JP2015079464A - Information providing device, information providing method, and program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a user with a group and information about the group.SOLUTION: An information providing device 20 comprises: a user information storage unit 25 which stores user's position information and the user's browsing history of Web pages; a calculation unit 22 which calculates similarities between users on the basis of the position information and browsing histories of the users,for each Web page included in their respective browsing histories; a determination unit 23 which determines users of which similarities is equal to or more than a predetermined value as a group, on the basis of the similarities between users calculated by the calculation unit 22; and a generation unit 26 which transmits information about the group determined by the determination unit 23 to user terminals 13.

Description

本発明は、情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムに関する。   The present invention relates to an information providing apparatus, an information providing method, and a program.

下記の特許文献1には、情報を検索した位置と、その位置で検索された情報とを対応付けて記録する技術が開示されている。これにより、どのような情報が、どこで必要とされたのかがわかり、宣伝計画や出店計画などに役立てることができる。   Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-228561 discloses a technique for recording a position where information is searched and information searched at that position in association with each other. As a result, it is possible to know what kind of information is needed and where it can be used for advertising plans and store opening plans.

特開2003−91536号公報JP 2003-91536 A

ところで、街を歩いていると、集団や行列を目にすることがある。集団を見ただけでは、何を目的とする集団なのかわからない場合が多い。また、行列の場合も、行列が長いと、行列の先頭が見えないため、行列を見ただけでは何を目的とする行列かがわからない場合が多い。そのため、目的によっては参加したい集団や行列であっても、その目的がわからなければ、その集団や行列に参加することはなく、参加していれば得られたであろう利益の獲得機会を失うことになる。しかし、全ての集団や行列について、その目的を確認することは面倒な作業である。   By the way, when you are walking in the city, you may see groups and queues. In many cases, simply looking at a group does not reveal what the target group is. Also, in the case of a matrix, if the matrix is long, the top of the matrix cannot be seen, so it is often difficult to know what the target matrix is just by looking at the matrix. Therefore, even if it is a group or procession that you want to participate in depending on the purpose, if you do not know the purpose, you will not participate in the group or procession, and you will lose the opportunity to earn profits It will be. However, confirming the purpose of all groups and queues is a tedious task.

そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、集団とその集団に関する情報を提供することを目的とする。   Accordingly, the present invention has been made to solve the above-described problems of the prior art, and an object thereof is to provide a group and information related to the group.

上記課題を解決するための本発明の第一の態様は、例えば、ユーザの位置情報およびWebページの閲覧履歴を格納するユーザ情報格納部と、ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるWebページ毎に、ユーザ間の類似度を算出する算出部と、前記算出部によって算出されたユーザ間の類似度に基づいて、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定する特定部と、前記特定部によって特定されたグループの情報をユーザ端末へ送信する送信部とを備えることを特徴とする情報提供装置を提供する。   The first aspect of the present invention for solving the above problems is based on, for example, a user information storage unit that stores user location information and web page browsing history, and location information and browsing history between users, respectively. For each Web page included in the browsing history, a calculation unit that calculates the similarity between users, and a group of users whose similarity is a predetermined value or more based on the similarity between users calculated by the calculation unit An information providing apparatus comprising: a specifying unit specified as: a transmitting unit configured to transmit information on a group specified by the specifying unit to a user terminal.

また、本発明の第二の態様は、例えば、コンピュータが、ユーザの位置情報およびWebページの閲覧履歴を格納するユーザ情報格納部を参照して、ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるWebページ毎に、ユーザ間の類似度を算出する算出工程と、前記算出工程において算出したユーザ間の類似度に基づいて、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定する特定工程と、前記特定工程において特定したグループの情報を、ユーザ端末へ送信する送信工程とを実行することを特徴とする情報提供方法を提供する。   Further, according to the second aspect of the present invention, for example, the computer refers to the user information storage unit that stores the position information of the user and the browsing history of the web page, and based on the positional information and the browsing history between the users. For each Web page included in each browsing history, a calculation step of calculating the similarity between users and a group of users whose similarity is equal to or greater than a predetermined value based on the similarity between users calculated in the calculation step The information providing method is characterized by executing a specifying step specified as: and a transmitting step of transmitting information on the group specified in the specifying step to the user terminal.

また、本発明の第三の態様は、例えば、コンピュータに、ユーザの位置情報およびWebページの閲覧履歴を格納するユーザ情報格納部を参照して、ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるWebページ毎に、ユーザ間の類似度を算出する算出手順と、前記算出手順において算出したユーザ間の類似度に基づいて、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定する特定手順と、前記特定手順において特定したグループの情報を、ユーザ端末へ送信する送信手順とを実行させることを特徴とするプログラムを提供する。   Moreover, the 3rd aspect of this invention is based on the positional information and browsing history between users with reference to the user information storage part which stores a user's positional information and browsing history of a web page in a computer, for example. Based on the calculation procedure for calculating the similarity between users and the similarity between the users calculated in the calculation procedure for each Web page included in each browsing history, the users whose similarity is a predetermined value or more are grouped And a transmission procedure for transmitting the information of the group specified in the specification procedure to a user terminal.

本発明によれば、集団とその集団に関する情報を提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide a group and information related to the group.

図1は、本実施形態における情報提供システムの一例を示すシステム構成図である。FIG. 1 is a system configuration diagram showing an example of an information providing system in the present embodiment. 図2は、距離スコアテーブルの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a distance score table. 図3は、ユーザ別のキーワードテーブルの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a keyword table for each user. 図4は、履歴スコアテーブルの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a history score table. 図5は、類似スコアテーブルの一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a similarity score table. 図6は、グループテーブルの一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the group table. 図7は、グループ別のキーワードテーブルの一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a keyword table for each group. 図8は、グループの情報を表示する画像の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an image displaying group information. 図9は、情報提供装置の動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the operation of the information providing apparatus. 図10は、距離スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of the distance score calculation process. 図11は、キーワードテーブル作成処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of the keyword table creation process. 図12は、履歴スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of the history score calculation process. 図13は、類似スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of the similarity score calculation process. 図14は、グルーピング処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of the grouping process. 図15は、表示グループ特定処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of the display group specifying process. 図16は、情報提供装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 16 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that realizes the function of the information providing apparatus. 図17は、他の実施形態における情報提供システムの一例を示す概念図である。FIG. 17 is a conceptual diagram illustrating an example of an information providing system according to another embodiment. 図18は、さらなる他の実施形態における情報提供システムの一例を示す概念図である。FIG. 18 is a conceptual diagram illustrating an example of an information providing system in still another embodiment.

[情報提供システム10の構成]
図1は、実施形態における情報システムの一例を示すシステム構成図である。本実施形態における情報提供システム10は、情報提供装置20および複数のユーザ端末13−1〜nを備える。情報提供装置20は、通信回線11に通信可能に接続されている。なお、以下では、ユーザ端末13−1〜nを区別することなく総称する場合に「ユーザ端末13」と記載する。
[Configuration of Information Providing System 10]
FIG. 1 is a system configuration diagram illustrating an example of an information system in the embodiment. The information providing system 10 in this embodiment includes an information providing device 20 and a plurality of user terminals 13-1 to 13-n. The information providing device 20 is communicably connected to the communication line 11. Hereinafter, the user terminals 13-1 to 13-n are collectively referred to as “user terminal 13” without being distinguished from each other.

それぞれのユーザU1〜Unが操作するユーザ端末13−1〜nは、最寄りの基地局12と無線通信し、基地局12および通信回線11を介して、情報提供装置20と通信する。本実施形態において、それぞれのユーザ端末13−1〜nは、例えばスマートフォンや、携帯型PC(Personal Computer)、PDA(Personal Digital Assistant)、タブレット型情報端末などの携帯可能なスマートデバイスである。 User terminals 13-1 to 13- n operated by the respective users U 1 to Un communicate wirelessly with the nearest base station 12 and communicate with the information providing apparatus 20 via the base station 12 and the communication line 11. In the present embodiment, each of the user terminals 13-1 to 13-n is a portable smart device such as a smartphone, a portable PC (Personal Computer), a PDA (Personal Digital Assistant), or a tablet information terminal.

ユーザ端末13は、位置測定機能およびブラウザ機能を有する。また、ユーザ端末13は、所定のタイミング毎に(例えば10分毎に)、ユーザ端末13の位置情報と、Webページの閲覧履歴の情報を、それぞれのユーザを識別するユーザIDと共に、基地局12および通信回線11を介して情報提供装置20へ送信する。   The user terminal 13 has a position measurement function and a browser function. In addition, the user terminal 13 transmits the position information of the user terminal 13 and the information on the browsing history of the Web page together with the user ID for identifying each user at every predetermined timing (for example, every 10 minutes). And transmitted to the information providing apparatus 20 via the communication line 11.

また、ユーザ端末13は、ユーザの指示に応じて、当該ユーザのユーザIDと共に、グループ情報を情報提供装置20に要求する。グループ情報には、集団の地図上の位置や当該集団を表すキーワード等の情報が含まれる。そして、ユーザ端末13は、グループ情報の要求に応じて情報提供装置20から提供された表示データに基づいてグループの情報を示す画像を作成し、作成した画像を画面に表示する。   Further, the user terminal 13 requests the information providing apparatus 20 for group information together with the user ID of the user in accordance with a user instruction. The group information includes information such as a position on the map of the group and a keyword representing the group. Then, the user terminal 13 creates an image indicating group information based on the display data provided from the information providing apparatus 20 in response to a request for group information, and displays the created image on the screen.

情報提供装置20は、収集部21、算出部22、特定部23、送信部24、およびユーザ情報格納部25を有する。収集部21は、通信回線11を介してそれぞれのユーザ端末13−1〜nから、ユーザID、位置情報、および閲覧履歴を受信する。そして、収集部21は、受信した位置情報および閲覧履歴を、受信したユーザIDに対応付けてユーザ情報格納部25に登録する。ユーザ情報格納部25には、例えば図1に示すように、それぞれのユーザを識別するユーザID250に対応付けて、当該ユーザの位置情報251、および、当該ユーザの閲覧履歴252が格納される。   The information providing apparatus 20 includes a collection unit 21, a calculation unit 22, a specification unit 23, a transmission unit 24, and a user information storage unit 25. The collection unit 21 receives a user ID, position information, and browsing history from each of the user terminals 13-1 to 13-n via the communication line 11. Then, the collection unit 21 registers the received position information and browsing history in the user information storage unit 25 in association with the received user ID. For example, as illustrated in FIG. 1, the user information storage unit 25 stores location information 251 of the user and a browsing history 252 of the user in association with a user ID 250 that identifies each user.

算出部22は、通信回線11を介して、ユーザIDと共にグループ情報の要求をユーザ端末13から受信した場合に、ユーザ情報格納部25を参照する。そして、算出部22は、ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるWebページ内のキーワード毎に、ユーザ間の嗜好の類似度を示す類似スコアを算出する。   The calculation unit 22 refers to the user information storage unit 25 when receiving a request for group information together with the user ID from the user terminal 13 via the communication line 11. And the calculation part 22 calculates the similarity score which shows the similarity degree of a preference between users for every keyword in the web page contained in each browsing history based on the positional information and browsing history between users.

特定部23は、算出部22によってキーワード毎に算出されたユーザ間の類似スコアに基づいて、キーワード毎に、類似スコアが所定値以上のユーザをグループとして特定する。   Based on the similarity score between users calculated for each keyword by the calculation unit 22, the specifying unit 23 specifies a user whose similarity score is equal to or greater than a predetermined value as a group for each keyword.

送信部24は、特定部23によって特定されたグループの情報を、当該グループに対応するキーワードと共に地図上に重ねて表示する表示データを作成する。そして、送信部24は、作成した表示データをユーザ端末13へ送信する。ユーザ端末13は、情報提供装置20から受信した表示データに基づいて画像を作成し、作成した画像を表示する。ユーザ端末13に表示される画像には、グループの位置を示す情報と、そのグループを表すキーワードとが含まれ、これらが地図上に表示される。   The transmission unit 24 creates display data for displaying the information of the group specified by the specifying unit 23 on the map together with the keyword corresponding to the group. Then, the transmission unit 24 transmits the created display data to the user terminal 13. The user terminal 13 creates an image based on the display data received from the information providing device 20, and displays the created image. The image displayed on the user terminal 13 includes information indicating the position of the group and a keyword representing the group, and these are displayed on the map.

ここで、複数の人が密集しているからといって、その集団が共通の目的をもって集まっている集団とは限らない。これに対し、本実施形態における情報提供装置20では、各ユーザの閲覧履歴に基づいて、それぞれのユーザ間の嗜好の類似度を示す類似スコアを算出する。そして、位置が近く、かつ、類似スコアも高いユーザの集まりを1つの集団としてグループ化する。そのため、本実施形態における情報提供装置20は、共通の目的を持った集団を高い精度でグループ化することができる。   Here, just because a plurality of people are crowded does not mean that the group is gathered for a common purpose. On the other hand, the information providing apparatus 20 according to the present embodiment calculates a similarity score indicating the similarity of preference between users based on the browsing history of each user. Then, a group of users whose positions are close and whose similarity score is high is grouped as one group. Therefore, the information providing apparatus 20 in the present embodiment can group a group having a common purpose with high accuracy.

そして、本実施形態における情報提供装置20は、グループ化された集団を、その集団を表すキーワードと共に地図上に表示する表示データをユーザ端末13に提供する。ユーザ端末13のユーザは、表示データに基づいて表示された画像を閲覧することにより、どのような集団がどの辺りに存在するかを知ることができる。これにより、ユーザは、街で見かけた集団が何の集団なのかを迅速に認識することができる。   And the information provision apparatus 20 in this embodiment provides the display data which displays the grouped group on a map with the keyword showing the group to the user terminal 13. FIG. The user of the user terminal 13 can know what group exists in which area by browsing an image displayed based on the display data. As a result, the user can quickly recognize what group the group seen in the city is.

[情報提供装置20の機能の詳細]
次に、情報提供装置20が有する算出部22、特定部23、および送信部24の機能の詳細について説明する。
[Details of Functions of Information Providing Device 20]
Next, details of the functions of the calculation unit 22, the specifying unit 23, and the transmission unit 24 included in the information providing apparatus 20 will be described.

算出部22は、通信回線11を介して、ユーザIDと共にグループ情報の要求を受信した場合に、ユーザ情報格納部25内の位置情報を参照し、2人のユーザの全ての組合せについて、当該2人のユーザ間の距離L(単位はメートル)を算出する。そして、算出部22は、2人のユーザ間の距離Lに基づいて、例えば下記の算出式(1)を用いて距離スコアSLを算出する。
L=10−0.5L (ただし、L>10でSL=0) ・・・(1)
When the calculation unit 22 receives a request for group information together with a user ID via the communication line 11, the calculation unit 22 refers to the position information in the user information storage unit 25, and determines the 2 for all combinations of two users. The distance L (unit is meter) between human users is calculated. The calculation unit 22, based on the distance L between the two users, and calculates a distance score S L, for example, using the following calculation formula (1).
S L = 10−0.5L (where L> 10 and S L = 0) (1)

そして、算出部22は、距離スコアテーブル30を作成し、作成した距離スコアテーブル30に、上記(1)を用いて算出した距離スコアSLを登録する。図2は、距離スコアテーブルの一例を示す図である。距離スコアテーブル30では、例えば図2に示すように、2人のユーザ間の距離スコアSLが、当該2人のユーザのユーザIDに対応付けられている欄に登録されている。図2に例示した距離スコアテーブル30では、「U1」のユーザIDと、「U2」のユーザIDとに対応付けられている欄に、「5.3」の距離スコアSLが登録されている。 The calculation unit 22 creates the distance score table 30, the distance score table 30 created, and registers the distance score S L calculated using the above (1). FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a distance score table. In the distance score table 30, for example, as shown in FIG. 2, the distance score S L between two users is registered in the column associated with the user ID of the two users. In the distance score table 30 illustrated in FIG. 2, the user ID of the "U 1", in the column associated with the user ID of "U 2", the distance score S L of "5.3" is registered ing.

また、算出部22は、それぞれのユーザについてユーザ情報格納部25を参照し、当該ユーザの閲覧履歴に含まれているそれぞれのWebページについて、当該Webページのキーワードを特定する。算出部22は、例えば、それぞれのWebページ内のテキストを形態素解析により単語に分解し、それぞれの単語のTF−IDF値を求める。そして、算出部22は、TF−IDF値の最も大きい単語を、そのWebページのキーワードとして特定する。   In addition, the calculation unit 22 refers to the user information storage unit 25 for each user, and identifies the keyword of the Web page for each Web page included in the browsing history of the user. For example, the calculation unit 22 decomposes the text in each Web page into words by morphological analysis, and obtains the TF-IDF value of each word. And the calculation part 22 specifies the word with the largest TF-IDF value as a keyword of the web page.

なお、算出部22は、TF−IDF値が大きい上位所定数の単語や、TF−IDF値が所定値以上の複数の単語をキーワードとして特定してもよい。また、算出部22は、閲覧履歴に含まれているそれぞれのWebページ内のテキストデータとは別に、または、これに加えて、画像データ、当該画像データのメタ情報、当該WebページのHTMLヘッダ情報、または、当該WebページのURLの少なくともいずれかに基づいて当該Webページのキーワードを特定してもよい。   Note that the calculation unit 22 may specify a predetermined number of words having a large TF-IDF value or a plurality of words having a TF-IDF value of a predetermined value or more as keywords. Further, the calculation unit 22 may separately or in addition to the text data in each Web page included in the browsing history, image data, meta information of the image data, HTML header information of the Web page. Alternatively, the keyword of the Web page may be specified based on at least one of the URLs of the Web page.

そして、算出部22は、特定したキーワード毎に、閲覧履歴において当該キーワードが抽出されたWebページの数を閲覧回数として、例えば、図3に示すようなユーザ別のキーワードテーブル31を作成する。図3は、ユーザ別のキーワードテーブルの一例を示す図である。キーワードテーブル31には、ユーザID310に対応付けて個別テーブル311が格納される。それぞれの個別テーブル311には、キーワード312に対応付けて、閲覧回数313が格納される。   For each identified keyword, the calculation unit 22 creates, for example, a keyword table 31 for each user as shown in FIG. 3 using the number of Web pages from which the keyword is extracted in the browsing history as the number of browsing times. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a keyword table for each user. The keyword table 31 stores an individual table 311 in association with the user ID 310. Each individual table 311 stores the number of browsing times 313 in association with the keyword 312.

図3に例示したキーワードテーブル31では、「U1」のユーザID310に対応付けて個別テーブル311が格納されており、当該個別テーブル311には、「w1」のキーワード312に対応付けて、「60」の閲覧回数313が格納されている。 In the keyword table 31 illustrated in FIG. 3, an individual table 311 is stored in association with the user ID 310 of “U 1 ”, and the individual table 311 is associated with the keyword 312 of “w 1 ”. 60 ”is stored.

次に、算出部22は、作成したキーワードテーブル31を参照して、キーワード毎に、2人のユーザの全ての組合せについて閲覧回数を合計し、当該2人のユーザ間の履歴スコアSHを算出する。そして、算出部22は、履歴スコアテーブル32を作成し、作成した履歴スコアテーブル32に、キーワード毎に、2人のユーザの全ての組合せについて算出した履歴スコアSHを登録する。 Next, calculation calculator 22 refers to the keyword table 31 created for each keyword, the sum of the number of views for all combinations of two users, the history score S H between the two users To do. The calculation unit 22 creates a history score table 32, the history score table 32 created for each keyword, and registers the history score S H calculated for all combinations of two users.

