WO2021095728A1 - Content control device, content control system, content control method, and content control program - Google Patents

Content control device, content control system, content control method, and content control program Download PDF

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WO2021095728A1
WO2021095728A1 PCT/JP2020/041914 JP2020041914W WO2021095728A1 WO 2021095728 A1 WO2021095728 A1 WO 2021095728A1 JP 2020041914 W JP2020041914 W JP 2020041914W WO 2021095728 A1 WO2021095728 A1 WO 2021095728A1
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WO
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information
content control
content
phrase
word
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/041914
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French (fr)
Japanese (ja)
Inventor
澄人 吉川
Original Assignee
株式会社ミックウェア
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.)
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9032—Query formulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/907—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/909—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using geographical or spatial information, e.g. location

Definitions

  • the present invention relates to a content control device, a content control system, a content control method, and a content control program.
  • the present invention particularly relates to a content control device or the like that extracts information suitable for a user from various information according to an area, a period, and a purpose.
  • an information retrieval device that searches for character information included in the content of atypical data is known (see, for example, Patent Document 1).
  • the information retrieval device of Patent Document 1 converts the attribute-related words extracted from the atypical data into the attribute information, adds the attribute information to the atypical data to generate the attribute information additional data, and performs the input search. Extract the attribute information additional data to which the attribute information that matches the conditions is added.
  • an object of the present invention is to extract information suitable for a user from various information according to an area, a period, and a purpose.
  • the content control device includes a specific unit, an extraction unit, and an output unit.
  • the specific part identifies a candidate phrase by using any two or more of the area phrase information, the period phrase information, and the target phrase information.
  • Area word information indicates the relationship between a plurality of words related to a predetermined area.
  • the period word information indicates the relationship between a plurality of words and phrases with respect to a predetermined period.
  • the target word / phrase information indicates the relationship between a plurality of words / phrases related to a predetermined purpose.
  • the extraction unit extracts the display target content corresponding to the candidate phrase from a plurality of contents.
  • the output unit outputs the content to be displayed.
  • FIG. 1 shows an example of a functional configuration of the content control device of the embodiment.
  • the content control device 10 of FIG. 1 includes a specific unit 11, an extraction unit 12, and an output unit 13.
  • the identification unit 11 identifies a candidate phrase by using any two or more of the area phrase information, the period phrase information, and the target phrase information.
  • Area word information indicates the relationship between a plurality of words related to a predetermined area.
  • the period word information indicates the relationship between a plurality of words and phrases with respect to a predetermined period.
  • the target word / phrase information indicates the relationship between a plurality of words / phrases related to a predetermined purpose.
  • the extraction unit 12 extracts the display target content corresponding to the candidate phrase from the plurality of contents.
  • the output unit 13 outputs the display target content.
  • information suitable for the user can be extracted from various information according to the area, period, and purpose.
  • FIG. 2 shows a functional configuration example of a content control system including the content control device 10 of FIG.
  • the content control system of FIG. 2 includes a mobile terminal device 21, a server 22, and a first data server 23 to a sixth data server 28.
  • the mobile terminal device 21 is, for example, a smartphone, a tablet, or a notebook personal computer.
  • the server 22 corresponds to the content control device 10 of FIG.
  • the mobile terminal device 21 and the server 22 can communicate with each other via the first communication network 29.
  • Each of the server 22 and the first data server 23 to the sixth data server 28 can communicate with each other via the second communication network 30.
  • the first communication network 29 is, for example, a WAN (Wide Area Network).
  • the second communication network 30 is, for example, WAN or LAN (Local Area Network).
  • the mobile terminal device 21 includes a processing unit 31, a first storage unit 32, a terminal display unit 33, and a first communication unit 34.
  • the server 22 includes a display control unit 35, a content control unit 36, a data control unit 37, a generation unit 38, a second storage unit 39, and a second communication unit 40.
  • the content control unit 36 corresponds to the specific unit 11 and the extraction unit 12 in FIG.
  • the content control unit 36 is also an example of a determination unit.
  • the second communication unit 40 corresponds to the output unit 13 of FIG.
  • the first data server 23 stores the user database 41.
  • the second data server 24 stores the community database 42.
  • the third data server 25 stores the area knowledge database 43.
  • the fourth data server 26 stores the area topic database 44.
  • the fifth data server 27 stores the event database 45.
  • the sixth data server 28 stores the spot database 46.
  • FIG. 3 shows an example of the relationship between the databases of the first data server 23 to the sixth data server 28.
  • the user data 51 represents data included in the user database 41.
  • User data 51 is generated for each user.
  • the community data 52 represents the data included in the community database 42.
  • the community data 52 is generated for each community.
  • a community is a group of users with the same purpose.
  • the purpose of the community is, for example, sports, tourism, or nightlife.
  • the area knowledge data 53 represents the data included in the area knowledge database 43. Area knowledge data 53 is generated for each area. The area is, for example, the whole country, prefecture, city, ward, town, or district.
  • the area topic data 54 represents data included in the area topic database 44. Area topic data 54 is also generated for each area.
  • the event data 55 represents the data included in the event database 45.
  • the event data 55 is generated for each event.
  • the event is, for example, a sport, festival, or exhibition.
  • the spot data 56 represents data included in the spot database 46.
  • the spot data 56 is generated for each spot.
  • the spot is, for example, a tourist spot, a restaurant, or an accommodation facility.
  • the user data 51 includes user attributes, operation history, affiliation community, and semantic network information.
  • User attributes are, for example, gender, age, or occupation.
  • the operation history is also information indicating, for example, a favorite of a web browser, an event that the user has participated in in the past, an event that the user wants to participate in, a spot that the user has visited in the past, or a spot that the user wants to visit.
  • the affiliation community represents a link to the community data 52 of the community to which the user belongs.
  • the semantic network information represents a link to the semantic network stored in the user database 41.
  • Semantic network is information that expresses the semantic relationship between multiple concepts.
  • Semantic network is information of network structure.
  • Semantic networks include nodes that represent each of the plurality of concepts and edges that connect the nodes. Edges indicate the semantic relationships between the concepts presented by each of the two nodes.
  • Semantic networks can be represented using directed or undirected graphs.
  • FIG. 4 shows an example of a semantic network.
  • the ellipse in FIG. 4 represents a node.
  • the arrow connecting the two ellipses represents the edge.
  • the first node 61 represents a "mammal”.
  • the second node 62 represents an "animal”.
  • the third node 63 represents "water”.
  • the first edge 64 represents a semantic relationship that "mammals are animals”.
  • the second edge 65 represents a semantic relationship that "animals drink water”.
  • the semantic network indicated by the semantic network information of the user data 51 is an example of the target phrase information.
  • Semantic Each node in the network represents a phrase about the user.
  • Community data 52 includes community attributes, related events, related spots, SNS (Social Networking Service) articles, and semantic network information.
  • the community attribute represents the purpose of the community.
  • the related event represents a link to event data 55 for an event related to the purpose of the community.
  • the related spot represents a link to the spot data 56 of the spot related to the purpose of the community.
  • SNS articles represent content posted to SNS related to the community.
  • the semantic network information represents a link to the semantic network stored in the community database 42.
  • the semantic network indicated by the semantic network information of the community data 52 is an example of the target phrase information.
  • Semantic Each node in the network represents a phrase about the purpose of the community.
  • Area knowledge data 53 includes basic information, related spots, and semantic network information.
  • the basic information represents, for example, the population or area of the area.
  • the related spot represents a link to the spot data 56 of the spot existing in the area.
  • the semantic network information represents a link to the semantic network stored in the area knowledge database 43.
  • Semantic network of area knowledge data 53 Semantic network indicated by network information is an example of area phrase information. Semantic Each node in the network represents a phrase about the area. Semantic networks include, for example, partial networks corresponding to each of the eight categories of basic information, culture, history, geography, people, specialties, food and drink, and landscapes. The terms contained in each subnetwork fall into one of eight categories. The two subnetworks may be connected via a common phrase.
  • Area topic data 54 includes SNS articles, related events, and semantic network information.
  • the SNS article represents the content posted to the SNS related to the area.
  • the related event represents a link to the event data 55 of the event related to the area.
  • the semantic network information represents a link to the semantic network stored in the area topic database 44.
  • the semantic network indicated by the semantic network information of the area topic data 54 is an example of the period phrase information.
  • Semantic Each node in the network represents a phrase about the area. Area terms are extracted, for example, from SNS articles accumulated over a specific period of time.
  • the semantic network includes, for example, partial networks corresponding to each of the four categories of news (seconds to days), topics (days to weeks), trends (weeks to seasons), and standard (seasons to years).
  • News represents, for example, a period of seconds to days.
  • the topic represents, for example, a period of seconds to days.
  • the trend represents, for example, a week-season period.
  • the standard represents, for example, the period from season to year.
  • the terms contained in each subnetwork fall into one of four categories. The two subnetworks may be connected via a common phrase.
  • Event data 55 includes basic information, related spots, SNS articles, categories, and semantic network information.
  • the basic information represents, for example, the name of the event, the session, or the target.
  • the related spot represents a link to the spot data 56 of the spot related to the event.
  • the SNS article represents the content posted to the SNS related to the event.
  • the category represents a classification that distinguishes events.
  • the semantic network information represents a link to the semantic network stored in the event database 45.
  • Spot data 56 includes basic information, SNS articles, categories, and semantic network information.
  • the basic information represents, for example, the name of the spot.
  • the SNS article represents the content posted to the SNS related to the spot.
  • the category represents a classification that distinguishes spots.
  • the semantic network information represents a link to the semantic network stored in the spot database 46.
  • a relational database can be used instead of the semantic networks of the user data 51, the community data 52, the area knowledge data 53, the area topic data 54, the event data 55, and the spot data 56.
  • the first storage unit 32 of the mobile terminal device 21 stores map information and contents indicating a map. Content is also information visualized by graphic icons. Content is associated with points on the map. Points on the map are sometimes called POI (Point of Interest).
  • POI Point of Interest
  • the basic information of the event data 55 and the basic information of the spot data 56 are examples of contents.
  • the terminal display unit 33 displays the map indicated by the map information and the contents associated with the points on the map on the screen.
  • the user operates the map by changing the zoom magnification of the displayed map or selecting a part of the area on the map through the user interface.
  • the user performs a selection operation of selecting one of the displayed contents from a plurality of displayed contents via the user interface.
  • the processing unit 31 acquires map operation information indicating the user's operation on the map, content operation information indicating the user's selection operation on the content, and period information indicating the period instructed by the user.
  • the first communication unit 34 transmits the map operation information, the content operation information, and the period information acquired by the processing unit 31 to the server 22.
  • the generation unit 38 of the server 22 generates each database of the first data server 23 to the sixth data server 28 in advance.
  • the generation unit 38 When generating each database, the generation unit 38 generates each semantic network by, for example, the following procedure.
  • the generation unit 38 acquires, for example, an Internet encyclopedia and an SNS article as analysis target information.
  • Internet encyclopedias include, for example, Wikipedia®.
  • SNS articles include, for example, Facebook®, Twitter®, and word-of-mouth articles.
  • the generation unit 38 classifies SNS articles into a finite number of storage period categories.
  • the accumulation period represents the period during which SNS articles are accumulated.
  • News, topics, trends, and classics can be used as the storage period categories.
  • the generation unit 38 extracts words and phrases from the analysis target information by named entity recognition (NER).
  • NER named entity recognition
  • the generation unit 38 can perform named entity extraction using, for example, a trained model generated by machine learning.
  • the generation unit 38 is characterized by using, for example, LDA (Latent Dirichlet Allocation), TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), or Position Rank from the words and phrases extracted in the procedure (P3). Extract words.
  • the generation unit 38 can extract feature words using, for example, a trained model generated by machine learning.
  • the generation unit 38 calculates the relationship and the strength between the two characteristic words by using, for example, the distributed expression of the words described in Non-Patent Document 1.
  • the strength between the two characteristic words for example, the cosine similarity by the distributed expression can be used.
  • the generation unit 38 generates a semantic network based on the relationship and strength between the feature words.
  • the generation unit 38 generates a semantic network for each data of the user database 41, the community database 42, the area knowledge database 43, the area topic database 44, the event database 45, and the spot database 46.
  • the generation unit 38 uses the characteristic words extracted from the analysis target information for each category of basic information, culture, history, geography, person, special product, food and drink, and landscape with respect to the data of the area knowledge database 43, and uses the categories. Generate a partial network for each.
  • the generation unit 38 generates a partial network for each category of the data in the area topic database 44 by using the feature words extracted from the SNS articles for each category during the accumulation period.
  • the second communication unit 40 receives the map operation information, the content operation information, and the period information from the mobile terminal device 21.
  • the display control unit 35 outputs map operation information, content operation information, and period information to the content control unit 36.
  • the display control unit 35 requests the content control unit 36 for the content to be displayed.
  • the content control unit 36 generates integrated content including a plurality of display target contents in response to a request from the display control unit 35.
  • the content control unit 36 stores the integrated content in the second storage unit 39.
  • the content control unit 36 determines the display target area on the map based on the map operation information.
  • the display target area is an example of a predetermined area.
  • the content control unit 36 determines the area displayed on the screen at the changed zoom magnification as the display target area.
  • the map operation information indicates the selection of an area
  • the content control unit 36 determines the selected area as the display target area.
  • the content control unit 36 instructs the data control unit 37 to acquire the area knowledge data 53 and the area topic data 54 of the display target area.
  • the data control unit 37 acquires the area knowledge data 53 of the display target area from the area knowledge database 43 via the second communication unit 40, and stores the area knowledge data 53 in the second storage unit 39.
  • the data control unit 37 acquires the area topic data 54 of the display target area from the area topic database 44 via the second communication unit 40, and stores the area topic data 54 in the second storage unit 39.
  • the content control unit 36 instructs the data control unit 37 to acquire the user data 51 of the user.
  • the data control unit 37 acquires the user user data 51 of the user from the user database 41 via the second communication unit 40 and stores the user data 51 in the second storage unit 39.
  • the content control unit 36 determines the purpose of the user based on the community to which the user belongs, the content operation information, the user attributes of the user, or the characteristics of the display target area.
  • the purpose of the user is an example of a predetermined purpose.
  • the content control unit 36 instructs the data control unit 37 to acquire the community data 52 indicated by the affiliation community.
  • the data control unit 37 acquires the community data 52 indicated by the community to which it belongs from the community database 42 via the second communication unit 40, and stores it in the second storage unit 39.
  • the content control unit 36 determines the accumulation period of SNS articles based on the period information.
  • the content control unit 36 may determine the accumulation period of the SNS article based on information other than the period information.
  • the accumulation period is an example of a predetermined period.
  • the content control unit 36 extracts the semantic network from the area knowledge data 53 of the display target area.
  • the content control unit 36 extracts a partial network corresponding to the accumulation period from the semantic network of the area topic data 54 of the display target area.
  • the content control unit 36 extracts a semantic network from the community data 52 indicated by the community to which the content control unit 36 belongs.
  • the content control unit 36 obtains the intersection of words and phrases included in each of the extracted semantic network and the partial network.
  • the content control unit 36 identifies words and phrases included in the common part as candidate words and phrases. Candidate terms are sometimes called keywords.
  • FIG. 5 shows an example of common parts of words and phrases.
  • the first phrase set 66 is a set of phrases included in the semantic network of the community data 52.
  • the second phrase set 67 is a set of phrases included in the semantic network of the area knowledge data 53.
  • the third phrase set 68 is a set of phrases included in the partial network of the area topic data 54.
  • a phrase included in the intersection 69, which is the product set of the first phrase set 66, the second phrase set 67, and the third phrase set 68, is specified as a candidate phrase.
  • the content control unit 36 determines the purpose of the user based on, for example, the content operation information, the user attribute of the user, or the characteristics of the display target area.
  • the content control unit 36 instructs the data control unit 37 to acquire the community data 52 having the community attribute corresponding to the determined purpose.
  • the content control unit 36 extracts the semantic network from the acquired community data 52.
  • the content control unit 36 can also specify the candidate phrase by using the semantic network of the user data 51 instead of the semantic network of the community data 52. ..
  • the content control unit 36 does not necessarily have to use all of the first phrase set 66, the second phrase set 67, and the third phrase set 68, and identifies the candidate phrase by using only one of the two phrase sets. You may. By identifying the candidate words using the common part of a plurality of word sets, the candidate words can be efficiently narrowed down.
  • the content control unit 36 extracts the display target content corresponding to the candidate phrase from the plurality of event data 55 in the event database 45 and the plurality of spot data 56 in the spot database 46.
  • the content control unit 36 instructs the data control unit 37 to acquire the event data 55 having the semantic network including the candidate words.
  • the data control unit 37 acquires event data 55 having a semantic network including candidate words and phrases from the event database 45 via the second communication unit 40, and stores the event data 55 in the second storage unit 39.
  • the data control unit 37 acquires event data 55 having a semantic network including all the words and phrases, or event data 55 having a semantic network including any of the words and phrases.
  • the content control unit 36 instructs the data control unit 37 to acquire the spot data 56 indicated by the related spot included in the acquired event data 55 and the spot data 56 having a semantic network including the candidate phrase.
  • the data control unit 37 acquires the spot data 56 indicated by the related spot and the spot data 56 having a semantic network including the candidate phrase from the spot database 46 via the second communication unit 40, and obtains the second storage unit 39. Store in.
  • the data control unit 37 acquires spot data 56 having a semantic network including all the words and phrases, or spot data 56 having a semantic network including any of the words and phrases.
  • the content control unit 36 calculates the degree of similarity between the acquired event data 55 and the semantic network of the spot data 56 and the semantic network of the area knowledge data 53 of the display target area.
  • the content control unit 36 calculates the degree of similarity between the acquired event data 55 and the spot data 56 semantic network and the partial network of the area topic data 54.
  • the content control unit 36 calculates the degree of similarity between the acquired event data 55 and the semantic network of the spot data 56 and the semantic network of the community data 52.
  • the similarity between the two semantic networks the statistical value of the similarity of words and phrases included in each semantic network can be used.
  • the statistical value for example, the sum, the average value, the median value, the maximum value, or the minimum value can be used.
  • the similarity between the two words for example, the cosine similarity by the distributed expression can be used.
  • the content control unit 36 uses the statistical value of the similarity as a score for the event data 55 or the spot data 56.
  • the content control unit 36 extracts the basic information of the event data 55 having a score larger than the predetermined value and the basic information of the spot data 56 having a score larger than the predetermined value as the display target contents.
  • the content control unit 36 integrates the extracted display target contents to generate integrated contents.
  • the content control unit 36 stores the generated integrated content in the second storage unit 39.
  • the second communication unit 40 transmits the integrated content stored in the second storage unit 39 to the mobile terminal device 21.
  • the first communication unit 34 of the mobile terminal device 21 receives the integrated content from the server 22.
  • the first storage unit 32 stores the received integrated content.
  • the terminal display unit 33 displays a plurality of display target contents included in the received integrated contents on the screen in an infographic representation.
  • the display target content is narrowed down based on the display target area, the storage period, and the user's purpose. Therefore, the content suitable for the user is extracted and displayed from various contents. Can be done.
  • FIG. 6 shows an example of the coordinate space of information used as the content to be displayed.
  • the first coordinate 71 represents an object.
  • the second coordinate 72 represents time.
  • the third coordinate 73 represents space.
  • the time corresponds to the accumulation period.
  • the space corresponds to the display target area.
  • the optimum information corresponding to the predetermined purpose, the predetermined period, and the predetermined area indicated by the points 74 in the coordinate space can be extracted as the display target content.
  • FIG. 7 shows an example of display target content presented to the user.
  • User A is a wine lover and a laid-back sect.
  • the community to which user A belongs is "none”.
  • User B is a gourmet lover and a girl's bar lover.
  • the community to which user B belongs is "nightlife”.
  • User C's preferences are castles, movies, and tennis.
  • the communities to which User C belongs are "Siege Team" and "Tennis”.
  • Area knowledge common to users A to C is "Matsuura City, Nagasaki Prefecture", “Furosan Park”, “Iroha Island”, “Seasonal horse mackerel (March)”, “Seasonal mackerel (October)”, and It is the “Kariyagi Castle Ruins”.
  • Area topics common to users A to C are "Matsuura Railway 1-day pass”, “Giant sunflower”, “Seiryuu no Sato Open”, “Team S players ", and “Stay at Hirado Castle”. ! ”.
  • the event presented to User A is the "Goto Wine Tasting Party".
  • the eating and drinking spot presented to the user A is "Italian M”.
  • the accommodation spot presented to user A is "Fukushima Onsen H”.
  • the event presented to User B is "Unexplored Area Tour (Hell Hot Spring Tour)".
  • the stop-off spot presented to user B is "Seiryuu no Sato (seasonal mackerel)”.
  • the eating and drinking spot presented to user B is "bar J”.
  • the event presented to User C is "Nagoya Castle and surrounding castles”.
  • the eating and drinking spot presented to user C is “I Castle”.
  • the accommodation spot presented to User C is "Hirado Castle”.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of content display processing performed by the mobile terminal device 21 of FIG.
  • the processing unit 31 indicates map operation information indicating the user's operation on the map displayed on the screen, content operation information indicating the user's selection operation on the content on the map, and a period indicating a period instructed by the user. Get information and (81).
  • the first communication unit 34 transmits the map operation information, the content operation information, and the period information to the server 22 (82).
  • the first communication unit 34 receives the integrated content from the server 22 (83).
  • the terminal display unit 33 displays a plurality of display target contents included in the received integrated contents on the screen (84).
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of content control processing performed by the server 22 of FIG.
  • the second communication unit 40 receives the map operation information, the content operation information, and the period information from the mobile terminal device 21 (91).
  • the display control unit 35 outputs map operation information, content operation information, and period information to the content control unit 36.
  • the content control unit 36 determines the display target area on the map based on the map operation information (92).
  • the content control unit 36 determines the storage period based on the period information (93).
  • the content control unit 36 determines the purpose of the user based on the community to which the user belongs, the content operation information, the user attributes of the user, or the characteristics of the display target area (94).
  • the content control unit 36 extracts the semantic network from the area knowledge data 53 of the display target area.
  • the content control unit 36 extracts a partial network corresponding to the accumulation period from the semantic network of the area topic data 54 of the display target area.
  • the content control unit 36 extracts the semantic network from the community data 52 indicated by the community to which the content belongs or the user data 51 of the user.
  • the content control unit 36 obtains the intersection of words and phrases included in each of the extracted semantic network and the partial network.
  • the content control unit 36 identifies words and phrases included in the common part as candidate words and phrases (95).
  • the content control unit 36 extracts the event data 55 corresponding to the candidate phrase from the plurality of event data 55 in the event database 45 (96).
  • the content control unit 36 extracts the spot data 56 corresponding to the candidate phrase from the plurality of spot data 56 in the spot database 46 (97).
  • the content control unit 36 calculates the score for the extracted event data 55 or spot data 56.
  • the content control unit 36 extracts the basic information of the event data 55 having a score larger than the predetermined value and the basic information of the spot data 56 having a score larger than the predetermined value as the display target contents.
  • the content control unit 36 may select the display target content in order from the event data 55 and the spot data 56 having the highest score.
  • the content control unit 36 integrates the extracted display target contents to generate integrated contents (98).
  • the second communication unit 40 transmits the generated integrated content to the mobile terminal device 21 (99).
  • the display control unit 35 determines whether or not to end the content control process (100). If the content control process is not completed (100, NO), the server 22 repeats the processes after 91. When the content control process is terminated (100, YES), the server 22 terminates the process. For example, when the display control unit 35 receives the end operation information from the mobile terminal device 21, it determines that the content control process is finished. The end operation information indicates the end of the content display process.
  • the configuration of the content control device 10 in FIG. 1 is only an example. Some components may be omitted or changed depending on the use or conditions of the content control device 10.
  • the configuration of the content control system in Fig. 2 is just an example. Some components may be omitted or changed depending on the use or conditions of the content control system. For example, in the content control system of FIG. 2, when a device other than the server 22 generates each database, the generation unit 38 can be omitted.
  • FIGS. 8 and 9 are only examples. Some processes may be omitted or changed depending on the configuration or conditions of the content control system. For example, when only event information is output as display target content, the process of 97 in FIG. 9 can be omitted.
  • the data in each database shown in Fig. 3 is just an example.
  • the data in each database changes according to the configuration or conditions of the content control system.
  • the semantic network shown in FIG. 4 is only an example. Semantic network changes according to the information to be analyzed.
  • the intersection of the words and phrases shown in FIG. 5 is only an example.
  • the content control unit 36 may specify a candidate phrase by using the common part of any two phrase sets.
  • the coordinate space shown in FIG. 6 is only an example.
  • the information used as the display target content may be represented by another coordinate space.
