JP7760418B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムInfo
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Description
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。
従来、ユーザの属性に応じて広告などの情報を提供する技術が知られている。たとえば、特許文献１には、ユーザの属性に応じて広告を抽出し、抽出した広告をユーザに配信する技術が開示されている。
しかしながら、従来の技術は、ユーザに対して適切な情報提供を行うといった点で改善の余地がある。
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに対して適切な情報提供を行うことが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。
本願に係る情報処理装置は、判定部と、除外部とを有する。判定部は、配信対象となる情報の配信先となる配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信先ユーザにより前記配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似するか否かを判定する。除外部は、配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似すると判定部により判定された場合、配信先を決定する複数のモデルのうち、オプトアウトが選択された配信対象に対応するモデルを期間限定で利用対象から除外する。
実施形態の態様の１つによれば、ユーザに対して適切な情報提供を行うことができる。
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、以下に説明する複数の実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、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、以下に説明する複数の実施形態は、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、以下に説明する複数の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。
［１．情報処理の概要］
（１－１．前提となる処理）
図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の前提となる処理の概要を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の前提となる処理を説明するための図である。
（１－１．前提となる処理）
図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の前提となる処理の概要を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の前提となる処理を説明するための図である。
図１に示すように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザＵ１，Ｕ２，・・・，Ｕｍが使用する端末装置２１，２２，・・・，２ｍとの間で情報の送受信を行う。図１に示す場合、ｍは、たとえば、３以上の整数である。以下において、ユーザＵ１，Ｕ２，・・・，Ｕｍの各々を個別に区別せずに示す場合、ユーザＵと総称して説明する場合がある。また、以下において、端末装置２１，２２，・・・，２ｍの各々を個別に区別せずに示す場合、端末装置２と総称して説明する場合がある。
情報処理装置１００は、配信対象の情報である配信情報Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５，・・・，ＤｋをユーザＵに配信する。図１に示す場合、ｋは、たとえば、６以上の整数である。配信情報Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５，・・・，ＤｋのユーザＵへの配信は、たとえば、配信情報Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５，・・・，ＤｋをユーザＵの端末装置２へ配信することによって行われる。以下において、配信情報Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５，・・・，Ｄｋの各々を個別に区別せずに示す場合、配信情報Ｄと総称して説明する場合がある。
配信情報Ｄは、端末装置２に表示される情報である。たとえば、配信情報Ｄは、文字の情報および画像の情報のうち少なくとも一方の情報を含む。画像の情報は、静止画の情報や、アニメーションの情報や、動画の情報などに該当する。
情報処理装置１００は、配信対象の情報である配信情報Ｄの配信先を決定する複数のモデルＭ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，・・・，Ｍｎを用いて、配信情報Ｄを配信する。図１に示す場合、ｎは、たとえば、５以上の整数である。複数のモデルＭ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，・・・，Ｍｎは、たとえば、対象Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，・・・，Ｔｎの情報について、ユーザＵが興味関心を有するか否かを各々判定するモデルである。
モデルＭ１は、対象Ｔ１に対応するモデルである。モデルＭ１は、対象Ｔ１の情報に対して興味関心があるユーザＵが、配信情報Ｄに対して興味関心を有するか否かを判定する。また、モデルＭ２は、対象Ｔ２に対応するモデルである。モデルＭ２は、対象Ｔ２の情報に対して興味関心があるユーザＵが、配信情報Ｄに対して興味関心を有するか否かを判定する。また、モデルＭ３は、対象Ｔ３に対応するモデルである。モデルＭ３は、対象Ｔ３の情報に対して興味関心を有するユーザＵが、配信情報Ｄに対して興味関心を有するか否かを判定する。また、モデルＭ４は、対象Ｔ４に対応するモデルである。モデルＭ４は、対象Ｔ４の情報に対して興味関心を有するユーザＵが、配信情報Ｄに対して興味関心を有するか否かを判定する。モデルＭｎは、対象Ｔｎに対応するモデルである。モデルＭｎは、対象Ｔｎの情報に対して興味関心を有するユーザＵが、配信情報Ｄに対して興味関心を有するか否かを判定する。以下において、対象Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，・・・，Ｔｎの各々を個別に区別せずに示す場合、対象Ｔと総称して説明する場合がある。また、以下において、モデルＭ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，・・・，Ｍｎの各々を個別に区別せずに示す場合、モデルＭと総称して説明する場合がある。
対象Ｔは、情報処理装置１００から提供される情報がニュースコンテンツである場合、たとえば、政治、経済、国際、企業、芸能、スポーツ、趣味、または社会などである。また、対象Ｔは、これらを細分化した対象であってもよい。たとえば、対象Ｔは、趣味を細分化した対象として、車、自転車、バイク、映画、音楽、キャンプ、または旅行などであってもよい。また、情報処理装置１００から提供される情報は、ニュースコンテンツに代えてまたは加えて広告コンテンツであってもよく、ニュースコンテンツおよび広告コンテンツ以外のコンテンツであってもよい。
モデルＭは、配信情報Ｄを入力とし、配信情報Ｄに対してユーザＵが興味関心を有する度合いを示すスコアを出力とする学習モデルである。たとえば、モデルＭ１に対象Ｔ１の情報を入力した場合、モデルＭ１に対象Ｔ２の情報を入力する場合に比べて、モデルＭ１から出力されるスコアが高くなる。また、モデルＭ２に対象Ｔ２の情報を入力した場合、モデルＭ２に対象Ｔ１の情報を入力する場合に比べて、モデルＭ２から出力されるスコアが高くなる。
モデルＭは、たとえば、配信対象の情報と、対象Ｔに興味関心を有するユーザＵが配信対象の情報に興味関心を有するか否かを示す情報とを含むデータセットを用いて、機械学習によって対象Ｔ毎に生成される。たとえば、モデルＭ１は、配信対象の情報と、対象Ｔ１に興味関心を有するユーザＵが配信対象の情報に興味関心を有するか否かを示す情報とを含むデータセットを用いて、機械学習によって生成される。
モデルＭは、畳み込みニューラルネットワークまたは回帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークによる機械学習によって生成できる。なお、かかる例に限定されず、モデルＭは、ニューラルネットワークに代えて、線形回帰またはロジスティック回帰といった学習アルゴリズムによる機械学習を用いて生成されてもよい。
情報処理装置１００は、配信情報Ｄを配信する場合、モデルＭ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，・・・，Ｍｎの各々に配信情報Ｄを入力し、モデルＭ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，・・・，Ｍｎのうち出力されるスコアが予め設定された配信条件を満たすモデルに関連付けられたユーザＵを配信先として配信情報Ｄを配信する。予め設定された配信条件は、モデルＭ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，・・・，Ｍｎのうち出力されるスコアが最も高いモデルまたは出力されるスコアが予め設定された閾値以上のモデルなどである。
ここで、ユーザＵ１に対してモデルＭ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，Ｍ５が関連付けられているとし、配信情報Ｄ１が対象Ｔ１の情報であり、配信情報Ｄ２が対象Ｔ２の情報であり、配信情報Ｄ３が対象Ｔ３の情報であり、配信情報Ｄ４が対象Ｔ４の情報であるとする。また、図１では図示が省略されているが、配信情報Ｄ５が対象Ｔ５の情報であるとする。
この場合、情報処理装置１００は、モデルＭ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，Ｍ５を用いて、配信情報Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５の配信先の一つとしてユーザＵ１を決定し、配信情報Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５をユーザＵ１に配信する（ステップＳ１）。図１に示す例では、配信情報Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５のユーザＵ１への配信は、配信情報Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５を端末装置２１へ配信することによって行われる。
配信情報Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５が配信されたユーザＵ１は、これら配信情報Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５のうち配信情報Ｄ１の配信が好ましくないと判断した場合、モデルＭ１に対してオプトアウトを選択する（ステップＳ２）。ユーザＵ１のモデルＭ１に対するオプトアウトの選択は、モデルＭ１を用いて配信される情報の通知を拒否するユーザＵ１の意思を示し、例えば、端末装置２１に設けられた操作部（たとえば、操作部１２）へのユーザＵ１の操作によって行われる。モデルＭ１に対するオプトアウトは、モデルＭ１に対応する対象Ｔ１に対するオプトアウトともいえる。
ユーザＵ１がモデルＭ１に対してオプトアウトを選択した場合、モデルＭ１に対してオプトアウトを選択した旨の情報であるオプトアウト情報が端末装置２１から情報処理装置１００へ送信される（ステップＳ３）。
一方、情報処理装置１００は、端末装置２１からオプトアウト情報を受信した場合、モデルＭ１に対応する対象Ｔ１をオプトアウト対象として受け付け、モデルＭ１についてユーザＵ１を除外登録する（ステップＳ４）。情報処理装置１００は、例えば、ユーザＵ１に対するモデルＭ１の関連付けを解除することによって、モデルＭ１についてユーザＵ１を除外登録する。
その後、情報処理装置１００は、オプトアウト対象である対象Ｔ１を除く複数の配信対象の情報のユーザＵ１への配信を開始する（ステップＳ５）。ステップＳ５において、情報処理装置１００は、モデルＭ１を用いた配信情報の配信を停止することによって、オプトアウト対象である対象Ｔ１を除く複数の配信対象の情報のユーザＵ１への配信を行う。
また、情報処理装置１００は、モデルＭ１についてのオプトアウト解除のレコメンドタイミングになった場合に、オプトアウト対象に対するオプトアウトの解除をレコメンドするレコメンド情報を生成する（ステップＳ６）。そして、情報処理装置１００は、生成したレコメンド情報を端末装置２１へ送信することによって、レコメンド情報をユーザＵ１に配信する（ステップＳ７）。
端末装置２１は、情報処理装置１００からレコメンド情報を受信すると、レコメンド情報を表示する（ステップＳ８）。端末装置２１で表示されるレコメンド情報は、オプトアウト対象がオプトアウトされなければ配信される配信情報Ｄを含む。図１に示す例では、オプトアウト対象が芸能であり、かかるオプトアウト対象がオプトアウトされなければ、「女優Ａが結婚か？」、「脚本家Ｃが過労でダウン？」、および「新ドラマＢが９月にスタート」などの情報がレコメンド情報として含まれる。
レコメンド情報は、ユーザＵ１がオプトアウト対象のオプトアウトを選択する前にユーザＵ１に情報処理装置１００から配信された情報、又はユーザＵ１がオプトアウト対象のオプトアウトを選択していなければ、ユーザＵ１に情報処理装置１００から配信される情報を含む情報である。
そのため、ユーザＵ１は、レコメンド情報を参照することによって、オプトアウト対象がオプトアウトされなければ配信される配信情報Ｄを把握することができる。そのため、ユーザＵ１は、オプトアウト対象のオプトアウトを解除するか否かの判断を適切に行うことができる。このように、情報処理装置１００は、オプトアウト対象のオプトアウトを解除した場合のメリットをユーザＵに知らせることができ、ユーザＵに対する適切な情報提供を行うことができる。
なお、配信対象の情報は、モデルＭを用いた対象Ｔの情報に限定されない。たとえば、配信対象の情報は、各店舗の情報を配信対象の情報とする店舗情報などであってもよい。この場合であっても、情報処理装置１００は、オプトアウト対象のオプトアウトを解除した場合のメリットをユーザＵに知らせることができ、ユーザＵに対する適切な情報提供を行うことができる。
（１－２．情報処理の一例）
以下、図２を用いて、実施形態にかかる情報処理の概要を説明する。図２は、実施形態に係る情報処理の一例を説明するための図である。実施形態に係る情報処理は、ユーザコンテキストに基づいて、オプトアウト対象に対応するモデルを自動的にオプトアウトする点に主たる特徴がある。なお、図２では、情報処理装置１００が、ユーザＵ１のユーザコンテキストに基づいて実行する情報処理の一例について説明する。
以下、図２を用いて、実施形態にかかる情報処理の概要を説明する。図２は、実施形態に係る情報処理の一例を説明するための図である。実施形態に係る情報処理は、ユーザコンテキストに基づいて、オプトアウト対象に対応するモデルを自動的にオプトアウトする点に主たる特徴がある。なお、図２では、情報処理装置１００が、ユーザＵ１のユーザコンテキストに基づいて実行する情報処理の一例について説明する。
図２に示すように、情報処理装置１００は、ユーザＵに対応するユーザコンテキスト情報Ｊを有する。ユーザコンテキスト情報Ｊは、配信対象の各々を示す対象Ｔごとに、配信先ユーザ（たとえば、ユーザＵ１）からオプトアウトが選択されたとき（オプトアウト情報が受け付けられたとき）のユーザコンテキストを示す情報をユーザＵごとに記憶する。
たとえば、情報処理装置１００は、配信先ユーザによりオプトアウトが選択されたときの配信先ユーザに関するユーザ情報を記録しておき、記録しておいたユーザ情報をベクトル化した基準ベクトルをユーザコンテキスト情報として採用できる。この場合、情報処理装置１００は、オプトアウトが選択されたモデルＭに対応する配信対象を示す対象Ｔ（オプトアウト対象）ごとに、配信先ユーザによりオプトアウトが選択されたときの配信先ユーザに関するユーザ情報と、オプトアウト対象を示すラベル情報とを対応付けた学習用データセットを準備し、準備した学習用データセットを用いて、ユーザ情報に対応するベクトル情報を出力するベクトル出力モデルを学習する。
たとえば、情報処理装置１００は、オプトアウト対象が同一である場合、ユーザ情報をベクトル化した判定対象ベクトルが、オプトアウト対象に対応する基準ベクトルと類似するように、学習用モデルのパラメータを最適化することで、ベクトル出力モデルを生成する。具体例をあげれば、オプトアウト対象が対象Ｔ１である場合、ユーザ情報をベクトル化した判定対象ベクトルと、対象Ｔ１に対応する基準ベクトルとが相互に類似するように、学習用モデルのパラメータを最適化する。
なお、情報処理装置１００は、ニューラルネットワークなどの任意のネットワークを学習用モデルとして利用する場合、ニューラルネットワークを構成する各層のノード間でスコア（値）が伝搬される際に考慮される重みであるパラメータ（接続係数）の値を調整する学習処理を行う。たとえば、情報処理装置１００は、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）などの任意の手法を用いて、学習用モデルからの出力と、入力に対応する正解（正解データ）との誤差が少なくなるように、パラメータ（接続係数）を最適化（補正）する処理を行う。つまり、情報処理装置１００は、対象Ｔが同一である場合、判定対象ベクトルと基準ベクトルとの間のコサイン類似度が大きくなり、対象Ｔが異なる場合、判定対象ベクトルと基準ベクトルとの間のコサイン類似度が小さくなるように、パラメータ（接続係数）を最適化する処理を行う。なお、情報処理装置１００は、バックプロパゲーションの手法を用いる場合、所定の損失（ロス）関数を最小化するように学習処理を実行することで、学習用モデルからの出力と、入力に対応する正解（正解データ）との誤差が少なくなるようにパラメータ（接続係数）を補正できる。
また、情報処理装置１００は、対象となるユーザと属性が類似する複数のユーザで構成されるグループを作成し、作成したグループに含まれる各ユーザの情報を用いて学習用データセットを準備し、上述のベクトル出力モデルを学習してもよい。これにより、対象ユーザについて記録されている情報が学習用データとして十分な情報量がない場合であっても、ベクトル出力モデルを学習できる。
上述したようなユーザコンテキスト情報Ｊを有する情報処理装置１００は、たとえば、配信情報Ｄの配信先を決定する所定のタイミングで、配信対象となる情報の配信先となる配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信先ユーザにより配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似するか否かを判定する（ステップＳ２１）。
たとえば、情報処理装置１００は、モデルＭにより配信先に決定された配信先ユーザのユーザ情報をベクトル化した判定対象ベクトルを生成する。また、情報処理装置１００は、ユーザ情報をベクトル化した判定対象ベクトルと、各対象Ｔに対応する基準ベクトルとが類似するか否かをそれぞれ判定する。
続いて、情報処理装置１００は、配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似すると判定された場合、配信対象の情報の配信先を決定する複数のモデルＭのうち、オプトアウトが選択された配信対象に対応するモデルＭを期間限定で利用対象から除外する（ステップＳ２２）。たとえば、情報処理装置１００は、判定対象ベクトルが類似すると判定された基準ベクトルに対応する対象Ｔをオプトアウト対象とし、対象Ｔに対応するモデルＭの除外登録を行う。そして、情報処理装置１００は、モデルＭ１が除外対象である場合、ユーザＵ１に対する除外対象となるモデルＭ１の関連付けを解除する。
そして、情報処理装置１００は、モデルＭにより配信先として決定された配信先ユーザ（たとえば、ユーザＵ１）に対して、ステップＳ２２の除外を反映した複数の配信対象の情報配信を開始する（ステップＳ２３）。たとえば、情報処理装置１００が、ユーザＵ１に対する除外対象となるモデルＭ１の関連付けを解除することにより、ユーザＵ１に対してモデルＭ１を用いた配信情報の配信が停止される。このようにして、情報処理装置１００は、配信先ユーザが配信を望まない蓋然性の高い配信対象の情報の配信を自動的に停止でき、ユーザＵ１に対して適切な情報提供を行うことができる。
また、情報処理装置１００は、ユーザＵにより指定された期間、モデルＭを利用対象から除外してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、予めユーザＵから配信対象を示す対象Ｔごとに除外期間の指定を受け付けておき、対象Ｔに対応するモデルＭに対応付けて管理しておく。また、情報処理装置１００は、対象Ｔごとに予め定められた所定の期間だけ、モデルＭを利用対象から除外してもよい。
また、情報処理装置１００は、所定のタイミングで、モデルＭの除外を解除するか否かの問合せをユーザＵに通知し、ユーザＵからの要求に応じて、モデルＭの除外を解除してもよい。たとえば、所定のタイミングとして、モデルＭの除外期間が満了したタイミングが例示される。
また、情報処理装置１００は、モデルＭが除外された後、所定のタイミングで、配信先ユーザ（たとえば、ユーザＵ）のユーザコンテキスト（たとえば、判定対象ベクトル）が、配信先ユーザにより配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキスト（たとえば、基準ベクトル）に類似するか否かを判定してもよい。そして、情報処理装置１００は、配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似しないと判定された場合、モデルＭの除外を解除するか否かの問合せを配信先ユーザに通知し、配信先ユーザからの要求に応じて、モデルの除外を解除してもよい。これにより、たとえば、モデルＭの除外期間が満了していても、ユーザの状態により、オプトアウトの解除を見送るように制御できる。
［２．情報処理システム１の構成］
図３を用いて、実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図３に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、と、端末装置２１，２２，・・・，２ｍと、情報処理装置１００とを備える。
図３を用いて、実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図３に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、と、端末装置２１，２２，・・・，２ｍと、情報処理装置１００とを備える。
端末装置２および情報処理装置１００は、それぞれ、ネットワークＮに接続される。端末装置２は、ネットワークＮを通じて、情報処理装置１００との間で情報の送受信を実行できる。情報処理装置１００は、ネットワークＮを通じて、端末装置２との間で情報の送受信を実行できる。
ネットワークＮ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、インターネットなどの通信ネットワークである。ネットワークＮ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。
端末装置２は、ユーザＵにより使用される通信端末である。端末装置２の典型例としては、スマートフォンが該当するが、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などにより実現されてもよい。
また、端末装置２は、情報処理装置１００により提供される各種サービスを利用するための情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示できる。このとき、端末装置２は、ウェブブラウザやアプリケーションなどによる情報の表示処理を実現するための制御情報を情報処理装置１００から受け取った場合には、受け取った制御情報に従って表示処理を実現する。
情報処理装置１００は、実施形態に係る情報処理を実行する情報処理端末である。情報処理装置１００の典型例としては、サーバ装置が該当するが、メインフレームやワークステーションなどにより実現されてもよい。情報処理装置１００がサーバ装置で実現される場合、単独のサーバにより実現されてもよいし、複数のサーバ装置及び複数のストレージ装置が協働して動作するクラウドシステムなどにより実現されてもよい。
また、情報処理装置１００は、各種サービスの利用者が使用する端末装置２に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などのスクリプト言語やＣＳＳ（Cascading Style Sheets）などのスタイルシート言語により記述される。なお、情報処理装置１００から配信されるアプリケーションそのものを制御情報とみなしてもよい。
また、情報処理装置１００が提供する各種サービスには、各種アプリケーションに対応するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービスや、各種オンラインサービスが含まれていてもよい。各種オンラインサービスには、Ｑ＆Ａサービスや、インターネット接続や、検索サービスや、ＳＮＳ（Social Networking Service）や、電子商取引サービスや、電子決済サービスや、オンラインゲームや、オンラインバンキングサービスや、オンライントレーディングサービスや、宿泊予約サービスや、チケット予約サービスや、動画配信サービスや、音楽配信サービスや、ニュース配信サービスや、地図情報サービスや、ルート検索サービスや、経路案内サービスや、路線情報サービスや、運行情報サービスや、天気情報サービスなどのサービスが含まれ得る。
また、情報処理装置１００は、広告コンテンツを配信する装置として機能してもよい。この場合、情報処理装置１００は、広告主から入稿された広告コンテンツを管理するとともに、広告主により設定された広告の入札に関する情報を管理する。たとえば、情報処理装置１００は、ユーザから要求に応じて提供する各種サービスのウェブページに設けられている広告枠に対して、広告主から入稿された広告コンテンツを表示する。
［３．端末装置２の構成］
図４を用いて、実施形態に係る端末装置２の構成例を説明する。図４は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。図４に示すように、端末装置２は、通信部１０と、表示部１１と、操作部１２と、センサ群１３と、記憶部１４と、処理部１５とを備える。
図４を用いて、実施形態に係る端末装置２の構成例を説明する。図４は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。図４に示すように、端末装置２は、通信部１０と、表示部１１と、操作部１２と、センサ群１３と、記憶部１４と、処理部１５とを備える。
（通信部１０）
通信部１０は、たとえば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。通信部１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続される。通信部１０は、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で情報の送受信を行う。
通信部１０は、たとえば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。通信部１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続される。通信部１０は、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で情報の送受信を行う。
（表示部１１）
表示部１１は、たとえば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイなどである。
表示部１１は、たとえば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイなどである。
（操作部１２）
操作部１２は、たとえば、文字、数字、およびスペースを入力するためのキー、エンターキーおよび矢印キーなどを含むキーボード、マウス、および電源ボタンなどを含む。表示部１１がタッチパネルディスプレイの表示装置である場合、操作部１２はタッチパネルであってもよい。
操作部１２は、たとえば、文字、数字、およびスペースを入力するためのキー、エンターキーおよび矢印キーなどを含むキーボード、マウス、および電源ボタンなどを含む。表示部１１がタッチパネルディスプレイの表示装置である場合、操作部１２はタッチパネルであってもよい。
（センサ群１３）
センサ群１３は、たとえば、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、照度センサ、およびイメージセンサなどを含む。加速度センサは、端末装置２の加速度を検出するセンサである。ジャイロセンサは、端末装置２の傾きおよび回転などの姿勢を検出するセンサである。地磁気センサは、地磁気を検出するセンサである。照度センサは、端末装置２の周囲の明暗を示す照度を検出するセンサ、イメージセンサは、端末装置２の周囲を撮像するセンサである。
センサ群１３は、たとえば、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、照度センサ、およびイメージセンサなどを含む。加速度センサは、端末装置２の加速度を検出するセンサである。ジャイロセンサは、端末装置２の傾きおよび回転などの姿勢を検出するセンサである。地磁気センサは、地磁気を検出するセンサである。照度センサは、端末装置２の周囲の明暗を示す照度を検出するセンサ、イメージセンサは、端末装置２の周囲を撮像するセンサである。
（記憶部１４）
記憶部１４は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やフラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置によって実現される。
記憶部１４は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やフラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置によって実現される。
記憶部１４には、たとえば、ネットワークＮおよび通信部１０を介して処理部１５によって取得された情報、及びセンサ群１３によって検出された情報である検出情報などが記憶される。
（処理部１５）
処理部１５は、コントローラ（controller）であり、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、端末装置２内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。
処理部１５は、コントローラ（controller）であり、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、端末装置２内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。
（情報取得部１６）
情報取得部１６は、ネットワークＮを通じて、情報処理装置１００から送信され通信部１０で受信される情報を取得する。たとえば、情報処理装置１００から送信される情報は、配信情報Ｄなどである。
情報取得部１６は、ネットワークＮを通じて、情報処理装置１００から送信され通信部１０で受信される情報を取得する。たとえば、情報処理装置１００から送信される情報は、配信情報Ｄなどである。
（表示処理部１７）
表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得された情報を表示部１１に表示させる。たとえば、表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得された配信情報Ｄなどを含む画面を表示部１１に表示させる。
表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得された情報を表示部１１に表示させる。たとえば、表示処理部１７は、情報取得部１６によって取得された配信情報Ｄなどを含む画面を表示部１１に表示させる。
（出力部１８）
出力部１８は、たとえば、ユーザＵによる操作部１２への操作に応じた情報である操作情報を、通信部１０を介して情報処理装置１００へと送信する。
出力部１８は、たとえば、ユーザＵによる操作部１２への操作に応じた情報である操作情報を、通信部１０を介して情報処理装置１００へと送信する。
出力部１８は、たとえば、ユーザＵが操作部１２を操作することによってオプトアウトを選択した場合、オプトアウト情報を、通信部１０を介して情報処理装置１００へと送信する。オプトアウト情報には、オプトアウトが選択された配信対象、モデルＭ、又は配信情報Ｄに固有の識別情報が含まれる。
また、出力部１８は、センサ群１３によって検出された情報である検出情報を、通信部１０を介して、情報処理装置１００へと送信する。
［４．情報処理装置１００の構成］）
図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例について説明する。図５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５に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例について説明する。図５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５に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
（通信部１１０について）
通信部１１０は、たとえば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続される。情報処理装置１００は、ネットワークＮを通じて、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
通信部１１０は、たとえば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続される。情報処理装置１００は、ネットワークＮを通じて、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory)やフラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、属性情報記憶部１２１と、モデル情報記憶部１２２と、配信情報記憶部１２３と、オプトアウトユーザ情報記憶部１２４と、履歴情報記憶部１２５と、ユーザコンテキスト情報記憶部１２６とを有する。
記憶部１２０は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory)やフラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、属性情報記憶部１２１と、モデル情報記憶部１２２と、配信情報記憶部１２３と、オプトアウトユーザ情報記憶部１２４と、履歴情報記憶部１２５と、ユーザコンテキスト情報記憶部１２６とを有する。
（属性情報記憶部１２１）
属性情報記憶部１２１は、ユーザＵの属性を示す属性情報を記憶する。図６は、実施形態に係る属性情報の一例を示す図である。
属性情報記憶部１２１は、ユーザＵの属性を示す属性情報を記憶する。図６は、実施形態に係る属性情報の一例を示す図である。
図６に示すように、属性情報記憶部１２１に記憶される属性情報は、「ユーザＩＤ」の項目や、「属性」の項目などといった複数の項目を有する。属性情報が有するこれらの項目は、相互に対応付けられている。
「ユーザＩＤ」の項目には、ユーザＵを識別するための識別情報（ユーザＩＤ）が記憶される。「属性」の項目には、ユーザの属性を示す情報として、デモグラフィック属性やサイコグラフィック属性などの情報が記憶される。デモグラフィック属性は、人口統計学的なユーザＵの属性であり、たとえば、性別、年齢、住所、職業、または年収などに該当する。サイコグラフィック属性は、ユーザＵの価値観や、ライフスタイルや、性格や、嗜好などを示す属性である。
（モデル情報記憶部１２２）
モデル情報記憶部１２２は、モデルＭの情報を含むモデル情報を記憶する。図７は、実施形態に係るモデル情報の一例を示す図である。
モデル情報記憶部１２２は、モデルＭの情報を含むモデル情報を記憶する。図７は、実施形態に係るモデル情報の一例を示す図である。
図７に示すように、モデル情報記憶部１２２に記憶されるモデル情報は、「モデルＩＤ」の項目や、「モデル」の項目や、「ユーザリスト」の項目などといった複数の項目を有する。モデル情報が有するこれらの項目は、相互に対応付けられている。
「モデルＩＤ」の項目には、モデルを識別するための識別情報（モデルＩＤ）が記憶される。
「モデル」の項目には、配信情報Ｄの配信先を決定するモデルＭの情報などが記憶される。モデルＭは、配信情報Ｄに対してユーザＵが興味関心を有するか否かを判定する興味関心モデルであってもよいし、ユーザＵのコンテキストがモデルで規定されたコンテキストか否かを判定するユーザコンテキストモデルであってもよい。たとえば、ユーザコンテキストモデルは、端末装置２から送信される検出情報を入力とし、ユーザＵのコンテキストがモデルで規定されたコンテキストか否かを判定する。たとえば、モデルで規定されたコンテキストとしては、「ＰＣ（Personal Computer）を買った」、「店舗Ｚに行った」、または「料理を作っている」などの各種ユーザコンテキストが想定される。なお、「モデル」の項目には、ユーザＵのユーザコンテキストをベクトル化するモデルの情報が記憶されていてもよい。
「ユーザリスト」の項目には、モデルＭに関連付けられているユーザＵのリストが記憶される。
（配信情報記憶部１２３）
配信情報記憶部１２３は、ユーザＵに配信される情報である配信情報Ｄを記憶する。配信情報Ｄは、ニュースなどのウェブコンテンツまたは電子メールでユーザＵに提供される情報などであり、広告コンテンツを含んでいてもよい。配信情報Ｄがニュースなどのウェブコンテンツである場合、配信情報Ｄは端末装置２にタイムライン表示されるが、配信情報Ｄは端末装置２でタイムライン表示される情報に限定されない。
配信情報記憶部１２３は、ユーザＵに配信される情報である配信情報Ｄを記憶する。配信情報Ｄは、ニュースなどのウェブコンテンツまたは電子メールでユーザＵに提供される情報などであり、広告コンテンツを含んでいてもよい。配信情報Ｄがニュースなどのウェブコンテンツである場合、配信情報Ｄは端末装置２にタイムライン表示されるが、配信情報Ｄは端末装置２でタイムライン表示される情報に限定されない。
（オプトアウトユーザ情報記憶部１２４）
オプトアウトユーザ情報記憶部１２４は、モデルＭの各々についてオプトアウトが設定されているユーザＵのユーザＩＤを含むオプトアウトユーザ情報を記憶する。図８は、実施形態に係るオプトアウトユーザ情報の一例を示す図である。
オプトアウトユーザ情報記憶部１２４は、モデルＭの各々についてオプトアウトが設定されているユーザＵのユーザＩＤを含むオプトアウトユーザ情報を記憶する。図８は、実施形態に係るオプトアウトユーザ情報の一例を示す図である。
図８に示すように、オプトアウトユーザ情報記憶部１２４に記憶されるオプトアウトユーザ情報は、「モデルＩＤ」の項目や、「オプトアウトユーザリスト」の項目などといった複数の項目を有する。オプトアウトユーザ情報が有するこれらの項目は、相互に対応付けられている。
「モデルＩＤ」の項目には、モデルを識別するための識別情報（モデルＩＤ）が記憶される。
「オプトアウトユーザリスト」の項目には、モデルＭに対してオプトアウトを選択したユーザＵのリストが記憶される。ユーザＵのリストは、モデルＭに対してオプトアウトを選択した各ユーザＵのユーザＩＤで構成される。
なお、オプトアウトユーザ情報記憶部１２４は、オプトアウトが設定されているユーザＩＤに関連付けて、オプトアウト期間を示す情報を記憶してもよい。オプトアウト期間は、ユーザＵにより設定されてもよいし、情報処理装置１００がモデルＭごとに任意に決定してもよい。
（履歴情報記憶部１２５）
履歴情報記憶部１２５は、ユーザＵの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図９は、実施形態に係る履歴情報の一例を示す図である。図９に示した例では、履歴情報記憶部１２５に記憶される履歴情報は、「ユーザＩＤ」の項目や、「位置履歴」の項目や、「検索履歴」の項目や、「閲覧履歴」の項目や、「購入履歴」の項目や、「投稿履歴」の項目といった複数の項目を有する。これらの項目は相互に対応付けられている。
履歴情報記憶部１２５は、ユーザＵの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図９は、実施形態に係る履歴情報の一例を示す図である。図９に示した例では、履歴情報記憶部１２５に記憶される履歴情報は、「ユーザＩＤ」の項目や、「位置履歴」の項目や、「検索履歴」の項目や、「閲覧履歴」の項目や、「購入履歴」の項目や、「投稿履歴」の項目といった複数の項目を有する。これらの項目は相互に対応付けられている。
なお、図９は、実施形態に係る履歴情報の一例を示しており、履歴情報は、目的に応じて図９に示す以外の種々の情報の情報を含んでいてもよい。たとえば、履歴情報は、ユーザＵの所定のサービスの利用履歴を含んでいてもよい。また、履歴情報は、ユーザＵの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴を含んでいてもよい。また、履歴情報は、ユーザＵの端末装置２を用いた決済（電子決済）での決済履歴を含んでいてもよい。また、図９では、履歴情報が有する複数の項目に対して概念的な情報が表示される例を示しているが、実際には、各項目に対応する数値や文字列などの具体的な情報が記憶される。
「ユーザＩＤ」の項目には、ユーザＵを識別するための識別情報が記憶される。また、「位置履歴」の項目には、ユーザＵの位置や移動の履歴である位置履歴を示す情報が記憶される。また、「検索履歴」の項目には、ユーザＵが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す情報が記憶される。また、「閲覧履歴」の項目には、ユーザＵが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を示す情報が記憶される。また、「購入履歴」の項目には、ユーザＵによる購入の履歴である購入履歴を示す情報が記憶される。また、「投稿履歴」の項目には、ユーザＵによる投稿の履歴である投稿履歴を示す情報が記憶される。
図９によれば、ユーザＩＤ：「ＵＡ１１１」により識別されるユーザＵが、「位置履歴Ｒ１－１」の通りに移動し、「検索履歴＃１」の通りに検索し、「閲覧履歴＃１」の通りにコンテンツを閲覧し、「購入履歴＃１」の通りに所定の店舗等で所定の商品等を購入し、「投稿履歴」の通りに投稿したことが示されている。
（ユーザコンテキスト情報記憶部１２６）
ユーザコンテキスト情報記憶部１２６は、配信対象を示す対象ＴについてユーザＵによりオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストを示すユーザコンテキスト情報をユーザＵごとに記憶する。図１０は、実施形態に係るユーザコンテキスト情報の一例を示す図である。
ユーザコンテキスト情報記憶部１２６は、配信対象を示す対象ＴについてユーザＵによりオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストを示すユーザコンテキスト情報をユーザＵごとに記憶する。図１０は、実施形態に係るユーザコンテキスト情報の一例を示す図である。
図１０に示すように、ユーザコンテキスト情報記憶部１２６に記憶されるユーザコンテキスト情報は、「ユーザＩＤ」の項目や、「コンテキスト情報」の項目などといった複数の項目を有している。ユーザコンテキスト情報が有するこれらの項目は相互に対応付けられている。
「ユーザＩＤ」の項目には、ユーザＵを識別するための識別情報が記憶される。「コンテキスト情報」の項目には、配信対象を示す対象Ｔごとに、ユーザＵによりオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストを示すユーザコンテキスト情報が記憶される。ユーザコンテキスト情報は、たとえば、ユーザＵによりオプトアウトが選択されたときのユーザに関する情報をベクトル化したベクトル情報に該当する。ユーザに関する情報は、たとえば、端末装置２から情報処理装置１００に送信された検出情報や履歴情報に該当する。情報処理装置１００は、ユーザに関する情報である検出情報や履歴情報を入力して、検出情報や履歴情報に対応するベクトルを出力するモデルを用いて、ユーザコンテキスト情報を生成できる。
なお、ユーザコンテキスト情報記憶部１２６は、ユーザＩＤに関連付けて、オプトアウト期間を示す情報を記憶してもよい。
（制御部１３０について）
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、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１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現される。
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、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１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現される。
たとえば、制御部１３０は、通信部２０が受信した情報および記憶部２１に記憶されている情報などに基づいて、端末装置２との間で情報の送受信を行う。図５に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、配信部１３２と、受付部１３３と、レコメンド部１３４と、判定部１３５と、除外部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図５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１３０が有する各処理部の接続関係は、図５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。
（取得部１３１）
取得部１３１は、ネットワークＮを通じて端末装置２から送信された情報を通信部１１０が受信すると、端末装置２から送信された情報を通信部１１０から取得する。たとえば、端末装置２から送信される情報には、ユーザＵによる操作部１２への操作に応じた情報である操作情報や、センサ群１３によって検出された情報である検出情報などが含まれる。また、たとえば、操作情報には、オプトアウト情報などが含まれる。
取得部１３１は、ネットワークＮを通じて端末装置２から送信された情報を通信部１１０が受信すると、端末装置２から送信された情報を通信部１１０から取得する。たとえば、端末装置２から送信される情報には、ユーザＵによる操作部１２への操作に応じた情報である操作情報や、センサ群１３によって検出された情報である検出情報などが含まれる。また、たとえば、操作情報には、オプトアウト情報などが含まれる。
（配信部１３２）
配信部１３２は、配信対象の情報の配信先を決定する複数のモデルＭを用いて、配信情報Ｄを、通信部２０を介し、ネットワークＮを通じて端末装置２へと送信することで、配信情報ＤをユーザＵに配信する。
配信部１３２は、配信対象の情報の配信先を決定する複数のモデルＭを用いて、配信情報Ｄを、通信部２０を介し、ネットワークＮを通じて端末装置２へと送信することで、配信情報ＤをユーザＵに配信する。
