JP2019144906A - Information processing apparatus, information processing method, and program - Google Patents

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To automatically identify a web page corresponding to a life event.SOLUTION: The information processing apparatus includes in the event-related page specifying unit: a timing specifying unit that specifies an occurrence timing of predetermined life event of each of a plurality of users; a first browsing history acquisition unit that acquires web-page browsing history information of one or more first users for which the occurrence timing is specified; a browsing page identifying unit that, for each of the one or more first users, based on the browsing history information, identifies a web page browsed in a first period that is a period before the occurrence timing, and a web page browsed in a second period that is a period after the occurrence timing; and a related-page identifying unit that identifies a web page related to the life event from among a plurality of web pages based on a change in a browsing status of each of the one or more first users in each of the first period and the second period.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and a program.

ユーザの生活や人生に関するイベントであるライフイベントが発生すると、ライフイベントに関連する情報へのアクセスが急増したり、ライフイベントに関連する商品又はサービスの購買が急増したりすることが知られている。ユーザのライフイベントの発生に応じて、ライフイベントに関連する商品又はサービスに関する広告を配信することにより、効率が高い広告が実現できることから、ライフイベントが発生したユーザを特定することが行われている。   It is known that when a life event, which is an event related to a user's life or life, occurs, access to information related to the life event increases rapidly, and purchases of products or services related to the life event increase rapidly. . According to the occurrence of a user's life event, by distributing an advertisement related to a product or service related to the life event, a highly efficient advertisement can be realized, and therefore the user who has generated the life event is specified. .

例えば、特許文献1には、ユーザが閲覧したウェブページが、ライフイベントに対応するウェブページに一致すると、ライフイベントが発生していると推定するシステムが開示されている。   For example, Patent Literature 1 discloses a system that estimates that a life event has occurred when a web page viewed by a user matches a web page corresponding to a life event.

特開2017−117351号公報JP 2017-117351 A

しかしながら、特許文献1において開示されているシステムは、ライフイベントに対応するウェブページを予めデータベースに格納しているものの、どのようにして、ライフイベントに対応するウェブページを特定しているのか開示されていない。人手によりライフイベントに対応するウェブページを特定することが考えられるものの、人手による特定は煩雑である。そこで、ライフイベントに対応するウェブページを精度良く特定することが求められている。   However, the system disclosed in Patent Document 1 discloses how the web page corresponding to the life event is specified, although the web page corresponding to the life event is stored in the database in advance. Not. Although it is conceivable to manually specify a web page corresponding to a life event, manual identification is complicated. Therefore, it is required to accurately specify a web page corresponding to a life event.

そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、ライフイベントに対応するウェブページを自動的に特定することができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。   Accordingly, the present invention has been made in view of these points, and an object thereof is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and a program capable of automatically specifying a web page corresponding to a life event. .

本発明の第1の態様に係る情報処理装置は、複数のユーザのそれぞれの所定のライフイベントの発生タイミングを特定するタイミング特定部と、前記タイミング特定部により前記ライフイベントの発生タイミングが特定された一以上の第1ユーザのウェブページの閲覧履歴を示し、前記ウェブページのアドレス及び閲覧時刻を含む閲覧履歴情報を取得する第1閲覧履歴取得部と、前記一以上の第1ユーザのそれぞれについて、前記閲覧履歴情報に基づいて、特定した前記発生タイミングを基準として、前記発生タイミングよりも前の期間である第1期間において閲覧されたウェブページと、前記発生タイミングの後の期間である第2期間において閲覧されたウェブページとを特定する閲覧ページ特定部と、前記閲覧ページ特定部が特定した前記一以上の第1ユーザのそれぞれの前記第1期間と、前記第2期間とのそれぞれにおけるウェブページの閲覧状況の変化に基づいて、前記複数のウェブページから、前記ライフイベントに関連するウェブページとするイベント関連ページを特定する関連ページ特定部と、を備える。   In the information processing apparatus according to the first aspect of the present invention, the generation timing of the life event is specified by the timing specifying unit that specifies the generation timing of each predetermined life event of the plurality of users, and the timing specifying unit. For each of the one or more first users, a first browsing history acquisition unit that indicates browsing history of one or more first users' web pages and acquires browsing history information including an address and browsing time of the web page, Based on the browsing history information, with the identified occurrence timing as a reference, a web page browsed in a first period that is a period before the occurrence timing and a second period that is a period after the occurrence timing The browsing page specifying unit for specifying the web page browsed in the site, and before the browsing page specifying unit specified A web page related to the life event from the plurality of web pages based on a change in the browsing status of the web page in each of the first period and the second period of each of the one or more first users; A related page specifying unit for specifying an event related page.

前記関連ページ特定部は、前記閲覧ページ特定部が特定した前記一以上の第1ユーザのそれぞれの前記第1期間と、前記第2期間とのそれぞれにおけるウェブページの閲覧状況に基づいて、複数のウェブページのそれぞれを前記第1期間に閲覧した前記第1ユーザの数と、前記第2期間に閲覧した前記第1ユーザの数とを算出し、前記複数のウェブページのそれぞれについて、前記第2期間に対応する前記第1ユーザの数に対する、前記第1期間における前記第1ユーザの数の比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、当該比率が第1の閾値を超えるウェブページを、前記ライフイベントの発生前に閲覧される可能性が高い前記イベント関連ページであるイベント前関連ページと特定してもよい。   The related page specifying unit includes a plurality of web page browsing states in each of the first period and the second period of the one or more first users specified by the browsing page specifying unit. The number of the first users who browsed each of the web pages during the first period and the number of the first users who browsed during the second period are calculated, and the second number is calculated for each of the plurality of web pages. A ratio of the number of the first users in the first period to the number of the first users corresponding to the period is calculated, and among the plurality of web pages, a web page whose ratio exceeds a first threshold value, You may identify with the pre-event related page which is the said event related page with high possibility of being browsed before generation | occurrence | production of the said life event.

前記関連ページ特定部は、前記閲覧ページ特定部が特定した前記一以上の第1ユーザのそれぞれの前記第1期間と、前記第2期間とのそれぞれにおけるウェブページの閲覧状況に基づいて、複数のウェブページのそれぞれの前記第1期間における前記一以上の第1ユーザの閲覧数と、前記第2期間における前記一以上の第1ユーザの閲覧数とを算出し、前記複数のウェブページのそれぞれについて、前記第2期間における前記閲覧数に対する、前記第1期間における前記閲覧数の比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、当該比率が第2の閾値を超えるウェブページを、前記ライフイベントの発生前に閲覧される可能性が高い前記イベント関連ページであるイベント前関連ページと特定してもよい。   The related page specifying unit includes a plurality of web page browsing states in each of the first period and the second period of the one or more first users specified by the browsing page specifying unit. Calculating the number of browsing of the one or more first users in the first period of each of the web pages and the number of browsing of the one or more first users in the second period, and each of the plurality of web pages The ratio of the number of browsing in the first period to the number of browsing in the second period is calculated, and among the plurality of web pages, a web page in which the ratio exceeds a second threshold is You may identify with the pre-event related page which is the said event related page with high possibility of being browsed before generation | occurrence | production.

前記閲覧ページ特定部は、複数の前記第1期間の少なくともいずれかにおいて閲覧されたウェブページを特定し、前記関連ページ特定部は、前記複数のウェブページのそれぞれについて、複数の前記第1期間のそれぞれに対応する前記第1ユーザの数を算出し、前記第2期間に対応する前記第1ユーザの数に対する、複数の前記第1期間のそれぞれに対応する前記第1ユーザの数の比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、算出された複数の比率のうち少なくとも1つが前記第1の閾値を超えるウェブページを、前記イベント前関連ページと特定してもよい。   The browsing page specifying unit specifies a web page browsed in at least one of the plurality of first periods, and the related page specifying unit includes a plurality of the first periods for each of the plurality of web pages. The number of the first users corresponding to each of the plurality of first periods is calculated with respect to the number of the first users corresponding to the second period. A web page in which at least one of the plurality of calculated ratios exceeds the first threshold among the plurality of web pages may be identified as the pre-event related page.

前記第1閲覧履歴取得部は、前記タイミング特定部により前記発生タイミングが特定されなかった一以上の第2ユーザの前記閲覧履歴情報を取得し、前記閲覧ページ特定部は、前記一以上の第2ユーザのそれぞれについて、前記閲覧履歴情報に基づいて、前記一以上の第1ユーザに対して特定された一以上の前記発生タイミングの少なくともいずれかを基準として、前記第1期間において閲覧されたウェブページを特定し、前記関連ページ特定部は、前記複数のウェブページのそれぞれについて、前記第2期間に対応する前記第1ユーザの数に対する、前記第1期間に対応する前記第1ユーザの数の比率である第1比率を算出するとともに、前記第1期間に対応する前記第2ユーザの数に対する、前記第1期間に対応する前記第1ユーザの数の比率である第2比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、前記第1比率が第1の閾値を超えるとともに、前記第2比率が第3の閾値を超えるウェブページを、前記ライフイベントに関連するイベント前関連ページと特定してもよい。   The first browsing history acquisition unit acquires the browsing history information of one or more second users whose generation timing is not specified by the timing specifying unit, and the browsing page specifying unit is the one or more second items. For each user, a web page browsed in the first period based on at least one of the one or more occurrence timings specified for the one or more first users based on the browsing history information The related page specifying unit determines a ratio of the number of the first users corresponding to the first period to the number of the first users corresponding to the second period for each of the plurality of web pages. The number of the first users corresponding to the first period with respect to the number of the second users corresponding to the first period A second ratio that is a ratio is calculated, and among the plurality of web pages, a web page in which the first ratio exceeds a first threshold and the second ratio exceeds a third threshold is set as the life event. A related pre-event related page may be specified.

前記情報処理装置は、前記タイミング特定部による前記ライフイベントの特定対象とされる一以上の第3ユーザの前記閲覧履歴情報を取得する第2閲覧履歴取得部と、前記一以上の第3ユーザのそれぞれについて、前記閲覧履歴情報に基づいて、現時点よりも前の期間である複数の第3期間のそれぞれにおける、前記イベント前関連ページとは異なる一以上の非関連ページの閲覧数に対する、前記イベント前関連ページの閲覧数の比率である第3比率を算出し、前記一以上の第3ユーザのそれぞれについて算出された複数の前記第3比率の変化に基づいて、前記一以上の第3ユーザから、前記ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定するユーザ特定部をさらに備えてもよい。   The information processing apparatus includes: a second browsing history acquisition unit that acquires the browsing history information of one or more third users to be identified by the life event by the timing specifying unit; and the one or more third users For each of the plurality of third periods, which are periods before the current time, based on the browsing history information for each of the number of browsing one or more unrelated pages different from the pre-event related pages A third ratio that is a ratio of the number of browsing related pages is calculated, and based on the plurality of third ratio changes calculated for each of the one or more third users, from the one or more third users, You may further provide the user specific part which specifies the user with high possibility that the said life event will generate | occur | produce.

前記ユーザ特定部は、前記一以上の第3ユーザのそれぞれについて、前記複数の第3期間における過去の第3期間から順に、隣接する2つの第3期間に基づいて前記第3比率の増加率を算出し、算出した複数の前記第3比率の増加率が第4の閾値を超える第3ユーザを、前記ライフイベントが発生する可能性が高いユーザと特定してもよい。   For each of the one or more third users, the user specifying unit calculates an increase rate of the third ratio based on two adjacent third periods in order from the past third period in the plurality of third periods. You may calculate and specify the 3rd user whose increase rate of the calculated several 3rd ratio exceeds a 4th threshold value as a user with high possibility that the said life event will generate | occur | produce.

前記第1閲覧履歴取得部は、前記タイミング特定部により前記発生タイミングが特定されなかった一以上の第2ユーザの前記閲覧履歴情報を取得し、前記情報処理装置は、前記第1ユーザの前記閲覧履歴情報のうち、前記発生タイミングよりも前の閲覧履歴情報を、ライフイベントが発生したユーザの教師データとするとともに、前記第2ユーザの前記閲覧履歴情報を、ライフイベントが発生しなかったユーザの教師データとし、前記閲覧履歴情報の入力に対して、当該閲覧履歴情報に対応するユーザが、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザであるか否かを分類するモデルを生成する生成部と、前記タイミング特定部による前記ライフイベントの特定対象とされる一以上の第3ユーザの前記閲覧履歴情報を取得する第2閲覧履歴取得部と、前記モデルに前記第3ユーザの閲覧履歴情報を入力し、前記第3ユーザが、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザであるか否かを前記モデルに分類させることにより、前記一以上の第3ユーザから、前記ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定するユーザ特定部と、をさらに備えてもよい。   The first browsing history acquisition unit acquires the browsing history information of one or more second users whose generation timing has not been specified by the timing specifying unit, and the information processing device is configured to acquire the browsing of the first user. Among the history information, the browsing history information before the generation timing is used as the teacher data of the user who has generated the life event, and the browsing history information of the second user is the user's data for which the life event has not occurred. A generation unit that generates a model for classifying whether or not a user corresponding to the browsing history information is a user who is highly likely to generate a life event with respect to the input of the browsing history information as teacher data; The second browsing history collection for acquiring the browsing history information of one or more third users to be specified by the timing specifying unit as the life event. And the third user's browsing history information is input to the model, and the third user is classified into the model as to whether or not the user is highly likely to generate a life event. You may further provide the user specific part which specifies the user with high possibility that the said life event will generate | occur | produce from the above 3rd user.

前記関連ページ特定部は、前記複数のウェブページのそれぞれについて、前記第1期間に対応する前記第1ユーザの数に対する、前記第2期間に対応する前記第1ユーザの数の比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、当該比率が第5の閾値を超えるウェブページを、前記ライフイベントの発生後に閲覧される可能性が高い前記イベント関連ページであるイベント後関連ページと特定してもよい。   The related page specifying unit calculates, for each of the plurality of web pages, a ratio of the number of the first users corresponding to the second period to the number of the first users corresponding to the first period; Of the plurality of web pages, a web page in which the ratio exceeds the fifth threshold may be identified as a post-event related page that is the event-related page that is likely to be browsed after the life event occurs. .

前記閲覧ページ特定部は、複数の前記第2期間の少なくともいずれかに閲覧されたウェブページを特定し、前記関連ページ特定部は、前記複数のウェブページのそれぞれについて、複数の前記第2期間のそれぞれに対応する前記第1ユーザの数を算出し、前記第1期間に対応する前記第1ユーザの数に対する、複数の前記第2期間のそれぞれに対応する前記第1ユーザの数の比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、算出された複数の比率のうち少なくとも1つが前記第5の閾値を超えるウェブページを、前記イベント後関連ページと特定してもよい。   The browsing page specifying unit specifies a web page browsed in at least one of the plurality of second periods, and the related page specifying unit includes a plurality of second periods for each of the plurality of web pages. The number of the first users corresponding to each of the plurality of second periods is calculated with respect to the number of the first users corresponding to the first period. Then, among the plurality of web pages, a web page in which at least one of the calculated plurality of ratios exceeds the fifth threshold may be specified as the post-event related page.

前記情報処理装置は、前記一以上の第3ユーザのそれぞれについて、前記閲覧履歴情報に基づいて、現時点よりも前の期間である複数の第3期間のそれぞれにおける、前記イベント後関連ページとは異なる一以上の非関連ページの閲覧数に対する、前記イベント後関連ページの閲覧数の比率である第4比率を算出し、前記一以上の第3ユーザのそれぞれについて算出された複数の前記第4比率の変化に基づいて、前記一以上の第3ユーザから、前記ライフイベントが終了したユーザを特定するユーザ特定部をさらに備えてもよい。   The information processing apparatus is different from the post-event related pages in each of the plurality of third periods that are periods before the current time, based on the browsing history information, for each of the one or more third users. A fourth ratio that is a ratio of the number of browsing of the related page after the event to the number of browsing of the one or more non-related pages is calculated, and the plurality of the fourth ratios calculated for each of the one or more third users are calculated. You may further provide the user specific part which specifies the user who the said life event was complete | finished from the said one or more 3rd users based on a change.

前記関連ページ特定部は、前記複数のウェブページのそれぞれについて、前記第1期間に対応する前記第1ユーザの数に対する、前記第2期間に対応する第1ユーザの数の比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、当該比率が第5の閾値を超えるウェブページを、前記ライフイベントの発生後に閲覧される可能性が高い前記イベント関連ページであるイベント後関連ページと特定し、前記情報処理装置は、前記ライフイベントが発生する可能性が高いユーザに、前記ライフイベントの後に閲覧される可能性が高い前記イベント後関連ページに対応する広告を配信する広告配信部をさらに備えてもよい。   The related page specifying unit calculates, for each of the plurality of web pages, a ratio of the number of first users corresponding to the second period to the number of first users corresponding to the first period, Among the plurality of web pages, a web page in which the ratio exceeds the fifth threshold is identified as a post-event related page that is the event-related page that is highly likely to be browsed after the occurrence of the life event, and the information processing The apparatus may further include an advertisement distribution unit that distributes an advertisement corresponding to the post-event related page that is likely to be viewed after the life event to a user who is highly likely to generate the life event.

前記情報処理装置は、前記イベント前関連ページ及び前記イベント後関連ページを、それぞれのページが属するカテゴリに分類するとともに、当該カテゴリに対応するページが閲覧される可能性が高い期間を当該カテゴリに関連付ける分類部をさらに備え、前記広告配信部は、前記ライフイベントが発生する可能性が高いユーザの前記閲覧履歴情報に基づいて、当該ユーザが現時点で相対的に多く閲覧しているウェブページのカテゴリを特定し、特定したカテゴリに関連付けられた期間よりも後の期間に関連付けられているカテゴリに対応する前記広告を配信してもよい。   The information processing apparatus classifies the pre-event related page and the post-event related page into categories to which each page belongs, and associates a period during which a page corresponding to the category is likely to be browsed with the category. The advertisement distribution unit further includes a classification unit, based on the browsing history information of a user who is likely to generate the life event, the category of the web page that the user is currently browsing relatively frequently. The advertisement corresponding to the category identified and related to the period later than the period associated with the identified category may be distributed.

本発明の第2の態様に係る情報処理方法は、コンピュータが実行する、複数のユーザのそれぞれの所定のライフイベントの発生タイミングを特定するステップと、前記ライフイベントの発生タイミングが特定された一以上の第1ユーザのウェブページの閲覧履歴を示し、前記ウェブページのアドレス及び閲覧時刻を含む閲覧履歴情報を取得するステップと、前記一以上の第1ユーザのそれぞれについて、前記閲覧履歴情報に基づいて、特定した前記発生タイミングを基準として、前記発生タイミングよりも前の期間である第1期間において閲覧されたウェブページと、前記発生タイミングの後の期間である第2期間において閲覧されたウェブページとを特定するステップと、特定された前記一以上の第1ユーザのそれぞれの前記第1期間と、前記第2期間とのそれぞれにおけるウェブページの閲覧状況の変化に基づいて、前記複数のウェブページから、前記ライフイベントに関連するウェブページとするイベント関連ページを特定するステップと、を備える。   The information processing method according to the second aspect of the present invention includes a step of identifying a predetermined life event occurrence timing of each of a plurality of users executed by a computer, and one or more of which the occurrence timing of the life event is identified A browsing history of the first user's web page, obtaining browsing history information including the web page address and browsing time, and for each of the one or more first users based on the browsing history information A web page browsed in a first period that is a period before the occurrence timing, and a web page browsed in a second period that is a period after the occurrence timing, with the occurrence timing specified as a reference Identifying the first period of each of the identified one or more first users; Based on the change in the viewing conditions of a web page in each of the serial second period, from the plurality of web pages, and a step of specifying an event related pages to web pages associated with the life events.

本発明の第3の態様に係るプログラムは、コンピュータを、複数のユーザのそれぞれの所定のライフイベントの発生タイミングを特定するタイミング特定部、前記タイミング特定部により前記ライフイベントの発生タイミングが特定された一以上の第1ユーザのウェブページの閲覧履歴を示し、前記ウェブページのアドレス及び閲覧時刻を含む閲覧履歴情報を取得する閲覧履歴取得部、前記一以上の第1ユーザのそれぞれについて、前記閲覧履歴情報に基づいて、特定した前記発生タイミングを基準として、前記発生タイミングよりも前の期間である第1期間において閲覧されたウェブページと、前記発生タイミングの後の期間である第2期間において閲覧されたウェブページとを特定する閲覧ページ特定部、及び、前記閲覧ページ特定部が特定した前記一以上の第1ユーザのそれぞれの前記第1期間と、前記第2期間とのそれぞれにおけるウェブページの閲覧状況の変化に基づいて、前記複数のウェブページから、前記ライフイベントに関連するウェブページとするイベント関連ページを特定する関連ページ特定部、として機能させる。   In the program according to the third aspect of the present invention, a computer is used to specify the generation timing of a predetermined life event for each of a plurality of users, and the generation timing of the life event is specified by the timing specification unit. A browsing history acquisition unit that displays browsing history of one or more first users' web pages and acquires browsing history information including an address and browsing time of the web page, and the browsing history for each of the one or more first users. Based on the information, on the basis of the identified occurrence timing, a web page browsed in a first period that is a period before the occurrence timing and a second page that is a period after the occurrence timing are browsed A browsing page specifying unit for specifying a web page and the browsing page specifying unit The plurality of web pages are related to the life event based on a change in browsing status of the web pages in the first period and the second period of each of the one or more first users. It functions as a related page specifying unit that specifies an event related page as a web page.

本発明によれば、ライフイベントに対応するウェブページを自動的に特定することができるという効果を奏する。   According to the present invention, there is an effect that a web page corresponding to a life event can be automatically specified.

第1実施形態に係る情報処理装置の概要を示す図である。It is a figure which shows the outline | summary of the information processing apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第1実施形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the information processing apparatus which concerns on 1st Embodiment. イベント関連ページ特定部の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of an event related page specific | specification part. 複数のウェブページのそれぞれに対応する第1比率の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the 1st ratio corresponding to each of a some web page. 複数のウェブページのそれぞれに対応する第2比率の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the 2nd ratio corresponding to each of a some web page. イベント発生ユーザ特定部の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of an event generation user specific part. 広告配信部の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of an advertisement delivery part. イベント前関連ページを特定するときの情報処理装置における処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a process in the information processing apparatus when specifying a pre-event related page. ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定するときの情報処理装置における処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a process in information processing apparatus when specifying a user with high possibility that a life event will generate | occur | produce. ライフイベントが発生する可能性が高いユーザに広告を配信するときの情報処理装置における処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a process in information processing apparatus when delivering an advertisement to a user with high possibility that a life event will generate | occur | produce. 第2実施形態に係るイベント発生ユーザ特定部の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the event generation user specific | specification part which concerns on 2nd Embodiment.

[情報処理装置1の概要]
図1は、第1実施形態に係る情報処理装置1の概要を示す図である。情報処理装置1は、ライフイベントに関連するウェブページを特定し、ユーザの当該ウェブページの閲覧状況の変化に基づいて、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定し、当該ユーザに広告を配信するコンピュータである。ここで、ライフイベントとは、ユーザの生活や人生に関するイベントであり、例えば、引越、結婚、就職、車購入等が挙げられる。
[Outline of Information Processing Apparatus 1]
FIG. 1 is a diagram illustrating an overview of an information processing apparatus 1 according to the first embodiment. The information processing apparatus 1 identifies a web page related to a life event, identifies a user who is likely to generate a life event based on a change in the browsing status of the user's web page, and advertises the user to the user. It is a computer that delivers. Here, the life event is an event related to a user's life or life, and examples thereof include moving, marriage, employment, car purchase, and the like.

情報処理装置1は、複数のユーザU1から、アンケート等によりイベントの発生タイミングとしての発生日を示すイベント発生日情報を取得する(図1の(1))。また、情報処理装置1は、一以上のユーザU1のそれぞれが使用する第1ユーザ端末2から、複数のウェブページの閲覧履歴を示す閲覧履歴情報を取得する(図1の(2))。情報処理装置1は、複数のユーザU1のイベント発生日の前後におけるウェブページの閲覧状況に変化に基づいて、ライフイベントに関連するウェブページであるイベント関連ページを特定する(図1の(3))。このようにすることで、情報処理装置1は、イベント関連ページを自動的に特定することができる。   The information processing apparatus 1 acquires event occurrence date information indicating an occurrence date as an event occurrence timing through a questionnaire or the like from a plurality of users U1 ((1) in FIG. 1). Further, the information processing apparatus 1 acquires browsing history information indicating browsing histories of a plurality of web pages from the first user terminal 2 used by each of one or more users U1 ((2) in FIG. 1). The information processing apparatus 1 identifies an event-related page that is a web page related to a life event based on changes in the browsing status of the web pages before and after the event occurrence date of the plurality of users U1 ((3) in FIG. 1). ). By doing so, the information processing apparatus 1 can automatically specify the event related page.

情報処理装置1は、ライフイベントの特定対象とされる一以上のユーザU2のそれぞれが使用する第2ユーザ端末3から、閲覧履歴情報を取得する(図1の(4))。情報処理装置1は、イベント関連ページの閲覧状況の変化に基づいて、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定し(図1の(5))、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザに広告を配信する(図1の(6))。このようにすることで、情報処理装置1は、広告効果を高めることができる。
以下、情報処理装置1の構成について説明する。
The information processing apparatus 1 acquires browsing history information from the second user terminal 3 used by each of one or more users U2 to be identified as life events ((4) in FIG. 1). The information processing apparatus 1 identifies a user who is highly likely to generate a life event based on a change in the browsing status of the event-related page ((5) in FIG. 1), and a user who is highly likely to generate a life event. The advertisement is distributed to (6 in FIG. 1). By doing in this way, information processor 1 can raise an advertising effect.
Hereinafter, the configuration of the information processing apparatus 1 will be described.

[情報処理装置1の構成例]
図2は、第1実施形態に係る情報処理装置1の構成を示す図である。情報処理装置1は、記憶部11と、制御部12とを備える。
[Configuration Example of Information Processing Apparatus 1]
FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the information processing apparatus 1 according to the first embodiment. The information processing apparatus 1 includes a storage unit 11 and a control unit 12.

記憶部11は、例えば、ROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)等である。記憶部11は、情報処理装置1を機能させるための各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部11は、情報処理装置1の制御部12を、後述するイベント関連ページ特定部13、イベント発生ユーザ特定部14、及び広告配信部15として機能させるプログラムを記憶する。   The storage unit 11 is, for example, a ROM (Read Only Memory) and a RAM (Random Access Memory). The storage unit 11 stores various programs for causing the information processing apparatus 1 to function. For example, the storage unit 11 stores a program that causes the control unit 12 of the information processing device 1 to function as an event-related page specifying unit 13, an event occurrence user specifying unit 14, and an advertisement distribution unit 15 described later.

制御部12は、例えばCPU(Central Processing Unit)である。制御部12は、記憶部11に記憶されている各種プログラムを実行することにより、情報処理装置1に係る機能を制御する。制御部12は、記憶部11に記憶されているプログラムを実行することにより、イベント関連ページ特定部13、イベント発生ユーザ特定部14、及び広告配信部15として機能する。   The control unit 12 is, for example, a CPU (Central Processing Unit). The control unit 12 controls functions related to the information processing apparatus 1 by executing various programs stored in the storage unit 11. The control unit 12 functions as an event related page specifying unit 13, an event occurrence user specifying unit 14, and an advertisement distribution unit 15 by executing a program stored in the storage unit 11.

[イベント関連ページの特定]
イベント関連ページ特定部13は、複数の第1ユーザU1の閲覧履歴に基づいて、イベント関連ページを特定する。イベント関連ページ特定部13は、ライフイベントに関連するウェブページとして、ライフイベントの発生前に閲覧される可能性が高いイベント関連ページであるイベント前関連ページと、ライフイベントの終了後に閲覧される可能性が高いイベント関連ページであるイベント後関連ページとを特定する。
[Identify event-related pages]
The event related page specifying unit 13 specifies an event related page based on the browsing histories of the plurality of first users U1. The event-related page specifying unit 13 can be viewed as a web page related to a life event, a pre-event related page that is an event-related page that is highly likely to be viewed before the occurrence of the life event, and a life event. A post-event related page that is a highly event related page is identified.

図3は、イベント関連ページ特定部13の構成を示す図である。図3に示すように、イベント関連ページ特定部13は、タイミング特定部131と、第1閲覧履歴取得部132と、閲覧ページ特定部133と、関連ページ特定部134とを備える。   FIG. 3 is a diagram showing a configuration of the event related page specifying unit 13. As shown in FIG. 3, the event related page specifying unit 13 includes a timing specifying unit 131, a first browsing history acquisition unit 132, a browsing page specifying unit 133, and a related page specifying unit 134.

タイミング特定部131は、複数の第1ユーザのそれぞれの所定のライフイベントの発生日を特定する。例えば、タイミング特定部131は、複数のユーザU1のそれぞれに対して実施された、ライフイベントに関するアンケートの結果を示すアンケート結果情報を取得する。アンケート結果情報には、ユーザU1を識別するユーザIDと、複数のライフイベントのそれぞれの種類を示す種類情報と、複数のライフイベントのそれぞれの発生日を示す発生日情報とが含まれている。   The timing specifying unit 131 specifies the occurrence date of each predetermined life event for each of the plurality of first users. For example, the timing specifying unit 131 acquires questionnaire result information indicating a result of a questionnaire regarding a life event, which is performed for each of the plurality of users U1. The questionnaire result information includes a user ID for identifying the user U1, type information indicating each type of the plurality of life events, and occurrence date information indicating the occurrence dates of the plurality of life events.

ここで、ユーザU1の中には、所定のライフイベントが発生しているユーザと、所定のライフイベントが発生していないユーザとが存在する。所定のライフイベントが発生しているユーザU1を第1ユーザといい、所定のライフイベントが発生していないユーザU1を第2ユーザという。タイミング特定部131は、取得したアンケート結果情報に基づいて、複数の第1ユーザのそれぞれの所定のライフイベントの発生日を特定する。なお、以下の説明では、所定のライフイベントを、単にライフイベントという。また、本実施形態では、タイミング特定部131は、複数の第1ユーザのそれぞれの所定のライフイベントの発生日を特定したが、これに限らない。タイミング特定部131は、所定のライフイベントの発生タイミングとして、所定のライフイベントの発生週や、発生時刻を特定してもよい。   Here, in the user U1, there are a user who has generated a predetermined life event and a user who has not generated the predetermined life event. A user U1 in which a predetermined life event has occurred is referred to as a first user, and a user U1 in which a predetermined life event has not occurred is referred to as a second user. The timing specifying unit 131 specifies the occurrence date of each predetermined life event of the plurality of first users based on the acquired questionnaire result information. In the following description, a predetermined life event is simply referred to as a life event. Moreover, in this embodiment, although the timing specific | specification part 131 specified the generation | occurrence | production date of each predetermined life event of several 1st users, it does not restrict to this. The timing specifying unit 131 may specify the generation week and the generation time of the predetermined life event as the generation timing of the predetermined life event.

第1閲覧履歴取得部132は、タイミング特定部131によりライフイベントの発生日が特定された一以上の第1ユーザのウェブページの閲覧履歴を示す閲覧履歴情報を取得するとともに、ライフイベントの発生日が特定されなかった一以上の第2ユーザの閲覧履歴情報を取得する。具体的には、第1閲覧履歴取得部132は、ライフイベントに関するアンケートに回答した複数のユーザU1のそれぞれに対応する閲覧履歴情報を取得する。閲覧履歴情報には、ユーザU1を識別するユーザIDと、閲覧されたウェブページのアドレスと、閲覧時刻を示す閲覧時刻情報とが含まれている。ここで、ウェブページのアドレスは、例えばURLであるものとするが、これに限らず、ドメイン、サブドメイン、ディレクトリ、Network location part等のURLの一部であってもよい。   The first browsing history acquisition unit 132 acquires browsing history information indicating browsing histories of one or more first users' web pages whose life event occurrence dates have been identified by the timing identification unit 131, and the life event occurrence date. Browsing history information of one or more second users for which is not specified is acquired. Specifically, the 1st browsing history acquisition part 132 acquires browsing history information corresponding to each of a plurality of users U1 who answered a questionnaire about a life event. The browsing history information includes a user ID for identifying the user U1, an address of the browsed web page, and browsing time information indicating the browsing time. Here, the address of the web page is assumed to be a URL, for example.

閲覧ページ特定部133は、一以上の第1ユーザのそれぞれについて、閲覧履歴情報に基づいて、特定したライフイベントの発生日を基準として、発生日よりも前の期間である第1期間において閲覧されたウェブページと、発生日の後の期間である第2期間において閲覧されたウェブページとを特定する。このようにすることで、複数の第1ユーザのそれぞれのウェブページの閲覧日時の時間軸を、ライフイベントの発生日を基準として統一することができる。   The browsing page identification unit 133 is browsed for each of one or more first users in a first period that is a period before the occurrence date based on the occurrence date of the identified life event based on the browsing history information. And the web page browsed in the second period, which is the period after the date of occurrence. By doing in this way, the time axis of the browsing date of each of a some 1st user's web page can be unified on the basis of the occurrence date of a life event.

ここで、第1期間は複数設けられており、閲覧ページ特定部133は、一以上の第1ユーザのそれぞれについて、複数の第1期間の少なくともいずれかにおいて閲覧されたウェブページを特定する。第1期間は、例えば24時間である。以下の説明において、複数の第1期間のそれぞれを、ライフイベントの発生日に近い順から、T−1、T−2、・・・T−nと表記する。また、複数の第1期間は、イベント前関連ページの特定に用いられるものとする。 Here, a plurality of first periods are provided, and the browsing page specifying unit 133 specifies a web page browsed in at least one of the plurality of first periods for each of the one or more first users. The first period is, for example, 24 hours. In the following description, each of the plurality of first periods is expressed as T −1 , T −2 ,..., T −n from the order close to the life event occurrence date. Further, the plurality of first periods are used for specifying the pre-event related page.

また、第2期間は複数設けられており、閲覧ページ特定部133は、一以上の第1ユーザのそれぞれについて、複数の第2期間の少なくともいずれかにおいて閲覧されたウェブページを特定する。第2期間は、例えば24時間である。以下の説明において、複数の第2期間のそれぞれを、ライフイベントの発生日に近い順から、T、T、・・・Tと表記する。また、複数の第2期間は、イベント後関連ページの特定に用いられるものとする。 In addition, a plurality of second periods are provided, and the browse page specifying unit 133 specifies a web page browsed in at least one of the plurality of second periods for each of the one or more first users. The second period is, for example, 24 hours. In the following description, each of the plurality of second periods is expressed as T 1 , T 2 ,... T n in order from the order close to the life event occurrence date. Further, the plurality of second periods are used for specifying the post-event related page.

また、閲覧ページ特定部133は、一以上の第2ユーザのそれぞれについて、閲覧履歴情報に基づいて、一以上の第1ユーザに対して特定された一以上の発生日の少なくともいずれかを基準とし、当該発生日よりも前の複数の第1期間において閲覧されたウェブページを特定する。   The browsing page specifying unit 133 is based on at least one of the one or more occurrence dates specified for the one or more first users based on the browsing history information for each of the one or more second users. The web pages browsed in a plurality of first periods before the date of occurrence are specified.

閲覧ページ特定部133は、例えば、第1ユーザXに対して特定された所定のライフイベントの発生日が2018年1月30日である場合、一以上の第2ユーザのそれぞれについて、閲覧履歴情報に基づいて、当該発生日を基準とし、当該発生日よりも前の複数の第1期間において閲覧されたウェブページを特定する。また、閲覧ページ特定部133は、例えば、第1ユーザYに対して特定された所定のライフイベントの発生日が2018年2月10日である場合、一以上の第2ユーザのそれぞれについて、閲覧履歴情報に基づいて、当該発生日を基準とし、当該発生日よりも前の複数の第1期間において閲覧されたウェブページを特定する。   For example, when the occurrence date of the predetermined life event specified for the first user X is January 30, 2018, the browsing page specifying unit 133 sets the browsing history information for each of the one or more second users. The web pages browsed in a plurality of first periods before the date of occurrence are specified based on the date of occurrence. In addition, for example, when the occurrence date of the predetermined life event specified for the first user Y is February 10, 2018, the browsing page specifying unit 133 browses each of the one or more second users. Based on the history information, the web page browsed in a plurality of first periods before the date of occurrence is specified based on the date of occurrence.

関連ページ特定部134は、閲覧ページ特定部133が特定した一以上の第1ユーザのそれぞれの第1期間と、第2期間とのそれぞれにおけるウェブページの閲覧状況の変化に基づいて、複数のウェブページから、ライフイベントに関連するウェブページとするイベント関連ページを特定する。関連ページ特定部134は、ライフイベントに関連するウェブページとして、ライフイベントの発生に関連するイベント関連ページであるイベント前関連ページと、ライフイベントの終了に関連するイベント関連ページであるイベント後関連ページとを特定する。まず、イベント前関連ページの特定方法について説明する。   The related page specifying unit 134 includes a plurality of web pages based on changes in the browsing status of the web pages in each of the first period and the second period of the one or more first users specified by the browsing page specifying unit 133. An event-related page to be a web page related to a life event is specified from the page. The related page specifying unit 134, as a web page related to a life event, is a pre-event related page that is an event related page related to the occurrence of a life event, and a post-event related page that is an event related page related to the end of the life event. And specify. First, a method for specifying a pre-event related page will be described.

[イベント前関連ページの特定]
まず、関連ページ特定部134は、閲覧ページ特定部133が特定した一以上の第1ユーザのそれぞれの第1期間におけるウェブページの閲覧状況に基づいて、複数のウェブページのそれぞれを第1期間に閲覧した第1ユーザの数を算出する。関連ページ特定部134は、複数のウェブページのそれぞれについて、複数の第1期間のそれぞれに閲覧した第1ユーザの数を算出する。
[Specify related page before event]
First, the related page specifying unit 134 sets each of the plurality of web pages in the first period based on the browsing status of the web pages in the first period of each of the one or more first users specified by the browsing page specifying unit 133. The number of first users who browsed is calculated. The related page specifying unit 134 calculates the number of first users who browsed each of the plurality of first periods for each of the plurality of web pages.

また、関連ページ特定部134は、第2期間におけるウェブページの閲覧状況に基づいて、複数のウェブページのそれぞれを第2期間に閲覧した第1ユーザの数を算出する。ここで、関連ページ特定部134は、複数のウェブページのそれぞれについて、ライフイベントの発生日に最も近い第2期間Tに閲覧した第1ユーザの数を算出する。 Moreover, the related page specific | specification part 134 calculates the number of the 1st users who browsed each of several web pages in the 2nd period based on the browsing condition of the web page in the 2nd period. Here, the relevant page identification unit 134, for each of the plurality of web pages, to calculate the number of the first user who has viewed the nearest second period T 1 to the date of life events.

そして、関連ページ特定部134は、複数のウェブページのそれぞれについて、第2期間Tに対応する第1ユーザの数に対する、複数の第1期間のそれぞれに対応する第1ユーザの数の比率である第1比率を算出する。 Then, the relevant page identification unit 134, for each of the plurality of web pages, to the number of the first user corresponding to the second period T 1, the number ratio of the first user corresponding to each of the plurality of first period A certain first ratio is calculated.

図4は、複数のウェブページのそれぞれに対応する第1比率を示す図である。図4に示されるように、第1比率が相対的に高いウェブページは、ライフイベントが発生する第1ユーザに、ライフイベントが発生する前に閲覧されやすく、イベント前関連ページである可能性が高い。   FIG. 4 is a diagram illustrating a first ratio corresponding to each of a plurality of web pages. As shown in FIG. 4, a web page having a relatively high first ratio is likely to be viewed by a first user who generates a life event before the life event occurs, and may be a pre-event related page. high.

また、関連ページ特定部134は、閲覧ページ特定部133が特定した一以上の第2ユーザのそれぞれの第1期間におけるウェブページの閲覧状況に基づいて、複数のウェブページのそれぞれを第1期間に閲覧した第2ユーザの数を算出する。そして、関連ページ特定部134は、第1期間に対応する第2ユーザの数に対する、当該第1期間に対応する第1ユーザの数の比率である第2比率を算出する。関連ページ特定部134は、複数の第1期間のそれぞれについて、第2比率を算出する。   Further, the related page specifying unit 134 sets each of the plurality of web pages to the first period based on the browsing status of the web pages in the first period of each of the one or more second users specified by the browsing page specifying unit 133. The number of second users who browsed is calculated. Then, the related page specifying unit 134 calculates a second ratio that is a ratio of the number of first users corresponding to the first period to the number of second users corresponding to the first period. The related page specifying unit 134 calculates the second ratio for each of the plurality of first periods.

図5は、複数のウェブページのそれぞれに対応する第2比率を示す図である。例えば第2比率が相対的に高いウェブページは、ライフイベントが発生した第1ユーザに相対的に閲覧されやすく、イベント関連ページである可能性が高い。   FIG. 5 is a diagram illustrating a second ratio corresponding to each of a plurality of web pages. For example, a web page having a relatively high second ratio is more likely to be viewed by a first user who has experienced a life event, and is likely to be an event-related page.

関連ページ特定部134は、複数のウェブページのそれぞれに対して算出された複数の第1比率及び複数の第2比率に基づいて、複数のウェブページの中からイベント前関連ページを特定する。   The related page specifying unit 134 specifies the pre-event related page from the plurality of web pages based on the plurality of first ratios and the plurality of second ratios calculated for each of the plurality of web pages.

例えば、関連ページ特定部134は、複数のウェブページのうち、算出された複数の第1比率のうち少なくとも1つが第1の閾値を超えるとともに、複数の第2比率のうち少なくとも1つが第3の閾値を超えるウェブページを、ライフイベントの発生前に閲覧される可能性が高いイベント前関連ページと特定する。なお、関連ページ特定部134は、複数のウェブページのうち、算出された複数の第1比率のうち少なくとも1つが閾値th1(第1の閾値)を超えているウェブページ、又は算出された複数の第2比率のうち少なくとも1つが閾値th2(第3の閾値)を超えているウェブページをイベント前関連ページと特定してもよい。   For example, the related page specifying unit 134 includes, among the plurality of web pages, at least one of the plurality of calculated first ratios exceeding the first threshold and at least one of the plurality of second ratios being the third. Web pages that exceed the threshold are identified as pre-event related pages that are likely to be viewed before the occurrence of a life event. Note that the related page specifying unit 134 includes, among the plurality of web pages, at least one of the calculated first ratios exceeding the threshold th1 (first threshold), or the calculated plurality of web pages. A web page in which at least one of the second ratios exceeds the threshold th2 (third threshold) may be specified as the pre-event related page.

ここで、閾値th1は、例えば、1.5である。また、関連ページ特定部134は、閾値th2を、第1ユーザの数と、第2ユーザの数とに基づいて決定してもよい。例えば、第1ユーザがM人、第2ユーザがN人である場合、閾値th2は、以下の式(1)で表わされる。
th2=2*M/N・・・(1)
Here, the threshold th1 is 1.5, for example. The related page specifying unit 134 may determine the threshold th2 based on the number of first users and the number of second users. For example, when the number of first users is M and the number of second users is N, the threshold th2 is expressed by the following equation (1).
th2 = 2 * M / N (1)

なお、本実施形態では、第2期間に対応する第1ユーザの数に対する、第1期間における第1ユーザの数の比率を第1比率とし、当該第1比率に基づいてイベント前関連ページを特定したが、これに限らない。   In this embodiment, the ratio of the number of first users in the first period to the number of first users corresponding to the second period is the first ratio, and the pre-event related page is specified based on the first ratio. However, it is not limited to this.

関連ページ特定部134は、閲覧ページ特定部133が特定した一以上の第1ユーザのそれぞれの第1期間と、第2期間とのそれぞれにおけるウェブページの閲覧状況に基づいて、複数のウェブページのそれぞれの第1期間における一以上の第1ユーザの閲覧数と、第2期間における一以上の第1ユーザの閲覧数とを算出してもよい。そして、関連ページ特定部134は、複数のウェブページのそれぞれについて、第2期間における閲覧数に対する、第1期間における閲覧数の比率を算出してもよい。そして、関連ページ特定部134は、複数のウェブページのうち、当該比率が閾値th3(第2の閾値)を超えるウェブページを、イベント前関連ページと特定してもよい。このようにすることで、情報処理装置1は、第1ユーザのユーザ数を用いてイベント前関連ページを特定するのと同様に、イベント前関連ページを特定することができる。   The related page specifying unit 134 includes a plurality of web pages based on the browsing status of the web pages in each of the first period and the second period of the one or more first users specified by the browsing page specifying unit 133. You may calculate the browsing number of the 1 or more 1st user in each 1st period, and the browsing number of the 1 or more 1st user in the 2nd period. And the related page specific | specification part 134 may calculate the ratio of the browsing number in a 1st period with respect to the browsing number in a 2nd period about each of a some web page. And the related page specific | specification part 134 may specify the web page in which the said ratio exceeds threshold value th3 (2nd threshold value) among several web pages with the pre-event related page. By doing in this way, information processor 1 can specify a pre-event related page similarly to specifying a pre-event related page using the number of users of the 1st user.

[イベント後関連ページの特定]
続いて、イベント後関連ページの特定方法について説明する。
まず、関連ページ特定部134は、閲覧ページ特定部133が特定した一以上の第1ユーザのそれぞれの第1期間におけるウェブページの閲覧状況に基づいて、複数のウェブページのそれぞれを第1期間に閲覧した第1ユーザの数を算出する。ここで、関連ページ特定部134は、複数のウェブページのそれぞれについて、ライフイベントの発生日に最も近い第1期間T−1にウェブページを閲覧した第1ユーザの数を算出する。
[Identification of related page after event]
Next, a method for specifying a post-event related page will be described.
First, the related page specifying unit 134 sets each of the plurality of web pages in the first period based on the browsing status of the web pages in the first period of each of the one or more first users specified by the browsing page specifying unit 133. The number of first users who browsed is calculated. Here, the related page specifying unit 134 calculates, for each of the plurality of web pages, the number of first users who have viewed the web page in the first period T −1 that is closest to the occurrence date of the life event.

また、関連ページ特定部134は、第2期間におけるウェブページの閲覧状況に基づいて、複数のウェブページのそれぞれを第2期間に閲覧した第1ユーザの数を算出する。関連ページ特定部134は、複数のウェブページのそれぞれについて、複数の第2期間のそれぞれに閲覧した第1ユーザの数を算出する。   Moreover, the related page specific | specification part 134 calculates the number of the 1st users who browsed each of several web pages in the 2nd period based on the browsing condition of the web page in the 2nd period. The related page specifying unit 134 calculates the number of first users who browsed each of the plurality of second periods for each of the plurality of web pages.

そして、関連ページ特定部134は、複数のウェブページのそれぞれについて、第1期間T−1に対応する第1ユーザの数に対する、複数の第2期間のそれぞれに対応する第1ユーザの数の比率を算出する。そして、関連ページ特定部134は、複数のウェブページのうち、算出した複数の比率のうち少なくとも1つが閾値th4(第5の閾値)を超えるウェブページを、イベント後関連ページと特定する。 And the related page specific | specification part 134 is ratio of the number of the 1st users corresponding to each of several 2nd period with respect to the number of 1st users corresponding to 1st period T- 1 about each of several web pages. Is calculated. Then, the related page specifying unit 134 specifies, as a post-event related page, a web page in which at least one of the plurality of calculated ratios exceeds the threshold th4 (fifth threshold) among the plurality of web pages.

[ライフイベントが発生する可能性が高いユーザの特定]
イベント発生ユーザ特定部14は、ライフイベントの特定対象とされる一以上の第3ユーザの閲覧履歴情報に基づいて、一以上の第3ユーザからライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定する。図6は、イベント発生ユーザ特定部14の構成を示す図である。図6に示すように、イベント発生ユーザ特定部14は、第2閲覧履歴取得部141と、ユーザ特定部142とを備える。
[Identify users who are likely to have life events]
The event occurrence user specifying unit 14 specifies a user who is highly likely to generate a life event from one or more third users, based on browsing history information of one or more third users to be specified as life events. . FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration of the event occurrence user specifying unit 14. As shown in FIG. 6, the event occurrence user identification unit 14 includes a second browsing history acquisition unit 141 and a user identification unit 142.

第2閲覧履歴取得部141は、ライフイベントの特定対象とされる一以上の第3ユーザU2のウェブページの閲覧履歴を示す閲覧履歴情報を取得する。   The 2nd browsing history acquisition part 141 acquires browsing history information which shows a browsing history of a web page of one or more 3rd users U2 made into a specific subject of a life event.

ユーザ特定部142は、一以上の第3ユーザのそれぞれについて、第2閲覧履歴取得部141が取得した閲覧履歴情報に基づいて、現時点よりも前の期間である複数の第3期間のそれぞれにおける、イベント前関連ページとは異なる一以上の非関連ページの閲覧数に対する、イベント前関連ページの閲覧数の比率である第3比率P3を算出する。以下の説明において、複数の第3期間のそれぞれを、現時点に近い順から、T3−1、T3−2、・・・T3−nと表記する。 For each of one or more third users, the user specifying unit 142, based on the browsing history information acquired by the second browsing history acquisition unit 141, in each of a plurality of third periods that are periods before the current time, A third ratio P3, which is a ratio of the number of browsing of the pre-event related page to the number of browsing of one or more non-related pages different from the pre-event related page, is calculated. In the following description, each of the plurality of third periods is expressed as T3 −1 , T3 −2 ,.

そして、ユーザ特定部142は、一以上の第3ユーザのそれぞれについて算出された複数の第3比率の変化に基づいて、一以上の第3ユーザから、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定する。   And the user specific | specification part 142 selects a user with high possibility that a life event will generate | occur | produce from one or more 3rd users based on the change of several 3rd ratio calculated about each of one or more 3rd users. Identify.

具体的には、ユーザ特定部142は、一以上の第3ユーザのそれぞれについて、複数の第3期間における過去の第3期間から順に、隣接する2つの第3期間T3−i(ただし、0≦i≦n−1)における第3比率P3の変化率(増加率)を算出する。第3期間T3−iにおける第3比率をP3−i、第3期間T3−(i+1)における第3比率をP3−(i+1)とすると、変化率は、P3−i/P3−(i+1)と表わされる。 Specifically, for each of one or more third users, the user specifying unit 142 sequentially enters two adjacent third periods T3 -i (where 0 ≦ 3) in order from the past third period in the plurality of third periods. A change rate (increase rate) of the third ratio P3 in i ≦ n−1) is calculated. When the third ratio in the third period T3- i is P3- i and the third ratio in the third period T3- (i + 1) is P3- (i + 1) , the rate of change is P3- i / P3- (i + 1) . Represented.

ユーザ特定部142は、第3比率P3の変化率が、第3比率の増加を示している場合に、当該第3比率に対応するユーザを、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザと特定する。例えば、ユーザ特定部142は、第3比率P3の変化率が閾値th5(第4の閾値)を超える第3ユーザを、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザと特定する。   When the change rate of the third ratio P3 indicates an increase in the third ratio, the user specifying unit 142 specifies a user corresponding to the third ratio as a user who is highly likely to generate a life event. . For example, the user specifying unit 142 specifies a third user whose rate of change of the third ratio P3 exceeds the threshold th5 (fourth threshold) as a user who is likely to generate a life event.

なお、ユーザ特定部142は、一以上の第3ユーザのそれぞれについて、複数の第3期間における過去の第3期間から順に、当該第3期間よりも前の複数の第3期間の第3比率P3の分散σp3及び平均値μp3を算出してもよい。そして、ユーザ特定部142は、当該分散σp3及び平均値μp3に基づいてライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定してもよい。例えば、ユーザ特定部142は、第3期間T3−iにおける第3比率P3−iが以下の式(2)を満たす場合に、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザであると特定する。

Figure 2019144906
In addition, the user identification part 142 is the 3rd ratio P3 of several 3rd period before the said 3rd period in order from the past 3rd period in several 3rd period in order of each of one or more 3rd users. The variance σ p3 and the average value μ p3 may be calculated. And user specific part 142 may specify a user with high possibility that a life event will occur based on the distribution σ p3 and average value μ p3 . For example, user identification unit 142, when the third ratio P3 -i in the third period T3 -i satisfies the following equation (2), possibly life event occurs is identified as the high user.
Figure 2019144906

[ライフイベントが終了した可能性が高いユーザの特定]
イベント発生ユーザ特定部14は、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定するのと同様に、第3ユーザの閲覧履歴情報に基づいて、一以上の第3ユーザからライフイベントが終了した可能性が高いユーザを特定する。
[Identify users who are most likely to have finished their life events]
The event occurrence user specifying unit 14 may have ended the life event from one or more third users based on the browsing history information of the third user, in the same manner as specifying a user who is likely to generate a life event. Identify highly likely users.

具体的には、ユーザ特定部142は、一以上の第3ユーザのそれぞれについて、第2閲覧履歴取得部141が取得した閲覧履歴情報に基づいて、現時点よりも前の期間である複数の第3期間のそれぞれにおける、イベント後関連ページとは異なる一以上の非関連ページの閲覧数に対する、イベント後関連ページの閲覧数の比率である第4比率P4を算出し、一以上の第3ユーザのそれぞれについて算出された複数の第4比率P4の変化に基づいて、一以上の第3ユーザから、ライフイベントが終了した可能性が高いユーザを特定する。   Specifically, for each of one or more third users, the user specifying unit 142 is based on the browsing history information acquired by the second browsing history acquisition unit 141, and includes a plurality of third times that are periods before the current time. A fourth ratio P4, which is a ratio of the number of browsing related pages after the event to the number of browsing one or more non-related pages different from the related page after the event in each period, is calculated, and each of the one or more third users is calculated. Based on the changes in the plurality of fourth ratios P4 calculated for the user, a user who is highly likely to have finished the life event is identified from one or more third users.

具体的には、ユーザ特定部142は、一以上の第3ユーザのそれぞれについて、複数の第3期間における過去の第3期間から順に、隣接する2つの第3期間T3−i(ただし、0≦i≦n−1)における第4比率P4の変化率(増加率)を算出する。第3期間T3−iにおける第4比率をP4−i、第3期間T3−(i+1)における第4比率をP4−(i+1)とすると、変化率は、P4−i/P4−(i+1)と表わされる。 Specifically, for each of one or more third users, the user specifying unit 142 sequentially enters two adjacent third periods T3 -i (where 0 ≦ 3) in order from the past third period in the plurality of third periods. A change rate (increase rate) of the fourth ratio P4 in i ≦ n−1) is calculated. When the fourth ratio in the third period T3- i is P4- i and the fourth ratio in the third period T3- (i + 1) is P4- (i + 1) , the rate of change is P4- i / P4- (i + 1) . Represented.

ユーザ特定部142は、第4比率P4の変化率が第4比率の増加を示している場合に、当該第4比率に対応するユーザを、ライフイベントが終了した可能性が高いユーザと特定する。例えば、ユーザ特定部142は、第4比率P4の変化率が閾値th7を超える第3ユーザを、ライフイベントが終了した可能性が高いユーザと特定する。   When the change rate of the fourth ratio P4 indicates an increase in the fourth ratio, the user specifying unit 142 specifies a user corresponding to the fourth ratio as a user who is highly likely to have finished the life event. For example, the user specifying unit 142 specifies a third user whose rate of change of the fourth ratio P4 exceeds the threshold th7 as a user who is highly likely to have finished the life event.

ここで、ユーザ特定部142は、第3比率P3の変化率が減少を示しているとともに、第4比率P4の変化率が第4比率の増加を示している場合に、当該第3比率及び第4比率に対応するユーザを、ライフイベントが終了した可能性が高いユーザと特定してもよい。   Here, when the change rate of the third ratio P3 indicates a decrease and the change rate of the fourth ratio P4 indicates an increase of the fourth ratio, the user specifying unit 142 indicates that the third ratio and the third ratio You may identify the user corresponding to 4 ratios as a user with high possibility that the life event was complete | finished.

また、ユーザ特定部142は、一以上の第3ユーザのそれぞれについて、複数の第3期間における過去の第3期間から順に、当該第3期間よりも前の複数の第3期間の第4比率P4の分散σp4及び平均値μp4を算出してもよい。そして、ユーザ特定部142は、当該分散σp4及び平均値μp4に基づいてライフイベントが終了した可能性が高いユーザを特定してもよい。例えば、ユーザ特定部142は、第3期間T3−iにおける第4比率P4−iが以下の式(3)を満たす場合に、ライフイベントが終了した可能性が高いユーザであると特定する。

Figure 2019144906
In addition, for each of the one or more third users, the user specifying unit 142 sequentially starts from the past third period in the plurality of third periods, and the fourth ratio P4 of the plurality of third periods before the third period. The variance σ p4 and the average value μ p4 may be calculated. And the user specific | specification part 142 may specify the user with high possibility that the life event was complete | finished based on the said dispersion | distribution (sigma) p4 and average value (mu) p4 . For example, user identification unit 142, when the fourth rate P4 -i in the third period T3 -i satisfies the equation (3) below, to identify the possibility of life event is completed is high user.
Figure 2019144906

[ライフイベントが発生する可能性が高いユーザへの広告の配信]
広告配信部15は、イベント発生ユーザ特定部14により特定された、ライフイベントが発生する可能性が高い第3ユーザに、ライフイベントの後に閲覧される可能性が高いイベント後関連ページに対応する広告を配信する。図7は、広告配信部15の構成を示す図である。図7に示すように、広告配信部15は、分類部151と、配信部152とを備える。
[Distribution of advertisements to users who are likely to have life events]
The advertisement distribution unit 15 is an advertisement corresponding to a post-event related page that is likely to be viewed after the life event to the third user who is identified by the event occurrence user identification unit 14 and is likely to experience the life event. To deliver. FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration of the advertisement distribution unit 15. As shown in FIG. 7, the advertisement distribution unit 15 includes a classification unit 151 and a distribution unit 152.

分類部151は、イベント前関連ページ及びイベント後関連ページを、それぞれのページが属するカテゴリに分類する。具体的には、分類部151は、イベント前関連ページと、イベント後関連ページとのそれぞれが属するカテゴリを特定する。例えば、分類部151は、検索エンジン等によりイベント前関連ページ及びイベント後関連ページに付与されているカテゴリを取得することにより、カテゴリを特定する。なお、分類部151は、イベント前関連ページ及びイベント後関連ページに含まれている単語を解析することにより、これらのページが属するカテゴリを特定してもよい。   The classification unit 151 classifies the pre-event related page and the post-event related page into categories to which the respective pages belong. Specifically, the classification unit 151 identifies the category to which each of the pre-event related page and the post-event related page belongs. For example, the classification unit 151 specifies a category by acquiring a category assigned to the pre-event related page and the post-event related page by a search engine or the like. Note that the classification unit 151 may identify a category to which these pages belong by analyzing words included in the pre-event related page and the post-event related page.

分類部151は、複数のカテゴリのそれぞれに対応するページが閲覧される可能性が高い期間を特定し、特定した期間と、当該カテゴリとを関連付ける。例えば、分類部151は、第1閲覧履歴取得部132が取得した第1ユーザの閲覧履歴情報に基づいて、カテゴリに分類されたイベント前関連ページ及びイベント後関連ページが最も閲覧される期間を特定する。分類部151は、ライフイベントの発生日を基準として、イベント前関連ページ及びイベント後関連ページが最も閲覧される期間を特定する。そして、分類部151は、特定した期間と、カテゴリとを関連付けたカテゴリ情報を記憶部11に記憶させる。   The classification unit 151 identifies a period during which a page corresponding to each of a plurality of categories is likely to be browsed, and associates the identified period with the category. For example, the classification unit 151 identifies a period during which the pre-event related page and the post-event related page classified into the category are most viewed based on the browsing history information of the first user acquired by the first browsing history acquisition unit 132. To do. The classification unit 151 specifies a period in which the pre-event related page and the post-event related page are most viewed based on the life event occurrence date. Then, the classification unit 151 causes the storage unit 11 to store category information that associates the identified period with the category.

配信部152は、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザの閲覧履歴情報と、分類部151による分類結果とに基づいて、当該ユーザが現時点で相対的に多く閲覧しているウェブページのカテゴリを特定する。例えば、配信部152は、現時点で最も閲覧されているウェブページに対応するカテゴリを特定する。   Based on the browsing history information of the user who is likely to generate a life event and the classification result by the classification unit 151, the distribution unit 152 selects the category of the web page that the user is currently browsing relatively frequently. Identify. For example, the distribution unit 152 identifies a category corresponding to the web page that is currently browsed most.

記憶部11には、カテゴリと、当該カテゴリに対応する広告を示す広告情報とが関連付けられて記憶されている。配信部152は、記憶部11に記憶されているカテゴリ情報を参照し、特定したカテゴリに関連付けられている期間よりも後の期間に関連付けられているカテゴリを特定する。そして、配信部152は、当該カテゴリに関連付けられている広告を、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザに配信する。   The storage unit 11 stores a category and advertisement information indicating an advertisement corresponding to the category in association with each other. The distribution unit 152 refers to the category information stored in the storage unit 11 and identifies a category associated with a period later than the period associated with the identified category. And the delivery part 152 delivers the advertisement linked | related with the said category to the user with high possibility that a life event will generate | occur | produce.

例えば、ユーザ特定部142は、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザのユーザIDを記憶部11に記憶させておく。配信部152は、広告配信におけるDSP(Demand Side Platform)として機能し、ユーザがウェブページを訪問すると、当該ユーザのユーザIDを特定する。配信部152は、記憶部11を参照し、特定したユーザIDが、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザのユーザIDとして記憶されているか否かを判定する。   For example, the user identification unit 142 stores the user ID of a user who is likely to generate a life event in the storage unit 11. The distribution unit 152 functions as a DSP (Demand Side Platform) in advertisement distribution, and identifies a user ID of the user when the user visits a web page. The distribution unit 152 refers to the storage unit 11 and determines whether or not the identified user ID is stored as a user ID of a user who is likely to generate a life event.

配信部152は、当該ユーザが、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザであると判定すると、当該ユーザが訪問したウェブページの広告枠に、特定したカテゴリに関連付けられている期間よりも後の期間に関連付けられているカテゴリに関連付けられている広告を配信する。   When the distribution unit 152 determines that the user is a user who is highly likely to generate a life event, the distribution unit 152 is later than the period associated with the identified category in the advertising space of the web page visited by the user. Serve ads associated with the category associated with the date range.

[情報処理装置1における処理の流れ]
続いて、情報処理装置1における処理の流れの一例について説明する。まず、イベント前関連ページを特定するときの情報処理装置1における処理の流れについて説明する。図8は、イベント前関連ページを特定するときの情報処理装置1における処理の流れを示すフローチャートである。
[Flow of processing in information processing apparatus 1]
Subsequently, an example of a processing flow in the information processing apparatus 1 will be described. First, the flow of processing in the information processing apparatus 1 when specifying a pre-event related page will be described. FIG. 8 is a flowchart showing the flow of processing in the information processing apparatus 1 when specifying a pre-event related page.

まず、タイミング特定部131は、複数の第1ユーザのそれぞれの所定のライフイベントの発生日を特定する(S1)。
続いて、第1閲覧履歴取得部132は、第1ユーザ及び第2ユーザの閲覧履歴情報を取得する(S2)。
First, the timing specifying unit 131 specifies the occurrence date of each predetermined life event for each of the plurality of first users (S1).
Subsequently, the first browsing history acquisition unit 132 acquires browsing history information of the first user and the second user (S2).

続いて、閲覧ページ特定部133及び関連ページ特定部134は、複数のウェブページのそれぞれを閲覧した第1ユーザの数を、複数の第1期間、第2期間ごとに算出する(S3)。
続いて、関連ページ特定部134は、複数のウェブページのそれぞれの第1比率を算出する(S4)。
Subsequently, the browsing page specifying unit 133 and the related page specifying unit 134 calculate the number of first users who browsed each of the plurality of web pages for each of the plurality of first periods and the second period (S3).
Subsequently, the related page specifying unit 134 calculates the first ratio of each of the plurality of web pages (S4).

続いて、閲覧ページ特定部133及び関連ページ特定部134は、複数のウェブページのそれぞれを閲覧した第2ユーザの数を、複数の第1期間ごとに算出する(S5)。
続いて、関連ページ特定部134は、複数のウェブページのそれぞれの第2比率を算出する(S6)。
続いて、関連ページ特定部134は、算出した第1比率及び第2比率に基づいて、複数のウェブページの中からイベント前関連ページを特定する(S7)。
Subsequently, the browsing page specifying unit 133 and the related page specifying unit 134 calculate the number of second users who browsed each of the plurality of web pages for each of the plurality of first periods (S5).
Subsequently, the related page specifying unit 134 calculates the second ratio of each of the plurality of web pages (S6).
Subsequently, the related page specifying unit 134 specifies the pre-event related page from the plurality of web pages based on the calculated first ratio and second ratio (S7).

続いて、情報処理装置1が、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定するときの処理の流れについて説明する。図9は、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定するときの情報処理装置1における処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートは、複数の第3ユーザのそれぞれで実施されるものとする。また、本フローチャートでは、説明を簡略化するために、1つのイベント関連前ページに着目したときの処理の流れについて説明する。   Next, the flow of processing when the information processing apparatus 1 specifies a user who is likely to generate a life event will be described. FIG. 9 is a flowchart showing a flow of processing in the information processing apparatus 1 when a user who is likely to generate a life event is specified. This flowchart is performed by each of a plurality of third users. In addition, in this flowchart, for simplification of description, the flow of processing when attention is paid to one previous event-related page will be described.

まず、第2閲覧履歴取得部141は、ライフイベントの特定対象とされる第3ユーザのウェブページの閲覧履歴を示す閲覧履歴情報を取得する(S11)。
続いて、ユーザ特定部142は、取得された閲覧履歴情報を参照し、現時点よりも前の複数の第3期間のそれぞれにおける、イベント前関連ページとは異なる一以上の非関連ページの閲覧数に対する、イベント前関連ページの閲覧数の比率である第3比率を算出する(S12)。
First, the second browsing history acquisition unit 141 acquires browsing history information indicating the browsing history of the web page of the third user that is the target of the life event (S11).
Subsequently, the user specifying unit 142 refers to the acquired browsing history information and corresponds to the number of browsing one or more unrelated pages different from the pre-event related pages in each of a plurality of third periods before the current time. Then, a third ratio that is a ratio of the number of browsing of the pre-event related page is calculated (S12).

続いて、ユーザ特定部142は、複数の第3期間における過去の第3期間から順に、第3比率の変化率を算出するために、第3期間の位置を示す変数iの値をnに設定する(S13)。
続いて、ユーザ特定部142は、変数iが1よりも大きいか否かを判定する(S14)。ユーザ特定部142は、変数iが1よりも大きい場合、S15に処理を移し、変数iが1以下の場合、本フローチャートを終了する。
続いて、ユーザ特定部142は、変数iの値を1減算する(S15)。
Subsequently, the user specifying unit 142 sets the value of the variable i indicating the position of the third period to n in order to calculate the change rate of the third ratio in order from the past third period in the plurality of third periods. (S13).
Subsequently, the user specifying unit 142 determines whether or not the variable i is larger than 1 (S14). If the variable i is greater than 1, the user identification unit 142 moves the process to S15, and if the variable i is 1 or less, the user identification unit 142 ends this flowchart.
Subsequently, the user specifying unit 142 subtracts 1 from the value of the variable i (S15).

続いて、ユーザ特定部142は、第3期間T3−iにおける第3比率P3−iの変化率を算出する(S16)。
続いて、ユーザ特定部142は、算出した第3比率P3−iの変化率が閾値th5よりも大きいか否かを判定する。ユーザ特定部142は、算出した第3比率P3−iの変化率が閾値th5よりも大きい場合、S18に処理を移し、閾値th5以下の場合、S14に処理を移す。
Subsequently, the user specifying unit 142 calculates the rate of change of the third ratio P3- i in the third period T3- i (S16).
Subsequently, the user specifying unit 142 determines whether or not the calculated change rate of the third ratio P3- i is larger than the threshold th5. The user specifying unit 142 moves the process to S18 when the calculated change rate of the third ratio P3- i is larger than the threshold th5, and moves the process to S14 when it is equal to or less than the threshold th5.

続いて、ユーザ特定部142は、第3期間T3−iよりも前の第3期間の分散σp3及び平均値μp3を算出する(S18)。
続いて、ユーザ特定部142は、第3期間T3−iにおける第3比率P3−iが、上述した式(2)を満たすか否かを判定する(S19)。ユーザ特定部142は、第3比率P3−iが式(2)を満たすと判定すると、S20に処理を移し、式(2)を満たしていないと判定すると、S14に処理を移す。
Subsequently, the user specifying unit 142 calculates the variance σ p3 and the average value μ p3 of the third period prior to the third period T3- i (S18).
Subsequently, the user specifying unit 142 determines whether the third ratio P3- i in the third period T3- i satisfies the above-described formula (2) (S19). If the user specifying unit 142 determines that the third ratio P3- i satisfies Expression (2), the process proceeds to S20. If the user specifying unit 142 determines that expression (2) is not satisfied, the process proceeds to S14.

S20において、ユーザ特定部142は、S11において閲覧履歴情報を取得した第3ユーザを、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザと特定する。   In S20, the user specifying unit 142 specifies the third user who has acquired the browsing history information in S11 as a user who is likely to generate a life event.

続いて、情報処理装置1が、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザに広告を配信するときの処理の流れについて説明する。図10は、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザに広告を配信するときの情報処理装置1における処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの開始前に、分類部151により、カテゴリと、カテゴリに対応する期間とを関連付けたカテゴリ情報が記憶部11に記憶されているものとする。   Subsequently, a flow of processing when the information processing apparatus 1 distributes an advertisement to a user who is highly likely to generate a life event will be described. FIG. 10 is a flowchart illustrating a flow of processing in the information processing apparatus 1 when an advertisement is distributed to a user who is likely to generate a life event. It is assumed that category information in which a category and a period corresponding to the category are associated is stored in the storage unit 11 by the classification unit 151 before the start of the flowchart.

まず、配信部152は、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザに対応するカテゴリを特定する(S31)。具体的には、配信部152は、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザの閲覧履歴情報に基づいて、当該ユーザが現時点で相対的に多く閲覧しているウェブページのカテゴリを特定する。   First, the distribution unit 152 identifies a category corresponding to a user who is likely to generate a life event (S31). Specifically, the distribution unit 152 specifies the category of the web page that the user is browsing a relatively large amount at the present time based on the browsing history information of the user who is likely to generate a life event.

続いて、配信部152は、記憶部11に記憶されているカテゴリ情報を参照し、S31において特定されたカテゴリに関連付けられている期間を特定する(S32)。
続いて、配信部152は、記憶部11に記憶されているカテゴリ情報を参照し、特定された期間よりも後の期間に関連付けられているカテゴリを特定する(S33)。
続いて、配信部152は、記憶部11に記憶されている広告情報を参照し、S33において特定されたカテゴリに関連付けられている広告をユーザに配信する(S34)。
Subsequently, the distribution unit 152 refers to the category information stored in the storage unit 11 and identifies the period associated with the category identified in S31 (S32).
Subsequently, the distribution unit 152 refers to the category information stored in the storage unit 11 and identifies a category associated with a period later than the identified period (S33).
Subsequently, the distribution unit 152 refers to the advertisement information stored in the storage unit 11 and distributes the advertisement associated with the category specified in S33 to the user (S34).

[第1実施形態における効果]
以上の通り、第1実施形態に係る情報処理装置1は、ライフイベントの発生日が特定された一以上の第1ユーザのウェブページの閲覧履歴を示す閲覧履歴情報に基づいて、特定した発生日を基準として、発生日よりも前の期間である第1期間において閲覧されたウェブページと、当該発生日の後の期間である第2期間において閲覧されたウェブページとを特定し、特定した一以上の第1ユーザのそれぞれの第1期間と、第2期間とのそれぞれにおけるウェブページの閲覧状況の変化に基づいて、複数のウェブページから、ライフイベントに関連するウェブページとするイベント関連ページを特定する。
[Effect in the first embodiment]
As described above, the information processing device 1 according to the first embodiment specifies the date of occurrence specified based on the browsing history information indicating the browsing history of the web page of one or more first users for which the date of occurrence of the life event is specified. The web page browsed in the first period that is a period before the date of occurrence and the web page browsed in the second period that is the period after the date of occurrence are specified and Based on the change of the browsing situation of the web page in each of the first period and the second period of the first user, an event related page that is a web page related to a life event is selected from a plurality of web pages. Identify.

このようにすることで、情報処理装置1は、ライフイベントの発生日が特定された一以上の第1ユーザのウェブページの閲覧履歴を示す閲覧履歴情報に基づいて、イベント関連ページを自動的に取得することができる。また、情報処理装置1は、第1ユーザの数を多くすればするほど、個々のユーザの属性がウェブページの特定に与える影響を小さくし、一般的なユーザがライフイベントに関連して閲覧する可能性が高いイベント関連ページを精度良く特定することができる。   In this way, the information processing apparatus 1 automatically displays the event-related page based on the browsing history information indicating the browsing history of the web page of one or more first users whose life event occurrence dates are specified. Can be acquired. In addition, the information processing apparatus 1 reduces the influence of individual user attributes on the identification of a web page as the number of first users increases, and a general user browses in relation to a life event. It is possible to accurately identify event-related pages with high possibility.

<第2実施形態>
[機械学習を用いてライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定する]
続いて、第2実施形態について説明する。第2実施形態に係る情報処理装置1は、機械学習を用いてライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定する点で第1実施形態に係る情報処理装置1と異なる。以下、第2実施形態に係る情報処理装置1について説明する。なお、第1実施形態と同じ部分については適宜説明を省略する。
Second Embodiment
[Use machine learning to identify users who are likely to have life events]
Next, the second embodiment will be described. The information processing apparatus 1 according to the second embodiment is different from the information processing apparatus 1 according to the first embodiment in that a user who is likely to generate a life event is specified using machine learning. Hereinafter, the information processing apparatus 1 according to the second embodiment will be described. In addition, description is abbreviate | omitted suitably about the same part as 1st Embodiment.

図11は、第2実施形態に係るイベント発生ユーザ特定部14の構成を示す図である。図11に示すように、イベント発生ユーザ特定部14は、第1閲覧履歴取得部143と、生成部144とをさらに備える。   FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration of the event occurrence user specifying unit 14 according to the second embodiment. As shown in FIG. 11, the event occurrence user specifying unit 14 further includes a first browsing history acquisition unit 143 and a generation unit 144.

第1閲覧履歴取得部143は、第1実施形態に係る第1閲覧履歴取得部132と同様に、タイミング特定部131によりライフイベントの発生日が特定された一以上の第1ユーザのウェブページの閲覧履歴を示す閲覧履歴情報を取得するとともに、ライフイベントの発生日が特定されなかった一以上の第2ユーザの閲覧履歴情報を取得する。   Similarly to the first browsing history acquisition unit 132 according to the first embodiment, the first browsing history acquisition unit 143 includes one or more web pages of one or more first users whose life event occurrence dates are specified by the timing specification unit 131. The browsing history information indicating the browsing history is acquired, and the browsing history information of one or more second users whose life event occurrence dates were not specified is acquired.

生成部144は、ライフイベントが発生した第1ユーザの閲覧履歴情報のうち、ライフイベントの発生日よりも前の閲覧履歴情報を、ライフイベントが発生したユーザの教師データとするとともに、ライフイベントが発生していない第2ユーザの閲覧履歴情報を、ライフイベントが発生しなかったユーザの教師データとする。ここで、生成部144は、第2ユーザの閲覧履歴情報のうち、所定の第1ユーザのライフイベントの発生日を基準とし、当該発生日よりも前の閲覧履歴情報を、ライフイベントが発生していないユーザの教師データとしてもよい。   The generation unit 144 sets the browsing history information before the occurrence date of the life event among the browsing history information of the first user in which the life event has occurred as teacher data of the user in which the life event has occurred. The browsing history information of the second user who has not occurred is used as the teacher data of the user for whom no life event has occurred. Here, the generation unit 144 uses the date of occurrence of the life event of the predetermined first user as a reference among the browsing history information of the second user, and the life event is generated as the browsing history information before the date of occurrence. It is good also as teacher data of the user who is not.

生成部144は、ライフイベントが発生したユーザの教師データ、及びライフイベントが発生していないユーザの教師データに基づいて、機械学習を行い、閲覧履歴情報の入力に対して、当該閲覧履歴情報に対応するユーザが、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザであるか否かを分類するモデルを生成する。   The generation unit 144 performs machine learning based on teacher data of a user who has generated a life event and teacher data of a user who has not generated a life event, and converts the browsing history information into the browsing history information. A model for classifying whether or not the corresponding user is a user who is highly likely to generate a life event is generated.

第2閲覧履歴取得部141は、ライフイベントの特定対象とされる一以上の第3ユーザのウェブページの閲覧履歴のうち、現時点から所定期間前までの閲覧履歴を示す閲覧履歴情報を取得する。
ユーザ特定部142は、第2閲覧履歴取得部141が取得した第3ユーザの閲覧履歴情報のうち、現時点から所定期間前までの閲覧履歴を示す閲覧履歴情報を、生成部144が生成したモデルに入力し、第3ユーザがライフイベントが発生する可能性が高いユーザであるか否かを当該モデルに分類させることにより、一以上の第3ユーザから、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定する。
The second browsing history acquisition unit 141 acquires browsing history information indicating a browsing history from the current time to a predetermined period of time among browsing histories of one or more third user web pages to be identified as life events.
The user specifying unit 142 uses the browsing history information indicating the browsing history from the current time to a predetermined period before the third user's browsing history information acquired by the second browsing history acquisition unit 141 as the model generated by the generating unit 144. By inputting and classifying whether or not the third user is a user who is highly likely to generate a life event into the model, a user who is highly likely to generate a life event is selected from one or more third users. Identify.

[第2実施形態における効果]
以上の通り、第2実施形態に係る情報処理装置1は、ライフイベントが発生したユーザの教師データ、及びライフイベントが発生していないユーザの教師データに基づいて、機械学習を行い、閲覧履歴情報の入力に対して、当該閲覧履歴情報に対応するユーザが、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザであるか否かを分類するモデルを生成する。そして、情報処理装置1は、生成したモデルに、第3ユーザが、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザであるか否かを分類させることにより、一以上の第3ユーザから、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定する。このようにすることで、情報処理装置1は、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを精度良く特定することができる。
[Effects of Second Embodiment]
As described above, the information processing apparatus 1 according to the second embodiment performs machine learning based on teacher data of a user who has generated a life event and teacher data of a user who has not generated a life event, and browse history information In response to the input, a model that classifies whether or not the user corresponding to the browsing history information is a user who is highly likely to generate a life event. Then, the information processing apparatus 1 causes the generated model to classify whether or not the third user is a user who is highly likely to generate a life event, so that the life event is received from one or more third users. Identify users who are likely to occur. By doing in this way, the information processing apparatus 1 can pinpoint the user with high possibility that a life event will generate | occur | produce with sufficient precision.

以上、本発明を上記の実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記実施形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。また、特に、装置の分散・統合の具体的な実施形態は以上に図示するものに限られず、その全部又は一部について、種々の付加等に応じて、又は、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。   As mentioned above, although this invention was demonstrated using said embodiment, the technical scope of this invention is not limited to the range as described in the said embodiment. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications or improvements can be added to the above embodiment. In particular, the specific embodiments of the distribution / integration of the devices are not limited to those illustrated above, and all or a part thereof may be arbitrarily selected according to various additions or according to the functional load. It can be configured to be functionally or physically distributed and integrated in units.

1・・・情報処理装置、11・・・記憶部、12・・・制御部、13・・・イベント関連ページ特定部、131・・・タイミング特定部、132・・・第1閲覧履歴取得部、133・・・閲覧ページ特定部、134・・・関連ページ特定部、14・・・イベント発生ユーザ特定部、141・・・第2閲覧履歴取得部、142・・・ユーザ特定部、143・・・第1閲覧履歴取得部、144・・・生成部、15・・・広告配信部、151・・・分類部、152・・・配信部、2・・・第1ユーザ端末、3・・・第2ユーザ端末 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Information processing apparatus, 11 ... Memory | storage part, 12 ... Control part, 13 ... Event related page specific part, 131 ... Timing specific part, 132 ... 1st browsing history acquisition part 133 ... browsing page identification unit, 134 ... related page identification unit, 14 ... event occurrence user identification unit, 141 ... second browsing history acquisition unit, 142 ... user identification unit, 143 First browsing history acquisition unit, 144 ... generating unit, 15 ... advertisement distribution unit, 151 ... classification unit, 152 ... distribution unit, 2 ... first user terminal, 3 ...・ Second user terminal

Claims (15)

複数のユーザのそれぞれの所定のライフイベントの発生タイミングを特定するタイミング特定部と、
前記タイミング特定部により前記ライフイベントの発生タイミングが特定された一以上の第1ユーザのウェブページの閲覧履歴を示し、前記ウェブページのアドレス及び閲覧時刻を含む閲覧履歴情報を取得する第1閲覧履歴取得部と、
前記一以上の第1ユーザのそれぞれについて、前記閲覧履歴情報に基づいて、特定した前記発生タイミングを基準として、前記発生タイミングよりも前の期間である第1期間において閲覧されたウェブページと、前記発生タイミングの後の期間である第2期間において閲覧されたウェブページとを特定する閲覧ページ特定部と、
前記閲覧ページ特定部が特定した前記一以上の第1ユーザのそれぞれの前記第1期間と、前記第2期間とのそれぞれにおけるウェブページの閲覧状況の変化に基づいて、前記複数のウェブページから、前記ライフイベントに関連するウェブページとするイベント関連ページを特定する関連ページ特定部と、
を備える情報処理装置。
A timing identifying unit that identifies the occurrence timing of each predetermined life event of a plurality of users;
A first browsing history that indicates browsing history of one or more first users' web pages for which the occurrence timing of the life event is specified by the timing specifying unit, and acquires browsing history information including the address and browsing time of the web page An acquisition unit;
For each of the one or more first users, based on the browsing history information, the web page browsed in a first period that is a period before the generation timing, based on the identified generation timing, A browsing page identification unit that identifies a web page browsed in the second period, which is a period after the occurrence timing;
From the plurality of web pages based on changes in the browsing status of the web pages in each of the first period and the second period of each of the one or more first users identified by the browsing page identification unit, A related page specifying unit for specifying an event related page as a web page related to the life event;
An information processing apparatus comprising:
前記関連ページ特定部は、前記閲覧ページ特定部が特定した前記一以上の第1ユーザのそれぞれの前記第1期間と、前記第2期間とのそれぞれにおけるウェブページの閲覧状況に基づいて、複数のウェブページのそれぞれを前記第1期間に閲覧した前記第1ユーザの数と、前記第2期間に閲覧した前記第1ユーザの数とを算出し、前記複数のウェブページのそれぞれについて、前記第2期間に対応する前記第1ユーザの数に対する、前記第1期間における前記第1ユーザの数の比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、当該比率が第1の閾値を超えるウェブページを、前記ライフイベントの発生前に閲覧される可能性が高い前記イベント関連ページであるイベント前関連ページと特定する、
請求項1に記載の情報処理装置。
The related page specifying unit includes a plurality of web page browsing states in each of the first period and the second period of the one or more first users specified by the browsing page specifying unit. The number of the first users who browsed each of the web pages during the first period and the number of the first users who browsed during the second period are calculated, and the second number is calculated for each of the plurality of web pages. A ratio of the number of the first users in the first period to the number of the first users corresponding to the period is calculated, and among the plurality of web pages, a web page whose ratio exceeds a first threshold value, Identify the pre-event related page that is the event-related page that is likely to be viewed before the occurrence of the life event,
The information processing apparatus according to claim 1.
前記関連ページ特定部は、前記閲覧ページ特定部が特定した前記一以上の第1ユーザのそれぞれの前記第1期間と、前記第2期間とのそれぞれにおけるウェブページの閲覧状況に基づいて、複数のウェブページのそれぞれの前記第1期間における前記一以上の第1ユーザの閲覧数と、前記第2期間における前記一以上の第1ユーザの閲覧数とを算出し、前記複数のウェブページのそれぞれについて、前記第2期間における前記閲覧数に対する、前記第1期間における前記閲覧数の比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、当該比率が第2の閾値を超えるウェブページを、前記ライフイベントの発生前に閲覧される可能性が高い前記イベント関連ページであるイベント前関連ページと特定する、
請求項1に記載の情報処理装置。
The related page specifying unit includes a plurality of web page browsing states in each of the first period and the second period of the one or more first users specified by the browsing page specifying unit. Calculating the number of browsing of the one or more first users in the first period of each of the web pages and the number of browsing of the one or more first users in the second period, and each of the plurality of web pages The ratio of the number of browsing in the first period to the number of browsing in the second period is calculated, and among the plurality of web pages, a web page in which the ratio exceeds a second threshold is Identify the pre-event related page that is the event-related page that is likely to be viewed before occurrence,
The information processing apparatus according to claim 1.
前記閲覧ページ特定部は、複数の前記第1期間の少なくともいずれかにおいて閲覧されたウェブページを特定し、
前記関連ページ特定部は、前記複数のウェブページのそれぞれについて、複数の前記第1期間のそれぞれに対応する前記第1ユーザの数を算出し、前記第2期間に対応する前記第1ユーザの数に対する、複数の前記第1期間のそれぞれに対応する前記第1ユーザの数の比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、算出された複数の比率のうち少なくとも1つが前記第1の閾値を超えるウェブページを、前記イベント前関連ページと特定する、
請求項2に記載の情報処理装置。
The browse page specifying unit specifies a web page browsed in at least one of the plurality of first periods,
The related page specifying unit calculates, for each of the plurality of web pages, the number of the first users corresponding to each of the plurality of first periods, and the number of the first users corresponding to the second period. The ratio of the number of the first users corresponding to each of the plurality of first periods is calculated, and at least one of the calculated plurality of ratios among the plurality of web pages has the first threshold value. Identify web pages that exceed the pre-event related pages,
The information processing apparatus according to claim 2.
前記第1閲覧履歴取得部は、前記タイミング特定部により前記発生タイミングが特定されなかった一以上の第2ユーザの前記閲覧履歴情報を取得し、
前記閲覧ページ特定部は、前記一以上の第2ユーザのそれぞれについて、前記閲覧履歴情報に基づいて、前記一以上の第1ユーザに対して特定された一以上の前記発生タイミングの少なくともいずれかを基準として、前記第1期間において閲覧されたウェブページを特定し、
前記関連ページ特定部は、前記複数のウェブページのそれぞれについて、前記第2期間に対応する前記第1ユーザの数に対する、前記第1期間に対応する前記第1ユーザの数の比率である第1比率を算出するとともに、前記第1期間に対応する前記第2ユーザの数に対する、前記第1期間に対応する前記第1ユーザの数の比率である第2比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、前記第1比率が第1の閾値を超えるとともに、前記第2比率が第3の閾値を超えるウェブページを、前記ライフイベントに関連するイベント前関連ページと特定する、
請求項2に記載の情報処理装置。
The first browsing history acquisition unit acquires the browsing history information of one or more second users whose generation timing is not specified by the timing specifying unit,
The browsing page specifying unit determines at least one of the one or more generation timings specified for the one or more first users based on the browsing history information for each of the one or more second users. As a reference, the web page browsed in the first period is specified,
The related page specifying unit is a ratio of the number of the first users corresponding to the first period to the number of the first users corresponding to the second period for each of the plurality of web pages. Calculating a ratio and calculating a second ratio that is a ratio of the number of the first users corresponding to the first period to the number of the second users corresponding to the first period; A web page in which the first ratio exceeds a first threshold and the second ratio exceeds a third threshold is identified as a pre-event related page related to the life event.
The information processing apparatus according to claim 2.
前記タイミング特定部による前記ライフイベントの特定対象とされる一以上の第3ユーザの前記閲覧履歴情報を取得する第2閲覧履歴取得部と、
前記一以上の第3ユーザのそれぞれについて、前記閲覧履歴情報に基づいて、現時点よりも前の期間である複数の第3期間のそれぞれにおける、前記イベント前関連ページとは異なる一以上の非関連ページの閲覧数に対する、前記イベント前関連ページの閲覧数の比率である第3比率を算出し、前記一以上の第3ユーザのそれぞれについて算出された複数の前記第3比率の変化に基づいて、前記一以上の第3ユーザから、前記ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定するユーザ特定部をさらに備える、
請求項2から5のいずれか1項に記載の情報処理装置。
A second browsing history acquisition unit that acquires the browsing history information of one or more third users to be specified by the timing specification unit of the life event;
For each of the one or more third users, one or more unrelated pages different from the pre-event related pages in each of a plurality of third periods that are periods before the current time based on the browsing history information. A third ratio, which is a ratio of the number of browsing pages related to the pre-event related page to the number of browsing, and based on a plurality of changes in the third ratio calculated for each of the one or more third users, A user specifying unit that specifies a user who is likely to generate the life event from one or more third users;
The information processing apparatus according to any one of claims 2 to 5.
前記ユーザ特定部は、前記一以上の第3ユーザのそれぞれについて、前記複数の第3期間における過去の第3期間から順に、隣接する2つの第3期間に基づいて前記第3比率の増加率を算出し、算出した複数の前記第3比率の増加率が第4の閾値を超える第3ユーザを、前記ライフイベントが発生する可能性が高いユーザと特定する、
請求項6に記載の情報処理装置。
For each of the one or more third users, the user specifying unit calculates an increase rate of the third ratio based on two adjacent third periods in order from the past third period in the plurality of third periods. Calculating and identifying a third user whose calculated increase rate of the third ratio exceeds a fourth threshold as a user who is likely to generate the life event;
The information processing apparatus according to claim 6.
前記第1閲覧履歴取得部は、前記タイミング特定部により前記発生タイミングが特定されなかった一以上の第2ユーザの前記閲覧履歴情報を取得し、
前記第1ユーザの前記閲覧履歴情報のうち、前記発生タイミングよりも前の閲覧履歴情報を、ライフイベントが発生したユーザの教師データとするとともに、前記第2ユーザの前記閲覧履歴情報を、ライフイベントが発生しなかったユーザの教師データとし、前記閲覧履歴情報の入力に対して、当該閲覧履歴情報に対応するユーザが、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザであるか否かを分類するモデルを生成する生成部と、
前記タイミング特定部による前記ライフイベントの特定対象とされる一以上の第3ユーザの前記閲覧履歴情報を取得する第2閲覧履歴取得部と、
前記モデルに前記第3ユーザの閲覧履歴情報を入力し、前記第3ユーザが、ライフイベントが発生する可能性が高いユーザであるか否かを前記モデルに分類させることにより、前記一以上の第3ユーザから、前記ライフイベントが発生する可能性が高いユーザを特定するユーザ特定部と、
をさらに備える、
請求項1から5のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The first browsing history acquisition unit acquires the browsing history information of one or more second users whose generation timing is not specified by the timing specifying unit,
Among the browsing history information of the first user, the browsing history information before the generation timing is used as teacher data of the user who has generated a life event, and the browsing history information of the second user is used as a life event. Model that classifies whether or not the user corresponding to the browsing history information is a user who is highly likely to generate a life event in response to the input of the browsing history information A generating unit for generating
A second browsing history acquisition unit that acquires the browsing history information of one or more third users to be specified by the timing specification unit of the life event;
The browsing history information of the third user is input to the model, and the third user is classified into the model as to whether or not the user is highly likely to generate a life event. A user identifying unit that identifies users who are likely to generate the life event from three users;
Further comprising
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5.
前記関連ページ特定部は、前記複数のウェブページのそれぞれについて、前記第1期間に対応する前記第1ユーザの数に対する、前記第2期間に対応する前記第1ユーザの数の比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、当該比率が第5の閾値を超えるウェブページを、前記ライフイベントの発生後に閲覧される可能性が高い前記イベント関連ページであるイベント後関連ページと特定する、
請求項2に記載の情報処理装置。
The related page specifying unit calculates, for each of the plurality of web pages, a ratio of the number of the first users corresponding to the second period to the number of the first users corresponding to the first period; Among the plurality of web pages, a web page in which the ratio exceeds a fifth threshold is identified as a post-event related page that is the event-related page that is likely to be browsed after the occurrence of the life event.
The information processing apparatus according to claim 2.
前記閲覧ページ特定部は、複数の前記第2期間の少なくともいずれかに閲覧されたウェブページを特定し、
前記関連ページ特定部は、前記複数のウェブページのそれぞれについて、複数の前記第2期間のそれぞれに対応する前記第1ユーザの数を算出し、前記第1期間に対応する前記第1ユーザの数に対する、複数の前記第2期間のそれぞれに対応する前記第1ユーザの数の比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、算出された複数の比率のうち少なくとも1つが前記第5の閾値を超えるウェブページを、前記イベント後関連ページと特定する、
請求項9に記載の情報処理装置。
The browsing page identification unit identifies a web page browsed in at least one of the plurality of second periods,
The related page specifying unit calculates, for each of the plurality of web pages, the number of first users corresponding to each of the plurality of second periods, and the number of the first users corresponding to the first period. The ratio of the number of the first users corresponding to each of the plurality of second periods is calculated, and among the plurality of web pages, at least one of the calculated ratios has the fifth threshold value. Identify web pages that exceed the relevant page after the event.
The information processing apparatus according to claim 9.
前記一以上の第3ユーザのそれぞれについて、前記閲覧履歴情報に基づいて、現時点よりも前の期間である複数の第3期間のそれぞれにおける、前記イベント後関連ページとは異なる一以上の非関連ページの閲覧数に対する、前記イベント後関連ページの閲覧数の比率である第4比率を算出し、前記一以上の第3ユーザのそれぞれについて算出された複数の前記第4比率の変化に基づいて、前記一以上の第3ユーザから、前記ライフイベントが終了したユーザを特定するユーザ特定部をさらに備える、
請求項10に記載の情報処理装置。
For each of the one or more third users, based on the browsing history information, one or more unrelated pages different from the post-event related pages in each of a plurality of third periods that are periods before the current time. Calculating a fourth ratio that is a ratio of the number of browsing of the related page after the event to the number of browsing, and based on a plurality of changes in the fourth ratio calculated for each of the one or more third users, A user identifying unit that identifies a user who has completed the life event from one or more third users;
The information processing apparatus according to claim 10.
前記関連ページ特定部は、前記複数のウェブページのそれぞれについて、前記第1期間に対応する前記第1ユーザの数に対する、前記第2期間に対応する第1ユーザの数の比率を算出し、前記複数のウェブページのうち、当該比率が第5の閾値を超えるウェブページを、前記ライフイベントの発生後に閲覧される可能性が高い前記イベント関連ページであるイベント後関連ページと特定し、
前記ライフイベントが発生する可能性が高いユーザに、前記ライフイベントの後に閲覧される可能性が高い前記イベント後関連ページに対応する広告を配信する広告配信部をさらに備える、
請求項6から11のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The related page specifying unit calculates, for each of the plurality of web pages, a ratio of the number of first users corresponding to the second period to the number of first users corresponding to the first period, Among the plurality of web pages, a web page whose ratio exceeds the fifth threshold is identified as a post-event related page that is the event-related page that is likely to be browsed after the occurrence of the life event,
It further includes an advertisement distribution unit that distributes an advertisement corresponding to the post-event related page that is likely to be viewed after the life event to a user who is highly likely to generate the life event.
The information processing apparatus according to any one of claims 6 to 11.
前記イベント前関連ページ及び前記イベント後関連ページを、それぞれのページが属するカテゴリに分類するとともに、当該カテゴリに対応するページが閲覧される可能性が高い期間を当該カテゴリに関連付ける分類部をさらに備え、
前記広告配信部は、前記ライフイベントが発生する可能性が高いユーザの前記閲覧履歴情報に基づいて、当該ユーザが現時点で相対的に多く閲覧しているウェブページのカテゴリを特定し、特定したカテゴリに関連付けられた期間よりも後の期間に関連付けられているカテゴリに対応する前記広告を配信する、
請求項12に記載の情報処理装置。
A classifying unit that classifies the pre-event related page and the post-event related page into a category to which each page belongs, and associates a period during which the page corresponding to the category is likely to be viewed with the category;
Based on the browsing history information of a user who is likely to generate the life event, the advertisement distribution unit identifies the category of the web page that the user is currently browsing relatively many times, and the identified category Delivering the ad corresponding to a category associated with a period later than the period associated with
The information processing apparatus according to claim 12.
コンピュータが実行する、
複数のユーザのそれぞれの所定のライフイベントの発生タイミングを特定するステップと、
前記ライフイベントの発生タイミングが特定された一以上の第1ユーザのウェブページの閲覧履歴を示し、前記ウェブページのアドレス及び閲覧時刻を含む閲覧履歴情報を取得するステップと、
前記一以上の第1ユーザのそれぞれについて、前記閲覧履歴情報に基づいて、特定した前記発生タイミングを基準として、前記発生タイミングよりも前の期間である第1期間において閲覧されたウェブページと、前記発生タイミングの後の期間である第2期間において閲覧されたウェブページとを特定するステップと、
特定された前記一以上の第1ユーザのそれぞれの前記第1期間と、前記第2期間とのそれぞれにおけるウェブページの閲覧状況の変化に基づいて、前記複数のウェブページから、前記ライフイベントに関連するウェブページとするイベント関連ページを特定するステップと、
を備える情報処理方法。
The computer runs,
Identifying the occurrence timing of a predetermined life event for each of a plurality of users;
Showing the browsing history of the web page of one or more first users for which the occurrence timing of the life event is specified, and obtaining browsing history information including the address and browsing time of the web page;
For each of the one or more first users, based on the browsing history information, the web page browsed in a first period that is a period before the generation timing, based on the identified generation timing, Identifying a web page browsed in a second period that is a period after the occurrence timing;
The plurality of web pages are related to the life event based on a change in browsing status of the web pages in the first period and the second period of each of the identified one or more first users. Identifying event-related pages as web pages to be
An information processing method comprising:
コンピュータを、
複数のユーザのそれぞれの所定のライフイベントの発生タイミングを特定するタイミング特定部、
前記タイミング特定部により前記ライフイベントの発生タイミングが特定された一以上の第1ユーザのウェブページの閲覧履歴を示し、前記ウェブページのアドレス及び閲覧時刻を含む閲覧履歴情報を取得する閲覧履歴取得部、
前記一以上の第1ユーザのそれぞれについて、前記閲覧履歴情報に基づいて、特定した前記発生タイミングを基準として、前記発生タイミングよりも前の期間である第1期間において閲覧されたウェブページと、前記発生タイミングの後の期間である第2期間において閲覧されたウェブページとを特定する閲覧ページ特定部、及び、
前記閲覧ページ特定部が特定した前記一以上の第1ユーザのそれぞれの前記第1期間と、前記第2期間とのそれぞれにおけるウェブページの閲覧状況の変化に基づいて、前記複数のウェブページから、前記ライフイベントに関連するウェブページとするイベント関連ページを特定する関連ページ特定部、
として機能させるプログラム。
Computer
A timing specifying unit for specifying the occurrence timing of each predetermined life event of a plurality of users;
A browsing history acquisition unit that displays browsing history of one or more first users' web pages for which the occurrence timing of the life event is specified by the timing specifying unit, and acquires browsing history information including the address and browsing time of the web page ,
For each of the one or more first users, based on the browsing history information, the web page browsed in a first period that is a period before the generation timing, based on the identified generation timing, A browsing page identifying unit that identifies a web page browsed in the second period, which is a period after the occurrence timing; and
From the plurality of web pages based on changes in the browsing status of the web pages in each of the first period and the second period of each of the one or more first users identified by the browsing page identification unit, A related page specifying unit for specifying an event related page as a web page related to the life event,
Program to function as.
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