JP6947191B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6947191B2 JP6947191B2 JP2018565930A JP2018565930A JP6947191B2 JP 6947191 B2 JP6947191 B2 JP 6947191B2 JP 2018565930 A JP2018565930 A JP 2018565930A JP 2018565930 A JP2018565930 A JP 2018565930A JP 6947191 B2 JP6947191 B2 JP 6947191B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- event
- user
- history
- spot
- control unit
- 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
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/109—Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting
- G06Q10/1093—Calendar-based scheduling for persons or groups
- G06Q10/1095—Meeting or appointment
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0282—Rating or review of business operators or products
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Description
1.本開示の一実施形態による情報処理システムの概要
2.構成
2−1.情報配信端末の構成
2−2.サーバの構成
3.動作処理
3−1.スポット推薦処理
3−2.推薦イベント通知処理
4.補足
5.まとめ
図1は、本開示の一実施形態による情報処理システムの概要について説明する図である。図1に示すように、本実施形態による情報処理システムは、ユーザに推薦情報を提示する情報配信端末1と、スポット情報の解析やイベント推薦制御を行うサーバ2とを含む。情報配信端末1とサーバ2は、ネットワーク3を介して接続され、データの送受信が行われ得る。なお、ここでは一例としてクライアントサーバシステムを用いているが、本実施形態はこれに限定されない。
<2−1.情報配信端末1の構成>
図2は、本実施形態による情報配信端末1の構成の一例を示すブロック図である。図2に示すように、情報配信端末1は、制御部10、通信部11、入力部12、出力部13、および記憶部14を有する。
(2−2−1.ハードウェア構成)
図3は、本実施形態によるサーバ2のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図3に示すように、サーバ2(情報処理装置)は、制御部20、通信部21、および記憶部22を有する。
制御部20は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従ってサーバ2内の動作全般を制御する。制御部20は、例えばCPU(Central Processing Unit)、マイクロプロセッサ等の電子回路によって実現される。また、制御部20は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するROM(Read Only Memory)、及び適宜変化するパラメータ等を一時記憶するRAM(Random Access Memory)を含んでいてもよい。
通信部21は、有線または無線によりネットワーク3と接続し、多数の情報配信端末1とデータの送受信を行う。また、通信部21は、例えば有線/無線LAN(Local Area Network)、またはWi−Fi(Wireless Fidelity、登録商標)等によりネットワーク3と通信接続する。
記憶部22は、制御部20の処理に用いられるプログラムや演算パラメータ等を記憶するROM、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するRAMにより実現される。
続いて、サーバ2の制御部20および記憶部22の機能構成について図4を参照して説明する。図4は、本実施形態によるサーバ2の制御部20および記憶部22の機能構成の一例を示すブロック図である。
スポット情報収集モジュール200は、スポット情報収集部20aおよびスポット情報記憶部22aを含む。スポット情報収集部20aは、行楽スポットのメタデータを、ネットワーク上の公式Webサイトや、お出掛け情報サイト等から収集し(いわゆるWebクローリングを行い)、収集したメタデータ(スポット情報の一例)をスポット情報記憶部22aに蓄積する。メタデータには、行楽スポットの対象年齢、住所、営業時間、料金、アクセス、駐車場情報、ジャンル、詳細メタ(情報サイト利用者が任意に付けたタグ情報など)、周辺天気予報、口コミ(体験談)等が含まれる。
スポット情報解析モジュール210は、スポット情報解析部20bおよびスポット解析情報記憶部22bを含む。スポット情報解析部20bは、スポット情報収集モジュール200により収集されたメタデータの解析を行う。具体的には、例えばスポット情報解析部20bは、特開2005−176404号公報で開示される手法によって、メタデータの属性値ごとにスコアを持つベクトル(コンテンツプロファイル)をスポット(コンテンツ)毎に生成する。ここで、図5および図6に、スポットのデータ構造の一例を示す。図5および図6に示すように、スポット(コンテンツ)のデータ構造は、「ID」、「Content Vector」、および「Content Info」から成る。「Content Vector」は、スポット間の類似性や、スポットとユーザの嗜好との関連性を測る際に用いるメタデータであって、例えば、スポットの説明(紹介文クラスタ)、一般カテゴリ、サービスが提供する専門ジャンル、タグ、対象年齢、施設の有無、口コミのタイトル、口コミの内容(口コミクラスタ)が挙げられる。また、「Content Info」は、スポットの詳細情報に関するメタデータであって、例えば、エリア、電話番号、営業時間、住所、料金、緯度経度、評価等が挙げられる。「Content Vector」と「Content Info」の区別は一例であって、一部重複していてもよいし、用途に応じて適宜定義してもよい。また、string型のテキストは形態素解析され(対象品詞を指定可能)、キーワードのベクトル「(キーワード,頻度)」として表現される。例えば、(水族館,2)、(アトラクション,3)、(レストラン,2)、(ショッピング,1)、(ホテル,1)、(アミューズメント、1)等に変換される。
イベント推薦モジュール220は、イベント推薦制御部20cおよび推薦情報記憶部22cを含む。イベント推薦制御部20cは、ユーザの嗜好や習慣に基づいて、イベントの推薦および通知制御を行う。
まず、イベント推薦モジュール220は、ユーザの嗜好情報およびスポット情報解析部20bにより解析したスポット情報(ベクトル化されたコンテンツプロファイル)に基づいて、イベントにおけるユーザの嗜好に応じたスポット推薦情報を生成する。具体的には、イベント推薦制御部20cは、ユーザ履歴管理モジュール230で管理されているユーザ履歴に含まれるユーザの行動履歴(さらに家族構成等のユーザ情報を含めてもよい)を分析して得たユーザプリファレンスと、スポット情報とをマッチングし、イベント条件毎のスポット推薦情報を生成する。ユーザプリファレンスは、ユーザ履歴におけるユーザ行動のメタデータあるいはコンテンツプロファイルの重み付け和から生成されるベクトルとして表現されてもよい。イベント推薦制御部20cは、ユーザ履歴に基づいて属性値をベクトル化したユーザプリファレンスを生成することも可能である。この場合、イベント推薦制御部20cは、例えば特開2005−176404号公報に記載の手法によって、ユーザプリファレンスとコンテンツプロファイル(スポット情報解析部20bによるスポット情報の解析結果)とのマッチングを行い(項目ごとにそれぞれ内積を演算)、マッチングスコア(ベクトル間の内積の総和など)に基づいて、スポット推薦を行う。
イベント条件a:春、一泊、家族で旅行
第1位 ○○旅館(△△温泉)
第2位 □□テーマパーク
第3位 ○○牧場
イベント条件b:夏、二泊以上、家族で旅行
第1位 □□ホテル
第2位 ○□旅館
第3位 △△遊園地
イベント条件c:冬、日帰り、親子でお出掛け
第1位 △△コンサート
第2位 ○○水族館
第3位 □□博物館
また、イベント推薦制御部20cは、ユーザ履歴に基づいて将来発生するイベントを予測する。具体的には、イベント推薦制御部20cは、ユーザ履歴から過去のイベントを抽出し、次に発生するタイミングを予測する。例えば特定の時期の連休に毎年海外旅行に行っている場合、次の同じ時期の連休にも海外旅行イベントが発生すると予測する。このように、イベント推薦制御部20cは、ユーザ履歴に基づいてユーザの習慣を把握し、イベントの発生予測を行うことができる。
次いで、イベント推薦制御部20cは、予測したイベントを推薦条件とするスポット推薦情報を上記スポット推薦結果から取得し、イベント推薦情報とする。なおイベント推薦制御部20cは、予測したイベントを推薦条件とする複数のスポット推薦結果(上位5つのスポット等)を取得してもよい。
次に、イベント推薦制御部20cは、イベント推薦情報のユーザへの通知タイミングを決定する。上述したように、行動を決定するタイミングは個人によって異なるため、イベント推薦制御部20cは、ユーザ履歴に基づいて適切な通知タイミングを決定する。具体的には、イベント推薦制御部20cは、例えば過去の同目的のイベントの時間情報(実際にイベントが実行された日付)と、当該イベントがスケジュール情報に登録された日付との差分(または過去の複数のイベントにおける同差分の平均値)を、当該イベントの準備期間と推定し、予測したイベントの発生日時から準備期間を指し引いた日時を、当該予測したイベントのスケジュール登録を促す最適なタイミングと判断してもよい。
ユーザ履歴管理モジュール230は、ユーザ履歴管理部20dおよびユーザ履歴記憶部22dを含む。ユーザ履歴管理部20dは、ユーザ履歴記憶部22dへのユーザ履歴の登録および更新等のデータ管理を行う。ユーザ履歴には、行動履歴として、スケジュール履歴情報、イベント発生履歴情報(モバイル機器と連携したユーザ行動の認識結果を反映してもよい)、操作履歴(検索履歴、閲覧履歴等)、ユーザ反応履歴等が含まれる。ユーザ反応履歴は、反応解析モジュール240で解析されたイベント推薦に対するユーザ反応(詳細情報の閲覧、ブックマーク、予約、スケジュール登録、削除などの操作履歴)や、イベント体験に対するユーザ反応(評価等)であって、環境解析モジュール250により解析された環境情報(時間、場所、行動、状況)と共に蓄積されてもよい。
反応解析モジュール240は、反応解析部20eおよび反応解析情報記憶部22eを含む。反応解析部20eは、例えば情報配信時(具体的には、例えばイベント推薦時)や行動認識時(具体的には、例えばイベント体験時)におけるユーザ反応(操作入力・選択、テキスト入力、音声入力、表情、生体反応等)を解析する。イベント体験時におけるユーザ反応は、例えば音声エージェント等によりユーザに評価を促す質問を行うことで取得してもよい。
環境解析モジュール250は、環境解析部20fおよび環境解析情報記憶部22fを含む。環境解析部20fは、例えば情報配信時(具体的には、例えばイベント推薦時)や行動認識時(具体的には、例えばイベント体験時)におけるユーザの環境(時間、場所、行動、状況等)などを解析する。
情報統合モジュール260は、情報統合制御部20gおよび統合情報記憶部22gを含む。情報統合制御部20gは、各モジュールから得られる情報の受け渡しや、情報配信端末1とのデータの送受信を制御する。例えば情報統合制御部20gは、スポット情報収集モジュール200から得られるスポット情報をスポット情報解析モジュール210に出力したり、スポット情報解析モジュール210から得られるスポット解析情報(コンテンツプロファイル)をイベント推薦モジュール220に出力する。また、情報統合制御部20gは、ユーザ履歴管理モジュール230から得られるユーザ履歴をイベント推薦モジュール220に出力する。また、情報統合制御部20gは、反応解析モジュール240から得られるユーザ反応および環境解析モジュール250から得られるユーザ反応時のユーザ環境を、イベント推薦モジュール220に出力する。
続いて、本実施形態による情報処理システムの動作処理について図面を用いて具体的に説明する。
まず、図10を参照して、イベントにおけるスポット推薦情報の生成処理について説明する。図10は、本実施形態によるイベントにおけるスポット推薦情報の生成処理を示すシーケンス図である。
・スポットB:{テーマパーク=1.0,○△市=1.0,サファリ=0.8,体験=0.5,バス=0.3}[緯度=xxx,経度=xxx,人気=4.4,大人料金=27,000円,子供料金=1,500円]
・スポットC:{キャンプ場=1.0,△△山地=1.0,ドッグラン=0.7,コテージ=0.5,パン=0.4}[緯度=xxx,経度=xxx,人気=3.6,料金=4,000円]
{温泉=1.0,△□地方=1.0,露天風呂=0.6,イタリアン=0.4,エステ=0.1}[緯度=xxx,経度=xxx,人気=3.8,大人料金=12,000円,子供料金=8,000]
・2016年5月、イベント;「家族で旅行」、一泊、スポットY:
{温泉=1.0,○○高原=1.0,コテージ=0.5,和食=0.3,マッサージ=0.2}[緯度=xxx,経度=xxx,人気=4.2,大人料金=16,000円,子供料金=10,000]
・2016年11月、イベント;「親子でお出かけ」、一泊、スポットZ:
{キャンプ場=1.0,○□半島=1.0,釣り=0.7,テント=0.3,ハイキング=0.2}[緯度=xxx,経度=xxx,人気=3.7,料金=5,000円]
{温泉=2.0,△□地方=1.0,○○高原=1.0,露天風呂=0.6,イタリアン=0.4,エステ=0.1,コテージ=0.5,和食=0.3,マッサージ=0.2}
{温泉=2.0,キャンプ場=1.0,△□地方=1.0,○○高原=1.0,○□半島=1.0,露天風呂=0.6,イタリアン=0.4,エステ=0.1,コテージ=0.5,和食=0.3,マッサージ=0.2,釣り=0.7,テント=0.3,ハイキング=0.2}
{温泉=2.0,△□地方=1.0,○○高原=1.0,露天風呂=0.6,イタリアン=0.4,エステ=0.1,コテージ=0.5,和食=0.3,マッサージ=0.2}
{1.0*2.0(温泉)+0.6*0.6(露天風呂)+0.2*0.2(マッサージ)}/{√(2.0^2+1.0^2+1.0^2+0.6^2+0.4^2+0.1^2+0.5^2+0.3^2+0.2^2)(UPノルム)*√(1.0^2+1.0^2+0.6^2+0.4^2+0.2^2)(Aノルム)}=2.4/{√6.91*√2.56}=0.570
・UP(春)とスポットB:0.00(共通メタデータなし)
・UP(春)とスポットC:
{0.5*0.5(コテージ)/{√(2.0^2+1.0^2+1.0^2+0.6^2+0.4^2+0.1^2+0.5^2+0.3^2+0.2^2)(UPノルム)*√(1.0^2+1.0^2+0.7^2+0.5^2+0.4^2)(Cノルム)}=0.25/{√6.91*√2.9}=0.055
・UP(一泊)とスポットB:0.00(共通メタデータなし)
・UP(一泊)とスポットC:
{1.0*1.0(キャンプ場)+0.5*0.5(コテージ)/{√(2.0^2+1.0^2+1.0^2+1.0^2+1.0^2+0.6^2+0.4^2+0.1^2+0.5^2+0.3^2+0.2^2+0.7^2+0.3^2+0.2^2)(UPノルム)*√(1.0^2+1.0^2+0.7^2+0.5^2+0.4^2)(Cノルム)}=1.25/{√9.53*√2.9}=0.237
・UP(家族旅行)とスポットB:0.00(共通メタデータなし)
・UP(家族旅行)とスポットC:{0.5*0.5(コテージ)/{√(2.0^2+1.0^2+1.0^2+0.6^2+0.4^2+0.1^2+0.5^2+0.3^2+0.2^2)(UPノルム)*√(1.0^2+1.0^2+0.7^2+0.5^2+0.4^2)(Cノルム)}=0.25/{√6.91*√2.9}=0.055
・スポットB総合=“UP(春)とスポットB”+“UP(一泊)とスポットB”+“UP(家族旅行)とスポットB”=0.000+0.000+0.000=0.000
・スポットC総合=“UP(春)とスポットC”+“UP(一泊)とスポットC”+“UP(家族旅行)とスポットC”=0.055+0.237+0.055=0.347
図11は、本実施形態によるイベント推薦通知処理を示すフローチャートである。
なおサーバ2のイベント推薦モジュール220は、広告としてのイベントやスポットを併せて推薦することも可能である。
上述したように、本開示の実施形態による情報処理システムでは、ユーザに適したタイミングでスケジュール登録を促す通知を行うことが可能となる。
(1)
ユーザの行動履歴に基づいて、将来発生するイベントを予測し;
前記予測したイベントのユーザの準備期間を考慮し、当該予測したイベントのスケジュール登録を促す通知のタイミングを決定するイベント推薦制御部を備える、情報処理装置。
(2)
前記イベント推薦制御部は、
前記ユーザの行動履歴に基づいて、前記予測したイベントの目的に応じて準備期間を算出し、前記予測したイベントの発生時期から前記準備期間を差し引いて前記通知のタイミングを決定する、前記(1)に記載の情報処理装置。
(3)
前記ユーザの行動履歴には、イベント発生履歴とスケジュール履歴が含まれ、
前記イベント推薦制御部は、
前記イベント発生履歴に基づく過去のイベントの発生日と、それぞれに対応するスケジュール登録日との差分に基づいて、イベントの目的に応じた準備期間を算出する、前記(2)に記載の情報処理装置。
(4)
前記ユーザの行動履歴には、ユーザによるイベントに関する情報の検索履歴が含まれ、
前記イベント推薦制御部は、
前記イベント発生履歴に基づく過去のイベントの発生日と、それぞれに対応する検索日との差分をさらに考慮して、前記イベントの目的別の準備期間を算出する、前記(3)に記載の情報処理装置。
(5)
前記イベント推薦制御部は、
前記予測したイベントにおけるスポットのジャンルに応じて前記準備期間を算出する、前記(1)〜(4)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(6)
前記イベント推薦制御部は、前記予測したイベントにおけるスポットの人気をさらに考慮して前記準備期間を算出する、前記(5)に記載の情報処理装置。
(7)
前記イベント推薦制御部は、前記予測したイベントが発生する時期または季節をさらに考慮して前記準備期間を算出する、前記(5)または(6)に記載の情報処理装置。
(8)
前記ユーザの行動履歴は、イベント発生履歴およびスケジュール履歴を含む、前記(1)〜(7)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(9)
前記イベント推薦制御部は、
前記ユーザの行動履歴に基づく前記ユーザの習慣に応じて、将来発生するイベントを予測する、前記(1)〜(8)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(10)
前記イベント推薦制御部は、
前記ユーザの好みに応じて、前記予測したイベントにおけるスポットの候補を選定する、前記(9)に記載の情報処理装置。
(11)
前記イベント推薦制御部は、
さらに前記ユーザの家族構成に応じて、前記スポットの候補を選定する、前記(10)に記載の情報処理装置。
(12)
前記情報処理装置は、
前記決定した通知タイミングで、前記予測したイベントのスケジュール登録を促す通知をユーザに行う通知制御部をさらに備える、前記(1)〜(11)のいずれか1項に記載の情報処理装置。
(13)
前記通知制御部は、
前記ユーザに通知したイベントにおけるスポットの状況が変化した場合、前記ユーザに再度通知を行うよう制御する、前記(12)に記載の情報処理装置。
(14)
プロセッサが、
ユーザの行動履歴に基づいて、将来発生するイベントを予測することと、
前記予測したイベントのユーザの準備期間を考慮し、当該予測したイベントのスケジュール登録を促す通知のタイミングを決定することと、
を含む、情報処理方法。
(15)
コンピュータを、
ユーザの行動履歴に基づいて、将来発生するイベントを予測し;
前記予測したイベントのユーザの準備期間を考慮し、当該予測したイベントのスケジュール登録を促す通知のタイミングを決定するイベント推薦制御部として機能させるための、プログラム。
2 サーバ
3 ネットワーク
10 制御部
11 通信部
12 入力部
13 出力部
14 記憶部
20 制御部
20a スポット情報収集部
20b スポット情報解析部
20c イベント推薦制御部
20d ユーザ履歴管理部
20e 反応解析部
20f 環境解析部
20g 情報統合制御部
21 通信部
22 記憶部
22a スポット情報記憶部
22b スポット解析情報記憶部
22c 推薦情報記憶部
22d ユーザ履歴記憶部
22e 反応解析情報記憶部
22f 環境解析情報記憶部
22g 統合情報記憶部
200 スポット情報収集モジュール
210 スポット情報解析モジュール
220 イベント推薦モジュール
230 ユーザ履歴管理モジュール
240 反応解析モジュール
250 環境解析モジュール
260 情報統合モジュール
Claims (12)
- ユーザの行動履歴に基づいて、将来発生するイベントを予測し、
前記ユーザの行動履歴に基づいて、前記予測したイベントの目的に応じて前記ユーザの準備期間を算出し、前記予測したイベントの発生時期から前記準備期間を差し引いて、当該予測したイベントのスケジュール登録を促す通知のタイミングを決定するイベント推薦制御部を備え、
前記ユーザの行動履歴には、イベント発生履歴とスケジュール履歴が含まれ、
前記イベント推薦制御部は、
前記イベント発生履歴に基づく過去のイベントの発生日と、それぞれに対応するスケジュール登録日との差分に基づいて、イベントの目的に応じた準備期間を算出する、
情報処理装置。 - 前記ユーザの行動履歴には、ユーザによるイベントに関する情報の検索履歴が含まれ、
前記イベント推薦制御部は、
前記イベント発生履歴に基づく過去のイベントの発生日と、それぞれに対応する検索日との差分をさらに考慮して、前記イベントの目的別の準備期間を算出する、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記イベント推薦制御部は、
前記予測したイベントにおけるスポットのジャンルに応じて前記準備期間を算出する、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記イベント推薦制御部は、前記予測したイベントにおけるスポットの人気をさらに考慮して前記準備期間を算出する、請求項3に記載の情報処理装置。
- 前記イベント推薦制御部は、前記予測したイベントが発生する時期または季節をさらに考慮して前記準備期間を算出する、請求項3に記載の情報処理装置。
- 前記イベント推薦制御部は、
前記ユーザの行動履歴に基づく前記ユーザの習慣に応じて、将来発生するイベントを予測する、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記イベント推薦制御部は、
前記ユーザの好みに応じて、前記予測したイベントにおけるスポットの候補を選定する、請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記イベント推薦制御部は、
さらに前記ユーザの家族構成に応じて、前記スポットの候補を選定する、請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、
前記決定した通知タイミングで、前記予測したイベントのスケジュール登録を促す通知をユーザに行う通知制御部をさらに備える、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記通知制御部は、
前記ユーザに通知したイベントにおけるスポットの状況が変化した場合、前記ユーザに再度通知を行うよう制御する、請求項9に記載の情報処理装置。 - プロセッサが、
ユーザの行動履歴に基づいて、将来発生するイベントを予測することと、
前記ユーザの行動履歴に基づいて、前記予測したイベントの目的に応じて前記ユーザの準備期間を算出し、前記予測したイベントの発生時期から前記準備期間を差し引いて、当該予測したイベントのスケジュール登録を促す通知のタイミングを決定することと、を含み、
前記ユーザの行動履歴には、イベント発生履歴とスケジュール履歴が含まれ、
前記イベント発生履歴に基づく過去のイベントの発生日と、それぞれに対応するスケジュール登録日との差分に基づいて、イベントの目的に応じた準備期間を算出することと、
を含む、情報処理方法。 - コンピュータを、
ユーザの行動履歴に基づいて、将来発生するイベントを予測し、
前記ユーザの行動履歴に基づいて、前記予測したイベントの目的に応じて前記ユーザの準備期間を算出し、前記予測したイベントの発生時期から前記準備期間を差し引いて、当該予測したイベントのスケジュール登録を促す通知のタイミングを決定するイベント推薦制御部として機能させるためのプログラムであって、
前記ユーザの行動履歴には、イベント発生履歴とスケジュール履歴が含まれ、
前記イベント推薦制御部は、
前記イベント発生履歴に基づく過去のイベントの発生日と、それぞれに対応するスケジュール登録日との差分に基づいて、イベントの目的に応じた準備期間を算出する、
プログラム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017015709 | 2017-01-31 | ||
JP2017015709 | 2017-01-31 | ||
PCT/JP2017/037874 WO2018142685A1 (ja) | 2017-01-31 | 2017-10-19 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2018142685A1 JPWO2018142685A1 (ja) | 2019-11-21 |
JP6947191B2 true JP6947191B2 (ja) | 2021-10-13 |
Family
ID=63039571
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018565930A Active JP6947191B2 (ja) | 2017-01-31 | 2017-10-19 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20190325401A1 (ja) |
EP (1) | EP3579168A1 (ja) |
JP (1) | JP6947191B2 (ja) |
