JP6062515B2 - レコメンド装置、レコメンド方法及びレコメンドプログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を用いて、実施形態に係るネットワークシステムの構成について説明する。図1は、実施形態に係るネットワークシステムの構成例を示す図である。図1に示すように、ネットワークシステム1には、レコメンド装置10と、SNS(Social Networking Service)サーバ20と、予約サーバ30と、端末装置50A〜50Nとが収容される。なお、以下では、端末装置50A、50B、・・・、50Nを区別なく総称する場合に、「端末装置50」と記載する。
続いて、図2を用いて、実施形態に係るレコメンド装置10の構成について説明する。図2は、実施形態に係るレコメンド装置10の構成例を示す図である。図2に示すように、レコメンド装置10は、通信I/F(Interface)部11と、記憶部13と、制御部15とを有する。なお、レコメンド装置10は、図2に示した機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイスなどの機能部を有することとしてもかまわない。
通信I/F部11は、他の装置、例えばSNSサーバ20、予約サーバ30や端末装置50との間で通信制御を行うインタフェースである。かかる通信I/F部11の一態様としては、LANカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。
記憶部13は、制御部15で実行されるOS(Operating System)や上記のレコメンドサービスを提供するレコメンドプログラムなどの各種プログラムを記憶する記憶デバイスである。記憶部13の一態様としては、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置が挙げられる。なお、記憶部13は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)であってもよい。
ログデータ13aは、トークルームに含まれるメッセージのログに関するデータである。かかるログデータ13aの一態様としては、時系列に整列されたメッセージごとに当該メッセージを投稿したユーザのSNSのユーザIDが対応付けられたデータを採用できる。一例としては、ログデータ13aは、後述の収集部15aによってSNSサーバ20から収集された場合に、記憶部13に登録される。他の一例としては、ログデータ13aは、施設の検索を行うキーワードを抽出するために、後述の抽出部15bによって参照される。
制御部15は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部15は、図2に示すように、収集部15aと、抽出部15bと、検索部15cと、表示部15dと、予約部15eとを有する。
収集部15aは、トークルームからメッセーのログを収集する処理部である。一態様としては、収集部15aは、下記に例示するタイミングでSNSサーバ20からトークルームに投稿されたメッセージのログを収集する。例えば、収集部15aは、トークルームに新規のメッセージが投稿される度に、当該トークルームからメッセージのログを収集する。また、収集部15aは、一定周期、例えば30秒間や1分間などが経過する度に、あるいはOS等によって内部管理された現時刻が定期時刻になった場合に、SNSサーバ20からトークルームへ投稿されたログを収集する。ログの収集後、収集部15aは、SNSサーバ20から収集されたメッセージのログをログデータ13aとして記憶部13へ登録する。なお、ここでは、SNSサーバ20から収集されたログを記憶部13へ一旦登録する場合を例示したが、後段の抽出部15bへそのまま入力することとしてもかまわない。
抽出部15bは、ログデータ13aに含まれるメッセージからキーワードを抽出する処理部である。一態様としては、抽出部15bは、ログデータ13aに含まれる各メッセージから場所、カテゴリ、時間および人数に関するキーワードを抽出する。例えば、抽出部15bは、ログに含まれる各メッセージのテキストの文字列に対し、形態素解析を実行する。そして、抽出部15bは、解析結果として得られた品詞が「名詞」または「固有名詞」である形態素のうち、場所、カテゴリ、時間または人数に関する名詞の形態素をキーワードとして抽出する。
検索部15cは、抽出部15bによって抽出されたキーワードのうち新たに投稿されたメッセージから抽出されたキーワードほど大きい重みを付与して施設を検索する処理部である。一態様としては、検索部15cは、施設の検索を予約サーバ30に依頼するにあたって抽出部15cによって抽出された場所、カテゴリ、時間および人数に関するキーワードのうち検索条件の項目として重複するキーワードが複数存在するか否かを判定する。このとき、検索部15cは、検索条件の項目として重複するキーワードが複数存在する場合に、複数存在するキーワードに重み付けを実行する。
表示部15dは、検索部15cによって検索された施設のレコメンドをトークルームに表示させる処理部である。一態様としては、表示部15dは、予約サーバ30から検索結果として応答された施設のレコメンドをトークルームに参加するユーザが持つ端末装置50に出力する。かかる出力を受けて、端末装置50では、表示部15dによって出力された施設のレコメンドがトークルームにバナー広告として表示されることになる。その後、表示部15dは、端末装置50に表示されたレコメンドに対する操作がなされた場合に、当該レコメンドを行った施設の予約確認画面をタップ操作がなされた端末装置50へ出力する。かかる出力を受けて、端末装置50では、表示部15dによって出力された予約確認画面が表示される。なお、ここでは、バナー広告を表示させる場合を例示したが、テキスト広告であってもかまわない。
予約部15eは、レコメンドを行った施設の予約処理を実行する処理部である。一態様としては、予約部15eは、端末装置50に表示された予約確認画面上で予約の実行操作が実行された場合に、先に検索条件として特定された時間や人数、さらには、SNSのアカウントに登録された情報、例えばユーザIDや連絡先などを施設への申請事項とし、当該施設の予約を施設によって運営されるコンピュータへ依頼する。なお、ここでは、レコメンド装置10が施設のコンピュータへ予約を依頼する場合を例示したが、予約サーバ30を介して施設の予約を行うこととしてもかまわない。
次に、図3を用いて、キーワードの重み付けの具体例1について説明する。図3は、メッセージのログの一例を示す図である。ここでは、一例として、各キーワードの初期状態の重みを「1」とし、各々の重み付けで下記の係数が付与されることとする。例えば、検索条件の項目として重複するキーワードのうち最新のメッセージから抽出されたキーワードには、重み係数として「2」が付与される。また、肯定語の直前に出現するキーワードには、重み係数として「1.5」が付与される。また、否定語の直前に出現するキーワードには、重み係数として「0.5」が付与される。また、検索条件の項目として重複する各キーワードには、当該キーワードが抽出されたメッセージを投稿したユーザの発言回数の逆数が付与される。
続いて、図4を用いて、キーワードの重み付けの具体例2について説明する。図4は、メッセージのログの一例を示す図である。ここでも、上記の具体例1と同様の重み係数が付与されるもととして以下の説明を行う。
次に、実施形態に係るレコメンド装置10による処理手順について説明する。図5は、実施形態に係るレコメンド処理の手順を示すフローチャートである。図5に示すフローチャートは、一例として、トークルームごとに処理が並列して実行される。
上記の実施形態に係るレコメンド装置10は、上記の実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、上記のレコメンド装置10の他の実施形態について説明する。
上記の実施形態では、レコメンド装置10が端末装置50の表示領域の底部に施設のレコメンドを1つ表示させる場合を例示したが、施設のレコメンドを複数表示させることもできる。本実施形態に係るレコメンド装置10は、施設のレコメンドを複数表示させる場合に、施設の検索に用いられたキーワードが含まれるメッセージに対応付けて施設のレコメンドを表示させることができる。
また、レコメンド装置10は、図6に示したように、施設のレコメンドを複数表示させる場合には、施設間でバナーの大きさや広告の詳細度を変えて表示させることもできる。例えば、施設への賛成票の投票回数が多いほど施設のバナー広告を大きくしたり、あるいは広告の内容を詳細にしたりすることができる。これとは逆に、施設への反対票の投票回数が多いほど施設のバナー広告を小さくしたり、あるいは広告の内容を荒くしたりすることができる。
また、レコメンド装置10は、図6に示したように、施設のレコメンドを複数表示させる場合には、端末装置50の表示領域をメッセージの表示領域とレコメンドの表示領域とに分割することもできる。
本実施形態に係るレコメンド装置10は、上記の実施形態の応用例として、予約時間よりも前に設定された設定時間になった場合に、注意喚起を行うこともできる。
本実施形態に係るレコメンド装置10は、上記の実施形態の応用例として、施設の予約が成立した場合に、当該施設に対し、送客の対価を課金することもできる。
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、収集部15a、抽出部15b、検索部15c、表示部15dまたは予約部15eをレコメンド装置10の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、収集部15a、抽出部15b、検索部15c、表示部15dまたは予約部15eを別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記のレコメンド装置10の機能を実現するようにしてもよい。すなわち、レコメンド装置10は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
上記の実施形態におけるレコメンド装置10は、例えば図10に示すような構成のコンピュータ100によって実現される。図10は、レコメンド装置10の機能を実現するコンピュータ100の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ100は、CPU110、RAM120、ROM130、HDD140、通信インターフェイス(I/F)150、入出力インターフェイス(I/F)160およびメディアインターフェイス(I/F)170を有する。
11 通信I/F部
13 記憶部
13a ログデータ
15 制御部
15a 収集部
15b 抽出部
15c 検出部
15d 表示部
15e 予約部
20 SNSサーバ
30 予約サーバ
50A,50B,50N 端末装置
Claims (9)
- ユーザによって投稿されたメッセージが掲載されたルームからメッセージのログを収集する収集部と、
前記収集部によって収集されたログのうち、所定の前記ルームにおいて収集されたメッセージからキーワードを抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出されたキーワードのうち新たに投稿されたメッセージから抽出されたキーワードほど大きい重みを付与して施設を検索する検索部と、
を有し、
前記抽出部は、
前記施設に関する場所、カテゴリ、時間および人数に関する少なくとも一つのキーワードを抽出し、
前記検索部は、
前記施設に関する場所、カテゴリ、時間および人数に関するキーワードが前記施設を検索するための条件となる場合であって、前記抽出部によって抽出された場所、カテゴリ、時間および人数のいずれかに関するキーワードが重複して複数存在する場合には、当該複数存在するキーワードに関して、新たに投稿されたメッセージから抽出されたキーワードほど大きい重みを付与して、当該条件を満たす施設を検索する、
ことを特徴とするレコメンド装置。 - 前記検索部は、
前記抽出部によって抽出されたキーワードに当該キーワードを含むメッセージを投稿したユーザの投稿回数の多寡によって定まる重みを付与して施設を検索することを特徴とする請求項1に記載のレコメンド装置。 - 前記抽出部は、
前記キーワードが抽出されたメッセージの後に投稿されたメッセージに含まれる肯定語または否定語をさらに抽出し、
前記検索部は、
前記抽出部によって抽出された肯定語および否定語の直前に出現するキーワードに重みを付与して施設を検索することを特徴とする請求項1または2に記載のレコメンド装置。 - 前記検索部によって検索された施設のレコメンドを前記ルームに表示させる表示部を更に有し、
前記表示部は、前記検索部によって検索された施設のうち、前記キーワードに対応した利用可能な施設のレコメンドを表示させることを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載のレコメンド装置。 - 前記表示部は、
前記検索部によって検索された施設のレコメンドを、前記ルームのタイムライン上に表示されるメッセージのうち当該施設の検索に用いられたキーワードが抽出されたメッセージに対応付けて表示させることを特徴とする請求項4に記載のレコメンド装置。 - 前記表示部は、
前記メッセージに対応付けて表示される施設のレコメンドに対する投票結果に応じて前記施設のレコメンドの表示態様を変化させることを特徴とする請求項4または5に記載のレコメンド装置。 - 前記表示部は、
前記ルームが表示される端末装置の表示領域をメッセージの表示領域と施設のレコメンドの表示領域とに分割して前記メッセージおよび前記施設のレコメンドを表示させることを特徴とする請求項4〜6のいずれか一つに記載のレコメンド装置。 - コンピュータが、
ユーザによって投稿されたメッセージが掲載されたルームからメッセージのログを収集する収集工程と、
前記収集工程によって収集されたログのうち、所定の前記ルームにおいて収集されたメッセージからキーワードを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出されたキーワードのうち新たに投稿されたメッセージから抽出されたキーワードほど大きい重みを付与して施設を検索する検索工程と
を実行し、
前記抽出工程は、
前記施設に関する場所、カテゴリ、時間および人数に関する少なくとも一つのキーワードを抽出し、
前記検索工程は、
前記施設に関する場所、カテゴリ、時間および人数に関するキーワードが前記施設を検索するための条件となる場合であって、前記抽出工程によって抽出された場所、カテゴリ、時間および人数のいずれかに関するキーワードが重複して複数存在する場合には、当該複数存在するキーワードに関して、新たに投稿されたメッセージから抽出されたキーワードほど大きい重みを付与して、当該条件を満たす施設を検索する、
ことを特徴とするレコメンド方法。 - コンピュータに、
ユーザによって投稿されたメッセージが掲載されたルームからメッセージのログを収集する収集手順と、
前記収集手順によって収集されたログのうち、所定の前記ルームにおいて収集されたメッセージからキーワードを抽出する抽出手順と、
前記抽出手順によって抽出されたキーワードのうち新たに投稿されたメッセージから抽出されたキーワードほど大きい重みを付与して施設を検索する検索手順と
を実行させ、
前記抽出手順は、
前記施設に関する場所、カテゴリ、時間および人数に関する少なくとも一つのキーワードを抽出し、
前記検索手順は、
前記施設に関する場所、カテゴリ、時間および人数に関するキーワードが前記施設を検索するための条件となる場合であって、前記抽出手順によって抽出された場所、カテゴリ、時間および人数のいずれかに関するキーワードが重複して複数存在する場合には、当該複数存在するキーワードに関して、新たに投稿されたメッセージから抽出されたキーワードほど大きい重みを付与して、当該条件を満たす施設を検索する、
ことを特徴とするレコメンドプログラム。
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