JP5754534B1 - Information processing apparatus, information processing system, and information processing program - Google Patents
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Abstract
【課題】ユーザーがいる位置に関連する情報から、そのユーザーに関連する第2のユーザーの発言から抽出された話題に関連する情報を抽出するようにした情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置の受付手段は、ユーザーの位置を受け付け、第1の抽出手段は、前記ユーザーに関連する第2のユーザーの発言から、話題を抽出し、第2の抽出手段は、前記位置に関連する情報を抽出し、第3の抽出手段は、前記第2の抽出手段によって抽出された情報から、前記第1の抽出手段によって抽出された話題と関連する情報を抽出する。【選択図】図1An information processing apparatus is provided that extracts information related to a topic extracted from a remark of a second user related to a user from information related to a position where the user is present. An information processing apparatus accepting means accepts a user position, a first extracting means extracts a topic from a second user's remarks related to the user, and the second extracting means comprises: The information related to the position is extracted, and the third extracting means extracts information related to the topic extracted by the first extracting means from the information extracted by the second extracting means. [Selection] Figure 1
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理システム及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing system, and an information processing program.
特許文献1には、自分たちの居住する地域の地図を掲示板のように機能させ、自分が発信した地域情報を他の人に見てもらい、また他の人が発信したいろいろな地域情報を地図タイプの掲示板で閲覧する、という情報交換の場をインターネットや携帯電話網などのネットワーク上で構築することを課題とし、Webサーバーは、情報交換の掲示板の役割を果たすための多くの地域の地図データを構造化して集約した下敷地図データベースを管理しており、アクセスしてきたブラウザー搭載機器と通信し、希望に応じた地域の下敷地図を表示するための画面構成データをブラウザー搭載機器に送達し、Webサーバーは、下敷地図と組み合わせて提示するための多数の上敷コンテンツを構造化して集約した上敷コンテンツデータベースを管理しており、上敷コンテンツは利用者により発信された地域情報であり、その内容によりいくつかのカテゴリーに分類されており、各上敷コンテンツは、その情報の由来場所を下敷地図上にポインティングするための座標データと、文字や画像で構成された情報本体とに区分されていることが開示されている。
In
特許文献2には、電子掲示板に出力されているコンテンツを視聴しているユーザーに最適なコンテンツを提供することを課題とし、コンテンツを複数の人が認識できる態様で出力する電子掲示板を制御するシステムであって、ユーザーから、ユーザーがコンテンツを視聴している電子掲示板が存在する場所を識別する場所情報を含んで構成されている電子掲示板の識別情報である掲示板IDを受付けると共に、当該ユーザーの特徴を表すユーザー属性情報を特定する受付処理部と、少なくともユーザーの属性情報と電子掲示板の掲示板IDを記憶する履歴データベースと、ユーザーが視聴している電子掲示板に対して、ユーザーの属性情報に適合するコンテンツの出力を指示する広告情報処理部とを有することが開示されている。 Patent Document 2 discloses a system for controlling an electronic bulletin board that outputs content in a manner that allows a plurality of people to recognize the content, with the objective of providing optimal content to users who are viewing the content output on the electronic bulletin board And receiving from the user a bulletin board ID that is identification information of an electronic bulletin board including location information for identifying a place where the electronic bulletin board where the user is viewing content is present, and features of the user It matches the user attribute information with respect to the reception processing unit for identifying the user attribute information indicating the user ID, the history database storing at least the user attribute information and the bulletin board ID of the electronic bulletin board, and the electronic bulletin board viewed by the user. And an advertisement information processing unit for instructing output of content.
特許文献3には、利用者が所持する携帯端末装置と連係することにより、街頭端末装置による情報提供を効果的で、かつ、簡易に行うことができる街頭情報提供システムを提供することを課題とし、利用者の操作に応じて情報を提供する街頭端末装置と、街頭端末装置に情報を提供するサーバー装置及びデータベースと、利用者が所持する携帯端末装置(携帯電話)とから構成される街頭掲示板システムにおいて、街頭端末装置が、携帯端末装置から転送情報を受信する外部通信装置と、受信した転送情報に基づいてデータベースから関連情報(店舗・施設情報や地図情報)を取得して表示する検索・画面生成処理及びこれらの情報を表示する第1表示装置とを有して構成することが開示されている。 It is an object of Patent Document 3 to provide a street information providing system that can effectively and easily provide information by a street terminal device by linking with a portable terminal device possessed by a user. A street bulletin board composed of a street terminal device that provides information according to a user's operation, a server device and a database that provide information to the street terminal device, and a mobile terminal device (mobile phone) possessed by the user In the system, the street terminal device receives external transfer device that receives transfer information from the mobile terminal device, and retrieves and displays related information (store / facility information and map information) from the database based on the received transfer information. It is disclosed that the apparatus has a screen generation process and a first display device that displays the information.
本発明は、ユーザーがいる位置に関連する情報から、そのユーザーに関連する第2のユーザーの発言から抽出された話題に関連する情報を抽出するようにした情報処理装置、情報処理システム及び情報処理プログラムを提供することを目的としている。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing system, and an information processing system that extract information related to a topic extracted from a remark of a second user related to a user from information related to a position where the user is located The purpose is to provide a program.
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。 The gist of the present invention for achieving the object lies in the inventions of the following items.
請求項1の発明は、ユーザーの位置を受け付ける受付手段と、前記ユーザーに関連する第2のユーザーの発言から、話題を抽出する第1の抽出手段と、前記位置に関連する情報を抽出する第2の抽出手段と、前記第2の抽出手段によって抽出された情報から、前記第1の抽出手段によって抽出された話題と関連する情報を抽出する第3の抽出手段を備え、前記第1の抽出手段は、前記位置における、前記ユーザー以外の第3のユーザーの発言から、話題を抽出する第4の抽出手段と、前記第2のユーザーの発言から、話題を抽出する第5の抽出手段と、前記第4の抽出手段によって抽出された話題と前記第5の抽出手段によって抽出された話題に共通する話題を抽出する第6の抽出手段を備える情報処理装置である。
The invention of
請求項2の発明は、前記第3の抽出手段によって抽出された情報を前記ユーザーに提示するための情報を生成する生成手段をさらに備える請求項1に記載の情報処理装置である。
The invention according to claim 2 is the information processing apparatus according to
請求項3の発明は、前記生成手段によって生成された情報を、前記ユーザーが所持している携帯情報端末に、又は該ユーザーがいる位置の近辺に位置する表示装置若しくは印刷装置に、送信する送信手段をさらに備える請求項2に記載の情報処理装置である。 According to a third aspect of the present invention, the information generated by the generating means is transmitted to a portable information terminal possessed by the user or to a display device or a printing device located in the vicinity of the position where the user is present. The information processing apparatus according to claim 2, further comprising means.
請求項4の発明は、請求項3に記載の情報処理装置と、前記情報処理装置の送信手段から送信された情報を受信して、該情報を提示する前記携帯情報端末、該情報を提示する前記表示装置、又は該情報を印刷する前記印刷装置を備える情報処理システムである。 Invention of Claim 4 receives the information transmitted from the information processing apparatus of Claim 3 , and the transmission means of the information processing apparatus, presents the information, and presents the information An information processing system including the display device or the printing device that prints the information.
請求項5の発明は、コンピュータを、ユーザーの位置を受け付ける受付手段と、前記ユーザーに関連する第2のユーザーの発言から、話題を抽出する第1の抽出手段と、前記位置に関連する情報を抽出する第2の抽出手段と、前記第2の抽出手段によって抽出された情報から、前記第1の抽出手段によって抽出された話題と関連する情報を抽出する第3の抽出手段として機能させ、前記第1の抽出手段は、前記位置における、前記ユーザー以外の第3のユーザーの発言から、話題を抽出する第4の抽出手段と、前記第2のユーザーの発言から、話題を抽出する第5の抽出手段と、前記第4の抽出手段によって抽出された話題と前記第5の抽出手段によって抽出された話題に共通する話題を抽出する第6の抽出手段として機能させるための情報処理プログラムである。
請求項6の発明は、ユーザーに関連する第2ユーザーの発言から、話題を抽出する第1抽出手段と、前記ユーザーの位置に関連する情報を抽出する第2抽出手段と、前記情報から、前記話題と関連する情報を抽出する第3抽出手段を備え、前記第1抽出手段は、前記位置における、前記ユーザー以外の第3ユーザーの発言から、第2話題を抽出し、前記第2ユーザーの発言から、第3話題を抽出し、前記第2話題と前記第3話題に共通する話題を抽出する、情報処理装置である。
請求項7の発明は、コンピュータを、ユーザーに関連する第2ユーザーの発言から、話題を抽出する第1抽出手段と、前記ユーザーの位置に関連する情報を抽出する第2抽出手段と、前記情報から、前記話題と関連する情報を抽出する第3抽出手段として機能させ、前記第1抽出手段は、前記位置における、前記ユーザー以外の第3ユーザーの発言から、第2話題を抽出し、前記第2ユーザーの発言から、第3話題を抽出し、前記第2話題と前記第3話題に共通する話題を抽出する、情報処理プログラムである。
According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a computer comprising: a receiving unit that receives a position of a user; a first extracting unit that extracts a topic from a remark of a second user related to the user; and information related to the position A second extraction means for extracting; and a function of a third extraction means for extracting information related to the topic extracted by the first extraction means from the information extracted by the second extraction means , The first extracting means extracts a topic from a comment of a third user other than the user at the position, and extracts a topic from a comment of the second user. extraction means, said fourth to sixth information order to function as an extracting means for extracting a topic common to topics extracted by the fifth extraction means and topics extracted by the extracting means Is a management program.
According to a sixth aspect of the present invention, the first extraction means for extracting a topic from the remarks of the second user related to the user, the second extraction means for extracting information related to the position of the user, and the information, A third extracting unit configured to extract information related to the topic, wherein the first extracting unit extracts a second topic from a statement of a third user other than the user at the position, and the statement of the second user; The information processing device extracts a third topic and extracts a topic common to the second topic and the third topic.
According to a seventh aspect of the present invention, there is provided a first extracting means for extracting a topic from a remark of a second user related to a user, a second extracting means for extracting information related to the position of the user, and the information. From the remarks of a third user other than the user at the position, the first extraction means extracts a second topic from the remarks, and extracts information related to the topic. It is an information processing program for extracting a third topic from two users' comments and extracting a topic common to the second topic and the third topic.
請求項1の情報処理装置によれば、ユーザーがいる位置に関連する情報から、そのユーザーに関連する第2のユーザーの発言から抽出された話題に関連する情報を抽出することができる。また、ユーザーがいる位置における第3のユーザーの発言から話題を抽出し、第2のユーザーの発言から話題を抽出し、その2つの話題に共通する話題を抽出することができる。 According to the information processing apparatus of the first aspect, information related to the topic extracted from the remarks of the second user related to the user can be extracted from the information related to the position where the user is present. Further, it is possible to extract a topic from a third user's statement at a position where the user is present, extract a topic from the second user's statement, and extract a topic common to the two topics.
請求項2の情報処理装置によれば、抽出した情報をユーザーに提示するための情報を生成することができる。 According to the information processing apparatus of the second aspect , it is possible to generate information for presenting the extracted information to the user.
請求項3の情報処理装置によれば、生成された情報を、ユーザーが所持している携帯情報端末に、又はユーザーがいる位置の近辺に位置する表示装置若しくは印刷装置に、送信することができる。 According to the information processing apparatus of the third aspect , the generated information can be transmitted to the portable information terminal owned by the user or to the display device or the printing device located near the position where the user is located. .
請求項4の情報処理システムによれば、生成された情報を、携帯情報端末に提示すること、表示装置に提示すること、又は印刷装置で印刷することができる。 According to the information processing system of the fourth aspect , the generated information can be presented on the portable information terminal, presented on the display device, or printed by the printing device.
請求項5の情報処理プログラムによれば、ユーザーがいる位置に関連する情報から、そのユーザーに関連する第2のユーザーの発言から抽出された話題に関連する情報を抽出することができる。また、ユーザーがいる位置における第3のユーザーの発言から話題を抽出し、第2のユーザーの発言から話題を抽出し、その2つの話題に共通する話題を抽出することができる。
請求項6の情報処理装置によれば、ユーザーがいる位置に関連する情報から、そのユーザーに関連する第2のユーザーの発言から抽出された話題に関連する情報を抽出することができる。また、ユーザーがいる位置における第3のユーザーの発言から話題を抽出し、第2のユーザーの発言から話題を抽出し、その2つの話題に共通する話題を抽出することができる。
請求項7の情報処理プログラムによれば、ユーザーがいる位置に関連する情報から、そのユーザーに関連する第2のユーザーの発言から抽出された話題に関連する情報を抽出することができる。また、ユーザーがいる位置における第3のユーザーの発言から話題を抽出し、第2のユーザーの発言から話題を抽出し、その2つの話題に共通する話題を抽出することができる。
According to the information processing program of the fifth aspect , it is possible to extract information related to the topic extracted from the remarks of the second user related to the user from the information related to the position where the user is present. Further, it is possible to extract a topic from a third user's statement at a position where the user is present, extract a topic from the second user's statement, and extract a topic common to the two topics.
According to the information processing apparatus of the sixth aspect, information related to the topic extracted from the remarks of the second user related to the user can be extracted from the information related to the position where the user is present. Further, it is possible to extract a topic from a third user's statement at a position where the user is present, extract a topic from the second user's statement, and extract a topic common to the two topics.
According to the information processing program of the seventh aspect, it is possible to extract information related to the topic extracted from the remarks of the second user related to the user from the information related to the position where the user is present. Further, it is possible to extract a topic from a third user's statement at a position where the user is present, extract a topic from the second user's statement, and extract a topic common to the two topics.
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図1は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア(コンピュータ・プログラム)、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム(コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム)、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意味である。また、モジュールは機能に1対1に対応していてもよいが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、1つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続(データの授受、指示、データ間の参照関係等)の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、2以上の値(もちろんのことながら、すべての値も含む)が同じであってもよい。また、「Aである場合、Bをする」という意味を有する記載は、「Aであるか否かを判断し、Aであると判断した場合はBをする」の意味で用いる。ただし、Aであるか否かの判断が不要である場合を除く。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク(1対1対応の通信接続を含む)等の通信手段で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」(社会システム)にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、RAM(Random Access Memory)、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、CPU(Central Processing Unit)内のレジスタ等を含んでいてもよい。
Hereinafter, an example of a preferred embodiment for realizing the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows a conceptual module configuration diagram of a configuration example of the present embodiment.
The module generally refers to components such as software (computer program) and hardware that can be logically separated. Therefore, the module in the present embodiment indicates not only a module in a computer program but also a module in a hardware configuration. Therefore, the present embodiment is a computer program for causing these modules to function (a program for causing a computer to execute each procedure, a program for causing a computer to function as each means, and a function for each computer. This also serves as an explanation of the program and system and method for realizing the above. However, for the sake of explanation, the words “store”, “store”, and equivalents thereof are used. However, when the embodiment is a computer program, these words are stored in a storage device or stored in memory. This means that the device is controlled so as to be stored. In addition, the modules may correspond to the functions on a one-to-one basis. However, in implementation, one module may be configured by one program, or a plurality of modules may be configured by one program. A module may be composed of a plurality of programs. The plurality of modules may be executed by one computer, or one module may be executed by a plurality of computers in a distributed or parallel environment. Note that one module may include other modules. Hereinafter, “connection” is used not only for physical connection but also for logical connection (data exchange, instruction, reference relationship between data, etc.). “Predetermined” means that the process is determined before the target process, and not only before the process according to this embodiment starts but also after the process according to this embodiment starts. In addition, if it is before the target processing, it is used in accordance with the situation / state at that time or with the intention to be decided according to the situation / state up to that point. When there are a plurality of “predetermined values”, the values may be different from each other, or two or more values (of course, including all values) may be the same. In addition, the description having the meaning of “do B when it is A” is used in the meaning of “determine whether or not it is A and do B when it is judged as A”. However, the case where it is not necessary to determine whether or not A is excluded.
In addition, the system or device includes a plurality of computers, hardware, devices, and the like connected by communication means such as a network (including one-to-one communication connection), etc., and one computer, hardware, The case where it implement | achieves by an apparatus etc. is also included. “Apparatus” and “system” are used as synonymous terms. Of course, the “system” does not include a social “mechanism” (social system) that is an artificial arrangement.
In addition, when performing a plurality of processes in each module or in each module, the target information is read from the storage device for each process, and the processing result is written to the storage device after performing the processing. is there. Therefore, description of reading from the storage device before processing and writing to the storage device after processing may be omitted. Here, the storage device may include a hard disk, a RAM (Random Access Memory), an external storage medium, a storage device via a communication line, a register in a CPU (Central Processing Unit), and the like.
