(57)【要約】【課題】所定のサービスにおけるユーザの評価を適切に予測する。【解決手段】本願に係る予測装置は、取得部と、予測部とを有する。取得部は、インターネット上における一のユーザに関する行動情報を取得する。予測部は、インターネット上における他のユーザに関する行動情報と所定のサービスにおける他のユーザの評価とにより生成されたモデルと、取得部により取得された一のユーザに関する行動情報とに基づいて、所定のサービスにおける一のユーザの評価を予測する。【選択図】図３
2018067059.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネット上における一のユーザに関する行動情報を取得する取得部と、
前記インターネット上における他のユーザに関する行動情報と所定のサービスにおける前記他のユーザの評価とにより生成されたモデルと、前記取得部により取得された一のユーザに関する行動情報とに基づいて、前記所定のサービスにおける前記一のユーザの評価を予測する予測部と、
を備えたことを特徴とする予測装置。
【請求項２】
前記取得部は、
前記所定のサービス以外における前記一のユーザに関する行動情報を取得し、
前記予測部は、
前記所定のサービス以外における前記他のユーザに関する行動情報と前記他のユーザの所定のサービスにおける評価とにより生成された前記モデルに基づいて、前記所定のサービスにおける前記一のユーザの評価を予測する、
ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記取得部は、
前記一のユーザに関する行動情報として、前記所定のサービスを利用していない非利用ユーザに関する行動情報を取得し、
前記予測部は、
前記取得部により取得された前記非利用ユーザに関する行動情報と、前記モデルとに基づいて、前記所定のサービスにおける前記非利用ユーザの評価を予測する、
ことを特徴とする請求項２に記載の予測装置。
【請求項４】
前記他のユーザに関する行動情報に基づいて、前記モデルにより予測される前記所定のサービスにおける評価に関する確信度を推定する推定部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の予測装置。
【請求項５】
前記推定部は、
前記他のユーザに関する行動情報の各々に割り当てられた確信度に基づいて、前記モデルにより予測される前記所定のサービスにおける評価に関する確信度を推定する、
ことを特徴とする請求項４に記載の予測装置。
【請求項６】
前記所定のサービスにおける前記一のユーザの評価と前記モデルにより予測される前記所定のサービスにおける評価に関する確信度との組み合わせ情報を提供する提供部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の予測装置。
【請求項７】
前記取得部は、
前記一のユーザに関する行動情報として、前記一のユーザが前記インターネット上における検索に関する情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の予測装置。
【請求項８】
前記取得部は、
前記一のユーザに関する行動情報として、前記一のユーザが前記インターネット上における検索に用いたクエリに関する情報を取得する、
ことを特徴とする請求項７に記載の予測装置。
【請求項９】
前記取得部は、
前記一のユーザに関する行動情報として、前記一のユーザが前記インターネット上におけるコンテンツの閲覧に関する情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の予測装置。
【請求項１０】
前記取得部は、
前記一のユーザに関する行動情報として、前記一のユーザが前記インターネット上における購入に関する情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載の予測装置。
【請求項１１】
前記他のユーザに関する行動情報と、前記所定のサービスにおける前記他のユーザの評価とに基づいて、前記所定のサービスにおける評価を予測するモデルを生成する生成部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一つに記載の予測装置。
【請求項１２】
コンピュータが実行する予測方法であって、
インターネット上における一のユーザに関する行動情報を取得する取得工程と、
前記インターネット上における他のユーザに関する行動情報と所定のサービスにおける前記他のユーザの評価とにより生成されたモデルと、前記取得工程により取得された一のユーザに関する行動情報とに基づいて、前記所定のサービスにおける前記一のユーザの評価を予測する予測工程と、
を含んだことを特徴とする予測方法。
【請求項１３】
インターネット上における一のユーザに関する行動情報を取得する取得手順と、
前記インターネット上における他のユーザに関する行動情報と所定のサービスにおける前記他のユーザの評価とにより生成されたモデルと、前記取得手順により取得された一のユーザに関する行動情報とに基づいて、前記所定のサービスにおける前記一のユーザの評価を予測する予測手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測装置、予測方法、及び予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの評価に基づいて、種々のサービスを提供する技術が知られている。例えば、参加者（ユーザ）の評価に基づいて予測時間の提供の優先度を決定（予測）する技術が提供されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１９８３５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、所定のサービスにおけるユーザの評価に関する情報がなければ、所定のサービスを適切に提供することができず、ユーザの評価を適切に予測することが望まれる。しかしながら、所定のサービスにおけるユーザの評価を適切に予測することが難しい場合がある。例えば、ユーザが利用していないサービスにおけるそのユーザの評価を適切に予測することは難しい。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所定のサービスにおけるユーザの評価を適切に予測する予測装置、予測方法、及び予測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】
【０００６】
本願に係る予測装置は、インターネット上における一のユーザに関する行動情報を取得する取得部と、前記インターネット上における他のユーザに関する行動情報と所定のサービスにおける前記他のユーザの評価とにより生成されたモデルと、前記取得部により取得された一のユーザに関する行動情報とに基づいて、前記所定のサービスにおける前記一のユーザの評価を予測する予測部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、所定のサービスにおけるユーザの評価を適切に予測することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る予測処理の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る予測装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る確信度情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施形態に係る予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、予測装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る予測装置、予測方法、及び予測プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る予測装置、予測方法、及び予測プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
（実施形態）
〔１．生成処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る生成処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る生成処理の一例を示す図である。図１に示す例において、予測装置１００は、複数ユーザのサービスＸにおける評価と複数ユーザの行動情報とに基づいて、サービスＸにおける評価を予測するモデルを生成する。また、予測装置１００は、生成したモデルを用いてユーザのサービスＸにおける評価を予測したり、予測した評価の確信度を推定したりするが、この点については図２で説明する。また、ここでいうサービスＸにおける評価とは、サービスＸを利用するユーザ間においてやり取りした各ユーザが他のユーザを採点した評価（スコア）等に基づく評価であってもよい。例えば、サービスＸにおける評価とは、電子商取引において取引を行ったユーザ間において一方のユーザが他方のユーザに付与した評価（スコア）の平均等に基づく評価であってもよい。図１及び図２では、ユーザＵ１〜Ｕ４、Ｕ１１が各々端末装置１０−１〜１０−４、１０−１１を利用する場合を示す。なお、端末装置１０−１〜１０−４、１０−１１を区別せずに説明する場合、端末装置１０と総称する。
【００１１】
図１に示すように、予測システム１には、端末装置１０と、サービス提供装置２００（図２参照）と、予測装置１００とが含まれる。端末装置１０と、予測装置１００とは図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示した予測システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台のサービス提供装置２００や、複数台の予測装置１００が含まれてもよい。
【００１２】
端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等により実現される。図１は、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。
【００１３】
また、端末装置１０は、ユーザによる操作を受け付ける。図１に示す例において、端末装置１０は、ユーザの操作に応じてコンテンツを表示したり、ユーザが入力した検索クエリ（以下、単に「クエリ」ともいう）に応じた検索結果を表示したりする。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。
【００１４】
具体的には、図１では、端末装置１０−１がユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１」とする場合がある）が利用するスマートフォンである場合を示す。なお、上記のように、「ユーザＵ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ＊」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザＵ１」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザであることを示す。
【００１５】
予測装置１００は、インターネット上における他のユーザに関する行動情報と所定のサービスにおける他のユーザの評価とにより、所定のサービスにおける評価を予測するモデルを生成する情報処理装置である。また、予測装置１００は、生成したモデルと、取得した一のユーザに関する行動情報とに基づいて、所定のサービスにおける一のユーザの評価を予測する情報処理装置である。
【００１６】
まず、図１の例では、予測装置１００は、端末装置１０−１を利用するユーザＵ１のサービスＸにおける評価を取得する（ステップＳ１１−１）。例えば、予測装置１００は、端末装置１０−１からユーザＵ１のサービスＸにおける評価を取得する。図１の例では、予測装置１００は、ユーザＵ１のサービスＸにおける評価が「３」であることを示す情報を取得する。また、予測装置１００は、ユーザＵ１のインターネット上における行動情報を取得する（ステップＳ１２−１）。例えば、予測装置１００は、端末装置１０−１からユーザＵ１のサービスＸ以外における行動情報を取得する。
【００１７】
また、図１の例では、予測装置１００は、端末装置１０−２を利用するユーザＵ２のサービスＸにおける評価を取得する（ステップＳ１１−２）。例えば、予測装置１００は、端末装置１０−２からユーザＵ２のサービスＸにおける評価を取得する。図１の例では、予測装置１００は、ユーザＵ２のサービスＸにおける評価が「５」であることを示す情報を取得する。また、予測装置１００は、ユーザＵ２のインターネット上における行動情報を取得する（ステップＳ１２−２）。例えば、予測装置１００は、端末装置１０−２からユーザＵ２のサービスＸ以外における行動情報を取得する。
【００１８】
また、図１の例では、予測装置１００は、端末装置１０−３を利用するユーザＵ３のサービスＸにおける評価を取得する（ステップＳ１１−３）。例えば、予測装置１００は、端末装置１０−３からユーザＵ３のサービスＸにおける評価を取得する。図１の例では、予測装置１００は、ユーザＵ３のサービスＸにおける評価が「２」であることを示す情報を取得する。また、予測装置１００は、ユーザＵ３のインターネット上における行動情報を取得する（ステップＳ１２−３）。例えば、予測装置１００は、端末装置１０−３からユーザＵ３のサービスＸ以外における行動情報を取得する。
【００１９】
また、図１の例では、予測装置１００は、端末装置１０−４を利用するユーザＵ４のサービスＸにおける評価を取得する（ステップＳ１１−４）。例えば、予測装置１００は、端末装置１０−４からユーザＵ４のサービスＸにおける評価を取得する。図１の例では、予測装置１００は、ユーザＵ４のサービスＸにおける評価が「４」であることを示す情報を取得する。また、予測装置１００は、ユーザＵ４のインターネット上における行動情報を取得する（ステップＳ１２−４）。例えば、予測装置１００は、端末装置１０−４からユーザＵ４のサービスＸ以外における行動情報を取得する。
【００２０】
なお、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４は、処理を説明するためのものであり、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４のいずれが先に行われてもよく、各ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４は、複数回行われてもよい。以下、ステップＳ１１−１〜Ｓ１１−４を区別せずに説明する場合、ステップＳ１１と総称する。また、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−４は、処理を説明するためのものであり、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−４のいずれが先に行われてもよく、各ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−４は、複数回行われてもよい。以下、ステップＳ１２−１〜Ｓ１２−４を区別せずに説明する場合、ステップＳ１２と総称する。また、例えば、各ステップＳ１１が複数回行われて、所定のタイミングでステップＳ１２を行って、行動情報を取得してもよい。例えば、予測装置１００は、ステップＳ１１において取得した各ユーザＵ１〜Ｕ４等のサービスＸにおける評価をユーザ情報記憶部１２１に各ユーザに対応付けて記憶する。また、例えば、予測装置１００は、ステップＳ１２において取得した各ユーザＵ１〜Ｕ４等の行動情報を行動情報記憶部１２２に各ユーザに対応付けて記憶する。なお、予測装置１００は、各ユーザＵ１〜Ｕ４等のサービスＸにおける評価や各ユーザＵ１〜Ｕ４等の行動情報を端末装置１０以外の外部装置から取得してもよい。
【００２１】
そして、予測装置１００は、各ユーザＵ１〜Ｕ４等のサービスＸにおける評価や各ユーザＵ１〜Ｕ４等の行動情報に基づいてモデルを生成する（ステップＳ１３）。例えば、予測装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１に各ユーザに対応付けて記憶されたサービスＸにおける評価と、行動情報記憶部１２２に各ユーザに対応付けて記憶された各ユーザの行動情報とに基づいて、サービスＸにおける評価を予測するモデルを生成する。例えば、予測装置１００は、あるユーザの行動情報が入力された場合に、そのユーザのサービスＸにおける評価を予測するモデルを生成する。
【００２２】
図１の例では、予測装置１００は、モデル情報記憶部１２３に示すように、モデルＭ１１を生成する。また、モデル情報記憶部１２３に示すように、モデルＭ１１に関するモデル情報は、素性１の重みが「０．５」、素性２の重みが「−０．４」、素性３の重みが「０．２」等であることを示す。例えば、予測装置１００は、あるユーザの行動情報を入力することにより、そのユーザのサービスＸにおける評価を予測（算出）する。
【００２３】
また、予測装置１００は、各ユーザＵ１〜Ｕ４等のサービスＸにおける評価や各ユーザＵ１〜Ｕ４等の行動情報に基づいて確信度情報を生成する（ステップＳ１４）。例えば、予測装置１００は、各行動情報が含まれる場合における各ユーザの評価の変動幅等に基づいて、各行動情報に対応付ける確信度を決定してもよい。
【００２４】
例えば、図１に示す確信度情報記憶部１２４中の対象ＩＤ「ＴＧ１０」により識別される対象である「ページＡ閲覧」の行動は、確信度「１０％」が対応付けられる。この場合、「ページＡ閲覧」の行動のみで評価を予想した場合は、予測した評価が実際の評価と一致する確率が「１０％」であることを示す。すなわち、「ページＡ閲覧」の行動が行動情報に含まれている場合は、予測される評価はばらつきが大きいことを示す。
【００２５】
例えば、図１に示す確信度情報記憶部１２４中の対象ＩＤ「ＴＧ１１」により識別される対象である「クエリＡ」を用いた検索行動は、確信度「８０％」が対応付けられる。この場合、「クエリＡ」を用いた検索行動のみで評価を予想した場合は、予測した評価が実際の評価と一致する確率が「８０％」であることを示す。すなわち、「クエリＡ」を用いた検索行動が行動情報に含まれている場合は、予測される評価はばらつきが小さいことを示す。
【００２６】
上述のように、予測装置１００は、各ユーザＵ１〜Ｕ４等のサービスＸにおける評価や各ユーザＵ１〜Ｕ４等の行動情報に基づいて確信度と対象（行動）との対応を示す確信度情報を生成する。予測装置１００は、予測した評価について、各対象（行動）に対応付けられた確信度情報や種々の情報に基づいて、確信度を推定するが、この点は図２において説明する。
【００２７】
上述したように、予測装置１００は、各ユーザＵ１〜Ｕ４等のサービスＸにおける評価や各ユーザＵ１〜Ｕ４等の行動情報に基づいて学習することにより、所定のサービスにおけるユーザの評価を適切に予測するために用いるモデルを生成することができる。また、予測装置１００は、各ユーザＵ１〜Ｕ４等のサービスＸにおける評価や各ユーザＵ１〜Ｕ４等の行動情報に基づいて確信度と対象（行動）との対応を示す確信度情報を生成することにより、予測した評価の確信度を推定することが可能となるが、この点については図２で詳述する。なお、予測装置１００は、電子商取引のサービスにおけるユーザの評価が買い手としての評価と、売り手としての評価とに分かれている場合、電子商取引のサービスにおけるユーザの売り手としての評価を予測するモデルと買い手としての評価を予測するモデルとを個別に生成してもよい。
【００２８】
〔２．予測処理〕
図２を用いて、実施形態に係る予測処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る予測処理の一例を示す図である。図２では、予測装置１００は、図１で生成したモデルＭ１１や確信度情報等に基づいて、あるユーザのサービスＸにおける評価を予測し、その評価の確信度を推定する場合を示す。また、図２では、予測装置１００は、予測したサービスＸにおける評価や、その評価の確信度に関する情報を、サービスＸを提供するサービス提供装置２００へ提供する場合を示す。なお、図２の示す例においては、ユーザＵ１１は、サービスＸを利用していない非利用ユーザである場合を示す。なお、サービスＸは、所定の電子商取引サービスであるものとする。
【００２９】
まず、予測装置１００は、ユーザＵ１１のインターネット上における行動情報を取得する（ステップＳ２１）。例えば、予測装置１００は、端末装置１０−１１からユーザＵ１１のサービスＸ以外における行動情報を取得する。なお、例えば、予測装置１００は、予めユーザＵ１１のサービスＸ以外における行動情報を取得する。
【００３０】
そして、ユーザＵ１１は、端末装置１０−１１を操作することにより、サービス提供装置２００にサービスＸの利用を要求する（ステップＳ２２）。例えば、ユーザＵ１１は、端末装置１０−１１に表示されたショップサイトＡページＷ１１において所定の操作を行うことにより、サービス提供装置２００にサービスＸの利用の要求を送信する。
【００３１】
端末装置１０からサービスＸの利用の要求を受信したサービス提供装置２００は、予測装置１００へ情報の提供を要求する（ステップＳ２３）。例えば、サービス提供装置２００は、ユーザＵ１１のサービスＸにおける評価の予測を予測装置１００へ要求する。
【００３２】
サービス提供装置２００から予測の要求を取得した予測装置１００は、ユーザＵ１１の行動情報一覧ＡＬ１１と、モデルＭ１１とに基づいて評価を予測する（ステップＳ２４）。例えば、予測装置１００は、ステップＳ２１において取得したユーザＵ１１の行動情報一覧ＡＬ１１に含まれる行動情報と、モデル情報記憶部１２３に記憶されたモデルＭ１１とに基づいて評価を予測する。図２の例では、予測装置１００は、モデル情報記憶部１２３に記憶されたモデルＭ１１に基づいて、予測値ＳＣ１１に示すように、ユーザＵ１１のサービスＸにおける評価を「３．２」と予測する。
【００３３】
また、予測装置１００は、ユーザＵ１１の行動情報一覧ＡＬ１１と、確信度情報とに基づいて予測した評価の確信度を推定する（ステップＳ２５）。例えば、予測装置１００は、ステップＳ２１において取得したユーザＵ１１の行動情報一覧ＡＬ１１に含まれる行動情報と、確信度情報記憶部１２４に記憶された確信度情報とに基づいて予測した評価の確信度を推定する。図２の例では、予測装置１００は、確信度情報記憶部１２４に記憶された各行動に対応付けられた確信度に基づいて、推定値ＡＤ１１に示すように、ユーザＵ１１のサービスＸにおける評価が「３．２」である確信度を「７５％」と推定する。例えば、ユーザＵ１１の行動情報一覧ＡＬ１１には、確信度が「８０％」と高い「クエリＡ」を用いた検索行動等が含まれるため、予測装置１００は、ユーザＵ１１のサービスＸにおける評価が「３．２」である確信度を「７５％」であると高く推定する。例えば、予測装置１００は、各行動の確信度の平均値を予測した評価の確信度として用いてもよいし、各行動の確信度に各行動の回数に基づいて重み付けした値を用いて予測した評価の確信度を推定してもよい。例えば、予測装置１００は、「クエリＡ」を用いた検索行動が「３」回であり、ページＡの閲覧回数が「１」回である場合、「クエリＡ」を用いた検索行動に関する確信度の重みをページＡの閲覧回数に関する確信度の重みよりも３倍大きくしてもよい。なお、上述した処理は一例であり、予測装置１００は、種々の情報を適宜用いて予測した評価の確信度を推定してもよい。
【００３４】
その後、予測装置１００は、ステップＳ２４において予測したユーザＵ１１のサービスＸにおける評価「３．２」と、予測した評価「３．２」の確信度「７５％」とを組み合わせた情報をサービス提供装置２００へ提供する（ステップＳ２６）。図２の例では、予測装置１００は、予測値ＳＣ１１に示す評価「３．２」と推定値ＡＤ１１に示す確信度「７５％」をサービス提供装置２００へ提供する。
【００３５】
予測装置１００から予測値ＳＣ１１に示す評価「３．２」と推定値ＡＤ１１に示す確信度「７５％」を提供されたサービス提供装置２００は、ユーザＵ１１へのサービスＸの提供可否を判定する（ステップＳ２７）。例えば、サービス提供装置２００は、予測装置１００が予測した評価の確信度が「５０％」以上であり、ユーザのサービスＸにおける評価が閾値「３．０」である場合、そのユーザにサービスＸを提供すると判定する。図２の例では、ユーザＵ１１のサービスＸにおける評価は「３．２」であり、予測した評価「３．２」の確信度「７５％」であり、両方の条件を満たすため、サービス提供装置２００は、ユーザＵ１１にサービスＸを提供する（ステップＳ２８）。
【００３６】
上述したように、予測装置１００は、非利用ユーザに関する行動情報と、モデルとに基づいて、所定のサービスにおける非利用ユーザの評価を予測することにより、所定のサービスを利用していないユーザの所定のサービスにおける評価を適切に予測することができる。このように、予測装置１００は、所定のサービスにおけるユーザの評価を適切に予測することができる。また、予測装置１００は、他のユーザに関する行動情報の各々に割り当てられた確信度に基づいて、モデルにより予測される所定のサービスにおける評価に関する確信度を推定することにより、予測された評価の確信度に関する情報を適切に推定することができる。
【００３７】
例えば、所定のサービスにおけるユーザの評価は、ユーザ個人に紐づく評価値であるため、予測した評価が、ユーザが実際に所定のサービスを利用した際に付与される評価よりも低い場合、ユーザへの不利益が大きい。例えば、広告を配信する際に予測するユーザの評価値等に比べてユーザへの不利益が大きい。また、例えば、サービスＸが所定の閾値以上の評価のユーザのみが利用できるサービスである場合、サービスＸを未だ利用していないユーザがサービスＸの利用に適したユーザかどうかをサービスＸのサービス提供者は判断することが難しい場合がある。このような場合、所定のサービスにおけるユーザの評価は、所定のサービスがユーザ個々にサービスを利用させるかの判断材料となるため、予測した評価が、ユーザが実際に所定のサービスを利用した際に付与される評価よりも高い場合、本来サービスを提供すべきでないユーザへもサービスを提供することとなるため、サービス提供者の不利益が大きい。しかし、予測装置１００により提供されるサービスＸの評価及びその確信度に基づくことにより、サービスＸのサービス提供者は非利用ユーザについてもサービスＸの利用に適したユーザかどうかを適切に判断することができる。
【００３８】
なお、予測装置１００は、上述した情報に限らず種々の情報を適宜用いて予測した評価の確信度を推定してもよい。例えば、予測装置１００は、全体として検索数の低いワードは確信度が低いものとして用いてもよい。また、例えば、予測装置１００は、行動情報の多寡に応じて確信度を変動させてもよい。例えば、予測装置１００は、行動情報の量が所定の閾値以上である場合、予測した評価の確信度を高くしてもよい。また、例えば、予測装置１００は、行動情報の量が所定の閾値未満である場合、予測した評価の確信度を低くしてもよい。例えば、予測装置１００は、行動履歴の個数や、ユーザが使用したクエリの全体の検索数に基づいて、予測した評価の確信度を推定してもよい。例えば、予測装置１００は、行動履歴の個数や、ユーザが使用したクエリの全体の検索数が少ない程０に近づき、量の増加にもとなって漸近的に１に近づくように変動する値に基づいて、予測した評価の確信度を推定してもよい。例えば、予測装置１００は、所定の割合以上のユーザが使用しているクエリや所定の割合以上のユーザが行った行動が予測対象のユーザの行動情報に含まれる場合、予測対象のユーザについて予測した評価の確信度が高くなるように確信度を推定してもよい。
【００３９】
なお、予測装置１００は、上述したように、電子商取引のサービスにおけるユーザの買い手としての評価を予測するモデルと、売り手としての評価を予測するモデルとが個別に生成される場合、各モデルを適宜用いて、ユーザの売り手としての評価を推定したり、買い手としての評価を推定したりしてもよい。この場合、予測装置１００は、予測した評価の確信度を上述したように推定してもよい。また、予測装置１００は、ユーザについて予測した所定のサービスにおける評価と、ユーザが実際に採点され付与された所定のサービスにおける評価との両方を用いて、ユーザの所定のサービスにおける評価を決定してもよい。例えば、予測装置１００は、あるユーザについて所定のサービスにおける行動や他のユーザ等に採点された回数等が所定の閾値に満たない場合、ユーザの所定のサービスにおける評価に関する情報が不足するとして、ユーザについて予測した所定のサービスにおける評価を加味してもよい。例えば、予測装置１００は、ユーザの所定のサービスにおける評価に関する情報が不足する場合、予測した評価に所定の係数（例えば、係数「α」。αは０〜１の任意の値）を乗算した値と、ユーザに実際に付与された評価に所定の係数（例えば、係数「１−α」）を乗算した値との合計値をユーザの所定のサービスにおける評価として用いてもよい。例えば、予測装置１００は、ユーザの所定のサービスにおける評価に関する情報が増えていく程、係数「α」の値を小さくすることにより、予測した評価の影響度を小さくしてもよい。これにより、予測装置１００は、ユーザの所定のサービスにおける評価に関する情報が増えていく程に、ユーザに実際に付与された評価の影響を大きくすることで、徐々に実際のユーザに付与された評価の影響を大きくすることができる。したがって、予測装置１００は、ユーザの所定のサービスにおける評価に関する情報が不足する場合であっても、予測した評価を加味することにより適切にユーザの所定のサービスにおける評価を推定することができる。
