(57)【要約】【課題】ユーザの行動が変化したか否かを判断することにより、ユーザＩＤが譲渡されたか否かを容易に判断することができる方法を提供する。【解決手段】予めユーザＩＤと、ユーザの行動を特徴付ける素性項目毎の特性を示す素性値を成分とする素性ベクトルと、を関連付けて記憶した行動履歴を読込む行動履歴読込ステップと、前記読込まれた行動履歴に記憶された前記素性ベクトルの一部または全部を教師データとして、一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルと、他のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルと、を分離する分離超平面を算出し、教師データでない前記一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが、前記分離超平面で分離される領域のうち、自分のユーザＩＤに関連付けられた教師データが包含される領域に属さない場合に、前記一のユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したと判断する行動履歴分析ステップと、を少なくとも実行する。【選択図】図４
2010061254.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
予めユーザＩＤと、ユーザの行動を特徴付ける素性項目毎の特性を示す素性値を成分とする素性ベクトルと、を関連付けて記憶した行動履歴を読込む行動履歴読込ステップと、
前記読込まれた行動履歴に記憶された前記素性ベクトルの一部または全部を教師データとして、一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルと他のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルを機械学習により分離し、
教師データでない前記一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが自分のユーザＩＤに関連付けられた領域に属さない場合に、前記一のユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したと判断する行動履歴分析ステップと、
を少なくとも実行することを特徴とする行動履歴分析方法。
【請求項２】
前記一のユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したと判断した場合に、前記一のユーザＩＤが譲渡された可能性がある旨を出力することを特徴とする請求項１に記載の行動履歴分析方法。
【請求項３】
前記一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが、サポートベクターマシンにおける分離超平面で分離される領域のうち、前記他のユーザＩＤに関連付けられた教師データが包含される領域に属する場合に、該素性ベクトルの成分に予め関連付けられた広告を、前記一のユーザＩＤに予め関連付けられたメールアドレス宛てに送信することを特徴とした請求項１に記載の行動履歴分析方法。
【請求項４】
予めユーザＩＤと、ユーザの行動を特徴付ける素性項目毎の特性を示す素性値を成分とする素性ベクトルと、を関連付けて記憶した行動履歴を読込む行動履歴読込手段と、
前記読込まれた行動履歴に記憶された前記素性ベクトルの一部または全部を教師データとして、一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルと、他のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルと、を分離する分離超平面を算出し、教師データでない前記一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが、前記分離超平面で分離される領域のうち、自分のユーザＩＤに関連付けられた教師データが包含される領域に属さない場合に、前記一のユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したと判断する行動履歴分析手段と、
前記判断した結果を出力する分析結果出力手段と、
を備えることを特徴とする行動履歴分析装置。
【請求項５】
請求項１に記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの行動履歴を分析する行動履歴分析方法、装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、様々なインターネットサービスにおいてユーザＩＤが利用されている。例えば、ウェブメールを利用する際には、ユーザＩＤ及びパスワードを入力してログインする必要がある。
【非特許文献１】［ｏｎｌｉｎｅ］、ＹＡＨＯＯ！ＪＡＰＡＮ  メール、［２００８年７月２９日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ｌｏｇｉｎ．ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ／ｃｏｎｆｉｇ／ｌｏｇｉｎ？．ｓｒｃ＝ｗｗｗ＆．ｄｏｎｅ＝ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来例のインターネットサービスでは、ユーザＩＤが他人に譲渡（盗難を含む。以下、同じ。）されたか否かを容易に判断することはできなかった。正しいユーザＩＤ及びパスワードを入力してログインした者は本人であると推定されるからである。
【０００４】
本発明は、このような事情を考慮して提案されるものであり、所定のルールに基づいてユーザの行動が変化したか否かを判断することにより、ユーザＩＤが譲渡されたか否かを容易に判断することができる行動履歴分析方法、装置及び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】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明者は、所定のルールに基づいてユーザの行動が変化したか否かを判断する方法を見出し、本発明を想到するに至った。
【０００６】
本発明に係る行動履歴分析方法は、予め定められた一定のルールに従ってユーザの行動を特徴付ける素性項目毎の特性を示す素性値を成分とする素性ベクトルを分類して、ユーザの行動が変化したか否かを判断することにより、ユーザＩＤが譲渡されたか否かを容易に判断するものである。
【０００７】
（１）コンピュータが、予めユーザＩＤと、ユーザの行動を特徴付ける素性項目毎の特性を示す素性値を成分とする素性ベクトルと、を関連付けて記憶した行動履歴を読込む行動履歴読込ステップと、前記読込まれた行動履歴に記憶された前記素性ベクトルの一部または全部を教師データとして、一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルと他のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルを機械学習により分離し、
教師データでない前記一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが自分のユーザＩＤに関連付けられた領域に属さない場合に、前記一のユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したと判断する行動履歴分析ステップと、を少なくとも実行することを特徴とする行動履歴分析方法。
【０００８】
ここで、素性項目としては、例えば、検索エンジンに対する検索クエリー、ニュース等のコンテンツの閲覧、カレンダー等のウェブスケジューラーの内容、ブログの語調、メッセンジャーの語調、メールの語調等が該当する。これらの素性項目はユーザ毎に傾向があり、ユーザの行動を特徴付けている。また、素性値としては、例えば、素性項目としてのメールの語調に対して、「関西弁」ならば「１」、「東北弁」ならば「２」のように、地方毎の方言に応じて所定の数値を割り当てるようにしてもよい。教師データとは、与えられたデータとその属性との対応付けのことをいう。教師データとしては、例えば、所定の素性ベクトルＡは、ユーザＡに属するものであるという対応付けが該当する。また、機械学習については数々の方法があるが、例えば、サポートベクターマシン（ＳＶＭ；詳しくは、公知の文献、Ｖ．Ｖａｐｎｉｋ，  “Ｔｈｅ  Ｎａｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｔｈｅｏｒｙ”，  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，  （１９９５）等参照）を利用してよい。
【０００９】
（１）の発明によれば、ユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが機械学習（たとえばＳＶＭ）で分離される領域のいずれに属するかにより、ユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したか否かを判断するので、ユーザＩＤが譲渡されたか否かを容易に判断することができる。
【００１０】
（２）前記一のユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したと判断した場合に、前記一のユーザＩＤが譲渡された可能性がある旨を出力することを特徴とする（１）に記載の行動履歴分析方法。
【００１１】
（２）の発明によれば、前記一のユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したと判断した場合に、前記一のユーザＩＤが譲渡された可能性がある旨を出力するので、ユーザＩＤが譲渡された可能性を容易に認知することができる。
【００１２】
ここで、前記一のユーザＩＤが譲渡された可能性がある旨を出力するとともに、このユーザＩＤを利用したログインを禁止するようにしてもよい。これによると、ユーザＩＤが盗難等された場合に、不正なログインを防止することができる。
【００１３】
（３）前記一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが、サポートベクターマシンにおける分離超平面で分離される領域のうち、前記他のユーザＩＤに関連付けられた教師データが包含される領域に属する場合に、該素性ベクトルの成分に予め関連付けられた広告を、前記一のユーザＩＤに予め関連付けられたメールアドレス宛てに送信することを特徴とした（１）に記載の行動履歴分析方法。
【００１４】
（３）の発明によれば、ユーザの行動が変化したと判断した場合に、その判断のもととなった素性ベクトルの成分に予め関連付けられた広告を配信するので、広告の効果的な配信をすることができる。ここで、素性ベクトルの成分である素性値が変化したものについてのみ、変化後の素性値に関連付けられた広告を所定の記憶手段から抽出して、分析結果出力手段１３に渡すようにしてもよい。例えば、素性項目としてのインターネットショッピングの履歴に対して、その素性値が「車」に対応する値から「子供用品」に対応する値に変化した場合に、「子供用品」に関連付けられた広告を配信することが考えられる。これによると、変化のない素性値に関連付けられた広告を配信しないようにすることができる。
【００１５】
（４）予めユーザＩＤと、ユーザの行動を特徴付ける素性項目毎の特性を示す素性値を成分とする素性ベクトルと、を関連付けて記憶した行動履歴を読込む行動履歴読込手段と、前記読込まれた行動履歴に記憶された前記素性ベクトルの一部または全部を教師データとして、一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルと、他のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルと、を分離する分離超平面を算出し、教師データでない前記一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが、前記分離超平面で分離される領域のうち、自分のユーザＩＤに関連付けられた教師データが包含される領域に属さない場合に、前記一のユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したと判断する行動履歴分析手段と、前記判断した結果を出力する分析結果出力手段と、を備えることを特徴とする行動履歴分析装置。
【００１６】
（５）（１）に記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の効果】
【００１７】
この発明によれば、ユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが分離超平面で分離される領域のいずれに属するかにより、ユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したか否かを判断するので、ユーザＩＤが譲渡されたか否かを容易に判断することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
［行動履歴分析装置の機能構成］
【００１９】
図１は、本実施形態に係る行動履歴分析装置１の機能構成の概要を示す図である。本実施形態に係る行動履歴分析装置１は、ユーザの行動履歴を分析するものであり、行動履歴読込手段１１と、行動履歴分析手段１２と、分析結果出力手段１３と、を備える。
【００２０】
行動履歴読込手段１１は、ユーザの行動履歴を記憶した行動履歴データベース１４のデータを読込み、行動履歴分析手段１２に渡す。ここで、行動履歴データベース１４は、行動履歴読込手段１１の一部を構成している。行動履歴データベース１４の詳細については後述する。
【００２１】
行動履歴分析手段１２は、行動履歴読込み手段から受け取った行動履歴データベース１４のデータを分析して、ユーザの行動が変化したか否かを判断する。そして、行動履歴分析手段１２は、判断結果を分析結果出力手段１３に渡す。
【００２２】
分析結果出力手段１３は、行動履歴分析手段１２から受け取った判断結果をディスプレイ等の表示装置に出力する。
［行動履歴データベースの構成］
【００２３】
図２は、行動履歴データベース１４の構成の概要を示す図である。
【００２４】
行動履歴データベース１４は、ユーザの行動を特徴付ける素性項目毎のテーブルとして、検索クエリーテーブル、コンテンツ閲覧テーブル、スケジュール内容テーブル、ブログ語調テーブル、メール語調テーブル、を備える。
【００２５】
検索クエリーテーブルは、予めユーザＩＤと、素性項目としての検索エンジンに対する検索クエリーの特性を示す素性値、期間とをそれぞれ対応付けて記憶している。この素性値としては、例えば、検索クエリーに含まれる単語が、「車」に関する単語ならば「１」、「子供用品」に関する単語ならば「２」のように、予め定められたカテゴリに応じて所定の数値を割り当てる。
【００２６】
コンテンツ閲覧テーブルは、予めユーザＩＤと、素性項目としてのニュース等のコンテンツの閲覧の特性を示す素性値、期間とをそれぞれ対応付けて記憶している。この素性値としては、例えば、ユーザＩＤに対応するユーザが閲覧したコンテンツが、「車」に関するコンテンツならば「１」、「子供用品」に関するコンテンツならば「２」のように、予め定められたカテゴリに応じて所定の数値を割り当てる。
【００２７】
スケジュール内容テーブルは、予めユーザＩＤと、素性項目としてのカレンダー等のウェブスケジューラーの内容の特性を示す素性値、期間とをそれぞれ対応付けて記憶している。この素性値としては、例えば、ユーザＩＤに対応するユーザのスケジュールが、「仕事」に関する予定であれば「１」、「私事」に関する予定であれば「２」のように、予め定められたカテゴリに応じて所定の数値を割り当てる。
【００２８】
ブログ語調テーブルは、予めユーザＩＤと、素性項目としてのブログの語調の特性を示す素性値、期間とをそれぞれ関連付けて記憶している。この素性値としては、例えば、ブログの語調が、「関西弁」ならば「１」、「東北弁」ならば「２」のように、地方毎の方言に応じて所定の数値を割り当てる。語調を特定する方法としては、例えば、素性項目に関連する文章としてのブログの文章を形態素解析により分割して得られた語尾と予め所定の記憶手段に記憶した地方毎の方言の語尾とを比較することにより、その方言を特定する。なお、形態素解析とは、与えられた文を文法上意味のある最小の単位（形態素）に区切ることをいう。形態素解析としては、例えば、隠れマルコフモデルによる形態素解析等が該当する。
【００２９】
メール語調テーブルは、予めユーザＩＤと、素性項目としての電子メールの語調の特性を示す素性値、期間とをそれぞれ関連付けて記憶している。この素性値としては、例えば、電子メールの語調が、「関西弁」ならば「１」、「東北弁」ならば「２」のように、地方毎の方言に応じて所定の数値を割り当てる。語調を特定する方法は、ブログの語調を特定する方法と同様である。
【００３０】
上記の行動履歴データベース１４の構成は、すなわち、予めユーザＩＤと、素性項目毎の特性を示す素性値を成分とする素性ベクトル、期間とがそれぞれ関連付けて行動履歴データベース１４に記憶されていることを意味する。ここで、素性ベクトルの第１の成分から第５の成分は、それぞれ、検索クエリーテーブル、コンテンツ閲覧テーブル、スケジュール内容テーブル、ブログ語調テーブル、メール語調テーブルの素性値とする。
［行動履歴分析装置のハードウェア構成図］
【００３１】
図３は、本実施形態に係る行動履歴分析装置１のハードウェア構成を示す図である。
【００３２】
行動履歴分析装置１は、制御部３００を構成するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３１０（マルチプロセッサ構成ではＣＰＵ３２０等複数のＣＰＵが追加されてもよい）、バスライン２００、通信Ｉ／Ｆ（Ｉ／Ｆ：インタフェース）３３０、メインメモリ３４０、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）３５０、表示装置３５５、Ｉ／Ｏコントローラ３６０、ハードディスク３７０、光ディスクドライブ３８０、並びに半導体メモリ３９０を備える。尚、ハードディスク３７０、光ディスクドライブ３８０、並びに、半導体メモリ３９０はまとめて記憶装置４１０と呼ばれる。
【００３３】
制御部３００は、行動履歴分析装置１を統括的に制御する部分であり、ハードディスク３７０（後述）に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、本発明に係る各種機能を実現している。
【００３４】
通信Ｉ／Ｆ３３０は、行動履歴分析装置１が、通信ネットワークを介して外部装置と情報を送受信する場合のネットワーク・アダプタである。通信Ｉ／Ｆ３３０は、モデム、ケーブル・モデム及びイーサネット（登録商標）・アダプタを含んでよい。
【００３５】
ＢＩＯＳ３５０は、行動履歴分析装置１の起動時にＣＰＵ３１０が実行するブートプログラムや、行動履歴分析装置１がハードウェアに依存するプログラム等を記録する。
【００３６】
表示装置３５５は、データの入力を受け付ける画面を表示したり、結果を出力する画面を表示したりするものであり、ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）等のディスプレイ装置を含む。
【００３７】
Ｉ／Ｏコントローラ３６０には、ハードディスク３７０、光ディスクドライブ３８０、及び半導体メモリ３９０等の記憶装置４１０を接続することができる。
【００３８】
ハードディスク３７０は、本ハードウェアを行動履歴分析装置１として機能させるための各種プログラム、本発明の機能を実行するプログラム等を記憶する。なお、行動履歴分析装置１は、外部に別途設けたハードディスク（図示せず）を外部記憶装置として利用することもできる。
【００３９】
光ディスクドライブ３８０としては、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブ、ＣＤ−ＲＡＭドライブを使用することができる。この場合は各ドライブに対応した光ディスク４００を使用する。光ディスク４００から光ディスクドライブ３８０によりプログラムまたはデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ３６０を介してメインメモリ３４０またはハードディスク３７０に提供することもできる。
【００４０】
なお、行動履歴分析装置１は、記憶装置４１０、制御部３００等を備えた情報処理装置により構成され、この情報処理装置は、本発明のコンピュータの概念に含まれる。
【００４１】
この行動履歴分析装置１では、制御部３００が主として行動履歴分析手段１２に対応し、メインメモリ３４０が主として行動履歴読込手段１１に対応し、表示装置３５５又は通信Ｉ／Ｆ３３０が分析結果出力手段１３に対応する。
［本発明の実施形態に係るフローチャート］
【００４２】
図４は、本発明の実施形態に係る行動履歴分析処理のフローチャートを示している。
【００４３】
Ｓ１：行動履歴読込手段１１は、行動履歴データベース１４から、過去の所定の期間（例えば、２００８年１月１週から２００８年１月４週まで）におけるユーザＩＤ毎に関連付けられた素性ベクトルを読込んで、行動履歴分析手段１２に渡す。すなわち、行動履歴読込手段１１は、行動履歴データベース１４の各テーブルから、過去の所定の期間におけるユーザＩＤ毎に関連付けられた素性値を読込んで、行動履歴分析手段１２に渡す。
【００４４】
Ｓ２：行動履歴分析手段１２は、行動履歴読込手段１１から受け取った素性ベクトルを教師データとして、ユーザＩＤ毎に素性ベクトルを分離する分離超平面を算出する。ここで、分離超平面はサポートベクターマシンにより算出される。サポートベクターマシンでは、線形計画法により、教師データである一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトル及び教師データである他のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルとのそれぞれの距離が最大となる分離超平面が算出される。
【００４５】
Ｓ３：行動履歴読込手段１１は、行動履歴データベース１４から、予め指定された期間（例えば、２００８年６月から２００８年７月まで）におけるユーザＩＤ毎に関連付けられた素性ベクトルを読込んで、行動履歴分析手段１２に渡す。すなわち、行動履歴読込手段１１は、行動履歴データベース１４の各テーブルから、予め指定された期間におけるユーザＩＤ毎に関連付けられた素性値を読込んで、行動履歴分析手段１２に渡す。なお、期間の指定は、キーボード等の所定の入力手段により受付けるようにしてもよい。
【００４６】
Ｓ４：行動履歴分析手段１２は、行動履歴読込手段１１から受け取った予め指定された期間におけるユーザＩＤ毎に関連付けられた素性ベクトルを、ユーザＩＤ毎に算出された分離超平面を利用して分析する。すなわち、行動履歴分析手段１２は、教師データでない一のユーザＩＤ（例えば、００００１）に関連付けられ素性ベクトルが、このユーザＩＤの分離超平面で分離される領域のうち、自分のユーザＩＤ（００００１）に関連付けられた領域に属さない場合に、一のユーザＩＤ（００００１）に対応するユーザの行動が変化したと判断する。あるいは、他のユーザＩＤ（例えば、００００２）に関連付けられた教師データが包含される領域に属する場合に、一のユーザＩＤ（００００１）に対応するユーザの行動が変化したと判断してもよい。一方、行動履歴分析手段１２は、上記の条件を満たさない場合に、一のユーザＩＤ（００００１）に対応するユーザの行動は変化していないと判断する。そして、行動履歴分析手段１２は、予め指定された期間における、ユーザＩＤ毎に関連付けられた素性ベクトルと、ユーザＩＤ毎の判断結果とを分析結果出力手段１３に渡す。
【００４７】
Ｓ５：分析結果出力手段１３は、行動履歴分析手段１２から受け取ったユーザＩＤ毎に関連付けられた素性ベクトルと、ユーザＩＤ毎の判断結果とをディスプレイ装置に出力する。図５は、ユーザＩＤ毎に関連付けられた素性ベクトルと、ユーザＩＤ毎の判断結果をディスプレイ装置に出力した画面の一例である。この画面では、ユーザＩＤ毎に素性項目毎の素性値と、判断（判定）結果とを表示している。ここで、分析結果出力手段１３は、ユーザの行動が変化したと判断したユーザＩＤによるログインを禁止するようにしてもよい。これによると、ユーザＩＤが盗難等された場合に、不正なログインを防止することができる。また、判断結果は、単にユーザの行動が変化したか否かを示すものだけでなく、ユーザの行動が変化した場合には、ユーザＩＤが譲渡された可能性がある旨を表示するようにしてもよい。これによると、一見してユーザＩＤが譲渡された可能性を把握することができる。
【００４８】
以上説明したように、ユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが分離超平面で分離される領域のいずれに属するかにより、ユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したか否かを判断するので、ユーザＩＤが譲渡されたか否かを容易に判断することができる。また、インターネットサービスの提供者は、ユーザの行動が変化した場合に、ユーザＩＤが盗難された可能性があることをユーザＩＤに対応するユーザに通知することにより、セキュリティーの向上を図ることができる。
【００４９】
図６は、本発明の実施形態に係る広告配信処理のフローチャートを示している。
【００５０】
Ｓ１１：行動履歴分析手段１２は、一のユーザＩＤ（例えば、００００１）に関連付けられた素性ベクトルが、このユーザＩＤの分離超平面で分離される領域のうち、自分のユーザＩＤ（００００１）に関連付けられた領域に属さない場合に、あるいは、他のユーザＩＤ（例えば、００００２）に関連付けられた教師データが包含される領域に属する場合に、この素性ベクトルの成分である素性値に予め関連付けられた広告を所定の記憶手段から抽出して、分析結果出力手段１３に渡す。ここで、素性ベクトルの成分である素性値が変化したものについてのみ、変化後の素性値に関連付けられた広告を所定の記憶手段から抽出して、分析結果出力手段１３に渡すようにしてもよい。例えば、素性ベクトルの成分である検索クエリーの素性値に対して、その素性値が「車」に対応する値から「子供用品」に対応する値に変化した場合に、「子供用品」に関連付けられた広告を、所定の記憶手段から抽出して、分析結果出力手段１３に渡す。これによると、変化のない素性値に関連付けられた広告を配信しないようにすることができる。
【００５１】
Ｓ１２：行動履歴分析手段１２は、一のユーザＩＤ（００００１）に予め関連付けられたメールアドレス（００００１＠ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ）を所定の記憶手段から抽出して、分析結果出力手段１３に渡す。
【００５２】
Ｓ１３：分析結果出力手段１３は、行動履歴分析手段１２から受け取った広告（子供用品の広告等）を、行動履歴分析手段１２から受け取ったメールアドレス（００００１＠ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ）宛てに送信する。
【００５３】
以上説明したように、ユーザの行動が変化したと判断した場合に、その判断のもととなった素性ベクトルの成分に予め関連付けられた広告を配信するので、広告の効果的な配信をすることができる。すなわち、広告を配信する業者は、例えば、ユーザの行動が変化した場合に、結婚等によりユーザの生活環境が変わるとともに趣味・嗜好が変わったことを推測することができる。そして、この業者は、ユーザの新しい趣味・嗜好に適した広告を配信することができる。これにより、広告された商品の売上を向上することが可能となる。
【００５４】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施例に記載されたものに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本実施形態に係る行動履歴分析装置の機能構成の概要を示す図である。
【図２】行動履歴データベースの構成の概要を示す図である。
【図３】本実施形態に係る行動履歴分析装置のハードウェア構成を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る行動履歴分析処理のフローチャートを示している。
【図５】本発明の実施形態に係るユーザＩＤ毎に関連付けられた素性ベクトルと、ユーザＩＤ毎の判断結果をディスプレイ装置に出力した画面の一例である。
【図６】本発明の実施形態に係る広告配信処理のフローチャートを示している。
【符号の説明】
【００５６】
１  行動履歴分析装置
１１  行動履歴読込手段
１２  行動履歴分析手段
１３  分析結果出力手段
１４  行動履歴データベース
【図１】
2010061254.tif 000003
【図２】
2010061254.tif 000004
【図３】
2010061254.tif 000005
【図４】
2010061254.tif 000006
【図５】
2010061254.tif 000007
【図６】
2010061254.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成21年9月18日(2009.9.18)
【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】
コンピュータが、
予めユーザＩＤと、ユーザの行動を特徴付ける素性項目毎の特性を示す素性値を成分とする素性ベクトルと、を関連付けて記憶した行動履歴を読込む行動履歴読込ステップと、
前記読込まれた行動履歴に記憶された前記素性ベクトルの一部または全部を教師データとして、一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルと他のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルを機械学習により分離し、
教師データでない前記一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが自分のユーザＩＤに関連付けられた領域に属さない場合に、前記一のユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したと判断する行動履歴分析ステップと、
を少なくとも実行することを特徴とする行動履歴分析方法。
【請求項２】
前記一のユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したと判断した場合に、前記一のユーザＩＤが譲渡された可能性がある旨を出力することを特徴とする請求項１に記載の行動履歴分析方法。
【請求項３】
前記一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが、サポートベクターマシンにおける分離超平面で分離される領域のうち、前記他のユーザＩＤに関連付けられた教師データが包含される領域に属する場合に、該素性ベクトルの成分に予め関連付けられた広告を、前記一のユーザＩＤに予め関連付けられたメールアドレス宛てに送信することを特徴とする請求項１に記載の行動履歴分析方法。
【請求項４】
予めユーザＩＤと、ユーザの行動を特徴付ける素性項目毎の特性を示す素性値を成分とする素性ベクトルと、を関連付けて記憶した行動履歴を読込む行動履歴読込手段と、
前記読込まれた行動履歴に記憶された前記素性ベクトルの一部または全部を教師データとして、一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルと、他のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルと、を分離する分離超平面を算出し、教師データでない前記一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが、前記分離超平面で分離される領域のうち、自分のユーザＩＤに関連付けられた教師データが包含される領域に属さない場合に、前記一のユーザＩＤに対応するユーザの行動が変化したと判断する行動履歴分析手段と、
前記判断した結果を出力する分析結果出力手段と、
を備えることを特徴とする行動履歴分析装置。
【請求項５】
請求項１に記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
ここで、素性項目としては、例えば、検索エンジンに対する検索クエリー、ニュース等のコンテンツの閲覧、カレンダー等のウェブスケジューラーの内容、ブログの語調、メッセンジャーの語調、メールの語調等が該当する。これらの素性項目はユーザ毎に傾向があり、ユーザの行動を特徴付けている。また、素性値としては、例えば、素性項目としてのメールの語調に対して、「関西弁」ならば「１」、「東北弁」ならば「２」のように、地方毎の方言に応じて所定の数値を割り当てるようにしてもよい。教師データとは、与えられたデータとその属性との対応付けのことをいう。教師データとしては、例えば、所定の素性ベクトルＡは、ユーザＡに属するものであるという対応付けが該当する。また、機械学習については数々の方法があるが、例えば、サポートベクターマシン（ＳＶＭ；詳しくは、公知の文献、Ｖ．Ｖａｐｎｉｋ，  “Ｔｈｅ  Ｎａｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｔｈｅｏｒｙ”，  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，  （１９９５）等参照）を利用してもよい。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
（３）前記一のユーザＩＤに関連付けられた素性ベクトルが、サポートベクターマシンにおける分離超平面で分離される領域のうち、前記他のユーザＩＤに関連付けられた教師データが包含される領域に属する場合に、該素性ベクトルの成分に予め関連付けられた広告を、前記一のユーザＩＤに予め関連付けられたメールアドレス宛てに送信することを特徴とする（１）に記載の行動履歴分析方法。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
［行動履歴分析装置の機能構成］
図１は、本実施形態に係る行動履歴分析装置１の機能構成の概要を示す図である。本実施形態に係る行動履歴分析装置１は、ユーザの行動履歴を分析するものであり、行動履歴読込手段１１と、行動履歴分析手段１２と、分析結果出力手段１３と、を備える。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
行動履歴読込手段１１は、ユーザの行動履歴を記憶した行動履歴データベース１４（行動履歴ＤＢ１４）のデータを読込み、行動履歴分析手段１２に渡す。ここで、行動履歴データベース１４は、行動履歴読込手段１１の一部を構成している。行動履歴データベース１４の詳細については後述する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
分析結果出力手段１３は、行動履歴分析手段１２から受け取った判断結果をディスプレイ等の表示装置に出力する。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２３】
［行動履歴データベースの構成］
図２は、行動履歴データベース１４の構成の概要を示す図である。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３０】
上記の行動履歴データベース１４の構成は、すなわち、予めユーザＩＤと、素性項目毎の特性を示す素性値を成分とする素性ベクトル、期間とがそれぞれ関連付けて行動履歴データベース１４に記憶されていることを意味する。ここで、素性ベクトルの第１の成分から第５の成分は、それぞれ、検索クエリーテーブル、コンテンツ閲覧テーブル、スケジュール内容テーブル、ブログ語調テーブル、メール語調テーブルの素性値とする。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３１】
［行動履歴分析装置のハードウェア構成図］
図３は、本実施形態に係る行動履歴分析装置１のハードウェア構成を示す図である。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４１】
この行動履歴分析装置１では、制御部３００が主として行動履歴分析手段１２に対応し、メインメモリ３４０が主として行動履歴読込手段１１に対応し、表示装置３５５又は通信Ｉ／Ｆ３３０が分析結果出力手段１３に対応する。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
［本発明の実施形態に係るフローチャート］
図４は、本発明の実施形態に係る行動履歴分析処理のフローチャートを示している。