WO2021182581A1 - Information processing system, information processing device, terminal device, information processing method, and program - Google Patents
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- WO2021182581A1 WO2021182581A1 PCT/JP2021/009863 JP2021009863W WO2021182581A1 WO 2021182581 A1 WO2021182581 A1 WO 2021182581A1 JP 2021009863 W JP2021009863 W JP 2021009863W WO 2021182581 A1 WO2021182581 A1 WO 2021182581A1
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- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
Definitions
- the present invention relates to an information processing system, an information processing device, a terminal device, an information processing method and a program.
- Patent Document 1 discloses a technique for optimizing the overall situation of the behavior of a large number of users.
- An object of the present invention is to make a recommendation with a higher degree of satisfaction as a plurality of users as a whole.
- the information processing system is An information processing system including a terminal device used by a user and a server configured to be able to communicate with the terminal device.
- the terminal device is A request information acquisition means for acquiring request information representing one or a plurality of the selection targets for which the user requests selection for a plurality of selection targets. It is provided with a recommendation information display means for displaying the recommendation information presented from the server in response to the request information.
- the server A request information receiving means for receiving the request information regarding a plurality of users from the plurality of terminal devices, and An equilibrium processing means for acquiring a solution of the equilibrium problem by using the selection target represented by the request information regarding a plurality of users as an equilibrium problem for the plurality of selection targets.
- a recommendation information transmitting means for transmitting the solution of the equilibrium problem acquired by the equilibrium processing means to the terminal device as a proposal for the required information, and It is characterized by having.
- FIG. 1 is a schematic view showing the configuration of the entire information processing system 1 according to the present invention.
- the information processing system 1 according to the present embodiment acquires an option that can be accepted by each of a plurality of users among the options of the target event, and has a probability according to the utility of the option for each user. Assign each user to one of the options. Then, when the allocation of all the plurality of users matches the convergence condition, the options assigned to each user are presented to each user as recommendation information.
- the information processing system 1 presents recommendation information as a solution to an equilibrium problem that balances competition among a plurality of users according to a probability according to the utility of options for each user. Therefore, each user is recommended among the acceptable options, and each user follows the recommendation information by the information processing system 1, so that the highest utility can be obtained for a plurality of users as a whole. It can be converged to a certain range (range of stochastic variation). Therefore, according to the information processing system 1, it is possible to make a recommendation with a higher degree of satisfaction as a plurality of users as a whole.
- the configuration of the information processing system 1 will be specifically described.
- the information processing system 1 includes a plurality of user terminals 10 and a server 20, and the plurality of user terminals 10 and the server 20 can communicate with each other via a network 30 such as the Internet. It is configured in.
- the event to be selected is a restaurant, and the information processing system 1 obtains a solution to the equilibrium problem related to the expected congestion situation of the restaurant and visits the user to visit the restaurant.
- the case of presenting the recommendation information regarding the above will be described as an example.
- the present invention can be applied to various events in which a plurality of users compete with each other, such as reservation of accommodation facilities, guidance route to a destination, reservation of transportation, purchase of tickets for an event, and the like.
- the user terminal 10 is a terminal device used by each user, and is composed of an information processing device such as a smartphone, a mobile phone, a tablet terminal, or a PC (Personal Computer). Further, the user terminal 10 displays a user interface screen (hereinafter, referred to as "UI screen") in which the user inputs and outputs information, and processes for inputting and outputting various information (“UI display processing” described later). ”) Is executed.
- UI screen user interface screen
- Each user selects a restaurant he / she desires as an option from a plurality of restaurants via the UI screen, and browses information about the restaurant recommended by the server 20.
- the server 20 is composed of an information processing device such as a server computer that accepts access from a plurality of user terminals 10.
- the server 20 stores the data of the restaurant to be selected and also stores the data of the restaurant selected by each user.
- the server 20 may store the attributes of each user (name, age, gender, hobbies, tastes, behavior history, etc.). Further, the server 20 executes a process for optimizing the competition among a plurality of users (“recommendation process” and “balance process” described later) for the selection of the restaurant, thereby causing the selected user to perform the process. Present recommendation information about the restaurant you visit.
- each device is composed of an information processing device such as a PC, a server computer, or a tablet terminal, and the basic configuration thereof is the same.
- FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration of the information processing device 800 constituting each device.
- the information processing device 800 constituting each device inputs a CPU (Central Processing Unit) 811, a ROM (Read Only Memory) 812, a RAM (Random Access Memory) 813, and a bus 814. It includes a unit 815, an output unit 816, a storage unit 817, a communication unit 818, a drive 819, and an image pickup unit 820.
- a CPU Central Processing Unit
- ROM Read Only Memory
- RAM Random Access Memory
- the CPU 811 executes various processes according to the program recorded in the ROM 812 or the program loaded from the storage unit 817 into the RAM 813.
- the RAM 813 also appropriately stores data and the like necessary for the CPU 811 to execute various processes.
- the CPU 811 and ROM 812 and the RAM 813 are connected to each other via the bus 814.
- An input unit 815, an output unit 816, a storage unit 817, a communication unit 818, a drive 819, and an imaging unit 820 are connected to the bus 814.
- the input unit 815 is composed of various buttons and the like, and inputs various information according to an instruction operation.
- the output unit 816 is composed of a display, a speaker, and the like, and outputs video and audio.
- the input unit 815 and the display of the output unit 816 may be arranged so as to overlap each other to form a touch panel.
- the storage unit 817 is composed of a hard disk, a DRAM (Dynamic Random Access Memory), or the like, and stores various data managed by each server.
- the communication unit 818 controls communication with other devices via the network 30.
- a removable media 831 made of a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a semiconductor memory, or the like is appropriately mounted on the drive 819.
- the program read from the removable media 831 by the drive 819 is installed in the storage unit 817 as needed.
- the image pickup unit 820 is composed of an image pickup device including a lens, an image pickup element, and the like, and captures a digital image of a subject.
- FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of the user terminal 10. As shown in FIG. 3, in the CPU 811 of the user terminal 10, the user interface display control unit (UI display control unit) 51, the user information transmission unit 52, and the recommendation information acquisition unit 53 function.
- UI display control unit user interface display control unit
- the user information transmission unit 52 user information transmission unit
- the recommendation information acquisition unit 53 function.
- the UI display control unit 51 displays various input / output screens (UI screens) in the UI display process based on the information for displaying the UI screen received from the server 20 (hereinafter, referred to as "UI information"). Control. For example, the UI display control unit 51 displays a user attribute input screen for inputting information related to user attributes, a list of stores that can be selected by the user, and information related to store selection (hereinafter referred to as "request information"). ) Is transmitted to the server 20, and various screens such as a store selection screen and a recommendation information display screen for displaying information about the store recommended by the server 20 to the user are displayed.
- the user information transmission unit 52 includes information on user attributes (name, age, gender, hobbies, preferences, etc.) input on the UI screen, request information (store name, visit time, etc.) input on the store selection screen. ) Or, information about the result of the action actually performed by the user in response to the recommendation on the recommendation information display screen (whether or not the recommendation was followed, which store / time the user visited if the recommendation was not followed, etc.) Send various entered information.
- the recommendation information acquisition unit 53 acquires information about the store recommended by the server 20 when the recommendation information is presented at the timing. For example, when the user requests a recommendation to the server 20 for a store to be visited for lunch, the recommendation information acquisition unit 53 sets the lunch time zone before a predetermined time (for example, 12:00 pm lunch time zone). In that case, information about the recommended store will be acquired at 11:30 am, etc. 30 minutes before. In the present embodiment, the information about the store recommended by the server 20 is included in the UI information of the recommendation information display screen and acquired.
- FIG. 4 is a block diagram showing a functional configuration of the server 20.
- the user interface screen generation unit (UI screen generation unit) 151 the user information acquisition unit 152, and the recommendation information generation unit 153 function.
- the storage unit 817 of the server 20 a store information storage unit 171, a user information storage unit 172, and an action result storage unit 173 are formed.
- the store information storage unit 171 contains information about each store that can be selected by the user (store name, location, number of seats, seat type (table or counter, etc.), business hours, store type (type of food to be served), menu. Etc.) are memorized.
- the user information storage unit 172 stores information about the user (information about user attributes, information about store selection (request information), etc.) transmitted from the user terminal 10.
- the action result storage unit 173 contains information on the user's request information and information on the action result actually performed by the user with respect to the recommendation of the server 20 (whether or not the user has followed the recommendation, or if the user has not followed the recommendation, any store. ⁇ Whether you visited at the time, etc.) is memorized.
- the UI screen generation unit 151 generates UI information for displaying the UI screen when a recommendation is requested from the user terminal 10, and transmits the generated UI information to the user terminal 10. For example, the UI screen generation unit 151 displays a user attribute input screen for inputting information related to user attributes, a list of stores that can be selected by the user, and accepts input of information (request information) related to store selection. Various UI information such as a selection screen or a recommendation information display screen that displays information about the store to be recommended to the user is transmitted to the user terminal 10.
- the user information acquisition unit 152 acquires information (information about user attributes, user request information, information about action results, etc.) input to various UI screens on the user terminal 10. Further, the user information acquisition unit 152 stores the acquired information on the user's attributes in the user information storage unit 172, and stores the user's request information and the information on the action result in the action result storage unit 173.
- the recommendation information generation unit 153 accumulates information on user attributes and user request information received from a plurality of users as a target for solving an equilibrium problem for making recommendations. In addition, the recommendation information generation unit 153 is based on the information about the store that can be selected by the user, the accumulated information about the attributes of the user, and the information requested by the user when it is time to present the recommendation information. Recommendation information is acquired as a solution to an equilibrium problem that balances competition among a plurality of users according to a probability according to the magnitude of utility of an option for each user. The recommendation information acquired by the recommendation information generation unit 153 is included in the recommendation information display screen and transmitted to the user terminal 10 of each user by the UI screen generation unit 151.
- the recommendation information generation unit 153 acquires the recommendation information for each user as a solution of an equilibrium problem that balances the competition among a plurality of users, the option currently assigned to that user (here, a store). ), And the probability of the utility when moving to another option (store) is calculated, and the option to assign the user is selected according to the calculated probability. do. Then, the recommendation information generation unit 153 presents to each user the options assigned to each user as the recommendation information at the stage when the allocation of all the plurality of users matches the convergence condition.
- the trial of assigning all users to one of the options is executed a plurality of times with a probability according to the magnitude of the utility of the option for each user, and the most recent predetermined number of times (for example, , 50 times, 100 times, etc.), it can be defined that the user is assigned to each option at almost the same ratio.
- 5 and 6 are schematic diagrams for explaining an algorithm for generating recommendation information.
- the utility when the user i selects the option k is referred to as ui, k.
- ui and k are expressed as in the equation (1).
- the user U1 selects stores A and B as options, and the user who includes the store A as an option is the user who includes the users U2 and U3 and the store B as an option. It is assumed that the user is U4.
- each user has 1000 monetary value in the currently assigned store, 800 monetary value per unit time of each user, 2 people can be processed by store A in unit time, and store B has unit time.
- the number of people that can be processed by is 5 people.
- the number of people n B ( ⁇ A, A, A, B ⁇ ) 1.
- the option for assigning a user shall be selected according to the following rules. -Each option k ⁇ ⁇ 1, ..., K ⁇ has a value of v k. -Select each option with the probability pk defined by the following equation (2).
- the formula (2) rules for selecting each option with probability p k defined by (hereinafter referred to as "logit selection rules”.)
- logit selection rules the formula (2) rules for selecting each option with probability p k defined by (hereinafter referred to as "logit selection rules”.)
- the It uses the best response dynamics that it had.
- the above probabilities P A and P B are probabilities according to the magnitude of the utility of the options for the user U1 who allows the stores A and B as options, and the recommendation information generation unit 153 determines the user according to the above probabilities P A and P B. Repeat the trial of assigning options to U1. Then, the recommendation information generation unit 153 generates recommendation information for the user U1 by using the options assigned at the stage when the allocation of all the plurality of users matches the convergence condition as the solution of the equilibrium problem. Since the process of allocating to the options with a probability according to the utility of the options for the user is repeated until the convergence condition is met, the initial state (assignment to each user's options) can be arbitrarily set. ..
- FIG. 7 is a flowchart illustrating a flow of UI display processing executed by the user terminal 10.
- the UI display process is started in response to an instruction input to execute the UI display process via the input unit 815 of the user terminal 10.
- step S1 the UI display control unit 51 accesses the server 20 and requests a recommendation regarding the store.
- step S2 the UI display control unit 51 receives the UI information of the user attribute input screen for inputting the information related to the user attribute from the server 20 and displays the user attribute input screen.
- the user is in a state where information regarding the user's attributes can be input.
- step S3 the user information transmission unit 52 transmits information (attributes such as name, age, gender, hobby or preference) regarding the user's attribute input to the user attribute input screen to the server 20.
- step S4 the UI display control unit 51 receives the UI information of the store selection screen that displays the list of stores that can be selected by the user from the server 20, and displays the store selection screen. As a result, the user can input the request information regarding the selection of the store.
- step S5 the user information transmission unit 52 transmits the request information (store name, visit time, etc.) input to the store selection screen to the server 20.
- step S6 the recommendation information acquisition unit 53 receives the UI information of the recommendation information display screen including the information about the store recommended by the server 20 when the recommendation information is presented, and displays the recommendation information. Display the screen.
- step S7 the user information transmission unit 52 visits the store / time regarding the result of the action actually performed by the user with respect to the recommendation on the recommendation information display screen (whether or not the recommendation is followed, or if the recommendation is not followed, at any store / time). Etc.) is transmitted to the server 20.
- the result of the action actually performed by the user for the recommendation on the recommendation information display screen is input by the user who has performed the action for the recommendation.
- step S7 the UI display process ends.
- FIG. 8 is a flowchart illustrating a flow of recommendation processing executed by the server 20.
- the recommendation process is started when the server 20 is started and is repeatedly executed.
- step S11 it is determined whether or not the user terminal 10 has accessed to request the recommendation regarding the store. If the user terminal 10 has not accessed to request a recommendation regarding the store, NO is determined in step S11, and the process of step S11 is repeated. On the other hand, when the user terminal 10 accesses to request a recommendation regarding the store, it is determined as YES in step S11, and the process proceeds to step S12.
- step S12 the UI screen generation unit 151 generates UI information of the user attribute input screen for inputting information regarding the user's attributes and transmits it to the user terminal 10.
- the user information acquisition unit 152 acquires information related to the user's attributes from the user terminal 10. The information regarding the user's attributes acquired at this time is stored in the user information storage unit 172.
- the UI screen generation unit 151 generates UI information on the store selection screen that displays a list of stores that can be selected by the user and accepts input of information (request information) related to store selection, and causes the user terminal 10 to generate UI information. Send.
- step S15 the user information acquisition unit 152 acquires request information regarding the selection of the store by the user.
- the user's request information acquired at this time is stored in the action result storage unit 173.
- step S16 the recommendation information generation unit 153 accumulates information on user attributes and user request information received from a plurality of users as a target for solving an equilibrium problem for making recommendations.
- step S17 the recommendation information generation unit 153 determines whether or not it is time to present the recommendation information. If it is not the timing to present the recommendation information, NO is determined in step S17, and the process proceeds to step S11. On the other hand, when it is time to present the recommendation information, YES is determined in step S17, and the process proceeds to step S18.
- step S18 the recommendation information generation unit 153 executes a balancing process that balances the competition among a plurality of users according to the probability according to the magnitude of the utility of the options for each user.
- the recommendation information for each user is acquired.
- step S19 UI information of the recommendation information display screen that displays information about the store to be recommended to the user is generated and transmitted to the user terminal 10.
- the UI information on the recommendation information display screen includes the recommendation information acquired by the recommendation information generation unit 153.
- the recommendation process is repeated.
- FIG. 9 is a flowchart illustrating a flow of equilibrium processing executed by the server 20.
- the equilibrium processing is executed as a subflow in step S18 of the recommendation processing.
- the recommendation information generation unit 153 acquires the accumulated information regarding the user's attributes and the user's request information.
