(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
推定対象の複数のメンバオブジェクトi（i＝1〜N）を含むグループについて、複数のクラス（属性）種別における各クラス種別j（j=1〜M）の比率を算出するクラス比率推定装置であって、
前記メンバオブジェクトは、メンバ識別子iと、複数の要素k（k＝1〜K）における各要素の特徴量ｆkiとからなり、
学習対象のグループの全てのメンバオブジェクトi（i＝1〜L）から、クラス種別j毎に、各要素kの特徴量の確率分布関数を学習特徴量分布Ｐkjとして蓄積する学習特徴量蓄積手段と、
推定対象のグループのメンバオブジェクト全体から、各要素kの特徴量の確率分布関数を対象特徴分布Ｐkとして算出する対象特徴量分布算出手段と、
クラス種別j毎の学習特徴量分布Ｐkjの重み付け和ΣjｗjＰkjと、対象特徴量分布Ｐkとの分布間距離d(ΣjｗjＰkj, Ｐk)を、ｗj≧0という条件の下で最小にするように、各クラス種別jの学習特徴量分布Ｐkjに付ける重みｗjを決定する重み決定手段と、
決定された各クラス種別jの重みｗjを正規化して、クラス種別j毎の比率を算出するクラス種別正規化手段と
を有することを特徴とするクラス比率推定装置。
【請求項２】
前記重み決定手段は、クラス種別j毎に算出される各要素kの学習特徴量分布Ｐkjの平均値μkjの重み付け和Σjｗjμkjと、各要素k に対する対象特徴量分布Ｐkの平均値μkとの二乗誤差で定義される分布間距離 d(ΣjｗjＰkj, Ｐk)=Σk(Σjｗjμkj-μk)2を、ｗj ≧ 0 という条件の下で最小にするように、各クラス種別jの学習特徴量分布Ｐkjに付ける重みｗjを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載のクラス比率推定装置。
【請求項３】
学習対象の複数のメンバオブジェクトi（i＝1〜L）を含むグループを入力し、当該グループの全てのメンバオブジェクトから、クラス種別j毎に各要素kの特徴量の確率分布関数Ｐkiを算出し、当該確率分布関数を学習特徴量分布Ｐkjとして前記学習特徴量蓄積手段へ出力する学習特徴量分布算出手段を更に有する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のクラス比率推定装置。
【請求項４】
前記メンバ識別子は、投稿者識別子であり、
各メンバオブジェクトは、前記投稿者識別子に対応するメンバ投稿者に関するユーザテキストであり、
前記クラス種別は、ユーザプロフィールに関する属性種別であり、
前記要素は、前記ユーザテキストに含まれるキーワードである
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のクラス比率推定装置。
【請求項５】
推定対象のグループに属する各メンバ投稿者のユーザテキストを取得するユーザテキスト取得手段と、
前記ユーザテキストから、形態素解析によって、要素としてのキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
メンバ投稿者毎に、要素となる各キーワードの数を特徴量として抽出する特徴量抽出手段と
を更に有することを特徴とする請求項４に記載のクラス比率推定装置。
【請求項６】
前記キーワード抽出手段は、ＵＲＬ(Uniform Resource Locator)におけるドメイン名を、要素としてのキーワードとして更に抽出する
ことを特徴とする請求項５に記載のクラス比率推定装置。
【請求項７】
前記キーワード抽出手段は、前記ユーザテキスト取得手段における前記推定対象のグループに属する各メンバのメンバ識別子を、要素としてのキーワードとして更に抽出する
ことを特徴とする請求項５又は６に記載のクラス比率推定装置。
【請求項８】
前記ユーザテキストは、コミュニケーションサーバにおける、メンバ投稿者によって発信された投稿文、及び／又は、メンバ投稿者のプロフィール文であることを特徴とする請求項５から７のいずれか１項に記載のクラス比率推定装置。
【請求項９】
前記対象特徴量分布算出手段は、前記メンバ投稿者のプロフィール文に、前記学習特徴量蓄積手段に蓄積されたクラス種別jを表すキーワードが含まれている場合、当該学習特徴量蓄積手段の当該クラス種別jに対応する各要素kの学習特徴分布Ｐkjをそのまま、当該メンバ投稿者のメンバオブジェクトの各要素kの特徴量ｆkiとする
ことを特徴とする請求項５から８のいずれか１項に記載のクラス比率推定装置。
【請求項１０】
推定対象の複数のメンバオブジェクトi（i＝1〜N）を含むグループについて、複数のクラス（属性）種別における各クラス種別j（j=1〜M）の比率を算出するようにコンピュータを機能させるクラス比率推定プログラムであって、
前記メンバオブジェクトは、メンバ識別子iと、複数の要素k（k＝1〜K）における各要素の特徴量ｆkiとからなり、
学習対象のグループの全てのメンバオブジェクトi（i＝1〜L）から、クラス種別j毎に、各要素kの特徴量の確率分布関数を学習特徴量分布Ｐkjとして蓄積する学習特徴量蓄積手段と、
推定対象のグループのメンバオブジェクト全体から、各要素kの特徴量の確率分布関数を対象特徴分布Ｐkとして算出する対象特徴量分布算出手段と、
クラス種別j毎の学習特徴量分布Ｐkjの重み付け和ΣjｗjＰkjと、対象特徴量分布Ｐkとの分布間距離d(ΣjｗjＰkj, Ｐk)を、ｗj≧0という条件の下で最小にするように、各クラス種別jの学習特徴量分布Ｐkjに付ける重みｗjを決定する重み決定手段と、
決定された各クラス種別jの重みｗjを正規化して、クラス種別j毎の比率を算出するクラス種別正規化手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするクラス比率推定プログラム。
【請求項１１】
推定対象の複数のメンバオブジェクトi（i＝1〜N）を含むグループについて、複数のクラス（属性）種別における各クラス種別j（j=1〜M）の比率を算出する装置のクラス比率推定方法であって、
前記メンバオブジェクトは、メンバ識別子iと、複数の要素k（k＝1〜K）における各要素の特徴量ｆkiとからなり、
前記装置は、学習対象のグループの全てのメンバオブジェクトi（i＝1〜L）から、クラス種別j毎に、各要素kの特徴量の確率分布関数を学習特徴量分布Ｐkjとして蓄積する学習特徴量蓄積部を有し、
前記装置は、
推定対象のグループのメンバオブジェクト全体から、各要素kの特徴量の確率分布関数を対象特徴分布Ｐkとして算出する第１のステップと、
クラス種別j毎の学習特徴量分布Ｐkjの重み付け和ΣjｗjＰkjと、対象特徴量分布Ｐkとの分布間距離d(ΣjｗjＰkj, Ｐk)を、ｗj≧0という条件の下で最小にするように、各クラス種別jの学習特徴量分布Ｐkjに付ける重みｗjを決定する第２のステップと、
決定された各クラス種別jの重みｗjを正規化して、クラス種別j毎の比率を算出する第３のステップと
を実行することを特徴とする装置のクラス比率推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のメンバオブジェクトを含む推定対象のグループについて、クラス（属性）種別を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、不特定多数の第三者が、ＳＮＳ(Social Networking Service)サイトサーバを介して、自らのコメント文章（テキスト情報）を活発に発信することができる。「ＳＮＳサイトサーバ」は、複数のユーザからなるグループへ、１人のユーザによって投稿された投稿文を公開する。例えばfacebook（登録商標）やtwitter（登録商標）、google＋（登録商標）、mixi（登録商標）があり、一般にミニブログサイトとも称される。また、各ユーザは、ＳＮＳサイトサーバに対してアカウントを登録し、アカウントと共に投稿文が公開される。また、ユーザ毎のプロフィール情報も公開される。プロフィール情報は、ユーザ自らの自己紹介の文章であって、自らの属性種別を表し、不特定多数の第三者から自由に閲覧される。
【０００３】
一方で、ＳＮＳサイトサーバによって発信される投稿文は、商品及び役務に関する口コミ情報である場合も多い。この場合、マーケティングによれば、どのようなユーザがどのような評価をしているかを推定することが所望される。一般的には、所定目的に基づく多数の投稿文をグループ化し、そのメンバ投稿者のプロフィール情報に基づいて、ユーザ属性の傾向を推定しようとする。この場合、メンバ投稿者のプロフィール情報ができる限り正確なものであることが好ましい。そのために、メンバ投稿者の投稿文の内容から、プロフィール情報、即ちユーザ属性（年代、性別、趣味等）を推定することも考えられる。
【０００４】
従来、ユーザのプロフィール情報を、当該ユーザの投稿したテキスト情報に基づいて推定する技術がある（例えば非特許文献１参照）。この技術によれば、ユーザ毎に、過去のtweet中の単語分布からユーザの属性を推定し、対象となるグループのユーザ全体の性別のユーザ属性の比率を推定することができる。また、この技術によれば、１人以上のユーザ属性やテレビ視聴履歴を事前に収集し、当該ユーザ群の嗜好に合ったコンテンツ（例えばテレビ番組）を提示することもできる。これによって、当該ユーザ群のソーシャルコミュニケーションの場にあって、そのコンテンツを視聴する可能性が高くなり、円滑なコミュニケーションが提供される。例えば口コミマーケティングによれば、ＳＮＳを用いてユーザのプロフィール情報を取得することによるニーズは大きい。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】池田和史，服部元，松本一則，小野智弘，東野輝夫、「マーケット推定のためのTwitter投稿者プロフィール推定手法」、DICOMO 2011, 7E-1.
