JP7372285B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents

Information processing device, information processing method, and information processing program Download PDF

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本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.

従来、検索クエリに基づいて検索結果を提供する検索サービスの付随サービスとして、検索クエリに関連したクエリを抽出するサービスが提供されている。このようなサービスにおいて、入力された検索クエリに関連の強い検索クエリを抽出する際に、より多様な検索クエリを抽出する技術が提案されている。 2. Description of the Related Art Conventionally, a service for extracting queries related to a search query has been provided as an auxiliary service to a search service that provides search results based on a search query. In such services, techniques have been proposed for extracting more diverse search queries when extracting search queries that are strongly related to the input search query.

特開2017-224022号公報JP 2017-224022 Publication

しかしながら、従来の技術は、所望する属性のユーザに紐づくキーワードの提案が困難である。 However, with conventional techniques, it is difficult to suggest keywords that are linked to users with desired attributes.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所望する属性のユーザに紐づくキーワードを提案できる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and aims to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can suggest keywords associated with users with desired attributes.

本願に係る情報処理装置は、取得部と、生成部と、提供部とを備える。取得部は、候補ユーザの検索履歴及び行動履歴から、候補ユーザに紐づくキーワードを取得する。生成部は、取得部により取得されたキーワードの位置付けを所定の評価要素で明示した候補ワード情報を生成する。提供部は、生成部により生成された候補ワード情報を、候補ユーザを絞り込むための条件を指定する際に参照可能なレコメンド情報としてサービス利用者に提供する。 The information processing device according to the present application includes an acquisition section, a generation section, and a provision section. The acquisition unit acquires keywords associated with the candidate user from the candidate user's search history and behavior history. The generation unit generates candidate word information that clearly indicates the positioning of the keyword acquired by the acquisition unit using a predetermined evaluation element. The providing unit provides the candidate word information generated by the generating unit to the service user as recommendation information that can be referenced when specifying conditions for narrowing down candidate users.

実施形態の態様の1つによれば、所望する属性のユーザに紐づくキーワードを提案できる。 According to one aspect of the embodiment, keywords associated with users with desired attributes can be proposed.

図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to an embodiment. 図2は、実施形態に係るレコメンド情報の提供例について説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of providing recommendation information according to the embodiment. 図3は、実施形態に係るレコメンド情報の提供例について説明する図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of providing recommendation information according to the embodiment. 図4は、実施形態に係るレコメンド情報の提供例について説明する図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of providing recommendation information according to the embodiment. 図5は、実施形態に係るレコメンド情報の提供例について説明する図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of providing recommendation information according to the embodiment. 図6は、実施形態に係るレコメンド情報の提供例について説明する図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of providing recommendation information according to the embodiment. 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。FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing device according to an embodiment. 図8は、実施形態に係る情報処理装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure by the information processing apparatus according to the embodiment. 図9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。FIG. 9 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing device according to the embodiment.

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下に説明する実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下に説明する実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An information processing apparatus, an information processing method, and an embodiment of an information processing program (hereinafter referred to as "embodiments") according to the present application will be described in detail below with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to the embodiments described below. Furthermore, the embodiments described below can be combined as appropriate within the range that does not conflict with the processing contents. Further, in the embodiments described below, the same parts are given the same reference numerals, and redundant explanations will be omitted.

[1.情報処理の概要]
以下、図面を参照しつつ、実施形態に係る情報処理装置により実現され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。
[1. Overview of information processing]
Hereinafter, an example of information processing realized by the information processing apparatus according to the embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to an embodiment.

図1に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、端末装置10、及び情報処理装置100を有する。なお、情報処理システム1は、図1に示す例に限られず、複数の端末装置10、及び情報処理装置100を有していてもよい。また、情報処理装置100は、以下に説明する例に限られず、任意の数の端末装置10について、以下に説明する情報処理を並列して実行できる。 As shown in FIG. 1, the information processing system 1 according to the embodiment includes a terminal device 10 and an information processing device 100. Note that the information processing system 1 is not limited to the example shown in FIG. 1, and may include a plurality of terminal devices 10 and information processing apparatuses 100. Further, the information processing device 100 is not limited to the example described below, and can execute the information processing described below in parallel on any number of terminal devices 10.

端末装置10、及び情報処理装置100は、それぞれ有線又は無線によりネットワークN(図7参照)に接続される。ネットワークNは、LAN(Local Area Network)や、WAN(Wide Area Network)や、電話網(携帯電話網、固定電話網等)や、地域IP(Internet Protocol)網や、インターネットなどの通信ネットワークである。ネットワークNは、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。端末装置10、及び情報処理装置100は、ネットワークNを通じて、相互に通信できる。 The terminal device 10 and the information processing device 100 are each connected to a network N (see FIG. 7) by wire or wirelessly. The network N is a communication network such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), a telephone network (mobile phone network, fixed telephone network, etc.), a local IP (Internet Protocol) network, or the Internet. . The network N may include a wired network or a wireless network. The terminal device 10 and the information processing device 100 can communicate with each other through the network N.

端末装置10は、情報処理装置100から提供されるサービスを利用するためにサービス利用者Uが使用する情報処理装置である。端末装置10は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)などにより実現される。 The terminal device 10 is an information processing device used by a service user U to utilize a service provided by the information processing device 100. The terminal device 10 is realized by a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like.

端末装置10は、情報処理装置100から提供される各種サービスを利用するための情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示できる。なお、端末装置10は、情報の表示処理を実現する制御情報を情報処理装置100などから受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。 The terminal device 10 can display information for using various services provided by the information processing device 100 using a web browser or an application. Note that when the terminal device 10 receives control information for realizing information display processing from the information processing device 100 or the like, it realizes the display processing according to the control information.

情報処理装置100は、実施形態に係る情報処理を実行する情報処理装置である。情報処理装置100は、サーバ装置やクラウドシステムなどにより実現される。なお、情報処理装置100は、サービス利用者Uが使用する端末装置10に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、JavaScript(登録商標)等のスクリプト言語やCSS(Cascading Style Sheets)などのスタイルシート言語により記述される。なお、情報処理装置100から配信されるアプリケーションそのものを制御情報とみなしてもよい。 The information processing device 100 is an information processing device that executes information processing according to the embodiment. The information processing device 100 is realized by a server device, a cloud system, or the like. Note that the information processing device 100 may function as a distribution device that distributes control information to the terminal device 10 used by the service user U. Here, the control information is written in, for example, a script language such as JavaScript (registered trademark) or a style sheet language such as CSS (Cascading Style Sheets). Note that the application itself distributed from the information processing device 100 may be regarded as control information.

たとえば、情報処理装置100は、インターネット上の各種サービスをサービス利用者Uに提供できる。情報処理装置100が提供するサービスには、検索エンジンサイトや、ニュースサイトや、技術解説サイトや、ショッピングサイトや、ファイナンスサイト(株価サイト)や、路線検索サイトや、地図提供サイトや、旅行サイトや、飲食店紹介サイトや、ウェブブログなどに関するウェブページなどを介して提供される各種サービスが含まれる。また、情報処理装置100は、端末装置10にインストールされた各種アプリ(例えば、ポータルアプリ、ニュースアプリ、オークションアプリ、天気予報アプリ、ショッピングアプリ、ファイナンス(株価)アプリ、路線検索アプリ、地図提供アプリ、旅行アプリ、飲食店紹介アプリ、ブログ閲覧アプリ等)に表示する情報を提供できる。 For example, the information processing device 100 can provide various services on the Internet to the service user U. Services provided by the information processing device 100 include search engine sites, news sites, technology commentary sites, shopping sites, finance sites (stock price sites), route search sites, map providing sites, travel sites, etc. , various services provided through restaurant introduction sites, web pages related to web blogs, etc. The information processing device 100 also includes various applications installed on the terminal device 10 (for example, a portal application, a news application, an auction application, a weather forecast application, a shopping application, a finance (stock price) application, a route search application, a map providing application, You can provide information to be displayed on travel apps, restaurant introduction apps, blog viewing apps, etc.

また、情報処理装置100は、上述した各種サービスの提供を通じて、サービス利用者Uが入力した検索ワードの情報を取得できる。また、情報処理装置100は、取得した検索ワードの情報を、検索履歴(検索ログ)として蓄積できる。また、情報処理装置100は、各種サービスにおけるサービス利用者Uの操作や閲覧等に基づくユーザ属性(例えば、年齢、性別、地域等のデモフラフィック属性や、各種サービスのオンラインコンテンツの利用履歴等に基づいて推定されるサイコグラフィック属性など)や、各種サービスにおけるサービス利用者Uの行動履歴を収集し、ユーザIDと対応付けて蓄積できる。 Further, the information processing device 100 can obtain information on the search word input by the service user U through the provision of the various services described above. Further, the information processing device 100 can accumulate information on the acquired search words as a search history (search log). The information processing device 100 also uses user attributes (for example, demographic attributes such as age, gender, region, etc., usage history of online content of various services, etc.) based on the operations and browsing of the service user U in various services. (e.g., psychographic attributes estimated based on the information) and the behavior history of the service user U in various services can be collected and stored in association with the user ID.

また、情報処理装置100は、提供サービスの1つとして、サービス利用者Uに対し、マーケティング活動などの用に供するためのデスクリサーチツールを提供できる。情報処理装置100が提供するデスクリサーチツールは、たとえば、サービス利用者Uにより任意に設定される絞り込み条件に従って、ターゲットユーザとなり得る候補ユーザの情報を取得し、サービス利用者Uに提供する。サービス利用者Uは、デスクリサーチツールから提供される情報を参照することで、所望の属性を有する候補ユーザの興味関心などを類推し、ターゲットユーザの選定に役立てることができる。 Further, the information processing device 100 can provide the service user U with a desk research tool for use in marketing activities, etc., as one of the provided services. The desk research tool provided by the information processing device 100 acquires information on candidate users who can become target users, and provides the information to the service user U, according to narrowing conditions arbitrarily set by the service user U, for example. By referring to the information provided by the desk research tool, the service user U can infer the interests of candidate users with desired attributes, which can be used to select target users.

ところで、サービス利用者Uにとって、ターゲットユーザの年代や性別、地域などのいわゆるデモグラフィック属性や、ターゲットユーザの趣味や嗜好などを示すサイコグラフィック属性は、比較的に容易に設定可能な条件である。しかしながら、所望の属性を有する候補ユーザをさらに絞り込むための絞り込み条件として設定する効果的なキーワードの選定は、必ずしも容易な作業ではない。具体例を示せば、20代の独身男性で年収600万円以上という属性を有する各ユーザにより使用されている検索ワードとして適切なワードを類推して、絞り込み条件に設定することは困難を極める。 By the way, for the service user U, so-called demographic attributes such as the target user's age, gender, and region, and psychographic attributes indicating the target user's hobbies and preferences are conditions that can be set relatively easily. However, selecting effective keywords to be set as narrowing conditions for further narrowing down candidate users having desired attributes is not necessarily an easy task. To give a specific example, it is extremely difficult to infer suitable search words used by each user who is a single man in his 20s with an annual income of 6 million yen or more and set them as narrowing conditions.

そこで、以下に説明するように、実施形態に係る情報処理装置100は、所望する属性のユーザに紐づくキーワードを提案するための情報処理を実行する。 Therefore, as described below, the information processing apparatus 100 according to the embodiment performs information processing to propose a keyword associated with a user with a desired attribute.

たとえば、図1に示すように、情報処理装置100は、端末装置10からレコメンド要求を受信すると、候補ユーザの検索履歴及び行動履歴から、候補ユーザに紐づくキーワードを取得する(ステップS1)。 For example, as shown in FIG. 1, upon receiving a recommendation request from the terminal device 10, the information processing device 100 acquires a keyword associated with the candidate user from the candidate user's search history and action history (step S1).

次に、情報処理装置100は、取得されたキーワードの位置付けを所定の評価要素で明示した候補ワード情報を生成する(ステップS2)。 Next, the information processing device 100 generates candidate word information that specifies the positioning of the acquired keyword using predetermined evaluation elements (step S2).

そして、情報処理装置100は、生成した候補ワード情報を、候補ユーザを絞り込むための条件を指定する際に参照可能なレコメンド情報としてサービス利用者Uに提供する(ステップS3)。 The information processing device 100 then provides the generated candidate word information to the service user U as recommendation information that can be referenced when specifying conditions for narrowing down candidate users (step S3).

図2~図6を用いて、実施形態に係るレコメンド情報の提供例について説明する。図2~図6は、実施形態に係るレコメンド情報の提供例を示す図である。 An example of providing recommendation information according to the embodiment will be described using FIGS. 2 to 6. 2 to 6 are diagrams showing examples of provision of recommendation information according to the embodiment.

図2は、デモグラフィック属性に合致する候補ユーザのレコメンド情報の提供例を示している。 FIG. 2 shows an example of provision of recommendation information of candidate users matching demographic attributes.

図2に示すように、端末装置10は、情報処理装置100から提供されるデスクリサーチツールを実行することにより、デスクリサーチツールを利用するためのユーザインターフェイスの1つとして、図2に示すターゲット設定ウィンドウW-1を表示する。ターゲット設定ウィンドウW-1は、サービス利用者Uからターゲットユーザとなり得る候補ユーザを絞り込むための絞り込み条件の設定を受け付ける。図2に示す例では、ターゲット設定ウィンドウW-1には、「年代」や、「性別」や、「年収」や、「検索キーワード」などの絞り込み条件を設定するための複数の項目が設けられている。なお、図2に示すターゲット設定ウィンドウW-1は一例であり、図2に示す例には限られず、図2に示す例よりも多くの項目などが含まれていてもよい。 As shown in FIG. 2, the terminal device 10 executes the desk research tool provided by the information processing device 100, thereby setting the target shown in FIG. 2 as one of the user interfaces for using the desk research tool. Display window W-1. The target setting window W-1 accepts settings from the service user U for narrowing down conditions for narrowing down candidate users who can become target users. In the example shown in Figure 2, the target setting window W-1 has multiple items for setting narrowing conditions such as "age", "gender", "annual income", and "search keyword". ing. Note that the target setting window W-1 shown in FIG. 2 is an example, and is not limited to the example shown in FIG. 2, and may include more items than the example shown in FIG.

「年代」の項目には、候補ユーザを絞り込むための年代の条件が設定される。「性別」の項目には、候補ユーザを絞り込むための性別の条件が設定される。「年収」の設定項目には、候補ユーザを絞り込むための年収の条件が設定される。「検索キーワード」の項目には、候補ユーザを絞り込むための任意のキーワードが設定される。図2に示す例では、端末装置10は、サービス利用者Uにより絞り込み条件として設定された「20代(年代)」、「男性(性別)」、及び「600万円~(年収)」を受け付けている。 In the "age" item, age conditions for narrowing down candidate users are set. In the "gender" item, gender conditions for narrowing down candidate users are set. In the "annual income" setting item, annual income conditions for narrowing down candidate users are set. An arbitrary keyword for narrowing down candidate users is set in the "Search keyword" item. In the example shown in FIG. 2, the terminal device 10 accepts "20s (age)", "male (gender)", and "6 million yen - (annual income)" set as narrowing conditions by service user U. ing.

また、図2に示す例では、「検索キーワード」の項目に隣接して、レコメンド情報を表示させるためのアイコンOB-1が設けられている。サービス利用者Uは、アイコンOB-1を操作することにより、情報処理装置100から提供されるレコメンド情報を表示できる。 Further, in the example shown in FIG. 2, an icon OB-1 for displaying recommendation information is provided adjacent to the "search keyword" item. The service user U can display recommendation information provided from the information processing device 100 by operating the icon OB-1.

端末装置10は、アイコンOB-1の操作を検出することにより、レコメンド要求を情報処理装置100に送信する。端末装置10は、アイコンOB-1の操作を検出した時点で、ターゲット設定ウィンドウW-1に設定されている絞り込み条件を含むレコメンド要求を情報処理装置100に送信する。図2に示す例では、端末装置10から情報処理装置100に送信されるレコメンド要求に、年代:「20代」+性別:「男性」+年収:「600万円~(以上)」で構成された絞り込み条件が含まれることになる。 The terminal device 10 transmits a recommendation request to the information processing device 100 by detecting the operation of the icon OB-1. When the terminal device 10 detects the operation of the icon OB-1, it transmits a recommendation request including the narrowing conditions set in the target setting window W-1 to the information processing device 100. In the example shown in FIG. 2, the recommendation request sent from the terminal device 10 to the information processing device 100 includes the following: Age: "20s" + Gender: "Male" + Annual Income: "6 million yen - (or more)" This will include filtering conditions.

また、図2に示すように、端末装置10は、情報処理装置100から提供されたレコメンド情報をレコメンドウィンドウW-2に表示する。レコメンド情報は、候補ユーザの絞り込み条件として指定する際にサービス利用者Uが必要に応じて参照可能な情報として機能する。図2に示すように、レコメンド情報には、サービス利用者Uにより指定された絞り込み条件の情報(「20代+男性+年収600万円~」)と、候補ワード情報が含まれている。 Further, as shown in FIG. 2, the terminal device 10 displays recommendation information provided from the information processing device 100 in a recommendation window W-2. The recommendation information functions as information that the service user U can refer to as necessary when specifying the criteria for narrowing down candidate users. As shown in FIG. 2, the recommendation information includes information on the narrowing conditions specified by the service user U ("20s + male + annual income of 6 million yen and up") and candidate word information.

候補ワード情報に含まれる複数の候補ワードは、サービス利用者Uにより設定された絞り込み条件に合致する候補ユーザに紐づくキーワードであり、たとえば、候補ユーザの検索履歴に含まれる検索ワードなどに該当する。候補ワード情報は、候補ユーザに紐づくキーワードの位置付けを所定の評価要素で明示する情報である。たとえば、サービス利用者Uは、レコメンド情報に含まれる候補ワードから、絞り込み条件として設定したデモグラフィック属性に合致する候補ユーザの興味関心を類推できる。また、サービス利用者Uは、複数の候補ワードの中から任意の候補ワードを選択して、候補ユーザに対応するユーザセグメントをさらに切り分けるための検索キーワードとして利用することもできる。すなわち、サービス利用者Uは、レコメンド情報に含まれる候補ワードから任意に選択したワードを、ターゲット設定ウィンドウW-1の「検索キーワード」の項目に設定することにより、ターゲットユーザとなり得る候補ユーザの興味関心をセグメント単位で詳しく分析できる。 The plurality of candidate words included in the candidate word information are keywords linked to candidate users that match the narrowing conditions set by the service user U, and for example, correspond to search words included in the candidate user's search history. . Candidate word information is information that clearly indicates the positioning of keywords associated with candidate users using predetermined evaluation elements. For example, the service user U can infer the interests of candidate users who match the demographic attributes set as narrowing conditions from the candidate words included in the recommendation information. The service user U can also select any candidate word from among a plurality of candidate words and use it as a search keyword to further divide the user segment corresponding to the candidate user. That is, the service user U can determine the interests of candidate users who can become target users by setting a word arbitrarily selected from the candidate words included in the recommendation information in the "Search keyword" item of the target setting window W-1. You can analyze interests in detail by segment.

また、図2に示すように、レコメンド情報は、候補ワードとして推奨されるキーワードのボリューム(検索数や該当数など)と、キーワードと候補ユーザとの関連度とを用いて、キーワードの位置付けを明示したグラフ情報(散布図)により提供される。このように、レコメンド情報を可視化して提供することにより、サービス利用者Uによる候補ワードの位置付けの直感的な把握を促すことができる。 In addition, as shown in Figure 2, the recommendation information clearly indicates the positioning of the keyword using the volume of the keyword recommended as a candidate word (number of searches, number of hits, etc.) and the degree of relevance between the keyword and the candidate user. provided by graph information (scatter plot). In this way, by visualizing and providing the recommendation information, it is possible to encourage the service user U to intuitively grasp the positioning of candidate words.

また、図2に示すように、レコメンド情報が、各キーワードの位置付けを明示したグラフ情報で提供されることにより、候補ユーザの興味関心を類推するためのキーワードをサービス利用者Uに容易に認識させることができる。たとえば、図2に示すレコメンド情報において、ボリュームが他のキーワードよりも相対的に小さく、関連度が他のキーワードよりも相対的に大きいキーワードは、候補ユーザの中で潜在的なユーザ層やアーリーアダプタ(初期採用層)に紐づくキーワードである可能性がある。これにより、サービス利用者Uは、候補ユーザに対応するユーザセグメントを、潜在的なユーザ層やアーリーアダプタ(初期採用層)で切り分けるための手がかりを得ることができる。また、グラフ表示されている各キーワードに対応する関連度を目安として、絞り込み条件に合致する候補ユーザを、サービス利用者Uが所望する関連度を有するユーザセグメントを簡易に切り分けることが可能となる。 In addition, as shown in Figure 2, the recommendation information is provided in the form of graph information that clearly indicates the position of each keyword, so that the service user U can easily recognize the keywords for inferring the interests of the candidate user. be able to. For example, in the recommendation information shown in Figure 2, keywords whose volume is relatively smaller than other keywords and whose degree of relevance is relatively larger than other keywords are likely to attract potential user groups or early adopters among candidate users. (early adopters). Thereby, the service user U can obtain a clue for dividing the user segment corresponding to the candidate user into a potential user group or an early adopter group. Further, using the degree of association corresponding to each keyword displayed in the graph as a guide, it becomes possible to easily separate candidate users who meet the narrowing conditions into user segments having the degree of association desired by the service user U.

また、図3は、デモグラフィック属性と検索キーワードに合致する候補ユーザのレコメンド情報の提供例を示している。図3に示す例では、端末装置10は、サービス利用者Uにより絞り込み条件として設定された「20代(年代)」、「男性(性別)」、及び「600万円~(年収)」に加え、「ワードX(検索キーワード)」を受け付けている。 Further, FIG. 3 shows an example of provision of recommendation information of candidate users matching demographic attributes and search keywords. In the example shown in FIG. 3, the terminal device 10 selects the filters that are set by the service user U as “20s (age),” “male (gender),” and “6 million yen or more (annual income).” , "Word X (search keyword)" is accepted.

端末装置10は、アイコンOB-1の操作を検出した時点で、ターゲット設定ウィンドウW-1に設定されている絞り込み条件を含むレコメンド要求を情報処理装置100に送信する。図3に示す例では、端末装置10から情報処理装置100に送信されるレコメンド要求に、年代:「20代」+性別:「男性」+年収:「600万円~(以上)」+「ワードX(検索キーワード)」で構成された絞り込み条件が含まれることになる。 When the terminal device 10 detects the operation of the icon OB-1, it transmits a recommendation request including the narrowing conditions set in the target setting window W-1 to the information processing device 100. In the example shown in FIG. 3, a recommendation request sent from the terminal device 10 to the information processing device 100 includes age: "20s" + gender: "male" + annual income: "6 million yen - (or more)" + "word Narrowing conditions consisting of "X (search keyword)" will be included.

