(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザからのリクエストを示すクエリを取得し、前記クエリをフレーズ、およびキーワードに分類するクエリ管理部と、
前記フレーズ、前記キーワード、または前記フレーズおよび前記キーワードを任意に組み合わせた組み合わせデータのいずれかである分類後クエリにそれぞれ対応付けられた、前記分類後クエリの種別を示すクエリタイプと前記分類後クエリが示す前記ユーザの要望の度合いを示すクエリタイプスコアとを取得し、前記クエリタイプスコアに基づいて前記ユーザの前記要望が表されていると判定された前記分類後クエリを選択するクエリタイプ判定部と、
前記分類後クエリにそれぞれ対応付けられた、前記分類後クエリが示す前記ユーザの興味関心を示すクエリ興味関心データを取得するクエリ興味関心判定部と、
前記クエリタイプと、前記クエリタイプスコアと、前記クエリ興味関心データと、前記分類後クエリが生成された時点を示す判定時間と、が対応付けられた履歴データを前記ユーザ毎のローカルストレージに格納するストレージ格納部と、
前記履歴データにおいて、前記判定時間からの経過時間に基づいて数値化されるスコアを管理し、前記クエリタイプごと、および前記クエリ興味関心データごとに前記スコアを集約するストレージ情報集約部と、
前記クエリタイプごとに集約された前記スコアに基づいて、前記ユーザの前記要望を判定する要望判定部と、
前記クエリ興味関心データごとに集約された前記スコアに基づいて、前記ユーザの前記興味関心を判定する興味関心判定部と、
を備える情報処理システム。
【請求項２】
前記要望と前記スコアと前記判定時間とが対応付けられた第１のデータと、前記ユーザごとの前記興味関心と前記スコアと前記判定時間とが対応付けられた第２のデータとを保持する嗜好情報保持部と、
前記第１のデータ、および前記第２のデータを、ユーザごとに集約する嗜好情報集約部と、
をさらに備える、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記要望判定部によって判定された前記ユーザの前記要望、または前記興味関心に基づいて提供されたサービスに対する前記ユーザの利用度を測定する効果測定部と、
前記効果測定部が測定した前記利用度に基づいて、前記利用度を向上させるためのシステムパラメータを判定し、前記システムパラメータの設定を調整するパラメータ設定部と、
をさらに備える、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記クエリは、検索エンジンに入力された検索文字列である、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記判定時間からの前記経過時間に基づいて数値化される前記スコアは、前記経過時間が長いほど減衰率が高い減衰関数に基づいて減衰処理がなされる、
請求項１または請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記要望判定部は、サポートベクターマシンによる学習によって得られた係数を前記スコアに掛け合わせたスコア値に基づいて、前記ユーザの前記要望を判定する、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項７】
ユーザからのリクエストを示すクエリを取得し、前記クエリをフレーズ、およびキーワードに分類するクエリ管理ステップと、
前記フレーズ、前記キーワード、または前記フレーズおよび前記キーワードを任意に組み合わせた組み合わせデータのいずれかである分類後クエリにそれぞれ対応付けられた、前記分類後クエリの種別を示すクエリタイプと前記分類後クエリが示す前記ユーザの要望の度合いを示すクエリタイプスコアとを取得し、前記クエリタイプスコアに基づいて前記ユーザの前記要望が表されていると判定された前記分類後クエリを選択するクエリタイプ判定ステップと、
前記分類後クエリにそれぞれ対応付けられた、前記分類後クエリが示す前記ユーザの興味関心を示すクエリ興味関心データを取得するクエリ興味関心判定ステップと、
前記クエリタイプと、前記クエリタイプスコアと、前記クエリ興味関心データと、前記分類後クエリが生成された時点を示す判定時間と、が対応付けられた履歴データを前記ユーザ毎のローカルストレージに格納するストレージ格納ステップと、
前記履歴データにおいて、前記判定時間からの経過時間に基づいて数値化されるスコアを管理し、前記クエリタイプごと、および前記クエリ興味関心データごとに前記スコアを集約するストレージ情報集約ステップと、
前記クエリタイプごとに集約された前記スコアに基づいて、前記ユーザの前記要望を判定する要望判定ステップと、
前記クエリ興味関心データごとに集約された前記スコアに基づいて、前記ユーザの前記興味関心を判定する興味関心判定ステップと、
を有する情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
ユーザからのリクエストを示すクエリを取得し、前記クエリをフレーズ、およびキーワードに分類するクエリ管理ステップと、
前記フレーズ、前記キーワード、または前記フレーズおよび前記キーワードを任意に組み合わせた組み合わせデータのいずれかである分類後クエリにそれぞれ対応付けられた、前記分類後クエリの種別を示すクエリタイプと前記分類後クエリが示す前記ユーザの要望の度合いを示すクエリタイプスコアとを取得し、前記クエリタイプスコアに基づいて前記ユーザの前記要望が表されていると判定された前記分類後クエリを選択するクエリタイプ判定ステップと、
前記分類後クエリにそれぞれ対応付けられた、前記分類後クエリが示す前記ユーザの興味関心を示すクエリ興味関心データを取得するクエリ興味関心判定ステップと、
前記クエリタイプと、前記クエリタイプスコアと、前記クエリ興味関心データと、前記分類後クエリが生成された時点を示す判定時間と、が対応付けられた履歴データを前記ユーザ毎のローカルストレージに格納するストレージ格納ステップと、
前記履歴データにおいて、前記判定時間からの経過時間に基づいて数値化されるスコアを管理し、前記クエリタイプごと、および前記クエリ興味関心データごとに前記スコアを集約するストレージ情報集約ステップと、
前記クエリタイプごとに集約された前記スコアに基づいて、前記ユーザの前記要望を判定する要望判定ステップと、
前記クエリ興味関心データごとに集約された前記スコアに基づいて、前記ユーザの前記興味関心を判定する興味関心判定ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット等の通信ネットワークを介し情報通信機器から情報提供のリクエストを受けて、リクエストされた情報と共に、その他の情報をユーザへ提供するシステムがある。例えば、特許文献１に記載の情報配信装置は、ユーザ端末からページリクエストが送信されると、ウェブページ内の所定領域に表示する広告を決定するとともに、ページリクエストをしたユーザの個人管理情報の中から、決定した広告に関連づけられた広告属性に該当する個人管理情報を取得する。そして、決定した広告と取得した個人管理情報とを紐づけて表示するページデータを生成し、ユーザ端末に対して送信する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１２８５３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来、クエリ履歴（例えば、ユーザが検索に用いた検索キーワードの履歴）からユーザの要望や興味関心を判定する判定システムがある。従来の判定システムは、ユーザごとのクエリ履歴をバッチ処理によって定期的に集計する。ところで、昨今、スマートフォンをはじめとする携帯型の情報通信機器が普及している。当該情報通信機器のユーザは、外出時においてもインターネットにアクセスして容易に情報提供のリクエストをすることが可能になった。これにより、ユーザのクエリ履歴が頻繁に更新されると、クエリ履歴に基づくユーザの要望や興味関心の判定結果も頻繁に移り変わり得る。しかしながら、従来のバッチ処理によってクエリ履歴を集計する判定システムは、ユーザの頻繁に移り変わる要望や興味関心を迅速に判定することができないという課題があった。
【０００５】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、本発明は、ユーザ毎のローカルストレージに、それぞれ過去のユーザの要望および興味関心を記録する。これにより本発明は、検索クエリをオンラインで処理する際に、過去のユーザの要望および興味関心から、今回の検索クエリが示す要望および興味関心を判定することを可能にする。したがって、本発明は、クエリ履歴の集計のためのサーバ側でのバッチ処理を不要にする。そして、本発明は、ユーザの頻繁に移り変わる要望や興味関心を迅速に判定することができる情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、ユーザからのリクエストを示すクエリを取得し、前記クエリをフレーズ、およびキーワードに分類するクエリ管理部と、前記フレーズ、前記キーワード、または前記フレーズおよび前記キーワードを任意に組み合わせた組み合わせデータのいずれかである分類後クエリにそれぞれ対応付けられた、前記分類後クエリの種別を示すクエリタイプと前記分類後クエリが示す前記ユーザの要望の度合いを示すクエリタイプスコアとを取得し、前記クエリタイプスコアに基づいて前記ユーザの前記要望が表されていると判定された前記分類後クエリを選択するクエリタイプ判定部と、前記分類後クエリにそれぞれ対応付けられた、前記分類後クエリが示す前記ユーザの興味関心を示すクエリ興味関心データを取得するクエリ興味関心判定部と、前記クエリタイプと、前記クエリタイプスコアと、前記クエリ興味関心データと、前記分類後クエリが生成された時点を示す判定時間と、が対応付けられた履歴データを前記ユーザ毎のローカルストレージに格納するストレージ格納部と、前記履歴データにおいて、前記判定時間からの経過時間に基づいて数値化されるスコアを管理し、前記クエリタイプごと、および前記クエリ興味関心データごとに前記スコアを集約するストレージ情報集約部と、前記クエリタイプごとに集約された前記スコアに基づいて、前記ユーザの前記要望を判定する要望判定部と、前記クエリ興味関心データごとに集約された前記スコアに基づいて、前記ユーザの前記興味関心を判定する興味関心判定部と、を備える情報処理システムである。
【０００７】
本発明の一態様は、上記の情報処理システムであって、前記要望と前記スコアと前記判定時間とが対応付けられた第１のデータと、前記ユーザごとの前記興味関心と前記スコアと前記判定時間とが対応付けられた第２のデータとを保持する嗜好情報保持部と、前記第１のデータ、および前記第２のデータを、ユーザごとに集約する嗜好情報集約部と、をさらに備える。
【０００８】
本発明の一態様は、上記の情報処理システムであって、前記要望判定部によって判定された前記ユーザの前記要望、または前記興味関心に基づいて提供されたサービスに対する前記ユーザの利用度を測定する効果測定部と、前記効果測定部が測定した前記利用度に基づいて、前記利用度を向上させるためのシステムパラメータを判定し、前記システムパラメータの設定を調整するパラメータ設定部と、をさらに備える。
【０００９】
本発明の一態様は、上記の情報処理システムであって、前記クエリは、検索エンジンに入力された検索文字列である。
【００１０】
本発明の一態様は、上記の情報処理システムであって、前記判定時間からの前記経過時間に基づいて数値化される前記スコアは、前記経過時間が長いほど減衰率が高い減衰関数に基づいて減衰処理がなされる。
【００１１】
本発明の一態様は、上記の情報処理システムであって、前記要望判定部は、サポートベクターマシンによる学習によって得られた係数を前記スコアに掛け合わせたスコア値に基づいて、前記ユーザの前記要望を判定する。
【００１２】
本発明の一態様は、ユーザからのリクエストを示すクエリを取得し、前記クエリをフレーズ、およびキーワードに分類するクエリ管理ステップと、前記フレーズ、前記キーワード、または前記フレーズおよび前記キーワードを任意に組み合わせた組み合わせデータのいずれかである分類後クエリにそれぞれ対応付けられた、前記分類後クエリの種別を示すクエリタイプと前記分類後クエリが示す前記ユーザの要望の度合いを示すクエリタイプスコアとを取得し、前記クエリタイプスコアに基づいて前記ユーザの前記要望が表されていると判定された前記分類後クエリを選択するクエリタイプ判定ステップと、前記分類後クエリにそれぞれ対応付けられた、前記分類後クエリが示す前記ユーザの興味関心を示すクエリ興味関心データを取得するクエリ興味関心判定ステップと、前記クエリタイプと、前記クエリタイプスコアと、前記クエリ興味関心データと、前記分類後クエリが生成された時点を示す判定時間と、が対応付けられた履歴データを前記ユーザ毎のローカルストレージに格納するストレージ格納ステップと、前記履歴データにおいて、前記判定時間からの経過時間に基づいて数値化されるスコアを管理し、前記クエリタイプごと、および前記クエリ興味関心データごとに前記スコアを集約するストレージ情報集約ステップと、前記クエリタイプごとに集約された前記スコアに基づいて、前記ユーザの前記要望を判定する要望判定ステップと、前記クエリ興味関心データごとに集約された前記スコアに基づいて、前記ユーザの前記興味関心を判定する興味関心判定ステップと、を有する情報処理方法である。
【００１３】
本発明の一態様は、コンピュータに、ユーザからのリクエストを示すクエリを取得し、前記クエリをフレーズ、およびキーワードに分類するクエリ管理ステップと、前記フレーズ、前記キーワード、または前記フレーズおよび前記キーワードを任意に組み合わせた組み合わせデータのいずれかである分類後クエリにそれぞれ対応付けられた、前記分類後クエリの種別を示すクエリタイプと前記分類後クエリが示す前記ユーザの要望の度合いを示すクエリタイプスコアとを取得し、前記クエリタイプスコアに基づいて前記ユーザの前記要望が表されていると判定された前記分類後クエリを選択するクエリタイプ判定ステップと、前記分類後クエリにそれぞれ対応付けられた、前記分類後クエリが示す前記ユーザの興味関心を示すクエリ興味関心データを取得するクエリ興味関心判定ステップと、前記クエリタイプと、前記クエリタイプスコアと、前記クエリ興味関心データと、前記分類後クエリが生成された時点を示す判定時間と、が対応付けられた履歴データを前記ユーザ毎のローカルストレージに格納するストレージ格納ステップと、前記履歴データにおいて、前記判定時間からの経過時間に基づいて数値化されるスコアを管理し、前記クエリタイプごと、および前記クエリ興味関心データごとに前記スコアを集約するストレージ情報集約ステップと、前記クエリタイプごとに集約された前記スコアに基づいて、前記ユーザの前記要望を判定する要望判定ステップと、前記クエリ興味関心データごとに集約された前記スコアに基づいて、前記ユーザの前記興味関心を判定する興味関心判定ステップと、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ユーザの頻繁に移り変わる要望や興味関心を迅速に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係るサーバ装置およびユーザ端末の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る要望興味関心判定システムを構成するクエリ分類部が行う情報処理の一例を示す概略図である。
【図３】本発明の実施形態に係る要望興味関心判定システムを構成するユーザ属性情報管理システムが行う情報処理の一例を示す概略図である。
【図４】本発明の実施形態に係る要望興味関心判定システムを構成するユーザ属性情報管理システムが行う情報処理の一例を示す概略図である。
【図５】本発明の実施形態に係る要望興味関心判定システムを構成するユーザ要望興味関心判定部が行う情報処理の一例を示す概略図である。
【図６】本発明の実施形態に係る嗜好情報判定部が行う情報処理の一例を示す概略図である。
【図７】本発明の実施形態に係るロジックチューニング部が行うパラメータ設定ルールの一例を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（実施形態）
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の実施形態に係るサーバ装置およびユーザ端末の構成の一例を示すブロック図である。
【００１７】
なお、図１に例示する実施形態に係る情報処理システムは、サーバ・クライアント型のシステムである。実施形態に係る情報処理システムのシステム構成は、サーバ装置１と、ユーザ端末２と、を含んで構成される。
サーバ装置１は、ユーザ端末２からのリクエスト（検索クエリ）に応じて、各種のサービスを提供するソフトウェアを稼働させ、ユーザ端末２へサービスを提供することができるコンピュータ装置である。
ユーザ端末２は、サーバ装置１に対してサービス提供のリクエストを行い、サーバ装置１からサービスの提供を受けるコンピュータ装置である。ユーザ端末２は、例えば、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末、またはパーソナルコンピュータによって構成される。
【００１８】
以下、実施形態に係る情報処理システムの機能構成について説明する。
実施形態に係る情報処理システムの機能構成は、要望興味関心判定システム１０と、嗜好情報判定部２０と、サービス出し分け部３０と、ロジックチューニング部４０とを含んで構成される。
要望興味関心判定システム１０は、サーバ・クライアントシステムにおいて、ユーザ端末２を使用するユーザの短期的に移り変わる「要望」、および「興味関心」を迅速に判定する。
【００１９】
なお、以下の説明において、「要望」とは、ユーザが行いたいことを示す。例えば、ユーザが「ラーメンを食べたい」と考えている場合において、「食べたい」が「要望」に相当する。以下の説明において、「興味関心」とは、ユーザが行いたいことの対象を示す。例えば、ユーザが「ラーメンを食べたい」と考えている場合において、「ラーメン」が「興味関心」に相当する。
【００２０】
嗜好情報判定部２０は、長期的な期間を通じて判定されたユーザの「要望」、および「興味関心」を示すデータを、曜日や時刻等に応じて集約することによって、「嗜好」に関する情報を取得する。
なお、以下の説明において、「嗜好」とは、ユーザが定期的に、あるいは継続的に求めている「要望」、および「興味関心」を表す。
【００２１】
サービス出し分け部３０は、要望興味関心判定システム１０等によって判定された、ユーザの「要望」、および「興味関心」の判定結果に基づいて、ユーザ端末２へ提供するサービスの出し分けを行う。
【００２２】
ロジックチューニング部４０は、ユーザの「要望」、および「興味関心」の判定結果に基づいて、ユーザ端末２へ、サービスを提供した結果が示す効果（例えば、サービスを出し分けた効果）を測定する。ロジックチューニング部４０は、効果の測定結果に基づいて、要望興味関心判定システム１０、および嗜好情報判定部２０の動作をチューニングするためのパラメータ設定を調整する。
【００２３】
（要望興味関心判定システム）
以下、実施形態に係る要望興味関心判定システム１０について、図面を参照しながら詳しく説明する。
実施形態に係る要望興味関心判定システム１０は、クエリ分類部１００と、ユーザ属性情報管理システム１１０と、ユーザ要望興味関心判定部１２０と、を含んで構成される。
【００２４】
クエリ分類部１００は、ユーザ端末２から受信した検索クエリ（以下、クエリとも言う）を、フレーズ（句）またはキーワード（単語）に分類する。クエリ分類部１００は、分類したフレーズ、またはキーワードそれぞれについて、フレーズ、またはキーワードの種別を示すクエリタイプを判定する。
【００２５】
また、クエリ分類部１００は、判定したクエリタイプ毎にスコア化（数値化）することによって、クエリタイプ別に重み付けの値を定義する。ここで言うスコア（以下、クエリタイプスコアと言う）とは、フレーズ、またはキーワードから推定されるユーザの要望の度合いを数値化したスコアである。例えば、クエリタイプスコアが高いフレーズ、またはキーワードであるほど、ユーザの要望がより明確に表されたフレーズ、またはキーワードである。
【００２６】
ユーザ属性情報管理システム１１０は、クエリ分類部１００によって判定されたクエリタイプ、クエリタイプ毎のクエリタイプスコア、およびクエリ分類部１００によってクエリタイプが判定された時刻を示すデータを、ユーザ端末２のユーザ・ローカルストレージ部２００へ送信し、記憶させる。
【００２７】
また、ユーザ属性情報管理システム１１０は、ユーザ端末２のユーザ・ローカルストレージ部２００に記憶された全てのクエリタイプの、クエリタイプ毎のクエリタイプスコアに対し、クエリ分類部１００によってクエリタイプが判定された時刻からの経過時間に基づいて、減衰処理を行う。すなわち、クエリ分類部１００によってクエリタイプが判定された時刻からの経過時間が長いクエリタイプであるほど、より大きな減衰率によってクエリタイプスコアが乗算され、更新される。
【００２８】
これにより、より後の時間にユーザによってなされた検索に基づくクエリタイプであるものほど、要望の度合いを示すクエリタイプスコアがより減衰され難くなる。すなわち、より後の時間にユーザによってなされた検索に基づくクエリタイプであるほど、より要望が強いと判定されやすくなる。または、そのクエリタイプが示す要望が、ユーザの直近の要望であると判定されやすくなる。
【００２９】
ユーザ要望興味関心判定部１２０は、ユーザ属性情報管理システム１１０によって更新されたクエリタイプ毎のクエリタイプスコアに基づいて、ユーザの短期間で移り変わる「要望」、および「興味関心」を判定する。
【００３０】
なお、クエリタイプスコアの値は、後述するロジックチューニング部４０によって設定される第１のパラメータとして使用され得る。この第１のパラメータは、クエリタイプスコアの重み付けを調整するためのパラメータである。
【００３１】
以下に、クエリ分類部１００、ユーザ属性情報管理システム１１０、およびユーザ要望興味関心判定部１２０について、図面を参照しながら更に詳しく説明する。
【００３２】
クエリ分類部１００は、クエリ管理部１０１と、クエリタイプ判定部１０２と、クエリ興味関心判定部１０３と、辞書記憶部１０４と、を含んで構成される。
クエリ管理部１０１は、ユーザ端末２から受信するデータが示すクエリを取得する。クエリ管理部１０１は、取得したクエリに対して、大文字から小文字への変換等の処理を行う。クエリ管理部１０１は、任意の区切り文字（例えば、カンマ、セミコロン、または全角スペース等）を用いてクエリを分割する。または、クエリ管理部１０１は、形態素解析技術等を用いて品詞分解し、クエリを分割する。
クエリ管理部１０１は、クエリを分割した結果として得られるフレーズ、およびキーワードを、クエリタイプ判定部１０２へ出力する。
【００３３】
クエリ管理部１０１が実行する処理の一例について、図面を参照しながら以下に説明する。
図２は、本発明の実施形態に係る要望興味関心判定システム１０を構成するクエリ分類部１００が行う情報処理の一例を示す概略図である。
【００３４】
図２に図示するように、クエリ管理部１０１は、ユーザ端末２から、「田町  ラーメン」というフレーズからなるクエリを取得する。すると、クエリ管理部１０１は、「田町  ラーメン」というフレーズを、「田町」というキーワードと、「ラーメン」というキーワードとに分割する。クエリ管理部１０１は、「田町  ラーメン」というフレーズ、「田町」というキーワード、および「ラーメン」というキーワードを示すデータを、クエリタイプ判定部１０２へ出力する。
【００３５】
再び図１に戻って、説明する。
クエリタイプ判定部１０２は、クエリ管理部１０１から入力されたデータに基づくフレーズ、およびクエリ管理部１０１から入力されたデータに基づくキーワードを取得する。クエリタイプ判定部１０２は、取得したフレーズ、取得したキーワード、および当該取得したフレーズまたは当該取得したキーワードの任意の組み合わせを示すデータ（以下、単に「組み合わせデータ」とも言う）、をそれぞれ検索キーとして、辞書記憶部１０４を検索する。
【００３６】
なお、辞書記憶部１０４は、２つのデータベースを含んで構成される。
辞書記憶部１０４を構成するデータベースの１つは、要望辞書データベース（図示せず）である。要望辞書データベースでは、フレーズ、キーワード、または組み合わせデータのいずれかと、クエリタイプと、クエリタイプスコアとが対応付けられた２次元の表形式のデータを記憶する。
また、辞書記憶部１０４を構成するもう１つのデータベースは、興味関心辞書データベース（図示せず）である。興味関心辞書データベースは、フレーズ、キーワード、または組み合わせデータのいずれかと、ユーザの興味関心を示すクエリ興味関心とが対応付けられた２次元の表形式のデータを記憶する。
【００３７】
各フレーズ、各キーワード、および各組み合わせデータに対応付けられるクエリタイプ、およびクエリタイプスコアは、予め任意に定義され得る。定義されたデータは、要望辞書データベースに記憶される。
【００３８】
クエリタイプ判定部１０２は、検索キーとしたフレーズ、検索キーとしたキーワード、または検索キーとした組み合わせデータ、に一致するフレーズ、キーワード、または組み合わせデータが、辞書記憶部１０４の要望辞書データベースに存在した場合、検索キーとしたフレーズ、検索キーとしたキーワード、および検索キーとした組み合わせデータに対応付けられたクエリタイプ、およびクエリタイプスコアを取得する。
【００３９】
また、クエリタイプ判定部１０２は、クエリ管理部１０１から入力されたフレーズ、クエリ管理部１０１から入力されたキーワード、および組み合わせデータを、クエリ興味関心判定部１０３へ出力する。
【００４０】
クエリタイプ判定部１０２が実行する処理の一例について、図２を参照しながら以下に説明する。
クエリタイプ判定部１０２は、クエリ管理部１０１から入力されたデータに基づいて、「田町  ラーメン」というフレーズ、「田町」というキーワード、および「ラーメン」というキーワードを取得する。クエリタイプ判定部１０２は、取得した「田町」というキーワードと、「ラーメン」というキーワードとの組み合わせを示す「田町」＋「ラーメン」という組み合わせデータを生成する。
【００４１】
クエリタイプ判定部１０２は、「田町  ラーメン」というフレーズ、「田町」というキーワード、「ラーメン」というキーワード、および「田町」＋「ラーメン」という組み合わせデータを検索キーとして、辞書記憶部１０４の要望辞書データベースを検索する。
なお、この例においては、上記のフレーズ、キーワード、および組み合わせデータに一致するフレーズ、キーワード、および組み合わせデータが、いずれも辞書記憶部１０４の要望辞書データベースに存在しているものとする。
【００４２】
クエリタイプ判定部１０２は、「田町  ラーメン」というフレーズに対応付けられたクエリタイプである「Ｄ（グルメ）」と、「田町  ラーメン」というフレーズに対応付けられたクエリタイプスコアである「１．０」を辞書記憶部１０４の要望辞書データベースから取得する。
また、クエリタイプ判定部１０２は、「田町」というキーワードに対応付けられたクエリタイプである「Ａ（案内型）」と、「田町」というキーワードに対応付けられたクエリタイプスコアである「０．１」を辞書記憶部１０４の要望辞書データベースから取得する。
【００４３】
また、クエリタイプ判定部１０２は、「ラーメン」というキーワードに対応付けられたクエリタイプである「Ｂ（グルメ）」と、「ラーメン」というキーワードに対応付けられたクエリタイプスコアである「０．５」を辞書記憶部１０４の要望辞書データベースから取得する。
また、クエリタイプ判定部１０２は、「田町」＋「ラーメン」という組み合わせデータに対応付けられたクエリタイプである「Ｃ（グルメ）」と、「田町」＋「ラーメン」という組み合わせデータに対応付けられたクエリタイプスコアである「０．８」を辞書記憶部１０４の要望辞書データベースから取得する。
【００４４】
なお、要望辞書データベース、および興味関心辞書データベースに、全てのキーワード、全てのフレーズ、および全ての組み合わせデータが事前に登録されている必要はない。例えば、クエリタイプ判定部１０２は、要望辞書データベースを検索し、検索キーとしたフレーズ、キーワード、および組み合わせデータと同一のフレーズ、キーワード、および組み合わせデータが要望辞書データベースに存在している場合に、クエリタイプ、およびクエリタイプスコアを取得するようにしてもよい。
【００４５】
また、クエリタイプ判定部１０２は、「田町  ラーメン」というフレーズ、「田町」というキーワード、「ラーメン」というキーワード、および「田町」＋「ラーメン」という組み合わせデータを、クエリ興味関心判定部１０３へ出力する。
【００４６】
以下に、クエリタイプについて説明する。
クエリタイプとは、フレーズ、キーワード、または組み合わせデータ毎に、性質と要望に応じて分類されたパターンのことである。以下に、クエリタイプの一例について説明する。
【００４７】
辞書記憶部１０４の要望辞書データベースに「Ａ（案内型）」として記憶されるクエリタイプは、「タイプＡ：案内型フレーズまたは案内型キーワード」というクエリタイプである。「タイプＡ：案内型フレーズまたは案内型キーワード」というクエリタイプは、例えば、「特定の場所に食事に行きたい」、「特定の場所に遊びに行きたい」、等の要望を持つユーザが入力する地名、店舗名、またはサイト名等を表すフレーズまたはキーワードに対応付けられるクエリタイプである。
【００４８】
但し、「タイプＡ：案内型フレーズまたは案内型キーワード」というクエリタイプは、そのフレーズまたはキーワード単体ではユーザの行動願望を表す「要望」を推測することが難しいフレーズまたはキーワードに対応付けられるクエリタイプである。
【００４９】
例えば、図２において、「田町」というキーワードに「タイプＡ：案内型フレーズまたは案内型キーワード」のクエリタイプが対応付けられている。「田町」というキーワードからは、地名である「田町」についてユーザが興味関心を持っている可能性があることは推測できるものの、ユーザが「田町」で何をしたいか（ユーザの行動願望）を示す「要望」を推測することは困難である。したがって、「田町」というキーワードには、「タイプＡ：案内型フレーズまたは案内型キーワード」のクエリタイプが対応付けられている。
【００５０】
辞書記憶部１０４の要望辞書データベースに「Ｂ（グルメ）」として記憶されるクエリタイプは、「タイプＢ：要望キーワード（単体）」というクエリタイプの１つである。「タイプＢ：要望キーワード（単体）」というクエリタイプは、例えば、「カラオケ」、「居酒屋」、または「美容院」等のキーワードに対応付けられるクエリタイプである。「タイプＢ：要望キーワード（単体）」というクエリタイプは、そのキーワード単体で、ユーザの行動願望を表す要望を推測し易いキーワードに対応付けられるクエリタイプである。
【００５１】
例えば、「カラオケ」というキーワードから推測され易い要望は、「歌いたい」である。また、例えば、「居酒屋」というキーワードから推測され易い要望は、「飲酒したい」である。また、例えば、「美容院」というキーワードから推測され易い要望は、「散髪したい」である。
なお、辞書記憶部１０４の要望辞書データベースに「Ｂ（グルメ）」として記憶されるクエリタイプは、「タイプＢ：要望キーワード（単体）」というクエリタイプのうち、推測される要望がグルメに関する要望であるクエリタイプである。
【００５２】
辞書記憶部１０４の要望辞書データベースに「Ｃ（グルメ）」として記憶されるクエリタイプは、「タイプＣ：要望キーワード（複合）」というクエリタイプの１つである。「タイプＣ：要望キーワード（複合）」というクエリタイプは、例えば、「京都」＋「居酒屋」という組み合わせデータに対応付けられるクエリタイプである。「タイプＣ：要望キーワード（複合）」というクエリタイプは、「タイプＡ：案内型フレーズまたは案内型キーワード」のクエリタイプが対応付けられたフレーズまたはキーワードと、「タイプＢ：要望キーワード（単体）」のクエリタイプが対応付けられたキーワードとが組み合わされた組み合わせデータに対応付けられるクエリタイプである。
【００５３】
「タイプＣ：要望キーワード（複合）」というクエリタイプは、その組み合わせデータ単体で、ユーザの行動願望を表す要望を推測し易いキーワードに対応付けられるクエリタイプである。
例えば、「京都」＋「居酒屋」という組み合わせデータから推測され易い要望は、「京都にある居酒屋で、飲酒したい」である。
なお、辞書記憶部１０４の要望辞書データベースに「Ｃ（グルメ）」として記憶されるクエリタイプは、「タイプＣ：要望キーワード（複合）」というクエリタイプのうち、推測される要望がグルメに関する要望であるクエリタイプである。
【００５４】
辞書記憶部１０４の要望辞書データベースに「Ｄ（グルメ）」として記憶されるクエリタイプは、「タイプＤ：要望フレーズ」というクエリタイプの１つである。「タイプＤ：要望フレーズ」というクエリタイプは、そのフレーズ単体で、ユーザの行動願望を表す要望を推測し易いフレーズに対応付けられるクエリタイプである。
例えば、「田町  ラーメン」というフレーズから推測され易い要望は、「田町で、ラーメンを食べたい」である。
なお、辞書記憶部１０４の要望辞書データベースに「Ｄ（グルメ）」として記憶されるクエリタイプは、「タイプＤ：要望フレーズ」というクエリタイプのうち、推測される要望がグルメに関する要望であるクエリタイプである。
【００５５】
なお、上記の４つのクエリタイプはあくまで一例であり、これに限られない。
これらのクエリタイプ、およびそれぞれのクエリタイプが対応付けられるフレーズ、キーワード、および組み合わせデータは、任意の方法によって、予め辞書記憶部１０４の要望辞書データベースに定義される。
【００５６】
クエリタイプスコアとは、フレーズ、キーワード、および組み合わせデータ毎に、推測されるユーザの要望の確度（確かさの度合い）を数値化したスコアである。
例えば、「タイプＡ：案内型フレーズまたは案内型キーワード」のクエリタイプは、そのフレーズまたはキーワード単体ではユーザの行動願望を表す「要望」を推測することが難しいフレーズまたはキーワードに対応付けられるクエリタイプである。そのため、「タイプＡ：案内型フレーズまたは案内型キーワード」のクエリタイプに対応付けられるフレーズまたはキーワードには、クエリタイプスコアの値は小さい値が設定され易くなっている。
【００５７】
例えば、図２において、「タイプＡ：案内型フレーズまたは案内型キーワード」のクエリタイプが対応付けられた「田町」というキーワードには、クエリタイプスコアとして比較的小さい値である「０．１」が設定されている。
【００５８】
また、例えば、「タイプＤ：要望フレーズ」のクエリタイプは、そのフレーズ単体で、ユーザの行動願望を表す要望を推測し易いフレーズに対応付けられるクエリタイプである。そのため、「タイプＤ：要望フレーズ」のクエリタイプに対応付けられるフレーズには、クエリタイプスコアの値は大きい値が設定され易くなっている。
例えば、図２において、「タイプＤ：要望フレーズ」のクエリタイプが対応付けられた「田町  ラーメン」というフレーズには、クエリタイプスコアとして比較的大きい値である「１．０」が設定されている。
【００５９】
なお、クエリタイプスコアは、クエリタイプ毎に同一の値であってもよいし、フレーズ、キーワード、および組み合わせデータ毎にそれぞれ異なる値であってもよい。
なお、フレーズ、キーワード、および組み合わせデータのそれぞれに設定されるクエリタイプスコアは、任意の方法によって、予め辞書記憶部１０４の要望辞書データベースに定義される。
【００６０】
上述したように、本発明は、クエリタイプスコアの重み付けを自由に設定することができる。これによって、「田町  美容院」というフレーズのようにフレーズ単体で、もしくは「田町」＋「美容院」という組み合わせデータのように組み合わせデータによって、ユーザが「どこで」、「何をしたいか」が分かり易いものには、クエリタイプスコアを大きくするように設定することができる。
また、本発明は、「美容室」というキーワードのように、ユーザが「何をしたいか」がやや分かり易いものには、クエリタイプスコアをやや大きくするように設定することができる。
また、本発明は、「田町」というキーワードのように、ユーザが「何をしたいか」が分かり難いものには、クエリタイプスコアを小さくするように設定することができる。
このように、本発明は、フレーズ、キーワード、および組み合わせデータ毎に、重み付けを自由にデザインすることができる。
【００６１】
クエリ分類部１００は、クエリタイプスコアによる判定を用いることで、フレーズ、キーワード、または組み合わせデータ毎に、それぞれどの要望パターンに属しているかを重み付けして表すことができる。
また、クエリ分類部１００は、フレーズ、キーワード、または組み合わせデータに対し、複数のクエリタイプ、および複数のクエリ興味関心を付与することができる。また、クエリ分類部１００は、付与した複数のデータの中で、クエリタイプスコアの値の大きさが上位であるデータのみを用いることも可能である。
【００６２】
上記の処理により、多種多様なクエリに対してクエリタイプ、及びクエリタイプスコアが定義されることによって、後述するユーザ要望興味関心判定部１２０は、ユーザの「要望」の判定を行うことができる。
また、本発明は、フレーズ、またはキーワード毎に性質と要望を自由にデザインできるほか、辞書記憶部１０４の要望辞書データベースに記憶させるクエリタイプ、およびクエリタイプスコアを自由に調整できる。これにより、本発明は、クエリに含まれるユーザの要望を捉えることができる。
【００６３】
再び図１に戻って、説明する。
クエリ興味関心判定部１０３は、クエリタイプ判定部１０２から入力されたフレーズ、クエリタイプ判定部１０２から入力されたキーワード、およびクエリタイプ判定部１０２から入力された組み合わせデータを取得する。
クエリ興味関心判定部１０３は、取得したフレーズ、取得したキーワード、および取得した組み合わせデータ、をそれぞれ検索キーとして、辞書記憶部１０４の興味関心辞書データベースを検索する。
【００６４】
各フレーズ、各キーワード、および各組み合わせデータに対応付けられるクエリ興味関心は、予め任意に定義され得る。定義されたデータは、興味関心辞書データベースに記憶される。
【００６５】
クエリ興味関心判定部１０３は、検索キーとしたフレーズ、検索キーとしたキーワード、または検索キーとした組み合わせデータ、に一致するフレーズ、キーワード、および組み合わせデータが、辞書記憶部１０４の興味関心辞書データベースに存在した場合、検索キーとしたフレーズ、検索キーとしたキーワード、および検索キーとした組み合わせデータに対応付けられたクエリ興味関心を取得する。
【００６６】
また、クエリ興味関心判定部１０３は、クエリタイプ判定部１０２から入力されたフレーズ、クエリタイプ判定部１０２から入力された入力されたキーワード、およびクエリタイプ判定部１０２から入力された組み合わせデータを、後述するユーザ属性情報管理システム１１０、およびユーザ要望興味関心判定部１２０へ出力する。
【００６７】
クエリ興味関心判定部１０３が実行する処理の一例について、図２を参照しながら以下に説明する。
クエリ興味関心判定部１０３は、クエリタイプ判定部１０２から入力されたデータに基づいて、「田町  ラーメン」というフレーズ、「田町」というキーワード、「ラーメン」というキーワード、および「田町」＋「ラーメン」という組み合わせデータを取得する。
【００６８】
クエリ興味関心判定部１０３は、「田町  ラーメン」というフレーズ、「田町」というキーワード、「ラーメン」というキーワード、および「田町」＋「ラーメン」という組み合わせデータを検索キーとして、辞書記憶部１０４の興味関心辞書データベースを検索する。
なお、この例においては、上記のフレーズ、キーワード、および組み合わせデータに一致するフレーズ、キーワード、および組み合わせデータが、いずれも辞書記憶部１０４の興味関心辞書データベースに存在しているものとする。
【００６９】
クエリ興味関心判定部１０３は、「田町  ラーメン」というフレーズに対応付けられたクエリ興味関心である「ラーメン」を辞書記憶部１０４の興味関心辞書データベースから取得する。
また、クエリ興味関心判定部１０３は、「田町」というキーワードに対応付けられたクエリ興味関心である「地名」を辞書記憶部１０４の興味関心辞書データベースから取得する。
【００７０】
また、クエリ興味関心判定部１０３は、「ラーメン」というキーワードに対応付けられたクエリ興味関心である「ラーメン」を辞書記憶部１０４の興味関心辞書データベースから取得する。
また、クエリ興味関心判定部１０３は、「田町」＋「ラーメン」という組み合わせデータに対応付けられたクエリ興味関心である「ラーメン」を辞書記憶部１０４の興味関心辞書データベースから取得する。
【００７１】
なお、要望辞書データベース、および興味関心辞書データベースに、全てのキーワード、全てのフレーズ、および全ての組み合わせデータが事前に登録されている必要はない。例えば、クエリ興味関心判定部１０３は、興味関心辞書データベースを検索し、検索キーとしたフレーズ、キーワード、および組み合わせデータと同一のフレーズ、キーワード、および組み合わせデータが興味関心辞書データベースに存在している場合に、クエリ興味関心を取得するようにしてもよい。
【００７２】
上述した、クエリ興味関心判定部１０３による処理によって、後述するユーザ要望興味関心判定部１２０が、ユーザの興味関心の盛り上がりを測定することできる。
【００７３】
