(57)【要約】【課題】キャンペーンの口コミによる波及効果を考慮して、キャンペーン対象ユーザの母集団からキャンペーン対象ユーザを選定するキャンペーン方法およびシステムを提供する。【解決手段】母集団抽出部１０２は、キャンペーンの範囲に属するユーザをユーザDB３からキャンペーン対象ユーザの母集団として抽出する。知人数取得部１０３は、母集団に属するキャンペーン対象ユーザの知人数を取得する。次数分布生成部１０４は、知人数を次数として、次数とその割合との関係を表す次数分布を生成する。選定方式決定部１０５は、次数分布に基づいて、キャンペーンを実施するキャンペーン対象ユーザの選定方式を、「ランダム方式」または次数の高いユーザを優先的に選定する「次数優先方式」のいずれかに決定する。キャンペーン対象ユーザ選定部１０６は、キャンペーン対象ユーザの母集団から、前記決定された選定方式に基づいてキャンペーン対象ユーザを選定する。【選択図】図２
2011048642.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ群からキャンペーン対象ユーザの母集団を抽出し、その中からキャンペーン対象ユーザを選定してキャンペーンを実施するキャンペーンシステムにおいて、
キャンペーンの範囲を設定する手段と、
キャンペーン範囲のユーザをキャンペーン対象ユーザの母集団として抽出する手段と、
前記キャンペーン対象ユーザの知人数を取得する手段と、
前記知人数を次数として、その割合の分布を表す次数分布を生成する手段と、
前記次数分布に基づいて、キャンペーン対象ユーザの選定方式を、母集団から任意に選定するランダム方式および次数の高いユーザを優先的に選定する次数優先方式のいずれかに決定する手段と、
前記キャンペーン対象ユーザの母集団から、前記決定された選定方式に基づいてキャンペーン対象ユーザを選定する手段とを具備し、
前記選定方式を決定する手段は、次数の増加に対するユーザ数の割合の減少率が所定の閾値よりも高ければ次数優先方式を採択し、低ければランダム方式を採用することを特徴とするキャンペーンシステム。
【請求項２】
前記次数分布が次数kとユーザの割合p(k)との関係であって次式(1)で与えられるとき、前記選定方式を決定する手段は、べき指数γが所定の閾値よりも高ければ次数優先方式を採用し、低ければランダム方式を採用することを特徴とする請求項１に記載のキャンペーンシステム。
【数１】
2011048642.tif 000008
【請求項３】
前記所定の閾値は、パーコレーションの原理より各ユーザの口コミ情報の波及範囲を代表する部分グラフサイズの期待値が発散するときのべき指数として与えられることを特徴とする請求項２に記載のキャンペーンシステム。
【請求項４】
前記所定の閾値が「３」またはその近傍値であることを特徴とする請求項２または３に記載のキャンペーンシステム。
【請求項５】
キャンペーン対象ユーザの選定方式として前記次数優先方式を採用した場合の費用対効果と前記ランダム方式を採用した場合の費用対効果とを各ユーザの次数をパラメータとして比較し、各方式の優位性が入れ替わる境界次数を算出する手段と、
次数が前記境界次数以上であるユーザがキャンペーン対象の母集団中に存在する期待値を算出する手段とを具備し、
前記選定方式を決定する手段は、次数の増加に対するユーザ数の割合の減少率が前記所定の基準値より高いときでも、前記期待値が所定の閾値を下回るとランダム方式を選択することを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載のキャンペーンシステム。
【請求項６】
前記次数分布を生成する手段は、キャンペーン対象ユーザの母集団から抽出した一部のユーザの次数に基づいて次数分布を生成することを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載のキャンペーンシステム。
【請求項７】
ユーザ群からキャンペーン対象ユーザの母集団を抽出し、その中からキャンペーン対象ユーザを選定してキャンペーンを実施するキャンペーン方法において、