また、図3に示すように、端末装置10は、情報処理装置100から提供されたレコメンド情報をレコメンドウィンドウW-2に表示する。レコメンド情報には、レコメンド情報に対応する絞り込み条件の情報(「20代+男性+年収600万円~+ワードX」)と、複数のキーワードの情報(候補ワード情報)が含まれている。これにより、サービス利用者Uは、レコメンド情報に含まれるキーワードの中から、デモグラフィック属性に合致し、かつ任意に設定した検索キーワードに合致する候補ユーザの興味関心を類推できる。 Further, as shown in FIG. 3, the terminal device 10 displays recommendation information provided from the information processing device 100 in a recommendation window W-2. The recommendation information includes information on a narrowing condition corresponding to the recommendation information ("20s + male + annual income of 6 million yen ~ + word X") and information on multiple keywords (candidate word information). Thereby, the service user U can analogize the interests of candidate users who match the demographic attributes and match the arbitrarily set search keywords from among the keywords included in the recommendation information.

また、図4は、デモグラフィック属性と、検索キーワードとして設定されたURL(Uniform Resource Locator)に合致する候補ユーザのレコメンド情報の提供例を示している。図4に示すように、ターゲット設定ウィンドウW-1は、絞り込み条件として、検索キーワードの代わりにURLの設定を受け付けることができる。図4に示す例では、端末装置10は、サービス利用者Uにより絞り込み条件として設定された「20代(年代)」、「男性(性別)」、及び「600万円~(年収)」に加え、「https://www.ex.co.jp(URL)」を受け付けている。 Further, FIG. 4 shows an example of provision of recommendation information of candidate users matching demographic attributes and a URL (Uniform Resource Locator) set as a search keyword. As shown in FIG. 4, the target setting window W-1 can accept the setting of a URL instead of a search keyword as a narrowing condition. In the example shown in FIG. 4, the terminal device 10 selects the filters in addition to the filtering conditions set by the service user U, such as "20s (age)," "male (gender)," and "6 million yen ~ (annual income)." , “https://www.ex.co.jp (URL)” is accepted.

また、図4に示すように、端末装置10は、情報処理装置100から提供されたレコメンド情報をレコメンドウィンドウW-2に表示する。レコメンドウィンドウW-2に表示されるレコメンド情報には、レコメンド情報に対応する絞り込み条件の情報(「20代+男性+年収600万円~+https://www.ex.co.jp」)と、複数のキーワードの情報(候補ワード情報)が含まれている。これにより、サービス利用者Uは、レコメンド情報に含まれるキーワードの中から、デモグラフィック属性だけでなく、任意に設定したURLに紐づく候補ユーザの興味関心を類推できる。 Further, as shown in FIG. 4, the terminal device 10 displays recommendation information provided from the information processing device 100 in a recommendation window W-2. The recommendation information displayed in the recommendation window W-2 includes information on the filtering conditions corresponding to the recommendation information ("20s + male + annual income of 6 million yen ~ + https://www.ex.co.jp"), Contains information on multiple keywords (candidate word information). Thereby, the service user U can infer not only the demographic attributes but also the interests of the candidate user linked to the arbitrarily set URL from among the keywords included in the recommendation information.

また、図5に示すように、レコメンドウィンドウW-2は、複数のキーワードの中から、サービス利用者Uが選択したキーワードを、サービス利用者Uが把握可能な状態で提供する。図5に示す例では、レコメンドウィンドウW-2に表示されたキーワードの中から、サービス利用者Uにより選択された「ワードF」に対応するアイコンOB-2と、「ワードG」に対応するアイコンOB-3とが選択内容の欄に表示されている。 Further, as shown in FIG. 5, the recommendation window W-2 provides the keyword selected by the service user U from among a plurality of keywords in a state that the service user U can understand it. In the example shown in FIG. 5, an icon OB-2 corresponding to "word F" selected by the service user U from among the keywords displayed in the recommendation window W-2, and an icon corresponding to "word G" OB-3 is displayed in the selection column.

なお、図5に示すアイコンOB-2やアイコンOB-3は、サービス利用者Uの操作により選択を解除可能に態様で構成されてもよい。また、図5に示すように、レコメンドウィンドウW-2に表示されたキーワードのうち、サービス利用者Uにより選択された候補ワードの表示態様を変更してもよい。 Note that the icons OB-2 and OB-3 shown in FIG. 5 may be configured so that their selection can be canceled by the service user U's operation. Further, as shown in FIG. 5, the display mode of the candidate word selected by the service user U from among the keywords displayed in the recommendation window W-2 may be changed.

また、図6に示すように、レコメンドウィンドウW-2は、複数のキーワードの一括選択を受け付けることが可能な態様で構成されてもよい。たとえば、図6に示すように、サービス利用者Uは、レコメンドウィンドウW-2においてキーワードが表示されている領域の範囲指定操作を行うことにより、キーワードの一括選択の要求できる。 Further, as shown in FIG. 6, the recommendation window W-2 may be configured in such a manner that it can accept selection of multiple keywords at once. For example, as shown in FIG. 6, the service user U can request bulk selection of keywords by performing an operation to specify a range of the area where the keywords are displayed in the recommendation window W-2.

レコメンドウィンドウW-2は、サービス利用者Uから範囲指定を受け付けると、指定された範囲に含まれるキーワードを一括選択するか否かをサービス利用者Uに問合せるためのポップアップウィンドウW-3を表示する。 When the recommendation window W-2 receives a range specification from the service user U, it displays a pop-up window W-3 for inquiring the service user U whether or not to select keywords included in the specified range all at once. .

ポップアップウィンドウW-3には、候補ワードを一括選択するか否かをサービス利用者Uに問合せるメッセージが表示される。また、ポップアップウィンドウW-3には、一括選択の要求を確定する際に操作するボタンBT-1と、一括選択の要求を取り消す際に操作するボタンBT-2とが設けられる。 A message asking the service user U whether or not to select candidate words all at once is displayed in the pop-up window W-3. Furthermore, the pop-up window W-3 is provided with a button BT-1 that is operated when confirming the batch selection request, and a button BT-2 that is operated when canceling the batch selection request.

たとえば、ポップアップウィンドウW-3において、ボタンBT-1に対する操作が検出されると、レコメンドウィンドウW-2は、サービス利用者Uから範囲指定を受け付けると、指定された範囲に含まれる各キーワードに対応するアイコンOBを選択内容の欄に表示する。図6に示す例では、サービス利用者Uにより一括選択された「ワードL」に対応するアイコンOB-4と、「ワードM」に対応するアイコンOB-5と、「ワードO」に対応するアイコンOB-6が選択内容の欄に表示されている。 For example, when an operation on button BT-1 is detected in pop-up window W-3, recommendation window W-2 receives a range specification from service user U, and responds to each keyword included in the specified range. The icon OB to be selected is displayed in the selection content column. In the example shown in FIG. 6, an icon OB-4 corresponding to "word L", an icon OB-5 corresponding to "word M", and an icon corresponding to "word O" selected all at once by the service user U. OB-6 is displayed in the selection column.

このように、情報処理装置100は、サービス利用者Uに対し、所望する属性のユーザに紐づくキーワードを提案できる。つまり、情報処理装置100は、所望の属性を有する候補ユーザをさらに絞り込むための絞り込み条件として設定可能なキーワードを提案することにより、所望の属性を有する候補ユーザを、さらに詳細に切り分けるための絞り込み条件の設定をサポートできる。 In this way, the information processing device 100 can suggest to the service user U a keyword that is linked to a user with a desired attribute. In other words, the information processing apparatus 100 proposes keywords that can be set as narrowing conditions for further narrowing down candidate users having desired attributes, thereby providing narrowing conditions for further dividing candidate users having desired attributes. settings can be supported.

[2.情報処理装置の構成]
図7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。
[2. Configuration of information processing device]
The configuration of the information processing device 100 according to the embodiment will be described using FIG. 7. FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing device according to an embodiment.

図7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とを備える。なお、図7は、情報処理装置100の構成例を示すものであり、図7に示す形態には限られず、図7に示す以外の他の機能部を備える形態であってもよい。 As shown in FIG. 7, the information processing device 100 includes a communication section 110, a storage section 120, and a control section 130. Note that FIG. 7 shows an example of the configuration of the information processing apparatus 100, and the information processing apparatus 100 is not limited to the configuration shown in FIG. 7, and may have a configuration that includes functional units other than those shown in FIG.

(通信部110)
通信部110は、例えば、ネットワークNと有線または無線で接続され、ネットワークNを介して、端末装置10などの他の装置との間で情報の送受信を行う。通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)やアンテナなどによって実現される。ネットワークNは、LAN(Local Area Network)や、WAN(Wide Area Network)や、電話網(携帯電話網や固定電話網など)や、地域IP(Internet Protocol)網や、インターネットなどの通信ネットワークである。ネットワークNには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。
(Communication Department 110)
The communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, for example, and transmits and receives information to and from other devices such as the terminal device 10 via the network N. The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card), an antenna, or the like. The network N is a communication network such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), a telephone network (such as a mobile phone network or a fixed telephone network), a local IP (Internet Protocol) network, or the Internet. . The network N may include a wired network or a wireless network.

通信部110は、端末装置10からレコメンド要求を受信する。また、通信部110は、レコメンド情報を端末装置10に送信する。 The communication unit 110 receives a recommendation request from the terminal device 10. Furthermore, the communication unit 110 transmits recommendation information to the terminal device 10.

(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部120は、制御部130の各部により実行される情報処理を実現するためのプログラム及びデータを記憶する。
(Storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 120 stores programs and data for implementing information processing executed by each unit of the control unit 130.

図7に示すように、記憶部120は、検索履歴記憶部121及び行動履歴記憶部122を有する。 As shown in FIG. 7, the storage unit 120 includes a search history storage unit 121 and an action history storage unit 122.

(検索履歴記憶部121)
検索履歴記憶部121は、サービス利用者(たとえば、サービス利用者U)を特定するための識別情報(たとえば、ユーザID)に関連付けて、サービス利用者の検索履歴を記憶する。検索履歴記憶部121に記憶される検索履歴は、検索エンジンサイトを通じて、サービス利用者が入力した検索ワードの情報を含む。
(Search history storage unit 121)
The search history storage unit 121 stores a service user's search history in association with identification information (for example, user ID) for identifying the service user (for example, service user U). The search history stored in the search history storage unit 121 includes information on search words input by the service user through the search engine site.

(行動履歴記憶部122)
行動履歴記憶部122は、サービス利用者(たとえば、サービス利用者U)を特定するための識別情報(たとえば、ユーザID)に関連付けて、サービス利用者の行動履歴を記憶する。行動履歴記憶部122に記憶される行動履歴は、各種サービスにおけるサービス利用者の操作や閲覧等に基づくユーザ属性(例えば、年齢、性別、地域等のデモフラフィック属性や、各種サービスのオンラインコンテンツの利用履歴等に基づいて推定されるサイコグラフィック属性など)や、各種サービスにおけるサービス利用者の行動履歴などを含む。各種サービスにおけるサービス利用者の行動履歴には、サービス利用者が訪れたウェブサイトで入力した検索ワードの情報が含まれる。
(Action history storage unit 122)
The behavior history storage unit 122 stores the behavior history of the service user in association with identification information (for example, user ID) for identifying the service user (for example, service user U). The behavior history stored in the behavior history storage unit 122 includes user attributes (for example, demographic attributes such as age, gender, region, etc.) based on operations and browsing of service users in various services, and online content of various services. This includes psychographic attributes estimated based on usage history, etc.) and behavior history of service users in various services. The behavior history of a service user in various services includes information on search words entered by the service user on websites visited.

(制御部130)
制御部130は、情報処理装置100を制御するコントローラ(controller)である。制御部130は、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などによって、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(例えば、情報処理プログラム)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、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路により実現されてもよい。
(Control unit 130)
The control unit 130 is a controller that controls the information processing device 100. The control unit 130 allows a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), etc. to execute various programs (for example, information processing programs) stored in a storage device inside the information processing device 100 using the RAM as a work area. This is achieved by Further, the control unit 130 may be realized by, for example, an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

図7に示すように、制御部130は、取得部131と、生成部132と、提供部133とを有する。制御部130は、これらの各部により、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部130の内部構成は、図7に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部130が有する各部の接続関係は、図7に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 As shown in FIG. 7, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, a generation unit 132, and a provision unit 133. The control unit 130 uses these units to realize or execute information processing functions and operations described below. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 7, and may be any other configuration as long as it performs information processing to be described later. Further, the connection relationship between the respective units included in the control unit 130 is not limited to the connection relationship shown in FIG. 7, and may be other connection relationships.

(取得部131)
取得部131は、ターゲットユーザとなり得る候補ユーザの検索履歴及び行動履歴から、候補ユーザに紐づくキーワードを取得する。たとえば、取得部131は、サービス利用者により絞り込み条件として指定された属性情報に合致する候補ユーザの検索履歴及び行動履歴からキーワードを取得する。また、たとえば、取得部131は、サービス利用者により絞り込み条件として指定された検索キーワードに合致する候補ユーザの検索履歴及び行動履歴からキーワードを取得する。また、取得部131は、サービス利用者により絞り込み条件として指定されたURLに対応するコンテンツを候補ユーザについて解析することによりコンテンツから情報を収集し、収集した情報からキーワードを取得する。
(Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires keywords associated with the candidate user from the search history and behavior history of the candidate user who can become the target user. For example, the acquisition unit 131 acquires keywords from the search history and behavior history of candidate users that match the attribute information specified by the service user as a narrowing condition. Further, for example, the acquisition unit 131 acquires keywords from the search history and behavior history of candidate users that match the search keyword specified by the service user as a narrowing condition. Further, the acquisition unit 131 collects information from the content by analyzing the content corresponding to the URL designated by the service user as a narrowing condition for candidate users, and acquires keywords from the collected information.

具体的には、取得部131は、端末装置10からレコメンド要求があると、レコメンド要求に含まれる絞り込み条件に基づいて、検索履歴記憶部121に記憶されている検索履歴や、行動履歴記憶部122に記憶されている行動履歴の中から、絞り込み条件に合致する候補ユーザの検索履歴や行動履歴を特定する。そして、取得部131は、特定した検索履歴や行動履歴から、候補ユーザに紐づくキーワードを取得する。 Specifically, when there is a recommendation request from the terminal device 10, the acquisition unit 131 retrieves the search history stored in the search history storage unit 121 and the behavior history storage unit 122 based on the narrowing conditions included in the recommendation request. The search history and behavior history of candidate users that match the narrowing conditions are identified from among the behavior histories stored in . The acquisition unit 131 then acquires keywords associated with the candidate user from the specified search history and behavior history.

具体例を示せば、取得部131は、絞り込み条件に含まれるデモグラフィック属性や検索キーワードに合致する候補ユーザの検索履歴から、候補ユーザが検索エンジンサイトで使用した検索ワード(検索クエリ)を自動収集したり、候補ユーザが訪問した各種サービスのウェブサイトなどのコンテンツを巡回し、コンテンツに含まれる情報を自動収集したりできる。コンテンツに含まれる情報には、流入クエリや、商品や、サービスや、広告や、レビューなどの各種情報が含まれる。 To give a specific example, the acquisition unit 131 automatically collects search words (search queries) used by candidate users on search engine sites from the search history of candidate users that match the demographic attributes and search keywords included in the narrowing conditions. It is also possible to automatically collect information contained in content by visiting the websites of various services visited by candidate users. The information included in the content includes various information such as incoming queries, products, services, advertisements, and reviews.

生成部132は、取得部131により取得されたキーワードの位置付けを所定の評価要素で明示した候補ワード情報を生成する。たとえば、生成部132は、候補ワード情報として、サービス利用者が視認可能な情報を生成する。具体的には、生成部132は、候補ワード情報として、キーワードのボリューム(検索数や該当数)と、キーワードと候補ユーザとの関連度とを用いて、キーワードの位置付けを明示したグラフ情報(たとえば、図2~図6など参照)を生成する。 The generation unit 132 generates candidate word information that clearly indicates the positioning of the keyword acquired by the acquisition unit 131 using predetermined evaluation elements. For example, the generation unit 132 generates information that can be visually recognized by the service user as candidate word information. Specifically, the generation unit 132 generates graph information (for example, , see FIGS. 2 to 6, etc.).

(生成部132)
また、生成部132は、キーワードと候補ユーザとの関連度としてリフト値などを用いることができる。たとえば、生成部132は、候補ユーザにおけるキーワードの出現確率と、候補ユーザを含むユーザ群におけるキーワードの出現確率とに基づいて、キーワードと候補ユーザとの関連度を示すリフト値を算出できる。なお、生成部132は、リフト値に限られず、キーワードと候補ユーザとの関連度を評価できる指標情報であれば、どのような指標を用いてもよい。
(Generation unit 132)
Further, the generation unit 132 can use a lift value or the like as the degree of association between the keyword and the candidate user. For example, the generation unit 132 can calculate a lift value indicating the degree of association between a keyword and a candidate user based on the probability of appearance of the keyword in the candidate user and the probability of appearance of the keyword in a user group including the candidate user. Note that the generation unit 132 is not limited to the lift value, and may use any index as long as it is index information that can evaluate the degree of association between the keyword and the candidate user.

また、生成部132は、キーワードの位置付けを明示するための所定の評価要素として、キーワードのボリュームと、キーワードと候補ユーザとの関連度とを用いる例を説明したが、この例には限られず、キーワードの位置付けを明示することが可能な任意の要素を採用できる。 Further, although an example has been described in which the generation unit 132 uses the volume of the keyword and the degree of association between the keyword and the candidate user as predetermined evaluation elements for clearly indicating the positioning of the keyword, the generation unit 132 is not limited to this example. Any element that can clearly indicate the positioning of keywords can be adopted.

また、生成部132は、候補ワード情報として、キーワードのボリューム(検索数や該当数)と、キーワードと候補ユーザとの関連度とを用いて、キーワードの位置付けを明示したグラフ情報(たとえば、図2~図6など参照)を生成する例を説明したが、この例には限られず、キーワードの位置付けをサービス利用者が容易に把握できれば、どのような形態の情報を生成してもよい。たとえば、生成部132は、キーワードをボリュームが大きい順に列挙したリストと、関連度が大きい順に列挙したリストとをそれぞれ個別に生成してもよい。 In addition, the generation unit 132 uses, as candidate word information, the volume of the keyword (the number of searches and the number of hits) and the degree of association between the keyword and the candidate user, and graph information that clearly indicates the positioning of the keyword (for example, as shown in FIG. Although an example has been described in which information is generated (see FIG. 6, etc.), the information is not limited to this example, and any form of information may be generated as long as the service user can easily understand the positioning of the keyword. For example, the generation unit 132 may separately generate a list in which keywords are listed in descending order of volume and a list in descending order of relevance.

(提供部133)
提供部133は、生成部132により生成された候補ワード情報を、候補ユーザを絞り込むための条件を指定する際に参照可能なレコメンド情報としてサービス利用者に提供する。たとえば、提供部133は、通信部110を通じて、レコメンド情報を端末装置10に送信することにより、サービス利用者にレコメンド情報を提供する。
(Providing unit 133)
The providing unit 133 provides the candidate word information generated by the generating unit 132 to the service user as recommendation information that can be referenced when specifying conditions for narrowing down candidate users. For example, the providing unit 133 provides recommended information to the service user by transmitting the recommended information to the terminal device 10 through the communication unit 110.

また、提供部133は、レコメンド情報においてサービス利用者が選択したキーワードの選択内容をサービス利用者が把握可能な状態で提供する。たとえば、提供部133は、サービス利用者が利用するデスクリサーチツールを通じて、端末装置10に表示されるレコメンドウィンドウW-2上に、サービス利用者が選択したキーワードが一見して把握可能な状態に表示されるように構成する。 Further, the providing unit 133 provides the service user with the selection contents of the keyword selected by the service user in the recommendation information in a state that the service user can understand. For example, the providing unit 133 displays the keywords selected by the service user on the recommendation window W-2 displayed on the terminal device 10 in a manner that can be understood at a glance through the desk research tool used by the service user. Configure it so that

[3.処理手順]
以下、図8を用いて、実施形態に係る情報処理装置100による処理手順について説明する。図8は、実施形態に係る情報処理装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。図8に示す処理手順は、情報処理装置100の制御部130により実行される。図8に示す処理手順は、情報処理装置100の稼働中、繰り返し実行される。
[3. Processing procedure]
Hereinafter, a processing procedure by the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described using FIG. 8. FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure by the information processing apparatus according to the embodiment. The processing procedure shown in FIG. 8 is executed by the control unit 130 of the information processing device 100. The processing procedure shown in FIG. 8 is repeatedly executed while the information processing device 100 is in operation.

図8に示すように、取得部131は、通信部110を通じて、端末装置10から送信されたレコメンド要求を取得する(ステップS101)。 As shown in FIG. 8, the acquisition unit 131 acquires a recommendation request transmitted from the terminal device 10 through the communication unit 110 (step S101).

また、取得部131は、ステップS101で取得したレコメンド要求に含まれる絞り込み条件に基づいて、検索履歴記憶部121に記憶されている検索履歴や、行動履歴記憶部122に記憶されている行動履歴の中から、絞り込み条件に合致する候補ユーザの検索履歴や行動履歴を特定し、特定した検索履歴や行動履歴から、候補ユーザに紐づくキーワードを取得する(ステップS102)。 The acquisition unit 131 also retrieves the search history stored in the search history storage unit 121 and the behavior history stored in the behavior history storage unit 122 based on the narrowing conditions included in the recommendation request acquired in step S101. The search history and behavior history of the candidate user matching the narrowing conditions are identified from among the search history and behavior history, and keywords linked to the candidate user are acquired from the identified search history and behavior history (step S102).

また、生成部132は、取得部131により取得されたキーワードの位置付けを所定の評価要素で明示した候補ワード情報を生成する(ステップS103)。 Furthermore, the generation unit 132 generates candidate word information that clearly indicates the positioning of the keyword acquired by the acquisition unit 131 using predetermined evaluation elements (step S103).

また、提供部133は、生成部132により生成された候補ワード情報を、候補ユーザを絞り込むための条件を指定する際に参照可能なレコメンド情報としてサービス利用者に提供する(ステップS104)。 Further, the providing unit 133 provides the candidate word information generated by the generating unit 132 to the service user as recommendation information that can be referenced when specifying conditions for narrowing down candidate users (step S104).

[4.ハードウェア構成]
実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図9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9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。
[4. Hardware configuration]
The information processing apparatus 100 according to the embodiment is realized, for example, by a computer 1000 having a configuration as shown in FIG. FIG. 9 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing device according to the embodiment.

コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、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。 Computer 1000 has CPU 1100, RAM 1200, ROM 1300, HDD 1400, communication interface (I/F) 1500, input/output interface (I/F) 1600, and media interface (I/F) 1700.

CPU1100は、ROM1300又はHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラムなどを格納する。 CPU 1100 operates based on a program stored in ROM 1300 or HDD 1400, and controls each part. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started, programs depending on the hardware of the computer 1000, and the like.

HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワーク(通信網)Nを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを、ネットワーク(通信網)Nを介して他の機器へ送信する。 HDD 1400 stores programs executed by CPU 1100, data used by such programs, and the like. Communication interface 1500 receives data from other devices via network (communication network) N and sends it to CPU 1100, and sends data generated by CPU 1100 to other devices via network (communication network) N.

CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、及び、キーボードやマウスなどの入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを、入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。 The CPU 1100 controls output devices such as a display and a printer, and input devices such as a keyboard and a mouse via an input/output interface 1600. CPU 1100 obtains data from an input device via input/output interface 1600. Further, CPU 1100 outputs the generated data to an output device via input/output interface 1600.

メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラム又はデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)などの光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。 Media interface 1700 reads programs or data stored in recording medium 1800 and provides them to CPU 1100 via RAM 1200. CPU 1100 loads this program from recording medium 1800 onto RAM 1200 via media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a PD (Phase change rewritable disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. etc.

例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。また、HDD1400には、記憶部120内のデータが格納される。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを、記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワーク(通信網)Nを介してこれらのプログラムを取得してもよい。 For example, when the computer 1000 functions as the information processing device 100 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 realizes the functions of the control unit 130 by executing a program loaded onto the RAM 1200. Furthermore, data in the storage unit 120 is stored in the HDD 1400. The CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them, but as another example, these programs may be acquired from another device via the network (communication network) N.

[5.その他]
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変更することができる。
[5. others]
Among the processes described in the embodiments and modifications described above, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of the processing can also be performed automatically using known methods. In addition, information including the processing procedures, specific names, and various data and parameters shown in the above documents and drawings may be changed arbitrarily, unless otherwise specified.

上述の実施形態及び変形例において、情報処理装置100による情報処理方法(たとえば、図8参照)を実現するために、情報処理装置100が有する制御部130の各部(取得部131、生成部132、及び提供部133)に対応する処理機能は、情報処理装置100に予めインストールされている提供プログラムに対するアドオンとして実現してもよいし、軽量なプログラミング言語などを用いて、専用の提供プログラムとして柔軟に記述することにより実現されてもよい。 In the above-described embodiments and modifications, in order to realize the information processing method by the information processing apparatus 100 (for example, see FIG. 8), each part of the control unit 130 (the acquisition unit 131, the generation unit 132, the generation unit 132, and the processing function corresponding to the providing unit 133) may be realized as an add-on to the provided program that is preinstalled in the information processing device 100, or may be implemented flexibly as a dedicated provided program using a lightweight programming language or the like. It may be realized by writing.

また、上述した実施形態及び変形例において、情報処理装置100は、サービス利用者に対して各種サービスを提供する装置と、サービス利用者に対してマーケティング活動などの用に供するためのデスクリサーチツールを提供する装置とに物理的に分散して構成されていてもよい。 Furthermore, in the embodiments and modified examples described above, the information processing device 100 includes a device that provides various services to service users, and a desk research tool that is used for marketing activities and the like to service users. It may be configured to be physically dispersed in the provided devices.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。たとえば、制御部130の取得部131、及び生成部132とは機能的に統合されていてもよい。 Furthermore, each component of each device shown in the drawings is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as shown in the drawings. In other words, the specific form of distributing and integrating each device is not limited to what is shown in the diagram, and all or part of the devices can be functionally or physically distributed or integrated in arbitrary units depending on various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. For example, the acquisition unit 131 and the generation unit 132 of the control unit 130 may be functionally integrated.

また、上述の実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, the above-described embodiments and modified examples can be combined as appropriate within the range that does not conflict with the processing contents.

[6.効果]
上述の実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、生成部132と、提供部133とを備える。取得部131は、候補ユーザの検索履歴及び行動履歴から、候補ユーザに紐づくキーワードを取得する。生成部132は、取得部131により取得されたキーワードの位置付けを所定の評価要素で明示した候補ワード情報を生成する。提供部133は、生成部132により生成された候補ワード情報を、候補ユーザを絞り込むための条件を指定する際に参照可能なレコメンド情報としてサービス利用者に提供する。
[6. effect]
The information processing device 100 according to the embodiment described above includes an acquisition section 131, a generation section 132, and a provision section 133. The acquisition unit 131 acquires keywords associated with the candidate user from the candidate user's search history and action history. The generation unit 132 generates candidate word information that clearly indicates the positioning of the keyword acquired by the acquisition unit 131 using predetermined evaluation elements. The providing unit 133 provides the candidate word information generated by the generating unit 132 to the service user as recommendation information that can be referenced when specifying conditions for narrowing down candidate users.

このようにして、実施形態に係る情報処理装置100は、所望する属性のユーザに紐づくキーワードをサービス利用者に提案できる。その結果、情報処理装置100は、サービス利用者が、デスクリサーチツールを利用してターゲットユーザを絞り込むための絞り込み条件の設定をアシストできる。 In this way, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can suggest a keyword associated with a user with a desired attribute to a service user. As a result, the information processing apparatus 100 can assist the service user in setting narrowing conditions for narrowing down target users using the desk research tool.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、生成部132は、候補ワード情報としてサービス利用者が視認可能な情報を生成する。これにより、情報処理装置100は、候補ワード情報を可視化でき、サービス利用者によるキーワードの位置付けの直感的な把握を促すことができる。 Furthermore, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the generation unit 132 generates information that can be visually recognized by a service user as candidate word information. Thereby, the information processing apparatus 100 can visualize candidate word information and can encourage service users to intuitively understand the positioning of keywords.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、生成部132は、候補ワード情報として、キーワードのボリュームと、キーワードと候補ユーザとの関連度とを用いて、キーワードの位置付けを明示したグラフ情報を生成する。これにより、情報処理装置100は、候補ユーザの興味関心を類推するためのキーワードをサービス利用者に容易に認識させることができる。 Furthermore, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the generation unit 132 generates graph information that clearly indicates the positioning of the keyword, using the volume of the keyword and the degree of association between the keyword and the candidate user as candidate word information. do. Thereby, the information processing apparatus 100 can easily make the service user recognize the keyword for inferring the candidate user's interests.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、候補ユーザを絞り込むための絞り込み条件として指定された属性情報に合致する候補ユーザの検索履歴及び行動履歴からキーワードを取得する。これにより、情報処理装置100は、サービス利用者が所望する属性を有する候補ユーザの興味関心が反映されたサンプルデータを収集できる。 Furthermore, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires keywords from the search history and behavior history of candidate users that match attribute information specified as a narrowing condition for narrowing down candidate users. Thereby, the information processing apparatus 100 can collect sample data that reflects the interests of candidate users who have attributes desired by the service user.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、候補ユーザを絞り込むための絞り込み条件として指定された検索キーワードに合致する候補ユーザの検索履歴及び行動履歴からキーワードを取得する。これにより、情報処理装置100は、サービス利用者が所望する属性を有する候補ユーザの興味関心が反映されたサンプルデータを収集できる。 Furthermore, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 acquires keywords from the search history and behavior history of candidate users that match the search keyword specified as a narrowing condition for narrowing down candidate users. Thereby, the information processing apparatus 100 can collect sample data that reflects the interests of candidate users who have attributes desired by the service user.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、取得部131は、候補ユーザを絞り込むための絞り込み条件として指定されたURLに対応するコンテンツを候補ユーザについて解析することによりコンテンツから情報を収集し、収集した情報からキーワードを取得する。これにより、情報処理装置100は、サービス利用者が所望する属性を有する候補ユーザの興味関心が反映されたサンプルデータを収集できる。 In the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the acquisition unit 131 collects information from content by analyzing content corresponding to a URL specified as a narrowing condition for narrowing down candidate users for candidate users. Obtain keywords from the information. Thereby, the information processing apparatus 100 can collect sample data that reflects the interests of candidate users who have attributes desired by the service user.

また、実施形態に係る情報処理装置100において、提供部133は、レコメンド情報においてサービス利用者が選択したキーワードの選択内容をサービス利用者が把握可能な状態で提供する。これにより、情報処理装置100は、デスクリサーチツールのユーザビリティを向上できる。 Further, in the information processing apparatus 100 according to the embodiment, the providing unit 133 provides the selected content of the keyword selected by the service user in the recommendation information in a state that the service user can understand. Thereby, the information processing apparatus 100 can improve the usability of the desk research tool.

以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As mentioned above, the embodiments of the present application have been described in detail based on several drawings, but these are merely examples, and various modifications and variations can be made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure section of the invention. It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.

また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means", "circuit", etc. For example, the control section can be read as a control means or a control circuit.

10 端末装置
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
130 制御部
131 取得部
132 生成部
133 提供部
10 terminal device 100 information processing device 110 communication unit 120 storage unit 130 control unit 131 acquisition unit 132 generation unit 133 provision unit

Claims (9)

サービス利用者による操作に応じて前記サービス利用者が使用する端末装置で動作するデスクリサーチツールを利用するためのユーザインターフェイスの1つであるターゲット設定ウィンドウ上で前記サービス利用者により設定された絞り込み条件に合致する候補ユーザの検索履歴及び行動履歴から、前記候補ユーザに紐づくキーワードを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたキーワードの位置付けを所定の評価要素で明示した候補ワード情報を生成する生成部と、
前記サービス利用者からの要求に応じて、前記生成部により生成された候補ワード情報を、前記候補ユーザをさらに絞り込むための条件を指定する際に参照可能なレコメンド情報として前記デスクリサーチツールを利用するためのユーザインターフェイスの1つであるレコメンドウィンドウに表示することにより、前記サービス利用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。
Narrowing down conditions set by the service user on the target setting window, which is one of the user interfaces for using the desk research tool that operates on the terminal device used by the service user, according to the operation by the service user. an acquisition unit that acquires a keyword associated with the candidate user from the search history and action history of the candidate user that matches the candidate user;
a generation unit that generates candidate word information that specifies the positioning of the keyword acquired by the acquisition unit using predetermined evaluation elements;
In response to a request from the service user, the desk research tool uses the candidate word information generated by the generation unit as recommendation information that can be referenced when specifying conditions for further narrowing down the candidate users. An information processing apparatus comprising: a provision unit that provides the service to the service user by displaying the information on a recommendation window that is one of the user interfaces for the information processing apparatus.
前記生成部は、
前記候補ワード情報として前記サービス利用者が視認可能な情報を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The generation unit is
The information processing apparatus according to claim 1, wherein information that can be visually recognized by the service user is generated as the candidate word information.
前記生成部は、
前記候補ワード情報として、前記キーワードのボリュームと、前記キーワードと前記候補ユーザとの関連度とを用いて、前記キーワードの位置付けを明示したグラフ情報を生成する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
The generation unit is
3. The method according to claim 2, wherein, as the candidate word information, a volume of the keyword and a degree of association between the keyword and the candidate user are used to generate graph information that clearly indicates the positioning of the keyword. Information processing device.
前記生成部は、The generation unit is
前記候補ユーザにおける前記キーワードの出現確率と、前記候補ユーザを含む他のユーザ群における前記キーワードの出現確率とに基づいて、前記関連度を算出するThe degree of association is calculated based on the probability of appearance of the keyword in the candidate user and the probability of appearance of the keyword in a group of other users including the candidate user.
ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。The information processing device according to claim 3, characterized in that:
前記取得部は、
前記条件として指定された属性情報に合致する前記候補ユーザの前記検索履歴及び前記行動履歴から前記キーワードを取得する
ことを特徴とする請求項1~のいずれか1つに記載の情報処理装置。
The acquisition unit includes:
The information processing device according to any one of claims 1 to 4, wherein the keyword is acquired from the search history and the action history of the candidate user that matches attribute information specified as the condition.
前記取得部は、
前記条件として指定された検索キーワードに合致する前記候補ユーザの前記検索履歴及び前記行動履歴から前記キーワードを取得する
ことを特徴とする請求項1~のいずれか1つに記載の情報処理装置。
The acquisition unit includes:
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4 , wherein the keyword is acquired from the search history and action history of the candidate user that matches a search keyword specified as the condition.
前記取得部は、
前記条件として指定されたURLに対応するコンテンツを前記候補ユーザについて解析することにより前記コンテンツから情報を収集し、収集した情報から前記キーワードを取得する
ことを特徴とする請求項1~のいずれか1つに記載の情報処理装置。
The acquisition unit includes:
Any one of claims 1 to 4 , characterized in that information is collected from the content by analyzing the content corresponding to the URL specified as the condition for the candidate user, and the keyword is obtained from the collected information. The information processing device according to item 1.
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
サービス利用者による操作に応じて前記サービス利用者が使用する端末装置で動作するデスクリサーチツールを利用するためのユーザインターフェイスの1つであるターゲット設定ウィンドウ上で前記サービス利用者により設定された絞り込み条件に合致する候補ユーザの検索履歴及び行動履歴から、前記候補ユーザに紐づくキーワードを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得されたキーワードの位置付けを所定の評価要素で明示した候補ワード情報を生成する生成工程と、
前記サービス利用者からの要求に応じて、前記生成工程により生成された候補ワード情報を、前記候補ユーザをさらに絞り込むための条件を指定する際に参照可能なレコメンド情報として前記デスクリサーチツールを利用するためのユーザインターフェイスの1つであるレコメンドウィンドウに表示することにより、前記サービス利用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。
An information processing method performed by a computer, the method comprising:
Narrowing down conditions set by the service user on the target setting window, which is one of the user interfaces for using the desk research tool that operates on the terminal device used by the service user, according to the operation by the service user. an acquisition step of acquiring a keyword linked to the candidate user from the search history and action history of the candidate user matching the above;
a generation step of generating candidate word information that specifies the positioning of the keyword acquired in the acquisition step using predetermined evaluation elements;
In response to a request from the service user, the desk research tool uses the candidate word information generated in the generation step as recommendation information that can be referenced when specifying conditions for further narrowing down the candidate users. and providing the information to the service user by displaying it on a recommendation window that is one of the user interfaces for the information processing method.
コンピュータに、
サービス利用者による操作に応じて前記サービス利用者が使用する端末装置で動作するデスクリサーチツールを利用するためのユーザインターフェイスの1つであるターゲット設定ウィンドウ上で前記サービス利用者により設定された絞り込み条件に合致する候補ユーザの検索履歴及び行動履歴から、前記候補ユーザに紐づくキーワードを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得されたキーワードの位置付けを所定の評価要素で明示した候補ワード情報を生成する生成手順と、
前記サービス利用者からの要求に応じて、前記生成手順により生成された候補ワード情報を、前記候補ユーザをさらに絞り込むための条件を指定する際に参照可能なレコメンド情報として前記デスクリサーチツールを利用するためのユーザインターフェイスの1つであるレコメンドウィンドウに表示することにより、前記サービス利用者に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。
to the computer,
Narrowing down conditions set by the service user on the target setting window, which is one of the user interfaces for using the desk research tool that operates on the terminal device used by the service user, according to the operation by the service user. an acquisition procedure of acquiring a keyword associated with the candidate user from the search history and action history of the candidate user matching the above;
a generation procedure for generating candidate word information that specifies the positioning of the keyword acquired by the acquisition procedure using predetermined evaluation elements;
In response to a request from the service user, the desk research tool uses the candidate word information generated by the generation procedure as recommendation information that can be referenced when specifying conditions for further narrowing down the candidate users. An information processing program that causes the information processing program to perform the following steps: providing the service to the service user by displaying the same on a recommendation window that is one of the user interfaces for the information processing program .
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