(57)【要約】【課題】広告の内容に合わせて、ユーザのクリック率が高いと判断される広告を適正に選択できる情報処理装置を提供すること。【解決手段】本発明に係る情報処理装置は、記事に出現する単語の出現傾向の類似性など、記事の内容に即して記事をグループ化し、記事クラスタ毎に、過去に記事に付与された広告、および広告の収益性情報とから構成される広告情報を関連付けて記憶し、指定された記事について、特定された記事クラスタに関連する広告、および記事に出現する単語からキーワードを選定し、選定されたキーワードに関連する広告を取得し、記事クラスタ特定手段により特定された、指定された記事の記事クラスタに関して、記事広告データベースに記憶されている広告の収益性情報に基づいて、収益性が高い広告程、選択確率が高くなるように、取得された広告から推薦広告を選定することを特徴とする。【選択図】図２
2018037070.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記事の記事クラスタを記憶する記事クラスタデータベースと、
指定された記事に出現する単語と前記記事クラスタに出現する単語に基づいて、前記指定された記事に関連する前記記事クラスタを特定する記事クラスタ特定手段と、
前記記事クラスタ毎に、過去に前記記事に付与された広告、および前記広告でどのくらいの収益を達成したかを測る指標を指す収益性情報とから構成される広告情報を関連付けて記憶する記事広告データベースと、
指定された記事について、前記特定された記事クラスタに関連する前記広告、および記事に出現する前記単語からキーワードを選定し、前記選定されたキーワードに関連する広告をネットワークから取得する広告取得手段と、
前記記事クラスタ特定手段により特定された、前記指定された記事の記事クラスタに関して、前記記事広告データベースに記憶されている広告の収益性情報に基づいて、収益性が高い広告程、選択確率が高くなるように、前記広告取得手段で取得された広告から推薦広告を選定する広告選定手段と、
を備える、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記広告は、商品名、商品に関する説明、商品の画像、商品へのアクセスを可能とさせるＵＲＬ、前記記事への付与に対する掲載単価、またはそれらの任意の組合せを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記収益性情報は、所定の期間での前記広告の表示回数と、広告される商品に対する消費者の購買契約数と、の割合を示すコンバーション率（ＣＶＲ）を含む、
ことを特徴とする請求項１、または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記広告選定手段は、前記取得された広告の中で、前記記事広告データベースの前記特定された記事クラスタに記憶されている広告と同一のものが存在する場合、前記記事広告データベースの前記特定された記事クラスタに記憶されている前記広告情報を用いて、前記取得された広告から推薦広告を選定する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記広告選定手段は、前記取得された広告の中で、前記記事広告データベースの前記特定された記事クラスタに記憶されている広告と同一のものが存在しない場合、前記取得された広告の収益性は、前記記事への付与に対する掲載単価を用いて、前記取得された広告から推薦広告を推薦する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
記事の記事クラスタを記憶する記事クラスタデータベースを生成するステップと、
指定された記事に出現する単語と前記記事クラスタに出現する単語に基づいて、前記指定された記事に関連する前記記事クラスタを特定するステップと、
前記記事クラスタ毎に、過去に前記記事に付与された広告、および前記広告でどのくらいの収益を達成したかを測る指標を指す収益性情報とから構成される広告情報を関連付けて記憶する記事広告データベースを生成するステップと、
指定された記事について、前記特定された記事クラスタに関連する前記広告、および記事に出現する前記単語からキーワードを選定し、前記選定されたキーワードに関連する広告をネットワークから取得するステップと、
特定された、前記指定された記事の記事クラスタに関して、前記記事広告データベースに記憶されている広告の収益性情報に基づいて、収益性が高い広告程、選択確率が高くなるように、前記取得された広告から推薦広告を選定するステップと、
を有する、
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
記事の記事クラスタを記憶する記事クラスタデータベースを生成する工程と、
指定された記事に出現する単語と前記記事クラスタに出現する単語に基づいて、前記指定された記事に関連する前記記事クラスタを特定する工程と、
前記記事クラスタ毎に、過去に前記記事に付与された広告、および前記広告でどのくらいの収益を達成したかを測る指標を指す収益性情報とから構成される広告情報を関連付けて記憶する記事広告データベースを生成する工程と、
