(57)【要約】【課題】インターネット上のオークションサイトにおいて、落札者と出品者間の評価情報の詳細が公開されていない場合に、ユーザの購入履歴を取得する。【解決手段】取得部１２１は、インターネット上のオークションサイトにおいて、対象ユーザが落札した各商品の出品者を評価した落札者のうち、対象ユーザとの評価スコアが一致する落札者の匿名化ユーザ名を、評価された出品者間と対応付けて取得する。計算部１２２は、取得部１２１によって取得された匿名化ユーザ名のそれぞれについて、対応付けられた出品者の出現頻度を計算する。特定部１２３は、取得部１２１によって取得された匿名化ユーザ名のうち、計算部１２２によって計算された出現頻度が最も大きい匿名化ユーザ名を、対象ユーザの匿名化ユーザ名として特定する。【選択図】図２
2019012423.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネット上のオークションサイトにおいて、対象ユーザが落札した各商品の出品者を評価した落札者のうち、前記対象ユーザとの評価スコアが一致する落札者の匿名化ユーザ名を、評価された前記出品者と対応付けて取得する取得部と、
前記取得部によって取得された匿名化ユーザ名のそれぞれについて、対応付けられた前記出品者間の出現頻度を計算する計算部と、
前記取得部によって取得された匿名化ユーザ名のうち、前記計算部によって計算された出現頻度が最も大きい匿名化ユーザ名を、前記対象ユーザの匿名化ユーザ名として特定する特定部と、
を有することを特徴とする特定装置。
【請求項２】
前記計算部は、前記取得部によって取得された前記匿名化ユーザ名及び対応付けられた前記出品者の組のうち、重複している組を除外したうえで、前記出現頻度を計算することを特徴とする請求項１に記載の特定装置。
【請求項３】
特定部は、前記取得部によって取得された匿名化ユーザ名のうち、前記計算部によって計算された出現頻度が最も大きく、かつ、他の出現頻度と比べて十分に大きいことを示す所定の条件を満たす匿名化ユーザ名を、前記対象ユーザの匿名化ユーザ名として特定することを特徴とする請求項１又は２に記載の特定装置。
【請求項４】
前記オークションサイトから、前記特定部によって特定された匿名化ユーザ名に対応する落札者が落札した商品の一覧を取得し列挙する列挙部をさらに有することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の特定装置。
【請求項５】
コンピュータによって実行される特定方法であって、
インターネット上のオークションサイトにおいて、対象ユーザが落札した各商品の出品者を評価した落札者のうち、前記対象ユーザとの評価スコアが一致する落札者の匿名化ユーザ名を、評価された前記出品者と対応付けて取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された匿名化ユーザ名のそれぞれについて、対応付けられた前記出品者間の出現頻度を計算する計算工程と、
前記取得工程によって取得された匿名化ユーザ名のうち、前記計算工程によって計算された出現頻度が最も大きい匿名化ユーザ名を、前記対象ユーザの匿名化ユーザ名として特定する特定工程と、
を含んだことを特徴とする特定方法。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１から４のいずれか１項に記載の特定装置として機能させるための特定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定装置、特定方法及び特定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、オンラインマーケットにおいて、ユーザの利用状況や属性情報等に基づいて、ユーザの興味に合わせた商品を選出し提示する商品推薦技術が知られている。例えば、購入履歴等を基に複数のユーザの趣向パターンを学習し、対象のユーザと趣向パターンが類似するユーザが購入した商品を、当該対象のユーザに推薦する協調フィルタリングという技術が知られている（例えば、非特許文献１又は非特許文献２を参照）。また、年齢、性別、居住地、学歴、職業といったユーザの属性の統計に基づき、対象ユーザに対し、類似する属性情報を有するユーザに共通する趣向の商品を推薦する技術が知られている（例えば、非特許文献３を参照）。例えば、オンライン広告事業者等の第三者は、商品推薦技術を用いて効果的な商品広告を提供し、オンライン商取引の活性化に貢献できる。
【０００３】
上記の技術を含む商品推薦技術には、ユーザの購入履歴等が利用される。一方で、一般的に、オンラインマーケットのサービス提供者でない第三者は、ユーザの購入履歴を入手することができない。これに対し、オンラインマーケットの１つであるインターネット上のオークションサイトにおいて、落札者のプロフィールページに掲載された出品者からの評価情報、及び、出品者のプロフィールページに掲載された落札者への評価情報を基に、落札者の購入商品を特定する方法が知られている（例えば、非特許文献４を参照）。ここで、非特許文献４に記載の技術は、ユーザのプロフィールページに、出品者から付けられた落札者としての評価、落札者から付けられた出品者としての評価、自身が出品者として及び落札者として他のユーザに付けた評価の３種類が記載され、さらに、評価情報に落札日時が含まれ、出品者のプロフィールページに掲載される落札者の匿名化ユーザ名に元のユーザ名が含まれるようなオークションサイトを対象とし、評価日時の一致性や匿名化ユーザ名の可否を条件として落札者の匿名化ユーザ名を紐解いたうえで、出品者の出品情報を基に落札者が購入した商品を特定し、ユーザの購入履歴を推測する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】特許庁,  協調フィルタリングによるリコメンデーション、[online]、[平成２９年６月１９日検索]、インターネット（http://www.jpo.go.jp/shiryou/s_sonota/hyoujun_gijutsu/net_koukoku/134.html）
【非特許文献２】Greg  Linden,  Brent  Smith,  and  Jeremy  York,  “Amazon.com  Recommendations:  Item-to-Item  Collaborative  Filtering”,  IEEE  Internet  Computing,  Volume  7,  Issue  1,  January  2003.
【非特許文献３】Michael  J.  Pazzani,  “A  Framework  for  Collaborative,  Content-Based  and  Demographic  Filtering”,  Artificial  Intelligence  Review,  13(5):393-408,  1999.
【非特許文献４】Tehila  Minkus  and  Keith  W.  Ross,  “I  Know  What  You’re  Buying:  Privacy  Breachs  on  eBay”,  International  Symposium  on  Privacy  Enhancing  Technologies  Symposium  (PETS),  pp164-183,  2014(https://petsymposium.org/2014/papers/Minkus.pdf)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の技術では、落札者と出品者間の評価情報の詳細が公開されていないオークションサイトにおいては、対象ユーザの購入履歴を取得することが困難であるという問題がある。
【０００６】
例えば、非特許文献４の技術では、評価情報に詳細な日時が含まれていないオークションサイトや、匿名化ユーザ名が完全にランダムで生成されるオークションサイトでは、落札者の匿名化ユーザ名を絞ることができない。例えば、出品者の評価情報の中に、粗い日時情報が類似した複数の評価情報が存在していた場合に、落札者と匿名化ユーザ名とを誤って紐付けることがあり、誤った購入履歴を推測してしまう場合があった。このように、オークションサイトにおいて、落札者と出品者間の評価情報の詳細が公開されていない場合、従来の技術では、正確な購入履歴の推測ができない場合があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の特定装置は、インターネット上のオークションサイトにおいて、対象ユーザが落札した各商品の出品者を評価した落札者のうち、前記対象ユーザとの評価スコアが一致する落札者の匿名化ユーザ名を、評価された前記出品者と対応付けて取得する取得部と、前記取得部によって取得された匿名化ユーザ名のそれぞれについて、対応付けられた前記出品者間の出現頻度を計算する計算部と、前記取得部によって取得された匿名化ユーザ名のうち、前記計算部によって計算された出現頻度が最も大きい匿名化ユーザ名を、前記対象ユーザの匿名化ユーザ名として特定する特定部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、落札者と出品者間の評価情報の詳細が公開されていないオークションサイトであっても、場合であっても、対象ユーザの購入履歴を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、オークションサイトのプロフィールページの一例を示す図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る特定装置の構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係るプロフィール情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る落札者評価情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る出品者評価情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る特定装置による処理について説明するための図である。
【図７】図７は、匿名化ユーザ名のリストについて説明するための図である。
【図８】図８は、第１の実施形態に係る特定装置の取得部及び計算部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図９は、第１の実施形態に係る特定装置の特定部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、第１の実施形態に係る特定装置の列挙部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、特定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願に係る特定装置、特定方法及び特定プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、以下に説明する実施形態により限定されるものではない。
【００１１】
［オークションサイトについて］
本実施形態の特定装置は、限られた情報を用いて、インターネット上のオークションサイトにおけるユーザの購入履歴の推測に関する処理を行うものである。ここで、まず、オークションサイトにおけるユーザによる取引等の流れについて説明する。なお、本発明の対象となるオークションサイトは、ここで説明するものに限られない。
