JP7430205B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、インターネットなどのネットワークを利用した情報配信の1つとして、ユーザが指定する任意の検索条件に基づいて検索処理を行い、検索処理により得られた物件(たとえば、物品や不動産など)を所定の基準でリスティングしてユーザに提供する技術が知られている。また、ユーザによって投稿された口コミなどの投稿から肯定的なキーワードを抽出して物件の分類を行う技術が知られている(たとえば、特許文献1参照)。 Conventionally, as a form of information distribution using networks such as the Internet, search processing is performed based on arbitrary search conditions specified by the user, and properties (for example, goods, real estate, etc.) obtained by the search processing are There is a known technology for listing items based on criteria and providing them to users. Furthermore, there is a known technology for classifying properties by extracting positive keywords from user reviews and the like (for example, see Patent Document 1).
しかしながら、物件の情報に付加される特徴ラベルを抽出するために、上記の特許文献1に記載の技術を適用した場合、投稿がないかまたは投稿が少ない物件については、特徴ラベルが抽出できない場合がある。
However, when applying the technology described in
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、物件の情報に付加される特徴ラベルの抽出をより適切に行うことができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and aims to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can more appropriately extract characteristic labels added to property information. purpose.
本願に係る情報処理装置は、情報取得部と、特徴抽出部とを備える。情報取得部は、物件に関するユーザ投稿の情報である投稿情報と物件に関する業者の物件の広告の情報である広告情報とを取得する。特徴抽出部は、情報取得部によって取得された投稿情報と広告情報とに基づいて、物件の特徴を示す情報を物件の情報に付加される特徴ラベルとして抽出する。 The information processing device according to the present application includes an information acquisition section and a feature extraction section. The information acquisition unit acquires posted information, which is information posted by a user regarding the property, and advertisement information, which is information about an advertisement of the property by a vendor regarding the property. The feature extraction unit extracts information indicating the characteristics of the property as a feature label added to the property information based on the posted information and advertisement information acquired by the information acquisition unit.
実施形態の一態様によれば、物件の情報に付加される特徴ラベルの抽出をより適切に行うことができる、という効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to more appropriately extract a characteristic label added to property information.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Below, an information processing apparatus, an information processing method, and a form for implementing an information processing program (hereinafter referred to as an "embodiment") according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Moreover, each embodiment can be combined as appropriate within the range that does not conflict with the processing contents. Further, in each of the embodiments below, the same parts are given the same reference numerals, and redundant explanations will be omitted.
〔1.情報処理の一例〕
図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図であり、本実施形態においては情報処理装置1により情報処理方法が実行される。
[1. An example of information processing]
FIG. 1 is a diagram showing an example of information processing according to an embodiment, and in this embodiment, an information processing method is executed by an
図1に示す情報処理装置1は、物件情報をユーザU1に提供する。情報処理装置1によってユーザU1に提供される物件情報は、物件の情報に特徴ラベルを付加した情報である。物件は、例えば、動産または不動産などである。物件は、例えば、取引対象となる物件である。
The
事業者B1~Bmは、物件に関する業者であり、物件が不動産である場合、事業者B1~Bmは、例えば、不動産仲介業者である。mは、2以上の整数である。以下においては、物件の一例として不動産を挙げて説明するが、物件は、例えば、電化製品、衣服、靴、家具、装飾品、生活雑貨、または書籍などの物品であってもよい。なお、物件が物品である場合、事業者B1~Bmは、小売業者、卸業者、または製造者などである。 The businesses B 1 to B m are businesses related to properties, and when the property is real estate, the businesses B 1 to B m are, for example, real estate brokers. m is an integer of 2 or more. Although real estate will be described below as an example of a property, the property may be, for example, goods such as electrical appliances, clothes, shoes, furniture, ornaments, household goods, or books. Note that when the objects are goods, the businesses B 1 to B m are retailers, wholesalers, manufacturers, or the like.
事業者B1~Bmは、物件の広告の情報である広告情報を不図示の事業者端末から不図示のネットワークを介して情報処理装置1へ送信する(ステップS1)。情報処理装置1は、不図示の事業者端末から送信される広告情報を物件情報記憶部に記憶する。広告情報は、物件を取引するために事業者B1~Bmから提供される物件の情報である。かかる広告情報には、例えば、物件の概要の情報、物件の詳細の情報、および事業者B1~Bmのコメントの情報などが含まれる。
Business operators B 1 to B m transmit advertisement information, which is information on advertisements for properties, from business terminals (not shown) to
ユーザU2~Unは、事業者B1~Bmの取引対象となる物件に関する口コミなどの投稿であるユーザ投稿の情報を不図示のユーザ端末から不図示のネットワークを介して情報処理装置1へ送信する(ステップS2)。情報処理装置1は、不図示のユーザ端末から送信されるユーザ投稿の情報を物件情報記憶部に記憶する。ユーザ投稿には、例えば、物件に対するユーザU2~Unのコメントや評価の情報などが含まれる。
Users U 2 to U n send information posted by users, such as word-of-mouth comments regarding properties that are transaction targets of businesses B 1 to B m , from user terminals (not shown) to
情報処理装置1は、物件情報記憶部に記憶されている投稿情報に加えて、物件情報記憶部に記憶されている広告情報に基づいて、物件の特徴を示す情報を物件の情報に付加される特徴ラベルとして抽出する(ステップS3)。これにより、情報処理装置1は、ユーザ投稿がないかまたはユーザ投稿が少ない物件についても、物件の情報に付加される特徴ラベルの抽出をより適切に行うことができる。
The
例えば、情報処理装置1は、物件情報記憶部に記憶されている投稿情報と広告情報とに基づいて、投稿情報から抽出される物件の特徴および広告情報から抽出される物件の特徴のうち特徴ラベルとして優先して抽出する物件の特徴を決定する。
For example, based on the posted information and advertisement information stored in the property information storage unit, the
情報処理装置1は、例えば、投稿情報の数が予め設定された数以上である物件では、特徴ラベルとして優先して抽出する物件の特徴を、投稿情報から抽出される物件の特徴とし、そうでない場合には、広告情報から抽出される物件の特徴とする。これにより、情報処理装置1は、投稿情報の数が少なく特徴ラベルの抽出が難しい物件であっても特徴ラベルを抽出することができる。
For example, for a property where the number of posted information is greater than or equal to a preset number, the
また、情報処理装置1は、広告情報から抽出される物件の特徴および投稿情報から抽出される物件の特徴のうちポジティブな特徴を特徴ラベルとして抽出する。これにより、情報処理装置1は、物件を検索するユーザU1~Unに対して物件を積極的にアピールすることができる特徴ラベルを抽出することができる。
Furthermore, the
また、情報処理装置1は、広告情報から抽出される物件の特徴と投稿情報から抽出される物件の特徴とが互いに相反する特徴である場合、広告情報から抽出される物件の特徴を優先して特徴ラベルとして抽出する。これにより、情報処理装置1は、ユーザ投稿において特徴ラベルを抽出するための適切な表現がない場合においてもより適切な特徴ラベルを抽出することができる。
Furthermore, if the property characteristics extracted from the advertisement information and the property characteristics extracted from the posted information are contradictory to each other, the
情報処理装置1は、ユーザU1に対して物件の情報を提供する情報処理を行う(ステップS4)。情報処理装置1は、ユーザU1に対して物件の情報を提供する際において、特徴ラベルを物件の情報に付加した物件情報をユーザU1に提供する。
The
図1に示す例では、「住み心地が良い」および「駅から近くて便利」などの特徴ラベルが物件の情報に付加された物件情報がユーザU1に提供される。これにより、ユーザU1は、物件の特徴を容易に知ることができ、例えば、ユーザU1が物件を選ぶ際の利便性を向上させることができる。 In the example shown in FIG. 1, property information in which characteristic labels such as "comfortable to live in" and "close to the station and convenient" are added to the property information is provided to the user U1 . Thereby, the user U 1 can easily know the characteristics of the property, and for example, it is possible to improve the convenience when the user U 1 selects a property.
〔2.情報処理システムの構成〕
図2は、実施形態に係る情報処理装置が含まれる情報処理システムの構成の一例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム100は、情報処理装置1と、ユーザ端末21,22,・・・,2nと、事業者端末31,・・・,3mとを備える。nは、3以上の整数であり、mは、2以上の整数である。
[2. Information processing system configuration]
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the configuration of an information processing system including the information processing apparatus according to the embodiment. As shown in FIG. 2, the
情報処理装置1、ユーザ端末21,22,・・・,2n、および事業者端末31,32,・・・,3mは、通信ネットワーク4に接続されており、通信ネットワーク4を介して互いに情報の送受信が可能である。
The
通信ネットワーク4は、例えば、インターネットなどのWAN(Wide Area Network)を含むネットワークである。なお、通信ネットワーク4は、例えば、4G(4th Generation)または5G(5th Generation)などの移動体通信システムなどを含む構成であるが、かかる例に限定されない。
The
ユーザ端末21,22,・・・,2nは、情報処理装置1によって提供されるサービスを利用するユーザU1,U2,・・・,Unによって操作される端末装置であり、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット、またはスマートフォンなどである。以下において、ユーザ端末21,22,・・・,2nの各々を個別に区別せずに示す場合、ユーザ端末2と記載し、ユーザU1,U2,・・・,Unの各々を個別に区別せずに示す場合、ユーザUと記載する場合がある。
The user terminals 2 1 , 2 2 , ..., 2 n are terminal devices operated by users U 1 , U 2 , ..., Un who use the services provided by the
事業者端末31,・・・,3mは、物件に関する業者である事業者B1,・・・,Bmによって操作される端末装置であり、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット、またはスマートフォンなどである。以下において、事業者端末31,・・・,3mの各々を個別に区別せずに示す場合、事業者端末3と記載し、事業者B1,・・・,Bmの各々を個別に区別せずに示す場合、事業者Bと記載する場合がある。 The business terminals 3 1 , . . . , 3 m are terminal devices operated by the business operators B 1 , . be. In the following , when each of the operator terminals 3 1 , . When shown without distinction, it may be written as Operator B.
以下において、物件が不動産であり、事業者Bが不動産仲介業者であるものとして説明するが、かかる例に限定されない。例えば、物件が物品である場合、事業者Bは、例えば、小売業者、卸売業者、または製造業者である。 Although the following description assumes that the property is real estate and business operator B is a real estate broker, the present invention is not limited to such an example. For example, if the object is a product, business B is, for example, a retailer, a wholesaler, or a manufacturer.
事業者Bは、事業者端末3を操作して、物件の広告の情報である広告情報を情報処理装置1に通信ネットワーク4を介して送信する処理を事業者端末3に実行させる。広告情報には、例えば、物件の概要の情報、物件の詳細の情報、および事業者Bのコメントの情報などが含まれる。
The business operator B operates the business terminal 3 to cause the business terminal 3 to execute a process of transmitting advertisement information, which is information about an advertisement for a property, to the
以下、このような処理を行う情報処理装置1および情報処理装置1を含む情報処理システム100の構成などについて、詳細に説明する。
Hereinafter, the configuration of the
〔3.情報処理装置の構成〕
次に、図3を用いて、実施形態に係る情報処理装置1の構成について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理装置1の構成例を示す図である。図3に示すように、情報処理装置1は、通信部10と、記憶部11と、処理部12とを有する。なお、情報処理装置1は、情報処理装置1を利用する管理者などから各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウスなど)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイなど)を有してもよい。
[3. Configuration of information processing device]
Next, the configuration of the
〔3.1.通信部10〕
通信部10は、例えば、NIC(Network Interface Card)などによって実現される。通信部10は、通信ネットワーク4と有線または無線で接続され、通信ネットワーク4を介して、ユーザ端末2や、事業者端末3との間で情報の送受信を行う。
[3.1. Communication department 10]
The communication unit 10 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 10 is connected to the
〔3.2.記憶部11〕
記憶部11は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。図3に示すように、記憶部11は、ユーザ情報記憶部20と、物件情報記憶部21と、特徴ラベル記憶部22とを有する。
[3.2. Storage unit 11]
The storage unit 11 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 3, the storage unit 11 includes a user
〔3.2.1.ユーザ情報記憶部20〕
ユーザ情報記憶部20は、ユーザU1,U2,・・・,Unの情報を含むユーザ情報を記憶する。図4は、実施形態に係る情報処理装置のユーザ情報記憶部に記憶されるユーザ情報テーブルの一例を示す図である。
[3.2.1. User information storage unit 20]
The user
図4に示すように、ユーザ情報記憶部20に記憶されるユーザ情報テーブルは、「ユーザID(Identifier)」、「ユーザ名」、「属性」、「情報提供履歴」、および「検索履歴」などの情報をユーザU毎に含む。「ユーザID」は、各ユーザUに固有の識別情報である。「ユーザ名」は、ユーザUの名称を示す情報である。
As shown in FIG. 4, the user information table stored in the user
「属性」は、ユーザUの属性を示す情報である。ユーザUの属性は、ユーザUのデモグラフィック属性またはサイコグラフィック属性などである。デモグラフィック属性は、人口統計学的なユーザUの属性である。サイコグラフィック属性は、ユーザUの価値観、ライフスタイル、性格、興味関心などを示す属性である。 “Attribute” is information indicating the user U's attribute. The user U's attributes are user U's demographic attributes, psychographic attributes, and the like. The demographic attributes are demographic attributes of the user U. The psychographic attributes are attributes that indicate the values, lifestyle, personality, interests, etc. of the user U.
図4に示す例では、ユーザUのデモグラフィック属性として、「性別」および「年齢」などの情報を含む。「性別」は、ユーザUの性別を示す情報であり、「年齢」は、ユーザUの年齢を示す情報である。なお、ユーザUのデモグラフィック属性は、例えば、ユーザUの役職、担当業務、年収、住所、通勤経路、研修履歴、家族構成などがさらに含まれる。ユーザUの嗜好は、服、旅行、車、バイク、コンピュータ、ランチなどの各対象に対するユーザUの興味関心度合いなどを含む。 In the example shown in FIG. 4, the demographic attributes of user U include information such as "gender" and "age." “Gender” is information indicating the gender of the user U, and “age” is information indicating the age of the user U. Note that the demographic attributes of the user U further include, for example, the user U's position, work in charge, annual income, address, commuting route, training history, family composition, and the like. The user U's preferences include the user U's degree of interest in each object, such as clothes, travel, cars, motorcycles, computers, and lunch.
「情報提供履歴」は、処理部12によって過去にユーザUに提供された物件の情報に関する情報であり、ユーザU毎の情報である。物件の情報に関する情報は、例えば、ユーザUが検索した物件の情報、またはユーザUが注目した物件、例えば、ユーザUに提供される物件一覧または広告などにおいてユーザUがクリックした物件の情報などである。 “Information provision history” is information regarding property information provided to user U in the past by the processing unit 12, and is information for each user U. Information regarding property information may be, for example, information on a property searched by user U, or property that user U has focused on, such as information on a property clicked by user U in a property list or advertisement provided to user U. be.
「検索履歴」は、ユーザUによる他のサービスでの検索履歴の情報である。他のサービスは、処理部12による物件情報提供サービス以外のサービスであり、例えば、情報処理装置1の運営および管理を行う事業者が提供するサービスである。
“Search history” is information about user U's search history in other services. Other services are services other than the property information providing service provided by the processing unit 12, and are, for example, services provided by a business operator that operates and manages the
他のサービスは、例えば、ユーザUに対してオンラインでサービスを提供するオンラインサービスであり、検索サイトで提供される検索サービス、電子商取引サイトで提供される電子商取引サービス、オークションサイトで提供されるオークションサービス、または動画配信サイトで提供される動画配信サービス、ニュースサイトで提供されるニュース配信サービスなどである。 Other services are, for example, online services that provide services online to user U, such as search services provided by search sites, e-commerce services provided by e-commerce sites, and auctions provided by auction sites. Services, video distribution services provided by video distribution sites, news distribution services provided by news sites, etc.
〔3.2.2.物件情報記憶部21〕
物件情報記憶部21は、事業者Bによって入稿された広告情報と、ユーザUによって投稿された投稿情報とを記憶する。物件情報記憶部21は、複数の広告情報を含む広告情報テーブルおよび複数の投稿情報を含む投稿情報テーブルなどを記憶する。
[3.2.2. Property information storage unit 21]
The property information storage unit 21 stores advertisement information submitted by business operator B and posted information posted by user U. The property information storage unit 21 stores an advertisement information table including a plurality of advertisement information, a posted information table including a plurality of posted information, and the like.
図5は、実施形態に係る情報処理装置の物件情報記憶部に記憶される広告情報テーブルの一例を示す図である。図5に示すように、物件情報記憶部21に記憶される広告情報テーブルは、「物件ID」、「物件群ID」、「物件名」、「物件内容」、および「コメント」などの情報を物件毎に含む。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an advertisement information table stored in the property information storage unit of the information processing device according to the embodiment. As shown in FIG. 5, the advertisement information table stored in the property information storage unit 21 includes information such as "property ID", "property group ID", "property name", "property content", and "comment". Included for each property.
「物件ID」は、各物件に固有の情報である。「物件群ID」は、各物件群に固有の情報である。物件群は、例えば、複数の物件のグループであり、物件がマンションなどの集合住宅のうちの1つの住戸である場合、集合住宅である。なお、物件が一戸建てである場合、物件群IDには、例えば、物件群がない旨の情報であってもよい。 “Property ID” is information unique to each property. “Property group ID” is information unique to each property group. A property group is, for example, a group of a plurality of properties, and if the property is one unit of a housing complex such as a condominium, it is a housing complex. Note that when the property is a single-family house, the property group ID may include, for example, information indicating that there is no property group.
「物件名」は、物件の名称を示す情報である。「物件内容」は、物件の内容を示す情報であり、「物件概要」と「物件詳細」とを含む。「物件概要」は、物件の概要を示す情報であり、定型的な項目で示される情報である。「物件概要」は、例えば、物件が賃貸物件であれば、物件名、賃料、最寄り駅までの時間、敷金、保証金、礼金、間取り、専有面積、築年数、建物の大きさ、建物における物件が位置する階、および所在地などの情報が含まれる。 “Property name” is information indicating the name of the property. "Property content" is information indicating the content of the property, and includes "property overview" and "property details." “Property overview” is information indicating an overview of a property, and is information indicated by standard items. For example, if the property is a rental property, the property name, rent, time to the nearest station, security deposit, security deposit, key money, floor plan, exclusive area, age, building size, and the property in the building are included. It includes information such as the floor on which it is located and its location.
「物件詳細」は、物件の詳細を示す情報である。「物件詳細」には、定型的な項目と備考とが含まれる。定型的な項目は、例えば、設備(バス、トイレ、キッチン、収納、ベランダ、セキュリティ、エレベータ、エアコン、フローリング、インターネット対応の有無など)の詳細、間取り、建物の構造、および駐車場などの情報が含まれる。備考には、例えば、定型的な項目以外の内容で事業者BがユーザUに知らせたい事項などが含まれる。 “Property details” is information indicating details of the property. “Property details” includes standard items and notes. Typical items include information such as details of facilities (baths, toilets, kitchens, storage, balconies, security, elevators, air conditioners, flooring, internet availability, etc.), floor plans, building structures, and parking lots. included. The notes include, for example, matters that the business operator B wants to inform the user U about other than standard items.
「コメント」は、物件に対する事業者Bのコメントであり、物件をアピールするための情報である。「コメント」は、ユーザUに提供される物件に関する情報に含まれるアピール欄に表示される情報である。 The "comment" is a comment by business operator B regarding the property, and is information for promoting the property. “Comment” is information displayed in the appeal column included in the information regarding the property provided to user U.
図5に示す広告情報テーブルでは、物件ID「O1」の物件は、物件群IDが「G1」であり、物件名が「物件E1」であり、物件ID「O2」の物件は、物件群IDが「G4」であり、物件名が「物件E2」である。また、物件ID「O3」の物件は、物件群IDが「G2」であり、物件名が「物件E3」である。 In the advertisement information table shown in FIG. 5, the property with the property ID "O1" has the property group ID "G1" and the property name "Property E1", and the property with the property ID "O2" has the property group ID "G1" and the property name "Property E1". is "G4", and the property name is "Property E2". Furthermore, the property with the property ID “O3” has the property group ID “G2” and the property name “Property E3”.
図6は、実施形態に係る情報処理装置の物件情報記憶部に記憶される投稿情報テーブルの一例を示す図である。図6に示すように、物件情報記憶部21に記憶される投稿情報テーブルは、「投稿ID」、「ユーザID」、「対象ID」、「投稿日時」、および「投稿内容」などの情報をユーザ投稿毎に含む。 FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a posted information table stored in the property information storage unit of the information processing device according to the embodiment. As shown in FIG. 6, the posted information table stored in the property information storage unit 21 includes information such as "posting ID", "user ID", "target ID", "posting date and time", and "posting content". Included for each user submission.
「投稿ID」は、各ユーザ投稿に固有の識別情報である。「ユーザID」は、口コミを投稿するユーザUである投稿ユーザ毎に固有の識別情報であり、図4に示すユーザIDと同じである。「対象ID」は、投稿対象が物件群であれば、物件群IDであり、投稿対象が物件であれば、物件IDである。なお、物件がマンションなどの集合住宅のうちの1つの住戸である場合、投稿対象は物件群であるが、かかる例に限定されない。 “Post ID” is identification information unique to each user post. The "user ID" is unique identification information for each posting user, who is the user U who posts a word of mouth, and is the same as the user ID shown in FIG. 4. The "target ID" is a property group ID if the posting target is a property group, and is a property ID if the posting target is a property. Note that if the property is one unit of a housing complex such as a condominium, the posting target is a group of properties, but is not limited to such an example.
「投稿日時」は、ユーザ投稿が行われた日時を示す情報である。「投稿内容」は、ユーザ投稿の内容を示す情報であり、いわゆるユーザUの口コミを示す情報である。 “Posting date and time” is information indicating the date and time when the user posted. The "posted content" is information indicating the content of the user's submission, and is information indicating so-called user U's word of mouth.
図6に示す投稿情報テーブルでは、投稿ID「C1」のユーザ投稿は、ユーザID「U1」のユーザU1が対象ID「G1」の物件群に対して行った投稿であり、投稿日時が2021年12月28日7時32分であり投稿内容が「ロビーや廊下が広い」である。 In the posting information table shown in FIG. 6, the user posting with the posting ID "C1" is a posting made by the user U 1 with the user ID "U1" to the property group with the target ID "G1", and the posting date and time is 2021. The post was made at 7:32 on December 28, 2017, and the content of the post was ``The lobby and hallways are wide.''
また、投稿ID「C2」のユーザ投稿は、ユーザID「Un」のユーザUnが対象ID「G2」の物件群に対して行った投稿であり、投稿日時が2021年12月28日9時46分であり投稿内容が「住み心地がよく駅から近くて便利」である。 In addition, the user post with post ID "C2" is a post made by user Un with user ID "Un" to the property group with target ID "G2", and the posting date and time is 9:00 on December 28, 2021. It was 46 minutes long and the content of the post was ``It's a comfortable place to live and it's close to the station, so it's convenient.''
また、投稿ID「C3」のユーザ投稿は、ユーザID「U2」のユーザU2が対象ID「G1」の物件群に対して行った投稿であり、投稿日時が2021年12月28日12時11分であり投稿内容が「窓が大きく掃除がし易い」である。 In addition, the user post with post ID "C3" is a post made by user U 2 with user ID "U2" to the property group with target ID "G1", and the posting date and time is 12:00 on December 28, 2021. It was 11 minutes long and the content of the post was ``The windows are large and easy to clean.''
〔3.2.3.特徴ラベル記憶部22〕
図7は、実施形態に係る情報処理装置の特徴ラベル記憶部に記憶される特徴ラベルテーブルの一例を示す図である。図7に示すように、特徴ラベル記憶部22に記憶される特徴ラベルテーブルは、「物件ID」、「ラベル情報1」、「ラベル情報2」、・・・などの情報を物件毎に含む。「物件ID」は、図4に示すユーザIDと同じである。
[3.2.3. Feature label storage unit 22]
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a feature label table stored in the feature label storage unit of the information processing device according to the embodiment. As shown in FIG. 7, the feature label table stored in the feature label storage unit 22 includes information such as "property ID", "
「ラベル情報1」は、1つ目の特徴ラベルの情報であり、特徴ラベルとクラスIDとを含む。「ラベル情報2」は、2つ目の特徴ラベルの情報であり、特徴ラベルとクラスIDとを含む。クラスIDは、クラス毎に固有の情報である。クラスは、ユーザ情報に基づくクラスタリングによって、各ユーザが分類されるクラスである。
"
図7に示す特徴ラベルテーブルでは、物件ID「O1」の物件の特徴ラベルは、クラスID「C1,C2,・・・」が関連付けられた「ロビーが広い」と、クラスID「C1,C2,・・・」が関連付けられた「廊下が広い」である。 In the characteristic label table shown in FIG. 7, the characteristic labels of the property with the property ID "O1" are "Large lobby" associated with the class ID "C1, C2, ..." and "Large lobby" associated with the class ID "C1, C2, ...". "..." is associated with "the hallway is wide."
また、物件ID「O2」の物件の特徴ラベルは、クラスID「C1,C2,・・・」が関連付けられた「住み心地がよい」と、クラスID「C1,C3,・・・」が関連付けられた「駅から近くて便利」である。 In addition, the characteristic label of the property with property ID "O2" is "comfortable to live", which is associated with class ID "C1, C2, ...", and "comfortable to live", which is associated with class ID "C1, C3, ...". It is ``close to the station and convenient''.
また、物件ID「O3」の物件の特徴ラベルは、クラスID「C2,C3,・・・」が関連付けられた「窓が大きい」と、クラスID「C2,C4,・・・」が関連付けられた「掃除がし易い」である。 In addition, the characteristic label of the property with property ID "O3" is "large windows", which is associated with class ID "C2, C3,...", and "large window", which is associated with class ID "C2, C4,...". ``Easy to clean.''
なお、図示していないが、各ラベル情報には、特徴ラベルが投稿情報および広告情報のうちいずれから抽出された特徴であるかを示す情報が含まれる。投稿情報のみから抽出された特徴ラベルには、第1特徴ラベルを示す情報が付加され、広告情報のみから抽出された特徴ラベルには、第2特徴ラベルを示す情報が付加される。 Although not shown, each label information includes information indicating whether the feature label is a feature extracted from posted information or advertising information. Information indicating the first feature label is added to the feature label extracted only from the posted information, and information indicating the second feature label is added to the feature label extracted only from the advertisement information.
〔3.3.処理部12〕
処理部12は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などによって、情報処理装置1内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、処理部12は、例えば、コントローラであり、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路により実現される。
[3.3. Processing unit 12]
The processing unit 12 is a controller, and for example, processes various programs (information processing programs) stored in a storage device inside the
図3に示すように、処理部12は、受付部30と、情報取得部31と、特徴抽出部32と、決定部33と、情報提供部34とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、処理部12の内部構成は、図3に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、処理部12が有する各処理部の接続関係は、図3に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 As shown in FIG. 3, the processing section 12 includes a reception section 30, an information acquisition section 31, a feature extraction section 32, a determination section 33, and an information provision section 34, and includes an information processing section described below. To realize or carry out a function or action. Note that the internal configuration of the processing unit 12 is not limited to the configuration shown in FIG. 3, and may be any other configuration as long as it performs information processing to be described later. Further, the connection relationship between the respective processing units included in the processing unit 12 is not limited to the connection relationship shown in FIG. 3, and may be other connection relationships.
〔3.3.1.受付部30〕
受付部30は、ユーザUによるユーザ端末2への操作によってユーザ端末2から送信される物件情報送信要求を通信ネットワーク4および通信部10を介して受け付ける。
[3.3.1. Reception Department 30]
The reception unit 30 receives a property information transmission request transmitted from the user terminal 2 by the user U's operation on the user terminal 2 via the
物件情報送信要求には、例えば、物件を特定するための情報を含む物件情報送信要求、または物件を検索するための情報を含む物件情報送信要求が含まれる。物件情報送信要求には、物件情報送信要求を送信したユーザ端末2のユーザUを特定するためのユーザ特定情報なども含まれる。 The property information transmission request includes, for example, a property information transmission request that includes information for specifying a property, or a property information transmission request that includes information for searching for a property. The property information transmission request also includes user identification information for identifying the user U of the user terminal 2 that transmitted the property information transmission request.
〔3.3.2.情報取得部31〕
情報取得部31は、ユーザ端末2、事業者端末3、およびその他の装置などから送信される情報を通信ネットワーク4および通信部10を介して取得したり、記憶部11に記憶されている情報を取得したりする。情報取得部31は、ユーザ情報取得部40と、物件情報取得部41とを備える。
[3.3.2. Information acquisition unit 31]
The information acquisition unit 31 acquires information transmitted from the user terminal 2, the operator terminal 3, other devices, etc. via the
〔3.3.2.1.ユーザ情報取得部40〕
ユーザ情報取得部40は、受付部30によって物件情報送信要求が受け付けられた場合、物件情報送信要求に含まれるユーザ特定情報に基づいて、物件情報送信要求を送信したユーザ端末2のユーザUのユーザ情報をユーザ情報記憶部20から取得する。このように、ユーザ情報取得部40は、物件の情報の提供先となるユーザUの情報を取得する。
[3.3.2.1. User information acquisition unit 40]
When the property information transmission request is accepted by the reception unit 30, the user information acquisition unit 40 identifies the user U of the user terminal 2 that transmitted the property information transmission request based on the user identification information included in the property information transmission request. Information is acquired from the user
〔3.3.2.2.物件情報取得部41〕
物件情報取得部41は、ユーザUによるユーザ端末2への操作によってユーザ端末2から送信される投稿情報を通信ネットワーク4および通信部10を介して取得する。投稿情報には、例えば、投稿ユーザを特定するための情報、投稿対象を特定するための情報、投稿内容を示す情報などが含まれる。
[3.3.2.2. Property information acquisition department 41]
The property
物件情報取得部41は、投稿情報を通信ネットワーク4および通信部10を介して取得した場合、取得した投稿情報を新たな投稿IDに関連付けて投稿情報テーブルに追加する。投稿ユーザは、物件を利用したことがあるユーザUである。物件を利用したことがあるユーザUは、物件が賃貸物件である場合、物件を借りて住んでいるユーザUまたは物件を借りて住んでいたことがあるユーザUであるが、物件に入ったことがあるユーザUなどを含んでいてもよい。なお、投稿ユーザは、物件を利用したことがないユーザUを含んでいてもよい。
When the property
また、物件情報取得部41は、事業者Bによる事業者端末3への操作によって事業者端末3から送信される広告情報を通信ネットワーク4および通信部10を介して取得する。広告情報は、物件に関する事業者Bの広告の情報である。かかる広告情報には、例えば、上述した物件名、物件内容、およびコメントなどが含まれる。物件情報取得部41は、広告情報を通信ネットワーク4および通信部10を介して取得した場合、取得した広告情報を新たな投稿IDに関連付けて広告情報テーブルに追加する。
The property
〔3.3.3.特徴抽出部32〕
特徴抽出部32は、情報取得部31によって取得された広告情報と投稿情報とに基づいて、物件の特徴を示す情報を物件の情報に付加される特徴ラベルとして物件毎に抽出する。
[3.3.3. Feature extraction unit 32]
The feature extraction unit 32 extracts information indicating the characteristics of the property for each property as a feature label added to the property information, based on the advertisement information and posted information acquired by the information acquisition unit 31.
特徴抽出部32は、自然言語処理によって、物件の特徴を抽出する。例えば、特徴抽出部32は、形態素解析、構文解析、意味解析、および文脈解析などを含む自然言語処理によって、物件の特徴を抽出する。なお、特徴抽出部32は、物件の特徴を示す情報などをtf-idf(term frequency inverse document frequency)などによって抽出することもできる。 The feature extraction unit 32 extracts features of the property by natural language processing. For example, the feature extraction unit 32 extracts features of the property through natural language processing including morphological analysis, syntactic analysis, semantic analysis, context analysis, and the like. Note that the feature extraction unit 32 can also extract information indicating the characteristics of the property using tf-idf (term frequency inverse document frequency) or the like.
特徴抽出部32によって抽出される特徴ラベルは、物件が不動産である場合、不動産物件の住環境であり、不動産物件の周囲環境を含む。例えば、特徴ラベルは、「ロビーが広い」、「住み心地がよい」、「駅から近くて便利」、「窓が大きい」、「掃除がし易い」、「住人のマナーよし」、または「設備充実」などである。 When the property is real estate, the feature label extracted by the feature extraction unit 32 is the living environment of the real estate property, and includes the surrounding environment of the real estate property. For example, characteristic labels include "Large lobby," "Comfortable place to live," "Convenient and close to the station," "Large windows," "Easy to clean," "Good manners of residents," or "Facilities." "fulfilling" etc.
特徴抽出部32は、投稿情報に基づいて、物件の特徴を抽出する。投稿情報だけを用いて物件の特徴を抽出する場合、物件に対する投稿がないかまたは投稿が少ない物件については、特徴ラベルが抽出できない場合がある。そこで、特徴抽出部32は、投稿情報に加えて、広告情報に基づき、物件の特徴を抽出することができるように構成される。 The feature extraction unit 32 extracts features of the property based on the posted information. When extracting property features using only posted information, feature labels may not be extracted for properties with no posts or few posts. Therefore, the feature extraction unit 32 is configured to be able to extract property features based on advertisement information in addition to posted information.
特徴抽出部32は、広告情報に基づいて、物件の特徴を抽出する。例えば、特徴抽出部32は、広告情報に含まれる物件に関するコメントおよび備考のうちの少なくとも一方から広告情報に基づく物件の特徴を抽出することができる。 The feature extraction unit 32 extracts features of the property based on the advertising information. For example, the feature extraction unit 32 can extract the characteristics of the property based on the advertising information from at least one of comments and notes regarding the property included in the advertising information.
コメントや備考には、物件の特徴的な情報が含まれることが多いことから、広告情報に含まれる物件に関するコメントおよび備考から物件の特徴を抽出することで効率的に物件の特徴を抽出することができる。なお、特徴抽出部32は、広告情報に含まれる情報のうちコメントおよび備考以外から物件の特徴を抽出することもできる。 Since comments and notes often contain characteristic information about a property, it is possible to efficiently extract the characteristics of a property by extracting the characteristics of the property from the comments and notes about the property included in the advertisement information. I can do it. Note that the feature extraction unit 32 can also extract property features from information included in the advertisement information other than comments and notes.
特徴抽出部32は、投稿情報から抽出される物件の特徴と広告情報から抽出される物件の特徴とが互いに相反する特徴である場合、広告情報から抽出される物件の特徴を優先して特徴ラベルとして抽出する。投稿情報から抽出される物件の特徴に比べて、広告情報から抽出される物件の特徴は、信頼性が高いことが多いことから、広告情報から抽出される物件の特徴を優先して特徴ラベルとして抽出することで、特徴ラベルの信頼性をより高めることができる。 If the property features extracted from the posted information and the property features extracted from the advertisement information are contradictory features, the feature extraction unit 32 gives priority to the property features extracted from the advertisement information and generates a feature label. Extract as. Compared to property features extracted from posted information, property features extracted from advertising information are often more reliable, so property features extracted from advertising information are given priority as feature labels. By extracting the feature labels, the reliability of the feature labels can be further increased.
また、特徴抽出部32は、投稿情報の数および広告情報の数に基づいて、投稿情報から抽出される物件の特徴および広告情報から抽出される物件の特徴のうち特徴ラベルとして優先して抽出する物件の特徴を決定する。広告情報の数に対する投稿情報の数の比が予め設定された閾値以上である場合に、投稿情報から抽出される物件の特徴を優先し、そうでない場合には、広告情報から抽出される物件の特徴を優先する。 Further, the feature extraction unit 32 preferentially extracts as a feature label among the property features extracted from the posted information and the property features extracted from the advertising information, based on the number of posted information and the number of advertising information. Determine the characteristics of the property. If the ratio of the number of posted information to the number of advertising information is greater than or equal to a preset threshold, priority is given to the characteristics of the property extracted from the posted information; otherwise, the characteristics of the property extracted from the advertising information are prioritized. Prioritize features.
特徴抽出部32は、投稿情報から抽出される物件の特徴を第1特徴ラベルとして特徴ラベルテーブルに追加し、広告情報から抽出される物件の特徴を第2特徴ラベルとして特徴ラベルテーブルに追加する。 The feature extraction unit 32 adds the feature of the property extracted from the posted information to the feature label table as a first feature label, and adds the feature of the property extracted from the advertisement information to the feature label table as a second feature label.
〔3.3.4.決定部33〕
決定部33は、物件の特徴を示す複数の特徴ラベルのうちユーザUに提示する特徴ラベルを決定する。
[3.3.4. Determination section 33]
The determining unit 33 determines a characteristic label to be presented to the user U from among a plurality of characteristic labels indicating characteristics of the property.
決定部33は、受付部30によって受け付けられた物件情報送信要求に物件を特定するための情報が含まれる場合、物件情報送信要求で特定される物件である対象物件の特徴を示す特徴ラベルをユーザUに提示する特徴ラベルとして決定する。 When the property information transmission request received by the reception unit 30 includes information for identifying a property, the determining unit 33 assigns a feature label indicating the characteristics of the target property, which is the property specified in the property information transmission request, to the user. Determine the feature label to be presented to U.
また、決定部33は、受付部30によって受け付けられた物件情報送信要求に物件を検索するための情報が含まれる場合、物件情報送信要求による検索対象となる物件である対象物件の特徴を示す特徴ラベルをユーザUに提示する特徴ラベルとして決定する。 Further, when the property information transmission request received by the reception unit 30 includes information for searching for a property, the determining unit 33 determines the characteristics indicating the characteristics of the target property that is the property to be searched by the property information transmission request. The label is determined as the feature label to be presented to the user U.
決定部33は、例えば、対象物件の特徴を示す特徴ラベルの数が特徴ラベルテーブルにおいて規定数以下である場合、特徴ラベルテーブルに含まれる特徴ラベルのすべてをユーザUに提示する特徴ラベルとして決定する。規定数は、物件情報送信要求に応じて対象物件の情報に付加する特徴ラベルの数である。 For example, when the number of feature labels indicating the characteristics of the target property is less than or equal to the specified number in the feature label table, the determining unit 33 determines all feature labels included in the feature label table as feature labels to be presented to the user U. . The prescribed number is the number of feature labels to be added to the information of the target property in response to the property information transmission request.
また、決定部33は、例えば、対象物件の特徴を示す特徴ラベルの数が特徴ラベルテーブルにおいて規定数を超える場合、特徴ラベルテーブルに含まれる複数の特徴ラベルのうち予め設定された決定条件でユーザUに提示する特徴ラベルを決定する。 In addition, for example, when the number of feature labels indicating the characteristics of the target property exceeds a specified number in the feature label table, the determining unit 33 determines whether the user Determine the feature label to be presented to U.
予め設定された決定条件は、例えば、第1決定条件、第2決定条件、第3決定条件、または第4決定条件である。決定部33は、これら複数の決定条件のうち、物件毎または物件の種別毎に選択される決定条件に基づいて、物件情報送信要求を送信したユーザ端末2のユーザUである対象ユーザに提示する特徴ラベルを決定する。 The preset decision condition is, for example, a first decision condition, a second decision condition, a third decision condition, or a fourth decision condition. The determining unit 33 presents the determination condition to the target user, who is the user U of the user terminal 2 who transmitted the property information transmission request, based on the determination condition selected for each property or each type of property from among the plurality of decision conditions. Determine feature labels.
物件の種別は、例えば、物件の延べ床面積、物件の価格(賃貸物件の場合は賃料)、物件のユーザ層(例えば、単身、共働き夫婦、子供を含むファミリーなどの別または世帯年収別など)、物件の立地(市街地か郊外かの別、駅からの距離、交通の便など)などによって区分される種別である。 The type of property includes, for example, the total floor area of the property, the price of the property (rent in the case of a rental property), and the user group of the property (for example, single person, working couple, family including children, etc., or by annual household income, etc.) This type is classified based on the location of the property (urban or suburban, distance from the station, convenient transportation, etc.).
第1決定条件は、クラスタリングによる決定条件である。決定部33は、第1決定条件が選択される場合、情報取得部31によって取得された対象ユーザの情報に基づいて、物件の特徴を示す複数の特徴ラベルのうち対象ユーザに提示する特徴ラベルを決定する。 The first decision condition is a decision condition based on clustering. When the first determination condition is selected, the determining unit 33 selects a characteristic label to be presented to the target user from among the plurality of characteristic labels indicating characteristics of the property, based on the target user's information acquired by the information acquiring unit 31. decide.
例えば、決定部33は、対象ユーザの属性、物件情報提供履歴、および検索履歴のうちの1以上の情報に基づいて、物件の特徴を示す複数の特徴ラベルのうち対象ユーザに提示する特徴ラベルを決定する。 For example, the determining unit 33 selects a feature label to be presented to the target user from among a plurality of feature labels indicating characteristics of the property based on one or more of the target user's attributes, property information provision history, and search history. decide.
例えば、決定部33は、対象ユーザの属性、物件情報提供履歴、および検索履歴のうちの1以上の情報に基づくクラスタリング処理によって複数のクラスの中から対象ユーザが属するクラスを判定する。決定部33は、対象ユーザが属するクラスに関連付けられた特徴ラベルを特徴ラベルテーブルから抽出し、抽出した特徴ラベルを対象ユーザに提示する特徴ラベルとして決定する。 For example, the determining unit 33 determines the class to which the target user belongs from among a plurality of classes through clustering processing based on one or more of the target user's attributes, property information provision history, and search history. The determining unit 33 extracts the feature label associated with the class to which the target user belongs from the feature label table, and determines the extracted feature label as the feature label to be presented to the target user.
クラスタリング処理は、例えば、ワード法、群平均法、最短距離法、または最長距離法などを用いた階層クラスタリング、またはK-means法などを用いた非階層クラスタリングなどによって行われるが、これらの例に限定されない。 The clustering process is performed by, for example, hierarchical clustering using the word method, group average method, shortest distance method, or longest distance method, or non-hierarchical clustering using the K-means method. Not limited.
対象ユーザの属性、物件情報提供履歴、および検索履歴のうちクラスタリング処理に用いる情報は、物件毎に設定されるが、すべての物件に共通であってもよい。例えば、E1では、対象ユーザの属性、物件情報提供履歴、および検索履歴のうち対象ユーザの属性がクラスタリング処理に用いる情報として設定される。 Among the target user's attributes, property information provision history, and search history, information used for clustering processing is set for each property, but may be common to all properties. For example, in E1, the attributes of the target user among the target user's attributes, property information provision history, and search history are set as information used in the clustering process.
また、物件E2では、対象ユーザの属性、物件情報提供履歴、および検索履歴のうち物件情報提供履歴がクラスタリング処理に用いる情報として設定される。また、物件E3では、対象ユーザの属性、物件情報提供履歴、および検索履歴のうち検索履歴以外の情報がクラスタリング処理に用いる情報として設定される。 Furthermore, for the property E2, the property information provision history among the target user's attributes, property information provision history, and search history is set as information used in the clustering process. Furthermore, for the property E3, information other than the search history among the target user's attributes, property information provision history, and search history is set as information used in the clustering process.
第2決定条件は、特徴ラベルの種類を用いる決定条件である。決定部33は、第2決定条件が選択される場合、情報取得部31によって取得された対象ユーザの情報に基づいて、第1特徴ラベルおよび第2特徴ラベルのうち対象ユーザに優先的に提示する特徴ラベルを決定する。対象ユーザの情報は、対象ユーザの属性、物件情報提供履歴、および検索履歴のうちの1以上の情報である。 The second decision condition is a decision condition using the type of feature label. When the second determination condition is selected, the determining unit 33 preferentially presents the first characteristic label and the second characteristic label to the target user based on the target user's information acquired by the information acquiring unit 31. Determine feature labels. The target user's information is one or more of the target user's attributes, property information provision history, and search history.
例えば、決定部33は、対象ユーザが特定の属性を有するユーザUである場合、第1特徴ラベルおよび第2特徴ラベルのうちの一方の特徴ラベルを対象ユーザに優先的に提示する特徴ラベルとして決定し、そうでない場合、他方の特徴ラベルを対象ユーザに優先的に提示する特徴ラベルとして決定する。 For example, when the target user is a user U having a specific attribute, the determining unit 33 determines one of the first feature label and the second feature label as the feature label to be presented preferentially to the target user. However, if this is not the case, the other feature label is determined as the feature label to be preferentially presented to the target user.
また、決定部33は、対象ユーザに同じ物件の情報を提供する場合、前回対象ユーザに提示した特徴ラベルの種類とは異なる種類の特徴ラベルを対象ユーザに提示する特徴ラベルとして決定する。例えば、決定部33は、前回対象ユーザに提示した特徴ラベルの種類が第1特徴ラベルである場合、第2特徴ラベルを対象ユーザに今回提示する特徴ラベルとして決定する。 Further, when providing information on the same property to the target user, the determining unit 33 determines a feature label of a different type from the type of feature label presented to the target user last time as the feature label to be presented to the target user. For example, when the type of feature label presented to the target user last time is the first feature label, the determining unit 33 determines the second feature label as the feature label to be presented to the target user this time.
また、決定部33は、対象ユーザが特定のサービスの検索履歴を有する場合、第1特徴ラベルおよび第2特徴ラベルのうちの一方の特徴ラベルを対象ユーザに優先的に提示する特徴ラベルとして決定し、そうでない場合、他方の特徴ラベルを対象ユーザに優先的に提示する特徴ラベルとして決定する。 Further, when the target user has a search history of a specific service, the determining unit 33 determines one of the first feature label and the second feature label as the feature label to be presented preferentially to the target user. , otherwise, the other feature label is determined as the feature label to be presented preferentially to the target user.
第3決定条件は、第1特徴ラベルの数と第2特徴ラベルの数とを用いた決定条件である。決定部33は、第3決定条件が選択される場合、第2特徴ラベルの数に対する第1特徴ラベルの数の比であるラベル数比が予め設定された閾値以上であるか否かを判定する。決定部33は、ラベル数比が予め設定された閾値以上である場合、第1特徴ラベルを対象ユーザに優先的に提示する特徴ラベルとして決定し、そうでない場合、第2特徴ラベルを対象ユーザに優先的に提示する特徴ラベルとして決定する。 The third determination condition is a determination condition using the number of first feature labels and the number of second feature labels. When the third determination condition is selected, the determining unit 33 determines whether the label number ratio, which is the ratio of the number of first feature labels to the number of second feature labels, is greater than or equal to a preset threshold. . If the label number ratio is greater than or equal to a preset threshold, the determining unit 33 determines the first feature label as the feature label to be preferentially presented to the target user, and if not, determines the second feature label to be presented to the target user. Determine the feature label to be presented preferentially.
第4決定条件は、ランダム決定を用いる決定条件である。決定部33は、第4決定条件が選択される場合、対象物件の複数の特徴ラベルのうちランダムに選択した規定数の特徴ラベルを対象ユーザに提示する特徴ラベルとして決定する。 The fourth determination condition is a determination condition using random determination. When the fourth determination condition is selected, the determining unit 33 determines a prescribed number of randomly selected feature labels from among the plurality of feature labels of the target property as the feature labels to be presented to the target user.
〔3.3.5.情報提供部34〕
情報提供部34は、特徴抽出部32によって抽出された特徴ラベルを対象物件の情報に付加した物件情報を対象ユーザに提供する。情報提供部34は、通信部10および通信ネットワーク4を介して物件情報を対象ユーザのユーザ端末2に送信することによって、物件情報を対象ユーザに提供する。
[3.3.5. Information provision department 34]
The information providing unit 34 provides the target user with property information in which the feature label extracted by the feature extraction unit 32 is added to the target property information. The information providing unit 34 provides property information to the target user by transmitting the property information to the user terminal 2 of the target user via the communication unit 10 and the
情報提供部34は、特徴抽出部32によって抽出された特徴ラベルが規定数以上である場合、特徴抽出部32によって抽出された特徴ラベルのうち決定部33によって決定された特徴ラベルを対象物件の情報に付加した物件情報を対象ユーザに提供する。 When the number of feature labels extracted by the feature extraction unit 32 is greater than or equal to the specified number, the information providing unit 34 uses the feature labels determined by the determination unit 33 from among the feature labels extracted by the feature extraction unit 32 as information on the target property. Provide the property information added to the target user.
ここで、受付部30によって受け付けられた物件情報送信要求に含まれる情報が物件を特定するための情報であるとする。この場合、情報提供部34は、物件を特定するための情報によって特定される物件を対象物件とし、かかる対象物件の情報に付加した物件情報を個別部権の情報として対象ユーザに提供する。 Here, it is assumed that the information included in the property information transmission request received by the reception unit 30 is information for identifying the property. In this case, the information providing unit 34 sets the property specified by the information for specifying the property as the target property, and provides the property information added to the information on the target property to the target user as information on the individual section right.
また、受付部30によって受け付けられた物件情報送信要求に含まれる情報が物件を検索するための情報であるとする。この場合、情報提供部34は、物件を検索するための情報によって検索した複数の物件の各々を対象物件とし、各対象物件の情報に付加した物件情報を含む物件一覧の情報を対象ユーザに提供する。 Further, it is assumed that the information included in the property information transmission request accepted by the reception unit 30 is information for searching for a property. In this case, the information providing unit 34 sets each of the plurality of properties searched using the property search information as a target property, and provides the target user with information on a property list including the property information added to the information of each target property. do.
図8は、実施形態に係る情報処理装置によってユーザに提供されユーザ端末に表示される物件一覧の情報の一例を示す図である。図8に示す物件一覧の情報である物件一覧情報50は、複数の物件情報51,52,53を含む。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of property list information provided to the user by the information processing apparatus according to the embodiment and displayed on the user terminal.
物件情報51には、物件E1の情報51aと、物件E1の特徴ラベル51b1,51b2とが含まれる。特徴ラベル51b1は、「ロビーが広い」であり、特徴ラベル51b2は、「廊下が広い」である。これにより、対象ユーザは、物件E1または物件E1を含む物件群の特徴が「ロビーが広い」および「廊下が広い」であることを容易に把握することができる。
The
物件情報52には、物件E2の情報52aと、物件E2の特徴ラベル52b1,52b2とが含まれる。特徴ラベル52b1は、「住み心地が良い」であり、特徴ラベル52b2は、「駅から近くて便利」である。これにより、対象ユーザは、物件E2または物件E2を含む物件群の特徴が「住み心地が良い」および「駅から近くて便利」であることを容易に把握することができる。
The
物件情報53には、物件E3の情報53aと、物件E3の特徴ラベル53b1,53b2とが含まれる。特徴ラベル53b1は、「掃除がし易い」であり、特徴ラベル53b2は、「窓が大きい」である。これにより、対象ユーザは、物件E3または物件E3を含む物件群の特徴が「掃除がし易い」および「窓が大きい」であることを容易に把握することができる。
The
また、情報提供部34は、投稿情報から抽出した特徴ラベルである第1特徴ラベルと、広告情報から抽出した特徴ラベルである第2特徴ラベルとを異なる表示態様で物件の情報に付加した物件情報をユーザUに提供することもできる。 The information providing unit 34 also provides property information in which a first feature label, which is a feature label extracted from the posted information, and a second feature label, which is a feature label extracted from advertising information, are added to the property information in different display modes. can also be provided to user U.
例えば、第1特徴ラベルと第2特徴ラベルとは、枠の形状、枠の色、枠の太さ、枠内の色、文字のサイズ、文字のフォント、および文字の修飾のうち少なくとも1以上が異なる。これにより、対象ユーザは、第1特徴ラベルと第2特徴ラベルとを区別することができる。 For example, the first feature label and the second feature label include at least one of the following: frame shape, frame color, frame thickness, frame color, text size, text font, and text modification. different. Thereby, the target user can distinguish between the first feature label and the second feature label.
また、情報提供部34は、規定数の特徴ラベルのうち物件情報における第1特徴ラベルおよび第2特徴ラベルの各々の位置を予め設定された位置に配置することができる。例えば、情報提供部34は、特徴ラベル51b1,52b1,53b1を第1特徴ラベルとし、特徴ラベル51b2,52b2,53b2を第2特徴ラベルとすることができる。 Further, the information providing unit 34 can arrange each of the first feature label and the second feature label in the property information at a preset position among the specified number of feature labels. For example, the information providing unit 34 can set the feature labels 51b1, 52b1, and 53b1 as first feature labels, and set the feature labels 51b2, 52b2, and 53b2 as second feature labels.
〔4.処理手順〕
次に、実施形態に係る情報処理装置1の処理部12による情報処理の手順について説明する。図9は、実施形態に係る情報処理装置の処理部による情報処理の一例を示すフローチャートである。
[4. Processing procedure]
Next, a procedure of information processing by the processing unit 12 of the
図9に示すように、情報処理装置1の処理部12は、投稿情報を取得したか否かを判定する(ステップS10)。処理部12は、投稿情報を取得したと判定した場合(ステップS10:Yes)、取得したと判定した投稿情報を記憶部11に記憶させる(ステップS11)。
As shown in FIG. 9, the processing unit 12 of the
処理部12は、ステップS11の処理が終了した場合、または投稿情報を取得していないと判定した場合(ステップS10:No)、広告情報を取得したか否かを判定する(ステップS12)。処理部12は、広告情報を取得したと判定した場合(ステップS12:Yes)、取得したと判定した広告情報を記憶部11に記憶させる(ステップS13)。 When the process of step S11 is completed or when it is determined that posted information has not been acquired (step S10: No), the processing unit 12 determines whether advertisement information has been acquired (step S12). When the processing unit 12 determines that the advertisement information has been acquired (step S12: Yes), the processing unit 12 causes the storage unit 11 to store the advertisement information determined to have been acquired (step S13).
処理部12は、ステップS13の処理が終了した場合、または広告情報を取得していないと判定した場合(ステップS12:No)、特徴ラベル抽出タイミングになったか否かを判定する(ステップS14)。特徴ラベル抽出タイミングは、例えば、新たに記憶された広告情報および投稿情報のうちの少なくとも一方の数が予め設定された数になったタイミングまたは予め設定された周期で到来するタイミングである。 When the process of step S13 is completed, or when it is determined that the advertisement information has not been acquired (step S12: No), the processing unit 12 determines whether or not the characteristic label extraction timing has come (step S14). The characteristic label extraction timing is, for example, the timing when the number of at least one of newly stored advertisement information and posted information reaches a preset number, or the timing that arrives at a preset period.
処理部12は、特徴ラベル抽出タイミングになったと判定した場合(ステップS14:Yes)、特徴ラベル抽出処理を行う(ステップS15)。ステップS15の処理は、図10に示すステップS20~S25の処理であり、後で詳述する。 If the processing unit 12 determines that it is the characteristic label extraction timing (step S14: Yes), it performs the characteristic label extraction process (step S15). The process in step S15 is the process in steps S20 to S25 shown in FIG. 10, and will be described in detail later.
処理部12は、ステップS15の処理が終了した場合、または特徴ラベル抽出タイミングになっていないと判定した場合(ステップS14:No)、物件情報送信要求を受け付けたか否かを判定する(ステップS16)。 When the process of step S15 is completed, or when it is determined that the feature label extraction timing has not come (step S14: No), the processing unit 12 determines whether or not a property information transmission request has been received (step S16). .
処理部12は、物件情報送信要求を受け付けたと判定した場合(ステップS16:Yes)、物件情報提供処理を行う(ステップS17)。ステップS17の処理は、図11に示すステップS30~S32の処理であり、後で詳述する。 If the processing unit 12 determines that the property information transmission request has been received (step S16: Yes), it performs property information providing processing (step S17). The process in step S17 is the process in steps S30 to S32 shown in FIG. 11, and will be described in detail later.
処理部12は、ステップS17の処理が終了した場合、または物件情報送信要求を受け付けていないと判定した場合(ステップS16:No)、動作終了タイミングになったか否かを判定する(ステップS18)。処理部12は、例えば、情報処理装置1の電源がオフにされた場合などに動作終了タイミングになったと判定する。
When the process of step S17 is completed, or when it is determined that the property information transmission request has not been received (step S16: No), the processing unit 12 determines whether or not the operation end timing has come (step S18). The processing unit 12 determines that the operation end timing has come, for example, when the power of the
処理部12は、動作終了タイミングになっていないと判定した場合(ステップS18:No)、処理をステップS10へ移行し、動作終了タイミングになったと判定した場合(ステップS18:Yes)、図9に示す処理を終了する。 If the processing unit 12 determines that the operation end timing has not come (step S18: No), the process proceeds to step S10, and if it determines that the operation end timing has come (step S18: Yes), the process proceeds to FIG. The indicated process ends.
図10は、実施形態に係る情報処理装置の処理部による特徴ラベル抽出処理の一例を示すフローチャートである。図10に示すように、処理部12は、記憶部11から投稿情報を取得する(ステップS20)。処理部12は、ステップS20で取得した投稿情報から第1特徴ラベルを抽出し(ステップS21)、抽出した第1特徴ラベルを記憶部11に記憶させる(ステップS22)。 FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of feature label extraction processing by the processing unit of the information processing device according to the embodiment. As shown in FIG. 10, the processing unit 12 acquires posted information from the storage unit 11 (step S20). The processing unit 12 extracts the first feature label from the posted information acquired in step S20 (step S21), and stores the extracted first feature label in the storage unit 11 (step S22).
また、処理部12は、記憶部11から広告情報を取得する(ステップS23)。処理部12は、ステップS23で取得した広告情報から第2特徴ラベルを抽出し(ステップS24)、抽出した第2特徴ラベルを記憶部11に記憶させる(ステップS25)。処理部12は、ステップS25の処理が終了した場合、図10に示す処理を終了する。 Furthermore, the processing unit 12 acquires advertisement information from the storage unit 11 (step S23). The processing unit 12 extracts the second feature label from the advertisement information acquired in step S23 (step S24), and stores the extracted second feature label in the storage unit 11 (step S25). When the processing of step S25 is completed, the processing unit 12 ends the processing shown in FIG. 10.
図11は、実施形態に係る情報処理装置の処理部による物件情報提供処理の一例を示すフローチャートである。図11に示すように、処理部12は、記憶部11から対象ユーザの情報を記憶部11から取得する(ステップS30)。 FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of property information providing processing by the processing unit of the information processing device according to the embodiment. As shown in FIG. 11, the processing unit 12 acquires information about the target user from the storage unit 11 (step S30).
次に、処理部12は、ステップS30で抽出した対象ユーザの情報に基づいて、対象物件の複数の特徴ラベルのうち対象ユーザに提供する特徴ラベルを決定する(ステップS31)。そして、処理部12は、ステップS31で抽出した特徴ラベルを付加した物件の情報を対象ユーザに提供し(ステップS32)、図11に示す処理を終了する。 Next, the processing unit 12 determines a feature label to be provided to the target user from among the plurality of feature labels of the target property, based on the target user's information extracted in step S30 (step S31). Then, the processing unit 12 provides the target user with information on the property to which the feature label extracted in step S31 has been added (step S32), and ends the process shown in FIG. 11.
〔5.変形例〕
特徴抽出部32は、投稿情報および広告情報の各々から共通して抽出される物件の特徴を第3特徴ラベルとして特徴ラベルテーブルに追加することができる。この場合、特徴ラベルテーブルにおいて、投稿情報および広告情報の各々から共通に抽出された特徴ラベルには、第3特徴ラベルを示す情報が付加される。
[5. Modified example]
The feature extraction unit 32 can add property features that are commonly extracted from each of the posted information and the advertisement information to the feature label table as a third feature label. In this case, in the feature label table, information indicating the third feature label is added to the feature label commonly extracted from each of the posted information and the advertisement information.
決定部33は、第3特徴ラベル、第2特徴ラベル、第1特徴ラベルの順に優先して対象ユーザに提供する特徴ラベルとして決定することができる。この場合、情報提供部34は、第1特徴ラベルおよび第2特徴ラベルに加えて、第3特徴ラベルの表示態様も第1特徴ラベルおよび第2特徴ラベルと異なる表示態様でユーザUに提示することができる。 The determining unit 33 can prioritize the third feature label, the second feature label, and the first feature label in this order and determine them as the feature labels to be provided to the target user. In this case, the information providing unit 34 may present the third feature label to the user U in a display mode different from the first feature label and the second feature label, in addition to the first feature label and the second feature label. I can do it.
また、特徴抽出部32は、第1特徴ラベルと第2特徴ラベルとが相反している場合であっても、第1特徴ラベルが抽出される投稿情報の数が閾値以上である場合、または第1特徴ラベルが投稿情報の数に対する特徴ラベルの抽出確率が高いユーザUの投稿情報から抽出される場合、第1特徴ラベルを優先することもできる。 Furthermore, even if the first feature label and the second feature label are contradictory, if the number of posted information from which the first feature label is extracted is greater than or equal to the threshold, or When one feature label is extracted from user U's posted information for which the extraction probability of feature labels is high relative to the number of posted information, priority can be given to the first feature label.
〔6.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置1またはユーザ端末2は、例えば図12に示すような構成のコンピュータ80によって実現される。以下、情報処理装置1を例に挙げて説明する。図12は、実施形態に係る情報処理装置1の機能を実現するコンピュータ80の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ80は、CPU81、RAM82、ROM(Read Only Memory)83、HDD(Hard Disk Drive)84、通信インターフェイス(I/F)85、入出力インターフェイス(I/F)86、およびメディアインターフェイス(I/F)87を有する。
[6. Hardware configuration]
The
CPU81は、ROM83またはHDD84に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM83は、コンピュータ80の起動時にCPU81によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ80のハードウェアに依存するプログラムなどを記憶する。
The
HDD84は、CPU81によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを記憶する。通信インターフェイス85は、通信ネットワーク4(図2参照)を介して他の機器からデータを受信してCPU81へ送り、CPU81が生成したデータを、通信ネットワーク4を介して他の機器へ送信する。
The
CPU81は、入出力インターフェイス86を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、および、キーボードまたはマウスなどの入力装置を制御する。CPU81は、入出力インターフェイス86を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU81は、入出力インターフェイス86を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
The
メディアインターフェイス87は、記録媒体88に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM82を介してCPU81に提供する。CPU81は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス87を介して記録媒体88からRAM82上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体88は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)などの光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。
例えば、コンピュータ80が実施形態に係る情報処理装置1として機能する場合、コンピュータ80のCPU81は、RAM82上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部12の機能を実現する。また、HDD84には、記憶部11内のデータが記憶される。コンピュータ80のCPU81は、これらのプログラムを記録媒体88から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信ネットワーク4を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
〔7.その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。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。
[7. others〕
Furthermore, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed manually. All or part of the process can also be performed automatically using known methods. In addition, information including the processing procedures, specific names, and various data and parameters shown in the above documents and drawings may be changed arbitrarily, unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the illustrated information.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図3に示した受付部30と情報取得部31とは統合されてもよい。また、例えば、記憶部11に記憶される情報は、通信ネットワーク4を介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。また、ユーザ端末2の処理の一部は、情報処理装置1で実行されてもよい。
Furthermore, each component of each device shown in the drawings is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as shown in the drawings. In other words, the specific form of distributing and integrating each device is not limited to what is shown in the diagram, and all or part of the devices can be functionally or physically distributed or integrated in arbitrary units depending on various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. For example, the reception unit 30 and information acquisition unit 31 shown in FIG. 3 may be integrated. Further, for example, the information stored in the storage unit 11 may be stored in a predetermined storage device provided externally via the
また、上記実施形態では、情報処理装置1が、例えば、投稿情報と広告情報とを取得する情報取得処理と、投稿情報と広告情報とに基づいて、物件の特徴を示す情報を物件の情報に付加される特徴ラベルとして抽出する特徴抽出処理と、を行う例を示した。しかし、上述した情報処理装置1は、情報取得処理を行う情報取得装置と、特徴抽出処理を行う特徴抽出装置とに分離されてもよい。この場合、情報取得装置は、少なくとも情報取得部31を有する。特徴抽出装置は、少なくとも特徴抽出部32を有する。そして、上記の情報処理装置1による処理は、情報取得装置と、特徴抽出処理装置との各装置を有する情報処理システム100によって実現される。
Further, in the embodiment described above, the
また、上記実施形態では、情報処理装置1が、例えば、物件の情報の提供先となるユーザUの情報を取得する情報取得処理と、ユーザUに提示する特徴ラベルを決定する決定処理と、特徴ラベルの情報が付加された物件の情報をユーザUに提供する情報提供処理と、を行う例を示した。しかし、上述した情報処理装置1は、情報取得処理を行う情報取得装置と、決定処理を行う決定装置と、情報提供処理を行う情報提供装置とに分離されてもよい。この場合、情報取得装置は、少なくとも情報取得部31を有する。決定装置は、少なくとも決定部33を有する。情報提供装置は、少なくとも情報提供部34を有する。そして、上記の情報処理装置1による処理は、情報取得装置と、決定装置と、情報提供装置との各装置を有する情報処理システム100によって実現される。
Further, in the embodiment described above, the
また、上述してきた実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Furthermore, the embodiments and modifications described above can be combined as appropriate within a range that does not conflict with the processing contents.
〔8.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置1は、情報取得部31と、特徴抽出部32とを備える。情報取得部31は、物件に関するユーザ投稿の情報である投稿情報と物件に関する業者の物件の広告の情報である広告情報とを取得する。特徴抽出部32は、情報取得部31によって取得された投稿情報と広告情報とに基づいて、物件の特徴を示す情報を物件の情報に付加される特徴ラベルとして抽出する。これにより、情報処理装置1は、物件の情報に付加される特徴ラベルの抽出をより適切に行うことができる。
[8. effect〕
As described above, the
また、特徴抽出部32は、広告情報に含まれる物件に関するコメントおよび備考のうちの少なくとも一方から広告情報に基づく物件の特徴を特徴ラベルとして抽出する。これにより、情報処理装置1は、物件の情報に付加される特徴ラベルの信頼性を高めることができる。
Further, the feature extracting unit 32 extracts the feature of the property based on the advertising information as a feature label from at least one of comments and notes regarding the property included in the advertising information. Thereby, the
また、特徴抽出部32は、投稿情報から抽出される物件の特徴と広告情報から抽出される物件の特徴とが互いに相反する特徴である場合、広告情報から抽出される物件の特徴を優先して特徴ラベルとして抽出する。これにより、情報処理装置1は、物件の情報に付加される特徴ラベルの信頼性を高めることができる。
Furthermore, when the property features extracted from the posted information and the property features extracted from the advertisement information are contradictory features, the feature extraction unit 32 gives priority to the property features extracted from the advertisement information. Extract as a feature label. Thereby, the
また、特徴抽出部32は、投稿情報の数と広告情報の数とに基づいて、第1特徴ラベルおよび第2特徴ラベルのうち優先する特徴ラベルを決定する。これにより、情報処理装置1は、物件の情報に付加される特徴ラベルの信頼性を高めることができる。
Furthermore, the feature extracting unit 32 determines which feature label to prioritize among the first feature label and the second feature label, based on the number of posted information and the number of advertisement information. Thereby, the
また、物件は、不動産物件であり、特徴抽出部32は、不動産物件の住環境に関する特徴を特徴ラベルとして抽出する。これにより、情報処理装置1は、不動産物件の特徴ラベルとして不動産物件を探すユーザUにとって有益な特徴ラベルを抽出することができる。
Further, the property is a real estate property, and the feature extraction unit 32 extracts features related to the living environment of the real estate property as a feature label. Thereby, the
また、情報処理装置1は、特徴抽出部32によって抽出された特徴ラベルを物件の情報に付加した物件情報をユーザUに提供する情報提供部34を備える。これにより、情報処理装置1は、物件の情報に付加される特徴ラベルをより適切に対象ユーザに提供することができる。
The
また、情報提供部34は、投稿情報から抽出した特徴ラベルと広告情報から抽出した特徴ラベルとを異なる表示態様で物件の情報に付加した物件情報をユーザUに提供する。これにより、情報処理装置1は、投稿情報から抽出した特徴ラベルと広告情報から抽出した特徴ラベルとを区別可能にユーザUに提示することができる。
Further, the information providing unit 34 provides the user U with property information in which the feature labels extracted from the posted information and the feature labels extracted from the advertisement information are added to the property information in different display modes. Thereby, the
また、情報提供部34は、物件情報を物件単位で含む物件一覧の情報をユーザUに提供する。これにより、情報処理装置1は、各物件の特徴ラベルによりユーザUに物件の特徴をアピールすることができる。
Further, the information providing unit 34 provides the user U with information on a property list that includes property information on a property-by-property basis. Thereby, the
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 Although the embodiments of the present application have been described above in detail based on the drawings, this is merely an example, and various modifications and improvements can be made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure section of the invention. It is possible to implement the invention in other forms.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、情報取得部は、情報取得手段や情報取得回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means", "circuit", etc. For example, the information acquisition section can be replaced with information acquisition means or information acquisition circuit.
1 情報処理装置
2,21,22,・・・,2n ユーザ端末
3,31,・・・,3m 事業者端末
4 通信ネットワーク
10 通信部
11 記憶部
12 処理部
20 ユーザ情報記憶部
21 物件情報記憶部
22 特徴ラベル記憶部
30 受付部
31 情報取得部
32 特徴抽出部
33 決定部
34 情報提供部
40 ユーザ情報取得部
41 物件情報取得部
50 物件一覧情報
51,52,53 物件情報
51a,52a,53a 情報
51b1,51b2,52b1,52b2,53b1,53b2 特徴ラベル
1 Information processing device 2, 2 1 , 2 2 , ..., 2 n user terminal 3, 3 1 , ..., 3 m
Claims (13)
前記情報取得部によって取得された前記投稿情報と前記広告情報とに基づいて、前記物件の特徴を示す情報を前記物件の情報に付加される特徴ラベルとして抽出する特徴抽出部と、を備え、
前記特徴抽出部は、
前記投稿情報から抽出される前記物件の特徴と前記広告情報から抽出される前記物件の特徴とが互いに相反する特徴である場合、前記広告情報から抽出される前記物件の特徴を優先して前記特徴ラベルとして抽出する
ことを特徴とする情報処理装置。 an information acquisition unit that acquires posted information that is information posted by a user regarding a property and advertising information that is information about an advertisement for the property by a vendor regarding the property;
a feature extraction unit that extracts information indicating characteristics of the property as a feature label added to the property information based on the posted information and the advertisement information acquired by the information acquisition unit;
The feature extraction unit is
If the characteristics of the property extracted from the posted information and the characteristics of the property extracted from the advertising information are contradictory to each other, the characteristics of the property extracted from the advertising information are given priority. An information processing device characterized by extraction as a label.
前記情報取得部によって取得された前記投稿情報と前記広告情報とに基づいて、前記物件の特徴を示す情報を前記物件の情報に付加される特徴ラベルとして抽出する特徴抽出部と、を備え、
前記特徴抽出部は、
前記投稿情報の数および前記広告情報の数に基づいて、前記投稿情報から抽出される前記物件の特徴および前記広告情報から抽出される前記物件の特徴のうち前記特徴ラベルとして優先して抽出する前記物件の特徴を決定する
ことを特徴とする情報処理装置。 an information acquisition unit that acquires posted information that is information posted by a user regarding a property and advertising information that is information about an advertisement for the property by a vendor regarding the property;
a feature extraction unit that extracts information indicating characteristics of the property as a feature label added to the property information based on the posted information and the advertisement information acquired by the information acquisition unit;
The feature extraction unit is
Based on the number of posted information and the number of advertising information, among the features of the property extracted from the posted information and the features of the property extracted from the advertising information, the feature label is extracted with priority as the feature label. An information processing device characterized by determining characteristics of a property.
前記情報取得部によって取得された前記投稿情報と前記広告情報とに基づいて、前記物件の特徴を示す情報を前記物件の情報に付加される特徴ラベルとして抽出する特徴抽出部と、
前記特徴抽出部によって抽出された前記特徴ラベルを前記物件の情報に付加した物件情報をユーザに提供する情報提供部と、を備え、
前記情報提供部は、
前記投稿情報から抽出した前記特徴ラベルと前記広告情報から抽出した前記特徴ラベルとを異なる表示態様で前記物件の情報に付加した物件情報をユーザに提供する
ことを特徴とする情報処理装置。 an information acquisition unit that acquires posted information that is information posted by a user regarding a property and advertising information that is information about an advertisement for the property by a vendor regarding the property;
a feature extraction unit that extracts information indicating characteristics of the property as a feature label added to the property information based on the posted information and the advertisement information acquired by the information acquisition unit;
an information providing unit that provides a user with property information in which the feature label extracted by the feature extraction unit is added to the property information;
The information provision department is
An information processing apparatus characterized in that property information is provided to a user in which the feature label extracted from the posted information and the feature label extracted from the advertisement information are added to the property information in different display modes.
前記広告情報に含まれる前記物件に関するコメントおよび備考のうちの少なくとも一方から前記広告情報に基づく前記物件の特徴を前記特徴ラベルとして抽出する
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The feature extraction unit is
According to any one of claims 1 to 3 , the feature of the property based on the advertising information is extracted as the feature label from at least one of comments and notes regarding the property included in the advertising information. The information processing device described.
不動産物件であり、
前記特徴抽出部は、
前記不動産物件の住環境に関する特徴を前記特徴ラベルとして抽出する
ことを特徴とする請求項1~4のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The said property is
It is a real estate property,
The feature extraction unit is
The information processing device according to any one of claims 1 to 4 , wherein a feature related to the living environment of the real estate property is extracted as the feature label.
ことを特徴とする請求項2または3に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 2 or 3, further comprising an information providing unit that provides a user with property information in which the feature label extracted by the feature extraction unit is added to the property information.
前記物件情報を物件単位で含む物件一覧の情報をユーザに提供する
ことを特徴とする請求項3または6に記載の情報処理装置。 The information provision department is
The information processing apparatus according to claim 3 or 6 , wherein the information processing apparatus provides the user with information on a list of properties that includes the property information on a property-by-property basis.
物件に関するユーザ投稿の情報である投稿情報と前記物件に関する業者の前記物件の広告の情報である広告情報とを取得する情報取得工程と、
前記情報取得工程によって取得された前記投稿情報と前記広告情報とに基づいて、前記物件の特徴を示す情報を前記物件の情報に付加される特徴ラベルとして抽出する特徴抽出工程と、を含み、
前記特徴抽出工程は、
前記投稿情報から抽出される前記物件の特徴と前記広告情報から抽出される前記物件の特徴とが互いに相反する特徴である場合、前記広告情報から抽出される前記物件の特徴を優先して前記特徴ラベルとして抽出する
ことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method performed by a computer, the method comprising:
an information acquisition step of acquiring posted information that is information posted by a user regarding the property and advertising information that is information about an advertisement for the property by a vendor regarding the property;
a feature extraction step of extracting information indicating characteristics of the property as a feature label added to the property information based on the posted information and the advertisement information acquired in the information acquisition step;
The feature extraction step includes:
If the characteristics of the property extracted from the posted information and the characteristics of the property extracted from the advertising information are contradictory to each other, the characteristics of the property extracted from the advertising information are given priority. An information processing method characterized by extraction as a label.
物件に関するユーザ投稿の情報である投稿情報と前記物件に関する業者の前記物件の広告の情報である広告情報とを取得する情報取得工程と、
前記情報取得工程によって取得された前記投稿情報と前記広告情報とに基づいて、前記物件の特徴を示す情報を前記物件の情報に付加される特徴ラベルとして抽出する特徴抽出工程と、を含み、
前記特徴抽出工程は、
前記投稿情報の数および前記広告情報の数に基づいて、前記投稿情報から抽出される前記物件の特徴および前記広告情報から抽出される前記物件の特徴のうち前記特徴ラベルとして優先して抽出する前記物件の特徴を決定する
ことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method performed by a computer, the method comprising:
an information acquisition step of acquiring posted information that is information posted by a user regarding the property and advertising information that is information about an advertisement for the property by a vendor regarding the property;
a feature extraction step of extracting information indicating characteristics of the property as a feature label added to the property information based on the posted information and the advertisement information acquired in the information acquisition step;
The feature extraction step includes:
Based on the number of posted information and the number of advertising information, among the features of the property extracted from the posted information and the features of the property extracted from the advertising information, the feature label is extracted with priority as the feature label. An information processing method characterized by determining characteristics of a property.
物件に関するユーザ投稿の情報である投稿情報と前記物件に関する業者の前記物件の広告の情報である広告情報とを取得する情報取得工程と、
前記情報取得工程によって取得された前記投稿情報と前記広告情報とに基づいて、前記物件の特徴を示す情報を前記物件の情報に付加される特徴ラベルとして抽出する特徴抽出工程と、
前記特徴抽出工程によって抽出された前記特徴ラベルを前記物件の情報に付加した物件情報をユーザに提供する情報提供工程と、を含み、
前記情報提供工程は、
前記投稿情報から抽出した前記特徴ラベルと前記広告情報から抽出した前記特徴ラベルとを異なる表示態様で前記物件の情報に付加した物件情報をユーザに提供する
ことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method performed by a computer, the method comprising:
an information acquisition step of acquiring posted information that is information posted by a user regarding the property and advertising information that is information about an advertisement for the property by a vendor regarding the property;
a feature extraction step of extracting information indicating characteristics of the property as a feature label added to the property information based on the posted information and the advertisement information acquired in the information acquisition step;
an information providing step of providing a user with property information in which the feature label extracted in the feature extraction step is added to the property information;
The information providing step includes:
An information processing method comprising: providing a user with property information in which the feature label extracted from the posted information and the feature label extracted from the advertising information are added to the property information in different display modes.
前記情報取得手順によって取得された前記投稿情報と前記広告情報とに基づいて、前記物件の特徴を示す情報を前記物件の情報に付加される特徴ラベルとして抽出する特徴抽出手順と、をコンピュータに実行させ、
前記特徴抽出手順は、
前記投稿情報から抽出される前記物件の特徴と前記広告情報から抽出される前記物件の特徴とが互いに相反する特徴である場合、前記広告情報から抽出される前記物件の特徴を優先して前記特徴ラベルとして抽出する
ことを特徴とする情報処理プログラム。 an information acquisition procedure for acquiring posted information that is information posted by a user regarding a property and advertising information that is information about an advertisement for the property by a vendor regarding the property;
a feature extraction procedure for extracting information indicating the characteristics of the property as a feature label added to the property information based on the posted information and the advertising information acquired by the information acquisition procedure; let me,
The feature extraction procedure is
If the characteristics of the property extracted from the posted information and the characteristics of the property extracted from the advertising information are contradictory to each other, the characteristics of the property extracted from the advertising information are given priority. An information processing program characterized by extraction as a label.
前記情報取得手順によって取得された前記投稿情報と前記広告情報とに基づいて、前記物件の特徴を示す情報を前記物件の情報に付加される特徴ラベルとして抽出する特徴抽出手順と、をコンピュータに実行させ、
前記特徴抽出手順は、
前記投稿情報の数および前記広告情報の数に基づいて、前記投稿情報から抽出される前記物件の特徴および前記広告情報から抽出される前記物件の特徴のうち前記特徴ラベルとして優先して抽出する前記物件の特徴を決定する
ことを特徴とする情報処理プログラム。 an information acquisition procedure for acquiring posted information that is information posted by a user regarding a property and advertising information that is information about an advertisement for the property by a vendor regarding the property;
a feature extraction procedure for extracting information indicating the characteristics of the property as a feature label added to the property information based on the posted information and the advertising information acquired by the information acquisition procedure; let me,
The feature extraction procedure is
Based on the number of posted information and the number of advertising information, among the features of the property extracted from the posted information and the features of the property extracted from the advertising information, the feature label is extracted with priority as the feature label. An information processing program characterized by determining the characteristics of a property.
前記情報取得手順によって取得された前記投稿情報と前記広告情報とに基づいて、前記物件の特徴を示す情報を前記物件の情報に付加される特徴ラベルとして抽出する特徴抽出手順と、
前記特徴抽出手順によって抽出された前記特徴ラベルを前記物件の情報に付加した物件情報をユーザに提供する情報提供手順と、をコンピュータに実行させ、
前記情報提供手順は、
前記投稿情報から抽出した前記特徴ラベルと前記広告情報から抽出した前記特徴ラベルとを異なる表示態様で前記物件の情報に付加した物件情報をユーザに提供する
ことを特徴とする情報処理プログラム。 an information acquisition procedure for acquiring posted information that is information posted by a user regarding a property and advertising information that is information about an advertisement for the property by a vendor regarding the property;
a feature extraction step of extracting information indicating characteristics of the property as a feature label added to the property information based on the posted information and the advertisement information acquired by the information acquisition step;
causing a computer to execute an information providing step of providing a user with property information in which the feature label extracted by the feature extraction step is added to the property information;
The information provision procedure is as follows:
An information processing program that provides a user with property information in which the feature label extracted from the posted information and the feature label extracted from the advertisement information are added to the property information in different display modes.
Priority Applications (1)
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Applications Claiming Priority (1)
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Publications (2)
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- 2022-01-13 JP JP2022003993A patent/JP7430205B2/en active Active
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