指定された記事について、前記特定された記事クラスタに関連する前記広告、および記事に出現する前記単語からキーワードを選定し、前記選定されたキーワードに関連する広告をネットワークから取得する工程と、
特定された、前記指定された記事の記事クラスタに関して、前記記事広告データベースに記憶されている広告の収益性情報に基づいて、収益性が高い広告程、選択確率が高くなるように、前記取得された広告から推薦広告を選定する工程と、
をコンピュータに実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項８】
記事の記事クラスタを記憶する記事クラスタデータベースと、
指定された記事に出現する単語と前記記事クラスタに出現する単語に基づいて、前記指定された記事に関連する前記記事クラスタを特定する記事クラスタ特定手段と、
前記記事クラスタ毎に、過去に前記記事に付与された広告の付与広告クラスタ、および前記広告クラスタでどのくらいの収益を達成したかを測る指標を指す収益性情報とから構成される広告情報を関連付けて記憶する記事広告データベースと、
指定された記事について、前記特定された記事クラスタに関連する前記広告クラスタ、および記事に出現する前記単語からキーワードを選定し、前記選定されたキーワードに関連する広告をネットワークから取得する広告取得手段と、
前記記事クラスタ特定手段により特定された、前記指定された記事の記事クラスタに関して、前記記事広告データベースに記憶されている広告の収益性情報に基づいて、収益性が高い広告程、選択確率が高くなるように、前記広告取得手段で取得された広告から推薦広告を選定する広告選定手段と、
を備える、
ことを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットや放送網から取得した記事に対して、その記事に関連する情報を関連付けるレコメンド技術が浸透しており、このレコメンド技術を広告配信に適用する技術がある。レコメンド技術を広告配信に適用したものの一例でレコメンド広告というものがある。このレコメンド広告は、記事に関連しているため、読者が興味を持ちやすく、記事掲載メディアも、ただの広告に比べ、情報的な価値がある一種のコンテンツとして考えることができる。広告主からすると、自社製品に興味を持ってくれる可能性のあるユーザ（読者）に商品を宣伝することができるメリットがある。
【０００３】
上記のようなレコメンド広告は、記事に関連し、且つユーザにお勧めと判断されて選択されているため、多数のユーザに商品を認知してもらうことに関して一定の効果はある。しかし、広告に対してユーザがアクション（クリック）を起こした場合は広告効果があったことが、より明確である。このような考え方から、広告配信のビジネスでは、広告主より提供された広告を記事に関連付けて配信することで広告代理店が収益を得ることになるが、その収益は例えば広告に対するユーザからのクリック数（率）、更にはその広告されている商品の購入数（率）などの歩合に依存することが多い。近年、レコメンド広告を始めとした広告レコメンド技術の分野では、如何にユーザのクリック率が高い広告を配信するかが課題となっている。
【０００４】
例えば、特許文献１では、インターネットや放送網から取得した記事に出現する単語からキーワードを選択し、その選択されたキーワードと広告を関連付け、その広告に対する所謂ＣＴＲ（クリックレート）などのユーザ利用率をキーワード評価値とし、その評価値に基づいて記事に付与する広告を選択する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−０２０４６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
記事に出現する単語からキーワードを選択し、そのキーワードで選択された広告をＣＴＲなどのユーザアクションに基づいてキーワード単位で管理することで、実際にユーザのアクションに基づいた広告評価が可能になる。しかし、例えば特許文献１に開示されたような技術は、広告の評価値が単語であるキーワードによって算出されるため、例えば、「テレビ」がキーワードであった場合には「テレビ受信機を紹介する広告」、「テレビ番組を宣伝する雑誌の広告」など全くジャンルの異なる広告が同キーワードに関連付けられてしまうが、これらは購入頻度、製品価格も異なるため、両者をＣＴＲや収益性などで比較すること自体が適正な広告評価であるとは言えない。また、ＴＶ新番組の紹介記事などのような「テレビ番組を宣伝する雑誌」の紹介がふさわしい記事に対して、広告代理店の収益性の観点から「テレビ受信機」の広告が付与されていることは、読者や記事掲載メディアの視点での情報的な価値を無に帰することになるし、ＣＴＲや収益性の面でも４Ｋ放送を紹介する記事などの「テレビ受信機」の紹介がふさわしい記事に比べ著しく低くなる。