【非特許文献２】中部大学・鈴木肇、「最小二乗法」、[online]、［平成２４年５月３日検索］、インターネット＜URL:http://szksrv.isc.chubu.ac.jp/lms/lms1.html＞
【非特許文献３】Wikipedia、「最小二乗法」、[online]、［平成２４年５月３日検索］、インターネット＜URL:http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%B0%8F%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%B3%95＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
マーケティングの分野によれば、一般に、「複数のメンバオブジェクトを含む推定対象のグループについて、複数のクラス（属性）種別の中で各クラス種別の比率のみを知りたい」とするニーズが存在すると考えられる。そのためには、ユーザのプロフィール情報を明確に特定することが必要となる。しかしながら、ＳＮＳサイトにおけるプロフィール情報は、一般に、ユーザ自ら記述するものであるために、身分や興味をあえて明確に記述しない場合が多い。例えば、男性のユーザが、あえて女性のふりして、投稿文を投稿しているような場合もある。そのために、非特許文献１に記載の技術によれば、グループ内の各投稿者の過去の投稿文から、特徴的な単語を抽出し、各投稿者のプロフィール情報を推定している。これによって、グループ内のユーザ全体における各プロフィール項目（クラス）の比率を推定することもできる。
【０００７】
しかしながら、非特許文献１に記載の技術によれば、最初に、ユーザ（メンバオブジェクト）毎に、プロフィール情報を明確に推定し、それら結果を集計している。しかしながら、ユーザ毎にプロフィール情報を明確に識別するために、推定対象となるグループ内のユーザ数が増加すると共に、必要な計算量も増加するという課題が生じる。また、各ユーザについて、プロフィール情報を明確に識別してしまうことによって、そのプロフィール情報が曖昧な場合、プロフィール項目の比率の推定精度が悪化するという課題も生じる。
【０００８】
そこで、本発明は、複数のメンバオブジェクトを含む推定対象のグループについて、オブジェクト毎のクラス（属性）種別を正確に識別することなく、各クラス種別の比率を算出することができるクラス比率推定装置、プログラム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】
【０００９】
本発明によれば、推定対象の複数のメンバオブジェクトi（i＝1〜N）を含むグループについて、複数のクラス（属性）種別における各クラス種別j（j=1〜M）の比率を算出するクラス比率推定装置であって、
メンバオブジェクトは、メンバ識別子iと、複数の要素k（k＝1〜K）における各要素の特徴量ｆkiとからなり、
学習対象のグループの全てのメンバオブジェクトi（i＝1〜L）から、クラス種別j毎に、各要素kの特徴量の確率分布関数を学習特徴量分布Ｐkjとして蓄積する学習特徴量蓄積手段と、
推定対象のグループのメンバオブジェクト全体から、各要素kの特徴量の確率分布関数を対象特徴分布Ｐkとして算出する対象特徴量分布算出手段と、
クラス種別j毎の学習特徴量分布Ｐkjの重み付け和ΣjｗjＰkjと、対象特徴量分布Ｐkとの分布間距離d(ΣjｗjＰkj, Ｐk)を、ｗj≧0という条件の下で最小にするように、各クラス種別jの学習特徴量分布Ｐkjに付ける重みｗjを決定する重み決定手段と、
決定された各クラス種別jの重みｗjを正規化して、クラス種別j毎の比率を算出するクラス種別正規化手段と
を有することを特徴とする。
【００１０】
本発明のクラス比率推定装置における他の実施形態によれば、
重み決定手段は、クラス種別j毎に算出される各要素kの学習特徴量分布Ｐkjの平均値μkjの重み付け和Σjｗjμkjと、各要素k に対する対象特徴量分布Ｐkの平均値μkとの二乗誤差で定義される分布間距離 d(ΣjｗjＰkj, Ｐk)=Σk(Σjｗjμkj-μk)2を、ｗj ≧ 0 という条件の下で最小にするように、各クラス種別jの学習特徴量分布Ｐkjに付ける重みｗjを決定することも好ましい。
【００１１】
本発明のクラス比率推定装置における他の実施形態によれば、
学習対象の複数のメンバオブジェクトi（i＝1〜L）を含むグループを入力し、当該グループの全てのメンバオブジェクトから、クラス種別j毎に各要素kの特徴量の確率分布関数Ｐkiを算出し、当該確率分布関数を学習特徴量分布Ｐkjとして学習特徴量蓄積手段へ出力する学習特徴量分布算出手段を更に有することも好ましい。
