(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の実体を識別する第１の実体ＩＤと第１の事象が発生した時制を示す第１の情報項目とを対応付けた被包含側履歴テーブルと、該第１の実体を含む第２の実体を識別する第２の実体ＩＤと同一の実体においては前記第１の事象を包含する事象である第２の事象が発生した時制を示す第２の情報項目とを対応付けた包含側履歴テーブルとを記憶する記憶部と、
前記第１の情報項目と第２の情報項目とを、同じ時制の範囲となる分割区間に分割し、分割区間ごとに発生した時制の種類の数が該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値と一致することを示す第１の状態、あるいは、発生した時制の種類が無いことを示す第２の状態、または、発生した時制の種類の数があり且つ該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値未満であることを示す第３の状態の何れに該当をするかを判断し、判断をした結果から、該第２の状態は該第３の状態に包含され、該第３の状態は該第１の状態に包含される包含関係において、前記第２の実体ＩＤに関する第２の事象が前記第１の実体ＩＤに関する第１の事象を包含する前記第１の実体ＩＤと前記第２の実体ＩＤの組み合わせを抽出し、抽出した該組み合せのうち、該第３の状態の分割区間における該時制の種類の数に関して、該第２の事象が該第１の事象を包含する組み合せに、対応候補対を絞り込む対応候補対絞込部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記記憶部は、前記第１の状態、前記第２の状態、及び前記第３の状態を抽象化した表現の組み合せを示す複数の履歴パターン間の包含関係を示したツリー構造を記憶し、
前記対応候補対絞込部は、
前記第１の情報項目と前記第２の情報項目との時制を照合する照合区間を分割する区間分割部と、
前記記憶部に記憶された前記被包含側履歴テーブルと前記包含側履歴テーブルとを参照して、前記区間分割部によって分割された各分割区間における前記第１の情報項目を前記抽象化して表現することによって、前記履歴パターン毎に、前記第１の実体ＩＤと前記第２の実体ＩＤとを夫々グループ化した抽象化テーブルを前記記憶部に記憶する履歴パターン生成部と、
前記記憶部に記憶された前記抽象化テーブルを用いて、前記第１の実体ＩＤ毎に前記ツリー構造で示される前記包含関係を満たす前記第２の実体ＩＤを対応付けることによって、前記履歴パターンのうち、前記第１の情報項目が前記第３の状態である分割区間に対して、該第１の実体ＩＤの前記第１の情報項目が存在する該第１の事象に係る時制の種類の数を包含する前記第２の情報項目が存在する該第２の事象に係る時制の種類の数を示す該第２の実体ＩＤに絞り込んで、該第１の実体ＩＤ毎に１以上の第２の実体ＩＤを対応付けた対応候補対を抽出する対応候補対抽出部と、
前記対応候補対抽出部によって抽出された前記対応候補対を前記記憶部に出力する対応候補対出力部と
を有することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記履歴パターンは、３以上の前記分割区間の各々を前記第１の状態、前記第２の状態、及び前記第３の状態を抽象化した表現の組み合せで示すことを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
記憶部に記憶された第１の実体を識別する第１の実体ＩＤと第１の事象が発生をした時制を示す第１の情報項目とを対応付けた被包含側履歴テーブルと、該第１の実体を含む第２の実体を識別する第２の実体ＩＤと同一の実体においては前記第１の事象を包含する事象である第２の事象が発生をした時制を示す第２の情報項目とを対応付けた包含側履歴テーブルとを参照し、
前記第１の情報項目と第２の情報項目とを、同じ時制の範囲となる分割区間に分割し、
分割区間ごとに発生した時制の種類の数が該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値と一致することを示す第１の状態、あるいは、発生した時制の種類が無いことを示す第２の状態、または、発生した時制の種類の数があり且つ該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値未満であることを示す第３の状態の何れに該当をするかを判断し、
前記判断をした結果から、前記第２の状態は該第３の状態に包含され、前記第３の状態は前記第１の状態に包含される包含関係において、前記第２の実体ＩＤに関する第２の事象が前記第１の実体ＩＤに関する第１の事象を包含する前記第１の実体ＩＤと前記第２の実体ＩＤの組み合わせを抽出し、
抽出した前記組み合せのうち、前記第３の状態の分割区間における該時制の種類の数に関して、前記第２の事象が該第１の事象を包含する組み合せに、対応候補対を絞り込むする
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項５】
コンピュータによって実行される対応候補対絞込方法であって、
記憶部に記憶された第１の実体を識別する第１の実体ＩＤと第１の事象が発生をした時制を示す第１の情報項目とを対応付けた被包含側履歴テーブルと、該第１の実体を含む第２の実体を識別する第２の実体ＩＤと同一の実体においては前記第１の事象を包含する事象である第２の事象が発生をした時制を示す第２の情報項目とを対応付けた包含側履歴テーブルとを参照し、
前記第１の情報項目と第２の情報項目とを、同じ時制の範囲となる分割区間に分割し、
分割区間ごとに発生した時制の種類の数が該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値と一致することを示す第１の状態、あるいは、発生した時制の種類が無いことを示す第２の状態、または、発生した時制の種類の数があり且つ該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値未満であることを示す第３の状態の何れに該当をするかを判断し、
前記判断をした結果から、前記第２の状態は該第３の状態に包含され、前記第３の状態は前記第１の状態に包含される包含関係において、前記第２の実体ＩＤに関する第２の事象が前記第１の実体ＩＤに関する第１の事象を包含する前記第１の実体ＩＤと前記第２の実体ＩＤの組み合わせを抽出し、
抽出した前記組み合せのうち、前記第３の状態の分割区間における該時制の種類の数に関して、前記第２の事象が該第１の事象を包含する組み合せに、対応候補対を絞り込むする
ことを特徴とする対応候補対絞込方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異なるシステムで管理されるデータ間で識別情報の対応候補対を抽出することに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、個人を特定する個人特定情報を含まない複数のレコードの個人の一致を判断して名寄せすることが行われている。
【０００３】
顧客情報管理を行っている金融機関等において、全レコードについて住所や郵便番号などを照合すると処理負荷が掛かるため、例えば、郵便番号毎にレコードを分割しておいて、同じ郵便番号のレコードについてだけ照合する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−０４４６６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来技術では、顧客ＩＤ等の顧客の識別情報が無い場合に、同一システム内のレコードを名寄せすることはできるが、顧客ＩＤの管理の異なる２以上のシステム間で同一の顧客と考えられて対応付けられる顧客ＩＤの候補を効率的に判定することができない。
【０００６】
例えば、複数の店舗で共通して使えるポイントカード会員などの来店履歴データと、そのサービスに加盟している一店舗が独自に蓄積している会員の購買履歴データなどを対応させる時に生じ得る。
【０００７】
ポイントカードの全来店履歴には、他店への来店履歴も含まれるため、加盟店にデータを提供する際も、顧客ＩＤを別の値に置き換えて匿名化することがある。来店履歴がＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）タグなどで取得されているなど、顧客が買い物をしていない時でも来店していることが来店履歴に残る場合、加盟店はその情報を用いて、このような顧客を対象とした販売促進活動計画を立てることができる。
【０００８】
よって、本発明の目的は、自店のシステムにおける購買履歴データと、顧客ＩＤが異なる来店履歴データの同一顧客を対応付けることである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
開示の技術は、第１の実体を識別する第１の実体ＩＤと第１の事象が発生した時制を示す第１の情報項目とを対応付けた被包含側履歴テーブルと、該第１の実体を含む第２の実体を識別する第２の実体ＩＤと同一の実体においては前記第１の事象を包含する事象である第２の事象が発生した時制を示す第２の情報項目とを対応付けた包含側履歴テーブルとを記憶する記憶部と、前記第１の情報項目と第２の情報項目とを、同じ時制の範囲となる分割区間に分割し、分割区間ごとに発生した時制の種類の数が該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値と一致することを示す第１の状態、あるいは、発生した時制の種類が無いことを示す第２の状態、または、発生した時制の種類の数があり且つ該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値未満であることを示す第３の状態の何れに該当をするかを判断し、判断をした結果から、該第２の状態は該第３の状態に包含され、該第３の状態は該第１の状態に包含される包含関係において、前記第２の実体ＩＤに関する第２の事象が前記第１の実体ＩＤに関する第１の事象を包含する前記第１の実体ＩＤと前記第２の実体ＩＤの組み合わせを抽出し、抽出した該組み合せのうち、該第３の状態の分割区間における該時制の種類の数に関して、該第２の事象が該第１の事象を包含する組み合せに、対応候補対を絞り込む対応候補対絞込部と、を有することを特徴とする情報処理装置のように構成される。
【００１０】
また、上記課題を解決するための手段として、コンピュータに上記情報処理装置として機能させるためのプログラム、そのプログラムを記録した記録媒体、及び対応候補対絞込方法とすることもできる。
【発明の効果】
【００１１】
開示の技術では、第１及び第２の情報項目値間を、包含関係を満たす区間についてのみ照合するだけでよく、高速に処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】全区間を対象として対応候補対を判定する処理を説明する図である。
【図２】区間分割及び抽象化の例を示す図である。
【図３】抽象化した履歴パターン間の包含関係をツリー構造で表した例を示す図である。
【図４】情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図５】情報処理装置の機能構成例を示す図である。
【図６】対応候補対絞込部による全体処理を説明するためのフローチャート図である。
【図７】全区間から分割された区間毎の履歴日数を示すテーブル例を示す図である。
【図８】抽象化テーブルの例を示す図である。
【図９】対応候補対抽出部による処理を説明するための図である。
【図１０】包含テーブルの例を示す図である。
【図１１】日数比較テーブルの例を示す図である。
【図１２】日毎照合テーブルの例を示す図である。
【図１３】対応候補対テーブルの例を示す図である。
【図１４】履歴有無テーブルを用いて区間を区切る方法を説明するための図である。
【図１５】区間分割部による区間の区切り処理について説明するためのフローチャート図である。
【図１６】区間のまとめ処理が追加された例を説明するための図である。
【図１７】購買又は非購買で連続している区間をまとめる方法について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。本実施例では、２つの各システムで独自に付与された顧客ＩＤ間で、同一と考えられる顧客ＩＤの候補を判定する。２つのシステムにおいて、同一顧客であると判定される顧客の顧客ＩＤを対応付ける処理について説明する。２つのシステム間の条件は以下の通りである。
（Ａ）各システムにおいて個別に顧客ＩＤが付与されていること。
（Ｂ）両方のシステムにおいて各レコードにタイムスタンプが含まれていること。
（Ｃ）一方のシステムにおいて同一の顧客ＩＤで集められたレコードに示されるタイムスタンプの値が、一方のシステムにおいて候補として対応付けられた顧客ＩＤ毎のレコードのタイムスタンプの値に包含されること。例えば、来店履歴を管理するシステムと購買履歴を管理するシステムとの間では、ある顧客の購買履歴はその顧客の来店履歴に必ずしも一致していないが、含まれていること。
【００１４】
このような２つのシステムのレコード間の顧客ＩＤに基づく対応候補対を、全区間を対象とする場合について説明する。図１は、全区間を対象として対応候補対を判定する処理を説明する図である。図１中、説明に必要なデータ例のみを示す。購買履歴テーブル３１ａは、被包含側の購買履歴を管理するためのテーブルであり、来店履歴テーブル３１ｂは、包含側の来店履歴を管理するテーブルである。
【００１５】
購買履歴テーブル３１ａは、店舗で固有のシステム（以下、固有システムと言う）で独自に付与した顧客ＩＤ、顧客ＩＤで識別される顧客が店舗で購入した日付等の項目を有する。店舗で購入した日付が、上述した条件（Ｂ）のタイムスタンプに相当する。購買履歴テーブル３１ａは、被包含側履歴テーブルに相当する。
【００１６】
この例では、顧客ＩＤ「Ｃ００１」の顧客が、日付「2011/07/01」に商品又はサービス等を購入したことを示している。また、顧客ＩＤ「Ｃ００２」の顧客が、日付「2011/07/01」に商品又はサービス等を購入したことを示している。
【００１７】
来店履歴テーブル３１ｂは、複数の店舗で共通のシステム（以下、共通システムと言う。）で独自に顧客の来店履歴を管理するテーブルであり、独自に付与した顧客ＩＤ’、顧客ＩＤ’で識別される顧客が共通システムに加盟している複数の店舗のいずれかに来店した日付等の項目を有する。来店とは、加盟店が集合している特定の領域に顧客が入場したという事象であってもよい。来店した日付が、上述した条件（Ｂ）のタイムスタンプに相当する。来店履歴テーブル３１ｂは、包含側履歴テーブルに相当する。
【００１８】
この例では、顧客ＩＤ’「００９０１０１」の顧客が、日付「2011/07/01」に来店したことを示している。また、顧客ＩＤ’「００９０１０２」の顧客が、日付「2011/07/01」に来店したことを示している。顧客ＩＤ’「００９０１０３」の顧客が、日付「2011/07/01」に来店したことを示している。
【００１９】
以下の説明において、購買日数と来店日数と総称して履歴日数と言う場合がある。また、購買日付又は来店日付が記録されたレコードが存在することを「履歴がある」と表現する。
【００２０】
このような購買履歴テーブル３１ａと来店履歴テーブル３１ｂとを用いて、顧客毎に履歴日数をカウントすると、例えば、購買日数データ３２ａと来店日数データ３２ｂとを得る。購買日数データ３２ａでは、対象となる全区間内における、顧客ＩＤ毎に顧客が購買した日付の数をカウントすることによって得た購買した合計日数を示す購買日数が対応付けられている。来店日数データ３２ｂでは、対象となる全区間内における、顧客ＩＤ’毎に来店した日付の数をカウントすることによって得た来店した合計日数を示す来店日数が対応付けられている。
【００２１】
次に、上述したシステム間の包含条件（Ｃ）より、即ち、購買日数≦来店日数であることから、履歴データの包含関係を照合する。
【００２２】
購買日数データ３２ａと来店日数データ３２ｂとを参照することにより、購買日数データ３２ａ内の顧客ＩＤ「Ｃ００１」、「Ｃ００２」、「Ｃ００３」と対応する可能性のある来店日数データ３２ｂ内の顧客ＩＤ’は、「００９０１０１」、「００９０１０２」、「００９０１０３」、「００９０１０４」、「００９０１０５」、「００９０１０６」、「００９０１０７」の７個が相当する。
【００２３】
また、購買日数データ３２ａ内の顧客ＩＤ「Ｃ００４」、「Ｃ００５」と対応する可能性のある来店日数データ３２ｂ内の顧客ＩＤ’は、「００９０１０１」、「００９０１０２」、「００９０１０３」、「００９０１０４」、「００９０１０５」、「００９０１０６」、「００９０１０７」、「００９０１０８」、「００９０１０９」、「００９０１１０」の１０個が相当する。
【００２４】
顧客ＩＤと顧客ＩＤ’との全ての組み合せについて、購買日と来店日とを日毎に照合し、包含関係が成立する対応候補対を判定する処理を行った場合、例えば、顧客数が数十万人、データ中の日数が１００日あると、同じ日数で購買及び来店している顧客が、数千人になり、ある購買日数以上の来店日数の顧客は数万人以上になり、それらの履歴間での日毎の照合が必要になり、その計算量は膨大になる。
【００２５】
発明者等は、対応候補対を判定するための対象範囲である全区間を分割すると、全区間における購買日数が同じになる顧客でも、分割された各区間では、購買日数が異なる場合があることに着目した。更に、発明者等は、各区間の購買日数のうち、全く購買した日が無かった（購買日数「０」）区間と、連日購買した（購買日数が区間日数と一致する）区間とを、日毎の照合処理の対象から除外することによって計算量を削減する仕組みを見出した。
【００２６】
購買した日付又は来店した日付を示すタイムスタンプに基づく全区間を複数の区間に分割し、分割された各区間での顧客ＩＤ毎のレコード数を抽象化して表現することにより、効率的に高速に対応候補対を判定する。以下、全区間を９０日とし、分割する区間を３０日毎（又は月毎）とした例で説明する。
【００２７】
図２及び図３で説明する。図２は、区間分割及び抽象化の例を示す図である。図２において、被包含側のデータ例として、購買日数テーブル３３ａを示し、包含側のデータ例として来店日数テーブル３３ｂを示す。
【００２８】
購買日数テーブル３３ａは、各店舗の会員カード等の店舗に固有のシステム（以下、固有システムと言う）で独自に顧客の購買履歴を管理するためテーブルであり、独自に付与した顧客ＩＤ、購買日数などの項目を有する。購買日数の項目は、更に、全区間と、全区間を３分割にした区間１、区間２、及び区間３の項目を有する。
【００２９】
全区間は、対象開始日から対象終了日までの全区間において顧客が店舗で購入した日数を示す項目である。区間１は、全区間を分割後の対象開始日（区間１の開始日）から分割日数分（区間１の終了日）までの区間で顧客が店舗で購入した日数を示す項目である。区間２は、全区間を分割後の区間１の終了日の次の日（区間２の開始日）から分割日数分（区間２の終了日）までの区間で顧客が店舗で購入した日数を示す項目である。また、区間３は、全区間を分割後の区間２の終了日の次の日（区間３の開始日）から分割日数分（区間３の終了日）までの区間で顧客が店舗で購入した日数を示す項目である。
【００３０】
この例では、顧客ＩＤ「Ｃ００４」の顧客の、全区間での購入日数は「５８」日であり、区間分割後の内訳は、区間１で「３０」日、区間２で「２６」日、及び区間３で「２」日である。顧客ＩＤ「Ｃ００５」の顧客の、全区間での購入日数は「５８」日であり、区間分割後の内訳は、区間１で「２８」日、区間２で「０」日、及び区間３で「３０」日である。
【００３１】
このように、全区間での購入日数を参照した場合では、顧客ＩＤ「Ｃ００４」及び顧客ＩＤ「Ｃ００５」の顧客の購入日数は同じ「５８」日であるが、分割した区間毎に参照すると、購入日数は異なっている。
【００３２】
来店日数テーブル３３ｂは、複数の店舗で共通のシステム（以下、共通システムと言う。）で独自に顧客の来店履歴を管理するテーブルであり、独自に付与した顧客ＩＤ’、来店日数などの項目を有する。来店日数の項目は、更に、全区間と、全区間を３分割にした区間１、区間２、及び区間３の項目を有する。来店日数テーブル３３ｂにおいて管理される来店とは、加盟店が集合している特定の領域に設けられ、顧客がこの特定領域へ入ったという事象であってもよい。
【００３３】
全区間は、対象開始日から対象終了日までの全区間において顧客が来店した日数を示す項目である。区間１は、全区間を分割後の対象開始日（区間１の開始日）から分割日数分（区間１の終了日）までの区間で顧客が来店した日数を示す項目である。区間２は、全区間を分割後の区間１の終了日の次の日（区間２の開始日）から分割日数分（区間２の終了日）までの区間で顧客が来店した日数を示す項目である。また、区間３は、全区間を分割後の区間２の終了日の次の日（区間３の開始日）から分割日数分（区間３の終了日）までの区間で顧客が来店した日数を示す項目である。
【００３４】
分割された区間毎の抽象化について説明する。各区間で日数が「全日ある」、「部分的にある」、「全くない」で抽象化してその抽象化した履歴の組み合せ｛全日ある、部分的にある、全くない｝を履歴パターンとし、そのパターン間の包含関係に基づいて、日毎に照合するレコード数を削減する。抽象化した履歴を「全日ある」、「部分的にある」、「全くない」の３種類に分けると、
「全日ある」⊃「部分的にある」⊃「全くない」
という包含関係（Ｄ）がある。
【００３５】
「全日ある」（つまり、全日履歴がある）区間を“○”で表現し、「部分的にある」（つまり、部分的に履歴がある）区間を“△”で表現し、「全くない」（つまり、全日履歴がない）区間を“−”で表現する。抽象化の程度を英数字等で表現しても良い。
【００３６】
全区間が９０日であり、３０日毎に分割した場合、
○の区間は必ず履歴がある    ：履歴日数＝３０
−の区間は履歴が全くない    ：履歴日数＝０
△の区間は部分的に履歴がある：０＜履歴日数＜３０
となる。履歴パターンを［区間１、区間２、区間３］形式で表す。
【００３７】
被包含側において、図２に例示される購買日数テーブル３３ａでは、顧客ＩＤ「Ｃ００４」の区間１〜区間３は、履歴パターン［○、△、△］で表現される。また、顧客ＩＤ「Ｃ００５」の区間１〜区間３は、履歴パターン［○、−、○］で表現される。
【００３８】
包含側において、図２に例示される来店日数テーブル３３ｂでは、顧客ＩＤ’「００９０１０１」の区間１〜区間３は、履歴パターン［○、○、△］で表現される。また、顧客ＩＤ’「００９０１０４」の区間１〜区間３は、履歴パターン［△、○、○］で表現される。更に、顧客ＩＤ’「００９０１０９」の区間１〜区間３は、履歴パターン［△、△、○］で表現される。
【００３９】
この区間２において、例えば、顧客ＩＤ「Ｃ００４」に対して、顧客ＩＤ’「００９０１０１」、顧客ＩＤ’「００９０１０４」、顧客ＩＤ’「００９０１０９」は、
顧客ＩＤ’「００９０１０１」、顧客ＩＤ’「００９０１０４」（○、履歴３０日）
⊃  顧客ＩＤ「Ｃ００４」（△、履歴２６日）
⊃  顧客ＩＤ’「００９０１０９」（−、履歴０日）
のような包含関係を示す。また、仮に、顧客ＩＤ「Ｃ００４」の区間２の購買日数が５日であっても、区間２における包含関係に変化はない。
【００４０】
抽象化した履歴パターン間の包含関係について図３で説明する。図３は、抽象化した履歴パターン間の包含関係をツリー構造で表した例を示す図である。図３に例示されるツリー構造３では、各区間毎の包含関係（Ｄ）に基づいて、３つの区間による履歴パターン間の包含関係を示し、上位層の履歴パターンが、下位層の履歴パターンを包含することを示している。
【００４１】
顧客ＩＤ「Ｃ００４」の履歴パターン［○、△、△］は、包含範囲３ａで示されるように、自身と同じ履歴パターン［○、△、△］と、履歴パターン［○、○、△］及び［○、○、○］とに包含される。図２の例では、被包含側の顧客ＩＤ「Ｃ００４」の履歴パターン［○、△、△］は、包含側の顧客ＩＤ’「００９０１０１」の履歴パターン［○、○、△］に含まれることになる。
【００４２】
顧客ＩＤ「Ｃ００５」の履歴パターン［△、−、○］は、包含範囲３ｂで示されるように、自身と同じ履歴パターン［○、△、△］と、履歴パターン［△、△、○］、［○、−、○］、［○、△、○］、［△、○、○］、及び［○、○、○］とに包含される。図２の例では、被包含側の顧客ＩＤ「Ｃ００５」の履歴パターン［○、−、△］は、包含側の顧客ＩＤ’「００９０１０９」の履歴パターン［△、△、○］、及び、顧客ＩＤ’「００９０１０４」の履歴パターン［△、○、○］に含まれることになる。
【００４３】
このように、ツリー構造３を参照することによって、履歴パターンに基づいて、被包含側の顧客ＩＤの顧客と同一であるかを日毎の照合対象となる包含側の顧客ＩＤ’との対応付けを行うことができる。
【００４４】
また、包含される側、つまり、購買履歴側のある区間が“○”、又は、“−”の時、包含する側、つまり、来店履歴側とにおいて、“○”、又は、“−”を示すその区間における日毎の照合をする必要が無く、計算量を削減することができる。
【００４５】
分割する区間を所定の日数（３０日）としたが、できるだけ多くの人が連続して履歴のある、又は、履歴のない区間に分割すれば、より効果的に日毎の照合をすることができる。
【００４６】
上述した対応候補対を絞り込む処理を行う情報処理装置について以下に説明する。図４は、情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。図４において、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、主記憶装置１２と、補助記憶装置１３と、入力装置１４と、表示装置１５と、出力装置１６と、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１７と、ドライブ１８とを有し、バスＢに接続される。
【００４７】
ＣＰＵ１１は、主記憶装置１２に格納されたプログラムに従って情報処理装置１００を制御する。主記憶装置１２には、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read-Only Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１での処理にて得られたデータ等を格納する。また、主記憶装置１２の一部の領域が、ＣＰＵ１１での処理に利用されるワークエリアとして割り付けられている。
【００４８】
補助記憶装置１３には、ハードディスクドライブが用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置１３に格納されているプログラムの一部が主記憶装置１２にロードされ、ＣＰＵ１１に実行されることによって、各種処理が実現される。記憶部１３０は、主記憶装置１２及び／又は補助記憶装置１３を有し、更に、外部記憶装置を含んでも良い。
【００４９】
入力装置１４は、マウス、キーボード等を有し、ユーザが情報処理装置１００による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置１５は、ＣＰＵ１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。出力装置１６は、プリンタ等を有し、ユーザからの指示に応じて各種情報を出力するために用いられる。通信Ｉ／Ｆ１７は、例えばインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等に接続し、外部装置との間の通信制御をするための装置である。
【００５０】
