jump destination in an Internet search result corresponding to a specified condition.
本発明によれば、少ない負担でコンテンツ間の相対的難易度を容易に評価しレコメンドに活かすことができる。 According to the present invention, it is possible to easily evaluate the relative difficulty level between contents with a small burden and utilize it for a recommendation.
次に、本発明を実施するための形態(「実施形態」と呼ぶ)について図に沿って例示する。なお、背景技術や課題などで既に述べた内容と共通の前提事項は適宜省略する。 Next, a mode for carrying out the present invention (referred to as “embodiment”) will be illustrated along the drawings. In addition, the assumptions common to the contents already described in the background art and problems are omitted as appropriate.
〔1.構成〕
図1は、本実施形態の構成図で、レコメンドサーバ1(単に「サーバ1」とも呼ぶこととする)は、通信ネットワークN(インターネット、携帯電話網など)を介して、コンテンツ提供サーバ2から端末Tに提供されるコンテンツについて、レベルを表す評価情報(「レベル」とも呼ぶ)したうえ、その評価情報を活用したレコメンド(おすすめ)を端末Tへ提供する情報処理装置である。
[1. Constitution〕
FIG. 1 is a configuration diagram of this embodiment. A recommendation server 1 (also referred to simply as “
サーバ1は、コンピュータの構成として、CPUなどの演算制御部6と、主メモリや補助記憶装置等の記憶装置7と、通信ネットワークNとの通信装置8(通信機器や通信アダプタなど)と、を有する。サーバ1に準じ、端末Tと、コンテンツ提供サーバ2もコンピュータの構成を有するが(図示省略)、サーバ1と2及び端末Tにおける演算制御部、記憶装置、通信装置のタイプや型式が共通の必要はない。
The
端末Tは、実際にはユーザ数に応じて多数存在し、スマートフォン、タブレットPCなどの携帯情報端末に限らず、デスクトップその他のパーソナルコンピュータなどでもよい。サーバ1では、記憶装置7に記憶されている図示しないコンピュータプログラム(例えば、アプリケーションプログラムやウェブページのスクリプトなど)を演算制御部6が実行することで、図1に示す各要素を実現する。
A large number of terminals T actually exist according to the number of users, and are not limited to portable information terminals such as smartphones and tablet PCs, but may be desktops or other personal computers. In the
実現される要素のうち、情報の記憶手段は、端末T内のいわゆるローカル記憶に限らず、ネットワーク・コンピューティング(クラウド)によるリモート記憶でもよい。また、本出願に示す記憶手段は、説明の便宜に合わせた単位で示す主なものであり、実装では、情報の記憶に付随する入出力や管理などの機能を含めたり、構成の単位を分割または一体化したり、ワークエリアなど他の記憶手段を適宜用いてよい。 Among the realized elements, the information storage means is not limited to the so-called local storage in the terminal T, but may be remote storage by network computing (cloud). In addition, the storage means shown in the present application is the main unit shown for convenience of explanation, and in implementation, functions such as input / output and management associated with information storage are included, or the unit of the configuration is divided. Alternatively, other storage means such as a work area or the like may be used as appropriate.
なお、図中(例えば図1)の矢印は、データや制御などの流れについて主要な方向を補助的に示すもので、他の流れの否定や方向の限定を意味するものではない。また、記憶手段以外の各手段は、以下に説明するような情報処理の機能・作用を実現・実行する処理手段であるが、これらは説明のために整理した機能単位であり、実際のハードウェア要素やソフトウェアモジュールとの一致は問わない。 Note that the arrows in the figure (for example, FIG. 1) supplementarily indicate the main direction of the flow of data, control, etc., and do not mean the denial of other flows or the limitation of the direction. In addition, each means other than the storage means is a processing means for realizing and executing the functions and operations of information processing as described below, but these are functional units arranged for explanation, and actual hardware It doesn't matter if it matches elements or software modules.
〔2.作用〕
図4は、上記のように構成されたサーバ1の動作手順のうち、特に本発明に関する部分を示すフローチャートである。前提として、ユーザは端末Tにおいて、コンテンツ提供サーバ2の提供するコンテンツを閲覧する。
[2. Action)
FIG. 4 is a flowchart showing a part related to the present invention in the operation procedure of the
相対的レベルの評価情報を作成する対象のコンテンツは、電子書籍のほか、指定された条件に対応するインターネット検索結果で列挙される、飛び先のウェブページまたはウェブサイトでもよい。また、同じドメイン、サブドメインやディレクトリに属する各ウェブページやウェブサイトの間で、相対的な難易度すなわちレベルを評価してもよい。 The content for which the evaluation information of the relative level is to be created may be an electronic book or a destination web page or a website listed in an Internet search result corresponding to a specified condition. Further, the relative difficulty level, that is, the level may be evaluated between each web page or website belonging to the same domain, sub-domain or directory.
また、レコメンドサーバ1は、コンテンツ提供サーバ2からもしくは端末T内の所定のプログラムから、端末Tにおけるコンテンツの閲覧の開始や終了、閲覧中のコンテンツに関するページめくりやスクロールなどの操作のほか、インターネット検索の内容を、それぞれデータとして取得し、以下のようにコンテンツの評価情報の作成に用いる。
The
すなわち、端末Tにおいてコンテンツの閲覧が開始されると(ステップS11:「YES」)、文字数取得手段30は、そのコンテンツが新規作成または更新後に初めて閲覧された場合(ステップS12:「YES」)、コンテンツの文字数をカウントするなどして取得し(ステップS13)、文字数記憶手段35に記憶させる。コンテンツの文字数はコンテンツ提供サーバ2や端末Tがカウントしてサーバ1へ送信してもよい。
That is, when browsing of the content is started on the terminal T (step S11: “YES”), the character
また、時間取得手段20は、コンテンツに対する操作を伴う閲覧時間を、端末Tについて取得し(ステップS14)、閲覧時間記憶手段25に記憶させる。操作を伴う閲覧時間とは、閲覧途中でユーザが他の用事などでコンテンツを放置している時間を除く趣旨である。 Moreover, the time acquisition means 20 acquires the browsing time accompanied with operation with respect to a content about the terminal T (step S14), and stores it in the browsing time storage means 25. The browsing time with operation is intended to exclude the time during which the user leaves the content for other errands during browsing.
このため、時間取得手段20は、コンテンツの表示中に端末Tのセンサから、所定の入力が、所定時間あたり所定量以上検出されている時間を、操作を伴う閲覧時間として取得する。ここで、センサは例えば、タッチパネル画面のタッチセンサ、加速度センサ、明るさセンサ、画面側カメラなどである。 For this reason, the time acquisition means 20 acquires the time from which the predetermined input is detected more than the predetermined amount per predetermined time from the sensor of the terminal T during the display of the content as the browsing time with the operation. Here, the sensor is, for example, a touch sensor on a touch panel screen, an acceleration sensor, a brightness sensor, a screen-side camera, or the like.
また、所定の入力は例えば、ページめくり、スクロールなどコンテンツに対する操作のほか、カバンに入れるなどせず手で持っていることを示す所定以上の照度の入力や本体角度の変化、カメラ近傍の画面を向いている顔の検出などである。また、検出における所定量は例えば、回数、変化量などである。 For example, in addition to operations on content such as page turning and scrolling, predetermined input includes input of illuminance exceeding the predetermined value indicating that it is held by hand without putting it in a bag, change in body angle, screen near the camera, etc. For example, detection of a face that is facing. Further, the predetermined amount in detection is, for example, the number of times, the amount of change, and the like.
そして、評価手段40は、文字数あたりの閲覧時間が長いコンテンツを相対的に高度、文字数あたりの閲覧時間が相対的に短いコンテンツを相対的に低度とする評価情報を作成し(ステップS15からS17)、レコメンド手段50は、作成された評価情報に基いてコンテンツをユーザの用いる端末Tへ推薦すなわちレコメンドする(ステップS18及びS19)。レコメンドを受ける側のユーザとしては、評価情報の基礎となった閲覧を行ったユーザ以外のユーザが典型的であるが、閲覧を行ったユーザでもよい。 Then, the evaluation means 40 creates evaluation information in which content having a long browsing time per number of characters is relatively high and content having a relatively short browsing time per number of characters is relatively low (steps S15 to S17). The recommendation unit 50 recommends, that is, recommends the content to the terminal T used by the user based on the created evaluation information (steps S18 and S19). The user who receives the recommendation is typically a user other than the user who performed the browsing based on the evaluation information, but may be the user who performed the browsing.
