(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動を示す行動履歴情報として、電子商取引サイトにおける閲覧履歴を収集する収集手段と、
前記収集手段により収集された前記行動履歴情報から、分析モデルを用いて、前記行動履歴情報に対応するイベント情報候補を、前記行動履歴情報から前記イベント情報候補が抽出される確度と共に抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出されたイベント情報候補のうち、前記確度が所定値より高いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御し、提示したイベント情報候補の正誤を示す確認情報、及び提示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を前記ユーザから受け付けると共に、前記ユーザから正解の確認情報を受け付けたイベント情報候補をイベント情報として記憶部に格納し、前記ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補よりも前記確度が低いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御する制御手段と、
を含む履歴情報利用装置であって、
前記抽出手段は、前記閲覧履歴から、前記ユーザが購入した商品に関する情報を前記イベント情報候補として抽出し、
前記電子商取引サイトにおける商品購入のための各手続きに対応した複数のステップの各々に、購入手続きが進むほど高くなる確度を割り当て、抽出したイベント情報候補が示す商品の購入手続きに該当するステップに割り当てられた確度を、該イベント情報候補の確度とする履歴情報利用装置。
【請求項２】
ユーザの行動を示す行動履歴情報として、移動履歴を収集する収集手段と、
前記収集手段により収集された前記行動履歴情報から、分析モデルを用いて、前記行動履歴情報に対応するイベント情報候補を、前記行動履歴情報から前記イベント情報候補が抽出される確度と共に抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出されたイベント情報候補のうち、前記確度が所定値より高いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御し、提示したイベント情報候補の正誤を示す確認情報、及び提示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を前記ユーザから受け付けると共に、前記ユーザから正解の確認情報を受け付けたイベント情報候補をイベント情報として記憶部に格納し、前記ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補よりも前記確度が低いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御する制御手段と、
を含む履歴情報利用装置であって、
前記抽出手段は、前記移動履歴から、滞在場所を推定して、前記イベント情報候補として抽出し、
前記滞在場所を推定する際の推定精度を、該イベント情報候補の確度とする履歴情報利用装置。
【請求項３】
ユーザの行動を示す行動履歴情報として、Ｗｅｂページの閲覧履歴を収集する収集手段と、
前記収集手段により収集された前記行動履歴情報から、分析モデルを用いて、前記行動履歴情報に対応するイベント情報候補を、前記行動履歴情報から前記イベント情報候補が抽出される確度と共に抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出されたイベント情報候補のうち、前記確度が所定値より高いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御し、提示したイベント情報候補の正誤を示す確認情報、及び提示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を前記ユーザから受け付けると共に、前記ユーザから正解の確認情報を受け付けたイベント情報候補をイベント情報として記憶部に格納し、前記ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補よりも前記確度が低いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御する制御手段と、
を含む履歴情報利用装置であって、
前記抽出手段は、前記閲覧履歴から抽出される予め定められたキーワードと関連付けられたライフイベントを推定して、前記イベント情報候補として抽出し、
前記ライフイベントを推定する際の推定精度を、該イベント情報候補の確度とする履歴情報利用装置。
【請求項４】
収集手段が、ユーザの行動を示す行動履歴情報として、電子商取引サイトにおける閲覧履歴を収集し、
抽出手段が、前記収集手段により収集された前記行動履歴情報から、分析モデルを用いて、前記行動履歴情報に対応するイベント情報候補を、前記行動履歴情報から前記イベント情報候補が抽出される確度と共に抽出し、
制御手段が、前記抽出手段により抽出されたイベント情報候補のうち、前記確度が所定値より高いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御し、提示したイベント情報候補の正誤を示す確認情報、及び提示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を前記ユーザから受け付けると共に、前記ユーザから正解の確認情報を受け付けたイベント情報候補をイベント情報として記憶部に格納し、前記ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補よりも前記確度が低いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御する
履歴情報利用方法であって、
前記抽出手段は、前記閲覧履歴から、前記ユーザが購入した商品に関する情報を前記イベント情報候補として抽出し、
前記電子商取引サイトにおける商品購入のための各手続きに対応した複数のステップの各々に、購入手続きが進むほど高くなる確度を割り当て、抽出したイベント情報候補が示す商品の購入手続きに該当するステップに割り当てられた確度を、該イベント情報候補の確度とする履歴情報利用方法。
【請求項５】
収集手段が、ユーザの行動を示す行動履歴情報として、移動履歴を収集し、
抽出手段が、前記収集手段により収集された前記行動履歴情報から、分析モデルを用いて、前記行動履歴情報に対応するイベント情報候補を、前記行動履歴情報から前記イベント情報候補が抽出される確度と共に抽出し、
制御手段が、前記抽出手段により抽出されたイベント情報候補のうち、前記確度が所定値より高いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御し、提示したイベント情報候補の正誤を示す確認情報、及び提示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を前記ユーザから受け付けると共に、前記ユーザから正解の確認情報を受け付けたイベント情報候補をイベント情報として記憶部に格納し、前記ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補よりも前記確度が低いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御する
履歴情報利用方法であって、
前記抽出手段は、前記移動履歴から、滞在場所を推定して、前記イベント情報候補として抽出し、
前記滞在場所を推定する際の推定精度を、該イベント情報候補の確度とする履歴情報利用方法。
【請求項６】
収集手段が、ユーザの行動を示す行動履歴情報として、Ｗｅｂページの閲覧履歴を収集し、
抽出手段が、前記収集手段により収集された前記行動履歴情報から、分析モデルを用いて、前記行動履歴情報に対応するイベント情報候補を、前記行動履歴情報から前記イベント情報候補が抽出される確度と共に抽出し、
制御手段が、前記抽出手段により抽出されたイベント情報候補のうち、前記確度が所定値より高いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御し、提示したイベント情報候補の正誤を示す確認情報、及び提示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を前記ユーザから受け付けると共に、前記ユーザから正解の確認情報を受け付けたイベント情報候補をイベント情報として記憶部に格納し、前記ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補よりも前記確度が低いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御する
履歴情報利用方法であって、
前記抽出手段は、前記閲覧履歴から抽出される予め定められたキーワードと関連付けられたライフイベントを推定して、前記イベント情報候補として抽出し、
前記ライフイベントを推定する際の推定精度を、該イベント情報候補の確度とする履歴情報利用方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の履歴情報利用装置を構成する各手段として機能させるための履歴情報利用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、履歴情報利用装置、方法、及びプログラムに係り、特に、分析モデルを用いてユーザの行動を分析するために、ユーザの行動履歴情報を収集して利用する履歴情報利用装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザが使用するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）や携帯端末等のユーザ端末から、ユーザの行動を示す行動履歴情報を収集して、何らかの分析モデルを用いて、ユーザの行動を分析することが行われている。
【０００３】
例えば、サービスサーバにおいて、複数のユーザが所持する携帯端末からそれぞれその移動履歴情報を収集し、この移動履歴情報をもとに、各ユーザの移動手段、滞在地、各ユーザ間の同行の状況を求め、注目ユーザと同行ユーザとの同行場所の数等に基づいて、両ユーザ間の親密度を算出する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、利用者のＷｅｂページへのアクセス履歴を収集し、収集したアクセス履歴から抽出されるキーワードと関連付けられたライフイベントを抽出して推定する技術が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００５】
また、消費者端末で閲覧されたＷｅｂページのページソースを含む閲覧履歴を取得し、閲覧履歴の中から商品等の購入完了ページに関する閲覧履歴を特定すると共に、購入完了ページに関する閲覧履歴に基づいて購買データに含むべきデータを抽出する技術が提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−７６５３３号公報
【特許文献２】特開２０１１−２２７７４６号公報
【特許文献３】特開２０１１−２３２８７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、ユーザ端末から行動履歴情報を収集する際に、必ずしも１００％の情報が収集できるとは限らず、また、収集した行動履歴情報を分析する際の分析モデルやそのパラメータが１００％正しいとも限らない。従来の手法では、収集した行動履歴情報を分析モデルにより分析して得た分析結果が、適切な分析結果ではなかった場合に、分析モデルやパラメータが間違っているのか、収集した行動履歴情報に欠損があったのかが分からない、という問題があった。
【０００８】
一方、適切ではない分析結果を修正するために、膨大な量の行動履歴情報に対して欠損の有無をユーザにチェックさせることは、ユーザへの負担が大きく、現実的ではない。
【０００９】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、ユーザへの負担を軽減しつつ、収集した行動履歴情報を利用して精度良くユーザの行動を分析することができる履歴情報利用装置、方法、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】
【００１０】
上記目的を達成するために、第１の発明の履歴情報利用装置は、ユーザの行動を示す行動履歴情報として、電子商取引サイトにおける閲覧履歴を収集する収集手段と、前記収集手段により収集された前記行動履歴情報から、分析モデルを用いて、前記行動履歴情報に対応するイベント情報候補を、前記行動履歴情報から前記イベント情報候補が抽出される確度と共に抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出されたイベント情報候補のうち、前記確度が所定値より高いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御し、提示したイベント情報候補の正誤を示す確認情報、及び提示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を前記ユーザから受け付けると共に、前記ユーザから正解の確認情報を受け付けたイベント情報候補をイベント情報として記憶部に格納し、前記ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補よりも前記確度が低いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御する制御手段と、を含み、前記抽出手段は、前記閲覧履歴から、前記ユーザが購入した商品に関する情報を前記イベント情報候補として抽出し、前記電子商取引サイトにおける商品購入のための各手続きに対応した複数のステップの各々に、購入手続きが進むほど高くなる確度を割り当て、抽出したイベント情報候補が示す商品の購入手続きに該当するステップに割り当てられた確度を、該イベント情報候補の確度とする。
【００１１】
本発明の履歴情報利用装置によれば、収集手段が、ユーザの行動を示す行動履歴情報を収集し、抽出手段が、収集手段により収集された行動履歴情報から、分析モデルを用いて、行動履歴情報に対応するイベント情報候補を、行動履歴情報からイベント情報候補が抽出される確度と共に抽出する。そして、制御手段が、抽出手段により抽出されたイベント情報候補のうち、確度が所定値より高いイベント情報候補がユーザに提示されるように制御し、提示したイベント情報候補の正誤を示す確認情報、及び提示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報をユーザから受け付けると共に、ユーザから正解の確認情報を受け付けたイベント情報候補をイベント情報として記憶部に格納し、ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補よりも確度が低いイベント情報候補がユーザに提示されるように制御する。
【００１２】
このように、行動履歴情報から抽出した際の確度が高いイベント情報候補からユーザに提示し、ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補より確度の低いイベント情報候補をユーザに提示しながら、そのイベント情報候補の確認情報及び不足情報を受け付けるため、ユーザへの負担を軽減しつつ、収集した行動履歴情報を利用して精度良くユーザの行動を分析することができる。
【００１３】
また、前記収集手段は、前記行動履歴情報として、電子商取引サイトにおける閲覧履歴を収集し、前記抽出手段は、前記閲覧履歴から、前記ユーザが購入した商品に関する情報を前記イベント情報候補として抽出することができる。この場合、前記抽出手段は、前記電子商取引サイトにおける商品購入のための各手続きに対応した複数のステップの各々に、購入手続きが進むほど高くなる確度を割り当て、抽出したイベント情報候補が示す商品の購入手続きに該当するステップに割り当てられた確度を、該イベント情報候補の確度とすることができる。
【００１４】
また、第４の発明の履歴情報利用方法は、収集手段が、ユーザの行動を示す行動履歴情報として、電子商取引サイトにおける閲覧履歴を収集し、抽出手段が、前記収集手段により収集された前記行動履歴情報から、分析モデルを用いて、前記行動履歴情報に対応するイベント情報候補を、前記行動履歴情報から前記イベント情報候補が抽出される確度と共に抽出し、制御手段が、前記抽出手段により抽出されたイベント情報候補のうち、前記確度が所定値より高いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御し、提示したイベント情報候補の正誤を示す確認情報、及び提示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を前記ユーザから受け付けると共に、前記ユーザから正解の確認情報を受け付けたイベント情報候補をイベント情報として記憶部に格納し、前記ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補よりも前記確度が低いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御する方法であり、前記抽出手段は、前記閲覧履歴から、前記ユーザが購入した商品に関する情報を前記イベント情報候補として抽出し、前記電子商取引サイトにおける商品購入のための各手続きに対応した複数のステップの各々に、購入手続きが進むほど高くなる確度を割り当て、抽出したイベント情報候補が示す商品の購入手続きに該当するステップに割り当てられた確度を、該イベント情報候補の確度とする。
また、第２の発明の履歴情報利用装置は、ユーザの行動を示す行動履歴情報として、移動履歴を収集する収集手段と、前記収集手段により収集された前記行動履歴情報から、分析モデルを用いて、前記行動履歴情報に対応するイベント情報候補を、前記行動履歴情報から前記イベント情報候補が抽出される確度と共に抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出されたイベント情報候補のうち、前記確度が所定値より高いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御し、提示したイベント情報候補の正誤を示す確認情報、及び提示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を前記ユーザから受け付けると共に、前記ユーザから正解の確認情報を受け付けたイベント情報候補をイベント情報として記憶部に格納し、前記ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補よりも前記確度が低いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御する制御手段と、を含む履歴情報利用装置であって、前記抽出手段は、前記移動履歴から、滞在場所を推定して、前記イベント情報候補として抽出し、前記滞在場所を推定する際の推定精度を、該イベント情報候補の確度とする。
また、第３の発明の履歴情報利用装置は、ユーザの行動を示す行動履歴情報として、Ｗｅｂページの閲覧履歴を収集する収集手段と、前記収集手段により収集された前記行動履歴情報から、分析モデルを用いて、前記行動履歴情報に対応するイベント情報候補を、前記行動履歴情報から前記イベント情報候補が抽出される確度と共に抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出されたイベント情報候補のうち、前記確度が所定値より高いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御し、提示したイベント情報候補の正誤を示す確認情報、及び提示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を前記ユーザから受け付けると共に、前記ユーザから正解の確認情報を受け付けたイベント情報候補をイベント情報として記憶部に格納し、前記ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補よりも前記確度が低いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御する制御手段と、を含む履歴情報利用装置であって、前記抽出手段は、前記閲覧履歴から抽出される予め定められたキーワードと関連付けられたライフイベントを推定して、前記イベント情報候補として抽出し、前記ライフイベントを推定する際の推定精度を、該イベント情報候補の確度とする。
また、第５の発明の履歴情報利用方法は、収集手段が、ユーザの行動を示す行動履歴情報として、移動履歴を収集し、抽出手段が、前記収集手段により収集された前記行動履歴情報から、分析モデルを用いて、前記行動履歴情報に対応するイベント情報候補を、前記行動履歴情報から前記イベント情報候補が抽出される確度と共に抽出し、制御手段が、前記抽出手段により抽出されたイベント情報候補のうち、前記確度が所定値より高いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御し、提示したイベント情報候補の正誤を示す確認情報、及び提示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を前記ユーザから受け付けると共に、前記ユーザから正解の確認情報を受け付けたイベント情報候補をイベント情報として記憶部に格納し、前記ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補よりも前記確度が低いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御する履歴情報利用方法であって、前記抽出手段は、前記移動履歴から、滞在場所を推定して、前記イベント情報候補として抽出し、前記滞在場所を推定する際の推定精度を、該イベント情報候補の確度とする。
また、第６の発明の履歴情報利用方法は、収集手段が、ユーザの行動を示す行動履歴情報として、Ｗｅｂページの閲覧履歴を収集し、抽出手段が、前記収集手段により収集された前記行動履歴情報から、分析モデルを用いて、前記行動履歴情報に対応するイベント情報候補を、前記行動履歴情報から前記イベント情報候補が抽出される確度と共に抽出し、
制御手段が、前記抽出手段により抽出されたイベント情報候補のうち、前記確度が所定値より高いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御し、提示したイベント情報候補の正誤を示す確認情報、及び提示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を前記ユーザから受け付けると共に、前記ユーザから正解の確認情報を受け付けたイベント情報候補をイベント情報として記憶部に格納し、前記ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補よりも前記確度が低いイベント情報候補が前記ユーザに提示されるように制御する履歴情報利用方法であって、前記抽出手段は、前記閲覧履歴から抽出される予め定められたキーワードと関連付けられたライフイベントを推定して、前記イベント情報候補として抽出し、前記ライフイベントを推定する際の推定精度を、該イベント情報候補の確度とする。
【００１５】
また、本発明の履歴情報利用プログラムは、コンピュータを、上記の履歴情報利用装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように、本発明の履歴情報利用装置、方法、及びプログラムによれば、行動履歴情報から抽出した際の確度が高いイベント情報候補からユーザに提示し、ユーザから不足情報を受け付けた場合には、提示中のイベント情報候補より確度の低いイベント情報候補をユーザに提示しながら、そのイベント情報候補の確認情報及び不足情報を受け付けるため、ユーザへの負担を軽減しつつ、収集した行動履歴情報を利用して精度良くユーザの行動を分析することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施の形態の履歴情報利用装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態における収集・抽出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図３】本実施の形態におけるフィードバック処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図４】本実施例の商品データ分析装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図５】商品購入の各ステップに対する確度の割り当ての一例を示す図である。
【図６】商品データ候補抽出部の処理を説明するための概念図である。
【図７】フィードバックＧＵＩへの表示の一例を示すイメージ図である。
【図８】本実施例における収集・抽出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図９】本実施例におけるフィードバック処理ルーチンの内容を示す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、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１９】
本実施の形態に係る履歴情報利用装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する収集・抽出処理及びフィードバック処理を含む履歴情報利用処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、行動履歴情報収集部２０と、イベント情報候補抽出部２２と、フィードバック制御部２４とを含んだ構成で表すことができる。なお、行動履歴情報収集部２０が本発明の収集手段の一例であり、イベント情報候補抽出部２２が本発明の抽出手段の一例であり、フィードバック制御部２４が本発明の制御手段の一例である。
【００２０】
行動履歴情報収集部２０は、ユーザ端末４０で検出されたユーザの行動を示す行動履歴情報を、ネットワーク等を介して収集し、行動履歴情報格納部３０に格納する。行動履歴情報は、例えば、ＧＰＳ機能等を搭載した携帯端末により検出された、その携帯端末を保持するユーザの移動履歴情報や、ユーザが保有するＰＣ等で閲覧されたＷｅｂページの閲覧履歴等とすることができる。
【００２１】
イベント情報候補抽出部２２は、分析したいユーザの行動を前提とする分析モデルに従い、行動履歴情報格納部３０に格納された行動履歴情報に基づいて、イベント情報候補を抽出して、イベント情報候補格納部３２に格納する。ここで、イベント情報とは、分析の目的や分析モデルに応じて予め定義される出来事、人物、物、場所等を示す情報である。例えば、収集した閲覧履歴から抽出されるキーワードと関連付けられたライフイベント（事前に定義された結婚、退職といった出来事）を推定して、イベント情報として抽出することができる。また、収集したユーザの移動履歴情報に基づいて、特定の同行者と同時に滞在したレストランや遊園地などの同行場所を推定して、イベント情報として抽出することができる。また、ＥＣ（electronic commerce：電子商取引）サイト上で購入した商品情報等を、イベント情報として抽出することができる。なお、ここでは、後述するフィードバック制御部２４によるユーザへのフィードバック前のイベント情報をイベント情報候補という。
【００２２】
また、イベント情報候補抽出部２２は、イベント情報候補を抽出する際、行動履歴情報からそのイベント情報候補が抽出される確度を抽出する。例えば、上記のライフイベントや同行場所をイベント情報候補として抽出する場合には、行動履歴情報からライフイベントや同行場所を推定する際の推定精度を、抽出されたイベント情報候補の確度とすることができる。
【００２３】
フィードバック制御部２４は、フィードバックＧＵＩ４２を介して、行動履歴情報を提供するユーザからのフィードバックを受け付ける。フィードバックＧＵＩ４２は、例えば、ユーザ端末４０で利用可能なＷｅｂアプリケーションとして実現することができる。フィードバック制御部２４は、ユーザからフィードバックＧＵＩ４２を介してフィードバックの要求を受け付けた際に、イベント情報候補格納部３２に格納されたイベント情報候補から、確度が所定値以上のイベント情報候補を取得する。そして、取得したイベント情報候補の一覧、各イベント情報候補に対する正誤を示す確認情報を受け付けるための表示、及び一覧に表示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を受け付けるための表示が、フィードバックＧＵＩ４２に提示されるように制御する。
【００２４】
また、フィードバック制御部２４は、ユーザからのフィードバックとして、上記の各情報が表示されたフィードバックＧＵＩ４２に対するユーザの入力である確認情報及び不足情報を受け付ける。フィードバック制御部２４は、フィードバックとして受け付けた確認情報に基づいて、正しく抽出されたことが確認できたイベント情報候補を、イベント情報として確認結果格納部３４に格納する。また、誤って抽出されたイベント情報候補は、負例として確認結果格納部３４に格納する。なお、この負例のデータは、イベント情報候補抽出部２２によるイベント情報候補の抽出精度を改善するためのパラメータのチューニング等に利用することができる。
【００２５】
さらに、フィードバック制御部２４は、ユーザからのフィードバックとして不足情報を受け付けた場合には、現在提示中のイベント情報候補よりも確度が低いイベント情報候補をイベント情報候補格納部３２から取得して、再度、フィードバックＧＵＩ４２に提示されるように制御する。
【００２６】
次に、本実施の形態に係る履歴情報利用装置１０の作用について説明する。ユーザ端末４０により行動履歴情報の検出が行われると、所定のタイミングで、履歴情報利用装置１０により、図２に示す収集・抽出処理ルーチンが実行される。また、ユーザからフィードバックＧＵＩ４２を介してフィードバックの要求を受け付けた際には、履歴情報利用装置１０により、図３に示すフィードバック処理ルーチンが実行される。以下、各処理について詳述する。
【００２７】
収集・抽出処理ルーチンでは、まず、ステップ１００で、行動履歴情報収集部２０が、ユーザ端末４０で検出された行動履歴情報を、ネットワーク等を介して収集し、行動履歴情報格納部３０に格納する。
【００２８】
次に、ステップ１０２で、イベント情報候補抽出部２２が、分析したいユーザの行動を前提とする分析モデルに従い、行動履歴情報格納部３０に格納された行動履歴情報に基づいて、イベント情報候補を抽出する。
【００２９】
次に、ステップ１０４で、イベント情報候補抽出部２２が、上記ステップ１０２で抽出したイベント情報候補について、行動履歴情報からそのイベント情報候補が抽出される確度を抽出して、イベント情報候補と共にイベント情報候補格納部３２に格納して、収集・抽出処理を終了する。
【００３０】
次に、フィードバック処理ルーチンでは、まず、ステップ１１０で、フィードバック制御部２４が、フィードバックＧＵＩ４２を介して、行動履歴情報を提供するユーザから、フィードバック要求を受け付けたか否かを判定する。フィードバック要求を受け付けた場合には、ステップ１１２へ移行し、受け付けていない場合には、フィードバック要求を受け付けるまで、本ステップの判定を繰り返す。
【００３１】
ステップ１１２では、フィードバック制御部２４が、イベント情報候補格納部３２に格納されたイベント情報候補から、フィードバック要求をしたユーザに関するイベント情報候補であって、確度が所定値以上のイベント情報候補を取得する。そして、取得したイベント情報候補の一覧、各イベント情報候補に対する正誤を示す確認情報を受け付けるための表示、及び一覧に表示されたイベント情報候補に不足があることを示す不足情報を受け付けるための表示が、フィードバックＧＵＩ４２に提示されるように制御する。
【００３２】
次に、ステップ１１４で、フィードバック制御部２４が、ユーザからのフィードバックを受け付けたか否かを判定する。フィードバックを受け付けた場合には、ステップ１１６へ移行し、受け付けていない場合には、フィードバックを受け付けるまで、本ステップの判定を繰り返す。
【００３３】
ステップ１１６では、フィードバック制御部２４が、上記ステップ１１４で受け付けた確認情報に基づいて、正しく抽出されたことが確認できたイベント情報候補を、イベント情報として確認結果格納部３４に格納する。また、誤って抽出されたイベント情報候補を、負例として確認結果格納部３４に格納する。
【００３４】
次に、ステップ１１８で、フィードバック制御部２４が、上記ステップ１１４で受け付けたフィードバックに不足情報が含まれるか否かを判定する。不足情報が含まれる場合には、ステップ１２０へ移行して、フィードバック制御部２４が、現在提示中のイベント情報候補よりも確度が低いイベント情報候補をイベント情報候補格納部３２から取得して、再度、フィードバックＧＵＩ４２に提示されるように制御し、ステップ１１４へ戻る。一方、フィードバックに不足情報が含まれていない場合には、フィードバック処理を終了する。
【００３５】
以上説明したように、本実施の形態に係る履歴情報利用装置によれば、行動履歴情報から抽出した際の確度が高いイベント情報候補からユーザに提示し、ユーザから不足情報を受け付けた場合には、確度の低いものへ徐々に範囲を広げてイベント情報候補をユーザに提示しながら、そのイベント情報候補の確認情報及び不足情報を受け付けるため、ユーザへの負担を軽減しつつ、収集した行動履歴情報を利用して精度良くユーザの行動を分析することができる。この結果、分析の前提となる分析モデルや、そのパラメータの改善や、分析に必要なデータの精度を向上させることもできる。
【００３６】
なお、上記実施の形態では、各機能部及び各格納部を１つのコンピュータ上に構成する場合について説明したが、機能部及び格納部毎、または機能部及び格納部の所定の組み合わせ毎に、ネットワーク上の異なるコンピュータ上に配置した履歴情報利用システムとして構成してもよい。例えば、行動履歴情報収集部２０及び行動履歴情報格納部３０を１つのコンピュータで構成し、また、イベント情報候補抽出部２２、イベント情報候補格納部３２、フィードバック制御部２４、及び確認結果格納部３４を１つのコンピュータで構成し、それぞれのコンピュータをネットワーク上の別の場所に配置することができる。
【００３７】
（実施例）
【００３８】
次に、本発明に係る履歴情報利用装置を適用した実施例について説明する。本実施例では、ＥＣサイトにおける購買行動を分析するための商品データ分析システムに本発明を適用した場合を例に説明する。なお、本実施例に係る商品データ分析システムにおいて、上記実施の形態に係る履歴情報利用装置１０と同一の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【００３９】
本実施例に係る商品データ分析システム１１は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、ＲＯＭとを備え、ネットワーク上の異なる位置に配置された２つのコンピュータで構成されている。一方のコンピュータは、機能的には、図４に示すように、Ｗｅｂ閲覧履歴収集部２１と、Ｗｅｂ閲覧履歴格納部３１とを含んだ構成で表すことができる。また、他方のコンピュータは、商品データ候補抽出部２３と、商品データ候補格納部３３と、フィードバック制御部２４と、確認結果格納部３４とを含んだ構成で表すことができ、コンピュータが備えるＲＯＭには、後述する抽出処理及びフィードバック処理を含む商品データ分析処理ルーチンを実行するためのプログラムが記憶されている。なお、Ｗｅｂ閲覧履歴収集部２１が上記実施の形態の行動履歴情報収集部２０に相当し、Ｗｅｂ閲覧履歴格納部３１が上記実施の形態の行動履歴情報格納部３０に相当し、商品データ候補抽出部２３が上記実施の形態のイベント情報候補抽出部２２に相当し、商品データ候補格納部３３が上記実施の形態のイベント情報格納部３２に相当する。すなわち、Ｗｅｂ閲覧履歴収集部２１が本発明の収集手段の一例であり、商品データ候補抽出部２３が本発明の抽出手段の一例である。
【００４０】
Ｗｅｂ閲覧履歴収集部２１は、ユーザが保有するＰＣで閲覧されたＷｅｂページのＷｅｂ閲覧履歴を収集し、Ｗｅｂ閲覧履歴格納部３１に格納する。Ｗｅｂ閲覧履歴は、行動分析の対象となるユーザを示すユーザＩＤ、ユーザがＷｅｂページを閲覧した閲覧日時、ユーザが閲覧したＷｅｂページのＵＲＬ等の情報を含み、また、ユーザが閲覧したＷｅｂページのソース群（ＨＴＭＬデータ）を含む。
【００４１】
商品データ候補抽出部２３は、分析モデルに従い、Ｗｅｂ閲覧履歴格納部３１に格納されたＷｅｂ閲覧履歴からＥＣサイトに関するＷｅｂ閲覧履歴（以下、「ＥＣ閲覧履歴」という）を抽出し、抽出したＥＣ閲覧履歴に基づいて、購入された商品に関連する情報を示す商品データ候補、及びその商品が購入された確度を、各商品データ候補の確度として抽出する。
【００４２】
ここで、一般的に、ＥＣサイトにおいて商品を購入する場合には、商品の詳細情報を閲覧する「詳細情報閲覧」ステップ、選択した商品を買い物カゴに入れる「買い物カゴ」ステップ、商品の選択を終了して支払いや送付先の条件を設定する「購入手続き」ステップ、購入する商品の内容や支払方法等の最終的な確認を行う「最終確認」ステップ、全ての購入手続きが完了したことが通知される「購入完了」ステップ等の各ステップを踏む。従って、ある商品の購入手続きにおいて、どのステップに対応するＷｅｂページまで確認できたかに対応して、その商品が購入されたか否かを示す確度を定めることができる。
【００４３】
本実施例では、図５に示すように、「購入完了」ステップまで確認できた場合には確度５、「最終確認」ステップまで確認できた場合には確度４、「購入手続き」ステップまで確認できた場合には確度３、「買い物カゴ」ステップまで確認できた場合には確度２、「詳細情報閲覧」ステップまで確認できた場合には確度１を割り当てる。なお、各ステップの内容や数、各ステップに対する確度の割り当ては、上記の例に限定されるものではない。
【００４４】
商品データ候補抽出部２３は、具体的には、図６に示すように、まず、ＥＣ閲覧履歴に含まれるＨＴＭＬデータ内のテキスト等に基づいて、そのＷｅｂページが購入手続きのどのステップに対応するＷｅｂページかを判定し、そのステップに割り当てられた確度を抽出する。次に、Ｗｅｂページのステップ判定の結果に応じた抽出ロジックにより、そのＨＴＭＬデータ内のテキスト等に基づいて、商品名、価格、及びＥＣサイト名を抽出する。そして、抽出した確度、商品名、価格、及びＥＣサイト名と、ＥＣ閲覧履歴に含まれるユーザＩＤ及び閲覧日時とをまとめて、商品データ候補として抽出する。また最後に、閲覧日時が所定期間内の同一商品についての商品データ候補は、一連の購入手続きによるものであるので、ステップが最も進んでいるもの、すなわち確度が最も高い商品データ候補のみを残し、それ以外の商品データ候補は削除する。最終的に残った商品データ候補を商品データ候補格納部３３に格納する。
【００４５】
フィードバック制御部２４は、ユーザからのフィードバック要求を受け付けると、ユーザ認証を行ってユーザＩＤを確認し、商品データ候補格納部３３に格納された商品データ候補のうち、ユーザＩＤが確認されたユーザＩＤと一致する商品データ候補であって、閲覧日時が、該当ユーザが前回フィードバックを実施してから現在までに含まれる商品データ候補を抽出する。なお、ここでは、閲覧日時をユーザが商品を購入した「購入日」として扱う。さらに、フィードバック制御部２４は、抽出した商品データ候補から、確度が高い順に商品データ候補を取得し、取得した商品データ候補の一覧、各商品データ候補が示す商品を実際に購入したか否かの確認情報を受け付けるための表示、及び一覧に表示された商品データ候補に不足がある場合に不足情報を受け付けるための表示が、フィードバックＧＵＩ４２に提示されるように制御する。表示の一例を図７に示す。図７の例では、確認情報を受け付けるための表示、及び不足情報を受け付けるための表示は、それぞれ、確認情報用のチェックボックス、不足情報用のチェックボックスとなっている。ユーザは、表示された商品を実際に購入した場合には、その商品の「購入済み」欄の確認情報用のチェックボックをチェックする。また、購入した商品が一覧に表示されていない場合には、「表示されない購入商品有り」のテキストの横の不足情報用のチェックボックスをチェックして、送信ボタンを選択する。これにより、商品データ分析装置１１に確認情報及び不足情報が送信される。
【００４６】
次に、本実施の形態に係る商品データ分析システム１１の作用について説明する。Ｗｅｂ閲覧履歴収集部２１によって、ユーザ端末４０により閲覧されたＷｅｂページのＷｅｂ閲覧履歴が収集されて、Ｗｅｂ閲覧履歴格納部３１に格納されると、所定のタイミングで、図８に示す抽出処理ルーチンが実行される。また、ユーザからフィードバックＧＵＩ４２を介してフィードバックの要求を受け付けた際には、図９に示すフィードバック処理ルーチンが実行される。以下、各処理について詳述する。
【００４７】
抽出処理ルーチンでは、まず、ステップ１５０で、商品データ候補抽出部２３が、Ｗｅｂ閲覧履歴格納部３１に格納されたＷｅｂ閲覧履歴からＥＣ閲覧履歴を抽出する。
【００４８】
次に、ステップ１５２で、商品データ候補抽出部２３が、ＥＣ閲覧履歴に含まれるＨＴＭＬデータ内のテキスト等に基づいて、そのＷｅｂページが購入手続きのどのステップに対応するＷｅｂページかを判定し、そのステップに割り当てられた確度を抽出する。
【００４９】
次に、ステップ１５４で、商品データ候補抽出部２３が、Ｗｅｂページのステップ判定の結果に応じた抽出ロジックにより、ＥＣ閲覧履歴に含まれるＨＴＭＬデータ内のテキスト等に基づいて、商品名、価格、及びＥＣサイト名を抽出する。
【００５０】
次に、ステップ１５６で、商品データ候補抽出部２３が、上記ステップ１５４で抽出した確度と、上記ステップ１５４で抽出した商品名、価格、及びＥＣサイト名と、ＥＣ閲覧履歴に含まれるユーザＩＤ及び閲覧日時とをまとめて、商品データ候補として抽出する。
【００５１】
次に、ステップ１５８で、商品データ候補抽出部２３が、閲覧日時が所定期間内の同一商品についての商品データ候補のうち、確度が最も高い商品データ候補のみを残し、それ以外の商品データ候補は削除し、最終的に残った商品データ候補を商品データ候補格納部３３に格納して、抽出処理を終了する。
【００５２】
次に、フィードバック処理ルーチンでは、まず、ステップ２００で、フィードバック制御部２４が、フィードバックＧＵＩ４２を介して、ＥＣ閲覧履歴を提供するユーザから、フィードバック要求を受け付けたか否かを判定する。フィードバック要求を受け付けた場合には、ユーザ認証を行ってユーザＩＤを確認して、ステップ２０２へ移行する。フィードバック要求を受け付けていない場合には、フィードバック要求を受け付けるまで、本ステップの判定を繰り返す。
【００５３】
ステップ２０２では、フィードバック制御部２４が、確度に対応する変数ｉに、確度が最も高い値である５にセットし、次に、ステップ２０４で、商品データ候補格納部３３に格納された商品データ候補のうち、ユーザＩＤが、上記ステップ２００で確認したユーザＩＤと一致する商品データ候補であって、閲覧日時が、該当ユーザが前回フィードバックを実施してから現在までに含まれ、かつ確度がｉ（ここでは５）の商品データ候補を検索する。
【００５４】
次に、ステップ２０６で、上記ステップ２０４において、商品データ候補が検索されたか否かを判定する。検索された場合には、ステップ２０８へ移行し、検索されなかった場合には、ステップ２１６へ移行する。
【００５５】
ステップ２０８では、フィードバック制御部２４が、上記ステップ２０４で検索された商品データ候補を取得し、取得した商品データ候補の一覧、各商品データ候補が示す商品を実際に購入したか否かの確認情報を受け付けるための表示、及び一覧に表示された商品データ候補に不足がある場合に不足情報を受け付けるための表示が、フィードバックＧＵＩ４２に提示されるように制御する。
【００５６】
次に、ステップ２１０で、フィードバック制御部２４が、ユーザからのフィードバックを受け付けたか否かを判定する。フィードバックを受け付けた場合には、ステップ２１２へ移行し、受け付けていない場合には、フィードバックを受け付けるまで、本ステップの判定を繰り返す。
【００５７】
ステップ２１２では、フィードバック制御部２４が、上記ステップ２１０で受け付けたフィードバックに基づいて、確認情報用のチェックボックスにチェックされた商品データ候補を、商品データとして確認結果格納部３４に格納する。また、確認情報用のチェックボックスにチェックがされていない商品データ候補を、負例として確認結果格納部３４に格納する。
【００５８】
次に、ステップ２１４で、フィードバック制御部２４が、上記ステップ２１０で受け付けたフィードバックに基づいて、不足情報用のチェックボックスにチェックがされているか否かを判定する。チェックされている場合には、一覧に表示されていない商品データ候補があると判定して、ステップ２１６へ移行する。
【００５９】
ステップ２１６では、フィードバック制御部２４が、変数ｉが１か否かを判定する。ｉ≠１の場合には、ステップ２１８へ移行して、変数ｉを１減少させて（ここでは４）、ステップ２０４へ戻り、ステップ２０４〜２１４の処理を繰り返す。これにより、現在提示されている商品データ候補より確度の低いものへ徐々に範囲を広げて商品データ候補を提示して、ユーザからのフィードバックを受け付ける。
【００６０】
上記ステップ２１４で、不足情報用のチェックボックスにチェックがされていないと判定された場合には、フィードバック処理を終了する。
【００６１】
また、上記ステップ２１６で、ｉ＝１と判定された場合には、ユーザから商品データ候補に不足があるとのフィードバックがあるにもかかわらず、確度が最も小さい商品データ候補まで提示済みとなっているため、ステップ２２０へ移行して、フィードバック制御部２４が、不足する商品情報をユーザに入力してもらうための直接入力の画面が、フィードバックＧＵＩ４２に提示されるように制御する。
【００６２】
次に、ステップ２２２で、フィードバック制御部２４が、上記ステップ２２０で提示した直接入力の画面に対する入力データを受け付けたか否かを判定し、入力データを受け付けた場合には、ステップ２２４へ移行し、受け付けていない場合には、入力データを受け付けるまで本ステップの判定を繰り返す。
【００６３】
ステップ２２４では、上記ステップ２２２で受け付けた入力データを商品データとして、確認結果格納部３４へ格納すると共に、ＥＣ閲覧履歴から抽出されなかった欠損データとして、確認結果格納部３４へ格納して、フィードバック処理を終了する。
【００６４】
本発明は、上記実施の形態及び実施例に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００６５】
例えば、上記実施例では、抽出処理において、確度が最も高い商品データ候補以外を削除する場合について説明したが、確度が低い商品データ候補についても削除することなく、ユーザの行動解析に利用するために別途格納するようにしてもよい。
【００６６】
また、上記実施例では、フィードバック処理において、ユーザからのフィードバック要求の有無を判定するステップを設ける場合について説明したが、例えばｈｔｔｐｄ（HyperText Transfer Protocol Daemon）から起動する構成としてもよい。
【００６７】
また、上述の履歴情報利用装置及び商品データ分析装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ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。
【００６８】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００６９】
１０   履歴情報利用装置
１１   商品データ分析システム
２０   行動履歴情報収集部
２１   Ｗｅｂ閲覧履歴収集部
２２   イベント情報候補抽出部
２３   商品データ候補抽出部
２４   フィードバック制御部
３０   行動履歴情報格納部
３１   Ｗｅｂ閲覧履歴格納部
３２   イベント情報候補格納部
３３   商品データ候補格納部
３４   確認結果格納部
４０   ユーザ端末
４２   フィードバックＧＵＩ
【図１】
0005548235.tif 000002
【図２】
0005548235.tif 000003
【図３】
0005548235.tif 000004
【図４】
0005548235.tif 000005
【図５】
0005548235.tif 000006
【図６】
0005548235.tif 000007
【図８】
0005548235.tif 000008
【図９】
0005548235.tif 000009
【図７】
0005548235.tif 000010