JP2018181008A - サーバ装置 - Google Patents
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Abstract
Description
(システム構成例の説明)
図1に示すように、第1実施形態に係るサーバ装置10は、取得部11と、端末情報DB12と、推定部13と、レコメンド処理部14と、を備え、複数のユーザ端末20との間で相互に通信可能とされている。なお、複数のユーザ端末20のうち、後述するレコメンド処理の対象となるユーザ端末は、以下「対象ユーザ端末」と称する。
第1実施形態の処理は、複数のユーザ端末20からの情報に基づき複数のユーザについての同一コンテンツに関するストレス状態スコアの度数分布情報を各コンテンツについて導出し格納する事前処理(図3(a))と、対象ユーザ端末からの情報に基づき対象ユーザのストレス状態スコアを求め、該ストレス状態スコアと各コンテンツについての度数分布情報とに基づいて、対象ユーザにレコメンドするコンテンツを設定しレコメンドするレコメンド処理(図3(b))と、を含む。以下、これらを順に説明する。
レコメンド指標=対象ユーザと同一スコアの利用者数/最頻値の利用者数 (1)
さらに、レコメンド処理部14は、対象ユーザに対するレコメンド指標が高い順に、対象ユーザに利用履歴の無いコンテンツを、レコメンドすべきコンテンツとして設定し、対象ユーザにレコメンドする(ステップS14)。ここでのコンテンツの設定例は、図2を用いて以下で説明する。なお、上記式(1)によってレコメンド指標を算出するのは、一例であり、この算出方法に限定されるものではない。
第2実施形態では、ユーザ端末から取得される所定の対象日から過去に遡った直近所定期間分の情報(ここでは一例として直近の所定数ヶ月分の情報(以下「直近mヶ月分の情報」と称する))に基づきストレス状態が相反するユーザがよく使うコンテンツをレコメンドする例を説明する。第2実施形態のシステム構成は、図1に示す第1実施形態のシステム構成と同様であるため、ここでは重複した説明は省略する。ただし、図1の取得部11、推定部13およびレコメンド処理部14が備える機能が第1実施形態とは異なるため、以下、これらの機能の差異点について説明する。
レコメンド指標=両者の度数分布間のJSダイバージェンス (2)
ここで、「両者の度数分布」とは、あるコンテンツについての平均ストレス状態スコアの日数に関する度数分布と、対象ユーザの平均ストレス状態スコアの日数に関する度数分布とを意味する。式(2)にはJSダイバージェンスを用いた例を示したが、レコメンド指標算出方法は上記式(2)に限定されるものではなく、度数分布間の類似度を表す指標であれば、何れの指標を用いてもよい。両者の度数分布間の類似度が高いほど、JSダイバージェンスは低くなるため、次に、レコメンド処理部14は、対象ユーザに対するレコメンド指標(ここではJSダイバージェンス)が高い順に、対象ユーザに利用履歴の無いコンテンツを、レコメンドすべきコンテンツとして設定し、対象ユーザにレコメンドする(ステップS34)。これにより、ストレス状態が対象ユーザと相反するユーザがよく使うコンテンツをレコメンドすることができる。ここでのコンテンツの設定例は、図4(a)、(b)を用いて以下で説明する。
第3実施形態では、ユーザ端末から取得される、コンテンツ利用当日および直前の所定日数分(以下、これらをまとめて「直近m日分」と称する)の情報に基づきストレス状態の変動が類似したユーザがよく使うコンテンツをレコメンドする例を説明する。第3実施形態のシステム構成は、図1に示す第1実施形態のシステム構成と同様であるため、ここでは重複した説明は省略する。ただし、図1の取得部11、推定部13およびレコメンド処理部14のそれぞれが備える機能が第1実施形態とは異なるため、以下、これらの機能の差異点について説明する。
第4実施形態では、ユーザ端末から取得されるコンテンツ利用当日および直後の所定日数分(以下、これらをまとめて「利用後m日分」と称する)の情報に基づきユーザのストレス状態改善に有効と思われるコンテンツをレコメンドする実施形態を説明する。第4実施形態のシステム構成は、図1に示す第1実施形態のシステム構成と同様であるため、ここでは重複した説明は省略する。ただし、図1の取得部11、推定部13およびレコメンド処理部14のそれぞれが備える機能が第1実施形態とは異なるため、以下、これらの機能の差異点について説明する。
レコメンド指標=当日の最頻値−翌日以降の各日の最頻値の平均値 (3)
このときレコメンド指標は、実際にコンテンツが利用された日付に応じて、コンテンツ利用当日の日付をずらしていくことにより、同一コンテンツについて複数個導出される。例えば、あるコンテンツが日付X、Yの両日に利用されたとすると、コンテンツ利用当日を「日付X」とした場合に導出されるレコメンド指標と、コンテンツ利用当日を「日付Y」とした場合に導出されるレコメンド指標とが得られる。さらに、導出部11Bは、同一コンテンツにつき導出された複数のレコメンド指標を統計化し、得られたレコメンド指標の分布における最頻値を当該コンテンツについての効果指標として導出する(ステップS66)。以上の事前処理により、各コンテンツについての効果指標が導出され、格納部11Cに格納される。なお、上記式(3)によってレコメンド指標を算出するのは、一例であり、この算出方法に限定されるものではない。
Claims (10)
- 複数のユーザについて、各ユーザのストレス状態と利用されたコンテンツとを対応付ける対応付け情報を取得する取得部と、
レコメンドの対象となる対象ユーザのストレス状態を推定する推定部と、
前記取得部により取得された前記対応付け情報と、前記推定部により推定された前記対象ユーザのストレス状態とに基づいて、前記対象ユーザにレコメンドするコンテンツを設定し、該コンテンツを前記対象ユーザにレコメンドするレコメンド処理部と、
を備えるサーバ装置。 - 前記取得部は、
前記複数のユーザについて、各ユーザの携帯端末から得られる情報に基づいて、各ユーザのストレス状態を推定するとともに前記利用されたコンテンツを特定し、各ユーザのストレス状態と利用されたコンテンツとを対応付ける対応付け情報を生成することにより、前記対応付け情報を取得し、
前記推定部は、前記対象ユーザの携帯端末から得られる情報に基づいて、前記対象ユーザのストレス状態を推定する、
ことを特徴とする請求項1に記載のサーバ装置。 - 前記取得部は、
前記複数のユーザについて、各ユーザの携帯端末から得られる所定の対象日の情報に基づいて、各ユーザのストレス状態を表すストレス状態スコアを算出するとともに利用されたコンテンツを特定して、各ユーザのストレス状態スコアと利用されたコンテンツとを対応付ける対応付け情報を生成する生成部と、
生成された前記複数のユーザについての対応付け情報に基づいて、同一コンテンツに関するストレス状態スコアの度数分布情報を各コンテンツについて導出する導出部と、
導出された各コンテンツについての度数分布情報を格納する格納部と、
を含む、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載のサーバ装置。 - 前記推定部は、前記対象ユーザの携帯端末から得られる前記対象日の情報に基づいて、前記対象ユーザのストレス状態を表すストレス状態スコアを算出し、
前記レコメンド処理部は、前記格納部に格納された各コンテンツについての度数分布情報と、前記推定部により推定された前記対象ユーザのストレス状態スコアとに基づいて、前記対象ユーザにレコメンドするコンテンツを設定する、
ことを特徴とする請求項3に記載のサーバ装置。 - 前記取得部は、
前記複数のユーザについて、各ユーザの携帯端末から得られる所定の対象日の直近所定期間分の情報に基づいて、各ユーザの平均的なストレス状態を表す平均ストレス状態スコアを日ごとに算出するとともに利用されたコンテンツを特定して、各ユーザの平均ストレス状態スコアと利用されたコンテンツとを対応付ける対応付け情報を生成する生成部と、
生成された前記複数のユーザについての対応付け情報に基づいて、同一コンテンツに関する平均ストレス状態スコアの日数に関する度数分布情報を各コンテンツについて導出する導出部と、
導出された各コンテンツについての度数分布情報を格納する格納部と、
を含む、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載のサーバ装置。 - 前記推定部は、前記対象ユーザの携帯端末から得られる前記対象日の直近所定期間分の情報に基づいて、前記対象ユーザの平均的なストレス状態を表す平均ストレス状態スコアの日数に関する度数分布情報を導出し、
前記レコメンド処理部は、前記格納部に格納された各コンテンツについての度数分布情報と、前記推定部により導出された前記対象ユーザの度数分布情報とに基づいて、前記対象ユーザにレコメンドするコンテンツを設定する、
ことを特徴とする請求項5に記載のサーバ装置。 - 前記取得部は、
前記複数のユーザについて、各ユーザの携帯端末から得られる情報のうち、あるコンテンツの利用当日および直前の所定日数分の情報に基づいて、各ユーザのストレス状態を表すストレス状態スコアを算出して、各ユーザのストレス状態スコアと前記コンテンツとを対応付ける対応付け情報を生成する生成部と、
生成された前記複数のユーザについての対応付け情報に基づいて、同一コンテンツに関するストレス状態スコアの利用当日および直前の所定日数それぞれの日の度数分布情報を各コンテンツについて導出する導出部と、
導出された各コンテンツについての利用当日および直前の所定日数それぞれの日の度数分布情報を格納する格納部と、
を含む、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載のサーバ装置。 - 前記推定部は、前記対象ユーザの携帯端末から得られる所定の対象日および直前の所定日数分の情報に基づいて、前記対象ユーザのストレス状態を表す対象日および直前の所定日数それぞれの日のストレス状態スコアを算出し、
前記レコメンド処理部は、前記格納部に格納された各コンテンツについての利用当日および直前の所定日数それぞれの日の度数分布情報と、前記推定部により算出された前記対象ユーザの対象日および直前の所定日数それぞれの日のストレス状態スコアとに基づいて、前記対象ユーザにレコメンドするコンテンツを設定する、
ことを特徴とする請求項7に記載のサーバ装置。 - 前記取得部は、
前記複数のユーザについて、各ユーザの携帯端末から得られる情報のうち、あるコンテンツの利用当日および直後の所定日数分の情報に基づいて、各ユーザのストレス状態を表すストレス状態スコアを算出して、各ユーザのストレス状態スコアと前記コンテンツとを対応付ける対応付け情報を生成する生成部と、
生成された前記複数のユーザについての対応付け情報に基づいて、同一コンテンツに関するストレス状態スコアの利用当日および直後の所定日数それぞれの日の度数分布情報を各コンテンツについて導出し、導出された各コンテンツについての利用当日および直後の所定日数それぞれの日の度数分布情報に基づいて、ストレス軽減効果を表す効果指標を各コンテンツについて導出する導出部と、
導出された各コンテンツについての効果指標を格納する格納部と、
を含む、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載のサーバ装置。 - 前記推定部は、前記対象ユーザの携帯端末から得られる所定の対象日の情報に基づいて、前記対象ユーザのストレス状態を表す当日のストレス状態スコアを算出し、
前記レコメンド処理部は、前記格納部に格納された各コンテンツについての効果指標と、前記推定部により算出された前記対象ユーザの対象日のストレス状態スコアとに基づいて、前記対象ユーザにレコメンドするコンテンツを設定する、
ことを特徴とする請求項9に記載のサーバ装置。
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