また、本実施形態では、評価情報の作成には、閲覧中に行ったインターネット検索の量も反映させる。すなわち、検索量取得手段60は、コンテンツの閲覧中に、そのコンテンツ中の語がその閲覧に係る端末Tまたはユーザ識別情報においてインターネット検索された量を検索量として取得して(ステップS16)検索量記憶手段65に記憶させる。 In the present embodiment, the amount of Internet search performed during browsing is also reflected in the creation of evaluation information. That is, the search amount acquisition means 60 acquires, as a search amount, the amount of words searched for on the terminal T or user identification information related to the browsing during the browsing of the content (step S16). The data is stored in the storage unit 65.
そして、評価手段40は、文字数あたりの閲覧時間と文字数あたりの検索量とを、それぞれ所定の係数で合算して評価情報の基礎とするなどして(後述)、文字数あたりの検索量が相対的に多いコンテンツを相対的に高度、文字数あたりの検索量が相対的に少ないコンテンツを相対的に低度とする評価情報を作成する(ステップS17)。 Then, the evaluation unit 40 adds the browsing time per number of characters and the search amount per number of characters by adding a predetermined coefficient, respectively, as a basis for evaluation information (described later). The evaluation information is created so that the content with a relatively high content is relatively high and the content with a relatively small search amount per character is relatively low (step S17).
「ユーザ識別情報において」インターネット検索された量とは、端末T(例えばスマートフォン)でコンテンツの購読に用いているユーザ識別情報(例えばユーザID)と同じユーザ識別情報で、別の端末(例えばパーソナルコンピュータ)でインターネット検索サイトにログインしている状態又はログイン時に端末に保存されたクッキー情報でユーザ識別されている状態でインターネット検索された回数などである。 The amount searched for in the “user identification information” is the same user identification information as the user identification information (for example, user ID) used for content subscription at the terminal T (for example, a smartphone), and another terminal (for example, a personal computer). ) And the number of times the Internet has been searched with the user identified by the cookie information stored in the terminal at the time of login.
ここで、評価情報の作成の例を示す。例えば、レコメンドを受けるユーザ丙と共通するコンテンツXの利用履歴を有するユーザ群(例えば、甲、乙など)の利用履歴に含まれる他のコンテンツA、B、C…をユーザ丙へレコメンドする場合を考える。 Here, an example of creating evaluation information is shown. For example, when recommending other contents A, B, C,... Included in the usage history of the user group (for example, A, B, etc.) having the usage history of the content X in common with the user を 受 け る receiving the recommendation to the user 丙. Think.
図2は、説明のために、閲覧時間記憶手段25と、文字数記憶手段35と、検索量記憶手段65と、の内容を一体の表として例示したものである。本実施形態における評価情報の作成では、評価手段40は、まず、コンテンツに係る文字数あたりの閲覧時間を、ユーザを基準とした相対値に正規化し(ステップS15)、正規化した相対値(例えば図2の「正規化値」)によって閲覧時間記憶手段25を更新する。 FIG. 2 illustrates the contents of the browsing time storage means 25, the character count storage means 35, and the search amount storage means 65 as an integral table for the sake of explanation. In creating the evaluation information in this embodiment, the evaluation means 40 first normalizes the browsing time per number of characters related to the content to a relative value based on the user (step S15), and the normalized relative value (for example, FIG. The browsing time storage means 25 is updated with “normalized value” of 2).
正規化は、偏差値、長さの順位、最大値最小値間の分布位置などで行う。例えば、図2の例における「分/千字」の欄の数値は、閲覧時間(分)を文字数(千文字単位)で除した文字数あたりの閲覧時間である。ユーザ甲がコンテンツBを閲覧したとき、3千文字を6分で閲覧したので、文字数あたりの閲覧時間は2(分/千字)となる。 Normalization is performed based on the deviation value, the rank of the length, the distribution position between the maximum value and the minimum value. For example, the numerical value in the column of “minute / thousand characters” in the example of FIG. 2 is the browsing time per number of characters obtained by dividing the browsing time (minutes) by the number of characters (in thousands characters). When the user A browses the content B, the user browses 3,000 characters in 6 minutes, so the viewing time per number of characters is 2 (minutes / thousand characters).
「正規化値」の欄の数値は、同じユーザ単位に、文字数あたりの閲覧時間(分/千字)の相対的に短いコンテンツに「1」、相対的に長いコンテンツに「2」を与えたものである。すなわち、文字数あたりの閲覧時間(分/千字)という共通の尺度を、ユーザ単位で相対値である正規化値に正規化する。これにより、図2のようにユーザ甲(コンテンツA及びB)とユーザ乙(コンテンツA及びC)で閲覧したコンテンツが異なっていても、それぞれのコンテンツの閲覧時間を相対的に正規化できる。 The numerical value in the column of “normalized value” gives “1” to relatively short content and “2” to relatively long content for the same user unit. Is. That is, a common measure of the browsing time per character (minute / thousand characters) is normalized to a normalized value that is a relative value for each user. Thereby, even if the content browsed by the user A (contents A and B) and the user B (contents A and C) are different as shown in FIG. 2, the browsing time of each content can be relatively normalized.
また、評価手段40は、このように正規化された相対値をコンテンツごとに集計することにより、コンテンツごと評価情報を作成し、作成された評価情報によってレベル記憶手段35を更新する(ステップS17)。 Further, the evaluation means 40 creates the evaluation information for each content by counting the normalized relative values for each content, and updates the level storage means 35 with the created evaluation information (step S17). .
例えば、既に評価情報が存在するコンテンツA、B、Cのいずれかを、他に少なくとも一つのコンテンツについて閲覧時間が記憶されている新たなユーザが閲覧し、その文字数あたりの閲覧時間がそのユーザにとって閲覧済の他のコンテンツと比べて相対的に長かったとき、そのコンテンツの評価情報の正規化された相対値には「2」が一つ増えることになる。 For example, a new user whose browsing time is stored for at least one other content A, B, or C for which evaluation information already exists is browsed, and the browsing time for the number of characters for that user When the content is relatively longer than the other content that has been browsed, “2” is incremented by one in the normalized relative value of the evaluation information of the content.
図3は、このように正規化された相対値(正規化値)をコンテンツごとに集計することで評価したコンテンツごとの評価情報を例示するもので、評価情報は、相対的低度を意味する「基本」と、相対的高度を意味する「応用」の二区分としたが、表現形式も区分の数もこれに限定されない。 FIG. 3 exemplifies evaluation information for each content evaluated by aggregating the relative values (normalized values) normalized in this way for each content, and the evaluation information means a relative low level. Two categories of “basic” and “application” meaning relative altitude are used, but the expression format and the number of categories are not limited to this.
また、評価情報に検索量を反映させるには、例えば、閲覧時間に準じて検索量も、そのままもしくはユーザ単位で正規化し、所定の係数で正規化値と合算するなど適宜な計算処理によって、評価情報に反映させる。 In addition, in order to reflect the search amount in the evaluation information, for example, the search amount is also normalized as it is or in units of users according to the browsing time, and is evaluated by an appropriate calculation process such as adding the normalized value with a predetermined coefficient. Reflect in the information.
図2の例で、コンテンツAは正規化値が「1」で小さい点では図3のように評価情報「基本」となるが、相対的に大きい検索量「3」や「6」も(図2)、そのままもしくは正規化して、所定以上の係数で評価情報に反映させれば、図2の評価情報「基本」と「応用」がコンテンツAとBで入れ替わる結果も考えられる。 In the example of FIG. 2, the content A has a normalized value “1” and is small, and becomes evaluation information “basic” as shown in FIG. 3, but relatively large search amounts “3” and “6” (see FIG. 2) If the evaluation information “basic” and “application” in FIG.
以上のように作成された評価情報に基いたレコメンドの画面例を図5に示す。この画面例では、複数の電子書籍が「基本レベル」と「応用レベル」に分けて、説明文とともに表示されている。 FIG. 5 shows an example of a recommendation screen based on the evaluation information created as described above. In this screen example, a plurality of electronic books are divided into a “basic level” and an “applied level” and are displayed together with explanatory text.
