(57)【要約】【課題】シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列に対して、この遷移時間間隔も考慮した尤度推定装置等を提供する。【解決手段】本発明に係る尤度推定装置１００は、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列の入力を受け付ける入力手段１０１と、データ系列の特定の統計モデルを表すパラメータ１１１を記憶する記憶手段１０４と、パラメータを用いてデータ系列の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段１１０とを有し、この尤度計算手段によって計算された尤度を出力する出力手段１０５を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列の入力を受け付ける入力手段と、
前記データ系列の特定の統計モデルを表すパラメータを記憶する記憶手段と、
前記パラメータを用いて前記データ系列の前記統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段と、
この尤度計算手段によって計算された前記尤度を出力する出力手段を備えたことを特徴とする尤度計算装置。
【請求項２】
前記統計モデルが、隠れマルコフモデルまたはマルコフモデルのうちのいずれかによって表現され、前記遷移時間間隔が、離散値または連続値のうちのいずれかによって表現されることを特徴とする、請求項１に記載の尤度計算装置。
【請求項３】
入力された前記データ系列を用いて前記統計モデルのパラメータを推定して前記記憶手段に記憶するパラメータ推定手段を有することを特徴とする、請求項１に記載の尤度計算装置。
【請求項４】
前記入力手段が、ユーザが訪問したウェブコンテンツの履歴を示すコンテンツ訪問履歴を前記シンボル、前記ユーザが一つのウェブコンテンツを訪問してから次のウェブコンテンツを訪問するまでのコンテンツ訪問間隔を前記遷移時間間隔として各々入力を受け付け、
前記尤度計算手段が、計算された前記尤度を前記ユーザの属性として出力することを特徴とする、請求項１ないし請求項３のうちいずれか１項に記載の尤度計算装置。
【請求項５】
前記入力手段が入力を受け付ける前記シンボルが、前記ユーザが前記ウェブコンテンツを検索する際に使用した検索ワードの履歴を含むことを特徴とする、請求項４に記載の尤度計算装置。
【請求項６】
前記入力手段が、ユーザの入力コマンドを前記シンボル、前記ユーザが一つの入力コマンドから次の入力コマンドを入力するまでの時間間隔を前記遷移時間間隔として各々入力を受け付け、
前記尤度計算手段で計算された前記尤度に基づいて前記ユーザがなりすましであるか否かを判断するなりすまし検知手段を有することを特徴とする、請求項１ないし請求項３のうちいずれか１項に記載の尤度計算装置。
【請求項７】
前記入力手段が、人物が写っている動画像中の各人物画像の特徴を示す特徴ベクトルを前記シンボル、前記特徴ベクトルが一つの状態から次の状態に移行するまでの時間間隔を前記遷移時間間隔として各々入力を受け付け、
前記尤度計算手段で計算された前記尤度に基づいて前記人物画像に写っている人物が動いているか否かを判断する動作認識手段を有することを特徴とする、請求項１ないし請求項３のうちいずれか１項に記載の尤度計算装置。
【請求項８】
ユーザが操作するユーザ端末と、ウェブサーバと、尤度計算装置とがネットワークを介して相互に接続されたコンテンツ配信システムであって、
前記ウェブサーバが、前記ユーザ端末からのリクエストを受け付けるリクエスト受付手段と、前記リクエストに対応したコンテンツを前記ユーザ端末に配信するコンテンツ配信手段と、前記ユーザにリクエストされたコンテンツの履歴を示すコンテンツ訪問履歴と、前記ユーザが一つのコンテンツから次のコンテンツを訪問するまでのコンテンツ訪問間隔とを記憶するユーザリクエスト記憶部と、前記コンテンツ訪問履歴をシンボル、前記コンテンツ訪問間隔を遷移時間間隔とするデータ系列として前記尤度計算装置に入力する出力手段とを有し、
前記尤度計算装置が、前記シンボルと前記遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列の入力を受け付ける入力手段と、前記データ系列の特定の統計モデルを表すパラメータを記憶する記憶手段と、前記パラメータを用いて前記データ系列の前記統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段とを有すると共に、この尤度計算手段によって計算された前記尤度を出力する出力手段を備え、
前記ウェブサーバが、前記尤度計算装置で計算された前記ユーザの属性の入力を受け付ける入力手段と、前記ユーザの属性に基づいて前記コンテンツに追加する広告を選択する広告選択手段とを有し、前記コンテンツ配信手段が前記コンテンツに前記広告を追加して前記ユーザ端末に配信する機能を持つことを特徴とするコンテンツ配信システム。
【請求項９】
ユーザが操作するユーザ端末と、ウェブサーバと、尤度計算装置とがネットワークを介して相互に接続されたコンテンツ配信システムであって、
前記ウェブサーバが、前記ユーザ端末からのリクエストを受け付けるリクエスト受付手段と、前記リクエストに対応したコンテンツを前記ユーザ端末に配信するコンテンツ配信手段と、前記ユーザにリクエストされたコンテンツの履歴を示すコンテンツ訪問履歴と、前記ユーザが一つのコンテンツから次のコンテンツを訪問するまでのコンテンツ訪問間隔とを記憶するユーザリクエスト記憶部と、前記コンテンツ訪問履歴をシンボル、前記コンテンツ訪問間隔を遷移時間間隔とするデータ系列として前記尤度計算装置に入力する出力手段とを有し、
前記尤度計算装置が、前記シンボルと前記遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列の入力を受け付ける入力手段と、前記データ系列の特定の統計モデルを表すパラメータを記憶する記憶手段と、前記パラメータを用いて前記データ系列の前記統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段とを有すると共に、この尤度計算手段によって計算された前記尤度を出力する出力手段を備え、
前記ウェブサーバが、前記尤度計算装置で計算された前記ユーザの属性の入力を受け付ける入力手段と、前記ユーザの属性に基づいて前記コンテンツのページ構成を選択するページ構成選択手段とを有し、前記コンテンツ配信手段が前記ページ構成によって前記コンテンツを前記ユーザ端末に配信する機能を持つことを特徴とするコンテンツ配信システム。
【請求項１０】
シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列に対して、前記データ系列の特定の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算方法であって、
入力手段が前記データ系列の入力を受け付け、
記憶手段から前記統計モデルのパラメータを読み出し、
前記パラメータを用いて尤度計算手段が前記データ系列の前記統計モデルに対する尤度を計算し、
計算された前記尤度を出力手段に出力することを特徴とする尤度計算方法。
【請求項１１】
入力された前記データ系列を用いてパラメータ推定手段が前記統計モデルのパラメータを推定し、
推定された前記パラメータを前記パラメータ推定手段が前記記憶手段に記憶することを特徴とする、請求項１０に記載の尤度計算方法。
【請求項１２】
シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列に対して、前記データ系列の特定の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算装置であって、
前記データ系列の入力を受け付ける手順と、
前記統計モデルのパラメータを読み出す手順と、
前記パラメータを用いて前記データ系列の前記統計モデルに対する尤度を計算する手順と、
計算された前記尤度を出力手段に出力する手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする尤度計算プログラム。
【請求項１３】
入力された前記データ系列を用いて前記統計モデルのパラメータを推定する手順と、
推定された前記パラメータをする手順と記憶する手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項１２に記載の尤度計算プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は隠れマルコフモデルなどで表されるデータモデルに対するデータ列の尤度推定の技術に関し、特にシンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列に対する、その遷移時間間隔も考慮した尤度推定の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
あるデータ列とその他のデータ列との類似を測る技術がある。さらに、データ列から頻出シーケンスを抽出するなどの技術がある。ここでいうデータ列（またはシーケンスデータ）とは、例えばキーボードによって文字を入力すると、入力した文字がデータであり、入力した文字が並んだものがデータ列となる。【０００３】
データ列を扱う方法は、大きく２つに分かれる。１つは、数え上げる方法である。データ列間の類似度は、同じデータがどれだけ含まれていて、どの順番に並んでいるかを数え上げて計算する。さらに、データ列全体で頻出する部分的なシーケンス（特定の文字列など）を数え上げて高速に抽出する。もう１つは、統計モデルを用いてデータ列を扱う方法である。例えば、データ列が、ある確率分布に従うと仮定する方法である。したがって、データ列間の距離は、確率分布の尤度で測ることができる。【０００４】
ここで、尤度とは、対象としている確率分布から発生しやすい度合いを表す。一般にはデータ列のデータのみを入力としているが、本来データ列には、データを取得する時間情報が付与されている。時間情報の付いたデータ列にはデータと次のデータが観測されるまでの時間間隔という特徴が含まれているので、この時間間隔を分析に使用することができる。【０００５】
ここで、データ列の中であるデータから次のデータが観測されるまでの時間間隔を遷移時間間隔と呼ぶ。データ列の遷移時間間隔も考慮してデータ列を分析すると、データには特徴が表れなくても、遷移時間間隔に特徴が表れる場合がある。【０００６】
たとえば、ウェブコンテンツを配信するシステムを例に取ると、各々のユーザは自分の興味のある事項に関するコンテンツは長時間かけてじっくり読むのに対し、興味のない事項に関するコンテンツは短時間で読み飛ばそうとする。従って、ユーザが過去にどのコンテンツをどの順番で訪問したのかというコンテンツ訪問履歴をデータとし、これに各コンテンツに滞在した時間を示す遷移時間間隔を合わせたデータ列から、各ユーザがどのような事項について興味があるかをより明確に見出せることが期待できる。【０００７】
各ユーザが興味のある事項について知ることができれば、コンテンツに各ユーザの興味の対象に合わせた内容の追加コンテンツ（広告など）を組み合わせて配信することができる。これによってより有効な追加コンテンツを配信できれば、広告費収入の向上などのようなメリットを得られることが期待できる。【０００８】
また、コンピュータにログインする際のパスワード入力を例に取ると、正規のＩＤおよびパスワードを持つユーザＡは、普段からパスワード入力に慣れているので、素早く正確にパスワードを打ち込むことができる。ここで、ユーザＡのパスワードを何らかの不正な手段（たとえばキーロガー、スニファリングなど）で入手したユーザＢが、そのパスワードを入力して、ユーザＡになりすましてそのコンピュータにログインしようとしている。その場合、ユーザＢは、ユーザＡのパスワードの入力には慣れていないため、このパスワードを素早く正確に打ち込むことが難しい。【０００９】
この場合、ユーザＡとユーザＡになりすましたユーザＢは同一のパスワードを入力するので、入力されたパスワードのデータ列だけではなりすましを検出できない。しかし、ユーザＡとユーザＢとではパスワードを入力するスピードが明らかに異なる。そこで、各コマンドまたは各入力文字をデータとし、このデータ間の遷移時間間隔を調べることによって、なりすましを有効に検出できることが期待できる。【００１０】
以上で示した各々の例のように、ユーザの操作に係る操作履歴情報をデータ列とすると、このデータ列のデータそのものだけでは表れない特徴がデータ間の遷移時間間隔に表れることがあるので、遷移時間間隔を分析することには意義がある。【００１１】
以下、非特許文献１および非特許文献２に記載された、統計モデルによってデータ列を分析する方法について説明する。データ列を扱う統計モデルの中で、最も応用されているものの１つに、マルコフモデルや隠れマルコフモデルがある。【００１２】
隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model、以後ＨＭＭという）は、データ列をデータの発生モデルをもつ隠れ状態の遷移として表現するデータモデルである。実際には観測できないデータ列であるという意味で、「隠れ」状態と呼ばれる。実際に観測されない隠れ状態が遷移することで、データ列が生成されると仮定したモデルである。ＨＭＭは、データをシンボル（データの値）として表現するものであり、文字認識、自然言語処理、音声認識、動作認識などの分野で利用されている。【００１３】
以後、本明細書の数式以外の行では、たとえば文字Ｘに下付き添字１が付いた状態をＸ１、文字Ｘに上付き添字２が付いた状態をＸ（２）、文字Ｘに下付き添字１と上付き添字２が同時に付いた状態をＸ１（２）などのような形で表記するものとする。【００１４】
非特許文献１および非特許文献２に記載されたＨＭＭでデータ列をモデル化する統計モデルを数１に示す。入力データ列をＸとし、データＸの長さをＮとする。Ｋはデータ列ＸのＨＭＭの混合数であり、データ列Ｘが混合しない場合はＫ＝１となる。Ｘ＝｛Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ｝とする。
【数１】
2010084839.tif 000003
【００１５】
ここで、ＩをＨＭＭの隠れ状態数とすると、数２が成立する。Ｓ＝｛Ｓ１，Ｓ２，…，Ｓｎ｝とすると、Ｓ１，Ｓ２，…，Ｓｎは、Ｓに値をとる確率変数とする。πｋは、各コンポーネントの混合確率を表す。Ｐ（Ｘ｜θｋ）は、コンポーネントＫのＨＭＭを表わす。θｋ＝｛πｋ，Γｋ，Ａｋ，Ｂｋ｝は、コンポーネントＫに関するパラメータである。Γｋは、コンポーネントｋ番目の隠れ変数の初期確率のパラメータを表す。Ａｋは、コンポーネントｋ番目の隠れ変数の遷移確率のパラメータを表す。Ｂｋは、コンポーネントｋ番目のシンボルの生起確率のパラメータを表す。
【数２】
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【００１６】
一方、特許文献１には、ＨＭＭによる類似度から動画像の類似度を判定して検索を行うという技術が記載されている。特許文献２には、顧客の購買行動をＨＭＭによってモデル化するという技術が記載されている。特許文献３には、人物画像データを入力データとして、ＨＭＭにより人物が転倒したか否かを検出するという技術が記載されている。【００１７】
特許文献４には、データの一部が欠落している不完全データからＥＭアルゴリズムによってパラメータを推定する最尤推定に関する技術が記載されている。また特許文献５には、無線装置を搭載した位置センサ、接触センサ、オーディオセンサ、コンパスセンサ等から取得できるセンサ情報を入力すると、ＨＭＭによって状況を認識して、この状況に応じたウェブサービスを提供するという技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１８】
【特許文献１】特開２００６−１７８９７４号公報
【特許文献２】特開２００８−１５２３２１号公報
【特許文献３】特開２００８−１５２７１７号公報
【特許文献４】特開平０９−０６２６５２号公報
【特許文献５】特表２００４−５３５０００号公報
【非特許文献】
【００１９】
【非特許文献１】Trajectory pattern mining , Fosca Giannotti and Mirco Nanni and Fabio Pinelli and Dino Pedreschi, KDD '07: Proceedings of the 13th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining,2007
【非特許文献２】滞在時間を考慮した主要行動パターン抽出方法の検討  服部可奈子, 小磯 貴史, 今崎 直樹  人工知能学会全国大会論文集, Vol. JSAI03 (2003)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
前述のウェブコンテンツの配信やなりすましの検出などの用途には、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせを考慮した尤度推定が必要であるが、そのような尤度推定を可能とする技術は存在しなかった。非特許文献１および非特許文献２には、数え上げることでデータ列を分析する方法で、データだけを用いる分析の改良として、遷移時間間隔を考慮した技術が記載されている。しかしながら、これらの文献に記載の統計モデルによってデータ列を分析する技術では、データ（シンボル）とは別に遷移時間間隔をモデルに組み込むことができない。【００２１】
非特許文献１および非特許文献２に記載の技術で、χｎを多次元と考えて、ｎ−１個目のシンボルからｎ個目のシンボルへの遷移時間間隔をχｎの要素に含めることで、前述の数１に遷移時間間隔を組み込むことができる。しかし、遷移時間間隔をシンボルと切り離してモデル化することはできない。さらに、この方法だとシンボルと遷移時間間隔のペアの組み合わせが多くなるため、計算時間やデータ容量が増大し、現実的ではない。【００２２】
また、特許文献１および特許文献２に記載の技術は、ＨＭＭを用いて尤度の計算を行っているが、上記で問題としているシンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列について扱っているものではない。特許文献３および特許文献５に記載の技術は、ＨＭＭによってデータ列を解析しているが、遷移時間間隔を用いていない。特許文献４は、ＥＭアルゴリズムによるパラメータの推定の技術について述べているに過ぎない。【００２３】
本発明の目的は、ユーザの操作に係る操作履歴情報に基づいて、当該ユーザの属性を有効に判別する手段としての尤度推定を可能とする尤度推定装置、コンテンツ配信システム、尤度推定方法および尤度推定プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
上記目的を達成するため、本発明に係る尤度推定装置は、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列の入力を受け付ける入力手段と、データ系列の特定の統計モデルを表すパラメータを記憶する記憶手段と、パラメータを用いてデータ系列の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段と、この尤度計算手段によって計算された尤度を出力する出力手段を備えたことを特徴とする。【００２５】
上記目的を達成するため、本発明に係るコンテンツ配信システムは、ユーザが操作するユーザ端末と、ウェブサーバと、尤度計算装置とがネットワークを介して相互に接続されたコンテンツ配信システムであって、ウェブサーバが、ユーザ端末からのリクエストを受け付けるリクエスト受付手段と、リクエストに対応したコンテンツをユーザ端末に配信するコンテンツ配信手段と、ユーザにリクエストされたコンテンツの履歴を示すコンテンツ訪問履歴と、ユーザが一つのコンテンツから次のコンテンツを訪問するまでのコンテンツ訪問間隔とを記憶するユーザリクエスト記憶部と、コンテンツ訪問履歴をシンボル、コンテンツ訪問間隔を遷移時間間隔とするデータ系列として尤度計算装置に入力する出力手段とを有し、尤度計算装置が、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列の入力を受け付ける入力手段と、データ系列の特定の統計モデルを表すパラメータを記憶する記憶手段と、パラメータを用いてデータ系列の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段と、この尤度計算手段によって計算された尤度を出力する出力手段を備え、ウェブサーバが、尤度計算装置で計算されたユーザの属性の入力を受け付ける入力手段と、ユーザの属性に基づいてコンテンツに追加する広告を選択する広告選択手段とを有し、コンテンツ配信手段がコンテンツに広告を追加してユーザ端末に配信する機能を持つことを特徴とする。【００２６】
上記目的を達成するため、本発明に係る他のコンテンツ配信システムは、ユーザが操作するユーザ端末と、ウェブサーバと、尤度計算装置とがネットワークを介して相互に接続されたコンテンツ配信システムであって、ウェブサーバが、ユーザ端末からのリクエストを受け付けるリクエスト受付手段と、リクエストに対応したコンテンツをユーザ端末に配信するコンテンツ配信手段と、ユーザにリクエストされたコンテンツの履歴を示すコンテンツ訪問履歴と、ユーザが一つのコンテンツから次のコンテンツを訪問するまでのコンテンツ訪問間隔とを記憶するユーザリクエスト記憶部と、コンテンツ訪問履歴をシンボル、コンテンツ訪問間隔を遷移時間間隔とするデータ系列として尤度計算装置に入力する出力手段とを有し、尤度計算装置が、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列の入力を受け付ける入力手段と、データ系列の特定の統計モデルを表すパラメータを記憶する記憶手段と、パラメータを用いてデータ系列の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段とを有すると共に、この尤度計算手段によって計算された尤度を出力する出力手段を備え、ウェブサーバが、尤度計算装置で計算されたユーザの属性の入力を受け付ける入力手段と、ユーザの属性に基づいてコンテンツのページ構成を選択するページ構成選択手段とを有し、コンテンツ配信手段がページ構成によってコンテンツをユーザ端末に配信する機能を持つことを特徴とする。【００２７】
上記目的を達成するため、本発明に係る尤度計算方法は、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列に対して、データ系列の特定の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算方法であって、入力手段がデータ系列の入力を受け付け、記憶手段から統計モデルのパラメータを読み出し、パラメータを用いて尤度計算手段がデータ系列の統計モデルに対する尤度を計算し、計算された尤度を出力手段に出力することを特徴とする。【００２８】
上記目的を達成するため、本発明に係る尤度計算プログラムは、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列に対して、データ系列の特定の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算装置であって、データ系列の入力を受け付ける手順と、統計モデルのパラメータを読み出す手順と、パラメータを用いてデータ系列の統計モデルに対する尤度を計算する手順と、計算された尤度を出力手段に出力する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２９】
本発明は、上述したようにシンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列について、この遷移時間間隔も考慮して既知の統計モデルに対する尤度を算出するように構成したので、ユーザの操作に係る操作履歴情報に基づいて、当該ユーザの属性を有効に判別する手段としての尤度推定が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る尤度計算装置の構成を示す説明図である。
【図２】図１に示した尤度計算手段の動作を表すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明の第２の実施形態に係る尤度計算装置の構成を示す説明図である。
【図４】図３に示したパラメータ推定手段がパラメータを推定する動作について示すフローチャートである。
【図５】本発明の第３の実施形態に係る属性推定装置の構成を示す説明図である。
【図６】図５で示した属性モデル学習手段が、属性ごとに学習したモデルのパラメータの例を示す説明図である。
【図７】図５で示した尤度計算手段および属性モデル学習手段に入力手段から入力される、コンテンツ訪問履歴Ｘとコンテンツ訪問間隔Ｔの例を示す説明図である。
【図８】図５で示した属性モデル学習手段が行う属性モデル学習処理を表すフローチャートである。
【図９】図５で示した尤度計算手段が行うユーザ属性の推定処理を表すフローチャートである。
【図１０】図９のステップＳ９０３で算出された、各属性に対する尤度の例を示す説明図である。
【図１１】図９のステップＳ９０５で出力された、ユーザの属性の出力の例を示す説明図である。
【図１２】本発明の第３の実施形態の変形例１で入力手段から入力される、コンテンツ訪問履歴Ｘとコンテンツ訪問間隔Ｔの例を示す説明図である。
【図１３】本発明の第３の実施形態の変形例２で入力手段から入力される、コンテンツ訪問履歴Ｘとコンテンツ訪問間隔Ｔおよび検索ワードの例を示す説明図である。
【図１４】本発明の第４の実施形態に係るコンテンツ配信システムで、各装置の接続構成を示す説明図である。
【図１５】図１４で示したユーザ端末の構成を示す説明図である。
【図１６】図１４で示したウェブサーバの構成を示す説明図である。