本実施の形態である情報処理装置100は、モバイル端末180の位置に関連する情報を抽出するものであって、図1の例に示すように、周辺話題抽出モジュール110、関連話題抽出モジュール120、周辺話題選別モジュール130、情報保持モジュール140、周辺情報選別モジュール150を有している。情報処理装置100は、通信回線を介して、モバイル端末180、情報提示装置190、SNS情報記憶モジュール170、ユーザー関係記憶モジュール175と接続されている。モバイル端末180と情報提示装置190は、一体に形成されていてもよいし、情報処理装置100内にSNS情報記憶モジュール170、ユーザー関係記憶モジュール175を含んでいてもよい。また、情報処理装置100が、モバイル端末180、情報提示装置190に含まれていてもよい。ユーザーAは、モバイル端末180を所持しており、SNS(Social Networking Service、ソーシャル・ネットワーキング・サービス)におけるサークル(友人リスト、リスト等ともいわれるものを含む)のメンバーである。また、ユーザーBは、そのサークルの他のメンバーである。つまり、同じサークルにユーザーAとユーザーBは所属している。したがって、ユーザーBは、ユーザーAがあるジャンルにおいて信頼する知人である可能性が高い。情報処理装置100は、ユーザーAがいる位置に基づく情報を、ユーザーBの発言を用いてフィルター処理を行う。
The
周辺話題抽出モジュール110は、周辺話題選別モジュール130、SNS情報記憶モジュール170、モバイル端末180と接続されている。周辺話題抽出モジュール110が行う処理は、周辺話題選別モジュール130によって制御される。
関連話題抽出モジュール120は、周辺話題選別モジュール130、ユーザー関係記憶モジュール175と接続されている。関連話題抽出モジュール120が行う処理は、周辺話題選別モジュール130によって制御される。
周辺話題選別モジュール130は、周辺話題抽出モジュール110、関連話題抽出モジュール120、周辺情報選別モジュール150と接続されている。周辺話題選別モジュール130は、モバイル端末180を所持しているユーザーAに関連するユーザーBの発言から、話題を抽出する。ユーザーBは、ユーザーA以外の者であって、複数であってもよい。「ユーザーAに関連を有するユーザーB」として、例えば、ユーザーAが参加しているSNSにおけるサークル内のメンバーが該当する。なお、話題とは、その発言における対象、題材等である。具体的には、例えば、キーワード(単語)と話題を対応させたテーブルを予め用意し、対象としている発言に対して形態素解析を行って、その発言に用いられているキーワードを抽出し、テーブルを用いて、キーワードに対応する話題を特定するようにしてもよい。また、話題として、キーワードそのものを採用してもよい。
具体的には、周辺話題選別モジュール130は、関連話題抽出モジュール120を制御して、以下の処理を行わせるようにしてもよい。関連話題抽出モジュール120は、ユーザー関係記憶モジュール175内の情報を用いて、ユーザーAに関連するユーザーBを抽出し、そのユーザーBのサークル(ユーザーAとユーザーBの両方が所属するサークル)における発言をSNS情報記憶モジュール170から抽出する。その抽出した発言から話題を抽出する。ユーザーBはユーザーAと同じサークルに所属しているので、そのユーザーBの発言は、ユーザーAの関心に近いものとなっている可能性が高い。例えば、関連話題抽出モジュール120は、ユーザーBの最近の発言からキーワードを抽出する。なお、最近とは、現在から予め定められた期間以内であってもよいし、現在から予め定められた発言数以内の発言であってもよい。
また、周辺話題選別モジュール130は、周辺話題抽出モジュール110を制御して、以下の処理を行わせるようにしてもよい。周辺話題抽出モジュール110は、ユーザーAの位置におけるユーザーCの発言から、話題を抽出する。例えば、周辺話題抽出モジュール110は、ユーザーAのいる位置に近い位置で行われたユーザーCの発言からキーワードを抽出する。ユーザーCは、ユーザーAが所属しているサークルとの関係は問わない。つまり、ユーザーCは、ユーザーAが所属しているサークルに所属していなくてもよいし、所属していてもよい。ユーザーCは複数であってもよい。また、ユーザーCには、ユーザーA、ユーザーBのいずれか一方又は両方を含んでいてもよいし、ユーザーA、ユーザーBのいずれか一方又は両方を除外してもよい。また、ユーザーCは、ユーザーBであってもよい。
そして、周辺話題選別モジュール130は、関連話題抽出モジュール120によって抽出された話題と周辺話題抽出モジュール110によって抽出された話題に共通する話題を抽出する。具体的には、周辺話題選別モジュール130は、ユーザーAのいる位置に近く、ユーザーAの関心に近い最近のキーワードを抽出する。また、共通する話題が複数ある場合は、tf*IDF等の方式を用いたスコア付けを行い、そのスコアでソートして、予め定められた順位内であるものを選択してもよい。
The peripheral
The related
The peripheral
Specifically, the peripheral
The peripheral
Then, the peripheral
情報保持モジュール140は、周辺情報選別モジュール150と接続されている。情報保持モジュール140は、位置情報に対応付けられた情報を記憶している。ここで、「記憶している情報」として、店舗、イベント等に関する情報であり、具体的には、告知情報、広告情報等が該当する。
周辺情報選別モジュール150は、周辺話題選別モジュール130、情報保持モジュール140、モバイル端末180、情報提示装置190と接続されている。周辺情報選別モジュール150は、ユーザーAの位置を受け付ける。次に、その位置に関連する情報を情報保持モジュール140から抽出する。そして、その抽出した情報から、周辺話題選別モジュール130によって抽出された話題と関連する情報を抽出して、情報提示装置190に渡す。「位置に関連する情報」として、例えば、その位置の近辺にある店舗等、その位置の近辺で開催されているイベント等の広告情報等が該当する。「話題と関連する情報を抽出する」として、話題と同じキーワードを含む情報を抽出する等がある。
また、周辺情報選別モジュール150は、抽出した情報をユーザーAに提示するための情報を生成する。その生成した情報を、ユーザーAが所持しているモバイル端末180に、又はユーザーAがいる位置の近辺に位置する情報提示装置190に送信する。
The
The peripheral
Also, the peripheral
SNS情報記憶モジュール170は、通信回線を介して情報処理装置100の周辺話題抽出モジュール110と接続されている。SNS情報記憶モジュール170は、SNSにおける発言を記憶している。その発言には、その発言を行ったユーザーを本実施の形態で一意に識別し得るユーザーID(IDentification)、その発言が行われた位置を示す位置情報、その発言が行われた日時(年、月、日、秒、秒以下、又はこれらの組み合わせであってもよい)等を対応付けて記憶している。
ユーザー関係記憶モジュール175は、通信回線を介して情報処理装置100の関連話題抽出モジュール120と接続されている。ユーザー関係記憶モジュール175は、SNSにおけるサークルを本実施の形態で一意に識別し得るサークルID、そのサークルのサークル名、そのサークルのメンバー(ユーザーID)等を対応付けて記憶している。
The SNS
The user
モバイル端末180は、通信回線を介して情報処理装置100の周辺話題抽出モジュール110、周辺情報選別モジュール150と接続されている。モバイル端末180は、携帯可能な情報処理装置であって、例えば、スマートフォンを含む携帯電話、ノートパソコン等が該当する。また、モバイル端末180は、位置を検知する機能を有している。位置検知として、例えば、GPS(Global Positioning System(汎地球測位システム))が出力する位置情報、携帯電話網に用いられている基地局の位置情報を用いればよい。また、ユーザーAの位置を検知するのであれば、他の屋内測位技術等を用いてもよい。屋内測位技術とは、例えば、ユーザーが固定されたPCにログインしたこと、操作していることから、そのPCが置かれている位置を検知すること、ユーザーがセキュリティゲートを通過することによって、そのセキュリティゲートの内側、外側にいることを検知すること等がある。そして、モバイル端末180は、位置情報を周辺話題抽出モジュール110、周辺情報選別モジュール150に渡す。ここでの位置情報は、ユーザーAの位置を示している。
情報提示装置190は、通信回線を介して情報処理装置100の周辺情報選別モジュール150と接続されている。情報提示装置190は、表示装置又は印刷装置であって、周辺情報選別モジュール150から渡された情報を提示又は印刷する。表示装置としては、例えばデジタルサイネージと呼ばれているものであって、液晶ディスプレイ等を有しており、静止画、動画の表示が可能である。また、スピーカー等を備えており、音声の出力を行うようにしてもよい。印刷装置としては、プリンター、複合機(スキャナ、プリンター、複写機、ファックス等のいずれか2つ以上の機能を有している画像処理装置)等が該当する。もちろんのことながら、表示装置と印刷装置の両方の機能を有していてもよい。
The
The
図2は、本実施の形態を実現した場合のシステム構成例を示す説明図である。
情報処理装置100は、モバイル端末180A、モバイル端末180B、モバイル端末180C、モバイル端末180D、モバイル端末180E、モバイル端末180F、モバイル端末180G、モバイル端末180H、情報提示装置190A、情報提示装置190B、情報提示装置190Cは、通信回線290を介してそれぞれ接続されている。通信回線290は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、通信インフラとしてのインターネット等であってもよい。モバイル端末180は、ユーザーによって所持されており、情報提示装置190の周囲に、ユーザーがいる。例えば、情報提示装置190Aの近辺には、モバイル端末180A、モバイル端末180B、モバイル端末180Cをそれぞれを所持しているユーザーが3人いる。情報処理装置100は、各情報提示装置190が設置されている位置の位置情報を予め取得しており、各モバイル端末180から渡された位置情報を用いて、そのモバイル端末180の近辺にある情報提示装置190を検出可能である。例えば、モバイル端末180と情報提示装置190との間の距離が予め定められた閾値以下又は未満である場合は、近辺であると判断してもよい。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of a system configuration when the present embodiment is realized.
The
図3は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。StepA〜StepCは、前処理として行われるものである。
(StepA) ユーザー関係記憶モジュール175:SNSのつながりユーザー関係の記憶
ユーザーは、自分がフォローしているユーザー(フレンド)を分野別にサークルに分類しているものとする。例えば、Google+(登録商標)のサークル、Twitter(登録商標)のリスト等が該当する。図3の例では、ユーザー380aは、ユーザー380b、ユーザー380c、ユーザー380d、ユーザー380eをサークルとして、サークルデータ375が形成されている。また、サークルには名前がつけられている。
ユーザー関係記憶モジュール175が記憶の対象とするデータは、ユーザーとサークルである。ユーザーは複数のサークルをもつようにしてもよい。また、サークルには複数のユーザーが所属している(後述のサークル−ユーザー478)。そして、サークルには上位サークルが存在する場合がある。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing a processing example according to the present embodiment. Step A to Step C are performed as preprocessing.
(Step A) User relationship storage module 175: Storage of SNS connection user relationship It is assumed that the user classifies users (friends) that he / she is following into circles by field. For example, a circle of Google+ (registered trademark), a list of Twitter (registered trademark), and the like are applicable. In the example of FIG. 3, the
Data to be stored by the user
(StepB) モバイル端末180:ユーザーがいる位置を検知
モバイル端末180によって、ユーザー380aの現在位置を、GPS機能、屋内測位技術等で特定する。ここでの対象とするデータは、ユーザーとそのユーザーがいる位置を示す位置情報である。
(StepC) 情報保持モジュール140:周辺の情報の記憶
情報保持モジュール140が記憶する周辺の情報(広告)340として、前述したように広告情報等が含まれており、その情報には、その情報を表示する位置を示す位置属性とキーワード属性が関連付けられている。位置属性、キーワード属性は、複数であってもよい。また、SNSから得られた「いいね」情報も対応付けて記憶してもよい。ここでの対象とするデータは、広告データ342、広告提供者情報、位置データ344、キーワードリストデータ346、いいねリストデータ348が対応付けられている。そして、位置データ344は、緯度、経度の情報の他に、その場所の名前(店舗名、教室名、地名等)を有していてもよい。また、領域を示す領域情報を有していてもよい。例えば、領域情報は、東西幅、南北幅で示されていてもよい。
(Step B) Mobile terminal 180: Detecting the position where the user is located The
(Step C) Information holding module 140: Storage of peripheral information As described above, advertising information or the like is included as peripheral information (advertisement) 340 stored in the
(StepD) 周辺話題抽出モジュール110:ユーザー380aの周辺の話題を抽出して、位置312毎に周辺の話題データ310を生成
SNS情報記憶モジュール170内のSNSの位置情報付け発言(位置データ174aと発言データ172a等のペア)から、ユーザー380aの周辺(位置データ384に対応する位置312)で行われた発言を抽出し、その発言からキーワード(キーワードデータ314a等)を抽出する。そして、tf*IDF等の方式を用いてスコア(スコアデータ316a)をつけ、そのキーワードをスコア順に記憶する。なお、位置データ174b等の発言は、前述のユーザーCに該当するユーザー380fによって行われたものであり、その発言が行われた位置を示す位置情報が付加されている。位置情報の付加は、(StepB)で説明した方法を用いればよい。
詳細な処理内容については、図6の例を用いて後述する。
(Step D) Peripheral Topic Extraction Module 110: Extracts a topic around the
Detailed processing contents will be described later using the example of FIG.
(StepE) 関連話題抽出モジュール120:ユーザー380aが属しているメンバーによる発言の話題を抽出して、サークル322毎にサークルの話題データ320を生成
(StepA)のサークル内のユーザーの発言(発言データ376a等)を抽出し、その発言からキーワード(キーワードデータ324a等)を抽出する。そして、tf*IDF等の方式を用いてスコア(スコアデータ326a)をつけ、そのキーワードをスコア順に記憶する。
詳細な処理内容については、図7の例を用いて後述する。
(Step E) Related Topic Extraction Module 120: Extracts the topic of remarks by the member to which the
Detailed processing contents will be described later using the example of FIG.
(StepF) 周辺話題選別モジュール130:周辺の話題データ310をサークルの話題データ320でフィルタリング
(StepD)のスコアと(StepE)のスコアから新しいスコアを計算する。スコアの計算方法の例として、SQRT((StepD)のスコア * (StepE)のスコア)等がある。図3の例では、位置336毎に話題(サークル)データ330を生成する。話題(サークル)データ330内は、キーワードデータ332とスコアデータ334のペアで構成されている。
詳細な処理内容については、図8の例を用いて後述する。
(Step F) Peripheral Topic Selection Module 130: Filtering
Detailed processing contents will be described later using the example of FIG.
(StepG) 周辺情報選別モジュール150:周辺の情報(広告)340から話題(サークル)データ330に関連する選択された情報(広告)350を生成
(StepF)で得られたキーワード(キーワードデータ332)、総合スコア1、話題スコア2(スコアデータ358)で、(StepC)で得られた周辺の情報(広告)340をフィルタリングする。例えば、総合スコア1と予め定められた閾値を比較して、その閾値以下又は未満であるものを削除する。なお、総合スコア1は、(StepF)で算出したキーワードスコアの合計である。なお、「いいね」の回数等を加味するようにしてもよい。また、総合スコア1はさらに(StepB)の位置(位置データ384)と発言を行ったユーザーの位置間の距離を加味したものであってもよい。なお、生成される選択された情報(広告)350内の広告データ352は、周辺の情報(広告)340内の広告データ342に対応し、位置データ354は、周辺の情報(広告)340内の位置データ344に対応し、キーワードリストデータ356は、周辺の情報(広告)340内のキーワードリストデータ346に対応し、スコアデータ358は、話題(サークル)データ330内のスコアデータ334の合計値に対応する。
詳細な処理内容については、図9の例を用いて後述する。
(Step G) Peripheral information selection module 150: Generate selected information (advertisement) 350 related to topic (circle) data 330 from peripheral information (advertisement) 340 (keyword data 332) obtained in (Step F), The peripheral information (advertisement) 340 obtained in (Step C) is filtered with the
Detailed processing contents will be described later using the example of FIG.
図4は、本実施の形態の各モジュールが扱うデータ構成例を示す説明図である。なお、図4の例に示すデータ構造は概略を示したものであり、より詳細には図5の例を用いて説明する。
周辺話題抽出モジュール110は、モバイル端末180からモバイル端末180の位置を示す位置480bを受け取り、SNS情報記憶モジュール170からその位置で行われた発言に関するユーザー472、発言474を抽出し、周辺話題選別モジュール130に周辺話題410を渡す。
関連話題抽出モジュール120は、ユーザー関係記憶モジュール175からユーザーAが属しているサークルに関するサークル476、サークル−ユーザー478を抽出し、周辺話題選別モジュール130に関連話題420を渡す。
周辺話題選別モジュール130は、周辺話題抽出モジュール110から周辺話題410を受け取り、関連話題抽出モジュール120から関連話題420を受け取り、周辺情報選別モジュール150に周辺関連話題430を渡す。
情報保持モジュール140は、周辺情報選別モジュール150によって広告情報440を抽出される。
周辺情報選別モジュール150は、モバイル端末180からモバイル端末180の位置を示す位置480aを受け取り、情報保持モジュール140から位置480aに対応する広告情報440を抽出し、周辺話題選別モジュール130から周辺関連話題430を受け取り、情報提示装置190に周辺関連情報450を渡す。
SNS情報記憶モジュール170は、周辺話題抽出モジュール110によってユーザー472、発言474を抽出される。
ユーザー関係記憶モジュール175は、関連話題抽出モジュール120によってサークル476、サークル−ユーザー478を抽出される。
モバイル端末180は、周辺話題抽出モジュール110に位置480bを渡し、周辺情報選別モジュール150に位置480aを渡す。
情報提示装置190は、周辺情報選別モジュール150から周辺関連情報450を受け取る。
FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating a data configuration example handled by each module according to the present embodiment. Note that the data structure shown in the example of FIG. 4 is an outline, and will be described in more detail using the example of FIG.
The peripheral
The related
The peripheral
In the
The peripheral
In the SNS
The user
The mobile terminal 180 passes the position 480b to the peripheral
The
図5は、本実施の形態が扱うデータ構成例とその接続例を示す説明図である。この例では、周辺話題410、関連話題420、周辺関連話題430、広告情報440、周辺関連情報450、ユーザー472、発言474、サークル476、サークル−ユーザー478、位置480、場所情報510、広告キーワード520、いいね530、発言−話題540、発言キーワード550のデータ構造例と、それぞれのデータの接続例を示している。図5内の矩形又は丸内の「1」、「n」は、接続されているデータとの関係(1対1、n対n、1対n、n対1)を示している。また、接続元は、接続先のポインタを記憶している。なお、場所情報510、広告キーワード520、いいね530、発言−話題540、発言キーワード550のデータは、図4の例に示したデータを補充するものであり、接続されているデータと共にそれぞれに対応する記憶モジュール(情報保持モジュール140、SNS情報記憶モジュール170、ユーザー関係記憶モジュール175のいずれか)に記憶されている。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a data configuration example handled by this embodiment and a connection example thereof. In this example,
周辺話題410は、周辺話題抽出モジュール110が生成するものであり、対象としている場所を記憶している場所欄410a、その場所におけるキーワードを記憶しているキーワード欄410b、そのキーワードのスコアを記憶しているスコア欄410cを有している。
周辺話題410の場所欄410aは、場所情報510と接続されており、n対1の関係を有している。
関連話題420は、関連話題抽出モジュール120が生成するものであり、サークルにおける話題のIDを記憶しているID欄420a、その話題を記憶している話題欄420b、その話題に対応するキーワードを記憶しているキーワード欄420c、そのキーワードのスコアを記憶しているスコア欄420dを有している。
関連話題420は、発言−話題540の話題欄540bと接続されており、1対nの関係を有している。
関連話題420の話題欄420bは、サークル476と接続されており、n対1の関係を有している。
周辺関連話題430は、周辺話題選別モジュール130が生成するものであり、対象としている話題を記憶している話題欄430a、対象としている場所を記憶している場所欄430b、その話題に対応するキーワードを記憶しているキーワード欄430c、そのキーワードのスコアを記憶しているスコア欄430dを有している。
周辺関連話題430は、周辺関連情報450の周辺関連話題欄450gと接続されており、1対nの関係を有している。
周辺関連話題430の話題欄430aは、サークル476と接続されており、1対1の関係を有している。
周辺関連話題430の場所欄430bは、場所情報510と接続されており、n対1の関係を有している。
The
The location column 410a of the
The
The
The
The peripheral
The peripheral
The
The
広告情報440は、広告毎にあり、その広告のIDを記憶している広告ID欄440a、その広告を提示する場所を記憶している場所欄440b、その広告の内容を記憶している情報内容欄440c、その広告を提供している者を記憶している提供者欄440dを有している。
広告情報440は、広告キーワード520の対象欄520bと接続されており、1対nの関係を有しており、いいね530の対象欄530bと接続されており、1対nの関係を有している。
広告情報440の場所欄440bは、場所情報510と接続されており、1対1の関係を有している。
周辺関連情報450は、周辺情報選別モジュール150が生成するものであり、提示する広告のIDを記憶している広告ID欄450a、その広告を提示する場所を記憶している場所欄450b、提示する内容を記憶している情報内容欄450c、その広告を提供している者を記憶している提供者欄450d、提示する内容の総合スコアを記憶しているスコア1総合スコア欄450e、提示する内容の話題スコアを記憶しているスコア2話題スコア欄450f、その周辺関連情報450を生成するにあたって使用された周辺関連話題430を記憶している周辺関連話題欄450gを有している。
周辺関連情報450の場所欄450bは、場所情報510と接続されており、1対1の関係を有している。
周辺関連情報450の周辺関連話題欄450gは、周辺関連話題430と接続されており、n対1の関係を有している。
The
The
The place column 440b of the
The peripheral
The location column 450b of the peripheral
The peripheral
ユーザー472は、ユーザー毎にあり、そのユーザーのユーザーIDを記憶しているユーザーID欄472a、そのユーザーの名前を記憶している名前欄472b、そのユーザーの生年月日を記憶している生年月日欄472c、そのユーザーの位置を記憶している位置欄472dを有している。
ユーザー472は、発言474の発言主欄474dと接続されており、1対nの関係を有しており、サークル476の所有ユーザー欄476cと接続されており、1対nの関係を有しており、サークル−ユーザー478の所属ユーザー欄478bと接続されており、1対1の関係を有しており、いいね530のユーザー欄530aと接続されており、1対nの関係を有している。
ユーザー472の位置欄472dは、位置480と接続されており、1対1の関係を有している。
There is a
The
The position column 472d of the
発言474は、ユーザーのSNSにおける発言毎にあり、その発言のIDを記憶しているID欄474a、その発言が行われた日時を記憶している日時欄474b、その発言が行われた位置を記憶している位置欄474c、その発言を行ったユーザーIDを記憶している発言主欄474d、その発言の内容を記憶している発言内容欄474eを有している。
発言474は、発言−話題540の発言欄540aと接続されており、1対nの関係を有しており、発言キーワード550のキーワード欄550aと接続されており、1対nの関係を有している。
発言474の位置欄474cは、位置480と接続されており、1対1の関係を有している。
発言474の発言主欄474dは、ユーザー472と接続されており、n対1の関係を有している。
The
The
The
The comment main column 474d of the
サークル476は、サークル毎にあり、そのサークルのIDを記憶しているサークルID欄476a、そのサークルのサークル名を記憶しているサークル名欄476b、そのサークルを所有している(そのサークルを作成した)ユーザーIDを記憶している所有ユーザー欄476c、そのサークルの階層構造における上位の位置にあるサークルのIDを記憶している上位サークル欄476dを有している。
サークル476は、関連話題420の話題欄420bと接続されており、1対nの関係を有しており、周辺関連話題430の話題欄430aと接続されており、1対1の関係を有しており、サークル−ユーザー478のサークル欄478aと接続されており、1対nの関係を有しており、サークル476の上位サークル欄476dと接続されており、1対nの関係を有している。
サークル476の所有ユーザー欄476cは、ユーザー472と接続されており、n対1の関係を有している。
サークル476の上位サークル欄476dは、サークル476と接続されており、n対1の関係を有している。
A
The
The owned
The upper circle column 476d of the
サークル−ユーザー478は、サークル毎にあり、そのサークルのIDを記憶しているサークル欄478a、そのサークルに所属しているユーザーIDを記憶している所属ユーザー欄478bを有している。所属ユーザー欄478bは複数あってもよい。
サークル−ユーザー478のサークル欄478aは、サークル476と接続されており、n対1の関係を有している。
サークル−ユーザー478の所属ユーザー欄478bは、ユーザー472と接続されており、1対1の関係を有している。
The circle-
The circle column 478a of the circle-
The belonging
位置480は、その位置の緯度を記憶している緯度欄482a、その位置の経度を記憶している経度欄482bを有している。
位置480は、ユーザー472の位置欄472dと接続されており、1対1の関係を有しており、発言474の位置欄474cと接続されており、1対1の関係を有している。
場所情報510は、場所毎にあり、その場所のIDを記憶している場所ID欄510a、その場所の名前を記憶している名前欄510b、その場所の緯度を記憶している緯度欄510c、その場所の経度を記憶している経度欄510d、その場所の領域の東西幅を記憶している東西幅欄510e、その場所の領域の南北幅を記憶している南北幅欄510fを有している。
場所情報510は、周辺話題410の場所欄410aと接続されており、1対nの関係を有しており、周辺関連話題430の場所欄430bと接続されており、1対nの関係を有しており、広告情報440の場所欄440bと接続されており、1対1の関係を有しており、周辺関連情報450の場所欄450bと接続されており、1対1の関係を有している。
The
The
The
The
広告キーワード520は、広告に用いられているキーワード毎にあり、そのキーワードを記憶しているキーワード欄520a、そのキーワードの対象を記憶している対象欄520b、そのキーワードのスコアを記憶しているスコア欄520cを有している。
広告キーワード520の対象欄520bは、広告情報440と接続されており、n対1の関係を有している。
いいね530は、SNSで行われる「いいね」ボタンの選択を管理するものであって、その「いいね」の選択を行ったユーザーを記憶しているユーザー欄530a、その「いいね」の対象となった広告情報を記憶している対象欄530bを有している。
いいね530のユーザー欄530aは、ユーザー472と接続されており、n対1の関係を有している。
いいね530の対象欄530bは、広告情報440と接続されており、n対1の関係を有している。
The
The
Like 530 manages the selection of the “Like” button performed in the SNS. The user field 530a stores the user who made the “Like” selection. It has a
The user column 530a of Like 530 is connected to the
The
発言−話題540は、発言と話題の関係を管理しており、その発言を記憶している発言欄540a、その発言に対応する話題を記憶している話題欄540bを有している。
発言−話題540の発言欄540aは、発言474と接続されており、n対1の関係を有している。
発言−話題540の話題欄540bは、関連話題420と接続されており、n対1の関係を有している。
発言キーワード550は、発言とキーワードの関係を管理しており、キーワードを記憶しているキーワード欄550a、そのキーワードに対応する発言を記憶している発言欄550b、そのキーワードに対するスコアを記憶しているスコア欄550cを有している。
発言キーワード550のキーワード欄550aは、発言474と接続されており、n対1の関係を有している。
The utterance-
The
The
The
The
図6は、本実施の形態(周辺話題抽出モジュール110)による処理例を示すフローチャートである。
ステップS602では、ユーザーの位置を取得する。ここでは、対象データは、モバイル端末180の所持者を示すユーザーID、その位置情報(位置480b)である。
ステップS604では、SNSの発言から、その位置に近いものを検索する。ここでは、対象データは、発言474であり、生成するデータは「発言−位置スコア」のリストである。なお、位置スコアは、この時点ではすべて0である。
ステップS606では、発言に対してユーザーの位置との近さからスコア算出する(例えば、距離の逆数を用いてもよい)。
ステップS608では、全発言に対してスコア算出が行われたか否かを判断し、全発言に対して行われた場合はステップS612へ進み、それ以外の場合はステップS610へ進む。
ステップS610では、次の発言に進む。
ステップS612では、スコアによりソート上位N個を抽出する。ここでは、対象データは、「発言−位置スコア」のリストであり、生成するデータは、「発言−位置スコア」のリストである。
FIG. 6 is a flowchart illustrating a processing example according to the present exemplary embodiment (neighboring topic extraction module 110).