〔3.効果〕
(1)以上のように、本実施形態では、何らかの操作を伴う正味の閲覧時間(例えば図2)が文字数あたり相対的に長いコンテンツを相対的に高度とする評価情報を作成することにより(例えば図3)、人手によるレベル分けや辞書準備などの負担なしでコンテンツ間の相対的難易度を評価しレコメンドに活かすことが可能となる(例えば図5)。
[3. effect〕
(1) As described above, in the present embodiment, by creating evaluation information that makes a relatively high content with a relatively long net browsing time (for example, FIG. 2) per number of characters (for example, FIG. 2) (for example, 3), it is possible to evaluate the relative difficulty level between contents without burdens such as manual leveling and dictionary preparation, and to make use of the recommendations (for example, FIG. 5).
(2)また、本実施形態では、センサから所定の入力が時間あたり所定以上検出されている閲覧時間を用いることにより、ユーザがコンテンツを見ていない時間を判断の基礎から容易に除外することが可能となる。 (2) Further, in this embodiment, by using the browsing time in which a predetermined input from the sensor is detected for a predetermined time or more, the time when the user is not watching the content can be easily excluded from the basis of judgment. It becomes possible.
(3)また、本実施形態では、コンテンツごとの閲覧時間を、ユーザ単位の相対値に正規化したうえ(例えば図4のステップS15)コンテンツごとに集計することで、ユーザごとの閲覧の早い遅いのばらつきが評価情報に影響することを抑制できる。 (3) In this embodiment, the browsing time for each content is normalized to a relative value for each user (for example, step S15 in FIG. 4), and totalized for each content, so that browsing for each user is early and late. It can suppress that the dispersion | variation of is affecting evaluation information.
(4)また、本実施形態では、コンテンツ中の語が閲覧中にネット検索された量(例えば図2)が文字数あたり相対的に多いコンテンツを高度とする評価情報を作成することにより(例えば図4のステップS16)、コンテンツ間の相対的難易度をより適切に評価できる。 (4) Further, in the present embodiment, by creating evaluation information that makes the content relatively high per number of characters (for example, FIG. 2) the amount of words searched for while searching for words in the content (for example, FIG. 2). 4 step S16), the relative difficulty between contents can be more appropriately evaluated.
(5)また、本実施形態では、本発明をネット検索結果のウェブページに適用することで、ウェブページ間の相対的難易度を容易に評価しレコメンドに活かすことができる。 (5) Further, in the present embodiment, by applying the present invention to the web page of the net search result, the relative difficulty level between the web pages can be easily evaluated and used for the recommendation.
〔4.他の実施形態〕
なお、上記実施形態や図の内容は例示に過ぎず、各要素の有無や配置、処理の順序や内容などは適宜変更可能である。このため、本発明は、以下に例示する変形例やそれ以外の他の実施態様も含むものである。例えば、レコメンドサーバ1とコンテンツ提供サーバ2は一体に構成してもよい。また、コンテンツの文字数の取得は、そのコンテンツが新規作成または更新後に初めて閲覧された場合(ステップS12:「YES」)にかぎらず、コンテンツが閲覧されるたびに行ってもよい。
[4. Other embodiments]
In addition, the content of the said embodiment and figure is only an illustration, and the presence or absence and arrangement | positioning of each element, the order and content of a process, etc. can be changed suitably. For this reason, this invention also includes the modification illustrated below and other embodiments. For example, the
また、本発明の各態様は、明記しない他のカテゴリ(方法、プログラム、端末を含むシステムなど)としても把握できる。方法やプログラムのカテゴリでは、装置のカテゴリで示した「手段」を「処理」や「ステップ」のように適宜読み替えるものとする。また、「手段」の全部又は任意の一部を「部」(ユニット、セクション、モジュール等)と読み替えることができる。 Moreover, each aspect of the present invention can be understood as other categories (methods, programs, systems including terminals, etc.) that are not specified. In the category of method or program, “means” shown in the category of apparatus is appropriately read as “process” or “step”. In addition, all or any part of “means” can be read as “part” (unit, section, module, etc.).
また、実施形態に示した処理やステップについても、順序を変更したり、いくつかをまとめて実行しもしくは一部分ずつ分けて実行するなど変更可能である。また、個々の手段、処理やステップを実現、実行するハードウェア要素などは共通でもよいし、手段、処理やステップごとにもしくはタイミングごとに異なってもよい。 Also, the processes and steps shown in the embodiment can be changed by changing the order, executing some of them collectively, or executing them part by part. In addition, hardware elements that implement and execute individual means, processes, and steps may be common, or may differ for each means, process, step, or timing.
また、本出願で示す個々の手段は、外部のサーバが提供している機能をAPI(アプリケーションプログラムインタフェース)やネットワーク・コンピューティング(いわゆるクラウドなど)で呼び出して実現してもよい。さらに、本発明に関する手段などの各要素は、コンピュータの演算制御部に限らず物理的な電子回路など他の情報処理機構で実現してもよい。 The individual means shown in the present application may be realized by calling a function provided by an external server by an API (Application Program Interface) or network computing (so-called cloud or the like). Furthermore, each element such as means relating to the present invention may be realized by other information processing mechanisms such as a physical electronic circuit as well as a computer control unit.
1 レコメンドサーバ
2 コンテンツ提供サーバ
6 演算制御部
7 記憶装置
8 通信装置
20 時間取得手段
25 閲覧時間記憶手段
30 文字数取得手段
35 レベル記憶手段
35 文字数記憶手段
40 評価手段
50 レコメンド手段
60 検索量取得手段
65 検索量記憶手段
A,B… コンテンツ
N 通信ネットワーク
T 端末
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記コンテンツの文字数を取得する文字数取得手段と、
前記文字数あたりの前記閲覧時間が相対的に長い前記コンテンツを相対的に高度、前記文字数あたりの前記閲覧時間が相対的に短い前記コンテンツを相対的に低度とする評価情報を作成する評価手段と、
作成された前記評価情報に基いてコンテンツをユーザへ推薦するレコメンド手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。 Time acquisition means for acquiring a browsing time accompanied by an operation on the content;
A character number obtaining means for obtaining the number of characters of the content;
An evaluation means for creating evaluation information that makes the content relatively long for the browsing time per number of characters relatively high for the content and relatively low for the content relatively short for the browsing time per number of characters; ,
Recommending means for recommending content to the user based on the created evaluation information;
An information processing apparatus comprising:
前記コンテンツに係る前記文字数あたりの前記閲覧時間を、ユーザを基準とした相対値に正規化し、
正規化された前記相対値をコンテンツごとに集計することにより、コンテンツごとの前記評価情報を作成する
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。 The evaluation means includes
Normalizing the browsing time per number of characters related to the content to a relative value based on the user,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the evaluation information for each content is created by aggregating the normalized relative values for each content.
前記評価手段は、前記文字数あたりの前記検索量が相対的に多い前記コンテンツを相対的に高度、前記文字数あたりの前記検索量が相対的に少ない前記コンテンツを相対的に低度ととする評価情報を作成することを特徴とする請求項1又は2記載の情報処理装置。 While browsing the content, comprising: a search amount acquisition means for acquiring, as a search amount, an amount of words in the content searched in the terminal or user identification information related to the browsing;
The evaluation means sets the content having a relatively high search amount per number of characters as a relatively high level, and sets the content as having a relatively low search amount per number of characters as a relatively low level. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus creates an information processing apparatus.
前記コンテンツの文字数を取得する文字数取得処理と、
前記文字数あたりの前記閲覧時間が相対的に長い前記コンテンツを相対的に高度、前記文字数あたりの前記閲覧時間が相対的に短い前記コンテンツを相対的に低度とする評価情報を作成する評価処理と、
作成された前記評価情報に基いてコンテンツをユーザへ推薦するレコメンド処理と、
をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。 Time acquisition processing for acquiring browsing time accompanied by operations on content;
A character number acquisition process for acquiring the number of characters of the content;
An evaluation process for creating evaluation information in which the content for which the browsing time per number of characters is relatively long is relatively high, and the content for which the browsing time per number of characters is relatively short is relatively low; ,
Recommendation processing for recommending content to the user based on the created evaluation information;
An information processing method characterized in that a computer executes.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013042594A JP2014170438A (en) | 2013-03-05 | 2013-03-05 | Information processing device and method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013042594A JP2014170438A (en) | 2013-03-05 | 2013-03-05 | Information processing device and method |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014170438A true JP2014170438A (en) | 2014-09-18 |
Family
ID=51692779
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013042594A Pending JP2014170438A (en) | 2013-03-05 | 2013-03-05 | Information processing device and method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2014170438A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106033415A (en) * | 2015-03-09 | 2016-10-19 | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 | A text content recommendation method and device |
KR101909267B1 (en) * | 2017-05-17 | 2018-10-17 | 주식회사 카카오 | Apparatus and method for providing perusal rate |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006285299A (en) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Kddi Corp | Ability filter type content recommendation device, method and program |
JP2007094781A (en) * | 2005-09-29 | 2007-04-12 | Toshiba Corp | Evaluation information collection system, evaluation information collection method and program |
JP2011215679A (en) * | 2010-03-31 | 2011-10-27 | Dainippon Printing Co Ltd | Document recommendation system, document recommendation device, document recommendation method, and program |
-
2013
- 2013-03-05 JP JP2013042594A patent/JP2014170438A/en active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006285299A (en) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Kddi Corp | Ability filter type content recommendation device, method and program |
JP2007094781A (en) * | 2005-09-29 | 2007-04-12 | Toshiba Corp | Evaluation information collection system, evaluation information collection method and program |
JP2011215679A (en) * | 2010-03-31 | 2011-10-27 | Dainippon Printing Co Ltd | Document recommendation system, document recommendation device, document recommendation method, and program |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
大澤 亮: "ユーザの動作履歴を基にしたデータ間関連度とデータ着目度算出機構の構築", 情報処理学会研究報告, vol. 第2005巻 第48号, JPN6014040729, 27 May 2005 (2005-05-27), JP, pages 37 - 44, ISSN: 0002904822 * |
永田 亮: "リーディングスピードに基づいた文章の読み易さについて", 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 第102巻 第491号, JPN6014040728, 29 November 2002 (2002-11-29), JP, pages 13 - 18, ISSN: 0002904821 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106033415A (en) * | 2015-03-09 | 2016-10-19 | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 | A text content recommendation method and device |
KR101909267B1 (en) * | 2017-05-17 | 2018-10-17 | 주식회사 카카오 | Apparatus and method for providing perusal rate |
JP2018195313A (en) * | 2017-05-17 | 2018-12-06 | 株式会社カカオKakao Corp. | Perusal rate providing device and method |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107423355B (en) | Information recommendation method and device, electronic equipment | |
US20150169710A1 (en) | Method and apparatus for providing search results | |
CN103020845B (en) | A kind of method for pushing and system of mobile application | |
TWI582619B (en) | Method and apparatus for providing referral words | |
CN107256232B (en) | Information recommendation method and device | |
CN110059255B (en) | Browser navigation method, device and medium | |
US20140006409A1 (en) | Dynamic filtering in application search | |
WO2014169139A1 (en) | Method and device for testing multiple versions | |
CN103455485A (en) | Method and device for automatically updating user interest model | |
CN111522940B (en) | Method and device for processing comment information | |
WO2019071890A1 (en) | Device, method, and computer readable storage medium for recommending product | |
KR20210008862A (en) | Action indicator for the search action output element | |
JP6648283B2 (en) | Note providing method and apparatus using artificial intelligence based relevance calculation | |
CN111932308A (en) | Data recommendation method, device and equipment | |
US9471669B2 (en) | Presenting previously selected search results | |
JP2017068547A (en) | Information providing device, program, and information providing method | |
WO2014190883A1 (en) | Method and device for displaying page in mobile device | |
US10474688B2 (en) | System and method to recommend a bundle of items based on item/user tagging and co-install graph | |
US20140067809A1 (en) | Non-transitory computer-readable medium, information classification method, and information processing apparatus | |
JP2011248762A (en) | Classification device, content retrieval system, content classification method, content retrieval method, and program | |
JP2014170438A (en) | Information processing device and method | |
US8930367B2 (en) | Non-transitory computer-readable medium, information classification method, and information processing apparatus | |
JP5479517B2 (en) | Information processing apparatus, method and system | |
CN113449212B (en) | Quality evaluation and optimization method, device and equipment for search results | |
AU2014284266A1 (en) | Systems and methods for recommending products via crowdsourcing and detecting user characteristics |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140924 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20140926 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20150512 |