JP7330919B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7330919B2 JP7330919B2 JP2020048355A JP2020048355A JP7330919B2 JP 7330919 B2 JP7330919 B2 JP 7330919B2 JP 2020048355 A JP2020048355 A JP 2020048355A JP 2020048355 A JP2020048355 A JP 2020048355A JP 7330919 B2 JP7330919 B2 JP 7330919B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- event
- user
- information
- vector
- indicating
- 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
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 195
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 5
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 209
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 15
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 5
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 33
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 27
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 9
- 230000035622 drinking Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 3
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 241000699670 Mus sp. Species 0.000 description 1
- 238000003287 bathing Methods 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 235000013410 fast food Nutrition 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 230000006403 short-term memory Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
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、情報処理装置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、任意の数の情報処理装置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、実施形態に係る情報処理装置10の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理装置10の構成例を示す図である。図2に示すように、情報処理装置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、イベントデータベース31と利用者データベース32と会場データベース33を有する。
イベントデータベース31は、イベントに関する各種情報を記憶する。図3を用いて、実施形態に係るイベントデータベースの一例について説明する。図3は、実施形態に係るイベントデータベースの一例を示す図である。図3に示す例では、イベントデータベース31は、「イベントID」、「イベント名」、「カテゴリ」、「開催地」、「会場ID」、「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。
会場データベース33は、会場に関する各種情報を記憶する。図5を用いて、実施形態に係る会場データベースの一例について説明する。図5は、実施形態に係る会場データベースの一例を示す図である。図5に示す例では、会場データベース33は、「会場ID」、「会場名」、「所在地」、「平均価格」、「形態」、「周辺環境」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、情報処理装置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、各イベント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、各イベント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。例えば、取得部41は、各イベントのカテゴリ、出演者/競技者/団体、演目/競技/展示物、主催者、開催地、会場、参加費、開催時期、開催期間、時間帯、当日の気温、天気といった各イベント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、取得した各イベントに関するネットワーク上の情報をイベントIDと対応付けてイベントデータベース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、利用者のイベント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、利用者のイベント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、利用者のイベント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、利用者の特徴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、利用者の特徴を示すスコアを算出するモデルを用いて、利用者の特徴を示すスコアを算出する。図1に示す例では、算出部43は、利用者の特徴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の特徴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、各イベントが開催される会場に関する情報とに基づいて、各イベント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、各イベント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イベントIDと対応付けてイベントデータベース31に格納する。
特定部45は、判定対象となる対象イベントとネットワーク上の情報が類似する他のイベントを特定する。具体的には、特定部45は、受付部46によって指定イベントを受け付けると、指定イベントとコンテキストを示すベクトルが類似する他のイベントを特定する。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、対象イベントとネットワーク上の情報が類似する他のイベントを特定する。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イベントと類似する他のイベントを特定する。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イベントと類似する他のイベントを特定する。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イベントと類似する他のイベントを特定する。また、特定部45は、会場に関するネットワーク上の情報が対象イベントと類似する他のイベントを特定する。また、特定部45は、対象イベントとネットワーク上の情報が類似する複数の他のイベントを特定する。
受付部46は、判定対象となる対象イベント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イベントとして指定された指定イベント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からイベントの指定を受付ける。具体的には、受付部46は、利用者U2から指定された指定イベント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が特定した他のイベント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によって類似イベントが特定されると、特定された類似イベント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イベント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、類似イベントを特定すると、特定した類似イベントのリストを利用者U2に提供する。具体的には、提供部47は、類似イベントとして特定したイベント#1、イベント#2、…といった複数の類似イベント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、類似イベントとして特定したイベント#1、イベント#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、情報処理装置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)。情報処理装置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。
上述した情報処理装置10は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置10は、取得部41と生成部を有する。取得部41は、イベントと関連性を有する利用者のネットワーク上の情報を取得する。生成部は、取得部が取得した情報に基づいて、イベントの特徴を示す特徴情報を生成する。なお、生成部は、上記の実施形態における変換部44に相当する。また、イベントの特徴を示す特徴情報は、例えばイベントのコンテキストを示す多次元量(例えば、ベクトル)である。
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置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、情報処理装置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 情報処理装置
20 通信部
30 記憶部
31 イベントデータベース
32 利用者データベース
33 会場データベース
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)
- イベントに参加した利用者のネットワーク上の行動を示す情報と、前記イベントが開催される会場に関するネットワーク上の情報と、前記イベントに関するネットワーク上の情報とを取得する取得部と、
前記取得されたネットワーク上の各情報を多次元量に変換するモデルを用いて、前記取得されたネットワーク上の各情報を前記イベントのコンテキストを示す多次元量に変換し、前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する生成部と、
判定対象となる対象イベントの指定を利用者から受付ける受付部と、
前記対象イベントのコンテキストを示すベクトルと、他のイベントのコンテキストを示すベクトルとの類似性に基づいて、前記対象イベントと類似する類似イベントを特定する特定部と、
特定された類似イベントを示す情報を、前記対象イベントの指定を行った利用者に提供する提供部と
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記特定部は、前記対象イベントのコンテキストを示すベクトルと、前記対象イベントの前後に発生する他のイベントのコンテキストを示すベクトルとの類似性に基づいて、前記対象イベントの前後に発生する他のイベントを、前記対象イベントに付随して発生する派生イベントとして特定し、
前記提供部は、特定された前記対象イベントに付随して発生する派生イベントに関する情報を前記利用者に提供する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 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、前記イベントと関連性を有する位置に所在した利用者を特定し、特定した利用者の行動を示すネットワーク上の情報を取得し、
前記生成部は、利用者の行動を示すネットワーク上の情報をベクトル要素に変換するモデルを用いて、特定した利用者の行動を示すネットワーク上の情報をベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、前記利用者が入力した検索クエリの履歴に基づいて、前記イベントと関連性を有する検索クエリを入力した利用者を特定し、特定した利用者の行動を示すネットワーク上の情報を取得し、
前記生成部は、利用者の行動を示すネットワーク上の情報をベクトル要素に変換するモデルを用いて、特定した利用者の行動を示すネットワーク上の情報をベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項1~3のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、前記利用者が閲覧したコンテンツの履歴に基づいて、前記イベントと関連性を有するコンテンツを閲覧した利用者を特定し、特定した利用者の行動を示すネットワーク上の情報を取得し、
前記生成部は、利用者の行動を示すネットワーク上の情報をベクトル要素に変換するモデルを用いて、特定した利用者の行動を示すネットワーク上の情報をベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項1~4のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、前記利用者による購買の履歴に基づいて、前記イベントと関連性を有する取引対象を購買した利用者を特定し、特定した利用者の行動を示すネットワーク上の情報を取得し、
前記生成部は、利用者の行動を示すネットワーク上の情報をベクトル要素に変換するモデルを用いて、特定した利用者の行動を示すネットワーク上の情報をベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項1~5のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記イベントと関連性を有する利用者のネットワーク上の情報に基づいて、前記利用者のコンテキストを推定する推定部
を有し、
前記生成部は、利用者のコンテキストをベクトル要素に変換するモデルを用いて、推定された前記利用者のコンテキストをベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項1~6のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記推定部は、前記利用者の前記対象イベントにおける行動のコンテキストを推定し、
前記生成部は、利用者のイベントにおける行動のコンテキストをベクトル要素に変換するモデルを用いて、推定された前記利用者の前記対象イベントにおける行動のコンテキストをベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記推定部は、前記利用者の興味に関する情報を推定し、
前記生成部は、利用者の興味に関する情報をベクトル要素に変換するモデルを用いて、推定された前記利用者の興味に関する情報をベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項7または8に記載の情報処理装置。 - 前記イベントと関連性を有する利用者のネットワーク上の情報に基づいて、前記利用者の特徴を示すスコアを算出する算出部
を有し、
前記生成部は、推定された前記利用者のコンテキストと、前記利用者の特徴を示すスコアとの類似性に基づいて利用者のコンテキストと利用者の特徴を示すスコアとをベクトル要素に変換するモデルを用いて、推定された前記利用者のコンテキストと前記利用者の特徴を示すスコアとをベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項7~9のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、イベントが開催される会場と関連する利用者のネットワーク上の情報を取得し、
前記生成部は、会場と関連する利用者のネットワーク上の情報をベクトル要素に変換するモデルを用いて、前記イベントが開催される会場と関連する利用者のネットワーク上の情報をベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて当該会場において開催されるイベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項1~10のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、イベントが開催された会場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し、
前記生成部は、会場を訪問した利用者のネットワーク上の情報をベクトル要素に変換するモデルを用いて、前記イベントが開催された会場を訪問した利用者のネットワーク上の情報をベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて当該会場において開催されるイベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項11に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、イベントが開催された会場を訪問した利用者により投稿された情報であって、各イベント及び会場の少なくとも一方に関する情報を取得し、
前記生成部は、イベント及び会場の少なくとも一方に関する情報をベクトル要素に変換するモデルを用いて、取得されたイベント及び会場の少なくとも一方に関する情報をベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて当該会場において開催されるイベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項11または12に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、さらにイベントと関連するネットワーク上の情報を取得し、
前記生成部は、イベントと関連性を有する利用者に関するネットワーク上の情報と、イベントと関連するネットワーク上の情報とをベクトル要素に変換するモデルを用いて、前記イベントと関連性を有する利用者に関するネットワーク上の情報と、前記イベントと関連するネットワーク上の情報とをベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて該イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項1~13のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記生成部は、イベントと関連性を有する利用者のログデータの類似性に基づいて利用者のログデータを多次元量に変換するモデルを用いて、前記イベントと関連性を有する利用者のログデータをベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項1~14のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記生成部は、イベントが開催される会場の類似性に基づいてイベントが開催される会場を多次元量に変換するモデルを用いて、前記イベントが開催される会場をベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項1~15のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記生成部は、イベントが開催される会場の平均利用額の類似性に基づいてイベントが開催される会場の平均利用額を多次元量に変換するモデルを用いて、前記イベントが開催される会場の平均利用額をベクトル要素に変換し、該ベクトル要素を用いて前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する
ことを特徴とする請求項1~16のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記生成部は、ベクトル要素の組の類似性に基づいてベクトル要素の組を多次元量に変換するモデルを用いて変換したベクトルを、前記イベントのコンテキストを示すベクトルとして算出する
ことを特徴とする請求項1~17のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
イベントに参加した利用者のネットワーク上の行動を示す情報と、前記イベントが開催される会場に関するネットワーク上の情報と、前記イベントに関するネットワーク上の情報とを取得する取得工程と、
前記取得されたネットワーク上の各情報を多次元量に変換するモデルを用いて、前記取得されたネットワーク上の各情報を前記イベントのコンテキストを示す多次元量に変換し、前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する生成工程と、
判定対象となる対象イベントの指定を利用者から受付ける受付工程と、
前記対象イベントのコンテキストを示すベクトルと、他のイベントのコンテキストを示すベクトルとの類似性に基づいて、前記対象イベントと類似する類似イベントを特定する特定工程と、
特定された類似イベントを示す情報を、前記対象イベントの指定を行った利用者に提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - イベントに参加した利用者のネットワーク上の行動を示す情報と、前記イベントが開催される会場に関するネットワーク上の情報と、前記イベントに関するネットワーク上の情報とを取得する取得手順と、
前記取得されたネットワーク上の各情報を多次元量に変換するモデルを用いて、前記取得されたネットワーク上の各情報を前記イベントのコンテキストを示す多次元量に変換し、前記イベントのコンテキストを示すベクトルを生成する生成手順と、
判定対象となる対象イベントの指定を利用者から受付ける受付手順と、
前記対象イベントのコンテキストを示すベクトルと、他のイベントのコンテキストを示すベクトルとの類似性に基づいて、前記対象イベントと類似する類似イベントを特定する特定手順と、
特定された類似イベントを示す情報を、前記対象イベントの指定を行った利用者に提供する提供手順と
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020048355A JP7330919B2 (ja) | 2020-03-18 | 2020-03-18 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020048355A JP7330919B2 (ja) | 2020-03-18 | 2020-03-18 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021149468A JP2021149468A (ja) | 2021-09-27 |
JP7330919B2 true JP7330919B2 (ja) | 2023-08-22 |
Family
ID=77848891
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020048355A Active JP7330919B2 (ja) | 2020-03-18 | 2020-03-18 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7330919B2 (ja) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003085347A (ja) | 2001-09-11 | 2003-03-20 | Fuji Xerox Co Ltd | 組織コミュニケーション分析支援装置及び方法 |
JP2010198281A (ja) | 2009-02-25 | 2010-09-09 | Hyogo Prefecture | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP2011215964A (ja) | 2010-03-31 | 2011-10-27 | Sony Corp | サーバ装置、クライアント装置、コンテンツ推薦方法及びプログラム |
JP2014182681A (ja) | 2013-03-21 | 2014-09-29 | Hitachi Systems Ltd | 共有情報提供システム |
WO2016063615A1 (ja) | 2014-10-21 | 2016-04-28 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
JP2017072964A (ja) | 2015-10-07 | 2017-04-13 | Necソリューションイノベータ株式会社 | 情報分析装置及び情報分析方法 |
JP2017107431A (ja) | 2015-12-10 | 2017-06-15 | 株式会社Nttドコモ | 情報処理装置 |
JP2018073183A (ja) | 2016-10-31 | 2018-05-10 | ヤフー株式会社 | 証明書発行プログラム、証明書発行装置及び証明書発行方法 |
US20190373101A1 (en) | 2018-05-31 | 2019-12-05 | Microsoft Technology Licensing, Llc | User event pattern prediction and presentation |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101725510B1 (ko) * | 2015-09-18 | 2017-04-12 | 충북대학교 산학협력단 | 사용자 성향을 고려한 소셜 이벤트 추천 방법 및 장치 |
-
2020
- 2020-03-18 JP JP2020048355A patent/JP7330919B2/ja active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003085347A (ja) | 2001-09-11 | 2003-03-20 | Fuji Xerox Co Ltd | 組織コミュニケーション分析支援装置及び方法 |
JP2010198281A (ja) | 2009-02-25 | 2010-09-09 | Hyogo Prefecture | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP2011215964A (ja) | 2010-03-31 | 2011-10-27 | Sony Corp | サーバ装置、クライアント装置、コンテンツ推薦方法及びプログラム |
JP2014182681A (ja) | 2013-03-21 | 2014-09-29 | Hitachi Systems Ltd | 共有情報提供システム |
WO2016063615A1 (ja) | 2014-10-21 | 2016-04-28 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
JP2017072964A (ja) | 2015-10-07 | 2017-04-13 | Necソリューションイノベータ株式会社 | 情報分析装置及び情報分析方法 |
JP2017107431A (ja) | 2015-12-10 | 2017-06-15 | 株式会社Nttドコモ | 情報処理装置 |
JP2018073183A (ja) | 2016-10-31 | 2018-05-10 | ヤフー株式会社 | 証明書発行プログラム、証明書発行装置及び証明書発行方法 |
US20190373101A1 (en) | 2018-05-31 | 2019-12-05 | Microsoft Technology Licensing, Llc | User event pattern prediction and presentation |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021149468A (ja) | 2021-09-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11947588B2 (en) | System and method for predictive curation, production infrastructure, and personal content assistant | |
Vu et al. | Tourist activity analysis by leveraging mobile social media data | |
Santos et al. | Length of stay at multiple destinations of tourism trips in Brazil | |
Collins et al. | Environmental consequences of tourism consumption at major events: An analysis of the UK stages of the 2007 Tour de France | |
Dong et al. | Segmenting the rural tourism market: The case of Potter County, Pennsylvania, USA | |
WO2016206196A1 (zh) | 用于获取用户属性信息的方法、装置及服务器 | |
Vu et al. | Cross-country analysis of tourist activities based on venue-referenced social media data | |
US9122757B1 (en) | Personal concierge plan and itinerary generator | |
JP5548654B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、及び情報処理プログラムが記録された記録媒体 | |
Roblek et al. | Complexity of a sharing economy for tourism and hospitality | |
Polo Peña et al. | Online marketing strategy and market segmentation in the Spanish rural accommodation sector | |
JP6748759B1 (ja) | 行動分析装置、広告配信装置、行動分析方法、広告配信方法、行動分析プログラム、及び広告配信プログラム。 | |
JP2014510323A (ja) | コンピューティングアドバイスファシリティにおける地理的に局在化した推薦 | |
TW201032168A (en) | User interface for interest-based targeted marketing | |
US9720570B2 (en) | Dynamic sorting and inference using gesture based machine learning | |
Gunter et al. | An exploratory analysis of geotagged photos from Instagram for residents of and visitors to Vienna | |
JP5356100B2 (ja) | 情報処理システム及び方法 | |
US20140032336A1 (en) | System and method for electronic coupon management | |
JP7001508B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム。 | |
Benítez-Aurioles | The exhaustion of the herding effect in peer-to-peer accommodation | |
US20150199441A1 (en) | Method and apparatus for providing tour plan service | |
Prasanna | Marketing strategies for standalone hotels: with reference to mayur Aaditya Resort, Dharwad, India | |
Basuki et al. | Implementation Search Engine Optimization (SEO) to Improve Marketing F&B Industry | |
Vavpotič et al. | Using a market basket analysis in tourism studies | |
JP7330919B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211020 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220816 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220920 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221116 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230314 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230512 |
|
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: 20230725 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230809 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7330919 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |