JP2019003254A - カテゴリ選択装置、広告配信システム、カテゴリ選択方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、カテゴリ選択装置を含むカテゴリ決定システム1の構成図である。カテゴリ決定システム1は、例えば、一以上のサービスサーバ10と、ベクトル変換装置20と、一以上の決済情報提供装置30と、カテゴリ選択装置100とを備える。これらの構成要素は、互いにネットワークNWを介して通信する。ネットワークNWは、例えば、WAN(Wide Area Network)やLAN(Local Area Network)、インターネット、専用回線、無線基地局、プロバイダなどを含む。
以下、カテゴリ選択装置100が、図4に示すテキストグループ「XYZナースドライブ東京店」のカテゴリを選択する処理について説明する。図4は、テキストグループが形態素解析され、テキストグループに含まれるテキスト情報が抽出される様子を模式的に示す図である。
Com(i,j)=arg max{SCORE(i,j)} …(1)
ここで、SCORE(i,j)は、テキスト情報iの特徴ベクトルと、カテゴリjに含まれるキーワードの特徴ベクトルj1,j2,…,jmのそれぞれとの類似度scoreの平均値である(式(2)参照)。類似度scoreは、前述したように、例えばコサイン類似度である。
SCORE(i,j)=(1/m)×Σp=1〜mscore(i,jp) …(2)
図8は、カテゴリ選択装置100により実行される処理の流れを示すフローチャートである。まず、解析部104が、通信部102を介してテキストグループを取得し(S100)、テキストグループを形態素解析する(S102)。次に、解析部104は、形態素解析を行って分割したテキスト情報のうち、所在地などのカテゴリを選択するのに不要なテキスト情報を除外する(S104)。
以下、第1の実施形態の変形例について説明する。第1の実施形態の変形例のカテゴリ決定システム1Aでは、ベクトル変換装置20と同等の機能を有するベクトル変換部105がカテゴリ選択装置100Aに含まれる。以下、第1の実施形態との相違点を中心に説明する。なお、この変形例は、後述する第2〜第4の実施形態の変形例として適用されてもよい。
以下、第2実施形態について説明する。第2の実施形態のカテゴリ選択装置100は、テキスト情報に予め設定された係数を加味して、店舗のカテゴリを選択する。以下、第1の実施形態との相違点を中心に説明する。
以下、第3実施形態について説明する。第3の実施形態のカテゴリ選択装置100は、カテゴリ決定用情報126を複数種類備え、それぞれのカテゴリ決定用情報126を用いて計算した類似度を比較し、値の高い方を選択して、店舗のカテゴリを決定する。以下、第1の実施形態との相違点を中心に説明する。
以下、第1〜第3の実施形態の利用形態について説明する。第1〜第3の実施形態の利用形態のカテゴリ決定システム1Bは、選択した店舗のカテゴリに基づいて、利用者に配信する広告の内容を決定する。以下、この点について説明する。
以下、第4実施形態について説明する。第4の実施形態のカテゴリ決定システム1Cは、選択したカテゴリを家計簿アプリがインストールされた端末装置40に送信する。以下、第1の実施形態との相違点を中心に説明する。
Claims (14)
- 店舗を示すテキスト情報を取得する取得部と、
複数のカテゴリのそれぞれに一以上のキーワードが対応付けられたカテゴリ決定用情報に含まれる前記キーワードと、前記取得部により取得されたテキスト情報との類似度を取得する類似度取得部と、
前記類似度取得部により取得された類似度に基づいて、前記店舗の一以上のカテゴリを前記カテゴリ決定用情報に含まれるカテゴリの中から選択する選択部と、
を備えるカテゴリ選択装置。 - 前記店舗を示すテキスト情報は、利用者の支払い履歴情報に含まれる情報である、
請求項1に記載のカテゴリ選択装置。 - 前記類似度取得部は、コーパス内における共起性に基づいて導出された、前記テキスト情報と前記キーワードとのそれぞれに対応する特徴ベクトルを取得し、
