JP7489950B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム Download PDFInfo
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Description
まず、図1を用いて、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理その1について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理その1を示す図である。なお、図1では、実施形態に係る情報処理装置1を含む情報処理システムSの動作例を示している。図1に示すように、実施形態に係る情報処理システムSは、情報処理装置1と、複数の利用者端末50とを含む。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の一部を手動的に行うこともできる。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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置1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、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力IF(Interface)1060、入力IF1070、ネットワークIF1080がバス1090により接続された形態を有する。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置1は、抽出部32と、補正部34とを備える。抽出部32は、購入した商品の評価を行った利用者の評価の付け方に関する評価特徴を抽出する。補正部34は、抽出した評価特徴に基づいて評価を補正する。抽出部32は、購入した商品の評価に基づいて、利用者の評価の傾向を評価特徴として抽出する。補正部34は、購入した商品を評価した利用者の数に基づいて評価を補正する。補正部34は、商品の発売日から商品を購入した日までの期間に基づいて評価を補正する。補正部34は、商品を購入した日から評価を行った日までの期間に基づいて評価を補正する。抽出部32は、利用者が過去に行った評価の信頼度を評価特徴として抽出する。抽出部32は、購入した商品が有する属性毎の評価特徴を抽出する。補正部34は、属性毎の評価を補正する。提示部35は、補正部34によって補正された評価と、利用者が行った評価とを他の利用者へ提示する。このような構成により、利用者が行う評価を均一化することができる。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
2 通信部
3 制御部
4 記憶部
31 取得部
32 抽出部
33 生成部
34 補正部
35 提示部
41 利用者情報
42 商品情報
50 利用者端末
S 情報処理システム
Claims (10)
- 購入した商品の評価を行った利用者の利用者端末から前記評価の情報を取得する取得部と、
取得した前記評価の情報に基づいて、前記利用者の評価の付け方に関する評価特徴を抽出する抽出部と、
抽出した前記評価特徴に基づいて前記評価を補正する補正部と、
を備え、
前記補正部は、
前記評価特徴の情報を説明変数とし、補正後の評価を目的変数として生成した学習モデルを用いて、前記評価を補正すること
を特徴とする情報処理装置。 - 前記抽出部は、
前記購入した商品の評価に基づいて、前記利用者の評価の傾向を前記評価特徴として抽出すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記補正部は、
前記購入した商品を評価した前記利用者の数に基づいて前記評価を補正すること
を特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記補正部は、
前記商品の発売日から前記商品を購入した日までの期間に基づいて前記評価を補正すること
を特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記補正部は、
前記商品を購入した日から前記評価を行った日までの期間に基づいて前記評価を補正すること
を特徴とする請求項1~4のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記抽出部は、
前記利用者が過去に行った前記評価の信頼度を前記評価特徴として抽出すること
を特徴とする請求項1~5のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記抽出部は、
前記購入した商品が有する属性毎の前記評価特徴を抽出し、
前記補正部は、
前記属性毎の評価を補正すること
を特徴とする請求項1~6のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記補正部によって補正された前記評価と、前記利用者が行った前記評価とを他の前記利用者へ提示する提示部をさらに備えること
を特徴とする請求項1~7のいずれか1つ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、
購入した商品の評価を行った利用者の利用者端末から前記評価の情報を取得する取得工程と、
取得した前記評価の情報に基づいて、前記利用者の評価の付け方に関する評価特徴を抽出する抽出工程と、
抽出した前記評価特徴に基づいて前記評価を補正する補正工程と、
を含み、
前記補正工程は、
前記評価特徴の情報を説明変数とし、補正後の評価を目的変数として生成した学習モデルを用いて、前記評価を補正すること
を特徴とする情報処理方法。 - 購入した商品の評価を行った利用者の利用者端末から前記評価の情報を取得する取得手順と、
取得した前記評価の情報に基づいて、前記利用者の評価の付け方に関する評価特徴を抽出する抽出手順と、
抽出した前記評価特徴に基づいて前記評価を補正する補正手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記補正手順は、
前記評価特徴の情報を説明変数とし、補正後の評価を目的変数として生成した学習モデルを用いて、前記評価を補正すること
を特徴とする情報処理プログラム。
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- 2021-09-16 JP JP2021151562A patent/JP7489950B2/ja active Active
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