また、配信部１３２は、モデルＭが興味関心モデルである場合、配信情報Ｄを複数のモデルＭに入力し、複数のモデルＭのうち予め設定された配信条件を満たすモデルＭに関連付けられたユーザＵを配信情報Ｄの配信先として決定し、決定した配信先のユーザＵに配信情報Ｄを配信する。予め設定された配信条件として、配信情報Ｄを入力して最も高いスコアを出力し、かつ、そのスコアが予め設定される閾値以上であるという条件を例示できるが、かかる例に限定されない。
また、配信部１３２は、モデルＭがユーザコンテキストモデルである場合、取得部１３１により取得される検出情報を各ユーザコンテキストモデルに入力し、各ユーザコンテキストモデルが出力するスコアのうち予め設定された配信条件を満たすユーザコンテキストモデルを判定する。予め設定された配信条件として、ユーザコンテキストモデルから出力されるスコアが予め設定された閾値以上であるという条件を例示できるが、かかる例に限定されない。また、各ユーザコンテキストモデルには配信情報Ｄが関連付けられている。配信部１３２は、予め設定された閾値以上のスコアを出力するユーザコンテキストモデルに関連付けられた配信情報Ｄを、検出情報の送信元であるユーザＵに配信する。
また、配信部１３２は、除外部１３６によりモデルＭの除外が行われた場合、除外を反映した後の残されたモデルＭを用いて、配信先のユーザＵを決定する。
（受付部１３３）
受付部１３３は、ユーザＵがオプトアウトを選択した配信対象をオプトアウト対象として受け付ける。オプトアウト対象は、配信対象を示す対象Ｔである。受付部１３３は、ネットワークＮを通じて、通信部１１０が受信したオプトアウト情報をオプトアウト対象の情報として、通信部１１０から取得する。
受付部１３３は、ユーザＵがオプトアウトを選択した配信対象をオプトアウト対象として受け付ける。オプトアウト対象は、配信対象を示す対象Ｔである。受付部１３３は、ネットワークＮを通じて、通信部１１０が受信したオプトアウト情報をオプトアウト対象の情報として、通信部１１０から取得する。
また、受付部１３３は、通信部１１０から取得したオプトアウト情報に基づいて、モデル情報記憶部１２２に記憶されているモデル情報、又はオプトアウトユーザ情報記憶部１２４に記憶されているオプトアウトユーザ情報を更新する。オプトアウト情報は、モデルＭに対するオプトアウト情報である。
たとえば、受付部１３３は、ユーザＵ１によるモデルＭ１に対するオプトアウト情報を受け付けた場合、モデル情報記憶部１２２のモデル情報において、モデルＭ１に対してユーザＵ１のユーザＩＤを関連付けた状態から関連付けられていない状態へ変更する。また、受付部１３３は、ユーザＵ１によるモデルＭ１に対するオプトアウト情報を受け付けた場合、オプトアウトユーザ情報記憶部１２４のオプトアウトユーザ情報において、モデルＭ１に対してユーザＵ１のユーザＩＤを対象モデルに関連付ける。
また、受付部１３３は、ネットワークＮを通じて、通信部１１０が受信したオプトアウト解除要求を通信部１１０から取得する。たとえば、受付部１３３は、モデル情報記憶部１２２に記憶されているモデル情報またはオプトアウトユーザ情報記憶部１２４に記憶されているオプトアウトユーザ情報を更新する。
（レコメンド部１３４）
レコメンド部１３４は、オプトアウト対象を除く複数の配信対象の情報のオプトアウトユーザへの配信が配信部１３２で開始された後に、オプトアウト対象に対するオプトアウトの解除をレコメンドするレコメンド情報をオプトアウトユーザに通知する。オプトアウト対象は、オプトアウトユーザにオプトアウトが選択された配信対象であり、たとえば、対象Ｔである。
レコメンド部１３４は、オプトアウト対象を除く複数の配信対象の情報のオプトアウトユーザへの配信が配信部１３２で開始された後に、オプトアウト対象に対するオプトアウトの解除をレコメンドするレコメンド情報をオプトアウトユーザに通知する。オプトアウト対象は、オプトアウトユーザにオプトアウトが選択された配信対象であり、たとえば、対象Ｔである。
レコメンド情報は、たとえば、オプトアウト対象のオプトアウトを解除した場合のメリットをオプトアウトユーザに通知する情報である。これにより、オプトアウトユーザにオプトアウトの解除を促すことができる。また、レコメンド情報は、オプトアウトユーザがオプトアウト対象のオプトアウトを選択しない場合にオプトアウトユーザに配信部１３２から配信される情報を含む。これにより、オプトアウトユーザは、オプトアウト対象のオプトアウトを解除するメリットを容易に把握することができる。
（判定部１３５）
判定部１３５は、配信対象となる情報の配信先となる配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信先ユーザにより配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似するか否かを判定する。たとえば、判定部１３５は、配信情報Ｄの配信先を決定する所定のタイミングで、配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信先ユーザにより配信対象（を示す対象Ｔ）のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似するか否かを判定する。
判定部１３５は、配信対象となる情報の配信先となる配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信先ユーザにより配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似するか否かを判定する。たとえば、判定部１３５は、配信情報Ｄの配信先を決定する所定のタイミングで、配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信先ユーザにより配信対象（を示す対象Ｔ）のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似するか否かを判定する。
具体的には、判定部１３５は、ユーザコンテキスト情報記憶部１２６から、配信先ユーザに対応する各対象Ｔのユーザコンテキスト情報（基準ベクトル）を取得する。そして、判定部１３５は、モデルＭにより配信先に決定された配信先ユーザのユーザ情報をベクトル化した判定対象ベクトルと、各対象Ｔに対応する基準ベクトルとが類似するか否かをそれぞれ判定する。判定部１３５は、判定結果を除外部１３６に受け渡す。
（除外部１３６）
除外部１３６は、配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似すると判定部１３５により判定された場合、配信対象の情報の配信先を決定する複数のモデルのうち、オプトアウトが選択された配信対象（を示す対象Ｔ）に対応するモデルを利用対象から除外する。たとえば、除外部１３６は、判定対象ベクトルが類似すると判定された基準ベクトルに対応する対象Ｔをオプトアウト対象とし、対象Ｔに対応するモデルＭの除外登録を行う。
除外部１３６は、配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似すると判定部１３５により判定された場合、配信対象の情報の配信先を決定する複数のモデルのうち、オプトアウトが選択された配信対象（を示す対象Ｔ）に対応するモデルを利用対象から除外する。たとえば、除外部１３６は、判定対象ベクトルが類似すると判定された基準ベクトルに対応する対象Ｔをオプトアウト対象とし、対象Ｔに対応するモデルＭの除外登録を行う。
具体的には、除外部１３６は、たとえば、ユーザＵ１について、対象Ｔ１がオプトアウト対象である場合、モデル情報記憶部１２２に記憶されているモデル情報において、対象Ｔ１に対応するモデルＭ１に対応付けられているユーザリストからユーザＵ１のユーザＩＤを削除し、対象Ｔ１に対応するモデルＭ１と、ユーザＵ１との関連付けを解除する。また、除外部１３６は、モデル情報記憶部１２２に記憶されているモデル情報において、対象Ｔ１に対応するモデルＭ１に対応付けられているオプトアウトユーザリストにユーザＵ１のユーザＩＤを追加して、オプトアウトユーザリストを更新する。
また、除外部１３６は、ユーザＵにより指定された期間、モデルＭを利用対象から除外できる。たとえば、除外部１３６は、予めユーザＵから配信対象を示す対象Ｔごとに除外期間の指定を受け付けておき、対象Ｔに対応するモデルＭに対応付けて管理しておく。
また、除外部１３６は、所定のタイミングで、モデルＭの除外を解除するか否かの問合せをユーザＵに通知し、ユーザＵからの要求に応じて、モデルＭの除外を解除してもよい。除外部１３６は、たとえば、ユーザＵ１から対象Ｔ１のオプトアウトを解除依頼があった場合、モデル情報記憶部１２２に記憶されているモデル情報において、対象Ｔ１に対応するモデルＭ１に対応付けられているユーザリストにユーザＵ１のユーザＩＤを登録し、対象Ｔ１に対応するモデルＭ１とユーザＵ１との関連付けを行う。また、除外部１３６は、モデル情報記憶部１２２に記憶されているモデル情報において、対象Ｔ１に対応するモデルＭ１に対応付けられているオプトアウトユーザリストからユーザＵ１のユーザＩＤを削除して、オプトアウトユーザリストを更新する。なお、所定のタイミングとして、モデルＭの除外期間が満了したタイミングが例示される。
また、除外部１３６は、モデルＭが除外された後、所定のタイミングでユーザコンテキスト（たとえば、判定対象ベクトル）がユーザＵによりオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキスト（たとえば、基準ベクトル）に類似するか否かを判定してもよい。そして、除外部１３６は、ユーザコンテキストがユーザＵによりオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似しないと判定された場合、モデルＭの除外を解除するか否かの問合せをユーザＵに通知にしてもよい。これにより、たとえば、モデルＭの除外期間が満了していても、ユーザの状態により、オプトアウトの解除を見送るように制御できる。