前記特徴ベクトル同士の類似度を算出することで、前記キーワードと前記テキスト情報との類似度を取得する、
請求項1または請求項2に記載のカテゴリ選択装置。 - 前記コーパスは、ネットワークを介して利用者に提供され且つ利用者によって編集される電子百科事典、ネットワークを介して利用者に提供されるニュース記事、またはネットワークを介して利用者に提供される掲示板に投稿された情報に含まれるテキスト群である、
請求項3に記載のカテゴリ選択装置。 - コーパス内における共起性に基づいて、前記コーパス内のワードに対応する特徴ベクトルを導出するベクトル導出部を更に備える、
請求項1から4のうちいずれか1項に記載のカテゴリ選択装置。 - 前記類似度取得部は、前記テキスト情報と前記キーワードとの類似度を取得し、
前記選択部は、一つの前記テキスト情報と前記カテゴリに含まれるキーワードのそれぞれとの類似度の平均値を、前記テキスト情報とカテゴリとの組み合わせごとに求め、前記平均値のうち、最も大きい値を有する組み合わせのカテゴリを、前記店舗のカテゴリとして選択する、
請求項1から5のうちいずれか1項に記載のカテゴリ選択装置。 - 前記類似度取得部は、複数のカテゴリのそれぞれに一以上の固有名詞であるキーワードが対応付けられた第1のカテゴリ決定用情報に含まれる前記キーワードと、前記取得部により取得されたテキスト情報との第1の類似度を取得し、複数のカテゴリのそれぞれに一以上の固有名詞とは異なるキーワードが対応付けられた第2のカテゴリ決定用情報に含まれる前記キーワードと、前記取得部により取得されたテキスト情報との第2の類似度を取得し、
前記選択部は、前記類似度取得部により取得された第1の類似度および第2の類似度に基づいて、前記店舗の一以上のカテゴリを、前記第1のカテゴリ決定用情報と前記第2のカテゴリ決定用情報に含まれるカテゴリの中から選択する、
請求項1から6のうちいずれか1項に記載のカテゴリ選択装置。 - 前記選択部は、前記第1の類似度および前記第2の類似度のうち値が大きい方を選択し、選択した値を有する組み合わせのカテゴリを、前記店舗のカテゴリとして選択する、
請求項7に記載のカテゴリ選択装置。 - 前記類似度取得部は、前記キーワードに対して係数を乗算することで類似度を取得する、
請求項1から8のうちいずれか1項に記載のカテゴリ選択装置。 - 前記係数は、対象データにおける前記キーワードの出現頻度に基づいて設定される、
請求項9に記載のカテゴリ選択装置。 - 前記店舗を示すテキスト情報は、利用者の支払い履歴情報に含まれる情報であり、
前記選択部により選択されたカテゴリと、前記利用者の支払い履歴情報に含まれる支払い金額とを対応付けた情報を、前記利用者が保持する端末装置に送信する送信処理部を更に備える、
請求項1から10のうちいずれか1項に記載のカテゴリ選択装置。 - 請求項1から9のうちいずれか1項に記載のカテゴリ選択装置と、
前記選択部により選択されたカテゴリに基づいて、利用者に提供する広告の内容を決定する広告配信サーバと、
を備える広告配信システム。 - コンピュータが、
店舗を示すテキスト情報を取得し、
複数のカテゴリのそれぞれに一以上のキーワードが対応付けられたカテゴリ決定用情報に含まれる前記キーワードと、前記取得されたテキスト情報との類似度を取得し、
前記取得された類似度に基づいて、前記店舗の一以上のカテゴリを前記カテゴリ決定用情報に含まれるカテゴリの中から選択する、
カテゴリ選択方法。 - コンピュータに、
店舗を示すテキスト情報を取得させ、
複数のカテゴリのそれぞれに一以上のキーワードが対応付けられたカテゴリ決定用情報に含まれる前記キーワードと、前記取得されたテキスト情報との類似度を取得させ、
前記取得された類似度に基づいて、前記店舗の一以上のカテゴリを前記カテゴリ決定用情報に含まれるカテゴリの中から選択させる、
プログラム。
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