JP2023104738A - 提供装置、提供方法および提供プログラム - Google Patents

提供装置、提供方法および提供プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】利用者の匿名性を担保しつつ、ターゲットとなる利用者に関する有益な情報を提供することができる提供装置、提供方法および提供プログラムを提供すること。【解決手段】本願に係る情提供装置は、生成部と、推定部と、提供部とを備える。生成部は、クライアントによって指定された利用者群に基づいて、所定の共通性を有する利用者のクラスタを生成する。推定部は、生成したクラスタに含まれる各利用者の利用者情報に基づいて、クラスタに含まれる利用者毎に興味に関する興味情報を推定する。提供部は、推定した興味情報に基づいて、クラスタにおける興味情報の統計情報を提供する。【選択図】図3

Description

本発明は、提供装置、提供方法および提供プログラムに関する。
従来、ビジネスシーン等に活用することを目的として、インターネットを介してやり取りされる膨大なデータを様々な側面から分析するための様々な技術が提案されている。たとえば、購買履歴データ等を用いて時期のトレンドを考慮して顧客を分析する技術が知られている。
特開2015-146145号公報
しかしながら、従来の技術は、利用者の匿名性を担保しつつ、ターゲットとなる利用者に関する有益な情報を提供する点で改善の余地があった。
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の匿名性を担保しつつ、ターゲットとなる利用者に関する有益な情報を提供することができる提供装置、提供方法および提供プログラムを提供することを目的とする。
本願に係る提供装置は、生成部と、推定部と、提供部とを備える。前記生成部は、クライアントによって指定された利用者群に基づいて、所定の共通性を有する利用者のクラスタを生成する。前記推定部は、生成した前記クラスタに含まれる各利用者の利用者情報に基づいて、前記クラスタに含まれる利用者毎に興味に関する興味情報を推定する。前記提供部は、推定した前記興味情報に基づいて、前記クラスタにおける前記興味情報の統計情報を提供する。
実施形態の一態様によれば、利用者の匿名性を担保しつつ、ターゲットとなる利用者に関する有益な情報を提供することができるという効果を奏する。
図1は、実施形態に係る提供装置が実行する処理を示す図である。 図2は、実施形態に係る提供システムの構成例を示す図である。 図3は、実施形態に係る提供装置の構成例を示す図である。 図4は、利用者情報の一例を示す図である。 図5は、実施形態に係る提供装置が実行する提供処理の処理手順を示すフローチャートである。 図6は、ハードウェア構成の一例を示す図である。
以下に、本願に係る提供装置、提供方法および提供プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と記載する)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提供装置、提供方法および提供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。
(実施形態)
まず、図1を用いて、実施形態に係る提供装置が実行する処理について説明する。図1は、実施形態に係る提供装置が実行する処理を示す図である。なお、図1では、実施形態に係る提供装置1を含む提供システムSの動作例を示している。図1に示すように、実施形態に係る提供システムSは、第1の事業者端末100と、第2の事業者端末1とを含む。第1の事業者端末100は、提供装置に対して情報提供を依頼する第1の事業者(クライアント)が扱う端末装置である。第2の事業者端末1は、クライアントへ情報提供を行う第2の事業者が扱う端末装置であり、提供装置を含む。なお、以下では、第1の事業者端末100をクライアント端末100と称し、第2の事業者端末1を提供装置1と称する。
また、第1の事業者および第2の事業者は、それぞれ独立して、利用者に対して商品または役務の事業を行う。第1の事業者端末100は、第1の事業者が行う事業を利用した第1の利用者に関する利用者情報を収集する。また、第2の事業者端末1は、第2の事業者が行う事業を利用した第2の利用者に関する利用者情報を収集する。また、第1の事業者端末100および第2の事業者端末1は、それぞれが収集した利用者情報について、同一の利用者の場合には、同一の利用者IDにて管理する。なお、第1の利用者にのみ含まれる利用者や、第2の利用者にのみ含まれる利用者も存在する。
実施形態に係る提供システムSでは、提供装置1は、クライアント端末100を介してクライアントから第1の利用者群の指定を受け付ける(ステップS1)。例えば、提供装置1は、第1の利用者の利用者IDにより利用者群の指定を受け付ける。
つづいて、提供装置1は、利用者IDに基づいて、所定の共通性を有する第2の利用者のクラスタを生成する(ステップS2)。生成されるクラスタは、第1の利用者の利用者IDと同一の利用者IDを有する第2の利用者と、かかる第2の利用者と属性情報等が類似する第2の利用者とを含む。なお、提供装置1は、クラスタに含まれる利用者の数がk匿名性を満たすようにする。
つづいて、提供装置1は、生成したクラスタに含まれる第2の利用者毎に興味に関する興味情報を生成する(ステップS3)。図1に示す例では、提供装置1は、第2の利用者それぞれについて、所定の対象に対する興味を示すスコア(興味スコア)を算出する。興味スコアは、例えば、第2の事業者が行う事業における第2の利用者の行動履歴や、利用者の属性情報等に基づいて算出可能である。
また、提供装置1は、興味スコアに限らず、第2の利用者それぞれの興味に関する多次元のベクトルを推定し興味情報として生成してもよい。
つづいて、提供装置1は、生成した利用者それぞれの興味情報に基づいて、クラスタ毎に興味情報の統計情報を生成する(ステップS4)。図1に示す例では、提供装置1は、第2の利用者それぞれの興味スコアの平均値(平均興味スコア)を統計情報として生成する。
そして、提供装置1は、生成した統計情報をクライアント端末100を介してクライアントへ提供する(ステップS5)。
つまり、提供装置1は、クライアントによって指定された利用者群を含む複数の利用者の興味情報の統計情報をクライアントへ提供することで、利用者の匿名性を担保しつつ、クライアントのターゲットとなる利用者の有益な情報を提供することができる。
次に、図2を用いて、実施形態に係る提供システムSの構成例について説明する。図2は、実施形態に係る提供システムSの構成例を示すブロック図である。図2に示すように、実施形態に係る提供システムSは、提供装置1と、複数のクライアント端末100とがネットワークNに対して有線又は無線により接続される。ネットワークNは、例えば、インターネット、WAN(Wide Area Network)、LAN(Local Area Network)等のネットワークである。
提供装置1は、インターネット上の各種サービスを利用者に提供する事業を反復継続的に独立して行っている第2の事業者が管理する情報処理装置である。たとえば、提供装置1は、サーバ装置やクラウドシステムなどにより実現される。
また、提供装置1は、各利用者に対して、オンラインで何らかのWebサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、提供装置1は、Webサービスとして、インターネット接続、検索サービス、SNS(Social Networking Service)、電子商取引(EC:Electronic Commerce)、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、提供装置1は、上記のようなWebサービスを提供する各種サーバと連携し、Webサービスを仲介してもよいし、Webサービスの処理を担当してもよい。
クライアント端末100は、第1の事業者が管理する情報処理装置である。たとえば、第1の事業者は、消費者に対して所定の商品又は役務を提供する事業を反復継続的に独立して行っている。クライアント端末100は、典型的には、デスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータである。なお、クライアント端末100は、スマートフォンやタブレット、PDA(Personal Digital Assistant)などの任意の情報処理端末により実現されてもよい。
また、クライアント端末100は、提供装置1から提供される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示できる。
次に、図3を参照して、提供装置1の構成例について説明する。
図3は、実施形態に係る提供装置1の構成例を示す図である。図3に示されるように、提供装置1は、通信部2と、制御部3と、記憶部4とを有する。制御部3は、受付部31と、生成部32と、推定部33と、提供部34とを備える。記憶部4は、利用者情報41を記憶する。
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、有線または無線によりネットワーク網と接続される。
制御部3は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)等のプロセッサによって、提供装置1内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(提供プログラムの一例に相当)がRAM等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3は、コントローラ(controller)であり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)、GPGPU(General Purpose Graphic Processing Unit)等の集積回路により実現されてもよい。
記憶部4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る。
利用者情報41は、第2の事業者の事業を利用した利用者に関する情報である。図4は、利用者情報41の一例を示す図である。図4に示すように、利用者情報41は、「利用者ID」、「属性情報」、「興味情報」等の項目を含む。
「利用者ID」は、利用者を識別する識別情報である。「属性情報」は、利用者の属性に関する情報であり、サイコグラフィック属性や、デモグラフィック属性等を含む。「興味情報」は、後述する生成部32によって生成される情報であり、利用者の興味に関する情報である。
なお、利用者情報41は、上記以外にも、例えば、第2の事業者の事業を利用した際の行動履歴の情報等が含まれてもよい。
次に、提供装置1の制御部3の各機能(受付部31、生成部32、推定部33および提供部34)について説明する。
受付部31は、クライアント端末100を介してクライアントから利用者群の指定を受け付ける。利用者群の指定は、例えば、クライアントである第1の事業者の事業を利用した第1の利用者の利用者IDの指定により行われる。
なお、上述したように、利用者IDは、第1の事業者および第2の事業者の間で共有され、同一の利用者IDが割り振られている。同一の利用者IDの割振りは、例えば、第1の事業者または第2の事業者の事業への利用登録をする際に、第1の事業者または第2の事業者の事業で既に使用している利用者IDを利用者から取得することで割り振り可能である。
なお、受付部31は、受け付けた利用者群に含まれる利用者の数ではk匿名性を満たす人数をクラスタを生成できない旨の通知を生成部32から受け付けた場合、クライアントに対して利用者の追加を要求してもよい。
生成部32は、クライアントによって指定された利用者群に基づいて、所定の共通性を有する第2の利用者のクラスタを生成する。具体的には、まず、生成部32は、受付部31が受け付けた第1の利用者の利用者IDと同一の利用者IDを有する第2の利用者を特定する。
そして、生成部32は、特定した第2の利用者と類似する複数の第2の利用者をクラスタとして生成する。つまり、生成部32が生成するクラスタは、受付部31が受け付けた第1の利用者の利用者IDと同一の利用者IDを有する第2の利用者(同一利用者と称する場合がある)と、かかる第2の利用者と類似する第2の利用者(類似利用者と称する場合がある)とを含む。
例えば、生成部32は、k匿名性を満たすようにクラスタを特定する。つまり、生成部32は、同一利用者と類似利用者との総数がk人となるように類似利用者を選定する。
これにより、クライアントが指定した利用者の特定を困難にできるため、利用者のプライバシーを保護することができる。
また、生成部32、例えば、属性情報が類似する(共通性の一例)第2の利用者同士を予めグルーピングしておき、クライアントによって指定された利用者群に対応するグループに含まれる利用者をクラスタとして生成する。
具体的には、生成部32は、例えば、カテゴリ毎のグルーピングを行うことで、メッシュ状のグループ(類似利用者のグループ)を予め生成しておき、指定された利用者群の利用者が含まれるグループ(重複したグループを含む)をクラスタとして生成する。
なお、生成部32は、クラスタに含まれる利用者の数が閾値未満の場合(k匿名性を満たさない場合)、共通性の範囲を拡張してクラスタを生成してもよい。具体的には、生成部32は、クラスタ生成の際に用いた属性情報の範囲を拡げて(上位概念化して)クラスタの生成を再度行う。
あるいは、生成部32は、共通性の範囲に応じて階層化し、各階層の共通性毎にクラスタを生成してもよい。
また、上記した属性情報は、クライアントによって指定されてもよい。つまり、生成部32は、クライアントによって特性の属性情報が指定された場合、上記のメッシュ状のグループのうち、特定の属性情報に対応するグループに含まれる利用者をクラスタとして生成する。
推定部33は、生成したクラスタに含まれる各利用者の利用者情報に基づいて、クラスタに含まれる利用者毎に興味に関する興味情報を推定する。例えば、推定部33は、興味に関するベクトルを推定する。具体的には、推定部33は、各対象に対する興味を各次元とする多次元ベクトルを推定する。ベクトルの推定は、例えば、利用者の属性情報や、事業を利用した際に利用履歴等に基づいて推定可能である。利用履歴は、例えば、検索行動や購買行動、購買履歴、位置履歴等である。
推定部33は、ベクトルに限らず、図1で示したように、所定の対象に対する興味に関するスコア(興味スコア)を興味情報とする統計情報を生成してもよい。所定の対象は、例えば、クライアントが事業で扱う商品や役務、クライアントによって指定された商品や役務等である。なお、所定の対象は、特定の商品や役務に限らず、分野やカテゴリ等の属性情報であってもよい。
提供部34は、推定した興味情報に基づいて、クラスタにおける興味情報の統計情報をクライアント端末100を介してクライアントへ提供する。具体的には、提供部34は、生成した各ベクトルや各興味スコアを平均した平均ベクトルや平均興味スコアを統計情報として生成する。また、提供部34は、生成した各ベクトルや各興味スコアを同一利用者との類似度で重み付けした加重平均のベクトルや興味スコアを統計情報として生成してもよい。
あるいは、提供部34は、ベクトルの各次元をヒストグラム化し、各ヒストグラムの中央値や最頻値を各次元の値とするベクトルを統計情報として生成してもよい。
なお、統計情報は、上記した値に限らず、最小値や最大値等のように、興味情報を集計または統計処理した情報であれば任意のものを用いることができる。
次に、図5を用いて、実施形態に係る提供装置1が実行する提供処理の処理手順について説明する。図5は、実施形態に係る提供装置1が実行する提供処理の処理手順を示すフローチャートである。
図5に示すように、制御部3は、クライアント端末100を介してクライアントから利用者群の指定を受け付ける(ステップS101)。
つづいて、制御部3は、指定された利用者群に基づいて、所定の共通性を有する第2の利用者のクラスタを生成する(ステップS102)。
つづいて、制御部3は、生成したクラスタに含まれる各利用者の興味情報を推定する(ステップS103)。
つづいて、制御部3は、クラスタにおける興味情報の統計情報を生成する(ステップS104)。
つづいて、制御部3は、クライアントへ統計情報を提供し(ステップS105)、処理を終了する。
〔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一部を手動的に行うこともできる。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。
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。
例えば、図3に示した記憶部4の一部又は全部は、各装置によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、各装置は、ストレージサーバにアクセスすることで、各種情報を取得する。
〔ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る提供装置1は、例えば図6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6は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力IF(Interface)1060、入力IF1070、ネットワークIF1080がバス1090により接続された形態を有する。
演算装置1030は、一次記憶装置1040や二次記憶装置1050に格納されたプログラムや入力装置1020から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置1040は、RAM等、演算装置1030が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置1050は、演算装置1030が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。
出力IF1060は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置1010に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、USB(Universal Serial Bus)やDVI(Digital Visual Interface)、HDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)といった規格のコネクタにより実現される。また、入力IF1070は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置1020から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、USB等により実現される。
なお、入力装置1020は、例えば、CD(Compact Disc)、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置1020は、USBメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
ネットワークIF1080は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信して演算装置1030へ送り、また、ネットワークNを介して演算装置1030が生成したデータを他の機器へ送信する。
演算装置1030は、出力IF1060や入力IF1070を介して、出力装置1010や入力装置1020の制御を行う。例えば、演算装置1030は、入力装置1020や二次記憶装置1050からプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
例えば、コンピュータ1000が提供装置1として機能する場合、コンピュータ1000の演算装置1030は、一次記憶装置1040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3の機能を実現する。
〔効果〕