情報処理装置１００によって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）等の記憶媒体１９によって情報処理装置１００に提供される。即ち、プログラムが保存された記憶媒体１９がドライブ１８にセットされると、ドライブ１８が記憶媒体１９からプログラムを読み出し、その読み出されたプログラムがバスＢを介して補助記憶装置１３にインストールされる。そして、プログラムが起動されると、補助記憶装置１３にインストールされたプログラムに従ってＣＰＵ１１がその処理を開始する。尚、プログラムを格納する媒体としてＣＤ−ＲＯＭに限定するものではなく、コンピュータが読み取り可能な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、ＣＤ−ＲＯＭの他に、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。
【００５１】
また、情報処理装置１００によって行われる処理を実現するプログラムが、通信Ｉ／Ｆ１７を介して外部装置から提供されてもよい。或いは、外部装置へ該プログラムを提供し、後述される各処理は外部装置で実現されるように構成してもよい。通信Ｉ／Ｆ１７による通信は無線又は有線に限定されるものではない。
【００５２】
図５は、情報処理装置の機能構成例を示す図である。図５において、情報処理装置１００は、本実施例に係る対応候補対絞込部１４０を有する。対応候補対絞込部１４０は、対応するプログラムをＣＰＵ１１が実行することによって実現する。
【００５３】
対応候補対絞込部１４０は、対応候補対の判定をするための対象範囲である全区間を分割した区間のうち、部分的に履歴のある“△”の区間に対してのみ、日毎の照合処理を行う処理部であり、更に、履歴テーブル読込部４１と、区間分割部４２と、履歴パターン生成部４３と、対応候補対抽出部４４と、対応候補対出力部４５とを有する。
【００５４】
記憶部１３０には、購買日数テーブル３３ａ及び来店日数テーブル３３ｂと、抽象化テーブル３４と、包含テーブル３５と、日数比較テーブル３６と、日毎照合テーブル３７と、対応候補対テーブル３８とが記憶される。
【００５５】
以下、図６を参照しつつ、対応候補対絞込部１４０による全体処理について説明する。
【００５６】
履歴テーブル読込部４１は、記憶部１３０から購買履歴テーブル３１ａ及び来店履歴テーブル３１ｂを読み込む（ステップＳ１０）。そして、区間分割部４２は、対応候補対の判定をするための対象範囲である全区間を所定の分割方法によって複数の区間に分割する（ステップＳ２０）。
【００５７】
履歴パターン生成部４３は、区間毎に抽象化して表現した履歴パターン毎に顧客ＩＤ及び顧客ＩＤ’をグループ化する（ステップＳ３０）。履歴パターン生成部４３は、購買履歴テーブル３１ａに基づいて、顧客ＩＤ毎に、区間分割部４２によって分割した各区間での履歴日数（ここでは、購買日数）を計算し、その結果を示す購買日数テーブル３３ａを記憶部１３０に記憶する。同様に、履歴パターン生成部４３は、来店履歴テーブル３１ｂに基づいて、顧客ＩＤ’毎に、区間分割部４２によって分割した各区間での履歴日数（ここでは、来店日数）を計算し、その結果を示す来店日数テーブル３３ｂを記憶部１３０に記憶する。
【００５８】
更に、履歴パターン生成部４３は、購買日数テーブル３３ａ及び来店日数テーブル３３ｂを参照することによって区間毎に抽象化し、複数区間が抽象化して表現される履歴パターン毎に、顧客ＩＤ及び顧客ＩＤ’をグループ化した抽象化テーブル３４を作成して記憶部１３０に記憶する。
【００５９】
対応候補対抽出部４４は、顧客ＩＤ毎に、部分的に履歴のある“△”の区間における包含条件（Ｃ）を満たす顧客ＩＤ’を対応候補として判定し、顧客ＩＤと顧客ＩＤ’との組み合せによる対応候補対を抽出する処理部である。
【００６０】
対応候補対抽出部４４は、記憶部１３０のツリー構造３を参照して、顧客ＩＤ毎に、顧客ＩＤに対応する履歴パターンを包含する履歴パターンを持つ来店顧客の顧客ＩＤ’を対応づけた包含テーブル３５を記憶部１３０に記憶する。
【００６１】
対応候補対抽出部４４は、顧客ＩＤ毎に、購買日数を算出し、また、顧客ＩＤに対応する履歴パターンを包含する履歴パターンを持つ来店顧客の来店日数を顧客ＩＤ’毎に算出した結果を示す日数比較テーブル３６を記憶部１３０に記憶する（ステップＳ４０）。そして、対応候補対抽出部４４は、日毎照合テーブル３７を作成して、顧客ＩＤと包含条件（Ｃ）を満たす顧客ＩＤ’の各組み合せに対して日毎に照合する。
【００６２】
対応候補対出力部４５は、対応候補対抽出部４４による結果を示す対応候補対テーブル３８を記憶部１３０に出力する（ステップＳ５０）。対応候補対出力部４５は、また、記憶部１３０に記憶した対応候補対テーブル３８を表示装置１５に表示しても良い。
【００６３】
図７は、全区間から分割された区間毎の履歴日数を示すテーブル例を示す図である。図７の例では、全区間は９０日とし、３０日毎に分割した場合で示す。
【００６４】
購買日数テーブル３３ａでは、購買履歴テーブル３１ａに基づいて作成され、各顧客ＩＤに対して、区間分割部４２によって分割された区間毎に、履歴パターン生成部４３によって計算された購買日数が対応付けられている。
【００６５】
同様に、来店日数テーブル３３ｂでは、来店履歴テーブル３１ｂに基づいて作成され、各顧客ＩＤ’に対して、区間分割部４２によって分割された区間毎に、履歴パターン生成部４３によって計算された来店日数が対応付けられている。
【００６６】
図８は、抽象化テーブルの例を示す図である。図８では、区間毎に履歴が全日ある（○）、部分的にある（△）、全く無い（−）に抽象化した場合で示している。図８において、抽象化テーブル３４では、履歴パターン、購買履歴、来店履歴、自分以外の包含履歴パターン等の項目を有する。
【００６７】
履歴パターンの項目は、ツリー構造３に従って、上位層から順に、購買履歴テーブル３１ａに含まれる全ての顧客ＩＤの対応付けが終了するまでの履歴パターンを示す。抽象化テーブル３４は、履歴パターン毎にレコードが存在する。
【００６８】
購買履歴の項目には、購買日数テーブル３３ａを用いて抽象化された履歴パターンが履歴パターンの項目の値と一致する顧客ＩＤが設定される。同様に、来店履歴の項目には、来店日数テーブル３３ｂを用いて抽象化された履歴パターンが履歴パターンの項目の値と一致する顧客ＩＤ’が設定される。
【００６９】
例えば、履歴パターン［○、○、△］に対して、購買履歴の項目では、顧客ＩＤ「Ｃ００１」、及び「Ｃ００２」が対応付けられ、顧客ＩＤ’「００９０１０１」、「００９０１０２」、及び「００９０１０３」、が対応付けられている。
【００７０】
自分以外の包含履歴パターンの項目には、ツリー構造３に基づいて、自身を包含する履歴パターンのうち、履歴パターンの項目の値を除いた履歴パターンが、履歴パターンの項目の値毎に対応付けられている。
【００７１】
例えば、履歴パターン［○、○、△］に対して、ツリー構造３に基づいて、履歴パターン［○、○、○］のみが包含するパターンとして対応付けられている。また、顧客ＩＤ「Ｃ００４」が対応付けられる履歴パターン［○、△、△］に対して、図３のツリー構造３の包含範囲３ａに示されるように、履歴パターン［○、○、△］、［○、△、○］、及び［○、○、○］が、包含するパターンとして対応付けられている。
【００７２】
次に、対応候補対抽出部４４による処理について図９で説明する。図９は、対応候補対抽出部４４による処理を説明するための図である。図９において、対応候補対抽出部４４は、各対象履歴パターンの被包含側履歴レコードと、包含履歴パターンの包含側履歴レコードとの対を作成する（ステップＳ４０１）。抽象化テーブル３４の履歴パターンの項目値が対象履歴パターンに相当する。
【００７３】
ステップＳ４０１において、対応候補対抽出部４４は、抽象化テーブル３４を用いて、被包含側に相当する購買履歴の項目に顧客ＩＤが存在するレコードを対象とする。抽象化テーブル３４の対象レコードから、顧客ＩＤと、履歴パターンと、包含側に相当する来店履歴の項目に設定されている顧客ＩＤ’とを取得する。更に、対応候補対抽出部４４は、抽象化テーブル３４において、自分以外の包含履歴パターンの項目で指定される各履歴パターンを示す顧客ＩＤ’を来店履歴の項目の値から取得する。
【００７４】
例えば、抽象化テーブル３４から、顧客ＩＤ「Ｃ００１」の履歴パターンは、顧客ＩＤ’「００９０１０１」、「００９０１０２」、「００９０１０３」の履歴パターンと、［○、○、○］の履歴パターンに包含されることが分かる。しかしながら、履歴パターン［○、○、○］を持つ顧客ＩＤ’が存在しないため、顧客ＩＤ「Ｃ００１」の履歴パターンを包含する履歴パターンを持つ顧客ＩＤ’は、「００９０１０１」、「００９０１０２」、「００９０１０３」の３つとなる。
【００７５】
また、抽象化テーブル３４から、顧客ＩＤ「Ｃ００４」の履歴パターンは、同一の履歴パターンを持つ顧客ＩＤ’が存在しないが、［○、○、△］、［○、△、○］、及び［○、○、○］の履歴パターンに包含されることが分かる。これら履歴パターンに対応する顧客ＩＤ’が存在するものは、履歴パターン［○、○、△］のみであるため、３つの顧客ＩＤ’「００９０１０１」、「００９０１０２」、「００９０１０３」が、顧客ＩＤ「Ｃ００４」の履歴パターンを包含する履歴パターンを持つ顧客ＩＤ’となる。
【００７６】
このようにして取得した情報によって、図１０に示されるような包含テーブル３５が作成される。図１０は、包含テーブルの例を示す図である。図１０において、包含テーブル３５は、顧客ＩＤ、履歴パターン、購買の履歴パターンを包含している顧客ＩＤ’等の項目を有する。
【００７７】
包含テーブル３５では、購買履歴テーブル３１ａで管理され、全区間において対象となる顧客ＩＤ（被包含顧客ＩＤ）毎に、履歴パターンと、その履歴パターンを包含する履歴パターンを持つ顧客ＩＤ’（包含顧客ＩＤ’）とが対応付けられる。
【００７８】
図９に戻り、対応候補対抽出部４４は、包含テーブル３５（図１０）を用いて日数比較テーブル３６（図１１）を作成する（ステップＳ４０２）。対応候補対抽出部４４は、各顧客ＩＤに、包含テーブル３５（図１０）を参照することによって履歴パターンを対応付け、購買日数テーブル３３ａ（図７）を参照することによって部分的に履歴があることを表す△区間の履歴日数を更に対応付ける。また、対応候補対抽出部４４は、各顧客ＩＤに対して、包含テーブル３５（図１０）を参照することによって得られる顧客ＩＤ’毎に、履歴日数を比較する区間を特定する比較区間と、来店日数テーブル３３ｂ（図７）を参照することによって部分的に履歴があることを表す△区間の履歴日数とを対応付ける。このステップＳ４０２での処理によって、図１１に示すような日数比較テーブル３６が作成され、記憶部１３０に記憶される。
【００７９】
図１１は、日数比較テーブルの例を示す図である。図１１において、日数比較テーブル３６は、顧客ＩＤ、顧客ＩＤの履歴パターン、顧客ＩＤの△区間の履歴日数、顧客ＩＤ’、顧客ＩＤ’の比較区間、顧客ＩＤ’の△区間の履歴日数等の項目を有する。
【００８０】
例えば、顧客ＩＤ「Ｃ００１」の履歴パターンには、包含テーブル３５（図１０）を参照することによって［○、○、△］が設定される。また、この履歴パターンの△区間には、区間３であるため、購買日数テーブル３３ａ（図７）を参照することによって、区間３の購買日数「２」が△区間の履歴日数に設定される。他顧客ＩＤについても同様の処理が行われる。
【００８１】
顧客ＩＤ「Ｃ００１」と組になるのは、包含テーブル３５（図１０）を参照することにより、顧客ＩＤ’「００９０１０１」、「００９０１０２」、「００９０１０３」の３つである。これら各顧客ＩＤ’の履歴パターンにおいて、顧客ＩＤ「Ｃ００１」の履歴パターンの△区間と一致する区間３が、比較区間で特定され（「３」が設定され）、来店日数テーブル３３ｂ（図７）を参照することによって、区間３の来店日数「１０」が△区間の履歴日数に設定される。顧客ＩＤ「Ｃ００６」の履歴パターンでは、区間１と区間３の複数区間で△区間となるため、比較区間には「１、３」が指定される。他顧客ＩＤ’についても同様の処理が行われる。
【００８２】
一方、顧客ＩＤ「Ｃ００７」と組になる顧客ＩＤ’ 「００９０１０１」、「００９０１０２」、「００９０１０３」の履歴パターン（△区間が区間３のみ）では、顧客ＩＤ「Ｃ００７」の履歴パターンにおける△区間（区間２）が一致しないため、比較区間に履歴日数の包含判定が不要であることを示す「−」が設定される。
【００８３】
図９に戻り、対応候補対抽出部４４は、対応候補対を判定していない組があるか否かを判断する（ステップＳ４０３）。対応候補対抽出部４４は、日数比較テーブル３６（図１１）から順に、顧客ＩＤと顧客ＩＤ’との組を読み込んで、日数比較テーブル３６の最後で組を読み出せなかったら、全ての対応候補対の判定を終了したと判断し、この処理を終了する。一方、日数比較テーブル３６から組を読み出せた場合、対応候補対抽出部４４は、未だ判定していない組があると判断して、ステップＳ４０４へと進む。
【００８４】
対応候補対抽出部４４は、日数比較テーブル３６から読み出した組の履歴パターンに、部分的に履歴がある△区間が有るか否かを判断する（ステップＳ４０４）。△区間がないと判断した場合、対応候補対抽出部４４は、ステップＳ４０７へと進む。
【００８５】
△区間があると判断した場合、対応候補対抽出部４４は、日数比較テーブル３６（図１１）を参照して、部分的に履歴がある△区間の履歴日数が、「被包含側≦包含側」を満たすか否かを判断する（ステップＳ４０５）。対応候補対抽出部４４は、日数比較テーブル３６（図１１）を参照して、比較区間で指定される全ての区間で、顧客ＩＤの△区間の履歴日数と顧客ＩＤ’の△区間の履歴日数とを比較して、「被包含側≦包含側」を満たすか否かを判断する。購買履歴テーブル３１ａで管理される顧客ＩＤが被包含側に相当し、来店履歴テーブル３１ｂで管理される顧客ＩＤ’が包含側に相当する。
【００８６】
ステップＳ４０５において、△区間の履歴日数が「被包含側≦包含側」を満たさないと判断した場合、対応候補対抽出部４４は、日数比較テーブル３６から読み込んだ組は、対応候補対ではないと判断する（ステップＳ４０８）。
【００８７】
この場合、日数比較テーブル３６（図１１）から組み合わせた顧客ＩＤ’のデータが削除される。例えば、顧客ＩＤ「Ｃ００５」と組となる顧客ＩＤ’「００９０１０４」と、顧客ＩＤ’「００９０１０４」に対応付けた比較区間及び△区間の履歴日数が削除される。顧客ＩＤ「Ｃ００５」に関して、顧客ＩＤ’「００９０１０５」についても同様に削除される。また、顧客ＩＤ「Ｃ００６」と組となる、顧客ＩＤ’「００９０１０１」、「００９０１０２」、「００９０１０３」、「００９０１０４」についても同様に削除される。
【００８８】
一方、ステップＳ４０５において、△区間の履歴日数が「被包含側≦包含側」を満たすと判断した場合、対応候補対抽出部４４は、部分的に履歴がある△区間の履歴時刻が、「被包含側⊂包含側」を満たすか否かを判断する（ステップＳ４０６）。このステップＳ４０６での処理が、日毎に照合する日毎照合処理である。対応候補対抽出部４４は、日数比較テーブル３６（図１１）において残った組について、図１２に示すような日毎照合テーブル３７を作成する。
【００８９】
ステップＳ４０６において、「被包含側⊂包含側」を満たさないと判断した場合、対応候補対抽出部４４は、日毎照合テーブル３７から読み込んだ組は、対応候補対ではないと判定する（ステップＳ４０８）。日毎照合テーブル３７から読み込んだ組に係るデータが削除される。
【００９０】
一方、ステップＳ４０６において、「被包含側⊂包含側」を満たすと判断した場合、対応候補対抽出部４４は、日毎照合テーブル３７から読み込んだ組は、対応候補対であると判定する（ステップＳ４０７）。日毎照合テーブル３７から読み込んだ組に係るデータは、削除されずに残る。
【００９１】
ステップＳ４０７又はＳ４０８での判定後、対応候補対抽出部４４は、この処理を終了する。
【００９２】
図１２は、日毎照合テーブルの例を示す図である。図１２において、日毎照合テーブル３７は、顧客ＩＤ、顧客ＩＤの△区間と履歴時刻、顧客ＩＤ’、顧客ＩＤ’の履歴パターンにおいて照合する区間を特定する照合区間、照合区間の履歴時刻等の項目を有する。
【００９３】
例えば、顧客ＩＤ「Ｃ００１」の△区間と履歴時刻には、△区間を特定する「３」と、購買履歴テーブル３１ａにおいて顧客ＩＤ「Ｃ００１」に対応付けられた日付「2011/09/01」及び「2011/09/16」とが、「3 [2011/09/01, 2011/09/16]」の形式で記録される。顧客ＩＤ「Ｃ００６」、「Ｃ００８」のように複数の△区間がある場合には、各△区間毎に同様の形式で記録される。更に、日付が連日を示す場合には、[2011/09/01-10]のように記録する。
【００９４】
次に、各顧客ＩＤに対して、組となる顧客ＩＤ’毎に、日数比較テーブル３６（図１１）を参照することによって得られる比較区間が照合区間に設定される。また、照合区間の履歴時刻に、照合区間と、来店履歴テーブル３１ｂを参照することによって得られる日付が設定される。照合区間に複数の区間が設定される場合には、区間毎に照合区間の履歴時刻が設定される。また、日数比較テーブル３６（図１１）において日数の比較（履歴日数の包含判定）が不要であることを示す「−」が設定されている場合、日毎の照合も不要であるため、照合区間、照合区間の履歴時刻共に「−」が設定される。
【００９５】
被包含側の顧客ＩＤの履歴時刻が包含側の顧客ＩＤ’の履歴時刻に包含されない場合に、包含側の顧客ＩＤ’のデータが削除される。例えば、顧客ＩＤ「Ｃ００１」に関して、顧客ＩＤ’「００９０１０２」のデータが削除される。顧客ＩＤ「Ｃ００２」に関して、顧客ＩＤ’「００９０１０１」及び「００９０１０３」のデータが削除される。顧客ＩＤ「Ｃ００３」に関して、顧客ＩＤ’「００９０１０５」のデータが削除される。顧客ＩＤ「Ｃ００４」に関して、顧客ＩＤ’「００９０１０２」のデータが削除される。顧客ＩＤ「Ｃ００８」に関して、顧客ＩＤ’「００９０１０４」のデータが削除される。
【００９６】
対応候補対抽出部４４による上述した処理の終了後、対応候補対出力部４５は、日毎照合テーブル３７に残されたデータに基づいて、図１３に示すような対応候補対テーブル３８を作成し、記憶部１３０に格納する。
【００９７】
図１３は、対応候補対テーブルの例を示す図である。図１３において、対応候補対テーブル３８は、顧客ＩＤ毎に、顧客ＩＤ’を対応付けたテーブルである。対応候補対出力部４５は、日毎照合テーブル３７（図１２）に残された顧客ＩＤと顧客ＩＤ’とを用いて、対応候補対テーブル３８を作成する。
【００９８】
例えば、顧客ＩＤ「Ｃ００１」は、顧客ＩＤ’「００９０１０１」、「００９０１０３」の夫々とで、対応候補対になることを示すため、対応候補対テーブル３８において、顧客ＩＤ「Ｃ００１」に対応させて、２つの顧客ＩＤ’「００９０１０１」と「００９０１０３」とを記憶する。
【００９９】
上記において、区間分割部４２は、全区間の分割を所定日数で分割したが、被包含側の購買履歴テーブル３１ａを用いて、できるだけ多くの顧客について購買した日が連続する、又は、購買していない日が連続する区間に分割する他の分割方法について説明する。
【０１００】
１日を単位時刻とした場合、購買した日が連続するとは、購買履歴テーブル３１ａにおいて、２日以上に渡り日付が連続して履歴レコードが存在することである。また、購買していない日が連続するとは、購買履歴テーブル３１ａにおいて、２日以上、履歴レコードが存在しないことである。単位時刻は、以下の説明では１日とするが、所定の分毎、所定の時間毎、所定の週毎であっても良い。
【０１０１】
先ず、他の分割方法について、図１４に示すような、購買した顧客毎の履歴の有無を対応付けた履歴有無テーブル５１で説明する。図１４は、履歴有無テーブルを用いて区間を区切る方法を説明するための図である。図１４に例示する履歴有無テーブル５１は、区間分割部４２による処理中に記憶部１３０に作成されるテーブルである。
【０１０２】
履歴有無テーブル５１は、全区間の開始日を第１日として終了日まで１日毎の項目を有し、また、レコード領域５２、５３、５４、及び、５５を有する。全区間が９０日であれば、履歴有無テーブル５１は、第１日（全区間の最初の日）から第９０日（全区間の最後の日）までを日毎の項目を有する。
【０１０３】
レコード領域５２は、全区間の開始日から１日毎に、顧客ＩＤ毎の履歴有無を記録した領域である。この例では、説明を簡潔にするために、顧客ＩＤ「Ｃ００１」、「Ｃ００２」、「Ｃ００３」、及び「Ｃ００４」のみを対象として示している。顧客ＩＤ毎に、購買履歴テーブル３１ａの日付に対応する項目に「×」が記録される。よって、「×」の記録は、履歴有を示す。「×」の記録のない項目は、購買履歴テーブル３１ａにその日を示す履歴レコードがなかったことを意味し、履歴無を示す。
【０１０４】
レコード領域５３は、２日以上に渡り連続して購買している連続購買状態を管理するための領域であり、連続購買、連続開始、及び連続終了の３種類のレコードを有する。連続購買レコードでは、履歴有「×」が記録され、かつ、前日又は後日のいずれかで履歴有「×」が記録されている顧客ＩＤの数（連続履歴数で示される。）が、日毎に記録される。連続開始レコードでは、履歴有「×」が記録された日に対して、その前日に履歴有「×」が記録されていない顧客ＩＤの数（連続履歴開始数で示される。）が記録される。連続終了レコードでは、履歴有「×」が記録された日に対して、その後日に履歴有「×」が記録されていない顧客ＩＤの数（連続履歴終了数で示される。）が記録される。
【０１０５】
レコード領域５４は、２日以上に渡り連続して購買していない連続非購買状態を管理するための領域であり、連続非購買、連続開始（非）、及び連続終了（非）の３種類のレコードを有する。連続非購買レコードでは、履歴無を示し（履歴有「×」が記録されていない）、かつ、前日又は後日のいずれかで履歴無を示す（履歴有「×」が記録されていない）顧客ＩＤの数（連続非履歴数で示される。）が、日毎に記録される。連続開始（非）レコードでは、履歴無を示す（履歴有「×」が記録されていない）日に対して、その前日に履歴有「×」が記録されている顧客ＩＤの数（連続非履歴開始数で示される。）が記録される。連続終了（非）レコードでは、履歴無を示す（履歴有「×」が記録されていない）日に対して、その後日に履歴有「×」が記録されている顧客ＩＤの数（連続非履歴終了数で示される。）が記録される。
【０１０６】
レコード領域５５は、区切りマークを管理するための領域である。区切られた区間の開始日には「Ｓ」が設定され、終了日には「Ｅ」が設定される。同日に「Ｓ」及び「Ｅ」が設定されてもよい。レコード領域５５は、区切られた区間を認識するための一例であり、区切られた区間毎に日付を管理するテーブル等を用いてもよい。
【０１０７】
レコード領域５３及び５４に対する上述したような記録の後、レコード領域５３及び５４を用いて、区間の区切りが判定される。区間の区切りは最低一致履歴数以上の顧客ＩＤの数で連続している箇所を候補とする。最低一致履歴数を「３」日以上とすると、レコード領域５３において、連続購買レコードを参照すると、連続箇所５ａ、５ｂ、５ｃ、及び５ｄｇが存在し、レコード領域５４において、連続非購買レコードを参照すると、連続箇所５ｅが存在する。
【０１０８】
連続購買レコードで示される各連続箇所５ａ、５ｂ、５ｃ、及び５ｄにおいて、前日より顧客ＩＤ数が増加又は減少している場合には、前日との間を区切りとする。同様に、連続非購買レコードで示される連続箇所５ｅにおいて、前日より顧客ＩＤ数が増加又は減少している場合には、前日との間を区切りとする。
【０１０９】
そして、連続箇所５ｂのように、連続終了レコードにおいて前日の顧客ＩＤ数と、連続開始レコードにおける対象日の顧客ＩＤ数とが一致する箇所５ｐ、また、連続終了（非）レコードにおいて前日の顧客ＩＤ数と、連続開始（非）レコードにおける対象日の顧客ＩＤ数とが一致する箇所５ｑが同時に存在する場合、区切りを前日と対象日の間に変更する。
【０１１０】
連続購買の顧客ＩＤ数だけ数えると、連続購買している顧客が同数で連続非購買へと入れ替わった場合の区別がつかない。この入れ替わりを含めたままで、単に、同数で連続する箇所の両端で区切りとしてしまうと、区切られた区間内の全日で履歴のある顧客ＩＤ数、又は、全日で履歴のない顧客ＩＤ数が少なくなり、結果的に、日毎の照合が多くなってしまう場合がある。
【０１１１】
上述した区切りの変更を行っておくことで、多くの顧客が連続して購買又は非購買している区間を適切に設定することができる。最低一致履歴数が与えられている場合について図１５で説明する。
【０１１２】
図１５は、区間分割部による区間の区切り処理について説明するためのフローチャート図である。図１５において、区間分割部４２は、レコード領域５２に顧客ＩＤ毎に履歴有「×」を記録した後、全区間において、２単位時刻以上に渡り連続して履歴のある連続購買、連続開始、連続終了の顧客ＩＤ数を記録し、また、２単位時刻以上に渡り履歴の無い連続非購買、連続開始（非）、連続終了（非）の顧客ＩＤ数を記録する（ステップＳ２０１）。図１４で説明したように、連続購買レコード、連続開始レコード、連続終了レコード、連続非購買レコード、連続開始（非）レコード、連続終了（非）レコードの夫々に値が記録される。
【０１１３】
区間分割部４２は、時刻ｔを１にセットする（ステップＳ２０２）。単位時刻が１日である場合、時刻ｔ＝１は、第１日目を示す。区間分割部４２は、また、記憶部１３０内の時刻ｔ−１データ７ａ及び時刻ｔデータ７ｂの領域を初期化し、履歴有無テーブル５１のレコード領域５５において、全区間の第１日（最初の日）に連続開始を示す区切りマーク「Ｓ」を設定し、第９０日（最後の日）に連続終了を示す区切りマーク「Ｅ」を設定しておく。
【０１１４】
区間分割部４２は、時刻ｔが履歴区間長以下（時刻ｔ≦履歴区間長）であるか否かを判断する（ステップＳ２０３）。履歴区間長は、例えば、全区間の日数「９０」日を示す。時刻ｔが履歴区間長より長いことを示す場合、区間分割部４２は、履歴有無テーブル５１から、連続履歴数、連続履歴開始数、連続履歴終了数、連続非履歴数、連続非履歴開始数、及び連続非履歴終了数を取得して、これら取得した値を記憶部１３０内の時刻ｔデータ７ｂに記憶する（ステップＳ２０４）。
【０１１５】
そして、区間分割部４２は、時刻ｔで時刻ｔ−１より連続履歴数、又は、連続非履歴数が増加して、かつ、増加した方の時刻ｔの値（連続履歴数、又は、連続非履歴数）が最低一致履歴数以上を示すか否かを判断する（ステップＳ２０５）。区間分割部４２は、時刻ｔデータ７ｂで示される連続履歴数が、時刻ｔ−１データ７ａで示される連続履歴数を増加しているか否かを判断する。増加していない場合、区間分割部４２は、更に、時刻ｔデータ７ｂで示される連続非履歴数が、時刻ｔ−１データ７ａで示される連続非履歴数を増加しているか否かを判断する。いずれか一方が増加していた場合、増加した方の時刻ｔの値が最低一致履歴数以上を示すか否かを判断する。いずれか一方が増加し、かつ、増加した方の時刻ｔの値が最低一致履歴数以上を示す場合、ステップＳ２０８へと進む。
【０１１６】
一方、ステップＳ２０５において、いずれも増加していない場合、又は、いずれか一方が増加しているが、その時刻ｔの値が最低一致履歴数未満である場合、区間分割部４２は、時刻ｔで時刻ｔ−１より連続履歴数、又は、連続非履歴数が減少して、かつ、減少した方の時刻ｔ−１の値（連続履歴数、又は、連続非履歴数）が最低一致履歴数以上を示すか否かを判断する（ステップＳ２０６）。区間分割部４２は、時刻ｔデータ７ｂで示される連続履歴数が、時刻ｔ−１データ７ａで示される連続履歴数を減少しているか否かを判断する。減少していない場合、区間分割部４２は、更に、時刻ｔデータ７ｂで示される連続非履歴数が、時刻ｔ−１データ７ａで示される連続非履歴数を減少しているか否かを判断する。いずれか一方が減少していた場合、減少した方の時刻ｔの値が最低一致履歴数以上を示すか否かを判断する。いずれか一方が減少し、かつ、減少した方の時刻ｔの値が最低一致履歴数以上を示す場合、ステップＳ２０８へと進む。
【０１１７】
一方、ステップＳ２０６において、いずれも減少していない場合、又は、いずれか一方が減少しているが、その時刻ｔの値が最低一致履歴数未満である場合、区間分割部４２は、時刻ｔ−１の連続履歴終了数が時刻ｔの連続履歴開始数に等しい（図１４の箇所５ｐ）、かつ、時刻ｔ−１の連続非履歴終了数が時刻ｔの連続非履歴開始数と等しい（図１４の箇所５ｑ）か否かを判断する（ステップＳ２０７）。共に等しくない、又は、いずれか一方のみ等しい場合、区間分割部４２は、ステップＳ２０９へと進む。一方、共に等しいと判断した場合、区間分割部４２は、ステップＳ２０８へと進む。
【０１１８】
区間分割部４２は、時刻ｔ−１と時刻ｔの間で分割する（ステップＳ２０８）。図１４の例において、区間分割部４２は、記憶部１３０内の履歴有無テーブル５１のレコード領域５５において、時刻ｔに連続開始を示す区切りマーク「Ｓ」を設定し、連続終了を示す区切りマーク「Ｅ」を設定する。
【０１１９】
区間分割部４２は、時刻ｔを１単位時刻分インクリメントする（ステップＳ２０９）。単位時刻が日である場合、１日分を時刻ｔに加算する。また、区間分割部４２は、時刻ｔデータ７ｂを時刻ｔ−１データ７ａに設定する。
【０１２０】
上述したステップＳ２０４からＳ２０９までの処理を繰り返して、全区間の処理を終了すると、即ち、ステップＳ２０３で時刻ｔが履歴区間長より長くなった場合、区間分割部４２は、この処理を終了する。
【０１２１】
上述した区間の区切り処理によって、第１日から第３日までの区間Ｋ１、第４日から第６日までの区間２、第７日から第１０日までの区間Ｋ３、第１１日から第１４日までの区間Ｋ４、第１５日のみの区間Ｋ５、第１６日から第１８日までの区間Ｋ６、第１９日から第２０日までの区間Ｋ７、第２１日から第２３日までの区間Ｋ８、第２４日から第２７日までの区間Ｋ９、・・・を得ることができる。
【０１２２】
上述した区間の区切り処理の結果に基づいて、更に、区切られた区間をまとめる処理について説明する。区間分割部４２による区間の区切り処理に区間のまとめ処理を加えた場合について以下に説明する。
【０１２３】
図１６は、区間のまとめ処理が追加された例を説明するための図である。図１６中、図１５での処理と同様のステップには同一のステップ番号を付し、その説明を省略する。図１６に示す区間のまとめ処理Ａ（ステップＳ２１０〜Ｓ２１５）を行った場合、なるべく連続する日数でまとめて、分割された区間の数を制限する。例えば、図１４の例において、連続購買数又は連続非購買数の大きい区間を残し、他の区間をまとめることによって、第１日から第１５日までをまとめた区間Ｋ１’と、第１６日から第１８日までの区間Ｋ６と、第１９日からそれ以降をまとめた区間Ｋ７’とに区切られる。
【０１２４】
図１６において、区間分割部４２は、区間の区切り処理（ステップＳ２０１〜Ｓ２０９）で区切った複数の区間のうち、連続履歴数が一定、又は、連続非履歴数が一定の区間を抽出して（ステップＳ２１０）、抽出した区間を、連続履歴数及び連続非履歴数を含めて、履歴数の大きい方から降順に並べる（ステップＳ２１１）。抽出され降順に並べられた区間降順テーブル７ｃが記憶部１３０に格納される。そして、区間分割部４２は、分割区間数ｍにゼロを設定する（ステップＳ２１２）。
【０１２５】
区間分割部４２は、記憶部１３０に記憶された区間降順テーブル７ｃを参照して、分割区間として並び順に区間を一つ選択する（ステップＳ２１３）。
【０１２６】
区間分割部４２は、分割区間数ｍを１インクリメントし（ステップＳ２１４）、分割区間数ｍが所定の区間数以下であるか否かを判断する（ステップＳ２１５）。所定の区間数は予め与えられた区間数である。分割区間数ｍが所定の区間数以下である場合、区間分割部４２は、ステップＳ２１３へと進み、並び順に従い、次の区間を選択するために上記同様の処理を繰り返す。
【０１２７】
一方、ステップＳ２１５において、分割区間数ｍが所定の区間数を超える場合、区間分割部４２は、区間降順テーブル７ｃ内の次ぎの区間以降を削除して、区間降順テーブル７ｃで示される分割区間以外を全て一つの区間（図１４の区間ＫＺ）としてまとめて（ステップＳ２１６）、この処理を終了する。
【０１２８】
図１４において、区間降順テーブル７ｃに残されている区間を区間ＫＡ、ＫＢ、ＫＣ、ＫＤ、・・・等で示し、これら区間は、顧客ＩＤ毎に“○”又は“−”に抽象化して表現される区間である。区間ＫＺは、区間降順テーブル７ｃに残されている区間以外の全ての区間をまとめた区間で、顧客ＩＤ毎に、全体として部分的に履歴のある“△”で抽象化して表現される区間となる。区間分割部４２において、上述したような区間のまとめ処理を追加して行うことで、履歴パターン生成部４３による処理（図６のステップＳ３０）以降を効率的に行うことができる。
【０１２９】
また、図１５で説明した区間の区切り処理の結果に基づいて、区間分割部４２による区間のまとめ処理の他の例について説明する。
【０１３０】
レコード領域５３の連続購買レコードにおいて、履歴有「×」（購買状態）で連続している２以上の区切られた区間において、顧客ＩＤ毎のレコード領域５２を参照して、連続して履歴が有る顧客ＩＤが同一であることを満たす場合に２以上の区切られた区間をまとめて一つの分割区間とする。
【０１３１】
同様に、レコード領域５４の連続非購買レコードにおいて、履歴無し（非購買状態）で連続している２以上の区切られた区間において、顧客ＩＤ毎のレコード領域５２を参照して、連続して履歴が無い顧客ＩＤが同一であることを満たす場合に２以上の区切られた区間をまとめて一つの分割区間とする。
【０１３２】
図１７は、購買又は非購買で連続している区間をまとめる方法について説明するための図である。図１７の例では、区間まとめの対象は、同一連続購買数を示す区間の区切り処理（図１５）によって区切られた区間Ｋ２、Ｋ４、及びＫ９である。
【０１３３】
区間Ｋ２における連続して履歴が有る顧客ＩＤは、顧客ＩＤ「Ｃ００１」、「Ｃ００３」、及び「Ｃ００４」である。区間Ｋ４における連続して履歴が有る顧客ＩＤは、顧客ＩＤ「Ｃ００１」、「Ｃ００３」、及び「Ｃ００４」である。区間Ｋ９における連続して履歴が有る顧客ＩＤは、顧客ＩＤ「Ｃ００２」、「Ｃ００３」、及び「Ｃ００４」である。従って、区間Ｋ２と区間Ｋ４とをまとめて一つの分割区間とすることができるが、区間Ｋ９を含めることはできない。
【０１３４】
仮に区間Ｋ２と区間Ｋ９をまとめて一つの分割区間とすると、まとめた分割区間（Ｋ２＋Ｋ９）では、顧客ＩＤ「Ｃ００１」及び「Ｃ００２」に対して抽象化されると“△”に設定される。まとめる前では、顧客ＩＤ「Ｃ００１」及び「Ｃ００２」に対して“○”又は“−”で表現されていたのに対して、まとめられた後では表現が“△”に変わってしまう。
【０１３５】
図１７では、レコード領域５３の連続購買レコードを用いて区切られた区間をまとめて分割区間にすることを示したが、レコード領域５４の連続非購買レコードについても、区切られた区間をまとめて分割区間にする。
【０１３６】
連続購買レコード及び連続非購買レコードのいずれにおいても、区間をまとめるために、例えば、区切られた区間（Ｋ２）の連続終了を示す区切りマーク「Ｅ」をまとめられる後段の区間（Ｋ４）の連続開始日に書き換えておけばよい。更に、まとめられる後段の区間（Ｋ４）の連続開始日の連続開始を示す区切りマーク「Ｅ」を前段の区間（Ｋ２）の連続終了日に書き換えてもよい。このように、少なくとも、まとめられる後段の区間の連続開始日をポイントすることで、区切りマーク「Ｓ」から「Ｅ」までを一つの分割区間として認識することができる。
【０１３７】
上述したように、分割区間は、時系列に連続している必要はなく、抽象化される際に、日毎の照合が不要となる“○”又は“−”で表現される部分をまとめておくことで、顧客ＩＤ毎の日毎の照合の対象となる範囲を効果的に絞り込むことができる。本実施例は、以下のような適用例に対して有効であると考えられる。
【０１３８】
販売者では、顧客の個々の購買状況に応じて、個別のＤＭ（Direct Mail）を発行することがある。例えば、販売者側で独自のシステムで管理している購入履歴に応じたＤＭの発行である。
【０１３９】
あるショッピングモール（包含側）に入店しているテナント（被包含側）がテナントでの購入履歴以外に、ショッピングモールへの来店状況に応じたＤＭを発行しようとした場合、そのテナントが、そのショッピングモールへの来店状況を独自に把握する必要がある。あるいは、ショッピングモール側が個人ごとの来店状況を収集していた場合、その収集をした情報の提供を受けることが考えられるが、ショッピングモール側が来店状況を収集する際に、来店状況に含まれる個人情報の利用に関して利用者と交わした制限によっては、提供を受けることができない。
【０１４０】
しかしながら、本実施例を適用した場合には、そのような制約があったとしても、ショッピングモール側が収集をした個人を特定できる情報（個人名等）を提供することなく、ショッピングモール側が付与した顧客ＩＤと来店状況に関する情報とで、テナント側で管理している各顧客ＩＤとの対応候補対を効果的に抽出することができる。
【０１４１】
上述した実施例より、実体（例えば、顧客）が個別の実体ＩＤ（顧客ＩＤ）で管理され、一方のシステムが他方のシステムの同一実体（同一顧客）の情報項目値を包含するシステム間で、その情報項目値の存在数（履歴数又はレコード数）の包含関係を満たす、情報項目値の区間を分割した区間で、同一実体（同一顧客）と考えられる実体ＩＤ（顧客ＩＤ同士の対応候補対を抽出する。従って、情報項目値間を、包含関係を満たす区間についてのみ照合するだけでよく、高速に処理を行うことができる。
【０１４２】
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【０１４３】
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
