JP6262123B2 - Information processing apparatus, program, and information processing method - Google Patents

Information processing apparatus, program, and information processing method Download PDF

Info

Publication number
JP6262123B2
JP6262123B2 JP2014243875A JP2014243875A JP6262123B2 JP 6262123 B2 JP6262123 B2 JP 6262123B2 JP 2014243875 A JP2014243875 A JP 2014243875A JP 2014243875 A JP2014243875 A JP 2014243875A JP 6262123 B2 JP6262123 B2 JP 6262123B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
user
reliability
mesh
keyword
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2014243875A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2016110186A (en
Inventor
宮原 徹
徹 宮原
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zenrin Datacom Co Ltd
Original Assignee
Zenrin Datacom Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zenrin Datacom Co Ltd filed Critical Zenrin Datacom Co Ltd
Priority to JP2014243875A priority Critical patent/JP6262123B2/en
Publication of JP2016110186A publication Critical patent/JP2016110186A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6262123B2 publication Critical patent/JP6262123B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本発明は、位置情報を用いたサービスを提供する技術に関する。   The present invention relates to a technique for providing a service using location information.

近年、SNS(Social Network Service:ソーシャルネットワークサービス)と呼ばれるサービスが普及している。SNSでは、友達からの招待を受けることで参加することができる。SNSに参加する際、ユーザは、出身地、趣味などをプロフィールとして登録し、公開する。この公開されたプロフィールをみることでSNSの参加者は共通の趣味を持つ人や出身地が近い人等と交流を持ち、友人関係を広げることができる。   In recent years, a service called SNS (Social Network Service) has become widespread. In SNS, you can participate by receiving invitations from friends. When participating in SNS, the user registers his / her birthplace, hobbies, etc. as a profile and publishes it. By looking at this published profile, SNS participants can interact with people who have a common hobby or who are close to their hometown, and can expand their friendships.

特許文献1には、会員IDと、会員の趣味を表す複数のキーワードとからなる複数の個人情報を保持する会員個人情報データベース23と、第1会員の第1会員IDと第1キーワードとを用いて、会員個人情報データベース23が保持する複数の個人情報のうちの第1会員の個人情報と相関度が大きい個人情報を抽出する抽出部34と、抽出部34が抽出した相関度が大きい個人情報を第1会員の会員端末に対して提供する提供部20とを備える情報提供システムに関する技術が開示されている。   Patent Document 1 uses a member personal information database 23 that holds a plurality of personal information including a member ID and a plurality of keywords that represent a member's hobbies, and a first member ID and a first keyword of the first member. The extraction unit 34 for extracting personal information having a high degree of correlation with the personal information of the first member among the plurality of personal information held in the member personal information database 23, and the personal information having a high degree of correlation extracted by the extraction unit 34 Discloses a technology relating to an information providing system including a providing unit 20 that provides the information to a member terminal of a first member.

特開2007−233794号公報JP 2007-233794 A

しかしながら、例えば、特許文献1のような従来の技術では、会員であるユーザは自分の趣味を自由に設定することができるため、登録された趣味等の個人情報は客観性や確実性に乏しい。   However, in the conventional technique such as Patent Document 1, for example, since the user who is a member can freely set his / her hobbies, personal information such as registered hobbies is poor in objectivity and certainty.

そこで、本発明は、上記事情に鑑み、SNS上で公開する個人情報等のプロフィール情報に信頼性を与えることを目的とするものである。   In view of the above circumstances, an object of the present invention is to provide reliability to profile information such as personal information published on the SNS.

本発明に係る情報処理装置は、ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出する抽出部と、ユーザの行動分析情報と抽出したキーワードとに基づいて、プロフィール情報の信頼度を算出する算出部とを備えるものを含む。   An information processing apparatus according to the present invention includes an extraction unit that extracts a predetermined keyword from profile information registered by a user, and a calculation unit that calculates the reliability of profile information based on user behavior analysis information and the extracted keyword Including those provided with.

行動分析情報は、ユーザの端末装置から取得した位置情報に基づいて当該ユーザが訪れる頻度が高いと判定されたエリアと、当該エリアに紐づく属性情報とを含むことが望ましい。   It is desirable that the behavior analysis information includes an area determined to be visited frequently by the user based on position information acquired from the terminal device of the user, and attribute information associated with the area.

算出部は抽出したキーワードに対応する属性情報に紐づくエリアにユーザが訪れる頻度の高さに基づいて信頼度を算出することが望ましい。   It is desirable that the calculation unit calculates the reliability based on the frequency of the user visiting the area associated with the attribute information corresponding to the extracted keyword.

抽出部は、プロフィール情報のうち、ユーザの趣味に関する情報からキーワードを抽出し、算出部は、エリアから、ユーザの勤務地または自宅を含むエリアを除外したエリアに当該ユーザが訪れる頻度の高さに基づいて、信頼度を算出することが望ましい。   The extraction unit extracts keywords from information related to the user's hobbies from the profile information, and the calculation unit determines whether the user frequently visits the area excluding the area including the user's work place or home from the area. It is desirable to calculate the reliability based on this.

また、本発明に係るプログラムは、コンピュータに、ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出するステップと、ユーザの行動分析情報と抽出したキーワードとに基づいて、プロフィール情報の信頼度を算出するステップと、を実行させるプログラムを含む。   Further, the program according to the present invention calculates the reliability of profile information based on the step of extracting a predetermined keyword from the profile information registered by the user to the computer, the behavior analysis information of the user, and the extracted keyword. And a program for executing the steps.