上述してきたように、実施形態に係る提供装置1は、生成部32と、推定部33と、提供部34とを備える。生成部32は、クライアントによって指定された利用者群に基づいて、所定の共通性を有する利用者のクラスタを生成する。推定部33は、生成したクラスタに含まれる各利用者の利用者情報に基づいて、クラスタに含まれる利用者毎に興味に関する興味情報を推定する。提供部34は、推定した興味情報に基づいて、クラスタにおける興味情報の統計情報を提供する。このような構成により、利用者の匿名性を担保しつつ、ターゲットとなる利用者に関する有益な情報を提供することができる。
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。
〔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。
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。
また、上述してきた実施形態に記載した各処理は、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。
また、上記してきた「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、制御部3は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。
1 提供装置
2 通信部
3 制御部
4 記憶部
31 受付部
32 生成部
33 推定部
34 提供部
41 利用者情報
100 クライアント端末
N ネットワーク
S 提供システム

Claims (11)

  1. クライアントによって指定された利用者群に基づいて、所定の共通性を有する利用者のクラスタを生成する生成部と、
    生成した前記クラスタに含まれる各利用者の利用者情報に基づいて、前記クラスタに含まれる利用者毎に興味に関する興味情報を推定する推定部と、
    推定した前記興味情報に基づいて、前記クラスタにおける前記興味情報の統計情報を提供する提供部と
    を備える提供装置。
  2. 前記生成部は、
    前記利用者の数がk匿名性を満たすように前記クラスタを生成する
    請求項1に記載の提供装置。
  3. 前記生成部は、
    属性情報が類似する利用者同士を予めグルーピングしておき、前記クライアントによって指定された前記利用者群に対応するグループに含まれる利用者を前記クラスタとして生成する
    請求項1または2に記載の提供装置。
  4. 前記生成部は、
    クライアントによって特定の属性情報が指定された場合、前記グループのうち、前記特定の属性情報に対応するグループに含まれる利用者を前記クラスタとして生成する
    請求項3に記載の提供装置。
  5. 前記生成部は、
    生成した前記クラスタに含まれる利用者の数が閾値未満である場合、前記共通性の範囲を拡張して前記クラスタを生成する
    請求項1~4のいずれか1つに記載の提供装置。
  6. 前記推定部は、
    前記クラスタに含まれる利用者毎に興味に関するベクトルを前記興味情報として推定し、
    前記提供部は、
    推定した各ベクトルに基づいた統計情報を提供する
    請求項1~5のいずれか1つに記載の提供装置。
  7. 前記推定部は、
    前記クラスタに含まれる利用者毎に所定の対象に対する興味を示すスコアを前記興味情報として推定し、
    前記提供部は、
    推定した各スコアに基づいた統計情報を提供する
    請求項1~6のいずれか1つに記載の提供装置。
  8. 前記生成部は、
    前記共通性の範囲に応じて階層化するとともに、各階層の前記共通性毎に前記クラスタを生成し、
    前記推定部は、
    生成したクラスタのうち、利用者の数が閾値以上の前記クラスタについて前記利用者毎に前記興味情報を推定する
    請求項1~7のいずれか1つに記載の提供装置。
  9. 前記提供部は、
    利用者の数が閾値以上の前記クラスタの前記統計情報を提供するとともに、利用者の数が閾値未満の前記クラスタの情報を提供する
    請求項1~8のいずれか1つに記載の提供装置。
  10. コンピュータが実行する提供方法であって、
    クライアントによって指定された利用者群に基づいて、所定の共通性を有する利用者のクラスタを生成する生成工程と、
    生成した前記クラスタに含まれる各利用者の利用者情報に基づいて、前記クラスタに含まれる利用者毎に興味に関する興味情報を推定する推定工程と、
    推定した前記興味情報に基づいて、前記クラスタにおける前記興味情報の統計情報を提供する提供工程と
    を含む提供方法。
  11. クライアントによって指定された利用者群に基づいて、所定の共通性を有する利用者のクラスタを生成する生成手順と、
    生成した前記クラスタに含まれる各利用者の利用者情報に基づいて、前記クラスタに含まれる利用者毎に興味に関する興味情報を推定する推定手順と、
    推定した前記興味情報に基づいて、前記クラスタにおける前記興味情報の統計情報を提供する提供手順と
    をコンピュータに実行させる提供プログラム。
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