(57)【要約】  情報推薦やマーケティング分析に活用できるコンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関という特徴を発見し、例えば情報推薦においては、的確な伝播のタイミングでコンテンツを推薦する。  ユーザ端末２００と、ユーザ端末２００から所定の要求を受け、その結果を返すコンテンツ分析装置１００とを備え、コンテンツ分析装置１００は、複数のコンテンツの利用履歴から構成される履歴データに含まれる各コンテンツについて、当該コンテンツがどのようにユーザへ伝播したかを示す伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出手段１０２と、各コンテンツ間の、伝播パタンの相関を求める相関計算手段１０３と、を備える。
2012073718.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ端末と、
前記ユーザ端末から所定の要求を受け、その結果を返すコンテンツ分析装置とを備え、
前記コンテンツ分析装置は、
複数のコンテンツの利用履歴から構成される履歴データに含まれる各コンテンツについて、当該コンテンツがどのようにユーザへ伝播したかを示す伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出手段と、
前記各コンテンツ間の、前記伝播パタンの相関を求める相関計算手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ分析システム。
【請求項２】
前記履歴データは、少なくとも利用日時、利用ユーザ、利用したコンテンツの識別子を含むことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ分析システム。
【請求項３】
前記伝播パタン抽出手段は、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、ユーザへ伝播した順序を時系列に抽出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のコンテンツ分析システム。
【請求項４】
前記伝播パタン抽出手段は、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、当該コンテンツが伝播したユーザを、伝播順序に基づいて複数の段階に分けたグループを抽出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のコンテンツ分析システム。
【請求項５】
前記伝播パタン抽出手段は、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、当該コンテンツが伝播したユーザのネットワーク構造を抽出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のコンテンツ分析システム。
【請求項６】
前記各コンテンツの前記伝播パタンと、前記各コンテンツ間の前記伝播パタンの相関とを用いて、前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力コンテンツに関し、当該入力コンテンツが伝播する可能性を示すユーザスコアを、前記入力コンテンツに伝播していないユーザについて算出するユーザスコア算出手段を備えることを特徴とする請求項１から請求項５の何れか１項に記載のコンテンツ分析システム。
【請求項７】
前記各コンテンツの前記伝播パタンと、前記各コンテンツ間の前記伝播パタンの相関とを用いて、前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力ユーザへの推薦度を示すコンテンツスコアを、前記入力ユーザに伝播していない各コンテンツについて算出するコンテンツスコア算出手段を備えることを特徴とする請求項１から請求項５の何れか１項に記載のコンテンツ分析システム。
【請求項８】
ユーザ端末から所定の要求を受け、その結果を返すコンテンツ分析装置であって、
複数のコンテンツの利用履歴から構成される履歴データに含まれる各コンテンツについて、当該コンテンツがどのようにユーザへ伝播したかを示す伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出手段と、
前記各コンテンツ間の、前記伝播パタンの相関を求める相関計算手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ分析装置。
【請求項９】
ユーザ端末から所定の要求を受け、その結果を返すコンテンツ分析装置のコンテンツ分析方法であって、
複数のコンテンツの利用履歴から構成される履歴データに含まれる各コンテンツについて、当該コンテンツがどのようにユーザへ伝播したかを示す伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出ステップと、
前記各コンテンツ間の、前記伝播パタンの相関を求める相関計算ステップと、
を含むことを特徴とするコンテンツ分析方法。
【請求項１０】
ユーザ端末から所定の要求を受け、その結果を返すコンテンツ分析装置として機能するコンピュータ上で動作するコンテンツ分析プログラムであって、
前記コンピュータに、
複数のコンテンツの利用履歴から構成される履歴データに含まれる各コンテンツについて、当該コンテンツがどのようにユーザへ伝播したかを示す伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出処理と、
前記各コンテンツ間の、前記伝播パタンの相関を求める相関計算処理と、を実行させることを特徴とするコンテンツ分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ分析技術に関し、特に、ある任意のコンテンツに対して、他のコンテンツとの間のユーザへの伝播パタンの相関性を発見するコンテンツ分析システム、コンテンツ分析装置、コンテンツ分析方法およびコンテンツ分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
相関分析は、２つの変数間の関係を数値で記述する分析方法であり、情報推薦やマーケティングに利用されている。【０００３】
例えば、情報推薦では、ユーザがコンテンツを利用した、または評価したという履歴から、コンテンツやユーザ間の相関を求め、類似性や関連性の高いコンテンツを推薦する推薦方式として、協調フィルタリングというアルゴリズムがよく知られている。【０００４】
特に近年、膨大なコンテンツ（電子書籍、ニュース、動画、音楽など）の中から、利用者にとって興味のあるコンテンツを自動的に把握して、利用者に提示するレコメンドシステムの重要性が高まっており、ショッピングモール等においても、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」等のキャッチコピーで、関連性の高いコンテンツを推薦するサービスが提供されている。【０００５】
相関性を情報推薦に活用した協調フィルタリングについての関連技術が、例えば、非特許文献１、特許文献１、特許文献２に記載されている。【０００６】
非特許文献１は、最も初期の基本的な協調フィルタリングのアルゴリズムについて述べられた論文である。【０００７】
また、特許文献１は、各ユーザの個人登録配置情報（例えばブックマーク等）を利用して、カテゴリ毎に関連性が高いカテゴリから配置情報を推薦することで、ＵＲＬの追加などの配置情報の管理作業が軽減される効果を持つ推薦技術である。【０００８】
また、特許文献２は、アクセス履歴からユーザを複数のグループにグルーピングし、該複数のグループに属するかを割り当てるとともに、時系列のアクセス履歴を用いて頻度の高い推移を抽出して推薦ルールを構築することで、初心者に対して上級者のものを推薦したりしないようにする効果を持つ協調フィルタリングである。【０００９】
これらの技術は、コンテンツ間、ユーザ間、また、カテゴリ間の相関を求め、いずれも類似性、関連性の高いコンテンツを的確に推薦できるようにするものである。【００１０】
しかし、これらはいずれも、コンテンツの利用または評価の度数の相関を求めているにすぎない。【００１１】
特許文献２は、時系列の遷移の頻度パタンの度数を利用しているが、これも、コンテンツ１からコンテンツ２に遷移したという前後の遷移パタンの度数を利用しているにすぎず、コンテンツが、どのようにユーザに伝播していったかという、ユーザへの伝播の類似性については考慮していない。そのため、ユーザにとって的確な伝播のタイミングでコンテンツを推薦するということができなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特許第４１１８５８０号公報
【特許文献２】特開２００８−１７６３９８号公報
【特許文献３】特開２００４−３６６２２０８号公報
【特許文献４】特開２０１０−１４０１６２号公報
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】Ｐ．ＲｅｓｎＩｃｋ，Ｎ．Ｉａｃｏｖｏｕ，Ｍ．Ｓｕｃｈａｋ，Ｐ．Ｂｅｒｇｓｔｒｏｍ，ａｎｄ  Ｊ．ＲＩｅｄｌ著、“ＧｒｏｕｐＬｅｎｓ：Ｏｐｅｎ  ＡｒｃｈＩｔｅｃｔｕｒｅ  ｆｏｒ  ＣｏｌｌａｂｏｒａｔＩｖｅ  ＦＩｌｔｅｒＩｎｇ  ｏｆ  Ｎｅｔｎｅｗｓ．”、Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ  ＣｏｏｐｅｒａｔＩｖｅ  Ｗｏｒｋ，ｐ．１７５−１８６，１９９４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
上記関連技術における問題点は、コンテンツのユーザへの伝播パタンの相関と言う特徴を発見し、情報推薦やマーケティング分析などの応用分野に活用できていなかった点である。【００１５】
例えば、情報推薦においては、伝播パタンの異なるコンテンツも同等に扱われてしまうために、ユーザにとって的確な伝播のタイミングでコンテンツを推薦することができないという問題があった。【００１６】
その理由は、コンテンツ間の特徴である相関を求める際に、当該ユーザがコンテンツを利用した（評価した）という度数のみを用いて相関を求めており、そのコンテンツがどのようにユーザへ伝播したかという伝播パタンの相関を考慮していなかったためである。【００１７】
（発明の目的）
本発明の目的は、上述した課題を解決し、情報推薦やマーケティング分析に活用できるコンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関という特徴を発見し、例えば情報推薦においては、的確な伝播のタイミングでコンテンツを推薦できるコンテンツ分析システム、コンテンツ分析装置、コンテンツ分析方法およびコンテンツ分析プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明の第１のコンテンツ分析システムは、ユーザ端末と、ユーザ端末から所定の要求を受け、その結果を返すコンテンツ分析装置とを備え、コンテンツ分析装置は、複数のコンテンツの利用履歴から構成される履歴データに含まれる各コンテンツについて、当該コンテンツがどのようにユーザへ伝播したかを示す伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出手段と、各コンテンツ間の、伝播パタンの相関を求める相関計算手段と、を備える。【００１９】
本発明の第１のコンテンツ分析装置は、ユーザ端末から所定の要求を受け、その結果を返すコンテンツ分析装置であって、複数のコンテンツの利用履歴から構成される履歴データに含まれる各コンテンツについて、当該コンテンツがどのようにユーザへ伝播したかを示す伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出手段と、各コンテンツ間の、伝播パタンの相関を求める相関計算手段と、を備える。【００２０】
本発明の第１のコンテンツ分析方法は、ユーザ端末から所定の要求を受け、その結果を返すコンテンツ分析装置のコンテンツ分析方法であって、複数のコンテンツの利用履歴から構成される履歴データに含まれる各コンテンツについて、当該コンテンツがどのようにユーザへ伝播したかを示す伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出ステップと、各コンテンツ間の、伝播パタンの相関を求める相関計算ステップと、を含む。【００２１】
本発明の第１のコンテンツ分析プログラムは、ユーザ端末から所定の要求を受け、その結果を返すコンテンツ分析装置として機能するコンピュータ上で動作するコンテンツ分析プログラムであって、コンピュータに、複数のコンテンツの利用履歴から構成される履歴データに含まれる各コンテンツについて、当該コンテンツがどのようにユーザへ伝播したかを示す伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出処理と、各コンテンツ間の、伝播パタンの相関を求める相関計算処理と、を実行させる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、情報推薦やマーケティング分析に活用できるコンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関という特徴を発見し、例えば情報推薦においては、的確な伝播のタイミングでコンテンツを推薦できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態における履歴データの例示である。
【図３】第１の実施の形態によるコンテンツ分析システムの動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例１の動作を示すフローチャートである。
【図５】実施例１における抽出した伝播パタンの例示１（伝播の順序）である。
【図６】実施例１の伝播パタンの例示１における相関算出の際の中間データである。
【図７】実施例１における抽出した伝播パタンの例示２（伝播の段階）である。
【図８】実施例１の伝播パタンの例示２における相関算出の際の中間データである。
【図９】実施例１における抽出した伝播パタンの例示３（伝播のネットワーク構造）である。
【図１０】実施例１の伝播パタンの例示３における相関算出の際の中間データである。
【図１１】本発明の第２の実施の形態の構成を示すプロック図である。
【図１２】第２の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施例２の動作を示すフローチャートである。
【図１４】実施例２における抽出した伝播パタンの例示である。
【図１５】本発明の第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図１６】第３の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施例３の動作を示すフローチャートである。
【図１８】実施例３における抽出した伝播パタンの例示である。
【図１９】本発明のコンテンツ分析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００２５】
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下の図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については適宜省略してあり、図示されていない。
【００２６】
図１は、本発明の第１の実施の形態によるコンテンツ分析システム１０００の構成を示すブロック図である。
【００２７】
図１を参照すると、本実施の形態によるコンテンツ分析システム１０００は、ユーザ端末２００と、コンテンツ分析装置１００とから構成されている。
【００２８】
ユーザ端末２００は、ユーザがコンテンツを利用等する端末である。ユーザ端末２００は、図示しない入出力手段２０１を用いて、伝播パタンを調査したいコンテンツの識別子をコンテンツ分析装置１００へ送信する。また、その結果をコンテンツ分析装置１００から受け取る。
【００２９】
コンテンツ分析装置１０００は、ユーザ端末２００とデータのやりとりを行う入出力手段１０１と、コンテンツ毎にユーザへの伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出手段１０２と、所定のコンテンツ間の、該ユーザへの伝播パタンの相関を求める相関計算手段１０３とを含む。
【００３０】
これらの手段はそれぞれ概略つぎのように動作する。
【００３１】
入出力手段１０１は、ユーザ端末２００から所定の要求を受け付け、前記要求に対応する出力をユーザ端末に返す。具体的には、ユーザからコンテンツの識別子を受け付け、出力として該コンテンツに対する他の１つ以上のコンテンツとの相関とその識別子を返す。
【００３２】
本実施の形態では、入出力手段１０１は、入力としてコンテンツの識別子を受け付け、該コンテンツとその他の各コンテンツ間との、ユーザへの伝播パタンの相関を返す。この時、該その他の各コンテンツの識別子もあわせて返してもよい。
【００３３】
伝播パタン抽出手段１０２は、履歴データに含まれる各コンテンツについて、ユーザへの伝播パタンを抽出する。
【００３４】
履歴データとは、所定の各コンテンツの利用状況の履歴を示すデータである。ここで、履歴データの例を図２に示す。
【００３５】
履歴データは、所定のデータベースやコンテンツ情報管理サーバ等を別途設けて記録することを想定するが、これに限定はされず、コンテンツ分析装置１０が格納手段を設けても良い。履歴データの格納方式そのものは本発明とは直接的には関係しないため、その詳細及び図示については省略する。
【００３６】
ユーザへの伝播パタンとは、コンテンツが、ユーザへどのように伝播したかを表すパタンであり、伝播の順序、ネットワーク構造、時間間隔、スピードなどを示す。
【００３７】
なお、伝播したとは、ユーザに利用された、評価された等、ユーザとコンテンツの間に何らかの関係があった場合を意味する。
【００３８】
相関計算手段１０３は、ユーザへの伝播パタンを用いて、コンテンツ間の伝播の相関を算出する。また、入力として受け付けたコンテンツとその他のコンテンツとの間のユーザへの伝播パタンの相関だけを求めることとしてもよい。
【００３９】
（第１の実施の形態の動作の説明）
次に、本実施の形態によるコンテンツ分析システム１０００の動作について、図面を参照して詳細に説明する。
【００４０】
図３は、本実施の形態によるコンテンツ分析システム１０００の動作を示すフローチャートである。
【００４１】
図３を参照すると、まず、入出力手段１０１が、ユーザ端末２００から入力としてコンテンツの識別子を受け付ける（ステップＡ１）。
【００４２】
次いで、伝播パタン抽出手段１０２が、履歴データを取得し、該履歴データに含まれる各コンテンツについて、ユーザへの伝播パタンを抽出する（ステップＡ２）。
【００４３】
次いで、相関計算手段１０３が、入力として受け付けたコンテンツとその他の各コンテンツとの間の、ユーザへの伝播パタンの相関を求める（ステップＡ３）。
【００４４】
次いで、入出力手段１０１が、相関計算手段１０３が求めた該相関を、コンテンツの識別子とともに返す（ステップＡ４）。
【００４５】
この時、入力されたコンテンツと相関が高いコンテンツの順に、該コンテンツの識別子をソートして返しても良い。
【００４６】
なお、各コンテンツのユーザへの伝播パタンと、各コンテンツ間の相関それぞれを事前に算出し内部に記録しておき、入出力手段１０１から要求を受け付けたときに、該内部に記録した相関を参照し、該相関とコンテンツの識別子を返すように構成してもよい。これにより、要求受け付け後のステップＡ２、ステップＡ３の処理が省略できる。
【実施例１】
【００４７】
次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態の動作を説明する。【００４８】
図４は、本発明の第１の実施例の動作を示すフローチャートである。【００４９】
図４を参照すると、まず、入出力手段１０１が、ユーザ端末２００から入力としてＩｔｅｍＡ（ＩｔｅｍＡを示すコンテンツの識別子）を受け付ける（ステップＡ１’）。【００５０】
次いで、伝播パタン抽出手段１０２が、履歴データを取得し、該履歴データに含まれる各コンテンツについて、ユーザへの伝播パタンを抽出する（ステップＡ２’）。履歴データには少なくとも、利用日時、利用ユーザ、利用したコンテンツの識別子を含む。【００５１】
次いで、相関計算手段１０３が、ＩｔｅｍＡとその他の各コンテンツとの間の、ユーザへの伝播パタンの相関を求める（ステップＡ３’）。【００５２】
ユーザへの伝播パタンは、コンテンツがユーザへどのように伝播したかを示すパタンであり、様々な例が考えられる。本実施例では、１）伝播の順序、２）伝播の段階、３）伝播のネットワーク構造、を伝播パタン抽出手段１０２が抽出する例について説明する。【００５３】
なお、上述のようなパタンに加えて、ユーザ間の伝播の時間間隔やスピードを考慮する方法なども考えられる。【００５４】
１）伝播の順序
コンテンツのユーザへの伝播パタンの抽出として、コンテンツのユーザへの伝播順序を抽出し、該伝播順序に基づいてユーザへの伝播パタンの相関を算出する場合について説明する。【００５５】
まず、伝播パタン抽出手段１０２が、履歴データに含まれる各コンテンツについて、それぞれユーザへの伝播の順序を伝播パタンとして抽出する。抽出された伝播パタンの例を図示したものを、図５のＰ１００に示す。【００５６】
図５のＰ１００を参照すると、本実施例では、ＩｔｅｍＡ及びＩｔｅｍＢの伝播パタンが抽出されている。【００５７】
伝播パタンＰ１０１は、ＩｔｅｍＡの伝播パタンであり、ＩｔｅｍＡが｛Ｕｓｅｒ０１、Ｕｓｅｒ０２、Ｕｓｅｒ０５、Ｕｓｅｒ０４｝の順にユーザへ伝播したことが確認できる。【００５８】
伝播パタンＰ１０２は、ＩｔｅｍＢの伝播パタンであり、ＩｔｅｍＢが｛Ｕｓｅｒ０１、Ｕｓｅｒ０２、Ｕｓｅｒ０４｝の順にユーザへ伝播したことが確認できる。【００５９】
なお、Ｐ１００’は、後述するスピアマンの順位相関係数の算出のために、Ｐ１００に所定の変更を加えたものである。【００６０】
伝播パタン抽出手段１０２が伝播パタンを抽出した後、相関計算手段１０３は、該伝播パタンを用いて、コンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関を求める。上述のようなコンテンツ間のユーザへの伝播順序の相関の算出では、スピアマンやケンドールなどの相関係数などで算出を行えばよい。【００６１】
本実施例では、ＩｔｅｍＡを入力として受け付けているため、ＩｔｅｍＡを中心に、ＩｔｅｍＡと、その他の各コンテンツ（本実施例ではＩｔｅｍＢ）との間で、のユーザの伝播順序を用いて、スピアマンの順位相関係数を算出する。【００６２】
スピアマンの順位相関係数は、２変数間の順位の差をＤ、ケース数をＮとすると、下記数１で与えられ、１〜−１の値をとる。【００６３】
【数１】
2012073718.tif 000003
【００６４】
相関係数が正の場合は、二変数間には相関関係がある状態、逆に負の場合は、負の相関関係がある状態、さらに０の場合は、無相関の状態を表す係数である。【００６５】
以下に、ＩｔｅｍＡとＩｔｅｍＢの伝播ユーザの相関をスピアマンの順位相関係数を用いて算出する例を示す。【００６６】
まず、ＩｔｅｍＡとＩｔｅｍＢの伝播ユーザを比較すると、ＩｔｅｍＡにはＵｓｅｒ０５が存在するが、ＩｔｅｍＢにはＵｓｅｒ０５が存在しない。【００６７】
このように、どちらか片方にまだ伝播していないユーザが存在する場合は、図５のＰ１０１’のように、該伝播していないユーザを、最後尾に伝播したものとするなどの仮定を置いて計算する。【００６８】
ここで、図６を参照すると、図６は、図５のＰ１００’を基に各Ｉｔｅｍ毎の各ユーザの順位の差を求めた、相関算出の際の中間データである。【００６９】
図６は、各Ｉｔｅｍ（ＩｔｅｍＡ、ＩｔｅｍＢ）毎に、ユーザへの伝播順序を示している。また、各ユーザ毎に、ＩｔｅｍＡとＩｔｅｍＢの順位の差を示している。【００７０】
図６を参照すると、ＩｔｅｍＡは、｛Ｕｓｅｒ０１、Ｕｓｅｒ０２、Ｕｓｅｒ０５、Ｕｓｅｒ０４｝の順に伝播している。ＩｔｅｍＢは、｛Ｕｓｅｒ０１、Ｕｓｅｒ０２、Ｕｓｅｒ０４｝の順に伝播し、その後にＵｓｅｒ０５に伝播したものと擬制している。各ユーザの順位の差は、ＩｔｅｍＡの順位とＩｔｅｍＢの順位の差の絶対値である。【００７１】
また、ＩｔｅｍＡとＩｔｅｍＢは、Ｕｓｅｒ０１、Ｕｓｅｒ０２、Ｕｓｅｒ０４、Ｕｓｅｒ０５の４つのケースがあるため、ケース数Ｎ＝４であることが求まる。【００７２】
この図６に示す中間データを、スピアマンの順位相関係数の算出式に代入すると、ρ（ＩｔｅｍＡ、ＩｔｅｍＢ）＝１−６（１＋１）／４（１６−１）＝０．８となる。【００７３】
上記の例では、その他のコンテンツはＩｔｅｍＢだけであったが、その他のコンテンツが複数ある場合は、それらのコンテンツについても、ＩｔｅｍＢと同様にしてＩｔｅｍＡとの相関係数を算出することができる。なお、相関係数の算出方法はこれに限定されない。【００７４】
２）伝播の段階
次に、コンテンツのユーザへの伝播パタンの抽出として、伝播の段階が同じグループを抽出する場合について説明する。【００７５】
まず、伝播パタン抽出手段１０２が、履歴データに含まれる各コンテンツについて、イノベーター理論をもとに、該コンテンツが伝播したユーザを複数のグループ（段階）に分ける。該グループ分けの結果を図示したものを図７に示す。【００７６】
イノベーター理論は、スタンフォード大学のロジャース教授が提唱したマーケティングの理論で、消費者の商品購入に対する態度を、新しい商品に対する購入時期の早い順から、イノベーター（Ｉｎｎｏｖａｔｏｒｓ：２．５％）、アーリーアダプター（Ｅａｒｌｙ  Ａｄｏｐｔｅｒｓ：１３．５％）、アーリーマジョリティ（Ｅａｒｌｙ  Ｍａｊｏｒｉｔｙ：３４％）、レイトマジョリティ（Ｌａｔｅ  Ｍａｊｏｒｉｔｙ：３４％）、ラガード（Ｌａｇｇａｒｄｓ：１６％）の５段階のタイプに分類したものである。【００７７】
本例では、このインベータ理論を応用して、コンテンツが伝播した順に、ユーザを５段階にタイプに分類する。【００７８】
図７を参照すると、Ｐ２００は、ＩｔｅｍＡ、ＩｔｅｍＢが伝播したユーザをイノベーター理論によって分類した伝播パタンである。【００７９】
Ｐ２０１は、ＩｔｅｍＡ、ＩｔｅｍＢが伝播したユーザを、イノベーター理論によって、５段階のグループ分けされていることが確認できる。【００８０】
グループ分けでは、全ユーザの人数から、イノベーター理論の各段階の割合を用いて、各段階の人数を仮定する。【００８１】
図７の場合は、全ユーザが２５人であり、イノベーター：２．５％、アーリーアダプター１３．５％、アーリーマジョリティ：３４％、レイトマジョリティ：３４％、ラガード：１６％という割合から、イノベーター１人、アーリーアダプター３人、アーリーマジョリティ８人、レイトマジョリティ９人、ラガード４人であるという仮定をし、ユーザを割り当てている。【００８２】
次に、相関計算手段１０３が、各段階の重複ユーザ数やその比を用いて、コンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関を求める。【００８３】
伝播していないユーザが存在するときは、分母を揃えるため、Ｐ２０２の｛Ｕｓｅｒ０６、Ｕｓｅｒ０５｝のようにユーザへの伝播を仮定することができる。あるいは、イノベーターのみを相関に用いるなど、一部の段階のみを用いて相関を求めてもよい。【００８４】
ここで図８を参照すると、図８は、図７を基に各段階のユーザの重なりの比を求めた、相関算出の際の中間データである。【００８５】
ＩｔｅｍＡとＩｔｅｍＢのユーザへの伝播パタンの相関を、各グループの重複ユーザの重なりの比の総和から求めると、ＩｔｅｍＡとＩｔｅｍＢの相関係数は、（１＋２＋６＋５＋１）／２５＝０．６のように算出できる。【００８６】
上記の例では、その他のコンテンツはＩｔｅｍＢだけであったが、その他のコンテンツが複数ある場合は、それらのコンテンツについても、ＩｔｅｍＢと同様にしてＩｔｅｍＡとの相関係数を算出することができる。【００８７】
また、上記の例では各段階すべてのユーザの重なりを用いたが、イノベーターのみのユーザの重なりをみるなど、任意の段階を用いた相関を求めても良い。また、相関係数の算出方法は上記に限定されない。【００８８】
３）伝播のネットワーク構造
次に、コンテンツの伝播パタンの抽出として、伝播のネットワーク構造を抽出する場合について説明する。【００８９】
まず、履歴データに含まれる各コンテンツについて、伝播のネットワーク構造を抽出する。この場合、履歴データには必ず、参照元ユーザ（遷移元ユーザ）の情報が必要になる。該抽出の結果を図９に示す。【００９０】
参照元ユーザとは、例えば、あるユーザが所定のコンテンツを利用した場合、該コンテンツに他のユーザの情報が関連付けられていた場合の、該他のユーザのことである。このような状況は、例えば、ショッピングモールやオンラインショップ等において、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」等のキャッチコピーで、関連性の高いコンテンツを推薦するサービス等において想定される。【００９１】
図９を参照すると、Ｐ３０１はＩｔｅｍＡ、Ｐ３０２はＩｔｅｍＢの伝播のネットワーク構造である。【００９２】
このネットワーク構造から、特徴として、ユーザ毎に親ノードとなる遷移元ユーザの重なりをみると、ＩｔｅｍＡ、ＩｔｅｍＢそれぞれの遷移関係は図１０に示す様になる。【００９３】
図９を参照すると、ＩｔｅｍＡ、ＩｔｅｍＢともに、伝播の最初はＵｓｅｒ０１であるため、図１０でＵｓｅｒ０１の遷移元ユーザは”Ｎｏｎｅ”となる。他のユーザについても同様にして当てはめを行うことができ、その結果が図１０となる。【００９４】
そして、ユーザ毎に、ＩｔｅｍＡ、ＩｔｅｍＢの遷移元ユーザを比較し、遷移元ユーザが同じ場合は重なりを１とし、異なる場合は重なりを０としている。【００９５】
ＩｔｅｍＡ、ＩｔｅｍＢの相関係数は、重なりの比をとって２／５のように算出できる。【００９６】
上記の例では、その他のコンテンツはＩｔｅｍＢだけであったが、その他のコンテンツが複数ある場合は、それらのコンテンツについても、ＩｔｅｍＢと同様にしてＩｔｅｍＡとの相関係数を算出することができる。【００９７】
上記１）〜３）のようにして、ＩｔｅｍＡとＩｔｅｍＢとのユーザへの伝播パタンの相関が求められると、最後に、入出力手段１０１が、入力として受け付けたＩｔｅｍＢと他の各コンテンツとの相関を、該他の各コンテンツの識別子とともにユーザ端末２００に返却する（ステップＡ４’）。【００９８】
このようにして、コンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関性という、情報推薦やマーケティング分析などに役立つ特徴を発見することができる。【００９９】
（第１の実施の形態による効果）
次に本実施の形態の効果について説明する。【０１００】
本実施の形態では、コンテンツ毎のユーザへの伝播パタンを用いて、該ユーザへの伝播パタンの相関を求めるように構成されているため、ある任意のコンテンツに対してユーザへの伝播パタンの相関性の高いコンテンツを発見し、情報推薦やマーケティング分析などに活用することができる。【０１０１】
なお、伝播パタン抽出手段１０２と相関計算手段１０３とからなる最小限の構成であっても、本発明の目的を達成することができる。【０１０２】
（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下の図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。【０１０３】
図１１は、本実施の形態によるコンテンツ分析システム１０００の構成を示すブロック図である。【０１０４】
図１１を参照すると、本実施の形態によるコンテンツ分析システム１０００は、入出力手段１０１と、伝播パタン抽出手段１０２と、相関計算手段１０３と、ユーザスコア計算手段１０４とから構成されている。本実施の形態では、第１の実施の形態に加え、ユーザスコア計算手段１０４を備える。【０１０５】
これらの手段はそれぞれ概略つぎのように動作する。【０１０６】
入出力手段１０１は、ユーザ端末２００から所定の要求を受け付け、前記要求に対応する出力をユーザ端末に返す。本実施の形態では、入力としてコンテンツの識別子を受け付け、出力として該コンテンツに対する各ユーザのスコアをユーザの識別子とともに返す。【０１０７】
伝播パタン抽出手段１０２は、第１の実施の形態と同様に、履歴データから、コンテンツ毎にユーザへの伝播パタンを抽出する。【０１０８】
相関計算手段１０３は、第１の実施の形態と同様に、コンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関を求める。【０１０９】
ユーザスコア計算手段１０４は、各コンテンツのユーザへの伝播パタンと、各コンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関とから、各コンテンツに対する各ユーザのスコアを算出する。また、入力として受け付けたコンテンツに対する各ユーザのスコアだけを求めることとしてもよい。【０１１０】
（第２の実施の形態の動作の説明）
次に、本発明の第２の実施の形態によるコンテンツ分析システム１０００の動作について、図面を参照して詳細に説明する。【０１１１】
図１２は、本実施の形態によるコンテンツ分析システム１０００の動作を示すフローチャートである。【０１１２】
図１２を参照すると、まず、ステップＢ１〜Ｂ３は、図３に示す第１の実施の形態のステップＡ１〜Ａ３と同じであるので、ここではステップＢ１〜Ｂ３の説明を省略する。【０１１３】
ステップＢ３の後、次いで、ユーザスコア計算手段１０４が、入力として受け付けたコンテンツとその他の各コンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関を用いて、入力として受け付けたコンテンツに対する各ユーザのスコアを算出する（ステップＢ４）。該算出方法の詳細については、下記実施例２で説明する。【０１１４】
そして、最後に、入出力手段１０１が、入力として受け付けたコンテンツに対する、各ユーザのスコアを該ユーザの識別子と共にユーザ端末２００に返す（ステップＢ５）。
【実施例２】
【０１１５】
次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態の動作を説明する。【０１１６】
図１３は、本発明の第２の実施例の動作を示すフローチャートである。【０１１７】
図１３を参照すると、まず、入出力手段１０１が、ユーザ端末２００から入力としてＩｔｅｍＢ（ＩｔｅｍＢを示すコンテンツ識別子）を受け付ける（ステップＢ１’）。【０１１８】
次いで、伝播パタン抽出手段１０２が、実施例１と同様に、履歴データを取得し、該履歴データに含まれる各コンテンツについて、ユーザへの伝播パタンを抽出する（ステップＢ２’）。本実施例では、伝播の順序を伝播パタンとして抽出したとする。該抽出結果の例を図１４のＰ４００に示す。【０１１９】
図１４を参照すると、本実施例では、ＩｔｅｍＢ、ＩｔｅｍＡ、ＩｔｅｍＣについてのユーザへの伝播パタンが抽出されている。【０１２０】
次いで、相関計算手段１０３が、ＩｔｅｍＢとＩｔｅｍＡ、及びＩｔｅｍＢとＩｔｅｍＣについて、ユーザへの伝播パタンの相関を求める（ステップＢ３’）。算出方法は、実施例１と同様である。【０１２１】
次いで、ユーザスコア計算手段１０４が、伝播パタン抽出手段１０２で算出した各コンテンツのユーザへの伝播パタンと、相関計算手段１０３で算出したユーザへの伝播パタンの相関とを用いて、各ユーザのスコアを算出する（ステップＢ４’）。【０１２２】
ユーザスコア計算手段１０４は、ＩｔｅｍＢとユーザへの伝播パタンの相関が高いコンテンツで、かつ、伝播順序の早いユーザに、より高スコアを付与するように計算する。【０１２３】
具体的には、まず、ユーザスコア算出手段１０４は、ＩｔｅｍＡについて、ＩｔｅｍＢが伝播しているユーザを除き、残されたユーザから、伝播が早い順に伝播順序に対するスコア（伝播スコア）を付与する計算を行う。ＩｔｅｍＣについても同様である。伝播スコアは、例えば伝播順序の逆数などを付与することができる。【０１２４】
上記計算例を図示化した例を、図１４のＰ４００’に示す。【０１２５】
Ｐ４００’では、Ｕｓｅｒ０１、Ｕｓｅｒ０２、Ｕｓｅｒ０４はＩｔｅｍＢが伝播しているため、これを除くと、ＩｔｅｍＡでは、Ｕｓｅｒ０５が伝播順序が最も早くなる。この結果、Ｕｓｅｒ０５には伝播スコア”１”が付与される。【０１２６】
同様に、ＩｔｅｍＣでは、Ｕｓｅｒ０３に伝播スコア”１”が付与され、Ｕｓｅｒ０５に伝播スコア”１／２”が付与される。【０１２７】
次いで、ユーザスコア計算手段１０４は、下記数２を用いて、ＩｔｅｍＢに対する各ユーザのスコアを算出する。【０１２８】
【数２】
2012073718.tif 000004
【０１２９】
上記数２を用いると、例えばＩｔｅｍＢに対するＵｓｅｒ０５のスコアは、ＩｔｅｍＡに対するＵｓｅｒ０５の伝播スコア及びＩｔｅｍＢとＩｔｅｍＡのユーザへの伝播パタンの相関の積と、ＩｔｅｍＣに対するＵｓｅｒ０５の伝播スコア及びＩｔｅｍＢとＩｔｅｍＣのユーザへの伝播パタンの相関の積との総和となる。【０１３０】
同様にして、ＩｔｅｍＢに対する各ユーザのスコアを求めた後、最後に、入出力手段１０１が、ＩｔｅｍＢに対する各ユーザのスコアを、ユーザの識別子とともにユーザ端末２００に返却する（ステップＢ５’）。このとき、ユーザの識別子を、スコアの降順、または昇順に並べる処理を行ってもよい。また、ユーザの識別子だけを返却することとしても良い。【０１３１】
このように、ユーザへの伝播パタンの相関性を利用して、あるコンテンツに対するユーザのスコアを計算することで、より早く伝播する可能性の高いユーザ群を抽出することができる。【０１３２】
（第２の実施の形態による効果）
次に本実施の形態の効果について説明する。【０１３３】
本実施の形態によれば、任意のコンテンツに対するユーザのスコアを算出するように構成されているため、あるコンテンツの伝播パタンを調査・予測するマーケティング分析や、適切な伝播のタイミングでコンテンツを推薦する情報推薦などに応用できる。【０１３４】
（第３の実施の形態）
本発明の第３の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下の図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。【０１３５】
図１５は、本実施の形態によるコンテンツ分析システム１０００の構成を示すブロック図である。【０１３６】
図１５を参照すると、本実施の形態によるコンテンツ分析システム１０００は、入出力手段１０１と、伝播パタン抽出手段１０２と、相関計算手段１０３と、コンテンツスコア計算手段１０５とから構成されている。本実施の形態では、第１の実施の形態に加え、コンテンツスコア計算手段１０５を備える。【０１３７】
これらの手段はそれぞれ概略つぎのように動作する。【０１３８】
入出力手段１０１は、ユーザ端末２００から所定の要求を受け付け、前記要求に対応する出力をユーザ端末に返す。【０１３９】
本実施の形態では、入力としてユーザの識別子を受けつけ、該ユーザに対するおすすめのコンテンツ識別子のリストを返す。【０１４０】
伝播パタン抽出手段１０２は、第１、第２の実施の形態と同様に、履歴データから、コンテンツ毎にユーザへの伝播パタンを抽出する。【０１４１】
相関計算手段１０３は、各コンテンツのユーザへの伝播パタンを用いて、各コンテンツ間の伝播の相関を求める。【０１４２】
ユーザスコア計算手段１０４は、各コンテンツのユーザへの伝播パタンと、各コンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関とから、各コンテンツに対する各ユーザのスコアを算出する。【０１４３】
コンテンツスコア計算手段１０５は、各コンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関と、各ユーザのコンテンツの利用履歴とから、各ユーザに対するコンテンツのスコアを算出する。また、入力として受け付けたユーザに対する各コンテンツのスコアだけを求めることとしてもよい。コンテンツのスコアの具体的な算出方法は後述する。【０１４４】
（第３の実施の形態の動作の説明）
次に、本実施の形態によるコンテンツ分析システムの動作について、図面を参照して詳細に説明する。【０１４５】
図１６は、本実施の形態によるコンテンツ分析システム１０００の動作を示すフローチャートである。【０１４６】
図１６を参照すると、まず、入出力手段１０１が、ユーザ端末２００から、入力としてユーザの識別子を受け付ける（Ｃ１）。【０１４７】
次いで、伝播パタン抽出手段１０２が、履歴データを取得し、該履歴データに含まれる各コンテンツについて、ユーザへの伝播パタンを抽出する（ステップＣ２）。【０１４８】
次いで、相関計算手段１０３が、該各コンテンツについて、各コンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関を求める（ステップＣ３）。本実施の形態では、履歴データに含まれるコンテンツのすべての組み合わせについて、該相関を求める。【０１４９】
ステップＣ３の後、次いで、コンテンツスコア計算手段１０５が、相関計算手段１０３が求めた該相関と、入力として受け付けたユーザの各コンテンツの利用履歴とを用いて、該ユーザに対する各コンテンツのスコアを算出する（ステップＣ４）。【０１５０】
そして、入力として受け付けたユーザに対し、コンテンツのスコアの高い順にソーティングしたコンテンツの識別子を、ユーザ端末２００に返す（ステップＣ５）。また、コンテンツのスコアを併せて返しても良い。
【実施例３】
【０１５１】
次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態の動作を説明する。【０１５２】
図１７は、本発明の第３の実施例の動作を示すフローチャートである。【０１５３】
図１７を参照すると、まず、入出力手段１０１が、ユーザ端末２００から入力としてＵｓｅｒ０５（Ｕｓｅｒ０５を示すユーザ識別子）を受け付ける（ステップＣ１’）。【０１５４】
次いで、伝播パタン抽出手段１０２が、実施例１と同様に、履歴データを取得し、該履歴データに含まれる各コンテンツについて、ユーザへの伝播パタンを抽出する（ステップＣ２’）。本実施例でも、実施例２と同様に、伝播順序を伝播パタンとして抽出したものとする。該抽出結果の例を図１８のＰ５００に示す。【０１５５】
図１８を参照すると、本実施例では、ＩｔｅｍＡ、ＩｔｅｍＢ、及びＩｔｅｍＣについてのユーザへの伝播パタンが抽出されている。【０１５６】
次いで、相関計算手段１０３が、各コンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関を求める（ステップＣ３’）。具体的には、相関計算手段１０３は、ＩｔｅｍＡとＩｔｅｍＢ、ＩｔｅｍＡとＩｔｅｍＣ、及びＩｔｅｍＢとＩｔｅｍＣについて、ユーザへの伝播パタンの相関を求める。【０１５７】
次いで、コンテンツスコア計算手段１０５が、伝播パタン抽出手段１０２で算出した各コンテンツのユーザへの伝播パタンと、相関計算手段１０３で算出した、各コンテンツ間のユーザへの伝播パタンの相関とを用いて、Ｕｓｅｒ０５に対する各コンテンツのスコアを算出する（ステップＣ４’）。【０１５８】
コンテンツスコア計算手段１０５は、まず、Ｕｓｅｒ０５に既に伝播したコンテンツの中で、Ｕｓｅｒ０５への伝播の時期が早く、かつ、Ｕｓｅｒ０５に伝播があったコンテンツと伝播パタンの相関が高いコンテンツに対してより高い伝播スコアを付与するように、コンテンツのスコアを算出する。【０１５９】
例えば、Ｕｓｅｒ０５に対するＩｔｅｍＢのスコアは、下記の様に求められる。【０１６０】
まず、コンテンツスコア算出手段１０５は、他のコンテンツに対する、Ｕｓｅｒ０５への伝播の時期を伝播スコアとして算出する。【０１６１】
ＩｔｅｍＡについて、ＩｔｅｍＢが伝播しているユーザを除いたうえで、Ｕｓｅｒ０５の伝播スコアを付与する。ＩｔｅｍＣについても同様にＵｓｅｒ０５の伝播スコアを付与する。伝播スコアは、実施例２同様、例えば伝播順序の逆数などを付与することができる。【０１６２】
上記計算例を図示化した例を、図１８のＰ５００’に示す。【０１６３】
Ｐ５００’では、ＩｔｅｍＢはＵｓｅｒ０１、Ｕｓｅｒ０２、Ｕｓｅｒ０４に既に伝播しているため、それらを覗くと、ＩｔｅｍＡでは、Ｕｓｅｒ０５の伝播順序は１番目である。この結果、Ｕｓｅｒ０５に伝播スコア”１”が付与される。【０１６４】
同様に、ＩｔｅｍＣでは、Ｕｓｅｒ０５の伝播順序は２番目である。この結果、Ｕｓｅｒ０５に伝播スコア”１／２”が付与される。【０１６５】
上記の様に、Ｕｓｅｒ０５に対するＩｔｅｍＢのコンテンツのスコアを求めるためには、まず他のコンテンツであるＩｔｅｍＡ、ＣにおけるＵｓｅｒ０５の伝播スコアを求める。説明は省略するが、Ｕｓｅｒ０５に対するＩｔｅｍＡ又はＩｔｅｍＣのコンテンツのスコアを求める場合も同様である。【０１６６】
そして、ＩｔｅｍＡ、ＩｔｅｍＣにおけるＵｓｅｒ０５の伝播スコアも求まると、次いで、コンテンツスコア計算手段１０５は、下記数３を用いて、Ｕｓｅｒ０５に対するコンテンツのスコアを計算する。【０１６７】
【数３】
2012073718.tif 000005
【０１６８】
上記数３を用いると、Ｕｓｅｒ０５に対するＩｔｅｍＢのコンテンツのスコアは、ＩｔｅｍＡにおけるＵｓｅｒ０５の伝播スコア及びＩｔｅｍＢとＩｔｅｍＡのユーザへの伝播スコアの相関の積と、ＩｔｅｍＣにおけるＵｓｅｒ０５の伝播スコア及びＩｔｅｍＢとＩｔｅｍＣのユーザへの伝播スコアの相関の積との総和となる。【０１６９】
同様にして、Ｕｓｅｒ０５に対するＩｔｅｍＡ、ＩｔｅｍＢのスコアを求めた後、最後に、入出力手段１０１が、該コンテンツのスコアの高い順にソートした各コンテンツの識別子をユーザ端末２００に返却する（ステップＣ５’）。このとき、コンテンツのスコアも併せて返却してもよい。【０１７０】
このようにユーザへの伝播パタンの相関性を利用して、あるユーザに対する各コンテンツのスコアを計算することで、当該ユーザにより早く伝播する可能性の高いコンテンツ群を抽出することができる。【０１７１】
（第３の実施の形態による効果）
次に本実施の形態の効果について説明する。【０１７２】
本実施の形態によれば、任意のユーザに対して、伝播パタンの類似によって算出したコンテンツのスコアに基づいてコンテンツを推薦するように構成されているため、あるユーザに対する適切なコンテンツをレコメンドする情報推薦などに応用できる。【０１７３】
次に、本発明のコンテンツ分析装置１００のハードウェア構成例について、図１９を参照して説明する。図１９はコンテンツ分析装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。【０１７４】
図１９を参照すると、コンテンツ分析装置１００は、一般的なコンピュータ装置と同様のハードウェア構成であり、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）８０１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリからなる、データの作業領域やデータの一時退避領域に用いられる主記憶部８０２、ネットワークを介してデータの送受信を行う通信部８０３、入力装置８０５や出力装置８０６及び記憶装置８０７と接続してデータの送受信を行う入出力インタフェース部８０４、上記各構成要素を相互に接続するシステムバス８０８を備えている。記憶装置８０７は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク、半導体メモリ等の不揮発性メモリから構成されるハードディスク装置等で実現される。【０１７５】
本発明のコンテンツ分析装置１００の入出力手段１０１、伝播パタン抽出手段１０２、相関計算手段１０３、ユーザスコア計算手段１０４、コンテンツスコア計算手段１０５は、プログラムを組み込んだ、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等のハードウェア部品である回路部品を実装することにより、その動作をハードウェア的に実現することは勿論として、その機能を提供するプログラムを、記憶装置８０７に格納し、そのプログラムを主記憶部８０２にロードしてＣＰＵ８０１で実行することにより、ソフトウェア的に実現することも可能である。【０１７６】
以上好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも、上記実施の形態に限定されるものでなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。【０１７７】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。【０１７８】
また、本発明の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はない。例えば、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。【０１７９】
また、本発明の方法およびコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明の方法およびコンピュータプログラムを実施する時には、その複数の手順の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。【０１８０】
また、本発明の方法およびコンピュータプログラムの複数の手順は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある手順の実行中に他の手順が発生すること、ある手順の実行タイミングと他の手順の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること等があってもよい。【０１８１】
さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。【０１８２】
（付記１）
ユーザ端末と、
前記ユーザ端末から所定の要求を受け、その結果を返すコンテンツ分析装置とを備え、
前記コンテンツ分析装置は、
複数のコンテンツの利用履歴から構成される履歴データに含まれる各コンテンツについて、当該コンテンツがどのようにユーザへ伝播したかを示す伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出手段と、
前記各コンテンツ間の、前記伝播パタンの相関を求める相関計算手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ分析システム。【０１８３】
（付記２）
前記履歴データは、少なくとも利用日時、利用ユーザ、利用したコンテンツの識別子を含むことを特徴とする付記１に記載のコンテンツ分析システム。【０１８４】
（付記３）
前記伝播パタン抽出手段は、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、ユーザへ伝播した順序を時系列に抽出することを特徴とする付記１又は付記２に記載のコンテンツ分析システム。【０１８５】
（付記４）
前記伝播パタン抽出手段は、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、当該コンテンツが伝播したユーザを、伝播順序に基づいて複数の段階に分けたグループを抽出することを特徴とする付記１又は付記２に記載のコンテンツ分析システム。【０１８６】
（付記５）
前記伝播パタン抽出手段は、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、当該コンテンツが伝播したユーザのネットワーク構造を抽出することを特徴とする付記１又は付記２に記載のコンテンツ分析システム。【０１８７】
（付記６）
前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力コンテンツに対し、当該入力コンテンツと他の前記各コンテンツとの前記伝播パタンの相関を求めることを特徴とする付記１から付記５の何れか１項に記載のコンテンツ分析システム。【０１８８】
（付記７）
前記各コンテンツの前記伝播パタンと、前記各コンテンツ間の前記伝播パタンの相関とを用いて、前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力コンテンツに関し、当該入力コンテンツが伝播する可能性を示すユーザスコアを、前記入力コンテンツに伝播していないユーザについて算出するユーザスコア算出手段を備えることを特徴とする付記１から付記５の何れか１項に記載のコンテンツ分析システム。【０１８９】
（付記８）
前記ユーザスコア算出手段は、
前記入力コンテンツの前記伝播パタンに含まれないユーザついて、他のコンテンツにおける当該ユーザの伝播スコアを算出し、前記伝播スコアと、前記入力コンテンツと前記他のコンテンツとの前記伝播パタンの相関とを積算した値を前記ユーザスコアとし、前記他のコンテンツが複数ある場合は、各積算結果を総和した値を前記ユーザスコアとし、
前記伝播スコアを、
前記入力コンテンツの伝播パタンに含まれるユーザを除いた、前記他のコンテンツの伝播パタンにおける伝播順序に基づいて算出することを特徴とする付記７に記載のコンテンツ分析システム。【０１９０】
（付記９）
前記各コンテンツの前記伝播パタンと、前記各コンテンツ間の前記伝播パタンの相関とを用いて、前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力ユーザへの推薦度を示すコンテンツスコアを、前記入力ユーザに伝播していない各コンテンツについて算出するコンテンツスコア算出手段を備えることを特徴とする付記１から付記５の何れか１項に記載のコンテンツ分析システム。【０１９１】
（付記１０）
前記コンテンツスコア算出手段は、
前記入力ユーザに伝播していないコンテンツについて、他のコンテンツにおける当該入力ユーザの伝播スコアを算出し、前記伝播スコアと、前記他のコンテンツとの前記伝播パタンの相関とを積算した値を前記コンテンツスコアとし、前記他のコンテンツが複数ある場合は、各積算結果を総和した値を前記コンテンツスコアとし、
前記伝播スコアを、
前記入力ユーザに伝播していないコンテンツの前記伝播パタンに含まれるユーザを除いた、前記他のコンテンツの伝播パタンにおける伝播順序に基づいて算出することを特徴とする付記９に記載のコンテンツ分析システム。【０１９２】
（付記１１）
ユーザ端末から所定の要求を受け、その結果を返すコンテンツ分析装置であって、
複数のコンテンツの利用履歴から構成される履歴データに含まれる各コンテンツについて、当該コンテンツがどのようにユーザへ伝播したかを示す伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出手段と、
前記各コンテンツ間の、前記伝播パタンの相関を求める相関計算手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ分析装置。【０１９３】
（付記１２）
前記履歴データは、少なくとも利用日時、利用ユーザ、利用したコンテンツの識別子を含むことを特徴とする付記１１に記載のコンテンツ分析装置。【０１９４】
（付記１３）
前記伝播パタン抽出手段は、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、ユーザへ伝播した順序を時系列に抽出することを特徴とする付記１１又は付記１２に記載のコンテンツ分析装置。【０１９５】
（付記１４）
前記伝播パタン抽出手段は、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、当該コンテンツが伝播したユーザを、伝播順序に基づいて複数の段階に分けたグループを抽出することを特徴とする付記１１又は付記１２に記載のコンテンツ分析装置。【０１９６】
（付記１５）
前記伝播パタン抽出手段は、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、当該コンテンツが伝播したユーザのネットワーク構造を抽出することを特徴とする付記１１又は付記１２に記載のコンテンツ分析装置。【０１９７】
（付記１６）
前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力コンテンツに対し、当該入力コンテンツと他の前記各コンテンツとの前記伝播パタンの相関を求めることを特徴とする付記１１から付記１５の何れか１項に記載のコンテンツ分析装置。【０１９８】
（付記１７）
前記各コンテンツの前記伝播パタンと、前記各コンテンツ間の前記伝播パタンの相関とを用いて、前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力コンテンツに関し、当該入力コンテンツが伝播する可能性を示すユーザスコアを、前記入力コンテンツに伝播していないユーザについて算出するユーザスコア算出手段を備えることを特徴とする付記１１から付記１５の何れか１項に記載のコンテンツ分析装置。【０１９９】
（付記１８）
前記ユーザスコア算出手段は、
前記入力コンテンツの前記伝播パタンに含まれないユーザついて、他のコンテンツにおける当該ユーザの伝播スコアを算出し、前記伝播スコアと、前記入力コンテンツと前記他のコンテンツとの前記伝播パタンの相関とを積算した値を前記ユーザスコアとし、前記他のコンテンツが複数ある場合は、各積算結果を総和した値を前記ユーザスコアとし、
前記伝播スコアを、
前記入力コンテンツの伝播パタンに含まれるユーザを除いた、前記他のコンテンツの伝播パタンにおける伝播順序に基づいて算出することを特徴とする付記１７に記載のコンテンツ分析装置。【０２００】
（付記１９）
前記各コンテンツの前記伝播パタンと、前記各コンテンツ間の前記伝播パタンの相関とを用いて、前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力ユーザへの推薦度を示すコンテンツスコアを、前記入力ユーザに伝播していない各コンテンツについて算出するコンテンツスコア算出手段を備えることを特徴とする付記１１から付記１５の何れか１項に記載のコンテンツ分析装置。【０２０１】
（付記２０）
前記コンテンツスコア算出手段は、
前記入力ユーザに伝播していないコンテンツについて、他のコンテンツにおける当該入力ユーザの伝播スコアを算出し、前記伝播スコアと、前記他のコンテンツとの前記伝播パタンの相関とを積算した値を前記コンテンツスコアとし、前記他のコンテンツが複数ある場合は、各積算結果を総和した値を前記コンテンツスコアとし、
前記伝播スコアを、
前記入力ユーザに伝播していないコンテンツの前記伝播パタンに含まれるユーザを除いた、前記他のコンテンツの伝播パタンにおける伝播順序に基づいて算出することを特徴とする付記１９に記載のコンテンツ分析装置。【０２０２】
（付記２１）
ユーザ端末から所定の要求を受け、その結果を返すコンテンツ分析装置のコンテンツ分析方法であって、
複数のコンテンツの利用履歴から構成される履歴データに含まれる各コンテンツについて、当該コンテンツがどのようにユーザへ伝播したかを示す伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出ステップと、
前記各コンテンツ間の、前記伝播パタンの相関を求める相関計算ステップと、
を含むことを特徴とするコンテンツ分析方法。【０２０３】
（付記２２）
前記履歴データは、少なくとも利用日時、利用ユーザ、利用したコンテンツの識別子を含むことを特徴とする付記２１に記載のコンテンツ分析方法。【０２０４】
（付記２３）
前記伝播パタン抽出ステップで、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、ユーザへ伝播した順序を時系列に抽出することを特徴とする付記２１又は付記２２に記載のコンテンツ分析方法。【０２０５】
（付記２４）
前記伝播パタン抽出ステップで、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、当該コンテンツが伝播したユーザを、伝播順序に基づいて複数の段階に分けたグループを抽出することを特徴とする付記２１又は付記２２に記載のコンテンツ分析方法。【０２０６】
（付記２５）
前記伝播パタン抽出ステップで、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、当該コンテンツが伝播したユーザのネットワーク構造を抽出することを特徴とする付記２１又は付記２２に記載のコンテンツ分析方法。【０２０７】
（付記２６）
前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力コンテンツに対し、当該入力コンテンツと他の前記各コンテンツとの前記伝播パタンの相関を求めることを特徴とする付記２１から付記２５の何れか１項に記載のコンテンツ分析方法。【０２０８】
（付記２７）
前記各コンテンツの前記伝播パタンと、前記各コンテンツ間の前記伝播パタンの相関とを用いて、前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力コンテンツに関し、当該入力コンテンツが伝播する可能性を示すユーザスコアを、前記入力コンテンツに伝播していないユーザについて算出するユーザスコア算出ステップをさらに含むことを特徴とする付記２１から付記２５の何れか１項に記載のコンテンツ分析方法。【０２０９】
（付記２８）
前記ユーザスコア算出ステップで、
前記入力コンテンツの前記伝播パタンに含まれないユーザついて、他のコンテンツにおける当該ユーザの伝播スコアを算出し、前記伝播スコアと、前記入力コンテンツと前記他のコンテンツとの前記伝播パタンの相関とを積算した値を前記ユーザスコアとし、前記他のコンテンツが複数ある場合は、各積算結果を総和した値を前記ユーザスコアとし、
前記伝播スコアを、
前記入力コンテンツの伝播パタンに含まれるユーザを除いた、前記他のコンテンツの伝播パタンにおける伝播順序に基づいて算出することを特徴とする付記２７に記載のコンテンツ分析方法。【０２１０】
（付記２９）
前記各コンテンツの前記伝播パタンと、前記各コンテンツ間の前記伝播パタンの相関とを用いて、前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力ユーザへの推薦度を示すコンテンツスコアを、前記入力ユーザに伝播していない各コンテンツについて算出するコンテンツスコア算出ステップをさらに含むことを特徴とする付記２１から付記２５の何れか１項に記載のコンテンツ分析方法。【０２１１】
（付記３０）
前記コンテンツスコア算出ステップで、
前記入力ユーザに伝播していないコンテンツについて、他のコンテンツにおける当該入力ユーザの伝播スコアを算出し、前記伝播スコアと、前記他のコンテンツとの前記伝播パタンの相関とを積算した値を前記コンテンツスコアとし、前記他のコンテンツが複数ある場合は、各積算結果を総和した値を前記コンテンツスコアとし、
前記伝播スコアを、
前記入力ユーザに伝播していないコンテンツの前記伝播パタンに含まれるユーザを除いた、前記他のコンテンツの伝播パタンにおける伝播順序に基づいて算出することを特徴とする付記２９に記載のコンテンツ分析方法。【０２１２】
（付記３１）
ユーザ端末から所定の要求を受け、その結果を返すコンテンツ分析装置として機能するコンピュータ上で動作するコンテンツ分析プログラムであって、
前記コンピュータに、
複数のコンテンツの利用履歴から構成される履歴データに含まれる各コンテンツについて、当該コンテンツがどのようにユーザへ伝播したかを示す伝播パタンを抽出する伝播パタン抽出処理と、
前記各コンテンツ間の、前記伝播パタンの相関を求める相関計算処理と、を実行させることを特徴とするコンテンツ分析プログラム。【０２１３】
（付記３２）
前記履歴データは、少なくとも利用日時、利用ユーザ、利用したコンテンツの識別子を含むことを特徴とする付記３１に記載のコンテンツ分析プログラム。【０２１４】
（付記３３）
前記伝播パタン抽出処理で、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、ユーザへ伝播した順序を時系列に抽出することを特徴とする付記３１又は付記３２に記載のコンテンツ分析プログラム。【０２１５】
（付記３４）
前記伝播パタン抽出処理で、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、当該コンテンツが伝播したユーザを、伝播順序に基づいて複数の段階に分けたグループを抽出することを特徴とする付記３１又は付記３２に記載のコンテンツ分析プログラム。【０２１６】
（付記３５）
前記伝播パタン抽出処理で、
前記伝播パタンとして、各コンテンツについて、当該コンテンツが伝播したユーザのネットワーク構造を抽出することを特徴とする付記３１又は付記３２に記載のコンテンツ分析プログラム。【０２１７】
（付記３６）
前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力コンテンツに対し、当該入力コンテンツと他の前記各コンテンツとの前記伝播パタンの相関を求めることを特徴とする付記３１から付記３５の何れか１項に記載のコンテンツ分析プログラム。【０２１８】
（付記３７）
前記コンピュータに、
前記各コンテンツの前記伝播パタンと、前記各コンテンツ間の前記伝播パタンの相関とを用いて、前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力コンテンツに関し、当該入力コンテンツが伝播する可能性を示すユーザスコアを、前記入力コンテンツに伝播していないユーザについて算出するユーザスコア算出処理をさらに実行させることを特徴とする付記３１から付記３５の何れか１項に記載のコンテンツ分析プログラム。【０２１９】
（付記３８）
前記ユーザスコア算出処理で、
前記入力コンテンツの前記伝播パタンに含まれないユーザついて、他のコンテンツにおける当該ユーザの伝播スコアを算出し、前記伝播スコアと、前記入力コンテンツと前記他のコンテンツとの前記伝播パタンの相関とを積算した値を前記ユーザスコアとし、前記他のコンテンツが複数ある場合は、各積算結果を総和した値を前記ユーザスコアとし、
前記伝播スコアを、
前記入力コンテンツの伝播パタンに含まれるユーザを除いた、前記他のコンテンツの伝播パタンにおける伝播順序に基づいて算出することを特徴とする付記３７に記載のコンテンツ分析プログラム。【０２２０】
（付記３９）
前記コンピュータに、
前記各コンテンツの前記伝播パタンと、前記各コンテンツ間の前記伝播パタンの相関とを用いて、前記ユーザ端末から入力として受け付けた入力ユーザへの推薦度を示すコンテンツスコアを、前記入力ユーザに伝播していない各コンテンツについて算出するコンテンツスコア算出処理をさらに実行させることを特徴とする付記３１から付記３５の何れか１項に記載のコンテンツ分析プログラム。【０２２１】
（付記４０）
前記コンテンツスコア算出処理で、
前記入力ユーザに伝播していないコンテンツについて、他のコンテンツにおける当該入力ユーザの伝播スコアを算出し、前記伝播スコアと、前記他のコンテンツとの前記伝播パタンの相関とを積算した値を前記コンテンツスコアとし、前記他のコンテンツが複数ある場合は、各積算結果を総和した値を前記コンテンツスコアとし、
前記伝播スコアを、
前記入力ユーザに伝播していないコンテンツの前記伝播パタンに含まれるユーザを除いた、前記他のコンテンツの伝播パタンにおける伝播順序に基づいて算出することを特徴とする付記３９に記載のコンテンツ分析プログラム。【０２２２】
この出願は、２０１０年１１月２９日に出願された日本出願特願２０１０−２６４７３５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０２２３】
本発明によれば、あるコンテンツの伝播パタンを分析するマーケティング分析といった用途に適用できる。また、あるコンテンツの伝播パタンの相関を利用した情報推薦といった用途にも適用可能である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【国際調査報告】
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