JP2020035068A - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020035068A JP2020035068A JP2018159380A JP2018159380A JP2020035068A JP 2020035068 A JP2020035068 A JP 2020035068A JP 2018159380 A JP2018159380 A JP 2018159380A JP 2018159380 A JP2018159380 A JP 2018159380A JP 2020035068 A JP2020035068 A JP 2020035068A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- user
- feature
- feature information
- service
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000012545 processing Methods 0.000 title abstract description 22
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims abstract description 100
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims abstract description 53
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 7
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 claims description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 25
- 230000008569 process Effects 0.000 description 25
- 230000006870 function Effects 0.000 description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 7
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 7
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Images
Abstract
Description
まず、実施形態に係る情報処理の一例について、図1を用いて説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図1では、情報処理システムSに含まれる本願に係る情報処理装置1が、ユーザUの属性を用いてユーザUの特徴を推定するモデル、および、上記属性を用いて推定されたユーザUの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスそれぞれから取得し、取得された特徴情報の類似度に基づいて特徴情報を統合する処理を実行する例を示す。
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報処理システムSの構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システムSの構成例を示す図である。図2に例示するように、実施形態に係る情報処理システムSは、情報処理装置1と、複数のサービス提供サーバ10−1〜10−nと、複数の事業者端末20と、複数のユーザ端末100−1〜100−nとを含む。
次に、図3を用いて、情報処理装置1の構成例について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理装置1の構成例を示すブロック図である。なお、図3では、情報処理装置1の説明に必要となる構成要素のみを示しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
通信部2は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。通信部2は、ネットワークNと有線または無線で接続され、ネットワークNを介して、サービス提供サーバ10や、サービス提供サーバ10に接続された事業者端末20、ユーザ端末100との間で情報の送受信を行う。
記憶部3は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図3の例では、記憶部3は、共有情報31と、サービス情報32と、モデルプログラム情報33と、統合情報34とを記憶する。
共有情報31は、サービス提供サーバ10から取得した特徴情報を含んだ情報である。図4は、共有情報31の一例を示す図である。図4に示すように、共有情報31は、例えば、列項目が「UID」であり、行項目が「特徴情報」であるテーブルである。また、列項目および行項目の各組のデータ項目には、特徴情報におけるモデルの出力であるスコアが入力される。
次に、サービス情報32は、各サービス提供サーバ10が提供するサービスYに関する情報である。図5は、サービス情報32の一例を示す図である。図5に示すように、サービス情報32は、「サービスID」、「提供サービス」および「登録モデル数」といった項目を含む。
次に、モデルプログラム情報33は、特徴情報におけるモデルのプログラムデータを含んだ情報である。図6は、モデルプログラム情報33の一例を示す図である。モデルプログラム情報33は、後述の取得部41が取得した特徴情報におけるモデルのプログラムデータを含む情報である。図6に示すように、モデルプログラム情報33は、「モデルID」、「モデル名称」、「サービスID」および「モデルデータ」等といった項目を含む。
次に、統合情報34は、共有情報31に登録された特徴情報の統合に関する情報であり、後述の統合部42によって生成される。図7は、統合情報34の一例を示す図である。図7に示すように、統合情報34は、「グループID」、「グループ名称」および「所属特徴情報ID」といった項目を含む。
図3の説明に戻り、つづいて制御部4について説明する。制御部4は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置1内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部4は、例えば、コントローラであり、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
取得部41は、ユーザUの属性を用いてユーザUの特徴を推定するモデル、および、ユーザUの属性を用いて推定されたユーザUの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスYそれぞれから取得する。例えば、取得部41は、サービスYに対して予め指定したフォーマットで生成させた特徴情報を取得する。これにより、サービスY間で特徴情報のフォーマットを揃えることができるため、統一した基準の特徴情報を取得することができる。
統合部42は、取得された特徴情報の類似度に基づいて特徴情報を統合する。例えば統合部42、機械学習やクラスタリングの手法等を用いて、類似度が大きい、言い換えれば特徴ベクトル空間において距離が近い特徴情報同士を1つのグループにまとめ、グループ名を付ける。また、統合部42は、類似度が大きい特徴情報同士に包含関係があれば、これを対応付けする。
(統合処理の具体例)
図3の説明に戻り、つづいて受付部43について説明する。受付部43は、サービス提供サーバ10から各種要求を受け付ける。例えば、受付部43は、特定の特徴を指定する特徴指定の要求をサービスYから受け付ける。特徴指定は、共有情報31に含まれる特徴情報のモデルIDやモデル名称等を指定する。特徴指定による指定は、1つの特徴情報であってもよく、複数の特徴情報であってもよい。あるいは、特徴指定は、分野指定等といった複数の特徴情報を包含する指定であってもよい。
ここで、特徴指定による指定の具体例について、図9を用いて説明する。図9は、特徴指定による指定方法の具体例を示す図である。なお、図9には、例えば事業者端末20に表示される「サービス間横断抽出サービス」の入力画面イメージの一部を示している。
抽出部44は、上記の特徴指定によって指定された特定の特徴に対応するユーザUを抽出する。例えば、抽出部44は、指定された特徴のスコアが所定値以上のユーザUを抽出する。
推定部45は、上記のユーザ指定によって指定された特定のユーザUの特徴を推定する。例えば、推定部45は、指定されたユーザUに関する各特徴情報のうち、スコアが所定値以上の特徴情報が当該ユーザUの特徴であると推定する。
提供部46は、取得部41によって取得され、統合部42によって統合された特徴情報に基づく提供情報を他のサービスYへ提供する。例えば、提供部46は、スコアに基づいた提供情報を他のサービスYへ提供する。具体的には、提供部46は、抽出部44または推定部45から取得した情報に基づいて提供情報を生成し、当該提供情報をサービスYへ提供する。
次に、実施形態に係る情報処理装置1が実行する処理手順について説明する。図10は、実施形態に係る情報処理装置1が実行する処理手順を示すフローチャート(その1)である。また、図11は、実施形態に係る情報処理装置1が実行する処理手順を示すフローチャート(その2)である。なお、図10には、特徴情報が取得されて統合されるまでの処理手順を示している。また、図11には、提供処理の処理手順を示している。
上述してきた実施形態に係る情報処理装置1やサービス提供サーバ10、事業者端末20、ユーザ端末100は、例えば図12に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、情報処理装置1を例に挙げて説明する。図12は、実施形態に係る情報処理装置1の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU(Central Processing Unit)1100、RAM(Random Access Memory)1200、ROM(Read Only Memory)1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、およびメディアインターフェイス(I/F)1700を備える。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
実施形態に係る情報処理システムSの情報処理装置1は、取得部41と、統合部42とを備える。取得部41は、ユーザUの属性を用いてユーザUの特徴を推定するモデル、および、上記属性を用いて推定されたユーザUの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスYそれぞれから取得する。統合部42は、取得部41によって取得された特徴情報の類似度に基づいて特徴情報を統合する。これにより、異なるサービスYの個々の解析結果を統合して利用することができる。
2 通信部
3 記憶部
4 制御部
10 サービス提供サーバ
20 事業者端末
31 共有情報
32 サービス情報
33 モデルプログラム情報
34 統合情報
41 取得部
42 統合部
43 受付部
44 抽出部
45 推定部
46 提供部
100 ユーザ端末
S 情報処理システム
Claims (8)
- ユーザの属性を用いて前記ユーザの特徴を推定するモデル、および、前記属性を用いて推定された前記ユーザの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスそれぞれから取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記特徴情報の類似度に基づいて前記特徴情報を統合する統合部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記統合部は、
前記特徴情報が有する特徴量に基づく該特徴情報それぞれの特徴ベクトルに基づいて、前記類似度を導出する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記統合部は、
前記特徴ベクトルをクラスタリングのアルゴリズムを用いて分類することによって、前記特徴情報を統合する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記統合部は、
任意の前記特徴情報をクエリ点とし、類似探索のアルゴリズムを用いて測定した前記クエリ点からの距離に基づいて、前記特徴情報を統合する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記特徴情報の前記モデルは、
前記属性を入力することで、前記ユーザの特徴をスコアとして出力するものであって、
前記統合部は、
前記属性および前記スコアを前記特徴量とする
ことを特徴とする請求項2、3または4に記載の情報処理装置。 - 前記特徴情報の前記モデルは、モデル名称を有し、
前記統合部は、
前記モデル名称に含まれるワードを前記特徴量とする
ことを特徴とする請求項2〜5のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザの属性を用いて前記ユーザの特徴を推定するモデル、および、前記属性を用いて推定された前記ユーザの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスそれぞれから取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記特徴情報の類似度に基づいて前記特徴情報を統合する統合工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - ユーザの属性を用いて前記ユーザの特徴を推定するモデル、および、前記属性を用いて推定された前記ユーザの特徴に関する推定結果の少なくとも一方を含む特徴情報を異なるサービスそれぞれから取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された前記特徴情報の類似度に基づいて前記特徴情報を統合する統合手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018159380A JP6703572B2 (ja) | 2018-08-28 | 2018-08-28 | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018159380A JP6703572B2 (ja) | 2018-08-28 | 2018-08-28 | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020035068A true JP2020035068A (ja) | 2020-03-05 |
JP6703572B2 JP6703572B2 (ja) | 2020-06-03 |
Family
ID=69668128
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018159380A Active JP6703572B2 (ja) | 2018-08-28 | 2018-08-28 | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6703572B2 (ja) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7101849B1 (ja) | 2021-05-20 | 2022-07-15 | ヤフー株式会社 | 提供装置、提供方法、及び提供プログラム |
JP7104214B1 (ja) | 2021-05-20 | 2022-07-20 | ヤフー株式会社 | 提供装置、提供方法、及び提供プログラム |
JP2022144214A (ja) * | 2021-03-18 | 2022-10-03 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
JP7146020B1 (ja) | 2021-05-20 | 2022-10-03 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
JP7350145B1 (ja) | 2022-11-25 | 2023-09-25 | Kddi株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
JP7481566B1 (ja) | 2023-12-11 | 2024-05-10 | Kddi株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014096119A (ja) * | 2012-11-12 | 2014-05-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Webサイト利用状況解析装置及び方法及びプログラム |
JP2018084928A (ja) * | 2016-11-22 | 2018-05-31 | ヤフー株式会社 | 選択装置、選択方法および選択プログラム |
JP6337332B1 (ja) * | 2017-10-04 | 2018-06-06 | 株式会社アドインテ | 情報配信システム及び情報配信方法 |
-
2018
- 2018-08-28 JP JP2018159380A patent/JP6703572B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014096119A (ja) * | 2012-11-12 | 2014-05-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Webサイト利用状況解析装置及び方法及びプログラム |
JP2018084928A (ja) * | 2016-11-22 | 2018-05-31 | ヤフー株式会社 | 選択装置、選択方法および選択プログラム |
JP6337332B1 (ja) * | 2017-10-04 | 2018-06-06 | 株式会社アドインテ | 情報配信システム及び情報配信方法 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022144214A (ja) * | 2021-03-18 | 2022-10-03 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
JP7239628B2 (ja) | 2021-03-18 | 2023-03-14 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
JP7101849B1 (ja) | 2021-05-20 | 2022-07-15 | ヤフー株式会社 | 提供装置、提供方法、及び提供プログラム |
JP7104214B1 (ja) | 2021-05-20 | 2022-07-20 | ヤフー株式会社 | 提供装置、提供方法、及び提供プログラム |
JP7146020B1 (ja) | 2021-05-20 | 2022-10-03 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
JP2022178713A (ja) * | 2021-05-20 | 2022-12-02 | ヤフー株式会社 | 提供装置、提供方法、及び提供プログラム |
JP2022178638A (ja) * | 2021-05-20 | 2022-12-02 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
JP2022178712A (ja) * | 2021-05-20 | 2022-12-02 | ヤフー株式会社 | 提供装置、提供方法、及び提供プログラム |
JP7350145B1 (ja) | 2022-11-25 | 2023-09-25 | Kddi株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
JP7481566B1 (ja) | 2023-12-11 | 2024-05-10 | Kddi株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6703572B2 (ja) | 2020-06-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11301761B2 (en) | Behavioral prediction for targeted end users | |
JP6703572B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム | |
US10096040B2 (en) | Management of the display of online ad content consistent with one or more performance objectives for a webpage and/or website | |
US10685065B2 (en) | Method and system for recommending content to a user | |
JP6023129B2 (ja) | 抽出装置、抽出方法及び抽出プログラム | |
US20180240158A1 (en) | Computer implemented system and method for customer profiling using micro-conversions via machine learning | |
JP6591644B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム | |
JP6591012B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム | |
JP6591638B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム | |
JP7073557B2 (ja) | 生成装置、生成方法、及び生成プログラム | |
JP2020035166A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム | |
JP6601888B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム | |
US10311484B2 (en) | Data processing device and data processing method | |
US20150248491A1 (en) | Data processing device and data processing method | |
JP6703571B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム | |
JP7101849B1 (ja) | 提供装置、提供方法、及び提供プログラム | |
JP7354191B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム | |
JP7104214B1 (ja) | 提供装置、提供方法、及び提供プログラム | |
JP7208286B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7184947B2 (ja) | 特定装置、特定方法及び特定プログラム | |
JP7348241B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム | |
JP7418379B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP7419313B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP6696018B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP7260439B2 (ja) | 抽出装置、抽出方法及び抽出プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20181213 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20191101 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20191108 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200414 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200508 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6703572 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |