JP6852019B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6852019B2 JP6852019B2 JP2018126150A JP2018126150A JP6852019B2 JP 6852019 B2 JP6852019 B2 JP 6852019B2 JP 2018126150 A JP2018126150 A JP 2018126150A JP 2018126150 A JP2018126150 A JP 2018126150A JP 6852019 B2 JP6852019 B2 JP 6852019B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- target
- information processing
- demand
- user
- 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
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 303
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 9
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 77
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 68
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 24
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 9
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 claims description 6
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 56
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 55
- UKUVVAMSXXBMRX-UHFFFAOYSA-N 2,4,5-trithia-1,3-diarsabicyclo[1.1.1]pentane Chemical compound S1[As]2S[As]1S2 UKUVVAMSXXBMRX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 34
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 20
- 239000003651 drinking water Substances 0.000 description 10
- 235000020188 drinking water Nutrition 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 101100317273 Caenorhabditis elegans ddl-1 gene Proteins 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 235000013555 soy sauce Nutrition 0.000 description 3
- 101150108281 ADL1 gene Proteins 0.000 description 2
- 101100332244 Arabidopsis thaliana DRP1A gene Proteins 0.000 description 2
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000007306 turnover Effects 0.000 description 2
- 101100150346 Arabidopsis thaliana RS31 gene Proteins 0.000 description 1
- 240000008620 Fagopyrum esculentum Species 0.000 description 1
- 235000009419 Fagopyrum esculentum Nutrition 0.000 description 1
- 244000207667 Rumex vesicarius Species 0.000 description 1
- 235000002905 Rumex vesicarius Nutrition 0.000 description 1
- 235000013361 beverage Nutrition 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
〔1.情報処理〕
図1を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。具体的には、図1は、情報処理装置100が事業者への情報提供を行う際に用いる情報を収集する一例を示す図である。ここでいう事業者は、事業を行うものであれば、個人(自然人)や法人等の種々の事業者が含まれてもよい。例えば、事業者は、商品またはサービスを提供(販売)する企業であってもよい。また、以下では、商品またはサービスを併せて「商品」と記載する場合がある。また、図1では、ユーザの検索行動をユーザの関連行動の一例として示す。図1では、情報処理装置100は、ユーザが検索に用いたキーワード(以下、「検索クエリ」や「クエリ」ともいう)と、クエリによる検索時の時間帯を示す時間情報に基づいて、需要を予測する。なお、ユーザの関連行動は種々の行動であってもよいが、この点についての詳細は後述する。
まず、図1及び図2に示す情報処理システム1について説明する。図2に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と、事業者装置20と、情報処理装置100とが含まれる。端末装置10と、事業者装置20と、情報処理装置100とは所定のネットワークNを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。なお、図2に示した情報処理システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の事業者装置20や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。
なお、情報処理装置100は、予測した需要情報を種々の提供先へ提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、時間指定的な製品開発を行う事業者に予測した需要情報を種々の提供先へ提供してもよい。情報処理装置100は、対象に関する需要を示す情報を、所定の時間帯においてユーザにコンテンツを提供する事業者へ提供してもよい。情報処理装置100は、対象に関する需要を示す情報を、所定の時間帯においてユーザに提供される広告の広告主である事業者へ提供してもよい。
情報処理装置100は、図1に示す情報に限らず、対象に関する需要を予測するために種々の情報を用いてもよい。この点について、以下説明する。
図1の例では、情報処理装置100が検索に用いられたクエリを用いて需要を予測する場合を示したが、情報処理装置100は、種々の情報を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの行動に関する種々情報を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザの入力に関する情報やユーザの購買行動に関する情報やユーザのコンテンツ閲覧に関する情報などの種々の行動情報を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザが購入した商品やサービス等を対象として需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザにより商品Xが購入された回数を用いて、対象の需要を予測してもよい。また、情報処理装置100は、ユーザが閲覧したコンテンツに含まれる対象の需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザが閲覧したコンテンツY等に対象「塩ラーメン」が含まれる場合、コンテンツY等の閲覧回数を用いて、対象の需要を予測してもよい。
情報処理装置100は、クエリに限らず、ユーザが入力する種々の情報(入力情報)を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置100は、所定のネットワークで通信される文字情報を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置100は、ソーシャルネットワーキングサービスにおいてユーザが投稿した投稿情報とその投稿時のユーザの位置情報とを用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置100は、所定のSNS(Social Networking Service)においてユーザが入力した入力情報を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置100は、Twitter(登録商標)やFacebook(登録商標)等においてユーザが投稿(入力)した投稿情報(入力情報)を用いて、需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置100は、ユーザがTwitterにおいて投稿した文章(文字情報)を用いて、需要を予測してもよい。
また、情報処理装置100は、エリアごとに需要を予測してもよい。情報処理装置100は、ユーザの行動時のユーザの位置に対応するエリアごとに、クエリに対応する対象に関する需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置100は、時間情報を用いずに、エリアごとの需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置100は、図1中のA〜Dエリアごとにクエリを収集し、各A〜Dエリアに対応するクエリごとにスコアを算出してもよい。そして、情報処理装置100は、エリアごとに対象に対する需要(レベル)を予測してもよい。
また、例えば、情報処理装置100は、情報提供先となる事業者の事業規模(売上等)に応じて、情報の提供態様を変動させてもよい。例えば、情報処理装置100は、事業者の事業規模(売上等)が所定の閾値未満である場合、情報提供を行うごとに課金を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置100は、事業者の事業規模(売上等)が所定の閾値以上である場合、定額制により情報提供を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、事業者の事業規模(売上等)が所定の閾値以上である場合、所定の期間ごとに設定される課金額を課金し、その所定の期間内に情報提供を行ってもよい。また、例えば、情報処理装置100は、情報提供先となる事業者の事業規模(売上等)に応じて、課金額を変動させてもよい。例えば、情報処理装置100は、事業者の事業規模(売上等)が所定の閾値未満である場合、事業規模が所定の閾値以上の事業者に情報提供する場合と比べて、同様の情報提供における課金額を低くしてもよい。
なお、図1の例では、説明を簡単にするために、クエリが対象を示す文字列に一致する場合を一例として示したが、情報処理装置100は、意味的に近い単語に関するクエリの情報も加味して需要の予測を行ってもよい。例えば、情報処理装置100は、上記に限らず、上位語、下位語、類義語等を示すコーパスや、word2vecのようなアルゴリズムからの分散表現などを利用し、意味的に近い単語に関するクエリの情報も加味して需要の予測を行ってもよい。
なお、情報処理装置100は、クエリに対応する対象であれば、クエリが示す対象に限らず、種々の対象に関する需要を予測してもよい。例えば、情報処理装置100は、行動情報が示す関連行動に関する回数に基づいて、クエリが示す商品に関連する関連商品であって、ユーザの位置に対応するエリアにおける関連商品に関する需要を予測する。
次に、図3を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図3に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば情報処理システム1に含まれる端末装置10や事業者装置20との間で情報の送受信を行う。
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部120は、図3に示すように、事業者情報記憶部121と、ユーザ情報記憶部122と、行動情報記憶部123と、需要情報記憶部124とを有する。
実施形態に係る事業者情報記憶部121は、事業者に関する各種情報を記憶する。図4は、実施形態に係る事業者情報記憶部の一例を示す図である。図4に示す事業者情報記憶部121は、「事業者ID」、「事業者」、「業種」、「所在地」、「提供物」といった項目が含まれる。
実施形態に係るユーザ情報記憶部122は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部122は、ユーザ属性情報等の種々の情報を記憶する。図5は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図5に示すユーザ情報記憶部122は、「ユーザID」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目が含まれる。
実施形態に係る行動情報記憶部123は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図6は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。例えば、行動情報記憶部123は、各ユーザの端末装置10を用いて行った検索等を含む種々の行動情報を記憶する。図6に示す行動情報記憶部123には、「行動ID」、「ユーザID」、「位置」、「日時」、「クエリ情報」といった項目が含まれる。また、「クエリ情報」には、「クエリ1」、「クエリ2」等といった項目が含まれる。なお、図6の例では、説明を簡単にするためにユーザの検索行動に関する情報のみを図示するが、行動情報記憶部123には、ユーザの種々の行動に関する情報が記憶される。例えば、行動情報記憶部123には、ユーザの入力に関する情報やユーザの購買行動に関する情報やユーザのコンテンツ閲覧に関する情報などの種々の情報が記憶される。
実施形態に係る需要情報記憶部124は、需要に関する各種情報を記憶する。図7は、実施形態に係る需要情報記憶部の一例を示す図である。図7に示す需要情報記憶部124は、「対象」、「需要情報」、「検索者属性情報」といった項目を有する。
図3の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
取得部131は、各種情報を取得する。取得部131は、記憶部120から各種情報を取得する。取得部131は、事業者情報記憶部121やユーザ情報記憶部122や行動情報記憶部123や需要情報記憶部124から各種情報を取得する。取得部131は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部131は、端末装置10や事業者装置20から各種情報を取得する。取得部131は、ユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報と、関連行動時の時間帯を示す時間情報とを取得する。取得部131は、ユーザの検索時から所定の範囲内におけるセンサ情報を取得する。
生成部132は、種々の情報を生成する。生成部132は、記憶部120に記憶された情報に基づいて、種々の情報を生成する。生成部132は、事業者情報記憶部121やユーザ情報記憶部122や行動情報記憶部123や需要情報記憶部124に記憶された情報に基づいて、種々の情報を生成する。生成部132は、取得部131により取得された情報に基づいて、種々の情報を生成する。生成部132は、外部の情報処理装置から取得された情報に基づいて、種々の情報を生成する。生成部132は、端末装置10や事業者装置20から取得された情報に基づいて、種々の情報を生成する。生成部132は、生成部132により生成された情報に基づいて、種々の情報を生成する。生成部132は、対象と時間に関する情報(時間帯)との組み合わせ毎にスコアを生成(算出)する。生成部132は、予測部133により予測された情報に基づいて、種々の情報を生成する。
予測部133は、種々の情報を予測する。予測部133は、記憶部120に記憶された情報に基づいて、種々の情報を予測する。予測部133は、事業者情報記憶部121やユーザ情報記憶部122や行動情報記憶部123に記憶された情報に基づいて、種々の情報を予測する。予測部133は、取得部131により取得された情報に基づいて、種々の情報を予測する。予測部133は、外部の情報処理装置から取得された情報に基づいて、種々の情報を予測する。予測部133は、端末装置10や事業者装置20から取得された情報に基づいて、種々の情報を予測する。予測部133は、生成部132により生成された情報に基づいて、種々の情報を予測する。
提供部134は、各種情報を提供する。提供部134は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。提供部134は、端末装置10や事業者装置20等の外部の情報処理装置に各種情報を提供する。提供部134は、端末装置10や事業者装置20に各種情報を送信する。提供部134は、端末装置10や事業者装置20に各種情報を配信する。提供部134は、取得部131により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部134は、生成部132により生成された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部134は、予測部133により予測された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。例えば、提供部134は、端末装置10へクエリに対応する検索結果を示す情報を提供する。例えば、提供部134は、事業者装置20へ需要情報を提供する。
ここで、図8を用いて、実施形態に係る情報処理装置100による情報処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
図1の例では、説明を簡単にするために、各検索の重みを「1」としてスコアを生成(算出)する場合を示したが、情報処理装置100は、検索された位置に応じて重みを変動させてスコアを生成してもよい。この点について、図9を用いて説明する。実施形態に係る情報処理の他の一例を示す図である。なお、図9では、図1と同様の点についての説明は適宜省略する。
また、例えば、情報処理装置100は、事業者へ種々の情報を提供してもよい。例えば、情報処理装置100は、事業者が提供する商品について、適切と予測される価格を示す情報を提供してもよい。この点について、図10を用いて説明する。図10は、実施形態に係る情報処理の他の一例を示す図である。なお、図10では、図1と同様の点についての説明は適宜省略する。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、予測部133とを有する。取得部131は、ユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報と、関連行動時の時間帯を示す時間情報とを取得する。予測部133は、取得部131により取得された行動情報が示す関連行動に関する回数に基づいて、時間帯における対象に関する需要を予測する。
上述してきた実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図11に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図11は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に生成することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
100 情報処理装置
121 事業者情報記憶部
122 ユーザ情報記憶部
123 行動情報記憶部
124 需要情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 生成部
133 予測部
134 提供部
10 端末装置
20 事業者装置
N ネットワーク
Claims (16)
- 複数のエリアの各々におけるユーザによる所定の商品またはサービスである対象に関連する関連行動を示す行動情報と、前記関連行動時の時間帯を示す時間情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記行動情報が示す前記関連行動に関する回数に基づいて、前記複数のエリアの各々と前記時間帯との組合せにおける前記対象に関する需要を予測する予測部と、
を備え、
前記取得部は、
前記対象に関して前記ユーザが入力した入力情報を含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 複数のエリアの各々におけるユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報と、前記関連行動時の時間帯を示す時間情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記行動情報が示す前記関連行動に関する回数に基づいて、前記複数のエリアの各々と前記時間帯との組合せにおける前記対象に関する需要を予測する予測部と、
前記予測部により予測された前記対象に関する需要を示す情報を、前記対象とは異なる他の対象を提供する事業者に提供する提供部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記予測部により予測された前記対象に関する需要を示す情報を提供する提供部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
前記対象に関して前記ユーザが入力した入力情報を含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記対象に関する需要を示す情報を、前記対象に関する事業者へ提供する
ことを特徴とする請求項2〜4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記対象に関する需要を示す情報を、所定の時間帯においてユーザにコンテンツを提供する事業者へ提供する
ことを特徴とする請求項2〜5のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記対象に関する需要を示す情報を、所定の時間帯においてユーザに提供される広告の広告主である事業者へ提供する
ことを特徴とする請求項2〜6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記予測部は、
前記行動情報により算出されるスコアに基づいて、前記対象に関する需要を予測する
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記予測部は、
前記関連行動の回数により算出されるスコアに基づいて、前記対象に関する需要を予測する
ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
前記対象に関して前記ユーザが行った検索行動を示す検索情報を含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜9のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
前記ユーザが入力した前記対象に関連するクエリを含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜10のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
前記関連行動時における前記ユーザの位置情報を取得し、
前記予測部は、
前記位置情報に対応するエリアでの前記時間帯における前記対象に関する需要を予測する
ことを特徴とする請求項1〜11のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
複数のエリアの各々におけるユーザによる所定の商品またはサービスである対象に関連する関連行動を示す行動情報と、前記関連行動時の時間帯を示す時間情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記行動情報が示す前記関連行動に関する回数に基づいて、前記複数のエリアの各々と前記時間帯との組合せにおける前記対象に関する需要を予測する予測工程と、
を含み、
前記取得工程は、
前記対象に関して前記ユーザが入力した入力情報を含む前記行動情報を取得することを特徴とする情報処理方法。 - 複数のエリアの各々におけるユーザによる所定の商品またはサービスである対象に関連する関連行動を示す行動情報と、前記関連行動時の時間帯を示す時間情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記行動情報が示す前記関連行動に関する回数に基づいて、前記複数のエリアの各々と前記時間帯との組合せにおける前記対象に関する需要を予測する予測手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記取得手順は、
前記対象に関して前記ユーザが入力した入力情報を含む前記行動情報を取得する
ことを特徴とする情報処理プログラム。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
複数のエリアの各々におけるユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報と、前記関連行動時の時間帯を示す時間情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記行動情報が示す前記関連行動に関する回数に基づいて、前記複数のエリアの各々と前記時間帯との組合せにおける前記対象に関する需要を予測する予測工程と、
前記予測工程により予測された前記対象に関する需要を示す情報を、前記対象とは異なる他の対象を提供する事業者に提供する提供工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - 複数のエリアの各々におけるユーザによる対象に関連する関連行動を示す行動情報と、前記関連行動時の時間帯を示す時間情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記行動情報が示す前記関連行動に関する回数に基づいて、前記複数のエリアの各々と前記時間帯との組合せにおける前記対象に関する需要を予測する予測手順と、
前記予測手順により予測された前記対象に関する需要を示す情報を、前記対象とは異なる他の対象を提供する事業者に提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018126150A JP6852019B2 (ja) | 2018-07-02 | 2018-07-02 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018126150A JP6852019B2 (ja) | 2018-07-02 | 2018-07-02 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020004341A JP2020004341A (ja) | 2020-01-09 |
JP6852019B2 true JP6852019B2 (ja) | 2021-03-31 |
Family
ID=69100225
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018126150A Active JP6852019B2 (ja) | 2018-07-02 | 2018-07-02 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6852019B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021140273A (ja) * | 2020-03-02 | 2021-09-16 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
JP7297706B2 (ja) * | 2020-03-18 | 2023-06-26 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5323143B2 (ja) * | 2011-08-03 | 2013-10-23 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
JP6055956B2 (ja) * | 2014-03-31 | 2016-12-27 | 楽天株式会社 | 需要予測システム、需要予測方法およびプログラム |
-
2018
- 2018-07-02 JP JP2018126150A patent/JP6852019B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020004341A (ja) | 2020-01-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6979931B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
US10726438B2 (en) | Personalized contextual coupon engine | |
US20070005419A1 (en) | Recommending location and services via geospatial collaborative filtering | |
US20080005074A1 (en) | Search over designated content | |
US11573988B2 (en) | Storage of point of interest data on a user device for offline use | |
JP6852019B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP6548785B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP6353144B1 (ja) | 予測装置、予測方法、及び予測プログラム | |
JP6549761B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP6591004B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP6817120B2 (ja) | 推定装置、推定方法、及び推定プログラム | |
JP6679704B1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP6702626B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP6918748B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP6664586B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP2020095608A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP7114352B2 (ja) | 予測装置、予測方法、及び予測プログラム | |
JP6664602B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP6779965B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP7039500B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP2021047551A (ja) | 特定装置、特定方法及び特定プログラム | |
JP7090046B2 (ja) | 決定装置、決定方法および決定プログラム | |
JP7023920B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム | |
JP7098553B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
JP6731469B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20181113 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20181113 |
|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20181204 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20190213 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190219 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190422 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20190625 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190917 |
|
C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60 Effective date: 20190917 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20190926 |
|
C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21 Effective date: 20191001 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20191101 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20191108 |
|
A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20200214 |
|
C211 | Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C211 Effective date: 20200218 |
|
C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22 Effective date: 20200707 |
|
C13 | Notice of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C13 Effective date: 20200929 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201027 |
|
C23 | Notice of termination of proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C23 Effective date: 20210105 |
|
C03 | Trial/appeal decision taken |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C03 Effective date: 20210209 |
|
C30A | Notification sent |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C3012 Effective date: 20210209 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210310 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6852019 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |