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JP7565429B2 - Information processing device, information processing method, program, and storage medium - Google Patents
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Description

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。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, a program, and a storage medium capable of executing web applications.

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。 Patent Document 1 describes a device that collects information on the actions of multiple users as setting information, matches users based on the collected setting information, and performs intermediary processing to exchange or provide information such as messages between matched users. Patent Document 2 describes inputting user characteristics by having users read tags at exhibition venues, etc.

特開2013-3988号公報JP 2013-3988 A 特許第5422002号Patent No. 5422002

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。 When a user is newly registered in a web application such as a SNS app, there is no usage history of the user, so the user characteristics cannot be estimated appropriately. In addition, in order to grasp the user's characteristics in detail, it is possible to increase the number of profile information input items, but if there are many items, it is expected that the user will have to enter them manually one by one, which will be a hassle. Thus, when using user characteristics in an application, while it is desirable to set the user characteristics appropriately, it is also necessary to improve user convenience.

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。 The present invention aims to provide an information processing device, information processing method, program, and storage medium that appropriately estimate the characteristics of a newly registered user and improve user convenience.

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ユーザの新規登録において、新規登録ユーザが利用している他のWebアプリケーションへのアクセス情報と、マッチング機能の実行の指示とを受け付ける受付手段と、前記受付手段により受け付けた前記アクセス情報を用いてアクセスした前記他のWebアプリケーションから、前記新規登録ユーザの前記他のWebアプリケーションの利用情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記他のWebアプリケーションの利用情報から特徴を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記特徴に基づいて、前記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と、前記生成手段により生成された前記プロフィール情報を用いて、前記マッチング機能を実行する実行手段と、を備え、前記利用情報は、前記他のWebアプリケーションに投稿した、画像データとテキストデータとの少なくともいずれかを含み、前記抽出手段は、前記利用情報が前記画像データである場合には、当該画像データに対する画像解析により画像の傾向を前記特徴として抽出し、前記利用情報が前記テキストデータである場合には、当該テキストデータに対するキーワード抽出によりキーワードの傾向を前記特徴として抽出し、前記生成手段は、前記抽出手段により抽出された前記画像の傾向と前記キーワードの傾向との少なくともいずれかを推定された好みとして用いたプロフィール文を前記プロフィール情報として生成し、前記マッチング機能は、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基づいて、前記新規登録ユーザと、当該新規登録ユーザの前記特徴と近い特徴をもつユーザもしくはユーザグループとをマッチングする機能であることを特徴とする。
The information processing device according to the present invention is an information processing device capable of executing a Web application, and includes: a receiving means for receiving, when a user newly registers to the Web application, access information of another Web application used by the newly registered user and an instruction to execute a matching function; an acquisition means for acquiring usage information of the other Web application of the newly registered user from the other Web application accessed using the access information received by the acceptance means; an extraction means for extracting features from the usage information of the other Web application acquired by the acquisition means; a generation means for generating profile information of the newly registered user based on the features extracted by the extraction means; and an execution means for executing the matching function using the profile information generated by the generation means, The information includes at least one of image data and text data posted to the other Web application, and if the usage information is image data, the extraction means extracts image trends as the feature by image analysis of the image data, and if the usage information is text data, extracts keyword trends as the feature by keyword extraction from the text data, and the generation means generates, as the profile information, a profile statement using at least one of the image trends and keyword trends extracted by the extraction means as an estimated preference, and the matching function is a function of matching the newly registered user with a user or user group having characteristics similar to the characteristics of the newly registered user based on the profile information generated by the generation means .

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ユーザの新規登録において、新規登録ユーザが利用している他のWebアプリケーションへのアクセス情報と、マッチング機能の実行の指示とを受け付ける受付工程と、前記受付工程において受け付けた前記アクセス情報を用いてアクセスした前記他のWebアプリケーションから、前記新規登録ユーザの前記他のWebアプリケーションの利用情報を取得する取得工程と、前記取得工程において取得された前記他のWebアプリケーションの利用情報から特徴を抽出する抽出工程と、前記抽出工程において抽出された前記特徴に基づいて、前記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と、前記生成工程において生成された前記プロフィール情報を用いて、前記マッチング機能を実行する実行工程と、を有し、前記利用情報は、前記他のWebアプリケーションに投稿した、画像データとテキストデータとの少なくともいずれかを含み、前記抽出工程では、前記利用情報が前記画像データである場合には、当該画像データに対する画像解析により画像の傾向を前記特徴として抽出し、前記利用情報が前記テキストデータである場合には、当該テキストデータに対するキーワード抽出によりキーワードの傾向を前記特徴として抽出し、前記生成工程では、前記抽出工程において抽出された前記画像の傾向と前記キーワードの傾向との少なくともいずれかを推定された好みとして用いたプロフィール文を前記プロフィール情報として生成し、前記マッチング機能は、前記生成工程において生成された前記プロフィール情報に基づいて、前記新規登録ユーザと、当該新規登録ユーザの前記特徴と近い特徴をもつユーザもしくはユーザグループとをマッチングする機能であることを特徴とする。 An information processing method according to the present invention is an information processing method executed in an information processing device capable of executing a Web application, and includes a receiving step of receiving access information to other Web applications used by the newly registered user and an instruction to execute a matching function when a user is newly registered to the Web application; an acquisition step of acquiring usage information of the other Web applications of the newly registered user from the other Web applications accessed using the access information received in the reception step; an extraction step of extracting features from the usage information of the other Web applications acquired in the acquisition step; a generation step of generating profile information of the newly registered user based on the features extracted in the extraction step; and an execution step of executing the matching function using the profile information generated in the generation step. The usage information includes at least one of image data and text data posted to the other Web application, and in the extraction process, if the usage information is image data, an image trend is extracted as the feature by image analysis of the image data, and if the usage information is text data, a keyword trend is extracted as the feature by keyword extraction from the text data, and in the generation process, a profile statement is generated as the profile information using at least one of the image trend and the keyword trend extracted in the extraction process as an estimated preference, and the matching function is a function that matches the newly registered user with a user or user group having characteristics similar to the characteristics of the newly registered user based on the profile information generated in the generation process .

本発明に係るプログラムは、Webアプリケーションへのユーザの新規登録において、新規登録ユーザが利用している他のWebアプリケーションへのアクセス情報と、マッチング機能の実行の指示とを受け付け、受け付けた前記アクセス情報を用いてアクセスした前記他のWebアプリケーションから、前記新規登録ユーザの前記他のWebアプリケーションの利用情報を取得し、取得された前記他のWebアプリケーションの利用情報から特徴を抽出し、抽出された前記特徴に基づいて、前記新規登録ユーザのプロフィール情報を生成し、生成された前記プロフィール情報を用いて、前記マッチング機能を実行する、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り、前記利用情報は、前記他のWebアプリケーションに投稿した、画像データとテキストデータとの少なくともいずれかを含み、前記利用情報が前記画像データである場合には、当該画像データに対する画像解析により画像の傾向を前記特徴として抽出し、前記利用情報が前記テキストデータである場合には、当該テキストデータに対するキーワード抽出によりキーワードの傾向を前記特徴として抽出し、抽出された前記画像の傾向と前記キーワードの傾向との少なくともいずれかを推定された好みとして用いたプロフィール文を前記プロフィール情報として生成し、前記マッチング機能は、生成された前記プロフィール情報に基づいて、前記新規登録ユーザと、当該新規登録ユーザの前記特徴と近い特徴をもつユーザもしくはユーザグループとをマッチングする機能である、ことを特徴とする。 The program according to the present invention is a program for operating a computer to receive, when a user is newly registered to a Web application, access information for other Web applications used by the newly registered user and an instruction to execute a matching function, obtain usage information of the other Web applications of the newly registered user from the other Web applications accessed using the received access information, extract features from the obtained usage information of the other Web applications, generate profile information for the newly registered user based on the extracted features, and execute the matching function using the generated profile information , and the usage information is input to the other Web applications. The usage information includes at least one of image data and text data, and if the usage information is image data, an image trend is extracted as the feature by image analysis of the image data, and if the usage information is text data, a keyword trend is extracted as the feature by keyword extraction of the text data, and a profile statement is generated as the profile information using at least one of the extracted image trend and keyword trend as an estimated preference, and the matching function is a function of matching the newly registered user with a user or user group having characteristics similar to the characteristics of the newly registered user based on the generated profile information .

本発明に係る記憶媒体は、Webアプリケーションへのユーザの新規登録において、新規登録ユーザが利用している他のWebアプリケーションへのアクセス情報と、マッチング機能の実行の指示とを受け付け、受け付けた前記アクセス情報を用いてアクセスした前記他のWebアプリケーションから、前記新規登録ユーザの前記他のWebアプリケーションの利用情報を取得し、取得された前記他のWebアプリケーションの利用情報から特徴を抽出し、抽出された前記特徴に基づいて、前記新規登録ユーザのプロフィール情報を生成し、生成された前記プロフィール情報を用いて、前記マッチング機能を実行する、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り、前記利用情報は、前記他のWebアプリケーションに投稿した、画像データとテキストデータとの少なくともいずれかを含み、前記利用情報が前記画像データである場合には、当該画像データに対する画像解析により画像の傾向を前記特徴として抽出し、前記利用情報が前記テキストデータである場合には、当該テキストデータに対するキーワード抽出によりキーワードの傾向を前記特徴として抽出し、抽出された前記画像の傾向と前記キーワードの傾向との少なくともいずれかを推定された好みとして用いたプロフィール文を前記プロフィール情報として生成し、前記マッチング機能は、生成された前記プロフィール情報に基づいて、前記新規登録ユーザと、当該新規登録ユーザの前記特徴と近い特徴をもつユーザもしくはユーザグループとをマッチングする機能であることを特徴とする。
The storage medium according to the present invention is a computer-readable storage medium that stores a program for operating a computer to: receive access information to other Web applications used by the newly registered user and an instruction to execute a matching function when a user newly registers to a Web application; obtain usage information of the other Web applications of the newly registered user from the other Web applications accessed using the received access information; extract features from the obtained usage information of the other Web applications; generate profile information of the newly registered user based on the extracted features; and execute the matching function using the generated profile information. The usage information includes information about the other Web applications. The usage information includes at least one of image data and text data posted to an application, and if the usage information is image data, an image trend is extracted as the feature by image analysis of the image data, and if the usage information is text data, a keyword trend is extracted as the feature by keyword extraction of the text data, and a profile statement is generated as the profile information using at least one of the extracted image trend and keyword trend as an estimated preference, and the matching function is a function that matches the newly registered user with a user or user group having characteristics similar to the characteristics of the newly registered user based on the generated profile information .

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。 According to the present invention, it is possible to appropriately estimate the characteristics of newly registered users and improve user convenience.

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。Other features and advantages of the present invention will become apparent from the following description taken in conjunction with the accompanying drawings, in which the same or similar components are designated by the same reference numerals.

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。
The accompanying drawings, which are incorporated in and constitute a part of the specification, illustrate embodiments of the invention and, together with the description, serve to explain the principles of the invention.
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a Web application system. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an information processing device. FIG. 13 is a block diagram showing a configuration of another information processing device. FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a terminal device. FIG. 2 is a diagram showing a process flow between devices in a Web application system. 4 is a flowchart showing a process executed by the information processing device. 13 is a flowchart showing an analysis process. 13 is a flowchart showing a matching process. 13 is a flowchart showing a matching process. FIG. 13 is a diagram showing a setting screen for creating a profile. FIG. 13 is a diagram showing a setting screen for matching items. FIG. 13 is a diagram showing a screen displaying a matching result.

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。 The embodiments are described in detail below with reference to the attached drawings. Note that the following embodiments do not limit the invention according to the claims, and not all combinations of features described in the embodiments are necessarily essential to the invention. Two or more of the features described in the embodiments may be combined in any desired manner. In addition, the same reference numbers are used for identical or similar configurations, and duplicate descriptions are omitted.

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。 Figure 1 is a diagram showing an example of the configuration of a web application system in this embodiment. As shown in Figure 1, the web application system includes an information processing device 101 that provides, for example, an SNS application. Hereinafter, the web application provided by the information processing device 101 may be referred to as an "ABC application" to distinguish it from applications provided by other devices. In Figure 1, the terminal device 104 corresponds to user A, and the terminal device 105 corresponds to user B. In this embodiment, user A is a new user who newly registers in the ABC application. The terminal devices 104 and 105 are, for example, information processing devices such as PCs or mobile terminals such as smartphones. The information processing devices 102 and 103 are web application servers that provide web applications different from the ABC application provided by the information processing device 101.

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。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 a wired communication network, a wireless communication network, and both as a medium, and includes, for example, the Internet. User A can access the information processing device 101 by the terminal device 104 to use the ABC application, and can access the information processing devices 102, 103 to use each Web application. User B can access the information processing device 101 by the terminal device 105 to use the ABC application, and can access the information processing devices 102, 103 to use each Web application. Examples of Web applications provided by the information processing devices 102, 103 include a posting application and a video search site. In addition, using a Web application includes, for example, posting posted information including image data such as text data, photos, and videos, viewing posted information by other posters and expressing sympathy by "like" or "following", and searching/watching videos on a video search site.

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。 For example, when a user newly registers with an SNS app, it is common for the user to create his/her own profile information. This profile information includes a wide range of items such as name, title, position, base of operations, hobbies, etc., and it is recommended that the profile information be created in a way that expresses the poster's own characteristics well. However, for users with little experience using SNS apps, while there is a high degree of freedom in the creation of the profile information, it is difficult to know how to create the profile information and it is also difficult to express one's own characteristics. Also, in order to grasp the characteristics of the user in detail, it is possible to increase the number of input items for the profile information. However, if there are many input items, it is expected that the user will have a hard time manually entering each item, which will be cumbersome.

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。According to this embodiment, when a user newly registers with the ABC app, the system analyzes information posted to other web applications already used by the user, video search history, and the like, and automatically generates profile information to express the characteristics of the user. With such a configuration, even users with little experience using SNS apps do not have to create profile information themselves, improving convenience.

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。 In addition, matching (comparing characteristics) with users or user groups that have characteristics similar to those of the user is known as a function of SNS apps, but in cases where past usage history has not been accumulated, such as for newly registered users, the user's characteristics cannot be properly estimated. As a result, matching cannot be performed appropriately.

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。According to this embodiment, the generated profile information is used to perform matching with multiple types of user groups already generated within the ABC app, and the matching results are presented to the user. With such a configuration, even for a newly registered user, the characteristics of the newly registered user can be appropriately estimated and matching can be performed. Furthermore, the user can recognize users or user groups that are appropriately matched to his or her characteristics, even if no past usage history has been accumulated yet. In this embodiment, a "community" is given as an example of a user group, and hereinafter, the term "community" will be used for explanation.

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。2 is a block diagram showing an example of the configuration of the information processing device 101. The processor 201 is a processor that controls the information processing device 101 in an overall manner, and is configured to include, for example, a CPU. The memory 202 is, for example, a volatile memory such as a RAM, and is used as a work memory for the processor 201. The storage unit 203 is, for example, a non-volatile memory such as a ROM or a hard disk, and stores the basic control program of the information processing device 101, various application programs, setting data, parameters, etc. The various programs stored in the storage unit 203 are managed by the basic control program, and task scheduling, etc. are performed. The operation of the information processing device 101 in this embodiment is realized, for example, by reading the program stored in the storage unit 203 into the memory 202 and executing it. That is, the operation of the information processing device 101 in this embodiment is realized 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.

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。The communication interface (I/F) 204 has a configuration corresponding to the medium of the network 106, and is composed of, for example, a NIC (Network Interface Card) or an NFC chip for short-distance wireless communication. The display control unit 205 controls the display of 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 unit of another device. For example, the display control unit 205 generates display data to be displayed on the display unit 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. The operation reception unit 206 receives user operations via a keyboard, mouse, etc. (not shown).

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。The server function unit 212 is a block that enables 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 realizes basic functions as, for example, an SNS server. The basic function execution unit 207 realizes, for example, a new user registration function for an SNS application, management functions such as changing settings, a community creation function as an electronic bulletin board, and messaging functions such as chat. The basic function execution unit 207 also realizes a function for users to create their own profile information.

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。The usage information acquisition unit 208 acquires usage information of web applications provided by other information processing devices 102 and 103 for a new user registered with the ABC app. The usage information of other web applications is, for example, posted information already posted by the new user registered with the ABC app on other SNS apps, search and viewing history information on other video search sites by the new user, and information expressing the new user's sympathy or other intentions toward other contributors on other SNS apps. The usage information also includes profile text already posted by the new user on other SNS apps. The profile information generated by this embodiment is generated based on the results of the analysis described below, and therefore does not simply reuse profile text already posted on other SNS apps, but reflects the preferences of the new user.

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。The analysis unit 209 performs data analysis such as clustering, classification, and regression using the learned model and the usage information acquired by the usage information acquisition unit 208. For example, the analysis unit 209 performs data mining on text data included in the acquired posted information, and analyzes the tendency and occurrence rate of data that appears. For example, the analysis unit 209 performs pattern recognition and behavior recognition on image data such as photos and videos included in the acquired posted information, and identifies people, recognizes animals, and recognizes scenes such as landscapes. For example, the analysis unit 209 performs personality estimation based on the analysis results of the text data and image data and a personality model such as an egogram.

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。The profile information generation unit 210 generates profile information for a new user who registers with the ABC app using the analysis results of the analysis unit 209. The profile information generation unit 210 generates profile information based on basic information obtained from the management information of the new user and a profile statement created based on the analysis results of the analysis unit 209.

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。The matching execution unit 211 uses the profile information generated by the profile information generation unit 210 to compare the characteristics of an already created community or user. Since a community is a collection of users, characteristics derived as statistics of the characteristics of individual users (e.g., adopting the most common characteristic) are treated as characteristics of the community and compared with the characteristics of the newly registered user. The matching execution unit 211 identifies a community or user that is determined to have a high similarity to the characteristics of the newly registered user. In this embodiment, the identified community or user is displayed on the terminal device 104 of the newly registered user as a result of the matching being performed.

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。 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 the user information 221. Here, user information 222 and user information 223 are described as having the same configuration, although their contents are different. When a new user is registered in the server function unit 212, information about the newly registered user is stored as new user information. The user information includes management information 230, profile information 240, user-created profile information 231, posted information 232, and analysis results 233.

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。The management information 230 is information necessary for the server function unit 212 to manage users, and includes, for example, information on required input items such as name and email address, and authentication information. The profile information 240 includes basic information 241 and a profile statement 242. The basic information 241 is basic information of the profile such as name and gender. The profile statement 242 is information generated by the 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 posting information 232 is information indicating the posting contents posted by the user to the ABC app, and includes text data and image data such as photos and videos. There may be no posting information 232 immediately after new registration. The analysis result 233 is the analysis result analyzed by the analysis unit 209.

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。The configuration of the information processing device 101 is not limited to the configuration shown in FIG. 2, and may include appropriate functional blocks according to functions that the information processing device 101 can realize or functions that the information processing device 101 can realize as a Web application server. The server function unit 212 may have a processor such as a CPU or a CPU, and operate under the control of the processor 201. The database 220 may store not only user information, but also a trained model used by the analysis unit 209 in the analysis.

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。 Figure 3 is a block diagram showing an example of the configuration of information processing devices 102 and 103. It is assumed that information processing device 102 and information processing device 103 have the same configuration, and hereinafter, unless otherwise specified, information processing device 102 will be described as a representative example of information processing devices 102 and 103.

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。The processor 301 is a processor that controls the information processing device 102 overall, and is configured to include, for example, a CPU. The memory 302 is, for example, a volatile memory such as a RAM, and is used as a work memory for the processor 301. The storage unit 303 is, for example, a non-volatile memory such as a ROM or a hard disk, and stores the basic control program of the information processing device 102, various application programs, setting data, parameters, etc. The various programs stored in the storage unit 303 are managed by the basic control program, and perform task scheduling, etc. The operation of the information processing device 102 in this embodiment is realized, for example, by reading the program stored in the storage unit 303 into the memory 302 and executing it.

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。The communication interface (I/F) 304 has a configuration corresponding to the medium of the network 106, and is composed of, for example, a NIC (Network Interface Card) or an NFC chip for short-distance wireless communication. The display control unit 305 controls the 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 unit of another device. For example, the display control unit 305 generates display data to be displayed on the display unit 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. The operation reception unit 306 receives user operations via a keyboard, mouse, etc. (not shown).

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。The server function unit 307 is a block that enables the information processing device 102 to function as a web application server. The server function unit 307 realizes, for example, the basic functions of an SNS server. The server function unit 307 realizes, for example, a new user registration function for an SNS application, a management function such as changing settings, a community creation function as an electronic bulletin board, and a messaging function such as chat.

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。 The database 310 stores, for example, information about users registered in an SNS app 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 the user information 311. Here, user information 312 and user information 316 are described as having the same configuration, although their contents are different. When a new user is registered in the server function unit 307, information about the newly registered user is stored as new user information. The user information includes management information 313, profile information 314, and posting information 315.

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。Management information 313 is information necessary for the server function unit 307 to manage users, and includes, for example, information on required input items such as name and email address, authentication information, etc. Profile information 314 is profile information created by the user himself/herself. Post information 315 is, for example, information indicating the content posted by the user to the SNS app, and includes text data and image data such as photos and videos.

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。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 the functions that the information processing device 102 can realize, or the functions that it can realize as a Web application server.

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。 Figure 4 is a block diagram showing an example of the configuration of terminal devices 104 and 105. Terminal device 104 and terminal device 105 have the same configuration, and terminal device 104 will be described below as a representative example of terminal devices 104 and 105. In this embodiment, terminal device 104 will be described as a smartphone, but it may also be a desktop or notebook PC, etc.

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。The processor 401 is a processor that controls the terminal device 104 overall, and is configured to include, for example, a CPU. The memory 402 is a volatile memory, for example, a RAM, and is used as a work memory for the processor 401. The storage unit 403 is a non-volatile memory, for example, a ROM, and stores the basic control program of the terminal device 104, various application programs, setting data, parameters, etc. The various programs stored in the storage unit 403 are managed by the basic control program, and perform task scheduling, etc. The operation of the terminal device 104 in this embodiment is realized, for example, by reading the program stored in the storage unit 403 into the memory 402 and executing it.

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。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 devices 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 devices 101, 102, and 103 via the communication I/F 406. The operation acceptance unit 405 accepts user operations via buttons, etc. The operation acceptance unit 405 may be configured as a touch panel.

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。The communication interface (I/F) 406 is configured to be capable of communicating with the network 106, and may be configured as a wireless communication interface capable of performing communication at a plurality of different communication speeds, such as Wi-Fi or Bluetooth (registered trademark). The imaging unit 407 is a camera capable of capturing still images and moving images. For example, a 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 device 101 and the server function units 307 of the information processing devices 102 and 103.

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。The configuration of the terminal device 104 is not limited to the configuration shown in FIG. 4, and may include appropriate functional blocks according to the functions that the terminal device 104 can realize.

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。 Figure 5 is a diagram showing the flow of processing between devices in the Web application system of Figure 1. Figure 5 shows a case in which user A accesses the server function unit 212 (e.g., the URL of the ABC application) of the information processing device 101 using the terminal device 104 and performs new registration. The processing of the terminal device 104 in Figure 5 is realized, for example, by the processor 401, the processing of the information processing device 101 is realized, for example, by the processor 201, and the processing of the information processing device 102 is realized, for example, by the processor 301.

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。In S101, the terminal device 104 accesses the server function unit 212 of the information processing device 101. The processing of S101 is performed, for example, by selecting a new registration menu on the top screen of the ABC app displayed on the terminal device 104. In S102, the server function unit 212 of the information processing device 101 transmits display data of a new registration screen to the terminal device 104 that is the access source.

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。In S103, the terminal device 104 accepts input of information required for management, such as a name and an email address, from the user on a new registration screen displayed on a panel or the like, and transmits the information as registration information to the server function unit 212 of the information processing device 101. Here, the information required for management is information used by the basic function execution unit 207, such as an address, a notification destination for messages, and other information that is a required input item on the new registration screen.

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。In S104, 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 as management information 230 in the database 220. The management information 230 includes, for example, information on the required input items described above, as well as various setting information. In this embodiment, the newly registered user can set on the new registration screen whether the user creates profile information or whether the profile information is automatically generated, and such information is also included in the setting information. In addition, the newly registered user can set on the new registration screen whether or not to link other Web applications with the ABC application, and such information is also included in the setting information. When it is set that other Web applications are linked with the ABC application, the newly registered user also receives input of login information for the other Web applications to be linked.

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。10 is a diagram showing an example of a setting screen for creating profile information on a new registration screen. The setting screen 1000 is a part of the new registration screen of the ABC application or a screen displayed by transitioning from the new registration screen. For example, the setting screen 1000 is displayed by selecting a menu for creating profile information from the new registration screen. The setting screen 1000 displays a message 1001 saying, "Do you want to set your profile based on the usage of other SNSs and other apps?" Here, the other SNSs and other apps indicate an example of a web application provided by the server function unit 307 of the information processing devices 102 and 103. When the new registration user selects (checks) "YES" for the message 1001 and presses the execute button 1005, a function is executed to automatically create the user's own profile information based on the usage information of other SNSs and other apps already used by the new registration user. On the other hand, when "NO" is selected for the message 1001, the new registration user creates his/her own profile information by himself/herself. When "NO" is selected and the execute button 1005 is pressed, a profile information creation screen (not shown) is displayed, and the user can create his/her own profile information. The profile information created by the user is stored in the database 220 as the user created profile information 231 in FIG. 2.

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。If "YES" is selected for message 1001, message 1002 is displayed. Message 1002 asks, "Do you want to specify a period?" Here, the period is a period that is determined when the user searches for usage information of other Web applications, such as the past month. When "Specify" is selected, a period is selected in period menu 1003, and execute button 1005 is pressed, usage information of other Web applications that falls within the period specified in period menu 1003 is searched for. For example, if "past month" is specified in period menu 1003, posted information posted by newly registered users to other Web applications within the past month is searched for.

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。 Although not shown in FIG. 10, when "YES" is selected for message 1001, setting items for accessing other Web applications already in use by the newly registered user are displayed. In the setting items, the newly registered user inputs login information and the like for other Web applications already in use.

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。In this embodiment, the profile information of the newly registered user can be automatically generated based on the usage information of other Web applications used by the newly registered user. As described above, the usage information of other Web applications is, for example, information posted to other SNS applications and search/viewing history on a video search site. Since the posted information and search/viewing history have the property of strongly reflecting the user's own hobbies and preferences, the profile information generated based on such information will well represent the user's own characteristics. However, since hobbies, preferences, etc. tend to change over time, it may be desirable to generate the profile information based on more recent information. In this embodiment, the period can be specified by the period menu 1003, so that the profile information can more appropriately represent the user's own characteristics. In addition, by specifying the period, the processing load required for obtaining and analyzing the usage information of other Web applications can be reduced.

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。In message 1004, a message is displayed that allows the user to set whether or not to perform matching to search for communities that are already created in the ABC app and that are recommended for the newly registered user based on the generated profile information. If "YES" is selected for message 1004, communities that are highly similar to the characteristics of the generated profile information are searched for. Here, the generated profile information includes automatically generated profile information and profile information created by the newly registered user himself/herself. If "YES" is selected for message 1001 and "YES" is selected for message 1004 and the execute button 1005 is pressed, profile information is automatically generated and matching is performed based on the generated profile information. If "NO" is selected for message 1001 and "YES" is selected for message 1004 and the execute button 1005 is pressed, matching is performed based on the profile information created by the user. If "NO" is selected for message 1004 and the execute button 1005 is pressed, matching is not performed. Note that although "community" is shown as the matching destination in message 1004, the matching destination may be a user. In this case, a search is made for users who have a high similarity to the characteristics of the generated profile information. In this embodiment, a description will be given assuming that matching with a community is performed.

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。 Refer to FIG. 5 again. After the registration information is stored as the management information 230 in S104, if automatic generation of profile information is selected on the setting screen 1000, the server function unit 212 of the information processing device 101 requests the server function unit 307 of the information processing device 102 to provide usage information for the newly registered user on the web application provided by the server function unit 307. Here, the usage information is, for example, posted information posted by the newly registered user to the web application provided by the server function unit 307, and search history searched on a video search site. In S105, the server function unit 212 of the information processing device 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.

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。In S106, the server function unit 307 of the information processing device 102 performs authentication for the request for usage information received in S105. In S106, for example, the server function unit 307 of the information processing device 102 may display an authentication screen on the mobile terminal of the newly registered user to ask whether or not to allow the usage information to be provided to the outside. If the provision of the usage information to the outside is not permitted, a message to that effect is transmitted to the server function 212 of the information processing device 101, and the processing of FIG. 5 is terminated. In that case, automatic generation of profile information is not performed. On the other hand, if the provision of the usage information to the outside is permitted, in S107, the server function unit 307 of the information processing device 102 transmits the usage information of the web application for the newly registered user to the server function unit 212 of the information processing device 101.

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。In S108, the server function unit 212 of the information processing device 101 analyzes the usage information received in S107. The analysis will be described later. In S109, the server function unit 212 of the information processing device 101 generates profile information for the newly registered user based on the analysis result in S108. The generation of the profile information will be described later. In S110, the server function unit 212 of the information processing device 101 performs matching by comparing the characteristics of the profile information generated in S109 with the characteristics of the community. The matching will be described later. In S111, the server function unit 212 of the information processing device 101 transmits display data for displaying the matching result to the terminal device 104. In S112, the processor 401 of the terminal device 104 displays the matching result (e.g., a recommended community) on a display unit such as a panel based on the display data received in S111.

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。 Figure 5 shows the process flow when automatic generation of profile information is selected on the setting screen 1000 and matching is selected to be performed. If automatic generation of profile information is selected and matching is not selected to be performed, the processes of S110 to S112 are not executed. Furthermore, if automatic generation of profile information is not selected, the processes of S105 to S109 are not executed.

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。In this embodiment, when automatic generation of profile information is selected and matching is selected, the newly registered user inputs the basic information required for new registration, and profile information is automatically generated, and matching is then performed based on the profile information. With such a configuration, even if the newly registered user does not have a usage history in the ABC app, profile information that appropriately represents the characteristics of the newly registered user can be generated. Furthermore, communities and users that are highly similar to the characteristics of the newly registered user are identified by matching, without the newly registered user creating a profile statement or setting items required to perform matching. Therefore, the convenience of the user in matching can be improved.

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。 Figure 6 is a flowchart showing the processing executed by the information processing device 101 in the processing between devices described in Figure 5. The processing shown in Figure 6 is realized, for example, by the processor 201 reading a program stored in the storage unit 203 into the memory 202 and executing it. The processing in Figure 6 is started after display data for a new registration screen is transmitted to the terminal device 104 in S102 of Figure 5.

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。In S201, 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. 5. In S202, the processor 201 refers to the received registration information and determines whether or not automatic generation of profile information has been instructed. For example, the determination in S202 is made based on whether "YES" has been selected for message 1001 on the setting screen 1000 of FIG. 10. 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 the creation of profile information by the newly registered user and proceeds to S208. On the other hand, if it is determined in S202 that the generation of profile information has been instructed, the process proceeds to S203.

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。In S203, the processor 201 obtains access information for other Web applications already used by the newly registered user from the registration information received in S201. The access information is, for example, login information for the newly registered user to log in to other Web applications. The processor 201 accesses a server that provides a Web application corresponding to the access information and requests usage information for the Web application for the newly registered user. In S203, the access information for the newly registered user, identification information for the server function unit 212 of the information processing device 101, and period information are transmitted together with the request for usage information. The period information is, for example, the period information specified in the period menu 1003 when "Specify" is selected for the message 1002 on the setting screen 1000 of FIG. 10. Also, when "Do not specify" is selected for the message 1002, usage information for all Web applications for the newly registered user may be requested, or period information set as a default may be transmitted.

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。Here, it is assumed that the newly registered user is using the XYZ application provided by the server function unit 307 of the information processing device 102, and is already using a video search site provided by the server function unit 307 of the information processing device 103. For example, the newly registered user uploads his/her own photos, etc. to the XYZ application and posts a diary, etc. In S203, the processor 201 requests the server function unit 307 of the information processing device 102 and the server function unit 307 of the information processing device 103, respectively, for usage information of each web application for the newly registered user.

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。In S204, the processor 201 receives usage information of each web application for the newly registered user from each of the server function units 307 of the information processing device 102 and the server function units 307 of the information processing device 103. The web application usage information is, for example, text data, image data such as photos, etc., included in the posted information of the newly registered user, video search history data, and data expressing sympathy, etc. In addition, these metadata may also be received as the web application usage information. In S205, the processor 201 analyzes the web application usage information received in S204.

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。 Figure 7 is a flowchart showing an example of the analysis process of S205. In S301, the processor 201 determines the type of web application usage information received in S204. If the web application usage information is text data, the process proceeds to S302.

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。In S302, the processor 201 performs keyword extraction on the text data received in S204. Keyword extraction may be performed, for example, by breaking down the text data into words using morphological analysis and extracting keywords that fall within a predetermined range of frequency of occurrence. Then, in S303, the processor 201 performs clustering on the keywords extracted in S302. Clustering is performed, for example, based on the distance between vectorized keywords.

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。In S304, 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 estimates whether the extracted feature of "blue" is one that the newly registered user likes. The estimation may be performed by inputting a dataset of keywords into a trained model such as a neural network. By the processing of S304, it is possible to estimate preference information such as a favorite color that is latent in the text data posted by the newly registered user to the XYZ app. In S305, the processor 201 stores the analysis result of S304 in association with the newly registered user. For example, the analysis result is stored as the analysis result 233 in the database 220.

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。After S305, in S309, the processor 201 determines whether the analysis of FIG. 7 has been performed on all of the Web application usage information received in S204. If it is determined that the analysis of FIG. 7 has been performed on all of the Web application usage information received in S204, the processing of FIG. 7 is terminated. On the other hand, if the analysis of FIG. 7 has not yet been performed on any of the Web application usage information received in S204, the processing from S301 is repeated. Note that the processing of S302 to S304 is also performed on metadata (e.g., title, tag information, summary section, and detailed information) of video and still image data, and search history data.

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。 If the result of the determination in S301 is that the usage information of the web application is image data, the process proceeds to S306. Here, image data includes still image data and video image data. In S306, 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 video image data received in S204. For example, the subject and the shooting scene are recognized by the processing of S306.

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。In S307, the processor 201 estimates the preferences of the newly registered user based on the analysis results of S306. For example, from the tendency of photographs of the user and their bike being taken together, it is estimated what type of bike the user prefers, what kind of places the user prefers for touring, whether the user prefers touring alone or with multiple people, etc. In S308, the processor 201 stores the analysis results of S307 in association with the newly registered user. For example, the analysis results are stored as analysis results 233 in the database 220. After S308, the process proceeds to S309.

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。If the result of the determination in S301 is that the usage information of the web application is intention expression data, the process proceeds to S310. Here, intention expression data is, for example, data indicating that a newly registered user has feelings of sympathy, such as "Like" or following, regarding information posted by another person. In S310, the processor 201 determines whether the intention expression data received in S204 is data indicating sympathy or data indicating non-sympathy. Data indicating sympathy is data indicating positive feelings such as "Like." Data indicating non-sympathy is, for example, data indicating negative feelings such as "Dislike."

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。If it is determined in S310 that the data represents sympathy, then in S311 the processor 201 acquires the data that is the subject of sympathy from a web application corresponding to the received usage information. For example, the processor 201 acquires the posted information on which the newly registered user pressed "Like" from the server function unit 307 of the information processing device 102. On the other hand, if it is determined in S310 that the data represents dislike, then in S312 the processor 201 acquires the data that is the subject of dislike from a web application corresponding to the received usage information. For example, the processor 201 acquires the posted information on which the newly registered user pressed "Dislike" from the server function unit 307 of the information processing device 102.

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。In S313, the type of data acquired in S311 or S312 is determined. If it is determined that the acquired data is text data, the process proceeds from S302. On the other hand, if it is determined that the acquired data is image data, the process proceeds from S306.

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。 In this way, according to this embodiment, the preferences of a newly registered user can be inferred from usage information of other web applications that the newly registered user is already using. For example, preferences are inferred from SNS posting information posted by the newly registered user. Since the newly registered user is likely to have often revised the content of the posted information before posting, it is likely to well represent the characteristics of the newly registered user. In this embodiment, such inference results are used to generate profile information, so it is possible to generate profile information that more appropriately represents the characteristics of the newly registered user.

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。In addition, in this embodiment, the preferences of the newly registered user are estimated based on the posted information of others with whom the newly registered user sympathizes. In other words, it is possible to reflect latent preferences and tastes that the newly registered user himself is not aware of in the profile information. In addition, in this embodiment, the characteristics of the posted information of others with whom the newly registered user does not sympathize are estimated. With such a configuration, for example, in the execution of matching described below, it is possible to prevent or make it difficult to identify communities that have characteristics similar to those with which the user does not sympathize. In addition, if, for example, inappropriate keywords that are contrary to public morals or images of an inappropriate genre are recognized as a result of the processing of S302 or S306, the data may be discarded and not used in subsequent processing.

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。 As an example, the processing in Figure 7 may infer that the user "owns a motorcycle," "type of motorcycle: touring," "favorite color: blue," "favorite food: pasta," and "favorite sport: marine."

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。 Refer again to FIG. 6. After the analysis in S205, in S206, the processor 201 uses the analysis results of S205 to generate profile information for the newly registered user. First, the processor 201 generates basic information from the profile information based on the management information 230 stored in the database 220 in S104. For example, the basic information is generated based on information of the required input fields on the new registration screen of the ABC app. Here, as an example, it is assumed that "Gender: Female", "Region: Prefecture A", and "Age: 30 years old" are generated.

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。Next, processor 201 creates a profile sentence based on the characteristics and data trends that are estimated to be preferences as a result of analyzing the posted information of the newly registered user. For example, if touring bikes are estimated to be a preference and the number of people that tend to go on tours is 3 to 4, processor 201 creates a profile sentence such as "I often invite friends and go on tours." Furthermore, if the analysis reveals multiple types of preferences, a profile sentence may be created that lists preferences that are highly related to each other. For example, if hot spring resorts are estimated to be a preference for travel destinations, it may be determined that travel and touring are highly related based on the distance between the words, and a profile sentence such as "I love hot springs" may be created in combination with the above profile sentence.

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。In S208, the processor 201 stores the basic information and profile statement generated in S206 in the database 220 as profile information 240. The basic information 241 in FIG. 2 is the basic information generated in S206, and the profile statement 242 is the profile statement generated in S206.

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。In S209, the processor 201 determines whether or not to perform matching. The determination in S209 is made, for example, based on whether or not the matching function has been selected in the function menu of the ABC app. If it is determined in S209 that matching is to be performed, the process proceeds to S210. On the other hand, if it is determined in S209 that the matching function is not to be performed, the process of FIG. 6 is terminated. That is, in S209, it is determined that matching is to be performed not only when "YES" is selected for message 1004 on setting screen 1000, but also when execution of the matching function is instructed when automatic generation of profile information is not to be performed.

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。 Figure 8 is a flowchart showing the processing of S210. In S401, the processor 201 determines whether or not to perform matching using the profile information 240 saved in S208. The determination in S401 is made, for example, based on whether or not "YES" has been selected for message 1004 on the setting screen 1000 of Figure 10. If it is determined that matching is to be performed using the profile information generated in S206, in S402 the processor 201 retrieves the profile information 240 from the database 220.

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。In S403, the processor 201 generates display data for displaying matching items used in performing matching on the terminal device 104. In S403, the processor 201 generates display data for the matching items based on the profile information generated in S206. The display data for the matching items is, for example, content such as "gender," "area," "age," "ownership of motorcycle," "type of motorcycle," "favorite color," "favorite food," and "favorite sport" obtained from the profile information 240.

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。 Figure 11 is a diagram showing an example of a screen displayed by the display data generated in S403. Screen 1100 displays message 1101 indicating that matching will be performed using items based on the newly registered user's profile information 240, and items 1102 obtained from the profile information 240. Items 1102 display the above items, and are displayed in a checked state as the default. The newly registered user can uncheck some of the items in items 1102 so that they are not used in performing matching.

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。In S403, the processor 201 further generates display data for displaying on the terminal device 104 items that can be added to the matching items. In S403, the processor 201 generates display data with the items obtained from the analysis results of S205 as added items. For example, if the genres "sports," "variety," "education," and "drama" were extracted from the viewing history data of the video data in S205, display data is generated with each of these genres as items 1104 that can be selected by the newly registered user. As shown in message 1103, it is displayed that items 1104 can be added, and the newly registered user can check each item in items 1104 to use them in performing matching.

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。 Video viewing history is considered to reflect a person's preferences. In this embodiment, for example, genre information obtained from video viewing history is controlled to be used or not used in matching according to user instructions. Therefore, matching can be performed that takes the user's characteristics into greater consideration, and genres that the user does not want used in matching can be excluded from the matching execution.

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。 In FIG. 11, item 1105 is further displayed as an item obtained from the analysis result of S205. For example, if the posting time is obtained from the metadata of the posting information in S205 and "6:00-8:00", "12:00-15:00", and "24:00-1:00" are extracted as the average posting time zone, then display data is generated using that information as item 1105 selectable by the newly registered user. The newly registered user can use item 1105 to perform matching by checking each item. The posting time zone may also be obtained by other configurations. For example, 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 past posting history, without the user setting it themselves.

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。 The posting time period of posted information is considered to reflect the lifestyle rhythm of each poster. In this embodiment, the user's posting time period is extracted and controlled to be used or not used in matching execution according to the user's instructions. Therefore, matching can be performed that takes the user's characteristics into greater consideration, and posting time periods that the user does not want used in matching can be excluded from the matching execution.

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。In S403, the processor 201 generates display data for screen 1100 and transmits it to the terminal device 104. When the processor 401 of the terminal device 104 receives the display data from the server function unit 212 of the information processing device 101, it displays screen 1100 on a display unit such as a panel. A newly registered user checks or unchecks each item on screen 1100 and then presses the execute button 1106. When the execute 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.

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。In S404, when the processor 201 receives the confirmed contents of the screen 1100 from the terminal device 104, it determines the matching items to be used in performing the matching. In S404, the processor 201 determines the items selected by the newly registered user on the screen 1100 as the matching items to be used in performing the matching. Thereafter, for each community, a similarity determination is performed between the contents of the items determined in S404 and the characteristics of communities already created in the ABC app. That is, the processes of S407 and S408 are repeated for the number of communities.

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。In S407, the processor 201 focuses on one of the communities already created in the ABC application and extracts the characteristics of that community. For example, the processor 201 may extract profile information of each of the multiple users belonging to that community and use the statistical values as the characteristics of the community. In S408, the processor 201 performs a similarity determination between the contents of the matching items determined in S404 and the characteristics of the community extracted in S407. At that time, a score may be used as the result of the similarity determination (similarity). For example, for the characteristic "bike type: touring" determined in S404, if the ratio of users who have the characteristic "bike type: touring" among the multiple users belonging to the community is equal to or greater than a threshold, the characteristic "bike type: touring" of the newly registered user is assigned a maximum value (e.g., 100%) as a score representing the similarity. The relationship between the threshold and the score may be determined in advance. In this way, the similarity to the characteristics of the community is derived for each of the matching items determined in S404. After S408, attention is focused on another community, and the processes of S407 and S408 are repeated.

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。In S409, the processor 201 identifies, as display candidates to be displayed on the terminal device 104, communities that are within a predetermined range from those with the highest similarity as a result of the similarity determination in S408. For example, assume that the following similarity determination results are obtained for each of matching items 1 to 3 of a newly registered user.

・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。
For matching item 1, similarity to community a = 80%, similarity to community b = 10%
For matching item 2, similarity to community a = 100%, similarity to community b = 100%
For matching item 3, similarity to community a = 0%, similarity to community b = 100%
In the above case, for example, the similarity of the newly registered user to community a is calculated as an average value of (80+100+0)/3=60%. Meanwhile, the similarity of the newly registered user to community b is calculated as an average value of (10+100+100)/3=70%. Then, it is determined that community b is more similar to the newly registered user than community a. In this way, the communities are ranked from highest to lowest similarity, and communities included within a specified range are identified as display candidates.

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。In addition, the characteristics estimated from the data of the non-sympathetic subject acquired in S312 may be reflected in the similarity of the newly registered user to the community. For example, if the similarity of the newly registered user to community b for the non-sympathetic feature "Case A" is 10%, the final similarity may be calculated as 60%, which is obtained by subtracting 10% from the similarity of the newly registered user to community b of 70%.

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。If it is determined in S401 that matching is not to be performed using the profile information 240 saved in S206, then in S405 the processor 201 acquires the user-created profile information 231 from the database 220. Then, in S406, the processor 201 determines matching items based on the user-created profile information 231. At that time, for example, as in S302, keyword extraction and feature extraction may be performed on the user-created profile information 231. Thereafter, a similarity determination between the contents of the items determined in S406 and the features of communities already created in the ABC app is performed for each community as described above.

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。 In Fig. 8, a process for identifying candidate communities to be displayed by comparing the characteristics of a newly registered user with the characteristics of each community is described. On the other hand, as shown in Fig. 9, the characteristics of a newly registered user may be compared with the characteristics of each user registered in the ABC app, and communities to which highly similar users belong may be identified as candidates to be displayed.

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。 Figure 9 is a flowchart showing other processing of S209. S501 to S506 are the same as those explained in S401 to S406 of Figure 8, so their explanation will be omitted. After S504, a similarity determination is made for each user between the contents of the item determined in S504 and the characteristics of users already registered in the ABC app. In other words, the processing of S507 and S508 is repeated a number of times corresponding to the number of users.

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。In S507, the processor 201 extracts the characteristics of the target user from among the users already registered in the ABC app. In S507, the characteristics of the target user may be extracted from the profile information of the target user. For example, similar to S302, keyword extraction and feature extraction may be performed on the profile information of the target user. In S508, the processor 201 performs a similarity determination between the contents of the matching items determined in S504 and the characteristics of the target user extracted in S507. At that time, a score may be used as the result of the similarity determination (similarity). For example, if there is a matching feature of "favorite color: blue" as a feature of the target user for the feature of "favorite color: blue" determined in S504, the maximum value (e.g., 100%) is assigned as a score representing the similarity for the feature of "favorite color: blue". Also, even if the feature "favorite color: blue" is not extracted as a feature of the focused user, for example, if the focused user has a high proportion of belongings that are blue, a score representing the similarity, for example 60%, is assigned in accordance with that proportion. In this way, the similarity to the focused user's features is derived for each of the matching items determined in S504. After S508, another user is focused on, and the processes of S507 and S508 are repeated.

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。In addition, the features estimated from the data of the non-sympathetic subject acquired in S312 may be reflected in the similarity of the newly registered user to the focused user. For example, if the similarity of the newly registered user to the focused user for the feature "Case A" for which the newly registered user does not sympathize is 10%, the final similarity may be calculated as 50%, obtained by subtracting 10% from the similarity of the newly registered user to the focused user, 60%.

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。In S509, the processor 201 identifies a user who is most similar to the user in the predetermined range based on the result of the similarity determination in S508. The user may be identified, for example, by the process described in S409. In S510, the processor 201 identifies the community to which the user identified in S509 belongs as a display candidate.

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。 Refer to Fig. 6 again. After S210, in S211, the processor 201 generates display data for displaying the display candidates identified in S409 as matching results, and transmits the data to the terminal device 104. The processor 401 of the terminal device 104 displays a screen displaying the matching results on a display unit such as a panel, based on the received display data. After S211, the processing of Fig. 6 ends.

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。 Figure 12 is a diagram showing an example of a screen displayed based on the display data generated in S211. In screen 1200, the names of the display candidate communities identified in S409 are displayed as community candidates 1201. A newly registered user can join a selected community by checking the desired community from among the communities displayed as community candidates 1201 and pressing button 1202.

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。Screen 1200 further displays the matching items used during matching in screen 1203. Screen 1203 displays the checked matching items 1102 on screen 1100. In this manner, in this embodiment, the items used in performing the matching are displayed along with the results of the matching. With this configuration, a newly registered user can easily understand what characteristics the communities displayed as community candidates 1201 have.

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。The community candidate 1201 may display a community that already exists in the ABC app, or a newly created community. For example, assume that there are three users, user a, user b, and user c, who are already registered in the ABC app. Also assume that the video viewing history of each user is as follows:

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。
User A: "Sports", "Education", "Drama"
User B: "Variety", "Education"
User C: "Education", "Drama"
In this case, if the threshold for determining whether genres match between users is 60%, users a and c are deemed to match. Therefore, in this case, users a and c create an "education community." The "education community" may then be displayed as a recommended community candidate 1201 for newly registered users.

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。 In addition, in FIG. 12, communities are displayed as community candidates 1201, but users may also be displayed. In that case, the user identified in S509 may be identified as a display candidate in S510 and displayed instead of community candidate 1201.

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。As described above, according to this embodiment, when a new user registers with the ABC app, a profile statement is automatically generated based on the usage information of other Web applications already used by the new user. The usage information of other Web applications is, for example, information posted to other SNS apps, video viewing history information on a video search site, and information indicating sympathy/non-sympathy with information posted by other contributors, and reflects the preferences of the new user. Therefore, a profile statement that more appropriately expresses the preferences of the new user can be generated. In addition, when registering, the user can set whether or not to automatically generate profile information, and can also set whether or not to perform matching with a recommended community based on the generated profile information. With such a configuration, the preferences of the new user can be reflected in the execution of matching without the user having to enter the contents of the matching items, and communities or users that are highly similar to the characteristics of the new user can be presented.

<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。
Summary of the embodiment
The information processing device of each of the above embodiments is an information processing device (101) capable of executing a Web application, and is equipped with a generation means (212, 210) for generating profile information of a newly registered user for the Web application, and the generation means acquires usage information of other Web applications used by the newly registered user, and generates the profile information based on the acquired usage information (208, 209).

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。 Such a configuration makes it possible to generate profile information describing the characteristics of newly registered users and improve user convenience.

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。 The information processing device further includes a first setting means (1000, 1002) for setting a period for which usage information of the other Web application is to be obtained, and the generation means is characterized in that it obtains usage information of the other Web application within the period set by the first setting means.

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。 Such a configuration makes it possible to match a newly registered user with other users or communities whose characteristics are similar to those of the user over the past month, for example, and thus to match the user with other users or communities whose characteristics are similar to those of the user at any given time.

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。The usage information of the other web applications includes posted information. The posted information includes at least one of text data and image data.

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。With such a configuration, profile information can be generated based on, for example, text and photos of posted information on SNS, thereby better reflecting the preferences of newly registered users.

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。The usage information of the other web applications is characterized in that it includes image viewing history information. The usage information of the other web applications is characterized in that it includes information indicating sympathy for the posted information of other contributors.

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。 With such a configuration, profile information can be generated based on, for example, video viewing history and "likes" and "follows," thereby better reflecting the preferences of newly registered users.

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。 The information processing device is further characterized by having a matching means for matching, based on the profile information generated by the generation means, users or user groups having characteristics similar to the characteristics of the profile information.

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。 With such a configuration, matching can be performed using profile information describing the characteristics of newly registered users.

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。 The information processing device further includes a second setting means (1000, 1001) for setting whether or not to use the profile information generated by the generation means in the matching, and when the second setting means sets that the profile information generated by the generation means is to be used, the matching means performs the matching based on the profile information generated by the generation means.

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。 Such a configuration makes it possible to match newly registered users with users or communities that have characteristics similar to those of the user.

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。 The information processing device further includes a display control means (205) for displaying the results of matching by the matching means on a display unit, and the display control means displays (1200) the contents of the profile information used in the matching together with the results of the matching.

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。 Such a configuration allows newly registered users to easily recognize the characteristics of the displayed users or communities.

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。 The display unit is further characterized in that it is provided in a terminal device (104) different from the information processing device, and further includes a transmission means (1200) for transmitting display data for displaying the matching results to the terminal device.

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。 With such a configuration, for example, matching results can be displayed on a newly registered user's mobile device.

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。 The information processing device further includes a 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 generation means, and the matching means performs the matching based on the contents of the items set by the third setting means.

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。 With such a configuration, for example, items that are not convenient for a newly registered user can be prevented from being used in matching.

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。The information processing device further includes a fourth setting means (1100, 1104, 1105) for setting an analysis result to be used for the matching among the analysis results of the other Web applications, and the matching means performs the matching based on the analysis result set by the fourth setting means. The analysis result includes information regarding the viewing history of the image.

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。 With such a configuration, for example, analysis results that are not favorable for a newly registered user can be prevented from being used in matching.

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。 The analysis results are also characterized in that they include the posting times of the newly registered users to the other web applications.

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。 Such a configuration can, for example, match users or communities who post to SNS with a similar lifestyle rhythm.

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。 The invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and variations are possible within the scope of the invention.

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101, 102, 103 Information processing device: 104, 015 Terminal device: 201, 301, 401 Processor: 212, 307 Server function unit: 220, 310 Database

Claims (15)

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ユーザの新規登録において、新規登録ユーザが利用している他のWebアプリケーションへのアクセス情報と、マッチング機能の実行の指示とを受け付ける受付手段と、
前記受付手段により受け付けた前記アクセス情報を用いてアクセスした前記他のWebアプリケーションから、前記新規登録ユーザの前記他のWebアプリケーションの利用情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記他のWebアプリケーションの利用情報から特徴を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記特徴に基づいて、前記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と、
前記生成手段により生成された前記プロフィール情報を用いて、前記マッチング機能を実行する実行手段と、
を備え
前記利用情報は、前記他のWebアプリケーションに投稿した、画像データとテキストデータとの少なくともいずれかを含み、
前記抽出手段は、前記利用情報が前記画像データである場合には、当該画像データに対する画像解析により画像の傾向を前記特徴として抽出し、前記利用情報が前記テキストデータである場合には、当該テキストデータに対するキーワード抽出によりキーワードの傾向を前記特徴として抽出し、
前記生成手段は、前記抽出手段により抽出された前記画像の傾向と前記キーワードの傾向との少なくともいずれかを推定された好みとして用いたプロフィール文を前記プロフィール情報として生成し、
前記マッチング機能は、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基づいて、前記新規登録ユーザと、当該新規登録ユーザの前記特徴と近い特徴をもつユーザもしくはユーザグループとをマッチングする機能である、
ことを特徴とする情報処理装置。
An information processing device capable of executing a web application,
A receiving means for receiving, when a user is newly registered to the Web application, access information for other Web applications used by the newly registered user and an instruction to execute a matching function;
an acquisition means for acquiring usage information of the other Web application of the newly registered user from the other Web application accessed using the access information accepted by the acceptance means;
an extracting means for extracting features from the usage information of the other Web applications acquired by the acquiring means;
A generating means for generating profile information of the newly registered user based on the characteristics extracted by the extracting means;
an execution means for executing the matching function using the profile information generated by the generation means;
Equipped with
The usage information includes at least one of image data and text data posted to the other web application,
The extraction means extracts, when the usage information is the image data, a tendency of the image by image analysis of the image data as the feature, and when the usage information is the text data, extracts a tendency of a keyword by keyword extraction from the text data as the feature,
the generating means generates, as the profile information, a profile statement using at least one of the image tendency and the keyword tendency extracted by the extracting means as an estimated preference;
The matching function is a function of matching the newly registered user with a user or user group having characteristics similar to the characteristics of the newly registered user based on the profile information generated by the generation means.
23. An information processing apparatus comprising:
記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、
前記取得手段は、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。
A first setting unit is further provided for setting a period for which the usage information is to be acquired,
The acquisition means acquires the usage information within the period set by the first setting means.
2. The information processing apparatus according to claim 1,
記利用情報は、画像の視聴履歴情報を含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 3. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the usage information includes viewing history information of an image. 記利用情報は、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乃至のいずれか1項に記載の情報処理装置。 4. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the usage information includes information indicating sympathy for the posted information of another poster. 前記実行手段は、前記マッチング機能の実行として、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基づいて、該プロフィール情報の前記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、ことを特徴とする請求項1乃至のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 4, characterized in that the execution means, as executing the matching function, performs matching with a user or user group having characteristics similar to the characteristics of the profile information generated by the generation means, based on the profile information generated by the generation means. 前記マッチング機能において前記生成手段により生成された前記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、
前記実行手段は、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前記プロフィール情報に基づいて前記マッチング機能を実行する
ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
A second setting unit is provided for setting whether or not the profile information generated by the generating unit is to be used in the matching function ,
When the second setting means sets that the profile information generated by the generation means is to be used, the execution means executes the matching function based on the profile information generated by the generation means.
6. The information processing apparatus according to claim 5 ,
前記実行手段による前記マッチング機能の実行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、前記マッチング機能の実行の結果とともに、前記マッチング機能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又はに記載の情報処理装置。
A display control unit is further provided for causing a result of the execution of the matching function by the execution unit to be displayed on a display unit,
The display control means displays the content of the profile information used in the matching function together with a result of execution of the matching function .
7. The information processing apparatus according to claim 5 , wherein the information processing apparatus is a computer .
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、
前記マッチング機能の実行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に記載の情報処理装置。
the display unit is provided in a terminal device different from the information processing device,
8. The information processing apparatus according to claim 7 , further comprising a transmission means for transmitting display data for displaying a result of execution of the matching function to the terminal device.
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、前記マッチング機能に用いる項目を設定する第3設定手段、をさらに備え、
前記実行手段は、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、前記マッチング機能を実行する
ことを特徴とする請求項乃至のいずれか1項に記載の情報処理装置。
a third setting means for setting an item to be used in the matching function among the items included in the profile information generated by the generating means,
The execution means executes the matching function based on the contents of the items set by the third setting means.
9. The information processing apparatus according to claim 5 , wherein the information processing apparatus is a computer .
前記他のWebアプリケーションの分析結果のうち、前記マッチング機能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、
前記実行手段は、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、前記マッチング機能を実行する
ことを特徴とする請求項乃至のいずれか1項に記載の情報処理装置。
a fourth setting means for setting an analysis result to be used in the matching function from among the analysis results of the other Web applications;
The execution means executes the matching function based on the analysis result set by the fourth setting means.
10. The information processing apparatus according to claim 5 , wherein the information processing apparatus is a computer .
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10に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 10 , wherein the analysis result includes information regarding a viewing history of an image. 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10又は11に記載の情報処理装置。 12. The information processing apparatus according to claim 10 , wherein the analysis result includes a posting time of the newly registered user to the other Web applications. 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ユーザの新規登録において、新規登録ユーザが利用している他のWebアプリケーションへのアクセス情報と、マッチング機能の実行の指示とを受け付ける受付工程と、
前記受付工程において受け付けた前記アクセス情報を用いてアクセスした前記他のWebアプリケーションから、前記新規登録ユーザの前記他のWebアプリケーションの利用情報を取得する取得工程と、
前記取得工程において取得された前記他のWebアプリケーションの利用情報から特徴を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された前記特徴に基づいて、前記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と、
前記生成工程において生成された前記プロフィール情報を用いて、前記マッチング機能を実行する実行工程と、
を有し、
前記利用情報は、前記他のWebアプリケーションに投稿した、画像データとテキストデータとの少なくともいずれかを含み、
前記抽出工程では、前記利用情報が前記画像データである場合には、当該画像データに対する画像解析により画像の傾向を前記特徴として抽出し、前記利用情報が前記テキストデータである場合には、当該テキストデータに対するキーワード抽出によりキーワードの傾向を前記特徴として抽出し、
前記生成工程では、前記抽出工程において抽出された前記画像の傾向と前記キーワードの傾向との少なくともいずれかを推定された好みとして用いたプロフィール文を前記プロフィール情報として生成し、
前記マッチング機能は、前記生成工程において生成された前記プロフィール情報に基づいて、前記新規登録ユーザと、当該新規登録ユーザの前記特徴と近い特徴をもつユーザもしくはユーザグループとをマッチングする機能である、
ことを特徴とする情報処理方法。
An information processing method executed in an information processing device capable of executing a web application, comprising:
a receiving step of receiving access information to other Web applications used by the newly registered user and an instruction to execute a matching function when the newly registered user is newly registered to the Web application;
an acquisition step of acquiring usage information of the other Web application of the newly registered user from the other Web application accessed using the access information received in the receiving step;
an extraction step of extracting features from the usage information of the other Web applications acquired in the acquisition step;
a generating step of generating profile information of the newly registered user based on the characteristics extracted in the extracting step ;
an execution step of executing the matching function by using the profile information generated in the generation step;
having
The usage information includes at least one of image data and text data posted to the other web application,
In the extraction step, if the usage information is image data, an image tendency is extracted as the feature by image analysis of the image data, and if the usage information is text data, a keyword tendency is extracted as the feature by keyword extraction of the text data,
In the generating step, a profile statement is generated as the profile information, using at least one of the image tendency and the keyword tendency extracted in the extracting step as an estimated preference;
The matching function is a function of matching the newly registered user with a user or a user group having characteristics similar to the characteristics of the newly registered user based on the profile information generated in the generating step.
23. An information processing method comprising:
Webアプリケーションへのユーザの新規登録において、新規登録ユーザが利用している他のWebアプリケーションへのアクセス情報と、マッチング機能の実行の指示とを受け付け、
受け付けた前記アクセス情報を用いてアクセスした前記他のWebアプリケーションから、前記新規登録ユーザの前記他のWebアプリケーションの利用情報を取得し、
取得された前記他のWebアプリケーションの利用情報から特徴を抽出し、
抽出された前記特徴に基づいて、前記新規登録ユーザのプロフィール情報を生成し、
生成された前記プロフィール情報を用いて、前記マッチング機能を実行する、
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り、
前記利用情報は、前記他のWebアプリケーションに投稿した、画像データとテキストデータとの少なくともいずれかを含み、
前記利用情報が前記画像データである場合には、当該画像データに対する画像解析により画像の傾向を前記特徴として抽出し、前記利用情報が前記テキストデータである場合には、当該テキストデータに対するキーワード抽出によりキーワードの傾向を前記特徴として抽出し、
抽出された前記画像の傾向と前記キーワードの傾向との少なくともいずれかを推定された好みとして用いたプロフィール文を前記プロフィール情報として生成し、
前記マッチング機能は、生成された前記プロフィール情報に基づいて、前記新規登録ユーザと、当該新規登録ユーザの前記特徴と近い特徴をもつユーザもしくはユーザグループとをマッチングする機能である、
ことを特徴とするプログラム。
When a user newly registers to the web application, access information for other web applications used by the newly registered user and an instruction to execute a matching function are received;
obtaining usage information of the other Web application of the newly registered user from the other Web application accessed using the received access information;
Extracting features from the acquired usage information of the other Web applications;
generating profile information for the newly registered user based on the extracted features;
performing said matching function using said generated profile information;
It is a program to operate a computer in such a way,
The usage information includes at least one of image data and text data posted to the other web application,
When the usage information is image data, an image trend is extracted as the feature by image analysis of the image data, and when the usage information is text data, a keyword trend is extracted as the feature by keyword extraction of the text data;
generating a profile statement as the profile information, the profile statement using at least one of the extracted image tendency and the extracted keyword tendency as an estimated preference;
The matching function is a function of matching the newly registered user with a user or user group having characteristics similar to the characteristics of the newly registered user based on the generated profile information.
A program characterized by:
Webアプリケーションへのユーザの新規登録において、新規登録ユーザが利用している他のWebアプリケーションへのアクセス情報と、マッチング機能の実行の指示とを受け付け、
受け付けた前記アクセス情報を用いてアクセスした前記他のWebアプリケーションから、前記新規登録ユーザの前記他のWebアプリケーションの利用情報を取得し、
取得された前記他のWebアプリケーションの利用情報から特徴を抽出し、
抽出された前記特徴に基づいて、前記新規登録ユーザのプロフィール情報を生成し、
生成された前記プロフィール情報を用いて、前記マッチング機能を実行する、
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り、
前記利用情報は、前記他のWebアプリケーションに投稿した、画像データとテキストデータとの少なくともいずれかを含み、
前記利用情報が前記画像データである場合には、当該画像データに対する画像解析により画像の傾向を前記特徴として抽出し、前記利用情報が前記テキストデータである場合には、当該テキストデータに対するキーワード抽出によりキーワードの傾向を前記特徴として抽出し、
抽出された前記画像の傾向と前記キーワードの傾向との少なくともいずれかを推定された好みとして用いたプロフィール文を前記プロフィール情報として生成し、
前記マッチング機能は、生成された前記プロフィール情報に基づいて、前記新規登録ユーザと、当該新規登録ユーザの前記特徴と近い特徴をもつユーザもしくはユーザグループとをマッチングする機能である、
ことを特徴とする記憶媒体。
When a user newly registers to the web application, access information for other web applications used by the newly registered user and an instruction to execute a matching function are received;
obtaining usage information of the other Web application of the newly registered user from the other Web application accessed using the received access information;
Extracting features from the acquired usage information of the other Web applications;
generating profile information for the newly registered user based on the extracted features;
performing said matching function using said generated profile information;
A computer-readable storage medium storing a program for operating a computer as described above ,
The usage information includes at least one of image data and text data posted to the other web application,
When the usage information is image data, an image trend is extracted as the feature by image analysis of the image data, and when the usage information is text data, a keyword trend is extracted as the feature by keyword extraction of the text data;
generating a profile statement as the profile information, the profile statement using at least one of the extracted image tendency and the extracted keyword tendency as an estimated preference;
The matching function is a function of matching the newly registered user with a user or user group having characteristics similar to the characteristics of the newly registered user based on the generated profile information.
A storage medium comprising:
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