JP2017084225A - User type determination device - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To identify a local user who transmits information on a particular area.SOLUTION: A user type determination device 20 comprises: a reception unit 22 for obtaining SNS information including profile information on the profile of a user and document information on a document contributed by the user; a geographical locality calculation unit 24 for calculating a score Sl on the geographical locality of the user on the basis of the SNS information; and a determination unit 27 for determining whether the user is a local user on the basis of the score Sl.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、ユーザ種別判定装置に関する。   The present invention relates to a user type determination device.

従来、ツイッター等のSNS(Social Networking Service)において、SNSサーバから取得した情報に基づいて、ユーザを分類するユーザ分類装置がある(例えば、特許文献1参照)。特許文献1に記載のユーザ分類装置は、記事の投稿を主に行うユーザ、他のユーザが投稿した記事の閲覧を主に行うユーザ、他のユーザが投稿した記事の再投稿を主に行うユーザ、並びに、記事の投稿及び他のユーザが投稿した記事の再投稿を主に行うユーザに各ユーザを分類している。   2. Description of the Related Art Conventionally, there is a user classification device that classifies users based on information acquired from an SNS server in SNS (Social Networking Service) such as Twitter (see, for example, Patent Document 1). The user classification device described in Patent Literature 1 is a user who mainly posts articles, a user who mainly browses articles posted by other users, and a user who mainly re-posts articles posted by other users In addition, each user is classified into a user who mainly posts articles and reposts articles posted by other users.

特開2012−221286号公報JP 2012-212286 A

SNSでは、一般ユーザだけでなく、有名人、ニュース配信、観光スポット、及び商業施設等の様々なユーザが即時性の高い情報を投稿している。例えば、観光スポット及び商業施設等の施設に関するユーザ(アカウント)は、イベント情報及びセール情報等を投稿することがある。施設に関するユーザのように、特定の地域に関する情報を発信する地域ユーザは、他のユーザにとって有益な情報を投稿することがある。しかしながら、特許文献1に記載のユーザ分類装置では、地域ユーザを特定することはできない。   In SNS, not only general users but also various users such as celebrities, news distribution, sightseeing spots, and commercial facilities post highly immediate information. For example, a user (account) related to facilities such as tourist spots and commercial facilities may post event information, sale information, and the like. A local user who transmits information about a specific region, such as a user about a facility, may post useful information for other users. However, the user classification device described in Patent Literature 1 cannot identify a regional user.

本発明は、特定の地域に関する情報を発信する地域ユーザを特定可能なユーザ種別判定装置を提供する。   The present invention provides a user type determination apparatus capable of specifying a regional user who transmits information related to a specific region.

本発明の一側面に係るユーザ種別判定装置は、複数のユーザがそれぞれ文書を投稿し、投稿された文書を閲覧するコミュニケーションサービスを利用するユーザが特定の地域に関する情報を発信する地域ユーザであるか否かを判定するユーザ種別判定装置である。このユーザ種別判定装置は、ユーザのプロフィールに関するプロフィール情報及びユーザが投稿した文書に関する文書情報を含むサービス情報を取得する取得手段と、サービス情報に基づいて、ユーザが発信する情報に含まれる場所を含む地理的な範囲の限定の程度を示す地理的局所性に関する第1特徴量を計算する地理的局所性計算手段と、第1特徴量に基づいて、ユーザが地域ユーザであるか否かを判定する判定手段と、を備える。   Whether the user type determination device according to one aspect of the present invention is a regional user in which a plurality of users each post a document and a user who uses a communication service for viewing the posted document transmits information on a specific region It is a user type determination apparatus which determines whether or not. The user type determination device includes acquisition means for acquiring service information including profile information related to a user's profile and document information related to a document posted by the user, and a location included in information transmitted by the user based on the service information. Geographic locality calculation means for calculating a first feature quantity related to geographic locality indicating the degree of limitation of the geographical range, and whether or not the user is a regional user is determined based on the first feature quantity. Determining means.

このユーザ種別判定装置では、ユーザのプロフィールに関するプロフィール情報及びユーザが投稿した文書に関する文書情報を含むサービス情報に基づいて、ユーザの地理的局所性に関する第1特徴量が計算される。そして、第1特徴量に基づいて、ユーザが特定の地域に関する情報を発信する地域ユーザであるか否かが判定される。地域ユーザは、特定の地域内の情報を記載した文書を投稿することが多い。このため、地域ユーザは他のユーザよりも大きい地理的局所性を有する可能性が高い。したがって、例えば、第1特徴量が高い場合に、ユーザが地域ユーザであると判定することができ、地域ユーザを特定することが可能となる。   In this user type determination device, a first feature amount related to a user's geographical locality is calculated based on service information including profile information related to a user's profile and document information related to a document posted by the user. Then, based on the first feature amount, it is determined whether or not the user is a regional user who transmits information related to a specific region. Local users often post documents that describe information within a specific region. For this reason, regional users are likely to have greater geographical locality than other users. Therefore, for example, when the first feature amount is high, the user can be determined to be a regional user, and the regional user can be specified.

地理的局所性計算手段は、サービス情報に基づいて1以上の位置情報を取得し、取得した1以上の位置情報の分散に基づいて、第1特徴量を計算してもよい。地域ユーザは、特定の地域に関するプロフィールを有していることが多く、特定の地域内の情報を記載した文書を投稿することが多い。このため、地域ユーザのプロフィール及び投稿した文書に含まれる位置情報の分散は小さくなる可能性が高い。このように、サービス情報から取得した位置情報の分散が小さいほど地理的局所性は大きく、分散が大きいほど地理的局所性は小さいといえるので、サービス情報から取得した位置情報の分散は、ユーザの地理的局所性を示す指標となり得る。したがって、サービス情報から取得した1以上の位置情報の分散に基づいて、ユーザの地理的局所性に関する第1特徴量を計算することができる。   The geographical locality calculation unit may acquire one or more pieces of position information based on the service information, and may calculate the first feature amount based on a distribution of the acquired one or more pieces of position information. Regional users often have a profile for a specific region and often post documents that describe information within a specific region. For this reason, there is a high possibility that the dispersion of the location information included in the profile of the regional user and the posted document is small. Thus, the smaller the variance of the location information acquired from the service information, the greater the geographical locality, and the greater the variance, the smaller the geographic locality. Therefore, the variance of the location information acquired from the service information is It can be an indicator of geographical locality. Therefore, the first feature amount related to the geographical locality of the user can be calculated based on the distribution of one or more pieces of position information acquired from the service information.

本発明の別の側面に係るユーザ種別判定装置は、サービス情報に基づいて、ユーザが発信する情報の信頼度を示す公式性に関する第2特徴量を計算する公式性計算手段をさらに備えてもよい。判定手段は、第1特徴量及び第2特徴量に基づいて、ユーザが地域ユーザであるか否かを判定してもよい。ユーザが公式なユーザである場合、ユーザが投稿した文書に含まれる情報の信頼性は高い。このため、公式性を考慮して、地域ユーザか否かを判定することにより、特定の地域に関する信頼性の高い情報を発信する地域ユーザを特定することが可能となる。   The user type determination device according to another aspect of the present invention may further include a formality calculation unit that calculates a second feature amount related to the formality indicating the reliability of the information transmitted by the user based on the service information. . The determination unit may determine whether the user is a regional user based on the first feature value and the second feature value. When the user is an official user, the reliability of the information included in the document posted by the user is high. For this reason, it is possible to specify a regional user who transmits highly reliable information regarding a specific region by determining whether or not the user is a regional user in consideration of officialness.

公式性計算手段は、ユーザがリンクしている他のユーザの数を示すリンク数、及びユーザをリンクしている他のユーザの数を示す被リンク数に基づいて、第2特徴量を計算してもよい。有益な情報、つまり信頼できる情報を発信するユーザは、他のユーザをリンクする数よりも、他のユーザからリンクされる数が多い可能性が高いと考えられる。このため、リンク数及び被リンク数は、ユーザの公式性の指標となり得るので、リンク数及び被リンク数に基づいてユーザの公式性に関する第2特徴量を計算することができる。   The officialness calculation means calculates the second feature amount based on the number of links indicating the number of other users linked to the user and the number of linked users indicating the number of other users linked to the user. May be. It is considered that a user who transmits useful information, that is, reliable information, is more likely to be linked from other users than the number linked to other users. For this reason, since the number of links and the number of links can be an index of the user's officialness, it is possible to calculate the second feature amount related to the user's officiality based on the number of links and the number of linked links.

本発明のさらに別の側面に係るユーザ種別判定装置は、サービス情報に基づいて、ユーザが他のユーザとコミュニケーションを行う程度を示す社会性に関する第3特徴量を計算する社会性計算手段をさらに備えてもよい。判定手段は、第1特徴量、第2特徴量及び第3特徴量に基づいて、ユーザが地域ユーザであるか否かを判定してもよい。公式なユーザは、他のユーザと個別に会話をしない可能性が高く、社会性が低い可能性が高い。このため、社会性を考慮することにより、公式なユーザであるか否かの判定精度を向上することができる。   The user type determination device according to still another aspect of the present invention further includes a sociality calculation means for calculating a third feature value related to sociality indicating the degree to which a user communicates with another user based on service information. May be. The determination unit may determine whether the user is a regional user based on the first feature value, the second feature value, and the third feature value. An official user has a high possibility of not having a conversation with other users individually, and a possibility of low sociality is high. For this reason, it is possible to improve the accuracy of determining whether or not the user is an official user by considering sociality.

社会性計算手段は、ユーザが投稿した文書のうち、ユーザが他のユーザに向けて投稿した文書の数に基づいて、第3特徴量を計算してもよい。ユーザが他のユーザに向けて投稿した文書の数は、ユーザが他のユーザと個別に会話をしている数とみなし得るので、ユーザの社会性を示す指標となり得る。このため、ユーザが他のユーザに向けて投稿した文書の数に基づいて、ユーザの社会性に関する第3特徴量を計算することができる。   The sociality calculation means may calculate the third feature amount based on the number of documents posted by the user toward other users among the documents posted by the user. Since the number of documents that the user has posted to other users can be regarded as the number of conversations that the user has individually with other users, it can be an index indicating the sociality of the user. For this reason, the 3rd feature-value regarding a user's social property is computable based on the number of documents which a user contributed to other users.

判定手段は、第1特徴量が第1閾値以上であり、第2特徴量が第2閾値以上であり、第3特徴量が第3閾値以下である場合に、ユーザが地域ユーザであると判定してもよい。この場合、地理的局所性及び公式性が高く、社会性が低いユーザが地域ユーザとして判定される。このような地域ユーザが発信する情報は、特定の地域に関する信頼できる情報であるので、特定の地域に関する信頼性の高い情報を発信する地域ユーザを特定することが可能となる。   The determination unit determines that the user is a regional user when the first feature value is equal to or greater than the first threshold value, the second feature value is equal to or greater than the second threshold value, and the third feature value is equal to or less than the third threshold value. May be. In this case, a user with high geographical locality and officialness and low sociality is determined as a regional user. Since the information transmitted by such a regional user is reliable information regarding a specific region, it is possible to identify a regional user who transmits highly reliable information regarding a specific region.

本発明のさらに別の側面に係るユーザ種別判定装置は、地域ユーザに関する地域ユーザ情報を記憶する地域ユーザ情報記憶手段をさらに備えてもよい。判定手段は、ユーザが地域ユーザであると判定した場合に、ユーザのプロフィール情報に基づいて、地域ユーザ情報記憶手段に地域ユーザ情報を追加してもよい。地域ユーザに関する情報を記憶しておくことにより、様々な地域に関する情報を発信する地域ユーザを容易に検索することが可能となる。   The user type determination device according to still another aspect of the present invention may further include a regional user information storage unit that stores regional user information related to the regional user. When the determination unit determines that the user is a regional user, the determination unit may add the regional user information to the regional user information storage unit based on the user profile information. By storing information related to regional users, it is possible to easily search for regional users who transmit information related to various regions.

本発明によれば、特定の地域に関する情報を発信する地域ユーザを特定することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the area user who transmits the information regarding a specific area can be specified.

ユーザ種別判定システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of a user classification determination system. 図1のユーザ種別判定システムの機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structure of the user classification determination system of FIG. 図1のユーザ種別判定装置のハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions of the user classification determination apparatus of FIG. SNS情報テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a SNS information table. ユーザ種別ごとの特徴を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the characteristic for every user classification. 地域ユーザ情報テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a local user information table. 図1のユーザ種別判定装置によるサービスの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the service by the user classification determination apparatus of FIG. 図1のユーザ種別判定装置が行うユーザ種別判定方法の一連の処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a series of processes of the user type determination method which the user type determination apparatus of FIG. 1 performs. 図8のSNS情報取得処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the SNS information acquisition process of FIG. 図8の地理的局所性計算処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the geographical locality calculation process of FIG. 図8の公式性計算処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the officialness calculation process of FIG. 図8の社会性計算処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the social calculation process of FIG. 図8のユーザ判定処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the user determination process of FIG.

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description of the drawings, the same elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

図1は、ユーザ種別判定システムの構成を示す図である。図1に示されるように、ユーザ種別判定システム1は、SNSサーバ10が提供するサービスを利用するユーザ(アカウント)のうち、地域ユーザを特定するためのシステムであり、SNSサーバ10とユーザ種別判定装置20とを含む。ここで、SNSサーバ10が提供するサービスは、複数のユーザがそれぞれ文書を投稿し、投稿された文書を閲覧するコミュニケーションサービス、いわゆるSNS(Social Networking Service)である。本実施形態では、SNSとしてツイッターを用いて説明を行う。   FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a user type determination system. As shown in FIG. 1, the user type determination system 1 is a system for specifying a regional user among users (accounts) using a service provided by the SNS server 10. Device 20. Here, the service provided by the SNS server 10 is a so-called SNS (Social Networking Service) in which a plurality of users each post a document and browse the posted document. In this embodiment, a description will be given using Twitter as the SNS.

地域ユーザは、特定の地域に関する情報を発信するユーザである。地域とは、ある範囲内の領域を意味し、例えば、市町村、及び地図上の領域を分割して得られる区画等である。アカウントとは、SNSサーバ10によって提供されるサービスを利用するための権限であり、当該権限を有するユーザの識別情報という意味にも用いられることがある。つまり、SNSを利用するユーザはアカウントを有している。   A regional user is a user who transmits information about a specific region. A region means a region within a certain range, for example, a municipality and a section obtained by dividing a region on a map. The account is an authority for using a service provided by the SNS server 10, and may be used to mean identification information of a user having the authority. That is, the user who uses SNS has an account.

SNSサーバ10は、ユーザのプロフィール情報及び文書情報を含むSNS情報(サービス情報)を記憶するサーバ装置である。プロフィール情報は、ユーザのプロフィールに関する情報である。文書情報は、ユーザが投稿した文書に関する情報である。プロフィール情報及び文書情報の詳細については後述する。ユーザ種別判定装置20は、判定対象のユーザである対象ユーザが地域ユーザであるか否かを判定する装置である。ユーザ種別判定装置20とSNSサーバ10とは、ネットワークNを介して互いに通信可能に接続されている。   The SNS server 10 is a server device that stores SNS information (service information) including user profile information and document information. Profile information is information relating to the user's profile. The document information is information related to the document posted by the user. Details of the profile information and document information will be described later. The user type determination device 20 is a device that determines whether or not a target user who is a determination target user is a regional user. The user type determination device 20 and the SNS server 10 are connected via a network N so that they can communicate with each other.

次に、図2を参照して、ユーザ種別判定システム1の機能構成について説明する。図2は、ユーザ種別判定システム1の機能構成を示すブロック図である。図2に示されるように、SNSサーバ10は、機能的には、受信部11と、応答部12と、プロフィール情報DB13と、ユーザ投稿DB14と、を備えている。   Next, the functional configuration of the user type determination system 1 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a block diagram illustrating a functional configuration of the user type determination system 1. As shown in FIG. 2, the SNS server 10 functionally includes a receiving unit 11, a response unit 12, a profile information DB 13, and a user posting DB 14.

受信部11は、ユーザ種別判定装置20によって送信されたSNS情報取得要求を受信する受信手段として機能する。SNS情報取得要求は、SNSサーバ10が記憶しているSNS情報を取得するための要求である。受信部11は、SNS情報取得要求を受信すると、SNS情報取得要求を応答部12に出力する。   The receiving unit 11 functions as a receiving unit that receives the SNS information acquisition request transmitted by the user type determination device 20. The SNS information acquisition request is a request for acquiring SNS information stored in the SNS server 10. When receiving the SNS information acquisition request, the reception unit 11 outputs the SNS information acquisition request to the response unit 12.

応答部12は、SNS情報取得要求に応答する応答手段として機能する。応答部12は、受信部11からSNS情報取得要求を受け取ると、プロフィール情報DB13からプロフィール情報を取得し、ユーザ投稿DB14から文書情報を取得する。応答部12は、取得したプロフィール情報及び文書情報をSNS情報としてユーザ種別判定装置20に送信する。   The response unit 12 functions as a response unit that responds to the SNS information acquisition request. When the response unit 12 receives the SNS information acquisition request from the reception unit 11, the response unit 12 acquires profile information from the profile information DB 13 and acquires document information from the user posting DB 14. The response unit 12 transmits the acquired profile information and document information to the user type determination device 20 as SNS information.

プロフィール情報DB13は、各ユーザのプロフィール情報を記憶するプロフィール情報記憶手段として機能する。プロフィール情報は、ユーザごとに記憶されており、例えば、ユーザID(Identification)、ユーザ名、スクリーン名、フォロー数、フォロワー数、総投稿数、description情報、location情報、URL(Uniform Resource Locator)、認証情報(Verified)、及びプロフィール画像等を含む。   The profile information DB 13 functions as profile information storage means for storing profile information of each user. Profile information is stored for each user. For example, user ID (Identification), user name, screen name, number of followers, number of followers, total number of posts, description information, location information, URL (Uniform Resource Locator), authentication Information (Verified) and profile images are included.

ユーザIDは、ユーザを一意に識別可能な識別情報である。ユーザ名は、ユーザの名称を示す文字列である。スクリーン名は、ユーザ名とは異なる名称を示す文字列であり、ツイッターでは「@xxxx」という形式で表される。フォロー数は、ユーザがリンクしている他のユーザの数(リンク数)であって、ツイッターではユーザがフォローしている他のユーザの数である。フォロワー数は、ユーザをリンクしている他のユーザの数(被リンク数)であって、ツイッターではユーザをフォローしている他のユーザの数である。総投稿数は、ユーザが文書を投稿した回数である。   The user ID is identification information that can uniquely identify the user. The user name is a character string indicating the name of the user. The screen name is a character string indicating a name different from the user name, and is expressed in a format of “@xxxx” on Twitter. The number of follow is the number of other users to whom the user is linked (the number of links), and is the number of other users that the user is following on Twitter. The number of followers is the number of other users linking users (the number of linked users), and is the number of other users following the user on Twitter. The total number of posts is the number of times the user has posted a document.

description情報は、自己紹介文を示す文字列であり、ユーザによって任意に設定される。location情報は、住所等の場所を示す文字列であり、ユーザによって任意に設定される。URLは、例えば、ユーザが有するWebページのURLを示す文字列であり、ユーザによって任意に設定される。認証情報は、認証済みユーザであるか否かを示す情報である。認証情報が「True」である場合、当該ユーザは認証されていることを示し、認証情報が「False」である場合、当該ユーザは認証されていないことを示す。プロフィール画像は、ユーザを識別するための画像であり、ユーザによって任意に設定される。なお、プロフィール情報DB13は、プロフィール画像として、プロフィール画像のURLを記憶していてもよい。   The description information is a character string indicating a self-introduction sentence, and is arbitrarily set by the user. The location information is a character string indicating a place such as an address, and is arbitrarily set by the user. The URL is, for example, a character string indicating the URL of a Web page that the user has, and is arbitrarily set by the user. The authentication information is information indicating whether or not the user is an authenticated user. When the authentication information is “True”, the user is authenticated, and when the authentication information is “False”, the user is not authenticated. The profile image is an image for identifying the user and is arbitrarily set by the user. The profile information DB 13 may store the URL of the profile image as a profile image.

ユーザ投稿DB14は、ユーザの文書情報を記憶する文書情報記憶手段として機能する。この文書は、SNSによっては、ツイート又はコメント等とも呼ばれる。文書情報は、投稿された文書ごとに記憶されており、例えば、ステータスID、ユーザID、投稿日時、投稿文書、及びジオタグを含む。ステータスIDは、投稿された文書を一意に識別可能な識別情報である。投稿日時は、文書が投稿された日時を示す情報である。投稿文書は、ユーザによって投稿された文書である。ジオタグは、投稿された文書に付加された位置情報であって、例えば、文書が投稿された場所の緯度及び経度を示す。   The user posting DB 14 functions as a document information storage unit that stores user document information. This document is also called a tweet or a comment depending on the SNS. The document information is stored for each posted document, and includes, for example, a status ID, a user ID, a posting date, a posted document, and a geotag. The status ID is identification information that can uniquely identify a posted document. The posting date / time is information indicating the date / time when the document was posted. The posted document is a document posted by the user. The geotag is position information added to the posted document, and indicates, for example, the latitude and longitude of the place where the document is posted.

続いて、ユーザ種別判定装置20の機能について説明する。図2に示されるように、ユーザ種別判定装置20は、機能的には、要求部21と、受信部22と、SNS情報DB23と、地理的局所性計算部24と、公式性計算部25と、社会性計算部26と、判定部27と、地域ユーザ情報DB28と、を備えている。ユーザ種別判定装置20は、例えば、図3に示されるハードウェアによって構成されている。   Next, functions of the user type determination device 20 will be described. As shown in FIG. 2, the user type determination device 20 functionally includes a request unit 21, a reception unit 22, an SNS information DB 23, a geographical locality calculation unit 24, and a formality calculation unit 25. The social calculation unit 26, the determination unit 27, and the local user information DB 28 are provided. The user type determination device 20 is configured by, for example, hardware shown in FIG.

図3は、ユーザ種別判定装置20のハードウェア構成を示す図である。図3に示されるように、ユーザ種別判定装置20は、物理的には、1又は複数のCPU(Central Processing Unit)201、主記憶装置であるRAM(RandomAccess Memory)202及びROM(Read Only Memory)203、データ送受信デバイスである通信モジュール204、並びに、ハードディスク及びフラッシュメモリ等の補助記憶装置205等を備えるコンピュータとして構成されている。図2に示されるユーザ種別判定装置20の各機能は、CPU201、RAM202等のハードウェア上に1又は複数の所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、CPU201の制御のもとで通信モジュール204を動作させるとともに、RAM202及び補助記憶装置205におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。なお、図2に示されるSNSサーバ10もユーザ種別判定装置20と同様のコンピュータシステムとして構成される。   FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration of the user type determination device 20. As shown in FIG. 3, the user type determination device 20 physically includes one or more CPUs (Central Processing Units) 201, a RAM (Random Access Memory) 202 as a main storage device, and a ROM (Read Only Memory). 203, a computer including a communication module 204, which is a data transmission / reception device, and an auxiliary storage device 205 such as a hard disk and a flash memory. Each function of the user type determination device 20 shown in FIG. 2 operates the communication module 204 under the control of the CPU 201 by reading one or a plurality of predetermined computer software on the hardware such as the CPU 201 and the RAM 202. In addition, it is realized by reading and writing data in the RAM 202 and the auxiliary storage device 205. The SNS server 10 shown in FIG. 2 is also configured as a computer system similar to the user type determination device 20.

再び図2を参照して、ユーザ種別判定装置20の各機能の詳細を説明する。要求部21は、SNS情報をSNSサーバ10に要求する要求手段として機能する。具体的には、要求部21は、SNS情報取得要求をSNSサーバ10に送信する。SNS情報取得要求は、例えば、API(Application Programming Interface)を利用して行われる。   With reference to FIG. 2 again, details of each function of the user type determination device 20 will be described. The request unit 21 functions as a request unit that requests the SNS server 10 for SNS information. Specifically, the request unit 21 transmits an SNS information acquisition request to the SNS server 10. The SNS information acquisition request is made using, for example, an API (Application Programming Interface).

受信部22は、SNS情報を取得する取得手段として機能する。受信部22は、SNSサーバ10によって送信されたSNS情報を受信し、受信したSNS情報をSNS情報DB23に出力して格納する。なお、プロフィール情報に含まれるプロフィール画像として、画像ファイルのURLが用いられている場合、受信部22は、当該URLにアクセスすることによってプロフィール画像を取得してもよい。   The receiving unit 22 functions as an acquisition unit that acquires SNS information. The receiving unit 22 receives the SNS information transmitted by the SNS server 10 and outputs the received SNS information to the SNS information DB 23 for storage. When the URL of the image file is used as the profile image included in the profile information, the receiving unit 22 may acquire the profile image by accessing the URL.

SNS情報DB23は、SNSサーバ10から取得したSNS情報を記憶するSNS情報記憶手段として機能する。SNS情報DB23は、SNS情報を記憶するSNS情報テーブルを有している。図4は、SNS情報テーブルの一例を示す図である。図4に示されるように、SNS情報テーブルには、ステータスIDと、ユーザIDと、ユーザ名と、スクリーン名と、投稿日時と、投稿文書と、ジオタグと、フォロー数と、フォロワー数と、総投稿数と、description情報と、location情報と、URLと、認証情報と、プロフィール画像URLと、プロフィール画像と、が対応付けられたSNS情報が含まれている。   The SNS information DB 23 functions as an SNS information storage unit that stores SNS information acquired from the SNS server 10. The SNS information DB 23 has an SNS information table that stores SNS information. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the SNS information table. As shown in FIG. 4, the SNS information table includes a status ID, a user ID, a user name, a screen name, a posting date, a posted document, a geotag, a follow number, a follower number, and a total number. SNS information in which the number of posts, description information, location information, URL, authentication information, profile image URL, and profile image are associated with each other is included.

SNS情報は、投稿された文書ごとに記憶されている。つまり、同じユーザが複数の文書を投稿した場合には、それぞれの文書についてSNS情報がSNS情報テーブルに記憶される。なお、description情報、location情報、URL、プロフィール画像URL、及びプロフィール画像は、ユーザが任意に設定する情報であるので、ユーザがこれらの情報を設定していない場合には、SNS情報には含まれない。   SNS information is stored for each posted document. That is, when the same user posts a plurality of documents, the SNS information for each document is stored in the SNS information table. The description information, the location information, the URL, the profile image URL, and the profile image are information arbitrarily set by the user. Therefore, if the user has not set these information, the description information, the location information, the URL, and the profile image are included in the SNS information. Absent.

地理的局所性計算部24は、SNS情報に基づいて、対象ユーザの地理的局所性に関するスコアSl(第1特徴量)を計算する地理的局所性計算手段として機能する。地理的局所性とは、ユーザが発信する情報(文書情報及びプロフィール情報)に含まれる場所を含む地理的な範囲の限定の程度を意味し、地理的局所性が高いほど地理的に限定されている。スコアSlが大きいほど地理的局所性が高いことを示す。スコアSlの計算方法について、以下に説明する。   The geographic locality calculation unit 24 functions as a geographic locality calculation unit that calculates a score S1 (first feature amount) related to the geographic locality of the target user based on the SNS information. The geographical locality means the degree of limitation of the geographical range including the location included in the information (document information and profile information) transmitted by the user. The higher the geographical locality, the more geographically limited. Yes. A larger score S1 indicates a higher geographical locality. A method for calculating the score Sl will be described below.

地理的局所性計算部24は、例えば、SNS情報DB23に記憶されているSNS情報に基づいて、1以上の位置情報を取得する。地理的局所性計算部24は、施設名及び地名等の場所を示す場所情報と、当該場所の位置(例えば、緯度及び経度)を示す位置情報と、を対応付けた場所情報テーブルを有している。場所情報テーブルは、予め設定されている。地理的局所性計算部24は、例えば、以下の解析を行い、対象ユーザに関する位置情報を取得する。   For example, the geographical locality calculation unit 24 acquires one or more pieces of position information based on the SNS information stored in the SNS information DB 23. The geographical locality calculation unit 24 has a location information table in which location information indicating a location such as a facility name and a place name is associated with location information indicating the location (for example, latitude and longitude) of the location. Yes. The location information table is set in advance. The geographic locality calculation unit 24 performs, for example, the following analysis and acquires position information regarding the target user.

地理的局所性計算部24は、対象ユーザのユーザIDに対応付けられているdescription情報及びlocation情報をSNS情報DB23から取得する。地理的局所性計算部24は、例えば、対象ユーザのユーザIDに対応付けられているdescription情報及びlocation情報のうち、最新の投稿日時に対応付けられているdescription情報及びlocation情報を取得する。地理的局所性計算部24は、description情報及びlocation情報を形態素解析し、description情報及びlocation情報から施設名、地名及び住所等の場所の特定が可能な文字列を抽出する。地理的局所性計算部24は、場所情報テーブルを参照し、抽出した文字列によって特定される場所に対応付けられた位置情報を取得する。   The geographical locality calculation unit 24 acquires the description information and the location information associated with the user ID of the target user from the SNS information DB 23. The geographical locality calculation unit 24 acquires, for example, the description information and the location information associated with the latest posting date and time among the description information and the location information associated with the user ID of the target user. The geographical locality calculation unit 24 performs morphological analysis on the description information and the location information, and extracts a character string that can specify a location such as a facility name, a place name, and an address from the description information and the location information. The geographic locality calculation unit 24 refers to the location information table and acquires position information associated with the location specified by the extracted character string.

地理的局所性計算部24は、対象ユーザのユーザIDに対応付けられている投稿文書をSNS情報DB23から取得する。地理的局所性計算部24は、投稿文書を形態素解析し、投稿文書から施設名、地名及び住所等の場所の特定が可能な文字列を抽出する。地理的局所性計算部24は、場所情報テーブルを参照し、抽出した文字列によって特定される場所に対応付けられた位置情報を取得する。   The geographical locality calculation unit 24 acquires a posted document associated with the user ID of the target user from the SNS information DB 23. The geographical locality calculation unit 24 performs a morphological analysis on the posted document, and extracts a character string that can specify a location such as a facility name, a place name, and an address from the posted document. The geographic locality calculation unit 24 refers to the location information table and acquires position information associated with the location specified by the extracted character string.

地理的局所性計算部24は、対象ユーザのユーザIDに対応付けられている投稿文書のジオタグをSNS情報DB23から取得し、ジオタグを位置情報とする。   The geographical locality calculation unit 24 acquires the geotag of the posted document associated with the user ID of the target user from the SNS information DB 23 and uses the geotag as position information.

地理的局所性計算部24は、SNS情報から取得した位置情報に基づいてスコアSlを計算する。地域ユーザは、特定の地域に関するプロフィールを有していることが多く、特定の地域内の情報を記載した文書を投稿することが多い。例えば、観光スポット及び商業施設等の施設の公式なユーザである施設公式ユーザは、location情報に施設の場所を含めていたり、施設内及び施設周辺のイベント等の情報を含む文書を投稿することがある。このため、地域ユーザのプロフィール及び投稿した文書に含まれる位置情報の分散は小さくなる可能性が高い。このように、SNS情報に含まれる情報から取得した位置情報の分散が小さいほど地理的局所性は大きく、分散が大きいほど地理的局所性は小さいといえるので、SNS情報から取得した1以上の位置情報の分散は、地理的局所性を示す指標となり得る。   The geographical locality calculation unit 24 calculates the score Sl based on the position information acquired from the SNS information. Regional users often have a profile for a specific region and often post documents that describe information within a specific region. For example, a facility official user who is an official user of a facility such as a tourist spot or a commercial facility may include a location including the location of the facility in the location information or a document including information on events in and around the facility. is there. For this reason, there is a high possibility that the dispersion of the location information included in the profile of the regional user and the posted document is small. As described above, the smaller the variance of the position information acquired from the information included in the SNS information, the greater the geographical locality, and the greater the variance, the smaller the geographical locality. Therefore, one or more positions acquired from the SNS information. The distribution of information can be an indicator of geographic locality.

このため、地理的局所性計算部24は、上述のようにして取得したN(Nは1以上の整数)個の位置情報x(iは1〜Nの整数)の分散に基づいて、スコアSlを計算する。具体的には、地理的局所性計算部24は、式(1)に示されるように、N個の位置情報xの分散(不偏分散)の逆数を計算し、その計算結果をスコアSlとする。なお、平均値xは、N個の位置情報xの平均値である。location情報から位置情報xlが取得された場合には、平均値xとして位置情報xlが用いられてもよい。地理的局所性計算部24は、計算したスコアSlを対象ユーザのユーザIDとともに判定部27に出力する。

Figure 2017084225
For this reason, the geographical locality calculation unit 24 scores based on the variance of N (N is an integer of 1 or more) pieces of position information x i (i is an integer of 1 to N) acquired as described above. Calculate Sl. Specifically, the geographic locality calculation unit 24 calculates the reciprocal of the variance (unbiased variance) of the N pieces of position information x i as shown in the equation (1), and the calculation result is set as the score Sl. To do. The average value x m is an average value of N pieces of position information x i . If the position information xl from location information is acquired may be position information xl is used as an average value x m. The geographical locality calculation unit 24 outputs the calculated score Sl together with the user ID of the target user to the determination unit 27.
Figure 2017084225

地理的局所性計算部24は、location情報から位置情報xlを取得した場合、位置情報xlを対象ユーザのユーザIDとともに判定部27に出力する。   When the location information xl is acquired from the location information, the geographic locality calculation unit 24 outputs the location information xl together with the user ID of the target user to the determination unit 27.

公式性計算部25は、SNS情報に基づいて、対象ユーザの公式性に関するスコアSo(第2特徴量)を計算する公式性計算手段として機能する。公式性とは、ユーザの発信する情報の信頼度を意味し、公式性が高いほど信頼度が高い。スコアSoが大きいほど公式性が高いことを示す。スコアSoの計算方法について、以下に説明する。   The formality calculation unit 25 functions as a formality calculation unit that calculates a score So (second feature amount) related to the officialness of the target user based on the SNS information. The formality means the reliability of information transmitted by the user, and the higher the formality, the higher the reliability. The higher the score So, the higher the officialness. A method for calculating the score So will be described below.

公式性計算部25は、例えば、対象ユーザのユーザIDに対応付けられているフォロー数と、フォロワー数と、description情報と、プロフィール画像と、をSNS情報DB23から取得する。公式性計算部25は、取得したフォロー数のうち最新の投稿日時に対応付けられているフォロー数をフォロー数C_followとし、取得したフォロワー数のうち最新の投稿日時に対応付けられているフォロワー数をフォロワー数C_followerとする。公式性計算部25は、式(2)に示されるように、フォロー数に対するフォロワー数の比率Rfを計算する。有益な情報、つまり信頼できる情報を発信するユーザは、他のユーザをフォローする数よりも、他のユーザにフォローされる数が多くなる可能性が高いと考えられる。このため、フォロー数C_follow、フォロワー数C_follower、及び比率Rfは、公式性の指標となり得る。

Figure 2017084225
For example, the officialness calculation unit 25 acquires the number of followers, the number of followers, the description information, and the profile image associated with the user ID of the target user from the SNS information DB 23. The officialness calculation unit 25 sets the follow number associated with the latest posting date and time among the acquired follow numbers as the follow number C_follow, and sets the number of followers associated with the latest posted date and time among the acquired followers. The number of followers is C_follower. The formula calculation unit 25 calculates the ratio Rf of the number of followers to the number of followers, as shown in Expression (2). Users who send useful information, that is, reliable information, are more likely to be followed by other users than they follow other users. For this reason, the follow number C_follow, the follower number C_follower, and the ratio Rf can be indicators of officialness.
Figure 2017084225

公式性計算部25は、プロフィール画像からプロフィール画像がロゴである可能性を示すロゴ度Plを計算する。ロゴとは、企業及び施設等のイメージを印象付けるために、企業及び施設等の名称及びマークを組み合わせて表された図である。ロゴ度Plが大きいほどロゴである可能性が高い。企業ユーザ及び施設公式ユーザ等の公式なユーザは、企業のロゴ及び施設のロゴをプロフィール画像として用いていることが多い。このため、ロゴ度Plは、公式性の指標となり得る。   The officialness calculation unit 25 calculates a logo degree Pl indicating the possibility that the profile image is a logo from the profile image. The logo is a figure represented by combining names and marks of companies and facilities in order to impress the image of the companies and facilities. The larger the logo degree Pl, the higher the possibility of being a logo. Official users such as corporate users and facility official users often use corporate logos and facility logos as profile images. For this reason, the logo degree Pl can be an index of officialness.

公式性計算部25は、例えば、ニューラルネットワークを用いて、プロフィール画像の各画素の画素値の重み付き和を計算し、計算結果をロゴ度Plとする。また、公式性計算部25は、Bag−of−Visual−wordsを用いて、ロゴ度Plを計算してもよい。この場合、公式性計算部25は、プロフィール画像の一定間隔の画素または特徴点に対応する画素のSIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特徴量を計算し、SIFT特徴量をクラスタリングした場合の各クラスタのSIFT特徴量の個数を特徴量とする。公式性計算部25は、SVM(Support Vector Machine)等を用いて特徴量からロゴ度Plを計算する。   The officialness calculation unit 25 calculates a weighted sum of pixel values of each pixel of the profile image using, for example, a neural network, and sets the calculation result as the logo degree Pl. Further, the officialness calculation unit 25 may calculate the logo degree Pl using Bag-of-Visual-words. In this case, the formality calculation unit 25 calculates SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) feature amounts of pixels corresponding to pixels or feature points at regular intervals in the profile image, and clusters the SIFT feature amounts. Let the number of SIFT feature values be feature values. The officialness calculation unit 25 calculates the logo degree Pl from the feature amount using SVM (Support Vector Machine) or the like.

ロゴは、写真等と比較して、プロフィール画像内のエッジが明瞭である、プロフィール画像に含まれる直線の数が多い、プロフィール画像に用いられる色の数が少ないといった特徴がある。このロゴ度Plの計算では、これらの特徴を有する場合に、ロゴ度Plが大きくなるようにロゴ度Plが計算される。なお、公式性計算部25は、SNS情報DB23に記憶されているプロフィール画像について、対象ユーザの判定処理とは無関係に、ロゴ度Plを予め計算しておいてもよい。   The logo is characterized in that the edge in the profile image is clear, the number of straight lines included in the profile image is large, and the number of colors used in the profile image is small compared to a photograph or the like. In the calculation of the logo degree Pl, the logo degree Pl is calculated so that the logo degree Pl becomes large in the case of having these characteristics. In addition, the officialness calculation part 25 may calculate logo degree Pl beforehand about the profile image memorize | stored in SNS information DB23 irrespective of a target user's determination process.

公式性計算部25は、取得したdescription情報から営業時間及び問い合わせ先等の施設らしさを示す文字列を正規表現で抽出する。問い合わせ先としては、例えば、電話番号及びメールアドレスが挙げられる。営業時間の文字列としては、例えば「営業時間」、「**時〜**時」、及び「**:**〜**:**」等が用いられる。電話番号の文字列としては、例えば「電話番号」、「0*−****−****」、及び「0**−***−****」等が用いられる。メールアドレスの文字列としては、例えば「E−mail」、及び「@****.co.jp」等が用いられる。なお、「*」は任意の文字を示す。   The officialness calculation unit 25 extracts, from the acquired description information, a character string that indicates the facility like business hours and an inquiry destination using a regular expression. Examples of the inquiry destination include a telephone number and an e-mail address. For example, “business hours”, “** hours to ** hours”, “**: ** to **: **”, and the like are used as the character strings of the business hours. As the character string of the telephone number, for example, “telephone number”, “0 *-****-****”, “0 ***-***-***”, and the like are used. For example, “E-mail” and “@ ***. Co.jp” are used as the character string of the mail address. “*” Indicates an arbitrary character.

公式性計算部25は、施設らしさを示す情報の有無に基づいて、施設度Psを計算する。公式性計算部25は、例えば、営業時間、電話番号、及びメールアドレスのそれぞれに相当する文字列が抽出された場合に「1」を加算することによって、施設度Psを計算する。この場合、施設度Psは、0〜3の値を取る。   The officialness calculation unit 25 calculates the facility degree Ps based on the presence or absence of information indicating the facility-likeness. For example, the officialness calculation unit 25 calculates the facility level Ps by adding “1” when character strings corresponding to business hours, telephone numbers, and e-mail addresses are extracted. In this case, the facility degree Ps takes a value of 0 to 3.

公式性計算部25は、上述のように計算したフォロー数C_follow、フォロワー数C_follower、比率Rf、ロゴ度Pl及び施設度Psに基づいて、スコアSoを計算する。具体的には、公式性計算部25は、式(3)に示されるように、各値の重み付け和を計算し、その計算結果をスコアSoとする。なお、重みw1〜w5は、予め定められた値である。各要素が公式性の判定に及ぼす影響が大きいほど、その要素に付与される重みは大きく設定される。公式性計算部25は、計算したスコアSoを対象ユーザのユーザIDとともに判定部27に出力する。

Figure 2017084225
The officialness calculation unit 25 calculates the score So based on the follow number C_follow, the follower number C_follower, the ratio Rf, the logo degree Pl, and the facility degree Ps calculated as described above. Specifically, the officialness calculation unit 25 calculates the weighted sum of each value as shown in Expression (3), and sets the calculation result as the score So. The weights w1 to w5 are predetermined values. The greater the influence each element has on the determination of officialness, the greater the weight assigned to that element. The officialness calculation unit 25 outputs the calculated score So to the determination unit 27 together with the user ID of the target user.
Figure 2017084225

社会性計算部26は、SNS情報に基づいて、対象ユーザの社会性に関するスコアSs(第3特徴量)を計算する社会性計算手段として機能する。社会性とは、ユーザが他のユーザとコミュニケーションを行う程度を意味し、社会性が高いほど他のユーザとのコミュニケーションの頻度が高い。スコアSsが大きいほど社会性が高いことを示す。スコアSsの計算方法について、以下に説明する。   The sociality calculation unit 26 functions as a sociality calculation unit that calculates a score Ss (third feature amount) related to the sociality of the target user based on the SNS information. Sociality means the degree to which a user communicates with other users, and the higher the sociality, the higher the frequency of communication with other users. A larger score Ss indicates higher sociality. A method for calculating the score Ss will be described below.

社会性計算部26は、例えば、対象ユーザのユーザIDに対応付けられている投稿文書及び総投稿数をSNS情報DB23から取得する。社会性計算部26は、取得した総投稿数のうち、最新の投稿日時に対応付けられている総投稿数を総投稿数Caとする。対象ユーザが投稿した文書のうち、対象ユーザが他のユーザに向けて投稿した文書の数は、対象ユーザが他のユーザと個別に会話をしている数とみなし得るので、社会性を示す指標となり得る。   The sociality calculation unit 26 acquires, for example, the posted document and the total number of posts associated with the user ID of the target user from the SNS information DB 23. The sociality calculation unit 26 sets the total number of posts associated with the latest posting date and time among the acquired total number of posts as the total number of posts Ca. Of the documents posted by the target user, the number of documents posted by the target user toward other users can be regarded as the number of individual conversations with the other users, so an index indicating sociality Can be.

社会性計算部26は、取得した投稿文書に基づいて、対象ユーザの会話数Cmを計算する。会話数Cmは、対象ユーザが他のユーザに向けて投稿した文書(つまり、会話)の数である。ツイッターでは、文書に「@ユーザ名」を含めることで、ユーザ名のユーザとの会話が可能となる。このため、社会性計算部26は、例えば、投稿文書を解析し、アットマーク「@」を含む投稿文書の数をカウントし、カウントした数を会話数Cmとする。社会性計算部26は、式(4)に示されるように、総投稿数Caに対する対象ユーザの会話数Cmの割合を計算し、その計算結果を相対会話数Crとする。

Figure 2017084225
The sociality calculation unit 26 calculates the number of conversations Cm of the target user based on the acquired posted document. The number of conversations Cm is the number of documents (that is, conversations) posted by the target user toward other users. In Twitter, by including “@user name” in the document, a conversation with the user with the user name becomes possible. For this reason, for example, the social calculation unit 26 analyzes the posted document, counts the number of posted documents including the at sign “@”, and sets the counted number as the number of conversations Cm. The sociality calculation unit 26 calculates the ratio of the conversation number Cm of the target user with respect to the total posting number Ca, as shown in the equation (4), and sets the calculation result as the relative conversation number Cr.
Figure 2017084225

社会性計算部26は、対象ユーザが投稿した文書のうち、他のユーザに向けて投稿した文書の数に基づいてスコアSsを計算する。具体的には、社会性計算部26は、上述のように計算した会話数Cm及び相対会話数Crを用いて、式(5)に示されるように、各値の重み付け和を計算し、その計算結果をスコアSsとする。なお、重みw6及び重みw7は、予め定められた値である。各要素が社会性の判定に及ぼす影響が大きいほど、その要素に付与される重みは大きく設定される。社会性計算部26は、計算したスコアSsを対象ユーザのユーザIDとともに判定部27に出力する。

Figure 2017084225
The sociality calculation unit 26 calculates the score Ss based on the number of documents posted to other users among the documents posted by the target user. Specifically, the sociality calculation unit 26 calculates the weighted sum of each value as shown in the equation (5) using the conversation number Cm and the relative conversation number Cr calculated as described above, and The calculation result is a score Ss. Note that the weight w6 and the weight w7 are predetermined values. The greater the influence that each element has on the determination of sociality, the greater the weight assigned to that element. The sociality calculation unit 26 outputs the calculated score Ss to the determination unit 27 together with the user ID of the target user.
Figure 2017084225

判定部27は、対象ユーザが地域ユーザであるか否かを判定する判定手段として機能する。図5に示されるように、ユーザの種別ごとに地理的局所性、公式性及び社会性が異なる。ユーザには、一般ユーザ、有名人、施設公式ユーザ、及びニュース配信ユーザなどが存在する。例えば、一般ユーザの公式性は、他のユーザの公式性よりも低い。施設公式ユーザは、施設の場所及び連絡先等がプロフィール情報に含まれている可能性が高く、また、施設及び施設周辺の情報を発信し、他のユーザと個別に会話をしない可能性が高い。このため、施設公式ユーザの公式性及び地理的局所性は高く、施設公式ユーザの社会性は低い。   The determination unit 27 functions as a determination unit that determines whether or not the target user is a regional user. As shown in FIG. 5, geographical locality, officialness, and sociality are different for each type of user. Users include general users, celebrities, facility official users, news distribution users, and the like. For example, the regularity of a general user is lower than that of other users. The facility official user is likely to include the facility location and contact information in the profile information, and is more likely to send information about the facility and the surroundings of the facility and not to have individual conversations with other users . For this reason, the officialness and geographical locality of the facility official user are high, and the sociality of the facility official user is low.

ニュース配信ユーザは、情報を配信することを目的としているので、他のユーザと個別に会話をしない可能性が高い。また、ニュース配信ユーザは、様々な地域のニュースを配信する可能性が高い。このため、ニュース配信ユーザの公式性は高いが、ニュース配信ユーザの地理的局所性及び社会性は低い。有名人は、他のユーザと個別に会話をすることがあり、地域限定の有名人を除いて、様々な地域で活動することがあるので、有名人の公式性及び社会性は高く、有名人の地理的局所性は低い。このように、ユーザの種別は、地理的局所性、公式性及び社会性によって分類され得る。   Since the news distribution user aims to distribute information, there is a high possibility that the news distribution user does not individually talk with other users. Moreover, a news delivery user has a high possibility of delivering news in various regions. For this reason, the news distribution user has high officialness, but the news distribution user has low geographical locality and sociality. Since celebrities may have conversations with other users individually and may be active in various regions except for local celebrities, celebrities are highly official and social, and the celebrity's geographical location The nature is low. Thus, the type of user can be classified according to geographical locality, formality and sociality.

したがって、判定部27は、スコアSlに基づいて、対象ユーザが地域ユーザであるか否かを判定する。判定部27は、例えば、スコアSlが閾値Sth1(第1閾値)以上である場合に、対象ユーザが地域ユーザであると判定し、スコアSlが閾値Sth1よりも小さい場合に、対象ユーザが地域ユーザでないと判定する。このようにして判定された地域ユーザには、特定の地域に関する情報を発信する一般ユーザが含まれる。一般ユーザの発信する情報には、信頼性が低い情報が含まれることがある。   Therefore, the determination unit 27 determines whether the target user is a regional user based on the score S1. For example, the determination unit 27 determines that the target user is a regional user when the score S1 is equal to or greater than the threshold value Sth1 (first threshold value), and the target user is the regional user when the score S1 is smaller than the threshold value Sth1. It is determined that it is not. The regional users determined in this way include general users who transmit information regarding a specific region. Information transmitted by general users may include information with low reliability.

このため、判定部27は、スコアSlに加えてスコアSoに基づいて、対象ユーザが地域ユーザであるか否かを判定してもよい。判定部27は、例えば、スコアSlが閾値Sth1以上であり、かつ、スコアSoが閾値Sth2(第2閾値)以上である場合に、対象ユーザが地域ユーザであると判定し、スコアSlが閾値Sth1よりも小さい場合、又はスコアSoが閾値Sth2よりも小さい場合に、対象ユーザが地域ユーザでないと判定する。地理的局所性及び公式性が高いユーザとしては、施設公式ユーザ及びローカルな有名人が挙げられる。これらのユーザは、公式なユーザであることから、信頼性の高い情報を発信する可能性が高い。   For this reason, the determination unit 27 may determine whether the target user is a regional user based on the score So in addition to the score S1. For example, when the score S1 is equal to or greater than the threshold value Sth1 and the score So is equal to or greater than the threshold value Sth2 (second threshold value), the determination unit 27 determines that the target user is a regional user, and the score S1 is equal to the threshold value Sth1. If the score So is smaller than the threshold value Sth2, it is determined that the target user is not a regional user. Users with high geographical locality and officialness include facility official users and local celebrities. Since these users are official users, there is a high possibility of transmitting highly reliable information.

このうち、施設公式ユーザは、施設及び施設周辺の情報を発信することが多く、イベント情報及びセール情報等、他のユーザにとって有益な情報を発信することが特に多い。このため、判定部27は、スコアSl、スコアSo及びスコアSsに基づいて、対象ユーザが地域ユーザ(施設公式ユーザ)であるか否かを判定してもよい。判定部27は、例えば、スコアSlが閾値Sth1以上であり、スコアSoが閾値Sth2以上であり、かつ、スコアSsが閾値Sth3(第3閾値)以下である場合に、対象ユーザが地域ユーザ(施設公式ユーザ)であると判定する。判定部27は、スコアSlが閾値Sth1よりも小さい場合、スコアSoが閾値Sth2よりも小さい場合、又は、スコアSsが閾値Sth3よりも大きい場合に、対象ユーザが地域ユーザ(施設公式ユーザ)でないと判定する。   Among these, the facility official user often transmits information about the facility and the surroundings of the facility, and particularly often transmits information useful for other users such as event information and sale information. Therefore, the determination unit 27 may determine whether or not the target user is a regional user (facility official user) based on the score S1, the score So, and the score Ss. For example, when the score S1 is equal to or greater than the threshold Sth1, the score So is equal to or greater than the threshold Sth2, and the score Ss is equal to or less than the threshold Sth3 (third threshold), the determination unit 27 determines that the target user is a regional user (facility It is determined that the user is an official user. When the score S1 is smaller than the threshold value Sth1, the score So is smaller than the threshold value Sth2, or when the score Ss is larger than the threshold value Sth3, the determination unit 27 determines that the target user is not a regional user (facility official user). judge.

判定部27は、スコアSl、スコアSo及びスコアSsを用いて、機械学習によって対象ユーザが地域ユーザであるか否かを判定してもよい。   The determination unit 27 may determine whether the target user is a regional user by machine learning using the score S1, the score So, and the score Ss.

判定部27は、対象ユーザが地域ユーザであると判定した場合に、対象ユーザのプロフィール情報に基づいて、対象ユーザに関する情報を地域ユーザ情報として地域ユーザ情報DB28に追加する。具体的には、判定部27は、対象ユーザのユーザIDに対応付けられているユーザ名及びスクリーン名をSNS情報DB23から取得する。そして、判定部27は、取得したユーザ名及びスクリーン名をユーザIDに対応付けて、地域ユーザ情報として地域ユーザ情報DB28に格納する。判定部27は、地理的局所性計算部24から対象ユーザのユーザIDとともに位置情報xlを受け取った場合には、ユーザIDに対応付けられた地域ユーザ情報に位置情報xlをさらに追加する。   When the determination unit 27 determines that the target user is a regional user, the determination unit 27 adds information on the target user to the regional user information DB 28 as regional user information based on the profile information of the target user. Specifically, the determination unit 27 acquires a user name and a screen name associated with the user ID of the target user from the SNS information DB 23. Then, the determination unit 27 associates the acquired user name and screen name with the user ID and stores them in the regional user information DB 28 as regional user information. When the determination unit 27 receives the position information xl together with the user ID of the target user from the geographical locality calculation unit 24, the determination unit 27 further adds the position information xl to the local user information associated with the user ID.

地域ユーザ情報DB28は、地域ユーザに関する地域ユーザ情報を記憶する地域ユーザ情報記憶手段として機能する。地域ユーザ情報DB28は、地域ユーザ情報を記憶する地域ユーザ情報テーブルを有している。図6は、地域ユーザ情報テーブルの一例を示す図である。図6に示されるように、地域ユーザ情報テーブルには、ユーザIDと、ユーザ名と、スクリーン名と、位置情報と、が対応付けられた地域ユーザ情報が含まれている。なお、対象ユーザのlocation情報から位置情報xlが取得されなかった場合には、地域ユーザ情報は位置情報を含まない。   The regional user information DB 28 functions as a regional user information storage unit that stores regional user information related to regional users. The regional user information DB 28 has a regional user information table that stores regional user information. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the regional user information table. As shown in FIG. 6, the regional user information table includes regional user information in which a user ID, a user name, a screen name, and position information are associated with each other. Note that when the location information xl is not acquired from the location information of the target user, the regional user information does not include location information.

ユーザ種別判定装置20は、地域ユーザ情報DB28を用いて携帯端末のユーザに、携帯端末の周辺に存在する施設に関する周辺施設情報を配信するサービスを提供してもよい。この場合、ユーザ種別判定装置20は、さらに要求受信部31及び提供部32を備えていてもよい。   The user type determination device 20 may provide a service for distributing peripheral facility information regarding facilities existing around the mobile terminal to the user of the mobile terminal using the regional user information DB 28. In this case, the user type determination device 20 may further include a request reception unit 31 and a provision unit 32.

要求受信部31は、周辺施設情報を要求する周辺施設情報要求を受信する要求受信手段として機能する。例えば、携帯端末に周辺施設を検索するためのアプリケーションがインストールされている場合に、携帯端末において周辺施設の検索が行われると、携帯端末から当該携帯端末の位置情報とともに周辺施設情報要求がユーザ種別判定装置20に送信される。要求受信部31は、位置情報とともに周辺施設情報要求を受信すると、位置情報及び周辺施設情報要求を提供部32に出力する。   The request receiving unit 31 functions as a request receiving unit that receives a peripheral facility information request for requesting peripheral facility information. For example, when an application for searching for a peripheral facility is installed on the mobile terminal, if the peripheral facility is searched for on the mobile terminal, the peripheral facility information request is sent from the mobile terminal together with the location information of the mobile terminal to the user type. It is transmitted to the determination device 20. When the request receiving unit 31 receives the peripheral facility information request together with the position information, the request receiving unit 31 outputs the position information and the peripheral facility information request to the providing unit 32.

提供部32は、周辺施設情報を携帯端末に提供する提供手段として機能する。提供部32は、要求受信部31から位置情報及び周辺施設情報要求を受け取ると、地域ユーザ情報DB28の地域ユーザ情報テーブルを参照し、携帯端末の位置から所定距離内の位置情報を有する地域ユーザの地域ユーザ情報を抽出する。例えば、スコアSl、スコアSo及びスコアSsを用いて判定された地域ユーザは、施設公式ユーザである可能性が高い。このため、提供部32は、抽出した地域ユーザ情報を周辺施設情報として、周辺施設情報要求を送信した携帯端末に送信する。   The providing unit 32 functions as providing means for providing peripheral facility information to the mobile terminal. When receiving the location information and the surrounding facility information request from the request receiving unit 31, the providing unit 32 refers to the regional user information table in the regional user information DB 28, and the local user having the positional information within a predetermined distance from the position of the mobile terminal. Extract regional user information. For example, the regional user determined using the score S1, the score So, and the score Ss is likely to be a facility official user. For this reason, the providing unit 32 transmits the extracted regional user information as peripheral facility information to the portable terminal that transmitted the peripheral facility information request.

図7に示されるように、提供部32によって送信された情報に基づいて、携帯端末では、例えば、周辺施設のユーザ(アカウント)が表示される。携帯端末に周辺施設のユーザが表示されることにより、携帯端末のユーザは周辺で行われるイベント等を知ることができる。   As illustrated in FIG. 7, for example, a user (account) of a peripheral facility is displayed on the mobile terminal based on the information transmitted by the providing unit 32. By displaying the user of the peripheral facility on the mobile terminal, the user of the mobile terminal can know events and the like performed in the vicinity.

次に、図8〜図13を参照して、ユーザ種別判定装置20におけるユーザ種別判定方法の処理を説明する。図8は、ユーザ種別判定装置20が行うユーザ種別判定方法の一連の処理を示すフローチャートである。図9は、図8のSNS情報取得処理を詳細に示すフローチャートである。図10は、図8の地理的局所性計算処理を詳細に示すフローチャートである。図11は、図8の公式性計算処理を詳細に示すフローチャートである。図12は、図8の社会性計算処理を詳細に示すフローチャートである。図13は、図8のユーザ判定処理を詳細に示すフローチャートである。図8に示される処理は、例えば、一定の周期で(例えば、5〜10分ごとに)開始される。   Next, processing of the user type determination method in the user type determination device 20 will be described with reference to FIGS. FIG. 8 is a flowchart showing a series of processes of the user type determination method performed by the user type determination device 20. FIG. 9 is a flowchart showing in detail the SNS information acquisition process of FIG. FIG. 10 is a flowchart showing in detail the geographic locality calculation process of FIG. FIG. 11 is a flowchart showing in detail the officialness calculation process of FIG. FIG. 12 is a flowchart showing the sociality calculation process of FIG. 8 in detail. FIG. 13 is a flowchart showing in detail the user determination process of FIG. The process illustrated in FIG. 8 is started, for example, at a constant cycle (for example, every 5 to 10 minutes).

まず、ユーザ種別判定装置20は、SNS情報取得処理を行う(ステップS01)。ステップS01のSNS情報取得処理では、図9に示されるように、まず、要求部21が、SNS情報取得要求をSNSサーバ10に送信する(ステップS11)。そして、受信部22は、SNSサーバ10からSNS情報を受信し(ステップS12)、受信したSNS情報をSNS情報DB23に出力して格納する(ステップS13)。   First, the user type determination device 20 performs an SNS information acquisition process (step S01). In the SNS information acquisition process in step S01, as shown in FIG. 9, first, the request unit 21 transmits an SNS information acquisition request to the SNS server 10 (step S11). And the receiving part 22 receives SNS information from the SNS server 10 (step S12), outputs the received SNS information to SNS information DB23, and stores it (step S13).

さらに、プロフィール情報に含まれるプロフィール画像として、画像ファイルのURLが用いられている場合、受信部22は、当該URLにアクセスすることによってプロフィール画像を取得し、取得したプロフィール画像をSNS情報DB23に出力して格納する(ステップS14)。以上のようにして、SNS情報取得処理が終了し、ステップS02に進む。   Furthermore, when the URL of the image file is used as the profile image included in the profile information, the receiving unit 22 acquires the profile image by accessing the URL, and outputs the acquired profile image to the SNS information DB 23. (Step S14). As described above, the SNS information acquisition process ends, and the process proceeds to step S02.

続いて、ユーザ種別判定装置20は、地理的局所性計算処理(ステップS02)を行う。ステップS02の地理的局所性計算処理では、図10に示されるように、まず、地理的局所性計算部24は、対象ユーザのユーザIDに対応付けられているdescription情報、location情報、投稿文書及びジオタグをSNS情報DB23から取得する(ステップS21)。   Subsequently, the user type determination device 20 performs a geographical locality calculation process (step S02). In the geographical locality calculation process in step S02, as shown in FIG. 10, first, the geographical locality calculation unit 24 performs the description information, the location information, the posted document, and the correspondence information associated with the user ID of the target user. A geotag is acquired from SNS information DB23 (step S21).

そして、地理的局所性計算部24は、description情報、location情報及び投稿文書を形態素解析し、description情報、location情報及び投稿文書から施設名、地名及び住所等の場所の特定が可能な文字列を抽出する(ステップS22)。そして、地理的局所性計算部24は、場所情報テーブルを参照し、抽出した文字列によって特定される場所に対応付けられた位置情報を取得する(ステップS23)。また、地理的局所性計算部24は、ジオタグを位置情報とする。   Then, the geographic locality calculation unit 24 performs morphological analysis on the description information, the location information, and the posted document, and generates a character string that can specify the location such as the facility name, the place name, and the address from the description information, the location information, and the posted document. Extract (step S22). Then, the geographic locality calculation unit 24 refers to the place information table and acquires position information associated with the place specified by the extracted character string (step S23). Further, the geographic locality calculation unit 24 uses the geotag as position information.

そして、地理的局所性計算部24は、ステップS23で取得したN個の位置情報xを用いて、式(1)に示されるように、位置情報の分散の逆数を計算し、その計算結果をスコアSlとする(ステップS24)。そして、地理的局所性計算部24は、計算したスコアSlを対象ユーザのユーザIDとともに判定部27に出力する。以上のようにして、地理的局所性計算処理が終了し、ステップS03に進む。 Then, the geographic locality calculation unit 24 uses the N pieces of position information x i acquired in step S23 to calculate the reciprocal of the dispersion of the position information as shown in the equation (1), and the calculation result Is a score S1 (step S24). Then, the geographical locality calculation unit 24 outputs the calculated score S1 to the determination unit 27 together with the user ID of the target user. As described above, the geographic locality calculation process ends, and the process proceeds to step S03.

続いて、ユーザ種別判定装置20は、公式性計算処理(ステップS03)を行う。ステップS03の公式性計算処理では、図11に示されるように、まず、公式性計算部25は、対象ユーザのユーザIDに対応付けられているフォロー数と、フォロワー数と、description情報と、プロフィール画像と、をSNS情報DB23から取得する(ステップS31)。このとき、公式性計算部25は、例えば、対象ユーザのユーザIDに対応付けられているSNS情報のうち、最新の投稿日時を有するSNS情報からフォロー数と、フォロワー数と、description情報と、プロフィール画像と、を取得する。   Subsequently, the user type determination device 20 performs a formality calculation process (step S03). In the officialness calculation process in step S03, as shown in FIG. 11, first, the officialness calculation unit 25 first determines the number of followers, the number of followers, description information, and the profile associated with the user ID of the target user. The image is acquired from the SNS information DB 23 (step S31). At this time, the officialness calculation unit 25, for example, among the SNS information associated with the user ID of the target user, from the SNS information having the latest posting date and time, the number of followers, the number of followers, description information, and the profile Get images and

そして、公式性計算部25は、取得したフォロー数をフォロー数C_followとし、取得したフォロワー数をフォロワー数C_followerとする。そして、公式性計算部25は、式(2)に示されるように、フォロー数C_followに対するフォロワー数C_followerの比率Rfを計算する(ステップS32)。そして、公式性計算部25は、プロフィール画像からプロフィール画像がロゴである可能性を示すロゴ度Plを計算する(ステップS33)。さらに、公式性計算部25は、description情報から営業時間、電話番号及びメールアドレスの有無に基づいて、施設度Psを計算する(ステップS34)。   Then, the officialness calculation unit 25 sets the acquired follow number as the follow number C_follow and the acquired follower number as the follower number C_follower. Then, the formula calculation unit 25 calculates the ratio Rf of the follower number C_follower to the follow number C_follower as shown in the equation (2) (step S32). And the officialness calculation part 25 calculates the logo degree Pl which shows the possibility that a profile image is a logo from a profile image (step S33). Further, the officialness calculation unit 25 calculates the facility level Ps based on the business hours, the telephone number, and the presence / absence of the mail address from the description information (step S34).

そして、公式性計算部25は、計算したフォロー数C_follow、フォロワー数C_follower、比率Rf、ロゴ度Pl及び施設度Psを用いて、式(3)に示されるように、各値の重み付け和を計算し、その計算結果をスコアSoとする(ステップS35)。そして、公式性計算部25は、計算したスコアSoを対象ユーザのユーザIDとともに判定部27に出力する。以上のようにして、公式性計算処理が終了し、ステップS04に進む。   Then, the officialness calculation unit 25 calculates the weighted sum of each value as shown in Expression (3) using the calculated follow number C_follow, follower number C_follower, ratio Rf, logo degree Pl, and facility degree Ps. Then, the calculation result is set as a score So (step S35). Then, the officialness calculation unit 25 outputs the calculated score So to the determination unit 27 together with the user ID of the target user. As described above, the formality calculation process ends, and the process proceeds to step S04.

続いて、ユーザ種別判定装置20は、社会性計算処理(ステップS04)を行う。ステップS04の社会性計算処理では、図12に示されるように、まず、社会性計算部26は、対象ユーザのユーザIDに対応付けられている投稿文書及び総投稿数をSNS情報DB23から取得する(ステップS41)。そして、社会性計算部26は、取得した総投稿数のうち、最新の投稿日時に対応付けられている総投稿数を総投稿数Caとする。   Subsequently, the user type determination device 20 performs a sociality calculation process (step S04). In the sociality calculation process of step S04, as shown in FIG. 12, first, the sociality calculation unit 26 acquires the posted document and the total number of posts associated with the user ID of the target user from the SNS information DB 23. (Step S41). And sociality calculation part 26 sets the total number of contributions matched with the newest contribution date and time among the acquired total number of contributions as total number of contributions Ca.

社会性計算部26は、取得した投稿文書を解析して、アットマーク「@」を含む投稿文書の数をカウントし、カウントした数を会話数Cmとする(ステップS42)。そして、社会性計算部26は、式(4)に示されるように、総投稿数Caに対する対象ユーザの会話数Cmの割合を計算し、その計算結果を相対会話数Crとする(ステップS43)。   The sociality calculation unit 26 analyzes the acquired posted document, counts the number of posted documents including the at sign “@”, and sets the counted number as the conversation number Cm (step S42). Then, as shown in the equation (4), the sociality calculation unit 26 calculates the ratio of the conversation number Cm of the target user to the total posting number Ca, and sets the calculation result as the relative conversation number Cr (step S43). .

そして、社会性計算部26は、計算した会話数Cm及び相対会話数Crを用いて、式(5)に示されるように、各値の重み付け和を計算し、その計算結果をスコアSsとする(ステップS44)。そして、社会性計算部26は、計算したスコアSsを対象ユーザのユーザIDとともに判定部27に出力する。以上のようにして、社会性計算処理が終了し、ステップS05に進む。   Then, the sociality calculation unit 26 calculates the weighted sum of each value using the calculated number of conversations Cm and the number of relative conversations Cr as shown in the equation (5), and sets the calculation result as the score Ss. (Step S44). Then, the sociality calculation unit 26 outputs the calculated score Ss to the determination unit 27 together with the user ID of the target user. As described above, the sociality calculation process ends, and the process proceeds to step S05.

続いて、ユーザ種別判定装置20は、ユーザ判定処理(ステップS05)を行う。ステップS05のユーザ判定処理では、図13に示されるように、まず、判定部27は、スコアSlが閾値Sth1以上であるか否かを判定する(ステップS51)。ステップS51においてスコアSlが閾値Sth1以上であると判定された場合(ステップS51;Yes)、判定部27は、スコアSoが閾値Sth2以上であるか否かを判定する(ステップS52)。   Subsequently, the user type determination device 20 performs a user determination process (step S05). In the user determination process in step S05, as illustrated in FIG. 13, first, the determination unit 27 determines whether or not the score S1 is equal to or greater than a threshold value Sth1 (step S51). When it is determined in step S51 that the score S1 is equal to or greater than the threshold value Sth1 (step S51; Yes), the determination unit 27 determines whether the score So is equal to or greater than the threshold value Sth2 (step S52).

ステップS52においてスコアSoが閾値Sth2以上であると判定された場合(ステップS52;Yes)、判定部27は、スコアSsが閾値Sth3以下であるか否かを判定する(ステップS53)。ステップS53においてスコアSsが閾値Sth3以下であると判定された場合(ステップS53;Yes)、判定部27は、対象ユーザが地域ユーザ(施設公式ユーザ)であると判定する(ステップS54)。   When it is determined in step S52 that the score So is equal to or greater than the threshold value Sth2 (step S52; Yes), the determination unit 27 determines whether the score Ss is equal to or less than the threshold value Sth3 (step S53). When it determines with score Ss being below threshold value Sth3 in step S53 (step S53; Yes), the determination part 27 determines with a target user being a regional user (facility official user) (step S54).

一方、ステップS51においてスコアSlが閾値Sth1未満であると判定された場合(ステップS51;No)、ステップS52においてスコアSoが閾値Sth2未満であると判定された場合(ステップS52;No)、及びステップS53においてスコアSsが閾値Sth3よりも大きいと判定された場合(ステップS53;No)、判定部27は、対象ユーザが地域ユーザ以外のユーザであると判定する(ステップS55)。以上のようにして、ユーザ判定処理が終了し、ステップS06に進む。   On the other hand, if it is determined in step S51 that the score S1 is less than the threshold value Sth1 (step S51; No), if it is determined in step S52 that the score So is less than the threshold value Sth2 (step S52; No), and step When it is determined in S53 that the score Ss is larger than the threshold value Sth3 (step S53; No), the determination unit 27 determines that the target user is a user other than the regional user (step S55). As described above, the user determination process ends, and the process proceeds to step S06.

続いて、ユーザ種別判定装置20は、地域ユーザ情報格納処理(ステップS06)を行う。ステップS06では、ステップS05において対象ユーザが地域ユーザであると判定された場合に、判定部27は、当該対象ユーザのユーザIDに対応付けられているユーザ名及びスクリーン名をSNS情報DB23から取得する。そして、判定部27は、取得したユーザ名及びスクリーン名をユーザIDに対応付けて地域ユーザ情報として地域ユーザ情報DB28に格納する。なお、ステップS22において、location情報から場所を特定可能な文字列を抽出できた場合には、判定部27は、当該文字列によって特定される場所を示す位置情報を地域ユーザ情報にさらに含めて地域ユーザ情報DB28に格納する。そして、ユーザ種別判定装置20が行うユーザ種別判定方法の一連の処理が終了する。   Subsequently, the user type determination device 20 performs a local user information storage process (step S06). In step S06, when it is determined in step S05 that the target user is a regional user, the determination unit 27 acquires a user name and a screen name associated with the user ID of the target user from the SNS information DB 23. . Then, the determination unit 27 stores the acquired user name and screen name in the regional user information DB 28 as regional user information in association with the user ID. In step S22, when a character string that can specify the location can be extracted from the location information, the determination unit 27 further includes the location information indicating the location specified by the character string in the region user information. Stored in the user information DB 28. Then, a series of processes of the user type determination method performed by the user type determination device 20 ends.

以上説明したユーザ種別判定装置20では、対象ユーザのプロフィール情報及び文書情報を含むSNS情報に基づいて、対象ユーザの地理的局所性に関するスコアSl、対象ユーザの公式性に関するスコアSo、及び対象ユーザの社会性に関するスコアSsが計算される。そして、スコアSl、スコアSo及びスコアSsに基づいて、対象ユーザが地域ユーザであるか否かが判定される。   In the user type determination device 20 described above, based on the SNS information including the target user's profile information and document information, the score Sl regarding the target user's geographical locality, the score So regarding the target user's officialness, and the target user's A score Ss regarding sociality is calculated. Then, based on the score S1, the score So, and the score Ss, it is determined whether or not the target user is a regional user.

地域ユーザは、特定の地域内の情報を記載した文書を投稿することが多い。このため、地域ユーザは他のユーザよりも高い地理的局所性を有する可能性が高い。したがって、スコアSlが大きい場合に、対象ユーザが地域ユーザであると判定することができ、地域ユーザを特定することが可能となる。また、公式なユーザが投稿した文書に含まれる情報の信頼性は高い。このため、公式性を考慮して、対象ユーザが地域ユーザか否かを判定することにより、特定の地域に関する信頼性の高い情報を発信する地域ユーザを特定することが可能となる。さらに、公式なユーザは、他のユーザと個別に会話をしない可能性が高く、社会性が低い可能性が高い。このため、社会性を考慮することにより、公式なユーザであるか否かの判定精度を向上することができる。   Local users often post documents that describe information within a specific region. For this reason, regional users are likely to have a higher geographical locality than other users. Therefore, when the score S1 is large, it can be determined that the target user is a regional user, and the regional user can be specified. In addition, the reliability of information included in documents posted by official users is high. For this reason, it is possible to specify a regional user who transmits highly reliable information regarding a specific region by determining whether or not the target user is a regional user in consideration of officialness. Furthermore, the official user has a high possibility of not having a conversation with other users individually, and is likely to have low sociality. For this reason, it is possible to improve the accuracy of determining whether or not the user is an official user by considering sociality.

上記実施形態では、スコアSlが閾値Sth1以上であり、スコアSoが閾値Sth2以上であり、スコアSsが閾値Sth3以下である場合に、対象ユーザが地域ユーザであると判定される。この場合、地理的局所性及び公式性が高く、社会性が低いユーザが地域ユーザとして判定される。このような地域ユーザが発信する情報は、特定の地域に関する信頼できる情報であるので、特定の地域に関する信頼性の高い情報を発信する地域ユーザを特定することが可能となる。   In the above embodiment, when the score S1 is equal to or greater than the threshold Sth1, the score So is equal to or greater than the threshold Sth2, and the score Ss is equal to or less than the threshold Sth3, it is determined that the target user is a regional user. In this case, a user with high geographical locality and officialness and low sociality is determined as a regional user. Since the information transmitted by such a regional user is reliable information regarding a specific region, it is possible to identify a regional user who transmits highly reliable information regarding a specific region.

対象ユーザが地域ユーザであると判定された場合に、対象ユーザのプロフィール情報に基づいて、地域ユーザ情報DB28に地域ユーザ情報が追加される。地域ユーザ情報を記憶しておくことにより、様々な地域に関する情報を発信する地域ユーザを容易に検索することが可能となる。言い換えると、地域ユーザは、施設公式ユーザである可能性が高いので、施設公式ユーザの投稿を容易に検索することが可能となる。その結果、携帯端末のユーザが施設及び施設周辺の最新情報(ツイート)を簡単に閲覧することができる。   When it is determined that the target user is a regional user, the regional user information is added to the regional user information DB 28 based on the profile information of the target user. By storing regional user information, it is possible to easily search for regional users who transmit information regarding various regions. In other words, since it is highly possible that the local user is a facility official user, it is possible to easily search for posts from the facility official user. As a result, the user of the portable terminal can easily browse the latest information (tweets) around the facility and the facility.

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されない。例えば、地理的局所性計算部24は、SNS情報から取得した位置情報の分散に限られず、地理的局所性を判定し得る他の指標を用いてスコアSlを計算してもよい。   As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not limited to the said embodiment. For example, the geographical locality calculation unit 24 is not limited to the distribution of the position information acquired from the SNS information, and may calculate the score Sl using another index that can determine the geographical locality.

また、公式性計算部25は、フォロー数C_follow、フォロワー数C_follower、比率Rf、ロゴ度Pl及び施設度Psの少なくとも1つを用いてスコアSoを計算してもよく、ユーザの公式性を判定し得る他の指標をさらに用いてスコアSoを計算してもよい。例えば、企業ユーザであれば信頼できる情報を発信すると考えられるので、企業ユーザか否かの値が公式性の指標として用いられてもよい。また、認証されているユーザは、信頼できる情報を発信する可能性が高いので、SNS情報の認証情報が公式性の指標として用いられてもよい。この場合、例えば、認証情報が「True」であれば「1」、「False」であれば「0」が割り当てられてもよい。   Further, the officialness calculation unit 25 may calculate the score So by using at least one of the follow number C_follower, the follower number C_follower, the ratio Rf, the logo degree Pl, and the facility degree Ps, and determines the officialness of the user. The score So may be calculated by further using another obtained index. For example, since it is considered that reliable information is transmitted to a corporate user, a value indicating whether or not the user is a corporate user may be used as an index of formality. Moreover, since the authenticated user has a high possibility of transmitting reliable information, the authentication information of the SNS information may be used as an officialness index. In this case, for example, “1” may be assigned if the authentication information is “True”, and “0” may be assigned if it is “False”.

また、社会性計算部26は、会話数Cm及び相対会話数Crの少なくとも1つを用いてスコアSsを計算してもよく、ユーザの社会性を判定し得る他の指標をさらに用いてスコアSsを計算してもよい。   Further, the sociality calculation unit 26 may calculate the score Ss using at least one of the conversation number Cm and the relative conversation number Cr, and further uses the other index that can determine the sociality of the user to score Ss. May be calculated.

また、判定部27は、スコアSl及びスコアSoに基づいて、対象ユーザが地域ユーザのうちの施設公式ユーザであるか否かを判定することとしてもよい。さらに、判定部27は、スコアSl、スコアSo及びスコアSsに基づいて、対象ユーザが地域ユーザのうちの施設公式ユーザであるか否かを判定することとしてもよい。この判定方法は、地域ユーザの判定方法と同じ方法が用いられ得る。   Moreover, the determination part 27 is good also as determining whether an object user is a facility official user among local users based on the score S1 and the score So. Furthermore, the determination unit 27 may determine whether or not the target user is a facility official user among regional users based on the score S1, the score So, and the score Ss. As this determination method, the same method as the determination method of the regional user can be used.

なお、SNSのユーザには、機械による自動投稿システムであるbotユーザが存在する。このbotユーザが特定の地域の情報を配信している場合には、上述の判定方法では、施設公式ユーザとbotユーザとを区別することができないおそれがある。そこで、公式性計算部25は、対象ユーザのユーザIDに対応付けられたユーザ名及びスクリーン名の少なくともいずれかをSNS情報DB23から取得する。公式性計算部25は、正規表現を用いて、ユーザ名及びスクリーン名の少なくともいずれかに「bot」という文字列が含まれるか否かを判定し、「bot」の文字列が含まれる場合にスコアSoの値を小さく(例えば、ゼロ)してもよい。これにより、botユーザが施設公式ユーザと判定されることを回避することが可能となる。   The SNS user includes a bot user, which is an automatic posting system using a machine. When the bot user distributes information on a specific area, the above-described determination method may not be able to distinguish between the facility official user and the bot user. Therefore, the officialness calculation unit 25 acquires at least one of the user name and the screen name associated with the user ID of the target user from the SNS information DB 23. The formality calculation unit 25 determines whether or not the character string “bot” is included in at least one of the user name and the screen name using the regular expression, and when the character string “bot” is included. The value of the score So may be decreased (for example, zero). Thereby, it can be avoided that the bot user is determined as the facility official user.

また、地域ユーザであると判定された対象ユーザのユーザ名から施設名を抽出可能である場合、判定部27は、対象ユーザのユーザIDに対応付けられた地域ユーザ情報に施設名をさらに含めて地域ユーザ情報DB28に格納してもよい。   When the facility name can be extracted from the user name of the target user determined to be the regional user, the determination unit 27 further includes the facility name in the regional user information associated with the user ID of the target user. You may store in local user information DB28.

20…ユーザ種別判定装置、22…受信部(取得手段)、24…地理的局所性計算部(地理的局所性計算手段)、25…公式性計算部(公式性計算手段)、26…社会性計算部(社会性計算手段)、27…判定部(判定手段)、28…地域ユーザ情報DB(地域ユーザ情報記憶手段)。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 20 ... User type determination apparatus, 22 ... Reception part (acquisition means), 24 ... Geographic locality calculation part (geographic locality calculation means), 25 ... Formality calculation part (formality calculation means), 26 ... Sociality Calculation unit (sociality calculation unit), 27... Determination unit (determination unit), 28... Regional user information DB (regional user information storage unit).

Claims (8)

複数のユーザがそれぞれ文書を投稿し、投稿された文書を閲覧するコミュニケーションサービスを利用するユーザが特定の地域に関する情報を発信する地域ユーザであるか否かを判定するユーザ種別判定装置であって、
前記ユーザのプロフィールに関するプロフィール情報及び前記ユーザが投稿した文書に関する文書情報を含むサービス情報を取得する取得手段と、
前記サービス情報に基づいて、前記ユーザが発信する情報に含まれる場所を含む地理的な範囲の限定の程度を示す地理的局所性に関する第1特徴量を計算する地理的局所性計算手段と、
前記第1特徴量に基づいて、前記ユーザが前記地域ユーザであるか否かを判定する判定手段と、
を備えるユーザ種別判定装置。
A user type determination device that determines whether or not a user who uses a communication service that posts a document and views a posted document is a regional user who transmits information about a specific region,
Obtaining means for obtaining service information including profile information relating to the user's profile and document information relating to a document posted by the user;
Based on the service information, a geographical locality calculating means for calculating a first feature quantity related to the geographical locality indicating a degree of limitation of a geographical range including a place included in the information transmitted by the user;
Determination means for determining whether the user is the regional user based on the first feature amount;
A user type determination device comprising:
前記地理的局所性計算手段は、前記サービス情報に基づいて1以上の位置情報を取得し、取得した前記1以上の位置情報の分散に基づいて、前記第1特徴量を計算する、請求項1に記載のユーザ種別判定装置。   The geographical locality calculating unit acquires one or more pieces of position information based on the service information, and calculates the first feature amount based on a distribution of the acquired one or more pieces of position information. The user type determination device described in 1. 前記サービス情報に基づいて、前記ユーザが発信する情報の信頼度を示す公式性に関する第2特徴量を計算する公式性計算手段をさらに備え、
前記判定手段は、前記第1特徴量及び前記第2特徴量に基づいて、前記ユーザが前記地域ユーザであるか否かを判定する、請求項1または請求項2に記載のユーザ種別判定装置。
Based on the service information, further comprising a formality calculating means for calculating a second feature amount related to the formality indicating the reliability of the information transmitted by the user;
The user type determination device according to claim 1, wherein the determination unit determines whether the user is the regional user based on the first feature value and the second feature value.
前記公式性計算手段は、前記ユーザがリンクしている他のユーザの数を示すリンク数、及び前記ユーザをリンクしている他のユーザの数を示す被リンク数に基づいて、前記第2特徴量を計算する、請求項3に記載のユーザ種別判定装置。   The officialness calculation means is based on the second feature based on the number of links indicating the number of other users linked to the user and the number of linked users indicating the number of other users linked to the user. The user type determination device according to claim 3, wherein the amount is calculated. 前記サービス情報に基づいて、前記ユーザが他のユーザとコミュニケーションを行う程度を示す社会性に関する第3特徴量を計算する社会性計算手段をさらに備え、
前記判定手段は、前記第1特徴量、前記第2特徴量及び前記第3特徴量に基づいて、前記ユーザが前記地域ユーザであるか否かを判定する、請求項3または請求項4に記載のユーザ種別判定装置。
Based on the service information, further comprising a sociality calculation means for calculating a third feature value related to sociality indicating the degree to which the user communicates with other users,
The said determination means determines whether the said user is the said local user based on the said 1st feature-value, the said 2nd feature-value, and the said 3rd feature-value. User type determination device.
前記社会性計算手段は、前記ユーザが投稿した文書のうち、前記ユーザが他のユーザに向けて投稿した文書の数に基づいて、前記第3特徴量を計算する、請求項5に記載のユーザ種別判定装置。   The user according to claim 5, wherein the sociality calculating unit calculates the third feature amount based on a number of documents posted by the user toward another user among documents posted by the user. Type determination device. 前記判定手段は、前記第1特徴量が第1閾値以上であり、前記第2特徴量が第2閾値以上であり、前記第3特徴量が第3閾値以下である場合に、前記ユーザが前記地域ユーザであると判定する、請求項5または請求項6に記載のユーザ種別判定装置。   When the first feature amount is greater than or equal to a first threshold, the second feature amount is greater than or equal to a second threshold, and the third feature amount is less than or equal to a third threshold, The user type determination device according to claim 5 or 6, wherein the user type determination device determines that the user is a regional user. 地域ユーザに関する地域ユーザ情報を記憶する地域ユーザ情報記憶手段をさらに備え、
前記判定手段は、前記ユーザが前記地域ユーザであると判定した場合に、前記ユーザの前記プロフィール情報に基づいて、前記地域ユーザ情報記憶手段に前記地域ユーザ情報を追加する、請求項1〜請求項7のいずれか一項に記載のユーザ種別判定装置。
A local user information storage means for storing local user information related to the local user;
The determination unit adds the regional user information to the regional user information storage unit based on the profile information of the user when the user determines that the user is the regional user. The user type determination device according to any one of claims 7 to 9.
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