In step S602, the position of the user is acquired. Here, the target data is a user ID indicating the owner of the
In step S604, a search is made for a thing close to the position from the SNS remarks. Here, the target data is the
In step S606, a score is calculated from the proximity of the user to the utterance (for example, the reciprocal of the distance may be used).
In step S608, it is determined whether or not score calculation has been performed for all utterances. If it has been performed for all utterances, the process proceeds to step S612. Otherwise, the process proceeds to step S610.
In step S610, the process proceeds to the next statement.
In step S612, the top N sort items are extracted based on the score. Here, the target data is a list of “speech-position score”, and the data to be generated is a list of “speech-position score”.
ステップS614では、発言からキーワードKWを抽出する。
ステップS616では、キーワードスコアを算出する(例えば、単語スコア(tf*IDF積)*発言の距離スコアで算出する)。
ステップS618では、キーワードから周辺話題を作成又は特定し、そのスコアに加算する。ここで生成するデータは、周辺話題のリストである。
ステップS620では、全キーワードKWに対してキーワードスコアの算出が行われたか否かを判断し、全キーワードKWに対して行われた場合はステップS624へ進み、それ以外の場合はステップS622へ進む。
ステップS622では、次のキーワードKWに進む。
ステップS624では、全発言に対して処理が行われた否かを判断し、全発言に対して処理が行われた場合はステップS628へ進み、それ以外の場合はステップS626へ進む。
ステップS626では、次の発言に進む。
ステップS628では、周辺話題をスコアによりソートし、上位N個を抽出する。Nは予め定められた数である。ここでの対象データは、周辺話題のリストであり、生成するデータは、周辺話題(キーワード、スコア等を含めてもよい)である。
In step S614, the keyword KW is extracted from the utterance.
In step S616, a keyword score is calculated (for example, a word score (tf * IDF product) * calculated by a speech distance score).
In step S618, a peripheral topic is created or specified from the keyword and added to the score. The data generated here is a list of peripheral topics.
In step S620, it is determined whether or not keyword scores have been calculated for all keywords KW. If it has been calculated for all keywords KW, the process proceeds to step S624, and otherwise, the process proceeds to step S622.
In step S622, the process proceeds to the next keyword KW.
In step S624, it is determined whether or not processing has been performed for all utterances. If processing has been performed for all utterances, the process proceeds to step S628; otherwise, the process proceeds to step S626.
In step S626, the process proceeds to the next statement.
In step S628, the peripheral topics are sorted by score, and the top N items are extracted. N is a predetermined number. The target data here is a list of peripheral topics, and the data to be generated is peripheral topics (may include keywords, scores, etc.).
図7は、本実施の形態(関連話題抽出モジュール120)による処理例を示すフローチャートである。
ステップS702では、ユーザーのサークルを取得する。
ステップS704では、そのサークルに属しているユーザーを取得する。
ステップS706では、ユーザーの最近の発言を取得する。
ステップS708では、発言からキーワードKWを抽出する。キーワードKWは予め定められた単語等であってもよい。
FIG. 7 is a flowchart illustrating a processing example according to the present exemplary embodiment (related topic extraction module 120).
In step S702, the user's circle is acquired.
In step S704, users belonging to the circle are acquired.
In step S706, the user's recent remarks are acquired.
In step S708, the keyword KW is extracted from the utterance. The keyword KW may be a predetermined word or the like.
ステップS710では、キーワードスコアを算出する(例えば、単語スコア(tf*IDF積)*発言の距離スコアを用いて算出してもよい)。
ステップS712では、キーワードKWから関連話題を作成又は特定し、そのスコアに加算する。
ステップS714では、関連話題に発言レコードを結び付ける(例えば、発言と話題を対応付けたレコードを生成する)。
ステップS716では、全キーワードKWに対して処理が行われたか否かを判断し、全キーワードKWに対して行われた場合はステップS720へ進み、それ以外の場合はステップS718へ進む。
ステップS718では、次のキーワードKWに進む。
ステップS720では、全発言に対して処理が行われたか否かを判断し、全発言に対して行われた場合はステップS724へ進み、それ以外の場合はステップS722へ進む。
ステップS722では、次の発言に進む。
In step S710, a keyword score is calculated (for example, it may be calculated using a word score (tf * IDF product) * speaking distance score).
In step S712, a related topic is created or specified from the keyword KW and added to the score.
In step S714, the utterance record is linked to the related topic (for example, a record in which the utterance is associated with the topic is generated).
In step S716, it is determined whether or not processing has been performed for all keywords KW. If the processing has been performed for all keywords KW, the process proceeds to step S720. Otherwise, the process proceeds to step S718.
In step S718, the process proceeds to the next keyword KW.
In step S720, it is determined whether or not processing has been performed for all utterances. If it has been performed for all utterances, the process proceeds to step S724. Otherwise, the process proceeds to step S722.
In step S722, the process proceeds to the next statement.
ステップS724では、全ユーザーに対して処理が行われたか否かを判断し、全ユーザーに対して行われた場合はステップS728へ進み、それ以外の場合はステップS726へ進む。
ステップS726では、次のユーザーに進む。
ステップS728では、関連話題をスコアによりソートし、上位N個を抽出する。Nは予め定められた数(ステップS628におけるNと異なっていてもよい)である。
ステップS730では、全サークルに対して処理が行われたか否かを判断し、全サークルに対して行われた場合は処理を終了し(ステップS799)、それ以外の場合はステップS732へ進む。
ステップS732では、次のサークルに進む。
In step S724, it is determined whether or not processing has been performed for all users. If it has been performed for all users, the process proceeds to step S728, and otherwise, the process proceeds to step S726.
In step S726, the process proceeds to the next user.
In step S728, related topics are sorted by score, and the top N items are extracted. N is a predetermined number (may differ from N in step S628).
In step S730, it is determined whether or not the processing has been performed for all the circles. If the processing has been performed for all the circles, the processing ends (step S799). Otherwise, the processing proceeds to step S732.
In step S732, the process proceeds to the next circle.
図8は、本実施の形態(周辺話題選別モジュール130)による処理例を示すフローチャートである。
ステップS802では、周辺話題の全レコードを抽出する。ここでの対象データは、周辺話題のリストである。そのリストは、周辺話題、キーワード、スコアを有している。
ステップS804では、同じキーワードKWを含む関連話題を取り出し、スコアで降順にソートする。
ステップS806では、その関連話題に対して、新しいスコアを計算する。例えば、SQRT(周辺話題のスコア*関連話題のスコア)を用いて算出する。
ステップS808では、新しい周辺関連話題のレコードを生成する。例えば、キーワードKW、場所、サークルにおける話題、新しいスコア、発言のリストで構成されている。
ステップS810では、MAXスコア(スコア最大値)の更新が必要であれば、更新する。
FIG. 8 is a flowchart showing a processing example according to the present exemplary embodiment (peripheral topic selection module 130).
In step S802, all records of peripheral topics are extracted. The target data here is a list of peripheral topics. The list has peripheral topics, keywords, and scores.
In step S804, related topics including the same keyword KW are extracted and sorted in descending order by score.
In step S806, a new score is calculated for the related topic. For example, the calculation is performed using SQRT (score of peripheral topics * score of related topics).
In step S808, a new peripheral related topic record is generated. For example, it includes a keyword KW, a place, a topic in a circle, a new score, and a list of statements.
In step S810, the MAX score (maximum score value) is updated if necessary.
ステップS812では、全サークルに対して処理が行われた、又はスコアがMAXスコアの閾値以下であるか否かを判断し、全サークルに対して処理が行われた、又はスコアがMAXスコアの閾値以下である場合はステップS816へ進み、それ以外の場合はステップS814へ進む。
ステップS814では、次のサークルに進む。
ステップS816では、全キーワードKWに対して処理が行われた、又はスコアがMAXスコアの閾値以下であるか否かを判断し、全キーワードKWに対して処理が行われた、又はスコアがMAXスコアの閾値以下である場合は処理を終了し(ステップS899)、それ以外の場合はステップS818へ進む。ここでの出力データは、周辺関連話題のリストであって、周辺関連話題、キーワード、スコア、話題、場所によって構成されている。
ステップS818では、次のキーワードKWに進む。
In step S812, it is determined whether or not processing has been performed for all circles or the score is equal to or less than the threshold of the MAX score, and processing has been performed for all circles or the threshold of the score is the MAX score. If so, the process proceeds to step S816; otherwise, the process proceeds to step S814.