【００４０】
〔３．予測装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る予測装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る予測装置の構成例を示す図である。図３に示すように、予測装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、予測装置１００は、予測装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００４１】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
【００４２】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、行動情報記憶部１２２と、モデル情報記憶部１２３と、確信度情報記憶部１２４とを有する。
【００４３】
（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性に関する各種情報を記憶する。図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図４に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「評価（サービスＸ）」といった項目が含まれる。
【００４４】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの性別を示す。また、「評価（サービスＸ）」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザのサービスＸにおける評価を示す。
【００４５】
例えば、図４に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザの年齢は、「３０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザのサービスＸにおける評価は、「３」であることを示す。また、例えば、図４に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザの年齢は、「２０代」であり、性別は、「女性」であることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザのサービスＸにおける評価は、「５」であることを示す。
【００４６】
なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、年齢や性別に加えて他のデモグラフィック属性情報やサイコグラフィック属性情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、氏名、自宅、勤務地、興味、家族構成、収入、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。
【００４７】
（行動情報記憶部１２２）
実施形態に係る行動情報記憶部１２２は、ユーザの行動に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。図５に示す行動情報記憶部１２２には、「ユーザＩＤ」、「行動ＩＤ」、「種別」、「内容」、「日時」といった項目が含まれる。
【００４８】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。また、「行動ＩＤ」は、ユーザの行動を識別する情報を示す。また、「種別」は、対応するユーザの行動の種別に関する情報を示す。また、「内容」は、対応するユーザの行動において対象となった内容を示す。「日時」は、対応するユーザの行動が行われた日時を示す。なお、図５の例では、「日時」に記憶される情報を「ｄｔ１０」等の符号で図示するが、「日時」には、「２０１６年９月２１日２２時０１分４３秒」等の具体的な日時が記憶されるものとする。
【００４９】
例えば、図５に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、行動ＩＤ「ＡＣ１０」により識別される行動や、行動ＩＤ「ＡＣ１１」により識別される行動や、行動ＩＤ「ＡＣ１２」により識別される行動や、行動ＩＤ「ＡＣ１３」により識別される行動等を行ったことを示す。図５に示す例においてユーザＵ１は、日時ｄｔ１０にページＡのコンテンツ閲覧（行動ＡＣ１０）を行ったことを示す。また、図５に示す例においてユーザＵ１は、日時ｄｔ１１にクエリ「クエリＡ」を用いた検索（行動ＡＣ１１）を行ったことを示す。また、図５に示す例においてユーザＵ１は、日時ｄｔ１２にクエリ「クエリＢ」を用いた検索（行動ＡＣ１２）を行ったことを示す。また、図５に示す例においてユーザＵ１は、日時ｄｔ１３に商品Ａの購入（行動ＡＣ１３）を行ったことを示す。
【００５０】
なお、行動情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。また、図５では、ユーザＩＤごとに行動情報が行動情報記憶部１２２に記憶される場合を示したが、行動情報は、ユーザＩＤごとに限らず、例えば時刻順に記憶されてもよい。
【００５１】
（モデル情報記憶部１２３）
実施形態に係るモデル情報記憶部１２３は、モデルに関する情報を記憶する。例えば、モデル情報記憶部１２３は、生成処理により生成されたモデル情報を記憶する。図６は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。図６に示すモデル情報記憶部１２３は、モデル情報として、各モデルＭ１１等に対応させて「素性１」〜「素性３」等といった項目を有する。なお、図６では、モデルＭ１１のみを図示するが、モデルＭ２、Ｍ３等の複数のモデル情報が記憶されてもよい。
【００５２】
例えば、図６に示す例において、モデルＭ１１に関するモデル情報は、素性１の重みが「０．５」、素性２の重みが「−０．４」、素性３の重みが「０．２」等であることを示す。例えば、モデルの素性（特徴量）がｍ次元のベクトルで表現される場合、素性数はｍ個になり、素性１〜素性ｍの重みが記憶される。
【００５３】
なお、モデル情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々のモデル情報を記憶してもよい。
【００５４】
（確信度情報記憶部１２４）
実施形態に係る確信度情報記憶部１２４は、確信度に関する各種情報を記憶する。図７に、実施形態に係る確信度情報記憶部１２４の一例を示す。図７に示す確信度情報記憶部１２４は、「対象ＩＤ」、「対象」、「確信度」といった項目を有する。図７の例では、行動の各々に確信度が対応付けられる場合を示す。
【００５５】
「対象ＩＤ」は、確信度が対応付けられる対象を識別するための識別情報を示す。「対象」は、対象の内容、すなわち確信度が対応付けられる行動の内容を示す。「確信度」は、対象に対応付けられた確信度を示す。例えば、「確信度」は、対応する対象が行動情報に含まれる場合に予測された評価の確信度を示す。
【００５６】
例えば、図７に示す例において、対象ＩＤ「ＴＧ１０」により識別される対象である「ページＡ閲覧」の行動は、確信度「１０％」が対応付けられる。この場合、「ページＡ閲覧」の行動のみで評価を予想した場合は、予測した評価が実際の評価と一致する確率が「１０％」であることを示す。すなわち、「ページＡ閲覧」の行動が行動情報に含まれている場合は、予測される評価はばらつきが大きいことを示す。
【００５７】
例えば、図７に示す例において、対象ＩＤ「ＴＧ１１」により識別される対象である「クエリＡ」を用いた検索行動は、確信度「８０％」が対応付けられる。この場合、「クエリＡ」を用いた検索行動のみで評価を予想した場合は、予測した評価が実際の評価と一致する確率が「８０％」であることを示す。すなわち、「クエリＡ」を用いた検索行動が行動情報に含まれている場合は、予測される評価はばらつきが小さいことを示す。
【００５８】
なお、確信度情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。確信度情報記憶部１２４は、行動に限らず、素性ごとに確信度を対応付けて記憶してもよい。
【００５９】
（制御部１３０）
図３の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、予測装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（予測プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００６０】
図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、予測部１３３と、推定部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００６１】
（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１、行動情報記憶部１２２、モデル情報記憶部１２３、確信度情報記憶部１２４等から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、各種情報を外部の情報処理装置から取得してもよい。
【００６２】
例えば、取得部１３１は、インターネット上における一のユーザに関する行動情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、所定のサービス以外における一のユーザに関する行動情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、一のユーザに関する行動情報として、所定のサービスを利用していない非利用ユーザに関する行動情報を取得する。
【００６３】
例えば、取得部１３１は、一のユーザに関する行動情報として、一のユーザがインターネット上における検索に関する情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、一のユーザに関する行動情報として、一のユーザがインターネット上における検索に用いたクエリに関する情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、一のユーザに関する行動情報として、一のユーザがインターネット上におけるコンテンツの閲覧に関する情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、一のユーザに関する行動情報として、一のユーザがインターネット上における購入に関する情報を取得する。
【００６４】
図１の例では、取得部１３１は、ユーザＵ１〜Ｕ４等のサービスＸにおける評価を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０−１〜１０−４等からユーザＵ１〜Ｕ４等のサービスＸにおける評価を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０−１からユーザＵ１のサービスＸにおける評価が「３」であることを示す情報を取得する。
【００６５】
図１の例では、取得部１３１は、ユーザＵ１〜Ｕ４等のインターネット上における行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０−１〜１０−４等からユーザＵ１〜Ｕ４等のサービスＸ以外における行動情報を取得する。
【００６６】
（生成部１３２）
生成部１３２は、各種情報を生成する。例えば、生成部１３２は、他のユーザに関する行動情報と、所定のサービスにおける他のユーザの評価とに基づいて、所定のサービスにおける評価を予測するモデルを生成する。
【００６７】
図１の例では、生成部１３２は、各ユーザＵ１〜Ｕ４等のサービスＸにおける評価や各ユーザＵ１〜Ｕ４等の行動情報に基づいてモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１に各ユーザに対応付けて記憶されたサービスＸにおける評価と、行動情報記憶部１２２に各ユーザに対応付けて記憶された各ユーザの行動情報とに基づいて、サービスＸにおける評価を予測するモデルを生成する。例えば、生成部１３２は、あるユーザの行動情報が入力された場合に、そのユーザのサービスＸにおける評価を予測するモデルを生成する。
【００６８】
図１の例では、生成部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された各ユーザのサービスＸにおける評価や、行動情報記憶部１２２中に記憶された各ユーザのサービスＸ以外における行動情報に基づいて、モデルを生成する。図１の例では、生成部１３２は、モデル情報記憶部１２３に示すように、モデルＭ１を生成する。また、例えば、生成部１３２は、モデル情報記憶部１２３に示すように、モデルＭ１に関するモデル情報は、素性１の重みが「０．５」、素性２の重みが「−０．４」、素性３の重みが「０．２」等であるモデルＭ１を生成する。
【００６９】
（予測部１３３）
予測部１３３は、各種情報を予測する。例えば、予測部１３３は、インターネット上における他のユーザに関する行動情報と所定のサービスにおける他のユーザの評価とにより生成されたモデルと、取得部１３１により取得された一のユーザに関する行動情報とに基づいて、所定のサービスにおける前記一のユーザの評価を予測する。例えば、予測部１３３は、所定のサービス以外における他のユーザに関する行動情報と他のユーザの所定のサービスにおける評価とにより生成されたモデルに基づいて、所定のサービスにおける一のユーザの評価を予測する。
【００７０】
例えば、予測部１３３は、取得部１３１により取得された非利用ユーザに関する行動情報と、モデルとに基づいて、所定のサービスにおける非利用ユーザの評価を予測する。図２の例では、予測部１３３は、モデル情報記憶部１２３に記憶されたモデルＭ１に基づいて、サービスＸにおける非利用ユーザであるユーザＵ１１の評価を予測する。
【００７１】
図２の例では、予測部１３３は、ユーザＵ１１の行動情報ＡＣ１１と、モデルＭ１１とに基づいて評価を予測する。図２の例では予測部１３３は、ユーザＵ１１の行動情報ＡＣ１１と、モデル情報記憶部１２３に記憶されたモデルＭ１１とに基づいて評価を予測する。図２の例では、予測装置１００は、モデル情報記憶部１２３に記憶されたモデルＭ１１に基づいて、予測値ＳＣ１１に示すように、ユーザＵ１１のサービスＸにおける評価を「３．２」と予測する。
【００７２】
（推定部１３４）
推定部１３４は、各種情報を推定する。例えば、推定部１３４は、他のユーザに関する行動情報に基づいて、モデルにより予測される所定のサービスにおける評価に関する確信度を推定する。例えば、推定部１３４は、他のユーザに関する行動情報の各々に割り当てられた確信度に基づいて、モデルにより予測される所定のサービスにおける評価に関する確信度を推定する。
【００７３】
図２の例では、推定部１３４は、ユーザＵ１１の行動情報ＡＣ１１と、確信度情報とに基づいて予測した評価の確信度を推定する。例えば、推定部１３４は、ユーザＵ１１の行動情報ＡＣ１１と、確信度情報記憶部１２４に記憶された確信度情報とに基づいて予測した評価の確信度を推定する。図２の例では、推定部１３４は、確信度情報記憶部１２４に記憶された各行動に対応付けられた確信度に基づいて、推定値ＡＤ１１に示すように、ユーザＵ１１のサービスＸにおける評価が「３．２」である確信度を「７５％」と推定する。例えば、ユーザＵ１１の行動情報ＡＣ１１には、確信度が「８０％」と高い「クエリＡ」を用いた検索行動等が含まれるため、推定部１３４は、ユーザＵ１１のサービスＸにおける評価が「３．２」である確信度を「７５％」であると高く推定する。
【００７４】
（提供部１３５）
提供部１３５は、各種情報を提供する。例えば、提供部１３５は、端末装置１０やサービス提供装置２００に各種情報を提供する。例えば、提供部１３５は、所定のサービスにおける一のユーザの評価とモデルにより予測される所定のサービスにおける評価に関する確信度との組み合わせ情報を提供する。例えば、提供部１３５は、所定のサービスにおける一のユーザの評価とモデルにより予測される所定のサービスにおける評価に関する確信度とをサービス提供装置２００に提供する。 
【００７５】
〔４．生成処理のフロー〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る予測システム１による生成処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る生成処理の一例を示すフローチャートである。
【００７６】
図８に示すように、予測装置１００は、所定のサービスにおける複数ユーザの評価を取得する（ステップＳ１０１）。図１の例では、予測装置１００は、ユーザＵ１〜Ｕ４等の複数のユーザのサービスＸにおける評価を取得する。
【００７７】
また、予測装置１００は、複数ユーザの行動情報を取得する（ステップＳ１０２）。図１の例では、予測装置１００は、ユーザＵ１〜Ｕ４等のサービスＸ以外における行動情報を取得する。なお、ステップＳ１０２は、ステップＳ１０１より先に行われてもよいし、ステップＳ１０１とステップＳ１０２は、複数回に亘って行われてもよい。
【００７８】
その後、予測装置１００は、評価と行動情報とに基づきモデルを生成する（ステップＳ１０３）。図１の例では、予測装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された各ユーザのサービスＸにおける評価や、行動情報記憶部１２２中に記憶された各ユーザのサービスＸ以外における行動情報に基づいて、モデルを生成する。例えば、予測装置１００は、評価と行動情報とに基づいてモデルＭ１を生成する。
【００７９】
〔５．予測処理のフロー〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る予測システム１による生成処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る予測処理の一例を示すフローチャートである。
【００８０】
図９に示すように、予測装置１００は、一のユーザの行動情報を取得する（ステップＳ２０１）。図２の例では、予測装置１００は、サービスＸの非利用ユーザであるユーザＵ１１が利用する端末装置１０−１１からユーザＵ１１の行動情報を取得する。
【００８１】
また、予測装置１００は、一のユーザの所定のサービスにおける評価を予測する（ステップＳ２０２）。図２の例では、予測装置１００は、モデル情報記憶部１２３に記憶されたモデルＭ１１に基づいて、ユーザＵ１１のサービスＸにおける評価を予測する。
【００８２】
また、予測装置１００は、予測した評価の確信度を推定する（ステップＳ２０３）。図２の例では、予測装置１００は、推定したユーザＵ１１のサービスＸにおける評価の確信度を推定する。
【００８３】
そして、予測装置１００は、評価と確信度とに基づいて情報提供を行う（ステップＳ２０４）。図２の例では、予測装置１００は、サービスＸを提供するサービス提供装置２００へ、予測した評価と推定した確信度の組み合わせ情報を提供する。
【００８４】
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る予測装置１００は、取得部１３１と、予測部１３３とを有する。取得部１３１は、インターネット上における一のユーザに関する行動情報を取得する。また、予測部１３３は、インターネット上における他のユーザに関する行動情報と所定のサービスにおける他のユーザの評価とにより生成されたモデルと、取得部１３１により取得された一のユーザに関する行動情報とに基づいて、所定のサービスにおける一のユーザの評価を予測する。
【００８５】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、インターネット上における他のユーザに関する行動情報と所定のサービスにおける他のユーザの評価とにより生成されたモデルと、取得部１３１により取得された一のユーザに関する行動情報とに基づくことにより、所定のサービスにおけるユーザの評価を適切に予測することができる。
【００８６】
また、実施形態に係る予測装置１００において、取得部１３１は、所定のサービス以外における一のユーザに関する行動情報を取得する。また、予測部１３３は、所定のサービス以外における他のユーザに関する行動情報と他のユーザの所定のサービスにおける評価とにより生成されたモデルに基づいて、所定のサービスにおける一のユーザの評価を予測する。
【００８７】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、所定のサービス以外における他のユーザに関する行動情報と他のユーザの所定のサービスにおける評価とにより生成されたモデルに基づくことにより、所定のサービスにおけるユーザの評価を適切に予測することができる。
【００８８】
また、実施形態に係る予測装置１００において、取得部１３１は、一のユーザに関する行動情報として、所定のサービスを利用していない非利用ユーザに関する行動情報を取得する。また、予測部１３３は、取得部１３１により取得された非利用ユーザに関する行動情報と、モデルとに基づいて、所定のサービスにおける非利用ユーザの評価を予測する。
【００８９】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、取得された非利用ユーザに関する行動情報と、モデルとに基づいて、所定のサービスにおける非利用ユーザの評価を予測することにより、所定のサービスを利用していないユーザの所定のサービスにおける評価を適切に予測することができる。
【００９０】
また、実施形態に係る予測装置１００は、推定部１３４を有する。推定部１３４は、他のユーザに関する行動情報に基づいて、モデルにより予測される所定のサービスにおける評価に関する確信度を推定する。
