WO2022185401A1 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム並びに記憶媒体 - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、プログラム並びに記憶媒体 Download PDF

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WO2022185401A1
WO2022185401A1 PCT/JP2021/007872 JP2021007872W WO2022185401A1 WO 2022185401 A1 WO2022185401 A1 WO 2022185401A1 JP 2021007872 W JP2021007872 W JP 2021007872W WO 2022185401 A1 WO2022185401 A1 WO 2022185401A1
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WO
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information
matching
information processing
user
web application
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PCT/JP2021/007872
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English (en)
French (fr)
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敦 荒井
瞬 藤津
匠 古戸
宗一郎 運野
満理奈 飯田
Original Assignee
本田技研工業株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, an information processing method, a program, and a storage medium capable of executing a web application.
  • Japanese Patent Laid-Open No. 2002-200012 discloses a method for collecting information on the behavior of a plurality of users as setting information, matching users based on the collected setting information, and exchanging or supplying information such as messages between the matched users. An apparatus for mediation processing is described. Further, Patent Document 2 describes inputting user characteristics by making the user read tags at an exhibition site or the like.
  • An object of the present invention is to provide an information processing device, an information processing method, a program, and a storage medium that can appropriately estimate the characteristics of a newly registered user and improve user convenience.
  • An information processing apparatus is an information processing apparatus capable of executing a web application, and includes generating means for generating profile information of a newly registered user to the web application, wherein the generating means It is characterized in that usage information of other web applications used by the user is acquired, and the profile information is generated based on the acquired usage information.
  • An information processing method is an information processing method executed in an information processing apparatus capable of executing a web application, comprising a generation step of generating profile information of a newly registered user of the web application, In the generating step, usage information of another web application used by the newly registered user is obtained, and the profile information is generated based on the obtained usage information.
  • a program according to the present invention is a program for operating a computer so as to generate profile information of a newly registered user of a web application, and in generating the profile information, the newly registered user uses The profile information is generated based on the obtained usage information.
  • a storage medium is a computer-readable storage medium that stores a program for operating a computer to generate profile information for a newly registered user of a web application, wherein the profile information is generated by: acquires usage information of another web application used by the newly registered user, and generates the profile information based on the acquired usage information.
  • FIG. 10 is a diagram showing a setting screen for creating a profile; FIG. 10 is a diagram showing a setting screen for matching items; It is a figure which shows the screen which displays a matching result.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a web application system according to this embodiment.
  • the web application system includes an information processing device 101 that provides an SNS application, for example.
  • the web application provided by the information processing apparatus 101 may be referred to as an "ABC application" in order to distinguish it from applications provided by other apparatuses.
  • terminal device 104 corresponds to user A
  • terminal device 105 corresponds to user B.
  • user A is assumed to be a newly registered user who newly registers with the ABC application.
  • the terminal devices 104 and 105 are, for example, information processing devices such as PCs and mobile terminals such as smartphones.
  • the information processing apparatuses 102 and 103 are web application servers that provide web applications different from the ABC application provided by the information processing apparatus 101 .
  • the information processing devices 101 , 102 , 103 and the terminal devices 104 , 105 can communicate with each other via the network 106 .
  • the network 106 is a communication network including wired communication networks, wireless communication networks, and both as a medium, including, for example, the Internet.
  • the user A can access the information processing apparatus 101 and use the ABC application by using the terminal device 104, and can access the information processing apparatuses 102 and 103 and use each Web application.
  • User B can access the information processing apparatus 101 and use the ABC application by using the terminal device 105, and can access the information processing apparatuses 102 and 103 and use each Web application.
  • Web applications provided by the information processing apparatuses 102 and 103 include, for example, a posting application and a video search site.
  • a web application means, for example, posting posted information including text data and image data such as photos and videos, browsing posted information of other posters, and clicking "Like” or “Follow”. Including showing intention of sympathy such as, searching / watching videos on video search sites.
  • the user's contribution information to other web applications that the user has already used, the video search history, etc. are analyzed, and the characteristics of the user are expressed. automatically generate your profile information.
  • the characteristics of the user are expressed. automatically generate your profile information.
  • matching with users or user groups having similar characteristics to the user's characteristics is known as a function of SNS applications, but past usage history is not accumulated unlike newly registered users In this case, the user's features cannot be properly estimated. As a result, matching cannot be performed properly.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the information processing device 101.
  • the processor 201 is a processor that comprehensively controls the information processing apparatus 101, and includes, for example, a CPU.
  • the memory 202 is a volatile memory such as RAM, and is used as a work memory for the processor 201 .
  • the storage unit 203 is, for example, a nonvolatile memory such as a ROM or a hard disk, and stores basic control programs, various application programs, setting data, parameters, and the like of the information processing apparatus 101 .
  • Various programs stored in the storage unit 203 are managed by the basic control program, and execute task scheduling and the like.
  • the operation of the information processing apparatus 101 according to the present embodiment is implemented, for example, by reading a program stored in the storage unit 203 into the memory 202 and executing the program. That is, the operation of the information processing apparatus 101 in this embodiment is implemented by the processor 201 and a program stored in a computer-readable storage medium. Therefore, the processor 201 or the information processing device 101 can be a computer for realizing the operation of the invention.
  • a communication interface (I/F) 204 has a configuration corresponding to the medium of the network 106, and is configured by, for example, a NIC (Network Interface Card) or an NFC chip for short-range wireless communication.
  • a display control unit 205 controls display on a display unit such as a panel or display (not shown).
  • the display control unit 205 also generates display data such as various user interface screens to be displayed on the display units of other devices.
  • the display control unit 205 generates display data to be displayed on the display units of the terminal devices 104 and 105, and transmits the generated display data to the terminal devices 104 and 105 via the communication I/F 204 by HTTP. do.
  • An operation reception unit 206 receives user operations via a keyboard, mouse, or the like (not shown).
  • the server function unit 212 is a block for the information processing device 101 to function as a web application server.
  • the server function unit 212 has a basic function execution unit 207 that implements basic functions as an SNS server, for example.
  • the basic function executing unit 207 implements, for example, a new user registration function to an SNS application, a management function such as setting change, a community creation function as an electronic bulletin board, and a messaging function such as chat.
  • a function of creating profile information by the user himself/herself is also realized by the basic function execution unit 207 .
  • the usage information acquisition unit 208 acquires usage information of web applications provided by other information processing apparatuses 102 and 103 for users newly registered to the ABC app.
  • the usage information of other web applications includes, for example, post information that a newly registered user of the ABC application has already posted on another SNS application, search/viewing history information of the newly registered user on another video search site, This information is intention manifestation information such as sympathy with other contributors in other SNS applications by the newly registered user.
  • the usage information also includes profile sentences that the newly registered user has already posted on other SNS applications. Profile information generated according to the present embodiment is generated based on the results of analysis to be described later. Therefore, it is not a mere appropriation of profile text already posted on other SNS applications, and is more favorable to newly registered users. is reflected.
  • the analysis unit 209 uses the learned model and the usage information acquired by the usage information acquisition unit 208 to perform data analysis such as clustering, classification, and regression. For example, the analysis unit 209 performs data mining on the text data included in the acquired posted information, and analyzes the tendency and appearance rate of appearing data. Also, for example, the analysis unit 209 performs pattern recognition and action recognition on image data such as photos and videos included in the acquired post information, and performs scene recognition such as person identification, animal recognition, and landscape recognition. . Also, for example, the analysis unit 209 performs personality estimation based on the analysis results of text data and image data and personality models such as egograms.
  • data analysis such as clustering, classification, and regression. For example, the analysis unit 209 performs data mining on the text data included in the acquired posted information, and analyzes the tendency and appearance rate of appearing data. Also, for example, the analysis unit 209 performs pattern recognition and action recognition on image data such as photos and videos included in the acquired post information, and performs scene recognition such as person identification, animal recognition, and landscape
  • the profile information generation unit 210 uses the analysis result of the analysis unit 209 to generate profile information of the newly registered user of the ABC app.
  • the profile information generation unit 210 generates profile information based on basic information obtained from the newly registered user's management information and profile sentences created based on the analysis results of the analysis unit 209 .
  • the matching execution unit 211 uses the profile information generated by the profile information generation unit 210 to match the characteristics of the already created community or user. Since a community is a collection of users, features derived as statistical values of individual user features (e.g. adopting the feature with the highest percentage) are treated as community features and compared with the features of newly registered users. be done. The matching executing unit 211 identifies a community or user determined to have a high degree of similarity with the characteristics of the newly registered user. In this embodiment, the specified community or user is displayed on the terminal device 104 of the newly registered user as a result of matching.
  • the database 220 stores, for example, information about users registered in the ABC app as user information 221 .
  • FIG. 2 shows how user information 222 corresponding to user A and user information 223 corresponding to user B are stored in user information 221 .
  • the user information 222 and the user information 223 are described as having the same configuration although their contents are different.
  • User information includes management information 230 , profile information 240 , user-created profile information 231 , posted information 232 and analysis results 233 .
  • the management information 230 is information necessary for the server function unit 212 to manage users, and includes, for example, information on mandatory input items such as names and email addresses, and authentication information.
  • Profile information 240 includes basic information 241 and profile sentences 242 .
  • the basic information 241 is profile basic information such as name and gender.
  • Profile sentence 242 is information generated by profile information generation unit 210 .
  • the user created profile information 231 is profile information created by the user himself/herself without using the profile automatic generation function of the profile information generation unit 210 .
  • the posted information 232 is information indicating the posted content posted to the ABC application by the user, and includes text data and image data such as photos and videos. Immediately after new registration, the posted information 232 may not exist.
  • the analysis result 233 is the analysis result analyzed by the analysis unit 209 .
  • the configuration of the information processing apparatus 101 is not limited to the configuration shown in FIG. 2, and may appropriately include functional blocks corresponding to functions that can be realized by the information processing apparatus 101 or functions that can be realized as a web application server.
  • the server function unit 212 may have a CPU or a processor such as a CPU and operate under the control of the processor 201 .
  • the database 220 may store not only user information but also learned models used by the analysis unit 209 for analysis.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the information processing apparatuses 102 and 103. As shown in FIG. The information processing apparatus 102 and the information processing apparatus 103 have the same configuration, and the information processing apparatus 102 will be described below as a representative example of the information processing apparatuses 102 and 103 unless otherwise specified.
  • the processor 301 is a processor that comprehensively controls the information processing device 102, and includes, for example, a CPU.
  • the memory 302 is a volatile memory such as RAM, and is used as a work memory for the processor 301 .
  • the storage unit 303 is, for example, a nonvolatile memory such as a ROM or a hard disk, and stores basic control programs, various application programs, setting data, parameters, and the like of the information processing apparatus 102 .
  • Various programs stored in the storage unit 303 are managed by the basic control program, and execute task scheduling and the like.
  • the operation of the information processing apparatus 102 according to the present embodiment is implemented, for example, by reading a program stored in the storage unit 303 into the memory 302 and executing the program.
  • a communication interface (I/F) 304 has a configuration corresponding to the medium of the network 106, and is configured by, for example, a NIC (Network Interface Card) or an NFC chip for short-range wireless communication.
  • a display control unit 305 controls display of a display unit such as a panel or display (not shown).
  • the display control unit 305 also generates display data such as various user interface screens to be displayed on the display units of other devices.
  • the display control unit 305 generates display data to be displayed on the display units of the terminal devices 104 and 105, and transmits the generated display data to the terminal devices 104 and 105 via the communication I/F 304 by HTTP. do.
  • An operation reception unit 306 receives a user operation via a keyboard, mouse, or the like (not shown).
  • the server function unit 307 is a block for the information processing device 102 to function as a web application server.
  • the server function unit 307 implements basic functions as, for example, an SNS server.
  • the server function unit 307 implements, for example, a new user registration function to an SNS application, a management function such as setting change, a community creation function as an electronic bulletin board, and a messaging function such as chat.
  • the database 310 stores, for example, information about users registered in the SNS application as user information 311.
  • FIG. 3 shows how user information 312 corresponding to user A and user information 316 corresponding to user B are stored in user information 311 .
  • the user information 312 and the user information 316 are described as having the same configuration although their contents are different.
  • User information includes management information 313 , profile information 314 , and posting information 315 .
  • the management information 313 is information necessary for the server function unit 307 to manage users, and includes, for example, information on mandatory input items such as names and email addresses, and authentication information.
  • Profile information 314 is profile information created by the user himself/herself.
  • the posted information 315 is, for example, information indicating the posted content posted to the SNS application by the user, and includes text data and image data such as photos and videos.
  • the configuration of the information processing device 102 is not limited to the configuration shown in FIG. 3, and may appropriately include functional blocks corresponding to functions that the information processing device 102 can implement or functions that can be implemented as a web application server.
  • FIG. 4 is a block diagram showing an example of the configuration of terminal devices 104 and 105. As shown in FIG. The terminal device 104 and the terminal device 105 have the same configuration, and the terminal device 104 will be described below as a representative example of the terminal devices 104 and 105 . In this embodiment, the terminal device 104 is described as a smart phone, but it may be a desktop or notebook PC.
  • the processor 401 is a processor that comprehensively controls the terminal device 104, and includes, for example, a CPU.
  • a memory 402 is a volatile memory such as a RAM, and is used as a work memory for the processor 401 .
  • the storage unit 403 is a non-volatile memory such as ROM, for example, and stores basic control programs, various application programs, setting data, parameters, and the like of the terminal device 104 .
  • Various programs stored in the storage unit 403 are managed by the basic control program, and execute task scheduling and the like.
  • the operation of the terminal device 104 in this embodiment is implemented by, for example, reading a program stored in the storage unit 403 into the memory 402 and executing it.
  • the display control unit 404 controls the display of a display unit such as a panel (not shown). For example, the display control unit 404 displays various interface screens based on display data received from the information processing apparatuses 101 , 102 , and 103 . For example, the display control unit 404 displays a web application screen based on display data received by HTTP from the information processing apparatuses 101 , 102 , and 103 via the communication I/F 406 .
  • An operation reception unit 405 receives a user operation via a button or the like. Note that the operation reception unit 405 may be configured as a touch panel.
  • a communication interface (I/F) 406 is configured to be able to communicate with the network 106, and is configured as a wireless communication interface capable of executing communication at a plurality of different communication speeds, such as Wifi and Bluetooth (registered trademark).
  • the imaging unit 407 is a camera capable of capturing still images and moving images. For example, the user can post still image data and moving image data captured by the imaging unit 407 to the server function unit 212 of the information processing apparatus 101 and the server function units 307 of the information processing apparatuses 102 and 103 .
  • the configuration of the terminal device 104 is not limited to the configuration shown in FIG.
  • FIG. 5 is a diagram showing the flow of processing between devices in the web application system of FIG. FIG. 5 shows a case where user A accesses the server function unit 212 (for example, the URL of the ABC application) of the information processing apparatus 101 using the terminal device 104 and newly registers.
  • the processing of the terminal device 104 in FIG. 5 is implemented by the processor 401, for example, the processing of the information processing device 101 is implemented by the processor 201, and the processing of the information processing device 102 is implemented by the processor 301, for example.
  • the terminal device 104 accesses the server function unit 212 of the information processing device 101 .
  • the processing of S ⁇ b>101 is performed, for example, by selecting a new registration menu on the top screen of the ABC application displayed on the terminal device 104 .
  • the server function unit 212 of the information processing apparatus 101 transmits the display data of the new registration screen to the terminal apparatus 104 that is the access source.
  • the terminal device 104 accepts input of information necessary for management, such as a name and an e-mail address, from the user on a new registration screen displayed on a panel or the like. Send to the function unit 212 .
  • the information necessary for management is information used by the basic function execution unit 207, and is information such as an address and message notification destination, which are required input items on the new registration screen.
  • the server function unit 212 of the information processing device 101 associates the registration information transmitted from the terminal device 104 with the newly registered user, and stores it in the database 220 as management information 230 .
  • the management information 230 includes, for example, each setting information in addition to the information of the above-mentioned mandatory input items.
  • the newly registered user can set on the new registration screen whether the user creates the profile information by himself or automatically creates the profile information. information is also included in the setting information.
  • the newly registered user can set on the new registration screen whether or not to link another web application with the ABC application, and such information is also included in the setting information. If it is set to link another web application with the ABC app, input of login information to another web application to be linked is also accepted from a newly registered user.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a setting screen for creating profile information on the new registration screen.
  • a setting screen 1000 is a part of the new registration screen of the ABC application or a screen displayed after transition from the new registration screen. For example, the setting screen 1000 is displayed when a profile information creation menu is selected from the new registration screen.
  • a setting screen 1000 displays a message 1001 that reads, "Would you like to set your own profile based on the usage status of other SNSs and other applications?"
  • other SNSs and other applications indicate examples of web applications provided by the server function units 307 of the information processing apparatuses 102 and 103 .
  • message 1002 is displayed.
  • the period is a period determined when the user searches for usage information of other web applications, and is, for example, a period of the most recent month or the like.
  • an execution button 1005 is pressed, usage information of other Web applications within the period specified in the period menu 1003 is searched. . For example, if "last month” is specified in the period menu 1003, posted information posted by newly registered users to other Web applications within the last month is retrieved.
  • the usage information of other web applications is, for example, information posted to other SNS applications, and search/view history on video search sites.
  • Posted information and search/viewing histories have the property of strongly reflecting a user's own hobbies and preferences, so profile information generated based on such information well represents the user's own characteristics.
  • the period can be designated by the period menu 1003, the profile information can more appropriately represent the characteristics of the user himself/herself.
  • the period menu 1003 the profile information can more appropriately represent the characteristics of the user himself/herself.
  • a message 1004 includes a message that can be set as to whether or not to search for a community recommended for a newly registered user among the communities already created in the ABC application based on the generated profile information. Is displayed. If "YES" is selected for message 1004, a search is made for communities that are highly similar to the features of the generated profile information.
  • the generated profile information includes automatically generated profile information and profile information created by the newly registered user himself/herself.
  • profile information is automatically generated and based on the generated profile information. matching is performed.
  • matching is executed based on the profile information created by the user. be. Also, when “NO” is selected for the message 1004 and the execution button 1005 is pressed, matching is not executed.
  • the message 1004 indicates "community" as a matching target, the matching target may be a user. In that case, a search is made for a user having a high degree of similarity to the features of the generated profile information. In this embodiment, it is assumed that matching with a community is performed.
  • the server function unit 212 of the information processing apparatus 101 performs the server function unit 307 of the information processing apparatus 102 .
  • the usage information of the Web application provided by the server function unit 307 for the newly registered user is requested.
  • the usage information is, for example, posted information posted by a newly registered user to a Web application provided by the server function unit 307, and a search history of searches performed on a video search site.
  • the server function unit 212 of the information processing apparatus 101 transmits the login information of the newly registered user to the web application provided by the server function unit 307 together with the request for usage information.
  • the server function unit 307 of the information processing device 102 authenticates the request for usage information received in S105.
  • the server function unit 307 of the information processing apparatus 102 may cause the mobile terminal of the newly registered user to display an authentication screen asking whether or not to permit provision of the usage information to the outside. If the use information is not permitted to be provided to the outside, a notification to that effect is sent to the server function 212 of the information processing apparatus 101, and the processing in FIG. 5 ends. In that case, automatic generation of profile information is not performed.
  • the server function unit 307 of the information processing apparatus 102 sends the usage information of the Web application for the newly registered user to the server function of the information processing apparatus 101 . 212.
  • the server function unit 212 of the information processing apparatus 101 analyzes the usage information received at S107. Analysis will be discussed later.
  • the server function unit 212 of the information processing apparatus 101 generates profile information of the newly registered user based on the analysis result in S108. Generation of profile information will be described later.
  • the server function unit 212 of the information processing apparatus 101 performs matching by comparing the features of the profile information generated in S109 and the features of the community. Matching will be described later.
  • S ⁇ b>111 the server function unit 212 of the information processing device 101 transmits display data for displaying matching results to the terminal device 104 .
  • the processor 401 of the terminal device 104 displays the matching result (eg, recommended community) on a display unit such as a panel based on the display data received in S111.
  • FIG. 5 shows the flow of processing when automatic generation of profile information is selected on the setting screen 1000 and execution of matching is selected.
  • the processes of S110 to S112 are not executed.
  • the processes of S105 to S109 are not executed.
  • the newly registered user can automatically generate profile information by inputting basic information required for new registration. and matching is performed based on the profile information.
  • profile information that appropriately represents the characteristics of the newly registered user even if the usage history of the newly registered user with the ABC app is not accumulated.
  • communities and users with high similarity to the characteristics of the newly registered user can be matched by matching. identified. Therefore, the user's convenience in matching can be improved.
  • FIG. 6 is a flowchart showing processing executed by the information processing device 101 in the processing between devices described in FIG.
  • the processing shown in FIG. 6 is realized, for example, by the processor 201 reading a program stored in the storage unit 203 to the memory 202 and executing the program.
  • the process of FIG. 6 is started after the display data of the new registration screen is transmitted to the terminal device 104 in S102 of FIG.
  • the processor 201 receives registration information from the terminal device 104 corresponding to the newly registered user. This corresponds to the transmission of registration information in S103 of FIG.
  • the processor 201 refers to the received registration information and determines whether automatic generation of profile information is instructed. For example, the determination in S202 is made based on whether or not "YES" is selected for the message 1001 on the setting screen 1000 of FIG. If it is determined in S202 that the generation of profile information has not been instructed, the process proceeds to S207. In S207, the processor 201 accepts creation of profile information by the newly registered user, and proceeds to S208. On the other hand, if it is determined in S202 that profile information generation has been instructed, the process proceeds to S203.
  • the processor 201 acquires access information to other web applications already used by the newly registered user from the registration information received in S201.
  • Access information is, for example, login information for a newly registered user to log in to another web application.
  • the processor 201 accesses the server that provides the web application corresponding to the access information, and requests usage information of the web application for the newly registered user.
  • access information of the newly registered user, identification information of the server function unit 212 of the information processing apparatus 101, and period information are transmitted together with the request for usage information.
  • the period information is, for example, period information specified in the period menu 1003 by selecting "Specify" for the message 1002 on the setting screen 1000 in FIG.
  • usage information of all Web applications for the newly registered user may be requested, or the period information determined as default may be requested. You may make it transmit.
  • the processor 201 requests the server function unit 307 of the information processing apparatus 102 and the server function unit 307 of the information processing apparatus 103 to provide usage information of each Web application for the newly registered user.
  • the processor 201 receives usage information of each web application for the newly registered user from each of the server function unit 307 of the information processing apparatus 102 and the server function unit 307 of the information processing apparatus 103 .
  • the usage information of the web application is, for example, text data, image data such as photos, video search history data, and intention expression data such as sympathy included in the newly registered user's posted information.
  • metadata may also be received as usage information for the web application.
  • the processor 201 analyzes the web application usage information received in S204.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of the analysis process of S205.
  • the processor 201 determines the type of usage information of the web application received in S204. If the web application usage information is text data, the process proceeds to S302.
  • the processor 201 performs keyword extraction on the text data received at S204.
  • keyword extraction for example, text data may be decomposed into words by morphological analysis, and keywords corresponding to appearance frequencies within a predetermined range may be extracted.
  • the processor 201 clusters the keywords extracted at S302. Clustering is performed, for example, based on the distance between vectorized keywords.
  • the processor 201 extracts features based on the keywords included in each clustered group, and estimates the preferences of the newly registered user. For example, it is estimated whether the extracted feature "blue" is preferred by newly registered users. Inference may be performed by inputting a dataset of keywords into a trained model, such as a neural network. Through the process of S304, it is possible to estimate preference information such as a favorite color latent in the text data posted to the XYZ application by the newly registered user.
  • the processor 201 stores the analysis result of S304 in association with the newly registered user. For example, the analysis results are stored as analysis results 233 in database 220 .
  • the processor 201 determines whether the analysis of FIG. 7 has been performed for all of the web application usage information received in S204. If it is determined that the analysis of FIG. 7 has been performed for all of the web application usage information received in S204, the processing of FIG. 7 ends. On the other hand, if there is Web application usage information received in S204 that has not yet been analyzed in FIG. 7, the processing from S301 is repeated. Note that the processes of S302 to S304 are also performed on metadata of moving image data and still image data (for example, title, tag information, summary column and detailed information), and search history data.
  • image data includes still image data and moving image data.
  • the processor 201 performs image analysis on the image data received in S204. For example, the processor 201 uses the trained model to perform image recognition on the still image data and moving image data received in S204. By the processing of S306, for example, the subject and the shooting scene are recognized.
  • the processor 201 estimates the preferences of the newly registered user based on the analysis result of S306. For example, based on the tendency of photographs taken of the person and the motorcycle together, what type of motorcycle do you prefer, what kind of place do you prefer as a touring destination, and whether you prefer touring alone or with multiple people , etc. are estimated.
  • the processor 201 stores the analysis result of S307 in association with the newly registered user. For example, the analysis results are stored as analysis results 233 in database 220 . After S308, the process proceeds to S309.
  • the usage information of the web application is intention data
  • the declaration of intention data is, for example, data indicating that the newly registered user has sympathetic feelings such as "Like” or follow-up on the posted information of others.
  • the processor 201 determines whether the manifestation of intention data received in S204 is data indicating sympathy or data indicating non-sympathy.
  • Data representing sympathy is data representing having a positive feeling such as “Like”.
  • the data indicating non-sympathy is data indicating having a negative emotion such as "Dislike”.
  • the processor 201 acquires the data that represents empathy from the Web application corresponding to the received usage information. For example, the processor 201 acquires from the server function unit 307 of the information processing apparatus 102 posted information on which a newly registered user has pressed “Like”. On the other hand, if it is determined in S310 that the data indicates non-sympathy, in S312 the processor 201 acquires the data that is the object of non-sympathy from the Web application corresponding to the received usage information. For example, the processor 201 acquires from the server function unit 307 of the information processing apparatus 102 post information in which a newly registered user presses “Dislike”.
  • the type of data acquired in S311 or S312 is determined.
  • the processing from S302 is executed.
  • the processing from S306 is executed.
  • the present embodiment it is possible to estimate the preferences of the newly registered user from the usage information of other web applications that the newly registered user has already used. For example, preferences are estimated from SNS posted information posted by newly registered users. Since there is a high possibility that the newly registered user himself/herself has elaborated and posted the content of the posted information, there is a high possibility that the posted information well represents the characteristics of the newly registered user. In this embodiment, profile information is generated using such an estimation result, so profile information that more appropriately represents the characteristics of a newly registered user can be generated.
  • the preferences of the newly registered user are estimated based on the posted information of others with whom the newly registered user sympathized. That is, it is possible to reflect latent tastes and tastes that the newly registered user himself/herself is unaware of in the profile information.
  • features of information posted by others with whom the newly registered user does not sympathize are estimated.
  • the processor 201 uses the analysis result of S205 to generate profile information of the newly registered user.
  • the processor 201 uses the analysis result of S205 to generate profile information of the newly registered user.
  • the processor 201 generates basic information of the profile information based on the management information 230 stored in the database 220 in S104.
  • the basic information is generated based on the information of the required input items on the new registration screen of the ABC application.
  • the processor 201 creates a profile sentence based on the characteristics presumed to be the user's preference and the trend of the data as a result of the analysis of the posted information of the newly registered user. For example, if the processor 201 presumes that he likes tourer-type bikes and there is a tendency for 3 to 4 people touring, the processor 201 generates a profile sentence such as "I often go touring with my friends.” create. Also, if a plurality of types of preferences are obtained as a result of the analysis, a profile sentence may be created in which highly related preferences are arranged.
  • the processor 201 stores the basic information and profile sentences generated at S206 in the database 220 as the profile information 240.
  • the basic information 241 in FIG. 2 is the basic information generated in S206
  • the profile sentence 242 is the profile sentence generated in S206.
  • the processor 201 determines whether or not to execute matching. The determination in S209 is made, for example, based on whether the matching function is selected in the function menu of the ABC application. If it is determined in S209 that matching is to be executed, the process proceeds to S210. On the other hand, if it is determined in S209 not to execute the matching function, the process of FIG. 6 ends. That is, in S209, not only is "YES" selected for the message 1004 on the setting screen 1000, but even if the execution of the matching function is instructed when the profile information is not automatically generated, matching is performed. is determined to be executed.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the processing of S210.
  • the processor 201 determines whether to perform matching using the profile information 240 saved at S208. The determination in S401 is made, for example, based on whether or not "YES" is selected for the message 1004 on the setting screen 1000 of FIG. If it is determined to perform matching using the profile information generated at S206, at S402 the processor 201 obtains the profile information 240 from the database 220.
  • the processor 201 In S403, the processor 201 generates display data for displaying on the terminal device 104 the matching items used for execution of matching. At S403, the processor 201 generates matching item display data based on the profile information generated at S206. Display data of the matching items are, for example, "sex", “region”, “age”, “motorcycle ownership”, “motorcycle type”, “favorite color”, and “favorite food” obtained from the profile information 240. , "favorite sports", etc.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a screen displayed by the display data generated in S403.
  • a screen 1100 displays a message 1101 indicating that matching is to be performed using items based on the newly registered user's profile information 240 and items 1102 obtained from the profile information 240 .
  • Each of the above items is displayed in the item 1102 and is displayed in a checked state as a default.
  • a newly registered user can prevent some of the items in the item 1102 from being used for matching by removing the check.
  • the processor 201 further generates display data for causing the terminal device 104 to display items that can be added to the matching items.
  • the processor 201 generates display data using the items obtained from the analysis results of S205 as additional items. For example, if the genres of "sports", “variety”, “education”, and “drama” are extracted from the viewing history data of the video data in S205, each of these genres can be selected by the newly registered user. Display data is generated as an item 1104 . As shown in a message 1103, it is displayed that item 1104 can be added, and the newly registered user can check each item of item 1104 to use it for executing matching.
  • the video viewing history is considered to reflect the person's preferences.
  • genre information obtained from viewing history of moving images is controlled to be used or not to be used for execution of matching according to user instructions. Therefore, it is possible to perform matching that takes into account the characteristics of the user, and to exclude genres that the user does not want to use for matching from the execution of matching.
  • an item 1105 is displayed as an item obtained from the analysis result of S205.
  • the posting time is acquired from the metadata of the posting information, and the average posting time zone is "6:00 to 8:00", “12:00 to 15:00", “24:00 to 12:00". :00” is extracted, display data is generated as items 1105 that can be selected by the newly registered user. A newly registered user can check each item of the item 1105 to use it for execution of matching.
  • the posting time period may be acquired by another configuration.
  • the posting time zone may be obtained by the processor 201 or the analysis unit 209 performing statistical processing based on the date and time data of the past posting history without being set by the user himself/herself.
  • the time period for posting information is considered to reflect the lifestyle rhythm of each contributor.
  • the user's posting time period is extracted, and controlled so as to be used or not used for execution of matching according to user instructions. Therefore, it is possible to perform matching that takes user characteristics into consideration, and to exclude posting time periods that the user does not want to use for matching from the execution of matching.
  • the processor 201 In S ⁇ b>403 , the processor 201 generates display data for the screen 1100 and transmits it to the terminal device 104 .
  • the processor 401 of the terminal device 104 Upon receiving the display data from the server function unit 212 of the information processing apparatus 101, the processor 401 of the terminal device 104 displays a screen 1100 on a display unit such as a panel. The newly registered user presses an execution button 1106 after checking or unchecking each item on the screen 1100 . When the execution button 1106 is pressed, the processor 401 of the terminal device 104 confirms the selected content and transmits the content to the server function unit 212 of the information processing device 101 .
  • the processor 201 when the processor 201 receives the confirmed contents of the screen 1100 from the terminal device 104, it determines matching items to be used for matching. In S404, the processor 201 determines the item selected by the newly registered user on the screen 1100 as the matching item to be used for matching. Subsequently, similarity determination between the content of the item determined in S404 and the characteristics of the community already created by the ABC application is performed for each community. That is, the processes of S407 and S408 are repeated for the number of communities.
  • the processor 201 focuses on one community among the communities already created by the ABC app, and extracts the features of that community. For example, the processor 201 may extract profile information of each of multiple users belonging to the community, and use their statistical values as features of the community.
  • the processor 201 performs similarity determination between the content of the matching item determined in S404 and the features of the community extracted in S407. At that time, a score may be used as a result of similarity determination (similarity). For example, for the characteristic "motorcycle type: tourer" determined in S404, if the ratio of users having the characteristic "motorcycle type: tourer" out of a plurality of users belonging to the community is equal to or greater than a threshold.
  • a maximum value for example, 100%
  • the relationship between the threshold and score may be determined in advance. In this way, the degree of similarity with respect to community features is derived for each of the matching items determined in S404. After S408, other communities are focused on and the processes of S407 and S408 are repeated.
  • the processor 201 identifies, as a result of the similarity determination in S ⁇ b>408 , a community included within a predetermined range from the one with the highest degree of similarity as a display candidate to be displayed on the terminal device 104 . For example, assume that the following similarity determination results are obtained for each of the matching items 1 to 3 of the newly registered user.
  • the features estimated from the data of the non-sympathetic target acquired in S312 may be reflected in the degree of similarity of the newly registered user to the community. For example, if the newly registered user has a characteristic of "incident A" that does not empathize, and the degree of similarity to community b is 10%, subtract 10% from the degree of similarity of the newly registered user to community b of 70%. The resulting 60% may be calculated as the final degree of similarity.
  • the processor 201 retrieves the user created profile information 231 from the database 220 in S405. Then, at S ⁇ b>406 , the processor 201 determines matching items based on the user-created profile information 231 . At that time, for example, keyword extraction and feature extraction may be performed on the user-created profile information 231 in the same manner as in S302. Thereafter, determination of similarity between the content of the item determined in S406 and the characteristics of the community already created by the ABC application is performed for each community as described above.
  • FIG. 8 the process of identifying a display candidate community by comparing the characteristics of a newly registered user and the characteristics of each community has been described.
  • the characteristics of a newly registered user may be compared with the characteristics of each user registered in the ABC app, and a community to which a user with a high degree of similarity belongs may be identified as a display candidate.
  • FIG. 9 is a flowchart showing another process of S209. Since S501 to S506 are the same as the description of S401 to S406 in FIG. 8, the description thereof will be omitted. After S504, similarity determination between the content of the item determined in S504 and the features of users already registered in the ABC application is performed for each user. That is, the processes of S507 and S508 are repeated by the number corresponding to the number of users.
  • the processor 201 extracts the features of the user of interest among the users already registered with the ABC app.
  • the features of the user of interest may be extracted from the profile information of the user of interest. For example, similar to S302, keyword extraction and feature extraction may be performed on the profile information of the user of interest.
  • the processor 201 performs similarity determination between the content of the matching item determined in S504 and the features of the user of interest extracted in S507. At that time, a score may be used as a result of similarity determination (similarity).
  • the characteristics estimated from the non-sympathy target data acquired in S312 may be reflected in the degree of similarity of the newly registered user to the user of interest. For example, when the similarity with respect to the user of interest is 10% for the feature of "incident A" with which the newly registered user does not empathize, 10% is subtracted from the similarity of 60% of the newly registered user with respect to the user of interest. The resulting 50% may be calculated as the final degree of similarity.
  • the processor 201 identifies users included within a predetermined range from the highest degree of similarity as a result of the similarity determination in S508. User identification may be performed, for example, by the processing described in S409.
  • the processor 201 identifies the community to which the user identified at S509 belongs as a display candidate.
  • the processor 201 After S ⁇ b>210 , in S ⁇ b>211 the processor 201 generates display data for displaying the display candidates identified in S ⁇ b>409 as matching results, and transmits the generated display data to the terminal device 104 .
  • the processor 401 of the terminal device 104 displays a screen displaying the matching result on a display unit such as a panel based on the received display data.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of a screen displayed based on the display data generated in S211.
  • community candidates 1201 the names of the display candidate communities identified in S409 are displayed.
  • a newly registered user can participate in the selected community by checking a desired community among the communities displayed as community candidates 1201 and pressing a button 1202 .
  • matching items used for matching are also displayed on screen 1203.
  • the contents checked in the matching item 1102 of the screen 1100 are displayed.
  • the items used for matching are displayed together with the result of matching.
  • the community candidate 1201 may display a community that already exists in the ABC application, or may display a newly created community. For example, it is assumed that user a, user b, and user c are already registered in the ABC application. Suppose that the viewing history of each video is as follows.
  • the community is displayed as the community candidate 1201, but it may be the user.
  • the user identified in S509 may be identified as a display candidate in S510 and displayed instead of the community candidate 1201 .
  • a profile sentence is automatically generated based on usage information of other web applications that the newly registered user has already used.
  • the usage information of other web applications is, for example, information posted to other SNS applications, video viewing history information on video search sites, and intention expression information indicating sympathy/non-sympathy for information posted by other posters, It reflects the preferences of newly registered users. Therefore, it is possible to generate a profile statement that more appropriately expresses the preferences of the newly registered user.
  • the user can set whether or not to automatically generate profile information, and whether or not to perform matching with recommended communities based on the generated profile information. Can be set.
  • the information processing apparatus of each of the above embodiments is an information processing apparatus (101) capable of executing a web application, and includes generation means (212, 210) for generating profile information of a newly registered user to the web application. , the generating means obtains usage information of another web application used by the newly registered user, and generates the profile information based on the obtained usage information (208, 209). and
  • the information processing apparatus further includes first setting means (1000, 1002) for setting a period for which the usage information of the other Web application is to be acquired, and the generating means causes the first setting means to It is characterized by acquiring usage information of the other web application within a set period.
  • the usage information of the other web application is characterized by including posted information.
  • the posted information includes at least one of text data and image data.
  • profile information is generated based on the text sentences and photos of posted information posted on SNS, so it is possible to better reflect the tastes of newly registered users.
  • the usage information of the other web application is characterized by including image viewing history information.
  • the usage information of the other web application is characterized by including information indicating empathy for the posted information of the other contributor.
  • profile information is generated based on video viewing history, "Like” and “Follow”, so it is possible to better reflect the tastes of newly registered users.
  • the information processing apparatus further comprises matching means for matching users or user groups having characteristics similar to the characteristics of the profile information based on the profile information generated by the generating means. do.
  • mapping can be performed using profile information that represents the characteristics of newly registered users.
  • the information processing apparatus further comprises second setting means (1000, 1001) for setting whether or not to use the profile information generated by the generating means in the matching, wherein the matching means uses the generating means to If the generated profile information is set by the second setting means, the matching is performed based on the profile information generated by the generating means.
  • second setting means 1000, 1001 for setting whether or not to use the profile information generated by the generating means in the matching
  • the information processing apparatus further comprises display control means (205) for displaying a result of matching by the matching means on a display unit, and the display control means controls the result of the matching as well as the It is characterized by displaying the contents of profile information (1200).
  • the display unit is provided in a terminal device (104) different from the information processing device, and transmitting means (1200) for transmitting display data for displaying the matching result to the terminal device. It is characterized by having
  • the matching result can be displayed on the mobile terminal of the newly registered user.
  • the information processing apparatus further comprises third setting means (1100, 1102) for setting items to be used for the matching among the items included in the profile information generated by the generating means, wherein the matching means , the matching is performed based on the contents of the items set by the third setting means.
  • the information processing apparatus further includes fourth setting means (1100, 1104, 1105) for setting analysis results to be used for the matching among the analysis results of the other Web applications, wherein the matching means 4 The matching is performed based on the analysis result set by the setting means.
  • the analysis result is characterized by including information on viewing history of images.
  • the analysis result is characterized by including the posting time of the newly registered user to the other web application.

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Abstract

Ｗｅｂアプリケーションを実行可能な情報処理装置は、前記Ｗｅｂアプリケーションへの新規登録ユーザのプロフィール情報を生成する生成手段、を備える。前記生成手段は、前記新規登録ユーザが利用している他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得し、該取得された利用情報に基づいて、前記プロフィール情報を生成する。

Description

情報処理装置、情報処理方法、プログラム並びに記憶媒体
　本発明は、Ｗｅｂアプリケーションを実行可能な情報処理装置、情報処理方法、プログラム並びに記憶媒体に関する。
　特許文献１には、複数のユーザの行動に関する情報を設定情報として収集し、その収集した設定情報に基づいてユーザ同士をマッチングし、マッチングしたユーザ間でメッセージ等の情報を交換あるいは供給させるための仲介処理を行う装置が記載されている。また、特許文献２には、展示会の会場などでユーザにタグを読み込ませることにより、ユーザの特性を入力することが記載されている。
特開２０１３－３９８８号公報 特許第５４２２００２号
　ＳＮＳアプリ等のＷｅｂアプリケーションにユーザが新規登録される時点ではユーザの使用履歴がないので、ユーザ特性を適切に推定することができない。また、ユーザの特性を詳細に把握するためにはプロフィール情報の入力項目を増やすことが考えられるが、項目が多いとユーザは一つ一つ手動で入力することが大変になり煩わしさが生じることが想定される。このように、アプリケーションにおいてユーザ特性を利用する場合は、ユーザ特性を適切に設定したい一方で、ユーザの利便性を向上させることも求められる。
　本発明は、新規登録ユーザの特性を適切に推定するとともに、ユーザの利便性を向上させる情報処理装置、情報処理方法、プログラム並びに記憶媒体を提供することを目的とする。
　本発明に係る情報処理装置は、Ｗｅｂアプリケーションを実行可能な情報処理装置であって、前記Ｗｅｂアプリケーションへの新規登録ユーザのプロフィール情報を生成する生成手段、を備え、前記生成手段は、前記新規登録ユーザが利用している他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得し、該取得された利用情報に基づいて、 前記プロフィール情報を生成することを特徴とする。
　本発明に係る情報処理方法は、Ｗｅｂアプリケーションを実行可能な情報処理装置において実行される情報処理方法であって、前記Ｗｅｂアプリケーションへの新規登録ユーザのプロフィール情報を生成する生成工程、を有し、前記生成工程では、前記新規登録ユーザが利用している他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得し、該取得された利用情報に基づいて、前記プロフィール情報を生成することを特徴とする。
　本発明に係るプログラムは、Ｗｅｂアプリケーションへの新規登録ユーザのプロフィール情報を生成する、ようにコンピュータを動作させるためのプログラムであって、前記プロフィール情報の生成においては、前記新規登録ユーザが利用している他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得し、該取得された利用情報に基づいて、前記プロフィール情報を生成することを特徴とする。
　本発明に係る記憶媒体は、Ｗｅｂアプリケーションへの新規登録ユーザのプロフィール情報を生成する、ようにコンピュータを動作させるためのプログラムを記憶するコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、前記プロフィール情報の生成においては、前記新規登録ユーザが利用している他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得し、該取得された利用情報に基づいて、前記プロフィール情報を生成することを特徴とする。
　本発明によれば、新規登録ユーザの特性を適切に推定するとともに、ユーザの利便性を向上させることができる。
　本発明のその他の特徴及び利点は、添付図面を参照とした以下の説明により明らかになるであろう。なお、添付図面においては、同じ若しくは同様の構成には、同じ参照番号を付す。
　添付図面は明細書に含まれ、その一部を構成し、本発明の実施の形態を示し、その記述と共に本発明の原理を説明するために用いられる。
Ｗｅｂアプリケーションシステムの構成を示す図である。 情報処理装置の構成を示すブロック図である。 他の情報処理装置の構成を示すブロック図である。 端末装置の構成を示すブロック図である。 Ｗｅｂアプリケーションシステムにおける装置間の処理の流れを示す図である。 情報処理装置が実行する処理を示すフローチャートである。 分析の処理を示すフローチャートである。 マッチングの処理を示すフローチャートである。 マッチングの処理を示すフローチャートである。 プロフィール作成に関する設定画面を示す図である。 マッチング項目の設定画面を示す図である。 マッチング結果を表示する画面を示す図である。
　以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明に必須のものとは限らない。実施形態で説明されている複数の特徴のうち二つ以上の特徴は任意に組み合わされてもよい。また、同一若しくは同様の構成には同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
　図１は、本実施形態におけるＷｅｂアプリケーションシステムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、Ｗｅｂアプリケーションシステムは、例えばＳＮＳアプリを提供する情報処理装置１０１を含む。以下、情報処理装置１０１が提供するＷｅｂアプリケーションを他の装置が提供するアプリと区別するために、「ＡＢＣアプリ」と呼ぶ場合がある。図１では、端末装置１０４はユーザＡに対応し、端末装置１０５はユーザＢに対応する。  本実施形態では、ユーザＡをＡＢＣアプリに新規登録する新規登録ユーザとする。端末装置１０４、１０５は、例えば、ＰＣ等の情報処理装置やスマートフォン等の携帯端末である。情報処理装置１０２、１０３は、情報処理装置１０１が提供するＡＢＣアプリと異なるＷｅｂアプリケーションを提供するＷｅｂアプリケーションサーバである。
　情報処理装置１０１、１０２、１０３、端末装置１０４、１０５は、ネットワーク１０６を介して相互に通信可能である。ネットワーク１０６は、媒体として有線通信ネットワーク、無線通信ネットワーク、並びに両者を含む通信ネットワークであり、例えばインターネットが含まれる。ユーザＡは、端末装置１０４により情報処理装置１０１にアクセスしてＡＢＣアプリを利用することができるとともに、情報処理装置１０２、１０３にアクセスして各Ｗｅｂアプリケーションを利用することができる。また、ユーザＢは、端末装置１０５により情報処理装置１０１にアクセスしてＡＢＣアプリを利用することができるとともに、情報処理装置１０２、１０３にアクセスして各Ｗｅｂアプリケーションを利用することができる。情報処理装置１０２、１０３が提供するＷｅｂアプリケーションとしては、例えば、投稿アプリや動画検索サイトなどがある。また、Ｗｅｂアプリケーションを利用するとは、例えば、テキストデータや写真や動画等の画像データを含む投稿情報を投稿することや、他の投稿者の投稿情報を閲覧して「いいね」や「フォロー」等の共感の意思を示すこと、動画検索サイトにおいて動画の検索／視聴をすることを含む。
　ユーザは、例えばＳＮＳアプリに新規に登録した場合には、ユーザ自身のプロフィール情報を作成することが一般的に行われている。このプロフィール情報は、項目としては、名前、名称、肩書、活動拠点、趣味等、多岐に渡っており、投稿者自身の特徴をよく表現するように作成することが勧められている。しかしながら、ＳＮＳアプリの使用経験が浅いユーザにとっては、作成の自由度が高い反面、どのように作成したら良いのかが分からず、また、自身の特徴を表現することが難しい面もある。また、ユーザの特性を詳細に把握するために、プロフィール情報の入力項目を増やすことが考えられる。しかしながら、入力項目が多いと、ユーザは一つ一つ手動で入力することが大変になり、煩わしさが生じてしまうことが想定される。
　本実施形態によれば、ユーザがＡＢＣアプリに新規登録した場合に、そのユーザが既に利用している他のＷｅｂアプリケーションへの投稿情報や動画検索履歴などを分析し、そのユーザの特徴を表現するようプロフィール情報を自動的に生成する。そのような構成により、ＳＮＳアプリの使用経験が浅いユーザであっても、ユーザ自身がプロフィール情報を作成しなくて済むので、利便性を向上させることができる。
　また、ユーザの特徴と類似する特徴を有するユーザもしくはユーザグループとのマッチング（特徴の照合）がＳＮＳアプリの機能として知られているが、新規登録ユーザのように過去の利用履歴が蓄積されていない場合には、ユーザの特徴を適切に推定することができない。その結果、マッチングを適切に実行することができない。
　本実施形態によれば、上記の生成されたプロフィール情報を用いて、ＡＢＣアプリ内で既に生成されている複数種類のユーザグループとのマッチングを実行し、マッチング結果をユーザに提示する。そのような構成により、新規登録ユーザであっても、新規登録ユーザの特徴を適切に推定してマッチングを実行することができる。また、ユーザは、まだ過去の利用履歴が蓄積されていないにも関わらず、自身の特徴に適切にマッチングされたユーザもしくはユーザグループを認識することができる。本実施形態では、ユーザグループの一例として「コミュニティ」を挙げ、以降、「コミュニティ」を用いて説明する。
　図２は、情報処理装置１０１の構成の一例を示すブロック図である。プロセッサ２０１は、情報処理装置１０１を統括的に制御するプロセッサであり、例えば、ＣＰＵを含んで構成される。メモリ２０２は、例えばＲＡＭ等の揮発性メモリであり、プロセッサ２０１のワークメモリとして用いられる。記憶部２０３は、例えばＲＯＭ等の不揮発性メモリやハードディスクであり、情報処理装置１０１の基本制御プログラムや各種アプリケーションプログラム、設定データやパラメータ等を記憶する。記憶部２０３に記憶されている各種プログラムは基本制御プログラムにより管理され、タスクのスケジューリング等を実行する。本実施形態における情報処理装置１０１の動作は、例えば、記憶部２０３に記憶されたプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより実現される。即ち、本実施形態における情報処理装置１０１の動作は、プロセッサ２０１と、コンピュータ読取可能な記憶媒体に記憶されたプログラムによって実現される。そのため、プロセッサ２０１もしくは情報処理装置１０１は、発明の動作を実現するためのコンピュータとなり得る。
　通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）２０４は、ネットワーク１０６の媒体に対応した構成を有し、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　Ｃａｒｄ）や、近距離無線通信用のＮＦＣチップで構成される。表示制御部２０５は、不図示のパネルやディスプレイ等の表示部の表示を制御する。また、表示制御部２０５は、他の装置の表示部に表示させる各種ユーザインタフェース画面などの表示データを生成する。例えば、表示制御部２０５は、端末装置１０４、１０５の表示部に表示させるための表示データを生成し、通信Ｉ／Ｆ２０４を介して、生成された表示データをＨＴＴＰによって端末装置１０４、１０５に送信する。操作受付部２０６は、不図示のキーボードやマウス等を介したユーザ操作を受け付ける。
　サーバ機能部２１２は、情報処理装置１０１がＷｅｂアプリケーションサーバとして機能するためのブロックである。サーバ機能部２１２は、例えばＳＮＳサーバとしての基本機能を実現する基本機能実行部２０７を有する。基本機能実行部２０７は、例えば、ＳＮＳアプリへのユーザ新規登録機能、設定変更等の管理機能、電子掲示板としてのコミュニティ作成機能、チャット等のメッセージング機能、を実現する。ユーザ自身によるプロフィール情報の作成機能も、基本機能実行部２０７により実現される。
　利用情報取得部２０８は、ＡＢＣアプリへの新規登録ユーザについての、他の情報処理装置１０２、１０３が提供するＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得する。他のＷｅｂアプリケーションの利用情報とは、例えば、ＡＢＣアプリへの新規登録ユーザが他のＳＮＳアプリで既に投稿している投稿情報、該新規登録ユーザが他の動画検索サイトにおける検索・視聴履歴情報、該新規登録ユーザが他のＳＮＳアプリにおける他の投稿者に対する共感などの意思表示情報である。また、新規登録ユーザが他のＳＮＳアプリで既に投稿しているプロフィール文も利用情報に含まれる。本実施形態により生成されるプロフィール情報は、後述する分析の結果に基づいて生成されるので、他のＳＮＳアプリで既に投稿しているプロフィール文の単なる流用とはならず、より新規登録ユーザの好みが反映されたものとなる。
　分析部２０９は、学習済みのモデルや利用情報取得部２０８により取得した利用情報を用いて、クラスタリング、分類、回帰等のデータ分析を行う。例えば、分析部２０９は、取得した投稿情報に含まれるテキストデータを対象としてデータマイニングを行い、出現するデータの傾向や出現率を解析する。また、例えば、分析部２０９は、取得した投稿情報に含まれる写真や動画等の画像データを対象としてパターン認識や行動認識を行い、人物の特定や、動物の認識、風景等のシーン認識を行う。また、例えば、分析部２０９は、テキストデータや画像データの分析結果と、エゴグラムなどの性格モデルとに基づいて、性格推定を行う。
　プロフィール情報生成部２１０は、分析部２０９の分析結果を用いて、ＡＢＣアプリへの新規登録ユーザのプロフィール情報を生成する。プロフィール情報生成部２１０は、新規登録ユーザの管理情報から得られる基本情報と、分析部２０９の分析結果に基づいて作成されるプロフィール文と、に基づいてプロフィール情報を生成する。
　マッチング実行部２１１は、プロフィール情報生成部２１０により生成されたプロフィール情報を用いて、既に作成されているコミュニティもしくはユーザの特徴との照合を行う。コミュニティはユーザの集合体であるので、個々のユーザの特徴の統計値（例えば最も割合が多い特徴を採用するなど）として導出された特徴がコミュニティの特徴として扱われ、新規登録ユーザの特徴と比較される。マッチング実行部２１１は、新規登録ユーザの特徴と類似度が高いと判定されたコミュニティもしくはユーザを特定する。本実施形態では、特定されたコミュニティもしくはユーザは、マッチングが実行された結果として新規登録ユーザの端末装置１０４に表示される。
　データベース２２０は、例えば、ＡＢＣアプリに登録されているユーザに関する情報をユーザ情報２２１として記憶する。図２は、ユーザ情報２２１に、ユーザＡに対応するユーザ情報２２２と、ユーザＢに対応するユーザ情報２２３とが記憶されている様子を示している。ここでは、ユーザ情報２２２とユーザ情報２２３は、内容は異なるものの、同じ構成を有するものとして説明する。なお、サーバ機能部２１２にユーザが新規登録されると、その新規登録ユーザに関する情報が新たなユーザ情報として格納される。ユーザ情報は、管理情報２３０、プロフィール情報２４０、ユーザ作成プロフィール情報２３１、投稿情報２３２、分析結果２３３を含む。
　管理情報２３０は、サーバ機能部２１２がユーザを管理する上で必要な情報であり、例えば、名前やメールアドレス等の必須入力項目の情報、認証情報などを含む。プロフィール情報２４０は、基本情報２４１とプロフィール文２４２を含む。基本情報２４１は、名前や性別などのプロフィールの基本情報である。プロフィール文２４２は、プロフィール情報生成部２１０により生成された情報である。ユーザ作成プロフィール情報２３１は、ユーザがプロフィール情報生成部２１０によるプロフィール自動生成機能を用いずにユーザ自身で作成したプロフィール情報である。投稿情報２３２は、ユーザがＡＢＣアプリに投稿した投稿内容を示す情報であり、テキストデータや写真や動画等の画像データを含む。新規登録直後では、投稿情報２３２がない場合もある。分析結果２３３は、分析部２０９により分析された分析結果である。
　情報処理装置１０１の構成は、図２に示す構成に限定されるものではなく、情報処理装置１０１が実現可能な機能、もしくはＷｅｂアプリケーションサーバとして実現可能な機能に応じた機能ブロックを適宜含み得る。また、サーバ機能部２１２がＣＰＵやＣＰＵ等のプロセッサを有し、プロセッサ２０１の制御の下で動作するようにしても良い。また、データベース２２０には、ユーザ情報のみならず、分析部２０９が分析で用いる学習済みモデルなどが記憶されていても良い。
　図３は、情報処理装置１０２、１０３の構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１０２と情報処理装置１０３は、同じ構成を有するものとし、以下、特に断らない限り、情報処理装置１０２を、情報処理装置１０２及び１０３の代表例として説明する。
　プロセッサ３０１は、情報処理装置１０２を統括的に制御するプロセッサであり、例えば、ＣＰＵを含んで構成される。メモリ３０２は、例えばＲＡＭ等の揮発性メモリであり、プロセッサ３０１のワークメモリとして用いられる。記憶部３０３は、例えばＲＯＭ等の不揮発性メモリやハードディスクであり、情報処理装置１０２の基本制御プログラムや各種アプリケーションプログラム、設定データやパラメータ等を記憶する。記憶部３０３に記憶されている各種プログラムは基本制御プログラムにより管理され、タスクのスケジューリング等を実行する。本実施形態における情報処理装置１０２の動作は、例えば、記憶部３０３に記憶されたプログラムをメモリ３０２に読み出して実行することにより実現される。
　通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）３０４は、ネットワーク１０６の媒体に対応した構成を有し、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　Ｃａｒｄ）や、近距離無線通信用のＮＦＣチップで構成される。表示制御部３０５は、不図示のパネルやディスプレイ等の表示部の表示を制御する。また、表示制御部３０５は、他の装置の表示部に表示させる各種ユーザインタフェース画面などの表示データを生成する。例えば、表示制御部３０５は、端末装置１０４、１０５の表示部に表示させるための表示データを生成し、通信Ｉ／Ｆ３０４を介して、生成された表示データをＨＴＴＰによって端末装置１０４、１０５に送信する。操作受付部３０６は、不図示のキーボードやマウス等を介したユーザ操作を受け付ける。
　サーバ機能部３０７は、情報処理装置１０２がＷｅｂアプリケーションサーバとして機能するためのブロックである。サーバ機能部３０７は、例えばＳＮＳサーバとしての基本機能を実現する。サーバ機能部３０７は、例えば、ＳＮＳアプリへのユーザ新規登録機能、設定変更等の管理機能、電子掲示板としてのコミュニティ作成機能、チャット等のメッセージング機能、を実現する。
　データベース３１０は、例えば、ＳＮＳアプリに登録されているユーザに関する情報をユーザ情報３１１として記憶する。図３は、ユーザ情報３１１に、ユーザＡに対応するユーザ情報３１２と、ユーザＢに対応するユーザ情報３１６とが記憶されている様子を示している。ここでは、ユーザ情報３１２とユーザ情報３１６は、内容は異なるものの、同じ構成を有するものとして説明する。なお、サーバ機能部３０７にユーザが新規登録されると、その新規登録ユーザに関する情報が新たなユーザ情報として格納される。ユーザ情報は、管理情報３１３、プロフィール情報３１４、投稿情報３１５を含む。
　管理情報３１３は、サーバ機能部３０７がユーザを管理する上で必要な情報であり、例えば、名前やメールアドレス等の必須入力項目の情報、認証情報などを含む。プロフィール情報３１４は、ユーザ自身で作成されたプロフィール情報である。投稿情報３１５は、例えば、ユーザがＳＮＳアプリに投稿した投稿内容を示す情報であり、テキストデータや写真や動画等の画像データを含む。
　情報処理装置１０２の構成は、図３に示す構成に限定されるものではなく、情報処理装置１０２が実現可能な機能、もしくはＷｅｂアプリケーションサーバとして実現可能な機能に応じた機能ブロックを適宜含み得る。
　図４は、端末装置１０４、１０５の構成の一例を示すブロック図である。端末装置１０４と端末装置１０５は、同じ構成を有するものとし、以下、端末装置１０４を端末装置１０４及び１０５の代表例として説明する。本実施形態では、端末装置１０４をスマートフォンとして説明するが、デスクトップやノート型のＰＣ等であっても良い。
　プロセッサ４０１は、端末装置１０４を統括的に制御するプロセッサであり、例えば、ＣＰＵを含んで構成される。メモリ４０２は、例えばＲＡＭ等の揮発性メモリであり、プロセッサ４０１のワークメモリとして用いられる。記憶部４０３は、例えばＲＯＭ等の不揮発性メモリであり、端末装置１０４の基本制御プログラムや各種アプリケーションプログラム、設定データやパラメータ等を記憶する。記憶部４０３に記憶されている各種プログラムは基本制御プログラムにより管理され、タスクのスケジューリング等を実行する。本実施形態における端末装置１０４の動作は、例えば、記憶部４０３に記憶されたプログラムをメモリ４０２に読み出して実行することにより実現される。
　表示制御部４０４は、不図示のパネル等の表示部の表示を制御する。例えば、表示制御部４０４は、情報処理装置１０１、１０２、１０３から受信した表示データに基づいて、各種インタフェース画面を表示する。例えば、表示制御部４０４は、通信Ｉ／Ｆ４０６を介して、情報処理装置１０１、１０２、１０３からＨＴＴＰによって受信した表示データに基づいて、Ｗｅｂアプリケーション画面を表示する。操作受付部４０５は、ボタン等を介してユーザ操作を受け付ける。なお、操作受付部４０５は、タッチパネルとして構成されても良い。
　通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）４０６は、ネットワーク１０６と通信が可能なように構成され、例えば、ＷｉｆｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など、複数の異なる通信速度の通信を実行可能な無線通信インタフェースとして構成されても良い。撮像部４０７は、静止画像や動画像を撮影可能なカメラである。例えば、ユーザは、撮像部４０７により撮影された静止画像データや動画像データを、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２、情報処理装置１０２、１０３のサーバ機能部３０７に投稿することができる。
　端末装置１０４の構成は、図４に示す構成に限定されるものではなく、端末装置１０４が実現可能な機能に応じた機能ブロックを適宜含み得る。
　図５は、図１のＷｅｂアプリケーションシステムにおける装置間の処理の流れを示す図である。図５は、ユーザＡが端末装置１０４により、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２（例えば、ＡＢＣアプリのＵＲＬ）にアクセスし、新規登録するケースを示している。図５の端末装置１０４の処理は例えばプロセッサ４０１により実現され、情報処理装置１０１の処理は例えばプロセッサ２０１により実現され、情報処理装置１０２の処理は例えばプロセッサ３０１により実現される。
　Ｓ１０１において、端末装置１０４は、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２にアクセスする。Ｓ１０１の処理は、例えば、端末装置１０４に表示されたＡＢＣアプリのトップ画面上で新規登録メニューが選択されることにより行われる。Ｓ１０２において、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２は、アクセス元の端末装置１０４に対して、新規登録画面の表示データを送信する。
　Ｓ１０３において、端末装置１０４は、パネル等に表示された新規登録画面上で、名称や電子メールアドレス等、管理のために必要な情報の入力をユーザから受付け、登録情報として情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２に送信する。ここで、管理のために必要な情報とは、基本機能実行部２０７で用いられる情報であり、例えば住所やメッセージの通知先等、新規登録画面上で必須入力項目とされる情報である。
　Ｓ１０４において、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２は、端末装置１０４から送信された登録情報を新規登録ユーザと対応づけ、データベース２２０内に管理情報２３０として格納する。管理情報２３０には、例えば、上記の必須入力項目の情報の他、各設定情報も含まれる。本実施形態では、新規登録ユーザは、新規登録画面上で、プロフィール情報の作成をユーザ自身が作成するか、もしくはプロフィール情報の生成を自動で行うかを設定することが可能であり、そのような情報も設定情報に含まれる。また、新規登録ユーザは、新規登録画面上で、他のＷｅｂアプリケーションをＡＢＣアプリと連携させるか否かを設定することが可能であり、そのような情報も設定情報に含まれる。他のＷｅｂアプリケーションをＡＢＣアプリと連携させると設定された場合には、新規登録ユーザから、連携先となる他のＷｅｂアプリケーションへのログイン情報の入力も受け付ける。
　図１０は、新規登録画面におけるプロフィール情報の作成に関する設定画面の一例を示す図である。設定画面１０００は、ＡＢＣアプリの新規登録画面の一部もしくは新規登録画面から遷移して表示される画面である。例えば、設定画面１０００は、新規登録画面からプロフィール情報の作成メニューが選択されることにより表示される。設定画面１０００には、メッセージ１００１として「他のＳＮＳや他のアプリの利用状況に基づいて自己のプロフィールを設定しますか？」と表示される。ここで、他のＳＮＳや他のアプリとは、情報処理装置１０２及び１０３のサーバ機能部３０７が提供するＷｅｂアプリケーションの一例を示している。メッセージ１００１に対して、新規登録ユーザにより「ＹＥＳ」が選択（チェック）され、実行ボタン１００５が押下されると、新規登録ユーザが既に利用している他のＳＮＳや他のアプリの利用情報に基づいて、自己のプロフィール情報が自動作成される機能が実行される。一方、メッセージ１００１に対して「ＮＯ」が選択された場合、新規登録ユーザは、自身で自己のプロフィール情報を作成する。「ＮＯ」が選択されて、実行ボタン１００５が押下されると、不図示のプロフィール情報作成画面が表示され、ユーザは、自己のプロフィール情報を作成することができる。ユーザにより作成されたプロフィール情報は、図２のユーザ作成プロフィール情報２３１としてデータベース２２０に格納される。
　メッセージ１００１に対して「ＹＥＳ」が選択された場合、メッセージ１００２が表示される。メッセージ１００２として「期間を指定しますか？」と表示される。ここで、期間とは、ユーザが他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を検索する際に定められる期間であり、例えば、直近１ヵ月等の期間である。「指定する」が選択され、期間メニュー１００３で期間が選択され、実行ボタン１００５が押下されると、期間メニュー１００３で指定された期間内に該当する、他のＷｅｂアプリケーションの利用情報が検索される。例えば、「直近１ヵ月」が期間メニュー１００３で指定された場合には、新規登録ユーザが他のＷｅｂアプリケーションに直近１ヵ月の間に投稿した投稿情報が検索される。
　また、図１０では、不図示であるが、メッセージ１００１に対して「ＹＥＳ」が選択された場合、新規登録ユーザが既に利用している他のＷｅｂアプリケーションにアクセスするための設定項目が表示される。新規登録ユーザは、その設定項目において、既に利用している他のＷｅｂアプリケーションへのログイン情報等を入力する。
　本実施形態では、新規登録ユーザが利用している他のＷｅｂアプリケーションの利用情報に基づいて、新規登録ユーザのプロフィール情報を自動的に生成することができる。上述したように、他のＷｅｂアプリケーションの利用情報とは、例えば、他のＳＮＳアプリへの投稿情報、動画検索サイトにおける検索・視聴履歴である。投稿情報や検索・視聴履歴は、ユーザ自身の趣味や嗜好を強く反映する性質があるので、そのような情報に基づいて生成されたプロフィール情報は、ユーザ自身の特徴をよく表すものとなる。しかしながら、趣味や嗜好等は、時間が経つにつれ変化する傾向があるので、より直近の情報に基づいて生成されることが望ましい場合がある。本実施形態では、期間メニュー１００３により期間を指定することができるので、プロフィール情報をユーザ自身の特徴をより適切に表すものとすることができる。また、期間の指定により、他のＷｅｂアプリケーションの利用情報の取得や分析にかかる処理負荷を軽減することができる。
　メッセージ１００４には、生成されたプロフィール情報に基づいて、ＡＢＣアプリ内で既に作成されているコミュニティのうち、新規登録ユーザにおすすめのコミュニティを検索するマッチングを実行するか否かを設定可能なメッセージが表示される。メッセージ１００４に対して「ＹＥＳ」が選択された場合、生成されたプロフィール情報の特徴と類似度の高いコミュニティが検索される。ここで、生成されたプロフィール情報とは、自動的に生成されたプロフィール情報と、新規登録ユーザ自身により作成されたプロフィール情報を含む。メッセージ１００１に対して「ＹＥＳ」が選択され、メッセージ１００４に対して「ＹＥＳ」が選択されて実行ボタン１００５が押下されると、プロフィール情報が自動的に生成され、その生成されたプロフィール情報に基づいてマッチングが実行される。また、メッセージ１００１に対して「ＮＯ」が選択され、メッセージ１００４に対して「ＹＥＳ」が選択されて実行ボタン１００５が押下されると、ユーザにより作成されたプロフィール情報に基づいて、マッチングが実行される。また、メッセージ１００４に対して「ＮＯ」が選択されて実行ボタン１００５が押下された場合には、マッチングは実行されない。なお、メッセージ１００４では、マッチング先として「コミュニティ」が示されているが、マッチング先がユーザであっても良い。その場合には、生成されたプロフィール情報の特徴と類似度の高いユーザが検索される。本実施形態では、コミュニティとのマッチングが行われるとして説明する。
　再び、図５を参照する。Ｓ１０４で登録情報が管理情報２３０として格納された後、設定画面１０００でプロフィール情報の自動生成が選択されていた場合、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２は、情報処理装置１０２のサーバ機能部３０７に対して、新規登録ユーザについての、サーバ機能部３０７が提供するＷｅｂアプリケーションの利用情報を要求する。ここで、利用情報とは、例えば、新規登録ユーザがサーバ機能部３０７が提供するＷｅｂアプリケーションに投稿した投稿情報、動画検索サイトにおいて検索した検索履歴である。Ｓ１０５では、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２は、利用情報の要求とともに、サーバ機能部３０７が提供するＷｅｂアプリケーションへの新規登録ユーザのログイン情報を送信する。
　Ｓ１０６において、情報処理装置１０２のサーバ機能部３０７は、Ｓ１０５で受信した利用情報の要求に対して認証を行う。Ｓ１０６では、例えば、情報処理装置１０２のサーバ機能部３０７が、新規登録ユーザの携帯端末に、利用情報の外部への提供を許可するか否かの認証画面を表示させるようにしても良い。利用情報の外部への提供が許可されなかった場合には、その旨を情報処理装置１０１のサーバ機能２１２に送信し、図５の処理を終了する。その場合には、プロフィール情報の自動生成は行われない。一方、利用情報の外部への提供が許可された場合には、Ｓ１０７において、情報処理装置１０２のサーバ機能部３０７は、新規登録ユーザについてのＷｅｂアプリケーションの利用情報を、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２に送信する。
　Ｓ１０８において、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２は、Ｓ１０７で受信した利用情報を分析する。分析については後述する。Ｓ１０９において、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２は、Ｓ１０８での分析結果に基づいて、新規登録ユーザのプロフィール情報を生成する。プロフィール情報の生成については後述する。Ｓ１１０において、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２は、Ｓ１０９で生成されたプロフィール情報の特徴とコミュニティの特徴とを比較してマッチングを実行する。マッチングについては後述する。Ｓ１１１において、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２は、端末装置１０４に対してマッチングの結果を表示するための表示データを送信する。Ｓ１１２において、端末装置１０４のプロセッサ４０１は、Ｓ１１１で受信した表示データに基づいて、パネル等の表示部にマッチングの結果（例えばおすすめのコミュニティ）を表示する。
　図５は、設定画面１０００において、プロフィール情報の自動生成が選択され、マッチングを実行することが選択された場合の処理の流れを示している。プロフィール情報の自動生成が選択され、マッチングを実行しないことが選択されていた場合には、Ｓ１１０～Ｓ１１２の処理は実行されない。また、プロフィール情報の自動生成が選択されなかった場合には、Ｓ１０５～Ｓ１０９の処理は実行されない。
　本実施形態では、プロフィール情報の自動生成が選択され、マッチングを実行することが選択されていた場合には、新規登録ユーザは、新規登録にあたって必要な基本情報を入力すれば、プロフィール情報が自動生成され、さらに、そのプロフィール情報に基づいてマッチングが実行される。そのような構成により、新規登録ユーザについてＡＢＣアプリでの使用履歴が蓄積されていなくても、新規登録ユーザの特徴を適切に表すプロフィール情報を生成することができる。また、新規登録ユーザ自身でプロフィール文を作成することなく、また、マッチングを実行するために必要となる項目の設定を行うことなく、新規登録ユーザの特徴と類似度が高いコミュニティやユーザがマッチングにより特定される。従って、マッチングにおけるユーザの利便性を向上させることができる。
　図６は、図５で説明した装置間の処理において、情報処理装置１０１が実行する処理を示すフローチャートである。図６に示す処理は、例えば、プロセッサ２０１が記憶部２０３に記憶されているプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより実現される。図６の処理は、図５のＳ１０２で端末装置１０４に新規登録画面の表示データを送信した後に開始される。
　Ｓ２０１において、プロセッサ２０１は、新規登録ユーザに対応する端末装置１０４から登録情報を受信する。これは、図５のＳ１０３の登録情報送信に対応する。Ｓ２０２において、プロセッサ２０１は、受信した登録情報を参照して、プロフィール情報の自動生成が指示されているか否かを判定する。例えば、図１０の設定画面１０００においてメッセージ１００１に対して「ＹＥＳ」が選択されているか否かに基づいて、Ｓ２０２の判定が行われる。Ｓ２０２でプロフィール情報の生成が指示されていないと判定された場合、Ｓ２０７に進む。Ｓ２０７において、プロセッサ２０１は、新規登録ユーザによるプロフィール情報の作成を受け付け、Ｓ２０８に進む。一方、Ｓ２０２でプロフィール情報の生成が指示されていると判定された場合、Ｓ２０３に進む。
　Ｓ２０３において、プロセッサ２０１は、Ｓ２０１で受信した登録情報から、新規登録ユーザが既に利用している他のＷｅｂアプリケーションへのアクセス情報を取得する。アクセス情報とは、例えば、新規登録ユーザが他のＷｅｂアプリケーションへログインするためのログイン情報である。プロセッサ２０１は、そのアクセス情報に対応するＷｅｂアプリケーションを提供するサーバに対してアクセスし、新規登録ユーザについてのＷｅｂアプリケーションの利用情報を要求する。Ｓ２０３では、利用情報の要求とともに、新規登録ユーザのアクセス情報、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２の識別情報、期間情報が送信される。期間情報とは、例えば、図１０の設定画面１０００において、メッセージ１００２に対して「指定する」が選択され、期間メニュー１００３で指定されていた期間情報である。また、メッセージ１００２に対して「指定しない」が選択されていた場合には、新規登録ユーザについてのすべてのＷｅｂアプリケーションの利用情報を要求するようにしても良いし、デフォルトとして定められた期間情報が送信されるようにしても良い。
　ここでは、新規登録ユーザが、情報処理装置１０２のサーバ機能部３０７が提供するＸＹＺアプリを利用し、情報処理装置１０３のサーバ機能部３０７が提供する動画検索サイトを既に利用しているものとする。例えば、新規登録ユーザは、ＸＹＺアプリに自身の写真等をアップロードして日記等を投稿している。Ｓ２０３では、プロセッサ２０１は、情報処理装置１０２のサーバ機能部３０７と、情報処理装置１０３のサーバ機能部３０７のそれぞれに、新規登録ユーザについての各Ｗｅｂアプリケーションの利用情報を要求する。
　Ｓ２０４において、プロセッサ２０１は、情報処理装置１０２のサーバ機能部３０７と情報処理装置１０３のサーバ機能部３０７のそれぞれから、新規登録ユーザについての各Ｗｅｂアプリケーションの利用情報を受信する。Ｗｅｂアプリケーションの利用情報とは、例えば、新規登録ユーザの投稿情報に含まれるテキストデータや写真等の画像データ、動画検索履歴データ、共感等の意思表示データである。また、それらのメタデータも、Ｗｅｂアプリケーションの利用情報として受信されても良い。Ｓ２０５において、プロセッサ２０１は、Ｓ２０４で受信したＷｅｂアプリケーションの利用情報を分析する。
　図７は、Ｓ２０５の分析の処理の一例を示すフローチャートである。Ｓ３０１において、プロセッサ２０１は、Ｓ２０４で受信したＷｅｂアプリケーションの利用情報の種類を判定する。Ｗｅｂアプリケーションの利用情報がテキストデータである場合には、Ｓ３０２に進む。
　Ｓ３０２において、プロセッサ２０１は、Ｓ２０４で受信したテキストデータに対してキーワード抽出を実行する。キーワード抽出は、例えば、テキストデータを形態素解析により語に分解し、所定範囲の出現頻度に該当するキーワードを抽出するようにしても良い。そして、Ｓ３０３において、プロセッサ２０１は、Ｓ３０２で抽出されたキーワードに対してクラスタリングを実行する。クラスタリングは、例えば、ベクトル化されたキーワード間の距離に基づいて行われる。
　Ｓ３０４において、プロセッサ２０１は、クラスタリングされた各グループに含まれるキーワードに基づいて特徴を抽出し、新規登録ユーザの好みの推定を行う。例えば、「ブルー」という抽出された特徴が、新規登録ユーザが好むものであるか否かを推定する。推定は、キーワードのデータセットをニューラルネットワーク等の学習済みモデルに入力することにより行われても良い。Ｓ３０４の処理により、新規登録ユーザがＸＹＺアプリに投稿したテキストデータに潜在する好きな色などの嗜好情報を推定することができる。Ｓ３０５において、プロセッサ２０１は、Ｓ３０４の分析結果を新規登録ユーザと対応づけて保存する。例えば、分析結果は、データベース２２０内の分析結果２３３として保存される。
　Ｓ３０５の後、Ｓ３０９において、プロセッサ２０１は、Ｓ２０４で受信したＷｅｂアプリケーション利用情報のすべてについて図７の分析を行ったかを判定する。Ｓ２０４で受信したＷｅｂアプリケーション利用情報のすべてについて図７の分析を行ったと判定された場合には、図７の処理を終了する。一方、Ｓ２０４で受信したＷｅｂアプリケーション利用情報のうち、まだ図７の分析を行っていないものがある場合には、Ｓ３０１からの処理を繰り返す。なお、Ｓ３０２～Ｓ３０４の処理は、動画像データや静止画像データのメタデータ（例えば、タイトル、タグ情報、概要欄や詳細情報）、検索履歴データに対しても行われる。
　Ｓ３０１の判定の結果、Ｗｅｂアプリケーションの利用情報が画像データである場合には、Ｓ３０６に進む。ここで、画像データとは、静止画像データ、動画像データを含む。Ｓ３０６において、プロセッサ２０１は、Ｓ２０４で受信した画像データに対して画像解析を行う。例えば、プロセッサ２０１は、学習済みモデルを用いて、Ｓ２０４で受信した静止画像データや動画像データに対して画像認識を行う。Ｓ３０６の処理により、例えば、被写体や撮影シーンが認識される。
　Ｓ３０７において、プロセッサ２０１は、Ｓ３０６の解析結果に基づいて、新規登録ユーザの好みの推定を行う。例えば、本人とバイクが一緒に撮影されている写真の傾向から、どのような種類のバイクを好むか、ツーリング先としてどのような場所を好むか、単独もしくは複数人とのツーリングのいずれを好むか、などが推定される。Ｓ３０８において、プロセッサ２０１は、Ｓ３０７の分析結果を新規登録ユーザと対応づけて保存する。例えば、分析結果は、データベース２２０内の分析結果２３３として保存される。Ｓ３０８の後、Ｓ３０９に進む。
　Ｓ３０１の判定の結果、Ｗｅｂアプリケーションの利用情報が意思表示データである場合には、Ｓ３１０に進む。ここで、意思表示データとは、例えば、新規登録ユーザが他人の投稿情報に対して「いいね」（Ｌｉｋｅ）やフォロー等の共感感情をもったことを表すデータである。Ｓ３１０において、プロセッサ２０１は、Ｓ２０４で受信した意思表示データが共感を表すデータであるか、もしくは、非共感を示すデータであるかを判定する。共感を表すデータは、「いいね」等の肯定的感情をもったことを表すデータである。非共感を示すデータは、例えば「Ｄｉｓｌｉｋｅ」等の否定的感情をもったことを表すデータである。
　Ｓ３１０で共感を表すデータであると判定された場合、Ｓ３１１において、プロセッサ２０１は、共感の対象となったデータを、受信した利用情報に対応するＷｅｂアプリケーションから取得する。例えば、プロセッサ２０１は、新規登録ユーザが「いいね」を押した投稿情報を情報処理装置１０２のサーバ機能部３０７から取得する。一方、Ｓ３１０で非共感を表すデータであると判定された場合、Ｓ３１２において、プロセッサ２０１は、非共感の対象となったデータを、受信した利用情報に対応するＷｅｂアプリケーションから取得する。例えば、プロセッサ２０１は、新規登録ユーザが「Ｄｉｓｌｉｋｅ」を押した投稿情報を情報処理装置１０２のサーバ機能部３０７から取得する。
　Ｓ３１３において、Ｓ３１１もしくはＳ３１２で取得されたデータの種類を判定する。ここで、取得されたデータがテキストデータであると判定された場合、Ｓ３０２からの処理が実行される。一方、取得されたデータが画像データであると判定された場合、Ｓ３０６からの処理が実行される。
　このように、本実施形態によれば、新規登録ユーザが既に利用している他のＷｅｂアプリケーションの利用情報から、新規登録ユーザの好みを推定することができる。例えば、新規登録ユーザが投稿しているＳＮＳ投稿情報から、好みが推定される。投稿情報は、新規登録ユーザ自身がよく内容を推敲して投稿している可能性が高いことから、新規登録ユーザの特徴をよく表している可能性が高い。本実施形態では、そのような推定結果を用いてプロフィール情報を生成するので、新規登録ユーザの特徴をより適切に表すプロフィール情報を生成することができる。
　また、本実施形態では、新規登録ユーザが共感した他人の投稿情報に基づいて、新規登録ユーザの好みを推定する。即ち、新規登録ユーザ自身が気付いていない、潜在的な好みや嗜好をプロフィール情報に反映させることができる。また、本実施形態では、新規登録ユーザが共感しない他人の投稿情報について、その特徴を推定する。そのような構成により、例えば、後述するマッチングの実行において、ユーザが共感しない特徴と類似する特徴を有するコミュニティを特定されないもしくは特定され難いようにすることができる。また、Ｓ３０２やＳ３０６の処理の結果、例えば公衆の道徳に反するような不適切なキーワードや、不適切なジャンルの画像が認識された場合には、そのデータについては破棄して以降の処理に用いないようにしても良い。
　図７の処理によって、一例として、「バイクを所持」、「バイクのタイプ：ツアラー」、「好きな色：ブルー」、「好きな食べ物：パスタ系」、「好きなスポーツ：マリン」、と推定されたものとする。
　再び、図６を参照する。Ｓ２０５での分析の後、Ｓ２０６において、プロセッサ２０１は、Ｓ２０５の分析結果を用いて、新規登録ユーザのプロフィール情報を生成する。まず、プロセッサ２０１は、Ｓ１０４でデータベース２２０内に格納された管理情報２３０に基づいて、プロフィール情報のうち基本情報を生成する。例えば、ＡＢＣアプリの新規登録画面における必須入力項目の情報に基づいて、基本情報が生成される。ここでは、一例として、「性別：女性」、「地域：Ａ県」、「年齢：３０歳」が生成されたとする。
　次に、プロセッサ２０１は、新規登録ユーザの投稿情報の分析の結果、好みであると推定される特徴とデータの傾向に基づいて、プロフィール文を作成する。例えば、プロセッサ２０１は、ツアラータイプのバイクが好みであると推定され、ツーリングの人数として３～４人の傾向がある場合、「友達を誘ってツーリングによく行ってます。」などのプロフィール文を作成する。また、分析の結果、好みが複数種類得られた場合には、関連性の高い好み同士を並べたプロフィール文を作成するようにしても良い。例えば、旅行先として温泉宿が好みであると推定された場合、旅行とツーリングは語間の距離に基づいて関連性が高いと判断し、「温泉が大好きです」といったプロフィール文を上記のプロフィール文と合わせて作成するようにしても良い。
　Ｓ２０８において、プロセッサ２０１は、Ｓ２０６で生成された基本情報およびプロフィール文を、プロフィール情報２４０としてデータベース２２０内に格納する。図２の基本情報２４１は、Ｓ２０６で生成された基本情報であり、プロフィール文２４２は、Ｓ２０６で生成されたプロフィール文である。
　Ｓ２０９において、プロセッサ２０１は、マッチングを実行するか否かを判定する。Ｓ２０９の判定は、例えば、ＡＢＣアプリの機能メニューの中でマッチング機能が選択されているか否かに基づいて行われる。Ｓ２０９でマッチングを実行すると判定された場合、Ｓ２１０に進む。一方、Ｓ２０９でマッチング機能を実行しないと判定された場合、図６の処理を終了する。即ち、Ｓ２０９では、設定画面１０００のメッセージ１００４に対して「ＹＥＳ」が選択されているのみならず、プロフィール情報の自動生成を行わない場合でマッチング機能の実行が指示されている場合にも、マッチングを実行すると判定される。
　図８は、Ｓ２１０の処理を示すフローチャートである。Ｓ４０１において、プロセッサ２０１は、Ｓ２０８で保存されたプロフィール情報２４０を用いてマッチングを実行するか否かを判定する。Ｓ４０１の判定は、例えば、図１０の設定画面１０００において、メッセージ１００４に対して「ＹＥＳ」が選択されているか否かに基づいて行われる。Ｓ２０６で生成されたプロフィール情報を用いてマッチングを実行すると判定された場合、Ｓ４０２において、プロセッサ２０１は、データベース２２０からプロフィール情報２４０を取得する。
　Ｓ４０３において、プロセッサ２０１は、マッチングの実行に用いられるマッチング項目を端末装置１０４に表示させるための表示データを生成する。Ｓ４０３では、プロセッサ２０１は、Ｓ２０６で生成されたプロフィール情報に基づいて、マッチング項目の表示データを生成する。マッチング項目の表示データは、例えば、プロフィール情報２４０から得られる「性別」、「地域」、「年齢」、「バイクの所持」、「バイクのタイプ」、「好きな色」、「好きな食べ物」、「好きなスポーツ」、といった内容である。
　図１１は、Ｓ４０３で生成される表示データにより表示される画面の一例を示す図である。画面１１００では、新規登録ユーザのプロフィール情報２４０に基づく項目によりマッチングが実行されることを示すメッセージ１１０１と、プロフィール情報２４０から得られる項目１１０２とが表示される。項目１１０２には、上記の各項目が表示され、デフォルトとしてチェックされた状態で表示される。新規登録ユーザは、チェックを外すことにより、項目１１０２の一部の項目についてマッチングの実行に用いないようにすることができる。
　Ｓ４０３では、プロセッサ２０１は、さらに、マッチング項目に追加可能な項目を端末装置１０４に表示させるための表示データを生成する。Ｓ４０３では、プロセッサ２０１は、Ｓ２０５の分析結果から得られる項目を追加項目として表示データを生成する。例えば、Ｓ２０５で動画データの視聴履歴データから、「スポーツ」、「バラエティ」、「教育」、「ドラマ」のジャンルが抽出されていた場合には、それらの各ジャンルを、新規登録ユーザが選択可能な項目１１０４として表示データを生成する。メッセージ１１０３に示されるように、項目１１０４が追加可能であることが表示され、新規登録ユーザは、項目１１０４の各項目にチェックを入れることにより、マッチングの実行に用いるようにすることができる。
　動画の視聴履歴は、本人の好みを反映するものと考えられている。本実施形態では、例えば動画の視聴履歴から得られるジャンル情報を、ユーザ指示に従って、マッチングの実行に用いるもしくは用いないように制御する。従って、ユーザの特徴をより考慮したマッチングを行うことができるとともに、ユーザがマッチングに用いて欲しくないジャンルについては、マッチングの実行の対象から外すことができる。
　図１１では、さらに、Ｓ２０５の分析結果から得られる項目として、項目１１０５が表示されている。例えば、Ｓ２０５で投稿情報のメタデータから投稿時刻が取得され、その平均的な投稿時間帯として「６：００～８：００」、「１２：００～１５：００」、「２４：００～１：００」が抽出されていた場合には、それらの情報を、新規登録ユーザが選択可能な項目１１０５として表示データを生成する。新規登録ユーザは、項目１１０５の各項目にチェックを入れることにより、マッチングの実行に用いるようにすることができる。また、投稿時間帯は、他の構成によって、取得されても良い。例えば、投稿時間帯は、ユーザが自ら設定することなく、プロセッサ２０１もしくは分析部２０９が、過去の投稿履歴の日時データに基づいて統計処理を行うことにより取得されても良い。
　投稿情報の投稿時間帯は、各投稿者の生活リズムを反映するものと考えられている。本実施形態では、ユーザの投稿時間帯を抽出し、ユーザ指示に従って、マッチングの実行に用いるもしくは用いないように制御する。従って、ユーザの特徴をより考慮したマッチングを行うことができるとともに、ユーザがマッチングに用いて欲しくない投稿時間帯については、マッチングの実行の対象から外すことができる。
　Ｓ４０３では、プロセッサ２０１は、画面１１００の表示データを生成し、端末装置１０４に送信する。端末装置１０４のプロセッサ４０１は、情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２から表示データを受信すると、パネル等の表示部に画面１１００を表示する。新規登録ユーザは、画面１１００において、各項目にチェックを入れるもしくは外した後、実行ボタン１１０６を押下する。実行ボタン１１０６が押下されると、端末装置１０４のプロセッサ４０１は、選択された内容を確定し、その内容を情報処理装置１０１のサーバ機能部２１２に送信する。
　Ｓ４０４において、プロセッサ２０１は、端末装置１０４から画面１１００の確定内容を受信すると、マッチングの実行に用いるマッチング項目を決定する。Ｓ４０４では、プロセッサ２０１は、画面１１００において新規登録ユーザにより選択された項目を、マッチングの実行に用いるマッチング項目として決定する。以降、Ｓ４０４で決定された項目の内容と、ＡＢＣアプリで既に作成されているコミュニティの特徴との類似判定を、各コミュニティについて行う。即ち、Ｓ４０７及びＳ４０８の処理がコミュニティ数分繰り返される。
　Ｓ４０７において、プロセッサ２０１は、ＡＢＣアプリで既に作成されているコミュニティのうち１つのコミュニティに着目し、そのコミュニティの特徴を抽出する。例えば、プロセッサ２０１は、そのコミュニティに属する複数のユーザそれぞれのプロフィール情報を抽出し、それらの統計値をコミュニティの特徴としても良い。Ｓ４０８において、プロセッサ２０１は、Ｓ４０４で決定されたマッチング項目の内容と、Ｓ４０７で抽出されたコミュニティの特徴との類似判定を行う。その際、類似判定の結果（類似度）としてスコアを用いるようにしても良い。例えば、Ｓ４０４で決定された「バイクのタイプ：ツアラー」という特徴に対して、コミュニティに属する複数のユーザのうち、「バイクのタイプ：ツアラー」を特徴として持つユーザの割合が閾値以上であった場合には、新規登録ユーザの「バイクのタイプ：ツアラー」という特徴について、類似度を表すスコアとして最大値（例えば１００％）を付与する。閾値とスコアとの関係は、予め定められるようにしても良い。このようにして、Ｓ４０４で決定されたマッチング項目のそれぞれについて、コミュニティの特徴に対する類似度を導出する。Ｓ４０８の後、他のコミュニティに着目し、Ｓ４０７及びＳ４０８の処理が繰り返される。
　Ｓ４０９において、プロセッサ２０１は、Ｓ４０８での類似判定の結果、最も類似度が高いものから所定範囲内に含まれるコミュニティを、端末装置１０４に表示させる表示候補として特定する。例えば、新規登録ユーザのマッチング項目１～３のそれぞれについて、以下のような類似判定の結果が得られたとする。
　・マッチング項目１について、コミュニティａに対する類似度＝８０％、コミュニティｂに対する類似度＝１０％
　・マッチング項目２について、コミュニティａに対する類似度＝１００％、コミュニティｂに対する類似度＝１００％
　・マッチング項目３について、コミュニティａに対する類似度＝０％、コミュニティｂに対する類似度＝１００％
　上記の場合に、例えば、新規登録ユーザのコミュニティａに対する類似度を、平均値「（８０＋１００＋０）／３＝６０％」として算出する。一方、新規登録ユーザのコミュニティｂに対する類似度を、平均値「（１０＋１００＋１００）／３＝７０％」として算出する。そして、コミュニティｂの方がコミュニティａよりも新規登録ユーザに対してより類似性があると決定する。このようにして、最も類似度が高いものから順序付けし、所定範囲内に含まれるコミュニティを表示候補として特定する。
　また、Ｓ３１２で取得された非共感対象のデータから推定された特徴を、新規登録ユーザのコミュニティに対する類似度に反映させるようにしても良い。例えば、新規登録ユーザが非共感の「Ａ事件」という特徴について、コミュニティｂに対する類似度が１０％であった場合には、上記の新規登録ユーザのコミュニティｂに対する類似度７０％から１０％を減算した６０％を、最終的な類似度として算出するようにしても良い。
　Ｓ４０１で、Ｓ２０６で保存されたプロフィール情報２４０を用いてマッチングを実行しないと判定された場合、Ｓ４０５において、プロセッサ２０１は、データベース２２０からユーザ作成プロフィール情報２３１を取得する。そして、Ｓ４０６において、プロセッサ２０１は、ユーザ作成プロフィール情報２３１に基づいて、マッチング項目を決定する。その際、例えば、Ｓ３０２と同様に、ユーザ作成プロフィール情報２３１に対してキーワード抽出および特徴抽出を実行しても良い。その後、Ｓ４０６で決定された項目の内容と、ＡＢＣアプリで既に作成されているコミュニティの特徴との類似判定を、上述のように各コミュニティについて実行する。
　図８では、新規登録ユーザの特徴と各コミュニティの特徴とを比較することにより、表示候補のコミュニティを特定する処理について説明した。一方、図９に示すように、新規登録ユーザの特徴と、ＡＢＣアプリに登録されている各ユーザの特徴とを比較し、類似度の高いユーザが属するコミュニティを表示候補として特定しても良い。
　図９は、Ｓ２０９の他の処理を示すフローチャートである。Ｓ５０１～Ｓ５０６は、図８のＳ４０１～Ｓ４０６における説明と同じであるので、それらの説明を省略する。Ｓ５０４以降、Ｓ５０４で決定された項目の内容と、ＡＢＣアプリで既に登録されているユーザの特徴との類似判定を、各ユーザについて行う。即ち、Ｓ５０７及びＳ５０８の処理がユーザ数に対応する数だけ繰り返される。
　Ｓ５０７において、プロセッサ２０１は、ＡＢＣアプリで既に登録されているユーザのうちの着目ユーザの特徴を抽出する。Ｓ５０７では、着目ユーザのプロフィール情報から、着目ユーザの特徴を抽出しても良い。例えば、Ｓ３０２と同様に、着目ユーザのプロフィール情報に対してキーワード抽出および特徴抽出を実行しても良い。Ｓ５０８において、プロセッサ２０１は、Ｓ５０４で決定されたマッチング項目の内容と、Ｓ５０７で抽出された着目ユーザの特徴との類似判定を行う。その際、類似判定の結果（類似度）としてスコアを用いるようにしても良い。例えば、Ｓ５０４で決定された「好きな色：ブルー」という特徴に対して、着目ユーザの特徴として「好きな色：ブルー」という一致する特徴があった場合には、「好きな色：ブルー」という特徴について、類似度を表すスコアとして最大値（例えば１００％）を付与する。また、「好きな色：ブルー」という特徴が着目ユーザの特徴として抽出されていなかった場合でも、例えば、着目ユーザの所持品の色にブルーが用いられている割合が多い場合には、その割合に応じて、類似度を表すスコアとして例えば６０％を付与する。このようにして、Ｓ５０４で決定されたマッチング項目のそれぞれについて、着目ユーザの特徴に対する類似度を導出する。Ｓ５０８の後、他のユーザに着目し、Ｓ５０７及びＳ５０８の処理が繰り返される。
　また、Ｓ３１２で取得された非共感対象のデータから推定された特徴を、新規登録ユーザの着目ユーザに対する類似度に反映させるようにしても良い。例えば、新規登録ユーザが非共感の「Ａ事件」という特徴について、着目ユーザに対する類似度が１０％であった場合には、上記の新規登録ユーザの着目ユーザに対する類似度６０％から１０％を減算した５０％を、最終的な類似度として算出するようにしても良い。
　Ｓ５０９において、プロセッサ２０１は、Ｓ５０８での類似判定の結果、最も類似度が高いものから所定範囲内に含まれるユーザを特定する。ユーザの特定は、例えば、Ｓ４０９で説明したような処理により特定しても良い。Ｓ５１０において、プロセッサ２０１は、Ｓ５０９で特定されたユーザが属するコミュニティを表示候補として特定する。
　再び、図６を参照する。Ｓ２１０の後、Ｓ２１１において、プロセッサ２０１は、Ｓ４０９で特定された表示候補をマッチング結果として表示するための表示データを生成し、端末装置１０４に送信する。端末装置１０４のプロセッサ４０１は、受信した表示データに基づいて、マッチング結果を表示する画面をパネル等の表示部に表示する。Ｓ２１１の後、図６の処理を終了する。
　図１２は、Ｓ２１１で生成される表示データに基づいて表示される画面の一例を示す図である。画面１２００では、コミュニティ候補１２０１として、Ｓ４０９で特定された表示候補のコミュニティの名称が表示される。新規登録ユーザは、コミュニティ候補１２０１として表示されたコミュニティのうち、所望のコミュニティにチェックを入れ、ボタン１２０２を押下することにより、その選択したコミュニティに参加することができる。
　画面１２００では、さらに、マッチングの際に用いられたマッチング項目が画面１２０３で表示される。画面１２０３では、画面１１００のマッチング項目１１０２でチェックが入っている内容が表示されている。このように、本実施形態では、マッチングの実行結果とともに、マッチングの実行に用いられた項目が表示される。そのような構成により、新規登録ユーザは、コミュニティ候補１２０１として表示されたコミュニティがどのような特徴を持っているのかを容易に把握することができる。
　コミュニティ候補１２０１は、ＡＢＣアプリに既に存在するコミュニティが表示されても良いし、新たに作成されたコミュニティが表示されても良い。例えば、ＡＢＣアプリに既に登録されているユーザとして、ユーザａ、ユーザｂ、ユーザｃがいるとする。そしてそれぞれの動画の視聴履歴が以下のようであるとする。
　ユーザａ：「スポーツ」、「教育」、「ドラマ」
　ユーザｂ：「バラエティ」、「教育」
　ユーザｃ：「教育」、「ドラマ」
　この場合、ユーザ間でジャンルが一致するとみなされる閾値を６０％とした場合、ユーザａとユーザｃが一致するとみなされる。従って、その場合、ユーザａとユーザｃとで「教育コミュニティ」を作成する。そして、新規登録ユーザにおすすめのコミュニティ候補１２０１として「教育コミュニティ」を表示するようにしても良い。
　また、図１２では、コミュニティ候補１２０１としてコミュニティが表示されているが、ユーザであっても良い。その場合は、Ｓ５０９で特定されたユーザをＳ５１０で表示候補として特定し、コミュニティ候補１２０１の代わりに表示するようにしても良い。
　以上のように、本実施形態によれば、新規登録ユーザがＡＢＣアプリに新規登録すると、新規登録ユーザが既に利用している他のＷｅｂアプリケーションの利用情報に基づいて、プロフィール文が自動的に生成される。他のＷｅｂアプリケーションの利用情報とは、例えば、他のＳＮＳアプリへの投稿情報、動画検索サイトにおける動画視聴履歴情報、他の投稿者の投稿情報に対する共感／非共感を示す意思表示情報であり、新規登録ユーザの好みを反映するものである。従って、新規登録ユーザの好みをより適切に表すプロフィール文を生成することができる。また、新規登録の際に、ユーザはプロフィール情報の自動生成を行うか否かを設定することができ、また、生成されたプロフィール情報に基づいておすすめのコミュニティとのマッチングを実行するか否かを設定することができる。そのような構成により、マッチングの実行において、ユーザにマッチング項目の内容を入力させることなく、新規登録ユーザの好みを反映させることができ、新規登録ユーザの特徴と類似度が高いコミュニティもしくはユーザを提示することができる。
　＜実施形態のまとめ＞ 
　上記各実施形態の情報処理装置は、Ｗｅｂアプリケーションを実行可能な情報処理装置（１０１）であって、前記Ｗｅｂアプリケーションへの新規登録ユーザのプロフィール情報を生成する生成手段（２１２、２１０）、を備え、前記生成手段は、前記新規登録ユーザが利用している他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得し、該取得された利用情報に基づいて、前記プロフィール情報を生成する（２０８、２０９）ことを特徴とする。
　そのような構成により、新規登録ユーザの特徴を表すプロフィール情報を生成するとともに、ユーザの利便性を向上させることができる。
　また、情報処理装置は、前記他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得する対象となる期間を設定する第１設定手段（１０００、１００２）、をさらに備え、前記生成手段は、前記第１設定手段により設定された期間内の前記他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得することを特徴とする。
　そのような構成により、例えば、新規登録ユーザの直近１ヵ月の特徴と近い特徴をもつユーザもしくはコミュニティとマッチングを行うといったことが可能になるなど、ユーザの任意の時期の特徴に近い他のユーザもしくはコミュニティとマッチングを行うことができる。
　また、前記他のＷｅｂアプリケーションの利用情報は、投稿情報を含むことを特徴とする。前記投稿情報は、テキストデータ、画像データの少なくともいずれかを含むことを特徴とする。
　そのような構成により、例えば、ＳＮＳに投稿した投稿情報のテキスト文や写真に基づいてプロフィール情報を生成するので、新規登録ユーザの好みをより反映させることができる。
　また、前記他のＷｅｂアプリケーションの利用情報は、画像の視聴履歴情報を含むことを特徴とする。前記他のＷｅｂアプリケーションの利用情報は、他の投稿者の投稿情報に対する共感を示す情報を含むことを特徴とする。
　そのような構成により、例えば、動画の視聴履歴や、「いいね」や「フォロー」に基づいてプロフィール情報を生成するので、新規登録ユーザの好みをより反映させることができる。
　また、情報処理装置は、前記生成手段により生成されたプロフィール情報に基づいて、該プロフィール情報の特徴と類似する特徴を有するユーザもしくはユーザグループとのマッチングを行うマッチング手段、をさらに備えることを特徴とする。
　そのような構成により、新規登録ユーザの特徴を表すプロフィール情報を用いて、マッチングを行うことができる。
　また、情報処理装置は、前記マッチングにおいて前記生成手段により生成されたプロフィール情報を用いるか否かを設定する第２設定手段（１０００、１００１）、をさらに備え、前記マッチング手段は、前記生成手段により生成されたプロフィール情報を用いると前記第２設定手段により設定された場合、前記生成手段により生成されたプロフィール情報に基づいて前記マッチングを行うことを特徴とする。
　そのような構成により、新規登録ユーザの特徴と近い特徴をもつユーザもしくはコミュニティとマッチングを行うことができる。
　また、情報処理装置は、前記マッチング手段によるマッチングの結果を表示部に表示させる表示制御手段（２０５）、をさらに備え、前記表示制御手段は、前記マッチングの結果とともに、前記マッチングに用いられた前記プロフィール情報の内容を表示させる（１２００）ことを特徴とする。
　そのような構成により、表示されたユーザもしくはコミュニティがどのような特徴をもっているのかを新規登録ユーザに容易に認識させることができる。
　また、前記表示部は、前記情報処理装置と異なる端末装置（１０４）に設けられており、前記マッチングの結果を表示するための表示データを前記端末装置に送信する送信手段（１２００）、をさらに備えることを特徴とする。
　そのような構成により、例えば、新規登録ユーザの携帯端末にマッチング結果を表示させることができる。
　また、情報処理装置は、前記生成手段により生成された前記プロフィール情報に含まれる項目のうち、前記マッチングに用いる項目を設定する第３設定手段（１１００、１１０２）、をさらに備え、前記マッチング手段は、前記第３設定手段により設定された項目の内容に基づいて、前記マッチングを行うことを特徴とする。
　そのような構成により、例えば、新規登録ユーザにとって都合のよくない項目についてはマッチングに用いないようにすることができる。
　また、情報処理装置は、前記他のＷｅｂアプリケーションの分析結果のうち、前記マッチングに用いる分析結果を設定する第４設定手段（１１００、１１０４、１１０５）、をさらに備え、前記マッチング手段は、前記第４設定手段により設定された分析結果に基づいて、前記マッチングを行うことを特徴とする。前記分析結果は、画像の視聴履歴に関する情報を含むことを特徴とする。
　そのような構成により、例えば、新規登録ユーザにとって都合のよくない分析結果についてはマッチングに用いないようにすることができる。
　また、前記分析結果は、前記新規登録ユーザの前記他のＷｅｂアプリケーションへの投稿時間を含むことを特徴とする。
　そのような構成により、例えば、同じような生活リズムでＳＮＳへの投稿を行うユーザもしくはコミュニティとマッチングされるようにすることができる。
　発明は上記の実施形態に制限されるものではなく、発明の要旨の範囲内で、種々の変形・変更が可能である。
　１０１、１０２、１０３　情報処理装置：　１０４、０１５　端末装置：　２０１、３０１、４０１　プロセッサ：　２１２、３０７　サーバ機能部：　２２０、３１０　データベース

Claims (17)

  1. 　Ｗｅｂアプリケーションを実行可能な情報処理装置であって、
    　前記Ｗｅｂアプリケーションへの新規登録ユーザのプロフィール情報を生成する生成手段、を備え、
    　前記生成手段は、
    　前記新規登録ユーザが利用している他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得し、該取得された利用情報に基づいて、前記プロフィール情報を生成する、
    　ことを特徴とする情報処理装置。
  2. 　前記他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得する対象となる期間を設定する第１設定手段、をさらに備え、
    　前記生成手段は、前記第１設定手段により設定された期間内の前記他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記他のＷｅｂアプリケーションの利用情報は、投稿情報を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記投稿情報は、テキストデータ、画像データの少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記他のＷｅｂアプリケーションの利用情報は、画像の視聴履歴情報を含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記他のＷｅｂアプリケーションの利用情報は、他の投稿者の投稿情報に対する共感を示す情報を含むことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  7. 　前記生成手段により生成されたプロフィール情報に基づいて、該プロフィール情報の特徴と類似する特徴を有するユーザもしくはユーザグループとのマッチングを行うマッチング手段、をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  8. 　前記マッチングにおいて前記生成手段により生成されたプロフィール情報を用いるか否かを設定する第２設定手段、をさらに備え、
    　前記マッチング手段は、前記生成手段により生成されたプロフィール情報を用いると前記第２設定手段により設定された場合、前記生成手段により生成されたプロフィール情報に基づいて前記マッチングを行う、
    　ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 　前記マッチング手段によるマッチングの結果を表示部に表示させる表示制御手段、をさらに備え、
    　前記表示制御手段は、前記マッチングの結果とともに、前記マッチングに用いられた前記プロフィール情報の内容を表示させる、
    　ことを特徴とする請求項７又は８に記載の情報処理装置。
  10. 　前記表示部は、前記情報処理装置と異なる端末装置に設けられており、
    　前記マッチングの結果を表示するための表示データを前記端末装置に送信する送信手段、をさらに備えることを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 　前記生成手段により生成された前記プロフィール情報に含まれる項目のうち、前記マッチングに用いる項目を設定する第３設定手段、をさらに備え、
    　前記マッチング手段は、前記第３設定手段により設定された項目の内容に基づいて、前記マッチングを行う、
    　ことを特徴とする請求項７乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  12. 　前記他のＷｅｂアプリケーションの分析結果のうち、前記マッチングに用いる分析結果を設定する第４設定手段、をさらに備え、
    　前記マッチング手段は、前記第４設定手段により設定された分析結果に基づいて、前記マッチングを行う、
    　ことを特徴とする請求項７乃至１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  13. 　前記分析結果は、画像の視聴履歴に関する情報を含むことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
  14. 　前記分析結果は、前記新規登録ユーザの前記他のＷｅｂアプリケーションへの投稿時間を含むことを特徴とする請求項１２又は１３に記載の情報処理装置。
  15. 　Ｗｅｂアプリケーションを実行可能な情報処理装置において実行される情報処理方法であって、
    　前記Ｗｅｂアプリケーションへの新規登録ユーザのプロフィール情報を生成する生成工程、を有し、
    　前記生成工程では、
    　前記新規登録ユーザが利用している他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得し、該取得された利用情報に基づいて、前記プロフィール情報を生成する、
    　ことを特徴とする情報処理方法。
  16. 　Ｗｅｂアプリケーションへの新規登録ユーザのプロフィール情報を生成する、
    　ようにコンピュータを動作させるためのプログラムであって、
    　前記プロフィール情報の生成においては、前記新規登録ユーザが利用している他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得し、該取得された利用情報に基づいて、前記プロフィール情報を生成する、
    　ことを特徴とするプログラム。
  17. 　Ｗｅｂアプリケーションへの新規登録ユーザのプロフィール情報を生成する、
    　ようにコンピュータを動作させるためのプログラムを記憶するコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
    　前記プロフィール情報の生成においては、前記新規登録ユーザが利用している他のＷｅｂアプリケーションの利用情報を取得し、該取得された利用情報に基づいて、前記プロフィール情報を生成する、
    　ことを特徴とする記憶媒体。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008517402A (ja) * 2004-10-19 2008-05-22 ヤフー！ インコーポレイテッド 位置に基づくソーシャルネットワーキングシステム及び方法
JP2010519970A (ja) * 2007-03-01 2010-06-10 シーエフピーエイチ， エル．エル．シー． 運の要素又はイベント・シミュレーションを用いるゲーム
JP2016048584A (ja) * 2010-08-31 2016-04-07 アップル インコーポレイテッド メディアアクセス及びソーシャルネットワーキングをサポートするネットワーク化されたシステム
JP2018538591A (ja) * 2015-10-14 2018-12-27 フェイスブック，インク． オンライン・システムによって選択されるコンテンツを、アプリケーションによって提示されるコンテンツを通じて、アプリケーションによって提示される追加コンテンツとともに提示すること

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008517402A (ja) * 2004-10-19 2008-05-22 ヤフー！ インコーポレイテッド 位置に基づくソーシャルネットワーキングシステム及び方法
JP2010519970A (ja) * 2007-03-01 2010-06-10 シーエフピーエイチ， エル．エル．シー． 運の要素又はイベント・シミュレーションを用いるゲーム
JP2016048584A (ja) * 2010-08-31 2016-04-07 アップル インコーポレイテッド メディアアクセス及びソーシャルネットワーキングをサポートするネットワーク化されたシステム
JP2018538591A (ja) * 2015-10-14 2018-12-27 フェイスブック，インク． オンライン・システムによって選択されるコンテンツを、アプリケーションによって提示されるコンテンツを通じて、アプリケーションによって提示される追加コンテンツとともに提示すること

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