【図１７】図１４〜１６に示したユーザ端末、ウェブサーバ、および属性推定装置が行う属性モデル学習処理の動作を示すシーケンス図である。
【図１８】図１４〜１６に示したユーザ端末、ウェブサーバ、および属性推定装置が行う、推定した属性に対応する広告の配信処理の動作の例を示すシーケンス図である。
【図１９】図１８の動作によってユーザ端末に配信された、広告情報を含むコンテンツの例を示す説明図である。
【図２０】本発明の第５の実施形態に係るウェブサーバの構成を示す説明図である。
【図２１】図１４、１５、２０に示したユーザ端末、ウェブサーバ、および属性推定装置が行う、属性推定結果に対応したページ構成のコンテンツを配信する処理の動作を示すシーケンス図である。
【図２２】同一のコンテンツで、ページ構成が異なる２つのコンテンツの例を示す説明図である。
【図２３】同一のコンテンツで、ページ構成が異なる２つのコンテンツの例を示す説明図である。
【図２４】本発明の第６の実施形態に係るなりすまし検知装置の構成を示す説明図である。
【図２５】図２４に示したなりすまし検知装置に入力されるデータ列（Ｘ、Ｔ）の例を示す表である。
【図２６】図２４で示した尤度計算手段およびなりすまし検知手段が行う尤度の計算およびなりすましの検知の処理を表すフローチャートである。
【図２７】図２６のステップＳ２６０２に示した処理で出力手段を介して出力された判定データの例を示す説明図である。
【図２８】本発明の第６の実施形態の変形例１に係るなりすまし検知装置の構成を示す説明図である。
【図２９】本発明の第６の実施形態の変形例２で、なりすまし検知装置に入力されるデータ列（Ｘ、Ｔ）の例を示す説明図である。
【図３０】本発明の第６の実施形態の変形例３で、なりすまし検知装置に入力されるデータ列（Ｘ、Ｔ）の例を示す説明図である。
【図３１】本発明の第６の実施形態の変形例４で、なりすまし検知装置に入力されるデータ列（Ｘ、Ｔ）の例を示す説明図である。
【図３２】本発明の第７の実施形態に係る動作認識装置の構成を示す説明図である。
【図３３】図３２に示した動作認識装置に入力される特長ベクトルの例を示す説明図である。
【図３４】図３２に示した動作認識装置に入力される入力データの例を示す説明図である。
【図３５】図３２で示した尤度計算手段および動作認識手段が行う尤度の計算および動作の認識の処理を表すフローチャートである
【図３６】図３５のステップＳ３５０２の動作で、出力手段を介して出力された判定データの例を示す説明図である。
【図３７】本発明の第７の実施形態の変形例１に係るなりすまし検知装置の構成を示す説明図である。
【図３８】本発明の第７の実施形態の変形例３で、動作認識装置に入力されるＲｏｌｌ，Ｐｉｔｃｈ，Ｙａｗを用いたデータ列（Ｘ、Ｔ）の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態の構成について添付図１に基づいて説明する。
最初に、本実施形態の基本的な内容について説明し、その後でより具体的な内容について説明する。
本実施形態に係る尤度計算装置１００は、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列に対して、データ系列の特定の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算装置である。そして、データ系列の入力を受け付ける入力手段１０１と、統計モデルのパラメータ１１１を記憶する記憶手段（ＨＤＤ１０４）と、パラメータ１１１を用いてデータ系列の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段１１０と、計算された尤度を出力する出力手段１０５とを備える。
【００３２】
ここで、統計モデルは隠れマルコフモデルまたはマルコフモデルのうちのいずれかによって表現され、遷移時間間隔が離散値または連続値のうちのいずれかによって表現されるものである。
【００３３】
この構成を備えることにより、本実施形態は、パラメータ１１１によって表現される統計モデルに対する尤度を計算することが可能となる。
以下、これをより詳細に説明する。
【００３４】
図１は、本発明の第１の実施形態に係る尤度計算装置１００の構成を示す説明図である。尤度計算装置１００は一般的なコンピュータ装置であり、入力手段１０１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４、出力手段１０５を備える。入力手段１０１は一般的なキーボードなど、ユーザがデータ入力操作を行うことのできる装置である。ＣＰＵ１０２はコンピュータプログラムを実施する主体であり、後述する各プログラムがここで実行される。
【００３５】
ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０２が実行する各プログラムおよび一時記憶データを記憶する揮発性記憶装置である。ＨＤＤ１０４は、各プログラムおよびデータを非実行時に収容する不揮発性記憶装置である。出力手段１０５は一般的なディスプレイなど、計算結果をユーザに示すことのできる装置である。
【００３６】
そして尤度計算手段１１０は、ＣＰＵ１０２がＨＤＤ１０４からＲＡＭ１０３にコンピュータプログラムを読み込むことによりソフトウェア上で構築されるものである。ユーザが入力手段１０１を通じてシンボルと遷移時間間隔とをもつデータ列を入力すると、尤度計算手段１１０はこのデータ列と統計モデルとを対応させ、統計モデルに対するデータ列の尤度を計算する。ここでいう尤度とは、データ列とモデルとの類似度を表す。ここで、この統計モデルはパラメータ１１１としてＨＤＤ１０４内に予め用意されている。
【００３７】
ユーザが入力するデータ列のデータ総個数をＮ、その中でｉ番目（１≦ｉ≦Ｎ）のデータを（Ｘｉ，Ｔｉ）とする。Ｘｉはｉ番目のシンボル、Ｔｉはｉ番目の遷移時間間隔を示す。Ｎ個のシンボルはＸ＝｛Ｘ１，Ｘ２，…Ｘｎ｝、Ｎ個の遷移時間間隔はＴ＝｛Ｔ１，Ｔ２，…Ｔｎ｝と表される。
【００３８】
尤度計算手段１１０は、入力されたこれらの各データ列に対して、モデルに対する尤度Ｐ（Ｘ，Τ）を計算し、その計算結果を出力手段１０５へ出力する。
【００３９】
図２は、図１に示した尤度計算手段１１０の動作を表すフローチャートである。尤度計算手段１１０はまず、入力手段１０１からデータ列ＸおよびＴの入力を受け付ける（ステップＳ２０１）。続いて尤度計算手段１１０は、ＨＤＤ１０４からパラメータ１１１を読み込み（ステップＳ２０２）、後述の数３および数４によってデータ列ＸおよびＴの尤度を計算する（ステップＳ２０３）。そして、その計算結果を出力手段１０５へ出力する（ステップＳ２０４）。
【００４０】
ここで、入力データ列をＸとし、データＸの長さをＮとする。入力データ列をＸ＝｛Ｘ１，Ｘ２，…ＸＮ｝とＴ＝｛τ１，τ２，…τＮ｝とする。ステップＳ２０３で行われるデータ列ＸおよびＴの尤度の計算は、次式で表される。
【数３】
2010084839.tif 000005
【００４１】
φｋは、コンポーネントk番目の遷移時間間隔の生起確率のパラメータを表す。Ｘはデータ列のシンボル列を表わす。データ列の長さをＮとする。Ｔは、データ列の遷移時間間隔の列を表わす。Ｋはデータ列ＸのＨＭＭの混合数であり、データ列Ｘが混合しない場合はＫ＝１となる。
【００４２】
（第１の実施形態の全体的な動作）
次に、上記の実施形態の全体的な動作について説明する。本発明に係る尤度計算方法は、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列に対して、データ系列の特定の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算方法であって、入力手段がデータ系列の入力を受け付け（図２：ステップＳ２０１）、記憶手段から統計モデルのパラメータを読み出し（図２：ステップＳ２０２）、パラメータを用いて尤度計算手段がデータ系列の統計モデルに対する尤度を計算し（図２：ステップＳ２０３）、計算された尤度を出力手段に出力する（図２：ステップＳ２０４）。
【００４３】
ここで、上記各動作ステップについては、これをコンピュータで実行可能にプログラム化し、これらを前記各ステップを直接実行するコンピュータである尤度計算装置１００に実行させるようにしてもよい。
【００４４】
この構成および動作により、本実施形態は以下のような効果を奏する。
本実施形態によって、予めパラメータ１１１として与えられた統計モデルに対して、遷移時間間隔も考慮した尤度推定が可能となる。
【００４５】
（第１の実施形態の変形例１）
ここで、上述の第１の実施形態にはいくつかの変形が存在する。以下、それらの変形例について説明する。たとえば、ｎ個目の隠れ状態から遷移時間間隔が生起した確率を、時間間隔を離散化した値としてもよい。その場合は、下式で表される確率を多項分布としてよい。
【数４】
2010084839.tif 000006
【００４６】
（第１の実施形態の変形例２）
また、数５で示したｋ番目のコンポーネントにおいてｎ個目の隠れ状態からｍ個目のデータ列のｎ個目の遷移時間間隔が生起した確率を、下式で示すように時間間隔は連続値としてもよい。この場合、下式の左辺で示される確率は連続分布を用いるとよい。下式は、指数分布とした場合である。
【数５】
2010084839.tif 000007
【００４７】
上式では、連続値の分布として指数分布を用いた例を示したが、連続値の分布であればこれ以外の分布でも良い。ここで、αｉ（ｋ）は、コンポーネントｋ番目の指数分布のパラメータとする。その他の記号の意味は、第１の実施形態と同一である。
【００４８】
（第１の実施形態の変形例３）
さらに、尤度計算手段１０３が数３に代えて下式を用いて計算を行うようにすることもできる。これは、時間間隔τｎが隠れ状態ＳｎおよびＳｎ−１から生起するとしたモデルである。
【数６】
2010084839.tif 000008
【００４９】
記号の意味は、第１の実施形態と同一である。τｎは、連続値であっても離散値であってもよい。
【００５０】
（第１の実施形態の変形例４）
上述の変形例３で示した数６で、下式で示す要素を多項分布としてもよい。また、時間間隔を多項式としてもよい。この場合、下式の左辺で示される確率は連続分布を用いるとよい。下式は、指数分布とした場合である。
【数７】
2010084839.tif 000009
【００５１】
（第１の実施形態の変形例５）
上述の第１の実施の形態では、隠れマルコフモデルにデータの時間間隔を組み入れたが、隠れ状態以外のマルコフモデルにデータの時間間隔を組み入れることもできる。下式に、マルコフモデルにデータの時間間隔を組み込むモデルを示す。
【数８】
2010084839.tif 000010
【００５２】
ここで、Ｐ（χｎ）は、コンポーネントｋ番目のχｎが生起する確率を表す。Ｐ（χｎ｜χｎ−１，Ａｋ）は、コンポーネントｋ番目のχｎ−１からχｎが遷移する確率を表す。Ｐ（τｎ）（ｋ）は、コンポーネントｋ番目のτｎが生起する確率を表す。Ｐ（τｎ｜τｎ−１）は、コンポーネントｋ番目のτｎ−１からτｎが遷移する確率を表す。上記以外の記号の意味は、第１の実施形態と同一である。
【００５３】
（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態に係る尤度計算装置３００は、第１の実施形態に係る尤度計算装置１００に、さらに入力されたデータ系列を用いて統計モデルのパラメータを推定して記憶手段に記憶するパラメータ推定手段３２０を追加したものである。
この構成を備えることにより、本実施形態は、実際のデータから統計モデルのパラメータを学習することが可能となり、より的確に尤度を計算することが可能となる。
以下、これをより詳細に説明する。
【００５４】
図３は、本発明の第２の実施形態に係る尤度計算装置３００の構成を示す説明図である。尤度計算装置３００は、図１に示した第１の実施形態に係る尤度計算装置１００と同様のコンピュータ装置であり、尤度計算装置１００と同様の入力手段１０１、ＣＰＵ１０２、ＲＡＭ１０３、ＨＤＤ１０４、出力手段１０５を備える。同一の呼称および参照番号で呼んでいる動作部の機能および動作については、第１の実施形態として説明したものと同一である。
【００５５】
本発明の第２の実施形態に係る尤度計算装置３００では、尤度計算手段１１０およびパラメータ推定手段３２０が、コンピュータプログラムをＣＰＵ１０２が実行することによりソフトウェア上で構築される。ユーザが、入力手段１０１を介して、第１の実施形態と同様のＮ個のシンボルＸ＝｛Ｘ１，Ｘ２，…Ｘｎ｝とＮ個の遷移時間間隔Ｔ＝｛Ｔ１，Ｔ２，…Ｔｎ｝とからなるデータ列を入力する。パラメータ推定手段３２０は、これらのデータ列からパラメータ１１１を推定し、これをＨＤＤ１０４に記憶させる。尤度計算手段１１０は、このパラメータ１１１を読み込んで、第１の実施形態で述べたと同一の動作でモデルに対するそのデータ列の尤度を計算する。
【００５６】
図４は、図３に示したパラメータ推定手段３２０がパラメータ１１１を推定する動作について示すフローチャートである。パラメータ推定手段３２０はまず、入力手段１０１からデータ列ＸおよびＴの入力を受け付ける（ステップＳ４０１）。続いてパラメータ推定手段３２０は、前述の数１を用いてデータＸおよびＴをモデル化し、下式に示すＰを最大化するパラメータ１１１を公知のＥＭアルゴリズムを用いて推定する（ステップＳ４０２）。パラメータ推定手段３２０は、この計算で推定されたパラメータ１１１をＨＤＤ１０４に書き込んで記憶させる（ステップＳ４０３）。
【数９】
2010084839.tif 000011
【００５７】
ここで、推定されるパラメータ１１１をθで表し、θ＝｛θ１，θ２，…，θＫ｝，θ（Ｋ）＝｛π（Ｋ），Γ（Ｋ），Ａ（Ｋ），Ｂ（Ｋ），φ（Ｋ）｝とする。その他の記号の意味は、数１および第１の実施の形態と同一である。尤度計算手段１１０は、このパラメータ１１１を読み込んで、第１の実施形態で述べたと同一の動作でモデルに対するそのデータ列の尤度を計算する。なお、この尤度の計算は、図４で示したパラメータ１１１を推定する動作と同時に行われてもよいし、別のタイミングで行われてもよい。
【００５８】
（第２の実施形態の全体的な動作）
次に、上記の実施形態の全体的な動作について説明する。本発明に係る尤度計算方法は、第１の実施形態の動作に加えて、さらに入力されたデータ系列を用いてパラメータ推定手段が統計モデルのパラメータを推定し（図４：ステップＳ４０１〜４０２）、推定されたパラメータをパラメータ推定手段が記憶手段に記憶する（図４：ステップＳ４０３）という動作が加わる。
【００５９】
ここで、上記各動作ステップについては、これをコンピュータで実行可能にプログラム化し、これらを前記各ステップを直接実行するコンピュータである尤度計算装置３００に実行させるようにしてもよい。
【００６０】
この構成および動作により、本実施形態は以下のような効果を奏する。
本実施形態によって、実際のデータから統計モデルのパラメータ１１１を学習することが可能となり、より的確に尤度を計算することが可能となる。
【００６１】
（第２の実施形態の変形例１）
ここで、上述の第２の実施形態にはいくつかの変形が存在する。以下、それらの変形例について説明する。たとえば、前述のステップＳ４０２で用いる数１の、ｋ番目のコンポーネントにおいてｎ個目の隠れ状態からｍ個目のデータ列のｎ個目の遷移時間間隔が生起した確率を、時間間隔のシンボルを離散値として扱う数４に示した式によって求めてもよい。
【００６２】
（第２の実施形態の変形例２）
また、ｋ番目のコンポーネントにおいてｎ個目の隠れ状態からｍ個目のデータ列のｎ個目の遷移時間間隔が生起した確率を、時間間隔のシンボルを連続値として扱う数５に示した式によって求めてもよい。
【００６３】
（第２の実施形態の変形例３）
さらに、前述のステップＳ４０２で数１のかわりに数６に示した式を使用してもよい。
【００６４】
（第２の実施形態の変形例４）
また、この変形例３で、数６の要素である、ｍ個目のデータ列のｎ個目の遷移時間間隔τｍｎが、ｋ番目のコンポーネントのｎ−１個目の隠れ状態Ｓｎ−１およびｎ個目の隠れ状態Ｓｎから生起する確率を、数７に示した式で求めるようにすることもできる。
【００６５】
（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態は、第１および第２の実施形態に係る尤度計算装置（属性推定装置５００）で、入力手段１０１が、ユーザが訪問したウェブコンテンツの履歴を示すコンテンツ訪問履歴をシンボル、ユーザが一つのウェブコンテンツを訪問してから次のウェブコンテンツを訪問するまでのコンテンツ訪問間隔を遷移時間間隔として各々入力を受け付ける。そして尤度計算手段５１０が、計算された尤度をユーザの属性として出力する。
【００６６】
また、後述の変形例２にもあるように、このシンボルがユーザがウェブコンテンツを検索する際に使用した検索ワードの履歴を含むようにすることもできる。
【００６７】
この構成を備えることにより、本実施形態は、ウェブコンテンツの各ユーザの属性を尤度として算出することが可能となる。
以下、これをより詳細に説明する。
【００６８】
本発明の第３の実施形態は、以上で説明した第１および第２の実施形態に係る尤度計算装置を、ウェブサーバが各々のユーザに対して適したコンテンツ（ウェブページ）もしくは追加コンテンツ（広告や別のコンテンツへのリンクなど）を配信するために該ユーザの属性（嗜好、趣味、興味、年齢、性別、職業など）を推定する属性推定装置として使用するという実施形態である。
【００６９】
ウェブコンテンツを管理するシステムは、ユーザの属性に応じて、追加コンテンツとして配信する内容を選択する。例えば、追加コンテンツとして、以前にユーザが購入した商品と類似した商品の広告を配信する。多くの場合、この広告費から当該システムの運営費が捻出される。
【００７０】
このため、ユーザにとって最適な追加コンテンツを配信するためには、ユーザの属性を適切に推定する必要がある。この推定が適切でないと、ユーザが全く興味のない追加コンテンツが配信されてしまう。例えば、スポーツに興味があるユーザには、スポーツ関連の商品広告を配信すると商品の購入までに至る可能性が高いが、そのようなユーザにアニメ関連の商品広告を配信しても商品の購入に至る可能性は低い。そればかりか、そのような自分の興味と異なる商品広告はユーザに不快感を与えてしまうので、当該ウェブコンテンツを利用しなくなってしまう可能性すらある。
【００７１】
そこで、本実施形態では、ユーザが過去にどのコンテンツをどの順番で訪問したのかというコンテンツ訪問履歴と、あるコンテンツに訪問してから次のコンテンツを訪問するまでのコンテンツ訪問間隔とを、入力されるデータ列とする。前者をシンボル、後者を遷移時間間隔とし、Ｎ個のシンボルＸ＝｛Ｘ１，Ｘ２，…Ｘｎ｝とＮ個の遷移時間間隔Ｔ＝｛Ｔ１，Ｔ２，…Ｔｎ｝とで表現されるデータ列であるものとする。
【００７２】
図５は、本発明の第３の実施形態に係る属性推定装置５００の構成を示す説明図である。属性推定装置５００は、図３に示した第２の実施形態に係る尤度計算装置３００と同様のコンピュータ装置であり、尤度計算装置３００と同様の入力手段１０１、ＣＰＵ１０２、ＲＡＭ１０３、ＨＤＤ１０４、出力手段１０５を備える。同一の呼称および参照番号で呼んでいる動作部の機能および動作については、第１および第２の実施形態として説明したものと同一である。
【００７３】
属性推定装置５００では、尤度計算手段５１０および属性モデル学習手段５２０が、コンピュータプログラムをＣＰＵ１０２が実行することによりソフトウェア上で構築される。入力手段１０１からこれらの動作手段に対して、前述のように、第１〜２の実施形態と同様に、Ｍ個のシンボルとＭ個の遷移時間間隔とからなるデータ列が入力される。
【００７４】
尤度計算手段５１０および属性モデル学習手段５２０は各々、第２の実施形態に係る尤度計算装置３００における尤度計算手段１１０およびパラメータ推定手段３２０と同様に動作する。そして、学習したモデルのパラメータ１１１をＨＤＤ１０４に書き込む。各属性モデルには、第１の実施形態で説明した数３を用いる。そして、属性ごとのパラメータ１１１は、第２の実施形態の図４のステップ４０２で説明したθおよびθ（Ｋ）である。
【００７５】
図６は、図５で示した属性モデル学習手段５２０が、属性ごとに学習したモデルのパラメータの例を示す説明図である。このように、推定候補となる各属性ごとのモデルを表すパラメータθを学習する処理を、属性モデル学習処理と呼ぶ。
【００７６】
尤度計算手段５１０は、ユーザのコンテンツ訪問履歴Ｘとコンテンツ訪問間隔Ｔが入力されると、属性を推定するために必要なパラメータ１１１を推定候補となる属性分だけＨＤＤ１０４から読み出し、ユーザの属性を推定する。そして、推定したユーザの属性を候補の中から決定して、その結果を出力手段１０５に出力する。
【００７７】
図７は、図５で示した尤度計算手段５１０および属性モデル学習手段５２０に入力手段１０１から入力される、コンテンツ訪問履歴Ｘとコンテンツ訪問間隔Ｔの例を示す説明図である。図７では、コンテンツ訪問間隔Ｔを、ＭＩＤ、ＬＯＷなどのような離散シンボルとして扱う。例えば、訪問間隔が１分以内の場合はＬＯＷ、１時間以内の場合はＭＩＤというように、予め定義されている。
【００７８】
図７のコンテンツ訪問履歴を示す矢印（→）は、あるコンテンツから次のコンテンツを訪問する遷移を表す。さらに、コンテンツ訪問間隔を示す矢印（→）は、あるコンテンツから次のコンテンツを訪問するまでの訪問間隔の遷移を表す。ＨＤＤ１０４に記憶されるパラメータ１１１は、属性モデル学習手段５２０によって学習される各属性モデルのパラメータθである。
【００７９】
尤度計算手段５１０によって推定されたユーザの属性は、最終的に出力手段１０５に出力される。
【００８０】
図８は、図５で示した属性モデル学習手段５２０が行う属性モデル学習処理を表すフローチャートである。ユーザは、入力手段１０１を介して、第１〜２の実施形態と同様にして、予め属性が判明しているユーザのＮ個のコンテンツ訪問履歴Ｘ＝｛Ｘ１，Ｘ２，…Ｘｎ｝とＮ個のコンテンツ訪問間隔Ｔ＝｛Ｔ１，Ｔ２，…Ｔｎ｝とからなるデータ列を入力する。属性モデル学習手段５２０はこのデータ列ＸおよびＴの入力を受け付ける（ステップＳ８０１）。
【００８１】
続いて属性モデル学習手段５２０は、入力されたユーザの属性に対応した属性モデルのパラメータ１１１をＨＤＤ１０４から読み出す（ステップＳ８０２）。入力したユーザの属性に対応した属性モデルのパラメータを一度も推定していない場合は、初期値のパラメータを読み出すこととする。
【００８２】
続いて属性モデル学習手段５２０は、入力されたユーザのコンテンツ訪問履歴Ｘとコンテンツ時間間隔Ｔと、パラメータ１１１とを用いて、属性モデルを学習する（ステップＳ８０３）。ここでいう属性モデルの学習とは、図４のステップＳ４０２で述べた、パラメータを推定することを同義である。第１の実施形態で説明した数３を各属性モデルの属性モデルとして使用し、数９で示したＰを最大化するパラメータ１１１を公知のＥＭアルゴリズムを用いて推定する。最後に、属性モデル学習手段５２０は、この計算で推定されたパラメータ１１１をＨＤＤ１０４に書き込んで記憶させる（ステップＳ８０４）。
次に、属性推定処理について説明する。
【００８３】
図９は、図５で示した尤度計算手段５１０が行うユーザ属性の推定処理を表すフローチャートである。尤度計算手段５１０は、図８で属性モデル学習手段５２０に入力されたものと同一のこのデータ列ＸおよびＴの入力を受け付ける（ステップＳ９０１）。このデータ列に対して、尤度計算手段５１０は属性推定の候補となる属性モデルのパラメータ１１１を読み出し（ステップＳ９０２）、各属性モデルに対する尤度Ｐ（Ｘ，Ｔ）を算出する（ステップＳ９０３）。この尤度の計算は、第１の実施形態の尤度計算手段１０３が、図２のステップＳ２０３で行った計算の内容と同一である。
【００８４】
図１０は、図９のステップＳ９０３で算出された、各属性に対する尤度の例を示す説明図である。例えば、「スポーツ」、「アニメ」、「ニュース」、「旅行」などのようにユーザの嗜好を表すジャンル名を属性の候補とすると、入力された推定するユーザのコンテンツ訪問履歴とコンテンツ訪問間隔に対する尤度が、図１０のように出力される。
【００８５】
図９に戻って、尤度計算手段５１０は、ステップＳ９０３で算出された尤度から、ユーザの属性を推定する（ステップＳ９０４）。たとえば最も高い尤度を出力した属性モデルの属性をそのユーザの推定結果とすることができる。図１０に示した例では、「スポーツ」という属性の尤度が最も高いため、推定結果は、「スポーツ」となる。そして尤度計算手段５１０は、推定されたユーザの属性を、出力手段１０５に出力する（ステップＳ９０５）。
【００８６】
図１１は、図９のステップＳ９０５で出力された、ユーザの属性の出力の例を示す説明図である。図１１に示した例では、このユーザの属性が「スポーツ」であるという旨の出力がなされている。
（第３の実施形態の全体的な動作）
次に、上記の実施形態の全体的な動作について説明する。本実施形態に係る動作は、第１〜第２の実施形態の動作で、尤度計算手段１１０が、計算された尤度をユーザの属性として出力する。
【００８７】
ここで、上記各動作ステップについては、これをコンピュータで実行可能にプログラム化し、これらを前記各ステップを直接実行するコンピュータである属性推定装置５００に実行させるようにしてもよい。
【００８８】
この構成および動作により、本実施形態は以下のような効果を奏する。
本実施形態によって、ユーザの嗜好、趣味、興味、年齢、性別、職業などといった属性を的確に推定して、コンテンツの配信に利用することができる。
【００８９】
（第３の実施形態の変形例１）
ここで、上述の第３の実施形態にはいくつかの変形が存在する。以下、それらの変形例について説明する。たとえば、入力手段１０１から入力されるコンテンツ訪問時間間隔Ｔを、離散シンボルではなく、連続値としてもよい。図１２は、本変形例で入力手段１０１から入力される、コンテンツ訪問履歴Ｘとコンテンツ訪問間隔Ｔの例を示す説明図である。ここではコンテンツ訪問時間間隔Ｔが、ＭＩＤ、ＬＯＷなどのような離散シンボルではなく、具体的な秒数で示されている。
【００９０】
（第３の実施形態の変形例２）
