(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴であって、ネットワーク上における商品の検索に関する行動履歴、及び前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの当該行動履歴を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定部と、
前記判定部によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供部と、
を備えたことを特徴とする提供装置。
【請求項２】
前記判定部は、
前記所定の情報と前記ユーザとの関連度を判定し、
前記提供部は、
前記判定部によって判定された結果に基づき、前記ユーザとの関連度の高い所定の情報ほど優先的に前記ユーザに提供する、
ことを特徴とする請求項１に記載の提供装置。
【請求項３】
前記取得部は、
前記情報提供者のネットワーク上の行動ログ、及び前記ユーザのネットワーク上の行動ログを取得し、
前記判定部は、
前記情報提供者と前記ユーザのネットワーク上の行動ログを比較することにより、当該情報提供者と当該ユーザとの関連度を判定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の提供装置。
【請求項４】
前記提供部によって前記ユーザに提供された所定の情報の訴求効果を示す指標値と、前記関連度の判定処理に用いられた行動履歴との相関性に基づいて、前記行動履歴に含まれる各行動種別の重み値を学習する学習部
をさらに備え、
前記判定部は、
前記学習部によって学習された重み値を用いて、前記情報提供者と当該ユーザとの関連度を判定する、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の提供装置。
【請求項５】
ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴、及び前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定部と、
前記判定部によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供部と、
前記提供部によって前記ユーザに提供された所定の情報の訴求効果を示す指標値と、前記関連度の判定処理に用いられた行動履歴との相関性に基づいて、前記行動履歴に含まれる各行動種別の重み値を学習する学習部と、
を備え、
前記判定部は、
前記学習部によって学習された重み値を用いて、前記情報提供者と当該ユーザとの関連度を判定する、
ことを特徴とする提供装置。
【請求項６】
前記取得部は、
取り扱う商品のレコメンド情報を前記所定の情報として提供する情報提供者の行動履歴を取得し、
前記判定部は、
前記取得部によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と、前記レコメンド情報が表示されるための表示枠を有するウェブページを閲覧したユーザとの関連度を判定し、
前記提供部は、
前記ウェブページが有する表示枠に前記レコメンド情報を提供する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の提供装置。
【請求項７】
前記取得部は、
前記レコメンド情報に対応する商品を前記情報提供者自身が購入した時点を特定する情報を取得し、
前記判定部は、
前記情報提供者の行動履歴のうち、前記情報提供者自身が前記レコメンド情報に対応する商品を購入した時点までの行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の提供装置。
【請求項８】
ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴と、前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴と、取り扱う商品のレコメンド情報に対応する商品を当該情報提供者自身が購入した時点を特定する情報とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された行動履歴のうち、前記情報提供者自身が前記レコメンド情報に対応する商品を購入した時点までの行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定部と、
前記判定部によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供部と、
を備えたことを特徴とする提供装置。
【請求項９】
前記取得部は、
情報提供者自身の紹介情報を前記所定の情報として提供する当該情報提供者の行動履歴を取得し、
前記判定部は、
前記取得部によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と、当該情報提供者自身の紹介情報の提供先の候補であるユーザとの関連度を判定する、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の提供装置。
【請求項１０】
前記取得部は、
前記情報提供者、及び前記ユーザの属性情報を取得し、
前記判定部は、
前記属性情報の類似性に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する、
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載の提供装置。
【請求項１１】
前記取得部は、
前記行動履歴として、ネットワーク上における検索履歴、閲覧履歴、購入履歴、売却履歴のうち少なくとも一つの行動種別に関する情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一つに記載の提供装置。
【請求項１２】
コンピュータが実行する提供方法であって、
ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴であって、ネットワーク上における商品の検索に関する行動履歴、及び前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定工程と、
前記判定工程によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供工程と、
を含んだことを特徴とする提供方法。
【請求項１３】
ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴であって、ネットワーク上における商品の検索に関する行動履歴、及び前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定手順と、
前記判定手順によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする提供プログラム。
【請求項１４】
コンピュータが実行する提供方法であって、
ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴、及び前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定工程と、
前記判定工程によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供工程と、
前記提供工程によって前記ユーザに提供された所定の情報の訴求効果を示す指標値と、前記関連度の判定処理に用いられた行動履歴との相関性に基づいて、前記行動履歴に含まれる各行動種別の重み値を学習する学習工程と、
を備え、
前記判定工程は、
前記学習工程によって学習された重み値を用いて、前記情報提供者と当該ユーザとの関連度を判定する、
を含んだことを特徴とする提供方法。
【請求項１５】
ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴、及び前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定手順と、
前記判定手順によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供手順と、
前記提供手順によって前記ユーザに提供された所定の情報の訴求効果を示す指標値と、前記関連度の判定処理に用いられた行動履歴との相関性に基づいて、前記行動履歴に含まれる各行動種別の重み値を学習する学習手順と、
を備え、
前記判定手順は、
前記学習手順によって学習された重み値を用いて、前記情報提供者と当該ユーザとの関連度を判定する、
をコンピュータに実行させることを特徴とする提供プログラム。
【請求項１６】
コンピュータが実行する提供方法であって、
ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴と、前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴と、取り扱う商品のレコメンド情報に対応する商品を当該情報提供者自身が購入した時点を特定する情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された行動履歴のうち、前記情報提供者自身が前記レコメンド情報に対応する商品を購入した時点までの行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定工程と、
前記判定工程によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供工程と、
を含んだことを特徴とする提供方法。
【請求項１７】
ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴と、前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴と、取り扱う商品のレコメンド情報に対応する商品を当該情報提供者自身が購入した時点を特定する情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された行動履歴のうち、前記情報提供者自身が前記レコメンド情報に対応する商品を購入した時点までの行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定手順と、
前記判定手順によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、提供装置、提供方法及び提供プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの飛躍的な普及に伴い、インターネットを介した情報提供が盛んに行われている。情報提供の一例として、インターネット広告の配信が挙げられる。例えば、ウェブページの所定の位置に、企業や商品等を宣伝する広告コンテンツを表示し、かかる広告コンテンツがクリックされた場合に、広告主のウェブページへ遷移させるといった広告配信が行われている。
【０００３】
インターネットを介した広告配信に関する技術として、広告コンテンツごとに実際にクリックや申込などの実績があったユーザに共通する属性を抽出し、単独又は他の条件と併用して広告の配信条件に活用することにより、ユーザの実際の反応に応じた機動的な広告配信を実現する技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２３８０２０号公報
【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、上記の従来技術では、提供される情報コンテンツとユーザとのマッチングが適切に行われるとは限らない。例えば、情報提供者（広告主等）が個人事業主であり、広告配信の予算や実績が充分でない場合には、そもそも広告が配信される機会が少なくなるため、配信によって得られる集計結果も乏しくなる。そのため、どのようなユーザに広告を配信することで高い訴求効果が得られるかを判定することが難しく、広告とユーザとの適切なマッチングを行うことができない場合がある。
【０００６】
なお、上記では、インターネットを介した情報提供の一例として広告配信を示したが、提供される情報は広告に限られない。例えば、ユーザが訪問したウェブページに、当該ユーザが関心を持つと想定される商品のレコメンド情報を表示するといった情報提供が行われている。また、販売目的以外の情報提供としては、人材紹介サイト等が例に挙げられる。かかるサイトにおいて、サイトを利用するユーザと情報提供者側が提供する情報との適切なマッチングは、サイトの評価を左右する要素となりうる。このため、情報提供者側としては、ユーザに対応する適切な情報を提供することが重要となる。
【０００７】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、提供される情報コンテンツと提供先のユーザとのマッチングを適切に行うことのできる提供装置、提供方法及び提供プログラム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】
本願に係る提供装置は、ネットワークを介して所定の情報を提供する情報提供者の行動履歴、及び前記所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する取得部と、前記取得部によって取得された行動履歴に基づいて、前記情報提供者と前記ユーザとの関連度を判定する判定部と、前記判定部によって判定された結果に基づき前記所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、当該所定の情報を提供する提供部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態の一態様によれば、提供される情報コンテンツと提供先のユーザとのマッチングを適切に行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態に係る提供処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る提供処理システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る提供装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係るコンテンツ記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る属性テーブルの一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る行動ログテーブルの一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る提供ログ記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る提供装置による提供処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、変形例に係る提供処理の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、提供装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願に係る提供装置、提供方法及び提供プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る提供装置、提供方法及び提供プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１２】
〔１．提供処理の概要〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る提供処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る提供処理の一例を示す図である。図１では、本願に係る提供装置１００によって、ユーザに提供される情報コンテンツの提供処理が行われる例を示す。
【００１３】
提供装置１００は、情報提供者から入稿される所定の情報コンテンツを保持するサーバ装置である。所定の情報コンテンツとは、例えば、ウェブページに表示される商品のレコメンド情報等である。そして、提供装置１００は、ユーザから情報提供の要求を受信した場合に、当該ユーザと情報コンテンツとのマッチング処理を実行する。具体的には、提供装置１００は、ユーザに関する情報（以下、「ユーザ情報」と表記する）を利用することで、情報コンテンツの提供先であるユーザと、情報コンテンツを提供する情報提供者との関連度を判定する。そして、提供装置１００は、判定した関連度に基づき、ユーザと、当該ユーザに提供されることで訴求効果を効果的に発揮すると想定される情報コンテンツとのマッチング処理を行い、マッチングされた情報コンテンツをユーザに提供する。情報コンテンツの提供を所望する情報提供者（例えば、商品を販売する販売者）は、提供装置１００を利用することで、商品のレコメンド情報などを効率良くユーザに提供することができる。
【００１４】
なお、ユーザ情報とは、ユーザの属性情報や、ユーザの行動履歴等をいう。例えば、ユーザの属性情報には、ユーザの年齢、性別、居住地、嗜好又は年収等が含まれる。また、ユーザの行動履歴には、ウェブサイトの訪問履歴や、検索サイトにおける検索履歴や、ショッピングサイトやオークションサイトにおける商品の売買履歴等、ネットワーク上における行動ログが含まれる。
【００１５】
以下では、図１を用いて、提供装置１００によって行われる情報コンテンツの提供処理の一例を流れに沿って説明する。
【００１６】
図１では、ユーザ端末１０が、提供装置１００を介して、販売者端末２０から情報コンテンツ（図１の例では、商品のレコメンド情報）の提供を受ける例を示している。ユーザ端末１０は、情報コンテンツの提供を受けるユーザによって利用される情報処理端末である。また、販売者端末２０は、情報提供者であり、例えば、ショッピングサイトで個人商店を出品している個人事業主である販売者によって利用される情報処理端末である。
【００１７】
まず、提供装置１００は、ユーザと情報コンテンツとのマッチング処理にあたり、ユーザ端末１０を利用するユーザの行動ログを取得する。提供装置１００は、例えば、ユーザ端末１０が所定のウェブサーバにアクセスした際に送受信されるクッキー（Cookie）に基づいて、ユーザ端末１０を特定する。そして、提供装置１００は、ユーザ端末１０からアクセスされたウェブサーバ等を介して、特定されたユーザ端末１０のネットワーク上の行動ログを取得する。
【００１８】
また、提供装置１００は、販売者が利用する販売者端末２０から、ユーザとしての販売者の行動ログを取得する。ユーザとしての販売者の行動ログとは、個人である販売者が、ユーザとしてショッピングサイトを利用したり、商品を検索したりした行動ログのことを意味する。このとき、提供装置１００は、ユーザ端末１０と同じく、販売者端末２０から取得されるクッキーを利用して販売者を特定してもよいし、あるいは、所定のウェブサイトにログインする際に入力される識別情報（ＩＤ）に基づいて販売者を特定してもよい。そして、提供装置１００は、販売者端末２０からアクセスされたウェブサーバ等を介して、特定された販売者端末２０のネットワーク上の行動ログを取得する。
【００１９】
提供装置１００は、取得した行動ログを記憶部１２０に記憶する。そして、提供装置１００は、ユーザ端末１０から情報コンテンツの要求を受信した場合に、記憶部１２０からユーザ端末１０に対応する行動ログを参照する。そして、提供装置１００は、ユーザ端末１０を利用するユーザと、ユーザに提供される情報コンテンツとのマッチング処理を実行する。なお、情報コンテンツの要求は、例えば、ユーザ端末１０が所定のウェブサイトを訪問し、訪問先のウェブサイトにレコメンド情報を表示する表示枠が設けられている場合に、埋め込まれた制御命令に従い、ユーザ端末１０から提供装置１００に送信される。
【００２０】
提供装置１００は、マッチング処理において、ユーザ端末１０から取得された行動ログと、販売者端末２０から取得されたユーザとしての行動ログとの関連度を判定する。そして、提供装置１００は、両者の関連度が所定の閾値を超える場合に、当該ユーザと、販売者が提供する情報コンテンツとがマッチングしたと判定する。
【００２１】
そして、提供装置１００は、マッチングされたユーザへの情報コンテンツの提供を行う。すなわち、提供装置１００は、販売者から入稿されていたレコメンド情報等の情報コンテンツをユーザ端末１０に配信する。ユーザ端末１０は、配信された情報コンテンツをウェブページの表示枠内に表示する。
【００２２】
このように、実施形態に係る提供装置１００は、ネットワークを介して所定の情報コンテンツを提供する情報提供者である販売者の、ユーザとしての行動ログを取得する。そして、提供装置１００は、取得された行動ログに基づいて、販売者と、情報コンテンツの提供先の候補であるユーザとの関連度を判定する。そして、提供装置１００は、判定された関連度に基づき情報コンテンツの提供先として抽出されたユーザに対して、情報コンテンツを提供する。
【００２３】
一般的に、ネットワークを介して行われる情報提供では、情報提供者が、ターゲットとなるユーザ層の条件を情報コンテンツごとに指定し、指定された条件に合致したユーザ層に情報コンテンツの提供が行われる。あるいは、実際に情報コンテンツを所定の数だけ提供し、提供された結果を受けて、訴求効果が高いと想定されるユーザ層に絞って情報コンテンツを提供するなどの手法が採られる。この場合、情報提供者は、ターゲットとするユーザ層の条件を適切に指定したり、信頼が得られるだけの相当数の情報提供を行ったりしなければ、効果的な情報提供を行うことができない場合がある。
【００２４】
一方、実施形態に係る提供装置１００は、情報コンテンツの提供にあたり、情報提供者側において蓄積された行動ログ等の情報を用いて、提供先となるユーザとのマッチング処理を行う。これは、情報コンテンツの提供先として、情報提供者側がユーザであった場合にとる行動と類似した行動をとるユーザが抽出されることを意味する。そして、情報提供者と類似した行動をとるユーザは、情報提供者が興味関心を持つ情報コンテンツと同じような情報コンテンツに興味関心を持つと想定される。
【００２５】
具体例を挙げて説明する。所定のショッピングサイトに、ジャムを販売する個人商店が出店されているものとする。この場合、個人商店の店主は、ユーザとして、インターネット上において、他者が販売するジャムを検索したり、購入したりといった行動を比較的多くとることが想定される。ここで、店主は、宣伝目的として、自身が販売する商品のレコメンド情報の提供を所望したとする。このとき、提供装置１００は、店主の行動ログと、所定のショッピングサイトを訪問したユーザの行動ログとの関連度を判定する。そして、提供装置１００は、判定結果に基づき、店主と同じような商品を検索したり、購入したりした行動ログを持つユーザを情報提供先として抽出する。すなわち、提供装置１００は、店主と、店主と類似する行動ログを持つユーザとのマッチングを行う。これにより、提供装置１００は、店主と同じような興味関心を持ったユーザに対して情報コンテンツを提供することができる。このため、提供された情報コンテンツは、無作為に抽出されたユーザに比べて、より訴求効果を発揮することが期待できる。このように、提供装置１００は、情報提供者側の行動履歴というデータを活用することで、情報コンテンツ提供のための予算や、情報コンテンツの提供実績が少ない情報提供者であっても、情報コンテンツの提供先として適切なユーザをマッチングさせることができる。
【００２６】
〔２．提供処理システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る提供装置１００が含まれる提供処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る提供処理システム１の構成例を示す図である。図２に例示するように、実施形態に係る提供処理システム１には、ユーザ端末１０と、販売者端末２０と、ウェブサーバ３０と、提供装置１００とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した提供処理システム１には、複数台のユーザ端末１０や、複数台の販売者端末２０や、複数台のウェブサーバ３０が含まれてもよい。
【００２７】
ユーザ端末１０は、例えば、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット型端末や、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、ウェアラブルデバイス（Wearable  Device）等の情報処理装置である。例えば、ユーザ端末１０は、ユーザによる操作に従って、ウェブサーバ３０にアクセスすることで、ウェブサーバ３０から提供されるウェブサイトからウェブページを取得する。そして、ユーザ端末１０は、取得したウェブページを表示装置（例えば、液晶ディスプレイ）に表示する。なお、本明細書中においては、ユーザとユーザ端末１０とを同一視する場合がある。例えば、「ユーザに情報コンテンツを提供する」とは、実際には、「ユーザが利用するユーザ端末１０に情報コンテンツを提供する」ことを意味する場合がある。
【００２８】
販売者端末２０は、提供装置１００に情報提供を依頼する販売者によって利用される情報処理装置である。販売者端末２０は、販売者による操作に従って、提供装置１００に情報コンテンツを入稿する。また、販売者端末２０は、ユーザ端末１０と同様、ウェブサーバ３０にアクセスすることで、ウェブサーバ３０から提供されるウェブサイトからウェブページを取得する。
【００２９】
なお、販売者は、販売者端末２０を用いて、提供装置１００に情報コンテンツを入稿せずに、かかる入稿等を代理店に依頼する場合もある。この場合、提供装置１００に情報コンテンツを入稿等するのは代理店となる。以下では、「販売者」といった表記は、販売者だけでなく代理店を含む概念であり、「販売者端末」といった表記は、販売者端末だけでなく代理店によって利用される代理店装置を含む概念であるものとする。
【００３０】
ウェブサーバ３０は、ユーザ端末１０や販売者端末２０からアクセスされた場合に、各種ウェブページを提供するサーバ装置である。ウェブサーバ３０は、例えば、ニュースサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログなどに関する各種ウェブページを提供する。
【００３１】
上述のように、ウェブサーバ３０によって提供されるウェブページには、情報コンテンツを表示するための表示枠が含まれる。そして、表示枠を含むウェブページには、表示枠に表示する情報コンテンツを取得するための取得命令が含まれる。例えば、ウェブページを形成するＨＴＭＬ（HyperText  Markup  Language）ファイル等には、提供装置１００のＵＲＬ等が取得命令として記述される。ウェブページを取得したユーザ端末１０は、ＨＴＭＬファイル等に記述されているＵＲＬにアクセスすることで、提供装置１００から情報コンテンツの提供を受ける。
【００３２】
提供装置１００は、ユーザと販売者との行動ログの関連度を判定することにより、訴求効果が高くなると想定されるユーザに対して情報コンテンツの提供を行うサーバ装置である。
【００３３】
なお、上述のように、提供装置１００は、情報コンテンツの提供にあたって、ユーザ端末１０を識別し、情報コンテンツを提供するユーザ端末１０を特定する。例えば、ユーザの識別は、ユーザ端末１０のウェブブラウザと提供装置１００との間でやり取りされるクッキーにユーザ識別情報を含めることよって行うことができる。ただし、ユーザを識別する手法は上記に限られない。例えば、ユーザ端末１０に専用のプログラムを設定し、かかる専用プログラムからユーザ識別情報を提供装置１００に送信させてもよい。
【００３４】
〔３．提供装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る提供装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る提供装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、提供装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、提供装置１００は、提供装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００３５】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。かかる通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、ユーザ端末１０や、販売者端末２０や、ウェブサーバ３０との間で情報の送受信を行う。
【００３６】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、コンテンツ記憶部１２１と、ユーザ情報記憶部１２２と、提供ログ記憶部１２５とを有する。
【００３７】
（コンテンツ記憶部１２１について）
コンテンツ記憶部１２１は、販売者端末２０から入稿される情報コンテンツに関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係るコンテンツ記憶部１２１の一例を示す。図４は、実施形態に係るコンテンツ記憶部１２１の一例を示す図である。図４に示した例では、コンテンツ記憶部１２１は、「販売者ＩＤ」、「情報コンテンツＩＤ」といった項目を有する。
【００３８】
「販売者ＩＤ」は、販売者又は販売者端末２０を識別するための識別情報を示す。「情報コンテンツＩＤ」は、販売者から入稿された情報コンテンツを識別するための識別情報を示す。
【００３９】
なお、以下では、図４に示した識別情報を参照符号として用いる場合がある。例えば、販売者ＩＤ「Ａ１１」によって識別される販売者を「販売者Ａ１１」と、情報コンテンツＩＤ「Ｃ１１」によって識別されるコンテンツを「情報コンテンツＣ１１」と表記する場合がある。
【００４０】
すなわち、図４では、販売者ＩＤ「Ａ１１」によって識別される販売者が、情報コンテンツＩＤ「Ｃ１１」や、「Ｃ１２」や、「Ｃ１３」によって識別される情報コンテンツを入稿している一例を示している。
【００４１】
なお、実際にユーザ端末１０に提供される情報コンテンツのデータ（テキストデータや、動画コンテンツや静止画コンテンツ）は、提供装置１００とは別に備えられた所定のストレージサーバに記憶されてもよい。この場合、提供装置１００は、コンテンツ記憶部１２１に記憶された情報コンテンツＩＤに基づいて、外部のストレージサーバに記憶された情報コンテンツを特定する。そして、提供装置１００は、ストレージサーバに対して、特定された情報コンテンツをユーザ端末１０に対して提供するよう制御する。
【００４２】
また、コンテンツ記憶部１２１には、情報コンテンツに関する他の情報も記憶されてもよい。例えば、コンテンツ記憶部１２１には、情報コンテンツ毎に指定される提供先の条件や、情報コンテンツ毎に指定される提供数（指定インプレッション数）などが記憶されてもよい。
【００４３】
（ユーザ情報記憶部１２２について）
ユーザ情報記憶部１２２は、情報コンテンツの提供対象であるユーザに関する情報を記憶する。ユーザ情報記憶部１２２は、ユーザ情報を記憶するデータテーブルとして、属性テーブル１２３と、行動ログテーブル１２４とを有する。ここで、図５に、実施形態に係る属性テーブル１２３の一例を示す。図５は、実施形態に係る属性テーブル１２３の一例を示す図である。図５に示した例では、属性テーブル１２３は、「ユーザＩＤ」、「属性データ」といった項目を有する。また、「属性データ」には、「氏名」、「性別」、「年齢」、「住所」といった項目が含まれる。
【００４４】
「ユーザＩＤ」は、ユーザ又はユーザ端末１０を識別する識別情報である。なお、ユーザＩＤは、ユーザ端末１０を操作するユーザの参照符号と一致するものとする。すなわち、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザ端末１０は、ユーザ「Ｕ１１」により操作される端末装置であるものとする。また、ユーザＩＤは、販売者又は販売者端末２０を識別する識別情報ともなりうる。すなわち、販売者がユーザとして認識される場合には、ユーザＩＤは、販売者又は販売者端末２０を識別する情報となりうる。この場合、提供装置１００は、例えばクッキー等に基づいて、販売者ＩＤとユーザＩＤとを対応付けた情報を記憶部１２０内に記憶していてもよい。
【００４５】
「氏名」は、ユーザの氏名を示す。「性別」は、ユーザの性別を示す。「年齢」は、ユーザの年齢を示す。なお、図５に示すように、「年齢」の項目では、具体的な数値が示されず、「２０歳代」のように年齢層が示されてもよい。「住所」は、ユーザの住所を示す。「住所」には、具体的な住所ではなく、ユーザの居住地に対応する一定の範囲を示す地域名（関東地方など）や、国名などが記憶されてもよい。
【００４６】
すなわち、図５では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザの氏名が「ＡＡＡ」であり、性別が「男性」であり、年齢が「２０歳代」であり、住所が「Ａ県」である一例を示している。
【００４７】
なお、図５では図示することを省略したが、属性テーブル１２３には、端末装置自体を識別する情報であるデバイスＩＤ等が記憶されてもよい。デバイスＩＤは、ユーザＩＤと異なり、端末装置自体に記録されている識別情報を示す。また、属性テーブル１２３には、ユーザの属性情報として、ユーザの年収を示す「年収」や、ユーザの嗜好を示す「嗜好」などの項目が含まれてもよい。
【００４８】
続いて、図６に、実施形態に係る行動ログテーブル１２４の一例を示す。図６は、実施形態に係る行動ログテーブル１２４の一例を示す図である。図６に示した例では、行動ログテーブル１２４は、「ユーザＩＤ」、「行動ログデータ」といった項目を有する。
【００４９】
「ユーザＩＤ」は、図５に示した同様の項目と対応する。「行動ログデータ」は、ネットワーク上においてユーザ端末１０もしくは販売者端末２０がとった行動を記憶した行動ログを示す。図６では、行動ログデータを「Ｆ１１」といった概念で示しているが、実際には、行動ログデータは、ウェブサイトへのアクセス履歴や、検索サイトでの検索クエリの入力履歴や、ショッピングサイトでの購入履歴などの行動が随時記憶されたデータファイル等である。図６に示すように、行動ログデータは、ユーザ毎に作成され、記憶される。
【００５０】
すなわち、図６では、ユーザＩＤ「Ｕ１１」によって識別されるユーザの行動ログデータが「Ｆ１１」である一例を示している。
【００５１】
（提供ログ記憶部１２５について）
提供ログ記憶部１２５は、情報コンテンツの提供に関するログを記憶する。ここで、図７に、実施形態に係る提供ログ記憶部１２５の一例を示す。図７は、実施形態に係る提供ログ記憶部１２５の一例を示す図である。図７に示した例では、提供ログ記憶部１２５は、「情報コンテンツＩＤ」、「提供日時」、「提供先ユーザＩＤ」、「判定データ」、「クリック」といった項目を有する。
【００５２】
「情報コンテンツＩＤ」は、図４で示した同様の項目に対応する。「提供日時」は、情報コンテンツがユーザに提供された日時を示す。「提供先ユーザＩＤ」は、情報コンテンツが提供された先のユーザＩＤを示す。
【００５３】
「判定データ」は、情報コンテンツの提供先の抽出にあたり、判定に用いられた行動ログデータを示す。すなわち、情報コンテンツＣ１１とユーザＵ２１とのマッチング処理において、情報コンテンツＣ１１を提供する販売者の行動ログデータと、ユーザＵ２１の行動ログデータＦ２１との関連度が判定されたことを示している。
【００５４】
「クリック」は、情報コンテンツの提供先において、情報コンテンツがクリックされたか否かを示す。具体的には、「クリック」の項目が「０」であれば、情報コンテンツがクリックされなかったことを示し、「クリック」の項目が「１」であれば、情報コンテンツがクリックされたことを示している。「クリック」の項目の結果は、例えば、情報コンテンツの訴求効果を示す指標値となる。情報コンテンツの訴求効果を示す指標値は、後述する学習処理等に用いられる。
【００５５】
すなわち、図７では、情報コンテンツＩＤ「Ｃ１１」によって識別される情報コンテンツが、判定データ「Ｆ２１」を用いた判定結果に基づいて、「２０１５年５月３０日８時１分」にユーザＩＤ「Ｕ２１」によって識別されるユーザに提供され、ユーザＵ２１によってクリックされた一例を示している。また、判定データ「Ｆ２２」を用いた判定結果に基づいて、「２０１５年５月３０日８時３分」にユーザＵ２２に提供された情報コンテンツＣ１１は、ユーザＵ２２によってクリックされなかった一例を示している。
【００５６】
（制御部１３０について）
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、提供装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（抽出プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００５７】
図３に示すように、制御部１３０は、入稿受付部１３１と、受信部１３２と、取得部１３３と、判定部１３４と、抽出部１３５と、提供部１３６と、学習部１３７とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００５８】
（入稿受付部１３１について）
入稿受付部１３１は、販売者端末２０から情報コンテンツの入稿を受け付ける。そして、入稿受付部１３１は、入稿元の販売者を識別する販売者ＩＤと、情報コンテンツＩＤとに対応付けて、入稿された情報コンテンツに関する情報をコンテンツ記憶部１２１に記憶する。
【００５９】
なお、入稿受付部１３１は、情報コンテンツ毎に指定される提供数や、提供先のユーザに関する条件等を販売者から受け付けてもよい。例えば、入稿受付部１３１は、行動ログ等に基づいてマッチングされたユーザであっても、所定の条件に該当するユーザには情報コンテンツを提供しない、などの販売者が指定する条件を受け付けることができる。
【００６０】
（受信部１３２について）
受信部１３２は、情報コンテンツの提供要求を受信する。具体的には、受信部１３２は、ウェブページを表示するユーザ端末１０から送信される要求であって、ウェブページに含まれる表示枠で表示する情報コンテンツの提供に関する要求を受信する。
【００６１】
また、受信部１３２は、ユーザ端末１０から送信される情報提供の要求を受け付けるとともに、ユーザ端末１０を識別する情報を受信する。例えば、受信部１３２は、ユーザ端末１０を識別する情報として、ユーザ端末１０から送信されるクッキーを受信する。そして、受信部１３２は、受け付けた情報を後述する取得部１３３へ送る。
【００６２】
（取得部１３３について）
取得部１３３は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３３は、ユーザに関する情報や、情報コンテンツに関する情報等を取得する。具体的には、取得部１３３は、ネットワークを介して所定の情報（すなわち、情報コンテンツ）を提供する情報提供者である販売者の行動履歴、及び、所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する。例えば、取得部１３３は、行動履歴として、販売者のネットワーク上の行動ログを取得する。同様に、取得部１３３は、ユーザのネットワーク上の行動ログを取得する。ネットワーク上の行動ログには、例えば、検索サイトにおける検索履歴や、ウェブサイトの閲覧履歴、ショッピングサイトの売買履歴など、インターネットを介して行われる様々な行動種別が含まれる。また、取得部１３３は、ユーザ情報として、販売者やユーザの属性情報を取得してもよい。
【００６３】
また、取得部１３３は、実際に提供された情報コンテンツをユーザがクリックしたか否かなど、情報コンテンツが提供された場合のユーザ行動のログ等を取得する。これにより、取得部１３３は、提供された各情報コンテンツの訴求効果に関する情報を取得することができる。
【００６４】
そして、取得部１３３は、取得した情報を所定の記憶部に格納する。例えば、取得部１３３は、情報コンテンツに関する情報をコンテンツ記憶部１２１に格納する。また、取得部１３３は、取得したユーザ情報をユーザ情報記憶部１２２に格納する。また、取得部１３３は、実際にユーザに提供された情報コンテンツに関する情報を提供ログ記憶部１２５に格納する。
【００６５】
なお、取得部１３３は、情報コンテンツがクリックされたか否かなど、情報コンテンツの訴求効果を示す情報については、既知の手法により取得することが可能である。例えば、取得部１３３は、ウェブビーコン（web  beacon）等によって実現される通知機能を利用して、情報コンテンツの訴求効果に関する情報を取得する。
【００６６】
すなわち、情報コンテンツが表示されるウェブページには、ウェブビーコン等によって実現される、ユーザ情報に関する通知機能が埋め込まれる場合がある。例えば、ウェブビーコンは、ウェブページにアクセスしたユーザ端末１０を提供装置１００内に格納される透明な画像又は非常に小さな画像（「クリアＧＩＦ」と呼ばれることもある）にアクセスさせる機能を有する。これにより、取得部１３３は、ユーザ端末１０からユーザ情報を受信し、取得することができる。例えば、取得部１３３は、ウェブビーコンによって実現される機能により、ユーザがユーザ端末１０上において、情報コンテンツをクリックし、情報コンテンツのリンク先のページ（以下、「ランディングページ」、あるいは「ＬＰ」と表記する場合がある）を閲覧した情報などを受信することができる。また、取得部１３３は、ランディングページを提供する所定のウェブサーバから、ユーザ端末１０によるアクセス情報などの提供を受けることにより、ユーザへの訴求効果に関する情報を取得してもよい。
【００６７】
（判定部１３４について）
判定部１３４は、取得部１３３によって取得された行動履歴に基づいて、販売者と、情報コンテンツの提供先の候補であるユーザとの関連度を判定する。具体的には、判定部１３４は、販売者のネットワーク上の行動ログと、ユーザのネットワーク上の行動ログとの類似性を求めることにより、両者の関連度を判定する。
【００６８】
また、判定部１３４は、販売者とユーザの行動履歴に加えて、属性情報に基づいて、両者の関連度を判定してもよい。この場合、判定部１３４は、両者の属性情報の類似性に基づいて関連度を判定する。例えば、判定部１３４は、両者が同じ地域に住む者同士である場合、両者の関連度を高く判定する、といった判定処理を行ってもよい。これにより、後述する提供部１３６は、販売者から提供されるレコメンド情報を、販売者と同じ地域に住むユーザに優先的に提供できる。すなわち、判定部１３４は、販売者と行動ログの類似性が高く、かつ、属性情報の類似性が高いユーザほど、販売者との関連度を高く判定することができる。このように、判定部１３４は、属性情報を利用することで、効果的なマッチングを促進させることができる。
【００６９】
判定部１３４は、種々の手法により、販売者とユーザとの関連度を判定してよい。例えば、判定部１３４は、協調フィルタリング（Collaborative  Filtering）で用いられる既知の手法等を採用し、販売者とユーザとの関連度を判定することができる。この場合、判定部１３４は、検索サイトで用いられた検索クエリの類似性や、ショッピングサイトで閲覧したり、購入したりした商品の類似性など、各々の行動の類似性を数値化し、販売者と、ユーザとの行動ログにおける相関性を算出する。そして、判定部１３４は、算出された相関性の数値の高い両者ほど、関連度が高いものと判定する。
【００７０】
（抽出部１３５について）
抽出部１３５は、判定部１３４によって判定された結果に基づいて、情報コンテンツの提供先となるユーザを抽出する。例えば、抽出部１３５は、判定部１３４によって判定された関連度が所定の閾値を超えるユーザを情報コンテンツの提供先として抽出する。
【００７１】
なお、抽出部１３５は、判定部１３４によって判定された関連度のみならず、他の要素を加えて、ユーザの抽出処理を行ってもよい。例えば、抽出部１３５は、関連度が所定の閾値を超える場合であっても、販売者から指定された提供先の条件との適合性によっては、当該ユーザを抽出しない（情報コンテンツの提供先としない）等の処理を行ってもよい。例えば、販売者によって、男性のみに提供されることが条件として指定されている情報コンテンツについては、抽出部１３５は、提供先から女性ユーザを除外する等の処理を行うことができる。
【００７２】
（提供部１３６について）
提供部１３６は、判定部１３４によって判定された結果に基づき情報コンテンツの提供先として抽出されたユーザに対して、情報コンテンツを提供する。
【００７３】
なお、上述のように、実際に提供される情報コンテンツのデータ自体は、提供装置１００に係るコンテンツ記憶部１２１内に記憶されていなくてもよい。例えば、提供部１３６は、外部に備えられた所定のストレージサーバに情報提供の制御命令を送信することで、情報コンテンツをユーザ端末１０に提供させてもよい。
【００７４】
（学習部１３７について）
学習部１３７は、情報コンテンツと、情報コンテンツの提供先とのマッチング処理に関する学習を行う。具体的には、学習部１３７は、情報コンテンツが実際に提供された後のユーザの反応に関する情報、すなわち、情報コンテンツの訴求効果に関する情報に基づいて、より訴求効果が高くなると想定されるユーザとのマッチング処理を行うための学習を行う。
【００７５】
例えば、学習部１３７は、提供部１３６によってユーザに提供された情報コンテンツの訴求効果を示す指標値と、関連度の判定処理に用いられた行動履歴との相関性に基づいて、行動履歴に含まれる各行動種別の重み値を学習する。すなわち、学習部１３７は、マッチングに用いられた判定データ（行動ログデータ）と、情報コンテンツがユーザからクリックされたか否かの相関性について機械学習を行う。そして、学習部１３７は、関連度の判定に用いられた行動ログデータのうち、情報コンテンツの訴求効果との相関性が高い行動種別ほど重みが高くなるような重み付けを行う。
【００７６】
一例として、学習部１３７は、関連度の判定に用いた行動ログデータのうち、検索履歴等のデータの類似性に比べて、購入履歴のデータの類似性の方が、情報コンテンツがクリックされるなどの訴求効果との相関性が高いことを学習したとする。この場合、判定部１３４は、学習部１３７による学習処理を反映し、行動ログデータのうち、購入履歴のデータについて所定の重み付けを行い、販売者とユーザとの関連度を判定するようにする。このような学習処理が進行するにつれ、判定部１３４は、より情報コンテンツの訴求効果が高くなると想定されるユーザの関連度を高く判定できるようになる。なお、学習部１３７による学習は、行動ログのみならず、関連度の判定に用いる種々の要素（例えば、ユーザの属性情報）に対して行われてもよい。
【００７７】
〔４．提供処理手順〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る提供装置１００による提供処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る提供装置１００による提供処理手順を示すフローチャートである。
【００７８】
図８に示すように、受信部１３２は、ユーザ端末１０から、情報コンテンツの提供要求を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。受信部１３２は、情報提供の要求を受け付けていない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。
【００７９】
一方、情報提供の要求を受け付けた場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、受信部１３２は、情報提供に関する要求を送信したユーザ端末１０を識別する情報を取得部１３３に送る。そして、取得部１３３は、情報提供に関する要求を送信したユーザ端末１０に関するユーザ情報を取得する（ステップＳ１０２）。なお、取得部１３３は、情報提供に関する要求を送信したユーザ端末１０のみならず、情報コンテンツの提供者である販売者に関するユーザ情報も取得する。
【００８０】
そして、取得部１３３は、取得したユーザ情報と、情報提供の要求に関する情報とを判定部１３４に送る。判定部１３４は、情報提供者である販売者と、提供先の候補であるユーザとの関連度を判定する（ステップＳ１０３）。そして、抽出部１３５は、判定部１３４により判定された関連度に基づき、提供先となるユーザを抽出する（ステップＳ１０４）。
【００８１】
そして、提供部１３６は、情報コンテンツを抽出されたユーザに提供する（ステップＳ１０５）。その後、取得部１３３は、実際にユーザに提供された情報コンテンツに関するログを取得する（ステップＳ１０６）。そして、学習部１３７は、取得されたログに基づいて、マッチング処理に関する学習を行う（ステップＳ１０７）。提供装置１００は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０７を繰り返すことにより、マッチング処理の精度を向上させる。
【００８２】
〔５．変形例〕
上述した提供装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、提供装置１００の他の実施形態について説明する。
【００８３】
〔５−１．行動履歴〕
上述した実施形態において、取得部１３３は、情報提供者のユーザとしての行動履歴を取得する例を示した。また、判定部１３４は、取得された行動履歴に基づいて、ユーザとの関連度を判定する例を示した。ここで、判定部１３４は、取得された行動履歴のうち、特定の期間における行動履歴を用いて、ユーザとの関連度を判定してもよい。
【００８４】
具体例を挙げて説明する。例えば、情報提供者が、オークションサイトに商品を出品する出品者であり、ユーザが、オークションサイトを利用するユーザであるものとする。そして、出品者は、オークションサイトに、３年前に自身が購入した「ベビーベッド」を出品しているものとする。
【００８５】
ここで、出品者が、商品のレコメンド情報を提供しようとした場合、ユーザとのマッチング処理が適切に行われない可能性がある。例えば、現時点でベビーベッドの購入を考えているユーザの行動ログには、ベビーベッドを検索したり、ベビーベッドの販売ページを閲覧したりしたログが比較的多く含まれることが想定される。一方、出品者の最近の行動ログには、ベビーベッドの購入に関するログが含まれることは比較的少ないことが想定される。この場合、提供装置１００が両者の行動履歴に基づいて関連度を判定したとしても、出品者と、ベビーベッドを所望するようなユーザとの関連度が低く判定される可能性がある。
【００８６】
そこで、判定部１３４は、特定の期間における出品者の行動履歴と、現時点におけるユーザの行動履歴との関連度を判定するようにしてもよい。例えば、判定部１３４は、出品者が出品している商品を購入した時点のログを特定し、商品を購入した時点のログから遡った所定期間の行動履歴と、現時点におけるユーザの行動履歴との関連度を判定することができる。
【００８７】
このように、提供装置１００は、出品者が提供しようとするレコメンド情報に対応する商品を出品者自身が購入した時点を特定する情報を取得する。そして、提供装置１００は、出品者の行動履歴のうち、出品者自身がレコメンド情報に対応する商品を購入した時点までの行動履歴に基づいて、出品者とユーザとの関連度を判定する。これにより、判定部１３４は、出品者が商品を購入しようとしていた時点における行動と類似する行動をとっているユーザに対して、出品者が出品している商品に関するレコメンド情報を提供することができる。
【００８８】
なお、取得部１３３は、レコメンド情報に対応する商品を出品者自身が購入した時点を特定する情報として、予め商品に設定される耐用年数に関する情報を取得してもよい。一例として、ベビーベッドには、「３年」という耐用年数が設定されるものとする。この場合、取得部１３３は、出品者が商品を購入したという行動ログを特定できない場合であっても、商品の耐用年数に基づいて、現時点から３年遡った時点における出品者の行動履歴を取得することができる。そして、判定部１３４は、現時点から３年遡った時点における出品者の行動履歴と、現時点においてユーザから取得される行動履歴とに基づいて、関連度の判定処理を行うことができる。ここで、商品の各々に設定される耐用年数や、行動履歴を遡って取得する期間の長さ等は、学習部１３７による学習処理を経て、最適化されてもよい。
【００８９】
〔５−２．情報コンテンツの種類〕
上記実施形態では、ユーザに提供される情報コンテンツとして、商品のレコメンド情報を例に挙げた。なお、レコメンド情報は商品の宣伝のために用いられる情報コンテンツであることから、本願におけるレコメンド情報とは、ウェブページ等で表示される広告、いわゆる広告コンテンツを含む概念である。また、情報コンテンツは、上記の例に限られない。
【００９０】
例えば、提供装置１００が実行する提供処理は、レコメンド情報等とユーザとのマッチング処理のみならず、人と人とをマッチングさせる処理に応用されてもよい。この点について、図９を用いて説明する。図９は、変形例に係る提供処理の一例を示す図である。
【００９１】
図９では、人と人とをマッチングさせる出会い系サイトにおいて、提供装置１００が利用される一例を示している。図９に示すように、提供装置１００は、出会い系サイトを利用するユーザに対応するユーザ端末１０及びユーザ端末１１から行動ログを取得する。そして、提供装置１００は、取得された行動ログに基づいてマッチング処理を行う。そして、提供装置１００は、ユーザ端末１１から入稿された情報コンテンツをユーザ端末１０に提供するものとする。この例において、提供される情報コンテンツは、ユーザ端末１１を利用するユーザ自身の紹介情報等である。
【００９２】
一般に、出会い系サイトでは、予め各ユーザから受け付けた属性情報等に基づいてユーザ同士のマッチング処理が行われる。一方、提供装置１００は、ユーザの属性情報のみならず、ネットワーク上における行動ログに基づいてマッチング処理を行う。このため、ユーザは、自身と似たような行動をとるユーザとの出会いを多く得ることができる。これにより、提供装置１００は、類似する趣味に興味を持っていたり、類似する商品に関心を持っていたりするユーザ同士での情報コンテンツ（すなわち、ユーザ自身の紹介情報）のやり取りを行うことができるので、適切なマッチングを行うことができる。このように、提供装置１００の提供処理は、情報コンテンツを提供する情報提供者の行動ログをユーザとして利用することが可能である場合には、種々の状況に応用可能である。
【００９３】
〔５−３．指標値〕
上述した実施形態において、取得部１３３は、情報コンテンツの訴求効果を示す指標値としてクリックの有無を取得する例を示した。これにより、取得部１３３は、情報コンテンツがユーザに提供された数と、クリックされた数との関係により示される指標値を取得することができる。例えば、取得部１３３は、「クリック数／インプレッション数（情報コンテンツの表示回数）」により、ＣＴＲ（Click  Through  Rate）という指標値を取得する。しかし、取得部１３３は、ＣＴＲの他にも、訴求効果を示す指標値を取得してもよい。
【００９４】
例えば、取得部１３３は、情報コンテンツの提供により情報提供者が何らかの利益を得た（コンバージョンに至った）割合を示すＣＶＲ（Conversion  Rate）を取得してもよい。また、取得部１３３は、情報コンテンツが動画コンテンツである場合、情報コンテンツが最後まで視聴された割合を示す完遂率を取得してもよい。また、取得部１３３は、ユーザのウェブサイト上での視線の動きを分析するアイトラッキング（Eye  Tracking）の手法により、情報コンテンツに視線を滞留させた滞留時間を取得してもよい。このように、取得部１３３は、訴求効果を示す指標値として、種々の情報を取得することができる。
【００９５】
このように、提供装置１００は、ＣＴＲに限らず、訴求効果を示す様々な指標値を取得することができる。これにより、提供装置１００は、情報コンテンツが提供されたユーザの反応をより詳細に分析することができる。このため、提供装置１００は、情報コンテンツが提供された結果をマッチング処理の学習等に反映させることができるので、マッチング処理の適切性を向上させることができる。
【００９６】
〔５−４．データの取得〕
上述した実施形態に係る提供処理において、取得部１３３は、ユーザ端末１０（又は、販売者端末２０）がウェブサーバ３０の提供するウェブサイトにアクセスした場合におけるユーザ情報を取得する例を示した。しかし、取得部１３３は、ユーザ端末１０がウェブサーバ３０の提供するウェブサイトにアクセスする場合に限らず、ユーザ端末１０からユーザ情報を取得することもある。この点について、以下に説明する。
【００９７】
例えば、ユーザ端末１０がアクセスしたウェブサイトが、提供装置１００を管理する管理装置（例えば、提供装置１００に対するフロントエンドサーバ）と同じ管理装置に管理されるウェブサーバ３０から提供されている場合、取得部１３３は、ユーザ端末１０からユーザ情報を取得することができる。すなわち、ユーザ端末１０は、管理装置に管理されるウェブサーバ３０が提供するウェブサイトにアクセスする際、ユーザ端末１０のユーザ情報を上記管理装置に送信する。これは、ユーザ端末１０が管理装置にクッキーを送信することなどにより実現される。この場合、ユーザ端末１０の送信したユーザ情報は、管理装置を介して、提供装置１００に送信される。これにより、提供装置１００に係る取得部１３３は、ウェブサーバ３０を介することなく、ユーザ端末１０のユーザ情報を取得することができる。なお、取得部１３３は、取得したユーザ情報については、上述したユーザ端末１０から送信されるクッキーや、あるいは、ユーザ端末１０に予め設定されているデバイスＩＤを照合すること等により、ユーザ情報に係る各ユーザ端末１０を識別することができる。
【００９８】
〔５−５．ウェブページとの関係〕
上述した実施形態において、判定部１３４は、ユーザの行動履歴とともに、ユーザの属性情報等を用いた判定処理を行ってもよい旨を説明した。ここで、判定部１３４は、さらに、情報提供者から受け付ける所定の条件に基づいて、判定処理を行ってもよい。
【００９９】
例えば、情報提供者によっては、自身が入稿する情報コンテンツを表示させるコンテンツ（例えば、ウェブページやアプリなど）を指定する場合がある。具体的には、情報提供者は、情報コンテンツの訴求効果を高めるため、特定のカテゴリの情報が掲載されているコンテンツに自身の情報コンテンツを表示させたい場合がある。あるいは、情報提供者は、競合他社が提供するウェブページには、自身が入稿する情報コンテンツを表示させないようにさせたい場合がある。
【０１００】
この場合、判定部１３４は、情報提供者から指定された条件を加味して、ユーザとの関連度を判定してもよい。判定部１３４は、情報コンテンツが掲載されようとしているウェブページのカテゴリを判定し、ウェブページのカテゴリが情報提供者の奨めるカテゴリと一致している場合、関連度を高く判定する。結果として、情報提供者は、指定されたカテゴリのウェブページに自身の情報コンテンツを多く提供させることができる。また、情報提供者は、自身の情報コンテンツが掲載されることを望まないウェブページには、情報コンテンツを表示させないことができる。
【０１０１】
このように、提供装置１００は、情報コンテンツが提供されるウェブページ等に関する条件の指定を情報提供者から予め受け付けてもよい。これにより、提供装置１００は、情報提供者の要望に応えつつ、訴求効果の高い情報コンテンツをユーザに提供することができる。
【０１０２】
〔５−６．提供態様〕
上記実施形態において、提供装置１００は、情報コンテンツが提供される数の指定を情報提供者より受け付けてもよい旨を示した。ここで、提供装置１００は、情報コンテンツが提供される数の指定について、種々の態様を受け付けることができる。
【０１０３】
例えば、提供装置１００は、情報コンテンツが「特定の対象に提供される提供数」について指定を受け付けてもよい。一例として、提供装置１００は、特定の対象として、ＵＵ（ユニークユーザ）に提供される提供数を受け付ける。この場合、提供装置１００は、単に情報コンテンツが提供される回数を計数するのでなく、一人のユーザに情報コンテンツが提供された場合に、提供数「１」を計数する。言い換えれば、提供装置１００は、同一ユーザに同じ情報コンテンツが提供された場合には、提供数として計数しない場合がある。このように、提供装置１００は、指定されたＵＵ数を達成する提供形態で情報コンテンツの入稿を受け付けることができる。これにより、提供装置１００は、特定のユーザ（例えば、情報提供者の行動履歴と極めて似た行動履歴を有するユーザ）が頻繁にウェブページ等を閲覧し多数の提供機会を発生させることで、情報コンテンツが幅広いユーザに提供される機会が失われること等を防止できる。なお、ＵＵなど、特定の対象を計数した数をリーチ数と表現する場合がある。すなわち、提供装置１００は、いわゆるインプレッション数に対応した提供のみならず、リーチ数を保証する形態の情報提供を行うことも可能である。
【０１０４】
また、提供装置１００は、特定の対象として、所定のユーザ端末１０内にインストールされたブラウザに提供される回数を受け付けることができる。この場合、提供装置１００は、所定のユーザ端末１０内にインストールされたブラウザに情報コンテンツが提供された場合に、提供数「１」を計数する。言い換えれば、提供装置１００は、既に情報コンテンツが提供された同一ブラウザに新たに同一情報コンテンツが提供された場合には、提供数として計数しない場合がある。例えば、提供装置１００は、ブラウザとの間で送受信される識別情報（クッキーなど）に基づいて、情報コンテンツが提供されるブラウザを特定する。
【０１０５】
また、提供装置１００は、例えば、表示された時間に応じて課金額が算出される契約の情報コンテンツの提供を行うこともできる。すなわち、提供装置１００は、情報提供者から指定された表示時間を達成するような形態の情報提供を行う。具体的には、提供装置１００は、情報コンテンツをユーザ端末１０に提供し、提供先のユーザ端末１０で情報コンテンツが表示された時間の合計が指定された表示時間に達するまで、ユーザ端末１０への提供を繰り返し行う。
【０１０６】
〔５−７．情報コンテンツの出し分け〕
情報提供者は、一つの情報コンテンツをユーザに提供させるのではなく、複数の情報コンテンツの提供を所望する場合がある。例えば、図４の例では、販売者Ａ１１は、情報コンテンツＣ１１〜Ｃ１３といった、複数の情報コンテンツを有し、各情報コンテンツをユーザに提供することを所望する。
【０１０７】
この場合、提供装置１００は、情報コンテンツと、ユーザとの関連度を判定し、ユーザに提供する情報コンテンツを出し分けるようにしてもよい。例えば、提供装置１００は、複数の情報コンテンツのうち、ユーザとの関連度の高い情報コンテンツほど、優先的にユーザに提供するようにしてもよい。
【０１０８】
提供装置１００は、種々の手法によりユーザと情報コンテンツとの関連度の判定を行うことができる。例えば、情報コンテンツに提供先のターゲットが予め設定されている場合には、提供装置１００は、ターゲットとして設定された情報とユーザに関する情報とが一致する率の高いユーザほど、当該情報コンテンツとの関連度が高いと判定する。具体的には、情報コンテンツに「２０代」「男性」をターゲットとする設定がされている場合には、提供装置１００は、かかる属性に適合するユーザと当該情報コンテンツとの関連度を高く判定する。
【０１０９】
また、提供装置１００は、情報コンテンツが提供する情報の内容に応じて、ユーザとの関連度を判定してもよい。例えば、情報提供者が、「家電」のカテゴリに属する商品のレコメンド情報と、「車」のカテゴリに属する商品のレコメンド情報との提供を所望していたとする。そして、当該情報提供者の行動履歴とユーザとの行動履歴との関連度が判定され、情報コンテンツの提供先として当該ユーザが抽出された際に、提供装置１００は、情報コンテンツとユーザとの関連度を判定する。例えば、提供装置１００は、ユーザの行動履歴のうち、「家電」に関連するウェブページの閲覧履歴と、「車」に関連するウェブページの閲覧履歴とを比較し、いずれの閲覧履歴が多いかを参照する。そして、提供装置１００は、閲覧履歴の多いカテゴリに関連する情報コンテンツを優先的に当該ユーザに提供する。
【０１１０】
このように、提供装置１００は、情報コンテンツとユーザとの関連度を判定する。そして、提供装置１００は、判定された結果に基づき、ユーザとの関連度の高い情報コンテンツほど優先的にユーザに提供する。これにより、提供装置１００は、マッチングされたユーザに対して提供される情報コンテンツの候補が複数ある場合に、訴求効果の高い情報コンテンツを優先的にユーザに提供することができる。なお、提供装置１００は、広告等の情報コンテンツとユーザとの関連度を判定するにあたり、例えば、インターネット広告の分野における所定の指標値を利用してもよい。例えば、提供装置１００は、情報コンテンツの評価に関する指標値として、ユーザから選択（クリック）される確率を示すＣＴＲ（Click  Through  Rate）や、表示に対するコストを示すｅＣＰＭ（effective  Cost  Per  Mill）といった情報を取得し、情報コンテンツの提供に利用してもよい。すなわち、提供装置１００は、上記実施形態にて説明した情報提供者とユーザとの関連度と、ＣＴＲやｅＣＰＭなどの情報コンテンツに係る指標値とを複合的に利用し、各々の情報コンテンツの評価値を算出してもよい。このように、提供装置１００は、各々の情報コンテンツの評価に関する指標値を用いることで、より精度高く、訴求効果が高いと想定されるユーザに情報コンテンツを提供することができる。なお、情報コンテンツとユーザとの関連度の判定手法は上記の例に限られない。例えば、提供装置１００は、上述した手法以外の手法であって、インターネット広告の分野において提供される広告コンテンツを最適化するための種々の提供手法等を採用してもよい。また、提供装置１００は、上述したＣＰＭ等の指標値に限らず、インターネット広告の分野等において情報コンテンツを評価するために用いられる種々の指標値を利用してもよい。
【０１１１】
〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る提供装置１００は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、提供装置１００を例に挙げて説明する。図１０は、提供装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１１２】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
【０１１３】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図２に示したネットワークＮに対応）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５００を介して他の機器へ送信する。
【０１１４】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【０１１５】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１１６】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る提供装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１１７】
〔７．その他〕
また、上記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また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また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、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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１１８】
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如く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、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図３に示した判定部１３４と、抽出部１３５とは統合されてもよい。また、例えば、記憶部１２０に記憶される情報は、ネットワークＮを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。
【０１１９】
また、例えば、上記実施形態では、提供装置１００が、情報コンテンツの入稿を受け付ける受付処理と、情報コンテンツの提供先を抽出する抽出処理と、情報コンテンツを提供する提供処理とを行う例を示した。しかし、上述した提供装置１００は、受付処理を行う受付装置と、抽出処理を行う抽出装置と、提供処理を行う提供装置とに分離されてもよい。この場合、受付装置は、入稿受付部１３１を有する。抽出装置は、取得部１３３と、判定部１３４と、抽出部１３５とを有する。また、提供装置は、受信部１３２と、提供部１３６と、学習部１３７とを有する。この場合、上記の提供装置１００による処理は、受付装置と、抽出装置と、提供装置との各装置を有する提供処理システム１によって実現される。
【０１２０】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１２１】
〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る提供装置１００は、取得部１３３と、判定部１３４と、提供部１３６とを有する。取得部１３３は、ネットワークを介して所定の情報（例えば、情報コンテンツ）を提供する情報提供者の行動履歴、及び所定の情報の提供先の候補であるユーザの行動履歴を取得する。判定部１３４は、取得部１３３によって取得された行動履歴に基づいて、情報提供者とユーザとの関連度を判定する。提供部１３６は、判定部１３４によって判定された結果に基づき所定の情報の提供先として抽出されたユーザに対して、所定の情報を提供する。
【０１２２】
このように、実施形態に係る提供装置１００は、情報提供者自身がとってきた行動との関連性に基づいて、情報提供者が提供する情報コンテンツの提供先を抽出する。このため、提供装置１００によれば、情報提供者と似た興味関心を持ったユーザに対して情報コンテンツが提供される機会を増加させることができる。これにより、提供装置１００は、提供する情報コンテンツの訴求効果を増大させることができる。すなわち、提供装置１００は、提供される情報コンテンツと提供先のユーザとのマッチングを適切に行うことができる。
【０１２３】
また、判定部１３４は、情報コンテンツとユーザとの関連度を判定する。提供部１３６は、判定された結果に基づき、ユーザとの関連度の高い情報コンテンツほど優先的にユーザに提供する。
【０１２４】
このように、実施形態に係る提供装置１００は、マッチングされたユーザに対して提供される情報コンテンツの候補が複数ある場合に、訴求効果の高い情報コンテンツを優先的にユーザに提供する。これにより、提供装置１００は、より訴求効果が高いと想定される情報コンテンツをユーザに提供することができる。
【０１２５】
また、取得部１３３は、情報提供者のネットワーク上の行動ログ、及びユーザのネットワーク上の行動ログを取得する。判定部１３４は、情報提供者とユーザのネットワーク上の行動ログを比較することにより、情報提供者とユーザとの関連度を判定する。
【０１２６】
このように、実施形態に係る提供装置１００は、行動履歴として、ネットワーク上の行動ログを利用する。これにより、提供装置１００は、情報提供者及びユーザの行動を明確に捉えることができるので、両者のデータの比較を適切に行うことができる。このため、提供装置１００は、情報コンテンツの提供先として適切なユーザをマッチングさせることができる。
【０１２７】
また、実施形態に係る提供装置１００は、提供部１３６によってユーザに提供された所定の情報の訴求効果を示す指標値と、関連度の判定処理に用いられた行動履歴との相関性に基づいて、行動履歴に含まれる各行動種別の重み値を学習する学習部１３７をさらに有する。また、判定部１３４は、学習部１３７によって学習された重み値を用いて、情報提供者とユーザとの関連度を判定する。
【０１２８】
このように、実施形態に係る提供装置１００は、ユーザに提供された情報コンテンツの訴求効果に関する情報を取得し、訴求効果と、判定した関連度との相関性を学習することができる。このような学習が進むにつれ、提供装置１００は、取得された行動に対して適切な重みを加えて関連度の判定を行うことができるようになるため、より訴求効果が高くなると想定されるユーザを抽出し易くなる。結果として、提供装置１００は、情報コンテンツの訴求効果を増大させることができる。
【０１２９】
また、取得部１３３は、取り扱う商品のレコメンド情報を所定の情報として提供する情報提供者の行動履歴を取得する。判定部１３４は、取得部１３３によって取得された行動履歴に基づいて、情報提供者と、レコメンド情報が表示されるための表示枠を有するウェブページを閲覧したユーザとの関連度を判定する。提供部１３６は、ウェブページが有する表示枠にレコメンド情報を提供する。
【０１３０】
このように、実施形態に係る提供装置１００は、ショッピングサイト等に出店する情報提供者の行動履歴を取得するとともに、情報提供者が販売する商品のレコメンド情報をユーザに提供する。すなわち、提供装置１００によれば、ウェブページを閲覧するユーザであって、情報提供者と似た行動をとるユーザにレコメンド情報を提供できるので、効果的な情報の提供を行うことができる。
【０１３１】
また、取得部１３３は、レコメンド情報に対応する商品を情報提供者自身が購入した時点を特定する情報を取得する。判定部１３４は、情報提供者の行動履歴のうち、情報提供者自身がレコメンド情報に対応する商品を購入した時点までの行動履歴に基づいて、情報提供者とユーザとの関連度を判定する。
【０１３２】
このように、実施形態に係る提供装置１００は、情報提供者がユーザとして商品を購入した時点など、特定の期間を限定した行動履歴を用いて、情報提供者とユーザとの関連度を判定することができる。このため、提供装置１００は、特にオークションサイト等において、情報提供者が過去に購入した商品を出品するといった状況であっても、現時点で当該商品の購入を所望するユーザとの適切なマッチングを行うことができる。
【０１３３】
また、取得部１３３は、情報提供者自身の紹介情報を所定の情報として提供する情報提供者の行動履歴を取得する。判定部１３４は、取得部１３３によって取得された行動履歴に基づいて、情報提供者と、情報提供者自身の紹介情報の提供先の候補であるユーザとの関連度を判定する。
【０１３４】
このように、実施形態に係る提供装置１００は、所定の情報として、商品等のレコメンド情報のみならず、情報提供者自身の紹介情報などをユーザに提供することができる。すなわち、提供装置１００は、特に人材紹介サイトや出会い系サイト等において、情報提供者と似た行動をとるユーザに対して、情報提供者自身の紹介情報を提供することができるので、単にユーザの登録情報等を用いたマッチングと比べて、より適切なユーザ同士をマッチングさせることができる。
【０１３５】
また、取得部１３３は、情報提供者、及びユーザの属性情報を取得する。判定部１３４は、属性情報の類似性に基づいて、情報提供者とユーザとの関連度を判定する。
【０１３６】
このように、実施形態に係る提供装置１００は、行動履歴と併せて、属性情報の類似性を加味した関連度を判定してもよい。これにより、提供装置１００は、情報提供者とユーザとの類似性をより正確に判定できるので、情報コンテンツが及ぼす訴求効果がより高くなると想定されるユーザを抽出し易くなる。結果として、提供装置１００は、より精度の高いマッチング処理を行うことができる。
【０１３７】
また、取得部１３３は、行動履歴として、ネットワーク上における検索履歴、閲覧履歴、購入履歴、売却履歴のうち少なくとも一つの行動種別に関する情報を取得する。
【０１３８】
このように、実施形態に係る提供装置１００は、ネットワーク上の行動のうち、特に検索や、閲覧や、売買といった、ユーザの興味関心を示すような種別の行動を取得する。これにより、提供装置１００は、興味関心が似た情報提供者とユーザとのマッチング処理を適切に行うことができる。
【０１３９】
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１４０】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１４１】
１  提供処理システム
１０、１１  ユーザ端末
２０  販売者端末
３０  ウェブサーバ
１００  提供装置
１１０  通信部
１２０  記憶部
１２１  コンテンツ記憶部
１２２  ユーザ情報記憶部
１２３  属性テーブル
１２４  行動ログテーブル
１２５  提供ログ記憶部
１３０  制御部
１３１  入稿受付部
１３２  受信部
１３３  取得部
１３４  判定部
１３５  抽出部
１３６  提供部
１３７  学習部
【図１】
0006664598.tif 000002
【図２】
0006664598.tif 000003
【図３】
0006664598.tif 000004
【図４】
0006664598.tif 000005
【図５】
0006664598.tif 000006
【図６】
0006664598.tif 000007
【図７】
0006664598.tif 000008
【図８】
0006664598.tif 000009
【図９】
0006664598.tif 000010
【図１０】
0006664598.tif 000011