［５．処理手順］
以下、図１１を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００により実行される処理手順の一例について説明する。図１１は、実施形態に係る情報処理装置により実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。図１１に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１３０により実行される。図１１に示す処理手順は、情報処理装置１００の稼働中、繰り返し実行される。
以下、図１１を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００により実行される処理手順の一例について説明する。図１１は、実施形態に係る情報処理装置により実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。図１１に示す処理手順は、情報処理装置１００の制御部１３０により実行される。図１１に示す処理手順は、情報処理装置１００の稼働中、繰り返し実行される。
図１１に示すように、判定部１３５は、判定処理を実行する（ステップＳ１０１）。具体的には、判定部１３５は、配信先ユーザのユーザコンテキストが、オプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似するか否かを判定する。
また、除外部１３６は、除外処理を実行する（ステップＳ１０２）。具体的には、除外部１３６は、ステップＳ１０１において、配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信先ユーザによりオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似すると判定された場合、配信先を決定する複数のモデルのうち、オプトアウトが選択された配信対象に対応するモデルを期間限定で利用対象から除外する。
また、配信部１３２は、情報配信を開始して（ステップＳ１０３）、図１１に示す処理手順を終了する。具体的には、配信部１３２は、ステップＳ１０２における除外処理の結果を反映した複数の配信対象の情報配信を開始する。
なお、上述した図１１に示す処理手順は、複数の配信先ユーザが決定された場合、配信先ユーザごとに実行される。
［６．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、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。
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、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。
上記の実施形態において、情報処理装置１００は、オプトアウトが選択された配信対象の情報の配信先を決定する複数のモデルの中から、オプトアウトが選択された配信対象に対応するモデルを除外する例を説明したが、この例とは異なる情報処理を実行してもよい。たとえば、情報処理装置１００は、オプトアウト対象に対応する情報配信を実行する際、ウェブコンテンツや電子メール、プッシュ通知などの複数の配信方法の中から、配信を停止する配信方法の選択をユーザＵから受け付けてもよい。また、情報処理装置１００は、ユーザＵごとに配信停止が選択された配信方法の情報を記録しておき、ユーザＵにより選択される可能性が高い配信方法を推定し、推定結果に基づいて、配信を停止する配信方法を自動選択してもよい。
上記の実施形態において、情報処理装置１００の管理者は、履歴情報記憶部１２５に記憶されている履歴情報を解析して、配信先ユーザにより配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストを推定してもよい。そして、管理者は、推定したユーザコンテキストを配信対象に対応するモデルに対応付けてユーザＵごとに管理しておく。情報処理装置１００は、配信先ユーザに対して情報配信を行う際、配信対象に対応するモデルに対応付けられている配信先ユーザのユーザコンテキストと、配信先ユーザの現在のユーザコンテキストとが類似するか否かに応じて、配信対象のオプトアウトを行うか否かを決定してもよい。これにより、情報処理装置１００は、配信先ユーザの検索履歴から興味を推定し、興味がなさそうな情報の配信先を決定するモデルを除外するとか、配信先ユーザの位置が所定のエリアに含まれる場合に所定のエリアに対応する情報の配信先を決定するモデルを除外するとか、配信先ユーザの体重が閾値を超える場合に飲食関連の情報の配信先を決定するモデルを除外するとか、配信先ユーザのカード利用額が所定の金額を超える場合にバーゲン関連の情報を配信するモデルを除外するといった個別具体的な対応を実現できる。
［７．ハードウェア構成］
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、たとえば、図１２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１２は、実施形態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。
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、たとえば、図１２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１２は、実施形態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。
コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラムなどに基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭなど、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェイスであり、たとえば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナなどといった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェイスであり、たとえば、ＵＳＢなどにより実現される。
なお、入力装置１０２０は、たとえば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどから情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリなどの外付け記憶媒体であってもよい。
ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。たとえば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
たとえば、コンピュータ１０００が上記の実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラム（たとえば、情報処理プログラム）を実行することにより、制御部１３０と同様の機能を実現する。すなわち、演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラム（たとえば、情報処理プログラム）との協働により、上記の実施形態に係る情報処理装置１００による処理を実現する。
［８．その他］
上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
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。
また、上述してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
［９．効果］
実施形態に係る情報処理装置１００は、判定部１３５と、除外部１３６とを有する。判定部１３５は、配信対象となる情報の配信先となる配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信先ユーザにより前記配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似するか否かを判定する。除外部１３６は、配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似すると判定部により判定された場合、配信先を決定する複数のモデルのうち、オプトアウトが選択された配信対象に対応するモデルを期間限定で利用対象から除外する。
実施形態に係る情報処理装置１００は、判定部１３５と、除外部１３６とを有する。判定部１３５は、配信対象となる情報の配信先となる配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信先ユーザにより前記配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似するか否かを判定する。除外部１３６は、配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似すると判定部により判定された場合、配信先を決定する複数のモデルのうち、オプトアウトが選択された配信対象に対応するモデルを期間限定で利用対象から除外する。
このようなことから、実施形態に係る情報処理装置１００は、配信先ユーザが配信を望まない蓋然性の高い配信対象の情報の配信を自動的に停止でき、ユーザに対して適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、除外部１３６は、配信先ユーザにより指定された期間、モデルを利用対象から除外する。このようにして、実施形態に係る情報処理装置１００は、上述した各部により実行される処理、又は各部のうちのいずれかの組合せにより、ユーザの意思を反映した期間限定のオプトアウトを実現できる。
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、除外部１３６は、所定のタイミングで、モデルの除外を解除するか否かの問合せを配信先ユーザに通知し、配信先ユーザからの要求に応じて、モデルの除外を解除する。
このようにして、実施形態に係る情報処理装置１００は、上述した各部により実行される処理、又は各部のうちのいずれかの組合せにより、オプトアウトした配信対象の情報を再配信することができ、ユーザに対して適切な情報提供を行うことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、判定部１３５は、モデルが除外された後、所定のタイミングで、配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信先ユーザにより配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似するか否かを判定する。除外部１３６は、配信先ユーザのユーザコンテキストが、配信対象のオプトアウトが選択されたときのユーザコンテキストに類似しないと判定部１３５により判定された場合、モデルの除外を解除するか否かの問合せを配信先ユーザに通知し、配信先ユーザからの要求に応じて、モデルの除外を解除する。
このようにして、実施形態に係る情報処理装置１００は、上述した各部により実行される処理、又は各部のうちのいずれかの組合せにより、モデルＭの除外期間が満了していても、ユーザの状態により、オプトアウトの解除を見送るように制御でき、ユーザに対して適切な情報提供を行うことができる。
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。
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、制御部は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。
１ 情報処理システム
２ 端末装置
１０ 通信部
１１ 表示部
１２ 操作部
１３ センサ群
１４ 記憶部
１５ 処理部
１６ 情報取得部
１７ 表示処理部
１８ 出力部
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 属性情報記憶部
１２２ モデル情報記憶部
１２３ 配信情報記憶部
１２４ オプトアウトユーザ情報記憶部
１２５ 履歴情報記憶部
１２６ ユーザコンテキスト情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 配信部
１３３ 受付部
１３４ レコメンド部
１３５ 判定部
１３６ 除外部
２ 端末装置
１０ 通信部
１１ 表示部
１２ 操作部
１３ センサ群
１４ 記憶部
１５ 処理部
１６ 情報取得部
１７ 表示処理部
１８ 出力部
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 属性情報記憶部
１２２ モデル情報記憶部
１２３ 配信情報記憶部
１２４ オプトアウトユーザ情報記憶部
１２５ 履歴情報記憶部
１２６ ユーザコンテキスト情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 配信部
１３３ 受付部
１３４ レコメンド部
１３５ 判定部
１３６ 除外部
Claims (5)
- 配信対象となる情報である配信情報の配信先ユーザとなり得るユーザを識別するための識別情報に対応付けて、前記配信情報の配信先を決定する複数のモデルの各々に対応する対象ごとに、前記配信情報の配信先を決定するモデルに対するオプトアウトが選択されたときの前記ユーザのユーザ情報である検索情報および履歴情報をベクトル化した基準ベクトルを記憶する記憶部と、
前記配信先ユーザに決定された前記ユーザに対応する前記基準ベクトルを前記記憶部から取得し、取得した前記基準ベクトルと、前記配信先ユーザの前記ユーザ情報をベクトル化した判定対象ベクトルとが類似するか否かを判定する判定部と、
前記基準ベクトルと、前記判定対象ベクトルとが類似すると前記判定部により判定された場合、前記複数のモデルのうち、前記基準ベクトルと前記判定対象ベクトルとが類似すると判定された前記対象に対応する前記モデルを、前記ユーザにより指定された期間、利用対象から除外する除外部と
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記除外部は、
前記モデルを利用対象から除外する期間が満了したタイミングで、前記モデルの除外を解除するか否かの問合せを前記配信先ユーザに通知し、前記配信先ユーザからの要求に応じて、前記モデルの除外を解除する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記判定部は、
前記モデルが除外された後、前記配信先ユーザの前記判定対象ベクトルが、前記基準ベクトルに類似するか否かを判定し、
前記除外部は、
前記判定対象ベクトルが、前記基準ベクトルに類似しないと前記判定部により判定された場合、前記モデルの除外を解除するか否かの問合せを前記配信先ユーザに通知し、前記配信先ユーザからの要求に応じて、前記モデルの除外を解除する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
配信対象となる情報である配信情報の配信先ユーザとなり得るユーザを識別するための識別情報に対応付けて、前記配信情報の配信先を決定する複数のモデルの各々に対応する対象ごとに、前記配信情報の配信先を決定するモデルに対するオプトアウトが選択されたときの前記ユーザのユーザ情報である検索情報および履歴情報をベクトル化した基準ベクトルを記憶する記憶部から、前記配信先ユーザに決定された前記ユーザに対応する前記基準ベクトルを取得し、取得した前記基準ベクトルと、前記配信先ユーザの前記ユーザ情報をベクトル化した判定対象ベクトルとが類似するか否かを判定する判定工程と、
前記基準ベクトルと、前記判定対象ベクトルとが類似すると前記判定工程により判定された場合、前記複数のモデルのうち、前記基準ベクトルと前記判定対象ベクトルとが類似すると判定された前記対象に対応する前記モデルを、前記ユーザにより指定された期間、利用対象から除外する除外工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータに、
配信対象となる情報である配信情報の配信先ユーザとなり得るユーザを識別するための識別情報に対応付けて、前記配信情報の配信先を決定する複数のモデルの各々に対応する対象ごとに、前記配信情報の配信先を決定するモデルに対するオプトアウトが選択されたときの前記ユーザのユーザ情報である検索情報および履歴情報をベクトル化した基準ベクトルを記憶する記憶部から、前記配信先ユーザに決定された前記ユーザに対応する前記基準ベクトルを取得し、取得した前記基準ベクトルと、前記配信先ユーザの前記ユーザ情報をベクトル化した判定対象ベクトルとが類似するか否かを判定する判定手順と、
前記基準ベクトルと、前記判定対象ベクトルとが類似すると前記判定手順により判定された場合、前記複数のモデルのうち、前記基準ベクトルと前記判定対象ベクトルとが類似すると判定された前記対象に対応する前記モデルを、前記ユーザにより指定された期間、利用対象から除外する除外手順と
を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022044510A JP7760418B2 (ja) | 2022-03-18 | 2022-03-18 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP2023138029A JP2023138029A (ja) | 2023-09-29 |
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ID=88145677
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP2022044510A Active JP7760418B2 (ja) | 2022-03-18 | 2022-03-18 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
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Citations (3)
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| JP2010128928A (ja) | 2008-11-28 | 2010-06-10 | Ntt Docomo Inc | 検索システム及び検索方法 |
| JP2014146347A (ja) | 2008-09-25 | 2014-08-14 | Yahoo Inc | 関心マネージャ |
| JP2016062411A (ja) | 2014-09-19 | 2016-04-25 | ヤフー株式会社 | 情報分析装置、情報分析方法および情報分析プログラム |
-
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