JP2021096856A - カレンダーサービスを提供する方法及びその装置 - Google Patents

カレンダーサービスを提供する方法及びその装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2021096856A
JP2021096856A JP2020208488A JP2020208488A JP2021096856A JP 2021096856 A JP2021096856 A JP 2021096856A JP 2020208488 A JP2020208488 A JP 2020208488A JP 2020208488 A JP2020208488 A JP 2020208488A JP 2021096856 A JP2021096856 A JP 2021096856A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
series data
time
time series
calendar
outliers
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
Application number
JP2020208488A
Other languages
English (en)
Other versions
JP7328199B2 (ja
Inventor
ヨン パク，ジェ
Jae-Yeon Park
ヨン パク，ジェ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Cacao Co Ltd
Original Assignee
Cacao Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Cacao Co Ltd filed Critical Cacao Co Ltd
Publication of JP2021096856A publication Critical patent/JP2021096856A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7328199B2 publication Critical patent/JP7328199B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/109—Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting
    • G06Q10/1093—Calendar-based scheduling for persons or groups
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/109—Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2474—Sequence data queries, e.g. querying versioned data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2477—Temporal data queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/26—Visual data mining; Browsing structured data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/243—Classification techniques relating to the number of classes
    • G06F18/2433—Single-class perspective, e.g. one-against-all classification; Novelty detection; Outlier detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/109—Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting
    • G06Q10/1091—Recording time for administrative or management purposes

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

【課題】カレンダーサービスを提供する方法及びその装置を提供する。【解決手段】一実施形態に係るカレンダーサービスを提供する方法は、時系列データを取得し、時系列データが外れ値に該当するか否かを決定し、時系列データが外れ値に該当するとの決定に基づいて、外れ値に該当する時系列データに連動する非時系列データを取得し、非時系列データ及び外れ値に該当する時系列データのうち、少なくとも１つをカレンダーページに表示する。【選択図】図１

Description

以下の実施形態は、カレンダーサービスを提供する方法及びその装置に関する。
企業は、様々なＢＩ（Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）ツールを活用して意思決定を行っている。ＢＩツールの主な機能の１つとして、データを視覚化することであり、同じデータであっても視覚化方法によるユーザに異なるタイプの通察を提供することができる。また、ビジネスにおいては、各種の指標は、時間単位の時系列データに示されることが一般的である。時系列データは、例えば、株式市場における公示発表、好ましいニュース又は悪いニュースの発表などのような、社内外で発生する事象や事故に影響を受ける。しかし、このような時系列データの異常の有無をユーザが毎日把握することは容易でない。それだけでなく、ユーザが時系列データに関連する様々なイベントを一目で把握することは容易ではない。
本発明の目的は、カレンダーサービスを提供する方法及びその装置を提供することにある。
一実施形態によれば、カレンダーサービスを提供する方法は、時系列データを取得するステップと、前記時系列データが外れ値に該当するか否かを決定するステップと、前記時系列データが前記外れ値に該当するとの決定に基づいて、前記外れ値に該当する時系列データに連動する非時系列データを取得するステップと、前記非時系列データ及び前記外れ値に該当する時系列データのうち、少なくとも１つをカレンダーページに表示するステップとを含む。
前記外れ値に該当するか否かを決定するステップは、前記時系列データのドメインタイプ及び前記時系列データの指標タイプ少なくとも１つに基づいて、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否かを決定するステップを含むことができる。
前記外れ値に該当するか否かを決定するステップは、前記時系列データの統計値を用いて、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否かを決定するステップを含むことができる。
前記時系列データの統計値を用いて、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否かを決定するステップは、前記時系列データを基準として一定期間の間のデータに対する移動平均を用いて、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否かを決定するステップと、前記時系列データから周期性及び趨勢性を除去した残りデータの統計値を用いて、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否かを決定するステップの少なくとも１つを含むことができる。
前記連動される非時系列データを取得するステップは、前記時系列データの日付けに連動される非時系列データを検索するステップと、前記時系列データに関連するイベントドメインから前記時系列データに連動する非時系列データを検索するステップと、前記時系列データに対応して予め設定された条件の満足有無に応じて、連動する非時系列データを取得するステップの少なくとも１つを含むことができる。
前記時系列データに関連するイベントドメインは予め定義され、前記時系列データと前記イベントドメインに対応するイベントカレンダーとの関係データベースは予め構築されることができる。
前記カレンダーサービスを提供する方法は、前記非時系列データ及び前記外れ値に該当する時系列データのうち、少なくとも１つを前記カレンダーの日程として登録するステップをさらに含むことができる。
前記カレンダーページは、指標日程及びイベント日程のうち少なくとも１つを含み、前記カレンダーページに表示するステップは、前記外れ値に該当する時系列データを、前記カレンダーページの指標日程として表示するステップと、前記非時系列データを、前記カレンダーページにイベント日程として表示するステップの少なくとも１つを含むことができる。
前記カレンダーページに表示するステップは、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否かを前記カレンダーページに表示するステップを含むことができる。
前記カレンダーページに表示するステップは、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否か、及び前記外れ値に該当する時系列データに連動する非時系列データのうち、少なくとも１つを前記カレンダーページにプッシュアラームとして表示するステップをさらに含むことができる。
前記カレンダーサービスを提供する方法は、前記外れ値に該当する時系列データを他の時系列データと区別されるように表示するステップをさらに含むことができる。
前記カレンダーサービスを提供する方法は、前記カレンダーページで前記外れ値に該当する時系列データに対応する日付けの領域に対して、詳細に表示のためのユーザ選択が入力されているか否かを判断するステップと、前記詳細に表示のためのユーザ選択が入力されたと判断されれば、前記日付けの領域に前記非時系列データを表示するステップとをさらに含むことができる。
前記カレンダーサービスを提供する方法は、前記時系列データを前記カレンダーページに指標日程として表示するステップをさらに含むことができる。
本発明によると、カレンダーサービスを提供する方法及びその装置を提供することができる。
一実施形態に係るカレンダーサービスを提供するためのシステム構成を説明するための図である。 一実施形態に係るカレンダーサービスを提供する方法を示したフローチャートである。 一実施形態に係るデータのドメインタイプ及び指標タイプを説明するための図である。 一実施形態に係る時系列データ及び非時系列データがカレンダーページに表示された画面を示す図である。 一実施形態によって外れ値に該当する時系列データに連動する非時系列データを表示する方法を説明するための図である。 実施形態によってカレンダーページを表示する方法を説明するための図である。 一実施形態に係るカレンダーサービスを提供する方法を説明するための図である。
下記で説明する実施形態は様々な変更が加えられ得る。特許出願の範囲はこのような実施形態によって制限も限定もされない。各図面に提示した同じ参照符号は同じ部材を示す。
本明細書で開示する特定の構造的又は機能的な説明は単に実施形態を説明するための目的として例示したものであり、実施形態は様々な異なる形態で実施され、本発明は本明細書で説明した実施形態に限定されるものではない。
本明細書で用いる用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられるものであって、本発明を限定しようとする意図はない。単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれらを組み合わせたものが存在することを示すものであって、一つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれらを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。
異なる定義がされない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含むここで用いる全ての用語は、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。
また、図面を参照して説明する際に、図面符号に拘わらず同じ構成要素は同じ参照符号を付与し、これに対する重複する説明は省略する。実施形態の説明において関連する公知技術に対する具体的な説明が本発明の要旨を不要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明は省略する。
図１は、一実施形態に係るカレンダーサービスを提供するためのシステム構成を説明するための図である。図１を参照すると、一実施形態に係る時系列データストレージ１０１、非時系列データストレージ１０３、装置１１０、及びカレンダーサービス画面１３０が示されている。
時系列データストレージ１０１は、様々な時系列データを格納している。時系列データストレージ１０１は、例えば、日単位、週単位などのような一定の時間単位のような様々な時系列データを格納することができる。ここで、「時系列データ」は日、週、月、年、及び季節などのように時間の流れによる時間単位で指標を解釈したデータ、言い換えれば、数値指標に該当する。