次に、ユーザ属性情報管理システム１１０について、再び、図１を参照しながら説明する。
ユーザ属性情報管理システム１１０は、ユーザ毎のクエリタイプ、およびクエリ興味関心の判定履歴と、各判定履歴の判定時間とから、フレーズ、およびキーワード単位では解釈不明なクエリに対して、ユーザが「どこで」、「何をしたいか」を判定することを可能にする。
【００７４】
ユーザ属性情報管理システム１１０は、ローカルストレージ格納部１１１と、ローカルストレージ情報集約部１１２と、を含んで構成される。
なお、図１に図示するように、ローカルストレージ格納部１１１はサーバ装置１に備えられ、ローカルストレージ情報集約部１１２はユーザ端末２に備えられる。但し、ローカルストレージ情報集約部１１２もサーバ装置１が備える構成であっても構わない。
【００７５】
ローカルストレージ格納部１１１は、クエリ分類部１００から入力される、ユーザ毎のクエリタイプを示すデータ、およびユーザ毎のクエリ興味関心を示すデータを取得する。ローカルストレージ格納部１１１は、ユーザ毎のクエリタイプを示すデータ、ユーザ毎のクエリ興味関心を示すデータ、およびクエリタイプを判定した時間（以下、判定時間と言う）を示すデータを、通信ネットワークを介して、それぞれのユーザのユーザ端末２へ送信し、当該ユーザ端末２が備えるユーザ・ローカルストレージ部２００へ格納する。
【００７６】
なお、ユーザ・ローカルストレージ部２００へのデータの格納は、例えば、ＨＴＭＬ５（エイチ・ティー・エム・エル・ファイブ；ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  ５）の標準機能であるＷｅｂ  Ｓｔｏｒａｇｅ（ウェブ・ストレージ）を用いて行うことができる。
なお、ローカルストレージ情報集約部１１２をサーバ装置１が備える構成とする場合には、上記のユーザ・ローカルストレージ部２００へ格納されるデータは、サーバ装置１が備える記憶装置（図示せず）に格納されるようにしてもよい。サーバ装置１が備える記憶装置は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ；ハードディスクドライブ）を含んで構成される。
【００７７】
また、ローカルストレージ格納部１１１は、ユーザ端末２が備えるユーザ・ローカルストレージ部２００へ、ユーザ毎のクエリタイプを示すデータ、ユーザ毎のクエリ興味関心を示すデータ、および判定時間を示すデータ、を新たに格納する際に、ユーザ・ローカルストレージ部２００に格納されているデータについて以下の更新を行う。
【００７８】
ユーザ端末２が備えるユーザ・ローカルストレージ部２００は、「判定時間」、「クエリタイプ」、「クエリ興味関心」、および「スコア」の４つの項目の列を含む２次元の表形式のデータによって構成されるデータベースを含む。
このデータベースには、ユーザ端末２から送信されたクエリに対する、「判定時間」、「クエリタイプ」、「クエリ興味関心」、および「スコア」の履歴データが格納されている。
ローカルストレージ格納部１１１が、ユーザ・ローカルストレージ部２００へ、新規の「判定時間」、「クエリタイプ」、および「クエリ興味関心」のデータを追加する場合、「スコア」の項目の値には「１．０」が格納される。
【００７９】
ローカルストレージ格納部１１１は、ユーザ・ローカルストレージ部２００のデータベースに格納された履歴データの「スコア」の値を更新する。「スコア」の値の更新は、「判定時間」のデータが示す時刻からの経過時間が長いものほど、より減衰処理されるように、行われる。例えば、「判定時間」のデータが示す時刻からの経過時間（ｔ）、崩壊定数（λ）を変数とした減衰処理関数  Ｎ（ｔ）＝Ｎｅ０＾（−λｔ）  を用いて、「スコア」の値の減衰処理が行われる。
【００８０】
なお、ユーザ・ローカルストレージ部２００の容量圧迫を防ぐために、格納する履歴データのデータ容量を、任意の日数分、またはデータベースの任意の行数分とするように、上限を設けるようにしてもよい。
または、格納する履歴データを、ユーザの「要望」、および「興味関心」の判定に必要な期間に該当する履歴データのみとするように、適宜調整してもよい。
【００８１】
ユーザ属性情報管理システム１１０のローカルストレージ格納部１１１が実行する処理の一例について、図面を参照しながら以下に説明する。
図３は、本発明の実施形態に係る要望興味関心判定システム１０を構成するユーザ属性情報管理システム１１０が行う情報処理の一例を示す概略図である。
【００８２】
まず、ユーザ端末２からクエリ分類部１００へ、「田町  ラーメン」というフレーズからなるクエリが送信される。クエリ分類部１００は、受信したクエリを分類し、分類したフレーズ、キーワード、および組み合わせデータと、それらに対応する「クエリタイプ」、および「クエリタイプスコア」とを紐づける。
すなわち、クエリ分類部１００は、「田町  ラーメン」というフレーズからなるクエリを、「田町  ラーメン」というフレーズ、「田町」というキーワード、「ラーメン」というキーワード、および「田町」＋「ラーメン」という組み合わせデータに分類する。
【００８３】
そして、クエリ分類部１００は、「田町  ラーメン」というフレーズに対し、「Ｄ（グルメ）」というクエリタイプ、および「１．０」というクエリタイプスコアを紐づける。また、クエリ分類部１００は、「田町」というキーワードに対し、「Ａ（案内型）」というクエリタイプ、および「０．１」というクエリタイプスコアを紐づける。また、クエリ分類部１００は、「ラーメン」というキーワードに対し、「Ｂ（グルメ）」というクエリタイプ、および「０．５」というクエリタイプスコアを紐づける。クエリ分類部１００は、「田町」＋「ラーメン」という組み合わせデータに対し、「Ｃ（グルメ）」というクエリタイプ、および「０．８」というクエリタイプスコアを紐づける。
【００８４】
クエリ分類部１００は、上記で紐づけたクエリタイプスコアの中で、最も値が大きいクエリタイプスコアを特定する。すなわち、クエリ分類部１００は、「田町  ラーメン」というフレーズ、および「Ｄ（グルメ）」というクエリタイプに紐づけられた、最も値が大きいクエリタイプスコア「１．０」を特定する。すなわち、クエリ分類部１００は、ユーザの要望を示すクエリタイプが、「Ｄ（グルメ）」であると判定する。
【００８５】
クエリ分類部１００は、ローカルストレージ格納部１１１へ、この最も値が大きいクエリタイプスコアに紐づけられたクエリタイプと、上記でクエリタイプを判定した判定時間と、をローカルストレージ格納部１１１へ送信する。すなわち、図３の例においては、クエリ分類部１００は、判定時間を示す「１４２２４０４４００」というデータと、クエリタイプを示す「Ｄ（グルメ）」というデータとを、ユーザ属性情報管理システム１１０のローカルストレージ格納部１１１へ出力する。
【００８６】
ローカルストレージ格納部１１１は、クエリ分類部１００から入力されたデータを、ユーザ・ローカルストレージ部２００のデータベースに格納（追加登録）する。
【００８７】
また、新規に追加登録されたデータに対応する「スコア」の値には、一律「１．０」の値が格納される。したがって、ユーザ・ローカルストレージ部２００のデータベースには、判定時間を示す「１４２２４０４４００」というデータと、クエリタイプを示す「Ｄ（グルメ）」と、スコアを示す「１．０」とが紐づけられたデータが、新たに登録される。
【００８８】
また、ローカルストレージ格納部１１１は、ユーザ・ローカルストレージ部２００のデータベースに既に格納されている履歴データの「スコア」の値を、「判定時間」のデータが示す時刻からの経過時間に基づいて、減衰処理を行う。減衰処理は、例えば、図３にグラフを示したような減衰処理の関数を用いて行われる。
【００８９】
図３に示す例においては、「その他」のクエリタイプに対する、減衰処理後のスコアは「０．１」である。また、「Ａ」のクエリタイプに対する、減衰処理後のスコアは「０．３」である。また、「Ｂ（グルメ）」のクエリタイプに対する、減衰処理後のスコアは「０．４」である。また、「Ｃ（グルメ）」のクエリタイプに対する、減衰処理後のスコアは「０．６」である。また、「Ｂ（美容）」のクエリタイプに対する、減衰処理後のスコアは「０．７」である。
【００９０】
ローカルストレージ情報集約部１１２は、履歴データをユーザのリクエスト時に集計し、「要望」、および「興味関心」の判定に用いることができるデータ形式に集約する。
ローカルストレージ情報集約部１１２は、ユーザ端末２が備えるユーザ・ローカルストレージ部２００のデータベースから、「判定時間」、「クエリタイプ」、「クエリ興味関心」、および（ローカルストレージ格納部１１１によって減衰処理がなされた）「スコア」を示すデータを取得する。
【００９１】
ローカルストレージ情報集約部１１２は、取得した「スコア」の値について、更に減衰処理を行う。ここでの減衰処理は、ローカルストレージ格納部１１１によって減衰処理がなされた時間からの経過時間に基づいて、各「スコア」の値に対し、一定の減衰率を掛け合わせることによって処理がなされる。
【００９２】
ローカルストレージ情報集約部１１２は、ユーザ端末２が備えるユーザ・ローカルストレージ部２００のデータベースに含まれるデータの集約処理を行う。ローカルストレージ情報集約部１１２は、「クエリタイプ」毎に「スコア」の値を集約（合算）する。また、ローカルストレージ情報集約部１１２は、「クエリ興味関心」毎に「スコア」の値を集約（合算）する。
【００９３】
ローカルストレージ情報集約部１１２は、「クエリタイプ」を示すデータ、および「クエリタイプ」毎に集約した「スコア」の値を示すデータを、後述するユーザ要望興味関心判定部１２０の要望判定部１２１へ出力する。また、ローカルストレージ情報集約部１１２は、「クエリ興味関心」を示すデータ、および「クエリ興味関心」毎に集約した「スコア」の値を示すデータを、後述するユーザ要望興味関心判定部１２０の興味関心判定部１２２へ出力する。
【００９４】
ユーザ属性情報管理システム１１０のローカルストレージ情報集約部１１２が実行する処理の一例について、図面を参照しながら以下に説明する。
図４は、実施形態に係る要望興味関心判定システム１０が備えるユーザ属性情報管理システム１１０のローカルストレージ情報集約部１１２が実行する処理の一例を示す概略図である。
【００９５】
ローカルストレージ情報集約部１１２は、ユーザ・ローカルストレージ部２００のデータベースから履歴データを取得する。ローカルストレージ情報集約部１１２は、取得した履歴データに含まれるそれぞれの「スコア」の値に、一定の減衰率を掛け合わせることによって減衰処理を行う。この一定の減衰率は、ローカルストレージ格納部１１１によって減衰処理がなされた時間からの経過時間に基づいて設定される。
図４の例においては、ぞれぞれの「スコア」の値に対し、一律「０．８」の減衰率が掛け合わされる。
【００９６】
なお、減衰率の値は、後述するロジックチューニング部４０によって設定される第２のパラメータとして使用され得る。この第２のパラメータは、減衰処理の効き方を調整するためのパラメータである。
【００９７】
ローカルストレージ情報集約部１１２は、減衰処理後の「スコア」の値を、クエリタイプ毎に集約（合算）する。図４の例においては、「その他」のクエリタイプについて集約したスコアは「０．０８」である。また、「Ａ」のクエリタイプについて集約したスコアは「０．２４」である。また、「Ｂ（グルメ）」のクエリタイプについて集約したスコアは「０．３２」である。また、「Ｃ（グルメ）」のクエリタイプについて集約したスコアは「０．４８」である。また、「Ｂ（美容）」のクエリタイプについて集約したスコアは「０．５６」である。また、「Ｄ（グルメ）」のクエリタイプについて集約したスコアは「０．８」である。
【００９８】
また、ローカルストレージ情報集約部１１２は、上記のクエリタイプの場合と同様に、クエリ興味関心の場合についても、減衰処理後の「スコア」の値を、クエリ興味関心毎に集約（合算）する。図４の例においては、「酒」のクエリ興味関心について集約したスコアは「０．３２」である。また、「その他」のクエリ興味関心について集約したスコアは「０．４８」である。また、「美容室」のクエリタイプについて集約したスコアは「０．５６」である。また、「ラーメン」のクエリ興味関心について集約したスコアは「０．８」である。
【００９９】
ローカルストレージ情報集約部１１２は、「クエリタイプ」を示すデータ、および「クエリタイプ」毎に集約した「スコア」の値を示すデータを、後述するユーザ要望興味関心判定部１２０の要望判定部１２１へ出力する。また、ローカルストレージ情報集約部１１２は、「クエリ興味関心」を示すデータ、および「クエリ興味関心」毎に集約した「スコア」の値を示すデータを、後述するユーザ要望興味関心判定部１２０の興味関心判定部１２２へ出力する。
【０１００】
次に、ユーザ要望興味関心判定部１２０について、再び、図１を参照しながら説明する。
ユーザ要望興味関心判定部１２０は、クエリ分類部１００、およびユーザ属性情報管理システム１１０によって処理されたデータに基づいて、ユーザの短期間で移り変わる「要望」と「興味関心」とを迅速に判定する。
また、ユーザ要望興味関心判定部１２０は、判定した「要望」と「興味関心」とを示すデータを、情報の出し分けを行う多種多様なサービスへ送信する。
【０１０１】
ユーザ要望興味関心判定部１２０は、要望判定部１２１と、興味関心判定部１２２と、を含んで構成される。
要望判定部１２１は、ユーザ属性情報管理システム１１０のローカルストレージ情報集約部１１２から入力されたデータに基づく「クエリタイプ」を示すデータ、および「クエリタイプ」毎に集約した「スコア」の値を示すデータを取得する。
【０１０２】
要望判定部１２１は、上記で取得したデータに基づく「クエリタイプ」および「クエリタイプ」毎に集約した「スコア」と、最新のクエリを示すデータに基づく「クエリタイプ」を用いてユーザの「要望」を判定する。判定にあたり、最新のクエリを示すデータに基づく「クエリタイプ」に対応する「スコア」は、一律「１．０」とする。
【０１０３】
そして、要望判定部１２１は、上記で取得したデータ「クエリタイプ」に対応する「クエリタイプ」毎に集約した「スコア」に、この「１．０」の値を足し合わせる。
要望判定部１２１は、足し合わせた結果について、数値の平滑化のために、計算式  ｘ’＝ｌｏｇ（ｘ＋ｓ）を用いて正規化を行う。なお、この計算式において、底は任意に設定可能である。この計算式による計算を行うことにより、「スコア」の値のばらつきが抑えられ、後述するスコア計算において異常値を制御することができる。
【０１０４】
続いて、要望判定部１２１は、要望パターン別のクエリタイプのスコアｓ＿ｉを、次の式に従って定義する。
ｓ＿ｉ＝α＿ｉＡ＋β＿ｉＢ＿ｉ＋γ＿ｉＣ＿ｉ＋δ＿ｉＤ＿ｉ．．．
（α，β，γ，δ，．．．∈Ｒ  Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，．．．∈Ｒ，  ｉ∈Ｎ）
要望判定部１２１は、上記の式に従って、各クエリタイプに対応するスコアに対し、要望パターン毎に定義された係数をそれぞれ掛け合わせる。そして、要望判定部１２１は、それぞれ掛け合わせた結果の値を合計することで、要望パターン毎のスコアを算出する。
【０１０５】
上記において、ｉは要望パターンの種別（グルメ，美容、等）を表す。また、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄは、クエリタイプの要望パターン別のスコア値を表す。ここで、パラメータ（α，β，γ，δ．．．）は、ベクトルｖ＿ｉｊとして定義した要望パターン毎に複数個用意した教師データを、要望の要素数分だけ多面分離するための数値である。この数値は、教師データベクトルを、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ；サポートベクターマシン）に入力することによって算出される。なお、ＳＶＭとは、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの一つである。
【０１０６】
ここで、教師ベクトルは、実際にサービスにコンバージョンした（例えば、クリックした、商品を購入した）ユーザのスコア履歴、または、理想的なスコア値の手動による設定、等により定義することができる。
上記、ｖ＿ｉｊは次の式のように定義される。
ｖ＿ｉｊ＝Ａ＿ｉｊ＋Ｂ＿ｉｊ＋Ｃ＿ｉｊ＋Ｄ＿ｉｊ，．．．
（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，．．．∈Ｒ＾（ｎ），  ｉ∈Ｎ，  ０＜ｉ＜ｎ，  ｎ∈Ｎ）
上記の式において、ｉは要望パターンの種別（グルメ，美容、等）を表し、ｊは教師データとしたデータの番号を表す。また、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄはクエリタイプの要望パターン別のスコア値を表す。
上記、ｖ＿ｉｊは、ある要望パターン（ｉ）のｊ番目の教師データを表す。また、Ａ＿ｉｊ，Ｂ＿ｉｊ，Ｃ＿ｉｊ，およびＤ＿ｉｊ，．．．は、ある要望パターン（ｉ）のｊ番目の教師データのクエリタイプスコアを表す。
【０１０７】
要望判定部１２１は、要望別スコアｓ＿ｉを比較し、最もスコアの値が高く、かつ、所定の閾値を超えているスコアを用いる。また、要望判定部１２１は、上記の処理の結果として得られる要望の判定結果と、最新のクエリから得られるクエリタイプが示す要望とを比較した際に、両者にずれがある場合には、例外処理として、要望判定を行わない。この例外処理を行うことで、最新のクエリに基づいて判定される要望と、履歴情報に基づいて判定される（一般的な）要望との間にずれがあった場合に、不適切なサービスをユーザへ提供することを防止することができる。
【０１０８】
要望判定部１２１が実行する処理の一例について、図面を参照しながら以下に説明する。
図５は、本発明の実施形態に係る要望興味関心判定システム１０を構成するユーザ要望興味関心判定部１０２が行う情報処理の一例を示す概略図である。
【０１０９】
まず、要望判定部１２１は、教師データとして、例えば図５に図示するように、「グルメ教師データ」や「美容教師データ」を予め取得しておく。
要望判定部１２１は、例えば、「グルメ教師データ」の中から、グルメに関連するサービスに対し反応を示した（例えば、グルメ関連のホームページへのリンクをクリックした、等）ユーザのクエリタイプ毎のスコアを示すデータと、グルメに関連するサービスに対し反応を示さなかったユーザのクエリタイプ毎のスコアを示すデータとに基づいて、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）を用いて学習し、係数を取得する。係数とは、例えば、図５における、αｉ、βｉ、γｉ、およびδｉである。
【０１１０】
なお、パラメータ（α，β，γ，δ．．．）の値は、後述するロジックチューニング部４０によって設定される第３のパラメータとして使用され得る。この第３のパラメータは、要望を判定する「スコア」の重み付けを調整するためのパラメータである。
また、閾値ｓ＿ｉの値は、後述するロジックチューニング部４０によって設定される第４のパラメータとして使用され得る。この第４のパラメータは、要望の判定に用いる閾値の重み付けを調整するためのパラメータである。
【０１１１】
次に、要望判定部１２１は、ユーザ属性情報管理システム１１０のローカルストレージ情報集約部１１２から入力されたデータに基づく「クエリタイプ」を示すデータ、および「クエリタイプ」毎に集約した「スコア」の値を示すデータを取得する。例えば、要望判定部１２１は、図５の「履歴集約情報」のデータを取得する。
【０１１２】
次に、要望判定部１２１は、ローカルストレージ情報集約部１１２から、最新のクエリを示すデータに基づく「クエリタイプ」を取得する。例えば、要望判定部１２１は、図５の「最新クエリタイプ情報」のデータを取得する。なお、最新のクエリを示すデータに基づく「クエリタイプ」に対応する「スコア」は、上述したように、一律「１．０」である。ここでは、クエリタイプ「Ｂ（美容）」とスコア「１．０」が、要望判定部１２１に入力される。
【０１１３】
要望判定部１２１は、最新クエリタイプ情報のクエリタイプと同一のクエリタイプを履歴集約情報において検索する。図５の例においては、要望判定部１２１は、最新クエリタイプ情報のクエリタイプである「Ｂ（美容）」が、履歴集要約情報に含まれるクエリタイプの中に存在することを検知する。要望判定部１２１は、履歴集要約情報に含まれるクエリタイプ「Ｂ（美容）」に対応するスコア「０．５６」に、最新クエリタイプ情報のクエリタイプ「Ｂ（美容）」に対応するスコア「１．０」を足し合わせて、スコアを「１．５６」に更新する。
【０１１４】
そして、要望判定部１２１は、スコアの値について正規化を行う。図５の例においては、各クエリタイプと当該クエリタイプに対応する正規化後のスコアはそれぞれ、「その他」は「０．０３」、「Ａ」は「０．０９」、「Ｂ（グルメ）」は「０．１２」、「Ｃ（グルメ）」は「０．１７」、「Ｂ（美容）」は「０．３７」、および「Ｄ（グルメ）」は「０．０３」である。
【０１１５】
要望判定部１２１は、「グルメ」や「美容」等の要望パターン別のクエリタイプのスコアｓ＿ｉを算出する。要望判定部１２１は、各クエリタイプに対応するスコア（上記の正規化後のスコア）に対し、要望パターン毎に定義された係数（図５例における、αｉ、βｉ、γｉ、およびδｉ）をそれぞれ掛け合わせる。そして、要望判定部１２１は、それぞれ掛け合わせた結果の値を合計することで、要望パターン毎のスコアを算出する。
【０１１６】
要望判定部１２１は、算出した要望パターン毎のスコアを、各要望パターンの閾値として設定する。すなわち、要望判定部１２１は、あるユーザの「Ｂ（美容）」のクエリタイプに対応するスコアが、上記で算出した「Ｂ（美容）」のクエリタイプに対応するスコアの閾値よりも大きい場合、このユーザは「Ｂ（美容）」に関する要望があると判定する。逆に、要望判定部１２１は、あるユーザの「Ｂ（美容）」のクエリタイプに対応するスコアが、上記で算出した「Ｂ（美容）」のクエリタイプに対応するスコアの閾値よりも小さい場合、このユーザは「Ｂ（美容）」に関する要望がないと判定する。
【０１１７】
なお、同一のユーザの複数のクエリタイプ（例えば、「Ｃ（グルメ）」と「Ｂ（美容）」等）において、スコアが双方とも閾値を上回ることもあり得る。その場合、要望判定部１２１は、そのユーザが、複数のクエリタイプに対して要望がある（例えば、「Ｃ（グルメ）」と「Ｂ（美容）」のどちらにも要望がある）と判定するようにしてもよい。
または、要望判定部１２１は、ユーザが、スコアの値が閾値の値をより大きく上回っているほうのクエリタイプに対して要望がある（例えば、「Ｂ（美容）」のみに要望がある）と判定するようにしてもよい。
または、要望判定部１２１は、ユーザが、スコアの値を閾値の値で除算した値がより大きいほうのクエリタイプに対して要望がある（例えば、「Ｂ（美容）」のみに要望がある）と判定するようにしてもよい。
【０１１８】
再び、図１に戻って説明する。
興味関心判定部１２２は、ユーザ属性情報管理システム１１０のローカルストレージ情報集約部１１２から入力されたデータに基づく「クエリ興味関心」を示すデータ、および「クエリ興味関心」毎に集約した「スコア」の値を示すデータを取得する。
興味関心判定部１２２は、上記で取得したデータに基づく「クエリ興味関心」および「クエリ興味関心」毎に集約した「スコア」と、最新のクエリを示すデータに基づく「クエリ興味関心」と、を用いてユーザの「興味関心」を判定する。判定にあたり、最新のクエリを示すデータに基づく「クエリ興味関心」に対応する「スコア」は、一律「１．０」とする。
【０１１９】
興味関心判定部１２２は、ユーザの「興味関心」の判定にあたり、足し合わせの結果のみを用いる。すなわち、興味関心判定部１２２は、「要望」の判定とは異なり、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）を用いて学習した係数の掛けあわせを行わない。これにより、興味関心判定部１２２は、最も判定結果が顕著に表れた瞬間を捉えることができるため、ユーザの興味関心の高頻度に移り変わる変化に対して対応することができる。
要望判定部１２１、および興味関心判定部１２２は、上記の判定処理による判定結果を示すデータを、サービス出し分け部３０のサービスのサービス出分管理部３１へ送信する。
これにより、サービス出分管理部３１は、受信したデータに基づいて、ユーザに対し、サービスやコンテンツの出し分けを行うことができる。
【０１２０】
（嗜好情報判定部）
以下、実施形態に係る嗜好情報判定部２０について、図面を参照しながら説明する。
嗜好情報判定部２０は、長期間の間に判定された「要望」と「興味関心」を示すデータを、曜日、または時刻に応じてクエリ興味関心毎に集約させることで、「嗜好」情報を取得する。これにより、嗜好情報判定部２０は、単純にクエリの履歴の集約では判別できない「要望」および「興味関心」の判定結果を用いて、ユーザの「要望」および「興味関心」判定することができる。この判定結果は、要望興味関心判定システム１０と連携させることにより、サービス出し分け部３０のサービス出分管理部３１を介して、ユーザに対してサービス、またはコンテンツの出し分けを行うことができる。
【０１２１】
嗜好情報判定部２０は、クエリログ記憶部２１と、嗜好情報保持部２２と、嗜好情報集約部２３と、を含んで構成される。
クエリログ記憶部２１は、ユーザ毎の過去のクエリログを示すデータを保持している。
嗜好情報保持部２２は、クエリログ記憶部２１から取得するクエリログに基づいて、「要望」および「興味関心」の判定結果と判定時間とを、ユーザ毎に保持する。これにより、嗜好情報保持部２２は、後述する嗜好情報集約部２３において必要なユーザ毎の「要望」および「興味関心」の推移を捉えることができる。
【０１２２】
嗜好情報集約部２３は、「要望」および「興味関心」の判定結果と判定時間とを、ユーザ毎に集約する。嗜好情報集約部２３は、集約に当たり、判定時間からの経過時間に応じて、上述した要望判定部１２１が行う減衰処理と同様の減衰処理を行い、スコアを保持する。
続いて、嗜好情報集約部２３は、休日と平日、時間帯（朝・昼・夜）に分類して、「要望」および「興味関心」毎にスコアを足し合わせる。
嗜好情報集約部２３は、上記の処理によるスコアの計算結果を、「要望」および「興味関心」の重みとして複数付与することができる。
【０１２３】
嗜好情報集約部２３は、上記のスコアの計算結果を、ユーザ毎に、ローカルストレージ格納部１１１を介して、ユーザ端末２のユーザ・ローカルストレージ部２００に記憶させる。すなわち、各ユーザの「嗜好」の判定結果が、各ユーザのローカルストレージにそれぞれ格納される。これにより、迅速に、上記の分析結果がサービス出し分けに利用され得る。
【０１２４】
嗜好情報判定部２０が実行する処理の一例について、図面を参照しながら以下に説明する。
図６は、本発明の実施形態に係る嗜好情報判定部２０が行う情報処理の一例を示す概略図である。
【０１２５】
図示するように、嗜好情報判定部２０は、履歴データに含まれる各スコアについて、判定時間からの経過時間に基づいて減衰処理を行う。
そして、嗜好情報判定部２０は、履歴データの判定時間が該当する曜日や時間帯等（例えば、「休日」、「平日」、「朝」、「昼」、または「夜」等）に基づいて、履歴データを分類する。嗜好情報判定部２０は、分類した履歴データ毎に、クエリ興味関心毎のスコアを集約（合算）する。
【０１２６】
嗜好情報判定部２０は、曜日や時間帯等によって分類されたクエリ興味関心毎のスコアを示すデータを、ローカルストレージ格納部１１１を介して、ユーザ・ローカルストレージ部２００に記憶させる。
これにより、嗜好情報判定部２０は、要望興味関心判定システム１０、およびサービス出し分け部３０を介して、曜日や時間帯等に応じてユーザに対してサービスの出し分けを行うことができる。
【０１２７】
（ロジックチューニング部）
以下、実施形態に係るロジックチューニング部４０について、図面を参照しながら説明する。
ロジックチューニング部４０は、要望興味関心判定システム１０、および嗜好情報判定部２０によって分類された、サービス・コンテンツの出し分けを行った結果をユーザ利用度として、クリック率やコンバージョン率の自動測定を行う。ロジックチューニング部４０は、測定結果から、システムのパラメータチューニングが必要な箇所を自動的に変更する。
【０１２８】
なお、従来技術においては、要望、興味関心、および嗜好を判定することができなかったため、本実施形態に係るロジックチューニング部４０のように、自動的にロジックチューニングを行うことができなかった。本実施形態に係るロジックチューニング部４０は、上述した要望興味関心判定システム１０、および嗜好情報判定部２０のチューニング作業の自動化を図る、要望興味関心判定システム１０、および嗜好情報判定部２０の拡張機能として導入することができる。
【０１２９】
ロジックチューニング部４０は、効果測定部４１と、パラメータ設定部４２と、を含んで構成される。
効果測定部４１は、他の装置から、ユーザ毎の、サービス・コンテンツの出し分けを行った結果を示すデータを取得する。サービス・コンテンツの出し分けを行った結果を示すデータとは、例えば、クリックログ、またはアクセスログ等である。また、他の装置とは、例えば、Ｗｅｂサーバ等である。
効果測定部４１は、取得したデータに基づいて、サービス出し分けによって表示されたサービスの利用度（例えば、クリック率やコンバージョン率）を算出し、実施したサービス出し分けの有用性を判定する。効果測定部４１は、判定にあたり、「要望」および「興味関心」が付与されたユーザのリクエストに応じて表示されたページへのクリック率やコンバージョン率等を、日時処理にて計測する。
【０１３０】
パラメータ設定部４２は、効果測定の結果から、効果を最大化するために必要なシステムパラメータを判別し自動変更する。パラメータ設定部４２は、パラメータ設定の変更に当たり、図７に示すようなパラメータ設定ルールによってパラメータ設定を変更する。
パラメータ設定部４２は、パラメータ設定ルールに基づいて、パラメータ設定を調整することにより、サービス出し分けの効果を向上させ、人的コストの削減を図ることができる。
【０１３１】
ロジックチューニング部４０が行うパラメータ設定ルールの一例について、図面を参照しながら以下に説明する。
図７は、本発明の実施形態に係るロジックチューニング部が行うパラメータ設定ルールの一例を示す概略図である。
【０１３２】
図７に図示するように、例えば、クエリタイプの判定数が少なすぎると（例えば、クエリタイプ判定数がＮ以下であると）要望を判定するステップまでたどり着かないという課題がある。この課題に対して、ロジックチューニング部４０は、第１のパラメータ（クエリタイプスコア）の値を増加させることによって、要望判定ステップまでたどり着きやすくさせることができる。
【０１３３】
また、図７に図示するように、例えば、要望判定において、ある要望（例えば、「グルメ」）の判定数が他の要望の判定数に比べて少なすぎると（例えば、要望判定数がＭ以下であると）サービスへの誘導ができないという課題がある。この課題に対して、ロジックチューニング部４０は、第１のパラメータ（クエリタイプスコア）の値を増加させることによって、または、第３のパラメータ（例えば、上述したパラメータβ、γ、δ）の値を増加させることによって、または第４のパラメータ（例えば、上述した閾値ｓ＿ｉ）を減少させることによって、サービスへの誘導を可能にしやすくすることができる。
【０１３４】
また、図７に図示するように、例えば、ある要望から他の要望への切り替わりまでに要する検索回数が多すぎると（例えば、要望切り替わりまでの平均検索回数がＰ回より大きいと）短期間でのユーザの「要望」および「興味関心」の把握ができないという課題がある。この課題に対して、ロジックチューニング部４０は、第２のパラメータ（減衰率（減衰関数のλ））の値を増加させることによって、短期間でのユーザの「要望」および「興味関心」の把握を可能にしやすくすることができる。
【０１３５】
また、図７に図示するように、例えば、クエリタイプの判定数の偏りが大きすぎると（例えば、クエリタイプ判定数がＮより多いと）他の要望判定に用いるクエリタイプに振り分けできないという課題がある。この課題に対して、ロジックチューニング部４０は、第１のパラメータ（クエリタイプスコア）の値を減少させることによって、他の要望判定に用いるクエリタイプに振り分け可能にしやすくすることができる。
【０１３６】
また、図７に図示するように、例えば、ある要望の判定数が多いと（例えば、要望判定数がＭより多いと）ある要望ばかり判定され他の要望判定に伴うサービスへの誘導ができないという課題がある。この課題に対して、ロジックチューニング部４０は、第１のパラメータ（クエリタイプスコア）の値を減少させることによって、または、第３のパラメータ（例えば、上述したパラメータβ、γ、δ）の値を減少させることによって、または第４のパラメータ（例えば、上述した閾値ｓ＿ｉ）を増加させることによって、他の要望判定に伴うサービスへの誘導を可能にしやすくすることができる。
【０１３７】
また、図７に図示するように、例えば、ある要望から他の要望への切り替わりまでに要する検索回数が少なすぎると（例えば、要望切り替わりまでの平均検索回数がＰ回より以下であると）他の要望への切り替わりが頻繁に起こり判定制度の劣化が発生するという課題がある。この課題に対して、ロジックチューニング部４０は、第２のパラメータ（減衰率（減衰関数のλ））の値を減少させることによって、判定制度の劣化が発生させにくくすることができる。
【０１３８】
このように、ロジックチューニング部４０は、パラメータ設定ルールに基づいて、パラメータ設定を自動的に調整することにより、サービス出し分けの効果を向上させ、人的コストの削減を図ることができる。
【０１３９】
以上、説明したように、実施形態に係る要望興味関心判定システム１０は、ユーザから送信されたクエリとクエリ履歴とから、移り変わる「要望」と「興味関心」を判定する。要望興味関心判定システム１０は、クエリ分類部１００と、ユーザ属性情報管理システム１１０と、ユーザ要望興味関心判定部１２０と、を含んで構成される。
【０１４０】
クエリ分類部１００は、クエリを、フレーズ、キーワード、または組み合わせデータ、のいずれかのデータにパターン分類する。クエリ分類部１００は、要望、および興味関心の判定に適したデータ形式で、上記のデータを管理する。
【０１４１】
ユーザ属性情報管理システム１１０は、クエリのパターン分類結果と判定時間を、ユーザ端末２のユーザ・ローカルストレージ部２００に格納させ、ユーザのクエリ送信時には履歴情報を判定時間からの経過時間に応じてスコア化する。ユーザ属性情報管理システム１１０は、経過時間に応じてスコアを減衰処理させることによって、ユーザの短期的に移り変わる要望、および興味関心の判定に必要な情報に重みを与えることができる。また、ユーザ属性情報管理システム１１０が、クエリパターンによってスコアを集約させることで、ユーザ要望興味関心判定部１２０は、ユーザの要望、および興味関心の類推に適した情報を得ることができる。
【０１４２】
ユーザ要望興味関心判定部１２０は、ユーザ属性情報管理システム１１０によって集約されたスコアと、最新のクエリのパターンとを元に、クエリパターン別のスコアを再計算する。そして、ユーザ要望興味関心判定部１２０は、要望・興味関心が明らかになっている教師データとの近さについて線形識別器を用いて類推する。
【０１４３】
上記のように、クエリ分類部１００と、ユーザ属性情報管理システム１１０と、ユーザ要望興味関心判定部１２０との処理が連携することで、ユーザが入力したクエリから、ユーザの移り変わる要望、および興味関心を判定することができる。
【０１４４】
また、嗜好情報判定部２０では、上記の要望興味関心判定システム１０よって得られた、ユーザの「要望」、および「興味関心」についての情報と、その判別時間とから、長期的に見て、曜日別、および時刻別に判定結果を集約することによって、定期的、断続的に盛り上がるユーザの「要望」、および「興味関心」を判定することができる。
判定結果は、ユーザ属性情報管理システム１１０を介して、ユーザ端末２のユーザ・ローカルストレージ部２００格納される。従って、嗜好情報判定部２０は、ユーザ別に「嗜好」判定することができる。そして、嗜好情報判定部２０は、ユーザ・ローカルストレージ部２００に蓄えられる嗜好情報をクエリ送信時に用いることによって、迅速に、ユーザの「嗜好」情報をサービス・コンテンツの出し分けに利用することができる。
【０１４５】
また、ロジックチューニング部４０は、要望興味関心判定システム１０、および嗜好情報判定部２０において判定された判定結果に従ってサービスの出し分けを行った結果を、ユーザ利用度として、自動で効果測定を行う。そして、ロジックチューニング部４０は、測定結果に応じてシステムの変動させるべきパラメータを決定し、パラメータ設定を変更する。従って、ロジックチューニング部４０によれば、自動的に要望興味関心判定システム１０、および嗜好情報判定部２０のチューニングを実施し、人手を介さない保守システムを実現することができる。
【０１４６】
以上説明したように、本実施形態に係る要望興味関心判定システム１０は、ユーザのクエリ分類から履歴情報の管理、要望興味関心の類推まで実現することで、今まで実現できなかった、ユーザの移り変わる要望、および興味関心を判定するシステムを実現する。そして、要望興味関心判定システム１０は、サーバ・クライアントシステムにおいて、サービス・コンテンツの出し分けと、出し分けに伴うサービス・コンテンツの効果の拡大を図ることができる。
【０１４７】
また、以上説明したように、本実施形態に係る嗜好情報判定部２０は、今まで実現できなかった、長期的な視点でのユーザの要望、および興味関心の判定を実現する。そして、嗜好情報判定部２０は、サーバ・クライアントシステムにおいて、サービス・コンテンツの出し分けと、出し分けに伴うサービス・コンテンツの効果の更なる拡大を図ることができる。
【０１４８】
また、以上説明したように、本実施形態に係るロジックチューニング部４０は、今まで実現できなかった、要望興味関心判定システム１０による、サービス・コンテンツの出し分けの効果測定と、効果に応じた自動パラメータチューニングを実現する。これにより、ロジックチューニング部４０は、人手を介さない保守システムを実現することができる。
【０１４９】
以上、この発明の実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【０１５０】
なお、上述した各実施形態におけるサーバ装置１またはユーザ端末２の一部又は全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。
【０１５１】
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、サーバ装置１またはユーザ端末２に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１５２】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信回線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【０１５３】
また、上述した実施形態におけるサーバ装置１またはユーザ端末２を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。サーバ装置１またはユーザ端末２の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【符号の説明】
【０１５４】
１・・・サーバ装置、２・・・ユーザ端末、１０・・・要望興味関心判定システム、２０・・・嗜好情報判定部、２１・・・クエリログ記憶部、２２・・・嗜好情報保持部、２３・・・嗜好情報集約部、３０・・・サービス出し分け部、３１・・・サービス出分管理部、４０・・・ロジックチューニング部、４１・・・効果測定部、４２・・・パラメータ設定部、１００・・・クエリ分類部、１０１・・・クエリ管理部、１０２・・・クエリタイプ判定部、１０３・・・クエリ興味関心判定部、１０４・・・辞書記憶部、１１０・・・ユーザ属性情報管理システム、１１１・・・ローカルストレージ格納部、１１２・・・ローカルストレージ情報集約部、１２０・・・ユーザ要望興味関心判定部、１２１・・・要望判定部、１２２・・・興味関心判定部、２００・・・ユーザ・ローカルストレージ部
【要約】
【課題】ユーザの頻繁に移り変わる要望や興味関心を迅速に判定すること。
【解決手段】情報処理システムは、クエリを取得しフレーズおよびキーワードに分類するクエリ管理部と、分類後クエリにそれぞれ対応付けられたクエリタイプとクエリタイプスコアとを取得しクエリタイプスコアに基づいて分類後クエリを選択するクエリタイプ判定部と、分類後クエリにそれぞれ対応付けられたクエリ興味関心データを取得するクエリ興味関心判定部と、履歴データを前記ユーザ毎のローカルストレージに格納するストレージ格納部と、クエリタイプごとおよびクエリ興味関心データごとにスコアを集約するストレージ情報集約部と、クエリタイプごとに集約されたスコアに基づいてユーザの要望を判定する要望判定部と、クエリ興味関心データごとに集約されたスコアに基づいてユーザの興味関心を判定する興味関心判定部と、を備える。
【選択図】図１【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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【図７】
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