[发明专利]感性计算设备、感性计算方法和程序

说明书

提供了一种偏好计算设备(100)包括：获取单元(121)，其获取与第一内容有关的第一内容信息；以及计算单元(122)，其针对基于用户的偏好类型对用户进行分类的每个分段来计算第一内容信息的匹配度。

技术领域

本公开涉及感性计算设备，感性计算方法和程序。

背景技术

已知一种用于利用发布在社交媒体上的社交媒体数据进行营销的技术。

例如，专利文献1公开了一种技术，其基于社交媒体上的发布来提取粉丝(其是喜欢诸如产品的特定对象的用户)。

引文清单

专利文献

专利文献1：JP 2014-137757 A

发明内容

技术问题

然而，专利文献1中描述的技术没有定量地计算出粉丝针对特定对象的感性值。因此，存在难以确定某种产品是否可以吸引特定用户的可能性。例如，用户的感性互不相同。因此，具有不同感性的用户具有不同的感性价值观，包括对同一内容的感性和偏好。

因此，本公开提出了一种感性计算设备，感性计算方法和程序，用于根据用户对内容的感性类型来定量计算感性价值观的匹配频率。

问题解决方案

为了解决上述问题，感性计算设备包括：获取单元，其获取与第一内容有关的第一内容信息；以及计算单元，其基于用户的感性类型，针对对用户进行分类的每个片段，计算第一内容信息的匹配频率。

附图说明

图1是示出根据本公开的实施例的感性计算设备的配置的示例的框图。

图2是示出针对每种感性类型对用户进行分类的方法的示例的示意图。

图3是用于描述学习教师图像的方法的示例的示意图。

图4是用于描述学习教师文本的方法的示例的示意图。

图5是用于描述估计用户的感性类型的方法的示例的示意图。

图6A是示出了购买产品的用户所属的感性类型的改变的示意图。

图6B是示出属于感性类型的用户的口碑的时间变化的示意图。

图7是示出用户界面的示例的示意图。

图8是示出输入文本的方法的示例的示意图。

图9是示出文本分析结果的示例的示意图。

图10是示出显示递送程度的细节的方法的示例的示意图。

图11是示出显示触动程度的细节的方法的示例的示意图。

图12A是示出了对文本进行聚类的方法的示例的示意图。

图12B是示出聚类的文档的性质的示例的示意图。

图13是示出将图像输入到感性计算设备的方法的示例的示意图。

图14是示出图像选择画面的示例的示意图。

图15是示出图像数据的分析结果的示例的示意图。

图16是示出最佳感性类型的用户的特征的细节的示例的示意图。

图17是示出内容粉丝地图的示例的示意图。

图18是示出内容粉丝地图的示例的示意图。

图19是示出将内容输入到感性计算设备的方法的示例的示意图。

图20是示出搜索结果的示例的示意图。