JP6732472B2 - User information processing server and user information processing method - Google Patents
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Description
本発明は、異なるソーシャルメディアを利用しているユーザの中から、同一のユーザを特定するために用いることが可能な、ユーザ情報処理サーバ及びユーザ情報の処理方法に関するものである。 The present invention relates to a user information processing server and a user information processing method that can be used to identify the same user from users who use different social media.
近年、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）やブログ、写真や動画の投稿サイト等のソーシャルメディアが広く利用されるようになっているが、こうしたソーシャルメディアには、ユーザが興味をもっている情報が投稿されることを利用して、投稿した情報からユーザの興味の対象や嗜好を把握して、各々のユーザに適した情報の提供等に活用する発明が開示されている（例えば、特許文献１−３参照）。 In recent years, social media such as SNS (social networking service), blogs, and posting sites for photos and videos have been widely used. However, on such social media, information that the user is interested in is posted. The invention is disclosed in which the target of interest and the preference of the user are grasped from the posted information by utilizing the facts, and utilized for providing information suitable for each user (for example, Patent Documents 1-3). reference).
こうしたソーシャルメディアを利用したユーザの興味や嗜好の解析は、商品やサービスのリコメンド等のマーケティング目的で活用される他、例えば、違法な薬物に興味を持ち始めたユーザをいち早く発見して薬物の危険性を伝える情報を提供する、いじめに悩んでいるユーザを見つけ出して相談窓口等の情報を提供する、といった犯罪予防や社会問題への対応にも応用が可能であり、社会的ニーズの高いものと考えられる。 Analysis of user's interests and preferences using such social media is used for marketing purposes such as recommending products and services.For example, it is possible to quickly discover users who are interested in illegal drugs and detect the danger of drugs. It is applicable to crime prevention such as providing information that conveys sex, finding users who are suffering from bullying and providing information such as consultation counters, and responding to social problems, and it has high social needs. Conceivable.
特に、こうした社会的ニーズに対応するためにソーシャルメディアに投稿された情報を活用する場合には、商用目的以上に精緻なユーザ情報の解析が求められることになると考えられるが、目的に応じて複数のソーシャルメデイアを使い分けているユーザが数多く存在しているため、一つのソーシャルメディアに投稿された情報を解析するだけでは、ユーザの興味や嗜好を十分に把握できないおそれがある。 In particular, when utilizing information posted on social media in order to respond to such social needs, it is considered that more sophisticated user information analysis than commercial purposes is required. Since there are many users who use different social media, there is a possibility that the user's interests and preferences cannot be sufficiently grasped only by analyzing the information posted on one social media.
ユーザの興味や嗜好をより精緻に解析するためには、同じユーザが複数のソーシャルメデイアに投稿した情報を解析対象とすることが望ましいが、異なるソーシャルメディア間ではユーザ情報が共有されていないことが通常であり、また、各々のソーシャルメディアで使用されているユーザを識別するユーザ名から名寄せをするとしても、同一のユーザがソーシャルメディアによって異なるユーザ名を使用しているケースが少なくないため、ユーザ名からユーザを同定することも困難である。 In order to analyze user's interests and tastes more precisely, it is desirable to analyze the information posted by the same user in multiple social media, but user information may not be shared between different social media. It is normal, and even if the user name is used to identify the user used in each social media, it is not uncommon for the same user to use different user names depending on social media. It is also difficult to identify the user by name.
本発明は、このような課題に対応するためになされたものであり、異なるソーシャルメディアを利用しているユーザの中から、同一のユーザを特定するために用いることが可能な、ユーザ情報処理サーバ及びユーザ情報の処理方法を提供することを目的とするものである。 The present invention has been made to address such a problem, and is a user information processing server that can be used to identify the same user from among users who use different social media. And a method for processing user information.
このような課題を解決する本発明は、ユーザが投稿した情報を発信するソーシャルメディアを提供する一又は二以上の情報発信サーバから、ユーザのソーシャルメディアへの投稿に関する投稿情報を、各々のソーシャルメディアにおけるユーザの識別情報毎に収集する投稿情報収集手段と、前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報に含まれるユーザが投稿したテキストデータを解析して、ユーザ毎の用語の使用状況を反映した予測変換辞書を生成する予測変換辞書生成手段と、識別情報が異なる二以上のユーザについて、前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報又は投稿情報を用いて生成された情報の少なくともいずれかを対比して、所定の条件に合致する二以上のユーザを、同一のユーザと特定する同一ユーザ特定手段と、を備えていて、前記同一ユーザ特定手段は、二以上のユーザを同一のユーザと特定できるかを判断するために、識別情報が異なる二以上のユーザについて前記予測変換辞書生成手段によって生成された予測変換辞書を対比することを特徴とするユーザ情報処理サーバである。
The present invention that solves such a problem provides posted information relating to posting to a user's social media from one or more information sending servers that provide social media that sends information posted by a user, for each social media. Of the posted information collecting means for collecting each user's identification information, and the text data posted by the user contained in the posted information of each user collected by the posted information collecting means are analyzed to use the term for each user. Predictive conversion dictionary generating means for generating a predictive conversion dictionary reflecting the situation and two or more users having different identification information are generated by using the posted information of each user or the posted information collected by the posted information collecting means. The same user specifying means for specifying two or more users who match a predetermined condition with the same user by comparing at least one of the information, and the same user specifying means includes two or more users. A user information processing server characterized by comparing the predictive conversion dictionaries generated by the predictive conversion dictionary generating means with respect to two or more users having different identification information, in order to determine whether the users can be identified as the same user. is there.
本発明では、ソーシャルメディアのユーザが投稿した情報を、ソーシャルメディアで用いているユーザ名等のユーザの識別情報毎に収集し、各々のユーザの投稿情報を対比することによって、投稿によく使用している語句や入力の癖、投稿内容、投稿日時、投稿場所や投稿頻度が一致又は近似する等、所定の条件に合致するユーザを同一のユーザと特定することによって、本願発明に係る課題を解決することが可能な構成となっている。 In the present invention, information posted by users of social media is collected for each user identification information such as a user name used in social media, and the posted information of each user is compared to be frequently used for posting. The problem according to the invention of the present application is solved by identifying a user who matches a predetermined condition, such as a phrase or an input habit, a posted content, a posted date and time, a posted location, a posted frequency, or the like, to be the same user. It is configured to be able to.
尚、本発明におけるソーシャルメディアには、例えば、ＳＮＳやブログ、写真・動画の投稿サイトのように、インターネットを利用して自由に個人が情報を発信できるメディアが該当する。ユーザの識別情報にどのような情報が用いられるかは特に限定されるものではないが、例えば、投稿とあわせて表示されるユーザ名を用いることとすればよい。対比の対象となるユーザの投稿情報は、文章や画像等のユーザが投稿した情報そのものであってもよいし、投稿日時や投稿頻度等の投稿のための操作に関する情報、あるいはユーザが投稿した情報を解析して生成した情報等を用いることとしてもよい。ここで用いられる「予測変換辞書」は、本発明の「同一ユーザ特定手段」において対比される「投稿情報を用いて生成された情報」に該当するものであるが、このように構成すると、ユーザ毎に投稿によく使用している語句を把握して、それらの情報を同一ユーザの特定に用いることが可能になる。
Note that the social media in the present invention corresponds to media such as an SNS, a blog, a photo/video posting site, and the like, in which individuals can freely transmit information using the Internet. What kind of information is used as the user identification information is not particularly limited, but for example, the user name displayed together with the posting may be used. The information posted by the user to be compared may be the information itself posted by the user, such as sentences and images, or information regarding the posting operation such as posting date and posting frequency, or information posted by the user. It is also possible to use information and the like generated by analyzing. The "prediction conversion dictionary" used here corresponds to the "information generated using the posted information" compared with the "same user specifying means" of the present invention. It becomes possible to grasp the words and phrases often used for posting for each time and use those pieces of information to identify the same user.
また、本発明は、前記同一ユーザ特定手段により同一ユーザと特定された二以上のユーザの投稿情報を用いて、前記同一ユーザと特定されたユーザに関する情報を解析するユーザ情報解析手段を備えることを特徴とすることもできる。 The present invention further comprises user information analysis means for analyzing information about the user identified as the same user by using posted information of two or more users identified as the same user by the same user identification means. It can also be a feature.
このように構成すると、同一のユーザが複数のソーシャルメディアに異なるユーザ名を用いて投稿しているようなケースにおいて、それらの情報を統合して興味や嗜好等のユーザに関する情報を解析することが可能になるため、一のソーシャルメディアにおける一のユーザ名により識別されるユーザが投稿した情報のみを解析する場合に比べて、対象となる情報量が増加して、より精緻な解析が可能になる。 With this configuration, in the case where the same user posts on multiple social media using different user names, it is possible to integrate the information and analyze information about the user such as interests and preferences. Since it becomes possible, the amount of target information increases compared to the case where only the information posted by the user identified by the one user name in one social media is analyzed, and more elaborate analysis becomes possible. ..
さらに、本発明は、前記同一ユーザ特定手段は、二以上のユーザを同一のユーザと特定できるかを判断するために、識別情報が異なる二以上のユーザについて、前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報に画像ファイル又は動画ファイルが含まれる場合は前記画像ファイル又は前記動画ファイルの解像度に関する情報を対比することを特徴としてもよい。
Furthermore, in the present invention, in order to determine whether the same user specifying means can specify two or more users as the same user, the posted information collecting means collects two or more users having different identification information. If the posted information of each user includes image file or moving image file may also be characterized by comparing the information about the resolution of the image file or the moving image file.
このように構成すると、ある時間にインターネットを操作してソーシャルメディアへの投稿を行っていたというユーザの行動や、ソーシャルメディアにどの程度の頻度で投稿するかというユーザの行動パターン、どのような解像度のカメラを用いているかというユーザの所持品等の近似性から、同一ユーザであることの推測が可能になる。 With this configuration, the user's behavior of operating the Internet at a certain time to post on social media, the user's behavior pattern of how often to post on social media, and what resolution It is possible to infer that the user is the same user from the closeness of the personal belongings of the user as to whether or not the camera is used.
さらに、本発明は、前記同一ユーザ特定手段は、同一のソーシャルメディアの情報発信サーバから収集した識別情報が異なる二以上のユーザについても、前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報又は投稿情報を用いて生成された情報の少なくともいずれかを対比する処理を実行し、所定の条件に合致する二以上のユーザが存在すれば、同一のユーザと特定することを特徴としてもよい。
Furthermore, in the present invention, the same user specifying means, even for two or more users having different identification information collected from the information transmission server of the same social media, posted information of each user collected by the posted information collecting means. Alternatively, a process of comparing at least one of the information generated using the posted information may be executed, and if there are two or more users who meet a predetermined condition, the user may be identified as the same user.
このように構成すると、同一のユーザが異なるソーシャルメディアを利用して投稿しているケースだけでなく、同一のユーザが同一のソーシャルメディアでユーザ名が異なる複数のアカウントを用いて投稿しているようなケースにおいても、同一のユーザを特定することが可能になり、同一ユーザについてより多くの情報を収集し得る構成となる。 With this configuration, not only the case where the same user posts using different social media, but the same user posts using multiple accounts with different user names on the same social media. Even in such a case, the same user can be specified, and more information can be collected for the same user.
本発明は、本発明に係るユーザ情報処理サーバによって実行される、ユーザ情報の処理方法として特定することも可能である。 The present invention can be specified as a user information processing method executed by the user information processing server according to the present invention.
すなわち、本発明に係るユーザ情報の処理方法は、ネットワークに接続されたユーザ情報処理サーバが、ユーザが投稿した情報を発信するソーシャルメディアを提供する一又は二以上の情報発信サーバから、ユーザのソーシャルメディアへの投稿に関する投稿情報を、各々のソーシャルメディアにおけるユーザの識別情報毎に収集する投稿情報収集ステップと、前記ユーザ情報処理サーバが、前記投稿情報収集ステップにおいて収集された各々のユーザの投稿情報に含まれるユーザが投稿したテキストデータを解析して、ユーザ毎の用語の使用状況を反映した予測変換辞書を生成する予測変換辞書生成ステップと、前記ユーザ情報処理サーバが、識別情報が異なる二以上のユーザについて、前記投稿情報収集ステップにおいて収集された各々のユーザの投稿情報又は投稿情報を用いて生成された情報の少なくともいずれかを対比して、所定の条件に合致する二以上のユーザを、同一のユーザと特定する同一ユーザ特定ステップと、を有していて、前記同一ユーザ特定において、前記ユーザ情報処理サーバは、二以上のユーザを同一のユーザと特定できるかを判断するために、識別情報が異なる二以上のユーザについて前記予測変換辞書生成ステップにおいて生成された予測変換辞書を対比することを特徴とするユーザ情報の処理方法である。 That is, in the user information processing method according to the present invention, the user information processing server connected to the network provides the social media of the user from one or more information transmission servers that provide social media for transmitting the information posted by the user. A posting information collecting step of collecting posting information related to posting on media for each user identification information in each social media, and posting information of each user collected by the user information processing server in the posting information collecting step. A predictive conversion dictionary generating step of analyzing the text data posted by the user included in the above and generating a predictive conversion dictionary reflecting the usage status of the term for each user , and the user information processing server has two or more different identification information. For at least one of the user's posted information collected in the posted information collecting step or information generated by using the posted information, two or more users who meet a predetermined condition, The same user specifying step of specifying the same user, and in the same user specifying, the user information processing server identifies in order to determine whether two or more users can be specified as the same user. A method of processing user information, characterized in that the predictive conversion dictionary generated in the predictive conversion dictionary generating step is compared for two or more users having different information .
また、本発明にかかるユーザ情報の処理方法は、先に説明した本発明に係るユーザ情報処理サーバの各々の構成によって実行される、ユーザ情報の処理方法に関する発明として特定することもできる。 Further, the user information processing method according to the present invention can also be specified as an invention relating to the user information processing method executed by each configuration of the user information processing server according to the present invention described above.
本発明によると、同一のユーザが異なるソーシャルメディアを利用しているケースの他、同一のソーシャルメディアでユーザ名が異なる複数のアカウントを利用しているケースについても、同一のユーザを特定することが可能になるので、同一のユーザが複数のアカウントに投稿した情報を用いることによって、一のアカウントのみを対象にする場合に比べて、興味や嗜好等のユーザに関する情報を、より精緻に解析することが可能になる。 According to the present invention, the same user can be specified not only in the case where the same user uses different social media but also in the case where multiple accounts with different user names are used in the same social media. Since it becomes possible, by using the information posted by the same user to multiple accounts, it is possible to analyze the information about the user such as interests and preferences more precisely than when only one account is targeted. Will be possible.
本発明は、商品やサービスのレコメンド等の商用利用の他に、犯罪の予防やいじめ等の社会問題への対応への利用も可能であり、広く社会的な波及効果を有するものと考えられる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be used not only for commercial use such as recommending products and services, but also for preventing crimes and responding to social problems such as bullying, and is considered to have a wide social ripple effect.
本発明を実施するための形態について、図面を用いて以下に詳細に説明する。尚、以下の説明は、本発明の実施形態を例示したものであって、同一ユーザの特定方法、ユーザに関する情報の解析方法等、本発明はここに示した実施形態に限定されるものではない。 Embodiments for carrying out the present invention will be described in detail below with reference to the drawings. The following description is merely an example of the embodiment of the present invention, and the present invention is not limited to the embodiment shown here, such as a method of identifying the same user and a method of analyzing information about the user. ..
図１は、本発明に係るユーザ情報処理サーバの実施形態の概要を示している。複数のＳＮＳやブログ等のソーシャルメディアにアカウントを有しているユーザは、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）やスマートフォンなどのユーザ端末をインターネットに接続して、ＳＮＳやブログ等のソーシャルメディアのサービスを提供するサーバに、文章（テキストデータ）や写真（画像ファイル）、動画（動画ファイル）等を投稿している。 FIG. 1 shows an outline of an embodiment of a user information processing server according to the present invention. A user who has an account on a plurality of social media such as SNS or blog connects a user terminal such as a PC (personal computer) or smartphone to the Internet to provide a social media service such as SNS or blog. Posts sentences (text data), photos (image files), videos (video files), etc.
本発明に係るユーザ情報処理サーバは、これらのＳＮＳやブログ等のソーシャルメディアのサービスを提供するサーバから、ユーザが投稿した文章や写真等の内容や、それらの投稿日時等の投稿情報を、ユーザ名等のユーザの識別情報毎に収集する。そして、識別情報が異なるユーザの投稿情報等を対比することによって、それらが一致又は近似して所定の条件に合致する場合には、アカウントは異なるものの同一のユーザによって投稿されたものと判断する。 A user information processing server according to the present invention, from a server that provides services for social media such as SNS and blogs, provides contents such as sentences and photographs posted by the user, and posted information such as the posted date and time to the user. Collect for each user identification information such as name. Then, by comparing posted information of users having different identification information, if they match or approximate to each other and match a predetermined condition, it is determined that the same user posted, although the accounts are different.
ここで、ユーザ情報処理サーバが投稿情報を収集するタイミングや方法は特に限定されるものではないが、例えば、毎日指定された時間に対象となるＳＮＳやブログのサービスを提供するサーバにアクセスして、ユーザ名を指定した検索によってユーザの投稿内容を読み出す等の方法によって、各々のユーザの投稿情報を収集することとすればよい。 Here, the timing and method of collecting the posted information by the user information processing server are not particularly limited, but, for example, accessing the server providing the target SNS or blog service at a specified time every day The posted information of each user may be collected by a method of reading the posted content of the user by a search in which the user name is designated.
また、同一のユーザと判断するための条件も特に限定されるものではないが、ユーザが投稿によく使用している語句や入力の癖、投稿内容、投稿日時や投稿頻度等を対比することとすればよく、特に、後に説明する予測変換辞書を生成する方法は、ユーザが投稿によく使用している語句から同一のユーザを特定するのに有効な方法と考えられる。 The conditions for determining that the users are the same are not particularly limited, but the terms and phrases frequently used by users for posting, habits of input, posting content, posting date, posting frequency, etc. may be compared. In particular, the method of generating a predictive conversion dictionary, which will be described later, is considered to be an effective method for identifying the same user from the words and phrases that the user often uses for posting.
同一のユーザと判断されたアカウントについては、それらの全てのアカウントへの投稿情報を、ユーザの興味や嗜好等のユーザに関する情報の解析対象に用いることとすれば、一のアカウントへの投稿情報のみを解析する場合に比べて、解析の対象となる情報量が増加するため、より精緻な解析が可能になると考えられる。 For accounts determined to be the same user, if the post information to all those accounts is used as the analysis target of information about the user such as user's interests and preferences, only the post information to one account Compared with the case of analyzing, the amount of information to be analyzed is increased, and it is considered that more detailed analysis can be performed.
図２は、本発明に係るユーザ情報処理サーバの構成を示したものである。図２において、ユーザ情報処理サーバ１０が、本発明に係るユーザ情報処理サーバに対応する。 FIG. 2 shows the configuration of the user information processing server according to the present invention. In FIG. 2, the user information processing server 10 corresponds to the user information processing server according to the present invention.
ユーザ情報処理サーバ１０は、インターネットに接続されたサーバコンピュータであるが、その物理的な構成は特に限定されるものではない。ユーザ情報処理サーバ１０には、投稿情報収集部１１、予測変換辞書生成部１２、同一ユーザ特定部１３、ユーザ情報解析部１４が設けられるが、いずれも機能的に特定されるものであって、各々の機能を実現するためのプログラムがユーザ情報処理サーバ１０の補助記憶装置からメインメモリに読み出され、ＣＰＵで演算処理を実行することによって、各々のプログラムに対応する機能が実現される。 The user information processing server 10 is a server computer connected to the Internet, but its physical configuration is not particularly limited. The user information processing server 10 is provided with a posted information collection unit 11, a predictive conversion dictionary generation unit 12, an identical user identification unit 13, and a user information analysis unit 14, all of which are functionally identified. The programs for realizing the respective functions are read from the auxiliary storage device of the user information processing server 10 to the main memory, and the CPU executes the arithmetic processing to realize the functions corresponding to the respective programs.
また、ユーザ情報処理サーバ１０には、ユーザ情報格納部１５、投稿情報格納部１６、予測変換辞書格納部１７が設けられるが、これらの各部には、ユーザ情報処理サーバ１０の補助記憶装置の所定の記憶領域が割り当てられる。 Further, the user information processing server 10 is provided with a user information storage unit 15, a posted information storage unit 16, and a predictive conversion dictionary storage unit 17. Each of these units has a predetermined auxiliary storage device of the user information processing server 10. Storage area is allocated.
ＳＮＳのサービスを提供するＳＮＳサーバ２０は、インターネットに接続された、ＰＣやスマートフォン等のネットワーク端末から、情報の書込みや読出しが可能なサーバコンピュータであり、その物理的な構成は特に限定されるものではない。ＳＮＳサーバ２０には、ユーザ情報格納部２１、投稿情報格納部２２が設けられるが、これらの各部には、ＳＮＳサーバ２０の補助記憶装置の記憶領域が割り当てられる。 The SNS server 20 that provides the SNS service is a server computer that can write and read information from a network terminal such as a PC or a smartphone connected to the Internet, and its physical configuration is particularly limited. is not. The SNS server 20 is provided with a user information storage unit 21 and a posted information storage unit 22, and a storage area of an auxiliary storage device of the SNS server 20 is allocated to each of these units.
ＳＮＳサーバ２０とは異なるＳＮＳのサービスを提供するＳＮＳサーバ３０についても同様に、インターネットに接続されたサーバコンピュータであり、その物理的な構成は特に限定されるものではなく、ＳＮＳサーバ２０と同様に、ユーザ情報格納部３１、投稿情報格納部３２が設けられる構成となっている。 Similarly, the SNS server 30 that provides an SNS service different from the SNS server 20 is a server computer connected to the Internet, and its physical configuration is not particularly limited, and is similar to the SNS server 20. A user information storage unit 31 and a posted information storage unit 32 are provided.
尚、これらの他に、他のＳＮＳのサービスを提供するサーバ、ブログのサービスを提供するサーバ、写真や動画などの投稿が可能なサーバがインターネットに接続され、ユーザ情報処理サーバ１０が、これらのソーシャルメディアを提供するサーバからもユーザの投稿情報を収集する構成としてもよく、より精度の高い解析を行うためには、できるだけ多くのソーシャルメディアのサーバから投稿情報を収集する構成とすることが好ましい。管理者端末４０は、ユーザ情報処理サーバ１０と接続されて情報の入出力が可能なものであれば、その構成は特に限定されるものではない。 In addition to these, a server that provides other SNS services, a server that provides blog services, and a server that allows posting of photos, videos, etc. are connected to the Internet, and the user information processing server 10 uses these servers. The posted information of the user may be collected from the server providing the social media, and in order to perform the analysis with higher accuracy, it is preferable to collect the posted information from as many social media servers as possible. .. The configuration of the administrator terminal 40 is not particularly limited as long as it is connected to the user information processing server 10 and information can be input/output.
以上の構成を前提として、図３−４のフローチャートに沿って、図５−７に示した実施例を参照しながら、本発明に係るユーザ情報処理サーバにおける処理の流れについて説明する。 Based on the above configuration, the flow of processing in the user information processing server according to the present invention will be described along the flowchart of FIG. 3-4 and with reference to the embodiment shown in FIG. 5-7.
前提として、ＳＮＳサーバ２０及びＳＮＳサーバ３０は、それぞれ異なるＳＮＳを提供する事業者が運用するサーバであるが、これらのサーバには、各々が提供するＳＮＳを利用するユーザが投稿した投稿情報が蓄積されている。一般にＳＮＳのユーザは、ユーザの識別情報となるユーザ名やユーザＩＤ等が特定された状態で、テキストデータや画像ファイル等を投稿するが、ユーザを識別する情報はそれぞれユーザ情報格納部２１とユーザ情報格納部３１に格納され、ユーザが投稿したテキストデータや画像ファイル等の他、各々を投稿した日時や場所等の付帯的な情報が、投稿情報格納部２２と投稿情報格納部３２に、ユーザを識別する情報と関連付けて格納されている。 As a premise, the SNS server 20 and the SNS server 30 are servers operated by businesses that provide different SNSs, but these servers store posting information posted by users who use the SNSs provided by each. Has been done. Generally, an SNS user posts text data, image files, and the like in a state in which a user name, a user ID, and the like, which are user identification information, are specified. Information for identifying a user is the user information storage unit 21 and the user, respectively. In addition to the text data, image files, etc. posted by the user, which are stored in the information storage unit 31, incidental information such as the date and time and the place of posting each are stored in the posted information storage unit 22 and the posted information storage unit 32 in the user. Is stored in association with the information for identifying.
ユーザ情報処理サーバ１０では、例えば１日１回の決められた時間といったタイミングで投稿情報収集部１１が定期的に起動されて、ＳＮＳサーバ２０及びＳＮＳサーバ３０から、識別情報によって識別される各々のサービスを利用するユーザ毎に、ユーザが投稿した投稿情報を収集する（図３のＳ１）。収集する情報には、ユーザが投稿したテキストデータや画像ファイル等のみでなく、各々を投稿した日時や場所等の付帯的な情報も含めることが好ましい。こうした情報の収集は、各々のサーバにアクセスしてユーザ名等のユーザの識別情報を指定して検索を行い、投稿情報格納部２２及び投稿情報格納部３２から投稿された情報を呼び出すことによって実行できる。収集された投稿情報は、ユーザ情報格納部１５に格納された各々のユーザのユーザ名等の識別情報と関連付けて、投稿情報格納部１６に格納される。 In the user information processing server 10, the posted information collection unit 11 is activated at regular timings such as once a day, and the SNS server 20 and the SNS server 30 identify each by the identification information. Post information posted by the user is collected for each user who uses the service (S1 in FIG. 3). It is preferable that the information to be collected includes not only text data and image files posted by the user, but also incidental information such as the date and time and the place of posting each. The collection of such information is performed by accessing each server, specifying user identification information such as a user name, performing a search, and calling information posted from the posted information storage unit 22 and the posted information storage unit 32. it can. The collected post information is stored in the post information storage unit 16 in association with the identification information such as the user name of each user stored in the user information storage unit 15.
ユーザの興味や嗜好等を継続的に解析するためには、上記の例のように投稿情報を定期的に収集することが好ましく、その場合に収集する情報は、前回の収集時以降にユーザが投稿した新たな情報のみを対象にすることとすればよいが、ユーザに関する情報の解析が一回のみでよい場合には、各々のユーザが過去に投稿した全ての情報を収集することとしてもよいし、起点となる投稿日時を設定して、それ以降に投稿された投稿情報のみを選択して収集することとしてもよい。 In order to continuously analyze the user's interests, preferences, etc., it is preferable to periodically collect the posted information as in the above example, and the information collected in that case will be collected by the user after the previous collection. Although it is sufficient to target only new information that has been posted, when it is sufficient to analyze information about users only once, all information posted by each user in the past may be collected. However, it is also possible to set a posting date and time as a starting point and select and collect only post information posted after that.
続いて、予測変換辞書生成部１２が起動されて、収集された投稿情報のうち、各々のユーザによって投稿されたテキストデータを用いて、ユーザ毎の予測変換辞書を生成する（図３のＳ２）。予測変換辞書の生成には、ＰＣやスマートフォン等の入力に採用されている一般的な手法を用いることとすればよいが、例えば、投稿文のテキストデータから形態素解析等の手法によって語句毎の使用頻度を計測し、その中からユーザの使用頻度の高い語句を抽出して、最初に入力された文字に対して使用頻度の高い語句を変換候補として出力するための辞書を生成することとすればよい。生成された予測変換辞書は、ユーザ情報格納部１５に格納された各々のユーザのユーザ名等の識別情報と関連付けて、予測変換辞書格納部１７に格納される。 Subsequently, the predictive conversion dictionary generation unit 12 is activated to generate a predictive conversion dictionary for each user using the text data posted by each user in the collected posting information (S2 in FIG. 3). .. For generation of the predictive conversion dictionary, a general method adopted for inputting on a PC or a smart phone may be used. For example, use of each word or phrase from text data of a posted sentence by a method such as morphological analysis. If the frequency is measured, the words frequently used by the user are extracted from them, and a dictionary for outputting the words frequently used for the first input character as a conversion candidate is generated. Good. The generated predictive conversion dictionary is stored in the predictive conversion dictionary storage unit 17 in association with the identification information such as the user name of each user stored in the user information storage unit 15.
図５の例であれば、ユーザ名がＡのユーザは、投稿文の中に「みなさん」という語句を使用する頻度が高いので、「みな」と入力すれば「みなさん」を、文末を「よろしくお願いします」とする頻度が高いので、「よろ」と入力すれば「よろしくお願いします」を変換候補に提示するための予測変換辞書が生成される。一方、ユーザ名がＢのユーザは、投稿文の中に「皆様」という語句を使用する頻度が高いので、「みな」と入力すれば「皆様」を、文末を「よろしくお願い申し上げます」とする頻度が高いので、「よろ」と入力すれば「よろしくお願い申し上げます」を変換候補に提示するための予測変換辞書が生成される。このように、ユーザ毎によく使用する語句を反映した予測変換辞書が生成されるので、本発明ではよく使用する語句が一致又は近似すれば同一ユーザと推定することとして、予測変換辞書を同一ユーザの特定に用いることとしている。 In the example of FIG. 5, since the user with the user name A frequently uses the phrase “everyone” in the posted sentence, if you enter “everyone”, “everyone” will be added and “everyone” will be added at the end of the sentence. Since the frequency of "Please," is high, a predictive conversion dictionary for presenting "Thank you" is generated as a conversion candidate by inputting "Yes". On the other hand, users with the user name B often use the phrase "everyone" in the posted text, so if you enter "everyone", "everyone" and "thank you" at the end of the sentence will be added. Since the frequency is high, if you input "yes", a predictive conversion dictionary for presenting "thank you" will be generated. As described above, since a predictive conversion dictionary reflecting frequently used words is generated for each user, if the frequently used words match or approximate to each other, it is assumed that the same user is used as the predictive conversion dictionary. It will be used to identify.
尚、ここで生成する予測変換辞書は、新たに収集した投稿のみを対象にして生成するのではなく、同じユーザについて過去に収集した投稿も対象にして生成することが好ましい。過去に収集した投稿を予測変換辞書に反映する方法は特に限定されるものではないが、例えば、新たに収集した投稿情報を投稿情報格納部１６に格納した後に、各々のユーザについて投稿情報格納部１６に格納された全ての投稿情報に含まれるテキストデータを対象にして、予測変換辞書を生成することとすればよい。 It is preferable that the predictive conversion dictionary generated here is generated not only for newly collected posts but also for posts collected in the past by the same user. The method of reflecting the posts collected in the past in the predictive conversion dictionary is not particularly limited. For example, after the newly collected post information is stored in the post information storage unit 16, the post information storage unit for each user is stored. The predictive conversion dictionary may be generated for the text data included in all the posted information stored in 16.
続いて、同一ユーザ特定部１３が起動されて、生成した予測変換辞書等を用いて、識別情報が異なるユーザの中から、同一のユーザと推定されるユーザを特定する（図３のＳ３）。図４のフローチャートは、その詳細な処理フローの具体例を示したものである。 Then, the same user specifying unit 13 is activated, and using the generated predictive conversion dictionary and the like, the users estimated to be the same user are specified from the users having different identification information (S3 in FIG. 3). The flowchart of FIG. 4 shows a specific example of the detailed processing flow.
まず、投稿情報を収集したＳＮＳのうち、一のＳＮＳを対象にして、そのＳＮＳを利用している一のユーザを選択する（Ｓ３１）。選択したユーザについて生成された予測変換辞書を予測変換辞書格納部１７から読み出して（Ｓ３２）、他のＳＮＳを利用している各々のユーザにつき、予測変換辞書格納部１７に格納された予測変換辞書と対比して（Ｓ３３）、入力された文字に対して提示される変換候補が同一となる比率が一定の値以上となるなど、所定の条件に合致するユーザが存在するかを確認する（Ｓ３４）。ここで条件に合致するユーザが存在していれば、ユーザ名等の識別情報は異なるものの、実際は同一のユーザであると特定して、ユーザ情報格納部１５に格納されている同一ユーザと特定されたユーザのユーザ情報に共通のコードを付与するなど、ユーザ情報格納部１５に同一ユーザであることを設定するための処理を実行する（Ｓ３５）。 First, of the SNSs that have collected the posted information, one SNS is targeted and one user who uses that SNS is selected (S31). The predictive conversion dictionary generated for the selected user is read from the predictive conversion dictionary storage unit 17 (S32), and the predictive conversion dictionary stored in the predictive conversion dictionary storage unit 17 for each user using another SNS. In contrast to this (S33), it is confirmed whether there is a user who meets a predetermined condition such that the ratio of the conversion candidates presented to the input character is equal to or more than a certain value (S34). ). If there is a user who matches the condition, the user name and other identification information are different, but the user is actually identified as the same user, and the same user stored in the user information storage unit 15 is identified. A process for setting that the user is the same user in the user information storage unit 15 is executed by adding a common code to the user information of the user (S35).
尚、ここで同一のユーザであると特定するための条件は、予測変換辞書が所定の条件に合致することの他に、投稿日時や投稿場所、投稿頻度、入力のクセ（改行方法や絵文字の使い方、ですます等の語尾等）が一致又は近似すること等も加えることとすれば、同一ユーザを特定する精度をより高めることができると考えられる。 It should be noted that the conditions for specifying the same user are that the predictive conversion dictionary matches a predetermined condition, as well as posting date and time, posting location, posting frequency, input habit (line feed method and pictogram It is considered that the accuracy of identifying the same user can be further improved by adding the matching or the approximation of the usages, the endings of damasuma etc.).
また、ユーザが投稿したものが写真や動画等の画像ファイルや動画ファイルである場合には、画像の解像度や撮影モード等の撮影方法のように、ユーザの所持品やユーザが通常行っている撮影方法等が反映される情報を、同一ユーザと判断するための比較の対象に加えることとすればよい。 If the user's post is an image file or video file such as a photo or video, the user's personal belongings or the normal shooting performed by the user, such as the shooting method such as the image resolution or shooting mode. Information reflecting the method and the like may be added to the comparison target for determining the same user.
あるＳＮＳを利用しているユーザを対象に、同一ユーザを特定するためのこうした処理を実行すると、他にも対比の対象になるＳＮＳ（ブログ等の他のソーシャルメディアがあればそれらも含める）があれば（Ｓ３６がＹｅｓ）、それらを利用しているユーザを対象にして、同様の処理を繰り返す（Ｓ３３−Ｓ３５）。 When such a process for identifying the same user is executed for a user who uses a certain SNS, other SNS (including other social media such as a blog, including those) is also targeted for comparison. If there is (S36 is Yes), the same processing is repeated for the users who are using them (S33-S35).
尚、同一のユーザが異なるユーザ名を使って同一のＳＮＳに複数アカウントを設けているケースもあるので、他のＳＮＳのみでなく、対象となるユーザと同一のＳＮＳを利用しており、ユーザ名が異なる他のユーザについても、同様の処理（Ｓ３３−Ｓ３５）を実行することとしてもよい。 Note that there are cases where the same user has multiple accounts on the same SNS using different user names, so not only other SNS but also the same SNS as the target user is used. The same processing (S33-S35) may be executed for other users having different numbers.
対比の対象になる全てのＳＮＳ（ブログ等の他のソーシャルメディアがあればそれらも含める）について以上の処理を実行し終えると（Ｓ３６がＮｏ）、一のＳＮＳに他のユーザがあれば（Ｓ３７がＹｅｓ）、さらに一のユーザを選択して（Ｓ３１）、同様の処理（Ｓ３２−Ｓ３６）を実行する。こうした処理を一のＳＮＳの全てのユーザについて実行すると（Ｓ３７がＮｏ）、一のＳＮＳについて同一ユーザを特定するための処理が終了する。こうした処理を、対象となる全てのＳＮＳ（ブログ等の他のソーシャルメディアがあればそれらも含める）について実行することとすればよい。 When the above process is completed for all SNSs to be compared (including other social media such as blogs) (No in S36), if there is another user in one SNS (S37). Is Yes), one more user is selected (S31), and the same processing (S32-S36) is executed. When such a process is executed for all users of one SNS (No in S37), the process for identifying the same user for one SNS ends. Such processing may be executed for all the target SNSs (including other social media such as blogs, if any).
図３のフローチャートに戻り、ユーザ名が異なるものの同一と推定されるユーザが特定されると、ユーザ情報解析部１４が起動され、同一のユーザと特定された各々のユーザ名で投稿された投稿情報を統合して、ユーザの興味や嗜好等のユーザに関する情報を解析する処理を実行する（図３のＳ４）。解析されたユーザ情報は、例えば、ユーザ情報の管理者が操作する管理者端末４０から確認することができる。こうした構成によって、一のＳＮＳにおける一のユーザ名から特定されるユーザの投稿情報を対象に、ユーザの興味や嗜好等のユーザに関する情報を解析する場合に比べて、同一と特定されるユーザ名（アカウント）の数が増えるほど解析対象となる情報も増加することになるため、より精緻なユーザの興味や嗜好等のユーザ情報の解析が可能になる。 Returning to the flowchart of FIG. 3, when a user having a different user name but presumed to be the same is specified, the user information analysis unit 14 is activated, and post information posted by each user name specified as the same user. Are integrated and a process of analyzing information about the user such as the user's interests and preferences is executed (S4 in FIG. 3). The analyzed user information can be confirmed, for example, from the administrator terminal 40 operated by the administrator of the user information. With such a configuration, compared to a case where the user's posted information specified by one user name in one SNS is used to analyze information about the user such as the user's interests and preferences, the user name specified as the same ( Since the information to be analyzed increases as the number of accounts increases, it becomes possible to analyze user information such as a user's interests and preferences more precisely.
図６はその一例を示したものであるが、２つのＳＮＳと１つのブログに投稿している識別情報（ユーザ名）の異なるユーザを、予測変換辞書や投稿内容、投稿時等に関する条件に合致することにより、同一のユーザと特定している。 FIG. 6 shows an example thereof, but the users having different identification information (user name) posted on two SNSs and one blog are matched with the conditions regarding the predictive conversion dictionary, the posted contents, the posting time, and the like. By doing so, the same user is specified.
それぞれに投稿された投稿情報を統合すると、野球チームＴに関する投稿が共通することから野球チームＴのファンであることが把握できることに加えて、ＳＮＳ２には選手Ｐに関する投稿があることから選手Ｐのファンであること、さらにはブログには野球チームＴの本拠地であるＲ地区に関する他の情報が投稿されていることからＲ地区に居住していて地元愛の強い人という人物像が推定され、３つのソーシャルメディアの投稿情報を解析することによって、１つのソーシャルメディアへの投稿のみを対象にする場合に比べて、詳細な人物像を推定することが可能になる。 If the posted information posted to each is integrated, it is possible to know that he is a fan of the baseball team T because the posts related to the baseball team T are common, and in addition, since there is a post related to the player P in the SNS 2, Since he is a fan, and other information about the R area, which is the base of the baseball team T, is posted on the blog, it is estimated that the person living in the R area has a strong local love. By analyzing the posted information of one social media, it is possible to estimate the detailed person image as compared with the case where only one social media is posted.
図７は、以上の流れをまとめて図示したものである。ＳＮＳサーバからユーザの識別情報（ユーザ名）単位で投稿内容や投稿日時等の投稿情報を収集して、各々のユーザについて予測変換辞書を生成する。生成した予測変換辞書を対比して、予測変換辞書が一致又は近似する等、同一ユーザと推定される所定の条件に合致するものを抽出して、それらのユーザの投稿内容を同一ユーザによる投稿として統合し（ここではユーザ名の異なるユーザに共通のユーザＩＤを割り当てて同一ユーザに設定している）、統合された情報を対象にしてユーザの興味や嗜好等のユーザに関する情報を解析する。これによって、一のユーザについて一のアカウントを分析する場合よりも、多くの情報を解析対象とすることができるため、より精緻なユーザ情報の解析が可能になる。尚、同一ユーザを抽出する際には、予測変換辞書が条件に合致することの他に、投稿日時や投稿場所、投稿頻度、入力のクセ（改行方法や絵文字の使い方、ですます等の語尾等）を比較対象に加えれば、同一ユーザを特定する精度をより高めることが可能になる。 FIG. 7 shows the above flow collectively. Post information such as posted content and posted date and time is collected from the SNS server in units of user identification information (user name), and a predictive conversion dictionary is generated for each user. By comparing the generated predictive conversion dictionaries, the predictive conversion dictionaries are matched or approximated, and those that match a predetermined condition presumed to be the same user are extracted, and the posted contents of those users are posted as posts by the same user. The information is integrated (here, common user IDs are assigned to users having different user names and set to the same user), and information about the user such as interests and preferences of the user is analyzed for the integrated information. As a result, more information can be analyzed as compared with the case of analyzing one account for one user, and thus more precise analysis of user information becomes possible. In addition, when extracting the same user, in addition to matching the conditions in the predictive conversion dictionary, posting date and time, posting location, posting frequency, input habits (line endings and how to use pictograms, etc.) ) Is added to the comparison target, it is possible to further improve the accuracy of identifying the same user.
１０ ユーザ情報処理サーバ
１１ 投稿情報収集部
１２ 予測変換辞書生成部
１３ 同一ユーザ特定部
１４ ユーザ情報解析部
１５ ユーザ情報格納部
１６ 投稿情報格納部
１７ 予測変換辞書格納部
２０ ＳＮＳサーバ
２１ ユーザ情報格納部
２２ 投稿情報格納部
３０ ＳＮＳサーバ
３１ ユーザ情報格納部
３２ 投稿情報格納部
４０ 管理者端末
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 user information processing server 11 posted information collection unit 12 prediction conversion dictionary generation unit 13 same user identification unit 14 user information analysis unit 15 user information storage unit 16 posted information storage unit 17 prediction conversion dictionary storage unit 20 SNS server 21 user information storage unit 22 posted information storage unit 30 SNS server 31 user information storage unit 32 posted information storage unit 40 administrator terminal
Claims (4)
前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報に含まれるユーザが投稿したテキストデータを解析して、ユーザ毎の用語の使用状況を反映した予測変換辞書を生成する予測変換辞書生成手段と、
識別情報が異なる二以上のユーザについて、前記投稿情報収集手段によって収集された各々のユーザの投稿情報又は投稿情報を用いて生成された情報の少なくともいずれかを対比して、所定の条件に合致する二以上のユーザを、同一のユーザと特定する同一ユーザ特定手段と、を備えていて、
前記同一ユーザ特定手段は、二以上のユーザを同一のユーザと特定できるかを判断するために、識別情報が異なる二以上のユーザについて前記予測変換辞書生成手段によって生成された予測変換辞書を対比すること
を特徴とするユーザ情報処理サーバ。 Post information that collects, for each user's identification information in each social media, posted information about a user's contribution to social media from one or more information transmission servers that provide social media that transmits information posted by the user Collection means,
A predictive conversion dictionary generation unit that analyzes the text data posted by the user and is included in the posted information of each user collected by the posted information collection unit, and generates a predictive conversion dictionary that reflects the usage status of terms for each user. When,
Concerning two or more users having different identification information, at least one of the posted information of each user collected by the posted information collecting means or the information generated by using the posted information is compared, and a predetermined condition is met. The same user specifying means for specifying two or more users as the same user ,
The same user specifying means compares the predictive conversion dictionary generated by the predictive conversion dictionary generating means with respect to two or more users having different identification information in order to determine whether or not two or more users can be specified as the same user. user information processing server according to claim <br/> that.
を特徴とする請求項１記載のユーザ情報処理サーバ。 The same user identification means, in order to determine whether or not two or more users can be identified as the same user, posted information of each user collected by the posted information collection means for two or more users having different identification information. user information processing server according to claim 1 Symbol placement if it contains image files or moving image files, characterized in that comparing information about the resolution of the image file or the moving image file to.
を特徴とする請求項１又は２記載のユーザ情報処理サーバ。 The same user identifying means uses the posted information or posted information of each user collected by the posted information collecting means even for two or more users who have different identification information collected from the same social media information transmission server. The user according to claim 1 or 2 , wherein a process of comparing at least one of the generated information is executed, and if there are two or more users who meet a predetermined condition, the user is identified as the same user. Information processing server.
前記ユーザ情報処理サーバが、前記投稿情報収集ステップにおいて収集された各々のユーザの投稿情報に含まれるユーザが投稿したテキストデータを解析して、ユーザ毎の用語の使用状況を反映した予測変換辞書を生成する予測変換辞書生成ステップと、
前記ユーザ情報処理サーバが、識別情報が異なる二以上のユーザについて、前記投稿情報収集ステップにおいて収集された各々のユーザの投稿情報又は投稿情報を用いて生成された情報の少なくともいずれかを対比して、所定の条件に合致する二以上のユーザを、同一のユーザと特定する同一ユーザ特定ステップと、を有していて、
前記同一ユーザ特定において、前記ユーザ情報処理サーバは、二以上のユーザを同一のユーザと特定できるかを判断するために、識別情報が異なる二以上のユーザについて前記予測変換辞書生成ステップにおいて生成された予測変換辞書を対比すること
を特徴とするユーザ情報の処理方法。
A user information processing server connected to a network provides posted information related to posting to a user's social media from one or more information sending servers that provide social media that sends information posted by the user, to each social media. Post information collecting step for collecting each user identification information in,
The user information processing server analyzes the text data posted by the user included in the posted information of each user collected in the posted information collecting step, and creates a predictive conversion dictionary reflecting the usage status of terms for each user. A predictive conversion dictionary generation step to generate,
The user information processing server compares, for two or more users having different identification information, at least one of the posted information of each user collected in the posted information collecting step or the information generated using the posted information. , The same user specifying step of specifying two or more users who match a predetermined condition as the same user ,
In the same user identification, the user information processing server is generated in the predictive conversion dictionary generation step for two or more users having different identification information in order to determine whether or not two or more users can be identified as the same user. A method of processing user information, characterized by comparing predictive conversion dictionaries .
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