JP2022187856A - 管理サーバー、情報処理装置、情報処理プログラム、及び情報処理方法 - Google Patents
管理サーバー、情報処理装置、情報処理プログラム、及び情報処理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022187856A JP2022187856A JP2021096064A JP2021096064A JP2022187856A JP 2022187856 A JP2022187856 A JP 2022187856A JP 2021096064 A JP2021096064 A JP 2021096064A JP 2021096064 A JP2021096064 A JP 2021096064A JP 2022187856 A JP2022187856 A JP 2022187856A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- group
- vector
- electronic information
- transaction
- word
- 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
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 33
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title abstract description 9
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 186
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 50
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims abstract description 31
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 46
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 45
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 18
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 3
- 238000010977 unit operation Methods 0.000 claims 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 25
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 13
- 238000000034 method Methods 0.000 description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 5
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 3
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 3
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
電子情報送受信部31は、送信側端末10から送信される電子メールを受信するとともに、受信した電子メールを電子情報蓄積部35に一時的に保管し、送信側端末10からの要求に基づいて保管されている電子メールを要求のあった受信側端末20に送信する機能を有する。
記憶部33は、演算部32で演算した演算データや各種の情報を記憶するための記憶装置である。記憶部33は、図2(a)に示すように、管理サーバー30で受信した電子メールに含まれる単語を記憶する単語記憶部331、所定の単語リストを記憶する単語辞書記憶部332、グループ1とグループ2をはじめとする情報処理装置1を利用するグループの属性情報が記憶されたグループ属性情報記憶部333、外部サーバーである金融サーバー40で管理されている入出金履歴等をはじめとする金融情報を記憶するための金融データ記憶部334、ユーザーA、及びユーザーBが所有する各端末装置10、20における行動履歴を記憶する行動履歴記憶部335から主に構成されている。その他、記憶部33としては、外部サービスのシステムの利用状況を登録するための記憶部を別途設けるようにしてもよい。
演算部32は、管理サーバー30で受信した電子メールの重要度を判定するための機械学習モデルを構築する機能を有する。演算部32は、図3に示すように、電子メールに含まれる文字列から各単語の特徴量である単語ベクトルを演算する単語ベクトル演算部321、電子メールの送受信を行うユーザーAが所属するグループ1とユーザーBが所属するグループ2との金融取引の特徴量である取引ベクトルを演算する取引ベクトル演算部322、及び電子メールの受信者であるユーザーBの受信側端末20内の行動履歴に基づく特徴量である行動ベクトルを演算する行動ベクトル演算部323から主に構成されている。
重要度判定部34は、演算部32において構築された機械学習モデルに基づいて、新たに受信をした電子メールの重要度を判定する機能を有する。重要度の判定は、例えば0~1の間の値において出力がされる(1に近いほど重要度が高い)。重要度判定部34の出力値として、例えば0.7以上の電子メールに対しては、受信側端末20で受信する電子メールの標題や送信者の表示欄を強調表示(文字色の変更やハイライト表示)することで、受信者であるユーザーBに対して、受信した電子メールの重要度を視覚的にアラートすることができる。
10 送信側端末
20 受信側端末
30 管理サーバ
31 電子情報送受信部
32 演算部
321 単語ベクトル演算部
322 取引ベクトル演算部
323 行動ベクトル演算部
33 記憶部
331 単語記憶部
332 単語辞書記憶部
332a 感情単語辞書記憶部
332b 重要単語辞書記憶部
332c 汎用単語辞書記憶部
333 グループ属性情報記憶部
334 金融データ記憶部
335 行動履歴記憶部
34 重要度判定部
35 電子情報蓄積部
36 金融データ取得部
40 金融サーバー
50 インターネット回線
Claims (8)
- 第1のグループに所属する第1のユーザーが使用する第1の端末装置からの送信要求に基づいて電子情報を受信するとともに、受信した電子情報を第2のグループに所属する第2のユーザーが使用する第2の端末に送信する電子情報送受信部と、
電子情報に含まれる文字列を1語以上の単語に分類し、該単語が有する特徴量を数値化した単語ベクトルを演算する単語ベクトル演算部と、
前記第2の端末における第2のユーザーの過去の操作履歴に基づいて、第2のユーザーの行動パターンの特徴量を数値化した行動ベクトルを演算する行動ベクトル演算部と、
前記第1のグループと前記第2のグループとの取引履歴に基づいて、前記第1のグループ、及び前記第2のグループの取引傾向の特徴量を数値化した取引ベクトルを演算する取引ベクトル演算部と、
前記単語ベクトル、前記行動ベクトル、及び前記取引ベクトルを入力値として構築される機械学習モデルに基づいて、前記電子情報送受信部で受信した電子情報の重要度を判定する重要度判定部と、を備える
管理サーバー。 - 前記電子情報に含まれる可能性のある1語以上の単語からなり、該単語の特徴量に応じたベクトル値が付与された単語リストが記憶された単語辞書記憶部を有し、
前記単語ベクトル演算部は、前記単語リストに基づいて前記単語ベクトルを演算する
請求項1に記載の管理サーバー。 - 前記第1のグループ、及び前記第2のグループの金融口座における入出金履歴を含む金融データを外部サーバーから取得する金融データ取得部を有し、
前記取引ベクトル演算部は、
前記第1のグループと前記第2のグループとの所定の期間内における前記金融データであって、取引額、及び取引回数の少なくとも一つに基づいて演算する
請求項1または請求項2に記載の管理サーバー。 - 前記行動ベクトル演算部は、
第2のユーザーが前記第2の端末で過去に受信した電子情報に対する操作履歴であって、電子情報の受信から開封までの所要時間、及び電子情報の受信から返信までの所要時間の少なくとも一つに基づいて前記行動ベクトルを演算する
請求項1から請求項3の何れか一項に記載の管理サーバー。 - 前記機械学習モデルは、単語ベクトル、及び前記取引ベクトルを変数、前記行動ベクトルを教師データとして構築される
請求項1から請求項4の何れか一項に記載の管理サーバー。 - 第1のグループに所属する第1のユーザーが使用する第1の端末装置から、ネットワークを介して第2のグループに所属する第2のユーザーが使用する第2の端末装置に向けて送信する電子情報を受け付ける管理サーバーを有する情報端末装置において、
前記管理サーバーは、
前記第1の端末装置からの送信要求に基づいて電子情報を受信するとともに、受信した電子情報を前記第2の端末に送信する電子情報送受信部と、
電子情報に含まれる文字列を1語以上の単語に分類し、該単語が有する特徴量を数値化した単語ベクトルを演算する単語ベクトル演算部と、
前記第2の端末における第2のユーザーの過去の操作履歴に基づいて、第2のユーザーの行動パターンの特徴量を数値化した行動ベクトルを演算する行動ベクトル演算部と、
前記第1のグループと前記第2のグループとの取引履歴に基づいて、前記第1のグループ、及び前記第2のグループの取引傾向の特徴量を数値化した取引ベクトルを演算する取引ベクトル演算部と、
前記単語ベクトル、前記行動ベクトル、及び前記取引ベクトルを入力値として構築される機械学習モデルに基づいて、前記電子情報送受信部で受信した電子情報の重要度を判定する重要度判定部と、を備える
情報処理装置。 - 第1のグループに所属する第1のユーザーが使用する第1の端末装置からの送信要求に基づいて受信した電子情報に含まれる文字列を1語以上の単語に分類し、該単語が有する特徴量を数値化した単語ベクトルを演算するステップと、
電子情報を受信する第2のグループに所属する第2のユーザーが使用する第2の端末における第2のユーザーの過去の操作履歴に基づいて、第2のユーザーの行動パターンの特徴量を数値化した行動ベクトルを演算するステップと、
前記第1のグループと前記第2のグループとの取引履歴に基づいて、前記第1のグループ、及び前記第2のグループの取引傾向の特徴量を数値化した取引ベクトルを演算するステップと、
前記単語ベクトル、前記取引ベクトル、及び前記行動ベクトルに基づいて機械学習モデルを構築するステップと、
前記機械学習モデルに基づいて、受信した電子情報の重要度を判定するステップと、を備える
情報処理プログラム。 - 第1のグループに所属する第1のユーザーが使用する第1の端末装置からの送信要求に基づいて受信した電子情報に含まれる文字列を1語以上の単語に分類し、該単語が有する特徴量を数値化した単語ベクトルを演算する工程と、
電子情報を受信する第2のグループに所属する第2のユーザーが使用する第2の端末における第2のユーザーの過去の操作履歴に基づいて、第2のユーザーの行動パターンの特徴量を数値化した行動ベクトルを演算する工程と、
前記第1のグループと前記第2のグループとの取引履歴に基づいて、前記第1のグループ、及び前記第2のグループの取引傾向の特徴量を数値化した取引ベクトルを演算する工程と、
前記単語ベクトル、前記取引ベクトル、及び前記行動ベクトルに基づいて機械学習モデルを構築する工程と、
前記機械学習モデルに基づいて、受信した電子情報の重要度を判定する工程と、を備える
情報処理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021096064A JP7222026B2 (ja) | 2021-06-08 | 2021-06-08 | 管理サーバー、情報処理装置、情報処理プログラム、及び情報処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021096064A JP7222026B2 (ja) | 2021-06-08 | 2021-06-08 | 管理サーバー、情報処理装置、情報処理プログラム、及び情報処理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022187856A true JP2022187856A (ja) | 2022-12-20 |
JP7222026B2 JP7222026B2 (ja) | 2023-02-14 |
Family
ID=84531913
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021096064A Active JP7222026B2 (ja) | 2021-06-08 | 2021-06-08 | 管理サーバー、情報処理装置、情報処理プログラム、及び情報処理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7222026B2 (ja) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110362999A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-10-22 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 用于检测账户使用异常的方法及装置 |
CN111026858A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-17 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 基于项目推荐模型的项目信息处理方法及装置 |
JP2020115346A (ja) * | 2019-01-17 | 2020-07-30 | ザ・ボストン・コンサルティング・グループ、インコーポレーテッド | Aiドリブン・トランザクション管理システム |
CN111553754A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-08-18 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 行为预测系统的更新方法及装置 |
CN112907255A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-06-04 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种用户分析方法和相关装置 |
-
2021
- 2021-06-08 JP JP2021096064A patent/JP7222026B2/ja active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020115346A (ja) * | 2019-01-17 | 2020-07-30 | ザ・ボストン・コンサルティング・グループ、インコーポレーテッド | Aiドリブン・トランザクション管理システム |
CN110362999A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-10-22 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 用于检测账户使用异常的方法及装置 |
CN111026858A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-17 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 基于项目推荐模型的项目信息处理方法及装置 |
CN111553754A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-08-18 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 行为预测系统的更新方法及装置 |
CN112907255A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-06-04 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种用户分析方法和相关装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7222026B2 (ja) | 2023-02-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5759228B2 (ja) | 拡張されたエンティティ抽出を基礎とするメッセージ及び会話間の意味的類似性の計算方法 | |
KR101716905B1 (ko) | 개체의 유사성을 계산하는 방법 | |
Stoll et al. | Detecting impoliteness and incivility in online discussions: Classification approaches for German user comments | |
Garcia-Lopez et al. | Analysis of relationships between tweets and stock market trends | |
CN113407677B (zh) | 评估咨询对话质量的方法、装置、设备和存储介质 | |
CN102402717A (zh) | 数据分析设备和方法 | |
JP5098631B2 (ja) | メール分類システム、メール検索システム | |
US9910909B2 (en) | Method and apparatus for extracting journey of life attributes of a user from user interactions | |
Dli et al. | Development of multimethod approach to rubrication of unstructed electronic text documents in various conditions | |
Al-Alwani | Improving email response in an email management system using natural language processing based probabilistic methods | |
Smailović | Sentiment analysis in streams of microblogging posts | |
Darena et al. | Machine learning-based analysis of the association between online texts and stock price movements | |
CN112527969A (zh) | 增量意图聚类方法、装置、设备及存储介质 | |
CN117216275A (zh) | 一种文本处理方法、装置、设备以及存储介质 | |
JP7222026B2 (ja) | 管理サーバー、情報処理装置、情報処理プログラム、及び情報処理方法 | |
CN115186179A (zh) | 保险产品推送方法和装置 | |
Kennis | Multi-channel discourse as an indicator for Bitcoin price and volume movements | |
US20220342922A1 (en) | A text classification method | |
Michalak | Does pre-processing affect the correlation indicator between Twitter message volume and stock market trading volume? | |
Chinedu et al. | Unraveling Emotions: Contemporary Approaches in Sentiment Analysis | |
US20230078263A1 (en) | Recursive agglomerative clustering of time-structured communications | |
Olby et al. | A Step Toward GDPR Compliance: Processing of Personal Data in Email | |
JP6935249B2 (ja) | 情報処理装置および情報処理方法 | |
Rishi et al. | Hate Speech Detection in Tweets using Support Vector Machine | |
Markscheffel et al. | Sentiment Analysis of German Emails: A Comparison of Two Approaches. |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210902 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221122 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230106 |
|
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: 20230124 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230202 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7222026 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |