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JP2015219765A - Information providing device, information providing method, and information providing program - Google Patents

Information providing device, information providing method, and information providing program Download PDF

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JP2015219765A
JP2015219765A JP2014103499A JP2014103499A JP2015219765A JP 2015219765 A JP2015219765 A JP 2015219765A JP 2014103499 A JP2014103499 A JP 2014103499A JP 2014103499 A JP2014103499 A JP 2014103499A JP 2015219765 A JP2015219765 A JP 2015219765A
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information providing device, an information providing method, and an information providing program capable of distributing distribution information corresponding to the action state of a user.SOLUTION: A server device 20 includes: action information acquisition means 231 for acquiring user action relevant information including action information related to the action of a user and an action timing at which the action of the action information is executed; stage determination means 234 for determining a stage as an action state with respect to the action information of the user in a predetermined period on the basis of the user action relevant information; and information distribution means 235 for distributing a recommendation content corresponding to the stage of the user.

Description

本発明は、ユーザの行動情報に基づいて情報の提供を行う情報提供装置、情報提供方法、及び情報提供プログラムに関する。   The present invention relates to an information providing apparatus, an information providing method, and an information providing program for providing information based on user behavior information.

従来、ユーザの行動予定に関する情報(スケジューラ登録情報)と、ユーザが情報提供サイトへアクセスした際の利用情報の履歴情報とに基づいて、レコメンドコンテンツを配信する装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。この装置では、履歴情報からユーザの潜在的要求を取得し、スケジューラ登録情報からユーザの明示的要求を取得し、これらに対応したレコメンドコンテンツ(配信情報)を決定して配信する。   2. Description of the Related Art Conventionally, an apparatus that distributes recommended content based on information related to a user's action schedule (scheduler registration information) and history information of usage information when the user accesses an information providing site is known (for example, a patent) Reference 1). In this apparatus, a user's potential request is acquired from history information, a user's explicit request is acquired from scheduler registration information, and recommended content (distribution information) corresponding to these is determined and distributed.

特開2009−31875号公報JP 2009-31875 A

ところで、上記特許文献1の装置では、ユーザの行動予定と、検索等の履歴等とに基づいた配信情報を配信しているが、ユーザの現在のニーズ(行動状況)に対応した配信であるとは限られない。例えば、ユーザが家を購入するために、家について検索し、家を購入する日をスケジューラに登録した場合について説明する。この場合、上記特許文献1のような従来の装置では、家についての配信情報(例えば広告コンテンツ)がユーザに対して配信されることで、ユーザの興味対象である家の情報を配信することもでき、購買意欲を向上させることもできる。しかしながら、ユーザが家を購入した後は、家に対する広告コンテンツを配信しても、ユーザにとっては興味がない分野であり、有益な配信情報の配信が実施されていないという課題がある。   By the way, in the apparatus of the above-mentioned patent document 1, distribution information based on a user's action schedule and a history of search or the like is distributed, but the distribution corresponds to the user's current needs (action situation). Is not limited. For example, a case will be described in which a user searches for a house and registers the date of purchase of the house in the scheduler in order to purchase the house. In this case, in a conventional apparatus such as the above-described Patent Document 1, distribution information (for example, advertisement content) about a house is distributed to the user, so that the information on the house that is the user's interest can be distributed. It can also improve purchase motivation. However, after the user purchases the house, even if the advertisement content is distributed to the house, the user is not interested in the field, and there is a problem that distribution of useful distribution information is not performed.

本発明は、ユーザの行動状況に応じた配信情報を配信可能な情報提供装置、情報提供方法、及び情報提供プログラムを提供することを目的とする。   An object of the present invention is to provide an information providing apparatus, an information providing method, and an information providing program capable of distributing distribution information according to a user's action situation.

本発明の情報提供装置は、ユーザの行動に関する行動情報、及び当該行動情報の行動が実施される行動タイミングを含むユーザ行動関連情報を取得する行動情報取得手段と、前記ユーザ行動関連情報に基づいて、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対する行動状況を判定する状況判定手段と、前記ユーザの行動状況に応じた配信情報を配信する情報配信手段と、を具備したことを特徴とする。   The information providing apparatus of the present invention is based on behavior information acquisition means for acquiring user behavior related information including behavior information related to user behavior and behavior timing at which the behavior of the behavior information is implemented, and the user behavior related information And a situation determination unit that determines a behavior state of the user for the behavior information in a predetermined period, and an information distribution unit that distributes distribution information according to the user behavior state.

本発明では、ユーザ行動関連情報に基づいて、所定期間におけるユーザの行動状況を判定し、その判定された行動状況に基づいた配信情報の配信を実施する。このため、ユーザの行動状況によりニーズがなくなった配信情報が配信される等の不都合がなく、ユーザにとって有益な価値ある配信情報を配信することができる。   In this invention, based on user action related information, the user's action condition in a predetermined period is determined, and distribution of the distribution information based on the determined action condition is performed. For this reason, there is no inconvenience such as distribution of distribution information that no longer needs due to user behavior, and distribution information valuable for the user can be distributed.

第一実施形態における情報提供システムの概略を示すブロック図。The block diagram which shows the outline of the information provision system in 1st embodiment. 第一実施形態の情報提供装置であるサーバ装置の概略構成を示すブロック図。The block diagram which shows schematic structure of the server apparatus which is the information provision apparatus of 1st embodiment. 第一実施形態における情報提供方法を示すフローチャート。The flowchart which shows the information provision method in 1st embodiment. 第四実施形態における情報提供方法を示すフローチャート。The flowchart which shows the information provision method in 4th embodiment.

以下、本発明に係る一実施形態の情報提供システムについて、図面に基づいて説明する。
[本実施形態の情報提供システムの概要]
図1は、本実施形態の情報提供システムの概略構成を示す図である。本実施形態の情報提供システム1では、図1に示すように、ユーザ端末10と、本発明の情報提供装置であるサーバ装置20とを備え、これらのユーザ端末10及びサーバ装置20がネットワーク(例えばインターネット等のWAN(Wide Area Network))を介して通信可能に接続されている。
この情報提供システム1では、サーバ装置20は、ユーザ端末10から受信したユーザのユーザ行動関連情報に基づいて、当該ユーザ端末10に配信するレコメンドコンテンツ(配信情報)を配信する。
Hereinafter, an information providing system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
[Outline of Information Providing System of this Embodiment]
FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of an information providing system according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the information providing system 1 according to the present embodiment includes a user terminal 10 and a server device 20 that is an information providing device according to the present invention, and the user terminal 10 and the server device 20 are connected to a network (for example, Communication is possible via a WAN (Wide Area Network) such as the Internet.
In the information providing system 1, the server device 20 distributes recommended content (distribution information) to be distributed to the user terminal 10 based on the user behavior related information received from the user terminal 10.

[ユーザ端末の構成]
ユーザ端末10は、例えばスマートフォンやタブレット端末、パーソナルコンピューター等により構成され、図1に示すように、表示部11と、入力操作部12と、端末通信部13と、端末記憶部14と、端末制御部15と、を含んで構成される。
表示部11は、例えば液晶ディスプレイ等により構成され、端末制御部15の制御の下、所定の画像を表示させる。
入力操作部12は、例えば表示部11と一体に設けられたタッチパネルにより構成されてもよく、キーボードやマウス等の入力装置により構成されていてもよい。この入力操作部12は、ユーザ操作による操作信号を端末制御部15に出力する。
端末通信部13は、サーバ装置20やネットワーク上の所定の装置と通信する。
[User terminal configuration]
The user terminal 10 includes, for example, a smartphone, a tablet terminal, a personal computer, and the like. As illustrated in FIG. 1, the user terminal 10 includes a display unit 11, an input operation unit 12, a terminal communication unit 13, a terminal storage unit 14, and terminal control. Part 15.
The display unit 11 is configured by a liquid crystal display, for example, and displays a predetermined image under the control of the terminal control unit 15.
The input operation unit 12 may be configured by a touch panel provided integrally with the display unit 11, for example, or may be configured by an input device such as a keyboard or a mouse. The input operation unit 12 outputs an operation signal generated by a user operation to the terminal control unit 15.
The terminal communication unit 13 communicates with the server device 20 and a predetermined device on the network.

端末記憶部14は、例えばメモリ、ハードディスク等のデータ記録装置により構成されている。端末記憶部14には、例えば、情報提供システム1においてレコメンドコンテンツを受信して表示部11等を用いて出力するための各種プログラム(アプリケーション等)や各種データが記録される。
端末記憶部14には、ユーザ端末10を制御するための各種プログラム等が記憶される。
また、端末記憶部14には、ユーザ操作により設定入力されたユーザ行動関連情報が記録されている。このユーザ行動関連情報としては、例えばユーザの行動予定が記録された行動予定情報(本発明における行動情報)と、その行動予定日を示した予定日情報(本発明における行動タイミング)とを含むスケジュール登録情報が挙げられる。このようなスケジュール登録情報は、例えば端末記憶部14に記憶されたスケジューラアプリケーションを端末制御部15が読み込んで実行することで、ユーザが適宜入力することが可能となる。
The terminal storage unit 14 is configured by a data recording device such as a memory or a hard disk. In the terminal storage unit 14, for example, various programs (applications and the like) and various data for receiving recommended contents in the information providing system 1 and outputting them using the display unit 11 and the like are recorded.
The terminal storage unit 14 stores various programs for controlling the user terminal 10.
The terminal storage unit 14 stores user action related information set and input by a user operation. As this user action related information, for example, a schedule including action schedule information (behavior information in the present invention) in which a user's action schedule is recorded and schedule date information (behavior timing in the present invention) indicating the scheduled action date. Registration information. Such schedule registration information can be appropriately input by the user when the terminal control unit 15 reads and executes a scheduler application stored in the terminal storage unit 14, for example.

また、ユーザが既に現実で行動した行動内容を示す行動済情報(本発明における行動情報)と、その行動日を示した行動日情報(本発明における行動タイミング)とを含むユーザ行動済情報が記録されている。
このような行動済情報としては、例えば、ユーザにより実施された情報検索処理における検索ログやサイト閲覧ログ等のログデータが含まれ、その検索日時やサイト閲覧日を行動タイミングとして関連付けられて記録されている。また、行動済情報として、表示部11に表示された広告に対して、ユーザが選択(例えばマウスによるクリック等)した広告、その選択回数、選択された広告のカテゴリーが記録されていてもよい。この場合、広告を選択した選択日時が行動タイミングとして関連付けられて記憶される。
さらに、ユーザ行動済情報として、例えばユーザ端末10において受信されたメールや、ユーザ端末10で読み込まれた画像等が行動済情報として登録されてもよい。メールとしては、例えばユーザが所定の商品を購入した際に商品提供側から送信された完了メール等が例示できる。また、画像としては、例えば、商品を購入した際のレシートをカメラ等で撮像した画像等を例示できる。この行動済情報は、本発明における、配信情報に対応した行動が完了した旨を示す行動内容が記録された情報となる。
In addition, user-completed information including action-completed information (behavior information in the present invention) indicating action content that the user has already acted in reality and action date information (action timing in the present invention) indicating the action date is recorded. Has been.
Such action-completed information includes, for example, log data such as a search log and a site browsing log in an information search process performed by a user, and the search date and site browsing date are recorded in association with the action timing. ing. Moreover, the advertisement selected by the user (for example, clicking with a mouse), the number of times of selection, and the category of the selected advertisement may be recorded as the action completed information with respect to the advertisement displayed on the display unit 11. In this case, the selection date and time when the advertisement is selected is stored in association with the action timing.
Further, as the user action completed information, for example, an email received at the user terminal 10 or an image read by the user terminal 10 may be registered as the action completed information. Examples of the mail include a completion mail transmitted from the product provider when the user purchases a predetermined product. Moreover, as an image, the image etc. which imaged the receipt at the time of purchasing goods with a camera etc. can be illustrated, for example. This action completed information is information in which action contents indicating that the action corresponding to the distribution information is completed in the present invention is recorded.

端末制御部15は、CPU(Central Processing Unit)等の演算回路、RAM(Random Access Memory)等の記憶回路により構成され、ユーザ端末10の各部を制御する。端末制御部15は、端末記憶部14等に記憶されているプログラム(ソフトウェア)をRAMに展開し、RAMに展開されたプログラムとの協働で、各種処理を実行する。具体的には、端末制御部15は、上記プログラムを読み込み実行することで、ユーザの入力操作部12の操作に応じて、スケジューラを起動させたり、ユーザ行動関連情報(スケジュール登録情報やユーザ行動済情報)を取得したり、これらのユーザ行動関連情報をサーバ装置20に送信したりする。また、サーバ装置20から受信したレコメンドコンテンツを例えば、表示部11にプッシュ表示させたり、専用のアプリケーション(例えばブラウザ等)を起動した際に受信したレコメンドコンテンツを表示させたりする。   The terminal control unit 15 includes an arithmetic circuit such as a CPU (Central Processing Unit) and a storage circuit such as a RAM (Random Access Memory), and controls each unit of the user terminal 10. The terminal control unit 15 expands a program (software) stored in the terminal storage unit 14 or the like in the RAM, and executes various processes in cooperation with the program expanded in the RAM. Specifically, the terminal control unit 15 reads and executes the above-described program, thereby starting a scheduler or performing user action related information (schedule registration information or user action completed) according to the operation of the user input operation unit 12. Information) or transmitting the user action related information to the server device 20. In addition, the recommended content received from the server device 20 is displayed on the display unit 11, for example, or the recommended content received when a dedicated application (such as a browser) is activated is displayed.

[サーバ装置の構成]
図2は、本実施形態のサーバ装置20を示すブロック図である。
本実施形態のサーバ装置20は、コンピュータであり、通信部21と、記憶部22(記憶手段)と、制御部23と、等を含んで構成されている。
通信部21は、例えばLAN等を介してネットワークに接続されており、ネットワークを介してユーザ端末10と通信する。
[Configuration of server device]
FIG. 2 is a block diagram showing the server device 20 of the present embodiment.
The server device 20 according to the present embodiment is a computer, and includes a communication unit 21, a storage unit 22 (storage unit), a control unit 23, and the like.
The communication unit 21 is connected to a network via, for example, a LAN and communicates with the user terminal 10 via the network.

記憶部22は、例えばメモリ、ハードディスク等により構成されたデータ記録装置である。
この記憶部22には、ユーザ端末10に送信するレコメンドコンテンツの配信や配信タイミングの判定、配信停止タイミング等の判定を実施するための情報提供プログラム等の各種プログラムや、各種データが記録される。
具体的には、記憶部22は、複数のユーザ端末10から送信されたユーザ行動関連情報をユーザ毎に記憶した行動関連DB(データベース)を備えている。また、記憶部22は、所定のイベントに対して配信するレコメンドコンテンツ、又はレコメンドコンテンツを配信するリンク先を記憶した配信DBを備えている。
The storage unit 22 is a data recording device configured with, for example, a memory, a hard disk, and the like.
The storage unit 22 stores various programs such as an information providing program for performing distribution of recommended contents to be transmitted to the user terminal 10, determination of distribution timing, determination of distribution stop timing, and various data.
Specifically, the storage unit 22 includes a behavior related DB (database) that stores user behavior related information transmitted from a plurality of user terminals 10 for each user. In addition, the storage unit 22 includes a distribution DB that stores recommended content distributed for a predetermined event, or a link destination for distributing recommended content.

さらには、記憶部22には、ユーザの行動状況(ステージ)を判定するための各種辞書情報が記録されている。この辞書情報としては、ユーザ行動関連情報等からキーワードを抽出するための関連用語辞書、キーワードに対するステージフローを示したステージフロー辞書等が挙げられる。   Furthermore, various dictionary information for determining the user's action situation (stage) is recorded in the storage unit 22. Examples of the dictionary information include a related term dictionary for extracting a keyword from user action related information and the like, a stage flow dictionary showing a stage flow for the keyword, and the like.

関連用語辞書は、例えば、イベントキーワード、ステージ判定キーワード等が記録されている。イベントキーワードは、例えばレコメンドコンテンツのカテゴリーを設定するためのキーワードであり、例えば、「家」「自動車」等の商品名や、「新宿」「熱海」等の地名等、様々なイベントを設定するためのキーワードと、当該キーワードに対するイベント名が対応付けられて記録されている。例えば、「家」「モデルハウス」等のイベントキーワードに対して、「家購入」とのイベント名が関連付けられて記憶される。
また、ステージ判定キーワードは、例えば「下調べ」「契約」「完了」「出発」「到着」等、ユーザの行動を判定するための用語が記録されている。
In the related term dictionary, for example, an event keyword, a stage determination keyword, and the like are recorded. The event keyword is a keyword for setting a category of recommended content, for example, for setting various events such as product names such as “Home” and “Automobile”, and place names such as “Shinjuku” and “Atami”. And the event name for the keyword are recorded in association with each other. For example, an event name such as “house purchase” is stored in association with an event keyword such as “house” or “model house”.
In addition, as the stage determination keyword, for example, terms for determining the user's action such as “scrutiny”, “contract”, “completion”, “departure”, and “arrival” are recorded.

ステージフロー辞書としては、例えば、イベントと、当該イベントに対する複数のステージと、各ステージに対するステージ判定キーワードとが関連付けられて記録されている。例えば、「家購入」とのイベントに対して、「興味ステージ」、「比較ステージ」、「決意ステージ」、「引き際ステージ」といったステージが関連付けられている。また、各ステージに対して、そのステージに対応したユーザ行動や行動履歴が対応付けられて記録されている。例えば「比較ステージ」に対して、「不動産比較」「モデルハウス」「マンション説明会」等の検索キーワード(行動済情報におけるキーワード)や、「下調べ」「見学」等の行動予定情報(スケジュール登録情報)、「引き際ステージ」に対して、「契約」「購入」といった行動予定情報(又は行動済情報)が記録されている。   As the stage flow dictionary, for example, an event, a plurality of stages for the event, and a stage determination keyword for each stage are recorded in association with each other. For example, stages such as an “interest stage”, a “comparison stage”, a “decision stage”, and an “attraction stage” are associated with the event “home purchase”. Further, for each stage, user behavior and behavior history corresponding to the stage are recorded in association with each other. For example, for “comparison stage”, search keywords (keywords in action completed information) such as “real estate comparison”, “model house”, “condominium briefing session”, and action schedule information (schedule registration information) such as “preview” and “tour” ), The action schedule information (or action completed information) such as “contract” and “purchase” is recorded for the “drawing stage”.

これらの辞書情報における各キーワードの設定としては、例えば専門家による判定やクラウドソーシング等を用いて人により設定されていてもよく、不特定多数のユーザのユーザ行動関連情報(スケジュール登録情報や、ログデータ等のユーザ行動済情報)に基づいて設定されていてもよい。
特に、ステージフロー辞書としては、不特定多数のユーザのユーザ端末10から送信されるユーザ行動関連情報を蓄積することで、精度の高いキーワード設定を行うことができる。
As the setting of each keyword in the dictionary information, for example, it may be set by a person using judgment by an expert, crowdsourcing, etc., and user behavior related information (schedule registration information and log of unspecified number of users) It may be set based on user action completed information such as data).
In particular, as the stage flow dictionary, it is possible to perform highly accurate keyword setting by accumulating user behavior related information transmitted from the user terminals 10 of an unspecified number of users.

制御部23は、CPU等の演算回路、RAM等の記憶回路により構成され、記憶部22等に記憶されているプログラム(ソフトウェア)をRAMに展開し、RAMに展開されたプログラムとの協働で、各種処理を実行する。そして、制御部23は、上記各種処理を実行することで、図2に示すように、行動情報取得手段231、辞書生成手段232、キーワード抽出手段233、ステージ判定手段234、及び情報配信手段235等として機能する。   The control unit 23 includes an arithmetic circuit such as a CPU and a storage circuit such as a RAM. The control unit 23 expands a program (software) stored in the storage unit 22 or the like into the RAM, and cooperates with the program expanded in the RAM. Various processes are executed. And the control part 23 performs the said various processes, and as shown in FIG. 2, the action information acquisition means 231, the dictionary production | generation means 232, the keyword extraction means 233, the stage determination means 234, the information delivery means 235, etc. Function as.

行動情報取得手段231は、ユーザ端末10からユーザ行動関連情報(スケジュール登録情報やユーザ行動済情報等)を取得する。
辞書生成手段232は、ユーザ行動関連情報から各ユーザのステージを判定するためのキーワードと、当該キーワードに対するステージとを関連付けた辞書情報を生成及び更新する。
キーワード抽出手段233は、ユーザ行動関連情報から、ユーザの所定期間における行動状況であるステージを判定するためのキーワードを抽出する。
ステージ判定手段234は、キーワード抽出手段233とともに本発明における状況判定手段として機能し、抽出されたキーワードに基づいて各ユーザのステージを判定する。
情報配信手段235は、判定されたステージに対応したレコメンドコンテンツを選択し、選択したレコメンドコンテンツ(レコメンドコンテンツの配信先リンク情報を含む)をユーザ端末10に配信する。具体的には、情報配信手段235は、ユーザのステージに応じて、配信していたレコメンドコンテンツの配信の開始、中断、及び停止を実施する。
The behavior information acquisition unit 231 acquires user behavior related information (schedule registration information, user behavior completed information, etc.) from the user terminal 10.
The dictionary generation unit 232 generates and updates dictionary information in which a keyword for determining each user's stage from the user behavior related information and a stage corresponding to the keyword are associated.
The keyword extraction unit 233 extracts keywords for determining a stage which is a behavior state of the user for a predetermined period from the user behavior related information.
The stage determination unit 234 functions as a situation determination unit in the present invention together with the keyword extraction unit 233, and determines the stage of each user based on the extracted keyword.
The information distribution means 235 selects recommended content corresponding to the determined stage, and distributes the selected recommended content (including recommended content distribution destination link information) to the user terminal 10. Specifically, the information distribution unit 235 starts, interrupts, and stops the distribution of the recommended content that has been distributed according to the stage of the user.

[情報提供システムの動作]
次に、上記のような情報提供システム1のサーバ装置20の動作について、図面に基づいて説明する。
図3は、本実施形態の情報提供システム1における情報提供方法を示すフローチャートである。なお、本実施形態では、ユーザ行動関連情報として、スケジュール登録情報を取得した際の処理について以下説明する。
本実施形態の情報提供システム1では、サーバ装置20の行動情報取得手段231は、ユーザ端末10からスケジュール登録情報を取得する(ステップS1)。このステップS1では、ユーザによるユーザ端末10の操作により、端末記憶部14に記憶されたスケジュール登録情報がサーバ装置20に送信されることで、行動情報取得手段231は、送信されたスケジュール登録情報を取得する。
[Operation of information provision system]
Next, operation | movement of the server apparatus 20 of the above information provision systems 1 is demonstrated based on drawing.
FIG. 3 is a flowchart showing an information providing method in the information providing system 1 of the present embodiment. In addition, in this embodiment, the process at the time of acquiring schedule registration information as user action related information is demonstrated below.
In the information providing system 1 of the present embodiment, the behavior information acquisition unit 231 of the server device 20 acquires schedule registration information from the user terminal 10 (step S1). In this step S <b> 1, the schedule information stored in the terminal storage unit 14 is transmitted to the server device 20 by the user's operation of the user terminal 10, so that the behavior information acquisition unit 231 uses the transmitted schedule registration information. get.

次に、サーバ装置20のキーワード抽出手段233は、ステップS1で取得したスケジュール登録情報から、対象イベントを特定する(ステップS2)。
具体的には、キーワード抽出手段233は、記憶部22に記憶された関連用語辞書を用いて、スケジュール登録情報の行動予定情報に含まれるイベントキーワード、及びステージ判定キーワードを抽出する。そして、キーワード抽出手段233は、抽出したイベントキーワードを対象イベントとして特定する。
例えば、「4月15日 モデルハウス 見学」、「5月3日 家 契約」とのスケジュール登録情報を取得した場合では、「モデルハウス」「家」とのイベントキーワードを抽出し、これらに対応した対象イベント「家購入」を特定する。
Next, the keyword extraction unit 233 of the server device 20 identifies the target event from the schedule registration information acquired in Step S1 (Step S2).
Specifically, the keyword extraction unit 233 extracts an event keyword and a stage determination keyword included in the action schedule information of the schedule registration information using the related term dictionary stored in the storage unit 22. Then, the keyword extraction unit 233 specifies the extracted event keyword as a target event.
For example, when the schedule registration information for “April 15 Model House Visit” and “May 3 House Contract” is acquired, event keywords “Model House” and “House” are extracted and corresponding The target event “house purchase” is identified.

次に、サーバ装置20は、行動情報取得手段231によりユーザ端末10からユーザ行動済情報であるログデータを取得したか否かを判定する(ステップS3)。
ステップS3において、ログデータが取得された場合、キーワード抽出手段233は、関連用語辞書を用いて、取得したログデータ(例えば検索キーワード)において、対象イベントに対応したキーワードを含むログデータがあるか否か判定する(ステップS4)。ここで、「No」と判定された場合(対象イベントに対するログデータがない場合)は、後述するステップS6に進む。
Next, the server device 20 determines whether or not log data, which is user action completed information, has been acquired from the user terminal 10 by the action information acquisition unit 231 (step S3).
When the log data is acquired in step S3, the keyword extracting unit 233 uses the related term dictionary to determine whether there is log data including a keyword corresponding to the target event in the acquired log data (for example, search keyword). (Step S4). Here, when it is determined as “No” (when there is no log data for the target event), the process proceeds to Step S6 described later.

ステップS4において、「Yes」と判定された場合、ステージ判定手段234は、対象イベントに対応するキーワードを含むログデータに基づいて、ステージを判定する(ステップS5)。
これには、キーワード抽出手段233は、関連用語辞書を用いて取得したログデータから対象イベントに関連するログデータを抽出する。そして、ステージ判定手段234は、抽出されたログデータを時系列に沿って並べ、キーワード抽出手段233により各ログデータにおけるステージ判定キーワードを抽出する。そして、ステージ判定手段234は、ステージフロー辞書を用いて抽出されたステージ判定用キーワードに対応するステージを判定する。すなわち、ユーザの行動予定の行動予定日より前のログデータに基づいて、その行動予定日前におけるユーザのステージを判定する。
例えば、「5月3日 家契約」とのスケジュール登録情報があり、「4月15日」において、「モデルハウス比較」との検索ログが取得され、対象イベントが「家購入」と判定されている場合、スケジュール登録情報から「契約」、検索ログから「比較」とのキーワードが抽出される。ここで、ステージフロー辞書において、「比較」に対して「比較」ステージ、「契約」に対して「引き際」ステージが関連付けられている場合、ステージ判定手段234は、「4月15日」から「5月3日」までを「比較」ステージとして判定し、「5月3日」以降を「引き際」ステージとして判定する。
If it is determined as “Yes” in step S4, the stage determination unit 234 determines the stage based on the log data including the keyword corresponding to the target event (step S5).
For this purpose, the keyword extracting means 233 extracts log data related to the target event from the log data acquired using the related term dictionary. Then, the stage determination unit 234 arranges the extracted log data in a time series, and the keyword extraction unit 233 extracts the stage determination keyword in each log data. Then, the stage determination unit 234 determines a stage corresponding to the stage determination keyword extracted using the stage flow dictionary. That is, based on the log data before the scheduled action date of the user's scheduled action, the stage of the user before the scheduled action date is determined.
For example, there is schedule registration information with “May 3 house contract”, a search log “model house comparison” is acquired on “April 15”, and the target event is determined to be “house purchase”. If so, the keywords "contract" are extracted from the schedule registration information and "comparison" is extracted from the search log. Here, in the stage flow dictionary, when the “comparison” stage is associated with “comparison” and the “contract” stage is associated with “contract”, the stage determination means 234 starts from “April 15” to “ “May 3” is determined as the “comparison” stage, and “May 3” and after are determined as the “drawing” stage.

一方、ステップS3において、「No」と判定された場合、すなわち、行動情報取得手段231によりログデータが取得されなかった場合、及び、ステップS4において「No」と判定された場合、キーワード抽出手段233は、対象イベントに対応するスケジュール登録情報の行動予定情報からステージ判定キーワードを抽出する(ステップS6)。
そして、ステージ判定手段234は、対象イベントに対応するスケジュール登録情報を、時系列に並べ、ステップS6にて抽出した行動予定情報のステージ判定キーワードに基づいて現在におけるユーザのステージを判定する(ステップS7)。
例えば、「4月15日 モデルハウス見学」「5月3日 家契約」とのスケジュール登録情報があり、対象イベントが「家購入」と判定されている場合、「見学」「契約」とのキーワードが抽出される。ここで、ステージフロー辞書において、「見学」に対して「比較」ステージ、「契約」に対して「引き際」ステージが関連付けられている場合、ステージ判定手段234は、「4月15日」より前の所定日数(例えば10日等)から「5月3日」までを「比較」ステージとして判定し、「5月3日」以降を「引き際」ステージとして判定する。
なお、「5月3日」よりも所定日数前(例えば7日前)までを「比較」ステージとして判定し、前記所定日数前から「5月3日」までを「決意」ステージ、「5月3日」以降を「引き際」ステージとして判定する等、より細かいステージに分類してもよい。
On the other hand, when it is determined as “No” in Step S3, that is, when log data is not acquired by the behavior information acquisition unit 231 and when it is determined as “No” in Step S4, the keyword extraction unit 233 is used. Extracts a stage determination keyword from the action schedule information of the schedule registration information corresponding to the target event (step S6).
Then, the stage determination means 234 arranges the schedule registration information corresponding to the target event in time series, and determines the current stage of the user based on the stage determination keyword of the action schedule information extracted in step S6 (step S7). ).
For example, if there is schedule registration information for “April 15 model house visit” and “May 3 house contract”, and the target event is determined to be “house purchase”, the keywords “tour” and “contract” Is extracted. Here, in the stage flow dictionary, when the “comparison” stage is associated with “visit” and the “destination” stage is associated with “contract”, the stage determination means 234 determines that “prior 15” From the predetermined number of days (for example, 10 days) to “May 3” is determined as the “comparison” stage, and “May 3” and after are determined as the “drawing” stage.
It should be noted that a period up to a predetermined number of days before “May 3” (for example, 7 days before) is determined as the “comparison” stage, and the period from the predetermined number of days to “May 3” is determined as It may be classified into finer stages, such as determining “day” or later as the “drawing” stage.

ステップS5及びステップS7の後、情報配信手段235は、判定されたステージが切り替わったか否かを判定する(ステップS8)。
すなわち、サーバ装置20は、内部クロック等に基づいて、現在日時におけるユーザのステージが、ステージの切り替わりタイミングであるか否かを判定する。
ステップS8において、「No」と判定された場合、情報配信手段235は、内部クロック等により計時される現在日時におけるユーザのステージに対応した対象イベントに対するレコメンドコンテンツを配信DBから選択し(ステップS9)、選択されたレコメンドコンテンツを対応するユーザ端末10に配信する(ステップS10)。
After step S5 and step S7, the information distribution unit 235 determines whether or not the determined stage has been switched (step S8).
That is, the server device 20 determines whether or not the user's stage at the current date and time is the stage switching timing based on the internal clock or the like.
When it is determined as “No” in step S8, the information distribution unit 235 selects from the distribution DB recommended content for the target event corresponding to the user stage at the current date and time measured by an internal clock or the like (step S9). Then, the selected recommended content is distributed to the corresponding user terminal 10 (step S10).

一方、ステップS8において、「Yes」と判定された場合、情報配信手段235は、さらに、切り替わったステージが「引き際」ステージであるか否かを判定する(ステップS11)。
ステップS11において、「Yes」と判定された場合、情報配信手段235は、ステージが切り替わる前に配信していたレコメンドコンテンツの配信を停止する(ステップS12)。すなわち、対象イベントのステージフローにおいて、レコメンドコンテンツの配信を許容する最後のステージが切り替わった、又は、ステージフローにおける全ステージが終了したと判定された場合は、当該対象イベントに対するレコメンドコンテンツの配信を停止する。
また、ステップS11において、「No」と判定された場合、ステップS9の処理を実施する。すなわち、切り替わったステージに対応したレコメンドコンテンツを選択して配信を開始する。
On the other hand, if “Yes” is determined in step S8, the information distribution unit 235 further determines whether or not the switched stage is the “drawing” stage (step S11).
If it is determined as “Yes” in step S11, the information distribution unit 235 stops distributing the recommended content distributed before the stage is switched (step S12). In other words, if it is determined in the stage flow of the target event that the last stage allowing distribution of recommended content has been switched or all stages in the stage flow have been completed, distribution of recommended content for the target event is stopped. To do.
If it is determined “No” in step S11, the process of step S9 is performed. That is, the recommended content corresponding to the switched stage is selected and distribution is started.

したがって、例えば、「4月15日 モデルハウス見学」「5月3日 家契約」とのスケジュール登録情報において、ステップS5やステップS7において、「4月5日」から「4月26日」が「家購入」のイベントにおける「比較」ステージ、「4月27日」から「5月2日」まで「決意」ステージ、「5月3日」が「引き際」ステージと判定された場合では、以下のような処理が実施される。すなわち、「4月5日」から「4月26日」の間では、サーバ装置20は、「比較」ステージに対応した例えば、モデルハウスの紹介や、一戸建て及びマンションの比較サイトの紹介等、家購入に対してユーザが必要とする「比較」に関するレコメンドコンテンツをユーザ端末10に配信する。一方、「4月27日」から「5月2日」においては、例えば、「比較」に関するレコメンドコンテンツの配信を停止、若しくは少なくし、例えば契約に関する情報サイト等のレコメンドコンテンツを配信する。また、「5月3日」になると、サーバ装置20は、「引き際」ステージと判定し、サーバ装置20は、「比較」ステージや「決意」ステージにおいて配信されていた「家購入」に関するレコメンドコンテンツの配信を停止する。   Therefore, for example, in the schedule registration information of “April 15 model house tour” and “May 3 house contract”, “April 5” to “April 26” are changed from “April 5” to “April 26” in steps S5 and S7. In the case of the “comparison” stage in the “house purchase” event, the “decision” stage from “April 27” to “May 2”, and “May 3” are determined to be the “drawing” stage, Such processing is performed. That is, between “April 5” and “April 26”, the server device 20 corresponds to the “comparison” stage, for example, introduces a model house or introduces a comparison site of a detached house and a condominium. Recommended content related to “comparison” required by the user for purchase is distributed to the user terminal 10. On the other hand, from “April 27” to “May 2”, for example, the distribution of recommended content related to “comparison” is stopped or reduced, and recommended content such as an information site related to a contract is distributed. In addition, when “May 3” is reached, the server device 20 determines that it is in the “pick-up” stage, and the server device 20 recommends content related to “house purchase” distributed in the “comparison” stage and the “decision” stage. Stop serving.

[辞書更新処理]
また、サーバ装置20は、ステップS1やステップS3で取得されたスケジュール登録情報やログデータ等のユーザ行動関連情報をそれぞれ記憶部22における行動関連DBに蓄積する。
そして、サーバ装置20の辞書生成手段232は、これらの蓄積されたスケジュール登録情報やログデータ等に基づいて、関連用語辞書や、ステージフロー辞書の更新処理を実施する。
例えば、辞書生成手段232は、ログデータの検索ログに基づいて、検索キーワードを時系列に並べ、時系列アソシエーション分析等を実施することで、各ステージに対応したステージ判定キーワードをn−gramで表現したステージフロー辞書を生成してもよい。この場合、ユーザが実施する情報検索処理における検索キーワードの移り変わりに応じて、ユーザの現在のステージをさらに精度よく判定することができる。
各辞書としては、上述のように、専門家やクラウドソーシングを用いた不特定多数の人により設定されてもよいが、本システムを利用するユーザから送信される上記各情報を用いることで、容易かつ精度の高い辞書を生成することができる。
[Dictionary update processing]
In addition, the server device 20 accumulates user behavior related information such as schedule registration information and log data acquired in step S1 and step S3 in the behavior related DB in the storage unit 22, respectively.
And the dictionary production | generation means 232 of the server apparatus 20 implements the update process of a related term dictionary and a stage flow dictionary based on these accumulated schedule registration information, log data, etc.
For example, the dictionary generation unit 232 represents the stage determination keywords corresponding to each stage in n-gram by arranging the search keywords in time series based on the search log of the log data and performing time series association analysis. A stage flow dictionary may be generated. In this case, the current stage of the user can be determined with higher accuracy in accordance with the change of the search keyword in the information search process performed by the user.
As described above, each dictionary may be set by an unspecified number of people using specialists or crowdsourcing, but it is easy to use each information transmitted from the user using this system. In addition, a highly accurate dictionary can be generated.

[本実施形態の作用効果]
本実施形態の情報提供システム1において、サーバ装置20は、行動情報取得手段231により、ユーザの行動予定情報、及び予定日情報を含むスケジュール登録情報を取得する。また、ステージ判定手段234は、取得したスケジュール登録情報に基づいて対象イベントを特定し、その対象イベントに対するユーザの行動状況であるステージを判定する。そして、情報配信手段235は、ユーザの現在の状況であるステージに対応したレコメンドコンテンツをユーザ端末10に配信する。
このため、サーバ装置20は、ユーザの実際の行動予定に基づいたユーザの現在の行動状況(ステージ)に対応したレコメンドコンテンツをユーザ端末10に配信することができる。これにより、例えば、対象イベントが完了した後(引き際ステージの後)に、対象イベントに対するレコメンドコンテンツが配信される等の不都合がなく、ユーザに現在のステージに対応した適切なレコメンドコンテンツを配信することができる。
[Operational effects of this embodiment]
In the information providing system 1 of the present embodiment, the server device 20 acquires schedule registration information including the user's action schedule information and schedule date information by the action information acquisition unit 231. In addition, the stage determination unit 234 identifies a target event based on the acquired schedule registration information, and determines a stage that is a user's action status with respect to the target event. And the information delivery means 235 delivers the recommended content corresponding to the stage which is a user's present condition to the user terminal 10. FIG.
For this reason, the server apparatus 20 can distribute the recommended content corresponding to the user's current action situation (stage) based on the user's actual action schedule to the user terminal 10. Thereby, for example, after the target event is completed (after the pulling stage), there is no inconvenience such as distribution of recommended content for the target event, and appropriate recommended content corresponding to the current stage is distributed to the user. Can do.

本実施形態のサーバ装置20は、行動情報取得手段231により、ユーザのウェブ上の検索履歴やサイト閲覧履歴等の行動履歴(行動済情報の履歴)であるログデータを取得する。そして、ステージ判定手段234は、ログデータを時系列に並べ、行動予定日より前のログデータに基づいて、行動予定日より前の所定期間におけるステージを判定する。
つまり、ユーザの行動予定に対してウェブの検索履歴やサイト閲覧履歴は、行動予定日の前の所定期間に集中することが多く、この期間は、対象イベントに対してユーザが強く興味を抱いている傾向がある。また、これらのログデータは、ユーザが実際に行動したウェブ上での行動済情報であり、信頼性が高いステージ判定が実施できる。従って、行動予定日の前のログデータに基づいて、ステージ判定を行うことで、現在のユーザのステージを適切に判定することができ、ユーザにとって有益なレコメンドコンテンツを配信することができる。
The server device 20 according to the present embodiment acquires log data that is an action history (history of action completed information) such as a search history on the web and a site browsing history by the action information acquisition unit 231. Then, the stage determination means 234 arranges the log data in time series, and determines the stage in a predetermined period before the scheduled action date based on the log data before the scheduled action date.
In other words, web search history and site browsing history are often concentrated in a predetermined period before the scheduled action date for the user's action schedule. During this period, the user is strongly interested in the target event. Tend to be. Moreover, these log data are the action completed information on the web which the user actually acted, and can perform highly reliable stage determination. Therefore, by performing stage determination based on log data before the scheduled action date, it is possible to appropriately determine the current user's stage, and it is possible to distribute recommended content useful for the user.

本実施形態では、ステージフロー辞書に、各ステージに対するログデータや行動予定情報のステージ判定キーワードが記録されている。したがって、時系列に沿ってログデータや行動予定情報を並べ、抽出されたキーワードの変化状態を判定することで、ユーザの現在のステージを容易に判定でき、ステージの切り替わりを適切に判定できる。したがって、各ステージに対応した最適なレコメンドコンテンツを配信することができる。   In this embodiment, the stage flow dictionary records stage determination keywords for log data and action schedule information for each stage. Therefore, by arranging log data and action schedule information in chronological order and determining the change state of the extracted keyword, the current stage of the user can be easily determined, and the switching of the stage can be appropriately determined. Therefore, it is possible to distribute the optimum recommended content corresponding to each stage.

本実施形態では、ログデータが取得できなかった場合でも、キーワード抽出手段233により、行動予定情報からステージ判定キーワードを抽出し、ステージ判定手段は、各スケジュール登録情報を時系列に並べて、抽出されたキーワードに基づいて所定期間におけるステージを判定する。
このため、例えば、ユーザがユーザ端末10を用いたウェブ検索等を行わず、行動履歴等のユーザ行動済情報が取得できない場合でも、スケジュール登録情報に基づいたステージ判定により適切なレコメンドコンテンツの配信を実施できる。
In the present embodiment, even when log data cannot be acquired, the stage extraction keyword is extracted from the action schedule information by the keyword extraction unit 233, and the stage determination unit extracts the schedule registration information arranged in time series. The stage in a predetermined period is determined based on the keyword.
For this reason, for example, even when the user does not perform web search using the user terminal 10 and user action completed information such as an action history cannot be acquired, appropriate recommended content is distributed by stage determination based on schedule registration information. Can be implemented.

本実施形態では、対象イベントのステージフローにおいて、レコメンドコンテンツの配信を許容する最後のステージが切り替わった、又は、ステージフローにおける全ステージが終了したと判定された場合、それまで配信していたレコメンドコンテンツの配信を停止する。したがって、ユーザにとって不要なレコメンドコンテンツが配信される不都合を回避できる。   In the present embodiment, in the stage flow of the target event, when it is determined that the last stage that allows distribution of recommended content has been switched or all stages in the stage flow have been completed, the recommended content that has been distributed until then. Stop serving. Therefore, it is possible to avoid the disadvantage that recommended content unnecessary for the user is distributed.

[第二実施形態]
以下、本発明に係る第二実施形態について説明する。
上記第一実施形態では、ステップS1において取得したスケジュール登録情報に基づいて、ユーザの各ステージを判定した。これに対して、第二実施形態では、さらに、ユーザ行動関連情報におけるユーザ行動済情報に基づいて引き際ステージを判定する。
[Second Embodiment]
Hereinafter, a second embodiment according to the present invention will be described.
In the first embodiment, each stage of the user is determined based on the schedule registration information acquired in step S1. On the other hand, in the second embodiment, the draw stage is further determined based on the user action completed information in the user action related information.

本実施形態では、図3のステップS6において、スケジュール登録情報に加え、さらに、ユーザ行動関連情報のユーザ行動済情報を取得したか否かを判定する。そして、キーワード抽出手段233は、行動予定情報及び行動済情報からステージ判定キーワードを抽出する。
そして、ステップS7において、ステージ判定手段234は、これらの行動予定情報及び行動済情報から抽出されたステージ判定キーワードに基づいてステージを判定する。
In the present embodiment, in step S6 of FIG. 3, it is determined whether or not user action completed information of user action related information is acquired in addition to schedule registration information. And the keyword extraction means 233 extracts a stage determination keyword from action schedule information and action completed information.
In step S7, the stage determination means 234 determines the stage based on the stage determination keyword extracted from the action schedule information and the action completed information.

この場合、例えば、行動済情報として契約完了を知らせる旨のメールや、クレジットカード等の支払い通知、商品を購入した際のレシート等の画像情報等を取得した場合、当該商品の購入が完了したとして、当該商品の購入イベントに対して引き際ステージであると判定する。すなわち、対象イベントに対応したユーザの行動が完了した旨の行動済情報を取得した場合に、引き際ステージとして判定する。   In this case, for example, if you have acquired email information notifying the completion of the contract as action-completed information, payment notifications such as credit cards, image information such as receipts when purchasing products, etc., the purchase of the product is completed , It is determined that it is a draw stage for the purchase event of the product. In other words, when action-completed information indicating that the user's action corresponding to the target event is completed is acquired, it is determined as a draw stage.

[本実施形態の作用効果]
本実施形態では、ユーザ行動済情報に基づいたステージ判定を実施する。この場合、既に実施されたユーザの実際の行動に基づいたステージ判定を実施できるので、現在のユーザのステージをより精度よく判定することができる。特に、引き際ステージにおいて、適切なタイミングで配信停止することができる。
[Operational effects of this embodiment]
In this embodiment, stage determination based on user action completion information is implemented. In this case, since the stage determination based on the actual action of the user already performed can be performed, the current user stage can be determined more accurately. In particular, distribution can be stopped at an appropriate timing in the drawing stage.

[第三実施形態]
次に本発明に係る第三実施形態について説明する。
上記第一及び第二実施形態では、ステップ11において、引き際ステージと判定された場合、ステップS12により、レコメンドコンテンツの配信を停止した。これに対して、第三実施形態では、対象イベントに関連した他のレコメンドコンテンツを配信する点で、上記実施形態と相違する。
[Third embodiment]
Next, a third embodiment according to the present invention will be described.
In the first and second embodiments, when it is determined in step 11 that it is a draw stage, the distribution of the recommended content is stopped in step S12. In contrast, the third embodiment is different from the above embodiment in that other recommended content related to the target event is distributed.

具体的には、サーバ装置20は、記憶部22に蓄積された不特定多数のユーザにおけるユーザ行動関連情報及びログデータを用い、引き際ステージの後のログデータから同じ対象イベントを示す関連キーワードが所定確率以上で検知された場合、当該対象イベントを新たな対象イベントとして設定する。そして、情報配信手段235は、この新たに設定された対象イベントに対応したレコメンドコンテンツを選択して所定期間の間配信する。この所定期間としては、例えば、ログデータにおいて関連キーワードが検索された期間の平均値等を設定してもよく、予め設定された期間を設定してもよい。   Specifically, the server device 20 uses user behavior related information and log data for a large number of unspecified users stored in the storage unit 22, and a related keyword indicating the same target event is predetermined from the log data after the draw stage. When detected with a probability or higher, the target event is set as a new target event. Then, the information distribution unit 235 selects recommended content corresponding to the newly set target event and distributes it for a predetermined period. As this predetermined period, for example, an average value or the like of a period in which the related keyword is searched in the log data may be set, or a preset period may be set.

例えば、ステージ判定手段234は、「家購入」の引き際ステージの後の複数ユーザの情報検索処理における検索ログの統計結果により、「家具」や「引っ越し」等の検索キーワードが所定数(所定確率)以上あると判定された場合、「家具購入」「引っ越し」を新たな対象イベントとして設定する。これにより、「家購入」の引き際ステージから所定期間の間、これらの新たな対象イベントである「家具購入」「引っ越し」に関するレコメンドコンテンツがユーザ端末10に配信され、ユーザにとってより有益なレコメンドコンテンツの配信が可能となる。   For example, the stage determination unit 234 determines a predetermined number (predetermined probability) of search keywords such as “furniture” and “moving” based on a search log statistical result in the information search process for a plurality of users after the stage of “purchase home”. If it is determined that there are more, “furniture purchase” and “moving” are set as new target events. As a result, during the predetermined period from the stage of “purchase home”, recommended content related to these new target events “furniture purchase” and “moving” is distributed to the user terminal 10, and recommended content that is more useful to the user. Distribution becomes possible.

[第四実施形態]
次に、本発明に係る第四実施形態について、以下説明する。
上記第一実施形態において、1つのイベント(イベントキーワード)に対して、例えば「比較」ステージ、「決意」ステージ、「引き際」ステージ等のステージが関連付けられている例を示した。これに対して、第四実施形態では、ステージをより細分化してタスクを設定し、これらのタスクに対してさらにステージが設定される点で相違する。
[Fourth embodiment]
Next, a fourth embodiment according to the present invention will be described below.
In the first embodiment, an example is shown in which stages such as a “comparison” stage, a “decision” stage, and a “due” stage are associated with one event (event keyword). On the other hand, the fourth embodiment is different in that tasks are set by further subdividing stages, and further stages are set for these tasks.

第四実施形態では、ステージフロー辞書には、1つのイベント(イベントキーワード)に対して、複数の第一ステージ(第一行動状況)が設定され、各第一ステージには、当該ステージに関連する複数のタスクが関連付けられている。また、これらの各タスクにおいて、それぞれ、複数の第二ステージ(第二行動状況)が設定されている。   In the fourth embodiment, a plurality of first stages (first action situations) are set for one event (event keyword) in the stage flow dictionary, and each first stage is related to the stage. Multiple tasks are associated. In each of these tasks, a plurality of second stages (second action situations) are set.

具体例を挙げると、例えば、「旅行」とのイベントに対して、「旅行計画」ステージ、「旅行実施中」ステージ、及び「旅行終了(引き際)」ステージの第一ステージが関連付けられている。このうち、各第一ステージがさらに複数のタスクに細分化され、例えば「旅行計画」ステージにおいて、「ホテル予約」タスク、「交通機関予約」タスク、「レストラン予約」タスク、「スポット下調べ」タスク等が関連付けられている。
また、各第一ステージにおける各タスクの時系列に沿った実施順が記録されている。すなわち、各第一ステージに対してタスクフローが関連付けられている。
なお、各タスク間における関連度が記録されていてもよい。例えば、「ホテル予約」タスクに対する「交通機関予約」タスクの関連度や「レストラン予約」タスクの関連度等、同一ステージに関連付けられた各タスクの関連度が記録されていてもよい。
さらに、これらの各タスクに対して第二ステージが設定され、例えば「ホテル予約」に対して、「興味」ステージ、「比較」ステージ、「決意」ステージ」、「引き際」ステージ等が設定されていている。
As a specific example, for example, a “travel planning” stage, a “traveling in progress” stage, and a “travel end (destination)” stage are associated with an event “travel”. Of these, each first stage is further subdivided into multiple tasks. For example, in the “Travel Planning” stage, the “Hotel Reservation” task, the “Transportation Reservation” task, the “Restaurant Reservation” task, the “Spot Review” task, etc. Is associated.
In addition, the execution order along the time series of each task in each first stage is recorded. That is, a task flow is associated with each first stage.
The degree of association between each task may be recorded. For example, the degree of association of each task associated with the same stage such as the degree of association of the “transportation reservation” task with respect to the “hotel reservation” task and the degree of association of the “restaurant reservation” task may be recorded.
In addition, a second stage is set for each of these tasks. For example, an “interest” stage, a “comparison” stage, a “decision” stage ”, a“ due ”stage, etc. are set for“ hotel reservation ”. ing.

図4は、本実施形態の情報提供方法を示すフローチャートである。
本実施形態では、図4に示すように、ステップS1からステップS7は、上記第一実施形態と同様の処理を実施する。なお、本実施形態では、サーバ装置20のステージ判定手段234は、ステップS5及びステップS7において、対象イベントに対する第一ステージを判定する。
FIG. 4 is a flowchart showing the information providing method of this embodiment.
In this embodiment, as shown in FIG. 4, steps S1 to S7 perform the same processing as in the first embodiment. In the present embodiment, the stage determination unit 234 of the server device 20 determines the first stage for the target event in step S5 and step S7.

次に、ステージ判定手段234は、ステージフロー辞書に基づき、判定された第一ステージに関連付けられたタスクがあるか否かを判定する(ステップS21)。ステップS21において、「No」と判定された場合(タスクが無いと判定された場合)、上記第一実施形態と同様の処理を実施、すなわち、ステップS8からステップS12の処理を実施する。   Next, the stage determination means 234 determines whether there is a task associated with the determined first stage based on the stage flow dictionary (step S21). When it is determined as “No” in Step S21 (when it is determined that there is no task), the same processing as in the first embodiment is performed, that is, the processing from Step S8 to Step S12 is performed.

一方、ステップS21において、「Yes」と判定された場合は、ステージ判定手段234は、対象イベントに対して判定された第一ステージに関連付けられたタスクのうちの、ユーザの現在の状況に対応したタスクを判定し(ステップS22)、さらにタスクにおける第二ステージを判定する(ステップS23)。
ステップS22及びステップS23の具体的な処理としては、ステージ判定手段234は、まず、ステージフロー辞書から第一ステージに関連付けられたタスクを読み出す。ここで、タスクフローが記録されている場合等では、最初に実施するタスクに対して、さらに当該タスクに対する第二ステージを判定する。この判定は、上述した第一実施形態におけるステップS5やステップS7と同様、スケジュール登録情報やログデータ等のユーザ行動関連情報に基づいて判定される。
On the other hand, if it is determined as “Yes” in step S21, the stage determination unit 234 corresponds to the current situation of the user among the tasks associated with the first stage determined for the target event. The task is determined (step S22), and the second stage in the task is further determined (step S23).
As specific processing in steps S22 and S23, the stage determination unit 234 first reads a task associated with the first stage from the stage flow dictionary. Here, when a task flow is recorded, the second stage for the task is further determined for the task to be executed first. This determination is made on the basis of user behavior related information such as schedule registration information and log data, similarly to step S5 and step S7 in the first embodiment described above.

例えば、第一ステージが「旅行計画」であり、ステージフロー辞書において、「旅行計画」に関連付けられたタスクフローの最初のタスクとして「ホテル予約」が記録されている場合では、ステージ判定手段234は、第一ステージが「旅行計画」、タスクが「ホテル予約」であり、第二ステージが「比較」ステージであると判定する。この場合では、情報配信手段235により、例えば「ホテルの比較」に関するレコメンドコンテンツ(例えば旅行先のホテル紹介の広告等)が配信されることになる。   For example, when the first stage is “travel plan” and “hotel reservation” is recorded as the first task of the task flow associated with “travel plan” in the stage flow dictionary, the stage determination means 234 The first stage is “travel planning”, the task is “hotel reservation”, and the second stage is “comparison” stage. In this case, the information distribution means 235 distributes, for example, recommended content related to “hotel comparison” (for example, an advertisement for introducing a hotel at a travel destination).

ステップS23の後、情報配信手段235は、第二ステージが切り替わったか否かを判定する(ステップS24)。ステップS24において「Yes」と判定された場合は、切り替わった第二ステージが「引き際」ステージであるか否かを判定する(ステップS25)。   After step S23, the information distribution unit 235 determines whether or not the second stage has been switched (step S24). If “Yes” is determined in Step S24, it is determined whether or not the switched second stage is the “Drawing” stage (Step S25).

ステップS24及びステップS25において、「No」と判定された場合は、ステップS9を実施し、切り替わった第二ステージに対応したレコメンドコンテンツを配信する。この際、情報配信手段235は、第二ステージの切り替わり前のタスクに対するレコメンドコンテンツの配信を停止、若しくは、その配信頻度を低下させる。
例えば「ホテル予約」のタスクの「比較」ステージにおいて、ユーザ端末10から送信されたユーザ行動済情報として「ホテルの決定」が記録された行動済情報が取得されると、ステージ判定手段234は、第二ステージにおいて「比較」ステージから「決意」ステージに切り替わったと判定する。この場合では、情報配信手段235は、「ホテル比較」のレコメンドコンテンツの配信を停止又は配信頻度を低下させる。そして、「ホテル予約」のタスクの「決意」ステージに対応した、例えば「ホテル予約」や「支払」、「クーポン情報」等のレコメンドコンテンツを配信する。
If it is determined as “No” in step S24 and step S25, step S9 is performed, and recommended content corresponding to the switched second stage is distributed. At this time, the information distribution unit 235 stops the distribution of the recommended content for the task before the switching of the second stage or reduces the distribution frequency.
For example, in the “comparison” stage of the “hotel reservation” task, when the action completion information in which “hotel determination” is recorded as the user action completion information transmitted from the user terminal 10 is acquired, the stage determination unit 234 In the second stage, it is determined that the “comparison” stage is switched to the “decision” stage. In this case, the information distribution unit 235 stops the distribution of the recommended content of “hotel comparison” or reduces the distribution frequency. Then, recommended contents such as “hotel reservation”, “payment”, and “coupon information” corresponding to the “decision” stage of the “hotel reservation” task are distributed.

一方、ステップS25において、「Yes」と判定された場合は、ステップS21に戻る。この場合、情報配信手段235は、「引き際」ステージとなったタスクに対するレコメンドコンテンツの配信を停止する。   On the other hand, when it determines with "Yes" in step S25, it returns to step S21. In this case, the information distribution unit 235 stops the distribution of the recommended content for the task that is in the “attraction” stage.

なお、ステップ25において「Yes」と判定された後のステップS22の処理では、上述のように、ステージ判定手段234は、ステージフロー辞書に記録されているタスクフローに基づいて、次のタスクを特定してもよく、タスク間の関連度に基づいてタスクを特定してもよい。例えば、各タスク間の関連度が記録されている場合では、「引き際」ステージとなったタスクに対して、関連度が最も高いタスクを次のタスクとして設定してもよい。   In the process of step S22 after “Yes” is determined in step 25, the stage determination unit 234 specifies the next task based on the task flow recorded in the stage flow dictionary as described above. Alternatively, the task may be specified based on the degree of association between tasks. For example, in a case where the degree of association between tasks is recorded, the task having the highest degree of association may be set as the next task with respect to the task that has become the “due” stage.

例えば「ホテル予約」のタスクの「決意」ステージにおいて、ユーザ端末10からユーザ行動済情報として「ホテル予約完了」が記録された行動済情報が取得されると、ステージ判定手段234は、第二ステージにおいて「決意」ステージから「引き際」ステージに切り替わったと判定する。ここで、タスクフローにおいて「ホテル予約」タスクの次に「交通機関予約」タスクがある場合や、「ホテル予約」タスクに対して「交通機関予約」タスクの関連度が高い場合、ステージ判定手段234は、「交通機関予覚」タスクを次のタスクとして特定する。   For example, in the “decision” stage of the “hotel reservation” task, when the action completed information in which “hotel reservation completion” is recorded as the user action completed information is acquired from the user terminal 10, the stage determination unit 234 performs the second stage It is determined that the “determination” stage has been switched to the “drawing” stage. Here, when there is a “transportation reservation” task after the “hotel reservation” task in the task flow, or when the “transportation reservation” task is highly related to the “hotel reservation” task, the stage determination means 234. Identifies the “transport prediction” task as the next task.

また、ステップS22において、各タスク間の関連度が記録されている場合、引き際ステージとなったタスクに対して、関連度が高い順に複数個のタスクを設定してもよい。この場合、ステージ判定手段234は、ステップS23において、例えば設定された複数のタスクのそれぞれおの第二ステージを判定し、情報配信手段235は、ステップS9及びステップS10において、これらの各タスクの第二ステージに対するレコメンドコンテンツの配信を開始する。この際、情報配信手段235は、「引き際」ステージとなったタスクに対する関連度が高いタスクに対応したレコメンドコンテンツの配信頻度を、関連度が低いタスクに対応したレコメンドコンテンツの配信頻度に対して高くする等の処理をしてもよい。   In step S22, when the degree of association between tasks is recorded, a plurality of tasks may be set in descending order of the degree of association with respect to the task that has become the draw stage. In this case, the stage determination unit 234 determines, for example, the second stage of each of a plurality of set tasks in step S23, and the information distribution unit 235 determines the second stage of each of these tasks in step S9 and step S10. Start distribution of recommended content for the second stage. At this time, the information distribution means 235 increases the distribution frequency of the recommended content corresponding to the task having a high degree of relevance with respect to the task that has become the “due” stage to the distribution frequency of the recommended content corresponding to the task having a low relevance level. You may perform processing, such as doing.

例えば「ホテル予約」のタスクの「決意」ステージにおいて、ユーザ端末10からユーザ行動済情報として「ホテル予約完了」が記録された行動済情報が取得されると、ステージ判定手段234は、第二ステージにおいて「決意」ステージから「引き際」ステージに切り替わったと判定する。ここで、「ホテル予約」タスクに対して「交通機関予約」タスク、「スポット下調べ」タスク、「レストラン予約」タスク等の関連度が所定値以上である場合、情報配信手段235は、これらのタスクに対する例えば「比較」ステージに対応したレコメンドコンテンツを配信する。
さらに、この場合、ステージ判定手段234は、ユーザ端末10から送信されたユーザ行動関連情報に基づいて、例えば「交通機関検索」等の検索ログの頻度が高い場合では、「交通機関検索」の重み値を検索頻度に応じて上げ、他のタスクの重み値を下げる等の処理も可能となる。これにより、情報配信手段235は、「交通機関予約」タスクにおける「比較」ステージのレコメンドコンテンツの配信頻度を、他のレコメンドコンテンツの配信頻度よりも高くして、ユーザ端末10に配信することができる。
For example, in the “decision” stage of the “hotel reservation” task, when the action completed information in which “hotel reservation completion” is recorded as the user action completed information is acquired from the user terminal 10, the stage determination unit 234 performs the second stage It is determined that the “determination” stage has been switched to the “drawing” stage. Here, when the degree of relevance of the “transport reservation” task, the “spot check” task, the “restaurant reservation” task, etc. is greater than or equal to a predetermined value with respect to the “hotel reservation” task, the information distribution means 235 For example, recommended content corresponding to the “comparison” stage is distributed.
Furthermore, in this case, the stage determination means 234 determines the weight of “transportation search” based on the user action related information transmitted from the user terminal 10 when the frequency of the search log such as “transportation search” is high. Processing such as increasing the value according to the search frequency and decreasing the weight value of other tasks is also possible. Thereby, the information distribution means 235 can distribute the recommended content distribution frequency in the “comparison” stage in the “transportation reservation” task to the user terminal 10 at a higher frequency than the distribution frequency of other recommended content. .

なお、上記において、例えば、タスクフローがなく、第一ステージに対応した複数のタスクのうち、最初に実施するタスクが不明である場合等では、ステップS22及びステップS23で、第一ステージに関連する各タスク及び各タスクに対する第二ステージを判定する。そして、ステップS10において、情報配信手段235は、これらの各タスクの第二ステージに対応したレコメンドコンテンツを例えば予め設定された重み値に基づいて配信してもよい。この場合、行動情報取得手段231により、例えばユーザ端末10から送信されたユーザ行動関連情報を取得することで、ステージ判定手段234は、第一ステージにおいて、ユーザがどのタスクを主に実施しているかを判定することができる。例えば、ユーザ端末10から、ホテルの検索ログの頻度が他の検索ログの頻度よりも高い場合では、「ホテル予約」タスクが実施されていると判定する。   In the above, for example, when there is no task flow and the task to be executed first among the plurality of tasks corresponding to the first stage is unknown, the steps S22 and S23 are related to the first stage. Determine each task and the second stage for each task. In step S10, the information distribution unit 235 may distribute the recommended content corresponding to the second stage of each task based on a preset weight value, for example. In this case, for example, by acquiring the user behavior related information transmitted from the user terminal 10 by the behavior information acquisition unit 231, the stage determination unit 234 performs which task the user mainly performs in the first stage. Can be determined. For example, when the frequency of the hotel search log is higher than the frequency of other search logs from the user terminal 10, it is determined that the “hotel reservation” task is being performed.

以上のような本実施形態では、1つのイベントに対して、各タスクに対応したユーザにとってより有益なレコメンドコンテンツの配信が可能となり、サービスの一層の向上を図ることができ、ユーザ満足度の向上を図れる。また、タスクフローによって、順次タスク毎のレコメンドコンテンツを配信することで、イベントに対してユーザが実施すべきことや推奨すべきことをユーザに伝達できるので、例えば当該イベントに対してユーザが認識していない点をユーザに伝えることができ、さらにユーザ満足度を向上させることができる。
また、互いに関連する複数のタスクに対応したレコメンドコンテンツを配信し、ユーザ行動関連情報に基づいて、その配信頻度を変更することで、個々のユーザに対して、ユーザが最も興味があるタスクに対する適切なレコメンドコンテンツの配信が可能となる。
In the present embodiment as described above, it is possible to distribute recommended content that is more useful to the user corresponding to each task with respect to one event, and it is possible to further improve the service and improve user satisfaction. Can be planned. Also, by distributing recommended content for each task in sequence by the task flow, it is possible to communicate to the user what the user should do or recommend for the event. It is possible to inform the user of the points that are not, and to further improve user satisfaction.
In addition, by distributing recommended content corresponding to a plurality of tasks related to each other and changing the distribution frequency based on the user behavior related information, it is possible for each user to be appropriate for the task that the user is most interested in. It is possible to distribute recommended content.

[変形例]
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲で、以下に示される変形をも含むものである。
[Modification]
In addition, this invention is not limited to embodiment mentioned above, In the range which can achieve the objective of this invention, the deformation | transformation shown below is also included.

[変形例1]
上記各実施形態では、ステージを判定するために関連用語辞書に基づいて、対象イベントに対してステージ判定キーワードを抽出し、ステージフロー辞書を用いてステージを判定したが、これに限定されない。
例えば、上記第一実施形態に示すように、サーバ装置20は、広告選択ログをユーザ端末10から取得する。サーバ装置20は、この広告選択ログを用いてステージ判定を実施してもよい。
[Modification 1]
In each of the above embodiments, a stage determination keyword is extracted for a target event and a stage is determined using a stage flow dictionary based on a related term dictionary to determine the stage. However, the present invention is not limited to this.
For example, as shown in the first embodiment, the server device 20 acquires an advertisement selection log from the user terminal 10. The server device 20 may perform stage determination using the advertisement selection log.

具体的には、サーバ装置20のステージ判定手段234は、広告選択ログに基づき、ユーザ端末10において対象イベントに対して選択された広告のクリック率の変化状態を監視する。そして、ステージ判定手段234は、対象イベントに対するレコメンドコンテンツとして配信された広告コンテンツのクリック率に基づいて、ユーザのステージを判定する。この場合、ステージ判定手段234は、クリック率が所定値以下(例えば「0」)となった際に、引き際ステージであると判定してもよい。   Specifically, the stage determination unit 234 of the server device 20 monitors the change state of the click rate of the advertisement selected for the target event in the user terminal 10 based on the advertisement selection log. And the stage determination means 234 determines a user's stage based on the click rate of the advertising content delivered as recommendation content with respect to a target event. In this case, the stage determination unit 234 may determine that the stage is the draw stage when the click rate is equal to or lower than a predetermined value (for example, “0”).

また、サーバ装置20は、不特定多数のユーザ端末10から送信されたユーザ行動関連情報及び広告選択ログを取得し、これらを関連付けて記憶部22に蓄積している。したがって、辞書生成手段232は、蓄積されたユーザ行動関連情報及び広告選択ログを時系列に並べ、対象イベントに対応した広告がどのタイミングで選択されたかを集計することで、ステージフロー辞書を生成してもよい。この場合、ステージ判定手段234は、ユーザ端末10において対象イベントに対して選択された広告のクリック率の変化状態を監視し、ステージフロー辞書から、クリック率に対応したステージを特定すればよい。   In addition, the server device 20 acquires user behavior related information and advertisement selection logs transmitted from an unspecified number of user terminals 10 and stores them in the storage unit 22 in association with each other. Therefore, the dictionary generation unit 232 generates the stage flow dictionary by arranging the accumulated user behavior related information and the advertisement selection log in time series, and totaling the timing when the advertisement corresponding to the target event is selected. May be. In this case, the stage determination unit 234 may monitor the click rate change state of the advertisement selected for the target event in the user terminal 10 and specify the stage corresponding to the click rate from the stage flow dictionary.

[変形例2]
上記第二実施形態において、スケジュール登録情報に基づいて対象イベントを実施し、その後、ユーザ行動済情報に基づいてステージ判定を実施する例を示したが、これに限定されない。
例えば、スケジュール登録情報に基づいたレコメンドコンテンツの配信を実施せず、ユーザ属性(ユーザの嗜好性等)や検索ログ等のログデータ等に基づいたレコメンドコンテンツの配信を実施し、ステージ判定手段234は、ユーザ行動済情報を取得した時点で、引き際ステージと判定して、それまで配信していたレコメンドコンテンツを停止してもよい。
[Modification 2]
In the second embodiment, the target event is performed based on the schedule registration information, and then the stage determination is performed based on the user action completed information. However, the present invention is not limited to this.
For example, distribution of recommended content based on schedule registration information is performed, distribution of recommended content based on log data such as user attributes (user preference, etc.) and search logs, etc., and stage determination means 234 When the user action completed information is acquired, it may be determined that the stage is a pulling stage, and the recommended content that has been distributed so far may be stopped.

[変形例3]
上記第一実施形態において、サーバ装置20は、ステップS3でユーザ端末10に蓄積されたログデータを取得したか否かを判定したが、これに限定されない。例えば、ユーザがユーザ端末10から情報検索処理を実施した時点で当該検索キーワードがサーバ装置20に送信されてもよく、この場合、サーバ装置20の行動情報取得手段231は、送信された検索キーワードを行動済情報として取得する。
[Modification 3]
In the first embodiment, the server device 20 determines whether or not the log data accumulated in the user terminal 10 is acquired in step S3, but is not limited thereto. For example, the search keyword may be transmitted to the server device 20 when the user performs the information search process from the user terminal 10. In this case, the behavior information acquisition unit 231 of the server device 20 uses the transmitted search keyword. Acquired as action completed information.

同様に、サーバ装置20は、ステップS1でユーザ端末10に記憶されたスケジュール登録情報を取得する例を示したが、これに限定されない。例えば、サーバ装置20がウェブ上でユーザのスケジュールを登録可能なスケジューラを提供し、ユーザがユーザ端末10を操作することで、サーバ装置20に直接スケジュール登録情報を登録することで、行動情報取得手段231がスケジュール登録情報を取得する構成などとしてもよい。   Similarly, although the server apparatus 20 showed the example which acquires the schedule registration information memorize | stored in the user terminal 10 by step S1, it is not limited to this. For example, the server device 20 provides a scheduler capable of registering the user's schedule on the web, and the user operates the user terminal 10 to register the schedule registration information directly in the server device 20, thereby obtaining behavior information acquisition means. It is good also as a structure which 231 acquires schedule registration information.