【０００７】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであって、広告の内容に合わせて、ユーザのクリック率が高いと判断される広告を適正に選択できる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る情報処理装置は、記事の記事クラスタを記憶する記事クラスタデータベースと、指定された記事に出現する単語と前記記事クラスタに出現する単語に基づいて、前記指定された記事に関連する前記記事クラスタを特定する記事クラスタ特定手段と、前記記事クラスタ毎に、過去に前記記事に付与された広告、および前記広告でどのくらいの収益を達成したかを測る指標を指す収益性情報とから構成される広告情報を関連付けて記憶する記事広告データベースと、指定された記事について、前記特定された記事クラスタに関連する前記広告、および記事に出現する前記単語からキーワードを選定し、前記選定されたキーワードに関連する広告をネットワークから取得する広告取得手段と、前記記事クラスタ特定手段により特定された、前記指定された記事の記事クラスタに関して、前記記事広告データベースに記憶されている広告の収益性情報に基づいて、収益性が高い広告程、選択確率が高くなるように、前記広告取得手段で取得された広告から推薦広告を選定する広告選定手段と、を備える、ことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る情報処理方法は、記事の記事クラスタを記憶する記事クラスタデータベースを生成するステップと、指定された記事に出現する単語と前記記事クラスタに出現する単語に基づいて、前記指定された記事に関連する前記記事クラスタを特定するステップと、前記記事クラスタ毎に、過去に前記記事に付与された広告、および前記広告でどのくらいの収益を達成したかを測る指標を指す収益性情報とから構成される広告情報を関連付けて記憶する記事広告データベースを生成するステップと、指定された記事について、前記特定された記事クラスタに関連する前記広告、および記事に出現する前記単語からキーワードを選定し、前記選定されたキーワードに関連する広告をネットワークから取得するステップと、特定された、前記指定された記事の記事クラスタに関して、前記記事広告データベースに記憶されている広告の収益性情報に基づいて、収益性が高い広告程、選択確率が高くなるように、前記取得された広告から推薦広告を選定するステップと、を有する、ことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る情報処理を実現させるためのプログラムは、記事の記事クラスタを記憶する記事クラスタデータベースを生成する工程と、指定された記事に出現する単語と前記記事クラスタに出現する単語に基づいて、前記指定された記事に関連する前記記事クラスタを特定する工程と、前記記事クラスタ毎に、過去に前記記事に付与された広告、および前記広告でどのくらいの収益を達成したかを測る指標を指す収益性情報とから構成される広告情報を関連付けて記憶する記事広告データベースを生成する工程と、指定された記事について、前記特定された記事クラスタに関連する前記広告、および記事に出現する前記単語からキーワードを選定し、前記選定されたキーワードに関連する広告をネットワークから取得する工程と、特定された、前記指定された記事の記事クラスタに関して、前記記事広告データベースに記憶されている広告の収益性情報に基づいて、収益性が高い広告程、選択確率が高くなるように、前記取得された広告から推薦広告を選定する工程と、をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る情報処理装置は、記事の記事クラスタを記憶する記事クラスタデータベースと、指定された記事に出現する単語と前記記事クラスタに出現する単語に基づいて、前記指定された記事に関連する前記記事クラスタを特定する記事クラスタ特定手段と、前記記事クラスタ毎に、過去に前記記事に付与された広告の付与広告クラスタ、および前記広告クラスタでどのくらいの収益を達成したかを測る指標を指す収益性情報とから構成される広告情報を関連付けて記憶する記事広告データベースと、指定された記事について、前記特定された記事クラスタに関連する前記広告クラスタ、および記事に出現する前記単語からキーワードを選定し、前記選定されたキーワードに関連する広告をネットワークから取得する広告取得手段と、前記記事クラスタ特定手段により特定された、前記指定された記事の記事クラスタに関して、前記記事広告データベースに記憶されている広告の収益性情報に基づいて、収益性が高い広告程、選択確率が高くなるように、前記広告取得手段で取得された広告から推薦広告を選定する広告選定手段と、を備える、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、広告の内容に合わせて、ユーザのクリック率が高いと判断される広告を適正に選択できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態にかかる情報処理装置１のハードウェア構成図である。
【図２】本発明の実施形態にかかる情報処理装置１の機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施形態にかかる記事クラスタデータベースの一例である。
【図４】本発明の実施形態にかかる記事広告データベースの一例である。
【図５】本発明の実施形態にかかる閲覧記事の一例である。
【図６】本発明の実施形態にかかる閲覧記事の文章解析の一例である。
【図７】本発明の実施形態にかかる閲覧記事から抽出・選定されたキーワードに基づいて取得された広告と広告の収益性の一例である。
【図８】本発明の実施形態にかかる取得された広告から推薦広告を選定する一例である。
【図９】本発明の実施形態にかかるフローチャートの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１５】
まず、本実施形態の情報処理装置１のハードウェア構成について図１を用いて説明する。ここでの情報処理装置とは、例えば複数のコンピュータにネットワークを通じて処理要求を行うホストコンピュータやサーバなどを指す。尚、情報処理装置１の構成は、図１に示したものと必ずしも同じ構成である必要はなく、本実施形態を実現できるハードウェアを備えていればそれで十分である。例えばマウスや入力キーで構成されるキーボードなどの入力装置や、プロジェクターや液晶、および有機ＥＬなどのパネルを用いたディスプレイを備えた表示装置や、ＣＤ、もしくはＤＶＤなどに記憶されているデータを読み書きする光学ドライブなどを追加で備えていてもよい。
【００１６】
情報処理装置１は、所定のプログラムを実行することにより、情報処理装置１の全体の制御を実現するためのＣＰＵ１０と、情報処理装置１の電源が投入されたときにＣＰＵ１０が読出すプログラムを記憶する読出専用の不揮発メモリであるマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、またはＳＳＤなどと、ＣＰＵ１０がプログラムを読み出し、演算処理等により生成したデータを一時的に書き込む作業用の揮発メモリであるＳＲＡＭやＤＲＡＭなどから構成されるメモリ１１、情報処理装置１の電源が切断されたときに種々のデータの記録を保持することが可能なＨＤＤ１２と、を備えている。
【００１７】
また、情報処理装置１は、通信Ｉ／Ｆ１３を更に備えている。情報処理装置１は通信Ｉ／Ｆ１３を介してネットワーク２００に接続されている。通信Ｉ／Ｆ１３は、ＣＰＵ１０の動作に基づいてネットワーク２００経由でアクセス可能な各種情報にアクセスするものであり、通信Ｉ／Ｆ１３の具体例としてＵＳＢポートやＬＡＮポート、無線ＬＡＮポートなどがあり、外部の機器とデータの送受信が行えればどのようなものでも構わない。
【００１８】
図２は、本発明の実施形態にかかる情報処理装置１の機能ブロック図である。図２に示すように、本発明にかかる情報処理装置１は、記事クラスタデータベース１００と、記事広告データベース１０１と、記事クラスタ特定手段１０２と、広告取得手段１０３と、広告選定手段１０４と、を備えている。
【００１９】
情報処理装置１の記事クラスタデータベース１００は、ネットワーク２００経由でアクセス可能な記事が形態素解析され、記事に出現する単語を出現頻度に基づいてグループ化した単語クラスタと、単語の出現傾向が類似する記事をグループ化した記事クラスタを含んで構成されるものである。また、記事クラスタデータベース１００は、単語の出現傾向が類似する記事をグループ化した記事クラスタのみを含んで構成されていてもよい。尚、ここでの「記事」とは、不特定多数の人間が閲覧可能な多岐に渡る情報を意味しており、例えば、政治経済などの社会記事を配信するサイトから取得される情報や、スポーツ記事を配信するサイトから取得される情報、更に言えば検索エンジンなどのユーザに情報を紹介するポータルサイトから取得される情報、もしくはＥＣサイトなどのサービス提供サイトから取得される情報を含めてもよい。上述した「単語クラスタ」、および「記事クラスタ」についての詳細は後述する。
【００２０】
このように多岐のジャンルに渡る記事を取得し、例えばＨＤＤ１２などに保存される。更に取得した記事は、データベース化して保存される。
【００２１】
取得した記事をデータベース化する方法として、例えば取得した記事を構成する文章を形態素解析により単語に分解して抽出し、出現する単語の出現傾向が類似する記事と、単語とをグループ化するなどの所謂クラスタリング方式がある。このように単語の出現傾向が類似する記事でグループ化することで、記事の単語特性に応じたジャンル分けが可能となる。クラスタリングにより、記事および単語がグループ化された記事クラスタデータベース１００の一例を図３として示す。「記事クラスタＡ」に属する記事１で、単語「政治」に対応する0.2という値は、記事１に対する「政治」という単語の出現割合を示したものである。クラスタリングを行うことで、「記事クラスタＡ」、「記事クラスタＢ」、および「記事クラスタＣ」のそれぞれの記事クラスタごとに単語の出現割合に特徴が出る。例えば「記事クラスタＡ」では、「政治」、「自民党」などの政治に関連する単語の出現割合が高いことが見て取れる。これは、政治に関連する単語の出現割合が高い政治関連の記事をグループ化しているためである。同様に「記事クラスタＢ」では、「サッカー」、「チーム」などのサッカーに関連する単語の出現割合が高いサッカー関連の記事をグループ化し、「記事クラスタＣ」では、「旅行」、「箱根」などの旅行に関連する単語の出現割合が高い旅行関連の記事をグループ化している。
