JP2022178643A - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、所定事業者が収集したユーザ情報に基づいて、統計情報を生成し、所望者に提供する技術が知られている。 Conventionally, there is known a technique of generating statistical information based on user information collected by a predetermined business operator and providing the statistical information to a desired person.
しかしながら、上記の従来技術では、所定事業者が収集したユーザ情報の個人情報の匿名性を担保しつつ、サービス向上を促進するための更なる改善の余地があった。 However, in the above-described conventional technology, there is room for further improvement in order to promote the improvement of services while ensuring the anonymity of personal information of users collected by predetermined business operators.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所定事業者が収集したユーザ情報の個人情報の匿名性を担保しつつ、サービス向上を促進することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and aims to promote the improvement of services while ensuring the anonymity of personal information of users collected by predetermined business operators.
本願に係る情報処理装置は、所定事業者が収集したユーザ情報に基づいて、対象とする素性が異なる複数のモデルを生成する生成部と、前記生成部により生成されたモデルに関する情報を、所望者に提供する提供部と、前記提供部により提供されたモデルを用いて算出された前記所望者が収集したユーザ情報に基づくスコアと、各ユーザのコンバージョン結果とに基づいて前記素性を評価する評価部と、を有することを特徴とする。 An information processing apparatus according to the present application includes a generating unit that generates a plurality of models with different target features based on user information collected by a predetermined business operator, and information about the models generated by the generating unit that is sent to a desired person. and a score based on the user information collected by the desired person calculated using the model provided by the providing unit, and an evaluation unit that evaluates the features based on the conversion results of each user and.
実施形態の一態様によれば、所定事業者が収集したユーザ情報の個人情報の匿名性を担保しつつ、サービス向上を促進することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to improve the service while ensuring the anonymity of the personal information of the user collected by the predetermined business operator.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Embodiments for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program according to the present application (hereinafter referred to as "embodiments") will be described in detail below with reference to the drawings. The information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Also, in each of the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.
(実施形態)
〔1.情報処理システムの構成〕
図1に示す情報処理システム1について説明する。図1に示すように、情報処理システム1には、所望者サーバ10と、情報処理装置100と、所定事業者サーバ200とが含まれる。所望者サーバ10と、情報処理装置100と、所定事業者サーバ200とは所定の通信網(ネットワークN)を介して、有線または無線により通信可能に接続される。図1は、実施形態に係る情報処理システム1の構成例を示す図である。なお、図1に示した情報処理システム1には、複数台の所望者サーバ10や、複数台の情報処理装置100や、複数台の所定事業者サーバ200が含まれてもよい。
(embodiment)
[1. Configuration of information processing system]
An
所望者サーバ10は、所定事業者側から情報を所望する所望者(例えば、事業者)が収集したユーザ情報を提供するための情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。具体的には、所望者サーバ10は、所定事業者側から情報が提供される所望者側の情報処理装置であり、所定事業者側から情報の提供を受けて、自身が保有する情報と、提供された情報とを活用する。例えば、所望者サーバ10は、所定のサービスを提供するクライアント企業により運営され、所定のサービスのユーザに関するデータを有するサーバである。所望者サーバ10は、所定のサービスのユーザに関するデータとして、例えば、所定の企業に関するウェブサイトにおける各ユーザの閲覧履歴等の情報を保持する。なお、所望者は、所定事業者側に、所望者サーバ10が保持するユーザ情報の各ユーザに紐づく属性全てに対してスコアを算出するモデルに関する情報を所望するものとする。図2では、所望者サーバ10は、事業者U11によって管理されるものとする。
The
情報処理装置100は、各ユーザに紐づく属性全てに対してスコアを算出するモデルに関する情報を提供するための情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。情報処理装置100は、所望者側に情報を提供する所定事業者側の情報処理装置である。情報処理装置100は、所定事業者が収集したユーザ情報に基づいて、対象とする素性(特徴量)が異なる複数のモデルを生成し、所望者に提供することで、所望者側で、所望者が収集したデータに基づくスコアを算出させる機能を有する。
The
所定事業者サーバ200は、所定事業者が収集したユーザ情報を提供するための情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。所定事業者サーバ200は、所望者側に情報を提供する所定事業者側の情報処理装置である。例えば、所定事業者サーバ200は、回線接続事業者(プロバイダー)やポータルサイト運営会社等の大規模なサービス(又は各種のサービス)を提供する事業者により運営され、膨大な数のユーザに関するビッグデータを有するサーバである。 The prescribed business operator server 200 is an information processing device for providing user information collected by the prescribed business operator, and is implemented by, for example, a server device, a cloud system, or the like. The prescribed business operator server 200 is an information processing device on the side of the prescribed business operator that provides information to the desired party. For example, the predetermined business server 200 is operated by a business that provides large-scale services (or various services) such as a line connection business (provider) or a portal site management company, and is used to collect big data about a huge number of users. is a server with
なお、図1では、情報処理装置100と所定事業者サーバ200とが、別装置である場合を示すが、情報処理装置100と所定事業者サーバ200とが一体であってもよい。
Although FIG. 1 shows a case where the
ここで、所望者サーバ10の所望者側が運営する所定のサービス(以下、適宜、「第1サービス」とする)と、情報処理装置100及び所定事業者サーバ200の所定事業者側が運営する所定のサービス(以下、適宜、「第2サービス」とする)とは異なり、所定事業者側は、第1サービスとは異なるサービスを提供するものとする。また、第1サービス及び第2サービスのユーザに関する情報とは、例えば、検索、ショッピング、決済等の各種ユーザの履歴に関する情報である。なお、第2サービスのユーザの履歴のほうが、第1サービスのユーザの履歴よりも多くの種類、及び、多くのユーザに関する情報が含まれるものとする。
Here, a predetermined service (hereinafter referred to as “first service” as appropriate) operated by the applicant side of the
〔2.情報処理の一例〕
以下実施形態では、説明の便宜上、情報処理装置100が提供するモデルの一例として、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとするモデルを例に挙げて説明するが、この例に限られないものとする。例えば、車を手放す可能性が高いユーザや、富裕層のユーザをターゲットとするモデルであってもよい。また、以下実施形態では、各ユーザに紐づく属性として、デモグラフィック情報に基づく属性を例に挙げて説明するが、この例に限られないものとする。例えば、位置情報や検索情報に基づく属性であってもよい。
[2. Example of information processing]
In the following embodiment, for convenience of explanation, as an example of a model provided by the
図2は、実施形態に係る情報処理システム1の情報処理の一例を示す図である。情報処理装置100は、事業者U11が所望するモデルに関する情報を取得する(ステップS101)。例えば、情報処理装置100は、事業者U11から指定されたモデルに関する情報を取得する。情報処理装置100は、例えば、事業者U11が、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとしたい場合には、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとする旨の情報を取得する。情報処理装置100は、モデルに関する情報として、例えば、事業者U11がモデルを所望する目的に関する情報や、モデルの名称に関する情報を取得する。
FIG. 2 is a diagram showing an example of information processing of the
情報処理装置100は、モデルの生成に用いる属性に関する情報を取得する。例えば、情報処理装置100は、事業者U11から指定された属性に関する情報を取得する。例えば、事業者U11が、デモグラフィック情報を属性として指定した場合には、情報処理装置100は、デモグラフィック情報を取得する。なお、デモグラフィック情報には、例えば、年齢や性別等、複数種別の属性を示す情報が含まれるものとする。情報処理装置100は、事業者U11から年齢と性別とが指定された場合には、年齢と性別とに基づくデモグラフィック情報を取得する。そして、情報処理装置100は、複数種別の属性について、それぞれ所定の条件を満たすか否かに基づいて、ワンホットエンコーディングを実行する。これにより、情報処理装置100は、指定された属性で、ユーザごとにワンホットエンコーディングを行うことができるため、ユーザのターゲティングを適切に行うことができる。
The
情報処理装置100は、取得された情報に基づいて、指定された属性を素性の対象とするモデルであって、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとするためのモデルを生成する(ステップS102)。ここで、情報処理装置100は、所定事業者サーバ200から送信されたユーザ情報に基づいて、モデルを生成する。具体的には、情報処理装置100は、所定事業者サーバ200を管理する所定事業者が収集したユーザ情報のうち、事業者U11が所望するモデルに関する情報に基づいて特定された、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザのユーザ情報に基づいて、モデルを生成する。また、情報処理装置100は、指定された属性に基づいて異なるモデルを生成する。例えば、事業者U11が、デモグラフィック情報と、位置情報とを指定した場合には、情報処理装置100は、デモグラフィック情報と位置情報とを素性の対象とするモデルを生成する。なお、生成されたモデルを用いて所定事業者側のデータに基づいて算出されるスコアが、ターゲットエンコーディングのスコアである。
Based on the acquired information, the
ここで、情報処理装置100は、例えば、事業者U11により3以上の複数の属性が指定された場合には、属性の組み合わせごとに異なる複数のモデルを生成してもよい。例えば、事業者U11により、素性1乃至3が指定されたものとする。この場合、情報処理装置100は、素性1及び2に基づくモデルと、素性2及び3に基づくモデルとを生成してもよい。
Here, the
情報処理装置100は、生成されたモデルに関する情報を所望者サーバ10に送信する(ステップS103)。そして、所望者サーバ10は、生成された各モデルを用いて各ユーザのスコアを算出する(ステップS11)。具体的には、所望者サーバ10は、所望者サーバから提供された情報に基づいて、各モデルに入力することにより各ユーザのスコアを算出する。例えば、生成されたモデルがモデルA及びBであり、ユーザA乃至Cに対してスコアを算出した場合の一例が、「ユーザA:モデルAスコア0.8、モデルBスコア0.6」、「ユーザB:モデルAスコア0.7、モデルBスコア0.5」、「ユーザC:モデルAスコア0.8、モデルBスコア0.9」である。また、所望者サーバ10は、各ユーザのコンバージョン結果を判定する(ステップS12)。例えば、ユーザA乃至Cが、コンバージョンに至ったか否かを判定する。ここでは、モデルが、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとすることから、ユーザA乃至Cが、冷蔵庫を購入したか否かを判定する。このように、情報処理装置100は、冷蔵庫を購入したか否か、車を手放したか否か、富裕層のユーザであったか否かといった、所定の行動又は状態などに関するユーザ情報に対するコンバージョン結果を判定する。なお、判定は、例えば、所定の期間内に購入されたか否かに基づいて行われてもよい。
The
情報処理装置100は、各ユーザのスコアに関する情報と、コンバージョン結果に関する情報とを取得する(ステップS104)。例えば、情報処理装置100は、「ユーザA:コンバージョン有、モデルAスコア0.8、モデルBスコア0.6」、「ユーザB:コンバージョン有、モデルAスコア0.7、モデルBスコア0.5」、「ユーザC:コンバージョン無、モデルAスコア0.8、モデルBスコア0.9」といった情報を取得する。
The
情報処理装置100は、コンバージョン結果とスコアとの関係性に基づいて、素性を評価する処理を行う(ステップS105)。例えば、素性1及び2に基づくモデルを用いた場合のコンバージョン結果がコンバージョン有であり、素性2及び3に基づくモデルを用いた場合のコンバージョン結果がコンバージョン無である場合には、素性2が双方のモデルに共通することから、素性1を高く評価し、素性3を低く評価する処理を行ってもよい。例えば、素性3をノイズとして評価してもよい。そして、情報処理装置100は、素性の評価結果に関する情報を所望者サーバ10に送信する(ステップS106)。なお、情報処理装置100は、例えば、スコアが上位所定の割合(例えば、上位10%や20%)を満たすユーザや、平均値に近いユーザのコンバージョン結果に基づいて、素性を評価する処理を行ってもよい。
The
なお、上記実施形態において、事業者U11のデータに基づく素性の評価結果を、事業者U11と同種である事業者G12の素性の評価に適用してもよい。この場合、情報処理装置100は、事業者G12の業種が事業者U11の業種と同種であるか否かを判定し、同種であると判定された場合には、事業者U11のデータに基づく素性の評価結果を、事業者G12の素性の評価結果として、素性の評価結果に関する情報を事業者G12に提供してもよい。また、情報処理装置100は、事業者U11のデータに基づく素性の評価結果を、事業者G12から指定された情報に基づいて生成されるモデルに反映させてもよい。例えば、素性の評価結果に基づいて素性ごとに重みを変更してモデルを生成してもよい。そして、情報処理装置100は、事業者U11のデータに基づく素性の評価結果を反映して生成されたモデルに基づく事業者G12の素性の評価結果を、事業者U11のためのモデルに反映させてもよい。これにより、情報処理装置100は、精度の向上を促進することができる。また、情報処理装置100は、同種である他の所望者が有するデータで補完することにより、素性の評価のためのモデルを生成してもよい。また、情報処理装置100は、所望者の業種と素性との関係性をモデルに学習させてもよい。例えば、情報処理装置100は、同種や同程度の資本等といった特徴量を学習させて、所望者の類似性でどの素性の重みが大きいのかを特定してもよい。
In the above-described embodiment, the result of the evaluation of the background based on the data of the operator U11 may be applied to the evaluation of the background of the operator G12, which is of the same type as the operator U11. In this case, the
なお、上記実施形態において、素性に対する事業者U11による人手評価を加味したモデルを生成してもよい。例えば、素性ごとに事業者U11が良し悪しの2択を選択することにより、事業者U11による良し悪しの人手評価を加味したモデルを生成してもよい。例えば、事業者U11が素性1を「良い」と評価し、素性3を「悪い」と評価した場合には、情報処理装置100は、素性1の重みを高くし、素性3の重みを低くしたモデルを生成してもよい。これにより、情報処理装置100は、より事業者の目的に沿ったサービス向上を促進することができる。また、特定のスコアを事業者U11が設定又は変更してもよい。この場合、情報処理装置100は、事業者U11により設定又は変更されたスコアに基づいて、素性の評価を行ってもよい。
In addition, in the above-described embodiment, a model may be generated in consideration of manual evaluation by the business operator U11 for the background. For example, the business operator U11 may select two options, good or bad, for each feature to generate a model that takes into account the manual evaluation of goodness or badness by the business operator U11. For example, when the operator U11 evaluates the
なお、上記実施形態において、素性の組み合わせを評価してもよい。例えば、素性1及び2に基づくモデルを用いた場合のコンバージョン結果がコンバージョン有であり、素性2及び3に基づくモデルを用いた場合のコンバージョン結果がコンバージョン無である場合には、情報処理装置100は、素性1及び2の組み合わせを高く評価し、素性2及び3の組み合わせを低く評価してもよい。
Note that in the above embodiment, a combination of features may be evaluated. For example, if the conversion result when using a model based on
〔3.所望者サーバの構成〕
次に、図3を用いて、実施形態に係る所望者サーバ10の構成について説明する。図3は、実施形態に係る所望者サーバ10の構成例を示す図である。図3に示すように、所望者サーバ10は、通信部11と、記憶部12と、制御部14とを有する。なお、所定事業者サーバ200は、所定事業者サーバ200の管理者から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[3. Configuration of Applicant Server]
Next, the configuration of the
(通信部11)
通信部11は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部11は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、情報処理装置100等との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 11)
The communication unit 11 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 11 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
(記憶部12)
記憶部12は、例えば、RAM、フラッシュメモリ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る。
(storage unit 12)
The storage unit 12 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM or flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk.
記憶部12は、所望者が収集したユーザ情報を記憶する。 The storage unit 12 stores user information collected by the desired person.
(制御部14)
制御部14は、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、所望者サーバ10内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが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14は、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
(control unit 14)
The control unit 14 is a controller, and is implemented, for example, by executing various programs stored in a storage device inside the
図3に示すように、制御部14は、取得部141と、提供部142とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部13の内部構成は、図3に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。 As shown in FIG. 3, the control unit 14 has an acquisition unit 141 and a provision unit 142, and implements or executes the information processing operation described below. Note that the internal configuration of the control unit 13 is not limited to the configuration shown in FIG. 3, and may be another configuration as long as it performs information processing described later.
(取得部141)
取得部141は、所望者が収集したユーザ情報を取得する。また、取得部141は、情報処理装置100から送信された情報を取得する。
(Acquisition unit 141)
The acquisition unit 141 acquires user information collected by the desired person. The acquisition unit 141 also acquires information transmitted from the
(提供部142)
提供部142は、所望者側で入力された情報に基づくスコアに関する情報や、各ユーザのコンバージョン結果に関する情報を送信する。
(Providing unit 142)
The providing unit 142 transmits information about the score based on the information input by the desiring party and information about the conversion result of each user.
〔4.情報処理装置の構成〕
次に、図4を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図4は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100の管理者から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[4. Configuration of Information Processing Device]
Next, the configuration of the
(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、所望者サーバ10等との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is implemented by, for example, a NIC. The communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM、フラッシュメモリ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る。図4に示すように、記憶部120は、ユーザ情報記憶部121と、素性評価結果記憶部122とを有する。
(storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM or flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 4 , the storage unit 120 has a user information storage unit 121 and a background evaluation result storage unit 122 .
ユーザ情報記憶部121は、所定事業者が収集したユーザ情報を記憶する。ここで、図5に、実施形態に係るユーザ情報記憶部121の一例を示す。図5に示すように、ユーザ情報記憶部121は、「ユーザID」、「ユーザ情報」といった項目を有する。 The user information storage unit 121 stores user information collected by a predetermined business operator. Here, FIG. 5 shows an example of the user information storage unit 121 according to the embodiment. As shown in FIG. 5, the user information storage unit 121 has items such as "user ID" and "user information".
「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「ユーザ情報」は、ユーザ情報を示す。図5に示す例では、「ユーザ情報」に「ユーザ情報#11」や「ユーザ情報#12」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、「性別:男性、年齢:30代」といったデモグラフィック情報や、「冷蔵庫の検索回数:5回」といった検索情報などの具体的な情報が格納される。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. "User information" indicates user information. In the example shown in FIG. 5, conceptual information such as "user information #11" and "user information #12" is stored in "user information", but in reality, "sex: male, age Specific information such as demographic information such as "Fridge: 30s" and search information such as "Refrigerator searches: 5 times" are stored.
すなわち、図5では、ユーザID「A11」によって識別されるユーザのユーザ情報が「ユーザ情報#11」である例を示す。 That is, FIG. 5 shows an example in which the user information of the user identified by the user ID "A11" is "user information #11".
素性評価結果記憶部122は、素性の評価結果に関する情報を記憶する。ここで、図6に、実施形態に係る素性評価結果記憶部122の一例を示す。図6に示すように、素性評価結果記憶部122は、「評価結果ID」、「評価情報」、「評価結果」といった項目を有する。 The feature evaluation result storage unit 122 stores information about the feature evaluation result. Here, FIG. 6 shows an example of the feature evaluation result storage unit 122 according to the embodiment. As shown in FIG. 6, the feature evaluation result storage unit 122 has items such as "evaluation result ID", "evaluation information", and "evaluation result".
「評価結果ID」は、評価結果を識別するための識別情報を示す。「評価情報」は、素性の評価に用いた評価情報を示す。例えば、スコアに関する情報や、各ユーザのコンバージョン結果に関する情報である。図6に示す例では、「評価情報」に「評価情報#11」や「評価情報#12」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、「ユーザA:コンバージョン有、モデルAスコア0.8、モデルBスコア0.6;ユーザB:コンバージョン有、モデルAスコア0.7、モデルBスコア0.5;ユーザC:コンバージョン無、モデルAスコア0.8、モデルBスコア0.9」といった具体的な情報が格納される。「評価結果」は、評価結果を示す。図6に示す例では、「評価結果」に「評価結果#11」や「評価結果#12」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、「素性1:評価高い;素性3:評価低い」といった具体的な情報が格納される。 “Evaluation result ID” indicates identification information for identifying the evaluation result. “Evaluation information” indicates evaluation information used for feature evaluation. For example, information on scores and information on conversion results of each user. In the example shown in FIG. 6, an example is shown in which conceptual information such as "evaluation information #11" and "evaluation information #12" is stored in "evaluation information". , model A score 0.8, model B score 0.6; user B: with conversion, model A score 0.7, model B score 0.5; user C: no conversion, model A score 0.8, model B Concrete information such as "score 0.9" is stored. "Evaluation result" indicates the evaluation result. In the example shown in FIG. 6, conceptual information such as "evaluation result #11" and "evaluation result #12" is stored in "evaluation result". ; feature 3: low evaluation” is stored.
すなわち、図6では、評価結果ID「HK11」によって識別される評価結果に用いられた評価情報が「評価情報#11」であり、評価結果が「評価結果#11」である例を示す。 That is, FIG. 6 shows an example in which the evaluation information used for the evaluation result identified by the evaluation result ID "HK11" is "evaluation information #11" and the evaluation result is "evaluation result #11".
(制御部130)
制御部130は、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが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130は、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
(control unit 130)
The
図4に示すように、制御部130は、取得部131と、生成部132と、提供部133と、特定部134と、評価部135とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図4に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
As shown in FIG. 4, the
(取得部131)
取得部131は、各種情報を取得する。取得部131は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部131は、所望者サーバ10等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。
(Acquisition unit 131)
Acquisition unit 131 acquires various types of information. Acquisition unit 131 acquires various types of information from an external information processing device. The acquisition unit 131 acquires various types of information from other information processing devices such as the
取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。取得部131は、ユーザ情報記憶部121や素性評価結果記憶部122から各種情報を取得する。また、取得部131は、取得した各種情報を記憶部120に格納する。取得部131は、ユーザ情報記憶部121や素性評価結果記憶部122に各種情報を格納する。 Acquisition unit 131 acquires various types of information from storage unit 120 . The acquisition unit 131 acquires various types of information from the user information storage unit 121 and the background evaluation result storage unit 122 . The acquisition unit 131 also stores the acquired various information in the storage unit 120 . The acquisition unit 131 stores various types of information in the user information storage unit 121 and the background evaluation result storage unit 122 .
取得部131は、所望者が所望するモデルに関する情報を取得する。例えば、取得部131は、所望者により受け付けられた情報に基づいて特定されたモデルに関する情報を取得する。例えば、取得部131は、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとしたい旨の情報を受け付けた場合には、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとするためのモデルに関する情報を取得する。また、取得部131は、所望者が所望するモデルに関する情報に基づいて特定された、所定事業者が収集したユーザ情報を取得する。 Acquisition unit 131 acquires information about a model desired by a person who desires it. For example, the acquisition unit 131 acquires information about the model specified based on the information received by the requester. For example, when the acquisition unit 131 receives information indicating that the user who is likely to purchase a refrigerator is to be targeted, the acquiring unit 131 acquires information about a model for targeting users who are likely to purchase a refrigerator. do. In addition, the acquisition unit 131 acquires user information collected by a predetermined business operator specified based on information about a model desired by a desired person.
取得部131は、所望者から指定された属性に関する情報を取得する。例えば、取得部131は、デモグラフィック情報を属性とする指定を受け付けた場合には、デモグラフィック情報を取得する。例えば、取得部131は、所定事業者サーバ200から提供されたデモグラフィック情報を取得する。 Acquisition unit 131 acquires information about the attribute specified by the desired person. For example, the acquiring unit 131 acquires the demographic information when receiving a designation of demographic information as an attribute. For example, the acquisition unit 131 acquires demographic information provided from the predetermined business operator server 200 .
(生成部132)
生成部132は、対象とする素性が異なる複数のモデルを生成する。例えば、生成部132は、所望者により指定された属性を素性の対象とするモデルを生成する。例えば、生成部132は、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとしたい旨の情報を受け付けた場合には、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザをターゲットとするためのモデルを生成する。例えば、生成部132は、所定事業者サーバ200から提供された情報に基づいて特定された、冷蔵庫を購入する可能性が高いユーザのユーザ情報に基づいて、モデルを生成する。
(Generating unit 132)
The
(提供部133)
提供部133は、生成部132により生成されたモデルに関する情報を送信する。また、提供部133は、後述の評価部135による評価結果に関する情報を送信する。
(Providing unit 133)
The providing
(特定部134)
特定部134は、提供部133により提供されたモデルを用いて所望者側で算出されたスコアに関する情報と、所望者側のユーザ情報に基づく各ユーザのコンバージョン結果に関する情報とを取得し、相対的な関係性を特定する。
(Specifying unit 134)
The identifying unit 134 acquires information on the score calculated by the applicant using the model provided by the providing
(評価部135)
評価部135は、特定部134により特定された関係性に基づいて、素性を評価する処理を行う。例えば、評価部135は、素性1及び2に基づくモデルを用いた場合のコンバージョン結果がコンバージョン有であり、素性2及び3に基づくモデルを用いた場合のコンバージョン結果がコンバージョン無である場合には、素性1を高く評価し、素性3を低く評価する処理を行う。この場合、評価部135は、素性1の重みを大きくし、素性3の重みを小さくする。
(Evaluation unit 135)
The evaluation unit 135 performs processing for evaluating features based on the relationships identified by the identification unit 134 . For example, the evaluation unit 135, if the conversion result when using the model based on
〔5.所定事業者サーバの構成〕
次に、図7を用いて、実施形態に係る所定事業者サーバ200の構成について説明する。図7は、実施形態に係る所定事業者サーバ200の構成例を示す図である。図7に示すように、所定事業者サーバ200は、通信部210と、記憶部220と、制御部230とを有する。なお、所定事業者サーバ200は、所定事業者サーバ200の管理者から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[5. Configuration of predetermined business operator server]
Next, the configuration of the predetermined business operator server 200 according to the embodiment will be described using FIG. FIG. 7 is a diagram showing a configuration example of the predetermined business operator server 200 according to the embodiment. As shown in FIG. 7 , the predetermined business operator server 200 has a communication section 210 , a storage section 220 and a control section 230 . Note that the predetermined business operator server 200 includes an input unit (for example, a keyboard, a mouse, etc.) that receives various operations from the administrator of the predetermined business operator server 200, and a display unit (for example, a liquid crystal display, etc.) for displaying various information. may have
(通信部210)
通信部210は、例えば、NIC等によって実現される。そして、通信部210は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、情報処理装置100等との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 210)
The communication unit 210 is implemented by, for example, a NIC. The communication unit 210 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
(記憶部220)
記憶部220は、例えば、RAM、フラッシュメモリ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る。
(storage unit 220)
The storage unit 220 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM or flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk.
記憶部220は、ユーザ情報記憶部121と同様の情報を記憶する。このため、説明を省略する。 Storage unit 220 stores the same information as user information storage unit 121 . Therefore, the description is omitted.
(制御部230)
制御部230は、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、所定事業者サーバ200内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが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230は、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
(control unit 230)
The control unit 230 is a controller, and is realized by, for example, executing various programs stored in a storage device inside the predetermined business operator server 200 using a RAM as a work area by a CPU, MPU, or the like. Also, the control unit 230 is a controller, and is implemented by an integrated circuit such as an ASIC or FPGA, for example.
図7に示すように、制御部230は、取得部231と、提供部232とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部230の内部構成は、図7に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。 As shown in FIG. 7, the control unit 230 has an acquisition unit 231 and a provision unit 232, and implements or executes the information processing operation described below. Note that the internal configuration of the control unit 230 is not limited to the configuration shown in FIG. 7, and may be another configuration as long as it performs information processing described later.
(取得部231)
取得部231は、所定事業者が収集したユーザ情報を取得する。
(Acquisition unit 231)
The acquisition unit 231 acquires user information collected by a predetermined business operator.
(提供部232)
提供部232は、取得部231により取得されたユーザ情報を送信する。
(Providing unit 232)
The providing unit 232 transmits the user information acquired by the acquiring unit 231 .
〔6.情報処理のフロー〕
次に、図8を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理の手順を示すフローチャートである。
[6. Information processing flow]
Next, the procedure of information processing by the
図8に示すように、情報処理装置100は、所望者が所望するモデルに関する情報を取得する(ステップS201)。
As shown in FIG. 8, the
情報処理装置100は、所定事業者が収集したユーザ情報に基づいて、対象とする素性が異なる複数のモデルを生成する(ステップS202)。
The
情報処理装置100は、生成されたモデルに関する情報を所望者に提供する(ステップS203)。
The
情報処理装置100は、所望者により受け付けられた情報に基づいて算出されたスコアに関する情報と、各ユーザのコンバージョン結果に関する情報とを取得する(ステップS204)。
The
情報処理装置100は、取得されたスコアに関する情報とコンバージョンに関する情報との関係性に基づいて、素性を評価する処理を行う(ステップS205)。
The
情報処理装置100は、素性の評価結果に関する情報を所望者に提供する(ステップS206)。
The
〔7.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、生成部132と、提供部133と、評価部135とを有する。生成部132は、所定事業者が収集したユーザ情報に基づいて、対象とする素性が異なる複数のモデルを生成する。提供部133は、生成部132により生成されたモデルに関する情報を、所望者に提供する。評価部135は、提供部133により提供されたモデルを用いて算出された所望者が収集したユーザ情報に基づくスコアと、各ユーザのコンバージョン結果とに基づいて、素性を評価する。
[7. effect〕
As described above, the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、所定事業者側のデータを提供することなく所望者側でスコアを算出することができるため、個人情報の匿名性を担保しつつ、サービス向上を促進することができる。
As a result, the
また、生成部132は、所望者により指定された属性を素性の対象とするモデルを生成する。
In addition, the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、詳細なターゲティングを行うことができるため、更なるサービス向上を促進することができる。
As a result, the
また、生成部132は、所望者が所望するモデルに関する情報に基づいて特定されたユーザのユーザ情報に基づいて、モデルを生成する。
In addition, the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、詳細なターゲティングを行うことができるため、更なるサービス向上を促進することができる。
As a result, the
また、生成部132は、所望者とは異なる他の所望者が収集したユーザ情報に基づく素性の評価結果を反映させたモデルを生成する。
In addition, the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、ターゲティングの精度を向上することができるため、更なるサービス向上を促進することができる。
As a result, the
また、生成部132は、モデルが対象とするユーザ情報に対する各ユーザのコンバージョン結果に基づいて、素性を評価する。
The
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、所望者に沿った更なるサービス向上を促進することができる。
As a result, the
〔8.ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る所望者サーバ10、情報処理装置100及び所定事業者サーバ200は、例えば、図9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。図9は、所望者サーバ10、情報処理装置100及び所定事業者サーバ200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、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、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、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[8. Hardware configuration]
Further, the
CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。
The
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る所望者サーバ10、情報処理装置100及び所定事業者サーバ200として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部14、130及び230の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
〔9.その他〕
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。
[9. others〕
Further, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of this can also be done automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, the embodiments described above can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing contents.
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail based on the drawings. It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 Also, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.
1 情報処理システム
10 所望者サーバ
11 通信部
12 記憶部
14 制御部
141 取得部
142 提供部
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 ユーザ情報記憶部
122 素性評価結果記憶部
130 制御部
131 取得部
132 生成部
133 提供部
134 特定部
135 評価部
200 所定事業者サーバ
210 通信部
220 記憶部
230 制御部
231 取得部
232 提供部
N ネットワーク
1
Claims (7)
前記生成部により生成されたモデルに関する情報を、所望者に提供する提供部と、
前記提供部により提供されたモデルを用いて算出された前記所望者が収集したユーザ情報に基づくスコアと、各ユーザのコンバージョン結果とに基づいて、前記素性を評価する評価部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 a generation unit that generates a plurality of models with different target features based on user information collected by a predetermined business operator;
a providing unit for providing a desired person with information about the model generated by the generating unit;
an evaluation unit that evaluates the features based on the score based on the user information collected by the desired person calculated using the model provided by the provision unit and the conversion result of each user;
An information processing device comprising:
前記所望者により指定された属性を前記素性の対象とするモデルを生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The generating unit
2. The information processing apparatus according to claim 1, wherein a model is generated in which the attribute specified by the desired person is the object of the feature.
前記所望者が所望するモデルに関する情報に基づいて特定されたユーザのユーザ情報に基づいて、前記モデルを生成する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The generating unit
The information processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the model is generated based on the user information of the user specified based on the information on the model desired by the desired person.
前記所望者とは異なる他の所望者が収集したユーザ情報に基づく素性の評価結果を反映させたモデルを生成する
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The generating unit
4. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein a model is generated in which a feature evaluation result based on user information collected by another desired person different from said desired person is reflected. .
前記モデルが対象とするユーザ情報に対する前記各ユーザのコンバージョン結果に基づいて、前記素性を評価する
ことを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The generating unit
5. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein said feature is evaluated based on a conversion result of said each user with respect to user information targeted by said model.
所定事業者が収集したユーザ情報に基づいて、対象とする素性が異なる複数のモデルを生成する生成工程と、
前記生成工程により生成されたモデルに関する情報を、所望者に提供する提供工程と、
前記提供工程により提供されたモデルを用いて算出された前記所望者が収集したユーザ情報に基づくスコアと、各ユーザのコンバージョン結果とに基づいて、前記素性を評価する評価工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 A computer-executed information processing method comprising:
a generation step of generating a plurality of models with different target features based on user information collected by a predetermined business operator;
a providing step of providing information about the model generated by the generating step to a desired person;
an evaluation step of evaluating the features based on a score based on the user information collected by the desired person calculated using the model provided in the provision step and a conversion result of each user;
An information processing method comprising:
前記生成手順により生成されたモデルに関する情報を、所望者に提供する提供手順と、
前記提供手順により提供されたモデルを用いて算出された前記所望者が収集したユーザ情報に基づくスコアと、各ユーザのコンバージョン結果とに基づいて、前記素性を評価する評価手順と、
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。 a generation procedure for generating a plurality of models with different target features based on user information collected by a predetermined business operator;
a providing step for providing a desired person with information about the model generated by the generating step;
an evaluation procedure for evaluating the features based on the score based on the user information collected by the desired person calculated using the model provided by the provision procedure and the conversion result of each user;
An information processing program characterized by causing a computer to execute
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C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
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A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
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C211 | Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings |
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