【００１２】
本発明のクラス比率推定装置における他の実施形態によれば、
メンバ識別子は、投稿者識別子であり、
各メンバオブジェクトは、投稿者識別子に対応するメンバ投稿者に関するユーザテキストであり、
クラス種別は、ユーザプロフィールに関する属性種別であり、
要素は、ユーザテキストに含まれるキーワードである
ことも好ましい。
【００１３】
本発明のクラス比率推定装置における他の実施形態によれば、
推定対象のグループに属する各メンバ投稿者のユーザテキストを取得するユーザテキスト取得手段と、
ユーザテキストから、形態素解析によって、要素としてのキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
メンバ投稿者毎に、要素となる各キーワードの数を特徴量として抽出する特徴量抽出手段と
を更に有することも好ましい。
【００１４】
本発明のクラス比率推定装置における他の実施形態によれば、
キーワード抽出手段は、ＵＲＬ(Uniform Resource Locator)におけるドメイン名を、要素としてのキーワードとして更に抽出することも好ましい。
【００１５】
本発明のクラス比率推定装置における他の実施形態によれば、
キーワード抽出手段は、ユーザテキスト取得手段における推定対象のグループに属する各メンバのメンバ識別子を、要素としてのキーワードとして更に抽出することも好ましい。
【００１６】
本発明のクラス比率推定装置における他の実施形態によれば、
ユーザテキストは、コミュニケーションサーバにおける、メンバ投稿者によって発信された投稿文、及び／又は、メンバ投稿者のプロフィール文であることも好ましい。
【００１７】
本発明のクラス比率推定装置における他の実施形態によれば、
対象特徴量分布算出手段は、メンバ投稿者のプロフィール文に、学習特徴量蓄積手段に蓄積されたクラス種別jを表すキーワードが含まれている場合、当該学習特徴量蓄積手段の当該クラス種別jに対応する各要素kの学習特徴量の確率分布関数Ｐkjをそのまま、当該メンバ投稿者のメンバオブジェクトの各要素kの特徴量ｆkiとすることも好ましい。
【００１８】
本発明によれば、推定対象の複数のメンバオブジェクトi（i＝1〜N）を含むグループについて、複数のクラス（属性）種別における各クラス種別j（j=1〜M）の比率を算出するようにコンピュータを機能させるクラス比率推定プログラムであって、
メンバオブジェクトは、メンバ識別子iと、複数の要素k（k＝1〜K）における各要素の特徴量ｆkiとからなり、
学習対象のグループの全てのメンバオブジェクトi（i＝1〜L）から、クラス種別j毎に、各要素kの特徴量の確率分布関数を学習特徴量分布Ｐkjとして蓄積する学習特徴量蓄積手段と、
推定対象のグループのメンバオブジェクト全体から、各要素kの特徴量の確率分布関数を対象特徴分布Ｐkとして算出する対象特徴量分布算出手段と、
クラス種別j毎の学習特徴量分布Ｐkjの重み付け和ΣjｗjＰkjと、対象特徴量分布Ｐkとの分布間距離d(ΣjｗjＰkj, Ｐk)を、ｗj≧0という条件の下で最小にするように、各クラス種別jの学習特徴量分布Ｐkjに付ける重みｗjを決定する重み決定手段と、
決定された各クラス種別jの重みｗjを正規化して、クラス種別j毎の比率を算出するクラス種別正規化手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００１９】
本発明によれば、推定対象の複数のメンバオブジェクトi（i＝1〜N）を含むグループについて、複数のクラス（属性）種別における各クラス種別j（j=1〜M）の比率を算出する装置のクラス比率推定方法であって、
メンバオブジェクトは、メンバ識別子iと、複数の要素k（k＝1〜K）における各要素の特徴量ｆkiとからなり、
装置は、学習対象のグループの全てのメンバオブジェクトi（i＝1〜L）から、クラス種別j毎に、各要素kの特徴量の確率分布関数を学習特徴量分布Ｐkjとして蓄積する学習特徴量蓄積部を有し、
装置は、
推定対象のグループのメンバオブジェクト全体から、各要素kの特徴量の確率分布関数を対象特徴分布Ｐkとして算出する第１のステップと、
クラス種別j毎の学習特徴量分布Ｐkjの重み付け和ΣjｗjＰkjと、対象特徴量分布Ｐkとの分布間距離d(ΣjｗjＰkj, Ｐk)を、ｗj≧0という条件の下で最小にするように、各クラス種別jの学習特徴量分布Ｐkjに付ける重みｗjを決定する第２のステップと、
決定された各クラス種別jの重みｗjを正規化して、クラス種別j毎の比率を算出する第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】
【００２０】
本発明のクラス比率推定装置、プログラム及び方法によれば、複数のメンバオブジェクトを含む推定対象のグループについて、オブジェクト毎のクラス（属性）種別を識別することなく、各クラス種別の比率を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明におけるシステム構成図である。
【図２】本発明におけるクラス比率推定装置の機能構成図である。
【図３】メンバ識別子i毎における各要素k（k＝1〜K）の特徴量ｆkiと、平均値μの確率分布密度Ｐkを表す説明図である。
【図４】学習特徴量蓄積部に蓄積された確率分布関数Ｐkjを表す説明図である。
【図５】学習特徴量の確率分布関数Ｐkjと、対象特徴量の確率分布関数Ｐkjとの比較を表す説明図である。
【図６】学習特徴量分布算出部における処理内容を表す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下では、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。
【００２３】
図１は、本発明におけるシステム構成図である。
【００２４】
図１によれば、不特定多数の第三者は、各自が所持する端末３を用いて、インターネットを介してコミュニケーションサイトサーバ２へ、投稿文を送信することができる。以下では、コミュニケーションサーバ２は、例えばＳＮＳサイトサーバであるとして説明する。勿論、ＳＮＳサイトサーバに限られないが、複数の投稿者間でコメント文章を発信し且つ購読し合うグループを構成し、投稿者毎に投稿文とを公開することを要する。
【００２５】
図１によれば、本発明のクラス比率推定装置１は、インターネットを介してＳＮＳサイトサーバ２と通信する。クラス比率推定装置１は、ＳＮＳサイトサーバ２に対して、ＡＰＩ(Application Programming Interface)を介して、投稿者の交流関係リスト（グループ情報）と、投稿者毎の投稿文とを取得することができる。また、投稿者毎のプロフィール文も取得することができる。ＡＰＩは、アプリケーションサービスの機能を利用するための規則インタフェースであって、種々のサーバ毎に異なるものとして用意されている。そして、クラス比率推定装置１は、複数のメンバオブジェクトi（i＝1〜N）を含む推定対象のグループについて、複数のクラス（属性）種別における各クラス種別j（j=1〜M）の比率を算出する。
【００２６】
以下では具体的に、排他的なクラス種別は、「男性」／「女性」の２つのクラス種別であるとして説明する。また、メンバオブジェクトは、Twitterサイトにおけるユーザテキストであるとする。そして、クラス比率推定装置１によって、多数のメンバオブジェクトからのユーザテキストから、そのグループ全体におけるクラス比（例えば男女比）が推定される。
【００２７】
図２は、本発明におけるクラス比率推定装置の機能構成図である。
【００２８】
クラス比率推定装置１は、通信インタフェース部１０と、ユーザインタフェース部１１とを有する。通信インタフェース部１０は、例えばインターネットを介してＳＮＳサーバ２と通信する。ユーザインタフェース部１１は、グループにおけるクラス種別の比率をユーザに明示することができる。
【００２９】
本発明におけるクラス比率推定装置１は、＜推定用機能部＞として、ユーザテキスト取得部２１と、キーワード抽出部２２と、特徴量抽出部２３と、対象特徴量分布算出部２４と、重み決定部２５と、クラス種別正規化部２６と、学習特徴量蓄積部３０とを有する。また、クラス比率推定装置１は、＜学習用機能部＞として、学習テキスト取得部３１と、学習特徴量分布算出部３４とを更に有する。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。
【００３０】
＜推定用機能部＞
［ユーザテキスト取得部２１］
ユーザテキスト取得部２１は、通信インタフェース部１０を介して、推定対象のグループに属する各メンバ識別子のメンバオブジェクトを取得する。例えば、ＳＮＳサイトサーバ２から、推定対象者に対するグループに属する複数のメンバ投稿者のユーザテキスト（プロフィール文を含む。メンバオブジェクト）を取得する。投稿者は、投稿者識別子（メンバ識別子）によって認識される。推定対象者に対するグループは、ＳＮＳサイトサーバ２から取得した交流関係リスト（フォロー・フォロワー関係）によって抽出されるものであってもよい。
【００３１】
ここで、ＳＮＳサイトサーバにおけるメンバ投稿者が、広報的な公的投稿者である場合がある。そのようなメンバ投稿者は、例えば企業の広報用アカウントとしてのメンバ識別子を有し、多数のユーザによってフォローされている。即ち、広報用アカウントの場合、フォロー数に対するフォロワー数の比率が大きい。そのために、ユーザテキスト取得部２１が、広報用アカウントを、それをフォローするユーザのユーザテキストまでも収集した場合、結果的に得られるクラス比率の推定精度を低下させる要因となる。そこで、ユーザテキスト取得部２１は、当該ユーザのフォロー数に対するフォロワー数の比率が、所定閾値を越える場合に当該ユーザを推定対象から取り除くことも好ましい。
【００３２】
尚、クラス比率推定装置１は、グループ毎にユーザテキストを予めデータベースに蓄積したものであってもよい。この場合、クラス比率推定装置１は、ユーザテキスト取得部２１を備える必要もない。即ち、クラス比率推定装置１が、ＳＮＳサイトサーバ２と通信することを必須とするものではない。
【００３３】
［キーワード抽出部２２］
キーワード抽出部２２は、ユーザテキストから、形態素解析によって、要素としてのキーワードを抽出する。キーワード抽出部２２は、形態素解析によって、収集されたユーザテキスト毎に形態素に分割する。「形態素」とは、文章の構成要素のうち、意味を持つ最小の単位をいう。本発明によって抽出されるキーワード（形態素）は、後述する特徴量の要素となる「名詞」のみである。各投稿者識別子（メンバ識別子）毎のキーワードが、特徴量抽出部２３へ出力される。
【００３４】
他の実施形態として、ユーザテキスト中に、ＷｅｂサイトのＵＲＬ(Uniform Resource Locator)が含まれている場合ある。そこで、キーワード抽出部２２は、ＵＲＬにおけるドメイン名を、要素としてのキーワード（形態素）として更に抽出することも好ましい。これは、ユーザの属性によっては、特定のＵＲＬのドメインへアクセスしやすい傾向があるためである。即ち、ドメイン名を特徴量の要素とすることによって、クラス比率を推定する材料となる要素を増やすことができる。
【００３５】
更なる他の実施形態として、ユーザテキスト取得部２１は、ＳＮＳサイトサーバ２から取得した交流関係リスト中から、フォローユーザのメンバ識別子を取得できる場合がある。そこで、キーワード抽出部２２は、ユーザテキスト取得部２１における推定対象のグループに属する各メンバのメンバ識別子を、要素としてのキーワードとして更に抽出することも好ましい。これは、ユーザの属性によっては、特定の他のユーザをフォローしやすい傾向があるためである。即ち、フォローユーザのメンバ識別子を特徴量の要素とすることによって、クラス比率を推定する材料となる要素を増やすことができる。
【００３６】
［特徴量抽出部２３］
特徴量抽出部２３は、メンバ投稿者毎に、ユーザテキストに含まれるキーワードから、要素となる各キーワードの数を特徴量として抽出する。ここで、「メンバオブジェクトＴi」は、メンバ識別子i（i＝1〜N）と、複数の要素k（k＝1〜K）における各要素の特徴量ｆkiとから構成される。各メンバオブジェクトは、メンバ識別子毎に、そのメンバ投稿者が過去に投稿したユーザテキスト（及びプロフィール文）に含まれる、要素となる各キーワードが計数される。
Ｔi：オブジェクト
ｆTi：オブジェクトＴiの特徴量（ベクトル）
N：推定対象のグループ内の全メンバオブジェクト数
【００３７】
［対象特徴量分布算出部２４］
対象特徴量分布算出部２４は、推定対象のグループのメンバオブジェクト全体から、各要素kの確率分布関数Ｐkを算出する。確率分布密度Ｐkとしては、例えば平均値μであってもよい。
μ＝1/N・ΣTiｆTi
μ：平均値
【００３８】
図３は、メンバ識別子i毎における各要素k（k＝1〜K）の特徴量ｆkiと、平均値μの確率分布密度Ｐkを表す説明図である。
【００３９】
図３によれば、各メンバのユーザテキストには、以下のようなキーワードが含まれていたことを表す。各キーワードは、各要素を意味する。
メンバＬ1のテキストは、「政府」「スマートフォン」を含む。
メンバＬ2のテキストは、「洗濯」を含む。
メンバＬ3のテキストは、「政府」「スマートフォン」を含む。
メンバＬ4のテキストは、「スマートフォン」「洗濯」「掃除」を含む。
また、図３によれば、推定対象のグループのメンバオブジェクト全体における各要素kの確率分布密度Ｐkとして平均値μが算出されている。
ｆk＝（政府，スマートフォン，洗濯，掃除，・・・）
＝（0.5 ，0.75          ，0.5 ，0.25，・・・）
【００４０】
他の実施形態として、対象特徴量分布算出部２４は、メンバ投稿者のプロフィール文に、学習特徴量蓄積手段に蓄積されたクラス種別jを表すキーワードが含まれている場合、当該学習特徴量蓄積手段の当該クラス種別jに対応する各要素kの学習特徴量の確率分布関数Ｐkjをそのまま、当該メンバ投稿者のメンバオブジェクトの各要素kの特徴量ｆkiとすることも好ましい。ユーザテキスト中のプロフィール文に、例えば「男性」と記載されている場合、学習特徴量蓄積部３０にも既に、クラス種別「男性」とする学習特徴量が蓄積されている。この場合、学習特徴量蓄積部３０のクラス種別「男性」の学習特徴量分布をそのまま、当該メンバ投稿者の対象特徴量分布として取り込む。これによって、プロフィール文に記述された当該ユーザの属性をそのまま、対象特徴量分布に取り込むことができる。
【００４１】
［学習特徴量蓄積部３０］
学習特徴量蓄積部３０は、クラス種別j毎に、各要素kの学習特徴量の確率分布関数Ｐkjを蓄積する。
【００４２】
図４は、学習特徴量蓄積部に蓄積された確率分布関数Ｐkjを表す説明図である。
【００４３】
図４によれば、クラス種別jとして、「男性」／「女性」に区分される。そして、クラス種別j毎に、各要素kの平均値μ（確率分布密度Ｐk）が予め蓄積されている。
Ｐ（男性）＝（政府，スマートフォン，洗濯，掃除，・・・）
＝（1   ，1            
，0   ，0   ，・・・）
Ｐ（女性）＝（政府，スマートフォン，洗濯，掃除，・・・）
＝（0   ，0.5           ，1   ，0.5  ，・・・）
即ち、「クラス種別」は、ユーザプロフィールに関する属性種別である。尚、学習特徴量蓄積部３０に蓄積される情報は、所定値として予め設定されたものであってもよいし、後述する学習特徴量分布算出部３４から出力されたものであってもよい。
【００４４】
［重み決定部２５］
重み決定部２５は、クラス種別j毎の学習特徴量分布の重み付け和ΣjｗjＰkjと、対象特徴量分布Ｐkとの分布間距離ｄ(ΣjｗjＰkj，Ｐk)を、ｗj≧０という条件の下で最小にするように、各クラス種別jの学習特徴量分布Ｐkjに付ける重みｗjを決定する。
ｄ(ΣjｗjＰkj，Ｐk)を、ｗj≧０という条件の下で最小化
ΣjｗjＰkj：クラス種別j毎の学習特徴量分布の重み付け和
Ｐk：対象特徴量分布
ｄ(ΣjｗjＰkj，Ｐk)：距離
【００４５】
図５は、学習特徴量の確率分布関数Ｐkjと、対象特徴量の確率分布関数Ｐkjとの比較を表す説明図である。
【００４６】
クラス種別jが２個である場合（j＝1,2）、最小二乗法を用いて、各クラス種別jの学習特徴量分布に付ける重みｗjを算出することができる（例えば非特許文献２参照）。具体的には、重み決定部２５は、クラス種別j毎に算出される各要素kの学習特徴量分布Ｐkjの平均値μkjの重み付け和Σjｗjμkjと、各要素kに対する対象特徴量分布Ｐkの平均値μkとの二乗誤差で定義される分布間距離ｄ(ΣjｗjＰkj，Ｐk)＝Σk(Σjｗjμkj−μk)2を、ｗj≧0という条件の下で最小にするように、各クラス種別jの学習特徴量に付ける重みｗjを決定する。
Σk(Σjｗjμkj−μk)2を、ｗj≧０という条件の下で最小化
Σjｗjμkj：クラス種別j毎の学習特徴量分布Ｐkjの平均値μkjの重み付け和
μk：対象特徴量分布Ｐkの平均値
【００４７】
具体的には、二乗誤差Ｓは、以下の式によって算出される。この二乗誤差Ｓを、ｗj≧0という条件の下で最小にするｗjを算出する。
Ｓ＝（ｗc1＊μ1,c1＋ｗc2＊μ1,c2−μ1）2＋
（ｗc1＊μ2,c1＋ｗc2＊μ2,c2−μ2）2＋
（ｗc1＊μ3,c1＋ｗc2＊μ3,c2−μ3）2＋
（ｗc1＊μ4,c1＋ｗc2＊μ4,c2−μ4）2
c1：クラス種別「男性」
c2：クラス種別「女性」
k＝1〜4：（政府，スマートフォン，洗濯，掃除）
ｗc1：クラス種別「男性」の重み
ｗc2：クラス種別「女性」の重み
μ1,c1：「政府」における「男性」のクラス種別の学習特徴量の平均値
μ2,c1：「スマートフォン」における「男性」のクラス種別の学習特徴量の平均値
μ3,c1：「洗濯」における「男性」のクラス種別の学習特徴量の平均値
μ4,c1：「掃除」における「男性」のクラス種別の学習特徴量の平均値
μ1,c2：「政府」における「女性」のクラス種別の学習特徴量の平均値
μ2,c2：「スマートフォン」における「女性」のクラス種別の学習特徴量の平均値
μ3,c2：「洗濯」における「女性」のクラス種別の学習特徴量の平均値
μ4,c2：「掃除」における「女性」のクラス種別の学習特徴量の平均値
μ1：「政府」における対象特徴量の平均値
μ2：「スマートフォン」における対象特徴量の平均値
μ3：「洗濯」における対象特徴量の平均値
μ4：「掃除」における対象特徴量の平均値
【００４８】
次に、前述した二乗誤差Ｓから、以下の式における定数Ａ〜Ｆを算出する。
Ｓ＝Ａ＋Ｂｗ12−２Ｃｗ1−２Ｄｗ2＋２Ｅｗ1ｗ2＋Ｆｗ22
この場合、ｗ1及びｗ2は、以下のように算出される。
ｗ1＝（ＦＤ−ＣＥ）／（ＦＢ−Ｅ2）＝０．５
ｗ2＝（ＢＣ−ＤＥ）／（ＦＢ−Ｅ2）＝０．５
【００４９】
尚、クラス数が３個以上（多次元）である場合、例えば非特許文献３に記載の方法で算出することができる。
【００５０】
［クラス種別正規化部２６］
クラス種別正規化部２６は、決定された各クラス種別jの重みｗjを正規化して、クラス種別j毎の比率を算出する。ここでの正規化とは、０〜１の間の値に比例変換し、クラス種別毎に比較できるようにした変換をいう。
【００５１】
＜学習用機能部＞
［学習テキスト取得部３１］
学習テキスト取得部３１は、ユーザインタフェース部１１を介して、ユーザから、学習対象の複数のメンバオブジェクトi（i＝1〜L）を含むグループを取得する。取得されたメンバオブジェクトは、学習特徴量分布算出部３４へ出力される。
【００５２】
［学習特徴量分布算出部３４］
学習特徴量分布算出部３４は、グループの全てのメンバオブジェクトから、クラス種別j毎に各要素kの学習特徴量の確率分布関数Ｐkiを算出し、当該確率分布関数を確率分布関数Ｐkjとして学習特徴量蓄積部３０へ出力する。
【００５３】
図６は、学習特徴量分布算出部における処理内容を表す説明図である。
【００５４】
図６によれば、所属するクラス種別が既知の複数の学習用メンバオブジェクトが表されており、クラス種別「男性」とする複数（２個）のものと、クラス種別「女性」とする複数（２個）のものとが表されている。ここでは、クラス種別毎に、各要素kの学習特徴量の平均値を算出している。一般に、特徴量の要素k（次元数）がクラスの数より大きくなるほど、各メンバオブジェクトの特徴量は、クラス種別の特徴量の近くに分布することが期待できる。そのために、本発明によって算出されるクラス比は、真の値に十分に近い近似値となり得る。
【００５５】
尚、前述した実施形態によれば、ユーザ毎のユーザテキストから、１つの学習特徴量蓄積部３０を参照してクラス種別を導出している。ここで、多数のユーザテキストを投稿している多投稿ユーザと、少しのユーザテキストしか投稿していない少投稿ユーザとが混在している。例えば、過去の投稿数が１００件以下の少投稿ユーザと、１００件以上の多投稿ユーザでは、要素の特徴量の大きさ|ｆTi|、即ち、特徴量の分布傾向も異なっている。従って、これらを一括に１つの学習特徴量蓄積部３０によって推定することは、精度を低下させる場合がある。そのため、できる限りユーザに適したクラス推定をするために、多投稿ユーザ用の学習特徴量蓄積部と、少投稿ユーザ用の学習特徴量蓄積部とを別々に備えることも好ましい
【００５６】
以上、詳細に説明したように、本発明のクラス比率推定装置、プログラム及び方法によれば、複数のメンバオブジェクトを含む推定対象のグループについて、オブジェクト毎のクラス（属性）種別を正確に識別することなく、各クラス種別の比率を算出することができる。特に、本発明によれば、曖昧な大量のメンバオブジェクトのグループついて、未知となるクラス比率を効率よく推定することができる。
【００５７】
本発明のクラス比率推定装置を用いたサービスとして、推定対象となるグループにおけるソーシャルメディア解析に用いることができる。従来技術によれば、メンバの投稿文に基づくネガティブ／ポジティブ推定しかできなかった。本発明によれば、リアルタイムに、年代、性別、職業等のクラス種別に応じた推定が可能となり、所定の商品役務に対して現に話題となっているマーケットの声を認識することができる。尚、このような推定結果は、Ｗｅｂサイト上に閲覧可能とするだけでなく、様々なアプリケーションに対するＷｅｂツールとしても提供される。
【００５８】
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】
【００５９】
１  クラス比率推定装置
１０  通信インタフェース部
１１  ユーザインタフェース部
２１  ユーザテキスト取得部
２２  キーワード抽出部
２３  特徴量抽出部
２４  対象特徴量分布算出部
２５  重み決定部
２６  クラス種別正規化部
３０  学習特徴量蓄積部
３１  学習テキスト取得部
３４  学習特徴量分布算出部
２  コミュニケーションサイトサーバ、ＳＮＳサイトサーバ
３  端末
【図１】
0005829180.tif 000002
【図２】
0005829180.tif 000003
【図３】
0005829180.tif 000004
【図４】
0005829180.tif 000005
【図５】
0005829180.tif 000006
【図６】
0005829180.tif 000007