JP2018197936A - 情報抽出装置、情報抽出プログラムおよび情報抽出方法 - Google Patents
情報抽出装置、情報抽出プログラムおよび情報抽出方法 Download PDFInfo
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Abstract
Description
前記ユーザの中から抽出された対象ユーザが現在使用している前記機能に基づき、取得した前記操作履歴が類似する前記ユーザである類似ユーザを抽出する抽出部と、
取得した前記操作履歴に基づいて前記ユーザ毎に前記システムに対する習熟度を算出する算出部と、
算出した前記習熟度に基づいて前記類似ユーザの中から前記対象ユーザに対して推薦すべき推薦ユーザを選定するユーザ選定部と
を有することを特徴とする情報抽出装置。
ことを特徴とする付記1に記載の情報抽出装置。
前記推薦ユーザの前記操作履歴の中から前記対象ユーザが現在使用している前記機能までの一連の操作が類似する類似操作を抽出し、抽出した当該類似操作の後の前記機能を前記推薦機能として選定する
ことを特徴とする付記2に記載の情報抽出装置。
前記対象ユーザが現在使用している前記機能が前記操作履歴に含まれる前記ユーザを前記類似ユーザとして抽出する
ことを特徴とする付記1乃至3のいずれか一に記載の情報抽出装置。
前記ユーザ毎の前記機能の使用種類数と、前記ユーザ毎の前記機能の使用回数と、前記機能を起点として以降に使用される前記機能の使用回数とを含み、
前記算出部は、
前記操作履歴に対して所定の重み値を付与して前記習熟度を算出する
ことを特徴とする付記1乃至4のいずれか一に記載の情報抽出装置。
前記対象ユーザとの前記習熟度の差分が最小となる前記類似ユーザを前記推薦ユーザとして選定する
ことを特徴とする付記1乃至5のいずれか一に記載の情報抽出装置。
システムに含まれる機能毎のユーザの操作履歴を取得し、
前記ユーザの中から抽出された対象ユーザが現在使用している前記機能に基づき、取得した前記操作履歴が類似する前記ユーザである類似ユーザを抽出し、
取得した前記操作履歴に基づいて前記ユーザ毎に前記システムに対する習熟度を算出し、
算出した前記習熟度に基づいて前記類似ユーザの中から前記対象ユーザに対して推薦すべき推薦ユーザを選定する
処理を実行させることを特徴とする情報抽出プログラム。
ことを特徴とする付記7に記載の情報抽出プログラム。
前記推薦ユーザの前記操作履歴の中から前記対象ユーザが現在使用している前記機能までの一連の操作が類似する類似操作を抽出し、抽出した当該類似操作の後の前記機能を前記推薦機能として選定する
ことを特徴とする付記8に記載の情報抽出プログラム。
前記対象ユーザが現在使用している前記機能が前記操作履歴に含まれる前記ユーザを前記類似ユーザとして抽出する
ことを特徴とする付記7乃至9のいずれか一に記載の情報抽出プログラム。
前記ユーザ毎の前記機能の使用種類数と、前記ユーザ毎の前記機能の使用回数と、前記機能を起点として以降に使用される前記機能の使用回数とを含み、
前記算出する処理は、
前記操作履歴に対して所定の重み値を付与して前記習熟度を算出する
ことを特徴とする付記7乃至10のいずれか一に記載の情報抽出プログラム。
前記対象ユーザとの前記習熟度の差分が最小となる前記類似ユーザを前記推薦ユーザとして選定する
ことを特徴とする付記7乃至11のいずれか一に記載の情報抽出プログラム。
システムに含まれる機能毎のユーザの操作履歴を取得し、
前記ユーザの中から抽出された対象ユーザが現在使用している前記機能に基づき、取得した前記操作履歴が類似する前記ユーザである類似ユーザを抽出し、
取得した前記操作履歴に基づいて前記ユーザ毎に前記システムに対する習熟度を算出し、
算出した前記習熟度に基づいて前記類似ユーザの中から前記対象ユーザに対して推薦すべき推薦ユーザを選定する
処理を実行することを特徴とする情報抽出方法。
ことを特徴とする付記13に記載の情報抽出方法。
前記推薦ユーザの前記操作履歴の中から前記対象ユーザが現在使用している前記機能までの一連の操作が類似する類似操作を抽出し、抽出した当該類似操作の後の前記機能を前記推薦機能として選定する
ことを特徴とする付記14に記載の情報抽出方法。
前記対象ユーザが現在使用している前記機能が前記操作履歴に含まれる前記ユーザを前記類似ユーザとして抽出する
ことを特徴とする付記13乃至15のいずれか一に記載の情報抽出方法。
前記ユーザ毎の前記機能の使用種類数と、前記ユーザ毎の前記機能の使用回数と、前記機能を起点として以降に使用される前記機能の使用回数とを含み、
前記算出する処理は、
前記操作履歴に対して所定の重み値を付与して前記習熟度を算出する
ことを特徴とする付記13乃至16のいずれか一に記載の情報抽出方法。
前記対象ユーザとの前記習熟度の差分が最小となる前記類似ユーザを前記推薦ユーザとして選定する
ことを特徴とする付記13乃至17のいずれか一に記載の情報抽出方法。
10 入力部
20 取得部
30 ランキング生成部
40 抽出部
50 算出部
60 ユーザ選定部
70 機能選定部
80 出力部
120 機能履歴テーブル
121 シーケンス履歴テーブル
122 ランキングテーブル
123 使用機能数テーブル
124 機能使用回数テーブル
125 機能シーケンス数テーブル
126 類似ユーザテーブル
127 習熟度テーブル
130 推薦機能テーブル
Claims (8)
- システムに含まれる機能毎のユーザの操作履歴を取得する取得部と、
前記ユーザの中から抽出された対象ユーザが現在使用している前記機能に基づき、取得した前記操作履歴が類似する前記ユーザである類似ユーザを抽出する抽出部と、
取得した前記操作履歴に基づいて前記ユーザ毎に前記システムに対する習熟度を算出する算出部と、
算出した前記習熟度に基づいて前記類似ユーザの中から前記対象ユーザに対して推薦すべき推薦ユーザを選定するユーザ選定部と
を有することを特徴とする情報抽出装置。 - 選定した前記推薦ユーザの前記操作履歴に基づいて前記対象ユーザに対して推薦すべき推薦機能を選定する機能選定部をさらに有する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報抽出装置。 - 前記機能選定部は、
前記推薦ユーザの前記操作履歴の中から前記対象ユーザが現在使用している前記機能までの一連の操作が類似する類似操作を抽出し、抽出した当該類似操作の後の前記機能を前記推薦機能として選定する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報抽出装置。 - 前記抽出部は、
前記対象ユーザが現在使用している前記機能が前記操作履歴に含まれる前記ユーザを前記類似ユーザとして抽出する
ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の情報抽出装置。 - 前記操作履歴は、
前記ユーザ毎の前記機能の使用種類数と、前記ユーザ毎の前記機能の使用回数と、前記機能を起点として以降に使用される前記機能の使用回数とを含み、
前記算出部は、
前記操作履歴に対して所定の重み値を付与して前記習熟度を算出する
ことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか一項に記載の情報抽出装置。 - 前記ユーザ選定部は、
前記対象ユーザとの前記習熟度の差分が最小となる前記類似ユーザを前記推薦ユーザとして選定する
ことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか一項に記載の情報抽出装置。 - コンピュータに、
システムに含まれる機能毎のユーザの操作履歴を取得し、
前記ユーザの中から抽出された対象ユーザが現在使用している前記機能に基づき、取得した前記操作履歴が類似する前記ユーザである類似ユーザを抽出し、
取得した前記操作履歴に基づいて前記ユーザ毎に前記システムに対する習熟度を算出し、
算出した前記習熟度に基づいて前記類似ユーザの中から前記対象ユーザに対して推薦すべき推薦ユーザを選定する
処理を実行させることを特徴とする情報抽出プログラム。 - コンピュータが、
システムに含まれる機能毎のユーザの操作履歴を取得し、
前記ユーザの中から抽出された対象ユーザが現在使用している前記機能に基づき、取得した前記操作履歴が類似する前記ユーザである類似ユーザを抽出し、
取得した前記操作履歴に基づいて前記ユーザ毎に前記システムに対する習熟度を算出し、
算出した前記習熟度に基づいて前記類似ユーザの中から前記対象ユーザに対して推薦すべき推薦ユーザを選定する
処理を実行することを特徴とする情報抽出方法。
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017102002A JP6907702B2 (ja) | 2017-05-23 | 2017-05-23 | 情報抽出装置、情報抽出プログラムおよび情報抽出方法 |
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JP6907702B2 JP6907702B2 (ja) | 2021-07-21 |
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Family Applications (1)
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JP2017102002A Active JP6907702B2 (ja) | 2017-05-23 | 2017-05-23 | 情報抽出装置、情報抽出プログラムおよび情報抽出方法 |
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---|---|
JP (1) | JP6907702B2 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020080552A1 (ja) | 2018-10-19 | 2020-04-23 | 日本製鉄株式会社 | 熱延鋼板およびその製造方法 |
WO2022215273A1 (ja) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | 日本電信電話株式会社 | 処理方法、処理装置及び処理プログラム |
WO2023132142A1 (ja) * | 2022-01-07 | 2023-07-13 | 富士通株式会社 | 情報推薦方法、情報推薦プログラムおよび情報推薦装置 |
Citations (3)
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JP2007087374A (ja) * | 2005-08-23 | 2007-04-05 | Ricoh Co Ltd | 情報処理装置 |
WO2010010654A1 (ja) * | 2008-07-24 | 2010-01-28 | 日本電気株式会社 | 使い方推定装置 |
JP2012173818A (ja) * | 2011-02-17 | 2012-09-10 | Ntt Docomo Inc | アプリケーションをユーザに推薦するサーバ及び方法 |
-
2017
- 2017-05-23 JP JP2017102002A patent/JP6907702B2/ja active Active
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JP6907702B2 (ja) | 2021-07-21 |
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