JP2014215796A - Information processing apparatus, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関し、特に、アプリケーションのパーソナライズ化をサポートするための技術に関する。 The present invention relates to an information processing apparatus and a program, and more particularly to a technique for supporting personalization of an application.
特許文献1には、段落0054に、ユーザの嗜好を携帯情報端末を使用している間に自動的に獲得し、常に最新の嗜好に基づいた他のユーザとのコミュニケーションを提供しようとするシステムが開示されている。ユーザの嗜好の学習については、例えば、段落0025に、ユーザの年齢性別などの静的な情報と、ユーザがいつどこを訪問しどのようなスポットや情報に興味があるのかという動的な情報とからなるデータを生成することが記載されている。
本明細書において、「情報処理装置」は、パーソナルコンピュータ(以下、主として「PC」と呼ぶ)、スレート型PC、タブレット型PC、スマートフォン、携帯型情報端末(Personal Digital Assistance: PDA)などのパーソナルデバイスと定義する。 In this specification, “information processing apparatus” refers to personal devices such as personal computers (hereinafter, mainly referred to as “PCs”), slate PCs, tablet PCs, smartphones, and portable information terminals (Personal Digital Assistance: PDAs). It is defined as
近年、上記情報処理装置の技術分野においては、より付加価値を高めるため、ユーザの嗜好や興味の傾向に適合した情報を提示することが行われている。このような情報処理を、以下、パーソナライズ化と呼ぶ。パーソナライズ化には、興味の傾向の学習が必要である。 In recent years, in the technical field of the information processing apparatus, in order to further increase the added value, information suitable for the user's preference and interest tendency is presented. Such information processing is hereinafter referred to as personalization. Personalization requires learning about trends in interest.
しかしながら、特許文献1のような方法では、嗜好の学習のために中央のサーバセンターが必要であるため大がかりであり、安価には実現できない。情報処理装置の中にユーザの興味の傾向を学習する仕組みを設けて、精度よく興味の傾向を取得できるようにすることが課題である。
However, the method as disclosed in
また、如何にユーザに負担をかけずに嗜好の評価をユーザに行ってもらうかも課題である。好みのジャンルをユーザに選んでもらう、好みのキーワードを指定させるなどの方法では、ユーザに負担が大きく、その機能を使おうというモチベーションが低下する。 Another problem is how to have the user evaluate the preference without imposing a burden on the user. Methods such as having the user select a favorite genre or specifying a favorite keyword impose a heavy burden on the user and reduce the motivation to use the function.
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであって、ユーザに負担をかけずに精度よく興味の傾向を取得できるようにする効果的な方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide an effective method capable of acquiring a tendency of interest with high accuracy without imposing a burden on the user.
上記目的を達成するために、本発明の一態様は、コンテンツ情報の有する属性に対するユーザの興味を表す興味度を前記属性ごとに記憶する記憶手段と、前記属性の少なくともいずれか1つを有する前記コンテンツ情報を表示する表示手段と、ユーザにより前記表示されたコンテンツ情報を指定して所定の操作が行われた場合に、前記所定の操作の態様により、該コンテンツ情報の有する属性に対応する前記興味度を決定するための指数を変化させる興味推定手段と、を備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, according to one aspect of the present invention, there is provided storage means for storing, for each attribute, an interest level representing an interest of a user with respect to the attribute included in the content information, and the at least one of the attribute. Display means for displaying content information, and when a predetermined operation is performed by designating the displayed content information by the user, the interest corresponding to the attribute of the content information according to the mode of the predetermined operation And an interest estimation means for changing an index for determining the degree.
本発明によれば、ユーザに負担をかけずに精度よく興味の傾向を取得できるようにする効果的な方法を提供することが可能となる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, it becomes possible to provide the effective method which enables it to acquire the tendency of interest accurately, without putting a burden on a user.
以下、本発明による実施の形態について図面を参照しながら説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
図1に、本実施形態の外観構成例を示す。本実施形態に係る情報処理装置100は、パーソナルコンピュータ(以下、主として「PC」と呼ぶ)、スレート型PC、タブレット型PC、スマートフォン、携帯型情報端末(Personal Digital Assistance: PDA)などのパーソナルデバイスであり、クラウド上のサーバ200と通信が可能である。
In FIG. 1, the external appearance structural example of this embodiment is shown. An
クラウド上のサーバ200としては、例えば、ソーシャルネットワーキングサービス(以下、SNSと呼ぶ)を提供するSNSサーバ201,202、RSSやAtomなどの形式でニュースを配信するニュースを配信するサービスを提供するニュース配信サーバ203,204、その他のサービスを提供するサーバがある。その他のサービスには種々のものが考えられるが、例えば、天気情報を配信する天気情報配信サーバ205、比較的短い文章や写真等を投稿可能な短文投稿サイトを提供する短文投稿サーバ206、電子商取引サービスを提供するECサーバ207,208がある。
As the server 200 on the cloud, for example,
図2に、情報処理装置100のハードウェア&ソフトウェア構成例を示す。図示のように、情報処理装置100は、演算制御手段として中央演算装置10を備え、記憶手段として一次記憶11、二次記憶12を備える。また、入出力手段として、ネットワーク上のホストと通信を行うためのネットワークインターフェイス13、表示出力を行うための表示装置14、ユーザによる操作入力を受け付けるための操作入力部15を備える。
FIG. 2 shows a hardware & software configuration example of the
二次記憶12は、情報取得アプリケーション121、興味テーブル122、情報ソーステーブル123を記憶している。情報取得アプリケーション121は、アプリケーションソフトウェアプログラムであり、コンピュータ読取可能な光学又は磁気記憶媒体を介して、あるいは、ネットワークを介してネットワーク上のサーバ(例えば、ECサーバ207でもよい)から提供される。
The
情報取得アプリケーション121は、中央演算装置11により実行されることによって以下に述べる機能を含むいくつかの機能を提供する複合的なアプリケーションである。なお、下記機能を提供するにあたって、オペレーティングシステムや外部アプリケーションのライブラリを利用するように構成してもよい。
The
<ニュースリーダ>
情報取得アプリケーション121は、以下に述べるような構成を備えることによってニュースリーダとして機能する。図3に、機能ブロック図を示す。情報処理装置100は、図2に示したようなハードウェアとソフトウェアプログラムの協働により、図3に示す機能ブロックを備える。すなわち、情報処理装置100は、情報取得手段301、情報選別手段303、全情報取得手段304、情報表示手段305、興味推定手段306、興味テーブル表示編集手段307を備える。
<News Reader>
The
情報ソーステーブル123は、情報取得アプリケーション121が情報を取得する情報源に関する情報が記憶されたテーブルである。情報源としては、例えば、SNS、ニュースの配信サービス、天気情報の配信サービス、電子商取引サービスなどがある。図4に、情報ソーステーブル123の一例を示す。
The information source table 123 is a table in which information about an information source from which the
図4に示すように、各サービスは、サービスにアクセスするための情報に関連づけられている。サービスにアクセスするための情報としては、インターネット上のサービスサイトのURI(Uniform Resource Indicator)が典型例であるが、これに限定されない。各サービスは、サービスの種類に関連づけられている。 As shown in FIG. 4, each service is associated with information for accessing the service. A typical example of information for accessing a service is a URI (Uniform Resource Indicator) of a service site on the Internet, but is not limited thereto. Each service is associated with a service type.
また、各サービスは、各サービスへのIDとパスワードなどのアカウント情報と関連づけられていてもよい。また、居住地情報と関連付けられていてもよい。また、情報ソーステーブル123は、図示していない他のフィールドを含んでもよい。本実施形態では、アカウント情報や居住地情報などを登録情報と呼ぶ。 Each service may be associated with account information such as an ID and a password for each service. Moreover, you may be linked | related with residence information. Further, the information source table 123 may include other fields not shown. In this embodiment, account information, residence information, etc. are called registration information.
情報取得手段301は、情報ソーステーブル123を参照して、各サービスにアクセスするための情報に基づいて、ネットワークから情報を取得する。情報取得アプリケーション121がニュースリーダとして機能するとき、情報取得手段301は、情報ソーステーブル123から、サービスの種類が「ニュース」に該当するサービスのURIを取得する。次に、このURIに基づいてニュースフィードを取得する。
The
情報取得手段301が取得した取得情報記憶302は、情報選別手段303が、興味推定手段306と興味テーブル表示編集手段307によって生成される興味テーブル122を用いて、選別される。図5に、興味テーブル122の一例を示す。
The acquired
図5に示すように、興味テーブル122は、「政治」や「経済」などのカテゴリごとに、ユーザの興味度が紐付けられている。興味度は、ユーザが興味テーブル表示編集手段307を用いて設定する設定興味度と、興味推定手段306が推定する興味度である推定興味度とを含んでいてもよい。また、興味テーブル122には、推定興味度を算出するための情報が紐付けられていてもよい。推定興味度を算出するための情報の一例として、図5においては、興味度指数というユーザ操作に応じて変化していく指数を記載している。ユーザ操作とは、例えば、ニュースを読むための操作などである。詳細は後述する。
As shown in FIG. 5, the interest table 122 is associated with the degree of interest of the user for each category such as “politics” and “economy”. The interest level may include a set interest level set by the user using the interest table
情報選別手段303による選別の態様の一例としては、例えば、情報選別手段303が、取得情報記憶302のうち、興味テーブル122で設定興味度及び推定興味度の双方が所定の閾値を超えているカテゴリに属するニュースだけを選別するというようなものである。なお、各ニュースは、それぞれ興味テーブル122におけるカテゴリのいずれかに属している。
As an example of a mode of selection by the
全情報取得手段304は、情報選別手段303により選別されたニュースのより詳細な情報を取得する。取得する情報は、例えば、画像ファイルがある。また、RSSフィードが一部の情報だけを記載しているものである場合は、すべての情報を取得する。取得した情報(全情報記憶308)は、情報表示手段305が表示装置14に表示する。
The all
図6に、情報表示手段305が表示装置14に表示する画面の一例を示す。図6(a)に示すように、表示装置14の画面には、例えば、ニュースのタイトル、このニュースの画像とともに、このニュースを配信したニュース配信サービスから取得したリード文や本文などの情報が表示される。
FIG. 6 shows an example of a screen displayed on the
<アカウントアグリゲータ>
また、情報取得アプリケーション121は、以下に述べるような構成を備えることによってアカウントアグリゲータとして機能する。機能構成としては、図3に示したものと同様のものである。情報ソーステーブル123には、各情報源に登録情報が関連づけられている(図4)。
<Account aggregator>
Further, the
情報取得手段301は、情報ソーステーブル123を参照して、各サービスにアクセスするための情報及び登録情報に基づいて、ネットワークから情報を取得する。例えば、SNSAというサービスから情報を取得する場合は、SNSAのURIに対してアクセスして、IDforAとPasswordforAを用いてサービスに自動的にログインして、情報を取得する。SNSAというサービスのウェブサイトの構造や画面遷移は、あらかじめ解析されている必要がある。情報取得手段301は、その解析結果に基づいて自動的に情報の取得を行う。
The
続く処理は、ニュースリーダにおける処理と同様である。しかしながら、興味テーブル122をニュースリーダのものと異なるものにしてもよい。この場合、例えば、ユーザの友人のうちユーザがフィードや記事情報を受け取りたいと思う友人と受け取りたくないと思う友人の情報を含むものとする(図7参照)。図7においては、前者の設定興味度を“1”、後者の興味度を“0”としている。 The subsequent processing is the same as the processing in the news reader. However, the interest table 122 may be different from that of the news reader. In this case, for example, information on the friend of the user who the user wants to receive the feed and article information and the friend that the user does not want to receive is included (see FIG. 7). In FIG. 7, the former set degree of interest is “1” and the latter degree of interest is “0”.
図6(b)に示すように、表示装置14の画面には、例えば、友人の画像とともにその友人の発言などが表示される。
As shown in FIG. 6B, on the screen of the
<ニュースの表示機能及びニュースのクリップ機能>
表示装置14に表示される画面は、図6に一例を示したような画面の他に、さまざまな画面があり、そのうちの一つに、図8に示すような画面がある。図8は、表示装置14に表示される画面の一例である。図8に示したものは、一例として、メイン画面と呼ばれるものであって、情報取得アプリケーション121が提供する機能を利用する際のハブとなるような画面である。ユーザはこのメイン画面から、タイル401をクリックするなどの操作入力をして、ニュースリーダやアカウントアグリゲータなどの機能を利用する。
<News display function and news clip function>
The screen displayed on the
タイル401がニュース配信サービスが配信するニュースに関するものである場合、上述したようなニュースリーダの内部処理により、図6(a)に示したようなニュースの画面が表示される。ここで、記事中の一部をクリックやタップなどすると、情報表示手段305は、図9に示すような、コンテキストバー406を出現させる。コンテキストバー406には、クリップボタン404やSNS連携ボタン405が選択可能に表示される。
When the tile 401 relates to news distributed by the news distribution service, the news screen as shown in FIG. 6A is displayed by the internal processing of the news reader as described above. Here, when a part of the article is clicked or tapped, the
ここで、ユーザがクリップボタン404を選択すると、画面に表示されているニュースがクリップされて、図3に示すクリップ情報記憶309として記憶される。クリップ情報記憶309の具体的な記憶先は、一次記憶11でも二次記憶12でもよい。また、クリップ情報記憶309は、情報表示手段305により一覧表示したり詳細表示させたりすることができる。
