(57)【要約】【課題】ユーザが閲覧する情報に関連するサービス提供サイトを特定することができる情報処理装置を提供することを目的とする。【解決手段】本発明に係る情報処理装置は、ネットワーク経由で商品、サービス、もしくは情報を提供するサービス提供サイトに出現する単語であるタームを含んで構成されるサービス提供サイトデータベースと、ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントからタームを抽出するターム抽出手段と、抽出されたタームに対応付けてサービス提供サイトデータベースに記憶される特徴量に基づいて、閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定するサービス提供サイト特定手段と、を備える、ことを特徴とする。【選択図】図２
2018013893.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク経由で商品、サービス、もしくは情報を提供するサービス提供サイトに出現する単語であるタームを含んで構成されるサービス提供サイトデータベースと、
ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントから前記タームを抽出するターム抽出手段と、
前記抽出されたタームに対応付けて前記サービス提供サイトデータベースに記憶される特徴量に基づいて、前記閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定するサービス提供サイト特定手段と、
を備える、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記サービス提供サイトデータベースは、前記サービス提供サイトに出現する前記タームと、前記タームの前記サービス提供サイトに出現する出現頻度と、から構成され、
前記サービス提供サイト特定手段は、前記抽出されたタームに対応付けて前記サービス提供サイトデータベースに記憶される前記出現頻度に基づいて、前記閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定する、
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】
前記サービス提供サイトデータベースは、前記サービス提供サイトに出現する前記タームを、前記タームの前記サービス提供サイトに出現する出現頻度の類似性に基づいてグループ化して構成され、
前記サービス提供サイト特定手段は、前記抽出されたタームに対応付けて前記サービス提供サイトデータベースに記憶される前記タームの前記出現頻度に基づいて、前記閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定する、
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】
ネットワーク経由でアクセス可能なドキュメントに出現する単語であるタームを、前記タームの前記ドキュメントに対する出現頻度に基づいてグループ化したタームクラスタを記憶する第１のデータベースと、
ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントから前記タームを抽出するターム抽出手段と、
ネットワーク経由で商品、サービス、もしくは情報を提供するサービス提供サイトに出現するタームの出現頻度を、前記データベースに出現する同タームの前記ドキュメントに対する出現頻度と関連付けて記憶する第２のデータベースと、
前記抽出されたタームの、前記ドキュメントに対する出現頻度と、前記サービス提供サイトに対する出現頻度と、に基づいて、前記閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定するサービス提供サイト特定手段と、
を備える、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
前記第１のデータベースに出現するタームに、前記ユーザ、もしくは社会一般の第１の興味度を対応付けて記憶する第３のデータベースと、
前記抽出されたタームに基づいて、前記閲覧ドキュメントに関連する前記タームクラスタを特定するタームクラスタ特定手段と、
前記特定されたタームクラスタより、前記閲覧ドキュメントに関連するタームとしてのキーワードを選定するキーワード選定手段と、
を更に備える、
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記キーワード選定手段は、前記特定されたタームクラスタに属するタームのうち、前記ユーザ、もしくは社会一般の第１の興味度と、前記サービス提供サイトに出現するタームの、前記ドキュメントに対する出現頻度と、前記サービス提供サイトに対する出現頻度と、の相関に基づいて算出した第２の興味度と、に基づいて前記閲覧ドキュメントに関連するタームとしてのキーワードを選定する、
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記キーワード選定手段は、前記特定されたタームクラスタに属するタームのうち、
前記第１の興味度に対して、前記閲覧ドキュメントに出現する出現回数と、前記第２の興味度とを乗算して補正を行った補正興味度に基づいて前記閲覧ドキュメントに関連するタームとしてのキーワードを選定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
ネットワーク経由で商品、サービス、もしくは情報を提供するサービス提供サイトに出現する単語であるタームを含んで構成されるサービス提供サイトデータベースを生成するステップと、
ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントから前記タームを抽出するステップと、
前記抽出されたタームに対応付けて前記サービス提供サイトデータベースに記憶される特徴量に基づいて、前記閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定するステップと、
を有する、
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
ネットワーク経由でアクセス可能なドキュメントに出現する単語であるタームを、前記タームの前記ドキュメントに対する出現頻度に基づいてグループ化したタームクラスタを記憶する第１のデータベースを生成するステップと、
ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントから前記タームを抽出するステップと、
ネットワーク経由で商品、サービス、もしくは情報を提供するサービス提供サイトに出現するタームの出現頻度を、前記データベースに出現する同タームの前記ドキュメントに対する出現頻度と関連付けて記憶する第２のデータベースを生成するステップと、
前記抽出されたタームの、前記ドキュメントに対する出現頻度と、前記サービス提供サイトに対する出現頻度と、に基づいて、前記閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定するステップと、
を有する、
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
ネットワーク経由で商品、サービス、もしくは情報を提供するサービス提供サイトに出現する単語であるタームを含んで構成されるサービス提供サイトデータベースを生成する工程と、
ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントから前記タームを抽出する工程と、
前記抽出されたタームに対応付けて前記サービス提供サイトデータベースに記憶される特徴量に基づいて、前記閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定する工程と、
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１１】
ネットワーク経由でアクセス可能なドキュメントに出現する単語であるタームを、前記タームの前記ドキュメントに対する出現頻度に基づいてグループ化したタームクラスタを記憶する第１のデータベースを生成する工程と、
ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントから前記タームを抽出する工程と、
ネットワーク経由で商品、サービス、もしくは情報を提供するサービス提供サイトに出現するタームの出現頻度を、前記データベースに出現する同タームの前記ドキュメントに対する出現頻度と関連付けて記憶する第２のデータベースを生成する工程と、
前記抽出されたタームの、前記ドキュメントに対する出現頻度と、前記サービス提供サイトに対する出現頻度と、に基づいて、前記閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定する工程と、
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。
【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】
近年、インターネットや放送網から膨大な情報やデータ量が提供されるとともに、提供される情報も多様化してきている。また、インターネットや放送網から情報を取得しようとするユーザも増加している。このような状況の中、インターネットや放送網を使用してコンテンツを提供する事業者が、インターネット等へのユーザのアクセス履歴等を収集し、収集したアクセス履歴に基づいてユーザごとの嗜好を分析し、分析された嗜好に合致するコンテンツを推薦するシステムが既に知られている。
【０００３】
上記のようなコンテンツ推薦システムに関連する技術が例えば特許文献１に開示されている。特許文献１では、ユーザの嗜好変化に追随できるように、履歴情報とユーザ固有の情報を対応させたテーブルを用意し、該テーブルにユーザの履歴情報を反映させていくことにより、ユーザに有益な情報を提供する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−０８７１５５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、例えば特許文献１に開示されたような従来の技術は、基本的に取得した履歴情報に基づいてコンテンツを取得し、取得したコンテンツをユーザに提供するものであるが、コンテンツをどのようなサービス提供サイト（商品を提供するサイト、もしくは動画・音楽を配信するサイトなど）から取得するかが明記されていない。履歴情報に基づいてコンテンツを取得する際に、あらゆるカテゴリのサービス提供サイトにアクセスすると装置自体の負荷が大きくなってしまう。また、そのように取得されたコンテンツはユーザ自身の意図とは異なるものが含まれていたりもする。
【０００６】
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、ユーザが閲覧する情報に関連するサービス提供サイトを特定することができる情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る情報処理装置は、ネットワーク経由で商品、サービス、もしくは情報を提供するサービス提供サイトに出現する単語であるタームを含んで構成されるサービス提供サイトデータベースと、ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントからタームを抽出するターム抽出手段と、抽出されたタームに対応付けてサービス提供サイトデータベースに記憶される特徴量に基づいて、閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定するサービス提供サイト特定手段と、を備える、ことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る情報処理方法は、ネットワーク経由で商品、サービス、もしくは情報を提供するサービス提供サイトに出現する単語であるタームを含んで構成されるサービス提供サイトデータベースを生成するステップと、ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントからタームを抽出するステップと、抽出されたタームに対応付けてサービス提供サイトデータベースに記憶される特徴量に基づいて、閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定するステップと、を有する、ことを特徴とする。
【０００９】
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、ネットワーク経由で商品、サービス、もしくは情報を提供するサービス提供サイトに出現する単語であるタームを含んで構成されるサービス提供サイトデータベースを生成する工程と、ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントからタームを抽出する工程と、抽出されたタームに対応付けてサービス提供サイトデータベースに記憶される特徴量に基づいて、閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定する工程と、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。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザが閲覧する情報に関連するサービス提供サイトを特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【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サービス提供サイト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閲覧ドキュメントの一例である。
【図５】本発明の実施形態にかかる閲覧ドキュメントの文章解析の一例である。
【図６】本発明の実施形態にかかる閲覧ドキュメントと各サービス提供サイトとの類似度を示す一例である。
【図７】本発明の実施形態にかかる類似度によりサービス提供サイトを特定する一例である。
【図８】本発明の実施形態にかかるネットワーク経由でアクセス可能なドキュメントのクラスタリングにより生成したデータベースの一例である。
【図９】本発明の実施形態にかかるドキュメントのクラスタリングにより生成したデータベースに出現するタームにおける各サービス提供サイトでの出現頻度を関連付けたデータベースである。
【図１０】本発明の実施形態にかかるドキュメントのクラスタリングにより生成したデータベースに対する各サービス提供サイトの興味度によりサービス提供サイトを特定する一例である。
【図１１】本発明の実施形態にかかる特定されたサービス提供サイトサービスよりタームクラスタを特定する一例である。
【図１２】本発明の実施形態にかかるキーワード選定の一例である。
【図１３】本発明の実施形態にかかる類似度に基づくサービス提供サイト特定のフローチャートの一例である。
【図１４】本発明の実施形態にかかる興味度に基づくサービス提供サイト特定の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】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１３】
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、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォンなどのネットワークに接続が可能な情報端末であり、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などであっても良い。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。例えば入力装置１３、および表示装置１４は必須の構成ではなく、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備えていてもよい。
【００１４】
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、マウスや入力キーで構成される入力装置１３と、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１４と、を備えている。
【００１５】
また、情報処理装置１は、通信Ｉ／Ｆ１５を更に備えている。情報処理装置１は通信Ｉ／Ｆ１５を介してネットワーク２００に接続されている。通信Ｉ／Ｆ１５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／Ｆ１５の具体的として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。
【００１６】
