JP2018018504A - 推奨生成方法、プログラム、及びサーバ装置 - Google Patents
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Abstract
Description
様々な例示的な実装を評価するために、ソーシャルメディアのユーザの視覚コンテンツとユーザの関心との間の関係を分析する。約120万の写真を有する総数約2000のユーザを分析する。写真の視覚コンテンツを、最先端のディープラーニングベース自動概念認識を使用して分析する。ユーザの各々について、集積された視覚概念シグネチャを算出する。写真に手動で適用されるユーザタグは、ユーザの各々についてtf−idfベースシグネチャを構築するために使用される。また、ユーザが属するソーシャルグループが、ユーザのソーシャル関心を表すために取得されてもよい。
図6は、例示的な実装のいくつかに適した例示的な環境600を例示する。環境600はデバイス610〜655を含み、各々は、通信可能に、例えば、ネットワーク660(例えば、有線及び/または無線接続)を介して、少なくとも1つの他のデバイスに接続されている。いくつかのデバイス630は、1つもしくは複数のストレージデバイス635及び650に接続されていてもよい。
710 プロセッサ
715 メモリ
750 ネットワーク
Claims (22)
- コンピュータが、
ソーシャルメディアプラットフォームに投稿されたコンテンツと関連付けられている視覚コンテンツから概念情報を抽出し、
抽出された前記概念情報に基づいて少なくとも1つの嗜好を検出し、
検出された少なくとも1つの前記嗜好に基づいて行列を生成し、
第1ユーザと関連付けられている少なくとも1つの嗜好と第2ユーザと関連付けられている少なくとも1つの嗜好との間の第1類似度を、生成した前記行列に基づいて算出し、
前記行列及び算出された前記第1類似度に基づいて推奨を生成する、
推奨生成方法。 - 前記ソーシャルメディアプラットフォームに投稿された前記コンテンツと関連付けられている前記視覚コンテンツと関連付けられているメタデータを抽出し、
前記第1ユーザと前記第2ユーザとの間の第2類似度を、前記視覚コンテンツに関連付けられている抽出された前記メタデータに基づいて算出し、
前記推奨は、前記行列、前記第1類似度及び前記第2類似度に基づいて生成される、
請求項1に記載の方法。 - 前記視覚コンテンツに関連付けられているメタデータを抽出することは、前記視覚コンテンツに関連付けられている少なくとも1つのタグを検出することを含む、
請求項2に記載の方法。 - 前記視覚コンテンツに関連付けられているメタデータを抽出することは、前記視覚コンテンツの取得に関連付けられているGPS(Global Position System)情報を検出することを含む、
請求項2に記載の方法。 - 前記概念情報を抽出することは、前記ソーシャルメディアプラットフォームに投稿されたコンテンツと関連付けられている前記視覚コンテンツの視覚特徴を検出することを含む、
請求項1〜請求項4の何れか1項に記載の方法。 - 前記視覚コンテンツの視覚特徴を検出することは、前記視覚コンテンツに画像認識プロセスを適用することを含む、
請求項5に記載の方法。 - 前記視覚コンテンツに画像認識プロセスを適用することは、前記視覚コンテンツに機械学習を適用することを含む、
請求項6に記載の方法。 - 前記視覚コンテンツは、写真、ビデオ、線画及びイラストの少なくとも1つを含む、
請求項1〜請求項7の何れか1項に記載の方法。 - 前記第2ユーザは、前記第1ユーザに類似する少なくとも1つの嗜好を有する少なくとも1人の他のユーザである、請求項1〜請求項8の何れか1項に記載の方法。
- 前記第2ユーザは、前記第1ユーザの近傍に存在する少なくとも1人の他のユーザである、
請求項1〜請求項8の何れか1項に記載の方法。 - ソーシャルメディアプラットフォームに投稿されたコンテンツと関連付けられている視覚コンテンツから概念情報を抽出し、
抽出された前記概念情報に基づいて少なくとも1つの嗜好を検出し、
検出された少なくとも1つの前記嗜好に基づいて行列を生成し、
第1ユーザと関連付けられている少なくとも1つの嗜好と第2ユーザと関連付けられている少なくとも1つの嗜好との間の第1類似度を、生成された前記行列に基づいて算出し、
前記行列及び算出された前記第1類似度に基づいて推奨を生成する、
推奨を生成する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 前記ソーシャルメディアプラットフォームに投稿された前記コンテンツと関連付けられている前記視覚コンテンツと関連付けられているメタデータを抽出し、
前記第1ユーザと前記第2ユーザとの間の第2類似度を、前記視覚コンテンツと関連付けられている、抽出された前記メタデータに基づいて算出し、
前記行列、前記第1類似度及び前記第2類似度に基づいて、前記推奨を生成する、
請求項11に記載のプログラム。 - 前記視覚コンテンツと関連付けられているメタデータを抽出することは、前記視覚コンテンツと関連付けられている少なくとも1つのタグを検出する、ことを含む、
請求項12に記載のプログラム。 - 前記概念情報を抽出することは、前記ソーシャルメディアプラットフォームに投稿された前記コンテンツと関連付けられている前記視覚コンテンツの視覚特徴を検出する、ことを含む、
請求項11〜請求項13の何れか1項に記載のプログラム。 - 前記視覚コンテンツの視覚特徴を検出することは、前記視覚コンテンツに画像認識プロセスを適用することを含む、請求項14に記載のプログラム。
- 前記視覚コンテンツに画像認識プロセスを適用することは、前記視覚コンテンツに機械学習を適用することを含む、請求項15に記載のプログラム。
- ソーシャルメディアプラットフォームに投稿されたコンテンツを記憶するメモリと、
処理を実行するプロセッサと、
を含み、
前記処理は、
ソーシャルメディアプラットフォームに投稿されたコンテンツと関連付けられている視覚コンテンツから概念情報を抽出し、
前記概念情報に基づいて少なくとも1つの嗜好を検出し、
検出された少なくとも1つの嗜好に基づいて行列を生成し、
第1ユーザと関連付けられている少なくとも1つの嗜好と第2ユーザと関連付けられている少なくとも1つの嗜好との間の第1類似度を、生成された前記行列に基づいて算出し、
前記行列及び算出された前記第1類似度に基づいて推奨を生成する、
ことを含む、
サーバ装置。 - 前記処理は、
前記ソーシャルメディアプラットフォームに投稿された前記コンテンツと関連付けられている前記視覚コンテンツと関連付けられているメタデータを抽出し、
前記第1ユーザと前記第2ユーザとの間の第2類似度を、前記視覚コンテンツと関連付けられている、抽出された前記メタデータに基づいて算出する、
ことをさらに含み、
前記行列、前記第1類似度及び前記第2類似度に基づいて、前記推奨を生成する、
請求項17に記載のサーバ装置。 - 前記視覚コンテンツと関連付けられているメタデータを抽出することは、前記視覚コンテンツと関連付けられている少なくとも1つのタグを検出することを含む、
請求項18に記載のサーバ装置。 - 前記概念情報を抽出することは、前記ソーシャルメディアプラットフォームに投稿された前記コンテンツと関連付けられている前記視覚コンテンツの視覚特徴を検出することを含む、
請求項17〜請求項19の何れか1項に記載のサーバ装置。 - 前記視覚コンテンツの視覚特徴を検出することは、前記視覚コンテンツに画像認識プロセスを適用することを含む、
請求項20に記載のサーバ装置。 - 前記視覚コンテンツに画像認識プロセスを適用することは、前記視覚コンテンツに機械学習を適用することを含む、
請求項21に記載のサーバ装置。
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