(57)【要約】      （修正有）【課題】コンテキストに基づくモデルの予測精度によりユーザに関する情報を適切に変更可能にする判定装置、判定方法、及び判定プログラムを提供する。【解決手段】判定装置（配信装置）において、ユーザごとの行動に関する行動情報であって、コンテキストに基づいて分割された行動情報である分割情報が、当該分割情報の各々に含まれる行動情報の傾向に基づいて組み合わされた情報である組合情報ごとに生成されたモデルであって、所定の対象を予測するモデルを取得する取得部１３１と、取得部１３１により取得されたモデルによる、組合情報に含まれる分類情報の各々に対応するコンテキストにおける当該分類情報に対応するユーザに関する所定の対象の予測精度に応じて、当該ユーザのコンテキストに関する情報、または当該ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する判定部１３５とを有する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザごとの行動に関する行動情報であって、コンテキストに基づいて分割された行動情報である分割情報が、当該分割情報の各々に含まれる行動情報の傾向に基づいて組み合わされた情報である組合情報ごとに生成されたモデルであって、所定の対象を予測するモデルを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたモデルによる、組合情報に含まれる分類情報の各々に対応するコンテキストにおける当該分類情報に対応するユーザに関する前記所定の対象の予測精度に応じて、当該ユーザのコンテキストに関する情報、または当該ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記判定部は、
一のユーザに割り当てられたモデルの予測精度が所定の条件を満たさない場合、前記一のユーザのコンテキストに関する情報、または前記一のユーザのユーザ属性に関する情報を変更すると判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記判定部は、
前記一のユーザのユーザ属性に関する情報が複数の候補がある場合、各候補を割り当てた予測精度に基づいて、前記一のユーザのユーザ属性に関する情報をいずれの候補に変更するかを判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記判定部は、
前記一のユーザのコンテキストに関する情報が入替え可能である場合、前記一のユーザのコンテキストに関する情報を入れ替えると判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の判定装置。
【請求項５】
前記判定部は、
各ユーザのコンテキストに関する情報の信頼性、または各ユーザのユーザ属性に関する情報の信頼性に基づいて、コンテキストに関する情報、またはユーザ属性に関する情報を変更するユーザを判定する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項６】
前記取得部は、
ユーザが新規ユーザである場合、新規ユーザのユーザ属性に類似する他のユーザにおけるコンテキストごとのモデルの割当てに対応して前記新規ユーザに割り当てられたモデルを取得する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項７】
前記判定部は、
前記新規ユーザに割り当てられたモデルの予測精度が所定の条件を満たさない場合、前記新規ユーザのコンテキストに関する情報、または前記新規ユーザのユーザ属性に関する情報を変更すると判定する
ことを特徴とする請求項６に記載の判定装置。
【請求項８】
コンピュータが実行する判定方法であって、
ユーザごとの行動に関する行動情報であって、コンテキストに基づいて分割された行動情報である分割情報が、当該分割情報の各々に含まれる行動情報の傾向に基づいて組み合わされた情報である組合情報ごとに生成されたモデルであって、所定の対象を予測するモデルを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得されたモデルによる、組合情報に含まれる分類情報の各々に対応するコンテキストにおける当該分類情報に対応するユーザに関する前記所定の対象の予測精度に応じて、当該ユーザのコンテキストに関する情報、または当該ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する判定工程と、
を含むことを特徴とする判定方法。
【請求項９】
ユーザごとの行動に関する行動情報であって、コンテキストに基づいて分割された行動情報である分割情報が、当該分割情報の各々に含まれる行動情報の傾向に基づいて組み合わされた情報である組合情報ごとに生成されたモデルであって、所定の対象を予測するモデルを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得されたモデルによる、組合情報に含まれる分類情報の各々に対応するコンテキストにおける当該分類情報に対応するユーザに関する前記所定の対象の予測精度に応じて、当該ユーザのコンテキストに関する情報、または当該ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する判定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定装置、判定方法、及び判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの状態や状況等、いわゆるコンテキストに基づいてユーザに情報を提供する技術が提供されている。例えば、位置に関するエリア種別や時間種別の組み合わせを利用することにより、ユーザの状態を把握し、情報を配信する技術が提供されている。また、ユーザのコンテキストに基づく予測モデル（以下、単に「モデル」とする）を用いることにより、ユーザに情報を提供する技術が提供されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１３/１６４９１１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、ユーザに適切な情報を提供することが難しい場合がある。例えば、ユーザのコンテキストに基づいて生成されたモデルが適切でない場合、ユーザに適切な情報を提供することが難しい。また、時間経過によりユーザの自宅やオフィス等の位置が変更されることがある。このような場合、ユーザのコンテキストに関する情報やユーザのユーザ属性に関する情報の変更が必要な場合がある。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、コンテキストに基づくモデルの予測精度によりユーザに関する情報を適切に変更可能にする判定装置、判定方法、及び判定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に係る判定装置は、ユーザごとの行動に関する行動情報であって、コンテキストに基づいて分割された行動情報である分割情報が、当該分割情報の各々に含まれる行動情報の傾向に基づいて組み合わされた情報である組合情報ごとに生成されたモデルであって、所定の対象を予測するモデルを取得する取得部と、前記取得部により取得されたモデルによる、組合情報に含まれる分類情報の各々に対応するコンテキストにおける当該分類情報に対応するユーザに関する前記所定の対象の予測精度に応じて、当該ユーザのコンテキストに関する情報、または当該ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する判定部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、コンテキストに基づくモデルの予測精度によりユーザに関する情報を適切に変更可能にすることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係るコンテキスト変更前の配信処理の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係るコンテキスト変更後の配信処理の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る配信装置の構成例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る分割情報記憶部の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係るクラスタ情報記憶部の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施形態に係る学習情報記憶部の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施形態に係る配信処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、実施形態に係る判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、実施形態に係る複数候補の判定の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、配信装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る判定装置、判定方法、及び判定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る判定装置、判定方法、及び判定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
（実施形態）
〔１．判定処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る判定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。図１の（Ａ）は、既存ユーザに関する判定処理を示し、図１の（Ｂ）は、新規ユーザに関する変更処理を示す。図１に示す例において、クラスタ情報一覧ＭＬ１１は、図２に示す配信システム１における生成処理により、各ユーザのコンテキストにおけるコンテンツへの関心を予測するモデルが生成された場合のクラスタリングに関する情報を示す。具体的には、図１の（Ａ）中のクラスタ情報一覧ＭＬ１１−１は、一のユーザと一のコンテキストとが交差する領域であるマス（以下、「マスＭＳ」とする場合がある）にモデルＭ１〜Ｍ６等のうち、どのモデルが割り当てられたかを示す。なお、ここでいうコンテキストとは、ユーザが置かれた環境等を含むユーザの状態や状況に対応するが、詳細は後述する。
【００１１】
図１の（Ａ）中のクラスタ情報一覧ＭＬ１１−１は、クラスタ情報記憶部１２４（図９参照）に対応し、各マスＭＳ中に図示するＭ１〜Ｍ６によって示される６つのクラスタを含むことを示す。例えば、各モデルＭ１〜Ｍ６は、分割情報記憶部１２３（図８参照）に記憶された各マスＭＳ中に図示するＭ１〜Ｍ６に対応する分割情報に基づいて生成される。なお、詳細は後述するが、ここでいう分割情報とは、ユーザの行動情報がコンテキストごとに分割された情報を意味する。例えば、行動情報は、各ユーザにコンテンツを配信し、配信したコンテンツに対する各ユーザの行動の有無を示す情報である。また、クラスタ情報一覧ＭＬ１１−１中のマスＭＳにおいて、Ｍ１〜Ｍ６の符号が図示されていないマスＭＳについては、所定の手法により生成されたモデルが割り当てられるが、詳細は後述する。
【００１２】
例えば、図１の（Ａ）では、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に対応するマスＭＳ、ユーザＵ２のコンテキストＣＴ１５に対応するマスＭＳ、ユーザＵ２のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳ、及びユーザＵ４のコンテキストＣＴ１３に対応するマスＭＳには同じモデルＭ１が割り当てられることを示す。すなわち、上記４つのマスＭＳに含まれる分割情報を組み合わせた組合情報を用いて、モデルＭ１が生成されたことを示す。また、モデルＭ１に関するモデル情報は、学習情報記憶部１２５（図１０参照）に示すように、素性１の重みが「０．５」、素性２の重みが「−０．４」、素性３の重みが「０．２」等であることを示す。例えば、配信システム１は、ユーザＵ１が朝に家（自宅）にいる場合に対応するコンテキストＣＴ１１においてコンテンツの配信を要求した場合、モデルＭ１を用いてユーザＵ１に配信するコンテンツを決定する。
【００１３】
例えば、配信装置１００（図５参照）は、ユーザに割り当てられたモデルの予測精度に応じて、ユーザのコンテキストに関する情報、または当該ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する。ここでいう予測精度とは、ユーザの行動の有無を予測できる確率をいう。図１の例では、予測精度がユーザのコンテストに対応するモデルを用いてコンテンツを配信した場合において、ユーザが配信したコンテンツを選択（クリック）する確率である場合を示す。また、ここでいうコンテキストに関する情報は、例えば、分割情報記憶部１２３中の各マスＭＳに割り当てられた分割情報や、クラスタ情報記憶部１２４中の各マスＭＳに割り当てられたモデルに関する情報が含まれてもよい。また、ここでいうユーザ属性に関する情報は、例えば、ユーザ情報記憶部１２１中の各ユーザに関する情報が含まれてもよい。なお、以下では、予測精度が低である個数が０であることを予測精度に関する所定の条件とする。
【００１４】
図１の（Ａ）に示すように、クラスタ情報一覧ＭＬ１１−１では、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１における予測精度と、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１２における予測精度とが低であるとする。なお、ここでいう予測精度が低であるとは、対応するユーザ及びコンテキストの組み合わせにおけるモデルの予測精度が所定の閾値（例えば、７５％等）未満である場合をいう。すなわち、図１の（Ａ）では、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１においてモデルＭ１を用いて、ユーザＵ１にコンテンツを配信した場合に予測精度が低であることを示す。また、図１の（Ａ）では、ユーザＵ１が朝にオフィスにいる場合に対応するコンテキストＣＴ１２においてモデルＭ２を用いて、ユーザＵ１にコンテンツを配信した場合に予測精度が低であることを示す。
【００１５】
上述のように、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に割り当てられたモデルＭ１及びコンテコストＣＴ１２に割り当てられたモデルＭ２の２つのモデルの予測精度が低であるため、配信装置１００（図５参照）は、ユーザＵ１のコンテキストに関する情報、またはユーザＵ１のユーザ属性に関する情報を変更すると判定する。なお、図１の（Ａ）では、配信装置１００は、ユーザＵ１のコンテキストに関する情報を変更すると判定する場合を示す。ここで、コンテキストＣＴ１１は朝の家に対応し、コンテコストＣＴ１２は朝のオフィスに対応するため、コンテキストＣＴ１１及びコンテキストＣＴ１２は、時間帯が朝で共通する。そのため、配信装置１００は、ユーザＵ１のコンテキストに関する情報が入替え可能であるとして、ユーザＵ１のコンテキストに関する情報を入れ替えると判定する。
【００１６】
図１の（Ａ）では、上述した判定により、配信装置１００は、クラスタ情報一覧ＭＬ１１−１において、ユーザＵ１の家とオフィスとを入れ替えることにより、コンテキストの変更を行う（ステップＳ１）。具体的には、配信装置１００は、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に割り当てられたモデルＭ１とコンテキストＣＴ１２に割り当てられたモデルＭ２とを入れ替える（ステップＳ１−１）。この場合、配信装置１００は、ユーザＵ１の他のコンテキストＣＴ１３〜ＣＴ１８に割り当てられたモデルの入替えを行ってもよい。例えば、配信装置１００は、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１３に割り当てられたモデルＭ３とコンテキストＣＴ１４に割り当てられたモデルとを入れ替えてもよい（ステップＳ１−２）。また、例えば、配信装置１００は、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１５に割り当てられたモデルＭ５とコンテキストＣＴ１６に割り当てられたモデルＭ４とを入れ替えてもよい（ステップＳ１−３）。また、例えば、配信装置１００は、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１７に割り当てられたモデルとコンテキストＣＴ１８に割り当てられたモデルＭ２とを入れ替えてもよい（ステップＳ１−４）。
【００１７】
ステップＳ１のコンテキスト変更により、図１の（Ａ）中のクラスタ情報一覧ＭＬ１１−２に示すように、ユーザＵ１のコンテキストに関する情報として、ユーザＵ１に対応する各マスＭＳに割り当てられたモデルが変更される。そして、図１の（Ａ）では、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１においてモデルＭ２を用いて、ユーザＵ１にコンテンツを配信した場合に予測精度が高であることを示す。また、図１の（Ａ）では、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１２においてモデルＭ１を用いて、ユーザＵ１にコンテンツを配信した場合に予測精度が高であることを示す。なお、ここでいう予測精度が高であるとは、対応するユーザ及びコンテキストの組み合わせにおけるモデルの予測精度が所定の閾値（例えば、７５％等）以上である場合をいう。なお、図１の（Ａ）では、ステップＳ１−２〜Ｓ１−４で入れ替えたモデルについても予測精度が向上したものとする。
【００１８】
このように、配信装置１００は、ユーザＵ１のコンテキストに関する情報として、ユーザＵ１に対応する各マスＭＳに割り当てられたモデルが変更されることにより、ユーザＵ１の各コンテキストにおける予測精度が向上したため、変更を維持する。なお、配信装置１００は、変更により予測精度が低下した場合、変更を解除して、元の状態に戻してもよい。なお、上記の例では、モデルの予測精度が所定の条件を満たさない場合を、ユーザ及びコンテキストの組み合わせにおけるモデルの予測精度が所定の閾値以上でない場合として説明したが、所定の条件は目的や用途に応じて適宜設定されてもよい。例えば、配信装置１００は、モデルの予測精度の全体の傾向に基づいて判定したり、ユーザごとの予測精度の履歴に基づいて判定したりしてもよい。例えば、所定の条件は、あるユーザにコンテキストごとに割り当てられたモデルのうち、全コンテキストの予測精度の平均から所定の範囲内である場合であってもよい。例えば、配信装置１００は、あるユーザにおいて、一のコンテキストの予測精度が全コンテキストの予測精度の平均から所定値以上乖離している場合、ユーザのコンテキストに関する情報、またはユーザのユーザ属性に関する情報を変更すると判定してもよい。例えば、配信装置１００は、よく行く場所と自宅に関するコンテキストの予測精度は高く（例えば、８０％以上）、オフィスに関するコンテキストの予測精度は低い（例えば、６０％未満）場合、ユーザのオフィス（勤務地）に関する情報を変更すると判定してもよい。また、所定の条件は、あるユーザにおける予測精度の時間経過に伴う変動が所定の範囲内である場合であってもよい。例えば、配信装置１００は、あるユーザにおいて、一のコンテキストの予測精度が、ある時点において高く（例えば、９０％以上）、その後の時点において低い（例えば、８０％未満）場合、ユーザのコンテキストに関する情報、またはユーザのユーザ属性に関する情報を変更すると判定してもよい。例えば、配信装置１００は、あるユーザにおいて、家に関するコンテキストの予測精度が、ある時点の予測精度（例えば、９０％）から、その後所定の閾値以上（例えば１０％以上）低下した予測精度（例えば、７５％）になった場合、ユーザが引っ越ししたと推定し、ユーザの家（自宅）に関する情報を変更すると判定してもよい。例えば、配信装置１００は、行動情報を別コンテキストで分割し直して、その場合の予測精度との差異で判定してもよい。例えば、配信装置１００は、クラスタ情報一覧ＭＬ１１−１等に基づく予測精度と、運動状態等に基づくコンテキストに応じて行動情報を分割してモデルを生成した場合の予測精度とを比較し、運動状態等に基づくモデルの予測精度よりもクラスタ情報一覧ＭＬ１１−１等に基づく予測精度が所定の閾値以上低い場合、ユーザのコンテキストに関する情報、またはユーザのユーザ属性に関する情報を変更すると判定してもよい。なお、上記は一例であり、配信装置１００は、どのような条件に基づいて、ユーザのコンテキストに関する情報、またはユーザのユーザ属性に関する情報を変更すると判定してもよい。
【００１９】
次に、図１の（Ｂ）に示す例を用いて、配信装置１００が、新規ユーザのコンテキストに関する情報、または新規ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する場合を示す。なお、ここでいう新規ユーザとは、モデル生成後に追加されたユーザや自身の行動情報が十分でないユーザであり、他のユーザに割り当てられたモデルが割り当てられるユーザを意味する。
【００２０】
図１の（Ｂ）中のクラスタ情報一覧ＭＬ１２−１は、一のユーザと一のコンテキストとが交差する領域であるマス（以下、「マスＭＳ」とする場合がある）にモデルＭ１〜Ｍ６等のうち、どのモデルが割り当てられたかを示す。
【００２１】
図１の（Ｂ）中のクラスタ情報一覧ＭＬ１２−１は、図１の（Ａ）中のクラスタ情報一覧ＭＬ１１−１に新規ユーザＵ１０が追加されたクラスタ情報を示す。また、新規ユーザＵ１０は、自身の行動情報が十分でないユーザであり、ユーザ属性に関する情報である性別が「男」、年齢が「２０代」と登録されているものとする。
【００２２】
図１の（Ｂ）では、配信装置１００は、新規ユーザＵ１０の各コンテキストＣＴ１１〜ＣＴ１８に、新規ユーザＵ１０のユーザ属性に類似するユーザＵ１とユーザＵ４に割り当てられたモデルを割り当てる。例えば、配信装置１００は、新規ユーザＵ１０のコンテキストＣＴ１１に、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に割り当てられたモデルＭ１とユーザＵ３のコンテキストＣＴ１１に割り当てられたモデルＭ３とを合成したモデルＭ１−３を割り当てる。なお、モデルの合成についての詳細は後述する。また、例えば、配信装置１００は、新規ユーザＵ１０のコンテキストＣＴ１２に、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１２に割り当てられたモデルＭ２を割り当てる。このようにして、配信装置１００は、新規ユーザＵ１０の各コンテキストＣＴ１１〜ＣＴ１８にモデルを割り当てる。
【００２３】
図１の（Ｂ）に示すように、クラスタ情報一覧ＭＬ１２−１では、ユーザＵ１０のコンテキストＣＴ１４における予測精度が低であるとする。すなわち、図１の（Ｂ）では、ユーザＵ１０のコンテキストＣＴ１４においてモデルＭ３−６を用いて、ユーザＵ１０にコンテンツを配信した場合に予測精度が低であることを示す。
【００２４】
上述のように、ユーザＵ１０のコンテキストＣＴ１４に割り当てられたモデルＭ３−６の予測精度が低であるため、配信装置１００は、ユーザＵ１０のコンテキストに関する情報、またはユーザＵ１０のユーザ属性に関する情報を変更すると判定する。なお、図１の（Ｂ）では、配信装置１００は、ユーザＵ１０のユーザ属性に関する情報を変更すると判定する場合を示す。
【００２５】
図１の（Ｂ）では、上述した判定により、配信装置１００は、クラスタ情報一覧ＭＬ１２−１において、ユーザＵ１０のユーザ属性のうち、性別を「男」から「女」へ変更することにより、ユーザ属性の変更を行う（ステップＳ２）。これにより、新規ユーザＵ１０が類似するユーザが、ユーザＵ１及びユーザＵ４から、２０代女性であるユーザＵ２に変更される。そのため、配信装置１００は、新規ユーザＵ１０の各コンテキストＣＴ１１〜ＣＴ１８に、新規ユーザＵ１０のユーザ属性に類似するユーザＵ２に割り当てられたモデルを割り当てる。
【００２６】
ステップＳ２のユーザ属性変更により、図１の（Ｂ）中のクラスタ情報一覧ＭＬ１２−２に示すように、ユーザＵ１０に対応する各マスＭＳに割り当てられたモデルが変更される。具体的には、新規ユーザＵ１０のコンテキストＣＴ１２に割り当てられたモデルは、モデルＭ２からモデルＭ６に変更される。また、新規ユーザＵ１０のコンテキストＣＴ１４に割り当てられたモデルは、モデルＭ３−６からモデルＭ２に変更される。
【００２７】
そして、図１の（Ｂ）では、ユーザＵ１０のコンテキストＣＴ１４においてモデルＭ２を用いて、ユーザＵ１０にコンテンツを配信した場合に予測精度が高であることを示す。なお、図１の（Ｂ）では、新規ユーザＵ１０における他のコンテキストに割り当てられたモデルについても予測精度が向上したものとする。
【００２８】
このように、配信装置１００は、新規ユーザＵ１０のユーザ属性の変更に応じて、ユーザＵ１０に対応する各マスＭＳに割り当てられたモデルが変更されることにより、ユーザＵ１０の各コンテキストにおける予測精度が向上したため、変更を維持する。なお、配信装置１００は、変更により予測精度が低下した場合、変更を解除して、元の状態に戻してもよい。
【００２９】
上述のように、配信装置１００は、ユーザに割り当てられたモデルの予測精度が所定の条件を満たさない場合、ユーザのコンテキストに関する情報、またはユーザのユーザ属性に関する情報を変更すると判定する。これにより、配信装置１００は、コンテキストに基づくモデルの予測精度によりユーザに関する情報を適切に変更可能にすることができる。また、配信装置１００は、各ユーザの家（自宅）やオフィス（勤務地）の信頼度に関するスコアを算出してもよい。例えば、配信装置１００は、家とオフィスを入れ替えた場合における入替え前後の予測精度に基づいて算出されたスコアに応じて、家（自宅）やオフィス（勤務地）の信頼度を判定してもよい。例えば、配信装置１００は、家とオフィスを入れ替える前の家に関するコンテキスト（例えば、コンテキストＣＴ１１、ＣＴ１３、ＣＴ１５、ＣＴ１７等）の予測精度の平均値を入替前スコアとして算出する。また、例えば、配信装置１００は、家とオフィスを入れ替えた後の家に関するコンテキストの予測精度の平均値を入替後スコアとして算出する。そして、配信装置１００は、入替前スコアを入替後スコアで除算した値を家（自宅）の信頼性に関する信頼スコアとして、自宅として設定された位置の信頼度を判定してもよい。この場合、信頼スコアは、入替前スコアが入替後スコアよりも大きい程、大きな値となる。すなわち、配信装置１００は、家とオフィスを入れ替える前の家に関するコンテキストの予測精度の方が高いことを示す。したがって、配信装置１００は、信頼スコアが大きい程、自宅として設定された位置の信頼度が高いと判定する。そのため、配信装置１００は、自宅の信頼スコアが所定の閾値以上である場合、自宅の位置の設定を維持し、自宅の信頼スコアが所定の閾値未満である場合、自宅の位置の設定を変更してもよい。例えば、配信装置１００は、自宅の位置とオフィスの位置を入れ替えてもよいし、自宅に位置を複数の候補から選択してもよい。なお、複数の候補から選択する場合についての詳細は後述する。
【００３０】
例えば、配信装置１００は、各ユーザのコンテキストに関する情報の信頼性、または各ユーザのユーザ属性に関する情報の信頼性に基づいて、コンテキストに関する情報、またはユーザ属性に関する情報を変更するユーザを判定してもよい。例えば、ユーザがクレジットカードの審査等を受けたユーザである場合、配信装置１００は、ユーザの年齢、性別、自宅、勤務地等に関する情報を信頼性が高いとして、変更の対象としなくてもよい。また、例えば、ユーザがユーザ情報の登録の際に初期表示される情報のまま、ユーザ情報の登録を行った場合、配信装置１００は、そのユーザについて登録された情報を信頼性が低いとして、優先した変更の対象としてもよい。例えば、ユーザがユーザ情報の登録の際に生年月日を初期表示される情報のまま登録を行った場合、配信装置１００は、そのユーザについて登録された年齢を信頼性が低いとして、優先した変更の対象としてもよい。
【００３１】
〔２−１．生成処理〕
ここから、図２を用いて、実施形態に係る生成処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。図２に示す例において、配信装置１００は、所定の対象として、ユーザのコンテンツへの関心を予測するモデルを生成する。また、配信装置１００は、生成したモデルを用いてユーザにコンテンツを配信するサービスを提供するが、この点については図３で説明する。図２〜図４では、ユーザＵ１〜Ｕ４が各々端末装置１０−１〜１０−４を利用する場合を示す。なお、端末装置１０−１〜１０−４を区別せずに説明する場合、端末装置１０と総称する。
【００３２】
図２に示すように、配信システム１には、端末装置１０と、配信装置１００とが含まれる。端末装置１０と、配信装置１００とは図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した配信システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の配信装置１００が含まれてもよい。
【００３３】
端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等により実現される。図２は、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。
【００３４】
また、端末装置１０は、ユーザによる操作を受け付ける。図２に示す例において、端末装置１０は、所定のアプリ（例えば、ブラウザ等）に表示するコンテンツを配信装置１００へ要求する。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。
【００３５】
配信装置１００は、コンテキストに基づいて分割された行動情報である分割情報が組み合わされた組合情報ごとに、所定の対象を予測するモデルを生成する情報処理装置である。また、配信装置１００は、モデルの予測精度に応じて、モデルに対応するユーザのコンテキストに関する情報、またはユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する判定装置である。また、配信装置１００は、コンテンツの配信要求に応じてコンテンツを配信する配信サービスを提供する情報処理装置である。例えば、配信装置１００は、コンテンツの配信を要求した端末装置１０を利用するユーザに応じて、端末装置１０へコンテンツを配信する情報処理装置である。
【００３６】
図２では、配信装置１００は、各ユーザにコンテンツを配信し、配信したコンテンツに対する各ユーザの行動の有無を示す行動情報を収集する。例えば、配信装置１００は、ユーザＵ１〜Ｕ４にコンテンツを配信し、配信したコンテンツに対する各ユーザの行動の有無を示す行動情報を収集する。例えば、配信装置１００は、行動情報として、ユーザに配信したコンテンツ（例えば、コンテンツＣＮ１１）に対するユーザの行動（例えば、コンテンツのクリック）の有無を示す情報を収集する。
【００３７】
まず、配信装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１にコンテンツを配信する（ステップＳ１１−１）。そして、配信装置１００は、配信したコンテンツに対するユーザＵ１の行動の有無を示す行動情報を端末装置１０−１から取得する（ステップＳ１２−１）。また、配信装置１００は、ユーザＵ２が利用する端末装置１０−２にコンテンツを配信する（ステップＳ１１−２）。そして、配信装置１００は、配信したコンテンツに対するユーザＵ２の行動の有無を示す行動情報を端末装置１０−２から取得する（ステップＳ１２−２）。また、配信装置１００は、ユーザＵ３が利用する端末装置１０−３にコンテンツを配信する（ステップＳ１１−３）。そして、配信装置１００は、配信したコンテンツに対するユーザＵ３の行動の有無を示す行動情報を端末装置１０−３から取得する（ステップＳ１２−３）。また、配信装置１００は、ユーザＵ４が利用する端末装置１０−４にコンテンツを配信する（ステップＳ１１−４）。そして、配信装置１００は、配信したコンテンツに対するユーザＵ４の行動の有無を示す行動情報を端末装置１０−４から取得する（ステップＳ１２−４）。
【００３８】
なお、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４は、処理を説明するためのものであり、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４のいずれが先に行われてもよく、各ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４は、複数回行われてもよい。以下、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４を区別せずに説明する場合、ステップＳ１１と総称する。また、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−４は、処理を説明するためのものであり、各々が対応するステップＳ１１よりも後であれば、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−４のいずれが先に行われてもよく、各ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−４は、複数回行われてもよい。以下、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−４を区別せずに説明する場合、ステップＳ１２と総称する。例えば、各ステップＳ１１が行われる度にステップＳ１２を行って行動情報を取得してもよい。また、例えば、各ステップＳ１１が複数回行われて、所定のタイミングでステップＳ１２を行って、行動情報を取得してもよい。
【００３９】
そして、配信装置１００は、ステップＳ１１〜Ｓ１２において収集した各ユーザの行動に関する情報を分割する（ステップＳ１３）。具体的には、配信装置１００は、収集した各ユーザの行動情報をコンテキストに基づいて分割する。
【００４０】
ここで、コンテキストは、ユーザや端末装置１０の状況やユーザや端末装置１０の環境（背景）を意味する。例えば、コンテキストは、ユーザによって端末装置１０が使われている状況や、端末装置１０を所持するユーザが置かれている状態に対応する情報である。すなわち、図２〜図４におけるコンテキストは、ユーザＵ１〜Ｕ４の状況、例えばユーザＵ１〜Ｕ４がいる場所の環境に対応する。具体的には、図２〜図４におけるコンテキストは、各ユーザにコンテンツが配信（表示）された際のユーザＵ１〜Ｕ４の状況に対応する。例えば、コンテキストは、コンテンツを配信した時刻や端末装置１０から取得したユーザの位置情報に基づいて推定してもよい。なお、各コンテキストは、排他的であってもよいし、重複してもよい。
【００４１】
また、図２〜図４では、説明を簡単にするため、時間帯と位置とに基づくコンテキストを示す。具体的には、図２〜図４の例におけるコンテキストは、朝（４〜１０時）、昼（１０〜１６時）、夜（１６〜２２時）、深夜（２２〜４時）の４つの時間帯と、家（自宅）またはオフィス（勤務地）の２つの位置とに基づく、８つのコンテキストＣＴ１１〜ＣＴ１８を示す。
【００４２】
ここで、図２中の分割情報記憶部１２３は、ステップＳ１３により各ユーザの行動情報がコンテキストごとに分割された状態を示す。分割情報記憶部１２３は、ユーザを行とし、コンテキストを列とした場合を示す。なお、分割情報記憶部１２３中の一のユーザと一のコンテキストとが交差する領域をマスとする。例えば、図２では、ユーザＵ４とコンテキストＣＴ１２とが交差する領域をマスＭＳ４２とする。なお、各マスの位置を区別せずに説明する場合は、マスＭＳとする場合がある。図２に示す各マスＭＳに含まれる情報は、ユーザに関する区分ごとのユーザの行動に関する行動情報がコンテキストに基づいて分割された分割情報である。また、分割情報記憶部１２３における行については、ユーザに限らずユーザに関する区分であれば、どのような粒度であってもよい。例えば、分割情報記憶部１２３における行は、ユーザに関する区分であるユーザ属性に基づく分類であってもよい。ここでいうユーザ属性に基づく分類とは、年齢、性別、興味等のユーザ属性に関する情報の類似性に基づく分類であってもよい。
【００４３】
例えば、ユーザＵ１とコンテキストＣＴ１１とが交差する位置のマスＭＳ（左上のマスＭＳ）には、行動ＡＴ１１、ＡＴ１２、ＡＴ１３等の行動の有無を示す分割情報が含まれる。例えば、ユーザＵ４とコンテキストＣＴ１８とが交差する位置のマスＭＳ（右下のマスＭＳ）には、行動ＡＴ４８、ＡＴ１１等の行動の有無を示す分割情報が含まれる。
【００４４】
また、分割情報記憶部１２３中の各マスＭＳ中の行動ＡＴ１１等の右側に示す「○」は、ユーザが対応する行動を行ったことを示す。また、分割情報記憶部１２３中の各マスＭＳ中の行動ＡＴ１１等の右側に示す「×」は、ユーザが対応する行動を行わなかったことを示す。例えば、ユーザＵ１とコンテキストＣＴ１１とが交差する位置のマスＭＳにおいて、行動ＡＴ１１は「○」であり、ユーザＵ１は、朝の家において行動ＡＴ１１を行ったことを示す。また、例えば、ユーザＵ１とコンテキストＣＴ１１とが交差する位置のマスＭＳにおいて、行動ＡＴ１２は「×」であり、ユーザＵ１は、朝の家において行動ＡＴ１２を行わなかったことを示す。また、例えば、ユーザＵ１とコンテキストＣＴ１１とが交差する位置のマスＭＳにおいて、行動ＡＴ１３は「○」であり、ユーザＵ１は、朝の家において行動ＡＴ１３を行ったことを示す。
【００４５】
そして、配信装置１００は、分割情報記憶部１２３中の各マスＭＳの分割情報を用いて、モデルを生成する（ステップＳ１４）。例えば、配信装置１００は、分割情報記憶部１２３中の各マスＭＳの分割情報をクラスタリングし、クラスタごとにモデルを生成する。例えば、配信装置１００は、ユーザのコンテンツへの関心を予測するモデルを生成する。
【００４６】
例えば、配信装置１００は、クラスタ数を設定しないクラスタリング手法によりクラスタリングを行ってもよい。また、例えば、配信装置１００は、クラスタ数を設定するクラスタリング手法によりクラスタリングを行ってもよい。例えば、配信装置１００は、ｋ−ｍｅａｎｓ法やディリクレ過程を用いたロジスティック回帰の手法を用いて、各マスＭＳの分割情報をクラスタリングし、クラスタごとの分割情報を用いてモデルを生成する。図２では、配信装置１００は、ディリクレ過程を用いたロジスティック回帰の手法を用いて、各マスＭＳの分割情報をクラスタリングし、クラスタごとの分割情報を用いてモデルを生成するものとして、以下説明する。なお、クラスタリング手法の詳細については後述する。
【００４７】
なお、配信装置１００は、所定量以上の分割情報を含むマスＭＳをステップＳ１４におけるモデル生成の対象としてもよい。例えば、配信装置１００は、分割情報が含まれないユーザＵ４のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳやユーザＵ２のコンテキストＣＴ１１に対応するマスＭＳは、クラスタリングの対象としない。また、例えば、配信装置１００は、所定量（例えば２つ）未満の分割情報しか含まれないユーザＵ１のコンテキストＣＴ１３、ＣＴ１８に対応するマスＭＳは、クラスタリングの対象としなくてもよい。
【００４８】
ステップＳ１４により、配信装置１００は、モデル情報ＭＤ１１を生成する。モデル情報ＭＤ１１には、クラスタ情報記憶部１２４に示すような各マスＭＳに含まれる分割情報のクラスタリングに関する情報が含まれる。また、モデル情報ＭＤ１１には、学習情報記憶部１２５に示すようなクラスタごとに生成されたモデルＭ１〜Ｍ６に関する情報が含まれる。
【００４９】
図２では、配信装置１００は、分割情報記憶部１２３中の各マスＭＳの分割情報を６つのクラスタ（クラスタ情報記憶部１２４中のＭ１〜Ｍ６）に分類する。なお、クラスタ情報記憶部１２４中のＭ１〜Ｍ６は、各分割情報が属するクラスタを示すとともに、生成されるモデルを示す。また、クラスタ情報記憶部１２４中のマスＭＳにおいて、Ｍ１〜Ｍ６の符号が図示されていないマスＭＳについては、所定の手法により生成されたモデルが割り当てられるものとする。例えば、配信装置１００は、クラスタ情報記憶部１２４中のモデルが割り当てられていないマスＭＳには、他のマスＭＳに割り当てられたモデルに基づいて、モデルを割り当ててもよい。例えば、配信装置１００は、モデルが割り当てられていないユーザＵ４のコンテキストＣＴ１５に対応するマスＭＳには、同じ２０代男性のユーザＵ１のコンテキストＣＴ１５に対応するマスＭＳに割り当てられたモデルＭ４を割り当ててもよい。
【００５０】
また、例えば、配信装置１００は、モデルが割り当てられていないユーザＵ４のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳには、同じ２０代のユーザＵ１やユーザＵ２のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳに割り当てられたモデルに基づくモデルを割り当ててもよい。この場合、配信装置１００は、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳに割り当てられたモデルＭ２とユーザＵ２のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳに割り当てられたモデルＭ１とを合成したモデルを割り当ててもよい。例えば、配信装置１００は、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳに割り当てられたモデルＭ２の各素性の重みとユーザＵ２のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳに割り当てられたモデルＭ１の各素性の重みとを所定の割合で合成したモデルを割り当ててもよい。例えば、配信装置１００は、ユーザＵ４のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳには、２０代男性のユーザＵ１のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳに割り当てられたモデルＭ２の方の比率を大きくしたモデルを割り当ててもよい。例えば、配信装置１００は、ユーザＵ４のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳには、モデルＭ１が０．３、モデルＭ２が０．７の比率で合成されたモデルＭ１−２を割り当ててもよい。すなわち、配信装置１００は、モデルＭ１の各素性の重みに０．３を乗算した重みと、モデルＭ２の各素性の重みに０．７を乗算した重みとを合算することにより生成したモデルＭ１−２を、ユーザＵ４のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳに割り当ててもよい。
【００５１】
図２では、配信装置１００は、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に対応するマスＭＳ、ユーザＵ２のコンテキストＣＴ１５に対応するマスＭＳ、ユーザＵ２のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳ、及びユーザＵ４のコンテキストＣＴ１３に対応するマスＭＳに含まれる分割情報を同じクラスタに分類する。また、配信装置１００は、上記４つのマスＭＳに含まれる分割情報を組み合わせた組合情報を用いて、モデルＭ１を生成したことを示す。また、学習情報記憶部１２５に示すように、モデルＭ１に関するモデル情報は、素性１の重みが「０．５」、素性２の重みが「−０．４」、素性３の重みが「０．２」等であることを示す。なお、素性は、配信装置１００の管理者等が設定してもよいし、モデル生成の処理において抽出されてもよい。例えば、素性は、「経済」や「スマホ」や「サッカー」等の文字列（キーワード）であってもよい。また、各モデルの素性は、同じであってもよいし、異なってもよい。
【００５２】
また、配信装置１００は、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１２、ＣＴ１７に対応するマスＭＳ、ユーザＵ２のコンテキストＣＴ１４に対応するマスＭＳ、及びユーザＵ３のコンテキストＣＴ１２に対応するマスＭＳに含まれる分割情報を同じクラスタに分類する。また、配信装置１００は、上記４つのマスＭＳに含まれる分割情報を組み合わせた組合情報を用いて、モデルＭ２を生成したことを示す。また、学習情報記憶部１２５に示すように、モデルＭ２に関するモデル情報は、素性１の重みが「−０．３」、素性２の重みが「２．１」、素性３の重みが「−０．２」等であることを示す。
【００５３】
このように、図２では、配信装置１００は、分割情報記憶部１２３中の各マスＭＳの分割情報を６つのクラスタ（組合情報）に分類し、各クラスタ（組合情報）に含まれる情報を用いてモデルＭ１〜Ｍ６を生成する。
【００５４】
上述したように、配信装置１００は、コンテキストに基づいて各区分の行動情報を分割しても、区分間を跨ぐクラスタリングを行うことにより、各モデルの生成に用いられる情報量が不足することを抑制することができる。また、配信装置１００は、区分とコンテキストとに基づいて分割された情報をクラスタリングすることにより、各区分の各コンテキストに応じて適切なモデルを生成することができる。したがって、配信装置１００は、コンテキストに基づくモデルの予測精度によりユーザに関する情報を適切に変更可能にすることができる。
【００５５】
なお、図２では、行動情報として、配信したコンテンツへのユーザの行動の有無に関する情報を用いる例を示したが、行動情報はユーザが行う行動であって、収集可能な情報であればどのような情報であってもよい。例えば、行動情報はユーザの電子商取引に関する情報であってもよいし、配信された広告に関する行動（例えば、クリックやコンバージョン等）であってもよい。また、位置は、家（自宅）やオフィス（勤務地）に限らず、通勤時の経由地やよく行く場所や移動中など種々の情報であってもよい。
【００５６】
〔２−２−１．配信処理（変更前）〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る配信処理の一例について説明する。図３は、実施形態に係るコンテキスト変更前の配信処理の一例を示す図である。図３は、ユーザがユーザＵ１である場合を示す。なお、図３では、配信装置１００がユーザＵ１のユーザ属性に関するユーザ情報を取得済みであり、行動履歴等のユーザ情報を取得済みである場合を例に説明する。
【００５７】
まず、配信装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１からコンテンツの配信要求を取得する（ステップＳ１５）。図３では、端末装置１０−１は、ステップＳ１５において、ユーザＵ１を識別する情報（例えば、ログインＩＤ等）や端末装置１０−１の場所を示す位置情報等を配信装置１００に送信する。なお、端末装置１０は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）センサ等により位置情報を取得する。図３では、ステップＳ１５は、時間が朝９時であり、端末装置１０−１の場所（位置）が位置ＬＣ１２−１である状況において行われたものとする。なお、位置を示す情報でありハイフン（“−”）が付された位置ＬＣ１２−１等は、位置ＬＣ１２から所定の範囲内の位置情報を意味する。また、位置ＬＣ１１−１、ＬＣ１１−２等（図７参照）は、位置ＬＣ１１から所定の範囲内の位置情報を意味する。すなわち、位置ＬＣ１２−１が、ユーザＵ１の位置情報を示す場合、ユーザＵ１は、位置ＬＣ１２にある勤務地にいるものと推定される。
【００５８】
端末装置１０−１からコンテンツの配信要求を取得した配信装置１００は、端末装置１０−１へ配信するコンテンツを決定するモデルを決定する（ステップＳ１６）。配信装置１００は、端末装置１０−１から取得したユーザＵ１を識別する情報により、配信要求元がユーザＵ１であると推定する。そして、配信装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザＵ１のユーザ情報と端末装置１０−１の位置ＬＣ１２−１とに基づいて、ユーザＵ１がいる場所を推定する。図３では、ユーザ情報記憶部１２１に示すようにユーザＵ１の勤務地が位置ＬＣ１２であり、端末装置１０−１の位置が位置ＬＣ１２−１であるため、配信装置１００は、ユーザＵ１がオフィス（勤務地）にいると推定する。
【００５９】
そして、配信装置１００は、ステップＳ１５において配信要求がされた時間が朝９時であるため、コンテキストを朝のオフィスに対応するコンテキストＣＴ１２と推定する。その後、配信装置１００は、学習情報記憶部１２５中のユーザＵ１及びコンテキストＣＴ１２に対応するマスＭＳに記憶されたモデルＭ２を示す情報に基づいて、配信するコンテンツの決定に用いるモデルをモデルＭ２に決定する。
【００６０】
例えば、配信装置１００は、決定したモデルＭ２を用いて、コンテンツ情報記憶部１２６（図１１参照）に記憶された各コンテンツのスコアを算出する。具体的には、配信装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２６に記憶された各コンテンツＣＮ１１（記事Ａ）〜コンテンツＣＮ１８（記事Ｈ）等のタイトルや記事本文等の文字情報や画像情報とモデルＭ２とを用いて、各コンテンツＣＮ１１〜ＣＮ１８等のスコアを算出する。図３では、配信装置１００は、コンテンツ一覧ＣＬ１１に示すような各コンテンツＣＮ１１〜ＣＮ１８等のスコアを算出する。例えば、配信装置１００は、記事ＡであるコンテンツＣＮ１１のスコアを「３．６」と算出する。また、例えば、配信装置１００は、記事ＢであるコンテンツＣＮ１２のスコアを「２．５」と算出する。
【００６１】
そして、配信装置１００は、コンテンツ一覧ＣＬ１１に示すスコアに基づいて各コンテンツＣＮ１１〜ＣＮ１８等の順位を決定する（ステップＳ１７）。図３では、配信装置１００は、コンテンツ一覧ＣＬ１１に示すスコアが高い方から順に各コンテンツＣＮ１１〜ＣＮ１８等の順位を決定する。具体的には、配信装置１００は、スコアの最も高いコンテンツＣＮ１５である記事Ｅの順位を１位に決定する。また、配信装置１００は、記事Ｅの次にスコアの高いコンテンツＣＮ１７である記事Ｇの順位を２位に決定する。これにより、配信装置１００は、順位一覧ＬＬ１１に示すように、順位１位が記事Ｅであり、順位２位が記事Ｇであり、順位３位が記事Ａであり、順位４位が記事Ｆであると決定する。
【００６２】
その後、配信装置１００は、順位一覧ＬＬ１１に示すコンテンツを端末装置１０−１へ配信する（ステップＳ１８）。具体的には、記事Ｅ、記事Ｇ、記事Ａ、記事Ｆ、等の順で表示されるコンテンツを端末装置１０−１へ配信する。そして、順位一覧ＬＬ１１に示すコンテンツを受信した端末装置１０−１は、コンテンツを表示する（ステップＳ１９）。図３では、端末装置１０−１は、順位一覧ＬＬ１１に示すコンテンツのうち順位が上位のコンテンツである記事Ｅ、記事Ｇ、記事Ａ、記事Ｆを表示する。なお、端末装置１０−１を利用するユーザＵ１は、端末装置１０−１の画面にタッチしスクロール操作等を行うことにより、記事Ｆから下の記事Ｂ、記事Ｈ等を順次表示させる。なお、ユーザＵ１は、端末装置１０−１に表示された記事Ｅ、記事Ｇ、記事Ａ、記事Ｆを選択（クリック）しなかった、すなわち、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１２においてモデルＭ２を用いた予測精度が低いものとして、以下説明する。
【００６３】
〔２−２−２．配信処理（変更後）〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る配信処理の一例について説明する。図４は、実施形態に係るコンテキスト変更後の配信処理の一例を示す図である。具体的には、図４は、図３に示すクラスタ情報記憶部１２４からユーザＵ１の家とオフィスとを入れ替えることにより、コンテキストの変更を行い、クラスタ情報記憶部１２４−２に変更された場合を示す。図４は、クラスタ情報記憶部１２４−２は、図１中のクラスタ情報一覧ＭＬ１１−２に対応し、ユーザＵ１の各コンテキストＣＴ１１〜ＣＴ１８へのモデル割当てが変更された状態を示す。
【００６４】
図４中に示すモデル情報ＭＤ１２には、クラスタ情報記憶部１２４−２に示すような各マスＭＳに含まれる分割情報のクラスタリングに関する情報が含まれる。また、モデル情報ＭＤ１２には、学習情報記憶部１２５に示すようなクラスタごとに生成されたモデルＭ１〜Ｍ６に関する情報が含まれる。例えば、クラスタ情報記憶部１２４−２は、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に割り当てられたモデルＭ１とコンテキストＣＴ１２に割り当てられたモデルＭ２とを入れ替えられ、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１にモデルＭ２が割り当てられ、コンテキストＣＴ１２にモデルＭ１が割り当てられる。
【００６５】
まず、配信装置１００は、ユーザＵ１が利用する端末装置１０−１からコンテンツの配信要求を取得する（ステップＳ２１）。図４では、ステップＳ２１は、時間が朝９時であり、端末装置１０−１の場所（位置）が位置ＬＣ１２−２である状況において行われたものとする。
【００６６】
端末装置１０−１からコンテンツの配信要求を取得した配信装置１００は、端末装置１０−１へ配信するコンテンツを決定するモデルを決定する（ステップＳ２２）。配信装置１００は、端末装置１０−１から取得したユーザＵ１を識別する情報により、配信要求元がユーザＵ１であると推定する。そして、配信装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザＵ１のユーザ情報と端末装置１０−１の位置ＬＣ１２−２とに基づいて、ユーザＵ１がいる場所を推定する。図４では、ユーザ情報記憶部１２１に示すようにユーザＵ１の勤務地が位置ＬＣ１２であり、端末装置１０−１の位置が位置ＬＣ１２−２であるため、配信装置１００は、ユーザＵ１がオフィス（勤務地）にいると推定する。
【００６７】
そして、配信装置１００は、ステップＳ２１において配信要求がされた時間が朝９時であるため、コンテキストを朝のオフィスに対応するコンテキストＣＴ１２と推定する。その後、配信装置１００は、学習情報記憶部１２５中のユーザＵ１及びコンテキストＣＴ１２に対応するマスＭＳに記憶されたモデルＭ１を示す情報に基づいて、配信するコンテンツの決定に用いるモデルをモデルＭ１に決定する。
【００６８】
例えば、配信装置１００は、決定したモデルＭ１を用いて、コンテンツ情報記憶部１２６（図１１参照）に記憶された各コンテンツのスコアを算出する。具体的には、配信装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２６に記憶された各コンテンツＣＮ１１（記事Ａ）〜コンテンツＣＮ１８（記事Ｈ）等のタイトルや記事本文等の文字情報や画像情報とモデルＭ１とを用いて、各コンテンツＣＮ１１〜ＣＮ１８等のスコアを算出する。図４では、配信装置１００は、コンテンツ一覧ＣＬ１２に示すような各コンテンツＣＮ１１〜ＣＮ１８等のスコアを算出する。例えば、配信装置１００は、記事ＡであるコンテンツＣＮ１１のスコアを「１．２」と算出する。また、例えば、配信装置１００は、記事ＢであるコンテンツＣＮ１２のスコアを「３．２」と算出する。
【００６９】
そして、配信装置１００は、コンテンツ一覧ＣＬ１２に示すスコアに基づいて各コンテンツＣＮ１１〜ＣＮ１８等の順位を決定する（ステップＳ２３）。図４では、配信装置１００は、コンテンツ一覧ＣＬ１２に示すスコアが高い方から順に各コンテンツＣＮ１１〜ＣＮ１８等の順位を決定する。具体的には、配信装置１００は、スコアの最も高いコンテンツＣＮ１３である記事Ｃの順位を１位に決定する。また、配信装置１００は、記事Ｃの次にスコアの高いコンテンツＣＮ１８である記事Ｈの順位を２位に決定する。これにより、配信装置１００は、順位一覧ＬＬ１２に示すように、順位１位が記事Ｃであり、順位２位が記事Ｈであり、順位３位が記事Ｆであり、順位４位が記事Ｂであると決定する。
【００７０】
その後、配信装置１００は、順位一覧ＬＬ１２に示すコンテンツを端末装置１０−１へ配信する（ステップＳ２４）。具体的には、記事Ｃ、記事Ｈ、記事Ｆ、記事Ｂ等の順で表示されるコンテンツを端末装置１０−１へ配信する。そして、順位一覧ＬＬ１２に示すコンテンツを受信した端末装置１０−１は、コンテンツを表示する（ステップＳ２５）。図４では、端末装置１０−１は、順位一覧ＬＬ１２に示すコンテンツのうち順位が上位のコンテンツである記事Ｃ、記事Ｈ、記事Ｆ、記事Ｂを表示する。そして、ユーザＵ１は、予測精度の高いモデルＭ１に基づいて配信された記事Ｃを選択（クリック）する（ステップＳ２６）。
【００７１】
上述したように、配信装置１００は、配信要求を取得した際のコンテキストに応じて、モデルを決定する。そして、配信装置１００は、決定したモデルを用いて算出したコンテンツのスコアに基づいて、コンテンツの順位を決定する。これにより、配信装置１００は、ユーザと配信要求時のコンテキストとに応じて適切なコンテンツを配信することができる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツを抽出することができる。なお、上記の例では、配信装置１００がユーザのコンテキストに基づいて選択したモデルを用いて各コンテンツのスコアを算出し、算出した各コンテンツのスコアが高い方から順に順位付けを行う場合を示した。このように、上述した例では、配信装置１００は、ユーザが対応するコンテキストにおいて、各コンテンツを閲覧する可能性を連続的な数値（スコア）として算出するモデルを用いる場合を示した。すなわち、上記例では、配信装置１００がユーザのコンテキストに基づいて選択したモデルを用いて算出した各コンテンツのスコアが高い程、そのコンテンツが閲覧される可能性が高いと予測する場合を示したが、配信装置１００は、選択したモデルを用いてどのような予測を行ってもよい。
【００７２】
例えば、配信装置１００は、所定の閾値以上のスコアのコンテンツをユーザが閲覧すると予測し、所定の閾値未満のスコアのコンテンツをユーザが閲覧しないと予測してもよい。このように、配信装置１００は、コンテキストに基づいて選択したモデルを用いて算出した各コンテンツのスコアにより、ユーザがコンテンツの閲覧をする（例えば、値「１」）かしない（例えば、値「０」）かの２値の予測を行ってもよい。なお、配信装置１００は、２値の予測に限らず、連続値や離散値を予測するモデルを生成し、生成したモデルに基づいて、連続値や離散値を予測してもよい。例えば、配信装置１００は、値が「０」及び「１」の２値に限らず、３値以上の値を取り扱う、いわゆるマルチラベル問題に対応する予測を行ってもよい。例えば、配信装置１００は、ユーザのコンテンツの閲覧の有無の２段階ではなく、３以上の段階のいずれの段階にユーザがあるかを予測してもよい。例えば、配信装置１００は、複数の閾値を用いて、コンテンツをユーザが閲覧する可能性がいずれの段階であるかを予測してもよい。具体的には、予測装置１００は、第１の閾値と、第１の閾値よりも小さい第２の閾値を用いて、スコアが第１の閾値以上の場合、コンテンツをユーザが閲覧する可能性が高いと判定し、スコアが第１の閾値未満であり第２の閾値以上の場合、コンテンツをユーザが閲覧する可能性が中程度であると判定し、スコアが第２の閾値未満の場合、コンテンツをユーザが閲覧する可能性が低いと予測してもよい。また、例えば、配信装置１００は、反応回数を予測したり、所定の対象のスコアを予測したりするモデルを生成し、生成したモデルに基づいて予測を行ってもよい。すなわち、配信装置１００がユーザのコンテキストに基づいて選択したモデルを用いて、どのような予測を行ってもよい。また、配信装置１００は、上述のように予測を行う対象に応じてモデルを生成してもよい。なお、本実施形態においては、配信装置１００がモデルの生成や変更を行う場合を例に示したが、配信装置１００は、モデルを用いたコンテンツの配信結果に基づいて、ユーザのコンテキストに関する情報、またはユーザのユーザ属性に関する情報の変更を行うかの判定を行ってもよい。この場合、例えば、配信装置１００とは他の外部装置がモデルの生成や変更を行ってもよい。例えば、配信装置１００は、判定結果を他の外部装置へ送信し、配信装置１００から判定結果を取得した他の外部装置がユーザのコンテキストに関する情報、またはユーザのユーザ属性に関する情報の変更を行い、モデルを生成してもよい。また、配信装置１００は、ユーザのコンテキストに関する情報、またはユーザのユーザ属性に関する情報の変更を行うかの判定のみを行う判定装置であってもよい。この場合、配信装置１００とは他の外部装置が、変更されたユーザのコンテキストに関する情報や変更されたユーザのユーザ属性に関する情報に基づいて生成されたモデルを用いてコンテンツの配信を行ってもよい。すなわち、配信システム１は、どのような装置構成であってもよい。
【００７３】
〔３．配信装置の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る配信装置１００の構成について説明する。図５は、実施形態に係る配信装置の構成例を示す図である。図５に示すように、配信装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、配信装置１００は、配信装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００７４】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
【００７５】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図５に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、行動情報記憶部１２２と、分割情報記憶部１２３と、クラスタ情報記憶部１２４と、学習情報記憶部１２５と、コンテンツ情報記憶部１２６とを有する。
【００７６】
（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図６に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目が含まれる。
【００７７】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図２の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの性別を示す。
【００７８】
また、「自宅」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの自宅の位置情報を示す。なお、図６に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。
【００７９】
また、「勤務地」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの勤務地の位置情報を示す。なお、図６に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。
【００８０】
また、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが関心の高い対象を示す。なお、図６に示す例では、「興味」は、各ユーザに１つずつ図示するが、複数であってもよい。
【００８１】
例えば、図６に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、「スポーツ」に興味があることを示す。
【００８２】
なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、氏名、家族構成、収入等の情報を記憶してもよい。
【００８３】
（行動情報記憶部１２２）
実施形態に係る行動情報記憶部１２２は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図７は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。例えば、行動情報記憶部１２２は、各ユーザの端末装置１０に配信したコンテンツに対するユーザの行動情報を記憶する。図７に示す行動情報記憶部１２２には、「ユーザＩＤ」、「行動」、「状況」といった項目が含まれる。また、「行動」には、「行動内容」、「有無」といった項目が含まれる。また、「状況」には、「時刻」、「位置」といった項目が含まれる。
【００８４】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図２の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「行動」は、対応するユーザの行動に関する情報を示す。また、「状況」は、対応するユーザの状況に関する情報を示す。
【００８５】
「行動内容」は、各行動を識別するための識別情報を示す。例えば、行動内容「ＡＴ１１」により識別される行動（行動ＡＴ１１）は、ユーザに配信したコンテンツ（例えば、コンテンツＣＮ１１）に対するユーザの行動（例えば、コンテンツのクリック）に対応する。なお、「行動内容」は、識別情報に限らず、具体的な行動内容が記憶されてもよい。また、「有無」は、対応する行動内容の有無を示す。「有無」が「１」の場合、ユーザが対応する行動を行ったことを示す。また、「有無」が「０」の場合、ユーザが対応する行動を行わなかったことを示す。
【００８６】
「時刻」は、各行動に関する時刻を示す。時刻「ＴＭ１１」は、行動ＡＴ１１に関する時刻を示す。例えば、時刻「ＴＭ１１」は、ユーザにコンテンツ（例えば、コンテンツＣＮ１１）が配信された時刻であってもよい。また、例えば、時刻「ＴＭ１１」は、ユーザに配信したコンテンツ（例えば、コンテンツＣＮ１１）をユーザがクリックした時刻であってもよい。有無「０」である行動内容「ＡＴ１２」により識別される行動（行動ＡＴ１２）に関する時刻「ＴＭ１２」は、例えば、ユーザにコンテンツが配信された時刻であってもよい。また、例えば、時刻「ＴＭ１２」は、ユーザにコンテンツが配信されてからクリックされずに所定の時間が経過した後の時刻であってもよい。
【００８７】
また、「位置」は、各行動に関する位置を示す。位置「ＬＣ１１−１」は、行動ＡＴ１１に関する位置を示す。例えば、位置「ＬＣ１１−１」は、ユーザがコンテンツの配信を要求したときの位置情報であってもよい。また、例えば、位置「ＬＣ１１−１」は、ユーザが配信されたコンテンツをクリックしたときの位置情報であってもよい。
【００８８】
例えば、図７に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、行動内容「ＡＴ１３」により識別される行動（行動ＡＴ１３）が有無「１」であり、行動ＡＴ１３を行ったことを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、行動ＡＴ１３に関する時刻が時刻「ＴＭ１３」であり、位置が位置「ＬＣ１１−３」であることを示す。
【００８９】
なお、行動情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、行動情報記憶部１２２は、コンテンツが配信されてから、ユーザが行動するまでの時間に関する情報を記憶してもよい。また、図７では、ユーザＩＤごとに行動情報が行動情報記憶部１２２に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザＩＤごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。
【００９０】
（分割情報記憶部１２３）
実施形態に係る分割情報記憶部１２３は、分割情報に関する各種情報を記憶する。図８は、実施形態に係る分割情報記憶部の一例を示す図である。図８に示す分割情報記憶部１２３は、「区分」と「コンテキスト」に基づいて分割された行動情報が記憶される。具体的には、ユーザの「区分」ごとに、各「コンテキスト」に対応する行動情報が記憶される。例えば、分割情報記憶部１２３に記憶される情報は、行動情報記憶部１２２に記憶された行動情報から生成される。
【００９１】
「区分」は、ユーザに関する区分を示す。図８では、ユーザＵ１〜Ｕ４、すなわち各ユーザが区分である場合を示す。なお、「区分」は、各ユーザに限らず抽象化されたユーザ分類等であってもよいが、この点については後述する。また、「コンテキスト」は、コンテキストを示す。図８では、説明を簡単にするため、時間帯と位置とに基づくコンテキストを示す。具体的には、「コンテキスト」は、朝（４〜１０時）、昼（１０〜１６時）、夜（１６〜２２時）、深夜（２２〜４時）の４つの時間帯と、家（自宅）またはオフィス（勤務地）の２つの位置とに基づく、８つのコンテキストＣＴ１１〜ＣＴ１８を示す。なお、図８に示す各マス中の「ＡＴ１１」等の行動内容の右側に示す「○」は、有無の「１」に対応し、「×」は、有無の「０」に対応する。すなわち、「○」の場合、ユーザが対応する行動を行ったことを示す。また、「×」の場合、ユーザが対応する行動を行わなかったことを示す。
【００９２】
例えば、図８に示す例において、ユーザＵ１は、コンテキストＣＴ１１において、行動ＡＴ１１が「○」であり、時間帯「朝」に家（自宅）で行動ＡＴ１１を行ったことを示す。また、ユーザＵ１は、コンテキストＣＴ１２において、行動ＡＴ１１が「×」であり、時間帯「朝」にオフィス（勤務地）で行動ＡＴ１１を行わなかったことを示す。
【００９３】
なお、分割情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、図８では、説明のために、分割情報記憶部１２３に各行動情報の行動内容及び有無に関する情報を記憶する場合を図示したが、分割情報記憶部１２３は、行動情報記憶部１２２に記憶された行動情報がどのマスに対応するかに関する情報を記憶してもよい。
【００９４】
（クラスタ情報記憶部１２４）
実施形態に係るクラスタ情報記憶部１２４は、各分割情報の組合せに関する各種情報を記憶する。図９は、実施形態に係るクラスタ情報記憶部の一例を示す図である。図９に示すクラスタ情報記憶部１２４は、図８中の分割情報記憶部１２３に示す各マスの分割情報がどのように組み合わされたかを示す情報と各組合せに対応するモデルを識別する情報が記憶される。具体的には、ユーザの「区分」と「コンテキスト」とによる各マスに対応するモデルを識別する情報が記憶される。例えば、クラスタ情報記憶部１２４に記憶される情報は、モデルを生成する処理により生成される。
【００９５】
「区分」は、ユーザに関する区分を示す。図９では、図８と同様に、ユーザＵ１〜Ｕ４、すなわち各ユーザが区分である場合を示す。また、「コンテキスト」は、コンテキストを示す。図９では、図８と同様に、時間帯と位置とに基づくコンテキストを示す。具体的には、「コンテキスト」は、朝（４〜１０時）、昼（１０〜１６時）、夜（１６〜２２時）、深夜（２２〜４時）の４つの時間帯と、家（自宅）またはオフィス（勤務地）の２つの位置とに基づく、８つのコンテキストＣＴ１１〜ＣＴ１８を示す。なお、図９に示す各マス中の「Ｍ１」や「Ｍ２」等は、同じ符号が記憶されたマスの分割情報を組み合わせた組合情報により生成されたモデルを識別する情報を示す。
【００９６】
例えば、図９に示す例において、「Ｍ１」により識別されるモデル（以下、「モデルＭ１」とする場合がある。他の「Ｍ２」〜「Ｍ６」についても同様）は、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に対応するマスＭＳ、ユーザＵ２のコンテキストＣＴ１５に対応するマスＭＳ、ユーザＵ２のコンテキストＣＴ１７に対応するマスＭＳ、及びユーザＵ４のコンテキストＣＴ１３に対応するマスＭＳに含まれる分割情報を組み合わせた組合情報から生成されたことを示す。また、例えば、モデルＭ２は、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１２、ＣＴ１７に対応するマスＭＳ、ユーザＵ２のコンテキストＣＴ１４に対応するマスＭＳ、及びユーザＵ３のコンテキストＣＴ１２に対応するマスＭＳに含まれる分割情報を組み合わせた組合情報から生成されたことを示す。
【００９７】
なお、クラスタ情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
【００９８】
（学習情報記憶部１２５）
実施形態に係る学習情報記憶部１２５は、学習に関する情報を記憶する。例えば、学習情報記憶部１２５は、生成処理により生成されたモデル情報を記憶する。図１０は、実施形態に係る学習情報記憶部の一例を示す図である。図１０に示す学習情報記憶部１２５は、モデル情報として、各モデルＭ１〜Ｍ６に対応させて「素性１」〜「素性３」等といった項目を有する。
【００９９】
例えば、図１０に示す例において、モデルＭ１に関するモデル情報は、素性１の重みが「０．５」、素性２の重みが「−０．４」、素性３の重みが「０．２」等であることを示す。例えば、モデルの素性（特徴量）がｍ次元のベクトルで表現される場合、素性数はｍ個になり、素性１〜素性ｍの重みが記憶される。
【０１００】
なお、学習情報記憶部１２５は、上記に限らず、目的に応じて種々のモデル情報を記憶してもよい。
【０１０１】
（コンテンツ情報記憶部１２６）
実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２６は、コンテンツ（記事）に関する各種情報を記憶する。図１１は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。図１１に示すコンテンツ情報記憶部１２６は、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」、「カテゴリ」といった項目を有する。
【０１０２】
「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ」は、いわゆるコンテンツプロバイダ等の提供元から取得したコンテンツである記事を示す。図１１では「コンテンツ」に「記事Ａ」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、文字情報や文字情報と画像との組合せ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。また、「カテゴリ」は、コンテンツの内容に基づく分類情報を示す。
【０１０３】
例えば、図１１に示す例において、コンテンツＩＤ「ＣＮ１１」により識別される記事Ａ（コンテンツＣＮ１１）は、カテゴリ「経済」に分類されることを示す。また、図１１に示す例において、コンテンツＩＤ「ＣＮ１２」により識別される記事Ｂ（コンテンツＣＮ１２）は、カテゴリ「スポーツ」に分類されることを示す。
【０１０４】
なお、コンテンツ情報記憶部１２６は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、コンテンツ情報記憶部１２６は、コンテンツを取得した日時やコンテンツが作成された日時に関する情報を記憶してもよい。コンテンツ情報記憶部１２６は、各提供元の評価値に関する情報を記憶してもよい。また、コンテンツ情報記憶部１２６は、コンテンツの提供元を識別するための識別情報を記憶してもよい。また、コンテンツ情報記憶部１２６は、各モデルにより算出されたコンテンツのスコアを記憶してもよい。
【０１０５】
（制御部１３０）
図５の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、配信装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（配信プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【０１０６】
図５に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、生成部１３３と、決定部１３４と、判定部１３５と、配信部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図５に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図５に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【０１０７】
（取得部１３１）
取得部１３１は、ユーザの行動情報を取得する。取得部１３１は、ユーザが利用する端末装置１０からユーザの行動情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザに関するユーザ情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザに関する区分ごとのユーザの行動に関する行動情報であって、コンテキストに基づいて分割された行動情報である分割情報を取得する。例えば、取得部１３１は、分割情報記憶部１２３から分割情報を取得する。また、取得部１３１は、区分として、ユーザ、またはユーザ属性に基づく分類ごとのユーザの行動に関する行動情報が、コンテキストに基づいて分割された分割情報を取得する。
【０１０８】
また、取得部１３１は、端末装置１０からコンテンツの配信要求を取得する。また、取得部１３１は、ユーザを識別する情報（例えば、ログインＩＤや端末識別情報等）や端末装置１０の位置情報等を取得する。
【０１０９】
また、取得部１３１は、ユーザごとの行動に関する行動情報であって、コンテキストに基づいて分割された行動情報である分割情報が、当該分割情報の各々に含まれる行動情報の傾向に基づいて組み合わされた情報である組合情報ごとに生成されたモデルであって、所定の対象を予測するモデルを取得する。例えば、取得部１３１は、クラスタ情報記憶部１２４や学習情報記憶部１２５からモデルに関する情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザが新規ユーザである場合、新規ユーザのユーザ属性に類似する他のユーザにおけるコンテキストごとのモデルの割当てに対応して新規ユーザに割り当てられたモデルを取得する。
【０１１０】
（推定部１３２）
推定部１３２は、取得した各種情報から種々の情報を推定する。例えば、推定部１３２は、コンテンツを配信した時刻や端末装置１０から取得したユーザの位置情報に基づいて種々の情報を推定する。例えば、推定部１３２は、端末装置１０から取得したユーザを識別する情報により、配信要求元のユーザを推定する。例えば、推定部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザのユーザ情報と端末装置１０の位置とに基づいて、ユーザがいる場所を推定する。図３では、推定部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１に示すようにユーザＵ１の勤務地が位置ＬＣ１２であり、端末装置１０−１の位置が位置ＬＣ１２−１であるため、ユーザＵ１がオフィス（勤務地）にいると推定する。また、図３では、推定部１３２は、配信要求がされた時間が朝９時であるため、コンテキストを朝のオフィスに対応するコンテキストＣＴ１２と推定する。
【０１１１】
また、推定部１３２は、一の区分がユーザである場合において、ユーザの各分割情報が含まれる組合情報と、他の区分の各分割情報が含まれる組合情報との類似度に基づいて、ユーザのユーザ属性を推定する。
【０１１２】
（生成部１３３）
生成部１３３は、収集されたユーザの行動に関する行動情報を、コンテキストに基づいて分割することにより、分割情報を生成してもよい。また、生成部１３３は、生成した分割情報を分割情報記憶部１２３に記憶させてもよい。例えば、生成部１３３は、収集した各ユーザの行動に関する情報を分割してもよい。例えば、生成部１３３は、収集した各ユーザの行動情報を、推定部１３２により推定されたコンテキストに基づいて分割する。
【０１１３】
生成部１３３は、各分割情報に含まれる行動情報の傾向に基づいて組み合わされた分割情報である組合情報ごとに、所定の対象を予測するモデルを生成する。例えば、図２では、ユーザＵ１とコンテキストＣＴ１１とが交差する位置のマスＭＳ、及びユーザＵ４とコンテキストＣＴ１３とが交差する位置のマスＭＳが同じクラスタに分類される。ユーザＵ１とコンテキストＣＴ１１とが交差する位置のマスＭＳ、及びユーザＵ４とコンテキストＣＴ１３とが交差する位置のマスＭＳは、ともに行動ＡＴ１１が「○」である分割情報が含まれる。ユーザＵ１とコンテキストＣＴ１１とが交差する位置のマスＭＳ、及びユーザＵ４とコンテキストＣＴ１３とが交差する位置のマスＭＳには、同じ傾向を示す分割情報が含まれる。そして、生成部１３３は、ユーザＵ１とコンテキストＣＴ１１とが交差する位置のマスＭＳの分割情報、及びユーザＵ４とコンテキストＣＴ１３とが交差する位置のマスＭＳの分割情報を含む組合情報を用いてモデルＭ１を生成する。
【０１１４】
また、生成部１３３は、組合情報に含まれる分割情報の各々に対応するコンテキストにおける当該分割情報に対応する区分に含まれるユーザに関する所定の対象を予測するモデルを生成する。生成部１３３は、区分間を跨ぐ組み合わせを含む組合情報ごとに、所定の対象を予測するモデルを生成する。例えば、生成部１３３は、ユーザＵ２とコンテキストＣＴ１２とが交差する位置のマスＭＳの分割情報、及びユーザＵ４とコンテキストＣＴ１４とが交差する位置のマスＭＳの分割情報を含む組合情報を用いてモデルＭ６を生成する。すなわち、生成部１３３は、ユーザＵ２とユーザＵ４との区分間を跨ぐ組合情報を用いてモデルＭ６を生成する。
【０１１５】
例えば、生成部１３３は、組合情報に含まれる各分割情報に対応するユーザの分類及びコンテキストの組合せにおける所定の対象の予測精度が高くなるように分割情報が組み合わされた組合情報ごとに、所定の対象を予測するモデルを生成する。例えば、生成部１３３は、各分割情報に含まれる行動情報が類似する分割情報が組み合わされた組合情報ごとに、所定の対象を予測するモデルを生成する。例えば、生成部１３３は、所定の対象として、ユーザのコンテンツへの関心を予測するモデルを生成する。
【０１１６】
例えば、生成部１３３は、組合情報の数が所定数になる手法により分割情報が組み合わされた組合情報ごとに、所定の対象を予測するモデルを生成する。例えば、生成部１３３は、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて分割情報が組み合わされた組合情報ごとにモデルを生成する。この場合、生成部１３３は、決定部１３４により決定（設定）されたクラスタ数（組合情報数）になるように、分割情報を組み合わせて組合情報を生成し、組合情報ごとにモデルを生成する。
【０１１７】
例えば、生成部１３３は、組合情報の数が変動し得る手法により分割情報が組み合わされた組合情報ごとに、所定の対象を予測するモデルを生成する。例えば、生成部１３３は、ディリクレ過程を用いたロジスティック回帰の手法を用いて分割情報が組み合わされた組合情報ごとにモデルを生成する。例えば、生成部１３３は、分割情報を順次組み合わせていくことにより、組合情報を生成し、組合情報ごとにモデルを生成する。
【０１１８】
例えば、生成部１３３は、複数の分割情報を組み合わせた組合情報を生成し、その組合情報に対してモデルを生成する。例えば、生成部１３３は、ランダムに複数の分割情報を選択して組合情報を生成し、その組合情報に対してモデルを生成する。そして、生成部１３３は、生成したモデルの予測精度を検証する。ここでいう予測精度とは、ユーザの行動の有無を予測できる確率をいう。例えば、ここでいう予測精度とは、モデルを用いた場合において、行動情報において「○」であったコンテンツについて、所定のスコア以上が算出される確率をいう。そして、生成部１３３は、生成したモデルの予測精度が所定の閾値以上である場合、その組み合わせを維持して、さらに分割情報を組み合わせる処理を行ってもよい。また、生成部１３３は、ペナルティ項等の所定のハイパーパラメータを用いてもよい。例えば、生成部１３３は、クラスタ数が少なくなるほど値が小さくなるペナルティ項を用いてもよい。例えば、生成部１３３は、モデルの予測精度からクラスタ数に所定の係数を乗算した値を減算することにより算出される数値に基づいて、組み合わせを維持するか解除するかを判定してもよい。この場合、生成部１３３は、クラスタ数の減少とモデルの予測精度とのトレードオフに基づいて、所定のクラスタ数に分類された組合情報およびモデルを生成する。
【０１１９】
例えば、生成部１３３は、交差検証（クロスバリデーション）により、一部をモデルの生成に用い、残りを検証用に用いて生成されたモデルの予測精度を検証してもよい。例えば、生成部１３３は、組合情報のうち８０％をモデル生成に用い、残りの２０％を検証に用いてもよい。例えば、生成部１３３は、検証した予測精度が所定の基準を満たした場合、その組み合わせを維持して、さらに分割情報を組み合わせる処理を行ってもよい。また、生成部１３３は、検証した予測精度が所定の基準を満たさない場合、その組み合わせを解除して、別の分割情報を組み合わせる処理を行ってもよい。また、生成部１３３は、分割情報を組み合わせる度に、モデル生成に用いる情報と、検証に用いる情報とを入れ替えて交差検証（クロスバリデーション）を複数回行った平均により、組み合わせを維持するか解除するかを判定してもよい。
【０１２０】
例えば、生成部１３３は、一の区分がユーザである場合において、一のコンテキストにおけるユーザの分割情報が所定の条件を満たさない場合、一のコンテキストにおけるユーザのユーザ属性に類似する他の区分の分割情報を一のコンテキストにおけるユーザの分割情報に加えることにより、モデルを生成する。例えば、生成部１３３は、一のコンテキストにおけるユーザの分割情報の量が所定量に満たない場合、一のコンテキストにおける他の区分の分割情報を一のコンテキストにおけるユーザの分割情報に加えることにより、モデルを生成する。なお、これらの点についての詳細は後述する。
【０１２１】
（決定部１３４）
決定部１３４は、端末装置１０へ配信するコンテンツを決定するモデルを決定する。図３では、決定部１３４は、クラスタ情報記憶部１２４中のユーザＵ１及びコンテキストＣＴ１２に対応するマスＭＳに記憶されたモデルＭ２を示す情報に基づいて、配信するコンテンツの決定に用いるモデルをモデルＭ２に決定する。図４では、決定部１３４は、クラスタ情報記憶部１２４−２中のユーザＵ１及びコンテキストＣＴ１２に対応するマスＭＳに記憶されたモデルＭ１を示す情報に基づいて、配信するコンテンツの決定に用いるモデルをモデルＭ１に決定する。
【０１２２】
例えば、決定部１３４は、決定したモデルとコンテンツとに基づいて、コンテンツのスコアを算出する。また、例えば、決定部１３４は、算出したスコアに基づいて各コンテンツの順位を決定する。図３では、決定部１３４は、コンテンツ一覧ＣＬ１１に示すスコアに基づいて各コンテンツＣＮ１１〜ＣＮ１８等の順位を決定する。また、決定部１３４は、スコアの最も高いコンテンツＣＮ１５である記事Ｅの順位を１位に決定する。また、決定部１３４は、記事Ｅの次にスコアの高いコンテンツＣＮ１７である記事Ｇの順位を２位に決定する。これにより、決定部１３４は、順位一覧ＬＬ１１に示すように、順位１位が記事Ｅであり、順位２位が記事Ｇであり、順位３位が記事Ａであり、順位４位が記事Ｆであると決定する。図４では、決定部１３４は、コンテンツ一覧ＣＬ１２に示すスコアに基づいて各コンテンツＣＮ１１〜ＣＮ１８等の順位を決定する。
【０１２３】
（判定部１３５）
判定部１３５は、取得部１３１により取得されたモデルによる、組合情報に含まれる分類情報の各々に対応するコンテキストにおける当該分類情報に対応するユーザに関する所定の対象の予測精度に応じて、当該ユーザのコンテキストに関する情報、または当該ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する。例えば、判定部１３５は、一のユーザに割り当てられたモデルの予測精度が所定の条件を満たさない場合、一のユーザのコンテキストに関する情報、または一のユーザのユーザ属性に関する情報を変更すると判定する。図１では、判定部１３５は、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に割り当てられたモデルＭ１及びコンテコストＣＴ１２に割り当てられたモデルＭ２の２つのモデルの予測精度が低であるため、ユーザＵ１のコンテキストに関する情報、またはユーザＵ１のユーザ属性に関する情報を変更すると判定する。また、判定部１３５は、判定結果に応じて、ユーザのコンテキストに関する情報、または当該ユーザのユーザ属性に関する情報を変更する。
【０１２４】
例えば、判定部１３５は、一のユーザのユーザ属性に関する情報が複数の候補がある場合、各候補を割り当てた予測精度に基づいて、一のユーザのユーザ属性に関する情報をいずれの候補に変更するかを判定する。この点についての詳細は後述する。また、例えば、判定部１３５は、一のユーザのコンテキストに関する情報が入替え可能である場合、一のユーザのコンテキストに関する情報を入れ替えると判定する。図１では、判定部１３５は、ユーザＵ１のコンテキストに関する情報が入替え可能であるとして、ユーザＵ１のコンテキストに関する情報を入れ替えると判定する。
【０１２５】
例えば、判定部１３５は、各ユーザのコンテキストに関する情報の信頼性、または各ユーザのユーザ属性に関する情報の信頼性に基づいて、コンテキストに関する情報、またはユーザ属性に関する情報を変更するユーザを判定する。例えば、判定部１３５は、ユーザがクレジットカードの審査等を受けたユーザである場合、ユーザの年齢、性別、自宅、勤務地等に関する情報を信頼性が高いとして、変更の対象としないと判定してもよい。また、例えば、ユーザがユーザ情報の登録の際に初期表示される情報のまま、ユーザ情報の登録を行った場合、判定部１３５は、そのユーザについて登録された情報を信頼性が低いとして、優先した変更の対象と判定してもよい。例えば、ユーザがユーザ情報の登録の際に生年月日を初期表示される情報のまま登録を行った場合、判定部１３５は、そのユーザについて登録された年齢を信頼性が低いとして、優先した変更の対象と判定してもよい。
【０１２６】
例えば、判定部１３５は、新規ユーザに割り当てられたモデルの予測精度が所定の条件を満たさない場合、新規ユーザのコンテキストに関する情報、または新規ユーザのユーザ属性に関する情報を変更すると判定する。図１では、判定部１３５は、ユーザＵ１０のコンテキストＣＴ１４に割り当てられたモデルＭ３−６の予測精度が低であるため、配信装置１００は、ユーザＵ１０のコンテキストに関する情報、またはユーザＵ１のユーザ属性に関する情報を変更すると判定する。
【０１２７】
（配信部１３６）
配信部１３６は、端末装置１０に各種情報を配信する。例えば、配信部１３６は、端末装置１０にコンテンツを配信する。また、配信部１３６は、決定部１３４により決定されたコンテンツを配信する。図３では、配信部１３６は、順位一覧ＬＬ１１に示すコンテンツを端末装置１０−１へ配信する。また、配信部１３６は、記事Ｅ、記事Ｇ、記事Ａ、記事Ｆ、等の順で表示されるコンテンツを端末装置１０−１へ配信する。また、図４では、配信部１３６は、順位一覧ＬＬ１２に示すコンテンツを端末装置１０−１へ配信する。
【０１２８】
〔４．生成処理のフロー〕
〔４−１．クラスタ数を設定しない手法〕
次に、図１２を用いて、実施形態に係る配信システム１による生成処理の手順について説明する。図１２は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図１２は、クラスタ数（組合情報数）を決定しない手法による生成処理の一例を示すフローチャートである。
【０１２９】
図１２に示すように、配信装置１００の取得部１３１は、各ユーザの行動情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、取得部１３１は、各ユーザが利用する端末装置１０からユーザの行動情報を取得する。
【０１３０】
また、配信装置１００の生成部１３３は、コンテキストに応じて情報を分割する（ステップＳ１０２）。例えば、生成部１３３は、行動情報を取得した際のコンテキストに応じて、行動情報を分割した分割情報を生成する。なお、ステップＳ１０１とステップＳ１０２は、複数回に亘って行われてもよい。
【０１３１】
その後、生成部１３３は、クラスタ数を決定しない手法により、分割情報のクラスタリング及びモデルの生成を行う（ステップＳ１０３）。例えば、生成部１３３は、ディリクレ過程を用いたロジスティック回帰の手法を用いて分割情報が組み合わされた組合情報ごとにモデルを生成する。
【０１３２】
〔４−２．クラスタ数を設定する手法〕
次に、図１３を用いて、実施形態に係る配信システム１による生成処理の手順について説明する。図１３は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図１３は、クラスタ数（組合情報数）を予め設定（決定）する手法による生成処理の一例を示すフローチャートである。
【０１３３】
図１３に示すように、配信装置１００の取得部１３１は、各ユーザの行動情報を取得する（ステップＳ２０１）。例えば、取得部１３１は、各ユーザが利用する端末装置１０からユーザの行動情報を取得する。
【０１３４】
また、配信装置１００の生成部１３３は、コンテキストに応じて情報を分割する（ステップＳ２０２）。例えば、生成部１３３は、行動情報を取得した際のコンテキストに応じて、行動情報を分割した分割情報を生成する。なお、ステップＳ２０１とステップＳ２０２は、複数回に亘って行われてもよい。
【０１３５】
また、配信装置１００の決定部１３４は、クラスタ数（組合情報数）を設定（決定）する（ステップＳ２０３）。例えば、決定部１３４は、クラスタ数（組合情報数）を「６」に設定（決定）する。なお、ステップＳ２０３の処理は、ステップＳ２０４よりも前であれば、いずれのタイミングで行われてもよい。
【０１３６】
その後、生成部１３３は、クラスタ数を決定する手法により、分割情報のクラスタリング及びモデルの生成を行う（ステップＳ２０４）。例えば、生成部１３３は、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて分割情報が組み合わされた組合情報ごとにモデルを生成する。
【０１３７】
〔５．配信処理のフロー〕
次に、図１４を用いて、実施形態に係る配信システム１による配信処理の手順について説明する。図１４は、実施形態に係る配信処理の一例を示すフローチャートである。
【０１３８】
図１４に示すように、配信装置１００の取得部１３１は、配信要求を取得する（ステップＳ３０１）。例えば、取得部１３１は、各ユーザが利用する端末装置１０からコンテンツの配信要求を取得する。
【０１３９】
そして、配信装置１００の推定部１３２は、ユーザ及びコンテキストを推定する（ステップＳ３０２）。例えば、推定部１３２は、端末装置１０から取得したユーザを識別する情報により、配信要求元のユーザを推定する。また、例えば、推定部１３２は、配信要求がされた時刻や端末装置１０の位置に基づいて、コンテキストを推定する。
【０１４０】
その後、配信装置１００の決定部１３４は、モデルを決定する（ステップＳ３０３）。例えば、決定部１３４は、端末装置１０へ配信するコンテンツを決定するモデルを決定する。
【０１４１】
そして、決定部１３４は、コンテンツの順位を決定する（ステップＳ３０４）。例えば、決定部１３４は、ステップＳ３０３において決定したモデルとコンテンツとに基づいて、コンテンツのスコアを算出する。また、例えば、決定部１３４は、算出したスコアに基づいて各コンテンツの順位を決定する。
【０１４２】
その後、配信装置１００の配信部１３６は、順位に基づいてコンテンツを配信する（ステップＳ３０５）。例えば、配信部１３６は、ステップＳ３０４において決定した順位に基づいてコンテンツを配信する。
【０１４３】
〔６．判定処理のフロー〕
次に、図１５を用いて、実施形態に係る配信システム１による判定処理の手順について説明する。図１５は、実施形態に係る判定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１４４】
図１５に示すように、配信装置１００の配信部１３６は、コンテキストに基づくモデルを用いてコンテンツを配信する（ステップＳ４０１）。例えば、配信装置１００は、図１４に示すステップＳ３０１〜Ｓ３０５の処理によりコンテンツを配信する。
【０１４５】
そして、配信装置１００の判定部１３５は、所定のユーザの予測精度が所定の条件を満たさないかどうかを判定する（ステップＳ４０２）。所定のユーザの予測精度が所定の条件を満たす場合（ステップＳ４０２：Ｎｏ）、配信装置１００はステップＳ４０１に戻って処理を繰り返す。
【０１４６】
一方、所定のユーザの予測精度が所定の条件を満たさない場合（ステップＳ４０２：Ｙｅｓ）、判定部１３５は、判定対象となった所定のユーザのユーザ属性またはコンテキストに割り当てられたモデルを変更する（ステップＳ４０３）。すなわち、判定部１３５は、判定対象となった所定のユーザのコンテキストに関する情報、または当該ユーザのユーザ属性に関する情報を変更する。
【０１４７】
その後、判定部１３５は、変更後の予測精度が所定の条件を満たすかどうかを判定する（ステップＳ４０４）。なお、ステップＳ４０２とＳ４０４における所定の条件は同じであってもよいし、異なってもよい。所定のユーザの予測精度が所定の条件を満たさない場合（ステップＳ４０２：Ｎｏ）、配信装置１００はステップＳ４０３に戻って処理を繰り返す。
【０１４８】
一方、所定のユーザの予測精度が所定の条件を満たす場合（ステップＳ４０４：Ｙｅｓ）、配信装置１００は、ステップＳ４０３において変更した状態を維持して、ステップＳ４０１に戻って処理を繰り返す。
【０１４９】
〔７．複数候補の判定〕
上述した例においては、家とオフィスを入れ替えて、コンテキストを入れ替える場合を示したが、例えば家やオフィスの位置の候補となる情報が複数ある場合、各候補における予測精度を比較することにより、どの変更を行うかを判定してもよい。この点について、図１６を用いて説明する。図１６は、実施形態に係る複数候補の判定の一例を示す図である。
【０１５０】
図１６に示す分割情報一覧ＡＬ１１は、図８に示す分割情報記憶部１２３と同様である。すなわち、分割情報一覧ＡＬ１１は、朝（４〜１０時）、昼（１０〜１６時）、夜（１６〜２２時）、深夜（２２〜４時）の４つの時間帯と、家（自宅）またはオフィス（勤務地）の２つの位置とに基づく、８つのコンテキストＣＴ１１〜ＣＴ１８に分割された場合を示す。分割情報一覧ＡＬ１１には、ユーザＵ１〜Ｕ４等が含まれる。
【０１５１】
ここで、ユーザＵ１は、家（自宅）の候補として位置ＬＣ１１１、ＬＣ１１２、ＬＣ１１３の３つの位置があるものとする。この場合、配信装置１００は、ユーザＵ１の家として位置ＬＣ１１１、ＬＣ１１２、ＬＣ１１３の３つの位置を割り当てた場合における予測精度に応じて、ユーザＵ１の家をいずれにするか判定する。
【０１５２】
図１６に示す例では、行動情報記憶部１２２に位置ＬＣ１１１、ＬＣ１１２、ＬＣ１１３の各々に対応する行動情報が記憶されているものとする。例えば、分割情報ＡＤ１１１は、行動情報記憶部１２２に記憶された朝の位置ＬＣ１１１におけるユーザＵ１の行動情報（分割情報）を示す。また、例えば、分割情報ＡＤ１１２は、行動情報記憶部１２２に記憶された朝の位置ＬＣ１１２におけるユーザＵ１の行動情報（分割情報）を示す。また、例えば、分割情報ＡＤ１１３は、行動情報記憶部１２２に記憶された朝の位置ＬＣ１１３におけるユーザＵ１の行動情報（分割情報）を示す。なお、図１６では図示を省略するが、行動情報記憶部１２２には、位置ＬＣ１１１、ＬＣ１１２、ＬＣ１１３の各々に対応し、朝以外の各時間帯（昼、夜、深夜等）に対応する行動情報も記憶されているものとする。
【０１５３】
そこで、配信装置１００は、ユーザＵ１の家を位置ＬＣ１１１とする位置割り当てを行う（ステップＳ３１）。この場合、分割情報一覧ＡＬ１１中のユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に対応するマスＭＳには、分割情報ＡＤ１１１が割り当てられる。また、割情報一覧ＡＬ１１中のユーザＵ１の家に関するコンテキストＣＴ１３、ＣＴ１５、ＣＴ１７に対応するマスＭＳにも、各々対応する分割情報が割り当てられる。また、配信装置１００は、ユーザＵ１の家を位置ＬＣ１１２とする位置割り当てを行う（ステップＳ３２）。また、配信装置１００は、ユーザＵ１の家を位置ＬＣ１１３とする位置割り当てを行う（ステップＳ３３）。
【０１５４】
そして、配信装置１００は、ステップＳ３１〜Ｓ３３における各割当てで生成処理を行う（ステップＳ３４）。すなわち、配信装置１００は、３つの位置ＬＣ１１１、ＬＣ１１２、ＬＣ１１３の各々を割り当てた場合におけるモデルの生成を行う。なお、図１６では説明を簡単にするためにステップＳ３１〜Ｓ３４として記載したが、ステップＳ３１〜Ｓ３３ごとにステップＳ３４の生成処理を行ってもよい。
【０１５５】
図１６では、配信装置１００は、モデル生成一覧ＲＳ１１に示すように各位置ＬＣ１１１、ＬＣ１１２、ＬＣ１１３を家の位置に割当てた場合におけるユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に対応するマスＭＳに割り当てられるモデルを生成する。具体的には、位置ＬＣ１１１をユーザＵ１の家の位置とした場合、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に対応するマスＭＳには、モデルＭ１１１が割り当てられる。また、位置ＬＣ１１２をユーザＵ１の家の位置とした場合、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に対応するマスＭＳには、モデルＭ１１２が割り当てられる。また、位置ＬＣ１１３をユーザＵ１の家の位置とした場合、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に対応するマスＭＳには、モデルＭ１１３が割り当てられる。
【０１５６】
ここで、図１６では、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１においてモデルＭ１１１を用いた場合やユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１においてモデルＭ１１３を用いた場合、予測精度が低い。一方、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１においてモデルＭ１１２を用いた場合、予測精度が高い。そのため、配信装置１００は、位置ＬＣ１１２をユーザＵ１の家の位置と判定する（ステップＳ３５）。これにより、配信装置１００は、ユーザ属性一覧ＵＬ１１に示すように、ユーザＵ１の家の位置に位置ＬＣ１１２を割り当てる。
【０１５７】
なお、図１６の例では、説明を簡単にするために、ユーザＵ１のコンテキストＣＴ１１に対応するマスＭＳに割り当てられたモデルの予測精度に応じて、ユーザＵ１の家の位置を判定する場合を示したが、配信装置１００は、各位置の割り当てに対応するモデル全体の予測精度に基づいて、ユーザＵ１の家の位置を判定してもよい。上記の例では、配信装置１００が複数候補から予測精度の最も高くなる候補を選ぶ場合を示したが、配信装置１００は、ユーザに応じて種々のコンテキストの推定手法を用いて、ユーザの家（自宅）やオフィス（勤務地）を推定してもよい。例えば、配信装置１００は、通常のコンテキストの推定手法と、通常のコンテキストの推定手法より精度良く家やオフィスを推定可能な高精度なコンテキストの推定手法とを使い分けて、コンテキストの推定を行ってもよい。例えば、通常のコンテキストの推定手法は、高精度なコンテキストの推定手法に比べて、推定精度は劣るが処理時間が短くなる。一方、高精度なコンテキストの推定手法は、通常のコンテキストの推定手法に比べて、処理時間が長くなる。例えば、配信装置１００は、通常のコンテキストの推定手法を用いてユーザの家（自宅）やオフィス（勤務地）を推定した場合、推定精度を高めることが難しいユーザに対して、高精度なコンテキストの推定手法を用いて、ユーザの家やオフィスを推定してもよい。例えば、全ユーザ（例えば、１００万人のユーザ）に対して高精度なコンテキストの推定手法を用いて、ユーザの家やオフィスを推定した場合、コンテキストの推定に要する時間が長くなり、全員に高精度なコンテキストの推定手法を用いることは難しい。そのため、配信装置１００は、通常のコンテキストの推定手法を用いた場合、家やオフィスを推定した場合に推定精度を高めることが難しいユーザに対して、高精度なコンテキストの推定手法を用いることにより、コンテキストの推定に要する時間が長くなることを抑制しつつ、コンテキストの推定精度を高めることが可能となる。これにより、配信装置１００は、処理時間の増大を抑制しつつ、モデルによる予測精度を向上させることが可能となる。
【０１５８】
〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る配信装置１００は、取得部１３１と、判定部１３５とを有する。取得部１３１は、ユーザごとの行動に関する行動情報であって、コンテキストに基づいて分割された行動情報である分割情報が、当該分割情報の各々に含まれる行動情報の傾向に基づいて組み合わされた情報である組合情報ごとに生成されたモデルであって、所定の対象を予測するモデルを取得する。また、判定部１３５は、取得部１３１により取得されたモデルによる、組合情報に含まれる分類情報の各々に対応するコンテキストにおける当該分類情報に対応するユーザに関する所定の対象の予測精度に応じて、当該ユーザのコンテキストに関する情報、または当該ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する。
【０１５９】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、各コンテキストにおけるモデルの予測精度に応じて、当該ユーザのコンテキストに関する情報、または当該ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定することにより、ユーザに関する情報を適切に変更可能にすることができる。したがって、配信装置１００は、コンテキストに基づくモデルの予測精度によりユーザに関する情報を適切に変更可能にすることができる。
【０１６０】
また、実施形態に係る配信装置１００において、判定部１３５は、一のユーザに割り当てられたモデルの予測精度が所定の条件を満たさない場合、一のユーザのコンテキストに関する情報、または一のユーザのユーザ属性に関する情報を変更すると判定する。
【０１６１】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、各ユーザに割り当てられたモデルの予測精度に応じて、各ユーザのコンテキストに関する情報、または各ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定することにより、コンテキストに基づくモデルの予測精度に応じて各ユーザに関する情報を適切に変更可能にすることができる。したがって、配信装置１００は、コンテキストに基づくモデルの予測精度によりユーザに関する情報を適切に変更可能にすることができる。
【０１６２】
また、実施形態に係る配信装置１００において、判定部１３５は、一のユーザのユーザ属性に関する情報が複数の候補がある場合、各候補を割り当てた予測精度に基づいて、一のユーザのユーザ属性に関する情報をいずれの候補に変更するかを判定する。
【０１６３】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、一のユーザのユーザ属性に関する情報が複数の候補がある場合であっても、コンテキストに基づくモデルの予測精度に応じてユーザに関する情報を適切に変更可能にすることができる。したがって、配信装置１００は、コンテキストに基づくモデルの予測精度によりユーザに関する情報を適切に変更可能にすることができる。
【０１６４】
また、実施形態に係る配信装置１００において、判定部１３５は、一のユーザのコンテキストに関する情報が入替え可能である場合、一のユーザのコンテキストに関する情報を入れ替えると判定する。
【０１６５】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、あるユーザのコンテキストに関する情報が入替え可能である場合、そのユーザのコンテキストに関する情報を入れ替えると判定することにより、コンテキストに基づくモデルの予測精度によりユーザに関する情報を適切に変更可能にすることができる。したがって、配信装置１００は、コンテキストに基づくモデルの予測精度に応じてユーザに関する情報を適切に変更可能にすることができる。
【０１６６】
また、実施形態に係る配信装置１００において、判定部１３５は、各ユーザのコンテキストに関する情報の信頼性、または各ユーザのユーザ属性に関する情報の信頼性に基づいて、コンテキストに関する情報、またはユーザ属性に関する情報を変更するユーザを判定する。
【０１６７】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、各ユーザのコンテキストに関する情報の信頼性、または各ユーザのユーザ属性に関する情報の信頼性に応じて、当該ユーザのコンテキストに関する情報、または当該ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定することにより、ユーザに関する情報を適切に変更可能にすることができる。
【０１６８】
また、実施形態に係る配信装置１００において、判定部１３５は、ユーザが新規ユーザである場合、新規ユーザのユーザ属性に類似する他のユーザにおけるコンテキストごとのモデルの割当てに対応して新規ユーザに割り当てられたモデルを取得する。
【０１６９】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザ属性に類似する他のユーザにおけるコンテキストごとのモデルの割当てに対応したモデルが割り当てられた新規ユーザが変更対象となる場合であっても、コンテキストに基づくモデルの予測精度によりユーザに関する情報を適切に変更可能にすることができる。
【０１７０】
また、実施形態に係る配信装置１００において、判定部１３５は、新規ユーザに割り当てられたモデルの予測精度が所定の条件を満たさない場合、新規ユーザのユーザ属性を変更すると判定する。
【０１７１】
これにより、実施形態に係る配信装置１００は、新規ユーザが変更対象となる場合であっても、コンテキストに基づくモデルの予測精度に応じて新規ユーザのユーザ属性を適切に変更可能にすることができる。
【０１７２】
〔９．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る配信装置１００は、例えば図１７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１７は、配信装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１７３】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１７４】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【０１７５】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１７６】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１７７】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る配信装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１７８】
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１７９】
〔１０．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１８０】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１８１】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１８２】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１８３】
１  配信システム
１００  配信装置（判定装置）
１２１  ユーザ情報記憶部
１２２  行動情報記憶部
１２３  分割情報記憶部
１２４  クラスタ情報記憶部
１２５  学習情報記憶部
１２６  コンテンツ情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  推定部
１３３  生成部
１３４  決定部
１３５  判定部
１３６  配信部
１０  端末装置
Ｎ  ネットワーク
【図１】
2020109692.tif 000003
【図２】
2020109692.tif 000004
【図３】
2020109692.tif 000005
【図４】
2020109692.tif 000006
【図５】
2020109692.tif 000007
【図６】
2020109692.tif 000008
【図７】
2020109692.tif 000009
【図８】
2020109692.tif 000010
【図９】
2020109692.tif 000011
【図１０】
2020109692.tif 000012
【図１１】
2020109692.tif 000013
【図１２】
2020109692.tif 000014
【図１３】
2020109692.tif 000015
【図１４】
2020109692.tif 000016
【図１５】
2020109692.tif 000017
【図１６】
2020109692.tif 000018
【図１７】
2020109692.tif 000019
【手続補正書】
【提出日】令和2年4月20日(2020.4.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動履歴とユーザ属性とに基づいて生成され、所定の対象を予測するモデルを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたモデルによる、前記ユーザに関する前記所定の対象の予測精度に応じて、当該ユーザのコンテキストに関する情報、または前記ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記取得部は、
前記所定の対象として、前記ユーザのコンテンツへの関心を予測する前記モデルを取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記判定部は、
前記モデルの予測精度が所定の条件を満たさない場合、前記ユーザのコンテキストに関する情報、または前記ユーザのユーザ属性に関する情報を変更すると判定する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記判定部は、
前記モデルの予測精度が低い場合、前記ユーザのコンテキストに関する情報を変更すると判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の判定装置。
【請求項５】
前記判定部は、
前記モデルの予測精度が低い場合、前記ユーザの位置に関する情報を変更すると判定する
ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の判定装置。
【請求項６】
コンピュータが実行する判定方法であって、
ユーザの行動履歴とユーザ属性とに基づいて生成され、所定の対象を予測するモデルを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得されたモデルによる、前記ユーザに関する前記所定の対象の予測精度に応じて、当該ユーザのコンテキストに関する情報、または前記ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する判定工程と、
を含むことを特徴とする判定方法。
【請求項７】
ユーザの行動履歴とユーザ属性とに基づいて生成され、所定の対象を予測するモデルを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得されたモデルによる、前記ユーザに関する前記所定の対象の予測精度に応じて、当該ユーザのコンテキストに関する情報、または前記ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する判定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
本願に係る判定装置は、ユーザの行動履歴とユーザ属性とに基づいて生成され、所定の対象を予測するモデルを取得する取得部と、前記取得部により取得されたモデルによる、前記ユーザに関する前記所定の対象の予測精度に応じて、当該ユーザのコンテキストに関する情報、または前記ユーザのユーザ属性に関する情報を変更するかを判定する判定部と、を備えたことを特徴とする。