JP2014222474A - Information processor, method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、方法及びプログラムに関し、特に、多くの情報を取得しておきその中からいくつかを選択する情報処理に関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, method, and program, and more particularly, to information processing that acquires a lot of information and selects some of them.
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。
ワールドワイドウェブ上のRSSを用いて配信される情報は膨大な量に及び、取得した情報のすべてを一度にユーザに提示することは通常、不可能である。したがって、取得し得た情報のいくつかを選択してユーザに提示することが行われている。また、検索エンジンに何かキーワードを渡して検索し、非常に多数の検索結果がヒットした場合も、検索結果の選別が通常行われる。例えば、何らかのアルゴリズムに基づいて決まる関連度の高い順から上位数十件をユーザに提示する。 The amount of information distributed using RSS on the World Wide Web is enormous, and it is usually impossible to present all of the acquired information to the user at one time. Therefore, some of the acquired information is selected and presented to the user. Also, when a search is performed by passing a keyword to a search engine and a very large number of search results are hit, the search results are usually selected. For example, the top dozens are presented to the user in descending order of relevance determined based on some algorithm.
このような情報の選択ないし選別としては、関連度の高さに基づく方法の他には、例えば、ユーザの嗜好を用いる方法が従来行われている。事前にどのようなジャンルに関心があるかをユーザに選択させ、そのジャンルの情報のみを表示するようにする。そして、選択したジャンルの情報は表示、選択されなかったジャンルの情報は表示しない。 As such information selection or selection, in addition to a method based on a high degree of relevance, for example, a method using a user's preference is conventionally performed. The user is allowed to select in advance what kind of genre he / she is interested in, and only the information of the genre is displayed. Information on the selected genre is displayed, and information on a genre that has not been selected is not displayed.
しかしながら、この場合、次のような課題がある。個々人によってどのようなジャンルに興味があるかは異なるが、嗜好を設定するユーザ本人が自分の嗜好を正確に意識していない可能性もあり、事前に興味のあるジャンルを選択することが困難である可能性がある。また、嗜好の設定とユーザの関心との適合度合いを高めるためには、多くのジャンルに分割して管理する必要がある。ところが、そのような多くのジャンルの興味の度合いをユーザに質問し、選択させる方式は、ユーザにとって非常に繁雑な作業であり使いづらい。また、各ジャンルに対するユーザの興味の度合いの変化にシステムがうまく追従することが難しい。 However, in this case, there are the following problems. It is difficult to select the genre you are interested in beforehand because the genre you are interested in may vary depending on the individual, but the user who sets the preference may not be aware of his / her preference accurately. There is a possibility. Also, in order to increase the degree of matching between preference settings and user interests, it is necessary to divide and manage many genres. However, such a method of asking the user about the degree of interest in many genres and selecting them is a very complicated operation and is difficult to use. In addition, it is difficult for the system to follow the change in the degree of interest of the user for each genre well.
また、選択されなかったジャンルの情報は、情報の重要度や一般的認知度などに関係なく提示されないため、ユーザが得られる知識や情報がいわゆる「たこつぼ化」するという問題がある。そうすると、情報の選択を行うアプリケーションに対して飽きてしまう可能性がある点が問題である。 In addition, since information on a genre that has not been selected is not presented regardless of the importance level or general recognition level of information, there is a problem that the knowledge and information obtained by the user are so-called “takotsubo”. Then, there is a problem that there is a possibility of getting bored with the application for selecting information.
また、ユーザが閲覧したコンテンツの履歴に基づき、あらかじめ定められた閾値の回数だけ閲覧したジャンルは興味があり、それに達しなかったジャンルは興味がないと判定すると、次のような問題がある。 In addition, based on the history of content browsed by the user, if it is determined that a genre browsed a predetermined number of times is interested and a genre that has not reached the genre is not interested, the following problems arise.
ユーザの興味を推定している初期の段階では、本来さほど興味はないジャンルであるがたまたまユーザ興味を示すことや、本来興味はあるジャンルであるがたまたまユーザが興味を示さなかったということも可能性としてあり得る。これに対し、興味を示さなかったことを理由に、そのジャンルのコンテンツを表示することをやめてしまうと、そのジャンルに対する興味推定の機会を失うことになる。この課題を緩和するために前記閾値を大きく設定してしまうと、ユーザの興味を反映することが遅れることになる。 In the initial stage of estimating the user's interest, it is possible to indicate that the genre is not so much of an interest, but it happens to show the user's interest, or that the genre is of interest to the user, but the user doesn't show an interest. Possible as sex. On the other hand, if the display of the content of the genre is stopped because it has not shown interest, the opportunity for estimating the interest in the genre is lost. If the threshold value is set large to alleviate this problem, reflection of the user's interest will be delayed.
本発明は、上述したような課題にに鑑みてなされたものであって、選択される情報がユーザの興味を正しく反映し、他のユーザにとっての重要度も反映されるような情報選択の情報処理を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and information selection information in which selected information correctly reflects the interest of the user and also reflects the importance for other users. The purpose is to provide processing.
上記目的を達成するための一構成は、複数のジャンルのいずれかに紐付けられた提示候補情報を取得する提示候補情報取得手段と、取得した提示候補情報ごとの重要度を評価する提示候補情報評価手段と、提示候補情報ごとの重要度を前記ジャンルごとに紐付けられるユーザの興味の度合いの推定値に基づいて補正し、補正後の重要度に基づいて、提示候補情報を提示情報として選択する確率を計算し、前記確率に基づいて提示情報の選択を行う提示情報選択手段と、を備えることを特徴とする。 One configuration for achieving the above object is a presentation candidate information obtaining unit that obtains presentation candidate information associated with any of a plurality of genres, and presentation candidate information that evaluates the importance of each obtained presentation candidate information. The evaluation means and the importance for each candidate presentation information are corrected based on the estimated value of the degree of interest of the user associated with each genre, and the candidate presentation information is selected as the presentation information based on the corrected importance. And a presentation information selection means for selecting presentation information based on the probability.
本発明によれば、選択される情報がユーザの興味を正しく反映し、他のユーザにとっての重要度も反映されるような情報選択の情報処理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 information processing of information selection that the selected information correctly reflects a user's interest and the importance for other users.
<第1の実施形態>
図1は、本発明の第1の実施形態の機能構成を示すブロック図である。図示のように、本実施形態に係る情報処理装置1は、提示候補情報取得手段2と、提示候補情報評価手段3と、ジャンル興味係数記憶手段4と、提示情報選択手段5と、提示情報評価手段6とを有する。情報処理装置1は、外部装置から取得する提示候補とそれに関する情報とを入力し、内部に記憶されている興味係数とともに提示情報の選択処理を行って、提示情報として出力する。この出力へのフィードバックが得られると興味係数に反映させる。
<First Embodiment>
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the first embodiment of the present invention. As illustrated, the
図2に、本実施形態において取り扱われる各情報の関係を説明するための図を示す。本実施形態は、外部から多くの情報を「提示候補」として取得しておき、その中からいくつかを選別ないし選択して「提示情報」とする。提示候補や提示情報の典型例としては、例えば、RSSやAtomなどの形式で配信されるニュース記事がある。しかしながら、形式についてはこれらに限定する必要はなく、また情報の内容についてもニュース記事である必要はない。 FIG. 2 is a diagram for explaining the relationship between each piece of information handled in the present embodiment. In the present embodiment, a lot of information is acquired as “presentation candidates” from the outside, and some of them are selected or selected as “presentation information”. Typical examples of presentation candidates and presentation information include news articles distributed in a format such as RSS or Atom. However, the format need not be limited to these, and the information content need not be a news article.
本実施形態においては、すべての「提示候補」が何かの「ジャンル」に属している。ここでは「提示候補」の典型例がニュース記事であることを考慮して「ジャンル」と呼ぶこととしたが、「カテゴリ」などと呼んでもよいし、ジャンルではない他の観点から「提示候補」を見た場合の分類でもよい。そのような分類の一例としては、例えば、「提示情報の長さ」などが考えられる。この場合、「長文記事」「短文記事」などに分けて、記事の長さで取得した記事の選別を行うなどの情報処理が行われる。 In the present embodiment, all “presentation candidates” belong to some “genre”. Here, considering that a typical example of “presentation candidate” is a news article, it is referred to as “genre”. However, it may be referred to as “category” or the like, or “presentation candidate” from another viewpoint that is not a genre. It may be classified when looking at. As an example of such classification, for example, “the length of the presentation information” can be considered. In this case, information processing such as sorting of articles acquired by the length of the article is performed by dividing into “long article” and “short article”.
本実施形態における「ジャンル」は、ニュース記事が属するジャンルであり、そのようなジャンルとしては、例えば、国際、国内、政治、経済、エンターテイメント、スポーツ、コラムなどがある。なお、「ジャンル」は、階層的になっていてもよい。 The “genre” in the present embodiment is a genre to which a news article belongs, and examples of such a genre include international, domestic, political, economic, entertainment, sports, and columns. The “genre” may be hierarchical.
本実施形態においては、すべての「ジャンル」に、ユーザごとに興味係数が設定され、記憶される。興味係数は、そのジャンルにユーザがどの程度興味を持っているかを表すものであり、記事ごとに評価される一般的な重要度に補正をかけて記事の選別に用いるために使われる。興味係数は、「Aj」と表す。一方で提示候補は、「Si」と表す。なお、A(Si)は、提示候補iが属するジャンルの興味係数を表す。興味係数Ajは、初期値を1とする。 In the present embodiment, an interest coefficient is set and stored for every “genre” for each user. The interest coefficient represents how much the user is interested in the genre, and is used for selecting articles by correcting general importance evaluated for each article. The interest coefficient is expressed as “A j ”. On the other hand, the presentation candidate is represented as “S i ”. A (S i ) represents the interest coefficient of the genre to which the presentation candidate i belongs. The interest coefficient A j has an initial value of 1.
再び図1を参照する。また、図3に、本実施形態による情報の選択処理の流れを示す。図1及び図3において、提示候補情報取得手段2は、外部から提示候補Siを取得して提示情報選択手段5に入力する(S101)。これに対して、提示候補情報評価手段3は、取得した提示候補Siを評価して提示候補Siの重要度f(Si)を提示情報選択手段5に入力する(S102)。
Refer to FIG. 1 again. FIG. 3 shows a flow of information selection processing according to the present embodiment. 1 and 3, the presentation candidate
例えば、情報処理装置1が提示候補Siとして外部装置のRSSを取得する場合、提示候補情報評価手段3は、RSSに含まれる各記事について、他のユーザによる一定時間あたりの平均アクセス数をその記事の重要度と評価する。平均アクセス数のような提示情報についての情報は、何らかの方法で外部装置から取得する。例えば、ニュース配信サイトが数分ごとに更新するアクセスランキングなどを自動的に取得するよう設定して取得することが考えられる。当然、重要度を評価するための情報は、平均アクセス数に限定されない。例えば、一定時間あたりのソーシャルネットワーキングサービス(以下、SNS)での引用数(Twitter(登録商標。米国Twitter社が提供するサービス。)でのリツイート数など)でもよい。
For example, when the
ジャンル興味係数記憶手段4は、各ジャンルについてのユーザの興味の度合いを示す興味係数を記憶する。一方で、提示情報評価手段6は、提示情報選択手段5により選択された提示情報に対して、ユーザが行った反応に応じて、選択された提示情報が属するジャンルに対するユーザの興味の度合い、すなわち、興味係数を変化させる。
The genre interest coefficient storage means 4 stores an interest coefficient indicating the degree of interest of the user for each genre. On the other hand, the presentation
提示情報評価手段6の上記機能は、言い換えれば、ユーザの行為により提示情報が属すジャンルについての興味の推定をしていると言える。提示情報がニュース記事の一部だけを表示しているような場合に情報全体の表示をしたか否か、その提示情報を後で見返すことができるようにしたか否か、その提示情報を引用して他のユーザにシェアしたか否か、表示しないで消したか否かなどの行為ごとに、提示情報評価手段6は興味度合いを増減させる量を決定する。
In other words, it can be said that the above-described function of the presentation
また、増減させる量は、対象となった情報に応じて変更してもよい。例えば、重要度もユーザの興味の度合いも低いと推定していた情報全体が表示された場合は、それらが高いと推定していた場合よりも、興味度合いを大きく増加させ、両者の差を埋めるべきである。同様に、重要度もユーザの興味の度合いも高いと推定していた提示情報が、不要と判断されてゴミ箱に捨てられたような場合は、それらが低いと推定していた場合よりも、興味度合いを大きく減少させるべきである。 Further, the amount to be increased or decreased may be changed according to the target information. For example, if the entire information that is estimated to be low in importance and the degree of interest of the user is displayed, the degree of interest is greatly increased and the difference between the two is filled in compared to the case where the information is estimated to be high. Should. Similarly, if the presentation information that was estimated to have a high importance level and a high degree of user interest is judged to be unnecessary and is thrown into the trash, it is more interesting than if it was estimated to be low. The degree should be greatly reduced.
提示情報選択手段5は、入力された提示候補Siの重要度f(Si)を、ジャンル興味係数記憶手段4から入力される興味係数Ajにより補正する(S103)。補正の具体的方法は、本実施形態では、推定興味度合いA(Si)×f(Si)を計算する。
The presentation
また、提示情報選択手段5は、提示候補Siの推定興味度合いA(Si)×f(Si)に応じて、提示候補Siが選択される確率Piを計算する(S104)。計算の具体的方法は、本実施形態では、下記式による。下記式では積算により補正しているが、当然それに限定されない。加算などでもよい。しかしながら、以下では確率を求めるため正の数である方が望ましく、ここではその条件を成立させることができる積算を用いている。
Moreover, the presentation
提示情報選択手段5は、このようにして計算した確率Piに基づいて、確率的な情報の提示を行う(S105)。ここで、確率的な情報の提示は、提示候補情報ごとの提示確率Piにしたがい、提示を要求された個数の情報を選択し、表示することで行われる。なお、同じ情報を重複して選択しないようにする。例えば、提示情報の選択を一つずつ行い、選択が行われるたびに選択された提示候補を取り除いて確率を再計算する。 The presentation information selection means 5 presents probabilistic information based on the probability P i calculated in this way (S105). Here, the presentation of probabilistic information is performed by selecting and displaying the number of pieces of information requested for presentation according to the presentation probability P i for each presentation candidate information. Do not select the same information repeatedly. For example, presentation information is selected one by one, and the selected presentation candidate is removed each time selection is performed, and the probability is recalculated.
以上に述べたような確率的な情報の提示をすることによって、ユーザの過去の履歴によるとユーザにとって興味の度合いが低いジャンルに属する提示候補であっても、選択される可能性は低いがゼロになることがない。したがって、わずかな差でユーザに提示するべきではないと判断され、その後、そのジャンルについてユーザの興味度がまったく測定されないといった誤った判断が行われない。また、ユーザの興味度が高いと推定される情報だけでなく、多くの人が興味を示すような提示候補は、選択される可能性が高まる。したがって、ユーザにとって意外性のある情報でも、他のユーザにとって重要なものは選択に反映される。 By presenting probabilistic information as described above, even if it is a presentation candidate belonging to a genre with a low degree of interest for the user according to the user's past history, the possibility of being selected is low but zero Never become. Therefore, it is determined that it should not be presented to the user with a slight difference, and thereafter an erroneous determination that the user's interest level is not measured at all for the genre is not performed. In addition, not only information that is estimated to have a high degree of interest of the user but also a presentation candidate that many people are interested in is likely to be selected. Therefore, even if the information is unexpected for the user, what is important for the other users is reflected in the selection.
また、本実施形態においては、提示情報評価手段6による興味係数Ajの変化の値域を、0<Ajとなるようにすることが好ましい。この構成によれば、提示確率Piは、ゼロになることがないので、選択処理が行われた時点においてユーザにとって興味がなかったジャンルであっても、将来選択される可能性が残る。そのため、将来におけるユーザの興味の変化への追従が可能となる。逆に、ユーザにより、提示が禁止されたジャンルについては、Aiをゼロにセットすることで、提示確率を0にすることができる。
In the present embodiment, it is preferable that the range of change of the interest coefficient A j by the presentation
<第2の実施形態>
以下、第2の実施の形態について図4ないし図13を参照しながら説明する。本実施形態は、インターネットクラウド上からニュース記事などを含むRSSやフィードなどを取得して、そのうちいくつかを選択して提示する情報処理を含む情報取得アプリケーションに、第1の実施形態で述べたような技術的思想を適用した実施形態である。
<Second Embodiment>
Hereinafter, the second embodiment will be described with reference to FIGS. As described in the first embodiment, this embodiment is an information acquisition application including information processing that acquires RSS or feed including news articles from the Internet cloud and selects and presents some of them. It is an embodiment to which various technical ideas are applied.
図4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. 4, the example of an external appearance structure 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5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. 5 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6に、機能ブロック図を示す。情報処理装置100は、図5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6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7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7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. 7, 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8に、興味テーブル122の一例を示す。
The acquired
図8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8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. 8, 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9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9(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. 9 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6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7)。
<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10参照)。図10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, it is assumed that the user's friend includes information on a friend that the user wants to receive feed and article information and a friend that the user does not want to receive (see FIG. 10). In FIG. 10, the former set degree of interest is “1” and the latter degree of interest is “0”.
図9(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. 9B, 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9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11に示すような画面がある。図11は、表示装置14に表示される画面の一例である。図11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9(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12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. 9A is displayed by the internal processing of the news reader as described above. 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6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
<提示情報の選択処理>
上記第1の実施形態で述べたような技術的思想は、本実施形態において例えば、図11のメイン画面を構成する際に用いられる。メイン画面おいては、例えば、5分以内に配信されたニュース記事の中から4つを選択してタイル401に表示し、30分以内に配信されたニュースの記事の中から4つを選択してタイル401に表示するというような処理が行われる。図6の情報選別手段303が、このような選択処理を行い、情報表示手段305が選択した情報の表示処理を行う。
<Presentation information selection process>
The technical idea described in the first embodiment is used, for example, when configuring the main screen of FIG. 11 in the present embodiment. On the main screen, for example, four of news articles distributed within 5 minutes are selected and displayed on the tile 401, and four of news articles distributed within 30 minutes are selected. Then, a process of displaying on the tile 401 is performed. 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12)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. 12), 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を選択して自分のSNSの記事を書く、あるいは、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, an operation in which the news displayed on the main screen is not read without being clicked or tapped at all is monitored, and the interest index for the category to which the news belongs is reduced.
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13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13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13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. In FIG. 13, the example of the change degree of the interest index by user operation in this embodiment is shown. The interest estimation means 306 holds a table as shown in FIG. 13 (or may refer to it). In FIG. 13, 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。 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.
図13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. 13 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13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。
Further, FIG. 13 shows that the effect of the user operation is attenuated according to the elapsed time from the time when the 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
また、本実施形態は、メイン画面などを構成するために、図6の情報選別手段303が、上記第1の実施形態で説明したような選択処理を行い、情報表示手段305が選択した情報の表示処理を行う。そのため、ユーザはメイン画面などで目にする提示情報が自分の興味を正しく反映し、おもしろみを感じる可能性がある。本実施形態によればそのような効果的な情報の選択、表示を提供できる。
In this embodiment, in order to configure the main screen, the
1 情報処理装置
2 提示候補情報取得手段
3 提示候補情報評価手段
4 ジャンル興味係数記憶手段
5 提示情報選択手段
6 提示情報評価手段
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 (8)
取得した提示候補情報ごとの重要度を評価する提示候補情報評価手段と、
提示候補情報ごとの重要度を前記ジャンルごとに紐付けられるユーザの興味の度合いの推定値に基づいて補正し、補正後の重要度に基づいて、提示候補情報を提示情報として選択する確率を計算し、前記確率に基づいて提示情報の選択を行う提示情報選択手段と、
を備えることを特徴とする、情報処理装置。 Presentation candidate information acquisition means for acquiring presentation candidate information associated with any of a plurality of genres;
A presentation candidate information evaluation means for evaluating the importance of each obtained presentation candidate information;
The degree of importance for each presentation candidate information is corrected based on the estimated value of the degree of interest of the user associated with each genre, and the probability of selecting the presentation candidate information as presentation information is calculated based on the degree of importance after correction. And presentation information selection means for selecting presentation information based on the probability,
An information processing apparatus comprising:
過去に提示した同じジャンルのコンテンツに対する少なくとも閲覧操作により、これまでの推定値を増減するように修正し、
前記補正した重要度の高いコンテンツの操作に対しては、小さく興味度が増加するか、大きく興味度が減少するように推定値を修正し、
重要度の低いコンテンツの操作に対しては、大きく興味度が増加するか、小さく興味度が減少するように推定値を修正する
ことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 The presentation information evaluation means includes
Modify to increase or decrease the estimated value so far by at least browsing operations on content of the same genre presented in the past,
For the operation of the corrected content with high importance, the estimated value is corrected so that the interest level is increased small or the interest level is greatly decreased,
The information processing apparatus according to claim 5, wherein the estimated value is corrected so that the degree of interest greatly increases or the degree of interest decreases with respect to an operation of content with low importance.
取得した提示候補情報ごとの重要度を評価する提示候補情報評価ステップと、
提示候補情報ごとの重要度を前記ジャンルごとに紐付けられるユーザの興味の度合いの推定値に基づいて補正するステップと、
補正後の重要度に基づいて、提示候補情報を提示情報として選択する確率を計算するステップと、
前記確率に基づいて提示情報の選択を行う提示情報選択ステップと、
を含むことを特徴とする、情報処理方法。 A presentation candidate information obtaining step for obtaining presentation candidate information associated with any of a plurality of genres;
A presentation candidate information evaluation step for evaluating the importance of each obtained presentation candidate information;
Correcting the importance for each presentation candidate information based on the estimated value of the degree of interest of the user associated with each genre;
Calculating a probability of selecting presentation candidate information as presentation information based on the importance after correction;
A presentation information selection step of selecting presentation information based on the probability;
An information processing method comprising:
複数のジャンルのいずれかに紐付けられた提示候補情報を取得する提示候補情報取得処理と、
取得した提示候補情報ごとの重要度を評価する提示候補情報評価処理と、
提示候補情報ごとの重要度を前記ジャンルごとに紐付けられるユーザの興味の度合いの推定値に基づいて補正する処理と、
補正後の重要度に基づいて、提示候補情報を提示情報として選択する確率を計算する処理と、
前記確率に基づいて提示情報の選択を行う提示情報選択処理と、
を実行させることを特徴とする、プログラム。 In the information processing device,
Presentation candidate information acquisition processing for acquiring presentation candidate information associated with any of a plurality of genres;
A presentation candidate information evaluation process for evaluating the importance of each obtained presentation candidate information;
A process of correcting the importance for each presentation candidate information based on the estimated value of the degree of interest of the user associated with each genre;
A process of calculating a probability of selecting the candidate presentation information as the presentation information based on the corrected importance,
A presentation information selection process for selecting presentation information based on the probability;
A program characterized by having executed.
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