JP2023146141A - Information processing device, information processing method, and 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、およびプログラムに関し、特に、ユーザの在宅可能性の予測に関連する技術に関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program, and particularly relates to a technique related to predicting the possibility of a user being at home.
近年の電子商取引(Electronic Commerce)の普及に伴い、荷物の配送の需要が急速に増加している。ユーザが在宅でない場合、配送業者は荷物を再配達しなければならず、さらに、当該再発時であってもユーザが在宅である保証はなく、配達業者への負担が高くなっている。このような課題に対処するための技術として、特許文献1には、ユーザによるサービスの利用状況と、ユーザが在宅であったかを示す結果情報との関係性を用いて学習された学習モデルを用いて、ユーザの在宅可能性を判定する技術が開示されている。
With the spread of electronic commerce in recent years, the demand for package delivery is rapidly increasing. If the user is not at home, the delivery company has to redeliver the package, and furthermore, there is no guarantee that the user will be at home even at the time of recurrence, increasing the burden on the delivery company. As a technology for dealing with such issues,
特許文献1に開示の技術では、対象となるユーザの行動に関する情報に基づいて、当該ユーザの在宅可能性を判定しているが、当該情報は局所的な情報に過ぎず、ユーザと同居しうる他のユーザの在宅可能性は判定していない。
In the technology disclosed in
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、ユーザと他の複数のユーザとの網羅的な関係性に基づいて、配達成功の可能性を精度よく予測するための技術を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and aims to provide a technology for accurately predicting the possibility of successful delivery based on comprehensive relationships between a user and multiple other users. purpose.
上記課題を解決するために、本発明による情報処理装置の一態様は、複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得手段と、前記ユーザ特徴に基づいて、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフを作成する作成手段と、前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定手段と、前記関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する1以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定手段と、前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測手段と、を有する。 In order to solve the above problems, one aspect of the information processing device according to the present invention includes an acquisition unit that acquires factual characteristics about each of a plurality of users as user characteristics; creating means for creating a relationship graph showing social relationships among the users; target user setting means for setting target users among the plurality of users; , a related user setting means for setting one or more users who live together with the target user as related users, and a predetermined date and time of a package addressed to the target user based on the user characteristics of the target user and the user characteristics of the related user. prediction means for predicting the probability of successful delivery at.
前記予測手段は、前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴を入力し、前記所定の日時における前記荷物の配達成功の可能性を出力するように構成された機械学習モデルを用いて、前記所定の日時における前記荷物の配達成功の可能性を予測しうる。 The prediction means inputs the user characteristics of the target user and the user characteristics of the related user, and uses a machine learning model configured to output the probability of successful delivery of the package at the predetermined date and time, The probability of successful delivery of the package at the predetermined date and time can be predicted.
前記所定の日時における前記荷物の配達成功の可能性は、1を最大の可能性として、0~1の数値で表されうる。 The probability of successful delivery of the package at the predetermined date and time may be expressed as a number between 0 and 1, with 1 being the maximum probability.
前記関係性グラフでは、各ユーザは各ユーザノードで表され、前記作成手段は、前記事実特徴に基づいて各ノードをリンクで接続しうる。 In the relationship graph, each user is represented by each user node, and the creation means may connect each node with a link based on the factual characteristics.
前記作成手段は、同じ事実特徴を有するユーザノードのペアを明示的なリンクで接続し、当該明示的なリンクで接続された複数のユーザノードのペアに基づいて、前記明示的なリンクで接続されていないノードのペアを暗示的なリンクで接続しうる。 The creation means connects a pair of user nodes having the same factual characteristics with an explicit link, and based on the plurality of pairs of user nodes connected by the explicit link, the pair of user nodes connected by the explicit link is Implicit links can connect pairs of nodes that are not connected.
前記作成手段は、前記接続されたペアの親密度を、当該ペアで共有される1つ以上の事実特徴に基づいて決定しうる。 The generating means may determine the closeness of the connected pair based on one or more factual characteristics shared by the pair.
前記ユーザ特徴は、ユーザのデモグラフィック情報と、ユーザのウェブサービスの利用に関する情報を含みうる。 The user characteristics may include user demographic information and information regarding the user's use of web services.
上記課題を解決するために、本発明による情報処理方法の一態様は、複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得工程と、前記ユーザ特徴に基づいて、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフを作成する作成工程と、前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定工程と、前記関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する1以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定工程と、前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測工程と、を有する。 In order to solve the above problems, one aspect of the information processing method according to the present invention includes an acquisition step of acquiring factual characteristics about each of a plurality of users as user characteristics; a creation step of creating a relationship graph showing social relationships among the users; a target user setting step of setting a target user among the plurality of users; and a target user setting step of setting a target user among the plurality of users based on the relationship graph. , a related user setting step of setting one or more users who live together with the target user as related users, and a predetermined date and time for the package addressed to the target user based on the user characteristics of the target user and the user characteristics of the related user. and predicting the probability of successful delivery at.
上記課題を解決するために、本発明によるプログラムの一態様は、情報処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、該プログラムは、前記コンピュータに、複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得処理と、前記ユーザ特徴に基づいて、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフを作成する作成処理と、前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定処理と、前記関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する1以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定処理と、前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測処理と、を含む処理を実行させるためのものである。 In order to solve the above problems, one aspect of the program according to the present invention is an information processing program for causing a computer to perform information processing, the program instructing the computer to obtain user information for each of a plurality of users. an acquisition process for acquiring features as user characteristics; a creation process for creating a relationship graph showing social relationships among the plurality of users based on the user characteristics; a related user setting process that sets one or more users who live with the target user among the plurality of users as related users based on the relationship graph; and a user of the target user. This is for executing a process including a prediction process of predicting the possibility of successful delivery of a package addressed to the target user at a predetermined date and time based on the characteristics and the user characteristics of the related user.
本発明によれば、商品荷物の配達成功の可能性を精度よく予測することが可能となる。
上記した本発明の目的、態様及び効果並びに上記されなかった本発明の目的、態様及び効果は、当業者であれば添付図面及び請求の範囲の記載を参照することにより下記の発明を実施するための形態から理解できるであろう。
According to the present invention, it is possible to accurately predict the possibility of successful delivery of a product package.
The objects, aspects, and effects of the present invention described above and the objects, aspects, and effects of the present invention not described above can be understood by those skilled in the art by referring to the accompanying drawings and claims. It can be understood from the form of
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための実施形態について詳細に説明する。以下に開示される構成要素のうち、同一機能を有するものには同一の符号を付し、その説明を省略する。なお、以下に開示される実施形態は、本発明の実現手段としての一例であり、本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正または変更されるべきものであり、本発明は以下の実施形態に限定されるものではない。また、本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Among the constituent elements disclosed below, those having the same functions are given the same reference numerals, and their explanations will be omitted. The embodiments disclosed below are examples of means for realizing the present invention, and should be modified or changed as appropriate depending on the configuration of the device to which the present invention is applied and various conditions. The present invention is not limited to this embodiment. Furthermore, not all combinations of features described in this embodiment are essential to the solution of the present invention.
