(57)【要約】【課題】デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていないユーザのデモグラフィック情報を推定できるデモグラフィック情報推定装置及びその方法を提供すること。【解決手段】デモグラフィック情報推定装置１０は、特定検索ログ抽出部１４５により、デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていないユーザの識別ＩＤに対応する検索ログを抽出し、第２集計部１４６により、特定検索ログ抽出部１４５により抽出されたユーザの識別ＩＤのそれぞれに対して、該識別ＩＤに対応するクエリのデモグラフィック分布情報の値を、デモグラフィック情報の要素毎に集計し、推定部１４７により、第２集計部１４６が集計したユーザの識別ＩＤのそれぞれの集計値で、所定の条件を満たすデモグラフィック情報の要素に対応する特性を、特定検索ログ抽出部１４５により抽出された識別ＩＤに対応するユーザの特性と推定する。【選択図】図１
2011096099.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ端末を利用するユーザの特性を分類する複数の要素から構成されるデモグラフィック情報を推定するデモグラフィック情報推定装置であって、
不特定のユーザが使用する各々の前記ユーザ端末より、Ｗｅｂページの検索を行う検索エンジンに入力されたクエリと、該クエリを入力した前記ユーザの識別情報と、を関連付けて検索ログとして記憶する検索ログ記憶手段と、
前記デモグラフィック情報の前記複数の要素の全てと関連付けられている前記ユーザの識別情報と、該デモグラフィック情報の前記複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていない前記ユーザの識別情報と、を記憶するユーザ情報記憶手段と、
前記検索ログ記憶手段に記憶されている前記検索ログに含まれる前記クエリと、該クエリに対応する前記ユーザの識別情報に関連付けられているデモグラフィック情報とに基づいて、前記クエリ毎に、該クエリと関連付けられるデモグラフィック情報の要素の値を、該要素毎に集計する第１集計手段と、
前記第１集計手段により集計した前記要素毎の集計値をデモグラフィック分布情報として記憶する分布情報記憶手段と、
前記検索ログ記憶手段に記憶されている検索ログから、前記デモグラフィック情報の前記複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていない前記ユーザの識別情報に対応する前記検索ログを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記ユーザの識別情報のそれぞれに対して、該識別情報に対応する前記クエリの前記デモグラフィック分布情報の値を、前記デモグラフィック情報の要素毎に集計する第２集計手段と、
前記第２集計手段により集計された前記ユーザの識別情報のそれぞれの集計値で、所定の条件を満たすデモグラフィック情報の要素に対応する特性を、前記抽出手段により抽出された前記ユーザの識別情報に対応する前記ユーザの特性と推定する推定手段と、を備えるデモグラフィック情報推定装置。
【請求項２】
デモグラフィック情報推定装置が、ユーザ端末を利用するユーザの特性を分類する複数の要素から構成されるデモグラフィック情報を推定するデモグラフィック情報推定方法であって、
不特定のユーザが使用する各々の前記ユーザ端末より、Ｗｅｂページの検索を行う検索エンジンに入力されたクエリと、該クエリを入力した前記ユーザの識別情報と、を関連付けて検索ログとして、前記デモグラフィック情報推定装置が備える検索ログ記憶手段に記憶させる検索ログ記憶ステップと、
前記デモグラフィック情報の前記複数の要素の全てと関連付けられている前記ユーザの識別情報と、該デモグラフィック情報の前記複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていない前記ユーザの識別情報と、を前記デモグラフィック情報推定装置が備えるユーザ情報記憶手段に記憶させるユーザ情報記憶ステップと、
前記検索ログ記憶手段に記憶されている前記検索ログに含まれる前記クエリと、該クエリに対応する前記ユーザの識別情報に関連付けられているデモグラフィック情報とに基づいて、前記クエリ毎に、該クエリと関連付けられているデモグラフィック情報の要素の値を、該要素毎に集計する第１集計ステップと、
前記第１集計ステップにより集計した前記要素毎の集計値をデモグラフィック分布情報として前記デモグラフィック情報推定装置が備える分布情報記憶手段に記憶させる分布情報記憶ステップと、
前記検索ログ記憶手段に記憶されている検索ログから、前記デモグラフィック情報の前記複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていない前記ユーザの識別情報に対応する前記検索ログを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された前記ユーザの識別情報のそれぞれに対して、該識別情報に対応する前記クエリの前記デモグラフィック分布情報の値を、前記デモグラフィック情報の要素毎に集計する第２集計ステップと、
前記第２集計ステップにより集計された前記ユーザの識別情報のそれぞれの集計値で、所定の条件を満たすデモグラフィック情報の要素に対する特性を、前記抽出ステップにより抽出された前記ユーザの識別情報に対応する前記ユーザの特性と推定する推定手段と、を備えるデモグラフィック推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デモグラフィック情報推定装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ネットワークに接続された端末を利用する複数のユーザの情報、すなわち、デモグラフィック情報を統計的に処理して、マーケティングに役立てる手法が提案されている。
例えば、Ｗｅｂ物販サイトに対するユーザ端末のアクセス履歴と購入履歴とを記憶し、このアクセス履歴と購入履歴とに基づいて、物販対象商品の販売数予測を行うマーケティングシステムが提案されている（特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１で提案されるマーケティングシステムでは、Ｗｅｂ物販サイトに対してアクセスしたユーザ端末を利用するユーザのデモグラフィック情報を利用して、限定された属性における販売促進対象商品を特定する。
【０００４】
具体的には、特許文献１で提案されるマーケティングシステムは、Ｗｅｂ物販サイトにおけるユーザ端末からのアクセス履歴と、購入履歴とから解析して得た、時系列相関係数、１次回帰係数、時系列相関係数周期関数に基づいて、相関周期、相関持続時間、相関レベル等を算出する。続いて、このマーケティングシステムは、相関周期、相関持続時間、相関レベルに基づいて、ユーザ端末を利用する各ユーザを点数化するとともに、各ユーザのデモグラフィック情報に基づいて、デモグラフィック毎に各ユーザを分類する。続いて、このマーケティングシステムは、デモグラフィック毎に分類されたユーザの、商品に対するアクセス頻度及び購入頻度を算出する。続いて、このマーケティングシステムは、アクセス頻度及び購入頻度の高い商品順に、デモグラフィック毎の嗜好商品順位を決定することで、販売促進対象商品を特定する。
【０００５】
このように、特許文献１で提案されるマーケティングシステムは、Ｗｅｂ物販サイトにおけるユーザ端末からのアクセス履歴と、購入履歴と、ユーザ端末を利用するユーザのデモグラフィック情報とから、デモグラフィック毎に商品販売予測を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−１５７３９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１で提案されるマーケティングシステムでは、ユーザ端末を利用するユーザに、デモグラフィック情報が関連付けられていることを前提として、デモグラフィック毎に商品販売予測を行っている。このため、デモグラフィック情報が関連付けられていないユーザが利用するユーザ端末から、Ｗｅｂ物販サイトに対する、アクセス履歴及び購入履歴を取得できたとしても、このアクセス履歴及び購入履歴に基づいて商品販売予測を行うことはできなかった。
【０００８】
本発明は、デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていないユーザのデモグラフィック情報を推定できるデモグラフィック情報推定装置及びその方法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】
【０００９】
（１）  ユーザ端末を利用するユーザの特性を分類する複数の要素から構成されるデモグラフィック情報を推定するデモグラフィック情報推定装置であって、不特定のユーザが使用する各々の前記ユーザ端末より、Ｗｅｂページの検索を行う検索エンジンに入力されたクエリと、該クエリを入力した前記ユーザの識別情報と、を関連付けて検索ログとして記憶する検索ログ記憶手段と、前記デモグラフィック情報の前記複数の要素の全てと関連付けられている前記ユーザの識別情報と、該デモグラフィック情報の前記複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていない前記ユーザの識別情報と、を記憶するユーザ情報記憶手段と、前記検索ログ記憶手段に記憶されている前記検索ログに含まれる前記クエリと、該クエリに対応する前記ユーザの識別情報に関連付けられているデモグラフィック情報とに基づいて、前記クエリ毎に、該クエリと関連付けられるデモグラフィック情報の要素の値を、該要素毎に集計する第１集計手段と、前記第１集計手段により集計した前記要素毎の集計値をデモグラフィック分布情報として記憶する分布情報記憶手段と、前記検索ログ記憶手段に記憶されている検索ログから、前記デモグラフィック情報の前記複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていない前記ユーザの識別情報に対応する前記検索ログを抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記ユーザの識別情報のそれぞれに対して、該識別情報に対応する前記クエリの前記デモグラフィック分布情報の値を、前記デモグラフィック情報の要素毎に集計する第２集計手段と、前記第２集計手段により集計された前記ユーザの識別情報のそれぞれの集計値で、所定の条件を満たすデモグラフィック情報の要素に対応する特性を、前記抽出手段により抽出された前記ユーザの識別情報に対応する前記ユーザの特性と推定する推定手段と、を備えるデモグラフィック情報推定装置。
【００１０】
（１）のデモグラフィック情報推定装置は、第１集計手段により、クエリ毎に、該クエリと関連付けられるデモグラフィック情報の要素の値を、該要素毎に集計し、分布情報記憶手段により、第１集計手段が集計した要素毎の集計値をデモグラフィック分布情報として記憶する。また、このデモグラフィック情報推定装置は、抽出手段により、デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていないユーザの識別情報に対応する検索ログを抽出し、第２集計手段により、抽出手段により抽出されたユーザの識別情報のそれぞれに対して、該識別情報に対応するクエリのデモグラフィック分布情報の値を、デモグラフィック情報の要素毎に集計し、推定手段により、第２集計手段が集計したユーザの識別情報のそれぞれの集計値で、所定の条件を満たすデモグラフィック情報の要素に対応する特性を、抽出手段により抽出されたユーザの識別情報に対応するユーザの特性と推定する。
【００１１】
このように、デモグラフィック情報推定装置は、不特定ユーザが使用したクエリに対するデモグラフィック分布情報を生成するので、クエリとデモグラフィック情報とを統計的に関連付けることができる。そして、このデモグラフィック情報推定装置は、デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部と識別情報とが関連付けられていないユーザが使用したクエリのデモグラフィック分布情報を集計し、この集計値により、このユーザのデモグラフィック情報を推定するので、デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていないユーザの特性、すなわち、デモグラフィック情報を推定できる。
【００１２】
（２）  デモグラフィック情報推定装置が、ユーザ端末を利用するユーザの特性を分類する複数の要素から構成されるデモグラフィック情報を推定するデモグラフィック情報推定方法であって、不特定のユーザが使用する各々の前記ユーザ端末より、Ｗｅｂページの検索を行う検索エンジンに入力されたクエリと、該クエリを入力した前記ユーザの識別情報と、を関連付けて検索ログとして、前記デモグラフィック情報推定装置が備える検索ログ記憶手段に記憶させる検索ログ記憶ステップと、前記デモグラフィック情報の前記複数の要素の全てと関連付けられている前記ユーザの識別情報と、該デモグラフィック情報の前記複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていない前記ユーザの識別情報と、を前記デモグラフィック情報推定装置が備えるユーザ情報記憶手段に記憶させるユーザ情報記憶ステップと、前記検索ログ記憶手段に記憶されている前記検索ログに含まれる前記クエリと、該クエリに対応する前記ユーザの識別情報に関連付けられているデモグラフィック情報とに基づいて、前記クエリ毎に、該クエリと関連付けられているデモグラフィック情報の要素の値を、該要素毎に集計する第１集計ステップと、前記第１集計ステップにより集計した前記要素毎の集計値をデモグラフィック分布情報として前記デモグラフィック情報推定装置が備える分布情報記憶手段に記憶させる分布情報記憶ステップと、前記検索ログ記憶手段に記憶されている検索ログから、前記デモグラフィック情報の前記複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていない前記ユーザの識別情報に対応する前記検索ログを抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにより抽出された前記ユーザの識別情報のそれぞれに対して、該識別情報に対応する前記クエリの前記デモグラフィック分布情報の値を、前記デモグラフィック情報の要素毎に集計する第２集計ステップと、前記第２集計ステップにより集計された前記ユーザの識別情報のそれぞれの集計値で、所定の条件を満たすデモグラフィック情報の要素に対する特性を、前記抽出ステップにより抽出された前記ユーザの識別情報に対応する前記ユーザの特性と推定する推定手段と、を備えるデモグラフィック推定方法。
【００１３】
この方法によれば、（１）に係る発明と同様の効果を奏する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、デモグラフィック情報が関連付けられていないユーザのデモグラフィック情報を推定できるデモグラフィック情報推定装置及び方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態に係るデモグラフィック情報推定装置１０が適用されたデモグラフィック情報推定システム１の全体構成図である。
【図２】本実施形態に係る検索ログＤＢ１３１を示す図である。
【図３】本実施形態に係るユーザＤＢ１３２を示す図である。
【図４】本実施形態に係る分布情報ＤＢ１３３を示す図である。
【図５】本実施形態のデモグラフィック情報推定装置１０により、デモグラフィック情報が関連付けられていないユーザのデモグラフィック情報を推定する処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１７】
本実施形態は、コンピュータ及びその周辺装置に適用される。本実施形態における各部は、コンピュータ及びその周辺装置が備えるハードウェア並びに当該ハードウェアを制御するソフトウェアによって構成される。
【００１８】
上記ハードウェアには、制御部としてのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）の他、記憶部、通信装置、表示装置及び入力装置が含まれる。記憶部としては、例えば、メモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ：Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ等）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）及び光ディスク（ＣＤ：Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ、ＤＶＤ：Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ等）ドライブが挙げられる。通信装置としては、例えば、各種有線及び無線インターフェース装置が挙げられる。表示装置としては、例えば、液晶ディスプレイやプラズマディスプレイ等の各種ディスプレイが挙げられる。入力装置としては、例えば、キーボード及びポインティング・デバイス（マウス、トラッキングボール等）が挙げられる。
【００１９】
上記ソフトウェアには、上記ハードウェアを制御するコンピュータ・プログラムやデータが含まれる。コンピュータ・プログラムやデータは、記憶部により記憶され、制御部により適宜実行、参照される。また、コンピュータ・プログラムやデータは、通信回線を介して配布されることも可能であり、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ可読媒体に記録して配布されることも可能である。
【００２０】
図１は、本実施形態に係るデモグラフィック情報推定装置１０が適用されたデモグラフィック情報推定システム１の全体構成図である。
【００２１】
デモグラフィック情報推定システム１は、デモグラフィック情報推定装置１０と、不特定のユーザが使用する各々のユーザ端末２０と、を備える。
【００２２】
デモグラフィック情報推定装置１０は、ネットワークＮを介して、ユーザ端末２０と接続可能である。
デモグラフィック情報推定装置１０は、このデモグラフィック情報推定装置１０の操作者から直接的な入力を受け付ける操作部１１と、このデモグラフィック情報推定装置１０の機能に関する情報を表示する表示部１２と、デモグラフィック情報推定装置１０として機能させるための各種プログラム（図示省略）及び本発明の機能を実行するプログラム（図示省略）等を記憶する記憶部１３と、デモグラフィック情報推定装置１０に係る各機能を統括的に制御する制御部１４と、を備える。
【００２３】
操作部１１は、例えば、キーボード及びポインティング・デバイス（マウス、トラッキングボール等）により実装される。
表示部１２は、例えば、液晶ディスプレイやプラズマディスプレイ等の各種ディスプレイにより実装される。
【００２４】
記憶部１３は、上述の各種プログラムの他に、Ｗｅｂページの検索に用いられた検索ログを記憶する検索ログ記憶手段としての検索ログＤＢ１３１と、ユーザ端末２０を使用するユーザに係る情報を記憶するユーザ情報記憶手段としてのユーザＤＢ１３２と、検索ログに含まれるクエリのデモグラフィック分布情報を記憶する分布情報記憶手段としての分布情報ＤＢ１３３と、を備える。
【００２５】
図２は、本実施形態に係る検索ログＤＢ１３１を示す図である。検索ログＤＢ１３１は、ユーザ端末２０より、Ｗｅｂページの検索を行う検索エンジンに入力されたクエリと、このクエリを入力したユーザの識別情報と、を関連付けて検索ログとして記憶する。この検索ログＤＢ１３１は、検索に用いられたクエリを示すクエリ１３１Ａと、クエリを使用したユーザの識別情報としての識別ＩＤを示す識別ＩＤ１３１Ｂと、を含む。
【００２６】
図３は、本実施形態に係るユーザＤＢ１３２を示す図である。ユーザＤＢ１３２は、ユーザ端末２０を使用するユーザの識別ＩＤを記憶する。また、ユーザＤＢ１３２は、ユーザの識別ＩＤにデモグラフィック情報の複数の要素の全てが関連付けられている場合には、この識別ＩＤとデモグラフィック情報とを記憶する。このユーザＤＢ１３２は、ユーザの識別ＩＤを示す識別ＩＤ１３２Ａと、デモグラフィック情報を示すデモグラフィック情報１３２Ｂと、を含む。これらのデモグラフィック情報は、ユーザ端末２０のＣｏｏｋｉｅから予め抽出され、このユーザＤＢ１３２に記憶されるものである。また、ユーザＤＢ１３２は、ユーザの識別ＩＤにデモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていない場合には、この識別ＩＤと、この識別ＩＤに関連付けられているデモグラフィック情報の要素とを記憶する。
【００２７】
デモグラフィック情報とは、ユーザの特性を示す情報の集合であり、性別、年齢、住所、職業といった特性情報である。ユーザＤＢ１３２のデモグラフィック情報１３２Ｂには、これらの特性情報それぞれに対応する複数の要素（分類値）が含まれている。また、これらの要素の値は、ユーザのデモグラフィックに対応する場合は１に、対応しない場合は０に設定されている。このように、デモグラフィック情報１３２Ｂは、値が１又は０のいずれかである複数の要素から構成されている。また、ユーザの特性情報が不明である場合には、この特性情報の値は、Ｎｕｌｌ値に設定されている。なお、本実施形態では、ユーザの特性情報が不明である場合には、この特性情報の値は、Ｎｕｌｌ値に設定されていることとしたが、これに限らず、０に設定してもよい。
【００２８】
例えば、デモグラフィック情報１３２Ｂには、年齢情報として、１０代を示す要素、２０代を示す要素、３０代を示す要素といった複数の要素が対応付けられており、ユーザが２０代の場合には、２０代を示す要素の値が１、それ以外の年代を示す要素が０に設定される。また、ユーザの年齢情報が不明、すなわち、識別ＩＤに年齢情報が関連付けられていない場合には、このユーザの識別ＩＤに対応する年齢情報を示す要素の全てがＮｕｌｌ値に設定される。
【００２９】
図４は、本実施形態に係る分布情報ＤＢ１３３を示す図である。分布情報ＤＢ１３３は、検索に用いられたクエリに対応付けられるデモグラフィック情報を構成する複数の要素それぞれの値を、デモグラフィック情報を構成する要素毎に集計した値、すなわち、デモグラフィック分布情報を記憶する。この分布情報ＤＢ１３３は、検索に用いられたクエリを示すクエリ１３３Ａと、集計値、すなわち、デモグラフィック分布情報を示すデモグラフィック分布１３３Ｂと、を含む。
【００３０】
図１に戻り、制御部１４は、ＣＰＵ等により構成されており、デモグラフィック情報推定装置１０の各処理動作の制御や情報の通信制御を行う。この制御部１４は、検索ログ抽出部１４１と、検索ログ記憶制御部１４２と、第１集計手段としての第１集計部１４３と、集計結果記憶制御部１４４と、抽出手段としての特定検索ログ抽出部１４５と、第２集計手段としての第２集計部１４６と、推定手段としての推定部１４７と、を備える。
【００３１】
検索ログ抽出部１４１は、ユーザ端末２０から、検索ログを抽出する。より具体的には、検索ログ抽出部１４１は、ユーザ端末２０から、検索ログを含むＣｏｏｋｉｅを抽出する。なお、本実施形態では、検索ログ抽出部１４１は、Ｃｏｏｋｉｅに含まれる検索ログを抽出することとしたが、これに限らない。例えば、セッションログやクリックログに検索ログを記憶させておいて、検索ログ抽出部１４１は、これらのログから検索ログを抽出してもよい。
【００３２】
検索ログ記憶制御部１４２は、検索ログ抽出部１４１により抽出された検索ログを検索ログＤＢ１３１に記憶させる。ここで、検索ログ記憶制御部１４２は、検索ログに含まれるクエリで、１回の検索において複数のクエリが使用されている場合には、複数のクエリのそれぞれと、ユーザの識別ＩＤを関連付けて検索ログＤＢ１３１に記憶させる。つまり、１回の検索において、クエリに「Ａ」と「Ｂ」とが使用され、識別ＩＤが「００００」である場合には、検索ログ記憶制御部１４２は、クエリとして「Ａ」、識別ＩＤとして「００００」を検索ログＤＢ１３１に記憶させ、さらに、クエリとして「Ｂ」、識別ＩＤとして「００００」を検索ログＤＢ１３１に記憶させる。
【００３３】
第１集計部１４３は、検索ログに含まれるクエリと、このクエリに対応するユーザの識別ＩＤに関連付けられているデモグラフィック情報とに基づいて、クエリ毎に、クエリと関連付けられるデモグラフィック情報の要素の値を、この要素毎に集計する。
【００３４】
具体的には、第１集計部１４３は、ユーザＤＢ１３２を参照して、デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部が関連付けられている識別ＩＤを抽出する。続いて、第１集計部１４３は、検索ログＤＢ１３１より、この抽出された識別ＩＤに一致する識別ＩＤの検索ログを抽出する。続いて、第１集計部１４３は、抽出された検索ログのクエリに関連付けられるデモグラフィック情報を、デモグラフィック情報を構成する要素毎に集計する。
【００３５】
ここで、デモグラフィック情報を構成する要素の値は、１又は０である。例えば、デモグラフィック情報としてユーザの年齢区分（１０代、２０代・・・）が含まれ、クエリ「Ａ」が検索に複数回使用されている場合には、第１集計部１４３は、クエリ「Ａ」の使用された回数を、年齢区分を示す要素毎に集計する。
【００３６】
集計結果記憶制御部１４４は、第１集計部１４３により集計された値をデモグラフィック分布情報として分布情報ＤＢ１３３に記憶させる。
【００３７】
特定検索ログ抽出部１４５は、検索ログＤＢ１３１に記憶されている検索ログから、デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていないユーザの識別ＩＤに対応する検索ログを抽出する。具体的には、特定検索ログ抽出部１４５は、ユーザＤＢ１３２を参照して、デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていない識別ＩＤを抽出する。続いて、特定検索ログ抽出部１４５は、検索ログＤＢ１３１より、この抽出された識別ＩＤに一致する識別ＩＤの検索ログを抽出する。
【００３８】
第２集計部１４６は、特定検索ログ抽出部１４５により抽出されたユーザの識別ＩＤのそれぞれに対して、この識別ＩＤに対応するクエリのデモグラフィック分布情報の値を、デモグラフィック情報の要素毎に集計する。具体的には、第２集計部１４６は、特定検索ログ抽出部１４５により抽出された識別ＩＤ毎に、分布情報ＤＢ１３３から、この識別ＩＤに関連付けられるクエリのデモグラフィック分布情報を抽出する。続いて、第２集計部１４６は、抽出したデモグラフィック分布情報に含まれるデモグラフィック分布の値を、デモグラフィック情報の要素毎に集計する。
【００３９】
推定部１４７は、第２集計部１４６により集計されたユーザの識別ＩＤのそれぞれの集計値で、所定の条件を満たすデモグラフィック情報の要素に対応する特性を、特定検索ログ抽出部１４５により抽出されたユーザの識別ＩＤに対応するユーザの特性と推定する。具体的には、第２集計部１４６により集計されたデモグラフィック分布の集計値は、デモグラフィック情報を構成する要素毎に集計されている。推定部１４７は、同一の特性情報に対応する複数の要素の集計値の中で、最も値が高い要素に対応する特性をユーザの特性と推定する。
【００４０】
なお、本実施形態では、推定部１４７は、同一の特定情報に対する複数の要素の集計値の中で、最も値が高い要素に対応する特性をユーザの特性と推定したが、これに限らない。例えば、デモグラフィック情報推定装置１０に、特性毎に使用頻度が異なるクエリと、この特性とを関連付けて記憶する辞書テーブルを備え、推定部１４７は、複数の要素の集計値の中で、値が相対的に高い要素が複数ある場合に、これらの要素に対応する特性と関連付けられているクエリを辞書テーブルより抽出する。そして、推定部１４７は、抽出したクエリがユーザが使用しているクエリに含まれていたり、使用頻度が高い場合に、抽出したクエリに対応する特性をユーザの特性と推定してもよい。このようにすることで、デモグラフィック情報推定装置１０は、単に値が高い要素に基づいてユーザの特性を推定するだけでなく、辞書も用いてユーザの特性を推定するので、推定の精度を高めることができる。
【００４１】
デモグラフィック情報にユーザの年齢区分が含まれている場合の推定部１４７の処理について説明する。年齢情報を示す要素の全てがＮｕｌｌ値に設定されているデモグラフィック情報に対応する識別ＩＤに対して、第２集計部１４６によりデモグラフィック分布が集計されているとする。集計されたデモグラフィック分布のうち、年齢区分に対応する要素の集計値が、１０代＝３４、２０代＝７９、３０代＝２８、４０代＝８、５０代以上＝２１である場合、推定部１４７は、集計値が最も高い要素、すなわち、２０代を、この識別ＩＤに対応するデモグラフィック情報と推定する。
【００４２】
次にデモグラフィック情報推定装置１０の処理について説明する。図５は、本実施形態のデモグラフィック情報推定装置１０により、デモグラフィック情報が関連付けられていないユーザのデモグラフィック情報を推定する処理の流れを示すフローチャートである。
【００４３】
ステップＳ１では、制御部１４（検索ログ抽出部１４１）は、ユーザ端末２０より、検索ログを抽出する。
ステップＳ２では、制御部１４（検索ログ記憶制御部１４２）は、ステップＳ１にて抽出された検索ログを検索ログＤＢ１３１に記憶させる。
【００４４】
ステップＳ３では、制御部１４（第１集計部１４３）は、ユーザＤＢ１３２を参照して、デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部が関連付けられている識別ＩＤを抽出する。
ステップＳ４では、制御部１４（第１集計部１４３）は、ステップＳ３にて抽出された識別ＩＤに対応する検索ログを検索ログＤＢ１３１より抽出する。
【００４５】
ステップＳ５では、制御部１４（第１集計部１４３）は、ステップＳ４にて抽出された検索ログに含まれるクエリに関連付けられるデモグラフィック情報を集計する。具体的には、制御部１４（第１集計部１４３）は、クエリに関連付けられるデモグラフィック情報を、デモグラフィック情報を構成する要素毎に集計する。
ステップＳ６では、制御部１４（集計結果記憶制御部１４４）は、ステップＳ５にて集計された値をクエリ毎のデモグラフィック分布情報として、分布情報ＤＢ１３３に記憶させる。
【００４６】
ステップＳ７では、制御部１４（特定検索ログ抽出部１４５）は、ユーザＤＢ１３２を参照して、デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていない識別ＩＤを抽出する。ここで抽出される識別ＩＤは、１又は複数存在するものとする。
ステップＳ８では、制御部１４（特定検索ログ抽出部１４５）は、ステップＳ７にて抽出された識別ＩＤに対応する検索ログを検索ログＤＢ１３１より抽出する。
【００４７】
ステップＳ９では、制御部１４（第２集計部１４６）は、ステップＳ７にて抽出された識別ＩＤ毎に、分布情報ＤＢ１３３から、デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部に関連付けられていない識別ＩＤに対応するデモグラフィック分布情報を抽出する。具体的には、制御部１４（第２集計部１４６）は、ステップＳ７にて抽出された識別ＩＤに対応するユーザが使用したクエリを、ステップＳ８にて抽出された検索ログから抽出し、抽出したクエリに対応するデモグラフィック分布情報を、分布情報ＤＢ１３３から抽出する。
【００４８】
ステップＳ１０では、制御部１４（第２集計部１４６）は、ステップＳ９にて抽出されたデモグラフィック分布情報を集計する。具体的には、制御部１４（第２集計部１４６）は、抽出したデモグラフィック分布情報に含まれるデモグラフィック分布の値を、デモグラフィック情報の要素毎に集計する。
【００４９】
ステップＳ１１では、制御部１４（推定部１４７）は、ステップＳ１０にて集計された値において、同一の特性情報に対応する複数の要素のそれぞれの集計値の中で、最も値が高い要素の特性を、ユーザの特性と推定する。
【００５０】
本実施形態によれば、デモグラフィック情報推定装置１０は、第１集計部１４３により、クエリ毎に、該クエリと関連付けられるデモグラフィック情報の要素の値を、この要素毎に集計し、分布情報ＤＢ１３３により、第１集計部１４３が集計した値をデモグラフィック分布情報として記憶する。また、このデモグラフィック情報推定装置１０は、特定検索ログ抽出部１４５により、デモグラフィック情報の要素の少なくとも一部が関連付けられていないユーザの識別ＩＤに対応する検索ログを抽出し、第２集計部１４６により、特定検索ログ抽出部１４５により抽出されたユーザの識別ＩＤのそれぞれに対して、この識別ＩＤに対応するクエリのデモグラフィック分布情報の値を、デモグラフィック情報の要素毎に集計し、推定部１４７により、第２集計部１４６が集計したユーザの識別情報のそれぞれの集計値で、所定の条件を満たすデモグラフィック情報の要素に対応する特性を、特定検索ログ抽出部１４５により抽出されたユーザの識別ＩＤに対応するユーザの特性と推定する。
【００５１】
このように、デモグラフィック情報推定装置１０は、不特定ユーザが使用したクエリに対するデモグラフィック分布情報を生成するので、クエリとデモグラフィック情報とを統計的に関連付けることができる。そして、このデモグラフィック情報推定装置１０は、デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部と識別情報とが関連付けられていないユーザが使用したクエリのデモグラフィック分布情報を集計し、この集計値により、このユーザの特性を推定するので、デモグラフィック情報の複数の要素の少なくとも一部が関連付けられていないユーザの特性、すなわち、デモグラフィック情報を推定できる。
【００５２】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【符号の説明】
【００５３】
１  デモグラフィック情報推定システム
１０  デモグラフィック情報推定装置
１１  操作部
１２  表示部
１３  記憶部
１４  制御部
２０  ユーザ端末
１３１  検索ログＤＢ
１３２  ユーザＤＢ
１３３  分布情報ＤＢ
１４１  検索ログ抽出部
１４２  検索ログ記憶制御部
１４３  第１集計部
１４４  集計結果記憶制御部
１４５  特定検索ログ抽出部
１４６  第２集計部
１４７  推定部
Ｎ  ネットワーク
【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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