JP5258532B2 - 評判指数を出力する方法及び評判指数出力装置 - Google Patents
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Description
更に、直接の投資対象ではないものも含む評価可能なあらゆるものの評価を反映する評判指数を出力する方法及び評判指数出力装置を提供することを目的とする。
また更に、評価対象に対する本来の評価とは関係ないスパムやノイズの影響を排除できるような評判指数を出力する方法及び評判指数出力装置を提供することを目的とする。
前記所定の評価対象に関する複数の対象データ(例えば、投資銘柄名、或いは商品名を示すテキストデータ)を含む複数の情報源データ(例えば、ブログ、ニュース、アナリストレポート、検索ログ)で構成する情報源データベース(必ずしも一のテーブル、一のハードウェアで実現しなくともよい)から前記所定の評価対象に関する対象データを抽出する抽出ステップと、
抽出した前記対象データの各々について解析することによって、前記所定の評価対象の評判を決定する評判ポイントデータ(例えば、プラス1、マイナス1、ニュートラル)を算出して前記評価対象の各々に関連付けて記憶する解析ステップと、
前記複数の情報源データの各々の重要度を示すウエイトデータ(例えば、0〜1の間の任意の数値)を前記複数の情報源データに関連付けて記憶するウエイト付与ステップと、
記憶した前記評判ポイントデータと、前記評判ポイントデータに関連付けられた前記対象データを含む前記情報源データに関連付けられた前記ウエイトデータと、を乗ずることにより、前記所定の評価対象の前記評判指数を算出して出力する出力ステップと、を含み、
前記複数の対象データは、前記所定の評価対象を示すキーワードを含む主対象データ(例えば、投資銘柄名や商品名、サービス名そのもの)と、前記所定の評価対象に関連する副対象データ(例えば、当該投資銘柄の商品名やサービス名、或いは当該商品のメーカー名)と、を少なくとも含み、
前記評判指数出力装置は、前記情報源データベースに基づいて、前記副対象データと前記所定の評価対象との関連度(例えば、0〜1の間の任意の数値)を示す関連テーブル(例えば、投資銘柄名をキーとする商品名・サービス名テーブル、或いは、商品名をキーとするメーカー名、販売店名テーブル)を生成して記憶し、記憶した前記関連テーブルに基づいて、前記評価対象と関連度の高い前記副対象データを選定するものである方法。
抽出した前記評価対象の各々について解析することによって、前記所定の評価対象の評判を決定する評判ポイントデータ(例えば、プラス1、マイナス1、ニュートラル)を算出して前記評価対象の各々に関連付けて記憶し、
前記複数の情報源データの各々の重要度を示すウエイトデータ(例えば、0〜1の間の任意の数値)を前記複数の情報源データに関連付けて記憶し、
記憶した前記評判ポイントデータと、前記評判ポイントデータに関連付けられた前記評価対象を含む前記情報源データに関連付けられた前記ウエイトデータと、を乗ずることにより、前記所定の評価対象の前記評判指数を算出して出力し、
前記複数の対象データは、前記所定の評価対象を示すキーワードを含む主対象データ(例えば、投資銘柄名や商品名、サービス名そのもの)と、前記所定の評価対象に関連する副対象データ(例えば、投資銘柄の商品名やサービス名、或いは商品のメーカー名)と、を少なくとも含み、
前記評判指数出力装置は、前記情報源データベースに基づいて、前記副対象データと前記所定の評価対象との関連度(例えば、0〜1の間の任意の数値)を示す関連テーブル(例えば、投資銘柄名をキーとする商品名・サービス名テーブル、或いは、商品名をキーとするメーカー名、販売店名テーブル)を生成して記憶し、記憶した前記関連テーブルに基づいて、前記評価対象と関連度の高い前記副対象データを選定する。
前記抽出ステップは、前記記憶ステップにより記憶された前記頻度の高い対象データを優先的に抽出することを特徴とする(1)から(7)のいずれかに記載の方法。
前記抽出ステップは、前記評価ステップにより記憶された前記評価値の高い情報源データから優先的に前記対象データを抽出することを特徴とする(1)から(8)のいずれかに記載の方法。
前記所定の評価対象に関する複数の対象データ(例えば、投資銘柄名、或いは商品名を示すテキストデータ)を含む複数の情報源データ(例えば、ブログ、ニュース、アナリストレポート、検索ログ)で構成する情報源データベース(必ずしも一のテーブル、一のハードウェアで実現しなくともよい)から前記所定の評価対象に関する対象データを抽出する抽出手段と、
抽出した前記対象データの各々について解析することによって、前記所定の評価対象の評判を決定する評判ポイントデータ(例えば、プラス1、マイナス1、ニュートラル)を算出して前記評価対象の各々に関連付けて記憶する解析手段と、
前記複数の情報源データの各々の重要度を示すウエイトデータ(例えば、0〜1の間の任意の数値)を前記複数の情報源データに関連付けて記憶するウエイト付与手段と、
記憶した前記評判ポイントデータと、前記評判ポイントデータに関連付けられた前記対象データを含む前記情報源データに関連付けられた前記ウエイトデータと、を乗ずることにより、前記所定の評価対象の前記評判指数を算出して出力する出力手段と、を含み、
前記複数の対象データは、前記所定の評価対象を示すキーワードを含む主対象データ(例えば、投資銘柄名や商品名、サービス名そのもの)と、前記所定の評価対象に関連する副対象データ(例えば、当該投資銘柄の商品名やサービス名、或いは当該商品のメーカー名)と、を少なくとも含み、
前記情報源データベースに基づいて、前記副対象データと前記所定の評価対象との関連度(例えば、0〜1の間の任意の数値)を示す関連テーブル(例えば、投資銘柄名をキーとする商品名・サービス名テーブル、或いは、商品名をキーとするメーカー名、販売店名テーブル)を生成して記憶し、記憶した前記関連テーブルに基づいて、前記評価対象と関連度の高い前記副対象データを選定するものである評判指数出力装置。
以下、本発明の第1実施形態について説明する。
図1に示すように、本実施形態に係る評判指数出力システム1は、端末20a、20b、20c、・・・、評判指数出力装置10、通信ネットワーク30、情報源サーバ40を含む。端末20a、20b、20c、・・・は通信ネットワーク30を介して評判指数出力装置10及び情報源サーバ40と接続可能である。ここで、端末20a、20b、20c、・・・は、一般にクライアントと呼称されることがある。
図2に示すように、端末20a、20b、20c、・・・、評判指数出力装置10及び情報源サーバ40は、制御部110、210、410、入力部120、220、420、表示部130、230、430、記憶部140、240、440及び通信I/F部150、250、450がそれぞれバス160、260、460を介して接続されて構成される。
図3は、図1で説明した本実施形態に係る評判指数出力装置10の機能構成の一例を示す図である。評判指数出力装置10は、関連テーブル生成手段111、抽出手段112、解析手段113、ウエイト付与手段114、出力手段115を含んで構成されている。更に、情報源データベース121、関連テーブル122、対象データテーブル123を含んで構成されている。更に、対象データテーブル123は、主対象データ1231、副対象データ1232を含んで構成されている。
図4は、本実施形態に係る評判指数出力処理を示すフローチャートである。
以下、本発明の第2実施形態について説明する。本実施形態では、第1実施形態により出力される評判指数の精度、即ち評判指数出力装置10の有効性を検証することを想定する。具体的には、情報源データベース121として、例えば1年間や数年間等の大規模データを用いて、過去一定期間における評判指数の推移を管理者に提示する。なお、第1実施形態と同様の機能を果たす部分には同一の符号を付し、説明を省略する。
10、10a 評判指数出力装置
20a、20b、20c 端末
30 通信ネットワーク
40 情報源サーバ
110、210、410 制御部
120、220、420 入力部
130、230、430 表示部
140、240、440 記憶部
150、250、450 通信I/F部
160、260、460 バス
Claims (11)
- 評判指数出力装置が所定の評価対象に関する評判を表す評判指数を出力する方法であって、
前記所定の評価対象に関する複数の対象データを含む複数の情報源データで構成する情報源データベースから前記所定の評価対象に関する対象データを抽出する抽出ステップと、
