(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
広告が格納された広告情報データベースを備える広告配信装置において、
ユーザ端末より発信される情報であり、所定の商品に対する表現履歴と、ユーザの既知の属性情報とに基づいて、基準プロファイルを機械学習する学習部と、
前記基準プロファイルに基づいてユーザの属性プロファイルを推定する推定部と、
前記属性プロファイルに基づいて前記ユーザの前記所定の商品への経験の有無を判定する判定部と、
前記判定部により判定された結果が、経験有りであった場合には、前記広告情報データベースから前記所定の商品への経験あり向けの広告を引き当て、経験無しであった場合には、前記広告情報データベースから前記所定の商品への経験無し向けの広告を引き当てる広告引き当て部と、
前記広告引き当て部により引き当てられた前記広告を前記ユーザに配信する配信部と、
を備えることを特徴とする広告配信装置。
【請求項２】
前記学習部は、
前記表現履歴を取得する取得部と、
前記取得部により取得されたテキスト情報である前記表現履歴に含まれるテキストデータを形態素解析する解析部と、
前記解析部により解析された形態素を前記属性情報に基づいて分類する分類部と、
前記分類部により分類された前記形態素に基づいて前記基準プロファイルを生成する生成部とを備え、
前記推定部は、
前記ユーザによる表現履歴を取得するユーザ表現履歴取得部と、
前記ユーザ表現履歴取得部により取得された前記ユーザによる表現履歴を形態素解析するユーザ表現履歴解析部とを備え
前記生成部により生成された前記基準プロファイルを用いて、前記ユーザの属性プロファイルの一部と、前記ユーザ表現履歴解析部により解析された形態素とに基づいて前記ユーザの属性プロファイルを推定することを特徴とする請求項１に記載の広告配信装置。
【請求項３】
前記分類部は、
前記解析部により解析された形態素が前記属性情報に属する確率をナイーブベイズ方式を用いて算出することにより当該形態素を分類し、前記生成部により生成された前記基準プロファイルは、分類された前記形態素が所定の属性プロファイルに属する確率であり、
前記推定部は、
前記生成部により生成された前記基準プロファイルとして、前記分類部により分類された前記形態素が前記所定の属性プロファイルに属する確率を用いて、前記ユーザの属性プロファイルを推定することを特徴とする請求項２に記載の広告配信装置。
【請求項４】
前記分類部は、
前記解析部により解析された形態素が、前記属性情報に属するか否かをサポートベクターマシンを用いて判別することにより当該形態素を分類し、前記生成部により生成された前記基準プロファイルは、サポートベクターにより規定される識別面であり、
前記推定部は、
前記生成部により生成された前記基準プロファイルとして、前記識別面を用いて、前記ユーザの属性プロファイルを推定することを特徴とする請求項２に記載の広告配信装置。
【請求項５】
前記分類部は、
前記解析部により解析された形態素の中から、所定の条件に適合する表現を検出することにより当該形態素を分類し、
前記推定部は、
前記生成部により生成された前記基準プロファイルとして、前記形態素の中から前記所定の条件に適合する表現を検出した結果を用いて、前記ユーザの属性プロファイルを推定することを特徴とする請求項２に記載の広告配信装置。
【請求項６】
ユーザ端末より発信される情報であり、所定の商品に対する表現履歴とユーザの既知の属性情報とに基づいて、基準プロファイルを機械学習する学習ステップと、
前記基準プロファイルに基づいてユーザの属性プロファイルを推定する推定ステップと、
前記属性プロファイルに基づいて前記ユーザの前記所定の商品への経験の有無を判定する判定ステップと、
判定された結果が、経験有りであった場合には、広告が格納された広告情報データベースから前記所定の商品への経験あり向けの広告を引き当て、経験無しであった場合には、前記広告情報データベースから前記所定の商品への経験無し向けの広告を引き当てる広告引き当てステップと、
引き当てられた前記広告を前記ユーザに配信する配信ステップとをコンピュータに実行させる広告配信方法。
【請求項７】
ユーザ端末より発信される情報であり、所定の商品に対する表現履歴とユーザの既知の属性情報とに基づいて、基準プロファイルを機械学習する学習ステップと、
前記基準プロファイルに基づいてユーザの属性プロファイルを推定する推定ステップと、
前記属性プロファイルに基づいて前記ユーザの前記対象への経験の有無を判定する判定ステップと、
判定された結果が、経験有りであった場合には、広告が格納された広告情報データベースから前記対象に経験あり向けの広告を引き当て、経験無しであった場合には、前記広告情報データベースから前記対象に経験無し向けの広告を引き当てる広告引き当てステップと、
引き当てられた前記広告を前記ユーザに配信する配信ステップとをコンピュータに実行させる広告配信プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキスト等から推定される属性プロファイルに基づいて広告を配信する広告配信装置、広告配信方法、広告配信プログラム及び広告入札方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、コンピュータ端末と広告情報を配信するサーバとをネットワークに接続し、特定のコンピュータ端末にのみ、このコンピュータ端末を操作するユーザのニーズに最適な広告情報を送信する技術が知られている。例えば、ユーザが以前に購入した商品に関する情報を管理しておき、これに類似した商品の広告情報をユーザのコンピュータ端末に配信する技術が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１では、ユーザの関心の高さについて、顧客のプロファイル、購買履歴・頻度、アクセス履歴・頻度、イベント等の参加履歴・頻度、商品群、関連商品群に関するメール通知への反応及びクーポン付与に対する反応等に応じた情報・広告・サービスの提供方法が知られている。
【０００４】
また、特許文献２では、あらかじめ記憶した広告データの中から、ユーザ端末に対応するユーザプロファイルを参照し、当該ユーザ端末に配信すべき広告データを抽出し、抽出した広告データをユーザ端末にネットワークを介して配信する方法が知られている。
【特許文献１】特開２００１−１７５７６１号公報
【特許文献２】特開２００２−２３６８４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１及び特許文献２では、ユーザ端末に対して広告情報を配信する際に、配信者側から何らかの行動を起こさなければ、広告情報を配信できないという問題がある。
【０００６】
また、特許文献２では、配信者側は、広告情報を配信するために、あらかじめユーザの属するプロファイルを取得する必要がある。しかしながら、ユーザの属するプロファイルは、広告情報を配信するために必要なプロファイルが全てわかっている場合もあれば、一部又は全てが不明な場合もある。さらに今日、プライバシー情報保護の観点からも、配信者側が、必要以上にユーザの個人情報であるユーザの属するプロファイルを蓄積することは好ましくない。
【０００７】
そこで、本発明は、広告情報を配信する対象であるユーザが発信する情報、例えば、検索のためのクエリ、ブログやホームページの内容、ブログのコメント欄への書き込み等（以下、表現履歴と呼ぶ。）からユーザの属するプロファイルを推定し、推定されたユーザの属するプロファイルに基づいて広告情報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】
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
【０００９】
（１）広告が格納された広告情報データベースを備える広告配信装置において、ユーザ端末より発信される情報である表現履歴と、ユーザの既知の属性情報とに基づいて、基準プロファイルを機械学習する学習部と、前記基準プロファイルに基づいてユーザの属性プロファイルを推定する推定部と、前記推定部により推定された前記ユーザの属性プロファイルに基づいて前記広告情報データベースに格納された前記広告を引き当てる広告引き当て部と、前記広告引き当て部により引き当てられた前記広告を前記ユーザに配信する配信部とを備えることを特徴とする広告配信装置。
【００１０】
（１）の構成によれば、広告が格納された広告情報データベースを備える広告配信装置において、ユーザ端末より発信される情報である表現履歴と、ユーザの既知の属性情報とに基づいて、基準プロファイルを機械学習し、基準プロファイルに基づいてユーザの属性プロファイルを推定し、推定されたユーザの属性プロファイルに基づいて広告情報データベースに格納された広告を引き当て、引き当てられた広告をユーザに配信する。
【００１１】
このようにして、広告配信装置は、ユーザの既知の属性情報と、表現履歴とに基づいて、基準プロファイルを用いて、ユーザの属性プロファイルを推定し、推定されたユーザの属性プロファイルに基づいて広告情報を提供することができる。したがって、広告情報を配信する精度を向上させることができる。さらに、配信者側から行動を起こす必要がなく、広告配信装置は、自動的に広告情報を引き当てて、ユーザへ配信することができる。
【００１２】
（２）前記学習部は、前記表現履歴を取得する取得部と、前記取得部により取得されたテキスト情報である表現履歴を形態素解析する解析部と、前記解析部により解析された形態素を前記既知の属性プロファイルに基づいて分類する分類部と、前記分類部により分類された形態素に基づいて基準プロファイルを生成する生成部とを備え、前記推定部は、前記ユーザによる表現履歴を取得するユーザ表現履歴取得部と、前記ユーザ表現履歴取得部により取得された前記ユーザによる表現履歴を形態素解析するユーザ表現履歴解析部とを備え、前記生成部により生成された基準プロファイルを用いて、前記ユーザの属性プロファイルの一部と、前記ユーザ表現履歴解析部により解析された形態素とに基づいて前記ユーザの属性プロファイルを推定することを特徴とする（１）に記載の広告配信装置。
【００１３】
（２）の構成によれば、（１）に記載の広告配信装置において、前記学習部は、前記表現履歴を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記表現履歴に含まれるテキストデータを形態素解析する解析部と、前記解析部により解析された形態素を前記属性情報に基づいて分類する分類部と、前記分類部により分類された前記形態素に基づいて前記基準プロファイルを生成する生成部とを備え、前記推定部は、前記ユーザによる表現履歴を取得するユーザ表現履歴取得部と、前記ユーザ表現履歴取得部により取得された前記ユーザによる表現履歴を形態素解析するユーザ表現履歴解析部とを備え前記生成部により生成された前記基準プロファイルを用いて、前記ユーザの属性プロファイルの一部と、前記ユーザ表現履歴解析部により解析された形態素とに基づいて前記ユーザの属性プロファイルを推定する。
【００１４】
このようにして、表現履歴の形態素を分類することにより、学習部においては、基準プロファイルの精度を向上させ、推定部においては、ユーザの属性プロファイルを推定する精度を向上させることができる。
【００１５】
（３）前記分類部は、前記解析部により解析された形態素が、前記属性情報に属する確率をナイーブベイズ方式を用いて算出することにより当該形態素を分類し、前記生成部により生成された基準プロファイルは、分類された形態素が所定の属性プロファイルに属する確率であり、前記推定部は、前記生成部により生成された基準プロファイルとして、前記分類部により分類された形態素が所定の属性プロファイルに属する確率を用いて、前記ユーザの属性プロファイルを推定することを特徴とする（２）に記載の広告配信装置。
【００１６】
（３）の構成によれば、（２）に記載の広告配信装置において、分類部は、解析部により解析された形態素が属性情報に属する確率をナイーブベイズ方式を用いて算出することにより形態素を分類し、生成部により生成された基準プロファイルは、分類された形態素が所定の属性プロファイルに属する確率であり、推定部は、生成部により生成された基準プロファイルとして、分類部により分類された形態素が所定の属性プロファイルに属する確率を用いて、ユーザの属性プロファイルを推定する。
【００１７】
このようにして、ナイーブベイズ方式を用いて、形態素を分類することにより、学習部においては、安定で、高速な学習を行うことができ、推定部においては、ユーザの属性プロファイルを推定する精度を向上させることができる。
【００１８】
（４）前記分類部は、前記解析部により解析された形態素が前記属性情報に属するか否かをサポートベクターマシンを用いて判別することにより当該形態素を分類し、前記生成部により生成された前記基準プロファイルは、サポートベクターにより規定される識別面であり、前記推定部は、前記生成部により生成された前記基準プロファイルとして、前記識別面を用いて、前記ユーザの属性プロファイルを推定することを特徴とする（２）に記載の広告配信装置。
【００１９】
（４）の構成によれば、（２）に記載の広告配信装置において、分類部は、解析部により解析された形態素が属性情報に属するか否かをサポートベクターマシンを用いて判別することにより形態素を分類し、生成部により生成された基準プロファイルは、サポートベクターにより規定される識別面であり、推定部は、生成部により生成された基準プロファイルとして、識別面を用いて、ユーザの属性プロファイルを推定する。
【００２０】
このようにして、サポートベクターマシンを用いて、形態素を分類することにより、学習部においては、効率的な学習を行うことができ、推定部においては、ユーザの属性プロファイルを推定する精度を向上させることができる。
【００２１】
（５）前記分類部は、前記解析部により解析された形態素の中から、所定の条件に適合する表現を検出することにより当該形態素を分類し、前記推定部は、前記生成部により生成された前記基準プロファイルとして、前記形態素の中から所定の条件に適合する表現を検出した結果を用いて、前記ユーザの属性プロファイルを推定することを特徴とする（２）に記載の広告配信装置。
【００２２】
（５）の構成によれば、（２）に記載の広告配信装置において、分類部は、解析部により解析された形態素から所定の条件に適合する表現を検出することにより形態素を分類し、推定部は、基準プロファイルとして、形態素から所定の条件に適合する表現を検出した結果を用いて、ユーザの属性プロファイルを推定する。
【００２３】
このようにして、所定の条件に適合する表現を検出することで、形態素を分類することにより、学習部においては、効率的な学習を行うことができ、推定部においては、簡易にユーザの属性プロファイルを推定することができる。
【００２４】
（６）ユーザ端末より発信される情報である表現履歴とユーザの既知の属性情報とに基づいて、基準プロファイルを機械学習する学習ステップと、前記基準プロファイルに基づいてユーザの属性プロファイルを推定する推定ステップと、推定された前記ユーザの属性プロファイルに基づいて広告情報データベースに格納された広告を引き当てる広告引き当てステップと、引き当てられた前記広告を前記ユーザに配信する配信ステップとをコンピュータに実行させる広告配信方法。
【００２５】
（６）の構成によれば、（１）の装置と同様な作用効果を奏する発明を方法の発明として提供可能である。
【００２６】
（７）ユーザ端末より発信される情報である表現履歴とユーザの既知の属性情報とに基づいて、基準プロファイルを機械学習する学習ステップと、前記基準プロファイルに基づいてユーザの属性プロファイルを推定する推定ステップと、推定された前記ユーザの属性プロファイルに基づいて広告情報データベースに格納された広告を引き当てる広告引き当てステップと、引き当てられた広告を前記ユーザに配信する配信ステップとをコンピュータに実行させる広告配信プログラム。
【００２７】
（７）の構成によれば、（１）の装置と同様な作用効果を奏する発明をコンピュータプログラムとして提供可能である。
【００２８】
（８）ユーザ端末より発信される情報である表現履歴とユーザの既知の属性情報に基づいて、基準プロファイルを機械学習する学習ステップと、前記基準プロファイルに基づいてユーザの属性プロファイルを推定する推定ステップと、推定された前記ユーザの属性プロファイルに基づいて広告情報の入札枠を設定するステップとをコンピュータに実行させる広告入札方法。
【００２９】
（８）の構成によれば、ユーザ端末より発信される情報である表現履歴とユーザの既知の属性情報に基づいて、基準プロファイルを機械学習し、基準プロファイルに基づいて前記ユーザの属性プロファイルを推定し、推定されたユーザの属性プロファイルに基づいて広告情報の入札枠を設定する。
【００３０】
このようにして、既知の属性情報と、表現履歴に基づいて、基準プロファイルを用いて、ユーザのプロファイルを推定し、推定されたユーザの属性プロファイルに基づいて広告情報の入札枠を設定することができる。したがって、設定された入札枠は、広告情報を配信する対象となるユーザが属する可能性が高いため、広告枠をより高額で販売することができる。
【００３１】
（９）広告が格納された広告情報データベースを備え、質問回答サービスを提供するＷｅｂページの情報を利用する広告配信装置において、前記Ｗｅｂページからトピックとなる対象を取得する取得部と、前記対象を形態素解析する解析部と、前記解析部により解析された形態素から前記Ｗｅｂページのユーザの属性プロファイルを推定する推定部と、前記属性プロファイルに基づいて前記ユーザの前記対象への経験の有無を判定する判定部と、前記判定部により判定された結果が、経験有りであった場合には、前記広告情報データベースから前記対象に経験あり向けの広告を引き当て、経験無しであった場合には、前記広告情報データベースから前記対象に経験無し向けの広告を引き当てる広告引き当て部と、前記広告引き当て部が引き当てた前記広告を前記ユーザに配信する配信部とを備えることを特徴とする広告配信装置。
【００３２】
（９）の構成によれば、広告が格納された広告情報データベースを備え、質問回答サービスを提供するＷｅｂページの情報を利用する広告配信装置において、Ｗｅｂページからトピックとなる対象を取得し、対象を形態素解析し、解析された形態素からＷｅｂページのユーザの属性プロファイルを推定し、属性プロファイルに基づいてユーザの対象への経験の有無を判定し、判定部により判定された結果が、経験有りであった場合には、広告情報データベースから対象に経験有り向けの広告を引き当て、経験無しであった場合には、広告情報データベースから対象に経験無し向けの広告を引き当て、広告引き当て部が引き当てた広告をユーザに配信する。
【００３３】
このようにして、推定したユーザの属性プロファイルに基づいて、トピックとなる対象への経験の有無を判定するため、ユーザのトピックとなる対象への経験の有無に応じた広告を配信することができる。
【００３４】
（１０）前記推定部は、前記解析部により解析された形態素が前記属性プロファイルに属する確率を、ナイーブベイズ方式を用いて算出することにより前記ユーザの属性プロファイルを推定することを特徴とする（９）に記載の広告配信装置。
【００３５】
（１０）の構成によれば、（９）に記載の広告配信装置において、推定部は、解析部により解析された形態素がプロファイルデータベースに格納された既知の属性プロファイルに属する確率を、ナイーブベイズ方式を用いて算出することにより属性プロファイルを推定する。
【００３６】
このようにして、ナイーブベイズ方式を用いて、ユーザの属性プロファイルを推定することにより、属性プロファイルを推定する精度を向上させることができる。
【００３７】
（１１）前記推定部は、前記解析部により解析された形態素が前記属性プロファイルに属するか否かをサポートベクターマシンを用いて判別することにより前記ユーザの属性プロファイルを推定することを特徴とする（９）に記載の広告配信装置。
【００３８】
（１１）の構成によれば、（９）に記載の広告配信装置において、推定部は、解析部により解析された形態素がプロファイルデータベースに格納された既知の属性プロファイルに属するか否かを、サポートベクターマシンを用いて判別することにより属性プロファイルを推定する。
【００３９】
このようにして、サポートベクターマシンを用いて、ユーザの属性プロファイルを推定することにより、属性プロファイルを推定する精度を向上させることができる。
【００４０】
（１２）前記推定部は、前記解析部により解析された形態素の中から、所定の条件に適合する表現を検出することにより前記ユーザの属性プロファイルを推定することを特徴とする（９）に記載の広告配信装置。
【００４１】
（１２）の構成によれば、（９）に記載の広告配信装置において、推定部は、解析部により解析された形態素の中から、所定の条件に適合する表現を検出することにより属性プロファイルを推定する。
【００４２】
このようにして、所定の条件に適合する表現を検出することで、ユーザの属性プロファイルを推定することにより、属性プロファイルを推定する精度を向上させることができる。
【００４３】
（１３）質問回答サービスを提供するＷｅｂページからトピックとなる対象を取得する取得ステップと、前記対象を形態素解析する解析ステップと、解析した形態素から前記Ｗｅｂページのユーザの属性プロファイルを推定する推定ステップと、前記属性プロファイルに基づいて前記ユーザの前記対象への経験の有無を判定する判定ステップと、判定された結果が、経験有りであった場合には、広告情報データベースから前記対象に経験あり向けの広告を引き当て、経験無しであった場合には、前記広告情報データベースから前記対象に経験無し向けの広告を引き当てる広告引き当てステップと、引き当てた前記広告を前記ユーザに配信する配信ステップとをコンピュータに実行させる広告配信方法。
【００４４】
（１３）の構成によれば、（９）の装置と同様な作用効果を奏する発明を方法の発明として提供可能である。
【００４５】
（１４）質問回答サービスを提供するＷｅｂページからトピックとなる対象を取得する取得ステップと、前記対象を形態素解析する解析ステップと、解析された形態素から前記Ｗｅｂページのユーザの属性プロファイルを推定する推定ステップと、前記属性プロファイルに基づいて前記ユーザの前記対象への経験の有無を判定する判定ステップと、判定された結果が、経験有りであった場合には、広告情報データベースから前記対象に経験あり向けの広告を引き当て、経験無しであった場合には、前記広告情報データベースから前記対象に経験無し向けの広告を引き当てる広告引き当てステップと、引き当てた前記広告を前記ユーザに配信する配信ステップとをコンピュータに実行させる広告配信プログラム。
【００４６】
（１４）の構成によれば、（９）の装置と同様な作用効果を奏する発明をコンピュータプログラムとして提供可能である。
【発明の効果】
【００４７】
本発明によれば、ユーザの表現履歴からユーザの属性プロファイルを推定し、推定されたユーザの属性プロファイルに基づいて広告情報を提供することができる。したがって、広告情報を配信する精度を向上させることができる。さらに、配信者側から行動を起こす必要がなく、広告配信装置が、自動的に広告情報を引き当てて、ユーザへ配信することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４８】
以下、本発明の実施形態について図を参照しながら説明する。
【００４９】
［システム全体の概要］
図１は、本発明の好適な実施形態の一例に係るコンピュータ・システム１の全体構成及び広告配信装置１０の機能構成を表すブロック図である。広告配信装置１０とユーザ端末２０とが通信回線３０を介して接続されている。また、Ｗｅｂサイト上のデータを有するＷｅｂＤＢ４１を含むＷｅｂサーバ４０は、コンピュータ・システム１上に複数存在しており、通信回線３０を介して広告配信装置１０と接続されている。広告配信装置１０は、必要に応じてＷｅｂサーバ、ＤＢサーバ及びアプリケーションサーバを含んで構成してよく、１台のサーバで構成しても、それぞれ別のサーバで構成してもよい。また、ユーザ端末２０は、ＰＣ、モバイル、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）端末等を代表とするものであり、通信回線３０を介して、広告配信装置１０やＷｅｂサーバ４０に格納されているＷｅｂページ等のコンテンツを参照できるものであればどのようなものでもよい。
【００５０】
広告配信装置１０は、ユーザ端末２０から送信要求のあったページに対し広告データを追加し、要求元のユーザ端末２０に送信要求のあったページとともに送信するものであり、制御部５０及び記憶部６０を備える。
【００５１】
制御部５０は、広告配信装置１０の全体を制御し、学習部５１、推定部５２、広告引き当て部５３及び広告配信部５４を備える。
【００５２】
記憶部６０は、広告配信装置１０の処理で必要なデータを記憶するものであり、プロファイルＤＢ６１及び広告ＤＢ６２を備える。なお、本実施形態では、プロファイルＤＢ６１、及び広告ＤＢ６２は広告配信装置１０に内蔵されているが、これに限定されない。記憶部６０は、広告配信装置１０と接続されていてもよく、広告配信装置１０により外部からネットワークを介して接続されていてもよい。
【００５３】
［第１の実施例］
本発明に係る第１の実施例について以下に説明する。図２は、プロファイルＤＢ６１に記憶されている既知のユーザの属性情報の一部をテーブルに表した図である。ユーザの属性情報は、例えば、ユーザのＩＤ、性別、年齢、職業等から構成され、各属性情報の要素が全て判明している。既知のユーザの属性情報は、後述する基準となるプロファイル（以下、基準プロファイルと呼ぶ。）の生成に用いられる。
【００５４】
図３は、図２において属性情報が既知であるユーザによって発信された表現履歴（ブログ）の一例を示す図である。ブログ（ｂｌｏｇ）とは、ウェブログ（ｗｅｂｌｏｇ）を省略した言葉で、日付入りの記事ページを中心としたＷｅｂサイトである。それぞれの記事にリンクを張ることができ、記事ごとにコメントを付けられる、新しい記事が常に上部に表示されるといった特性をもつサイトを、ブログと呼ぶ場合が多い。図３のブログは、属性情報が既知である、ＡＡＡのユーザＩＤをもつユーザによって発信されたものである。属性情報が既知であるユーザによって発信された表現履歴は、前述の既知のユーザの属性情報とともに、後述する基準プロファイルの生成に用いられる。
【００５５】
ここで、学習部５１により生成される、基準プロファイルについて説明する。基準プロファイルは、既知のユーザの属性情報と、属性情報が既知であるユーザによって発信された表現履歴とに基づいて生成され、後述する推定部による属性プロファイルの推定に用いられる。学習部は、特定のＷｅｂサイトのテキストデータを取得し、取得したテキストデータを、形態素解析して各形態素に分割する。そして、各形態素が所定の属性プロファイルに属するか否かを分類する。なお、形態素は、単語、語句、特徴的な言い回し、特徴的な文法表現等であり、通常の文書分類で用いられるような内容語だけではなく、文末表現（例えば、「〜です」、「〜ですね」等）、感動詞（例えば、「おーっ」、「やったー」等）、挨拶（例えば、「オハヨッ」、「サヨナラ」等）等も形態素として用いる。
【００５６】
例えば、ナイーブベイズ方式を用いて分類してもよい。ここで、ナイーブベイズ方式を用い、ブログの記事を作成したユーザの属性プロファイルを推定する方法について説明する。
【００５７】
まず、ブログの投稿記事を（Ｄ１，Ｄ２・・・Ｄｎ）、ラベルｌをもつユーザの平均的な言語モデルをθｌとする。ここで、ラベルｌは、属性プロファイルを構成する要素であり、例えば、性別、年齢、職業等をいう。ユーザｕが、ラベルｌをもつ確率は、Ｐ（ｌ｜ｕ）＝Ｐ（Ｄ１，Ｄ２，・・・，Ｄｎ｜θｌ）／Σｌ∈ＬＰ（Ｄ１，Ｄ２，・・・，Ｄｎ｜θｌ）と表現することができる。ただし、Ｌは、重複領域を持たず、必ず一つは付与されるラベルの集合である。（例えば、０〜９歳・男、１０〜１９歳・男、２０〜２０歳・男、３０〜３９歳・男、４０〜４９歳・男、５０歳以上・男、０〜９歳・女、１０〜１９歳・女、２０〜２０歳・女、３０〜３９歳・女、４０〜４９歳・女、５０歳以上・女。）なお、年齢と性別に関してはラベルを別に考えるよりも、上記のように考えたほうが属性プロファイルを推定する性能が良くなる。
【００５８】
ナイーブベイズ方式では、各記事の出現を独立な事象だと仮定し、Ｐ（Ｄ１，Ｄ２，・・・，Ｄｎ｜θｌ）＝Πｎｋ＝１Ｐ（Ｄｋ｜θｌ）とおける。
【００５９】
Ｐ（Ｄｋ｜θｌ）においても、ナイーブベイズ方式の考え方に従い、Ｄｋのもつ個別の形態素（ｆ１，ｆ２，・・・ｆｍ）の生起確率Ｐ（ｆｍ｜θｌ）は、独立な事象だと仮定して、Ｐ（Ｄｋ｜θｌ）＝Πｍｊ＝１Ｐ（ｆｊ｜θｌ）とおく。
【００６０】
以上のようにナイーブベイズ方式により、ユーザｕが、ラベルｌをもつ確率をモデル化すると、Ｐ（ｌ｜ｕ）＝Πｎｋ＝１Πｍｊ＝１Ｐ（ｆｊ｜θｌ）／Σｌ∈ＬΠｎｋ＝１Πｍｊ＝１Ｐ（ｆｊ｜θｌ）となる。
【００６１】
また、基準プロファイルの学習においては、属性情報が既知であるユーザから、確率Ｐ（ｆｋ｜θｌ）を学習する。Ｐ（ｆｋ｜θｌ）＝｛Σｕ∈Ｕｌｆｒｅｑ（ｆｋ，ｕ）＋１｝／｛Σｕ∈ＵｌΣｍｋ＝１ｆｒｅｑ（ｆｋ，ｕ）＋Ｎ｝。ここで、Ｕｌは、ラベルｌをもつユーザの集合であり、Ｎは、全語彙数、ｆｒｅｑ（ｆｋ，ｕ）はユーザｕが形態素ｆｋを表出した回数である。
【００６２】
図４は、既知のユーザの属性情報と、属性プロファイルが既知であるユーザによって発信された表現履歴とに基づいて、制御部５０により基準となるプロファイルを機械学習するフローを示すフローチャートである。
【００６３】
まず始めに、ステップＳ１では、広告配信装置１０は、通信回線３０を介してＷｅｂサーバ４０に接続し、学習部５１は、Ｗｅｂサーバ４０のＷｅｂＤＢ４１に格納されている特定のＷｅｂサイトのテキストデータを取得する。
【００６４】
次に、ステップＳ２では、学習部５１は、ステップＳ１で取得したテキストデータの形態素解析を行い、テキストデータを各形態素に分割する。
【００６５】
ステップＳ３では、制御部５０は、プロファイルＤＢ６１に格納されている既知の属性情報を読み出し、学習部５１は、ステップＳ２で解析した各形態素が所定の属性プロファイルに属する確率を算出する。ここで、各形態素が所定の属性プロファイルに属する確率の算出には、上述したナイーブベイズ方式を用いる。
【００６６】
ステップＳ４では、学習部５１は、ステップＳ４で算出した確率を基準プロファイルとして機械学習し、本処理を終了する。
【００６７】
このように、広告配信装置１０は、既知の属性情報と、その属性情報をもつユーザの表現履歴とを取得し、取得した表現履歴を形態素解析し、解析した形態素と既知の属性情報に基づいて、ナイーブベイズ方式を用いて、確率を算出することにより解析した形態素を分類する。そして、分類した各形態素が、所定の属性プロファイルに属する確率を機械学習することで、基準プロファイルを生成する。このような処理により、安定で、かつ高速な機械学習が可能となる。
【００６８】
図５は、図４の機械学習フローにより算出された基準プロファイルをテーブルとして表した図である。図５−１では、各形態素が、性別・年齢で区分された属性プロファイルに属する確率を表している。また、図５−２では、各形態素が、職業別に区分された属性プロファイルに属する確率を表している。
【００６９】
図６は、プロファイルＤＢ６１に記憶されている、一部が既知となっているユーザの属性プロファイルをテーブルに表した図である。ユーザの属性プロファイルは、例えば、ユーザのＩＤ、性別、年齢、職業等から構成されている。しかしながら、各属性プロファイルの要素は、不明である要素があり、図４の例では、ユーザＩＤのみが既知となっているが、他の要素はわかっていない。そこで、推定部５２により、ユーザの属性プロファイルを、基準プロファイルを用いて、推定する。
【００７０】
図７は、図６において、ユーザの属性プロファイルが、一部既知となっているユーザによって発信された表現履歴（ブログ）の一例を示す図である。図７のブログは、属性プロファイルが一部既知である、ＥＥＥのユーザＩＤをもつユーザによって発信されたものである。属性プロファイルが一部既知のユーザによって発信された表現履歴は、一部既知のユーザの属性プロファイルとともに、推定部５２により、基準プロファイルを用いて、ユーザの属性プロファイルを推定する。
【００７１】
図８は、広告配信装置１０が、機械学習した基準プロファイルを用いて、ユーザの属性プロファイルを推定し、推定したユーザの属性プロファイルに基づいて広告を引き当て、引き当てた広告を、配信するフローを示すフローチャートである。
【００７２】
まず始めに、ステップＳ１１では、広告配信装置１０は、通信回線３０を介してＷｅｂサーバ４０に接続し、推定部５２は、Ｗｅｂサーバ４０のＷｅｂＤＢ４１に格納されている、一部既知の属性プロファイルをもつユーザによる表現履歴（ブログ）のテキストデータを取得する。
【００７３】
ステップＳ１２では、推定部５２は、ステップＳ１１で取得したテキストデータの形態素解析を行い、テキストデータを各形態素に分割する。
【００７４】
ステップＳ１３では、推定部５２は、プロファイルＤＢ６１に格納されている一部が既知となっているユーザの属性プロファイルを読み出し、ステップＳ１２で解析した形態素とともに、基準プロファイルを用いて、一部が既知のユーザの属する属性プロファイルを推定する。
【００７５】
ステップＳ１４では、広告引き当て部５３は、推定部５２が推定したユーザの属性プロファイルに該当する広告情報を、広告ＤＢ６２から引き当てる。
【００７６】
ステップＳ１５では、広告配信部５４は、広告引き当て部５３が引き当てた広告情報を、ステップＳ１３で推定部５２が属性プロファイルを推定したユーザへ配信する。
【００７７】
このように、広告配信装置１０は、一部が既知の属性プロファイルをもつユーザによる表現履歴を形態素解析し、基準プロファイルを用いて解析した各形態素の属性プロファイルを推定する。そして、推定した属性プロファイルに該当する広告情報を広告ＤＢから引き当て、引き当てた広告を、ユーザに配信する。このような処理により、一部既知の属性プロファイルと表現履歴とに基づいて、ユーザの属性プロファイルを推定できる。このため、配信者側から行動を起こす必要がなく、広告配信装置１０は、自動的に広告情報を引き当てて、ユーザへ配信することが可能となる。
【００７８】
［第２の実施例］
次に、本発明に係る第２の実施例について以下に説明する。図９は、プロファイルＤＢ６１に記憶されている既知のユーザの属性情報の一部を、テーブルに表した図である。ユーザプロファイルは、例えば、ユーザの性別、年齢、職業等から構成され、ユーザの属性情報は、各要素が全て判明している。既知のユーザの属性情報は、後述する基準となるプロファイルの生成に用いられる。
【００７９】
次に、図１０は、図９においてユーザの属性情報が既知であるユーザによって書かれた表現履歴（Ｗｅｂページ）の一例を示す図である。図１０に示すＷｅｂページは、ユーザ同士で質問及び回答を行う、質問回答サービスを提供することを目的としている。例えば、あるユーザが、自分の知りたい情報についての質問文を書き込むと、書き込んだ質問文がＷｅｂページに表示される。書き込まれた質問文を閲覧した別のユーザは、質問に対する回答を書き込み、質問文及び回答文を閲覧した第三者が、質問文及び回答文が第三者にとって役に立つ情報であったかどうかを評価する、というサービスを行っている。図１０の例においては、ＡＡＡのユーザＩＤをもつユーザが質問した質問文に対して、ＢＢＢのユーザＩＤをもつユーザが回答し、第三者のユーザが質問文及び回答文が第三者にとって役に立つ情報であったかどうかを評価した結果が表示されている。属性情報が既知であるユーザによって発信された表現履歴は、前述の既知のユーザの属性情報とともに、後述する基準プロファイルの生成に用いられる。
【００８０】
ここで、学習部５１により生成される基準プロファイルについて説明する。基準プロファイルは、既知のユーザの属性情報と、属性情報が既知であるユーザによって発信された表現履歴に基づいて生成され、後述する推定部５２による属性プロファイルの推定に用いられる。学習部５１は、特定のＷｅｂサイトのテキストデータを取得し、取得したテキストデータを、形態素解析して各形態素に分割する。そして、学習部５１は、各形態素が所定の属性プロファイルに属するか否かを分類する。
【００８１】
例えば、学習部５１は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ：Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ)を用いて分類してもよい。サポートベクターマシンとは、高次元特徴空間において線形関数の仮説空間を用いる学習システムである。その学習結果として、基準プロファイルは、所定の属性プロファイルであることが正解であるデータの集合と、否正解であるデータの集合とを識別するための識別面を含む。
【００８２】
図１１は、多数の形態素が入力され、この形態素がサポートベクターマシンにより統計処理されることで、基準プロファイルが作成された例を示した図である。図１１では、仮説空間を２次元で示しているが、このように縦軸、横軸の座標軸は、各形態素に対応していてよい。すなわち、形態素の数だけ座標軸が存在し、仮説空間は、形態素の数の次元を有する空間であってよい。このように、サポートベクターマシンは、多数の形態素を仮説空間に配置する。そして、サポートベクターマシンは、多数の形態素の配置から形態素群を構成し、識別面を生成する。基準プロファイルは、サポートベクターによって規定される識別面である。
【００８３】
仮説空間は、属性プロファイルごとに生成される。図１１は、Ｓ社の携帯電話を所有しているか否かの仮説空間である。この仮説空間において、識別面が生成されることで、基準プロファイルが生成される。この識別面は、Ｓ社の携帯電話を所有している属性プロファイルに属することが正解であるか又は、正解ではないか（否正解）を区別するための基準である。
【００８４】
次に、学習部５１により上述の既知の属性情報と、既知の属性情報をもつユーザの表現履歴とに基づいて、基準プロファイルを生成する処理について説明する。
【００８５】
図１２は、既知のユーザの属性情報と、属性情報が既知であるユーザによって発信された表現履歴とに基づいて、制御部５０により基準プロファイルを機械学習するフローを示すフローチャートである。
【００８６】
まず始めに、ステップＳ２１では、広告配信装置１０は、通信回線３０を介してＷｅｂサーバ４０に接続し、学習部５１は、Ｗｅｂサーバ４０のＷｅｂＤＢ４１に格納されている特定のＷｅｂページのテキストデータを取得する。
【００８７】
次に、ステップＳ２２では、学習部５１は、ステップＳ２１で取得したテキストデータの形態素解析を行い、テキストデータを各形態素に分割する。
【００８８】
ステップＳ２３では、制御部５０は、プロファイルＤＢ６１に格納されている既知の属性情報を読み出し、学習部５１は、ステップＳ２２で解析した形態素が所定の属性プロファイルに属するか否かを、サポートベクターマシンを用いて分類する。
【００８９】
ステップＳ２４では、学習部５１は、ステップＳ２３で分類されたサポートベクターによって規定される識別面を、基準プロファイルとして機械学習し、本処理を終了する。
【００９０】
このように、広告配信装置１０は、既知の属性情報をもつユーザによる表現履歴を形態素解析し、サポートベクターマシンを用いて、解析した各形態素がいずれの属性プロファイルに属するか否か分類する。そして、各形態素を分類した識別面を基準プロファイルとして機械学習する。このような処理により、基準プロファイルを機械学習するため、安定で、高速な機械学習が可能となる。
【００９１】
図１３は、プロファイルＤＢ６１に記憶されている一部が既知となっているユーザの属性プロファイルをテーブルに表した図である。ユーザの属性プロファイルは、ユーザのＩＤ、性別、年齢、職業等から構成されている。しかしながら、各属性プロファイルの要素は、不明である要素があり、図１３の例では、ユーザＩＤのみが既知となっているが、他の要素はわかっていない。このため、広告配信者は、ユーザの属性プロファイルに基づき、広告を配信することができない。そこで、一部既知となっているプロファイルを持つユーザの表現履歴に基づき、前述の基準プロファイルを用いて、ユーザの属性プロファイルを推定する。
【００９２】
図１４は、図１３において、ユーザの属性プロファイルが、一部既知となっているユーザによって発信された表現履歴（Ｗｅｂページ）の一例を示す図である。図１４のＷｅｂページは、前述した図１０のＷｅｂページと同様に、ユーザ同士で質問及び回答を行う質問回答サービスを提供することを目的としている。属性プロファイルが一部既知のユーザによって発信された表現履歴は、一部既知のユーザの属性プロファイルとともに、推定部５２により、基準プロファイルを用いて、ユーザの属性プロファイルを推定する。
【００９３】
図１５は、広告配信装置１０により機械学習した基準プロファイルを用いて、ユーザの属性プロファイルを推定し、推定したユーザの属性プロファイルに基づいて広告を引き当て、引き当てた広告を、配信するフローを示すフローチャートである。
【００９４】
まず始めに、ステップＳ３１では、広告配信装置１０は、通信回線３０を介してＷｅｂサーバ４０に接続し、制御部５０の推定部５２は、Ｗｅｂサーバ４０のＷｅｂＤＢ４１に格納されている、例えば、質問回答サービスを行っているＷｅｂページにおいて、一部既知の属性プロファイルをもつユーザによる表現履歴（Ｗｅｂページ）のテキストデータを取得する。
【００９５】
ステップＳ３２では、推定部５２は、ステップＳ３１で取得したテキストデータの形態素解析を行い、テキストデータを形態素ごとに分割する。
【００９６】
ステップＳ３３では、推定部５２は、解析した形態素の中から、質問回答サービスを行っているＷｅｂページにおいて、トピックとなっている商品を発見する。
【００９７】
ステップＳ３４では、制御部５０の推定部５２は、プロファイルＤＢ６１に格納されている一部が既知となっているユーザの属性プロファイルを読み出し、ステップＳ３２で解析した形態素に基づいて、学習部により生成された基準プロファイルであるサポートベクターにより規定される識別面を用いて、一部が既知のユーザの属する属性プロファイルを推定する。例えば、図１６に示すように、正解事例集合は、Ｓ社の携帯電話を所有していると推定され、一方、否正解事例集合は、Ｓ社の携帯電話を所有していないと推定される。
【００９８】
ステップＳ３５では、制御部５０は、ステップＳ３４での推定結果から、ユーザがトピックとなる商品を購入済み・熟練であるかの判断を行う。ユーザがトピックとなる商品を
購入済み・熟練である場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ３６へ移る。一方、ユーザがトピックとなる商品を未購入・未熟練である場合（Ｎｏ）には、ステップＳ３８へ移る。
【００９９】
ステップＳ３６では、制御部５０は、プロファイルＤＢ６１の質問者の属性プロファイルに、トピックとなる商品を購入済み・熟練していることを格納する。
【０１００】
ステップＳ３７では、広告引き当て部５３は、ユーザはトピックとなる商品を購入済み・熟練しているため、ユーザが望む広告は、トピックとなる商品の上位類似商品・関連商品・消耗品であるとして、広告ＤＢ６２からトピックとなる商品の上位類似商品・関連商品・消耗品広告を引き当て、ステップＳ４０へ移る。ここで、上位類似商品とは、トピックとなる商品の上位に分類される商品と類似する商品をいう（例えば、大学生向け就職情報の上位分類される商品は、大学生向け商品であり、上位類似商品としては、大学院生向け商品が該当する）。
【０１０１】
ステップＳ３８では、制御部５０は、プロファイルＤＢ６１の質問者の属性プロファイルに、トピックとなる商品を未購入・未熟練であることを格納する。
【０１０２】
ステップＳ３９では、広告引き当て部５３は、ユーザはトピックとなる商品を未購入・未熟練であるため、ユーザが望む広告は、トピックとなる商品の類似商品であるとして、広告ＤＢ６２からトピックとなる商品の類似商品の広告を引き当て、ステップＳ４０へ移る。
【０１０３】
ステップＳ４０では、広告配信部５４は、広告引き当て部５３により引き当てられた広告を、質問者であるユーザに配信する。
【０１０４】
このように、広告配信装置１０は、一部が既知の属性プロファイルをもつユーザによる表現履歴を形態素解析し、基準プロファイルを用いて解析した各形態素の属性プロファイルを推定する。そして、推定した属性プロファイルに該当する広告情報を広告ＤＢから引き当て、引き当てた広告を、ユーザに配信する。このような処理により、一部既知の属性プロファイルと、表現履歴とに基づいて、ユーザの属性プロファイルを推定できる。このため、配信者側から行動を起こす必要がなく、広告配信装置１０は、自動的に広告情報を引き当てて、ユーザへ配信することが可能となる。さらに、サポートベクターマシンを用いて形態素を分類することにより、推定部５２において、ユーザの属性プロファイルを推定する精度を向上させることができる。
【０１０５】
なお、上述の実施例２においては、広告配信装置１０は、質問回答サービスにおける質問者の表現履歴に基づいて、質問者の属性プロファイルの推定を行ったが、これに限られない。広告配信装置１０は、質問回答サービスにおける回答者、質問文に対して評価を行った評価者、及び回答文を閲覧した質問者の表現履歴に基づいて、ユーザの属性プロファイルを推定してもよい。この場合、広告配信装置１０は、例えば、質問文への回答文のテキストデータを取得して、テキストデータを形態素解析し、解析した形態素から回答文において新たに言及された商品を発見し、発見された商品の広告を回答者、評価者及び回答閲覧時の質問者へ配信してもよい。これにより、広告配信装置１０は、質問への回答文で新たに言及された商品の広告をユーザに提示することができる。
【０１０６】
また、評価者が、質問文及び回答文に対して評価を行ったときに、広告配信装置１０は、質問文及び回答文のテキストデータを取得し、取得したテキストデータを形態素解析し、解析した形態素から質問文及び回答文においてトピックとなる商品を発見し、発見した商品について評価者が、役に立つ質問及び回答であると評価した場合は、評価者の属性プロファイルに、発見した商品について未購入・未熟練であると格納し、役に立たなかった質問及び回答であると評価した場合には、評価者の属性プロファイルに、発見した商品について購入済み・熟練していると格納する。そして、広告配信装置１０は、発見した商品についての属性プロファイルが未購入・未熟練である場合には、広告ＤＢ６２からトピックとなる商品の上位類似商品・関連商品・消耗品広告を引き当てて、引き当てた広告を評価者へ配信する。一方、広告配信装置１０は、発見した商品についての属性プロファイルが購入済み・熟練している場合には、広告ＤＢ６２からトピックとなる商品の類似商品の広告を引き当てて、引き当てた広告を評価者へ配信する。これにより、評価者の質問文及び回答文に対する評価に応じた広告を配信することができる。
【０１０７】
また、上述の実施例２においては、広告配信装置１０は、サポートベクターマシンを用いて分類を行ったが、これに限られない。表現履歴の中から、所定の条件に適合する表現を検出した結果を用いて分類することも可能である。例えば、図１０及び図１４に示した質問回答サービスにおいて、質問文の中から、「〜を買ったのですが」等の特定の表現を検出することで、学習部５１においては、基準プロファイルを生成し、推定部５２においては、学習された基準プロファイルを用いて、個人の属性プロファイルを推定することができる。これにより、表現履歴の中から簡易にユーザの属性プロファイルを推定することができる。
【０１０８】
また、上述の実施例１及び実施例２においては、推定したユーザの属性プロファイルを用いて、広告情報を配信する方法について述べてきたが、推定したユーザの属性プロファイルを用いて、広告を入札する方法を提供することも可能である。
【０１０９】
広告入札方法は、ユーザの表現履歴と既知の属性プロファイルに基づいて、基準プロファイルを機械学習し、学習した基準プロファイルに基づいてユーザの属性プロファイルを推定し、推定したユーザの属性プロファイルに基づいて広告情報の入札枠を設定する。このような処理を行うことにより、設定された入札枠は、広告情報を配信する対象となるユーザが属する可能性が高いため、広告枠をより高額で販売することができる。
【０１１０】
［広告配信装置１０のハードウェア構成］
図１７は、本発明の好適な実施形態の一例に係る広告配信装置１０のハードウェア構成を示す図である。広告配信装置１０は、学習部５１、推定部５２、広告引き当て部５３及び広告配信部５４を含む制御部５０を構成するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１０（マルチプロセッサ構成ではＣＰＵ１２０等複数のＣＰＵが追加されてもよい）、バスライン１０５、通信Ｉ／Ｆ１４０、メインメモリ１５０、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）１６０、ＵＳＢポート１９０、Ｉ／Ｏコントローラ１７０、キーボード並びにマウス１８０等の入力手段及び表示装置１２２を備える。
【０１１１】
Ｉ／Ｏコントローラ１７０には、テープドライブ１７２、ハードディスク１７４、光ディスクドライブ１７６、半導体メモリ１７８等の記憶手段を接続することができる。
【０１１２】
ＢＩＯＳ１６０は、広告配信装置１０の起動時にＣＰＵ１１０が実行するブートプログラムや、広告配信装置１０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１１３】
プロファイルＤＢ６１及び広告ＤＢ６２を含む記憶部６０を構成するハードディスク１７４は、広告配信装置１０として機能するための各種プログラム及び本発明の機能を実行するプログラムを記憶しており、さらに必要に応じて各種データベースを構成可能である。
【０１１４】
光ディスクドライブ１７６としては、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブ及びＣＤ−ＲＡＭドライブを使用することができる。この場合は各ドライブに対応した光ディスク１７７を使用する。光ディスク１７７から光ディスクドライブ１７６によりプログラム又はデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ１７０を介してメインメモリ１５０又はハードディスク１７４に提供することもできる。また、同様にテープドライブ１７２に対応したテープメディア１７１を主としてバックアップのために使用することもできる。
【０１１５】
広告配信装置１０に提供されるプログラムは、ハードディスク１７４、光ディスク１７７又はメモリーカード等の記録媒体に格納されて提供される。このプログラムは、Ｉ／Ｏコントローラ１７０を介して、記録媒体から読み出され、又は通信Ｉ／Ｆ１４０を介してダウンロードされることによって、広告配信装置１０にインストールされ実行されてもよい。
【０１１６】
前述のプログラムは、内部又は外部の記憶媒体に格納されてもよい。ここで、記憶部６０を構成する記憶媒体としては、ハードディスク１７４、光ディスク１７７又はメモリーカードの他に、ＭＤ等の光磁気記録媒体及びテープメディア１７１を用いることができる。また、専用通信回線やインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク１７４又は光ディスクライブラリー等の記憶装置を記録媒体として使用し、通信回線を介してプログラムを広告配信装置１０に提供してもよい。
【０１１７】
ここで、表示装置１２２は、広告配信装置１０の管理者にデータの入力を受け付ける画面を表示したり、広告配信装置１０による演算処理結果の画面を表示したりするものであり、ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）等のディスプレイ装置を含む。
【０１１８】
ここで、入力手段は、広告配信装置１０の管理者による入力の受け付けを行うものであり、キーボード及びマウス１８０等により構成してよい。
【０１１９】
また、通信Ｉ／Ｆ１４０は、広告配信装置１０を専用ネットワーク又は公共ネットワークを介して端末と接続できるようにするためのネットワーク・アダプタである。通信Ｉ／Ｆ１４０は、モデム、ケーブル・モデム及びイーサネット（登録商標）・アダプタを含んでよい。
【０１２０】
以上の例は、広告配信装置１０について主に説明したが、コンピュータに、プログラムをインストールして、そのコンピュータを広告配信装置１０として動作させることにより上記で説明した機能を実現することもできる。したがって、本発明において一実施形態として説明した広告配信装置１０により実現される機能は、上述の方法を当該コンピュータにより実行することにより、あるいは、上述のプログラムを当該コンピュータに導入して実行することによっても実現可能である。
【０１２１】
［Ｗｅｂサーバ４０のハードウェア構成］
Ｗｅｂサーバ４０も、上述の広告配信装置１０と同様な構成で実現できる。
【０１２２】
［ユーザ端末２０のハードウェア構成］
ユーザ端末２０も、上述の広告配信装置１０と同様な構成で実現できる。また、上述の例ではいわゆるコンピュータにおいて実現した例について説明しているが、さらに、本発明の原理が適用可能である限り、モバイル、ＰＤＡ端末等の様々な端末で実現してもよい。
【０１２３】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施例に記載されたものに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【０１２４】
【図１】コンピュータ・システムの全体構成及び広告配信装置の機能構成を表すブロック図である。
【図２】既知の属性情報をテーブルに示した図である。
【図３】既知の属性情報をもつユーザの表現履歴（ブログ）を示す図である。
【図４】一部既知の属性プロファイルをテーブルに示した図である。
【図５】一部既知の属性プロファイルをもつユーザの表現履歴（ブログ）を示す図である。
【図６】基準プロファイルの学習処理を示すフローチャートである。
【図７】基準プロファイルをテーブルに示した図である。
【図８】属性プロファイルの推定処理、広告引き当て処理及び広告配信処理を示すフローチャートである。
【図９】既知の属性情報をテーブルに示した図である。
【図１０】既知の属性情報をもつユーザの表現履歴（Ｗｅｂページ）を示す図である。
【図１１】基準プロファイルの学習結果を示した図である。
【図１２】基準プロファイルの学習処理を示すフローチャートである。
【図１３】一部既知の属性プロファイルをテーブルに示した図である。
【図１４】一部既知の属性プロファイルをもつユーザの表現履歴（Ｗｅｂページ）を示す図である。
【図１５】属性プロファイルの推定処理、広告引き当て処理及び広告配信処理を示すフローチャートである。
【図１６】属性プロファイルの推定結果を示した図である。
【図１７】広告配信装置１０等のハードウェア構成を示す図である。
【符号の説明】
【０１２５】
１  コンピュータ・システム
１０  広告配信装置
２０  端末
３０  通信回線
４０  Ｗｅｂサーバ
４１  ＷｅｂＤＢ
５０  制御部
５１  学習部
５２  推定部
５３  広告引き当て部
５４  広告配信部
６０  記憶部
６１  プロファイルＤＢ
６２  広告ＤＢ
１０５  バスライン
１１０  ＣＰＵ
１２０  ＣＰＵ
１２２  表示装置
１４０  通信Ｉ／Ｆ
１５０  メインメモリ
１６０  ＢＩＯＳ
１７０  Ｉ／Ｏコントローラ
１７１  テープメディア
１７２  テープドライブ
１７４  ハードディスク
１７６  光ディスクドライブ
１７７  光ディスク
１７８  半導体メモリ
１８０  キーボード／マウス
１９０  ＵＳＢポート
【図１】
0004808207.tif 000002
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0004808207.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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