JP2018156187A - Creation device, creation method, and creation program - Google Patents
Creation device, creation method, and creation program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018156187A JP2018156187A JP2017050446A JP2017050446A JP2018156187A JP 2018156187 A JP2018156187 A JP 2018156187A JP 2017050446 A JP2017050446 A JP 2017050446A JP 2017050446 A JP2017050446 A JP 2017050446A JP 2018156187 A JP2018156187 A JP 2018156187A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- user
- content
- information
- option
- terminal device
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は、生成装置、生成方法、及び生成プログラムに関する。 The present invention relates to a generation device, a generation method, and a generation program.
従来、種々の情報をユーザに提供する技術が提供されている。例えば、モデルを用いて所定の需要を予測する技術が提供されている。例えば、所定の情報を能動的にユーザに通知するプッシュ通知に関する技術が知られている。 Conventionally, techniques for providing various kinds of information to users have been provided. For example, a technique for predicting a predetermined demand using a model is provided. For example, a technique related to push notification that actively notifies a user of predetermined information is known.
しかしながら、上記の従来技術では、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することが難しい場合がある。例えば、ユーザにプッシュ通知を行うだけでは、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成することが難しい。 However, in the above-described conventional technology, it may be difficult to appropriately generate a model for predicting whether the user performs a predetermined action on the content when the content is displayed on the terminal device. For example, it is difficult to generate a model that predicts whether a user performs a predetermined action on content when the content is displayed on the terminal device only by performing a push notification to the user.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成する生成装置、生成方法、及び生成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 a generation device, a generation method, and a method for appropriately generating a model for predicting whether a user performs a predetermined action on content when the content is displayed on a terminal device, and An object is to provide a generation program.
本願に係る生成装置は、ユーザが利用する端末装置においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じて前記コンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢の前記ユーザの選択に関する選択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選択情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記コンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する生成部と、を備えたことを特徴とする。 The generation apparatus according to the present application is a plurality of options displayed together with content on a terminal device used by a user, and the user's selection of a plurality of options for performing predetermined processing related to the content according to the user's selection Based on the selection information acquired by the acquisition unit and the selection information acquired by the acquisition unit, when the content is displayed on the terminal device, the user predicts whether to perform a predetermined action on the content And a generation unit for generating a model.
実施形態の一態様によれば、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができるという効果を奏する。 According to the aspect of the embodiment, it is possible to appropriately generate a model that predicts whether the user performs a predetermined action on the content when the content is displayed on the terminal device.
以下に、本願に係る生成装置、生成方法、及び生成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生成装置、生成方法、及び生成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 generation apparatus, a generation method, and a mode for executing a generation program (hereinafter referred to as “embodiment”) according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the generation device, the generation method, and the generation program according to the present application are not limited by this 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.生成処理〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る生成処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。図1の例では、生成装置100がコンテンツとともに端末装置10に表示され、そのコンテンツに対する端末装置10を利用するユーザの指定を受け付ける複数の選択肢に対応するモデルを生成する場合を示す。図1に示すように、選択肢は、コンテンツに対応するユーザの操作を受け付けるために端末装置10に表示される。また、複数の選択肢には、ユーザの主観的評価を示す選択肢である主観選択肢が含まれる。例えば、ユーザの主観的評価とは、ユーザがそのコンテンツの表示タイミングが悪い等の理由により不要であるという負の評価や、そのコンテンツの表示タイミングが適切等の理由によりまた表示して欲しいという正の評価等であってもよい。また、例えば、ユーザの主観的評価とは、ユーザがそのコンテンツに対してどのような感情(評価)を抱いているかを示唆する情報であってもよい。
(Embodiment)
[1-1. Generation process)
First, an example of the generation process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a generation process according to the embodiment. In the example of FIG. 1, a case where the
図1及び図2に示すように、情報処理システム1には、端末装置10と、生成装置100とが含まれる。端末装置10と、生成装置100とは図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図1に示した情報処理システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の生成装置100が含まれてもよい。
As illustrated in FIGS. 1 and 2, the
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、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。図1は、端末装置10がスマートフォンである場合を示す。
The
また、端末装置10は、GPS(Global Positioning System)センサ等の機能を有し、ユーザの位置を検知し、取得可能であるものとする。また、端末装置10は、温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等のユーザの置かれている環境情報を検知し、取得可能であってもよい。また、端末装置10は、心拍センサ等の種々の機能を有し、ユーザの生体情報を検知し、取得可能であってもよい。例えば、端末装置10を利用するユーザは、端末装置10と通信可能なウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置10によりユーザ自身のコンテキスト情報を取得可能としてもよい。例えば、端末装置10を利用するユーザは、端末装置10と通信可能なリストバンド型のウェアラブルデバイスを身に付けることにより、端末装置10によりユーザ自身の心拍(脈拍)に関する情報を端末装置10が取得可能としてもよい。
The
また、端末装置10は、外部装置から提供されたコンテンツを表示する。例えば、端末装置10は、コンテンツと、そのコンテンツに対する端末装置10を利用するユーザの主観的評価を示す選択肢である主観選択肢を含む複数の選択肢とを表示する。
The
また、端末装置10は、生成装置100に種々の情報等を送信する。また、端末装置10は、ユーザの選択肢に対する操作に応じて、ユーザの選択に関する情報(以下、「選択情報」ともいう)を取得する。また、端末装置10は、取得した選択情報を生成装置100へ送信する。
In addition, the
また、端末装置10は、ユーザのコンテキスト情報を取得する。例えば、端末装置10は、ユーザのコンテキスト情報を生成装置100へ送信する。例えば、端末装置10は、ユーザによる投稿等の入力情報やユーザが検索に用いた検索クエリに関する情報等の行動情報等をユーザのコンテキスト情報として生成装置100へ送信する。
Also, the
ここでいう、ユーザのコンテキスト情報(以下、単に「コンテキスト情報」ともいう)は、例えば、ユーザのコンテキストを示す情報である。例えば、コンテキストは、ユーザU1や端末装置10の状況やユーザU1や端末装置10の環境(背景)に基づいて推定されるユーザU1の状況を意味する。また、コンテキストには、ユーザに提供されるコンテンツの内容、ユーザが反応したコンテンツの内容、ユーザの属性、ユーザの現在位置、現在時刻、ユーザが置かれた物理環境、ユーザが置かれた社会環境、ユーザの運動状態、および、推定されるユーザの感情等の種々の情報が含まれる。また、コンテキストには、ユーザU1や端末装置10の状況やユーザU1や端末装置10の環境(背景)に基づいて推定されるユーザU1の心理状態等であってもよい。
The user context information here (hereinafter also simply referred to as “context information”) is, for example, information indicating the user context. For example, the context means the situation of the user U1 estimated based on the situation of the user U1 and the
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。端末装置10は、ユーザによる種々の操作を受け付ける。
Hereinafter, the
以下では、ユーザID「U1」により識別されるユーザを「ユーザU1」とする場合がある。このように、以下では、「ユーザU*(*は任意の数値)」と記載した場合、そのユーザはユーザ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。 Hereinafter, the user identified by the user ID “U1” may be referred to as “user U1”. Thus, hereinafter, when “user U * (* is an arbitrary numerical value)” is described, this indicates that the user 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”.
図1及び図2では、ユーザU1〜U5が各々端末装置10−1〜10−5を利用する場合を示す。なお、端末装置10−1〜10−5を区別せずに説明する場合、端末装置10と総称する。
In FIG.1 and FIG.2, the user U1-U5 shows the case where each uses terminal device 10-1 to 10-5. In addition, when demonstrating without distinguishing terminal device 10-1 to 10-5, it is named the
生成装置100は、ユーザが利用する端末装置10においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じてコンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢のユーザの選択に関する選択情報を取得する情報処理装置である。例えば、生成装置100は、選択情報に基づいて、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する情報処理装置である。例えば、生成装置100は、コンテンツとともに選択肢が表示された場合にユーザが各選択肢を選択(指定)するかを予測するモデルを生成する。また、生成装置100は、所定のコンテンツを端末装置10へ提供する。例えば、生成装置100は、端末装置10を利用するユーザが指定可能な複数の選択肢を含むコンテンツを端末装置10へ提供する。
The
例えば、生成装置100は、端末装置10を利用するユーザが選択肢を選択したことを示す選択情報を取得する。また、例えば、生成装置100は、端末装置10を利用するユーザが選択肢を選択した際のユーザのコンテキスト情報を取得する。
For example, the
例えば、生成装置100は、端末装置10を利用するユーザのコンテキスト情報を端末装置10や所定のサービスを提供する外部装置から取得してもよい。例えば、生成装置100は、端末装置10を利用するユーザの行動情報をコンテキスト情報として取得してもよい。例えば、生成装置100は、端末装置10を利用するユーザがTwitter(登録商標)やFacebook(登録商標)等において投稿した情報を端末装置10や所定の外部装置から取得してもよい。例えば、生成装置100は、端末装置10を利用するユーザが所定の検索サービスにおいて用いた検索クエリ(以下、単に「クエリ」ともいう)に関する情報を端末装置10や検索サービスを提供する外部装置から取得してもよい。
For example, the
また、例えば、生成装置100は、ユーザの行動情報等に基づいてユーザのコンテキストを推定してもよい。例えば、生成装置100は、ユーザの位置情報やコンテンツの閲覧等の種々の行動情報に基づいて、ユーザがどのような状況であるかを推定してもよい。例えば、生成装置100は、ユーザの位置履歴情報やコンテンツの閲覧等の種々の行動履歴情報に基づいて、ユーザがどのような状況であるかを推定してもよい。例えば、生成装置100は、ユーザが夜にスポーツに関するコンテンツを閲覧する傾向がある場合、コンテキスト推定の時点が夜である場合、ユーザがスポーツに関するコンテンツを閲覧する可能性が高いコンテキストであると推定してもよい。また、例えば、生成装置100は、ユーザの位置が過去に経済に関するコンテンツを閲覧していた位置から所定の範囲内に位置する場合、ユーザが経済に関するコンテンツを閲覧する可能性が高いコンテキストであると推定してもよい。なお、上記は一例であり、生成装置100は、種々の情報等に基づいて種々のコンテキストを推定してもよい。
For example, the
ここから、図1を用いて、生成装置100がユーザの選択情報に基づいて各選択肢に対応するモデルを生成する場合を説明する。
From here, the case where the production |
まず、生成装置100は、ユーザU1が利用する端末装置10−1にコンテンツCT11を提供する(ステップS11−1)。このように、「コンテンツCT*(*は任意の数値)」と記載した場合、そのコンテンツはコンテンツID「CT*」により識別されるコンテンツであることを示す。例えば、「コンテンツCT12」と記載した場合、そのコンテンツはコンテンツID「CT12」により識別されるコンテンツである。
First, the
図1の例では、生成装置100は、端末装置10−1にコンテンツCT11を提供する。例えば、生成装置100は、端末装置10−1にコンテンツCT11をプッシュ通知する。例えば、プッシュ通知は、ユーザによる端末装置10の操作に依らず、端末装置10において出力される情報であってもよい。このように、生成装置100は、プッシュ通知により、所定の情報を能動的にユーザに通知する。
In the example of FIG. 1, the
これにより、端末装置10−1には、コンテンツCT11が表示される。なお、コンテンツCT11は、買物サービスSV11に関するコンテンツであるが、詳細は図2において記載する。なお、生成装置100は、モデルを生成するための情報取得のために、端末装置10にランダムにコンテンツ通知を行ってもよい。例えば、生成装置100は、端末装置10にコンテンツをランダムで通知してもよい。また、例えば、生成装置100は、端末装置10にコンテンツをランダムな時間で通知してもよい。また、生成装置100は、図2に示すように、モデルを用いてタイミングを決定して端末装置10にコンテンツを通知してもよい。
Thereby, the content CT11 is displayed on the terminal device 10-1. The content CT11 is content related to the shopping service SV11, and details are described in FIG. Note that the
ここで、生成装置100は、図7に示す選択肢情報記憶部124に記憶された複数の選択肢のうち、所定数の選択肢をコンテンツCT11とともに端末装置10−1に提供する。図1の例では、生成装置100は、コンテンツCT11とともに3つの選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13を端末装置10−1に提供する。
Here, the
このように、「選択肢CH*(*は任意の数値)」と記載した場合、その選択肢は選択肢ID「CH*」により識別される選択肢であることを示す。例えば、「選択肢CH12」と記載した場合、その選択肢は選択肢ID「CH12」により識別される選択肢である。 Thus, when “option CH * (* is an arbitrary numerical value)” is described, it indicates that the option is an option identified by the option ID “CH *”. For example, when “option CH12” is described, the option is an option identified by the option ID “CH12”.
図1の例では、端末装置10−1には、コンテンツCT11とともに「表示」と記載された選択肢CH11が表示される。例えば、選択肢CH11が選択された場合に、コンテンツCT11に対応する詳細情報の表示が行われる。 In the example of FIG. 1, the option CH11 described as “display” is displayed on the terminal device 10-1 together with the content CT11. For example, when the option CH11 is selected, detailed information corresponding to the content CT11 is displayed.
図1の例では、端末装置10−1には、コンテンツCT11とともに「消去」と記載された選択肢CH12が表示される。例えば、選択肢CH12が選択された場合に、コンテンツCT11のプッシュ通知の表示が消去され、コンテンツCT11が非表示になる。 In the example of FIG. 1, the terminal device 10-1 displays the option CH12 described as “erasure” together with the content CT11. For example, when the option CH12 is selected, the display of the push notification of the content CT11 is deleted and the content CT11 is not displayed.
図1の例では、端末装置10−1には、コンテンツCT11とともに「不要」と記載された選択肢CH13が表示される。例えば、選択肢CH13が選択された場合に、コンテンツCT11のプッシュ通知の表示が消去され、コンテンツCT11が非表示になる。また、選択肢CH13は、ユーザがコンテンツCT11の通知を不要と感じているというユーザの主観的評価を示す選択肢である。そのため、選択肢CH13が選択された場合に、コンテンツCT11のプッシュ通知を所定の期間(例えば、1ヶ月や1年等)行うことを抑制する。 In the example of FIG. 1, the terminal device 10-1 displays the option CH13 in which “unnecessary” is described together with the content CT11. For example, when the option CH13 is selected, the display of the push notification of the content CT11 is deleted, and the content CT11 is not displayed. The option CH13 is an option indicating the subjective evaluation of the user that the user feels that notification of the content CT11 is unnecessary. Therefore, when the option CH13 is selected, the push notification of the content CT11 is suppressed from being performed for a predetermined period (for example, one month or one year).
図1の例では、ユーザU1は、選択肢CH13を選択する。このように、ユーザU1は、選択肢CH13を選択することにより、コンテンツCT11の通知を不要であるとの評価を行う。例えば、ユーザU1は、端末装置10の選択肢CH13が表示された部分を指F1によりタッチすることにより、選択肢CH13を選択する。これに応じて、端末装置10−1は、ユーザU1が選択肢CH13を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU1のコンテキスト情報を取得する(ステップS12−1)。そして、端末装置10−1は、ユーザU1が選択肢CH13を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU1のコンテキスト情報を生成装置100に送信する。
In the example of FIG. 1, the user U1 selects the option CH13. Thus, the user U1 evaluates that the notification of the content CT11 is unnecessary by selecting the option CH13. For example, the user U1 selects the option CH13 by touching the portion of the
そして、生成装置100は、ユーザU1が選択肢CH13を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU1のコンテキスト情報を取得する(ステップS13−1)。図1の例では、生成装置100は、ユーザU1が選択肢CH13を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU1のコンテキスト情報CN12を取得する。すなわち、生成装置100は、ユーザU1にプッシュ通知したコンテンツCT11の通知タイミングが悪かった等の理由により、ユーザU1にとって不適切な情報提供であったことを示す選択情報を取得する。また、生成装置100は、ユーザU1がコンテンツCT11を不要と感じた際のコンテキスト情報CN12を取得する。
And the production |
また、生成装置100は、ユーザU2が利用する端末装置10−2にコンテンツを提供する(ステップS11−2)。図1の例では、生成装置100は、端末装置10−2にコンテンツCT12を提供する。例えば、生成装置100は、端末装置10−2にコンテンツCT12をプッシュ通知する。
Further, the
これにより、端末装置10−2には、コンテンツCT12が表示される。なお、コンテンツCT12は、スケジュールサービスSV12に関するコンテンツであるが、詳細は図2において記載する。 Thereby, the content CT12 is displayed on the terminal device 10-2. The content CT12 is content related to the schedule service SV12, and details are described in FIG.
ここで、生成装置100は、図7に示す選択肢情報記憶部124に記憶された複数の選択肢のうち、所定数の選択肢をコンテンツCT12とともに端末装置10−2に提供する。図1の例では、生成装置100は、コンテンツCT12とともに3つの選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13を端末装置10−2に提供する。
Here, the
図1の例では、端末装置10−2には、コンテンツCT12とともに「表示」と記載された選択肢CH11が表示される。また、図1の例では、端末装置10−2には、コンテンツCT12とともに「消去」と記載された選択肢CH12が表示される。また、図1の例では、端末装置10−2には、コンテンツCT12とともに「不要」と記載された選択肢CH13が表示される。 In the example of FIG. 1, option CH11 described as “display” is displayed on terminal device 10-2 together with content CT12. In the example of FIG. 1, the terminal device 10-2 displays the option CH12 in which “Erase” is written together with the content CT12. In the example of FIG. 1, the terminal device 10-2 displays the option CH13 described as “unnecessary” together with the content CT12.
図1の例では、ユーザU2は、選択肢CH11を選択する。このように、ユーザU2は、選択肢CH11を選択することにより、コンテンツCT12の詳細を表示させる。例えば、ユーザU2は、端末装置10の選択肢CH11が表示された部分を指F2によりタッチすることにより、選択肢CH11を選択する。これに応じて、端末装置10−2は、ユーザU2が選択肢CH11を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU2のコンテキスト情報を取得する(ステップS12−2)。そして、端末装置10−2は、ユーザU2が選択肢CH11を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU2のコンテキスト情報を生成装置100に送信する。
In the example of FIG. 1, the user U2 selects the option CH11. Thus, the user U2 displays the details of the content CT12 by selecting the option CH11. For example, the user U2 selects the option CH11 by touching the portion where the option CH11 of the
そして、生成装置100は、ユーザU2が選択肢CH11を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU2のコンテキスト情報を取得する(ステップS13−2)。図1の例では、生成装置100は、ユーザU2が選択肢CH11を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU2のコンテキスト情報CN22を取得する。すなわち、生成装置100は、ユーザU2にプッシュ通知したコンテンツCT12の詳細をユーザU2が希望したことにより、ユーザU2にとって適切な情報提供であったことを示す選択情報を取得する。また、生成装置100は、ユーザU2がコンテンツCT12の詳細を希望した際のコンテキスト情報CN22を取得する。
And the production |
なお、ステップS11−1〜S11−2は、処理を説明するためのものであり、ステップS11−1〜S11−2のいずれが先に行われてもよく、各ステップS11−1〜S11−2は、複数回行われてもよい。以下、ステップS11−1〜S11−2を区別せずに説明する場合、ステップS11と総称する。また、ステップS12−1〜S12−2は、処理を説明するためのものであり、各々が対応するステップS11よりも後であれば、ステップS12−1〜S12−2のいずれが先に行われてもよく、各ステップS12−1〜S12−2は、複数回行われてもよい。以下、ステップS12−1〜S12−2を区別せずに説明する場合、ステップS12と総称する。例えば、各ステップS11が行われる度にステップS12を行って選択情報やコンテキスト情報を取得してもよい。また、例えば、各ステップS11が複数回行われて、所定のタイミングでステップS12を行って、選択情報やコンテキスト情報を取得してもよい。 Note that steps S11-1 to S11-2 are for explaining the processing, and any of steps S11-1 to S11-2 may be performed first, and each step S11-1 to S11-2 may be performed. May be performed multiple times. Hereinafter, when the steps S11-1 to S11-2 are described without distinction, they are collectively referred to as step S11. Steps S12-1 to S12-2 are for explaining the processing. If each of the steps S12-1 to S12-2 is after the corresponding step S11, any of steps S12-1 to S12-2 is performed first. Each step S12-1 to S12-2 may be performed a plurality of times. Hereinafter, when it demonstrates without distinguishing step S12-1-S12-2, it will be named step S12 generically. For example, selection information and context information may be acquired by performing step S12 each time step S11 is performed. Further, for example, each step S11 may be performed a plurality of times, and step S12 may be performed at a predetermined timing to obtain selection information and context information.
また、ステップS13−1〜S13−2は、処理を説明するためのものであり、各々が対応するステップS12よりも後であれば、ステップS13−1〜S13−2のいずれが先に行われてもよく、各ステップS13−1〜S13−2は、複数回行われてもよいし、所定のタイミングで行われてもよい。以下、ステップS13−1〜S13−2を区別せずに説明する場合、ステップS13と総称する。 Steps S13-1 to S13-2 are for explaining the processing. If each of the steps S13-1 to S13-2 is after the corresponding step S12, any of steps S13-1 to S13-2 is performed first. Each step S13-1 to S13-2 may be performed a plurality of times or may be performed at a predetermined timing. Hereinafter, when the steps S13-1 to S13-2 are described without distinction, they are collectively referred to as step S13.
そして、生成装置100は、ユーザへのコンテンツ提供やそのユーザの選択情報やコンテキスト情報等を含む行動情報の履歴を収集する(ステップS14)。例えば、生成装置100は、行動情報の履歴を行動情報記憶部122に記憶する。
And the production |
図1中の行動情報記憶部122に示す「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、図1中のユーザU1に対応する。また、図1中の行動情報記憶部122に示す「行動ID」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。
“User ID” shown in the behavior
以下では、行動ID「AC11」により識別される行動を「行動AC11」とする場合がある。このように、以下では、「行動AC*(*は任意の数値)」と記載した場合、その行動は行動ID「AC*」により識別される行動であることを示す。例えば、「行動AC12」と記載した場合、その行動は行動ID「AC12」により識別される行動である。また、以下では、「行動AC*(*は任意の数値)」に対応する行動情報を「行動情報AC*(*は任意の数値)」と記載する場合がある。例えば、「行動情報AC12」と記載した場合、その行動情報は行動ID「AC12」により識別される行動に対応する行動情報である。 Hereinafter, the action identified by the action ID “AC11” may be referred to as “action AC11”. Thus, hereinafter, when “behavior AC * (* is an arbitrary numerical value)” is described, it indicates that the action is an action identified by the action ID “AC *”. For example, when “action AC12” is described, the action is an action identified by the action ID “AC12”. In the following, the action information corresponding to “behavior AC * (* is an arbitrary numerical value)” may be described as “behavior information AC * (* is an arbitrary numerical value)”. For example, when “behavior information AC12” is described, the behavior information is behavior information corresponding to the behavior identified by the behavior ID “AC12”.
また、図1中の行動情報記憶部122に示す「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、図1中の行動情報記憶部122に示す「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。図1中の行動情報記憶部122に示す「コンテキスト情報」は、対応するユーザの行動が行われた際のコンテキストに関する情報を示す。図1中の行動情報記憶部122に示す「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。「日時」には、「dt11」等のように抽象的に図示するが、「2017年2月28日22時36分42秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。
Further, the “type” shown in the behavior
例えば、図1の例では、ユーザU1は、行動AC11や行動AC12等を行ったことを示す。具体的には、図1の例では、ユーザU1は、コンテンツCT11の閲覧を日時dt11に行ったことを示す。また、ユーザU1がコンテンツCT11を閲覧した際のコンテキストは、コンテキスト情報CN11であることを示す。例えば、行動AC11は、日時dt11にコンテンツCT11がユーザU1が利用する端末装置10にプッシュ通知により提供されたことを示す。また、図1の例ではユーザU1は、日時dt11においてコンテンツCT11の閲覧した後の日時dt12において、コンテンツCT11中の選択肢CH13をユーザU1が選択したことを示す。また、ユーザU1が選択肢CH13の選択した際のコンテキストは、コンテキスト情報CN12であることを示す。
For example, in the example of FIG. 1, it shows that the user U1 performed action AC11, action AC12, etc. Specifically, in the example of FIG. 1, the user U1 indicates that the content CT11 is browsed at the date dt11. Further, the context when the user U1 browses the content CT11 indicates that the context information CN11. For example, the action AC11 indicates that the content CT11 is provided by push notification to the
そして、生成装置100は、ユーザ情報記憶部121に記憶された情報や行動情報記憶部122に記憶された情報やコンテンツ情報記憶部123(図6参照)に記憶された情報を用いて、モデルを生成する(ステップS15)。図1の例では、生成装置100は、モデル情報記憶部125に示すように、各選択肢CH11〜CH13等の各々に対応するモデルM1〜M3等を生成する。
Then, the
図1中のモデル情報記憶部125に示す各モデルM1〜M3等は、選択肢IDにより識別される選択肢が対応付けて記憶される。また、図1中のモデル情報記憶部125に示す各モデルM1〜M3等には、「素性1」〜「素性3」等の各重み(値)が対応付けて記憶される。
The models M1 to M3 and the like shown in the model
例えば、図1の例では、モデルM1に関するモデル情報は、「表示」を表示される選択肢CH11に対応するモデルであることを示す。また、例えば、図1の例では、モデルM2に関するモデル情報は、「消去」を表示される選択肢CH12に対応するモデルであることを示す。また、例えば、図1の例では、モデルM3に関するモデル情報は、「不要」を表示される選択肢CH13に対応するモデルであることを示す。 For example, in the example of FIG. 1, the model information regarding the model M1 indicates that the model corresponds to the option CH11 in which “display” is displayed. Further, for example, in the example of FIG. 1, the model information related to the model M2 indicates that the model corresponds to the option CH12 in which “delete” is displayed. Further, for example, in the example of FIG. 1, the model information regarding the model M3 indicates that the model corresponds to the option CH13 in which “unnecessary” is displayed.
例えば、図1に示す例において、モデルM1に関するモデル情報は、素性1の重みが「0.5」、素性2の重みが「−0.4」、素性3の重みが「0.2」等であることを示す。なお、各モデルの生成は、機械学習に関する種々の従来技術を適宜用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、SVM(Support Vector Machine)等の教師あり学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。また、例えば、モデルの生成は、教師なし学習の機械学習に関する技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、深層学習(ディープラーニング)の技術を用いて行われてもよい。例えば、モデルの生成は、DNN(Deep Neural Network)やRNN(Recurrent Neural Network)やCNN(Convolutional Neural Network)等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いて行われてもよい。なお、上記モデルの生成に関する記載は例示であり、モデルの生成は、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により行われてもよい。
For example, in the example illustrated in FIG. 1, the model information regarding the model M1 includes
例えば、生成装置100は、ユーザ情報記憶部121に記憶されたユーザの属性情報を用いて、モデルを生成する。例えば、生成装置100は、行動情報記憶部122に記憶された選択情報とコンテキスト情報を用いて、モデルを生成する。例えば、生成装置100は、コンテンツ情報記憶部123(図6参照)に記憶されたコンテンツに関する情報(以下、「コンテンツ情報」ともいう)を用いて、モデルを生成する。なお、ここでいうコンテンツ情報には、コンテンツの通知内容や文字情報や画像や動画や対象サービス等の種々の情報が含まれてもよい。
For example, the generating
例えば、生成装置100は、ユーザに提供したコンテンツのコンテンツ情報や、選択情報に示す選択肢を選択したユーザの属性情報や、選択情報に示す選択肢が選択された場合におけるユーザのコンテキスト情報を正解情報として、モデルを生成する。例えば、生成装置100は、ユーザU3(図4参照)がコンテンツCT11とともに表示された選択肢CH12を選択した場合、コンテンツCT11のコンテンツ情報や、ユーザU3の属性情報や、ユーザU3が選択肢CH12を選択した際のユーザU3のコンテキスト情報を正解情報として、選択肢CH12に対応するモデルM2を生成する。
For example, the
例えば、生成装置100は、コンテンツCT11のコンテンツ情報や、ユーザU3の属性情報や、ユーザU3が選択肢CH12を選択した際のユーザU3のコンテキスト情報が入力された場合に、高いスコアを出力するようにモデルM2を生成する。なお、生成装置100は、上述した種々の学習手法を適宜用いてモデルを生成する。
For example, the
このように、生成装置100がモデルを生成することにより、例えば、コンテキスト情報やユーザの属性情報が入力された一のモデルの出力するスコアが大きい場合、一のモデルに対応する選択肢がユーザに選択される可能性が高いことを示す。具体的には、一のモデルが出力するスコアが大きい場合、入力した属性情報及びコンテキスト情報に対応するユーザに対して、そのコンテンツとともに一のモデルに対応する選択肢を表示した場合に、その選択肢がユーザに選択される可能性が高いことを示す。
As described above, when the
例えば、コンテンツCT11のコンテンツ情報やユーザU1の属性情報やコンテキスト情報が入力されたモデルM1が出力するスコアが小さい(例えば0.5未満等)場合、モデルM1に対応する選択肢CH11がユーザU1に選択される可能性が低いことを示す。具体的には、モデルM1が出力するスコアが小さい場合、そのコンテキスト情報に対応するコンテキストにおけるユーザU1に対してコンテンツCT11とともに選択肢CH11を表示した場合に、選択肢CH11がユーザU1に選択される可能性が低いことを示す。例えば、上記のコンテキスト情報がユーザU1が勤務地に位置する等のビジネスに関するコンテキストであることを示す場合、ユーザU1は、ビジネスに関するコンテキストにおいてコンテンツCT11の詳細を表示することを希望しない可能性が高いことを示す。この場合、生成装置100は、ユーザU1には、ビジネスに関するコンテキストにおいてコンテンツCT11をプッシュ通知することが適切ではないと判定可能になる。
For example, if the score output by the model M1 to which the content information of the content CT11, the attribute information of the user U1 and the context information is input is small (for example, less than 0.5), the option CH11 corresponding to the model M1 is selected by the user U1. Indicates that it is unlikely that Specifically, when the score output by the model M1 is small, the option CH11 may be selected by the user U1 when the option CH11 is displayed together with the content CT11 for the user U1 in the context corresponding to the context information. Is low. For example, when the above context information indicates that the context related to the business such as the user U1 is located at the work place, the user U1 is highly likely not to display the details of the content CT11 in the context regarding the business. It shows that. In this case, the
また、例えば、コンテンツCT11のコンテンツ情報やユーザU1の属性情報やコンテキスト情報が入力されたモデルM3が出力するスコアが大きい(例えば0.5以上等)場合、モデルM3に対応する選択肢CH13がユーザU1に選択される可能性が高いことを示す。具体的には、モデルM3が出力するスコアが大きい場合、そのコンテキスト情報に対応するコンテキストにおけるユーザU1に対してコンテンツCT11とともに選択肢CH13を表示した場合に、選択肢CH13がユーザU1に選択される可能性が高いことを示す。例えば、上記のコンテキスト情報がユーザU1が勤務地に位置する等のビジネスに関するコンテキストであることを示す場合、ユーザU1は、ビジネスに関するコンテキストにおいてコンテンツCT11を不要と感じる可能性が高いことを示す。この場合、生成装置100は、ユーザU1には、ビジネスに関するコンテキストがコンテンツCT11をプッシュ通知するタイミングとして不適切であると判定可能になる。
For example, when the score output from the model M3 to which the content information of the content CT11, the attribute information of the user U1 and the context information is output is large (for example, 0.5 or more), the option CH13 corresponding to the model M3 is the user U1. Indicates a high possibility of being selected. Specifically, when the score output by the model M3 is large, the option CH13 may be selected by the user U1 when the option CH13 is displayed together with the content CT11 for the user U1 in the context corresponding to the context information. Is high. For example, when the above-described context information indicates a business context such as the user U1 located at a work place, the user U1 indicates that the content CT11 is likely to be unnecessary in the business context. In this case, the
例えば、コンテンツCT11のコンテンツ情報やユーザU2の属性情報やコンテキスト情報が入力されたモデルM1が出力するスコアが大きい(例えば0.7以上等)場合、モデルM1に対応する選択肢CH11がユーザU2に選択される可能性が高いことを示す。具体的には、モデルM1が出力するスコアが大きい場合、そのコンテキスト情報に対応するコンテキストにおけるユーザU2に対してコンテンツCT11とともに選択肢CH11を表示した場合に、選択肢CH11がユーザU2に選択される可能性が高いことを示す。例えば、上記のコンテキスト情報がユーザU2が自宅に位置する等のプライベートに関するコンテキストであることを示す場合、ユーザU2は、プライベートに関するコンテキストにおいてコンテンツCT11の詳細を表示することを希望する可能性が高いことを示す。この場合、生成装置100は、ユーザU2には、プライベートに関するコンテキストにおいてコンテンツCT11をプッシュ通知することが適切であると判定可能になる。
For example, if the score output by the model M1 to which the content information of the content CT11, the attribute information of the user U2 and the context information is input is large (for example, 0.7 or more), the option CH11 corresponding to the model M1 is selected by the user U2. It is likely to be done. Specifically, when the score output by the model M1 is large, the option CH11 may be selected by the user U2 when the option CH11 is displayed together with the content CT11 for the user U2 in the context corresponding to the context information. Is high. For example, when the above context information indicates that the context is related to private such as the user U2 being at home, the user U2 is likely to desire to display details of the content CT11 in the context related to private. Indicates. In this case, the
また、例えば、コンテンツCT11のコンテンツ情報やユーザU2の属性情報やコンテキスト情報が入力されたモデルM2が出力するスコアが小さい(例えば0.7未満等)場合、モデルM2に対応する選択肢CH12がユーザU2に選択される可能性が低いことを示す。具体的には、モデルM2が出力するスコアが小さい場合、そのコンテキスト情報に対応するコンテキストにおけるユーザU2に対してコンテンツCT11とともに選択肢CH12を表示した場合に、選択肢CH12がユーザU2に選択される可能性が低いことを示す。例えば、上記のコンテキスト情報がユーザU2が自宅に位置する等のプライベートに関するコンテキストであることを示す場合、ユーザU2は、プライベートに関するコンテキストにおいてコンテンツCT11の消去を希望する可能性が低いことを示す。この場合、生成装置100は、ユーザU2には、プライベートに関するコンテキストがコンテンツCT11をプッシュ通知するタイミングとして不適切ではないと判定可能になる。
For example, when the score output by the model M2 to which the content information of the content CT11, the attribute information of the user U2 and the context information is input is small (for example, less than 0.7), the option CH12 corresponding to the model M2 is the user U2. Indicates that it is unlikely to be selected. Specifically, when the score output from the model M2 is small, the option CH12 may be selected by the user U2 when the option CH12 is displayed together with the content CT11 for the user U2 in the context corresponding to the context information. Is low. For example, if the above-described context information indicates that the context is related to private such as the user U2 is located at home, the user U2 indicates that the possibility of erasing the content CT11 in the context related to private is low. In this case, the
上述したように、生成装置100は、ユーザの選択情報とコンテキスト情報とに基づいて、各選択肢に対応するモデルを生成する。そして、生成装置100は、生成したモデルを用いて、コンテンツを提供するタイミングを決定することにより、適切なタイミングでコンテンツを提供することができる。また、生成装置100は、ユーザの選択に応じてコンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢であって、ユーザのコンテンツに対する評価を示す選択肢を含む複数の選択肢のユーザの選択に関する選択情報を用いることにより、ユーザの処理の指定を受付けつつ、モデル生成に用いる情報を取得することができる。
As described above, the
〔1−2.表示処理〕
次に、図2を用いて、実施形態に係る表示処理の一例について説明する。図2は、実施形態に係る表示処理の一例を示す図である。図2は、ユーザがユーザU5である場合を示す。なお、図2では、生成装置100がユーザU5のユーザ属性に関するユーザ情報を取得済みである場合を例に説明する。
[1-2. Display processing)
Next, an example of display processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of display processing according to the embodiment. FIG. 2 shows a case where the user is the user U5. In FIG. 2, an example will be described in which the
図2の例では、生成装置100は、コンテンツ情報記憶部123に示すような情報を用いて、端末装置10にコンテンツを提供する。
In the example of FIG. 2, the
図2中のコンテンツ情報記憶部123に示す「コンテンツID」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。図2中のコンテンツ情報記憶部123に示す「コンテンツ」は、各対象サービスに対応するコンテンツを示す。また、図2中のコンテンツ情報記憶部123に示す「対象サービス」は、コンテンツが対象としているサービスを示す。また、図2中のコンテンツ情報記憶部123に示す「内容」は、対応するコンテンツがユーザに通知する具体的な内容を示す。図2中のコンテンツ情報記憶部123に示す「選択肢設定情報」には、「個数」、「選択肢」といった項目が含まれる。また、図2中のコンテンツ情報記憶部123に示す「個数」は、コンテンツとともに提供する選択肢の数を示す。また、図2中のコンテンツ情報記憶部123に示す「選択肢」は、コンテンツとともに提供する選択肢を識別する情報を示す。
“Content ID” shown in the content
図2の例では、コンテンツID「CT11」により識別されるAコンテンツ(コンテンツCT11)は、対象サービスが買物サービスSV11であることを示す。また、コンテンツCT11は、通知内容が買物サービスSV11においてユーザの登録商品が出品されたことを示す内容である。また、コンテンツCT11は、3つの選択肢とともに提供されることを示す。また、コンテンツCT11とともに提供される選択肢は、選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13であることを示す。 In the example of FIG. 2, the A content (content CT11) identified by the content ID “CT11” indicates that the target service is the shopping service SV11. The content CT11 is a content indicating that the registered product of the user has been exhibited in the shopping service SV11. Further, the content CT11 is provided with three options. In addition, the options provided together with the content CT11 indicate the options CH11, CH12, and CH13.
また、図2の例では、コンテンツID「CT12」により識別されるBコンテンツ(コンテンツCT12)は、対象サービスがスケジュールサービスSV12であることを示す。また、コンテンツCT12は、通知内容がスケジュールサービスSV12においてユーザが参加するスケジュールが設定されたことを示す内容である。また、コンテンツCT12は、3つの選択肢とともに提供されることを示す。また、コンテンツCT12とともに提供される選択肢は、選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13であることを示す。 In the example of FIG. 2, the B content (content CT12) identified by the content ID “CT12” indicates that the target service is the schedule service SV12. The content CT12 is a content indicating that the notification content is set in the schedule service SV12. In addition, the content CT12 indicates that it is provided with three options. Further, the options provided together with the content CT12 indicate that the option CH11, the option CH12, and the option CH13.
図2の例では、生成装置100は、ユーザU5が利用する買物サービスSV11を提供する外部装置からユーザU5がウォッチリスト等に追加していた商品が、出品されたことを示す情報を取得するものとする。そのため、生成装置100は、ユーザU5に通知する情報としてコンテンツCT11があると決定する(ステップS21)。なお、生成装置100が買物サービスSV11を提供してもよい。そして、生成装置100は、ユーザU5の属性情報を取得する(ステップS22)。例えば、生成装置100は、ユーザ情報記憶部121からユーザU5の属性情報等のユーザ情報を取得する。
In the example of FIG. 2, the
また、生成装置100は、ユーザU5のコンテキスト情報を取得する(ステップS23)。例えば、生成装置100は、ユーザU5が利用する端末装置10からユーザU5のコンテキスト情報CN51を取得する(ステップS23)。
Further, the
また、生成装置100は、コンテキスト一覧CL11に示すように、ユーザU5のコンテキスト情報CN51を収集する(ステップS24)。例えば、生成装置100は、ユーザU5とコンテキスト情報CN51とを対応付けて収集する。例えば、生成装置100は、ユーザU5とコンテキスト情報CN51とを対応付けて行動情報記憶部122に格納してもよい。
Further, as illustrated in the context list CL11, the
そして、生成装置100は、モデル情報記憶部125に示す各モデルM1〜M3に各種情報を入力する(ステップS25)。例えば、生成装置100は、各モデルM1〜M3にユーザU5の属性情報やユーザU5のコンテキスト情報CN51やコンテンツCT11に関する情報等を入力する。
Then, the
これにより、生成装置100は、各モデルM1〜M3にスコアを出力させる(ステップS26)。図2の例では、生成装置100は、スコア一覧SL11に示すように、各モデルM1〜M3にスコアを出力させる。例えば、図2の例では、モデルが出力するスコアが大きい程、そのモデルに対応する選択肢がユーザに選択される可能性が高いことを示す。
Thereby, the generating
例えば、生成装置100が選択肢CH11に対応するモデルM1にユーザU5の属性情報やユーザU5のコンテキスト情報CN51やコンテンツCT11に関する情報等を入力することにより、モデルM1がスコア「0.6」を出力する。また、例えば、生成装置100が選択肢CH12に対応するモデルM2にユーザU5の属性情報やユーザU5のコンテキスト情報CN51やコンテンツCT11に関する情報等を入力することにより、モデルM2がスコア「0.1」を出力する。また、例えば、生成装置100が選択肢CH13に対応するモデルM3にユーザU5の属性情報やユーザU5のコンテキスト情報CN51やコンテンツCT11に関する情報等を入力することにより、モデルM3がスコア「0.2」を出力する。
For example, when the
生成装置100は、モデルM1のスコア「0.6」、モデルM2のスコア「0.1」、及びモデルM3のスコア「0.2」に基づいて、コンテンツCT11の提供タイミングを判定する(ステップS27)。例えば、生成装置100は、ユーザが選択することが望ましい選択肢のスコアが所定の閾値以上であり、ユーザが選択することが望ましくない選択肢のスコアが所定の閾値未満である場合に、そのコンテンツの提供に適したタイミングであると判定する。また、図2の例では、所定の閾値を「0.5」とする。なお、閾値「0.5」は、一例であり閾値は種々の値であってもよい。
The
ここで、選択肢CH11は、コンテンツの詳細の表示をユーザが希望することを示す選択肢であるため、ユーザが選択することが望ましい選択肢である。一方、選択肢CH12は、コンテンツの表示の消去をユーザが希望することを示す選択肢であるため、ユーザが選択することが望ましくない選択肢である。また、選択肢CH13は、コンテンツの表示をユーザが不要と感じていることを示す選択肢であるため、ユーザが選択することが望ましくない選択肢である。このように、選択肢CH11がユーザU5により選択されることが望ましい選択肢であり、選択肢CH12及び選択肢CH13がユーザU5により選択されることが望ましくない選択肢である。 Here, since the option CH11 is an option indicating that the user desires to display the details of the content, the option is preferably selected by the user. On the other hand, since the option CH12 is an option indicating that the user desires to erase the display of content, it is an option that the user does not want to select. Further, the option CH13 is an option that indicates that the user feels unnecessary to display the content, and thus is an option that the user does not want to select. As described above, it is desirable that the option CH11 is selected by the user U5, and the options CH12 and CH13 are options that are not desirably selected by the user U5.
そのため、生成装置100は、選択肢CH11に対応するモデルM1のスコアが閾値「0.5」以上であり、選択肢CH12、CH13に対応するモデルM2、M3のスコアが閾値「0.5」未満である場合、コンテンツの提供に適したタイミングであると判定する。図2の例では、生成装置100は、選択肢CH11に対応するモデルM1のスコア「0.6」が閾値「0.5」以上であり、選択肢CH12に対応するモデルM2のスコア「0.1」や選択肢CH13に対応するモデルM3のスコア「0.2」が閾値「0.5」未満であるため、コンテンツCT11の提供に適したタイミングであると判定する。
Therefore, in the
そして、生成装置100は、コンテンツをユーザU5の端末装置10−5に提供する(ステップS28)。図2の例では、生成装置100は、端末装置10−5にコンテンツCT11を提供する。例えば、生成装置100は、端末装置10−5にコンテンツCT11をプッシュ通知する。
Then, the
そして、端末装置10−5には、コンテンツCT11が表示される(ステップS29)。例えば、端末装置10−5には、選択肢情報記憶部124(図7参照)に記憶された複数の選択肢のうち、所定数の選択肢がコンテンツCT11とともに表示される。図2の例では、端末装置10−5には、コンテンツCT11とともに3つの選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13が表示される。 Then, the content CT11 is displayed on the terminal device 10-5 (step S29). For example, on the terminal device 10-5, a predetermined number of options among a plurality of options stored in the option information storage unit 124 (see FIG. 7) are displayed together with the content CT11. In the example of FIG. 2, the terminal device 10-5 displays three options CH11, options CH12, and options CH13 together with the content CT11.
図2の例では、端末装置10−5には、コンテンツCT11とともに「表示」と記載された選択肢CH11が表示される。また、図2の例では、端末装置10−5には、コンテンツCT11とともに「消去」と記載された選択肢CH12が表示される。また、図2の例では、端末装置10−5には、コンテンツCT11とともに「不要」と記載された選択肢CH13が表示される。そして、端末装置10−5は、ユーザU5の選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13に対する選択に応じて選択情報やコンテキスト情報を取得する。例えば、端末装置10−5は、取得したユーザU5の選択情報やコンテキスト情報を記憶部12(図9参照)へ記憶してもよい。また、端末装置10−5は、取得した選択情報やコンテキスト情報を生成装置100へ送信する。
In the example of FIG. 2, the terminal device 10-5 displays the option CH11 described as “display” together with the content CT11. In the example of FIG. 2, the terminal device 10-5 displays the option CH12 in which “Erase” is written together with the content CT11. In the example of FIG. 2, the terminal device 10-5 displays the option CH13 described as “unnecessary” together with the content CT11. And the terminal device 10-5 acquires selection information and context information according to the selection with respect to the choice CH11, the choice CH12, and the choice CH13 of the user U5. For example, the terminal device 10-5 may store the acquired selection information and context information of the user U5 in the storage unit 12 (see FIG. 9). In addition, the terminal device 10-5 transmits the acquired selection information and context information to the
例えば、ユーザU5が選択肢CH11を選択した場合、端末装置10−5には、コンテンツCT11の詳細が表示される。そして、端末装置10−5は、ユーザU5が選択肢CH11を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU5のコンテキスト情報を取得する。そして、端末装置10−5は、ユーザU5が選択肢CH11を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU5のコンテキスト情報を生成装置100に送信する。
For example, when the user U5 selects the option CH11, details of the content CT11 are displayed on the terminal device 10-5. Then, the terminal device 10-5 acquires selection information indicating that the user U5 has selected the option CH11 and context information of the user U5 at the time of selection. Then, the terminal device 10-5 transmits selection information indicating that the user U5 has selected the option CH11 and context information of the user U5 at the time of selection to the
そして、生成装置100は、ユーザU5が選択肢CH11を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU5のコンテキスト情報を取得する。すなわち、生成装置100は、ユーザU5にプッシュ通知したコンテンツCT11の詳細をユーザU5が希望したことにより、ユーザU5にとって適切な情報提供であったことを示す選択情報を取得する。また、生成装置100は、ユーザU5がコンテンツCT11の詳細を希望した際のコンテキスト情報を取得する。そして、生成装置100は、取得したユーザU5の選択情報やコンテキスト情報に基づいて、モデルを生成(更新)してもよい。
Then, the
上述したように、生成装置100は、モデルを用いてコンテンツの提供タイミングを判定し、コンテンツを提供することにより、適切なタイミングでコンテンツを提供することができる。また、端末装置10は、コンテンツとともに、ユーザの選択に応じてコンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢であって、ユーザのコンテンツに対する評価を示す選択肢を含む複数の選択肢を表示することにより、コンテンツに関する処理を行いつつ、コンテンツに対するユーザの評価を取得することができる。そのため、端末装置10は、コンテンツに対するユーザの評価を容易に取得可能にすることができる。
As described above, the
〔1−3.選択肢、コンテンツ〕
なお、上述した例では、選択肢CH11〜CH13の3つの選択肢を表示する場合を示したが、端末装置10には、種々の態様の選択肢が表示されてもよい。すなわち、生成装置100は、ユーザやコンテンツに応じて選択肢の個数や選択肢を変動させて、端末装置10に提供してもよい。
[1-3. (Options, content)
In the above-described example, the case where the three options CH11 to CH13 are displayed is shown. However, the
例えば、端末装置10は、3つに限らず、種々の数の選択肢を表示してもよい。例えば、端末装置10は、2つや4つや5つ等の種々の数の選択肢を表示してもよい。例えば、端末装置10は、選択肢CH11〜CH13に限らず、ユーザやコンテンツに応じて選択肢CH14(図7参照)や選択肢CH21(図12参照)等の種々の選択肢を表示してもよい。
For example, the
例えば、生成装置100は、ファイナンスサービスSV13に対応するコンテンツ13をユーザに提供する場合、「取引」と表示される選択肢CH14を提供してもよい。この場合、端末装置10には、コンテンツCT13とともに「取引」と記載された選択肢CH14が表示される。例えば、ユーザにより選択肢CH14が選択された場合に、コンテンツCT13に対応するファイナンスサービスSV13が提供する株式の取引画面等の表示が行われる。
For example, when providing the content 13 corresponding to the finance service SV13 to the user, the
また、生成装置100は、種々の態様により表示されるコンテンツを端末装置10に提供してもよい。また、端末装置10は、種々の態様によりコンテンツを表示してもよい。例えば、生成装置100は、文字情報の内容を変動させてコンテンツを端末装置10に提供してもよい。なお、この点の詳細については図12及び図13において後述する。
Further, the
〔1−4.コンテンツの非表示〕
また、端末装置10は、種々の条件に応じて生成装置100から提供されたコンテンツを非表示にしてもよい。例えば、端末装置10は、コンテンツが提供されてからの時間の経過やユーザによる選択肢の選択の有無等に応じて、コンテンツを非表示にするかを決定してもよい。なお、この点の詳細については図14において後述する。
[1-4. (Hide content)
Further, the
〔2.生成装置の構成〕
次に、図3を用いて、実施形態に係る生成装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る生成装置の構成例を示す図である。図3に示すように、生成装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、生成装置100は、生成装置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。
[2. Configuration of the generator
Next, the configuration of the
(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
(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、ユーザ情報記憶部121と、行動情報記憶部122と、コンテンツ情報記憶部123と、選択肢情報記憶部124と、モデル情報記憶部125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 illustrated in FIG. 3, the storage unit 120 according to the embodiment includes a user
(ユーザ情報記憶部121)
実施形態に係るユーザ情報記憶部121は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図4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。図4に示すユーザ情報記憶部121は、「ユーザID」、「年齢」、「性別」、「興味」といった項目が含まれる。
(User information storage unit 121)
The user
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。また、「年齢」は、ユーザIDにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば35歳など、ユーザIDにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザIDにより識別されるユーザの性別を示す。 “User ID” indicates identification information for identifying a user. “Age” indicates the age of the user identified by the user ID. The “age” may be a specific age of the user identified by the user ID, such as 35 years old. “Gender” indicates the gender of the user identified by the user ID.
また、「興味」は、ユーザIDにより識別されるユーザの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザIDにより識別されるユーザが関心の高い対象を示す。なお、図4に示す例では、「興味」は、各ユーザに1つずつ図示するが、複数であってもよい。 “Interest” indicates the interest of the user identified by the user ID. That is, “interest” indicates an object that is highly interested by the user identified by the user ID. In the example illustrated in FIG. 4, one “interest” is illustrated for each user, but may be plural.
例えば、図4の例では、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)の年齢は、「20代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザU1は経済に興味があることを示す。 For example, in the example of FIG. 4, the age of the user (user U1) identified by the user ID “U1” is “20s”, and the gender is “male”. Also, for example, the user U1 indicates that he is interested in the economy.
なお、ユーザ情報記憶部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、ユーザ情報記憶部121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等の種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、氏名、家族構成、住所、勤務地、収入等の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部121は、ユーザについて最後に取得された位置情報を最新の位置情報として記憶してもよい。
The user
(行動情報記憶部122)
実施形態に係る行動情報記憶部122は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図5は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。例えば、行動情報記憶部122は、各ユーザの端末装置10に提供したコンテンツに対するユーザの行動情報を記憶する。図5に示す行動情報記憶部122には、「ユーザID」、「行動ID」、「種別」、「内容」、「コンテキスト情報」、「日時」といった項目が含まれる。
(Behavior information storage unit 122)
The behavior
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザID「U1」により識別されるユーザは、図1の例に示したユーザU1に対応する。また、「行動ID」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。また、「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。「コンテキスト情報」は、対応するユーザの行動が行われた際のコンテキストに関する情報を示す。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。「日時」には、「dt11」等のように抽象的に図示するが、「2017年2月27日22時31分52秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。 “User ID” indicates identification information for identifying a user. For example, the user identified by the user ID “U1” corresponds to the user U1 illustrated in the example of FIG. The “behavior ID” indicates information for identifying the user's behavior. The “type” indicates information related to the type of action of the corresponding user. Further, “content” indicates content that is targeted in the corresponding user's action. “Context information” indicates information regarding the context when the corresponding user action is performed. “Date and time” indicates the date and time when the corresponding user action was performed. The “date and time” is abstractly illustrated as “dt11” or the like, but a specific date and time such as “February 27, 2017, 22:31:52” may be stored.
例えば、図5の例では、ユーザID「U1」により識別されるユーザ(ユーザU1)は、行動ID「AC11」により識別される行動(行動AC11)や行動ID「AC12」により識別される行動(行動AC12)等を行ったことを示す。具体的には、図5の例では、ユーザU1は、コンテンツCT11を閲覧(行動AC11)を日時dt11に行ったことを示す。また、ユーザU1がコンテンツCT11を閲覧(行動AC11)した際のコンテキストは、コンテキスト情報CN11であることを示す。例えば、行動AC11は、日時dt11にコンテンツCT11がユーザU1が利用する端末装置10にプッシュ通知により提供されたことを示す。また、図5の例ではユーザU1は、日時dt11においてコンテンツCT11を閲覧した後の日時dt12において、コンテンツCT11中の選択肢CH13をユーザU1が選択したことを示す。また、ユーザU1が選択肢CH13の選択(行動AC12)した際のコンテキストは、コンテキスト情報CN12であることを示す。
For example, in the example of FIG. 5, the user (user U1) identified by the user ID “U1” is the behavior identified by the behavior ID “AC11” (the behavior AC11) or the behavior identified by the behavior ID “AC12” ( It shows that action AC12) etc. were performed. Specifically, in the example of FIG. 5, it is indicated that the user U1 browsed the content CT11 (action AC11) at the date and time dt11. Moreover, it shows that the context when the user U1 browses the content CT11 (action AC11) is the context information CN11. For example, the action AC11 indicates that the content CT11 is provided by push notification to the
なお、行動情報記憶部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、行動情報記憶部122は、各行動情報が取得された際のユーザの位置情報を各行動情報に対応付けて記憶してもよい。また、図5では、ユーザIDごとに行動情報が行動情報記憶部122に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザIDごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。
The behavior
(コンテンツ情報記憶部123)
実施形態に係るコンテンツ情報記憶部123は、コンテンツ(記事)に関する各種情報を記憶する。図6は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。図6に示すコンテンツ情報記憶部123は、「コンテンツID」、「コンテンツ」、「対象サービス」、「内容」、「選択肢設定情報」といった項目を有する。「選択肢設定情報」には、「個数」、「選択肢」といった項目が含まれる。
(Content information storage unit 123)
The content
「コンテンツID」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ」は、各対象サービスに対応するコンテンツを示す。図6では「コンテンツ」に「Aコンテンツ」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、文字情報や文字情報と画像との組合せ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。 “Content ID” indicates identification information for identifying the content. “Content” indicates content corresponding to each target service. FIG. 6 shows an example in which conceptual information such as “A content” is stored in “content”, but actually, a file indicating character information, a combination of character information and an image, or a storage location thereof. Stores path names and so on.
また、「対象サービス」は、コンテンツが対象としているサービスを示す。また、「内容」は、対応するコンテンツがユーザに通知する具体的な内容を示す。例えば、「内容」は、コンテンツの対象サービスに関する通知内容を示す。 The “target service” indicates a service targeted by the content. “Content” indicates specific content notified to the user by the corresponding content. For example, “content” indicates the notification content regarding the target service of the content.
また、「選択肢設定情報」中の「個数」は、コンテンツとともに提供する選択肢の数を示す。また、「選択肢設定情報」中の「選択肢」は、コンテンツとともに提供する選択肢を識別する情報を示す。 Further, “number” in “option setting information” indicates the number of options provided together with the content. Further, “option” in “option setting information” indicates information for identifying an option provided together with the content.
図6の例では、コンテンツID「CT11」により識別されるAコンテンツ(コンテンツCT11)は、対象サービスが買物サービスSV11であることを示す。また、コンテンツCT11は、内容が買物サービスSV11におけるユーザの登録商品の出品であることを示す。また、コンテンツCT11は、3つの選択肢とともに提供されることを示す。また、コンテンツCT11とともに提供される選択肢は、選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13であることを示す。 In the example of FIG. 6, the A content (content CT11) identified by the content ID “CT11” indicates that the target service is the shopping service SV11. The content CT11 indicates that the content is an exhibition of a user's registered product in the shopping service SV11. Further, the content CT11 is provided with three options. In addition, the options provided together with the content CT11 indicate the options CH11, CH12, and CH13.
なお、コンテンツ情報記憶部123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、コンテンツ情報記憶部123は、コンテンツを取得した日時やコンテンツが作成された日時に関する情報を記憶してもよい。コンテンツ情報記憶部123は、各提供元の評価値に関する情報を記憶してもよい。例えば、コンテンツ情報記憶部123は、「経済」、「スポーツ」、「芸能」等のコンテンツのカテゴリに関する情報を記憶してもよい。また、コンテンツ情報記憶部123は、コンテンツの提供元を識別するための識別情報を記憶してもよい。
The content
(選択肢情報記憶部124)
実施形態に係る選択肢情報記憶部124は、選択肢に関する各種情報を記憶する。図7は、実施形態に係る選択肢情報記憶部の一例を示す図である。図7に示す選択肢情報記憶部124は、「選択肢ID」、「表示内容」、「選択後処理」といった項目を有する。
(Option information storage unit 124)
The option
「選択肢ID」は、選択肢を識別するための識別情報を示す。「表示内容」は、対応する選択肢として表示される文字列を示す。「選択後処理」は、対応する選択肢が選択された場合に行われる処理を示す。 “Option ID” indicates identification information for identifying an option. “Display content” indicates a character string displayed as a corresponding option. “Post-selection processing” indicates processing performed when a corresponding option is selected.
図7の例では、選択肢ID「CH11」により識別される選択肢(選択肢CH11)は、表示内容が「表示」であることを示す。すなわち、選択肢CH11は、端末装置10において「表示」と表示されることを示す。また、選択肢CH11が選択された場合、詳細表示が行われることを示す。すなわち、選択肢CH11が選択された場合、端末装置10において、選択肢CH11とともに提供されたコンテンツの詳細情報が表示されることを示す。
In the example of FIG. 7, the option (option CH11) identified by the option ID “CH11” indicates that the display content is “display”. That is, the option CH11 indicates that “display” is displayed on the
なお、選択肢情報記憶部124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。
The option
(モデル情報記憶部125)
実施形態に係るモデル情報記憶部125は、学習に関する情報を記憶する。例えば、モデル情報記憶部125は、生成処理により生成されたモデル情報を記憶する。図8は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。図8に示すモデル情報記憶部125では、各選択肢に対応するモデルが記憶される。図8に示すモデル情報記憶部125は、モデル情報として、各モデルM1〜M3等に対応させて「素性1」〜「素性3」等といった項目を有する。
(Model information storage unit 125)
The model
例えば、図8の例では、モデルM1に関するモデル情報は、選択肢ID「CH11」により識別される選択肢に対応するモデルであることを示す。また、例えば、図8の例では、モデルM2に関するモデル情報は、選択肢ID「CH12」により識別される選択肢に対応するモデルであることを示す。 For example, in the example of FIG. 8, the model information regarding the model M1 indicates that the model corresponds to the option identified by the option ID “CH11”. For example, in the example of FIG. 8, the model information regarding the model M2 indicates that the model corresponds to the option identified by the option ID “CH12”.
例えば、図8に示す例において、モデルM1に関するモデル情報は、素性1の重みが「0.5」、素性2の重みが「−0.4」、素性3の重みが「0.2」等であることを示す。例えば、モデルの素性(特徴量)がm次元のベクトルで表現される場合、素性数はm個になり、素性1〜素性mの重みが記憶される。
For example, in the example illustrated in FIG. 8, the model information regarding the model M1 includes
なお、モデル情報記憶部125は、上記に限らず、目的に応じて種々のモデル情報を記憶してもよい。
The model
(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、生成装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(生成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
図3に示すように、制御部130は、取得部131と、生成部132と、決定部133と、提供部134とを有し、以下に説明する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。また、制御部130が有する各処理部の接続関係は、図3に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
As illustrated in FIG. 3, the
(取得部131)
取得部131は、種々の情報を取得する。例えば、取得部131は、外部の情報処理装置から情報要求を取得する。例えば、取得部131は、端末装置10等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。また、取得部131は、ユーザ情報記憶部121や、行動情報記憶部122や、コンテンツ情報記憶部123や、選択肢情報記憶部124や、モデル情報記憶部125等から各種情報を取得する。
(Acquisition part 131)
The acquisition unit 131 acquires various information. For example, the acquisition unit 131 acquires an information request from an external information processing apparatus. For example, the acquisition unit 131 acquires various types of information from an external device such as the
例えば、取得部131は、ユーザが利用する端末装置においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じてコンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢であって、ユーザのコンテンツに対する評価を示す選択肢を含む複数の選択肢のユーザの選択に関する選択情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応するユーザのコンテキスト情報を取得する。 For example, the acquisition unit 131 is a plurality of options displayed together with the content on the terminal device used by the user, and is a plurality of options for performing predetermined processing related to the content according to the user's selection. Selection information regarding selection of a plurality of options including options indicating evaluation of content is acquired. For example, the acquisition unit 131 acquires information indicating an option selected by the user and user context information corresponding to the time when the option is selected.
例えば、取得部131は、ユーザの負の評価に対応する主観的評価を示す主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得する。例えば、取得部131は、各コンテンツに共通する共通選択肢と、コンテンツに応じて表示内容が変動する主観選択肢とを含む複数の選択肢の選択情報を取得する。例えば、取得部131は、コンテンツに対応するサービスに応じた表示内容の主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザのコンテキストに応じて表示内容が変動するコンテンツとともに表示される複数の選択肢の選択情報を取得する。例えば、取得部131は、コンテンツの表示内容の変動に応じて表示内容が変動する主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得する。 For example, the acquisition unit 131 acquires selection information of a plurality of options including a subjective option indicating a subjective evaluation corresponding to the negative evaluation of the user. For example, the acquisition unit 131 acquires selection information of a plurality of options including common options common to each content and subjective options whose display contents vary depending on the content. For example, the acquisition unit 131 acquires selection information of a plurality of options including subjective options of display contents corresponding to a service corresponding to the content. For example, the acquisition unit 131 acquires selection information of a plurality of options displayed together with content whose display content varies depending on the user's context. For example, the acquisition unit 131 acquires selection information of a plurality of options including subjective options whose display contents change according to changes in content display contents.
図1の例では、取得部131は、ユーザU1が選択肢CH13を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU1のコンテキスト情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザU1が選択肢CH13を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU1のコンテキスト情報CN12を取得する。例えば、取得部131は、ユーザU1にプッシュ通知したコンテンツCT11の通知タイミングが悪かった等の理由により、ユーザU1にとって不適切な情報提供であったことを示す選択情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザU1がコンテンツCT11を不要と感じた際のコンテキスト情報CN12を取得する。 In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires selection information indicating that the user U1 has selected the option CH13 and context information of the user U1 at the time of selection. For example, the acquisition unit 131 acquires selection information indicating that the user U1 has selected the option CH13 and context information CN12 of the user U1 at the time of selection. For example, the acquisition unit 131 acquires selection information indicating that the information provision was inappropriate for the user U1 because the notification timing of the content CT11 pushed to the user U1 is bad. For example, the acquisition unit 131 acquires context information CN12 when the user U1 feels that the content CT11 is unnecessary.
図1の例では、取得部131は、ユーザU2が選択肢CH11を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU2のコンテキスト情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザU2が選択肢CH11を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU2のコンテキスト情報CN22を取得する。例えば、取得部131は、ユーザU2にプッシュ通知したコンテンツCT12の詳細をユーザU2が希望したことにより、ユーザU2にとって適切な情報提供であったことを示す選択情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザU2がコンテンツCT12の詳細を希望した際のコンテキスト情報CN22を取得する。 In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires selection information indicating that the user U2 has selected the option CH11 and context information of the user U2 at the time of selection. For example, the acquisition unit 131 acquires selection information indicating that the user U2 has selected the option CH11 and context information CN22 of the user U2 at the time of selection. For example, the acquisition unit 131 acquires selection information indicating that the user U2 requested the details of the content CT12 pushed to the user U2 and that the information was appropriate for the user U2. For example, the acquisition unit 131 acquires context information CN22 when the user U2 desires details of the content CT12.
また、図1の例では、取得部131は、生成装置100は、ユーザへのコンテンツ提供やそのユーザの選択情報やコンテキスト情報等を含む行動情報の履歴を収集する。 In the example of FIG. 1, the acquisition unit 131 collects a history of behavior information including content provision to the user, selection information of the user, context information, and the like.
図2の例では、取得部131は、ユーザU5が利用する買物サービスSV11を提供する外部装置からユーザU5がウォッチリスト等に追加していた商品が、出品されたことを示す情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザ情報記憶部121からユーザU5の属性情報を取得する。
In the example of FIG. 2, the acquisition unit 131 acquires information indicating that a product that the user U5 has added to the watch list or the like has been exhibited from an external device that provides the shopping service SV11 used by the user U5. For example, the acquisition unit 131 acquires the attribute information of the user U5 from the user
図2の例では、取得部131は、ユーザU5のコンテキスト情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザU5が利用する端末装置10からユーザU5のコンテキスト情報CN51を取得する。例えば、取得部131は、コンテキスト一覧CL11に示すように、ユーザU5のコンテキスト情報CN51を収集する。例えば、取得部131は、ユーザU5とコンテキスト情報CN51とを対応付けて収集する。
In the example of FIG. 2, the acquisition unit 131 acquires the context information of the user U5. For example, the acquisition unit 131 acquires the context information CN51 of the user U5 from the
(生成部132)
生成部132は、種々の情報を生成してもよい。例えば、生成部132は、取得部131により取得された各種情報を用いて、モデルを生成する。例えば、生成部132は、ユーザ情報記憶部121や、行動情報記憶部122や、コンテンツ情報記憶部123や、選択肢情報記憶部124等に記憶された情報に基づいて、モデルを生成する。例えば、生成部132は、生成したモデルをモデル情報記憶部125に記憶させてもよい。例えば、生成部132は、収集した各ユーザの行動に関する情報を分割してもよい。
(Generator 132)
The generation unit 132 may generate various information. For example, the generation unit 132 generates a model using various information acquired by the acquisition unit 131. For example, the generation unit 132 generates a model based on information stored in the user
例えば、生成部132は、取得部131により取得された選択情報に基づいて、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する。例えば、生成部132は、取得部131により取得されたユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応するユーザのコンテキスト情報とに基づいて、モデルを生成する。 For example, based on the selection information acquired by the acquisition unit 131, the generation unit 132 generates a model that predicts whether the user performs a predetermined action on the content when the content is displayed on the terminal device. For example, the generation unit 132 generates a model based on information indicating the option selected by the user acquired by the acquisition unit 131 and user context information corresponding to the time when the option is selected.
例えば、生成部132は、ユーザの主観選択肢の選択に関する情報に基づいて、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザが主観選択肢を選択するかを予測するモデルを生成する。例えば、生成部132は、ユーザの各選択肢の選択に関する情報に基づいて、端末装置にコンテンツが表示された場合にユーザが各選択肢を選択するかを予測する複数のモデルを生成する。 For example, the generation unit 132 generates a model that predicts whether the user selects a subjective option when content is displayed on the terminal device, based on information related to the user's selection of the subjective option. For example, the generation unit 132 generates a plurality of models for predicting whether the user selects each option when content is displayed on the terminal device, based on information regarding selection of each option by the user.
例えば、生成部132は、ユーザ情報記憶部121に記憶された情報や行動情報記憶部122に記憶された情報やコンテンツ情報記憶部123に記憶された情報を用いて、モデルを生成する。図1の例では、生成部132は、モデル情報記憶部125に示すように、各選択肢CH11〜CH13等の各々に対応するモデルM1〜M3等を生成する。
For example, the generation unit 132 generates a model using information stored in the user
例えば、生成部132は、ユーザに提供したコンテンツのコンテンツ情報や、選択情報に示す選択肢を選択したユーザの属性情報や、選択情報に示す選択肢が選択された場合におけるユーザのコンテキスト情報を正解情報として、モデルを生成する。例えば、生成部132は、ユーザU3がコンテンツCT11とともに表示された選択肢CH12を選択した場合、コンテンツCT11のコンテンツ情報や、ユーザU3の属性情報や、ユーザU3が選択肢CH12を選択した際のユーザU3のコンテキスト情報を正解情報として、選択肢CH12に対応するモデルM2を生成する。 For example, the generation unit 132 sets the content information of the content provided to the user, the attribute information of the user who has selected the option shown in the selection information, and the user context information when the option shown in the selection information is selected as correct information. Generate a model. For example, when the user U3 selects the option CH12 displayed together with the content CT11, the generation unit 132 selects the content information of the content CT11, the attribute information of the user U3, and the user U3 when the user U3 selects the option CH12. A model M2 corresponding to the option CH12 is generated using the context information as correct answer information.
例えば、生成部132は、コンテンツCT11のコンテンツ情報や、ユーザU3の属性情報や、ユーザU3が選択肢CH12を選択した際のユーザU3のコンテキスト情報が入力された場合に、高いスコアを出力するようにモデルM2を生成する。なお、生成装置100は、上述した種々の学習手法を適宜用いてモデルを生成する。
For example, the generation unit 132 outputs a high score when content information of the content CT11, attribute information of the user U3, or context information of the user U3 when the user U3 selects the option CH12 is input. A model M2 is generated. Note that the
(決定部133)
決定部133は、種々の情報を決定する。例えば、決定部133は、端末装置10へ提供するコンテンツを決定する。
(Determining unit 133)
The determination unit 133 determines various information. For example, the determination unit 133 determines content to be provided to the
図1の例では、決定部133は、ユーザU1が利用する端末装置10−1にコンテンツを提供すると決定する。例えば、決定部133は、端末装置10−1にコンテンツCT11を提供すると決定する。例えば、決定部133は、端末装置10−1にコンテンツCT11をプッシュ通知すると決定する。 In the example of FIG. 1, the determination unit 133 determines to provide content to the terminal device 10-1 used by the user U1. For example, the determination unit 133 determines to provide the content CT11 to the terminal device 10-1. For example, the determination unit 133 determines to push the content CT11 to the terminal device 10-1.
例えば、決定部133は、所定数の選択肢をコンテンツCT11とともに端末装置10−1に提供すると決定する。図1の例では、決定部133は、コンテンツCT11とともに3つの選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13を端末装置10−1に提供すると決定する。 For example, the determination unit 133 determines to provide a predetermined number of options together with the content CT11 to the terminal device 10-1. In the example of FIG. 1, the determination unit 133 determines to provide the terminal device 10-1 with the three options CH11, the options CH12, and the options CH13 together with the content CT11.
図1の例では、決定部133は、ユーザU2が利用する端末装置10−2にコンテンツを提供すると決定する。例えば、決定部133は、端末装置10−2にコンテンツCT12を提供すると決定する。例えば、決定部133は、端末装置10−2にコンテンツCT12をプッシュ通知すると決定する。 In the example of FIG. 1, the determination unit 133 determines to provide content to the terminal device 10-2 used by the user U2. For example, the determination unit 133 determines to provide the content CT12 to the terminal device 10-2. For example, the determination unit 133 determines to push the content CT12 to the terminal device 10-2.
例えば、決定部133は、選択肢情報記憶部124(図7参照)に記憶された複数の選択肢のうち、所定数の選択肢をコンテンツCT12とともに端末装置10−2に提供すると決定する。図1の例では、決定部133は、コンテンツCT12とともに3つの選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13を端末装置10−2に提供すると決定する。 For example, the determination unit 133 determines to provide a predetermined number of options among the plurality of options stored in the option information storage unit 124 (see FIG. 7) to the terminal device 10-2 together with the content CT12. In the example of FIG. 1, the determination unit 133 determines to provide the terminal device 10-2 with the three options CH11, the options CH12, and the options CH13 together with the content CT12.
図2の例では、決定部133は、コンテンツをユーザU5の端末装置10−5に提供すると決定する。例えば、決定部133は、端末装置10−5にコンテンツCT11を提供すると決定する。例えば、決定部133は、端末装置10−5にコンテンツCT11をプッシュ通知すると決定する。 In the example of FIG. 2, the determination unit 133 determines to provide the content to the terminal device 10-5 of the user U5. For example, the determination unit 133 determines to provide the content CT11 to the terminal device 10-5. For example, the determination unit 133 determines to push the content CT11 to the terminal device 10-5.
図2の例では、決定部133は、ユーザU5に通知する情報としてコンテンツCT11があると決定(判定)する。例えば、決定部133は、モデルM1のスコア「0.6」、モデルM2のスコア「0.1」、及びモデルM3のスコア「0.2」に基づいて、コンテンツCT11の提供タイミングを判定する。例えば、決定部133は、ユーザが選択することが望ましい選択肢のスコアが所定の閾値以上であり、ユーザが選択することが望ましくない選択肢のスコアが所定の閾値未満である場合に、そのコンテンツの提供に適したタイミングであると判定する。 In the example of FIG. 2, the determination unit 133 determines (determines) that there is content CT11 as information notified to the user U5. For example, the determination unit 133 determines the provision timing of the content CT11 based on the score “0.6” of the model M1, the score “0.1” of the model M2, and the score “0.2” of the model M3. For example, the determination unit 133 provides the content when the score of an option that the user desires to select is equal to or greater than a predetermined threshold and the score of an option that the user does not want to select is less than the predetermined threshold. It is determined that the timing is suitable for.
図2の例では、決定部133は、選択肢CH11に対応するモデルM1のスコアが閾値「0.5」以上であり、選択肢CH12、CH13に対応するモデルM2、M3のスコアが閾値「0.5」未満である場合、コンテンツの提供に適したタイミングであると判定する。例えば、決定部133は、選択肢CH11に対応するモデルM1のスコア「0.6」が閾値「0.5」以上であり、選択肢CH12に対応するモデルM2のスコア「0.1」や選択肢CH13に対応するモデルM3のスコア「0.2」が閾値「0.5」未満であるため、コンテンツCT11の提供に適したタイミングであると判定する。 In the example of FIG. 2, the determination unit 133 has a score of the model M1 corresponding to the option CH11 being equal to or greater than the threshold “0.5”, and the scores of the models M2 and M3 corresponding to the options CH12 and CH13 are the threshold “0.5”. If it is less than “,” it is determined that the timing is suitable for providing the content. For example, the determination unit 133 sets the score “0.6” of the model M1 corresponding to the option CH11 to a threshold value “0.5” or more, and sets the score “0.1” or the option CH13 of the model M2 corresponding to the option CH12. Since the score “0.2” of the corresponding model M3 is less than the threshold value “0.5”, it is determined that the timing is suitable for providing the content CT11.
(提供部134)
提供部134は、種々の情報を提供する。例えば、提供部134は、端末装置10等の外部装置に各種情報を提供する。例えば、提供部134は、決定部133により決定されたコンテンツを端末装置10に提供する。例えば、提供部134は、決定部133により決定(判定)されたタイミングでコンテンツを端末装置10に提供する。
(Providing unit 134)
The providing unit 134 provides various information. For example, the providing unit 134 provides various types of information to an external device such as the
図1の例では、提供部134は、ユーザU1が利用する端末装置10−1にコンテンツを提供する。例えば、提供部134は、端末装置10−1にコンテンツCT11を提供する。例えば、提供部134は、端末装置10−1にコンテンツCT11をプッシュ通知する。 In the example of FIG. 1, the providing unit 134 provides content to the terminal device 10-1 used by the user U1. For example, the providing unit 134 provides the content CT11 to the terminal device 10-1. For example, the providing unit 134 notifies the terminal device 10-1 to push the content CT11.
例えば、提供部134は、所定数の選択肢をコンテンツCT11とともに端末装置10−1に提供する。図1の例では、提供部134は、コンテンツCT11とともに3つの選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13を端末装置10−1に提供する。 For example, the providing unit 134 provides a predetermined number of options together with the content CT11 to the terminal device 10-1. In the example of FIG. 1, the providing unit 134 provides three options CH11, options CH12, and options CH13 together with the content CT11 to the terminal device 10-1.
図1の例では、提供部134は、ユーザU2が利用する端末装置10−2にコンテンツを提供する。例えば、提供部134は、端末装置10−2にコンテンツCT12を提供する。例えば、提供部134は、端末装置10−2にコンテンツCT12をプッシュ通知する。 In the example of FIG. 1, the providing unit 134 provides content to the terminal device 10-2 used by the user U2. For example, the providing unit 134 provides the content CT12 to the terminal device 10-2. For example, the providing unit 134 notifies the terminal device 10-2 of the content CT12 by push notification.
例えば、提供部134は、選択肢情報記憶部124(図7参照)に記憶された複数の選択肢のうち、所定数の選択肢をコンテンツCT12とともに端末装置10−2に提供する。図1の例では、提供部134は、コンテンツCT12とともに3つの選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13を端末装置10−2に提供する。 For example, the providing unit 134 provides a predetermined number of options among a plurality of options stored in the option information storage unit 124 (see FIG. 7) to the terminal device 10-2 together with the content CT12. In the example of FIG. 1, the providing unit 134 provides the terminal device 10-2 with three options CH11, options CH12, and options CH13 together with the content CT12.
図2の例では、提供部134は、コンテンツをユーザU5の端末装置10−5に提供する。例えば、提供部134は、端末装置10−5にコンテンツCT11を提供する。例えば、提供部134は、端末装置10−5にコンテンツCT11をプッシュ通知する。 In the example of FIG. 2, the providing unit 134 provides the content to the terminal device 10-5 of the user U5. For example, the providing unit 134 provides the content CT11 to the terminal device 10-5. For example, the providing unit 134 notifies the terminal device 10-5 of the content CT11 by push notification.
〔3.端末装置の構成〕
次に、図9を用いて、実施形態に係る端末装置10の構成について説明する。図9は、実施形態に係る端末装置10の構成例を示す図である。図9に示すように、端末装置10は、通信部11と、記憶部12と、入力部13と、出力部14と、制御部15とを有する。
[3. Configuration of terminal device]
Next, the configuration of the
(通信部11)
通信部11は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部11は、図示しない所定の通信網と有線または無線で接続され、生成装置100との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 11)
The communication unit 11 is realized by a communication circuit or the like, for example. The communication unit 11 is connected to a predetermined communication network (not shown) in a wired or wireless manner, and transmits / receives information to / from the
(記憶部12)
記憶部12は、例えば、RAM、フラッシュメモリ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。記憶部12は、例えば、端末装置10にインストールされているアプリケーション(例えば乗換案内アプリ等)に関する情報、例えばプログラム等を記憶する。
(Storage unit 12)
The
(入力部13)
入力部13は、ユーザからの各種操作を取得する。例えば、入力部13は、タッチパネル機能により表示面(例えば表示部152)を介してユーザからの各種操作を取得してもよい。また、入力部13は、端末装置10に設けられたボタンや、端末装置10に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を取得してもよい。
(Input unit 13)
The input unit 13 acquires various operations from the user. For example, the input unit 13 may acquire various operations from the user via a display surface (for example, the display unit 152) by a touch panel function. Further, the input unit 13 may acquire various operations from buttons provided on the
(出力部14)
出力部14は、例えば液晶ディスプレイや有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。
(Output unit 14)
The output unit 14 is a display screen such as a tablet terminal realized by, for example, a liquid crystal display or an organic EL (Electro-Luminescence) display, and is a display device for displaying various types of information.
(制御部15)
制御部15は、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、端末装置10内部の記憶部12などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、インストールされているアプリケーション(例えば乗換案内アプリ等)のプログラムが含まれる。また、制御部15は、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
(Control unit 15)
The control unit 15 is a controller, and is realized, for example, by executing various programs stored in a storage device such as the
図9に示すように、制御部15は、受信部151と、表示部152と、取得部153と、送信部154とを有し、以下に説明する提供処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部15の内部構成は、図9に示した構成に限られず、他の構成であってもよい。 As illustrated in FIG. 9, the control unit 15 includes a reception unit 151, a display unit 152, an acquisition unit 153, and a transmission unit 154, and realizes or executes functions and operations of providing processing described below. . The internal configuration of the control unit 15 is not limited to the configuration illustrated in FIG. 9 and may be another configuration.
受信部151は、種々の情報を受信する。例えば、受信部151は、外部の情報処理装置から情報要求を受信する。受信部151は、生成装置100からコンテンツを受信する。
The receiving unit 151 receives various information. For example, the receiving unit 151 receives an information request from an external information processing apparatus. The receiving unit 151 receives content from the
図1の例では、受信部151は、生成装置100からコンテンツCT12を受信する。例えば、受信部151は、生成装置100からコンテンツCT12のプッシュ通知を受信する。図1の例では、受信部151は、コンテンツCT12とともに3つの選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13を受信する。
In the example of FIG. 1, the reception unit 151 receives content CT12 from the
図2の例では、受信部151は、生成装置100からコンテンツCT11を受信する。例えば、受信部151は、生成装置100からコンテンツCT11のプッシュ通知を受信する。図2の例では、受信部151は、コンテンツCT11とともに3つの選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13を受信する。
In the example of FIG. 2, the reception unit 151 receives content CT11 from the
表示部152は、種々の情報を表示する。表示部152は、端末装置10の画面に種々の情報を表示する。例えば、表示部152は、コンテンツと、端末装置10を利用するユーザの選択に応じてコンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢であって、ユーザのコンテンツに対する評価を示す選択肢を含む複数の選択肢と、を表示する。例えば、表示部152は、ユーザの主観的評価を示す選択肢である主観選択肢を含む複数の選択肢を表示する。例えば、表示部152は、ユーザの負の評価に対応する主観的評価を示す主観選択肢を含む複数の選択肢を表示する。
The display unit 152 displays various information. The display unit 152 displays various information on the screen of the
表示部152は、各コンテンツに共通する共通選択肢と、コンテンツに応じて表示内容が変動する主観選択肢とを含む複数の選択肢を表示する。例えば、表示部152は、コンテンツに対応するサービスに応じた表示内容の主観選択肢を含む複数の選択肢を表示する。例えば、表示部152は、ユーザのコンテキストに応じて表示内容が変動するコンテンツを表示する。例えば、表示部152は、コンテンツの表示内容の変動に応じて表示内容が変動する主観選択肢を含む複数の選択肢を表示する。例えば、表示部152は、コンテンツが表示可能な状態になってから所定の時間経過後にコンテンツを非表示にする。 The display unit 152 displays a plurality of options including common options common to each content and subjective options whose display contents vary depending on the content. For example, the display unit 152 displays a plurality of options including a subjective option of display contents corresponding to a service corresponding to the content. For example, the display unit 152 displays content whose display content varies depending on the user's context. For example, the display unit 152 displays a plurality of options including subjective options whose display contents change according to changes in content display contents. For example, the display unit 152 hides the content after a predetermined time has elapsed since the content can be displayed.
例えば、表示部152は、コンテンツが表示可能な状態になった後、コンテンツと所定の関連性を有する関連コンテンツが表示可能な状態になった場合、コンテンツを非表示にする。例えば、表示部152は、コンテンツが表示可能な状態になった後、コンテンツと共通のサービスが提供する関連コンテンツが表示可能な状態になった場合、コンテンツを非表示にする。例えば、表示部152は、ユーザによる端末装置の操作に依らず、端末装置において出力されるプッシュ通知として、コンテンツを表示する。 For example, the display unit 152 hides the content when the related content having a predetermined relationship with the content can be displayed after the content becomes displayable. For example, after the content becomes displayable, the display unit 152 hides the content when related content provided by a service common to the content becomes displayable. For example, the display unit 152 displays the content as a push notification output from the terminal device regardless of the operation of the terminal device by the user.
図1の例では、表示部152は、コンテンツCT12を表示する。例えば、表示部152は、コンテンツCT12とともに3つの選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13を表示する。例えば、表示部152は、コンテンツCT12とともに「表示」と記載された選択肢CH11を表示する。例えば、表示部152は、コンテンツCT12とともに「消去」と記載された選択肢CH12を表示する。例えば、表示部152は、コンテンツCT12とともに「不要」と記載された選択肢CH13を表示する。 In the example of FIG. 1, the display unit 152 displays the content CT12. For example, the display unit 152 displays three options CH11, options CH12, and options CH13 together with the content CT12. For example, the display unit 152 displays the option CH11 described as “display” together with the content CT12. For example, the display unit 152 displays the option CH12 in which “Erase” is described together with the content CT12. For example, the display unit 152 displays the option CH13 described as “unnecessary” together with the content CT12.
例えば、表示部152は、選択肢CH11がユーザにより選択された場合に、コンテンツCT11に対応する詳細情報を表示する。例えば、表示部152は、選択肢CH12がユーザにより選択された場合に、コンテンツCT11のプッシュ通知の表示を消去し、コンテンツCT11を非表示にする。例えば、表示部152は、選択肢CH13がユーザにより選択された場合に、コンテンツCT11のプッシュ通知の表示を消去し、コンテンツCT11を非表示にする。 For example, the display unit 152 displays detailed information corresponding to the content CT11 when the option CH11 is selected by the user. For example, when the option CH12 is selected by the user, the display unit 152 erases the display of the push notification of the content CT11 and hides the content CT11. For example, when the option CH13 is selected by the user, the display unit 152 deletes the push notification display of the content CT11 and hides the content CT11.
図2の例では、表示部152は、コンテンツCT11を表示する。例えば、表示部152は、コンテンツCT11とともに3つの選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13を表示する。例えば、表示部152は、コンテンツCT11とともに「表示」と記載された選択肢CH11を表示する。例えば、表示部152は、コンテンツCT11とともに「消去」と記載された選択肢CH12を表示する。例えば、表示部152は、コンテンツCT11とともに「不要」と記載された選択肢CH13を表示する。 In the example of FIG. 2, the display unit 152 displays the content CT11. For example, the display unit 152 displays three options CH11, options CH12, and options CH13 together with the content CT11. For example, the display unit 152 displays the option CH11 described as “display” together with the content CT11. For example, the display unit 152 displays the option CH12 in which “Erase” is described together with the content CT11. For example, the display unit 152 displays the option CH13 described as “unnecessary” together with the content CT11.
取得部153は、種々の情報を取得する。例えば、取得部153は、記憶部12に記憶された各種情報を取得する。例えば、取得部153は、ユーザの複数の選択肢に対する操作に応じて、ユーザの選択に関する情報を取得する。例えば、取得部153は、複数の選択肢のうち、いずれかの選択肢がユーザにより選択された場合、当該選択肢を選択したことを示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応するユーザのコンテキスト情報を取得する。例えば、取得部153は、ユーザが主観選択肢を選択した場合、主観選択肢の表示内容に対応する情報を取得する。
The acquisition unit 153 acquires various information. For example, the acquisition unit 153 acquires various types of information stored in the
図1の例では、取得部153は、ユーザU1が選択肢CH13を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU1のコンテキスト情報を取得する。例えば、取得部153は、ユーザU2が選択肢CH11を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU2のコンテキスト情報を取得する。 In the example of FIG. 1, the acquisition unit 153 acquires selection information indicating that the user U1 has selected the option CH13 and context information of the user U1 at the time of selection. For example, the acquisition unit 153 acquires selection information indicating that the user U2 has selected the option CH11 and context information of the user U2 at the time of selection.
送信部154は、入力部13により取得したユーザ操作に従って、生成装置100へ情報要求を送信する。例えば、送信部154は、起動したアプリ等からの情報要求を生成装置100へ送信する。例えば、送信部154は、生成装置100へユーザの選択情報を送信する。
The transmission unit 154 transmits an information request to the
図1の例では、送信部154は、ユーザU1が選択肢CH13を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU1のコンテキスト情報を生成装置100に送信する。例えば、送信部154は、ユーザU2が選択肢CH11を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU2のコンテキスト情報を生成装置100に送信する。
In the example of FIG. 1, the transmission unit 154 transmits selection information indicating that the user U1 has selected the option CH13 and context information of the user U1 at the time of selection to the
図2の例では、送信部154は、取得した選択情報やコンテキスト情報を生成装置100へ送信する。例えば、送信部154は、ユーザU5が選択肢CH11を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU5のコンテキスト情報を生成装置100に送信する。
In the example of FIG. 2, the transmission unit 154 transmits the acquired selection information and context information to the
なお、上述した制御部15による表示処理等の処理は、例えば、JavaScript(登録商標)などにより実現されてもよい。また、上述した表示処理が所定のアプリケーション(例えば乗換案内アプリ等)により行われる場合や表示処理が専用アプリにより行われる場合、制御部15は、例えば、所定のアプリや専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。 Note that the processing such as the display processing by the control unit 15 described above may be realized by, for example, JavaScript (registered trademark). In addition, when the above-described display process is performed by a predetermined application (for example, a transfer guide application) or when the display process is performed by a dedicated application, the control unit 15 performs, for example, application control for controlling the predetermined application or the dedicated application. You may have a part.
〔4.生成処理のフロー〕
次に、図10を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による表示処理の手順について説明する。図10は、実施形態に係る表示処理の一例を示すフローチャートである。
[4. Generation process flow)
Next, the procedure of display processing by the
図10に示すように、端末装置10は、コンテンツ及びコンテンツに対する複数の選択肢を表示する(ステップS101)。図1の例では、端末装置10−1は、コンテンツCT11を表示する。例えば、端末装置10−1は、コンテンツCT11とともに3つの選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH13を表示する。
As shown in FIG. 10, the
また、端末装置10は、ユーザの複数の選択肢に対する操作に応じて、ユーザの選択情報を取得する(ステップS102)。図1の例では、端末装置10−1は、ユーザU1が選択肢CH13を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU1のコンテキスト情報を取得する。
Further, the
そして、端末装置10は、選択情報を提供側へフィードバックする(ステップS103)。図1の例では、端末装置10−1は、ユーザU1が選択肢CH13を選択したことを示す選択情報や選択時のユーザU1のコンテキスト情報を生成装置100に送信する。
And the
〔5.表示処理のフロー〕
次に、図11を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による生成処理の手順について説明する。図11は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
[5. (Display processing flow)
Next, a generation process procedure performed by the
図11に示すように、生成装置100は、コンテンツの提供先のユーザの選択情報及びコンテキスト情報を取得する(ステップS201)。例えば、生成装置100は、ユーザに提供したコンテンツのコンテンツ情報や、選択情報に示す選択肢を選択したユーザの属性情報や、選択情報に示す選択肢が選択された場合におけるユーザのコンテキスト情報を正解情報として、記憶部120や端末装置10等の外部装置から取得する。
As illustrated in FIG. 11, the
そして、生成装置100は、各選択肢に対応するユーザの選択情報及びコンテキスト情報に基づいて、各選択肢に対応するモデルを生成する(ステップS202)。例えば、生成装置100は、ユーザに提供したコンテンツのコンテンツ情報や、選択情報に示す選択肢を選択したユーザの属性情報や、選択情報に示す選択肢が選択された場合におけるユーザのコンテキスト情報を正解情報として、モデルを生成する。例えば、生成装置100は、ユーザU3がコンテンツCT11とともに表示された選択肢CH12を選択した場合、コンテンツCT11のコンテンツ情報や、ユーザU3の属性情報や、ユーザU3が選択肢CH12を選択した際のユーザU3のコンテキスト情報を正解情報として、選択肢CH12に対応するモデルM2を生成する。
Then, the
〔6.表示例〕
なお、コンテンツや選択肢の表示は上記に限らず、種々の態様であってもよい。この点について、図12〜図14を用いて説明する。図12は、実施形態に係る端末装置における表示の一例を示す図である。図13は、実施形態に係る端末装置における表示の一例を示す図である。図14は、実施形態に係る端末装置における表示の一例を示す図である。なお、図1及び図2と同様の点については、適宜説明を省略する。また、図12及び図13の例では、ユーザがユーザU1であるものとする。
[6. Display example)
Note that the display of content and options is not limited to the above, and may be in various forms. This point will be described with reference to FIGS. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of display on the terminal device according to the embodiment. FIG. 13 is a diagram illustrating an example of display on the terminal device according to the embodiment. FIG. 14 is a diagram illustrating an example of display on the terminal device according to the embodiment. The description of the same points as in FIGS. 1 and 2 will be omitted as appropriate. In the example of FIGS. 12 and 13, it is assumed that the user is the user U1.
〔6−1.コンテンツの内容〕
まず、図12及び図13を用いて、選択肢の表示やコンテンツに表示される文字情報等について説明する。図12及び図13に共通の点については、図12を用いて説明する。
[6-1. (Contents)
First, with reference to FIG. 12 and FIG. 13, display of options, character information displayed in content, and the like will be described. Points common to FIGS. 12 and 13 will be described with reference to FIG.
図12中の端末装置10には、コンテンツCT11が表示される。例えば、生成装置100は、コンテンツCT11とともに3つの選択肢CH11、選択肢CH12、及び選択肢CH21を端末装置10に提供する。また、端末装置10は、コンテンツCT11とともに、左から選択肢CH11、選択肢CH21、及び選択肢CH12の順に3つの選択肢を表示する。このように、図12においては、選択肢CH11及び選択肢CH12が図1や図2と同様に表示され、選択肢CH21が選択肢CH13に替えて表示される。選択肢CH11及び選択肢CH12は、各コンテンツに共通して表示される共通選択肢であってもよい。選択肢CH21や選択肢CH13等のように、主観選択肢は、サービスやコンテンツに応じて、どの選択肢が表示されるかが変動してもよい。
The content CT11 is displayed on the
このように、図12の例では、端末装置10には、コンテンツCT11とともに「OK」と記載された選択肢CH21が表示される。例えば、選択肢CH21が選択された場合に、コンテンツCT11のプッシュ通知の表示が消去され、コンテンツCT11が非表示になる。
In this way, in the example of FIG. 12, the
ここで、選択肢CH21の選択後の処理は、選択肢CH12の選択後の処理と同様であるが、選択肢CH21は「OK」と表示されており、選択肢CH12に比べて、ユーザの主観的評価が良いことを示す選択肢である。例えば、選択肢CH21は、ユーザがコンテンツCT11の通知を確認し、そのタイミングが良かったと感じているというユーザの主観的評価を示す選択肢である。例えば、選択肢CH21は、ユーザが選択することが望ましい選択肢である。また、選択肢CH21は、選択肢CH11と異なり、コンテンツCT11の詳細情報を表示することがなく、ユーザが通知タイミングが良かったと感じているという主観的評価を取得可能にする選択肢である。そのため、生成装置100は、選択肢CH21が選択されるような内容のコンテンツを選択肢CH21が選択されるようなタイミングで、端末装置10にプッシュ通知することが望ましい。また、端末装置10は、選択肢CH21が選択されるような内容のコンテンツを選択肢CH21が選択されるようなタイミングで、表示することが望ましい。
Here, the process after the selection of the option CH21 is the same as the process after the selection of the option CH12, but the option CH21 is displayed as “OK”, and the user's subjective evaluation is better than the option CH12. It is an option that indicates that. For example, the option CH21 is an option indicating the user's subjective evaluation that the user confirms the notification of the content CT11 and feels that the timing is good. For example, the option CH21 is an option that is preferably selected by the user. Also, the option CH21 is an option that, unlike the option CH11, does not display the detailed information of the content CT11, and enables acquisition of a subjective evaluation that the user feels that the notification timing is good. Therefore, it is desirable that the generating
例えば、生成装置100は、選択肢CH21に対応するモデルの出力が高くなるタイミングでコンテンツを端末装置10にプッシュ通知する。これにより、生成装置100は、適切なタイミングで適切なコンテンツを端末装置10に提供することができる。
For example, the
また、図12に示すコンテンツCT11中の表示領域SN21には「U1さんの登録商品が出品されました!今すぐ確認しましょう!」と表示されており、ユーザU1は、表示領域SN21に表示された情報だけでは、どの商品が出品されているかが判断できない。そのため、コンテンツCT11を閲覧したユーザU1は、適切なタイミングである場合、選択肢CH11を選択し、適切なタイミングでない場合、選択肢CH12を選択する可能性が高い。 In addition, in the display area SN21 in the content CT11 shown in FIG. 12, "U1's registered product has been exhibited! Check it now!" Is displayed, and the user U1 is displayed in the display area SN21. It is not possible to determine which product has been exhibited based on the information alone. Therefore, the user U1 who has browsed the content CT11 is likely to select the option CH11 if it is an appropriate timing, and select the option CH12 if it is not an appropriate timing.
一方、図13に示すコンテンツCT11中の表示領域SN31には「U1さんの登録した財布Yが出品されました!今すぐ確認しましょう!」と表示されており、ユーザU1は、表示領域SN31に表示された情報だけで、どの商品が出品されているかを判断できる。そのため、コンテンツCT11を閲覧したユーザU1は、適切なタイミングである場合、選択肢CH21を選択し、適切なタイミングでない場合、選択肢CH12を選択する可能性が高い。 On the other hand, the display area SN31 in the content CT11 shown in FIG. 13 displays "The wallet Y registered by U1 has been exhibited! Check it now!", And the user U1 is displayed in the display area SN31. Only the displayed information can determine which product is being exhibited. Therefore, the user U1 who has browsed the content CT11 is likely to select the option CH21 if it is an appropriate timing, and select the option CH12 if it is not an appropriate timing.
上述のように、ユーザにとって適切なタイミングの通知であっても、その表示する情報の態様によって、ユーザが、選択肢CH11を選択し詳細を表示する必要がある場合と、プッシュ通知の情報で十分であり選択肢CH21を選択する場合とに分かれる。 As described above, even when notification is appropriate timing for the user, depending on the type of information to be displayed, the case where the user needs to select the option CH11 and display details and the information of push notification is sufficient. This is divided into the case where the option CH21 is selected.
そのため、生成装置100は、ユーザに選択肢CH11を選択させたい場合は、図12中の表示領域SN21に示すような詳細の確認が必要な情報を提供してもよい。この場合、生成装置100は、選択肢CH11に対応するモデルM1が出力するスコアが高くなるようにコンテンツの文字情報等を決定し、コンテンツを提供してもよい。
Therefore, the
また、生成装置100は、ユーザに選択肢CH21を選択させたい場合は、図13中の表示領域SN31に示すようなその情報のみの確認で十分な情報を提供してもよい。この場合、生成装置100は、選択肢CH21に対応するモデルが出力するスコアが高くなるようにコンテンツの文字情報等を決定し、コンテンツを提供してもよい。
In addition, when the
〔6−2.重複の非表示〕
次に、図14を用いて、同様のコンテンツが複数表示されることを抑制するための方法について説明する。図14中の端末装置10−41は、コンテンツの重複表示の状態を示し、図14中の端末装置10−42は、コンテンツの重複表示を除いた状態を示す。なお、ここでいう同様のコンテンツとは、同じサービスから通知される同じ内容に関するコンテンツであってもよい。例えば、同じユーザに登録商品の出品を通知する内容のコンテンツは、同様のコンテンツ(以下、「重複コンテンツ」ともいう)であってもよい。
[6-2. (Hide duplicates)
Next, a method for suppressing a plurality of similar contents from being displayed will be described with reference to FIG. The terminal device 10-41 in FIG. 14 shows the state of overlapping display of content, and the terminal device 10-42 in FIG. 14 shows the state of excluding overlapping display of content. Note that the similar content mentioned here may be content related to the same content notified from the same service. For example, the content that informs the same user of the exhibition of the registered product may be similar content (hereinafter also referred to as “duplicate content”).
例えば、端末装置10−41には、コンテンツCT40−2(CT40)、CT50、CT60、CT70、CT80、CT40−1(CT40)が表示されている。このように、端末装置10−41には、メールサービスに関するコンテンツCT40−2とコンテンツCT40−1との2つが重複して表示される。 For example, contents CT40-2 (CT40), CT50, CT60, CT70, CT80, and CT40-1 (CT40) are displayed on the terminal device 10-41. As described above, the content CT40-2 and the content CT40-1 related to the mail service are displayed in duplicate on the terminal device 10-41.
端末装置10−41に示すように、重複コンテンツが複数表示された場合、重複する内容のコンテンツ、すなわちユーザに提供する情報量が増えないコンテンツが表示領域を占め、ユーザの満足度が低下する。そのため、このように重複表示を行っている場合、重複表示されるコンテンツに対応するサービスに対するユーザの評価も低下する可能性が高い。図14中の端末装置10−41の場合、コンテンツCT40−2よりも古い情報であるコンテンツCT40−1は、端末装置10に表示する必要性の低いコンテンツである。
As shown in the terminal device 10-41, when a plurality of overlapping contents are displayed, overlapping contents, that is, contents that do not increase the amount of information provided to the user occupy the display area, and the satisfaction of the user is lowered. Therefore, when overlapping display is performed in this way, there is a high possibility that the user's evaluation with respect to the service corresponding to the content that is displayed overlappingly will also decrease. In the case of the terminal device 10-41 in FIG. 14, the content CT40-1 that is information older than the content CT40-2 is content that is less required to be displayed on the
そのため、端末装置10は、端末装置10−42に示すように、重複したコンテンツCT40−1、コンテンツCT40−2のうち、古いコンテンツであるコンテンツCT40−1を非表示にし、重複を排除してコンテンツを表示する。例えば、端末装置10−42には、コンテンツCT40−2(CT40)、CT50、CT60、CT70、CT80、CT90が表示されている。これにより、端末装置10を利用するユーザは、コンテンツCT90に関するサービスについても通知があったことを、下部を表示させる等の操作を行うことなく確認可能になる。このように、端末装置10は、コンテンツの重複表示を排除することにより、重複表示されるコンテンツに対応するサービスに対するユーザの評価が低下することを抑制できる。
Therefore, as shown in the terminal device 10-42, the
また、上述した例では、重複コンテンツが複数表示された場合、コンテンツを非表示にする場合を示したが、端末装置10は、種々の条件に基づいて、コンテンツを非表示にしてもよい。例えば、端末装置10は、コンテンツが表示されてから所定の時間(例えば、30分等)が経過した場合に、コンテンツを非表示にしてもよい。例えば、端末装置10は、コンテンツが表示されてから、ユーザによる選択肢の指定が行われずに所定の時間(例えば、1時間等)が経過した場合に、コンテンツを非表示にしてもよい。
In the above-described example, when a plurality of overlapping contents are displayed, the case where the contents are hidden is shown. However, the
また、端末装置10は、重複コンテンツが複数表示された場合、所定の時間(例えば、20分等)が経過した場合に、コンテンツを非表示にしてもよい。例えば、端末装置10は、重複コンテンツが複数表示されてから、ユーザによって重複コンテンツのいずれの選択肢も指定が行われずに所定の時間(例えば、1時間等)が経過した場合に、コンテンツを非表示にしてもよい。
In addition, when a plurality of overlapping contents are displayed, the
〔7.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る生成装置100は、取得部131と、生成部132とを有する。取得部131は、ユーザが利用する端末装置10においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じてコンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢のユーザの選択に関する選択情報を取得する。また、生成部132は、取得部131により取得された選択情報に基づいて、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する。
[7. effect〕
As described above, the
これにより、実施形態に係る生成装置100は、複数の選択肢のユーザの選択に関する選択情報に基づいて、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成することにより、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。
Accordingly, the
また、実施形態に係る生成装置100において、取得部131は、ユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応するユーザのコンテキスト情報を取得する。また、生成部132は、取得部131により取得されたユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応するユーザのコンテキスト情報とに基づいて、モデルを生成する。
In the
これにより、実施形態に係る生成装置100は、ユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応するユーザのコンテキスト情報とに基づいて、モデルを生成することにより、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る生成装置100において、生成部132は、ユーザの各選択肢の選択に関する情報に基づいて、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザが各選択肢を選択するかを予測する複数のモデルを生成する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る生成装置100は、ユーザの各選択肢の選択に関する情報に基づいて、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザが各選択肢を選択するかを予測する複数のモデルを生成することにより、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る生成装置100において、生成部132は、ユーザの主観選択肢の選択に関する情報に基づいて、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザが主観選択肢を選択するかを予測するモデルを生成する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る生成装置100は、ユーザの主観選択肢の選択に関する情報に基づいて、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザが主観選択肢を選択するかを予測するモデルを生成することにより、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。
Accordingly, the
また、実施形態に係る生成装置100において、生成部132は、ユーザの負の評価に対応する主観的評価を示す主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得する。
In the
これにより、実施形態に係る生成装置100は、ユーザの負の評価に対応する主観的評価を示す主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得することにより、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る生成装置100において、生成部132は、各コンテンツに共通する共通選択肢と、コンテンツに応じて表示内容が変動する主観選択肢とを含む複数の選択肢の選択情報を取得する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る生成装置100は、各コンテンツに共通する共通選択肢と、コンテンツに応じて表示内容が変動する主観選択肢とを含む複数の選択肢の選択情報を取得することにより、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。
Accordingly, the
また、実施形態に係る生成装置100において、生成部132は、コンテンツに対応するサービスに応じた表示内容の主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る生成装置100は、コンテンツに対応するサービスに応じた表示内容の主観選択肢を含む複数の選択肢の選択情報を取得することにより、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。
Thereby, when the content is displayed on the
また、実施形態に係る生成装置100において、生成部132は、ユーザのコンテキストに応じて表示内容が変動するコンテンツとともに表示される複数の選択肢の選択情報を取得する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る生成装置100は、ユーザのコンテキストに応じて表示内容が変動するコンテンツとともに表示される複数の選択肢の選択情報を取得することにより、端末装置10にコンテンツが表示された場合にユーザがコンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを適切に生成することができる。
Accordingly, when the content is displayed on the
〔8.プログラム〕
上述してきた端末装置10による処理は、本願に係る表示プログラムにより実現される。端末装置10に係る他の処理部も同様に、表示プログラムによる各手順が実行されることにより実現される。例えば、端末装置10に係る表示部152は、端末装置10が有するCPUやMPU等によって、例えば表示プログラムがRAMを作業領域として、表示プログラムに係る表示手順が実行されることにより実現される。端末装置10に係る他の処理部も同様に、表示プログラムによる各手順が実行されることにより実現される。
[8. program〕
The processing by the
なお、本願に係る端末装置10が実行する処理は、必ずしも全てが表示プログラムによって実現されるものでなくてもよい。例えば、端末装置10外の情報等は、端末装置10が有するOS(Operating System)によって取得されてもよい。すなわち、表示プログラム自体が、上述してきたような端末装置10で実行される処理を実行するのではなく、OSによって取得されたデータ(例えば、コンテンツや選択肢等を表示するために用いるデータ)を受け取ったりすることにより、上述してきた端末装置10の処理を実現するようにしてもよい。
Note that the processing executed by the
〔9.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る生成装置100及び端末装置10は、例えば図15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15は、生成装置及び端末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、ROM1300、HDD1400、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
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
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
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
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
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る生成装置100及び端末装置10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、15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
以上、本願の実施形態及び変形例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 and modifications of the present application have been described in detail with reference to the drawings. It is possible to carry out the present invention in other forms that have been modified and improved.
〔10.その他〕
また、上記実施形態及び変形例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-described embodiments and modifications, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or are described as being performed manually. All or part of the processing 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、上述してきた実施形態及び変形例は、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 above-described embodiments and modifications can be combined as appropriate within a range that does not contradict processing contents.
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 情報処理システム
100 生成装置
121 ユーザ情報記憶部
122 行動情報記憶部
123 コンテンツ情報記憶部
124 選択肢情報記憶部
125 モデル情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 生成部
133 決定部
134 提供部
10 端末装置
12 記憶部
15 制御部
151 受信部
152 表示部
153 取得部
154 送信部
N ネットワーク
DESCRIPTION OF
Claims (10)
前記取得部により取得された前記選択情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記コンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する生成部と、
を備えることを特徴とする生成装置。 Acquisition of a plurality of options displayed together with content in a terminal device used by a user, wherein selection information related to the user's selection of a plurality of options for which predetermined processing related to the content is executed according to the user's selection And
A generating unit that generates a model for predicting whether a user performs a predetermined action on the content when the content is displayed on the terminal device based on the selection information acquired by the acquiring unit;
A generating apparatus comprising:
前記ユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応する前記ユーザのコンテキスト情報を取得し、
前記生成部は、
前記取得部により取得された前記ユーザが選択した選択肢を示す情報と、当該選択肢を選択した時点に対応する前記ユーザのコンテキスト情報とに基づいて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の生成装置。 The acquisition unit
Obtaining information indicating the option selected by the user and context information of the user corresponding to the time when the option is selected;
The generator is
The model is generated based on information indicating an option selected by the user acquired by the acquisition unit and context information of the user corresponding to a point in time when the option is selected. The generating device described in 1.
前記ユーザの各選択肢の選択に関する情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記各選択肢を選択するかを予測する複数のモデルを生成する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の生成装置。 The generator is
The plurality of models for predicting whether the user selects each option when the content is displayed on the terminal device based on information on selection of each option by the user. The generation device according to claim 1 or 2.
前記ユーザの主観的評価を示す選択肢である主観選択肢の選択に関する情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記主観選択肢を選択するかを予測する前記モデルを生成する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の生成装置。 The generator is
Based on information related to selection of a subjective option that is an option indicating the user's subjective evaluation, the model that predicts whether the user selects the subjective option when the content is displayed on the terminal device is generated. The generating apparatus according to claim 1, wherein
ユーザの負の評価に対応する主観的評価を示す主観選択肢を含む前記複数の選択肢の前記選択情報を取得する
ことを特徴とする請求項4に記載の生成装置。 The acquisition unit
The generation apparatus according to claim 4, wherein the selection information of the plurality of options including a subjective option indicating a subjective evaluation corresponding to a negative evaluation of the user is acquired.
各コンテンツに共通する共通選択肢と、前記コンテンツに応じて表示内容が変動する前記主観選択肢とを含む前記複数の選択肢の前記選択情報を取得する
ことを特徴とする請求項4または請求項5に記載の生成装置。 The acquisition unit
6. The selection information of the plurality of options including a common option common to each content and the subjective option whose display content varies according to the content is acquired. Generator.
前記コンテンツに対応するサービスに応じた表示内容の前記主観選択肢を含む前記複数の選択肢の前記選択情報を取得する
ことを特徴とする請求項6に記載の生成装置。 The acquisition unit
The generation apparatus according to claim 6, wherein the selection information of the plurality of options including the subjective option of display contents corresponding to the service corresponding to the content is acquired.
前記ユーザのコンテキストに応じて表示内容が変動する前記コンテンツとともに表示される前記複数の選択肢の前記選択情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の生成装置。 The acquisition unit
The generation apparatus according to claim 1, wherein the selection information of the plurality of options displayed together with the content whose display content varies according to the user's context is acquired.
ユーザが利用する端末装置においてコンテンツとともに表示される複数の選択肢であって、ユーザの選択に応じて前記コンテンツに関する所定の処理が実行される複数の選択肢の前記ユーザの選択に関する選択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選択情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記コンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する生成工程と、
を含むことを特徴とする生成方法。 A generation method executed by a computer,
Acquisition of a plurality of options displayed together with content in a terminal device used by a user, wherein selection information related to the user's selection of a plurality of options for which predetermined processing related to the content is executed according to the user's selection Process,
A generating step of generating a model for predicting whether a user performs a predetermined action on the content when the content is displayed on the terminal device based on the selection information acquired by the acquiring step;
A generation method comprising:
前記取得手順により取得された前記選択情報に基づいて、前記端末装置に前記コンテンツが表示された場合にユーザが前記コンテンツに対する所定の行動を行うかを予測するモデルを生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。 Acquisition of a plurality of options displayed together with content in a terminal device used by a user, wherein selection information related to the user's selection of a plurality of options for which predetermined processing related to the content is executed according to the user's selection Procedure and
A generation procedure for generating a model for predicting whether a user performs a predetermined action on the content when the content is displayed on the terminal device based on the selection information acquired by the acquisition procedure;
A program for causing a computer to execute.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017050446A JP2018156187A (en) | 2017-03-15 | 2017-03-15 | Creation device, creation method, and creation program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017050446A JP2018156187A (en) | 2017-03-15 | 2017-03-15 | Creation device, creation method, and creation program |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018156187A true JP2018156187A (en) | 2018-10-04 |
Family
ID=63716555
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017050446A Pending JP2018156187A (en) | 2017-03-15 | 2017-03-15 | Creation device, creation method, and creation program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2018156187A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021092777A (en) * | 2019-12-10 | 2021-06-17 | ネイバー コーポレーションNAVER Corporation | Method, system, and computer program for excluding content duplication on dual screen |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004272521A (en) * | 2003-03-07 | 2004-09-30 | Nri & Ncc Co Ltd | System and method for transmitting contents in proper timing |
JP2006048319A (en) * | 2004-08-04 | 2006-02-16 | Sony Corp | Device, method, recording medium, and program for information processing |
JP2006050112A (en) * | 2004-08-03 | 2006-02-16 | Ito Yuji | User selection type e-mail distributing system |
JP2006120135A (en) * | 2004-09-27 | 2006-05-11 | Yafoo Japan Corp | Program, method, and system for calculating advertisement content distribution ratio, content distribution control system, and system, method, and program for controlling advertisement content distribution |
US20070261085A1 (en) * | 2006-05-05 | 2007-11-08 | Alcatel | Method and system for accessing programs from multiple triple play service listings |
US20150088788A1 (en) * | 2013-05-31 | 2015-03-26 | Linkedin Corporation | Systems and methods for content response prediction |
JP2015531119A (en) * | 2012-08-03 | 2015-10-29 | フェイスブック,インク. | Negative signal for ad targeting |
JP2016207085A (en) * | 2015-04-27 | 2016-12-08 | 株式会社Nttドコモ | Information processing device and program |
-
2017
- 2017-03-15 JP JP2017050446A patent/JP2018156187A/en active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004272521A (en) * | 2003-03-07 | 2004-09-30 | Nri & Ncc Co Ltd | System and method for transmitting contents in proper timing |
JP2006050112A (en) * | 2004-08-03 | 2006-02-16 | Ito Yuji | User selection type e-mail distributing system |
JP2006048319A (en) * | 2004-08-04 | 2006-02-16 | Sony Corp | Device, method, recording medium, and program for information processing |
JP2006120135A (en) * | 2004-09-27 | 2006-05-11 | Yafoo Japan Corp | Program, method, and system for calculating advertisement content distribution ratio, content distribution control system, and system, method, and program for controlling advertisement content distribution |
US20070261085A1 (en) * | 2006-05-05 | 2007-11-08 | Alcatel | Method and system for accessing programs from multiple triple play service listings |
JP2015531119A (en) * | 2012-08-03 | 2015-10-29 | フェイスブック,インク. | Negative signal for ad targeting |
US20150088788A1 (en) * | 2013-05-31 | 2015-03-26 | Linkedin Corporation | Systems and methods for content response prediction |
JP2016207085A (en) * | 2015-04-27 | 2016-12-08 | 株式会社Nttドコモ | Information processing device and program |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021092777A (en) * | 2019-12-10 | 2021-06-17 | ネイバー コーポレーションNAVER Corporation | Method, system, and computer program for excluding content duplication on dual screen |
JP7160885B2 (en) | 2019-12-10 | 2022-10-25 | ネイバー コーポレーション | Methods, Systems, and Computer Programs for Deduplicating Content on Dual Screens |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10726438B2 (en) | Personalized contextual coupon engine | |
US20160171582A1 (en) | Providing product advice recommendation | |
JP6823612B2 (en) | Predictors, prediction methods, and prediction programs | |
JP2017151867A (en) | Update device, update method, and update program | |
JP6601821B2 (en) | Determination apparatus, determination method, determination program, information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
JP2021119526A (en) | Generation device, generation method, data generation program | |
JP6832759B2 (en) | Display program, display method, terminal device, information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP2018156187A (en) | Creation device, creation method, and creation program | |
JP6818717B2 (en) | Extractor, extraction method, and extraction program | |
JP6708429B2 (en) | Generation device, generation method, and generation program | |
JP6584240B2 (en) | Generating device, generating method, and generating program | |
JP6774763B2 (en) | Estimator, estimation method, and estimation program | |
JP6010162B2 (en) | Information providing apparatus, information providing method, and program | |
JP6275295B1 (en) | Determination apparatus, determination method, and determination program | |
JP6918748B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs | |
JP6679447B2 (en) | Change device, change method, and change program | |
JP6963053B2 (en) | Judgment device, judgment method, and judgment program | |
US20190130443A1 (en) | Usable interferences based on a user's updated digital profile | |
JP6480900B2 (en) | Generating device, generating method, and generating program | |
JP6896466B2 (en) | Display program, display method, terminal device, generator, generator, and generator | |
JP7259110B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7098553B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs | |
JP7023253B2 (en) | Collection device, collection method and collection program | |
JP6392921B1 (en) | Generating device, generating method, and generating program | |
JP6680562B2 (en) | Judgment device, judgment method, and judgment program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170911 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180619 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180724 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180911 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20190226 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190524 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20190603 |
|
A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20190726 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20191101 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20191108 |