[发明专利]信息处理装置、信息处理方法和程序

说明书

本技术涉及一种使得能够进行更有效的干预的信息处理装置和方法以及程序。根据本发明，干预处理系统估计作为进行干预的结果而获得的干预效果，并且基于所估计的干预效果，产生用于新进行的干预的干预材料。该技术可应用于用于对正在接收内容递送服务的提供的用户执行干预的干预处理系统。

技术领域

本技术涉及一种信息处理装置、信息处理方法以及程序。更具体地，本技术涉及能够执行更有效的干预的信息处理装置、信息处理方法以及程序。

背景技术

近年来，大量用户可访问内容一直在增加，使得用户难以找到他们喜爱的内容。相反，由于严重的竞争，内容制作和分发企业已经发现越来越难以联系用户并且鼓励他们观看分发的内容。

即使用户到达介绍内容的给定网页，他们也犹豫实际在页面上动作，除非其以提示用户采取具体动作(观看、购买等)的方式呈现关于内容的信息。

另一方面，基于动作预测的机器学习模型被设计为预测当前动作，即，模型仅预测在不久的将来是否将采取特定动作。因此，机器学习模型可以不导致提供有效的信息呈现。

非专利文献1描述了用于估计与一组用户的干预(信息呈现)的因果效果(ATE：平均治疗效果)的技术。而且，存在用于预测与个体用户的干预的因果效果的被称为提升建模或ITE(个体治疗效果)估计的技术(参见非专利文献2或3)。

专利文献1描述了在估计干预的因果效果时，向用户提供关于基于因果效果的因果关系的解释的技术。

[现有技术文献]

[非专利文献]

[非专利文献1]

Lunceford,J.K.等,“Stratification and weighting via the propensityscore in estimation of causal treatment effects:a comparative study,”Statistics In Medicine,23(19),pp.2937-2960,[online],20Sep 2012,[searched onOctober8,2020],InternetURL:http://www.math.mcgill.ca/dstephens/PSMMA/Articles/lunceford_davidian_2004.pdf

[非专利文献2]

Wager,S.,Athey,S.,“Estimation and Inference ofHeterogeneous TreatmentEffects using Random Forests,”J.of the American Statistical Association,Vol.113,2018,01Dec 2015[searched on October 8,2020],InternetURL:https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01621459.2017.1319839

[非专利文献3]

Kunzel,S.R.等,“Meta-learners for Estimating Heterogeneous TreatmentEffects using Machine Learning,”arXiv,12Jun 2017,[searched on October 8,2020],InternetURL:https://arxiv.org/abs/1706.03461

[专利文献1]

日本专利公开号2019-194849。

发明内容

[技术问题]