なお、算出部22は、2人のユーザの全ての組合せについて、当該2人の閲覧回数を平均した値を履歴スコアSHとして算出してもよい。例えば、あるキーワードについて、「U1」のユーザの閲覧回数が60回であり、「U2」のユーザの閲覧回数が9回である場合、当該キーワードについての当該2人のユーザ間の履歴スコアSHは「34.5」となる。 The calculation unit 22, for all combinations of two users may be calculated an average value of Views of the two as the history score S H. For example, when a user of “U 1 ” has viewed 60 times and a user of “U 2 ” has viewed 9 times for a certain keyword, the historical score between the two users for that keyword is S H is "34.5".

図4は、履歴スコアテーブルの一例を示す図である。履歴スコアテーブル32には、例えば図4に示すように、キーワード320毎に個別テーブル321が格納される。それぞれの個別テーブル321では、2人のユーザ間の履歴スコアSHが、当該2人のユーザのユーザIDに対応付けられている欄に登録されている。図4に例示した履歴スコアテーブル32では、「w1」のキーワード320に対応付けて個別テーブル321が格納されており、当該個別テーブル321では、「U1」のユーザIDと、「U2」のユーザIDとに対応付けられている欄に、「300」の履歴スコアSHが登録されている。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a history score table. For example, as illustrated in FIG. 4, the history score table 32 stores an individual table 321 for each keyword 320. In each individual table 321, the history score S H between two users is registered in the column associated with the user ID of the two users. In the history score table 32 illustrated in FIG. 4, an individual table 321 is stored in association with the keyword 320 of “w 1 ”. In the individual table 321, a user ID “U 1 ” and “U 2 ” are stored. in the column associated to the the user ID, the history score S H of "300" is registered.

次に、算出部22は、図2に示した距離スコアテーブル30と、図4に示した履歴スコアテーブル32とを参照して、キーワード毎に、2人のユーザの全ての組合せについて距離スコアSLと履歴スコアSHとを掛け合わせることにより、類似スコアSを算出する。そして、算出部22は類似スコアテーブル33を作成し、作成した類似スコアテーブル33に、算出した類似スコアSを登録する。 Next, the calculation unit 22 refers to the distance score table 30 illustrated in FIG. 2 and the history score table 32 illustrated in FIG. 4, and for each keyword, the distance score S for all combinations of two users. by crossing of the L and the history score S H, to calculate the similarity scores S. Then, the calculation unit 22 creates a similarity score table 33 and registers the calculated similarity score S in the created similarity score table 33.

図5は、類似スコアテーブルの一例を示す図である。類似スコアテーブル33には、例えば図5に示すように、キーワード330毎に個別テーブル331が格納される。それぞれの個別テーブル331では、2人のユーザ間の類似スコアSが、当該2人のユーザのユーザIDに対応付けられている欄に登録されている。図5に例示した類似スコアテーブル33では、「w1」のキーワード330に対応付けて個別テーブル331が格納されており、当該個別テーブル331では、「U1」のユーザIDと、「U2」のユーザIDとに対応付けられている欄に、「1590」の類似スコアSが登録されている。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a similarity score table. For example, as shown in FIG. 5, an individual table 331 is stored for each keyword 330 in the similarity score table 33. In each individual table 331, the similarity score S between two users is registered in a column associated with the user IDs of the two users. In the similar score table 33 illustrated in FIG. 5, an individual table 331 is stored in association with the keyword 330 of “w 1 ”. In the individual table 331, the user ID “U 1 ” and “U 2 ” are stored. The similarity score S of “1590” is registered in the column associated with the user ID of “1590”.

特定部23は、算出部22によって作成された類似スコアテーブル33を参照して、キーワード毎に、所定値以上の類似スコアSが対応付けられているユーザIDのユーザを、グループとして特定する。そして、特定部23は、それぞれのグループにグループIDを割り当てる。   The specifying unit 23 refers to the similarity score table 33 created by the calculation unit 22 and specifies, as a group, a user having a user ID associated with a similarity score S equal to or greater than a predetermined value for each keyword. And the specific | specification part 23 allocates group ID to each group.

そして、特定部23は、特定したグループ毎に、当該グループに属するユーザの類似スコアSを合計して、当該グループの強度を算出する。そして、特定部23は、グループテーブル34を作成し、作成したグループテーブル34に、グループのグループIDに対応付けて、当該グループのキーワード、当該グループに属するユーザのユーザID、および当該グループの強度の情報を登録する。   And the specific | specification part 23 totals the similarity score S of the user who belongs to the said group for every specified group, and calculates the intensity | strength of the said group. Then, the specifying unit 23 creates a group table 34 and associates the group table 34 with the group ID of the group, the keyword of the group, the user ID of the user belonging to the group, and the strength of the group. Register information.

図6は、グループテーブルの一例を示す図である。グループテーブル34には、例えば図6に示すように、グループID340に対応付けて、キーワード341、グループID340に対応するグループに属するユーザのユーザIDを示すメンバ342、および当該グループの強度343が格納される。図6に例示したグループテーブル34では、「G1」のグループID340に対応付けて、「w1」のキーワード341、「U1、U2、・・・」のメンバ342、および「6527.1」の強度343が登録されている。 FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the group table. For example, as shown in FIG. 6, the group table 34 stores a keyword 341, a member 342 indicating a user ID of a user belonging to the group corresponding to the group ID 340, and the strength 343 of the group in association with the group ID 340. The In the group table 34 illustrated in FIG. 6, the keyword 341 of “w 1 ”, the member 342 of “U 1 , U 2 ,...”, And “6517.1” are associated with the group ID 340 of “G 1 ”. ”Is registered.

送信部24は、特定部23によって作成されたグループテーブル34を参照して、それぞれのグループに属するユーザのユーザIDを特定する。そして、送信部24は、図3に例示したキーワードテーブル31を参照して、グループに属するそれぞれのユーザの個別テーブル311を抽出する。そして、送信部24は、抽出した個別テーブル311を統合して、キーワードと閲覧回数とを対応付けたグループ別のキーワードテーブル35を作成する。   The transmission unit 24 refers to the group table 34 created by the identification unit 23 and identifies user IDs of users belonging to the respective groups. Then, the transmission unit 24 extracts the individual table 311 of each user belonging to the group with reference to the keyword table 31 illustrated in FIG. Then, the transmitting unit 24 integrates the extracted individual tables 311 to create a group-specific keyword table 35 in which keywords and browsing counts are associated.

図7は、グループ別のキーワードテーブルの一例を示す図である。キーワードテーブル35には、グループID350毎に個別テーブル351が格納される。それぞれの個別テーブル351には、キーワード352に対応付けて、閲覧回数353が格納される。図7に例示したキーワードテーブル35では、「G1」のグループID350に対応付けて個別テーブル351が格納されており、当該個別テーブル351には、「w1」のキーワード352に対応付けて、「1680」の閲覧回数353が格納されている。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a keyword table for each group. The keyword table 35 stores an individual table 351 for each group ID 350. Each individual table 351 stores the number of browsing times 353 in association with the keyword 352. In the keyword table 35 illustrated in FIG. 7, an individual table 351 is stored in association with the group ID 350 of “G 1 ”, and the individual table 351 is associated with the keyword 352 of “w 1 ”. “1680” is stored.

また、送信部24は、グループ情報の要求と共に受信したユーザID(グループ情報を要求したユーザのユーザID)に基づいてキーワードテーブル31を参照し、当該ユーザIDに対応付けられている個別テーブル311を特定する。そして、送信部24は、特定した個別テーブル311に含まれるキーワードを要素とする特徴ベクトルと、キーワードテーブル35内の個別テーブル351に含まれるキーワードを要素とする特徴ベクトルとの類似度を、グループ毎に算出する。類似度は、例えば、2つの特徴ベクトルのなす角度の余弦(コサイン)によって求めることができる。このとき、それぞれのキーワードに対応付けられている閲覧回数が、それぞれのキーワードの重みとして適用されてもよい。   Further, the transmission unit 24 refers to the keyword table 31 based on the user ID received together with the group information request (the user ID of the user who requested the group information), and displays the individual table 311 associated with the user ID. Identify. Then, the transmission unit 24 calculates the similarity between the feature vector having the keyword included in the identified individual table 311 as an element and the feature vector having the keyword included in the individual table 351 in the keyword table 35 as a group. To calculate. The similarity can be obtained by, for example, a cosine of an angle formed by two feature vectors. At this time, the number of browsing times associated with each keyword may be applied as the weight of each keyword.

そして、送信部24は、例えば、類似度の高い順に上位所定数のグループを、表示対象のグループとして特定する。また、送信部24は、類似度が所定値以上となったグループを、表示対象のグループとして特定してもよい。   Then, for example, the transmission unit 24 specifies the upper predetermined number of groups in descending order of similarity as the group to be displayed. Further, the transmission unit 24 may specify a group whose similarity is equal to or higher than a predetermined value as a display target group.

次に、送信部24は、表示対象のグループ毎に、図7に例示したキーワードテーブル35内の個別テーブル351を参照し、個別テーブル351の中で、閲覧回数の最も多いキーワードをグループ毎に特定する。そして、送信部24は、表示対象のグループ毎に、図6に例示したグループテーブル34を参照し、表示対象のグループの強度を抽出する。そして、送信部24は、表示対象のグループ毎に、抽出した強度に応じて、特定したキーワードを地図上に表示する場合の文字の大きさを決定する。本実施形態において、送信部24は、グループの強度が大きいほど、当該グループについて地図上に表示されるキーワードの文字が大きくなるように文字の大きさを決定する。   Next, the transmission unit 24 refers to the individual table 351 in the keyword table 35 illustrated in FIG. 7 for each group to be displayed, and identifies the keyword with the highest number of browsing times for each group in the individual table 351. To do. Then, the transmission unit 24 refers to the group table 34 illustrated in FIG. 6 for each display target group, and extracts the strength of the display target group. And the transmission part 24 determines the magnitude | size of the character in the case of displaying the identified keyword on a map according to the extracted intensity | strength for every group of display object. In the present embodiment, the transmission unit 24 determines the character size so that the larger the group strength, the larger the character of the keyword displayed on the map for the group.

そして、送信部24は、例えば図8に示すように、グループの情報を表示する画像40を作成する。図8は、グループの情報を表示する画像の一例を示す図である。画像40には、例えば図8に示すように、各ユーザの位置を示す図形41が地図上に配置されている。また、画像40では、表示対象のグループ毎に、当該グループに属するユーザを示す図形41が、グループを示す図形42で囲まれている。また、画像40では、グループについて特定されたキーワードを示す文字43が、当該グループの強度に応じた大きさで、当該グループの図形42の周辺に配置されている。   And the transmission part 24 produces the image 40 which displays the information of a group, for example, as shown in FIG. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an image displaying group information. In the image 40, for example, as shown in FIG. 8, a graphic 41 indicating the position of each user is arranged on the map. Further, in the image 40, for each group to be displayed, a graphic 41 indicating a user belonging to the group is surrounded by a graphic 42 indicating the group. In the image 40, characters 43 indicating keywords specified for the group are arranged around the figure 42 of the group in a size corresponding to the strength of the group.

送信部24は、作成したグループ情報の表示データを、通信回線11を介してユーザ端末13へ送信する。ユーザ端末13は、受信した表示データに基づいて画像を作成し、作成した画像をユーザ端末13の画面に表示する。   The transmission unit 24 transmits the created group information display data to the user terminal 13 via the communication line 11. The user terminal 13 creates an image based on the received display data, and displays the created image on the screen of the user terminal 13.

画面に表示された画像を参照することにより、ユーザは、どの辺りにどのような集団がいるのかを迅速に認識することができる。また、グループの強度に応じて、グループの周辺に表示させるキーワードの大きさを変えることにより、集団の周囲に表示されたキーワードを閲覧したユーザは、どれほど関連性の強い人々が集まった集団なのかを迅速に把握することができる。これにより、ユーザは、コンサート会場等において、特定のアーティストのファンが集まっているエリアを特定することもできる。   By referring to the image displayed on the screen, the user can quickly recognize what group is located in which area. Also, by changing the size of the keywords displayed around the group according to the strength of the group, how many highly related people gathered the users who viewed the keywords displayed around the group. Can be grasped quickly. Thereby, the user can also specify an area where fans of a specific artist gather in a concert venue or the like.

[情報提供装置20の動作]
図9は、情報提供装置の動作の一例を示すフローチャートである。通信回線11を介して、ユーザIDと共に、グループ情報の要求をユーザ端末13から受信した場合に、情報提供装置20は、本フローチャートに示す動作を開始する。なお、図9のフローチャートに示す動作の開始前に、収集部21は、ユーザID、位置情報、および閲覧履歴を各ユーザ端末13から随時収集し、ユーザ情報格納部25に格納しているものとする。
[Operation of Information Providing Device 20]
FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the operation of the information providing apparatus. When a request for group information is received from the user terminal 13 together with the user ID via the communication line 11, the information providing apparatus 20 starts the operation shown in this flowchart. Before starting the operation shown in the flowchart of FIG. 9, the collection unit 21 collects the user ID, position information, and browsing history from each user terminal 13 as needed and stores them in the user information storage unit 25. To do.

まず、算出部22は、2人のユーザの全ての組合せについて、前述の式(1)を用いて距離スコアSLを算出し、算出した距離スコアSLを距離スコアテーブル30に登録する距離スコア算出処理を実行する(S100)。距離スコア算出処理の詳細については、図10を用いて後述する。 First, the calculation unit 22 calculates a distance score S L for all combinations of two users using the above-described equation (1), and registers the calculated distance score S L in the distance score table 30. Calculation processing is executed (S100). Details of the distance score calculation process will be described later with reference to FIG.

次に、算出部22は、それぞれのユーザについて、閲覧履歴に含まれているWebページのキーワードを特定し、特定したキーワードに閲覧回数を対応付けたユーザ別のキーワードテーブル31を作成するキーワードテーブル作成処理を実行する(S200)。キーワードテーブル作成処理の詳細については、図11を用いて後述する。   Next, for each user, the calculation unit 22 identifies a keyword of the Web page included in the browsing history, and creates a keyword table 31 for each user that associates the number of browsing with the identified keyword. The process is executed (S200). Details of the keyword table creation process will be described later with reference to FIG.

次に、算出部22は、キーワード毎に、2人のユーザの閲覧回数を合計して、当該2人のユーザ間の履歴スコアSHを算出し、算出した履歴スコアSHを履歴スコアテーブル32に登録する履歴スコア算出処理を実行する(S300)。履歴スコア算出処理の詳細については、図12を用いて後述する。 Subsequently, the computing unit 22, for each keyword, by summing the number of views two users, the two calculating a history score S H between users, calculated history score S H history score table 32 The history score calculation process to be registered is executed (S300). Details of the history score calculation process will be described later with reference to FIG.

次に、算出部22は、キーワード毎に、2人のユーザの全ての組合せについて距離スコアSLと履歴スコアSHとを掛け合わせることにより、類似スコアSを算出し、算出した類似スコアSを類似スコアテーブル33に登録する類似スコア算出処理を実行する(S400)。類似スコア算出処理の詳細については、図13を用いて後述する。 Subsequently, the computing unit 22, for each keyword, by multiplying the two all combinations for the distance score S L and the history score S H users, and calculates a similarity score S, the calculated similarity score S A similarity score calculation process registered in the similarity score table 33 is executed (S400). Details of the similarity score calculation process will be described later with reference to FIG.

次に、特定部23は、キーワード毎に、所定値以上の類似スコアSが対応付けられているユーザIDのユーザをグループとして特定し、特定したグループ毎の情報を格納したグループテーブル34を作成するグルーピング処理を実行する(S500)。グルーピング処理の詳細については、図14を用いて後述する。   Next, the specifying unit 23 specifies a user with a user ID associated with a similarity score S equal to or greater than a predetermined value as a group for each keyword, and creates a group table 34 that stores information for each specified group. A grouping process is executed (S500). Details of the grouping process will be described later with reference to FIG.

次に、送信部24は、特定したグループの中で、表示対象となるグループを特定する表示グループ特定処理を実行する(S600)。表示グループ特定処理の詳細については、図15を用いて後述する。   Next, the transmission unit 24 executes a display group specifying process for specifying a group to be displayed among the specified groups (S600). Details of the display group specifying process will be described later with reference to FIG.

次に、送信部24は、表示対象のグループ毎に、図7に例示したキーワードテーブル35内の個別テーブル351を参照し、個別テーブル351の中で、閲覧回数の最も多いキーワードを特定する。そして、送信部24は、表示対象のグループ毎に、図6に例示したグループテーブル34を参照し、表示対象のグループの強度を抽出する。そして、送信部24は、表示対象のグループ毎に、抽出した強度に応じて、特定したキーワードを地図上に表示する場合の文字の大きさを決定する。   Next, the transmission unit 24 refers to the individual table 351 in the keyword table 35 illustrated in FIG. 7 for each group to be displayed, and identifies the keyword having the largest number of browsing times in the individual table 351. Then, the transmission unit 24 refers to the group table 34 illustrated in FIG. 6 for each display target group, and extracts the strength of the display target group. And the transmission part 24 determines the magnitude | size of the character in the case of displaying the identified keyword on a map according to the extracted intensity | strength for every group of display object.

そして、送信部24は、例えば図8に示した画像40を作成し、作成した画像40の表示データを、通信回線11を介してユーザ端末13へ送信し(S700)、情報提供装置20は、本フローチャートに示した動作を終了する。   Then, for example, the transmission unit 24 creates the image 40 shown in FIG. 8, and transmits display data of the created image 40 to the user terminal 13 via the communication line 11 (S700). The operation shown in this flowchart is terminated.

図10は、距離スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。   FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of the distance score calculation process.

まず、算出部22は、ユーザ情報格納部25内に登録されているユーザIDの中で、未選択のユーザIDを1つ選択する(S101)。そして、算出部22は、選択したユーザID以外の他のユーザIDを1つ選択する(S102)。そして、算出部22は、ステップS101で選択したユーザIDに対応付けられている位置情報と、ステップS102で選択したユーザIDに対応付けられている位置情報とをユーザ情報格納部25から抽出し、抽出した位置情報を用いてユーザ間の距離Lを算出する(S103)。   First, the calculation unit 22 selects one unselected user ID among the user IDs registered in the user information storage unit 25 (S101). Then, the calculation unit 22 selects one user ID other than the selected user ID (S102). Then, the calculating unit 22 extracts the position information associated with the user ID selected in step S101 and the position information associated with the user ID selected in step S102 from the user information storage unit 25, The distance L between users is calculated using the extracted position information (S103).

次に、算出部22は、算出したユーザ間の距離Lが10m以下か否かを判定する(S104)。ユーザ間の距離Lが10m以下である場合(S104:Yes)、算出部22は、前述の式(1)を用いて距離スコアSLを算出し(S105)、ステップS107に示す処理を実行する。一方、ユーザ間の距離Lが10mよりも長い場合(S104:No)、算出部22は、距離スコアSLを0と算出する(S106)。そして、算出部22は、算出した距離スコアSLを距離スコアテーブル30に登録する(S107)。 Next, the calculation unit 22 determines whether the calculated distance L between users is 10 m or less (S104). When the distance L between users is 10 m or less (S104: Yes), the calculation unit 22 calculates the distance score S L using the above-described equation (1) (S105), and executes the process shown in step S107. . On the other hand, when the distance L between users is longer than 10 m (S104: No), the calculation unit 22 calculates the distance score SL as 0 (S106). Then, the calculation unit 22 registers the calculated distance score SL in the distance score table 30 (S107).

