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JP6937235B2 - Information processing equipment, information processing methods, and programs - Google Patents
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JP6937235B2 - Information processing equipment, information processing methods, and programs - Google Patents

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Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program.

近年、ユーザがインターネットを介してウェブサイトにアクセスした際に、そのウェブサイトに掲載するコンテンツをユーザごとに出し分けることが行われている。例えば、ユーザの過去のアクセス履歴情報に基づいてコンテンツごとのクリック率を予測し、この予測値が高い順にコンテンツを掲載することで、ユーザの関心および興味に適したコンテンツを推薦する技術が提供されている(例えば、特許文献1参照)。 In recent years, when a user accesses a website via the Internet, the content to be posted on the website is sorted out for each user. For example, by predicting the click rate for each content based on the user's past access history information and posting the content in descending order of the predicted value, a technique for recommending the content suitable for the user's interest and interest is provided. (See, for example, Patent Document 1).

特開2017−49941号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2017-49941

上記のようなコンテンツ配信の仕組みにおいては、ウェブサイトの編集者等により新規なコンテンツを入稿する作業が行われる。一方、実際にユーザに配信されるコンテンツはクリック率等の予測値に基づいて決定され、その予測にはアクセス実績が反映されるため、新たに入稿されたコンテンツの掲載位置が下位に設定されたり、ユーザに全く配信されなかったりする場合があった。このため、コンテンツの入稿作業が無駄となる場合があった。 In the above-mentioned content distribution mechanism, the work of uploading new content is performed by a website editor or the like. On the other hand, the content actually delivered to the user is determined based on the predicted value such as the click rate, and the access record is reflected in the prediction, so the posting position of the newly submitted content is set to the lower position. In some cases, it was not delivered to the user at all. For this reason, the content submission work may be wasted.

また、多くのユーザが興味を持つことが想定される話題に関するコンテンツであっても、この話題に関する多数のコンテンツが既に入稿済みである場合、これら多数の入稿済みコンテンツとの関係で、新たに入稿されたコンテンツが配信対象として選択されにくい場合があった。 In addition, even if the content is related to a topic that many users are expected to be interested in, if a large number of content related to this topic has already been submitted, it will be newly created in relation to these many submitted contents. In some cases, it was difficult to select the content submitted to the site as a distribution target.

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、コンテンツの登録作業を適切に補助することが可能な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。 The present invention has been made in consideration of such circumstances, and one of the objects of the present invention is to provide an information processing device, an information processing method, and a program capable of appropriately assisting the content registration work. do.

本発明の一態様は、ネットワークを介して配信される候補となる第1コンテンツに対応する第1特徴情報を生成する第1生成部と、ネットワークを介して配信された少なくとも1つの第2コンテンツに対するユーザのアクセス履歴に基づいて、前記ユーザに対応する第2特徴情報を生成する第2生成部と、前記第1特徴情報および前記第2特徴情報に基づいて、前記ユーザの前記第1コンテンツに対する興味度合を予測した指標値を算出する算出部と、を備える情報処理装置である。 One aspect of the present invention relates to a first generation unit that generates first feature information corresponding to a first content that is a candidate to be distributed via a network, and at least one second content distributed via a network. The second generation unit that generates the second feature information corresponding to the user based on the access history of the user, and the user's interest in the first content based on the first feature information and the second feature information. It is an information processing device including a calculation unit that calculates an index value that predicts the degree.

本発明の一態様によれば、コンテンツの登録作業を適切に補助することが可能である。 According to one aspect of the present invention, it is possible to appropriately assist the content registration work.

実施形態に係る入稿装置30の使用環境の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the use environment of the drafting apparatus 30 which concerns on embodiment. 実施形態に係るユーザ情報22の内容の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the content of the user information 22 which concerns on embodiment. 実施形態に係る配信記事情報24の内容の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the content of the distribution article information 24 which concerns on embodiment. 実施形態に係る行動ログ26の内容の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the content of the action log 26 which concerns on embodiment. 実施形態に係る入稿装置30の機能構成を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the functional structure of the drafting apparatus 30 which concerns on embodiment. 実施形態に係る記事ベクトル生成部37の処理の内容を概念的に示す図である。It is a figure which conceptually shows the content of the process of the article vector generation unit 37 which concerns on embodiment. 実施形態に係るユーザベクトル生成部39の処理の内容を概念的に示す図である。It is a figure which conceptually shows the content of the process of the user vector generation unit 39 which concerns on embodiment. 実施形態に係る入稿装置30の処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the processing flow of the submission apparatus 30 which concerns on embodiment. 実施形態に係る入稿ページの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the submission page which concerns on embodiment. 実施形態に係る入稿ページの他の例を示す図である。It is a figure which shows another example of the trafficking page which concerns on embodiment.

以下、図面を参照して、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。 Hereinafter, embodiments of the information processing apparatus, information processing method, and program of the present invention will be described with reference to the drawings.

[概要]
実施形態の情報処理装置は、ユーザに提供されるコンテンツの候補の登録を受け付ける。この情報処理装置は、コンテンツの登録作業を行うオペレータ等によって操作される。登録されるコンテンツには、各種ジャンルのニュース等の記事、オークションサイトへの出品情報等が含まれる。記事とは、インターネット等のネットワークを介して提供される電子的な記事であり、テキスト情報を含むものである。
[Overview]
The information processing device of the embodiment accepts registration of candidate contents provided to the user. This information processing device is operated by an operator or the like who performs content registration work. The registered contents include articles such as news of various genres, listing information on auction sites, and the like. An article is an electronic article provided via a network such as the Internet, and includes text information.