WO (1) | WO2018142685A1 (ja) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022003425A (ja) * | 2018-10-15 | 2022-01-11 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置および方法、プログラム |
CN110276017A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-24 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种数据分析方法及装置 |
CN111191134B (zh) * | 2019-12-31 | 2023-06-16 | 福建天泉教育科技有限公司 | 一种智能推送方法及终端 |
KR20210087713A (ko) * | 2020-01-03 | 2021-07-13 | 엘지전자 주식회사 | 전자 장치 및 그의 작동 방법 |
CN112925985A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-06-08 | 上海优咔网络科技有限公司 | 一种能源获取的智能推荐方法 |
CN113706117B (zh) * | 2021-09-01 | 2023-10-13 | 中国农业银行股份有限公司 | 一种日程信息处理方法、装置、存储介质和设备 |
CN114969514A (zh) * | 2022-05-06 | 2022-08-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种直播推荐方法、装置及电子设备 |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001350884A (ja) * | 2000-06-07 | 2001-12-21 | Nec Corp | スケジュールリマインダシステム |
US6604059B2 (en) * | 2001-07-10 | 2003-08-05 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Predictive calendar |
JP4577562B2 (ja) | 2005-02-14 | 2010-11-10 | ソニー株式会社 | 情報処理装置および情報処理方法、並びにプログラム |
JP2008123214A (ja) * | 2006-11-10 | 2008-05-29 | Nec Corp | スケジュール管理システム及びスケジュール管理方法並びに携帯端末 |
JP2011141840A (ja) * | 2010-01-08 | 2011-07-21 | Toshiba Corp | イベント通知装置およびイベント通知方法 |
JP2012168614A (ja) * | 2011-02-10 | 2012-09-06 | Fujitsu Ltd | 情報処理装置 |
JP6019653B2 (ja) * | 2012-03-24 | 2016-11-02 | 日本電気株式会社 | 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム |
US9619846B2 (en) * | 2013-04-29 | 2017-04-11 | Linkedin Corporation | System and method for relevance-based social network interaction recommendation |
JP2015011431A (ja) * | 2013-06-27 | 2015-01-19 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム |
JP6090053B2 (ja) * | 2013-08-09 | 2017-03-08 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム |
JP5588057B1 (ja) * | 2013-09-27 | 2014-09-10 | グリー株式会社 | カレンダ管理方法、カレンダ管理サーバ及びカレンダ管理プログラム |
-
2017
- 2017-10-19 US US16/474,784 patent/US20190325401A1/en not_active Abandoned
- 2017-10-19 EP EP17895370.9A patent/EP3579168A1/en not_active Ceased
- 2017-10-19 JP JP2018565930A patent/JP6947191B2/ja active Active
- 2017-10-19 WO PCT/JP2017/037874 patent/WO2018142685A1/ja unknown
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3579168A4 (en) | 2019-12-11 |
WO2018142685A1 (ja) | 2018-08-09 |
EP3579168A1 (en) | 2019-12-11 |
JPWO2018142685A1 (ja) | 2019-11-21 |
US20190325401A1 (en) | 2019-10-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6947191B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム | |
KR102067278B1 (ko) | 친구 추천 방법 및 이를 위한 서버 및 단말 | |
Hsu et al. | Design and implementation of an intelligent recommendation system for tourist attractions: The integration of EBM model, Bayesian network and Google Maps | |
US20170161393A1 (en) | Terminal, server and event suggesting methods thereof | |
EP3813009A1 (en) | Program, information processing method, information processing device, and information processing system | |
CN110710190B (zh) | 一种生成用户画像的方法、终端、电子设备以及计算机可读存储介质 | |
US20200279006A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and program | |
US20160350812A1 (en) | Personalized Information From Venues Of Interest | |
US20120266191A1 (en) | System and method to provide messages adaptive to a crowd profile | |
JP2011215964A (ja) | サーバ装置、クライアント装置、コンテンツ推薦方法及びプログラム | |
KR101761999B1 (ko) | 관계 유형을 고려한 코칭 방법 및 시스템 | |
US20200193338A1 (en) | Information processing apparatus and information processing method | |
JP2013093015A (ja) | 情報推薦方法、装置及びプログラム | |
US20170316522A1 (en) | Matching system, information processing device, matching method, and program | |
WO2016117382A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム | |
CN109348417A (zh) | 路线的显示方法、装置、终端及存储介质 | |
KR20140027011A (ko) | 친구 추천 방법 및 이를 위한 서버 및 단말 | |
Menk et al. | Recommendation systems for tourism based on social networks: A survey | |
US20180101869A1 (en) | Method and information system for enhanced traveler experience during travel | |
JP2019056956A (ja) | 情報処理システム、情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法 | |
KR101861828B1 (ko) | 개인화 컨텐츠 제공 방법 및 이를 위한 컴퓨터 프로그램 | |
KR102350594B1 (ko) | 유전자 검사 결과 기반 개인성향 유전자 마커를 이용한 라이프 스타일 추천 서비스 제공 방법 | |
CN116248752A (zh) | 一种基于车辆智能服务的视频推荐方法及装置 | |
RU2658876C1 (ru) | Способ и сервер для обработки данных датчика беспроводного устройства для создания вектора объекта, связанного с физическим положением | |
WO2020196100A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200713 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210622 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210727 |
|
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: 20210817 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210830 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6947191 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |