JP7146020B1 - 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
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Abstract
Description
以下、図面を参照しつつ、実施形態に係る情報処理の一例を説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
情報処理装置10は、モデルを利用しない方法で予測を行ってもよい。図5を用いて、情報処理装置10による最近傍法を使った特徴量の予測処理を説明する。図5は、実施形態に係る予測処理の一例を示す図である。
情報処理装置10は、各サービスで行われたクラスタリングの結果を利用して特徴量を予測することができる。図6を用いて、情報処理装置10によるクラスタリングの結果を利用した特徴量の予測処理を説明する。図6は、実施形態に係る予測処理の一例を示す図である。
図7を用いて、実施形態に係る情報処理装置10の構成について説明する。図7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8を用いて、実施形態に係る情報処理装置10による学習処理の手順を説明する。図8は、実施形態に係る学習処理の手順の一例を示すフローチャートである。
実施形態に係る情報処理装置10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、実施形態に係る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。
上述した実施形態及び変形例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又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又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変更することができる。
上述の実施形態に係る情報処理装置10は、予測部131と、提供部133とを備える。予測部131は、第1のサービスにおいて第1のユーザに付与された特徴量と、第2のサービスにおいて第1のユーザに付与された特徴量と、の関係を基に、第1のサービスにおいて第2のユーザに付与された特徴量から、第2のサービスにおいて第2のユーザに付与された特徴量を予測する。提供部133は、予測部131によって予測された特徴量を提供する。
10 情報処理装置
11 通信部
12 記憶部
13 制御部
21a、21b ユーザDB
121 モデル情報
131 予測部
132 更新部
133 提供部
Claims (8)
- 第1のサービスにおいてユーザに付与された特徴量を説明変数とし、前記第1のサービスとは異なる第2のサービスにおいて前記ユーザに付与された特徴量を目的変数とするモデルであって、前記第1のサービスにおいて第1のユーザに付与された特徴量を説明変数とし、前記第2のサービスにおいて前記第1のユーザに付与された特徴量を目的変数として学習を行ったモデルに、前記第1のサービスにおいて第2のユーザに付与された特徴量を説明変数として入力し、前記第2のサービスにおいて前記第2のユーザに付与された特徴量である目的変数を予測する予測部と、
前記予測部によって予測された特徴量を提供する提供部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記予測部は、前記第1のサービスにおいて前記第1のユーザに付与された特徴量を説明変数とし、前記第2のサービスにおいて前記第1のユーザに類似するユーザに付与された特徴量を重み付き平均又は重み付き多数決によって集約した特徴量を目的変数として学習を行った前記モデルに、前記第1のサービスにおいて前記第2のユーザに付与された特徴量を説明変数として入力し、前記第2のサービスにおいて前記第2のユーザに付与された特徴量である目的変数を予測することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記予測部は、前記第1のサービスにおいて前記第2のユーザに類似するユーザを特定し、当該特定したユーザに対し、前記第2のサービスにおいて付与された特徴量を重み付き平均又は重み付き多数決によって集約した特徴量を予測することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記予測部は、前記第1のサービスにおいて前記第2のユーザに類似するユーザに、前記第2のサービスにおいて類似するユーザを特定し、当該特定したユーザに対し、前記第1のサービスにおいて付与された特徴量を重み付き平均又は重み付き多数決によって集約した特徴量を予測することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記予測部は、前記第1のサービスにおける特徴量を基にユーザを分類したクラスタと、前記第2のサービスにおける特徴量を基にユーザを分類したクラスタと、を前記第1のユーザを基準に対応付け、前記第2のユーザが属する前記第1のサービスのクラスタに対応する前記第2のサービスのクラスタに属するユーザの特徴量を重み付き平均又は重み付き多数決によって集約した特徴量を予測することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記予測部は、ユーザをクラスタに分類する手法のうち、前記第1のサービスと前記第2のサービスにおいて、同一のユーザが同一のクラスタに分類されるような手法により分類したクラスタ同士を対応付けることを特徴とする請求項5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、
第1のサービスにおいてユーザに付与された特徴量を説明変数とし、前記第1のサービスとは異なる第2のサービスにおいて前記ユーザに付与された特徴量を目的変数とするモデルであって、前記第1のサービスにおいて第1のユーザに付与された特徴量を説明変数とし、前記第2のサービスにおいて前記第1のユーザに付与された特徴量を目的変数として学習を行ったモデルに、前記第1のサービスにおいて第2のユーザに付与された特徴量を説明変数として入力し、前記第2のサービスにおいて前記第2のユーザに付与された特徴量である目的変数を予測する予測工程と、
前記予測工程によって予測された特徴量を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。 - コンピュータに、
第1のサービスにおいてユーザに付与された特徴量を説明変数とし、前記第1のサービスとは異なる第2のサービスにおいて前記ユーザに付与された特徴量を目的変数とするモデルであって、前記第1のサービスにおいて第1のユーザに付与された特徴量を説明変数とし、前記第2のサービスにおいて前記第1のユーザに付与された特徴量を目的変数として学習を行ったモデルに、前記第1のサービスにおいて第2のユーザに付与された特徴量を説明変数として入力し、前記第2のサービスにおいて前記第2のユーザに付与された特徴量である目的変数を予測する予測手順と、
前記予測手順によって予測された特徴量を提供する提供手順と、
を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
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