キャンペーンの範囲を設定する手順と、
キャンペーン範囲のユーザをキャンペーン対象ユーザの母集団として抽出する手順と、
前記キャンペーン対象ユーザの知人数を取得する手順、
前記知人数を次数として、その割合の分布を表す次数分布を生成する手順と、
前記次数分布に基づいて、キャンペーン対象ユーザの選定方式を、母集団から任意に選定するランダム方式および次数の高いユーザを優先的に選定する次数優先方式のいずれかに決定する手順と、
前記キャンペーン対象ユーザの母集団から、前記決定された選定方式に基づいてキャンペーン対象ユーザを選定する手順とを具備し、
前記選定方式を決定する手順では、次数の増加に対するユーザ数の割合の減少率が所定の基準値よりも高ければ次数優先方式を採択し、低ければランダム方式を採用することを特徴とするキャンペーン方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、キャンペーン方法およびシステムに係り、特に、通信サービスのキャンペーンにおいて、キャンペーンの波及効果が高くなるようにキャンペーンの対象者を選定するキャンペーン方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信サービスを利用するユーザへのサービスの一環、および新規ユーザの獲得や既存ユーザのトラヒック量を増加させる目的で、時間帯や通信相手を限定した割引サービス、あるいは利用料金に応じたポイント付与、景品付与、クーポン付与などのキャンペーンを実施することが知られている。
【０００３】
特許文献１には、インターネットを介して効果的に広告を行うためのサーバ／クライアントシステムにおいて、予めアンケートを実施してユーザ又はクライアントを分類すると共に各分類に応じたバナー広告をサーバに記憶させ、その後、ユーザ又はクライアントからサーバにアクセスがあると、分類に応じたバナー広告を抽出してユーザ又はクライアントへ送信し、表示出力する技術が開示されている。
【０００４】
特許文献２には、デザインの異なる複数のバナー広告を実施して評価し、評価の高いバナー広告のデザインを統計的に分析してフィードバックすることにより、バナー広告を最適化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２００７−２９３４６２号公報
【特許文献２】特表２００８−５０２０７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の技術では、キャンペーン対象者に予めアンケート調査を実施し、その結果を分析してバナー広告の選別等を行わなければならないので、キャンペーンの規模が大きくなるほど主催者側の負担が大きくなる。また、キャンペーン対象者も事前にアンケート調査に回答する負担を強いることになる。さらに、ユーザ又はクライアントの属性に応じてバナー広告を正確に分類するためにはアンケート項目を増やさなければならず、アンケート対象者に多くの個人情報を要求しなければならない。
【０００７】
特許文献２の技術では、事前にバナー広告の評価を実施する必要があるが、評価者が不特定多数であるために、その属性を識別することができない。一般的にデザインに対する評価では個人差が大きくなるので、評価者の属性が不明な結果からは正確な評価を期待できない。
【０００８】
さらに、例えば新規に立ち上げる通信サービスのキャンペーンでは、キャンペーン対象者から他のユーザへの口コミ等による情報交換や情報伝搬があれば大きな波及効果が期待できる。しかしながら、従来技術では、例えば口コミ等のように、キャンペーンのユーザ同士の情報波及による波及効果が考慮されていなかったので、キャンペーンの規模に応じた効果しか期待できなかった。したがって、大きな効果を得ようとすれば大規模なキャンペーンを実施せざるを得なかった。
【０００９】
本発明の目的は、上記した従来技術の課題を解決し、キャンペーンの口コミ等による波及効果を考慮してキャンペーン対象を選定することにより、少ないキャンペーン資源で最大限の効果を発揮できるキャンペーン方法およびシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するために、本発明は、ユーザ群からキャンペーン対象ユーザの母集団を抽出し、その中からキャンペーン対象ユーザを選定してキャンペーンを実施するキャンペーンシステムにおいて、以下のような手段を講じた点に特徴がある。
【００１１】
(1)キャンペーンの範囲を設定する手段と、キャンペーン範囲のユーザをキャンペーン対象ユーザの母集団として抽出する手段と、サンプルユーザをランダムに選定しその知人数を取得する手段と、前記知人数を次数として、その割合の分布を表す次数分布を生成する手段と、次数分布に基づいてキャンペーン対象ユーザの選定方式を、母集団から任意に選定するランダム方式および次数の高いユーザを優先的に選定する次数優先方式のいずれかに決定する手段と、キャンペーン対象ユーザの母集団から、前記決定された選定方式に基づいてキャンペーン対象ユーザを選定する手段とを具備し、選定方式を決定する手段は、次数の増加に対するユーザ数の割合の減少率が所定の基準値よりも高ければ次数優先方式を採択し、低ければランダム方式を採用することを特徴とする。
【００１２】
(2)選定方式を決定する手段は、キャンペーン対象ユーザの母集団の中で、ハブとなるユーザ数の期待値を算出する手段を更に具備し、次数の増加に対するユーザ数の割合の減少率が所定の基準値よりも高いときに、期待値が所定の基準値以上であれば次数優先方式を採用し、基準値よりも低ければランダム方式を採用することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、以下のような効果が達成される。
【００１４】
(1)キャンペーン対象ユーザの母集団からキャンペーン対象ユーザを選定する際に、キャンペーン対象ユーザおよびその知人数を、社会ネットワークトポロジにおけるノードおよびリンクに見立てて、あるノードが有するリンク数（次数）の次数分布を求め、次数の増加に対するユーザ数の割合の減少率が所定の基準値よりも高く、知人数が多くハブと成り得るユーザ数が限られている場合には、当該ユーザをキャンペーン対象ユーザとして選定することで、口コミ等による波及効果の高いキャンペーンを実施できるようになる。
【００１５】
また、次数の増加に対するユーザ数の割合の減少率が所定の基準値よりも低く、知人数の多いユーザが相対的に多い場合には、キャンペーン対象ユーザをランダムに選定することで、選定コストを生じさせることなく口コミ等による波及効果を十分に期待できるキャンペーンを実施できるようになる。
【００１６】
(2)次数の増加に対するユーザ数の割合の減少率が前記所定の基準値より高い場合であっても、次数の高いユーザ数が極めて少数であればランダム方式を採用するので、知人数の多いユーザが極めて少数であるためにハブ群方式の採用により生じる選定コストに見合った効果が期待できない場合には、選定コストを生じさせることなくキャンペーン対象ユーザを選定できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明が適用される通信ネットワークの構成を示したブロック図である。
【図２】キャンペーン対象選定サーバの構成を示したブロック図である。
【図３】本発明の動作を示したフローチャートである。
【図４】本発明におけるキャンペーン対象ユーザの選定手順を示したフローチャートである。
【図５】本発明におけるキャンペーン対象ユーザの選定方式を示した図である。
【図６】社会ネットワーク構造におけるノードの割合と次数との関係を示した次数分布の図である。
【図７】社会ネットワーク構造における次数分布の例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。ここでは、始めに本発明の概要について説明し、次いで、その具体的な実施形態について説明する。
【００１９】
社会のネットワーク構造は、人をノード、情報のやりとりを行う関係をリンクとしたネットワークトポロジであり、スケールフリー性を持つと考えられる。スケールフリー性のネットワークは、ごく一部のノードが数多くのリンク数を持ち、それ以外の大多数のノードはごく少数のリンクしか持たないという性質を備える。各ノードのリンク数を表す次数をkとすれば、スケールフリーネットワークにおけるノードの次数分布p(k)は、べき指数γを用いて次式(1)の比例式で表わされる。図６は、次式(1)で表される次数分布の一例を線形軸[同図(a)]および対数軸[同図(b)]で示した図である。
【００２０】
【数１】
2011048642.tif 000003
【００２１】
また、発明者等による携帯電話のトラヒック量やSNS (Social Networking Service)ユーザ数の観察、分析結果によれば、人間の情報交換関係に関する社会ネットワークのグラフ構造でも、通信サービスを利用する日本人の社会ネットワーク構造は、各ユーザの知人数を次数kに見立てれば上式(1)が当てはまり、そのべき指数γは社会ネットワークを構成するユーザの属性に依存する。
【００２２】
一方、知人を多く持つユーザはネットワーク上ではハブに相当し、マーケティング施策をする上で口コミなどの波及効果を期待でき、広告コストの削減等を狙えることから重要である。しかしながら、べき指数γの値が大きい場合と小さい場合とで知人数の多いユーザの重要度にも差があると考えることができる。
【００２３】
図７は、次数分布（知人数）とべき指数γとの関係を説明するための図であり、べき指数γの値が大きく、次数の増加に対するユーザ数の割合の減少率が相対的に高いネットワーク構造では、知人数が多いノードの割合は少なく、ハブになるノードの重要度は相対的に高い。これに対して、べき指数γの値が小さく、次数の増加に対するユーザ数の割合の減少率が相対的に小さいネットワーク構造では、知人数の多いノードの割合が多く、ハブになるノードの重要度は相対的に低くなる。
【００２４】
また、スケールフリーネットワークの性質として、パーコレーションの原理により、γ≦３の場合では、情報が波及したノードの部分グラフのサイズの期待値が発散することから、ネットワーク全体にユーザ同士の情報波及が浸透しやすいことが知られている。
【００２５】
これをキャンペーンの資源効率や口コミなどのユーザ同士の情報波及効果を考慮する観点から見ると、べき指数が例えばγ＝３より小さければ知人を多く持つユーザの割合が多いので、キャンペーンを打つユーザ（以下、キャンペーン対象ユーザと表現する）はランダムに選定すれば十分である。これに対して、べき指数γが例えばγ＝3以上であれば知人を多く持つユーザの割合が少ないので、知人数の多いユーザを選定してキャンペーンを打つ方が、たとえその選定コストを考慮しても、費用対効果の観点からは好ましい。ただし、べき指数γがある一定以上の値になると、知人数を多く持つユーザが極稀にしか存在せず、当該ユーザを探し出せる可能性が極めて低いので、その選定コストを考慮すればランダムで選定する方が好ましいこともある。
【００２６】
このように、本発明ではユーザ群からキャンペーン対象ユーザの母集団を抽出し、その中から更にキャンペーン対象ユーザを選定してキャンペーンを実施するキャンペーンシステムにおいて、キャンペーン対象ユーザの社会ネットワーク構造に基づいて、キャンペーン対象ユーザの選定方式を最適化するようにしている。
【００２７】
図１は、本発明が適用されるキャンペーンシステムのネットワーク構成を示した図であり、ここでは、携帯電話サービスに契約しているユーザを対象としたキャンペーンを例にして説明する。
【００２８】
ユーザデータベース(DB)３には、携帯電話サービスに契約している全てのユーザの氏名、年齢、契約内容、居住区などの属性情報が記憶されている。キャンペーン対象選定サーバ１は、ユーザDB３に登録されているユーザ群からキャンペーン対象ユーザの母集団を抽出し、さらにその一部をキャンペーン対象ユーザとして選定する。キャンペーンサーバ２は、前記選定されたキャンペーン対象ユーザに対してキャンペーンを実施する。前記キャンペーンサーバ２は、例えばキャンペーン内容がポイント付与であれば、キャンペーン資源として用意されたポイントを各キャンペーン対象ユーザに分配する。
【００２９】
図２は、前記キャンペーン対象選定サーバ１の主要部の構成を示した機能ブロック図であり、ここでは、本発明の説明に不要な構成は図示が省略されている。
【００３０】
キャンペーン範囲設定部１０１には、キャンペーン対象ユーザを絞り込むための条件として、例えばキャンペーンを実施したいユーザの属性情報などがキャンペーン範囲として設定される。母集団抽出部１０２は、キャンペーン範囲のユーザを、前記ユーザDB３からキャンペーン対象ユーザの母集団として抽出する。
【００３１】
例えば、キャンペーン範囲が学生であれば、「学割」の契約をしているユーザの集合が母集団として抽出される。また、キャンペーン範囲がファミリーユーザであれば、「家族割り」を契約しているユーザの集合が母集団として抽出される。同様に、新社会人を対象としたキャンペーンであれば、「学割」の契約を解除したユーザの集合が母集団とされる。同様にキャンペーン範囲がヘビーユーザであれば、ヘビーユーザ向けのプランに契約しているユーザの集合が母集団として抽出される。
【００３２】
知人数取得部１０３は、前記母集団に属するキャンペーン対象ユーザの一部のユーザ（サンプルユーザ）の知人数を適宜に取得する。サンプルユーザの知人数は、予めアンケート調査等を行って取得しても良いし、さらには、各サンプルユーザが電子メールや電話を利用した際の通信ログを分析し、通信相手の人数を知人数として取得するようにしても良い。なお、本実施形態における知人数は、ユーザの全ての知人数である必要はなく、前述の取得例のように、ある一定期間に通信した人数であっても良い。
【００３３】
次数分布生成部１０４は、キャンペーン対象ユーザの母集団から抽出した一部のサンプルユーザの知人数を次数として、次数とその割合との関係を表す次数分布を生成し、この次数分布でキャンペーン対象ユーザの母集団の次数分布を代表させる。選定方式決定部１０５は、後にフローチャートを参照して詳述するように、前記次数分布に基づいてキャンペーン対象ユーザの選定方式を決定する。本実施形態では、キャンペーン対象ユーザの母集団からキャンペーン対象ユーザを任意に選定する「ランダム方式」、およびキャンペーン対象ユーザの母集団から次数の高いキャンペーン対象ユーザを優先的に選定する次数優先の「ハブ群方式」のいずれかに決定される。
【００３４】
キャンペーン対象ユーザ選定部１０６は知人数取得部１０６ａを備え、前記決定された選定方式に基づいて、前記キャンペーン対象ユーザの母集団から、その一部をキャンペーン対象ユーザとして選定し、前記キャンペーンサーバ２へ通知する。すなわち、「ランダム方式」であれば、キャンペーン対象ユーザをその母集団からランダムに選定する一方、「ハブ群方式」であれば、前記知人数取得部１０６ａにより母集団の少なくとも一部のユーザから知人数を取得し、知人数がハブ群の条件を満足する所定数のキャンペーン対象ユーザを選定する。キャンペーンサーバ２は、通知されたキャンペーン対象ユーザのみを対象に、ポイント付与などのキャンペーンを実施する。
【００３５】
図３は、本発明の一実施形態の動作を示したフローチャートであり、ステップＳ１では、前記キャンペーン範囲設定部１０１に対してキャンペーン範囲が設定される。ステップＳ２では、前記母集団抽出部１０２により、前記ユーザDB３で管理されている全M人のユーザ群から前記キャンペーン範囲に該当するキャンペーン対象ユーザの母集団が抽出される。本実施形態では、Ｎ（≦Ｍ）人のユーザがキャンペーン対象ユーザの母集団として選択されたものとして説明を続ける。ステップＳ３では、前記知人数取得部１０３に対して、キャンペーン対象ユーザの母集団から、その次数分布を分析するために知人数をランダムに抽出されるサンプルユーザの人数が指定される。本実施形態では、サンプルユーザ数としてs人が指定されたものとして説明を続ける。
【００３６】
ステップＳ４では、前記知人数取得部１０３において、前記キャンペーン対象ユーザの母集団に属するs人のサンプルユーザの次数データ（本実施形態では、知人数）が取得される。ステップＳ５では、前記次数分布生成部１０４において、前記s人のサンプルユーザの知人数に基づいて母集団の次数分布が作成され、このサンプルユーザの次数分布でキャンペーン対象ユーザの母集団の次数分布が代表される。ステップＳ６では、前記選定方式決定部１０５において、この次数分布に基づいてキャンペーン対象ユーザの選定方式が決定される。
【００３７】
次いで、前記ステップＳ６で実施されるキャンペーン対象ユーザの選定方式について具体的に説明する。
【００３８】
図４は、前記ステップＳ６で実施されるキャンペーン対象ユーザの選定手順を示したフローチャートであり、ステップＳ１０１では、前記母集団の次数分布を上式(1)で表現した際のべき指数γが所定の閾値γrnd比較される。
【００３９】
本実施形態では、パーコレーションの原理より口コミ情報が無限時間で全てのノードに波及できるべき指数γ、換言すれば口コミ情報の波及範囲すなわち部分グラフサイズの期待値が発散するべき指数γが閾値γrndとして予め定義される。そして、べき指数γが閾値γrnd以下であって、キャンペーン対象ユーザを任意に選定しても口コミ情報の十分な波及が期待できるようであればステップＳ１０６へ進み、キャンペーン対象ユーザの選定方式が「ランダム方式」に決定される。
【００４０】
これに対して、次数分布のべき指数γが前記閾値γrndよりも大きければ、キャンペーン対象ユーザの選定によっては口コミ情報の十分な波及が期待できないので、キャンペーン対象ユーザを波及効果の高い一部のユーザに限定すべくステップＳ１０２以降へ進む。
【００４１】
ステップＳ１０２では、費用対効果の観点から選定方式を評価すべく、キャンペーン対象ユーザの選定方式として「ハブ群方式」を採用した場合の費用対効果と「ランダム方式」を採用した場合の費用対効果とを各ユーザの次数をパラメータとして比較し、各方式の優位性が入れ替わる境界次数として、「ハブ群方式」の費用対効果が「ランダム方式」のそれを最初に上回る次数khubが求められる。
【００４２】
すなわち、前記γ＞γrndであれば、口コミ情報の波及効果の観点からは、キャンペーン対象ユーザの選定方式を「ランダム方式」よりも「ハブ群方式」とすることが望ましい。しかしながら、波及効果の程度やハブとなるキャンペーン対象ユーザの探索コストを考慮すれば、γ＞γrndであっても「ランダム方式」の方が好ましい場合がある。そこで、本実施形態では「ランダム方式」および「ハブ群方式」の費用対効果を比較し、「ランダム方式」の費用対効果が「ハブ群方式」のそれを上回る場合には、たとえγ＞γrndであっても「ランダム方式」が検討されるようにした。
【００４３】
本実施形態では、「ハブ群方式」の効果E(Hub)、「ランダム方式」の効果E(Random)、「ハブ群方式」の探索コストC(Hub)および「ランダム方式」の探索コストC(Random)を算出して次式(2)に適用することで、「ハブ群方式」の費用対効果が「ランダム方式」のそれを最初に上回る境界次数khubが求められる。すなわち、γ＞γrndであっても次式(2)の右辺が「１」未満となる次数khubについては「ハブ群方式」よりも「ランダム方式」の方が費用対効果は高くなる。なお、次式(2)の具体例については後に詳述する。
【００４４】
【数２】
2011048642.tif 000004
【００４５】
「ハブ群方式」の費用対効果を「ランダム方式」のそれよりも高くするためには、次数が前記khub以上のユーザをキャンペーン対象（ハブ群）として選択できれば良い。しかしながら、次数がkhub以上のユーザが極めて小数であると、このようなユーザを探索することが困難である。そこで、ステップＳ１０３以降では、次数がkhub以上のユーザが、キャンペーン対象ユーザの母集団Ｎの中に存在する期待値（N人中、次数がkhub以上となるユーザ数の期待値）に基づいて、キャンペーン対象ユーザの選定方式を最終的に「ランダム方式」および「ハブ群方式」の一方に決定するようにしている。
【００４６】
ステップＳ１０３では、図５に示したように、次数がkhubであるユーザの存在確率p(khub)から次数がM-1であるユーザの存在確率p(M-1)までの(M−khub)個分の確率p(khub )，p(khub +1)…p(M-1)の総和Σp(k)が算出される。ステップＳ１０４では、前記総和Σp(k)に母集団のユーザ数Nが乗じられ、N人の母集団からn人のキャンペーン対象ユーザをランダムに選択したときに知人数kがkhub≦k≦M-1のユーザを選択できる期待値Σp(k)×Nが算出される。
【００４７】
そして、次式(3)に示したように、この期待値Σp(k)×Nが所定の閾値nthresh以上であれば、ステップＳ１０５へ進んで「ハブ群方式」が採用される。これに対して、次式(4)に示したように、期待値Σp(k)×Nが閾値nthresh未満であれば、次数がkhub以上のユーザを探索することが極めて困難なのでステップＳ１０６へ進み、「ランダム方式」が採用される。本実施形態では、前記閾値nthreshとして「ｎ」が採用される。
【００４８】
【数３】
2011048642.tif 000005
【００４９】
【数４】
2011048642.tif 000006
【００５０】
次式(5)は上式(2)の具体例の一つであり、「ランダム方式」の効果E(Random)は、キャンペーン対象ユーザの母集団全体の中から、ある一つのノードを選択したときの次数の期待値を効果として表現している。「ハブ群方式」の効果E(Hub)は、キャンペーン対象ユーザの母集団におけるハブ群の中から、ある一つのハブのノードを選択したときの次数の期待値を効果として表現している。「α」は、一つのリンク数が及ぼす効果により変化するパラメータである。
【００５１】
また、「ハブ群方式」の探索コストC(Hub)および「ランダム方式」の探索コストC(Random)において、「β」は一つのノードの次数を調べるためのコストのパラメータ、「Ｃ」はノードを探し出すためのパラメータであり、n'は次数分布を調べる人数である。
【００５２】
【数５】
2011048642.tif 000007
【００５３】
図３へ戻り、ステップＳ７では、前記ステップＳ６で決定された選定方式に従ってキャンペーン対象のキャンペーン対象ユーザが選択される。本実施形態では、キャンペーン対象ユーザの選定方式が「ランダム」であれば、N人の母集団からn人のキャンペーン対象ユーザがランダムに選定される。
【００５４】
これに対して、キャンペーン対象ユーザの選定方式が「ハブ群」であれば、前記知人数取得部１０６ａにより、N人の母集団の少なくとも一部から知人数が取得され、知人数の多い上位n人または知人数が前記khub以上のn人がキャンペーン対象ユーザとして選定される。ステップＳ８では、前記選定されたキャンペーン対象ユーザの識別子がキャンペーンサーバ１へ通知される。キャンペーンサーバ１は、前記通知されたキャンペーン対象ユーザに対してポイント付与などのキャンペーンを実施する。
【符号の説明】
【００５５】
１…キャンペーン対象選定サーバ，２…キャンペーンサーバ，３…ユーザデータベース(DB)，１０１…キャンペーン範囲設定部，１０２…母集団抽出部，１０３…知人数取得部，１０４…次数分布生成部，１０５…選定方式決定部，１０６…キャンペーン対象ユーザ選定部
【図１】
2011048642.tif 000009
【図２】
2011048642.tif 000010
【図３】
2011048642.tif 000011
【図４】
2011048642.tif 000012
【図５】
2011048642.tif 000013
【図６】
2011048642.tif 000014
【図７】
2011048642.tif 000015