上記の記事は、ブラウザによって再生されるウェブページの一部として提供されるものであってもよいし、アプリケーションプログラムによって表示されるアプリページの一部として提供されるものであってもよい。これらのウェブページおよびアプリページは、検索サイト、ニュースサイト、ショッピングサイト、オークションサイト、天気予報サイト、SNS(Social Networking Service)サイト、ゲームサイト等を構成するページである。 The above article may be provided as part of a web page played by a browser or as part of an app page displayed by an application program. These web pages and application pages are pages constituting a search site, a news site, a shopping site, an auction site, a weather forecast site, an SNS (Social Networking Service) site, a game site, and the like.

以下の実施形態においては、情報処理装置が記事の入稿を受け付ける入稿装置である例について説明する。入稿とは、外部の媒体で作成された記事を短いサマリに書き換えて入稿装置に登録する処理や、外部の媒体で作成された記事をそのまま入稿装置に登録する処理、オペレータが新規に作成した記事を入稿装置に登録する処理等が含まれる。 In the following embodiment, an example in which the information processing device is a trafficking device that accepts trafficking of articles will be described. Uploading is the process of rewriting an article created in an external medium into a short summary and registering it in the uploading device, the process of registering an article created in an external medium in the uploading device as it is, and a new operator. It includes the process of registering the created article in the submission device.

[全体構成]
図1は、入稿装置30の使用環境の一例を示す図である。入稿装置30は、ネットワークNWに接続される。ネットワークNWには、入稿装置30の他、例えば、少なくとも1つの端末装置10と、少なくとも1つのサービス提供装置20とが接続される。ネットワークNWは、例えば、インターネット、WAN(Wide Area Network)やLAN(Local Area Network)、プロバイダ装置、無線基地局、専用回線等のうち一部または全部を含む。
[overall structure]
FIG. 1 is a diagram showing an example of a usage environment of the submission device 30. The submission device 30 is connected to the network NW. In addition to the submission device 30, for example, at least one terminal device 10 and at least one service providing device 20 are connected to the network NW. The network NW includes, for example, a part or all of the Internet, WAN (Wide Area Network), LAN (Local Area Network), provider equipment, wireless base station, dedicated line, and the like.

端末装置10は、サービス提供装置20によって提供されるウェブページ等のサービスを利用するユーザによって操作される。端末装置10は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン等の携帯電話やタブレット端末、PDA(Personal Digital Assistant)等である。 The terminal device 10 is operated by a user who uses a service such as a web page provided by the service providing device 20. The terminal device 10 is, for example, a personal computer, a mobile phone such as a smartphone, a tablet terminal, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like.

端末装置10は、ユーザから所定の操作を受け付けると、予めインストールされたブラウザによって、サービス提供装置20によって提供されるウェブページを表示する。このウェブページには少なくとも1つの記事が含まれる。また、端末装置10は、ユーザから所定の操作を受け付けると、予めインストールされたアプリケーションを介してサービス提供装置20と通信を行い、アプリケーション上で表示或いは再生するコンテンツを取得する。コンテンツは、例えば、動画データや、画像データ、音声データ、テキストデータ等であり、少なくとも1つの記事が含まれる。これによって、端末装置10には、アプリケーションを介して、上述した各種ウェブページにより提供されるサービスと同様のサービスが提供される。 When the terminal device 10 receives a predetermined operation from the user, the terminal device 10 displays the web page provided by the service providing device 20 by the browser installed in advance. This web page contains at least one article. Further, when the terminal device 10 receives a predetermined operation from the user, the terminal device 10 communicates with the service providing device 20 via the application installed in advance, and acquires the content to be displayed or reproduced on the application. The content is, for example, video data, image data, audio data, text data, or the like, and includes at least one article. As a result, the terminal device 10 is provided with a service similar to the service provided by the various web pages described above via the application.

サービス提供装置20は、インターネット上において、上述した検索サイト等のウェブページを提供するウェブサーバ装置であってよいし、アプリケーションが起動された端末装置10と通信を行って、各種情報の受け渡しを行うアプリケーションサーバ装置であってもよい。 The service providing device 20 may be a web server device that provides a web page such as the search site described above on the Internet, or communicates with the terminal device 10 in which the application is started to exchange various information. It may be an application server device.

サービス提供装置20により提供されるサービスは、例えば、ユーザIDとパスワードを入力しログインすることで、より個別のユーザに対してカスタマイズされたサービスとして提供される。尚、サービス提供装置20がウェブサーバである場合、ユーザはログインしなくてもウェブページの提供を受けることはできるが、その場合、ユーザに対するカスタマイズがされていない汎用のウェブページが提供される。 The service provided by the service providing device 20 is provided as a customized service for more individual users by, for example, entering a user ID and a password to log in. When the service providing device 20 is a web server, the user can receive the web page without logging in, but in that case, a general-purpose web page that has not been customized for the user is provided.

サービス提供装置20は、ユーザによるログインがなされると、例えば、ユーザIDにより指定されるユーザに推薦する記事を、所定の画面(例えば、ウェブサイトやアプリページのトップページ)に掲載して端末装置10に送信する。サービス提供装置20は、例えば、後述する記事ベクトルおよびユーザベクトルに基づいて、ユーザに推薦する記事を決定する。これにより、ユーザが関心および興味のある内容に近い記事が、当該ユーザに提供されることになり、ウェブページまたはアプリページの魅力を維持および向上させることができる。 When the user logs in, the service providing device 20 posts, for example, an article recommended to the user specified by the user ID on a predetermined screen (for example, the top page of a website or an application page) and is a terminal device. Send to 10. The service providing device 20 determines an article recommended to the user based on, for example, an article vector and a user vector described later. As a result, articles that are close to the user's interests and interests are provided to the user, and the attractiveness of the web page or application page can be maintained and improved.

サービス提供装置20は、装置内或いは外部の記憶装置(不図示)に、ユーザ情報22、配信記事情報24、および行動ログ26を記憶させている。 The service providing device 20 stores the user information 22, the delivered article information 24, and the action log 26 in a storage device (not shown) inside or outside the device.

図2は、ユーザ情報22の内容の一例を示す図である。ユーザ情報22は、例えば、ユーザの識別情報であるユーザIDに対し、パスワード、および年齢、性別、誕生日、職業その他のデモグラ情報が対応付けられた情報である。ユーザIDは、サービス提供装置20によって提供されるウェブサイトのログイン時に使用されるログインIDである。尚、ユーザIDは、端末装置10に備えられたウェブブラウザごとに管理されるクッキー(HTTP cookie)、端末装置10のIPアドレス等であってもよい。 FIG. 2 is a diagram showing an example of the contents of the user information 22. The user information 22 is, for example, information in which a password, age, gender, birthday, occupation, and other demographic information are associated with a user ID, which is user identification information. The user ID is a login ID used when logging in to the website provided by the service providing device 20. The user ID may be a cookie (HTTP cookie) managed for each web browser provided in the terminal device 10, an IP address of the terminal device 10, or the like.

図3は、配信記事情報24の内容の一例を示す図である。配信記事情報24は、例えば、記事の識別情報である記事IDに対し、記事データが対応付けられた情報である。記事データは、例えば、テキストデータ、画像データ、またはこれらの組み合わせ、或いはURL(Uniform Resource Locator)等の参照情報である。 FIG. 3 is a diagram showing an example of the contents of the delivered article information 24. The delivered article information 24 is, for example, information in which article data is associated with an article ID, which is article identification information. The article data is, for example, text data, image data, a combination thereof, or reference information such as a URL (Uniform Resource Locator).

図4は、行動ログ26の内容の一例を示す図である。行動ログ26は、例えば、ユーザIDごとに、閲覧したページの識別情報である閲覧ページID、閲覧したページに含まれる記事の記事ID、閲覧時刻等が互いに対応付けられた情報(アクセス履歴)である。 FIG. 4 is a diagram showing an example of the contents of the action log 26. The action log 26 is, for example, information (access history) in which the browsing page ID, which is the identification information of the browsed page, the article ID of the article included in the browsed page, the browsing time, and the like are associated with each other for each user ID. be.

入稿装置30は、ユーザに配信される記事の候補(以下、「入稿候補記事」と呼ぶ)の入稿を受け付ける装置である。この入稿装置30は、例えば記事の入稿作業を行う編集者であるオペレータによって操作される。入稿装置30は、編集者により入稿された記事の記事データと、新たに付与された記事IDとをサービス提供装置20に送信する。これにより、入稿された記事に関する情報は、サービス提供装置20内の記憶装置に配信記事情報24として記憶される。 The submission device 30 is a device that accepts submission of article candidates (hereinafter, referred to as “submission candidate articles”) to be delivered to users. The trafficking device 30 is operated by, for example, an operator who is an editor who uploads articles. The submission device 30 transmits the article data of the article submitted by the editor and the newly assigned article ID to the service providing device 20. As a result, the information about the submitted article is stored as the distribution article information 24 in the storage device in the service providing device 20.

入稿装置30は、編集者により入稿作業が行われる際のインターフェースであるツールを提供する。このインターフェースは、入稿候補記事を入力すると、この記事が実際に入稿された場合にどれぐらいのユーザに対して推薦されるのかを示す情報を編集者に提供する。例えば、このインターフェースは、ウェブページに含まれる記事がユーザごとにカスタマイズされた結果、入稿候補記事がウェブページ内の1番上に表示されるユーザ数の情報を編集者に提供する。 The trafficking device 30 provides a tool that is an interface when the trafficking work is performed by the editor. This interface provides editors with information on how many users would be recommended if this article was actually submitted when they entered a candidate article. For example, this interface provides editors with information on the number of users whose submission candidate articles are displayed at the top of the web page as a result of the articles contained in the web page being customized for each user.

[入稿装置の構成]
以下、入稿装置30の構成について説明する。図5は、入稿装置30の機能構成を示す機能ブロック図である。入稿装置30は、例えば、通信部31と、受付部33と、表示部35と、記事ベクトル生成部37(第1生成部)と、ユーザベクトル生成部39(第2生成部)と、順位決定部41(決定部)と、算出部43と、画面制御部45(第3生成部)と、記憶部47とを備える。
[Configuration of trafficking device]
Hereinafter, the configuration of the submission device 30 will be described. FIG. 5 is a functional block diagram showing a functional configuration of the drafting device 30. The submission device 30, for example, has a communication unit 31, a reception unit 33, a display unit 35, an article vector generation unit 37 (first generation unit), a user vector generation unit 39 (second generation unit), and an order. It includes a determination unit 41 (determination unit), a calculation unit 43, a screen control unit 45 (third generation unit), and a storage unit 47.

通信部31は、例えば、NIC等の通信インターフェースを含む。通信部31は、ネットワークNWを介して、サービス提供装置20等と通信する。 The communication unit 31 includes, for example, a communication interface such as a NIC. The communication unit 31 communicates with the service providing device 20 and the like via the network NW.

受付部33は、編集者による操作入力を受け付ける。受付部33は、編集者により入稿される入稿候補記事(第1コンテンツ)の情報の入力を受け付ける。受付部33は、例えば、タッチパネル、操作ボタン、キーボード、マウス等である。 The reception unit 33 receives an operation input by the editor. The reception unit 33 accepts the input of the information of the submission candidate article (first content) submitted by the editor. The reception unit 33 is, for example, a touch panel, operation buttons, a keyboard, a mouse, or the like.

表示部35は、記事入稿時のインターフェースとなる運用画面等を表示する。表示部35は、例えば、ディスプレイ等である。表示部35が、タッチパネル対応のディスプレイである場合、表示部35は、受付部33の上記の機能を備えてもよい。 The display unit 35 displays an operation screen or the like that serves as an interface when the article is submitted. The display unit 35 is, for example, a display or the like. When the display unit 35 is a touch panel compatible display, the display unit 35 may have the above-mentioned functions of the reception unit 33.

記事ベクトル生成部37は、例えば、記事に対応する記事ベクトル(第1特徴情報)を生成する。記事ベクトルは、例えば、記事に含まれる単語を形態素解析等によって抽出した後、word2vec等の手法により分散表現化した単語ベクトルを第1モデルに入力することで生成されるベクトルデータである。 The article vector generation unit 37 generates, for example, an article vector (first feature information) corresponding to an article. The article vector is vector data generated by, for example, extracting words included in an article by morphological analysis or the like, and then inputting a word vector distributed and expressed by a method such as word2vec into the first model.

図6は、記事ベクトル生成部37の処理の内容を概念的に示す図である。記事ベクトル生成部37には、記事の内容(テキスト)が入力される。入力される記事は、例えば、配信記事情報24から取得される入稿済み記事(第2コンテンツ)と、受付部33を介して入力された入稿候補記事とを含む。 FIG. 6 is a diagram conceptually showing the contents of the processing of the article vector generation unit 37. The content (text) of the article is input to the article vector generation unit 37. The input article includes, for example, a submitted article (second content) acquired from the distribution article information 24 and a submission candidate article input via the reception unit 33.

記事ベクトル生成部37は、まず、記事の内容に対して形態素解析等を行って、単語(形態素)に分割する。次に、記事ベクトル生成部37は、各単語に対してword2vec等の手法を適用して、分散表現化された単語ベクトルを取得する。形態素解析とword2vecとのうち一方または双方は、記事ベクトル生成部37が自ら処理を行うのではなく、外部装置に処理を依頼することで実現されてもよい。 The article vector generation unit 37 first performs morphological analysis or the like on the content of the article and divides it into words (morphemes). Next, the article vector generation unit 37 applies a method such as word2vec to each word to acquire a distributed expression word vector. One or both of the morphological analysis and word2vec may be realized by requesting the processing to an external device instead of the article vector generation unit 37 performing the processing by itself.

そして、記事ベクトル生成部37は、記事から取得された一以上の単語ベクトルを第1モデルに入力することで、記事ベクトルを導出する。第1モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。第1モデルは、例えば、ディープラーニング等の手法により、既知の単語ベクトルと記事ベクトルとの関係が再現できるような、隠れ層の活性化関数のパラメータを求めることで生成される。尚、上記の定義に拘わらず、第1モデルとは、word2vecの特定、すなわち、どのようなコーパスをword2vecに与えるか、までを含んでもよい。 Then, the article vector generation unit 37 derives the article vector by inputting one or more word vectors obtained from the article into the first model. The first model is, for example, a model generated by machine learning. The first model is generated by finding the parameters of the activation function of the hidden layer so that the relationship between the known word vector and the article vector can be reproduced by, for example, a method such as deep learning. Notwithstanding the above definition, the first model may include the identification of word2vec, that is, what kind of corpus is given to word2vec.

記事ベクトル生成部37は、生成した記事ベクトルを、記事ベクトル情報51として、記事IDと共に記憶部47に記憶させる。 The article vector generation unit 37 stores the generated article vector as the article vector information 51 in the storage unit 47 together with the article ID.

ユーザベクトル生成部39は、例えば、ユーザが閲覧した記事の履歴に基づいてユーザベクトル(第2特徴情報)を生成する。ユーザベクトルは、そのユーザの興味の対象を示すものと言える。ユーザベクトルは、例えば、上記の記事ベクトルを利用して生成される。例えば、ユーザベクトルは、ユーザが閲覧した記事のそれぞれに対して生成されている記事ベクトルの集合を、第2モデルに入力することで生成される。ユーザベクトルも、分散表現で表されるベクトルデータである。 The user vector generation unit 39 generates a user vector (second feature information) based on, for example, the history of articles viewed by the user. It can be said that the user vector indicates the object of interest of the user. The user vector is generated using, for example, the above article vector. For example, the user vector is generated by inputting a set of article vectors generated for each of the articles viewed by the user into the second model. The user vector is also vector data represented by a distributed representation.

図7は、ユーザベクトル生成部39の処理の内容を概念的に示す図である。ユーザベクトル生成部39には、ユーザIDと、そのユーザIDにより示されるユーザが閲覧した記事の記事IDとが入力される。ユーザが閲覧した記事の記事IDは、例えば、行動ログ26から取得される。 FIG. 7 is a diagram conceptually showing the contents of the processing of the user vector generation unit 39. The user ID and the article ID of the article viewed by the user indicated by the user ID are input to the user vector generation unit 39. The article ID of the article viewed by the user is acquired from, for example, the action log 26.

ユーザベクトル生成部39は、まず、ユーザが閲覧した記事の記事IDに対応する記事ベクトルを記事ベクトル情報51から取得する。次に、ユーザベクトル生成部39は、取得された一以上の記事ベクトルを第2モデルに入力することで、ユーザベクトルを生成する。第2モデルは、例えば、機械学習によって生成されるモデルである。第2モデルは、例えば、ディープラーニング等の手法により、既知の記事ベクトルとユーザベクトルとの関係が再現できるような、隠れ層の活性化関数のパラメータを求めることで生成される。 First, the user vector generation unit 39 acquires an article vector corresponding to the article ID of the article viewed by the user from the article vector information 51. Next, the user vector generation unit 39 generates a user vector by inputting one or more acquired article vectors into the second model. The second model is, for example, a model generated by machine learning. The second model is generated by finding the parameters of the activation function of the hidden layer so that the relationship between the known article vector and the user vector can be reproduced by, for example, a method such as deep learning.

ユーザベクトル生成部39は、生成したユーザベクトルを、ユーザIDと共にユーザベクトル情報53に記憶させる。尚、ユーザベクトルは、閲覧した記事の記事ベクトル以外の要素を反映させて作成されてもよい。記事ベクトル以外の要素とは、例えば、ユーザの入力したクエリ、記事を有さないウェブページの閲覧履歴、ユーザの属性(年齢、性別、職業等)のうち一部または全部である。 The user vector generation unit 39 stores the generated user vector in the user vector information 53 together with the user ID. The user vector may be created by reflecting elements other than the article vector of the browsed article. The elements other than the article vector are, for example, a part or all of the query entered by the user, the browsing history of the web page having no article, and the attributes of the user (age, gender, occupation, etc.).

順位決定部41は、サンプルユーザ情報49に含まれるユーザの各々について、入稿済み記事および入稿候補記事を配信対象とした場合において、ウェブページに含まれる記事の掲載順位を決定する。すなわち、順位決定部41は、ユーザが視認する表示面における入稿候補記事および入稿済み記事の掲載順位を決定する。順位決定部41は、ユーザの各々のユーザベクトルとのベクトル間距離が小さい記事ベクトルを探索し、例えば、ベクトル間距離が小さい順に記事の掲載順位を決定する。これにより、ユーザが関心および興味のある内容に近い記事が、より高い順位に掲載されることになる。尚、この際、順位決定部41は、k近傍探索(k-Nearest neighbor search)に類する手法を用いて検索を行ってもよい。 The ranking determination unit 41 determines the posting order of the articles included in the web page for each of the users included in the sample user information 49 when the submitted articles and the submission candidate articles are targeted for distribution. That is, the ranking determination unit 41 determines the posting order of the submitted candidate articles and the submitted articles on the display surface visually recognized by the user. The ranking determination unit 41 searches for an article vector having a small inter-vector distance with each user vector of the user, and determines, for example, an article posting order in ascending order of the inter-vector distance. As a result, articles that are close to the user's interests and interests will be posted in a higher ranking. At this time, the ranking determination unit 41 may perform a search using a method similar to k-Nearest neighbor search.

算出部43は、順位決定部41によって決定された記事の掲載順位において、入稿候補記事が第1番目の記事(ユーザが関心および興味のある内容に最も近い記事、最上位の記事)として決定されたユーザの数(以下、「有効ユーザ数」と呼ぶ)を算出する。すなわち、算出部43は、入稿候補記事が何割のユーザのランキング1位を取れるかを示す情報(例えば、掲載率)を算出する。算出部43は、記事ベクトルおよびユーザベクトルに基づいて、ユーザの入稿候補記事に対する興味度合を予測した指標値を算出する。 In the ranking of articles determined by the ranking determination unit 41, the calculation unit 43 determines that the candidate article for submission is the first article (the article closest to the content that the user is interested in and the article at the top). The number of users (hereinafter referred to as "effective user number") is calculated. That is, the calculation unit 43 calculates information (for example, the publication rate) indicating what percentage of the user's ranking candidate articles can be ranked first. The calculation unit 43 calculates an index value that predicts the degree of interest of the user in the submission candidate article based on the article vector and the user vector.

画面制御部45は、表示部35に表示される画面の制御を行う。画面制御部45は、例えば、受付部33を介して入力された入稿候補記事の情報と、この入稿候補記事の掲載順位が1番となるユーザの数の情報とを含む画面(表示用情報)を、表示部35に表示させる。 The screen control unit 45 controls the screen displayed on the display unit 35. The screen control unit 45 is, for example, a screen (for display) including information on the submission candidate article input via the reception unit 33 and information on the number of users whose posting order of the submission candidate article is the highest. Information) is displayed on the display unit 35.

入稿装置30の各機能部は、例えば、CPU(Central Processing Unit)等のハードウェアプロセッサがプログラム(ソフトウェア)を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、LSI(Large Scale Integration)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)等のハードウェア(回路部;circuitryを含む)によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。 Each functional unit of the drafting device 30 is realized by, for example, a hardware processor such as a CPU (Central Processing Unit) executing a program (software). In addition, some or all of these components are hardware (circuits) such as LSI (Large Scale Integration), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), GPU (Graphics Processing Unit), etc. It may be realized by the part; including circuitry), or it may be realized by the cooperation of software and hardware.

記憶部47は、例えば、サンプルユーザ情報49と、記事ベクトル情報51と、ユーザベクトル情報53とを記憶する。サンプルユーザ情報49は、サービス提供装置20により提供されるサービスを利用したユーザの中からサンプリングされた所定数のユーザの情報を含む。サンプルユーザ情報49は、例えば、サービス提供装置20のユーザ情報22に含まれるユーザからサンプリングされたユーザのユーザIDの情報を含む。 The storage unit 47 stores, for example, sample user information 49, article vector information 51, and user vector information 53. The sample user information 49 includes information of a predetermined number of users sampled from the users who have used the service provided by the service providing device 20. The sample user information 49 includes, for example, information on the user ID of the user sampled from the user included in the user information 22 of the service providing device 20.

記憶部47は、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置等により実現される。また、記憶部47は、NASや外部のストレージサーバ等、入稿装置30がアクセス可能な外部装置であってもよい。 The storage unit 47 is realized by, for example, a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), an HDD (Hard Disk Drive), a flash memory, or a hybrid storage device in which a plurality of these is combined. Further, the storage unit 47 may be an external device such as NAS or an external storage server that can be accessed by the submission device 30.

[入稿装置の動作]
以下、入稿装置30の動作について説明する。図8は、入稿装置30の処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下においては、入稿装置30の記憶部47のサンプルユーザ情報49に、サービス提供装置20のユーザ情報22に含まれているユーザの中からサンプリングされた所定数(例えば、1,000人)のユーザの情報が予め記憶されているものとする。また、入稿装置30の記憶部47の記事ベクトル情報51に、入稿済み記事の記事ベクトルが予め記憶されているものとする。
[Operation of trafficking device]
Hereinafter, the operation of the submission device 30 will be described. FIG. 8 is a flowchart showing an example of the processing flow of the submission device 30. In the following, a predetermined number (for example, 1,000 people) sampled from the users included in the user information 22 of the service providing device 20 in the sample user information 49 of the storage unit 47 of the uploading device 30. It is assumed that the user information is stored in advance. Further, it is assumed that the article vector of the submitted article is stored in advance in the article vector information 51 of the storage unit 47 of the submission device 30.

まず、入稿装置30は、受付部33を介して編集者により入力された入稿候補記事の入力を受け付ける(S101)。入稿装置30は、例えば、入稿候補記事のテキストデータの入力を受け付ける。 First, the submission device 30 accepts the input of the submission candidate article input by the editor via the reception unit 33 (S101). The submission device 30 accepts, for example, input of text data of a submission candidate article.

次に、入稿装置30は、入力された入稿候補記事に対応する記事ベクトルを生成する(S103)。入稿装置30は、例えば、入稿候補記事に含まれる単語を形態素解析等によって抽出した後、word2vec等の手法により分散表現化した単語ベクトルを第1モデルに入力することにより、記事ベクトルを生成する。 Next, the submission device 30 generates an article vector corresponding to the input submission candidate article (S103). The trafficking device 30 generates an article vector by, for example, extracting words included in a trafficking candidate article by morphological analysis or the like, and then inputting a word vector distributed and expressed by a method such as word2vec into the first model. do.

次に、入稿装置30は、記憶部47に記憶されたサンプルユーザ情報49から、例えば、1人のユーザ(以下、「第1サンプルユーザ」と呼ぶ)を抽出し(S105)、抽出したユーザに関する行動ログをサービス提供装置20の行動ログ26から取得する(S107)。 Next, the submission device 30 extracts, for example, one user (hereinafter, referred to as “first sample user”) from the sample user information 49 stored in the storage unit 47 (S105), and the extracted user. The action log related to the above is acquired from the action log 26 of the service providing device 20 (S107).

次に、入稿装置30は、取得した行動ログに含まれる少なくとも1つの記事IDに対応する記事ベクトルを記事ベクトル情報51から読み出し、読み出した記事ベクトルに基づいて、第1サンプルユーザに対応するユーザベクトルを生成する。入稿装置30は、例えば、取得した行動ログに含まれる少なくとも1つの記事IDに対応する記事ベクトルの集合を、第2モデルに入力することで、ユーザベクトルを生成する(S109)。 Next, the trafficking device 30 reads an article vector corresponding to at least one article ID included in the acquired action log from the article vector information 51, and based on the read article vector, the user corresponding to the first sample user. Generate a vector. The trafficking device 30 generates a user vector by inputting, for example, a set of article vectors corresponding to at least one article ID included in the acquired action log into the second model (S109).

次に、入稿装置30は、生成した第1サンプルユーザに対応するユーザベクトルに基づいて、入稿済み記事および入稿候補記事を配信対象とした場合にウェブページに含まれることになる記事の掲載順位を決定する(S111)。入稿装置30は、例えば、第1サンプルユーザに対応するユーザベクトルとのベクトル間距離が小さい記事ベクトルを探索し、ベクトル間距離が小さい順に記事の掲載順位を決定する。 Next, the trafficking device 30 is based on the generated user vector corresponding to the first sample user, and when the trafficked article and the trafficking candidate article are targeted for distribution, the article to be included in the web page. The order of publication is determined (S111). For example, the trafficking device 30 searches for an article vector having a small inter-vector distance from the user vector corresponding to the first sample user, and determines the article posting order in ascending order of the inter-vector distance.

次に、入稿装置30は、決定した掲載順位に基づいて、入稿候補記事が第1番目の記事として決定されるか否かを判定する(S113)。入稿装置30は、入稿候補記事が1番目の記事として決定されると判定した場合、有効ユーザ数のカウント値を1つインクリメントする(S115)。一方、入稿装置30は、入稿候補記事が第1番目の記事として決定されないと判定した場合、上記のインクリメント処理を行わない。 Next, the submission device 30 determines whether or not the submission candidate article is determined as the first article based on the determined publication order (S113). When the submission device 30 determines that the submission candidate article is determined as the first article, the submission device 30 increments the count value of the number of effective users by one (S115). On the other hand, when the submission device 30 determines that the submission candidate article is not determined as the first article, the submission device 30 does not perform the above increment processing.

次に、入稿装置30は、記憶部47に記憶されたサンプルユーザ情報49に含まれる全サンプルユーザに対する処理が完了したか否かを判定する(S117)。入稿装置30は、全サンプルユーザに対する処理が完了していないと判定した場合、S105の処理に戻り、未処理のサンプルユーザを抽出して以降の処理を同様に行う。 Next, the submission device 30 determines whether or not the processing for all the sample users included in the sample user information 49 stored in the storage unit 47 is completed (S117). When the submission device 30 determines that the processing for all the sample users has not been completed, the submission device 30 returns to the processing of S105, extracts the unprocessed sample users, and performs the subsequent processing in the same manner.

一方、入稿装置30は、全サンプルユーザに対する処理が完了したと判定した場合、入稿候補記事の情報と、この入稿候補記事の有効ユーザ数の情報とを含む入稿ページを生成し、表示部35に表示させる(S119)。 On the other hand, when it is determined that the processing for all the sample users is completed, the submission device 30 generates a submission page including information on the submission candidate article and information on the number of effective users of the submission candidate article. It is displayed on the display unit 35 (S119).

図9は、入稿ページP1の一例を示す図である。この入稿ページP1においては、入稿装置30に入稿候補記事として入力された5つの記事のタイトルと、有効ユーザ数と、入稿指示を受け付ける入稿ボタン「入稿する」とが表示されている。編集者は、この入稿ページP1を参照することで、入稿候補記事を入稿した場合の有効ユーザ数がどれぐらいであるか、すなわち、どれぐらいのユーザに入稿候補記事が配信されるのかを把握することが可能となる。 FIG. 9 is a diagram showing an example of the submitted page P1. On this submission page P1, the titles of the five articles input as submission candidate articles in the submission device 30, the number of effective users, and the submission button "Submit" for accepting submission instructions are displayed. ing. By referring to this submission page P1, the editor can see how many effective users are when submitting a submission candidate article, that is, how many users the submission candidate article is delivered to. It becomes possible to grasp whether or not.

この入稿ページP1において、編集者は、配信記事として最終的に入稿する入稿候補記事の入稿ボタンを押下し、適宜編集作業を行った後、記事IDおよび記事データを含む情報をサービス提供装置20に送信することで、入稿候補記事をサービス提供装置20の配信記事情報24に登録することができる。以後、サービス提供装置20により提供されるウェブページ等に入稿候補記事が掲載されることになる。 On this submission page P1, the editor presses the submission button of the submission candidate article that is finally submitted as a distribution article, performs editing work as appropriate, and then provides information including the article ID and article data. By transmitting to the providing device 20, the submission candidate article can be registered in the distribution article information 24 of the service providing device 20. After that, the submission candidate articles will be posted on the web page or the like provided by the service providing device 20.

以上において説明した実施形態の入稿装置によれば、コンテンツの登録作業を適切に補助することが可能である。特に、編集者が、外部の媒体で作成された記事を短いサマリに書き換えて入稿する処理等の編集作業を行う場合には、この編集作業を行う前に、各入稿候補記事の有効ユーザ数を把握することができる。このため、編集者は、例えば、多くのユーザに配信される記事の入稿を優先して行うことができ、ユーザに配信されにくい記事に対する無駄な入稿作業を回避することができる。 According to the submission device of the embodiment described above, it is possible to appropriately assist the content registration work. In particular, when an editor performs editing work such as rewriting an article created in an external medium into a short summary and uploading it, a valid user of each submission candidate article before performing this editing work. You can figure out the number. Therefore, for example, the editor can prioritize the submission of articles delivered to many users, and can avoid unnecessary submission work for articles that are difficult to deliver to users.

尚、上記の実施形態においては、入稿装置30が有効ユーザ数をカウントして表示する例について説明したが、入稿候補記事が所定の順位(例えば、上位10位)までの記事として決定されるユーザ数をカウントして表示してもよい。 In the above embodiment, an example in which the submission device 30 counts and displays the number of effective users has been described, but the submission candidate articles are determined as articles up to a predetermined rank (for example, the top 10). The number of users may be counted and displayed.

また、入稿装置30は、有効ユーザ数に加えて或いは代えて、全サンプルユーザの内の有効ユーザ数の割合を示す占有率の変化度を算出して表示してもよい。例えば、入稿装置30は、図10に示すように、入稿済み記事および入稿候補記事を配信対象とした場合における入稿候補記事の占有率から、入稿候補記事が入稿されない場合に入稿済み記事の中で1番目の記事として決定される記事の占有率を減算した値を入稿ページP2に表示してもよい。 Further, the submission device 30 may calculate and display the degree of change in the occupancy rate, which indicates the ratio of the number of effective users among all the sample users, in addition to or instead of the number of effective users. For example, as shown in FIG. 10, the submission device 30 is used when the submission candidate article is not submitted due to the occupancy rate of the submission candidate article when the submitted article and the submission candidate article are targeted for distribution. The value obtained by subtracting the occupancy rate of the article determined as the first article among the submitted articles may be displayed on the trafficking page P2.

また、上記の実施形態においては、入稿装置30が、同装置に予め記憶されたサンプルユーザ情報49を用いる例について説明したが、サンプルユーザ情報49に代えて、入稿作業の度に、サービス提供装置20のユーザ情報22からユーザ情報を取得するようにしてもよい。 Further, in the above embodiment, an example in which the submission device 30 uses the sample user information 49 stored in advance in the device has been described, but instead of the sample user information 49, the service is provided every time the submission work is performed. User information may be acquired from the user information 22 of the providing device 20.

本発明の実施形態による情報処理装置は、ネットワークを介して配信される候補となる第1コンテンツに対応する第1特徴情報を生成する第1生成部と、ネットワークを介して配信された少なくとも1つの第2コンテンツに対するユーザのアクセス履歴に基づいて、前記ユーザに対応する第2特徴情報を生成する第2生成部と、前記第1特徴情報および前記第2特徴情報に基づいて、前記ユーザの前記第1コンテンツに対する興味度合を予測した指標値を算出する算出部とを備えることで、コンテンツの登録作業を適切に補助することが可能である。 The information processing apparatus according to the embodiment of the present invention includes a first generation unit that generates first feature information corresponding to a first content that is a candidate to be distributed via a network, and at least one distributed via a network. The second generation unit that generates the second feature information corresponding to the user based on the user's access history to the second content, and the first feature information of the user and the second feature information based on the first feature information and the second feature information. (1) By providing a calculation unit that calculates an index value that predicts the degree of interest in the content, it is possible to appropriately assist the content registration work.

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。 Although the embodiments for carrying out the present invention have been described above using the embodiments, the present invention is not limited to these embodiments, and various modifications and substitutions are made without departing from the gist of the present invention. Can be added.

10…端末装置
20…サービス提供装置
30…入稿装置
31…通信部
33…受付部
35…表示部
37…記事ベクトル生成部
39…ユーザベクトル生成部
41…順位決定部
43…算出部
45…画面制御部
47…記憶部
10 ... Terminal device 20 ... Service providing device 30 ... Drafting device 31 ... Communication unit 33 ... Reception unit 35 ... Display unit 37 ... Article vector generation unit 39 ... User vector generation unit 41 ... Ranking determination unit 43 ... Calculation unit 45 ... Screen Control unit 47 ... Storage unit

Claims (8)

ネットワークを介して配信される候補となる第1コンテンツに対応する第1特徴情報を生成する第1生成部と、
ネットワークを介して配信された少なくとも1つの第2コンテンツに対するユーザのアクセス履歴に基づいて、前記ユーザに対応する第2特徴情報を生成する第2生成部と、
前記第1特徴情報および前記第2特徴情報に基づいて、前記ユーザが視認する表示面における前記第1コンテンツおよび前記第2コンテンツの掲載順位を決定する決定部と、
決定された前記掲載順位において、前記第1コンテンツの掲載順位が所定の順位以内であるユーザ数を、前記ユーザの前記第1コンテンツに対する興味度合を予測した指標値として算出する算出部と、
を備える情報処理装置。
The first generation unit that generates the first feature information corresponding to the first content that is a candidate to be distributed via the network, and the first generation unit.
A second generation unit that generates second feature information corresponding to the user based on the user's access history to at least one second content distributed via the network.
A determination unit that determines the placement order of the first content and the second content on the display surface visually recognized by the user based on the first feature information and the second feature information.
In determined the ad position, a calculation unit ranking of the first content is the number of users is within the predetermined rank is calculated as an index value predicted interest degree for the first content of the user,
Information processing device equipped with.
前記算出部により算出された指標値の情報を含む画面を表示装置に表示させる画面制御部をさらに備える、
請求項1に記載の情報処理装置。
A screen control unit for displaying a screen including information on the index value calculated by the calculation unit on the display device is further provided.
The information processing device according to claim 1.
前記算出部は、前記第1コンテンツの掲載順位が最上位であるユーザ数を、前記指標値として算出する、
請求項1または2に記載の情報処理装置。
The calculation unit calculates the number of users having the highest ranking of the first content as the index value.
The information processing device according to claim 1 or 2.
前記算出部は、全サンプルユーザの内の前記第1コンテンツの掲載順位が最上位であるユーザ数の割合の変化を、前記指標値として算出する、
請求項3に記載の情報処理装置。
The calculation unit calculates, as the index value, a change in the ratio of the number of users who have the highest ranking of the first content among all the sample users.
The information processing device according to claim 3.
前記第1特徴情報および前記第2特徴情報の各々は、ベクトルデータである、
請求項1から4のいずれか一項に記載の情報処理装置。
Each of the first feature information and the second feature information is vector data.
The information processing device according to any one of claims 1 to 4.
前記第1コンテンツは、前記ネットワークを介して配信される候補となる記事であり、
前記第1特徴情報は、前記記事の特徴を示す情報であり、
前記第2コンテンツは、前記ネットワークを介して配信された記事であり、
前記第2特徴情報は、前記ネットワークを介して配信され、前記ユーザがアクセスした記事の特徴に基づいて導出される情報である、
請求項1から5のいずれか一項に記載の情報処理装置。
The first content is a candidate article to be distributed via the network.
The first feature information is information indicating the feature of the article, and is
The second content is an article distributed via the network.
The second feature information is information distributed via the network and derived based on the features of the article accessed by the user.
The information processing device according to any one of claims 1 to 5.
コンピュータが、
ネットワークを介して配信される候補となる第1コンテンツに対応する第1特徴情報を生成し、
ネットワークを介して配信された少なくとも1つの第2コンテンツに対するユーザのアクセス履歴に基づいて、前記ユーザに対応する第2特徴情報を生成し、
前記第1特徴情報および前記第2特徴情報に基づいて、前記ユーザが視認する表示面における前記第1コンテンツおよび前記第2コンテンツの掲載順位を決定し、
決定された前記掲載順位において、前記第1コンテンツの掲載順位が所定の順位以内であるユーザ数を、前記ユーザの前記第1コンテンツに対する興味度合を予測した指標値として算出する、
情報処理方法。
The computer
Generates the first feature information corresponding to the first content that is a candidate to be distributed via the network,
Based on the user's access history to at least one second content distributed via the network, the second feature information corresponding to the user is generated.
Based on the first feature information and the second feature information, the placement order of the first content and the second content on the display surface visually recognized by the user is determined.
In the determined ranking, the number of users whose first content is within the predetermined ranking is calculated as an index value for predicting the degree of interest of the user in the first content.
Information processing method.
コンピュータに、
ネットワークを介して配信される候補となる第1コンテンツに対応する第1特徴情報を生成させ、
ネットワークを介して配信された少なくとも1つの第2コンテンツに対するユーザのアクセス履歴に基づいて、前記ユーザに対応する第2特徴情報を生成させ、
前記第1特徴情報および前記第2特徴情報に基づいて、前記ユーザが視認する表示面における前記第1コンテンツおよび前記第2コンテンツの掲載順位を決定させ、
決定された前記掲載順位において、前記第1コンテンツの掲載順位が所定の順位以内であるユーザ数を、前記ユーザの前記第1コンテンツに対する興味度合を予測した指標値として算出させる、
プログラム。
On the computer
Generate the first feature information corresponding to the first content that is a candidate to be distributed via the network,
Based on the user's access history to at least one second content distributed via the network, the second feature information corresponding to the user is generated.
Based on the first feature information and the second feature information, the placement order of the first content and the second content on the display surface visually recognized by the user is determined.
In the determined ranking, the number of users whose first content is within the predetermined ranking is calculated as an index value for predicting the degree of interest of the user in the first content.
program.
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