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、サービス提供サイトデータベース１００と、ターム抽出手段１０１と、サービス提供サイト特定手段１０２と、第１のデータベース１０３と、第２のデータベース１０４と、タームクラスタ特定手段１０５と、キーワード選定手段１０６と、を備えている。
【００１７】
情報処理装置１が備えるサービス提供サイトデータベース１００、およびデータベース１０３は、ネットワーク２００を介して取得した各種情報に対してＣＰＵ１０が所定の処理を行い生成するデータベースである。生成されたデータベースは例えばＨＤＤ１２などに不揮発に記憶される。記憶される「サービス提供サイトデータベース１００」、および「第１のデータベース１０３」、「第２のデータベース１０４」の詳細については後述する。
【００１８】
情報処理装置１のサービス提供サイトデータベース１００は、ネットワーク２００経由で商品、サービス、もしくは情報を提供するサービス提供サイトに出現する単語であるタームを含んで構成される。尚、本実施形態において「ターム」とは、サービス提供サイト、およびネットワーク２００経由で取得された文章等に出現する単語全般のことを言う。以後、閲覧ドキュメントに出現する単語、およびデータベース等を構成する単語は、一律してタームと表記する。
【００１９】
ここで、本実施形態のサービス提供サイトの例を挙げることにする。まずは、検索エンジンとして知られている「Google」（登録商標）や「Yahoo」（登録商標）、そして、ユーザに対して情報を紹介するサイトとしての「ぐるなび」（登録商標）、「食べログ」（登録商標）、「Yelp」（登録商標）、「ホットペッパー＼ＨＯＴＰＥＰＰＥＲ」（登録商標）、更に電子商取引を介してユーザにコンテンツや商品を提供するＥＣサイトとしての「Amazon」（登録商標）、「楽天」（登録商標）、「iTunes」（登録商標）などがサービス提供サイトの一例でありこれらに限定されない。ユーザに対して商品、サービス、もしくは情報などを提供するサイトであれば上記以外であっても本実施形態のサービス提供サイトに該当するものとする。上記サービス提供サイトにネットワーク２００経由でアクセスを行い、取得される情報を所定の方式でデータベース化して記憶する。
【００２０】
データベース化の所定の方式として、例えば取得したサービス提供サイトを構成する文章を形態素解析によりタームに分解して抽出し、抽出されるタームの出現傾向が類似するタームごとにグループ化するなどの所謂クラスタリング方式が一例であるが、これに限定されない。取得したサービス提供サイトを構成する文章を形態素解析によりタームに分解して抽出し、抽出したタームと、サービス提供サイトに対する特徴量としての出現頻度を記憶する。また、予めサービス提供サイトごとに所定のワード（例えば商品を提供するＥＣサイトであれば、「テレビ」、「机」など商品に関連するワード、ユーザに対して飲食店などの情報を提供するグルメサイトであれば「中華」、「イタリアン」など料理に関連するワードなど）を特定タームとして定めておき、サービス提供サイトごとに特定タームを並べて構成するようにしてもよい。また、サービス提供サイトから抽出されるタームは、例えば名詞、固有名詞などのように単独で意味を成すものだけに限定し、名詞の中でも日時等の特徴性が低いものは除外してもよい。
【００２１】
サービス提供サイトデータベース１００の一例としては、例えば図３に示したようなものがある。本実施形態では、「商品販売サイトＡ」、「グルメサイトＢ」、「音楽配信サイトＣ」の３つをサービス提供サイトの一例とする。例えば「商品販売サイトＡ」は、主として「商品」、「機能」など商品に関連するタームを主として構成されている。また、出現頻度は、サービス提供サイトを構成する全タームの出現回数に対する所定のタームの出現率を意味する。例えば、「商品」というタームは、全タームの出現回数に対して0.02の出現率で出現していることになる。「グルメサイトＢ」、「音楽配信サイトＣ」に対しても「商品販売サイトＡ」と同様にサービス提供サイトデータベース１００を生成する。
【００２２】
情報処理装置１のサービス提供サイトデータベース１００は、ＣＰＵ１０がメモリ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を読み出して実行されることで生成される。生成されたデータベースはＨＤＤ１２などの記憶装置に記憶される。
【００２３】
情報処理装置１のターム抽出手段１０１は、ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントからタームを抽出する。ここでの「閲覧ドキュメント」とは、コンピュータ、もしくはユーザ自身の何かしらの操作に基づいてネットワーク２００経由で取得された文章データ等を意味する。ターム抽出手段１０１についての詳細な説明をするため、図４を参照する。図４は、ネットワーク２００経由で取得された閲覧ドキュメントの一例である。このようにドキュメントを構成する多数の文章からタームを抽出する。タームの抽出においては、形態素解析などにより実行される。
【００２４】
図５は、図４の閲覧ドキュメントよりタームを抽出した結果である。尚、ここでは名詞、固有名詞などのように単独で意味を成すものだけに限定し、名詞の中でも日時等の特徴性が低いものは除外している。尚、出現回数は、閲覧ドキュメントの中で所定のタームが何回出現しているかを示すものであるが、出現回数ではなく、図３のサービス提供サイトデータベース１００に合わせるのであれば出現頻度として併せて算出して記憶することも可能である。
【００２５】
情報処理装置１のターム抽出手段１０１は、ＣＰＵ１０がメモリ１１に記憶されているターム解析、およびターム抽出のプログラムを読み出して実行し、演算処理等されたデータをメモリ１１に一時的に記憶、もしくはＨＤＤ１２などに記憶することで実現が可能である。
【００２６】
情報処理装置１のサービス提供サイト特定手段１０２は、サービス提供サイトデータベース１００に含まれる閲覧ドキュメントから抽出されたタームの特徴量に基づいて、閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定する。サービス提供サイトを特定する実施形態の詳細について以下に説明する。
【００２７】
＜サービス提供サイト特定の第１の実施形態＞
まず、閲覧ドキュメントとして図４を一例として用いる。図５のように形態素解析により得られたデータから、図４の閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定する。尚、特定対象のサービス提供サイトは、図３の「商品販売サイトＡ」、「グルメサイトＢ」、「音楽配信サイトＣ」の３つとする。図３のサービス提供サイトデータベース１００より、閲覧ドキュメントに出現するタームに該当する情報を抽出する。つまり、図５の形態素解析により抽出されたデータに該当するタームが、各サービス提供サイトのデータベースに存在する場合、そのタームと、出現頻度についての情報を抽出する。
【００２８】
閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトの特定基準の一つとして、閲覧ドキュメントと各サービス提供サイトの類似性を評価し、その評価結果に基づいて特定する手法がある。類似性を評価する際に用いる評価基準の１つとして、本実施形態では文章を構成するタームの出現頻度に基づいたコサイン類似度を用いることにする。サービス提供サイト特定の第１の実施形態として、閲覧ドキュメントに出現するタームと、サービス提供サイトに出現するタームの類似性を評価する。
【００２９】
図５の閲覧ドキュメントよりタームを抽出した結果に基づいて、図３の各サービス提供サイトのデータベースを、図４の閲覧ドキュメントで出現するタームのみに絞って抽出してみる。抽出した結果は図６のようになる。図６における出現頻度は、各サービス提供サイトにおける全タームの出現回数に対する所定のタームの出現率を示している。尚、図４の閲覧ドキュメントに出現するが、図３のサービス提供サイトデータベース１００に出現しないものは「出現無し」、つまり、出現頻度としては“0”として扱うものとする。
【００３０】
コサイン類似度の算出方法としては、閲覧ドキュメントに出現するタームの出現頻度、および各サービス提供サイトに出現するタームの出現頻度をそれぞれベクトル成分として捉え、同タームのベクトル成分の内積を算出する。コサイン類似度の算出方法は公知（例えば特開２０１５−１９７７２２を参照）であるため、詳細な計算手順については省略する。このような計算方法によって「商品販売サイトＡ」では0.097、「グルメサイトＢ」では0.111、そして「音楽配信サイトＣ」では0.009と類似度が算出される。
【００３１】
サービス提供サイトごとに算出された結果を図７に示す。結果としては、「グルメサイトＢ」で算出された0.111で最も大きい値となった。コサイン類似度の定義として最も大きい値、つまり類似性の高い値は1であり、比較対象と完全に一致している状態を示す。算出された結果が1に近いほど類似性が高いと言える。よって閲覧ドキュメントと最も類似性の高いサービス提供サイトは「グルメサイトＢ」であると特定することができるわけである。尚、類似度を算出する手段はコサイン類似度だけに限定されず例えばユークリッド距離の考え方を用いてもよい。更に、出現頻度に着目するのであれば、例えば閲覧ドキュメントより抽出された単語に該当するタームの出現頻度が高く、閲覧ドキュメントより抽出された単語以外のタームの出現頻度の低いサービス提供サイトを特定するという考え方もある。抽出されたあるタームに着目してサービス提供サイトに出現するタームについてはプラスの加点、サービス提供サイトに出現しないタームについてはマイナスの加点を付与するなどして、タームごとに強弱の概念を導入して類似性を評価することも可能である。
【００３２】
以上、サービス提供サイトに出現するタームと、タームのサービス提供サイトに出現する出現頻度に基づいて、閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定する一例について説明を行った。他の実施例として、例えばサービス提供サイトデータベース１００が、サービス提供サイトに出現するタームの出現頻度の類似性に基づいてクラスタリングされていてもよい。タームの出現頻度の類似性に基づいてグループ化されることで、例えば、閲覧ドキュメントに出現する「カニ」、「ウニ」、「えび」などの「魚介類」が同グループに属することもあるため、属するタームのグループ単位で閲覧ドキュメントとの類似性を評価してサービス提供サイトを特定することも可能である。
【００３３】
情報処理装置１のサービス提供サイト特定手段１０２は、ＣＰＵ１０がメモリ１１に記憶されている所定のサービス提供サイト特定プログラムに基づいてＨＤＤ１２に記憶されているデータベース等を読み出して実行し、演算処理等されたデータをメモリ１１に一時的に記憶、もしくはＨＤＤ１２などに記憶することで実現が可能である。
【００３４】
情報処理装置１の第１のデータベース１０３は、ネットワーク２００経由でアクセス可能なドキュメントに出現する単語であるタームを形態素解析し、ドキュメントに対する出現頻度に基づいてグループ化したタームクラスタと、タームの出現傾向が類似するドキュメントをグループ化したドキュメントクラスタを含んだ二次元のデータベースで構成されるものである。また、ドキュメントに対する出現頻度に基づいてグループ化したタームのみで構成される一次元のデータベースであってもよい。尚、ここでの「ドキュメント」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の情報や、スポーツ記事を配信するサイトの情報、更に言えば前述した検索エンジン、ユーザに情報を紹介するサイト、ＥＣサイトなどのサービス提供サイトを含めてもよい。上述した「タームクラスタ」についての詳細は後述する。
【００３５】
データベース化の所定の方式として、例えば取得したドキュメントを構成する文章を形態素解析によりタームに分解して抽出し、出現するタームの出現傾向が類似するタームごとにグループ化するなどの所謂クラスタリング方式がある。このように出現傾向が類似するタームでグループ化することで、特定の同カテゴリに固有のタームなどが同グループに属することになる。例えば、クラスタリング結果の一例として、「ジャイアンツ」、「阪神」などの野球に関連するターム、「自民党」、「内閣」などの政治に関連するタームが同グループに属する。このように出現傾向が類似するターム同士がまとまったグループをタームクラスタとして定義する。尚、本実施形態では説明の簡素化のため図４の閲覧ドキュメントに出現するタームのみに限定している。図８では「ウニ」、「海鮮」、「えび」など食材、およびメニューなどに関連するタームが「料理」というタームクラスタに属しており、「東京」、「千葉」など地名に関連するタームが「旅行」というタームクラスタに属している。尚、「太郎」や「特集」など上記２つのタームクラスタに属さないものは便宜上「その他」のタームクラスタとしている。
【００３６】
情報処理装置１の第１のデータベース１０３は、ＣＰＵ１０がメモリ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を読み出して実行することで生成される。生成されたデータベース１０３はＨＤＤ１２などの記憶装置に記憶される。
【００３７】
情報処理装置１の第２のデータベース１０４は、ネットワーク２００経由で商品、サービス、もしくは情報を提供するサービス提供サイトに出現するタームの出現頻度を、第１のデータベースに出現する同タームの出現頻度と関連付けて構成されるものである。尚、第１のデータベース１０３が上記二次元のデータベースであれば、第２のデータベース１０４は、サービス提供サイトに出現するタームの出現頻度を、第１のデータベース１０３に出現する同タームの出現頻度に関連付け、更にサービス提供サイトに出現するタームの出現傾向から、サービス提供サイトを第１のデータベース１０３におけるドキュメントクラスタとも関連付けて構成される。第２のデータベースの一例を図９に示す。図９は第１のデータベース１０３に出現するタームと同タームに該当する各サービス提供サイトを関連付けたものである。尚、本実施形態では、説明の簡素化のために３つのサービス提供サイトを並列した一つのデータベースとして表記しているが、サービス提供サイトごとに第１のデータベース１０３と関連付けたデータベースを備えていてもよい。このように第１のデータベース１０３のクラスタリングをベースにして各サービス提供サイトのタームの情報を関連付けたデータベースを第２のデータベース１０４として定義する。尚、サービス提供サイトの各種情報の有効範囲は、全てのタームが含まれる全情報としてもよいし、いくつかの情報のみをランダムに抽出したサンプリング情報に限定してもよいし、ユーザのアクセス数ランキングなどが上位の人気情報に限定してもよい。いずれにせよ、タームの出現頻度を算出する際にかかる負荷を考えると、サービス提供サイトの全情報を見るのではなく、ある程度情報量を絞ることが好ましい。
【００３８】
情報処理装置１の第２のデータベース１０４は、ＣＰＵ１０がメモリ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を読み出して実行することで生成される。生成されたデータベース１０４はＨＤＤ１２などの記憶装置に記憶される。
【００３９】
＜サービス提供サイト特定の第２の実施形態＞
次に、サービス提供サイト特定の第２の実施形態について説明する。第１の実施形態と同様に閲覧ドキュメントとして図４を一例として用いる。特定対象のサービス提供サイトのデータベースは、図９の第２のデータベース１０４を用いる。図９は前述で生成した第１のデータベース１０３をベースとして、閲覧ドキュメントに出現するタームの各サービス提供サイトでの出現頻度を関連付けて構成されている。
【００４０】
第２の実施形態でのサービス提供サイトの特定基準は、第２のデータベース１０４におけるネットワーク２００経由でアクセス可能なドキュメントに出現するタームの出現頻度と、各サービス提供サイトで出現するタームの出現頻度と、の相関により求めたサービス興味度から判断する。つまり、各サービス提供サイトでの出現頻度が、ネットワーク２００経由でアクセス可能なドキュメントに対してどの程度特徴的であるかを判断する。本実施形態では、閲覧ドキュメントに出現するタームを基準に考えることにする。閲覧ドキュメントに出現するタームの、ネットワーク２００経由でアクセス可能なドキュメントにおける出現頻度をＳとし、閲覧ドキュメントに出現するタームの、各サービス提供サイトにおける出現頻度をＴとすると、サービス興味度はＬＯＧ（Ｔ／Ｓ）で求めることができる。このサービス興味度をタームごとに算出し、サービス提供サイトごとに合計して各サービス提供サイトがネットワーク経由でアクセス可能なドキュメントに対してどの程度特徴的であるかを評価する。この算出方法に従うと、例えば閲覧ドキュメントに出現するタームにおいて、ネットワーク２００経由でアクセス可能なドキュメントにおける出現頻度に対して、サービス提供サイトにおける出現頻度が高いほど大きな値となりサービス興味度が高く、逆であればマイナス傾向となりサービス興味度が低いと判定される。つまり、このサービス興味度が高いサービス提供サイトが閲覧ドキュメントに対して特徴性が高いサービス提供サイトであり、関連性の高いサービス提供サイトとして特定することができる。
【００４１】
前述のように、タームごとに算出されたサービス興味度をサービス提供サイトごとに合計すると、図１０のように「グルメサイトＢ」では5.35であり、「商品販売サイトＡ」では-8.29、「音楽配信サイトＣ」では-59.23となる。つまりサービス興味度の観点から、３つのサービス提供サイトの中で閲覧ドキュメントと最も関連性の高いサービス提供サイトは「グルメサイトＢ」であると特定することができる。また、各サービス提供サイトの評価方法としては、タームごとにサービス興味度を算出して合計するだけでなく、タームクラスタ単位でのタームクラスタ興味度を算出し、各サービス提供サイトごとにタームクラスタ単位でのタームクラスタ興味度を合計して評価することも可能である。
【００４２】
情報処理装置１のタームクラスタ特定手段１０５は、閲覧ドキュメントより抽出されたタームに基づいて、閲覧ドキュメントに関連するタームクラスタを特定する。タームクラスタ特定のため図９の第２のデータベース１０４を用いて説明を行う。タームクラスタ特定の判断基準としては、例えばサービス提供サイト特定の第２の実施形態と同様に興味度の考え方を用いることができる。各サービス提供サイトの第２のデータベース１０４のタームクラスタごとに上記と同様な興味度の算出を行い、最も興味度が高いタームクラスタを閲覧ドキュメントに関連するタームクラスタとして特定する。尚、本実施形態では、サービス提供サイト特定の第２の実施形態で閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトが「グルメサイトＢ」であると特定されたことを前提として、「グルメサイトＢ」の第２のデータベース１０４よりタームクラスタを特定することにする。
【００４３】
「グルメサイトＢ」におけるタームクラスタ特定の算出方法として、タームクラスタごとのネットワーク２００経由でアクセス可能なドキュメントにおける出現頻度の合計値をＳ'とし、タームクラスタごとの閲覧ドキュメントに出現するタームの各サービス提供サイトにおける出現頻度の合計値をＴ'とすると、タームクラスタ興味度はＬＯＧ（Ｔ'／Ｓ'）で求めることができる。このように算出された特徴量を「タームクラスタ興味度」と定義する。仮に、Ｔ'が小さく、Ｓ'が大きいと算出されるタームクラスタ興味度は小さくなる。ここでは、特にタームクラスタ興味度が高いタームクラスタを閲覧ドキュメントに関連するタームクラスタとして特定することが理想的であると言える。
【００４４】
前述のように、タームクラスタ「料理」、「旅行」、「その他」においてそれぞれタームクラスタ興味度を求めてみると、図１１のように「料理」は1.85であり、「その他」は0.16、「旅行」は-0.41と算出される。つまり図９のようにタームクラスタ興味度の観点から、「グルメサイトＢ」における第２のデータベース１０４のタームクラスタの中で閲覧ドキュメントと最も関連性の高いタームクラスタは「料理」であると特定することができる。
【００４５】
情報処理装置１のタームクラスタ特定手段１０４は、ＣＰＵ１０がメモリ１１に記憶されている所定のタームクラスタ特定プログラムに基づいてＨＤＤ１２に記憶されているデータベース等を読み出して実行し、演算処理等されたデータをメモリ１１に一時的に記憶、もしくはＨＤＤ１２などに記憶することで実現が可能である。
【００４６】
以上のように第１の実施形態ではサービス提供サイトデータベース１００、つまりサービス提供サイトでの出現頻度に基づいて閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定し、第２の実施形態では第２のデータベース１０４、つまりネットワーク２００経由でアクセス可能なドキュメントでの出現頻度とサービス提供サイトでの出現頻度の相関に基づいて閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを特定した。異なる形式のデータベースであっても、閲覧ドキュメントに出現するタームの出現傾向に基づいて、閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトを「グルメサイトＢ」と特定できた。
【００４７】
情報処理装置１のキーワード選定手段１０６は、特定されたタームクラスタより、閲覧ドキュメントに関連するタームとしてのキーワードを選定する。閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトが特定されたら、そのサービス提供サイトより商品、サービス、情報を取得するためのキーワードを選定することを考えてみる。
【００４８】
＜キーワード選定の実施形態＞
閲覧ドキュメントに関連するキーワードを選定する実施形態について説明する。まず、サービス提供サイト特定で実施された内容を引き継ぎ、閲覧ドキュメントとして図４を一例として用いること、そしてサービス提供サイト特定手段１０２より、閲覧ドキュメントに関連するサービス提供サイトは「グルメサイトＢ」であることを前提とする。また、情報処理装置１は、第１のデータベースに出現するタームに対して、例えば情報処理装置１を所有するクライアントが過去にネットワーク２００経由で取得したドキュメントに出現する同タームの出現頻度に基づいて第１のデータベースにクライアント側の興味度を関連付けて記憶する第３のデータベースを備えているものとする（図示していない）。尚、第３のデータベースにクライアント側の興味度を関連付けるためのドキュメントは、例えば情報処理装置１を保有する個人ユーザが過去にネットワーク２００経由で取得して閲覧した履歴のあるドキュメント、および不特定多数のユーザが自由に発言したり、社会一般で流行している情報のＷＥＢリンクを張り付けたりできる所謂ツイッタ−（登録商標）やＳＮＳなどのソーシャルネットワークサービスから取得したドキュメントなどである。
【００４９】
閲覧ドキュメントに関連するタームクラスタとして特定されたタームクラスタ「料理」に属するタームの中からキーワードを選定する際に、前述した第３のデータベースで記憶されているクライアント側の興味度と、前述したサービス提供サイトでのサービス興味度とに基づいてキーワードを選定する。キーワード選定の際の各タームの評価方法の一例として、クライアント側の興味度に対して、サービス提供サイトでのサービス興味度と、閲覧ドキュメントに出現する回数を乗算してクライアント側の興味度を補正した補正興味度で評価する。これは、従来技術としてのクライアント側の興味度に基づくキーワード選定に対してよりサービス提供サイトの特徴を考慮したものとなり、閲覧ドキュメントに適切なタームをサービス提供サイトの特徴を加味してキーワードとして選定することが可能となる。
【００５０】
本実施形態ではキーワード選定の一例として、図１２のように、クライアント側の興味度に対して、サービス提供サイトのサービス興味度と閲覧ドキュメントに出現する回数とを乗算してクライアント側の興味度を補正した補正興味度に基づいて閲覧ドキュメントに関連するキーワードの選定を行う。補正興味度が最も高いタームは「海鮮」となり、「海鮮」が閲覧ドキュメントに関連するキーワードとして選定される。「海鮮」はクライアント側の興味度に対して、サービス提供サイトのサービス興味度、および閲覧ドキュメントに出現する回数の乗算が最も高い値であるため、閲覧ドキュメントに関連するキーワードとしては適正であると言える。
【００５１】
クライアント側の興味度に対して補正する演算式で用いるサービス提供サイトのサービス興味度パラメータは上記のようにサービス興味度の値そのものに限定されず、例えばサービス提供サイトのサービス興味度を２乗根や３乗根などの累乗根としたパラメータとしてもよい。いずれにしてもクライアント側の興味度に対して、サービス提供サイトのタームの特徴を反映させるよう補正できれば演算式は上記に限定されない。また、補正興味度を算出する際に用いられる閲覧ドキュメントに出現する回数は、閲覧ドキュメントに出現する回数そのものを用いてもよいし、閲覧ドキュメントに出現する全タームの出現回数から各タームの出現回数で算出される出現頻度を用いてもよい。いずれにせよ、閲覧ドキュメントに出現するタームの出現傾向で重み付けができればよい。
【００５２】
＜キーワード選定のその他の実施形態＞
クライアント側の興味度に対して、サービス提供サイトのサービス興味度で補正する上記以外の実施形態の説明を行う。第１の実施形態では第２のデータベース１０４に基づいてサービス興味度を算出していたが、例えばサービス提供サイトデータベース１００に基づいて算出されたサービス興味度を適用してもよい。サービス提供サイトデータベース１００はサービス提供サイトそのものがベースとなってクラスタリングされているため、サービス提供サイトに特有、かつ第１のデータベース１０３に出現しないタームをカバーリングすることができる。
【００５３】
情報処理装置１のキーワード選定手段１０６は、ＣＰＵ１０がメモリ１１に記憶されている所定のキーワード選定プログラムに基づいてＨＤＤ１２に記憶されているデータベース等を読み出して実行し、演算処理等されたデータをメモリ１１に一時的に記憶、もしくはＨＤＤ１２などに記憶することで実現が可能である。
【００５４】
以上のように閲覧ドキュメントと関連性が高いタームをキーワードとして選定することが可能となる。
【００５５】
図１３は、本発明の実施形態にかかるサービス提供サイト特定手段のフローチャートの一例である。
【００５６】
まず、閲覧ドキュメントに出現するタームを抽出する（ステップ１）。抽出されたタームの各サービス提供サイトデータベース１００における出現頻度を算出する（ステップ２）。閲覧ドキュメントと各サービス提供サイトデータベース１００の類似性を評価する（ステップ３）。閲覧ドキュメントと類似性の高いサービス提供サイトを特定する（ステップ４）。
【００５７】
図１４は、本発明の実施形態にかかる第２のサービス特定手段のフローチャートである。
【００５８】
まず、閲覧ドキュメントに出現するタームを抽出する（ステップ５）。抽出されたタームのネットワーク２００経由でアクセス可能なドキュメントにおける出現頻度を算出する（ステップ６）。算出されたネットワーク２００経由でアクセス可能なドキュメントでの出現頻度と、各サービス提供サイトでの出現頻度と、から各サービス提供サイトごとの興味度を算出する（ステップ７）。算出された興味度に基づいて、閲覧ドキュメントと関連性の高いサービス提供サイトを特定する（ステップ８）。
【００５９】
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例に限定されない。構成で言えば、例えば、図２におけるサービス提供サイトデータベース１００と、第２のデータベース１０４は双方備えていてもよく、どちらか一方のみであってもよい。
【符号の説明】
【００６０】
１００    サービス提供サイトデータベース
１０１    ターム抽出手段
１０２    サービス提供サイト特定手段
１０３    第１のデータベース
１０４    第２のデータベース
１０５    タームクラスタ特定手段
１０６    キーワード選定手段
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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