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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-04-06
(45)【発行日】2022-04-14
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/02 20120101AFI20220407BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/02 470
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2021046375
(22)【出願日】2021-03-19
【審査請求日】2021-07-19
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】319013263
【氏名又は名称】ヤフー株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】特許業務法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】坪内 孝太
(72)【発明者】
【氏名】日暮 立
(72)【発明者】
【氏名】山口 修司
(72)【発明者】
【氏名】田口 拓明
【審査官】田中 秀樹
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２０－８９５７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１６－９５８０３（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１９／０１６３８３２（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２０１６－１７７３７７（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
所定の行動に紐づく複数の第１ユーザで構成される第１ユーザ群の検索履歴に基づいて、前記検索履歴に含まれる検索クエリごとに前記第１ユーザ群と前記所定の行動との関連の強さの度合いを数値で示す第１スコアを対応付けたモデルを前記所定の行動ごとに記憶するモデル記憶部と、前記検索クエリと、当該検索クエリを用いて検索を行った際のユーザの位置を示す位置情報とを含むユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶部と、
前記第１ユーザを含む各ユーザについて、前記各ユーザに紐づく検索クエリと同一の検索クエリに対応付けられているスコアを前記モデルから全て取得し、取得したスコアを加算することにより、前記各ユーザと前記所定の行動との関係の強さの度合いを数値で示す第２スコアをそれぞれ算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記第２スコアが所定の条件を満たす各ユーザの前記位置情報が示す各地点が包含される領域を検出し、検出した領域に対応する地域を、前記所定の行動と関連性を有する地域として特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記所定の行動と関連性を有する地域に関する情報を提供する提供部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記特定部は、前記第２スコアが予め定められる閾値以上である各ユーザの前記位置情報が示す各地点が包含される領域を検出し、検出した領域に対応する地域を、前記所定の行動と関連性を有する地域として特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記特定部は、前記第２スコアが予め定められる閾値未満である各ユーザの前記位置情報が示す各地点が包含される領域を検出し、検出した領域に対応する地域を、前記所定の行動と関連性を有する地域として特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記特定部は、前記所定の行動と関連性を有する地域に関する情報のうち、オペレータから指定された検索クエリに対応する情報を特定し、
前記提供部は、
前記所定の行動と関連性を有する地域に関する情報として、オペレータから指定された検索クエリに対応する情報を提供する
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記第１ユーザは、前記所定の行動に関連する行動の頻度が予め定められる閾値を超えるユーザであることを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項6】
所定の行動に紐づく複数の第１ユーザで構成される第１ユーザ群の検索履歴に基づいて、前記検索履歴に含まれる検索クエリごとに前記第１ユーザ群と前記所定の行動との関連の強さの度合いを数値で示す第１スコアを対応付けたモデルを前記所定の行動ごとに記憶するモデル記憶部と、前記検索クエリと、当該検索クエリを用いて検索を行った際のユーザの位置を示す位置情報とを含むユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶部と
を備えるコンピュータが実行する情報処理方法であって、
前記第１ユーザを含む各ユーザについて、前記各ユーザに紐づく検索クエリと同一の検索クエリに対応付けられているスコアを前記モデルから全て取得し、取得したスコアを加算することにより、前記各ユーザと前記所定の行動との関係の強さの度合いを数値で示す第２スコアをそれぞれ算出する算出工程と、
前記算出工程により算出された前記第２スコアが所定の条件を満たす各ユーザの前記位置情報が示す各地点が包含される領域を検出し、検出した領域に対応する地域を、前記所定の行動と関連性を有する地域として特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された前記所定の行動と関連性を有する地域に関する情報を提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項7】
