JP6283001B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents
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Description
〔1−1.実施形態に係る検出処理〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る検出処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理システム1による検出処理の一例を示す説明図である。図1の例では、情報処理装置100によって未来に関する異常(事象の一例に相当)を検出する検出処理が行われる。
次に、図3を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、情報処理装置100は、情報処理装置100を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
通信部110は、例えば、NIC等によって実現される。通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続され、ネットワークを介して、端末装置10や情報提供サーバ50との間で情報の送受信を行う。
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部120は、意思情報記憶部121と、累積情報記憶部122と、異常情報記憶部123とを有する。
意思情報記憶部121は、利用者の行動に関する意思を示す情報を記憶する。具体的には、意思情報記憶部121は、現時点より過去の行動に関する意思を示す過去意思情報と、過去の行動と対応する行動であって現時点より所定の期間未来の行動に関する意思を示す未来意思情報とを記憶する。例えば、意思情報記憶部121は、過去意思情報として、現時点より過去の到着日時と到着地とを含む路線検索情報を記憶する。また、意思情報記憶部121は、未来意思情報として、現時点より所定の期間未来の到着日時と到着地とを含む路線検索情報を記憶する。ここで、図4に、実施形態に係る意思情報記憶部121の一例を示す。図4に示すように、意思情報記憶部121は、「ログID」、「ユーザID」、「検索日時」、「到着地」および「到着日時」といった項目を有する。
累積情報記憶部122は、意思情報の累積に関する情報を記憶する。具体的には、累積情報記憶部122は、場所ごとに、過去意思情報の累積と未来意思情報の累積とを記憶する。例えば、累積情報記憶部122は、過去意思情報の累積として、現時点より過去に到着日時が指定された路線検索の累積数を到着地ごとに記憶する。また、累積情報記憶部122は、未来意思情報の累積として、現時点より所定の期間未来に到着日時が指定された路線検索の累積数を到着地ごとに記憶する。ここで、図5に、実施形態に係る累積情報記憶部122の一例を示す。図5に示すように、累積情報記憶部122は、「場所」、「日付」、「時刻」および「累積検索数」といった項目を有する。
異常情報記憶部123は、未来に関する事象に関する情報を記憶する。具体的には、異常情報記憶部123は、未来に異常が起きる場所や日時、異常の内容、異常の原因等を記憶する。ここで、図6に、実施形態に係る異常情報記憶部123の一例を示す。図6に示すように、異常情報記憶部123は、「事象ID」、「事象内容」、「場所」、「日時」および「原因」といった項目を有する。
制御部130は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
取得部131は、現時点より過去の行動に関する意思を示す過去意思情報と、過去の行動と対応する行動であって現時点より所定の期間未来の行動に関する意思を示す未来意思情報とを取得する。具体的には、取得部131は、端末装置10から送信された意思情報を有する情報提供サーバ50から、過去意思情報および未来意思情報を取得する。例えば、取得部131は、過去意思情報として、意思情報のうち、現時点より過去の行動に関する意思が示された意思情報を取得する。一例としては、取得部131は、現時点が「2015年5月25日10:00」である場合には、過去意思情報として、利用者が場所「A駅」を到着地として指定し日時「2015年5月18日17:00」を到着日時として指定した路線検索情報を取得する。また、取得部131は、未来意思情報として、意思情報のうち、かかる過去の行動と対応する行動であって現時点より所定の期間未来の行動に関する意思を示す意思情報を取得する。一例としては、取得部131は、現時点が「2015年5月25日10:00」である場合には、未来意思情報として、利用者が場所「A駅」を到着地として指定し日時「2015年5月25日17:00」を到着日時として指定した路線検索情報を取得する。
検出部132は、取得部131によって取得された過去意思情報及び未来意思情報に基づいて未来に関する事象を検出する。具体的には、検出部132は、現時点より過去の第1期間に意思が示された未来意思情報と、第1期間に対応する期間であって第1期間より過去の第2期間に意思が示された過去意思情報とを比較して未来に関する事象を検出する。例えば、検出部132は、第1期間に意思が示された未来意思情報の累積と、第2期間に意思が示された過去意思情報の累積とを比較して未来に関する事象を検出する。一例としては、検出部132は、同一の到着駅が指定された第1期間の路線検索の累積検索件数と第2期間の路線検索の累積検索件数とを比較して未来に関する事象を検出する。
特定部133は、未来意思情報及び過去意思情報に基づいて事象の原因を特定する。具体的には、特定部133は、現時点より過去の第1期間に意思が示された未来意思情報と、第1期間に対応する期間であって第1期間より過去の第2期間に意思が示された過去意思情報との間の差異が所定の閾値以上となる時点から所定の期間内に情報提供サービスによって提供されたコンテンツに基づいて事象の原因を特定する。この点について、図5の例を用いて説明する。
調整部134は、取得部131によって取得された過去意思情報及び未来意思情報に基づいて、未来の行動に関する予測値を算出するモデルを調整する。具体的には、調整部134は、過去意思情報の推移と未来意思情報の推移とを学習することでモデルを調整する。例えば、調整部134は、モデルによって算出される予測値の推移と未来意思情報の推移との間の差が小さくなるようにモデルを調整する。この点について、図7を用いて説明する。
表示制御部135は、検出部132によって検出された事象に関する情報を、過去意思情報及び未来意思情報を受け付ける情報提供サービスが提供するコンテンツに表示させる。具体的には、表示制御部135は、情報提供サービスが提供する路線情報(例えば、路線検索結果)または予定情報(例えば、スケジューラ)に事象を表示させる。例えば、表示制御部135は、ユーザが端末装置10を操作して路線情報を検索した場合に、路線情報の検索結果に異常に関する情報を掲載して端末装置10に表示させる。この点について、図9を用いて説明する。
送信部136は、各種の情報を情報提供サーバ50に送信する。具体的には、送信部136は、表示制御部135によって生成される制御情報を情報提供サーバ50に送信する。例えば、送信部136は、情報提供サーバ50からリクエストがあった場合に、異常情報記憶部123に記憶された異常に関する情報を表示させる制御情報を情報提供サーバ50に送信する。一例としては、送信部136は、異常に関する情報として、異常の内容、異常が発生する場所、異常が発生する日時、異常の原因等といった情報を表示させる制御情報を情報提供サーバ50に送信する。
次に、図11を用いて、実施形態に係る情報処理装置100による処理の手順について説明する。図11は、実施形態に係る情報処理装置100による情報処理手順を示すフローチャートである。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、検出部132とを有する。取得部131は、現時点より過去の行動に関する意思を示す過去意思情報と、過去の行動と対応する行動であって現時点より所定の期間未来の行動に関する意思を示す未来意思情報とを取得する。検出部132は、取得部131によって取得された過去意思情報及び未来意思情報に基づいて未来に関する事象を検出する。これにより、情報処理装置100は、未来の行動と対応する過去の行動を示す過去意思情報を用いて未来に関する事象を検出するので、未来に関する異常を高い精度で検出することができる。
上述した実施形態に係る情報処理装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、上記の情報処理装置100の他の実施形態について説明する。
上記の実施形態では、情報処理装置100が過去意思情報及び未来意思情報に基づいて未来の行動に関する予測値を算出するモデルを調整する例を挙げて説明した。ここで、情報処理装置100は、過去意思情報及び未来意思情報に含まれる各種の情報を素性としてモデルを調整してもよい。
上記の実施形態では、情報処理装置100が事象に関する情報を過去意思情報及び未来意思情報を受け付ける情報提供サービスが提供するコンテンツに表示させる例を挙げて説明した。ここで、情報処理装置100は、事象に関する情報として各種の情報を表示させるように制御してもよい。
上記の実施形態では、情報処理装置100が未来に関する事象として路線検索における混雑状況を予測する例を挙げて説明した。ここで、情報処理装置100は、路線検索に限らず各種のサービスに、未来に関する事象の検出やモデルの調整を適用してもよい。
上述してきたように、変形例に係る情報処理装置100において、調整部134は、過去意思情報及び未来意思情報に含まれる場所、日時又は環境に関する情報のうち少なくとも一つを素性として過去意思情報及び未来意思情報を学習することでモデルを調整する。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
10 端末装置
50 情報提供サーバ
100 情報処理装置
121 意思情報記憶部
122 累積情報記憶部
123 異常情報記憶部
131 取得部
132 検出部
133 特定部
134 調整部
135 表示制御部
136 送信部
Claims (14)
- 現時点より過去の行動に関する意思を示す過去意思情報と、前記過去の行動と対応する行動であって現時点より所定の期間未来の行動に関する意思を示す未来意思情報であって、当該未来の行動を実行する際の条件を含む未来意思情報とを取得し、取得した過去意思情報と未来意思情報とを所定の記憶部に格納する取得部と、
前記所定の記憶部を参照して、前記取得部によって取得された現時点より過去の第1期間に前記未来意思情報に対応する意思が示された回数と、当該第1期間に対応する期間であって当該第1期間より過去の第2期間に前記過去意思情報に対応する意思が示された回数とを比較して差異が所定の閾値以上となる場合、当該未来意思情報に対応する意思が示された前記条件ごとの回数をそれぞれ比較することで前記未来に関する事象を検出する検出部と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。 - 前記検出部は、
前記第1期間に意思が示された未来意思情報に対応する意思が示された回数の累積と、前記第2期間に意思が示された過去意思情報に対応する意思が示された回数の累積とを比較して前記未来に関する事象を検出する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 情報提供サービスが提供するコンテンツであって、前記未来の行動を実行する際の条件を含むコンテンツに基づいて前記事象の原因を特定する特定部
をさらに備えることを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記特定部は、
現時点より過去の第1期間に意思が示された未来意思情報と、当該第1期間に対応する期間であって当該第1期間より過去の第2期間に意思が示された過去意思情報との間の差異が所定の閾値以上となる時点から所定の期間内に情報提供サービスによって提供されたコンテンツであって、前記未来の行動を実行する際の条件を含むコンテンツに基づいて前記事象の原因を特定する
ことを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記特定部は、
情報提供サービスが提供するコンテンツの中で、前記未来の行動に関する場所と共起する特徴語に基づいて前記事象の原因を特定する
ことを特徴とする請求項3または4に記載の情報処理装置。 - 前記検出部によって検出された事象に関する情報を、前記過去意思情報及び前記未来意思情報を受け付ける情報提供サービスが提供するコンテンツに表示させる表示制御部
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記表示制御部は、
前記情報提供サービスが提供する路線情報または予定情報に前記事象を表示させる
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記取得部によって取得された前記過去意思情報の推移と前記未来意思情報の推移とを学習することで、前記未来の行動に関する予測値を算出するモデルを調整する調整部
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜7のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記調整部は、
前記予測値の推移と前記未来意思情報の推移との間の差が小さくなるように前記モデルを調整する
ことを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。 - 前記調整部は、
前記過去意思情報及び前記未来意思情報に含まれる場所、日時又は環境に関する情報のうち少なくとも一つを素性として前記過去意思情報及び前記未来意思情報を学習することでモデルを調整する
ことを特徴とする請求項8または9に記載の情報処理装置。 - 前記調整部によって調整されたモデルから算出される予測値を、前記過去意思情報及び前記未来意思情報を受け付ける情報提供サービスが提供するコンテンツに表示させる表示制御部
をさらに備えることを特徴とする請求項8〜10のいずれか一つに記載の情報処理装置。 - 前記表示制御部は、
前記調整部によって調整されたモデルから算出される予測値を、前記情報提供サービスが提供する路線情報または予定情報に表示させる
ことを特徴とする請求項11に記載の情報処理装置。 - 所定の記憶部を含む情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
現時点より過去の行動に関する意思を示す過去意思情報と、前記過去の行動と対応する行動であって現時点より所定の期間未来の行動に関する意思を示す未来意思情報であって、当該未来の行動を実行する際の条件を含む未来意思情報とを取得し、取得した過去意思情報と未来意思情報とを前記所定の記憶部に格納する取得工程と、
前記所定の記憶部を参照して、前記取得工程によって取得された現時点より過去の第1期間に前記未来意思情報に対応する意思が示された回数と、当該第1期間に対応する期間であって当該第1期間より過去の第2期間に前記過去意思情報に対応する意思が示された回数とを比較して差異が所定の閾値以上となる場合、当該未来意思情報に対応する意思が示された前記条件ごとの回数をそれぞれ比較することで前記未来に関する事象を検出する検出工程と
を含んだことを特徴とする情報処理方法。 - 現時点より過去の行動に関する意思を示す過去意思情報と、前記過去の行動と対応する行動であって現時点より所定の期間未来の行動に関する意思を示す未来意思情報であって、当該未来の行動を実行する際の条件を含む未来意思情報とを取得し、取得した過去意思情報と未来意思情報とを所定の記憶部に格納する取得手順と、
前記所定の記憶部を参照して、前記取得手順によって取得された現時点より過去の第1期間に前記未来意思情報に対応する意思が示された回数と、当該第1期間に対応する期間であって当該第1期間より過去の第2期間に前記過去意思情報に対応する意思が示された回数とを比較して差異が所定の閾値以上となる場合、当該未来意思情報に対応する意思が示された前記条件ごとの回数をそれぞれ比較することで前記未来に関する事象を検出する検出手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
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