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公開番号2025135815
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-19
出願番号2024033800
出願日2024-03-06
発明の名称情報処理装置及び情報処理方法
出願人KDDI株式会社
代理人弁理士法人創光国際特許事務所
主分類G06Q 30/02 20230101AFI20250911BHJP(計算;計数)
要約【課題】匿名化されている複数のユーザ情報を結合できるようにする。
【解決手段】情報処理装置1は、第1事業者が収集したユーザの属性を示す第1属性情報を含む第1情報群に対応するクラスタである第1クラスタを複数生成するとともに、第2事業者が収集したユーザの属性を示す第2属性情報を含む第2情報群に対応するクラスタである第2クラスタを複数生成する生成部132と、機械学習モデルに、複数の第1クラスタそれぞれに対応する属性情報を入力し、第1パラメータを取得するとともに、機械学習モデルに、複数の第2クラスタそれぞれに対応する属性情報を入力し、第2パラメータを取得する第2取得部133と、複数の第1クラスタそれぞれの第1パラメータと、複数の第2クラスタそれぞれの第2パラメータとに基づいて、複数の第1クラスタの少なくともいずれかに、一以上の第2クラスタを結合する結合部134と、を有する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
第１事業者が収集した、ユーザの属性を示す属性情報である第１属性情報を含む第１情報群と、前記第１事業者とは異なる第２事業者が収集した、ユーザの属性を示す属性情報である第２属性情報を含む第２情報群とを取得する第１取得部と、
前記第１情報群に含まれる第１属性情報に基づいて属性情報のクラスタリングを行い、前記第１情報群に対応するクラスタである第１クラスタを複数生成するとともに、前記第２情報群に含まれる前記第２属性情報に基づいて属性情報のクラスタリングを行い、前記第２情報群に対応するクラスタである第２クラスタを複数生成する生成部と、
属性情報の入力に対して複数のクラスタを結合するためのパラメータを出力する機械学習モデルに、複数の前記第１クラスタそれぞれに対応する前記属性情報を入力し、前記機械学習モデルから前記複数の前記第１クラスタそれぞれの前記パラメータである第１パラメータを取得するとともに、前記機械学習モデルに、複数の前記第２クラスタそれぞれに対応する前記属性情報を入力し、前記機械学習モデルから前記複数の前記第２クラスタそれぞれに対応する前記パラメータである第２パラメータを取得する第２取得部と、
複数の前記第１クラスタそれぞれの前記第１パラメータと、複数の前記第２クラスタそれぞれの前記第２パラメータとに基づいて、複数の前記第１クラスタの少なくともいずれかに、一以上の前記第２クラスタを結合する結合部と、
を有する情報処理装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記第２取得部は、前記属性情報の入力に対して、前記属性情報を有する人物の特性を示す一以上の前記パラメータを出力する前記機械学習モデルを用いて、複数の前記第１クラスタそれぞれに対応する一以上の前記第１パラメータを取得するとともに、複数の前記第２クラスタそれぞれに対応する一以上の前記第２パラメータを取得する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記生成部は、クラスタリングによりまとめられた属性の値の範囲を示す範囲情報が関連付けられた前記第１クラスタ及び前記第２クラスタを生成し、
前記第２取得部は、前記属性と前記属性に対応する前記範囲情報との入力に対して複数のクラスタを結合するためのパラメータを出力する前記機械学習モデルに対し、複数の前記第１クラスタそれぞれに対応する前記属性と、当該属性に対応する前記範囲情報とを入力することにより、前記機械学習モデルから前記第１パラメータを取得するとともに、前記機械学習モデルに対し、複数の前記第２クラスタそれぞれに対応する前記属性と、当該属性に対応する前記範囲情報とを入力することにより、前記機械学習モデルから前記第２パラメータを取得する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１クラスタが示す属性情報を有するユーザの端末に対し、前記第１クラスタと結合された前記第２クラスタが示す属性情報に対応する情報を配信する配信部をさらに有する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記生成部は、生成した前記第１クラスタが示す属性情報と、前記第１情報群に含まれる複数のレコードそれぞれの属性情報との合致度に基づいて複数のレコードそれぞれに対応するユーザが前記第１クラスタに属する度合いを示す第１クラスタ帰属度を算出し、
前記配信部は、前記第１クラスタに対する前記第１クラスタ帰属度が相対的に高いユーザの端末に対し、優先的に前記第１クラスタと結合された前記第２クラスタが示す属性情報に対応する情報を配信する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第１取得部は、前記第１事業者が使用する第１装置から前記第１情報群を取得するとともに、前記第２事業者が使用する第２装置から第２情報群を取得し、
前記結合部により結合された前記第１クラスタと前記第２クラスタとの組合せを示す情報を前記第１装置及び前記第２装置の少なくともいずれかに送信する送信部をさらに有する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータが実行する、
第１事業者が収集した、ユーザの属性を示す属性情報である第１属性情報を含む第１情報群と、前記第１事業者とは異なる第２事業者が収集した、ユーザの属性を示す属性情報である第２属性情報を含む第２情報群とを取得するステップと、
