JP7267965B2 - 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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Description
このような従来の情報処理装置では、ユーザの特徴を示すユーザ特徴ベクトルと、コンテンツの特徴を示すコンテンツ特徴ベクトルとを用いて、ユーザに対するコンテンツのスコアを算出し、当該スコアが高い順にコンテンツを並び替えて、ユーザの端末装置に配信(レコメンド)する。
[情報処理システムの概要]
図1は、本実施形態の情報処理システムを示す概略図である。
本実施形態の情報処理システムは、図1に示すように、情報処理装置であるサーバ装置10、サーバ装置10に対してインターネットを介して接続された複数の端末装置20を備える。この情報処理システムは、サーバ装置10から端末装置20にコンテンツであるニュースコンテンツ(以降、ニュースと略す場合がある)をレコメンドするニュース配信システムであり、端末装置20を所持するユーザの特徴に応じたニュースをレコメンドする。
以下、このような情報処理システムの、特にサーバ装置10について詳細に説明する。
図2は、サーバ装置10の概略構成を示すブロック図である。
サーバ装置10は、一般的なコンピュータにより構成されており、図2に示すように、通信部11、記憶部12、プロセッサ13等の、コンピュータを構成する各部を備えている。なお、サーバ装置10を構成するコンピュータの数は特に限定されない。例えば、1台のコンピュータによってサーバ装置10が構成されてもよく、複数のコンピュータをネットワークで接続して構築されるクラウドサーバをサーバ装置10としてもよい。
また、記憶部12は、端末装置20に配信するニュースを記憶するニュース蓄積部121、及び、各ユーザに関するユーザ情報を記憶するユーザ情報蓄積部122等のデータベースを備えている。
順位決定部135は、スコア算出部134により算出された各ニュースのスコアに基づいて、各ユーザに配信するニュースの順位を決定する。なお、スコア算出部134及び順位決定部135の詳細な処理については後述する。
配信部136は、順位決定部135により決定された順位に基づいて、ニュースを選択して端末装置20にレコメンドする。
端末装置20は、ユーザが管理するコンピュータであり、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピューター等により構成されている。端末装置20の具体的な構成の図示は省略するが、端末装置20は、一般的なコンピュータが有する基本的な構成を有する。すなわち、端末装置20は、操作者の操作を受け付ける入力操作部、画像情報を表示させるディスプレイ、各種情報を記憶する記憶装置、各種情報を演算処理する演算回路(CPU等)を備えている。
次に、本実施形態の情報処理システムでのレコメンド方法について、特に、サーバ装置10での情報処理方法を中心に説明する。図3は、本実施形態におけるレコメンド方法を示すフローチャートである。サーバ装置10は、端末装置20へのニュースのレコメンド処理にあたり、事前にユーザ情報及びニュース情報を取得しており、記憶部12に記憶しているものとする。また、サーバ装置10のコンテンツ特徴算出部133は、ニュース情報の取得時に当該ニュースのコンテンツ特徴ベクトルを算出しているものとする。
(1)各ニュースのテキストデータに含まれている単語が近いニュース同士を近くに配置する。
(2)ニュースを閲覧するユーザのユーザ情報に基づいて、同一ユーザによって閲覧されているニュース同士を近くに配置する。
この後、スコア算出部134は、ステップS10の処理において算出されたユーザ特徴ベクトルに基づいて、各ニュースに対するスコアを再度算出した後、スコアの再算出が終了した旨を順位決定部135へ通知する(ステップS11:スコア算出ステップ)。
本実施形態のサーバ装置10は、記憶部12と、プロセッサ13とを備え、プロセッサ13は、記憶部12に記憶された情報処理プログラムを読み込むことで、スコア算出部134、順位決定部135、及び配信部136として機能する。
なお、本発明は、前記した実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲で、以下に示される変形をも含むものである。
前記実施形態では、コンテンツの一例としてニュースを例示したが、これに限定されない。コンテンツとして、例えば商品等を広告する広告コンテンツであってもよく、動画配信サービスで配信される動画コンテンツ等であってもよい。
前記実施形態では、ユーザ特徴算出部132は、ユーザ情報の閲覧履歴情報に基づいてユーザ特徴ベクトルを算出する例を示したが、ニュースの閲覧履歴情報に加え、ユーザ情報に含まれるユーザ属性や、インターネット上の検索履歴等のその他の行動履歴に基づいて、ユーザ特徴ベクトルを算出してもよい。
Claims (6)
- ユーザの特徴を示すユーザ特徴ベクトル、及び、コンテンツの特徴を示すコンテンツ特徴ベクトルに基づいて、前記ユーザの前記コンテンツへの興味を示すスコアを算出するスコア算出部と、
前記コンテンツ特徴ベクトルの類似度が近い順に配置された各前記コンテンツに対する、各前記コンテンツの前記スコアの特性において、複数のピークが存在する場合には、各前記ピークの相違に基づいて、各前記コンテンツの配信すべき順位を決定する順位決定部と、
各前記ピークの前記コンテンツ及び当該コンテンツの近傍に配置された複数の前記コンテンツから配信すべき前記コンテンツを抽出し、前記順位に基づいて前記ユーザが所持する端末装置に配信する配信部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1に記載の情報処理装置において、
前記順位決定部は、各前記ピークの高さの比率に基づいて前記順位を決定する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1又は2に記載の情報処理装置において、
前記順位決定部は、前記コンテンツを配信する時間帯に応じて前記順位を変更する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1乃至3のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記配信部により前記端末装置に配信された複数の前記コンテンツのうち、前記端末装置において選択された前記コンテンツを選択コンテンツとして取得する選択コンテンツ取得部と、
前記選択コンテンツに基づいて前記ユーザ特徴ベクトルを補正するユーザ補正部と、
をさらに備えることを特徴とする情報処理装置。 - コンピュータによりコンテンツを配信する情報処理方法であって、
前記コンピュータは、スコア算出部、順位決定部、及び配信部を備え、
前記スコア算出部が、ユーザの特徴を示すユーザ特徴ベクトル、及び、前記コンテンツの特徴を示すコンテンツ特徴ベクトルに基づいて、前記ユーザの前記コンテンツへの興味を示すスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記順位決定部が、前記コンテンツ特徴ベクトルの類似度が近い順に配置された各前記コンテンツに対する、各前記コンテンツの前記スコアの特性において、複数のピークが存在する場合には、各前記ピークの相違に基づいて、各前記コンテンツの配信すべき順位を決定する順位決定ステップと、
前記配信部が、各前記ピークの前記コンテンツ及び当該コンテンツの近傍に配置された複数の前記コンテンツから配信すべき前記コンテンツを抽出し、前記順位に基づいて前記ユーザが所持する端末装置に配信する配信ステップと、
を実施することを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータにより読み取り実行可能な情報処理プログラムであって、
前記コンピュータを、請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の情報処理装置として機能させる
ことを特徴とする情報処理プログラム。
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