所定の行動に紐づく複数の第１ユーザで構成される第１ユーザ群の検索履歴に基づいて、前記検索履歴に含まれる検索クエリごとに前記第１ユーザ群と前記所定の行動との関連の強さの度合いを数値で示す第１スコアを対応付けたモデルを前記所定の行動ごとに記憶するモデル記憶部と、前記検索クエリと、当該検索クエリを用いて検索を行った際のユーザの位置を示す位置情報とを含むユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶部と
を備えるコンピュータに、
前記第１ユーザを含む各ユーザについて、前記各ユーザに紐づく検索クエリと同一の検索クエリに対応付けられているスコアを前記モデルから全て取得し、取得したスコアを加算することにより、前記各ユーザと前記所定の行動との関係の強さの度合いを数値で示す第２スコアをそれぞれ算出する算出手順と、
前記算出手順により算出された前記第２スコアが所定の条件を満たす各ユーザの前記位置情報が示す各地点が包含される領域を検出し、検出した領域に対応する地域を、前記所定の行動と関連性を有する地域として特定する特定手順と、
前記特定手順により特定された前記所定の行動と関連性を有する地域に関する情報を提供する提供手順と
を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本出願は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、検索クエリごとに、所定の事柄との関係性を推定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１６－１７７３７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、従来の技術には、ユーザに対し、より有用な情報を提供する余地が残されている。例えば、従来の技術は、所定の事柄と検索クエリとの関係性を推定しているに過ぎず、関係性の変化に対応していない。
【0005】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに対し、より有用な情報を提供できる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本願に係る情報処理装置は、モデル記憶部と、ユーザ情報記憶部と、算出部と、特定部と、提供部とを備える。モデル記憶部は、所定の行動に紐づく複数の第１ユーザで構成される第１ユーザ群の検索履歴に基づいて、検索履歴に含まれる検索クエリごとに第１ユーザ群と所定の行動との関連性を示す第１スコアを対応付けたモデルを所定の行動ごとに記憶する。ユーザ情報記憶部は、検索クエリと、検索クエリを用いて検索を行った際のユーザの位置を示す位置情報とを含むユーザ情報を記憶する。算出部は、第１ユーザを含む各ユーザについて、第１スコアと、各ユーザに紐づく検索クエリとに基づいて、各ユーザと所定の行動との関係性を示す第２スコアをそれぞれ算出する。特定部は、算出部により算出された第２スコアが所定の条件を満たす各ユーザの位置情報の共通性に基づいて、所定の行動と関連性を有する地域を特定する。提供部は、特定部により特定された所定の行動と関連性を有する地域に関する情報を提供する。
【発明の効果】
【0007】
実施形態の態様の１つによれば、ユーザに対し、より有用な情報を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下に説明する実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下に説明する実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【0010】
［１．情報処理の概要］
図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。以下の説明において、シードユーザ（第１ユーザの一例）とは、所定の行動に紐づく各ユーザを指す。所定の行動とは、ある検索クエリを用いた検索や、ある施設又はある店舗等への訪問や、ある商品の購入などの行動に該当する。シードユーザは、所定の行動に対する感度が強いユーザ（あるいは、所定の行動に関する情報に敏感なユーザ）であるとも言い換えることができる。例えば、行動ＡＡを実行する頻度が予め定められる閾値を超えるユーザは、行動ＡＡに対する感度が高いシードユーザとみなすことができる。また、シードユーザ群とは、予め抽出したシードユーザで構成するグループである。
図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。以下の説明において、シードユーザ（第１ユーザの一例）とは、所定の行動に紐づく各ユーザを指す。所定の行動とは、ある検索クエリを用いた検索や、ある施設又はある店舗等への訪問や、ある商品の購入などの行動に該当する。シードユーザは、所定の行動に対する感度が強いユーザ（あるいは、所定の行動に関する情報に敏感なユーザ）であるとも言い換えることができる。例えば、行動ＡＡを実行する頻度が予め定められる閾値を超えるユーザは、行動ＡＡに対する感度が高いシードユーザとみなすことができる。また、シードユーザ群とは、予め抽出したシードユーザで構成するグループである。
【0011】
実施形態に係る情報処理装置１００は、情報処理装置１００の利用者であるオペレータＯＰから所定の行動を指定するキーワード（「行動ＡＡ」）を受け付けると、指定された「行動ＡＡ」に対応するモデルＭ１１（モデル情報）をモデル記憶部１３１から取得する（ステップＳ１１）。モデル記憶部１３１は、所定の行動に紐づく複数のシードユーザで構成されるシードユーザ群の検索履歴に基づいて、検索履歴に含まれる検索クエリごとにシードユーザ群と所定の行動との関連性を示す第１スコアを対応付けたモデルに関するモデル情報を所定の行動ごとに記憶する。
【0012】
また、情報処理装置１００は、取得したモデルＭ１１（モデル情報）と、ユーザ情報記憶部１３２から取得するユーザ情報ＵＪとに基づいて、ユーザリストＵＬ＿Ｍ１１を生成する（ステップＳ１２）。具体的には、情報処理装置１００は、シードユーザを含む各ユーザについて、モデルＭ１１（モデル情報）に含まれる検索クエリに対応付けられている第１スコアと、ユーザ情報ＵＪに含まれる各ユーザに紐づく検索クエリとに基づいて、各ユーザと所定の行動との関係性を示す第２スコアをそれぞれ算出する。
【0013】
また、情報処理装置１００は、算出された第２スコアが所定の条件を満たす各ユーザの位置情報の共通性に基づいて、所定の行動として指定された「行動ＡＡ」と関連性を有する地域を特定し、特定した情報をオペレータＯＰに提供する（ステップＳ１３）。具体的には、情報処理装置１００は、ユーザリストＵＬ＿Ｍ１１において第２スコアが予め定められる閾値ＴＨ以上であるユーザを選択する。情報処理装置１００は、選択した各ユーザの位置情報をユーザ情報ＵＪから取得し、取得した各ユーザの位置情報に基づいて、各ユーザの位置情報が示す地点（位置）のグループ分けを試みる。例えば、情報処理装置１００は、各ユーザの位置情報が示す各地点間の相対距離に基づいて、各地点が包含される領域を検出する。そして、情報処理装置１００は、検出した領域に対応する地域を地図データベースなどと照合することにより特定した地域を、オペレータＯＰから指定された「行動ＡＡ」と関連性を有する地域として特定する。
【0014】
図１に示す例では、情報処理装置１００は、「行動ＡＡ」と関連性を有する地域として、ユーザＩＤ：「ＵＩＤ＊１＊」及びクエリ１－Ａに対応付けられた位置情報Ｌ１－１が示す地点や、ユーザＩＤ：「ＵＩＤ＊２＊」及びクエリ１－Ａに対応付けられた位置情報Ｌ２－１が示す地点などを包含する領域に対応する地域である「東京都港区赤坂・・・」を特定する。同様に、情報処理装置１００は、「行動ＡＡ」に対応する他の地域として「東京都千代田区霞が関・・・」や「東京都港区新橋・・・」、「神奈川県横浜市西区・・・」などをそれぞれ特定する。
【0015】
また、情報処理装置１００は、特定した「行動ＡＡ」と関連性を有する地域に関する情報の中から、オペレータＯＰにより指定された検索クエリに対応する情報を特定し、オペレータＯＰに提供することもできる（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置１００は、オペレータＯＰから「クエリ１－Ａ」の指定を受け付けると、「行動ＡＡ」に対応する地域に関する情報と、ユーザ情報ＵＪとに基づいて、「行動ＡＡ」に対応する地域に関する情報の中から「クエリ１－Ａ」に対応する情報を特定し、特定した情報をオペレータＯＰに提供する。図１に示す例では、情報処理装置１００は、「クエリ１－Ａ」に対応する情報として、「東京都港区赤坂・・・」を提供する。同様に、情報処理装置１００は、「行動ＡＡ」に対応する地域に関する情報の中から、オペレータＯＰにより指定された「クエリ１－Ｂ」や「クエリ１－Ｃ」に対応する地域の情報を提供できる。
【0016】
このように、情報処理装置１００は、行動ＡＡに紐づくシードユーザ群の検索履歴に基づいて生成したモデルを、シードユーザを含む他のユーザに対しても拡張して利用することにより、オペレータＯＰに対して、より有益な情報を提供できる。つまり、情報処理装置１００は、「行動ＡＡ」のモデルにおいて検索クエリに対応付けられたスコアを用いて、シードユーザを含む他のユーザのスコアリングを行い、「行動ＡＡ」との関連性を明らかにする。これにより、シードユーザ以外の他のユーザの中から「行動ＡＡ」との関連性を有する潜在ユーザを掘り起こすことができ、「行動ＡＡ」との関連性を有する地域として、不特定多数のサンプルに基づくより精緻な情報をオペレータＯＰに提供できる。
【0017】
なお、情報処理装置１００は、ユーザリストＵＬ＿Ｍ１１において第２スコアが予め定められる閾値ＴＨ未満である各ユーザの位置情報の共通性に基づいて、所定の行動と関連性を有する地域を特定し、特定した情報をオペレータに提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザリストＵＬ＿Ｍ１１において第２スコアが予め定められる閾値未満であるユーザを選択する。また、情報処理装置１００は、選択した各ユーザの位置情報をユーザ情報ＵＪから取得し、取得した各ユーザの位置情報に基づいて、各ユーザの位置情報が示す地点のグループ分けを試みる。例えば、情報処理装置１００は、各ユーザの位置情報が示す各地点間の相対距離に基づいて、各地点が包含される領域を検出する。そして、情報処理装置１００は、検出した領域に対応する地域を地図データベースなどと照合することにより特定した地域を、「行動ＡＡ」と関連性を有する地域として特定する。このように、情報処理装置１００は、所定の行動と関係があまり深くない各ユーザに関連する地域に関する情報を提供できる。
【0018】
［２．情報処理装置の構成］
図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図２に示す情報処理装置１００は、例えば、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、スマートフォンや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）や、ウェアラブルデバイス等である。
図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図２に示す情報処理装置１００は、例えば、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、スマートフォンや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）や、ウェアラブルデバイス等である。
【0019】
情報処理装置１００は、各種のコンテンツを含むウェブページを通じて各種サービスを提供する各サーバ装置と連携し、各サーバ装置からサービス利用者の各種データを取得できる。情報処理装置１００は、各サーバ装置から、ニュースサイト、技術解説サイト、検索エンジンサイト、ショッピングサイト、ＥＣサイト、オークションサイト、ファイナンスサイト（株価サイト）等といった各種サービスに関するサービス利用者のデータを取得できる。なお、情報処理装置１００が、サービスを提供する装置であってもよい。
【0020】
図２に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、表示部１２０と、記憶部１３０と、制御部１４０とを備える。
【0021】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、所定のネットワークと有線または無線で接続され、所定のネットワークを介して、他の装置との間で情報の送受信を行う。通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。所定のネットワークは、ＬＡＮ（Local Area Network）や、ＷＡＮ（Wide Area Network）や、電話網（携帯電話網、固定電話網等）や、地域ＩＰ（Internet Protocol）網や、インターネット等の通信ネットワークである。所定のネットワークには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。
通信部１１０は、例えば、所定のネットワークと有線または無線で接続され、所定のネットワークを介して、他の装置との間で情報の送受信を行う。通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。所定のネットワークは、ＬＡＮ（Local Area Network）や、ＷＡＮ（Wide Area Network）や、電話網（携帯電話網、固定電話網等）や、地域ＩＰ（Internet Protocol）網や、インターネット等の通信ネットワークである。所定のネットワークには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。
【0022】
（表示部１２０）
表示部１２０は、各種情報を表示する。表示部１２０は、表示デバイスである。表示部１２０は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（ＯＥＬＤ：Organic Electro-Luminescent Display）などの表示デバイスによって実現される。表示部１２０は、タッチパネルを備えたタッチパネル式の表示デバイスによって実現されてもよい。
表示部１２０は、各種情報を表示する。表示部１２０は、表示デバイスである。表示部１２０は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（ＯＥＬＤ：Organic Electro-Luminescent Display）などの表示デバイスによって実現される。表示部１２０は、タッチパネルを備えたタッチパネル式の表示デバイスによって実現されてもよい。
【0023】
（記憶部１３０）
記憶部１３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図２に示すように、記憶部１３０は、モデル記憶部１３１と、ユーザ情報記憶部１３２とを有する。
記憶部１３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図２に示すように、記憶部１３０は、モデル記憶部１３１と、ユーザ情報記憶部１３２とを有する。
【0024】
（モデル記憶部１３１）
モデル記憶部１３１は、シードユーザが検索した検索クエリごとにシードユーザと所定の行動との関連性を示すスコアを対応付けたモデルに関するモデル情報を記憶する。図３は、実施形態に係るモデル情報の一例を示す図である。なお、図３は、モデル記憶部１３１に記憶されるモデル情報の概要を示すものであり、図３に示すような形態で構成されていなくてもよい。
モデル記憶部１３１は、シードユーザが検索した検索クエリごとにシードユーザと所定の行動との関連性を示すスコアを対応付けたモデルに関するモデル情報を記憶する。図３は、実施形態に係るモデル情報の一例を示す図である。なお、図３は、モデル記憶部１３１に記憶されるモデル情報の概要を示すものであり、図３に示すような形態で構成されていなくてもよい。
【0025】
図３に示すように、モデル記憶部１３３に記憶されるモデル情報は、「モデル（ＩＤ）」や、「対応行動（ＩＤ）」や、「検索クエリ（ＩＤ）」や、「スコア」といった複数の項目を有する。
【0026】
【0027】
「対応行動（ＩＤ）」の項目には、モデルに対応する所定の行動に関する情報が記憶される。図３に示す例では、「対応行動（ＩＤ）」の項目に、所定の行動の内容と、所定の行動を識別するために所定の行動ごとに個別に割り振られる識別情報とが記憶されている。
【0028】
「検索クエリ（ＩＤ）」の項目には、モデルに紐づく各シードユーザが検索に用いた検索クエリに関する情報が記憶される。図３に示す例では、「対応行動（ＩＤ）」の項目に、検索クエリの内容（たとえば、クエリ１－Ａ）と、検索クエリを識別するために検索クエリごとに個別に割り振られる識別情報（たとえば、Ｑ１Ａ）とが記憶されている。「検索クエリ（ＩＤ）」の項目に記憶される検索クエリに関する情報の情報は、例えば、ユーザ情報記憶部１３２に記憶される検索履歴に含まれる検索クエリの情報と同一の情報である。
【0029】
「スコア」の項目には、対応する検索クエリのスコアの情報が記憶される。「スコア」の項目に記憶されるスコアの情報として、スコアの算出値そのものが記憶されてもよいし、スコアの算出値を正規化した値が記憶されてもよい。
【0030】
（ユーザ情報記憶部１３２）
ユーザ情報記憶部１３２は、検索クエリと、検索クエリを用いて検索を行った際のユーザの位置（地点）を示す位置情報とを含むユーザ情報を記憶する。図４は、実施形態に係るユーザ情報の一例を示す図である。なお、図４は、ユーザ情報記憶部１３２に記憶されるユーザ情報の概要を示すものであり、図４に示すような形態で構成されていなくてもよい。
ユーザ情報記憶部１３２は、検索クエリと、検索クエリを用いて検索を行った際のユーザの位置（地点）を示す位置情報とを含むユーザ情報を記憶する。図４は、実施形態に係るユーザ情報の一例を示す図である。なお、図４は、ユーザ情報記憶部１３２に記憶されるユーザ情報の概要を示すものであり、図４に示すような形態で構成されていなくてもよい。
【0031】
図４に示すように、ユーザ情報記憶部１３２に記憶されるユーザ情報は、「ユーザＩＤ」や、「ユーザ名」や、「日付」や、「時刻」や、「検索クエリ［ＩＤ］」や、「検索結果」や、「位置情報」等の項目を有している。
【0032】
「ユーザＩＤ」の項目には、ユーザを識別するために各ユーザに個別に割り振られている識別情報が記憶される。「ユーザ名」の項目には、サービス利用時に使用する名称情報が記憶される。
【0033】
「日付」の項目には、ユーザが検索クエリにより検索を実行した日付が記憶される。また、「時刻」の項目には、ユーザが検索クエリにより検索を実行した時刻が記憶される。また、「検索クエリ」の項目には、ユーザが検索に用いた検索クエリに関する情報が記憶される。また、「検索結果」の項目には、検索クエリによる検索結果のうち、ユーザが選択した検索結果（サイト）のアドレス等の情報が記憶される。
【0034】
「位置情報」の項目には、関連付けられている検索クエリを用いて検索を行った際のユーザの位置（地点）を示す位置情報が記憶される。
【0035】
図４に示す例では、ユーザＩＤ「ＵＩＤ＊１＊」に紐づくユーザ名「ＮＡＭＥ－１」のユーザが、日付「ＤＡＴＥ ｍ＊ｄ」の時刻「ＴＩＭＥ 〇：〇」に、クエリ１－Ａ（ＩＤ：Ｑ１Ａ）で検索を行い、検索結果の中から「ＳＩＴＥ：Ｘ」で特定されるサイトにアクセスし、検索を行った際のサービス利用者の位置（地点）が「Ｌ１－１」であることが示されている。
【0036】
（制御部１４０）
図２に戻り、制御部１４０は、情報処理装置１００を制御するコントローラ（controller）である。制御部１４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（例えば、情報処理プログラム）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１４０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。
図２に戻り、制御部１４０は、情報処理装置１００を制御するコントローラ（controller）である。制御部１４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（例えば、情報処理プログラム）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１４０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。
【0037】
図２に示すように、制御部１４０は、算出部１４１と、特定部１４２と、提供部１４３とを有する。制御部１４０は、これらの各部により、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１４０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１４０が有する各部の接続関係は、図４に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。なお、制御部１４０は、連携するサーバ装置から、所定のネットワークを通じて検索履歴などの情報を取得するための受信部を備えてもよい。また、制御部１４０は、提供部１４３とは別に、所定のネットワークを通じて、モデルなどの各種情報を他の装置に提供するための送信部を備えてもよい。
【0038】
（算出部１４１）
算出部１４１は、モデル記憶部１３１に記憶されているモデル情報と、ユーザ情報記憶部１３２に記憶されているユーザ情報とに基づいて、ユーザリスト（たとえば、図１に示すユーザリストＵＬ＿Ｍ１１）を生成する。具体的には、算出部１４１は、オペレータから指定された行動に対応するモデルに関するモデル情報をモデル記憶部１３１から取得する。また、算出部１４１は、取得したモデル（モデル情報）に含まれる検索クエリに対応付けられているスコアと、ユーザ情報に含まれる各ユーザに紐づく検索クエリとに基づいて、各ユーザと所定の行動との関係性を示すスコアをそれぞれ算出する。例えば、算出部１４１は、各ユーザに紐づく検索クエリと同一の検索クエリに対応付けられているスコアをモデルから全て取得し、取得したスコアを加算することにより、各ユーザのスコアを算出する。算出部１４１は、各ユーザの識別情報であるユーザＩＤに対して、各ユーザについて算出したスコアを対応付けることにより、ユーザＩＤとスコアとの対応関係を示すユーザリストを生成する。なお、算出部１４１は、ユーザ情報からユーザＩＤを取得できる。
算出部１４１は、モデル記憶部１３１に記憶されているモデル情報と、ユーザ情報記憶部１３２に記憶されているユーザ情報とに基づいて、ユーザリスト（たとえば、図１に示すユーザリストＵＬ＿Ｍ１１）を生成する。具体的には、算出部１４１は、オペレータから指定された行動に対応するモデルに関するモデル情報をモデル記憶部１３１から取得する。また、算出部１４１は、取得したモデル（モデル情報）に含まれる検索クエリに対応付けられているスコアと、ユーザ情報に含まれる各ユーザに紐づく検索クエリとに基づいて、各ユーザと所定の行動との関係性を示すスコアをそれぞれ算出する。例えば、算出部１４１は、各ユーザに紐づく検索クエリと同一の検索クエリに対応付けられているスコアをモデルから全て取得し、取得したスコアを加算することにより、各ユーザのスコアを算出する。算出部１４１は、各ユーザの識別情報であるユーザＩＤに対して、各ユーザについて算出したスコアを対応付けることにより、ユーザＩＤとスコアとの対応関係を示すユーザリストを生成する。なお、算出部１４１は、ユーザ情報からユーザＩＤを取得できる。
【0039】
（特定部１４２）
特定部１４２は、ユーザリスト（たとえば、図１に示すユーザリストＵＬ＿Ｍ１１）において、算出部１４１により算出された第２スコアが所定の条件を満たす各ユーザの位置情報の共通性に基づいて、所定の行動として指定された行動ＡＡと関連性を有する地域を特定する。具体的には、特定部１４２は、ユーザリストにおいて第２スコアが予め定められる閾値以上であるユーザを選択する。特定部１４２は、選択した各ユーザの位置情報をユーザ情報から取得する。特定部１４２は、ユーザ情報から取得した各ユーザの位置情報に基づいて、各ユーザの位置情報が示す各地点のグループ分けを試みる。例えば、特定部１４２は、各ユーザの位置情報が示す各地点間の相対距離に基づいて各地点を分類（クラスタリング）することにより、分類された各地点が包含される領域を検出する。なお、各地点の分類手法として、階層クラスタ分析などの任意の手法を用いることができる。また、各地点の分類に階層クラスタ分析を用いる場合、各地点間の距離算出方法として、ウォード法や、群平均法、最小距離法や、最長距離法などの任意の方法を適宜選択して用いることができる。そして、特定部１４２は、検出した領域に対応する地域を地図データベースなどと照合することにより特定した地域を、行動と関連性を有する地域として特定する。情報処理装置１００は、各地点が複数の領域に分類された場合には、それぞれの領域に対応する地域を特定する。
特定部１４２は、ユーザリスト（たとえば、図１に示すユーザリストＵＬ＿Ｍ１１）において、算出部１４１により算出された第２スコアが所定の条件を満たす各ユーザの位置情報の共通性に基づいて、所定の行動として指定された行動ＡＡと関連性を有する地域を特定する。具体的には、特定部１４２は、ユーザリストにおいて第２スコアが予め定められる閾値以上であるユーザを選択する。特定部１４２は、選択した各ユーザの位置情報をユーザ情報から取得する。特定部１４２は、ユーザ情報から取得した各ユーザの位置情報に基づいて、各ユーザの位置情報が示す各地点のグループ分けを試みる。例えば、特定部１４２は、各ユーザの位置情報が示す各地点間の相対距離に基づいて各地点を分類（クラスタリング）することにより、分類された各地点が包含される領域を検出する。なお、各地点の分類手法として、階層クラスタ分析などの任意の手法を用いることができる。また、各地点の分類に階層クラスタ分析を用いる場合、各地点間の距離算出方法として、ウォード法や、群平均法、最小距離法や、最長距離法などの任意の方法を適宜選択して用いることができる。そして、特定部１４２は、検出した領域に対応する地域を地図データベースなどと照合することにより特定した地域を、行動と関連性を有する地域として特定する。情報処理装置１００は、各地点が複数の領域に分類された場合には、それぞれの領域に対応する地域を特定する。
【0040】
なお、特定部１４２は、ユーザリストにおいて第２スコアが予め定められる閾値未満であるユーザを選択して、上述の処理を実行してもよい。すなわち、特定部１４２は、２スコアが予め定められる閾値未満であるユーザを選択し、選択した各ユーザの位置情報をユーザ情報から取得する。特定部１４２は、ユーザ情報から取得した各ユーザの位置情報に基づいて、各ユーザの位置情報が示す各地点のグループ分けを試みる。そして、特定部１４２は、検出した領域に対応する地域を地図データベースなどと照合することにより特定した地域を、行動と関連性を有する地域として特定する。
【0041】
また、特定部１４２は、オペレータから指定された検索クエリごとに、所定の行動に対応する地域に関する情報を特定してもよい。例えば、特定部１４２は、オペレータから検索クエリの指定を受け付けると、所定の行動に対応する地域に関する情報と、ユーザ情報とに基づいて、所定の行動に対応する地域に関する情報のうち、オペレータから指定された検索クエリに対応する地域の情報のみを特定する。なお、特定部１４２は、オペレータから指定された検索クエリに対応する地域の特定が困難である場合、指定された検索クエリに対応する地域はないと判断してもよい。
【0042】
（提供部１４３）
提供部１４３は、特定部１４２により特定された所定の行動と関連性を有する地域に関する情報をオペレータに提供する。例えば、提供部１４３は、所定の行動と関連性を有する地域に関する情報を表示部１２０に出力する。
提供部１４３は、特定部１４２により特定された所定の行動と関連性を有する地域に関する情報をオペレータに提供する。例えば、提供部１４３は、所定の行動と関連性を有する地域に関する情報を表示部１２０に出力する。
【0043】
［３．処理手順］
以下、図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００による処理の流れについて説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置による処理の流れを示すフローチャートである。図５に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１４０により実行される。図５に示す処理手順は、情報処理装置１００の稼働中、例えばオペレータからの操作に応じて実行される。
以下、図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００による処理の流れについて説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置による処理の流れを示すフローチャートである。図５に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１４０により実行される。図５に示す処理手順は、情報処理装置１００の稼働中、例えばオペレータからの操作に応じて実行される。
【0044】
図５に示すように、算出部１４１は、オペレータにより指定された所定の行動に対応するモデル情報をモデル記憶部１３１から取得する（ステップＳ１０１）。算出部１４１は、所定の行動に対応する文字列の入力により行動の指定を受け付けてもよいし、所定の行動に予め個別に割り振られている行動ＩＤにより行動の指定を受け付けてもよい。
【0045】
また、算出部１４１は、取得したモデル情報と、ユーザ情報記憶部１３２に記憶されているユーザ情報とに基づいて、ユーザリストを生成する（ステップＳ１０２）。具体的には、算出部１４１は、取得したモデル（モデル情報）に含まれる検索クエリに対応付けられているスコアと、ユーザ情報に含まれる各ユーザに紐づく検索クエリとに基づいて、各ユーザと所定の行動との関係性を示すスコアをそれぞれ算出する。そして、算出部１４１は、各ユーザの識別情報であるユーザＩＤに対して、各ユーザについて算出したスコアを対応付けることにより、ユーザＩＤとスコアとの対応関係を示すユーザリストを生成する。
【0046】
また、特定部１４２は、ユーザリストにおいて、算出部１４１により算出されたスコア（シードユーザを含む各ユーザに対応付けられているスコア）が、所定の条件を満たす各ユーザの位置情報を取得する（ステップＳ１０３）。そして、特定部１４２は、取得した位置情報の共通性に基づいて、所定の行動と関連性を有する地域を特定する（ステップＳ１０４）。
【0047】
また、提供部１４３は、特定部１４２により特定された所定の行動と関連性を有する地域に関する情報をオペレータに提供し（ステップＳ１０５）、図５に示す処理手順を終了する。
【0048】
［４．変形例］
上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、上述した情報処理装置１００に係る実施形態の変形例について説明する。
上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、上述した情報処理装置１００に係る実施形態の変形例について説明する。
【0049】
上記実施形態において、情報処理装置１００は、オペレータから地域を指定するキーワードを取得し、指定された地域に関連する情報をオペレータに提供してもよい。以下、変形例に係る情報処理装置１００の情報処理の一例を説明する。図６は、変形例に係る情報処理装置の情報処理の一例を示す図である。
【0050】
図６に示すように、変形例に係る情報処理装置１００は、情報処理装置１００の利用者であるオペレータＯＰから、地域を指定するキーワードを受け付けると、キーワードに関連する検索クエリとなり得るクエリ候補を選定する（ステップＳ２１）。例えば、情報処理装置１００は、検索エンジンを用いて、オペレータＯＰから指定されたキーワード：「東京都港区」の検索結果から、検索クエリとなり得るクエリ候補を取得する。あるいは、情報処理装置１００は、辞書データベースなどを参照し、オペレータＯＰから指定されたキーワード：「東京都港区」に関する解説内容から、検索クエリとなり得るクエリ候補を取得してもよい。
【0051】
クエリ候補の選定後、情報処理装置１００は、モデル記憶部１３１に記憶されているモデル情報において、クエリ候補と一致する検索クエリに対応付けられたスコア及び所定の行動を取得する（ステップＳ２２）。図６に示す例では、情報処理装置１００は、クエリ候補１－Ｂと一致するクエリ１－Ｂに対応付けられたスコア（０．７）や所定の行動（行動ＡＡ）の他、クエリ候補２－Ａと一致するクエリ２－Ａに対応付けられたスコア（２．７）や所定の行動（行動ＡＢ）などが取得されている。
【0052】
また、情報処理装置１００は、モデル情報から特定した検索クエリに対応付けられたスコア及び所定の行動の中から、検索クエリに対応付けられたスコアが所定の条件を満たす検索クエリに紐づいた情報を特定し、オペレータＯＰから指定された地域と関連性を有する情報としてオペレータＯＰに提供する（ステップＳ２３）。例えば、情報処理装置１００は、モデル情報から取得した検索クエリに対応付けられたスコアのうち、最も高いスコアに紐づくデータを選択する。図６に示す例では、クエリ２－Ａに紐づいたデータが選択され、所定の行動：「行動ＡＢ」と「クエリ２－Ａ」とが、オペレータＯＰから指定された地域：「東京都港区」と関連性を有する情報として、オペレータＯＰに提供されている。
【0053】
上述したように、変形例に係る情報処理装置１００は、オペレータＯＰが指定した地域に関連性を有する情報を提供できる。これにより、情報処理装置１００は、オペレータＯＰが指定した地域がどのような行動と相関があるかをオペレータに認識させることができる。
【0054】
以下、図７を用いて、変形例に係る情報処理装置１００による処理の流れについて説明する。図７は、変形例に係る情報処理装置による処理の流れを示すフローチャートである。図７に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１４０により実行される。図７に示す処理手順は、情報処理装置１００の稼働中、例えばオペレータからの操作に応じて実行される。
【0055】
図７に示すように、特定部１４２は、オペレータから指定された指定地域（キーワード）から、検索クエリとなり得るクエリ候補を選定する（ステップＳ２０１）。
【0056】
また、特定部１４２は、モデル記憶部１３１に記憶されているモデル情報において、クエリ候補に対応する（一致する）検索クエリに紐づいたスコア及び所定の行動を取得する（ステップＳ２０２）。
【0057】
また、特定部１４２は、モデル情報から取得した検索クエリに対応付けられたスコア及び所定の行動の中から、検索クエリに対応付けられたスコアが所定の条件を満たす検索クエリに紐づいた情報を特定する（ステップＳ２０３）。
【0058】
また、提供部１４３は、特定部１４２により特定された検索クエリに紐づいた情報を指定地域に関連性を有する情報としてオペレータに提供し（ステップＳ２０４）、図７に示す処理手順を終了する。
【0059】
［５．ハードウェア構成］
実施形態及び変形例に係る情報処理装置１００は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図８は、実施形態及び変形例に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
実施形態及び変形例に係る情報処理装置１００は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図８は、実施形態及び変形例に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【0060】
コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【0061】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【0062】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワーク（通信網）Ｎを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、ネットワーク（通信網）Ｎを介して他の機器へ送信する。
【0063】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【0064】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【0065】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１４０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１３０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワーク（通信網）Ｎを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【0066】
［６．その他］
上述の実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
上述の実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【0067】
上述の実施形態及び変形例において、情報処理装置１００による情報処理方法（図５及び図７参照）を実現するために、情報処理装置１００が有する制御部１４０の各部（算出部１４１、特定部１４２、及び提供部１４３）に対応する処理機能は、情報処理装置１００に予めインストールされている情報処理プログラムに対するアドオンとして実現してもよいし、軽量なプログラミング言語などを用いて、専用の情報処理プログラムとして柔軟に記述することにより実現されてもよい。
【0068】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【0069】
また、上述の実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【0070】
［７．効果］
上述の実施形態に係る情報処理装置１００は、モデル記憶部１３１と、ユーザ情報記憶部１３２と、算出部１４１と、特定部１４２と、提供部１４３とを備える。モデル記憶部１３１は、所定の行動に紐づく複数のシードユーザ（第１ユーザ）で構成されるシードユーザ群の検索履歴に基づいて、検索履歴に含まれる検索クエリごとにシードユーザ群と所定の行動との関連性を示す第１スコアを対応付けたモデルを所定の行動ごとに記憶する。ユーザ情報記憶部１３２は、検索クエリと、検索クエリを用いて検索を行った際のユーザの位置を示す位置情報とを含むユーザ情報を記憶する。算出部１４１は、シードユーザを含む各ユーザについて、第１スコアと、各ユーザに紐づく検索クエリとに基づいて、各ユーザと所定の行動との関係性を示す第２スコアをそれぞれ算出する。特定部１４２は、算出部１４１により算出された第２スコアが所定の条件を満たす各ユーザの位置情報の共通性に基づいて、所定の行動と関連性を有する地域を特定する。提供部１４３は、特定部１４２により特定された所定の行動と関連性を有する地域に関する情報を提供する。
上述の実施形態に係る情報処理装置１００は、モデル記憶部１３１と、ユーザ情報記憶部１３２と、算出部１４１と、特定部１４２と、提供部１４３とを備える。モデル記憶部１３１は、所定の行動に紐づく複数のシードユーザ（第１ユーザ）で構成されるシードユーザ群の検索履歴に基づいて、検索履歴に含まれる検索クエリごとにシードユーザ群と所定の行動との関連性を示す第１スコアを対応付けたモデルを所定の行動ごとに記憶する。ユーザ情報記憶部１３２は、検索クエリと、検索クエリを用いて検索を行った際のユーザの位置を示す位置情報とを含むユーザ情報を記憶する。算出部１４１は、シードユーザを含む各ユーザについて、第１スコアと、各ユーザに紐づく検索クエリとに基づいて、各ユーザと所定の行動との関係性を示す第２スコアをそれぞれ算出する。特定部１４２は、算出部１４１により算出された第２スコアが所定の条件を満たす各ユーザの位置情報の共通性に基づいて、所定の行動と関連性を有する地域を特定する。提供部１４３は、特定部１４２により特定された所定の行動と関連性を有する地域に関する情報を提供する。
【0071】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、所定の行動に紐づくシードユーザ群の検索履歴に基づいて生成したモデルを、シードユーザを含む他のユーザに対しても拡張して利用することにより、情報処理装置１００のオペレータに対して、より有益な情報を提供できる。つまり、情報処理装置１００は、所定の行動のモデルにおいて検索クエリに対応付けられたスコアを用いて、シードユーザを含む他のユーザのスコアリングを行い、所定の行動との関連性を明らかにする。これにより、シードユーザ以外の他のユーザの中から所定の行動との関連性を有するユーザを掘り越すことができ、所定の行動との関連性を有する地域として、不特定多数のサンプルに基づくより精緻な情報をオペレータに提供できる。
【0072】
また、情報処理装置１００において、特定部１４２は、第２スコアが予め定められる閾値以上である各ユーザの位置情報の共通性に基づいて、所定の行動と関連性を有する地域を特定する。このため、情報処理装置１００は、より所定の行動と関係が深いユーザに関連する地域に関する情報を提供できる。
【0073】
また、情報処理装置１００において、特定部１４２は、第２スコアが予め定められる閾値未満である各ユーザの位置情報の共通性に基づいて、所定の行動と関連性を有する地域を特定する。このため、情報処理装置１００は、所定の行動と関係があまり深くないユーザに関連する地域に関する情報を提供できる。
【0074】
また、情報処理装置１００において、特定部１４２は、所定の行動と関連性を有する地域に関する情報のうち、オペレータから指定された検索クエリに対応する情報を特定する。また、提供部１４３は、所定の行動と関連性を有する地域に関する情報として、オペレータから指定された検索クエリに対応する情報を提供する。このため、情報処理装置１００は、検索クエリごとに、所定の行動との関連性を有する地域の違いをオペレータに認識させることができる。
【0075】
また、情報処理装置１００において、シードユーザは、所定の行動に関連する行動の頻度が予め定められる閾値を超えるユーザである。このため、情報処理装置１００は、所定の行動に対して敏感なユーザ程、第２スコアが高くなるように他のユーザのスコアリングを実施できる。
【0076】
以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0077】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、特定部は、特定手段や特定回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0078】
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 表示部
１３０ 記憶部
１３１ モデル記憶部
１３２ ユーザ情報記憶部
１４０ 制御部
１４１ 算出部
１４２ 特定部
１４３ 提供部
１１０ 通信部
１２０ 表示部
１３０ 記憶部
１３１ モデル記憶部
１３２ ユーザ情報記憶部
１４０ 制御部
１４１ 算出部
１４２ 特定部
１４３ 提供部
【要約】
【課題】ユーザに対し、より有用な情報を提供すること。
【解決手段】情報処理装置は、モデル記憶部と、ユーザ情報記憶部と、算出部と、特定部と、提供部とを備える。モデル記憶部は、複数の第１ユーザで構成される第１ユーザ群の検索履歴に基づいて、検索クエリごとに第１ユーザ群と所定の行動との関連性を示す第１スコアを対応付けたモデルを記憶する。ユーザ情報記憶部は、検索クエリと、検索クエリを用いて検索を行った際のユーザの位置を示す位置情報とを含むユーザ情報を記憶する。算出部は、第１ユーザを含む各ユーザについて、第１スコアと、各ユーザに紐づく検索クエリとに基づいて、各ユーザと所定の行動との関係性を示す第２スコアをそれぞれ算出する。特定部は、第２スコアが所定の条件を満たす各ユーザの位置情報の共通性に基づいて、所定の行動と関連性を有する地域を特定する。提供部は、所定の行動と関連性を有する地域に関する情報を提供する。
【選択図】図２
【解決手段】情報処理装置は、モデル記憶部と、ユーザ情報記憶部と、算出部と、特定部と、提供部とを備える。モデル記憶部は、複数の第１ユーザで構成される第１ユーザ群の検索履歴に基づいて、検索クエリごとに第１ユーザ群と所定の行動との関連性を示す第１スコアを対応付けたモデルを記憶する。ユーザ情報記憶部は、検索クエリと、検索クエリを用いて検索を行った際のユーザの位置を示す位置情報とを含むユーザ情報を記憶する。算出部は、第１ユーザを含む各ユーザについて、第１スコアと、各ユーザに紐づく検索クエリとに基づいて、各ユーザと所定の行動との関係性を示す第２スコアをそれぞれ算出する。特定部は、第２スコアが所定の条件を満たす各ユーザの位置情報の共通性に基づいて、所定の行動と関連性を有する地域を特定する。提供部は、所定の行動と関連性を有する地域に関する情報を提供する。
【選択図】図２
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】