(57)【要約】【課題】適切な商品またはサービスが出力されない場合があった。【解決手段】  複数の属性について個人が有する複数の属性値を含む個人属性データを取得する個人属性取得部と、ある対象に関連する複数の個人についての複数の個人属性データにおける、複数の属性のそれぞれ毎の属性値の分布に基づいて、当該対象の対象属性データにおける複数の属性のそれぞれの属性データを生成する対象属性生成部と、一の対象の対象属性データと、一の個人の個人属性データおよび他の対象の対象属性データの少なくとも一方とを、複数の属性のそれぞれ毎に比較する属性比較部と、属性比較部による比較結果に基づいて、一の対象および一の個人、並びに一の対象および他の対象の少なくとも一方の類似度を算出する類似度算出部と、を備える装置を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の属性について個人が有する複数の属性値を含む個人属性データを取得する個人属性取得部と、
ある対象に関連する複数の個人についての複数の前記個人属性データにおける、前記複数の属性のそれぞれ毎の属性値の分布に基づいて、当該対象の対象属性データにおける前記複数の属性のそれぞれの属性データを生成する対象属性生成部と、
一の対象の前記対象属性データと、一の個人の前記個人属性データおよび他の対象の前記対象属性データの少なくとも一方とを、前記複数の属性のそれぞれ毎に比較する属性比較部と、
前記属性比較部による比較結果に基づいて、前記一の対象および前記一の個人、並びに前記一の対象および前記他の対象の少なくとも一方の類似度を算出する類似度算出部と、
を備える装置。
【請求項２】
前記属性比較部は、前記一の対象の前記対象属性データにおける前記複数の属性のそれぞれについての分布パラメータを用いて、前記一の個人の前記個人属性データおよび前記他の対象の前記対象属性データとの比較を行う請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記一の対象の前記対象属性データと、前記他の対象の前記対象属性データとの比較において、前記属性比較部は、前記複数の属性のそれぞれについて、前記一の対象における属性値の分布および前記他の対象における属性値の分布の差異を算出する請求項１または２に記載の装置。
【請求項４】
前記属性比較部は、前記一の対象の前記対象属性データおよび前記他の対象の前記対象属性データの少なくとも一方の分布に含まれる属性値のサンプル数が基準以下である属性については、前記一の対象の前記対象属性データおよび前記他の対象の前記対象属性データの分布パラメータ同士を比較する請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記一の個人の前記個人属性データにおける一の属性に対する属性値が欠落している場合において、前記一の個人に対する類似度が基準類似度以上である対象の前記対象属性データに含まれる前記一の属性に対する属性値の分布に基づいて、前記一の個人の前記個人属性データにおける前記一の属性の属性値を推定する推定部を更に備える請求項１から４の何れか一項に記載の装置。
【請求項６】
前記推定部は、前記一の個人に対する類似度が基準類似度以上である対象の前記対象属性データに含まれる当該一の属性に対する属性値の分布において、前記一の個人の前記個人属性データにおける前記一の属性が一の属性値となる確率が基準確率以上である場合に、前記一の個人の前記個人属性データにおける前記一の属性を前記一の属性値と推定する請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記一の個人に対する類似度が基準類似度以上である対象の前記対象属性データに含まれる前記一の属性に対する属性値の分布の分散が基準値以下であることを条件として、当該分布に基づいて、前記一の個人の前記個人属性データにおける前記一の属性の属性値を推定する請求項５に記載の装置。
【請求項８】
前記推定部は、前記一の個人の前記個人属性データにおける前記一の属性に対する属性値が欠落している場合において、前記一の個人に対する類似度が基準類似度以上である対象に対する関連の有無に対して前記一の属性が与える影響度に基づいて、前記一の属性の属性値を推定するか否かを決定する請求項５に記載の装置。
【請求項９】
前記複数の属性のうち、前記一の対象に対する関連の有無に対して与える影響度が基準以上の属性を選択する選択部を更に備え、
前記属性比較部は、前記複数の属性のうち前記選択部が選択した属性毎に、前記一の対象の前記対象属性データと、前記一の個人の前記個人属性データおよび前記他の対象の前記対象属性データの少なくとも一方とを比較する
請求項１から８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１０】
前記選択部は、前記他の対象に対する関連の有無に対して与える影響度が基準以上の属性を更に選択し、
前記属性比較部は、前記一の対象に対する関連の有無に対して与える影響度が基準以上の属性および前記他の対象に対する関連の有無に対して与える影響度が基準以上の属性のそれぞれについて、前記一の対象の前記対象属性データと前記他の対象の前記対象属性データとを比較する
請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記対象属性生成部は、前記対象としての商品またはサービスについての前記対象属性データを、前記商品またはサービスを購入しまたは情報収集した前記複数の個人についての前記複数の個人属性データにおける、前記複数の属性のそれぞれ毎の属性値の分布に基づいて生成し、
当該装置は、一の商品またはサービスについての前記対象属性データおよび前記一の個人の前記個人属性データに基づいて、前記一の商品またはサービスを前記一の個人に対して推奨するか否かを判定する推奨処理部を更に備える
請求項１から１０の何れか一項に記載の装置。
【請求項１２】
コンピュータにより実行される方法であって、
複数の属性について個人が有する複数の属性値を含む個人属性データを取得する個人属性取得段階と、
ある対象に関連する複数の個人についての複数の前記個人属性データにおける、前記複数の属性のそれぞれ毎の属性値の分布に基づいて、当該対象の対象属性データにおける前記複数の属性のそれぞれの属性データを生成する対象属性生成段階と、
一の対象の前記対象属性データと、一の個人の前記個人属性データおよび他の対象の前記対象属性データの少なくとも一方とを、前記複数の属性のそれぞれ毎に比較する属性比較段階と、
前記属性比較段階による比較結果に基づいて、前記一の対象および前記一の個人、並びに前記一の対象および前記他の対象の少なくとも一方の類似度を算出する類似度算出段階と、
を備える方法。
【請求項１３】
実行されると、コンピュータを、
複数の属性について個人が有する複数の属性値を含む個人属性データを取得する個人属性取得部と、
ある対象に関連する複数の個人についての複数の前記個人属性データにおける、前記複数の属性のそれぞれ毎の属性値の分布に基づいて、当該対象の対象属性データにおける前記複数の属性のそれぞれの属性データを生成する対象属性生成部と、
一の対象の前記対象属性データと、一の個人の前記個人属性データおよび他の対象の前記対象属性データの少なくとも一方とを、前記複数の属性のそれぞれ毎に比較する属性比較部と、
前記属性比較部による比較結果に基づいて、前記一の対象および前記一の個人、並びに前記一の対象および前記他の対象の少なくとも一方の類似度を算出する類似度算出部と、
して機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、装置、方法、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
データベースに蓄積された顧客の属性データを波形化し、複数の波形の近似度を算出して市場調査に用いる方法が提案されている（特許文献１参照）。
［特許文献１］特開２０１４−２１９７８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、適切な商品またはサービスが出力されない場合があった。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の第１の態様においては、複数の属性について個人が有する複数の属性値を含む個人属性データを取得する個人属性取得部と、ある対象に関連する複数の個人についての複数の個人属性データにおける、複数の属性のそれぞれ毎の属性値の分布に基づいて、当該対象の対象属性データにおける複数の属性のそれぞれの属性データを生成する対象属性生成部と、一の対象の対象属性データと、一の個人の個人属性データおよび他の対象の対象属性データの少なくとも一方とを、複数の属性のそれぞれ毎に比較する属性比較部と、属性比較部による比較結果に基づいて、一の対象および一の個人、並びに一の対象および他の対象の少なくとも一方の類似度を算出する類似度算出部と、を備える装置を提供する。
【０００５】
なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本実施形態に係るシステム１０を示す。
【図２】本実施形態における個人属性データの一例を示す。
【図３】本実施形態における対象属性データの一例を示す。
【図４】本実施形態に係る装置１００の第１の処理フローを示す。
【図５】個人属性データおよび対象属性データの一例を示す。
【図６】個人属性データおよび対象属性データの別の一例を示す。
【図７】本実施形態に係る装置１００の第２の処理フローを示す。
【図８】個人属性データおよび対象属性データの別の一例を示す。
【図９】対象１および対象３に係る属性の分布の近似波形を示す。
【図１０】本実施形態に係る装置１００の第３の処理フローを示す。
【図１１】装置１００の出力の一例を示す。
【図１２】本実施形態に係る装置１００の第４の処理フローを示す。
【図１３】対象１および対象２に係る属性の分布の近似波形を示す。
【図１４】対象１および対象２の類似度の一例を示す。
【図１５】装置１００の出力の一例を示す。
【図１６】本実施形態に係る装置１００の第５の処理フローを示す。
【図１７】ユーザからの選択指示および装置１００の出力の一例を示す。
【図１８】図１７における推奨処理部１５６による対象の優先付けの一例を示す。
【図１９】本実施形態に係る装置１００の第６の処理フローを示す。
【図２０】選択対象の階層構造の一例を示す。
【図２１】第１階層における表示画面の一例を示す。
【図２２】選択指示を入力後の表示画面の一例を示す。
【図２３】本実施形態に係るコンピュータ１９００の構成の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【０００８】
図１は、本実施形態に係るシステム１０を示す。システム１０は、個人の属性の分布に基づいて、対象の属性データを生成するとともに、ユーザの属性に対して類似度の高い対象を出力する。また、システム１０は、ユーザの選択指示等に応じてある対象が選択される場合に、この対象の属性に対して類似度の高い別の対象を合わせて出力する。
【０００９】
ここで、「対象」とは、認識や意志、欲求のような意識や行為が向けられるもののことであり、好ましくは、ユーザがユーザ端末２０を介して選択可能な情報である。このような情報は、例えば、商品、サービス、店舗、人物、作品、および／またはウェブサイト上の項目等であってよく、アイテムとも称される。但し、「対象」はこれらに限定されず、これらの「対象」に関連する人の集合、例えば、ある店舗に来店した人の集合などがさらに「対象」に含まれてもよい。システム１０は、ユーザ端末２０と、検索サーバ３０と、店舗端末４０と、履歴管理サーバ４６と、個人属性データベース５２と、対象属性データベース５４と、装置１００とを備える。
【００１０】
ユーザ端末２０は、１つ又は複数がネットワーク２２を介して装置１００に接続され、ユーザから対象を選択する選択指示をボタン、キーボード、タッチパネルおよび／または音声入力等により入力し、当該選択指示を装置１００に送信する。ユーザ端末２０は、装置１００から選択指示に応じた処理結果を受け取り、表示画面に表示する。ユーザ端末２０は、パーソナルコンピュータ、ノート型コンピュータ、携帯電話、スマートフォン、又は、データ入出力可能なその他の端末装置等であってよい。
【００１１】
ネットワーク２２は、インターネット、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク等の各種ネットワークまたはその組み合わせを含んで構成される。ネットワーク２２は、有線ネットワークまたは無線ネットワークの少なくとも一方による接続を各接続ポイントに含んでよい。例えば、ネットワーク２２は、インターネットにより実現されてよい。
【００１２】
検索サーバ３０は、ネットワーク２２を介して装置１００に接続され、装置１００から検索キーを受け取り、検索キーにヒットする一又は複数の対象を検索用データベース３２から抽出し、抽出された結果を装置１００に送信する。検索サーバ３０は、一般に利用可能な検索エンジン等により実現されてよい。
【００１３】
店舗端末４０は、１つ又は複数がネットワーク４２を介して装置１００に接続され、各種の店舗に設けられたＰＯＳ端末または同等の機能を有するコンピュータ等である。店舗端末４０は、対象者が商品またはサービス（以下「商品等」と総称する場合がある）を購入する場合に、対象者の購買データを履歴管理サーバ４６へと送信する。
【００１４】
ネットワーク４２は、インターネット、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク等の各種ネットワークまたはその組み合わせを含んで構成される。ネットワーク４２は、有線ネットワークまたは無線ネットワークの少なくとも一方による接続を各接続ポイントに含んでよい。例えば、ネットワーク４２は、ネットワーク２２と分離された専用回線により実現されてよい。また、ネットワーク２２およびネットワーク４２は同一のネットワーク（例えば、インターネット）であってもよい。
【００１５】
履歴管理サーバ４６は、例えばサーバ・コンピュータ等のコンピュータであり、ネットワーク４２を介して店舗端末４０および装置１００に接続され、各店舗に設けられた１または複数の店舗端末４０を管理する。履歴管理サーバ４６は、複数のコンピュータによる分散システムであってもよい。履歴管理サーバ４６は、店舗端末４０から受け取った購買データに基づく購買処理（販売処理）を行うと共に、ユーザの購買データを購買履歴データベース４４に記録する。また、履歴管理サーバ４６は、装置１００からのリクエストに応じてユーザの購買データを装置１００に提供する。
【００１６】
装置１００は、例えばサーバ・コンピュータ等のコンピュータであり、ユーザ端末２０から選択指示を受け取り、対象およびユーザの属性を比較した比較結果に基づいて選択指示に応じた対象を出力する。装置１００は、相互にバス接続された指示取得部１１０、個人属性取得部１２０、対象属性生成部１３０、推定部１４０、および、出力処理部１５０を有する。装置１００は、これらの各構成または機能、もしくは各構成または機能の一部ずつを複数のコンピュータにより分散して処理する分散システムであってもよい。
【００１７】
指示取得部１１０は、ユーザ端末２０から、複数の対象の中から一部の対象を選択するためのユーザによる選択指示を取得する。例えば、指示取得部１１０は、選択指示として、複数の対象の中から一部の対象を検索するための検索キー（例えば、検索キーワード）を取得する。また、例えば、指示取得部１１０は、選択指示として、ユーザに提示された画面に含まれる２以上の選択対象の中からユーザが選択した選択対象を示す入力（例えば、ハイパーリンクが付されたテキストのクリック等）を取得する。また、指示取得部１１０は、ユーザ端末２０に対する選択指示によらずに一部の対象を選択してもよい。例えば、指示取得部１１０は、履歴管理サーバ４６に記憶されたユーザの購入履歴を選択指示として取得し、直近で購入された対象（商品など）を選択してもよいし、検索サーバ３０またはユーザ端末２０に記憶されたユーザの検索履歴を選択指示として取得し、直近で検索された対象を選択してもよい。指示取得部１１０は、取得した選択指示を、例えば対象属性生成部１３０に供給してよい。
【００１８】
また、指示取得部１１０は、選択指示を入力したユーザを特定するために、ユーザを識別する個人識別情報（例えば、ログインＩＤ等）を別途取得してよい。指示取得部１１０は、取得した個人識別情報を、例えば個人属性取得部１２０に供給してよい。
【００１９】
個人属性取得部１２０は、複数の属性について個人が有する複数の属性値を含む個人属性データを取得する。例えば、個人属性取得部１２０は、指示取得部１１０から検索キー等の選択指示を入力したユーザの個人識別情報を取得し、当該個人識別情報を含む個人属性データを、複数の個人の個人属性データを格納した個人属性データベース５２から探索して取得する。これにより、個人属性取得部１２０は、選択指示を入力したユーザの個人属性データを取得する。また、個人属性取得部１２０は、購買履歴データベース４４に格納された複数のユーザの購買履歴等から、複数のユーザの個人属性データを生成して個人属性データベース５２に格納してよい。個人属性データの詳細については後述する。
【００２０】
対象属性生成部１３０は、複数の対象のそれぞれに対応して、対象属性データにおける複数の属性のそれぞれ毎に、各対象が有する複数の属性データを示す対象属性データを生成する。例えば、対象属性生成部１３０は、各対象に関連する複数の個人についての複数の個人属性データに基づいて、各対象の対象属性データを生成して対象属性データベース５４に格納してよい。ここで、「ある対象に関連する」とは、対象に関心を有すること、例えば対象を嗜好することである。一例として、ある個人が対象を購入、売却、使用および／またはレンタルを行う場合、ある個人が対象のブックマークおよび／または情報収集を行う場合、並びに、ある個人が対象に関するメッセージの送信・投稿等を行う場合などには、当該個人は「ある対象に関連する」と言える。
【００２１】
また、対象属性生成部１３０は、複数の対象の対象属性データを格納した対象属性データベース５４から、指示取得部１１０が取得した検索キー等の選択指示にマッチする対象の対象属性データを取得する。対象属性データの詳細については後述する。
【００２２】
推定部１４０は、一の個人の個人属性データにおける複数の属性のうち、少なくとも１つの属性に対する属性値が欠落している場合に、当該一の個人の個人属性データにおいて欠落している属性値を推定する。また、推定部１４０は、推定した属性値を、個人属性データベース５２に格納されている複数の個人属性データのうち、データの欠落している一の個人のデータ欠落属性に対応付けて格納する。例えば、基本属性データを収集するための登録フォーム又はリサーチ系データを収集するためのアンケート等の項目の一部が欠落し、当該項目に対応する属性の属性値が得られなかった場合、推定部１４０は、当該属性の属性値を他の属性の属性値から予測してよい。例えば、推定部１４０は、リサーチ系データにおいてあるユーザの運転免許の有無の情報が得られなかったとしても、購買履歴データに車の購入の情報が含まれていた場合は、高い確率（例えば９５％）で当該ユーザが運転免許を有していると推定することができる。
【００２３】
また、例えば、推定部１４０は、全ての属性の属性値のデータが得られている学習用データから確率推論アルゴリズムを生成し、当該確率推論アルゴリズムに基づいて欠落した属性値を予測してよい。個人属性取得部１２０は、確率推論アルゴリズムとしてベイジアンネットワーク、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト等の各種手法を用いてよい。また、推定部１４０は、属性値の欠落しているユーザの個人属性データの波形を重回帰分析によって算出することで、欠落した属性値を推定してもよい。
【００２４】
また、例えば、推定部１４０は、一部の属性について属性値が欠落している一の個人の個人属性データに対する類似度が基準類似度以上である対象の対象属性データに含まれる複数の属性の属性値のうち、当該一部の属性に対する属性値の分布に基づいて、欠落している属性値を推定してよい。このような推定の手法については詳細を後述する。
【００２５】
出力処理部１５０は、複数の対象のうち選択指示等により選択される各対象を、個人属性データと対象属性データを比較した比較結果、或いは、対象属性データ同士を比較した比較結果に基づいて優先付けして出力する。ここで、「選択指示により選択される各対象」は、選択指示で直接選択された対象であってもよい。例えば、出力処理部１５０は、複数の対象のうち検索キーにヒットする各対象を、比較結果に基づいて優先付けして出力する。また、「選択指示により選択される各対象」は、選択指示により選択された対象から派生する別の対象であってもよい。例えば、出力処理部１５０は、選択指示により選択された対象に応じてユーザに提示されるべき次の画面に含める各対象を、比較結果に基づいて優先付けして出力してもよい。出力処理部１５０は、対象適合度算出部１５２、選択部１５３、属性比較部１５４、類似度算出部１５５および推奨処理部１５６を含む。
【００２６】
対象適合度算出部１５２は、選択指示と当該選択指示により選択した対象との適合度を表す対象適合度を算出する。例えば、対象適合度算出部１５２は、検索キーの少なくとも一部に適合する対象の検索を検索サーバ３０にリクエストし、検索サーバ３０から１又は複数の対象を含む検索結果を受け取り、受け取った各対象の検索キーに対する適合度を算出する。対象適合度算出部１５２は、算出した各対象の対象適合度を、例えば推奨処理部１５６に供給してよい。
【００２７】
選択部１５３は、ある一の対象の対象属性データと一の個人の個人属性データとの類似度が属性比較部１５４および類似度算出部１５５で算出される場合に、比較されるべき属性を選択する。例えば、選択部１５３は、複数の属性のうち、一の対象に対する関連の有無に与える影響度が基準以上の属性を選択する。また、選択部１５３は、ある一の対象の対象属性データと、他の対象の対象属性データとの類似度が属性比較部１５４および類似度算出部１５５で算出される場合に、比較されるべき属性を選択する。例えば、選択部１５３は、複数の属性のうち、一の対象に対する関連の有無に与える影響度が基準以上の属性と、他の対象に対する関連の有無に与える影響度が基準以上の属性とを選択する。選択部１５３は、属性の選択結果を、例えば属性比較部１５４に供給してよい。
【００２８】
ここで、ある属性がある対象に対する関連の有無に与える影響度とは、対象に関連する複数の個人と、対象に関連しない複数の個人との間で、個人属性データの当該属性の属性値の分布の態様が相違する度合いである。分布の態様としては、例えば、平均、分散、歪度、尖度等またはその組み合わせを用いることができる。
【００２９】
具体例を挙げて説明すると、例えば対象が「化粧品」である場合には、「化粧品」に関連する個人（例えば、購入者）の集合には、女性が多く含まれる。そのため、「化粧品」に関連する複数の個人と、関連しない複数の個人との間では「性別」（ユーザが女性である統計上の確率）の属性値の分布についての相違度合いが大きい。つまり、属性「性別」が対象「化粧品」に対する関連の有無に対して与える影響度が大きい。このような場合には、属性「性別」は、対象「化粧品」と一の個人との類似度、或いは、対象「化粧品」と別の対象との類似度の算出のために比較されるべき属性として選択される。これにより、対象「化粧品」に対する関連の有無に対して与える影響度の大きい属性、つまり、「化粧品」の対象属性データにおいて特徴的な分布を有する属性で比較が行われる。そのため、類似度の信頼性が向上する。
【００３０】
また、例えば対象が「傘」である場合には、「傘」に関連する個人（例えば、購入者）の集合には、性別の偏りがない。そのため、「傘」に関連する複数の個人と、関連しない複数の個人との間で「性別」の属性値の分布についての相違度合いが小さい。つまり、属性「性別」が対象「傘」に対する関連の有無に対して与える影響度が小さい。このような場合、属性「性別」は、対象「傘」に対する関連の有無に与える影響度が大きい属性としては選択されない。従って、対象「傘」と一の個人との類似度の算出を行うときには、属性「性別」は、比較されるべき属性としては選択されない。また、対象「傘」と別の対象との類似度の算出を行うときには、当該別の対象に対する関連の有無に与える影響度が大きい属性として「性別」が選択されない限り、属性「性別」は、比較されるべき属性としては選択されない。これにより、対象「傘」に対する関連の有無に対して与える影響度の小さい属性、つまり、「傘」の対象属性データにおいて特徴的な分布を有しない属性で比較が行われることが防止される。そのため、類似度の信頼性が向上する。
【００３１】
属性比較部１５４は、ある一の対象の対象属性データと一の個人の個人属性データとの類似度が類似度算出部１５５で算出される場合に、一の対象の対象属性データと、一の個人の個人属性データとを、複数の属性のそれぞれ毎に比較する。例えば、属性比較部１５４は、複数の属性のうち選択部１５３が選択した属性毎に、一の対象の対象属性データと、一の個人の個人属性データとを比較して、比較結果を類似度算出部１５５に供給する。
【００３２】
また、属性比較部１５４は、ある一の対象の対象属性データと、他の対象の対象属性データとの類似度が類似度算出部１５５で算出される場合に、一の対象の対象属性データと、他の対象の対象属性データとを、複数の属性のそれぞれ毎に比較する。例えば、属性比較部１５４は、複数の属性のうち選択部１５３が選択した属性毎に、一の対象の対象属性データと、他の対象の対象属性データとを比較して、比較結果を類似度算出部１５５に供給する。一例として、属性比較部１５４は、一の対象に対する関連の有無に対して与える影響度が基準以上の属性および他の対象に対する関連の有無に対して与える影響度が基準以上の属性のそれぞれについて、一の対象の対象属性データと他の対象の対象属性データとを比較する。
【００３３】
類似度算出部１５５は、一の対象の対象属性データと、一の個人の個人属性データとについての属性比較部１５４による比較結果に基づいて、一の対象と一の個人との類似度を算出する。例えば、類似度算出部１５５は、ユーザ端末２０を操作したユーザの個人属性データと、対象適合度算出部１５２が検索サーバ３０から受け取った検索結果に含まれる各対象の対象属性データとの類似度を算出する。また、類似度算出部１５５は、一の対象の対象属性データと、他の対象の対象属性データとについての属性比較部１５４による比較結果に基づいて、一の対象と、他の対象との類似度を算出する。例えば、類似度算出部１５５は、ユーザがユーザ端末２０のブラウザ上で表示させた対象の対象属性データと、別の対象の対象属性データとの類似度を算出する。類似度算出部１５５は、算出した類似度を、推奨処理部１５６に供給してよい。
【００３４】
推奨処理部１５６は、一の対象、例えば一の商品またはサービスについての対象属性データと、ユーザの個人属性データとに基づいて、一の対象をユーザに対して推奨するか否かを判定し、推奨すると判定した対象を出力する。例えば、推奨処理部１５６は、類似度算出部１５５により算出された類似度に基づいて、複数の対象の中から一部の対象を推奨すると判定して選択し、優先付けして出力する。
【００３５】
また、推奨処理部１５６は、一の対象についての対象属性データと、他の対象についての属性データとに基づいて、一の対象をユーザに対して推奨するか否かを判定し、推奨すると判定した対象を出力する。例えば、推奨処理部１５６は、類似度算出部１５５により算出された類似度等に基づいて、複数の対象の中から一部の対象を推奨すると判定して選択し、優先付けして出力する。一例として、推奨処理部１５６は、選択指示として検索キーが用いられた場合には、当該選択指示により選択した複数の対象を、対象適合度算出部１５２により算出された対象適合度と、類似度算出部１５５により算出された類似度とに基づいて順位づけし、対象適合度および類似度が総合的に最も高い対象から先に表示されるように、選択指示を入力したユーザ端末２０に出力結果を供給する。
【００３６】
なお、推奨処理部１５６は、ユーザ端末２０の表示画面に対象の広告を出力させてもよいし、ユーザに対して対象についての特典を含むダイレクトメール等を送信してもよい。これらの少なくとも一方を行うことによって推奨処理部１５６は対象（例えば商品またはサービス）をユーザにレコメンドする。
【００３７】
このように本実施形態の装置１００は、複数の属性について個人が有する複数の属性値を含む個人属性データを取得して、ある対象に関連する複数の個人の個人属性データにおける属性毎の属性値の分布に基づいて、当該対象の対象属性データにおける属性それぞれの属性データを生成する。そして、一の対象の対象属性データと、一の個人の個人属性データおよび他の対象の対象属性データの少なくとも一方とを属性毎に比較し、比較結果に基づいて類似度を算出する。これにより、一の個人または他の対象に対して類似度の高い一の対象を出力することができる。従って、より適切な対象を出力することができる。
【００３８】
なお、システム１０の各要素は、複数が組み合わせて１つの要素が構成されてよい。例えば、個人属性データベース５２と対象属性データベース５４は単一のデータベースにより実現されてもよい。また、装置１００は、装置１００以外の要素（例えば、個人属性データベース５２）を含んでもよく、または装置１００内の要素（例えば、個人属性取得部１２０）を外部のサーバ装置等により実装してもよい。
【００３９】
図２は、本実施形態における個人属性データの一例を示す。図示するように、個人属性データは、複数の属性について各個人が有する複数の属性値を含み、グラフ上の波形として表現される。図２は、実線で表される個人１の個人属性データ、および、破線で表される個人２の個人属性データを示す。例えば、個人１の属性ｘ１（結婚）は１００％であり、属性ｘ２（子供）は５９％である。これは個人１が既婚者である統計上の確率が１００％（即ち、確実に既婚者）であり、個人１が子供を有する確率が６０％と推定されることを意味してよい。また、例えば、個人１の属性ｘ３（運転）は４８％であり、属性ｘ４（喫煙）は２０％である。これは個人１の運転に対する嗜好度合が０−１００のスケールで４８程度（例えば、月に２回程度の運転頻度）であり、個人１の喫煙に対する嗜好度合が０−１００のスケールで２０程度（例えば、月に１箱程度の喫煙量）であることを意味する。
【００４０】
装置１００は、個人１のＮ個の属性の属性値を特定することで、図２に示すような波形を形成する個人１の個人属性データを生成する。このように装置１００は複数の個人ごとの個人属性データを生成する。装置１００は、個人属性データを個人ごとに生成することに加えて／代えて、同一集団又は類似集団に属する複数の個人を表す個人属性データ（例えば、特定の世帯に属する家族全員の個人属性データまたは特定の団体のメンバー全員に対応する個人属性データ等）を生成してもよい。
【００４１】
図３は、本実施形態における対象属性データの一例を示す。対象属性データは、各対象に関連する複数の個人の個人属性データに基づいて生成され、各対象１を選択した個人の各属性の属性値の分布を含んで良い。例えば、図３は、１個の商品である対象１を購入した複数の個人の個人属性データに基づいて生成された対象属性データを示す。図示するように、対象１を購入した複数の個人のうち属性ｘ１の属性値が９０％以上の個人の分布割合が１０％であり、属性値が８０％以上９０％未満の個人の分布割合が５％であり、属性値が７０％以上８０％未満の個人の分布割合が０％であり、…属性値が０％以上１０％未満の個人の分布割合が５％であることを示す。また、対象１を購入した複数の個人では、属性ｘ１の属性値のうち、最も出現頻度の大きい分布の区分が３０％以上４０％未満であり、最大頻度の属性値、つまり最頻値がこの範囲内の値（例えば、範囲内の中央値である３５％）であることを示す。また、対象１を購入した複数の個人の属性ｘ１の属性値の平均は４１％である。このように対象属性データは、当該対象に関連する個人の各属性値の分布データとして表される。なお、対象属性データは、対象に関連する個人の分布割合（％）ではなく、対象に関連する個人の集計数で表されてもよい。
【００４２】
図４は、本実施形態に係る装置１００の第１の処理フローを示す。装置１００は、Ｓ１１０〜Ｓ１５０の処理を実行することにより、個人属性データおよび対象属性データを生成する。
【００４３】
まず、個人属性取得部１２０は、複数の個人についての基本属性データを取得する（Ｓ１１０）。例えば、個人属性取得部１２０は、店舗端末４０から複数の個人が会員登録時等において各店舗に提供した各個人の基本的な属性情報（一例として、年齢、性別、住所、居住エリア、職業、既婚・未婚の別、及び／又は、通勤通学エリア等）を、各個人の個人識別情報と紐づけて基本属性データとして取得する。なお、個人属性取得部１２０は、店舗端末４０に加えて／代えて、ユーザ端末２０を介してユーザから直接基本属性データを取得してもよい。
【００４４】
次に、個人属性取得部１２０は、複数の個人についての購買履歴データを取得する（Ｓ１２０）。例えば、個人属性取得部１２０は、履歴管理サーバ４６から個人識別情報が紐づけられた複数の個人の購買履歴（購買商品／サービスの名称、購買商品／サービスのカテゴリ、購買商品／サービスの特徴、購買商品／サービスの金額／価格帯、購買の日時、購買場所／店舗、及び／又は、決済手段等）を取得する。個人属性取得部１２０は、購買履歴に加えて／代えて、インターネット等の通信ネットワーク上での各個人の行動履歴を取得してよい。例えば、個人属性取得部１２０は、行動履歴として各個人がアクセスしたウェブサイトの名称、ウェブサイトのカテゴリ、推定滞在時間、回遊行動様式等を取得してよい。
【００４５】
次に、個人属性取得部１２０は、複数の個人についてのリサーチ系データを取得する（Ｓ１３０）。例えば、個人属性取得部１２０は、複数の個人から得られたアンケート回答結果（一例として、既婚・未婚の別、子供の有無、住居の態様、収入、運転免許の有無、信用状態、趣味嗜好、行動様式、高級志向性、価格志向性、伝統志向性、及び／又は、革新志向性等）を個人識別情報と紐づけてリサーチ系データとして取得してよい。リサーチ系データは、基本属性データと少なくとも一部の情報が重複するものであってもよい。
【００４６】
次に、個人属性取得部１２０は、個人属性データを生成する（Ｓ１４０）。個人属性取得部１２０は、取得した基本属性データ、購買履歴データ、行動履歴データ、リサーチ系データの少なくとも１つ以上に基づいて、複数の個人について各属性の属性値を割り当てる。例えば、個人属性取得部１２０は、基本属性データが既婚であることを示す場合、結婚の有無に関する属性ｘ１の属性値に１００％を割り当ててよい。また、例えば、リサーチ系データに含まれる高級志向性の値０〜１０のうち５であれば、高級志向性を示す属性ｘＮの属性値に５０％を割り当ててよい。
【００４７】
ここで、個人属性取得部１２０は各個人について生成した個人属性データを個人識別情報と紐づけて個人属性データベース５２に格納する。
【００４８】
次に、対象属性生成部１３０は、ある対象に関連する複数の個人についての複数の個人属性データにおける、複数の属性のそれぞれ毎の分布に基づいて、当該対象の対象属性データにおける複数の属性のそれぞれの属性データを生成する（Ｓ１５０）。例えば、対象が商品またはサービスである場合には、対象属性生成部１３０は、複数の対象について、各対象に対する購入、売却、使用、レンタル、ブックマーク、情報収集、または、対象に関するメッセージの送信・投稿等を行った複数の個人の個人識別情報を履歴管理サーバ４６から取得する。その後、対象属性生成部１３０は、取得した個人識別情報に対応する個人属性データを個人属性データベース５２から取得し、各属性の属性値を集計して、各属性の属性値の分布を作成する。そして、対象属性生成部１３０は、複数の属性のそれぞれ毎の属性値の分布に基づいて、各属性の属性値の分布そのもの、および／または、分布を表す数値を当該対象についての対象属性データとして生成する。
【００４９】
例えば、対象属性生成部１３０は、複数の個人属性データを複数の属性のそれぞれ毎に平均した結果に基づいて、各対象の対象属性データにおける各属性の属性データを生成する。これにより、対象属性生成部１３０は、図３の平均の行に示すように、当該対象に関連する個人の属性値の平均値を各属性の属性値として含む対象属性データを生成する。また、対象属性生成部１３０は、平均に加えて、対象属性データの各属性の分布に関する数値（分散、偏差、尖度、歪度、分布形の種類、ＫＬＤ、又はＪＳＤ等）を対象属性データの少なくとも一部として算出してよい。
【００５０】
また、例えば、対象属性生成部１３０は、属性値が取り得る値の範囲を等間隔の区間に分割し、区間ごとに人数を集計する。これにより、対象属性生成部１３０は、図３で枠線内に示すように、対象に関連する複数の個人の個人属性データにおける属性値の分布そのものを表す対象属性データを生成する。
【００５１】
このような動作により、対象属性生成部１３０は、平均値等の一個の属性値ではなく、属性値の分布自体、いわば各属性の特徴を表す対象属性データを生成することができ、より正確に各対象の各属性の状態を対象属性データに反映することができる。
【００５２】
このように装置１００は、Ｓ１１０〜Ｓ１５０の処理により個人属性データおよび対象属性データを生成する。ここで、装置１００は、指示取得部１１０がユーザから選択指示を取得する前にあらかじめＳ１１０〜Ｓ１５０の処理の全部又は一部を実行してよく、又は、指示取得部１１０がユーザから選択指示を取得する度にＳ１１０〜Ｓ１５０の処理の全部又は一部を実行してよい。
【００５３】
なお、装置１００は、必要に応じてＳ１１０〜Ｓ１３０の処理のいずれかを省いてもよい。例えば、装置１００は、個人属性データの生成にリサーチ系データが必要ない場合、Ｓ１３０の処理を省略してよい。また、個人属性データおよび対象属性データの生成に必要な処理があれば適宜実行することができる。例えば、装置１００は、特許文献１に記載した手法を用いて個人属性データおよび対象属性データを生成することができる。
【００５４】
図５は、個人属性データおよび対象属性データの一例を示す。図５は、装置１００は、第１の処理フローにより、個人１の個人属性データの波形と、対象１および対象２の対象属性データの波形とを生成した場合の例を示す。本図において、対象１および対象２の対象属性データの波形は、各対象に関連する個人の個人属性データの各属性の属性値の平均から形成されている。波形間の距離および形状の類似度は、個人および対象、又は、複数の対象同士の親和性を表す。例えば、図５では、対象２の波形よりも対象１の波形の方が個人１の波形に近く、個人１が対象２よりも対象１に関連する可能性が高いことを示している。
【００５５】
図６は、個人属性データおよび対象属性データの別の一例を示す。図６は、装置１００は、第１の処理フローにより、個人１の個人属性データの波形および対象１の対象属性データの分布を生成した場合を示す。斜線のハッチングで示した対象属性データの分布は図３及び図５における対象１と対応する。斜線の密度は対象属性データの分布割合に対応する。点線で示す個人１の個人属性データおよび実線で示す対象１の対象属性データは図５で示したものと同一である。
【００５６】
個人属性データの波形に対応する対象属性データの各属性上の分布割合は、個人および対象の近似度を表す。装置１００は、対象属性データを分布で表すことにより、個人との親和性をより厳密に評価することができる。例えば、属性ｘ３における対象１の対象属性データの属性値と個人１の個人属性データの属性値の近似度を分布を考慮せずに平均により評価すると、図６の点線グラフと実線グラフで示されるように両者は比較的近似するものとして評価される。
【００５７】
しかし、属性ｘ３における対象属性データの分布は、個人属性データのグラフが通る付近の値（５０％前後）で周囲の領域と比較して疎となっており、実際には個人１と対象１の属性ｘ３の属性値はあまり近似していない可能性が高い。例えば、個人１は運転を中程度の頻度で行う個人（例えば月に２回）であるのに対し、対象１に関連する個人の集団は高い頻度で運転する個人（例えば、毎日）と運転頻度が低い個人（例えば、２月に１回）とで構成されるので、両者は性質が異なる可能性が高い。本実施形態の装置１００は、対象属性データを分布として扱うので、個人と対象の類似度、および、対象同士の類似度をより高い精度で推定することができる。
【００５８】
図７は、本実施形態に係る装置１００の第２の処理フローを示す。装置１００は、一の個人の個人属性データにおける一の属性に対する属性値が欠落している場合に、Ｓ２１０〜Ｓ２９０の処理を実行することにより、当該一の個人の個人属性データにおける一の属性の属性値を推定する。なお、当該第２の処理フローは、第１の処理フローが行われ、生成された個人属性データに欠落があったときに実行されてよい。
【００５９】
まず、推定部１４０は、ユーザの個人属性データを取得する（Ｓ２１０）。例えば、指示取得部１１０が、ネットワーク２２を介して、ユーザ端末２０にログイン画面を供給し、ログイン画面上でユーザに個人識別情報（例えば、ログインＩＤ、会員ＩＤ、氏名、又は、メールアドレス等）を入力させることによりユーザ端末２０を操作するユーザの個人識別情報を取得する。そして、個人属性取得部１２０は、指示取得部１１０からユーザの個人識別情報を受け取り、当該個人識別情報に紐づけられた個人属性データを個人属性データベース５２から取得することにより、ユーザ端末２０を操作するユーザの個人属性データを取得する。個人属性取得部１２０は、取得した個人属性データを出力処理部１５０の属性比較部１５４に供給する。なお、第１の処理フローで作成された個人属性データを個人属性取得部１２０から推定部１４０が取得している場合には、Ｓ２１０の処理は行わなくてよい。ここで、本処理フローにおいては、取得した個人属性データにおける一の属性に対する属性値が欠落している。
【００６０】
次に、対象属性生成部１３０は、複数の対象の対象属性データを取得する（Ｓ２４０）。例えば、対象属性生成部１３０は、対象属性データベース５４に格納された全ての対象の対象属性データを取得する。対象属性生成部１３０は、取得した対象属性データを出力処理部１５０の選択部１５３および属性比較部１５４に供給する。なお、第１の処理フローで作成された対象属性データを対象属性生成部１３０が保持している場合には、Ｓ２４０の処理は行わなくてよい。
【００６１】
次に、選択部１５３は、ある一の対象の対象属性データと一の個人の個人属性データとの類似度の算出おいて比較されるべき属性を選択する（Ｓ２５２）。すなわち、選択部１５３は、個人属性データにおける複数の属性のうち、対象に対する関連の有無に与える影響度が基準以上の属性を選択し、選択結果を属性比較部１５４に出力する。例えば、選択部１５３は、対象属性データを取得した対象ごとに、対象に対する関連の有無に与える影響度が基準以上の属性を検出し、検出された属性をそれぞれ選択して出力してよい。一例として、選択部１５３は、一の対象に関連する複数の個人の個人属性データの集合と、当該一の対象に関連しない複数の個人の個人属性データの集合との間で、属性ごとに、属性値の分布態様（平均、分散、歪度、尖度等またはその組み合わせ）を算出し、分布態様の相違度合いが基準以上の属性を選択してよい。分布態様の相違度合い（影響度）の基準としては、複数の属性について算出された複数の分布態様の集合での、既定のパーセンタイル順位を用いてもよいし、固定値を用いてもよい。
【００６２】
次に、Ｓ２１０で取得したユーザの個人属性データおよびＳ２４０で取得した各対象の対象属性データを、属性毎に属性比較部１５４が比較し（Ｓ２５４）、比較結果に基づいて、ユーザと各対象との類似度を類似度算出部１５５が算出する（Ｓ２６０）。例えば、属性比較部１５４は、Ｓ２５２で選択された属性毎に、対象属性データを比較してよい。ここでは、類似度算出部１５５は、０〜１のスケールで類似度を算出するものとする。
【００６３】
ここで、Ｓ２５４およびＳ２６０に関し、まず、（１）対象属性データの波形を用いて比較を行う場合の類似度の算出方法について説明する。
【００６４】
この場合には、Ｓ２５４で属性比較部１５４はユーザの個人属性データの波形および各対象の対象属性データの波形（あわせて「両波形」ともいう）を比較することで、両波形の差異を算出する。例えば、属性比較部１５４は、両波形の比較により両波形の距離を算出してよい。一例として、属性比較部１５４は、個人属性データの各属性の属性値と、対象属性データの対応する属性の属性値（平均値）を比較して差分を算出してよい。そして、Ｓ２６０で類似度算出部１５５は、全ての属性のうち、算出結果が予め定められた閾値に収まっている属性の割合により類似度を算出する。一例として、Ｎ＝１００個の属性のうち５０個の属性の属性値の差分が閾値１０％に収まっている場合は、０．５０を類似度として算出する。
【００６５】
また、例えば、Ｓ２５４で属性比較部１５４は両波形の比較により両波形の線分角度の近さを算出する。例えば、属性比較部１５４は、個人属性データにおける隣接する２個の属性の線分角度（例えば、個人属性データの属性ｘ１の属性値と属性ｘ２の属性値によりグラフ上で構成される線分の角度）と、対象属性データにおける対応する属性の線分角度（例えば、対象属性データの属性ｘ１の属性値と属性ｘ２の属性値によりグラフ上で構成される線分）との差を算出してよい。そして、Ｓ２６０で類似度算出部１５５は、全ての属性のうち、算出結果が予め定められた閾値に収まっている属性の割合により類似度を算出する。具体的には、Ｎ＝１００個の属性から９９個の隣接区間が形成され、そのうちの５０個の区間における線分角度の差分が閾値１０度に収まっている場合は、約０．５１を類似度として算出する。
【００６６】
類似度算出部１５５は、両波形の距離および両波形の線分角度の近さの両方に基づいて類似度を算出してもよい。例えば、類似度算出部１５５は、両波形の距離および両波形の線分角度の近さの平均または重みづけ平均を類似度として算出してもよい。このように、（１）において属性比較部１５４および類似度算出部１５５は、対象属性データを平均化された波形として表し、対象属性データの波形と個人属性データの位置および形状の近似度により類似度を算出する。
【００６７】
次に、Ｓ２５４およびＳ２６０に関し、（２）対象属性データの複数の属性の分布データを用いて比較を行う場合の類似度の算出方法について説明する。
【００６８】
この場合には、Ｓ２５４で属性比較部１５４は、個人属性データの波形と、対象属性データの複数の属性の分布との比較により、両者の差異を算出する。すなわち、属性比較部１５４は、対象属性データの複数の属性の分布データを取得し、各属性について、個人属性データの属性値を含む所定の区間の対象属性データの分布割合を算出し、これを各属性の近似度（差異）とする。一例として、個人属性データの属性ｘ１の属性値が１００％（図２の個人１に対応）であり、対象属性データの属性ｘ１の９０％以上の区間（１００％を含む）の分布割合が１０％（図３に示す分布に対応）である場合、属性比較部１５４は、属性ｘ１の近似度を０．１（１０％）と算出してよい。
【００６９】
そして、Ｓ２６０で類似度算出部１５５は、複数の属性の近似度の平均または重みづけ平均等を算出し、個人属性データと対象属性データとの類似度とする。これにより、対象属性データの分布における各区間の分布割合（頻度値）のうち、個人属性データの属性値に対応する区間の分布割合が大きいほど、類似度が高く算出される。このように、（２）において類似度算出部１５５は、対象属性データの分布自体を用い、対象属性データの分布割合と個人属性データの属性値により類似度を算出する。
【００７０】
次に、Ｓ２５４およびＳ２６０に関し、（３）対象属性データにおける複数の属性のそれぞれについての分布パラメータを用いて比較を行う場合の類似度の算出方法について説明する。ここで、分布パラメータとは、例えば平均、分散、歪度、尖度、最頻値、分布の種類等またはその組み合わせである。
【００７１】
この場合には、Ｓ２５４で属性比較部１５４は、分布パラメータを用いて、一の対象の対象属性データと、一の個人の個人属性データとを比較して、両者の差異を算出する。例えば、（１）と同様に、属性比較部１５４は、個人属性データの各属性の属性値と、対象属性データの対応する属性の属性値（平均値）とを比較して差分を算出する。そして、Ｓ２６０で類似度算出部１５５は、全ての属性のうち、算出結果が予め定められた閾値に収まっている属性の割合により類似度を算出する。なお、属性比較部１５４は、対象属性データの各属性の属性値（平均値）を用いる代わりに、対象属性データの各属性の属性値の最頻値を用いてもよい。
【００７２】
