JP2019053429A - 電子機器、情報提供方法及び情報提供プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
このようなシステムの一例が特許文献1に開示されている。特許文献1に開示のシステムによれば、現時点で目標をどの程度達成できているのかを、目標に対する達成率としてユーザに提示することが可能となる。
目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得する目標取得手段と、
所定ユーザに関する情報であって前記複数の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を、前記複数の属性それぞれについて算出する差分算出手段と、
前記差分算出手段により、前記複数の属性それぞれについて算出された差分のそれぞれを埋めるための所定の手段に関する情報であって複数の属性を含む手段情報を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供手段と、
を有することを特徴とする。
[システム構成]
図1は、本発明の一実施形態に係る情報提供システムSのシステム構成を示すシステム構成図である。
ユーザ端末2は、少なくとも、情報提供サーバ1との間で通信を行う通信機能と、情報提供サーバ1が提供する所定の情報をユーザに対して提示する提示機能とを有する。
ネットワーク3は任意のネットワークであり、例えばLAN(Local Area Network)やインターネット、あるいはこれらの組み合わせ等により実現される。
図2は、本発明の一実施形態に係る情報提供サーバ1及びユーザ端末2のハードウェアの構成を示すブロック図である。ここで、情報提供サーバ1と、ユーザ端末2のハードウェアの構成は共通するので、図2にそれぞれの符号を図示する。具体的には、情報提供サーバ1における符号には括弧を付さずに図示し、ユーザ端末2における符号には括弧を付して図示する。
ここで、情報提供サーバ1は、例えば、サーバ装置により構成される。また、ユーザ端末2は、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォンとして構成される。
出力部107は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
記憶部108は、DRAM(Dynamic Random Access Memory)等で構成され、各種データを記憶する。
図3は、情報提供サーバ1の機能的構成のうち、情報提供処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。
情報提供処理とは、上述したユーザが目標を達成するためのサービスである目標達成サービスや、自己組織化マップの情報を、ユーザ端末2を利用するユーザに対して提供するための処理である。
具体的には、情報取得部11は、前処理後のユーザ情報に含まれるデータの値を複数の属性に分類し、各属性の値を1つの次元のベクトルとして扱うことにより多次元特徴ベクトルへの変換を行う。ここで、本実施形態では、各属性は、それぞれが独立した別個の次元として扱われる。そのため、本実施形態では、各属性間についてカテゴリ分けを行うような、属性間の関係性について規定するような処理は必要ない。
次に、図5を参照して、マッピング部12によるマッピング情報の提供について説明をする。図5(A)には、マッピング情報の提供についてのイメージ図を示す。また、図5(B)には、ユーザ情報データベース16に格納されている情報の一例を示す。
図5(B)に図示するように、ユーザ情報データベース16には、例えば情報取得部11により取得された各ユーザそれぞれについての属性毎の情報と、これら属性毎の情報を変換した多次元特徴ベクトルが、ユーザ毎に格納されている。
例えば、第1ユーザについては、多次元特徴ベクトルとしてU1が格納されており、第1属性のデータ〜第m属性のデータとして、D11〜D1mが格納されている。
次に、図6〜図11を参照して目標達成サービス情報の提供について説明をする。
目標達成サービス情報を提供する場合、上述したように、差分ベクトル算出部14が対象ユーザ情報と、目標情報との差分を算出する。差分ベクトル算出部14は、例えば、図6(A)にVd=Ux−U1との数式で示すように、差分として、目標とする目標ユーザXの多次元特徴ベクトルUxと第1ユーザの多次元特徴ベクトルU1との距離である差分ベクトルVdを、差分として算出する。
そのために、目標達成サービス特定部15は、サービス情報データベース17に格納された各サービスそれぞれについての多次元特徴ベクトルSを取得する。
目標達成サービス特定部15は、3つのサービスの多次元特徴ベクトルS1とS2とS3の和である、多次元特徴ベクトルVcを算出する。また、目標達成サービス特定部15は、差分ベクトル算出部14が算出した差分ベクトルVdと多次元特徴ベクトルVcの差分である多次元特徴ベクトルVdcを算出する。
この提示において、ユーザ端末2は、例えば多次元特徴ベクトルVdcのノルムが小さいもの(すなわち、目標との誤差が小さいもの)から順に提示するようにするとよい。このようにすれば、対象ユーザは、目標との誤差も考慮した上で、目標達成サービスを選択することができる。また、ユーザ端末2は、複数の目標達成サービスの全てを提示するのではなく、例えば多次元特徴ベクトルVdcのノルムが小さいもの(すなわち、目標との誤差が小さいもの)から順に選択した所定数(少なくとも1つ以上)の目標達成サービスを提示するようにしてもよい。
本実施形態では、このような目標達成サービスを対象ユーザに提示することにより、ユーザの目標達成を補助することが可能となる。
図8にユーザ情報データベース16に格納されるユーザ情報及び目標情報の一例を示す。図8の例では、各ユーザについて、第1属性〜第16属性までのユーザ情報がユーザ情報データベース16に格納されている。なお、これら属性毎の情報を変換した多次元特徴ベクトルについては、図8では図示を省略する。
まず、図10に示すように、ユーザの目標が国際機関である国際連合で働きたいというものであったとする。この場合、情報取得部11は、目標ユーザXとして、実際に国際連合で働いているユーザのユーザ情報を目標情報として取得する。また、情報取得部11は、国際連合で働くことを目標としている対象ユーザのユーザ情報を対象ユーザ情報として取得する。
つまり、本実施形態によれば、ユーザによる目標の達成を適切に補助できる、という効果を奏する。
図12は、図3の機能的構成を有する図2の情報提供サーバ1が実行する情報提供処理の流れを説明するフローチャートである。情報提供処理は、情報提供サーバ1のメイン電源がオフの状態の場合に開始される。
ここで、情報提供処理は、大きく3つの処理に区分できる。具体的に、ステップS11及びステップS12は、各データベースを更新するための処理である。また、ステップS13〜ステップS16は、マッピング情報を提供するための処理である。更に、ステップS17〜ステップS21は、目標達成サービス情報を提供するための処理である。以下、これらの処理について詳細に説明をする。
情報取得部11が何れかのユーザ端末2からマッピング情報の提供要求を受けた場合には、ステップS13においてYesと判定され、処理はステップS14に進みマッピング処理を開始する。
一方で、情報取得部11が何れのユーザ端末2からもマッピング情報の提供要求を受けていない場合には、ステップS13においてNoと判定され、処理はステップS17に進む。
なお、マッピング情報を受信したユーザ端末2は、受信したマッピング情報を対象ユーザに対して提示する。これにより、マッピング情報を要求した対象ユーザは、マッピング情報を参照することが可能となる。
情報取得部11が何れかのユーザ端末2から目標達成サービス情報の提供要求を受けた場合には、ステップS17においてYesと判定され、処理はステップS18に進み目標達成サービス提供処理を開始する。
一方で、情報取得部11が何れのユーザ端末2からも目標達成サービス情報の提供要求を受けていない場合には、ステップS17においてNoと判定され、情報提供処理は終了する。
つまり、本実施形態によれば、ユーザによる目標の達成を適切に補助できる、という効果を奏する。
情報取得部11は、目標に関する情報であって任意の属性を含む目標情報を取得する。
情報取得部11は、所定ユーザに関する情報であって任意の属性を含むユーザ情報を取得する。
差分ベクトル算出部14は、ユーザ情報に基づく状態から目標情報に基づく状態に至るまでの差分を算出する。
目標達成サービス特定部15は、差分ベクトル算出部14により算出された差分を埋めるための所定の手段に関する情報である手段情報を特定する。
通信部110は、目標達成サービス特定部15により特定された手段情報をユーザに対して提供する。
これにより、ユーザと目標との差分を考慮して特定した手段情報をユーザに提示することができる。ユーザは、この手段情報を参照することにより、目標達成するための手段を把握することができる。すなわち、本構成により、ユーザによる目標の達成を適切に補助することができる。
また、これにより、例えば、勉強補助装置のような、ある特定のカテゴリに属する目標に対して特定のカテゴリに属する手段情報のみを提供するような専用装置とは異なり、特定のカテゴリに縛られることなく、ユーザが特定のカテゴリに属さない目標を達成しようとした場合であっても、ユーザに対して適切な目標達成するための手段を提供することができる。
情報取得部11は、所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得し、
差分ベクトル算出部14は、前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を、前記複数の属性それぞれについて算出し、
