WO2014027415A1 - 情報提供装置、情報提供方法、及びプログラム - Google Patents

情報提供装置、情報提供方法、及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2014027415A1
WO2014027415A1 PCT/JP2012/070851 JP2012070851W WO2014027415A1 WO 2014027415 A1 WO2014027415 A1 WO 2014027415A1 JP 2012070851 W JP2012070851 W JP 2012070851W WO 2014027415 A1 WO2014027415 A1 WO 2014027415A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
document
user
tag
information
tags
Prior art date
Application number
PCT/JP2012/070851
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
克洋 米重
佳音 柳
Original Assignee
株式会社Ｊｘ通信社
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社Ｊｘ通信社 filed Critical 株式会社Ｊｘ通信社
Priority to PCT/JP2012/070851 priority Critical patent/WO2014027415A1/ja
Priority to JP2014530423A priority patent/JPWO2014027415A1/ja
Publication of WO2014027415A1 publication Critical patent/WO2014027415A1/ja

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
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/36—Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
    • G06F16/367—Ontology

Definitions

  • the present invention relates to an information providing apparatus, an information providing method, and a program.
  • Patent Document 1 the user can search for information in the Internet by selecting a word or genre that may be of interest as a keyword without inputting the keyword by himself / herself. Can do.
  • the user's interests and information on the Internet are both complicated, and it is difficult to classify them with individually meaningful information such as words and genres. Therefore, simply searching the Internet using words or genres as keywords does not always provide information that is of interest to the user.
  • an object of the present invention is to efficiently provide information of interest to the user to the user.
  • An information providing apparatus calculates a relevance level of each of a plurality of tags for each of a plurality of documents, and generates a set of relevance levels of the plurality of tags as a document tag.
  • a document tag storage unit that stores a document tag in association with a document
  • a user information storage unit that stores user document information related to a user document that is a document related to the user in association with the user, and a user document information
  • a user tag generation unit that calculates a degree of relevance for each of a plurality of tags and generates a set of relevance levels of the plurality of tags as a user tag, and a user that stores the user tag in association with the user
  • a tag storage unit a similarity calculation unit that calculates the similarity between a document tag and a user tag, and a document tag that satisfies the similarity between the user tag and the user.
  • a document information providing unit for providing to the user the document information about the document that are associated with.
  • the computer calculates a degree of association for each of a plurality of tags for each of a plurality of documents, and generates a set of association degrees of the plurality of tags as document tags.
  • the document tag is associated with the document and stored in the document tag storage unit
  • the user document information related to the user document which is a document related to the user, is associated with the user and stored in the user information storage unit, based on the user document information
  • calculating a degree of association for each of the plurality of tags for the user document generating a set of association degrees of the plurality of tags as a user tag, associating the user tag with the user, and storing the user tag in the user tag storage unit, A sentence related to a document in which the similarity between a document tag and a user tag is calculated and the similarity between the user tag and the user satisfies a predetermined condition.
  • a program for calculating, for each of a plurality of documents, a degree of relevance for each of a plurality of tags, and generating a set of relevance degrees of the plurality of tags as document tags Based on a tag generation unit, a document tag storage unit that stores a document tag in association with a document, a user information storage unit that stores user document information relating to a user document, which is a document related to the user, in association with a user, and user document information
  • a user tag that calculates a degree of relevance for each of a plurality of tags and generates a set of relevance of the plurality of tags as a user tag, and a user tag that stores the user tag in association with the user
  • a similarity calculation unit that calculates the similarity between a document tag and a user tag, and the similarity between the user and the user tag satisfies a predetermined condition It is intended for operating the document information about the document that are associated with the document tag as document information providing
  • the “unit” does not simply mean a physical means, but includes a case where the function of the “unit” is realized by software. Also, even if the functions of one “unit” or device are realized by two or more physical means or devices, the functions of two or more “units” or devices are realized by one physical means or device. May be.
  • FIG. 1 It is a figure which shows the structure of the information processing system which is one Embodiment of this invention. It is a block diagram which shows an example of a structure of an information provision apparatus. It is a figure which shows an example of a structure of a document memory
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an information processing system according to an embodiment of the present invention.
  • the information processing system includes an information providing device 10, a user terminal 20, and a street terminal 30.
  • the information providing apparatus 10, the user terminal 20, and the street terminal 30 are communicably connected via the Internet. Note that the information providing apparatus 10, the user terminal 20, and the street terminal 30 can each access various websites via the Internet.
  • the information providing apparatus 10 provides information (document information) related to a document related to the user's interest to the user terminal 20 and the street terminal 30, and is configured using one or a plurality of information processing apparatuses. Is done.
  • the user terminal 20 is an information processing apparatus used by a user, and is, for example, a personal computer, a smartphone, or a tablet computer.
  • the street terminal 30 is an information processing device installed on the street.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the information providing apparatus 10.
  • the information providing apparatus 10 includes a document collection unit 100, a document storage unit 110, a user information storage unit 120, a street terminal information storage unit 130, a document tag generation unit 140, a document tag storage unit 150, a user tag.
  • the generation unit 160, the user tag storage unit 170, the similarity calculation unit 180, the position information acquisition unit 190, and the document information provision unit 200 can be configured.
  • Each unit constituting the information providing apparatus 10 can be realized by using a storage area such as a memory or a storage device, or by executing a program stored in the storage area, for example.
  • the document collection unit 100 collects many documents by accessing various websites via the Internet, and stores them in the document storage unit 110. That is, the document collection unit 100 can collect many documents by performing so-called “crawling”.
  • the “document” is various information included in the Web page.
  • the document includes the text, title, image, video, etc. of the web page.
  • the document collection unit 100 may be set with a rule indicating how to extract a document from each Web page. Further, the document collection unit 100 may generate a snippet indicating the outline of the document from the extracted document.
  • FIG. 3 shows an example of the configuration of the document storage unit 110.
  • the document storage unit 110 stores the document collected by the document collection unit 100 in association with the document ID that is the document identifier.
  • the document ID is, for example, a URL indicating a document acquisition source, a document file name, or the like.
  • the document storage unit 110 may store not only the document itself but also information necessary for obtaining the document (for example, URL) and partial information (for example, snippet) of the document.
  • the user information storage unit 120 stores information related to the user of the information providing apparatus 10.
  • FIG. 4 shows an example of the configuration of the user information storage unit 120.
  • the user information storage unit 120 stores a user ID, a profile, a browsing history, account information, and position information in association with each other.
  • the user ID is for identifying the user, and is used when the user terminal 20 accesses the information providing apparatus 10.
  • the profile is information indicating the attribute of the user, and includes information such as the organization to which the user belongs, the date of birth, and a self-introduction sentence.
  • the browsing history is information indicating a history of a document browsed by the user via the information providing apparatus 10.
  • the account information is information indicating an SNS account used by the user.
  • the position information is information indicating the position of the user and is updated by the position information acquisition unit 190.
  • the profile, browsing history, and account information are user document information indicating a user document that is a document related to the user.
  • the street terminal information storage 130 stores information regarding the street terminal 30.
  • FIG. 5 shows an example of the configuration of the street terminal information storage unit 130.
  • the street terminal storage unit 130 stores a terminal ID and location information in association with each other.
  • the terminal ID is information for identifying the street terminal 30.
  • the position information is information indicating the position where the street terminal 30 is installed, and includes, for example, latitude and longitude.
  • the document tag generation unit 140 generates a document tag for classifying documents based on many documents collected by the document collection unit 100.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of processing for generating a tag.
  • the document tag generation unit 140 analyzes each document using, for example, LDA (Lent Dirichlet Allocation), thereby allowing each of a predetermined number (n in FIG. 6) of tags (T1 to Tn). A score indicating the degree of association with is calculated.
  • each tag is an index indicating the feature of the document and is determined in advance.
  • the document tag generation unit 140 can calculate the score of each tag so that the total score of all tags (T1 to Tn) is “1” by LDA.
  • the set of tags (tag set) generated by the document tag generation unit 140 can be expressed as (T1: S1, T2: S2,..., Tn: Sn).
  • the document tag generation unit 140 stores the tag set generated in this way for each document in the document tag storage unit 150 in association with the document ID as a document tag.
  • FIG. 7 shows an example of the configuration of the document tag storage unit 150.
  • the scores of all the tags are stored in association with the document IDs, but only the scores of some tags may be stored.
  • the document tag generation unit 140 may store a tag having a score equal to or higher than a predetermined value as a document tag in association with the document ID, or a tag having a score within a predetermined order from the top to be a document ID as a document tag. It is also possible to store them in association with each other.
  • the document tag generation unit 140 may generate a document tag using a technique other than LDA. Further, the document tag generation unit 140 may generate a plurality of document tags for one document by using a plurality of methods.
  • the user tag generation unit 160 generates a user tag based on the user information by the same method as the document tag generation unit 140.
  • the user tag generation unit 160 acquires a user document that is a document related to the user based on the user document information stored in the user information storage unit 120.
  • the user document includes a document included in a profile and a document related to a user's behavior on the network.
  • Documents related to actions on the network include, for example, documents that the user browses on the network (viewed documents) and documents that are sent (posted) by the user on the SNS (transmitted documents).
  • the user tag generation unit 160 can acquire a user document from a server existing on the network using the browsing history and account information stored in the user information storage unit 120.
  • the user tag generation unit 160 calculates a score indicating the degree of association with each of a predetermined number (n in FIG. 6) of tags (T1 to Tn) by analyzing the user document using, for example, LDA. . Then, the user tag generation unit 160 stores the set of tags generated in this way (tag set) in the user tag storage unit 170 in association with the user ID as a user tag.
  • FIG. 8 shows an example of the configuration of the user tag storage unit 170.
  • the scores of all the tags are stored in association with the user IDs, but only the scores of some tags may be stored.
  • the user tag generation unit 160 may store a tag having a score equal to or higher than a predetermined value as a user tag in association with the user ID, or set a tag having a score within a predetermined order from the top to a user ID as a user tag. It is also possible to store them in association with each other.
  • the user tag generation unit 160 may generate a user tag using a technique other than LDA. Moreover, the user tag production
  • the similarity calculation unit 180 refers to the user tag storage unit 170 and the document tag storage unit 150, and calculates the similarity between the user tag and the document tag. Any method can be used to calculate the similarity, but the similarity is calculated using at least scores of a plurality of tags included in the user tag and the document tag.
  • the similarity calculation unit 180 stores the calculated similarity in the user tag storage unit 170 in association with the user ID and the document ID.
  • the similarity calculation unit 180 stores, in the user tag storage unit 170, the document ID of a document to which a document tag having a similarity with a user tag equal to or greater than a predetermined value is associated with the user ID together with the similarity. can do.
  • the similarity calculation unit 180 associates the document ID of a document with a document tag within a predetermined order from the top with the user tag, and the user tag storage unit in association with the user ID together with the similarity 170 can be stored.
  • the location information acquisition unit 190 acquires the location information of the user from the user terminal 20 and stores it in the user information storage unit 120.
  • the document information providing unit 200 provides the user with information (document information) regarding a document (recommended document) that is presumed to be of interest to the user. Specifically, the document information providing unit 200 refers to the user tag storage unit 170 and identifies a document with a document tag whose similarity with the user tag satisfies a predetermined condition as a recommended document. Then, the document information providing unit 200 transmits document information related to the specified recommended document to the user terminal 20.
  • the predetermined condition is a condition that can specify a document based on the similarity, for example, the similarity is equal to or higher than a predetermined value, or the similarity is within a predetermined order from the top.
  • the document information providing unit 200 can determine the priority of the recommended document based on the similarity between the user tag and the document tag. Specifically, for example, the document information providing unit 200 can increase the priority of the recommended document as the similarity is higher.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a screen displayed on the user terminal 20 based on the document information provided by the document information providing unit 200.
  • the screen 300 includes a document information display area 310 and a selection information display area 320.
  • Document information provided by the document information providing unit 200 is displayed in the document information display area 310.
  • a part of recommended documents for example, snippets
  • the selection information display area 320 details of the document selected in the recommended document display area 310 are displayed.
  • the document information generated by the document information providing unit 200 includes, for example, information necessary for displaying the screen shown in FIG.
  • the document information providing unit 200 can generate a Web page including a URL (Uniform Resource Locator) or a snippet of a recommended document as document information.
  • URL Uniform Resource Locator
  • the document information providing unit 200 can provide document information related to a document to which a document tag similar to user tags of a plurality of users is assigned. For example, the document information providing unit 200 determines the recommended document for a plurality of users in the organization by summing up the document similarities calculated for the plurality of users in a certain organization for each document. Also good. Note that any method can be used for considering the similarity when determining recommended documents for a plurality of users, and is not limited to the above-mentioned “total”.
  • the document information providing unit 200 can provide document information to a plurality of users located within a predetermined range. Specifically, the document information providing unit 200 can provide document information to a user located within a predetermined range from the street terminal 30.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining an example of a process for providing document information to the user via the street terminal 30.
  • the document information providing unit 200 can acquire position information indicating the position of the street terminal 30 by referring to the street terminal information storage unit 130. Further, the document information providing unit 200 can acquire position information indicating the position of the user by referring to the user information storage unit 120.
  • the document information providing unit 200 can identify a user located within a predetermined range from the street terminal 30 based on the acquired position information. Further, the document information providing unit 200 can determine a recommended document based on the similarity associated with the identified user with reference to the user tag storage unit 170. Then, the document information providing unit 200 transmits information regarding the determined recommended document (document information) to the street terminal 30. On the street terminal 30, document information is displayed in the same manner as the user terminal 20. Note that the document information providing unit 200 can determine the priority of the recommended document based on the similarity even when the document information is provided to the street terminal 30.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of the document tag generation process.
  • the document collection unit 100 collects documents on the Internet and stores them in the document storage unit 110 (S1101).
  • the document tag generation unit 140 refers to the document storage unit 110, and calculates the score of each tag by analyzing the document using, for example, LDA for a document for which no document tag has been generated (S1102).
  • the document tag generation unit 140 can determine whether or not a document tag has not been generated by referring to the document tag generation unit 140, for example. Further, for example, information indicating that the document tag has not been generated may be stored in the document storage unit 110.
  • the document tag generation unit 140 stores the calculated set of scores (tag set) in the document tag storage unit 150 as a document tag in association with the document ID (S1103).
  • FIG. 12 is a flowchart showing an example of the user tag generation process.
  • the user tag generation unit 160 refers to the user information storage unit 120 and acquires a user document (S1201).
  • This user document includes, for example, information included in a profile, a document indicated by a browsing history, a document transmitted by a user in SNS, and the like.
  • the user tag generation unit 160 calculates the score of each tag by analyzing the user document using, for example, LDA (S1202). Then, the user tag generation unit 160 stores the calculated set of scores (tag set) in the user tag storage unit 170 in association with the user ID as a user tag (S1203).
  • the user tag generation process can be executed in accordance with, for example, addition of a user or update of a user document. Therefore, for example, when a browsing history is updated by browsing a document on the Internet, a user tag can be regenerated according to the browsing history. That is, the user tag generation unit 160 can dynamically update the user tag according to the user's behavior on the network such as the Internet.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of similarity calculation processing.
  • the similarity calculation unit 180 refers to the user tag storage unit 170, and acquires a user tag whose similarity is not calculated or a user tag whose similarity is not updated after the user tag is updated (S1301).
  • the user tag generation unit 160 can store, for example, update information indicating that the user tag has been updated in the user tag storage unit 170.
  • the similarity calculation part 180 can specify the user tag from which the similarity is not updated after the update of a user tag based on this update information, for example.
  • the similarity calculation unit 180 further refers to the document tag storage unit 150 and calculates the similarity between the user tag and each document tag (S1302). Then, the similarity calculation unit 180 stores the calculated similarity in the user tag storage unit 170 in association with the user ID and the document ID (S1303). The similarity calculation unit 180 does not need to store the similarity for all documents in the user tag storage unit 170 for each user. For example, the similarity calculation unit 180 may store in the user tag storage unit 170 the similarity of a document to which a document tag having a similarity greater than or equal to a predetermined value is attached. Further, for example, the similarity calculation unit 180 may store, in the user tag storage unit 170, the similarity of a document to which a document tag having a predetermined rank from the top is added.
  • the similarity calculation process may be performed, for example, at a timing when the user tag is updated, or may be performed periodically at a predetermined timing.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of a process for providing information to the user via the user terminal 20. This process is executed, for example, when the user accesses the information providing apparatus 10.
  • the document information providing unit 200 refers to the user tag storage unit 170 and acquires the similarity of the document associated with the target user (S1401). Subsequently, the document information providing unit 200 determines the priority of the recommended document based on the acquired similarity (S1402). Then, the document information providing unit 200 transmits the document information of the recommended document to the user terminal 20 according to the priority (S1403).
  • FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of processing for providing information to the user via the street terminal 30.
  • the position information acquisition unit 190 acquires user position information from the user terminal 20 and stores it in the user information storage unit 120 (S1501).
  • the document information providing unit 200 refers to the user information storage unit 120 and the street terminal information storage unit 130, and identifies a user located within a predetermined range from the street terminal 30 (S1502). Then, the document information providing unit 200 refers to the user tag storage unit 170 and acquires the similarity level of the associated document (S1503). Subsequently, the document information providing unit 200 determines the priority of the recommended document based on the acquired similarity (S1504). Then, the document information providing unit 200 transmits the document information of the recommended information to the street terminal 30 according to the priority (S1505).
  • a user tag is generated based on a user document that is a document related to a user profile or a user behavior on a network, and document information related to a document to which a document tag similar to the user tag is attached. Can be provided to the user. As a result, it is possible to efficiently provide the user with information of interest to the user, as compared with the case of simply searching for a document by keyword or genre. In addition, since the recommended document is determined based on the user's profile and the action history on the network, the document information related to the document considered to be of interest to the user can be obtained without the user actively inputting a keyword or the like. Can be provided.
  • the user tag is updated according to the update of the user document.
  • the recommended document can be dynamically changed according to the update of the user document. Specifically, for example, when a user browses a document on a network, the user tag is updated in consideration of the document, and the recommended document can be determined based on the updated user tag. That is, user preference information can be reflected in the user tag according to the user's behavior, and the accuracy of the recommended document can be improved.
  • the priority of each document when providing document information to the user can be determined based on the similarity between the user tag and the document tag. As a result, it is possible to provide the user with information that the user is interested in more efficiently.
  • user tags associated with a plurality of users belonging to the same organization and a plurality of users located around the street terminal 30 are associated with these users. Based on this, it is possible to efficiently provide information of interest to the user.
  • this embodiment is for making an understanding of this invention easy, and is not for limiting and interpreting this invention.
  • the present invention can be changed / improved without departing from the spirit thereof, and the present invention includes equivalents thereof.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

　ユーザの興味のある情報を効率的にユーザに提供する。情報提供装置は、複数の文書のそれぞれについて、複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合を文書タグとして生成する文書タグ生成部と、文書タグを文書と対応づけて記憶する文書タグ記憶部と、ユーザに関連する文書であるユーザ文書に関するユーザ文書情報をユーザと対応づけて記憶するユーザ情報記憶部と、ユーザ文書情報に基づいて、ユーザ文書について、複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合をユーザタグとして生成するユーザタグ生成部と、ユーザタグをユーザと対応づけて記憶するユーザタグ記憶部と、文書タグとユーザタグとの類似度を算出する類似度算出部と、ユーザのユーザタグとの類似度が所定条件を満たす文書タグと対応づけられている文書に関する文書情報を該ユーザに提供する文書情報提供部と、を備える。

Description

情報提供装置、情報提供方法、及びプログラム
　本発明は、情報提供装置、情報提供方法、及びプログラムに関する。
　インターネットの普及に伴い、ユーザは、インターネットを介して多くの情報を取得することが可能となった。例えば、ユーザは、Ｗｅｂサイトにアクセスしたり、ＳＮＳ（Ｓｏｔｉａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ　Ｓｅｒｖｉｃｅ）サイトにアクセスしたりすることにより、興味のある情報を取得することができる。
　しかしながら、このようなサイトが増えてくると、各サイトに個別にアクセスし、その中から興味のある情報を探し出すことは面倒な作業となってしまう。そのため、ユーザが興味のある情報を効率的に取得することができるように、ユーザに対して情報提供を行うことが求められている。例えば、ユーザが閲覧したＷｅｂページに含まれる単語やＷｅｂページのジャンルを個人嗜好情報として記録し、この個人嗜好情報をキーワードとしてインターネット内の情報を検索するシステムが提案されている（特許文献１）。
特開２００２－７３６７７号公報
　たしかに、特許文献１に開示されている技術を用いることにより、ユーザは自らキーワードを入力することなく、興味のありそうな単語やジャンルをキーワードとして選択することにより、インターネット内の情報を検索することができる。しかしながら、ユーザの興味やインターネット内の情報は、ともに複雑なものであり、単語やジャンルなどの個別に意味のある情報で分類することは難しい。そのため、単語やジャンルをキーワードとしてインターネット内を検索するだけでは、ユーザの興味のある情報を効率的に得られるとは限らない。
　そこで、本発明は、ユーザの興味のある情報を効率的にユーザに提供することを目的とする。
　本発明の一側面に係る情報提供装置は、複数の文書のそれぞれについて、複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合を文書タグとして生成する文書タグ生成部と、文書タグを文書と対応づけて記憶する文書タグ記憶部と、ユーザに関連する文書であるユーザ文書に関するユーザ文書情報をユーザと対応づけて記憶するユーザ情報記憶部と、ユーザ文書情報に基づいて、ユーザ文書について、複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合をユーザタグとして生成するユーザタグ生成部と、ユーザタグをユーザと対応づけて記憶するユーザタグ記憶部と、文書タグとユーザタグとの類似度を算出する類似度算出部と、ユーザのユーザタグとの類似度が所定条件を満たす文書タグと対応づけられている文書に関する文書情報を該ユーザに提供する文書情報提供部と、を備える。
　また、本発明の一側面に係る情報提供方法では、コンピュータが、複数の文書のそれぞれについて、複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合を文書タグとして生成し、文書タグを文書と対応づけて文書タグ記憶部に記憶し、ユーザに関連する文書であるユーザ文書に関するユーザ文書情報をユーザと対応づけてユーザ情報記憶部に記憶し、ユーザ文書情報に基づいて、ユーザ文書について、複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合をユーザタグとして生成し、ユーザタグをユーザと対応づけてユーザタグ記憶部に記憶し、文書タグとユーザタグとの類似度を算出し、ユーザのユーザタグとの類似度が所定条件を満たす文書タグと対応づけられている文書に関する文書情報を該ユーザに提供する。
　また、本発明の一側面に係るプログラムは、コンピュータを、複数の文書のそれぞれについて、複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合を文書タグとして生成する文書タグ生成部、文書タグを文書と対応づけて記憶する文書タグ記憶部、ユーザに関連する文書であるユーザ文書に関するユーザ文書情報をユーザと対応づけて記憶するユーザ情報記憶部、ユーザ文書情報に基づいて、ユーザ文書について、複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合をユーザタグとして生成するユーザタグ生成部、ユーザタグをユーザと対応づけて記憶するユーザタグ記憶部、文書タグとユーザタグとの類似度を算出する類似度算出部、ユーザのユーザタグとの類似度が所定条件を満たす文書タグと対応づけられている文書に関する文書情報を該ユーザに提供する文書情報提供部、として機能させるためのものである。
　なお、本発明において、「部」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や装置が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や装置の機能が１つの物理的手段や装置により実現されてもよい。
　本発明によれば、ユーザの興味のある情報を効率的にユーザに提供することができる。
本発明の一実施形態である情報処理システムの構成を示す図である。 情報提供装置の構成の一例を示すブロック図である。 文書記憶部の構成の一例を示す図である。 ユーザ情報記憶部の構成の一例を示す図である。 街頭端末情報記憶部の構成の一例を示す図である。 タグを生成する処理の一例を説明する図である。 文書タグ記憶部の構成の一例を示す図である。 ユーザタグ記憶部の構成の一例を示す図である。 文書情報提供部によって提供される文書情報に基づいてユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である。 街頭端末を介してユーザに文書情報を提供する処理の一例を説明する図である。 文書タグ生成処理の一例を示すフローチャートである。 ユーザタグ生成処理の一例を示すフローチャートである。 類似度算出処理の一例を示すフローチャートである。 ユーザ端末を介してユーザに情報提供を行う処理の一例を示すフローチャートである。 街頭端末を介してユーザに情報提供を行う処理の一例を示すフローチャートである。
　図１は、本発明の一実施形態である情報処理システムの構成を示す図である。図１に示すように、情報処理システムは、情報提供装置１０、ユーザ端末２０、及び街頭端末３０を含んで構成される。情報提供装置１０、ユーザ端末２０、及び街頭端末３０は、インターネットを介して通信可能に接続されている。なお、情報提供装置１０、ユーザ端末２０、及び街頭端末３０は、それぞれ、インターネットを介して様々なＷｅｂサイトにアクセスすることが可能である。
　情報提供装置１０は、ユーザ端末２０及び街頭端末３０に対して、ユーザの興味に関連する文書に関する情報（文書情報）を提供するものであり、１台または複数台の情報処理装置を用いて構成される。ユーザ端末２０は、ユーザが利用する情報処理装置であり、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォン、タブレットコンピュータなどである。街頭端末３０は、街頭に設置される情報処理装置である。
　情報提供装置１０の構成について説明する。図２は、情報提供装置１０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、情報提供装置１０は、文書収集部１００、文書記憶部１１０、ユーザ情報記憶部１２０、街頭端末情報記憶部１３０、文書タグ生成部１４０、文書タグ記憶部１５０、ユーザタグ生成部１６０、ユーザタグ記憶部１７０、類似度算出部１８０、位置情報取得部１９０、及び文書情報提供部２００を含んで構成することができる。情報提供装置１０を構成する各部は、例えば、メモリや記憶装置等の記憶領域を用いたり、記憶領域に格納されたプログラムをプロセッサが実行したりすることにより実現することができる。
　文書収集部１００は、インターネットを介して様々なＷｅｂサイトにアクセスすることにより、多くの文書を収集し、文書記憶部１１０に格納する。つまり、文書収集部１００は、いわゆる「クローリング」を行うことにより、多くの文書を収集することができる。ここで、「文書」とは、Ｗｅｂページに含まれる様々な情報である。例えば、文書には、Ｗｅｂページの本文、タイトル、画像、映像等が含まれる。なお、文書収集部１００には、各Ｗｅｂページからどのように文書を抽出するかを示す規則が設定されていることとしてもよい。また、文書収集部１００は、抽出した文書から文書の概要を示すスニペットを生成することとしてもよい。
　図３には、文書記憶部１１０の構成の一例が示されている。文書記憶部１１０は、文書収集部１００により収集された文書を、文書の識別子である文書ＩＤと対応づけて記憶する。文書ＩＤは、例えば、文書の取得元を示すＵＲＬや、文書のファイル名等である。なお、文書記憶部１１０には、文書自体ではなく、文書を取得するために必要な情報（例えばＵＲＬ）や、文書の一部の情報（例えばスニペット）が記憶されることとしてもよい。
　ユーザ情報記憶部１２０は、情報提供装置１０のユーザに関する情報を記憶する。図４には、ユーザ情報記憶部１２０の構成の一例が示されている。ユーザ情報記憶部１２０は、ユーザＩＤ、プロフィール、閲覧履歴、アカウント情報、及び位置情報を対応づけて記憶する。ユーザＩＤは、ユーザを識別するためのものであり、ユーザ端末２０が情報提供装置１０にアクセスする際に用いられる。プロフィールは、ユーザの属性を示す情報であり、例えば、所属組織や生年月日、自己紹介文などの情報が含まれる。閲覧履歴は、ユーザが情報提供装置１０を介して閲覧した文書の履歴を示す情報である。アカウント情報は、ユーザが利用するＳＮＳのアカウントを示す情報である。位置情報は、ユーザの位置を示す情報であり、位置情報取得部１９０により更新される。なお、図４に示す例において、プロフィールや閲覧履歴、アカウント情報は、ユーザに関連する文書であるユーザ文書を示すユーザ文書情報である。
　街頭端末情報記憶１３０は、街頭端末３０に関する情報を記憶する。図５には、街頭端末情報記憶部１３０の構成の一例が示されている。街頭端末記憶部１３０は、端末ＩＤ及び位置情報を対応づけて記憶する。端末ＩＤは、街頭端末３０を識別するための情報である。位置情報は、街頭端末３０が設置されている位置を示す情報であり、例えば、緯度・経度などを含む。
　文書タグ生成部１４０は、文書収集部１００によって収集された多くの文書に基づいて、文書を分類するための文書タグを生成する。図６は、タグを生成する処理の一例を説明する図である。図６に示すように、文書タグ生成部１４０は、例えば、ＬＤＡ（Ｌａｔｅｎｔ　Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ　Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）を用いて文書を解析することにより、所定数（図６ではｎ個）のタグ（Ｔ１～Ｔｎ）のそれぞれとの関連度を示すスコアを算出する。ここで、各タグは、文書の特徴を示す指標であり、事前に決定されている。例えば、文書タグ生成部１４０は、ＬＤＡにより、全タグ（Ｔ１～Ｔｎ）のスコアの合計が「１」となるように、各タグのスコアを算出することができる。タグＴｎのスコアをＳｎと表すと、文書タグ生成部１４０によって生成されるタグの集合（タグセット）は、（Ｔ１：Ｓ１、Ｔ２：Ｓ２、…、Ｔｎ：Ｓｎ）と表すことができる。文書タグ生成部１４０は、各文書についてこのように生成されるタグセットを、文書タグとして文書ＩＤと対応づけて文書タグ記憶部１５０に格納する。図７には、文書タグ記憶部１５０の構成の一例が示されている。
　なお、図７に示す例では、全てのタグ（Ｔ１～Ｔｎ）のスコアが文書ＩＤと対応づけて記憶されているが、一部のタグのスコアのみが記憶されることとしてもよい。例えば、文書タグ生成部１４０は、スコアが所定値以上のタグを文書タグとして文書ＩＤと対応づけて記憶することとしてもよいし、スコアが上位から所定順位内のタグを文書タグとして文書ＩＤと対応づけて記憶することとしてもよい。
　また、文書タグ生成部１４０は、ＬＤＡ以外の手法を用いて文書タグを生成することとしてもよい。また、文書タグ生成部１４０は、複数の手法を用いることにより、１つの文書に対して複数の文書タグを生成することとしてもよい。
　ユーザタグ生成部１６０は、文書タグ生成部１４０と同様の手法により、ユーザ情報に基づいてユーザタグを生成する。まず、ユーザタグ生成部１６０は、ユーザ情報記憶部１２０に記憶されているユーザ文書情報に基づいて、ユーザに関連する文書であるユーザ文書を取得する。例えば、ユーザ文書には、プロフィールに含まれる文書や、ユーザのネットワーク上での行動に関連する文書が含まれる。ネットワーク上での行動に関連する文書には、例えば、ユーザがネットワーク上で閲覧した文書（閲覧文書）や、ＳＮＳにおいてユーザが発信（投稿）した文書（発信文書）が含まれる。ユーザタグ生成部１６０は、例えば、ユーザ情報記憶部１２０に記憶されている閲覧履歴やアカウント情報を用いて、ネットワーク上に存在するサーバからユーザ文書を取得することができる。
　そして、ユーザタグ生成部１６０は、例えばＬＤＡを用いてユーザ文書を解析することにより、所定数（図６ではｎ個）のタグ（Ｔ１～Ｔｎ）のそれぞれとの関連度を示すスコアを算出する。そして、ユーザタグ生成部１６０は、このように生成されるタグの集合（タグセット）を、ユーザタグとしてユーザＩＤと対応づけてユーザタグ記憶部１７０に格納する。図８には、ユーザタグ記憶部１７０の構成の一例が示されている。
　なお、図８に示す例では、全てのタグ（Ｔ１～Ｔｎ）のスコアがユーザＩＤと対応づけて記憶されているが、一部のタグのスコアのみが記憶されることとしてもよい。例えば、ユーザタグ生成部１６０は、スコアが所定値以上のタグをユーザタグとしてユーザＩＤと対応づけて記憶することとしてもよいし、スコアが上位から所定順位内のタグをユーザタグとしてユーザＩＤと対応づけて記憶することとしてもよい。
　また、ユーザタグ生成部１６０は、ＬＤＡ以外の手法を用いてユーザタグを生成することとしてもよい。また、ユーザタグ生成部１６０は、複数の手法を用いることにより、１人のユーザに対して複数のユーザタグを生成することとしてもよい。
　類似度算出部１８０は、ユーザタグ記憶部１７０及び文書タグ記憶部１５０を参照し、ユーザタグと文書タグとの類似度を算出する。類似度の算出には任意の手法を用いることが可能であるが、少なくとも、ユーザタグ及び文書タグに含まれる複数のタグのスコアを用いて、類似度の算出が行われる。
　類似度算出部１８０は、図８に例示するように、算出した類似度をユーザＩＤ及び文書ＩＤと対応づけてユーザタグ記憶部１７０に格納する。例えば、類似度算出部１８０は、ユーザタグとの類似度が所定値以上の文書タグが付された文書の文書ＩＤを、該類似度とともに、ユーザＩＤと対応づけてユーザタグ記憶部１７０に格納することができる。また例えば、類似度算出部１８０は、ユーザタグとの類似度が上位から所定順位内の文書タグが付された文書の文書ＩＤを、該類似度とともに、ユーザＩＤと対応づけてユーザタグ記憶部１７０に格納することができる。
　位置情報取得部１９０は、ユーザ端末２０からユーザの位置情報を取得し、ユーザ情報記憶部１２０に格納する。
　文書情報提供部２００は、ユーザの興味があると推測される文書（推薦文書）に関する情報（文書情報）をユーザに対して提供する。具体的には、文書情報提供部２００は、ユーザタグ記憶部１７０を参照し、ユーザタグとの類似度が所定条件を満たす文書タグが付されている文書を推薦文書として特定する。そして、文書情報提供部２００は、特定した推薦文書に関する文書情報をユーザ端末２０に送信する。ここで、所定条件は、例えば、類似度が所定値以上であることや、類似度が上位から所定順位内であることなど、類似度に基づいて文書を特定可能な条件である。また、文書情報提供部２００は、ユーザタグと文書タグとの類似度に基づいて、推薦文書の優先度を決定することができる。具体的には、例えば、文書情報提供部２００は、類似度が高いほど、推薦文書の優先度を高くすることができる。
　図９は、文書情報提供部２００によって提供される文書情報に基づいてユーザ端末２０に表示される画面の一例を示す図である。図９に示すように、画面３００には、文書情報表示エリア３１０及び選択情報表示エリア３２０が含まれている。文書情報表示エリア３１０には、文書情報提供部２００によって提供された文書情報が表示される。例えば、図９に示すように、文書情報表示エリア３１０には、推薦文書の優先度順に、推薦文書の一部（例えばスニペット）が表示される。選択情報表示エリア３２０には、推薦文書表示エリア３１０において選択された文書の詳細が表示される。
　文書情報提供部２００が生成する文書情報には、例えば、図９に示した画面を表示するために必要な情報が含まれる。例えば、文書情報提供部２００は、推薦文書のＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅ　Ｌｏｃａｔｏｒ）やスニペット等を含むＷｅｂページを文書情報として生成することができる。
　また、文書情報提供部２００は、複数のユーザのユーザタグに類似する文書タグが付与されている文書に関する文書情報を提供することができる。例えば、文書情報提供部２００は、ある組織内の複数のユーザに対して算出された文書の類似度を文書ごとに合計することにより、当該組織内の複数のユーザに対する推薦文書を決定することとしてもよい。なお、複数のユーザに対する推薦文書を決定する際の類似度の考慮には任意の手法を用いることが可能であり、上述した「合計」に限られない。
　また例えば、文書情報提供部２００は、所定範囲内に位置している複数のユーザに対して、文書情報を提供することができる。具体的には、文書情報提供部２００は、街頭端末３０から所定範囲内に位置しているユーザに対して、文書情報を提供することができる。
　図１０は、街頭端末３０を介してユーザに文書情報を提供する処理の一例を説明する図である。文書情報提供部２００は、街頭端末情報記憶部１３０を参照することにより、街頭端末３０の位置を示す位置情報を取得することができる。また、文書情報提供部２００は、ユーザ情報記憶部１２０を参照することにより、ユーザの位置を示す位置情報を取得することができる。文書情報提供部２００は、取得した位置情報に基づいて、街頭端末３０から所定範囲内に位置しているユーザを特定することができる。さらに、文書情報提供部２００は、ユーザタグ記憶部１７０を参照し、特定されたユーザに対応づけられている類似度に基づいて推薦文書を決定することができる。そして、文書情報提供部２００は、決定した推薦文書に関する情報（文書情報）を街頭端末３０に送信する。街頭端末３０では、ユーザ端末２０と同様に文書情報が表示される。なお、文書情報提供部２００は、街頭端末３０に文書情報を提供する場合においても、類似度に基づいて、推薦文書の優先度を決定することができる。
　次に、情報提供装置１０における各種処理について、図１１～１５に示すフローチャートを参照して説明する。