また、Ｓ２５４で属性比較部１５４は、分布パラメータ自体を比較に用いることに代えて、属性毎に分布パラメータから元の分布を生成し、（２）と同様の手法によって差異（近似度）を算出してもよい。そして、Ｓ２６０で類似度算出部１５５は、複数の属性の近似度の平均または重みづけ平均等を算出し、個人属性データと対象属性データとの類似度とする。これにより、対象属性データの分布における各区間の分布割合（頻度値）のうち、個人属性データの属性値に対応する区間の分布割合が大きいほど、類似度が高く算出される。このように、（３）において属性比較部１５４および類似度算出部１５５は、分布パラメータを用いることにより、（１）または（２）と同様にして類似度を算出する。
【００７３】
ここで、類似度算出部１５５は、例えば（１）〜（３）の各手法の算出結果に対し平均または重みづけ平均等を用いて類似度を算出してもよい。類似度算出部１５５は、算出した類似度を推奨処理部１５６に供給する。
【００７４】
次に、推定部１４０は、複数の対象についての対象属性データの中から、ユーザの個人属性データに対する類似度が基準類似度以上である対象の対象属性データを抽出する（Ｓ２７０）。例えば、推奨処理部１５６は、基準類似度以上の対象属性データのうち、類似度の高い少なくとも１つの対象属性データを抽出する。基準類似度としては、類似度算出部１５５によって複数の対象について算出された複数の類似度を用いて算出された値（例えば平均値、中央値、または、既定のパーセンタイル順位に対応する値）を用いてもよいし、固定値を用いてもよい。
【００７５】
次に、推定部１４０は、抽出した対象属性データに含まれる複数の属性の属性値のうち、データの欠落している属性、つまりデータ欠落属性に対する属性値の分布を、対象属性データベース５４等から取得する（Ｓ２８０）。
【００７６】
そして、推定部１４０は、取得した属性値の分布に基づいて、ユーザの個人属性データに含まれるデータ欠落属性の属性値を推定する（Ｓ２９０）。例えば、推定部１４０は、取得した属性値の分布から属性値の平均値または最頻値を算出し、ユーザの個人属性データにおけるデータ欠落属性の属性値を、算出した平均値または最頻値と推定する。この場合、一例として、推定部１４０は、取得した属性値の分布において、データ欠落属性が一の属性値（例えば最頻値）となる確率が基準確率以上である場合に、データの欠落しているユーザの個人属性データにおけるデータ欠落属性の属性値を当該一の属性値と推定してよい。
【００７７】
このような確率を算出するには、まず推定部１４０は、データ欠落属性に対する属性値の分布を取得し、その近似波形を重回帰分析によって算出する。次に推定部１４０は、属性値の値が取り得る全範囲において近似波形を積分することで、近似波形と、属性値の座標軸とで囲まれる全領域の面積を算出する。また、推定部１４０は、属性値の最頻値、つまり、欠落したと推定され得る属性値、を中央に含む既定幅の区間において近似波形を積分することで、当該区間内において近似波形と属性値の座標軸とで囲まれる領域の面積を算出する。そして、推定部１４０は、前者の面積に対する後者の面積の割合が基準確率、例えば２０％等の固定値以上である場合に、分布が最大となるときの属性値を、欠落した属性値として推定する。
【００７８】
また、推定部１４０は、推定した属性値を、個人属性データベース５２に格納されている複数の個人属性データのうち、データの欠落しているユーザのデータ欠落属性に対応付けて格納する。
【００７９】
ここで、推定部１４０は、ユーザの個人属性データに対する類似度が基準類似度以上である対象の対象属性データに含まれる、データ欠落属性に対する属性値の分布の分散が基準値以下であることを条件として、データ欠落属性の属性値を推定してもよい。これにより、属性値の分布の分散が大きく、一つの属性値をデータ欠落属性に対する属性値として推定することが難しい場合に、信頼性の低い推定が行われてしまうのを防止することができる。分散についての基準値としては、固定値を用いてよい。
【００８０】
また、推定部１４０は、データ欠落属性がある対象に対する関連の有無に対して与える影響度に基づいて、データ欠落属性の属性値を推定するか否かを決定してもよい。例えば、推定部１４０は、ユーザの個人属性データに対する類似度が基準類似度以上である対象に対してデータ欠落属性が与える影響度が基準影響度よりも小さい場合には、属性値の推定を行わないと決定してよい。
【００８１】
一例として、データ欠落属性が「性別」（ユーザが女性である統計上の確率）であり、データの欠落したユーザに対する類似度が基準類似度以上である対象が「化粧品」である場合には、上述のように「性別」が対象「化粧品」に対する関連の有無に対して与える影響度が大きいため、推定部１４０は推定を行ってよい。
【００８２】
一方、例えばデータ欠落属性が「性別」であり、データの欠落したユーザに対する類似度が基準類似度以上である対象が「傘」である場合には、上述のように、「性別」が対象「傘」に対する関連の有無に対して与える影響度が小さいため、推定部１４０は推定を行わなくてよい。これにより、信頼性の低い推定が行われてしまうのを防止することができる。
【００８３】
このように本実施形態の装置１００は、Ｓ２１０〜Ｓ２９０のフローを実行することにより、ユーザの個人属性データに対する類似度が基準類似度以上である対象の対象属性データに含まれる複数の属性の属性値のうち、データ欠落属性に対する属性値の分布に基づいて、欠落している属性値を推定することができる。
【００８４】
図８は、図６と同様の個人属性データおよび対象属性データを示す。ただし、この図に示す個人１の個人属性データでは、説明の便宜上、属性ＸＮ−１に対する属性値が欠落した状態となっている。
【００８５】
例えば、Ｓ２７０で個人１の個人属性データに対して類似度が最も高い対象の対象属性データとして、対象１の対象属性データが抽出されると、この対象属性データにおける属性ＸＮ−１の属性値の最頻値「５５％」が個人１の個人属性データにおける属性ＸＮ−１が一の属性値として推定される。
【００８６】
図９は、対象１および対象３に係る属性の分布の近似波形を示す。ここでは、対象１の属性ＸＮ−１の分布および対象３の属性ＸＮ−１の分布の近似波形を示している。また、対象１の属性値の最頻値「５５％」を中央に含む既定幅「５５±δ」の区間と、対象３の属性値の最頻値「２５％」を中央に含む既定幅「２５±δ」の区間とを斜線のハッチングで示している。δの値としては、例えば０．１〜５の範囲内の値が用いられる。
【００８７】
波形および横軸で囲まれる全領域の面積に対する、ハッチングされた領域の面積は、対象１では２０％以上であるのに対し、対象３では２０％未満となっている。このような場合に、個人１の個人属性データに対して対象１の対象属性データの類似度が最も高い場合には、推定部１４０は属性値を５５％として推定する。一方、個人１の個人属性データに対して対象３の対象属性データの類似度が最も高い場合には、推定部１４０は属性値を推定しない。
【００８８】
図１０は、本実施形態に係る装置１００の第３の処理フローを示す。装置１００は、Ｓ３１０〜Ｓ３８０の処理を実行することにより、複数の対象のうち、ユーザの個人属性データに類似する対象属性データを有する対象を出力する。ここでは、ユーザ端末２０でブラウザが起動された場合に第３の処理フローが実行されることとして説明するが、他のタイミングで実行されることとしても良い。
【００８９】
まず、個人属性取得部１２０は、ユーザ端末２０を操作する個人属性データを取得する（Ｓ３１０）。例えば、個人属性取得部１２０は、Ｓ２１０と同様の処理により個人属性データを取得してよい。
【００９０】
次に、対象属性生成部１３０は、複数の対象の対象属性データを取得する（Ｓ３４０）。例えば、対象属性生成部１３０は、対象属性データベース５４に格納された全ての対象の対象属性データを取得する。対象属性生成部１３０は、取得した対象属性データを出力処理部１５０の選択部１５３および属性比較部１５４に供給する。
【００９１】
次に、選択部１５３は、ある一の対象の対象属性データと一の個人の個人属性データとの類似度の算出おいて比較されるべき属性を選択する（Ｓ３５２）。すなわち、選択部１５３は、個人属性データにおける複数の属性のうち、対象に対する関連の有無に与える影響度が基準以上の属性を選択し、選択結果を属性比較部１５４に出力する。例えば、選択部１５３は、Ｓ２５２と同様の処理により属性を選択してよい。
【００９２】
次に、Ｓ３１０で取得したユーザの個人属性データおよびＳ３４０で取得した各対象の対象属性データを、Ｓ３５２で選択された属性毎に属性比較部１５４が比較し（Ｓ３５４）、比較結果に基づいて、ユーザと各対象との類似度を類似度算出部１５５が算出する（Ｓ３６０）。例えば、属性比較部１５４および類似度算出部１５５は、Ｓ２５４、Ｓ２６０と同様の処理により比較を行って類似度を算出してよい。そして、類似度算出部１５５は、算出した類似度を推奨処理部１５６に供給する。
【００９３】
次に、推奨処理部１５６は、複数の対象の中から類似度に基づいて、一部の対象を選択し優先付けする（Ｓ３７０）。例えば、推奨処理部１５６は、Ｓ３３０の検索でヒットした複数の対象について、Ｓ３６０で算出した類似度の大きさに応じて対象を順位づける。そして、推奨処理部１５６は、高い順位の対象（すなわち合計値が大きい対象）により高い優先度を割り当てる。
【００９４】
次に、推奨処理部１５６は、優先度に応じて複数の対象の全部又は一部を出力する（Ｓ３８０）。例えば、推奨処理部１５６は、ユーザ端末２０に優先度が大きい順番に対象を上から並べた検索結果を生成し、ユーザに推奨すると判定した上位の対象をユーザ端末２０に供給する。また、推奨処理部１５６は、優先度に応じた強調処理を実行して、複数の対象を出力してよい。例えば、推奨処理部１５６は、優先度に応じて各対象の表示の大きさ（フォント又は画像の大きさ等）、または、表示の修飾（フォントの太字化、下線付与、又は色の変更等）を変更してよい。
【００９５】
このように本実施形態の装置１００は、Ｓ３１０〜Ｓ３８０のフローを実行することにより、ユーザの個人属性データに対して類似度が高い対象属性データを有する対象を、出力することができる。従って、より適切な対象を出力することができる。
【００９６】
図１１は、装置１００の出力の一例を示す。例えば、ユーザ端末２０でブラウザが起動されると、ユーザの個人属性データに類似する１つの対象「ＡＢショッピングセンター」がブラウザ上に出力される。
【００９７】
図１２は、本実施形態に係る装置１００の第４の処理フローを示す。装置１００は、Ｓ４１０〜Ｓ４８０の処理を実行することにより、複数の対象のうち、出力されている対象に類似する対象属性データを有する対象を出力する。ここでは、ユーザ端末２０でブラウザが操作された場合に第４の処理フローが実行されることとして説明するが、他のタイミングで実行されることとしても良い。
【００９８】
まず、ユーザのブラウザの操作に応じて、出力処理部１５０が一の対象をブラウザ上に出力する（Ｓ４１０）。例えば、出力処理部１５０は、Ｓ３８０の処理で出力された対象を改めて出力してよい。また、出力処理部１５０は、指示取得部１１０によって取得された選択指示により選択される対象を出力してもよい。
【００９９】
次に、対象属性生成部１３０は、出力されている一の対象の対象属性データと、一の対象とは異なる他の対象の対象属性データとを取得する（Ｓ４４０）。例えば、対象属性生成部１３０は、対象属性データベース５４に格納された全ての対象の対象属性データを取得する。対象属性生成部１３０は、取得した対象属性データを出力処理部１５０の選択部１５３および属性比較部１５４に供給する。
【０１００】
次に、選択部１５３は、ある一の対象の対象属性データと、他の対象の対象属性データとの類似度の算出において比較されるべき属性を選択する（Ｓ４５２）。すなわち、選択部１５３は、個人属性データにおける複数の属性のうち、一の対象に対する関連の有無に与える影響度が基準以上の属性を選択し、選択結果を属性比較部１５４に出力する。さらに、選択部１５３は、Ｓ４４０で対象属性データを取得した対象のうち、一の対象とは異なる他の対象に対する関連の有無に与える影響度が基準以上の属性を選択し、選択結果を属性比較部１５４に出力してよい。例えば、選択部１５３は、一の対象および他の対象のそれぞれについて、Ｓ２５２と同様の処理により属性を選択してよい。
【０１０１】
次に、Ｓ４４０で取得した一の対象および他の対象の対象属性データを、属性毎に属性比較部１５４が比較し（Ｓ４５４）、比較結果に基づいて、一の対象および他の対象の対象属性データの類似度を類似度算出部１５５が算出する（Ｓ４６０）。例えば、属性比較部１５４は、Ｓ４５２で選択された属性毎に、対象属性データを比較してよい。
【０１０２】
ここで、Ｓ４５４およびＳ４６０に関し、まず、（Ｉ）対象属性データの波形を用いて比較を行う場合の類似度の算出方法について説明する。この場合には、一の対象の対象属性データの波形と、他の対象の対象波形データとを用いることで、Ｓ２５４およびＳ２６０に関して説明した（１）と同様の手法により、類似度を算出してよい。
【０１０３】
次に、Ｓ４５４およびＳ４６０に関し、（ＩＩ）対象属性データの複数の属性の分布データを用いて比較を行う場合の類似度の算出方法について説明する。この場合には、Ｓ４５４で属性比較部１５４は、複数の属性のそれぞれについて、一の対象における属性値の分布および他の対象における属性値の分布の比較により、両者の差異を算出する。すなわち、属性比較部１５４は、一の対象の対象属性データにおける１つの属性の分布データを取得し、当該属性について、平均値または最頻値を算出する。次に、属性比較部１５４は、他の対象の対象属性データにおける当該属性の分布データを取得し、一の対象について算出した平均値または最頻値を含む所定の区間の対象属性データの分布割合を算出して、これを各属性の近似度（差異）とする。このような処理を属性ごとに行うことにより、属性比較部１５４は、各属性の近似度を算出する。なお、一の対象と他の対象とを反対に用いてもよい。
【０１０４】
そして、Ｓ４６０で類似度算出部１５５は、Ｓ２５４およびＳ２６０に関して説明した（２）と同様の手法により、複数の属性の近似度の平均または重みづけ平均等を算出し、一の対象および他の対象の対象属性データの類似度とする。
【０１０５】
また、例えばＳ４５４、Ｓ４６０で属性比較部１５４および類似度算出部１５５は、一の対象および他の対象についての対象属性データにおける属性毎の属性値分布の重なり度合いに応じて類似度を算出してよい。一例として、Ｓ４５４で属性比較部１５４は、複数の属性のそれぞれについて、一の対象の対象属性データにおける属性値の分布の近似波形と、他の対象の対象属性データにおける属性値の分布の近似波形とを重回帰分析などにより算出する。ここで、属性値の分布の近似波形とは、例えば、属性値を一方の座標軸、分布割合を他方の座標軸とした座標平面において分布を近似した波形である。近似波形を算出したら、属性比較部１５４は、属性毎に、一の対象についての属性値の近似波形と属性値の座標軸とで囲まれ、かつ、他の対象についての属性値の近似波形と属性値の座標軸とで囲まれる領域の面積を近似度として算出する。そして、類似度算出部１５５は、属性毎に算出された近似度の平均または重みづけ平均を属性適合度として算出する。
【０１０６】
次に、Ｓ４５４およびＳ４６０に関し、（ＩＩＩ）対象属性データにおける複数の属性のそれぞれについての分布パラメータを用いて比較を行う場合の類似度の算出方法について説明する。
【０１０７】
この場合には、例えば、Ｓ４５４で属性比較部１５４は、分布パラメータ同士の比較によって、一の対象の対象属性データと、他の対象の対象属性データとを比較して、分布の差異を算出する。一例として、Ｓ４５４で属性比較部１５４は、一の対象の対象属性データの各属性の属性値（平均値）と、他の対象の対象属性データの対応する属性の属性値（平均値）とを比較して差分を算出する。そして、Ｓ４６０で類似度算出部１５５は、全ての属性のうち、算出結果が予め定められた閾値に収まっている属性の割合により類似度を算出する。なお、属性比較部１５４は、対象属性データの各属性の属性値（平均値）を用いる代わりに、対象属性データの各属性の属性値の最頻値を用いてもよい。
【０１０８】
また、例えば、Ｓ４５４で属性比較部１５４は、分布パラメータ自体を比較に用いることに代えて、属性毎に分布パラメータから元の分布を生成し、（ＩＩ）と同様の手法によって差異を算出してよい。すなわち、まず属性比較部１５４は、対象属性データの１つの属性についての分布の平均、分散、分布の種類等のデータから対象属性データの当該属性の元の分布を仮想的に生成する。次に属性比較部１５４は、一の対象について仮想的に生成した分布のうち、最も分布割合の大きい区間を検出する。次に、属性比較部１５４は、他の対象について仮想的に生成した分布のうち、検出した区間の分布割合を算出して、これを当該属性の近似度（差異）とする。このような処理を属性ごとに行うことにより、属性比較部１５４は、各属性の近似度を算出してよい。なお、一の対象と他の対象とを反対に用いてもよい。そして、Ｓ４６０で類似度算出部１５５は、複数の属性の近似度の平均または重みづけ平均等を算出し、一の対象および他の対象の対象属性データの類似度とする。
【０１０９】
ここで、対象属性データに属性値の分布が含まれている場合に、属性値のサンプル数が少ないと、用いられる手法に応じて類似度の信頼性が低くなる場合がある。例えば、ある対象に関連する人の数が少ないと、当該対象の対象属性データでは、各属性の属性値のサンプル数が少ない場合が生じうる。また、例えば、個人属性データ内で属性の属性値に欠落があると、対象属性データにおける当該属性の属性値について、サンプル数が少ない場合が生じうる。このような場合には、（ＩＩ）で説明したように分布データを用いて近似度を算出しても、（ＩＩＩ）で説明したように分布パラメータから元の分布を仮想的に生成して近似度を算出しても、近似度、ひいては類似度の信頼性が低くなってしまう。そのため、一の対象および他の対象の対象属性データの少なくとも一方の分布に含まれる属性値のサンプル数が基準以下である属性については、属性比較部１５４は、一の対象および他の対象の対象属性データの分布パラメータ同士、例えば各属性の平均値または最頻値を比較して分布の差異を算出してよい。サンプル数の基準としては、固定値を用いてよい。
【０１１０】
ここで、類似度算出部１５５は、例えば（Ｉ）〜（ＩＩＩ）の各手法の算出結果に対し平均または重みづけ平均等を用いて類似度を算出してもよい。類似度算出部１５５は、算出した類似度を推奨処理部１５６に供給する。
【０１１１】
次に、推奨処理部１５６は、複数の対象の中から類似度に基づいて、一部の対象を選択し優先付けする（Ｓ４７０）。例えば、推奨処理部１５６は、Ｓ４３０の検索でヒットした複数の対象について、Ｓ４６０で算出した類似度の大きさに応じて対象を順位づける。そして、推奨処理部１５６は、高い順位の対象（すなわち合計値が大きい対象）により高い優先度を割り当てる。
【０１１２】
次に、推奨処理部１５６は、優先度に応じて複数の対象の全部又は一部を出力する（Ｓ４８０）。例えば、推奨処理部１５６は、ユーザ端末２０に優先度が大きい順番に対象を上から並べた検索結果を生成し、ユーザに推奨すると判定した上位の対象をユーザ端末２０に供給する。また、推奨処理部１５６は、優先度に応じた強調処理を実行して、複数の対象を出力してよい。例えば、推奨処理部１５６は、優先度に応じて各対象の表示の大きさ（フォント又は画像の大きさ等）、または、表示の修飾（フォントの太字化、下線付与、又は色の変更等）を変更してよい。
【０１１３】
このように本実施形態の装置１００は、Ｓ４１０〜Ｓ４８０のフローを実行することにより、出力されている一の対象の対象属性データに対して類似度の高い対象属性データを有する対象を出力することができる。従って、より適切な対象を出力することができる。
【０１１４】
図１３は、対象１および対象２に係る属性の分布の近似波形を示す。ここでは、対象１の属性ｘ１の分布および対象２の属性ｘ１の分布の近似波形を示している。図中にハッチングで示すように、対象１と対象２の分布の近似波形は一部が重なっている。Ｓ４５４およびＳ４６０の処理について（ＩＩ）で説明したように、対象属性データにおける属性毎の属性値分布の重なり度合いに応じて各属性の近似度、ひいては対象同士の類似度を算出する場合には、属性比較部１５４は、当該分布の重なりの面積を、対象１および対象２の属性ｘ１の近似度として算出する。
【０１１５】
図１４は、（ＩＩ）により算出される対象１および対象２の類似度の一例を示す。図示するように、属性比較部１５４は、属性ｘ１、属性ｘ２、…属性ｘＮのＮ個の属性について対象１および対象２の近似度を算出する。例えば、属性比較部１５４は、図１３における分布の重なりの面積から属性ｘ１の近似度を２５と計算してよい。類似度算出部１５５は、複数の属性の近似度を平均または重みづけ平均することで対象１および対象２の最終的な類似度を算出してよい。
【０１１６】
図１５は、装置１００の出力の一例を示す。例えば、ユーザ端末２０でユーザが対象「ＡＢＣファッションマガジン」の定期購読の申し込みを行うと、Ｓ４１０で「ＡＢＣファッションマガジン」の購読についての申込み完了画面がブラウザ上に表示される。すると、一の対象「ＡＢＣファッションマガジン」に類似する他の１つの対象「ＸＹコスメ」がブラウザ上に出力される。
【０１１７】
図１６は、本実施形態に係る装置１００の第５の処理フローを示す。装置１００は、Ｓ５１０〜Ｓ５８０の処理を実行することにより、ユーザが入力した選択指示に応じて、対象属性データがユーザの個人属性データに適合するように、対象の優先付けをした出力を行う。ここでは、ユーザが選択指示として検索キーを入力する場合について説明する。
【０１１８】
まず、個人属性取得部１２０は、ユーザ端末２０を操作する個人属性データを取得する（Ｓ５１０）。例えば、個人属性取得部１２０は、Ｓ２１０と同様の処理により個人属性データを取得してよい。
【０１１９】
次に、指示取得部１１０は、ユーザから選択指示として検索キーを取得する（Ｓ５２０）。検索キーは無数の対象から、検索キーに関連する一部の対象のみを選択するために用いられる。例えば、指示取得部１１０は、検索画面をユーザ端末２０に供給し、ユーザが選択したい対象に関連する商品・サービスの一般名称又は略称等のキーワードを、ユーザ端末２０に入力させて取得する。指示取得部１１０は、取得した検索キーを出力処理部１５０の対象適合度算出部１５２に供給する。
【０１２０】
次に、対象適合度算出部１５２は、検索キーを用いた検索を実行して、検索キーにヒットする対象を取得する（Ｓ５３０）。例えば、対象適合度算出部１５２は、検索キーによる検索実行を検索サーバ３０にリクエストする。これに応じて、検索サーバ３０は、検索キーの一部又は全部と一致する対象、検索キーの一部又は全部の同義語、類義語、又は、関連語による検索を実行し、検索キーと同一又は予め定められた程度以上類似する対象に関連するデータを検索用データベース３２から抽出する。例えば、検索サーバ３０は、検索キーに対応するキーワードをタイトルおよび／またはコンテンツに含むウェブページを抽出してよい。一例として、検索キーが特定の商品である場合、検索サーバは当該商品に関連する複数のウェブページを対象に関連する情報として抽出する。検索サーバ３０は、検索でヒットした一又は複数の対象を対象属性生成部１３０および対象適合度算出部１５２に供給する。
【０１２１】
次に、対象属性生成部１３０は、Ｓ５３０の検索でヒットした各対象の対象属性データを取得する（Ｓ５４０）。例えば、対象属性生成部１３０は、検索でヒットした各対象（例えば、ウェブページに含まれる商品・サービス名称）を対象属性データベース５４から検索し、各対象に対応する対象属性データを取得する。これにより、対象属性生成部１３０は、Ｓ１５０において各対象に関連する複数の個人の個人属性データに基づいて生成された、各対象の対象属性データを取得する。対象属性生成部１３０は、取得した各対象の対象属性データを出力処理部１５０の選択部１５３および属性比較部１５４に供給する。
【０１２２】
次に、対象適合度算出部１５２は、各対象の検索キーに対する適合度合である対象適合度を算出する（Ｓ５５０）。例えば、対象適合度算出部１５２は、検索キーの文字列と、当該検索キーでヒットした各ウェブページの名称、本文、メタタグにおける検索キーと同一又は関連する文字列の出現回数、文字列の一致割合、配置位置、及び／又は、使用態様に基づき、対象適合度を算出する。一例として、対象適合度算出部１５２は、検索キーと各対象に対応するウェブページ中の文字列の一致度が高いほど、使用頻度が高いほど、及び／又は、より前方で使用されているほど各対象の対象適合度を高く算出してよい。対象適合度算出部１５２は、既に用いられている種々のキーワードマッチングの手法により対象適合度を算出してよい。ここでは、対象適合度算出部１５２は、０〜１のスケールで各対象の対象適合度を算出するものとする。なお、対象適合度算出部１５２による算出に代えて、検索サーバ３０が対象の検索時に対象適合度を算出して、対象適合度算出部１５２に算出した対象適合度を供給してもよい。対象適合度算出部１５２は、各対象の対象適合度を推奨処理部１５６に供給する。
【０１２３】
次に、選択部１５３は、ある一の対象の対象属性データと一の個人の個人属性データとの類似度の算出おいて比較されるべき属性を選択する（Ｓ５５２）。すなわち、選択部１５３は、個人属性データにおける複数の属性のうち、対象に対する関連の有無に与える影響度が基準以上の属性を選択し、選択結果を属性比較部１５４に出力する。例えば、選択部１５３は、Ｓ２５２と同様の処理により属性を選択してよい。
【０１２４】
次に、Ｓ５１０で取得したユーザの個人属性データおよびＳ５４０で取得した各対象の対象属性データを、属性毎に属性比較部１５４が比較し（Ｓ５５４）、比較結果に基づいて、ユーザと各対象との類似度を類似度算出部１５５が算出する（Ｓ５６０）。例えば、属性比較部１５４および類似度算出部１５５は、Ｓ２５４、Ｓ２６０と同様の処理により比較を行って類似度を算出してよい。そして、類似度算出部１５５は、算出した類似度を推奨処理部１５６に供給する。
【０１２５】
次に、推奨処理部１５６は、複数の対象の中から対象適合度および類似度に基づいて、一部の対象を選択し優先付けする（Ｓ５７０）。例えば、推奨処理部１５６は、Ｓ３７０と同様の処理により対象を優先付けしてよい。
【０１２６】
次に、推奨処理部１５６は、優先度に応じて複数の対象の全部又は一部を出力する（Ｓ５８０）。例えば、推奨処理部１５６は、Ｓ３８０と同様の処理により対象を優先付けしてよい。
【０１２７】
このように本実施形態の装置１００は、Ｓ５１０〜Ｓ５８０のフローを実行することにより、ユーザが入力した検索キーで対象を検索し、検索キーにより選択された対象の対象適合度、および、ユーザと対象の類似度の両方に基づいて、検索された対象を適切な態様でユーザに対して提供することができる。
【０１２８】
図１７は、ユーザからの選択指示および装置１００の出力の一例を示す。例えば、装置１００は、Ｓ５２０において、ユーザからユーザ端末２０を介して「バニラアイス」を検索キーとして受け取る。すると、装置１００は、「バニラアイス」に関連する対象「ＡＢＣバニラバー」、対象「バニラアイスソフト」、および、対象「アイスバニラスーパー」等を選択する。さらに装置１００は、検索キー「バニラアイス」と選択された各対象の対象適合度、および、ユーザと各対象の類似度に応じて、対象「ＡＢＣバニラバー」、対象「バニラアイスソフト」、および、対象「アイスバニラスーパー」等を各対象のＵＲＬ情報等と共に優先付して出力する。ここでは、対象「ＡＢＣバニラバー」が最も高い優先度で出力され、次に対象「バニラアイスソフト」が高い優先度で出力されている。
【０１２９】
図１８は、図１７における推奨処理部１５６による対象の優先付けの一例を示す。ここで、装置１００は、Ｓ５３０でヒットした対象（「ＡＢＣバニラバー」等）のそれぞれについて、対象適合度および類似度を算出している。本例で示すように、推奨処理部１５６は、各対象について出力優先度を更に設定してもよい。例えば、装置１００は、各対象のメーカー等から提示された出稿金額等に基づいて出力優先度を設定してもよい。図示するように、推奨処理部１５６は、対象適合度、類似度、および、出力優先度の合計を総合スコアとして算出してよい。図１７に示すように、推奨処理部１５６は、当該総合スコアの大きさの順番で、各対象を検索結果に並べて表示する。
【０１３０】
図１９は、本実施形態に係る装置１００の第６の処理フローを示す。装置１００は、Ｓ６１０〜Ｓ６９０の処理を実行することにより、ユーザが入力した選択指示に応じて、ユーザの個人属性データおよびユーザが選択した対象の対象属性データに適合する対象の出力を行う。ここでは、ユーザが選択指示として、ユーザに提示された画面に含まれる２以上の選択対象の中から対象を選択する指示を入力する場合について説明する。
【０１３１】
まず、個人属性取得部１２０は、ユーザ端末２０を操作する個人属性データを取得する（Ｓ６１０）。個人属性取得部１２０は、Ｓ２１０と同様の処理により個人属性データを取得してよい。
【０１３２】
次に、指示取得部１１０は、複数の選択対象を含む画面をユーザ端末２０に供給する（Ｓ６２０）。例えば、指示取得部１１０は、ネットワーク２２を介してユーザ端末２０に選択可能な複数の選択対象（一例として、次の階層のウェブページへジャンプするハイパーリンクまたはボタン等が付与された対象）を含むウェブページ画面を提供する。
【０１３３】
次に、指示取得部１１０は、ユーザに提示された画面に含まれる２以上の選択対象の中からユーザが選択した選択対象を示す選択指示を取得する（Ｓ６３０）。例えば、指示取得部１１０は、ユーザ端末２０から、複数の選択対象からユーザが選択した１つの対象に対応する情報（例えば、対象のハイパーリンクをクリックしたこと等）を取得する。指示取得部１１０は、取得した選択指示を対象属性生成部１３０に供給する。
【０１３４】
次に、対象属性生成部１３０は、ユーザに提示される画面に含まれる複数の選択対象のそれぞれに対応する対象属性データを取得する（Ｓ６４０）。すなわち、対象属性生成部１３０は、Ｓ１５０において各対象に関連する複数の個人の個人属性データに基づいて生成された対象属性データを、ユーザに提示された複数の選択対象について取得する。ここで、対象属性生成部１３０は、Ｓ６３０におけるユーザの選択によりＳ６２０で表示した画面以降に表示される可能性がある全部又は一部の画面に含まれる複数の選択対象の対象属性データを取得してよい。
【０１３５】
例えば、対象属性生成部１３０は、Ｓ６２０で表示した画面において選択指示に係る対象を選択した後の次の画面で表示する複数の選択対象の対象属性データを取得してよい。さらに、対象属性生成部１３０は、当該次の画面以降の画面（例えば、次の画面、次の次の画面…等）に含まれる複数の選択対象のそれぞれを選択した後の更に次の画面で表示する全ての選択対象の対象属性データを取得してよい。対象属性生成部１３０は、選択指示に係る対象の次以降の画面（下位の画面とも言う）に表示される可能性がある全ての選択対象の対象属性データを取得してもよいし、最下位の画面（更に選択可能な選択対象が含まれない画面）以外の下位の画面に表示される可能性がある全ての選択対象の対象属性データを取得してもよい。このように、対象属性生成部１３０は、表示中の画面に係る選択対象の下位の階層に含まれる複数の選択対象の対象属性データを取得する。
【０１３６】
また、対象属性生成部１３０は、Ｓ６３０におけるユーザの選択の前にＳ６２０で表示した画面以降に表示される可能性がある画面に含まれる複数の選択対象の対象属性データを取得してよい。対象属性生成部１３０は、取得した各対象の対象属性データを出力処理部１５０の選択部１５３および属性比較部１５４に供給する。
【０１３７】
次に、選択部１５３は、ある一の対象の対象属性データと一の個人の個人属性データとの類似度の算出おいて比較されるべき属性を選択する（Ｓ６５２）。すなわち、選択部１５３は、個人属性データにおける複数の属性のうち、対象に対する関連の有無に与える影響度が基準以上の属性を選択し、選択結果を属性比較部１５４に出力する（Ｓ６５２）。例えば、選択部１５３は、Ｓ２５２と同様の処理により属性を選択してよい。
【０１３８】
次に、Ｓ６１０で取得したユーザの個人属性データおよびＳ６４０で取得した各対象の対象属性データを、属性毎に属性比較部１５４が比較し（Ｓ６５４）、比較結果に基づいて、ユーザと各対象との類似度を類似度算出部１５５が算出する（Ｓ６６０）。例えば、属性比較部１５４および類似度算出部１５５は、Ｓ２５４、Ｓ２６０と同様の処理により比較を行って類似度を算出してよい。そして、類似度算出部１５５は、算出した類似度を推奨処理部１５６に供給する。
【０１３９】
次に、推奨処理部１５６は、ユーザが選択した選択対象に応じてユーザに提示されるべき次の画面に含める各選択対象を、個人属性データおよび対象属性データを比較した比較結果に基づいて優先付けする（Ｓ６７０）。例えば、推奨処理部１５６は、類似度が大きい順番に、Ｓ６６０で算出した次画面以降で表示する複数の選択対象に高い優先度を割り当てる。
【０１４０】
次に、推奨処理部１５６は、優先度に応じて次の選択対象を出力する（Ｓ６８０）。例えば、推奨処理部１５６は、最も優先度の高い選択対象（最優先選択対象とする）をユーザに推奨すると判定し、この対象に係る画面を表示画面としてユーザ端末２０に供給してよい。推奨処理部１５６は、最優先選択対象の画面中に、最優先選択対象の次の階層の選択対象（最優先次階層選択対象）を複数表示してもよい。ここで、推奨処理部１５６は、最優先次階層選択対象の優先度が高い順番に複数の最優先次階層選択対象を出力してよく、または、最優先次階層選択対象の優先度に応じて各対象の表示の大きさまたは表示の修飾を変更してよい。
【０１４１】
次に、指示取得部１１０は、現在の表示画面が次に選択可能な選択対象を含むか否かを判断する（Ｓ６９０）。現在の表示画面が選択可能な選択対象を含む場合、指示取得部１１０は、処理をＳ６３０に戻して再び次の選択指示をユーザ端末２０から受け付け、そうでない場合、処理を終了してよい。
【０１４２】
このように本実施形態の装置１００は、Ｓ６１０〜Ｓ６９０のフローを実行することにより、ユーザが複数の選択対象から選択した選択対象の次階層以降の選択対象から、類似度に基づいて次の画面に表示すべき選択対象を決定する。これにより、装置１００は、ユーザの個人属性データをヒントに例えばユーザがリンクを辿って目的のページを目指すことをサポートすることができる。
【０１４３】
図２０は、選択対象の階層構造の一例を示す。装置１００は、第６の処理フローを実行する際に図２０に係る階層構造の複数の選択対象を前提としてよい。ユーザが、ユーザ端末２０の画面中の複数の選択対象の１つをクリックまたはタップ等で選択することに応答して、装置１００は、選択された選択対象の下位のいずれかの階層に含まれる選択対象を含む画面をユーザ端末２０に供給する。
【０１４４】
図示するように、第１階層に「平日午後」という選択対象が存在し、「平日午後」の次の第２階層に「ひと休み」、「近くの駅探索」および「タクシー手配」という選択対象が存在し、「ひと休み」の次の第３階層に「コンビニ探索」、「喫茶店探索」および「ニュース検索」という選択対象が存在し、「喫茶店探索」の次の第４階層に「カフェ店Ａ」、「カフェ店Ｂ」および「コーヒー専門店Ｃ」という選択対象が存在する。図２０において、図示した以外の選択対象が存在してもよい。例えば、図示しないが「近くの駅探索」および「タクシー手配」等の一又は複数の下位階層に更に選択対象が存在してもよい。
【０１４５】
図２１は、第１階層における表示画面の一例を示す。例えば、指示取得部１１０は、最初のＳ６２０の処理において、第１階層の「平日午後」に係る表示画面をユーザ端末２０に提供する。ここで、当該表示画面には第２階層に係る「ひと休み」等の３個の選択対象が選択可能なものとして表示される。ここで、例えば、ユーザが「ひと休み」のリンクをクリックして当該「ひと休み」を選択指示としてユーザ端末２０に入力すると、従来であれば、「ひと休み」の次の階層の「コンビニ探索」等の選択対象が選択可能な選択対象として表示される。
【０１４６】
図２２は、選択指示を入力後の表示画面の一例を示す。本実施形態の装置１００によると、例えばＳ６３０でユーザが図２１の「ひと休み」のリンクをクリックして当該「ひと休み」を選択指示としてユーザ端末２０に入力すると、装置１００はＳ６６０において「ひと休み」の下位の階層の全ての選択対象（「コンビニ探索」、「喫茶店探索」、「ニュース検索」、「カフェ店Ａ」、「カフェ店Ｂ」および「コーヒー専門店Ｃ」等）とユーザとの類似度を算出し、Ｓ６７０において最も類似度が高い「喫茶店探索」を最優先選択対象として決定する。そして、装置１００は、Ｓ６８０で図２２に示す「喫茶店探索」に係る表示画面をユーザ端末２０に出力する。ここで、装置１００は、「喫茶店探索」に係る表示画面に次階層の複数の選択対象（「カフェ店Ａ」等）を選択可能な状態で含める。
【０１４７】
通常であればユーザは第３階層の複数の選択対象（「コンビニ探索」等）から「喫茶店探索」を選択した後でなければ当該「喫茶店探索」に係る表示画面を表示することができないが、装置１００によると当該選択を省略していち早くユーザに「喫茶店探索」の画面を提供することができる。これにより、装置１００は、ユーザがウェブページ上の予め定められたリンク階層を辿る場合にも、ユーザと各リンク項目（対象）との類似度に応じて、ユーザに適合するウェブページを先回りして表示することができる。
【０１４８】
図２３は、本実施形態に係るコンピュータ１９００の構成の一例を示す。本実施形態に係るコンピュータ１９００は、装置１００として機能する。これに加えて、検索サーバ３０および／またはユーザ端末２０としてネットワーク２２と接続されるコンピュータ、店舗端末４０および／または履歴管理サーバ４６としてネットワーク４２と接続されるコンピュータは、コンピュータ１９００と同様の構成を採ってよい。
【０１４９】
本実施形態に係るコンピュータ１９００は、ホスト・コントローラ２０８２により相互に接続されるＣＰＵ２０００、ＲＡＭ２０２０、グラフィック・コントローラ２０７５、及び表示装置２０８０を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ２０８４によりホスト・コントローラ２０８２に接続される通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、及びＤＶＤドライブ２０６０を有する入出力部と、入出力コントローラ２０８４に接続されるＲＯＭ２０１０、フラッシュメモリ・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０を有するレガシー入出力部を備える。
【０１５０】
ホスト・コントローラ２０８２は、ＲＡＭ２０２０と、高い転送レートでＲＡＭ２０２０をアクセスするＣＰＵ２０００及びグラフィック・コントローラ２０７５とを接続する。ＣＰＵ２０００は、ＲＯＭ２０１０及びＲＡＭ２０２０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等がＲＡＭ２０２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置２０８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。
【０１５１】
入出力コントローラ２０８４は、ホスト・コントローラ２０８２と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、ＤＶＤドライブ２０６０を接続する。通信インターフェイス２０３０は、有線又は無線によりネットワークを介して他の装置と通信する。また、通信インターフェイスは、通信を行うハードウェアとして機能する。ハードディスクドライブ２０４０は、コンピュータ１９００内のＣＰＵ２０００が使用するプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブ２０６０は、ＤＶＤ２０９５からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。
【０１５２】
また、入出力コントローラ２０８４には、ＲＯＭ２０１０と、フラッシュメモリ・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ２０１０は、コンピュータ１９００が起動時に実行するブート・プログラム、及び／又は、コンピュータ１９００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フラッシュメモリ・ドライブ２０５０は、フラッシュメモリ２０９０からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。入出力チップ２０７０は、フラッシュメモリ・ドライブ２０５０を入出力コントローラ２０８４へと接続するとともに、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を入出力コントローラ２０８４へと接続する。
【０１５３】
ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供されるプログラムは、フラッシュメモリ２０９０、ＤＶＤ２０９５、又はＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ２０２０を介してコンピュータ１９００内のハードディスクドライブ２０４０にインストールされ、ＣＰＵ２０００において実行される。
【０１５４】
コンピュータ１９００にインストールされ、コンピュータ１９００を装置１００の少なくとも一部として機能させるプログラムは、指示取得モジュール、個人属性取得モジュール、対象属性取得モジュール、出力処理モジュール、対象適合度算出モジュール、類似度算出モジュール、および、対象出力モジュールのうち少なくとも１つを備える。これらのプログラム又はモジュールは、ＣＰＵ２０００等に働きかけて、コンピュータ１９００を、指示取得部１１０、個人属性取得部１２０、対象属性生成部１３０、推定部１４０、および出力処理部１５０としてそれぞれ機能させてよい。
【０１５５】
これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１９００に読込まれることにより、ソフトウェアと上述した各種のハードウェア資源とが協働した具体的手段であるＣＰＵ２０００等に働きかけて、コンピュータ１９００を、指示取得部１１０、個人属性取得部１２０、対象属性生成部１３０、推定部１４０、および出力処理部１５０として機能する。そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ１９００の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の装置１００が構築される。
【０１５６】
一例として、コンピュータ１９００と外部の装置等との間で通信を行う場合には、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０上にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理内容に基づいて、通信インターフェイス２０３０に対して通信処理を指示する。通信インターフェイス２０３０は、ＣＰＵ２０００の制御を受けて、ＲＡＭ２０２０、ハードディスクドライブ２０４０、フラッシュメモリ２０９０、又はＤＶＤ２０９５等の記憶装置上に設けた送信バッファ領域等に記憶された送信データを読み出してネットワークへと送信し、もしくは、ネットワークから受信した受信データを記憶装置上に設けた受信バッファ領域等へと書き込む。このように、通信インターフェイス２０３０は、ＤＭＡ（ダイレクト・メモリ・アクセス）方式により記憶装置との間で送受信データを転送してもよく、これに代えて、ＣＰＵ２０００が転送元の記憶装置又は通信インターフェイス２０３０からデータを読み出し、転送先の通信インターフェイス２０３０又は記憶装置へとデータを書き込むことにより送受信データを転送してもよい。
【０１５７】
また、ＣＰＵ２０００は、ハードディスクドライブ２０４０、ＤＶＤドライブ２０６０（ＤＶＤ２０９５）、フラッシュメモリ・ドライブ２０５０（フラッシュメモリ２０９０）等の外部記憶装置に格納されたファイルまたはデータベース等の中から、全部または必要な部分をＤＭＡ転送等によりＲＡＭ２０２０へと読み込ませ、ＲＡＭ２０２０上のデータに対して各種の処理を行う。そして、ＣＰＵ２０００は、処理を終えたデータを、ＤＭＡ転送等により外部記憶装置へと書き戻す。このような処理において、ＲＡＭ２０２０は、外部記憶装置の内容を一時的に保持するものとみなせるから、本実施形態においてはＲＡＭ２０２０及び外部記憶装置等をメモリ、記憶部、または記憶装置等と総称する。
【０１５８】
例えば、装置１００の記憶部は、指示取得部１１０、個人属性取得部１２０、対象属性生成部１３０、推定部１４０、および出力処理部１５０から受け取った及び／又はこれらへ提供するデータ、並びに個人属性データベース５２および対象属性データベース５４内のデータベース等を適宜記憶してよい。例えば、記憶部は、個人属性取得部１２０が出力処理部１５０に供給する個人属性データを受け取って記憶してよい。また、記憶部は、類似度算出部１５５等が算出した類似度等を記憶してよい。
【０１５９】
本実施形態における各種のプログラム、データ、テーブル、データベース等の各種の情報は、このような記憶装置上に格納されて、情報処理の対象となる。なお、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０の一部をキャッシュメモリに保持し、キャッシュメモリ上で読み書きを行うこともできる。このような形態においても、キャッシュメモリはＲＡＭ２０２０の機能の一部を担うから、本実施形態においては、区別して示す場合を除き、キャッシュメモリもＲＡＭ２０２０、メモリ、及び／又は記憶装置に含まれるものとする。
【０１６０】
また、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０から読み出したデータに対して、プログラムの命令列により指定された、本実施形態中に記載した各種の演算、情報の加工、条件判断、情報の検索・置換等を含む各種の処理を行い、ＲＡＭ２０２０へと書き戻す。例えば、ＣＰＵ２０００は、条件判断を行う場合においては、本実施形態において示した各種の変数が、他の変数または定数と比較して、大きい、小さい、以上、以下、等しい等の条件を満たすか否かを判断し、条件が成立した場合（又は不成立であった場合）に、異なる命令列へと分岐し、またはサブルーチンを呼び出す。
【０１６１】
また、ＣＰＵ２０００は、記憶装置内のファイルまたはデータベース等に格納された情報を検索することができる。例えば、第１属性の属性値に対し第２属性の属性値がそれぞれ対応付けられた複数のエントリが記憶装置に格納されている場合において、ＣＰＵ２０００は、記憶装置に格納されている複数のエントリの中から第１属性の属性値が指定された条件と一致するエントリを検索し、そのエントリに格納されている第２属性の属性値を読み出すことにより、所定の条件を満たす第１属性に対応付けられた第２属性の属性値を得ることができる。
【０１６２】
また、実施形態の説明において複数の要素が列挙された場合には、列挙された要素以外の要素を用いてもよい。例えば、「Ｘは、Ａ、Ｂ及びＣを用いてＹを実行する」と記載される場合、Ｘは、Ａ、Ｂ及びＣに加え、Ｄを用いてＹを実行してもよい。
【０１６３】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【０１６４】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【０１６５】
１０  システム
２０  ユーザ端末
２２  ネットワーク
３０  検索サーバ
３２  検索用データベース
４０  店舗端末
４２  ネットワーク
４４  購買履歴データベース
４６  履歴管理サーバ
５２  個人属性データベース
５４  対象属性データベース
１００  装置
１１０  指示取得部
１２０  個人属性取得部
１３０  対象属性生成部
１４０  推定部
１５０  出力処理部
１５２  対象適合度算出部
１５３  選択部
１５４  属性比較部
１５５  類似度算出部
１５６  推奨処理部
１９００  コンピュータ
２０００  ＣＰＵ
２０１０  ＲＯＭ
２０２０  ＲＡＭ
２０３０  通信インターフェイス
２０４０  ハードディスクドライブ
２０５０  フラッシュメモリ・ドライブ
２０６０  ＤＶＤドライブ
２０７０  入出力チップ
２０７５  グラフィック・コントローラ
２０８０  表示装置
２０８２  ホスト・コントローラ
２０８４  入出力コントローラ
２０９０  フラッシュメモリ
２０９５  ＤＶＤ
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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