第１の実体を識別する第１の実体ＩＤと第１の事象が発生をした時制を示す第１の情報項目とを対応付けた被包含側履歴テーブルと、該第１の実体を含む第２の実体を識別する第２の実体ＩＤと同一の実体においては前記第１の事象を包含する事象である第２の事象が発生をした時制を示す第２の情報項目とを対応付けた包含側履歴テーブルとを記憶する記憶部と、
前記第１の情報項目と第２の情報項目とを、同じ時制の範囲となる分割区間に分割をし、分割区間ごとに発生をした時制の種類の数が該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値と一致をすることを示す第１の状態、あるいは、発生をした時制の種類が無いことを示す第２の状態、または、発生をした時制の種類の数があり且つ該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値未満であることを示す第３の状態の何れに該当をするかを判断し、判断をした結果から、前記第２の実体ＩＤに関する第２の事象が前記第１の実体ＩＤに関する第１の事象を包含する前記第１の実体ＩＤと前記第２の実体ＩＤの組み合わせを抽出する対応候補対絞込部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
（付記２）
前記記憶部は、前記第１の状態、前記第２の状態、及び前記第３の状態を抽象化した表現の組み合せを示す複数の履歴パターン間の包含関係を示したツリー構造を記憶し、
前記対応候補対絞込部は、
前記第１の情報項目と前記第２の情報項目との時制を照合する照合区間を分割する区間分割部と、
前記記憶部に記憶された前記被包含側履歴テーブルと前記包含側履歴テーブルとを参照して、前記区間分割部によって分割された各分割区間における前記第１の情報項目を前記抽象化して表現することによって、前記履歴パターン毎に、前記第１の実体ＩＤと前記第２の実体ＩＤとを夫々グループ化した抽象化テーブルを前記記憶部に記憶する履歴パターン生成部と、
前記記憶部に記憶された前記抽象化テーブルを用いて、前記第１の実体ＩＤ毎に前記ツリー構造で示される前記包含関係を満たす前記第２の実体ＩＤを対応付けることによって、前記履歴パターンのうち、前記第１の情報項目が前記第３の状態である分割区間に対して、該第１の実体ＩＤの前記第１の情報項目が存在する該第１の事象に係る時制の種類の数を包含する前記第２の情報項目が存在する該第２の事象に係る時制の種類の数を示す該第２の実体ＩＤに絞り込んで、該第１の実体ＩＤ毎に１以上の第２の実体ＩＤを対応付けた対応候補対を抽出する対応候補対抽出部と、
前記対応候補対抽出部によって抽出された前記対応候補対を前記記憶部に出力する対応候補対出力部と
を有することを特徴とする付記１記載の情報処理装置。
（付記３）
前記履歴パターンは、３以上の前記分割区間の各々を前記第１の状態、前記第２の状態、及び前記第３の状態を抽象化した表現の組み合せで示すことを特徴とする付記２記載の情報処理装置。
（付記４）
前記対応候補対抽出部は、
前記第１の実体ＩＤ毎に前記ツリー構造で示される前記履歴パターンの前記包含関係を満たす前記第２の実体ＩＤを対応付けた包含テーブルを前記記憶部に作成し、該作成した包含テーブルの各第１の実体ＩＤに対して、該第１の実体ＩＤの前記履歴パターンにおいて前記第２の抽象的表現で示される分割区間における該第１の実体ＩＤの前記第１の情報項目が存在する時制の種類の数と、また、該包含関係を満たす該第２の実体ＩＤ毎に該分割区間における該第２の情報項目が存在する時制の種類の数とを対応づけた日数比較テーブルを前記記憶部に作成することを特徴とする付記３記載の情報処理装置。
（付記５）
前記対応候補対抽出部は、
前記記憶部に記憶された前記日数比較テーブルから、前記第２の事象に係る時制の種類の数が前記第１の実体ＩＤの前記第１の情報項目が存在する時制の種類の数より大きいを示す前記第２の実体ＩＤを削除し、前記被包含側履歴テーブルを参照することによって、前記第１の実体ＩＤ毎に前記第３の状態で示される分割区間における前記第２の情報項目を対応付け、また、前記包含側履歴テーブルを参照することによって、該第１の実体ＩＤとの間で前記包含関係を満たす前記第２の実体ＩＤ毎に該分割区間における前記第２の情報項目を対応付けた日毎照合テーブルを前記記憶部に作成することを特徴とする付記４記載の情報処理装置。
（付記６）
前記対応候補対抽出部は、
前記記憶部に記憶された前記日毎照合テーブルから、前記第１の実体ＩＤ毎に、前記第１の情報項目を含まない前記第２の情報項目の前記第２の実体ＩＤを削除することを特徴とする付記５記載の情報処理装置。
（付記７）
記憶部に記憶された第１の実体を識別する第１の実体ＩＤと第１の事象が発生をした時制を示す第１の情報項目とを対応付けた被包含側履歴テーブルと、該第１の実体を含む第２の実体を識別する第２の実体ＩＤと同一の実体においては前記第１の事象を包含する事象である第２の事象が発生をした時制を示す第２の情報項目とを対応付けた包含側履歴テーブルとを参照し、
前記第１の情報項目と第２の情報項目とを、同じ時制の範囲となる分割区間に分割をし、
分割区間ごとに発生をした時制の種類の数が該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値と一致をすることを示す第１の状態、あるいは、発生をした時制の種類が無いことを示す第２の状態、または、発生をした時制の種類の数があり且つ該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値未満であることを示す第３の状態の何れに該当をするかを判断し、
前記判断をした結果から、前記第２の実体ＩＤに関する第２の事象が前記第１の実体ＩＤに関する第１の事象を包含する前記第１の実体ＩＤと前記第２の実体ＩＤの組み合わせを抽出する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記８）
コンピュータによって実行される対応候補対絞込方法であって、
記憶部に記憶された第１の実体を識別する第１の実体ＩＤと第１の事象が発生をした時制を示す第１の情報項目とを対応付けた被包含側履歴テーブルと、該第１の実体を含む第２の実体を識別する第２の実体ＩＤと同一の実体においては前記第１の事象を包含する事象である第２の事象が発生をした時制を示す第２の情報項目とを対応付けた包含側履歴テーブルとを参照し、
前記第１の情報項目と第２の情報項目とを、同じ時制の範囲となる分割区間に分割をし、
分割区間ごとに発生をした時制の種類の数が該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値と一致をすることを示す第１の状態、あるいは、発生をした時制の種類が無いことを示す第２の状態、または、発生をした時制の種類の数があり且つ該当する分割区間で発生し得る時制の種類の最大値未満であることを示す第３の状態の何れに該当をするかを判断し、
前記判断をした結果から、前記第２の実体ＩＤに関する第２の事象が前記第１の実体ＩＤに関する第１の事象を包含する前記第１の実体ＩＤと前記第２の実体ＩＤの組み合わせを抽出する
ことを特徴とする対応候補対絞込方法。
【符号の説明】
【０１４４】
３            ツリー構造
７ａ          時刻ｔ−１データ
７ｂ          時刻ｔデータ
１１          ＣＰＵ
１２          主記憶装置
１３          補助記憶装置
１４          入力装置
１５          表示装置
１６          出力装置
１７          通信Ｉ／Ｆ
１８          ドライブ
１９          記憶媒体
３１ａ        購買履歴テーブル
３１ｂ        来店履歴テーブル
３２ａ        購買日数データ
３２ｂ        来店日数データ
３３ａ        購買日数テーブル
３３ｂ        来店日数テーブル
３４          抽象化テーブル
３５          包含テーブル
３６          日数比較テーブル
３７          日毎照合テーブル
３８          対応候補対テーブル
４１          履歴テーブル読込部
４２          区間分割部
４３          履歴パターン生成部
４４          対応候補対抽出部
４５          対応候補対出力部
５１          履歴有無テーブル
１００        情報処理装置
【図１】
0005942495.tif 000002
【図２】
0005942495.tif 000003
【図３】
0005942495.tif 000004
【図４】
0005942495.tif 000005
【図５】
0005942495.tif 000006
【図６】
0005942495.tif 000007
【図７】
0005942495.tif 000008
【図８】
0005942495.tif 000009
【図９】
0005942495.tif 000010
【図１０】
0005942495.tif 000011
【図１１】
0005942495.tif 000012
【図１２】
0005942495.tif 000013
【図１３】
0005942495.tif 000014
【図１４】
0005942495.tif 000015
【図１５】
0005942495.tif 000016
【図１６】
0005942495.tif 000017
【図１７】
0005942495.tif 000018