時系列データは、ビジネスドメインに応じて周期的なパターンを有してもよい。時系列データは、例えば、日、週、月、季節などのような時間単位で特定のパターンを繰り返す周期性を有する。また、時系列データは、例えば、増加、減少、維持などのように全体的な流れの趨勢性を有してもよい。時系列データは、例えば、訪問指標、コンテンツ指標、モバイルＴＯＰ指標、検索指標、ニュースポータル指標、ニュースタブ指標、売上げ指標、企業の利益、企業の損益、株価の上昇、株価の下降、株価の上昇率、及び株価の下降率などの数値指標を含んでもよく、必ずこれに限定されることはない。数値指標として、例えば、ページビュー（ＰａｇｅＶｉｅｗ；ＰＶ）、ユニークユーザ（ＵｎｉｑｕｅＶｉｓｉｔｏｒ；ＵＶ）、デイリーアクティブユーザ（ＤａｉｌｙＡｃｔｉｖｅ Ｕｓｅｒ；ＤＡＵ）、クエリー（Ｑｕｅｒｙ）数、デイリーコンテンツクリック（Ｄａｉｌｙ Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｃｌｉｃｋ；ＤＣＣ）、及びデイリーコンテンツクリックユーザ（Ｄａｉｌｙ Ｃｏｎｔｅｎｔ ｃｌｉｃｋ Ｕｓｅｒ；ＤＣＵ）などのような様々な指標用語によって表すことができる。
ページビュー（ＰＶ）は、１つのサービスページに対する訪問回数に該当する。例えば、一人のユーザがサービスページＡを１０回訪問した場合に、サービスページＡのページビューは、１０ページビュー（ＰＶ）のように示すことができる。
ユニークユーザ（ＵｎｉｑｕｅＶｉｓｉｔｏｒ：ＵＶ）は、サービスページＡに訪問した純訪問者の数に該当する。例えば、一人のユーザがサービスページＡを１０回訪問しても、サービスページＡに対するユニークユーザ数は、１ユニークユーザ（ＵＶ）のように示すことがある。デイリー活性ユーザ（Ｄａｉｌｙ Ａｃｔｉｖｅ Ｕｓｅｒ；ＤＡＵ）は、ユニークユーザ（ＵＶ）と同じ意味である。
クエリー（Ｑｕｅｒｙ）数は、１つの検索ドメインにおける検索質疑回数に該当する。クエリー数は「クエリーカウント」とも呼んでもよい。例えば、Ｄポータル（ｐｏｒｔａｌ）の検索窓を介して１回の検索が行われた場合、クエリー数をクエリーとして示してもよい。クエリーは、例えば、ユーザクエリー（Ｕｓｅｒ Ｑｕｅｒｙ）とガイドクエリー（Ｇｕｉｄｅ Ｑｕｅｒｙ）に区分される。ユーザクエリーは、ユーザが意図したとおりに、検索窓で行われた検索に該当する。ガイドクエリーは、ユーザが直接検索窓を介して検索したものではなく、例えば、リンクをクリックした場合に、検索結果に到達するという形で、サービスによりガイドされたとおりに実行された検索である。
デイリーコンテンツクリック（Ｄａｉｌｙ Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｃｌｉｃｋ：ＤＣＣ）は１日間サービスページで発生したコンテンツのクリック数である。また、デイリーコンテンツクリックユーザ（Ｄａｉｌｙ Ｃｏｎｔｅｎｔ ｃｌｉｃｋ Ｕｓｅｒ：ＤＣＵ）は、１日の間にサービスページでコンテンツをクリックした純ユーザ数に該当する。
非時系列データストレージ１０３は、例えば、企業又は国内外の事件などのようにポータルのニュース編集者が主要イシューを記録したニュースイベント、ポータルの担当者がポータルの初期画面（Ｔｏｐ）と当該ポータルのアプリのイシューを記録したポータルのＴｏｐイベント、ビジネスイベント、休日イベント、及び、その他のイベントなどのように時間の流れと関係のない非数値データを格納している。非時系列データストレージ１０３に格納されている非数値データは時系列データではなく、数値ではない文字、記号、絵、及び映像のような様々な形態のデータであってもよい。非数値データは、例えば、非数値データが発生した日付け及び／又は非数値データが非時系列データストレージ１０３に登録されている日付けを基準に格納されてもよい。非時系列データストレージ１０３は、「非数値データストレージ」とも呼んでもよい。
装置１１０は、一実施形態に係るカレンダーサービスのためのアプリケーションがインストールされた装置である。装置１１０は、例えば、ディスプレー、メモリ、プロセッサ、及び通信インターフェースなどを含む。装置１１０は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノート型パソコン（Ｎｏｔｅ ｂｏｏｋ）、ネットブック（Ｎｅｔｂｏｏｋ）、タブレット（Ｔａｂｌｅｔ）、スマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、ウェアラブルデバイス（ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅ）などのようなユーザ端末であってもよく、サーバであってもよい。ここで、サーバは、例えば、単一のサーバコンピュータ又はこれに類似するシステムであってもよく、又は、１つ以上のサーババンク（ｓｅｒｖｅｒ ｂａｎｋｓ）又は他の配列に配列されている複数のサーバであってもよい。サーバは、単一の施設に設置されてもよく、あるいは、様々な地域に分散したサーバ「クラウド（ｃｌｏｕｄ）」として設置されてもよい。
カレンダーサービス画面１３０は、カレンダーサービスを提供する装置１１０の画面として、例えば、カレンダーと共に日程、記念日、すべきことのなどのような様々な日付けごとに情報を提供することができる。
一実施形態に係る装置１１０がカレンダーサービスを提供する方法は、次の通りである。装置１１０は、例えば、時系列データストレージ１０１から日（ｄａｙ）単位の時系列データ（例えば、数値指標）を取得する一方、非時系列データストレージ１０３から時系列データの当該日付けに発生又は登録された非時系列データを取得することができる。
装置１１０は、日単位の時系列データをカレンダーに日程（例えば、指標日程）として登録してもよい。同時に、装置１１０は、時系列データの当該日付けに発生又は登録された非時系列データを当該日付けに別途の日程（例えば、イベント日程）として登録してもよい。装置１１０は、日程として登録されている時系列データ及び／又は非時系列データをカレンダーページに表示する。装置１１０は、カレンダーサービスを提供する前に、登録されている別途の日程を時系列データと共にカレンダーページに表示したり、時系列データのみを表示したり、又は、別途の日程のみを表示してもよい。
ここで、装置１１０は、当該の日単位の時系列データが外れ値（ｏｕｔｌｉｅｒ）に該当するか否かを判断し、前記時系列データの外れ値の有無を日程と共にカレンダーに表示することができる。実施形態によって、装置１１０は、時系列データが外れ値に該当すると判断された場合、当該の時系列データと関連する非時系列データを自動案内又は推薦したり、又は、通知又は表示してもよい。実施形態によって、装置１１０は、特定非時系列データに関連する時系列データを監視し、監視結果をユーザに提供することができる。
一実施形態に係る装置１１０は、カレンダーサービス画面１３０を介して時系列データ及び時系列データに関連する非時系列データを共に表示する視覚化を介して、日付けごとにデータに対するユーザの接近性及び直観性を向上させることができる。
以下、下記の図を参照して一実施形態に係る装置１１０がカレンダーサービスを提供する方法について具体的に説明する。
図２は、一実施形態に係るカレンダーサービスを提供する方法を示したフローチャートである。図２を参照すると、一実施形態に係る装置は、時系列データを取得する（Ｓ２１０）。装置は、予め格納されているストレージ又はデータベースなどから、日単位又は一定の時間単位で時系列データを取得することができる。
装置は、時系列データが外れ値に該当するか否かを決定する（Ｓ２２０）。ここで、「外れ値（ｏｕｔｌｉｅｒ）」は、当該の時系列データが他の時系列データに比べて大きい差を示したり、当該の時系列データのパターンが急に変わるなど、統計的な異常を示す数値である。装置は、例えば、時系列データの統計値を用いて時系列データが外れ値に該当するか否かを決定する。装置は、例えば、時系列データを基準として、一定期間の間のデータに対する移動平均（ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ）を用いて、時系列データが外れ値に該当するか否かを決定する。又は、装置は、時系列データから周期性及び趨勢性を除去した残りデータの統計値を用いて、時系列データが外れ値に該当するか否かを決定する。装置は、例えば、ＳＴＬ−分解（ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を用いて、時系列データの特性である周期性及び趨勢性の影響のない分布を取得し、この分布を用いて時系列データが外れ値に該当するか否かを決定する異常検出方法によって、時系列データが外れ値に該当するか否かを決定することができる。
装置は、例えば、カレンダーで当該の時系列データを基準とする横側データ、言い換えれば、１週間の間の日（ｄａｙ）単位で時系列データの指標変化を表示したり、又は、当該の時系列データを基準とする縦軸データ、言い換えれば、週（ｗｅｅｋ）単位で時系列データの指標変化を表示している。