Here, when the user selects the
なお、クリップ情報記憶309の具体的な実体としては、例えば、RSSフィード、RSSフィードからリンクされたサイトのURL、本文そのもの(html,css,gifなどの各種ファイル)を、クリップ情報記憶309とすることができる。
The
<興味の推定機能>
興味推定手段306は、上述のようなユーザによるクリップ機能を利用するための操作入力を監視して、興味の推定に用いる。監視する操作としては、メイン画面の一覧(タイル401)からクリップする、ニュース記事の詳細表示(図9)からクリップする、クリップ情報記憶309を読み出して再度表示させる、といった操作がある。これらの操作については、その操作を行ったニュースが属するカテゴリの興味度指数を増加させる処理を行う。
<Interest estimation function>
The interest estimation means 306 monitors the operation input for using the clip function by the user as described above, and uses it for estimation of interest. As the monitoring operation, there are operations such as clipping from the list (tile 401) on the main screen, clipping from the detailed display of the news article (FIG. 9), and reading and displaying the
なお、興味推定手段306は、クリップ機能を利用するための操作入力に限らず、例えば、ユーザがSNS連携ボタン405を選択して引用して自分のSNSの記事を書く(FACEBOOK(登録商標)の「いいね」なども含む)、あるいは、ニュース記事の詳細表示(図9)を表示する、ニュース記事を表示した後ユーザがスクロールを行う、といった操作を監視して、興味度指数を変化させる処理をしてもよい。これらの操作の場合、ユーザがニュース記事に興味関心があることが推定されるので、興味度指数を増加させる処理を行う。
Note that the
また、上述のような、操作と興味度指数に正の相関がある処理だけでなく、操作の種類によっては、負の相関がある処理を行ってもよい。すなわち、メイン画面に表示されたニュースを全くクリックやタップをせずに読まなかった、読まずに既読にした、ゴミ箱に捨てた、一度クリップした記事のクリップを外した、というような操作を監視して、当該ニュースが属するカテゴリに対する興味度指数を減少させる処理を行う。 Further, not only the above-described process having a positive correlation between the operation and the interest index but also a process having a negative correlation may be performed depending on the type of operation. That is, operations such as not reading the news displayed on the main screen without clicking or tapping at all, marking it as read without reading, throwing it away in the trash, or removing the clip of the article once clipped. Monitoring is performed to reduce the interest index for the category to which the news belongs.
また、ユーザがクリップ機能を用いてニュースをクリップした後、再度表示させる行為は、単にニュースをクリップしただけでその後一度も見ないような場合と比較して、当該ニュース及びそのニュースが属するカテゴリに非常に興味があることが推定される。したがって、ニュースをクリップした後、再度表示させる行為については、興味度指数を比較的大きく増加させる処理を行う。 In addition, the act of displaying the news again after the user has clipped the news using the clip function is compared with the case where the news and the category to which the news belongs are compared to the case where the news is simply clipped and never viewed. It is estimated to be very interested. Therefore, for the act of displaying the news again after clipping it, a process of increasing the interest index relatively large is performed.
本実施形態による上述のような処理を行うことによって、精度よくユーザの興味の傾向を取得できる。その結果、パーソナライズ化の精度が高まる。 By performing the above-described processing according to the present embodiment, it is possible to acquire a user's interest tendency with high accuracy. As a result, the accuracy of personalization increases.
上述した興味の推定機能について、以下、さらに具体的な構成を説明する。図10に、本実施形態におけるユーザ操作による興味度指数の変化度合いの例を示す。興味推定手段306は、図10に示すようなテーブルを保持している(或いは、参照するものでもよい)。図10において、1W、1M、3M、1Yは、それぞれ、1週間、1ヶ月、3ヶ月、1年間を意味し、ユーザ操作が行われた時点から経過した時間を表している。また、数字は、興味度指数に積算する係数を表している。 A more specific configuration of the above-described interest estimation function will be described below. FIG. 10 shows an example of the degree of change in the interest degree index by the user operation in the present embodiment. The interest estimation means 306 holds a table as shown in FIG. 10 (or may refer to it). In FIG. 10, 1W, 1M, 3M, and 1Y mean one week, one month, three months, and one year, respectively, and represent the time that has elapsed since the user operation was performed. The number represents a coefficient to be added to the interest degree index.
例えば、あるユーザがカテゴリ「サッカー」に属するニュース記事aを、3ヶ月前にメイン画面でクリップし、1週間前にクリップから再度表示し、同じく「サッカー」に属するニュース記事bを1週間前にメイン画面で開かずに既読にしたケースがあるとする。このケースでは、これらのユーザ操作が行われる直前の興味度指数に、1.15×1.4×0.5が積算された値が、変化後の興味度指数である。なお、積算ではなく加算でも類似の効果を生むことができるのは言うまでもない。 For example, a certain user clips a news article a belonging to the category “soccer” on the main screen three months ago, displays it again from the clip one week ago, and a news article b also belonging to “soccer” one week ago. Suppose you have a case where you have already read without opening it on the main screen. In this case, a value obtained by adding 1.15 × 1.4 × 0.5 to the interest index immediately before these user operations are performed is the changed interest index. It goes without saying that a similar effect can be produced not by integration but by addition.
図10では、ユーザ操作の類型によって、興味度指数を増加させる場合と、興味度指数を減少させる場合があることが示されている。このように、本実施形態においては、あるカテゴリ或いは情報の発信者に興味があることが推定されるユーザ操作だけでなく、興味がないことが推定されるユーザ操作についても監視して興味度の推定に用いる。そのため、本実施形態によれば、より精度よくユーザの興味の傾向が推定できる。 FIG. 10 shows that the interest index may be increased and the interest index may be decreased depending on the type of user operation. As described above, in this embodiment, not only a user operation estimated to be interested in a sender of a certain category or information but also a user operation estimated to be not interested is monitored. Used for estimation. Therefore, according to this embodiment, the tendency of a user's interest can be estimated more accurately.
また、図10では、あるユーザ操作が行われた時点からの経過時間に応じて、そのユーザ操作による効果が減衰することが示されている。換言すれば、ユーザ操作に基づく興味度指数の変化の変化度合いが、時間とともに逓減するように設定することが示されている。これは、ユーザの興味が時間とともに移りゆくものであるという実情に対応するためのものである。このように、ユーザ操作による興味度指数の変化の効果が減衰するように構成することによって、情報取得アプリケーション121が、将来的なユーザの興味の変化に適切に対応できるようになる。このようにすることで、興味度をシステムに伝えるための余分な操作をすることなく、ユーザは自分の興味に応じて必要な操作をするだけでシステムに伝えることができる。
Further, FIG. 10 shows that the effect of the user operation is attenuated according to the elapsed time from the time when the certain user operation is performed. In other words, it is shown that the degree of change in the degree of interest index change based on the user operation is set to decrease with time. This is to cope with the actual situation that the user's interest changes with time. In this way, by configuring so that the effect of the change in the interest index due to the user operation is attenuated, the
100 情報処理装置
200 クラウド上のサーバ
121 情報取得アプリケーション
122 興味テーブル
123 情報ソーステーブル
301 情報取得手段
302 取得情報記憶
303 情報選別手段
304 全情報取得手段
305 情報表示手段
306 興味推定手段
307 興味テーブル表示編集手段
308 全情報記憶
309 クリップ情報記憶
3051 登録情報監視手段
3052 登録未了判断手段
3053 表示制御手段
401 タイル
404 クリップボタン
405 SNS連携ボタン
406 コンテキストバー
DESCRIPTION OF
Claims (13)
前記属性の少なくともいずれか1つを有する前記コンテンツ情報を表示する表示手段と、
ユーザにより前記表示されたコンテンツ情報を指定して所定の操作が行われた場合に、前記所定の操作の態様により、該コンテンツ情報の有する属性に対応する前記興味度を決定するための指数を変化させる興味推定手段と、
を備えることを特徴とする、情報処理装置。 Storage means for storing the degree of interest representing the user's interest in the attribute of the content information for each attribute;
Display means for displaying the content information having at least one of the attributes;
When a predetermined operation is performed by designating the displayed content information by the user, the index for determining the degree of interest corresponding to the attribute of the content information is changed according to the mode of the predetermined operation An interest estimation means,
An information processing apparatus comprising:
コンテンツ情報の有する属性に対するユーザの興味を表す興味度を前記属性ごとに記憶する記憶処理と、
前記属性の少なくともいずれか1つを有する前記コンテンツ情報を表示する表示処理と、
ユーザにより前記表示されたコンテンツ情報を指定して所定の操作が行われた場合に、前記所定の操作の態様により、該コンテンツ情報の有する属性に対応する前記興味度を決定するための指数を変化させる興味推定処理と、
を実行させるプログラム。 On the computer,
A storage process for storing the degree of interest representing the user's interest in the attribute of the content information for each attribute;
Display processing for displaying the content information having at least one of the attributes;
When a predetermined operation is performed by designating the displayed content information by the user, the index for determining the degree of interest corresponding to the attribute of the content information is changed according to the mode of the predetermined operation Interest estimation processing,
A program that executes
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