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公開番号2025011224
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-23
出願番号2024177815,2022053172
出願日2024-10-10,2022-03-29
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
出願人楽天グループ株式会社
代理人個人,個人
主分類G06Q 30/0251 20230101AFI20250116BHJP(計算;計数)
要約【課題】社会的な繋がりを考慮したターゲティングを実現するための情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】情報処理装置において、ターゲット拡張部104は、ユーザ特徴設定部103により設定されたシードユーザ1201(対象ユーザ群)のユーザ特徴を、グラフ作成部102により作成された関係性グラフ1202に適用し、シードユーザ1201と社会的繋がりを有するユーザ群を、シードユーザ1201に加え、拡張ユーザ群1203として決定する。
【選択図】図12A
特許請求の範囲【請求項１】
複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得手段と、
前記ユーザ特徴に基づいて、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフを作成する作成手段と、
前記複数のユーザのうち、１以上のユーザを対象ユーザ群として設定する対象ユーザ設定手段と、
前記関係性グラフと前記対象ユーザ群のユーザ特徴とに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザ群に含まれるユーザと社会的関係を有する１以上のユーザを、前記対象ユーザ群に加え、拡張ユーザ群として決定する決定手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記複数のユーザのうち、前記ユーザ特徴に基づいて、前記対象ユーザ群に含まれるユーザと類似した前記ユーザ特徴を有する１以上のユーザを類似ユーザ群として予測する予測手段を更に有し、
前記決定手段は、前記関係性グラフと前記類似ユーザ群のユーザ特徴に基づいて、前記複数のユーザのうち、前記類似ユーザ群のユーザと社会的関係を有する１以上のユーザを、前記対象ユーザ群および類似ユーザ群に加え、前記拡張ユーザ群として決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】
前記予測手段は、機械学習モデルを用いて、前記類似ユーザ群を予測することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記関係性グラフでは、各ユーザは各ユーザノードで表され、前記作成手段は、前記事実情報に基づいて、各ノードを、前記社会的関係を有することを示すリンクで接続することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記作成手段は、同じ事実特徴を有するユーザノードのペアを明示的なリンクで接続し、当該明示的なリンクで接続された複数のユーザノードのペアに基づいて、前記明示的なリンクで接続されていないノードのペアを暗示的なリンクで接続することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記作成手段は、前記接続されたペアの親密度を、当該ペアで共有される１つ以上の事実情報に基づいて決定することを特徴とする請求項４または５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記拡張ユーザ群に対して広告を配信する配信手段を更に有することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得工程と、
前記ユーザ特徴に基づいて、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフを作成する作成工程と、
前記複数のユーザのうち、１以上のユーザを対象ユーザ群として設定する対象ユーザ設定工程と、
前記関係性グラフと前記対象ユーザ群のユーザ特徴とに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザ群に含まれるユーザと社会的関係を有する１以上のユーザを、前記対象ユーザ群に加え、拡張ユーザ群として決定する決定工程と、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
情報処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、該プログラムは、前記コンピュータに、
複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得処理と、
前記ユーザ特徴に基づいて、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフを作成する作成処理と、
前記複数のユーザのうち、１以上のユーザを対象ユーザ群として設定する対象ユーザ設定処理と、
前記関係性グラフと前記対象ユーザ群のユーザ特徴とに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザ群に含まれるユーザと社会的関係を有する１以上のユーザを、前記対象ユーザ群に加え、拡張ユーザ群として決定する決定処理と、を含む処理を実行させるためのものである、
情報処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関し、特に、広告の配信対象のユーザ群を決定するための技術に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットを介した広告配信において、広告の配信対象のユーザ群の選定（ターゲティング）が行われている。ターゲティングの技術として、例えば、特許文献１に開示される技術が知られている。当該文献では、広告に対応する商品の購買履歴がない場合であっても、他の商品の購買履歴に基づき、当該広告に対応する商品を購入していると推定される消費者群を、広告配信対象として決定することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１７－０９７７１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１による技術では、予め設定された複数の消費者グループに属する各消費者の消費行動に関する特徴を表すデータベースに基づいて、広告配信対象を決定している。しかしながら、当該技術では、消費者（ユーザ）の消費行動に影響を与えうる、消費者間の社会的な繋がりは考慮されておらず、効果的なターゲティングが実現されていないという課題があった。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、社会的な繋がりを考慮したターゲティングを実現するための技術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】
上記課題を解決するために、本発明による情報処理装置の一態様は、複数のユーザそれぞれのユーザについての事実特徴をユーザ特徴として取得する取得手段と、前記ユーザ特徴に基づいて、前記複数のユーザ間の社会的関係性を示す関係性グラフを作成する作成手段と、前記複数のユーザのうち、１以上のユーザを対象ユーザ群として設定する対象ユーザ設定手段と、前記関係性グラフと前記対象ユーザ群のユーザ特徴とに基づいて、前記複数のユーザのうち、前記対象ユーザ群に含まれるユーザと社会的関係を有する１以上のユーザを、前記対象ユーザ群に加え、拡張ユーザ群として決定する決定手段と、を有する。
【０００７】
前記複数のユーザのうち、前記ユーザ特徴に基づいて、前記対象のユーザと類似した前記ユーザ特徴を有する１以上のユーザを類似ユーザ群として予測する予測手段を更に有し、前記決定手段は、前記関係性グラフと前記類似ユーザ群のユーザ特徴に基づいて、前記複数のユーザのうち、前記類似ユーザ群に含まれるユーザと社会的関係を有する１以上のユーザを、前記対象ユーザ群および前記類似ユーザ群に加え、前記拡張ユーザ群として決定しうる。
【０００８】
前記予測手段は、機械学習モデルを用いて、前記類似ユーザ群を予測しうる。
【０００９】
前記関係性グラフでは、各ユーザは各ユーザノードで表され、前記作成手段は、前記事実情報に基づいて、各ノードを、前記社会的関係を有することを示すリンクで接続しうる。
【００１０】
前記作成手段は、同じ事実特徴を有するユーザノードのペアを明示的なリンクで接続し、当該明示的なリンクで接続された複数のユーザノードのペアに基づいて、前記明示的なリンクで接続されていないノードのペアを暗示的なリンクで接続しうる。
（【００１１】以降は省略されています）

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