[変形例4]
上記第一から第四実施形態において、ステージフロー辞書に、各イベントに対するステージとして、「比較」「引き際」等のテキスト文が記録されている例を示したがこれに限定されない。例えば、テキスト文に換えて、例えば対象イベントに対する興味率が記録されていてよい。
興味率を用いた例としては、例えば、ステージ判定キーワードとして、商品の比較に関するキーワードが含まれる場合は、興味率が「50%」とし(例えば「比較」ステージに相当)、例えば「契約完了」「商品購入」等のキーワードが含まれる場合は、興味率が「0%」とする(「引き際」ステージに相当)。このような態様であっても、上記各実施形態と同様にユーザの現在のステージに対応した適切なレコメンドコンテンツの配信が可能となる。また、対象イベントに対して各ステージを個別に設定する場合では、ステージフロー辞書に記録する情報量が多く、ファイルサイズが増大するだけでなく、その生成処理も手間となる。これに対して、各ステージを興味率で示す場合では、対象イベント毎の興味率を個別に設定する必要がない。したがって、ファイルサイズを小さくでき、辞書生成処理も容易となる。
また、このような興味率でステージを示したステージフロー辞書では、興味率を複数段階に区分に、各区分の遷移状態を示したn−gramを用いることができる。
[Modification 4]
In the above first to fourth embodiments, an example is shown in which text sentences such as “comparison” and “drag” are recorded in the stage flow dictionary as stages for each event. However, the present invention is not limited to this. For example, instead of a text sentence, for example, an interest rate for the target event may be recorded.
As an example using the interest rate, for example, when a keyword related to product comparison is included as a stage determination keyword, the interest rate is set to “50%” (for example, equivalent to the “comparison” stage), for example, “contract completion” When a keyword such as “product purchase” is included, the interest rate is set to “0%” (corresponding to “during” stage). Even in such an aspect, it is possible to distribute the recommended content appropriate for the current stage of the user as in the above embodiments. Also, when each stage is set individually for the target event, the amount of information recorded in the stage flow dictionary is large, which not only increases the file size, but also requires troublesome generation processing. On the other hand, when each stage is represented by an interest rate, it is not necessary to individually set the interest rate for each target event. Therefore, the file size can be reduced and the dictionary generation process is facilitated.
Further, in the stage flow dictionary showing the stage with such an interest rate, the interest rate can be divided into a plurality of stages, and an n-gram indicating the transition state of each section can be used.

その他、本発明の実施の際の具体的な構造及び手順は、本発明の目的を達成できる範囲で他の構造などに適宜変更できる。   In addition, the specific structure and procedure for carrying out the present invention can be appropriately changed to other structures and the like within a range in which the object of the present invention can be achieved.

1…情報提供システム、10…ユーザ端末、20…サーバ装置(情報提供システム)、21…通信部、22…記憶部、23…制御部、231…行動情報取得手段、232…辞書生成手段、233…キーワード抽出手段、234…ステージ判定手段(状況判定手段)、235…情報配信手段。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Information provision system, 10 ... User terminal, 20 ... Server apparatus (information provision system), 21 ... Communication part, 22 ... Memory | storage part, 23 ... Control part, 231 ... Behavior information acquisition means, 232 ... Dictionary generation means, 233 ... keyword extraction means, 234 ... stage determination means (situation determination means), 235 ... information distribution means.

Claims (12)

ユーザの行動に関する行動情報、及び当該行動情報の行動が実施される行動タイミングを含むユーザ行動関連情報を取得する行動情報取得手段と、
前記ユーザ行動関連情報に基づいて、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対する行動状況を判定する状況判定手段と、
前記ユーザの行動状況に応じた配信情報を配信する情報配信手段と、
を具備したことを特徴とする情報提供装置。
Behavior information acquisition means for acquiring user behavior related information including behavior information regarding user behavior and behavior timing at which the behavior of the behavior information is implemented;
Based on the user behavior related information, a situation determination means for determining the behavior status of the user for the behavior information in a predetermined period;
Information distribution means for distributing distribution information according to the user's behavior status;
An information providing apparatus comprising:
請求項1に記載の情報提供装置において、
前記ユーザ行動関連情報は、前記行動情報として前記ユーザが実際に行動した内容が記録された行動済情報を含み、
前記状況判定手段は、前記行動済情報の履歴に基づいて、前記所定期間における前記行動状況を判定する
ことを特徴とする情報提供装置。
The information providing apparatus according to claim 1,
The user action related information includes action completed information in which the content of the action of the user is recorded as the action information,
The information providing apparatus, wherein the situation determination unit determines the action situation in the predetermined period based on a history of the action completed information.
請求項2に記載の情報提供装置において
前記行動済情報は、前記ユーザの情報検索処理における検索ログであり、
前記状況判定手段は、前記検索ログに含まれるキーワードの時系列に沿った変化状態に基づいて、前記所定期間における前記行動状況を判定する
ことを特徴とする情報提供装置。
The information providing apparatus according to claim 2, wherein the action-completed information is a search log in the information search process of the user,
The information providing apparatus, wherein the situation determination unit determines the action situation in the predetermined period based on a change state of the keywords included in the search log in time series.
請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の情報提供装置において、
前記状況判定手段は、前記ユーザにおける複数の前記ユーザ行動関連情報から、互いに関連する行動情報を含むユーザ行動関連情報を抽出し、前記抽出したユーザ行動関連情報の前記行動タイミングの時系列に沿った変化状態に基づいて、前記所定期間における前記行動状況を判定する
ことを特徴とする情報提供装置。
In the information provision apparatus of any one of Claims 1-3,
The situation determination means extracts user behavior related information including behavior information related to each other from a plurality of the user behavior related information for the user, and follows the time series of the behavior timing of the extracted user behavior related information. The information providing apparatus, wherein the behavior state in the predetermined period is determined based on a change state.
請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の情報提供装置において、
前記状況判定手段は、前記行動情報の行動が完了したか否かを判定し、
前記情報配信手段は、前記状況判定手段により行動が完了したと判定された場合に、前記行動タイミングより後において、前記行動タイミングより前に配信した前記配信情報の配信を停止する
ことを特徴とする情報提供装置。
In the information provision device according to any one of claims 1 to 4,
The situation determination unit determines whether or not the action of the action information is completed,
The information distribution means stops distribution of the distribution information distributed before the action timing after the action timing when the situation determination means determines that the action is completed. Information providing device.
請求項5に記載の情報提供装置において、
前記ユーザ行動関連情報は、前記行動情報として前記ユーザが実際に行動した行動内容を示す行動済情報を含み、
前記状況判定手段は、前記行動済情報に、前記配信情報に対応した行動が完了した旨を示す行動内容が記録されている場合、当該行動済情報の行動が完了したか否かを判定する
ことを特徴とする情報提供装置。
In the information provision apparatus of Claim 5,
The user action related information includes action completed information indicating the action content that the user actually acted as the action information,
When the action content indicating that the action corresponding to the distribution information is completed is recorded in the action completed information, the situation determination unit determines whether or not the action of the action completed information is completed. An information providing apparatus characterized by the above.
請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の情報提供装置において、
前記状況判定手段は、前記行動情報の行動が完了したか否かを判定し、
前記情報配信手段は、前記状況判定手段により行動が完了したと判定された場合に、前記行動タイミングより後において、複数のユーザにおける前記ユーザ行動関連情報の前記行動タイミングより後の前記ユーザ行動関連情報の履歴の統計結果に基づいた配信情報を配信する
ことを特徴とする情報提供装置。
In the information provision device according to any one of claims 1 to 4,
The situation determination unit determines whether or not the action of the action information is completed,
The user information related to the user behavior related information after the behavior timing of the user behavior related information for a plurality of users after the behavior timing, when the situation determining means determines that the behavior is completed. An information providing apparatus that distributes distribution information based on a statistical result of the history of the information.
請求項1から請求項7のいずれか1項に記載の情報提供装置において、
前記状況判定手段は、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対する第一行動状況と、当該第一行動状況に関連するタスクと、前記所定期間における前記ユーザの前記タスクに対する第二行動状況とを判定し、
前記情報配信手段は、前記行動情報に対する前記第一行動状況における、前記タスクの前記第二行動状況に応じた配信情報を配信する
ことを特徴とする情報提供装置。
In the information provision apparatus of any one of Claims 1-7,
The situation determination means determines a first action situation for the action information of the user in a predetermined period, a task related to the first action situation, and a second action situation for the user in the predetermined period. And
The information distribution device distributes distribution information according to the second action situation of the task in the first action situation with respect to the action information.
請求項8に記載の情報提供装置において、
前記状況判定手段は、前記第二行動状況のタスクが完了したか否かを判定し、完了したと判定した場合に、前記第一行動状況に関連するタスクのうち、完了した前記タスクに対して関連度が高いタスクにおける前記第二行動状況を判定する
ことを特徴とする情報提供装置。
In the information provision apparatus of Claim 8,
The situation determination means determines whether or not the task of the second action situation has been completed, and when it is determined that the task has been completed, among the tasks related to the first action situation, for the completed task The information providing apparatus characterized by determining the second action situation in a task having a high degree of association.
請求項8又は請求項9に記載の情報提供装置において、
前記状況判定手段は、前記ユーザ行動関連情報に基づいて、複数の前記タスクの重み値を設定し、
前記情報配信手段は、複数の前記タスクの前記第二行動状況に応じた前記配信情報を、前記設定された重み値に基づいた配信頻度で配信する
ことを特徴とする情報提供装置。
In the information provision apparatus of Claim 8 or Claim 9,
The situation determination unit sets weight values of the plurality of tasks based on the user action related information,
The information distribution unit distributes the distribution information according to the second action situation of the plurality of tasks at a distribution frequency based on the set weight value.
コンピュータにより、ユーザに配信情報を配信する情報提供方法であって、
前記コンピュータは、
ユーザの行動に関する行動情報、及び当該行動情報の行動が実施される行動タイミングを含むユーザ行動関連情報を取得し、
前記ユーザ行動関連情報に基づいて、所定期間における前記ユーザの前記行動情報に対する行動状況を判定し、
前記ユーザの行動状況に応じた配信情報を配信する
ことを特徴とする情報提供方法。
An information providing method for distributing distribution information to a user by a computer,
The computer
User behavior related information including behavior information related to user behavior, and behavior timing when the behavior information is implemented,
Based on the user behavior related information, determine a behavior situation for the behavior information of the user in a predetermined period,
Distributing distribution information according to the user's behavior situation. An information providing method.
コンピュータにより読み込み実行される情報提供プログラムであって、
前記コンピュータを、請求項1から請求項10のいずれか1項に記載の情報提供装置として機能させる
ことを特徴とする情報提供プログラム。
An information providing program read and executed by a computer,
An information providing program for causing the computer to function as the information providing apparatus according to any one of claims 1 to 10.
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