JP7200577B2 - Information processing device, information processing system, information processing method, and program. - Google Patents
Information processing device, information processing system, information processing method, and program. Download PDFInfo
- Publication number
- JP7200577B2 JP7200577B2 JP2018183102A JP2018183102A JP7200577B2 JP 7200577 B2 JP7200577 B2 JP 7200577B2 JP 2018183102 A JP2018183102 A JP 2018183102A JP 2018183102 A JP2018183102 A JP 2018183102A JP 7200577 B2 JP7200577 B2 JP 7200577B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- content
- history information
- time
- reference history
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
本願発明は、コンテンツの評価に関する。 The present invention relates to content evaluation.
近年、文書管理システムを用いて、文書や資料等のコンテンツを管理する手法がとられている。このようなシステムでは、非常に多数のコンテンツが管理されている場合がある。従って、非常に多数のコンテンツを効率用良く管理するためにも、コンテンツの評価をすることが求められている。 In recent years, a document management system has been used to manage contents such as documents and materials. In such systems, a very large number of contents may be managed. Therefore, in order to efficiently manage a large number of contents, it is required to evaluate the contents.
コンテンツを評価する方法の1例として、コンテンツに対するアクセス数の総数に基づいて当該コンテンツを評価する手法がある。 One example of a content evaluation method is a method of evaluating content based on the total number of accesses to the content.
また、文書を評価する技術の1例として、特許文献1が挙げられる。特許文献1にかかる文書ランキング集計部は、5つのルールを用いて、参照履歴から文書のスコアを集計するためのスコアリングを行う。5つのルールは以下の通りである。「(1)同じグループに所属するユーザによる参照」、「(2)同じグループに所属するユーザが登録した文書」、「(3)特定のユーザによる参照」、「(4)多様なユーザによる参照」、および「(5)一定期間の継続した参照」。
In addition,
更に、類似する技術として特許文献2が挙げられる。具体的に、特許文献2にかかる文書検索装置は、検索ログ中のクエリで表現されたユーザの検索意図の周期性を判別し、ユーザ端末に入力されたクエリの入力時期を検索結果に反映させる。また、特許文献2に記載の技術は、ユーザの検索意図の周期性を判別するために、高速フーリエ変換の手法を通じて、特徴語(キーワード)の周期性の有無を判別する。更に、特許文献2に記載の技術は、ユーザIDを固定してログを解析し、各ユーザの検索行動が抽出されることが記載されている。
Furthermore,
また、本願と関連する技術として、特許文献3等が挙げられる。
Also, as a technology related to the present application,
ところで、コンテンツの中には、定期的に発生するイベントを契機として、参照頻度が大きく変化するものが存在する。このようなコンテンツとして、例えば、年末に参照頻度が上昇する年末調整関連の資料や、会計年度末に参照頻度が上昇する確定申告関連の資料等が挙げられる。このように、定期的に参照頻度が変化するコンテンツについても適切に評価する必要がある。 By the way, there are some contents whose reference frequency greatly changes with events that occur periodically as a trigger. Such contents include, for example, materials related to year-end tax adjustments whose frequency of reference increases at the end of the year, and materials related to tax returns whose frequency of reference increases at the end of the fiscal year. In this way, it is necessary to appropriately evaluate content whose reference frequency changes periodically.
しかし、コンテンツに対するアクセス数の総数に基づいてコンテンツを評価する方法を用いた場合、総アクセス数が少ないコンテンツは、総じて評価が低くなる。従って、当該方法では、定期的に参照頻度が上昇するコンテンツであっても、総アクセス数が少なかった場合は評価が低くなってしまう。つまり、当該方法では、定期的に参照頻度が変化するコンテンツを適切に評価することができない。 However, when a method of evaluating content based on the total number of accesses to content is used, content with a small total number of accesses generally has a low evaluation. Therefore, according to this method, even if the content has a high reference frequency, the evaluation will be low if the total number of accesses is small. In other words, this method cannot appropriately evaluate content whose reference frequency changes periodically.
特許文献1に開示された技術は、5つのルールを用いて文書のスコアリングを行うが、定期的に参照頻度が変化するコンテンツを評価するようなルールは無い。従って、特許文献1に開示された技術では、定期的に参照頻度が変化するコンテンツを適切に評価することができない。
The technology disclosed in
特許文献2に開示された技術は、ユーザの検索意図の周期性を判別する手法を開示するに留まり、コンテンツそのものについての評価はしていない。
The technique disclosed in
本願発明は、上記課題を解決し、定期的に参照頻度が変化するコンテンツを適切に評価することができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラムを提供することができる。 The present invention solves the above problems and can provide an information processing device, an information processing system, an information processing method, and an information processing program capable of appropriately evaluating content whose reference frequency changes periodically.
本願発明の情報処理装置は、コンテンツの参照履歴情報を取得する取得部と、前記参照履歴情報に基づき、前記参照履歴情報の周期特性を算出する算出部と、前記周期特性を用いてコンテンツの評価を行う評価部と、を備える。 An information processing apparatus according to the present invention includes an acquisition unit that acquires content reference history information, a calculation unit that calculates periodic characteristics of the reference history information based on the reference history information, and content evaluation using the periodic characteristics. and an evaluation unit that performs
本願発明の情報処理システムは、コンテンツの参照履歴情報を取得する取得部と、前記参照履歴情報に基づき、前記参照履歴情報の周期特性を算出する算出部と、前記周期特性を用いてコンテンツの評価を行う評価部と、を備える情報処理装置と、所定の期間を入力する入力装置と、前記評価部の評価結果を表示する表示装置と、を備える。 An information processing system according to the present invention includes an acquisition unit that acquires content reference history information, a calculation unit that calculates periodic characteristics of the reference history information based on the reference history information, and content evaluation using the periodic characteristics. an input device for inputting a predetermined period; and a display device for displaying an evaluation result of the evaluation unit.
本願発明の情報処理方法は、コンテンツの参照履歴情報を取得し、前記参照履歴情報に基づき、前記参照履歴情報の周期特性を算出し、前記周期特性を用いてコンテンツを評価する、情報処理方法。 An information processing method according to the present invention acquires reference history information of content, calculates a periodic characteristic of the reference history information based on the reference history information, and evaluates the content using the periodic characteristic.
本願発明のプログラムは、コンテンツの参照履歴情報を取得し、前記参照履歴情報に基づき、前記参照履歴情報の周期特性を算出し、前記周期特性を用いてコンテンツを評価する、
処理をコンピュータに実行させる。
A program of the present invention obtains reference history information of content, calculates a periodic characteristic of the reference history information based on the reference history information, and evaluates the content using the periodic characteristic.
Let the computer do the work.
本願発明によれば、定期的に参照頻度が変化するコンテンツを適切に評価することができる情報処理装置、情報処理方法、情報処理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, an information processing method, and an information processing program capable of appropriately evaluating content whose reference frequency changes periodically.
<第1の実施形態>
[構成]
本願発明の第1の実施形態を、図面を参照して説明する。図1は、第1の実施形態における、情報処理システム100の構成を示す図である。
<First Embodiment>
[Constitution]
A first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an
情報処理システム100は入力装置1、表示装置2、及び情報処理装置10を含む。
The
入力装置1は、情報処理装置10に情報を入力する。入力装置1の具体例として、例えば、キーボード、マウス、又はタッチパネル等が挙げられる。入力装置1は、例えば、ユーザ等が指定した期間等を情報処理装置10に入力する事ができる。ユーザ等とは、文書管理システムの管理者や、コンテンツの閲覧者等のように、入力装置1を用いて情報処理装置に情報を入力可能な者ならば、誰であっても構わない。
The
表示装置2は、情報処理装置10が出力する情報を表示する。表示装置2の具体例として、例えば、ディスプレイ等が挙げられる。なお、タッチパネル式のディスプレイ等を用いて、入力装置1及び表示装置2の構成を1つにまとめても良い。
The
情報処理装置10は、取得部20と、算出部30と、予測部40と、記憶部50と、評価部60と、出力部70と、を含む。
The
取得部20は、文書管理システムに登録されているコンテンツの参照履歴情報を取得し、記憶部50に格納する。記憶部50については、後述する。参照履歴情報とは、日時等の単位時間あたりにおける、当該コンテンツの参照頻度を示す時系列データである。また、参照履歴情報は、当該情報の取得を開始した開始時期及び当該情報の取得を終了した終了時期に関する情報も含む。参照頻度とは、例えば、当該コンテンツがアクセスされた回数等の、コンテンツが参照された頻度を示す情報である。
The
算出部30は、記憶部50に記憶されているコンテンツの参照履歴情報に対して高速フーリエ変換(Fast Fourier Transform)等の解析手法を用いて、参照履歴情報の周期特性を算出し、当該周期特性と当該コンテンツとを対応付けて、記憶部50に格納する。周期特性とは、周期と何らかの物理量との関係を表したものである。例えば、周期特性は、当該コンテンツが参照される周期(周波数)、当該コンテンツが参照される頻度を示す振幅、及び位相(初期位相)に関する情報を含む。なお、周期特性の具体的な説明については後述する。なお、算出部30は、周期と、振幅と、位相とを、それぞれ対応付けて、記憶部50に格納しても良い。また、説明のため、周期と、振幅と、位相との、それぞれの値の組み合わせのことを、周期セットと呼称する。なお、算出部30は、当該コンテンツの周期特性を算出できるものであれば、どのような解析手法を用いても構わない。
The
予測部40は、記憶部50に記憶されているコンテンツの周期特性のうち、予め定めた閾値以上の振幅に対応する周期及び位相を取得する。具体的に、予測部40は、予め定めた閾値以上の振幅を含む周期セットを取得する。予測部40は、参照履歴情報の開始時期、参照履歴情報の終了時期、当該取得した周期、及び、当該取得した位相を用いて、今後、コンテンツが最も多く参照されることが予想される時期を予測する。予測部40が予測する時期を、参照時期と呼称する。予測部40は、当該参照時期と当該コンテンツとを対応付けて、記憶部50に格納する。予測部40が参照時期を予測する具体的な動作については後述する。
The
記憶部50は、コンテンツの、参照履歴情報、周期特性、及び参照時期を、それぞれ対応付けて記憶する。記憶部50は、コンテンツの、参照履歴情報、周期特性、及び参照時期を記憶する領域について、種別ごとに記憶する領域を分けても良い。例えば、記憶部50は、参照履歴情報を記憶する記憶領域と、周期特性を記憶する記憶領域と、参照時期を記憶する記憶領域と、を有しても良い。
The
評価部60は、周期特性及び参照時期を用いてコンテンツを評価する。例えば、コンテンツの評価は、評価部60が、ユーザ等が入力装置1を用いて指定した期間(以後、指定期間と呼称する)に、参照時期が重なるコンテンツを取得し、当該取得したコンテンツに対して、振幅を用いて順位付けを行うことを含む。なお、コンテンツの評価は、評価部60が、周期特性及び参照時期を用いてコンテンツを評価するものであれば、どのようなものでも構わない。
The
出力部70は、評価部60が評価を行った結果を表示装置2に出力する。表示装置2は、出力部70が出力した情報を表示する。
[動作]
次に、第1の実施形態における動作を、フローチャートを用いて説明する。
The
[motion]
Next, operations in the first embodiment will be described using a flowchart.
図2は、情報処理装置10の動作を示すフローチャートである。
FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the
取得部20は、コンテンツの参照履歴情報を取得する(S1)。
The
算出部30は、当該参照履歴情報を用いて周期特性を算出する(S2)。
The
予測部40は、予め定めた閾値以上の振幅を含む周期セットを取得する。(S3)。
The
予測部40は、当該取得した周期及び位相と、参照履歴情報の開始時期及び終了時期と、を用いて参照時期を予測する(S4)。
The
評価部60は、周期特性及び参照時期を用いてコンテンツを評価する(S5)。
The
出力部70は、評価部60が評価を行った結果を出力する(S6)。
[具体例]
次に、第1の実施形態における詳細な動作について、具体例を用いながら説明する。
The
[Concrete example]
Next, detailed operations in the first embodiment will be described using specific examples.
取得部20は、文書管理システムに登録されているコンテンツの参照履歴情報を取得し、記憶部50に格納する。
The
図3に、記憶部50に記憶される参照履歴情報の具体例を示す。記憶部50に記憶される参照履歴情報は、横軸が時間を表し、縦軸が参照頻度を表す時系列データである。
FIG. 3 shows a specific example of reference history information stored in the
算出部30は、記憶部50に記憶されている参照履歴情報に対して、高速フーリエ変換等の解析手法を用いて当該コンテンツの周期特性を算出し、当該コンテンツと当該周期特性とを対応付けて、記憶部50に格納する。
The
具体的に、算出部30は、参照履歴情報に対して高速フーリエ変換等の解析手法を用いることで、周波数と、当該周波数に対応する振幅及び位相を算出する。算出部30は、当該周波数の逆数を用いて周波数を周期に変換し、周期と、当該周期に対応する振幅及び位相とを、互いに関連付けて、記憶部50に格納する。
Specifically, the
図4に、記憶部50に格納された、周期特性の具体例500を示す。周期特性の具体例500は、周期501と、振幅502と、位相503と、を有する。なお、図4に記載の周期特性の具体例500はあくまで一例であり、周期特性は、周期と何らかの物理量との関係を表したものであれば、本具体例に限られない。
FIG. 4 shows a specific example 500 of periodic characteristics stored in the
周期501は、算出部30が算出した周期を示す。振幅502は、周期501に対応する振幅を示す。位相503は、周期501に対応する位相を示す。
A
図4の具体例を用いて説明すると、例えば、周期T1は、振幅A1及び位相α1と関連付けて、記憶部50に格納されている。
To explain using the specific example of FIG. 4, for example, the period T1 is stored in the
図5に、周期T1と、振幅A1と、位相α1とを説明する概念図を示す。 FIG. 5 shows a conceptual diagram explaining the period T1, the amplitude A1, and the phase α1.
図5に記載の周期T1は、当該コンテンツが参照される周期を示し、図5に記載の振幅A1は、当該コンテンツが参照される頻度を示し、図5に記載の位相α1は、周期的に変動する波の位置情報を示す。 The period T1 shown in FIG. 5 indicates the period in which the content is referenced, the amplitude A1 in FIG. 5 indicates the frequency in which the content is referenced, and the phase α1 in FIG. It shows positional information of fluctuating waves.
予測部40は、記憶部50に記憶されているコンテンツの周期特性のうち、予め定めた閾値以上の振幅に対応する周期及び位相を取得する。具体的に、予測部40は、予め定めた閾値以上の振幅を含む周期セットを取得する。図4の例を用いて説明すると、予測部40は、振幅A1が予め定めた閾値以上の振幅である場合、周期セットとして、T1とA1とα1とを取得する。なお、予測部40は、予め定めた閾値以上の振幅が複数ある場合、複数の周期セットを取得しても良いし、最も高い振幅に対応する周期及び位相を、周期セットとして取得しても良い。以後、予測部40が、周期セットとして、T1とA1とα1とを取得した場合における具体例について説明する。
The
予測部40は、参照履歴情報の開始時期、参照履歴情報の終了時期、当該周期セットの周期T1、及び当該周期セットの位相α1を用いて、当該周期セットに対する参照時期を予測する。
The
下記に、予測部40が参照時期を予測する処理について、具体例を用いて説明する。なお、下記の具体例は、あくまで説明のための一例であり、予測部40が、開始時期、終了時期、周期、及び位相を用いて参照時期を予測できるのであれば、どのような処理を用いても構わない。
The process of predicting the reference time by the
図6に、予測部40が扱うデータの具体例を示す。図6は、周期T1のデータを示す。図6が示す横軸が、時間を表す。図6に示すデータの始点は開始時期を表し、図6に示すデータの終点は終了時期を表す。なお、図6では記載していないが、当該データは、振幅を表す縦軸を有しても良い。図6に示すデータは、最も振幅が大きい位置(以後、ピークと呼称する)を2つ有している。
FIG. 6 shows a specific example of data handled by the
図7に、位相を用いて調整が行われたデータの具体例を示す。図7に示すデータは、図6に示すデータに対して、位相α1を用いて、位相のずれを調整した結果である。図7に示す2つのピークのうち、最も終了時期に近いピークに周期を順次加算することで、終了時期以降にピークが来る時期を算出することができる。図7を用いて説明すると、例えば、2つのピークのうち、最も終了時期に近い(最も右側の)ピークに、1周期加算することで、次にピークとなる位置を算出することができる。また、最も終了時期に近い(最も右側の)ピークに、2周期加算することで、次のピークの次にピークとなる位置を算出することができる。以後、最も終了時期に近いピークに周期を加算することで算出できる、次回以降のピークと予測される位置を、ピーク予測位置と呼称する。換言すると、ピーク予測位置とは、終了時期以降にピークになることが予測される位置を示す。 FIG. 7 shows a specific example of data adjusted using the phase. The data shown in FIG. 7 is the result of adjusting the phase shift using the phase α1 with respect to the data shown in FIG. Of the two peaks shown in FIG. 7, by sequentially adding the period to the peak closest to the end time, it is possible to calculate the time when the peak comes after the end time. Referring to FIG. 7, for example, by adding one cycle to the peak closest to the end (rightmost) of the two peaks, the position of the next peak can be calculated. Further, by adding two cycles to the peak (rightmost) closest to the end time, the position of the next peak after the next peak can be calculated. Hereinafter, the position predicted as the next and subsequent peaks, which can be calculated by adding the period to the peak closest to the end time, will be referred to as the predicted peak position. In other words, the predicted peak position indicates the position where the peak is predicted after the end time.
図8に、ピーク予測位置の具体例を示す。当該ピーク予測位置が示す時期が、参照時期を示す。具体的に、図8のようにピーク予測位置が2つ算出された場合は、2つのピーク予測位置が示すそれぞれの時期が、参照時期を示す。なお、図8の例では、2つのピーク予測位置が算出されているが、ピーク予測位置は、1つでも構わないし、2つ以上でも構わない。 FIG. 8 shows a specific example of the predicted peak position. The time indicated by the predicted peak position indicates the reference time. Specifically, when two predicted peak positions are calculated as shown in FIG. 8, each period indicated by the two predicted peak positions indicates a reference period. Although two predicted peak positions are calculated in the example of FIG. 8, the number of predicted peak positions may be one or two or more.
評価部60は、周期特性及び参照時期を用いてコンテンツを評価する。具体的に、評価部60は、指定期間に参照時期が重なるコンテンツを取得し、当該取得したコンテンツについて、振幅を用いて順位付けを行う。
The
出力部70は、評価部60が評価を行った結果を表示装置2に出力する。例えば、ユーザ等が、指定期間を、直近2週間以内と指定した場合における表示内容を表示内容510として、具体的に説明する。
The
図9に、表示内容510の具体例を示す。 FIG. 9 shows a specific example of display content 510 .
表示内容510は、順位511と、コンテンツID512と、コンテンツ名513と、参照時期514と、振幅515と、を含む。
Display content 510 includes ranking 511 ,
順位511は、対象のコンテンツの順位を示す。コンテンツID512は、対象のコンテンツのIDを示す。コンテンツ名513は、対象のコンテンツの名称を示す。参照時期514は、対象のコンテンツの参照時期を示す。振幅515は、対象のコンテンツの振幅を示す。
The
例えば、ユーザ等は、表示内容510を参照することで、直近2週間以内に最もコンテンツが参照される時期が訪れるコンテンツのうち、参照頻度が高いと予測されるコンテンツを把握することができる。これは、振幅に基づいてコンテンツをランキングするためである。また、ユーザ等は、表示内容510を参照することで、順位が1位のコンテンツID3333は、直近2週間以内に参照時期が訪れるコンテンツの中で、最も参照頻度が高いと予測されるコンテンツであると把握することができる。更に、ユーザ等は、コンテンツID3333が、2018年7月14日に最も参照されることが予測されるコンテンツであると把握することができる。
For example, by referring to the display content 510, the user or the like can grasp the content that is expected to be frequently referred to among the content that is most likely to be referred to within the last two weeks. This is to rank content based on amplitude. By referring to the display content 510, the user or the like can see that the
図10に、ユーザ等が、指定期間を、直近1ヶ月以内と指定した場合における表示内容520の具体例を示す。図10を参照すると、指定期間を2週間から1ヶ月へと広げたことで、コンテンツID44及びコンテンツID11111が、新たに表示内容に加わったことが分かる。このように、本願発明は、ユーザ等が指定した期間に応じて、表示するコンテンツを変化させることができる。換言すると、本願発明は、ユーザ等が指定した期間において重要度が高いコンテンツを表示することができる。
FIG. 10 shows a specific example of the display content 520 when the user or the like designates the designated period as within the last one month. Referring to FIG. 10, it can be seen that
なお、指定期間は、直近からの指定に限られない。ユーザ等は、指定期間として、任意の期間を指定することが可能である。 Note that the specified period is not limited to the most recent specification. A user or the like can designate an arbitrary period as the designated period.
本願発明は、管理システムが管理するコンテンツのうち、メンテナンス対象の選定及び優先度の設定(以後、メンテナンス対象の選定等と呼称する)を行う際や、閲覧対象の選定及び優先度の設定(以後、閲覧対象の選定等と呼称する)を行う際に、特に有効である。 The present invention is used when selecting maintenance targets and setting priorities (hereinafter referred to as maintenance target selection, etc.) from content managed by a management system, and when selecting browsing targets and setting priorities (hereinafter , selection of browsing targets, etc.).
一例として、本願発明が、メンテナンス対象の選定等を行う際に有効である理由について説明する。従来、定期的に発生するイベントを契機として参照頻度が変化するコンテンツのうち、メンテナンス対象の選定等を行う際は、どのようなイベントがどのような時期に発生するのか、というイベントに対する知識を有する必要があった。更に、メンテナンスを実行する管理者は、上記の知識に加え、管理システムが管理するコンテンツがどのようなイベントに関連しているか、というイベントとコンテンツとの関連性に対する知識を保持する必要があった。 As an example, the reason why the present invention is effective when selecting a maintenance target will be described. Conventionally, among contents whose reference frequency changes with events that occur periodically, when selecting maintenance targets, etc., we have knowledge of events such as what kind of event will occur at what time. I needed it. Furthermore, in addition to the above knowledge, the administrator who performs maintenance needs to have knowledge of the relationship between events and content, i.e., what kind of event the content managed by the management system is related to. .
しかし、イベント及びコンテンツの数は膨大であり、管理者は、当該知識を保持することは難しい場合が多い。また、管理者が、先入観や思い込み等でイベントと関連性があると考えているコンテンツの中には、実際には関連性がない、又は関連性が低いものが紛れている可能性がある。従って、管理者が保持する知識を用いてメンテナンス対象の選別等を行った場合、選別等の精度が低下するおそれがある。 However, the number of events and contents is enormous, and it is often difficult for administrators to retain such knowledge. In addition, there is a possibility that the content that the administrator prejudices, conjectures, or the like thinks is related to the event, but includes content that is not actually related or has low relevance. Therefore, if the manager selects maintenance targets using the knowledge held by the manager, there is a risk that the accuracy of the selection will decrease.
本願発明は、具体的なイベント情報等は使用せず、管理システムが管理しているコンテンツの参照履歴情報のみを用いて、図9又は図10に記載のような表示を行う。従って、管理者が、イベントに対する知識及びイベントとコンテンツとの関連性に対する知識を保持していない場合、又は当該知識が不足している場合であっても、メンテナンス対象の選別等を行うことが可能である。 The present invention does not use specific event information or the like, but uses only the content reference history information managed by the management system to perform the display as shown in FIG. 9 or 10 . Therefore, even if the administrator does not have knowledge of the event and the relationship between the event and the content, or lacks such knowledge, it is possible to select maintenance targets. is.
また、本願発明は、各コンテンツ単位で独立して、参照履歴情報のみを用いて、図9又は図10に記載のような表示を行う。従って、管理者が保持する、イベントとコンテンツとの関連性に対する知識が誤っている場合であっても、その影響を受けずにメンテナンス対象の選別等を行うことが可能である。なお、このような効果は、閲覧対象の選定等を行う際にも教授することが可能である。 Further, the present invention performs display as shown in FIG. 9 or 10 using only reference history information independently for each content. Therefore, even if the administrator's knowledge about the relationship between events and content is incorrect, it is possible to select maintenance targets without being affected by the error. It should be noted that such an effect can also be taught when selecting an object to be browsed.
なお、コンテンツの評価については、上記以外にも活用可能である。例えば、スマートフォルダ等の設定等に役立てることが可能である。このように、本願発明に記載の技術は、閲覧者側や管理者側で、広く応用可能である。 It should be noted that content evaluation can be used in ways other than those described above. For example, it is possible to make use of the setting of a smart folder or the like. In this way, the technology described in the present invention can be widely applied on the viewer side and the administrator side.
なお、本実施形態では、入力装置1及び表示装置2は、情報処理装置10と別の装置として説明してきたが、本願発明はこれに限られるものではない。例えば、本願発明における情報処理装置10は、入力装置1及び表示装置2の機能を、入力部及び表示部として備えることが可能である。具体的に、情報処理装置10が備える入力部は、キーボード等の入力装置から指定期間の入力を受け付け、当該指定期間を評価部60等に送信することができる。また、情報処理装置10が備える表示部は、出力部70が出力した情報等を表示することができる。
In the present embodiment, the
以上のように、本願発明は、参照履歴情報の周期特性を算出し、当該周期特性を用いてコンテンツの評価を行うため、定期的に参照頻度が変化するコンテンツを適切に評価することができる。
<第2の実施形態>
[構成]
本願発明の第2の実施形態を、図面を参照して説明する。なお、第1の実施形態と同様の構成については、説明を省略する。図11は、第2の実施形態における、情報処理システム101の構成を示す図である。第2の実施形態における情報処理装置11は、新たに、計算部200を備える。
As described above, the present invention calculates the periodicity of the reference history information and evaluates the content using the periodicity. Therefore, it is possible to appropriately evaluate the content whose reference frequency changes periodically.
<Second embodiment>
[Constitution]
A second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, description is abbreviate|omitted about the structure similar to 1st Embodiment. FIG. 11 is a diagram showing the configuration of an
計算部200は、分類が共通するコンテンツの参照履歴情報を合算し、当該合算した参照履歴情報の平均を計算することで、分類参照履歴情報を算出する。コンテンツの分類とは、確定申告や年末調整等のような、コンテンツの属性を示す情報である。例えば、確定申告に関連するコンテンツの分類は、確定申告となる。分類参照履歴情報とは、当該分類の参照頻度を示す情報である。
The
計算部200は、分類参照履歴情報と、当該分類参照履歴情報が示す分類とを関連付けて、記憶部50に格納する。
The
なお、記憶部50には、予め、分類の一覧と当該分類に属するコンテンツとが関連付けて格納されているものとする。
[動作]
次に、本願発明の第2の実施形態における主な動作を説明する。なお、第1の実施形態と同様の構成については省略する。
It is assumed that the
[motion]
Next, main operations in the second embodiment of the present invention will be described. Note that the same configuration as in the first embodiment will be omitted.
図12は、情報処理装置11の動作を示すフローチャートである。
FIG. 12 is a flow chart showing the operation of the
計算部200は、分類が共通するコンテンツの参照履歴情報を合算する(S11)。
The
計算部200は、当該合算した参照履歴情報の平均を計算することで、分類参照履歴情報を算出する(S12)。
The
計算部200は、当該算出した分類参照履歴情報を記憶部50に格納する(S13)。
[具体例]
次に、本願発明の第2の実施形態における詳細な動作について、具体例を用いて説明する。なお、第1の実施形態と同様の構成については省略する。
The
[Concrete example]
Next, detailed operation in the second embodiment of the present invention will be described using a specific example. Note that the same configuration as in the first embodiment will be omitted.
例えば、計算部200は、分類が確定申告である2つのコンテンツの参照履歴情報について、合算を行う。
For example, the
図13に、計算部200が、参照履歴情報の合算を行った具体例を示す。
FIG. 13 shows a specific example in which the
計算部200は、合算を行った参照履歴情報の平均を計算することで、分類参照履歴情報を算出する。
The
図14に、計算部200が、算出した分類参照履歴情報の具体例を示す。
FIG. 14 shows a specific example of the classification reference history information calculated by the
計算部200は、分類参照履歴情報を、当該分類と対応付けて、記憶部50に格納する。
The
なお、計算部200は、分類参照履歴情報に対応する開始時期及び終了時期を算出することができる。例えば、計算部200は、分類が共通するコンテンツの開始時期及び終了時期の平均を計算することで、分類参照履歴情報に対応する開始時期及び終了時期を算出する。また、分類参照履歴情報に対応する開始時期及び終了時期の算出方法は、上記に限られるものではない。例えば、分類参照履歴情報に対応する開始時期及び終了時期は、ユーザ等が定めても良いし、分類が共通するコンテンツのうち、任意のコンテンツの開始時期及び終了時期を用いても良い。
Note that the
なお、分類参照履歴情報については、第1の実施形態における参照履歴情報と同様に扱うことが可能である。例えば、算出部30は、高速フーリエ変換等の解析手法を用いることで、分類参照履歴情報の周期特性を算出することができる。予測部40は、当該周期特性を用いて、参照時期を予測することができる。評価部60は、周期特性及び参照時期を用いて、当該分類の評価をすることができる。出力部70は、評価部60が評価を行った情報を表示装置2に出力する。
Note that the classification reference history information can be handled in the same manner as the reference history information in the first embodiment. For example, the
これにより、第2の実施形態における情報処理システム101は、分類についても、コンテンツと同様に評価することができる。つまり、第2の実施形態のおける情報処理システム101は、定期的に参照頻度が変化する分類を適切に評価することができる。
As a result, the
また、第2の実施形態における情報処理システムは、分類が共通するコンテンツ群をまとめて評価するため、コンテンツ個別で評価を行うより、管理システムが有するコンテンツの全体を、効率良く評価を行うことができる場合がある。
<第3の実施形態>
[構成]
本願発明の第3の実施形態を、図面を参照して説明する。図15は、第3の実施形態における、情報処理装置12のブロック図を示す図である。第2の実施形態における情報処理装置12は、取得部13と算出部14と評価部15とを含む。
In addition, since the information processing system according to the second embodiment collectively evaluates a group of contents having a common classification, it is possible to efficiently evaluate all the contents possessed by the management system rather than evaluating each content individually. Sometimes we can.
<Third Embodiment>
[Constitution]
A third embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 15 is a diagram showing a block diagram of the
取得部13は、コンテンツの参照履歴情報を取得する。
The
算出部14は、取得部13が取得した参照履歴情報に基づき、当該参照履歴情報の周期特性を算出する。
Based on the reference history information acquired by the
評価部15は、算出部14が算出した周期特性を用いてコンテンツの評価を行う。
[動作]
次に、本願発明の第3の実施形態における主な動作を説明する。
The
[motion]
Next, main operations in the third embodiment of the present invention will be described.
図16は、情報処理装置12の動作を示すフローチャートである。
FIG. 16 is a flowchart showing the operation of the
取得部13は、コンテンツの参照履歴情報を取得する(S21)。
The
算出部14は、取得部13が取得した参照履歴情報に基づき、当該参照履歴情報の周期特性を算出する(S22)。
Based on the reference history information acquired by the
評価部15は、算出部14が算出した周期特性を用いてコンテンツの評価を行う(S23)。
The
以上のように、本願発明は、参照履歴情報の周期特性を算出し、当該周期特性を用いてコンテンツの評価を行うため、定期的に参照頻度が変化するコンテンツを適切に評価することができる。
[プログラム]
本願発明におけるプログラムは、コンピュータに、本願発明の処理を実行させるプログラムである。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本願発明を実現することができる。
As described above, the present invention calculates the periodicity of the reference history information and evaluates the content using the periodicity. Therefore, it is possible to appropriately evaluate the content whose reference frequency changes periodically.
[program]
A program in the present invention is a program that causes a computer to execute the processing of the present invention. The present invention can be implemented by installing and executing this program on a computer.
ここで、本願発明におけるプログラムを実行することによって、本願発明を実現するコンピュータについて図17を用いて説明する。 Here, a computer that implements the present invention by executing the program of the present invention will be described with reference to FIG.
図17は、本願発明を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。 FIG. 17 is a block diagram showing an example of a computer that implements the present invention.
図17に示すように、コンピュータ110は、CPU111と、メインメモリ112と、記憶装置113と、入力インターフェイス114と、表示コントローラ115と、データリーダ/ライタ116と、通信インターフェイス117とを備える。これらの各部は、バス121を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
As shown in FIG. 17 ,
CPU111は、記憶装置113に格納された、本願発明におけるプログラム(コード)をメインメモリ112に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ112は、典型的には、DRAM(Dynamic Random Access Memory)等の揮発性の記憶装置である。また、本願発明におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体120に格納された状態で提供される。なお、本願発明におけるプログラムは、通信インターフェイス117を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
The
また、記憶装置113は、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス114は、CPU111と、入力機器118との間のデータ伝送を仲介する。入力機器118とは、例えば、キーボード及びマウス並びにタッチパネル等が挙げられる。表示コントローラ115は、ディスプレイ装置119と接続され、ディスプレイ装置119での表示を制御する。
The
データリーダ/ライタ116は、CPU111と記録媒体120との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体120からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ110における処理結果の記録媒体120への書き込みを実行する。通信インターフェイス117は、CPU111と他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
Data reader/
また、記録媒体120の具体例としては、CF(Compact Flash(登録商標))及びSD(Secure Digital)等の汎用的な半導体記憶デバイス、又はフレキシブルディスク(Flexible Disk)等の磁気記憶媒体が挙げられる。更に、記録媒体120の具体例としては、CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory)などの光学記憶媒体も挙げられる。
Specific examples of the
ここまで、本願発明を実施するための形態を説明してきたが、本願発明は上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、本明細書で記載したフローチャートにおける処理の順序はあくまでも一例に過ぎず、本願発明を実施する際に矛盾のない範囲で変更する事が可能である。また、本明細書で記載した構成はあくまでも一例に過ぎず、本願発明を実施する際に矛盾のない範囲で構成を変更する事が可能である。即ち、本願発明は、本願発明を実施する際に矛盾のない範囲で当業者が理解し得る様々な態様を適用することができ、上記各実施形態の変形例や、その組合せ等も、本願発明の技術的範囲に含まれる。 Although the embodiments for carrying out the present invention have been described so far, the present invention is not limited to the above-described embodiments. For example, the order of processing in the flowcharts described in this specification is merely an example, and can be changed within a range that does not contradict when implementing the present invention. Moreover, the configuration described in this specification is merely an example, and it is possible to change the configuration within a range that is not inconsistent when implementing the present invention. That is, the present invention can apply various aspects that can be understood by those skilled in the art within a range that is not inconsistent when implementing the present invention. included in the technical scope of
1 入力装置
2 表示装置
10 情報処理装置
11 情報処理装置
12 情報処理装置
13 取得部
14 算出部
15 評価部
20 取得部
30 算出部
40 予測部
50 記憶部
60 評価部
70 出力部
100 情報処理システム
101 情報処理システム
110 コンピュータ
111 CPU
112 メインメモリ
113 記憶装置
114 入力インターフェイス
115 表示コントローラ
116 データリーダ/ライタ
117 通信インターフェイス
118 入力機器
119 ディスプレイ装置
120 記録媒体
200 計算部
500 周期特性の具体例
501 周期
502 振幅
503 位相
510 表示内容
511 順位
512 コンテンツID
513 コンテンツ名
514 時期情報
515 振幅
520 表示内容
112
200 calculator 500 specific example of
513
Claims (9)
前記参照履歴情報に基づき、前記参照履歴情報に対応するコンテンツが参照される周期、当該コンテンツが参照される頻度を示す振幅、及び位相に関する情報を含む周期特性を算出する算出部と、
前記参照履歴情報に含まれる、前記参照履歴情報の取得が開始された開始時期及び前記参照履歴情報の取得が終了した終了時期と、前記周期特性と、に基づいて、今後、最も多くコンテンツが参照されることが予想される時期である参照時期を予測する予測部と、
前記周期特性及び前記参照時期を用いてコンテンツの評価を行う評価部と、
を備え、
前記算出部は、コンテンツごとに前記周期特性を算出し、
前記予測部は、複数のコンテンツのうち、閾値以上の振幅を含む周期特性のコンテンツに対して前記参照時期を予測する、
情報処理装置。 an acquisition unit that acquires reference history information, which is time-series data indicating the frequency of content references per unit time ;
a calculation unit that calculates periodic characteristics including information on a period in which content corresponding to the reference history information is referenced, an amplitude indicating the frequency of reference to the content, and a phase based on the reference history information ;
Based on the start time at which acquisition of the reference history information was started, the end time at which acquisition of the reference history information was completed, and the periodic characteristics, which are included in the reference history information, the content that will be referred to most often in the future. a prediction unit that predicts a reference time that is a time expected to occur;
an evaluation unit that evaluates content using the periodic characteristics and the reference time ;
with
The calculation unit calculates the periodic characteristic for each content,
The prediction unit predicts the reference time for content having periodic characteristics including an amplitude equal to or greater than a threshold among a plurality of contents.
Information processing equipment.
請求項1に記載の情報処理装置。 The prediction unit predicts the reference time based on the period, the phase, the start time, and the end time .
The information processing device according to claim 1 .
請求項1または2に記載の情報処理装置。 The evaluation unit ranks the information about the content whose reference time is predicted according to the magnitude of the amplitude.
The information processing apparatus according to claim 1 or 2 .
前記評価部は、前記参照時期が、前記入力部から入力された期間内であるコンテンツに関する情報に、前記振幅の大きさに応じた順位付けを行う、
請求項1乃至3のいずれか一項に記載の情報処理装置。 Further comprising an input unit for inputting a predetermined period,
The evaluation unit ranks the information about the content whose reference time is within the period input from the input unit according to the magnitude of the amplitude.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3 .
前記算出部は、前記分類参照履歴情報の周期特性を算出し、
前記予測部は、前記分類参照履歴情報に対応する開始時期及び終了時期と、前記分類参照履歴情報の周期特性と、に基づいて、前記分類参照履歴情報に対応する参照時期を予測し、
前記評価部は、前記分類参照履歴情報の周期特性と当該予測された参照時期とを用いて、分類の評価を行う、
請求項1乃至4のいずれか一項に記載の情報処理装置。 further comprising a calculation unit that calculates classification reference history information by summing reference history information of contents having a common classification and calculating an average of the summed reference history information,
The calculation unit calculates periodic characteristics of the classification reference history information,
The prediction unit predicts a reference time corresponding to the classification reference history information based on a start time and an end time corresponding to the classification reference history information and periodic characteristics of the classification reference history information,
The evaluation unit evaluates the classification using the periodic characteristics of the classification reference history information and the predicted reference time .
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4 .
請求項5に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 5 .
所定の期間を入力する入力装置と、
前記評価部の評価結果を表示する表示装置と、
を備える情報処理システム。 an information processing apparatus according to any one of claims 1 to 6 ;
an input device for inputting a predetermined period;
a display device for displaying the evaluation result of the evaluation unit;
An information processing system comprising
単位時間あたりのコンテンツの参照頻度を示す時系列データである参照履歴情報を取得し、
前記参照履歴情報に基づき、前記参照履歴情報に対応するコンテンツが参照される周期、当該コンテンツが参照される頻度を示す振幅、及び位相に関する情報を含む周期特性を算出し、
前記参照履歴情報に含まれる、前記参照履歴情報の取得が開始された開始時期及び前記参照履歴情報の取得が終了した終了時期と、前記周期特性と、に基づいて、今後、最も多くコンテンツが参照されることが予想される時期である参照時期を予測し、
前記周期特性及び前記参照時期を用いてコンテンツを評価し、
前記算出するステップにおいて、コンテンツごとに前記周期特性を算出し、
前記予測するステップにおいて、複数のコンテンツのうち、閾値以上の振幅を含む周期特性のコンテンツに対して前記参照時期を予測する、
情報処理方法。 the computer
Acquire reference history information, which is time-series data that indicates the frequency of content references per unit time ,
Based on the reference history information, calculate periodic characteristics including information on a period in which the content corresponding to the reference history information is referenced, an amplitude indicating the frequency with which the content is referenced, and a phase ;
Based on the start time at which acquisition of the reference history information was started, the end time at which acquisition of the reference history information was completed, and the periodic characteristics, which are included in the reference history information, the content that will be referred to most often in the future. Predict the reference time, which is the time when it is expected that
evaluating content using the periodicity and the reference time;
In the calculating step, calculating the periodic characteristic for each content;
In the predicting step, predicting the reference time for content with periodic characteristics including an amplitude equal to or greater than a threshold among a plurality of contents;
Information processing methods.
前記参照履歴情報に基づき、前記参照履歴情報に対応するコンテンツが参照される周期、当該コンテンツが参照される頻度を示す振幅、及び位相に関する情報を含む周期特性を算出し、
前記参照履歴情報に含まれる、前記参照履歴情報の取得が開始された開始時期及び前記参照履歴情報の取得が終了した終了時期と、前記周期特性と、に基づいて、今後、最も多くコンテンツが参照されることが予想される時期である参照時期を予測し、
前記周期特性及び前記参照時期を用いてコンテンツを評価する、
処理をコンピュータに実行させ、
前記算出する処理において、コンテンツごとに前記周期特性を算出し、
前記予測する処理において、複数のコンテンツのうち、閾値以上の振幅を含む周期特性のコンテンツに対して前記参照時期を予測する、
プログラム。 Acquire reference history information, which is time-series data that indicates the frequency of content references per unit time ,
Based on the reference history information, calculate periodic characteristics including information on a period in which the content corresponding to the reference history information is referenced, an amplitude indicating the frequency with which the content is referenced, and a phase ;
Based on the start time at which acquisition of the reference history information was started, the end time at which acquisition of the reference history information was completed, and the periodic characteristics, which are included in the reference history information, the content that will be referred to most often in the future. Predict the reference time, which is the time when it is expected that
evaluating content using the periodicity and the reference time;
let the computer do the work ,
In the calculating process, the periodic characteristic is calculated for each content,
In the prediction process, predicting the reference time for content having periodic characteristics including an amplitude equal to or greater than a threshold among a plurality of content;
program.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018183102A JP7200577B2 (en) | 2018-09-28 | 2018-09-28 | Information processing device, information processing system, information processing method, and program. |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018183102A JP7200577B2 (en) | 2018-09-28 | 2018-09-28 | Information processing device, information processing system, information processing method, and program. |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020052854A JP2020052854A (en) | 2020-04-02 |
JP7200577B2 true JP7200577B2 (en) | 2023-01-10 |
Family
ID=69997328
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018183102A Active JP7200577B2 (en) | 2018-09-28 | 2018-09-28 | Information processing device, information processing system, information processing method, and program. |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7200577B2 (en) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006048319A (en) | 2004-08-04 | 2006-02-16 | Sony Corp | Device, method, recording medium, and program for information processing |
JP2008242792A (en) | 2007-03-27 | 2008-10-09 | Nomura Research Institute Ltd | Replacement decision support system and replacement decision support method |
US20120007565A1 (en) | 2010-07-07 | 2012-01-12 | Junko Saito | Charging apparatus, and charge control method |
JP2015072640A (en) | 2013-10-03 | 2015-04-16 | 富士ゼロックス株式会社 | Information management device, program and information processing system |
-
2018
- 2018-09-28 JP JP2018183102A patent/JP7200577B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006048319A (en) | 2004-08-04 | 2006-02-16 | Sony Corp | Device, method, recording medium, and program for information processing |
JP2008242792A (en) | 2007-03-27 | 2008-10-09 | Nomura Research Institute Ltd | Replacement decision support system and replacement decision support method |
US20120007565A1 (en) | 2010-07-07 | 2012-01-12 | Junko Saito | Charging apparatus, and charge control method |
JP2015072640A (en) | 2013-10-03 | 2015-04-16 | 富士ゼロックス株式会社 | Information management device, program and information processing system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020052854A (en) | 2020-04-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN100412871C (en) | System and method to generate domain knowledge for automated system management | |
US11194809B2 (en) | Predicting performance of database queries | |
US20190391967A1 (en) | Systems and Methods for Cleansing Automated Robotic Traffic from Sets of Usage Logs | |
US9208053B2 (en) | Method and system for predicting performance of software applications on prospective hardware architecture | |
RU2608886C2 (en) | Search results ranking means | |
JP6378207B2 (en) | Efficient query processing using histograms in the columnar database | |
US20130110815A1 (en) | Generating and presenting deep links | |
US11228489B2 (en) | System and methods for auto-tuning big data workloads on cloud platforms | |
US8566287B2 (en) | Method and apparatus for scheduling data backups | |
US10776354B2 (en) | Efficient processing of data extents | |
JP2007249491A (en) | Program, device and method for distributing batch job in multi-server environment | |
JP5373870B2 (en) | Prediction device, prediction method, and program | |
Park et al. | Romano: autonomous storage management using performance prediction in multi-tenant datacenters | |
US10248618B1 (en) | Scheduling snapshots | |
US20160117199A1 (en) | Computing system with thermal mechanism and method of operation thereof | |
JP6012860B2 (en) | Work time estimation device | |
RU2640637C2 (en) | Method and server for conducting controlled experiment using prediction of future user behavior | |
US20200097412A1 (en) | Predictive dynamic contextual cache loading | |
US20160253591A1 (en) | Method and apparatus for managing performance of database | |
JP7200577B2 (en) | Information processing device, information processing system, information processing method, and program. | |
WO2018061136A1 (en) | Demand forecasting method, demand forecasting system, and program therefor | |
Ozmen et al. | Storage workload estimation for database management systems | |
US20230004560A1 (en) | Systems and methods for monitoring user-defined metrics | |
JP6617605B2 (en) | Demand amount prediction program, demand amount prediction method, and information processing apparatus | |
JP5515117B2 (en) | Data processing device |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210816 |
|
RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20211015 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220517 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220518 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220713 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221122 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221205 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7200577 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |