(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第1処理装置と、第2処理装置と、を備える処理システムであって、
(a)前記第1処理装置が、
第1環境における複数のユーザの特性をそれぞれ表す第1特性情報を取得し、
前記取得された第1特性情報により、前記複数のユーザを第1クラスタ群に分割し、
前記複数のユーザが前記第1クラスタ群に含まれるいずれのクラスタに属するかをそれぞれ表す所属情報を前記第2処理装置へ伝達し、
(b)前記第2処理装置が、
第2環境における前記複数のユーザの特性をそれぞれ表す第2特性情報を取得し、
前記伝達された所属情報と、前記取得された第2特性情報と、により、前記複数のユーザを第2クラスタ群に分割する
ことを特徴とする処理システム。
【請求項２】
前記第2処理装置は、
前記伝達された所属情報により、前記複数のユーザを前記第1クラスタ群と一致する中間クラスタ群に分割し、
前記分割された中間クラスタ群に含まれる各クラスタに属するユーザについて取得された前記第2特性情報の平均を算定し、
前記取得された第2特性情報と、前記算定された平均と、の類似度により、前記複数のユーザを前記第2クラスタ群に分割する
ことを特徴とする請求項1に記載の処理システム。
【請求項３】
前記所属情報は、ユーザが属するクラスタに対応付けられる要素に非零を割り当て、属しないクラスタに対応付けられる要素に零を割り当てたベクトルにより、当該ユーザが属するクラスタを表す
ことを特徴とする請求項1に記載の処理システム。
【請求項４】
前記非零の要素に、前記ユーザが属するクラスタの前記第1特性情報に基づくセントロイドと、当該ユーザについて取得された前記第1特性情報と、の類似度が割り当てられる
ことを特徴とする請求項3に記載の処理システム。
【請求項５】
前記第2処理装置は、
前記取得された第2特性情報と、前記伝達された所属情報に係るベクトルと、をユーザ毎に連結した統合ベクトルにより、前記複数のユーザを第2クラスタ群に分割する
ことを特徴とする請求項3に記載の処理システム。
【請求項６】
第1環境における複数のユーザの特性をそれぞれ表す第1特性情報により第1クラスタ群に分割された前記複数のユーザが、前記第1クラスタ群に含まれるいずれのクラスタに属するかをそれぞれ表す所属情報を、他の処理装置から受け付ける受付部、
第2環境における前記複数のユーザの特性をそれぞれ表す第2特性情報を取得する取得部、
前記受け付けられた所属情報と、前記取得された第2特性情報と、により、前記複数のユーザを第2クラスタ群に分割する分割部
を備えることを特徴とする処理装置。
【請求項７】
第1処理装置と、第2処理装置と、が実行する処理方法であって、
(a)前記第1処理装置が、
第1環境における複数のユーザの特性をそれぞれ表す第1特性情報を取得し、
前記取得された第1特性情報により、前記複数のユーザを第1クラスタ群に分割し、
前記複数のユーザが前記第1クラスタ群に含まれるいずれのクラスタに属するかをそれぞれ表す所属情報を前記第2処理装置へ伝達し、
(b)前記第2処理装置が、
第2環境における前記複数のユーザの特性をそれぞれ表す第2特性情報を取得し、
前記伝達された所属情報と、前記取得された第2特性情報と、により、前記複数のユーザを第2クラスタ群に分割する
ことを特徴とする処理方法。
【請求項８】
コンピュータを、
第1環境における複数のユーザの特性をそれぞれ表す第1特性情報により第1クラスタ群に分割された前記複数のユーザが、前記第1クラスタ群に含まれるいずれのクラスタに属するかをそれぞれ表す所属情報を、他の処理装置から受け付ける受付部、
第2環境における前記複数のユーザの特性をそれぞれ表す第2特性情報を取得する取得部、
前記受け付けられた所属情報と、前記取得された第2特性情報と、により、前記複数のユーザを第2クラスタ群に分割する分割部
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項8に記載のプログラムが記録された非一時的なコンピュータ読み取り可能な情報記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、第1環境におけるユーザの特性を表す第1特性情報と、第2環境における当該ユーザの特性を表す第2特性情報と、を、隔離したまま用いて、当該ユーザをクラスタ群に分割する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ユーザに与えられた環境においてユーザの特性を表す特性情報が収集され、各種のクラスタリング技術によってユーザを複数のセグメントに分類し、セグメントごとにサービスを提供するための戦略等を検討することが広く行われている。【０００３】
たとえば特許文献1には、分類装置において、
初期分割部が、n個の分類対象をK個のクラスタへ分割し、
更新部が、
K個のクラスタのそれぞれについて、当該クラスタに分類された分類対象のセントロイドを計算し、
n個の分類対象のそれぞれについて、当該分類対象を、K個のセントロイドのうち当該分類対象に最も近いものに対応付け、
同じセントロイドに対応付けられた分類対象を1つのクラスタとして、K個のクラスタに再分類することにより、
クラスタへの分割を更新し、
繰返制御部が、クラスタへの分割に変化がなくなるまで更新部に更新を繰り返させ、
出力部が、クラスタへの分割に変化がなくなったら、これを出力する
技術が開示されている。【０００４】
世の中では複数のサービスが提供されているため、複数の異なる環境においてユーザの特性情報が収集されていることになる。これらの複数の環境においては、異なる事業者によって異なるサービスがユーザに提供され、異なるプライバシーポリシー、サービス契約、あるいは、法律上の規定によって特性情報が収集されていることが多い。【０００５】
たとえば、テレビジョン視聴履歴サーバは、ユーザが使用するテレビジョン装置とインターネット経由で連携して、ユーザの視聴履歴を収集する。また、電子市場サーバは、電子市場において販売される商品をユーザが購入すると、その購入履歴を収集する。視聴履歴は、テレビジョン放送を視聴する環境におけるユーザの特性を表し、購入履歴は、電子市場で商品を購入する環境におけるユーザの特性を表している。【０００６】
このように、2つの環境下で収集されたユーザの特性情報を結び付けて、ユーザをクラスタリングすることにより、特徴が共通するユーザを各クラスタに分類して、高い精度でユーザの特性、行動、振舞い等を解析したい、という要望がある。【０００７】
一方で、特許文献2では、複数のデータベースに含まれる顧客の特徴データを結合する情報処理システムにおいて、顧客の特徴が類似するもの同士を結合する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開2006-092504号公報
【特許文献２】特許第5649756号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、異なる環境下におけるユーザの特性情報の収集は、異なるプライバシーポリシー、契約、あるいは、法律上の規定による制限を受けていることが多い。【００１０】
このため、第1環境にて収集されたユーザの特性情報と、第2環境にて収集されたユーザの特性情報と、の両者を、そのまままとめて取得して利用することは困難なことが多い。【００１１】
したがって、第1環境におけるユーザの特性を表す第1特性情報と、第2環境における当該ユーザの特性を表す第2特性情報と、を、隔離したまま用いて、当該ユーザの特性を解析する技術が求められている。【００１２】
特に、第1環境に係る第1サービスを提供する第1提供者が第2特性情報そのものを取得することなく、かつ、第2環境に係る第2サービスを提供する第2提供者が第1特性情報そのものを取得することなく、ユーザのプライバシーに配慮しつつも、両サービスにおけるユーザの特性情報を加味することにより、クラスタリングの精度を向上させたい、という要望がある。【００１３】
本発明は、上記の課題を解決するためのもので、第1環境におけるユーザの特性を表す第1特性情報と、第2環境における当該ユーザの特性を表す第2特性情報と、を、隔離したまま用いて、当該ユーザをクラスタ群に分割するのに好適な処理システム、処理装置、処理方法、プログラム、ならびに、情報記録媒体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】
【００１４】
上記の課題を解決するため、本発明においては、処理システムが、第1処理装置と、第2処理装置と、を備え、
(a)前記第1処理装置が、
第1環境における複数のユーザの特性をそれぞれ表す第1特性情報を取得し、
前記取得された第1特性情報により、前記複数のユーザを第1クラスタ群に分割し、
前記複数のユーザが前記第1クラスタ群に含まれるいずれのクラスタに属するかをそれぞれ表す所属情報を前記第2処理装置へ伝達し、
(b)前記第2処理装置が、
第2環境における前記複数のユーザの特性をそれぞれ表す第2特性情報を取得し、
前記伝達された所属情報と、前記取得された第2特性情報と、により、前記複数のユーザを第2クラスタ群に分割する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、第1環境におけるユーザの特性を表す第1特性情報と、第2環境における当該ユーザの特性を表す第2特性情報と、を、隔離したまま用いて、当該ユーザをクラスタ群に分割するのに好適な処理システム、処理装置、処理方法、プログラム、ならびに、情報記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係る処理システムの概要構成を示す説明図である。
【図２】本発明の第1処理装置にて実行される第1処理の制御の流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明の第2処理装置にて実行される第2処理の制御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】
【００１７】
以下に本発明の実施形態を説明する。なお、本実施形態は説明のためのものであり、本願発明の範囲を制限するものではない。したがって、当業者であればこれらの各要素もしくは全要素をこれと均等なものに置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００１８】
図1は、本発明の実施形態に係る処理システムの概要構成を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。
【００１９】
本図に示すように、処理システム101は、第1処理装置111と、第2処理装置121と、を備える。
【００２０】
第1処理装置111と、第2処理装置121と、は、独立したコンピュータや電子回路により構成されている。第1処理装置111は、第1環境に係るサービスを提供する運営者によって管理され、第2処理装置121は、第2環境に係るサービスを提供する運営者によって管理される。したがって、両者の間でやりとり可能な情報は、一般的には制限されている。
【００２１】
第1コンピュータにて第1プログラムを実行することにより第1処理装置111を実現し、第2コンピュータにて第2プログラムを実行することにより、第2処理装置を実現する態様では、各コンピュータで実行される各プログラムは、コンパクトディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ディジタルビデオディスク、磁気テープ、ROM(Read Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、フラッシュメモリ、半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的(non-transitory)情報記録媒体に記録することができる。この情報記録媒体は、各コンピュータとは独立して配布・販売することもできる。
【００２２】
各コンピュータでは、フラッシュメモリ等の非一時的(non-transitory)情報記録媒体に記録されたプログラムを、一時的(temporary)記憶装置であるRAM(Random Access Memory)に読み出してから、読み出されたプログラムに含まれる指令をCPU(Central Processing Unit)が実行する。ただし、ROMとRAMを一つのメモリ空間にマッピングして実行することが可能なアーキテクチャでは、ROMに格納されたプログラムに含まれる指令を、直接CPUが読み出して実行する。
【００２３】
さらに、各プログラムは、各プログラムが実行されるコンピュータとは独立して、コンピュータ通信網等の一時的(transitory)伝送媒体を介して、事業者が管理する配布サーバや管理サーバ等から各コンピュータへ配布・販売することができる。
【００２４】
また、第1処理装置111、第2処理装置121は、専用電子回路(ASIC; Application Specific Integrated Circuit)により構成することも可能である。また、コンピュータと専用電子回路の中間形態として、プログラムを電子回路の設計スクリプトにコンパイルして、当該設計スクリプトに基づいて電子回路を動的に構成するFPGA(Field Programmable Gate Array)などの技術を適用することにより、本実施例の第1処理装置111、第2処理装置121を構成することも可能である。
【００２５】
以下では、数学的な概念であるベクトルや集合を利用して本実施形態を説明するが、ベクトルや集合は、コンピュータにおいては、数値の配列として表現される。このような数値の配列を対象とする演算は、浮動小数点数演算コプロセッサ(FPU; Floating-Point Unit, math coprocessor)や画像処理プロセッサ(GPU; Graphics Processing Unit)等を利用することで、高速に実行することができる。
【００２６】
図2は、本発明の第1処理装置にて実行される第1処理の制御の流れを示すフローチャートである。図3は、本発明の第2処理装置にて実行される第2処理の制御の流れを示すフローチャートである。以下、これらの図を参照して説明する。
【００２７】
第1処理装置111にて第1処理が開始されると、第1取得部112は、第1環境におけるユーザ1, 2, …, Nのそれぞれの特性を表す第1特性情報u1, u2, …, uNを取得する(ステップS201)。
【００２８】
一方、第2処理装置121にて第2処理が開始されると、第2取得部122は、第2環境におけるユーザ1, 2, …, Nのそれぞれの特性を表す第2特性情報v1, v2, …, vNを取得する(ステップS301)。
【００２９】
第1特性情報u1, u2, …, uN、および、第2特性情報v1, v2, …, vNは、それぞれ、ユーザ1, 2, …, Nの特性を表すベクトルであり、クラスタリング技術の分野では、特徴ベクトルと呼ばれることもある。
【００３０】
第1特性情報u1, u2, …, uNが取得された第1環境と、第2特性情報v1, v2, …, vNが取得された第2環境と、は、一般には異なるので、ベクトルuiの次元と、ベクトルvjの次元と、は、一般には異なり、ベクトルuiのk番目の要素が表す特性量の種類と、ベクトルvjのk番目の要素が表す特性量の種類と、は、一般には異なる。
【００３１】
ユーザの特性量としては、たとえば、ユーザの性別、年齢、年齢層、職業、居住地域、年収、家族構成などのような、ある程度固定された情報のほか、当該特性量が収集された環境を提供するサービスにおけるユーザの行動や振舞い、たとえば、サービスにアクセスした回数、頻度、時間帯、時期、サービスにて提供されるコンテンツや商品を入手した回数、頻度、時間帯、時期、入手対象は無償か有償か、有償の場合の購入金額、入手対象の種類など、種々の履歴情報を数値化したものを利用することができる。
【００３２】
これらの特徴量をユーザ毎に収集して集計し、所定の順序で並べることによって、各ユーザの特徴ベクトルが生成される。この特徴ベクトルが、ユーザの特性を表す特徴情報となる。
【００３３】
なお、本願では、理解を容易にするため、ユーザを、1以上N以下の整数1, 2, …, Nにて識別する。現実の態様では、各環境において、当該環境下で当該ユーザがサービスに登録したメールアドレス等のユーザ名、あるいは、各サービスを利用する際に使用した端末の製造番号等の端末識別情報、ブラウザにクッキーとして保存されたセッションID、スマートフォンやタブレットで利用される広告用の端末識別ID(たとえば、IDFA(IDentification For Advertisers)やAdID(Advertising IDentifer)等。)等を利用することとしても良い。
【００３４】
また、第1処理装置111と、第2処理装置121と、の間の情報のやりとりの際に、第1処理装置111におけるユーザ識別情報と、第2処理装置121におけるユーザ識別情報と、を、相互に変換する処理を、第1処理装置111および第2処理装置121とは独立したハブサーバ等の変換装置が実行することとしても良い。
【００３５】
さて、第1処理装置111の第1分割部113は、取得された第1特性情報u1, u2, …, uNをクラスタリングすることにより、ユーザ1, 2, …, Nを、第1クラスタ群P[1], P[2], …, P[S]に分割する(ステップS202)。したがって、
P[1] ∪ P[2] ∪ … ∪ P[S] = {1, 2, …, N}; 
P[i] ∩ P[j] = {} (i,j = 1, 2, …, S; j ≠ i)
が成立する。
【００３６】
クラスタリングには、種々の公知技術を用いることができる。たとえば、k-means, x-meansなどの分割最適化クラスタリング技術や、セントロイド法、Ward法、群平均法などの階層的クラスタリング技術等を利用することができる。また、特性情報の距離関数d(_,_)として、ユークリッド距離やマンハッタン距離を利用することもできるし、マハラビノス距離を利用してスケーリングを行っても良い。
【００３７】
ついで、第1処理装置111の生成部114は、ユーザ1, 2, …, Nを第1クラスタ群P[1], P[2], …, P[S]へ分割することによって得られる参照情報を生成する(ステップS203)。この参照情報は、第2処理装置121における分割の際に、クラスタリングにおける教師情報やガイドライン情報に類した情報として参照される。
【００３８】
参照情報は、ユーザ1, 2, …, Nの特性を表現する情報ではあるが、第2処理装置121にて第1特性情報u1, u2, …, uNが特定できないようにするために、その内容を制限したものである。したがって、参照情報を伝達したとしても、第1特性情報u1, u2, …, uNが漏洩するわけではない。本実施形態では、参照情報として、所属情報と、代表情報と、のいずれかを採用することができる。
【００３９】
まず、所属情報とは、第1特性情報u1, u2, …, uNにより、ユーザ1, 2, …, Nが、第1クラスタ群のいずれのクラスタに属することとなったかを表す情報である。所属情報としては、ユーザ番号の集合であるP[1], P[2], …, P[S]の集合
{P[1], P[2], …, P[S]}
を導出できるようなものであれば、どのような情報であっても利用できる。
【００４０】
たとえば、ユーザiがクラスタP[j]に属する(すなわち、i∈P[j]である)場合、j番目の要素が非零であり、それ以外の要素が零であるS次元のベクトルを、全ユーザの数Nだけ作って、その全体を所属情報とすることができる。
【００４１】
非零の要素として値1を採用した場合には、所属情報は、S次元の単位ベクトルをN本まとめたものとなる。
【００４２】
非零の要素として、ユーザiの特性情報uiと、ユーザiが属するクラスタP[j]のセントロイドのベクトル
c(P[j]) = Σk∈P[j] uk / |P[j]|
と、の類似度を採用することもできる。
【００４３】
類似度の具体的な態様としては、たとえば、ユーザiの特性情報uiと、ユーザiが属するクラスタP[j]のセントロイドのベクトルc(P[j])と、のなす角の余弦を採用することができる。
【００４４】
また、クラスタP[j]のセントロイドのベクトルc(P[j])から特性情報uiまでの距離D = d(c(P[j]),ui)を計算し、距離Dが大きくなると減衰する関数exp(-D2)、exp(-|D|)、1/(1+D)等を、類似度として採用しても良い。以下、ユーザiの第1特性情報uiと、ユーザiが属するクラスタP[j]のセントロイドのベクトルと、の類似度をsiと表記する。
【００４５】
次に、代表情報とは、個々のユーザの特性の特定をできなくするために、第1特性情報u1, u2, …, uNから得られる情報を、各ユーザが属するクラスタの情報に代表させるものであり、代表情報としては、ユーザが属するクラスタのセントロイドを用いることができる。
【００４６】
すなわち、ユーザiがクラスタP[j]に属する場合、第1特性情報uiにかえて、クラスタP[j]のセントロイドのベクトルを、ユーザiに対応付け、これを全ユーザの数Nだけ作って、その全体を代表情報とする。クラスタのセントロイドのベクトルは、そのクラスタに属するユーザの特性情報の平均に相当し、クラスタリングの処理過程において算出されるため、これを、ユーザの特性を表現しつつも個々のユーザの特定はできないようにした情報として利用することができる。
【００４７】
なお、代表情報には、上記の類似度を含めることができる。類似度を用いることにより、第2処理装置121におけるクラスタリングにおいて、代表情報をどの程度考慮するか、を変化させることができる。
【００４８】
以下では、ユーザ1, 2, …, Nのそれぞれに対するベクトルw1, w2, …, wNをまとめて、参照情報として採用する態様について説明する。
【００４９】
所属情報の態様では、ユーザiが属するクラスタP[j]に対して、ベクトルwiのj番目の要素には、1もしくはu1のc(P[j])に対する類似度siが配置され、それ以外の要素には0が配置される。
【００５０】
代表情報の態様では、ユーザiが属するクラスタP[j]に対し、ベクトルwi = c(P[j])である。なお、代表情報の態様では、ベクトルw1, w2, …, wNと、類似度s1, s2, …, sNと、をあわせて代表情報として使用することもできる。
【００５１】
求められた参照情報は、第1処理装置111の伝達部115から第2処理装置121へ伝達されて(ステップS204)、第1処理は終了する。
【００５２】
第2処理装置121の受付部123は、第1処理装置111から伝達された参照情報を受け付ける(ステップS302)。
【００５３】
なお、第2特性情報の取得(ステップS301)と、参照情報の受け付け(ステップS302)と、の実行順は可変である。また、両者を並行して実行しても良い。
【００５４】
そして、第2処理装置121の第2分割部124は、伝達された参照情報と、取得された第2特性情報v1, v2, …, vNと、に対してクラスタリングを行って、ユーザ1, 2, …, Nを、第2クラスタ群Q[1], Q[2], …, Q[T]に分割する(ステップS303)。そして、第2処理装置121は、第2クラスタ群Q[1], Q[2], …, Q[T]を、第1環境を考慮しつつ第2環境におけるユーザを分割した分割結果として出力して(ステップS304)、本処理を終了する。
【００５５】
ここで、第2クラスタ群Q[1], Q[2], …, Q[T]は、第1クラスタ群P[1], P[2], …, P[S]と同様に、以下の特質を満たす。
Q[1] ∪ Q[2] ∪ … ∪ Q[T] = {1, 2, …, N}; 
Q[i] ∩ Q[j] = {} (i,j = 1, 2, …, T; j ≠ i)
また、第2クラスタ群に含まれるクラスタの総数Tは、第1クラスタ群に含まれるクラスタの総数Sと等しい、という制約を付けても良いし、第1クラスタ群よりも細かいセグメント化を行うことを目的とする場合には、S<Tを制約としても良いし、両者に依存関係はないこととしても良い。
【００５６】
クラスタリングに種々の公知技術を適用できる点は、第1分割部113におけるクラスタリングと同様であるが、第2分割部124においては、第2特性情報v1, v2, …, vNのみならず、参照情報に含まれるベクトルw1, w2, …, wNや、参照情報に含まれる類似度s1, s2, …, sNを利用する点が異なる。
【００５７】
参照情報を利用したクラスタリングには、以下のような態様が採用できる。
【００５８】
第1には、第2特性情報v1, v2, …, vNと、ベクトルw1, w2, …, wNと、それぞれを連結した連結済ベクトル(統合ベクトル)
v1++w1, v2++w2, …, vN++wN
を、クラスタリングの対象となる特徴ベクトルとする、という態様である。
【００５９】
ここで、ベクトルaとベクトルbの連結済ベクトルa++bは、ベクトルaの要素を並べ、引き続いてベクトルbの要素を並べたベクトルである。本願では、ベクトルの連結演算子として「++」を用いる。
【００６０】
したがって、連結済ベクトルvi++wiの次元は、ベクトルviの次元と、ベクトルwiの次元と、の和である。
【００６１】
上記のように、ユーザiがクラスタP[j]に属する場合、所属情報の態様では、ベクトルwiは、j番目の要素が非零(1または類似度si)、それ以外の要素が零のベクトルである。また、代表情報の態様では、ベクトルwiは、セントロイドのベクトルc(P[j])、もしくは、これにさらに類似度を乗じたベクトルsic(P[j])である。
【００６２】
したがって、第1特性情報に基づいたクラスタリングで、同じクラスタに属するユーザの参照情報のベクトルは、完全に一致し、もしくは、同じ方向を向く。
【００６３】
このため、参照情報と第2特性情報を連結したベクトルによってクラスタリングを行うことで、第1特性情報に基づく分割の結果を反映させつつ、第2特性情報によるクラスタリングができる。したがって、第1特性情報を取得せずに、ユーザの特性に応じてセグメントに分割する際の、分割の精度を向上させることができる。
【００６４】
第2には、第2特性情報v1, v2, …, vNと、ベクトルw1, w2, …, wNと、のそれぞれの線形和
v1+w1, v2+w2, …, vN+wN
もしくは
v1+s1w1, v2+s2w2, …, vN+sNwN
を、クラスタリングの対象となる特徴ベクトルとする、という態様である。
【００６５】
この態様は、参照情報として代表情報を利用する場合であって、第1特性情報の特徴ベクトルと、第2特性情報の特徴ベクトルと、の各要素に、異なる環境下で収集されたユーザの同じ特性量が格納されている場合であって、当該特性量の値が、ユーザの行動や振舞いによって増減するようなものの場合に適用できる。
【００６６】
たとえば、第1環境における課金額と、第2環境における課金額と、は、加算であるから、第1特性情報から得られた参照情報のベクトルの課金額の要素と、第2特性情報の課金額の要素と、を加算しても、有意な情報が得られる。
【００６７】
一方、第1環境における年齢と、第2環境における年齢と、は、加算しても意味がない。このように、加算が無意味な要素については、参照情報の要素を無視して、第2特性情報の特徴ベクトルの値そのものをクラスタリングに利用することができる。
【００６８】
なお、選択肢を一つの要素に入れる数値にて表現する場合(たとえば、ユーザの性別を、男性「1」、女性「2」、その他「0」で表す)には、当該要素を加算する意味はない。
【００６９】
一方、ありうる選択肢のそれぞれに対して特徴ベクトル内の異なる要素を割り当て、該当する選択肢の要素には非零、該当しない選択肢の要素には零を格納する態様(たとえば、男性であれば、「性別男性」要素を1、「性別女性」要素を0、「性別その他」要素を0とする)では、ベクトルの値を加算しても問題はない。
【００７０】
なお、第1特性情報と、第2特性情報と、で、加算可能な特徴量の要素が、ベクトル内の異なる場所に格納されている場合には、当該特徴量の要素のみを、参照情報のベクトル及び第2特性情報から抜き出して加算し、それ以外の残りの要素に連結することとしても良い。
【００７１】
ベクトル加算において、類似度siを係数として乗じてから加算し、線形和を求めることもできる。ユーザiがクラスタP[j]に属する場合、類似度siは、セントロイドc(P[j])がどれだけユーザiの特性を反映しているか、を表している。したがって、類似度siを用いた線形和を利用することで、精度の向上を図ることができる。
【００７２】
第3には、所属情報もしくは代表情報から、第1分割部113における分割結果
{P[1], P[2], …, P[S]}
を導出し、この分割結果を、第2分割部124における初期分割として、第2特性情報v1, v2, …, vNをクラスタリングする手法である。
【００７３】
特許文献1に開示する技術では、初期分割としてランダムな分割を採用するが、本態様のように、初期分割として
{P[1], P[2], …, P[S]}
を採用して特許文献1に開示される技術を適用することができる。
【００７４】
また、凝集点として、
{P[1], P[2], …, P[S]}
に基づく第2環境下における平均ベクトル
e(P[j]) = Σk∈P[j] vk/|P[j]|
を採用して、階層的クラスタリングを適用することとしても良い。
【００７５】
第1環境におけるセントロイドのベクトルc(P[j])は、クラスタに属するユーザkの第1特性情報ukの平均である。すなわち、当該セントロイドは、クラスタへの分割に際して参照された特性情報そのものの平均である。
【００７６】
一方、第2環境における平均ベクトルe(P[j])は、第1処理装置111において第1特性情報に基いて分割された各クラスタに属するユーザkについて、第2処理装置121において取得された第2特性情報vkを平均したものである。すなわち、当該平均ベクトルは、クラスタへの分割に際して参照された特性情報(第1特性情報)とは別の特性情報(第2特性情報)の平均である。
【００７７】
このように、所属情報を利用することで、第1分割部113における分割結果を
{P[1], P[2], …, P[S]}
に類似した分割であって、第2特性情報v1, v2, …, vNに応じた分割
{Q[1], Q[2], …, Q[T]}
が得られることになる。
【００７８】
なお、上記の技術は、3以上の環境において収集された特性情報を隔離したまま、クラスタリングする場合にも適用が可能である。
【００７９】
R個の環境に対して、逐次的にクラスタリングを行うには、
(1)第1環境では、第1特性情報でクラスタリングを行って、第1分割に基づく第1参照情報を得て、
(2)第2環境では、第1参照情報と第2特性情報でクラスタリングを行って、第2分割に基づく第2参照情報を得て、
… 
(R-1)第(R-1)環境では、第(R-2)参照情報と第(R-1)特性情報でクラスタリングを行って、第(R-1)分割に基づく第(R-1)参照情報を得る。そして、
(R)第R環境では、第(R-1)参照情報と第R特性情報でクラスタリングを行って、第R分割を得る
こととすれば良い。
【００８０】
R個の環境に対して、並列的にクラスタリングを行うには、
(1)第1環境では、第1特性情報でクラスタリングを行って、第1分割に基づく第1参照情報を得て、
(2)第2環境では、第2特性情報でクラスタリングを行って、第2分割に基づく第2参照情報を得て、
… 
(R-1)第(R-1)環境では、第(R-1)特性情報でクラスタリングを行って、第(R-1)分割に基づく第(R-1)参照情報を得る。そして、
(R)第R環境では、第1参照情報、第2参照情報、…、第(R-1)参照情報と第R特性情報でクラスタリングを行って、第R分割を得る
こととすれば良い。
【００８１】
(まとめ)
以上説明した通り、本実施形態に係る処理システムは、第1処理装置と、第2処理装置と、を備え、
(a)前記第1処理装置が、
第1環境における複数のユーザの特性をそれぞれ表す第1特性情報を取得し、
前記取得された第1特性情報により、前記複数のユーザを第1クラスタ群に分割し、
前記複数のユーザが前記第1クラスタ群に含まれるいずれのクラスタに属するかをそれぞれ表す所属情報を前記第2処理装置へ伝達し、
(b)前記第2処理装置が、
第2環境における前記複数のユーザの特性をそれぞれ表す第2特性情報を取得し、
前記伝達された所属情報と、前記取得された第2特性情報と、により、前記複数のユーザを第2クラスタ群に分割する。
ことを特徴とする
【００８２】
また、本実施形態の処理システムにおいて、
前記第2処理装置は、
前記伝達された所属情報により、前記複数のユーザを前記第1クラスタ群と一致する中間クラスタ群に分割し、
前記分割された中間クラスタ群に含まれる各クラスタに属するユーザについて取得された前記第2特性情報の平均を算定し、
前記取得された第2特性情報と、前記算定された平均と、の類似度により、前記複数のユーザを前記第2クラスタ群に分割する
ように構成することができる。
【００８３】
また、本実施形態の処理システムにおいて、
前記所属情報は、ユーザが属するクラスタに対応付けられる要素に非零を割り当て、属しないクラスタに対応付けられる要素に零を割り当てたベクトルにより、当該ユーザが属するクラスタを表す
ように構成することができる。
【００８４】
また、本実施形態に係る処理システムにおいて、
前記非零の要素に、前記ユーザが属するクラスタの前記第1特性情報に基づくセントロイドと、当該ユーザについて取得された前記第1特性情報と、の類似度が割り当てられる
ように構成することができる。
【００８５】
また、本実施形態に係る処理システムにおいて、
前記第2処理装置は、
前記取得された第2特性情報と、前記伝達された所属情報に係るベクトルと、をユーザ毎に連結した統合ベクトルにより、前記複数のユーザを第2クラスタ群に分割する
ように構成することができる。
【００８６】
本実施形態に係る処理装置は、
第1環境における複数のユーザの特性をそれぞれ表す第1特性情報により第1クラスタ群に分割された前記複数のユーザが、前記第1クラスタ群に含まれるいずれのクラスタに属するかをそれぞれ表す所属情報を、他の処理装置から受け付ける受付部、
第2環境における前記複数のユーザの特性をそれぞれ表す第2特性情報を取得する取得部、
前記受け付けられた所属情報と、前記取得された第2特性情報と、により、前記複数のユーザを第2クラスタ群に分割する分割部
を備える。
【００８７】
本実施形態に係る処理方法は、
第1処理装置と、第2処理装置と、が実行し、
(a)前記第1処理装置が、
第1環境における複数のユーザの特性をそれぞれ表す第1特性情報を取得し、
前記取得された第1特性情報により、前記複数のユーザを第1クラスタ群に分割し、
前記複数のユーザが前記第1クラスタ群に含まれるいずれのクラスタに属するかをそれぞれ表す所属情報を前記第2処理装置へ伝達し、
(b)前記第2処理装置が、
第2環境における前記複数のユーザの特性をそれぞれ表す第2特性情報を取得し、
前記伝達された所属情報と、前記取得された第2特性情報と、により、前記複数のユーザを第2クラスタ群に分割する。
【００８８】
本実施形態に係るプログラムは、コンピュータを、
第1環境における複数のユーザの特性をそれぞれ表す第1特性情報により第1クラスタ群に分割された前記複数のユーザが、前記第1クラスタ群に含まれるいずれのクラスタに属するかをそれぞれ表す所属情報を、他の処理装置から受け付ける受付部、
第2環境における前記複数のユーザの特性をそれぞれ表す第2特性情報を取得する取得部、
前記受け付けられた所属情報と、前記取得された第2特性情報と、により、前記複数のユーザを第2クラスタ群に分割する分割部
として機能させる。
【００８９】
本実施形態に係る非一時的なコンピュータ読み取り可能な情報記録媒体には、上記のプログラムが記録される。
【００９０】
本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。すなわち、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
本発明によれば、第1環境におけるユーザの特性を表す第1特性情報と、第2環境における当該ユーザの特性を表す第2特性情報と、を、隔離したまま用いて、当該ユーザをクラスタ群に分割するのに好適な処理システム、処理装置、処理方法、プログラム、ならびに、情報記録媒体を提供することができる。
【符号の説明】
【００９２】
101 処理システム
111 第1処理装置
112 第1取得部
113 第1分割部
114 生成部
115 伝達部
121 第2処理装置
122 第2取得部
123 受付部
124 第2分割部
【要約】
処理システム101において、第1処理装置111は、第1環境における複数のユーザの特性をそれぞれ表す第1特性情報を取得し、取得された第1特性情報により、複数のユーザを第1クラスタ群に分割し、複数のユーザが第1クラスタ群に含まれるいずれのクラスタに属するかをそれぞれ表す所属情報を第2処理装置121へ伝達する。第2処理装置121は、第2環境における複数のユーザの特性を表す第2特性情報を取得し、伝達された所属情報と、取得された第2特性情報と、により、複数のユーザを第2クラスタ群に分割する。本発明においては、第2処理装置121は、第1環境にて収集された第1特性情報そのものを利用する必要がなく、第1処理装置111は、第2環境にて収集された第2特性情報そのものを利用する必要がないにもかかわらず、両特性情報を隔離したまま、当該ユーザをクラスタ群に分割する精度を高めることができる。【図１】
0006499372.tif 000002
【図２】
0006499372.tif 000003
【図３】
0006499372.tif 000004