JP2014215889A - 情報処理装置、および情報提供方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】ユーザにとって価値のある提案を行うための情報を生成する。【解決手段】家庭内に設置可能な電子機器の操作履歴を取得する操作履歴取得部と、前記操作履歴取得部により取得された操作履歴に基づいて、操作履歴が類似するユーザを生活パターンが類似するユーザとしてグループ化することにより、前記電子機器を操作したユーザの生活パターンを類型化する類型化部と、類型化部により類型化されたユーザの生活パターンに基づいて、当該ユーザに提供する情報を生成する情報生成部を備える情報処理装置。【選択図】図1

Description

本発明は、情報処理装置、および情報提供方法に関する。
従来、ユーザに関する情報を取得し、情報を解析することにより、ユーザが興味を持つであろう商品等を導出し、これをユーザに提案する技術について研究および実用化がなされている。
これに関連し、複数のユーザ分類手法を用いてユーザの集合を複数のクラスタに分割することで得られる複数のクラスタ分割結果を組み合わせて、ユーザにアイテムを推薦する情報推薦システムが知られている(特許文献1参照)。このシステムは、各ユーザの嗜好を示すベクトル間の距離を複数のユーザ類似度メトリックで計測し、各ユーザ類似度メトリックで計測したベクトル間の距離に基づいてユーザの集合を複数のクラスタに分割し、複数のクラスタ分割結果を組み合わせて、ユーザの嗜好を抽出する。
また、通信装置の操作履歴やGPS(Global Positioning System)情報を用いた日常的な行動場所に関する情報等に基づいて、ユーザの嗜好を分析する情報提供システムが知られている(特許文献2参照)。このシステムが参照する操作履歴とは、Webサイトの閲覧履歴や検索履歴、動画の視聴履歴を含み、このシステムは、これらの履歴等に基づいてユーザの嗜好を分析する。
特開2013−29872号公報 特開2012−208661号公報
上記各文献に記載された技術は、各種情報に基づきユーザの嗜好を直接的に分析ないし推定するものであるため、ユーザに提案可能な情報が画一的となり、ユーザにとって価値のある提案を行うことができない場合がある。
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、ユーザにとって価値のある提案を行うための情報を生成することを目的の一つとする。
本発明の一態様は、家庭内に設置可能な電子機器の操作履歴を取得する操作履歴取得部と、前記操作履歴取得部により取得された操作履歴に基づいて、前記電子機器を操作したユーザの生活パターンを類型化する類型化部と、を備える情報処理装置である。
本発明の一態様によれば、ユーザにとって価値のある提案を行うための情報を生成することができる。
本発明の第1実施形態に係る情報処理装置100を含む情報処理システムの構成例を示す図である。 操作/作動履歴情報210としてデータベース管理システム200が保持する情報の一例を示す図である。 ユーザIDと電子機器との対応付けが、データベース管理システム200に登録されるまでの一連の流れを模式的に示す図である。 データベース管理システム200が管理する操作/作動履歴情報210のうち、テレビ視聴履歴の内容を模式的に示す図である。 情報処理装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。 類型化処理部150により生成される特徴ベクトルの内容を例示した図である。 パターン化されたユーザの嗜好に関する情報の一例を示す図である。 生活パターンが類似するグループ毎にユーザの嗜好に関する情報が集計された情報の一例を示す図である。 本実施形態の情報処理システムにより実行される処理の流れを示すシーケンス図の一例である。 第4実施形態に係る情報処理装置100の機能構成の一例を示す図である。 類型化処理部150が、テレビ視聴履歴に基づいて複数のクラスタリング処理を行う様子を模式的に示す図である。
以下、図面を参照し、本発明の情報処理装置、および情報提供方法の実施形態について説明する。
<第1実施形態>
図1は、本発明の第1実施形態に係る情報処理装置100を含む情報処理システムの構成例を示す図である。本実施形態の情報処理システムでは、ユーザ1、2、‥、nの家庭内に設置可能な電子機器1―1、1―2、‥、1―m、2―1、2―2、‥、2―k、‥n―1、‥(n、m、kは任意の整数)が、ネットワークNWに接続されている。ネットワークNWには、更に、情報処理装置100、データベース管理システム200、販売/レンタル管理装置300および情報提供装置400が接続される。
ネットワークNWは、例えば、WAN(Wide Area Network)、LAN(Local Area Network)、PSTN(Public Switched Telephone Network;公衆交換電話網)、VPN(Virtual Private Network)網、専用通信回線網、携帯電話網、PHS(Personal Handy-phone System)網など、またはこれらの組み合わせによって構成される情報通信ネットワークである。
各ユーザの家庭内に在る電子機器は、例えば、テレビジョン受像機、空調装置、洗濯機、冷蔵庫、掃除機、電子レンジなどの家電機器を含み、パーソナルコンピュータや携帯電話等の情報端末を含んでもよいし、含まないものとしてよい。各電子機器は、自機に対してなされたユーザの操作履歴や作動履歴を、ネットワークNWを介してデータベース管理システム200に送信する。データベース管理システム200は、例えば、リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS;Relational DataBase Management System)や非リレーショナルデータベース管理システム(NoSQL;Not only SQL)である。データベース管理システム200は、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の記憶装置に、操作/作動履歴情報210や購入/レンタル履歴情報220を保持する。
データベース管理システム200は、各電子機器から受信した操作履歴や作動履歴を、ユーザの識別情報(以下、ユーザID)に対応付けて、操作/作動履歴情報210として保持する。図2は、操作/作動履歴情報210としてデータベース管理システム200が保持する情報の一例を示す図である。例えば、ユーザIDが1であるユーザのテレビ視聴履歴は、**日**時**分〜**日**時**分の時間帯でのXチャネルの視聴(又は録画)である。操作/作動履歴情報210には、ユーザ毎に(ユーザID毎に)、テレビジョン受像器から取得されるテレビ視聴履歴(後述)、各電子機器から受信した操作履歴が格納される。操作履歴には、各電子機器のオン/オフ操作の履歴に加えて、空調装置における温度調節操作の履歴、洗濯機における衣服の計測量や時間設定の履歴、冷蔵庫の温度調節操作や開閉操作の履歴、掃除機の作動履歴、電子レンジの作動時間の履歴などが含まれてよい。
ユーザIDと電子機器との対応付けは、例えば、電子機器の購入時に何らかのユーザの識別情報が、電子機器の固有の識別情報(以下、電子機器ID)と共にデータベース管理システム200に登録されることによって行われる。本実施形態の情報処理システムと提携する販売/レンタル業者は、ユーザにポイントカードや会員カード等を付与すると共に、当該ポイントカードや会員カード等の識別情報(カードID、会員番号等)を、データベース管理システム200に登録する。データベース管理システム200は、登録された識別情報に対応付けられた任意のユーザIDを設定する。データベース管理システム200は、登録されたカードIDや会員番号を、そのままユーザIDとしてもよい。
図3は、ユーザIDと電子機器との対応付けが、データベース管理システム200に登録されるまでの一連の流れを模式的に示す図である。ユーザがポイントカードや会員カード等のカードに加入すると、会員番号等の識別情報が、データベース管理システムに登録される(図3における(1))。その後、ポイントカードや会員カード等を用いて電子機器が購入されると、カードの識別情報と電子機器IDとを対応付ける情報が、購入店における購入/レンタル管理装置300からデータベース管理システム200に送信される(図3における(2))。購入/レンタル管理装置300は、販売店やビデオ等のレンタル店の店舗に設置された端末装置の他、当該端末装置とネットワークNWを介して接続された管理サーバ、或いはネットワークNWを介して通信販売を行う販売サーバ等を含んでよい。データベース管理システム200は、受信した識別情報に対応するユーザIDと電子機器IDとの対応付けを行い、操作/作動履歴情報210のラベル情報に追加する。
また、あるユーザについて、1つの電子機器がユーザIDに対応してデータベース管理システム200に登録されると、同じユーザの使用する他の電子機器は、例えばネットワークNWに接続するためのルータ等のIPアドレスが共通するため、データベース管理システム200において、当該ユーザのユーザIDに対応付けることができる(図3における(3))。なお、このような流れはあくまで一例であり、ユーザがパーソナルコンピュータを用いてデータベース管理システム200や情報処理装置100にアクセスし、自己が保有する電子機器の電子機器IDを、手動で入力してもよい。
ここで、テレビ視聴履歴について説明する。テレビジョン受像器である電子機器は、ユーザが電源をオンにする操作をして、更に番組を選択する操作を行うことにより番組を視聴した時間帯を、ユーザによって選択された放送局、および対応する番組名、番組のジャンルと共にネットワークNWを介してデータベース管理システム200へ送信する。図4は、データベース管理システム200が管理する操作/作動履歴情報210のうち、テレビ視聴履歴の内容を模式的に示す図である。例えば、ユーザIDが1であるユーザは、2013年3月4日の午前0時〜2時の時間帯に放送局Bのスポーツ番組の視聴(又は録画)を行っていた。
また、データベース管理システム200が管理する購入/レンタル履歴情報220は、購入/レンタル管理装置300から送信される情報に基づいて蓄積される。購入/レンタル管理装置300は、ユーザにより購入またはレンタルされた商品(電子機器およびその他の商品を含む)の情報を、ネットワークNWを介してデータベース管理システム200に送信する。
以下、情報処理装置100について説明する。図5は、情報処理装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。情報処理装置100は、例えば、例えば、CPU110と、ドライブ装置112と、記憶装置116と、メモリ装置118と、表示装置120と、入力装置122と、インターフェース装置124とを備える。
CPU110は、記憶装置116やメモリ装置118に格納された各種プログラムを実行する。ドライブ装置112には、USBメモリ、CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、SDカードなどの記憶媒体114が装着される。記憶装置116は、例えば、HDD、フラッシュメモリ、ROM(Read Only Memory)等を含む。メモリ装置118は、例えば、RAM(Random Access Memory)やレジスタ等を含む。表示装置120は、液晶ディスプレイ装置や有機EL(Electroluminescence)表示装置などである。入力装置122は、キーボード、マウス、タッチパッドその他の入力装置である。インターフェース装置124は、ネットワークNWに接続するためのネットワークカードなどを含む。
図1に戻り、説明を行う。情報処理装置100は、CPU110が記憶装置116やメモリ装置118に格納されたプログラムを実行することにより機能する機能部として、操作/作動履歴取得部130と、購入/レンタル履歴取得部140と、類型化処理部150と、情報生成部160とを備える。プログラムは、記憶媒体114に格納されたものが記憶装置116等にインストールされてもよいし、ネットワークNWおよびインターフェース装置124を介して他のコンピュータから取得されてもよい。なお、これらの機能部の一部または全部は、IC(Integrated Circuit)やLSI(Large Scale Integration)などのハードウェア機能部であってもよい。
操作/作動履歴取得部130は、データベース管理システム200から操作/作動履歴情報210を取得し、メモリ装置118や記憶装置116に格納する。購入/レンタル履歴取得部140は、データベース管理システム200から購入/レンタル履歴情報220を取得し、メモリ装置118や記憶装置116に格納する。なお、操作/作動履歴取得部130と購入/レンタル履歴取得部140は統合され、操作/作動履歴情報210や購入/レンタル履歴情報220を一括して取得する機能部であってよい。
類型化処理部150は、操作/作動履歴取得部130により取得された操作/作動履歴情報210に含まれる操作履歴が類似するユーザを、生活パターンが類似するユーザとしてグループ化することにより、ユーザの生活パターンを類型化する。ここで、本発明の各実施形態における生活パターンとは、例えば、ユーザが家庭内で活動していると推定される時間帯と、それ以外の時間帯(家庭外にいる時間帯、睡眠中である時間帯)を区別してパターン化した情報である。また、これに限らず、生活パターンとは、ユーザが家庭外にいると推定される時間帯をパターン化したものであってもよいし、ユーザが家庭内にいると推定される時間帯をパターン化したものであってもよい。類型化処理部150は、例えば、操作/作動履歴情報210に含まれる操作履歴(操作/作動履歴情報210から、洗濯機における衣服の計測量や電子レンジの作動時間などを除外したものである)に基づき、ユーザ毎の特徴ベクトル(パターン化された上記情報)を生成する。
図6は、類型化処理部150により生成される特徴ベクトルの内容を例示した図である。特徴ベクトルは、例えば、平日、土曜日、日曜日のそれぞれについて、時間帯毎に、いずれかの電子機器の操作がなされた回数をカウントし、更に、平日、土曜日、日曜日毎の合計値が100になるように係数を乗じて正規化を行ったものである。また、他の例として、特徴ベクトルは、平日、土曜日、日曜日のそれぞれについて、時間帯毎に、テレビの視聴時間を積算し、平日、土曜日、日曜日毎の合計値が100になるように係数を乗じて正規化を行ったものであってもよい。また、特徴ベクトルは、電子機器の操作とテレビの視聴時間の双方を反映したものであってもよい(例えば、視聴時間30分を1回の操作に換算して回数をカウントしてもよい)。
そして、類型化処理部150は、クラスタリング処理によって特徴ベクトル同士が類似すると判定されるユーザを、生活パターンが類似するユーザとしてグループ化する。クラスタリングの手法としては、階層クラスタリング、k―means、自己組織化マップ(SOM;Self-Organizing Maps)等、任意の手法を用いることができる。図6の例では、類型化処理部150は、ユーザIDが1のユーザ(以下、ユーザ1とする)とユーザ2がグループ1に属し、ユーザ3とユーザ4がグループ2に属するという類型化結果を得た。
情報生成部160は、類型化処理部150により類型化されたユーザの生活パターンに基づいて、当該ユーザに提供する情報を生成する。第1実施形態では、情報生成部160は、ユーザの嗜好に関する情報と、類型化されたユーザの生活パターンとに基づいて、当該ユーザに提供する情報を生成する。以下、これについて説明する。
まず、情報生成部160は、ユーザ毎に、ユーザの嗜好に関する情報をパターン化する。ユーザの嗜好に関する情報とは、ユーザが好んで視聴、購入、或いはレンタル等する対象をいい、具体的には、テレビ視聴履歴における番組名や番組のジャンル、購入/レンタル履歴情報220に含まれる商品のジャンル等が該当する。図7は、パターン化されたユーザの嗜好に関する情報の一例を示す図である。情報生成部160は、視聴や購入、或いはレンタルなどの行為が1回なされる毎に、該当するデータ項目に1を加算してもよいし、上記行為が何回かなされたときに、該当するデータ項目に1を加算してもよい。また、情報生成部160は、「番組」や「書籍」などのデータラベルに応じて、加算ルールを異ならせてもよい。
次に、情報生成部160は、パターン化されたユーザの嗜好に関する情報を、類型化処理部150により決定された「生活パターンが類似するグループ」毎に集計する。係る集計の手法としては、(1)単にグループ内のユーザ間で加算する、(2)平均を求める、(3)ゼロでないユーザが過半数以上である項目についてのみ集計するなど、種々の手法が採用され得る。図8は、生活パターンが類似するグループ毎にユーザの嗜好に関する情報が集計された情報の一例を示す図である。このように集計した情報は、各グループに属するユーザに共通してあてはまる可能性の高い、嗜好に関する情報といえる。
そして、情報生成部160は、集計した情報を得ると、集計した情報と、各ユーザの嗜好に関する情報との重複部分を除いた情報を、当該ユーザに提供する情報として生成する。図7および図8の例では、グループ1の集計データにおいて「番組D」が「2」となっているのに対し、グループ1に属するユーザ1の嗜好としては「番組D」がゼロとなっている。すなわち、グループ1のユーザは番組Dを好んで視聴しているにも拘わらず、同じグループ1に属する(生活パターンがグループ1内のユーザと類似する)ユーザ1は、番組Dを視聴していないことが分かる。このため、ユーザ1は、番組Dに興味を持つ可能性が高いと考えられる。従って、情報生成部160は、ユーザ1に対して番組Dに関する情報(広告情報)を生成し、情報提供装置400に送信する。係る処理によって、情報処理装置100は、ユーザが今まで気付かなかった番組や商品のジャンルに関する情報、すなわちユーザにとって価値のある提案を行うための情報を生成することができる。
情報提供装置400は、ユーザの提供する情報の種類に応じて、種々のものが使用される。例えば、情報提供装置400は、ユーザの保有する携帯電話やタブレット端末、パーソナルコンピュータなどの端末装置、テレビジョン受像器等であってもよいし、販売店やレンタル店などに設置される情報提供端末であってもよい。後者の場合、例えば、図3で説明したカードをユーザが読取装置にかざすと、カードの会員番号等が読み取られて情報処理装置100に送信される。情報処理装置100は、会員番号等に対応するユーザIDを抽出し、当該ユーザIDに対応して情報生成部160が生成した情報を、情報提供装置400に送信する。情報提供装置400は、カードをかざしたユーザが視認できるように、情報処理装置100から受信した情報を表示装置の画面に表示する。これによって、ユーザは、これから購入またはレンタルする商品等を自ら探す手間を省くことができる。
図9は、本実施形態の情報処理システムにより実行される処理の流れを示すシーケンス図の一例である。情報処理システムを構成する電子機器は、ユーザによる操作履歴、その他の情報を、データベース管理システム200に送信する(ステップS500)。また、購入/レンタル管理装置300は、ユーザが購入またはレンタルした商品に関する情報を、データベース管理システム200に送信する(ステップS502)。データベース管理システム200は、受信した情報をユーザIDに対応付けて整理し(ステップS504)、情報処理装置100に送信する(ステップS506)。
情報処理装置100は、取得した情報に基づいてユーザの生活パターンを類型化し(ステップS508)、類型化されたユーザの生活パターンと、ユーザについての嗜好に関する情報とに基づき、当該ユーザに提供する情報を生成する(ステップS510)。情報処理装置100は、生成した情報を情報提供装置400に送信し(ステップS512)、情報提供装置400が、受信した情報をユーザに提供する(ステップS514)。
以上説明した第1実施形態の情報処理装置100によれば、電子機器からデータベース管理システム200を介して取得した情報に基づいてユーザの生活パターンを類型化し、類型化されたユーザの生活パターンと、ユーザについての嗜好に関する情報とに基づき、ユーザに提供する情報を生成するため、ユーザにとって価値のある提案を行うための情報を生成することができる。
<第2実施形態>
以下、本発明の第2実施形態に係る情報処理装置100、およびその情報提供方法について説明する。第2実施形態に係る情報処理装置100は、情報生成部160の処理が第1実施形態と異なり、その他の機能部の処理は第1実施形態と共通するため、ここでは情報生成部160の処理についてのみ説明する。
第2実施形態に係る情報生成部160は、パターン化されたユーザの嗜好に関する情報(図7参照)と、生活パターンが類似するグループ毎にユーザの嗜好に関する情報が集計された情報(図8参照)との重複部分に関する情報を、当該ユーザに提供する情報として生成する。図7および図8の例では、情報生成部160は、「番組A〜C」、「書籍A〜C」、および「雑貨B」に関する情報を、ユーザ1に提供する情報として生成し、情報提供装置400に送信する。ここで、「書籍A〜C」、および「雑貨B」に関する情報とは、当該ユーザが実際に購入またはレンタルした書籍や雑貨そのものではなく、「書籍A〜C」や「雑貨B」のカテゴリーには属するが、当該ユーザが実際には購入またはレンタルしていないものに関する情報であってよい。
これによって、情報生成部160は、ユーザの嗜好と、当該ユーザと生活パターンが類似するグループにおける嗜好の共通部分、すなわちユーザの嗜好のうち、真に情報を必要とする可能性が高いと考えられる嗜好についての情報を生成することができる。この結果、情報生成部160は、ユーザにとって価値のある提案を行うための情報を生成することができる。
以上説明した第2実施形態の情報処理装置100によれば、電子機器からデータベース管理システム200を介して取得した情報に基づいてユーザの生活パターンを類型化し、類型化されたユーザの生活パターンと、ユーザについての嗜好に関する情報とに基づき、ユーザに提供する情報を生成するため、ユーザにとって価値のある提案を行うための情報を生成することができる。
<第3実施形態>
以下、本発明の第3実施形態に係る情報処理装置100、およびその情報提供方法について説明する。第3実施形態に係る情報処理装置100は、情報生成部160の処理が第1実施形態と異なり、その他の機能部の処理は第1実施形態と共通するため、ここでは情報生成部160の処理についてのみ説明する。
第3実施形態に係る情報生成部160は、パターン化されたユーザの嗜好に関する情報(図7参照)と、生活パターンが類似するグループ毎にユーザの嗜好に関する情報が集計された情報(図8参照)との双方を含む情報を、当該ユーザに提供する情報として生成する。図7および図8の例では、情報生成部160は、「番組A〜D」、「書籍A〜C」、および「雑貨B」に関する情報を、ユーザ1に提供する情報として生成し、情報提供装置400に送信する。これによって、情報生成部160は、ユーザの嗜好と、当該ユーザと生活パターンが類似するグループにおける嗜好との双方をカバーするように、情報を生成することができる。この結果、情報生成部160は、ユーザにとって価値のある提案を行うための情報を生成することができる。
以上説明した第3実施形態の情報処理装置100によれば、電子機器からデータベース管理システム200を介して取得した情報に基づいてユーザの生活パターンを類型化し、類型化されたユーザの生活パターンと、ユーザについての嗜好に関する情報とに基づき、ユーザに提供する情報を生成するため、ユーザにとって価値のある提案を行うための情報を生成することができる。
<第4実施形態>
以下、本発明の第4実施形態に係る情報処理装置100a、およびその情報提供方法について説明する。図10は、第4実施形態に係る情報処理装置100aの機能構成の一例を示す図である。第4実施形態に係る情報処理装置100aは、第1〜第3実施形態の情報処理装置100が有する構成要素に加えて、属性情報生成部155を備える。なお、ネットワークNWに接続される他の機器については図示を省略し、図1を援用することとする。
属性情報生成部155は、操作/作動履歴情報210や購入/レンタル履歴情報220に基づき、ユーザの属性情報を生成する。ユーザの属性情報とは、例えば、ユーザの家族構成(単身、夫婦二人、二世帯、シルバー、育児世帯など)、性別、年齢層などを含む情報である。また、ユーザの属性情報は、ユーザの嗜好に関する情報を加味したもの(例えば、「料理好きの単身」、「スポーツ好きの単身」、「映画好きのシルバー」、「読書好きのシルバー」といったもの)であってよい。
属性情報は、特定の家族構成や年齢層をターゲットとしたテレビ番組(育児番組や通販番組等)の視聴履歴や商品(例えば、紙おむつ等)の購入履歴に基づいて推定される他、操作/作動履歴情報210に基づいて推定することができる。例えば、電子機器が操作された時間から、1日のうちの在宅時間が取得でき、洗濯機の洗濯物の量や洗濯頻度、電子レンジの作動頻度などから、おおよその家族構成が把握される。例えば、単身者による洗濯機の操作は、朝と夜に集中することが想定され、子供のいる家庭では、いない家庭に比して、夕方等における洗濯量が多くなることが想定される。属性情報生成部155は、これらの情報を組み合わせることにより、ユーザの属性情報を適切に生成することができる。
そして、第4実施形態に係る情報生成部160は、例えば、類型化処理部150によって類型化されたユーザの生活パターンと、ユーザについての嗜好に関する情報と、ユーザの属性情報とに基づいて、ユーザに提供する情報を生成する。情報生成部160は、例えば、ユーザ1が属するグループ1に対応する嗜好(図7および図8の例では「番組A〜D」、「書籍A〜C」、および「雑貨B」)の中から、ユーザ1の属性に合致したものを選択し、ユーザ1に提供する情報を生成する。例えば、ユーザ1の属性情報が「単身者」である場合、雑貨Bに属する商品等のうち、単身者向けのサイズや価格帯のものをデータベース(不図示)から抽出し、ユーザ1に提供する情報として生成する。また、ユーザの属性情報が「シルバー」である場合、「シルバー世代の好む映画」などがユーザに提供される情報として生成され、ユーザの属性情報が「単身者(ビジネスマン)」である場合は「ビジネスマン必読書」などがユーザに提供される情報として生成されてよい。なお、第4実施形態に係る情報生成部160は、少なくともユーザの属性情報に基づいて、ユーザに提供する情報を生成すればよく、他の要素(ユーザの生活パターンおよびユーザについての嗜好に関する情報)を参照せずに、ユーザに提供する情報を生成してもよい。この場合、情報生成部160は、ユーザの属性情報が「シルバー」であれば、「シルバー世代の好む」種々のコンテンツや商品を、ユーザに提供する情報に含めてよい。
係る処理によって、情報処理装置100aは、ユーザの生活パターンや属性情報(家族構成、性別、年齢層など)に応じた情報を生成し、ユーザに提供させることができる。この結果、ユーザにとって価値のある提案を行うための情報を生成することができる。
以上説明した第4実施形態の情報処理装置100aによれば、電子機器からデータベース管理システム200を介して取得した情報に基づいてユーザの生活パターンを類型化し、類型化されたユーザの生活パターンに基づきユーザの属性情報を生成し、属性情報に基づきユーザに提供する情報を生成するため、ユーザにとって価値のある提案を行うための情報を生成することができる。
なお、第4実施形態において、図3で説明したようなカードとの連携は必須の構成でない。この場合、ユーザの嗜好に関する情報は、ユーザに提供する情報を生成する処理から除外されてよく、情報生成部160は、ユーザの生活パターンと、ユーザの属性情報とに基づいて、ユーザに提供する情報を生成してよい。例えば、情報生成部160は、ユーザの属性情報が「単身者」である場合、単身者向けのサイズや価格帯の商品等を広くデータベース(不図示)から抽出し、ユーザに提供する情報として生成する。また、情報生成部160は、電子機器から取得可能な範囲内で、ユーザの嗜好に関する情報を生成し、ユーザに提供する情報に反映させてよい。
また、第4実施形態において、ユーザについての情報が少ないことにより属性情報生成部155が属性情報を生成できない場合、生活パターンに基づくグループに対して属性情報を割り当ててもよい。例えば、図7の例では、グループ1に属するユーザは単身者であり、グループ2に属するユーザは専業主婦である、といった属性情報を割り当て、ユーザの属性情報が個別に生成できない場合は、当該ユーザの属するグループに割り当てられた属性情報を、当該ユーザの属性情報としてもよい。また、そもそも個別に属性情報を生成せず、グループに対して割り当てられた属性情報を、グループ内の全てのユーザに適用してもよい。
<変形等>
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
例えば、上記各実施形態における類型化処理部150は、複数のクラスタリング処理を組み合わせて行ってもよい。図11は、類型化処理部150が、テレビ視聴履歴に基づいて複数のクラスタリング処理を行う様子を模式的に示す図である。類型化処理部150は、例えば、時間帯毎の視聴時間を特徴ベクトルとするクラスタリング処理(実施形態と同じ)と、チャンネル毎の視聴時間を特徴ベクトルとするクラスタリング処理と、番組ジャンル毎の視聴時間を特徴ベクトルとするクラスタリング処理とを組み合わせ、組み合わせに応じてより多くの生活パターンに応じたグループに、ユーザを割り振ってもよい。
また、上記各実施形態における類型化処理部150は、複数のユーザを生活パターンでグループ化することにより、ユーザの生活パターンを類型化するものとしたが、予め用意した「早起きタイプ」、「夜型タイプ」などの絶対的なタイプのいずれかに当てはめることによって、ユーザの生活パターンを類型化してもよい。
本発明は、以下の態様で実施することができる。なお、下記の参照符号は、あくまで一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。
(付記1)
家庭内に設置可能な電子機器(1―1、1―2、1―m、2―1、2―2、2―k、n―1)の操作履歴(210)を取得する操作履歴取得部と、前記操作履歴取得部により取得された操作履歴に基づいて、前記電子機器を操作したユーザの生活パターンを類型化する類型化部(150)と、を備える情報処理装置(100、100a)。
(付記2)
付記1記載の情報処理装置であって、前記類型化部は、前記操作履歴取得部により取得された操作履歴が類似するユーザを、生活パターンが類似するユーザとしてグループ化することにより、前記電子機器を操作したユーザの生活パターンを類型化する、情報処理装置。
(付記3)
付記1または2記載の情報処理装置であって、前記類型化部により類型化されたユーザの生活パターンに基づいて、当該ユーザに提供する情報を生成する情報生成部(160)を更に備える、情報処理装置。
(付記4)
付記3記載の情報処理装置であって、ユーザの嗜好に関する情報を取得する嗜好情報取得部(130、140)を更に備え、前記情報生成部は、前記類型化部により類型化されたユーザの生活パターンと、当該ユーザについて前記嗜好情報取得部により取得された嗜好に関する情報とに基づき、当該ユーザに提供する情報を生成する、情報処理装置。
(付記5)
付記4記載の情報処理装置であって、前記情報生成部は、前記ユーザが属するグループ内のユーザについての嗜好に関する情報を集計した情報と、当該ユーザの嗜好に関する情報との重複部分を除いた情報を、当該ユーザに提供する情報として生成する、情報処理装置。
(付記6)
付記4記載の情報処理装置であって、前記情報生成部は、前記ユーザが属するグループ内のユーザについての嗜好に関する情報を集計した情報と、当該ユーザの嗜好に関する情報との重複部分に関する情報を、当該ユーザに提供する情報として生成する、情報処理装置。
(付記7)
付記4記載の情報処理装置であって、前記情報生成部は、前記ユーザが属するグループ内のユーザについての嗜好に関する情報を集計した情報と、当該ユーザの嗜好に関する情報との双方を含む情報を、当該ユーザに提供する情報として生成する、情報処理装置。
(付記8)
付記3から7のうちいずれか1項記載の情報処理装置であって、前記類型化部により類型化されたユーザの生活パターンを含む情報に基づいて、当該ユーザの属性情報を生成する属性情報生成部を更に備え、前記情報生成部は、前記属性情報生成部により生成された属性情報に基づき、当該ユーザに提供する情報を生成する、情報処理装置。
(付記9)
家庭内に設置可能な電子機器であって、特定のユーザに対応付けられた電子機器が、該電子機器の操作履歴を送信し、前記情報処理装置が、前記電子機器より取得した操作履歴に基づき、操作履歴が類似するユーザを、生活パターンが類似するユーザとしてグループ化することにより、ユーザの生活パターンを類型化すると共に、該類型化されたユーザの生活パターンに基づいて、当該ユーザに提供する情報を生成して情報提供装置に送信し、前記情報提供装置が、前記情報処理装置より取得した情報を当該ユーザに提供する、情報提供方法。
100、100a‥情報処理装置、110‥CPU、130‥操作/作動履歴取得部、140‥購入/レンタル履歴取得部、150‥類型化処理部、155‥属性情報生成部、160‥情報生成部、200‥データベース管理システム、300‥販売/レンタル管理装置、400‥情報提供装置、NW‥ネットワーク
本発明の一態様は、家庭内に設置可能な電子機器の操作履歴をユーザ毎に取得する操作履歴取得部と、前記操作履歴取得部により取得された操作履歴が類似するユーザを、生活パターンが類似するユーザとしてグループ化することにより、前記電子機器を操作したユーザの生活パターンを類型化する類型化部と、ユーザの嗜好に関する嗜好情報をユーザ毎に取得する嗜好情報取得部と、前記電子機器を操作したユーザが属するグループ内の各ユーザについての嗜好情報を集計した情報に基づき当該ユーザに提供する情報を生成する情報生成部と、を備える情報処理装置である。

Claims (7)

  1. 家庭内に設置可能な電子機器の操作履歴を取得する操作履歴取得部と、
    前記操作履歴取得部により取得された操作履歴に基づいて、前記電子機器を操作したユーザの生活パターンを類型化する類型化部と、
    を備える情報処理装置。
  2. 請求項1記載の情報処理装置であって、
    前記類型化部は、前記操作履歴取得部により取得された操作履歴が類似するユーザを、生活パターンが類似するユーザとしてグループ化することにより、前記電子機器を操作したユーザの生活パターンを類型化する、
    情報処理装置。
  3. 請求項1または2記載の情報処理装置であって、
    前記類型化部により類型化されたユーザの生活パターンに基づいて、当該ユーザに提供する情報を生成する情報生成部を更に備える、
    情報処理装置。
  4. 請求項3記載の情報処理装置であって、
    ユーザの嗜好に関する情報を取得する嗜好情報取得部を更に備え、
    前記情報生成部は、前記類型化部により類型化されたユーザの生活パターンと、当該ユーザについて前記嗜好情報取得部により取得された嗜好に関する情報とに基づき、当該ユーザに提供する情報を生成する、
    情報処理装置。
  5. 請求項4記載の情報処理装置であって、
    前記情報生成部は、前記ユーザが属するグループ内のユーザについての嗜好に関する情報を集計した情報と、当該ユーザの嗜好に関する情報との重複部分を除いた情報を、当該ユーザに提供する情報として生成する、
    情報処理装置。
  6. 請求項3から5のうちいずれか1項記載の情報処理装置であって、
    前記類型化部により類型化されたユーザの生活パターンを含む情報に基づいて、当該ユーザの属性情報を生成する属性情報生成部を更に備え、
    前記情報生成部は、前記属性情報生成部により生成された属性情報に基づき、当該ユーザに提供する情報を生成する、
    情報処理装置。
  7. 家庭内に設置可能な電子機器であって、特定のユーザに対応付けられた電子機器が、該電子機器の操作履歴を送信し、
    前記情報処理装置が、前記電子機器より取得した操作履歴に基づき、操作履歴が類似するユーザを、生活パターンが類似するユーザとしてグループ化することにより、ユーザの生活パターンを類型化すると共に、該類型化されたユーザの生活パターンに基づいて、当該ユーザに提供する情報を生成して情報提供装置に送信し、
    前記情報提供装置が、前記情報処理装置より取得した情報を当該ユーザに提供する、
    情報提供方法。
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US14/786,066 US20160071129A1 (en) 2013-04-26 2014-04-22 Information processing device, information processing method, information processing system, information provision device, and programs thereof

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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5973051B1 (ja) * 2015-12-14 2016-08-23 株式会社リクルートホールディングス 営業支援システム、その制御方法、及び営業支援用コンピュータプログラム
JP2017156868A (ja) * 2016-02-29 2017-09-07 株式会社東芝 行動パターン推定装置、行動パターン推定方法、および行動パターン推定プログラム
CN107306383A (zh) * 2016-04-20 2017-10-31 松下电器(美国)知识产权公司 推定操作者的方法、装置以及记录介质
JP2018206118A (ja) * 2017-06-06 2018-12-27 eBASE株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2019040374A (ja) * 2017-08-24 2019-03-14 トヨタホーム株式会社 リフォーム提案システム
JP2020518938A (ja) * 2017-05-05 2020-06-25 アリモ リミテッド ライアビリティ カンパニー ニューラルネットワークを用いたシーケンスデータの分析
JP2020149405A (ja) * 2019-03-14 2020-09-17 株式会社radiko レコメンド情報を生成するための装置、方法、システム及びプログラム

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11983200B2 (en) 2017-07-31 2024-05-14 Rakuten Group, Inc. Processing system, processing device, processing method, program, and information storage medium
US11755624B2 (en) * 2017-07-31 2023-09-12 Rakuten Group, Inc. Processing system, processing device, processing method, program, and information storage medium
JP2020035093A (ja) * 2018-08-28 2020-03-05 パナソニックIpマネジメント株式会社 情報更新方法、情報更新システム、及び情報更新プログラム
JP7102320B2 (ja) * 2018-11-15 2022-07-19 株式会社日立製作所 データ管理システムおよび方法
WO2020174653A1 (ja) * 2019-02-28 2020-09-03 日本電気株式会社 情報処理装置、データ生成方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体
CN111080370A (zh) * 2019-12-21 2020-04-28 济南东驰网络科技有限公司 一种基于flink进行LBS定位的互联网营销平台

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008225629A (ja) * 2007-03-09 2008-09-25 Ricoh Co Ltd 商品推薦システム、商品推薦方法、及び商品推薦方法を記録した記録媒体
JP2009087073A (ja) * 2007-09-28 2009-04-23 Panasonic Electric Works Co Ltd 情報提供システム
JP2009116552A (ja) * 2007-11-05 2009-05-28 Yahoo Japan Corp 行動属性取得システム、および行動属性取得システムの制御方法
JP2009151639A (ja) * 2007-12-21 2009-07-09 Bitwallet Inc 割引情報提供システム、入金端末、及び割引情報サーバ
JP2010123011A (ja) * 2008-11-21 2010-06-03 Panasonic Corp 広告配信システム、広告配信方法、広告配信サーバ及び端末装置
JP2010170506A (ja) * 2009-01-26 2010-08-05 Nec Corp ユーザ属性推定装置及びユーザ属性推定方法,プログラム
WO2011070831A1 (ja) * 2009-12-11 2011-06-16 株式会社日立製作所 生活パターン分類装置及び生活パターン分類システム
JP2012141658A (ja) * 2010-12-28 2012-07-26 Nec Corp 配信サーバ装置及びカテゴリ生成方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4218099B2 (ja) * 1998-12-03 2009-02-04 ソニー株式会社 データベース、顧客情報検索方法及び顧客情報検索装置
JP4529058B2 (ja) * 2000-10-12 2010-08-25 ソニー株式会社 配信システム
JP4326174B2 (ja) * 2001-10-04 2009-09-02 ソニー株式会社 情報処理システム、情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム
JP5059282B2 (ja) * 2003-10-14 2012-10-24 ソニー株式会社 情報提供システム,情報提供サーバ,ユーザ端末装置,コンテンツ表示装置,コンピュータプログラム,およびコンテンツ表示方法
WO2006038529A1 (ja) * 2004-10-01 2006-04-13 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. チャンネル契約提案装置、方法、プログラム及び集積回路
JP2008288767A (ja) * 2007-05-16 2008-11-27 Sony Corp 情報処理装置および方法、並びにプログラム
JP5267062B2 (ja) * 2007-11-16 2013-08-21 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、コンテンツ視聴装置、コンテンツ表示方法、プログラム及び情報共有システム
JP4433326B2 (ja) * 2007-12-04 2010-03-17 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、並びにプログラム
JP5224868B2 (ja) * 2008-03-28 2013-07-03 株式会社東芝 情報推薦装置および情報推薦方法
KR101030653B1 (ko) * 2009-01-22 2011-04-20 성균관대학교산학협력단 정보 엔트로피를 이용하여 유사도를 보정하는 사용자 기반 협업 필터링 추천 시스템
JP5531443B2 (ja) * 2009-04-08 2014-06-25 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、並びにプログラム
JP5984348B2 (ja) * 2011-08-23 2016-09-06 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
WO2013121470A1 (ja) * 2012-02-15 2013-08-22 パナソニック株式会社 コンテンツ提示装置、端末、システム、プログラム、および、方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008225629A (ja) * 2007-03-09 2008-09-25 Ricoh Co Ltd 商品推薦システム、商品推薦方法、及び商品推薦方法を記録した記録媒体
JP2009087073A (ja) * 2007-09-28 2009-04-23 Panasonic Electric Works Co Ltd 情報提供システム
JP2009116552A (ja) * 2007-11-05 2009-05-28 Yahoo Japan Corp 行動属性取得システム、および行動属性取得システムの制御方法
JP2009151639A (ja) * 2007-12-21 2009-07-09 Bitwallet Inc 割引情報提供システム、入金端末、及び割引情報サーバ
JP2010123011A (ja) * 2008-11-21 2010-06-03 Panasonic Corp 広告配信システム、広告配信方法、広告配信サーバ及び端末装置
JP2010170506A (ja) * 2009-01-26 2010-08-05 Nec Corp ユーザ属性推定装置及びユーザ属性推定方法,プログラム
WO2011070831A1 (ja) * 2009-12-11 2011-06-16 株式会社日立製作所 生活パターン分類装置及び生活パターン分類システム
JP2012141658A (ja) * 2010-12-28 2012-07-26 Nec Corp 配信サーバ装置及びカテゴリ生成方法

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5973051B1 (ja) * 2015-12-14 2016-08-23 株式会社リクルートホールディングス 営業支援システム、その制御方法、及び営業支援用コンピュータプログラム
WO2017104650A1 (ja) * 2015-12-14 2017-06-22 株式会社リクルートホールディングス 営業支援システム、その制御方法、及び営業支援用コンピュータプログラム
JP2017156868A (ja) * 2016-02-29 2017-09-07 株式会社東芝 行動パターン推定装置、行動パターン推定方法、および行動パターン推定プログラム
CN107306383A (zh) * 2016-04-20 2017-10-31 松下电器(美国)知识产权公司 推定操作者的方法、装置以及记录介质
CN107306383B (zh) * 2016-04-20 2020-08-28 松下电器(美国)知识产权公司 推定操作者的方法、装置以及记录介质
JP2020518938A (ja) * 2017-05-05 2020-06-25 アリモ リミテッド ライアビリティ カンパニー ニューラルネットワークを用いたシーケンスデータの分析
JP2018206118A (ja) * 2017-06-06 2018-12-27 eBASE株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2019040374A (ja) * 2017-08-24 2019-03-14 トヨタホーム株式会社 リフォーム提案システム
JP2020149405A (ja) * 2019-03-14 2020-09-17 株式会社radiko レコメンド情報を生成するための装置、方法、システム及びプログラム
JP7288319B2 (ja) 2019-03-14 2023-06-07 株式会社radiko レコメンド情報を生成するための装置、方法、システム及びプログラム

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