- the recommendation information generation unit 153 calculates a probability pk (see equation (2)) that reflects the magnitude of utility of each user for each of the options of each user.
- the recommendation information generating unit 153 based on the calculated probability p k, assign each user to one of the choices.
- step S24 the recommendation information generation unit 153 determines whether or not the request information of the plurality of users is in equilibrium (the allocation of the plurality of users as a whole meets the convergence condition). If the request information of the plurality of users is not balanced (the allocation of the plurality of users does not meet the convergence condition), NO is determined in step S24, and the process proceeds to step S23. On the other hand, when the request information of the plurality of users is in equilibrium (the allocation of the plurality of users as a whole matches the convergence condition), YES is determined in step S24, and the process proceeds to step S25.
- step S25 the recommendation information generation unit 153 determines the option currently assigned to each user as the recommendation content for each user. After step S25, the process returns to the recommendation process.
- the information processing system 1 accepts the selection of options desired by the user, such as a restaurant, and the monetary value that each user has for each option, and the monetary value per unit time of the user.
- the utility when the user selects each option is calculated based on the value, the number of people who can process the options (stores, etc.) in a unit time, the set of options selected by the user, and the number of people who select each option. Further, the information processing system 1 calculates a probability using the calculated utility magnitude as an element, and selects an option for assigning the user according to the calculated probability.
- the information processing system 1 repeats the selection of such options, and when the allocation of all the plurality of users matches the convergence condition, the information processing system 1 presents the options assigned to each user to each user as recommendation information. Therefore, each user is recommended among the acceptable options, and each user follows the recommendation information by the information processing system 1, so that the highest utility can be obtained for a plurality of users as a whole. It can be converged to a certain range (range of stochastic variation). Therefore, according to the information processing system 1, it is possible to make a recommendation with a higher degree of satisfaction as a plurality of users as a whole.
- One of the features of the information processing system 1 according to the present embodiment is that it is a recommendation system that involves voting or preference (preliminary selection voting for options by the user). If sufficient data on the votes or preferences of a plurality of users can be secured, it is possible to statistically predict the votes or preferences of the users.
- a certain amount of time is secured for accepting the votes or preferences of other users from the voting or preference of the user to the recommendation to the user, but the voting or preference of the user or It is also possible to make immediate recommendations for preferences. For example, when a user requests an immediate recommendation at a store visited for lunch or when changing trains, the information processing system 1 may immediately make a recommendation under the conditions currently given. good. Further, it is possible to coexist a method of making a recommendation after securing a certain time for accepting a vote or preference of another user and a method of making a recommendation immediately for the vote or preference of a user.
- the prediction result of the congestion situation that aggregates the voting or preference results of other users and the prediction of the congestion situation when each user follows the recommendation result. You may want to display both of the results, or switch between them. As a result, the user can make a decision with a sense of conviction in the recommendation.
- the information processing system 1 is an existing recommendation system in that it uses information (voting or preference content) of another current user in order to acquire the recommendation content currently performed for the user. It has novelty for the recommendation system. Therefore, even if the user himself / herself provides the same information (votes or preferences), the behavior of other users changes, and the recommendation to the user himself / herself changes.
- the information processing system 1 follows the recommendation from the information system 1 even in a situation where participants who are not users of the information system 1 and participants who are users of the information system 1 coexist. It makes it possible to choose a more appropriate option. This is as a solution to the equilibrium problem for at least some participants, as compared to the case where none of the participants take action in light of information about the votes or preferences of others and choose the option they want to choose the most. This is because recommendations are being made.
- the recommendation information is acquired.
- Various parameters (conditions for obtaining the solution of the equilibrium problem) used in the recommendation process may be corrected. For example, if the result of the action actually taken by the user for the recommendation does not match the recommendation at a high rate, the utility when the user selects an option may not be an appropriate value. It is possible to make corrections such as increasing (or decreasing) the monetary value per unit time of. As a result, each time the user receives a recommendation from the information processing system 1 and repeats an action, a more appropriate recommendation is made for the user, which makes it possible to improve the convenience of the user.
- FIG. 10 is a block diagram showing a functional configuration when the present invention is mounted on a single information processing device 800. As shown in FIG.
- the UI display control unit 51 of the user terminal 10 when the present invention is implemented in a single information processing device 800, the UI display control unit 51 of the user terminal 10, the UI screen generation unit 151 of the server 20, the user information acquisition unit 152, and the recommendation information generation unit
- the CPU 811 may be provided with the functions of 153, and the store information storage unit 171, the user information storage unit 172, and the action result storage unit 173 included in the server 20 may be provided in the storage unit 817.
- the information processing system 1 configured as described above includes a user terminal 10 and a server 20.
- the user terminal 10 includes a UI display control unit 51.
- the UI display control unit 51 acquires request information representing one or a plurality of selection targets for which the user requests selection for the plurality of selection targets.
- the UI display control unit 51 displays the recommendation information presented by the server 20 in response to the request information.
- the server 20 includes a UI screen generation unit 151, a user information acquisition unit 152, and a recommendation information generation unit 153.
- the user information acquisition unit 152 receives request information regarding a plurality of users from the plurality of user terminals 10.
- the recommendation information generation unit 153 acquires the solution of the equilibrium problem by setting the selection target represented by the request information regarding the plurality of users as the equilibrium problem for the plurality of selection targets.
- the UI screen generation unit 151 transmits the solution of the equilibrium problem acquired by the recommendation information generation unit 153 to the user terminal 10 as a proposal for the request information.
- the recommendation is made for each user among the acceptable options, and each user follows the recommendation information by the information processing system 1, so that the competition is balanced for the plurality of users as a whole. can do. Therefore, according to the information processing system 1, it is possible to make a recommendation with a higher degree of satisfaction as a plurality of users as a whole.
- the recommendation information generation unit 153 selects a plurality of users based on the probability that each of the selection targets represented by the request information has the magnitude of utility possessed by the user who selected the selection target as an element. Get the solution of the equilibrium problem by assigning to. This makes it possible to assign each user to an option according to the probability of reflecting the utility that each user has for each option.
- the recommendation information generation unit 153 repeats the process of assigning a plurality of users to any of the selection targets based on the above probability, and when the allocation of the plurality of users matches the set convergence condition, each user is assigned.
- the currently assigned option is the solution to the equilibrium problem.
- the user information acquisition unit 152 acquires information on the result of the action actually performed by the user with respect to the above proposal transmitted by the UI screen generation unit 151.
- the recommendation information generation unit 153 corrects the condition for subsequently acquiring the solution of the equilibrium problem based on the information regarding the action result acquired by the user information acquisition unit 152. As a result, each time the user receives a recommendation from the information processing system 1 and repeats an action, a more appropriate recommendation is made for the user, which makes it possible to improve the convenience of the user.
- the recommendation information generation unit 153 acquires the solution of the equilibrium problem related to the expected competition of the selection target in the event in which the actual action of the user with respect to the selection target is the selection result. This makes it possible to make recommendations by the information processing system 1 in a system in which a plurality of users are selected in real time.
- the recommendation information generation unit 153 acquires the solution of the equilibrium problem related to the competition of the scheduled selection target in the event in which the assertion of the action schedule of the user with respect to the selection target results in the selection result.
- the information processing system 1 can make a recommendation in a system that can accumulate the user's selection result for the recommendation.
- the present invention is not limited to the above-described embodiment, and modifications, improvements, and the like within the range in which the object of the present invention can be achieved are included in the present invention. That is, the present invention can be applied to a system in which a plurality of users are selected in real time, such as selection of a store during lunch time and selection of a route to a destination in a navigation system.
- the information processing system 1 acquires a solution of a balance problem related to a competition (expected congestion situation) of an expected selection target, and makes a recommendation from the information processing system 1.
- the actual behavior of the user is the selection result. That is, the user's action is directly performed (that is, the action for the recommendation is performed only once) with respect to the recommendation from the information processing system 1.
- the present invention can be applied to a system capable of accumulating user selection results for recommendations, such as reservation of accommodation facilities and application for tickets for events (concerts, etc.) in which multiple performances are performed.
- the information processing system 1 acquires a solution of a balance problem related to the planned competition (concentration of future actions) of the selection target, and the information processing system 1 provides a solution. It is possible to accumulate the selection results of the users for the recommendations, refer to the selection results of a plurality of users, and perform the recommendation again from the information processing system 1.
- the user's selection result for the recommendation (reservation or lottery that expresses the action schedule) in a situation where the user's future behavior such as reservation or lottery application is grasped. It is possible to make recommendations to users multiple times while accumulating the results of changes in) and sequentially acquiring solutions to equilibrium problems.
- information giving added value to the user for example, information on coupons available at the recommended store or when the recommendation is followed.
- Information on points given to may be presented. Furthermore, it analyzes whether or not there is a change in the user's behavior result depending on whether the information that adds value to the user is presented together with the recommendation information or not, and according to the analysis result, the user is notified.
- Information that adds value may be used as information that controls the feasibility of recommendations.
- FIGS. 1 and 3 are merely examples and are not particularly limited. That is, it suffices if the information processing system 1 is provided with a function capable of executing the above-mentioned series of processes as a whole, and what kind of functional block is used to realize this function is not particularly limited. Further, one functional block may be configured by a single piece of hardware, a single piece of software, or a combination thereof.
- the functional configuration in the present embodiment is realized by a processor that executes arithmetic processing, and the processor that can be used in the present embodiment is composed of various processing devices such as a single processor, a multiprocessor, and a multicore processor.
- the present invention includes a combination of these various processing devices and processing circuits such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) and an FPGA (Field-Programmable Gate Array).
- the computer may be a computer embedded in dedicated hardware. Further, the computer may be a computer capable of executing various functions by installing various programs, for example, a general-purpose personal computer.
- the recording medium containing such a program is not only composed of removable media distributed separately from the device main body in order to provide the program to the user, but is also provided to the user in a state of being preliminarily incorporated in the device main body. It is composed of a recording medium and the like.
- the removable media is composed of, for example, a magnetic disk (including a floppy disk), an optical disk, a magneto-optical disk, or the like.
- the optical disk is composed of, for example, a CD-ROM (Compact Disk-Read Only Memory), a DVD (Digital Paris Disk), a Blu-ray (registered trademark) Disc (Blu-ray Disc), or the like.
- the magneto-optical disk is composed of an MD (Mini-Disc) or the like.
- the recording medium provided to the user in a state of being preliminarily incorporated in the apparatus main body is composed of, for example, a ROM (Read Only Memory) in which the program is recorded, a semiconductor memory included in the storage unit 20B, or the like.
- Information processing system 10 user terminals, 20 servers, 30 networks, 51 user interface display control unit (UI display control unit), 52 user information transmission unit, 53 recommendation information acquisition unit, 151 user interface screen generation unit (UI screen generation) Department), 152 User information acquisition unit, 153 Recommendation information generation unit, 171 Store information storage unit, 172 User information storage unit, 173 Action result storage unit, 800 Information processing device, 811 CPU, 812 ROM, 813 RAM, 814 bus, 815 input unit, 816 output unit, 817 storage unit, 818 communication unit, 819 drive, 820 imaging unit, 831 removable media
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Abstract
[Problem] To make a more satisfactory recommendation for the entirety of a plurality of users. [Solution] An information processing system 1 comprises a user terminal 10 and a server 20. At the user terminal 10, a UI display control unit 51 acquires, for a plurality of selection targets, request information expressing one or more selection targets for which a user has requested selection. In accordance with the request information, the UI display control unit 51 displays recommendation information presented by the server 20. At the server 20, a user information acquisition unit 152 receives, from a plurality of user terminals 10, request information relating to a plurality of users. A recommendation information generation unit 153 treats the selection targets expressed by the request information relating to the plurality of users as an equilibrium problem for the plurality of selection targets, and acquires a solution to the equilibrium problem. A UI screen generation unit 151 transmits, to the user terminals and as a proposal in response to the request information, the equilibrium problem solution acquired by the recommendation information generation unit 153.
Description
本発明は、情報処理システム、情報処理装置、端末装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
The present invention relates to an information processing system, an information processing device, a terminal device, an information processing method and a program.
従来、ユーザに対し、レコメンドや案内等のための情報を提供するシステムが知られている。
例えば、ユーザがショッピングサイトで商品を閲覧または購入した場合等には、その履歴に基づいて、ユーザに対し、システムから商品のレコメンド情報が提供される。
また、カーナビゲーションシステムで目的地を設定した場合、道路の混雑状況等を反映させた経路情報がユーザに提供される。
なお、特許文献1には、多数のユーザの行動の全体状況を最適化するための技術が開示されている。 Conventionally, a system for providing information for recommendation, guidance, etc. to a user has been known.
For example, when a user browses or purchases a product on a shopping site, the system provides the user with product recommendation information based on the history.
Further, when the destination is set by the car navigation system, the route information reflecting the congestion status of the road is provided to the user.
In addition,Patent Document 1 discloses a technique for optimizing the overall situation of the behavior of a large number of users.
例えば、ユーザがショッピングサイトで商品を閲覧または購入した場合等には、その履歴に基づいて、ユーザに対し、システムから商品のレコメンド情報が提供される。
また、カーナビゲーションシステムで目的地を設定した場合、道路の混雑状況等を反映させた経路情報がユーザに提供される。
なお、特許文献1には、多数のユーザの行動の全体状況を最適化するための技術が開示されている。 Conventionally, a system for providing information for recommendation, guidance, etc. to a user has been known.
For example, when a user browses or purchases a product on a shopping site, the system provides the user with product recommendation information based on the history.
Further, when the destination is set by the car navigation system, the route information reflecting the congestion status of the road is provided to the user.
In addition,
しかしながら、特許文献1に記載された技術においては、システムが提供したレコメンドを受け入れやすいユーザを選択して混雑の緩和等を図っている。
そのため、システムのレコメンドにより達成された状況が、ユーザ全体の満足度として、必ずしも充分に最適化されたものとは限らない場合がある。
即ち、従来の技術においては、複数のユーザ全体としての満足度が高いレコメンドを行うことが困難であった。 However, in the technique described inPatent Document 1, a user who can easily accept the recommendation provided by the system is selected to alleviate congestion and the like.
Therefore, the situation achieved by the system recommendation may not always be sufficiently optimized as the satisfaction level of the entire user.
That is, in the conventional technique, it is difficult to make a recommendation with a high degree of satisfaction as a plurality of users as a whole.
そのため、システムのレコメンドにより達成された状況が、ユーザ全体の満足度として、必ずしも充分に最適化されたものとは限らない場合がある。
即ち、従来の技術においては、複数のユーザ全体としての満足度が高いレコメンドを行うことが困難であった。 However, in the technique described in
Therefore, the situation achieved by the system recommendation may not always be sufficiently optimized as the satisfaction level of the entire user.
That is, in the conventional technique, it is difficult to make a recommendation with a high degree of satisfaction as a plurality of users as a whole.
本発明の課題は、複数のユーザ全体としての満足度がより高いレコメンドを行うことである。
An object of the present invention is to make a recommendation with a higher degree of satisfaction as a plurality of users as a whole.
上記課題を解決するため、本発明の一実施形態に係る情報処理システムは、
ユーザに用いられる端末装置と、前記端末装置と通信可能に構成されたサーバとを含む情報処理システムであって、
前記端末装置は、
複数の選択対象に対して、前記ユーザが選択を要求する1または複数の前記選択対象を表す要求情報を取得する要求情報取得手段と、
前記要求情報に対応して前記サーバから提示されるレコメンド情報を表示するレコメンド情報表示手段と、を備え、
前記サーバは、
複数の前記端末装置から複数のユーザに関する前記要求情報を受信する要求情報受信手段と、
複数のユーザに関する前記要求情報が表す前記選択対象を、前記複数の選択対象に対する均衡問題として、当該均衡問題の解を取得する均衡処理手段と、
前記均衡処理手段によって取得された前記均衡問題の解を、前記要求情報に対する提案として前記端末装置に送信するレコメンド情報送信手段と、
を備えることを特徴とする。 In order to solve the above problems, the information processing system according to the embodiment of the present invention is
An information processing system including a terminal device used by a user and a server configured to be able to communicate with the terminal device.
The terminal device is
A request information acquisition means for acquiring request information representing one or a plurality of the selection targets for which the user requests selection for a plurality of selection targets.
It is provided with a recommendation information display means for displaying the recommendation information presented from the server in response to the request information.
The server
A request information receiving means for receiving the request information regarding a plurality of users from the plurality of terminal devices, and
An equilibrium processing means for acquiring a solution of the equilibrium problem by using the selection target represented by the request information regarding a plurality of users as an equilibrium problem for the plurality of selection targets.
A recommendation information transmitting means for transmitting the solution of the equilibrium problem acquired by the equilibrium processing means to the terminal device as a proposal for the required information, and
It is characterized by having.
ユーザに用いられる端末装置と、前記端末装置と通信可能に構成されたサーバとを含む情報処理システムであって、
前記端末装置は、
複数の選択対象に対して、前記ユーザが選択を要求する1または複数の前記選択対象を表す要求情報を取得する要求情報取得手段と、
前記要求情報に対応して前記サーバから提示されるレコメンド情報を表示するレコメンド情報表示手段と、を備え、
前記サーバは、
複数の前記端末装置から複数のユーザに関する前記要求情報を受信する要求情報受信手段と、
複数のユーザに関する前記要求情報が表す前記選択対象を、前記複数の選択対象に対する均衡問題として、当該均衡問題の解を取得する均衡処理手段と、
前記均衡処理手段によって取得された前記均衡問題の解を、前記要求情報に対する提案として前記端末装置に送信するレコメンド情報送信手段と、
を備えることを特徴とする。 In order to solve the above problems, the information processing system according to the embodiment of the present invention is
An information processing system including a terminal device used by a user and a server configured to be able to communicate with the terminal device.
The terminal device is
A request information acquisition means for acquiring request information representing one or a plurality of the selection targets for which the user requests selection for a plurality of selection targets.
It is provided with a recommendation information display means for displaying the recommendation information presented from the server in response to the request information.
The server
A request information receiving means for receiving the request information regarding a plurality of users from the plurality of terminal devices, and
An equilibrium processing means for acquiring a solution of the equilibrium problem by using the selection target represented by the request information regarding a plurality of users as an equilibrium problem for the plurality of selection targets.
A recommendation information transmitting means for transmitting the solution of the equilibrium problem acquired by the equilibrium processing means to the terminal device as a proposal for the required information, and
It is characterized by having.
本発明によれば、複数のユーザ全体としての満足度がより高いレコメンドを行うことが可能となる。
According to the present invention, it is possible to make a recommendation with a higher degree of satisfaction as a plurality of users as a whole.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
[第1実施形態]
[構成]
図1は、本発明に係る情報処理システム1全体の構成を示す模式図である。
本実施形態に係る情報処理システム1は、対象となる事象の選択肢の中で、複数のユーザそれぞれが受け入れ可能な選択肢を取得し、各ユーザにとっての選択肢の効用の大きさに応じた確率で、各ユーザをいずれかの選択肢に割り当てる。そして、複数のユーザ全体の割り当てが収束条件に合致した段階で、各ユーザが割り当てられている選択肢をレコメンド情報として各ユーザに提示する。即ち、情報処理システム1は、各ユーザにとっての選択肢の効用の大きさに応じた確率に従って、複数のユーザ間の競合を均衡させる均衡問題の解としてレコメンド情報を提示するものである。
そのため、各ユーザに対して、受け入れ可能な選択肢の中でレコメンドが行われると共に、各ユーザが情報処理システム1によるレコメンド情報に従うことで、複数のユーザ全体としては、最も高い効用を得られる状態から一定範囲(確率的なばらつきの範囲)に収束させることができる。
したがって、情報処理システム1によれば、複数のユーザ全体としての満足度がより高いレコメンドを行うことが可能となる。
以下、情報処理システム1の構成を具体的に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[First Embodiment]
[composition]
FIG. 1 is a schematic view showing the configuration of the entireinformation processing system 1 according to the present invention.
Theinformation processing system 1 according to the present embodiment acquires an option that can be accepted by each of a plurality of users among the options of the target event, and has a probability according to the utility of the option for each user. Assign each user to one of the options. Then, when the allocation of all the plurality of users matches the convergence condition, the options assigned to each user are presented to each user as recommendation information. That is, the information processing system 1 presents recommendation information as a solution to an equilibrium problem that balances competition among a plurality of users according to a probability according to the utility of options for each user.
Therefore, each user is recommended among the acceptable options, and each user follows the recommendation information by theinformation processing system 1, so that the highest utility can be obtained for a plurality of users as a whole. It can be converged to a certain range (range of stochastic variation).
Therefore, according to theinformation processing system 1, it is possible to make a recommendation with a higher degree of satisfaction as a plurality of users as a whole.
Hereinafter, the configuration of theinformation processing system 1 will be specifically described.
[第1実施形態]
[構成]
図1は、本発明に係る情報処理システム1全体の構成を示す模式図である。
本実施形態に係る情報処理システム1は、対象となる事象の選択肢の中で、複数のユーザそれぞれが受け入れ可能な選択肢を取得し、各ユーザにとっての選択肢の効用の大きさに応じた確率で、各ユーザをいずれかの選択肢に割り当てる。そして、複数のユーザ全体の割り当てが収束条件に合致した段階で、各ユーザが割り当てられている選択肢をレコメンド情報として各ユーザに提示する。即ち、情報処理システム1は、各ユーザにとっての選択肢の効用の大きさに応じた確率に従って、複数のユーザ間の競合を均衡させる均衡問題の解としてレコメンド情報を提示するものである。
そのため、各ユーザに対して、受け入れ可能な選択肢の中でレコメンドが行われると共に、各ユーザが情報処理システム1によるレコメンド情報に従うことで、複数のユーザ全体としては、最も高い効用を得られる状態から一定範囲(確率的なばらつきの範囲)に収束させることができる。
したがって、情報処理システム1によれば、複数のユーザ全体としての満足度がより高いレコメンドを行うことが可能となる。
以下、情報処理システム1の構成を具体的に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[First Embodiment]
[composition]
FIG. 1 is a schematic view showing the configuration of the entire
The
Therefore, each user is recommended among the acceptable options, and each user follows the recommendation information by the
Therefore, according to the
Hereinafter, the configuration of the
図1に示すように、情報処理システム1は、複数のユーザ端末10と、サーバ20とを含んで構成され、複数のユーザ端末10とサーバ20とは、インターネット等のネットワーク30を介して通信可能に構成されている。
以下の説明においては、選択の対象となる事象が飲食店であり、情報処理システム1が、飲食店の予想される混雑状況に関する均衡問題の解を取得し、ユーザに対して、訪問する飲食店に関するレコメンド情報を提示する場合を例に挙げて説明する。ただし、宿泊施設の予約、目的地までの案内経路、交通機関の予約、あるいは、イベントのチケット購入等、複数のユーザが競合する各種事象を対象として、本発明を適用することが可能である。 As shown in FIG. 1, theinformation processing system 1 includes a plurality of user terminals 10 and a server 20, and the plurality of user terminals 10 and the server 20 can communicate with each other via a network 30 such as the Internet. It is configured in.
In the following description, the event to be selected is a restaurant, and theinformation processing system 1 obtains a solution to the equilibrium problem related to the expected congestion situation of the restaurant and visits the user to visit the restaurant. The case of presenting the recommendation information regarding the above will be described as an example. However, the present invention can be applied to various events in which a plurality of users compete with each other, such as reservation of accommodation facilities, guidance route to a destination, reservation of transportation, purchase of tickets for an event, and the like.
以下の説明においては、選択の対象となる事象が飲食店であり、情報処理システム1が、飲食店の予想される混雑状況に関する均衡問題の解を取得し、ユーザに対して、訪問する飲食店に関するレコメンド情報を提示する場合を例に挙げて説明する。ただし、宿泊施設の予約、目的地までの案内経路、交通機関の予約、あるいは、イベントのチケット購入等、複数のユーザが競合する各種事象を対象として、本発明を適用することが可能である。 As shown in FIG. 1, the
In the following description, the event to be selected is a restaurant, and the
ユーザ端末10は、各ユーザが使用する端末装置であり、スマートフォン、携帯電話機、タブレット端末あるいはPC(Personal Computer)等の情報処理装置によって構成される。
また、ユーザ端末10は、ユーザが情報の入力及び出力を行うユーザインターフェース画面(以下、「UI画面」と称する。)を表示し、各種情報を入出力するための処理(後述する「UI表示処理」)を実行する。各ユーザは、UI画面を介して、複数の飲食店の中から、自らが希望する飲食店を選択肢として選択し、サーバ20からレコメンドされた店舗に関する情報を閲覧する。
サーバ20は、複数のユーザ端末10からのアクセスを受け付けるサーバコンピュータ等の情報処理装置によって構成される。 Theuser terminal 10 is a terminal device used by each user, and is composed of an information processing device such as a smartphone, a mobile phone, a tablet terminal, or a PC (Personal Computer).
Further, theuser terminal 10 displays a user interface screen (hereinafter, referred to as "UI screen") in which the user inputs and outputs information, and processes for inputting and outputting various information ("UI display processing" described later). ”) Is executed. Each user selects a restaurant he / she desires as an option from a plurality of restaurants via the UI screen, and browses information about the restaurant recommended by the server 20.
Theserver 20 is composed of an information processing device such as a server computer that accepts access from a plurality of user terminals 10.
また、ユーザ端末10は、ユーザが情報の入力及び出力を行うユーザインターフェース画面(以下、「UI画面」と称する。)を表示し、各種情報を入出力するための処理(後述する「UI表示処理」)を実行する。各ユーザは、UI画面を介して、複数の飲食店の中から、自らが希望する飲食店を選択肢として選択し、サーバ20からレコメンドされた店舗に関する情報を閲覧する。
サーバ20は、複数のユーザ端末10からのアクセスを受け付けるサーバコンピュータ等の情報処理装置によって構成される。 The
Further, the
The
サーバ20は、選択の対象となる飲食店のデータを記憶すると共に、各ユーザが選択した飲食店のデータを記憶する。なお、サーバ20が、各ユーザ個人の属性(氏名、年齢、性別、趣味、嗜好性あるいは行動履歴等)を記憶することとしてもよい。
また、サーバ20は、飲食店の選択について、複数のユーザにおける競合を最適化するための処理(後述する「レコメンド処理」及び「均衡処理」)を実行することにより、選択されたユーザに対し、訪問する飲食店に関するレコメンド情報を提示する。 Theserver 20 stores the data of the restaurant to be selected and also stores the data of the restaurant selected by each user. The server 20 may store the attributes of each user (name, age, gender, hobbies, tastes, behavior history, etc.).
Further, theserver 20 executes a process for optimizing the competition among a plurality of users (“recommendation process” and “balance process” described later) for the selection of the restaurant, thereby causing the selected user to perform the process. Present recommendation information about the restaurant you visit.
また、サーバ20は、飲食店の選択について、複数のユーザにおける競合を最適化するための処理(後述する「レコメンド処理」及び「均衡処理」)を実行することにより、選択されたユーザに対し、訪問する飲食店に関するレコメンド情報を提示する。 The
Further, the
[ハードウェア構成]
次に、情報処理システム1における各装置のハードウェア構成を説明する。
情報処理システム1において、各装置はPC、サーバコンピュータあるいはタブレット端末等の情報処理装置によって構成され、その基本的構成は同様である。 [Hardware configuration]
Next, the hardware configuration of each device in theinformation processing system 1 will be described.
In theinformation processing system 1, each device is composed of an information processing device such as a PC, a server computer, or a tablet terminal, and the basic configuration thereof is the same.
次に、情報処理システム1における各装置のハードウェア構成を説明する。
情報処理システム1において、各装置はPC、サーバコンピュータあるいはタブレット端末等の情報処理装置によって構成され、その基本的構成は同様である。 [Hardware configuration]
Next, the hardware configuration of each device in the
In the
図2は、各装置を構成する情報処理装置800のハードウェア構成を示す図である。
図2に示すように、各装置を構成する情報処理装置800は、CPU(Central Processing Unit)811と、ROM(Read Only Memory)812と、RAM(Random Access Memory)813と、バス814と、入力部815と、出力部816と、記憶部817と、通信部818と、ドライブ819と、撮像部820と、を備えている。 FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration of theinformation processing device 800 constituting each device.
As shown in FIG. 2, theinformation processing device 800 constituting each device inputs a CPU (Central Processing Unit) 811, a ROM (Read Only Memory) 812, a RAM (Random Access Memory) 813, and a bus 814. It includes a unit 815, an output unit 816, a storage unit 817, a communication unit 818, a drive 819, and an image pickup unit 820.
図2に示すように、各装置を構成する情報処理装置800は、CPU(Central Processing Unit)811と、ROM(Read Only Memory)812と、RAM(Random Access Memory)813と、バス814と、入力部815と、出力部816と、記憶部817と、通信部818と、ドライブ819と、撮像部820と、を備えている。 FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration of the
As shown in FIG. 2, the
CPU811は、ROM812に記録されているプログラム、または、記憶部817からRAM813にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
RAM813には、CPU811が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。 TheCPU 811 executes various processes according to the program recorded in the ROM 812 or the program loaded from the storage unit 817 into the RAM 813.
TheRAM 813 also appropriately stores data and the like necessary for the CPU 811 to execute various processes.
RAM813には、CPU811が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。 The
The
CPU811、ROM812及びRAM813は、バス814を介して相互に接続されている。バス814には、入力部815、出力部816、記憶部817、通信部818、ドライブ819及び撮像部820が接続されている。
The CPU 811 and ROM 812 and the RAM 813 are connected to each other via the bus 814. An input unit 815, an output unit 816, a storage unit 817, a communication unit 818, a drive 819, and an imaging unit 820 are connected to the bus 814.
入力部815は、各種ボタン等で構成され、指示操作に応じて各種情報を入力する。
出力部816は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、映像や音声を出力する。
なお、情報処理装置800がスマートフォンやタブレット端末として構成される場合には、入力部815と出力部816のディスプレイとを重ねて配置し、タッチパネルを構成することとしてもよい。
記憶部817は、ハードディスクあるいはDRAM(Dynamic Random Access Memory)等で構成され、各サーバで管理される各種データを記憶する。
通信部818は、ネットワーク30を介して他の装置との間で行う通信を制御する。 Theinput unit 815 is composed of various buttons and the like, and inputs various information according to an instruction operation.
Theoutput unit 816 is composed of a display, a speaker, and the like, and outputs video and audio.
When theinformation processing device 800 is configured as a smartphone or a tablet terminal, the input unit 815 and the display of the output unit 816 may be arranged so as to overlap each other to form a touch panel.
Thestorage unit 817 is composed of a hard disk, a DRAM (Dynamic Random Access Memory), or the like, and stores various data managed by each server.
Thecommunication unit 818 controls communication with other devices via the network 30.
出力部816は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、映像や音声を出力する。
なお、情報処理装置800がスマートフォンやタブレット端末として構成される場合には、入力部815と出力部816のディスプレイとを重ねて配置し、タッチパネルを構成することとしてもよい。
記憶部817は、ハードディスクあるいはDRAM(Dynamic Random Access Memory)等で構成され、各サーバで管理される各種データを記憶する。
通信部818は、ネットワーク30を介して他の装置との間で行う通信を制御する。 The
The
When the
The
The
ドライブ819には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア831が適宜装着される。ドライブ819によってリムーバブルメディア831から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部817にインストールされる。
撮像部820は、レンズ及び撮像素子等を備えた撮像装置によって構成され、被写体のデジタル映像を撮像する。 Aremovable media 831 made of a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a semiconductor memory, or the like is appropriately mounted on the drive 819. The program read from the removable media 831 by the drive 819 is installed in the storage unit 817 as needed.
Theimage pickup unit 820 is composed of an image pickup device including a lens, an image pickup element, and the like, and captures a digital image of a subject.
撮像部820は、レンズ及び撮像素子等を備えた撮像装置によって構成され、被写体のデジタル映像を撮像する。 A
The
[機能的構成]
次に、情報処理システム1における各装置の機能的構成について説明する。
[ユーザ端末10の機能的構成]
図3は、ユーザ端末10の機能的構成を示すブロック図である。
図3に示すように、ユーザ端末10のCPU811においては、ユーザインターフェース表示制御部(UI表示制御部)51と、ユーザ情報送信部52と、レコメンド情報取得部53と、が機能する。 [Functional configuration]
Next, the functional configuration of each device in theinformation processing system 1 will be described.
[Functional configuration of user terminal 10]
FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of theuser terminal 10.
As shown in FIG. 3, in theCPU 811 of the user terminal 10, the user interface display control unit (UI display control unit) 51, the user information transmission unit 52, and the recommendation information acquisition unit 53 function.
次に、情報処理システム1における各装置の機能的構成について説明する。
[ユーザ端末10の機能的構成]
図3は、ユーザ端末10の機能的構成を示すブロック図である。
図3に示すように、ユーザ端末10のCPU811においては、ユーザインターフェース表示制御部(UI表示制御部)51と、ユーザ情報送信部52と、レコメンド情報取得部53と、が機能する。 [Functional configuration]
Next, the functional configuration of each device in the
[Functional configuration of user terminal 10]
FIG. 3 is a block diagram showing a functional configuration of the
As shown in FIG. 3, in the
UI表示制御部51は、サーバ20から受信したUI画面を表示するための情報(以下、「UI情報」と称する。)に基づいて、UI表示処理における各種入出力画面(UI画面)の表示を制御する。例えば、UI表示制御部51は、ユーザの属性に関する情報を入力するためのユーザ属性入力画面、ユーザが選択可能な店舗の一覧を表示して店舗の選択に関する情報(以下、「要求情報」と称する。)をサーバ20に送信する店舗選択画面、ユーザに対してサーバ20がレコメンドする店舗に関する情報を表示するレコメンド情報表示画面等の各種画面を表示する。
The UI display control unit 51 displays various input / output screens (UI screens) in the UI display process based on the information for displaying the UI screen received from the server 20 (hereinafter, referred to as "UI information"). Control. For example, the UI display control unit 51 displays a user attribute input screen for inputting information related to user attributes, a list of stores that can be selected by the user, and information related to store selection (hereinafter referred to as "request information"). ) Is transmitted to the server 20, and various screens such as a store selection screen and a recommendation information display screen for displaying information about the store recommended by the server 20 to the user are displayed.
ユーザ情報送信部52は、UI画面に入力されたユーザの属性に関する情報(氏名、年齢、性別、趣味あるいは嗜好性等の属性)、店舗選択画面に入力された要求情報(店舗名、訪問時間等)、あるいは、レコメンド情報表示画面におけるレコメンドに対してユーザが実際に行った行動結果に関する情報(レコメンドに従ったか否か、従わなかった場合にいずれの店舗・時間に訪問したか等)といったユーザが入力した各種情報を送信する。
The user information transmission unit 52 includes information on user attributes (name, age, gender, hobbies, preferences, etc.) input on the UI screen, request information (store name, visit time, etc.) input on the store selection screen. ) Or, information about the result of the action actually performed by the user in response to the recommendation on the recommendation information display screen (whether or not the recommendation was followed, which store / time the user visited if the recommendation was not followed, etc.) Send various entered information.
レコメンド情報取得部53は、レコメンド情報が提示されるタイミングとなっている場合に、サーバ20によってレコメンドされた店舗に関する情報を取得する。例えば、レコメンド情報取得部53は、ランチで訪問する店舗について、ユーザがサーバ20へのレコメンドを要求している場合、ランチの時間帯となる所定時間前(例えば、午後12時にランチの時間帯となる場合に、30分前の午前11:30等)に、レコメンドされた店舗に関する情報を取得する。本実施形態において、サーバ20によってレコメンドされた店舗に関する情報は、レコメンド情報表示画面のUI情報に含めて取得される。
The recommendation information acquisition unit 53 acquires information about the store recommended by the server 20 when the recommendation information is presented at the timing. For example, when the user requests a recommendation to the server 20 for a store to be visited for lunch, the recommendation information acquisition unit 53 sets the lunch time zone before a predetermined time (for example, 12:00 pm lunch time zone). In that case, information about the recommended store will be acquired at 11:30 am, etc. 30 minutes before. In the present embodiment, the information about the store recommended by the server 20 is included in the UI information of the recommendation information display screen and acquired.
[サーバ20の機能的構成]
図4は、サーバ20の機能的構成を示すブロック図である。
図4に示すように、サーバ20のCPU811においては、ユーザインターフェース画面生成部(UI画面生成部)151と、ユーザ情報取得部152と、レコメンド情報生成部153と、が機能する。また、サーバ20の記憶部817には、店舗情報記憶部171と、ユーザ情報記憶部172と、行動結果記憶部173と、が形成される。 [Functional configuration of server 20]
FIG. 4 is a block diagram showing a functional configuration of theserver 20.
As shown in FIG. 4, in theCPU 811 of the server 20, the user interface screen generation unit (UI screen generation unit) 151, the user information acquisition unit 152, and the recommendation information generation unit 153 function. Further, in the storage unit 817 of the server 20, a store information storage unit 171, a user information storage unit 172, and an action result storage unit 173 are formed.
図4は、サーバ20の機能的構成を示すブロック図である。
図4に示すように、サーバ20のCPU811においては、ユーザインターフェース画面生成部(UI画面生成部)151と、ユーザ情報取得部152と、レコメンド情報生成部153と、が機能する。また、サーバ20の記憶部817には、店舗情報記憶部171と、ユーザ情報記憶部172と、行動結果記憶部173と、が形成される。 [Functional configuration of server 20]
FIG. 4 is a block diagram showing a functional configuration of the
As shown in FIG. 4, in the
店舗情報記憶部171には、ユーザが選択可能な各店舗に関する情報(店舗名、所在地、座席数及び座席の形態(テーブルまたはカウンター等)、営業時間、店舗種別(提供する料理の種別)、メニュー等)が記憶される。
ユーザ情報記憶部172には、ユーザ端末10から送信されたユーザに関する情報(ユーザの属性に関する情報、店舗の選択に関する情報(要求情報)等)が記憶される。
行動結果記憶部173には、ユーザの要求情報、及び、サーバ20のレコメンドに対してユーザが実際に行った行動結果に関する情報(ユーザがレコメンドに従ったか否か、従わなかった場合にいずれの店舗・時間に訪問したか等)が記憶される。 The storeinformation storage unit 171 contains information about each store that can be selected by the user (store name, location, number of seats, seat type (table or counter, etc.), business hours, store type (type of food to be served), menu. Etc.) are memorized.
The userinformation storage unit 172 stores information about the user (information about user attributes, information about store selection (request information), etc.) transmitted from the user terminal 10.
The actionresult storage unit 173 contains information on the user's request information and information on the action result actually performed by the user with respect to the recommendation of the server 20 (whether or not the user has followed the recommendation, or if the user has not followed the recommendation, any store.・ Whether you visited at the time, etc.) is memorized.
ユーザ情報記憶部172には、ユーザ端末10から送信されたユーザに関する情報(ユーザの属性に関する情報、店舗の選択に関する情報(要求情報)等)が記憶される。
行動結果記憶部173には、ユーザの要求情報、及び、サーバ20のレコメンドに対してユーザが実際に行った行動結果に関する情報(ユーザがレコメンドに従ったか否か、従わなかった場合にいずれの店舗・時間に訪問したか等)が記憶される。 The store
The user
The action
UI画面生成部151は、ユーザ端末10からレコメンドが要求された場合に、UI画面を表示するためのUI情報を生成し、生成したUI情報をユーザ端末10に送信する。例えば、UI画面生成部151は、ユーザの属性に関する情報を入力するためのユーザ属性入力画面、ユーザが選択可能な店舗の一覧を表示して店舗の選択に関する情報(要求情報)の入力を受け付ける店舗選択画面、あるいは、ユーザに対してレコメンドする店舗に関する情報を表示するレコメンド情報表示画面等の各種UI情報をユーザ端末10に送信する。
The UI screen generation unit 151 generates UI information for displaying the UI screen when a recommendation is requested from the user terminal 10, and transmits the generated UI information to the user terminal 10. For example, the UI screen generation unit 151 displays a user attribute input screen for inputting information related to user attributes, a list of stores that can be selected by the user, and accepts input of information (request information) related to store selection. Various UI information such as a selection screen or a recommendation information display screen that displays information about the store to be recommended to the user is transmitted to the user terminal 10.
ユーザ情報取得部152は、ユーザ端末10において各種UI画面に入力された情報(ユーザの属性に関する情報、ユーザの要求情報、あるいは、行動結果に関する情報等)を取得する。また、ユーザ情報取得部152は、取得したユーザの属性に関する情報をユーザ情報記憶部172に記憶すると共に、ユーザの要求情報及び行動結果に関する情報を行動結果記憶部173に記憶する。
The user information acquisition unit 152 acquires information (information about user attributes, user request information, information about action results, etc.) input to various UI screens on the user terminal 10. Further, the user information acquisition unit 152 stores the acquired information on the user's attributes in the user information storage unit 172, and stores the user's request information and the information on the action result in the action result storage unit 173.
レコメンド情報生成部153は、複数のユーザから受け付けたユーザの属性に関する情報及びユーザの要求情報を、レコメンドを行うための均衡問題の解決対象として蓄積する。
また、レコメンド情報生成部153は、レコメンド情報を提示するタイミングとなった場合に、ユーザが選択可能な店舗に関する情報と、蓄積しているユーザの属性に関する情報及びユーザの要求情報とに基づいて、各ユーザにとっての選択肢の効用の大きさに応じた確率に従って、複数のユーザ間の競合を均衡させる均衡問題の解として、レコメンド情報を取得する。レコメンド情報生成部153によって取得されたレコメンド情報は、レコメンド情報表示画面に含めて、UI画面生成部151によって各ユーザのユーザ端末10に送信される。 The recommendationinformation generation unit 153 accumulates information on user attributes and user request information received from a plurality of users as a target for solving an equilibrium problem for making recommendations.
In addition, the recommendationinformation generation unit 153 is based on the information about the store that can be selected by the user, the accumulated information about the attributes of the user, and the information requested by the user when it is time to present the recommendation information. Recommendation information is acquired as a solution to an equilibrium problem that balances competition among a plurality of users according to a probability according to the magnitude of utility of an option for each user. The recommendation information acquired by the recommendation information generation unit 153 is included in the recommendation information display screen and transmitted to the user terminal 10 of each user by the UI screen generation unit 151.
また、レコメンド情報生成部153は、レコメンド情報を提示するタイミングとなった場合に、ユーザが選択可能な店舗に関する情報と、蓄積しているユーザの属性に関する情報及びユーザの要求情報とに基づいて、各ユーザにとっての選択肢の効用の大きさに応じた確率に従って、複数のユーザ間の競合を均衡させる均衡問題の解として、レコメンド情報を取得する。レコメンド情報生成部153によって取得されたレコメンド情報は、レコメンド情報表示画面に含めて、UI画面生成部151によって各ユーザのユーザ端末10に送信される。 The recommendation
In addition, the recommendation
本実施形態において、レコメンド情報生成部153は、各ユーザに対するレコメンド情報を複数のユーザ間の競合を均衡させる均衡問題の解として取得する際に、そのユーザが現在割り当てられている選択肢(ここでは店舗)に居残った場合の効用の大きさと、他の選択肢(店舗)に移動させた場合の効用の大きさとを要素とする確率を算出し、算出した確率に応じて、そのユーザを割り当てる選択肢を選択する。そして、レコメンド情報生成部153は、複数のユーザ全体の割り当てが収束条件に合致した段階で、各ユーザが割り当てられている選択肢をレコメンド情報として各ユーザに提示する。なお、ここで用いられる収束条件としては、各ユーザにとっての選択肢の効用の大きさに応じた確率で、全てのユーザをいずれかの選択肢に割り当てる試行を複数回実行し、直近の所定回数(例えば、50回あるいは100回等)において、ほぼ同じ割合で各選択肢にユーザが割り当てられている状態となっていることと定義することができる。
In the present embodiment, when the recommendation information generation unit 153 acquires the recommendation information for each user as a solution of an equilibrium problem that balances the competition among a plurality of users, the option currently assigned to that user (here, a store). ), And the probability of the utility when moving to another option (store) is calculated, and the option to assign the user is selected according to the calculated probability. do. Then, the recommendation information generation unit 153 presents to each user the options assigned to each user as the recommendation information at the stage when the allocation of all the plurality of users matches the convergence condition. As the convergence condition used here, the trial of assigning all users to one of the options is executed a plurality of times with a probability according to the magnitude of the utility of the option for each user, and the most recent predetermined number of times (for example, , 50 times, 100 times, etc.), it can be defined that the user is assigned to each option at almost the same ratio.
図5及び図6は、レコメンド情報を生成するアルゴリズムを説明するための模式図である。
なお、以下の説明において、ユーザiが選択肢kを選択した場合の効用をui,kと表記する。このとき、ui,kは、式(1)のように表される。 5 and 6 are schematic diagrams for explaining an algorithm for generating recommendation information.
In the following description, the utility when the user i selects the option k is referred to as ui, k. At this time, ui and k are expressed as in the equation (1).
なお、以下の説明において、ユーザiが選択肢kを選択した場合の効用をui,kと表記する。このとき、ui,kは、式(1)のように表される。 5 and 6 are schematic diagrams for explaining an algorithm for generating recommendation information.
In the following description, the utility when the user i selects the option k is referred to as ui, k. At this time, ui and k are expressed as in the equation (1).
なお、λi、tkについては、ユーザの属性に関する情報、店舗に関する情報として予め登録されているものとする。
ここで、本実施形態においては、各ユーザが選択肢kに持つ金銭的価値vi(k)について、
vi(k)=0:ユーザが選択肢kを選択している場合
vi(k)=-∞:ユーザが選択肢kを選択していない場合
と設定されるものとする。
この場合、ユーザは、選択肢全体の中から、順位付けせずに許容し得る選択肢を選択していることとなる。 It should be noted that, for the λ i, t k, information about the attributes of the user, and those that are registered in advance as information about the store.
In the present embodiment, the monetary value v i (k) with each user in the choice k,
v i (k) = 0: If the user has selected the option k v i (k) = - ∞: user shall be set to the case where not selected the option k.
In this case, the user selects an acceptable option from the entire options without ranking.
ここで、本実施形態においては、各ユーザが選択肢kに持つ金銭的価値vi(k)について、
vi(k)=0:ユーザが選択肢kを選択している場合
vi(k)=-∞:ユーザが選択肢kを選択していない場合
と設定されるものとする。
この場合、ユーザは、選択肢全体の中から、順位付けせずに許容し得る選択肢を選択していることとなる。 It should be noted that, for the λ i, t k, information about the attributes of the user, and those that are registered in advance as information about the store.
In the present embodiment, the monetary value v i (k) with each user in the choice k,
v i (k) = 0: If the user has selected the option k v i (k) = - ∞: user shall be set to the case where not selected the option k.
In this case, the user selects an acceptable option from the entire options without ranking.
図5に示すように、初期状態では、ユーザU1が選択肢として、店舗A,Bを選択しており、店舗Aを選択肢に含めたユーザがユーザU2,U3、店舗Bを選択肢に含めたユーザがユーザU4である状態とする。また、各ユーザが、現在割り当てられた店舗に持つ金銭的価値を1000、各ユーザの単位時間あたりの金銭的価値を800、店舗Aが単位時間で処理できる人数を2人、店舗Bが単位時間で処理できる人数を5人とする。この場合、各ユーザが選んだ選択肢の組x={A,A,A,B}、店舗Aを選んでいる人数nA({A,A,A,B})=3、店舗Bを選んでいる人数nB({A,A,A,B})=1となる。
As shown in FIG. 5, in the initial state, the user U1 selects stores A and B as options, and the user who includes the store A as an option is the user who includes the users U2 and U3 and the store B as an option. It is assumed that the user is U4. In addition, each user has 1000 monetary value in the currently assigned store, 800 monetary value per unit time of each user, 2 people can be processed by store A in unit time, and store B has unit time. The number of people that can be processed by is 5 people. In this case, the set of choices selected by each user x = {A, A, A, B}, the number of people selecting store A n A ({A, A, A, B}) = 3, store B is selected. The number of people n B ({A, A, A, B}) = 1.
このとき、式(1)に基づく各ユーザの効用は、
ユーザU1:1000-800×3/2=-200
ユーザU2:1000-800×3/2=-200
ユーザU3:1000-800×3/2=-200
ユーザU4:1000-800×1/5=840
となる。
本実施形態においては、以下のようなルールに従って、ユーザを割り当てる選択肢を選択するものとする。
・選択肢k∈{1,・・・,K}それぞれがvkだけの価値を持つ。
・以下の式(2)で定義される確率pkで各選択肢を選ぶ。 At this time, the utility of each user based on the equation (1) is
User U1: 1000-800x 3/2 = -200
User U2: 1000-800x 3/2 = -200
User U3: 1000-800x 3/2 = -200
User U4: 1000-800x 1/5 = 840
Will be.
In the present embodiment, the option for assigning a user shall be selected according to the following rules.
-Each option k ∈ {1, ..., K} has a value of v k.
-Select each option with the probability pk defined by the following equation (2).
ユーザU1:1000-800×3/2=-200
ユーザU2:1000-800×3/2=-200
ユーザU3:1000-800×3/2=-200
ユーザU4:1000-800×1/5=840
となる。
本実施形態においては、以下のようなルールに従って、ユーザを割り当てる選択肢を選択するものとする。
・選択肢k∈{1,・・・,K}それぞれがvkだけの価値を持つ。
・以下の式(2)で定義される確率pkで各選択肢を選ぶ。 At this time, the utility of each user based on the equation (1) is
User U1: 1000-800
User U2: 1000-800
User U3: 1000-800
User U4: 1000-800
Will be.
In the present embodiment, the option for assigning a user shall be selected according to the following rules.
-Each option k ∈ {1, ..., K} has a value of v k.
-Select each option with the probability pk defined by the following equation (2).
即ち、本願発明においては、ユーザをいずれかの選択肢に割り当てる際に、式(2)で定義される確率pkで各選択肢を選択するルール(以下、「ロジット選択ルール」と称する。)を用いたベストレスポンスダイナミクスを採用している。
本実施形態のベストレスポンスダイナミクスによれば、図5に示す初期状態において、レコメンドを行う場合、図6に示すように、ユーザU1が店舗Aに居残る確率PAは、PA=e-200/(e-200+e680)、ユーザU1が店舗Bに移動する確率PBは、PB=e680/(e-200+e680)となる。 Use words, in the present invention, when assigning users to one alternative, the formula (2) rules for selecting each option with probability p k defined by (hereinafter referred to as "logit selection rules".) The It uses the best response dynamics that it had.
According to the best response dynamics of this embodiment, in the initial state shown in FIG. 5, when performing recommendation, as shown in FIG. 6, the probability P A the user U1 should stay in the store A is, P A = e -200 / (E- 200 + e 680 ), the probability P B for user U1 to move to store B is P B = e 680 / (e- 200 + e 680 ).
本実施形態のベストレスポンスダイナミクスによれば、図5に示す初期状態において、レコメンドを行う場合、図6に示すように、ユーザU1が店舗Aに居残る確率PAは、PA=e-200/(e-200+e680)、ユーザU1が店舗Bに移動する確率PBは、PB=e680/(e-200+e680)となる。 Use words, in the present invention, when assigning users to one alternative, the formula (2) rules for selecting each option with probability p k defined by (hereinafter referred to as "logit selection rules".) The It uses the best response dynamics that it had.
According to the best response dynamics of this embodiment, in the initial state shown in FIG. 5, when performing recommendation, as shown in FIG. 6, the probability P A the user U1 should stay in the store A is, P A = e -200 / (E- 200 + e 680 ), the probability P B for user U1 to move to store B is P B = e 680 / (e- 200 + e 680 ).
上記確率PA,PBが、店舗A,Bを選択肢として許容したユーザU1にとっての選択肢の効用の大きさに応じた確率となり、レコメンド情報生成部153は、上記確率PA,PBに従ってユーザU1に選択肢を割り当てる試行を繰り返す。そして、レコメンド情報生成部153は、複数のユーザ全体の割り当てが収束条件に合致した段階で割り当てられている選択肢を均衡問題の解として、ユーザU1に対するレコメンド情報を生成する。
なお、ユーザにとっての選択肢の効用の大きさに応じた確率で選択肢に割り当てる処理を収束条件に合致するまで繰り返すことから、初期状態(各ユーザの選択肢への割り当て)は任意に設定することができる。 The above probabilities P A and P B are probabilities according to the magnitude of the utility of the options for the user U1 who allows the stores A and B as options, and the recommendationinformation generation unit 153 determines the user according to the above probabilities P A and P B. Repeat the trial of assigning options to U1. Then, the recommendation information generation unit 153 generates recommendation information for the user U1 by using the options assigned at the stage when the allocation of all the plurality of users matches the convergence condition as the solution of the equilibrium problem.
Since the process of allocating to the options with a probability according to the utility of the options for the user is repeated until the convergence condition is met, the initial state (assignment to each user's options) can be arbitrarily set. ..
なお、ユーザにとっての選択肢の効用の大きさに応じた確率で選択肢に割り当てる処理を収束条件に合致するまで繰り返すことから、初期状態(各ユーザの選択肢への割り当て)は任意に設定することができる。 The above probabilities P A and P B are probabilities according to the magnitude of the utility of the options for the user U1 who allows the stores A and B as options, and the recommendation
Since the process of allocating to the options with a probability according to the utility of the options for the user is repeated until the convergence condition is met, the initial state (assignment to each user's options) can be arbitrarily set. ..
[動作]
次に、情報処理システム1の動作を説明する。
[UI表示処理]
図7は、ユーザ端末10で実行されるUI表示処理の流れを説明するフローチャートである。
UI表示処理は、ユーザ端末10の入力部815を介してUI表示処理の実行が指示入力されることに対応して開始される。 [motion]
Next, the operation of theinformation processing system 1 will be described.
[UI display processing]
FIG. 7 is a flowchart illustrating a flow of UI display processing executed by theuser terminal 10.
The UI display process is started in response to an instruction input to execute the UI display process via theinput unit 815 of the user terminal 10.
次に、情報処理システム1の動作を説明する。
[UI表示処理]
図7は、ユーザ端末10で実行されるUI表示処理の流れを説明するフローチャートである。
UI表示処理は、ユーザ端末10の入力部815を介してUI表示処理の実行が指示入力されることに対応して開始される。 [motion]
Next, the operation of the
[UI display processing]
FIG. 7 is a flowchart illustrating a flow of UI display processing executed by the
The UI display process is started in response to an instruction input to execute the UI display process via the
UI表示処理が開始されると、ステップS1において、UI表示制御部51は、サーバ20にアクセスし、店舗に関するレコメンドを要求する。
ステップS2において、UI表示制御部51は、ユーザの属性に関する情報を入力するためのユーザ属性入力画面のUI情報をサーバ20から受信し、ユーザ属性入力画面を表示する。これにより、ユーザは、ユーザの属性に関する情報を入力可能な状態となる。
ステップS3において、ユーザ情報送信部52は、ユーザ属性入力画面に入力されたユーザの属性に関する情報(氏名、年齢、性別、趣味あるいは嗜好性等の属性)をサーバ20に送信する。 When the UI display process is started, in step S1, the UIdisplay control unit 51 accesses the server 20 and requests a recommendation regarding the store.
In step S2, the UIdisplay control unit 51 receives the UI information of the user attribute input screen for inputting the information related to the user attribute from the server 20 and displays the user attribute input screen. As a result, the user is in a state where information regarding the user's attributes can be input.
In step S3, the userinformation transmission unit 52 transmits information (attributes such as name, age, gender, hobby or preference) regarding the user's attribute input to the user attribute input screen to the server 20.
ステップS2において、UI表示制御部51は、ユーザの属性に関する情報を入力するためのユーザ属性入力画面のUI情報をサーバ20から受信し、ユーザ属性入力画面を表示する。これにより、ユーザは、ユーザの属性に関する情報を入力可能な状態となる。
ステップS3において、ユーザ情報送信部52は、ユーザ属性入力画面に入力されたユーザの属性に関する情報(氏名、年齢、性別、趣味あるいは嗜好性等の属性)をサーバ20に送信する。 When the UI display process is started, in step S1, the UI
In step S2, the UI
In step S3, the user
ステップS4において、UI表示制御部51は、ユーザが選択可能な店舗の一覧を表示する店舗選択画面のUI情報をサーバ20から受信し、店舗選択画面を表示する。これにより、ユーザは、店舗の選択に関する要求情報を入力可能な状態となる。
ステップS5において、ユーザ情報送信部52は、店舗選択画面に入力された要求情報(店舗名、訪問時間等)をサーバ20に送信する。 In step S4, the UIdisplay control unit 51 receives the UI information of the store selection screen that displays the list of stores that can be selected by the user from the server 20, and displays the store selection screen. As a result, the user can input the request information regarding the selection of the store.
In step S5, the userinformation transmission unit 52 transmits the request information (store name, visit time, etc.) input to the store selection screen to the server 20.
ステップS5において、ユーザ情報送信部52は、店舗選択画面に入力された要求情報(店舗名、訪問時間等)をサーバ20に送信する。 In step S4, the UI
In step S5, the user
ステップS6において、レコメンド情報取得部53は、レコメンド情報が提示されるタイミングとなっている場合に、サーバ20によってレコメンドされた店舗に関する情報を含むレコメンド情報表示画面のUI情報を受信し、レコメンド情報表示画面を表示する。
ステップS7において、ユーザ情報送信部52は、レコメンド情報表示画面におけるレコメンドに対してユーザが実際に行った行動結果に関する情報(レコメンドに従ったか否か、従わなかった場合にいずれの店舗・時間に訪問したか等)をサーバ20に送信する。なお、レコメンド情報表示画面におけるレコメンドに対してユーザが実際に行った行動結果は、レコメンドに対する行動を行ったユーザによって入力される。
ステップS7の後、UI表示処理は終了となる。 In step S6, the recommendationinformation acquisition unit 53 receives the UI information of the recommendation information display screen including the information about the store recommended by the server 20 when the recommendation information is presented, and displays the recommendation information. Display the screen.
In step S7, the userinformation transmission unit 52 visits the store / time regarding the result of the action actually performed by the user with respect to the recommendation on the recommendation information display screen (whether or not the recommendation is followed, or if the recommendation is not followed, at any store / time). Etc.) is transmitted to the server 20. The result of the action actually performed by the user for the recommendation on the recommendation information display screen is input by the user who has performed the action for the recommendation.
After step S7, the UI display process ends.
ステップS7において、ユーザ情報送信部52は、レコメンド情報表示画面におけるレコメンドに対してユーザが実際に行った行動結果に関する情報(レコメンドに従ったか否か、従わなかった場合にいずれの店舗・時間に訪問したか等)をサーバ20に送信する。なお、レコメンド情報表示画面におけるレコメンドに対してユーザが実際に行った行動結果は、レコメンドに対する行動を行ったユーザによって入力される。
ステップS7の後、UI表示処理は終了となる。 In step S6, the recommendation
In step S7, the user
After step S7, the UI display process ends.
[レコメンド処理]
図8は、サーバ20で実行されるレコメンド処理の流れを説明するフローチャートである。
レコメンド処理は、サーバ20の起動と共に開始され、繰り返し実行される。
レコメンド処理が開始されると、ステップS11において、ユーザ端末10から、店舗に関するレコメンドを要求するためのアクセスが行われたか否かの判定を行う。
ユーザ端末10から、店舗に関するレコメンドを要求するためのアクセスが行われていない場合、ステップS11においてNOと判定されて、ステップS11の処理が繰り返される。
一方、ユーザ端末10から、店舗に関するレコメンドを要求するためのアクセスが行われた場合、ステップS11においてYESと判定されて、処理はステップS12に移行する。 [Recommendation processing]
FIG. 8 is a flowchart illustrating a flow of recommendation processing executed by theserver 20.
The recommendation process is started when theserver 20 is started and is repeatedly executed.
When the recommendation process is started, in step S11, it is determined whether or not theuser terminal 10 has accessed to request the recommendation regarding the store.
If theuser terminal 10 has not accessed to request a recommendation regarding the store, NO is determined in step S11, and the process of step S11 is repeated.
On the other hand, when theuser terminal 10 accesses to request a recommendation regarding the store, it is determined as YES in step S11, and the process proceeds to step S12.
図8は、サーバ20で実行されるレコメンド処理の流れを説明するフローチャートである。
レコメンド処理は、サーバ20の起動と共に開始され、繰り返し実行される。
レコメンド処理が開始されると、ステップS11において、ユーザ端末10から、店舗に関するレコメンドを要求するためのアクセスが行われたか否かの判定を行う。
ユーザ端末10から、店舗に関するレコメンドを要求するためのアクセスが行われていない場合、ステップS11においてNOと判定されて、ステップS11の処理が繰り返される。
一方、ユーザ端末10から、店舗に関するレコメンドを要求するためのアクセスが行われた場合、ステップS11においてYESと判定されて、処理はステップS12に移行する。 [Recommendation processing]
FIG. 8 is a flowchart illustrating a flow of recommendation processing executed by the
The recommendation process is started when the
When the recommendation process is started, in step S11, it is determined whether or not the
If the
On the other hand, when the
ステップS12において、UI画面生成部151は、ユーザの属性に関する情報を入力するためのユーザ属性入力画面のUI情報を生成し、ユーザ端末10に送信する。
ステップS13において、ユーザ情報取得部152は、ユーザ端末10からユーザの属性に関する情報を取得する。このとき取得されたユーザの属性に関する情報は、ユーザ情報記憶部172に記憶される。
ステップS14において、UI画面生成部151は、ユーザが選択可能な店舗の一覧を表示して店舗の選択に関する情報(要求情報)の入力を受け付ける店舗選択画面のUI情報を生成し、ユーザ端末10に送信する。 In step S12, the UIscreen generation unit 151 generates UI information of the user attribute input screen for inputting information regarding the user's attributes and transmits it to the user terminal 10.
In step S13, the userinformation acquisition unit 152 acquires information related to the user's attributes from the user terminal 10. The information regarding the user's attributes acquired at this time is stored in the user information storage unit 172.
In step S14, the UIscreen generation unit 151 generates UI information on the store selection screen that displays a list of stores that can be selected by the user and accepts input of information (request information) related to store selection, and causes the user terminal 10 to generate UI information. Send.
ステップS13において、ユーザ情報取得部152は、ユーザ端末10からユーザの属性に関する情報を取得する。このとき取得されたユーザの属性に関する情報は、ユーザ情報記憶部172に記憶される。
ステップS14において、UI画面生成部151は、ユーザが選択可能な店舗の一覧を表示して店舗の選択に関する情報(要求情報)の入力を受け付ける店舗選択画面のUI情報を生成し、ユーザ端末10に送信する。 In step S12, the UI
In step S13, the user
In step S14, the UI
ステップS15において、ユーザ情報取得部152は、ユーザによる店舗の選択に関する要求情報を取得する。このとき取得されたユーザの要求情報は、行動結果記憶部173に記憶される。
ステップS16において、レコメンド情報生成部153は、複数のユーザから受け付けたユーザの属性に関する情報及びユーザの要求情報を、レコメンドを行うための均衡問題の解決対象として蓄積する。 In step S15, the userinformation acquisition unit 152 acquires request information regarding the selection of the store by the user. The user's request information acquired at this time is stored in the action result storage unit 173.
In step S16, the recommendationinformation generation unit 153 accumulates information on user attributes and user request information received from a plurality of users as a target for solving an equilibrium problem for making recommendations.
ステップS16において、レコメンド情報生成部153は、複数のユーザから受け付けたユーザの属性に関する情報及びユーザの要求情報を、レコメンドを行うための均衡問題の解決対象として蓄積する。 In step S15, the user
In step S16, the recommendation
ステップS17において、レコメンド情報生成部153は、レコメンド情報を提示するタイミングとなっているか否かの判定を行う。
レコメンド情報を提示するタイミングとなっていない場合、ステップS17においてNOと判定されて、処理はステップS11に移行する。
一方、レコメンド情報を提示するタイミングとなっている場合、ステップS17においてYESと判定されて、処理はステップS18に移行する。 In step S17, the recommendationinformation generation unit 153 determines whether or not it is time to present the recommendation information.
If it is not the timing to present the recommendation information, NO is determined in step S17, and the process proceeds to step S11.
On the other hand, when it is time to present the recommendation information, YES is determined in step S17, and the process proceeds to step S18.
レコメンド情報を提示するタイミングとなっていない場合、ステップS17においてNOと判定されて、処理はステップS11に移行する。
一方、レコメンド情報を提示するタイミングとなっている場合、ステップS17においてYESと判定されて、処理はステップS18に移行する。 In step S17, the recommendation
If it is not the timing to present the recommendation information, NO is determined in step S17, and the process proceeds to step S11.
On the other hand, when it is time to present the recommendation information, YES is determined in step S17, and the process proceeds to step S18.
ステップS18において、レコメンド情報生成部153は、各ユーザにとっての選択肢の効用の大きさに応じた確率に従って、複数のユーザ間の競合を均衡させる均衡処理を実行する。均衡処理が実行されることにより、各ユーザへのレコメンド情報が取得される。
ステップS19において、ユーザに対してレコメンドする店舗に関する情報を表示するレコメンド情報表示画面のUI情報を生成し、ユーザ端末10に送信する。レコメンド情報表示画面のUI情報には、レコメンド情報生成部153によって取得されたレコメンド情報が含まれている。
ステップS19の後、レコメンド処理が繰り返される。 In step S18, the recommendationinformation generation unit 153 executes a balancing process that balances the competition among a plurality of users according to the probability according to the magnitude of the utility of the options for each user. By executing the balancing process, the recommendation information for each user is acquired.
In step S19, UI information of the recommendation information display screen that displays information about the store to be recommended to the user is generated and transmitted to theuser terminal 10. The UI information on the recommendation information display screen includes the recommendation information acquired by the recommendation information generation unit 153.
After step S19, the recommendation process is repeated.
ステップS19において、ユーザに対してレコメンドする店舗に関する情報を表示するレコメンド情報表示画面のUI情報を生成し、ユーザ端末10に送信する。レコメンド情報表示画面のUI情報には、レコメンド情報生成部153によって取得されたレコメンド情報が含まれている。
ステップS19の後、レコメンド処理が繰り返される。 In step S18, the recommendation
In step S19, UI information of the recommendation information display screen that displays information about the store to be recommended to the user is generated and transmitted to the
After step S19, the recommendation process is repeated.
[均衡処理]
図9は、サーバ20で実行される均衡処理の流れを説明するフローチャートである。
均衡処理は、レコメンド処理のステップS18において、サブフローとして実行される。
均衡処理が開始されると、ステップS21において、レコメンド情報生成部153は、蓄積されているユーザの属性に関する情報及びユーザの要求情報を取得する。
ステップS22において、レコメンド情報生成部153は、各ユーザの選択肢それぞれについて、各ユーザの効用の大きさを反映させた確率pk(式(2)参照)を算出する。
ステップS23において、レコメンド情報生成部153は、算出した確率pkに基づいて、各ユーザをいずれかの選択肢に割り当てる。 [Balance processing]
FIG. 9 is a flowchart illustrating a flow of equilibrium processing executed by theserver 20.
The equilibrium processing is executed as a subflow in step S18 of the recommendation processing.
When the equilibrium process is started, in step S21, the recommendationinformation generation unit 153 acquires the accumulated information regarding the user's attributes and the user's request information.
In step S22, the recommendation information generation unit 153 calculates a probability pk (see equation (2)) that reflects the magnitude of utility of each user for each of the options of each user.
In step S23, the recommendationinformation generating unit 153, based on the calculated probability p k, assign each user to one of the choices.
図9は、サーバ20で実行される均衡処理の流れを説明するフローチャートである。
均衡処理は、レコメンド処理のステップS18において、サブフローとして実行される。
均衡処理が開始されると、ステップS21において、レコメンド情報生成部153は、蓄積されているユーザの属性に関する情報及びユーザの要求情報を取得する。
ステップS22において、レコメンド情報生成部153は、各ユーザの選択肢それぞれについて、各ユーザの効用の大きさを反映させた確率pk(式(2)参照)を算出する。
ステップS23において、レコメンド情報生成部153は、算出した確率pkに基づいて、各ユーザをいずれかの選択肢に割り当てる。 [Balance processing]
FIG. 9 is a flowchart illustrating a flow of equilibrium processing executed by the
The equilibrium processing is executed as a subflow in step S18 of the recommendation processing.
When the equilibrium process is started, in step S21, the recommendation
In step S22, the recommendation information generation unit 153 calculates a probability pk (see equation (2)) that reflects the magnitude of utility of each user for each of the options of each user.
In step S23, the recommendation
ステップS24において、レコメンド情報生成部153は、複数のユーザの要求情報が均衡している(複数のユーザ全体の割り当てが収束条件に合致している)か否かの判定を行う。
複数のユーザの要求情報が均衡していない(複数のユーザ全体の割り当てが収束条件に合致していない)場合、ステップS24においてNOと判定されて、処理はステップS23に移行する。
一方、複数のユーザの要求情報が均衡している(複数のユーザ全体の割り当てが収束条件に合致している)場合、ステップS24においてYESと判定されて、処理はステップS25に移行する。 In step S24, the recommendationinformation generation unit 153 determines whether or not the request information of the plurality of users is in equilibrium (the allocation of the plurality of users as a whole meets the convergence condition).
If the request information of the plurality of users is not balanced (the allocation of the plurality of users does not meet the convergence condition), NO is determined in step S24, and the process proceeds to step S23.
On the other hand, when the request information of the plurality of users is in equilibrium (the allocation of the plurality of users as a whole matches the convergence condition), YES is determined in step S24, and the process proceeds to step S25.
複数のユーザの要求情報が均衡していない(複数のユーザ全体の割り当てが収束条件に合致していない)場合、ステップS24においてNOと判定されて、処理はステップS23に移行する。
一方、複数のユーザの要求情報が均衡している(複数のユーザ全体の割り当てが収束条件に合致している)場合、ステップS24においてYESと判定されて、処理はステップS25に移行する。 In step S24, the recommendation
If the request information of the plurality of users is not balanced (the allocation of the plurality of users does not meet the convergence condition), NO is determined in step S24, and the process proceeds to step S23.
On the other hand, when the request information of the plurality of users is in equilibrium (the allocation of the plurality of users as a whole matches the convergence condition), YES is determined in step S24, and the process proceeds to step S25.
ステップS25において、レコメンド情報生成部153は、各ユーザが現在割り当てられている選択肢を各ユーザへのレコメンド内容として決定する。
ステップS25の後、レコメンド処理に戻る。 In step S25, the recommendationinformation generation unit 153 determines the option currently assigned to each user as the recommendation content for each user.
After step S25, the process returns to the recommendation process.
ステップS25の後、レコメンド処理に戻る。 In step S25, the recommendation
After step S25, the process returns to the recommendation process.
以上のように、本実施形態に係る情報処理システム1は、飲食店等、ユーザが希望する選択肢の選択を受け付け、各ユーザがそれぞれの選択肢に持つ金銭的価値、ユーザの単位時間あたりの金銭的価値、選択肢(店舗等)が単位時間で処理できる人数、ユーザが選んだ選択肢の組、及び、各選択肢を選んでいる人数に基づいて、ユーザが各選択肢を選択した場合の効用を算出する。また、情報処理システム1は、算出した効用の大きさを要素とする確率を算出し、算出した確率に応じて、そのユーザを割り当てる選択肢を選択する。情報処理システム1は、このような選択肢の選択を繰り返し、複数のユーザ全体の割り当てが収束条件に合致した段階で、各ユーザが割り当てられている選択肢をレコメンド情報として各ユーザに提示する。
そのため、各ユーザに対して、受け入れ可能な選択肢の中でレコメンドが行われると共に、各ユーザが情報処理システム1によるレコメンド情報に従うことで、複数のユーザ全体としては、最も高い効用を得られる状態から一定範囲(確率的なばらつきの範囲)に収束させることができる。
したがって、情報処理システム1によれば、複数のユーザ全体としての満足度がより高いレコメンドを行うことが可能となる。 As described above, theinformation processing system 1 according to the present embodiment accepts the selection of options desired by the user, such as a restaurant, and the monetary value that each user has for each option, and the monetary value per unit time of the user. The utility when the user selects each option is calculated based on the value, the number of people who can process the options (stores, etc.) in a unit time, the set of options selected by the user, and the number of people who select each option. Further, the information processing system 1 calculates a probability using the calculated utility magnitude as an element, and selects an option for assigning the user according to the calculated probability. The information processing system 1 repeats the selection of such options, and when the allocation of all the plurality of users matches the convergence condition, the information processing system 1 presents the options assigned to each user to each user as recommendation information.
Therefore, each user is recommended among the acceptable options, and each user follows the recommendation information by theinformation processing system 1, so that the highest utility can be obtained for a plurality of users as a whole. It can be converged to a certain range (range of stochastic variation).
Therefore, according to theinformation processing system 1, it is possible to make a recommendation with a higher degree of satisfaction as a plurality of users as a whole.
そのため、各ユーザに対して、受け入れ可能な選択肢の中でレコメンドが行われると共に、各ユーザが情報処理システム1によるレコメンド情報に従うことで、複数のユーザ全体としては、最も高い効用を得られる状態から一定範囲(確率的なばらつきの範囲)に収束させることができる。
したがって、情報処理システム1によれば、複数のユーザ全体としての満足度がより高いレコメンドを行うことが可能となる。 As described above, the
Therefore, each user is recommended among the acceptable options, and each user follows the recommendation information by the
Therefore, according to the
本実施形態に係る情報処理システム1は、投票あるいは選好(ユーザによる選択肢への事前の選択投票)を伴うレコメンドシステムである点を特徴の1つとしている。なお、複数のユーザの投票あるいは選好に関する十分なデータを確保できれば、ユーザによる投票あるいは選好を統計的に予測することも可能である。
One of the features of the information processing system 1 according to the present embodiment is that it is a recommendation system that involves voting or preference (preliminary selection voting for options by the user). If sufficient data on the votes or preferences of a plurality of users can be secured, it is possible to statistically predict the votes or preferences of the users.
本実施形態に係る情報処理システム1において、ユーザの投票あるいは選好からユーザにレコメンドが行われるまでには、他のユーザの投票または選好を受け付ける一定の時間を確保しているが、ユーザの投票または選好に対して、即時にレコメンドを行うことも可能である。例えば、ランチで訪問する店舗や電車の乗り換え等において、ユーザが即時にレコメンドを求めている場合には、情報処理システム1において、現在与えられている条件の下、即時にレコメンドを行うこととしてもよい。また、他のユーザの投票または選好を受け付ける一定の時間を確保した後にレコメンドを行う方式と、ユーザの投票または選好に対して即時にレコメンドを行う方式を併存させることが可能である。
In the information processing system 1 according to the present embodiment, a certain amount of time is secured for accepting the votes or preferences of other users from the voting or preference of the user to the recommendation to the user, but the voting or preference of the user or It is also possible to make immediate recommendations for preferences. For example, when a user requests an immediate recommendation at a store visited for lunch or when changing trains, the information processing system 1 may immediately make a recommendation under the conditions currently given. good. Further, it is possible to coexist a method of making a recommendation after securing a certain time for accepting a vote or preference of another user and a method of making a recommendation immediately for the vote or preference of a user.
本実施形態に係る情報処理システム1において、ユーザにレコメンドを行う場合、他のユーザの投票あるいは選好結果を集計した混雑状況の予測結果と、レコメンド結果に各ユーザが従った場合の混雑状況の予測結果の両方を表示したり、これらを切り替えて表示したりすることとしてもよい。これにより、ユーザは、レコメンドに納得感を持って意思決定することができる。
In the information processing system 1 according to the present embodiment, when recommending to a user, the prediction result of the congestion situation that aggregates the voting or preference results of other users and the prediction of the congestion situation when each user follows the recommendation result. You may want to display both of the results, or switch between them. As a result, the user can make a decision with a sense of conviction in the recommendation.
本実施形態に係る情報処理システム1は、ユーザに対して現在行われるレコメンド内容を取得するために、現在の他のユーザの情報(投票あるいは選好内容)を用いるレコメンドシステムである点で、既存のレコメンドシステムに対する新規性を有している。そのため、ユーザ自身が同じ情報を提供した(投票あるいは選好を行った)としても、他のユーザの行動が変わることで、ユーザ自身へのレコメンドが変化することとなる。
The information processing system 1 according to the present embodiment is an existing recommendation system in that it uses information (voting or preference content) of another current user in order to acquire the recommendation content currently performed for the user. It has novelty for the recommendation system. Therefore, even if the user himself / herself provides the same information (votes or preferences), the behavior of other users changes, and the recommendation to the user himself / herself changes.
本実施形態に係る情報処理システム1は、情報処理システム1のユーザでない参加者と情報処理システム1のユーザである参加者とが混在する状況においても、情報処理システム1からのレコメンドに従うことで、より適切な選択肢を選ぶことを可能としている。これは、いずれの参加者も、他者の投票あるいは選好に関する情報を考慮した行動を取らず、自らが最も選択したい選択肢を選ぶ場合と比べて、少なくとも一部の参加者に関する均衡問題の解としてレコメンドが行われているためである。
The information processing system 1 according to the present embodiment follows the recommendation from the information system 1 even in a situation where participants who are not users of the information system 1 and participants who are users of the information system 1 coexist. It makes it possible to choose a more appropriate option. This is as a solution to the equilibrium problem for at least some participants, as compared to the case where none of the participants take action in light of information about the votes or preferences of others and choose the option they want to choose the most. This is because recommendations are being made.
[変形例1]
上述の実施形態において、ユーザにレコメンド情報を提示した後、レコメンドに対してユーザが実際に行った行動結果に関する情報を取得するものとしたが、このとき取得された行動結果に関する情報を基に、レコメンド処理で用いられる各種パラメータ(均衡問題の解を取得する条件)を補正することとしてもよい。
例えば、レコメンドに対してユーザが実際に行った行動結果が、高い割合でレコメンドと一致しない場合、ユーザが選択肢を選択した場合の効用が適切な値となっていない可能性があることから、ユーザの単位時間あたりの金銭的価値を高くする(あるいは低くする)といった補正を行うことができる。
これにより、情報処理システム1によってユーザがレコメンドを受け、行動を繰り返す毎に、ユーザにとってより適切なレコメンドが行われることとなり、ユーザの利便性を高めることが可能となる。 [Modification 1]
In the above-described embodiment, after presenting the recommendation information to the user, the information regarding the action result actually performed by the user for the recommendation is acquired, but based on the information regarding the action result acquired at this time, the recommendation information is acquired. Various parameters (conditions for obtaining the solution of the equilibrium problem) used in the recommendation process may be corrected.
For example, if the result of the action actually taken by the user for the recommendation does not match the recommendation at a high rate, the utility when the user selects an option may not be an appropriate value. It is possible to make corrections such as increasing (or decreasing) the monetary value per unit time of.
As a result, each time the user receives a recommendation from theinformation processing system 1 and repeats an action, a more appropriate recommendation is made for the user, which makes it possible to improve the convenience of the user.
上述の実施形態において、ユーザにレコメンド情報を提示した後、レコメンドに対してユーザが実際に行った行動結果に関する情報を取得するものとしたが、このとき取得された行動結果に関する情報を基に、レコメンド処理で用いられる各種パラメータ(均衡問題の解を取得する条件)を補正することとしてもよい。
例えば、レコメンドに対してユーザが実際に行った行動結果が、高い割合でレコメンドと一致しない場合、ユーザが選択肢を選択した場合の効用が適切な値となっていない可能性があることから、ユーザの単位時間あたりの金銭的価値を高くする(あるいは低くする)といった補正を行うことができる。
これにより、情報処理システム1によってユーザがレコメンドを受け、行動を繰り返す毎に、ユーザにとってより適切なレコメンドが行われることとなり、ユーザの利便性を高めることが可能となる。 [Modification 1]
In the above-described embodiment, after presenting the recommendation information to the user, the information regarding the action result actually performed by the user for the recommendation is acquired, but based on the information regarding the action result acquired at this time, the recommendation information is acquired. Various parameters (conditions for obtaining the solution of the equilibrium problem) used in the recommendation process may be corrected.
For example, if the result of the action actually taken by the user for the recommendation does not match the recommendation at a high rate, the utility when the user selects an option may not be an appropriate value. It is possible to make corrections such as increasing (or decreasing) the monetary value per unit time of.
As a result, each time the user receives a recommendation from the
[変形例2]
上述の実施形態において、本発明を情報処理システム1として構成する場合を例に挙げて説明したが、これに限られない。即ち、本発明を単体の情報処理装置800に実装することが可能である。
図10は、本発明を単体の情報処理装置800に実装した場合の機能的構成を示すブロック図である。
図10に示すように、本発明を単体の情報処理装置800に実装する場合、ユーザ端末10のUI表示制御部51、サーバ20のUI画面生成部151、ユーザ情報取得部152、レコメンド情報生成部153の機能をCPU811に備えると共に、サーバ20が備える店舗情報記憶部171、ユーザ情報記憶部172及び行動結果記憶部173を記憶部817に備えることとすればよい。 [Modification 2]
In the above-described embodiment, the case where the present invention is configured as theinformation processing system 1 has been described as an example, but the present invention is not limited thereto. That is, the present invention can be implemented in a single information processing device 800.
FIG. 10 is a block diagram showing a functional configuration when the present invention is mounted on a singleinformation processing device 800.
As shown in FIG. 10, when the present invention is implemented in a singleinformation processing device 800, the UI display control unit 51 of the user terminal 10, the UI screen generation unit 151 of the server 20, the user information acquisition unit 152, and the recommendation information generation unit The CPU 811 may be provided with the functions of 153, and the store information storage unit 171, the user information storage unit 172, and the action result storage unit 173 included in the server 20 may be provided in the storage unit 817.
上述の実施形態において、本発明を情報処理システム1として構成する場合を例に挙げて説明したが、これに限られない。即ち、本発明を単体の情報処理装置800に実装することが可能である。
図10は、本発明を単体の情報処理装置800に実装した場合の機能的構成を示すブロック図である。
図10に示すように、本発明を単体の情報処理装置800に実装する場合、ユーザ端末10のUI表示制御部51、サーバ20のUI画面生成部151、ユーザ情報取得部152、レコメンド情報生成部153の機能をCPU811に備えると共に、サーバ20が備える店舗情報記憶部171、ユーザ情報記憶部172及び行動結果記憶部173を記憶部817に備えることとすればよい。 [Modification 2]
In the above-described embodiment, the case where the present invention is configured as the
FIG. 10 is a block diagram showing a functional configuration when the present invention is mounted on a single
As shown in FIG. 10, when the present invention is implemented in a single
以上のように構成される情報処理システム1は、ユーザ端末10と、サーバ20と、を備える。ユーザ端末10は、UI表示制御部51を備える。
UI表示制御部51は、複数の選択対象に対して、ユーザが選択を要求する1または複数の選択対象を表す要求情報を取得する。
UI表示制御部51は、要求情報に対応してサーバ20から提示されるレコメンド情報を表示する。
サーバ20は、UI画面生成部151と、ユーザ情報取得部152と、レコメンド情報生成部153と、を備える。
ユーザ情報取得部152は、複数のユーザ端末10から複数のユーザに関する要求情報を受信する。
レコメンド情報生成部153は、複数のユーザに関する要求情報が表す選択対象を、複数の選択対象に対する均衡問題として、当該均衡問題の解を取得する。
UI画面生成部151は、レコメンド情報生成部153によって取得された均衡問題の解を、要求情報に対する提案としてユーザ端末10に送信する。
これにより、各ユーザに対して、受け入れ可能な選択肢の中でレコメンドが行われると共に、各ユーザが情報処理システム1によるレコメンド情報に従うことで、複数のユーザ全体としては、競合が均衡された状態とすることができる。
したがって、情報処理システム1によれば、複数のユーザ全体としての満足度がより高いレコメンドを行うことが可能となる。 Theinformation processing system 1 configured as described above includes a user terminal 10 and a server 20. The user terminal 10 includes a UI display control unit 51.
The UIdisplay control unit 51 acquires request information representing one or a plurality of selection targets for which the user requests selection for the plurality of selection targets.
The UIdisplay control unit 51 displays the recommendation information presented by the server 20 in response to the request information.
Theserver 20 includes a UI screen generation unit 151, a user information acquisition unit 152, and a recommendation information generation unit 153.
The userinformation acquisition unit 152 receives request information regarding a plurality of users from the plurality of user terminals 10.
The recommendationinformation generation unit 153 acquires the solution of the equilibrium problem by setting the selection target represented by the request information regarding the plurality of users as the equilibrium problem for the plurality of selection targets.
The UIscreen generation unit 151 transmits the solution of the equilibrium problem acquired by the recommendation information generation unit 153 to the user terminal 10 as a proposal for the request information.
As a result, the recommendation is made for each user among the acceptable options, and each user follows the recommendation information by theinformation processing system 1, so that the competition is balanced for the plurality of users as a whole. can do.
Therefore, according to theinformation processing system 1, it is possible to make a recommendation with a higher degree of satisfaction as a plurality of users as a whole.
UI表示制御部51は、複数の選択対象に対して、ユーザが選択を要求する1または複数の選択対象を表す要求情報を取得する。
UI表示制御部51は、要求情報に対応してサーバ20から提示されるレコメンド情報を表示する。
サーバ20は、UI画面生成部151と、ユーザ情報取得部152と、レコメンド情報生成部153と、を備える。
ユーザ情報取得部152は、複数のユーザ端末10から複数のユーザに関する要求情報を受信する。
レコメンド情報生成部153は、複数のユーザに関する要求情報が表す選択対象を、複数の選択対象に対する均衡問題として、当該均衡問題の解を取得する。
UI画面生成部151は、レコメンド情報生成部153によって取得された均衡問題の解を、要求情報に対する提案としてユーザ端末10に送信する。
これにより、各ユーザに対して、受け入れ可能な選択肢の中でレコメンドが行われると共に、各ユーザが情報処理システム1によるレコメンド情報に従うことで、複数のユーザ全体としては、競合が均衡された状態とすることができる。
したがって、情報処理システム1によれば、複数のユーザ全体としての満足度がより高いレコメンドを行うことが可能となる。 The
The UI
The UI
The
The user
The recommendation
The UI
As a result, the recommendation is made for each user among the acceptable options, and each user follows the recommendation information by the
Therefore, according to the
また、レコメンド情報生成部153は、要求情報が表す選択対象それぞれが、当該選択対象を選択したユーザにとって保有する効用の大きさを要素とする確率に基づいて、複数のユーザをいずれかの選択対象に割り当てることにより、均衡問題の解を取得する。
これにより、各ユーザが各選択肢に持つ効用を反映させた確率に従って、各ユーザを選択肢に割り当てることが可能となる。 Further, the recommendationinformation generation unit 153 selects a plurality of users based on the probability that each of the selection targets represented by the request information has the magnitude of utility possessed by the user who selected the selection target as an element. Get the solution of the equilibrium problem by assigning to.
This makes it possible to assign each user to an option according to the probability of reflecting the utility that each user has for each option.
これにより、各ユーザが各選択肢に持つ効用を反映させた確率に従って、各ユーザを選択肢に割り当てることが可能となる。 Further, the recommendation
This makes it possible to assign each user to an option according to the probability of reflecting the utility that each user has for each option.
また、レコメンド情報生成部153は、上記確率に基づいて、複数のユーザをいずれかの選択対象に割り当てる処理を繰り返し、複数のユーザの割り当てが設定された収束条件に合致した場合に、各ユーザが現在割り当てられている選択肢を均衡問題の解とする。
これにより、複数のユーザ全体として、最も高い効用を得られる状態から一定範囲(確率的なばらつきの範囲)に収束させるレコメンドを行うことが可能となる。 Further, the recommendationinformation generation unit 153 repeats the process of assigning a plurality of users to any of the selection targets based on the above probability, and when the allocation of the plurality of users matches the set convergence condition, each user is assigned. The currently assigned option is the solution to the equilibrium problem.
As a result, it is possible for a plurality of users as a whole to make recommendations that converge from the state in which the highest utility can be obtained to a certain range (range of stochastic variation).
これにより、複数のユーザ全体として、最も高い効用を得られる状態から一定範囲(確率的なばらつきの範囲)に収束させるレコメンドを行うことが可能となる。 Further, the recommendation
As a result, it is possible for a plurality of users as a whole to make recommendations that converge from the state in which the highest utility can be obtained to a certain range (range of stochastic variation).
また、ユーザ情報取得部152は、UI画面生成部151によって送信された上記提案に対してユーザが実際に行った行動結果に関する情報を取得する。
レコメンド情報生成部153は、ユーザ情報取得部152によって取得された行動結果に関する情報に基づいて、以後に均衡問題の解を取得する条件を補正する。
これにより、情報処理システム1によってユーザがレコメンドを受け、行動を繰り返す毎に、ユーザにとってより適切なレコメンドが行われることとなり、ユーザの利便性を高めることが可能となる。 In addition, the userinformation acquisition unit 152 acquires information on the result of the action actually performed by the user with respect to the above proposal transmitted by the UI screen generation unit 151.
The recommendationinformation generation unit 153 corrects the condition for subsequently acquiring the solution of the equilibrium problem based on the information regarding the action result acquired by the user information acquisition unit 152.
As a result, each time the user receives a recommendation from theinformation processing system 1 and repeats an action, a more appropriate recommendation is made for the user, which makes it possible to improve the convenience of the user.
レコメンド情報生成部153は、ユーザ情報取得部152によって取得された行動結果に関する情報に基づいて、以後に均衡問題の解を取得する条件を補正する。
これにより、情報処理システム1によってユーザがレコメンドを受け、行動を繰り返す毎に、ユーザにとってより適切なレコメンドが行われることとなり、ユーザの利便性を高めることが可能となる。 In addition, the user
The recommendation
As a result, each time the user receives a recommendation from the
また、レコメンド情報生成部153は、選択対象に対するユーザの実際の行動が選択結果となる事象において、予想される前記選択対象の競合に関する均衡問題の解を取得する。
これにより、リアルタイムに複数のユーザの選択が行われるシステムにおいて、情報処理システム1によるレコメンドを行うことが可能となる。 In addition, the recommendationinformation generation unit 153 acquires the solution of the equilibrium problem related to the expected competition of the selection target in the event in which the actual action of the user with respect to the selection target is the selection result.
This makes it possible to make recommendations by theinformation processing system 1 in a system in which a plurality of users are selected in real time.
これにより、リアルタイムに複数のユーザの選択が行われるシステムにおいて、情報処理システム1によるレコメンドを行うことが可能となる。 In addition, the recommendation
This makes it possible to make recommendations by the
また、レコメンド情報生成部153は、選択対象に対する前記ユーザの行動予定の表明が選択結果となる事象において、予定されている選択対象の競合に関する均衡問題の解を取得する。
これにより、レコメンドに対するユーザの選択結果を蓄積可能なシステムにおいて、情報処理システム1によるレコメンドを行うことが可能となる。 In addition, the recommendationinformation generation unit 153 acquires the solution of the equilibrium problem related to the competition of the scheduled selection target in the event in which the assertion of the action schedule of the user with respect to the selection target results in the selection result.
As a result, theinformation processing system 1 can make a recommendation in a system that can accumulate the user's selection result for the recommendation.
これにより、レコメンドに対するユーザの選択結果を蓄積可能なシステムにおいて、情報処理システム1によるレコメンドを行うことが可能となる。 In addition, the recommendation
As a result, the
なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
即ち、本発明は、ランチの時間帯における店舗の選択やナビゲーションシステムにおける目的地までの経路の選択等、リアルタイムに複数のユーザの選択が行われるシステムに適用することができる。リアルタイムに複数のユーザの選択が行われるシステムでは、情報処理システム1が、予想される選択対象の競合(予想される混雑状況)に関する均衡問題の解を取得し、情報処理システム1からのレコメンドに対して、ユーザの実際の行動が選択結果となる。即ち、情報処理システム1からのレコメンドに対して、ユーザの行動が直接(即ち、レコメンドに対する行動が1回のみ)行われることとなる。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and modifications, improvements, and the like within the range in which the object of the present invention can be achieved are included in the present invention.
That is, the present invention can be applied to a system in which a plurality of users are selected in real time, such as selection of a store during lunch time and selection of a route to a destination in a navigation system. In a system in which a plurality of users are selected in real time, theinformation processing system 1 acquires a solution of a balance problem related to a competition (expected congestion situation) of an expected selection target, and makes a recommendation from the information processing system 1. On the other hand, the actual behavior of the user is the selection result. That is, the user's action is directly performed (that is, the action for the recommendation is performed only once) with respect to the recommendation from the information processing system 1.
即ち、本発明は、ランチの時間帯における店舗の選択やナビゲーションシステムにおける目的地までの経路の選択等、リアルタイムに複数のユーザの選択が行われるシステムに適用することができる。リアルタイムに複数のユーザの選択が行われるシステムでは、情報処理システム1が、予想される選択対象の競合(予想される混雑状況)に関する均衡問題の解を取得し、情報処理システム1からのレコメンドに対して、ユーザの実際の行動が選択結果となる。即ち、情報処理システム1からのレコメンドに対して、ユーザの行動が直接(即ち、レコメンドに対する行動が1回のみ)行われることとなる。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and modifications, improvements, and the like within the range in which the object of the present invention can be achieved are included in the present invention.
That is, the present invention can be applied to a system in which a plurality of users are selected in real time, such as selection of a store during lunch time and selection of a route to a destination in a navigation system. In a system in which a plurality of users are selected in real time, the
また、本発明は、宿泊施設の予約や複数回の公演が行われるイベント(コンサート等)のチケットの申し込み等、レコメンドに対するユーザの選択結果を蓄積可能なシステムに適用することができる。レコメンドに対するユーザの選択結果を蓄積可能なシステムでは、情報処理システム1が、予定されている選択対象の競合(将来的行動の集中度合い)に関する均衡問題の解を取得し、情報処理システム1からのレコメンドに対して、ユーザの選択結果を蓄積し、複数のユーザの選択結果を参照して情報処理システム1から再度のレコメンドを行うことが可能である。即ち、レコメンドに対するユーザの選択結果を蓄積可能なシステムでは、予約や抽選の申し込み等、ユーザの将来的行動が把握される状況において、レコメンドに対するユーザの選択結果(行動予定の表明となる予約や抽選の変更結果等)を蓄積して、均衡問題の解を逐次取得しながら、ユーザに対するレコメンドを複数回行うことができる。
Further, the present invention can be applied to a system capable of accumulating user selection results for recommendations, such as reservation of accommodation facilities and application for tickets for events (concerts, etc.) in which multiple performances are performed. In a system capable of accumulating the user's selection results for recommendations, the information processing system 1 acquires a solution of a balance problem related to the planned competition (concentration of future actions) of the selection target, and the information processing system 1 provides a solution. It is possible to accumulate the selection results of the users for the recommendations, refer to the selection results of a plurality of users, and perform the recommendation again from the information processing system 1. That is, in a system that can accumulate the user's selection result for the recommendation, the user's selection result for the recommendation (reservation or lottery that expresses the action schedule) in a situation where the user's future behavior such as reservation or lottery application is grasped. It is possible to make recommendations to users multiple times while accumulating the results of changes in) and sequentially acquiring solutions to equilibrium problems.
また、上述の実施形態において、ユーザに対するレコメンドを行う場合に、レコメンド情報と共に、ユーザに対して付加価値を与える情報(例えば、レコメンドされた店舗で利用可能なクーポンの情報や、レコメンドに従った場合に付与されるポイントの情報等)を提示することとしてもよい。さらに、ユーザに対して付加価値を与える情報をレコメンド情報と共に提示した場合と提示しない場合とで、ユーザの行動結果に変化があるか否かを分析し、分析結果に応じて、ユーザに対して付加価値を与える情報をレコメンドの実行性を制御する情報として用いることとしてもよい。
Further, in the above-described embodiment, when making a recommendation to the user, along with the recommendation information, information giving added value to the user (for example, information on coupons available at the recommended store or when the recommendation is followed). Information on points given to) may be presented. Furthermore, it analyzes whether or not there is a change in the user's behavior result depending on whether the information that adds value to the user is presented together with the recommendation information or not, and according to the analysis result, the user is notified. Information that adds value may be used as information that controls the feasibility of recommendations.
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図1及び図3の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システム1に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に限定されない。
また、1つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
本実施形態における機能的構成は、演算処理を実行するプロセッサによって実現され、本実施形態に用いることが可能なプロセッサには、シングルプロセッサ、マルチプロセッサ及びマルチコアプロセッサ等の各種処理装置単体によって構成されるものの他、これら各種処理装置と、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field‐Programmable Gate Array)等の処理回路とが組み合わせられたものを含む。 The series of processes described above can be executed by hardware or software.
In other words, the functional configurations of FIGS. 1 and 3 are merely examples and are not particularly limited. That is, it suffices if theinformation processing system 1 is provided with a function capable of executing the above-mentioned series of processes as a whole, and what kind of functional block is used to realize this function is not particularly limited.
Further, one functional block may be configured by a single piece of hardware, a single piece of software, or a combination thereof.
The functional configuration in the present embodiment is realized by a processor that executes arithmetic processing, and the processor that can be used in the present embodiment is composed of various processing devices such as a single processor, a multiprocessor, and a multicore processor. In addition to the above, the present invention includes a combination of these various processing devices and processing circuits such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) and an FPGA (Field-Programmable Gate Array).
換言すると、図1及び図3の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システム1に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に限定されない。
また、1つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
本実施形態における機能的構成は、演算処理を実行するプロセッサによって実現され、本実施形態に用いることが可能なプロセッサには、シングルプロセッサ、マルチプロセッサ及びマルチコアプロセッサ等の各種処理装置単体によって構成されるものの他、これら各種処理装置と、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field‐Programmable Gate Array)等の処理回路とが組み合わせられたものを含む。 The series of processes described above can be executed by hardware or software.
In other words, the functional configurations of FIGS. 1 and 3 are merely examples and are not particularly limited. That is, it suffices if the
Further, one functional block may be configured by a single piece of hardware, a single piece of software, or a combination thereof.
The functional configuration in the present embodiment is realized by a processor that executes arithmetic processing, and the processor that can be used in the present embodiment is composed of various processing devices such as a single processor, a multiprocessor, and a multicore processor. In addition to the above, the present invention includes a combination of these various processing devices and processing circuits such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) and an FPGA (Field-Programmable Gate Array).
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。 When a series of processes are executed by software, the programs constituting the software are installed on a computer or the like from a network or a recording medium.
The computer may be a computer embedded in dedicated hardware. Further, the computer may be a computer capable of executing various functions by installing various programs, for example, a general-purpose personal computer.
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。 When a series of processes are executed by software, the programs constituting the software are installed on a computer or the like from a network or a recording medium.
The computer may be a computer embedded in dedicated hardware. Further, the computer may be a computer capable of executing various functions by installing various programs, for example, a general-purpose personal computer.
このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布されるリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。リムーバブルメディアは、例えば、磁気ディスク(フロッピディスクを含む)、光ディスク、または光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk),Blu-ray(登録商標) Disc(ブルーレイディスク)等により構成される。光磁気ディスクは、MD(Mini-Disk)等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、プログラムが記録されているROM(Read Only Memory)や、記憶部20Bに含まれる半導体メモリ等で構成される。
The recording medium containing such a program is not only composed of removable media distributed separately from the device main body in order to provide the program to the user, but is also provided to the user in a state of being preliminarily incorporated in the device main body. It is composed of a recording medium and the like. The removable media is composed of, for example, a magnetic disk (including a floppy disk), an optical disk, a magneto-optical disk, or the like. The optical disk is composed of, for example, a CD-ROM (Compact Disk-Read Only Memory), a DVD (Digital Versailles Disk), a Blu-ray (registered trademark) Disc (Blu-ray Disc), or the like. The magneto-optical disk is composed of an MD (Mini-Disc) or the like. Further, the recording medium provided to the user in a state of being preliminarily incorporated in the apparatus main body is composed of, for example, a ROM (Read Only Memory) in which the program is recorded, a semiconductor memory included in the storage unit 20B, or the like.
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明はその他の様々な実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
Although some embodiments of the present invention have been described above, these embodiments are merely examples and do not limit the technical scope of the present invention. The present invention can take various other embodiments, and various modifications such as omission and substitution can be made without departing from the gist of the present invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention described in the present specification and the like, and are also included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.
1 情報処理システム、10 ユーザ端末、20 サーバ、30 ネットワーク、51 ユーザインターフェース表示制御部(UI表示制御部)、52 ユーザ情報送信部、53 レコメンド情報取得部、151 ユーザインターフェース画面生成部(UI画面生成部)、152 ユーザ情報取得部、153 レコメンド情報生成部、171 店舗情報記憶部、172 ユーザ情報記憶部、173 行動結果記憶部、800 情報処理装置、811 CPU、812 ROM、813 RAM、814 バス、815 入力部、816 出力部、817 記憶部、818 通信部、819 ドライブ、820 撮像部、831 リムーバブルメディア
1 Information processing system, 10 user terminals, 20 servers, 30 networks, 51 user interface display control unit (UI display control unit), 52 user information transmission unit, 53 recommendation information acquisition unit, 151 user interface screen generation unit (UI screen generation) Department), 152 User information acquisition unit, 153 Recommendation information generation unit, 171 Store information storage unit, 172 User information storage unit, 173 Action result storage unit, 800 Information processing device, 811 CPU, 812 ROM, 813 RAM, 814 bus, 815 input unit, 816 output unit, 817 storage unit, 818 communication unit, 819 drive, 820 imaging unit, 831 removable media
Claims (12)
- ユーザに用いられる端末装置と、前記端末装置と通信可能に構成されたサーバとを含む情報処理システムであって、
前記端末装置は、
複数の選択対象に対して、前記ユーザが選択を要求する1または複数の前記選択対象を表す要求情報を取得する要求情報取得手段と、
前記要求情報に対応して前記サーバから提示されるレコメンド情報を表示するレコメンド情報表示手段と、を備え、
前記サーバは、
複数の前記端末装置から複数のユーザに関する前記要求情報を受信する要求情報受信手段と、
複数のユーザに関する前記要求情報が表す前記選択対象を、前記複数の選択対象に対する均衡問題として、当該均衡問題の解を取得する均衡処理手段と、
前記均衡処理手段によって取得された前記均衡問題の解を、前記要求情報に対する提案として前記端末装置に送信するレコメンド情報送信手段と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。 An information processing system including a terminal device used by a user and a server configured to be able to communicate with the terminal device.
The terminal device is
A request information acquisition means for acquiring request information representing one or a plurality of the selection targets for which the user requests selection for a plurality of selection targets.
It is provided with a recommendation information display means for displaying the recommendation information presented from the server in response to the request information.
The server
A request information receiving means for receiving the request information regarding a plurality of users from the plurality of terminal devices, and
An equilibrium processing means for acquiring a solution of the equilibrium problem by using the selection target represented by the request information regarding a plurality of users as an equilibrium problem for the plurality of selection targets.
A recommendation information transmitting means for transmitting the solution of the equilibrium problem acquired by the equilibrium processing means to the terminal device as a proposal for the required information, and
An information processing system characterized by being equipped with. - 前記均衡処理手段は、前記要求情報が表す前記選択対象それぞれが、当該選択対象を選択したユーザにとって保有する効用の大きさを要素とする確率に基づいて、複数のユーザをいずれかの前記選択対象に割り当てることにより、前記均衡問題の解を取得することを特徴とする請求項1に記載の情報処理システム。 The equilibrium processing means selects a plurality of users as one of the selection targets based on the probability that each of the selection targets represented by the request information has a magnitude of utility possessed by the user who has selected the selection target as an element. The information processing system according to claim 1, wherein a solution to the equilibrium problem is obtained by assigning to.
- 前記均衡処理手段は、前記確率に基づいて、複数のユーザをいずれかの前記選択対象に割り当てる処理を繰り返し、複数のユーザの割り当てが設定された収束条件に合致した場合に、各ユーザが現在割り当てられている選択肢を前記均衡問題の解とすることを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理システム。 The equilibrium processing means repeats the process of assigning a plurality of users to one of the selection targets based on the probability, and when the allocation of the plurality of users meets the set convergence condition, each user is currently assigned. The information processing system according to claim 1 or 2, wherein the option provided is a solution to the equilibrium problem.
- 前記サーバは、
前記レコメンド情報送信手段によって送信された前記提案に対して前記ユーザが実際に行った行動結果に関する情報を取得する行動結果取得手段を備え、
前記均衡処理手段は、前記行動結果取得手段によって取得された前記行動結果に関する情報に基づいて、以後に前記均衡問題の解を取得する条件を補正することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の情報処理システム。 The server
The action result acquisition means for acquiring the information about the action result actually performed by the user with respect to the proposal transmitted by the recommendation information transmission means is provided.
Any of claims 1 to 3, wherein the equilibrium processing means corrects a condition for subsequently acquiring a solution of the equilibrium problem based on the information about the action result acquired by the action result acquisition means. The information processing system according to item 1. - 前記均衡処理手段は、前記選択対象に対する前記ユーザの実際の行動が選択結果となる事象において、予想される前記選択対象の競合に関する均衡問題の解を取得することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の情報処理システム。 Claims 1 to 4 are characterized in that the equilibrium processing means obtains a solution of an equilibrium problem relating to an expected competition of the selected object in an event in which the actual action of the user with respect to the selected object results in the selection. The information processing system according to any one of the above.
- 前記均衡処理手段は、前記選択対象に対する前記ユーザの行動予定の表明が選択結果となる事象において、予定されている選択対象の競合に関する均衡問題の解を取得することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の情報処理システム。 From claim 1, the equilibrium processing means obtains a solution of an equilibrium problem relating to a competition of a scheduled selection target in an event in which an assertion of the user's action schedule with respect to the selection target results in a selection. The information processing system according to any one of 4.
- 複数の選択対象に対して、ユーザが選択を要求する1または複数の前記選択対象を表す要求情報を取得する要求情報取得手段と、
複数のユーザに関する前記要求情報が表す前記選択対象を、前記複数の選択対象に対する均衡問題として、当該均衡問題の解を取得する均衡処理手段と、
前記均衡処理手段によって取得された前記均衡問題の解を、前記要求情報に対する提案として出力するレコメンド情報出力手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 A request information acquisition means for acquiring request information representing one or a plurality of the selection targets for which a user requests selection for a plurality of selection targets.
An equilibrium processing means for acquiring a solution of the equilibrium problem by using the selection target represented by the request information regarding a plurality of users as an equilibrium problem for the plurality of selection targets.
The recommendation information output means that outputs the solution of the equilibrium problem acquired by the equilibrium processing means as a proposal for the required information, and
An information processing device characterized by being equipped with. - ユーザに用いられる端末装置と、前記端末装置と通信可能に構成されたサーバとを含む情報処理システムにおける端末装置であって、
複数の選択対象に対して、前記ユーザが選択を要求する1または複数の前記選択対象を表す要求情報を取得する要求情報取得手段と、
複数のユーザに関する前記要求情報が表す前記選択対象を前記複数の選択対象に対する均衡問題として解を取得した結果であるレコメンド情報を、前記サーバから取得して表示するレコメンド情報表示手段と、
を備えることを特徴とする端末装置。 A terminal device in an information processing system including a terminal device used by a user and a server configured to be able to communicate with the terminal device.
A request information acquisition means for acquiring request information representing one or a plurality of the selection targets for which the user requests selection for a plurality of selection targets.
A recommendation information display means for acquiring and displaying recommendation information, which is the result of acquiring a solution of the selection target represented by the request information regarding a plurality of users as an equilibrium problem for the plurality of selection targets, from the server.
A terminal device comprising. - 情報処理装置が、
複数の選択対象に対して、ユーザが選択を要求する1または複数の前記選択対象を表す要求情報を取得する要求情報取得ステップと、
複数のユーザに関する前記要求情報が表す前記選択対象を、前記複数の選択対象に対する均衡問題として、当該均衡問題の解を取得する均衡処理ステップと、
前記均衡処理手段によって取得された前記均衡問題の解を、前記要求情報に対する提案として出力するレコメンド情報出力ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 Information processing device
A request information acquisition step for acquiring request information representing one or a plurality of the selection targets for which the user requests selection for a plurality of selection targets, and
An equilibrium processing step for acquiring a solution of the equilibrium problem by using the selection target represented by the request information regarding a plurality of users as an equilibrium problem for the plurality of selection targets.
A recommendation information output step that outputs the solution of the equilibrium problem acquired by the equilibrium processing means as a proposal for the required information, and
An information processing method characterized by including. - ユーザに用いられる端末装置と、前記端末装置と通信可能に構成されたサーバとを含む情報処理システムにおける端末装置が実行する情報処理方法であって、
複数の選択対象に対して、前記ユーザが選択を要求する1または複数の前記選択対象を表す要求情報を取得する要求情報取得ステップと、
複数のユーザに関する前記要求情報が表す前記選択対象を前記複数の選択対象に対する均衡問題として解を取得した結果であるレコメンド情報を、前記サーバから取得して表示するレコメンド情報表示ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by a terminal device in an information processing system including a terminal device used by a user and a server configured to be able to communicate with the terminal device.
A request information acquisition step for acquiring request information representing one or a plurality of the selection targets for which the user requests selection for a plurality of selection targets.
A recommendation information display step of acquiring and displaying recommendation information, which is the result of acquiring a solution of the selection target represented by the request information regarding a plurality of users as an equilibrium problem for the plurality of selection targets, from the server.
An information processing method characterized by including. - コンピュータに、
複数の選択対象に対して、ユーザが選択を要求する1または複数の前記選択対象を表す要求情報を取得する要求情報取得機能と、
複数のユーザに関する前記要求情報が表す前記選択対象を、前記複数の選択対象に対する均衡問題として、当該均衡問題の解を取得する均衡処理機能と、
前記均衡処理機能によって取得された前記均衡問題の解を、前記要求情報に対する提案として出力するレコメンド情報出力機能と、
を実現させることを特徴とするプログラム。 On the computer
A request information acquisition function for acquiring request information representing one or a plurality of the selection targets for which the user requests selection for a plurality of selection targets, and
An equilibrium processing function for acquiring a solution of the equilibrium problem by using the selection target represented by the request information regarding a plurality of users as an equilibrium problem for the plurality of selection targets.
A recommendation information output function that outputs the solution of the equilibrium problem acquired by the equilibrium processing function as a proposal for the required information, and
A program characterized by realizing. - ユーザに用いられる端末装置と、前記端末装置と通信可能に構成されたサーバとを含む情報処理システムにおける端末装置を構成するコンピュータに、
複数の選択対象に対して、前記ユーザが選択を要求する1または複数の前記選択対象を表す要求情報を取得する要求情報取得機能と、
複数のユーザに関する前記要求情報が表す前記選択対象を前記複数の選択対象に対する均衡問題として解を取得した結果であるレコメンド情報を、前記サーバから取得して表示するレコメンド情報表示機能と、
を実現させることを特徴とするプログラム。 A computer that constitutes a terminal device in an information processing system including a terminal device used by a user and a server configured to be able to communicate with the terminal device.
A request information acquisition function for acquiring request information representing one or a plurality of the selection targets for which the user requests selection for a plurality of selection targets.
A recommendation information display function that acquires and displays recommendation information, which is the result of acquiring a solution of the selection target represented by the request information regarding a plurality of users as an equilibrium problem for the plurality of selection targets, from the server.
A program characterized by realizing.
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