実施形態によって、装置は、時系列データのドメインタイプ（ｄｏｍａｉｎ ｔｙｐｅ）及び時系列データの指標タイプ（ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｔｙｐｅ）の少なくとも１つに基づいて、時系列データが外れ値に該当するか否かを決定することができる。ここで、時系列データが外れ値に該当するか否かを決定するために用いられる閾値は、例えば、ドメインタイプごとに及び／又は指標タイプごとに異なって設定されてもよい。ドメインタイプ及び指標タイプについては、下記の図３を参照して具体的に説明する。
ステップＳ２２０において、時系列データが外れ値に該当するとの決定に基づいて、装置は外れ値に該当する時系列データに連動する非時系列データを取得する（Ｓ２３０）。ここで、「時系列データに連動する非時系列データ」とは、時系列データが発生した日付けと同じ日付で発生した非時系列データ、時系列データが発生した日付けと同じ日付でデータベースなどに登録されている非時系列データ、及び／又は時系列データと関連性のある非時系列データなどである。ここで、「時系列データと関連性を有する非時系列データ」は、時系列データと発生日付けが異なるものの、時系列データと同じ主題（例えば、事件、事故、人物、行事など）を扱っている非時系列データである。言い換えれば、「時系列データと関連性のる非時系列データ」は、時系列データの発生日付けの以前又は以後のように、時系列データの発生日付けに隣接した日付けで発生し、時系列データと同じテーマに関する非時系列データである。例えば、時系列データが５月５日に発生した場合、時系列データに連動する非時系列データは５月５日に発生したり、又は、５月５日にデータベースに登録されたり、及び／又は５月５日に発生した時系列データと関連性のある５月６日又は５月７日の非時系列データであってもよい。
ステップＳ２３０において、装置は、例えば、時系列データの日付けに連動される非時系列データを検索して取得する。装置は、非時系列データストレージのように、予め備えられたデータベースから時系列データの日付けに連動される非時系列データを検索することができる。又は、装置は、インターネット検索又はウェブクローリング（ｗｅｂ ｃｒａｗｌｉｎｇ）を用いて、時系列データの日付けに連動される非時系列データを検索することができる。
ステップＳ２３０において、装置は時系列データに関連するイベントドメインから時系列データに連動する非時系列データを検索する。ここで、時系列データに関連するイベントドメインは、予め定義されてもよい。また、時系列データとイベントドメインに対応するイベントカレンダーとの関係データベースは、例えば、（指標、関連カレンダー）、（スポーツサービスＰＶ、競技日程カレンダー）、（ニュースサービスＰＶ、ニュースイベントカレンダー）などのように予め構築されてもよい。
又は、ステップＳ２３０において、装置は、時系列データに対応して予め設定された条件の満足有無に応じて、連動する非時系列データを取得する。例えば、時系列データに対応して、予め設定された条件が時系列データの上昇率が閾値対比５％以上であるか、又は、時系列データの下降率が閾値対比−５％以下である条件であると仮定する。装置は、時系列データの上昇率が閾値対比７％である場合、当該の時系列データに連動する非時系列データを取得することができる。又は、装置は、例えば、ニュースドメインで過去３ヶ月の移動平均を基準にして、今日の当該指標の値が１２０％以上上昇する条件を満足する場合、当該の時系列データに連動する非時系列データを取得することができる。
装置は、非時系列データを外れ値に該当する時系列データと共に、又は、別に、カレンダーの日程として登録することができる。
装置は、ステップＳ２３０で取得した非時系列データ及び外れ値に該当する時系列データのうち、少なくとも１つをカレンダーページ（ｃａｌｅｎｄａｒ ｐａｇｅ）に表示する（Ｓ２４０）。カレンダーページは、指標日程及びイベント日程のうち少なくとも１つを含む。装置は、非時系列データ又は外れ値に該当する時系列データのみをカレンダーページに表示してもよく、又は、非時系列データと外れ値に該当する時系列データを共にカレンダーページに表示してもよい。
装置は、時系列データをカレンダーページの指標日程として表示する一方、非時系列データをカレンダーページにイベント日程として表示する。実施形態によって、装置は、ユーザに対する推薦のために非時系列データをカレンダーページに表示し、カレンダーページに表示された非時系列データに対するユーザの選択が入力されてカレンダーの日程として登録してもよい。
また、装置は、時系列データが外れ値に該当するか否かをカレンダーページに日程と共に表示してもよい。装置は、例えば、「ビックイシュー」のような別途の文句で表示したり、あるいは感嘆符（！！）、星印（★）、及び三角形（△）などのような様々な記号などを用いて、時系列データが外れ値に該当するか否かを表示することができる。一実施形態に係るカレンダーページの例示は、図４〜図６を参照して具体的に説明する。
図３は、一実施形態に係るデータのドメインタイプ及び指標タイプを説明するための図である。図３を参照すると、一実施形態に係るデータのドメインタイプ及び指標タイプの例示を示した表が示されている。
一実施形態に係るデータは、イベント日程のような非時系列データと、指標日程のような時系列データとに区分されることができる。非時系列データのドメインは、例えば、イベントドメインを含んでもよい。非時系列データは、例えば、ニュースイベント、ポータルイベント、プッシュアラームなどのような内容を含んでもよい。また、時系列データは、例えば、ポータルドメイン、メディアドメイン、及び売上げ指標ドメインなどのような企業指標ドメイン及び株式ドメインなどを含んでもよく、必ずこれに限定されることはない。また、ポータルドメインは、例えば、ポータルの初期画面を通じて把握されるポータル主要指標、及び検索主要指標などのような様々なタイプの指標を含んでもよく、必ずこれに限定されることはない。
装置は、例えば、時系列データのドメインタイプごとに、及び指標タイプごとに時系列データが外れ値に該当するか否かを決定する方法を相違に利用することができる。装置は、例えば、時系列データのドメインタイプがポータルドメインであり、指標タイプが検索主要指標である場合、前述した異常検出方法によって時系列データが外れ値に該当するか否かを決定することができる。又は、装置は、例えば、時系列データのドメインタイプがメディアタイプであり、指標タイプがニュースセクション指標である場合、移動平均によって時系列データが外れ値に該当するかを決定することができる。
図４は、一実施形態に係る時系列データ及び非時系列データがカレンダーページに表示された画面を示す図である。図４を参照すると、一実施形態に係る企業指標ドメインに対応するカレンダーページの画面４１０、及び株式ドメインに対応するカレンダーページの画面４３０が示されている。
画面４１０は、例えば、時系列データに該当するモバイルＴＯＰ指標、及び非時系列データに該当するニュースイベントが日程として表示されたカレンダーを示す。モバイルＴＯＰ指標は、５月の各日付けごとにページビュー値を示してもよい。また。非時系列データは、５月の各日付けごとにニュースイベントを示してもよい。ここで、ユーザは、画面４１０の左側に表示されているモバイルＴＯＰ指標及びニュースイベントに該当するボタンを直接選択することで、当該のカレンダーがモバイルＴＯＰ指標及びニュースイベントを示すように設定することができる。また、ユーザは、画面４１０の左側に表示されている指標異常ボタンを選択することで、時系列データが外れ値に該当するか否かを画面４１０に表示させることができる。実施形態によって、時系列データが外れ値に該当するか否かは、ユーザの設定に応じて表示されてもよく、ユーザが別途に設定することなく、時系列データが外れ値に該当するという決定に応じて自動に表示されてよい。
例えば、時系列データがモバイルＴＯＰ指標であり、時系列データに連動する非時系列データがニュースイベントであると仮定する。この場合、装置は、画面４１０に示されている５月のカレンダーにおいて、各日付けごとにモバイルＴＯＰ指標を指標日程として表示する場合、モバイルＴＯＰ指標に連動されている非時系列データが存在する場合は、非時系列データをイベント日程として表示することができる。ここで、５月１１日のモバイルＴＯＰ指標の値（ｐｖ：２１５万）が外れ値であると決定したと仮定する。この場合、装置は画面４１０に示されているカレンダーの５月１１日付けの一定領域に「△外れ値」又は「ビッグイシュー！！」のように表示することで、外れ値に該当する時系列データを他の時系列データとは区別されるように表示してもよい。また、装置は、５月１１日付けの時系列データ（モバイルＴＯＰ指標）に連動する非時系列データであるニュースイベント（「ＯＯＯ対談」）をカレンダーページとして表示してもよい。
画面４３０は、株式ドメインに該当するカレンダーページを示す。一実施形態に係る時系列データは、企業指標のような数値指標以外にも企業の株価などのような数値データを含んでもよい。例えば、時系列データがＡ企業の株価であり、時系列データに連動する非時系列データがＡ企業のニュースであると仮定する。装置は、株式市場がオープンする日付けごとに、Ａ企業の株価をカレンダーの５月の指標日程として記載し、同時に、日付けごとに、Ａ企業の株価と関わるＡ企業のニュースイベントをカレンダーの５月のイベント日程として登録及び表示してもよい。ここで、Ａ企業のニュースイベントは、時系列データが発生しない日付けであっても、Ａ企業と関連のある場合に５月１５日付けに表示されている「アーニングサプライズ」のように、イベント日程としてカレンダーページに表示されることができる。
同時に、５月１５日付けのアーニングサプライズ以後の５月１６日付け及び５月１７日付けのＡ企業の株価が統計的な株価を大きく上回る外れ値である場合、５月１６日付け及び５月１７日付けのカレンダー日程には「（外れ値▲）」のようにＡ企業の株価が外れ値に該当することを知らせる文句及び記号が共に表示されてもよい。
図５は、一実施形態によって外れ値に該当する時系列データに連動する非時系列データを表示する方法を説明するための図である。図５を参照すると、一実施形態に係る時系列データが外れ値に該当するか否かを示した画面５１０、及び外れ値に該当する時系列データに連動する非時系列データを示した画面５３０が示されている。
一実施形態に係る装置は、画面５１０の５月１１日付けカレンダーの一定領域に表示されているように、外れ値に該当する時系列データに三角形（▲）５１５のような特定記号又は別途のコメントを日程と共に表示することで、外れ値に該当する時系列データが他の時系列データとは区別されるように表示できる。
又は、一実施形態に係る装置は、カレンダーページで外れ値に該当する時系列データに対応する日付けの領域に対して、「詳細に表示」のためのユーザ選択が入力されているか否かを判断し、詳細に表示のためのユーザ選択が入力されたと判断されれば、当該の日付けの領域に非時系列データを表示することができる。
例えば、画面５３０に示しているように、ユーザがカレンダーページの特定の日付け（例えば、外れ値に該当する時系列データに対応する日付け）の領域を選択することで、一定領域に対する詳細に表示のためのユーザ選択が入力された場合、選択された日付け（例えば、５月１２日付け）の時系列データに連動する非時系列データ（例えば、「対談」又は「芸術大償」のように５月１２日付けに該当する関連情報）５３５を表示してもよい。ここで、装置は、画面５３０で、特定日付け（例えば、５月１９日）に該当する一定領域でユーザにより発生したクリックイベント又はマウスオーバーイベントなどに応じて、特定日付けに該当する領域が選択されたことを把握できる。
図６は、実施形態によってカレンダーページを表示する方法を説明するための図である。図６を参照すると、一実施形態に係る時系列データが外れ値に該当する場合、カレンダーページにプッシュアラームを提供する画面６１０が示されている。
装置は、時系列データが外れ値に該当するか否か、及び外れ値に該当する時系列データに連動する非時系列データのうち、少なくとも１つをカレンダーページにプッシュアラームを用いて表示することができる。例えば、８月２日付けの時系列データが外れ値に該当すると仮定する。この場合、装置は、８月２日付けの一定領域で「３月平比▲１５３％」のように表示し、８月２日付けの時系列データが外れ値に該当するか否かを示す一方、８月２日付けの時系列データに連動する非時系列データを「速報：韓国に２次経済仕返しを敢行．．．」などのようにプッシュアラームの形態に表示してもよい。
実施形態によって、装置は、スポーツセクション、芸能セクション、スポット＃タップ訪問／コンテンツ消費などのように様々な分野の時系列データ及び時系列データに連動する非時系列データをカレンダーサービスにより提供することができる。装置は、例えば、画面６３０のように、芸能セクションに対する訪問指標であるタブページビュー（ＰＶ）、及び／又はユニークユーザ（ＵＶ）をカレンダーのカバースケージュールとして表示したり、又は、芸能セクションに対するコンテンツ指標であるデイリーコンテンツクリック（ＤＣＣ）、及びデイリーコンテンツクリックユーザ（ＤＣＵ）などをカレンダーのカバースケージュールとして表示してもよい。
図７は、一実施形態に係るカレンダーサービスを提供する方法を説明するための図である。図７を参照すると、一実施形態に係る装置が外れ値に該当する時系列データを検出した場合、自動で関連イベントを検索し、カレンダーサービスを提供する過程が示されている。
一実施形態に係る装置は、データベースから時系列数値指標Ｘを取得し（Ｓ７１０）、取得した時系列数値指標Ｘの異常の有無を検出する（Ｓ７２０）。ここで、時系列数値指標Ｘの異常の有無は、時系列数値指標Ｘが他の日付けの数値指標に比べて大きい差を示すか、他の日付けの数値指標に比べてパターンが急に変わるなどのように、統計的な異常を示すか否かに応じて決定される。
ステップＳ７２０において、異常の有無が検出された場合、装置は、データベースからイベント情報を検索及び取得する（Ｓ７３０）。ステップＳ７３０において、装置は、異常の有無が検出された時系列数値指標Ｘと関わるイベントドメインＹから時系列数値指標Ｘの発生日付けに該当するイベントＺを照会することができる。ここで、時系列数値指標Ｘと関わるイベントドメインＹは、予め定義されてもよい。また、時系列数値指標ＸとイベントドメインＹに対応するイベントカレンダーとの関係は、例えば、データベースの形態に予め構築されてもよい。
装置は、時系列数値指標Ｘが外れ値に該当するか否か、及びイベントＺを結合してユーザにレポート（ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ）する（Ｓ７４０）。ここで、装置は、カレンダーページで時系列数値指標Ｘの発生日付けに該当する一定領域に系列数値指標Ｘが外れ値に該当するか否か、及び、イベントＺを結合してカレンダーに表示することでユーザにレポートすることができる。
図示していないが、一実施形態に係る装置は、プロセッサ、メモリ、及び通信インターフェースを含む。プロセッサ、メモリ及び通信インターフェースは、通信バスを介して互いに接続されてもよい。
プロセッサは、図１〜図７を参照して前述した少なくとも１つの方法又は少なくとも１つの方法に対応するアルゴリズムを行うことができる。プロセッサはプログラムを実行し、装置を制御する。プロセッサによって実行されるプログラムコードはメモリに格納されてもよい。
以上述した実施形態は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組み合せで具現される。例えば、本実施形態で説明した装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答する異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は特殊目的コンピュータを用いて具現される。
本実施形態による方法は、様々なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組み合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例として、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明に示す動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。
上述したように実施形態をたとえ限定された図面によって説明したが、当技術分野で通常の知識を有する者であれば、上記の説明に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順で実行されるし、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わせられてもよいし、他の構成要素又は均等物によって置き換え又は置換されたとしても適切な結果を達成することができる。したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲及び特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。

Claims (14)

  1. 時系列データを取得するステップと、
    前記時系列データが外れ値に該当するか否かを決定するステップと、
    前記時系列データが前記外れ値に該当するとの決定に基づいて、前記外れ値に該当する時系列データに連動する非時系列データを取得するステップと、
    前記非時系列データ及び前記外れ値に該当する時系列データのうち、少なくとも１つをカレンダーページに表示するステップと、
    を含む、カレンダーサービスを提供する方法。
  2. 前記外れ値に該当するか否かを決定するステップは、前記時系列データのドメインタイプ及び前記時系列データの指標タイプ少なくとも１つに基づいて、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否かを決定するステップを含む、請求項１に記載のカレンダーサービスを提供する方法。
  3. 前記外れ値に該当するか否かを決定するステップは、前記時系列データの統計値を用いて、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否かを決定するステップを含む、請求項１に記載のカレンダーサービスを提供する方法。
  4. 前記時系列データの統計値を用いて、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否かを決定するステップは、
    前記時系列データを基準として一定期間の間のデータに対する移動平均を用いて、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否かを決定するステップと、
    前記時系列データから周期性及び趨勢性を除去した残りデータの統計値を用いて、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否かを決定するステップと、
    の少なくとも１つを含む、請求項３に記載のカレンダーサービスを提供する方法。
  5. 前記連動される非時系列データを取得するステップは、
    前記時系列データの日付けに連動される非時系列データを検索するステップと、
    前記時系列データに関連するイベントドメインから前記時系列データに連動する非時系列データを検索するステップと、
    前記時系列データに対応して予め設定された条件の満足有無に応じて、連動する非時系列データを取得するステップと、
    の少なくとも１つを含む、請求項１に記載のカレンダーサービスを提供する方法。
  6. 前記時系列データに関連するイベントドメインは予め定義され、
    前記時系列データと前記イベントドメインに対応するイベントカレンダーとの関係データベースは予め構築される、請求項５に記載のカレンダーサービスを提供する方法。
  7. 前記非時系列データ及び前記外れ値に該当する時系列データのうち、少なくとも１つを前記カレンダーの日程として登録するステップをさらに含む、請求項１に記載のカレンダーサービスを提供する方法。
  8. 前記カレンダーページは、指標日程及びイベント日程のうち少なくとも１つを含み、
    前記カレンダーページに表示するステップは、
    前記外れ値に該当する時系列データを、前記カレンダーページの指標日程として表示するステップと、
    前記非時系列データを、前記カレンダーページにイベント日程として表示するステップと、
    の少なくとも１つを含む、請求項１に記載のカレンダーサービスを提供する方法。
  9. 前記カレンダーページに表示するステップは、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否かを前記カレンダーページに表示するステップを含む、請求項１に記載のカレンダーサービスを提供する方法。
  10. 前記カレンダーページに表示するステップは、前記時系列データが前記外れ値に該当するか否か、及び前記外れ値に該当する時系列データに連動する非時系列データのうち、少なくとも１つを前記カレンダーページにプッシュアラームとして表示するステップをさらに含む、請求項１に記載のカレンダーサービスを提供する方法。
  11. 前記外れ値に該当する時系列データを他の時系列データと区別されるように表示するステップをさらに含む、請求項１に記載のカレンダーサービスを提供する方法。
  12. 前記カレンダーページで前記外れ値に該当する時系列データに対応する日付けの領域に対して、詳細に表示のためのユーザ選択が入力されているか否かを判断するステップと、
    前記詳細に表示のためのユーザ選択が入力されたと判断されれば、前記日付けの領域に前記非時系列データを表示するステップと、
    をさらに含む、請求項１に記載のカレンダーサービスを提供する方法。
  13. 前記時系列データを前記カレンダーページに指標日程として表示するステップをさらに含む、請求項１に記載のカレンダーサービスを提供する方法。
  14. ハードウェアと結合して請求項１〜請求項１３のいずれか１項に記載の方法を実行させるためにコンピュータで読み出し可能な記録媒体に格納されたコンピュータプログラム。
JP2020208488A 2019-12-16 2020-12-16 カレンダーサービスを提供する方法及びその装置 Active JP7328199B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2019-0167798 2019-12-16
KR1020190167798A KR102298414B1 (ko) 2019-12-16 2019-12-16 캘린더 서비스를 제공하는 방법 및 그 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021096856A true JP2021096856A (ja) 2021-06-24
JP7328199B2 JP7328199B2 (ja) 2023-08-16

Family

ID=76316902

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020208488A Active JP7328199B2 (ja) 2019-12-16 2020-12-16 カレンダーサービスを提供する方法及びその装置

Country Status (4)

Country Link
US (1) US12073365B2 (ja)
JP (1) JP7328199B2 (ja)
KR (2) KR102298414B1 (ja)
CN (1) CN112990842B (ja)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022003983A1 (ja) * 2020-07-03 2022-01-06 日本電気株式会社 時系列データ処理方法、時系列データ処理装置、時系列データ処理システム、記録媒体
CN114756320A (zh) * 2022-04-26 2022-07-15 深圳传音控股股份有限公司 显示方法、终端及存储介质
CN116091021A (zh) * 2023-01-03 2023-05-09 广州市玄武无线科技股份有限公司 日历控件的拜访数据展示方法、装置、设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007087354A (ja) * 2005-09-22 2007-04-05 Masashi Murata データ判断支援システム及びデータ判断支援方法
JP2008134958A (ja) * 2006-11-29 2008-06-12 Fujitsu Ltd イベント種類推定システム、イベント種類推定方法およびイベント種類推定プログラム
JP2008546102A (ja) * 2005-06-06 2008-12-18 オムニチャー， インク． ウェブ分析ツールのユーザインターフェイス及びカレンダー・メモ、目標及びアラートを自動生成する方法
JP2017188004A (ja) * 2016-04-08 2017-10-12 株式会社ループス・コミュニケーションズ ソーシャルメディアにおける特定テーマの投稿の時系列変化を追跡的に分析するコンピューティング
JP2018010373A (ja) * 2016-07-11 2018-01-18 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 施設運営支援装置、および施設運営支援方法
US20190228353A1 (en) * 2018-01-19 2019-07-25 EMC IP Holding Company LLC Competition-based tool for anomaly detection of business process time series in it environments

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7958003B2 (en) * 2004-12-20 2011-06-07 Microsoft Corporation Method and system for work scheduling on calendars to establish day state information
US8010324B1 (en) * 2005-05-09 2011-08-30 Sas Institute Inc. Computer-implemented system and method for storing data analysis models
KR101358266B1 (ko) * 2012-03-30 2014-02-20 (주)네오위즈게임즈 게임 어뷰저 검출 방법 및 이를 실행하는 게임 어뷰저 검출 서버
US20150205691A1 (en) * 2014-01-23 2015-07-23 Concurix Corporation Event prediction using historical time series observations of a computer application
US20160062950A1 (en) * 2014-09-03 2016-03-03 Google Inc. Systems and methods for anomaly detection and guided analysis using structural time-series models
CN108292256A (zh) * 2015-11-12 2018-07-17 戴弗西公司 预测性维护
US10867421B2 (en) * 2016-02-29 2020-12-15 Oracle International Corporation Seasonal aware method for forecasting and capacity planning
KR20160137455A (ko) * 2016-07-25 2016-11-30 주식회사 코노랩스 일정에 관한 알림을 제공하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
CN110603501B (zh) * 2017-05-12 2022-02-22 三菱电机株式会社 时间序列数据处理装置、时间序列数据处理系统以及时间序列数据处理方法
KR101823587B1 (ko) * 2017-10-31 2018-01-30 김흥남 쇼핑몰 연동 캘린더 서비스 제공 방법
JP7063080B2 (ja) * 2018-04-20 2022-05-09 富士通株式会社 機械学習プログラム、機械学習方法および機械学習装置
US11023350B2 (en) * 2018-05-30 2021-06-01 Oracle International Corporation Technique for incremental and flexible detection and modeling of patterns in time series data
CN109347653B (zh) * 2018-09-07 2021-06-04 创新先进技术有限公司 一种指标异常发现方法和装置
CN109684162B (zh) * 2018-11-09 2022-05-27 平安科技（深圳）有限公司 设备状态预测方法、系统、终端及计算机可读存储介质
KR102033163B1 (ko) * 2019-01-28 2019-10-16 넷마블 주식회사 지표 이상치 검출 방법 및 장치
US12099922B2 (en) * 2019-05-30 2024-09-24 International Business Machines Corporation Detection of operation tendency based on anomaly detection

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008546102A (ja) * 2005-06-06 2008-12-18 オムニチャー， インク． ウェブ分析ツールのユーザインターフェイス及びカレンダー・メモ、目標及びアラートを自動生成する方法
JP2007087354A (ja) * 2005-09-22 2007-04-05 Masashi Murata データ判断支援システム及びデータ判断支援方法
JP2008134958A (ja) * 2006-11-29 2008-06-12 Fujitsu Ltd イベント種類推定システム、イベント種類推定方法およびイベント種類推定プログラム
JP2017188004A (ja) * 2016-04-08 2017-10-12 株式会社ループス・コミュニケーションズ ソーシャルメディアにおける特定テーマの投稿の時系列変化を追跡的に分析するコンピューティング
JP2018010373A (ja) * 2016-07-11 2018-01-18 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 施設運営支援装置、および施設運営支援方法
US20190228353A1 (en) * 2018-01-19 2019-07-25 EMC IP Holding Company LLC Competition-based tool for anomaly detection of business process time series in it environments

Also Published As

Publication number Publication date
JP7328199B2 (ja) 2023-08-16
CN112990842B (zh) 2024-09-06
KR20210076506A (ko) 2021-06-24
KR20210110280A (ko) 2021-09-07
US20210182797A1 (en) 2021-06-17
US12073365B2 (en) 2024-08-27
KR102298414B1 (ko) 2021-09-06
CN112990842A (zh) 2021-06-18
KR102411952B1 (ko) 2022-06-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20220292465A1 (en) Multi-service business platform system having payments systems and methods
US12026756B2 (en) Reviewer recommendation
Jin et al. Impact of crisis events on Chinese outbound tourist flow: A framework for post-events growth
US20220027395A1 (en) Determining themes
JP2021096856A (ja) カレンダーサービスを提供する方法及びその装置
US20230196219A1 (en) Systems and methods for report generation
Lee Internal wars in history: Triggered by natural disasters or socio-ecological catastrophes?
US8589189B2 (en) Method and system to display data
Rongier et al. Towards a crisis performance-measurement system
June et al. Using deficiency data to measure quality in assisted living communities: A Florida statewide study
McCarthy et al. Introduction to predictive analytics
US10331713B1 (en) User activity analysis using word clouds
Deng et al. CCTV news’ asymmetric impact on the Chinese stock market during COVID-19: A combination analysis based on the SVAR and NARDL models
Mills Economic forecasting
Gibbs et al. Healthcare budgeting for cyclicality: Structured literature review of accounting, public administration and health management
CA2708415C (en) Referred internet traffic analysis system and method
Chakraborty et al. Frontiers in Operations: News Event-Driven Forecasting of Commodity Prices
US12061661B2 (en) Insight engine
Nalabala et al. An amalgamation of big data analytics with tweet feeds for stock market trend anticipating systems: A review
Kumar et al. Predictive Analytics
Koomson et al. The link between households’ durable asset accumulation and healthcare utilisation and spending
Chideme et al. Application of Time-Series Analysis and Expert Judgment in Modeling and Forecasting Blood Donation Trends in Zimbabwe
Ellis et al. Public relations and marketing of the air medical program
Renwick “Does IFRS Stand for I n F ormation R i S k?”: A Comment
Patel Significant Impact of Big Data Analytics on the Organizations

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20201216

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20211217

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220104

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220404

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20220802

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20221202

C60 Trial request (containing other claim documents, opposition documents)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60

Effective date: 20221202

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20221213

C21 Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21

Effective date: 20221220

A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20230303

C211 Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C211

Effective date: 20230307

C22 Notice of designation (change) of administrative judge

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22

Effective date: 20230411

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230803

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7328199

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150