【００２２】
「単語クラスタＡ」、「単語クラスタＢ」、および「単語クラスタＣ」についても、例えば「単語クラスタＡ」では、政治に関連する記事で出現傾向が類似する「政治」、「自民党」などをグループ化している。同様に「単語クラスタＢ」では、サッカーに関連する記事で出現傾向が類似する「サッカー」、「チーム」などをグループ化し、「記事クラスタＣ」では、旅行に関連する記事で出現傾向が類似する「旅行」、「箱根」などをグループ化している。このように横方向に記事のクラスタリング、縦方向に単語のクラスタリングを行ったものを本実施形態では記事クラスタデータベース１００として備えている。
【００２３】
従来、横方向の記事クラスタ、および縦方向の単語クラスタをそれぞれ備えた二次元型のデータベースは、例えば、横方向のクラスタリングと縦方向のクラスタリングを交互に行うことで生成される。双方向のクラスタリングを交互に行うことで、特定の記事のクラスタに特定の単語が集中的に出現したデータベースが出来上がる。
【００２４】
特定の記事クラスタに特定の単語が集中的に出現することで、どの記事クラスタにどの単語クラスタが対応しているかの関係性が明確になる。つまり、ある記事クラスタに対応する単語クラスタに出現する単語は、対応する記事クラスタ以外の記事クラスタに出現する出現割合は微々たるものであると言えるため、単語によるクラスタリングを行わず、横方向の記事によるクラスタリングのみでも本発明への適用は十分と言える。尚、クラスタリング階層は、予めメモリ１１のプログラムなどで設定することが可能であるが、できるだけ細分化することが好ましい。例えばサッカー関連の記事が属する記事クラスタが「サッカー」である場合と「Ｊリーグ」である場合では意味合いが大きく異なる。クラスタリングの階層をできるだけ細分化することで、記事そのものの特性が明確になる。
【００２５】
また、記事のクラスタリングは、所定の期間ごとにリフレッシュすることが好ましい。所定の期間内で大量の新しい記事を取得した際に、再度記事ごとのクラスタリングを行うと、ある記事では、属すべき記事クラスタが変化する場合がある。例えば、テレビに出演している「タレントＸ」が突然お笑い芸人からサッカー選手に転身した場合に、タレントＸは記事（単語でもよい）クラスタ「バラエティ」から記事（単語でもよい）クラスタ「スポーツ」に属することが好ましくなるからである。そのように、できるだけフレッシュな情報に合わせて記事クラスタデータベース１００を定期的に再クラスタリングし、更新することが好ましい。尚、本実施形態の説明では、単語の出現傾向の類似性により、記事のクラスタリングを行っているが、記事の内容に即したクラスタリングであれば、他の手法でもよい。どのような手法で記事クラスタを生成するかは、本発明の実施形態を限定しない。
【００２６】
情報処理装置１の記事クラスタデータベース１００は、ＣＰＵ１０がＨＤＤ１２などの記憶装置に記憶されている記事集合を読み出し、メモリ１１に記憶されている所定のデータベース方式が書き込まれているプログラムに基づいて記事集合のデータベース化を実行することで生成される。
【００２７】
情報処理装置１の記事広告データベース１０１は、記事クラスタデータベース１００でグループ化されている記事クラスタに、過去に記事に付与された広告、および広告の収益性とから構成される広告情報を関連付けて記憶する。ここで「広告」とは、広告主が不特定多数のユーザを対象に対して商品・サービスさらにはアイデア（以後、商品として統一する）を認知させるための手段を指す。本実施形態では、情報処理装置１が、広告主から提供される広告を、ネットワーク２００を介して不特定多数のユーザに配信する広告媒体としての機能を有している。広告は広告代理店などが管理するコンピュータ（図示していない）などからネットワーク２００を介して取得が可能である。
【００２８】
ここで「広告の収益性」とは、不特定多数のユーザにネットワーク２００を介して提供された広告に対して、その広告された商品がどのくらいの収益を達成したかを測る指標を指す。尚、収益性の観点としては、広告される商品ごとに定められた広告単価により得られる収入に基づく収益性、ユーザの情報端末に広告が表示された回数に基づいて得られる収入に基づく収益性、表示された広告に対するユーザのアクセスに伴い、実際にユーザが広告した商品を購入することによる購買契約数に基づいて得られる収益性など様々である。
【００２９】
図４として、クラスタリングによりグループ化された記事クラスタに対して、過去に付与された広告と広告の収益性を関連付ける一例を示す。図４は、説明の簡素化のため、横方向は「記事クラスタＣ」のみを抜粋したものとしている。縦方向の広告情報は、「記事クラスタＣ」に属する記事に過去に付与された広告と、広告の収益性である。ここで、記事クラスタに関連付ける広告としての情報は、広告する商品の商品名、商品に関する説明、商品へのアクセスを可能とさせるＵＲＬなどの文章データとしての情報、また、商品の画像や動画などユーザが商品を視認できる情報なども備えておくことが好ましい。また、その他の広告としての情報は、商品を問い合わせるための連絡先（電話番号、住所、メールアドレス）などがあり、このような広告としての情報は任意で組み合わせが可能である。更には、ユーザに直接広告する情報ではないが、記事への付与に対して広告主から得られる掲載単価なども併せて広告情報として記録してもよい。
【００３０】
図４の記事広告データベース１０１は、横方向を記事クラスタ、縦方向を広告情報として構成されている。記事広告データベース１０１は、図３と同様に記事に出現する単語の出現傾向に基づいて記事をグループ化するクラスタリングが行われた後に、縦方向の単語情報を削除し、それぞれの記事クラスタに属する記事に過去に付与された広告を関連付けることで生成される。例えば、「ホテルＡ」、「航空会社Ｂ」、「名産品Ｃ」、「レストランＤ」などの広告は、記事クラスタＣに属する記事５、および記事６で過去に付与された実績のある広告として記事クラスタＣに関連付けて記憶されている。尚、本実施形態では、記事に出現する単語の情報は削除されている場合を想定していることが前提であるが、単語の情報を削除しないで残しておき、図３の記事クラスタデータベース１００に広告情報を付加するような形でもよい。
【００３１】
広告の収益性は前述した通り、様々な指標を用いることが可能であるが、本実施形態では、所定の期間内での広告の表示回数と、広告される商品に対するユーザの購買契約数と、の割合を示すコンバーション率（ＣＶＲ）で定義することにする。このように広告の収益性を定義することで、広告された商品が、ユーザよりどの程度の対価を受けたかが分かる。更に、その広告が不特定多数のユーザに対して表示された回数を考慮することで、よりリアルタイムでの収益状況を見ることができる。尚、このＣＶＲに対して広告された商品の売上金額、もしくは広告主から得られる掲載単価などを乗算することで収益性を金額で定義してもよい。例えば不特定多数のユーザに対して10,000回表示された広告の商品が、100人のユーザと購買契約が成立したとしたら、ＣＶＲは1％と算出され、この商品の販売単価が\100,000であるとしたら、収益性は、ＣＶＲ×\100,000で\1,000であると算出できる。このように実際のユーザの購入実績に基づいて収益性を定義してもよいし、広告の表示回数や、広告される商品ごとに定められた掲載単価に基づいて収益性を定義してもよい。
【００３２】
本実施形態での広告の収益性は、上述したＣＶＲに対して実際の商品の売上金額を乗算したもので定義する。このように定義付けられた広告の収益性が、記事広告データベース１０１の記事クラスタごとに、広告と関連付けて記憶される。また、記事広告データベース１０１も、記事クラスタデータベース１００と同様に所定の期間ごとにリフレッシュされることが好ましい。特に、広告の収益性は、ユーザが実際に広告される商品を購入することで変化するパラメータであるため、少なくとも記事クラスタデータベース１００がリフレッシュされるタイミングと同時にリフレッシュされることが好ましい。勿論、記事クラスタデータベース１００よりも短いスパンでリフレッシュするようにしてもよい。
【００３３】
情報処理装置１の記事広告データベース１０１は、ＣＰＵ１０がＨＤＤ１２などの記憶装置に記憶されている記事集合を読み出し、メモリ１１に記憶されている所定のデータベース方式が書き込まれているプログラムに基づいて記事集合のデータベース化と、記事グループと広告情報の関連付けを実行することで生成される。
【００３４】
記事クラスタ特定手段１０２は、指定された記事に出現する単語と、記事クラスタデータベース１００に出現する単語とに基づいて、指定された記事に関連する記事クラスタを特定する。ここでの「指定された記事」とは、図５に示したような記事が一例である。指定された記事は、ユーザ自身の意思による何かしらの操作に基づいて、コンピュータがネットワーク２００経由で取得した文章データ等を意味する。記事の取得元は上述したような、政治経済などの社会記事を配信するサイトや、スポーツ記事を配信するサイト、更に言えば検索エンジンなどのユーザに情報を紹介するポータルサイト、もしくはＥＣサイトなども含めてよい。
【００３５】
記事クラスタ特定手段１０２は、取得された図５のような記事が、記事クラスタデータベース１００の記事クラスタの中からどの記事クラスタに属するかを特定する。記事クラスタの特定方法として、指定された記事に出現する単語と、記事クラスタデータベース１００の記事クラスタに属する単語の出現頻度に基づいて算出する類似度に着目した方法がある。指定された記事に出現する単語の出現頻度は、図６で示したとおりである。図６の出現頻度は記事に出現する個々の単語の出現回数を、記事全体の単語の出現回数で除算することで算出できる。このように記事に出現する単語の出現頻度に着目して記事の類似度を算出することが可能である。
【００３６】
記事の類似度を算出する方法の一つとして、コサイン類似度を用いる方法がある。２つの比較対象の類似度を算出する手法としてのコサイン類似度は公知であるため、詳細な説明は割愛するが、本実施形態では、記事クラスタに属する記事に出現する単語の出現頻度に基づく単語ベクトルと、指定された記事に出現する単語の出現頻度に基づく単語ベクトルに着目して類似度が算出される。このように算出された類似度に基づいて、指定された記事に関連する記事クラスタが「記事クラスタＣ」と特定することができる。尚、記事同士の類似度を算出する方法としては、コサイン類似度に限定されず、例えばユーグリッド距離などを用いてもよい。
【００３７】
情報処理装置１の記事クラスタ特定手段１０２は、ＣＰＵ１０がメモリ１１に記憶されている所定の記事クラスタ特定プログラムに基づいてＨＤＤ１２に記憶されている記事クラスタデータベース１００等を読み出して記事クラスタの特定を実行することで実現が可能である。
【００３８】
情報処理装置１の広告取得手段１０３は、取得された記事に含まれた単語であって、かつ特定されなかった記事クラスタに比べて特定された記事クラスタに高頻度で出現する単語からキーワードを抽出・選定し、選定されたキーワードに関連する広告をネットワーク２００経由で取得する。ここで「キーワード」とは、広告取得のために、広告代理店などが管理するコンピュータなどに対して検索をかけるための単語である。図７は、上述にて特定された「記事クラスタＣ」より選定されたキーワード（ここでは「旅行  箱根」とし、以後キーワードは「旅行  箱根」とする）に基づいて取得した広告に関連する情報である。ここでの「旅行  箱根」は、単純に記事クラスタデータベース１００の「記事クラスタＡ」、「記事クラスタＢ」に比べて「記事クラスタＣ」に属する記事での出現頻度が高く、且つ指定された記事においても出現頻度が高いものである。このように単純に出現頻度が高いものを選定するだけでなく、例えば指定された記事、および記事クラスタデータベース１００での出現頻度の相関を見て、より特徴的な単語（記事クラスタデータベース１００では出現頻度が高いが、指定された記事では出現頻度が低い単語）を選定してもよい。また、指定された記事に出現していないが、記事クラスタデータベース１００の特定された記事クラスタ内で極端に出現頻度が高いものを選定してもよい。
【００３９】
「旅行  箱根」に基づいて取得された広告情報が図７のようなものであるとする。ここで広告は、上述したような広告する商品の商品名、商品に関する説明、商品へのアクセスを可能とさせるＵＲＬなどの文章データとしての情報、また、商品の画像や動画などユーザが商品を視認できる情報なども備えておくことが好ましい。更には、ユーザに直接広告する情報ではないが、記事への付与に対して広告主から得られる掲載単価なども併せて広告として取得してもよい。広告の収益性は、上述したとおり、ＣＶＲに対して広告された商品の売上金額、もしくは広告主から得られる掲載単価などを乗算した金額として定義する。このように「旅行  箱根」に基づいて広告情報が取得される。
【００４０】
情報処理装置１の広告取得手段１０３は、ＣＰＵ１０がメモリ１１に記憶されている所定の広告取得プログラムに基づいて記憶されている記事クラスタデータベース１００等を読み出してキーワードの選定を実行し、ネットワーク２００を介して選定されたキーワードより広告サーバなどから広告情報を取得することで実現が可能である。
【００４１】
情報処理装置１の広告選定手段１０４は、記事広告データベース１０１に記憶されている広告情報に基づいて、広告取得手段１０３より取得された広告から推薦広告を選定する。取得された広告とは、図７に示したような広告情報を指す。各広告における収益性を金額で算出した場合、取得した広告を収益性に基づいてランキング付けする。ここで、取得された広告の中で、特定された記事クラスタにて図４の記事広告データベース１０１に同広告が存在する場合は、特定された記事クラスタでの同広告の収益性を用いることが好ましい。また、取得された広告の中で、特定された記事クラスタにて図４の記事広告データベース１０１に同広告が存在しない場合は、広告される商品ごとに定められた掲載単価などを用いてもよい。図８は、広告取得手段１０３により取得された広告情報を収益性に基づいてランキングしたものである。
【００４２】
広告情報の収益性に基づいたランキング化により、「ホテルＣの広告」、および「名産品Ｃの広告」などが上位となった。ここで、「ホテルＣの広告」は特定された記事クラスタＣに属する記事に一度も付与されていない広告であるとする。「名産品Ｃの広告」は特定された記事クラスタＣに属する記事に付与された実績のある広告であるとする。「名産品Ｃの広告」は実際に過去の記事に付与されたときに多数のユーザが名産品Ｃに対して問い合わせを行い、名産品Ｃを購入したため、収益性が高かったものと言えるので、推薦広告に最適であると言える。また、「ホテルＣの広告」は過去の記事に付与された実績は無いが、単純に広告されることでの掲載単価が高いものであるため、推薦広告に適しているかもしれず、掲載機会を与えて記事クラスタＣにおける収益性を測定する必要のある広告と言える。逆に、「ホテルＡの広告」は記事クラスタＣでの掲載結果から選択すべき広告ではないと判断できる。このような場合は、「名産品Ｃの広告」を高い確率で選択し、「ホテルＣの広告」を中程度の確率で選択し、「ホテルＡの広告」を低い確率で選択する。このように、記事クラスタ単位で広告と広告の収益性を管理することで、高いクリック率が期待できる広告を確率的に制御した選択が可能となる。また、確定的に最大収益の広告を選択するのではなく、確率的に選定することで、広告の収益性の変動、表示機会のない新しい広告の検定・選定、更に、最大広告単価の広告が２番目の広告単価の広告まで値下げすることによる収益性の悪化の防止、などが行うことができる。
