JP5536531B2 - ユーザ属性推定装置、ユーザ属性推定方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
第2の態様に係る発明は、第1の態様に係る発明において、前記モデル生成部は、推定対象であるユーザ属性項目に対応する前記ノードの参照番号の地理属性項目の中から、1つ以上選択した地理属性項目の組み合わせから学習モデルを生成し、複数の地理属性項目の組み合わせを試し、もっとも精度のよい地理属性項目の組み合わせを求めることを要旨とする。
第4の態様に係る発明は、第3の態様に係る発明において、前記モデル生成ステップでは、推定対象であるユーザ属性項目に対応する前記ノードの参照番号の地理属性項目の中から、1つ以上選択した地理属性項目の組み合わせから学習モデルを生成し、複数の地理属性項目の組み合わせを試し、もっとも精度のよい地理属性項目の組み合わせを求めることを要旨とする。
以下、各指数を求めるにあたり、必要な指標の例を示す。指数の算出にあたっては、購買指数、娯楽指数、ビジネス指数、居住指数のうち用意できるだけのものを用意し、変数選択部501により最適なものを数個選出する。購買指数は、その場所における小売業年間売上高、流通小売チェーンの出店数、商業用地の平均地価などを表す。娯楽指数は、その場所における飲食チェーンの出店数、遊園地等大規模娯楽施設の有無などを表す。ビジネス指数は、その場所における従業者数、大企業事業所数、1事業所あたりの従業者数などを表す。居住指数は、その場所における世帯数、1世帯あたりの平均人員、総宅地面積などを表す。これらの指標は、市販されているDB、API(Application Program Interface)サービス、行政発行の統計資料、公示地価より入手することが可能である。
以下、各指数を求めるにあたり、必要な指標の例を示す。指数の算出にあたっては、曜日、時間帯、気象情報、催事情報のうち用意できるだけのものを用意し、変数選択部501により最適なものを数個選出する。曜日は、平日・休日などを表す。時間帯は、朝(6:00−11:00)、昼(11:00−17:00)、夜(17:00−24:00)などを表す。催事情報は、周辺における催事開催時間帯、終了時間帯、催事のジャンルなどを表す。気象情報は、各時間帯における予想天候と気温を表す。これらの指標うち、曜日や時間帯はユーザ属性の観測時刻より算出し、その他は気象情報提供サービスや、各催事主催団体や催事会場の催事情報を参照することにより取得することが可能である。
500…モデル生成部
600…ユーザ属性推定部
401…地理属性項目構造蓄積部
402…ユーザ属性−地理項目構造関係蓄積部
Claims (5)
- ユーザ属性を推定するユーザ属性推定装置であって、
既知のユーザ属性を蓄積する既知ユーザ属性蓄積部と、
地理属性項目をユーザ属性との関連性の観点からツリー構造で蓄積するとともにそのツリー構造を構成する各ノードの参照番号を蓄積する地理属性項目構造蓄積部と、
推定対象であるユーザ属性項目と前記ノードの参照番号との対応関係を示す情報を蓄積するユーザ属性−地理項目構造関係蓄積部と、
前記既知ユーザ属性蓄積部に蓄積された既知のユーザ属性に基づいて地理属性とユーザ属性の関係を学習して学習モデルを生成するモデル生成部と、
前記モデル生成部により生成された学習モデルに基づいて地理属性から未知のユーザ属性を推定するユーザ属性推定部と、
を備え、
前記モデル生成部は、前記ユーザ属性−地理項目構造関係蓄積部を参照して推定対象であるユーザ属性項目に対応する前記ノードの参照番号を取得し、取得した前記ノードの参照番号に基づいて前記地理属性項目構造蓄積部に蓄積された地理属性項目を選択し、選択された地理属性項目を学習モデルに利用する
ことを特徴とするユーザ属性推定装置。 - 前記モデル生成部は、推定対象であるユーザ属性項目に対応する前記ノードの参照番号の地理属性項目の中から、1つ以上選択した地理属性項目の組み合わせから学習モデルを生成し、複数の地理属性項目の組み合わせを試し、もっとも精度のよい地理属性項目の組み合わせを求める
ことを特徴とする請求項1記載のユーザ属性推定装置。 - ユーザ属性を推定するユーザ属性推定方法であって、
コンピュータが、
既知のユーザ属性を既知ユーザ属性蓄積部に蓄積する既知ユーザ属性蓄積ステップと、
地理属性項目をユーザ属性との関連性の観点からツリー構造で蓄積するとともにそのツリー構造を構成する各ノードの参照番号を地理属性項目構造蓄積部に蓄積する地理属性項目構造蓄積ステップと、
推定対象であるユーザ属性項目と前記ノードの参照番号との対応関係を示す情報をユーザ属性−地理項目構造関係蓄積部に蓄積するユーザ属性−地理項目構造関係蓄積ステップと、
前記既知ユーザ属性蓄積部に蓄積された既知のユーザ属性に基づいて地理属性とユーザ属性の関係を学習して学習モデルを生成するモデル生成ステップと、
前記モデル生成ステップで生成された学習モデルに基づいて地理属性から未知のユーザ属性を推定するユーザ属性推定ステップと、
を実行し、
前記モデル生成ステップでは、前記ユーザ属性−地理項目構造関係蓄積部を参照して推定対象であるユーザ属性項目に対応する前記ノードの参照番号を取得し、取得した前記ノードの参照番号に基づいて前記地理属性項目構造蓄積部に蓄積された地理属性項目を選択し、選択された地理属性項目を学習モデルに利用する
ことを特徴とするユーザ属性推定方法。 - 前記モデル生成ステップでは、推定対象であるユーザ属性項目に対応する前記ノードの参照番号の地理属性項目の中から、1つ以上選択した地理属性項目の組み合わせから学習モデルを生成し、複数の地理属性項目の組み合わせを試し、もっとも精度のよい地理属性項目の組み合わせを求める
ことを特徴とする請求項3記載のユーザ属性推定方法。 - ユーザ属性を推定するためのプログラムであって、
既知のユーザ属性を既知ユーザ属性蓄積部に蓄積する既知ユーザ属性蓄積ステップと、
地理属性項目をユーザ属性との関連性の観点からツリー構造で蓄積するとともにそのツリー構造を構成する各ノードの参照番号を地理属性項目構造蓄積部に蓄積する地理属性項目構造蓄積ステップと、
推定対象であるユーザ属性項目と前記ノードの参照番号との対応関係を示す情報をユーザ属性−地理項目構造関係蓄積部に蓄積するユーザ属性−地理項目構造関係蓄積ステップと、
前記既知ユーザ属性蓄積部に蓄積された既知のユーザ属性に基づいて地理属性とユーザ属性の関係を学習して学習モデルを生成するモデル生成ステップと、
前記モデル生成ステップで生成された学習モデルに基づいて地理属性から未知のユーザ属性を推定するユーザ属性推定ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記モデル生成ステップでは、前記ユーザ属性−地理項目構造関係蓄積部を参照して推定対象であるユーザ属性項目に対応する前記ノードの参照番号を取得し、取得した前記ノードの参照番号に基づいて前記地理属性項目構造蓄積部に蓄積された地理属性項目を選択し、選択された地理属性項目を学習モデルに利用する
ことを特徴とするプログラム。
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JP2010111166A JP5536531B2 (ja) | 2010-05-13 | 2010-05-13 | ユーザ属性推定装置、ユーザ属性推定方法、およびプログラム |
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