抽出した前記対象データの各々について解析することによって、前記所定の評価対象の評判を決定する評判ポイントデータを算出して前記評価対象の各々に関連付けて記憶する解析ステップと、
前記複数の情報源データの各々の重要度を示すウエイトデータを前記複数の情報源データに関連付けて記憶するウエイト付与ステップと、
記憶した前記評判ポイントデータと、前記評判ポイントデータに関連付けられた前記対象データを含む前記情報源データに関連付けられた前記ウエイトデータと、を乗ずることにより、前記所定の評価対象の前記評判指数を算出して出力する出力ステップと、を含み、
前記複数の対象データは、前記所定の評価対象を示すキーワードを含む主対象データと、前記所定の評価対象に関連する副対象データと、を少なくとも含み、
前記評判指数出力装置は、前記情報源データベースに基づいて、前記副対象データと前記所定の評価対象との関連度を示す関連テーブルを生成して記憶し、記憶した前記関連テーブルに基づいて、前記評価対象と関連度の高い前記副対象データを選定するものである方法。 - 前記評判指数のボラティリティを示す評判指数ボラティリティデータを更に算出して出力する請求項1に記載の方法。
- 前記評判ポイントデータは少なくともプラス評価及びマイナス評価を含んで構成する請求項1又は請求項2のいずれかに記載の方法。
- 前記評判ポイントデータは、ニュートラル評価を更に含んで構成する請求項1から請求項3のいずれかに記載の方法。
- 前記評判指数のドリフトを示す評判指数ドリフトデータを更に算出して出力する請求項1から請求項4のいずれかに記載の方法。
- 前記ウエイトデータは、前記情報源データの重要度を示す情報源ウエイトデータ及び前記情報源データの情報源被参照数に基づいて決定する請求項1から請求項5のいずれかに記載の方法。
- 前記ウエイトデータは、更に前記評判指数出力装置のユーザの投資性向を示す投資性向データに基づいて決定する請求項1から請求項6のいずれかに記載の方法。
- 前記情報源データベースにおいて、所定の評判情報が前記対象データと共に現れる頻度を算出して記憶する記憶ステップを更に含み、
前記抽出ステップは、前記記憶ステップにより記憶された前記頻度の高い対象データを優先的に抽出することを特徴とする請求項1から請求項7のいずれかに記載の方法。 - 前記複数の情報源データの各々を順位付けする評価値を算出し、当該情報源データに関連付けて記憶する評価ステップを更に含み、
前記抽出ステップは、前記評価ステップにより記憶された前記評価値の高い情報源データから優先的に前記対象データを抽出することを特徴とする請求項1から請求項8のいずれかに記載の方法。 - 前記出力ステップは、所定の期間毎の前記情報源データに基づいて、当該期間それぞれにおける前記評判指数を算出することを特徴とする請求項1から請求項9のいずれかに記載の方法。
- 所定の評価対象に関する評判を表す評判指数を出力する評判指数出力装置であって、
前記所定の評価対象に関する複数の対象データを含む複数の情報源データで構成する情報源データベースから前記所定の評価対象に関する対象データを抽出する抽出手段と、
抽出した前記対象データの各々について解析することによって、前記所定の評価対象の評判を決定する評判ポイントデータを算出して前記評価対象の各々に関連付けて記憶する解析手段と、
前記複数の情報源データの各々の重要度を示すウエイトデータを前記複数の情報源データに関連付けて記憶するウエイト付与手段と、
記憶した前記評判ポイントデータと、前記評判ポイントデータに関連付けられた前記対象データを含む前記情報源データに関連付けられた前記ウエイトデータと、を乗ずることにより、前記所定の評価対象の前記評判指数を算出して出力する出力手段と、を含み、
前記複数の対象データは、前記所定の評価対象を示すキーワードを含む主対象データと、前記所定の評価対象に関連する副対象データと、を少なくとも含み、
前記情報源データベースに基づいて、前記副対象データと前記所定の評価対象との関連度を示す関連テーブルを生成して記憶し、記憶した前記関連テーブルに基づいて、前記評価対象と関連度の高い前記副対象データを選定するものである評判指数出力装置。
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