次に、算出部22は、他のユーザIDを全て選択したか否かを判定する(S108)。未選択の他のユーザIDがある場合(S108:No)、算出部22は、再びステップS102に示した処理を実行する。一方、他のユーザIDを全て選択した場合(S108:Yes)、算出部22は、ユーザ情報格納部25内に登録されているユーザIDを全て選択したか否かを判定する(S109)。未選択のユーザIDがある場合(S109:No)、算出部22は、再びステップS101に示した処理を実行する。一方、ユーザIDを全て選択した場合(S109:Yes)、算出部22は、図10に示した距離スコア算出処理を終了する。   Next, the calculation unit 22 determines whether all other user IDs have been selected (S108). When there is another unselected user ID (S108: No), the calculation unit 22 executes the process shown in step S102 again. On the other hand, when all other user IDs have been selected (S108: Yes), the calculation unit 22 determines whether all user IDs registered in the user information storage unit 25 have been selected (S109). When there is an unselected user ID (S109: No), the calculation unit 22 executes the process shown in step S101 again. On the other hand, when all the user IDs are selected (S109: Yes), the calculation unit 22 ends the distance score calculation process illustrated in FIG.

図11は、キーワードテーブル作成処理の一例を示すフローチャートである。   FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of the keyword table creation process.

まず、算出部22は、ユーザ情報格納部25内に登録されているユーザIDの中で、未選択のユーザIDを1つ選択する(S201)。そして、算出部22は、選択したユーザIDに対応付けられている閲覧履歴をユーザ情報格納部25から抽出し、抽出した閲覧履歴に含まれているWebページの中で、未選択のWebページを1つ選択する(S202)。   First, the calculation unit 22 selects one unselected user ID among the user IDs registered in the user information storage unit 25 (S201). Then, the calculation unit 22 extracts the browsing history associated with the selected user ID from the user information storage unit 25, and selects an unselected Web page among the Web pages included in the extracted browsing history. One is selected (S202).

次に、算出部22は、選択したWebページを参照し、当該Webページのキーワードを特定する(S203)。そして、算出部22は、図3に例示したキーワードテーブル31を参照し、ステップS201で選択したユーザIDに対応付けられている個別テーブル311を特定する。そして、算出部22は、特定した個別テーブル311内に、ステップS203において特定したキーワードが既に登録されているか否かを判定する(S204)。   Next, the calculation unit 22 refers to the selected web page and identifies the keyword of the web page (S203). Then, the calculation unit 22 refers to the keyword table 31 illustrated in FIG. 3 and identifies the individual table 311 associated with the user ID selected in step S201. Then, the calculation unit 22 determines whether or not the keyword specified in step S203 is already registered in the specified individual table 311 (S204).

個別テーブル311内に、ステップS203において特定したキーワードが既に登録されている場合(S204:Yes)、算出部22は、特定したキーワードの閲覧回数を1増やし(S205)、ステップS207に示す処理を実行する。一方、個別テーブル311内に、ステップS203において特定したキーワードが登録されていない場合(S204:No)、算出部22は、個別テーブル311内に、特定したキーワードを、閲覧回数を1として新規登録する(S206)。   When the keyword specified in step S203 is already registered in the individual table 311 (S204: Yes), the calculation unit 22 increases the number of times the specified keyword is viewed by 1 (S205), and executes the process shown in step S207. To do. On the other hand, when the keyword specified in step S203 is not registered in the individual table 311 (S204: No), the calculation unit 22 newly registers the specified keyword in the individual table 311 with the number of browsing times being 1. (S206).

そして、算出部22は、ステップS202において抽出した閲覧履歴に含まれているWebページを全て選択したか否かを判定する(S207)。閲覧履歴の中に未選択のWebページがある場合(S207:No)、算出部22は、再びステップS202に示した処理を実行する。   Then, the calculation unit 22 determines whether all Web pages included in the browsing history extracted in step S202 have been selected (S207). When there is an unselected Web page in the browsing history (S207: No), the calculation unit 22 executes the process shown in step S202 again.

一方、閲覧履歴の中で全てのWebページを選択した場合(S207:Yes)、算出部22は、ユーザ情報格納部25内に登録されているユーザIDを全て選択したか否かを判定する(S208)。未選択のユーザIDがある場合(S208:No)、算出部22は、再びステップS201に示した処理を実行する。一方、ユーザIDを全て選択した場合(S208:Yes)、算出部22は、図11に示したキーワードテーブル作成処理を終了する。   On the other hand, when all Web pages are selected in the browsing history (S207: Yes), the calculation unit 22 determines whether or not all user IDs registered in the user information storage unit 25 have been selected ( S208). When there is an unselected user ID (S208: No), the calculation unit 22 executes the process shown in step S201 again. On the other hand, when all the user IDs are selected (S208: Yes), the calculation unit 22 ends the keyword table creation process illustrated in FIG.

図12は、履歴スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。   FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of the history score calculation process.

まず、算出部22は、図3に例示したキーワードテーブル31に登録されているユーザIDの中で、未選択のユーザIDを1つ選択する(S301)。そして、算出部22は、選択したユーザIDに対応付けられている個別テーブル311を参照し、未選択のキーワードを1つ選択する(S302)。   First, the calculation unit 22 selects one unselected user ID among the user IDs registered in the keyword table 31 illustrated in FIG. 3 (S301). Then, the calculation unit 22 refers to the individual table 311 associated with the selected user ID and selects one unselected keyword (S302).

次に、算出部22は、ステップS301において選択したユーザID以外の他のユーザIDを1つ選択する(S303)。そして、算出部22は、ステップS302において選択したキーワードについて、ステップS301で選択したユーザIDに対応付けられている個別テーブル311内の閲覧回数と、ステップS303で選択したユーザIDに対応付けられている個別テーブル311内の閲覧回数とを合計して履歴スコアSHを算出する(S304)。 Next, the calculation unit 22 selects one user ID other than the user ID selected in step S301 (S303). Then, the calculation unit 22 associates the keyword selected in step S302 with the browsing count in the individual table 311 associated with the user ID selected in step S301 and the user ID selected in step S303. calculating a history score S H by summing the number of views in a separate table 311 (S304).

そして、算出部22は、図4に例示した履歴スコアテーブル32を参照し、ステップS302において選択したキーワードに対応付けられている個別テーブル321内において、ステップS301において選択したユーザIDと、ステップS303において選択したユーザIDとに対応付けられている欄に、算出した履歴スコアSHを登録する(S305)。 Then, the calculation unit 22 refers to the history score table 32 illustrated in FIG. 4, and in the individual table 321 associated with the keyword selected in step S302, the user ID selected in step S301, and in step S303 in the column associated with the user ID selected registers the calculated history score S H (S305).

次に、算出部22は、他のユーザIDを全て選択したか否かを判定する(S306)。未選択の他のユーザIDがある場合(S306:No)、算出部22は、再びステップS303に示した処理を実行する。一方、他のユーザIDを全て選択した場合(S306:Yes)、算出部22は、ステップS302において参照した個別テーブル311内のキーワードを全て選択したか否かを判定する(S307)。   Next, the calculation unit 22 determines whether all other user IDs have been selected (S306). When there is another unselected user ID (S306: No), the calculation unit 22 executes the process shown in step S303 again. On the other hand, when all other user IDs are selected (S306: Yes), the calculation unit 22 determines whether all the keywords in the individual table 311 referred to in step S302 have been selected (S307).

未選択のキーワードがある場合(S307:No)、算出部22は、再びステップS302に示した処理を実行する。一方、キーワードを全て選択した場合(S307:Yes)、算出部22は、キーワードテーブル31に登録されているユーザIDを全て選択したか否かを判定する(S308)。未選択のユーザIDがある場合(S308:No)、算出部22は、再びステップS301に示した処理を実行する。一方、ユーザIDを全て選択した場合(S308:Yes)、算出部22は、図12に示した履歴スコア算出処理を終了する。   When there is an unselected keyword (S307: No), the calculation unit 22 executes the process shown in step S302 again. On the other hand, when all the keywords are selected (S307: Yes), the calculation unit 22 determines whether all the user IDs registered in the keyword table 31 are selected (S308). When there is an unselected user ID (S308: No), the calculation unit 22 executes the process shown in step S301 again. On the other hand, when all the user IDs are selected (S308: Yes), the calculation unit 22 ends the history score calculation process illustrated in FIG.

図13は、類似スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。   FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of the similarity score calculation process.

まず、算出部22は、図4に例示した履歴スコアテーブル32に登録されているキーワードの中で、未選択のキーワードを1つ選択する(S401)。そして、算出部22は、選択したキーワードに対応付けられている個別テーブル321を参照し、未選択のユーザIDを1つ選択する(S402)。そして、算出部22は、ステップS402において選択したユーザID以外の他のユーザIDを1つ選択する(S403)。   First, the calculation unit 22 selects one unselected keyword from the keywords registered in the history score table 32 illustrated in FIG. 4 (S401). Then, the calculation unit 22 refers to the individual table 321 associated with the selected keyword, and selects one unselected user ID (S402). Then, the calculation unit 22 selects one user ID other than the user ID selected in step S402 (S403).

次に、算出部22は、ステップS402で選択したユーザID、および、ステップS403で選択したユーザIDに対応付けられている距離スコアSLを、図2に例示した距離スコアテーブル30から抽出する。また、算出部22は、図4に例示した履歴スコアテーブル32を参照し、ステップS402で選択したユーザID、および、ステップS403で選択したユーザIDに対応付けられている履歴スコアSHを、ステップS401において選択したキーワードに対応付けられている個別テーブルから抽出する。 Subsequently, the computing unit 22, the user ID selected in the step S402, and the distance score S L associated with the user ID selected in the step S403, is extracted from the distance score table 30 illustrated in FIG. Further, the calculating unit 22 refers to the history score table 32 illustrated in FIG. 4, the user ID selected in the step S402, and the history score S H associated with the user ID selected in step S403, step Extracted from the individual table associated with the keyword selected in S401.