【００１２】
まず、ユーザは、オークションサイトを、出品者及び落札者のいずれかとして利用することができる。以降の説明では、オークションサイトを出品者として利用するユーザを単に出品者と呼ぶ場合がある。また、以降の説明では、オークションサイトを落札者として利用するユーザを単に落札者と呼ぶ場合がある。
【００１３】
商品を出品したユーザは、出品者となる。また、出品者によって出品された商品の購入を希望するユーザは、商品に対して落札額を指定する。そして、例えば、商品に対して最も大きい落札額を指定したユーザが落札者となり、当該商品を購入する権利を得る。その後、落札者から出品者への代金の支払いや、出品者から落札者への商品の受け渡しが行われる。
【００１４】
ここで、上述の取引中又は取引が完了した後における所定のタイミングで、オークションサイトに備えられた評価機能を利用して、出品者から落札者への評価、又は落札者から出品者への評価が行われることが多い。例えば、出品者は、評価機能を利用して、出品した商品及び落札者を指定し、良い評価又は悪い評価のいずれかとともにコメントを入力することができる。また、例えば、落札者は、評価機能を利用して、落札した商品及び出品者を指定し、良い評価又は悪い評価のいずれかとともにコメントを入力することができる。
【００１５】
ここで、オークションサイトの各ユーザには、プロフィールページが提供される。図１は、オークションサイトのプロフィールページの一例を示す図である。図１に示すように、各ユーザのプロフィールページ２００には、ユーザ名、評価スコア、落札者としての評価欄、及び出品者としての評価欄が表示される。ユーザ名は、ユーザを識別するための文字列である。また、評価スコアは、ユーザが落札者として評価された際のスコアである落札評価スコアと、ユーザが出品者として評価された際のスコアである出品評価スコアの合計を表すものである。
【００１６】
ここで、落札評価スコアは、例えば、ユーザが落札者である場合に、出品者によって良い評価が入力された場合に１だけ増加し、悪い評価が入力された場合に１だけ減少する。また、出品評価スコアは、例えば、ユーザが出品者である場合に、落札者によって良い評価が入力された場合に１だけ増加し、悪い評価が入力された場合に１だけ減少する。
【００１７】
落札者としての評価欄には、ユーザが落札者として評価された際の評価情報が表示される。評価コメントは、出品者によって入力されたコメントである。また、出品者（評価スコア）は、出品者のユーザ名及び評価スコアである。また、日時は、評価が行われた日時を相対時間で表したものである。
【００１８】
出品者としての評価欄には、ユーザが出品者として評価された際の評価情報が表示される。評価コメント（商品）は、落札者によって入力されたコメント及び落札された商品である。また、落札者（評価スコア）は、落札者の匿名化ユーザ名及び評価スコアである。また、日時は、評価が行われた日時を相対時間で表したものである。なお、日時は絶対時間で表されていてもよい。
【００１９】
ここで、匿名化ユーザ名とは、ユーザ名の一部又は全部を別の文字に置き換えること等により生成された文字列である。また、匿名化ユーザ名は、ランダムに生成された文字列であってもよい。以降の説明では、ユーザ名を匿名化ユーザ名と区別するために、非匿名化ユーザ名と呼ぶ場合がある。
【００２０】
例えば、プロフィールページ２００には、あるユーザの非匿名化ユーザ名が「ＡＢＣＤ１２３４」であり、評価スコアが「１０２」であることが示されている。また、例えば、プロフィールページ２００の落札者としての評価欄には、当該ユーザに対し、１ヶ月前に、非匿名化ユーザ名が「ｔａｒｏ＿１２３」かつ評価スコアが「１０」である出品者によって、「完璧な購入者」という評価コメントが入力されたことが示されている。また、例えば、プロフィールページ２００の出品者としての評価欄には、当該ユーザに対し、１ヶ月前に、匿名化ユーザ名が「５＊ｆ＊Ｕ＊＊＊」かつ評価スコアが「１００」であり、デジカメを落札した落札者によって、「発送が早い」という評価コメントが入力されたことが示されている。
【００２１】
ここで、出品者としての評価欄には落札者によって落札された商品が掲載されていることを利用して、落札者ごとの購入履歴を推測することが考えられる。しかしながら、出品者としての評価欄には、落札者の非匿名化ユーザ名は表示されず、落札者の匿名化ユーザ名が表示されるため、出品者としての評価欄から各商品の落札者を特定することは困難である。
【００２２】
また、各評価欄に表示される日時が、落札が行われた日時を表すものであるか、又は評価が行われた日時を表すものであるかは異なる。特に、評価欄の日時が評価の行われた日時を表すものである場合、日時を用いて出品者としての評価と落札者としての評価を紐付け、各商品の落札者を特定することは困難である。
【００２３】
［第１の実施形態の構成］
本実施形態の特定装置は、プロフィールページ２００に表示される情報を基に、対象ユーザ（落札者）の匿名化ユーザ名に紐付く非匿名化ユーザ名を特定し、さらに、対象ユーザ（落札者）ごとの購入履歴を推測する。図２を用いて、第１の実施形態に係る特定装置の構成について説明する。図２は、第１の実施形態に係る特定装置の構成の一例を示す図である。図２に示すように、特定装置１０は、記憶部１１及び制御部１２を有する。
【００２４】
記憶部１１は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、光ディスク等の記憶装置である。なお、記憶部１１は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non  Volatile  Static  Random  Access  Memory）等のデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。記憶部１１は、特定装置１０で実行されるＯＳ（Operating  System）や各種プログラムを記憶する。さらに、記憶部１１は、プログラムの実行で用いられる各種情報を記憶する。また、記憶部１１は、プロフィール情報１１１、落札者評価情報１１２及び出品者評価情報１１３を記憶する。
【００２５】
図３は、第１の実施形態に係るプロフィール情報のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、プロフィール情報１１１は、ユーザごとの、ユーザ名、評価スコア及び落札者としての評価数を記憶する。落札者としての評価数とは、ユーザが落札者として評価がされた回数であり、例えば、プロフィールページ２００の落札者としての評価欄の評価の件数に対応する。図３には、例えば、ユーザ名が「ＡＢＣＤ１２３４」であるユーザの評価スコアが「１０２」であり、落札者としての評価数が「８９」であることが示されている。
【００２６】
図４は、第１の実施形態に係る落札者評価情報のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、落札者評価情報１１２は、落札者としての評価ごとの、評価ＩＤ、タイムスタンプ、評価コメント、及び出品者ユーザ名を記憶する。評価ＩＤは、評価を識別するためのＩＤである。例えば、評価ＩＤは、落札者として評価されたユーザのユーザ名と各評価に振られた通し番号とを組み合わせたものである。また、タイムスタンプ、評価コメント、及び出品者ユーザ名は、それぞれ、プロフィールページ２００の落札者としての評価欄の、日時、評価コメント、及び出品者に対応する。
【００２７】
図４には、例えば、評価ＩＤ名が「ＡＢＣＤ１２３４−００００１」である評価は、１週間以内に、ユーザ名が「ＸＹＺＷｘｙｚｗ」である出品者から、「良い落札者さんです。ありがとうございました。またの機会がございましたらよろしくお願いいたします。」という評価コメントが入力されたものであることが示されている。なお、本実施形態では、落札者評価情報１１２には、処理の対象となる対象ユーザに対する落札者としての評価に関する情報が記憶されるものとする。また、落札者評価情報１１２には、複数の異なるユーザの評価に関する情報が記憶されるようにしてもよい。この場合、落札者評価情報１１２には、落札者ユーザ名の項目が追加される。
【００２８】
図５は、第１の実施形態に係る出品者評価情報のデータ構成の一例を示す図である。図５に示すように、出品者評価情報１１３は、出品者としての評価ごとの、出品者ユーザ名、評価ＩＤ、タイムスタンプ、評価コメント、出品アイテム情報、落札者の匿名化ユーザ名、及び落札者の評価スコアを記憶する。評価ＩＤは、評価を識別するためのＩＤである。例えば、評価ＩＤは、出品者として評価されたユーザのユーザ名と各評価に振られた通し番号とを組み合わせたものである。また、タイムスタンプ、評価コメント、出品アイテム情報、落札者の匿名化ユーザ名及び落札者の評価スコアは、それぞれ、プロフィールページ２００の出品者としての評価欄の、日時、評価コメント、商品、落札者及び評価スコアに対応する。
【００２９】
図５には、例えば、ユーザ名が「ＸＹＺＷｘｙｚｗ」である出品者に対してされた評価ＩＤ「ＸＹＺＷｘｙｚｗ＿００００１」である評価は、１週間以内に、匿名化ユーザ名が「１＊２＊３＊＊＊」かつ評価スコアが１０２であり、メーカー●●の新品のデジカメを落札した落札者から、「良い出品者さんです。ありがとうございました。またの機会がございましたらよろしくお願いいたします。」という評価コメントが入力されたものであることが示されている。
【００３０】
制御部１２は、特定装置１０全体を制御する。制御部１２は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路である。また、制御部１２は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、内部メモリを用いて各処理を実行する。また、制御部１２は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部１２は、取得部１２１、計算部１２２、特定部１２３及び列挙部１２４を有する。
【００３１】
取得部１２１は、インターネット上のオークションサイトにおいて、対象ユーザが落札した各商品の出品者を評価した落札者のうち、対象ユーザとの評価スコアが一致する落札者の匿名化ユーザ名を、評価された出品者と対応付けて取得する。図６を用いて、取得部１２１による処理について説明する。図６は、第１の実施形態に係る特定装置による処理について説明するための図である。プロフィールページ２１０は、対象ユーザのプロフィールページである。なお、図６に示す各プロフィールページは、プロフィールページ全体の一部である。例えば、プロフィールページ２１０は、対象ユーザのプロフィールページ全体から、出品者としての評価欄を省略したものである。
【００３２】
図６の（１）に示すように、ユーザ名が「ＡＢＣＤ１２３４」である対象ユーザの評価スコアは「１０２」である。また、図６に示すように、対象ユーザに対しては、ユーザ名が「ＸＹＺＷｘｙｚｗ」である出品者、ユーザ名が「ｓｈｏｐ＿７７７」である出品者、及びユーザ名が「Ｂｏｂ＿５２５」である出品者から、落札者としての評価が行われた。
【００３３】
図６の（２）に示すように、取得部１２１は、出品者のユーザ名を参照し、各出品者のプロフィールページ２２０、２３０及び２４０を参照する。例えば、取得部１２１は、プロフィールページのＵＲＬに含まれるパラメータのうち、ユーザ名を表す部分を各出品者のユーザ名に置き換えることで、各出品者のプロフィールページのＵＲＬを取得することができる。
【００３４】
次に、図６の（３）に示すように、取得部１２１は、各出品者の出品者としての評価欄を参照し、各出品者に対して出品者としての評価を行った落札者のうち、対象ユーザとの評価スコアが一致する落札者の匿名化ユーザ名を、出品者のユーザ名と対応付けて取得する。
【００３５】
例えば、プロフィールページ２２０には、匿名化ユーザ名が「１＊ｈ＊Ｆ＊＊＊」である落札者の評価スコアが「２００」であることが示されているため、取得部１２１は、匿名化ユーザ名「１＊ｈ＊Ｆ＊＊＊」を取得しない。一方、プロフィールページ２２０には、匿名化ユーザ名が「Ｊ＊Ｚ＊Ｚ＊＊＊」である落札者の評価スコアが「１０２」であることが示されているため、取得部１２１は、匿名化ユーザ名「Ｊ＊Ｚ＊Ｚ＊＊＊」を出品者のユーザ名「ＸＹＺＷｘｙｚｗ」と対応付けて取得する。
【００３６】
図７は、匿名化ユーザ名のリストについて説明するための図である。取得部１２１は、取得した匿名化ユーザ名を、図７に示すような出品者ごとのリストとして管理することができる。図７に示すように、取得部１２１は、匿名化ユーザ名「Ｊ＊Ｚ＊Ｚ＊＊＊」、「Ｃ＊ｗ＊ｕ＊＊＊」「Ｊ＊Ｚ＊Ｚ＊＊＊」及び「ｈ＊ｇ＊Ｚ＊＊＊］を出品者のユーザ名「ＸＹＺＷｘｙｚｗ」と対応付けて取得する。また、取得部１２１は、匿名化ユーザ名「Ｊ＊Ｚ＊Ｚ＊＊＊」を出品者のユーザ名「ｓｈｏｐ＿７７７」と対応付けて取得する。また、取得部１２１は、匿名化ユーザ名「Ｊ＊Ｚ＊Ｚ＊＊＊」及び「Ｃ＊ｗ＊ｕ＊＊＊」を出品者のユーザ名「Ｂｏｂ＿５２５」と対応付けて取得する。
【００３７】
計算部１２２は、取得部１２１によって取得された匿名化ユーザ名のそれぞれについて、出品者間の出現頻度を計算する。つまり、計算部１２２は、取得部１２１によって取得された匿名化ユーザ名及び対応付けられた出品者の組のうち、重複している組を除外したうえで、出現頻度を計算する。
【００３８】
例えば、計算部１２２は、取得部１２１によって取得された匿名化ユーザ名のそれぞれについて、全出品者のうち、対応付けられた出品者の割合を出現頻度として計算する。また、例えば、計算部１２２は、取得部１２１によって取得された匿名化ユーザ名のそれぞれについて、対応付けられた出品者の数の、取得部１２１によって取得された出品者の総数に対する割合を出現頻度として計算する。以降の説明では、計算部１２２によって計算される割合を出現率と呼ぶ。
【００３９】
計算部１２２は、取得部１２１によって管理されているリストを参照し、出品者ごとのリストの中に、同一匿名化ユーザ名が複数記載されている場合、当該匿名化ユーザ名を、１つを除いて削除する。これは、ユーザ名として設定可能な文字列のパターンに比べ、匿名化ユーザ名として表示される文字列のパターンの方が少ないことから、異なるユーザ名が、同一の匿名化ユーザ名に変換されることがあるためである。特に、落札差からの評価数が多い出品者のプロフィールページには、異なるユーザ名から変換された同一の匿名化ユーザ名が表示される場合が多い。
【００４０】
例えば、図７に示すように、ユーザ名が「ＸＹＺＷｘｙｚｗ」である出品者に対応する匿名化ユーザ名のリストには、「Ｊ＊Ｚ＊Ｚ＊＊＊」が２つ記載されている。このため、計算部１２２は、ユーザ名が「ＸＹＺＷｘｙｚｗ」である出品者に対応する匿名化ユーザ名のリストから、「Ｊ＊Ｚ＊Ｚ＊＊＊」を１つ削除する。
【００４１】
図７に示すように、各匿名化ユーザ名に対応付けられた出品者の総数は３である。また、匿名化ユーザ名「Ｊ＊Ｚ＊Ｚ＊＊＊」に対応付けられた出品者は、ユーザ名が「ＸＹＺＷｘｙｚｗ」である出品者、ユーザ名が「ｓｈｏｐ＿７７７」である出品者、ユーザ名が「Ｂｏｂ＿５２５」である出品者の３人である。このため、計算部１２２は、匿名化ユーザ名「Ｊ＊Ｚ＊Ｚ＊＊＊」について、出現率を３／３と計算する。同様に、計算部１２２は、匿名化ユーザ名「Ｃ＊ｗ＊ｕ＊＊＊」について、出現率を２／３と計算する。同様に、計算部１２２は、匿名化ユーザ名「ｈ＊ｇ＊Ｚ＊＊＊」について、出現率を１／３と計算する。なお、計算部１２２は、割合以外の出現頻度を比較可能な指標を計算してもよい。例えば、計算部１２２は、リストにおける各匿名化ユーザ名の出現数を計算してもよい。
【００４２】
特定部１２３は、取得部１２１によって取得された匿名化ユーザ名のうち、計算部１２２によって計算された出現率が最も高い匿名化ユーザ名を、対象ユーザの匿名化ユーザ名として特定する。図７の例では、特定部１２３は、「Ｊ＊Ｚ＊Ｚ＊＊＊」を対象ユーザの匿名化ユーザ名として特定する。
【００４３】
ここで、オークションサイトにおいて落札者として落札を行った際に、出品者に対する評価を行う頻度は、ユーザごとに大きく異なる場合がある。また、評価を行う頻度は、計算部１２２によって計算される出現率に影響を与える。ここで、仮に、出品者から落札者に対する評価は必ず行われるとする。この場合、出品者に対する評価を行う頻度が高いユーザの匿名化ユーザ名の出現率は大きくなる傾向にある。逆に、出品者に対する評価を行う頻度が低いユーザの匿名化ユーザ名の出現率は小さくなる傾向にある。
【００４４】
特に、対象ユーザが評価を行う頻度が低いユーザである場合、各匿名化ユーザ名の出現率間に有意な差がない場合がある。さらに、対象ユーザの真の匿名化ユーザ名とは異なる匿名化ユーザ名の出現率が最も高くなり、対象ユーザの匿名化ユーザ名として誤ったものが特定されてしまうことがある。
【００４５】
このため、特定部１２３は、取得部１２１によって取得された匿名化ユーザ名のうち、計算部１２２によって計算された出現率が最も大きく、かつ、他の出現率と比べて十分に高いことを示す所定の条件を満たす匿名化ユーザ名を、対象ユーザの匿名化ユーザ名として特定する。
【００４６】
具体的に、特定部１２３は、（１−１）式、（１−２）式又は（１−３）式を用いて指標ｓを計算し、指標ｓが閾値Ｔ以上である場合に、条件が満たされたと判定する。なお、ｆｉ（ただし、ｉは１以上の整数）は、計算部１２２によって計算された出現率のうち、ｉ番目に高いものである。また、Ｎは、計算部１２２によって計算対象となった匿名化ユーザ名の総数である。
【００４７】
【数１】
2019012423.tif 000003
【００４８】
例えば、（１−１）式では、最も高い出現率が２番目に高い出現率よりも高いほど、ｓは大きくなり１．０から離れる。また、最も高い出現率と２番目に高い出現率にあまり差がない場合は、ｓは小さくなり１．０に近づく。ここで閾値Ｔを２．０と設定した場合、特定部１２３は、最も高い出現率が２番目に高い出現率の２倍以上である場合に、条件が満たされたと判定し、最も高い出現率に対応する匿名化ユーザ名を対象ユーザの匿名化ユーザ名として特定する。また、Ｔを１．０に近づけるほど、対象ユーザの真の匿名化ユーザ名とは異なる匿名化ユーザ名を特定する誤検知が発生する可能性が高くなる。
【００４９】
列挙部１２４は、オークションサイトから、特定部１２３によって特定された匿名化ユーザ名に対応する落札者が落札した商品の一覧を取得し列挙する。列挙部１２４は、出品者のプロフィールページから、特定部１２３によって特定された匿名化ユーザ名に対応付けられた商品の一覧を取得し、対象ユーザの購入商品として列挙する。例えば、特定部１２３によって、対象ユーザの匿名化ユーザ名として「Ｊ＊Ｚ＊Ｚ＊＊＊」が特定されたとする。この場合、図６の（４）に示すように、匿名化ユーザ名「Ｊ＊Ｚ＊Ｚ＊＊＊」に対応する商品は、「デスクトップＰＣ」、「ビジネス書籍」及び「ラップトップＰＣ」であるため、列挙部１２４は、ユーザ名が「ＡＢＣＤ１２３４」である対象ユーザの購入履歴として、「デスクトップＰＣ」、「ビジネス書籍」及び「ラップトップＰＣ」を列挙する。
【００５０】
［第１の実施形態の処理］
図８から１０を用いて、特定装置１０の処理の流れについて説明する。図８は、第１の実施形態に係る特定装置の取得部及び計算部の処理の流れを示すフローチャートである。また、図９は、第１の実施形態に係る特定装置の特定部の処理の流れを示すフローチャートである。また、図１０は、第１の実施形態に係る特定装置の列挙部の処理の流れを示すフローチャートである。
【００５１】
図８に示すように、まず、取得部１２１は、対象ユーザのプロフィールページを参照する（ステップＳ１０１）。次に、取得部１２１は、対象ユーザのプロフィールページから、対象ユーザの評価スコアを取得する（ステップＳ１０２）。そして、取得部１２１は、対象ユーザのプロフィールページから、対象ユーザに落札者としての評価を付けた全出品者のユーザ名を取得する（ステップＳ１０３）。
【００５２】
ここで、取得部１２１は、ユーザ名を取得した出品者のうち１人を選択し（ステップＳ１０４）、選択した出品者のプロフィールページを参照する（ステップＳ１０５）。次に、取得部１２１は、出品者のプロフィールページから、出品者に評価を付けた落札者のうち、対象ユーザと評価スコアが一致する匿名化ユーザ名を取得する（ステップＳ１０６）。
【００５３】
全ての出品者の評価のチェックが完了していない場合（ステップＳ１０７、Ｎｏ）、取得部１２１は、次の出品者を選択し（ステップＳ１１０）、選択した出品者のプロフィールページを参照し（ステップＳ１０５）、処理を繰り返す。
【００５４】
一方、全ての出品者の評価のチェックが完了している場合（ステップＳ１０７、Ｙｅｓ）、計算部１２２は、落札者の匿名化ユーザ名を選択し（ステップＳ１０８）、選択した匿名化ユーザ名の出品者間の出現率を算出する（ステップＳ１０９）。
【００５５】
全ての匿名化ユーザ名の出現率の計算が完了していない場合（ステップＳ１１１、Ｎｏ）、計算部１２２は、次の匿名化ユーザ名を選択し（ステップＳ１１２）、選択した匿名化ユーザ名の出品者間の出現率をさらに算出する（ステップＳ１０９）。一方、全ての匿名化ユーザ名の出現率の算出が完了している場合（ステップＳ１１１、Ｙｅｓ）、計算部１２２は、処理を終了する。
【００５６】
次に、図９に示すように、特定部１２３は、（１−１）式等を用いて、各出現率に基づく指標ｓを算出する（ステップＳ２０１）。ここで、算出した指標ｓが閾値Ｔ以上である場合（ステップＳ２０２、Ｙｅｓ）、最大出現率をもつ匿名化ユーザ名を対象ユーザのものとして特定する（ステップＳ２０３）。一方、算出した指標ｓが閾値Ｔ以上でない場合（ステップＳ２０２、Ｎｏ）、対象ユーザの匿名化ユーザ名はなしとする（ステップＳ２０４）。
【００５７】
次に、図１０に示すように、列挙部１２４は、特定部１２３によって特定された対象ユーザの匿名化ユーザ名を取得する（ステップＳ３０１）。次に、列挙部１２４は、対象ユーザに落札者としての評価を付けた全出品者のユーザ名を取得する（ステップＳ３０２）。
【００５８】
ここで、列挙部１２４は、ユーザ名を取得した出品者のうち１人を選択し（ステップＳ３０３）、選択した出品者のプロフィールページを参照する（ステップＳ３０４）。次に、列挙部１２４は、選択した出品者のプロフィールページから、匿名化ユーザ名に一致する落札者が購入したアイテム情報を取得する（ステップＳ３０５）。
【００５９】
全ての出品者の評価のチェックが完了していない場合（ステップＳ３０６、Ｎｏ）、列挙部１２４は、次の出品者を選択し（ステップＳ３０７）、選択した出品者のプロフィールページを参照し（ステップＳ３０４）、処理を繰り返す。一方、全ての出品者の評価のチェックが完了している場合（ステップＳ３０６、Ｙｅｓ）、列挙部１２４は、処理を終了する。
【００６０】
［第１の実施形態の効果］
取得部１２１は、インターネット上のオークションサイトにおいて、対象ユーザが落札した各商品の出品者を評価した落札者のうち、対象ユーザとの評価スコアが一致する落札者の匿名化ユーザ名を、評価された出品者と対応付けて取得する。計算部１２２は、取得部１２１によって取得された匿名化ユーザ名のそれぞれについて、出品者間の出現頻度を計算する。特定部１２３は、取得部１２１によって取得された匿名化ユーザ名のうち、計算部１２２によって計算された出現頻度が最も大きい匿名化ユーザ名を、対象ユーザの匿名化ユーザ名として特定する。このように、本実施形態では、落札者のユーザ名及び日時等を用いることなく、評価スコアを基に対象ユーザの匿名化ユーザ名を特定している。このため、本実施形態によれば、落札者と出品者間の評価情報の詳細が公開されていないオークションサイトであっても、当該オークションサイトの各ユーザの購入履歴を、匿名化ユーザ名を基に取得することができる。
【００６１】
計算部１２２は、取得部１２１によって取得された匿名化ユーザ名及び対応付けられた出品者の組のうち、重複している組を除外したうえで、出現頻度を計算する。これにより、異なるユーザ名から変換された同一の匿名化ユーザ名が存在する場合であっても、特定の精度を高めることができる。
【００６２】
特定部１２３は、取得部１２１によって取得された匿名化ユーザ名のうち、計算部１２２によって計算された出現頻度が最も大きく、かつ、他の出現頻度と比べて十分に大きいことを示す所定の条件を満たす匿名化ユーザ名を、対象ユーザの匿名化ユーザ名として特定する。これにより、対象ユーザの真の匿名化ユーザ名とは異なる匿名化ユーザ名を対象ユーザの匿名化ユーザ名として特定する誤検知の発生を抑えることができる。
【００６３】
列挙部１２４は、オークションサイトから、特定部１２３によって特定された匿名化ユーザ名に対応する落札者が落札した商品の一覧を取得し列挙する。これにより、取得した対象ユーザの落札した商品の一覧を用いて、対象ユーザへの商品推薦を行うことができる。
【００６４】
［システム構成等］
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ように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、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００６５】
また、本実施形態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又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又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、制御手順、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。
【００６６】
［プログラム］
一実施形態として、特定装置１０は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の匿名化ユーザ名の特定を実行する特定プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の特定プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を特定装置１０として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型又はノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）等の移動体通信端末、さらには、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等のスレート端末等がその範疇に含まれる。
【００６７】
また、特定装置１０は、ユーザが使用する端末装置をクライアントとし、当該クライアントに上記の匿名化ユーザ名の特定に関するサービスを提供する特定サーバ装置として実装することもできる。例えば、特定サーバ装置は、対象ユーザの非匿名化ユーザ名を入力とし、匿名化ユーザ名を出力とする特定サービスを提供するサーバ装置として実装される。この場合、特定サーバ装置は、Ｗｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記の匿名化ユーザ名の特定に関するサービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。
【００６８】
図１１は、特定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０、ＣＰＵ１０２０を有する。また、コンピュータ１０００は、ハードディスクドライブインタフェース１０３０、ディスクドライブインタフェース１０４０、シリアルポートインタフェース１０５０、ビデオアダプタ１０６０、ネットワークインタフェース１０７０を有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。
【００６９】
メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１１３０に接続される。
【００７０】
ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、特定装置１０の各処理を規定するプログラムは、コンピュータにより実行可能なコードが記述されたプログラムモジュール１０９３として実装される。プログラムモジュール１０９３は、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。例えば、特定装置１０における機能構成と同様の処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される。なお、ハードディスクドライブ１０９０は、ＳＳＤにより代替されてもよい。
【００７１】
また、上述した実施形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して実行する。
【００７２】
なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ１１００等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、他のコンピュータから、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【符号の説明】
【００７３】
１０  特定装置
１１  記憶部
１２  制御部
１１１  プロフィール情報
１１２  落札者評価情報
１１３  出品者評価情報
１２１  取得部
１２２  計算部
１２３  特定部
１２４  列挙部
【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】
2019012423.tif 000010
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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