[情報処理装置の機能構成]
図1に、本実施形態による情報処理システムの構成例を示す。本情報処理システムは、その一例として、図1に示すように、情報処理装置10と、任意の複数のユーザ1~Nにより使用される複数のユーザ装置11-1~11-N(N>1)を含んで構成される。なお、以下の説明において、特に説明がない限り、ユーザ装置11-1~11-Nをユーザ装置11と総称しうる。また、以下の説明において、ユーザ装置とユーザという語は同義に使用されうる。
[Functional configuration of information processing device]
FIG. 1 shows a configuration example of an information processing system according to this embodiment. For example, as shown in FIG. 1, this information processing system includes an
ユーザ装置11は、例えば、スマートフォンやタブレットといったデバイスであり、LTE(Long Term Evolution)等の公衆網や、無線LAN(Local Area Network)等の無線通信網を介して、情報処理装置10と通信可能に構成されている。ユーザ装置11は、液晶ディスプレイ等の表示部(表示面)を有し、各ユーザは、当該液晶ディスプレイに装備されたGUI(Graphic User Interface)により各種操作を行うことができる。当該操作は、指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、画面に表示された画像等のコンテンツに対する各種の操作を含む。
なお、ユーザ装置11は、図1に示すような形態のデバイスに限らず、デスクトップ型のPC(Personal Computer)や、ノート型のPCといったデバイスであってもよい。その場合、各ユーザによる操作は、マウスやキーボードといった入力装置を用いて行われうる。また、ユーザ装置11は、表示面を別に備えてもよい。
The
Note that the
ユーザ装置11は、情報処理装置10から、または、不図示の他の装置から情報処理装置10を介して提供されるウェブサービス(インターネット関連サービス)にログインして、サービスを利用することができる。当該ウェブサービスは、インターネットを介して提供される、オンラインモールやネットスーパー、あるいは、通信、金融、不動産、スポーツ、旅行に関するサービスを含むことができる。ユーザ装置11は、このようなウェブサービスを利用することにより、ユーザ装置11のユーザに関する情報を情報処理装置10に伝達することができる。
The
例えば、ユーザ装置11は、ユーザ装置11のIP(Internet Protocol)アドレスや、ユーザの住所やユーザの氏名といった、ユーザ装置やユーザに関する特徴の情報を、情報処理装置10へ伝達することができる。
また、ユーザ装置11は、GPS(Global Positioning System)衛星(不図示)から受信される信号等に基づいて測位計算を行い、当該計算により得られた情報を、ユーザ装置11の位置情報として生成し、情報処理装置10へ伝達することができる。
情報処理装置10は、ユーザ装置11から各種情報を取得し、当該情報に基づいて、ユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフネットワーク(以下、関係性グラフ)を作成する。そして情報処理装置10は、所定の日時における対象のユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を、当該作成した関係性グラフを用いて予測する。
For example, the
Further, the
The
[情報処理装置10の機能構成]
本実施形態による情報処理装置10は、まず、ユーザ装置11-1~11-Nから各種情報を取得し、ユーザ1~N間の社会的関係性を示す関係性グラフを作成する。そして、情報処理装置10は、ユーザ1~Nのうちの対象のユーザ(荷物の配達先のユーザ)を特定し、当該対象のユーザに関する情報および当該対象のユーザに関係するユーザの情報を、作成した関係性グラフに基づいて取得する。情報処理装置10は、取得した情報を、学習済みの機械学習モデルに適用することにより、所定の日時における当該対象のユーザへの荷物の配達成功の可能性を予測する。なお、荷物は、配達(配送)可能なものであれば、あらゆるアイテムを含むことができる。
[Functional configuration of information processing device 10]
The
図2は、本実施形態による情報処理装置10の機能構成の一例を示す。
図2に示す情報処理装置10は、ユーザ特徴取得部101、グラフ作成部102、対象ユーザ特徴設定部103、関連ユーザ特徴設定部104、予測部105、学習部106、出力部107、学習モデル記憶部110、およびユーザ特徴記憶部120を備える。学習モデル記憶部110は、在宅予測モデル111およびスコア予測モデル112を記憶している。当該各種学習モデルについては後述する。また、ユーザ特徴記憶部120はユーザ特徴121を記憶している。
FIG. 2 shows an example of the functional configuration of the
The
ユーザ特徴取得部101は、ユーザ装置11-1~11-Nのそれぞれから、当該ユーザ装置やユーザについての事実特徴(事実情報)(以下、ユーザ特徴)を取得する。ユーザ特徴は、当該ユーザ装置やユーザから実際に、または、客観的に得られる、事実に基づく特徴(情報)である。ユーザ特徴取得部101は例えば、ユーザ装置11から直接ユーザ特徴を取得することができる。また、ユーザ特徴取得部101は、ユーザ装置11のユーザにより所定のウェブサービスに登録された情報として、ユーザ特徴を取得することができる。
The user
ユーザ特徴は、ユーザ装置のIPアドレス、ユーザの住所やユーザの氏名、ユーザが保持するクレジットカードの番号、ユーザのデモグラフィック情報(性別、年齢、居住地域、職業、家族構成等の人口統計学的なユーザ属性)等を含む。また、ユーザ特徴は、ユーザ装置の時間帯(タイムスロット)ごとの位置情報(以下、ジオデータ(ジオグラフィックデータ)と称す)等を含む。 User characteristics include the IP address of the user device, the user's address and name, the credit card number held by the user, and the user's demographic information (demographic information such as gender, age, area of residence, occupation, family structure, etc.) user attributes), etc. Further, the user characteristics include location information (hereinafter referred to as geodata (geographic data)) of the user device for each time slot (time slot).
また、ユーザ特徴は、所定のウェブサービス利用時における登録番号や登録名を含んでもよい。また、ユーザ特徴は、通話履歴、所定のウェブサービス利用時における商品のユーザの住所以外の配送先住所、所定のウェブサービス利用時の利用状況、利用履歴、検索履歴、サービスの利用により貯めることが可能なポイントに関する情報を含んでもよい。このように、ユーザ特徴は、ユーザ装置またはユーザ自身に関連する情報や、通信を介した所定のサービス利用に関する情報を含む、あらゆる情報を含むことができる。
ユーザ特徴取得部101は、取得したユーザ特徴を、ユーザ特徴121としてユーザ特徴記憶部120に記憶させる。
Further, the user characteristics may include a registration number and a registered name when using a predetermined web service. In addition, user characteristics can be accumulated based on call history, delivery address other than the user's address of the product when using a predetermined web service, usage status when using a predetermined web service, usage history, search history, and service usage. It may also include information regarding possible points. In this way, user characteristics can include any information, including information related to the user device or the user himself, and information related to the use of certain services via communications.
The user
グラフ作成部102は、ユーザ特徴取得部101により取得された各種ユーザ特徴を用いて、関係性グラフを作成する。関係性グラフについては後述する。
The
対象ユーザ特徴設定部103は、荷物の配達先のユーザ(以下、対象ユーザ)の設定を行う。対象ユーザは、操作者が入力部(図9の入力部95)による入力操作により設定されてもよいし、予めシステムにおいて設定されていてもよいし、記憶部(図9のROM92やRAM93)に格納されている任意のプログラムによって設定されてもよい。さらに、対象ユーザ特徴設定部103は、当該対象ユーザのユーザ特徴を、ユーザ特徴121から取得して予測部105に設定する。
The target user
関連ユーザ特徴設定部104は、対象ユーザ特徴設定部103により設定された対象ユーザに関連付けられる1以上の他のユーザを、関連ユーザとして、グラフ作成部102により作成された関係性グラフに基づいて決定する。本実施形態では、関連ユーザ特徴設定部104は、当該対象ユーザと同じ住所の他の1以上のユーザを、関連ユーザとして決定する。また、関連ユーザ特徴設定部104は、当該対象ユーザの近所に住む1以上のユーザを、関連ユーザとして決定してもよい。さらに、関連ユーザ特徴設定部104は、当該関連ユーザのユーザ特徴を、ユーザ特徴121から取得して予測部105に設定する。
The related user
予測部105は、対象ユーザ特徴設定部10により設定された対象ユーザのユーザ特徴、および、関連ユーザ特徴設定部104により設定された関連ユーザのユーザ特徴から、当該対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する。本実施形態では、学習部106により学習済みの在宅予測モデル111を用いて、当該配達成功の可能性を予測する。当該配達成功の可能性の予測処理については後述する。
The
学習部106は、在宅予測モデル111とスコア予測モデル112を学習(トレーニング)させ、学習済みの在宅予測モデル111とスコア予測モデル112を、学習モデル記憶部110に格納する。各学習モデルの学習処理については後述する。
The
出力部107は、予測部105により予測された配達成功の可能性の予測結果を出力する。出力部107は、予測された配達成功の可能性に関する情報を生成して出力してもよい。当該出力は、あらゆる出力処理であり得、通信I/F(図9の通信I/F97)を介した外部装置への出力であってもよいし、表示部(図9の表示部96)への表示であってもよい。
The
[関係性グラフの作成手順]
次に、本実施形態による関係性グラフの作成手順について説明する。なお、以下の説明においてユーザA~Eは、説明のために参照するユーザであり、ユーザ装置11のユーザでありうる。また、関係性グラフは、図4A~図4Dにおいて丸で囲まれた各ユーザノードの接続で構成され、以下の説明では、当該ユーザノードを単にユーザと称する。図3に、本実施形態によるグラフ作成部102により実行される関係性グラフの作成処理のフローチャートを示す。以下、図3の処理の各工程について説明する。
[Steps to create a relationship graph]
Next, a procedure for creating a relationship graph according to this embodiment will be described. Note that in the following description, users A to E are users referred to for the purpose of description, and may be users of the
<S31:リンクの作成>
S31では、グラフ作成部102は、複数のユーザ間のリンクを予測して作成する。
リンクの作成処理について、図4A~図4Dを参照して説明する。図4A~図4Cは、明示的リンクを説明するための図であり、図4Dは、暗示的リンクを説明するための図である。明示的リンクとは、2ユーザ間(ユーザペア)の明示的な共通の特徴により作成されるリンクである。暗示的リンクとは、ユーザペアの明示的な共通の特徴の存在は不明確であるものの、すでに作成されている明示的リンクを利用して、間接的な関係として作成されるリンクである。このように、ユーザ間のリンクは、明示的リンクと暗示的リンクで識別される。
<S31: Creating a link>
In S31, the
The link creation process will be explained with reference to FIGS. 4A to 4D. 4A to 4C are diagrams for explaining explicit links, and FIG. 4D is a diagram for explaining implicit links. An explicit link is a link created by an explicit common feature between two users (user pair). An implicit link is a link that is created as an indirect relationship by using an already created explicit link, although the existence of an explicit common feature between the user pair is unclear. In this way, links between users are identified as explicit links and implicit links.
図4Aに、ユーザのユーザ装置のIPアドレスを共通な特徴として用いて明示的リンクを作成する例を示す。図4Aは、ユーザA~Cが利用可能なウェブサービスとして、オンラインモール41、ゴルフ場予約サービス42、旅行関連予約サービス43、およびカード管理システム44が存在する例を示す。図4A~図4Cでは、これら4つのウェブサービスが示されているが、ウェブサービスの数は特定の数に限定されない。
FIG. 4A shows an example of creating an explicit link using the IP address of the user's user equipment as a common feature. FIG. 4A shows an example in which an
オンラインモール41は、オンラインで(インターネットを使用して)利用可能なショッピングモールである。オンラインモール41は、例えば、ファッション、書籍、食品、コンサートチケット、不動産といった多種多様な商品やサービスを提供することができる。
ゴルフ場予約サービス42は、オンラインでゴルフ場に関するサービスを提供するウェブサイトで運営され、例えばゴルフ場の検索および予約やレッスン情報を提供することができる。
旅行関連予約サービス43は、オンラインで利用可能な各種旅行サービスを提供するウェブサイトで運営される。旅行関連予約サービス43は、例えば、ホテルやトラベルツアーの予約、航空券やレンタカーの予約、観光情報、ホテル、ホテル周辺の情報を提供することができる。
カード管理システム44は、所定のカード管理会社により発行および管理されるクレジットカードに関するサービスを提供するウェブサイトで運営される。カード管理システム44は、オンラインモール41、ゴルフ場予約サービス42、および旅行関連予約サービス43の少なくともいずれかと関連して、サービスを提供してもよい。
The
The golf
The travel-related
The
図4Aの例では、ユーザA~Cはそれぞれ、同じIPアドレス(=198.45.66.xx)を用いて、オンラインモール41、ゴルフ場予約サービス42、旅行関連予約サービス43を利用している。IPアドレスの情報は、ユーザ特徴取得部101により取得されうる。
このような場合、グラフ作成部102は、ユーザA~Cは、リンク状態45に示すように、同じIPアドレスの特徴で、明示的リンク(例えば、ユーザAとユーザCのリンクL1)を相互に作成する。
In the example of FIG. 4A, users A to C use the same IP address (=198.45.66.xx) to use the
In such a case, the
図4Bに、ユーザの住所の特徴を共通な特徴として用いて明示的リンクを作成する例を示す。図4Bは、図4Aと同様に、ユーザA~Cが利用可能なウェブサービスとして、オンラインモール41、ゴルフ場予約サービス42、旅行関連予約サービス43、およびカード管理システム44が存在する例を示す。ここで、ユーザA~ユーザCはそれぞれ、同じの住所(配送先住所)を登録して、オンラインモール41、ゴルフ場予約サービス42、旅行関連予約サービス43を利用している。住所の情報は、ユーザ特徴取得部101により取得されうる。
このような場合、グラフ作成部102は、ユーザA~Cは、リンク状態46に示すように、同じ住所の特徴で、明示的リンク(例えば、ユーザAとユーザCのリンクL1)を相互に作成する。
FIG. 4B shows an example of creating explicit links using features of a user's address as a common feature. Similar to FIG. 4A, FIG. 4B shows an example in which an
In such a case, the
図4Cに、ユーザが使用するクレジットカード番号の特徴を共通な特徴として用いて明示的リンクを作成する例を示す。図4Bは、図4Aと同様に、ユーザA~Cが利用可能なウェブサービスとして、オンラインモール41、ゴルフ場予約サービス42、旅行関連予約サービス43、およびカード管理システム44が存在する例を示す。ここで、ユーザA~ユーザCはそれぞれ、同じのクレジットカードを登録して、オンラインモール41、ゴルフ場予約サービス42、旅行関連予約サービス43を利用している。クレジットカードの番号を含む情報は、ユーザ特徴取得部101により取得されうる。
このような場合、グラフ作成部102は、ユーザA~Cは、リンク状態47に示すように、同じカードの特徴で、明示的リンク(例えば、ユーザAとユーザCのリンクL1)を相互に作成する。
FIG. 4C shows an example of creating an explicit link using characteristics of credit card numbers used by users as common characteristics. Similar to FIG. 4A, FIG. 4B shows an example in which an
In such a case, the
図4Dに、ユーザ間に暗示的リンクを作成する例を示す。図4Dの例では、ユーザAに対して、ユーザC、ユーザD、ユーザEが明示的リンクで接続され、ユーザBに対して、ユーザC、ユーザD、ユーザEが明示的リンクで接続されている。このようなリンク特徴(リンク間の関係を示す特徴)を、共通の特徴空間へ埋め込み、各ユーザ(各ノード)間で暗黙的に関係性が構築されるとして推論されたリンクが、暗示的リンクとして作成(確立)される。図4Dの例では、ユーザAとユーザBは、明示的リンクで接続されていないが、共通の特徴空間で関係性を有すると推論された結果、暗示的リンクL2が作成されている。なお、グラフ作成部102は、明示的リンクで接続されたノード(ユーザ)で構成されるユーザ間関係グラフの学習(表現学習、関係学習、埋込学習、知識グラフ埋め込み)を行うことで、ユーザ間の暗示的リンクを予測し作成する。このとき、グラフ作成部102は、既知の埋め込みモデルまたはその拡張に適宜、基づき、当該学習を行ってよい。
FIG. 4D shows an example of creating implicit links between users. In the example of FIG. 4D, user A is connected to user C, user D, and user E through explicit links, and user B is connected to user C, user D, and user E through explicit links. There is. Such link features (features that indicate relationships between links) are embedded in a common feature space, and links that are inferred to implicitly establish relationships between each user (each node) are called implicit links. Created (established) as In the example of FIG. 4D, although users A and B are not connected by an explicit link, it is inferred that they have a relationship in a common feature space, and as a result, an implicit link L2 is created. Note that the
<S32:リンク間の関係性の推論>
S32では、グラフ作成部102は、S31で予測および作成されたリンク間の関係性を推論する。リンク間の関係性の推論処理について、図5Aと図5Bを参照して説明する。図5Aは、リンク間の関係性の推論処理を説明するための図であり、明示的リンクで接続されたユーザAとユーザB間のリンクの関係性を推論する例を示す。
<S32: Inference of relationships between links>
In S32, the
グラフ作成部102は、S31で作成されたリンクで接続されたユーザのペアをデータポイントとして扱い、ユーザ特徴取得部101により取得された各種情報を用いて、当該ペア(データポイント)を、共通のタイプを表すクラスタにグループ化する。当該各種情報は、IPアドレス、住所、クレジットカード、年齢、性別、友人といった情報でありうる。また、各クラスタは、配偶者、親子、近所の人、同じ世帯、同僚、友達、同性別きょうだい、異性別きょうだい等の関係を持つクラスタでありうる。図5Aの例では、ユーザのペアをバツ印で示し、当該ペアがグループ化されうるクラスタとして、親子クラスタ51、配偶者クラスタ52、同性別きょうだいクラスタ53、友人クラスタ54、同僚クラスタを示す。なお、図5Aでは5つのクラスタを示すが、クラスタの数は特定の数に限定されない。
The
例えば、グラフ作成部102は、ユーザAとユーザBが、同じ名字、年齢差が10歳未満、逆の性別、同じ住所、という特徴50を有する(共有する)場合、グラフ作成部102は、ユーザAとユーザBのペアを、夫と妻(配偶者)の関係を表すクラスタ(配偶者クラスタ52)にグループ化することができる。
For example, if user A and user B have (share) the
図5Bに、グラフ作成部102により実行される、ペアをクラスタへグループ化する処理の一例のフローチャートを示す。
S51の開始時点で、グループ化の対象のペアについて、同じ住所と同じ名字の特徴を有するものとする。S52では、グラフ作成部102は、当該対象のペアについて、同じ性別の特徴を有するか否かを判定する。当該対象のペアが同じ性別の特徴を有する場合(S52でYes)、S53においてグラフ作成部102は、当該対象のペアについて、年齢の差が所定の閾値(=X値)以下か否かを判定する。当該対象のペアの年齢の差がX値より大きい場合(S53でNo)、グラフ作成部102は、当該対象のペアを親子クラスタ51へグループ化する。年齢の差がX値以下の場合(S53でYes)、グラフ作成部102は、当該対象のペアを同性別きょうだいクラスタ53へグループ化する。また、当該対象のペアが同じ性別の特徴を有さない場合(S52でNo)、S54においてグラフ作成部102は、当該対象のペアの年齢の差が所定の閾値(=Y値)以下か否かを判定する。年齢の差がY値より大きい場合(S54でNo)、グラフ作成部102は、当該対象のペアを親子クラスタ51へグループ化する。年齢の差がY値以下の場合(S54でYes)、グラフ作成部102は、当該対象のペアを配偶者クラスタ52へグループ化する。
FIG. 5B shows a flowchart of an example of a process of grouping pairs into clusters, which is executed by the
At the start of S51, it is assumed that the pairs to be grouped have the same address and the same last name. In S52, the
<S33:関係性の親密度に基づくスコア割り当て>
S33では、グラフ作成部102は、S32で推論されたペアに対する関係性の親密度に基づくスコアを予測し、当該スコアを当該ペアに割り当てる。本実施形態において、スコアは、0~1の間の数値であるが、スコアが取りうる数値に特定の限定はない。図6Aに、ユーザペアに対する関係性の親密度に基づくスコア(以下、親密度スコア)の概念図を示す。
<S33: Score assignment based on intimacy of relationship>
In S33, the
図6Aの例では、明示的リンクで接続されたユーザAとユーザBが有する(共有する)特徴によって、当該ユーザペア間の関係性の親密度が変化する。図6Aの上部では、ユーザAとユーザBが、同性別きょうだい、同じ住所、1200回の通話履歴、50回のギフトのやり取り、という特徴60を有する場合、当該ユーザペア間の関係性の親密度(すなわち、親密度スコア)は高くなる。一方、図6Aの下部では、ユーザAとユーザBが、同性別きょうだい、異なる住所、30回の通話履歴、2回のギフトのやり取り、というという特徴61を有する場合、当該ユーザペア間の関係性の親密度(すなわち、親密度スコア)は低くなる。このように、図6Aの例のように、同性別きょうだいであるユーザAとユーザBであっても、当該ユーザのペアで共有される他の特徴により、当該ペアの関係性の親密度は異なるものとなる。関係性の親密度の高いペアは、互いの社会的距離が近く、高い影響を有することが観察される。一方、関係性の親密度の低いペアは、互いの社会的距離が遠く、近しい関係にないことが観察される。 In the example of FIG. 6A, the intimacy of the relationship between the user pair changes depending on the characteristics that users A and B who are connected by an explicit link have (share). In the upper part of FIG. 6A, if user A and user B have the characteristics 60 of being siblings of the same gender, same address, 1200 call history, and 50 gift exchanges, the parent of the relationship between the user pair The density (ie, familiarity score) will be high. On the other hand, in the lower part of FIG. 6A, if user A and user B have the characteristics 61 of being siblings of the same gender, different addresses, 30 call history, and 2 gift exchanges, the relationship between the user pair Sexual intimacy (ie, intimacy score) is lower. In this way, as in the example of FIG. 6A, even if users A and B are siblings of the same gender, the intimacy of the relationship between the pair will be lower due to other characteristics shared by the pair of users. It will be different. It is observed that pairs with high relationship intimacy are close to each other's social distance and have high influence. On the other hand, pairs with low relationship intimacy are observed to have a long social distance from each other and are not in a close relationship.
本実施形態では、ユーザペアに対する親密度スコアを、スコア予測モデル112を用いて予測する。図6Bに、スコア予測モデル112の概略アーキテクチャを示す。スコア予測モデル112は、ユーザペアの特徴63を入力として、当該特徴63に対する親密度スコア64を予測する学習モデルである。
In this embodiment, the familiarity score for a user pair is predicted using the
スコア予測モデル112は例えば、弱教師付き学習(Weak Supervised Learning)を行う学習モデルであり、例えば、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による学習モデルである。本実施形態では、スコア予測モデル112は、図6Aに示したような、ユーザペアに対する複数の特徴に対して付された親密度スコア(0~1)を教師データとして学習された学習モデルとする。例えば、学習段階では、教師データとしては、図6Aの特徴60に設定された1に近い親密度スコアと、特徴61に設定された0に近い親密度スコアといった組み合わせデータが使用される。当該学習処理は学習部108により実施される。なお、スコア予測モデル112は、ユーザペアの関係性の種別毎に異なってよく、一の関係性の種別に応じてトレーニングされた学習モデルであってよい。
The
なお、本実施形態では、ユーザペアに対する親密度スコアを、スコア予測モデル112を用いて予測したが、グラフ作成部102は、他の手法により、当該スコアを予測するように構成されてもよい。
Note that in this embodiment, the intimacy score for the user pair is predicted using the
以上の処理により、複数のユーザ間で明示的リンクまたは暗示的リンクが形成され、各リンク間では親密度スコアが割り当てられ、関係性グラフが作成される。関係性グラフの概念図を図7に示す。各ユーザ71~73それぞれは複数の特徴を有し、ユーザのペアに対しては上記のように予測された親密度スコアが割り当てられる。
Through the above processing, explicit links or implicit links are formed between a plurality of users, a familiarity score is assigned between each link, and a relationship graph is created. A conceptual diagram of the relationship graph is shown in FIG. Each of the
[ユーザ宛て荷物の配達成功の可能性の予測処理]
次に、本実施形態によるユーザ宛て荷物の配達成功の可能性の予測処理について説明する。本実施形態では、予測部105が、学習済みの在宅予測モデル111を用いて、対象のユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を予測する。図8に、在宅予測モデル111の概略アーキテクチャを示す。在宅予測モデル111は、例えば、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による学習モデルである。
[Processing to predict the possibility of successful delivery of packages addressed to users]
Next, a process for predicting the possibility of successful delivery of a package addressed to a user according to this embodiment will be described. In this embodiment, the
学習段階では、学習部106は、ユーザ特徴取得部101により取得されたユーザ特徴と、当該ユーザ特徴の少なくともいずれかに紐づけられた過去の配達履歴(正解データ(ラベル))との組み合わせを教師データとして用いて、在宅予測モデル111を学習させる。具体的には、当該過去の配達履歴は、任意のユーザがウェブサービスを利用して過去に購入した商品の配達完了(配達成功)の際の配達日時情報を含む。当該配達日時情報は、例えば、配達された日(例えば、1週間のうちの特定の日(曜日)、祝日等)と配達された時間帯(タイムスロット)(例えば、午前中、18時~20時等)を含む。
In the learning stage, the
学習済みの在宅予測モデル111は、対象ユーザのユーザ特徴と、作成された関係性グラフに基づいて識別された、当該対象ユーザと同じ住所である他の1以上のユーザ(関連ユーザ)のユーザ特徴とを入力として、当該対象ユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を予測するように構成される。上述のように、当該対象ユーザのユーザ特徴は、対象ユーザ特徴設定部103により予測部105に設定され、関連ユーザのユーザ特徴は、関連ユーザ特徴設定部104により設定される。関連ユーザ特徴設定部104は、例えば、図5Aにおける親子クラスタ51や配偶者クラスタ52に基づいて、当該対象ユーザと同じ住所である他の1以上のユーザを関連ユーザとして決定してもよい。なお、複数のユーザの住所が異なる住所で登録されている場合であっても、各ユーザ装置のIPアドレスにより把握されるユーザ装置間のおおよその距離により、当該対象のユーザと同じ住所と認定される他の1以上のユーザを、関連ユーザとして決定してもよい。
The learned at-
予測段階では、予測部105は、対象ユーザのユーザ特徴と、作成された関係性グラフに基づいて識別された関連ユーザのユーザ特徴と、対象のタイムスロットの情報を、在宅予測モデル111に入力し、当該対象ユーザおよび/または当該関連ユーザの在宅可能性を予測する。当該対象ユーザ宛ての荷物は、当該対象ユーザが不在であっても、同居している他のユーザにより受け取り可能であり、当該対象ユーザおよび/または当該関連ユーザの在宅可能性は、配達成功の可能性と同義となる、もしくは、配達成功の可能性に応用可能である。当該対象のタイムスロットの情報は、タイムスロット(時間)の情報だけでなく日にちの情報を含む(すなわち、日時の情報)である。本実施形態では、配達成功の可能性は、0~1(1が最大可能性)の数値で出力するように、在宅予測モデル111が構成される。なお、本実施形態では、タイムスロット毎に在宅予測モデル111が構成されてよい。ここで、予測部105は、タイムスロットに応じて在宅予測モデル111を用いてよい。
In the prediction stage, the
本実施形態では、図8に示すように、対象ユーザのユーザ特徴82、当該対象ユーザと同居する(すなわち、同じ住所を有する)当該対象ユーザの配偶者のユーザ特徴83、当該対象ユーザと同居する当該対象ユーザの親のユーザ特徴84、および対象のタイムスロット85(所定の日時の情報)が在宅予測モデル111に入力され、タイムスロット85における配達成功の可能性86が予測される。なお、タイムスロット毎に在宅予測モデル111が構成されている場合、在宅予測モデル111へのタイムスロット85の入力は不要である。
In this embodiment, as shown in FIG. 8, the
前述のように、本実施形態では、配達成功の可能性は、例えば、0~1の数値で表される。予測部105は、在宅予測モデル111から出力された配達成功の可能性86が、所定の閾値より高い場合、配達成功の可能性が高いと判定することができる。当該所定の閾値は例えば、0.7である。
As described above, in this embodiment, the probability of successful delivery is expressed as a value between 0 and 1, for example. The
図8では、対象ユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を予測するために、各ユーザについて、デモグラフィック情報(性別、年齢、居住地域、職業、家族構成等の人口統計学的なユーザ属性)、ジオデータ(ユーザ装置の時間帯(タイムスロット)ごとの位置情報)、ユーザ装置のIPアドレス(送信元アドレス)が用いられている。なお、在宅予測モデル111への入力データは図8に示したデータ(デモグラフィック情報、ジオデータ、IPアドレス)に限定されず、ユーザのウェブサービスの利用に関する情報等、各ユーザが有しうる全ての特徴のデータが在宅予測モデル111に入力されてもよい。
In Figure 8, demographic information (demographic user attributes such as gender, age, area of residence, occupation, family structure, etc.) for each user is used to predict the probability of successful delivery of a package addressed to the target user. , geodata (location information of the user device for each time slot), and the IP address (source address) of the user device are used. Note that the input data to the at-
また、関連ユーザのユーザ特徴については、重みづけして用いてもよい。例えば、親密度スコアが高いユーザのユーザ特徴については高い重みづけを付与し、親密度スコアが低いユーザのユーザ特徴については低い重みづけを付与して、在宅予測モデル111に入力してもよい。
Further, user characteristics of related users may be weighted and used. For example, the user characteristics of a user with a high intimacy score may be given a high weighting, and the user characteristics of a user with a low intimacy score may be given a low weighting, and these may be input into the at-
上記の説明では、対象ユーザに関連する関連ユーザとして、当該対象ユーザの配偶者と親が選択(決定)されたが、当該対象ユーザの近所に住むユーザが選択されてもよい。例えば、対象ユーザが、ウェブサービスを通じて、自宅の代わりに、近所に住むユーザの自宅への配送を許可している場合、予測部105は、当該近所に住むユーザの在宅可能性を予測してもよい。この場合、図8では、対象ユーザの特徴の代わり/またはそれに加えて、当該近所に住むユーザの特徴が用いられ、当該近所に住むユーザの特徴と、当該近所に住むユーザと同居する1以上のユーザの特徴も用いて、当該対象ユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性が予測されうる。
In the above description, the spouse and parents of the target user are selected (determined) as related users related to the target user, but users who live in the neighborhood of the target user may also be selected. For example, if the target user allows delivery to the home of a user who lives in the neighborhood instead of his or her home through a web service, the
[情報処理装置10のハードウェア構成]
図9は、本実施形態による情報処理装置10のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
本実施形態による情報処理装置10は、単一または複数の、あらゆるコンピュータ、モバイルデバイス、または他のいかなる処理プラットフォーム上にも実装することができる。
図9を参照して、情報処理装置10は、単一のコンピュータに実装される例が示されているが、本実施形態による情報処理装置10は、複数のコンピュータを含むコンピュータシステムに実装されてよい。複数のコンピュータは、有線または無線のネットワークにより相互通信可能に接続されてよい。
[Hardware configuration of information processing device 10]
FIG. 9 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the
The
Referring to FIG. 9, an example is shown in which the
図9に示すように、情報処理装置10は、CPU91と、ROM92と、RAM93と、HDD94と、入力部95と、表示部96と、通信I/F97と、システムバス98とを備えてよい。情報処理装置10はまた、外部メモリを備えてよい。
CPU(Central Processing Unit)91は、情報処理装置10における動作を統括的に制御するものであり、データ伝送路であるシステムバス98を介して、各構成部(92~97)を制御する。
As shown in FIG. 9, the
A CPU (Central Processing Unit) 91 centrally controls operations in the
ROM(Read Only Memory)92は、CPU91が処理を実行するために必要な制御プログラム等を記憶する不揮発性メモリである。なお、当該プログラムは、HDD(Hard Disk Drive)94、SSD(Solid State Drive)等の不揮発性メモリや着脱可能な記憶媒体(不図示)等の外部メモリに記憶されていてもよい。
RAM(Random Access Memory)93は、揮発性メモリであり、CPU91の主メモリ、ワークエリア等として機能する。すなわち、CPU91は、処理の実行に際してROM92から必要なプログラム等をRAM93にロードし、当該プログラム等を実行することで各種の機能動作を実現する。図2に示す学習モデル記憶部110とユーザ特徴記憶部120は、RAM93で構成されうる。
A ROM (Read Only Memory) 92 is a nonvolatile memory that stores control programs and the like necessary for the
A RAM (Random Access Memory) 93 is a volatile memory and functions as the main memory, work area, etc. of the
HDD94は、例えば、CPU91がプログラムを用いた処理を行う際に必要な各種データや各種情報等を記憶している。また、HDD94には、例えば、CPU91がプログラム等を用いた処理を行うことにより得られた各種データや各種情報等が記憶される。
入力部95は、キーボードやマウス等のポインティングデバイスにより構成される。
表示部96は、液晶ディスプレイ(LCD)等のモニターにより構成される。表示部86は、入力部95と組み合わせて構成されることにより、GUI(Graphical User Interface)として機能してもよい。
The
The
The
通信I/F97は、情報処理装置10と外部装置との通信を制御するインタフェースである。
通信I/F97は、ネットワークとのインタフェースを提供し、ネットワークを介して、外部装置との通信を実行する。通信I/F97を介して、外部装置との間で各種データや各種パラメータ等が送受信される。本実施形態では、通信I/F87は、イーサネット(登録商標)等の通信規格に準拠する有線LAN(Local Area Network)や専用線を介した通信を実行してよい。ただし、本実施形態で利用可能なネットワークはこれに限定されず、無線ネットワークで構成されてもよい。この無線ネットワークは、Bluetooth(登録商標)、ZigBee(登録商標)、UWB(Ultra Wide Band)等の無線PAN(Personal Area Network)を含む。また、Wi-Fi(Wireless Fidelity)(登録商標)等の無線LAN(Local Area Network)や、WiMAX(登録商標)等の無線MAN(Metropolitan Area Network)を含む。さらに、LTE/3G、4G、5G等の無線WAN(Wide Area Network)を含む。なお、ネットワークは、各機器を相互に通信可能に接続し、通信が可能であればよく、通信の規格、規模、構成は上記に限定されない。
The communication I/
The communication I/
図2に示す情報処理装置10の各要素のうち少なくとも一部の機能は、CPU91がプログラムを実行することで実現することができる。ただし、図2に示す情報処理装置10の各要素のうち少なくとも一部の機能が専用のハードウェアとして動作するようにしてもよい。この場合、専用のハードウェアは、CPU91の制御に基づいて動作する。
At least some of the functions of each element of the
[ユーザ装置11のハードウェア構成]
図1に示すユーザ装置11のハードウェア構成は、図9と同様でありうる。すなわち、ユーザ装置10は、CPU91と、ROM92と、RAM93と、HDD94と、入力部95と、表示部96と、通信I/F97と、システムバス98とを備えうる。ユーザ装置11は、情報処理装置10により提供された各種情報を、表示部96に表示し、GUI(入力部95と表示部96による構成)を介してユーザから受け付ける入力操作に対応する処理を行うことができる。
[Hardware configuration of user device 11]
The hardware configuration of the
<処理の流れ>
図10に、本実施形態による情報処理装置10により実行される処理のフローチャートを示す。図9に示す処理は、情報処理装置10のCPU91がROM92等に格納されたプログラムをRAM93にロードして実行することによって実現されうる。図10の説明のために、図1に示した情報処理システムを参照する。学習部106により学習済みの、在宅予測モデル111およびスコア予測モデル112は、学習モデル記憶部110に格納されているものとする。
<Processing flow>
FIG. 10 shows a flowchart of processing executed by the
S101において、ユーザ特徴取得部101は、ユーザ装置11-1~11-Nから、各ユーザのユーザ特徴を取得し、ユーザ特徴121としてユーザ特徴記憶部120に格納する。S101の処理は、過去の一定の期間におけるユーザ特徴の取得(収集)処理であってもよい。
In S101, the user
S102において、グラフ作成部102は、ユーザ特徴取得部101により取得された各種ユーザ特徴を用いて、ユーザ1~Nについての関係性グラフを作成する。関係性グラフの作成手順は、上述の通りである。
In S102, the
S103において、対象ユーザ特徴設定部103は、ユーザ1~Nの中から、荷物の配達先となるユーザ(対象ユーザ)の設定を行う。前述のように、当該対象ユーザは、操作者が入力部95による入力操作により設定されてもよいし、予めシステムにおいて設定されていてもよいし、ROM92やRAM93に格納されている任意のプログラムによって設定されてもよい。さらに、S103において、対象ユーザ特徴設定部103は、当該対象ユーザのユーザ特徴を、ユーザ特徴121から取得して予測部105に設定する。
In S103, the target user
S104において、関連ユーザ特徴設定部104は、グラフ作成部102により作成された関係性グラフに基づいて、当該対象ユーザと同じ住所の他の1以上のユーザを、関連ユーザとして決定する。さらに、関連ユーザ特徴設定部104は、当該関連ユーザのユーザ特徴を、ユーザ特徴121から取得して予測部105に設定する。
In S104, the related user
S105において、予測部105は、S103とS104で設定された、当該対象ユーザのユーザ特徴と当該関連ユーザのユーザ特徴、および、対象のタイムスロット(日時)を、在宅予測モデル111に入力し、当該対象のタイムスロットにおける当該対象ユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を予測する。
In S105, the
S106において、出力部107は、S105で予測された配達成功の可能性の予測結果を出力する。出力部107は、予測結果に関する情報を生成して、外部装置(不図示)へ出力してもよい。
In S106, the
このように、情報処理装置10は、複数のユーザのユーザ特徴から、ユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフネットワーク(関係性グラフ)を作成し、当該関係性グラフに基づいて、対象ユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性を予測する。これにより、対象ユーザ宛ての荷物の配達成功の可能性の予測精度が向上し、配送業者による再配達リスクが減少しうる。
In this way, the
なお、上記において特定の実施形態が説明されているが、当該実施形態は単なる例示であり、本発明の範囲を限定する意図はない。本明細書に記載された装置及び方法は上記した以外の形態において具現化することができる。また、本発明の範囲から離れることなく、上記した実施形態に対して適宜、省略、置換及び変更をなすこともできる。かかる省略、置換及び変更をなした形態は、請求の範囲に記載されたもの及びこれらの均等物の範疇に含まれ、本発明の技術的範囲に属する。 Note that although specific embodiments have been described above, these embodiments are merely illustrative and are not intended to limit the scope of the present invention. The apparatus and methods described herein may be embodied in forms other than those described above. In addition, appropriate omissions, substitutions, and changes may be made to the embodiments described above without departing from the scope of the present invention. Such omissions, substitutions, and modifications are included within the scope of the claims and their equivalents, and fall within the technical scope of the present invention.
1~N:ユーザ、10:情報処理装置、11-1~11-N:ユーザ装置、101:ユーザ特徴取得部、102:グラフ作成部、103:対象ユーザ特徴設定部、104:関連ユーザ特徴設定部、105:予測部、106:学習部、107:出力部、110:学習モデル記憶部、111:在宅予測モデル、112:スコア予測モデル、120:ユーザ特徴記憶部、121:ユーザ特徴 1 to N: User, 10: Information processing device, 11-1 to 11-N: User device, 101: User feature acquisition unit, 102: Graph creation unit, 103: Target user feature setting unit, 104: Related user feature setting 105: Prediction unit, 106: Learning unit, 107: Output unit, 110: Learning model storage unit, 111: At-home prediction model, 112: Score prediction model, 120: User feature storage unit, 121: User characteristics
上記課題を解決するために、本発明による情報処理装置の一態様は、複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得手段と、前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定手段と、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する1以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定手段と、前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測手段と、を有する。 In order to solve the above problems, one aspect of the information processing device according to the present invention includes an acquisition unit that acquires factual characteristics about each of a plurality of users as user characteristics, and a target user among the plurality of users. One or more users who live together with the target user among the plurality of users are set as related users based on a target user setting means to be set and a relationship graph showing social relationships among the plurality of users. It has a related user setting means, and a prediction means for predicting the possibility of successful delivery of a package addressed to the target user at a predetermined date and time based on the user characteristics of the target user and the user characteristics of the related user.
前記関係性グラフにおいて、各ユーザは各ユーザノードで表され、各ユーザノードは、前記事実特徴に基づいてリンクで接続されうる。 In the relationship graph, each user is represented by a respective user node, and each user node can be connected with a link based on the factual characteristics.
前記関係性グラフにおいて、同じ事実特徴を有するユーザノードのペアが明示的なリンクで接続され、当該明示的なリンクで接続された複数のユーザノードのペアに基づいて、前記明示的なリンクで接続されていないユーザノードのペアが暗示的なリンクで接続されうる。 In the relationship graph , a pair of user nodes having the same factual characteristics are connected by an explicit link, and based on a plurality of pairs of user nodes connected by the explicit link, the pair of user nodes are connected by the explicit link. Pairs of user nodes that are not linked may be connected with implicit links.
前記関係性グラフは、前記接続されたユーザノードのペアで共有される1つ以上の事実特徴に基づいて当該ペアに割り当てられた親密度を有しうる。 The relationship graph may have a closeness assigned to the connected pair of user nodes based on one or more factual characteristics shared by the pair .
上記課題を解決するために、本発明による情報処理方法の一態様は、複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得工程と、前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定工程と、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する1以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定工程と、前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測工程と、を有する。 In order to solve the above problems, one aspect of the information processing method according to the present invention includes an acquisition step of acquiring factual characteristics about each of a plurality of users as user characteristics, and a target user among the plurality of users. One or more users who live with the target user among the plurality of users are set as related users based on a target user setting step and a relationship graph showing social relationships among the plurality of users. The method includes a related user setting step, and a prediction step of predicting the possibility of successful delivery of a package addressed to the target user at a predetermined date and time based on the user characteristics of the target user and the user characteristics of the related user.
上記課題を解決するために、本発明によるプログラムの一態様は、情報処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、該プログラムは、前記コンピュータに、複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得処理と、前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定処理と、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する1以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定処理と、前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測処理と、を含む処理を実行させるためのものである。 In order to solve the above problems, one aspect of the program according to the present invention is an information processing program for causing a computer to perform information processing, the program instructing the computer to obtain user information for each of a plurality of users. an acquisition process for acquiring features as user characteristics; a target user setting process for setting a target user among the plurality of users; and a relationship graph indicating social relationships between the plurality of users . A related user setting process that sets one or more users who live together with the target user among a plurality of users as related users, and a related user setting process that sets one or more users who live together with the target user as related users, and a process for setting a message addressed to the target user based on the user characteristics of the target user and the user characteristics of the related user. This is for executing a process including a prediction process for predicting the possibility of successful delivery of a package at a predetermined date and time.
Claims (9)
前記ユーザ特徴に基づいて、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフを作成する作成手段と、
前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定手段と、
前記関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する1以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定手段と、
前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 acquisition means for acquiring factual characteristics about each of the plurality of users as user characteristics;
Creation means for creating a relationship graph showing social relationships between the plurality of users based on the user characteristics;
Target user setting means for setting target users among the plurality of users;
Related user setting means for setting one or more users who live together with the target user among the plurality of users as related users based on the relationship graph;
Prediction means for predicting the possibility of successful delivery of a package addressed to the target user at a predetermined date and time based on the user characteristics of the target user and the user characteristics of the related user;
An information processing device comprising:
前記ユーザ特徴に基づいて、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフを作成する作成工程と、
前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定工程と、
前記関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する1以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定工程と、
前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測工程と、
を有することを特徴とする情報処理方法。 an acquisition step of acquiring factual features about each of the plurality of users as user features;
a creation step of creating a relationship graph showing social relationships among the plurality of users based on the user characteristics;
a target user setting step of setting a target user among the plurality of users;
a related user setting step of setting one or more users who live together with the target user among the plurality of users as related users based on the relationship graph;
a prediction step of predicting the possibility of successful delivery of a package addressed to the target user at a predetermined date and time based on the user characteristics of the target user and the user characteristics of the related user;
An information processing method characterized by having the following.
複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得処理と、
前記ユーザ特徴に基づいて、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフを作成する作成処理と、
前記複数のユーザのうち、対象ユーザを設定する対象ユーザ設定処理と、
前記関係性グラフに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザと同居する1以上のユーザを関連ユーザとして設定する関連ユーザ設定処理と、
前記対象ユーザのユーザ特徴と前記関連ユーザのユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ宛ての荷物の所定の日時における配達成功の可能性を予測する予測処理と、を含む処理を実行させるためのものである、
情報処理プログラム。 An information processing program for causing a computer to perform information processing, the program causing the computer to:
an acquisition process of acquiring factual features about each of the plurality of users as user features;
a creation process of creating a relationship graph showing social relationships between the plurality of users based on the user characteristics;
Target user setting processing for setting a target user among the plurality of users;
a related user setting process of setting one or more users who live with the target user among the plurality of users as related users based on the relationship graph;
A prediction process for predicting the possibility of successful delivery of a package addressed to the target user at a predetermined date and time based on the user characteristics of the target user and the user characteristics of the related user. be,
Information processing program.
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