【００９１】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、他のユーザに関する行動情報に基づいて、モデルにより予測される所定のサービスにおける評価に関する確信度を推定することにより、予測された評価の確信度に関する情報を適切に推定することができる。
【００９２】
また、実施形態に係る予測装置１００において、推定部１３４は、他のユーザに関する行動情報の各々に割り当てられた確信度に基づいて、モデルにより予測される所定のサービスにおける評価に関する確信度を推定する。
【００９３】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、他のユーザに関する行動情報の各々に割り当てられた確信度に基づいて、モデルにより予測される所定のサービスにおける評価に関する確信度を推定することにより、予測された評価の確信度に関する情報を適切に推定することができる。
【００９４】
また、実施形態に係る予測装置１００は、提供部１３５を有する。提供部１３５は、所定のサービスにおける一のユーザの評価とモデルにより予測される所定のサービスにおける評価に関する確信度との組み合わせ情報を提供する。
【００９５】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、所定のサービスにおける一のユーザの評価とモデルにより予測される所定のサービスにおける評価に関する確信度との組み合わせ情報を提供することにより、予測された評価がどの程度の確信度かを併せて把握することができる。
【００９６】
また、実施形態に係る予測装置１００において、取得部１３１は、一のユーザに関する行動情報として、一のユーザがインターネット上における検索に関する情報を取得する。
【００９７】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、一のユーザに関する行動情報として、一のユーザがインターネット上における検索に関する情報を取得することにより、所定のサービスにおけるユーザの評価を適切に予測することができる。
【００９８】
また、実施形態に係る予測装置１００において、取得部１３１は、一のユーザに関する行動情報として、一のユーザがインターネット上における検索に用いたクエリに関する情報を取得する。
【００９９】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、一のユーザに関する行動情報として、一のユーザがインターネット上における検索に用いたクエリに関する情報を取得することにより、所定のサービスにおけるユーザの評価を適切に予測することができる。
【０１００】
また、実施形態に係る予測装置１００において、取得部１３１は、一のユーザに関する行動情報として、一のユーザがインターネット上におけるコンテンツの閲覧に関する情報を取得する。
【０１０１】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、一のユーザに関する行動情報として、一のユーザがインターネット上におけるコンテンツの閲覧に関する情報を取得することにより、所定のサービスにおけるユーザの評価を適切に予測することができる。
【０１０２】
また、実施形態に係る予測装置１００において、取得部１３１は、一のユーザに関する行動情報として、一のユーザがインターネット上における購入に関する情報を取得する。
【０１０３】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、一のユーザに関する行動情報として、一のユーザがインターネット上における購入に関する情報を取得することにより、所定のサービスにおけるユーザの評価を適切に予測することができる。
【０１０４】
また、実施形態に係る予測装置１００は、生成部１３２を有する。生成部１３２は、他のユーザに関する行動情報と、所定のサービスにおける他のユーザの評価とに基づいて、所定のサービスにおける評価を予測するモデルを生成する。
【０１０５】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、他のユーザに関する行動情報と、所定のサービスにおける他のユーザの評価とに基づいて、所定のサービスにおける評価を予測するモデルを生成することにより、そのモデルを用いて所定のサービスにおけるユーザの評価を適切に予測することができる。
【０１０６】
〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る予測装置１００は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１０は、予測装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１０７】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１０８】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【０１０９】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１１０】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１１１】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る予測装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１１２】
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１１３】
〔８．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１１４】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１１５】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１１６】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１１７】
１  予測システム
１００  予測装置
１２１  ユーザ情報記憶部
１２２  行動情報記憶部
１２３  モデル情報記憶部
１２４  確信度情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  生成部
１３３  予測部
１３４  推定部
１３５  提供部
１０  端末装置
２００  サービス提供装置
Ｎ  ネットワーク
【図１】
2018067059.tif 000003
【図２】
2018067059.tif 000004
【図３】
2018067059.tif 000005
【図４】
2018067059.tif 000006
【図５】
2018067059.tif 000007
【図６】
2018067059.tif 000008
【図７】
2018067059.tif 000009
【図８】
2018067059.tif 000010
【図９】
2018067059.tif 000011
【図１０】
2018067059.tif 000012