また、コンテンツ訪問履歴Ｘとコンテンツ訪問間隔Ｔに加えて、検索ワード履歴をユーザの属性推定に使用することもできる。ここでいう検索ワードとは、ユーザが当該コンテンツを検索する際に、Ｙａｈｏｏ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）などのような検索エンジンに入力した検索キーワードとなる単語である。図１３は、本変形例で入力手段１０１から入力される、コンテンツ訪問履歴Ｘとコンテンツ訪問間隔Ｔおよび検索ワードの例を示す説明図である。
【００９１】
（第３の実施形態の変形例３）
さらに、予めパラメータ１１１が学習されてＨＤＤ１０４に記憶されていれば、属性推定装置５００は、属性モデル学習手段５２０を省略した構成とすることもできる。
【００９２】
（第４の実施形態）
本発明の第４の実施形態は、以上で説明した第３の実施形態に係る属性推定装置５００を含むコンテンツ配信システムであり、そこで推定されたユーザの属性に応じて、ウェブサーバがそのユーザの属性に対応した広告情報をそのコンテンツに付け加えて配信するという実施形態である。
【００９３】
より具体的には、本発明の第４の実施形態に係るコンテンツ配信システム１４００は、ユーザが操作するユーザ端末１４０１と、ウェブサーバ１４０３と、第３の実施形態に係る属性推定装置５００とがネットワーク（インターネット１４０２）を介して相互に接続されたコンテンツ配信システムである。ウェブサーバ１４０３は、ユーザ端末１４０１からのリクエストを受け付けるリクエスト受付手段１６１２と、リクエストに対応したコンテンツをユーザ端末に配信するコンテンツ配信手段１６１４と、ユーザにリクエストされたコンテンツの履歴を示すコンテンツ訪問履歴およびユーザが一つのコンテンツから次のコンテンツを訪問するまでのコンテンツ訪問間隔とを記憶するユーザリクエスト記憶部１６２３と、コンテンツ訪問履歴をシンボル、コンテンツ訪問間隔を遷移時間間隔とするデータ系列として尤度計算装置５００に入力する出力手段１６０６とを有し、さらに尤度計算装置で計算されたユーザの属性の入力を受け付ける入力手段１６０１と、ユーザの属性に基づいてコンテンツに追加する広告を選択する広告選択手段１６１１とを有し、コンテンツ配信手段１６１４がコンテンツに広告を追加してユーザ端末に配信する。
【００９４】
この構成を備えることにより、本実施形態は、算出された各ユーザの属性に適する内容の広告をユーザ端末に配信することが可能となる。
以下、これをより詳細に説明する。
【００９５】
本発明の第４の実施形態は、ユーザがコンテンツ（ウェブページ）をサーバにリクエストした際に、ユーザの属性に対応した広告情報をそのコンテンツに付け加えたものを、サーバからユーザに配信する。その際、ユーザの属性の推定に、第３の実施の形態に係る属性推定装置５００を利用する。
【００９６】
図１４は、本発明の第４の実施形態に係るコンテンツ配信システム１４００で、各装置の接続構成を示す説明図である。このコンテンツ配信システムは、ユーザに対して入出力等のインターフェイスを提供するコンピュータ装置であるユーザ端末１４０１と、ユーザからリクエストされたコンテンツにユーザの属性に対応した広告情報をそのコンテンツに付け加えたものをユーザに配信するコンピュータ装置であるウェブサーバ１４０３と、第３の実施の形態に係る属性推定装置５００とがインターネット１４０２で相互に接続されて構成されている。
【００９７】
図１５は、図１４で示したユーザ端末１４０１の構成を示す説明図である。ユーザ端末１４０１は一般的なパーソナルコンピュータなどのようなコンピュータ装置であり、入力手段１５０１、ＣＰＵ１５０２、ＲＡＭ１５０３、ネットワークカード１５０４、出力手段１５０５を備える。ネットワークカード１５０４は、インターネット１４０２に接続して通信を行うインターフェイスである。これら以外の各構成部の機能および動作は、図１、図３、図５で説明した尤度計算装置および属性推定装置における同名の機能部と同一である。
【００９８】
ユーザ端末１４０１では、コンテンツリクエスト手段１５１１、コンテンツ表示手段１５１２が、コンピュータプログラムをＣＰＵ１５０２が実行することによりソフトウェア上で構築される。コンテンツリクエスト手段１５１１は、ユーザが訪問したいコンテンツについての入力を入力手段１５０１を通じて受け付け、このリクエストをネットワークカード１５０４を介してウェブサーバ１４０３にリクエストする。例えば、スポーツのコンテンツを訪問したい場合は、ウェブサーバにスポーツのコンテンツをリクエストする。
【００９９】
コンテンツ表示手段１５１２は、ウェブサーバ１４０３から当該リクエストに応じて返送されてきたコンテンツを、ネットワークカード１５０４を介して受信し、出力手段１５０５に表示する。
【０１００】
図１６は、図１４で示したウェブサーバ１４０３の構成を示す説明図である。ウェブサーバ１４０３は一般的なサーバコンピュータなどのようなコンピュータ装置であり、入力手段１６０１、ＣＰＵ１６０２、ＲＡＭ１６０３、ＨＤＤ１６０４、ネットワークカード１６０５、出力手段１６０６を備える。ウェブサーバ１４０３は、ユーザ端末１４０１からリクエストされたコンテンツに、ユーザの属性に対応した広告情報を付け加えてユーザ端末１４０１に配信するという機能を実行する。
【０１０１】
ネットワークカード１５０４は、図１５のユーザ端末１４０１と同じく、インターネット１４０２に接続して通信を行うインターフェイスである。入力手段１６０１および出力手段１６０６は、属性推定装置５００への情報の入出力を行う。入力手段１６０１および出力手段１６０６の属性推定装置５００への接続方法は、任意の接続方法が適用できる。これら以外の各構成部の機能および動作は、図１、図３、図５で説明した尤度計算装置および属性推定装置における同名の機能部と同一である。
【０１０２】
ウェブサーバ１４０３では、広告選択手段１６１１、リクエスト受付手段１６１２、読み出し手段１６１３、コンテンツ配信手段１６１４が、コンピュータプログラムをＣＰＵ１６０２が実行することによりソフトウェア上で構築される。そしてＨＤＤ１６０４には、広告記憶部１６２１、コンテンツ記憶部１６２２、ユーザリクエスト記憶部１６２３といった各情報の記憶部が存在する。以下、その各々の内容について説明する。
【０１０３】
広告選択手段１６１１は、ユーザの属性推定結果をユーザ属性推定装置５００から受け取り、その推定結果に対応したユーザの属性に対応する広告を広告記憶部１６２１から取り出す。そして、コンテンツ配信手段１６１４からユーザに配信するコンテンツに、広告記憶部１６２１から取り出した広告を付け加える。
【０１０４】
リクエスト受付手段１６１２は、ユーザ端末１４０１からコンテンツのリクエストを受け付ける。読み出し手段１６１３は、リクエストをしたユーザの過去のコンテンツ訪問履歴とコンテンツ訪問間隔をユーザリクエスト記憶部１６２３から読み出す。
【０１０５】
コンテンツ配信手段１６１４は、ユーザ端末１４０１からリクエストされたコンテンツにユーザの属性に対応した広告情報を付け加えたものを、ユーザ端末１４０１に配信する。
【０１０６】
ユーザリクエスト記憶部１６２３は、ユーザからリクエストされた内容を、ユーザ名、リクエストされた時刻とともに記憶する。コンテンツ記憶部１６２２は、コンテンツ配信手段によってユーザに配信するコンテンツを記憶する。広告記憶部１６２１は、広告選択手段１６１１が配信する広告を記憶する。
【０１０７】
入力手段１６０１は、属性推定装置５００から入力されたユーザ属性推定結果を広告選択手段１６１１に渡す。出力手段１６０６は、読み出し手段１６１３によって取り出されたユーザの過去のコンテンツ訪問履歴とコンテンツ訪問間隔を属性推定装置５００に出力する。
【０１０８】
属性推定装置５００は、図５に示したものと同様の構成であり、第３の実施の形態として既に説明した動作を行う。
【０１０９】
次に、第４の実施形態に係る動作について説明する。動作は、属性モデル学習処理と推定した属性に対応する広告の配信処理の２つに分かれる。まず、属性モデル学習処理について説明する。図１７は、図１４〜１６に示したユーザ端末１４０１、ウェブサーバ１４０３、および属性推定装置５００が行う属性モデル学習処理の動作を示すシーケンス図である。
【０１１０】
まず、予め属性が判明しているユーザが、ユーザ端末１４０１のコンテンツリクエスト手段１５１１を操作し、ウェブサーバ１４０３にコンテンツをリクエストする（ステップＳ１７０１）。ウェブサーバ１４０３では、リクエスト受付手段１６１２がこのリクエストを受け付けてユーザリクエスト記憶部１６２３に記憶する（ステップＳ１７０２）。
【０１１１】
そして、コンテンツ配信手段１６１４がリクエストされたコンテンツをコンテンツ記憶部１６２２から読み出し、コンテンツ配信手段１６１４がこれをユーザ端末１４０１に配信する（ステップＳ１７０３）。ユーザ端末１４０１では、コンテンツ表示手段１５１２が配信されたこのコンテンツを受け取って表示する（ステップＳ１７０４）。
【０１１２】
そしてコンテンツ配信手段１６１４は、リクエストを受け付けたユーザの情報を読み出し手段１６１３に出力する（ステップＳ１７０５）。ここでいう「リクエストを受け付けたユーザの情報」とは、ユーザリクエスト記憶部１６２３からそのユーザの過去のコンテンツ訪問履歴とコンテンツ訪問間隔を読み出せる、ユーザと履歴とが一対一に対応しうる情報であればよい。
【０１１３】
そして読み出し手段１６１３は、ユーザリクエスト記憶部１６２３から、リクエストを受け付けたユーザの過去のコンテンツ訪問履歴とコンテンツ訪問間隔を読み出す（ステップＳ１７０６）。さらに読み出し手段１６１３は、読み出したユーザの過去のコンテンツ訪問履歴とコンテンツ訪問間隔、予め判明しているユーザ属性を、出力手段１６０６を通じて属性推定装置５００に入力する（ステップＳ１７０７）。
【０１１４】
属性推定装置５００は、入力されたユーザの属性に対応した属性モデルのパラメータ１１１をＨＤＤ１０４から読み出す。入力したユーザの属性に対応した属性モデルを一度も学習していない場合は、初期値のパラメータ１１１をＨＤＤ１０４から読み出すこととする。
【０１１５】
属性推定装置５００では、属性モデル学習手段５２０が、入力されたユーザの過去のコンテンツ訪問履歴とコンテンツ時間間隔とパラメータ１１１とを用いて、属性モデルを学習する（ステップＳ１７０８〜１７０９）。そして、学習結果に基づくパラメータ１１１をＨＤＤ１０４に書き込む（ステップＳ１７１０）。以上で、属性モデル学習処理は完了する。
【０１１６】
次に、推定した属性に対応する広告の配信処理について説明する。図１８は、図１４〜１６に示したユーザ端末１４０１、ウェブサーバ１４０３、および属性推定装置５００が行う、推定した属性に対応する広告の配信処理の動作の例を示すシーケンス図である。
【０１１７】
まず、ユーザがユーザ端末１４０１のコンテンツリクエスト手段１５１１を操作し、ウェブサーバ１４０３にコンテンツをリクエストする（ステップＳ１８０１）。ウェブサーバ１４０３では、リクエスト受付手段１６１２がこのリクエストを受け付けてユーザリクエスト記憶部１６２３に記憶する（ステップＳ１８０２）。
【０１１８】
そして、コンテンツ配信手段１６１４がリクエストを受け付けたユーザの情報を読み出し手段１６１３に出力する（ステップＳ１８０３）。ここでいう「リクエストを受け付けたユーザの情報」とは、図１７のステップＳ１７０５で説明した通りである。そして読み出し手段１６１３は、コンテンツリクエスト記録部１６０２から、このユーザの過去のコンテンツ訪問履歴とコンテンツ訪問間隔を読み出して（ステップＳ１８０４）、これらを出力手段１６０６を通じて属性推定装置５００に入力する（ステップＳ１８０５）。
【０１１９】
属性推定装置５００では、尤度計算手段５１０が全属性モデルのパラメータ１１１を読み出し（ステップＳ１８０６）、これらの各属性モデルから、入力されたコンテンツ訪問履歴とコンテンツ訪問間隔に対する尤度を出力する（ステップＳ１８０７）。そして、各属性モデルから出力された尤度から、ユーザの属性を推定して、これを入力手段１６０１を通して広告選択手段１６１１に入力する（ステップＳ１８０８）。各属性モデルが出力した尤度の中から、最も高い尤度を出力した属性モデルの属性をそのユーザの推定結果とする。
【０１２０】
ユーザの属性を入力された広告選択手段１６１１は、推定されたユーザの属性に対応した広告情報を広告記憶部１６２１から読み出し、この広告情報をコンテンツ配信手段１６１４に入力する（ステップＳ１８０９）。コンテンツ配信手段１６１４は、コンテンツ記憶部１６２２からユーザがリクエストしたコンテンツを読み出し、そこにこの広告情報を付け加えてユーザ端末１４０１に配信する（ステップＳ１８１０）。ユーザ端末１４０１では、コンテンツ表示手段１５１２がこの広告情報入りのコンテンツを受け取って表示する（ステップＳ１８１１）。
【０１２１】
この実施の形態により、コンテンツ訪問履歴とコンテンツ訪問時間間隔から、ユーザの属性を適切に推定することで、ユーザの属性に応じた広告情報をユーザがリクエストしたコンテンツに付与できる。図１９は、図１８の動作によってユーザ端末１４０１に配信された、広告情報１９０２を含むコンテンツ１９０１の例を示す説明図である。
【０１２２】
（第４の実施形態の変形例１）
ここで、上述の第４の実施形態にはいくつかの変形が存在する。以下、それらの変形例について説明する。たとえば、第３の実施形態の変形例２と同様に、コンテンツ訪問履歴とコンテンツ訪問間隔に加えて、検索ワード履歴もユーザの属性推定に使用することもできる。
【０１２３】
（第４の実施形態の変形例２）
また、ユーザの属性に対応した広告情報の代わりに、ユーザの属性に対応した別のコンテンツへのリンク（ＵＲＬ）をコンテンツに付け加えて配信するようにすることもできる。
【０１２４】
（第５の実施形態）
本発明の第５の実施形態は、以上で説明した第４の実施形態に係るコンテンツ配信システムを、推定されたユーザの属性に応じて、ウェブサーバがそのユーザの属性に対応したページ構成でそのコンテンツを構成して配信するという実施形態である。
【０１２５】
より具体的には、前述の第４の実施形態に係るウェブサーバが、広告選択手段のかわりにユーザの属性に基づいてコンテンツのページ構成を選択するページ構成選択手段２０１２を有する。そして、コンテンツ配信手段１６１４がこのページ構成でコンテンツを構成してユーザ端末に配信する。
【０１２６】
この構成を備えることにより、本実施形態は、算出された各ユーザの属性に適する内容のページ構成でコンテンツをユーザ端末に配信することが可能となる。
以下、これをより詳細に説明する。
【０１２７】
本発明の第５の実施形態は、ユーザがコンテンツ（ウェブページ）をサーバにリクエストした際に、そのコンテンツのページ構成方法として、あらかじめ複数用意しておいたレイアウトのパターンからユーザの属性に応じたページ構成を特定し、そのページ構成によってコンテンツを構成して配信する。
【０１２８】
その際、ユーザの属性の推定に、第３の実施の形態に係る属性推定装置５００を利用する。この場合、推定されるユーザの属性は、主に性別、年齢、職業などである。これらの属性に応じて、より受け入れられやすいデザイン、レイアウトなどによるページ構成を使用した方が、より効果的であるからである。
【０１２９】
本発明の第５の実施形態に係る各装置の接続構成は、図１４で説明した第４の実施形態に係る接続構成と同一である。ただし、ウェブサーバ１４０３は後述のウェブサーバ１４０３ｂに置き換えられる。また、ユーザ端末１４０１の構成は、図１５で説明した構成と同一である。
【０１３０】
図２０は、本発明の第５の実施形態に係るウェブサーバ１４０３ｂの構成を示す説明図である。ウェブサーバ１４０３ｂは、図１６で示したウェブサーバ１４０３と比べて、広告選択手段１６１１の代わりにページ構成選択手段２０１２がＣＰＵ１６０２で実行される点と、ＨＤＤ１６０４で広告記憶部１６２１が省略されている点が相違点である。この点以外は、図１６で示したウェブサーバ１４０３と同一の動作を行う。
【０１３１】
ウェブサーバ１４０３ｂは、ユーザがサーバにコンテンツをリクエストした際に、そのコンテンツのページ構成方法として、あらかじめ複数用意しておいたパターンからユーザの属性に応じたページ構成を特定し、そのページ構成によってコンテンツを配信する。コンテンツ配信手段１６１４は、ユーザからリクエストされたコンテンツをユーザの属性に適したページ構成によって配信する。
【０１３２】
ページ構成選択手段２０１２は、属性推定装置５００によるユーザの属性推定結果を入力手段１６０９から受け取り、コンテンツ記憶部１６０３から、ユーザの属性に応じたページ構成を取り出してコンテンツ配信手段１６１４に渡す。
【０１３３】
次に、本発明の第５の実施形態に係る動作について説明する。動作は、属性モデル学習処理と属性推定結果に対応したページ構成のコンテンツを配信する処理の２つに分かれる。属性モデル学習処理は、図１７で説明した第４の実施の形態に係る動作と同一である。
【０１３４】
図２１は、図１４、１５、２０に示したユーザ端末１４０１、ウェブサーバ１４０３ｂ、および属性推定装置５００が行う、属性推定結果に対応したページ構成のコンテンツを配信する処理の動作を示すシーケンス図である。ステップＳ１８０１〜１８０８は、図１８で説明した第４の実施の形態に係る動作と同一であるので、同一の参照符号を付けている。この動作によって、尤度計算手段５１０がユーザの属性を推定し、これを入力手段１６０１を通してページ構成選択手段２０１２に出力する所までは完了する。
【０１３５】
ユーザの属性を入力されたページ構成選択手段２０１２は、ユーザからリクエストを受けたコンテンツで、推定したユーザの属性に対応したページ構成をコンテンツ記憶部１６０３から読み出す（ステップＳ２１０９）。図２２および図２３は、同一のコンテンツで、ページ構成が異なる２つのコンテンツ２２０１および２３０１の例を示す説明図である。
【０１３６】
ページ構成選択手段２０１２は読み出されたページ構成をコンテンツ配信手段１６１４に入力する。コンテンツ配信手段１６１４は、コンテンツ記憶部１６２２からユーザがリクエストしたコンテンツを読み出し、入力されたページ構成で構成した後、ユーザ端末１４０１に配信する（ステップＳ２１１０）。ユーザ端末１４０１では、コンテンツ表示手段１５１２がこのコンテンツを受け取って表示する（ステップＳ１８１１）。
【０１３７】
この実施形態により、ユーザがコンテンツをサーバにリクエストした際に、そのコンテンツのページ構成方法として、あらかじめ複数用意しておいたパターンからユーザの属性に応じたパターンを特定し、そのパターンで構成したコンテンツを配信できる。
【０１３８】
（第５の実施形態の変形例１）
ここで、上述の第５の実施形態にはいくつかの変形が存在する。以下、それらの変形例について説明する。たとえば、第３および第４の実施形態の変形例２と同様に、コンテンツ訪問履歴とコンテンツ訪問間隔に加えて、検索ワード履歴もユーザの属性推定に使用することもできる。
【０１３９】
（第６の実施形態）
本発明の第６の実施形態に係る尤度計算装置（なりすまし検知装置２４００）は、第１および第２の実施形態に係る尤度計算装置で、入力手段１０１が、ユーザの入力コマンドをシンボル、ユーザが一つの入力コマンドから次の入力コマンドを入力するまでの時間間隔を遷移時間間隔として各々入力を受け付ける。そしてこの装置が、計算された尤度に基づいてユーザがなりすましであるか否かを判断するなりすまし検知手段２４０２を有する。
【０１４０】
この構成を備えることにより、本実施形態は、不正な方法でパスワードが盗まれてもこのパスワードを悪用してのなりすまし行為を検知することが可能となる。
以下、これをより詳細に説明する。
【０１４１】
本発明の第６の実施形態は、以上で説明した第１および第２の実施形態に係る尤度計算装置を、あるユーザになりすましてシステムに侵入する「なりすまし」を検出するなりすまし検知装置として使用するという実施形態である。
【０１４２】
ここでいう「なりすまし」とは、システムを操作する権限の無い者が、システムへ侵入して、本来は権限を持つ者以外見ることのできない機密情報を盗み出したり、悪事をはたらいてその者のせいにしたりすることである。多くの場合、なりすましは権限を持つ者のＩＤおよびパスワードを不正な方法で盗み出すことによって行われる。
【０１４３】
そのようななりすましを発見する方法として、本来の権限を持つ者が普段から打ち込むコマンドやキータイピング等の入力履歴を保持して、普段のコマンド入力とは異なる入力が行われた場合に「なりすましである」と判定するという方法がある。そこで本実施形態では、本来の権限を持つ者が普段から打ち込むコマンドやキータイピング等の履歴を統計モデルで学習した後、入力されたコマンドに対して統計モデルの尤度を計算し、尤度を基になりすましかどうかを検知する。
【０１４４】
図２４は、本発明の第６の実施形態に係るなりすまし検知装置２４００の構成を示す説明図である。なりすまし検知装置２４０は、図３に示した第２の実施形態に係る尤度計算装置３００と同様のコンピュータ装置であり、尤度計算装置３００と同様の入力手段１０１、ＣＰＵ１０２、ＲＡＭ１０３、ＨＤＤ１０４、出力手段１０５を備える。同一の呼称および参照番号で呼んでいる動作部の機能および動作については、第１〜第３の実施形態として説明したものと同一である。
【０１４５】
なりすまし検知装置２４００では、尤度計算手段１１０およびパラメータ推定手段３２０に加えてなりすまし検知手段２４０２が、コンピュータプログラムをＣＰＵ１０２が実行することによりソフトウェア上で構築される。
【０１４６】
入力手段１０１からこれらの動作手段に対して、前述のように、第１〜３の実施形態と同様に、Ｎ個のシンボルＸとＮ個の遷移時間間隔Ｔとからなるデータ列（Ｘ、Ｔ）が入力される。Ｎ個のシンボルの列は、Ｘ＝｛Ｘ１、…、Ｘｎ｝、データ列Ｎ個の遷移時間間隔の列は、Ｔ＝｛Ｔ１、…、Ｔｎ｝である。
【０１４７】
図２５は、図２４に示したなりすまし検知装置２４００に入力されるデータ列（Ｘ、Ｔ）の例を示す表である。たとえば、Ｎ個のシンボルの列Ｘは、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）のコマンドを１つのシンボルとしたコマンド履歴である。遷移時間間隔の列Ｔは、あるコマンドを入力した後に、次のコマンドを入力するまでの時間の列とする。
【０１４８】
尤度計算手段１０３は、入力手段１０１により入力された各データ列（Ｘ、Ｔ）に対して、モデルに対する尤度Ｐ（Ｘ，Τ）を計算し、計算結果を出力手段１０５に渡す。
パラメータ推定手段３２０は、入力手段１０１から入力されたデータ列（Ｘ、Ｔ）から、モデルのパラメータ１１１を推定し、このパラメータ１１１をＨＤＤ１０４に記憶する。ＨＤＤ１０４は、尤度計算手段に必要なパラメータ１１１を記憶する。
【０１４９】
なりすまし検知手段２４０２は、尤度計算手段１０３で計算された尤度を基に、入力シーケンスがなりすましであるか否かを判断する。出力手段１０５は、なりすまし検知手段２４０２による判定結果を出力する。以上で説明した動作以外は、第１〜３の実施形態として説明したものと同一である。
【０１５０】
図２６は、図２４で示した尤度計算手段１０３およびなりすまし検知手段２４０２が行う尤度の計算およびなりすましの検知の処理を表すフローチャートである。
【０１５１】
ステップＳ２０１〜２０３は、図２に示した尤度計算の動作と同一である。この動作で尤度計算手段１０３が算出した尤度は、なりすまし検知手段２４０２に対して出力される。なりすまし検知手段２４０２は、この尤度から入力シーケンスがなりすましであるか否かを判断し（ステップＳ２６０１）、この判断結果を出力手段１０５を介して出力する（ステップＳ２６０２）。ステップＳ２６０１の動作は、たとえば尤度が閾値以上の場合になりすましであると判断することができる。
【０１５２】
図２７は、図２６のステップＳ２６０２に示した処理で出力手段１０５を介して出力された判定データの例を示す説明図である。図２７に示した例では、たとえば閾値を「０．８」と予め設定してあり、１個目のデータ列は尤度「０．９」と閾値よりも高いのでなりすましであり、２個目のデータ列は尤度「０．３」と閾値よりも低いのでなりすましではないと判断している。
【０１５３】
パラメータ推定手段３２０がパラメータ１１１を推定する動作は、図４に示した第２の実施形態に係る動作と同一である。
【０１５４】
以上で説明した第６の実施形態により、例えばコマンドやキータイピング等から、その入力が本来の権限を持った者によって行われたか、なりすましによって行われたかを認識することができる。
【０１５５】
（第６の実施形態の変形例１）
ここで、上述の第６の実施形態にはいくつかの変形が存在する。以下、それらの変形例について説明する。たとえばなりすまし検知装置２４００の構成を、図２４に示した構成から、パラメータ推定手段３２０を除いたものとしてもよい。図２８は、第６の実施形態の変形例１に係るなりすまし検知装置２４００ｂの構成を示す説明図である。この場合、パラメータ１１１は推定されるものではなく、予めＨＤＤ１０４に記憶されている。
【０１５６】
（第６の実施形態の変形例２）
また、なりすまし検知装置２４００に入力されるデータ列（Ｘ、Ｔ）で、コマンド時間間隔Ｔを離散値としてもよい。図２９は、コマンド時間間隔Ｔを離散値にしたデータ列（Ｘ、Ｔ）の例を示す説明図である。ここでは、コマンド時間間隔Ｔを、ＬＯＷ、ＨＩＧＨ、ＭＩＤの３段階に離散化している。
【０１５７】
（第６の実施形態の変形例３）
さらに、なりすまし検知装置２４００に入力されるデータ列（Ｘ、Ｔ）で、入力データＸをコマンド単位ではなく１文字単位のキータイピング履歴としてもよい。図３０は、入力データＸをキータイピング履歴としたデータ列（Ｘ、Ｔ）の例を示す説明図である。
【０１５８】
（第６の実施形態の変形例４）
さらに、この変形例３で、変形例２と同様にコマンド時間間隔Ｔを離散値とすることもできる。図３１は、入力データＸをキータイピング履歴とし、さらにコマンド時間間隔ＴをＬＯＷ、ＨＩＧＨ、ＭＩＤの３段階の離散値としたデータ列（Ｘ、Ｔ）の例を示す説明図である。
【０１５９】
（第７の実施形態）
本発明の第７の実施形態に係る尤度計算装置（動作認識装置３２００）は、第１および第２の実施形態に係る尤度計算装置で、入力手段１０１が、人物が写っている動画像中の各人物画像の特徴を示す特徴ベクトルをシンボル、特徴ベクトルが一つの状態から次の状態に移行するまでの時間間隔を遷移時間間隔として各々入力を受け付ける。そしてこの装置が、計算された尤度に基づいて人物画像に写っている人物が動いているか否かを判断する動作認識手段３２０２を有する。
【０１６０】
この構成を備えることにより、本実施形態は、画像に写っている人物が動いているか否かを判断することが可能となる。
以下、これをより詳細に説明する。
【０１６１】
本発明の第７の実施形態は、以上で説明した第１および第２の実施形態に係る尤度計算装置を、人物が画像に納まった人物画像を時間順に並べた動画像から、人物の姿勢を認識する動作認識装置として使用するという実施形態である。ここでいう動作認識装置とは例えば、歩いている人の動画像を入力すると、歩いているという認識結果を出力し、歩いていない人の動画像を入力すると、歩いていないという認識結果を出力するものである。
【０１６２】
図３２は、本発明の第７の実施形態に係る動作認識装置３２００の構成を示す説明図である。動作認識装置３２００は、図３に示した第２の実施形態に係る尤度計算装置３００と同様のコンピュータ装置であり、尤度計算装置３００と同様の入力手段１０１、ＣＰＵ１０２、ＲＡＭ１０３、ＨＤＤ１０４、出力手段１０５を備える。同一の呼称および参照番号で呼んでいる動作部の機能および動作については、第１〜第３の実施形態として説明したものと同一である。
【０１６３】
動作認識装置３２００では、尤度計算手段１１０およびパラメータ推定手段３２０に加えて動作認識手段３２０２が、コンピュータプログラムをＣＰＵ１０２が実行することによりソフトウェア上で構築される。
【０１６４】
入力手段１０１からこれらの動作手段に対して、前述のように、第１〜３の実施形態と同様に、Ｎ個のシンボルＸとＮ個の遷移時間間隔Ｔとからなるデータ列（Ｘ、Ｔ）が入力される。Ｎ個のシンボルの列は、Ｘ＝｛Ｘ１、…、Ｘｎ｝、データ列Ｎ個の遷移時間間隔の列は、Ｔ＝｛Ｔ１、…、Ｔｎ｝である。
【０１６５】
ここでは、動画像を人物画像が並んだデータ列とみなし、データ列中のシンボルＸ列を、人物画像のＸ’，Ｙ，Ｚ軸の（Ｘ’，Ｙ，Ｚ）の列とする。人物領域の輪郭部の一点におけるｘ’，ｙ，，ｚを要素に持ち、全輪郭のｘ’，ｙ，，ｚをベクトルにまとめたものを、特徴ベクトル（Ｘ’，Ｙ，Ｚ）とする。図３３は、図３２に示した動作認識装置３２００に入力される特長ベクトルの例を示す説明図である。データ列Ｘは、特徴ベクトルの列となる。
【０１６６】
そして遷移時間間隔Ｔは、ある特徴ベクトルから次の特徴ベクトルに遷移する時間間隔を表す。撮像装置によって取得された特徴ベクトル（Ｘ’，Ｙ，Ｚ）を時刻順に並べた後に、２つの時刻の間で、特徴ベクトルの差がある閾値よりも大きい場合は特徴ベクトル（Ｘ’，Ｙ，Ｚ）を保存して、小さい場合は削除して保存しないこととする。よって、ある特徴ベクトルから次の特徴ベクトルに遷移する時間間隔は、人物の動きが大きく変化した間隔の特徴を表す。
【０１６７】
図３４は、図３２に示した動作認識装置３２００に入力される入力データの例を示す説明図である。入力データは、図３４に示したように複数用意しても良い。図３４の例では、Ｍ個のデータ列（Ｘ、Ｔ）を入力する。
【０１６８】
尤度計算手段１０３は、入力手段１０１により入力された各データ列（Ｘ、Ｔ）に対して、モデルのパラメータ１１１を用いて、モデルに対する尤度Ｐ（Ｘ，Τ）を計算し、計算結果を動作認識手段３２０２に渡す。パラメータ推定手段３２０は、入力手段１０１から入力されたＭ個のデータ列（Ｘ、Ｔ）から、モデルのパラメータ１１１を推定し、推定結果をＨＤＤ１０４に渡す。ＨＤＤ１０４は、このパラメータ１１１を記憶する。
【０１６９】
動作認識手段３２０２は、尤度計算手段１０３で計算された尤度を基に、入力シーケンスがモデルに当てはまる動作であるか否かを判断する。出力手段１０５は動作認識手段３２０２による判定結果を出力する。以上で説明した動作以外は、第１〜３の実施形態として説明したものと同一である。
【０１７０】
図３５は、図３２で示した尤度計算手段１０３および動作認識手段３２０２が行う尤度の計算および動作の認識の処理を表すフローチャートである。
【０１７１】
ステップＳ２０１〜２０３は、図２に示した尤度計算の動作と同一である。この動作で尤度計算手段１０３が算出した尤度は、動作認識手段３２０２に対して出力される。動作認識手段３２０２は、この尤度から入力シーケンスがモデルに当てはまる動作か否かを判断し（ステップＳ３５０１）、この判断結果を出力手段１０５を介して出力する（ステップＳ３５０２）。ステップＳ３５０１の動作は、たとえば尤度が閾値以上の場合にモデルに当てはまる動作であると判断することができる。
【０１７２】
図３６は、図３５のステップＳ３５０２の動作で、出力手段１０５を介して出力された判定データの例を示す説明図である。図３６に示した例では、歩行動作のモデルに対して、たとえば閾値を「０．８」と予め設定してあり、１個目のデータ列は尤度「０．９」と閾値よりも高いので歩行をあらわすモデルに当てはまり、２個目のデータ列は、尤度「０．３」と閾値よりも低いので同モデルに当てはまらないと判断している。
【０１７３】
パラメータ推定手段３２０が、ある人物が１つの動作を行っているデータ列に対してパラメータ１１１を推定する動作は、図４に示した第２の実施形態に係る動作と同一である。
【０１７４】
第７の実施の形態により、例えば、人物が歩行する動画像から生成したデータ列Ｘ、ＴをＭ個入力して、モデルのパラメータを推定する。その後、あるデータ列Ｘ、Ｔを入力すると、各データ列が、歩行をしているかそうでないかを認識することができる。
【０１７５】
（第７の実施形態の変形例１）
ここで、上述の第７の実施形態にはいくつかの変形が存在する。以下、それらの変形例について説明する。たとえば、第７の実施の形態の動作認識装置３２００から、パラメータ推定手段３２０を除いた構成にしてもよい。図３７は、第７の実施形態の変形例１に係る動作認識装置３２００ｂの構成を示す説明図である。この場合、パラメータ１１１は推定されるものではなく、予めＨＤＤ１０４に記憶されている。
【０１７６】
（第７の実施形態の変形例２）
また、動作認識装置３２００または３２００ｂに入力されるデータ列（Ｘ、Ｔ）で、特徴ベクトル時間間隔Ｔを離散値とすることができる。
【０１７７】
（第７の実施形態の変形例３）
さらに、動作認識装置３２００で、カメラで撮影した人物画像から特徴ベクトルを抽出するのではなく、モーションキャプチャ等で取得した人物の各関節角度から特徴ベクトルを抽出してもよい。この場合、画像の座標Ｘ，Ｙ，Ｚを特徴とする代わりに、各軸周辺の回転運動角度を示すＲｏｌｌ，Ｐｉｔｃｈ，Ｙａｗを用いる。図３８は、このＲｏｌｌ，Ｐｉｔｃｈ，Ｙａｗを用いたデータ列（Ｘ、Ｔ）の例を示す説明図である。
【０１７８】
（第７の実施形態の変形例４）
さらに、この変形例４においても、変形例２と同様に特徴ベクトル時間間隔Ｔを離散値とすることができる。
【０１７９】
この出願は２００９年１月２６日に出願された日本出願特願２００９−０１４７０１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【０１８０】
これまで本発明について図面に示した特定の実施形態をもって説明してきたが、本発明は図面に示した実施形態に限定されるものではなく、本発明の効果を奏する限り、これまで知られたいかなる構成であっても採用することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１８１】
本発明の具体的な適用例として、実施形態の中で、コンテンツ配信システムにおけるユーザ属性推定装置、なりすまし検知装置、動作認識装置といった例を示した。これら以外にも、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列に対して特定の統計モデルに対する尤度の計算を行う用途に対して、本発明は幅広く適用できる。
【符号の説明】
【０１８２】
１００、３００  尤度計算装置
１０１、１５０１、１６０１  入力手段
１０２、１５０２、１６０２  ＣＰＵ
１０３、１５０３、１６０３  ＲＡＭ
１０４、１６０４  ＨＤＤ
１０５、１５０５、１６０６  出力手段
１１０、５１０  尤度計算手段
１１１  パラメータ
３２０  パラメータ推定手段
５００  属性推定装置
５２０  属性モデル学習手段
１４００  コンテンツ配信システム
１４０１  ユーザ端末
１４０２  インターネット
１４０３、１４０３ｂ  ウェブサーバ
１５０４、１６０５  ネットワークカード
１５１１  コンテンツリクエスト手段
１５１２  コンテンツ表示手段
１６１１  広告選択手段
１６１２  リクエスト受付手段
１６１３  読み出し手段
１６１４  コンテンツ配信手段
１６２１  広告記憶部
１６２２  コンテンツ記憶部
１６２３  ユーザリクエスト記憶部
１９０１、２２０１、２３０１  コンテンツ
１９０２  広告情報
２０１２  ページ構成選択手段
２４００、２４００ｂ  なりすまし検知装置
２４０２  なりすまし検知手段
３２００、３２００ｂ  動作認識装置
３２０２  動作認識手段
【図１】
2010084839.tif 000012
【図２】
2010084839.tif 000013
【図３】
2010084839.tif 000014
【図４】
2010084839.tif 000015
【図５】
2010084839.tif 000016
【図６】
2010084839.tif 000017
【図７】
2010084839.tif 000018
【図８】
2010084839.tif 000019
【図９】
2010084839.tif 000020
【図１０】
2010084839.tif 000021
【図１１】
2010084839.tif 000022
【図１２】
2010084839.tif 000023
【図１３】
2010084839.tif 000024
【図１４】
2010084839.tif 000025
【図１５】
2010084839.tif 000026
【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【手続補正書】
【提出日】平成22年9月8日(2010.9.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列の入力を受け付ける入力手段と、
前記データ系列の特定の統計モデルを表しかつ前記シンボルおよび前記遷移時間間隔に対して各々異なる生起確率を定義するパラメータを記憶する記憶手段と、
前記パラメータを用いて前記データ系列の前記統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段と、
この尤度計算手段によって計算された前記尤度を出力する出力手段を備えたことを特徴とする尤度計算装置。
【請求項２】
前記統計モデルが、隠れマルコフモデルまたはマルコフモデルのうちのいずれかによって表現され、前記遷移時間間隔が、離散値または連続値のうちのいずれかによって表現されることを特徴とする、請求項１に記載の尤度計算装置。
【請求項３】
入力された前記データ系列を用いて前記統計モデルのパラメータを推定して前記記憶手段に記憶するパラメータ推定手段を有することを特徴とする、請求項１に記載の尤度計算装置。
【請求項４】
前記入力手段が、ユーザが訪問したウェブコンテンツの履歴を示すコンテンツ訪問履歴を前記シンボル、前記ユーザが一つのウェブコンテンツを訪問してから次のウェブコンテンツを訪問するまでのコンテンツ訪問間隔を前記遷移時間間隔として各々入力を受け付け、
前記尤度計算手段が、計算された前記尤度を前記ユーザの属性として出力することを特徴とする、請求項１ないし請求項３のうちいずれか１項に記載の尤度計算装置。
【請求項５】
前記入力手段が入力を受け付ける前記シンボルが、前記ユーザが前記ウェブコンテンツを検索する際に使用した検索ワードの履歴を含むことを特徴とする、請求項４に記載の尤度計算装置。
【請求項６】
前記入力手段が、ユーザの入力コマンドを前記シンボル、前記ユーザが一つの入力コマンドから次の入力コマンドを入力するまでの時間間隔を前記遷移時間間隔として各々入力を受け付け、
前記尤度計算手段で計算された前記尤度に基づいて前記ユーザがなりすましであるか否かを判断するなりすまし検知手段を有することを特徴とする、請求項１ないし請求項３のうちいずれか１項に記載の尤度計算装置。
【請求項７】
前記入力手段が、人物が写っている動画像中の各人物画像の特徴を示す特徴ベクトルを前記シンボル、前記特徴ベクトルが一つの状態から次の状態に移行するまでの時間間隔を前記遷移時間間隔として各々入力を受け付け、
前記尤度計算手段で計算された前記尤度に基づいて前記人物画像に写っている人物が動いているか否かを判断する動作認識手段を有することを特徴とする、請求項１ないし請求項３のうちいずれか１項に記載の尤度計算装置。
【請求項８】
ユーザが操作するユーザ端末と、ウェブサーバと、尤度計算装置とがネットワークを介して相互に接続されたコンテンツ配信システムであって、
前記ウェブサーバが、前記ユーザ端末からのリクエストを受け付けるリクエスト受付手段と、前記リクエストに対応したコンテンツを前記ユーザ端末に配信するコンテンツ配信手段と、前記ユーザにリクエストされたコンテンツの履歴を示すコンテンツ訪問履歴と、前記ユーザが一つのコンテンツから次のコンテンツを訪問するまでのコンテンツ訪問間隔とを記憶するユーザリクエスト記憶部と、前記コンテンツ訪問履歴をシンボル、前記コンテンツ訪問間隔を遷移時間間隔とするデータ系列として前記尤度計算装置に入力する出力手段とを有し、
前記尤度計算装置が、前記シンボルと前記遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列の入力を受け付ける入力手段と、前記データ系列の特定の統計モデルを表しかつ前記シンボルおよび前記遷移時間間隔に対して各々異なる生起確率を定義するパラメータを記憶する記憶手段と、前記パラメータを用いて前記データ系列の前記統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段とを有すると共に、この尤度計算手段によって計算された前記尤度を出力する出力手段を備え、
前記ウェブサーバが、前記尤度計算装置で計算された前記ユーザの属性の入力を受け付ける入力手段と、前記ユーザの属性に基づいて前記コンテンツに追加する広告を選択する広告選択手段とを有し、前記コンテンツ配信手段が前記コンテンツに前記広告を追加して前記ユーザ端末に配信する機能を持つことを特徴とするコンテンツ配信システム。
【請求項９】
ユーザが操作するユーザ端末と、ウェブサーバと、尤度計算装置とがネットワークを介して相互に接続されたコンテンツ配信システムであって、
前記ウェブサーバが、前記ユーザ端末からのリクエストを受け付けるリクエスト受付手段と、前記リクエストに対応したコンテンツを前記ユーザ端末に配信するコンテンツ配信手段と、前記ユーザにリクエストされたコンテンツの履歴を示すコンテンツ訪問履歴と、前記ユーザが一つのコンテンツから次のコンテンツを訪問するまでのコンテンツ訪問間隔とを記憶するユーザリクエスト記憶部と、前記コンテンツ訪問履歴をシンボル、前記コンテンツ訪問間隔を遷移時間間隔とするデータ系列として前記尤度計算装置に入力する出力手段とを有し、
前記尤度計算装置が、前記シンボルと前記遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列の入力を受け付ける入力手段と、前記データ系列の特定の統計モデルを表しかつ前記シンボルおよび前記遷移時間間隔に対して各々異なる生起確率を定義するパラメータを記憶する記憶手段と、前記パラメータを用いて前記データ系列の前記統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段とを有すると共に、この尤度計算手段によって計算された前記尤度を出力する出力手段を備え、
前記ウェブサーバが、前記尤度計算装置で計算された前記ユーザの属性の入力を受け付ける入力手段と、前記ユーザの属性に基づいて前記コンテンツのページ構成を選択するページ構成選択手段とを有し、前記コンテンツ配信手段が前記ページ構成によって前記コンテンツを前記ユーザ端末に配信する機能を持つことを特徴とするコンテンツ配信システム。
【請求項１０】
シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列に対して、前記データ系列の特定の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算方法であって、
入力手段が前記データ系列の入力を受け付け、
記憶手段から前記シンボルおよび前記遷移時間間隔に対して各々異なる生起確率を定義する前記統計モデルのパラメータを読み出し、
前記パラメータを用いて尤度計算手段が前記データ系列の前記統計モデルに対する尤度を計算し、
計算された前記尤度を出力手段に出力することを特徴とする尤度計算方法。
【請求項１１】
入力された前記データ系列を用いてパラメータ推定手段が前記統計モデルのパラメータを推定し、
推定された前記パラメータを前記パラメータ推定手段が前記記憶手段に記憶することを特徴とする、請求項１０に記載の尤度計算方法。
【請求項１２】
シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列に対して、前記データ系列の特定の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算装置であって、
前記データ系列の入力を受け付ける手順と、
前記シンボルおよび前記遷移時間間隔に対して各々異なる生起確率を定義する前記統計モデルのパラメータを読み出す手順と、
前記パラメータを用いて前記データ系列の前記統計モデルに対する尤度を計算する手順と、
計算された前記尤度を出力手段に出力する手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする尤度計算プログラム。
【請求項１３】
入力された前記データ系列を用いて前記統計モデルのパラメータを推定する手順と、
推定された前記パラメータをする手順と記憶する手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項１２に記載の尤度計算プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
［００２１］
非特許文献１および非特許文献２に記載の技術で、χｎを多次元と考えて、ｎ−１個目のシンボルからｎ個目のシンボルへの遷移時間間隔をχｎの要素に含めることで、前述の数１に遷移時間間隔を組み込むことができる。しかし、遷移時間間隔をシンボルと切り離してモデル化することはできない。さらに、この方法だとシンボルと遷移時間間隔のペアの組み合わせが多くなるため、計算時間やデータ容量が増大し、現実的ではない。
［００２２］
また、特許文献１および特許文献２に記載の技術は、ＨＭＭを用いて尤度の計算を行っているが、上記で問題としているシンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列について扱っているものではない。特許文献３および特許文献５に記載の技術は、ＨＭＭによってデータ列を解析しているが、遷移時間間隔を用いていない。特許文献４は、ＥＭアルゴリズムによるパラメータの推定の技術について述べているに過ぎない。
［００２３］
本発明の目的は、ユーザの操作に係る操作履歴情報に基づいて、当該ユーザの属性を有効に判別する手段としての尤度推定を可能とする尤度推定装置、コンテンツ配信システム、尤度推定方法および尤度推定プログラムを提供することにある。
課題を解決するための手段
［００２４］
上記目的を達成するため、本発明に係る尤度推定装置は、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列の入力を受け付ける入力手段と、データ系列の特定の統計モデルを表しかつシンボルおよび遷移時間間隔に対して各々異なる生起確率を定義するパラメータを記憶する記憶手段と、パラメータを用いてデータ系列の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段と、この尤度計算手段によって計算された尤度を出力する出力手段を備えたことを特徴とする。
［００２５］
上記目的を達成するため、本発明に係るコンテンツ配信システムは、ユーザが操作するユーザ端末と、ウェブサーバと、尤度計算装置とがネットワークを介して相互に接続されたコンテンツ配信システムであって、ウェブサーバが、ユーザ端末からのリクエストを受け付けるリクエスト受付手段と、リ
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
クエストに対応したコンテンツをユーザ端末に配信するコンテンツ配信手段と、ユーザにリクエストされたコンテンツの履歴を示すコンテンツ訪問履歴と、ユーザが一つのコンテンツから次のコンテンツを訪問するまでのコンテンツ訪問間隔とを記憶するユーザリクエスト記憶部と、コンテンツ訪問履歴をシンボル、コンテンツ訪問間隔を遷移時間間隔とするデータ系列として尤度計算装置に入力する出力手段とを有し、尤度計算装置が、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列の入力を受け付ける入力手段と、データ系列の特定の統計モデルを表しかつシンボルおよび遷移時間間隔に対して各々異なる生起確率を定義するパラメータを記憶する記憶手段と、パラメータを用いてデータ系列の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段と、この尤度計算手段によって計算された尤度を出力する出力手段を備え、ウェブサーバが、尤度計算装置で計算されたユーザの属性の入力を受け付ける入力手段と、ユーザの属性に基づいてコンテンツに追加する広告を選択する広告選択手段とを有し、コンテンツ配信手段がコンテンツに広告を追加してユーザ端末に配信する機能を持つことを特徴とする。
［００２６］
上記目的を達成するため、本発明に係る他のコンテンツ配信システムは、ユーザが操作するユーザ端末と、ウェブサーバと、尤度計算装置とがネットワークを介して相互に接続されたコンテンツ配信システムであって、ウェブサーバが、ユーザ端末からのリクエストを受け付けるリクエスト受付手段と、リクエストに対応したコンテンツをユーザ端末に配信するコンテンツ配信手段と、ユーザにリクエストされたコンテンツの履歴を示すコンテンツ訪問履歴と、ユーザが一つのコンテンツから次のコンテンツを訪問するまでのコンテンツ訪問間隔とを記憶するユーザリクエスト記憶部と、コンテンツ訪問履歴をシンボル、コンテンツ訪問間隔を遷移時間間隔とするデータ系列として尤度計算装置に入力する出力手段とを有し、尤度計算装置が、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列の入力を受け付ける入力手段と、データ系列の特定の統計モデルを表しかつシンボルおよび遷移時間間隔に対して各々異なる生起確率を定義するパラメータを記憶する
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
記憶手段と、パラメータを用いてデータ系列の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算手段とを有すると共に、この尤度計算手段によって計算された尤度を出力する出力手段を備え、ウェブサーバが、尤度計算装置で計算されたユーザの属性の入力を受け付ける入力手段と、ユーザの属性に基づいてコンテンツのページ構成を選択するページ構成選択手段とを有し、コンテンツ配信手段がページ構成によってコンテンツをユーザ端末に配信する機能を持つことを特徴とする。
［００２７］
上記目的を達成するため、本発明に係る尤度計算方法は、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列に対して、データ系列の特定の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算方法であって、入力手段がデータ系列の入力を受け付け、記憶手段からシンボルおよび遷移時間間隔に対して各々異なる生起確率を定義する統計モデルのパラメータを読み出し、パラメータを用いて尤度計算手段がデータ系列の統計モデルに対する尤度を計算し、計算された尤度を出力手段に出力することを特徴とする。
［００２８］
上記目的を達成するため、本発明に係る尤度計算プログラムは、シンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列に対して、データ系列の特定の統計モデルに対する尤度を計算する尤度計算装置であって、データ系列の入力を受け付ける手順と、シンボルおよび遷移時間間隔に対して各々異なる生起確率を定義する統計モデルのパラメータを読み出す手順と、パラメータを用いてデータ系列の統計モデルに対する尤度を計算する手順と、計算された尤度を出力手段に出力する手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
発明の効果
［００２９］
本発明は、上述したようにシンボルと遷移時間間隔との組み合わせによって表現されるデータ系列について、この遷移時間間隔も考慮して既知の統計モデルに対する尤度を算出するように構成したので、ユーザの操作に係る操作履歴情報に基づいて、当該ユーザの属性を有効に判別する手段としての尤度推定が可能である。
図面の簡単な説明
［００３０］
［図１］本発明の第１の実施形態に係る尤度計算装置の構成を示す説明図である。
［図２］図１に示した尤度計算手段の動作を表すフローチャートである。
【国際調査報告】
2010084839.tif 000050
2010084839.tif 000051
2010084839.tif 000052
2010084839.tif 000053