JP7177023B2 - 特定装置、特定方法及び特定プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を用いて、実施形態に係る情報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の一例を示す図である。図1の例では、情報処理システム1は、特定装置10と端末装置100とログサーバ200を有する。これらの各種装置は、ネットワークN(例えば、インターネット)を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図1に示した情報処理システム1には、任意の数の特定装置10と任意の数の端末装置100と任意の数のログサーバ200が含まれていてもよい。
次に、図2を用いて、実施形態に係る特定装置10の構成について説明する。図2は、実施形態に係る特定装置10の構成例を示す図である。図2に示すように、特定装置10は、通信部20と、記憶部30と、制御部40とを有する。
通信部20は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部20は、ネットワークNと有線または無線で接続され、端末装置100とログサーバ200との間で情報の送受信を行う。
記憶部30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。また、記憶部30は、図2に示すように、エリアデータベース31と利用者データベース32と施設データベース33を有する。
エリアデータベース31は、エリアに関する各種情報を記憶する。図3を用いて、実施形態に係るエリアデータベースの一例について説明する。図3は、実施形態に係るエリアデータベースの一例を示す図である。図3に示す例では、エリアデータベース31は、「エリアID」、「名称情報」、「位置情報」、「コンテキストベクトル」といった項目を有する。
利用者データベース32は、利用者に関する各種情報を記憶する。図4を用いて、実施形態に係る利用者データベースの一例について説明する。図4は、実施形態に係る利用者データベースの一例を示す図である。図4に示す例では、利用者データベース32は、「利用者ID」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。
施設データベース33は、施設に関する各種情報を記憶する。例えば、施設は店舗である。図5を用いて、実施形態に係る施設データベースの一例について説明する。図5は、実施形態に係る施設データベースの一例を示す図である。図5に示す例では、施設データベース33は、「店舗ID」、「所在地」、「平均価格」、「カテゴリ」といった項目を有する。
制御部40は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、特定装置10内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムが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40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41は、各種のログデータをログサーバ200から取得する。取得部41は、各地域と関連するネットワーク上の情報を取得する。具体的には、取得部41は、各地域に関するネットワーク上の情報をログサーバ200から取得する。より具体的には、取得部41は、緯度と経度に基づいて地域をほぼ同じ大きさの網の目(メッシュ)に分けた地域メッシュに関する情報をログサーバ200から取得する。例えば、取得部41は、各エリアの位置情報をログサーバ200から取得する。また、取得部41は、各エリアの名称情報として、例えば、各エリアの住所をログサーバ200から取得してもよい。また、例えば、取得部41は、各エリアにおける気温、天気、標高、トイレの有無、屋根のある場所の有無、街灯の有無、犯罪率、平均地価、国勢調査の結果といった各エリアに関するネットワーク上の情報をログサーバ200から取得する。続いて、取得部41は、取得したエリアの名称情報やエリアの位置情報といった各エリアに関するネットワーク上の情報をエリアIDと対応付けてエリアデータベース31に格納する。
推定部42は、取得部41により取得された情報に基づいて、利用者に関する情報を推定する。例えば、推定部42は、取得部41により取得された情報に基づいて、利用者に関する情報を推定するモデルを用いて、利用者に関する情報を推定する。また、推定部42は、利用者の地域における行動のコンテキストを推定する。例えば、推定部42は、取得部41により取得された情報に基づいて、利用者の地域における行動のコンテキストを推定するモデルを用いて、利用者の地域における行動のコンテキストを推定してもよい。
算出部43は、取得部41により取得された情報に基づいて、利用者の信頼性を示すスコアを算出する。例えば、推定部42は、取得部41により取得された情報に基づいて、利用者の信頼性を示すスコアを算出するモデルを用いて、利用者の信頼性を示すスコアを算出する。図1に示す例では、算出部43は、利用者の信頼性を示すスコアを算出するモデルを用いて、取得した利用者#1のログデータに基づいて、利用者#1の信頼性を示すスコアを算出する。
変換部44は、取得部41によって取得された各利用者のログデータと、各エリアに所在する施設に関する情報とに基づいて、各エリアのコンテキストを示す多次元量(例えば、ベクトル)を算出する。具体的には、変換部44は、ネットワーク上の情報間の類似性に基づいて情報を多次元量に変換するモデルを用いて、ネットワーク上の情報を多次元量に変換する。変換部44は、各エリアのコンテキストを示す多次元量(以下、「コンテキストベクトル」と記載する)を算出すると、算出したコンテキストベクトルをエリアIDと対応付けてエリアデータベース31に格納する。
特定部45は、判定対象となる対象地域とネットワーク上の情報が類似する他の地域を特定する。具体的には、特定部45は、受付部46によって指定エリアを受け付けると、指定エリアとコンテキストを示すベクトルが類似する他のエリアを特定する。より具体的には、特定部45は、多次元量の類似性に基づいて、対象地域とネットワーク上の情報が類似する他の地域を特定する。例えば、特定部45は、利用者のネットワーク上の行動が対象地域と類似する他の地域を特定する。また、特定部45は、推定部42により推定された利用者に関する情報が対象地域と類似する他の地域を特定する。また、特定部45は、算出部43により算出されたスコアの傾向が対象地域と類似する他の地域を特定する。また、特定部45は、施設に関するネットワーク上の情報が、対象地域に所在する施設に関するネットワーク上の情報と類似する他の地域を特定する。また、特定部45は、対象地域とネットワーク上の情報が類似する複数の他の地域を特定する。
受付部46は、判定対象となる対象地域の指定を利用者から受付ける。具体的には、受付部46は、利用者から判定対象となる対象地域として指定された指定エリアを示す情報を端末装置100から取得する。図1に示す例では、受付部46は、利用者U2からエリアの指定を受付ける。具体的には、受付部46は、利用者U2から指定された指定エリアを示す情報を端末装置102から取得する。
提供部47は、特定部45が特定した他の地域を示す情報を利用者に提供する。例えば、提供部47は、特定部45によって類似エリアが特定されると、特定された類似エリアのリストを端末装置100に送信する。例えば、提供部47は、特定した複数の類似エリアを類似度が高い方から順に並べて表示したリストを生成する。続いて、提供部47は、生成したリストを端末装置100に送信する。図1に示す例では、提供部47は、類似エリアを特定すると、特定した類似エリアのリストを利用者U2に提供する。具体的には、提供部47は、類似エリアとして特定したエリア#1、エリア#2、…といった複数の類似エリアのリストを端末装置102に送信する。より具体的には、提供部47は、類似エリアとして特定したエリア#1、エリア#2、…を類似度が高い方から順に並べて表示したリストを生成する。続いて、提供部47は、生成したリストを端末装置102に送信する。
次に、図6を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図6は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。図6に示す例では、特定装置10は、所定のタイミングであるか否かを判定する(ステップS101)。特定装置10は、所定のタイミングでないと判定した場合(ステップS101;No)、所定のタイミングがくるまで待機する。
上述してきたように、実施形態に係る特定装置10は、取得部41と特定部45を有する。取得部41は、各地域と関連するネットワーク上の情報を取得する。特定部45は、判定対象となる対象地域とネットワーク上の情報が類似する他の地域を特定する。
また、上述してきた実施形態に係る特定装置10は、例えば図7に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図7は、特定装置10の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を備える。
また、上記実施形態及び変形例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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
10 特定装置
20 通信部
30 記憶部
31 エリアデータベース
32 利用者データベース
33 施設データベース
40 制御部
41 取得部
42 推定部
43 算出部
44 変換部
45 特定部
46 受付部
47 提供部
100 端末装置
200 ログサーバ
Claims (20)
- 緯度と経度に基づいてメッシュ状に区画された各地域メッシュと関連するネットワーク上の情報であって、当該各地域メッシュに所在する施設に関するネットワーク上の施設情報および当該各地域メッシュに所在する利用者のネットワーク上の行動を示す利用者情報を地域メッシュごとに取得する取得部と、
各地域メッシュに所在する施設に関する前記施設情報の類似性に基づいて、各地域メッシュに所在する施設に関する前記施設情報それぞれを各地域メッシュの施設に関するコンテキストを示す一の多次元量それぞれに変換し、各地域メッシュに所在する利用者のネットワーク上の行動を示す前記利用者情報の類似性に基づいて、各地域メッシュに所在する各利用者の前記利用者情報それぞれを各地域メッシュに所在する各利用者のコンテキストを示す一の多次元量それぞれに変換し、各地域メッシュの施設に関するコンテキストを示す一の多次元量および各地域メッシュに所在する各利用者のコンテキストを示す一の多次元量それぞれの組の類似性に基づいて、変換した各地域メッシュの施設に関するコンテキストを示す一の多次元量および変換した各地域メッシュに所在する各利用者のコンテキストを示す一の多次元量それぞれの組を前記各地域メッシュのコンテキストを示す一の多次元量に変換する変換部と、
前記一の多次元量の類似性に基づいて、判定対象となる対象地域メッシュとネットワーク上の情報が類似する他の地域メッシュを特定する特定部と
を有することを特徴とする特定装置。 - 前記取得部は、前記各地域メッシュと関連性を有する利用者のネットワーク上の行動を示す情報を取得し、
前記特定部は、前記利用者のネットワーク上の行動が前記対象地域メッシュと類似する他の地域メッシュを特定する
ことを特徴とする請求項1に記載の特定装置。 - 前記取得部は、前記各地域メッシュに所在する利用者のネットワーク上の行動を示す情報を取得する
ことを特徴とする請求項2に記載の特定装置。 - 前記取得部は、前記利用者が利用する端末装置から取得した位置情報に基づいて、前記利用者を特定し、特定した利用者のネットワーク上の行動を示す情報を取得する
ことを特徴とする請求項3に記載の特定装置。 - 前記取得部は、前記利用者が入力した検索クエリの履歴である検索履歴を取得する
ことを特徴とする請求項2~4のうちいずれか1つに記載の特定装置。 - 前記取得部は、前記利用者が閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を取得する
ことを特徴とする請求項2~5のうちいずれか1つに記載の特定装置。 - 前記取得部は、前記利用者の位置の履歴である位置履歴を取得する
ことを特徴とする請求項2~6のうちいずれか1つに記載の特定装置。 - 前記取得部は、前記利用者による購買の履歴である購買履歴を取得する
ことを特徴とする請求項2~7のうちいずれか1つに記載の特定装置。 - 前記取得部により取得された情報に基づいて、前記利用者に関する情報を推定する推定部
を有し、
前記特定部は、前記推定部により推定された前記利用者に関する情報が前記対象地域メッシュと類似する他の地域メッシュを特定する
ことを特徴とする請求項2~8のうちいずれか1つに記載の特定装置。 - 前記推定部は、前記利用者の前記地域メッシュにおける行動のコンテキストを推定する
ことを特徴とする請求項9に記載の特定装置。 - 前記推定部は、前記利用者の興味に関する情報を推定する
ことを特徴とする請求項9または10に記載の特定装置。 - 前記取得部により取得された情報に基づいて、前記利用者の信頼性を示すスコアを算出する算出部
を有し、
前記特定部は、前記算出部により算出されたスコアの傾向が前記対象地域メッシュと類似する他の地域メッシュを特定する
ことを特徴とする請求項2~11のうちいずれか1つに記載の特定装置。 - 前記取得部は、前記各地域メッシュに所在する施設に関するネットワーク上の情報を取得し、
前記特定部は、施設に関するネットワーク上の情報が、対象地域メッシュに所在する施設に関するネットワーク上の情報と類似する他の地域メッシュを特定する
ことを特徴とする請求項1~12のうちいずれか1つに記載の特定装置。 - 前記取得部は、前記各地域メッシュに所在する施設を訪問した利用者に関するネットワーク上の情報を取得する
ことを特徴とする請求項13に記載の特定装置。 - 前記取得部は、前記各地域メッシュに所在する施設を訪問した利用者により投稿された情報であって、当該施設に関する情報を取得する
ことを特徴とする請求項13または14に記載の特定装置。 - 判定対象となる対象地域メッシュの指定を利用者から受付ける受付部と、
前記特定部が特定した他の地域メッシュを示す情報を前記利用者に提供する提供部と
を有することを特徴とする請求項1~15のうちいずれか1つに記載の特定装置。 - 前記特定部は、前記対象地域メッシュとネットワーク上の情報が類似する複数の他の地域メッシュを特定する
ことを特徴とする請求項1~16のうちいずれか1つに記載の特定装置。 - 前記変換部は、
前記ネットワーク上の情報間の類似性に基づいて情報を多次元量に変換するモデルを用いて、前記ネットワーク上の情報を多次元量に変換する
ことを特徴とする請求項1~17のうちいずれか1つに記載の特定装置。 - 特定装置が実行する特定方法であって、
緯度と経度に基づいてメッシュ状に区画された各地域メッシュと関連するネットワーク上の情報であって、当該各地域メッシュに所在する施設に関するネットワーク上の施設情報および当該各地域メッシュに所在する利用者のネットワーク上の行動を示す利用者情報を地域メッシュごとに取得する取得工程と、
各地域メッシュに所在する施設に関する前記施設情報の類似性に基づいて、各地域メッシュに所在する施設に関する前記施設情報それぞれを各地域メッシュの施設に関するコンテキストを示す一の多次元量それぞれに変換し、各地域メッシュに所在する利用者のネットワーク上の行動を示す前記利用者情報の類似性に基づいて、各地域メッシュに所在する各利用者の前記利用者情報それぞれを各地域メッシュに所在する各利用者のコンテキストを示す一の多次元量それぞれに変換し、各地域メッシュの施設に関するコンテキストを示す一の多次元量および各地域メッシュに所在する各利用者のコンテキストを示す一の多次元量それぞれの組の類似性に基づいて、変換した各地域メッシュの施設に関するコンテキストを示す一の多次元量および変換した各地域メッシュに所在する各利用者のコンテキストを示す一の多次元量それぞれの組を前記各地域メッシュのコンテキストを示す一の多次元量に変換する変換工程と、
前記一の多次元量の類似性に基づいて、判定対象となる対象地域メッシュとネットワーク上の情報が類似する他の地域メッシュを特定する特定工程と
を含むことを特徴とする特定方法。 - 緯度と経度に基づいてメッシュ状に区画された各地域メッシュと関連するネットワーク上の情報であって、当該各地域メッシュに所在する施設に関するネットワーク上の施設情報および当該各地域メッシュに所在する利用者のネットワーク上の行動を示す利用者情報を地域メッシュごとに取得する取得手順と、
各地域メッシュに所在する施設に関する前記施設情報の類似性に基づいて、各地域メッシュに所在する施設に関する前記施設情報それぞれを各地域メッシュの施設に関するコンテキストを示す一の多次元量それぞれに変換し、各地域メッシュに所在する利用者のネットワーク上の行動を示す前記利用者情報の類似性に基づいて、各地域メッシュに所在する各利用者の前記利用者情報それぞれを各地域メッシュに所在する各利用者のコンテキストを示す一の多次元量それぞれに変換し、各地域メッシュの施設に関するコンテキストを示す一の多次元量および各地域メッシュに所在する各利用者のコンテキストを示す一の多次元量それぞれの組の類似性に基づいて、変換した各地域メッシュの施設に関するコンテキストを示す一の多次元量および変換した各地域メッシュに所在する各利用者のコンテキストを示す一の多次元量それぞれの組を前記各地域メッシュのコンテキストを示す一の多次元量に変換する変換手順と、
前記一の多次元量の類似性に基づいて、判定対象となる対象地域メッシュとネットワーク上の情報が類似する他の地域メッシュを特定する特定手順と
をコンピュータに実行させるための特定プログラム。
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