目標達成サービス特定部15は、差分ベクトル算出部14により前記複数の属性それぞれについて算出された差分のそれぞれを埋めるための所定の手段に関する情報であって複数の属性を含む手段情報を特定する。
これにより、複数の属性における差分のそれぞれを考慮して特定した手段情報をユーザに提示することができる。
情報取得部11は、任意の属性間の分類分けに限定されることなくユーザ情報を取得する。
これにより、複数の属性間の分類に拘束されることなく、目標達成するための手段を特定することが可能となる。
情報取得部11は、所定のユーザに関する情報であって前記特定のカテゴリの属性と前記特定のカテゴリの属性以外の属性とを含むユーザ情報を取得する。
これにより、特定のカテゴリにおける目標を達成するための目標情報として、この特定のカテゴリの属性のみならず、他のカテゴリの属性を含む目標情報を取得することができる。
情報取得部11は、情報取得部11により取得された前記目標情報との差分を算出するためのユーザ情報を取得する。
これにより、目標に関連する属性についての情報に基づいて特定した手段情報をユーザに提示することができる。
これにより、1つの手段では差分を埋められないような場合であっても、差分を埋めて目標達成するための手段を特定することが可能となる。
通信部110は、少なくとも目標達成サービス特定部15が特定した1の手段情報をユーザに対して提供する。
これにより、複数の手段情報という、複数の選択肢の中から特定された手段情報をユーザに対して提供することができる。
情報取得部11は、所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得し、
差分ベクトル算出部14は、ユーザ情報及び目標情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元ベクトルを生成することにより、差分を多次元の差分ベクトルとして算出し、
目標達成サービス特定部15は、手段情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元ベクトルを生成することにより、差分ベクトルを埋めるための手段情報を特定する。
これにより、具体的な数値に基づいた明確な基準で、目標達成するための手段を特定することが可能となる。
これにより、差分を完全に埋める手段が存在しない場合であっても、目標達成するための手段を特定することが可能となる。
通信部110は、マッピング部12によるマッピング結果をユーザに対して提供する。
これにより、自身と目標との距離を視覚的に把握することができ、目標の選択等の参考にすることができる。
上述した実施形態は、様々の用途に適用することができる。以下にその一例を示す。
ユーザ情報として個人のキャリアを示す履歴データを入力する例が挙げられる。この場合、ユーザのキャリアを自己組織化マップ上で直感的に確認できる。また、ユーザの目標とするキャリアを目標情報とすれば、目標のキャリアに到達するために必要な各種サービス(例えば資格スクールや自己啓発セミナー等)の組み合わせを目標達成サービスとしてユーザに提示できる。すなわち、本例では、上述した実施形態をコンピュータによる職業案内等に利用することができる。
なお、上述した適用例は、あくまで例示であり、上述した実施形態は例示した以外の様々な用途に適用することができる。
上述した実施形態では、目標に合致する目標ユーザのユーザ情報を目標情報としていた。しかしながら、目標ユーザのユーザ情報以外の情報を目標情報としてもよい。例えば、ユーザの目標が、国際連合で働きたいというものである場合に、上述した実施形態では実際に国際連合で働いているユーザの情報を目標としていた。そうするのではなく、国際連合で働くための募集要項に基づいて国際連合で働くための要件を数値化して目標情報としてユーザ情報データベース16に格納しておく。そして、ユーザから目標を受け付けた場合に、この格納しておいた目標情報を用いるようにしてもよい。
上述した実施形態では、目標達成サービスを特定する場合に、各サービス情報を総当りで組み合わせて特定を行っていた。この場合に、対象ユーザ情報に基づいて組み合わせ対象とするサービスに制限を設けるようにしてもよい。例えば、対象ユーザが大学生の場合には、対象ユーザが小学校や中学校というサービスを選択することはできないので、小学校や中学校というサービスは組み合わせの対象としないようにするとよい。また、他にも例えば、対象ユーザが中学生の場合には、サービスとして高校と大学を組み合わせることはできるが、ユーザに提示する場合には、高校から大学という順でサービスを提示するようにするとよい。
上述した実施形態では、目標達成サービス特定部15は、サービス情報データベース17に格納されているサービス情報に基づいて目標達成サービスを特定していた。このように、予め用意されているサービスから目標達成サービスを特定するのではなく、目標達成サービスを生成する構成としてもよい。
これにより、既存のサービスでは、目標を達成することが困難な場合にも、目標を達成するためのサービスを新たに生成することができる。
また、上述の実施形態では、本発明が適用される情報提供装置1は、サーバ装置を例として説明し、ユーザ端末2は、パーソナルコンピュータやスマートフォンを例として説明したが、特にこれに限定されず、他の電子機器一般に適用することができる。
換言すると、図3の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報提供装置1に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図3の例に限定されない。
また、1つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段などより構成される全体的な装置を意味するものとする。
[付記1]
目標に関する情報であって任意の属性を含む目標情報を取得する目標取得手段と、
所定ユーザに関する情報であって前記任意の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を算出する差分算出手段と、
前記差分算出手段により算出された差分を埋めるための所定の手段に関する情報である手段情報を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供手段と、
を有することを特徴とする電子機器。
[付記2]
前記目標取得手段は、目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得し、
ユーザ情報取得手段は、所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得し、
前記差分算出手段は、前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を、前記複数の属性それぞれについて算出し、
前記特定手段は、前記差分算出手段により前記複数の属性それぞれについて算出された差分のそれぞれを埋めるための所定の手段に関する情報であって複数の属性を含む手段情報を特定する
ことを特徴とする付記1に記載の電子機器。
[付記3]
前記目標取得手段は、前記任意の属性間の分類分けに限定されることなく前記目標情報を取得し、
前記ユーザ情報取得手段は、前記任意の属性間の分類分けに限定されることなく前記ユーザ情報を取得する、
ことを特徴とする付記1又は2に記載の電子機器。
[付記4]
前記目標取得手段は、特定のカテゴリにおける目標に関する情報であって当該特定のカテゴリの属性と当該特定のカテゴリの属性以外の属性とを含む目標情報を取得し、
前記ユーザ情報取得手段は、所定のユーザに関する情報であって前記特定のカテゴリの属性と前記特定のカテゴリの属性以外の属性とを含むユーザ情報を取得する、
ことを特徴とする付記1乃至3の何れか1に記載の電子機器。
[付記5]
前記目標取得手段は、ユーザにより選択された目標に対応する目標情報を取得し、
前記ユーザ情報取得手段は、前記目標取得手段により取得された前記目標情報との差分を算出するためのユーザ情報を取得することを特徴とする付記1乃至4の何れか1に記載の電子機器。
[付記6]
前記特定手段は、前記特定する手段情報として、複数の手段の組み合わせについての手段情報を特定する付記1乃至5の何れか1に記載の電子機器。
[付記7]
前記特定手段は、特定のカテゴリの目標に対して複数の手段情報を取得し、取得した前記複数の手段情報の中から1の手段情報を特定し、
前記提供手段は、少なくとも前記特定手段が特定した1の手段情報をユーザに対して提供することを特徴とする付記1乃至6の何れか1に記載の電子機器。
[付記8]
前記目標取得手段は、目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得し、
ユーザ情報取得手段は、所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得し、
前記差分算出手段は、前記ユーザ情報及び前記目標情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元ベクトルを生成することにより、前記差分を多次元の差分ベクトルとして算出し、
前記特定手段は、前記手段情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元ベクトルを生成することにより、前記差分ベクトルを埋めるための手段情報を特定することを特徴とする付記1乃至7の何れか1に記載の電子機器。
[付記9]
前記差分算出手段は、前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態を基準とした所定の誤差範囲に至るまでの差分を算出することを特徴とする付記1乃至8の何れか1に記載の電子機器。
[付記10]
複数のユーザについて前記ユーザ情報を、統合的に分類分けした上でマッピングするマッピング手段を更に備え、
前記提供手段は、前記マッピング手段によるマッピング結果をユーザに対して提供することを特徴とする付記1乃至9の何れかに記載の電子機器。
[付記11]
電子機器が実行する情報提供方法であって、
所定ユーザに関する情報であって任意の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得ステップと、
目標に関する情報であって任意の属性を含む目標情報を取得する目標取得ステップと、
前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を算出する差分算出ステップと、
前記差分算出ステップにて算出された差分を埋めるための所定の手段に関する情報である手段情報を特定する手段情報特定ステップと、
前記手段情報特定ステップにより特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供ステップと、
を有することを特徴とする情報提供方法。
[付記12]
コンピュータに、
所定ユーザに関する情報であって任意の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得機能と、
目標に関する情報であって任意の属性を含む目標情報を取得する目標取得機能と、
前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を算出する差分算出機能と、
前記差分算出機能により算出された差分を埋めるための所定の手段に関する情報である手段情報を特定する手段情報特定機能と、
前記手段情報特定機能により特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供機能と、
を実現することを特徴とする情報提供プログラム。
Claims (12)
- 目標に関する情報であって任意の属性を含む目標情報を取得する目標取得手段と、
所定ユーザに関する情報であって任意の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を算出する差分算出手段と、
前記差分算出手段により算出された差分を埋めるための所定の手段に関する情報である手段情報を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供手段と、
を有することを特徴とする電子機器。 - 前記目標取得手段は、目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得し、
ユーザ情報取得手段は、所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得し、
前記差分算出手段は、前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を、前記複数の属性それぞれについて算出し、
前記特定手段は、前記差分算出手段により前記複数の属性それぞれについて算出された差分のそれぞれを埋めるための所定の手段に関する情報であって複数の属性を含む手段情報を特定する
ことを特徴とする請求項1に記載の電子機器。 - 前記目標取得手段は、前記任意の属性間の分類分けに限定されることなく前記目標情報を取得し、
前記ユーザ情報取得手段は、前記任意の属性間の分類分けに限定されることなく前記ユーザ情報を取得する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の電子機器。 - 前記目標取得手段は、特定のカテゴリにおける目標に関する情報であって当該特定のカテゴリの属性と当該特定のカテゴリの属性以外の属性とを含む目標情報を取得し、
前記ユーザ情報取得手段は、所定のユーザに関する情報であって前記特定のカテゴリの属性と前記特定のカテゴリの属性以外の属性とを含むユーザ情報を取得する、
ことを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の電子機器。 - 前記目標取得手段は、ユーザにより選択された目標に対応する目標情報を取得し、
前記ユーザ情報取得手段は、前記目標取得手段により取得された前記目標情報との差分を算出するためのユーザ情報を取得することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の電子機器。 - 前記特定手段は、前記特定する手段情報として、複数の手段の組み合わせについての手段情報を特定する請求項1乃至5の何れか1項に記載の電子機器。
- 前記特定手段は、特定のカテゴリの目標に対して複数の手段情報を取得し、取得した前記複数の手段情報の中から1の手段情報を特定し、
前記提供手段は、少なくとも前記特定手段が特定した1の手段情報をユーザに対して提供することを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の電子機器。 - 前記目標取得手段は、目標に関する情報であって複数の属性を含む目標情報を取得し、
ユーザ情報取得手段は、所定ユーザに関する情報であって複数の属性を含むユーザ情報を取得し、
前記差分算出手段は、前記ユーザ情報及び前記目標情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元ベクトルを生成することにより、前記差分を多次元の差分ベクトルとして算出し、
前記特定手段は、前記手段情報の複数の属性それぞれについての情報を数値化して各属性を次元とした多次元ベクトルを生成することにより、前記差分ベクトルを埋めるための手段情報を特定することを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項に記載の電子機器。 - 前記差分算出手段は、前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態を基準とした所定の誤差範囲に至るまでの差分を算出することを特徴とする請求項1乃至8の何れか1項に記載の電子機器。
- 複数のユーザについて前記ユーザ情報を、統合的に分類分けした上でマッピングするマッピング手段を更に備え、
前記提供手段は、前記マッピング手段によるマッピング結果をユーザに対して提供することを特徴とする請求項1乃至9の何れかに記載の電子機器。 - 電子機器が実行する情報提供方法であって、
所定ユーザに関する情報であって任意の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得ステップと、
目標に関する情報であって任意の属性を含む目標情報を取得する目標取得ステップと、
前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を算出する差分算出ステップと、
前記差分算出ステップにて算出された差分を埋めるための所定の手段に関する情報である手段情報を特定する手段情報特定ステップと、
前記手段情報特定ステップにより特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供ステップと、
を有することを特徴とする情報提供方法。 - コンピュータに、
所定ユーザに関する情報であって任意の属性を含むユーザ情報を取得するユーザ情報取得機能と、
目標に関する情報であって任意の属性を含む目標情報を取得する目標取得機能と、
前記ユーザ情報に基づく状態から前記目標情報に基づく状態に至るまでの差分を算出する差分算出機能と、
前記差分算出機能により算出された差分を埋めるための所定の手段に関する情報である手段情報を特定する手段情報特定機能と、
前記手段情報特定機能により特定された前記手段情報をユーザに対して提供する提供機能と、
を実現することを特徴とする情報提供プログラム。
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JP2005070864A (ja) * | 2003-08-27 | 2005-03-17 | Dainippon Printing Co Ltd | 情報推薦装置、情報推薦方法、コンピュータ、及び記録媒体 |
JP2006190127A (ja) * | 2005-01-07 | 2006-07-20 | Sony Corp | 情報処理装置および方法、並びにプログラム |
JP2011243203A (ja) * | 2010-05-17 | 2011-12-01 | Iizuka Yoshinori | リハビリ計画作成システム、リハビリ計画作成方法、及びリハビリ計画作成プログラム |
JP2016522496A (ja) * | 2013-05-22 | 2016-07-28 | マーサー (ユーエス) インク.Mercer (Us) Inc. | 参加者の結果、目標の管理及び最適化、システム及び方法 |
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JP2005070864A (ja) * | 2003-08-27 | 2005-03-17 | Dainippon Printing Co Ltd | 情報推薦装置、情報推薦方法、コンピュータ、及び記録媒体 |
JP2006190127A (ja) * | 2005-01-07 | 2006-07-20 | Sony Corp | 情報処理装置および方法、並びにプログラム |
JP2011243203A (ja) * | 2010-05-17 | 2011-12-01 | Iizuka Yoshinori | リハビリ計画作成システム、リハビリ計画作成方法、及びリハビリ計画作成プログラム |
JP2016522496A (ja) * | 2013-05-22 | 2016-07-28 | マーサー (ユーエス) インク.Mercer (Us) Inc. | 参加者の結果、目標の管理及び最適化、システム及び方法 |
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