(57)【要約】【課題】  特徴の推定対象となるユーザ及び当該ユーザと直接繋がりのあるユーザに係るデータからユーザ特徴推定に活用可能なデータを十分に得られない場合であっても、十分な精度のユーザ特徴推定を行う。【解決手段】  特徴推定装置１０は、ユーザの特徴推定を行う装置であって、複数のユーザ間のリンク関係を示すリンク情報を取得するデータ取得部１３と、取得したリンク情報に基づいて、有名人と推定補助者との間の類似度を算出する類似度算出部１６と、推定補助者と、推定対象のユーザとリンク関係を有する有名人との間の類似度に基づいて、当該推定対象のユーザの特徴推定に利用する推定補助者を特定する特定部１７と、特定した推定補助者に関するデータを用いて推定対象のユーザの特徴推定を行うユーザ特徴生成部１８とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの特徴推定を行う特徴推定装置であって、
複数のユーザ間のリンク関係を示すリンク情報を取得するリンク情報取得手段と、
前記リンク情報取得手段によって取得されたリンク情報に基づいて、予め設定された１以上の第１のユーザと予め設定された１以上の第２のユーザとの間の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段によって算出された、第２のユーザと、推定対象のユーザとリンク関係を有する第１のユーザとの間の類似度に基づいて、当該推定対象のユーザの特徴推定に利用する第２のユーザを特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された第２のユーザに関するデータを用いて前記推定対象のユーザの特徴推定を行う特徴推定手段と、
前記特徴推定手段によって行われたユーザの特徴推定を示す情報を出力する出力手段と、
を備える特徴推定装置。
【請求項２】
前記類似度算出手段は、前記第１のユーザとリンク関係があるユーザ、及び前記第２のユーザとリンク関係があるユーザの一致度に基づいて、前記類似度を算出する、請求項１に記載の特徴推定装置。
【請求項３】
前記類似度算出手段は、前記第１のユーザとリンク関係があるユーザの数、及び前記第２のユーザとリンク関係があるユーザの数のうち少ないものを分母、前記第１のユーザ及び前記第２のユーザの双方とリンク関係があるユーザの数を分子とした数を前記一致度とする、請求項２に記載の特徴推定装置。
【請求項４】
前記特徴推定手段は、前記第２のユーザに関するデータとして当該第２のユーザに係るテキストに含まれる単語を用いて前記推定対象のユーザの特徴推定を行う、請求項１〜３の何れか一項に記載の特徴推定装置。
【請求項５】
前記特徴推定手段は、前記推定対象のユーザに係るテキストに含まれる単語も用いて前記推定対象のユーザの特徴推定を行う、請求項４に記載の特徴推定装置。
【請求項６】
前記リンク情報取得手段は、前記複数のユーザ間のリンク関係の方向も示すリンク情報を取得する、請求項１〜５の何れか一項に記載の特徴推定装置。
【請求項７】
ユーザの特徴推定を行う特徴推定方法であって、
複数のユーザ間のリンク関係を示すリンク情報を取得するリンク情報取得ステップと、
前記リンク情報取得ステップにおいて取得されたリンク情報に基づいて、予め設定された１以上の第１のユーザと予め設定された１以上の第２のユーザとの間の類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記類似度算出ステップにおいて算出された、第２のユーザと、推定対象のユーザとリンク関係を有する第１のユーザとの間の類似度に基づいて、当該推定対象のユーザの特徴推定に利用する第２のユーザを特定する特定ステップと、
前記特定ステップにおいて特定された第２のユーザに関するデータを用いて前記推定対象のユーザの特徴推定を行う特徴推定ステップと、
前記特徴推定ステップにおいて行われたユーザの特徴推定を示す情報を出力する出力ステップと、
を含む特徴推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの特徴推定を行う特徴推定装置及び特徴推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネット上の情報を用いたユーザ特徴推定においては、推定対象の本人、及び当該本人の友人等の本人と繋がりのあるユーザのデータ（テキスト情報等）に基づく手法が用いられている（下記特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３０９６６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の方法では以下に示すような問題点があった。ユーザの特徴を示す情報として、例えばテキスト情報中に出現する人物名や地名等の固有名詞及びその出現頻度データを用いることができる。このようなユーザの特徴は、ニュースや商品を推薦（レコメンド）する手法に用いられる。このようなユーザ特徴の抽出元として、例えばＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）と呼ばれるマイクロブログにおいてユーザが投稿したテキストやユーザ間の繋がりを示す情報を利用することが考えられる。
【０００５】
しかしながら、このようなマイクロブログに投稿されるテキストは、雨が降ってきた、電車が遅延している等、通常のテキスト文書と比較してユーザの特徴推定に用いることができる固有名詞の出現頻度が低いテキストであることが多い。即ち、上記のようにマイクロブログの情報には、本人及び本人と直接繋がりのある友人等のデータ内にユーザ特徴推定に活用可能なデータが少ない、又は存在しない場合がある。その場合は、十分な精度のユーザ特徴推定を行うことができないという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、特徴の推定対象となるユーザ及び当該ユーザと直接繋がりのあるユーザに係るデータからユーザ特徴推定に活用可能なデータを十分に得られない場合であっても、十分な精度のユーザ特徴推定を行うことができる特徴推定装置及び特徴推定方法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】
【０００７】
上記の目的を達成するために、本発明に係る特徴推定装置は、ユーザの特徴推定を行う特徴推定装置であって、複数のユーザ間のリンク関係を示すリンク情報を取得するリンク情報取得手段と、リンク情報取得手段によって取得されたリンク情報に基づいて、予め設定された１以上の第１のユーザと予め設定された１以上の第２のユーザとの間の類似度を算出する類似度算出手段と、類似度算出手段によって算出された、第２のユーザと、推定対象のユーザとリンク関係を有する第１のユーザとの間の類似度に基づいて、当該推定対象のユーザの特徴推定に利用する第２のユーザを特定する特定手段と、特定手段によって特定された第２のユーザに関するデータを用いて推定対象のユーザの特徴推定を行う特徴推定手段と、特徴推定手段によって行われたユーザの特徴推定を示す情報を出力する出力手段と、を備える。
【０００８】
本発明に係る本文抽出装置では、第２のユーザと、推定対象のユーザとリンク関係を有する第１のユーザとの間の類似度に基づいて、当該推定対象のユーザの特徴推定に利用する第２のユーザが特定され、第２のユーザに関するデータからユーザの特徴推定が行われる。ここで、第２のユーザは、推定対象のユーザと直接リンク関係を有していなくてもよい。従って、本発明に係る本文抽出装置によれば、第２のユーザをユーザ特徴推定に活用可能なデータを有するユーザとすれば、特徴の推定対象となるユーザ及び当該ユーザと直接繋がりのあるユーザに係るデータからユーザ特徴推定に活用可能なデータを十分に得られない場合であっても、十分な精度のユーザ特徴推定を行うことができる。
【０００９】
類似度算出手段は、第１のユーザとリンク関係があるユーザ、及び第２のユーザとリンク関係があるユーザの一致度に基づいて、類似度を算出する、こととしてもよい。この構成によれば、計算量の少ない演算により、ユーザ間の類似度を算出することができる。
【００１０】
類似度算出手段は、第１のユーザとリンク関係があるユーザの数、及び第２のユーザとリンク関係があるユーザの数のうち少ないものを分母、第１のユーザ及び第２のユーザの双方とリンク関係があるユーザの数を分子とした数を一致度とする、こととしてもよい。この構成によれば、第１のユーザと第２のユーザとの何れかとリンク関係を有するユーザが極端に少ない場合等であっても、正確にユーザ間の類似度を算出することができる。
【００１１】
特徴推定手段は、第２のユーザに関するデータとして当該第２のユーザに係るテキストに含まれる単語を用いて推定対象のユーザの特徴推定を行う、こととしてもよい。この構成によれば、適切かつ確実にユーザの特徴推定を行うことができる。
【００１２】
特徴推定手段は、推定対象のユーザに係るテキストに含まれる単語も用いて推定対象のユーザの特徴推定を行う、こととしてもよい。この構成によれば、ユーザ自身の情報に基づいてより適切にユーザの特徴推定を行うことができる。
【００１３】
リンク情報取得手段は、複数のユーザ間のリンク関係の方向も示すリンク情報を取得する、こととしてもよい。この構成によれば、リンクの方向にも基づいて適切にユーザの特徴推定を行うことができる。
【００１４】
ところで、本発明は、上記のように特徴推定装置の発明として記述できる他に、以下のように特徴推定方法の発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。
【００１５】
即ち、本発明に係る特徴推定方法は、ユーザの特徴推定を行う特徴推定方法であって、複数のユーザ間のリンク関係を示すリンク情報を取得するリンク情報取得ステップと、リンク情報取得ステップにおいて取得されたリンク情報に基づいて、予め設定された１以上の第１のユーザと予め設定された１以上の第２のユーザとの間の類似度を算出する類似度算出ステップと、類似度算出ステップにおいて算出された、第２のユーザと、推定対象のユーザとリンク関係を有する第１のユーザとの間の類似度に基づいて、当該推定対象のユーザの特徴推定に利用する第２のユーザを特定する特定ステップと、特定ステップにおいて特定された第２のユーザに関するデータを用いて推定対象のユーザの特徴推定を行う特徴推定ステップと、特徴推定ステップにおいて行われたユーザの特徴推定を示す情報を出力する出力ステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、特徴の推定対象となるユーザ及び当該ユーザと直接繋がりのあるユーザに係るデータからユーザ特徴推定に活用可能なデータを十分に得られない場合であっても、十分な精度のユーザ特徴推定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る特徴推定装置の機能構成を示す図である。
【図２】ユーザと別のユーザとのフォロー関係を示す図である。
【図３】有名人と有名人以外のユーザとのフォロー関係、及び推定補助者と推定補助者以外のユーザとのフォロー関係を示す図である。
【図４】有名人と有名人以外のユーザとのフォロー関係、及び推定補助者と推定補助者以外のユーザとのフォロー関係を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る特徴推定装置のハードウェア構成を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係る特徴推定装置で実行される処理である特徴推定方法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、図面と共に本発明に係る特徴推定装置及び特徴推定方法について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１９】
図１に本実施形態に係る特徴推定装置１０を示す。特徴推定装置１０は、ユーザの特徴推定を行う装置である。推定されたユーザの特徴は、例えば、コンテンツ配信を行う際に利用される。特徴推定装置１０は、具体的には例えば、インターネットＮ等のネットワークに接続されるサーバ装置である。本実施形態では、ユーザの特徴推定は、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ等のマイクロブログのデータを利用して行われる。本実施形態では、Ｔｗｉｔｔｅｒを例として説明する。
【００２０】
Ｔｗｉｔｔｅｒは、各ユーザがテキスト（ツイート）を投稿するシステムである。投稿されたテキストは、Ｔｗｉｔｔｅｒのシステムにおいて他のユーザから参照される。本実施形態では、当該テキストをユーザデータとしてユーザの特徴推定に利用する。なお、テキストであるユーザデータには、ツイートだけではなく、ユーザにおいて登録され他のユーザから参照可能なユーザの自己紹介文が含まれていてもよい。Ｔｗｉｔｔｅｒにおける各ユーザ（アカウント）には、ユーザを特定する情報であるユーザＩＤが付与されている。
【００２１】
Ｔｗｉｔｔｅｒにおいては、別のユーザを登録して当該別のユーザからの投稿を表示できる機能がある。このようにあるユーザが別のユーザを登録することをフォローと呼ぶ。図２に示すように、例えば、あるユーザ３０は、一般ユーザ３１である友人Ａ、友人Ｂ、友人ｎ及び有名人３２をフォローしている。このようにＴｗｉｔｔｅｒでは、ユーザ間にリンクが設けられる。また、フォローは、フォローしている側からフォローされている側への方向のリンク関係である。本実施形態では、当該リンク関係をユーザの特徴推定に利用する。なお、上記において、有名人とは、芸能人、政治家、タレント等のフォローされている数が多いユーザである。
【００２２】
上述したように、Ｔｗｉｔｔｅｒにおける通常のユーザの投稿は、ユーザの特徴推定を行うための情報が含まれていないことが多い。一方で、ユーザの特徴推定に活用可能なテキストを頻繁に投稿するユーザがいる。例えば、スポーツ新聞やタレントグループの広報担当者である。これらのユーザの投稿は、ニュースや芸能人に関する情報であるため、固有名詞が多く含まれており、ユーザの特徴推定に活用可能である。本実施形態では、これらのユーザを推定補助者と呼ぶ。
【００２３】
推定対象のユーザと推定補助者との間に直接リンク関係がある場合（例えば、推定対象のユーザが推定補助者をフォローしている場合）、推定補助者の投稿をユーザの特徴推定に利用することができる。しかし、直接リンク関係がない場合には、通常、推定補助者の投稿をユーザの特徴推定に利用することはできない。本実施形態では、推定対象のユーザと推定補助者との間に直接リンク関係がない場合であっても、推定補助者の投稿をユーザの特徴推定に利用できるようにするものである。図３に示すように、有名人３２及び推定補助者３３は、多くの一般ユーザ３１（例えば、有名人３２及び推定補助者３３以外のユーザ）からフォローされている。図３において、ハッチングされた丸で示す一般ユーザ３１は、有名人３２及び推定補助者３３の両方をフォローしている。
【００２４】
なお、本実施形態では、Ｔｗｉｔｔｅｒを例として説明するが、上記のユーザデータ及びリンク関係を利用できるものであれば任意のシステムや情報を利用して本発明を実施することができる。例えば、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）におけるユーザデータとユーザ間のリンク関係とを用いることができる。
【００２５】
引き続いて、本実施形態に係る特徴推定装置１０の機能について詳細に説明する。特徴推定装置１０は、ユーザの特徴推定に用いるデータを取得（受信）できるように、Ｔｗｉｔｔｅｒのサービスを提供するサーバとインターネットＮ等のネットワークを介して接続されている。図１に示すように、特徴推定装置１０は、有名人ユーザＩＤ記憶部１１と、推定補助者ユーザＩＤ記憶部１２と、データ取得部１３と、リンク情報記憶部１４と、ユーザデータ記憶部１５と、類似度算出部１６と、特定部１７と、ユーザ特徴生成部１８と、ユーザ特徴記憶部１９とを備えて構成される。
【００２６】
有名人ユーザＩＤ記憶部１１は、本発明における第１のユーザとして有名人のアカウントのユーザＩＤを記憶する手段である。上述したように有名人は、多数の一般ユーザから多くフォローされているユーザである。どのユーザが有名人であるかは特徴推定装置１０の管理者等によって予め設定され、有名人のユーザＩＤは当該管理者等により特徴推定装置１０に入力されている。有名人ユーザＩＤ記憶部１１は、１以上の有名人のユーザＩＤを、例えばリスト（一覧）で記憶している。なお、本実施形態では、有名人を第１のユーザとしているが、第１のユーザは必ずしも有名である必要はなく、本発明における第１のユーザとしての適格を満たすユーザであれば任意のユーザを第１のユーザとしてもよい。
【００２７】
推定補助者ユーザＩＤ記憶部１２は、本発明における第２のユーザとして推定補助者のアカウントのユーザＩＤを記憶する手段である。上述したように推定補助者は、ユーザの特徴推定に活用可能な投稿等をするユーザであり、また、多数の一般ユーザから多くフォローされているユーザである。どのユーザが推定補助者であるかは特徴推定装置１０の管理者等によって予め設定され、推定補助者のユーザＩＤは当該管理者等により特徴推定装置１０に入力されている。推定補助者ユーザＩＤ記憶部１２は、１以上の推定補助者のユーザＩＤを、例えばリスト（一覧）で記憶している。
【００２８】
データ取得部１３は、ユーザの特徴推定に必要なデータを取得する手段である。データ取得部１３は、例えば、インターネットＮ経由でＴｗｉｔｔｅｒのサーバに対してデータを要求することで、当該データを取得（受信）する。具体的には、データ取得部１３は、複数のユーザ間のリンク関係を示すリンク情報を取得するリンク情報取得手段である。リンク情報は、上述したユーザ間のフォロー関係を示す情報である。
【００２９】
データ取得部１３は、推定対象のユーザのユーザＩＤを入力する。この入力は、例えば、特徴推定装置１０に接続される端末から、特徴推定装置１０の管理者等による当該端末の操作により送信されるユーザＩＤを受信することにより行われる。データ取得部１３は、このユーザＩＤをキーとして、Ｔｗｉｔｔｅｒのサーバから当該ユーザがフォローしているユーザのユーザＩＤのリスト（一覧）をリンク情報として取得する。なお、このリンク情報は、推定対象のユーザから別のユーザへの方向のリンクを示すものである。なお、データ取得部１３は、推定対象のユーザに係るリンク情報を取得する際に、有名人ユーザＩＤ記憶部１１に記憶されている有名人のユーザＩＤを参照して、推定対象のユーザと有名人との間のリンク関係（当該ユーザから有名人へのフォロー関係）に係るリンク情報のみを取得することとしてもよい。
【００３０】
また、データ取得部１３は、有名人ユーザＩＤ記憶部１１から有名人のユーザＩＤを読み出して、各有名人のユーザＩＤをキーとして、Ｔｗｉｔｔｅｒのサーバから当該有名人をフォローしているユーザ（当該ユーザが有名人をフォローしている）のユーザＩＤのリスト（一覧）をリンク情報として取得する。なお、このリンク情報は、当該有名人以外のユーザから当該有名人への方向のリンクを示すものである。
【００３１】
また、データ取得部１３は、推定補助者ユーザＩＤ記憶部１２から推定補助者のユーザＩＤを読み出して、各推定補助者のユーザＩＤをキーとして、Ｔｗｉｔｔｅｒのサーバから当該推定補助者をフォローしているユーザ（当該ユーザが推定補助者をフォローしている）のユーザＩＤのリスト（一覧）をリンク情報として取得する。なお、このリンク情報は、当該推定補助者以外のユーザから当該推定補助者への方向のリンクを示すものである。データ取得部１３は、上記のように取得したユーザ間のフォロー関係を示すリンク情報をリンク情報記憶部１４に入力する。
【００３２】
データ取得部１３は、ユーザの特徴推定に用いる推定補助者に関するデータを取得する。具体的には、データ取得部１３は、推定補助者のユーザＩＤをキーとして、Ｔｗｉｔｔｅｒのサーバから当該推定補助者の投稿（ツイート）であるテキスト、及び当該推定補助者の自己紹介文であるテキストを取得する。また、データ取得部１３は、推定対象のユーザのユーザＩＤをキーとして、Ｔｗｉｔｔｅｒのサーバから当該推定対象のユーザの投稿（ツイート）であるテキスト、及び当該推定補助者の自己紹介文であるテキストを取得する。また、上記と同様に有名人の投稿及び自己紹介文を取得することとしてもよい。
【００３３】
なお、データ取得部１３は、各ユーザの投稿全てを取得することとしてもよいし、例えば、過去一か月分等の一定期間の投稿のみを取得することとしてもよい。データ取得部１３は、上記のように取得した各ユーザに係るテキストをユーザデータ記憶部１５に入力する。
【００３４】
また、上記の例では、各データをインターネットＮ等のネットワークを介して（外部インターネット環境より）取得しているが、例えば、特徴推定装置１０自体がマイクロブログのサービスを提供している等、自身のサーバ内から取得可能であればそこから取得してもよい。このような構成にすることで、各データの取得にかかる時間が短縮され、装置の動作パフォーマンスが向上する。
【００３５】
リンク情報記憶部１４は、データ取得部１３から入力されたリンク情報を記憶する。例えば、フォロー元のユーザのユーザＩＤとフォロー先のユーザのユーザＩＤとを対応付けて記憶しておく。
【００３６】
ユーザデータ記憶部１５は、データ取得部１３から入力された各ユーザに係るテキストを記憶する。例えば、ユーザのユーザＩＤとテキストとを対応付けて記憶しておく。
【００３７】
類似度算出部１６は、リンク情報記憶部１４に記憶されたリンク情報に基づいて、有名人と推定補助者との間の類似度を算出する類似度算出手段である。類似度算出部１６は、各有名人と各推定補助者との組み合わせのそれぞれに対して類似度を算出する。類似度算出部１６は、リンク情報によって示される、有名人をフォローしているユーザ（有名人とリンク関係があるユーザ）、及び推定補助者をフォローしているユーザ（推定補助者とリンク関係があるユーザ）の一致度に基づいて上記の類似度を算出する。
【００３８】
具体的には、類似度算出部１６は、有名人をフォローしているユーザの数（ユーザＩＤの数）、及び推定補助者をフォローしているユーザの数（ユーザＩＤの数）をカウントする。また、有名人と推定補助者との両方をフォローしているユーザ（有名人及び推定補助者の双方とリンク関係があるユーザ）の数（ユーザＩＤの数）をカウントする。類似度算出部１６は、カウントした、有名人をフォローしているユーザの数、及び推定補助者をフォローしているユーザの数のうち小さいものを分母、有名人と推定補助者との両方をフォローしているユーザの数を分子とした値（シンプソン（Ｓｉｍｐｓｏｎ）係数）を類似度として算出する。
【００３９】
上記の類似度は、有名人と推定補助者とにフォローしているユーザが類似しているか示すものである。これは、有名人と推定補助者との特徴の類似を示しているものともいえる。なお、類似度算出部１６は、推定対象のユーザがフォローしている各有名人と、全ての推定補助者との間のみ類似度を算出することとしてもよい。また、上記の類似度の算出は、一例であり、有名人のリンク関係と推定補助者のリンク関係とに基づいて有名人と推定補助者との間の類似度を算出する方法であれば任意の方法を用いることができる。
【００４０】
類似度算出部１６は、算出した類似度と閾値とを比較して閾値を超えているか否かを判断する。閾値は、特徴推定装置１０の管理者等によって予め設定され、特徴推定装置１０に入力されて類似度算出部１６に記憶されている。閾値は、例えば、有名人と推定補助者とが類似していると判断しえる値とされる。類似度算出部１６は、類似度が閾値を超えると判断した場合、当該類似度に係る有名人のユーザＩＤ、当該類似度に係る推定補助者のユーザＩＤ及び類似度を対応付けて特定部１７に出力する。この情報は、例えば、図４のテーブルに示すような情報である。
【００４１】
特定部１７は、類似度算出部１６によって算出された類似度に基づいて、推定対象のユーザの特徴推定に利用する推定補助者を特定する特定手段である。特定部１７は、まず、リンク情報記憶部１４に記憶されているリンク情報と有名人ユーザＩＤ記憶部１１に記憶されている有名人のユーザＩＤとを参照して、推定対象のユーザがフォローしている有名人（推定対象のユーザとリンク関係を有する有名人）を特定する。
【００４２】
続いて、特定部１７は、類似度算出部１６から入力された情報によって、当該有名人と対応付いている推定補助者を推定対象のユーザの特徴推定に利用する推定補助者として特定する。この推定補助者は、推定対象のユーザがフォローしている有名人との間で閾値を超える類似度を有する推定補助者である。
【００４３】
このように特定された推定補助者は、ユーザがフォローしている有名人と特徴が類似していると考えられる。従って、ユーザとこの推定補助者との間に直接的なリンク関係が無かったとしても、推定補助者に関するデータを用いてユーザの特徴推定が可能になる。例えば、有名人がタレントグループに属するタレントであり、当該有名人と類似する推定補助者が当該タレントグループの広報担当者であった場合、ユーザと広報担当者との間にフォロー関係が無かったとしても推定補助者の投稿をユーザの特徴推定に用いることができる。
【００４４】
上述したように例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒにおいては、各ユーザは特徴推定に用いることができる投稿をすることは少ない。それは、例えば有名人であっても同様である。従って、ユーザが有名人に興味がありフォローをしていたとしても、当該有名人の投稿からユーザの特徴推定を行うことは難しい。しかし、上述した推定補助者のような特殊なユーザは、特徴推定を行いえる投稿をすることが多い。例えば、タレントグループの広報担当者は、タレントグループに係る情報（例えば、出演するテレビ番組やリリースした楽曲名）を投稿する。
【００４５】
特定部１７は、特定した、特徴推定に利用する推定補助者を示す情報（例えば、推定補助者）をユーザ特徴生成部１８に出力する。なお、特定部１７は、１人の推定対象のユーザに対して、上記の判断基準を満たす複数の推定補助者を特定することとしてもよい。あるいは、類似度の順に特定の数に推定補助者（例えば、１人の推定補助者）を特定することとしてもよい。
【００４６】
ユーザ特徴生成部１８は、特定部１７から入力された情報によって示される推定補助者に関するデータを用いて推定対象のユーザの特徴推定を行う特徴推定手段である。ユーザ特徴生成部１８は、当該推定補助者に関するデータとして、ユーザデータ記憶部１５に記憶されている、当該推定補助者に係るテキストを読み出す。ユーザ特徴生成部１８は、当該推定補助者に係るテキストに含まれる単語を用いて推定対象のユーザの特徴推定を行う。ユーザ特徴生成部１８は、ユーザの特徴を示す情報として、予め設定された単語である特徴語に対応付けられた数値の情報を生成する。この情報は、特徴語の数の次元のベクトルとなる。当該特徴量は、特徴語に対応付けられた数値が大きいほどその特徴語によって示される特徴をユーザが有することを示す。なお、特徴語は、特徴推定装置１０の管理者等によって用意された辞書に登録されて、ユーザ特徴生成部１８に記憶されている。
【００４７】
ユーザ特徴生成部１８は、特徴語毎に推定補助者に係るテキストにおける特徴語の出現回数をカウントする。ユーザ特徴生成部１８は、特徴語毎の出現回数に基づく値を特徴量とする。例えば、特徴語毎の出現回数自体をユーザの特徴を示す情報する。
【００４８】
また、ユーザ特徴生成部１８は、推定補助者に係るテキストだけでなく、推定対象のユーザに係るテキストに含まれる単語も用いて推定対象のユーザの特徴推定を行うこととしてもよい。その場合、ユーザ特徴生成部１８は、ユーザデータ記憶部１５に記憶されている、当該推定対象のユーザに係るテキストを読み出す。ユーザ特徴生成部１８は、特徴語毎に推定対象のユーザに係るテキストにおける特徴語の出現回数をカウントする。ユーザ特徴生成部１８は、推定補助者に係るテキストにおける出現回数と、推定対象のユーザに係るテキストにおける出現回数とを特徴語毎に合算し、合算した値をユーザの特徴を示す情報する。なお、この合算の際、推定補助者に係るテキストにおける出現回数と、推定対象のユーザに係るテキストにおける出現回数とに重み付けして（一定の比率で）合算してもよい。また、推定対象のユーザとリンク関係を有する有名人に係るテキストを当該ユーザの特徴を示す情報の生成に用いてもよい。
【００４９】
なお、ユーザの特徴を示す情報は、必ずしも上記の情報には限られず、推定補助者に関するデータを用いて推定対象のユーザの特徴推定を行うものであれば、どのようなものであってもよい。ユーザ特徴生成部１８は、上記のように生成したユーザの特徴を示す情報をユーザ特徴記憶部１９に出力する。即ち、ユーザ特徴生成部１８は、ユーザの特徴推定を示す情報を出力する出力手段でもある。
【００５０】
ユーザ特徴記憶部１９は、ユーザ特徴生成部１８から入力されたユーザの特徴を示す情報を記憶する手段である。例えば、ユーザＩＤに対応付けてユーザの特徴を示す情報を記憶する。特徴推定装置１０によって生成された、ユーザの特徴を示す情報は、例えばユーザに配信あるいは推薦するコンテンツの決定に用いられる。例えば、ユーザを表す特徴語（例えば、一定値以上の値を有する特徴語）をコンテンツのテキスト（説明文）中に含むコンテンツを当該ユーザと関連付ける（当該ユーザに配信あるいは推薦するコンテンツと決定する）。このようにコンテンツを決定することにより、ユーザと関連が高いコンテンツを配信あるいは推薦することができる。以上が、特徴推定装置１０の機能構成である。
【００５１】
図５に本実施形態に係る特徴推定装置１０のハードウェア構成を示す。図５に示すように特徴推定装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、主記憶装置であるＲＡＭ（RandomAccess Memory）１０２及びＲＯＭ（Read Only Memory）１０３、通信を行うための通信モジュール１０４、並びにハードディスク等の補助記憶装置１０５等のハードウェアを備えるコンピュータを含むものとして構成される。これらの構成要素がプログラム等により動作することにより、上述した特徴推定装置１０の機能が発揮される。以上が、本実施形態に係る特徴推定装置１０の構成である。
【００５２】
引き続いて、図６のフローチャートを用いて、本実施形態に係る特徴推定装置１０で実行される処理である特徴推定方法を説明する。本処理では、データ取得部１３によって、推定対象のユーザのユーザＩＤが入力される（Ｓ０１）。当該ユーザＩＤの入力は、例えば、特徴推定装置１０の管理者等が操作する端末から行われる。続いて、データ取得部１３によって、リンク情報及びユーザデータが取得される（Ｓ０２、リンク情報取得ステップ）。リンク情報としては、少なくとも推定対象のユーザがフォローしているユーザのユーザＩＤ、有名人ユーザＩＤ記憶部１１にユーザＩＤが格納されている有名人をフォローしているユーザのユーザＩＤ、及び推定補助者ユーザＩＤ記憶部１２にユーザＩＤが格納されている推定補助者をフォローしているユーザのユーザＩＤが取得される。また、ユーザデータとしては、少なくとも推定補助者に係るテキストが取得される。取得されたリンク情報はリンク情報記憶部１４に格納される。取得されたユーザデータはユーザデータ記憶部１５に格納される。
【００５３】
続いて、類似度算出部１６によって、リンク情報記憶部１４に記憶されたリンク情報に基づいて、各有名人と各推定補助者との間の類似度がそれぞれのリンク関係の一致度から算出される（Ｓ０３、類似度算出ステップ）。続いて、類似度算出部１６によって、算出された類似度が閾値を超えているか否かが判断される。閾値を超えている類似度に係る、有名人と推定補助者との組み合わせを示す情報が類似度算出部１６から特定部１７に出力される。
【００５４】
続いて、特定部１７によって、類似度算出部１６によって算出された類似度に基づいて、推定対象のユーザの特徴推定に利用する推定補助者が特定される（Ｓ０４、特定ステップ）。具体的には、特定部１７によって、リンク情報記憶部１４に記憶されているリンク情報と有名人ユーザＩＤ記憶部１１に記憶されている有名人のユーザＩＤとが参照されて、推定対象のユーザがフォローしている有名人が特定される。続いて、特定部１７によって、類似度算出部１６から入力された情報が参照されて、当該有名人と対応付いている推定補助者が推定対象のユーザの特徴推定に利用する推定補助者として特定される。特定された推定補助者を示す情報は、特定部１７からユーザ特徴生成部１８に出力される。
【００５５】
続いて、ユーザ特徴生成部１８によって、特定部１７から入力された情報によって示される推定補助者に係るテキストがユーザデータ記憶部１５から取得されて、当該テキストから推定対象のユーザの特徴推定が行われる（Ｓ０５、特徴推定ステップ）。ユーザの特徴推定を示す情報は、ユーザ特徴生成部１８からユーザ特徴記憶部１９に出力されて、ユーザ特徴記憶部１９に記憶される（Ｓ０６、出力ステップ）。以上が、本実施形態に係る特徴推定装置１０で実行される処理である特徴推定方法である。
【００５６】
上述したように本実施形態では、推定補助者と、推定対象のユーザとリンク関係を有する有名人との間の類似度に基づいて、当該推定対象のユーザの特徴推定に利用する推定補助者が特定され、推定補助者に関するデータからユーザの特徴推定が行われる。上述したように、ユーザの特徴推定に活用可能なデータを有する、即ち、ユーザの特徴推定に活用可能なテキストを投稿している推定補助者は、推定対象のユーザと直接リンク関係を有していなくてもよい。即ち、本実施形態によれば、特徴の推定対象となるユーザ及び当該ユーザと直接繋がりのあるユーザに係るデータからユーザ特徴推定に活用可能なデータを十分に得られない場合であっても、十分な精度のユーザ特徴推定を行うことができる。
【００５７】
また、本実施形態のように有名人と推定補助者との間の類似度は、それらのユーザとリンク関係にあるユーザの一致度に基づいて算出することができる。この構成によれば、計算量の少ない演算により上記の類似度を算出することができる。また、より具体的には、シンプソン係数を用いることができる。シンプソン係数を用いることにより、有名人と推定補助者との何れかとリンク関係を有するユーザが極端に少ない場合等であっても、ジャッカード（Ｊａｃｃａｒｄ）係数と比較して正確にユーザ間の類似度を算出することができる。但し、類似度は必ずしも上記の方法により算出される必要はなく、リンク関係に基づいて算出されるものであれば任意の方法で算出されてもよい。
【００５８】
また、ユーザの特徴推定には、推定補助者に係るテキストに含まれる特徴語を用いて行うこととすることができる。これにより、適切かつ確実にユーザの特徴推定を行うことができる。また、ユーザの特徴を簡潔に表すことができる。また、上述したように推定対象のユーザに係るテキストを用いてもよい。上述したように、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ等の推定対象のユーザ自身の投稿には特徴推定に活用可能な情報が十分に含まれていない場合が多い。しかし、多少なりとも推定対象のユーザ自身の投稿に特徴推定に活用可能な情報が含まれていれば、上記の構成によりユーザ自身の情報に基づいてより適切にユーザの特徴推定を行うことができる。
【００５９】
また、本実施形態で示したリンク関係がフォロー関係であるように、ユーザ間のリンク関係の方向も考慮してもよい。例えば、上述した実施形態では、有名人や推定補助者へのフォローのリンク関係を利用しているが、有名人や推定補助者からのフォローのリンク関係は必ずしも利用していない。この構成によれば、リンクの方向にも基づいて適切にユーザの特徴推定を行うことができる。但し、リンク関係の方向については必ずしも考慮する必要はなく、方向付けがなされていないリンク関係に基づいて本発明を実施することも可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１０…特徴推定装置、１１…有名人ユーザＩＤ記憶部、１２…推定補助者ユーザＩＤ記憶部、１３…データ取得部、１４…リンク情報記憶部、１５…ユーザデータ記憶部、１６…類似度算出部、１７…特定部、１８…ユーザ特徴生成部、１９…ユーザ特徴記憶部、１０１…ＣＰＵ、１０２…ＲＡＭ、１０３…ＲＯＭ、１０４…通信モジュール、１０５…補助記憶装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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