【００４３】
広告選定手段１０４により選定された推薦広告は、記事広告データベース１０１の所定の記事クラスタに関連付けて記憶される。更に、過去に記事広告データベース１０１に存在しなかった広告の収益性については、その広告された商品をユーザが購入した場合に、掲載単価から売上金額へと収益性の指標を変更することが好ましい。
【００４４】
情報処理装置１の広告選定手段１０４は、ＣＰＵ１０がメモリ１１に記憶されている所定の広告選定プログラムに基づいて記憶されている記事広告データベース１０１等を読み出して広告を選定することで実現が可能である。
【００４５】
図９は、本発明の実施形態にかかるフローチャートの一例である。
【００４６】
まず、ネットワーク２００経由で取得可能な記事に出現する単語の出現傾向が類似する記事をグループ化した記事クラスタデータベース１００を生成する（ステップ１）。グループ化された記事クラスタごとに記事クラスタに属する記事に過去に付与された広告情報を関連付けた記事広告データベース１０１を生成する（ステップ２）。指定された記事に出現する単語の出現傾向が類似する記事クラスタを特定する（ステップ３）。
【００４７】
特定された記事クラスタに出現する単語の中からキーワードを選定し、そのキーワードに関連する広告を取得する（ステップ４）。記事広告データベース１０１に記憶されている広告の収益性に基づいて、取得された広告から指定された記事に付与する推薦広告を選択する（ステップ５）。推薦された広告と、広告の収益性を記事広告データベース１０１に更新する（ステップ６）。
【００４８】
以上のように、本実施形態では、指定された記事との類似性以外の要素として、記事に付与される広告の収益性に基づいて確率的に推薦広告を選定することを可能としている。確率的な選択は、上述したように、掲載実績にあるものであれば、掲載回数、掲載結果による広告として収益性実績など、更に掲載実績のないものであれば、掲載単価などを総合的な判断指標として定めた選択確率に基づくプログラム制御で実現が可能である。例えば、掲載実績のあるもので、収益性の高い広告であれば広告全体に対して７０％を占める割合で選択されるように設定する、もしくは掲載実績は無いが掲載単価が高い広告であれば、ユーザのクリックアクションに期待して広告全体に対して５０％を占める割合で選択されるように設定する、などが選択確率規定の一例であるが、これに限定されず掲載回数、収益性実績、掲載単価などに応じて任意で設定可能である。また、判断指標である掲載回数、収益性実績、掲載単価などにそれぞれ閾値などを定め、所定の閾値に対する大小などで選択確率を変動させるようにプログラム設定してもよい。
【００４９】
また、上述の実施形態における広告の収益性としては、上述の実施形態のように個々の広告単位の収益性に基づいて確率的に推薦広告を選定してもよいし、上述の実施形態の変形例として、広告のクラスタ（広告クラスタ）単位の収益性に基づいて確率的に推薦広告を選定してもよい。広告のクラスタ単位の収益性に基づく場合には、記事をクラスタリングした手法と同様の手法で広告をクラスタリングする。そして、広告のクラスタ単位で上述のように収益性を算出する。記事クラスタに対して、広告のクラスタ単位の収益性を関連付けて記録し、収益性の低いクラスタに属する広告を選定する確率を低くする、あるいは選定しないようにする。
【００５０】
なお、以上の実施形態において、収益性を算出するのに充分な情報が取得できない、或は標本数が不足していて充分な情報が取得できていない広告や広告のクラスタが存在している場合については、その広告や広告のクラスタについては、選択される確率を低くしないで一定に、例えば中程度に保つようにしてもよい。
【００５１】
本願発明を実現できるような構成であれば、用いる装置の具備する内容、および装置の数量などは本実施形態に限定されない。
【符号の説明】
【００５２】
１００    記事クラスタデータベース
１０１    記事広告データベース
１０２    記事クラスタ特定手段
１０３    広告取得手段
１０４    広告選定手段
【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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【図８】
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【図９】
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