(57)【要約】【課題】提供される情報に対するユーザの満足度が低下することを防止すること。【解決手段】対応表記憶部１４ａは、ドメイン、ジャンルおよび目的明確度からなる既知データを記憶し、データ補間部１４ｂは、格納された対応表に未知データがある場合、同一ユーザの対応表、または、類似するユーザの対応表を用いて、未知データを補間して対応表を確定する。そして、推定部１４ｃは、行動ログ記憶部１２が記憶する行動ログからユーザの現時点でのドメインおよびジャンルを推定し、目的明確度取得部１４ｄは、推定部１４ｃが推定したドメインおよびジャンルを用いて対応表を検索して目的明確度を取得する。そして、情報選択部１５は、目的明確度取得部１４ｄによって取得された目的明確度に基づいて、情報を選択して、該当するユーザ端末に提供する。【選択図】図５
2010198492.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが要望する情報を選択するために用いられる情報選択指標を推定する情報選択指標推定方法であって、
前記ユーザの行動履歴を行動履歴記憶部に格納する行動履歴格納ステップと、
前記行動履歴記憶部が記憶する前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが現時点で目的とする情報と、当該ユーザが現時点で注視している話題との依存関係を示す度合いである目的明確度を前記情報選択指標として取得する取得ステップと、
を含んだことを特徴とする情報選択指標推定方法。
【請求項２】
行動実行時における立場と、行動内容の分野と、前記目的明確度とが、前記ユーザごとに対応付けられた対応表を対応表記憶部に格納する対応表格納ステップと、
前記行動履歴記憶部が記憶する前記行動履歴から、当該行動履歴に対応する行動を実行したユーザの行動実行時における立場と、当該行動履歴に対応する行動内容の分野とを推定する推定ステップと、
をさらに含み、
前記取得ステップは、前記推定ステップによって推定された前記ユーザの行動実行時における立場および行動内容の分野に対応する目的明確度を、前記対応表記憶部が記憶する当該ユーザの対応表を検索して取得することを特徴とする請求項１に記載の情報選択指標推定方法。
【請求項３】
前記対応表記憶部が記憶する前記対応表において、前記行動実行時における立場および前記行動内容の分野に対応する目的明確度が未確定の場合、当該未確定の目的明確度を機械学習により補間する補間ステップをさらに含んだことを特徴とする請求項２に記載の情報選択指標推定方法。
【請求項４】
行動実行時間を前記目的明確度に変換するために機械学習によって決定された変換関数を変換関数記憶部に格納する変換関数格納ステップをさらに含み、
前記行動履歴格納ステップは、前記行動履歴に対応付けて行動開始時刻および行動終了時点時刻をさらに前記行動履歴記憶部に格納し、
前記取得ステップは、前記行動履歴記憶部が記憶する前記行動履歴に対応付けられた行動開始時刻および行動終了時刻から算出した行動実行時間を、前記変換関数記憶部が記憶する前記変換関数に代入することにより、前記目的明確度を取得することを特徴とする請求項１に記載の情報選択指標推定方法。
【請求項５】
前記行動内容の分野の時系列に沿った変化度である分野変化度を前記目的明確度に変換するために機械学習によって決定された変換関数を変換関数記憶部に記憶する変換関数記憶ステップと、
前記行動履歴記憶部が記憶する前記行動履歴から前記行動内容の分野を推定して前記分野変化度を算出する分野変化度算出ステップと、
をさらに含み
前記取得ステップは、前記分野変化度算出ステップによって算出された前記分野変化度を、前記変換関数記憶部が記憶する前記変換関数に代入することにより、前記目的明確度を取得することを特徴とする請求項１に記載の情報選択指標推定方法。
【請求項６】
ユーザが要望する情報を選択するために用いられる情報選択指標を推定する情報選択指標推定装置であって、
前記ユーザの行動履歴を記憶する行動履歴記憶手段と、
前記行動履歴記憶手段が記憶する前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが現時点で目的とする情報と、当該ユーザが現時点で注視している話題との依存関係を示す度合いである目的明確度を前記情報選択指標として取得する取得手段と、
を備えたことを特徴とする情報選択指標推定装置。
【請求項７】
ユーザが要望する情報を選択するために用いられる情報選択指標を推定する情報選択指標推定方法をコンピュータに実行させる情報選択指標推定プログラムであって、
前記ユーザの行動履歴を行動履歴記憶部に格納する行動履歴格納手順と、
前記行動履歴記憶部が記憶する前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが現時点で目的とする情報と、当該ユーザが現時点で注視している話題との依存関係を示す度合いである目的明確度を前記情報選択指標として取得する取得手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報選択指標推定プログラム。
【請求項８】
ユーザが操作するユーザ端末と、前記ユーザが要望する情報を選択して前記ユーザ端末に提供する情報提供装置とを有する情報提供システムにおいて前記情報提供装置に適用される情報提供方法であって、
前記ユーザの行動履歴を行動履歴記憶部に記憶する行動履歴格納ステップと、
前記行動履歴記憶部が記憶する前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが現時点で目的とする情報と、当該ユーザが現時点で注視している話題との依存関係を示す度合いである目的明確度を取得する取得ステップと、
前記取得ステップによって取得された前記目的明確度に基づいて、前記ユーザ端末に提供する情報を選択する情報選択ステップと、
を含んだことを特徴とする情報提供方法。
【請求項９】
ユーザが操作するユーザ端末と、前記ユーザが要望する情報を選択して前記ユーザ端末に提供する情報提供装置とから構成される情報提供システムであって、
前記情報提供装置は、
前記ユーザの行動履歴を記憶する行動履歴記憶手段と、
前記行動履歴記憶手段が記憶する前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが現時点で目的とする情報と、当該ユーザが現時点で注視している話題との依存関係を示す度合いである目的明確度を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された前記目的明確度に基づいて、前記ユーザ端末に提供する情報を選択する情報選択手段と、
を備えたことを特徴とする情報提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、情報選択指標推定方法、情報選択指標推定装置、情報選択指標推定プログラム、情報提供方法および情報提供システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、インターネットなどの通信ネットワークにおいて提供される情報量は、爆発的な増加傾向にある。このため、通信ネットワークを利用するユーザが、自身の目的とする情報を能動的に探すことが困難になってきており、近年、個々のユーザに適した情報を提供する情報提供システムの開発が行なわれている。
【０００３】
かかる情報提供システムにおいては、以下の２つの方法を用いて、個々のユーザに適した情報の提供を行なっている。
【０００４】
第一の方法は、ユーザが行動している目的を推定し、推定した目的に合致する情報を提供する方法である。例えば、第一の方法においては、ユーザのおかれている状況に応じてユーザが起こす可能性のある予定行動を推定し、推定した予定行動を起こす可能性のあるタイミングにて、予定行動の目的に合致する情報が提供される（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
また、第二の方法は、ユーザの興味や関心などの属性を特定し、特定した属性に応じた情報を提供するものである。例えば、第二の方法においては、ユーザが所有するユーザ端末における操作履歴（行動履歴）から行動モデル（ユーザ属性）を構築し、行動モデルに応じて当該ユーザにとって関心のある情報が提供される（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−７１０２６号公報
【特許文献２】特開２０００−９９４８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、上記した従来の技術は、提供される情報に対してユーザの満足が得られない場合があるといった課題があった。
【０００８】
すなわち、上記した従来の第一の方法は、ユーザの目的に合致する情報を提供する。しかし、ユーザが現在注視している話題に限らず、様々な話題の情報を求めている場合、第一の方法で提供される情報は、現在注視している話題であるので、新たな興味をユーザに喚起することができず、ユーザの満足を得ることができない。
【０００９】
また、上記した従来の第二の方法は、興味や関心といったユーザの属性に合致する情報を提供する。しかし、ユーザが現在注視している話題と関係がある情報を求めており、関係のない情報は求めていない場合、第二の方法では、注視している話題と関係がある情報だけでなく、関係のない情報も提供されるので、ユーザの満足を得ることができない。
【００１０】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、提供される情報に対するユーザの満足度が低下することを防止することが可能となる情報選択指標推定方法、情報選択指標推定装置、情報選択指標推定プログラム、情報提供方法および情報提供システ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】
【００１１】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、この方法は、一つの態様において、ユーザが要望する情報を選択するために用いられる情報選択指標を推定する情報選択指標推定方法であって、前記ユーザの行動履歴を行動履歴記憶部に格納する行動履歴格納ステップと、前記行動履歴記憶部が記憶する前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが現時点で目的とする情報と、当該ユーザが現時点で注視している話題との依存関係を示す度合いである目的明確度を前記情報選択指標として取得する取得ステップと、を含んだことを要件とする。
【００１２】
また、この装置は、一つの態様において、ユーザが要望する情報を選択するために用いられる情報選択指標を推定する情報選択指標推定装置であって、前記ユーザの行動履歴を記憶する行動履歴記憶手段と、前記行動履歴記憶手段が記憶する前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが現時点で目的とする情報と、当該ユーザが現時点で注視している話題との依存関係を示す度合いである目的明確度を前記情報選択指標として取得する取得手段と、を備えたことを要件とする。
【００１３】
また、このプログラムは、一つの態様において、ユーザが要望する情報を選択するために用いられる情報選択指標を推定する情報選択指標推定方法をコンピュータに実行させる情報選択指標推定プログラムであって、前記ユーザの行動履歴を行動履歴記憶部に格納する行動履歴格納手順と、前記行動履歴記憶部が記憶する前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが現時点で目的とする情報と、当該ユーザが現時点で注視している話題との依存関係を示す度合いである目的明確度を前記情報選択指標として取得する取得手順と、をコンピュータに実行させることを要件とする。
【００１４】
また、この方法は、他の態様において、ユーザが操作するユーザ端末と、前記ユーザが要望する情報を選択して前記ユーザ端末に提供する情報提供装置とを有する情報提供システムにおいて前記情報提供装置に適用される情報提供方法であって、前記ユーザの行動履歴を行動履歴記憶部に記憶する行動履歴格納ステップと、前記行動履歴記憶部が記憶する前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが現時点で目的とする情報と、当該ユーザが現時点で注視している話題との依存関係を示す度合いである目的明確度を取得する取得ステップと、前記取得ステップによって取得された前記目的明確度に基づいて、前記ユーザ端末に提供する情報を選択する情報選択ステップと、を含んだことを要件とする。
【００１５】
また、このシステムは、一つの態様において、ユーザが操作するユーザ端末と、前記ユーザが要望する情報を選択して前記ユーザ端末に提供する情報提供装置とから構成される情報提供システムであって、前記情報提供装置は、前記ユーザの行動履歴を記憶する行動履歴記憶手段と、前記行動履歴記憶手段が記憶する前記行動履歴に基づいて、前記ユーザが現時点で目的とする情報と、当該ユーザが現時点で注視している話題との依存関係を示す度合いである目的明確度を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された前記目的明確度に基づいて、前記ユーザ端末に提供する情報を選択する情報選択手段と、を備えたことを要件とする。
【発明の効果】
【００１６】
開示の方法、装置、プログラムおよびシステムによれば、提供される情報に対するユーザの満足度が低下することを防止することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、実施例１における情報提供装置を含む情報提供システムの全体構成を説明するための図である。
【図２】図２は、実施例１における情報提供装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、行動ログを説明するための図（１）である。
【図４】図４は、行動ログを説明するための図（２）である。
【図５】図５は、実施例１における目的明確度推定部の構成を示すブロック図である。
【図６】図６は、対応表記憶部を説明するための図である。
【図７】図７は、データ補間部を説明するための図である。
【図８】図８は、実施例１における情報提供装置の対応表確定処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】図９は、実施例１における情報提供装置の情報提供処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施例２における目的明確度推定部の構成を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、実施例２における情報提供装置の情報提供処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施例３における目的明確度推定部の構成を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、実施例３における情報提供装置の情報提供処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る情報選択指標推定方法、情報選択指標推定装置、情報選択指標推定プログラム、情報提供方法および情報提供システムの実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明に係る情報選択指標推定方法を実行する情報提供装置が、情報提供システムに組み込まれる場合を実施例として説明する。
【実施例１】
【００１９】
まず、実施例１における情報提供装置を含む情報提供システムの全体構成について説明する。図１は、実施例１における情報提供装置を含む情報提供システムの全体構成を説明するための図である。
【００２０】
図１に示すように、実施例１における情報提供装置１０は、ユーザ端末群２０の各ユーザ端末それぞれと、コンテンツサーバ群３０の各コンテンツサーバそれぞれと接続される。
【００２１】
ユーザ端末群２０は、複数のユーザ端末（例えば、図１に示すユーザ端末（１）〜ユーザ端末（ｎ））から構成される。なお、ユーザ端末としては、例えば、パーソナルコンピュータやＰＤＡ、あるいは携帯電話やＰＨＳなどの通信機能を備えた装置が挙げられ、Ｗｅｂブラウザなど、ネットワークを利用するための専用のアプリケーションを備える。また、ユーザ端末としては、ＧＰＳ機能を有する装置であってもよい。
【００２２】
コンテンツサーバ群３０は、文章や画像などのコンテンツを保持し、ユーザ端末からの配信要求に応じて、該当するコンテンツを配信する複数のコンテンツサーバ（例えば、図１に示すコンテンツサーバ（１）〜コンテンツサーバ（ｍ））から構成される。なお、ユーザ端末群２０を構成する各ユーザ端末と、コンテンツサーバ群３０を構成する各コンテンツサーバとは、図示しないネットワーク網によりそれぞれ接続されており、ユーザ端末からコンテンツの配信要求を受け付けたコンテンツサーバは、配信要求を行なったユーザ端末に対して当該配信要求に対応するコンテンツを配信する。
【００２３】
情報提供装置１０は、ユーザが要望する情報（例えば、ユーザが要望するコンテンツをコンテンツサーバに対して配信要求するためのＵＲＬの情報）を選択して、当該ユーザが操作するユーザ端末に対し提供する。
【００２４】
ここで、実施例１における情報提供装置１０は、以下で詳細に説明する目的明確度を用いて情報を選択してユーザ端末に提供することで、提供される情報に対するユーザの満足度が低下することを防止することが可能となることに主たる特徴がある。
【００２５】
この主たる特徴について、図２〜図７を用いて説明する。図２は、実施例１における情報提供装置の構成を示すブロック図であり、図３および図４は、行動ログを説明するための図であり、図５は、実施例１における目的明確度推定部の構成を示すブロック図であり、図６は、対応表記憶部を説明するための図であり、図７は、データ補間部を説明するための図である。
【００２６】
図２に示すように、実施例１における情報提供装置１０は、行動ログ取得部１１と、行動ログ記憶部１２と、コンテンツ取得部１３と、目的明確度推定部１４と、情報選択部１５とを有する。
【００２７】
行動ログ取得部１１は、ユーザ端末群２０を構成する各ユーザ端末から、情報提供装置１０が情報を提供する対象となるユーザそれぞれの行動ログを取得する。そして、行動ログ取得部１１は、取得した行動ログを取得先であるユーザ端末を操作するユーザのＩＤ（ユーザＩＤ）に対応付けて、行動ログ記憶部１２に格納する。
【００２８】
行動ログ記憶部１２は、行動ログ取得部１１が取得したユーザごとの行動ログを記憶する。
【００２９】
ここで、行動ログ取得部１１が取得し行動ログ記憶部１２が記憶する行動ログの内容について、図３を用いて説明する。図３に示すように、行動ログとしては、「ユーザ端末の操作・使用履歴」や、「ユーザの現在位置および移動履歴」や、「ユーザの商品購入の履歴」や、「ユーザのスケジュール情報」や、「ユーザを取り巻く周囲の状況」などが挙げられる。
【００３０】
なお、「ユーザ端末の操作・使用履歴」の具体例としては、図３に示すように、「閲覧したウェブページの履歴」、「検索エンジンに入力したキーワードの履歴」、「起動した、あるいは、アクティブにしたアプリケーションの履歴」、「起動しているアプリケーションのウィンドウタイトル」、「マウスやキーボードなどの入力装置の操作履歴」、「電子メールの送受信履歴」などが挙げられる。「ユーザ端末の操作・使用履歴」の取得方法としては、図３に示すように、ユーザ端末に備えられる「記録用アプリケーションによる記録」が挙げられる。
【００３１】
また、「ユーザの現在位置および移動履歴」の具体例としては、図３に示すように、「緯度と経度とで表した位置」、「タグによる場所の記述（例：自宅、職場、駅、映画館、デパート、遊園地）」などが挙げられる。「ユーザの現在位置および移動履歴」の取得方法としては、図３に示すように、ユーザ端末に備えられる「ＧＰＳによる測位」が挙げられる。
【００３２】
また、「ユーザの商品購入の履歴」の取得方法としては、図３に示すように、「ＰＯＳシステム」からの情報収集が挙げられる。また、「ユーザのスケジュール情報」の取得方法としては、図３に示すように、ユーザ端末に備えられる「グループウェア」からの情報収集が挙げられる。
【００３３】
また、「ユーザを取り巻く周囲の状況」の具体例としては、図３に示すように、「時刻、天気、気温、同伴者」などが挙げられる。「ユーザを取り巻く周囲の状況」の取得方法としては、図３に示すように、ユーザ端末に備えられる「観測機能による観測」が挙げられる。
【００３４】
ここで、以下では、行動ログ取得部１１が、「ユーザ端末の操作・使用履歴」である「閲覧したウェブページの履歴」と、「ユーザの現在位置および移動履歴」である「タグによる場所の記述」とを、ＧＰＳ機能を有するユーザ端末から取得して行動ログ記憶部１２に格納する場合について説明する。なお、本発明は、図３を用いて説明した各種行動ログのいずれかが行動ログ記憶部１２に格納される場合であっても、実現可能である。
【００３５】
具体的には、本実施例における行動ログ記憶部１２は、ユーザを一意に特定するための「ユーザＩＤ」と、ユーザがウェブページの閲覧を開始した「開始時刻」と、ユーザが当該ウェブページの閲覧を終了した「終了時刻」と、当該ウェブページを閲覧するためにユーザがユーザ端末に入力した「ＵＲＬ」と、ユーザ端末に備えられているＧＰＳ機能から取得したユーザの現在位置を示す「ＧＰＳ情報」とを対応付けた行動ログを記憶する。
【００３６】
例えば、行動ログ記憶部１２は、図４の（Ａ）に示すように、「ユーザＩＤ：００１」と、「開始時刻：１０／１５  １２：２０」と、「終了時刻：１０／１５  １２：２５」と、「ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ａａａ．ｃｏ．ｊｐ／ｂｌｏｇ」と、「ＧＰＳ情報：Ｐ１」とを対応付けた行動ログを記憶する。
【００３７】
なお、行動ログ記憶部１２において記憶される行動ログの形態は、図４の（Ｂ）に示すように、ユーザごと（ユーザＩＤごと）に分けられて記憶される形態であってもよい。
【００３８】
図２に戻って、コンテンツ取得部１３は、後述する目的明確度推定部１４や後述する情報選択部１５のコンテンツ取得要求に基づいて、コンテンツサーバ群３０を構成する各コンテンツサーバから該当するコンテンツを取得する。なお、コンテンツ取得部１３については、後に詳述する。
【００３９】
目的明確度推定部１４は、行動ログ記憶部１２が記憶する行動ログに基づいて、ユーザ端末群２０を構成するユーザ端末を操作するユーザごとに、ユーザが現時点で目的とする情報と、当該ユーザが現時点で注視している話題との依存関係を示す度合いである目的明確度を推定する。
【００４０】
ここで、「目的明確度が高い」とは、ユーザが現時点で要求している情報が、「現時点で注視している話題と関係がある情報」であり、「現時点で注視している話題と関係がない情報」ではない状況のことである。すなわち、「目的明確度が高い」として推定されたユーザは、欲しい情報が明確に定まっているので、情報提供装置１０は、当該ユーザに対し、「現時点で注視している話題」に関連した狭い範囲の情報を提示すればよい。
【００４１】
一方、「目的明確度が低い」とは、ユーザが現時点で要求している情報が、「現時点で注視している話題」と関係あるか否かには依存しない状況のことである。すなわち、「目的明確度が低い」として推定されたユーザは、欲しい情報が定まっていないので、情報提供装置１０は、当該ユーザに対し、「現時点で注視している話題」よりも、例えば、「ユーザの興味や関心などの属性に応じた情報」を優先的に提示すればよい。
【００４２】
そこで、実施例１における目的明確度推定部１４は、目的明確度を推定するために、図５に示すように、対応表記憶部１４ａと、データ補間部１４ｂと、推定部１４ｃと、目的明確度取得部１４ｄとを有する。
【００４３】
対応表記憶部１４ａは、ユーザの行動実行時におけるドメインと、ユーザの行動内容のジャンルと、上述した目的明確度とが、対応付けられた対応表を記憶する。なお、本実施例においては、目的明確度が「０．０〜１．０」までの実数値として表される場合について説明する。
【００４４】
ここで、「ドメイン」とは、ユーザがどのような「立場」で行動しているのかを示す分類であり、例えば、仕事、食事、趣味、家事、旅行などが挙げられる。
【００４５】
また、「ジャンル」とは、行動内容が属する分野を表すキーワードであり、例えば、学問、経済、生活、教育、文化、スポーツ、エンターテイメントなどが挙げられる。
【００４６】
例えば、情報提供装置１０の管理者は、ドメインとジャンルとの組み合わせにおける目的明確度を、各ユーザから予めアンケート調査などにより収集し、収集した情報（既知データ）を対応表記憶部１４ａに対応表として格納する。
【００４７】
これにより、対応表記憶部１４ａは、例えば、図６に示すように、「ユーザＩＤ：００１」のユーザが「ドメイン：Ａ」において「ジャンル：ｃ」を実行する場合の目的明確度が「０．２」であるとする対応表を記憶する。
【００４８】
なお、対応表の入力処理としては、上述したように管理者によって手動にて入力される場合であってもよいし、情報提供装置１０がアンケートを各ユーザ端末に送信し、記入済みのアンケートを各ユーザ端末から受信したうえで自動的に既知データを対応表として対応表記憶部１４ａに格納する場合であってもよい。
【００４９】
図５に戻って、データ補間部１４ｂは、ユーザから収集した既知データによって対応表が完成していない場合、未確定である未知データを機械学習により補間する。すなわち、データ補間部１４ｂは、既知データを教師データとして用いることで、未知データを推定して対応表を確定する。ここで、データ補間部１４ｂは、以下に説明する２つの補間方法によって未知データを補間して、対応表記憶部１４ａが記憶する対応表を確定させる。
【００５０】
第一の補間方法は、同一ユーザの対応表において、補間対象のドメインと類似するドメインの既知データを用いて未知データを補間する方法である。例えば、データ補間部１４ｂは、図７の（Ａ）に示すように、データ補間部１４ｂは、「ユーザＩＤ：００１」の対応表において、未知データ「ドメイン：Ａ、ジャンル：ａ」の目的明確度を補間する場合、ドメイン「Ａ」と類似するドメイン「Ｃ」の既知データである「ドメイン：Ｃ、ジャンル：ａ、目的明確度：０．１」を抽出する。
【００５１】
そして、データ補間部１４ｂは、「ドメイン：Ａ、ジャンル：ａ」と「ドメイン：Ｃ、ジャンル：ａ」との類似度に基づいて、既知データの「目的明確度：０．１」に対して重み付けを行なって、「ドメイン：Ａ、ジャンル：ａ」の目的明確度を算出する。
【００５２】
第二の補間方法は、類似するユーザの対応表における既知データを用いて、未知データを補間する方法である。例えば、データ補間部１４ｂは、図７の（Ｂ）に示すように、「ユーザＩＤ：００１」の対応表と他のユーザの対応表の類似度を算出し、「ユーザＩＤ：００１」の対応表との類似度が最も高い対応表として、「ユーザＩＤ：００２」の対応表を抽出する。
【００５３】
そして、データ補間部１４ｂは、対応表間の類似度に基づいて、例えば、「ユーザＩＤ：００２」の「ドメイン：Ｄ、ジャンル：ｂ」における目的明確度「０．２」に対して重み付けを行なって、「ユーザＩＤ：００１」の「ドメイン：Ｄ、ジャンル：ｂ」における目的明確度を算出する。
【００５４】
図５に戻って、推定部１４ｃは、行動ログ記憶部１２が記憶する行動ログに基づいて、ユーザのドメインおよびジャンルを推定する。具体的には、推定部１４ｃは、行動ログ記憶部１２が記憶する行動ログに基づいて、ユーザの現時点におけるドメインおよびジャンルを推定する。
【００５５】
具体的には、推定部１４ｃは、図４の（Ａ）あるいは図４の（Ｂ）に示す行動ログにおける「ＧＰＳ情報」から、ユーザの位置を取得し、取得したユーザの位置から、ユーザの現時点でのドメインを推定する。例えば、推定部１４ｃは、ユーザの位置と、ドメインとの対応関係を予め記憶しておき、取得したユーザの位置に対応するドメインを検索することで、ユーザの現時点でのドメインを推定する。
【００５６】
なお、ユーザの現時点でのドメインは、当該ユーザがユーザ端末に手動入力することで、情報提供装置１０が取得する場合であってもよい。また、本実施例では、ユーザ端末に備えられる「ＧＰＳ機能」によってユーザの現在位置を取得する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、ユーザ端末の「ＩＰアドレス」からユーザの現在位置を取得する場合であってもよい。
【００５７】
さらに、推定部１４ｃは、図４の（Ａ）あるいは図４の（Ｂ）に示す行動ログにおける「ＵＲＬ」のウェブページの本文を取得するようにコンテンツ取得部１３に要求する。そして、推定部１４ｃは、コンテンツ取得部１３が取得したウェブページの本文から特徴語を抽出することで、ユーザの現時点でのジャンルを推定する。
【００５８】
ここで、推定部１４ｃは、例えば、「“文章の特徴を表すキーワードを発見して重要文を抽出する展望台システム”，電子情報通信学会論文誌Ｄ−１，ｖｏｌ．Ｊ８４―Ｄ−１，Ｎｏ．２，ｐｐ．１４６−１５４，２００１年２月」に記載されている手法により特徴語を抽出して、ユーザの現時点でのジャンルを推定する。
【００５９】
目的明確度取得部１４ｄは、推定部１４ｃによって推定されたユーザの現時点でのドメインおよびジャンルに対応する目的明確度を、対応表記憶部１４ａが記憶する対応表を検索することにより取得する。例えば、目的明確度取得部１４ｄは、推定部１４ｃによって「ユーザＩＤ：００２」であるユーザの現時点での推定された「ドメインおよびジャンル」が「Ｄおよびｃ」であった場合、図７の（Ｂ）に示す「ユーザＩＤ：００２」の対応表を検索して、「目的明確度：０．８」を取得する。
【００６０】
ここで、推定部１４ｃがドメインおよびジャンルを推定して、目的明確度取得部１４ｄが目的明確度を取得する時機（目的明確度推定時機）としては、以下に説明する時機が挙げられる。
【００６１】
第一の時機は、行動ログ記憶部１２に新たな行動ログが格納される時機である。すなわち、ユーザがウェブページを新たに１ページ閲覧することで新たに行動ログが格納されるたびに、推定部１４ｃは、ジャンルおよびドメインを推定し、目的明確度取得部１４ｄは、目的明確度を取得する。
【００６２】
第二の時機は、行動ログ記憶部１２の「ＧＰＳ情報」が変化した時機である。すなわち、ユーザの現在位置が変化するたびに、推定部１４ｃは、ジャンルおよびドメインを推定し、目的明確度取得部１４ｄは、目的明確度を取得する。
【００６３】
第三の時機は、ユーザの「要求」が変化した時機である。ここで、「要求」とは、「ある時点におけるユーザの行動への動機」のことである。
【００６４】
具体的には、推定部１４ｃは、行動ログの「ＵＲＬ」に対応するウェブページ本文を解析し、ウェブページ本文同士の類似度に基づいて、現時点で格納済みの行動ログにおけるユーザの閲覧内容をクラスタリングする。これにより、推定部１４ｃは、同一ユーザの一連の行動ログを「要求」ごとにクラスタリングする。例えば、推定部１４ｃは、「“ユーザの要求変化に着目したウェブ閲覧履歴の分類方式”，社団法人  情報処理学会  研究報告，２００８―ＮＬ−１８７（１０），２００８／９／２５，ｐｐ．６５−７０」に記載されている手法により閲覧内容のクラスタリング処理を実行する。
【００６５】
そして、推定部１４ｃは、行動ログ記憶部１２に新たな行動ログが格納されるたびに、当該行動ログの「ＵＲＬ」に対応するウェブページ本文を解析し、新規のウェブページ本文を解析した結果、現時点での閲覧内容が直前まで閲覧内容から変化した場合、ユーザの行動に対する動機付けである「要求」が変化したと判定する。そして、推定部１４ｃは、「要求」が変化するごとに、ジャンルおよびドメインを推定し、目的明確度取得部１４ｄは、目的明確度を取得する。
【００６６】
なお、現時点でのドメインをユーザの入力によって取得する場合には、ユーザが入力した現時点でのドメインを受信した時点を目的明確度推定時機として、推定部１４ｃは、ジャンルおよびドメインを推定し、目的明確度取得部１４ｄは、目的明確度を取得する。
【００６７】
情報選択部１５は、目的明確度取得部１４ｄによって取得された目的明確度に基づいて、ユーザ端末に提供する情報を選択する。具体的には、情報選択部１５は、取得された目的明確度が所定の閾値以上の場合、例えば、現時点でのジャンルを推定するために推定部１４ｃが抽出した特徴語を含むウェブページをコンテンツ取得部１３に検索させて、検索されたウェブページのＵＲＬを該当するユーザ端末に送信する。
【００６８】
また、情報選択部１５は、取得された目的明確度が所定の閾値未満の場合、例えば、現時点でのジャンルを推定するために抽出された特徴語とともに、当該特徴語に関連する関連語を含むウェブページをコンテンツ取得部１３に検索させて、検索されたウェブページのＵＲＬを該当するユーザ端末に送信する。
【００６９】
あるいは、情報選択部１５は、取得された目的明確度に応じて、特徴語をキーワードとして検索されたＵＲＬと、関連語をキーワードとして検索されたＵＲＬとの混合比を変化させて、ユーザ端末に送信する。
【００７０】
続いて、図８および図９を用いて実施例１における情報提供装置１０の処理の手順について説明する。図８は、実施例１における情報提供装置の対応表確定処理を説明するためのフローチャートであり、図９は、実施例１における情報提供装置の情報提供処理を説明するためのフローチャートである。
【００７１】
図８に示すように、実施例１における情報提供装置１０は、「ドメイン、ジャンル、目的明確度」からなる既知データが入力されると（ステップＳ１０１肯定）、対応表記憶部１４ａに既知データを格納する（ステップＳ１０２）。
【００７２】
そして、データ補間部１４ｂは、格納された対応表に未知データがあるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
【００７３】
ここで、格納された対応表に未知データがない場合（ステップＳ１０３否定）、データ補間部１４ｂは、対応表が確定されたと判定して、処理を終了する。
【００７４】
一方、格納された対応表に未知データがある場合（ステップＳ１０３肯定）、データ補間部１４ｂは、同一ユーザの対応表、または、類似するユーザの対応表を用いて、未知データを補間して対応表を確定し（ステップＳ１０４）、処理を終了する。
【００７５】
対応表の確定処理が完了すると、実施例１における情報提供装置１０は、情報提供処理を開始する。
【００７６】
すなわち、図９に示すように、実施例１における情報提供装置１０は、上述した目的明確度推定時機となると（ステップＳ２０１肯定）、推定部１４ｃは、行動ログからユーザの現時点でのドメインおよびジャンルを推定する（ステップＳ２０２）。
【００７７】
そして、目的明確度取得部１４ｄは、推定部１４ｃが推定したドメインおよびジャンルを用いて対応表を検索して目的明確度を取得する（ステップＳ２０３）。
【００７８】
そののち、情報選択部１５は、目的明確度取得部１４ｄによって取得された目的明確度に基づいて、情報を選択して、該当するユーザ端末に提供し（ステップＳ２０４）、処理を終了する。
【００７９】
なお、図８および図９を用いて説明した処理は、ユーザ端末群２０を構成するユーザ端末を操作するユーザすべてに対して実行される。
【００８０】
上述してきたように、実施例１では、対応表記憶部１４ａは、「ドメイン、ジャンル、目的明確度」からなる既知データを記憶し、データ補間部１４ｂは、格納された対応表に未知データがある場合、同一ユーザの対応表、または、類似するユーザの対応表を用いて、未知データを補間して対応表を確定する。そして、推定部１４ｃは、行動ログからユーザの現時点でのドメインおよびジャンルを推定し、目的明確度取得部１４ｄは、推定部１４ｃが推定したドメインおよびジャンルを用いて対応表を検索して目的明確度を取得する。そして、情報選択部１５は、目的明確度取得部１４ｄによって取得された目的明確度に基づいて、情報を選択して、該当するユーザ端末に提供する。
【００８１】
従って、目的明確度に応じて選択される情報は、ユーザにとって予想の範囲内であったり、似通った情報であったりすることなく、ユーザが要望する範囲で絞り込まれた情報となり、その結果、ユーザにとって新たな興味を喚起する情報を提供することができ、上記した主たる特徴の通り、提供される情報に対するユーザの満足度が低下することを防止することが可能となる。
【００８２】
また、機械学習を用いた補間処理により対応表を確定するので、ユーザは必ずしも対応表を完成させる必要がなく、目的明確度を推定する際のユーザの負担を軽減することが可能となる。
【００８３】
また、目的明確度をユーザごとに推定することで、情報提供以外にも、ユーザの過去の行動や勤怠状況を調査したり、ユーザが行動している際の挙動を推定したりすることができ、セキュリティポリシーに違反しているユーザを検出することが可能となる。
【実施例２】
【００８４】
上述した実施例１では、機械学習によって確定された対応表を用いて目的明確度を推定する場合について説明したが、実施例２では、機械学習によって決定された変換関数を用いて目的明確度を推定する場合について、図１０を用いて説明する。図１０は、実施例２における目的明確度推定部の構成を示すブロック図である。
【００８５】
実施例２における情報提供装置１０は、図２を用いて説明した実施例１における情報提供装置１０と同様の構成からなるが、目的明確度推定部１４の構成が実施例１とは異なる。
【００８６】
すなわち、実施例２における目的明確度推定部１４は、図１０に示すように、変換関数記憶部１４ｅと、行動実行時間算出部１４ｆと、目的明確度取得部１４ｄとを有する。
【００８７】
変換関数記憶部１４ｅは、行動実行時間を目的明確度に変換するために機械学習によって決定された変換関数を記憶する。
【００８８】
例えば、情報管理装置１０の管理者は、ユーザに対してアンケート調査を行い、各行動ログにおける目的明確度を収集する。そして、管理者は、各行動ログにおける目的明確度と、終了時刻から開始時刻を差し引いた「行動実行時間」とを教師データとして回帰分析を行なうことで、行動実行時間を説明変数とし目的明確度を従属変数とする変換関数を決定する。なお、変換関数は、ユーザごとに決定される。また、回帰分析による変換関数の決定処理は、情報提供装置１０において実行される場合であっても、情報提供装置１０以外の計算機によって実行される場合であってもよい。
【００８９】
行動実行時間算出部１４ｆは、行動ログにおける「開始時刻」および「終了時刻」（図４参照）から「行動実行時間」を算出する。
【００９０】
実施例２における目的明確度取得部１４ｄは、行動実行時間算出部１４ｆが算出した「行動実行時間」を、変換関数記憶部１４ｅが記憶する変換関数に代入することにより、目的明確度を取得する。
【００９１】
なお、行動実行時間算出部１４ｆが行動実行時間を算出して、目的明確度取得部１４ｄが目的明確度を取得する時機（目的明確度推定時機）としては、上述した第一の時機や第二の時機、すなわち、新規行動ログが格納された時機やユーザの現在位置が変化した時機が挙げられる。
【００９２】
また、目的明確度推定時機としては、実施例１で説明した閲覧内容クラスタリング処理を実行する推定部１４ｃを実施例２においても備えるならば、上述した第三の時機、すなわち、ユーザの要求が変化した時機である場合であってもよい。
【００９３】
また、変換関数に代入される「行動実行時間」としては、目的明確度推定時機の行動ログから算出される「行動実行時間」であってもよいし、目的明確度推定時機の行動ログおよび当該行動ログの直近に格納された行動ログから算出される「平均行動実行時間」であってもよい。例えば、目的明確度推定時機の５分前に格納された行動ログから目的明確度推定時機の行動ログそれぞれから「行動実行時間」を算出し、算出した「行動実行時間」の平均値を変換関数に代入して目的明確度を算出する場合であってもよい。
【００９４】
情報選択部１５は、目的明確度取得部１４ｄによって取得された目的明確度に基づいて、ユーザ端末に提供する情報を選択する。例えば、実施例２における情報選択部１５は、実施例１で説明した推定部１４ｃの特徴語抽出機能を有しており、取得された目的明確度が所定の閾値以上の場合、現時点での行動ログに対応するウェブページ本文から特徴語を抽出し、抽出した特徴語を含むウェブページをコンテンツ取得部１３に検索させて、検索されたウェブページのＵＲＬを該当するユーザ端末に送信する。
【００９５】
また、情報選択部１５は、取得された目的明確度が所定の閾値未満の場合、抽出した特徴語とともに、当該特徴語に関連する関連語を含むウェブページをコンテンツ取得部１３に検索させて、検索されたウェブページのＵＲＬを該当するユーザ端末に送信する。
【００９６】
あるいは、情報選択部１５は、取得された目的明確度に応じて、特徴語をキーワードとして検索されたＵＲＬと、関連語をキーワードとして検索されたＵＲＬとの混合比を変化させて、ユーザ端末に送信する。
【００９７】
続いて、図１１を用いて実施例２における情報提供装置１０の処理の手順について説明する。図１１は、実施例２における情報提供装置の情報提供処理を説明するためのフローチャートである。
【００９８】
図１１に示すように、実施例２における情報提供装置１０は、上述した目的明確度推定時機となると（ステップＳ３０１肯定）、行動実行時間算出部１４ｆは、行動ログにおける「開始時刻」および「終了時刻」から「行動実行時間」を算出する（ステップＳ３０２）。
【００９９】
そして、目的明確度取得部１４ｄは、行動実行時間算出部１４ｆが算出した行動実行時間を、変換関数記憶部１４ｅが記憶する変換関数に代入して目的明確度を取得する（ステップＳ３０３）。
【０１００】
そののち、情報選択部１５は、目的明確度取得部１４ｄによって取得された目的明確度に基づいて、情報を選択して、該当するユーザ端末に提供し（ステップＳ３０４）、処理を終了する。
【０１０１】
なお、図１１を用いて説明した処理は、ユーザ端末群２０を構成するユーザ端末を操作するユーザすべてに対して実行される。
【０１０２】
上述してきたように、実施例２では、実施例１と同様に、目的明確度に応じて選択される情報は、ユーザが要望する範囲で絞り込まれた情報となり、その結果、ユーザにとって新たな興味を喚起する情報を提供することができ、提供される情報に対するユーザの満足度が低下することを防止することが可能となる。
【０１０３】
また、機械学習を用いた回帰分析などにより決定された変換関数を用いて目的明確度を推定するので、ユーザがすべての行動ログにおける目的明確度を入力する必要がなく、目的明確度を推定する際のユーザの負担を軽減することが可能となる。
【実施例３】
【０１０４】
上述した実施例２では、行動実行時間を説明変数とする変換関数を用いて目的明確度を推定する場合について説明したが、実施例３では、行動実行時間とは異なる値を説明変数とする変換関数を用いて目的明確度を推定する場合について、図１２を用いて説明する。図１２は、実施例３における目的明確度推定部の構成を示すブロック図である。
【０１０５】
実施例３における情報提供装置１０は、図２を用いて説明した実施例１における情報提供装置１０と同様の構成からなるが、目的明確度推定部１４の構成が実施例１および実施例２とは異なる。
【０１０６】
すなわち、実施例３における目的明確度推定部１４は、図１２に示すように、変換関数記憶部１４ｅと、ジャンル変化度算出部１４ｇと、目的明確度取得部１４ｄとを有する。
【０１０７】
まず、本実施例において用いられるジャンル変化度について説明する。「ジャンル」は、実施例１にて説明したように、ユーザの行動内容が属する分野を表すキーワードであり、ユーザが閲覧したウェブページ本文から抽出された特徴語から推定される。そして、「ジャンル変化度」とは、同一ユーザの一連の時系列に沿った行動ログにおいて、ジャンルが変化している度合いのことである。
【０１０８】
そこで、ジャンル変化度算出部１４ｇは、実施例１における推定部１４ｃと同様に行動ログからユーザのジャンルを推定したうえで、以下に説明する３つの算出方法のいずれかによりジャンル変化度を算出する。
【０１０９】
第一の算出方法として、ジャンル変化度算出部１４ｇは、一連の行動ログのなかで、隣接する行動ログ間のジャンルの類似度を算出し、算出した類似度をジャンル変化度とする。
【０１１０】
第二の算出方法として、ジャンル変化度算出部１４ｇは、実施例１にて説明したように、一連の行動ログそれぞれの「ＵＲＬ」に対応するウェブページ本文を解析し、ウェブページ本文同士の類似度に基づいて、ユーザの閲覧内容を「要求」ごとにクラスタリングする。そして、ジャンル変化度算出部１４ｇは、１つの要求に含まれる行動ログの数をジャンル変化度として算出する。
【０１１１】
第三の算出方法として、ジャンル変化度算出部１４ｇは、第二の算出方法と同様に、ユーザの閲覧内容を「要求」ごとにクラスタリングする。そして、ジャンル変化度算出部１４ｇは、１つの要求に含まれる行動ログ間のジャンルの類似度を算出し、算出した類似度をジャンル変化度とする。
【０１１２】
実施例３における変換関数記憶部１４ｅは、ジャンル変化度を目的明確度に変換するために機械学習によって決定された変換関数を記憶する。
【０１１３】
例えば、情報管理装置１０の管理者は、ユーザに対してアンケート調査を行い、各行動ログにおける目的明確度を収集する。そして、管理者は、ジャンル変化度算出部１４ｇによって予め算出されたジャンル変化度とユーザにより入力された各行動ログにおける目的明確度とを教師データとして回帰分析を行なうことで、ジャンル変化度を説明変数とし目的明確度を従属変数とする変換関数を決定する。なお、変換関数は、ユーザごとに決定される。また、回帰分析による変換関数の決定処理は、情報提供装置１０において実行される場合であっても、情報提供装置１０以外の計算機によって実行される場合であってもよい。
【０１１４】
実施例３における目的明確度取得部１４ｄは、ジャンル変化度算出部１４ｇが算出した現時点での「ジャンル変化度」を、実施例３における変換関数記憶部１４ｅが記憶する変換関数に代入することにより、目的明確度を取得する。
【０１１５】
なお、ジャンル変化度算出部１４ｇがジャンル変化度を算出して、目的明確度取得部１４ｄが目的明確度を取得する時機（目的明確度推定時機）としては、上述した第一の時機や第二の時機、すなわち、新規行動ログが格納された時機やユーザの現在位置が変化した時機などが挙げられる。
【０１１６】
情報選択部１５は、目的明確度取得部１４ｄによって取得された目的明確度に基づいて、ユーザ端末に提供する情報を選択する。具体的には、実施例３における情報選択部１５は、取得された目的明確度が所定の閾値以上場合、例えば、ジャンル変化度算出部１４ｇが現時点でのジャンルを推定するために抽出した特徴語を含むウェブページをコンテンツ取得部１３に検索させて、検索されたウェブページのＵＲＬを該当するユーザ端末に送信する。
【０１１７】
また、実施例３における情報選択部１５は、取得された目的明確度が所定の閾値未満の場合、例えば、ジャンル変化度算出部１４ｇが現時点でのジャンルを推定するために抽出した特徴語とともに、当該特徴語に関連する関連語を含むウェブページをコンテンツ取得部１３に検索させて、検索されたウェブページのＵＲＬを該当するユーザ端末に送信する。
【０１１８】
あるいは、情報選択部１５は、取得された目的明確度に応じて、特徴語をキーワードとして検索されたＵＲＬと、関連語をキーワードとして検索されたＵＲＬとの混合比を変化させて、ユーザ端末に送信する。
【０１１９】
続いて、図１３を用いて実施例３における情報提供装置１０の処理の手順について説明する。図１３は、実施例３における情報提供装置の情報提供処理を説明するためのフローチャートである。
【０１２０】
図１３に示すように、実施例３における情報提供装置１０は、上述した目的明確度推定時機となると（ステップＳ４０１肯定）、ジャンル変化度算出部１４ｇは、行動ログからユーザの現時点でのジャンルを推定したうえで、現時点でのジャンル変化度を算出する（ステップＳ４０２）。
【０１２１】
そして、目的明確度取得部１４ｄは、ジャンル変化度算出部１４ｇが算出したジャンル変化度を、変換関数記憶部１４ｅが記憶する変換関数に代入して目的明確度を取得する（ステップＳ４０３）。
【０１２２】
そののち、情報選択部１５は、目的明確度取得部１４ｄによって取得された目的明確度に基づいて、情報を選択して、該当するユーザ端末に提供し（ステップＳ４０４）、処理を終了する。
【０１２３】
なお、図１３を用いて説明した処理は、ユーザ端末群２０を構成するユーザ端末を操作するユーザすべてに対して実行される。
【０１２４】
上述してきたように、実施例３では、実施例１および２と同様に、目的明確度に応じて選択される情報は、ユーザが要望する範囲で絞り込まれた情報となり、その結果、ユーザにとって新たな興味を喚起する情報を提供することができ、提供される情報に対するユーザの満足度が低下することを防止することが可能となる。
【０１２５】
また、ジャンル変化度算出部１４ｇが自動的に算出するジャンル変化度と、機械学習を用いた回帰分析などにより決定された変換関数とを用いて目的明確度を推定するので、ユーザがすべての行動ログにおける目的明確度を入力する必要がなく、目的明確度を推定する際のユーザの負担を軽減することが可能となる。
【０１２６】
なお、上記した実施例１〜３では、情報提供装置１０がユーザ端末群２０とコンテンツサーバ群３０との間に介在して目的明確度に基づいた情報提供を行なう場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ユーザ端末群２０を構成するユーザ端末ごとに、あるいは、コンテンツサーバ群３０を構成するコンテンツサーバごとに情報提供装置１０が設定される場合であってもよい。
【０１２７】
すなわち、複数のユーザが操作するユーザ端末に設置される場合、情報提供装置１０は、ユーザ端末を操作するユーザそれぞれに対して目的明確度を取得して情報を選択して提供する。また、コンテンツサーバに設置される場合、情報提供装置１０は、設置されたコンテンツサーバに配信要求を行なったユーザ端末を操作するユーザそれぞれに対して目的明確度を取得して情報を選択して提供する。
【０１２８】
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこな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おこなうこともでき、あるいは、手動的におこな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おこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、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。
【０１２９】
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。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１３０】
なお、本実施例で説明した情報選択指標推定方法および情報提供方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１３１】
以上のように、本発明に係る情報選択指標推定方法、情報選択指標推定装置、情報選択指標推定プログラム、情報提供方法および情報提供システムは、ユーザが要望する情報を選択する場合に有用であり、特に、提供される情報に対するユーザの満足度が低下することを防止することに適する。
【符号の説明】
【０１３２】
１０  情報提供装置
１１  行動ログ取得部
１２  行動ログ記憶部
１３  コンテンツ取得部
１４  目的明確度推定部
１４ａ  対応表記憶部
１４ｂ  データ補間部
１４ｃ  推定部
１４ｄ  目的明確度取得部
１４ｅ  変換関数記憶部
１４ｆ  行動実行時間算出部
１４ｇ  ジャンル変化度算出部
１５  情報選択部
２０  ユーザ端末群
３０  コンテンツサーバ群
【図１】
2010198492.tif 000003
【図２】
2010198492.tif 000004
【図３】
2010198492.tif 000005
【図４】
2010198492.tif 000006
【図５】
2010198492.tif 000007
【図６】
2010198492.tif 000008
【図７】
2010198492.tif 000009
【図８】
2010198492.tif 000010
【図９】
2010198492.tif 000011
【図１０】
2010198492.tif 000012
【図１１】
2010198492.tif 000013
【図１２】
2010198492.tif 000014
【図１３】
2010198492.tif 000015