JP2018097859A - Determination apparatus, determination method, and determination program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To efficiently determine an article which violates the terms of service.SOLUTION: A determination apparatus includes an acquisition unit and a determination unit. The acquisition unit acquires behavior information of a target user of users using a predetermined service, extracted as a user satisfying a predetermined condition on a designation to a violating article which has been performed on an article determined to violate the terms of service of the predetermined service. The determination unit determines whether one article is a violating article or not, on the basis of information of the one article included in the behavior information of the target user acquired by the acquisition unit and a predetermined model used for determining a violating article.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、判定装置、判定方法、及び判定プログラムに関する。   The present invention relates to a determination device, a determination method, and a determination program.

従来、インターネットオークション等の種々のサービスにおける対象に関する不正を検出する技術が提供されている。例えば、不正行為のパターンを条件としてもつ数理モデルを適用し、抽出した不正行為の可能性の高い取引案件をパトロールする技術が提供されている。   2. Description of the Related Art Conventionally, techniques for detecting frauds related to objects in various services such as Internet auctions have been provided. For example, there is provided a technique for applying a mathematical model having a condition of fraudulent behavior as a condition and patroling a transaction item that is highly likely to be fraudulent.

特許第4921875号公報Japanese Patent No. 4921875

しかしながら、上記の従来技術では、利用規約に違反する違反出品物を効率的に判定することが難しい場合がある。例えば、数理モデルを用いる場合、柔軟にモデルを変更することができず、効率的に違反出品物を判定することが難しい場合がある。   However, in the above-described conventional technology, it may be difficult to efficiently determine a violation exhibit that violates the terms of use. For example, when a mathematical model is used, the model cannot be changed flexibly, and it may be difficult to efficiently determine a violation exhibit.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用規約に違反する違反出品物を効率的に判定する判定装置、判定方法、及び判定プログラムを提供することを目的とする。   The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a determination device, a determination method, and a determination program for efficiently determining a violation exhibit that violates the terms of use.

本願に係る判定装置は、所定のサービスを利用するユーザのうち、当該所定のサービスの利用規約に違反すると判定された出品物である違反出品物に対する指定を行うことにより、前記指定に関する所定の条件を満たすユーザとして抽出される対象ユーザの行動情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記対象ユーザの行動情報に含まれる一の出品物の情報と、前記違反出品物の判定に用いる所定のモデルとに基づいて、前記一の出品物が、前記違反出品物かどうかを判定する判定部と、を備えたことを特徴とする。   The determination apparatus according to the present application is configured to specify a predetermined condition related to the specification by performing a specification for a violation exhibit that is determined to violate the terms of use of the predetermined service among users using the predetermined service. The acquisition unit that acquires the behavior information of the target user extracted as a user that satisfies the condition, the information on one exhibit included in the behavior information of the target user acquired by the acquisition unit, and the determination of the violation exhibit And a determination unit that determines whether the one exhibit is the violating exhibit based on a predetermined model to be used.

実施形態の一態様によれば、利用規約に違反する違反出品物を効率的に判定することができるという効果を奏する。   According to one aspect of the embodiment, there is an effect that a violation exhibit that violates the terms of use can be determined efficiently.

図1は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a determination process according to the embodiment. 図2は、実施形態に係る判定システムの構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the determination system according to the embodiment. 図3は、実施形態に係る判定装置の構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the determination apparatus according to the embodiment. 図4は、実施形態に係るオークション情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an auction information storage unit according to the embodiment. 図5は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a user information storage unit according to the embodiment. 図6は、実施形態に係る判定処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of the determination process according to the embodiment. 図7は、実施形態に係る判定処理の一例を示すシーケンス図である。FIG. 7 is a sequence diagram illustrating an example of a determination process according to the embodiment. 図8は、実施形態に係るオークション情報記憶部の他の構成例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating another configuration example of the auction information storage unit according to the embodiment. 図9は、実施形態に係る判定処理の他の例を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating another example of the determination process according to the embodiment. 図10は、判定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. 10 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that realizes the function of the determination apparatus.

以下に、本願に係る判定装置、判定方法、及び判定プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る判定装置、判定方法、及び判定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。   Hereinafter, a mode for carrying out a determination device, a determination method, and a determination program according to the present application (hereinafter referred to as “embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. Note that the determination device, the determination method, and the determination program according to the present application are not limited to the embodiment. In the following embodiments, the same portions are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

(実施形態)
〔1−1.判定処理〕
図1を用いて、実施形態に係る判定処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。図1では、判定装置100(図3参照)がオークションサービスを提供するサービス提供装置50(図2参照)からオークションに関する情報(以下、「オークション情報」ともいう)を取得し、取得したオークション情報に含まれる出品物が被疑出品物であるかどうかを判定する場合を示す。なお、ここでいう出品物は、サービス提供装置50が提供するオークションサービスにおいて出品される種々の商品やサービスであるものとする。以下では、「商品またはサービス」を単に「商品」と記載する場合がある。
(Embodiment)
[1-1. Determination process〕
An example of the determination process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a determination process according to the embodiment. In FIG. 1, the determination device 100 (see FIG. 3) acquires information related to an auction (hereinafter also referred to as “auction information”) from the service providing device 50 (see FIG. 2) that provides an auction service. A case where it is determined whether or not the included exhibit is a suspected exhibit is shown. It should be noted that the exhibit here refers to various products and services that are exhibited in the auction service provided by the service providing apparatus 50. Hereinafter, “product or service” may be simply referred to as “product”.

また、以下では、サービスの利用規約に違反すると判定された出品物を「違反出品物」とし、サービスの利用規約に違反する可能性があると判定された出品物を「被疑出品物」とする場合がある。ここでいうサービスの利用規約に違反する出品物とは、例えば、公序良俗に反する商品や犯罪への利用の虞のある商品や他人の権利(著作権等)を侵害する商品等がある。なお、上記は一例でありどのような商品(対象)が違反商品(違反対象)や被疑商品(被疑対象)になるかは、サービスの利用規約に応じて変動してもよい。   In the following, an exhibit that is determined to violate the service terms of service is referred to as a “violated item”, and an item that is determined to be in violation of the service terms of service is referred to as a “suspected item”. There is a case. Exhibits that violate the terms of service for use here include, for example, products that are offensive to public order and morals, products that are likely to be used for crimes, and products that infringe on the rights of others (such as copyright). Note that the above is an example, and what kind of product (target) is a violating product (violating target) or a suspicious product (suspected target) may vary depending on the service terms of service.

例えば、判定装置100は、ユーザの行動情報に基づいて、出品物が被疑出品物であるかどうかを判定する。図1の例では、判定装置100は、オークションサービスを利用するユーザの行動情報のうち、オークションサービスにおいてウォッチリストに追加した出品物に関する情報を用いる場合を示す。例えば、判定装置100は、ユーザ情報記憶部122(図5)に記憶されたユーザ情報のうち、ウォッチリストに追加した出品物に関する情報を用いる。   For example, the determination apparatus 100 determines whether the exhibit is a suspected exhibit based on the user behavior information. In the example of FIG. 1, the determination apparatus 100 illustrates a case in which information regarding an exhibit added to the watch list in the auction service is used among the behavior information of the user who uses the auction service. For example, the determination apparatus 100 uses information related to the exhibit added to the watch list among the user information stored in the user information storage unit 122 (FIG. 5).

なお、ここでいうウォッチリストとは、ユーザに関連付けられた所定のリストであり、ユーザが出品物を自身のウォッチリストに追加することにより、そのユーザは、その出品物の入札最高価格、入札残り時間を確認したり、その出品物のオークションの終了時間が近づくとメール等の所定の通知を受けたりすることができる。例えば、各ユーザは、オークションサービスが提供されるサイト等においてオークション情報(出品物)を閲覧し、自身が興味や関心を示すこと等により所定の関係を有する出品物を指定(選択)することにより、自身のウォッチリストに出品物を追加する。例えば、各ユーザは、自身が購入を希望したり入札経過を把握したりすることを望む出品物を指定(選択)することにより、自身のウォッチリストに出品物を追加する。例えば、各ユーザのウォッチリストには、各ユーザの出品物に対する指定に応じて、各ユーザの趣味趣向が反映された出品物が含まれることとなる。なお、以下では、ウォッチリストへ追加する出品物の選択を指定とする場合を示すが、出品物に対する指定はどのようなユーザの行動であってもよい。例えば、ユーザの指定は、ユーザが所定の対象を含む情報をブックマークすることを含んでもよい。例えば、ユーザの指定は、ユーザが出品物を含むウェブページをブックマークすることを含んでもよい。例えば、ユーザの指定は、ユーザが所定の対象を含む情報を所定時間以上閲覧することを含んでもよい。例えば、ユーザの指定は、ユーザが出品物を含むウェブページを所定時間以上閲覧することを含んでもよい。なお、上記は一例であり、ユーザの行動により、対象が特定可能な行動であればどのような行動(例えば、商品の購入やサービスの利用等)をユーザによる対象の指定としてもよい。   The watch list here is a predetermined list associated with the user, and when the user adds the item to his / her watch list, the user can select the highest bid price, the remaining bid amount of the item. It is possible to confirm the time or receive a predetermined notification such as an e-mail when the auction end time of the exhibit is approaching. For example, each user browses auction information (exhibits) on a site where an auction service is provided, and designates (selects) an exhibit having a predetermined relationship by showing interest or interest. , Add items to your watchlist. For example, each user designates (selects) an exhibit that he / she wishes to purchase or grasps the bidding process, thereby adding the exhibit to his / her watch list. For example, the watch list of each user includes an exhibit that reflects each user's hobbies and preferences according to the designation of the exhibit for each user. In the following, a case where the selection of an exhibit to be added to the watch list is designated is shown, but the designation of the exhibit may be any user action. For example, the user designation may include the user bookmarking information including a predetermined target. For example, the user designation may include the user bookmarking a web page containing the exhibit. For example, the user designation may include that the user browses information including a predetermined target for a predetermined time or more. For example, the designation of the user may include the user browsing a web page including the exhibit for a predetermined time or more. Note that the above is an example, and any action (for example, purchase of a product or use of a service) may be designated by the user as long as the action can be specified by the action of the user.

例えば、図1中のウォッチリストLT1は、ユーザID「U1」により識別されるユーザU1のウォッチリストを示す。なお、上述のように、「ユーザU*(*は任意の数値)」と記載した場合、その出品物はユーザID「U*」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザU2」と記載した場合、そのユーザはユーザID「U2」により識別されるユーザである。   For example, the watch list LT1 in FIG. 1 indicates the watch list of the user U1 identified by the user ID “U1”. As described above, when “user U * (* is an arbitrary numerical value)” is described, it indicates that the exhibit is a user identified by the user ID “U *”. For example, when “user U2” is described, the user is a user identified by the user ID “U2”.

また、以下では、「出品物AID*(*は任意の数値)」と記載した場合、その出品物はオークションID「AID*」により識別されるオークションにおける出品物であることを示す。例えば、「出品物AID1」と記載した場合、その出品物はオークションID「AID1」により識別されるオークションにおける出品物である。   In the following, when “exhibit AID * (* is an arbitrary numerical value)” is described, it indicates that the exhibit is an exhibit in an auction identified by an auction ID “AID *”. For example, when “exhibit AID1” is described, the exhibit is an exhibit in an auction identified by an auction ID “AID1”.

図1の例では、ユーザU1のウォッチリストLT1には、出品物AID1や出品物AID4や出品物AID3が含まれる。また、図1の例では、各ユーザに対応する各ノードを円形により図示し、各オークション情報(出品物)に対応するノードを四角形により図示する。例えば、出品物AID1が漫画に関する出品物であり、出品物AID4や出品物AID3がアニメーションに関する出品物であってもよい。   In the example of FIG. 1, the watch list LT1 of the user U1 includes an exhibit AID1, an exhibit AID4, and an exhibit AID3. In the example of FIG. 1, each node corresponding to each user is illustrated by a circle, and each node corresponding to each auction information (exhibit) is illustrated by a rectangle. For example, the exhibit AID1 may be an exhibit related to a cartoon, and the exhibit AID4 or the exhibit AID3 may be an exhibit related to an animation.

例えば、図1中の左端の円形のノードは、ユーザU1に対応するノードを示す。また、例えば、図1中のユーザU1に対応するノードの右隣のノードは、ユーザU2に対応するノードを示す。例えば、図1中の左端の四角形のノードは、オークションID「AID1」により識別されるオークションにおける出品物AID1を示す。また、例えば、図1中の出品物AID1に対応するノードの右隣のノードは、オークションID「AID2」により識別されるオークションにおける出品物AID2を示す。   For example, the circular node at the left end in FIG. 1 indicates a node corresponding to the user U1. Further, for example, the node on the right side of the node corresponding to the user U1 in FIG. 1 indicates the node corresponding to the user U2. For example, the square node at the left end in FIG. 1 indicates the exhibit AID1 in the auction identified by the auction ID “AID1”. Further, for example, the node on the right side of the node corresponding to the exhibit AID1 in FIG. 1 indicates the exhibit AID2 in the auction identified by the auction ID “AID2”.

また、図1中の各ユーザに対応する円形のノードから各オークション情報(出品物)に対応する四角形のノードに伸びる矢印は、各ユーザのウォッチリストに各オークション情報(出品物)が含まれるか否かを示す。   In addition, an arrow extending from a circular node corresponding to each user in FIG. 1 to a square node corresponding to each auction information (exhibit) includes each auction information (exhibit) in the watch list of each user. Indicates whether or not.

例えば、図1中のユーザU1に対応するノードから、出品物AID1に対応するノードに伸びる矢印WL1−1は、ユーザU1のウォッチリストLT1に出品物AID1が含まれることを示す。また、例えば、図1中のユーザU1に対応するノードから、出品物AID3に対応するノードに伸びる矢印WL1−2は、ユーザU1のウォッチリストLT1に出品物AID3が含まれることを示す。また、例えば、図1中のユーザU1に対応するノードから、出品物AID4に対応するノードに伸びる矢印WL1−3は、ユーザU1のウォッチリストLT1に出品物AID4が含まれることを示す。このように、図1中のユーザU1に対応するノードから各出品物AID1、AID3、AID4のノードへ伸びる矢印WL1−1〜WL1−3は、ユーザU1のウォッチリストLT1に含まれる出品物を示す。   For example, the arrow WL1-1 extending from the node corresponding to the user U1 in FIG. 1 to the node corresponding to the exhibit AID1 indicates that the exhibit AID1 is included in the watch list LT1 of the user U1. Further, for example, an arrow WL1-2 extending from a node corresponding to the user U1 in FIG. 1 to a node corresponding to the exhibit AID3 indicates that the exhibit AID3 is included in the watch list LT1 of the user U1. Further, for example, an arrow WL1-3 extending from a node corresponding to the user U1 in FIG. 1 to a node corresponding to the exhibit AID4 indicates that the exhibit AID4 is included in the watch list LT1 of the user U1. As described above, the arrows WL1-1 to WL1-3 extending from the node corresponding to the user U1 in FIG. 1 to the nodes of the exhibits AID1, AID3, and AID4 indicate the exhibits included in the watch list LT1 of the user U1. .

例えば、図1中の矢印WL2−1は、ユーザU2のウォッチリストに出品物AID2が含まれることを示し、矢印WL2−2は、ユーザU2のウォッチリストに出品物AID3が含まれることを示す。また、例えば、矢印WL2−3は、ユーザU2のウォッチリストに出品物AID4が含まれることを示し、矢印WL2−4は、ユーザU2のウォッチリストに出品物AID5が含まれることを示す。   For example, the arrow WL2-1 in FIG. 1 indicates that the exhibit AID2 is included in the watch list of the user U2, and the arrow WL2-2 indicates that the exhibit AID3 is included in the watch list of the user U2. Further, for example, the arrow WL2-3 indicates that the exhibit AID4 is included in the watch list of the user U2, and the arrow WL2-4 indicates that the exhibit AID5 is included in the watch list of the user U2.

例えば、図1中の矢印WL3−1は、ユーザU3のウォッチリストに出品物AID3が含まれることを示し、矢印WL3−2は、ユーザU3のウォッチリストに出品物AID4が含まれることを示す。また、例えば、矢印WL3−3は、ユーザU3のウォッチリストに出品物AID5が含まれることを示す。   For example, the arrow WL3-1 in FIG. 1 indicates that the exhibit AID3 is included in the watch list of the user U3, and the arrow WL3-2 indicates that the exhibit AID4 is included in the watch list of the user U3. For example, the arrow WL3-3 indicates that the exhibit AID5 is included in the watch list of the user U3.

例えば、図1中の矢印WL4−1は、ユーザU4のウォッチリストに出品物AID5が含まれることを示し、矢印WL4−2は、ユーザU4のウォッチリストに出品物AID6が含まれることを示す。以下では、矢印WL1−1〜WL4−2等を区別せずに説明する場合、矢印WLと記載する場合がある。図1の例では、各ユーザに対応する円形のノード群と、各オークション情報(出品物)に対応する四角形のノード群との間を、ウォッチリストへの追加の有無に応じて矢印WLで接続するグラフGR11を示す。例えば、グラフGR11は2部グラフである。   For example, the arrow WL4-1 in FIG. 1 indicates that the exhibit AID5 is included in the watch list of the user U4, and the arrow WL4-2 indicates that the exhibit AID6 is included in the watch list of the user U4. Below, when it demonstrates without distinguishing arrow WL1-1-WL4-2 etc., it may describe as arrow WL. In the example of FIG. 1, a circular node group corresponding to each user and a rectangular node group corresponding to each auction information (exhibit) are connected by an arrow WL depending on whether or not the watch list is added. A graph GR11 is shown. For example, the graph GR11 is a bipartite graph.

例えば、判定装置100は、ユーザ情報記憶部122(図5参照)に記憶された各ユーザU1〜U4等のウォッチリストに関する情報からグラフGR11を抽出(生成)する。以下、図1中のグラフGR11を用いて判定処理を説明する。   For example, the determination apparatus 100 extracts (generates) the graph GR11 from information on the watch list such as each user U1 to U4 stored in the user information storage unit 122 (see FIG. 5). Hereinafter, the determination process will be described using the graph GR11 in FIG.

まず、図1の例では、出品物AID3が違反出品物として判定される(ステップS11)。例えば、オークションサービスを管理する所定の管理者によって利用される管理者装置20(図2参照)において出品物AID3が違反出品物であると判定される。この場合、判定装置100は、管理者装置20から出品物AID3が違反出品物であることを示す情報を取得する。   First, in the example of FIG. 1, the exhibit AID3 is determined as a violation exhibit (step S11). For example, in the administrator device 20 (see FIG. 2) used by a predetermined administrator who manages the auction service, it is determined that the exhibit AID3 is a violation exhibit. In this case, the determination device 100 acquires information indicating that the exhibit AID3 is a violation exhibit from the administrator device 20.

その後、判定装置100は、違反出品物に基づいて対象ユーザを抽出する。例えば、判定装置100は、違反出品物である出品物AID3をウォッチリストに含むユーザを対象ユーザとして抽出する。図1の例では、判定装置100は、出品物AID3をウォッチリストLT1に含むユーザU1を対象ユーザとして抽出する(ステップS12)。また、図1の例では、判定装置100は、出品物AID3をウォッチリストに含むユーザU2を対象ユーザとして抽出する(ステップS13)。また、図1の例では、判定装置100は、出品物AID3をウォッチリストに含むユーザU3を対象ユーザとして抽出する(ステップS14)。なお、判定装置100は、出品物AID3をウォッチリストに含まないユーザU4を対象ユーザとして抽出しない。   Thereafter, the determination apparatus 100 extracts a target user based on the violation exhibit. For example, the determination apparatus 100 extracts, as target users, users who include the exhibit AID3, which is a violation exhibit, in the watch list. In the example of FIG. 1, the determination apparatus 100 extracts a user U1 that includes the exhibit AID3 in the watch list LT1 as a target user (step S12). In the example of FIG. 1, the determination apparatus 100 extracts the user U2 including the exhibit AID3 in the watch list as the target user (step S13). In the example of FIG. 1, the determination apparatus 100 extracts the user U3 including the exhibit AID3 in the watch list as the target user (step S14). Note that the determination apparatus 100 does not extract the user U4 that does not include the exhibit AID3 in the watch list as a target user.

その後、判定装置100は、違反出品物以外に対象ユーザがウォッチリストに追加している出品物に基づいて、被疑出品物を判定する。例えば、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が所定の閾値以上である出品物を被疑出品物として判定する。図1の例では、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が2以上である出品物を被疑出品物として判定する。   Thereafter, the determination apparatus 100 determines the suspected exhibit based on the exhibit that the target user has added to the watch list in addition to the violation exhibit. For example, the determination apparatus 100 determines an exhibit whose number included in the target user's watch list is equal to or greater than a predetermined threshold as a suspected exhibit. In the example of FIG. 1, the determination apparatus 100 determines an exhibit that includes two or more numbers in the target user's watch list as a suspected exhibit.

図1の例では、矢印WL1−1に示すように、出品物AID1はユーザU1のウォッチリストLT1にのみ含まれる。そのため、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「1」であり、閾値「2」未満であるとして出品物AID1を被疑出品物ではないと判定する(ステップS15)。   In the example of FIG. 1, as shown by the arrow WL1-1, the exhibit AID1 is included only in the watch list LT1 of the user U1. Therefore, the determination apparatus 100 determines that the number of items included in the target user's watch list is “1” and is less than the threshold value “2” and that the exhibit AID1 is not a suspected exhibit (step S15).

また、図1の例では、矢印WL2−1に示すように、出品物AID2はユーザU2のウォッチリストにのみ含まれる。そのため、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「1」であり、閾値「2」未満であるとして出品物AID2を被疑出品物ではないと判定する(ステップS16)。   In the example of FIG. 1, the exhibit AID2 is included only in the watch list of the user U2, as indicated by an arrow WL2-1. Therefore, the determination apparatus 100 determines that the item AID2 is not a suspicious item, assuming that the number included in the watch list of the target user is “1” and less than the threshold value “2” (step S16).

また、図1の例では、矢印WL1−3、WL2−3、WL3−2に示すように、出品物AID4はユーザU1、U2、U3の3人のウォッチリストに含まれる。そのため、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「3」であり、閾値「2」以上であるとして出品物AID4を被疑出品物と判定する(ステップS17)。   In the example of FIG. 1, as shown by arrows WL1-3, WL2-3, and WL3-2, the exhibit AID4 is included in the watch list of three users U1, U2, and U3. Therefore, the determination apparatus 100 determines that the exhibit AID4 is a suspected exhibit, assuming that the number included in the watch list of the target user is “3” and is equal to or greater than the threshold “2” (step S17).

また、図1の例では、矢印WL2−4、WL3−3に示すように、出品物AID5はユーザU2、U3の2人のウォッチリストに含まれる。そのため、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「2」であり、閾値「2」以上であるとして出品物AID5を被疑出品物と判定する(ステップS18)。また、出品物AID6は対象ユーザであるユーザU1、U2、U3の3人のいずれのウォッチリストにも含まれないため、判定装置100は、出品物AID6についての判定を行わない。このように、図1の例では、判定装置100は、出品物AID4、AID5を被疑出品物と判定する。また、判定装置100は、被疑出品物と判定した出品物AID4、AID5に関する情報を管理者装置20へ提供するが、詳細は後述する。   In the example of FIG. 1, as shown by arrows WL2-4 and WL3-3, the exhibit AID5 is included in the watch lists of two users U2 and U3. Therefore, the determination apparatus 100 determines the exhibit AID5 as a suspected exhibit, assuming that the number included in the watch list of the target user is “2” and is equal to or greater than the threshold “2” (step S18). Further, the exhibit AID6 is not included in any of the three watch lists of the users U1, U2, and U3 that are target users, and therefore the determination device 100 does not determine the exhibit AID6. As described above, in the example of FIG. 1, the determination device 100 determines the exhibits AID4 and AID5 as the suspected exhibits. Further, the determination device 100 provides the administrator device 20 with information related to the exhibits AID4 and AID5 determined to be suspected exhibits, which will be described in detail later.

上述したように、判定装置100は、違反出品物をウォッチリストに含むユーザを対象ユーザとして抽出し、そのユーザのウォッチリストに含まれる出品物を判定対象とすることにより、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。例えば、判定装置100は、少数の違反出品物を起点(シード)として、その違反出品物をウォッチリストに追加しているユーザ、すなわちその違反出品物に関心を持っているユーザのウォッチリストに含まれる他の出品物を判定対象とする。   As described above, the determination apparatus 100 may violate the terms of use by extracting a user whose violation list is included in the watch list as a target user and setting the display target included in the user's watch list as a determination target. It is possible to efficiently determine a suspicious subject having a characteristic. For example, the determination apparatus 100 includes a small number of violating exhibits as a starting point (seed), and is included in the watch list of a user who has added the violating items to the watch list, that is, a user who is interested in the violating items. Other exhibit items to be judged are subject to judgment.

これにより、判定装置100は、少数の違反出品物を端緒として、その違反出品物に関心を持っているユーザを違反出品物に関心を示すユーザ(以下、「高感度ユーザ」)であるとして、そのユーザの行動情報に基づいて被疑出品物を判定する。なお、このような高感度ユーザは、ユーザ自身が不正行為を行っているのではなく、単に特定の趣味趣向を有するユーザであり、オークションサービスから排除すべきユーザとは異なる。そのため、判定装置100は、高感度ユーザを排除することなく、高感度ユーザにはオークションサービスを利用してもらいつつ、高感度ユーザの行動に注目することにより、オークションサービスの管理者等がパトロールを行うコストの増大を抑制することが可能となる。   As a result, the determination apparatus 100 assumes that a user who is interested in the violation exhibit is a user who is interested in the violation exhibit (hereinafter, “high sensitivity user”). The suspected exhibit is determined based on the behavior information of the user. Note that such a high-sensitivity user is not a user who is cheating himself, but merely a user who has a specific hobby and is different from a user who should be excluded from the auction service. Therefore, the determination device 100 does not exclude high-sensitivity users, and allows the high-sensitivity users to use the auction service while paying attention to the actions of the high-sensitivity users, so that the administrator of the auction service can perform patrol. An increase in cost to be performed can be suppressed.

したがって、判定装置100は、高感度ユーザのウォッチリストへの追加等の高感度ユーザの行動情報を利用し、被疑出品物を判定することにより、違反出品物かどうかを判定する対象を絞り込む(抽出する)ことができる。このように、高感度ユーザを対象ユーザとして、高感度ユーザの行動情報を利用して違反出品物かどうかの判定対象を絞り込むことにより、判定装置100は、判定処理の対象の増大を抑制することができる。これにより、判定装置100を含む判定システム1は、オークションサービスに出品される膨大な出品物の全てを違反出品物かどうかの判定対象とすることなく、効率的に違反出品物を判定することが可能となる。   Therefore, the determination apparatus 100 narrows down the target for determining whether or not the item is a violation item by using the action information of the high-sensitivity user such as addition to the watch list of the high-sensitivity user and determining the suspected item. can do. In this manner, the determination apparatus 100 suppresses an increase in the target of the determination process by narrowing down the determination target as to whether or not the exhibit is a violation exhibit using the high-sensitivity user behavior information as the target user. Can do. As a result, the determination system 1 including the determination device 100 can efficiently determine the violating exhibits without using all of the enormous items that are exhibited in the auction service as the objects to be determined as violating items. It becomes possible.

〔1−2.対象ユーザ〕
なお、上述した例では、説明を簡単にするために、1つの違反出品物である出品物AID3をウォッチリストに追加しているユーザU1、U2、U3を対象ユーザとする場合を示したが、対象ユーザは、上記に限らず種々の条件に基づいて抽出されてもよい。
[1-2. (Target users)
In the above-described example, in order to simplify the description, the case where the users U1, U2, and U3 who have added the exhibit AID3 that is one violated exhibit to the watch list is the target user is shown. The target user is not limited to the above, and may be extracted based on various conditions.

例えば、判定装置100は、違反出品物に限らず、被疑出品物をウォッチリストに追加しているユーザを対象として判定処理を行ってもよい。この場合、判定装置100は、図1中のステップS18において被疑出品物であると判定された出品物AID5を追加しているユーザU4を対象ユーザとする。これにより、判定装置100は、被疑出品物が違反出品物かどうかの判定(確定)を待つことなく、被疑出品物を繰り返し判定することが可能となる。   For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process on a user who has added a suspected exhibit to the watch list without being limited to the violation exhibit. In this case, the determination apparatus 100 sets the user U4 who has added the exhibit AID5 determined to be a suspected exhibit in step S18 in FIG. 1 as a target user. Thereby, the determination apparatus 100 can repeatedly determine the suspected exhibit without waiting for determination (determination) as to whether the suspected exhibit is a violating exhibit.

例えば、判定装置100は、複数の違反出品物や被疑出品物をウォッチリストに追加しているユーザを対象として判定処理を行ってもよい。例えば、判定装置100は、ウォッチリストに追加している違反出品物や被疑出品物の数が所定の閾値以上であるユーザを対象ユーザとして判定処理を行ってもよい。例えば、判定装置100は、ウォッチリストに追加している違反出品物や被疑出品物の数が3個以上であるユーザを対象ユーザとして判定処理を行ってもよい。   For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process for a user who has added a plurality of violating exhibits or suspected exhibits to the watch list. For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process with a user whose number of violating items or suspicious items added to the watch list is a predetermined threshold or more as a target user. For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process with a user whose number of violating exhibits or suspected exhibits being added to the watch list is three or more as a target user.

また、例えば、判定装置100は、ウォッチリストに含まれる出品物のうち、違反出品物や被疑出品物の割合が所定の閾値以上であるユーザを対象ユーザとして判定処理を行ってもよい。例えば、判定装置100は、ウォッチリストに含まれる出品物のうち、違反出品物や被疑出品物の割合が50%以上であるユーザを対象ユーザとして判定処理を行ってもよい。   In addition, for example, the determination apparatus 100 may perform the determination process by setting a user whose ratio of the violation item or the suspicious item is equal to or more than a predetermined threshold among the items included in the watch list as a target user. For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process by setting, as a target user, a user who has a percentage of violating exhibits or suspected exhibits among the exhibits included in the watch list.

また、例えば、判定装置100は、所定のカテゴリに属する違反出品物のうち、ユーザがウォッチリストに追加した違反出品物の割合が所定の閾値以上である場合、そのユーザを対象ユーザとして判定処理を行ってもよい。例えば、判定装置100は、医薬品のカテゴリに属する違反出品物のうち、ユーザがウォッチリストに追加した違反出品物の割合が60%以上である場合、そのユーザを対象ユーザとして判定処理を行ってもよい。なお、判定装置100は、どのユーザを対象ユーザとするかの条件を、オークションサービスを利用するユーザ数や出品物数等の種々の情報に応じて変動させてもよい。   Further, for example, when the ratio of the violation exhibits that the user has added to the watch list is equal to or greater than a predetermined threshold among the violation exhibits belonging to the predetermined category, the determination apparatus 100 performs the determination process with the user as the target user. You may go. For example, when the percentage of violation exhibits that the user has added to the watch list is 60% or more among the violation exhibits belonging to the pharmaceutical category, the determination apparatus 100 may perform the determination process with the user as the target user. Good. Note that the determination apparatus 100 may change the condition as to which user is the target user according to various information such as the number of users using the auction service and the number of exhibits.

〔1−3.ウォッチリスト外の情報の利用〕
なお、上述した例では、ユーザのウォッチリストに含まれる出品物に関する情報に基づいて、判定処理を行う例を示したが、判定装置100は、判定処理に利用可能であれば、どのような情報を用いて判定処理を行ってもよい。例えば、判定装置100は、ユーザの行動に関する各種情報を適宜用いて判定処理を行ってもよい。また、例えば、判定装置100は、ユーザのオークションサービスにおける各種行動に関する情報を用いて判定処理を行ってもよい。また、例えば、判定装置100は、ユーザのオークションサービスにおける落札履歴や入札履歴や閲覧履歴を用いて判定処理を行ってもよい。例えば、判定装置100は、オークションサービスにおいて違反出品物や被疑出品物について落札や入札や閲覧しているユーザを対象ユーザとして判定処理を行ってもよい。
[1-3. Use of information outside the watch list)
In the above-described example, the example in which the determination process is performed based on the information related to the exhibits included in the user's watch list has been described. However, the determination apparatus 100 can use any information as long as it can be used for the determination process. The determination process may be performed using. For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process by appropriately using various information regarding the user's behavior. For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process using information regarding various actions in the user's auction service. For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process using a successful bid history, a bid history, or a browsing history in the user's auction service. For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process with a user who makes a successful bid, bids, or browses for a violation item or a suspected item in an auction service as a target user.

また、例えば、判定装置100は、ユーザの他のサービスにおける利用情報を用いて判定処理を行ってもよい。例えば、判定装置100は、ユーザの商品の購入履歴に関する情報を用いて判定処理を行ってもよい。この場合、判定装置100は、オークションサービス以外の電子商取引サービスにおける購入履歴に関する情報を用いて判定処理を行ってもよい。また、例えば、判定装置100は、電子商取引サービスにおいてお気に入りリストやカート等の所定のリストへ追加された商品に関する情報を用いて判定処理を行ってもよい。例えば、判定装置100は、お気に入りリストやカート等の所定のリストへ違反商品や被疑商品を追加しているユーザを対象として判定処理を行ってもよい。この場合、判定装置100は、所定のリストへ追加された違反商品や被疑商品の数が所定の閾値以上であるユーザを対象ユーザとして判定処理を行ってもよい。   Further, for example, the determination apparatus 100 may perform the determination process using the usage information in the other service of the user. For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process using information related to the purchase history of the user's product. In this case, the determination apparatus 100 may perform the determination process using information related to the purchase history in the electronic commerce service other than the auction service. In addition, for example, the determination apparatus 100 may perform the determination process using information regarding products added to a predetermined list such as a favorite list or a cart in the electronic commerce service. For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process for a user who has added a violation product or a suspected product to a predetermined list such as a favorite list or a cart. In this case, the determination apparatus 100 may perform the determination process with a user whose number of violating products or suspected products added to the predetermined list is equal to or greater than a predetermined threshold as a target user.

また、上記以外でも、判定装置100は、ユーザのインターネットにおける他の情報を用いて判定処理を行ってもよい。例えば、判定装置100は、所定のサイトへの訪問頻度やアクセス時間等に関する情報を用いて判定処理を行ってもよい。この場合、判定装置100は、違法サイトへの訪問頻度やアクセス時間等が所定の閾値以上であるユーザを対象ユーザとして判定処理を行ってもよい。また、判定装置100は、ユーザが利用するデバイス(端末装置)に関する情報を用いて判定処理を行ってもよい。   In addition to the above, the determination apparatus 100 may perform the determination process using other information on the user's Internet. For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process using information related to a visit frequency to a predetermined site, access time, and the like. In this case, the determination apparatus 100 may perform the determination process with a user whose visit frequency or access time to an illegal site is equal to or greater than a predetermined threshold as a target user. Moreover, the determination apparatus 100 may perform the determination process using information regarding a device (terminal apparatus) used by the user.

〔1−4.判定対象=コンテンツ(動画像)〕
なお、上述した例では、オークションサービスにおける出品物を対象として判定処理を行う例を示したが、判定装置100は、どのような対象に対して判定処理を行ってもよい。例えば、判定装置100は、動画像等のコンテンツを対象として判定処理を行ってもよい。この場合、判定装置100は、違法にアップロードされる等により、違法コンテンツとして判定されたコンテンツに関心を示したユーザが関心を示した他のコンテンツを対象コンテンツとして判定処理を行ってもよい。具体的には、判定装置100は、違法コンテンツをお気に入り等の所定のリストに含むユーザのその所定のリストに含まれる他のコンテンツを対象コンテンツとして判定処理を行ってもよい。
[1-4. (Judgment target = content (moving image))
In the above-described example, the example in which the determination process is performed on an exhibit in the auction service is shown. However, the determination apparatus 100 may perform the determination process on any target. For example, the determination apparatus 100 may perform determination processing on content such as a moving image. In this case, the determination apparatus 100 may perform the determination process on other content that the user who has shown interest in the content determined as illegal content is interested in, for example, illegally uploaded. Specifically, the determination apparatus 100 may perform the determination process using the other content included in the predetermined list of the user who includes the illegal content in the predetermined list such as a favorite as the target content.

〔1−5.判定対象=ユーザ〕
また、例えば、判定装置100は、ユーザを対象として判定処理を行ってもよい。例えば、判定装置100は、違法な金銭の授受(送受信)を行うユーザを対象として判定処理を行ってもよい。この場合、判定装置100は、マネー・ローンダリング(資金洗浄)行為等により、違反ユーザとして判定されたユーザが金銭の授受を行った他のユーザを対象に判定処理を行ってもよい。また、例えば、判定装置100は、象牙等の取引禁止商品の密売や臓器売買等の違法行為を行ったユーザを違反ユーザとして、そのユーザが金銭をやり取りした他のユーザを対象に判定処理を行ってもよい。
[1-5. (Judgment target = user)
For example, the determination apparatus 100 may perform a determination process for the user. For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process for a user who exchanges (transmits / receives) illegal money. In this case, the determination apparatus 100 may perform a determination process on another user to whom a user determined as a violating user has exchanged money by a money laundering (fund washing) action or the like. In addition, for example, the determination apparatus 100 performs a determination process on another user who exchanges money with a user who has illegally performed illegal activities such as trafficking of prohibited items such as ivory or organ sales. May be.

〔1−6.判定のタイミング〕
例えば、判定装置100は、種々の情報を適宜用いて判定処理のタイミングを決定してもよい。例えば、判定装置100は、出品物は膨大な数となるため、出品物の違反性の確度に応じて、各出品物について判定処理を行う優先順位を変動させてもよい。例えば、判定装置100は、出品物のタイトルや説明文等の商品情報等に「即決価格」や「短期」等の短期の利用(入落札)を促すような所定の文字列が含まれる場合、その出品物を対象として判定処理を行う優先順位を上げてもよい。また、例えば、判定装置100は、深夜や週末等の特定の期間において出品される出品物を対象として判定処理を行う優先順位を上げてもよい。
[1-6. (Judgment timing)
For example, the determination apparatus 100 may determine the timing of the determination process using various information as appropriate. For example, since the number of exhibits is enormous, the determination apparatus 100 may change the priority of performing the determination process for each exhibit according to the accuracy of the violation of the exhibit. For example, the determination apparatus 100 includes a predetermined character string that prompts short-term use (a successful bid) such as “prompt decision price” or “short term” in the product information such as the title and description of the exhibit, You may raise the priority which performs the determination process for the exhibit. Further, for example, the determination apparatus 100 may increase the priority for performing the determination process on an exhibit that is exhibited in a specific period such as midnight or a weekend.

また、例えば、判定装置100は、ユーザの行動情報に基づいて推定される当該ユーザの行動パターンに応じて、判定処理を行うタイミングを変動させてもよい。図1の例において、ユーザU1が毎月25日から数日間におけるオークションサービスにおける行動頻度が他の期間よりも増加する場合、判定装置100は、毎月25日から数日間においてユーザU1のウォッチリスト内の情報に基づいて、判定処理を行ってもよい。例えば、判定装置100は、上記のように行動に特徴的なパターンのあるユーザを抽出し、その特徴的な行動パターンに応じてユーザの行動情報を確認することにより、判定処理を行ってもよい。   For example, the determination apparatus 100 may vary the timing of performing the determination process according to the user behavior pattern estimated based on the user behavior information. In the example of FIG. 1, when the action frequency of the user U1 in the auction service for several days from the 25th of each month is higher than that in other periods, the determination apparatus 100 may be included in the watch list of the user U1 for several days from the 25th of every month. A determination process may be performed based on the information. For example, the determination apparatus 100 may perform the determination process by extracting a user who has a characteristic pattern as described above and confirming the user's behavior information according to the characteristic behavior pattern. .

〔1−7.隠蔽行為(隠語等)の判定〕
例えば、判定装置100は、出品物が不明な商品(対象)である場合、その商品について処理を行ってもよい。例えば、判定装置100は、出品物が不明な商品(対象)である場合、その出品物を違反出品物や被疑出品物として判定してもよい。例えば、判定装置100は、出品物名が所定の隠語「隠語A」である出品物AID55を不明な商品(対象)であるとして、出品物AID55を違反出品物や被疑出品物として判定してもよい。
[1-7. Judgment of concealment (hidden words, etc.)
For example, when the exhibit is an unknown product (target), the determination apparatus 100 may perform processing on the product. For example, the determination device 100 may determine the exhibit as a violation exhibit or a suspected exhibit when the exhibit is an unknown product (target). For example, the determination apparatus 100 may determine that the exhibit AID 55 whose exhibit name is a predetermined slang “Hidden word A” is an unknown product (target) and that the exhibit AID 55 is a violating exhibit or a suspected exhibit. Good.

また、判定装置100は、隠語の一覧情報を用いて、不明な出品物名が違反性のある対象を示すかどうかを判定してもよい。例えば、判定装置100は、不明な出品物名が隠語の一覧情報に含まれる場合、その出品物を違反出品物や被疑出品物として判定してもよい。例えば、判定装置100は、出品物名に含まれる隠語「隠語A」が隠語の一覧情報に含まれる場合、出品物AID55を違反出品物や被疑出品物として判定してもよい。   Moreover, the determination apparatus 100 may determine whether or not an unknown exhibit name indicates an infringing target using the slang list information. For example, when an unknown exhibit name is included in the slang list information, the determination apparatus 100 may determine the exhibit as a violation exhibit or a suspected exhibit. For example, the determination apparatus 100 may determine the exhibit AID 55 as an infringing exhibit or a suspected exhibit when the secret term “Kanji A” included in the exhibit name is included in the list of secret terms.

〔1−8.違反出品物の判定〕
また、例えば、判定装置100は、出品物が違反出品物かどうか判定してもよい。例えば、判定装置100は、出品物のうち、被疑出品物を対象として違反出品物かどうか判定してもよい。例えば、判定装置100は、極端に高感度ユーザから注目されている出品物を違反出品物と判定してもよい。例えば、判定装置100は、ウォッチリストに追加した高感度ユーザが所定の閾値以上である出品物を違反出品物と判定してもよい。また、例えば、判定装置100は、一の出品物をウォッチリストに追加したユーザのうち、高感度ユーザの割合が所定の閾値以上である出品物を違反出品物と判定してもよい。
[1-8. (Judgment of violation exhibits)
For example, the determination apparatus 100 may determine whether the exhibit is a violation exhibit. For example, the determination apparatus 100 may determine whether or not a suspected exhibit is a violation exhibit among the exhibits. For example, the determination apparatus 100 may determine an exhibit that has been attracting attention from an extremely sensitive user as a violation exhibit. For example, the determination apparatus 100 may determine that an exhibit whose high-sensitivity user added to the watch list is equal to or greater than a predetermined threshold is a violation exhibit. Further, for example, the determination apparatus 100 may determine an exhibit in which the ratio of highly sensitive users is equal to or greater than a predetermined threshold among the users who have added one exhibit to the watch list as a violation exhibit.

例えば、判定装置100は、ウォッチリストを含む複数の評価情報(購買、その他サービス利用)を加えて評価し、傾向が複数観点からの評価で顕著である場合などは閾値を設けて自動判定を行ってもよい。例えば、判定装置100は、複数の評価の観点の各々のス評価値(スコア)に基づいて、出品物を違反出品物と判定してもよい。例えば、判定装置100は、一の出品物に関する複数観点からの評価値(スコア)の合計が所定の閾値以上である場合、一の出品物を違反出品物と判定してもよい。例えば、判定装置100は、一の出品物に関する各観点において一の出品物を指定した高感度ユーザの数と各観点の重みとを乗算して算出される各スコアの合計が所定の閾値以上である場合、一の出品物を違反出品物と判定してもよい。例えば、判定装置100は、一の出品物について、一の出品物をウォッチリストに追加した高感度ユーザの数(X1)とウォッチリストの追加の観点の重み(W1)とを乗算することにより、ウォッチリストの追加に関するスコア(S1)を算出してもよい。また、例えば、判定装置100は、一の出品物について、一の出品物に関する情報を所定時間以上閲覧した高感度ユーザの数(X2)と情報の閲覧の観点の重み(W2)とを乗算することにより、情報の閲覧に関するスコア(S2)を算出してもよい。また、例えば、判定装置100は、スコア(S1)やスコア(S2)等の種々の観点のスコアを合算して合計スコアを算出し、合計スコアが所定の閾値以上である場合、一の出品物を違反出品物と判定してもよい。なお、上記は一例であり、判定装置100は、種々の情報を適宜用いて、違反出品物の判定を行ってもよい。   For example, the determination apparatus 100 performs evaluation by adding a plurality of evaluation information (purchasing and other service use) including a watch list, and setting a threshold when the tendency is remarkable in evaluation from a plurality of viewpoints. May be. For example, the determination apparatus 100 may determine an exhibit as a violation exhibit based on each evaluation value (score) from the viewpoint of a plurality of evaluations. For example, the determination device 100 may determine one exhibit as a violation exhibit when the sum of evaluation values (scores) from a plurality of viewpoints regarding one exhibit is equal to or greater than a predetermined threshold. For example, the determination apparatus 100 determines that the sum of the scores calculated by multiplying the number of high-sensitivity users who specified one exhibit in each viewpoint related to one exhibit and the weight of each viewpoint is equal to or greater than a predetermined threshold. In some cases, one exhibit may be determined as a violating exhibit. For example, the determination apparatus 100 multiplies the number of high-sensitivity users who added one exhibit to the watch list (X1) by the weight (W1) of the additional viewpoint of the watch list for one exhibit. You may calculate the score (S1) regarding addition of a watch list. Further, for example, the determination apparatus 100 multiplies the number of high-sensitivity users who browsed information related to one exhibit for a predetermined time or more (X2) and the weight (W2) from the viewpoint of viewing information for one exhibit. Thus, a score (S2) related to browsing of information may be calculated. In addition, for example, the determination apparatus 100 calculates a total score by adding scores from various viewpoints such as the score (S1) and the score (S2), and if the total score is equal to or greater than a predetermined threshold, May be determined as a violation exhibit. Note that the above is an example, and the determination apparatus 100 may determine violation exhibits using various information as appropriate.

〔2.判定システムの構成〕
図2に示すように、判定システム1は、端末装置10と、管理者装置20と、サービス提供装置50と、判定装置100とが含まれる。端末装置10と、管理者装置20と、サービス提供装置50と、判定装置100とは所定のネットワークNを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図2は、実施形態に係る判定システムの構成例を示す図である。なお、図2に示した判定システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の管理者装置20や、複数台のサービス提供装置50や、複数台の判定装置100が含まれてもよい。
[2. (Configuration of judgment system)
As illustrated in FIG. 2, the determination system 1 includes a terminal device 10, an administrator device 20, a service providing device 50, and a determination device 100. The terminal device 10, the administrator device 20, the service providing device 50, and the determination device 100 are connected via a predetermined network N so as to be communicable by wire or wirelessly. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the determination system according to the embodiment. The determination system 1 illustrated in FIG. 2 may include a plurality of terminal devices 10, a plurality of administrator devices 20, a plurality of service providing devices 50, and a plurality of determination devices 100. Good.

端末装置10は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置10は、ユーザによる種々の操作を受け付ける。なお、以下では、端末装置10をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置10と読み替えることもできる。なお、上述した端末装置10は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。   The terminal device 10 is an information processing device used by a user. The terminal device 10 receives various operations by the user. Hereinafter, the terminal device 10 may be referred to as a user. That is, hereinafter, the user can be read as the terminal device 10. The terminal device 10 described above is realized by, for example, a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like.

管理者装置20は、オークションサービスを管理する所定の管理者によって利用される情報処理装置である。管理者装置20は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PCや、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA等により実現される。例えば、所定の管理者は、管理者装置20を用いて、違反出品物かどうかを判定する。   The manager device 20 is an information processing device used by a predetermined manager who manages the auction service. The administrator device 20 is realized by, for example, a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC, a desktop PC, a mobile phone, a PDA, or the like. For example, the predetermined manager uses the manager device 20 to determine whether the item is a violating item.

サービス提供装置50は、電子商取引サービスであるオークションサービスを提供する情報処理装置である。例えば、サービス提供装置50は、ユーザ(出品者)からの商品の出品を受け付け、出品物に対するユーザの入札を受け付ける。また、サービス提供装置50は、オークションサービスにおけるオークション情報を判定装置100へ提供する。   The service providing apparatus 50 is an information processing apparatus that provides an auction service that is an electronic commerce service. For example, the service providing apparatus 50 accepts an item for sale from a user (exhibitor) and accepts a user's bid for the exhibit. Further, the service providing apparatus 50 provides auction information in the auction service to the determination apparatus 100.

判定装置100は、ユーザの行動情報に基づいて、ユーザの行動に関する一の対象が、利用規約に違反する可能性がある被疑対象かどうかを判定する情報処理装置である。例えば、判定装置100は、被疑出品物に関する情報を管理者装置20へ提供する。また、例えば、判定装置100は、違反出品物に関する情報を管理者装置20から取得する。なお、判定装置100は、出品物を違反出品物かどうか判定してもよい。例えば、判定装置100は、出品物のうち、被疑出品物を対象として違反出品物かどうか判定してもよい。例えば、判定装置100は、所定の管理者が違反出品物と判定した出品物を正例とし、所定の管理者が違反出品物と判定した出品物を負例として学習されたモデルを用いて、被疑出品物等の出品物が違反出品物かどうか判定してもよい。   The determination apparatus 100 is an information processing apparatus that determines whether one target related to a user's behavior is a suspicious target that may violate the terms of use based on the user's behavior information. For example, the determination device 100 provides the administrator device 20 with information related to the suspected exhibit. Further, for example, the determination apparatus 100 acquires information on the violating exhibit from the manager apparatus 20. Note that the determination device 100 may determine whether the exhibit is a violation exhibit. For example, the determination apparatus 100 may determine whether or not a suspected exhibit is a violation exhibit among the exhibits. For example, the determination apparatus 100 uses a model learned by using a product that has been determined as a violation by the predetermined administrator as a positive example and a product that has been determined as a violation by the predetermined administrator as a negative example, It may be determined whether an exhibit such as a suspected exhibit is a violated exhibit.

〔3.判定装置の構成〕
次に、図3を用いて、実施形態に係る判定装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る判定装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、判定装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、判定装置100は、判定装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[3. (Configuration of judgment device)
Next, the configuration of the determination apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the determination apparatus 100 according to the embodiment. As illustrated in FIG. 3, the determination apparatus 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130. The determination apparatus 100 includes an input unit (for example, a keyboard and a mouse) that receives various operations from an administrator of the determination apparatus 100 and a display unit (for example, a liquid crystal display) for displaying various types of information. May be.

(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワーク(例えば図2中のネットワークN)と有線または無線で接続され、端末装置10との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 110 is connected to a network (for example, the network N in FIG. 2) by wire or wireless, and transmits / receives information to / from the terminal device 10.

(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部120は、図3に示すように、オークション情報記憶部121と、ユーザ情報記憶部122とを有する。
(Storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 3, the storage unit 120 according to the embodiment includes an auction information storage unit 121 and a user information storage unit 122.

(オークション情報記憶部121)
実施形態に係るオークション情報記憶部121は、オークションに関する情報を記憶する。例えば、オークション情報記憶部121には、オークションに出品された商品(出品物)等の各種情報が記憶される。図4は、実施形態に係るオークション情報記憶部の一例を示す図である。図4には、オークション情報記憶部121に記憶されるオークションに関する情報の一例を示す。図4に示すように、オークション情報記憶部121は、オークションに関する情報として、「オークションID」、「ステータス」、「出品物名」、「出品者ID」といった項目が含まれる。
(Auction information storage unit 121)
The auction information storage unit 121 according to the embodiment stores information related to the auction. For example, the auction information storage unit 121 stores various types of information such as products (exhibits) that have been exhibited in the auction. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an auction information storage unit according to the embodiment. FIG. 4 shows an example of information related to an auction stored in the auction information storage unit 121. As shown in FIG. 4, the auction information storage unit 121 includes items such as “auction ID”, “status”, “exhibition name”, and “exhibitor ID” as information related to the auction.

「オークションID」は、オークションを識別するための識別情報を示す。「ステータス」は、対応するオークションにおける出品物の違反に関する状態を示す。「出品物名」は、対応するオークションにおいて出品された商品(出品物)の名称等を示す。また、「出品者ID」は、対応する商品を出品したユーザを識別するための識別情報を示す。   “Auction ID” indicates identification information for identifying an auction. “Status” indicates a state relating to violation of an exhibit in a corresponding auction. “Exhibit name” indicates the name of a product (exhibit) that has been exhibited in the corresponding auction. The “exhibitor ID” indicates identification information for identifying a user who has exhibited the corresponding product.

例えば、図4に示す例において、オークションID「AID1」により識別されるオークションにおける出品物AID1のステータスは、「通常(0)」、すなわち被疑出品物や違反出品物と判定されていない出品物であることを示す。また、例えば、図4に示す例において、出品物AID1の出品物名は、「商品A」であることを示す。なお、図4の例では、出品物名を「商品A」等と抽象的に図示するが、「出品物名」には、具体的な出品物名(タイトル)が記憶されるものとする。また、例えば、図4に示す例において、オークションID「AID1」により識別される商品の出品者は、出品者ID「SE11」により識別されるユーザであることを示す。   For example, in the example shown in FIG. 4, the status of the exhibit AID1 in the auction identified by the auction ID “AID1” is “normal (0)”, that is, an exhibit that is not determined to be a suspected exhibit or a violated exhibit. Indicates that there is. Further, for example, in the example shown in FIG. 4, the exhibit name of the exhibit AID1 indicates “product A”. In the example of FIG. 4, the exhibit name is abstractly illustrated as “product A” or the like, but it is assumed that a specific exhibit name (title) is stored in “exhibit name”. Further, for example, in the example illustrated in FIG. 4, the seller of the product identified by the auction ID “AID1” is the user identified by the seller ID “SE11”.

また、例えば、図4に示す例において、オークションID「AID3」により識別されるオークションにおける出品物AID3のステータスは、「違反(2)」、すなわち違反出品物であると判定された出品物であることを示す。また、例えば、図4に示す例において、出品物AID3の出品物名は、「商品C」であることを示す。また、例えば、図4に示す例において、オークションID「AID3」により識別される商品の出品者は、出品者ID「SE31」により識別されるユーザであることを示す。   Further, for example, in the example shown in FIG. 4, the status of the exhibit AID3 in the auction identified by the auction ID “AID3” is “violation (2)”, that is, the exhibit determined to be a violation exhibit. It shows that. Further, for example, in the example illustrated in FIG. 4, the exhibit name of the exhibit AID3 is “product C”. Further, for example, in the example illustrated in FIG. 4, the seller of the product identified by the auction ID “AID3” is the user identified by the seller ID “SE31”.

また、例えば、図4に示す例において、オークションID「AID4」により識別されるオークションにおける出品物AID4のステータスは、「被疑(1)」、すなわち被疑出品物であると判定された出品物であることを示す。また、例えば、図4に示す例において、出品物AID4の出品物名は、「商品D」であることを示す。また、例えば、図4に示す例において、オークションID「AID4」により識別される商品の出品者は、出品者ID「SE41」により識別されるユーザであることを示す。   Further, for example, in the example shown in FIG. 4, the status of the exhibit AID4 in the auction identified by the auction ID “AID4” is “suspect (1)”, that is, the exhibit determined to be the suspected exhibit. It shows that. Further, for example, in the example illustrated in FIG. 4, the exhibit name of the exhibit AID4 indicates “product D”. Further, for example, in the example illustrated in FIG. 4, the seller of the product identified by the auction ID “AID4” is the user identified by the seller ID “SE41”.

なお、オークション情報記憶部121は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、オークション情報記憶部121は、商品が落札された日時に関する情報を記憶してもよい。オークション情報記憶部121は、入札された入札数を示す情報を記憶してもよい。また、オークション情報記憶部121は、商品の写真などの画像を示す情報を記憶してもよい。   The auction information storage unit 121 is not limited to the above, and may store various information according to the purpose. For example, the auction information storage unit 121 may store information related to the date and time when the product is successfully bid. The auction information storage unit 121 may store information indicating the number of bids that have been bid. The auction information storage unit 121 may store information indicating an image such as a photograph of a product.

(ユーザ情報記憶部122)
実施形態に係るユーザ情報記憶部122は、ユーザに関する各種情報を記憶する。図5は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。例えば、ユーザ情報記憶部122は、ユーザがウォッチリストに追加したオークション情報やユーザの行動履歴に関する情報を記憶する。図5の例では、ユーザ情報記憶部122には、「ユーザID」、「ウォッチリスト」、「履歴情報」といった項目が含まれる。
(User information storage unit 122)
The user information storage unit 122 according to the embodiment stores various types of information regarding the user. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a user information storage unit according to the embodiment. For example, the user information storage unit 122 stores auction information added to the watch list by the user and information related to the user's action history. In the example of FIG. 5, the user information storage unit 122 includes items such as “user ID”, “watch list”, and “history information”.

「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「ウォッチリスト」は、対応するユーザが、ウォッチリストに追加したオークション情報(出品物)を示す。また、「履歴情報」は、対応するユーザの行動履歴に関する情報を示す。   “User ID” indicates identification information for identifying a user. The “watch list” indicates auction information (exhibits) added to the watch list by the corresponding user. “History information” indicates information related to the action history of the corresponding user.

「ウォッチリスト」には、「オークションID」や「日時」といった項目が含まれる。例えば、「オークションID」は、オークションを識別する情報、すなわち出品物を識別する情報を示す。また、「日時」は、対応する商品等の決済が行われた日時を示す。なお、「日時」は、対応するオークション情報がウォッチリストに追加された日時を示す。なお、図5の例では、「日時」に記憶される情報を「dt10」等の符号で図示するが、「日時」には、「2016年11月18日21時01分43秒」等の具体的な日時が記憶されるものとする。   The “watch list” includes items such as “auction ID” and “date and time”. For example, “auction ID” indicates information for identifying an auction, that is, information for identifying an exhibit. “Date and time” indicates the date and time when the corresponding product or the like was settled. “Date and time” indicates the date and time when the corresponding auction information is added to the watch list. In the example of FIG. 5, information stored in “date and time” is illustrated by a symbol such as “dt10”, but “date and time” may be “18 November 2016, 21:01:43” or the like. It is assumed that a specific date and time is stored.

「行動履歴」には、「行動」や「日時」といった項目が含まれる。なお、図5では図示を省略するが、「行動履歴」には、各行動を識別する「行動ID」等の識別情報に関する項目が含まれてもよい。「行動」は、対応するユーザの行動の具体的な内容を示す。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。   The “behavior history” includes items such as “behavior” and “date and time”. Although not shown in FIG. 5, the “behavior history” may include items related to identification information such as “behavior ID” for identifying each behavior. “Behavior” indicates the specific content of the behavior of the corresponding user. “Date and time” indicates the date and time when the corresponding user action was performed.

例えば、図5に示す例において、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)は、日時dt10にオークションID「AID1」により識別されるオークション情報(出品物AID1)をウォッチリストに追加したことを示す。また、例えば、図5に示す例において、ユーザU1は、日時dt11にオークションID「AID4」により識別されるオークション情報(出品物AID4)をウォッチリストに追加し、日時dt12にオークションID「AID3」により識別されるオークション情報(出品物AID3)をウォッチリストに追加したことを示す。   For example, in the example shown in FIG. 5, the user (user U1) identified by the user ID “U1” added the auction information (exhibit AID1) identified by the auction ID “AID1” to the watch list at the date dt10. It shows that. Further, for example, in the example shown in FIG. 5, the user U1 adds auction information (exhibit AID4) identified by the auction ID “AID4” at the date and time dt11 to the watch list, and uses the auction ID “AID3” at the date and time dt12. This indicates that the identified auction information (exhibit AID3) has been added to the watch list.

例えば、図5に示す例において、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)は、日時dt1にページAのコンテンツ閲覧を行ったことを示す。また、図5に示す例においてユーザU1は、日時dt5にクエリ「クエリB」を用いた検索を行ったことを示す。また、図5に示す例においてユーザU1は、日時dt10に出品物AID1をウォッチリストに追加したことを示す。   For example, in the example illustrated in FIG. 5, the user (user U1) identified by the user ID “U1” indicates that the content of the page A is browsed at the date and time dt1. In the example illustrated in FIG. 5, the user U1 indicates that a search using the query “query B” is performed on the date and time dt5. Further, in the example shown in FIG. 5, the user U1 indicates that the exhibit AID1 is added to the watch list at the date and time dt10.

なお、ユーザ情報記憶部122は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部122は、行動履歴としてユーザが入札を行ったオークション情報(出品物)に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、ユーザ情報記憶部122は、ユーザの属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部122は、デモグラフィック属性情報やサイコグラフィック属性情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部122は、氏名、年齢、性別、自宅、勤務地、興味、家族構成、収入、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。   Note that the user information storage unit 122 is not limited to the above, and may store various types of information according to the purpose. For example, the user information storage unit 122 may store information related to auction information (exhibits) for which the user bids as an action history. Further, for example, the user information storage unit 122 may store information related to user attributes. For example, the user information storage unit 122 may store demographic attribute information and psychographic attribute information. For example, the user information storage unit 122 may store information such as name, age, sex, home, work place, interest, family structure, income, lifestyle, and the like.

(制御部130)
図3の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、判定装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(判定プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(Control unit 130)
Returning to the description of FIG. 3, the control unit 130 is a controller, and is stored in a storage device inside the determination apparatus 100 by, for example, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like. Various programs (corresponding to an example of a determination program) are implemented by using the RAM as a work area. The control unit 130 is a controller, and is realized by an integrated circuit such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA).

図3に示すように、制御部130は、取得部131と、抽出部132と、判定部133と、提供部134とを有し、以下に説明する判定処理等の情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図3に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。   As illustrated in FIG. 3, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, an extraction unit 132, a determination unit 133, and a provision unit 134, and functions and functions of information processing such as determination processing described below. Realize or execute. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration illustrated in FIG. 3, and may be another configuration as long as the information processing described below is performed.

(取得部131)
取得部131は、各種情報を取得する。例えば、取得部131は、オークション情報記憶部121やユーザ情報記憶部122等から各種情報を取得する。また、取得部131は、各種情報を外部の情報処理装置から取得してもよい。また、取得部131は、端末装置10や管理者装置20やサービス提供装置50から各種情報を取得する。図1の例では、取得部131は、管理者装置20から出品物AID3が違反出品物であることを示す情報を取得する。
(Acquisition part 131)
The acquisition unit 131 acquires various types of information. For example, the acquisition unit 131 acquires various types of information from the auction information storage unit 121, the user information storage unit 122, and the like. The acquisition unit 131 may acquire various types of information from an external information processing apparatus. The acquisition unit 131 acquires various types of information from the terminal device 10, the administrator device 20, and the service providing device 50. In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires information indicating that the exhibit AID3 is a violation exhibit from the manager device 20.

例えば、取得部131は、所定のサービスの利用規約に違反すると判定された対象である違反対象に対する所定のサービスを利用するユーザの指定(選択)が、所定の条件を満たすユーザの行動情報を取得する。また、例えば、取得部131は、ユーザが指定した違反対象の数が所定の閾値以上である場合、そのユーザの行動情報を取得する。また、例えば、取得部131は、ユーザが指定した対象のうち違反対象の割合が所定の閾値以上である場合、そのユーザの行動情報を取得する。   For example, the acquisition unit 131 acquires action information of a user who satisfies a predetermined condition that a user who uses a predetermined service for a violation target that is determined to violate a usage rule for the predetermined service satisfies a predetermined condition. To do. For example, when the number of violation targets specified by the user is equal to or greater than a predetermined threshold, the acquiring unit 131 acquires the behavior information of the user. For example, when the ratio of violation targets among the targets specified by the user is equal to or greater than a predetermined threshold, the acquisition unit 131 acquires the behavior information of the user.

例えば、取得部131は、被疑対象の指定に関する条件を満たすユーザの行動情報を取得する。また、例えば、取得部131は、ユーザに関連付けられた所定のリストに含まれる違反対象が所定の条件を満たすユーザの行動情報を取得する。また、例えば、取得部131は、ユーザに関連付けられた所定のリストに含まれる違反対象の数が所定の閾値以上であるユーザの行動情報を取得する。また、例えば、取得部131は、ユーザに関連付けられた所定のリストに違反対象を追加したそのユーザの行動情報を取得する。また、例えば、取得部131は、オークションサービスの利用規約に違反すると判定された出品物である違反出品物を指定したユーザの行動情報を取得する。図1の例では、取得部131は、違反出品物と判定された出品物AID3をウォッチリストLT1に含むユーザU1の行動情報を取得する。   For example, the acquisition unit 131 acquires user behavior information that satisfies a condition regarding the designation of the suspicious target. Further, for example, the acquisition unit 131 acquires action information of a user whose violation target included in a predetermined list associated with the user satisfies a predetermined condition. Further, for example, the acquiring unit 131 acquires user behavior information in which the number of violation targets included in a predetermined list associated with the user is equal to or greater than a predetermined threshold. For example, the acquisition unit 131 acquires the behavior information of the user who added the violation target to a predetermined list associated with the user. In addition, for example, the acquisition unit 131 acquires the behavior information of the user who specified the violation exhibit that is determined to violate the terms of use of the auction service. In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires the behavior information of the user U1 that includes the exhibit AID3 determined to be a violation exhibit in the watch list LT1.

また、例えば、取得部131は、所定のカテゴリに属する違反対象のうち、ユーザが指定した被疑対象の割合が所定の閾値以上である場合、そのユーザの行動情報を取得する。この点についての詳細は後述する。   Further, for example, when the ratio of the suspicious target specified by the user among the violation targets belonging to the predetermined category is equal to or greater than a predetermined threshold, the acquiring unit 131 acquires the behavior information of the user. Details of this point will be described later.

(抽出部132)
抽出部132は、各種情報を抽出する。例えば、抽出部132は、対象ユーザを抽出する。例えば、抽出部132は、違反出品物に基づいて対象ユーザを抽出する。図1の例では、抽出部132は、違反出品物である出品物AID3をウォッチリストに含むユーザを対象ユーザとして抽出する。図1の例では、抽出部132は、出品物AID3をウォッチリストLT1に含むユーザU1を対象ユーザとして抽出する。また、図1の例では、抽出部132は、出品物AID3をウォッチリストに含むユーザU2を対象ユーザとして抽出する。また、図1の例では、抽出部132は、出品物AID3をウォッチリストに含むユーザU3を対象ユーザとして抽出する。
(Extractor 132)
The extraction unit 132 extracts various information. For example, the extraction unit 132 extracts a target user. For example, the extraction unit 132 extracts the target user based on the violation exhibit. In the example of FIG. 1, the extraction unit 132 extracts, as target users, users who include the exhibit AID3 that is a violation exhibit in the watch list. In the example of FIG. 1, the extraction unit 132 extracts the user U1 that includes the exhibit AID3 in the watch list LT1 as the target user. In the example of FIG. 1, the extraction unit 132 extracts the user U2 including the exhibit AID3 in the watch list as the target user. In the example of FIG. 1, the extraction unit 132 extracts the user U3 including the exhibit AID3 in the watch list as the target user.

(判定部133)
判定部133は、各種情報を判定する。例えば、判定部133は、取得部131により取得されたユーザの行動情報に基づいて、ユーザの行動に関する一の対象が、利用規約に違反する可能性がある被疑対象かどうかを判定する。例えば、判定部133は、違反対象であると未判定の一の対象が被疑対象かどうかを判定する。例えば、判定部133は、ユーザの行動情報に含まれる一の対象ユーザが被疑対象かどうかを判定する。
(Determination part 133)
The determination unit 133 determines various types of information. For example, the determination unit 133 determines, based on the user behavior information acquired by the acquisition unit 131, whether one target related to the user behavior is a suspicious target that may violate the terms of use. For example, the determination unit 133 determines whether one target that has not been determined to be a violation target is a suspected target. For example, the determination unit 133 determines whether one target user included in the user behavior information is a suspicious target.

また、例えば、判定部133は、ユーザが指定した一の対象が被疑対象かどうかを判定する。また、例えば、判定部133は、ユーザの行動情報に基づいて推定されるそのユーザの行動パターンに応じて、一の対象が被疑対象かどうかを判定するタイミングを変動させる。また、例えば、判定部133は、所定のサービスにおける違反の重大性に関する複数の種別のうち、一の対象が該当する種別に応じて変動する判定条件に基づいて、一の対象が被疑対象かどうかを判定する。   Further, for example, the determination unit 133 determines whether the one target designated by the user is a suspicious target. Further, for example, the determination unit 133 varies the timing for determining whether or not one target is a suspected target according to the user's behavior pattern estimated based on the user's behavior information. In addition, for example, the determination unit 133 determines whether one target is a suspected object based on a determination condition in which one of the plurality of types related to the seriousness of violation in a predetermined service varies depending on the corresponding type. Determine.

また、例えば、判定部133は、一の対象を被疑対象と判定した場合、一の対象を指定する他のユーザが指定する他の対象が被疑対象かどうかを判定する。また、例えば、判定部133は、一の対象が被疑対象と判定されたユーザが他の対象を指定した場合、他の対象が被疑対象かどうかを判定する。また、例えば、判定部133は、被疑対象と判定した対象が違反対象であるかを判定する。   For example, when the determination unit 133 determines that one target is a suspicious target, the determination unit 133 determines whether another target specified by another user specifying the one target is a suspicious target. In addition, for example, when a user who has been determined to be a suspicious target designates another target, the determination unit 133 determines whether the other target is a suspicious target. Further, for example, the determination unit 133 determines whether the target determined as the suspected target is a violation target.

また、例えば、判定部133は、取得部131により取得されたユーザの行動情報に基づいて、所定のリストに含まれる一の対象が被疑対象かどうかを判定する。また、例えば、判定部133は、取得部131により取得されたユーザの行動情報に基づいて、ユーザが指定する一の出品物が、利用規約に違反する可能性がある被疑出品物かどうかを判定する。   Further, for example, the determination unit 133 determines whether one target included in the predetermined list is a suspected target based on the user behavior information acquired by the acquisition unit 131. Further, for example, the determination unit 133 determines whether one exhibit specified by the user is a suspected exhibit that may violate the terms of use, based on the user behavior information acquired by the acquisition unit 131. To do.

図1の例では、判定部133は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「1」であり、閾値「2」未満であるとして出品物AID1を被疑出品物ではないと判定する。また、図1の例では、判定部133は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「1」であり、閾値「2」未満であるとして出品物AID2を被疑出品物ではないと判定する。また、図1の例では、判定部133は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「3」であり、閾値「2」以上であるとして出品物AID4を被疑出品物と判定する。また、図1の例では、判定部133は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「2」であり、閾値「2」以上であるとして出品物AID5を被疑出品物と判定する。   In the example of FIG. 1, the determination unit 133 determines that the number of items included in the target user's watch list is “1” and is less than the threshold value “2” and that the exhibit AID1 is not a suspected exhibit. In the example of FIG. 1, the determination unit 133 determines that the number included in the watch list of the target user is “1” and is less than the threshold value “2” and that the exhibit AID2 is not a suspected exhibit. In the example of FIG. 1, the determination unit 133 determines that the number of items included in the target user's watch list is “3” and the threshold value “2” or more is the exhibit AID4 as a suspected exhibit. Further, in the example of FIG. 1, the determination unit 133 determines that the number of items included in the target user's watch list is “2” and is equal to or greater than the threshold value “2”, and the exhibit AID5 is a suspected exhibit.

(提供部134)
提供部134は、各種情報を提供する。例えば、提供部134は、管理者装置20に各種情報を提供する。例えば、提供部134は、管理者装置20に被疑出品物に関する情報を提供する。例えば、提供部134は、端末装置10やサービス提供装置50に各種情報を提供する。
(Providing unit 134)
The providing unit 134 provides various information. For example, the providing unit 134 provides various information to the administrator device 20. For example, the providing unit 134 provides the administrator device 20 with information regarding the suspected exhibit. For example, the providing unit 134 provides various types of information to the terminal device 10 and the service providing device 50.

〔4.判定処理のフロー〕
次に、図6を用いて、実施形態に係る判定システム1による判定処理の手順について説明する。図6は、実施形態に係る判定処理の一例を示すフローチャートである。
[4. (Judgment process flow)
Next, the procedure of determination processing by the determination system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of the determination process according to the embodiment.

図6に示すように、判定装置100は、オークション情報を取得する(ステップS101)。例えば、判定装置100は、オークション情報記憶部121からオークション情報を取得する。また、例えば、判定装置100は、サービス提供装置50からオークション情報を取得する。   As illustrated in FIG. 6, the determination apparatus 100 acquires auction information (step S101). For example, the determination apparatus 100 acquires auction information from the auction information storage unit 121. For example, the determination apparatus 100 acquires auction information from the service providing apparatus 50.

また、判定装置100は、ユーザ情報を取得する(ステップS102)。例えば、判定装置100は、ユーザ情報記憶部122からユーザ情報を取得する。また、例えば、判定装置100は、端末装置10からユーザ情報を取得する。   Moreover, the determination apparatus 100 acquires user information (step S102). For example, the determination apparatus 100 acquires user information from the user information storage unit 122. For example, the determination apparatus 100 acquires user information from the terminal device 10.

その後、判定装置100は、違反出品物または被疑出品物をウォッチリストに含むユーザを対象ユーザとして抽出する(ステップS103)。図1の例では、判定装置100は、出品物AID3をウォッチリストに含むユーザU1、U2、U3を対象ユーザとして抽出する。   Thereafter, the determination apparatus 100 extracts, as target users, users whose violation lists or suspicious items are included in the watch list (step S103). In the example of FIG. 1, the determination apparatus 100 extracts users U1, U2, and U3 that include the exhibit AID3 in the watch list as target users.

そして、判定装置100は、ユーザの行動情報に基づいて、対象ユーザのウォッチリストに含まれる出品物が被疑対象かどうかを判定する(ステップS104)。図1の例では、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「1」であり、閾値「2」未満であるとして出品物AID1を被疑出品物ではないと判定する。また、図1の例では、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「1」であり、閾値「2」未満であるとして出品物AID2を被疑出品物ではないと判定する。また、図1の例では、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「3」であり、閾値「2」以上であるとして出品物AID4を被疑出品物と判定する。また、図1の例では、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「2」であり、閾値「2」以上であるとして出品物AID5を被疑出品物と判定する。   And the determination apparatus 100 determines whether the exhibit contained in a target user's watch list is a suspicious object based on a user's action information (step S104). In the example of FIG. 1, the determination device 100 determines that the item AID1 is not a suspicious item, assuming that the number included in the watch list of the target user is “1” and less than the threshold value “2”. In the example of FIG. 1, the determination apparatus 100 determines that the item AID2 is not a suspicious item because the number included in the watch list of the target user is “1” and is less than the threshold value “2”. In the example of FIG. 1, the determination apparatus 100 determines that the exhibit AID4 is a suspected exhibit, assuming that the number included in the watch list of the target user is “3” and is equal to or greater than the threshold “2”. In the example of FIG. 1, the determination apparatus 100 determines the exhibit AID5 as a suspected exhibit on the assumption that the number included in the watch list of the target user is “2” and the threshold is “2” or more.

〔5.判定処理のフロー〕
次に、図7を用いて、実施形態に係る判定システム1による判定処理の手順について説明する。図7は、実施形態に係る判定処理の一例を示すシーケンス図である。
[5. (Judgment process flow)
Next, the procedure of determination processing by the determination system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a sequence diagram illustrating an example of a determination process according to the embodiment.

図7に示すように、判定装置100は、サービス提供装置50からオークション情報を取得する(ステップS201)。例えば、判定装置100は、オークション情報記憶部121(図4参照)に示すようなオークション情報をサービス提供装置50から取得する。   As shown in FIG. 7, the determination apparatus 100 acquires auction information from the service providing apparatus 50 (step S201). For example, the determination apparatus 100 acquires auction information as shown in the auction information storage unit 121 (see FIG. 4) from the service providing apparatus 50.

また、判定装置100は、端末装置10からユーザ情報を取得する(ステップS202)。例えば、判定装置100は、ユーザ情報記憶部122(図5参照)に示すような各ユーザのウォッチリストに関する情報や行動履歴を端末装置10から取得する。なお、例えば、判定装置100は、ユーザ情報記憶部122(図5参照)に示すような各ユーザのウォッチリストに関する情報や行動履歴をサービス提供装置50等の他の外部装置から取得してもよい。   Moreover, the determination apparatus 100 acquires user information from the terminal device 10 (step S202). For example, the determination apparatus 100 acquires, from the terminal device 10, information and action history regarding each user's watch list as shown in the user information storage unit 122 (see FIG. 5). Note that, for example, the determination apparatus 100 may acquire information and action history regarding each user's watch list as shown in the user information storage unit 122 (see FIG. 5) from another external device such as the service providing apparatus 50. .

また、判定装置100は、管理者装置20から違反出品物情報を取得する(ステップS203)。例えば、判定装置100は、管理者装置20から出品物AID3が違反出品物であることを示す情報を取得する。   Moreover, the determination apparatus 100 acquires violation exhibit information from the manager apparatus 20 (step S203). For example, the determination apparatus 100 acquires information indicating that the exhibit AID3 is a violation exhibit from the administrator device 20.

その後、判定装置100は、対象ユーザを抽出する(ステップS204)。図1の例では、判定装置100は、出品物AID3をウォッチリストに含むユーザU1、U2、U3を対象ユーザとして抽出する。   Thereafter, the determination apparatus 100 extracts a target user (step S204). In the example of FIG. 1, the determination apparatus 100 extracts users U1, U2, and U3 that include the exhibit AID3 in the watch list as target users.

その後、判定装置100は、被疑出品物を判定する(ステップS205)。図1の例では、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「1」であり、閾値「2」未満であるとして出品物AID1を被疑出品物ではないと判定する。また、図1の例では、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「1」であり、閾値「2」未満であるとして出品物AID2を被疑出品物ではないと判定する。また、図1の例では、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「3」であり、閾値「2」以上であるとして出品物AID4を被疑出品物と判定する。また、図1の例では、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる数が「2」であり、閾値「2」以上であるとして出品物AID5を被疑出品物と判定する。   Thereafter, the determination apparatus 100 determines a suspected exhibit (step S205). In the example of FIG. 1, the determination device 100 determines that the item AID1 is not a suspicious item, assuming that the number included in the watch list of the target user is “1” and less than the threshold value “2”. In the example of FIG. 1, the determination apparatus 100 determines that the item AID2 is not a suspicious item because the number included in the watch list of the target user is “1” and is less than the threshold value “2”. In the example of FIG. 1, the determination apparatus 100 determines that the exhibit AID4 is a suspected exhibit, assuming that the number included in the watch list of the target user is “3” and is equal to or greater than the threshold “2”. In the example of FIG. 1, the determination apparatus 100 determines the exhibit AID5 as a suspected exhibit on the assumption that the number included in the watch list of the target user is “2” and the threshold is “2” or more.

その後、判定装置100は、被疑出品物情報を管理者装置20へ提供する(ステップS206)。例えば、判定装置100は、出品物AID4、AID5を被疑出品物と判定したことを示す情報を管理者装置20へ提供する。   Thereafter, the determination apparatus 100 provides the suspected exhibit information to the manager apparatus 20 (step S206). For example, the determination device 100 provides the administrator device 20 with information indicating that the exhibits AID4 and AID5 are determined to be suspected exhibits.

判定装置100から被疑出品物情報を受信した管理者装置20は、被疑出品物が違反出品物かどうかを判定する(ステップS207)。例えば、管理者装置20の管理者は、各被疑出品物の内容を確認すること等により、各被疑出品物が違反出品物かどうかを判定する。例えば、管理者装置20の管理者は、判定装置100により被疑出品物と判定された出品物AID4、AID5の内容を確認すること等により、出品物AID4、AID5が違反出品物かどうかを判定する。   The administrator device 20 that has received the suspected exhibit information from the determination device 100 determines whether the suspected exhibit is a violation exhibit (step S207). For example, the manager of the manager device 20 determines whether each suspected exhibit is a violating exhibit by confirming the contents of each suspected exhibit. For example, the administrator of the administrator device 20 determines whether or not the exhibits AID4 and AID5 are violating exhibits by confirming the contents of the exhibits AID4 and AID5 determined as the suspected exhibits by the determination device 100. .

その後、管理者装置20は、判定装置100へ違反出品物情報を送信する(ステップS208)。例えば、管理者装置20は、管理者装置20の管理者が出品物AID4、AID5を違反出品物と判定した場合、出品物AID4、AID5が違反出品物であることを示す情報を判定装置100へ送信する。   Thereafter, the manager device 20 transmits the violation article information to the determination device 100 (step S208). For example, when the administrator of the administrator device 20 determines that the exhibits AID4 and AID5 are violation items, the administrator device 20 transmits information indicating that the items AID4 and AID5 are violation items to the determination device 100. Send.

〔6.オークション情報記憶部の他の構成例〕
上記の実施形態に限らず、判定装置100は種々の構成により各種情報を格納してもよい。例えば、判定装置100は、オークションについての種別に関する情報を格納してもよい。この点について、図8及び図9を基に説明する。図8は、実施形態に係るオークション情報記憶部の他の構成例を示す図である。
[6. Other configuration examples of auction information storage unit]
Not limited to the above embodiment, the determination apparatus 100 may store various types of information with various configurations. For example, the determination apparatus 100 may store information regarding the type of auction. This point will be described with reference to FIGS. FIG. 8 is a diagram illustrating another configuration example of the auction information storage unit according to the embodiment.

(オークション情報記憶部121A)
図8中のオークション情報記憶部121Aは、オークションに関する情報を記憶する。例えば、オークション情報記憶部121Aには、オークションに出品された商品(出品物)等の各種情報が記憶される。図8に示すように、オークション情報記憶部121Aは、オークションに関する情報として、「オークションID」、「ステータス」、「出品物名」、「種別」、「出品者ID」、といった項目が含まれる。このように、オークション情報記憶部121Aは、項目「種別」を有する点以外は、図4に示すオークション情報記憶部121と同様である。
(Auction information storage unit 121A)
The auction information storage unit 121A in FIG. 8 stores information related to the auction. For example, the auction information storage unit 121A stores various types of information such as products (exhibits) that have been exhibited in the auction. As shown in FIG. 8, the auction information storage unit 121A includes items such as “auction ID”, “status”, “exhibition name”, “type”, and “exhibitor ID” as information related to the auction. Thus, the auction information storage unit 121A is the same as the auction information storage unit 121 shown in FIG. 4 except that the item “type” is included.

「種別」は、対応するオークションにおける出品物の違法性に関する度合い(ランク)を示す。図8の例では、種別「種別*」の「*」がAから順に違法性のランクが高くなるものとし、種別「種別E」のランクが最も高いものとする。例えば、出品物AID1や出品物AID2の種別「種別A」は、違法性に関するランクが低いことを示す。また、例えば、出品物AID3の種別「種別E」は、違法性に関するランクが高いことを示す。また、例えば、出品物AID4の種別「種別C」は、違法性に関するランクがやや高いことを示す。なお、種別A〜Eの違法性のランクは、例えば、公序良俗に反することや犯罪への利用の虞や他人の権利(著作権等)の侵害の違法性の高低に応じて適宜付与されるものとりする。   “Type” indicates the degree (rank) related to the illegality of the exhibits in the corresponding auction. In the example of FIG. 8, “*” of the type “type *” is assumed to have a higher illegality rank in order from A, and the rank of the type “type E” is the highest. For example, the type “type A” of the exhibit AID1 and the exhibit AID2 indicates that the rank regarding illegality is low. Further, for example, the type “type E” of the exhibit AID3 indicates that the rank regarding illegality is high. Further, for example, the type “type C” of the exhibit AID4 indicates that the rank related to illegality is slightly high. In addition, the rank of illegality of types A to E is appropriately given according to the level of illegality of violation of public order and morals, fear of use for crimes or infringement of rights of others (copyright etc.), for example. Take it.

なお、上記のオークション情報記憶部121Aでは、全出品物について「種別」を記憶する場合を示したが、「種別」は被疑出品物や違反出品物についてのみ記憶してもよい。   In the above-described auction information storage unit 121A, the case where “type” is stored for all exhibits has been shown, but “type” may be stored only for suspected items or violated items.

〔7.判定処理の他のフロー〕
次に、図9を用いて、実施形態に係る判定システム1における判定処理の他のフローについて説明する。図9は、実施形態に係る判定処理の他の例を示すフローチャートである。具体的には、図9は、実施形態に係る判定システム1における各出品物の種別に基づく判定処理の手順を示すフローチャートである。
[7. Other flow of judgment processing]
Next, another flow of determination processing in the determination system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart illustrating another example of the determination process according to the embodiment. Specifically, FIG. 9 is a flowchart illustrating a procedure of determination processing based on the type of each exhibit in the determination system 1 according to the embodiment.

図9に示すように、判定装置100は、オークション情報を取得する(ステップS301)。例えば、判定装置100は、オークション情報記憶部121Aからオークション情報を取得する。また、例えば、判定装置100は、サービス提供装置50からオークション情報を取得する。   As shown in FIG. 9, the determination apparatus 100 acquires auction information (step S301). For example, the determination apparatus 100 acquires auction information from the auction information storage unit 121A. For example, the determination apparatus 100 acquires auction information from the service providing apparatus 50.

また、判定装置100は、ユーザ情報を取得する(ステップS302)。例えば、判定装置100は、ユーザ情報記憶部122からユーザ情報を取得する。また、例えば、判定装置100は、端末装置10からユーザ情報を取得する。   Moreover, the determination apparatus 100 acquires user information (step S302). For example, the determination apparatus 100 acquires user information from the user information storage unit 122. For example, the determination apparatus 100 acquires user information from the terminal device 10.

その後、判定装置100は、違反出品物または被疑出品物をウォッチリストに含むユーザを対象ユーザとして抽出する(ステップS303)。なお、判定装置100は、違反出品物の種別や被疑出品物の種別に応じて変動する条件に基づいて、対象ユーザを抽出する。   Thereafter, the determination apparatus 100 extracts, as target users, users whose violation lists or suspected exhibits are included in the watch list (step S303). Note that the determination apparatus 100 extracts the target user based on conditions that vary according to the type of the violating exhibit or the type of the suspected exhibit.

例えば、判定装置100は、種別Eである違反出品物または被疑出品物を1個でもウォッチリストに含む場合、そのユーザを対象ユーザとして抽出する。また、例えば、判定装置100は、種別Cである違反出品物または被疑出品物を5個ウォッチリストに含む場合、そのユーザを対象ユーザとして抽出する。また、例えば、判定装置100は、種別Aである違反出品物または被疑出品物を10個ウォッチリストに含む場合、そのユーザを対象ユーザとして抽出する。また、例えば、判定装置100は、種別A〜Eの各々の個別スコアを1〜5として、ウォッチリストに含む違反出品物または被疑出品物の個別スコアの合計が所定の閾値以上であるユーザを対象ユーザとして抽出する。   For example, if the watch list includes at least one violating item or suspicious item of type E, the determination apparatus 100 extracts the user as the target user. Further, for example, when the watch list includes five violation exhibits or suspicious exhibits of type C, the determination apparatus 100 extracts the user as a target user. In addition, for example, when the determination apparatus 100 includes ten violation exhibits or suspicious exhibits of type A in the watch list, the determination apparatus 100 extracts the user as a target user. Further, for example, the determination apparatus 100 targets users who have individual scores of types A to E as 1 to 5, and the total of individual scores of violating exhibits or suspected exhibits included in the watch list is equal to or greater than a predetermined threshold. Extract as a user.

例えば、判定装置100は、ウォッチリストに含む違反出品物または被疑出品物の個別スコアの合計が閾値「10」以上であるユーザを対象ユーザとして抽出する。例えば、判定装置100は、あるユーザのウォッチリストに種別Aの違反出品物及び種別Dの被疑出品物が含まれる場合、種別Aの違反出品物の個別スコア「1」と種別Dの被疑出品物の個別スコア「4」とを合計して合計スコア「5(=1+4)」を算出する。この場合、合計スコア「5」が閾値「10」未満であるため、判定装置100は、そのユーザを対象ユーザとして抽出しない。   For example, the determination apparatus 100 extracts, as target users, users whose sum of individual scores of the violating exhibits or suspected exhibits included in the watch list is a threshold “10” or more. For example, when a certain user's watch list includes a class A violation exhibit and a class D suspicious exhibit, the determination apparatus 100 has an individual score “1” of the class A violation exhibit and a class D suspicious exhibit. Are added together to calculate a total score “5 (= 1 + 4)”. In this case, since the total score “5” is less than the threshold value “10”, the determination apparatus 100 does not extract the user as the target user.

また、例えば、判定装置100は、あるユーザのウォッチリストに種別Bの3つの違反出品物及び種別Eの被疑出品物が含まれる場合、種別Bの各違反出品物の個別スコア「2」と種別Eの被疑出品物の個別スコア「5」とを合計して合計スコア「11(=2*3+5)」を算出する。この場合、合計スコア「11」が閾値「10」以上であるため、判定装置100は、そのユーザを対象ユーザとして抽出する。なお、同じ種別であっても違反出品物の個別スコアのほうが被疑出品物の個別スコアよりも高くなるようにしてもよい。例えば、違反出品物の個別スコアは被疑出品物の個別スコアの1.5倍になるようにしてもよい。   Further, for example, when a certain user's watch list includes three violation items of type B and suspicious items of type E, the determination apparatus 100 determines the individual score “2” and the type of each violation item of type B The total score “11 (= 2 * 3 + 5)” is calculated by summing up the individual scores “5” of the suspicious exhibits of E. In this case, since the total score “11” is equal to or greater than the threshold “10”, the determination apparatus 100 extracts the user as the target user. Note that the individual score of the violating exhibit may be higher than the individual score of the suspected exhibit even for the same type. For example, the individual score of the violating exhibit may be 1.5 times the individual score of the suspected exhibit.

そして、判定装置100は、対象ユーザのウォッチリストに含まれる各出品物の種別に応じた判定条件に基づいて、各出品物が被疑対象かどうかを判定する(ステップS304)。例えば、判定装置100は、出品物が種別Eである場合、その出品物をウォッチリストに含むユーザが1人でもいる場合、その出品物を被疑対象と判定する。また、例えば、判定装置100は、出品物が種別Cである場合、その出品物をウォッチリストに含むユーザが5人いる場合、その出品物を被疑対象と判定する。また、例えば、判定装置100は、出品物が種別Aである場合、その出品物をウォッチリストに含むユーザが10人いる場合、その出品物を被疑対象と判定する。   And the determination apparatus 100 determines whether each exhibit is a suspicious object based on the determination conditions according to the classification of each exhibit included in a target user's watch list (step S304). For example, when the exhibit is type E, and the number of users who include the exhibit in the watch list is one, the determination apparatus 100 determines the exhibit as a suspicious object. For example, when the exhibit is type C and there are five users including the exhibit in the watch list, the determination apparatus 100 determines the exhibit as a suspicious object. For example, when the exhibit is type A and there are ten users who include the exhibit in the watch list, the determination apparatus 100 determines the exhibit as a suspicious object.

〔8.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る判定装置100は、取得部131と、判定部133とを有する。取得部131は、所定のサービスの利用規約に違反すると判定された対象である違反対象に対する当該所定のサービスを利用するユーザの指定が、所定の条件を満たす当該ユーザの行動情報を取得する。判定部133は、取得部131により取得されたユーザの行動情報に基づいて、ユーザの行動に関する一の対象が、利用規約に違反する可能性がある被疑対象かどうかを判定する。
[8. effect〕
As described above, the determination apparatus 100 according to the embodiment includes the acquisition unit 131 and the determination unit 133. The acquisition unit 131 acquires the behavior information of the user who satisfies the predetermined condition that the user using the predetermined service with respect to the violation target which is determined to violate the usage rule of the predetermined service satisfies the predetermined condition. Based on the user behavior information acquired by the acquisition unit 131, the determination unit 133 determines whether one target related to the user behavior is a suspected target that may violate the terms of use.

これにより、実施形態に係る判定装置100は、ユーザの行動情報に基づいて、ユーザの行動に関する一の対象が、利用規約に違反する可能性がある被疑対象かどうかを判定し、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Thereby, the determination apparatus 100 according to the embodiment determines whether one target related to the user's behavior is a suspicious target that may violate the usage agreement based on the user's behavior information, and violates the usage agreement. It is possible to efficiently determine a suspicious object that may be

また、実施形態に係る判定装置100において、判定部133は、違反対象であると未判定の一の対象が被疑対象かどうかを判定する。   Moreover, in the determination apparatus 100 according to the embodiment, the determination unit 133 determines whether or not one target that has not been determined to be a violation target is a suspected target.

これにより、実施形態に係る判定装置100は、違反対象であると未判定の一の対象が被疑対象かどうかを判定し、未判定の対象を順次判定することにより、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Thereby, the determination apparatus 100 according to the embodiment may determine whether one undetermined target is a suspicious target as a violation target, and may sequentially violate the terms of use by sequentially determining the undetermined target. A certain suspicious object can be determined efficiently.

また、実施形態に係る判定装置100において、判定部133は、ユーザの行動情報に含まれる一の対象ユーザが被疑対象かどうかを判定する。   Moreover, in the determination apparatus 100 according to the embodiment, the determination unit 133 determines whether one target user included in the user behavior information is a suspicious target.

これにより、実施形態に係る判定装置100は、ユーザの行動情報に含まれる一の対象ユーザが被疑対象かどうかを判定し、ユーザの行動情報に含まれた対象から順次判定することにより、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Thereby, the determination apparatus 100 according to the embodiment determines whether one target user included in the user behavior information is a suspicious target, and sequentially determines the target from the target included in the user behavior information. It is possible to efficiently determine a suspicious object that may violate the above.

また、実施形態に係る判定装置100において、判定部133は、ユーザが指定した一の対象が被疑対象かどうかを判定する。   Moreover, in the determination apparatus 100 according to the embodiment, the determination unit 133 determines whether one target specified by the user is a suspicious target.

これにより、実施形態に係る判定装置100は、ユーザが指定した一の対象が被疑対象かどうかを判定し、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Thereby, the determination apparatus 100 according to the embodiment can determine whether the one target designated by the user is the suspicious object, and can efficiently determine the suspicious object that may violate the terms of use.

また、実施形態に係る判定装置100において、取得部131は、ユーザが指定した違反対象の数が所定の閾値以上である場合、当該ユーザの行動情報を取得する。   In the determination apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires the behavior information of the user when the number of violation targets specified by the user is equal to or greater than a predetermined threshold.

これにより、実施形態に係る判定装置100は、ユーザが指定した違反対象の数が所定の閾値以上である場合、当該ユーザの行動情報を取得し、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Thereby, when the number of violation targets specified by the user is equal to or greater than a predetermined threshold, the determination apparatus 100 according to the embodiment acquires the user's behavior information and identifies a suspected target that may violate the terms of use. It can be determined efficiently.

また、実施形態に係る判定装置100において、取得部131は、ユーザが指定した対象のうち違反対象の割合が所定の閾値以上である場合、当該ユーザの行動情報を取得する。   In the determination apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires the behavior information of the user when the ratio of violation targets among the targets specified by the user is equal to or greater than a predetermined threshold.

これにより、実施形態に係る判定装置100は、ユーザが指定した対象のうち違反対象の割合が所定の閾値以上である場合、当該ユーザの行動情報を取得し、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Thereby, the determination apparatus 100 according to the embodiment may acquire behavior information of the user and violate the terms of use when the ratio of violation targets among the targets specified by the user is equal to or greater than a predetermined threshold. The suspicious object can be determined efficiently.

また、実施形態に係る判定装置100において、取得部131は、所定のカテゴリに属する違反対象のうち、ユーザが指定した違反対象の割合が所定の閾値以上である場合、当該ユーザの行動情報を取得する。   Moreover, in the determination apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires the behavior information of the user when the ratio of violation targets specified by the user among the violation targets belonging to the predetermined category is equal to or greater than a predetermined threshold. To do.

これにより、実施形態に係る判定装置100は、所定のカテゴリに属する違反対象のうち、ユーザが指定した違反対象の割合が所定の閾値以上である場合、当該ユーザの行動情報を取得し、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Thereby, the determination apparatus 100 according to the embodiment acquires the action information of the user when the ratio of the violation target specified by the user among the violation targets belonging to the predetermined category is equal to or greater than the predetermined threshold, It is possible to efficiently determine a suspicious object that may violate the above.

また、実施形態に係る判定装置100において、取得部131は、被疑対象の指定に関する条件を満たすユーザの行動情報を取得する。   Moreover, in the determination apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires user behavior information that satisfies a condition regarding the designation of the suspicious target.

これにより、実施形態に係る判定装置100は、被疑対象の指定に関する条件を満たすユーザの行動情報を取得し、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Thereby, the determination apparatus 100 which concerns on embodiment can acquire the user's action information which satisfy | fills the conditions regarding designation | designated of a suspicious object, and can determine the suspicious object which may violate a usage rule efficiently.

また、実施形態に係る判定装置100において、判定部133は、ユーザの行動情報に基づいて推定される当該ユーザの行動パターンに応じて、一の対象が被疑対象かどうかを判定するタイミングを変動させる。   Moreover, in the determination apparatus 100 according to the embodiment, the determination unit 133 varies the timing for determining whether or not one target is a suspected target, according to the user's behavior pattern estimated based on the user's behavior information. .

これにより、実施形態に係る判定装置100は、ユーザの行動情報に基づいて推定される当該ユーザの行動パターンに応じて、一の対象が被疑対象かどうかを判定するタイミングを変動させることにより、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Thereby, the determination apparatus 100 according to the embodiment can be used by changing the timing for determining whether one target is a suspicious target according to the user's behavior pattern estimated based on the user's behavior information. It is possible to efficiently determine a suspicious object that may violate the rules.

また、実施形態に係る判定装置100において、判定部133は、所定のサービスにおける違反の重大性に関する複数の種別のうち、一の対象が該当する種別に応じて変動する判定条件に基づいて、一の対象が被疑対象かどうかを判定する。   Further, in the determination apparatus 100 according to the embodiment, the determination unit 133 selects one of a plurality of types related to the seriousness of violation in a predetermined service based on a determination condition that varies depending on a type to which one target corresponds. To determine whether the target of is suspected.

これにより、実施形態に係る判定装置100は、所定のサービスにおける違反の重大性に関する複数の種別のうち、一の対象が該当する種別に応じて変動する判定条件に基づいて、一の対象が被疑対象かどうかを判定し、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   As a result, the determination apparatus 100 according to the embodiment allows the one target to be suspected based on a determination condition that varies depending on the type to which the one target corresponds among the plurality of types related to the seriousness of violation in a predetermined service. It is possible to determine whether the subject is a target and efficiently determine a suspicious subject that may violate the terms of use.

また、実施形態に係る判定装置100において、判定部133は、一の対象を被疑対象と判定した場合、一の対象を指定する他のユーザが指定する他の対象が被疑対象かどうかを判定する。   In the determination apparatus 100 according to the embodiment, when the determination unit 133 determines that one target is a suspicious target, the determination unit 133 determines whether another target specified by another user who specifies the one target is a suspicious target. .

これにより、実施形態に係る判定装置100は、一の対象を被疑対象と判定した場合、一の対象を指定する他のユーザが指定する他の対象が被疑対象かどうかを判定し、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Accordingly, when the determination apparatus 100 according to the embodiment determines that one target is a suspicious target, the determination apparatus 100 determines whether another target specified by another user specifying the one target is a suspicious target, It is possible to efficiently determine a suspected object that may be violated.

また、実施形態に係る判定装置100において、判定部133は、一の対象が被疑対象と判定されたユーザが他の対象を指定した場合、他の対象が被疑対象かどうかを判定する。   Moreover, in the determination apparatus 100 according to the embodiment, the determination unit 133 determines whether or not the other target is the suspicious target when the user who is determined to be the suspicious target specifies the other target.

これにより、実施形態に係る判定装置100は、一の対象が被疑対象と判定されたユーザが他の対象を指定した場合、他の対象が被疑対象かどうかを判定し、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Thereby, the determination apparatus 100 according to the embodiment may determine whether or not the other target is the suspicious target when the user who is determined to be the suspicious target specifies the other target, and violates the terms of use. It is possible to efficiently determine a suspicious subject having a characteristic.

また、実施形態に係る判定装置100において、判定部133は、被疑対象と判定した対象が違反対象であるかを判定する。   Moreover, in the determination apparatus 100 according to the embodiment, the determination unit 133 determines whether the target determined as the suspected target is a violation target.

これにより、実施形態に係る判定装置100は、被疑対象と判定した対象が違反対象であるかを判定し、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Thereby, the determination apparatus 100 which concerns on embodiment can determine whether the object determined to be a suspicion object is a violation object, and can efficiently determine the suspicion object that may violate the terms of use.

また、実施形態に係る判定装置100において、取得部131は、ユーザに関連付けられた所定のリストに違反対象を追加した当該ユーザの行動情報を取得する。判定部133は、取得部131により取得されたユーザの行動情報に基づいて、所定のリストに含まれる一の対象が被疑対象かどうかを判定する。   In the determination apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires the action information of the user who added the violation target to the predetermined list associated with the user. The determination unit 133 determines whether one target included in the predetermined list is a suspicious target based on the user behavior information acquired by the acquisition unit 131.

これにより、実施形態に係る判定装置100は、ユーザの行動情報に基づいて、所定のリストに含まれる一の対象が被疑対象かどうかを判定し、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Thereby, the determination apparatus 100 according to the embodiment determines whether one target included in the predetermined list is a suspicious object based on the user behavior information, and identifies a suspicious object that may violate the terms of use. It can be determined efficiently.

また、実施形態に係る判定装置100において、取得部131は、オークションサービスの利用規約に違反すると判定された出品物である違反出品物を指定したユーザの行動情報を取得する。判定部133は、取得部131により取得されたユーザの行動情報に基づいて、ユーザが指定する一の出品物が、利用規約に違反する可能性がある被疑出品物かどうかを判定する。   Moreover, in the determination apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires the behavior information of the user who specified the violation exhibit that is determined to violate the auction service terms of use. Based on the user behavior information acquired by the acquisition unit 131, the determination unit 133 determines whether one exhibit designated by the user is a suspected exhibit that may violate the terms of use.

これにより、実施形態に係る判定装置100は、ユーザの行動情報に基づいて、ユーザが指定する一の出品物が、利用規約に違反する可能性がある被疑出品物かどうかを判定し、利用規約に違反する可能性がある被疑対象を効率的に判定することができる。   Thereby, the determination apparatus 100 according to the embodiment determines whether the one exhibit designated by the user is a suspected exhibit that may violate the terms of use based on the user behavior information, and the terms of use are determined. It is possible to efficiently determine a suspicious object that may violate the above.

〔9.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る判定装置100は、例えば図10に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図10は、判定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1000は、CPU1100、RAM1200、ROM(Read Only Memory)1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[9. Hardware configuration)
The determination apparatus 100 according to the embodiment described above is realized by a computer 1000 configured as shown in FIG. 10, for example. FIG. 10 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that realizes the function of the determination apparatus. The computer 1000 includes a CPU 1100, a RAM 1200, a ROM (Read Only Memory) 1300, an HDD (Hard Disk Drive) 1400, a communication interface (I / F) 1500, an input / output interface (I / F) 1600, and a media interface (I / F). ) 1700.

CPU1100は、ROM1300またはHDD1400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。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000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 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400 and controls each unit. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started up, a program depending on the hardware of the computer 1000, and the like.

HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかる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1500は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータをネットワークNを介して他の機器へ送信する。   The HDD 1400 stores programs executed by the CPU 1100, data used by the programs, and the like. The communication interface 1500 receives data from other devices via the network N and sends the data to the CPU 1100, and transmits data generated by the CPU 1100 to other devices via the network N.

CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。   The CPU 1100 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 1600. The CPU 1100 acquires data from the input device via the input / output interface 1600. In addition, the CPU 1100 outputs the generated data to the output device via the input / output interface 1600.

メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200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1800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 1700 reads a program or data stored in the recording medium 1800 and provides it to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads such a program from the recording medium 1800 onto the RAM 1200 via the media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 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.

例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る判定装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。   For example, when the computer 1000 functions as the determination apparatus 100 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 implements the function of the control unit 130 by executing a program loaded on the RAM 1200. The CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them. However, as another example, these programs may be acquired from other devices via the network N.

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。   As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are merely examples, and various modifications based on the knowledge of those skilled in the art, including the aspects described in the disclosure line of the invention. It is possible to implement the present invention in other forms with improvements.

〔10.その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[10. Others]
In addition, among the processes described in the above embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed. All or a part can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various types of information illustrated in each drawing is not limited to the illustrated information.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。   Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.

また、上述してきた各実施形態に記載された各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。   In addition, the processes described in the embodiments described above can be appropriately combined within a range in which the process contents are not contradictory.

また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。   In addition, the “section (module, unit)” described above can be read as “means” or “circuit”. For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.

1 判定システム
100 判定装置
121 オークション情報記憶部
122 ユーザ情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 抽出部
133 判定部
134 提供部
10 端末装置
20 管理者装置
50 サービス提供装置
N ネットワーク
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Determination system 100 Determination apparatus 121 Auction information storage part 122 User information storage part 130 Control part 131 Acquisition part 132 Extraction part 133 Determination part 134 Provision part 10 Terminal apparatus 20 Administrator apparatus 50 Service provision apparatus N network

Claims (18)

所定のサービスを利用するユーザのうち、当該所定のサービスの利用規約に違反すると判定された出品物である違反出品物に対する指定を行うことにより、前記指定に関する所定の条件を満たすユーザとして抽出される対象ユーザの行動情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記対象ユーザの行動情報に含まれる一の出品物の情報と、前記違反出品物の判定に用いる所定のモデルとに基づいて、前記一の出品物が、前記違反出品物かどうかを判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする判定装置。
Among users who use a predetermined service, by specifying a violation exhibit that is determined to violate the terms of use of the predetermined service, the user is extracted as a user who satisfies a predetermined condition regarding the specification. An acquisition unit for acquiring behavior information of the target user;
Based on the information of one exhibit included in the behavior information of the target user acquired by the acquisition unit and a predetermined model used for determining the violation exhibit, the one exhibit is the violation exhibit. A determination unit for determining whether it is an object,
A determination apparatus comprising:
前記判定部は、
前記取得部により取得された前記対象ユーザの行動情報に含まれる一の出品物に関する行動情報と、所定の閾値との比較に基づいて、前記一の出品物が、前記利用規約に違反する可能性がある被疑出品物かどうかを判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の判定装置。
The determination unit
The one exhibit may violate the terms of use based on the comparison between the behavior information regarding the one exhibit included in the behavior information of the target user acquired by the acquisition unit and a predetermined threshold. The determination apparatus according to claim 1, wherein it is determined whether or not there is a suspected exhibit.
前記判定部は、
違反出品物であると未判定の前記一の出品物が被疑出品物かどうかを判定する
ことを特徴とする請求項2に記載の判定装置。
The determination unit
The determination apparatus according to claim 2, wherein it is determined whether the one exhibit that has not been determined to be an infringing exhibit is a suspected exhibit.
前記判定部は、
前記対象ユーザの行動情報に含まれる前記一の出品物が被疑出品物かどうかを判定する
ことを特徴とする請求項2または請求項3に記載の判定装置。
The determination unit
The determination apparatus according to claim 2, wherein it is determined whether the one exhibit included in the behavior information of the target user is a suspected exhibit.
前記判定部は、
前記対象ユーザが指定した前記一の出品物が被疑出品物かどうかを判定する
ことを特徴とする請求項2〜4のいずれか1項に記載の判定装置。
The determination unit
The determination apparatus according to any one of claims 2 to 4, wherein it is determined whether or not the one exhibit designated by the target user is a suspected exhibit.
前記取得部は、
ユーザが指定した違反出品物の数が所定の閾値以上である場合、当該ユーザを対象ユーザとして、当該対象ユーザの行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項2〜5のいずれか1項に記載の判定装置。
The acquisition unit
The behavior information of the target user is acquired when the number of violation exhibits designated by the user is equal to or greater than a predetermined threshold, with the user as the target user. Judgment device.
前記取得部は、
ユーザが指定した出品物のうち違反出品物の割合が所定の閾値以上である場合、当該ユーザを対象ユーザとして、当該対象ユーザの行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項2〜6のいずれか1項に記載の判定装置。
The acquisition unit
The behavior information of the target user is acquired when the ratio of the violating exhibits out of the exhibits specified by the user is equal to or more than a predetermined threshold, with the user as the target user. The determination apparatus according to claim 1.
前記取得部は、
所定のカテゴリに属する違反出品物のうち、ユーザが指定した違反出品物の割合が所定の閾値以上である場合、当該ユーザを対象ユーザとして、当該対象ユーザの行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項2〜7のいずれか1項に記載の判定装置。
The acquisition unit
When the percentage of violating exhibits designated by the user among the violated exhibits belonging to a predetermined category is equal to or greater than a predetermined threshold, the user is regarded as a target user and action information of the target user is acquired. The determination apparatus according to any one of claims 2 to 7.
前記取得部は、
前記被疑出品物の指定に関する条件を満たすユーザを対象ユーザとして、当該対象ユーザの行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項2〜8のいずれか1項に記載の判定装置。
The acquisition unit
The determination apparatus according to any one of claims 2 to 8, wherein action information of the target user is acquired by setting a user who satisfies a condition related to designation of the suspected exhibit as a target user.
前記判定部は、
前記対象ユーザの行動情報に基づいて推定される当該対象ユーザの行動パターンに応じて、前記一の出品物が前記被疑出品物かどうかを判定するタイミングを変動させる
ことを特徴とする請求項2〜9のいずれか1項に記載の判定装置。
The determination unit
The timing for determining whether or not the one exhibit is the suspected exhibit is varied according to the behavior pattern of the target user estimated based on the behavior information of the target user. 10. The determination device according to any one of 9 above.
前記判定部は、
前記所定のサービスにおける違反の重大性に関する複数の種別のうち、前記一の出品物が該当する種別に応じて変動する判定条件に基づいて、前記一の出品物が被疑出品物かどうかを判定する
ことを特徴とする請求項2〜10のいずれか1項に記載の判定装置。
The determination unit
Of the plurality of types related to the seriousness of violations in the predetermined service, the one exhibit determines whether the one exhibit is a suspected exhibit based on a determination condition that varies depending on the corresponding category. The determination apparatus according to any one of claims 2 to 10, wherein
前記判定部は、
前記一の出品物を被疑出品物と判定した場合、前記一の出品物を指定する他のユーザが指定する他の出品物が被疑出品物かどうかを判定する
ことを特徴とする請求項2〜11のいずれか1項に記載の判定装置。
The determination unit
3. When it is determined that the one exhibit is a suspected exhibit, it is determined whether another exhibit specified by another user who specifies the one exhibit is a suspected exhibit. 11. The determination apparatus according to any one of 11 above.
前記判定部は、
前記一の出品物が被疑出品物と判定された前記ユーザが他の出品物を指定した場合、前記他の出品物が被疑出品物かどうかを判定する
ことを特徴とする請求項2〜12のいずれか1項に記載の判定装置。
The determination unit
The method according to claim 2, wherein when the user who has been determined that the one exhibit is a suspected exhibit has specified another exhibit, it is determined whether the other exhibit is a suspected exhibit. The determination apparatus according to any one of the above.
前記判定部は、
前記被疑出品物と判定した出品物が違反出品物であるかを判定する
ことを特徴とする請求項2〜13のいずれか1項に記載の判定装置。
The determination unit
The determination apparatus according to claim 2, wherein it is determined whether the exhibit determined as the suspected exhibit is a violation exhibit.
前記取得部は、
ユーザに関連付けられた所定のリストに含まれる違反出品物が所定の条件を満たす当該ユーザを対象ユーザとして、当該対象ユーザの行動情報を取得し、
前記判定部は、
前記取得部により取得された前記対象ユーザの行動情報に基づいて、前記所定のリストに含まれる一の出品物が被疑出品物かどうかを判定する
ことを特徴とする請求項2〜14のいずれか1項に記載の判定装置。
The acquisition unit
The behavior information of the target user is acquired with the target user being the user who satisfies the predetermined condition for the violation exhibit included in the predetermined list associated with the user,
The determination unit
The determination as to whether or not one exhibit included in the predetermined list is a suspected exhibit based on the behavior information of the target user acquired by the acquisition unit. The determination apparatus according to item 1.
前記取得部は、
オークションサービスの利用規約に違反すると判定された出品物である違反出品物を指定したユーザの行動情報を取得し、
前記判定部は、
前記取得部により取得された前記対象ユーザの行動情報に基づいて、前記対象ユーザが指定する一の出品物が、前記利用規約に違反する可能性がある被疑出品物かどうかを判定する
ことを特徴とする請求項2〜15のいずれか1項に記載の判定装置。
The acquisition unit
Get the behavior information of the user who specified the violated item that is determined to violate the terms of use of the auction service,
The determination unit
Based on the behavior information of the target user acquired by the acquisition unit, it is determined whether one exhibit designated by the target user is a suspected exhibit that may violate the terms of use. The determination apparatus according to any one of claims 2 to 15.
コンピュータが実行する判定方法であって、
所定のサービスを利用するユーザのうち、当該所定のサービスの利用規約に違反すると判定された出品物である違反出品物に対する指定を行うことにより、前記指定に関する所定の条件を満たすユーザとして抽出される対象ユーザの行動情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記対象ユーザの行動情報に含まれる一の出品物に関する行動情報と、前記違反出品物の判定に用いる所定のモデルとに基づいて、前記一の出品物が、前記違反出品物かどうかを判定する判定工程と、
を含んだことを特徴とする判定方法。
A determination method executed by a computer,
Among users who use a predetermined service, by specifying a violation exhibit that is determined to violate the terms of use of the predetermined service, the user is extracted as a user who satisfies a predetermined condition regarding the specification. An acquisition step of acquiring behavior information of the target user;
Based on the behavior information regarding the one exhibit included in the behavior information of the target user acquired by the acquisition step, and the predetermined model used for determining the violation exhibit, the one exhibit is the violation. A determination step of determining whether the item is an exhibit,
The determination method characterized by including.
所定のサービスを利用するユーザのうち、当該所定のサービスの利用規約に違反すると判定された出品物である違反出品物に対する指定を行うことにより、前記指定に関する所定の条件を満たすユーザとして抽出される対象ユーザの行動情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記対象ユーザの行動情報に含まれる一の出品物に関する行動情報と、前記違反出品物の判定に用いる所定のモデルとに基づいて、前記一の出品物が、前記違反出品物かどうかを判定する判定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
Among users who use a predetermined service, by specifying a violation exhibit that is determined to violate the terms of use of the predetermined service, the user is extracted as a user who satisfies a predetermined condition regarding the specification. An acquisition procedure for acquiring behavior information of the target user;
Based on the behavior information regarding the one exhibit included in the behavior information of the target user acquired by the acquisition procedure, and the predetermined model used for determining the violation exhibit, the one exhibit is the violation. Judgment procedure to judge whether it is an exhibit,
The determination program characterized by causing a computer to execute.
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