次に、算出部22は、抽出した距離スコアSLと履歴スコアSHとを掛け合わせて、類似スコアSを算出する(S404)。そして、算出部22は、図5に例示した類似スコアテーブル33を参照し、ステップS401において選択したキーワードに対応付けられている個別テーブル331内において、ステップS402において選択したユーザIDと、ステップS403において選択したユーザIDとに対応付けられている欄に、算出した類似スコアSを登録する(S405)。 Subsequently, the computing unit 22 the extracted distance by multiplying a score S L and the history score S H, calculates a similarity score S (S404). Then, the calculation unit 22 refers to the similarity score table 33 illustrated in FIG. 5, and in the individual table 331 associated with the keyword selected in Step S <b> 401, the user ID selected in Step S <b> 402 and the user ID selected in Step S <b> 403. The calculated similarity score S is registered in the column associated with the selected user ID (S405).

次に、算出部22は、他のユーザIDを全て選択したか否かを判定する(S406)。未選択の他のユーザIDがある場合(S406:No)、算出部22は、再びステップS403に示した処理を実行する。一方、他のユーザIDを全て選択した場合(S406:Yes)、算出部22は、ステップS402において参照した個別テーブル321内のユーザIDを全て選択したか否かを判定する(S407)。   Next, the calculation unit 22 determines whether all other user IDs have been selected (S406). When there is another unselected user ID (S406: No), the calculation unit 22 executes the process shown in step S403 again. On the other hand, when all other user IDs are selected (S406: Yes), the calculation unit 22 determines whether all user IDs in the individual table 321 referred to in step S402 have been selected (S407).

未選択のユーザIDがある場合(S407:No)、算出部22は、再びステップS402に示した処理を実行する。一方、ユーザIDを全て選択した場合(S407:Yes)、算出部22は、履歴スコアテーブル32に登録されているキーワードを全て選択したか否かを判定する(S408)。未選択のキーワードがある場合(S408:No)、算出部22は、再びステップS401に示した処理を実行する。一方、キーワードを全て選択した場合(S408:Yes)、算出部22は、図13に示した類似スコア算出処理を終了する。   When there is an unselected user ID (S407: No), the calculation unit 22 executes the process shown in step S402 again. On the other hand, when all user IDs have been selected (S407: Yes), the calculation unit 22 determines whether all keywords registered in the history score table 32 have been selected (S408). When there is an unselected keyword (S408: No), the calculation unit 22 executes the process shown in step S401 again. On the other hand, when all the keywords are selected (S408: Yes), the calculation unit 22 ends the similarity score calculation process illustrated in FIG.

図14は、グルーピング処理の一例を示すフローチャートである。   FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of the grouping process.

まず、特定部23は、図5に例示した類似スコアテーブル33内に登録されているキーワードの中で、未選択のキーワードを1つ選択する(S501)。そして、特定部23は、選択したキーワードに対応付けられている個別テーブル331を参照し、所定値以上の類似スコアSが対応付けられているユーザIDを、同じグループに属するユーザのユーザIDとして抽出する(S502)。そして、特定部23は、抽出したユーザIDに対応付けられている類似スコアSを合計してグループの強度を算出する(S503)。   First, the specifying unit 23 selects one unselected keyword from the keywords registered in the similarity score table 33 illustrated in FIG. 5 (S501). And the specific | specification part 23 refers to the separate table 331 matched with the selected keyword, and extracts the user ID with which the similarity score S more than a predetermined value is matched as a user ID of the user who belongs to the same group (S502). And the specific | specification part 23 adds the similarity score S matched with the extracted user ID, and calculates the intensity | strength of a group (S503).

次に、特定部23は、抽出されたユーザIDのグループにグループIDを割り当て、グループIDに対応付けて、ステップS501で選択したキーワードと、ステップS502で抽出したユーザIDと、ステップS503で算出した強度とを、図6に例示したグループテーブル34に登録する(S504)。   Next, the specifying unit 23 assigns a group ID to the group of the extracted user ID, associates the group ID with the keyword selected in step S501, the user ID extracted in step S502, and calculates in step S503. The strength is registered in the group table 34 illustrated in FIG. 6 (S504).

次に、特定部23は、類似スコアテーブル33内に登録されているキーワードを全て選択したか否かを判定する(S505)。未選択のキーワードがある場合(S505:No)、特定部23は、再びステップS501に示した処理を実行する。一方、キーワードを全て選択した場合(S505:Yes)、特定部23は、図14に示したグルーピング処理を終了する。   Next, the specifying unit 23 determines whether all keywords registered in the similarity score table 33 have been selected (S505). When there is an unselected keyword (S505: No), the specifying unit 23 executes the process shown in step S501 again. On the other hand, when all the keywords are selected (S505: Yes), the specifying unit 23 ends the grouping process illustrated in FIG.

図15は、表示グループ特定処理の一例を示すフローチャートである。   FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of the display group specifying process.

まず、送信部24は、グループ情報を要求したユーザのユーザIDに対応付けられている個別テーブル311を、図3に例示したキーワードテーブル31から抽出する(S601)。そして、送信部24は、図6に例示したグループテーブル34を参照して、それぞれのグループに属するユーザのユーザIDを特定する。そして、送信部24は、図3に例示したキーワードテーブル31を参照して、グループに属するそれぞれのユーザの個別テーブル311を抽出し、抽出した個別テーブル311を統合して、キーワードと閲覧回数とを対応付けたグループ別のキーワードテーブル35(図7参照)を作成する(S602)。   First, the transmission unit 24 extracts the individual table 311 associated with the user ID of the user who requested the group information from the keyword table 31 illustrated in FIG. 3 (S601). Then, the transmission unit 24 refers to the group table 34 illustrated in FIG. 6 and identifies user IDs of users belonging to the respective groups. Then, the transmission unit 24 refers to the keyword table 31 illustrated in FIG. 3, extracts the individual table 311 of each user belonging to the group, integrates the extracted individual table 311, and displays the keyword and the number of browsing times. The associated group-specific keyword table 35 (see FIG. 7) is created (S602).

次に、送信部24は、グループ別のキーワードテーブル35において未選択のグループIDを1つ選択する(S603)。そして、送信部24は、選択したグループIDに対応付けられている個別テーブル351内のキーワードを要素とする特徴ベクトルと、ステップS601において抽出した個別テーブル311内のキーワードを要素とする特徴ベクトルとの類似度を算出する(S604)。   Next, the transmission unit 24 selects one unselected group ID in the group-specific keyword table 35 (S603). Then, the transmission unit 24 includes a feature vector having the keyword in the individual table 351 associated with the selected group ID as an element and a feature vector having the keyword in the individual table 311 extracted in step S601 as an element. The similarity is calculated (S604).

次に、送信部24は、グループ別のキーワードテーブル35において、グループIDを全て選択したか否かを判定する(S605)。未選択のグループIDがある場合(S605:No)、送信部24は、再びステップS603に示した処理を実行する。   Next, the transmission unit 24 determines whether or not all group IDs have been selected in the group-specific keyword table 35 (S605). When there is an unselected group ID (S605: No), the transmission unit 24 executes the process shown in step S603 again.

一方、グループIDを全て選択した場合(S605:Yes)、送信部24は、それぞれのグループIDについて算出した類似度の中で、類似度の高い順に、上位所定数のグループIDに対応するグループを、表示対象のグループとして特定する(S606)。そして、送信部24は、図15に示した表示グループ特定処理を終了する。   On the other hand, when all the group IDs are selected (S605: Yes), the transmission unit 24 selects the groups corresponding to the upper predetermined number of group IDs in descending order of similarity among the similarities calculated for each group ID. Then, it is specified as a display target group (S606). Then, the transmission unit 24 ends the display group specifying process illustrated in FIG.

[ハードウェア構成]
図16は、情報提供装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ60は、CPU(Central Processing Unit)61、RAM(Random Access Memory)62、ROM(Read Only Memory)63、HDD(Hard Disk Drive)64、通信インターフェイス(I/F)65、入出力インターフェイス(I/F)66、およびメディアインターフェイス(I/F)67を備える。
[Hardware configuration]
FIG. 16 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that realizes the function of the information providing apparatus. The computer 60 includes a central processing unit (CPU) 61, a random access memory (RAM) 62, a read only memory (ROM) 63, a hard disk drive (HDD) 64, a communication interface (I / F) 65, an input / output interface (I). / F) 66 and a media interface (I / F) 67.

CPU61は、ROM63またはHDD64に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM63は、コンピュータ60の起動時にCPU61によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ60のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。   The CPU 61 operates based on a program stored in the ROM 63 or the HDD 64 and controls each unit. The ROM 63 stores a boot program executed by the CPU 61 when the computer 60 is activated, a program depending on the hardware of the computer 60, and the like.

HDD64は、CPU61によって実行されるプログラムおよび当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス65は、通信回線11を介して他の機器からデータを受信してCPU61へ送り、CPU61が生成したデータを、通信回線11を介して他の機器へ送信する。   The HDD 64 stores a program executed by the CPU 61, data used by the program, and the like. The communication interface 65 receives data from other devices via the communication line 11 and sends the data to the CPU 61, and transmits the data generated by the CPU 61 to other devices via the communication line 11.

CPU61は、入出力インターフェイス66を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU61は、入出力インターフェイス66を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU61は、生成したデータを、入出力インターフェイス66を介して出力装置へ出力する。   The CPU 61 controls an output device such as a display and a printer and an input device such as a keyboard and a mouse via the input / output interface 66. The CPU 61 acquires data from the input device via the input / output interface 66. Further, the CPU 61 outputs the generated data to the output device via the input / output interface 66.

メディアインターフェイス67は、記録媒体68に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM62を介してCPU61に提供する。CPU61は、当該プログラムを、メディアインターフェイス67を介して記録媒体68からRAM62上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体68は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。   The media interface 67 reads a program or data stored in the recording medium 68 and provides it to the CPU 61 via the RAM 62. The CPU 61 loads the program from the recording medium 68 onto the RAM 62 via the media interface 67, and executes the loaded program. The recording medium 68 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or PD (Phase change rewritable disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. Etc.