前記第１情報群に含まれる第１属性情報に基づいて属性情報のクラスタリングを行い、前記第１情報群に対応するクラスタである第１クラスタを複数生成するとともに、前記第２情報群に含まれる前記第２属性情報に基づいて属性情報のクラスタリングを行い、前記第２情報群に対応するクラスタである第２クラスタを複数生成するステップと、
属性情報の入力に対して複数のクラスタを結合するためのパラメータを出力する機械学習モデルに、複数の前記第１クラスタそれぞれに対応する前記属性情報を入力し、前記機械学習モデルから前記複数の前記第１クラスタそれぞれの前記パラメータである第１パラメータを取得するとともに、前記機械学習モデルに、複数の前記第２クラスタそれぞれに対応する前記属性情報を入力し、前記機械学習モデルから前記複数の前記第２クラスタそれぞれに対応する前記パラメータである第２パラメータを取得するステップと、
複数の前記第１クラスタそれぞれの前記第１パラメータと、複数の前記第２クラスタそれぞれの前記第２パラメータとに基づいて、複数の前記第１クラスタの少なくともいずれかに、一以上の前記第２クラスタを結合するステップと、
を有する情報処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、複数の事業者からユーザに関する情報であるユーザ情報を収集し、収集した情報を結合してデータ分析を行うことが実施されている。例えば、特許文献１には、複数のユーザ情報を結合するための結合キーに基づいて、複数の事業者それぞれに対応するユーザの個人情報に関するデータを結合するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１１７６７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ユーザの個人情報を保護するために、ユーザ情報を匿名化することが行われている。複数の事業者それぞれがユーザ情報を匿名化していると、これらのユーザ情報を結合することができず、データ分析を行うことができないという問題が発生する。
【０００５】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、匿名化されている複数のユーザ情報を結合できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様に係る情報処理装置は、第１事業者が収集した、ユーザの属性を示す属性情報である第１属性情報を含む第１情報群と、前記第１事業者とは異なる第２事業者が収集した、ユーザの属性を示す属性情報である第２属性情報を含む第２情報群とを取得する第１取得部と、前記第１情報群に含まれる第１属性情報に基づいて属性情報のクラスタリングを行い、前記第１情報群に対応するクラスタである第１クラスタを複数生成するとともに、前記第２情報群に含まれる前記第２属性情報に基づいて属性情報のクラスタリングを行い、前記第２情報群に対応するクラスタである第２クラスタを複数生成する生成部と、属性情報の入力に対して複数のクラスタを結合するためのパラメータを出力する機械学習モデルに、複数の前記第１クラスタそれぞれに対応する前記属性情報を入力し、前記機械学習モデルから前記複数の前記第１クラスタそれぞれの前記パラメータである第１パラメータを取得するとともに、前記機械学習モデルに、複数の前記第２クラスタそれぞれに対応する前記属性情報を入力し、前記機械学習モデルから前記複数の前記第２クラスタそれぞれに対応する前記パラメータである第２パラメータを取得する第２取得部と、複数の前記第１クラスタそれぞれの前記第１パラメータと、複数の前記第２クラスタそれぞれの前記第２パラメータとに基づいて、複数の前記第１クラスタの少なくともいずれかに、一以上の前記第２クラスタを結合する結合部と、を有する。
【０００７】
前記第２取得部は、前記属性情報の入力に対して、前記属性情報を有する人物の特性を示す一以上の前記パラメータを出力する前記機械学習モデルを用いて、複数の前記第１クラスタそれぞれに対応する一以上の前記第１パラメータを取得するとともに、複数の前記第２クラスタそれぞれに対応する一以上の前記第２パラメータを取得してもよい。
【０００８】
前記生成部は、クラスタリングによりまとめられた属性の値の範囲を示す範囲情報が関連付けられた前記第１クラスタ及び前記第２クラスタを生成し、前記第２取得部は、前記属性と前記属性に対応する前記範囲情報との入力に対して複数のクラスタを結合するためのパラメータを出力する前記機械学習モデルに対し、複数の前記第１クラスタそれぞれに対応する前記属性と、当該属性に対応する前記範囲情報とを入力することにより、前記機械学習モデルから前記第１パラメータを取得するとともに、前記機械学習モデルに対し、複数の前記第２クラスタそれぞれに対応する前記属性と、当該属性に対応する前記範囲情報とを入力することにより、前記機械学習モデルから前記第２パラメータを取得してもよい。
【０００９】
前記情報処理装置は、前記第１クラスタが示す属性情報を有するユーザの端末に対し、前記第１クラスタと結合された前記第２クラスタが示す属性情報に対応する情報を配信する配信部をさらに有してもよい。
【００１０】
前記生成部は、生成した前記第１クラスタが示す属性情報と、前記第１情報群に含まれる複数のレコードそれぞれの属性情報との合致度に基づいて複数のレコードそれぞれに対応するユーザが前記第１クラスタに属する度合いを示す第１クラスタ帰属度を算出し、前記配信部は、前記第１クラスタに対する前記第１クラスタ帰属度が相対的に高いユーザの端末に対し、優先的に前記第１クラスタと結合された前記第２クラスタが示す属性情報に対応する情報を配信してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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