(57)【要約】【課題】ユーザのページの閲覧履歴から性格特性を推定するプログラム等を提供する。【解決手段】教師データとなるコーパスから学習し、各単語を意味に基づいてベクトル表現化する第１の機械学習エンジンと、複数の性格特性用語を要素とした性格特性ベクトルを規定する性格特性ベクトル規定手段と、ユーザが閲覧したページ毎に、当該ページに含まれるテキストから、単語及びその出現回数を抽出する形態素特徴量解析手段と、第１の機械学習エンジンを用いて、形態素特徴量解析手段によって抽出された単語と性格特性用語との全ての組み合わせについて、単語間距離を算出する単語間距離算出手段と、性格特性用語の要素毎に、単語間距離及び出現回数に基づく統計値を対応付けた性格特性ベクトルを、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として生成する性格特性ベクトル生成手段とを有する。【選択図】図２
2019197338.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザにおけるページの閲覧履歴を、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として認識する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
教師データとなるコーパスから学習し、各単語を意味に基づいてベクトル表現化する第１の機械学習エンジンと、
複数の性格特性用語を要素とした性格特性ベクトルを規定する性格特性ベクトル規定手段と、
ユーザが閲覧したページ毎に、当該ページに含まれるテキストから単語を抽出する形態素特徴量解析手段と、
第１の機械学習エンジンを用いて、前記形態素特徴量解析手段によって抽出された単語と性格特性用語との全ての組み合わせについて、単語間距離を算出する単語間距離算出手段と、
性格特性用語の要素毎に、前記単語間距離に基づく統計値を対応付けた性格特性ベクトルを、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として生成する性格特性ベクトル生成手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
第１のページによって生成された第１の性格特性ベクトルと、第２のページによって生成された第２の性格特性ベクトルとの間のコサイン距離を、性格特性距離として算出する性格特性距離算出手段と
してコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
第１の機械学習エンジンは、ニューラルネットワークに基づくWord2vecであり、
前記形態素特徴量解析手段は、形態素解析及びBag of Wordsである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記形態素特徴量解析手段は、前記ページに含まれるテキストから、前記単語と共に、その出現回数を更に抽出し、
前記単語間距離算出手段は、算出した単語間距離に、前記出現回数に基づく重みを付ける
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項５】
前記性格特性用語は、特性５因子モデル(BigFive)に基づく形容詞である
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項６】
学習段階の教師データとして、ユーザ毎に、予め取得された各性格特性用語の特性５因子ベクトルの群と、当該ユーザによって閲覧された時系列の複数のページから生成された時系列の性格特性ベクトルの群とを入力して学習した第２の機械学習エンジンと
して更に機能させ、
第２の機械学習エンジンは、推定段階として、推定対象ユーザによって閲覧された時系列の複数のページから生成された時系列の性格特性ベクトルの群を入力し、特性５因子ベクトルの群を出力する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
第２の機械学習エンジンは、時系列の性格特性ベクトルの群に代えて、当該時系列の性格特性ベクトルの群から統計処理によって算出された性格特性統計ベクトルを、学習段階及び推定段階で入力する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
【請求項８】
前記性格特性統計ベクトルは、単位期間当たりの複数の性格特性ベクトルの要素値における平均値又は中央値を統計値として、当該要素値に含めたものである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記性格特性統計ベクトルは、時系列に連続する先方の性格特性ベクトルと後方の性格特性ベクトルとの間のコサイン距離が所定閾値以下である場合、２つの性格特性ベクトルの要素値における平均値を統計値として、当該要素値に含めたものである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
【請求項１０】
前記性格特性統計ベクトルは、
所定期間毎に、当該ユーザによって閲覧されたページに対応する性格特性ベクトルの群を、Ｋ個のクラスタにクラスタリングし、
前記クラスタ毎に、複数の性格特性ベクトルの要素値における平均値又は中央値を統計値として、当該要素値に含めたＫ個の性格特性特徴ベクトルとしたものである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記Ｋ個のクラスタは、Ｋ−ｍｅａｎｓに基づくものである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記閲覧履歴には、ユーザが当該ページを閲覧した時刻が記録され、
前記性格特性ベクトルに、当該性格特性ベクトルの生成元となる当該ページをユーザが閲覧した「時刻」を対応付け、
前記性格特性統計ベクトル毎に、集約された１つ以上の性格特性ベクトルの滞留時間を対応付け、
第２の機械学習エンジンは、学習段階として、特性５因子ベクトルの群と、性格特性ベクトル及び滞留時間の群とを入力して学習し、
第２の機械学習エンジンは、推定段階として、推定対象ユーザに基づく性格特性ベクトル及び滞留時間の群を入力し、特性５因子ベクトルの群を出力する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項７から１１のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１３】
第２の機械学習エンジンは、回帰モデル又は分類モデルに基づくサポートベクタマシン(Support Vector Machine)である
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項６から１２のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１４】
ユーザにおけるページの閲覧履歴を、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として認識する性格特性推定装置であって、
教師データとなるコーパスから学習し、各単語を意味に基づいてベクトル表現化する第１の機械学習エンジンと、
複数の性格特性用語を要素とした性格特性ベクトルを規定する性格特性ベクトル規定手段と、
ユーザが閲覧したページ毎に、当該ページに含まれるテキストから単語を抽出する形態素特徴量解析手段と、
第１の機械学習エンジンを用いて、前記形態素特徴量解析手段によって抽出された単語と性格特性用語との全ての組み合わせについて、単語間距離を算出する単語間距離算出手段と、
性格特性用語の要素毎に、前記単語間距離に基づく統計値を対応付けた性格特性ベクトルを、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として生成する性格特性ベクトル生成手段と
を有することを特徴とする性格特性推定装置。
【請求項１５】
ユーザにおけるページの閲覧履歴を、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として認識する装置の性格特性推定方法であって、
前記装置は、
教師データとなるコーパスから学習し、各単語を意味に基づいてベクトル表現化する第１の機械学習エンジンと、
複数の性格特性用語を要素とした性格特性ベクトルを規定する性格特性ベクトル規定部とを有し、
前記装置は、
ユーザが閲覧したページ毎に、当該ページに含まれるテキストから単語を抽出する第１のステップと、
第１の機械学習エンジンを用いて、第１のステップによって抽出された単語と性格特性用語との全ての組み合わせについて、単語間距離を算出する第２のステップと、
性格特性用語の要素毎に、前記単語間距離に基づく統計値を対応付けた性格特性ベクトルを、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として生成する第３のステップと
を実行することを特徴とする装置の性格特性推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの性格特性を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザ群を、ジオグラフィック的情報（住居地域や勤務地域）や、デモグラフィック的情報（収入や職業）、サイコグラフィック的情報（性格や個性）を用いて分類する場合がある。
特に、サイコグラフィック的情報は、ユーザにおける心理学属性のパーソナリティを表すものであり、一般に、ユーザがアンケートに回答することによって得られる。
これに対し、アンケートではなく、ユーザにおける様々なログデータから推定しようとする技術がある（例えば非特許文献１参照）。この技術によれば、スマートフォンにおけるＣＤＲ(Call Detail Record、呼詳細レコード）を用いて、発信先位置のエントロピー（偏り）や、一日の行動半径、一日の移動距離等を特徴量として、ユーザのパーソナリティを推定している。
【０００３】
尚、非特許文献１に記載の技術によれば、ユーザが、実空間上における一定の地域範囲cに一定時間存在した場合、その地域範囲cに滞留したものと判断する。特定の地域範囲cにおける滞留頻度ｆcが多いほど、大きな値を取る特徴量を、パーソナリティの推定に用いている。
Ｈ（a）＝−Σcｆclogｆc
a：ユーザ
c：地域範囲
Ｈ（a）：ユーザaの位置のエントロピー
ｆc：地域範囲cにおける滞留頻度
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Yves-Alexandre de Montjoye, etc. 「Predicting Personality Using Novel Mobile Phone-Based Metrics.」 In: Greenberg, Ariel M., Kennedy, William G., Bos, Nathan D. (eds.) SBP 2013. LNCS, vol. 7812, pp. 48-55. Springer, Heidelberg (2013).、[online]、［平成３０年４月１１日検索］、インターネット＜URL:http://web.media.mit.edu/~yva/papers/deMontjoye2013predicting.pdf＞
【非特許文献２】和田さゆり, “性格特性用語を用いたBig Five尺度の作成”, 心理学研究 67(1), 61-67, 1996、[online]、［平成３０年４月１１日検索］、インターネット＜URL:https://ci.nii.ac.jp/naid/130002028345＞
【非特許文献３】並川 努・谷 伊織・脇田 貴文・熊谷 龍一・中根 愛・野口 裕之 (2012). Big Five尺度短縮版の開発と信頼性と妥当性の検討 心理学研究, 83, 91-99.、[online]、［平成３０年４月１１日検索］、インターネット＜URL:https://pdfs.semanticscholar.org/7d49/2aa1aecce291e304bfa51292242e481d9dbb.pdf＞
【非特許文献４】Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. In Proceedings of NIPS, 2013.、[online]、［平成３０年４月１１日検索］、インターネット＜URL:https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their-compositionality.pdf＞
【非特許文献５】MeCab、[online]、［平成３０年４月１１日検索］、インターネット＜URL:http://taku910.github.io/mecab/＞
【非特許文献６】Fast algorithm for detecting community structure in networks, M. E. J. Newman, Phys. Rev. E 69, 066133 (2004).、[online]、［平成３０年４月１１日検索］、インターネット＜URL:https://arxiv.org/pdf/cond-mat/0309508.pdf＞
【非特許文献７】MacQueen, J. B. (1967). “Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations”. 1. Proceedings of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. University of California Press. pp. 281-297.、[online]、［平成３０年４月１１日検索］、インターネット＜URL:https://pdfs.semanticscholar.org/a718/b85520bea702533ca9a5954c33576fd162b0.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述した非特許文献１に記載の技術によれば、ＣＤＲを用いて、ユーザにおける実空間上の行動ログを特徴量として、ユーザの性格特性を導出しようとしている。
一方で、ユーザにおける仮想空間の行動ログとして、インターネット上に公開された様々なページに対するユーザのページ閲覧履歴がある。
【０００６】
本願の発明者らは、ユーザにおける仮想空間上のページ閲覧履歴を用いて、ユーザの性格特性を導出することはできないか、と考えた。
しかしながら、ページ閲覧履歴から性格特性を導出することは難しい。前述した従来技術によれば、ページの文章内容と、そのページを閲覧したユーザの性格特性との間に、何ら規則性や法則性を見い出せていないからである。
【０００７】
そこで、本発明は、ユーザのページの閲覧履歴から性格特性を推定することができるプログラム、装置及び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】
【０００８】
本発明によれば、ユーザにおけるページの閲覧履歴を、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として認識する装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
教師データとなるコーパスから学習し、各単語を意味に基づいてベクトル表現化する第１の機械学習エンジンと、
複数の性格特性用語を要素とした性格特性ベクトルを規定する性格特性ベクトル規定手段と、
ユーザが閲覧したページ毎に、当該ページに含まれるテキストから単語を抽出する形態素特徴量解析手段と、
第１の機械学習エンジンを用いて、形態素特徴量解析手段によって抽出された単語と性格特性用語との全ての組み合わせについて、単語間距離を算出する単語間距離算出手段と、
性格特性用語の要素毎に、単語間距離に基づく統計値を対応付けた性格特性ベクトルを、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として生成する性格特性ベクトル生成手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【０００９】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
第１のページによって生成された第１の性格特性ベクトルと、第２のページによって生成された第２の性格特性ベクトルとの間のコサイン距離を、性格特性距離として算出する性格特性距離算出手段と
してコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００１０】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
第１の機械学習エンジンは、ニューラルネットワークに基づくWord2vecであり、
形態素特徴量解析手段は、形態素解析及びBag of Wordsである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１１】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
形態素特徴量解析手段は、ページに含まれるテキストから、単語と共に、その出現回数を更に抽出し、
単語間距離算出手段は、算出した単語間距離に、出現回数に基づく重みを付ける
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１２】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
性格特性用語は、特性５因子モデル(BigFive)に基づく形容詞である
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１３】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
学習段階の教師データとして、ユーザ毎に、予め取得された各性格特性用語の特性５因子ベクトルの群と、当該ユーザによって閲覧された時系列の複数のページから生成された時系列の性格特性ベクトルの群とを入力して学習した第２の機械学習エンジンと
して更に機能させ、
第２の機械学習エンジンは、推定段階として、推定対象ユーザによって閲覧された時系列の複数のページから生成された時系列の性格特性ベクトルの群を入力し、特性５因子ベクトルの群を出力する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１４】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
第２の機械学習エンジンは、時系列の性格特性ベクトルの群に代えて、当該時系列の性格特性ベクトルの群から統計処理によって算出された性格特性統計ベクトルを、学習段階及び推定段階で入力する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１５】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
性格特性統計ベクトルは、単位期間当たりの複数の性格特性ベクトルの要素値における平均値又は中央値を統計値として、当該要素値に含めた１つの性格特性ベクトルとする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１６】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
性格特性統計ベクトルは、時系列に連続する先方の性格特性ベクトルと後方の性格特性ベクトルとの間のコサイン距離が所定閾値以下である場合、２つの性格特性ベクトルの要素値における平均値を統計値として、当該要素値に含めた１つの性格特徴ベクトルとする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１７】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
性格特性統計ベクトルは、
所定期間毎に、当該ユーザによって閲覧されたページに対応する性格特性ベクトルの群を、Ｋ個のクラスタにクラスタリングし、
クラスタ毎に、複数の性格特性ベクトルの要素値における平均値又は中央値を統計値として、当該要素値に含めたＫ個の性格特性特徴ベクトルとする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１８】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
Ｋ個のクラスタは、Ｋ−ｍｅａｎｓに基づくものである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１９】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
閲覧履歴には、ユーザが当該ページを閲覧した時刻が記録され、
性格特性ベクトルに、当該性格特性ベクトルの生成元となる当該ページをユーザが閲覧した「時刻」を対応付け、
性格特性統計ベクトル毎に、集約された１つ以上の性格特性ベクトルの滞留時間を対応付け、
第２の機械学習エンジンは、学習段階として、特性５因子ベクトルの群と、性格特性ベクトル及び滞留時間の群とを入力して学習し、
第２の機械学習エンジンは、推定段階として、推定対象ユーザに基づく性格特性ベクトル及び滞留時間の群を入力し、特性５因子ベクトルの群を出力する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００２０】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
第２の機械学習エンジンは、回帰モデル又は分類モデルに基づくサポートベクタマシン(Support Vector Machine)である
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００２１】
本発明によれば、ユーザにおけるページの閲覧履歴を、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として認識する性格特性推定装置であって、
教師データとなるコーパスから学習し、各単語を意味に基づいてベクトル表現化する第１の機械学習エンジンと、
複数の性格特性用語を要素とした性格特性ベクトルを規定する性格特性ベクトル規定手段と、
ユーザが閲覧したページ毎に、当該ページに含まれるテキストから単語を抽出する形態素特徴量解析手段と、
第１の機械学習エンジンを用いて、形態素特徴量解析手段によって抽出された単語と性格特性用語との全ての組み合わせについて、単語間距離を算出する単語間距離算出手段と、
性格特性用語の要素毎に、単語間距離に基づく統計値を対応付けた性格特性ベクトルを、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として生成する性格特性ベクトル生成手段と
を有することを特徴とする。
【００２２】
本発明によれば、ユーザにおけるページの閲覧履歴を、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として認識する装置の性格特性推定方法であって、
装置は、
教師データとなるコーパスから学習し、各単語を意味に基づいてベクトル表現化する第１の機械学習エンジンと、
複数の性格特性用語を要素とした性格特性ベクトルを規定する性格特性ベクトル規定部とを有し、
装置は、
ユーザが閲覧したページ毎に、当該ページに含まれるテキストから単語を抽出する第１のステップと、
第１の機械学習エンジンを用いて、第１のステップによって抽出された単語と性格特性用語との全ての組み合わせについて、単語間距離を算出する第２のステップと、
性格特性用語の要素毎に、単語間距離に基づく統計値を対応付けた性格特性ベクトルを、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として生成する第３のステップと
を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明のプログラム、装置及び方法によれば、ユーザのページの閲覧履歴から性格特性を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】単語の類似度に基づくページ距離を、性格特性に基づくページ間距離に射影した概念図である。
【図２】本発明における性格特性推定装置の機能構成図である。
【図３】ぺージ閲覧履歴記憶部と形態素特徴量解析部と性格特性ベクトル生成部との関係を表す説明図である。
【図４】単語間距離算出部と第１の機械学習エンジンとの関係を表す説明図である。
【図５】第２の機械学習エンジンにおける学習段階を表す説明図である。
【図６】第２の機械学習エンジンにおける推定段階を表す説明図である。
【図７】性格特性統計ベクトルの第１の実施形態の説明図である。
【図８】性格特性統計ベクトルの第２の実施形態の説明図である。
【図９】性格特性統計ベクトルの第２の実施形態の説明図である。
【図１０】性格特性統計ベクトルの第４の実施形態の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２６】
図１は、単語の類似度に基づくページ距離を、性格特性に基づくページ間距離に射影した概念図である。
【００２７】
図１（ａ）によれば、ページに含まれる単語の類似度に基づくページ間距離を表したものである。これは、各ページを単語特徴ベクトルに変換し、そのベクトル間距離をページ間距離としたものである。ページ同士の文章内容が類似しているほど、ぺージ間距離は短くなる。
しかしながら、図１（ａ）によれば、ユーザが任意のページを閲覧したからといって、そのユーザの性格特性を推定することできない。また、ページａに続いてページｂを閲覧したからといって、ユーザの心理に変化があったかどうかを推定することもできない。
【００２８】
本発明によれば、図１（ａ）の単語の類似度に基づくページ距離を、図１（ｂ）の性格特性に基づくページ間距離に射影する。
図１（ｂ）によれば、本発明に基づいて各ページを性格特性ベクトルに変換し、そのベクトル間距離をページ間距離としたものである。この場合、ページ同士の文章内容が類似しているからといって、性格特性ベクトルも類似することとはならない。
【００２９】
「性格特性ベクトル」の要素は、例えば性格特性を表す形容詞とする。即ち、文章内容に含まれる単語群が類似しないページ同士であっても、その文章内容に含まれる性格特性を表す形容詞群が類似している場合、そのページを閲覧したユーザ同士の性格特性は類似すると推定する。
【００３０】
図２は、本発明における性格特性推定装置の機能構成図である。
【００３１】
本発明における性格特性推定装置１は、ユーザにおけるページの閲覧履歴を、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として認識する。
性格特性推定装置１は、ページ閲覧履歴記憶部１０１と、性格特性ベクトル規定部１０２と、第１の機械学習エンジン１１と、形態素特徴量解析部１２と、単語間距離算出部１３と、性格特性ベクトル生成部１４と、性格特性距離算出部１５と、第２の機械学習エンジン１６とを有する。これら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置の性格特性推定方法として理解できる。
【００３２】
［ぺージ閲覧履歴記憶部１０１］
ぺージ閲覧履歴記憶部１０１は、ユーザ毎に、ページ閲覧履歴を記憶する。
【００３３】
図３は、ぺージ閲覧履歴記憶部と形態素特徴量解析部と性格特性ベクトル生成部との関係を表す説明図である。
図３によれば、ユーザ毎に、閲覧したページに含まれるテキスト（例えばＨＴＭＬ(HyperText Markup Language)テキスト）が、時系列に並べられている。
ユーザ1：（PageID1）首相は大統領と昨日電話で会談した・・・
（PageID2）大統領は電話が好きだ・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・
（PageIDn）首相は総書記と会談した・・・
ユーザ2：・・・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
ユーザa：・・・・・・・・・・・・・・・・・・
【００３４】
［性格特性ベクトル規定部１０２］
性格特性ベクトル規定部１０２は、複数の性格特性用語を要素とした性格特性ベクトルを規定する。
ここで、性格特性用語は、例えば特性５因子モデル(BigFive)に基づく形容詞である。BigFiveと称される特性５因子モデルは、一般に、アンケートの回答に応じて、性格特性用語毎の特性５因子のベクトルを算出する技術である（例えば非特許文献２参照）。この技術で使用される性格特性用語を、本発明の性格特性ベクトルの要素として適用する。
特性５因子とは、各ユーザについて、形容詞毎に、以下の５つの因子について数値を算出したものである（例えば非特許文献３参照）。
（１）経験への開放性 (Openness to Experience)
（２）勤勉性 (Conscientiousness)
（３）外向性 (Extroversion)
（４）協調性 (Agreeableness)
（５）情緒不安定性 (Neuroticism)
【００３５】
性格特性用語は、例えば「話好きな」「無口な」「陽気な」「外交的な」「暗い」「無愛想な」「社交的な」「人嫌いな」のような形容詞（例えば非特許文献２によれば１９８語）であって、心理学的な知見から得られたパーソナリティに強く関係する用語である。
【００３６】
［第１の機械学習エンジン１１］
第１の機械学習エンジン１１は、教師データとなるコーパスから学習し、各単語を意味に基づいてベクトル表現化するものである。第１の機械学習エンジン１１は、具体的には、２層のニューラルネットワークに基づくWord2vecである（例えば非特許文献４参照）。
【００３７】
「Word2vec」は、コーパステキストを入力して学習することによって、単語間の関連性を確立し、意味的に類似する単語のベクトルを、ベクトル空間にグループ化することができる。そのために、単語を入力すると、その単語の特徴量ベクトル(feature vector)を出力することができる。具体的には、Word2vec は、「man」（男性）と「boy」（少年）との関係は、 「woman」（女性）と「girl」（少女）との関係と同じであると認識する。即ち、単語間の関係を検知するために、クエリとして利用することができる。
【００３８】
［形態素特徴量解析部１２］
形態素特徴量解析部１２は、ユーザが閲覧したページ毎に、当該ページに含まれるテキストから、単語を抽出する。形態素特徴量解析部１２は、具体的には、例えば形態素解析及びBag of Wordsである。
【００３９】
「形態素解析」とは、テキストを、意味のある単語に区切り、辞書を利用して品詞や内容を判別する技術をいう。「形態素」とは、文章の要素のうち、意味を持つ最小の単位を意味する。具体的には、オープンソースの形態素解析エンジンとして、例えばＭｅＣａｂがある（例えば非特許文献５参照）。
【００４０】
「Bag of Words」とは、テキストを、「どの単語が何回含まれているか」のみに注目したベクトルに変換する技術をいう。単語と共に、その出現回数を更に抽出する。この技術は、その文章について、どの単語がどこに出てくるか、そもそも文の構成はどうなっていたか、などの構造を全て無視したものである。
【００４１】
図３によれば、形態素特徴量解析部１２は、ページ毎に、各形態素の出現回数を表している。例えばユーザ１が閲覧したPageID1のページに、テキスト「首相は大統領と昨日電話で会談した」が含まれている場合、その形態素毎に、出現回数の要素値が含められている。
【００４２】
このようにページの文章から抽出された形態素特徴量は、単語間距離算出部１３へ出力される。
【００４３】
［単語間距離算出部１３］
単語間距離算出部１３は、第１の機械学習エンジン１１を用いて、形態素特徴量解析部１２によって抽出された単語と性格特性用語との全ての組み合わせについて、単語間距離を算出する。
【００４４】
ここで、ページから抽出された単語ｗnと、性格特性用語ｓmとした場合、単語間距離は、以下のようにベクトルの内積で表される。
ｗnとｓmとの単語間距離＝ｗn・ｓm（・は内積）
ページに含まれた単語の特徴ベクトルｗnと、性格特性用語の特徴ベクトルｓmとの内積となるコサイン類似度（コサイン距離）を算出する。コサイン類似度＝0（90度）の場合、無相関となり、コサイン類似度＝1（0度）の場合、完全一致と判定される。
【００４５】
図４は、単語間距離算出部と第１の機械学習エンジンとの関係を表す説明図である。
【００４６】
例えば、単語間距離算出部１３は、ページに含まれた単語「首相」を、第１の機械学習エンジン１１へ入力することによって、その単語の特徴ベクトルｗnを得ることができる。また、性格特性用語「話好きな」を第１の機械学習エンジン１１に入力することによって、その用語の特徴ベクトルｓmとを得ることができる。そして、単語間距離算出部１３は、単語の特徴ベクトルｗnと性格特性用語の特徴ベクトルｓmとの間の単語間距離を算出することができる。
【００４７】
図４によれば、単語間距離算出部１３は、例えば、ページから抽出された単語ｗnを縦軸に、性格特性用語ｓmを横軸に並べて、全ての組み合わせについて、単語間距離を算出する。図４の単語間距離の表によれば、n×m次元となる単語間距離Ｌnmが算出される。
【００４８】
ここで、単語間距離算出部１３について、以下の２つの実施形態について説明する。
＜単語間距離に対する出現回数の重み付け＞
＜単語間距離の離散化＞
【００４９】
＜単語間距離に対する出現回数の重み付け＞
形態素特徴量解析部１２が、Bag of Wordsである場合、ページに含まれるテキストから、単語と共に、その出現回数を更に抽出することができる。
この場合、単語間距離算出部１３は、算出した単語間距離に、出現回数に基づく重みを付ける。具体的には、図４の単語間距離算出部１３の表の各セルの値に、ページに含まれた単語ｗnの出現回数を重み付けすることも好ましい。具体的には、出現回数が多くなるほど、単語間距離Ｌnmを短くなるような値に修正する。
これによって、ページに出現した単語のみならず、その出現回数に応じた単語間距離を算出する。
【００５０】
＜単語間距離の離散化＞
図４の単語間距離算出部１３の表によれば、ページ毎に生成する必要があるので、膨大な演算量を必要とする。その演算量を削減するべく、単語間距離算出部１３は、連続値であるＬnmを離散化することも好ましい。
例えば、社会心理学におけるパーソナル・スペース理論を用いて、以下のように４つに分類することも好ましい。
（１）密接距離（intimate distance)
ｗnとｓmとの単語間距離が0.00〜0.25の場合、0.2に設定する。
（２）固体距離（personal distance)
ｗnとｓmとの単語間距離が0.26〜0.50の場合、0.4に設定する。
（３）社会距離（social distance)
ｗnとｓmとの単語間距離が0.51〜0.75の場合、0.6に設定する。
（４）公衆距離（public distance)
ｗnとｓmとの単語間距離が0.76〜1.00の場合、0.8に設定する。
【００５１】
［性格特性ベクトル生成部１４］
性格特性ベクトル生成部１４は、性格特性用語ｓm毎に、単語間距離Ｌnmに基づく統計値を対応付けた性格特性ベクトルＳを、当該ユーザにおける性格特性の遷移履歴として生成する。
【００５２】
ここで、「統計値」とは例えば、性格特性用語ｓm毎に、ページから抽出された単語ｗnの単語間距離Ｌnmにおける平均値又は中央値であってもよい。
図３（ｃ）によれば、複数のページに基づく性格特性ベクトルＳについて、性格特性用語ｓm毎に、ページから抽出された単語ｗnの単語間距離Ｌnmにおける平均値又は中央値を設定する。
これによって、各ページに対して、１つの性格特性ベクトルＳを対応付けることができる。
【００５３】
［性格特性距離算出部１５］
性格特性距離算出部１５は、第１のページによって生成された第１の性格特性ベクトルと、第２のページによって生成された第２の性格特性ベクトルとの間のコサイン距離を、性格特性距離として算出する。
例えばユーザが、第１のページが閲覧された後に第２のページを閲覧した場合、第１のページの第１の性格特性ベクトルから第２のページの第２の性格特性ベクトルへ遷移したとして、性格特性の遷移距離として算出することができる。
【００５４】
第１のページの第１の性格特性ベクトルｓ1と、第２のページの第２の性格特性ベクトルｓ2との間のコサイン距離は、以下のようにベクトルの内積で表すことができる。
ｓ1とｓ2とのコサイン距離＝ｓ1・ｓ2（・は内積）
【００５５】
［第２の機械学習エンジン１６］
第２の機械学習エンジン１６は、＜学習段階＞及び＜推定段階＞に大別され、回帰モデル又は分類モデルに基づくサポートベクタマシン(Support Vector Machine)であってもよい。
【００５６】
＜学習段階＞
図５は、第２の機械学習エンジンにおける学習段階を表す説明図である。
【００５７】
第２の機械学習エンジン１６は、教師データとして、ユーザ毎に、予め取得された各性格特性用語の特性５因子ベクトルの群（目的変数）と、当該ユーザによって閲覧された時系列の複数のページから生成された時系列の性格特性ベクトルの群（説明変数）とを入力して、内部に学習モデルを構築する。
【００５８】
目的変数となる特性５因子ベクトルの群は、アンケートの回答から予め導出されたものである。
本発明によれば、性格特性ベクトルの要素となる性格特性用語ｓnが、特性５因子ベクトルの性格特性用語と一致していることに特徴がある。このように、性格特性用語を一致させることによって、第２の機械学習エンジン１６は、内部に性格特性用語に適した学習モデルを構築することが期待できる。
【００５９】
＜推定段階＞
図６は、第２の機械学習エンジンにおける推定段階を表す説明図である。
【００６０】
第２の機械学習エンジン１６は、推定対象ユーザによって閲覧された時系列の複数のページから生成された時系列の性格特性ベクトルの群（説明変数）を入力し、特性５因子ベクトルの群（目的変数）を出力する。
これによって、推定対象ユーザにおける特性５因子ベクトルの群を推定することができる。
【００６１】
他の実施形態として、学習段階及び推定段階について、第２の学習エンジン１６は、時系列の性格特性ベクトルの群に代えて、当該時系列の性格特性ベクトルの群から統計処理によって算出された「性格特性統計ベクトル」を入力するものであってもよい。性格特性統計ベクトルとしては、例えば以下のようなものがある。
＜平均値又は中央値に基づく性格特性統計ベクトル＞
＜所定距離以下のクラスタリングに基づく性格特性統計ベクトル＞
＜K-meansのクラスタリングに基づく性格特性統計ベクトル＞
＜滞留時間に基づく性格特性統計ベクトル＞
【００６２】
＜平均値又は中央値に基づく性格特性統計ベクトル＞
図７は、性格特性統計ベクトルの第１の実施形態の説明図である。
図７によれば、性格特性統計ベクトルは、単位期間当たりの複数の性格特性ベクトルの要素値における平均値又は中央値を統計値として、当該要素値に含めたものである。
【００６３】
＜所定距離以下のクラスタリングに基づく性格特性統計ベクトル＞
図８は、性格特性統計ベクトルの第２の実施形態の説明図である。
図８によれば、性格特性統計ベクトルは、時系列に連続する先方の性格特性ベクトルと後方の性格特性ベクトルとの間のコサイン距離が所定閾値以下である場合、２つの性格特性ベクトルの要素値における平均値を統計値として、当該要素値に含めたものである。
尚、クラスタリングによって所定距離範囲を決定する場合、Newmanアルゴリズムのようなグラフクラスタリング技術を用いることもできる（例えば非特許文献６参照）。
【００６４】
＜K-meansのクラスタリングに基づく性格特性統計ベクトル＞
図９は、性格特性統計ベクトルの第３の実施形態の説明図である。
図９によれば、所定期間毎に、当該ユーザによって閲覧されたページに対応する性格特性ベクトルの群を、Ｋ個のクラスタにクラスタリングされている。また、Ｋ個のクラスタは、具体的にはＫ−ｍｅａｎｓに基づくものである（例えば非特許文献７参照）。
これによって、性格特性統計ベクトルは、クラスタ毎に、複数の性格特性ベクトルの要素値における平均値（重心）又は中央値を統計値として、当該要素値に含めたＫ個の性格特性特徴ベクトルとしたものである。
【００６５】
＜滞留時間に基づく性格特性統計ベクトル＞
図１０は、性格特性統計ベクトルの第４の実施形態の説明図である。
【００６６】
閲覧履歴には、ユーザが当該ページを閲覧した時刻が記録されるとする。
また、性格特性ベクトルに、当該性格特性ベクトルの生成元となる当該ページをユーザが閲覧した「時刻」を対応付ける（図１０（ａ）参照）。
更に、時系列上連続する性格特性ベクトルの内、性格特性ベクトル間距離の近いものを抽出し、それらの統計値を性格特性統計ベクトルとする。そして、抽出された性格特性ベクトルの最新の時刻と最古の時刻との差を滞留時間とする（図１０（ｂ）参照）。
【００６７】
そして、第２の機械学習エンジン１６は、学習段階として、特性５因子ベクトルの群と、性格特性ベクトル及び滞留時間の群とを入力して学習する。
また、第２の機械学習エンジン１６は、推定段階として、推定対象ユーザに基づく性格特性ベクトル及び滞留時間の群を入力し、特性５因子ベクトルの群を出力する。
これによって、性格特定ベクトルに基づく一定の距離範囲内の滞留時間も考慮して、推定対象ユーザにおける特性５因子ベクトルの群を推定することができる。
【００６８】
以上、詳細に説明したように、本発明のプログラム、装置及び方法によれば、ユーザのページの閲覧履歴から性格特性を推定することができる。
これによって、推定対象ユーザに対して、アンケートの回答を得ることなく、ページの閲覧履歴のみから、性格特性に基づくパーソナリティを推定することができる。
【００６９】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００７０】
１  性格特性推定装置
１０１  ページ閲覧履歴記憶部
１０２  性格特性ベクトル規定部
１１  第１の機械学習エンジン
１２  形態素特徴量解析部
１３  単語間距離算出部
１４  性格特性ベクトル生成部
１５  性格特性距離算出部
１６  第２の機械学習エンジン
【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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