(57)【要約】【課題】情報にアクセスする通信端末のユーザ群の潜在クラスと、その潜在クラスに対するユーザ群の帰属確率とを精度よく求める。【解決手段】潜在クラス分析装置３０は、ＵＲＬとそのＵＲＬに格納された情報が属するカテゴリとを対応付けたＵＲＬ辞書を記憶している。潜在クラス分析装置３０は、アクセス履歴に含まれるＵＲＬをユーザＩＤごとに抽出し、次に、これらのＵＲＬのうち、ＵＲＬ辞書に記述されているＵＲＬを抽出し、さらに、これらのＵＲＬのうち、ＵＲＬ辞書において対応付けられているカテゴリが上位概念において共通であるＵＲＬを特定し、特定したＵＲＬの中から、当該上位概念のカテゴリに対応付けられているＵＲＬを抽出する。潜在クラス分析装置３０は、これらのＵＲＬをユーザのアクセス時の意図を表す潜在クラスを分析する処理に用いる。【選択図】図１
2012168582.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク上の複数のアドレスと、各々の当該アドレスに格納された情報が属するカテゴリとが対応付けられて記述された辞書であって、これら複数のカテゴリの間に上位概念から下位概念に至る階層関係が規定されている辞書を記憶する辞書記憶手段と、
各々の通信装置のユーザに割り当てられたユーザ識別情報と当該通信装置がアクセスしたアドレスとを含むアクセス履歴を取得する履歴取得手段と、
前記履歴取得手段によって取得されたアクセス履歴に含まれるアドレスを、当該アドレスに対応する前記ユーザ識別情報ごとに抽出する第一抽出手段と、
前記第一抽出手段によって抽出されたアドレスのうち、前記辞書に記述されているアドレスを抽出する第二抽出手段と、
前記第二抽出手段によって抽出されたアドレスのうち、前記辞書において対応付けられているカテゴリが階層関係にあるアドレスを特定し、特定したアドレスの中から、当該階層関係において最上位概念のカテゴリに対応付けられているアドレスを抽出する第三抽出手段と、
前記履歴取得手段によって取得されたアクセス履歴に基づき、前記通信装置が前記第三抽出手段によって抽出されたアドレスにアクセスした回数を当該アドレスごとにカウントするカウント手段と、
前記カウント手段によるカウント結果を潜在クラス分析モデルに当てはめて、第三抽出手段によって抽出されたアドレスに対するアクセスの確率分布を求め、当該確率分布によって表現される潜在クラスを生成する潜在クラス生成手段と、
前記潜在クラス生成手段によって生成された潜在クラスに対する、前記通信装置のユーザの帰属確率を算出する帰属確率算出手段と
を備える潜在クラス分析装置。
【請求項２】
前記アクセス履歴には、前記ユーザ識別情報および前記アドレスを、１または複数のアクセスからなるセッションごとに分類するための分類情報が含まれており、
前記第一抽出手段は、前記アクセス履歴に含まれる前記ユーザ識別情報および前記アドレスを前記分類情報に基づいて前記セッションごとに分類し、当該セッション単位で前記アドレスを抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の潜在クラス分析装置。
【請求項３】
前記第二抽出手段は、前記第一抽出手段によって抽出されたアドレスが前記辞書に記述されていれば当該アドレスを抽出するという手順を、前記第一抽出手段によって抽出された各々のアドレスについて順次行っていく過程において、既に抽出したアドレスについては新たな抽出は行わない
ことを特徴とする請求項１または２に記載の潜在クラス分析装置。
【請求項４】
前記第二抽出手段は、前記第一抽出手段によって抽出されたアドレスが前記辞書に記述されていない場合であっても、当該アドレスと前記辞書に記述されているアドレスとが予め決められた部分一致の条件を満たすときには、当該辞書に記述されている前記アドレスを抽出する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の潜在クラス分析装置。
【請求項５】
前記第三抽出手段は、前記アドレスに加えて、前記辞書において当該アドレスに対応付けられたカテゴリを抽出し、
前記潜在クラス生成手段は、前記第三抽出手段によって抽出されたアドレスに対する処理と同じ処理を、前記第三抽出手段によって抽出された前記カテゴリに対しても行う
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の潜在クラス分析装置。
【請求項６】
前記アクセス履歴には、前記アドレスが前記ユーザによって指定される操作がなされたことを示す操作情報が含まれており、
前記第一抽出手段は、前記操作情報が対応付けられているアドレスのみを抽出する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の潜在クラス分析装置。
【請求項７】
ネットワーク上の複数のアドレスと、各々の当該アドレスに格納された情報が属するカテゴリとが対応付けられて記述された辞書であって、これら複数のカテゴリの間に上位概念から下位概念に至る階層関係が規定されている辞書を記憶するコンピュータ装置が行う潜在クラス分析方法であって、
各々の通信装置のユーザに割り当てられたユーザ識別情報と当該通信装置がアクセスしたアドレスとを含むアクセス履歴を取得する履歴取得ステップと、
前記履歴取得ステップにおいて取得されたアクセス履歴に含まれるアドレスを、当該当該アドレスに対応する前記ユーザ識別情報ごとに抽出する第一抽出ステップと、
前記第一抽出ステップにおいて抽出されたアドレスのうち、前記辞書に記述されているアドレスを抽出する第二抽出ステップと、
前記第二抽出ステップにおいて抽出されたアドレスのうち、前記辞書において対応付けられているカテゴリが階層関係にあるアドレスを特定し、特定したアドレスの中から、当該階層関係において最上位概念のカテゴリに対応付けられているアドレスを抽出する第三抽出ステップと、
前記履歴取得ステップにおいて取得されたアクセス履歴に基づき、前記通信装置が前記第三抽出手段によって抽出されたアドレスにアクセスした回数を当該アドレスごとにカウントするカウントステップと、
前記カウントステップによるカウント結果を潜在クラス分析モデルに当てはめて、第三抽出ステップにおいて抽出されたアドレスに対するアクセスの確率分布を求め、当該確率分布によって表現される潜在クラスを生成する潜在クラス生成ステップと、
前記潜在クラス生成ステップにおいて生成された潜在クラスに対する、前記通信装置のユーザの帰属確率を算出する帰属確率算出ステップと
を備える潜在クラス分析方法。
【請求項８】
コンピュータを、
ネットワーク上の複数のアドレスと、各々の当該アドレスに格納された情報が属するカテゴリとが対応付けられて記述された辞書であって、これら複数のカテゴリの間に上位概念から下位概念に至る階層関係が規定されている辞書を記憶する辞書記憶手段と、
各々の通信装置のユーザに割り当てられたユーザ識別情報と当該通信装置がアクセスしたアドレスとを含むアクセス履歴を取得する履歴取得手段と、
前記履歴取得手段によって取得されたアクセス履歴に含まれるアドレスを、当該アドレスに対応する前記ユーザ識別情報ごとに抽出する第一抽出手段と、
前記第一抽出手段によって抽出されたアドレスのうち、前記辞書に記述されているアドレスを抽出する第二抽出手段と、
前記第二抽出手段によって抽出されたアドレスのうち、前記辞書において対応付けられているカテゴリが階層関係にあるアドレスを特定し、特定したアドレスの中から、当該階層関係において最上位概念のカテゴリに対応付けられているアドレスを抽出する第三抽出手段と、
前記履歴取得手段によって取得されたアクセス履歴に基づき、前記通信装置が前記第三抽出手段によって抽出されたアドレスにアクセスした回数を当該アドレスごとにカウントするカウント手段と、
前記カウント手段によるカウント結果を潜在クラス分析モデルに当てはめて、第三抽出手段によって抽出されたアドレスに対するアクセスの確率分布を求め、当該確率分布によって表現される潜在クラスを生成する潜在クラス生成手段と、
前記潜在クラス生成手段によって生成された潜在クラスに対する、前記通信装置のユーザの帰属確率を算出する帰属確率算出手段と
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報にアクセスするユーザに対する潜在クラス分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上の情報の増加に伴い、情報閲覧者たるユーザにとって好ましい内容の情報を選別する技術が注目されている。この種の技術として、ユーザの過去のアクセス履歴に基づいて、そのユーザに対するプロファイリングやクラスタリングを行い、その結果に応じた情報を抽出してユーザに提示するというものが一般に知られている。例えばインターネット上のショッピングサイトでは、各ユーザの購買履歴を記録しておき、類似した購買履歴を持つ別のユーザが購買した商品を推薦する、いわゆる協調フィルタリングを用いた仕組みが採用されている。
【０００３】
ユーザに対するプロファイリングの精度向上に関する技術として、非特許文献１〜３に開示されたｐＬＳＡ（Probabilistic Latent Semantic Analysis）やＬＤＡ（Latent Dirichelet Allocation）といった、潜在クラス分析に基づく文書分類技術を応用した方法が注目されている。これらの方法においては、文書がその文書中の各単語の登場回数のベクトルで表されると仮定したうえで、文書はいくつかのトピックの確率分布で表されるとし、さらに各トピックは単語の確率分布により表されるとしている。ここでいうトピックは話題ないし題目であり、これが、文書を閲覧するユーザの意図、動機、目的あるいは根拠など（以下では単に、ユーザの意図という）を表した潜在クラスに相当する。
【０００４】
ここで一例として、ＬＤＡのグラフィカルモデルを図１０に示す。図において、ｚは潜在クラスであり、ｄは文書であり、ｖは単語であり、α，βはこのモデルのハイパーパラメータであり、Ｎdは文書の総数である。また、各文書を構成する潜在クラスの確率分布をθとし、各潜在クラスを構成する単語の確率分布をφとしている。情報にアクセスしたユーザに対するプロファイリングを行う場合、一般には、上記モデルにおける「文書」を「ユーザ」に置き換え、「単語」をユーザがアクセスした「情報」に置き換え、「潜在クラス」をユーザが情報へアクセスしたときの「意図」に置き換える。例えば非特許文献1では、ユーザである学生を上記モデルの文書とみなし、ウェブページを単語とみなし、各ユーザの各ウェブページへのアクセス回数をその文書中の単語の登場回数とみなし、さらに、ユーザが各ウェブページを見るときの意図を潜在クラスとみなしている。これにより、修士課程に関する情報を探す潜在クラスや博士課程に関する情報を探すトピックを特定するといった具合に、学生というユーザの特性に応じたプロファイリングができるようになっている。
【０００５】
また、特許文献１では、ユーザがインターネット上で情報を検索する行動をひとまとまりのセッションに分割し、これらの各セッションを文書分類技術における文書に置き換え、各セッションにおいて検索された単語を文書分類技術における文書中の単語に置き換えることで、セッションという一連の検索行動に存在する潜在クラスを抽出している。そして、このようにして抽出した潜在クラスの結合によって、ユーザのプロファイルを表現している。
【０００６】
上記の通り、文書分類技術で提案された潜在クラス分析モデルをユーザのプロファイリングあるいはクラスタリングに利用するという手法が注目されているが、この種の手法において重要なのは、潜在クラス分析モデルにおける「単語」に相当する情報をどのようにして正確に抽出するかということである。例えばインターネット上の情報に対する全てのアクセスを履歴として記録するようなケースにおいて、その履歴に含まれる全てのアクセスを単語とみなすようにすると、適切な潜在クラスを抽出できない可能性が高い。なぜなら、履歴に含まれる全てのアクセスがユーザの意図に基づいて行われたとは限らず、潜在クラスを決定付ける根拠としてはふさわしくないものが含まれているからである。このような例として、あるウェブページにアクセスした際に、それに付随して行われる画像や広告へのアクセスの存在が考えられる。このようなアクセスは、ユーザが意図して行ったアクセスでないにも関わらず、アクセス履歴に含まれる割合は小さくなく、ときにはアクセス履歴の大半を占める場合もある。
【０００７】
また、文書中の単語に関する重要な課題として、その単語の意味を如何にして抽象化するかということがある。単語の抽象化とは、その意味がおおよそ共通ないし類似する複数の単語をより抽象的な意味の一つの単語に統一することである。文書分類技術の分野では、一つ一つの単語を抽象化することにより潜在クラス分析の精度が向上することが一般に知られている（例えば非特許文献４）。例えば「スズメ」という単語を、その「スズメ」が属するカテゴリを意味する「鳥」という単語に抽象化することにより、潜在クラス分析の精度が向上するといった具合である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】G.Xu,Y.Zhang, and X. Yi. Modeling User Behavior for Web Recommendation Using LDA Model.In Proc. of the 2008 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technol、Melbourne、2008.
【非特許文献２】D.M. Blei, A.Y. Ng, and M.I. Jordan. Latent dirichlet allocation. The Journal of Machine Learning Research archive vol. 3 (March 2003), pp. 993 - 1022.
【非特許文献３】T. Hofmann. Probabilistic Latent Semantic Analysis. In Proc. of the 22nd Annual ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval,California, 1999.
【非特許文献４】K. Bessho. Text Segmentation Using Word Conceptual Vectors. In the Transactions of Information Processing Society of Japan vol.42(11), pp.2650-2662, 2001-11-15.
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１０−１０２３８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
前述したように、ユーザの意図に関係しないアクセスに関する情報を潜在クラス分析モデルで考慮するのは望ましくないが、非特許文献１〜３では、このような問題については、全く考慮されていない。また、潜在クラス分析に対して意味の抽象化という概念を適用することに関しても、非特許文献１〜３及び特許文献１のいずれにおいても考慮されていない。例えば、特許文献１では、セッションにおいて検索された単語を文書分類技術において文書中に登場した単語とみなしているが、実際には同じ意図で行われた複数の検索行動において検索された単語は、より抽象度の高い単語へと抽象化されるべきである。
【００１１】
本発明は、上記に述べたような背景に鑑みてなされたものであり、情報にアクセスする通信端末のユーザ群の潜在クラスと、その潜在クラスに対するユーザ群の帰属確率とを精度よく求めることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、ネットワーク上の複数のアドレスと、各々の当該アドレスに格納された情報が属するカテゴリとが対応付けられて記述された辞書であって、これら複数のカテゴリの間に上位概念から下位概念に至る階層関係が規定されている辞書を記憶する辞書記憶手段と、各々の通信装置のユーザに割り当てられたユーザ識別情報と当該通信装置がアクセスしたアドレスとを含むアクセス履歴を取得する履歴取得手段と、前記履歴取得手段によって取得されたアクセス履歴に含まれるアドレスを、当該アドレスに対応する前記ユーザ識別情報ごとに抽出する第一抽出手段と、前記第一抽出手段によって抽出されたアドレスのうち、前記辞書に記述されているアドレスを抽出する第二抽出手段と、前記第二抽出手段によって抽出されたアドレスのうち、前記辞書において対応付けられているカテゴリが階層関係にあるアドレスを特定し、特定したアドレスの中から、当該階層関係において最上位概念のカテゴリに対応付けられているアドレスを抽出する第三抽出手段と、前記履歴取得手段によって取得されたアクセス履歴に基づき、前記通信装置が前記第三抽出手段によって抽出されたアドレスにアクセスした回数を当該アドレスごとにカウントするカウント手段と、前記カウント手段によるカウント結果を潜在クラス分析モデルに当てはめて、第三抽出手段によって抽出されたアドレスに対するアクセスの確率分布を求め、当該確率分布によって表現される潜在クラスを生成する潜在クラス生成手段と、前記潜在クラス生成手段によって生成された潜在クラスに対する、前記通信装置のユーザの帰属確率を算出する帰属確率算出手段とを備える潜在クラス分析装置を提供する。
【００１３】
上記潜在クラス分析装置において、前記アクセス履歴には、前記ユーザ識別情報および前記アドレスを、１または複数のアクセスからなるセッションごとに分類するための分類情報が含まれており、前記第一抽出手段は、前記アクセス履歴に含まれる前記ユーザ識別情報および前記アドレスを前記分類情報に基づいて前記セッションごとに分類し、当該セッション単位で前記アドレスを抽出するようにしてもよい。
【００１４】
上記潜在クラス分析装置において、前記第二抽出手段は、前記第一抽出手段によって抽出されたアドレスが前記辞書に記述されていれば当該アドレスを抽出するという手順を、前記第一抽出手段によって抽出された各々のアドレスについて順次行っていく過程において、既に抽出したアドレスについては新たな抽出は行わないようにしてもよい。
【００１５】
上記潜在クラス分析装置において、前記第二抽出手段は、前記第一抽出手段によって抽出されたアドレスが前記辞書に記述されていない場合であっても、当該アドレスと前記辞書に記述されているアドレスとが予め決められた部分一致の条件を満たすときには、当該辞書に記述されている前記アドレスを抽出するようにしてもよい。
【００１６】
上記潜在クラス分析装置において、前記第三抽出手段は、前記アドレスに加えて、前記辞書において当該アドレスに対応付けられたカテゴリを抽出し、前記潜在クラス生成手段は、前記第三抽出手段によって抽出されたアドレスに対する処理と同じ処理を、前記第三抽出手段によって抽出された前記カテゴリに対しても行うようにしてもよい。
【００１７】
上記潜在クラス分析装置において、前記アクセス履歴には、前記アドレスが前記ユーザによって指定される操作がなされたことを示す操作情報が含まれており、前記第一抽出手段は、前記操作情報が対応付けられているアドレスのみを抽出するようにしてもよい。
【００１８】
また、本発明は、ネットワーク上の複数のアドレスと、各々の当該アドレスに格納された情報が属するカテゴリとが対応付けられて記述された辞書であって、これら複数のカテゴリの間に上位概念から下位概念に至る階層関係が規定されている辞書を記憶するコンピュータ装置が行う潜在クラス分析方法であって、各々の通信装置のユーザに割り当てられたユーザ識別情報と当該通信装置がアクセスしたアドレスとを含むアクセス履歴を取得する履歴取得ステップと、前記履歴取得ステップにおいて取得されたアクセス履歴に含まれるアドレスを、当該当該アドレスに対応する前記ユーザ識別情報ごとに抽出する第一抽出ステップと、前記第一抽出ステップにおいて抽出されたアドレスのうち、前記辞書に記述されているアドレスを抽出する第二抽出ステップと、前記第二抽出ステップにおいて抽出されたアドレスのうち、前記辞書において対応付けられているカテゴリが階層関係にあるアドレスを特定し、特定したアドレスの中から、当該階層関係において最上位概念のカテゴリに対応付けられているアドレスを抽出する第三抽出ステップと、前記履歴取得ステップにおいて取得されたアクセス履歴に基づき、前記通信装置が前記第三抽出手段によって抽出されたアドレスにアクセスした回数を当該アドレスごとにカウントするカウントステップと、前記カウントステップによるカウント結果を潜在クラス分析モデルに当てはめて、第三抽出ステップにおいて抽出されたアドレスに対するアクセスの確率分布を求め、当該確率分布によって表現される潜在クラスを生成する潜在クラス生成ステップと、前記潜在クラス生成ステップにおいて生成された潜在クラスに対する、前記通信装置のユーザの帰属確率を算出する帰属確率算出ステップとを備える潜在クラス分析方法を提供する。
【００１９】
また、本発明は、コンピュータを、ネットワーク上の複数のアドレスと、各々の当該アドレスに格納された情報が属するカテゴリとが対応付けられて記述された辞書であって、これら複数のカテゴリの間に上位概念から下位概念に至る階層関係が規定されている辞書を記憶する辞書記憶手段と、各々の通信装置のユーザに割り当てられたユーザ識別情報と当該通信装置がアクセスしたアドレスとを含むアクセス履歴を取得する履歴取得手段と、前記履歴取得手段によって取得されたアクセス履歴に含まれるアドレスを、当該アドレスに対応する前記ユーザ識別情報ごとに抽出する第一抽出手段と、前記第一抽出手段によって抽出されたアドレスのうち、前記辞書に記述されているアドレスを抽出する第二抽出手段と、前記第二抽出手段によって抽出されたアドレスのうち、前記辞書において対応付けられているカテゴリが階層関係にあるアドレスを特定し、特定したアドレスの中から、当該階層関係において最上位概念のカテゴリに対応付けられているアドレスを抽出する第三抽出手段と、前記履歴取得手段によって取得されたアクセス履歴に基づき、前記通信装置が前記第三抽出手段によって抽出されたアドレスにアクセスした回数を当該アドレスごとにカウントするカウント手段と、前記カウント手段によるカウント結果を潜在クラス分析モデルに当てはめて、第三抽出手段によって抽出されたアドレスに対するアクセスの確率分布を求め、当該確率分布によって表現される潜在クラスを生成する潜在クラス生成手段と、前記潜在クラス生成手段によって生成された潜在クラスに対する、前記通信装置のユーザの帰属確率を算出する帰属確率算出手段として機能させるためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、情報にアクセスする通信端末のユーザ群の潜在クラスと、その潜在クラスに対するユーザ群の帰属確率とを精度よく求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施形態に係る通信システムの構成を示す図である。
【図２】潜在クラス分析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】潜在クラス分析装置の機能構成を示すブロック図である。
【図４】ＵＲＬ辞書の内容を例示する図である。
【図５】潜在クラス分析装置のアクセス履歴分析機能を説明する図である。
【図６】潜在クラス分析装置の潜在クラス分析機能を説明する図である。
【図７】潜在クラス分析装置の制御部が行う処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】潜在クラス分析装置の動作の概要を説明する図である。
【図９】潜在クラス分析装置の制御部が行う処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】ＬＤＡのグラフィカルモデルを示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施形態について説明する。
＜構成＞
図１は、本発明の実施形態に係る通信システム１の構成を示す図である。通信システム１は、移動通信ネットワーク１０と、複数のユーザによってそれぞれ利用される移動通信装置２０と、移動通信ネットワーク１０にゲートウェイ設備を介して接続されたインターネット５０と、このゲートウェイ設備に設けられた潜在クラス分析装置３０と、インターネット５０に接続された複数のウェブサーバ装置４０とを備えている。
【００２３】
移動通信装置２０は、例えば携帯電話機などの通信可能なコンピュータであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置とＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置からなる制御部と、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable ROM）やバックアップ電源を備えたＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの記憶部と、アンテナや無線通信回路からなる無線通信部と、スピーカ、マイクロホン及び音声処理回路からなる音声入出力部と、複数のキーやタッチスクリーンなどの操作子を備えた操作部と、液晶パネルや液晶駆動回路からなる表示部とを備えている。この移動通信装置において、制御部は、操作部が受け付けたユーザの操作に応じて、通信部を制御することにより移動通信ネットワーク１０及びインターネット５０経由でウェブサーバ装置４０にアクセスし、そのウェブサーバ装置４０に蓄積されている情報（ここではウェブページとする）を取得して、表示部に表示させる。これにより、ユーザはインターネット５０上にある様々な情報にアクセスし、それを閲覧することができる。
【００２４】
移動通信ネットワーク１０は、移動通信装置２０に通信サービスを提供するネットワークである。この移動通信ネットワーク１０は、自局の無線セル内に居る移動通信装置２０と無線通信を行う基地局、ネットワーク内で伝送されるデータのルーティングを行う交換局、及び移動通信装置２０の位置登録などを行う制御局といった各種ノードと、これらのノード間を相互に接続する通信線とを備えている。
【００２５】
ウェブサーバ装置４０は、コンピュータであり、ＣＰＵなどの演算装置とＲＯＭ及びＲＡＭなどの記憶装置からなる制御部と、ハードディスク装置などの記憶部と、インターネット５０に接続された通信部とを備えている。このウェブサーバ装置４０は、ウェブページを記憶部に蓄積する機能や、移動通信装置２０とインターネット５０及び移動通信ネットワーク１０経由でデータ通信を行う機能を備えている。
【００２６】
潜在クラス分析装置３０は、移動通信装置２０によるウェブサーバ装置４０へのアクセスの履歴（以下、アクセス履歴という）を利用して、主に２つの機能を実現する。１つは、移動通信装置２０によるウェブサーバ装置４０へのアクセスの内容を分析する機能であり、もう１つは、その分析結果に基づいて移動通信装置２０のユーザに対する潜在クラス分析を行う機能である。前者をアクセス履歴分析機能と呼び、後者を潜在クラス分析機能と呼ぶ。
【００２７】
図２は、潜在クラス分析装置３０のハードウェア構成を示すブロック図である。潜在クラス分析装置３０は、コンピュータであり、制御部３１と、通信部３２と、記憶部３３とを備えている。制御部３１は、ＣＰＵなどの演算装置と、ＲＯＭ及びＲＡＭなどの記憶装置とを備えている。ＣＰＵは、ＲＡＭをワークエリアとして用いてＲＯＭや記憶部３３に記憶されたプログラム群を実行することによって、潜在クラス分析装置３０の各部の動作を制御する。
【００２８】
通信部３２は、通信インタフェースや通信回路を備えており、前述したゲートウェイ設備に設置されたゲートウェイ装置に接続されている。この通信部３２は、ゲートウェイ装置が中継する、移動通信装置２０とウェブサーバ装置４０とが行う通信の履歴（つまり移動通信装置２０のウェブサーバ装置４０に対するアクセス履歴）をゲートウェイ装置から取得して、この潜在クラス分析装置３０に入力する。つまり、通信部３２はアクセス履歴を取得する履歴取得手段として機能する。
【００２９】
記憶部３３は、書き込み可能な不揮発性の記憶手段であり、例えばハードディスク装置である。この記憶部３３には、制御部３１が実行する処理の手順が記述されたプログラム群のほか、ＵＲＬ（Uniform Resource locator）辞書と呼ばれるデータベースを記憶している。つまり、記憶部３３は、ＵＲＬ辞書を記憶する辞書記憶手段として機能する。また、記憶部３３は、移動通信装置２０のアクセス履歴を記憶するアクセス履歴記憶領域を有している。
【００３０】
ＵＲＬ辞書には、インターネット５０上のアドレスを示す複数のＵＲＬと、各々のＵＲＬに格納されているウェブページのカテゴリとが対応付けられて記述されている。カテゴリとは、ウェブページの内容の抽象的な意味を表す意味情報であり、例えば、ウェブページに含まれているプロ野球に関する内容に対しては、「プロ野球」とか「野球」とか「スポーツ」とか「趣味とスポーツ」といったものが、ここでいうカテゴリに相当する。この例示から分かるように、カテゴリの抽象度は複数あり、複数のカテゴリの間には上位概念から下位概念に至る階層関係が規定されている。上記の例で下位概念から上位概念の順でカテゴリを並べると、「プロ野球」、「野球」、「スポーツ」、「趣味とスポーツ」という順序になる。このようなＵＲＬ辞書は例えばディレクトリ型のウェブ検索エンジンなどから生成可能である。
【００３１】
ここで、図３はＵＲＬ辞書の内容を例示する図である。図示のように、各ＵＲＬにカテゴリが対応付けられており、さらに、各カテゴリは、他のカテゴリが連結されることによって表現されている。例えば、「http://sports.abcde.co.jp/」というＵＲＬに格納されたウェブページは、「趣味とスポーツ」という最も上位の抽象度のカテゴリに属する情報であるとともに、その下位概念の意味に相当する「スポーツ」というカテゴリに属する情報である。また、「http://sports.abcde.co.jp/」というＵＲＬに対応するカテゴリが「趣味とスポーツ>スポーツ」であるのに対し、「http://sports.abcde.co.jp/baseball」というＵＲＬに対応するカテゴリが「趣味とスポーツ>スポーツ＞野球」であることから、これらの関係は、前者が上位概念で後者が下位概念であることが分かる。このようにカテゴリは、その階層関係において上位のものほどより抽象度が高い意味を持っている。
【００３２】
次に、図４は潜在クラス分析装置３０の機能ブロック図であり、図５は潜在クラス分析装置３０のアクセス履歴分析機能を説明する図であり、図６は潜在クラス分析装置３０の潜在クラス分析機能を説明する図である。図４において、アクセス履歴分析部３３１は、アクセス履歴分析機能を実現するものであり、第一のＵＲＬ抽出部３３１ａと、第二のＵＲＬ抽出部３３１ｂと、第三のＵＲＬ抽出部３３１ｃとを備えている。潜在クラス分析部３３２は、潜在クラス分析機能を実現するものであり、アクセス回数カウント部３３２ａと、潜在クラス生成部３３２ｂと、帰属確率算出部３３２ｃとを備えている。第一のＵＲＬ抽出部３３１ａは第一抽出手段であり、第二のＵＲＬ抽出部３３１ｂは第二抽出手段であり、第三のＵＲＬ抽出部３３１ｃは第三抽出手段であり、アクセス回数カウント部３３２ａはカウント手段であり、潜在クラス生成部３３２ｂは潜在クラス生成手段であり、帰属確率算出部３３２ｃは帰属確率算出手段である。これらの各機能は、制御部３１が記憶部３３に記憶されたプログラムを実行することによって実現される。
【００３３】
まず、図４、５を用いて、アクセス履歴分析機能について説明する。図５に示すように、アクセス履歴は、移動通信装置２０のユーザに割り当てられた識別情報であるユーザＩＤ、移動通信装置２０によってウェブサーバ装置４０へのアクセスが行われた時刻、及びそのアクセス先のアドレスであるＵＲＬを含むアクセス情報なるものの集合である。第一のＵＲＬ抽出部３３１ａは、アクセス履歴から、ユーザＩＤごとにアクセス情報を抽出し、さらに、これらアクセス情報群から、セッションと呼ばれるアクセス群単位でそれぞれのアクセス情報内のＵＲＬを抽出する。ここでいうセッションとは、ユーザがある意図に基づいて行った一連のアクセス群を意味し、例えば発生順が連続するアクセス間の時間間隔が閾値未満の場合、第一のＵＲＬ抽出部３３１ａは、これらを同一セッションに属するとみなす。このようにセッション毎に抽出されたＵＲＬ群のそれぞれを第一のＵＲＬ集合と呼ぶ。図４では、ユーザＩＤ「ユーザＡ」のユーザのアクセス履歴に含まれるＵＲＬのうち、（ｕ１、ｕ２、ｕ３）、(ｕ４、ｕ２、ｕ３)、(ｕ２、ｕ３、ｕ４、ｕ１)が、それぞれ１つのセッションに含まれるアクセスのアクセス先であると判断された場合を例示している。これらの各々が第一のＵＲＬ集合に相当する。
【００３４】
第二のＵＲＬ抽出部３３１ｂは、第一のＵＲＬ集合から第二のＵＲＬ集合を抽出する。この第二のＵＲＬ集合は、第一のＵＲＬ集合の部分集合に相当するものであり、第一のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬのうち、ＵＲＬ辞書からカテゴリを取得可能なＵＲＬ群である。すなわち、第二のＵＲＬ抽出部３３１ｂは、第一のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬと合致するものをＵＲＬ辞書において検索し、合致するものがあれば、そのＵＲＬを第二のＵＲＬ集合に追加する。
【００３５】
第三のＵＲＬ抽出部３３１ｃは、第二のＵＲＬ集合から第三のＵＲＬ集合を抽出する。第三のＵＲＬ集合は、第二のＵＲＬ集合の部分集合であり、第二のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬに格納されたウェブページの内容の意味をより上位概念へと抽象化した内容に相当するウェブページのＵＲＬの集合である。より具体的には、第三のＵＲＬ抽出部３３１ｃは、第二のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬのうち、ＵＲＬ辞書においてカテゴリが階層関係にあるＵＲＬを特定し、特定したＵＲＬの中から、その階層関係において最上位概念のカテゴリに対応付けられているＵＲＬを第三のＵＲＬ集合として抽出する。
【００３６】
第一のＵＲＬ集合から第三のＵＲＬ集合が抽出されるに至るまでの一例を挙げると、次のとおりである。ここでは、前提として、ユーザが「スポーツニュース」のウェブページにアクセスし、そこから「野球のニュース」と「サッカーのニュース」と「ホッケーのニュース」のウェブページにアクセスしたとする。そして、このとき、ＵＲＬ辞書には「ホッケーのニュース」のウェブページのＵＲＬに対応するカテゴリが含まれていなかったとする。この場合、第一のＵＲＬ集合には、「スポーツニュース」、「野球のニュース」、「サッカーのニュース」、「ホッケーのニュース」の各ウェブページのＵＲＬとが含まれる。第二のＵＲＬ集合には、ＵＲＬ辞書にカテゴリが登録されていなかった「ホッケーのニュース」のウェブページのＵＲＬが第一のＵＲＬ集合から除外されて、「スポーツニュース」、「野球のニュース」、「サッカーのニュース」の各ウェブページのＵＲＬが含まれる。ここで、「野球のニュース」と「サッカーのニュース」というカテゴリは「スポーツニュース」というカテゴリの下位概念であるから、これら「野球のニュース」、「サッカーのニュース」及び「スポーツニュース」という３つのカテゴリはお互いに階層関係にあると言える。この場合、第三のＵＲＬ集合には、それらのカテゴリを最も上位概念になるように抽象化した「スポーツニュース」のウェブページのＵＲＬだけが含まれる。ここで、「スポーツニュース」の下位概念の意味として「野球のニュース」及び「サッカーのニュース」があるという関係については、前述したＵＲＬ辞書で規定されたカテゴリ間の階層関係に基づいて特定される。このようにして得られた第三のＵＲＬ集合は、そのユーザが行った一連のアクセスの意図を抽象化したＵＲＬの集合に相当する。
【００３７】
第三のＵＲＬ集合は、ｐＬＳＡやＬＤＡに代表されるような単語集合（ＢＯＷ：bag-of-words）を想定した潜在クラス分析、すなわち単語の登場回数により文書の潜在トピックを決定するという考え方を基にした文書分類技術に適用可能である。すなわち、ウェブサーバ装置４０にアクセスを行うユーザを文書分類技術における「文書」とみなし、インターネット５０上のＵＲＬを文書分類技術における「単語」とみなした場合に、ユーザの潜在クラスは各ＵＲＬへのアクセス回数により決定される。ここで、文書分類技術では、単語の意味を抽象化することにより精度が向上することが知られているから、上記のように単語とみなされたＵＲＬの意味するところ（つまりカテゴリ）を抽象化することにより、同様の精度向上が期待される。このため、潜在クラス分析装置３０は、第一のＵＲＬ集合をそのまま潜在クラス分析に利用するのではなく、ＵＲＬの意味を抽象化した第三のＵＲＬ集合を利用するようにしている。
【００３８】
次に、図４，６を用いて潜在クラス分析機能について説明する。アクセス回数カウント部３３２ａは、アクセス履歴に基づき、第三のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬに対する移動通信装置２０のアクセス回数をそのＵＲＬごとにカウントする。具体的には、アクセス回数カウント部３３２ａは、第三のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬに一致するものをアクセス履歴において検索し、その検索の結果得られた各ＵＲＬに対するアクセスを１つ１つ数えてゆく。潜在クラス生成部３３２ｂは、ｐＬＳＡやＬＤＡなどの潜在クラス分析モデルにアクセス回数を当てはめて、第三のＵＲＬに含まれる各ＵＲＬに対するアクセスの確率分布を求め、その確率分布によって表現される潜在クラスを生成する。帰属確率算出部３３２ｃは、潜在クラス生成部３３２ｂによって生成された潜在クラスに対するユーザの帰属確率を算出する。
【００３９】
文書分類技術を適用した潜在クラス分析においては、文書中の単語の登場箇所や登場順序などを無視し、単語の登場回数だけを基にして潜在クラスが生成されるが、既に述べた通り、このような潜在クラス分析では、精度向上のために単語の意味の抽象化が欠かせない。こういった理由から、アクセス回数カウント部３３２ａは、ユーザのアクセス回数をカウントする際に、アクセス履歴に含まれるＵＲＬに対するアクセスを全てカウントするのではなく、カテゴリの抽象化がなされた第三のＵＲＬ集合に対してアクセス回数をカウントすることで、潜在クラス分析の精度向上を図るようにしている。
【００４０】
ここで、ＬＤＡの潜在クラス分析モデルを用いた例を説明する。このモデルの構造そのものは、前掲した図１０と同じである。このモデルにおいて、ｄはユーザであり、ｖはＵＲＬであり、zは潜在クラスであり、Ｎdはユーザの総アクセス回数であり、α，βはそれぞれモデルのハイパーパラメータである。このモデルに対する入力は、各ユーザの各ＵＲＬへのアクセス回数であり、ユーザ×ＵＲＬという行列で表現される。ここでの行列要素はアクセス回数であり、この行列をＮとする。潜在クラスは、潜在クラス×ＵＲＬという行列で表現される。ここでの行列要素は確率分布であり、この行列をθとする。潜在クラス帰属確率は、ユーザ×潜在クラスという行列で表現され、これをφとする。すなわち、このモデルは、アクセス履歴と第三のＵＲＬ集合とに基づいて生成されたＮを入力とし、潜在クラスθと帰属確率φとを出力するものである。
【００４１】
図４に示した各機能のうち、アクセス回数カウント部３３２ａは、行列Ｎを生成する手段に相当し、潜在クラス生成部３３２ｂは、潜在クラスθを生成する手段に相当し、帰属確率算出部３３２ｃは、帰属確率φを算出する手段に相当する。ここで、潜在クラス生成部３３２ｂ及び帰属確率算出部３３２ｃは、入力された行列Ｎに対して、例えば非特許文献２または３に開示されているような潜在クラス分析手法をそのまま適用して潜在クラスθと帰属確率φを出力するものに過ぎない。一方、入力側の行列Ｎの生成について詳細に説明すると、以下のとおりである。
【００４２】
まず、アクセス回数カウント部３３２ａは、アクセス履歴から全てのユーザＩＤを抽出する。このユーザＩＤの集合は、文書分類技術における文書の集合に相当し、行列Ｎでは「行」に相当する。次に、アクセス回数カウント部３３２ａは、全てのユーザについて全ての第三のＵＲＬ集合の和をとることにより、全ユーザがアクセスした全ＵＲＬを取得する。このＵＲＬの集合は、文書分類技術における単語の集合に相当し、行列Ｎの「列」に相当する。そして、アクセス回数カウント部３３２ａは、各ユーザについて、第三のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬをカウントすることで、行列Ｎにおける行列要素を埋めていく。例えば、図６の例では、「ユーザＡ」というユーザＩＤのユーザのアクセス履歴から、第三のＵＲＬ集合として、（ｕ１）、（ｕ２、ｕ４）、（ｕ１、ｕ４）という３つの集合が得られている。ここで仮に、ｕ１というＵＲＬに対しては２回のアクセスがあり、ｕ２というＵＲＬに対しては1回のアクセスがあり、ｕ４というＵＲＬに対しては１回のアクセスがあったと仮定すると、アクセス回数カウント部３３２ａは、行列Ｎにおいて、それらのＵＲＬ及びユーザＩＤに対応する行列要素に、上記のアクセス回数をそれぞれ当てはめる。アクセス回数カウント部３３２ａは、全てのユーザについてこのような処理を行うことで、図６に例示するような行列Ｎを生成する。
【００４３】
＜動作＞
次に図７を参照して、潜在クラス分析装置３０の制御部３１の動作について詳細に説明する。まず、制御部３１は、アクセス履歴からそれぞれのセッションを特定し、特定したセッションに相当するアクセス履歴からＵＲＬを抽出して、第一のＵＲＬ集合を生成する（ステップＳ１０１）。セッションを特定する方法の一つは、前述したように、アクセス履歴に含まれている時刻に基づき、前順と後順の各アクセスの時間間隔が閾値を超えたか否かという判断に基づいて決定する方法である。例えば、閾値を３０分とした場合には、あるユーザが３０分以上の期間にわたってウェブサーバ装置４０にアクセスしなかった場合には、セッションが終了したとみなす、といった具合である。
【００４４】
閾値の具体的な大きさは、アクセス履歴分析部３３１の出力結果をどのように利用するかに応じて決まる。例えば第三のＵＲＬ集合を潜在クラス分析の入力に利用する場合、潜在クラス分析装置３０の設計者は、潜在クラス分析結果の精度を評価することで、この閾値の大きさを決定することができる。例えば、潜在クラス分析結果を定量的に評価する指標の一つとして、パープレキシティと呼ばれるものが知られているから、設計者は、これを用いて潜在クラス分析結果の精度を評価し、この評価結果が望ましいレベルとなる範囲で、上記閾値を決めればよい。なお、このパープレキシティの詳細については、非特許文献２に詳しく説明されている。
【００４５】
次に、制御部３１は、ＵＲＬ辞書を利用して第二のＵＲＬ集合を抽出する。具体的には、まず、制御部３１は、第一のＵＲＬ集合からいずれか一つのＵＲＬを選択し（ステップＳ１０２）、そのＵＲＬがＵＲＬ辞書に記述されているか否かを判断する（ステップＳ１０３）。ここで、そのＵＲＬがＵＲＬ辞書に記述されていると判断するためには、第一のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬとＵＲＬ辞書に登録されたＵＲＬとが必ずしも完全一致する必要はない。その理由は以下のとおりである。
【００４６】
前述したように、インターネット上にあるディレクトリ型の検索エンジンなどを利用することでＵＲＬ辞書を作成することができるが、このような検索エンジンであっても、インターネット上の全てのＵＲＬのカテゴリを調べるのは現実的には不可能である。このため、インターネット上の検索エンジンは、ウェブサーバ装置単位とか、複数のＵＲＬをまとめたウェブページ（トップページという）単位でカテゴリを割り当てる場合が多い。これに倣って、ＵＲＬ辞書に記述されるＵＲＬも、各ウェブサーバ装置とか複数のＵＲＬをまとめたものを単位としている。
【００４７】
一方、第一のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬは、ユーザが実際にアクセスしたＵＲＬであるため、ＵＲＬ辞書に記述されるＵＲＬとは完全一致しないことが多い。例えばＵＲＬ辞書に記述されたＵＲＬが「http://dailynews.abcde.co.jp/」であり、第一のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬが「http://dailynews.abcde.co.jp/xxxx.htm」である場合を想定する。ここでは、ＵＲＬ辞書に記述されたＵＲＬが、ニューストピックをまとめた或るウェブサイトのＵＲＬとし、第一のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬはその中の一つの記事に付与されたもので、上記ウェブサイト内のＵＲＬであるとしている。
【００４８】
このように、ＵＲＬがウェブサイト単位でＵＲＬ辞書に記述されている場合、制御部３１は、ＵＲＬの文字列について厳密な比較を行うのではなく、ＵＲＬ辞書に記述されたＵＲＬが、第一のＵＲＬ集合中のＵＲＬと、前方からの或る範囲が部分一致した場合や、ドメイン部分が一致した場合など、予め決められた部分一致の条件を満たす場合に、両ＵＲＬが一致したとみなす。上記の例の場合、制御部３１は、ユーザがアクセスしたＵＲＬ「http://dailynews.abcde.co.jp/xxxx.htm」を「http://dailynews.abcde.co.jp/」に一致するものと判断し、ＵＲＬ辞書に記述された「http://dailynews.abcde.co.jp/」を第二のＵＲＬ集合として抽出する。このように予め決められた部分一致の条件を満たす場合には両ＵＲＬが一致したとみなして、ＵＲＬ辞書に記述されているほうのＵＲＬを第二のＵＲＬ集合として抽出することを、ＵＲＬを統合するという。
【００４９】
さて、図７において、選択した一つのＵＲＬがＵＲＬ辞書に記述されていれば（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）、制御部３１は、そのＵＲＬが第二のＵＲＬ集合に既に含まれていないことを確認してから（ステップＳ１０４；ＮＯ）、第二のＵＲＬ集合に追加する（ステップＳ１０５）。一方、制御部３１は、そのＵＲＬが第二のＵＲＬ集合に既に含まれていれば（ステップＳ１０４；ＹＥＳ）、第二のＵＲＬ集合には追加しない。つまり、制御部３１は、第一のＵＲＬ集合に含まれているＵＲＬがＵＲＬ辞書に記述されていればそのＵＲＬを第二のＵＲＬ集合として抽出するという手順を、第一のＵＲＬ集合中の各ＵＲＬについて順次行っていく過程において、既に抽出したＵＲＬについては、第二のＵＲＬ集合として新たな抽出は行わないようにしている。
【００５０】
第一のＵＲＬ集合は、ユーザが或るセッションにおいてアクセスしたＵＲＬの集合であり、場合によっては同じＵＲＬが含まれる可能性がある。また、異なるＵＲＬであったとしても同じウェブサイトに属するＵＲＬであれば、前述したようにステップＳ１０３においてウェブサイト単位でＵＲＬ辞書との比較を行うような場合には、同一のＵＲＬが第二のＵＲＬ集合として重複して抽出されることもある。このような第二のＵＲＬ集合への重複抽出があると、この結果、第三のＵＲＬ集合にも同一のＵＲＬが複数含まれてしまう可能性があり、潜在クラス分析を行うときの処理が冗長になってしまう。このような理由から、第二のＵＲＬ集合を抽出する際には、このような重複したＵＲＬが抽出されないようにしているのである。
【００５１】
次に、制御部３１は、第一のＵＲＬ集合に含まれる全ＵＲＬについてＵＲＬ辞書を探索したか否かを判断し（ステップＳ１０６）、全てのＵＲＬについてＵＲＬ辞書の探索を終えていなければ（ステップＳ１０６；ＮＯ）、ステップＳ１０２の処理に戻る。全てのＵＲＬについてＵＲＬ辞書の探索を終えていれば（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）、制御部３１は、第二のＵＲＬ集合を出力する（ステップＳ１０７）。
【００５２】
ここで、図８は、第一のＵＲＬ集合から第二のＵＲＬ集合を抽出し、さらに第三のＵＲＬ集合を抽出するときの様子の一例を示している。図に示した木構造Ｔは、ＵＲＬ辞書における階層関係を模式的に表したものである。各ノードに相当するｃ１〜ｃ６はそれぞれカテゴリを表しており、各カテゴリには一つ以上のＵＲＬが対応付けられている。前述したように、第二のＵＲＬ集合を抽出する処理は、第一のＵＲＬ集合から、カテゴリを特定し得るＵＲＬを抽出する処理である。前述したステップＳ１０４の重複排除の処理により、時刻ｔ４にアクセス先となったＵＲＬについては、時刻ｔ１にアクセス先となったＵＲＬと重複するため、第二のＵＲＬ集合には含まれていない。また、時刻ｔ１と時刻ｔ５にアクセス先となったＵＲＬについては、前述したようなステップＳ１０３におけるＵＲＬの統合により、ＵＲＬ辞書に記述されていたＵＲＬ「http://x.y.z/」及び「http://x.y.z/w5/」が第二のＵＲＬ集合として抽出されている。この結果、図に示したような４つのＵＲＬが第二のＵＲＬ集合として抽出される。
【００５３】
次に、制御部３１の処理は図９に移行し、制御部３１は、第二のＵＲＬ集合の部分集合である第三のＵＲＬ集合を抽出する。前述したように、第三のＵＲＬ集合は、第二のＵＲＬ集合よりも、カテゴリの上位概念化がなされたＵＲＬの集合であり、文書分類技術を適用した潜在クラス分析の観点では、各セッションにおけるユーザの潜在的な意図を表す単語の集合に相当する。
【００５４】
図９において、制御部３１は、まず、第三のＵＲＬ集合の初期値として、ステップＳ１０７で出力された第二のＵＲＬ集合をセットする（ステップＳ１０８）。これ以降の処理は、各ＵＲＬに格納されたウェブページのカテゴリ、つまり意味を抽象化してゆくことで、第二のＵＲＬ集合から不要なＵＲＬを削除していくという処理となる。
【００５５】
次に、制御部３１は、第三のＵＲＬ集合のうち、木構造で表現されるＵＲＬ辞書においてステップＳ１１０の部分木に対する探索を行っていないＵＲＬがあるか否かを判断する（ステップＳ１０９）。そして、制御部３１は、未探索のＵＲＬがある場合には（ステップＳ１０９；ＹＥＳ）、未探索のＵＲＬを一つ選択し、ＵＲＬ辞書の階層関係において、そのＵＲＬを根としてそれよりも下位に存在するＵＲＬを含む部分木を取得する（ステップＳ１１０）。既に述べた通り、ＵＲＬ辞書に記述された全てのＵＲＬには、階層関係が規定されたカテゴリが付与されているため、その階層関係に基づく木構造が構築可能である。一方、第三のＵＲＬ集合に含まれる全てのＵＲＬには、ＵＲＬ辞書においてカテゴリが与えられているはずであるから、第三のＵＲＬ集合は、上記木構造のいずれかのノードに対応することになる。部分木とは、このノードを根とする木構造のことであり、この部分木に含まれるノード間には階層関係がある。
【００５６】
制御部３１は、この部分木に対し幅優先探索と呼ばれる手法を用いた探索を行い、部分木の根に相当するＵＲＬ以外の、一つのＵＲＬを取得する（ステップＳ１１１）。そして、制御部３１は、取得したＵＲＬが、その時点での第三のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬと同じである場合には（ステップＳ１１２；ＹＥＳ）、そのＵＲＬを第三のＵＲＬ集合から削除する（ステップＳ１１３）。このステップＳ１１１〜Ｓ１１３は、部分木に含まれる、根以外の全ＵＲＬについて繰り返される。
【００５７】
上記の処理により、ＵＲＬ辞書において、ステップＳ１１０において選択されたＵＲＬが属するカテゴリの下位概念のカテゴリに属するＵＲＬは全て、第三のＵＲＬ集合から削除される。制御部３１は、このような処理を、第三のＵＲＬ集合に含まれる各ＵＲＬについて繰り返すことで、最終的には、より上位概念のカテゴリに属するＵＲＬのみを第三のＵＲＬ集合として残すことができる。そして、制御部３１はこの第三のＵＲＬ集合を出力する。
【００５８】
以降、制御部３１は、前述したようにして、第三のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬに対する移動通信装置２０のアクセス回数に相当する行列Ｎを求め、その行列ＮをｐＬＳＡやＬＤＡなどの潜在クラス分析モデルに当てはめて、潜在クラスを生成するとともに、その潜在クラスに対するユーザの帰属確率を算出する。これらの潜在クラス及び帰属確率を表すデータは制御部３１によって記録媒体に書き込まれるとか、通信部３２により所定の宛て先に送信されるなどのように、この潜在クラス分析装置３０から出力され（ステップＳ１１４）、ユーザへの情報の推薦などのサービスに利用される。
【００５９】
図８の例では、第二のＵＲＬ集合に含まれる四つのＵＲＬが第三のＵＲＬ集合の初期値となる。ここで、時刻ｔ１にアクセス先となったＵＲＬ（そのカテゴリはｃ３）、時刻ｔ３にアクセス先となったＵＲＬ（そのカテゴリはｃ４）、及び、時刻ｔ５にアクセス先となったＵＲＬ（そのカテゴリはｃ５）は、１つの部分木に属するＵＲＬ、つまりお互いに階層関係にあるＵＲＬとして抽出される。同様に、時刻ｔ６にアクセス先となったＵＲＬ（そのカテゴリはｃ２）も、１つの部分木に属するＵＲＬとして抽出される。この状態で、制御部３１は、まず時刻ｔ１にアクセス先となったＵＲＬ（そのカテゴリはｃ３）が根となる部分木について上記探索を行い、根に相当するノード（つまり部分木における最上位概念のカテゴリに属するＵＲＬ）以外のノードに対応するＵＲＬを第三のＵＲＬ集合から削除する。これにより、時刻ｔ３及び時刻ｔ５においてアクセス先となったＵＲＬ(それぞれのカテゴリはｃ４及びｃ５)が第三のＵＲＬ集合から削除される。次に、制御部３１は、時刻ｔ６でアクセス先となったＵＲＬ（そのカテゴリはｃ２）が根となる部分木について上記探索を行う。この場合、カテゴリｃ２に属するＵＲＬは根に相当するノードであるから削除されないし、また、その下位にあるＵＲＬ（そのカテゴリはｃ６）は第三のＵＲＬ集合にはそもそも存在しない。この結果、最終的に第三のＵＲＬ集合として抽出されるＵＲＬは、図に示す通り、カテゴリｃ２，ｃ３に属する２つのＵＲＬとなる。
【００６０】
上述した実施形態によれば次のような効果を奏する。
制御部３１は、ユーザのアクセス先となるＵＲＬのうち、より上位の意味を持つカテゴリに属するＵＲＬを抽出し、これをユーザのアクセス時の意図を表す潜在クラスの分析に用いているので、潜在クラス分析の精度が向上する。このような潜在クラス分析の精度向上は、ユーザに対する情報の推薦などのサービスに大いに有効である。
【００６１】
ウェブサーバ装置４０にアクセスするときのユーザの意図は、例えばそのウェブサーバ装置４０への１つのセッションを始めたときから終えるときまでは有効といえるが、そのセッション中の意図が、それ以外のセッション中においてまで有効であるとは言えない。上記実施形態によれば、ユーザが同一ないし類似の意図をもってアクセスを行っていると想定されるセッション単位で第一のＵＲＬ集合の抽出を行っているから、潜在クラス分析の精度が向上する。
【００６２】
上記実施形態によれば、制御部３１は、第一のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬがＵＲＬ辞書に記述されていればそのＵＲＬを第二のＵＲＬ集合として抽出するという手順をＵＲＬについて順次行っていく過程において、既に抽出したＵＲＬについては新たに抽出しないようにしている（図７のステップＳ１０４）。これにより、処理の冗長性を排除している。一方、このステップＳ１０４のような処理を設けずに、制御部３１が第二のＵＲＬ集合を全て抽出し終えてから、その集合中において重複しているＵＲＬをいっせいに削除するという手順も考えられる。ただし、第二のＵＲＬ集合を全て抽出し終えるまでには、制御部３１が第二のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬを全てＲＡＭ等に記憶しておく必要があり、記憶容量節約の観点からは望ましくないから、このような節約を重視する場合には、実施形態のような手順のほうが望ましい。
【００６３】
実施形態において、制御部３１は、ＵＲＬの文字列について厳密な比較を行うのではなく、ＵＲＬ辞書に記述されたＵＲＬが、予め決められた部分一致の条件を満たす場合には、両ＵＲＬが一致したとみなして第二のＵＲＬ集合として抽出する。すなわち、ＵＲＬの統合を行う。このようにすれば、第一のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬそのものがＵＲＬ辞書に記述されていなくても、このＵＲＬが属するウェブサイトのＵＲＬが記述されていた場合には、このＵＲＬを第二のＵＲＬ集合として抽出可能となる。このようにして得られた第二のＵＲＬ集合は、ＵＲＬの統合を行わなかったときの第二のＵＲＬ集合よりもそのカテゴリが上位概念へと抽象化されたものになるが、潜在クラス分析に用いることを考えた場合には、ＵＲＬの属するカテゴリが上位概念に抽象化されていてもよい。
【００６４】
＜変形例＞
上述した実施形態は次のような変形が可能である。また、以下の変形例を互いに組み合わせて実施してもよい。
＜変形例１＞
実施形態において、ウェブページつまり情報にアクセスする通信装置として、移動通信装置２０を例示したが、通信装置の種類はこれに限らず、例えば、情報が蓄積されたネットワークに有線で接続された固定型の通信装置、例えばパーソナルコンピュータなどであってもよい。制御部３１は、ユーザに割り当てられるユーザＩＤとして、通信端末に割り当てられる装置ＩＤを用いてもよい。また、情報が蓄積されたネットワークは、インターネット５０に限らず、どのようなネットワークでもよい。このとき、ネットワーク上において情報が格納されている位置を示すアドレスの種類は、ＵＲＬに限らず、ネットワークの種類に応じて変わり得る。また、潜在クラス分析装置３０は、単一の装置ではなく、互いに通信可能に接続された複数の装置から構成されていてもよい。
【００６５】
＜変形例２＞
通信装置がアクセスする情報の抽象的な意味を表す意味情報として、カテゴリという用語を用い、ＵＲＬ辞書ではそのカテゴリとＵＲＬとが対応付けられて記述されていると説明した。この「カテゴリ」という用語の範疇には、アクセス対象となる情報の抽象的な意味を表し、かつ、お互いの間に上位又は下位の階層関係が規定されているものが全て含まれる。
【００６６】
＜変形例３＞
図７のステップＳ１０１において、制御部３１は、ＵＲＬに加えて、ＵＲＬ辞書においてそのＵＲＬに対応付けられているカテゴリを抽出し、これを第一のＵＲＬ集合、第二のＵＲＬ集合及び第三のＵＲＬ集合に含めるようにしてもよい。さらに、制御部３１は、第三のＵＲＬ集合に含まれるＵＲＬに対する潜在クラス分析処理と同じ処理を、その第三のＵＲＬ集合に含まれるカテゴリに対しても同様に行うようにしてもよい。これにより、ＵＲＬだけではなく、カテゴリそのものを単語とみなして、潜在クラス分析を行うことが可能となる。
【００６７】
＜変形例４＞
実施形態において、制御部３１は、一つのセッションに含まれるアクセス履歴を判断する根拠として、そのアクセス履歴に含まれる時刻を用いていた。制御部３１がアクセス履歴を１または複数のアクセスからなるセッションごとに分類する方法はこれに限らない。要するに、アクセス履歴にはこの分類を行うための分類情報が含まれており、制御部３１がこれを用いて分類を行うようにすればよい。この分類情報の一つの例が時刻であるが、これ以外にも、例えば通信装置がアクセスを行ったときの位置や、通信装置の装置ＩＤなどが考えられる。通信装置がアクセスを行ったときの位置を用いる場合、その通信装置の位置を測位する機能をその通信装置やネットワークに設け、潜在クラス分析装置３０はその位置をアクセス履歴として取得する。また、通信装置の装置ＩＤを用いる場合、潜在クラス分析装置３０は通信装置の装置ＩＤをアクセス履歴として取得する。
【００６８】
＜変形例５＞
ところで、制御部３１は、実施形態のようなアクセス履歴をセッション単位で分類しなくてもよい。なぜなら、制御部３１は、より上位の意味を持つカテゴリに属するＵＲＬを抽出し、これを潜在クラス分析に用いているので、仮にアクセス履歴をセッション単位で分類しなかったとしても、ＵＲＬの抽象化を行わない場合と比べた場合には潜在クラス分析の精度が向上することを期待できるからである。このように、アクセス履歴をセッション単位で分類しない場合、第一のＵＲＬ抽出部３３１ａに相当する制御部３１は、アクセス履歴から、各ＵＲＬに対応するユーザＩＤごとにアクセス情報を抽出する処理のみを行う。つまり、第一のＵＲＬ抽出部３３１ａが発揮する機能として必須なのは、アクセス履歴から各ＵＲＬに対応するユーザＩＤごとにアクセス情報を抽出することであって、これからさらにアクセス履歴をセッション単位で分類することは付加的な機能である。
【００６９】
＜変形例６＞
ＵＲＬがユーザによって指定される操作がなされたことを示す操作情報がアクセス履歴に含まれるようにし、制御部３１は、図７のステップＳ１０１において、操作情報が対応付けられているアドレスのみを抽出して第一のＵＲＬ集合を生成してもよい。この場合、通信装置が、通信装置に表示されたＵＲＬに対しユーザによる操作があったことを示す操作情報を、そのＵＲＬを含むウェブサーバ装置宛てのリクエストに付加する。潜在クラス分析装置３０はそのリクエストをアクセス履歴として取得する。特にプロキシサーバ装置で蓄積されるようなアクセス履歴においては、ユーザがアクセスしたウェブページにおいてＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）のＡタグなどのリンクによって対応付けられたインラインオブジェクトの取得クエリであったり、ユーザの意図と関係なくリクエストされる広告ページのクエリであったりといった、多数のＵＲＬがアクセス先として含まれている。これらは、ユーザの潜在的な意図によってアクセスされたＵＲＬとは言えないので、第一のＵＲＬ集合に含めるべきではない。上記のような操作情報を用いれば、ユーザの意図が反映されたアクセスのみを潜在クラス分析の対象とすることが可能となる。
【００７０】
＜変形例７＞
潜在クラス分析装置３０が用いる潜在クラス分析モデルは、実施形態に例示したＬＤＡに限らず、ネットワーク上へのアドレスへのアクセス回数を入力とし、潜在クラス及び帰属確率を出力とするものであれば、どのようなものでもよい。
【００７１】
＜変形例８＞
本発明は、潜在クラス分析装置３０やこれを含む通信システム１だけでなく、コンピュータが行う潜在クラス分析方法や、コンピュータを潜在クラス分析装置として機能させるためのプログラムといった形態でも実施が可能である。かかるプログラムは、光ディスク等の記録媒体に記録した形態で提供されたり、インターネット等のネットワークを介して、コンピュータにダウンロードさせ、これをインストールして利用可能にするなどの形態で提供されたりすることが可能である。
また、本発明を、潜在クラス分析モデルに入力する情報を生成するための第３のＵＲＬ集合を抽出するアドレス抽出装置、アドレス抽出方法及びプログラムの発明として捉えることも可能である。この場合において、本発明の課題は、ネットワーク上の情報にアクセスするユーザの潜在的な意図をより正確に抽出するということである。
【符号の説明】
【００７２】
１・・・通信システム、２０・・・移動通信装置、３０・・・潜在クラス分析装置、３１・・・制御部、３２・・・通信部、３３・・・記憶部、４０・・・ウェブサーバ装置、５０・・・インターネット
【図１】
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【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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