また、本発明に係る方法は、コンピュータにおいて実施される方法であって、コンピュータが、ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出するステップと、ユーザの行動分析情報と抽出したキーワードとに基づいて、プロフィール情報の信頼度を算出するステップと、を実行する、方法を含む。   The method according to the present invention is a method implemented in a computer, wherein the computer extracts a predetermined keyword from profile information registered by the user, based on the user behavior analysis information and the extracted keyword. Calculating the reliability of the profile information.

また、本発明のプログラムは、CD−ROM等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリ等の各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワーク等を介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。   Further, the program of the present invention can be installed or loaded on a computer by downloading it through various recording media such as an optical disk such as a CD-ROM, a magnetic disk, and a semiconductor memory, or via a communication network. .

また、本明細書等において、「部」とは、単に物理的構成を意味するものではなく、その構成が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、1つの構成が有する機能が2つ以上の物理的構成により実現されても、2つ以上の構成の機能が1つの物理的構成により実現されてもよい。   Further, in this specification and the like, the “unit” does not simply mean a physical configuration, but also includes a case where the functions of the configuration are realized by software. In addition, functions of one configuration may be realized by two or more physical configurations, or functions of two or more configurations may be realized by one physical configuration.

本発明によれば、SNS上で公開する個人情報等のプロフィール情報に信頼性を与えることが可能となる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, it becomes possible to give reliability to profile information, such as personal information published on SNS.

本発明の実施形態における情報処理システムの構成図である。It is a block diagram of the information processing system in embodiment of this invention. 本発明の実施形態における行動分析情報DBの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of action analysis information DB in embodiment of this invention. 本発明の実施形態におけるメッシュ情報DBの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of mesh information DB in embodiment of this invention. 本発明の実施形態における信頼度付与処理のフローを示す図である。It is a figure which shows the flow of the reliability provision process in embodiment of this invention.

[実施形態]
以下、本発明の実施の形態の1つについて詳細に説明する。なお、以下の実施の形態は、本発明を説明するための例示であり、本発明をその実施の形態のみに限定する趣旨ではない。また、本発明は、その要旨を逸脱しない限り、さまざまな変形が可能である。さらに、当業者であれば、以下に述べる各要素を均等なものに置換した実施の形態を採用することが可能であり、かかる実施の形態も本発明の範囲に含まれる。またさらに、必要に応じて示す上下左右等の位置関係は、特に断らない限り、図示の表示に基づくものとする。さらにまた、図面における各種の寸法比率は、その図示の比率に限定されるものではない。また、以下においては、理解を容易にするべく、情報処理装置を利用して本発明が実現される実施の形態を例にとって説明するが、上述の如く、本発明はそれに限定されない。
[Embodiment]
Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described in detail. The following embodiments are examples for explaining the present invention, and are not intended to limit the present invention only to the embodiments. The present invention can be variously modified without departing from the gist thereof. Furthermore, those skilled in the art can employ embodiments in which the elements described below are replaced with equivalent ones, and such embodiments are also included in the scope of the present invention. Furthermore, positional relationships such as up, down, left, and right shown as needed are based on the display shown unless otherwise specified. Furthermore, various dimensional ratios in the drawings are not limited to the illustrated ratios. In the following, for ease of understanding, an embodiment in which the present invention is realized using an information processing apparatus will be described as an example. However, as described above, the present invention is not limited thereto.

図1は、本実施形態にかかる情報処理装置100を備える情報処理システム10のシステム構成図を示している。図1に示すように情報処理装置100と端末装置200と、SNSサーバ300とが、インターネットや専用線等のネットワーク400を介して互いに通信可能に設定されることにより地図表示システムが構成される。ネットワーク400は、無線ネットワークや有線ネットワークにより構成される。通信ネットワークの一例としては、携帯電話網や、PHS(Personal Handy−phone System)網、無線LAN(Local Area Network)、3G(3rd Generation)、LTE(Long Term Evolution)、4G(4th Generation )、WiMax(登録商標)、赤外線通信、Bluetooth(登録商標)、有線LAN、電話線、電灯線ネットワーク、IEEE1394等に準拠したネットワークがある。   FIG. 1 is a system configuration diagram of an information processing system 10 including an information processing apparatus 100 according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, an information processing apparatus 100, a terminal apparatus 200, and an SNS server 300 are set to be communicable with each other via a network 400 such as the Internet or a dedicated line, thereby configuring a map display system. The network 400 is configured by a wireless network or a wired network. Examples of communication networks include mobile phone networks, PHS (Personal Handy-phone System) networks, wireless LAN (Local Area Network), 3G (3rd Generation), LTE (Long Term Evolution), 4G (4th GenerationMex), (Registered Trademark), infrared communication, Bluetooth (Registered Trademark), wired LAN, telephone line, power line network, IEEE 1394, and other networks.

端末装置200は、例えばGPS(Global Positioning System)等により断続的にプローブ情報を取得して、ネットワーク400を介して情報処理装置100へ送信する機能を備えた情報処理装置である。図1には図示しないが、端末装置200は、CPUおよびメモリを含む主制御部、ネットワーク400と接続するための通信部、ユーザからの操作を受け付けるタッチパネル等の入力部、画面を表示する表示部、現在の位置情報を測位する測位部等を備えていることが好ましい。   The terminal device 200 is an information processing device having a function of intermittently acquiring probe information using, for example, GPS (Global Positioning System) or the like and transmitting the probe information to the information processing device 100 via the network 400. Although not shown in FIG. 1, the terminal device 200 includes a main control unit including a CPU and a memory, a communication unit for connecting to the network 400, an input unit such as a touch panel that receives an operation from a user, and a display unit that displays a screen. It is preferable that a positioning unit for positioning the current position information is provided.

プローブ情報は、ユーザID、測位時刻、緯度・経度等を含む情報をいう。ここで、端末装置200が情報処理システム10にプローブ情報を送信する間隔としては、例えば5分間隔や10分間隔等が考えられるが、これに限られるものではない。また、間隔が定期的であるか不定期であるかを問わない。   The probe information is information including a user ID, positioning time, latitude / longitude, and the like. Here, as an interval at which the terminal device 200 transmits the probe information to the information processing system 10, for example, a 5-minute interval, a 10-minute interval, or the like is conceivable, but is not limited thereto. It does not matter whether the interval is regular or irregular.

なお、端末装置200は、具体的には、例えば、携帯電話(いわゆるスマートフォンであるか、フィーチャーフォンであるかは問わない)、タブレット、ノートPC(Personal Computer)、PDA(Personal Data Assistance)、ゲーム機、カーナビゲーション装置等が想定されるが、これらに限られるものではない。例えば、可搬性を有さないデスクトップPCなどの端末装置であってもよい。   Specifically, the terminal device 200 is, for example, a mobile phone (whether it is a so-called smart phone or a feature phone), a tablet, a notebook PC (Personal Computer), a PDA (Personal Data Assistance), a game. Although a machine, a car navigation device, etc. are assumed, it is not restricted to these. For example, it may be a terminal device such as a desktop PC that does not have portability.

SNSサーバ300は、SNSサービスを提供するサーバ用コンピュータである。SNSサーバ300は、図1に示すように、SNSサーバ300の管理者からの操作を受け付ける入力部310と、CPU(不図示)およびメモリ(不図示)を含む制御部320と、ネットワーク400と接続するための通信部340と、SNSサービスの提供に必要な情報等が記憶されている記憶部330を備える。記憶部330には、SNSサービスを利用しているユーザの情報が登録されている、ユーザ情報DB331が保存されていることが望ましい。ユーザ情報DB331には、ユーザIDと、居住地、出身地、勤務場所、趣味等のプロフィール情報とが対応づけられて登録されていることが望ましい。   The SNS server 300 is a server computer that provides an SNS service. As shown in FIG. 1, the SNS server 300 is connected to an input unit 310 that receives an operation from an administrator of the SNS server 300, a control unit 320 that includes a CPU (not shown) and a memory (not shown), and a network 400. And a storage unit 330 in which information necessary for providing the SNS service is stored. The storage unit 330 preferably stores a user information DB 331 in which information on users who use the SNS service is registered. In the user information DB 331, it is desirable that the user ID and the profile information such as the place of residence, hometown, work place, and hobby are registered in association with each other.

次に、情報処理装置100の各構成について説明する。図1に示すように、情報処理装置100は、入力部110と、制御部120と、記憶部130と、通信部140とを備えている。   Next, each configuration of the information processing apparatus 100 will be described. As illustrated in FIG. 1, the information processing apparatus 100 includes an input unit 110, a control unit 120, a storage unit 130, and a communication unit 140.

入力部110は、情報処理装置100の管理者からの操作を受け付けるように構成され、キーボードやマウス、タッチパネル等によって実現することができる。   The input unit 110 is configured to receive an operation from an administrator of the information processing apparatus 100, and can be realized by a keyboard, a mouse, a touch panel, or the like.

制御部120は、CPUやMPUなどの演算処理部121、RAMなどのメモリ122及び画像処理部(不図示)を備えている。演算処理部121は、各種入力に基づき、記憶部130に記録されたプログラムを実行することで、各種機能部を動作させるものである。このプログラムは、CD−ROM等の記録媒体に記憶され、もしくはネットワーク400を介して配布され、コンピュータにインストールされるものであってもよい。メモリ122は、サーバ用プログラム及びこのプログラムにおいて処理の実行中に、演算等に必要な各種データを、一時的に記憶するためのものである。   The control unit 120 includes an arithmetic processing unit 121 such as a CPU or MPU, a memory 122 such as a RAM, and an image processing unit (not shown). The arithmetic processing unit 121 operates various functional units by executing a program recorded in the storage unit 130 based on various inputs. This program may be stored in a recording medium such as a CD-ROM, or distributed via the network 400 and installed in a computer. The memory 122 is for temporarily storing various types of data necessary for computation and the like during execution of processing in the server program and the program.

記憶部130は、ハードディスク等の記憶装置によって構成され、制御部120における処理の実行に必要な各種プログラムや、各種プログラムの実行に必要なデータ等を記録しておくものである。具体的には、記憶部130は、行動分析情報DB131及びメッシュ情報DB132を有していることが望ましい。   The storage unit 130 is configured by a storage device such as a hard disk, and records various programs necessary for executing processing in the control unit 120, data necessary for executing the various programs, and the like. Specifically, it is desirable that the storage unit 130 includes a behavior analysis information DB 131 and a mesh information DB 132.

行動分析情報DB131には、端末装置200から収集したプローブ情報の分析結果が蓄積されている。具体的には、ユーザごとにプローブ情報に含まれる測位時刻と緯度・経度等の情報を分析し、ユーザの自宅が含まれるメッシュ、勤務先が含まれるメッシュ、休日によくいくメッシュ等が蓄積されていることが望ましい。   In the behavior analysis information DB 131, analysis results of probe information collected from the terminal device 200 are accumulated. Specifically, for each user, information such as positioning time and latitude / longitude included in the probe information is analyzed, and a mesh including the user's home, a mesh including the workplace, a mesh frequently used on holidays, etc. are accumulated. It is desirable that

メッシュは、緯度・経度に基づいて地図を分割して得られる複数の分割領域をいう。なお、本実施形態では、メッシュは正方形の領域であるものとして説明するが、これに限られるものではなく、仕様や設計に応じて適宜メッシュの分割領域の形状やサイズを設定することができる。例えば、メッシュの形状は、四角形、六角形、ひし形等の多角形や、円等の曲線で囲まれた領域とすることができる。またメッシュのサイズは一定でなくてもよい。例えば、ユーザが頻繁に滞在するメッシュを特定したい場合はメッシュのサイズを大きく設定し、一方、ユーザが頻繁に訪れる店等を特定したい場合はメッシュのサイズを小さく設定することができる。また例えば、都市部のメッシュはより小さく(細かく)するようにしてもよい。また、人口統計情報によって地域毎にメッシュのサイズを変えたり(例えば人口が多い地域のメッシュは小さくする。)、市区町村の分類、宅地種別等に基づいてサイズを設定したりしてもよい。なお、本実施形態においては25メートル四方のメッシュが望ましいが、これに限定されない。   A mesh refers to a plurality of divided areas obtained by dividing a map based on latitude and longitude. In the present embodiment, the mesh is described as a square area, but the present invention is not limited to this, and the shape and size of the mesh divided area can be appropriately set according to specifications and design. For example, the mesh shape can be a region surrounded by a polygon such as a quadrangle, a hexagon, or a rhombus, or a curve such as a circle. Moreover, the size of the mesh may not be constant. For example, when the user wants to specify a frequently staying mesh, the size of the mesh can be set large. On the other hand, when the user wants to specify a store or the like frequently visited, the mesh size can be set small. For example, the urban mesh may be made smaller (finer). In addition, the size of the mesh may be changed for each region according to demographic information (for example, the mesh in a region with a large population is made smaller), or the size may be set based on the classification of the municipality, the type of residential land, etc. . In this embodiment, a 25-meter square mesh is desirable, but the present invention is not limited to this.

図2は、行動分析情報DB131の一例を示す図である。図2に示すように行動分析情報DB131には、ユーザIDと自宅メッシュと、勤務地メッシュと、よくいくメッシュが訪れる頻度の高い順に10メッシュ、対応付けられて登録されている。図2の例では、メッシュとしてメッシュの最小緯度経度と最大緯度経度とが登録されているがこれに限定されず、たとえば、メッシュコードが登録されているものとしてもよい。また、よくいくメッシュは、休日や、平日の夜、特定の曜日などの所定のタイミングでよくいくメッシュとしてもよい。さらに、図2には示さないが、行動分析情報DB131には、よくいくメッシュに対応付けて、当該メッシュを「最後に訪れた日時」が登録されているものとしてもよい。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the behavior analysis information DB 131. As shown in FIG. 2, in the behavior analysis information DB 131, 10 meshes are registered in association with the user ID, the home mesh, the work place mesh, and the frequently visited mesh in descending order. In the example of FIG. 2, the minimum latitude / longitude and maximum latitude / longitude of the mesh are registered as meshes, but the present invention is not limited to this, and for example, mesh codes may be registered. Further, the mesh that is frequently used may be a mesh that is frequently used at a predetermined timing such as a holiday, a weekday night, or a specific day of the week. Further, although not shown in FIG. 2, “the date and time when the mesh was last visited” may be registered in the behavior analysis information DB 131 in association with frequently used meshes.

メッシュ情報DB132は、図3に示すようにメッシュIDと、メッシュの属性情報とが対応付けられて登録されている。図3の例では、メッシュの属性情報として、メッシュの区分とメッシュに紐づくキーワードとが登録されている。   As shown in FIG. 3, the mesh information DB 132 is registered with a mesh ID and mesh attribute information associated with each other. In the example of FIG. 3, mesh classification and a keyword associated with the mesh are registered as mesh attribute information.

メッシュの区分は、プローブ情報の分析結果に基づいて、情報処理装置100などが決定することができる。具体的には、平日の昼間に人が多いメッシュは「オフィス街」であり、深夜に人が多いメッシュは「住宅街」であり、夜に人が多いメッシュは「繁華街」であり、休日に人多いメッシュは「行楽施設」であり、人が少ないメッシュは「過疎地」である、という属性が割り当てられる。   The information processing apparatus 100 or the like can determine the mesh division based on the analysis result of the probe information. Specifically, meshes with many people in the daytime on weekdays are “office districts”, meshes with many people at midnight are “residential districts”, meshes with many people at night are “business districts”, and holidays A mesh with a large number of people is assigned as an “excursion facility”, and a mesh with few people is assigned as an “depopulated area”.

また、メッシュに紐づくキーワードはそのメッシュ内に含まれる建物に割り当てられている施設情報に基づいて、情報処理装置100などが決定することができる。たとえば、サッカー競技場を含むメッシュには、「サッカー」、「スポーツ」、「スポーツ観戦」等のキーワードが紐づけられている。なお、キーワードは、複数の建物に割り当てられている施設情報に基づいて決定されてもよい。たとえば、メッシュ内に、サッカー競技場と陸上競技場と大型ショッピングセンターが含まれる場合、このメッシュに紐づくキーワードとして、「サッカー」、「陸上」、「ショッピング」が登録されるものとしてもよい。   Further, the keyword associated with the mesh can be determined by the information processing apparatus 100 or the like based on the facility information assigned to the building included in the mesh. For example, keywords such as “soccer”, “sports”, and “watching sports” are linked to a mesh including a soccer field. Note that the keyword may be determined based on facility information assigned to a plurality of buildings. For example, when a soccer stadium, an athletic stadium, and a large shopping center are included in the mesh, “soccer”, “land”, and “shopping” may be registered as keywords associated with the mesh.

さらに、図1に示すように、演算処理部121は、機能部として、抽出部1211と、算出部1212と、を備えている。   Furthermore, as illustrated in FIG. 1, the arithmetic processing unit 121 includes an extraction unit 1211 and a calculation unit 1212 as functional units.

抽出部1211は、ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出する。たとえば一例として、抽出部1211はプロフィール情報のうち、ユーザの趣味に関する情報からキーワードを抽出するものとしてもよい。また、抽出部1211は、居住地、勤務場所、出身地等の市町村名を抽出するとしてもよい。   The extraction unit 1211 extracts a predetermined keyword from the profile information registered by the user. For example, as an example, the extraction unit 1211 may extract a keyword from information related to the user's hobby among the profile information. In addition, the extraction unit 1211 may extract the names of cities, towns and villages such as residence, work place, and birthplace.

本実施形態では、プロフィール情報は、SNSサーバ300のユーザ情報DB331に登録されている。そのため、抽出部2111は、プロフィール情報から、信頼度を付与する対象となる項目に基づいて所定のキーワードを抽出する。所定のキーワードは、たとえば、趣味に信頼度を付与する場合には、スポーツ、読書、登山等の趣味をあらわす単語を指してもよい。また、たとえば、出身地に信頼度を付与する場合には、市町村名等の地名を指してもよい。   In the present embodiment, the profile information is registered in the user information DB 331 of the SNS server 300. Therefore, the extraction unit 2111 extracts a predetermined keyword from the profile information based on an item to which reliability is to be given. For example, when the reliability is given to the hobby, the predetermined keyword may indicate a word representing a hobby such as sports, reading, and mountain climbing. Further, for example, when a reliability is given to a place of birth, a place name such as a municipality name may be indicated.

算出部1212は、行動分析情報DB132に登録された情報と、抽出部1211が抽出したキーワードとに基づいて、プロフィール情報の信頼度を算出する。算出部1212は、抽出したキーワードに対応する属性情報に紐づくメッシュにユーザが訪れる頻度の高さに基づいて信頼度を算出することが望ましい。   The calculation unit 1212 calculates the reliability of the profile information based on the information registered in the behavior analysis information DB 132 and the keyword extracted by the extraction unit 1211. It is desirable that the calculation unit 1212 calculates the reliability based on the frequency with which the user visits the mesh associated with the attribute information corresponding to the extracted keyword.

信頼度は、たとえば百分率で算出されることが望ましいが、これに限定されない。たとえば、1〜5までの5段階の数値で算出されるものとしてもよいし、高・中・低の3段階で算出されるものとしてもよい。   The reliability is preferably calculated as a percentage, for example, but is not limited thereto. For example, it may be calculated with numerical values in five stages from 1 to 5, or may be calculated in three stages of high, medium and low.

算出部1212は、たとえば、趣味に対して信頼度を算出する場合、自宅または勤務地を含むメッシュを除外したメッシュにユーザが訪れる頻度の高さに基づいて、信頼度を算出することができる。   For example, when calculating the reliability with respect to the hobby, the calculation unit 1212 can calculate the reliability based on the frequency with which the user visits the mesh excluding the mesh including the home or work place.

具体的には、算出部1212は、メッシュ情報DB132を参照し、抽出したキーワードを含む属性情報を有するメッシュを抽出する。算出部1212は、メッシュを抽出する際に、従来のキーワードマッチング技術を用いてキーワードと属性情報との関連度を求め、関連度が閾値以上のメッシュを抽出するとしてもよい。さらに、算出部1212は、行動分析情報DB131の対応するユーザのレコードを参照し、抽出したメッシュが、当該ユーザが何番目によく訪れるメッシュであるか、判定する。たとえば、抽出したメッシュがそのユーザが最もよくいくメッシュである場合、最も高い信頼度を算出するとしてもよい。一方で、抽出したメッシュが、そのユーザのレコードに、よくいくメッシュとして登録されていないメッシュである場合、最も低い信頼度を算出するとしてもよい。なお、行動分析情報DB131に、よくいくメッシュに対応付けて「最後に訪れた日時」も登録されている場合には、算出部1212は、期間を指定して、信頼度を算出することも可能である。具体的には、算出部1212は、行動分析情報DB121の対応するユーザのレコードのうち、「最後に訪れた日時」が指定期間(たとえば直近1〜3か月)に含まれるよくいくメッシュを取得する。そして算出部1212は、抽出したメッシュが、取得したよくいくメッシュのうち何番目に訪れる頻度が高いメッシュであるかに基づいて信頼度を算出することができる。これによって、プロフィール情報が、いつごろのユーザの行動によって裏付けられるのか、という観点からも信頼性を与えることが可能となる。   Specifically, the calculation unit 1212 refers to the mesh information DB 132 and extracts a mesh having attribute information including the extracted keyword. When extracting the mesh, the calculation unit 1212 may obtain a degree of association between the keyword and the attribute information using a conventional keyword matching technique, and may extract a mesh having a degree of association equal to or higher than a threshold. Further, the calculation unit 1212 refers to the record of the corresponding user in the behavior analysis information DB 131, and determines how often the extracted mesh is visited by the user. For example, when the extracted mesh is the mesh that the user goes most frequently, the highest reliability may be calculated. On the other hand, when the extracted mesh is a mesh that is not registered as a frequent mesh in the user's record, the lowest reliability may be calculated. When the “last visited date” is also registered in the behavior analysis information DB 131 in association with a frequent mesh, the calculation unit 1212 can also specify the period and calculate the reliability. It is. Specifically, the calculation unit 1212 obtains a frequent mesh in which “last visited date” is included in a specified period (for example, the latest 1 to 3 months) among the corresponding user records in the behavior analysis information DB 121. To do. Then, the calculation unit 1212 can calculate the reliability based on how many times the extracted mesh is frequently visited among the acquired frequent meshes. This makes it possible to provide reliability from the viewpoint of when the profile information is supported by the user's behavior.

次に、図4を用いて、情報処理装置100の信頼度算出処理のフローについて説明する。なお、以下に説明する処理のフローに含まれる各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上1ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、1ステップとして把握することができる。   Next, the flow of the reliability calculation process of the information processing apparatus 100 will be described with reference to FIG. Each processing step included in the processing flow described below can be executed in any order or in parallel as long as there is no contradiction in the processing contents. These steps may be added. Further, a step described as one step for convenience can be executed by being divided into a plurality of steps, while a step described as being divided into a plurality of steps for convenience can be grasped as one step.

SNSサーバが提供するSNSシステムの会員であるユーザは端末装置200を操作して、SNSサーバ300に自身のプロフィール情報を登録する。登録したプロフィール情報は、ユーザIDと対応付けられて、ユーザ情報DB331に保存される。たとえば、ユーザが以下のプロフィール情報を登録した場合を例に説明する。また、このとき図3及び図4に示す情報が、記憶部130に保存されているものとする。
・居住地 川崎市
・出身地 神戸市
・勤務場所 横浜市
・趣味 野球観戦、登山
A user who is a member of the SNS system provided by the SNS server operates the terminal device 200 and registers his / her profile information in the SNS server 300. The registered profile information is stored in the user information DB 331 in association with the user ID. For example, a case where the user registers the following profile information will be described as an example. At this time, the information shown in FIGS. 3 and 4 is assumed to be stored in the storage unit 130.
・ Hometown Kawasaki City ・ Hometown Kobe City ・ Workplace Yokohama City ・ Hobbies Watching baseball games, climbing

ユーザがプロフィール情報を登録すると、SNSサーバ300は、信頼度付与要求を情報処理装置100に対して送信する。信頼度付与要求には、対象となるユーザのユーザID、対象となる項目等が含まれていることが望ましい。この例では、対象となるユーザのユーザIDが「UID0001」、対象となる項目が「趣味」であるとして説明する。この信頼度付与要求を受信した情報処理装置100の抽出部1211は、通信部140を介してSNSサーバ300にアクセスし、ユーザ情報DB331を参照する(S101)。抽出部1211は、UID0001に対応するレコードから、趣味として「野球観戦」及び「登山」の2つのキーワードを抽出する(S103)。   When the user registers profile information, the SNS server 300 transmits a reliability grant request to the information processing apparatus 100. The reliability grant request preferably includes the user ID of the target user, the target item, and the like. In this example, it is assumed that the user ID of the target user is “UID0001” and the target item is “hobby”. The extraction unit 1211 of the information processing apparatus 100 that has received the reliability grant request accesses the SNS server 300 via the communication unit 140 and refers to the user information DB 331 (S101). The extraction unit 1211 extracts two keywords “baseball game” and “mountain climbing” as hobbies from the record corresponding to UID0001 (S103).

次に、算出部1212は、行動分析情報DB131を参照(S105)し、自宅または勤務地を含むメッシュを除く、ユーザがよくいくメッシュを、訪れる頻度の高い順に10取得する(S107)。このとき算出部1212は、たとえば「最後に訪れた日時」が直近3か月以内であるメッシュの中から、訪れる頻度の高い順によくいくメッシュを10取得するとしてもよい。そして、算出部1212は、この取得した10のメッシュに紐づくキーワードを、メッシュ情報DB132を参照して確認する(S109)。図3の例では、UID0001のユーザが最もよくいくメッシュの最小緯度経度は(ccc.ccc,ddd.ddd)で、最大緯度経度は(CCC.CCC,DDD.DDD)である。図4を参照すると、このメッシュには、キーワードとして「野球」「野球観戦」などが紐づいている。そのため、UID0001のユーザの趣味「野球観戦」は、最もよくいくメッシュに紐づくキーワードと一致している(S111:YES)ため、最も高い信頼度を算出部1212は付与する(S113)。   Next, the calculation unit 1212 refers to the behavior analysis information DB 131 (S105), and acquires 10 meshes frequently visited by the user, excluding the mesh including the home or work place, in descending order of frequency of visit (S107). At this time, for example, the calculation unit 1212 may acquire ten meshes that are frequently visited in descending order of visiting frequency, from among the meshes whose “last visited date” is within the last three months. Then, the calculation unit 1212 checks the keywords associated with the ten acquired meshes with reference to the mesh information DB 132 (S109). In the example of FIG. 3, the minimum latitude / longitude of the mesh with which the user with UID0001 is most frequent is (ccc.ccc, ddd.ddd), and the maximum latitude / longitude is (CCC.CCC, DDD.DDD). Referring to FIG. 4, this mesh is associated with keywords such as “baseball” and “watching baseball”. For this reason, the hobby “watching baseball” of the user with UID0001 matches the keyword associated with the most frequently used mesh (S111: YES), so the calculation unit 1212 gives the highest reliability (S113).

一方で、UID0001のよくいくメッシュの中に、「登山」というキーワードに紐づくメッシュがない場合(S111:NO)、算出部1212は、最も低い信頼度を付与する(S123)。算出部1212によって算出された信頼度は、SNSサーバ300に送信され、ユーザのプロフィール情報とあわせて表示される(S115)ことが望ましい。   On the other hand, when there is no mesh associated with the keyword “mountain climbing” in the frequent mesh of UID0001 (S111: NO), the calculation unit 1212 gives the lowest reliability (S123). The reliability calculated by the calculation unit 1212 is preferably transmitted to the SNS server 300 and displayed together with the user profile information (S115).

このように、ユーザのプロフィール情報の信頼度を、ユーザが実際によくいくメッシュに基づいて算出することで、登録されているプロフィール情報が信頼できるものか否か、客観的な評価をすることが可能となる。これによって、SNS上で公開する個人情報等のプロフィール情報に信頼性を与えることができる。   In this way, it is possible to objectively evaluate whether or not the registered profile information is reliable by calculating the reliability of the user's profile information based on the mesh that the user actually goes through. It becomes possible. Thereby, reliability can be given to profile information such as personal information published on the SNS.

[その他の実施形態]
以上、本発明の実施形態について述べたが、本発明は既述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づいて各種の変形及び変更が可能である。
[Other embodiments]
Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and changes can be made based on the technical idea of the present invention.

例えば、既述の実施形態において、情報処理装置100とSNSサーバ300は別筐体として実装される構成を説明した。しかし、これに限定されず、情報処理装置100とSNSサーバ300とは同一筐体上に実装されるものとしてもよい。また、SNSサーバ300は、情報処理システム10には含まれないものとしてもよい。   For example, in the above-described embodiment, the configuration in which the information processing apparatus 100 and the SNS server 300 are mounted as separate housings has been described. However, the present invention is not limited to this, and the information processing apparatus 100 and the SNS server 300 may be mounted on the same housing. The SNS server 300 may not be included in the information processing system 10.

また、既述の実施形態において、趣味等のプロフィール情報はユーザが自由に登録可能としているが、これに限定されない。たとえば、プロフィール情報は、あらかじめ用意された選択肢からプルダウン等によって選択させるものであってもよい。   In the above-described embodiment, the user can freely register profile information such as hobbies, but is not limited to this. For example, the profile information may be selected by pull-down or the like from previously prepared options.

さらに、既述の実施形態において、SNSサーバ300が、信頼度付与要求を送信する構成として説明しているが、これに限定されない。たとえば、SNSサーバ300が提供するシステムの利用者が、他の利用者の信頼度を確認するために、自分の端末装置を操作して、信頼度付与要求を送信するものとしてもよい。この場合、算出部1212によって算出された信頼度は、信頼度付与要求を行った端末装置に送信されることが望ましい。また、プロフィール情報を登録したユーザ自身の要求によって、算出部1212が信頼度を算出するものとしてもよい。この場合、信頼度は、プロフィール情報とあわせて公開されることが望ましい。   Furthermore, in the above-described embodiment, the SNS server 300 is described as a configuration for transmitting a reliability grant request, but the present invention is not limited to this. For example, a user of a system provided by the SNS server 300 may transmit a reliability grant request by operating his / her terminal device in order to confirm the reliability of other users. In this case, it is preferable that the reliability calculated by the calculation unit 1212 is transmitted to the terminal device that has made the reliability grant request. Further, the calculation unit 1212 may calculate the reliability according to the request of the user who registered the profile information. In this case, the reliability is desirably disclosed together with the profile information.

さらに、既述の実施形態において、算出部1212は、出身地や趣味等のプロフィール情報に対して、信頼度を算出できる構成を説明したが、これに限定されない。たとえば、算出部1212は、ユーザの年齢、性別、生年月日等の情報についても信頼度を算出できるものとしてもよい。この場合、メッシュ情報DB132には、属性情報として各メッシュに含まれる施設・店舗等の情報に基づいて、訪れる頻度の高い世代及び性別等が紐づけられて保存されていることが望ましい。たとえば、あるメッシュにベビーグッズを扱うお店が含まれている場合、そのメッシュには「30代女性」が紐づけられていてもよい。   Furthermore, although the calculation part 1212 demonstrated the structure which can calculate reliability with respect to profile information, such as a birthplace and a hobby, in the above-mentioned embodiment, it is not limited to this. For example, the calculation unit 1212 may be able to calculate the reliability of information such as the user's age, sex, and date of birth. In this case, it is desirable that the mesh information DB 132 stores generations, genders, and the like that are frequently visited in association with each other based on information on facilities, stores, and the like included in each mesh as attribute information. For example, when a store handling baby goods is included in a certain mesh, “female 30s” may be associated with the mesh.

10 情報処理システム
100 情報処理装置
110 入力部
120 制御部
121 演算処理部
1211 抽出部
1212 算出部
130 記憶部
131 行動分析情報DB
132 メッシュ情報DB
140 通信部
200 端末装置
300 SNSサーバ
310 入力部
320 制御部
330 記憶部
340 通信部
400 ネットワーク
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Information processing system 100 Information processing apparatus 110 Input part 120 Control part 121 Operation processing part 1211 Extraction part 1212 Calculation part 130 Storage part 131 Behavior analysis information DB
132 Mesh information DB
140 Communication Unit 200 Terminal Device 300 SNS Server 310 Input Unit 320 Control Unit 330 Storage Unit 340 Communication Unit 400 Network

Claims (4)

ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出する抽出部と、
前記ユーザの端末装置から取得した位置情報に基づいて当該ユーザが訪れる頻度が高いと判定されたエリアと、当該エリアに紐づく属性情報とを含む行動分析情報と、抽出した前記キーワードとに基づいて、前記プロフィール情報の信頼度を算出する算出部と、
を備え、
前記算出部は
抽出した前記キーワードに対応する属性情報に紐づくエリアに前記ユーザが訪れる頻度の高さに基づいて信頼度を算出する
情報処理装置。
An extraction unit for extracting a predetermined keyword from the profile information registered by the user;
And areas that have been determined to have a high frequency of the user visits based on the acquired positional information from the terminal device of the user, based on the attribute information brute cord to the area and including behavioral analysis information, extracted with the keyword A calculation unit for calculating the reliability of the profile information;
With
The calculation unit is
An information processing apparatus that calculates a reliability based on a frequency with which the user frequently visits an area associated with the attribute information corresponding to the extracted keyword .
前記抽出部は、
前記プロフィール情報のうち、前記ユーザの趣味に関する情報からキーワードを抽出し、
前記算出部は、
前記エリアから、前記ユーザの勤務地または自宅を含むエリアを除外したエリアに当該ユーザが訪れる頻度の高さに基づいて、前記信頼度を算出することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The extraction unit includes:
Of the profile information, extract keywords from information about the user's hobbies,
The calculation unit includes:
2. The information processing according to claim 1, wherein the reliability is calculated based on a high frequency of the user visiting an area excluding an area including the work place or home of the user from the area. apparatus.
コンピュータに、
ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出するステップと、
前記ユーザの端末装置から取得した位置情報に基づいて当該ユーザが訪れる頻度が高いと判定されたエリアと、当該エリアに紐づく属性情報とを含む行動分析情報と抽出した前記キーワードとに基づいて、前記プロフィール情報の信頼度を算出するステップと、
を実行させ、
前記信頼度を算出するステップは、
抽出した前記キーワードに対応する属性情報に紐づくエリアに前記ユーザが訪れる頻度の高さに基づいて信頼度を算出するステップをさらに含む、
るプログラム。
On the computer,
Extracting a predetermined keyword from the profile information registered by the user;
And areas that have been determined to have a high frequency of the user visits based on the acquired positional information from the terminal device of the user, based on the attribute information brute cord to the area and the keyword extracted with including behavior analysis information Calculating the reliability of the profile information;
And execute
The step of calculating the reliability includes
Further comprising calculating a reliability based on the frequency of the user visiting the area associated with the attribute information corresponding to the extracted keyword,
Program.
コンピュータにおいて実施される方法であって、
前記コンピュータが、
ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出するステップと、
前記ユーザの端末装置から取得した位置情報に基づいて当該ユーザが訪れる頻度が高いと判定されたエリアと、当該エリアに紐づく属性情報とを含む行動分析情報と抽出した前記キーワードとに基づいて、前記プロフィール情報の信頼度を算出するステップと、
を実行し、
前記信頼度を算出するステップは、
抽出した前記キーワードに対応する属性情報に紐づくエリアに前記ユーザが訪れる頻度の高さに基づいて信頼度を算出するステップをさらに含む、
方法。
A computer-implemented method comprising:
The computer is
Extracting a predetermined keyword from the profile information registered by the user;
And areas that have been determined to have a high frequency of the user visits based on the acquired positional information from the terminal device of the user, based on the attribute information brute cord to the area and the keyword extracted with including behavior analysis information Calculating the reliability of the profile information;
Run
The step of calculating the reliability includes
Further comprising calculating a reliability based on the frequency of the user visiting the area associated with the attribute information corresponding to the extracted keyword,
Method.
JP2014243875A 2014-12-02 2014-12-02 Information processing apparatus, program, and information processing method Active JP6262123B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014243875A JP6262123B2 (en) 2014-12-02 2014-12-02 Information processing apparatus, program, and information processing method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014243875A JP6262123B2 (en) 2014-12-02 2014-12-02 Information processing apparatus, program, and information processing method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016110186A JP2016110186A (en) 2016-06-20
JP6262123B2 true JP6262123B2 (en) 2018-01-17

Family

ID=56124285

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014243875A Active JP6262123B2 (en) 2014-12-02 2014-12-02 Information processing apparatus, program, and information processing method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6262123B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019148963A (en) 2018-02-27 2019-09-05 ルネサスエレクトロニクス株式会社 Profile information system and information processing apparatus

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3903479B2 (en) * 2002-04-18 2007-04-11 日本電気株式会社 Information provision system
JP2012079035A (en) * 2010-09-30 2012-04-19 Sony Corp Information processing apparatus, contribution information evaluation system, contribution information evaluation method and program
JP5956263B2 (en) * 2012-07-10 2016-07-27 株式会社ゼンリンデータコム Evaluation apparatus, evaluation system, evaluation method for evaluating information provided by user, and computer program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016110186A (en) 2016-06-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6442000B2 (en) System and method for determining empirical experts and routing questions
US9721025B2 (en) Generating logical expressions for search queries
US9058563B1 (en) Suggesting activities
US9363634B1 (en) Providing context-relevant information to users
US20160112836A1 (en) Suggesting Activities
US9467815B2 (en) Systems and methods for generating a user location history
KR20140026305A (en) Method and server for recommending friends, and terminal thereof
US10242114B2 (en) Point of interest tagging from social feeds
KR20110106459A (en) User interface for interest-based targeted marketing
JP2016502708A (en) Get event rating
KR101481895B1 (en) Method, device and recording media for searching target clients
US11341109B2 (en) Method and system for detecting and using locations of electronic devices of users in a specific space to analyze social relationships between the users
US11765107B2 (en) Method and system for providing relevance information between users
KR20180126259A (en) Method and apparatus for providing information based on proximity
Beierle et al. TYDR: Track your daily routine. Android app for tracking smartphone sensor and usage data
JP5847122B2 (en) Evaluation apparatus, information providing system, evaluation method, and evaluation program
JP5911347B2 (en) Information processing apparatus and information processing method
JP6767840B2 (en) Information processing equipment, information processing methods, and programs
JP6262123B2 (en) Information processing apparatus, program, and information processing method
JP2019053434A (en) Estimation device and estimation method and estimation program
JP6441671B2 (en) Information processing system, program, and information processing method
US20140019532A1 (en) Determining a Location and Area of a Place
JP2019144937A (en) User information management system, user information management server, and program
JP7030197B2 (en) Blind location search methods, systems and non-temporary computer-readable recording media
JP6530910B2 (en) INFORMATION PROCESSING APPARATUS, PROGRAM, AND INFORMATION PROCESSING METHOD

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170324

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20170926

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20171106

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20171117

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20171213

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6262123

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250