(57)【要約】【課題】選好傾向の類似に基づいたユーザグループを作成し、情報提供者の広告商品などに興味をもちそうなユーザグループを抽出する。【解決手段】利用者端末１０２を使用する各ユーザのサービス利用履歴から作成された個人の興味を表わすユーザプロファイルを格納するユーザプロファイル格納部１０５と多数の単語に関しての概念ベクトルが格納された知識体系１０６を備えるサーバ１０４において、情報提供者端末１０３から入力された情報提供者の広告商品などを表現したキーワードとユーザプロファイルとの相関を算出することで、情報提供者の広告商品に興味をもちそうなユーザグループを把握することが出来る。また、グルーピング処理部１０８において、情報提供者が望む人数等のパラメータに合わせたユーザ作成を行うことで、情報提供者の意図するユーザグループ（興味の強弱、人数等）を算出することが出来る。【選択図】　　　　図１
2004126975.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各ユーザのサービス利用履歴から作成された個人の興味を表わすユーザプロファイルを格納するユーザプロファイル格納部と、
多数の単語に関しての概念ベクトルが格納された知識体系と、
を備えたシステムにおける選好傾向類似ユーザ抽出方法であって、
情報提供者が入力したキーワード群に対して、類似する概念ベクトルを前記知識体系から算出して、ユーザプロファイルとのマッチング処理を行うマッチング処理と、
情報提供者の入力したパラメータに算出結果を近づける処理を行うグルーピング処理と、
グルーピング処理結果を可視化する可視化処理と、
を行う選好傾向類似ユーザ抽出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の選好傾向類似ユーザ抽出方法において、
マッチング処理により算出された各ユーザが保持するユーザプロファイルベクトル間の類似度を算出し、
その結果を多次元尺度構成法により２次元平面状の座標に変換し、
変換された各ユーザの２次元平面上における座標をもとに、各ユーザを２次元平面状にマッピングすることで選好傾向類似ユーザを可視化する選好傾向類似ユーザ抽出方法。
【請求項３】
請求項２に記載の選好傾向類似ユーザ抽出方法において、
マッチング処理により算出された、情報提供者が入力したキーワード群に対して、類似する概念ベクトルを多次元尺度構成法により２次元平面上の座標に変換して、ユーザと共にマッピングして可視化する選好傾向類似ユーザ抽出方法。
【請求項４】
各ユーザのサービス利用履歴から作成された個人の興味を表わすユーザプロファイルを格納するユーザプロファイル格納部と、
多数の単語に関しての概念ベクトルが格納された知識体系と、
情報提供者が入力したキーワード群に対して、類似する概念ベクトルを前記知識体系から算出して、ユーザプロファイルとのマッチング処理を行うマッチング処理部と、
情報提供者の入力したパラメータに算出結果を近づける処理を行うグルーピング処理部と、
グルーピング処理部の結果を可視化する可視化処理部を基本として備える選好傾向類似ユーザ抽出装置。
【請求項５】
請求項４に記載の選好傾向類似ユーザ抽出装置において、
マッチング処理部により算出された各ユーザが保持するユーザプロファイルベクトル間の類似度を算出するユーザ間類似度算出処理部と、
ユーザ間類似度算出処理部からの出力結果を多次元尺度構成法により２次元平面状の座標に変換するユーザ間類似度算出処理部と、
変換された各ユーザの２次元平面上における座標をもとに、各ユーザを２次元平面状にマッピングすることで選好傾向類似ユーザを可視化する可視化処理部を備える選好傾向類似ユーザ抽出装置。
【請求項６】
請求項５に記載の選好傾向類似ユーザ抽出装置において、
マッチング処理部により算出された、情報提供者が入力したキーワード群に対して、類似する概念ベクトルを多次元尺度構成法により２次元平面上の座標に変換して、ユーザと共にマッピングして可視化する可視化処理部を備える選好傾向類似ユーザ抽出装置。
【請求項７】
多数の単語に関しての概念ベクトルが格納された知識体系から情報提供者が入力したキーワード群に関して抽出された類似する概念ベクトルと、各ユーザのサービス利用履歴から作成された個人の興味を表わすユーザプロファイルとのマッチング処理を行うマッチング処理機能と、
情報提供者が入力したパラメータに算出結果を近づける処理を行うグルーピング処理機能と、
グルーピング処理結果を可視化する可視化処理機能と、
を実現させるための選好傾向類似ユーザ抽出プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の選好傾向類似ユーザ抽出プログラムにおいて、
マッチング処理により算出された各ユーザが保持するユーザプロファイルベクトル間の類似度を算出し、
その結果を多次元尺度構成法により２次元平面状の座標に変換し、
変換された各ユーザの２次元平面上における座標をもとに、各ユーザを２次元平面状にマッピングすることで選好傾向類似ユーザを可視化する選好傾向類似ユーザ抽出プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載の選好傾向類似ユーザ抽出プログラムにおいて、
情報提供者が入力したキーワード群に対して、類似する概念ベクトルを多次元尺度構成法により２次元平面上の座標に変換して、ユーザと共にマッピングして可視化する選好傾向類似ユーザ抽出プログラム。
【請求項１０】
請求項７ないし請求項９のうちいずれか１項に記載の選好傾向類似ユーザ抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ネットワーク上で利用されるコンテンツ提供システムから取得される利用履歴を用いて、情報提供者がユーザに対し効果的に広告提供等を行う場合に、利用者を分類し、選好傾向が類似するユーザを抽出することを目的とした技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ネットワークを利用した情報提供市場は年々拡大している。情報提供者がユーザに対し効果的に広告提供を行うためには、ターゲットユーザを絞り込む必要があると言われている。ターゲットを絞り込む方法として、個々のユーザの特性を把握し、似た特性をまとめてグループ化する手法が挙げられる。
【０００３】
従来、個々のユーザの特性は情報フィルタリング技術により、ユーザの興味という形で抽出してきた。サービス例として、オンラインスーパーマーケットの例が挙げられるが、この場合、個人適応化機能等を用いてユーザのアクセス、購入履歴をもとに個々のユーザに合わせた「情報推薦サービス」を展開したり、キャンペーンの対象にするユーザを絞り込んだりしている。
【０００４】
例えば、特許文献１にはユーザの嗜好情報とそのユーザ嗜好に類似したユーザグループを抽出する手法について記載されている。また、特許文献２にはユーザプロファイルとコンテンツプロファイルとの間の類似度を演算することについて記載されており、特許文献３には２次元マップについて記載されている。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１１−１５８４０号公報
【特許文献２】
特開２００１−２２９１６７号公報
【特許文献３】
特開２００２−１７５３２１号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術は、配信する情報に対して興味を持つ可能性があるユーザを抽出することは可能だが、各ユーザの配信情報に対する興味の強弱を表現することが出来ていないため、興味度に基づくユーザの絞り込みが難しいという状況がある。特許文献１では、ユーザの嗜好情報とそのユーザ嗜好に類似したユーザグループを抽出する手法が述べられているが、情報提供者が意図するユーザグループを算出することや興味の強弱等によりグループ化する人数（ターゲットとする人数）を調整することは出来ない。
【０００７】
本発明の目的は、選好傾向の類似に基づいたユーザグループを作成し、情報提供者の広告商品などに興味をもちそうなユーザグループを抽出する。また、興味度や人数をパラメータとして、ユーザグループを選択することで、情報提供者が広告ターゲットを容易に選定できる選好傾向類似ユーザ抽出方法及び装置、並びに選好傾向類似ユーザ抽出プログラム及びそれを記録した記録媒体を提案することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の選好傾向類似ユーザ抽出方法は、各ユーザのサービス利用履歴から作成された個人の興味を表わすユーザプロファイルと多数の単語に関しての概念ベクトルが格納された知識体系を保持するサーバにおいて、情報提供者の広告商品などを表現したキーワードとユーザプロファイルとの相関を算出することで、情報提供者の広告商品に興味をもちそうなユーザグループを把握することが出来る。
【０００９】
また、情報提供者の広告商品などに関するキーワードやターゲットユーザ数等のユーザグループ可視化に必要なパラメータを入力する手段とグルーピング処理部において、情報提供者が望む人数等のパラメータに合わせたユーザ作成を行うことで、情報提供者の意図するユーザグループ（興味の強弱、人数等）を算出することが出来る。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態について説明する。
【００１１】
図１は、本発明の実施形態におけるシステム構成図である。本実施の形態では、インターネットなどのネットワーク１０１を通して、複数の利用者端末１０２や情報提供者端末１０３がサーバ１０４に接続されている。以下、図１、図２、図３を用いて説明する。サーバ１０４は、個人の興味を表わしたユーザプロファイルをユーザプロファイル格納部１０５に保持している。このユーザプロファイルは、各ユーザが利用者端末１０２から利用したサービス利用履歴から作成されている。また、サーバ１０４は、多数の単語に関しての概念ベクトルが格納された知識体系１０６と利用者分類における各種の処理を行う演算部（マッチング処理演算部１０７、グルーピング処理部１０８、可視化処理部１０９、ユーザ間類似度算出処理部１１０）から構成される。ユーザプロファイル及び知識体系の構成、演算部における各処理部の機能詳細に関しては後に記載する。
【００１２】
情報提供者が広告商品などに興味をもちそうなユーザグループを把握したい場合は、情報提供者端末１０３から情報提供者の広告商品などに関するキーワードを入力して、サーバ１０４に送信する。また、結果として出力するユーザ数等のユーザグループ可視化に必要なパラメータを入力することも出来る。
【００１３】
サーバ１０４は、情報提供者端末１０３から入力されたキーワード等のパラメータ２０１に対して、ユーザプロファイルベクトル２０４を検索することで、キーワードと関連性の高い概念ベクトルを抽出することができる。
【００１４】
さらにサーバ１０４では、キーワードを含む概念ベクトルを知識体系から抽出し、ユーザプロファイルに含まれるユーザプロファイルベクトル２０４とのマッチング処理２０５を行うことで、情報提供者から入力されたキーワードに興味を持つ可能性があるユーザグループを算出し、グルーピング処理２０６により、情報提供者が望む人数等のパラメータに合わせたユーザグループの作成を行うことができる。
【００１５】
以上の処理結果を可視化処理２０８により表形式で出力することも出来る。図３の可視化例では、マッチングに使用された概念ベクトルを保持するユーザを、各概念ごとに集計した表３０１としている。また、各ユーザプロファイルから年齢等の属性を抽出して集計した表３０２を出力することも出来る。
【００１６】
また、グルーピング処理２０６から出力されたユーザグループに対して、ユーザ間類似度算出処理２０７によりユーザ間の類似度をベクトルの距離尺度として算出し、結果を可視化処理２０８によりビジュアル化する場合、この可視化された結果は、情報提供者が意図するユーザグループを選好傾向の類似性により可視化されている３０３。また、情報提供者が入力したキーワードとの関連性の強弱を色変化を用いて表現することも考えられる。また、出力されたユーザグループに対して、各ユーザプロファイルをすべて利用して、ユーザ間類似度算出処理２０７によりユーザ間の類似度を算出し、結果を可視化処理２０８によりビジュアル化する場合、先のビジュアル化では発見できなかったユーザグループや属性の傾向を把握することが出来る。また、ユーザプロファイルと同様に、各概念ベクトルを多次元尺度構成法を用いて２次元平面上における配置（座標）を出力すれば、可視化処理２０８により３０３にマッピングすることができる。また、ユーザプロファイルに利用者の連絡先（Ｅ−ｍａｉｌアドレスなど）が含まれ、かつメールサーバ等のユーザに連絡をとることが出来る手段をシステムに含む場合、前記で表示したユーザグループに対しで情報提供者が配信したい情報を届けることが可能である。
【００１７】
次に、本発明における、ユーザプロファイルの構成例、マッチング処理、グルーピング処理について説明する。
【００１８】
〔知識体系〕
コーパスなどより作成された各概念の表現に使用される単語集合を知識体系として利用する。今回の例では、知識体系における一つの概念情報は、一つの興味領域を表現しているとする。図４に知識体系の例を示す。
【００１９】
今回は、上記を用いて、利用者に提供されるコンテンツのジャンル（ニュース、アニメ、音楽、スポーツ、映画）を、概念ベクトルデータベース（Ｗ１，Ｗ２・・・Ｗ５）として表現する場合を具体例として考える。
【００２０】
〔コンテンツプロファイル〕
ネットワーク上で利用される複数のコンテンツ提供システムから取得されるコンテンツのプロファイルを知識体系から抽出した概念ベクトルの組み合わせにより作成する場合を想定する。コンテンツプロファイルは、特願２０００−３５５８７０（特許文献３）により説明されているコンテンツプロファイル作成方法に加え、コンテンツ文章中の出現頻度が上位に位置する単語を数個選択して、選択した名詞を含む概念を知識体系から検索して、各概念において単語が持つ重みから、各概念ベクトルの値を算出する。
【００２１】
コンテンツプロファイルベクトルの例
Ｖｃｏｎｔｅｎｔｓ＝＜Ｗ１，Ｗ２・・・Ｗｉ＞　Ｗは各概念の重要度
例えば、コンテンツＡにおいて、コンテンツ文章中における出現頻度が高い単語上位５個に（Ｔ２１，Ｔ２２，Ｔ３１，Ｔ４２，Ｔ５１）が含まれる場合、Ｗ２（アニメ）における単語（Ｔ２１，Ｔ２２）の重み合計、同じくＷ３（音楽）・・・Ｗ５（映画）における単語（Ｔ３１，Ｔ４２，Ｔ５１）の重み合計を算出する。算出された重み合計を用いて、コンテンツプロファイルベクトルを表現すると、下記のように表現できる。
【００２２】
Ｖｃｏｎｔｅｎｔｓ　＝＜０，　０．４，　０．０５，　０．０２，　０．２５＞
〔ユーザプロファイル〕
ユーザプロファイルは、各利用者（ユーザ）の興味を表現したキーワードベクトルとして表現される。ユーザプロファイルベクトルの作成方法は、前述のコンテンツプロファイルを利用して、特願２０００−３５５８７０（特許文献３）で説明されている方法などにより作成することが考えられる。また、ユーザプロファイルには、当該ユーザの性別、年齢、居住地域などの他の属性も付加されることも考えられる。
【００２３】
ユーザプロファイルベクトルの例
Ｖｐｒｏｆｉｌｅ　＝＜Ｗ１，Ｗ２・・・Ｗｎ＞　Ｗはユーザプロファイルとして使用する概念ベクトル
ユーザプロファイルで使用する概念ベクトル（Ｗ１，Ｗ２・・・Ｗ５）は、知識体系から選択することを考える。
【００２４】
以下には、上記を用いて、利用者に提供されるコンテンツのジャンル（ニュース、アニメ、音楽、スポーツ、映画）を、Ｗ１，Ｗ２・・・Ｗ５として利用する場合を具体例として述べる。
【００２５】
まず、各利用者のコンテンツ視聴履歴を用いて、特願２０００−３５５８７０（特許文献３）で説明されている方法などにより、ユーザプロファイルベクトルの各軸（Ｗ１，Ｗ２・・・Ｗ５）の重要度を算出する。
Ｖｐｒｏｆｉｌｅ　＝＜Ｗ１，Ｗ２・・・Ｗ５　＞
※各軸を右記とする。（Ｗ１＝ニュース、Ｗ２＝アニメ、Ｗ３＝音楽、Ｗ４＝スポーツ、Ｗ５＝映画）
映画のコンテンツ（以下に示すコンテンツベクトルを持つものとする）
Ｖｃｏｎｔｅｎｔｓ　＝＜０，　０．４，　０．０５，　０．０２，　０．２５＞
を視聴した利用者は、次のようなプロファイルとして表現されることになっている。
Ｖｐｒｏｆｉｌｅ　＝＜０，　０．４，　０．０５，　０．０２，　０．２５＞
連続して、以下に示すコンテンツベクトルを視聴した場合、
Ｖｃｏｎｔｅｎｔｓ　＝＜０．０４，　０，　０．１，　０．２，　０．１＞
ユーザプロファイルは、次のようになる。
Ｖｐｒｏｆｉｌｅ　＝＜０．０２，　０．２，　０．０３，　０．１１，　０．１８＞
〔マッチング処理〕
マッチング処理では、知識体系から、広告主が入力したキーワードを単語として含む概念ベクトルを抽出する。抽出した概念ベクトルから各ユーザプロファイルの概念ベクトルとのマッチングを行い、広告に興味を持つユーザを抽出する。例えば、キーワード〔チケット〕〔プレゼント〕に対して、広告に興味を持つユーザを抽出する場合を考える。「映画」の概念ベクトルに〔チケット〕が［単語Ｔ５４：０．０２］として含まれる場合、ユーザプロファイルにおける概念ベクトル「映画」に着目して、利用者をソートする。概念ベクトルが閾値以上のユーザを候補として抽出することなどが考えられる。
【００２６】
また、キーワード〔プレゼント〕は、ユーザプロファイルに使用されている概念ベクトルには含まれないが、知識体系中の概念ベクトルＷｉに［単語Ｔｉｎ：０．３］として含まれる場合、概念ベクトルＷｉに類似するユーザプロファイルに使用されている概念ベクトルを用いる方法も考えられる。左記の方法として、一般的に知られているベクトル空間法を用いて各概念ベクトルとの類似度計算を行うことが考えられる。計算された類似度が閾値以上の場合、ユーザプロファイルに使用されている概念ベクトルを用いて、利用者をソートすることも考えられる。
【００２７】
【数１】
2004126975.tif 000003
【００２８】
〔グルーピング処理〕
グルーピング処理では、マッチング処理により選択されたユーザと似た興味を持つユーザを選択し、その概念ベクトルがユーザの興味に近いかどうかという判定を行う。そのため、グルーピングを２つの段階に分けて処理する。各段階を経るに従って、広告主が設定するターゲットユーザの数を増やしていく事ができる。
【００２９】
まず、マッチング処理により、広告主が設定したキーワードを含んだ、ユーザプロファイルにおける概念ベクトルが選択される。この選択された概念ベクトル（概念）を含むユーザプロファイルを持つグループが第一グループとなる。次に、広告主が設定したキーワードを含んだ知識体系中の概念ベクトルが存在する場合、左記の概念ベクトルとユーザプロファイルにおける概念ベクトル間での類似度を算出して、類似度が閾値を超える場合、ユーザプロファイルにおける概念ベクトルを含むユーザプロファイルを持つグループが第二グループとなる。
【００３０】
例えば、「チケット」のキーワードを含む概念として「映画」が抽出された場合、この「映画」をある閾値以上の値としてユーザプロファイル中に含むユーザを第一グループとして抽出する。次に、キーワード〔プレゼント〕を含んだ知識体系中の概念ベクトルと類似するユーザプロファイルに使用されている概念ベクトルとの類似度計算を行い、計算された類似度が閾値以上の場合、ユーザプロファイルに使用されている概念ベクトルをある閾値以上の値としてユーザプロファイル中に含むユーザを第二グループとして抽出する。このようにして選択された概念ベクトル（概念）を含むユーザプロファイルを持つグループが、第二グループとなる。ターゲット人数は、第一グループ、第一グループ＋第二グループと拡大していく。上記グループの人数等から、情報提供者が入力した人数等のパラメータに近づけるように概念ベクトルを選択していく。また、グルーピング処理によって得られた第一グループ、第二グループ内の多くのユーザが共通して持っている新たな類似度の高い概念ベクトルや、共通している他の属性を発見することで、第三のグループを算出することもできる。
【００３１】
以下では、例として、広告主が広告を打ち、配信先人数５００人を指定する状況を考える。広告主は広告の特徴を表わすキーワード［例：プレゼント、チケット］と、配信先人数［５００人］を入力する。出力では、キーワード［チケット］と概念ベクトル［映画］に関して、ユーザプロファイル中に、ある閾値以上の値を保持する利用者数と、キーワード［プレゼント］を含む概念と類似の高い概念［音楽］、および左記概念ベクトル値で、ある閾値以上の値を保持する利用者数が表示される。
【００３２】
〔ユーザ間類似度算出処理〕
上記までの処理により抽出されたユーザに対して、各ユーザプロファイルベクトル間の類似度を、２次元平面上の距離尺度として表現する。例として、あるユーザｉの持つユーザプロファイルベクトルを、下記のように表現するとき
Ｖｐｒｏｆｉｌｅ　＝＜Ｗｉ，１，Ｗｉ，２・・・Ｗｉ，ｎ＞　Ｗｉ，ｎはユーザｉにおけるｎ番目の概念が持つ重要度
類似度計算には下記に示すベクトルの距離尺度を用いることが考えられる。
【００３３】
【数２】
2004126975.tif 000004
【００３４】
上記式を用いて、抽出されたユーザに対して、各ユーザプロファイルベクトル間の類似度を、多次元尺度構成法を用いて２次元平面上の距離尺度として表現することで、各ユーザの２次元平面上における配置（座標）を算出する。
【００３５】
〔可視化処理〕
算出された各ユーザの２次元平面上における配置（座標）を用いて、３０３のようにユーザをプロットする。ユーザと共に各概念ベクトルの２次元平面上における配置（座標）を多次元尺度構成法により算出してプロットすることも考えられる。また、キーワードとの関連度の違いを色などにより表現することも考えられる。
【００３６】
以上、本発明者によってなされた発明を、前記実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは勿論である。
【００３７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ユーザの選好傾向に関する類似度に基づいてユーザを算出して、情報提供者の広告商品などに興味をもちそうなユーザグループを作成して、興味度や人数をパラメータとして抽出するユーザグループを選択することで、情報提供者が広告ターゲットを容易に選定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態におけるシステム構成図である。
【図２】本発明の実施形態における利用者分類方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態における利用者分類方法を用いたユーザプロファイル可視化例を示す図である。
【図４】知識体系の例を示す図である。
【符号の説明】
１０１…インターネットなどのネットワーク、１０２…利用者端末、１０３…情報提供者端末、１０４…サーバ、１０５…ユーザプロファイル格納部、１０６…知識体系、１０７…マッチング処理演算部、１０８…グルーピング処理部、１０９…可視化処理部、１１０…ユーザ間類似度算出処理部、２０１…キーワード等のパラメータ、２０４…ユーザプロファイルベクトル、２０５…マッチング処理、２０６…グルーピング処理、２０７…ユーザ間類似度算出処理、２０８…可視化処理。
【図１】
2004126975.tif 000005
【図２】
2004126975.tif 000006
【図３】
2004126975.tif 000007
【図４】
2004126975.tif 000008