コンピュータ60のCPU61は、RAM62上にロードされたプログラムを実行することにより、収集部21、算出部22、特定部23、送信部24、およびユーザ情報格納部25の各機能を実現する。また、HDD64には、ユーザ情報格納部25内のデータが格納される。   The CPU 61 of the computer 60 implements the functions of the collection unit 21, the calculation unit 22, the specification unit 23, the transmission unit 24, and the user information storage unit 25 by executing a program loaded on the RAM 62. The HDD 64 stores data in the user information storage unit 25.

コンピュータ60のCPU61は、これらのプログラムを、記録媒体68から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信回線11を介してこれらのプログラムを取得してもよい。   The CPU 61 of the computer 60 reads these programs from the recording medium 68 and executes them. However, as another example, these programs may be acquired from other devices via the communication line 11.

以上、本発明の実施の形態について説明した。   The embodiment of the present invention has been described above.

上記説明から明らかなように、本実施形態の情報提供システム10によれば、集団とその集団に関する情報を提供することができる。   As is clear from the above description, according to the information providing system 10 of this embodiment, it is possible to provide a group and information related to the group.

[変形例]
なお、情報提供装置20は、例えば図17に示すように、特定部23によって特定されたグループに属するユーザをメンバとし、各メンバがメッセージをチャット形式で投稿可能なチャットルームをSNSサーバ50に生成させてもよい。図17は、他の実施形態における情報提供システムの一例を示す概念図である。本実施形態における情報提供装置20は、生成部26をさらに有する。
[Modification]
For example, as illustrated in FIG. 17, the information providing apparatus 20 generates, in the SNS server 50, a chat room in which users belonging to the group specified by the specifying unit 23 are members and each member can post a message in a chat format. You may let them. FIG. 17 is a conceptual diagram illustrating an example of an information providing system according to another embodiment. The information providing apparatus 20 in the present embodiment further includes a generation unit 26.

図17に示した他の実施形態において、ユーザ情報格納部25には、ユーザID250に対応付けて、ユーザのアドレス等の情報を含むユーザ情報253がさらに格納される。生成部26は、特定部23によってグループが特定された場合に、当該グループに属するユーザのユーザ情報をユーザ情報格納部25から抽出する。そして、生成部26は、抽出したユーザ情報を、通信回線11を介してSNSサーバ50へ送信することにより、SNSサーバ50にチャットルームの生成を依頼する。SNSサーバ50は、受信したユーザ情報に対応するユーザをメンバとするチャットルームをネットワーク上に生成し、当該メンバのユーザにチャットルームの開設を電子メール等で通知する。   In another embodiment shown in FIG. 17, user information storage unit 25 further stores user information 253 including information such as a user address in association with user ID 250. When the specifying unit 23 specifies a group, the generating unit 26 extracts user information of users belonging to the group from the user information storage unit 25. Then, the generation unit 26 requests the SNS server 50 to generate a chat room by transmitting the extracted user information to the SNS server 50 via the communication line 11. The SNS server 50 generates a chat room having a user corresponding to the received user information as a member on the network, and notifies the member user of the establishment of the chat room by e-mail or the like.

また、チャットルームのメンバ以外のユーザが、ユーザ端末13に表示されたグループ情報の画像において、グループを示す図形を選択した場合、ユーザ端末13は、ユーザのユーザIDと共に、選択されたグループのグループIDを情報提供装置20へ送信する。生成部26は、ユーザ端末13から受信したユーザIDに対応付けられているユーザ情報をユーザ情報格納部25から抽出し、抽出したユーザ情報を、ユーザ端末13から受信したグループIDに対応するチャットルームに新たに参加するユーザの情報としてSNSサーバ50へ送信する。これにより、ユーザ端末13のユーザは、指定したグループのチャットルームに参加することができる。   When a user other than a chat room member selects a graphic indicating a group in the group information image displayed on the user terminal 13, the user terminal 13 displays the group of the selected group together with the user ID of the user. The ID is transmitted to the information providing apparatus 20. The generation unit 26 extracts user information associated with the user ID received from the user terminal 13 from the user information storage unit 25, and the extracted user information is a chat room corresponding to the group ID received from the user terminal 13. Is transmitted to the SNS server 50 as information on the user who newly participates. Thereby, the user of the user terminal 13 can participate in the chat room of the designated group.

なお、ユーザ端末13は、それぞれのユーザの位置を示す図形が選択された場合、当該図形に対応するユーザのユーザIDを通信相手のユーザIDとして、ユーザ端末13のユーザのユーザIDと共に情報提供装置20へ送信し、生成部26は、通信相手のユーザと、ユーザ端末13のユーザとの1対1のコミュニケーションを実現するようにしてもよい。これにより、グループに属していないユーザとのコミュニケーションも可能となる。   In addition, when the figure which shows the position of each user is selected, the user terminal 13 makes the user ID of the user corresponding to the figure the user ID of the communication partner, and the information providing apparatus together with the user ID of the user of the user terminal 13 20, the generation unit 26 may realize one-to-one communication between the communication partner user and the user of the user terminal 13. This also enables communication with users who do not belong to the group.

また、情報提供装置20内のユーザ情報格納部25には、時間帯254毎に、ユーザID250に対応付けて位置情報251および閲覧履歴252が格納され、算出部22、特定部23、および送信部24は、ユーザ端末13から指定された時間帯における位置情報および閲覧履歴に基づいてグループに関する情報をユーザ端末13に提供するようにしてもよい。   The user information storage unit 25 in the information providing device 20 stores position information 251 and browsing history 252 in association with the user ID 250 for each time slot 254, and includes a calculation unit 22, a specifying unit 23, and a transmission unit. 24 may provide the user terminal 13 with information on the group based on the position information and the browsing history in the time zone designated by the user terminal 13.

図18は、さらなる他の実施形態における情報提供システムの一例を示す概念図である。ユーザ端末13は、画面上にスライダ130を表示し、ユーザによるスライダ130の操作によって指定された時間帯の情報を情報提供装置20へ送信する。   FIG. 18 is a conceptual diagram illustrating an example of an information providing system in still another embodiment. The user terminal 13 displays the slider 130 on the screen, and transmits information on the time zone designated by the user's operation of the slider 130 to the information providing apparatus 20.

算出部22は、ユーザ情報格納部25を参照し、受信した時間帯に対応付けられているユーザID毎の位置情報および履歴情報を用いて、キーワード毎の類似スコアを算出する。特定部23は、算出部22によってキーワード毎に算出された類似スコアに基づいて、キーワード毎にグループを特定し、送信部24は、特定されたグループの情報を表示する表示データを作成してユーザ端末13へ送信する。   The calculation unit 22 refers to the user information storage unit 25 and calculates the similarity score for each keyword using the position information and history information for each user ID associated with the received time zone. The specifying unit 23 specifies a group for each keyword based on the similarity score calculated for each keyword by the calculating unit 22, and the transmitting unit 24 creates display data for displaying information on the specified group to create a user Transmit to the terminal 13.

ユーザは、ユーザ端末13の画面上に表示されたスライダ130を操作することにより、任意の時間帯におけるグループの情報を閲覧することができる。これにより、ユーザは、集団の位置や人数の変化、集団の強度や目的の変化等を、時間を追って把握することができる。集団の変化を時間を追って閲覧することにより、集団がこれからどこへ移動するのか、これからさらに大きくなるのかを予想することも可能となる。   The user can browse the group information in an arbitrary time zone by operating the slider 130 displayed on the screen of the user terminal 13. Thereby, the user can grasp changes in the position of the group and the number of people, changes in the intensity of the group and the purpose, etc. over time. By browsing the changes in the group over time, it is possible to predict where the group will move and how it will become larger.

また、上記した実施形態において、送信部24は、グループ情報を要求したユーザの閲覧履歴に含まれるWebページから特定したキーワード群と、各グループに属するユーザの閲覧履に含まれるWebページから特定したキーワード群とを比較して、キーワード群の類似度の高い順に上位所定数のグループを表示対象のグループとして特定したが、本発明はこれに限られない。   In the above-described embodiment, the transmission unit 24 identifies the keyword group identified from the web page included in the browsing history of the user who requested the group information and the web page included in the browsing history of the user belonging to each group. While comparing with the keyword group and specifying the upper predetermined number of groups as the display target group in descending order of similarity of the keyword group, the present invention is not limited to this.

例えば、グループの情報を要求するユーザは、ユーザ端末13を操作して、表示したいグループに関連するキーワードを1つ以上指定する。ユーザ端末13は、指定されたキーワードを情報提供装置20へ送信する。送信部24は、ユーザ端末13から受信した1つ以上のキーワードと、各グループに属するユーザの閲覧履に含まれるWebページから特定したキーワード群とを比較して、類似度の高い順に上位所定数のグループを表示対象のグループとして特定してもよい。これにより、ユーザは、自身の閲覧履歴とは無関係に、任意のグループの情報を取得することができる。   For example, a user who requests group information operates the user terminal 13 to specify one or more keywords related to the group to be displayed. The user terminal 13 transmits the specified keyword to the information providing apparatus 20. The transmission unit 24 compares the one or more keywords received from the user terminal 13 with the keyword group specified from the Web page included in the browsing history of the users belonging to each group, and determines the highest predetermined number in descending order of similarity. May be specified as a display target group. Thereby, the user can acquire information on an arbitrary group regardless of his / her browsing history.

また、上記した実施形態では、情報提供装置20が、グループ情報の表示データを作成してユーザ端末13に提供するが、本発明はこれに限られない。例えば、他の形態として、送信部24は、表示対象のグループについて、グループID、メンバ、および強度の情報を図6に例示したグループテーブル34から抽出してユーザ端末13へ送信する。また、送信部24は、表示対象のグループ毎に、図7に例示したキーワードテーブル35内の個別テーブル351を参照し、閲覧回数の最も多いキーワードをグループ毎に特定し、特定したキーワードをグループID共にユーザ端末13へ送信する。また、送信部24は、それぞれのユーザの位置情報をユーザ情報格納部25から抽出してユーザ端末13へ送信する。   In the above-described embodiment, the information providing device 20 creates display data of group information and provides it to the user terminal 13, but the present invention is not limited to this. For example, as another form, the transmission unit 24 extracts group ID, member, and strength information for the display target group from the group table 34 illustrated in FIG. 6 and transmits the extracted information to the user terminal 13. Further, the transmission unit 24 refers to the individual table 351 in the keyword table 35 illustrated in FIG. 7 for each group to be displayed, identifies the keyword having the largest number of browsing times for each group, and identifies the identified keyword as the group ID. Both are transmitted to the user terminal 13. Further, the transmission unit 24 extracts the position information of each user from the user information storage unit 25 and transmits it to the user terminal 13.

ユーザ端末13は、地図情報を保持しているサーバから通信回線11を介して地図情報を取得する。そして、ユーザ端末13は、例えば図8に示したように、取得した地図情報に基づく地図上に、各ユーザの位置を示す図形41を配置し、表示対象のグループ毎に、当該グループに属するユーザを示す図形41を、グループを示す図形42で囲む画像40を表示する。また、ユーザ端末13は、画像40において、グループ毎に情報提供装置20から受信したキーワードを、当該グループの強度に応じた大きさで、グループを示す図形42の周辺に配置する。   The user terminal 13 acquires map information from the server holding the map information via the communication line 11. And the user terminal 13 arrange | positions the figure 41 which shows the position of each user on the map based on the acquired map information, as shown, for example in FIG. 8, and the user who belongs to the said group for every display target group An image 40 that surrounds the graphic 41 indicating the area with the graphic 42 indicating the group is displayed. In addition, the user terminal 13 arranges the keyword received from the information providing apparatus 20 for each group in the image 40 around the graphic 42 indicating the group with a size corresponding to the strength of the group.

また、上記した実施形態では、情報提供装置20について、1台の装置を用いて実現される例を用いて説明したが、本発明はこれに限られない。例えば、情報提供装置20内のそれぞれの機能が、複数の装置に分散配置され、これらの装置が通信回線11を介して互いに協調動作して、全体として情報提供装置20の機能が実現されるように構成されてもよい。   In the above-described embodiment, the information providing apparatus 20 has been described using an example realized using one apparatus, but the present invention is not limited to this. For example, each function in the information providing device 20 is distributed and arranged in a plurality of devices, and these devices cooperate with each other via the communication line 11 to realize the function of the information providing device 20 as a whole. May be configured.

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者には明らかである。また、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。   As mentioned above, although this invention was demonstrated using embodiment, the technical scope of this invention is not limited to the range as described in the said embodiment. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications or improvements can be made to the above-described embodiment. In addition, it is apparent from the scope of the claims that the embodiments added with such changes or improvements can be included in the technical scope of the present invention.

10 情報提供システム
11 通信回線
12 基地局
13 ユーザ端末
20 情報提供装置
21 収集部
22 算出部
23 特定部
24 送信部
25 ユーザ情報格納部
250 ユーザID
251 位置情報
252 閲覧履歴
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Information provision system 11 Communication line 12 Base station 13 User terminal 20 Information provision apparatus 21 Collection part 22 Calculation part 23 Identification part 24 Transmission part 25 User information storage part 250 User ID
251 Location information 252 Browsing history

Claims (10)

ユーザの位置情報およびWebページの閲覧履歴を格納するユーザ情報格納部と、
ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるWebページ毎に、ユーザ間の類似度を算出する算出部と、
前記算出部によって算出されたユーザ間の類似度に基づいて、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定する特定部と、
前記特定部によって特定されたグループの情報を、ユーザ端末へ送信する送信部と
を備えることを特徴とする情報提供装置。
A user information storage unit for storing user location information and web page browsing history;
A calculation unit that calculates similarity between users for each Web page included in each browsing history based on positional information and browsing history between users;
Based on the similarity between users calculated by the calculation unit, a specifying unit that specifies a user whose similarity is a predetermined value or more as a group,
An information providing apparatus comprising: a transmission unit that transmits information on a group identified by the identification unit to a user terminal.
前記算出部は、
それぞれの閲覧履歴に含まれるWebページ内のキーワード毎に、ユーザ間の類似度を算出し、
前記特定部は、
前記算出部によって算出されたユーザ間の類似度に基づいて、キーワード毎に、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定することを特徴とする請求項1に記載の情報提供装置。
The calculation unit includes:
For each keyword in the web page included in each browsing history, calculate the similarity between users,
The specific part is:
The information providing apparatus according to claim 1, wherein, based on the similarity between users calculated by the calculation unit, a user whose similarity is a predetermined value or more is specified as a group for each keyword.
前記算出部は、
閲覧履歴に含まれるそれぞれのWebページについて、当該Webページに含まれているテキストデータ、画像データ、当該画像データのメタ情報、当該WebページのHTMLヘッダ情報、または、当該WebページのURLの少なくともいずれかに基づいて当該Webページのキーワードを特定することを特徴とする請求項2に記載の情報提供装置。
The calculation unit includes:
For each Web page included in the browsing history, at least one of text data, image data, meta information of the image data, HTML header information of the Web page, or URL of the Web page included in the Web page The information providing apparatus according to claim 2, wherein a keyword of the Web page is specified based on the above.
前記特定部によって特定されたグループの情報には、
当該グループの識別情報、および、当該グループのユーザの識別情報が含まれ、
前記送信部は、
前記ユーザ端末のユーザの閲覧履歴に含まれるWebページ内のキーワードと関連するグループの情報を、当該ユーザ端末へ送信することを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の情報提供装置。
The group information specified by the specifying unit includes:
Including identification information of the group and identification information of users of the group,
The transmitter is
The information provision according to any one of claims 1 to 3, wherein information on a group related to a keyword in a Web page included in a user's browsing history of the user terminal is transmitted to the user terminal. apparatus.
前記特定部によって特定されたグループの情報には、
当該グループの識別情報、および、当該グループのユーザの識別情報が含まれ、
前記送信部は、
前記ユーザ端末のユーザによって指定されたキーワードと関連するグループの情報を、当該ユーザ端末へ送信することを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の情報提供装置。
The group information specified by the specifying unit includes:
Including identification information of the group and identification information of users of the group,
The transmitter is
The information providing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein group information related to a keyword specified by a user of the user terminal is transmitted to the user terminal.
前記特定部によって特定されたグループに属するユーザをメンバとし、各メンバがメッセージをチャット形式で投稿可能なチャットルームをネットワーク上に生成させる生成部をさらに備えることを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の情報提供装置。   6. The apparatus according to claim 1, further comprising: a generation unit configured to generate on the network a chat room in which users belonging to the group specified by the specifying unit are members and each member can post a message in a chat format. The information provision apparatus as described in any one. 前記生成部は、
前記特定部によって特定されたいずれかのグループが、前記ユーザ端末によって指定された場合に、指定されたグループのチャットルームに、当該ユーザ端末のユーザを参加させることを特徴とする請求項6に記載の情報提供装置。
The generator is
The user of the user terminal is allowed to participate in a chat room of the specified group when any group specified by the specifying unit is specified by the user terminal. Information provision device.
前記ユーザ情報格納部は、
ユーザの位置情報および閲覧履歴を時間帯毎に格納し、
前記算出部は、
前記ユーザ端末から指定された時間帯におけるユーザ毎の位置情報および閲覧履歴を用いて、前記類似度を算出し、
前記特定部は、
前記ユーザ端末から指定された時間帯における前記類似度に基づいて、グループを特定し、
前記送信部は、
前記ユーザ端末から指定された時間帯におけるグループの情報を、当該ユーザ端末へ送信することを特徴とする請求項1から7のいずれか一項に記載の情報提供装置。
The user information storage unit
Stores user location information and browsing history for each time period,
The calculation unit includes:
Using the location information and browsing history for each user in the time zone specified from the user terminal, the similarity is calculated,
The specific part is:
A group is identified based on the similarity in the time zone specified by the user terminal,
The transmitter is
The information providing apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein group information in a time zone designated by the user terminal is transmitted to the user terminal.
コンピュータが、
ユーザの位置情報およびWebページの閲覧履歴を格納するユーザ情報格納部を参照して、ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるWebページ毎に、ユーザ間の類似度を算出する算出工程と、
前記算出工程において算出したユーザ間の類似度に基づいて、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定する特定工程と、
前記特定工程において特定したグループの情報を、ユーザ端末へ送信する送信工程と
を実行することを特徴とする情報提供方法。
Computer
Similarity between users for each Web page included in each browsing history based on the positional information and browsing history between users with reference to the user information storage unit that stores the user's positional information and Web page browsing history A calculation step for calculating the degree;
Based on the similarity between users calculated in the calculation step, a specifying step of specifying a user whose similarity is a predetermined value or more as a group;
And a transmission step of transmitting the group information identified in the identification step to the user terminal.
コンピュータに、
ユーザの位置情報およびWebページの閲覧履歴を格納するユーザ情報格納部を参照して、ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるWebページ毎に、ユーザ間の類似度を算出する算出手順と、
前記算出手順において算出したユーザ間の類似度に基づいて、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定する特定手順と、
前記特定手順において特定したグループの情報を、ユーザ端末へ送信する送信手順と
を実行させることを特徴とするプログラム。
On the computer,
Similarity between users for each Web page included in each browsing history based on the positional information and browsing history between users with reference to the user information storage unit that stores the user's positional information and Web page browsing history A calculation procedure for calculating the degree,
Based on the similarity between users calculated in the calculation procedure, a specific procedure for specifying a user whose similarity is a predetermined value or more as a group,
A program for executing a transmission procedure for transmitting information on a group specified in the specifying procedure to a user terminal.
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