　図１１は、文書タグ生成処理の一例を示すフローチャートである。まず、文書収集部１００が、インターネット上の文書を収集し、文書記憶部１１０に格納する（Ｓ１１０１）。文書タグ生成部１４０は、文書記憶部１１０を参照し、文書タグが未生成の文書について、例えばＬＤＡを用いて文書を解析することにより、各タグのスコアを算出する（Ｓ１１０２）。なお、文書タグ生成部１４０は、例えば、文書タグ生成部１４０を参照することにより、文書タグが未生成であるかどうかを判定することができる。また例えば、文書タグの生成未済を示す情報が文書記憶部１１０に記憶されていることとしてもよい。そして、文書タグ生成部１４０は、算出されたスコアの集合（タグセット）を文書タグとして文書ＩＤと対応づけて文書タグ記憶部１５０に格納する（Ｓ１１０３）。
　図１２は、ユーザタグ生成処理の一例を示すフローチャートである。ユーザタグ生成部１６０は、ユーザ情報記憶部１２０を参照し、ユーザ文書を取得する（Ｓ１２０１）。このユーザ文書には、例えば、プロフィールに含まれる情報や、閲覧履歴によって示される文書、ＳＮＳにおいてユーザが発信した文書等が含まれる。ユーザタグ生成部１６０は、例えばＬＤＡを用いてユーザ文書を解析することにより、各タグのスコアを算出する（Ｓ１２０２）。そして、ユーザタグ生成部１６０は、算出されたスコアの集合（タグセット）をユーザタグとしてユーザＩＤと対応づけてユーザタグ記憶部１７０に格納する（Ｓ１２０３）。
　なお、ユーザタグ生成処理は、例えば、ユーザの追加やユーザ文書の更新に応じて実行することができる。したがって、例えば、ユーザがインターネット上の文書を閲覧することによって閲覧履歴が更新されると、この閲覧履歴に応じて、ユーザタグを再生成することができる。つまり、ユーザタグ生成部１６０は、インターネット等のネットワーク上におけるユーザの行動に応じて、ユーザタグを動的に更新することができる。
　図１３は、類似度算出処理の一例を示すフローチャートである。類似度算出部１８０は、ユーザタグ記憶部１７０を参照し、類似度が算出されていないユーザタグ、もしくは、ユーザタグの更新後に類似度が更新されていないユーザタグを取得する（Ｓ１３０１）。なお、ユーザタグ生成部１６０は、例えば、ユーザタグを更新したことを示す更新情報をユーザタグ記憶部１７０に格納することができる。そして、類似度算出部１８０は、例えば、この更新情報に基づいて、ユーザタグの更新後に類似度が更新されていないユーザタグを特定することができる。
　類似度算出部１８０は、さらに文書タグ記憶部１５０を参照し、ユーザタグと各文書タグとの類似度を算出する（Ｓ１３０２）。そして、類似度算出部１８０は、算出された類似度をユーザＩＤ及び文書ＩＤと対応づけてユーザタグ記憶部１７０に格納する（Ｓ１３０３）。なお、類似度算出部１８０は、各ユーザについて、全ての文書に対する類似度をユーザタグ記憶部１７０に格納する必要はない。例えば、類似度算出部１８０は、類似度が所定値以上の文書タグが付された文書の類似度をユーザタグ記憶部１７０に格納することとしてもよい。また例えば、類似度算出部１８０は、類似度が上位から所定順位内の文書タグが付された文書の類似度をユーザタグ記憶部１７０に格納することとしてもよい。
　なお、類似度算出処理は、例えば、ユーザタグが更新されたタイミングで行われることとしてもよいし、所定のタイミングで定期的に行われることとしてもよい。
　図１４は、ユーザ端末２０を介してユーザに情報提供を行う処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、例えば、ユーザが情報提供装置１０にアクセスした際に実行される。文書情報提供部２００は、ユーザタグ記憶部１７０を参照し、対象のユーザに対応づけられている、文書の類似度を取得する（Ｓ１４０１）。続いて、文書情報提供部２００は、取得した類似度に基づいて、推薦文書の優先度を決定する（Ｓ１４０２）。そして、文書情報提供部２００は、優先度に従って推薦文書の文書情報をユーザ端末２０に送信する（Ｓ１４０３）。
　図１５は、街頭端末３０を介してユーザに情報提供を行う処理の一例を示すフローチャートである。位置情報取得部１９０は、ユーザの位置情報をユーザ端末２０から取得し、ユーザ情報記憶部１２０に格納する（Ｓ１５０１）。文書情報提供部２００は、ユーザ情報記憶部１２０及び街頭端末情報記憶部１３０を参照し、街頭端末３０から所定範囲内に位置しているユーザを特定する（Ｓ１５０２）。そして、文書情報提供部２００は、ユーザタグ記憶部１７０を参照し、対応づけられている、文書の類似度を取得する（Ｓ１５０３）。続いて、文書情報提供部２００は、取得した類似度に基づいて、推薦文書の優先度を決定する（Ｓ１５０４）。そして、文書情報提供部２００は、優先度に従って推薦情報の文書情報を街頭端末３０に送信する（Ｓ１５０５）。
　以上、本実施形態について説明した。本実施形態によれば、ユーザのプロフィールやネットワーク上におけるユーザの行動に関連する文書であるユーザ文書に基づいてユーザタグを生成し、該ユーザタグに類似する文書タグが付された文書に関する文書情報をユーザに提供することができる。これにより、単純にキーワードやジャンルで文書を検索する場合と比較して、ユーザの興味のある情報を効率的にユーザに提供することが可能となる。また、ユーザのプロフィールやネットワーク上での行動履歴に基づいて推薦文書が決定されるため、ユーザがキーワード等を能動的に入力することなく、ユーザが興味を持つと考えられる文書に関する文書情報をユーザに提供することができる。
　また、本実施形態によれば、ユーザ文書の更新に応じてユーザタグが更新される。これにより、ユーザ文書の更新に応じて推薦文書を動的に変化させることができる。具体的には、例えば、ユーザがネットワーク上で文書を閲覧することにより、該文書を考慮してユーザタグを更新し、更新されたユーザタグに基づいて推薦文書を決定することができる。つまり、ユーザの行動に応じてユーザの嗜好情報をユーザタグに反映させていくことが可能となり、推薦文書の精度を高めることができる。
　また、本実施形態によれば、ユーザタグと文書タグとの類似度に基づいて、文書情報をユーザに提供する際の各文書の優先度を決定することができる。これにより、ユーザの興味のある情報をより効率的にユーザに提供することが可能となる。
　また、本実施形態によれば、同一の組織内に所属する複数のユーザや、街頭端末３０の周辺に位置している複数のユーザに対して、これらのユーザと対応づけられているユーザタグに基づいて、ユーザの興味のある情報を効率的に提供することができる。
　なお、本実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更／改良され得るととともに、本発明にはその等価物も含まれる。
　１０　情報提供端末
　２０　ユーザ端末
　３０　街頭端末
　１００　文書収集部
　１１０　文書記憶部
　１２０　ユーザ情報記憶部
　１３０　街頭端末情報記憶部
　１４０　文書タグ生成部
　１５０　文書タグ記憶部
　１６０　ユーザタグ生成部
　１７０　ユーザタグ記憶部
　１８０　類似度算出部
　１９０　位置情報取得部
　２００　文書情報提供部

Claims (9)

  1. 　複数の文書のそれぞれについて、複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合を文書タグとして生成する文書タグ生成部と、
    　前記文書タグを文書と対応づけて記憶する文書タグ記憶部と、
    　ユーザに関連する文書であるユーザ文書に関するユーザ文書情報をユーザと対応づけて記憶するユーザ情報記憶部と、
    　前記ユーザ文書情報に基づいて、前記ユーザ文書について、前記複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合をユーザタグとして生成するユーザタグ生成部と、
    　前記ユーザタグをユーザと対応づけて記憶するユーザタグ記憶部と、
    　前記文書タグと前記ユーザタグとの類似度を算出する類似度算出部と、
    　ユーザのユーザタグとの前記類似度が所定条件を満たす文書タグと対応づけられている文書に関する文書情報を該ユーザに提供する文書情報提供部と、
    　を備える情報提供装置。
  2. 　請求項１に記載の文書提供装置であって、
    　前記ユーザタグ生成部は、前記ユーザ文書情報の更新に応じて、前記ユーザタグを更新する、
    　情報提供装置。
  3. 　請求項１または２に記載の情報提供装置であって、
    　前記ユーザ文書には、ユーザのネットワーク上での行動に関連する文書が含まれる、
    　情報提供装置。
  4. 　請求項３に記載の情報提供装置であって、
    　前記ユーザのネットワーク上での行動に関連する前記文書には、ユーザがネットワーク上で閲覧した文書である閲覧文書が含まれる、
    　情報提供装置。
  5. 　請求項３に記載の情報提供装置であって、
    　前記ユーザのネットワーク上での行動に関連する前記文書には、ユーザがネットワーク上で発信した文書である発信文書が含まれる、
    　情報提供装置。
  6. 　請求項１～５の何れか一項に記載の情報提供装置であって、
    　前記文書情報提供部は、前記類似度に基づいて、前記文書情報をユーザに提供する際の各文書の優先度を決定する、
    　情報提供装置。
  7. 　請求項１～６の何れか一項に記載の情報提供装置であって、
    　ユーザの位置情報を取得する位置情報取得部をさらに備え、
    　前記文書情報提供部は、前記位置情報に基づいて、所定範囲内に位置しているユーザのユーザタグとの前記類似度が所定条件を満たす文書タグと対応づけられている文書に関する文書情報を提供する、
    　情報提供装置。
  8. 　コンピュータが、
    　複数の文書のそれぞれについて、複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合を文書タグとして生成し、
    　前記文書タグを文書と対応づけて文書タグ記憶部に記憶し、
    　ユーザに関連する文書であるユーザ文書に関するユーザ文書情報をユーザと対応づけてユーザ情報記憶部に記憶し、
    　前記ユーザ文書情報に基づいて、前記ユーザ文書について、前記複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合をユーザタグとして生成し、
    　前記ユーザタグをユーザと対応づけてユーザタグ記憶部に記憶し、
    　前記文書タグと前記ユーザタグとの類似度を算出し、
    　ユーザのユーザタグとの前記類似度が所定条件を満たす文書タグと対応づけられている文書に関する文書情報を該ユーザに提供する、
    　情報提供方法。
  9. 　コンピュータを、
    　複数の文書のそれぞれについて、複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合を文書タグとして生成する文書タグ生成部、
    　前記文書タグを文書と対応づけて記憶する文書タグ記憶部、
    　ユーザに関連する文書であるユーザ文書に関するユーザ文書情報をユーザと対応づけて記憶するユーザ情報記憶部、
    　前記ユーザ文書情報に基づいて、前記ユーザ文書について、前記複数のタグのそれぞれに対する関連度を算出し、該複数のタグの関連度の集合をユーザタグとして生成するユーザタグ生成部、
    　前記ユーザタグをユーザと対応づけて記憶するユーザタグ記憶部、
    　前記文書タグと前記ユーザタグとの類似度を算出する類似度算出部、
    　ユーザのユーザタグとの前記類似度が所定条件を満たす文書タグと対応づけられている文書に関する文書情報を該ユーザに提供する文書情報提供部、
    　として機能させるためのプログラム。
PCT/JP2012/070851 2012-08-16 2012-08-16 情報提供装置、情報提供方法、及びプログラム WO2014027415A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2012/070851 WO2014027415A1 (ja) 2012-08-16 2012-08-16 情報提供装置、情報提供方法、及びプログラム
JP2014530423A JPWO2014027415A1 (ja) 2012-08-16 2012-08-16 情報提供装置、情報提供方法、及びプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2012/070851 WO2014027415A1 (ja) 2012-08-16 2012-08-16 情報提供装置、情報提供方法、及びプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2014027415A1 true WO2014027415A1 (ja) 2014-02-20

Family

ID=50685478

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2012/070851 WO2014027415A1 (ja) 2012-08-16 2012-08-16 情報提供装置、情報提供方法、及びプログラム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JPWO2014027415A1 (ja)
WO (1) WO2014027415A1 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015204105A (ja) * 2014-04-14 2015-11-16 バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー （ベイジン） カンパニー リミテッド 推薦情報を提供するための方法および装置
CN106354860A (zh) * 2016-09-06 2017-01-25 中国传媒大学 基于标签集的信息资源自动贴标签并自动推送的方法
CN110309309A (zh) * 2019-07-03 2019-10-08 中国搜索信息科技股份有限公司 一种用于评估人工标注数据质量的方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003122994A (ja) * 2001-10-12 2003-04-25 Casio Comput Co Ltd 広告配信装置、及びプログラム
JP2009157899A (ja) * 2007-12-04 2009-07-16 Sony Corp 情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体
JP2010176327A (ja) * 2009-01-28 2010-08-12 Sony Corp 学習装置、学習方法、情報処理装置、データ選択方法、データ蓄積方法、データ変換方法、及びプログラム
JP2012014695A (ja) * 2010-06-30 2012-01-19 Nhn Corp 自動でコンテンツを推薦するモバイルシステム、コンテンツ推薦システム、およびコンテンツ推薦方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8666979B2 (en) * 2010-04-09 2014-03-04 Palo Alto Research Center Incorporated Recommending interesting content using messages containing URLs

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003122994A (ja) * 2001-10-12 2003-04-25 Casio Comput Co Ltd 広告配信装置、及びプログラム
JP2009157899A (ja) * 2007-12-04 2009-07-16 Sony Corp 情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体
JP2010176327A (ja) * 2009-01-28 2010-08-12 Sony Corp 学習装置、学習方法、情報処理装置、データ選択方法、データ蓄積方法、データ変換方法、及びプログラム
JP2012014695A (ja) * 2010-06-30 2012-01-19 Nhn Corp 自動でコンテンツを推薦するモバイルシステム、コンテンツ推薦システム、およびコンテンツ推薦方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015204105A (ja) * 2014-04-14 2015-11-16 バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー （ベイジン） カンパニー リミテッド 推薦情報を提供するための方法および装置
US10592565B2 (en) 2014-04-14 2020-03-17 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. Method and apparatus for providing recommended information
CN106354860A (zh) * 2016-09-06 2017-01-25 中国传媒大学 基于标签集的信息资源自动贴标签并自动推送的方法
CN110309309A (zh) * 2019-07-03 2019-10-08 中国搜索信息科技股份有限公司 一种用于评估人工标注数据质量的方法及系统
CN110309309B (zh) * 2019-07-03 2021-04-13 中国搜索信息科技股份有限公司 一种用于评估人工标注数据质量的方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2014027415A1 (ja) 2016-07-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CA2770868C (en) Objective and subjective ranking of comments
US20150169701A1 (en) Providing customized content in knowledge panels
JP6906419B2 (ja) 情報提供装置、情報提供方法、およびプログラム
US8819006B1 (en) Rich content for query answers
JP5673336B2 (ja) 情報処理方法、表示方法、情報処理装置、表示装置、情報処理プログラム、表示プログラム
US9183499B1 (en) Evaluating quality based on neighbor features
US20130311458A1 (en) Knowledge panel
RU2012138707A (ru) Настраиваемый семантический поиск на основе роли пользователя
US10685073B1 (en) Selecting textual representations for entity attribute values
US8965867B2 (en) Measuring and altering topic influence on edited and unedited media
US9251202B1 (en) Corpus specific queries for corpora from search query
CN115168433A (zh) 生成上下文搜索呈现
JP6137960B2 (ja) コンテンツ検索装置、方法及びプログラム
US10127322B2 (en) Efficient retrieval of fresh internet content
JP5952711B2 (ja) 予測対象コンテンツにおける将来的なコメント数を予測する予測サーバ、プログラム及び方法
US20220147551A1 (en) Aggregating activity data for multiple users
Wu et al. SemMobi: A semantic annotation system for mobility data
JP2017068547A (ja) 情報提供装置、プログラム及び情報提供方法
WO2014027415A1 (ja) 情報提供装置、情報提供方法、及びプログラム
US9514194B1 (en) Website duration performance based on category durations
US20150161205A1 (en) Identifying an image for an entity
US20150169562A1 (en) Associating resources with entities
JP2013045182A (ja) 情報検索装置及び方法及びプログラム
JP5846033B2 (ja) 情報処理装置、端末装置、情報処理方法、表示方法、情報処理プログラム、及び表示プログラム
JP2009070210A (ja) カテゴリ別ランキング作成装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 12883096

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2014530423

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 12883096

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1