JP6866705B2 - Information processing equipment and programs - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理作成装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing creation device and a program.
従来、販促効果を高める目的でPOP(Point of purchase advertising)等の広告を作成する広告作成装置の開発が進められている。当該広告作成装置としては、例えば、ユーザにより選択されたレイアウト、レシピ例、ロゴ、ユーザにより入力されたコメント、売価等の内容に基づき一つのPOPを作成する印刷物作成システム等が提案されている(例えば、特許文献1参照)。 Conventionally, the development of an advertisement creation device for creating an advertisement such as POP (Point of purchase advertising) has been promoted for the purpose of enhancing the sales promotion effect. As the advertisement creation device, for example, a printed matter creation system that creates one POP based on the contents such as a layout selected by the user, a recipe example, a logo, a comment input by the user, and a selling price has been proposed ( For example, see Patent Document 1).
しかしながら、上記した従来技術にあっては、ユーザは、POPを作成する度に上記各種情報の選択等を行う必要があり、その都度、ユーザの好みでないものが含まれる選択肢の中から所望の情報を探し出し、これを選択する必要がある。このため、POPを作成する度に時間を要し、煩雑である。 However, in the above-mentioned prior art, the user needs to select the above-mentioned various information every time the POP is created, and each time, the desired information is selected from the options including the ones that the user does not like. You need to find out and select this. Therefore, it takes time and is complicated every time a POP is created.
そこで、本発明は、繰り返し広告を得る場合に、よりユーザの好みに近い広告を短時間で得ることができる情報処理装置及びプログラムを提供することを目的としている。 Therefore, an object of the present invention is to provide an information processing device and a program capable of obtaining an advertisement closer to a user's preference in a short time when repeatedly obtaining an advertisement.
以上の課題を解決するため、本発明に係る第1の態様の情報処理装置は、所定数の広告候補を作成する作成手段と、前記作成手段により作成される前記所定数の広告候補のそれぞれが表示手段に個別に表示されるように、前記所定数の広告候補を対象にした広告候補の前記表示手段への切り替え表示を第1のユーザ操作に応じて実行する表示制御手段と、前記所定数の広告候補のうちの何れかの広告候補が前記表示手段に表示されている状態での第2のユーザ操作に応じて当該表示されている広告候補をユーザ所望の広告候補として選択する選択手段と、前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択された場合に、当該ユーザ所望の広告候補が前記選択手段により選択されるまでの時間に基づき、ユーザの嗜好を示す学習値を導出する学習手段と、を備え、前記作成手段は、前記学習手段により導出された前記学習値に基づき、前記所定数の広告候補を作成し、前記学習手段は、前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択されるまでの間に前記ユーザ所望の広告候補とは異なる広告候補において前記表示手段への表示時間が所定値以上の広告候補があった場合、当該広告候補に前記ユーザ所望の広告候補と共通する広告構成要素が含まれていれば前記共通する広告構成要素が含まれていない場合よりも前記学習値の変化量を大きくする、ことを特徴とする。
また、本発明に係る第2の態様の情報処理装置は、作成済みの複数の広告の中から、所定数の広告候補を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出される前記所定数の広告候補のそれぞれが表示手段に個別に表示されるように、前記所定数の広告候補を対象にした広告候補の前記表示手段への切り替え表示を第1のユーザ操作に応じて実行する表示制御手段と、前記所定数の広告候補のうちの何れかの広告候補が前記表示手段に表示されている状態での第2のユーザ操作に応じて当該表示されている広告候補をユーザ所望の広告候補として選択する選択手段と、前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択された場合に、当該ユーザ所望の広告候補が前記選択手段により選択されるまでの時間に基づき、ユーザの嗜好を示す学習値を導出する学習手段と、を備え、前記抽出手段は、前記学習手段により導出された前記学習値に基づき、前記所定数の広告候補を抽出し、前記学習手段は、前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択されるまでの間に前記ユーザ所望の広告候補とは異なる広告候補において前記表示手段への表示時間が所定値以上の広告候補があった場合、当該広告候補に前記ユーザ所望の広告候補と共通する広告構成要素が含まれていれば前記共通する広告構成要素が含まれていない場合よりも前記学習値の変化量を大きくする、ことを特徴とする。
また、本発明に係る第1の態様のプログラムは、コンピュータを、所定数の広告候補を作成する作成手段、前記作成手段により作成される前記所定数の広告候補のそれぞれが表示手段に個別に表示されるように、前記所定数の広告候補を対象にした広告候補の前記表示手段への切り替え表示を第1のユーザ操作に応じて実行する表示制御手段、前記所定数の広告候補のうちの何れかの広告候補が前記表示手段に表示されている状態での第2のユーザ操作に応じて当該表示されている広告候補をユーザ所望の広告候補として選択する選択手段、前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択された場合に、当該ユーザ所望の広告候補が前記選択手段により選択されるまでの時間に基づき、ユーザの嗜好を示す学習値を導出する学習手段、として機能させ、前記作成手段は、前記学習手段により導出された前記学習値に基づき、前記所定数の広告候補を作成し、前記学習手段は、前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択されるまでの間に前記ユーザ所望の広告候補とは異なる広告候補において前記表示手段への表示時間が所定値以上の広告候補があった場合、当該広告候補に前記ユーザ所望の広告候補と共通する広告構成要素が含まれていれば前記共通する広告構成要素が含まれていない場合よりも前記学習値の変化量を大きくする、ことを特徴とする。
また、本発明に係る第2の態様のプログラムは、コンピュータを、作成済みの複数の広告の中から、所定数の広告候補を抽出する抽出手段、前記抽出手段により抽出される前記所定数の広告候補のそれぞれが表示手段に個別に表示されるように、前記所定数の広告候補を対象にした広告候補の前記表示手段への切り替え表示を第1のユーザ操作に応じて実行する表示制御手段、前記所定数の広告候補のうちの何れかの広告候補が前記表示手段に表示されている状態での第2のユーザ操作に応じて当該表示されている広告候補をユーザ所望の広告候補として選択する選択手段、前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択された場合に、当該ユーザ所望の広告候補が前記選択手段により選択されるまでの時間に基づき、ユーザの嗜好を示す学習値を導出する学習手段、として機能させ、前記抽出手段は、前記学習手段により導出された前記学習値に基づき、前記所定数の広告候補を抽出し、前記学習手段は、前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択されるまでの間に前記ユーザ所望の広告候補とは異なる広告候補において前記表示手段への表示時間が所定値以上の広告候補があった場合、当該広告候補に前記ユーザ所望の広告候補と共通する広告構成要素が含まれていれば前記共通する広告構成要素が含まれていない場合よりも前記学習値の変化量を大きくする、ことを特徴とする。
To solve the above problems, an information processing apparatus of the first aspect of the present invention includes: a generating means for generating a predetermined number of advertisement candidates, each of said predetermined number of advertisement candidates created by the creating means A display control means for executing switching display of an advertisement candidate targeting the predetermined number of advertisement candidates to the display means in response to a first user operation so as to be individually displayed on the display means, and the predetermined number. With a selection means for selecting the displayed advertisement candidate as a user's desired advertisement candidate in response to a second user operation in a state where any of the advertisement candidates in the above is displayed on the display means. , A learning means for deriving a learning value indicating a user's preference based on the time until the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means when the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means. The creating means creates the predetermined number of advertisement candidates based on the learning value derived by the learning means, and the learning means selects the advertisement candidate desired by the user by the selection means. If there is an advertisement candidate whose display time on the display means is equal to or longer than a predetermined value in an advertisement candidate different from the advertisement candidate desired by the user, the advertisement candidate is common to the advertisement candidate desired by the user. It is characterized in that if the advertisement component is included, the amount of change in the learning value is larger than that in the case where the common advertisement component is not included .
In addition, the information processing apparatus according to the second aspect of the present invention includes an extraction means for extracting a predetermined number of advertisement candidates from a plurality of created advertisements, and the predetermined number of advertisements extracted by the extraction means. A display control means for executing switching display of the advertisement candidates targeting the predetermined number of advertisement candidates to the display means in response to the first user operation so that each of the candidates is individually displayed on the display means. , The displayed advertisement candidate is selected as the user's desired advertisement candidate in response to the second user operation in the state where any of the predetermined number of advertisement candidates is displayed on the display means. A learning value indicating a user's preference is obtained based on the selection means to be selected and the time until the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means when the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means. The extraction means includes a learning means to be derived, the extraction means extracts the predetermined number of advertisement candidates based on the learning value derived by the learning means, and the learning means is desired by the user by the selection means. If there is an advertisement candidate whose display time on the display means is longer than a predetermined value in an advertisement candidate different from the advertisement candidate desired by the user before the advertisement candidate is selected, the advertisement desired by the user is selected as the advertisement candidate. If an advertisement component common to the candidate is included, the amount of change in the learning value is made larger than in the case where the common advertisement component is not included.
Further, in the program of the first aspect according to the present invention, the computer is individually displayed on the display means by the creating means for creating a predetermined number of advertising candidates and the predetermined number of advertising candidates created by the creating means. Any of the display control means for executing the switching display of the advertisement candidates targeting the predetermined number of advertisement candidates to the display means in response to the first user operation, and the predetermined number of advertisement candidates. A selection means for selecting the displayed advertisement candidate as a user-desired advertisement candidate in response to a second user operation in a state where the advertisement candidate is displayed on the display means, the user desired by the selection means. When the advertisement candidate of the above is selected, it is made to function as a learning means for deriving a learning value indicating a user's preference based on the time until the advertisement candidate desired by the user is selected by the selection means, and the creating means. Creates the predetermined number of advertisement candidates based on the learning value derived by the learning means, and the learning means uses the selection means until the user's desired advertisement candidate is selected by the user. When there is an advertisement candidate whose display time on the display means is equal to or longer than a predetermined value in an advertisement candidate different from the desired advertisement candidate, the advertisement candidate includes an advertisement component common to the user's desired advertisement candidate. For example, the amount of change in the learning value is made larger than in the case where the common advertising component is not included.
In addition, the program of the second aspect according to the present invention is an extraction means for extracting a predetermined number of advertisement candidates from a plurality of created advertisements, and the predetermined number of advertisements extracted by the extraction means. A display control means for executing switching display of an advertisement candidate targeting a predetermined number of advertisement candidates to the display means in response to a first user operation so that each of the candidates is individually displayed on the display means. In response to a second user operation in a state where any of the predetermined number of advertisement candidates is displayed on the display means, the displayed advertisement candidate is selected as the user's desired advertisement candidate. When the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means and the selection means, a learning value indicating the user's preference is derived based on the time until the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means. The extraction means extracts the predetermined number of advertisement candidates based on the learning value derived by the learning means, and the learning means uses the selection means to extract the advertisement candidates desired by the user. If there is an advertisement candidate whose display time on the display means is longer than a predetermined value in an advertisement candidate different from the advertisement candidate desired by the user before is selected, the advertisement candidate is regarded as the advertisement candidate desired by the user. It is characterized in that if a common advertisement component is included, the amount of change in the learning value is larger than in the case where the common advertisement component is not included.
本発明によれば、繰り返し広告を得る場合に、よりユーザの好みに近い広告を短時間で得ることができる情報処理装置及びプログラムを提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide an information processing device and a program capable of obtaining an advertisement closer to a user's preference in a short time when repeatedly obtaining an advertisement.
以下に、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。ただし、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい種々の限定が付されているが、発明の範囲を以下の実施形態及び図示例に限定するものではない。 Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. However, although the embodiments described below are provided with various technically preferable limitations for carrying out the present invention, the scope of the invention is not limited to the following embodiments and illustrated examples.
《情報処理システム1の構成》
まず、図1を参照して、本実施形態の構成を説明する。図1は、本実施形態の情報処理システム1の概略構成図である。
<< Configuration of
First, the configuration of the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of the
本実施形態の情報処理システム1は、入力される情報に基づき広告としてのPOPデータを作成するシステムであって、POPデータの作成を繰り返すことでユーザの好みを学習し、ユーザの好みに応じたPOPデータを作成できるシステムである。
The
図1に示すように、情報処理システム1は、サーバ(情報処理装置)4と、ユーザ端末であるスマートフォンやタブレット端末等の携帯端末2a、2bと、PC(personal computer)3a、3bと、印刷装置11と、を備えて構成され、各装置が通信ネットワークNを介して通信接続される。以下、携帯端末2a、2bやPC3a、3bを総称してユーザ端末と記すことがある。なお、携帯端末2a、2b及びPC3a、3bがサーバ4と通信接続するものとしたが、これに限られるものではなく、サーバ4によるサービスの提供を受けるユーザの数に応じて複数のユーザ端末が存在し、それらがサーバ4と通信接続する。また、サーバ4は、ユーザ端末としてPOS(Point Of Sales)端末等と通信接続するものとしても良い。
As shown in FIG. 1, the
サーバ4は、販売促進を目的とする広告としてPOPデータを作成し、作成されたPOPデータを管理する。また、サーバ4は、ユーザ端末からの要求に応じて、POPデータを作成するための情報を入力する入力画面5、作成されたPOP候補データ(広告候補)のプレビュー画面6等をユーザ端末に配信する。
The
携帯端末2a、2b等のユーザ端末は、サーバ4から送信される各種表示情報を受信して表示し、またユーザの操作入力を受け付けてその操作情報をサーバ4へ送信する。
User terminals such as
印刷装置11は、電子写真式、インクジェット式等の家庭用又は業務用プリンタであって、入力される印刷指示に応じて、POPデータ等を用紙上にプリントして、広告としてのPOP等を作成する。
The
通信ネットワークNは、インターネットにより構成されているものとするが、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等を含めても良く、電話回線、専用線、移動体通信網、通信衛星網、CATV(Cable Television)回線等を含めても良い。 The communication network N is assumed to be composed of the Internet, but may include a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), etc., and may include a telephone line, a dedicated line, a mobile communication network, and a communication satellite network. , CATV (Cable Television) line and the like may be included.
また、情報処理システム1は、各種ユーザ端末で利用される他のアプリケーションプログラムを実行可能なように構成されていても良い。当該アプリケーションプログラムとしては、例えば、店舗等の日別・月別の売上集計や分析を行う売上管理業務や、固定資産税や個人事業税等の納税処理を行う会計管理業務や、従業員の給与計算の処理を行う給与管理業務や、店舗等の人員シフトの管理と従業員の勤怠管理の処理を行う就業管理業務や、関連事業者や従業員への通達文書の作成・管理を行う文書管理業務等を行うものが挙げられ、これらが実行可能とされていることで、情報処理システム1が経営支援システムとして機能するものとしても良い。
Further, the
《サーバ4の構成》
次いで、サーバ4の内部構成を説明する。図2に、サーバ4の内部構成を示す。また、図3〜図5にそれぞれ、レイアウトデータテーブル451、アイキャッチデータテーブル452、学習値データテーブル453の一例を示す。
<< Configuration of
Next, the internal configuration of the
図2に示すように、サーバ4は、CPU(Central Processing Unit)41と、操作入力部42と、RAM(Random Access Memory)43と、サーバ表示部44と、記憶部(記憶手段)45と、通信部46と、計時部47と、を備えて構成され、各部がバス48を介して接続されている。
As shown in FIG. 2, the
CPU41は、記憶部45に記憶されているシステムプログラムを読み出し、RAM43のワークエリアに展開し、当該システムプログラムに従って各部を制御する。また、CPU41は、記憶部45に記憶されている処理プログラムを読み出してワークエリアに展開し、後述するPOPデータ作成処理、第1取得処理、第2取得処理、学習処理等のサーバ4側の処理を始めとする各種処理を実行し、作成手段、表示制御手段、選択手段及び学習手段として機能する。
The
操作入力部42は、カーソルキー、文字、数字入力キー及び各種機能キー等を備えたキーボードを含む構成とし、ユーザによる各キーの押下入力を受け付けてその操作情報をCPU41に出力する。また、操作入力部42は、マウス等のポインティングデバイスを含み、位置入力を受け付けて操作情報としてCPU41に出力することとしても良い。
The
RAM43は、揮発性のメモリーである。また、RAM43は、実行される各種プログラムやこれら各種プログラムに係るデータ等を格納するワークエリアを有する。
The
サーバ表示部44は、LCD(Liquid Crystal Display)、CRT(Cathode Ray Tube)等で構成され、CPU41からの表示制御信号に従って画面表示を行う。
The
記憶部45は、磁気記録媒体を有するHDD(Hard Disk Drive)等により構成される。記憶部45には、CPU41で実行されるシステムプログラムや処理プログラム、Webサーバプログラム等のアプリケーションプログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。処理プログラムには、後述するPOPデータ作成処理、第1取得処理、第2取得処理、学習処理等のサーバ4側の処理を始めとする各種処理を実行するためのプログラムが含まれる。
これらのプログラムは、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードの形態で記憶部45に格納されている。CPU41は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
The
These programs are stored in the
また、記憶部45は、POPデータ作成処理等に用いられる各種データをあらかじめ記憶する。すなわち、記憶部45は、例えば、POPデータのレイアウト、POPデータに含まれるアイキャッチ、書体、フォント色、背景、枠・テクスチャ、イラスト等のPOPデータ構成要素(広告構成要素)を記憶する。また、記憶部45は、ユーザが経営又は所属する店舗又は会社の業種・業態等を含むユーザ情報等を記憶する。
In addition, the
また、記憶部45には、後述する第1取得処理、第2取得処理及び学習処理で使用されるレイアウトデータテーブル451(図3参照)、アイキャッチデータテーブル452(図4参照)、学習値データテーブル453(図5参照)が記憶されている。また、記憶部45には、レイアウト及びアイキャッチ以外のPOPデータ構成要素、すなわち、書体、フォント色、背景、枠・テクスチャ、イラストについても、同様のデータテーブル(図示略)が記憶されている。
Further, the
レイアウトデータテーブル451は、レイアウト種L1〜L20と、各レイアウト種に応じて項目ごとに設定される指標値とが対応付けて記憶されたテーブルである。当該項目としては、例えば、「縦/横」、「写真サイズ」、「写真数」、「アイキャッチサイズ」、「イラスト数」等が挙げられるが、これらに限られるものではない。なお、「縦/横」の項目においては、そのレイアウト種が縦である場合には「0」、そのレイアウト種が横である場合には「1」の指標値が設定されている。また、「写真サイズ」及び「アイキャッチサイズ」の項目においては、指標値が「1」に近いほど、作成されるPOPデータ全体に対して画像データ及びアイキャッチのサイズが大きいことを示している。 The layout data table 451 is a table in which layout types L1 to L20 and index values set for each item according to each layout type are stored in association with each other. Examples of the item include, but are not limited to, “vertical / horizontal”, “photo size”, “number of photographs”, “eye catch size”, “number of illustrations”, and the like. In the "vertical / horizontal" item, an index value of "0" is set when the layout type is vertical, and an index value of "1" is set when the layout type is horizontal. Further, in the items of "photograph size" and "eye catch size", the closer the index value is to "1", the larger the size of the image data and the eye catch is with respect to the entire POP data to be created. ..
アイキャッチデータテーブル452は、アイキャッチ種i1〜i20と、各アイキャッチ種に応じて項目ごとに設定される指標値とが対応付けて記憶されたテーブルである。当該項目としては、例えば、「縦/横」、「和食向け」、「洋食向け」、「カフェ向け」、「中華向け」等が挙げられるが、これらに限られるものではない。なお、「縦/横」の項目においては、そのアイキャッチ種が縦である場合には「0」、そのアイキャッチ種が横である場合には「1」の指標値が設定されている。また、「和食向け」、「洋食向け」、「カフェ向け」及び「中華向け」の項目においては、それらの項目に対して適している場合には「1」、それらの項目に対して適していない場合には「0」の指標値が設定されている。 The eye-catching data table 452 is a table in which the eye-catching types i1 to i20 and the index values set for each item according to each eye-catching type are stored in association with each other. Examples of the item include, but are not limited to, "vertical / horizontal", "Japanese food", "Western food", "cafe", "Chinese food", and the like. In the "vertical / horizontal" item, an index value of "0" is set when the eye-catching type is vertical, and an index value of "1" is set when the eye-catching type is horizontal. In addition, in the items of "Japanese food", "Western food", "Cafe" and "Chinese food", if it is suitable for those items, it is "1", and it is suitable for those items. If not, an index value of "0" is set.
学習値データテーブル453は、サーバ4によるサービスの提供を受けるユーザと、ユーザごとに算出され更新されるPOPデータ構成要素に対するユーザの嗜好を示す学習値とが対応付けて記憶されたテーブルである。また、当該学習値は、POPデータ構成要素ごとにあらかじめ設定される項目ごとに算出、更新される。当該項目としては、例えば、レイアウトの項目として「縦/横」、「写真サイズ」、「アイキャッチサイズ」等、アイキャッチの項目として「和食向け」、「洋食向け」、「カフェ向け」、「中華向け」等、書体の項目として「書体A」、「書体B」、「書体C」等が挙げられるが、これらに限られるものではない。このような学習値データテーブル453は、POPデータ作成処理が実行される度に更新される。なお、「縦/横」の項目においては、学習値が「1」に近いほど、ユーザが横のレイアウトを好むことを示している。また、「写真サイズ」及び「アイキャッチサイズ」の項目においては、学習値が「1」に近いほど、ユーザが、作成されるPOPデータ全体に対してサイズの大きい画像データ及びアイキャッチを好むことを示している。
The learning value data table 453 is a table in which a user who receives a service provided by the
また、記憶部45には、あらかじめ単語ごとに設定された特性値が記憶されている。また、当該特性値は、項目ごとに設定されており、後述する第2取得処理において形態素特性値合計を取得する際に用いられる。項目としては、上記した学習値データテーブル453に含まれる項目の一部と重複し、例えば、「縦/横」、「和食向け」、「洋食向け」、「カフェ向け」、「中華向け」等が挙げられる。なお、「縦/横」の項目においては、その単語が縦配置に適している場合には「0」、その単語が横配置に適している場合には「1」の特性値が設定されている。また、「和食向け」、「洋食向け」、「カフェ向け」及び「中華向け」の項目においては、その単語がそれらの項目に対して適している場合には「1」、それらの項目に対して適していない場合には「0」の特性値が設定されている。また、各単語のうち、名詞、副詞、動詞及び形容詞以外の品詞、並びに記号については、特性値がいずれも「0」に設定されている。例えば、名詞「ゆず」の単語に対しては、「縦/横」の特性値が「1」、「和食向け」の特性値が「1」、「洋食向け」の特性値が「0」、「カフェ向け」の特性値が「1」、「中華向け」の特性値が「0」に設定されている。また、例えば、助詞「の」の単語に対しては、いずれの項目も特性値が「0」に設定されている。
In addition, the
また、記憶部45には、POPデータ作成処理等においてユーザにより入力される各種データが記憶される。すなわち、記憶部45には、例えば、入力画面5で入力される画像データ、過去に作成されたPOPデータの作成履歴等が記憶される。
Further, the
通信部46は、モデム、TA(Terminal Adapter)、ルータ、ネットワークカード等により構成される。通信部46は、通信ネットワークN上のユーザ端末等の外部機器と通信接続してデータ送受信を行う。
The
計時部47は、計時回路を内蔵し、現在の時刻及び日付を計時して現在の時刻情報として出力する。
The
《携帯端末2aの構成》
次いで、携帯端末2aを例にとってユーザ端末の内部構成を説明する。図6に、携帯端末2aの内部構成を示す。
<< Configuration of
Next, the internal configuration of the user terminal will be described using the
図6に示すように、携帯端末2aは、CPU21と、操作入力部22と、RAM23と、端末表示部(表示手段)24と、記憶部25と、通信部26と、計時部27と、を備えて構成され、各部がバス28を介して接続されている。
なお、携帯端末2b及びPC3a、3bも略同様に構成されている。
As shown in FIG. 6, the
The
CPU21、操作入力部22、RAM23、端末表示部24、記憶部25、通信部26、計時部27は、それぞれ、サーバ4のCPU41、操作入力部42、RAM43、サーバ表示部44、記憶部45、通信部46、計時部47の構成と略同様であり、異なる部分を主として説明する。
The
CPU21は、記憶部25に記憶されているシステムプログラムを読み出し、RAM23のワークエリアに展開し、当該システムプログラムに従って各部を制御する。また、CPU21は、記憶部25に記憶されている処理プログラムを読み出してワークエリアに展開し、後述するPOPデータ作成処理、第1取得処理、第2取得処理、学習処理等の携帯端末2a側の処理を始めとする各種処理を実行する。
The
操作入力部22は、押しボタンスイッチや、端末表示部24上に設けられるタッチセンサ等を有して構成され、ユーザの入力操作を受け付けて、操作内容を電気信号に変換してCPU21に出力する。
The
端末表示部24は、LCD、CRT等で構成され、CPU21からの表示制御信号に従って画面表示を行う。また、端末表示部24の表示画面上には上記タッチセンサが設けられており、タッチパネル方式の操作表示手段として機能する。
The
記憶部25は、磁気記録媒体を有するHDD等により構成される。記憶部25には、CPU21で実行されるシステムプログラムや処理プログラム、Webブラウザ等のアプリケーションプログラム、これらのプログラムの実行に必要なデータ等が記憶されている。当該処理プログラムには、後述するPOPデータ作成処理、第1取得処理、第2取得処理、学習処理等の携帯端末2a側の処理を始めとする各種処理を実行するためのプログラムが含まれる。
The
通信部26は、通信ネットワークN上のサーバ4等の外部機器と通信を行う。
The
《サーバ4の動作》
(POPデータ作成処理)
本実施形態のサーバ4により行われるPOPデータ作成処理について、図7〜図11等を参照して説明する。図7は、POPデータ作成処理の一例を示すフローチャートである。図8は、端末表示部24に表示される情報入力前の入力画面5を示す図である。図9は、端末表示部24に表示される情報入力後の入力画面5を示す図である。図10は、端末表示部24に表示されるプレビュー画面6の一例を示す図である。図11は、作成される25種のPOP候補データの例を示す図である。
<< Operation of
(POP data creation process)
The POP data creation process performed by the
サーバ4は、ユーザ端末を介してユーザにより入力されたテキストや画像データに基づき、対象の商品又は役務を紹介するPOPデータを作成するPOPデータ作成処理を行うよう構成されている。
The
具体的には、図7に示すように、サーバ4のCPU41は、ユーザ端末よりPOPデータ作成用のプログラムの実行が要求されたときに、図8に示す入力画面5を端末表示部24に表示させる(ステップS101)。入力画面5は、POPデータの作成に必要な情報を入力する画面である。当該必要な情報としては、作成するPOPデータにて紹介する対象の商品の名称(商品名)、対象の商品の価格、対象の商品のキャッチコピー及び対象の商品の画像データである。したがって、入力画面5には、それらの各情報を入力するための入力欄として、商品名入力欄51、価格入力欄52、キャッチコピー入力欄53及び画像データ入力欄54が設けられている。例えば、図9に示すように、商品名入力欄51には「ゆず塩ラーメン」、価格入力欄52には「700」、キャッチコピー入力欄53には「ゆずの風味が香るさっぱりしたラーメンです。」、画像データ入力欄54にはラーメンの画像データが入力される。
Specifically, as shown in FIG. 7, the
また、入力画面5には、各入力欄51〜54の他に、紹介する商品をPOPデータに追加する際にユーザにより選択される商品追加ボタン55、情報入力後POPデータを作成する際にユーザにより選択される作成ボタン56、入力画面5の表示を終了する際にユーザにより選択されるキャンセルボタン57、キャッチコピー入力の参考となる情報(例えば、キャッチコピーのサンプルやトレンドワード等)を表示する際にユーザにより選択される参考ボタン58等が設けられている。
Further, on the
入力画面5において、ユーザにより商品追加ボタン55が選択されると、入力画面5に商品名入力欄51、価格入力欄52、キャッチコピー入力欄53及び画像データ入力欄54が各一つずつ追加される。ユーザにより、追加された各入力欄51〜54に情報が入力されることで、CPU41は、二種の商品の紹介が含まれたPOPデータを作成することができる。よって、商品追加ボタン55が複数回選択され、各入力欄51〜54に情報が入力されることで、CPU41は、複数種の商品の紹介が含まれたPOPデータを作成することができる。
When the
なお、入力画面5の各入力欄51〜54には、一つの商品について少なくとも対象商品の商品名及び画像データの少なくとも一方が入力されていれば良いが、入力される情報が多いほど作成されるPOPデータの精度が向上するため、各入力欄51〜54の全てに情報が入力されることが好ましい。
It is sufficient that at least one of the product name and the image data of the target product is input for one product in each
次に、図7に示すように、CPU41は、入力が完了したか否かを判定する(ステップS102)。具体的には、例えば、CPU41は、ユーザにより少なくとも商品名入力欄51に商品名が入力されるか、又は画像データ入力欄54に画像データが入力された上で、作成ボタン56が選択された場合に、入力が完了したと判定する。
Next, as shown in FIG. 7, the
入力が完了していないと判定されると(ステップS102;NO)、CPU41は、再びステップS102の処理を行う。入力が完了したと判定されると(ステップS102;YES)、CPU41は、画像データ入力欄54に入力された情報に基づき、POPデータの作成に用いるレイアウトを5種選択し、取得する第1取得処理を行う(ステップS103)。なお、第1取得処理の詳細については後述する。
If it is determined that the input is not completed (step S102; NO), the
次に、CPU41は、商品名入力欄51及びキャッチコピー入力欄53に入力された情報に基づき、POPデータの作成に用いる、レイアウト以外のPOPデータ構成要素(アイキャッチ、書体、フォント色、背景、枠・テクスチャ、イラスト)を5種ずつ選択し、取得する第2取得処理を行う(ステップS104)。なお、第2取得処理の詳細については後述する。
Next, the
次に、CPU41は、取得されたPOPデータ構成要素に基づき25種のPOP候補データを作成する(ステップS105)。すなわち、CPU41は、ステップS104で取得された5種ずつのアイキャッチ、書体、フォント色、背景、枠・テクスチャ、イラストを組み合わせて5種のデザインを作成する。そして、CPU41は、ステップS103で取得された5種のレイアウトと、作成した5種のデザインと、各入力欄51〜54に入力された情報とを組み合わせて25種のPOP候補データを作成する。なお、作成される25種のPOP候補データには、各入力欄51〜54に入力された情報が共通して含まれる。
Next, the
次に、CPU41は、作成された25種のPOP候補データを端末表示部24に表示させる(ステップS106)。具体的には、CPU41は、図10に示すように、作成された複数種のPOP候補データのうちの一つが表示されたプレビュー画面6を端末表示部24に表示させる。
Next, the
また、プレビュー画面6において、CPU41は、ユーザによりスワイプ操作が行われることで、ステップS105で作成された25種のPOP候補データのうち他のものを順次表示させる。
例えば、25種のPOP候補データとして、図11に示すPOP候補データa1〜a5、b1〜b5、c1〜c5、d1〜d5、e1〜e5が生成された場合について説明する。図11において横方向に配列されるPOP候補データ同士はレイアウトが共通しており、縦方向に配列されるPOP候補データ同士はデザインが共通している。ユーザにより横方向又は縦方向のスワイプ操作が入力されることにより、端末表示部24に表示されているPOP候補データに対して、図11に示す配列において横方向又は縦方向に隣接して配置されるPOP候補データが順次表示される。また、図11に示す各POP候補データの配列において、横方向及び縦方向のいずれについてもPOP候補データがループ表示されるように構成されている。例えば、POP候補データa1が端末表示部24に表示されている状態において、左方向のスワイプ操作が入力されるとPOP候補データa5が端末表示部24に表示され、上方向のスワイプ操作が入力されるとPOP候補データe1が端末表示部24に表示される。また、図11において左上に配置されるものほど後述する評価値の高いPOPデータ構成要素を含むPOP候補データが配置される。したがって、ステップS106の処理においてまず始めに端末表示部24にされるPOP候補データはPOP候補データa1であることが好ましい。これにより、ユーザは、自分の好みに近いPOP候補データをより短時間で見つけ出すことができる。
Further, on the
For example, a case where the POP candidate data a1 to a5, b1 to b5, c1 to c5, d1 to d5, and e1 to e5 shown in FIG. 11 are generated as 25 types of POP candidate data will be described. In FIG. 11, the POP candidate data arranged in the horizontal direction have a common layout, and the POP candidate data arranged in the vertical direction have a common design. By inputting a horizontal or vertical swipe operation by the user, the POP candidate data displayed on the
次に、図7に示すように、CPU41は、ユーザにより所望のPOP候補データを選択する選択操作が入力されたか否かを判定する(ステップS107)。具体的には、例えば、CPU41は、25種のPOP候補データのうちユーザ所望のPOP候補データが端末表示部24に表示された状態で、ユーザにより選択ボタン61が選択された場合に、当該POP候補データを選択する選択操作が入力されたと判定する。
Next, as shown in FIG. 7, the
選択操作が入力されないと判定されると(ステップS107;NO)、CPU41は、ユーザによりプレビュー画面6の表示を終了するキャンセル操作が入力されたか否かを判定する(ステップS108)。具体的には、例えば、CPU41は、ユーザによりキャンセルボタン62が選択された場合に、キャンセル操作が入力されたと判定する。
If it is determined that the selection operation is not input (step S107; NO), the
キャンセル操作が入力されたと判定されると(ステップS108;YES)、CPU41は、プレビュー画面6の表示を終了し、再びステップS101の処理を行う。キャンセル操作が入力されないと判定されると(ステップS108;NO)、CPU41は、再び上記ステップS107の処理を行う。
When it is determined that the cancel operation has been input (step S108; YES), the
また、選択操作が入力されたと判定されると(ステップS107;YES)、CPU41は、当該選択操作に基づき、ステップS105で作成された複数種のPOP候補データの中から一つPOP候補データを選択する(ステップS109)。また、このときCPU41は、ステップS106の処理で25種のPOP候補データが端末表示部24に表示されてからステップS109の処理でユーザ所望のPOP候補データが選択されるまでの時間を計時部47によりカウントする。また、CPU41は、25種のPOP候補データが端末表示部24に表示されてからユーザ所望のPOP候補データが選択されるまでの間に、各POP候補データが端末表示部24に表示される表示時間をそれぞれ計時部47によりカウントする。
Further, when it is determined that the selection operation has been input (step S107; YES), the
次に、CPU41は、25種のPOP候補データが端末表示部24に表示されてからユーザ所望のPOP候補データが選択されるまでの時間に基づき、POPデータ構成要素に対するユーザの嗜好を示す学習値を算出する学習処理を行う(ステップS110)。なお、学習処理の詳細については後述する。
以上のようにして、POPデータ作成処理を行う。
Next, the
As described above, the POP data creation process is performed.
上記POPデータ作成処理終了後、CPU41は、作成されたPOP候補データを完成版として記憶部45に記憶させても良いし、ユーザにより所定の操作がなされた場合には、当該POPデータの編集画面(図示略)を端末表示部24に表示させるものとしても良い。これにより、当該POPデータに含まれる各POPデータ構成要素を更にユーザの所望に応じて変更し、変更後の、よりユーザの好みに近いPOPデータを完成版として記憶部45に記憶させることができる。また、CPU41は、当該完成版のPOPデータについてユーザ端末から印刷の実行が要求された場合には、通信部46を介して当該POPデータを印刷装置11に出力し、印刷装置11に印刷させるものとしても良い。
After the completion of the POP data creation process, the
なお、上記ステップS105の処理では、5種のレイアウト及び5種のデザインから25種のPOP候補データを作成するものとしたが、これに限られるものではない。例えば、POP候補データの作成に用いるレイアウトとデザインの数はいずれであっても良いし、その組み合わせ方もいずれであっても良い。また、例えば、作成されるPOP候補データの数も24種以下であっても良いし、26種以上であっても良い。 In the process of step S105, 25 types of POP candidate data are created from 5 types of layouts and 5 types of designs, but the present invention is not limited to this. For example, the number of layouts and designs used to create the POP candidate data may be any, and the combination thereof may be any. Further, for example, the number of POP candidate data to be created may be 24 or less, or 26 or more.
(第1取得処理)
次に、本実施形態のサーバ4により行われる第1取得処理について、図12等を参照して説明する。図12は、第1取得処理の一例を示すフローチャートである。
(First acquisition process)
Next, the first acquisition process performed by the
図12に示すように、まず、CPU41は、入力画面5の画像データ入力欄54にユーザにより入力された画像データの数nを取得する(ステップS201)。例えば、入力画面5において画像データ入力欄54に画像データが入力されていない場合には、画像データ数n=0となり、画像データ入力欄54に画像データが入力された場合には、画像データ数n=1となる。また、例えば、商品追加ボタン55が1回選択された上で二つの画像データ入力欄54に画像データがそれぞれ入力された場合には、画像データ数n=2となる。
As shown in FIG. 12, first, the
次に、CPU41は、図3に示すレイアウトデータテーブル451を参照して、レイアウト種L1〜L20のうち、「写真数」がステップS201で取得された画像データ数n以上のレイアウトを抽出する(ステップS202)。例えば、ステップS201で取得された画像データ数n=1である場合には、レイアウト種L1、L2、L3等を抽出する。
Next, the
次に、図12に示すように、CPU41は、抽出されたレイアウトの数が5以上であるか否かを判定する(ステップS203)。抽出されたレイアウトの数が5以上でないと判定されると(ステップS203;NO)、CPU41は、「写真数」が画像データ数n未満のレイアウトも抽出し(ステップS204)、次のステップS205の処理を行う。したがって、ステップS202で抽出されたレイアウトが5未満である場合には、レイアウト種L1〜L20の全てを抽出することとなる。
Next, as shown in FIG. 12, the
一方、抽出されたレイアウトの数が5以上であると判定されると(ステップS203;YES)、CPU41は、抽出されたレイアウトのそれぞれに対して評価値を算出する(ステップS205)。具体的には、例えば、CPU41は、抽出されたレイアウトに応じて項目ごとに設定される指標値(図3参照)、及びユーザごとに対応付けられた学習値(図5参照)に基づき、下記式(1)に従って評価値を算出する。
式(1):評価値=抽出されたレイアウトの「縦/横」の指標値×ユーザのレイアウトにおける「縦/横」の学習値+抽出されたレイアウトの「写真サイズ」の指標値×ユーザの「写真サイズ」の学習値+抽出されたレイアウトの「アイキャッチサイズ」の指標値×ユーザの「アイキャッチサイズ」の学習値
On the other hand, when it is determined that the number of extracted layouts is 5 or more (step S203; YES), the
Equation (1): Evaluation value = "vertical / horizontal" index value of the extracted layout x "vertical / horizontal" learning value of the user's layout + "photo size" index value of the extracted layout x user's Learning value of "photo size" + index value of "eye catch size" of extracted layout x learning value of user's "eye catch size"
なお、レイアウトに含まれる「写真数」や「イラスト数」等の項目は、図5に示すように、学習値データテーブル453に記憶されていないため、式(1)に含まれていない。 Items such as "the number of photographs" and "the number of illustrations" included in the layout are not included in the equation (1) because they are not stored in the learning value data table 453 as shown in FIG.
例えば、ステップS202又はS204で抽出されたレイアウトがレイアウト種L1であり、かつユーザのユーザコードが「000001」である場合、レイアウト種L1の評価値は次のとおりである。
レイアウト種L1の評価値=1×0.3+1.0×0.4+0.7×0.5=1.05
For example, when the layout extracted in step S202 or S204 is the layout type L1 and the user code of the user is "000001", the evaluation value of the layout type L1 is as follows.
Evaluation value of layout type L1 = 1 × 0.3 + 1.0 × 0.4 + 0.7 × 0.5 = 1.05
また、例えば、ステップS202又はS204で抽出されたレイアウトがレイアウト種L2であり、かつユーザのユーザコードが「000001」である場合、レイアウト種L2の評価値は次のとおりである。
レイアウト種L2の評価値=1×0.3+0.4×0.4+0.6×0.5=0.76
Further, for example, when the layout extracted in step S202 or S204 is the layout type L2 and the user code of the user is "000001", the evaluation value of the layout type L2 is as follows.
Evaluation value of layout type L2 = 1 × 0.3 + 0.4 × 0.4 + 0.6 × 0.5 = 0.76
次に、図12に示すように、CPU41は、評価値に基づきレイアウトを記憶部45から取得する(ステップS206)。具体的には、例えば、CPU41は、ステップS202又はS204で抽出されたレイアウト種を、ステップS205でそれぞれ算出された評価値が高い順に順位付けする。そして、CPU41は、当該順位が最高位のレイアウト種2つと、順位が中間位のレイアウト種2つと、順位が最下位のレイアウト種1つと、を記憶部45から取得する。例えば、レイアウト種20個全て抽出された場合には、評価値の順位が1位、2位、10位、11位、20位のレイアウト種を取得する。
以上のようにして、第1取得処理を行う。
Next, as shown in FIG. 12, the
As described above, the first acquisition process is performed.
なお、上記ステップS205の処理では、「縦/横」、「写真サイズ」及び「アイキャッチサイズ」の項目のみに基づき評価値を算出するものとしたが、これに限られるものではない。例えば、レイアウトごとに対応付けられた指標値の項目と、ユーザごとに対応付けられた学習値の項目との間で共通するものであれば、いずれの組み合わせであっても良い。 In the process of step S205, the evaluation value is calculated based only on the items of "vertical / horizontal", "photograph size", and "eye catch size", but the present invention is not limited to this. For example, any combination may be used as long as it is common between the index value item associated with each layout and the learning value item associated with each user.
また、上記ステップS206の処理では、最高位のレイアウト種2つと、中間位のレイアウト種2つと、最下位のレイアウト種1つとを取得するものとしたが、これに限られるものではなく、順位の高いレイアウト種が含まれていればいずれの順位のレイアウト種をいずれの数量で取得するものとしても良い。 Further, in the process of step S206, it is assumed that two highest layout types, two intermediate layout types, and one lowest layout type are acquired, but the present invention is not limited to this, and the ranking is not limited to this. As long as a high layout type is included, the layout type of any rank may be acquired in any quantity.
(第2取得処理)
次に、本実施形態のサーバ4により行われる第2得処理について、図13、図14等を参照して説明する。図13は、第2取得処理の一例を示すフローチャートである。図14は、ユーザにより商品名入力欄51及びキャッチコピー入力欄53に入力された情報に基づき得られる形態素特性値合計の一例を示す図である。
(Second acquisition process)
Next, the second profit processing performed by the
まず、図13に示すように、CPU41は、商品名入力欄51に入力された商品名、及びキャッチコピー入力欄53に入力されたキャッチコピーを形態素解析し、それらのテキストに含まれる形態素を抽出する(ステップS301)。例えば、図9に示すように、商品名入力欄51に「ゆず塩ラーメン」が入力された場合には、CPU41はこれを形態素解析して、「ゆず」、「塩」及び「ラーメン」の形態素を抽出する。また、図9に示すように、キャッチコピー入力欄53に「ゆずの風味が香るさっぱりしたラーメンです。」が入力された場合には、CPU41はこれを形態素解析して、「ゆず」、「の」、「風味」、「が」、「香る」、「さっぱり」、「し」、「た」、「ラーメン」、「です」及び「。」の形態素を抽出する。
First, as shown in FIG. 13, the
なお、商品名入力欄51及びキャッチコピー入力欄53に商品名及びキャッチコピーがいずれも入力されておらず、画像データ入力欄54に対象商品の画像データが入力されている場合には、CPU41は、入力された画像データに対して画像解析を行い、CPU41は、当該画像データが示す商品の名称(単語)を特定するものとしても良い。例えば、図9に示すように、画像データ入力欄54に「ラーメン」の画像データが入力された場合には、CPU41はこれを画像解析して、その画像データが示す商品の名称である「ラーメン」の単語を特定するものとしても良い。
If neither the product name nor the catch copy is input in the product
次に、図13に示すように、CPU41は、形態素解析により抽出された形態素から形態素特性値合計を取得する(ステップS302)。具体的には、例えば、CPU41は、商品名入力欄51に入力された「ゆず塩ラーメン」の商品名から抽出された「ゆず」、「塩」及び「ラーメン」、並びにキャッチコピー入力欄53に入力された「ゆずの風味が香るさっぱりしたラーメンです。」のキャッチコピーから抽出された「ゆず」、「の」、「風味」、「が」、「香る」、「さっぱり」、「し」、「た」、「ラーメン」、「です」及び「。」の各形態素について、図14に示すように、あらかじめ単語ごとに設定された特性値を記憶部45から取得する。上記したように、記憶部45には、単語に対応付けてあらかじめ項目ごとに設定された特性値が記憶されている。
CPU41は、各単語に設定された特性値を項目ごとに合計し、項目ごとの形態素特性値合計を得る。「縦/横」の項目については、特性値の合計値を名詞、副詞、動詞及び形容詞の総数で除して、形態素特性値合計を算出する。例えば、「縦/横」の項目の特性値の合計値は「6」であり、名詞、副詞、動詞及び形容詞の総数は「9」であるため、「縦/横」の項目の形態素特性値合計は6÷9=0.667となる。
Next, as shown in FIG. 13, the
The
次に、図13に示すように、CPU41は、アイキャッチ、書体、フォント色、背景、枠・テクスチャ及びイラストのPOPデータ構成要素のうち、未取得のPOPデータ構成要素一つを選択する(ステップS303)。以下、各POPデータ構成要素のうちアイキャッチが選択された場合について説明する。
Next, as shown in FIG. 13, the
次に、CPU41は、ステップS302で取得された形態素特性値合計(図14参照)、アイキャッチについて項目ごとに設定される指標値(図4参照)、及びユーザごとに対応付けられた学習値(図5参照)に基づき、下記式(2)に従って評価値を算出する(ステップS304)。ここでは、記憶部45に記憶される全てのアイキャッチ種についてそれぞれ評価値を算出する。
式(2):評価値=アイキャッチの「縦/横」の指標値×「縦/横」の形態素特性値合計+アイキャッチの「和食向け」の指標値×「和食向け」の形態素特性値合計×ユーザの「和食向け」の学習値+アイキャッチの「洋食向け」の指標値×「洋食向け」の形態素特性値合計×ユーザの「洋食向け」の学習値+アイキャッチの「カフェ向け」の指標値×「カフェ向け」の形態素特性値合計×ユーザの「カフェ向け」の学習値+アイキャッチの「中華向け」の指標値×「中華向け」の形態素特性値合計×ユーザの「中華向け」の学習値
Next, the
Equation (2): Evaluation value = Eye catch "vertical / horizontal" index value x "vertical / horizontal" morpheme characteristic value total + eye catch "Japanese food" index value x "Japanese food" morpheme characteristic value Total x user's "Japanese food" learning value + eye-catching "Western food" index value x "Western food" morpheme characteristic value total x user's "Western food" learning value + eye-catching "for cafe" Index value of "for cafe" x total morpheme characteristic value of "for cafe" x learning value of "for cafe" of user + index value of "for Chinese" of eye catch x total of morpheme characteristic value of "for Chinese" x user "for Chinese" Learning value
例えば、ユーザのユーザコードが「000001」である場合、アイキャッチ種i1の評価値は次のとおりである。
アイキャッチ種i1の評価値=0×0.667+1×6×0.2+1×2×0.9+1×5×0.7+0×2×0.5=6.5
For example, when the user code of the user is "000001", the evaluation value of the eye-catching type i1 is as follows.
Evaluation value of eye-catching species i1 = 0 × 0.667 + 1 × 6 × 0.2 + 1 × 2 × 0.9 + 1 × 5 × 0.7 + 0 × 2 × 0.5 = 6.5
また、例えば、ユーザのユーザコードが「000001」である場合、アイキャッチ種i2の評価値は次のとおりである。
アイキャッチ種i2の評価値=0×0.667+1×6×0.2+0×2×0.9+1×5×0.7+1×2×0.5=5.7
Further, for example, when the user code of the user is "000001", the evaluation value of the eye-catching type i2 is as follows.
Evaluation value of eye-catching species i2 = 0 × 0.667 + 1 × 6 × 0.2 + 0 × 2 × 0.9 + 1 × 5 × 0.7 + 1 × 2 × 0.5 = 5.7
次に、図13に示すように、CPU41は、評価値に基づきアイキャッチを記憶部45から取得する(ステップS305)。具体的には、例えば、CPU41は、アイキャッチ種をステップS304で算出された評価値が高い順に順位付けする。そして、CPU41は、当該順位が最高位のアイキャッチ種2つと、順位が中間位のアイキャッチ種2つと、順位が最下位のアイキャッチ種1つと、を記憶部45から取得する。記憶部45には20種のアイキャッチ種が記憶されているため、評価値の順位が1位、2位、10位、11位、20位のアイキャッチ種を取得する。
Next, as shown in FIG. 13, the
次に、CPU41は、アイキャッチ、書体、フォント色、背景、枠・テクスチャ及びイラストのPOPデータ構成要素のうち、未取得のPOPデータ構成要素があるか否かを判定する(ステップS306)。未取得のPOPデータ構成要素があると判定されると(ステップS306;YES)、CPU41は、再びステップS303の処理を行う。一方、未取得のPOPデータ構成要素がないと判定されると(ステップS306;NO)、CPU41は、第2取得処理を終了する。
以上のようにして、第2取得処理を行う。
Next, the
The second acquisition process is performed as described above.
なお、上記ステップS302では、商品名入力欄51及びキャッチコピー入力欄53に入力された情報に基づいて形態素特性値合計を算出するものとしたが、これに限られるものではない。例えば、CPU41は、更に記憶部45にユーザ情報として記憶されるユーザの業種・業態や、計時部47により特定される現在の季節・イベント等に基づいて形態素特性値合計を算出するものとしても良い。この場合には、記憶部45には業種・業態や季節・イベントに対応付けてあらかじめ項目ごとに特性値が記憶され、例えば「中華料理店」の業種・業態については「中華向け」の項目の特性値が「1」に設定され、形態素特性値合計の算出に当たり、当該「1」の特性値が加算されるものとしても良い。また、例えば「クリスマス」の季節・イベントについては「洋食向け」の項目の特性値が「1」に設定され、形態素特性値合計の算出に当たり、当該「1」の特性値が加算されるものとしても良い。
In step S302, the total morpheme characteristic value is calculated based on the information input in the product
また、上記ステップS304の処理では、「縦/横」、「和食向け」、「洋食向け」、「カフェ向け」及び「中華向け」の項目のみに基づき評価値を算出するものとしたが、これに限られるものではない。例えば、形態素特性値合計の項目と、アイキャッチごとに対応付けられた指標値の項目と、ユーザごとに対応付けられた学習値の項目との間で共通するものであれば、いずれの組み合わせであっても良い。 Further, in the process of step S304, the evaluation value is calculated based only on the items of "vertical / horizontal", "for Japanese food", "for Western food", "for cafe" and "for Chinese food". It is not limited to. For example, if the item of the total morpheme characteristic value, the item of the index value associated with each eye catch, and the item of the learning value associated with each user are common, any combination can be used. There may be.
また、上記ステップS305の処理では、最高位のPOPデータ構成要素2つと、中間位のPOPデータ構成要素2つと、最下位のPOPデータ構成要素1つとを取得するものとしたが、これに限られるものではなく、順位の高いPOPデータ構成要素が含まれていればいずれの順位のPOPデータ構成要素をいずれの数量で取得するものとしても良い。 Further, in the process of step S305, it is assumed that two highest-level POP data components, two intermediate-level POP data components, and one lowest-level POP data component are acquired, but the present invention is limited to this. As long as the POP data component having a high rank is included, the POP data component having any rank may be acquired in any quantity.
(学習処理)
次に、本実施形態のサーバ4により行われる学習処理について、図15及び図16を参照して説明する。図15は、学習処理の一例を示すフローチャートである。図16は、3種のPOP候補データにそれぞれ含まれるPOPデータ構成要素を示す図である。
(Learning process)
Next, the learning process performed by the
まず、図15に示すように、CPU41は、計時部47によりカウントされた、POPデータ作成処理においてステップS106の処理で25種のPOP候補データが端末表示部24に表示されてからステップS109の処理でユーザ所望のPOP候補データが選択されるまでの時間を取得する(ステップS401)。
First, as shown in FIG. 15, the
次に、CPU41は、ステップS401で取得された時間が10秒未満であるか否かを判定する(ステップS402)。
Next, the
10秒未満であると判定されると(ステップS402;YES)、CPU41は、後述するステップS410の処理で学習値を算出する際に用いられる係数を「3」に設定する(ステップS403)。これにより、POP候補データが10秒未満という短い時間で選択された場合には、そのPOP候補データが「3」回分選択されたことに相当する重み付けを行う。
If it is determined that the time is less than 10 seconds (step S402; YES), the
10秒未満でない、すなわちステップS401で取得された時間が10秒以上であると判定されると(ステップS402;NO)、CPU41は、ステップS401で取得された時間が20秒未満であるか否かを判定する(ステップS404)。
If it is determined that the time is not less than 10 seconds, that is, the time acquired in step S401 is 10 seconds or more (step S402; NO), the
20秒未満であると判定されると(ステップS404;YES)、CPU41は、後述するステップS410の処理で学習値を算出する際に用いられる係数を「2」に設定する(ステップS405)。これにより、POP候補データが10秒以上20秒未満で選択された場合には、そのPOP候補データが「2」回分選択されたことに相当する重み付けを行う。
If it is determined that the time is less than 20 seconds (step S404; YES), the
20秒未満でない、すなわちステップS401で取得された時間が20秒以上であると判定されると(ステップS404;NO)、CPU41は、後述するステップS410の処理で学習値を算出する際に用いられる係数を「1」に設定する(ステップS406)。これにより、POP候補データが20秒以上という長い時間をかけて選択された場合には、そのPOP候補データが「1」回分選択されたことに相当する重み付けを行う。
If it is determined that the time is not less than 20 seconds, that is, the time acquired in step S401 is 20 seconds or more (step S404; NO), the
ステップS405又はS406の処理の後、CPU41は、25種のPOP候補データのうち端末表示部24に表示される表示時間が所定値以上のPOP候補データがあるか否かを判定する(ステップS407)。
After the process of step S405 or S406, the
表示時間が所定値以上のPOP候補データがないと判定されると(ステップS407;NO)、CPU41は、後述するステップS408、S409の処理を省略し、ステップS410の処理を行う。
When it is determined that there is no POP candidate data whose display time is equal to or longer than a predetermined value (step S407; NO), the
表示時間が所定値以上のPOP候補データがあると判定されると(ステップS407;YES)、CPU41は、それらの中に、ステップS109の処理にて選択されたユーザ所望のPOP候補データと共通するPOPデータ構成要素があるか否かを判定する(ステップS408)。具体的には、図11に示す25種のPOP候補データのうち、ステップS109の処理にて選択されたものがPOP候補データa2であり、表示時間が所定値以上のものがPOP候補データc3、e5の2種である場合、POP候補データa2、c3、e5はそれぞれ例えば図16に示すPOPデータ構成要素を含む。この場合、POP候補データa2、c3、e5はいずれも「書体」として「書体C」を含み、「背景」として「背景5」を含む。したがって、POP候補データc3、e5には、ユーザ所望のPOP候補データa2と共通するPOPデータ構成要素があると判定される。
When it is determined that there is POP candidate data whose display time is equal to or longer than a predetermined value (step S407; YES), the
共通するPOPデータ構成要素がないと判定されると(ステップS408;NO)、CPU41は、後述するステップS409の処理を省略し、ステップS410の処理を行う。
If it is determined that there is no common POP data component (step S408; NO), the
共通するPOPデータ構成要素があると判定されると(ステップS408;YES)、CPU41は、あると判定された共通するPOPデータ構成要素に対して、後述するステップS410の処理で学習値を算出する際に用いられる係数を「3」に設定する(ステップS409)。
When it is determined that there is a common POP data component (step S408; YES), the
ステップS403又はS409の処理の後、CPU41は、POPデータ作成処理のステップS109の処理における選択結果に基づき学習値を算出する(ステップS410)。具体的には、CPU41は、前回のPOPデータ作成時に算出されたユーザごとに対応付けられる項目ごとの学習値(図5参照)と、今回を含めた過去にPOPデータを作成した回数(POP作成回数)と、ステップS109における選択結果と、ステップS403、S405、S406、S409で設定された係数とに基づき下記式(3)に従って学習値を算出する。下記式(3)による学習値の算出は、図5に示す学習値データテーブル453に含まれる各項目についてそれぞれ実行される。
式(3):学習値=(前回までのユーザの学習値×POP作成回数+選択されたPOP候補データに含まれるPOPデータ構成要素の指標値×係数)/(POP作成回数+係数)
After the process of step S403 or S409, the
Equation (3): Learning value = (learning value of the user up to the previous time × number of POP creations + index value of POP data component included in the selected POP candidate data × coefficient) / (number of POP creations + coefficient)
例えば、POP作成回数が20回、ステップS109の処理にて選択されたPOP候補データに含まれるアイキャッチがアイキャッチ種i1、ユーザのユーザコードが「000001」、係数が「3」である場合、アイキャッチにおける「和食向け」及び「中華向け」の学習値は次のとおりである。
「和食向け」の学習値=(0.2×20+1×3)/(20+3)=0.304
「中華向け」の学習値=(0.5×20+0×3)/(20+3)=0.435
For example, when the number of POP creations is 20, the eye catch included in the POP candidate data selected in the process of step S109 is the eye catch type i1, the user code of the user is "000001", and the coefficient is "3". The learning values for "for Japanese food" and "for Chinese food" in eye catch are as follows.
Learning value for "Japanese food" = (0.2 × 20 + 1 × 3) / (20 + 3) = 0.304
Learning value for "Chinese food" = (0.5 x 20 + 0 x 3) / (20 + 3) = 0.435
次に、図15に示すように、CPU41は、学習値データテーブル453に記憶される学習値を、ステップS410で算出された学習値に更新する(ステップS411)。
以上のようにして、学習処理を行う。
Next, as shown in FIG. 15, the
The learning process is performed as described above.
なお、上記ステップS402では10秒、上記ステップS404では20秒を基準として判定するものとしたが、これに限られるものではなく、当該基準はいずれの値に設定されているものとしても良い。また、当該基準は、ユーザの入力により変更されるものとしても良い。 Although the determination is made based on 10 seconds in step S402 and 20 seconds in step S404, the determination is not limited to this, and the reference may be set to any value. Further, the standard may be changed by the input of the user.
また、上記ステップS403、S405、S406では、係数をそれぞれ「3」、「2」、「1」に設定するものとしたが、これに限られるものではなく、係数はいずれの値に設定されていても良い。また、上記ステップS403、S405、S406で設定される係数の値は、ユーザの入力により変更されるものとしても良い。 Further, in steps S403, S405, and S406, the coefficients are set to "3", "2", and "1", respectively, but the present invention is not limited to this, and the coefficients are set to any value. May be. Further, the value of the coefficient set in steps S403, S405, and S406 may be changed by the input of the user.
また、上記ステップS407、S408では、表示時間が所定値以上のPOP候補データがある場合に、それらの中に、選択されたユーザ所望のPOP候補データと共通するPOPデータ構成要素が含まれるか否かを判定するものとしたが、これに限られるものではない。例えば、端末表示部24に表示される25種のPOP候補データのうち、表示時間が最も長いものから順に所定数のPOP候補データを特定し、それらの中に、選択されたユーザ所望のPOP候補データと共通するPOPデータ構成要素が含まれるか否かを判定するものとしても良い。
Further, in steps S407 and S408, when there is POP candidate data whose display time is equal to or longer than a predetermined value, whether or not the POP data components common to the selected user-desired POP candidate data are included in them. However, it is not limited to this. For example, among the 25 types of POP candidate data displayed on the
また、上記ステップS405、S406の処理にて係数が「2」又は「1」に設定された場合に上記ステップS407〜S409の処理を行うものとしたが、これに限られるものではない。例えば、上記ステップS403の処理にて係数が「3」に設定された場合にも上記ステップS407〜S409の処理を行うものとしても良い。
また、上記ステップS407〜S409の処理を行わないものとしても良い。
Further, when the coefficient is set to "2" or "1" in the processing of steps S405 and S406, the processing of steps S407 to S409 is performed, but the present invention is not limited to this. For example, even when the coefficient is set to "3" in the process of step S403, the process of steps S407 to S409 may be performed.
Further, the processing of steps S407 to S409 may not be performed.
また、上記ステップS409では、共通するPOPデータ構成要素に対して係数を「3」に設定するものとしたが、これに限られるものではなく、係数はいずれの値に設定されていても良い。また、上記ステップS409で設定される係数の値は、ユーザの入力により変更されるものとしても良い。 Further, in step S409, the coefficient is set to "3" for the common POP data component, but the present invention is not limited to this, and the coefficient may be set to any value. Further, the value of the coefficient set in step S409 may be changed by the input of the user.
《本実施形態の技術的効果》
本実施形態によれば、サーバ4が、所定数のPOP候補データを作成し、作成される所定数のPOP候補データを端末表示部24に表示させ、端末表示部24に表示される所定数のPOP候補データの中から、ユーザの入力に基づきユーザの所望のPOP候補データを選択し、所定数のPOP候補データが表示されてから所望のPOP候補データが選択されるまでの時間に基づき、ユーザの嗜好を示す学習値を導出するCPU41を備え、CPU41が、導出された学習値に基づき、所定数のPOP候補データを作成するので、繰り返しPOPデータの作成を行うことで繰り返しPOPデータを得る場合に、よりユーザの好みに近いPOPデータを短時間で得ることができる。
<< Technical effect of this embodiment >>
According to the present embodiment, the
また、CPU41が、所望のPOP候補データが選択される度に学習値を導出し、更新するので、よりユーザの好みに近いPOPデータを得ることができる。
Further, since the
また、CPU41が、所望のPOP候補データが選択されるまでの時間が所定値未満である場合に、当該時間が所定値以上である場合よりも学習値の変化量を大きくするので、選択時間が短いほど当該POP候補データがよりユーザの好みに近いと判断でき、次回のPOPデータ作成時に、よりユーザの好みに近いPOPデータを得ることができる。
Further, when the time until the desired POP candidate data is selected by the
また、CPU41が、所望のPOP候補データが選択されるまでの時間が所定値以上である場合に、当該時間が所定値未満である場合よりも学習値の変化量を小さくするので、選択時間が長いほど当該POP候補データがよりユーザの好みから遠いと判断でき、次回のPOPデータ作成時に、よりユーザの好みに近いPOPデータを得ることができる。
Further, when the time until the desired POP candidate data is selected by the
また、CPU41が、所定数のPOP候補データのうちいずれかを端末表示部24に表示させ、所定数のPOP候補データが表示されてから所望のPOP候補データが選択されるまでの時間において、POP候補データの表示時間に基づき、学習値を導出するので、より正確な学習値を導出することができる。
Further, the
また、CPU41が、表示時間が所定値以上であるPOP候補データの中に、所望のPOP候補データと共通するPOPデータ構成要素が含まれる場合には、共通するPOPデータ構成要素について、共通するPOPデータ構成要素が含まれない場合よりも学習値の変化量を大きくするので、共通のPOPデータ構成要素がユーザの好みであると判断でき、より正確な学習値を導出することができる。
Further, when the
また、ユーザごとに対応付けられた学習値を記憶する記憶部45を備え、CPU41が、導出された学習値を記憶部45に記憶させ、記憶部45から学習値を取得するので、ユーザごとにそのユーザの好みに近いPOPデータを得ることができる。
Further, a
《その他》
なお、上記実施形態における記述は、本発明に係る好適な情報処理装置の一例であり、これに限定されるものではない。
《Others》
The description in the above embodiment is an example of a suitable information processing apparatus according to the present invention, and is not limited thereto.
例えば、上記した実施形態では、サーバ4は、各種データを記憶部45に記憶し、各種表示画面を、表示手段として機能する端末表示部24に表示させるものとしたが、これに限られるものではない。例えば、サーバ4が、各種データを記憶部45に記憶し、各種表示画面を、表示手段として機能するサーバ表示部44に表示させるように構成されていても良い。また、携帯端末2aが、各種データを記憶部25に記憶し、各種表示画面を端末表示部24に表示するように構成されていても良く、この場合には携帯端末2a自体が情報処理装置として機能する。
For example, in the above-described embodiment, the
また、上記した実施形態では、作成された複数種のPOP候補データをプレビュー画面6において一つずつ順番に表示されるものとしたが、これに限られるものではなく、例えば、作成された複数種のPOPデータが複数ずつ順番に表示されるものとしても良いし、一覧表示されるものとしても良い。
Further, in the above-described embodiment, the created plurality of types of POP candidate data are displayed one by one on the
また、上記した実施形態では、入力画面5に商品に関する情報を入力し、当該商品を紹介するPOPデータを作成するものとしたが、これに限られるものではなく、例えば、入力画面5に役務に関する情報を入力し、当該役務を紹介するPOPデータを作成するものとしても良い。
Further, in the above-described embodiment, information about the product is input to the
また、上記した実施形態では、POPデータ構成要素の項目ごとに学習値が導出されるものとしたが、これに限られるものではない。すなわち、POPデータ構成要素ごとに学習値が導出されるものとしても良い。例えば、レイアウト種L1、L2、・・・、L20、アイキャッチ種i1、i2、・・・、i20に対してそれぞれ学習値が導出され、書体、フォント色、背景、枠・テクスチャ及びイラストの各POPデータ構成要素に対しても同様に学習値が導出されるものとしても良い。 Further, in the above-described embodiment, the learning value is derived for each item of the POP data component, but the present invention is not limited to this. That is, the learning value may be derived for each POP data component. For example, learning values are derived for each of the layout types L1, L2, ..., L20, eye-catching types i1, i2, ..., I20, and each of the typeface, font color, background, frame / texture, and illustration. Similarly, the learning value may be derived for the POP data component.
また、上記した実施形態では、上記式(3)に従って学習値を導出するものとしたが、これに限られるものではなく、POP候補データが選択されるまでの時間に基づき学習値を導出するものであれば、いずれの条件で学習値を導出しても良い。例えば、POP候補データが選択されるまでの時間に応じて、ユーザにより選択されたPOP候補データに含まれるPOPデータ構成要素に対してポイントを付与し、過去に付与されたポイントの合計値を学習値として導出しても良い。 Further, in the above-described embodiment, the learning value is derived according to the above equation (3), but the present invention is not limited to this, and the learning value is derived based on the time until the POP candidate data is selected. If so, the learning value may be derived under any condition. For example, points are given to the POP data components included in the POP candidate data selected by the user according to the time until the POP candidate data is selected, and the total value of the points given in the past is learned. It may be derived as a value.
また、上記した実施形態では、所定数のPOP候補データが端末表示部24に表示されてから所望のPOP候補データが選択されるまでの時間、及び端末表示部24による表示時間に基づき、上記式(3)における係数を設定し、学習値を導出するものとしたが、これに限られるものではない。例えば、所定数のPOP候補データが端末表示部24に表示されてから所望のPOP候補データが選択されるまでの時間の内訳、すなわち端末表示部24による表示時間に基づき係数を設定しても良く、表示時間が長い順にPOP候補データをランク付けし、当該ランクに応じてそのPOP候補データに含まれるPOPデータ構成要素に対して係数を設定するものとしても良い。
Further, in the above-described embodiment, the above formula is based on the time from when a predetermined number of POP candidate data is displayed on the
また、上記した実施形態では、CPU41が、ユーザにより入力される対象の商品の名称等に基づきPOPデータ構成要素を取得し、取得されるPOPデータ構成要素をユーザにより入力される対象の商品の名称等と組み合わせて所定数のPOP候補データを作成し、それらを端末表示部24に表示させるものとしたが、これに限られるものではない。
例えば、ユーザが適宜情報を入力したりPOPデータ構成要素を選択したりすることでCPU41が所定数のPOP候補データ作成し、それらを端末表示部24に表示させるものとしても良い。
また、例えば、CPU41が、作成済みのPOPデータの中から、所定数のPOP候補データを抽出し、抽出される所定数のPOP候補データを端末表示部24に表示させるものとしても良い。これにより、繰り返しPOPデータの抽出を行うことで繰り返しPOPデータを得る場合に、よりユーザの好みに近いPOPデータを短時間で得ることができる。なお、この場合には、CPU41が抽出手段として機能する。また、POP候補データの抽出先としては、記憶部45であっても良いし、外部装置(図示略)であっても良い。
Further, in the above-described embodiment, the
For example, the
Further, for example, the
また、上記した実施形態では、CPU41が、所定数のPOP候補データが表示されてから所望のPOP候補データが選択されるまでの時間に基づき、POPデータ構成要素ごとに学習値を導出するものとしたが、これに限られるものではない。例えば、所定数のPOP候補データが表示されてから所望のPOP候補データが選択されるまでの時間に基づき、POPデータごとに学習値を導出するものとしても良い。その場合には、導出された学習値に基づいて、所定数のPOP候補データを抽出するものとしても良く、例えば、学習値の高いPOP候補データを優先的に抽出するようにしても良い。
Further, in the above-described embodiment, the
また、上記した実施形態では、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としてハードディスクや半導体の不揮発性メモリー等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、CD−ROM等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウェーブ(搬送波)も適用される。 Further, in the above-described embodiment, an example in which a hard disk, a non-volatile memory of a semiconductor, or the like is used as a computer-readable medium for the program according to the present invention has been disclosed, but the present invention is not limited to this example. As another computer-readable medium, a portable recording medium such as a CD-ROM can be applied. A carrier wave is also applied as a medium for providing the data of the program according to the present invention via a communication line.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施の形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲とその均等の範囲を含む。
以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
〔付記〕
<請求項1>
所定数の広告候補を作成する作成手段と、
前記作成手段により作成される前記所定数の広告候補を表示手段に表示させる表示制御手段と、
前記表示制御手段により前記表示手段に表示される前記所定数の広告候補の中から、ユーザの入力に基づきユーザの所望の広告候補を選択する選択手段と、
前記表示制御手段により前記所定数の広告候補が表示されてから前記選択手段により前記所望の広告候補が選択されるまでの時間に基づき、ユーザの嗜好を示す学習値を導出する学習手段と、を備え、
前記作成手段は、前記学習手段により導出された前記学習値に基づき、前記所定数の広告候補を作成することを特徴とする情報処理装置。
<請求項2>
前記学習手段は、前記選択手段により前記所望の広告候補が選択される度に前記学習値を導出し、更新することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
<請求項3>
前記学習手段は、前記所望の広告候補が選択されるまでの時間が所定値未満である場合に、当該時間が所定値以上である場合よりも前記学習値の変化量を大きくすることを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。
<請求項4>
前記学習手段は、前記所望の広告候補が選択されるまでの時間が所定値以上である場合に、当該時間が所定値未満である場合よりも前記学習値の変化量を小さくすることを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の情報処理装置。
<請求項5>
前記表示制御手段は、前記所定数の広告候補のうちいずれかを前記表示手段に表示させ、
前記学習手段は、前記表示制御手段により前記所定数の広告候補が表示されてから前記選択手段により前記所望の広告候補が選択されるまでの時間において、前記表示制御手段による広告候補の表示時間に基づき、前記学習値を導出することを特徴とする請求項1から4までのいずれか一項に記載の情報処理装置。
<請求項6>
前記学習手段は、前記表示時間が所定値以上である広告候補の中に、前記所望の広告候補と共通する広告構成要素が含まれる場合には、前記共通する広告構成要素について、前記共通する広告構成要素が含まれない場合よりも前記学習値の変化量を大きくすることを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。
<請求項7>
ユーザごとに対応付けられた前記学習値を記憶する記憶手段を備え、
前記学習手段は、導出された前記学習値を前記記憶手段に記憶させ、
前記作成手段は、前記記憶手段から前記学習値を取得することを特徴とする請求項1から6のいずれか一項に記載の情報処理装置。
<請求項8>
作成済みの複数の広告の中から、所定数の広告候補を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出される前記所定数の広告候補を表示手段に表示させる表示制御手段と、
前記表示制御手段により前記表示手段に表示される前記所定数の広告候補の中から、ユーザの入力に基づきユーザの所望の広告候補を選択する選択手段と、
前記表示制御手段により前記所定数の広告候補が表示されてから前記選択手段により前記所望の広告候補が選択されるまでの時間に基づき、ユーザの嗜好を示す学習値を導出する学習手段と、を備え、
前記抽出手段は、前記学習手段により導出された前記学習値に基づき、前記所定数の広告候補を抽出することを特徴とする情報処理装置。
<請求項9>
コンピュータを、
所定数の広告候補を作成する作成手段、
前記作成手段により作成される前記所定数の広告候補を表示手段に表示させる表示制御手段、
前記表示制御手段により前記表示手段に表示される前記所定数の広告候補の中から、ユーザの入力に基づきユーザの所望の広告候補を選択する選択手段、
前記表示制御手段により前記所定数の広告候補が表示されてから前記選択手段により前記所望の広告候補が選択されるまでの時間に基づき、ユーザの嗜好を示す学習値を導出する学習手段、
として機能させるためのプログラムであって、
前記作成手段は、前記学習手段により導出された前記学習値に基づき、前記所定数の広告候補を作成することを特徴とするプログラム。
<請求項10>
コンピュータを、
作成済みの複数の広告の中から、所定数の広告候補を抽出する抽出手段、
前記抽出手段により抽出される前記所定数の広告候補を表示手段に表示させる表示制御手段、
前記表示制御手段により前記表示手段に表示される前記所定数の広告候補の中から、ユーザの入力に基づきユーザの所望の広告候補を選択する選択手段、
前記表示制御手段により前記所定数の広告候補が表示されてから前記選択手段により前記所望の広告候補が選択されるまでの時間に基づき、ユーザの嗜好を示す学習値を導出する学習手段、
として機能させるためのプログラムであって、
前記抽出手段は、前記学習手段により導出された前記学習値に基づき、前記所定数の広告候補を抽出することを特徴とするプログラム。
Although some embodiments of the present invention have been described, the scope of the present invention is not limited to the above-described embodiments, but includes the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.
The inventions described in the claims originally attached to the application of this application are added below. The claims in the appendix are as specified in the claims originally attached to the application for this application.
[Additional Notes]
<Claim 1>
A means of creating a predetermined number of ad candidates, and
A display control means for displaying the predetermined number of advertisement candidates created by the creation means on the display means,
A selection means for selecting a user's desired advertisement candidate from the predetermined number of advertisement candidates displayed on the display means by the display control means based on the user's input.
A learning means for deriving a learning value indicating a user's preference based on the time from when the predetermined number of advertisement candidates are displayed by the display control means until the desired advertisement candidate is selected by the selection means. Prepare,
The information processing device is an information processing device characterized in that a predetermined number of advertisement candidates are created based on the learning value derived by the learning means.
<Claim 2>
The information processing apparatus according to
<Claim 3>
The learning means is characterized in that when the time until the desired advertisement candidate is selected is less than a predetermined value, the amount of change in the learning value is larger than when the time is equal to or more than a predetermined value. The information processing apparatus according to
<Claim 4>
The learning means is characterized in that when the time until the desired advertisement candidate is selected is equal to or longer than a predetermined value, the amount of change in the learning value is smaller than when the time is less than the predetermined value. The information processing apparatus according to any one of
<Claim 5>
The display control means causes the display means to display any one of the predetermined number of advertisement candidates.
The learning means sets the display time of the advertisement candidates by the display control means in the time from the display of the predetermined number of advertisement candidates by the display control means to the selection of the desired advertisement candidates by the selection means. The information processing apparatus according to any one of
<Claim 6>
When the learning means includes an advertisement component common to the desired advertisement candidate among the advertisement candidates whose display time is equal to or longer than a predetermined value, the common advertisement is used for the common advertisement component. The information processing apparatus according to
<Claim 7>
A storage means for storing the learning value associated with each user is provided.
The learning means stores the derived learning value in the storage means, and causes the storage means to store the derived learning value.
The information processing device according to any one of
<Claim 8>
An extraction method that extracts a predetermined number of advertisement candidates from a plurality of created advertisements,
A display control means for displaying the predetermined number of advertisement candidates extracted by the extraction means on the display means,
A selection means for selecting a user's desired advertisement candidate from the predetermined number of advertisement candidates displayed on the display means by the display control means based on the user's input.
A learning means for deriving a learning value indicating a user's preference based on the time from when the predetermined number of advertisement candidates are displayed by the display control means until the desired advertisement candidate is selected by the selection means. Prepare,
The extraction means is an information processing apparatus characterized in that a predetermined number of advertisement candidates are extracted based on the learning value derived by the learning means.
<Claim 9>
Computer,
A means of creating a predetermined number of ad candidates,
A display control means for displaying the predetermined number of advertisement candidates created by the creation means on the display means,
A selection means for selecting a user's desired advertisement candidate from the predetermined number of advertisement candidates displayed on the display means by the display control means based on the user's input.
A learning means for deriving a learning value indicating a user's preference based on the time from when the predetermined number of advertisement candidates are displayed by the display control means until the desired advertisement candidate is selected by the selection means.
It is a program to function as
The creating means is a program characterized in that a predetermined number of advertising candidates are created based on the learning value derived by the learning means.
<Claim 10>
Computer,
An extraction method that extracts a predetermined number of advertisement candidates from a plurality of created advertisements,
A display control means for displaying the predetermined number of advertisement candidates extracted by the extraction means on the display means,
A selection means for selecting a user's desired advertisement candidate from the predetermined number of advertisement candidates displayed on the display means by the display control means based on the user's input.
A learning means for deriving a learning value indicating a user's preference based on the time from when the predetermined number of advertisement candidates are displayed by the display control means until the desired advertisement candidate is selected by the selection means.
It is a program to function as
The extraction means is a program characterized in that a predetermined number of advertisement candidates are extracted based on the learning value derived by the learning means.
4 サーバ(情報処理装置)
24 端末表示部(表示手段)
41 CPU(作成手段、表示制御手段、選択手段、学習手段、抽出手段)
45 記憶部(記憶手段)
4 Server (information processing device)
24 Terminal display (display means)
41 CPU (creation means, display control means, selection means, learning means, extraction means)
45 Storage unit (storage means)
Claims (8)
前記作成手段により作成される前記所定数の広告候補のそれぞれが表示手段に個別に表示されるように、前記所定数の広告候補を対象にした広告候補の前記表示手段への切り替え表示を第1のユーザ操作に応じて実行する表示制御手段と、
前記所定数の広告候補のうちの何れかの広告候補が前記表示手段に表示されている状態での第2のユーザ操作に応じて当該表示されている広告候補をユーザ所望の広告候補として選択する選択手段と、
前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択された場合に、当該ユーザ所望の広告候補が前記選択手段により選択されるまでの時間に基づき、ユーザの嗜好を示す学習値を導出する学習手段と、
を備え、
前記作成手段は、前記学習手段により導出された前記学習値に基づき、前記所定数の広告候補を作成し、
前記学習手段は、前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択されるまでの間に前記ユーザ所望の広告候補とは異なる広告候補において前記表示手段への表示時間が所定値以上の広告候補があった場合、当該広告候補に前記ユーザ所望の広告候補と共通する広告構成要素が含まれていれば前記共通する広告構成要素が含まれていない場合よりも前記学習値の変化量を大きくする、
ことを特徴とする情報処理装置。 A means of creating a predetermined number of ad candidates, and
First, the switching display of the advertisement candidates targeting the predetermined number of advertisement candidates to the display means is performed so that each of the predetermined number of advertisement candidates created by the creation means is individually displayed on the display means. Display control means to be executed according to the user operation of
In response to a second user operation in a state where any of the predetermined number of advertisement candidates is displayed on the display means, the displayed advertisement candidate is selected as the user's desired advertisement candidate. Selection method and
When the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means, a learning means for deriving a learning value indicating a user's preference based on the time until the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means. ,
With
The creation means creates the predetermined number of advertisement candidates based on the learning value derived by the learning means .
In the learning means, an advertisement candidate whose display time on the display means is equal to or longer than a predetermined value in an advertisement candidate different from the user's desired advertisement candidate until the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means. In that case, if the advertisement candidate includes an advertisement component common to the advertisement candidate desired by the user, the amount of change in the learning value is made larger than in the case where the common advertisement component is not included.
An information processing device characterized by this.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The learning means derives and updates the learning value each time the user- desired advertising candidate is selected by the selection means.
The information processing apparatus according to claim 1.
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 When the time until the advertisement candidate desired by the user is selected by the selection means is less than a predetermined value, the learning means increases the amount of change in the learning value more than when the time is equal to or more than a predetermined value. to,
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
ことを特徴とする請求項1から3のいずれか一項に記載の情報処理装置。 When the time until the advertisement candidate desired by the user is selected by the selection means is equal to or longer than a predetermined value, the learning means makes the amount of change in the learning value smaller than when the time is less than the predetermined value. to,
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the information processing device is characterized by the above.
前記学習手段は、導出された前記学習値を前記記憶手段に記憶させ、
前記作成手段は、前記記憶手段から前記学習値を取得する、
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の情報処理装置。 A storage means for storing the learning value associated with each user is provided.
The learning means stores the derived learning value in the storage means, and causes the storage means to store the derived learning value.
The creating means acquires the learning value from the storage means.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the information processing device is characterized by the above.
前記抽出手段により抽出される前記所定数の広告候補のそれぞれが表示手段に個別に表示されるように、前記所定数の広告候補を対象にした広告候補の前記表示手段への切り替え表示を第1のユーザ操作に応じて実行する表示制御手段と、
前記所定数の広告候補のうちの何れかの広告候補が前記表示手段に表示されている状態での第2のユーザ操作に応じて当該表示されている広告候補をユーザ所望の広告候補として選択する選択手段と、
前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択された場合に、当該ユーザ所望の広告候補が前記選択手段により選択されるまでの時間に基づき、ユーザの嗜好を示す学習値を導出する学習手段と、
を備え、
前記抽出手段は、前記学習手段により導出された前記学習値に基づき、前記所定数の広告候補を抽出し、
前記学習手段は、前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択されるまでの間に前記ユーザ所望の広告候補とは異なる広告候補において前記表示手段への表示時間が所定値以上の広告候補があった場合、当該広告候補に前記ユーザ所望の広告候補と共通する広告構成要素が含まれていれば前記共通する広告構成要素が含まれていない場合よりも前記学習値の変化量を大きくする、
ことを特徴とする情報処理装置。 An extraction method that extracts a predetermined number of advertisement candidates from a plurality of created advertisements,
The first is the switching display of the advertisement candidates targeting the predetermined number of advertisement candidates to the display means so that each of the predetermined number of advertisement candidates extracted by the extraction means is individually displayed on the display means. Display control means to be executed according to the user operation of
In response to a second user operation in a state where any of the predetermined number of advertisement candidates is displayed on the display means, the displayed advertisement candidate is selected as the user's desired advertisement candidate. Selection method and
When the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means, a learning means for deriving a learning value indicating a user's preference based on the time until the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means. ,
With
The extraction means extracts the predetermined number of advertisement candidates based on the learning value derived by the learning means.
In the learning means, an advertisement candidate whose display time on the display means is equal to or longer than a predetermined value in an advertisement candidate different from the user's desired advertisement candidate until the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means. In that case, if the advertisement candidate includes an advertisement component common to the advertisement candidate desired by the user, the amount of change in the learning value is made larger than in the case where the common advertisement component is not included.
An information processing device characterized by this.
所定数の広告候補を作成する作成手段、A means of creating a predetermined number of ad candidates,
前記作成手段により作成される前記所定数の広告候補のそれぞれが表示手段に個別に表示されるように、前記所定数の広告候補を対象にした広告候補の前記表示手段への切り替え表示を第1のユーザ操作に応じて実行する表示制御手段、First, the switching display of the advertisement candidates targeting the predetermined number of advertisement candidates to the display means is performed so that each of the predetermined number of advertisement candidates created by the creation means is individually displayed on the display means. Display control means, which is executed according to the user operation of
前記所定数の広告候補のうちの何れかの広告候補が前記表示手段に表示されている状態での第2のユーザ操作に応じて当該表示されている広告候補をユーザ所望の広告候補として選択する選択手段、In response to a second user operation in a state where any of the predetermined number of advertisement candidates is displayed on the display means, the displayed advertisement candidate is selected as the user's desired advertisement candidate. Choice,
前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択された場合に、当該ユーザ所望の広告候補が前記選択手段により選択されるまでの時間に基づき、ユーザの嗜好を示す学習値を導出する学習手段、A learning means for deriving a learning value indicating a user's preference based on the time until the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means when the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means.
として機能させ、To function as
前記作成手段は、前記学習手段により導出された前記学習値に基づき、前記所定数の広告候補を作成し、The creation means creates the predetermined number of advertisement candidates based on the learning value derived by the learning means.
前記学習手段は、前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択されるまでの間に前記ユーザ所望の広告候補とは異なる広告候補において前記表示手段への表示時間が所定値以上の広告候補があった場合、当該広告候補に前記ユーザ所望の広告候補と共通する広告構成要素が含まれていれば前記共通する広告構成要素が含まれていない場合よりも前記学習値の変化量を大きくする、In the learning means, an advertisement candidate whose display time on the display means is equal to or longer than a predetermined value in an advertisement candidate different from the user's desired advertisement candidate until the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means. In that case, if the advertisement candidate includes an advertisement component common to the advertisement candidate desired by the user, the amount of change in the learning value is made larger than in the case where the common advertisement component is not included.
ことを特徴とするプログラム。A program characterized by that.
作成済みの複数の広告の中から、所定数の広告候補を抽出する抽出手段、An extraction method that extracts a predetermined number of advertisement candidates from a plurality of created advertisements,
前記抽出手段により抽出される前記所定数の広告候補のそれぞれが表示手段に個別に表示されるように、前記所定数の広告候補を対象にした広告候補の前記表示手段への切り替え表示を第1のユーザ操作に応じて実行する表示制御手段、The first is the switching display of the advertisement candidates targeting the predetermined number of advertisement candidates to the display means so that each of the predetermined number of advertisement candidates extracted by the extraction means is individually displayed on the display means. Display control means, which is executed according to the user operation of
前記所定数の広告候補のうちの何れかの広告候補が前記表示手段に表示されている状態での第2のユーザ操作に応じて当該表示されている広告候補をユーザ所望の広告候補として選択する選択手段、In response to a second user operation in a state where any of the predetermined number of advertisement candidates is displayed on the display means, the displayed advertisement candidate is selected as the user's desired advertisement candidate. Choice,
前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択された場合に、当該ユーザ所望の広告候補が前記選択手段により選択されるまでの時間に基づき、ユーザの嗜好を示す学習値を導出する学習手段、A learning means for deriving a learning value indicating a user's preference based on the time until the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means when the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means.
として機能させ、To function as
前記抽出手段は、前記学習手段により導出された前記学習値に基づき、前記所定数の広告候補を抽出し、The extraction means extracts the predetermined number of advertisement candidates based on the learning value derived by the learning means.
前記学習手段は、前記選択手段により前記ユーザ所望の広告候補が選択されるまでの間に前記ユーザ所望の広告候補とは異なる広告候補において前記表示手段への表示時間が所定値以上の広告候補があった場合、当該広告候補に前記ユーザ所望の広告候補と共通する広告構成要素が含まれていれば前記共通する広告構成要素が含まれていない場合よりも前記学習値の変化量を大きくする、In the learning means, an advertisement candidate whose display time on the display means is equal to or longer than a predetermined value in an advertisement candidate different from the user's desired advertisement candidate until the user's desired advertisement candidate is selected by the selection means. In that case, if the advertisement candidate includes an advertisement component common to the advertisement candidate desired by the user, the amount of change in the learning value is made larger than in the case where the common advertisement component is not included.
ことを特徴とするプログラム。A program characterized by that.
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JP2017049596A JP6866705B2 (en) | 2017-03-15 | 2017-03-15 | Information processing equipment and programs |
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