  • the display target content shown in FIG. 7 is only an example.
  • the content to be displayed changes according to the user, map operation information, content operation information, period information, and the configuration or conditions of the content control system.
  • FIG. 10 shows a hardware configuration example of the content control device 10 of FIG. 1, the mobile terminal device 21 of FIG. 2, and the information processing device used as the server 22.
  • the information processing device of FIG. 10 is sometimes called a computer.
  • the information processing device of FIG. 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a memory 102, an input device 103, an output device 104, an auxiliary storage device 105, a medium drive device 106, and a network connection device 107.
  • Each component of the information processing device is hardware.
  • Each component of the information processing apparatus is connected to each other by a bus 108.
  • the memory 102 is, for example, a semiconductor memory.
  • a semiconductor memory for example, a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), or a flash memory is used.
  • the memory 102 stores a program and data used for processing.
  • the memory 102 can be used as the first storage unit 32 or the second storage unit 39 in FIG.
  • the CPU 101 is sometimes called a processor.
  • the CPU 101 operates as the specific unit 11 and the extraction unit 12 in FIG. 1 by executing a program using, for example, the memory 102.
  • the CPU 101 also operates as the processing unit 31 of FIG. 2 by executing the program using the memory 102.
  • the CPU 101 also operates as the display control unit 35, the content control unit 36, the data control unit 37, and the generation unit 38 in FIG. 2 by executing the program using the memory 102.
  • the input device 103 is, for example, a keyboard or a pointing device.
  • the input device 103 is used for inputting instructions or information from an operator or a user.
  • the output device 104 is, for example, a display device, a printer, or a speaker.
  • the output device 104 is used for inquiries or instructions to the operator or user, and output of processing results.
  • the output device 104 can be used as the terminal display unit 33 of FIG. When the output device 104 is used as the terminal display unit 33, the processing result may be a plurality of display target contents included in the received integrated contents.
  • the auxiliary storage device 105 is, for example, a magnetic disk device, an optical disk device, a magneto-optical disk device, or a tape device.
  • the auxiliary storage device 105 may be a hard disk drive or a flash memory.
  • the information processing device can load the programs and data stored in the auxiliary storage device 105 into the memory 102 and use them.
  • the auxiliary storage device 105 can be used as the first storage unit 32 or the second storage unit 39 in FIG.
  • the medium driving device 106 drives the portable recording medium 109.
  • the medium drive device 106 accesses the recorded contents of the portable recording medium 109.
  • the portable recording medium 109 is, for example, a memory device, a flexible disk, an optical disk, or a magneto-optical disk.
  • the portable recording medium 109 may be, for example, a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), or a USB (Universal Serial Bus) memory.
  • the operator or the user can load the programs and data stored in the portable recording medium 109 into the memory 102 and use them.
  • the computer-readable recording medium that stores the programs and data used for processing is a non-temporary recording medium such as a memory 102, an auxiliary storage device 105, or a portable recording medium 109.
  • the network connection device 107 is a communication interface circuit that is connected to the first communication network 29 or the second communication network 30 and performs data conversion associated with communication.
  • the information processing device can load the program and data received from the external device via the network connection device 107 into the memory 102 and use it.
  • the network connection device 107 can be used as the first communication unit 34 or the second communication unit 40 in FIG.
  • the information processing device does not have to include all the components of FIG. It is also possible to omit some components depending on the application or conditions. For example, when the information processing device is the server 22 of FIG. 2 and the interface with the operator or the user is unnecessary, the input device 103 and the output device 104 may be omitted. When the portable recording medium 109 is not used, the medium driving device 106 may be omitted.
  • Each process of the embodiment, or each of the functions, may be realized by centralized processing by a single device or a single system, or may be distributed processing by a plurality of devices or a plurality of systems. It may be realized.
  • each component of the embodiment may be configured by dedicated hardware.
  • Each component of the embodiment may be realized by executing a program for a component that can be realized by software.

Abstract

A specification unit (11) specifies a candidate phrase using two or more items of phrase information among area phrase information, period phrase information, and objective phase information. The area phrase information, the period phrase information, and the objective phase information indicate a relationship between a plurality of phrases pertaining to a prescribed area, a prescribed period, and a prescribed objective, respectively. An extraction unit (12) extracts content to be displayed that corresponds to the candidate phrase from among a plurality of content.

Description

コンテンツ制御装置、コンテンツ制御システム、コンテンツ制御方法、及びコンテンツ制御プログラムContent control device, content control system, content control method, and content control program
　本発明は、コンテンツ制御装置、コンテンツ制御システム、コンテンツ制御方法、及びコンテンツ制御プログラムに関する。本発明は、特に、エリア、期間、及び目的に応じた様々な情報の中からユーザに適した情報を抽出するコンテンツ制御装置等に関する。 The present invention relates to a content control device, a content control system, a content control method, and a content control program. The present invention particularly relates to a content control device or the like that extracts information suitable for a user from various information according to an area, a period, and a purpose.
　携帯端末装置が表示した地図上に様々なスポットに関する情報を表示するアプリケーションが存在する。そのようなアプリケーションにおいて、例えば、ユーザが検索を行った場合、検索ワードに応じたスポットを表示させる技術が用いられている。 There is an application that displays information about various spots on the map displayed by the mobile terminal device. In such an application, for example, when a user performs a search, a technique for displaying a spot corresponding to a search word is used.
　スポットの情報を表示する技術に関連して、非定型データの内容に含まれる文字情報を検索対象とする情報検索装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。特許文献１の情報検索装置は、非定型データの中から抽出された属性関連単語を属性情報に変換し、属性情報を非定型データに付加して属性情報付加データを生成し、入力された検索条件に合致する属性情報が付加された属性情報付加データを抽出する。 In relation to the technique of displaying spot information, an information retrieval device that searches for character information included in the content of atypical data is known (see, for example, Patent Document 1). The information retrieval device of Patent Document 1 converts the attribute-related words extracted from the atypical data into the attribute information, adds the attribute information to the atypical data to generate the attribute information additional data, and performs the input search. Extract the attribute information additional data to which the attribute information that matches the conditions is added.
　単語間の関係を表現する技術に関連して、単語の分散表現における関係抽出も知られている（例えば、非特許文献１を参照）。 In relation to the technique of expressing the relationship between words, relationship extraction in the distributed expression of words is also known (see, for example, Non-Patent Document 1).
特開２０１４－１９１７１４号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-191714
　特許文献１の情報検索装置では、旅行先等において、携帯端末装置がユーザの検索ワードに応じたスポットを表示する場合、検索ワードにマッチしたスポットの情報のみが表示され、検索ワードにマッチしないスポットの情報は表示されない。したがって、周辺の観光地、飲食店等の様々なスポットの情報を入手するために、ユーザは検索ワードを変更して検索を繰り返すことになり、作業負荷が増大する。また、複数回の検索で得られた情報は、毎回異なる画面上に表示されるため、目的地を選択することは必ずしも容易ではない。 In the information retrieval device of Patent Document 1, when the mobile terminal device displays the spots corresponding to the user's search word at a travel destination or the like, only the information of the spots matching the search word is displayed, and the spots that do not match the search word are displayed. Information is not displayed. Therefore, in order to obtain information on various spots such as tourist spots and restaurants in the vicinity, the user has to change the search word and repeat the search, which increases the workload. Further, since the information obtained by the plurality of searches is displayed on a different screen each time, it is not always easy to select the destination.
　なお、かかる問題は、旅行先においてスポットの情報を検索する場合に限らず、外出目的に応じた様々な体験の情報を検索する場合において生ずるものである。 It should be noted that such a problem occurs not only when searching for spot information at a travel destination, but also when searching for information on various experiences according to the purpose of going out.
　１つの側面において、本発明は、エリア、期間、及び目的に応じた様々な情報の中からユーザに適した情報を抽出することを目的とする。 In one aspect, an object of the present invention is to extract information suitable for a user from various information according to an area, a period, and a purpose.
　１つの案では、コンテンツ制御装置は、特定部、抽出部、及び出力部を含む。 In one proposal, the content control device includes a specific unit, an extraction unit, and an output unit.
　特定部は、エリア語句情報と期間語句情報と目的語句情報のうち、いずれか２つ以上の語句情報を用いて、候補語句を特定する。エリア語句情報は、所定エリアに関する複数の語句の間の関係を示す。期間語句情報は、所定期間に関する複数の語句の間の関係を示す。目的語句情報は、所定目的に関する複数の語句の間の関係を示す。 The specific part identifies a candidate phrase by using any two or more of the area phrase information, the period phrase information, and the target phrase information. Area word information indicates the relationship between a plurality of words related to a predetermined area. The period word information indicates the relationship between a plurality of words and phrases with respect to a predetermined period. The target word / phrase information indicates the relationship between a plurality of words / phrases related to a predetermined purpose.
　抽出部は、複数のコンテンツの中から、候補語句に対応する表示対象コンテンツを抽出する。出力部は、表示対象コンテンツを出力する。 The extraction unit extracts the display target content corresponding to the candidate phrase from a plurality of contents. The output unit outputs the content to be displayed.
　１つの側面によれば、エリア、期間、及び目的に応じた様々な情報の中からユーザに適した情報を抽出することができる。 According to one aspect, it is possible to extract information suitable for the user from various information according to the area, period, and purpose.
コンテンツ制御装置の機能的構成図である。It is a functional block diagram of the content control device. コンテンツ制御システムの機能的構成図である。It is a functional block diagram of a content control system. データベース間の関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between databases. 意味ネットワークを示す図である。It is a figure which shows a semantic network. 語句の共通部分を示す図である。It is a figure which shows the common part of a phrase. 座標空間を示す図である。It is a figure which shows the coordinate space. 表示対象コンテンツを示す図である。It is a figure which shows the display target content. コンテンツ表示処理のフローチャートである。It is a flowchart of content display processing. コンテンツ制御処理のフローチャートである。It is a flowchart of a content control process. 情報処理装置のハードウェア構成図である。It is a hardware block diagram of an information processing apparatus.
　以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the drawings.
　図１は、実施形態のコンテンツ制御装置の機能的構成例を示している。図１のコンテンツ制御装置１０は、特定部１１、抽出部１２、及び出力部１３を含む。 FIG. 1 shows an example of a functional configuration of the content control device of the embodiment. The content control device 10 of FIG. 1 includes a specific unit 11, an extraction unit 12, and an output unit 13.
　特定部１１は、エリア語句情報と期間語句情報と目的語句情報のうち、いずれか２つ以上の語句情報を用いて、候補語句を特定する。エリア語句情報は、所定エリアに関する複数の語句の間の関係を示す。期間語句情報は、所定期間に関する複数の語句の間の関係を示す。目的語句情報は、所定目的に関する複数の語句の間の関係を示す。 The identification unit 11 identifies a candidate phrase by using any two or more of the area phrase information, the period phrase information, and the target phrase information. Area word information indicates the relationship between a plurality of words related to a predetermined area. The period word information indicates the relationship between a plurality of words and phrases with respect to a predetermined period. The target word / phrase information indicates the relationship between a plurality of words / phrases related to a predetermined purpose.
　抽出部１２は、複数のコンテンツの中から、候補語句に対応する表示対象コンテンツを抽出する。出力部１３は、表示対象コンテンツを出力する。 The extraction unit 12 extracts the display target content corresponding to the candidate phrase from the plurality of contents. The output unit 13 outputs the display target content.
　図１のコンテンツ制御装置１０によれば、エリア、期間、及び目的に応じた様々な情報の中からユーザに適した情報を抽出することができる。 According to the content control device 10 of FIG. 1, information suitable for the user can be extracted from various information according to the area, period, and purpose.
　図２は、図１のコンテンツ制御装置１０を含むコンテンツ制御システムの機能的構成例を示している。図２のコンテンツ制御システムは、携帯端末装置２１、サーバ２２、及び第１データサーバ２３～第６データサーバ２８を含む。 FIG. 2 shows a functional configuration example of a content control system including the content control device 10 of FIG. The content control system of FIG. 2 includes a mobile terminal device 21, a server 22, and a first data server 23 to a sixth data server 28.
　携帯端末装置２１は、例えば、スマートフォン、タブレット、又はノート型パーソナルコンピュータである。サーバ２２は、図１のコンテンツ制御装置１０に対応する。携帯端末装置２１とサーバ２２は、第１通信ネットワーク２９を介して通信することができる。サーバ２２と第１データサーバ２３～第６データサーバ２８の各々は、第２通信ネットワーク３０を介して通信することができる。第１通信ネットワーク２９は、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）である。第２通信ネットワーク３０は、例えば、ＷＡＮ又はＬＡＮ（Local Area Network）である。 The mobile terminal device 21 is, for example, a smartphone, a tablet, or a notebook personal computer. The server 22 corresponds to the content control device 10 of FIG. The mobile terminal device 21 and the server 22 can communicate with each other via the first communication network 29. Each of the server 22 and the first data server 23 to the sixth data server 28 can communicate with each other via the second communication network 30. The first communication network 29 is, for example, a WAN (Wide Area Network). The second communication network 30 is, for example, WAN or LAN (Local Area Network).
　携帯端末装置２１は、処理部３１、第１記憶部３２、端末表示部３３、及び第１通信部３４を含む。サーバ２２は、表示制御部３５、コンテンツ制御部３６、データ制御部３７、生成部３８、第２記憶部３９、及び第２通信部４０を含む。コンテンツ制御部３６は、図１の特定部１１及び抽出部１２に対応する。コンテンツ制御部３６は、決定部の一例でもある。第２通信部４０は、図１の出力部１３に対応する。 The mobile terminal device 21 includes a processing unit 31, a first storage unit 32, a terminal display unit 33, and a first communication unit 34. The server 22 includes a display control unit 35, a content control unit 36, a data control unit 37, a generation unit 38, a second storage unit 39, and a second communication unit 40. The content control unit 36 corresponds to the specific unit 11 and the extraction unit 12 in FIG. The content control unit 36 is also an example of a determination unit. The second communication unit 40 corresponds to the output unit 13 of FIG.
　第１データサーバ２３は、ユーザデータベース４１を記憶する。第２データサーバ２４は、コミュニティデータベース４２を記憶する。第３データサーバ２５は、エリア知識データベース４３を記憶する。第４データサーバ２６は、エリア話題データベース４４を記憶する。第５データサーバ２７は、イベントデータベース４５を記憶する。第６データサーバ２８は、スポットデータベース４６を記憶する。 The first data server 23 stores the user database 41. The second data server 24 stores the community database 42. The third data server 25 stores the area knowledge database 43. The fourth data server 26 stores the area topic database 44. The fifth data server 27 stores the event database 45. The sixth data server 28 stores the spot database 46.
　図３は、第１データサーバ２３～第６データサーバ２８のデータベース間の関係の例を示している。ユーザデータ５１は、ユーザデータベース４１に含まれるデータを表す。ユーザデータ５１は、ユーザ毎に生成される。 FIG. 3 shows an example of the relationship between the databases of the first data server 23 to the sixth data server 28. The user data 51 represents data included in the user database 41. User data 51 is generated for each user.
　コミュニティデータ５２は、コミュニティデータベース４２に含まれるデータを表す。コミュニティデータ５２は、コミュニティ毎に生成される。コミュニティは、同じ目的を有するユーザのグループである。コミュニティの目的は、例えば、スポーツ、観光、又はナイトライフである。 The community data 52 represents the data included in the community database 42. The community data 52 is generated for each community. A community is a group of users with the same purpose. The purpose of the community is, for example, sports, tourism, or nightlife.
　エリア知識データ５３は、エリア知識データベース４３に含まれるデータを表す。エリア知識データ５３は、エリア毎に生成される。エリアは、例えば、全国、都道府県、市区町村、又は街区である。エリア話題データ５４は、エリア話題データベース４４に含まれるデータを表す。エリア話題データ５４も、エリア毎に生成される。 The area knowledge data 53 represents the data included in the area knowledge database 43. Area knowledge data 53 is generated for each area. The area is, for example, the whole country, prefecture, city, ward, town, or district. The area topic data 54 represents data included in the area topic database 44. Area topic data 54 is also generated for each area.
　イベントデータ５５は、イベントデータベース４５に含まれるデータを表す。イベントデータ５５は、イベント毎に生成される。イベントは、例えば、スポーツ、祭り、又は展示会である。スポットデータ５６は、スポットデータベース４６に含まれるデータを表す。スポットデータ５６は、スポット毎に生成される。スポットは、例えば、観光地、飲食店、又は宿泊施設である。 The event data 55 represents the data included in the event database 45. The event data 55 is generated for each event. The event is, for example, a sport, festival, or exhibition. The spot data 56 represents data included in the spot database 46. The spot data 56 is generated for each spot. The spot is, for example, a tourist spot, a restaurant, or an accommodation facility.
　ユーザデータ５１は、ユーザ属性、操作履歴、所属コミュニティ、及び意味ネットワーク情報を含む。ユーザ属性は、例えば、性別、年齢、又は職業である。操作履歴は、例えば、ウェブブラウザのお気に入り、ユーザが過去に参加したイベント、ユーザが参加したいイベント、ユーザが過去に訪問したスポット、又はユーザが訪問したいスポットを示す情報でもある。所属コミュニティは、ユーザが所属するコミュニティのコミュニティデータ５２へのリンクを表す。意味ネットワーク情報は、ユーザデータベース４１に格納されている意味ネットワークへのリンクを表す。 The user data 51 includes user attributes, operation history, affiliation community, and semantic network information. User attributes are, for example, gender, age, or occupation. The operation history is also information indicating, for example, a favorite of a web browser, an event that the user has participated in in the past, an event that the user wants to participate in, a spot that the user has visited in the past, or a spot that the user wants to visit. The affiliation community represents a link to the community data 52 of the community to which the user belongs. The semantic network information represents a link to the semantic network stored in the user database 41.
　意味ネットワークは、複数の概念の間の意味関係を表現する情報である。意味ネットワークは、ネットワーク構造の情報である。意味ネットワークは、複数の概念それぞれを示すノードと、ノード同士を結ぶエッジとを含む。エッジは、２つのノードそれぞれが示す概念の間の意味関係を示す。意味ネットワークは、有向グラフ又は無向グラフを用いて表現することができる。 Semantic network is information that expresses the semantic relationship between multiple concepts. Semantic network is information of network structure. Semantic networks include nodes that represent each of the plurality of concepts and edges that connect the nodes. Edges indicate the semantic relationships between the concepts presented by each of the two nodes. Semantic networks can be represented using directed or undirected graphs.
　図４は、意味ネットワークの例を示している。図４の楕円は、ノードを表す。２つの楕円を結ぶ矢印は、エッジを表す。例えば、第１ノード６１は、「哺乳類」を表す。第２ノード６２は、「動物」を表す。第３ノード６３は、「水」を表す。第１エッジ６４は、「哺乳類は動物である」という意味関係を表す。第２エッジ６５は、「動物は水を飲む」という意味関係を表す。 FIG. 4 shows an example of a semantic network. The ellipse in FIG. 4 represents a node. The arrow connecting the two ellipses represents the edge. For example, the first node 61 represents a "mammal". The second node 62 represents an "animal". The third node 63 represents "water". The first edge 64 represents a semantic relationship that "mammals are animals". The second edge 65 represents a semantic relationship that "animals drink water".
　ユーザデータ５１の意味ネットワーク情報が示す意味ネットワークは、目的語句情報の一例である。意味ネットワークの各ノードは、ユーザに関する語句を表す。 The semantic network indicated by the semantic network information of the user data 51 is an example of the target phrase information. Semantic Each node in the network represents a phrase about the user.
　コミュニティデータ５２は、コミュニティ属性、関連イベント、関連スポット、ＳＮＳ（Social Networking Service）記事、及び意味ネットワーク情報を含む。コミュニティ属性は、コミュニティの目的を表す。関連イベントは、コミュニティの目的に関連するイベントのイベントデータ５５へのリンクを表す。関連スポットは、コミュニティの目的に関連するスポットのスポットデータ５６へのリンクを表す。ＳＮＳ記事は、コミュニティに関連するＳＮＳに投稿された内容を表す。意味ネットワーク情報は、コミュニティデータベース４２に格納されている意味ネットワークへのリンクを表す。 Community data 52 includes community attributes, related events, related spots, SNS (Social Networking Service) articles, and semantic network information. The community attribute represents the purpose of the community. The related event represents a link to event data 55 for an event related to the purpose of the community. The related spot represents a link to the spot data 56 of the spot related to the purpose of the community. SNS articles represent content posted to SNS related to the community. The semantic network information represents a link to the semantic network stored in the community database 42.
　コミュニティデータ５２の意味ネットワーク情報が示す意味ネットワークは、目的語句情報の一例である。意味ネットワークの各ノードは、コミュニティの目的に関する語句を表す。 The semantic network indicated by the semantic network information of the community data 52 is an example of the target phrase information. Semantic Each node in the network represents a phrase about the purpose of the community.
　エリア知識データ５３は、基本情報、関連スポット、及び意味ネットワーク情報を含む。基本情報は、例えば、エリアの人口又は面積を表す。関連スポットは、エリア内に存在するスポットのスポットデータ５６へのリンクを表す。意味ネットワーク情報は、エリア知識データベース４３に格納されている意味ネットワークへのリンクを表す。 Area knowledge data 53 includes basic information, related spots, and semantic network information. The basic information represents, for example, the population or area of the area. The related spot represents a link to the spot data 56 of the spot existing in the area. The semantic network information represents a link to the semantic network stored in the area knowledge database 43.
　エリア知識データ５３の意味ネットワーク情報が示す意味ネットワークは、エリア語句情報の一例である。意味ネットワークの各ノードは、エリアに関する語句を表す。意味ネットワークは、例えば、基本情報、文化、歴史、地理、人物、特産、飲食、及び景観の８個のカテゴリそれぞれに対応する部分ネットワークを含む。各部分ネットワークに含まれる語句は、８個のカテゴリのいずれかに分類される。２つの部分ネットワークは、共通の語句を介して接続されていることもある。 Semantic network of area knowledge data 53 Semantic network indicated by network information is an example of area phrase information. Semantic Each node in the network represents a phrase about the area. Semantic networks include, for example, partial networks corresponding to each of the eight categories of basic information, culture, history, geography, people, specialties, food and drink, and landscapes. The terms contained in each subnetwork fall into one of eight categories. The two subnetworks may be connected via a common phrase.
　エリア話題データ５４は、ＳＮＳ記事、関連イベント、及び意味ネットワーク情報を含む。ＳＮＳ記事は、エリアに関連するＳＮＳに投稿された内容を表す。関連イベントは、エリアに関連するイベントのイベントデータ５５へのリンクを表す。意味ネットワーク情報は、エリア話題データベース４４に格納されている意味ネットワークへのリンクを表す。 Area topic data 54 includes SNS articles, related events, and semantic network information. The SNS article represents the content posted to the SNS related to the area. The related event represents a link to the event data 55 of the event related to the area. The semantic network information represents a link to the semantic network stored in the area topic database 44.
　エリア話題データ５４の意味ネットワーク情報が示す意味ネットワークは、期間語句情報の一例である。意味ネットワークの各ノードは、エリアに関する語句を表す。エリアに関する語句は、例えば、特定の期間に蓄積されたＳＮＳ記事から抽出される。 The semantic network indicated by the semantic network information of the area topic data 54 is an example of the period phrase information. Semantic Each node in the network represents a phrase about the area. Area terms are extracted, for example, from SNS articles accumulated over a specific period of time.
　意味ネットワークは、例えば、ニュース（秒～日）、話題（日～週）、トレンド（週～季）、定番（季～年）の４個のカテゴリそれぞれに対応する部分ネットワークを含む。ニュースは、例えば、秒～日の期間を表す。話題は、例えば、秒～日の期間を表す。トレンドは、例えば、週～季の期間を表す。定番は、例えば、季～年の期間を表す。各部分ネットワークに含まれる語句は、４個のカテゴリのいずれかに分類される。２つの部分ネットワークは、共通の語句を介して接続されていることもある。 The semantic network includes, for example, partial networks corresponding to each of the four categories of news (seconds to days), topics (days to weeks), trends (weeks to seasons), and standard (seasons to years). News represents, for example, a period of seconds to days. The topic represents, for example, a period of seconds to days. The trend represents, for example, a week-season period. The standard represents, for example, the period from season to year. The terms contained in each subnetwork fall into one of four categories. The two subnetworks may be connected via a common phrase.
　イベントデータ５５は、基本情報、関連スポット、ＳＮＳ記事、カテゴリ、及び意味ネットワーク情報を含む。基本情報は、例えば、イベントの名称、会期、又は対象を表す。関連スポットは、イベントに関連するスポットのスポットデータ５６へのリンクを表す。ＳＮＳ記事は、イベントに関連するＳＮＳに投稿された内容を表す。カテゴリは、イベントを区別する分類を表す。意味ネットワーク情報は、イベントデータベース４５に格納されている意味ネットワークへのリンクを表す。 Event data 55 includes basic information, related spots, SNS articles, categories, and semantic network information. The basic information represents, for example, the name of the event, the session, or the target. The related spot represents a link to the spot data 56 of the spot related to the event. The SNS article represents the content posted to the SNS related to the event. The category represents a classification that distinguishes events. The semantic network information represents a link to the semantic network stored in the event database 45.
　スポットデータ５６は、基本情報、ＳＮＳ記事、カテゴリ、及び意味ネットワーク情報を含む。基本情報は、例えば、スポットの名称を表す。ＳＮＳ記事は、スポットに関連するＳＮＳに投稿された内容を表す。カテゴリは、スポットを区別する分類を表す。意味ネットワーク情報は、スポットデータベース４６に格納されている意味ネットワークへのリンクを表す。 Spot data 56 includes basic information, SNS articles, categories, and semantic network information. The basic information represents, for example, the name of the spot. The SNS article represents the content posted to the SNS related to the spot. The category represents a classification that distinguishes spots. The semantic network information represents a link to the semantic network stored in the spot database 46.
　なお、ユーザデータ５１、コミュニティデータ５２、エリア知識データ５３、エリア話題データ５４、イベントデータ５５、及びスポットデータ５６それぞれの意味ネットワークの代わりに、リレーショナルデータベースを用いることもできる。 Note that a relational database can be used instead of the semantic networks of the user data 51, the community data 52, the area knowledge data 53, the area topic data 54, the event data 55, and the spot data 56.
　携帯端末装置２１の第１記憶部３２は、地図を示す地図情報及びコンテンツを記憶する。コンテンツは、グラフィックアイコンにより可視化された情報でもある。コンテンツは、地図上の地点に関連付けられる。地図上の地点は、ＰＯＩ（Point of Interest）と呼ばれることもある。イベントデータ５５の基本情報及びスポットデータ５６の基本情報は、コンテンツの一例である。 The first storage unit 32 of the mobile terminal device 21 stores map information and contents indicating a map. Content is also information visualized by graphic icons. Content is associated with points on the map. Points on the map are sometimes called POI (Point of Interest). The basic information of the event data 55 and the basic information of the spot data 56 are examples of contents.
　端末表示部３３は、地図情報が示す地図と、地図上の地点に関連付けられたコンテンツとを、画面上に表示する。ユーザは、ユーザインタフェースを介して、表示された地図のズーム倍率を変更したり、地図上の一部のエリアを選択したりすることで、地図に対する操作を行う。ユーザは、ユーザインタフェースを介して、表示された複数のコンテンツの中からいずれかのコンテンツを選択する選択操作を行う。 The terminal display unit 33 displays the map indicated by the map information and the contents associated with the points on the map on the screen. The user operates the map by changing the zoom magnification of the displayed map or selecting a part of the area on the map through the user interface. The user performs a selection operation of selecting one of the displayed contents from a plurality of displayed contents via the user interface.
　処理部３１は、地図に対するユーザの操作を示す地図操作情報と、コンテンツに対するユーザの選択操作を示すコンテンツ操作情報と、ユーザにより指示された期間を示す期間情報とを取得する。第１通信部３４は、処理部３１が取得した地図操作情報、コンテンツ操作情報、及び期間情報をサーバ２２へ送信する。 The processing unit 31 acquires map operation information indicating the user's operation on the map, content operation information indicating the user's selection operation on the content, and period information indicating the period instructed by the user. The first communication unit 34 transmits the map operation information, the content operation information, and the period information acquired by the processing unit 31 to the server 22.
　サーバ２２の生成部３８は、事前に、第１データサーバ２３～第６データサーバ２８の各データベースを生成する。各データベースを生成する際、生成部３８は、例えば、以下の手順で、各意味ネットワークを生成する。 The generation unit 38 of the server 22 generates each database of the first data server 23 to the sixth data server 28 in advance. When generating each database, the generation unit 38 generates each semantic network by, for example, the following procedure.
　（Ｐ１）生成部３８は、例えば、インターネット百科事典及びＳＮＳ記事を、解析対象情報として取得する。インターネット百科事典には、例えば、Wikipedia（登録商標）が含まれる。ＳＮＳ記事には、例えば、Facebook（登録商標）、Twitter（登録商標）、及び口コミ記事が含まれる。 (P1) The generation unit 38 acquires, for example, an Internet encyclopedia and an SNS article as analysis target information. Internet encyclopedias include, for example, Wikipedia®. SNS articles include, for example, Facebook®, Twitter®, and word-of-mouth articles.
　（Ｐ２）生成部３８は、ＳＮＳ記事を有限個の蓄積期間のカテゴリ毎に分類する。蓄積期間は、ＳＮＳ記事が蓄積された期間を表す。蓄積期間のカテゴリとしては、ニュース、話題、トレンド、及び定番を用いることができる。 (P2) The generation unit 38 classifies SNS articles into a finite number of storage period categories. The accumulation period represents the period during which SNS articles are accumulated. News, topics, trends, and classics can be used as the storage period categories.
　（Ｐ３）生成部３８は、固有表現抽出（Named Entity Recognition，ＮＥＲ）により、解析対象情報から語句を抽出する。生成部３８は、例えば、機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、固有表現抽出を行うことができる。 (P3) The generation unit 38 extracts words and phrases from the analysis target information by named entity recognition (NER). The generation unit 38 can perform named entity extraction using, for example, a trained model generated by machine learning.
　（Ｐ４）生成部３８は、例えば、ＬＤＡ（Latent　Dirichlet　Allocation）、ＴＦ－ＩＤＦ（Term　Frequency-Inverse　Document　Frequency）、又はPosition　Rankを用いて、手順（Ｐ３）で抽出された語句の中から、特徴語句を抽出する。生成部３８は、例えば、機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、特徴語句を抽出することができる。 (P4) The generation unit 38 is characterized by using, for example, LDA (Latent Dirichlet Allocation), TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), or Position Rank from the words and phrases extracted in the procedure (P3). Extract words. The generation unit 38 can extract feature words using, for example, a trained model generated by machine learning.
　（Ｐ５）生成部３８は、例えば、非特許文献１に記載された単語の分散表現を用いて、２つの特徴語句の間の関係及び強度を計算する。２つの特徴語句の間の強度としては、例えば、分散表現によるコサイン類似度を用いることができる。 (P5) The generation unit 38 calculates the relationship and the strength between the two characteristic words by using, for example, the distributed expression of the words described in Non-Patent Document 1. As the strength between the two characteristic words, for example, the cosine similarity by the distributed expression can be used.
　（Ｐ６）生成部３８は、特徴語句の間の関係及び強度に基づいて意味ネットワークを生成する。生成部３８は、ユーザデータベース４１、コミュニティデータベース４２、エリア知識データベース４３、エリア話題データベース４４、イベントデータベース４５、及びスポットデータベース４６それぞれのデータに対して、意味ネットワークを生成する。 (P6) The generation unit 38 generates a semantic network based on the relationship and strength between the feature words. The generation unit 38 generates a semantic network for each data of the user database 41, the community database 42, the area knowledge database 43, the area topic database 44, the event database 45, and the spot database 46.
　生成部３８は、エリア知識データベース４３のデータに対して、基本情報、文化、歴史、地理、人物、特産、飲食、及び景観のカテゴリ毎の解析対象情報から抽出された特徴語句を用いて、カテゴリ毎に部分ネットワークを生成する。生成部３８は、エリア話題データベース４４のデータに対して、蓄積期間のカテゴリ毎のＳＮＳ記事から抽出された特徴語句を用いて、カテゴリ毎に部分ネットワークを生成する。 The generation unit 38 uses the characteristic words extracted from the analysis target information for each category of basic information, culture, history, geography, person, special product, food and drink, and landscape with respect to the data of the area knowledge database 43, and uses the categories. Generate a partial network for each. The generation unit 38 generates a partial network for each category of the data in the area topic database 44 by using the feature words extracted from the SNS articles for each category during the accumulation period.
　第２通信部４０は、地図操作情報、コンテンツ操作情報、及び期間情報を携帯端末装置２１から受信する。表示制御部３５は、地図操作情報、コンテンツ操作情報、及び期間情報をコンテンツ制御部３６へ出力する。表示制御部３５は、表示対象コンテンツをコンテンツ制御部３６に要求する。コンテンツ制御部３６は、表示制御部３５からの要求に応じて、複数の表示対象コンテンツを含む統合コンテンツを生成する。コンテンツ制御部３６は、統合コンテンツを第２記憶部３９に格納する。 The second communication unit 40 receives the map operation information, the content operation information, and the period information from the mobile terminal device 21. The display control unit 35 outputs map operation information, content operation information, and period information to the content control unit 36. The display control unit 35 requests the content control unit 36 for the content to be displayed. The content control unit 36 generates integrated content including a plurality of display target contents in response to a request from the display control unit 35. The content control unit 36 stores the integrated content in the second storage unit 39.
　コンテンツ制御部３６は、地図操作情報に基づいて地図上の表示対象エリアを決定する。表示対象エリアは、所定エリアの一例である。コンテンツ制御部３６は、地図操作情報がズーム倍率の変更を示す場合、変更後のズーム倍率で画面上に表示されるエリアを、表示対象エリアに決定する。コンテンツ制御部３６は、地図操作情報がエリアの選択を示す場合、選択されたエリアを表示対象エリアに決定する。 The content control unit 36 determines the display target area on the map based on the map operation information. The display target area is an example of a predetermined area. When the map operation information indicates a change in the zoom magnification, the content control unit 36 determines the area displayed on the screen at the changed zoom magnification as the display target area. When the map operation information indicates the selection of an area, the content control unit 36 determines the selected area as the display target area.
　コンテンツ制御部３６は、表示対象エリアのエリア知識データ５３及びエリア話題データ５４を取得するように、データ制御部３７に指示する。データ制御部３７は、第２通信部４０を介して、エリア知識データベース４３から表示対象エリアのエリア知識データ５３を取得し、第２記憶部３９に格納する。データ制御部３７は、第２通信部４０を介して、エリア話題データベース４４から表示対象エリアのエリア話題データ５４を取得し、第２記憶部３９に格納する。 The content control unit 36 instructs the data control unit 37 to acquire the area knowledge data 53 and the area topic data 54 of the display target area. The data control unit 37 acquires the area knowledge data 53 of the display target area from the area knowledge database 43 via the second communication unit 40, and stores the area knowledge data 53 in the second storage unit 39. The data control unit 37 acquires the area topic data 54 of the display target area from the area topic database 44 via the second communication unit 40, and stores the area topic data 54 in the second storage unit 39.
　コンテンツ制御部３６は、ユーザのユーザデータ５１を取得するように、データ制御部３７に指示する。データ制御部３７は、第２通信部４０を介して、ユーザデータベース４１からユーザのユーザデータ５１を取得し、第２記憶部３９に格納する。 The content control unit 36 instructs the data control unit 37 to acquire the user data 51 of the user. The data control unit 37 acquires the user user data 51 of the user from the user database 41 via the second communication unit 40 and stores the user data 51 in the second storage unit 39.
　コンテンツ制御部３６は、ユーザが所属するコミュニティ、コンテンツ操作情報、ユーザのユーザ属性、又は表示対象エリアの特徴に基づいて、ユーザの目的を決定する。ユーザの目的は、所定目的の一例である。 The content control unit 36 determines the purpose of the user based on the community to which the user belongs, the content operation information, the user attributes of the user, or the characteristics of the display target area. The purpose of the user is an example of a predetermined purpose.
　取得されたユーザデータ５１に所属コミュニティが含まれている場合、コンテンツ制御部３６は、所属コミュニティが示すコミュニティデータ５２を取得するように、データ制御部３７に指示する。データ制御部３７は、第２通信部４０を介して、コミュニティデータベース４２から、所属コミュニティが示すコミュニティデータ５２を取得し、第２記憶部３９に格納する。 When the acquired user data 51 includes the affiliation community, the content control unit 36 instructs the data control unit 37 to acquire the community data 52 indicated by the affiliation community. The data control unit 37 acquires the community data 52 indicated by the community to which it belongs from the community database 42 via the second communication unit 40, and stores it in the second storage unit 39.
　コンテンツ制御部３６は、期間情報に基づいてＳＮＳ記事の蓄積期間を決定する。コンテンツ制御部３６は、期間情報以外の情報に基づいてＳＮＳ記事の蓄積期間を決定してもよい。蓄積期間は、所定期間の一例である。 The content control unit 36 determines the accumulation period of SNS articles based on the period information. The content control unit 36 may determine the accumulation period of the SNS article based on information other than the period information. The accumulation period is an example of a predetermined period.
　コンテンツ制御部３６は、表示対象エリアのエリア知識データ５３から意味ネットワークを抽出する。コンテンツ制御部３６は、表示対象エリアのエリア話題データ５４の意味ネットワークから、蓄積期間に対応する部分ネットワークを抽出する。コンテンツ制御部３６は、所属コミュニティが示すコミュニティデータ５２から意味ネットワークを抽出する。コンテンツ制御部３６は、抽出された意味ネットワーク及び部分ネットワークそれぞれに含まれる語句の共通部分を求める。コンテンツ制御部３６は、共通部分に含まれる語句を候補語句として特定する。候補語句は、キーワードと呼ばれることもある。 The content control unit 36 extracts the semantic network from the area knowledge data 53 of the display target area. The content control unit 36 extracts a partial network corresponding to the accumulation period from the semantic network of the area topic data 54 of the display target area. The content control unit 36 extracts a semantic network from the community data 52 indicated by the community to which the content control unit 36 belongs. The content control unit 36 obtains the intersection of words and phrases included in each of the extracted semantic network and the partial network. The content control unit 36 identifies words and phrases included in the common part as candidate words and phrases. Candidate terms are sometimes called keywords.
　図５は、語句の共通部分の例を示している。第１語句集合６６は、コミュニティデータ５２の意味ネットワークに含まれる語句の集合である。第２語句集合６７は、エリア知識データ５３の意味ネットワークに含まれる語句の集合である。第３語句集合６８は、エリア話題データ５４の部分ネットワークに含まれる語句の集合である。第１語句集合６６、第２語句集合６７、及び第３語句集合６８の積集合である共通部分６９に含まれる語句が、候補語句として特定される。 FIG. 5 shows an example of common parts of words and phrases. The first phrase set 66 is a set of phrases included in the semantic network of the community data 52. The second phrase set 67 is a set of phrases included in the semantic network of the area knowledge data 53. The third phrase set 68 is a set of phrases included in the partial network of the area topic data 54. A phrase included in the intersection 69, which is the product set of the first phrase set 66, the second phrase set 67, and the third phrase set 68, is specified as a candidate phrase.
　取得されたユーザデータ５１に所属コミュニティが含まれていない場合、コンテンツ制御部３６は、例えば、コンテンツ操作情報、ユーザのユーザ属性、又は表示対象エリアの特徴に基づいて、ユーザの目的を決定する。コンテンツ制御部３６は、決定された目的に対応するコミュニティ属性を有するコミュニティデータ５２を取得するように、データ制御部３７に指示する。コンテンツ制御部３６は、取得されたコミュニティデータ５２から意味ネットワークを抽出する。 When the acquired user data 51 does not include the belonging community, the content control unit 36 determines the purpose of the user based on, for example, the content operation information, the user attribute of the user, or the characteristics of the display target area. The content control unit 36 instructs the data control unit 37 to acquire the community data 52 having the community attribute corresponding to the determined purpose. The content control unit 36 extracts the semantic network from the acquired community data 52.
　取得されたユーザデータ５１に所属コミュニティが含まれていない場合、コンテンツ制御部３６は、コミュニティデータ５２の意味ネットワークの代わりに、ユーザデータ５１の意味ネットワークを用いて、候補語句を特定することもできる。 When the acquired user data 51 does not include the belonging community, the content control unit 36 can also specify the candidate phrase by using the semantic network of the user data 51 instead of the semantic network of the community data 52. ..
　なお、コンテンツ制御部３６は、必ずしも第１語句集合６６、第２語句集合６７、及び第３語句集合６８のすべてを用いる必要はなく、いずれか２つの語句集合のみを用いて、候補語句を特定してもよい。複数の語句集合の共通部分を用いて候補語句を特定することで、候補語句を効率良く絞り込むことができる。 The content control unit 36 does not necessarily have to use all of the first phrase set 66, the second phrase set 67, and the third phrase set 68, and identifies the candidate phrase by using only one of the two phrase sets. You may. By identifying the candidate words using the common part of a plurality of word sets, the candidate words can be efficiently narrowed down.
　コンテンツ制御部３６は、イベントデータベース４５内の複数のイベントデータ５５及びスポットデータベース４６内の複数のスポットデータ５６の中から、候補語句に対応する表示対象コンテンツを抽出する。 The content control unit 36 extracts the display target content corresponding to the candidate phrase from the plurality of event data 55 in the event database 45 and the plurality of spot data 56 in the spot database 46.
　コンテンツ制御部３６は、候補語句を含む意味ネットワークを有するイベントデータ５５を取得するように、データ制御部３７に指示する。データ制御部３７は、第２通信部４０を介して、イベントデータベース４５から、候補語句を含む意味ネットワークを有するイベントデータ５５を取得し、第２記憶部３９に格納する。 The content control unit 36 instructs the data control unit 37 to acquire the event data 55 having the semantic network including the candidate words. The data control unit 37 acquires event data 55 having a semantic network including candidate words and phrases from the event database 45 via the second communication unit 40, and stores the event data 55 in the second storage unit 39.
　複数の候補語句が存在する場合、データ制御部３７は、すべての語句を含む意味ネットワークを有するイベントデータ５５、又はいずれかの語句を含む意味ネットワークを有するイベントデータ５５を取得する。 When a plurality of candidate words and phrases exist, the data control unit 37 acquires event data 55 having a semantic network including all the words and phrases, or event data 55 having a semantic network including any of the words and phrases.
　コンテンツ制御部３６は、取得されたイベントデータ５５に含まれる関連スポットが示すスポットデータ５６と、候補語句を含む意味ネットワークを有するスポットデータ５６とを取得するように、データ制御部３７に指示する。データ制御部３７は、第２通信部４０を介して、スポットデータベース４６から、関連スポットが示すスポットデータ５６と、候補語句を含む意味ネットワークを有するスポットデータ５６とを取得し、第２記憶部３９に格納する。 The content control unit 36 instructs the data control unit 37 to acquire the spot data 56 indicated by the related spot included in the acquired event data 55 and the spot data 56 having a semantic network including the candidate phrase. The data control unit 37 acquires the spot data 56 indicated by the related spot and the spot data 56 having a semantic network including the candidate phrase from the spot database 46 via the second communication unit 40, and obtains the second storage unit 39. Store in.
　複数の候補語句が存在する場合、データ制御部３７は、すべての語句を含む意味ネットワークを有するスポットデータ５６、又はいずれかの語句を含む意味ネットワークを有するスポットデータ５６を取得する。 When a plurality of candidate words and phrases exist, the data control unit 37 acquires spot data 56 having a semantic network including all the words and phrases, or spot data 56 having a semantic network including any of the words and phrases.
　コンテンツ制御部３６は、取得されたイベントデータ５５及びスポットデータ５６の意味ネットワークと、表示対象エリアのエリア知識データ５３の意味ネットワークとの間の類似度を計算する。コンテンツ制御部３６は、取得されたイベントデータ５５及びスポットデータ５６の意味ネットワークと、エリア話題データ５４の部分ネットワークとの間の類似度を計算する。コンテンツ制御部３６は、取得されたイベントデータ５５及びスポットデータ５６の意味ネットワークと、コミュニティデータ５２の意味ネットワークとの間の類似度を計算する。 The content control unit 36 calculates the degree of similarity between the acquired event data 55 and the semantic network of the spot data 56 and the semantic network of the area knowledge data 53 of the display target area. The content control unit 36 calculates the degree of similarity between the acquired event data 55 and the spot data 56 semantic network and the partial network of the area topic data 54. The content control unit 36 calculates the degree of similarity between the acquired event data 55 and the semantic network of the spot data 56 and the semantic network of the community data 52.
　２つの意味ネットワークの間の類似度としては、それぞれの意味ネットワークに含まれる語句の類似度の統計値を用いることができる。統計値としては、例えば、総和、平均値、中央値、最大値、又は最小値を用いることができる。２つの語句の類似度としては、例えば、分散表現によるコサイン類似度を用いることができる。 As the similarity between the two semantic networks, the statistical value of the similarity of words and phrases included in each semantic network can be used. As the statistical value, for example, the sum, the average value, the median value, the maximum value, or the minimum value can be used. As the similarity between the two words, for example, the cosine similarity by the distributed expression can be used.
　コンテンツ制御部３６は、類似度の統計値を、イベントデータ５５又はスポットデータ５６に対するスコアとして用いる。コンテンツ制御部３６は、所定値よりも大きなスコアを有するイベントデータ５５の基本情報と、所定値よりも大きなスコアを有するスポットデータ５６の基本情報とを、表示対象コンテンツとして抽出する。コンテンツ制御部３６は、抽出された表示対象コンテンツを統合して統合コンテンツを生成する。コンテンツ制御部３６は、生成された統合コンコンテンツを第２記憶部３９に格納する。 The content control unit 36 uses the statistical value of the similarity as a score for the event data 55 or the spot data 56. The content control unit 36 extracts the basic information of the event data 55 having a score larger than the predetermined value and the basic information of the spot data 56 having a score larger than the predetermined value as the display target contents. The content control unit 36 integrates the extracted display target contents to generate integrated contents. The content control unit 36 stores the generated integrated content in the second storage unit 39.
　第２通信部４０は、第２記憶部３９に格納された統合コンテンツを、携帯端末装置２１へ送信する。 The second communication unit 40 transmits the integrated content stored in the second storage unit 39 to the mobile terminal device 21.
　携帯端末装置２１の第１通信部３４は、統合コンテンツをサーバ２２から受信する。第１記憶部３２は、受信した統合コンテンツを記憶する。端末表示部３３は、受信した統合コンテンツに含まれる複数の表示対象コンテンツを、インフォグラフィックス表現で画面上に表示する。 The first communication unit 34 of the mobile terminal device 21 receives the integrated content from the server 22. The first storage unit 32 stores the received integrated content. The terminal display unit 33 displays a plurality of display target contents included in the received integrated contents on the screen in an infographic representation.
　図２のコンテンツ制御システムによれば、表示対象エリア、蓄積期間、及びユーザの目的に基づいて表示対象コンテンツが絞り込まれるため、様々なコンテンツの中からユーザに適したコンテンツを抽出して表示することができる。 According to the content control system of FIG. 2, the display target content is narrowed down based on the display target area, the storage period, and the user's purpose. Therefore, the content suitable for the user is extracted and displayed from various contents. Can be done.
　図６は、表示対象コンテンツとして用いられる情報の座標空間の例を示している。図６の座標空間において、第１座標７１は目的を表す。第２座標７２は時間を表す。第３座標７３は空間を表す。時間は、蓄積期間に対応する。空間は、表示対象エリアに対応する。 FIG. 6 shows an example of the coordinate space of information used as the content to be displayed. In the coordinate space of FIG. 6, the first coordinate 71 represents an object. The second coordinate 72 represents time. The third coordinate 73 represents space. The time corresponds to the accumulation period. The space corresponds to the display target area.
　図２のコンテンツ制御システムによれば、座標空間内の点７４が示す所定目的、所定期間、及び所定エリアに対応する最適な情報を、表示対象コンテンツとして抽出することができる。 According to the content control system of FIG. 2, the optimum information corresponding to the predetermined purpose, the predetermined period, and the predetermined area indicated by the points 74 in the coordinate space can be extracted as the display target content.
　図７は、ユーザに対して提示される表示対象コンテンツの例を示している。ユーザＡは、ワイン好き、かつ、のんびり派である。ユーザＡの所属コミュニティは、「なし」である。ユーザＢは、グルメ好き、かつ、ガールズバー好きである。ユーザＢの所属コミュニティは、「ナイトライフ」である。ユーザＣの嗜好は、城、映画、及びテニスである。ユーザＣの所属コミュニティは、「攻城団」及び「テニス」である。 FIG. 7 shows an example of display target content presented to the user. User A is a wine lover and a laid-back sect. The community to which user A belongs is "none". User B is a gourmet lover and a girl's bar lover. The community to which user B belongs is "nightlife". User C's preferences are castles, movies, and tennis. The communities to which User C belongs are "Siege Team" and "Tennis".
　ユーザＡ～ユーザＣに共通するエリア知識は、「長崎県松浦市」、「不老山総合公園」、「いろは島」、「旬あじ（３月）」、「旬さば（１０月）」、及び「刈萱城跡」である。ユーザＡ～ユーザＣに共通するエリア話題は、「松浦鉄道１日乗車券」、「巨大ひまわり」、「青龍の郷オープン」、「球団Ｓの選手が・・・」、及び「平戸城に泊まれる！」である。 Area knowledge common to users A to C is "Matsuura City, Nagasaki Prefecture", "Furosan Park", "Iroha Island", "Seasonal horse mackerel (March)", "Seasonal mackerel (October)", and It is the "Kariyagi Castle Ruins". Area topics common to users A to C are "Matsuura Railway 1-day pass", "Giant sunflower", "Seiryuu no Sato Open", "Team S players ...", and "Stay at Hirado Castle". ! ”.
　ユーザＡに対して提示されるイベントは、「五島ワイン試飲会」である。ユーザＡに対して提示される飲食スポットは、「イタリアンＭ」である。ユーザＡに対して提示される宿泊スポットは、「福島温泉Ｈ」である。 The event presented to User A is the "Goto Wine Tasting Party". The eating and drinking spot presented to the user A is "Italian M". The accommodation spot presented to user A is "Fukushima Onsen H".
　ユーザＢに対して提示されるイベントは、「秘境巡り（地獄温泉めぐり）」である。ユーザＢに対して提示される立寄スポットは、「青龍の郷（旬さば）」である。ユーザＢに対して提示される飲食スポットは、「バーＪ」である。 The event presented to User B is "Unexplored Area Tour (Hell Hot Spring Tour)". The stop-off spot presented to user B is "Seiryuu no Sato (seasonal mackerel)". The eating and drinking spot presented to user B is "bar J".
　ユーザＣに対して提示されるイベントは、「名護屋城と周辺の城」である。ユーザＣに対して提示される飲食スポットは、「Ｉ城」である。ユーザＣに対して提示される宿泊スポットは、「平戸城」である。 The event presented to User C is "Nagoya Castle and surrounding castles". The eating and drinking spot presented to user C is "I Castle". The accommodation spot presented to User C is "Hirado Castle".
　図８は、図２の携帯端末装置２１が行うコンテンツ表示処理の例を示すフローチャートである。まず、処理部３１は、画面上に表示された地図に対するユーザの操作を示す地図操作情報と、地図上のコンテンツに対するユーザの選択操作を示すコンテンツ操作情報と、ユーザにより指示された期間を示す期間情報とを取得する（８１）。 FIG. 8 is a flowchart showing an example of content display processing performed by the mobile terminal device 21 of FIG. First, the processing unit 31 indicates map operation information indicating the user's operation on the map displayed on the screen, content operation information indicating the user's selection operation on the content on the map, and a period indicating a period instructed by the user. Get information and (81).
　次に、第１通信部３４は、地図操作情報、コンテンツ操作情報、及び期間情報をサーバ２２へ送信する（８２）。第１通信部３４は、統合コンテンツをサーバ２２から受信する（８３）。端末表示部３３は、受信した統合コンテンツに含まれる複数の表示対象コンテンツを、画面上に表示する（８４）。 Next, the first communication unit 34 transmits the map operation information, the content operation information, and the period information to the server 22 (82). The first communication unit 34 receives the integrated content from the server 22 (83). The terminal display unit 33 displays a plurality of display target contents included in the received integrated contents on the screen (84).
　図９は、図２のサーバ２２が行うコンテンツ制御処理の例を示すフローチャートである。まず、第２通信部４０は、地図操作情報、コンテンツ操作情報、及び期間情報を携帯端末装置２１から受信する（９１）。表示制御部３５は、地図操作情報、コンテンツ操作情報、及び期間情報をコンテンツ制御部３６へ出力する。 FIG. 9 is a flowchart showing an example of content control processing performed by the server 22 of FIG. First, the second communication unit 40 receives the map operation information, the content operation information, and the period information from the mobile terminal device 21 (91). The display control unit 35 outputs map operation information, content operation information, and period information to the content control unit 36.
　次に、コンテンツ制御部３６は、地図操作情報に基づいて地図上の表示対象エリアを決定する（９２）。コンテンツ制御部３６は、期間情報に基づいて蓄積期間を決定する（９３）。コンテンツ制御部３６は、ユーザが所属するコミュニティ、コンテンツ操作情報、ユーザのユーザ属性、又は表示対象エリアの特徴に基づいて、ユーザの目的を決定する（９４）。 Next, the content control unit 36 determines the display target area on the map based on the map operation information (92). The content control unit 36 determines the storage period based on the period information (93). The content control unit 36 determines the purpose of the user based on the community to which the user belongs, the content operation information, the user attributes of the user, or the characteristics of the display target area (94).
　次に、コンテンツ制御部３６は、表示対象エリアのエリア知識データ５３から意味ネットワークを抽出する。コンテンツ制御部３６は、表示対象エリアのエリア話題データ５４の意味ネットワークから、蓄積期間に対応する部分ネットワークを抽出する。コンテンツ制御部３６は、所属コミュニティが示すコミュニティデータ５２又はユーザのユーザデータ５１から意味ネットワークを抽出する。コンテンツ制御部３６は、抽出された意味ネットワーク及び部分ネットワークそれぞれに含まれる語句の共通部分を求める。コンテンツ制御部３６は、共通部分に含まれる語句を候補語句として特定する（９５）。 Next, the content control unit 36 extracts the semantic network from the area knowledge data 53 of the display target area. The content control unit 36 extracts a partial network corresponding to the accumulation period from the semantic network of the area topic data 54 of the display target area. The content control unit 36 extracts the semantic network from the community data 52 indicated by the community to which the content belongs or the user data 51 of the user. The content control unit 36 obtains the intersection of words and phrases included in each of the extracted semantic network and the partial network. The content control unit 36 identifies words and phrases included in the common part as candidate words and phrases (95).
　次に、コンテンツ制御部３６は、イベントデータベース４５内の複数のイベントデータ５５の中から、候補語句に対応するイベントデータ５５を抽出する（９６）。コンテンツ制御部３６は、スポットデータベース４６内の複数のスポットデータ５６の中から、候補語句に対応するスポットデータ５６を抽出する（９７）。 Next, the content control unit 36 extracts the event data 55 corresponding to the candidate phrase from the plurality of event data 55 in the event database 45 (96). The content control unit 36 extracts the spot data 56 corresponding to the candidate phrase from the plurality of spot data 56 in the spot database 46 (97).
　次に、コンテンツ制御部３６は、抽出されたイベントデータ５５又はスポットデータ５６に対するスコアを計算する。コンテンツ制御部３６は、所定値よりも大きなスコアを有するイベントデータ５５の基本情報と、所定値よりも大きなスコアを有するスポットデータ５６の基本情報とを、表示対象コンテンツとして抽出する。コンテンツ制御部３６は、スコアの大きいイベントデータ５５及びスポットデータ５６から順に、表示対象コンテンツを選択してもよい。 Next, the content control unit 36 calculates the score for the extracted event data 55 or spot data 56. The content control unit 36 extracts the basic information of the event data 55 having a score larger than the predetermined value and the basic information of the spot data 56 having a score larger than the predetermined value as the display target contents. The content control unit 36 may select the display target content in order from the event data 55 and the spot data 56 having the highest score.
　コンテンツ制御部３６は、抽出された表示対象コンテンツを統合して統合コンテンツを生成する（９８）。第２通信部４０は、生成された統合コンテンツを、携帯端末装置２１へ送信する（９９）。 The content control unit 36 integrates the extracted display target contents to generate integrated contents (98). The second communication unit 40 transmits the generated integrated content to the mobile terminal device 21 (99).
　次に、表示制御部３５は、コンテンツ制御処理を終了するか否かを判定する（１００）。コンテンツ制御処理を終了しない場合（１００，ＮＯ）、サーバ２２は、９１以降の処理を繰り返す。コンテンツ制御処理を終了する場合（１００，ＹＥＳ）、サーバ２２は、処理を終了する。例えば、表示制御部３５は、携帯端末装置２１から終了操作情報を受信した場合、コンテンツ制御処理を終了すると判定する。終了操作情報は、コンテンツ表示処理の終了を示す。 Next, the display control unit 35 determines whether or not to end the content control process (100). If the content control process is not completed (100, NO), the server 22 repeats the processes after 91. When the content control process is terminated (100, YES), the server 22 terminates the process. For example, when the display control unit 35 receives the end operation information from the mobile terminal device 21, it determines that the content control process is finished. The end operation information indicates the end of the content display process.
　図１のコンテンツ制御装置１０の構成は一例に過ぎない。コンテンツ制御装置１０の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。 The configuration of the content control device 10 in FIG. 1 is only an example. Some components may be omitted or changed depending on the use or conditions of the content control device 10.
　図２のコンテンツ制御システムの構成は一例に過ぎない。コンテンツ制御システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、図２のコンテンツ制御システムにおいて、サーバ２２以外の装置が各データベースを生成する場合は、生成部３８を省略することができる。 The configuration of the content control system in Fig. 2 is just an example. Some components may be omitted or changed depending on the use or conditions of the content control system. For example, in the content control system of FIG. 2, when a device other than the server 22 generates each database, the generation unit 38 can be omitted.
　図８及び図９のフローチャートは一例に過ぎない。コンテンツ制御システムの構成又は条件に応じて一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、表示対象コンテンツとしてイベントの情報のみが出力される場合は、図９の９７の処理を省略することができる。 The flowcharts of FIGS. 8 and 9 are only examples. Some processes may be omitted or changed depending on the configuration or conditions of the content control system. For example, when only event information is output as display target content, the process of 97 in FIG. 9 can be omitted.
　図３に示した各データベースのデータは一例に過ぎない。各データベースのデータは、コンテンツ制御システムの構成又は条件に応じて変化する。図４に示した意味ネットワークは一例に過ぎない。意味ネットワークは、解析対象情報に応じて変化する。図５に示した語句の共通部分は一例に過ぎない。コンテンツ制御部３６は、いずれか２つの語句集合の共通部分を用いて、候補語句を特定してもよい。 The data in each database shown in Fig. 3 is just an example. The data in each database changes according to the configuration or conditions of the content control system. The semantic network shown in FIG. 4 is only an example. Semantic network changes according to the information to be analyzed. The intersection of the words and phrases shown in FIG. 5 is only an example. The content control unit 36 may specify a candidate phrase by using the common part of any two phrase sets.
　図６に示した座標空間は一例に過ぎない。表示対象コンテンツとして用いられる情報を別の座標空間により表現してもよい。図７に示した表示対象コンテンツは一例に過ぎない。表示対象コンテンツは、ユーザ、地図操作情報、コンテンツ操作情報、期間情報、及びコンテンツ制御システムの構成又は条件に応じて変化する。 The coordinate space shown in FIG. 6 is only an example. The information used as the display target content may be represented by another coordinate space. The display target content shown in FIG. 7 is only an example. The content to be displayed changes according to the user, map operation information, content operation information, period information, and the configuration or conditions of the content control system.
　図１０は、図１のコンテンツ制御装置１０、図２の携帯端末装置２１、及びサーバ２２として用いられる情報処理装置のハードウェア構成例を示している。図１０の情報処理装置は、コンピュータと呼ばれることもある。図１０の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、メモリ１０２、入力装置１０３、出力装置１０４、補助記憶装置１０５、媒体駆動装置１０６、及びネットワーク接続装置１０７を含む。情報処理装置の各構成要素は、ハードウェアである。情報処理装置の各構成要素は、バス１０８により互いに接続されている。 FIG. 10 shows a hardware configuration example of the content control device 10 of FIG. 1, the mobile terminal device 21 of FIG. 2, and the information processing device used as the server 22. The information processing device of FIG. 10 is sometimes called a computer. The information processing device of FIG. 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a memory 102, an input device 103, an output device 104, an auxiliary storage device 105, a medium drive device 106, and a network connection device 107. Each component of the information processing device is hardware. Each component of the information processing apparatus is connected to each other by a bus 108.
　メモリ１０２は、例えば、半導体メモリである。半導体メモリとしては、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、又はフラッシュメモリが用いられる。メモリ１０２は、処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。メモリ１０２は、図２の第１記憶部３２又は第２記憶部３９として用いることができる。 The memory 102 is, for example, a semiconductor memory. As the semiconductor memory, for example, a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), or a flash memory is used. The memory 102 stores a program and data used for processing. The memory 102 can be used as the first storage unit 32 or the second storage unit 39 in FIG.
　ＣＰＵ１０１は、プロセッサと呼ばれることもある。ＣＰＵ１０１は、例えば、メモリ１０２を利用してプログラムを実行することにより、図１の特定部１１及び抽出部１２として動作する。ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２を利用してプログラムを実行することにより、図２の処理部３１としても動作する。ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２を利用してプログラムを実行することにより、図２の表示制御部３５、コンテンツ制御部３６、データ制御部３７、及び生成部３８としても動作する。 The CPU 101 is sometimes called a processor. The CPU 101 operates as the specific unit 11 and the extraction unit 12 in FIG. 1 by executing a program using, for example, the memory 102. The CPU 101 also operates as the processing unit 31 of FIG. 2 by executing the program using the memory 102. The CPU 101 also operates as the display control unit 35, the content control unit 36, the data control unit 37, and the generation unit 38 in FIG. 2 by executing the program using the memory 102.
　入力装置１０３は、例えば、キーボード又はポインティングデバイスである。入力装置１０３は、オペレータ又はユーザからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置１０４は、例えば、表示装置、プリンタ、又はスピーカである。出力装置１０４は、オペレータ又はユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果の出力に用いられる。出力装置１０４は、図２の端末表示部３３として用いることができる。出力装置１０４が端末表示部３３として用いられる場合、処理結果は、受信した統合コンテンツに含まれる複数の表示対象コンテンツであってもよい。 The input device 103 is, for example, a keyboard or a pointing device. The input device 103 is used for inputting instructions or information from an operator or a user. The output device 104 is, for example, a display device, a printer, or a speaker. The output device 104 is used for inquiries or instructions to the operator or user, and output of processing results. The output device 104 can be used as the terminal display unit 33 of FIG. When the output device 104 is used as the terminal display unit 33, the processing result may be a plurality of display target contents included in the received integrated contents.
　補助記憶装置１０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、又はテープ装置である。補助記憶装置１０５は、ハードディスクドライブ又はフラッシュメモリであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置１０５に格納されているプログラム及びデータを、メモリ１０２にロードして使用することができる。補助記憶装置１０５は、図２の第１記憶部３２又は第２記憶部３９として用いることができる。 The auxiliary storage device 105 is, for example, a magnetic disk device, an optical disk device, a magneto-optical disk device, or a tape device. The auxiliary storage device 105 may be a hard disk drive or a flash memory. The information processing device can load the programs and data stored in the auxiliary storage device 105 into the memory 102 and use them. The auxiliary storage device 105 can be used as the first storage unit 32 or the second storage unit 39 in FIG.
　媒体駆動装置１０６は、可搬型記録媒体１０９を駆動する。媒体駆動装置１０６は、可搬型記録媒体１０９の記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１０９は、例えば、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、又は光磁気ディスクである。可搬型記録媒体１０９は、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact　Disk　Read　Only　Memory）、ＤＶＤ（Digital　Versatile　Disk）、又はＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）メモリであってもよい。オペレータ又はユーザは、可搬型記録媒体１０９に格納されているプログラム及びデータを、メモリ１０２にロードして使用することができる。 The medium driving device 106 drives the portable recording medium 109. The medium drive device 106 accesses the recorded contents of the portable recording medium 109. The portable recording medium 109 is, for example, a memory device, a flexible disk, an optical disk, or a magneto-optical disk. The portable recording medium 109 may be, for example, a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), or a USB (Universal Serial Bus) memory. The operator or the user can load the programs and data stored in the portable recording medium 109 into the memory 102 and use them.
　処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ１０２、補助記憶装置１０５、又は可搬型記録媒体１０９のような、非一時的な記録媒体である。 The computer-readable recording medium that stores the programs and data used for processing is a non-temporary recording medium such as a memory 102, an auxiliary storage device 105, or a portable recording medium 109.
　ネットワーク接続装置１０７は、第１通信ネットワーク２９又は第２通信ネットワーク３０に接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェース回路である。情報処理装置は、外部の装置からネットワーク接続装置１０７を介して受信したプログラム及びデータを、メモリ１０２にロードして使用することができる。ネットワーク接続装置１０７は、図２の第１通信部３４又は第２通信部４０として用いることができる。 The network connection device 107 is a communication interface circuit that is connected to the first communication network 29 or the second communication network 30 and performs data conversion associated with communication. The information processing device can load the program and data received from the external device via the network connection device 107 into the memory 102 and use it. The network connection device 107 can be used as the first communication unit 34 or the second communication unit 40 in FIG.
　なお、情報処理装置が図１０のすべての構成要素を含む必要はない。用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、情報処理装置が図２のサーバ２２であり、かつ、オペレータ又はユーザとのインタフェースが不要な場合は、入力装置１０３及び出力装置１０４を省略してもよい。可搬型記録媒体１０９を使用しない場合は、媒体駆動装置１０６を省略してもよい。 Note that the information processing device does not have to include all the components of FIG. It is also possible to omit some components depending on the application or conditions. For example, when the information processing device is the server 22 of FIG. 2 and the interface with the operator or the user is unnecessary, the input device 103 and the output device 104 may be omitted. When the portable recording medium 109 is not used, the medium driving device 106 may be omitted.
　実施形態の各処理、又は各機能の各々は、単一の装置又は単一のシステムにより集中処理されることで実現されてもよいし、複数の装置又は複数のシステムによって分散処理されることで実現されてもよい。また、実施形態の各構成要素は、専用のハードウェアにより構成されてもよい。実施形態の各構成要素は、ソフトウェアにより実現可能な構成要素について、プログラムを実行することによって実現されてもよい。 Each process of the embodiment, or each of the functions, may be realized by centralized processing by a single device or a single system, or may be distributed processing by a plurality of devices or a plurality of systems. It may be realized. In addition, each component of the embodiment may be configured by dedicated hardware. Each component of the embodiment may be realized by executing a program for a component that can be realized by software.
　開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。 Having described in detail the embodiments of the disclosure and its advantages, those skilled in the art will be able to make various changes, additions and omissions without departing from the scope of the invention as expressly stated in the claims. Let's do it.
　１０　コンテンツ制御装置
　１１　特定部
　１２　抽出部
　１３　出力部
  10 Content control device 11 Specific unit 12 Extraction unit 13 Output unit

Claims (8)

  1. 　所定エリアに関する複数の語句の間の関係を示すエリア語句情報と、所定期間に関する複数の語句の間の関係を示す期間語句情報と、所定目的に関する複数の語句の間の関係を示す目的語句情報のうち、いずれか２つ以上の語句情報を用いて、候補語句を特定する特定部と、
    　複数のコンテンツの中から、前記候補語句に対応する表示対象コンテンツを抽出する抽出部と、
    　前記表示対象コンテンツを出力する出力部と、
    を備えることを特徴とするコンテンツ制御装置。     Area word information indicating the relationship between a plurality of words related to a predetermined area, period word information indicating a relationship between a plurality of words related to a predetermined period, and target word information indicating a relationship between a plurality of words related to a predetermined purpose. Of these, a specific part that identifies candidate words and phrases using any two or more word and phrase information, and
    An extraction unit that extracts display target content corresponding to the candidate phrase from a plurality of contents, and an extraction unit.
    An output unit that outputs the display target content and
    A content control device characterized by comprising.
  2. 　前記エリア語句情報は、前記所定エリアに関する複数の語句それぞれを示すノードと、ノード同士を結ぶエッジとを含む、ネットワーク構造の情報であり、前記期間語句情報は、前記所定期間に関する複数の語句それぞれを示すノードと、ノード同士を結ぶエッジとを含む、ネットワーク構造の情報であり、前記目的語句情報は、前記所定目的に関する複数の語句それぞれを示すノードと、ノード同士を結ぶエッジとを含む、ネットワーク構造の情報である請求項１記載のコンテンツ制御装置。 The area word information is information on a network structure including a node indicating each of the plurality of words related to the predetermined area and an edge connecting the nodes, and the period word information includes each of the plurality of words related to the predetermined period. Information on the network structure including the indicated node and an edge connecting the nodes, and the target phrase information includes a node indicating each of a plurality of terms related to the predetermined purpose and an edge connecting the nodes. The content control device according to claim 1, which is the information of the above.
  3. 　前記特定部は、前記２つ以上の語句情報それぞれに含まれる語句の共通部分を求め、前記共通部分に含まれる語句を前記候補語句として特定する請求項１又は２記載のコンテンツ制御装置。 The content control device according to claim 1 or 2, wherein the specific unit obtains a common part of a word / phrase included in each of the two or more word / phrase information, and specifies the word / phrase included in the common part as the candidate word / phrase.
  4. 　地図に対するユーザの操作を示す地図操作情報に基づいて前記所定エリアを決定し、前記ユーザからの指示に基づいて前記所定期間を決定する決定部をさらに備える請求項１又は２記載のコンテンツ制御装置。 The content control device according to claim 1 or 2, further comprising a determination unit that determines the predetermined area based on map operation information indicating a user's operation on a map and determines the predetermined period based on an instruction from the user.
  5. 　前記決定部は、前記ユーザが所属するコミュニティ、前記地図に表示されたコンテンツに対する前記ユーザの選択操作を示すコンテンツ操作情報、前記ユーザのユーザ属性、又は前記所定エリアの特徴に基づいて、前記所定目的を決定する請求項４記載のコンテンツ制御装置。 The determination unit has the predetermined purpose based on the community to which the user belongs, the content operation information indicating the user's selection operation for the content displayed on the map, the user attribute of the user, or the characteristics of the predetermined area. The content control device according to claim 4.
  6. 　所定エリアに関する複数の語句の間の関係を示すエリア語句情報と、所定期間に関する複数の語句の間の関係を示す期間語句情報と、所定目的に関する複数の語句の間の関係を示す目的語句情報のうち、いずれか２つ以上の語句情報を用いて、候補語句を特定する特定部と、
    　複数のコンテンツの中から、前記候補語句に対応する表示対象コンテンツを抽出する抽出部と、
    　画面上に地図を表示し、表示された地図に前記表示対象コンテンツを表示する表示部と、
    を備えることを特徴とするコンテンツ制御システム。     Area word information indicating the relationship between a plurality of words related to a predetermined area, period word information indicating a relationship between a plurality of words related to a predetermined period, and target word information indicating a relationship between a plurality of words related to a predetermined purpose. Of these, a specific part that identifies candidate words and phrases using any two or more word and phrase information, and
    An extraction unit that extracts display target content corresponding to the candidate phrase from a plurality of contents, and an extraction unit.
    A display unit that displays a map on the screen and displays the content to be displayed on the displayed map,
    A content control system characterized by being equipped with.
  7. 　コンピュータが、
    　所定エリアに関する複数の語句の間の関係を示すエリア語句情報と、所定期間に関する複数の語句の間の関係を示す期間語句情報と、所定目的に関する複数の語句の間の関係を示す目的語句情報のうち、いずれか２つ以上の語句情報を用いて、候補語句を特定し、
    　複数のコンテンツの中から、前記候補語句に対応する表示対象コンテンツを抽出し、
    　前記表示対象コンテンツを出力する、
    ことを特徴とするコンテンツ制御方法。     The computer
    Area word information indicating the relationship between a plurality of words related to a predetermined area, period word information indicating a relationship between a plurality of words related to a predetermined period, and target word information indicating a relationship between a plurality of words related to a predetermined purpose. Among them, using any two or more word / phrase information, identify the candidate word / phrase,
    From a plurality of contents, the display target contents corresponding to the candidate words are extracted, and the display target contents are extracted.
    Output the display target content,
    A content control method characterized by that.
  8. 　所定エリアに関する複数の語句の間の関係を示すエリア語句情報と、所定期間に関する複数の語句の間の関係を示す期間語句情報と、所定目的に関する複数の語句の間の関係を示す目的語句情報のうち、いずれか２つ以上の語句情報を用いて、候補語句を特定し、
    　複数のコンテンツの中から、前記候補語句に対応する表示対象コンテンツを抽出し、
    　前記表示対象コンテンツを出力する、
    処理をコンピュータに実行させるためのコンテンツ制御プログラム。
          Area word information indicating the relationship between a plurality of words related to a predetermined area, period word information indicating a relationship between a plurality of words related to a predetermined period, and target word information indicating a relationship between a plurality of words related to a predetermined purpose. Among them, using any two or more word / phrase information, identify the candidate word / phrase,
    From a plurality of contents, the display target contents corresponding to the candidate words are extracted, and the display target contents are extracted.
    Output the display target content,
    A content control program that lets a computer perform processing.
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