(57)【要約】【課題】検索履歴に基づいてユーザを分類し、顧客の動向分析を支援するユーザ分類装置、ユーザ分類方法、およびプログラムと、顧客の動向分析の結果に基づいて広告を配信する広告配信装置、広告配信方法、およびプログラムと、を提供すること。【解決手段】ユーザ分類装置１０は、検索ログを格納する検索ログデータベース１０１と、ユーザの検索履歴情報を抽出するユーザ検索履歴情報抽出部１０２と、各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する分析対象キーワード抽出部１０３と、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する検索セッション分割部１０４と、クラスを生成する検索セッションクラス抽出部１０５と、生成されたクラスにユーザを分類するユーザ帰属クラス算出部１０６と、分類結果を提示するユーザ検索履歴解析結果提示部１０７と、を備える。【選択図】図１
2010102385.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する検索キーワード情報抽出手段と、
前記検索キーワード情報抽出手段により抽出された検索キーワード情報と、該検索キーワード情報が前記情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する検索履歴情報分割手段と、
前記検索セッションに基づいて、前記ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成するクラス生成手段と、
前記検索履歴情報分割手段により分割された複数の検索セッションのそれぞれを、前記クラス生成手段により生成されたクラスに分類する検索履歴情報分類手段と、
前記検索履歴情報分類手段により前記複数の検索セッションのそれぞれが分類されたクラスに基づいて、前記クラス生成手段により生成されたクラスに前記ユーザを分類するユーザ分類手段と、
前記ユーザ分類手段による分類結果を提示する分類結果提示手段と、
を備えることを特徴とするユーザ分類装置。
【請求項２】
前記検索履歴情報分割手段は、前記ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割して、前記情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻の差異が所定時間内である１以上の検索キーワード情報を同一の検索セッションに分類することを特徴とする請求項１に記載のユーザ分類装置。
【請求項３】
前記情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻の差異に基づいてユーザごとの検索頻度を算出する検索頻度算出手段を備え、
前記検索履歴情報分割手段は、前記検索頻度算出手段により算出された検索頻度に応じて、前記所定時間をユーザごとに決定することを特徴とする請求項２に記載のユーザ分類装置。
【請求項４】
情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する検索キーワード情報抽出手段と、
前記検索キーワード情報抽出手段により抽出された検索キーワード情報と、該検索キーワード情報が前記情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する検索履歴情報分割手段と、
前記検索セッションに基づいて、前記ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成するクラス生成手段と、
前記検索履歴情報分割手段により分割された複数の検索セッションのそれぞれを、前記クラス生成手段により生成されたクラスに分類する検索履歴情報分類手段と、
前記検索履歴情報分類手段により前記複数の検索セッションのそれぞれが分類されたクラスに基づいて、前記クラス生成手段により生成されたクラスに前記ユーザを分類するユーザ分類手段と、
前記ユーザ分類手段による分類結果に基づいて、広告を配信するユーザの分類されたクラスを決定する配信広告決定手段と、
前記配信広告決定手段により決定されたクラスに分類されたユーザに前記広告を配信する広告配信手段と、
を備えることを特徴とする広告配信装置。
【請求項５】
前記検索履歴情報分割手段は、前記ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割して、前記情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻の差異が所定時間内である１以上の検索キーワード情報を同一の検索セッションに分類することを特徴とする請求項４に記載の広告配信装置。
【請求項６】
前記情報検索エンジンを利用して検索が行われた時間の差異に基づいてユーザごとの検索頻度を算出する検索頻度算出手段を備え、
前記検索履歴情報分割手段は、前記検索頻度算出手段により算出された検索頻度に応じて、前記所定時間をユーザごとに決定することを特徴とする請求項５に記載の広告配信装置。
【請求項７】
情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する第１のステップと、
前記第１のステップにおいて抽出した検索キーワード情報と、該検索キーワード情報が前記情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する第２のステップと、
前記検索セッションに基づいて、前記ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成する第３のステップと、
前記第２のステップにおいて分割した複数の検索セッションのそれぞれを、前記第３のステップにおいて生成したクラスに分類する第４のステップと、
前記第４のステップにおいて前記複数の検索セッションのそれぞれを分類したクラスに基づいて、前記第３のステップにおいて生成したクラスに前記ユーザを分類する第５のステップと、
前記第５のステップによる分類結果を提示する第６のステップと、
を備えることを特徴とするユーザ分類方法。
【請求項８】
情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する第１のステップと、
前記第１のステップにおいて抽出した検索キーワード情報と、該検索キーワード情報が前記情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する第２のステップと、
前記検索セッションに基づいて、前記ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成する第３のステップと、
前記第２のステップにおいて分割した複数の検索セッションのそれぞれを、前記第３のステップにおいて生成したクラスに分類する第４のステップと、
前記第４のステップにおいて前記複数の検索セッションのそれぞれを分類したクラスに基づいて、前記第３のステップにおいて生成したクラスに前記ユーザを分類する第５のステップと、
前記第５のステップによる分類結果に基づいて、広告を配信するユーザの分類されたクラスを決定する第６のステップと、
前記第６のステップにおいて決定したクラスに分類されたユーザに前記広告を配信する第７のステップと、
を備えることを特徴とする広告配信方法。
【請求項９】
情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する第１のステップと、
前記第１のステップにおいて抽出した検索キーワード情報と、該検索キーワード情報が前記情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する第２のステップと、
前記検索セッションに基づいて、前記ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成する第３のステップと、
前記第２のステップにおいて分割した複数の検索セッションのそれぞれを、前記第３のステップにおいて生成したクラスに分類する第４のステップと、
前記第４のステップにおいて前記複数の検索セッションのそれぞれを分類したクラスに基づいて、前記第３のステップにおいて生成したクラスに前記ユーザを分類する第５のステップと、
前記第５のステップによる分類結果を提示する第６のステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する第１のステップと、
前記第１のステップにおいて抽出した検索キーワード情報と、該検索キーワード情報が前記情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する第２のステップと、
前記検索セッションに基づいて、前記ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成する第３のステップと、
前記第２のステップにおいて分割した複数の検索セッションのそれぞれを、前記第３のステップにおいて生成したクラスに分類する第４のステップと、
前記第４のステップにおいて前記複数の検索セッションのそれぞれを分類したクラスに基づいて、前記第３のステップにおいて生成したクラスに前記ユーザを分類する第５のステップと、
前記第５のステップによる分類結果に基づいて、広告を配信するユーザの分類されたクラスを決定する第６のステップと、
前記第６のステップにおいて決定したクラスに分類されたユーザに前記広告を配信する第７のステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネットなどの通信回線を介してユーザが情報検索エンジンに入力した検索キーワードの履歴情報に基づいてユーザを分類し、顧客の動向分析を支援するユーザ分類装置、ユーザ分類方法、およびプログラムと、顧客動向の分析結果に基づいて広告を配信する広告配信装置、広告配信方法、およびプログラムと、に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯電話機として、無線電話機能だけでなく、通信端末機能も備えたものが普及している。この携帯電話機を使用すれば、インターネットに接続して、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）サーバから提供される多種多様な情報を取得できる。このため、携帯電話機のユーザは、時間や場所に制限されることなく、所望の情報を受け取ることができる。
【０００３】
こうしたインターネットでは、キーワードを入力して所望のＷｅｂページを検索することが一般的である。
【０００４】
このＷｅｂページを検索する手法として、検索結果をユーザごとにパーソナライズする手法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。非特許文献１に記載の手法によれば、複数の意味を持つ検索キーワードが入力されると、ユーザの検索履歴や、ユーザの閲覧したＷｅｂページの情報に基づいて、複数の意味のうちいずれかをユーザの入力した検索キーワードの意味として推定し、推定した意味に基づいてＷｅｂページを検索することができる。
【０００５】
また、Ｗｅｂページの検索に応じて、広告を配信する手法が提案されている（例えば、特許文献１、２参照）。特許文献１に記載の手法によれば、ユーザの入力した検索キーワードに応じて、広告を配信することができる。特許文献２に記載の手法によれば、検索履歴情報に基づいてユーザを複数のクラスに分類し、クラスごとに適切な広告を配信することができる。
【０００６】
また、近年、検索以外のＷｅｂ上でのユーザの行動履歴に基づき、Ｗｅｂページ上に表示する広告を自動的に選択する行動ターゲティング型の広告配信サービスが普及しつつある。この行動ターゲティング型の広告配信サービスによれば、広告配信会社と協業しているＷｅｂサイトへのアクセス履歴に基づいてユーザの嗜好を推定し、好みに合うと推定した広告をユーザごとに配信できる。
【特許文献１】特開２００２−１６９８１６号公報
【特許文献２】特開２００７−２０８９８８号公報
【非特許文献１】Ｊ．  Ｔｅｅｖａｎ，  ｅｔ  ａｌ．：  Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｉｎｇ  ｓｅａｒｃｈ  ｖｉａ  ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔｓ  ａｎｄ  ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ，  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＡＣＭ−ＳＩＧＩＲ  ２００５，  ｐｐ．  ４４９−４５６，  ２００５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、非特許文献１に記載の手法では、検索履歴を用いることにより、検索結果の精度を向上させることはできるが、ユーザの分類や、分類結果に基づく広告やコンテンツの配信を行うことはできない。
【０００８】
また、特許文献１に記載の手法では、ユーザの入力した検索キーワードそのものに該当する広告のみを配信する。このため、関連性が高いものの異なる検索キーワードがユーザにより入力された場合には、このユーザに対して広告を配信できない。さらに、検索キーワードを入力した時点でのユーザの瞬間的な欲求に応じた広告を配信することはできるが、過去の検索履歴などから類推されるユーザの嗜好に応じた広告を配信することはできない。
【０００９】
また、特許文献２に記載の手法では、以下の処理を行って、ユーザを複数のクラスに分類する。まず、検索履歴情報から抽出される潜在クラス群Ｃを、式（１）のように表す。ただし、式（１）において、ｋは、抽出した潜在クラスの数に等しい整数である。
【００１０】
【数１】
2010102385.tif 000003
【００１１】
次に、ユーザｕが帰属する潜在クラスを決定するため、潜在クラス群Ｃに含まれる全ての潜在クラスに対するユーザｕの帰属確率Ｐ（ｕ，ｃ＿ｉ）を算出する（ただし、ｉは、１≦ｉ≦ｋを満たす整数）。そして、ユーザｕの帰属確率Ｐ（ｕ，ｃ＿ｉ）が最大となる潜在クラスｃ＿ｉを、ユーザｕが帰属する潜在クラスとして決定する。
【００１２】
ところで、上述のユーザｕの帰属確率Ｐ（ｕ，ｃ＿ｉ）は、確率値であるため、式（２）を満たす。
【００１３】
【数２】
2010102385.tif 000004
【００１４】
このため、各潜在クラスへのユーザｕの帰属確率Ｐ（ｕ，ｃ＿ｉ）は、０から１の間の値となる。したがって、理論的には、複数の嗜好を持つユーザについては、それぞれの嗜好に対応する潜在クラスへの帰属確率が類似した結果になると想定できる。
【００１５】
ところが、実際に上述の方法でユーザｕの帰属確率Ｐ（ｕ，ｃ＿ｉ）を算出した場合、ユーザｕの検索履歴情報によらず、１つの潜在クラスへの帰属確率が１に近い値となり、他の潜在クラスへの帰属確率がきわめて小さい値になる。このため、複数の嗜好を持つユーザは、複数の嗜好のうち特徴的な検索キーワードが含まれている方の嗜好との関連が高い潜在クラスのみに、帰属する結果となってしまう。
【００１６】
その結果、広告主やコンテンツ配信主の観点からの問題として、自身の広告に対し、レスポンスを示す可能性の高い広告の配信先（ユーザ）を抽出できず、潜在的なユーザに対するアピールの機会を損失するおそれがある。また、ユーザの観点からの問題として、配信される広告やコンテンツの情報が偏向したり、自身にとって有益な広告やコンテンツの配信される機会が減少したりするおそれがある。
【００１７】
また、上述の行動ターゲティング型の広告配信サービスでは、Ｗｅｂサイトの閲覧履歴と広告との対応付けは、人手により人為的に行わなくてはならない。このため、Ｗｅｂサイトの閲覧履歴や広告の量が増えるに従って、これらＷｅｂサイトの閲覧履歴と広告との対応付けが困難な処理となり、対応付けを行うことが実質的にできなくなってしまうおそれがある。
【００１８】
そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、検索履歴に基づいてユーザを分類し、顧客の動向分析を支援するユーザ分類装置、ユーザ分類方法、およびプログラムと、顧客の動向分析の結果に基づいて広告を配信する広告配信装置、広告配信方法、およびプログラムと、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】
【００１９】
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。
【００２０】
（１）本発明は、情報検索エンジン（例えば、図１の情報検索エンジン５に相当）を利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する検索キーワード情報抽出手段（例えば、図１の分析対象キーワード抽出部１０３に相当）と、前記検索キーワード情報抽出手段により抽出された検索キーワード情報と、該検索キーワード情報が前記情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する検索履歴情報分割手段（例えば、図１の検索セッション分割部１０４に相当）と、前記検索セッションに基づいて、前記ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成するクラス生成手段（例えば、図１の検索セッションクラス抽出部１０５に相当）と、前記検索履歴情報分割手段により分割された複数の検索セッションのそれぞれを、前記クラス生成手段により生成されたクラスに分類する検索履歴情報分類手段（例えば、図１のユーザ帰属クラス算出部１０６に相当）と、前記検索履歴情報分類手段により前記複数の検索セッションのそれぞれが分類されたクラスに基づいて、前記クラス生成手段により生成されたクラスに前記ユーザを分類するユーザ分類手段（例えば、図１のユーザ帰属クラス算出部１０６に相当）と、前記ユーザ分類手段による分類結果を提示する分類結果提示手段（例えば、図１のユーザ検索履歴解析結果提示部１０７に相当）と、を備えることを特徴とするユーザ分類装置を提案している。
【００２１】
この発明によれば、ユーザ分類装置は、検索キーワード情報抽出手段により、情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出し、検索履歴情報分割手段により、検索キーワード情報抽出手段により抽出された検索キーワード情報と、この検索キーワード情報が情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する。そして、クラス生成手段により、検索セッションに基づいてユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成し、検索履歴情報分類手段により、検索履歴情報分割手段により分割された複数の検索セッションのそれぞれを、クラス生成手段により生成されたクラスに分類し、ユーザ分類手段により、検索履歴情報分類手段により複数の検索セッションのそれぞれが分類されたクラスに基づいて、クラス生成手段により生成されたクラスにユーザを分類し、分類結果提示手段により、ユーザ分類手段による分類結果を提示する。
【００２２】
このため、ユーザ分類装置により、情報検索エンジンを利用した検索履歴に基づいてユーザを分類でき、顧客の動向分析を支援できる。
【００２３】
（２）本発明は、（１）のユーザ分類装置について、前記検索履歴情報分割手段は、前記ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割して、前記情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻の差異が所定時間内である１以上の検索キーワード情報を同一の検索セッションに分類することを特徴とするユーザ分類装置を提案している。
【００２４】
この発明によれば、ユーザ分類装置は、検索履歴情報分割手段により、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する。そして、情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻の差異が所定時間内である１以上の検索キーワード情報、すなわち情報検索エンジンを利用して検索が行われた第１の検索キーワード情報と、この第１の検索キーワード情報が検索されてから所定時間内に検索が行われた１以上の第２の検索キーワード情報と、を同一の検索セッションに分類する。
【００２５】
このため、ユーザ分析装置により、情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻に基づいてユーザを分類でき、顧客の動向分析を支援できる。
【００２６】
（３）本発明は、（２）のユーザ分類装置について、前記情報検索エンジンを利用して検索を行われた時刻の差異に基づいてユーザごとの検索頻度を算出する検索頻度算出手段を備え、前記検索履歴情報分割手段は、前記検索頻度算出手段により算出された検索頻度に応じて、前記所定時間をユーザごとに決定することを特徴とするユーザ分類装置を提案している。
【００２７】
この発明によれば、ユーザ分類装置は、検索頻度算出手段により、情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻の差異に基づいて、すなわち情報検索エンジンを利用して検索が行われてから次に検索が行われるまでの時間間隔に基づいて、ユーザごとの検索頻度を算出する。そして、検索履歴情報分割手段により、検索頻度算出手段により算出された検索頻度に応じて、検索キーワード情報を分類するために用いる上述の所定時間をユーザごとに決定する。
【００２８】
このため、ユーザ分析装置により、情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻および頻度に基づいてユーザを分類でき、顧客の動向分析を支援できる。
【００２９】
（４）本発明は、情報検索エンジン（例えば、図６の情報検索エンジン５に相当）を利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する検索キーワード情報抽出手段（例えば、図６の分析対象キーワード抽出部１０３に相当）と、前記検索キーワード情報抽出手段により抽出された検索キーワード情報と、該検索キーワード情報が前記情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する検索履歴情報分割手段（例えば、図６の検索セッション分割部１０４に相当）と、前記検索セッションに基づいて、前記ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成するクラス生成手段（例えば、図６の検索セッションクラス抽出部１０５に相当）と、前記検索履歴情報分割手段により分割された複数の検索セッションのそれぞれを、前記クラス生成手段により生成されたクラスに分類する検索履歴情報分類手段（例えば、図６のユーザ帰属クラス算出部１０６に相当）と、前記検索履歴情報分類手段により前記複数の検索セッションのそれぞれが分類されたクラスに基づいて、前記クラス生成手段により生成されたクラスに前記ユーザを分類するユーザ分類手段（例えば、図６のユーザ帰属クラス算出部１０６に相当）と、前記ユーザ分類手段による分類結果に基づいて、広告を配信するユーザの分類されたクラスを決定する配信広告決定手段（例えば、図６の配信広告決定部２０１に相当）と、前記配信広告決定手段により決定されたクラスに分類されたユーザに前記広告を配信する広告配信手段（例えば、図６の広告配信部２０３に相当）と、を備えることを特徴とする広告配信装置を提案している。
【００３０】
この発明によれば、広告配信装置は、検索キーワード情報抽出手段により、情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出し、検索履歴情報分割手段により、検索キーワード情報抽出手段により抽出された検索キーワード情報と、この検索キーワード情報が情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する。そして、クラス生成手段により、検索セッションに基づいてユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成し、検索履歴情報分類手段により、検索履歴情報分割手段により分割された複数の検索セッションのそれぞれを、クラス生成手段により生成されたクラスに分類し、ユーザ分類手段により、検索履歴情報分類手段により複数の検索セッションのそれぞれが分類されたクラスに基づいて、クラス生成手段により生成されたクラスにユーザを分類する。さらに、配信広告決定手段により、ユーザ分類手段による分類結果に基づいて広告を配信するユーザの分類されたクラスを決定し、広告配信手段により、配信広告決定手段により決定されたクラスに分類されたユーザに広告を配信する。
【００３１】
このため、広告配信装置により、情報検索エンジンを利用した検索履歴に基づいてユーザを分類でき、顧客の動向分析を支援できるとともに、顧客の動向分析の結果に基づいて広告を配信できる。
【００３２】
したがって、関連性が高いものの異なる検索キーワードがユーザにより入力された場合であっても、このユーザに対して広告を配信できる。さらに、検索キーワードを入力した時点でのユーザの瞬間的な欲求に応じた広告だけでなく、過去の検索履歴から類推されるユーザの嗜好に応じた広告も、配信できる。
【００３３】
また、複数の嗜好を持つユーザについても、複数のクラスに適切に分類できるので、広告主の観点からすると、自身の広告に対し、レスポンスを示す可能性の高いユーザを抽出でき、潜在的なユーザに対するアピールの機会の損失を防ぐことができる。また、ユーザの観点からすると、配信される広告の情報が偏向したり、自身にとって有益な広告の配信される機会が減少したりするのを抑制できる。
【００３４】
また、Ｗｅｂサイトの閲覧履歴と広告との対応付けを人手によらず行うことができるので、膨大かつ発散している検索履歴情報であっても、適切にユーザを分類し、対応付けを行うことができる。
【００３５】
（５）本発明は、（４）の広告配信装置について、前記検索履歴情報分割手段は、前記ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割して、前記情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻の差異が所定時間内である１以上の検索キーワード情報を同一の検索セッションに分類することを特徴とする広告配信装置を提案している。
【００３６】
この発明によれば、広告配信装置は、検索履歴情報分割手段により、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する。そして、情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻の差異が所定時間内である１以上の検索キーワード情報、すなわち情報検索エンジンを利用して検索が行われた第１の検索キーワード情報と、この第１の検索キーワード情報が検索されてから所定時間内に検索が行われた１以上の第２の検索キーワード情報と、を同一の検索セッションに分類する。
【００３７】
このため、広告配信装置により、情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻に基づいてユーザを分類でき、顧客の動向分析を支援できるとともに、顧客の動向分析の結果に基づいて広告を配信できる。
【００３８】
（６）本発明は、（５）の広告配信装置について、前記情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻の差異に基づいてユーザごとの検索頻度を算出する検索頻度算出手段を備え、前記検索履歴情報分割手段は、前記検索頻度算出手段により算出された検索頻度に応じて、前記所定時間をユーザごとに決定することを特徴とする広告配信装置を提案している。
【００３９】
この発明によれば、広告配信装置は、検索頻度算出手段により、情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻の差異に基づいて、すなわち情報検索エンジンを利用して検索が行われてから次に検索が行われるまでの時間間隔に基づいて、ユーザごとの検索頻度を算出する。そして、検索履歴情報分割手段により、検索頻度算出手段により算出された検索頻度に応じて、検索キーワードを分類するために用いる上述の所定時間をユーザごとに決定する。
【００４０】
このため、広告配信装置により、情報検索エンジンを利用して検索が行われた時刻および頻度に基づいてユーザを分類でき、顧客の動向分析を支援できるとともに、顧客の動向分析の結果に基づいて広告を配信できる。
【００４１】
（７）本発明は、情報検索エンジン（例えば、図１の情報検索エンジン５に相当）を利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する第１のステップ（例えば、図３のステップＳ１に相当）と、前記第１のステップにおいて抽出した検索キーワード情報と、該検索キーワード情報が前記情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する第２のステップ（例えば、図３のステップＳ３に相当）と、前記検索セッションに基づいて、前記ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成する第３のステップ（例えば、図３のステップＳ５に相当）と、前記第２のステップにおいて分割した複数の検索セッションのそれぞれを、前記第３のステップにおいて生成したクラスに分類する第４のステップ（例えば、図４のステップＳ１２に相当）と、前記第４のステップにおいて前記複数の検索セッションのそれぞれを分類したクラスに基づいて、前記第３のステップにおいて生成したクラスに前記ユーザを分類する第５のステップ（例えば、図４のステップＳ１４に相当）と、前記第５のステップによる分類結果を提示する第６のステップ（例えば、図３のステップＳ８に相当）と、を備えることを特徴とするユーザ分類方法を提案している。
【００４２】
この発明によれば、情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出し、抽出した検索キーワード情報と、この検索キーワード情報が情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する。そして、検索セッションに基づいてユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成し、分割した複数の検索セッションのそれぞれを、生成したクラスに分類し、分類したクラスに基づいて生成したクラスにユーザを分類し、分類結果を提示する。
【００４３】
このため、情報検索エンジンを利用した検索履歴に基づいてユーザを分類でき、顧客の動向分析を支援できる。
【００４４】
（８）本発明は、情報検索エンジン（例えば、図６の情報検索エンジン５に相当）を利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する第１のステップ（例えば、図７のステップＳ２１に相当）と、前記第１のステップにおいて抽出した検索キーワード情報と、該検索キーワード情報が前記情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する第２のステップ（例えば、図７のステップＳ２３に相当）と、前記検索セッションに基づいて、前記ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成する第３のステップ（例えば、図７のステップＳ２５に相当）と、前記第２のステップにおいて分割した複数の検索セッションのそれぞれを、前記第３のステップにおいて生成したクラスに分類する第４のステップ（例えば、図４のステップＳ１２に相当）と、前記第４のステップにおいて前記複数の検索セッションのそれぞれを分類したクラスに基づいて、前記第３のステップにおいて生成したクラスに前記ユーザを分類する第５のステップ（例えば、図４のステップＳ１４に相当）と、前記第５のステップによる分類結果に基づいて、広告を配信するユーザの分類されたクラスを決定する第６のステップ（例えば、図７のステップＳ２８に相当）と、前記第６のステップにおいて決定したクラスに分類されたユーザに前記広告を配信する第７のステップ（例えば、図７のステップＳ２９に相当）と、を備えることを特徴とする広告配信方法を提案している。
【００４５】
この発明によれば、情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出し、抽出した検索キーワード情報と、この検索キーワード情報が情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する。そして、検索セッションに基づいてユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成し、分割した複数の検索セッションのそれぞれを、生成したクラスに分類し、分類したクラスに基づいて生成したクラスにユーザを分類する。さらに、分類結果に基づいて広告を配信するユーザの分類されたクラスを決定し、決定したクラスに分類されたユーザに広告を配信する。
【００４６】
このため、情報検索エンジンを利用した検索履歴に基づいてユーザを分類でき、顧客の動向分析を支援できるとともに、顧客の動向分析の結果に基づいて広告を配信できる。
【００４７】
したがって、関連性が高いものの異なる検索キーワードがユーザにより入力された場合であっても、このユーザに対して広告を配信できる。さらに、検索キーワードを入力した時点でのユーザの瞬間的な欲求に応じた広告だけでなく、過去の検索履歴から類推されるユーザの嗜好に応じた広告も、配信できる。
【００４８】
また、複数の嗜好を持つユーザについても、複数のクラスに適切に分類できるので、広告主の観点からすると、自身の広告に対し、レスポンスを示す可能性の高いユーザを抽出でき、潜在的なユーザに対するアピールの機会の損失を防ぐことができる。また、ユーザの観点からすると、配信される広告の情報が偏向したり、自身にとって有益な広告の配信される機会が減少したりするのを抑制できる。
【００４９】
また、Ｗｅｂサイトの閲覧履歴と広告との対応付けを人手によらず行うことができるので、膨大かつ発散している検索履歴情報であっても、適切にユーザを分類し、対応付けを行うことができる。
【００５０】
（９）本発明は、情報検索エンジン（例えば、図１の情報検索エンジン５に相当）を利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する第１のステップ（例えば、図３のステップＳ１に相当）と、前記第１のステップにおいて抽出した検索キーワード情報と、該検索キーワード情報が前記情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する第２のステップ（例えば、図３のステップＳ３に相当）と、前記検索セッションに基づいて、前記ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成する第３のステップ（例えば、図３のステップＳ５に相当）と、前記第２のステップにおいて分割した複数の検索セッションのそれぞれを、前記第３のステップにおいて生成したクラスに分類する第４のステップ（例えば、図４のステップＳ１２に相当）と、前記第４のステップにおいて前記複数の検索セッションのそれぞれを分類したクラスに基づいて、前記第３のステップにおいて生成したクラスに前記ユーザを分類する第５のステップ（例えば、図４のステップＳ１４に相当）と、前記第５のステップによる分類結果を提示する第６のステップ（例えば、図３のステップＳ８に相当）と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。
【００５１】
この発明によれば、プログラムをコンピュータに実行させることで、情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出し、抽出した検索キーワード情報と、この検索キーワード情報が情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する。そして、検索セッションに基づいてユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成し、分割した複数の検索セッションのそれぞれを、生成したクラスに分類し、分類したクラスに基づいて生成したクラスにユーザを分類し、分類結果を提示する。
【００５２】
このため、情報検索エンジンを利用した検索履歴に基づいてユーザを分類でき、顧客の動向分析を支援できる。
【００５３】
（１０）本発明は、情報検索エンジン（例えば、図６の情報検索エンジン５に相当）を利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する第１のステップ（例えば、図７のステップＳ２１に相当）と、前記第１のステップにおいて抽出した検索キーワード情報と、該検索キーワード情報が前記情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する第２のステップ（例えば、図７のステップＳ２３に相当）と、前記検索セッションに基づいて、前記ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成する第３のステップ（例えば、図７のステップＳ２５に相当）と、前記第２のステップにおいて分割した複数の検索セッションのそれぞれを、前記第３のステップにおいて生成したクラスに分類する第４のステップ（例えば、図４のステップＳ１２に相当）と、前記第４のステップにおいて前記複数の検索セッションのそれぞれを分類したクラスに基づいて、前記第３のステップにおいて生成したクラスに前記ユーザを分類する第５のステップ（例えば、図４のステップＳ１４に相当）と、前記第５のステップによる分類結果に基づいて、広告を配信するユーザの分類されたクラスを決定する第６のステップ（例えば、図７のステップＳ２８に相当）と、前記第６のステップにおいて決定したクラスに分類されたユーザに前記広告を配信する第７のステップ（例えば、図７のステップＳ２９に相当）と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを提案している。
【００５４】
この発明によれば、プログラムをコンピュータに実行させることで、情報検索エンジンを利用した各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出し、抽出した検索キーワード情報と、この検索キーワード情報が情報検索エンジンを利用して検索された時刻に関する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する。そして、検索セッションに基づいてユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成し、分割した複数の検索セッションのそれぞれを、生成したクラスに分類し、分類したクラスに基づいて生成したクラスにユーザを分類する。さらに、分類結果に基づいて広告を配信するユーザの分類されたクラスを決定し、決定したクラスに分類されたユーザに広告を配信する。
【００５５】
このため、情報検索エンジンを利用した検索履歴に基づいてユーザを分類でき、顧客の動向分析を支援できるとともに、顧客の動向分析の結果に基づいて広告を配信できる。
【００５６】
したがって、関連性が高いものの異なる検索キーワードがユーザにより入力された場合であっても、このユーザに対して広告を配信できる。さらに、検索キーワードを入力した時点でのユーザの瞬間的な欲求に応じた広告だけでなく、過去の検索履歴から類推されるユーザの嗜好に応じた広告も、配信できる。
【００５７】
また、複数の嗜好を持つユーザについても、複数のクラスに適切に分類できるので、広告主の観点からすると、自身の広告に対し、レスポンスを示す可能性の高いユーザを抽出でき、潜在的なユーザに対するアピールの機会の損失を防ぐことができる。また、ユーザの観点からすると、配信される広告の情報が偏向したり、自身にとって有益な広告の配信される機会が減少したりするのを抑制できる。
【００５８】
また、Ｗｅｂサイトの閲覧履歴と広告との対応付けを人手によらず行うことができるので、膨大かつ発散している検索履歴情報であっても、適切にユーザを分類し、対応付けを行うことができる。
【発明の効果】
【００５９】
この発明によれば、情報検索エンジンを利用した検索履歴に基づいてユーザを分類でき、顧客の動向分析を支援できるとともに、顧客の動向分析の結果に基づいて広告を配信できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６０】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて、詳細に説明する。
なお、以下の各実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素などとの置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、以下の各実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
【００６１】
＜第１実施形態＞
図１〜図５を用いて、本発明の第１実施形態について説明する。
【００６２】
＜ユーザ分類装置の構成＞
図１は、本発明の第１実施形態に係るユーザ分類装置１０の構成を示す図である。ユーザ分類装置１０は、検索ログを格納する検索ログデータベース１０１と、ユーザの検索履歴情報を収集するユーザ検索履歴情報抽出部１０２と、各ユーザの検索履歴情報に含まれる検索キーワード情報を抽出する分析対象キーワード抽出部１０３と、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する検索セッション分割部１０４と、ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成する検索セッションクラス抽出部１０５と、検索セッションクラス抽出部１０５により生成されたクラスにユーザを分類するユーザ帰属クラス算出部１０６と、ユーザ帰属クラス算出部１０６による分類結果を提示するユーザ検索履歴解析結果提示部１０７と、を備える。
【００６３】
検索ログデータベース１０１は、情報検索エンジン５から入力された検索ログを収集し、格納する。情報検索エンジン５には、ユーザにより自身のユーザ端末３を用いて検索キーワードが入力されると、この検索キーワードがネットワーク４を介して入力され、検索キーワードの検索を実行する。なお、本実施形態では、情報検索エンジン５から入力される検索ログには、図２に示すように、ユーザを特定するための「ユーザＩＤ」の情報と、ユーザにより入力された「検索キーワード」の情報と、検索キーワードが情報検索エンジン５により検索された時刻である「検索時刻」の情報と、が含まれるものとする。
【００６４】
ユーザ検索履歴情報抽出部１０２は、情報検索エンジン５を利用した各ユーザの検索履歴情報を収集し、検索セッション分割部１０４で処理可能なデータ形式に変換する。
【００６５】
分析対象キーワード抽出部１０３は、上述の情報検索エンジン５を利用した各ユーザの検索ログに含まれる検索キーワード情報の中から、ユーザを分類するために有用な検索キーワード情報を抽出する。具体的には、例えば、分析対象となるユーザの情報検索エンジン５の検索ログに含まれる各検索キーワード情報の出現頻度を算出し、出現頻度の高いもののうち上位Ｍ件（ただし、Ｍは、Ｍ≧１を満たす整数）の検索キーワード情報を分析対象キーワード情報として抽出する。
【００６６】
検索セッション分割部１０４は、ユーザ検索履歴情報抽出部１０２により収集された検索キーワード情報と、この検索キーワード情報に対する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する。具体的には、検索された時刻の差異が所定時間内である１以上の検索キーワード情報を、同一の検索セッションに分類する。
【００６７】
検索セッションクラス抽出部１０５は、検索セッションに基づいて、ユーザの入力キーワードの動向を示すクラスを生成する。具体的には、互いに類似する検索キーワード情報を含む検索セッション同士が同一のクラスとなるように、クラスを生成する。
【００６８】
ユーザ帰属クラス算出部１０６は、検索セッションの属するクラスに基づいて、検索セッションクラス抽出部１０５により生成されたクラスにユーザを分類するとともに、クラスへのユーザの帰属確率を算出する。
【００６９】
ユーザ検索履歴解析結果提示部１０７は、ユーザ帰属クラス算出部１０６による分類結果を提示する。具体的には、ユーザ分類装置１０と通信可能に接続された分析端末（図示省略）に、ユーザ帰属クラス算出部１０６による分類結果に関する情報を送信する。このため、ユーザの履歴分析担当者は、分析端末を用いることで、ユーザ分類装置１０による各ユーザの分類結果を認識できる。
【００７０】
＜ユーザ分類装置によるユーザ分類処理＞
ユーザ分類装置１０によりユーザを分類する手順について、図３および図４のフローチャートを参照しながら説明する。
【００７１】
まず、図３のフローチャートを参照して、ユーザ分類装置１０によるメイン処理について説明する。
【００７２】
ステップＳ１において、分析対象キーワード抽出部１０３により、情報検索エンジン５から入力される検索ログに含まれる検索キーワード情報の中から、ユーザを分類するために有用な検索キーワード情報を抽出する。
【００７３】
ステップＳ２において、ユーザ検索履歴情報抽出部１０２により、情報検索エンジン５を利用した各ユーザの検索履歴情報を収集し、後述のステップＳ３において処理可能なデータ形式に変換する。この処理によれば、各ユーザの検索履歴情報が集約される。
【００７４】
ステップＳ３において、検索セッション分割部１０４により、ステップＳ２において収集した検索キーワード情報と、この検索キーワード情報に対する検索時刻情報と、に基づいて、ユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する。
【００７５】
ステップＳ４において、検索セッション分割部１０４により、全ユーザに対して検索履歴情報を複数の検索セッションに分割したか否かを判別する。全ユーザに対して検索履歴情報を複数の検索セッションに分割したと判別した場合には、ステップＳ５に移り、全ユーザに対して検索履歴情報を複数の検索セッションに分割してはいないと判別した場合には、ステップＳ３に移る。
【００７６】
図５は、ステップＳ４において全ユーザに対して検索履歴情報を複数の検索セッションに分割したと判別された場合における、検索セッションの分割結果を示す図である。図５では、ユーザＩＤが「Ｔ９１３５４８５４」であるユーザの検索履歴情報が４つの検索セッションに分割されている。これにより、ユーザＩＤが「Ｔ９１３５４８５４」であるユーザについて、セッションＩＤが「１」である検索セッションには、検索キーワード｛Ｋ２、Ｋ３｝が含まれ、セッションＩＤが「２」である検索セッションには、検索キーワード｛Ｋ１｝が含まれ、セッションＩＤが「３」である検索セッションには、検索キーワード｛Ｋ１、Ｋ２｝が含まれ、セッションＩＤが「４」である検索セッションには、検索キーワード｛Ｋ４、ＫＮ−１｝が含まれることとなる（ただし、Ｎは、Ｎ≧６を満たす整数）。
【００７７】
図３に戻って、ステップＳ５において、検索セッションクラス抽出部１０５により、ステップＳ３における複数の検索セッションのうち互いに類似する検索キーワード情報を含む検索セッション同士が同一のクラスとなるように、クラスを生成する。この処理では、「Ａ．Ｐ．  Ｄｅｍｐｓｔｅｒ，  Ｎ．Ｍ．  Ｌａｉｒｄ，  Ｄ．Ｂ．  Ｒｕｂｉｎ：  Ｍａｘｉｍｕｍ  ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  ｆｒｏｍ  ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ  ｄａｔａ  ｖｉａ  ｔｈｅ  ＥＭ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｒｏｙａｌ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，  Ｓｅｒｉｅｓ  Ｂ３９，  ｐｐ．  １-３８，  １９７６．」などで提案されている「潜在クラス抽出」の手法を用いて、検索時刻情報から潜在クラスを抽出できる。また、この処理では、Ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングなどの処理により、クラスを抽出することもできる。
【００７８】
ステップＳ６において、ユーザ帰属クラス算出部１０６により、後に図４を用いて詳述するユーザ帰属クラス算出処理を行う。
【００７９】
ステップＳ７において、ユーザ帰属クラス算出部１０６により、全ユーザに対してユーザ帰属クラス算出処理を行ったか否かを判別する。全ユーザに対してユーザ帰属クラス算出処理を行ったと判別した場合には、ステップＳ８に移り、全ユーザに対してユーザ帰属クラス算出処理を行ってはいないと判別した場合には、ステップＳ６に移る。
【００８０】
ステップＳ８において、ユーザ検索履歴解析結果提示部１０７により、ステップＳ６における分類結果に関する情報、具体的には、後述の分析対象となるユーザの各クラスへの帰属スコアを上述の分析端末に送信する。これにより、ユーザ分類装置１０によるメイン処理が終了する。
【００８１】
次に、図４のフローチャートを参照して、ユーザ分類装置１０によるユーザ帰属クラス算出処理について説明する。
【００８２】
ステップＳ１１において、ユーザ帰属クラス算出部１０６により、分析対象となるユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する。この処理では、ステップＳ３においてユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割した方法と同様の方法により、分析対象となるユーザの検索履歴情報を複数の検索セッションに分割する。なお、分析対象となるユーザの検索履歴情報が既に複数の検索セッションに分割されている場合には、この処理を省略してもよい。
【００８３】
ステップＳ１２において、ユーザ帰属クラス算出部１０６により、分析対象となるユーザの全ての検索セッションの各クラスへの帰属確率を算出する。ここで、ユーザｕの検索履歴情報から分割された検索セッション群Ｓｕを式（３）のように、生成されたクラス群Ｃを式（４）のように表す。ただし、式（３）において、ｎは、分割された検索セッションの数に等しい整数である。また、式（４）において、ｋは、生成されたクラスの数に等しい整数である。
【００８４】
【数３】
2010102385.tif 000005
【００８５】
【数４】
2010102385.tif 000006
【００８６】
上述のステップＳ１２の処理では、分析対象となるユーザｕの全ての検索セッションに対し、検索セッションＳｕｉ（ただし、ｉは、１≦ｉ≦ｎを満たす整数）のクラスｃｊ（ただし、ｊは、１≦ｊ≦ｋを満たす整数）への帰属確率ＰｒｏｂＣｌａｓｓ（Ｓｕｉ，ｃｊ）を算出する。
【００８７】
ステップＳ１３において、ユーザ帰属クラス算出部１０６により、分析対象となるユーザｕの全検索セッションに対して検索セッションＳｕｉのクラスｃｊへの帰属確率ＰｒｏｂＣｌａｓｓ（Ｓｕｉ，ｃｊ）を算出したか否かを判別する。分析対象となるユーザｕの全検索セッションに対して検索セッションＳｕｉのクラスｃｊへの帰属確率ＰｒｏｂＣｌａｓｓ（Ｓｕｉ，ｃｊ）を算出したと判別した場合には、ステップＳ１４に移り、分析対象となるユーザｕの全検索セッションに対して検索セッションＳｕｉのクラスｃｊへの帰属確率ＰｒｏｂＣｌａｓｓ（Ｓｕｉ，ｃｊ）を算出してはいないと判別した場合には、ステップＳ１２に移る。
【００８８】
ステップＳ１４において、分析対象となるユーザｕのクラス群Ｃに含まれる各クラスへの帰属スコアを算出する。具体的には、例えば全てのクラスｃｊ∈Ｃに対するユーザｕの帰属スコアＳｃｏｒｅ（ｕ，ｃｊ）は、式（５）のように表すことができる。
【００８９】
【数５】
2010102385.tif 000007
【００９０】
上述のステップＳ１４において算出した分析対象となるユーザｕの各クラスへの帰属スコアＳｃｏｒｅ（ｕ，ｃｊ）は、上述のステップＳ８において、上述の分析端末に送信される。ユーザの履歴分析担当者は、分析端末に送信された帰属スコアＳｃｏｒｅ（ｕ，ｃｊ）が所定の閾値以上であるクラスをユーザｕの帰属するクラスと判定したり、分析端末に送信された帰属スコアＳｃｏｒｅ（ｕ，ｃｊ）をそのまま用いたりすることで、ユーザｕの検索利用動向を把握・分析できる。
【００９１】
以上のユーザ分類装置１０によれば、情報検索エンジン５を利用して検索が行われた時刻に基づいてユーザを分類でき、ユーザの履歴分析担当者が分析端末を用いて顧客の動向分析を行うのを支援できる。
【００９２】
＜第２実施形態＞
図６および図７を用いて、本発明の第２実施形態について説明する。
【００９３】
＜広告配信装置の構成＞
図６は、本発明の第２実施形態に係る広告配信装置２０の構成を示す図である。広告配信装置２０は、上述の第１実施形態に係るユーザ分類装置１０とは、ユーザ検索履歴解析結果提示部１０７の代わりに、配信広告決定部２０１、広告データベース２０２、および広告配信部２０３を備える点で異なる。
【００９４】
広告データベース２０２は、広告主から提供された広告と、提供された広告に関連する関連キーワード情報と、を格納する。
【００９５】
配信広告決定部２０１は、ユーザ帰属クラス算出部１０６による分類結果と、広告データベース２０２に格納されている関連キーワード情報と、に基づいて、広告を配信するユーザの分類されたクラスを決定する。具体的には、配信広告決定部２０１は、分析対象となるユーザの分類されたクラスの情報と、各クラスに分類されたユーザが入力した検索キーワード情報と、をユーザ帰属クラス算出部１０６から受信する。そして、例えば、関連キーワード情報と同一の検索キーワード情報がユーザにより入力された回数をクラスごとに計数し、最も回数の多いクラスを、広告を配信するユーザの分類されたクラスとして決定する。なお、広告自体にテキスト情報が含まれている場合には、このテキスト情報を関連キーワード情報として抽出し、抽出した関連キーワード情報を用いて、広告を配信するユーザの分類されたクラスを決定してもよい。
【００９６】
広告配信部２０３は、配信広告決定部２０１により決定されたクラスに分類されたユーザに、電子メールにより広告を配信する。
【００９７】
＜広告配信装置による広告配信処理＞
広告配信装置２０により広告を配信する手順について、図７のフローチャートを参照しながら説明する。
【００９８】
ステップＳ２１〜Ｓ２７においては、上述の第１実施形態において説明したステップＳ１〜Ｓ７と同様の処理をそれぞれ行う。また、ステップＳ２６では、上述の第１実施形態において説明したステップＳ１１〜Ｓ１４と同様の処理を行う。
【００９９】
ステップＳ２８において、配信広告決定部２０１により、ステップＳ２６による分類結果と、広告データベース２０２に格納されている関連キーワード情報と、に基づいて、広告を配信するユーザの分類されたクラスを決定する。
【０１００】
ステップＳ２９において、広告配信部２０３により、ステップＳ２８において決定されたクラスに分類されたユーザに、広告を配信する。
【０１０１】
以上の広告配信装置２０によれば、情報検索エンジン５を利用した検索履歴に基づいてユーザを分類でき、顧客の動向分析を支援できるとともに、顧客の動向分析の結果に基づいて広告を配信できる。
【０１０２】
したがって、関連性が高いものの異なる検索キーワードがユーザにより入力された場合であっても、このユーザに対して広告を配信できる。さらに、検索キーワードを入力した時点でのユーザの瞬間的な欲求に応じた広告だけでなく、過去の検索履歴から類推されるユーザの嗜好に応じた広告も、配信できる。
【０１０３】
また、複数の嗜好を持つユーザについても、複数のクラスに適切に分類できるので、広告主の観点からすると、自身の広告に対し、レスポンスを示す可能性の高いユーザを抽出でき、潜在的なユーザに対するアピールの機会の損失を防ぐことができる。また、ユーザの観点からすると、配信される広告の情報が偏向したり、自身にとって有益な広告の配信される機会が減少したりするのを抑制できる。
【０１０４】
また、Ｗｅｂサイトの閲覧履歴と広告との対応付けを人手によらず行うことができるので、膨大かつ発散している検索履歴情報であっても、適切にユーザを分類し、対応付けを行うことができる。
【０１０５】
なお、上述のユーザ分類装置１０や広告配信装置２０の処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体にプログラムとして記録し、これをコンピュータシステムを構成するユーザ分類装置１０や広告配信装置２０に読み込ませ、実行することによって本発明を実現できる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。
【０１０６】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上述のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネットなどのネットワーク（通信網）や電話回線などの通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【０１０７】
また、上述のプログラムは、上述の機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述の機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０１０８】
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計なども含まれる。
【０１０９】
例えば、上述の第１実施形態では、検索された時刻の差異が所定時間内である１以上の検索キーワード情報を同一の検索セッションに分類したが、この所定時間をユーザごとに設定してもよい。具体的には、ユーザごとに、情報検索エンジン５により検索を行った時刻の間隔の平均値を算出し、算出した平均値に基づいて所定時間を設定してもよい。
【０１１０】
また、上述の第２実施形態では、広告配信装置２０により、広告を配信することとしたが、これに限らず、多様なコンテンツを配信することとしてもよい。
【０１１１】
また、上述の第２実施形態では、広告配信部２０３では、電子メールにより広告を配信することとしたが、これに限らず、例えば、いわゆるバナー広告のようにユーザがアクセスするＷｅｂサイト上に広告を表示させることとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】本発明の第１実施形態に係るユーザ分類装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係るユーザ分類装置に情報検索エンジンから入力される検索ログを説明するための図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係るユーザ分類装置のメイン処理を説明するための図である。
【図４】本発明の第１実施形態に係るユーザ分類装置のユーザ帰属クラス算出処理を説明するための図である。
【図５】本発明の第１実施形態に係るユーザ分類装置による検索セッションの分割結果を示す図である。
【図６】本発明の第２実施形態に係る広告配信装置の構成を示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態に係る広告配信装置のメイン処理を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１１３】
３・・・ユーザ端末
５・・・情報検索エンジン
１０・・・ユーザ分類装置
２０・・・広告配信装置
１０１・・・検索ログデータベース
１０２・・・ユーザ検索履歴情報抽出部
１０３・・・分析対象キーワード抽出部
１０４・・・検索セッション分割部
１０５・・・検索セッションクラス抽出部
１０６・・・ユーザ帰属クラス算出部
１０７・・・ユーザ検索履歴解析結果提示部
２０１・・・配信広告決定部
２０２・・・広告データベース
２０３・・・広告配信部
【図１】
2010102385.tif 000008
【図２】
2010102385.tif 000009
【図３】
2010102385.tif 000010
【図４】
2010102385.tif 000011
【図５】
2010102385.tif 000012
【図６】
2010102385.tif 000013
【図７】
2010102385.tif 000014