(57)【要約】【課題】ユーザのユーザ属性情報を精度よく推定するためのユーザ属性推定器を得ることができるようにする。【解決手段】外部サイトＩＤ抽出部２３０によって、ユーザによって作成されたマイクロブログ文書集合から、ユーザが利用しているマイクロブログサイトとは異なる外部サイトのＵＲＬを抽出する。そして、外部サイトユーザプロフィール収集部２３２によって、ユーザについて抽出されたＵＲＬの外部サイトから、ユーザのプロフィール文書を収集する。そして、外部サイトユーザ属性抽出部２３４によって、収集されたユーザのプロフィール文書から、ユーザのプロフィールに関する属性を示すユーザ属性情報を抽出する。そして、マイクロブログユーザ属性推定器構築部２４によって、ユーザのマイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、ユーザのユーザ属性情報とに基づいて、ユーザ属性情報を推定するためのユーザ属性推定器を構築する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
マイクロブログサイトの複数のユーザの各々について、前記マイクロブログサイトから得られる前記ユーザによって作成された複数のマイクロブログ文書からなるマイクロブログ文書集合から、前記ユーザが利用している前記マイクロブログサイトとは異なる外部サイトのＵＲＬを抽出する外部サイト抽出手段と、
前記外部サイト抽出手段によって前記ＵＲＬが抽出されたユーザの各々について、前記ユーザについて抽出された前記ＵＲＬの外部サイトから、前記ユーザのプロフィール情報を収集するプロフィール収集手段と、
前記プロフィール収集手段によって前記プロフィール情報が収集されたユーザの各々について、前記ユーザのプロフィール情報から、前記ユーザのプロフィールに関する属性を示すユーザ属性情報を抽出するユーザ属性抽出手段と、
前記ユーザ属性抽出手段によって前記ユーザ属性情報が抽出されたユーザの各々に対する、前記ユーザのマイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、前記ユーザ属性抽出手段によって抽出された前記ユーザのユーザ属性情報とに基づいて、前記マイクロブログ文書集合を作成したユーザのユーザ属性情報を推定するためのユーザ属性推定器を構築するユーザ属性推定器構築手段と、
を含むユーザ属性推定器構築装置。
【請求項２】
前記外部サイトは、ソーシャルネットワーキングサービスサイト、ブログサイト、ファイル共有サイト、及び電子掲示板サイトの少なくとも１つである請求項１記載のユーザ属性推定器構築装置。
【請求項３】
前記外部サイト抽出手段は、前記複数のユーザの各々について、前記ユーザによって作成された前記マイクロブログ文書集合から、前記ユーザが利用している前記外部サイトのＵＲＬを抽出すると共に、前記抽出されたＵＲＬに含まれる、前記外部サイトにおける前記ユーザのＩＤを抽出し、
前記プロフィール収集手段は、前記外部サイト抽出手段によって前記ＵＲＬ及び前記ＩＤが抽出されたユーザの各々について、前記ユーザについて抽出された前記ＵＲＬの外部サイトから、前記抽出された前記ユーザのＩＤを用いて、前記ユーザのプロフィール情報を収集する請求項１又は２記載のユーザ属性推定器構築装置。
【請求項４】
前記ユーザ属性推定器構築手段は、前記ユーザ属性抽出手段によって前記ユーザ属性情報が抽出されたユーザの各々に対する、前記ユーザのマイクロブログ文書集合のうちのプロフィール文書から抽出される特徴量と、前記ユーザ属性抽出手段によって抽出された前記ユーザのユーザ属性情報とに基づいて構築される前記ユーザ属性推定器、及び
前記ユーザ属性抽出手段によって前記ユーザ属性情報が抽出されたユーザの各々に対する、前記ユーザのマイクロブログ文書集合のうちのマイクロブログ投稿文書から抽出される特徴量と、前記ユーザ属性抽出手段によって抽出された前記ユーザのユーザ属性情報とに基づいて構築される前記ユーザ属性推定器の少なくとも一方を構築する請求項１〜請求項３の何れか１項記載のユーザ属性推定器構築装置。
【請求項５】
前記マイクロブログサイトから得られる、推定対象のユーザによって作成された前記マイクロブログ文書集合を収集するマイクロブログ文書収集手段と、
請求項１〜請求項３の何れか１項記載のユーザ属性推定器構築装置によって構築された複数のユーザ属性推定器の各々に対して、前記マイクロブログ文書収集手段によって収集された前記マイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、前記ユーザ属性推定器とに基づいて、前記推定対象ユーザの前記ユーザ属性情報を推定すると共に、前記複数のユーザ属性推定器の各々に対して、前記ユーザ属性推定器を構築するために用いられた特徴量のうちの前記マイクロブログ文書集合から抽出された特徴量の種類数に応じて求められた重みに基づいて、前記複数のユーザ属性推定器の各々に対して推定された前記ユーザ属性情報を統合して、前記推定対象のユーザの前記ユーザ属性情報を推定する推定手段と、
を含むユーザ属性推定装置。
【請求項６】
前記マイクロブログサイトから得られる、推定対象のユーザによって作成された前記マイクロブログ文書集合を収集するマイクロブログ文書収集手段と、
前記マイクロブログ文書収集手段によって収集された前記マイクロブログ文書集合のうちのプロフィール文書から抽出される特徴量と、請求項４記載のユーザ属性推定器構築装置によってプロフィール文書を用いて構築された前記ユーザ属性推定器とに基づいて、前記推定対象ユーザの前記ユーザ属性情報を推定すると共に、前記マイクロブログ文書収集手段によって収集された前記マイクロブログ文書集合のうちのマイクロブログ投稿文書から抽出される特徴量と、前記ユーザ属性推定器構築装置によってマイクロブログ投稿文書を用いて構築された前記ユーザ属性推定器とに基づいて、前記推定対象ユーザの前記ユーザ属性情報を推定し、前記ユーザ属性推定器の各々に対して、前記ユーザ属性推定器を構築するために用いられた特徴量のうちの前記プロフィール文書又はマイクロブログ投稿文書から抽出された特徴量の種類数に応じて求められた重みに基づいて、前記ユーザ属性推定器の各々に対して推定された前記ユーザ属性情報を統合して、前記推定対象のユーザの前記ユーザ属性情報を推定する推定手段と、
を含むユーザ属性推定装置。
【請求項７】
外部サイト抽出手段、プロフィール収集手段、ユーザ属性抽出手段、及びユーザ属性推定器構築手段を含むユーザ属性推定器構築装置におけるユーザ属性推定器構築方法であって、
前記外部サイト抽出手段によって、マイクロブログサイトの複数のユーザの各々について、前記マイクロブログサイトから得られる前記ユーザによって作成された複数のマイクロブログ文書からなるマイクロブログ文書集合から、前記ユーザが利用している前記マイクロブログサイトとは異なる外部サイトのＵＲＬを抽出するステップと、
前記プロフィール収集手段によって、前記外部サイト抽出手段によって前記ＵＲＬが抽出されたユーザの各々について、前記ユーザについて抽出された前記ＵＲＬの外部サイトから、前記ユーザのプロフィール情報を収集するステップと、
前記ユーザ属性抽出手段によって、前記プロフィール収集手段によって前記プロフィール情報が収集されたユーザの各々について、前記ユーザのプロフィール情報から、前記ユーザのプロフィールに関する属性を示すユーザ属性情報を抽出するステップと、
前記ユーザ属性推定器構築手段によって、前記ユーザ属性抽出手段によって前記ユーザ属性情報が抽出されたユーザの各々に対する、前記ユーザのマイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、前記ユーザ属性抽出手段によって抽出された前記ユーザのユーザ属性情報とに基づいて、前記マイクロブログ文書集合を作成したユーザのユーザ属性情報を推定するためのユーザ属性推定器を構築するステップと、
を含むユーザ属性推定器構築方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１〜請求項４の何れか１項記載のユーザ属性推定器構築装置、あるいは請求項５又は６項記載のユーザ属性推定装置の各手段として機能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、ユーザ属性推定器構築装置、方法、ユーザ属性推定装置、及びプログラムに関し、特に、ユーザのユーザ属性情報を推定するためのユーザ属性推定器構築装置、方法、ユーザ属性推定装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
マイクロブログ（ミニブログとも呼ばれる）は短い文書によってユーザ自身の近況を投稿したり、他者とコミュニケーションを行ったりするメディアである。長い文書を書く必要がなく、すぐに投稿が行えるため、リアルタイム性に優れている。また、スマートフォンの普及にともない、いつでもどこでも投稿されるようになってきたため、今まさに身の回りで起こっている生の情報が現れやすいという特徴も持っている。
【０００３】
リアルタイムに生の情報が得られるため、マイクロブログ上で交わされる自社や自社製品についての投稿を分析してマーケティングに利用したいという企業ニーズが現れるようになった。マーケティングに利用するためには、投稿内容はもちろんのこと、マイクロブログユーザがどのような人物であるのかを正しく分析する必要がある。
【０００４】
従来の技術では、非特許文献１のように、まず推定器の構築に必要となる学習データを人間の観察によって用意する必要がある。例えば、性別というユーザ属性の推定器を構築したければ、人間の観察によって男性だと思われるマイクロブログユーザと女性だと思われるマイクロブログユーザをそれぞれ一定数集める必要がある。この作業のことをアノテーションと呼ぶ。アノテーションは非常に手間のかかる作業であるため自動化が求められている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】池田和史，服部元，松本一則，小野智弘，東野輝夫，「マーケット分析のためのtwitter 投稿者プロフィール推定手法」，マルチメディア、分散、協調とモバイル（DICOM2011）シンポジウム，平成２３年７月，p.1308-1315
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、プロフィールが自由記述形式の文書である場合、特定のユーザ属性が記述されるか否かはマイクロブログユーザ本人次第である。さらに、たとえユーザ属性についての記述がされていたとしても、それを正しく抽出することは難しい。例えば、男性のマイクロブログユーザを発見するために「男性」を文字列として含むようなプロフィール文書を探すと、「男性声優」などをプロフィール文書に含むようなマイクロブログユーザも抽出することになる。このような除外すべき事例はいくつもあり、ルールベースで除外するにも手間がかかる。
【０００７】
従って、上述のように、アノテーションを人間の観察や複雑なルールの設定によらず自動的に行う有効な方法は存在しない。また、マイクロブログは短い文書で投稿が行われるため、投稿内容だけからユーザ属性を推定すると、ユーザの投稿状況によっては推定に必要となる情報が足りずに推定精度が落ちるという問題もある。
【０００８】
本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、マイクロブログのユーザのユーザ属性情報を精度よく推定するためのユーザ属性推定器を構築することができるユーザ属性推定器構築装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
また、マイクロブログのユーザのユーザ属性情報を精度よく推定することができるユーザ属性推定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】
【０００９】
上記の目的を達成するために本発明に係るユーザ属性推定器構築装置は、マイクロブログサイトの複数のユーザの各々について、前記マイクロブログサイトから得られる前記ユーザによって作成された複数のマイクロブログ文書からなるマイクロブログ文書集合から、前記ユーザが利用している前記マイクロブログサイトとは異なる外部サイトのＵＲＬを抽出する外部サイト抽出手段と、前記外部サイト抽出手段によって前記ＵＲＬが抽出されたユーザの各々について、前記ユーザについて抽出された前記ＵＲＬの外部サイトから、前記ユーザのプロフィール情報を収集するプロフィール収集手段と、前記プロフィール収集手段によって前記プロフィール情報が収集されたユーザの各々について、前記ユーザのプロフィール情報から、前記ユーザのプロフィールに関する属性を示すユーザ属性情報を抽出するユーザ属性抽出手段と、前記ユーザ属性抽出手段によって前記ユーザ属性情報が抽出されたユーザの各々に対する、前記ユーザのマイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、前記ユーザ属性抽出手段によって抽出された前記ユーザのユーザ属性情報とに基づいて、前記マイクロブログ文書集合を作成したユーザのユーザ属性情報を推定するためのユーザ属性推定器を構築するユーザ属性推定器構築手段と、を含んで構成されている。
【００１０】
本発明に係るユーザ属性推定器構築方法は、外部サイト抽出手段、プロフィール収集手段、ユーザ属性抽出手段、及びユーザ属性推定器構築手段を含むユーザ属性推定器構築装置におけるユーザ属性推定器構築方法であって、前記外部サイト抽出手段によって、マイクロブログサイトの複数のユーザの各々について、前記マイクロブログサイトから得られる前記ユーザによって作成された複数のマイクロブログ文書からなるマイクロブログ文書集合から、前記ユーザが利用している前記マイクロブログサイトとは異なる外部サイトのＵＲＬを抽出するステップと、前記プロフィール収集手段によって、前記外部サイト抽出手段によって前記ＵＲＬが抽出されたユーザの各々について、前記ユーザについて抽出された前記ＵＲＬの外部サイトから、前記ユーザのプロフィール情報を収集するステップと、前記ユーザ属性抽出手段によって、前記プロフィール収集手段によって前記プロフィール情報が収集されたユーザの各々について、前記ユーザのプロフィール情報から、前記ユーザのプロフィールに関する属性を示すユーザ属性情報を抽出するステップと、前記ユーザ属性推定器構築手段によって、前記ユーザ属性抽出手段によって前記ユーザ属性情報が抽出されたユーザの各々に対する、前記ユーザのマイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、前記ユーザ属性抽出手段によって抽出された前記ユーザのユーザ属性情報とに基づいて、前記マイクロブログ文書集合を作成したユーザのユーザ属性情報を推定するためのユーザ属性推定器を構築するステップとを含む。
【００１１】
本発明に係るユーザ属性推定器構築装置及びユーザ属性推定器構築方法によれば、外部サイト抽出手段によって、マイクロブログサイトの複数のユーザの各々について、マイクロブログサイトから得られるユーザによって作成された複数のマイクロブログ文書からなるマイクロブログ文書集合から、ユーザが利用しているマイクロブログサイトとは異なる外部サイトのＵＲＬを抽出する。
【００１２】
そして、プロフィール収集手段によって、外部サイト抽出手段によってＵＲＬが抽出されたユーザの各々について、ユーザについて抽出されたＵＲＬの外部サイトから、ユーザのプロフィール情報を収集する。
【００１３】
ユーザ属性抽出手段によって、プロフィール収集手段によってプロフィール情報が収集されたユーザの各々について、ユーザのプロフィール情報から、ユーザのプロフィールに関する属性を示すユーザ属性情報を抽出する。
【００１４】
そして、ユーザ属性推定器構築手段によって、ユーザ属性抽出手段によってユーザ属性情報が抽出されたユーザの各々に対する、ユーザのマイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、ユーザ属性抽出手段によって抽出されたユーザのユーザ属性情報とに基づいて、マイクロブログ文書集合を作成したユーザのユーザ属性情報を推定するためのユーザ属性推定器を構築する。
【００１５】
このように、ユーザによって作成されたマイクロブログ文書集合から、当該ユーザが利用している外部サイトのＵＲＬを抽出し、当該ＵＲＬの外部サイトから、ユーザのプロフィール文書を収集してユーザ属性情報を抽出し、マイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、ユーザ属性情報とに基づいて、ユーザ属性推定器を構築することにより、マイクロブログのユーザのユーザ属性情報を精度よく推定するためのユーザ属性推定器を構築することができる。
【００１６】
また、前記外部サイトは、ソーシャルネットワーキングサービスサイト、ブログサイト、ファイル共有サイト、及び電子掲示板サイトの少なくとも１つであるようにすることができる。
【００１７】
また、前記外部サイト抽出手段は、前記複数のユーザの各々について、前記ユーザによって作成された前記マイクロブログ文書集合から、前記ユーザが利用している前記外部サイトのＵＲＬを抽出すると共に、前記抽出されたＵＲＬに含まれる、前記外部サイトにおける前記ユーザのＩＤを抽出し、前記プロフィール収集手段は、前記外部サイト抽出手段によって前記ＵＲＬ及び前記ＩＤが抽出されたユーザの各々について、前記ユーザについて抽出された前記ＵＲＬの外部サイトから、前記抽出された前記ユーザのＩＤを用いて、前記ユーザのプロフィール情報を収集するようにすることができる。
【００１８】
また、前記ユーザ属性推定器構築手段は、前記ユーザ属性抽出手段によって前記ユーザ属性情報が抽出されたユーザの各々に対する、前記ユーザのマイクロブログ文書集合のうちのプロフィール文書から抽出される特徴量と、前記ユーザ属性抽出手段によって抽出された前記ユーザのユーザ属性情報とに基づいて構築される前記ユーザ属性推定器、及び
前記ユーザ属性抽出手段によって前記ユーザ属性情報が抽出されたユーザの各々に対する、前記ユーザのマイクロブログ文書集合のうちのマイクロブログ投稿文書から抽出される特徴量と、前記ユーザ属性抽出手段によって抽出された前記ユーザのユーザ属性情報とに基づいて構築される前記ユーザ属性推定器の少なくとも一方を構築するようにすることができる。
【００１９】
本発明に係るユーザ属性推定装置は、前記マイクロブログサイトから得られる、推定対象のユーザによって作成された前記マイクロブログ文書集合を収集するマイクロブログ文書収集手段と、請求項１〜請求項３の何れか１項記載のユーザ属性推定器構築装置によって構築された複数のユーザ属性推定器の各々に対して、前記マイクロブログ文書収集手段によって収集された前記マイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、前記ユーザ属性推定器とに基づいて、前記推定対象ユーザの前記ユーザ属性情報を推定すると共に、前記複数のユーザ属性推定器の各々に対して、前記ユーザ属性推定器を構築するために用いられた特徴量のうちの前記マイクロブログ文書集合から抽出された特徴量の種類数に応じて求められた重みに基づいて、前記複数のユーザ属性推定器の各々に対して推定された前記ユーザ属性情報を統合して、前記推定対象のユーザの前記ユーザ属性情報を推定する推定手段とを含んで構成されている。
【００２０】
また、本発明に係るユーザ属性推定装置は、前記マイクロブログサイトから得られる、推定対象のユーザによって作成された前記マイクロブログ文書集合を収集するマイクロブログ文書収集手段と、前記マイクロブログ文書収集手段によって収集された前記マイクロブログ文書集合のうちのプロフィール文書から抽出される特徴量と、請求項４記載のユーザ属性推定器構築装置によってプロフィール文書を用いて構築された前記ユーザ属性推定器とに基づいて、前記推定対象ユーザの前記ユーザ属性情報を推定すると共に、前記マイクロブログ文書収集手段によって収集された前記マイクロブログ文書集合のうちのマイクロブログ投稿文書から抽出される特徴量と、前記ユーザ属性推定器構築装置によってマイクロブログ投稿文書を用いて構築された前記ユーザ属性推定器とに基づいて、前記推定対象ユーザの前記ユーザ属性情報を推定し、前記ユーザ属性推定器の各々に対して、前記ユーザ属性推定器を構築するために用いられた特徴量のうちの前記プロフィール文書又はマイクロブログ投稿文書から抽出された特徴量の種類数に応じて求められた重みに基づいて、前記ユーザ属性推定器の各々に対して推定された前記ユーザ属性情報を統合して、前記推定対象のユーザの前記ユーザ属性情報を推定する推定手段とを含んで構成されている。
【００２１】
本発明に係るユーザ属性推定装置によれば、マイクロブログ文書収集手段によって、マイクロブログサイトから得られる、推定対象のユーザによって作成されたマイクロブログ文書集合を収集する。
【００２２】
そして、上述のユーザ属性推定器構築装置によって構築された複数のユーザ属性推定器の各々に対して、マイクロブログ文書収集手段によって収集されたマイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、ユーザ属性推定器とに基づいて、推定対象ユーザのユーザ属性情報を推定すると共に、複数のユーザ属性推定器の各々に対して、ユーザ属性推定器を構築するために用いられた特徴量のうちのマイクロブログ文書集合から抽出された特徴量の種類数に応じて求められた重みに基づいて、複数のユーザ属性推定器の各々に対して推定されたユーザ属性情報を統合して、推定対象のユーザのユーザ属性情報を推定する。
【００２３】
このように、推定対象のユーザによって作成されたマイクロブログ文書集合を収集し、当該マイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、予め構築された複数のユーザ属性推定器とに基づいて、ユーザ属性推定器毎に、ユーザ属性情報を推定すると共に、ユーザ属性推定器を構築するために用いられた特徴量の種類数に応じて予め求められた重みに基づいて、推定された前記ユーザ属性情報を統合して、推定対象のユーザのユーザ属性情報を推定することにより、マイクロブログのユーザのユーザ属性を精度よく推定することができる。
【００２４】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、本発明に係るユーザ属性推定器構築装置、あるいは本発明に係るユーザ属性推定装置の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】
【００２５】
以上説明したように、本発明のユーザ属性推定器構築装置、ユーザ属性推定器構築方法、及びプログラムによれば、ユーザによって作成されたマイクロブログ文書集合から、当該ユーザが利用している外部サイトのＵＲＬを抽出し、当該ＵＲＬの外部サイトから、ユーザのプロフィール文書を収集してユーザ属性情報を抽出し、マイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、ユーザ属性情報とに基づいて、ユーザ属性推定器を構築することにより、マイクロブログのユーザのユーザ属性情報を精度よく推定するためのユーザ属性推定器を構築することができる、という効果が得られる。
【００２６】
また、本発明のユーザ属性推定装置及びプログラムによれば、推定対象のユーザによって作成されたマイクロブログ文書集合を収集し、当該マイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、予め構築された複数のユーザ属性推定器とに基づいて、ユーザ属性推定器毎に、ユーザ属性情報を推定すると共に、ユーザ属性推定器を構築するために用いられた特徴量の種類数に応じて予め求められた重みに基づいて、推定された前記ユーザ属性情報を統合して、推定対象のユーザのユーザ属性情報を推定することにより、マイクロブログのユーザのユーザ属性を精度よく推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】外部サイトを用いた場合のユーザアカウントの紐付け例を示す説明図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るマイクロブログユーザ属性推定器構築装置の一構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るマイクロブログユーザ属性推定装置の一構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態に係るマイクロブログユーザ属性推定器構築装置おける構築処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係るマイクロブログユーザ属性推定装置におけるマイクロブログユーザ属性推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態に係るユーザ属性推定例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
＜概要＞
まず、本発明の実施の形態の概要について説明する。
【００２９】
図１に、外部サイトを用いたユーザアカウントの紐付け例を示す。マイクロブログのプロフィールには、年齢や性別といったプロフィール項目はなく、自由記述形式のプロフィール文書があるだけである。プロフィール文書から正規表現などを用いて、年齢や性別を示すような単語を抽出すると、３歳や♂といった単語が抽出されるが、これらは子供やペットの属性を示すものであり、ユーザの属性を示すものではない。従来、こうした確認は人間の観察によって行われており、推定器構築のための学習データを集めるのは手間がかかる作業である。
【００３０】
本実施の形態では、マイクロブログのプロフィールに含まれるＵＲＬ情報から外部サイトのユーザＩＤを抽出することで、外部サイトのプロフィールを取得することができる。これにより、たとえマイクロブログのプロフィールにユーザ属性の情報がなかったり、抽出が困難だったりしても、外部サイトとのユーザアカウント紐づけによって、ユーザ属性を自動的に付与することができる。図１の例では、ユーザは２５歳で女性であるといったユーザ属性を紐付けることができている。
【００３１】
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。
【００３２】
＜マイクロブログユーザ属性推定器構築装置のシステム構成＞
図２は、本発明の実施の形態に係るマイクロブログユーザ属性推定器構築装置１０を示すブロック図である。このマイクロブログユーザ属性推定器構築装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する構築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とを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００３３】
本実施の形態に係るマイクロブログユーザ属性推定器構築装置１０は、図２に示すように、構築用入力部１と、構築用演算部２と、記憶部３とを備えている。
【００３４】
構築用入力部１は、入力された複数の文書からなるマイクロブログ文書集合を複数受け付ける。
【００３５】
マイクロブログ文書とは、マイクロブログユーザが作成したマイクロブログサイトに記載されたマイクロブログ投稿文書とプロフィール情報とがまとまっているものを示す。また、マイクロブログ文書集合とは、マイクロブログユーザが生成したマイクロブログ文書がまとまとまっているものを示し、マイクロブログ文書集合は、マイクロブログユーザ毎に入力される。
【００３６】
プロフィール情報とは、プロフィール文書、ＵＲＬ、性別、年齢、アイコン画像、などマイクロブログや外部サイトにおいて、ユーザが自身を表現するために設定することができるすべての項目を示す。また、プロフィール文書とは、ユーザによってマイクロブログサイトに記載された、自由記述形式で表現されているユーザの自己紹介文書を示す。また、マイクロブログ投稿文書とは、ユーザによってマイクロブログサイトに投稿された文書を示す。
【００３７】
外部サイトとは、マイクロブログサイト以外のものであって、プロフィール情報が取得可能であり、推定対象となるユーザ属性をプロフィール情報に含んでいれば何でもよい。例えば、外部サイトは、ソーシャルメディアとしてのサイトを含み、ソーシャルネットワーキングサービスサイト、ブログサイト、ファイル共有サイト、及び電子掲示板サイトの少なくとも１つを含む。
【００３８】
構築用演算部２は、マイクロブログ文書データベース２０と、構築用プロフィール文書抽出部２１と、構築用投稿文書抽出部２２と、外部サイトユーザ属性収集部２３と、マイクロブログユーザ属性推定器構築部２４とから構成されている。
【００３９】
マイクロブログ文書データベース２０には、構築用入力部１により入力された複数のマイクロブログ文書集合が記憶される。
【００４０】
構築用プロフィール文書抽出部２１は、マイクロブログ文書データベース２０に記憶されているマイクロブログ文書集合の各々について、当該マイクロブログ文書集合から、プロフィール文書を抽出する。
【００４１】
構築用投稿文書抽出部２２は、マイクロブログ文書データベース２０に記憶されているマイクロブログ文書集合の各々について、当該マイクロブログ文書集合から、マイクロブログ投稿文書を抽出する。
【００４２】
外部サイトユーザ属性収集部２３は、外部サイトＩＤ抽出部２３０と、外部サイトユーザプロフィール収集部２３２と、外部サイトユーザ属性抽出部２３４とから構成されている。
【００４３】
外部サイトＩＤ抽出部２３０は、複数のユーザの各々について、当該ユーザのマイクロブログ文書集合のうちのプロフィール情報から、ユーザが利用している外部サイトのＵＲＬを抽出すると共に、当該ＵＲＬに含まれるユーザＩＤを抽出する。外部サイトのＵＲＬはプロフィール情報中にＵＲＬ記述欄が存在すればそこから抽出するが、存在しない場合は自由記述形式のプロフィール文書から正規表現などを用いて抽出してもよい。外部サイトのユーザＩＤについては、正規表現などを用いてＵＲＬから抽出する。なお、外部サイトＩＤ抽出部２３０は、外部サイト抽出手段の一例である。
【００４４】
外部サイトユーザプロフィール収集部２３２は、外部サイトＩＤ抽出部２３０によってＵＲＬ及びユーザＩＤが抽出されたユーザの各々について、当該ユーザについて抽出されたＵＲＬに基づいて、インターネット１５を介して外部サイト２３１にアクセスする。そして当該外部サイト２３１から、抽出されたユーザＩＤを用いて、ユーザのプロフィール情報を収集する。また、外部サイト２３１にＡＰＩ（Application Programming Interface）が存在する場合には、ＡＰＩを利用して外部サイトユーザのプロフィール情報を取得してもよい。ＡＰＩが存在しない場合は、ウェブサイト上のデータを必要な部分だけ抽出するスクレイピングなどの技術を用いて、ＨＴＭＬ文書から外部サイトユーザのプロフィール情報を取得する。なお、外部サイトユーザプロフィール収集部２３２は、プロフィール収集手段の一例である。
【００４５】
外部サイトユーザ属性抽出部２３４は、外部サイトＩＤ抽出部２３０によってＵＲＬが抽出されたユーザの各々について、外部サイトユーザプロフィール収集部２３２によって収集された当該ユーザのプロフィール情報から、ユーザのプロフィールに関する属性を示すユーザ属性情報を抽出する。
外部サイトユーザ属性抽出部２３４は、例えば、後述するマイクロブログユーザ属性推定器構築部２４において性別推定器を構築する場合には、男性、女性というユーザ属性を抽出する。どのようなユーザ属性についての推定器を構築するかは予め決定されており、抽出ルールは外部サイトユーザ属性抽出部２３４が保持している。抽出ルールはユーザ属性と文字列、正規表現などの組によって記載される。例えば、男性というユーザ属性と(男[性子]|♂)という正規表現になる。また、例えば年齢を推定する年齢推定器を構築する場合には、誕生日の情報を抽出して現在時間から年齢を計算するなど、間接的にユーザ属性を抽出してもよい。なお、外部サイトユーザ属性抽出部２３４は、ユーザ属性抽出手段の一例である。
【００４６】
マイクロブログユーザ属性推定器構築部２４は、外部サイトユーザ属性抽出部２３４によってユーザ属性情報が抽出されたユーザの各々について、当該ユーザのマイクロブログ文書集合から抽出される特徴量と、外部サイトユーザ属性抽出部２３４によって抽出された当該ユーザのユーザ属性情報とに基づいて、ユーザ属性情報を推定するための複数のユーザ属性推定器を構築する。
【００４７】
マイクロブログユーザ属性推定器構築部２４は、プロフィール文書推定器構築部２４０と、投稿文書推定器構築部２４１とから構成されている。なお、マイクロブログユーザ属性推定器構築部２４は、ユーザ属性推定器構築手段の一例である。
【００４８】
プロフィール文書推定器構築部２４０は、外部サイトユーザ属性抽出部２３４によってユーザ属性情報が抽出されたユーザの各々について、構築用プロフィール文書抽出部２１で当該ユーザのマイクロブログ文書集合から抽出されたプロフィール文書に対して抽出される特徴量と、外部サイトユーザ属性抽出部２３４によって抽出された当該ユーザのユーザ属性情報とに基づいて、推定したいユーザ属性の項目毎の推定器からなるプロフィール文書推定器を構築する。プロフィール文書推定器の各推定器は、プロフィール文書から抽出される特徴量を入力としユーザ属性の項目が各クラスである確率値を出力するものである。
【００４９】
具体的には、まず、プロフィール文書を形態素解析によって、適切な文字列単位に分割する。これらの文字列から、推定したいユーザ属性の項目の各クラスについて予め定められた特徴的な文字列（以下、特徴量と称する。）を抽出する。例えば、性別属性では、男性に特徴的な文字列（俺、嫁など）や女性に特徴的な文字列（わたし、旦那など）が特徴量として抽出される。抽出された各特徴量について、当該特徴量の出現頻度が数え上げられ、ＴＦ−ＩＤＦ（ＴＦ：Term Frequency，ＩＤＦ：Inverse Document Frequency）、赤池情報量基準、及びカイ二乗値の値が、特徴量が持つ値として算出される。次に、特徴量が持つ値が高いものから順番に一定数の特徴量を抽出する。上記の特徴量の抽出を、ユーザ毎に行う。そして、ユーザ毎に抽出された特徴量に基づいて、ユーザ毎に抽出された、推定したい項目のユーザ属性情報を教師信号として、単純ベイズ分類器（参考文献（Andrew McCallum，Kamal Nigam，「A comparison of event models for Naive Bayes text classification」，In proceedings of AAAI WORKSHOP ON LEARNING FOR TEXT CATEGORIZATION，1998，p.41-48）を参照）、又はサポートベクターマシン（参考文献（Corinna Cortes，Vladimir Vapnik，「Support-Vector Networks」，Machine Learning，1995，p.237-297）を参照）などの方法で推定器を構築する。本実施の形態では、単純ベイズ分類器を推定器として構築する。上記の推定器の構築を、推定したユーザ属性情報の項目毎に行う。
【００５０】
投稿文書推定器構築部２４１は、外部サイトユーザ属性抽出部２３４によってユーザ属性情報が抽出されたユーザの各々について、構築用投稿文書抽出部２２で当該ユーザのマイクロブログ文書集合から抽出されたマイクロブログ投稿文書に対して抽出される特徴量と、外部サイトユーザ属性抽出部２３４によって抽出された当該ユーザのユーザ属性情報とに基づいて、推定したいユーザ属性の項目毎の推定器からなる投稿文書推定器を構築する。投稿文書推定器の各推定器は、マイクロブログ投稿文書から抽出される特徴量を入力とし、ユーザ属性の項目が各クラスである確率値を出力するものである。
【００５１】
具体的には、プロフィール文書推定器構築部２４０と同様に、形態素解析を行った後、特徴量を抽出し、各特徴量について特徴量が持つ値を算出して、一定数の特徴量を抽出する。ユーザ毎に抽出された一定数の特徴量に基づいて、ユーザ毎に抽出された、推定したい項目のユーザ属性情報を教師信号として、推定器を構築する。上記の推定器の構築を、推定したいユーザ属性情報の項目毎に行う。なお、以下では、プロフィール文書推定器と投稿文書推定器の各々は、性別推定器からなる場合を例に説明する。
【００５２】
記憶部３は、プロフィール文書推定器記憶部３０と、投稿文書推定器記憶部３１とから構成されている。
【００５３】
プロフィール文書推定器記憶部３０には、プロフィール文書推定器構築部２４０によって構築されたプロフィール文書推定器が記憶される。
【００５４】
投稿文書推定器記憶部３１には、投稿文書推定器構築部２４１によって構築された投稿文書推定器が記憶される。
【００５５】
＜マイクロブログユーザ属性推定装置のシステム構成＞
図３は、本発明の実施の形態に係るマイクロブログユーザ属性推定装置１００を示すブロック図である。このマイクロブログユーザ属性推定装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するマイクロブログユーザ属性推定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とを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００５６】
本実施の形態に係るマイクロブログユーザ属性推定装置１００は、図３に示すように、入力部４と、記憶部５と、演算部６と、出力部７とを備えている。
【００５７】
入力部４は、ユーザ属性推定対象であるマイクロブログのユーザのマイクロブログユーザＩＤの入力を受け付ける。
【００５８】
記憶部５は、プロフィール文書推定器記憶部５０と、投稿文書推定器記憶部５１とから構成されている。
【００５９】
プロフィール文書推定器記憶部５０には、上記マイクロブログユーザ属性推定器構築装置１０によって構築されたプロフィール文書推定器が記憶される。
【００６０】
投稿文書推定器記憶部５１には、上記マイクロブログユーザ属性推定器構築装置１０によって構築された投稿文書推定器が記憶される。
【００６１】
演算部６は、マイクロブログ文書収集部６０と、プロフィール文書抽出部６２と、プロフィール文書推定部６３と、投稿文書抽出部６４と、投稿文書推定部６５と、推定結果統合部６６とから構成されている。
【００６２】
マイクロブログ文書収集部６０は、入力部４により入力されたマイクロブログユーザＩＤに基づいて、当該マイクロブログユーザＩＤに対応するマイクロブログサイト６１にインターネット１５を介してアクセスする。そして、マイクロブログサイト６１に含まれるマイクロブログ文書を収集する。
【００６３】
プロフィール文書抽出部６２は、マイクロブログ文書収集部６０によって収集されたマイクロブログ文書からプロフィール文書を抽出する。
【００６４】
プロフィール文書推定部６３は、プロフィール文書抽出部６２によって抽出されたプロフィール文書と、プロフィール文書推定器記憶部５０に記憶されているプロフィール文書推定器とに基づいて、ユーザ属性情報を推定する。
具体的には、マイクロブログ文書中のプロフィール文書ｕｐに対してプロフィール文書推定器によってユーザ属性を推定する。プロフィール文書推定器による推定結果ｐｐ（ｕｐ）は推定するユーザ属性の項目のクラスごとに確率値として出力される。例えば、ユーザ属性の項目が性別である場合には、クラスごとに男性0.60、女性0.40と出力される。
【００６５】
より詳細には、プロフィール文書推定部６３は、プロフィール文書抽出部６２によって抽出されたプロフィール文書ｕｐについて、まず、形態素解析を行う。そして、形態素解析によって得られた解析結果に基づいて、プロフィール文書ｕｐについて、各特徴量の出現数を数え上げ、出現した特徴量を抽出する。ここで、抽出される特徴量は、上記マイクロブログユーザ属性推定器構築装置１０によってプロフィール文書推定器を構築する際に用いた特徴量のうち全部又は一部の特徴量である。
【００６６】
次に、プロフィール文書推定部６３は、抽出された特徴量と、プロフィール文書推定器記憶部５０に記憶されているプロフィール文書推定器とに基づいて、ユーザ属性の項目のクラスごとに、確率値を推定結果ｐｐ（ｕｐ）として出力する。
【００６７】
また、プロフィール文書推定部６３は、ユーザ属性を推定すると共に、特徴量の出現を数え上げる際の特徴量に関する情報を記録する。当該記録する情報は、後述する推定結果統合部６６で使用される情報に準ずる。例えば、特徴量の出現数、出現した特徴量の種類数、特徴量が持つ値（ＴＦ−ＩＤＦ、赤池情報量基準、カイ二乗値などの値）、又は特徴量を値の降順に整列したときの順位を記録する。なお、プロフィール文書推定部６３は、推定手段の一例である。
【００６８】
投稿文書抽出部６４は、マイクロブログ文書収集部６０によって収集されたマイクロブログ文書からマイクロブログ投稿文書集合を抽出する。
【００６９】
投稿文書推定部６５は、投稿文書抽出部６４によって抽出されたマイクロブログ投稿文書集合と、投稿文書推定器記憶部５１に記憶されている投稿文書推定器とに基づいて、ユーザ属性情報を推定する。具体的には、マイクロブログ文書中のマイクロブログ投稿文書ｕｔに対して投稿文書推定器を用いてユーザ属性を推定する。投稿文書推定器による推定結果ｐｔ（ｕｔ）は推定するユーザ属性の項目のクラスごとに確率値として出力される。
より詳細には、投稿文書推定部６５は、プロフィール文書推定部６３と同様に、形態素解析を行った後、マイクロブログ投稿文書ｕｔについて、各特徴量の出現数を数え上げ、出現した特徴量を抽出する。ここで、抽出される特徴量は、上記マイクロブログユーザ属性推定器構築装置１０によって投稿文書推定器を構築する際に用いた特徴量のうち全部又は一部の特徴量である。
【００７０】
次に、投稿文書推定部６５は、抽出された特徴量と、投稿文書推定器とに基づいて、ユーザ属性の項目のクラスごとに、確率値を推定結果ｐｔ（ｕｔ）として出力する。
【００７１】
また、投稿文書推定部６５は、プロフィール文書推定部６３と同様に、ユーザ属性を推定すると共に、特徴量の出現を数え上げる際の特徴量に関する情報を記録する。なお、投稿文書推定部６５は、推定手段の一例である。
【００７２】
推定結果統合部６６は、プロフィール文書推定器を構築するために用いられた特徴量のうち、プロフィール文書中に出現した特徴量の種類数、及び投稿文書推定器を構築するために用いられた特徴量のうち、マイクロブログ投稿文書中に出現した特徴量の種類数に応じて、プロフィール文書推定器及び投稿文書推定器の各々に対する重みとしての信頼度を算出する。そして、算出された信頼度に基づいて、プロフィール文書推定器及び投稿文書推定器の各々によって推定されたユーザ属性情報を統合して、推定対象のユーザのユーザ属性情報を推定する。
具体的には、推定結果統合部６６は、プロフィール文書推定部６３による推定及び投稿文書推定部６５による推定と共に記録された特徴量に関する情報に基づいて、各推定結果に対する重みとしての信頼度を算出する。
そして、プロフィール文書推定部６３によって推定された推定結果と、投稿文書推定部６５によって推定された推定結果と、算出された信頼度とに基づいて、ユーザ属性の項目のクラス毎に、最終的な推定結果p（ｕ）を出力する。推定結果p（ｕ）の算出式を、以下の（１）式に示す。
【００７３】
【数１】
2014115948.tif 000003
【００７４】
ここで、ｒｐ（ｕ）はプロフィール文書推定器が出力した推定結果ｐｐ（ｕｐ）の信頼度、ｒｔ（ｕ）は投稿文書推定器が出力した推定結果ｐｔ（ｕｔ）の信頼度である。ｒｐ（ｕ）とｒｔ（ｕ）は、ｒｐ（ｕ）＋ｒｔ（ｕ）＝１を満たす。信頼度の算出方法として、使用された特徴量の種類数を用いる場合、ｒｐ（ｕ）とｒｔ（ｕ）は以下の（２）〜（５）式のように計算される。
【００７５】
【数２】
2014115948.tif 000004
【００７６】
ここで、ｉｐ（ｕｐ）はプロフィール文書推定器が持つ全特徴量種数｜Ｖｐ｜のうち、プロフィール文書ｕｐに含まれていた特徴量の種類数ｖｐ（uｐ）が出現したときの選択情報量を示す。ｉｔ（ｕｔ）はマイクロブログ投稿文書に関して同様である。αは０を対数にとらないように加えるための定数で、α＝１などを用いる。出現した特徴量の種類数が多いほど、推定に必要になる手がかりは増えていくので、推定精度は上がる。特徴量の種類数が多いほど、選択情報量は小さくなっていく。選択情報量が小さいと、信頼度の分母が小さくなるので信頼度は大きくなる。
選択情報量の計算において、全体の特徴量に対する該ユーザの特徴量の割合が計算できれば、出現する特徴量の種類数の代わりに、特徴量の出現数、特徴量が持つ値（ＴＦ−ＩＤＦ、赤池情報量基準、及びカイ二乗値の値）、特徴量を値の降順に整列したときの順位などを用いても良い。
【００７７】
推定結果統合部６６は、上記（１）式〜（５）式に従って算出した各クラスの推定結果に基づいて、最も値が大きかったクラスを、ユーザ属性の推定結果として出力する。なお、推定結果統合部６６は、推定手段の一例である。
【００７８】
出力部７は、推定結果統合部６６によって算出された推定結果を出力する。
【００７９】
＜マイクロブログユーザ属性推定器構築装置の作用＞
次に、本実施の形態に係るマイクロブログユーザ属性推定器構築装置１０の作用について説明する。まず、マイクロブログサイト６１から得られる複数のマイクロブログユーザ毎のマイクロブログ文書の集合であるマイクロブログ文書集合がマイクロブログユーザ属性推定器構築装置１０に入力されると、マイクロブログユーザ属性推定器構築装置１０によって、入力された複数のマイクロブログ文書集合が、マイクロブログ文書データベース２０へ格納される。そして、マイクロブログユーザ属性推定器構築装置１０によって、図４に示す構築処理ルーチンが実行される。
【００８０】
まず、ステップＳ１００において、対象となるユーザを設定する。次に、ステップＳ１０２において、上記ステップＳ１００で設定された対象ユーザによって作成されたマイクロブログ文書集合を取り出す。
【００８１】
そして、ステップＳ１０４において、外部サイトＩＤ抽出部２３０によって、上記ステップＳ１０２で取り出した対象ユーザのマイクロブログ文書集合のうちのプロフィール情報から、ユーザが利用している外部サイトのＵＲＬを抽出すると共に、当該ＵＲＬに含まれる当該外部サイトのユーザＩＤを抽出する。
【００８２】
そして、ステップＳ１０６において、上記ステップＳ１０４でユーザＩＤが抽出できたか否かを判定する。ユーザＩＤが抽出できた場合には、ステップＳ１０８へ移行する。ユーザＩＤが抽出できなかった場合には、ステップＳ１００へ戻り、次の対象ユーザを設定する。
【００８３】
ステップＳ１０８において、外部サイトユーザプロフィール収集部２３２によって、上記ステップＳ１０４で抽出されたＵＲＬに基づいて、インターネット１５を介して外部サイト２３１にアクセスする。そして当該外部サイト２３１から、上記ステップＳ１０４で抽出されたユーザＩＤを用いて、対象ユーザのプロフィール情報を収集する。
【００８４】
次に、ステップＳ１１０において、外部サイトユーザ属性抽出部２３４によって、上記ステップＳ１０８で収集された対象ユーザのプロフィール情報から、対象ユーザのプロフィールに関する属性を示すユーザ属性情報を抽出する。
【００８５】
そして、ステップＳ１１２において、上記ステップＳ１１０でユーザ属性情報を抽出できたか否かを判定する。ユーザ属性情報が抽出できた場合には、ステップＳ１１４へ移行する。ユーザ属性情報が抽出できなかった場合には、ステップＳ１００へ戻り、次の対象ユーザを設定する。
【００８６】
ステップＳ１１４において、構築用プロフィール文書抽出部２１によって、上記ステップＳ１０２で取り出された対象ユーザのマイクロブログ文書集合から、プロフィール文書を抽出する。
【００８７】
次に、ステップＳ１１６において、上記ステップＳ１１４で抽出されたプロフィール文書から特徴量を抽出し、抽出された特徴量と、上記ステップＳ１１０で抽出されたユーザ属性情報との組をメモリ（図示省略）に記録する。
【００８８】
次に、ステップＳ１１８において、構築用投稿文書抽出部２２によって、対象ユーザのマイクロブログ文書集合から、マイクロブログ投稿文書集合を抽出する。
【００８９】
次に、ステップＳ１２０において、上記ステップＳ１１８で抽出されたマイクロブログ投稿文書集合から特徴量を抽出し、上記ステップＳ１１４で抽出されたユーザ属性情報と、抽出された特徴量との組をメモリ（図示省略）に記録する。
【００９０】
次に、ステップＳ１２２において、マイクロブログ文書データベース２０に記憶されている全てのユーザのマイクロブログ文書集合について、上記ステップＳ１００〜Ｓ１２０の処理を実行したか否かを判定する。そして、上記ステップＳ１００〜Ｓ１２０の処理を実行していないユーザのマイクロブログ文書集合が存在する場合には、上記ステップＳ１００へ戻り、当該ユーザを対象ユーザに設定する。一方、全てのユーザのマイクロブログ文書集合について、上記ステップＳ１００〜Ｓ１２０処理を実行した場合には、ステップＳ１２４へ進む。
【００９１】
ステップＳ１２４において、プロフィール文書推定器構築部２４０によって、上記ステップＳ１１６で記録された全てのユーザの各々についての、プロフィール文書から抽出された特徴量と、当該ユーザ属性情報との組に基づいて、プロフィール文書推定器を構築する。
【００９２】
次に、ステップＳ１２６において、上記ステップＳ１２４で構築されたプロフィール文書推定器をプロフィール文書推定器記憶部３０へ格納する。
【００９３】
ステップＳ１２８において、投稿文書推定器構築部２４１によって、上記ステップＳ１２０で記録された全てのユーザの各々についての、マイクロブログ投稿文書から抽出された特徴量と、当該ユーザ属性情報との組に基づいて、投稿文書推定器を構築する。
【００９４】
次にステップＳ１３０において、上記ステップＳ１２８で構築された投稿文書推定器を投稿文書推定器記憶部３１へ格納して、構築処理ルーチンを終了する。
【００９５】
＜マイクロブログユーザ属性推定装置の作用＞
次に、本実施の形態に係るマイクロブログユーザ属性推定装置１００の作用について説明する。まず、マイクロブログユーザ属性推定器構築装置１０のプロフィール文書推定器記憶部３０に記憶されているプロフィール文書推定器と、投稿文書推定器記憶部３１に記憶されている投稿文書推定器とが、マイクロブログユーザ属性推定装置１００に入力されると、プロフィール文書推定器がプロフィール文書推定器記憶部５０に、投稿文書推定器が投稿文書推定器記憶部５１に格納される。そして、推定したいユーザのマイクロブログユーザＩＤがマイクロブログユーザ属性推定装置１００に入力されると、マイクロブログユーザ属性推定装置１００によって、図５に示すマイクロブログユーザ属性推定処理ルーチンが実行される。
【００９６】
まず、ステップＳ２００において、入力部４により入力されたユーザ属性推定対象であるユーザのマイクロブログユーザＩＤを受け付ける。
【００９７】
次に、ステップＳ２０２において、マイクロブログ文書収集部６０によって、インターネット１５を介してマイクロブログサイト６１にアクセスすると共に、上記ステップＳ２００で入力されたマイクロブログユーザＩＤを用いて、マイクロブログサイト６１から、当該マイクロブログユーザＩＤに対応するマイクロブログ文書集合を収集する。
【００９８】
次に、ステップＳ２０４において、プロフィール文書抽出部６２によって、上記ステップＳ２０２で収集されたマイクロブログ文書集合からプロフィール文書を抽出する。
【００９９】
そして、ステップＳ２０６において、プロフィール文書推定部６３によって、上記ステップＳ２０４で抽出されたプロフィール文書から特徴量を抽出し、抽出された特徴量と、プロフィール文書推定器記憶部５０に記憶されているプロフィール文書推定器とに基づいて、ユーザ属性を推定する。
【０１００】
ステップＳ２０８において、投稿文書抽出部６４によって、上記ステップＳ２０２で収集されたマイクロブログ文書集合からマイクロブログ投稿文書集合を抽出する。
【０１０１】
次にステップＳ２１０において、投稿文書推定部６５によって、上記ステップＳ２０８で抽出されたマイクロブログ投稿文書集合から特徴量を抽出し、抽出された特徴量と、投稿文書推定器記憶部５１に記憶されている投稿文書推定器とに基づいて、ユーザ属性を推定する。
【０１０２】
そして、ステップＳ２１２において、プロフィール文書推定部６３及び投稿文書推定部６５によって、上記ステップＳ２０６と、上記ステップＳ２１０との各推定に使用した特徴量に関する情報をメモリ（図示省略）に記録する。
【０１０３】
そして、ステップＳ２１４において、推定結果統合部６６によって、上記ステップＳ２１２で記録された特徴量に関する情報（特徴量の種類数）に応じて、各推定器に対する重みとしての信頼度を算出する。そして、算出された信頼度に基づいて、プロフィール文書推定器及び投稿文書推定器の各々によって推定されたユーザ属性を統合して、推定対象のユーザのユーザ属性を推定する。
【０１０４】
そして、ステップＳ２１６において、出力部７によって、上記ステップＳ２１４で推定された推定結果を出力して、マイクロブログユーザ属性推定処理ルーチンを終了する。
【０１０５】
＜マイクロブログユーザの属性推定例＞
次に本実施の形態に係るマイクロブログユーザ属性推定装置によるユーザ属性推定例を示す。
【０１０６】
図６に、マイクロブログユーザ属性推定装置によるユーザ属性推定例を示す。プロフィール文書には「子持ち」といったある程度の年齢に特有な単語や、顔文字などある程度若い人が使用する単語が含まれているため、１０代は０．２５、２０代は０．４５、３０代は０．２０、４０代以上は０．１０の確率であるとプロフィール文書推定器は推定している。一方、マイクロブログ投稿文書には顔文字が含まれていないため、プロフィール文書よりも少し年齢が上であると推定しており、１０代は０．０５、２０代は０．４０、３０代は０．４５、４０代以上は０．１０の確率である。マイクロブログ投稿文書の推定結果だけでは、ユーザを３０代であると推定することになり、実際の年齢である２０代とは異なる誤った推定結果を提示することになる。また、プロフィール文書推定器と投稿文書推定器の推定結果は異なっているうえ、どちらの推定結果も共に０．４５の確率であり、最大確率となる年代を採用することもできない。
【０１０７】
本実施の形態では、用意していた特徴量の数に対してどれくらいの特徴量を使用して推定結果を出力したかを考慮し、それを信頼度として算出することでプロフィール文書推定器と投稿文書推定器の推定結果を重みづけて統合している。結果として、１０代は０．１０００、２０代は０．４１２５、３０代は０．３８７５、４０代以上は０．１０００の確率であると推定しており、推定結果の２０代は実際の年齢と一致している。プロフィール文書推定器の推定結果と投稿文書推定結果を、使用された特徴量に応じて重みづけて統合することで、自信を持って推定した推定器の結果を重視した、より信頼度の高い推定結果を得ることができている。
【０１０８】
以上説明したように、本実施の形態に係るマイクロブログユーザ属性推定器構築装置によれば、マイクロブログサイトの各ユーザによって作成されたマイクロブログ文書集合から、当該ユーザが利用している外部サイトのＵＲＬ及びユーザＩＤを抽出し、当該ＵＲＬの外部サイトから、ユーザのプロフィール情報を収集してユーザ属性情報を抽出し、マイクロブログ文書集合のうちのプロフィール文書又はマイクロブログ投稿文書から抽出される特徴量と、抽出されたユーザ属性情報とに基づいて、ユーザ属性情報を推定するためのユーザ属性推定器を構築することにより、マイクロブログのプロフィール欄が自由記述形式の文書であるためにユーザ属性情報が不明確である場合であっても、ユーザのユーザ属性情報を得るためのユーザ属性推定器を構築することができる。
【０１０９】
また、プロフィール文書推定器には、「どんなユーザ」が「どんなプロフィール文書を持っているか」ということが学習され、投稿文書推定器には、「どんなユーザ」が「どんな投稿文書を持っているか」ということが学習されることにより、「どんなユーザ」ということが外部サイトを利用することによってうまく学習されるため、精度よくユーザ属性を推定することができる。
【０１１０】
また、本実施の形態に係るマイクロブログユーザ属性推定装置によれば、推定対象のユーザによって作成されたマイクロブログ文書集合を収集し、当該マイクロブログ文書集合のプロフィール文書及びマイクロブログ投稿文書から抽出される特徴量と、予め構築された複数のユーザ属性推定器とに基づいて、ユーザ属性推定器毎に、ユーザ属性情報を推定すると共に、プロフィール文書及びマイクロブログ投稿文書から抽出された特徴量の種類数に応じて求められた重みに基づいて、推定されたユーザ属性情報を統合して、推定対象のユーザのユーザ属性情報を推定することにより、マイクロブログのプロフィール欄が自由記述形式の文書であってもユーザ属性を推定することができる。
【０１１１】
また、マイクロブログと外部サイトの双方を利用しているユーザを発見してユーザアカウントを紐付け、外部サイトのプロフィール情報を流用することにより、人間の観察を必要としない自動的なアノテーションが可能となる。
【０１１２】
また、人間の観察を必要としない自動的なアノテーションが可能となるため、ユーザ属性推定器を自動的に構築することができる。
【０１１３】
また、プロフィール文書とマイクロブログ投稿文書の双方を推定対象とし、両推定結果を信頼度に応じた重みづけによって統合することで、精度の高い推定結果を出力することができる。
【０１１４】
なお、本発明は、上述した実施形態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。
【０１１５】
例えば、マイクロブログユーザ属性推定器構築装置におけるプロフィール文書推定器構築部２４０及び投稿文書推定器構築部２４１、並びにマイクロブログユーザ属性推定装置におけるプロフィール文書推定部６３及び投稿文書推定部６５では、形態素解析によって、文書を文字列単位に分割する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、n-gram分割など他の手法によって、文書を文字列単位に分割しても良い。
【０１１６】
また、マイクロブログユーザ属性推定器構築装置におけるプロフィール文書推定器構築部２４０及び投稿文書推定器構築部２４１、並びにマイクロブログユーザ属性推定装置におけるプロフィール文書推定部６３及び投稿文書推定部６５における、プロフィール文書推定器と投稿文書推定器の各々は、性別推定のための性別推定器から構成される場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。プロフィール文書推定器と投稿文書推定器の各々を、ユーザ属性の複数の項目に対する複数の推定器から構成しても良い。
【０１１７】
また、マイクロブログユーザ属性推定器構築装置におけるマイクロブログユーザ属性推定器構築部２４では、プロフィール文書推定器及び投稿文書推定器を構築する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、プロフィール文書推定器と投稿文書推定器の何れか一方のみを構築するようにしても良い。その場合には、マイクロブログユーザ属性推定装置においては、プロフィール文書推定器と投稿文書推定器の何れか一方を用いてユーザ属性の推定を行う。
【０１１８】
また、マイクロブログユーザ属性推定器構築装置におけるプロフィール文書推定器構築部２４０及び投稿文書推定器構築部２４１、並びにマイクロブログユーザ属性推定装置におけるプロフィール文書推定部６３及び投稿文書推定部６５では、ＴＦ−ＩＤＦ、赤池情報量基準、及びカイ二乗値の値を特徴量が持つ値として算出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他の手法により特徴量が持つ値を算出しても良い。
【０１１９】
また、マイクロブログユーザ属性推定装置における推定結果統合部６６は、各推定器によって算出した推定結果に基づいて、最も値が大きかったクラスの推定結果を出力する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、推定結果が、ある閾値以上の値をもつクラスすべてを推定結果として出力してもよい。または、クラスの代わりに確率値を推定結果として出力しても良い。
【０１２０】
また、上述のマイクロブログユーザ属性推定器構築装置は、プロフィール文書推定器記憶部３０及び投稿文書推定器記憶部３１を備えている場合について説明したが、例えばプロフィール文書推定器記憶部３０及び投稿文書推定器記憶部３１がマイクロブログユーザ属性推定器構築装置の外部装置に設けられ、マイクロブログユーザ属性推定器構築装置は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、プロフィール文書推定器記憶部３０及び投稿文書推定器記憶部３１を参照するようにしてもよい。
【０１２１】
また、上述のマイクロブログユーザ属性推定装置についても、外部装置に設けられた、プロフィール文書推定器記憶部５０及び投稿文書推定器記憶部５１と通信手段を用いて通信することにより、プロフィール文書推定器記憶部５０及び投稿文書推定器記憶部５１を参照するようにしてもよい。
【０１２２】
また、上記実施の形態では、マイクロブログユーザ属性推定器構築装置とマイクロブログユーザ属性推定装置とを別々の装置として構成する場合を例に説明したが、マイクロブログユーザ属性推定器構築装置とマイクロブログユーザ属性推定装置とを１つの装置として構成してもよい。
【０１２３】
また、本実施の形態は、マイクロブログに特に有効であるが、プロフィールにＵＲＬが記述でき、プロフィール文書が自由記述形式であって、かつ、文書が投稿できるあらゆるサイトに対して適用することが可能である。
【０１２４】
また、上記の実施の形態で説明した、マイクロブログユーザ属性を推定すると共に、マイクロブログユーザの投稿を分析するようなマーケティングツール、マイクロブログユーザ属性に応じた商品、サービス、情報のレコメンデーションサービスなどに利用することも可能である。
【０１２５】
上述のマイクロブログユーザ属性推定器構築装置及びマイクロブログユーザ属性推定装置は、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。
【０１２６】
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】
【０１２７】
２     構築用演算部
６     演算部
１０   マイクロブログユーザ属性推定器構築装置
２０   マイクロブログ文書データベース
２１   構築用プロフィール文書抽出部
２２   構築用投稿文書抽出部
２３   外部サイトユーザ属性収集部
２４   マイクロブログユーザ属性推定器構築部
３０   プロフィール文書推定器記憶部
３１   投稿文書推定器記憶部
５０   プロフィール文書推定器記憶部
５１   投稿文書推定器記憶部
６０   マイクロブログ文書収集部
６２   プロフィール文書抽出部
６３   プロフィール文書推定部
６４   投稿文書抽出部
６５   投稿文書推定部
６６   推定結果統合部
１００ マイクロブログユーザ属性推定装置
２３０ 外部サイトＩＤ抽出部
２３２ 外部サイトユーザプロフィール収集部
２３４ 外部サイトユーザ属性抽出部
２４０ プロフィール文書推定器構築部
２４１ 投稿文書推定器構築部
【図１】
2014115948.tif 000005
【図２】
2014115948.tif 000006
【図３】
2014115948.tif 000007
【図４】
2014115948.tif 000008
【図５】
2014115948.tif 000009
【図６】
2014115948.tif 000010