In step S814, the process proceeds to the next circle.
In step S816, it is determined whether or not processing has been performed for all keywords KW or whether the score is equal to or less than the threshold of the MAX score, and processing has been performed for all keywords KW, or the score is MAX score. If it is equal to or smaller than the threshold value, the process is terminated (step S899), and otherwise, the process proceeds to step S818. The output data here is a list of peripheral related topics, and is composed of peripheral related topics, keywords, scores, topics, and places.
In step S818, the process proceeds to the next keyword KW.
図9は、本実施の形態(周辺情報選別モジュール150)による処理例を示すフローチャートである。
ステップS902では、広告情報から、その位置に近いものを検索する。ここでの対象データは、周辺関連話題のリストであり、周辺関連話題、キーワード、スコアによって構成されている。
ステップS904では、広告情報に対して、周辺関連情報レコードを作成する。
ステップS906では、広告情報のキーワードKWに対して、キーワードKWが一致する対応する周辺関連話題を検索する。
ステップS908では、周辺関連話題のスコアを話題スコア(話題スコア2)に加算する。
ステップS910では、全周辺関連話題に対して処理が行われたか否かを判断し、全周辺関連話題に対して行われた場合はステップS914へ進み、それ以外の場合はステップS912へ進む。
ステップS912では、次の周辺関連話題に進む。
FIG. 9 is a flowchart illustrating a processing example according to the present exemplary embodiment (peripheral information selection module 150).
In step S902, a search is made for advertisement information that is close to the position. The target data here is a list of peripheral related topics, and is composed of peripheral related topics, keywords, and scores.
In step S904, a peripheral related information record is created for the advertisement information.
In step S906, a corresponding peripheral related topic in which the keyword KW matches the keyword KW of the advertisement information is searched.
In step S908, the score of the peripheral related topic is added to the topic score (topic score 2).
In step S910, it is determined whether or not processing has been performed for all peripheral related topics. If the processing has been performed for all peripheral related topics, the process proceeds to step S914, and otherwise, the process proceeds to step S912.
In step S912, the process proceeds to the next peripheral topic.
ステップS914では、全キーワードKWに対して処理が行われたか否かを判断し、全キーワードKWに対して行われた場合はステップS918へ進み、それ以外の場合はステップS916へ進む。
ステップS916では、次のキーワードKWに進む。
ステップS918では、総合スコア(総合スコア1)を計算する。
ステップS920では、全広告情報に対して処理が行われたか否かを判断し、全広告情報に対して行われた場合は処理を終了し(ステップS999)、それ以外の場合はステップS922へ進む。
ステップS922では、次の広告情報に進む。
In step S914, it is determined whether or not processing has been performed for all keywords KW. If the processing has been performed for all keywords KW, the process proceeds to step S918; otherwise, the process proceeds to step S916.
In step S916, the process proceeds to the next keyword KW.
In step S918, a total score (total score 1) is calculated.
In step S920, it is determined whether or not the process has been performed on all advertisement information. If the process has been performed on all advertisement information, the process ends (step S999). Otherwise, the process proceeds to step S922. .
In step S922, the process proceeds to the next advertisement information.
図10は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。
図10(a)の例に示すように、周辺情報選別モジュール150によって生成された周辺関連情報450をモバイル端末180の表示装置に表示した例を示している。
図10(b)の例は、モバイル端末180の周辺全体の地図を表示を示している。ユーザー380の自分がいる位置(位置480、位置/方角データ1048)から周辺の地図が表示され、地図内に、周辺関連情報450に示されたスポットがプロットされている。地図内には、自位置アイコン1020を示し、スポット1040a、スポット1040b、スポット1040c、スポット1040dを示す。また、話題選択領域1030が選択された場合は、ユーザー380の興味をリストしており、選択できるようにしている。また、興味全体も選択可能としている。
各スポットには、話題スコア2、フレンド数を表示する。ここではフレンド数は星印の中の数字で示しており、話題スコア2は文字の大きさで表現している。他の方法によって表現してもよい。
また、履歴表示として、そのスポットに行ったところが分かるように、スポット内の文字を薄く表現することを行ってもよい。さらに、混雑度を示す表示を加えてもよい。
FIG. 10 is an explanatory diagram showing a processing example according to the present embodiment.
As shown in the example of FIG. 10A, an example in which peripheral
The example of FIG. 10B shows a display of a map of the entire periphery of the
In each spot, topic score 2 and the number of friends are displayed. Here, the number of friends is indicated by a number in an asterisk, and the topic score 2 is expressed by the size of a character. It may be expressed by other methods.
Further, as a history display, characters in the spot may be expressed lightly so that the place where the spot has been performed can be understood. Further, a display indicating the degree of congestion may be added.
ここで、ユーザー380によってスポット1040bが選択されると、図10(c)の例に示すように内容表示画面1050を表示する。内容表示画面1050は、前述の地図を薄く表示し、その上に内容表示領域1060を表示したものである。その内容として、例えば「著作権セミナー 14:00−15:30 法学1号館 第2講堂 話者:広沢寅之助 内容:著作権の保有期間延長が議論されている。その意義、デメリットを、文化振興の立場から分析する。お勧め 7users」のように表示する。
また、内容表示領域1060内の発言表示部(アンダーラインがある「7 users」)が選択されると、図10(d)の例に示すように発言表示画面1070を表示する。発言表示画面1070内には、発言者(ユーザー)毎に内容表示領域1060内の内容に関連する発言を表示する。
Here, when the
When the message display section (“7 users” with an underline) in the
図11は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。これは、周辺情報選別モジュール150によって生成された周辺関連情報450を情報提示装置190の表示装置(デジタルサイネージ、大型ディスプレイ)に表示した例を示している。
サイネージ表示画面1100には、情報提示装置190の周辺全体の地図を表示している。地図内に、周辺関連情報450に示されたスポットがプロットされている。地図内には、モバイル端末180の位置である自位置アイコン1120を示し、各ユーザーがいる場所を示す。そして、サークルで分類されている話題毎に色分けして周辺関連情報450内のスポットを表示している。逆に、サークルで分類されている話題以外のものは、興味の範囲外のイベントとしての表示(単なる白黒表示)を行う。スポットが選択された場合は、内容表示領域1160のように、その内容を表示する。また、モバイル端末180の位置の履歴から、移動してきたことを示す軌跡を点線等で表示してもよい。
また、サイネージ表示画面1100上で選択したスポットの詳細情報を、モバイル端末180にダウンロードするようにしてもよい。そのダウンロードした詳細情報で、同じサークルに所属しているユーザー(フレンド)の関連発言を、図10(d)の例に示したように表示するようにしてもよい。そして、ダウンロードした位置情報で、指定されたスポットへナビゲートする(経路を表示する等)ようにしてもよい。
FIG. 11 is an explanatory diagram showing a processing example according to the present embodiment. This shows an example in which the peripheral
On the
Further, the detailed information of the spot selected on the
図12は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。これは、周辺情報選別モジュール150によって生成された周辺関連情報450を情報提示装置190のプリンター1210で印刷した例を示している。
図12(a)の例に示すサイネージ表示画面1100は、図11の例に示したものと同等のものである。ここで、サイネージ表示画面1100に表示されているスポットが選択された場合に、プリンター1210は、印刷物1220を印刷する。例えば、「いいね」を選択した情報は、サイネージ表示画面1100上から選択して詳細情報を印刷物1220として印刷してもよい。また、印刷物1220に、広告表示領域1230を印刷してもよい。そして、その印刷にかかる料金は、広告表示領域1230の広告主が負担するようにしてもよい。
FIG. 12 is an explanatory diagram showing a processing example according to the present embodiment. This shows an example in which the peripheral
The
なお、本実施の形態としてのプログラムが実行されるコンピュータのハードウェア構成は、図13に例示するように、一般的なコンピュータであり、具体的にはパーソナルコンピュータ、サーバーとなり得るコンピュータ等である。つまり、具体例として、処理部(演算部)としてCPU1301を用い、記憶装置としてRAM1302、ROM1303、HD1304を用いている。HD1304として、例えばハードディスク、SSD(Solid State Drive)を用いてもよい。周辺話題抽出モジュール110、関連話題抽出モジュール120、周辺話題選別モジュール130、周辺情報選別モジュール150等のプログラムを実行するCPU1301と、そのプログラムやデータを記憶するRAM1302と、本コンピュータを起動するためのプログラム等が格納されているROM1303と、補助記憶装置(フラッシュメモリ等であってもよい)であるHD1304と、キーボード、マウス、タッチパネル等に対する利用者の操作に基づいてデータを受け付ける受付装置1306と、CRT、液晶ディスプレイ等の出力装置1305と、ネットワークインタフェースカード等の通信ネットワークと接続するための通信回線インタフェース1307、そして、それらをつないでデータのやりとりをするためのバス1308により構成されている。これらのコンピュータが複数台互いにネットワークによって接続されていてもよい。
The hardware configuration of the computer on which the program according to the present embodiment is executed is a general computer, specifically a personal computer, a computer that can be a server, or the like, as illustrated in FIG. That is, as a specific example, the
前述の実施の形態のうち、コンピュータ・プログラムによるものについては、本ハードウェア構成のシステムにソフトウェアであるコンピュータ・プログラムを読み込ませ、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働して、前述の実施の形態が実現される。
なお、図13に示すハードウェア構成は、1つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図13に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア(例えばASIC等)で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図13に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、特に、パーソナルコンピュータの他、情報家電、複写機、ファックス、スキャナ、プリンター、複合機などに組み込まれていてもよい。
Among the above-described embodiments, the computer program is a computer program that reads the computer program, which is software, in the hardware configuration system, and the software and hardware resources cooperate with each other. Is realized.
Note that the hardware configuration illustrated in FIG. 13 illustrates one configuration example, and the present embodiment is not limited to the configuration illustrated in FIG. 13, and is a configuration that can execute the modules described in the present embodiment. I just need it. For example, some modules may be configured with dedicated hardware (for example, ASIC), and some modules may be in an external system and connected via a communication line. A plurality of systems shown in FIG. 5 may be connected to each other via communication lines so as to cooperate with each other. In particular, in addition to a personal computer, it may be incorporated in an information appliance, a copier, a fax machine, a scanner, a printer, a multi-function machine, or the like.
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通等のために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)であって、DVDフォーラムで策定された規格である「DVD−R、DVD−RW、DVD−RAM等」、DVD+RWで策定された規格である「DVD+R、DVD+RW等」、コンパクトディスク(CD)であって、読出し専用メモリ(CD−ROM)、CDレコーダブル(CD−R)、CDリライタブル(CD−RW)等、ブルーレイ・ディスク(Blu−ray(登録商標) Disc)、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ(ROM)、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ(EEPROM(登録商標))、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)、SD(Secure Digital)メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、又は無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、又は別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化等、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
The program described above may be provided by being stored in a recording medium, or the program may be provided by communication means. In that case, for example, the above-described program may be regarded as an invention of a “computer-readable recording medium recording the program”.
The “computer-readable recording medium on which a program is recorded” refers to a computer-readable recording medium on which a program is recorded, which is used for program installation, execution, program distribution, and the like.
The recording medium is, for example, a digital versatile disc (DVD), which is a standard established by the DVD Forum, such as “DVD-R, DVD-RW, DVD-RAM,” and DVD + RW. Standard “DVD + R, DVD + RW, etc.”, compact disc (CD), read-only memory (CD-ROM), CD recordable (CD-R), CD rewritable (CD-RW), Blu-ray disc ( Blu-ray (registered trademark) Disc), magneto-optical disk (MO), flexible disk (FD), magnetic tape, hard disk, read-only memory (ROM), electrically erasable and rewritable read-only memory (EEPROM (registered trademark)) )), Flash memory, Random access memory (RAM) SD (Secure Digital) memory card and the like.
The program or a part of the program may be recorded on the recording medium for storage or distribution. Also, by communication, for example, a local area network (LAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), a wired network used for the Internet, an intranet, an extranet, or a wireless communication It may be transmitted using a transmission medium such as a network or a combination of these, or may be carried on a carrier wave.
Furthermore, the program may be a part of another program, or may be recorded on a recording medium together with a separate program. Moreover, it may be divided and recorded on a plurality of recording media. Further, it may be recorded in any manner as long as it can be restored, such as compression or encryption.
100…情報処理装置
110…周辺話題抽出モジュール
120…関連話題抽出モジュール
130…周辺話題選別モジュール
140…情報保持モジュール
150…周辺情報選別モジュール
170…SNS情報記憶モジュール
175…ユーザー関係記憶モジュール
180…モバイル端末
190…情報提示装置
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記ユーザーに関連する第2のユーザーの発言から、話題を抽出する第1の抽出手段と、
前記位置に関連する情報を抽出する第2の抽出手段と、
前記第2の抽出手段によって抽出された情報から、前記第1の抽出手段によって抽出された話題と関連する情報を抽出する第3の抽出手段
を備え、
前記第1の抽出手段は、
前記位置における、前記ユーザー以外の第3のユーザーの発言から、話題を抽出する第4の抽出手段と、
前記第2のユーザーの発言から、話題を抽出する第5の抽出手段と、
前記第4の抽出手段によって抽出された話題と前記第5の抽出手段によって抽出された話題に共通する話題を抽出する第6の抽出手段
を備える情報処理装置。 A receiving means for receiving the user's position;
First extraction means for extracting a topic from a remark of a second user related to the user;
Second extraction means for extracting information related to the position;
A third extracting unit for extracting information related to the topic extracted by the first extracting unit from the information extracted by the second extracting unit ;
The first extraction means includes
A fourth extraction means for extracting a topic from the remarks of a third user other than the user at the position;
Fifth extraction means for extracting a topic from the remarks of the second user;
Sixth extracting means for extracting a topic common to the topic extracted by the fourth extracting means and the topic extracted by the fifth extracting means
An information processing apparatus comprising:
をさらに備える請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, further comprising: generation means for generating information for presenting the information extracted by the third extraction means to the user.
をさらに備える請求項2に記載の情報処理装置。 The information generated by the generating means, wherein the user mobile information terminal in possession, or to a display device or printing device located in the vicinity of a position where there are the user, according to claim 2, further comprising a transmitting means for transmitting the information processing apparatus according to.
前記情報処理装置の送信手段から送信された情報を受信して、該情報を提示する前記携帯情報端末、該情報を提示する前記表示装置、又は該情報を印刷する前記印刷装置
を備える情報処理システム。 An information processing apparatus according to claim 3 ;
An information processing system comprising: the portable information terminal that receives information transmitted from a transmission unit of the information processing device and presents the information; the display device that presents the information; or the printing device that prints the information .
ユーザーの位置を受け付ける受付手段と、
前記ユーザーに関連する第2のユーザーの発言から、話題を抽出する第1の抽出手段と、
前記位置に関連する情報を抽出する第2の抽出手段と、
前記第2の抽出手段によって抽出された情報から、前記第1の抽出手段によって抽出された話題と関連する情報を抽出する第3の抽出手段
として機能させ、
前記第1の抽出手段は、
前記位置における、前記ユーザー以外の第3のユーザーの発言から、話題を抽出する第4の抽出手段と、
前記第2のユーザーの発言から、話題を抽出する第5の抽出手段と、
前記第4の抽出手段によって抽出された話題と前記第5の抽出手段によって抽出された話題に共通する話題を抽出する第6の抽出手段
として機能させるための情報処理プログラム。 Computer
A receiving means for receiving the user's position;
First extraction means for extracting a topic from a remark of a second user related to the user;
Second extraction means for extracting information related to the position;
Functioning as third extraction means for extracting information related to the topic extracted by the first extraction means from the information extracted by the second extraction means ,
The first extraction means includes
A fourth extraction means for extracting a topic from the remarks of a third user other than the user at the position;
Fifth extraction means for extracting a topic from the remarks of the second user;
Sixth extracting means for extracting a topic common to the topic extracted by the fourth extracting means and the topic extracted by the fifth extracting means
Because of the information processing program to function as.
前記ユーザーの位置に関連する情報を抽出する第2抽出手段と、Second extraction means for extracting information related to the user's location;
前記情報から、前記話題と関連する情報を抽出する第3抽出手段Third extraction means for extracting information related to the topic from the information
を備え、With
前記第1抽出手段は、The first extraction means includes
前記位置における、前記ユーザー以外の第3ユーザーの発言から、第2話題を抽出し、The second topic is extracted from the remarks of the third user other than the user at the position,
前記第2ユーザーの発言から、第3話題を抽出し、Extract a third topic from the remarks of the second user,
前記第2話題と前記第3話題に共通する話題を抽出する、Extracting a topic common to the second topic and the third topic;
情報処理装置。Information processing device.
ユーザーに関連する第2ユーザーの発言から、話題を抽出する第1抽出手段と、A first extraction means for extracting a topic from a remark of a second user related to the user;
前記ユーザーの位置に関連する情報を抽出する第2抽出手段と、Second extraction means for extracting information related to the user's location;
前記情報から、前記話題と関連する情報を抽出する第3抽出手段Third extraction means for extracting information related to the topic from the information
として機能させ、Function as
前記第1抽出手段は、The first extraction means includes
前記位置における、前記ユーザー以外の第3ユーザーの発言から、第2話題を抽出し、The second topic is extracted from the remarks of the third user other than the user at the position,
前記第2ユーザーの発言から、第3話題を抽出し、Extract a third topic from the remarks of the second user,
前記第2話題と前記第3話題に共通する話題を抽出する、Extracting a topic common to the second topic and the third topic;
情報処理プログラム。Information processing program.
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