(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザのコンテキストのパターンを示すパターン情報を取得する取得部と、
前記パターン情報のうち所定のパターン情報が示すコンテキストのパターンと、所定のキーワードとに基づき認識されるコンテキストと関連性を有するデータベースであって、当該コンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する選択部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記取得部は、所定のサービス毎に、当該所定のサービスに応じた前記コンテキストのパターンを示すパターン情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記選択部は、前記コンテキストと関連性を有するデータベースとして、当該コンテキストと関連性を有するユーザ行動に関する履歴情報が格納されるデータベースを前記複数の候補のデータベースの中から選択する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記選択部は、前記コンテキストと関連性を有するユーザ行動として、当該コンテキストから解析されたユーザの意図に応じた行動に関する履歴情報が格納されるデータベースを前記複数の候補のデータベースの中から選択する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記選択部は、前記パターン情報のうち、複数の前記所定のパターン情報が処理対象となる場合には、複数の前記所定のパターン情報それぞれに対応する前記コンテキストによる組合せと関連性を有するデータベースを前記複数の候補のデータベースの中から選択する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記選択部は、前記所定のパターン情報に対応する前記コンテキストとして、当該所定のパターン情報が示すコンテキストのパターンに対して所定のキーワードを組み合わせることにより示されるコンテキストと関連性を有するデータベースを前記複数の候補のデータベースの中から選択する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記選択部は、前記所定のキーワードとして、利用者により指定されたキーワードを前記パターンに対して組み合わせることにより示される前記コンテキストと関連性を有するデータベースを前記複数の候補のデータベースの中から選択する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記選択部は、前記所定のキーワードとして、入稿元により入稿された所定のコンテンツに基づき動的に生成されたキーワードを前記パターンに対して組み合わせることにより示される前記コンテキストと関連性を有するデータベースを前記複数の候補のデータベースの中から選択する
ことを特徴とする請求項６または７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記選択部は、前記所定のパターン情報に対応する前記コンテキストとして、前記所定のキーワードに基づくコンテキストと関連性を有するデータベースを前記複数の候補のデータベースの中から選択する
ことを特徴とする請求項６〜８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記選択部は、前記所定のパターン情報として、前記所定のキーワードに基づき特定されたパターン情報に対応する前記コンテキストと関連性を有するデータベースを前記複数の候補のデータベースの中から選択する
ことを特徴とする請求項６〜９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記選択部は、前記所定のパターン情報として、利用者により指定されたパターン情報に対応する前記コンテキストと関連性を有するデータベースを前記複数の候補のデータベースの中から選択する
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記所定のキーワードに基づいて、前記選択部により選択されたデータベースから、当該データベースの選択に用いられたコンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントを抽出する抽出部をさらに有する
ことを特徴とする請求項６〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記抽出部は、前記コンテキストに含まれる前記所定のキーワードであって、当該コンテキストに対応する前記パターンに対して組み合わされた前記所定のキーワードと関連性を有する前記ユーザ群であるユーザセグメントを、前記選択部により選択されたデータベースに含まれるユーザ群の中から抽出する
ことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記ユーザセグメントに関する情報を利用者に提供する提供部をさらに有する
ことを特徴とする請求項１〜１３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記提供部は、前記ユーザセグメントに関する情報として、前記ユーザセグメントと、当該ユーザセグメントに含まれるユーザに関連するコンテンツとが組み合わされた状態で一覧表示される一覧情報を提供する
ことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記提供部は、前記ユーザセグメントに関する情報として、前記ユーザセグメントに含まれるユーザのユーザ数に関する情報を提示する
ことを特徴とする請求項１４または１５に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
ユーザのコンテキストのパターンを示すパターン情報を取得する取得工程と、
前記パターン情報のうち所定のパターン情報が示すコンテキストのパターンと、所定のキーワードとに基づき認識されるコンテキストと関連性を有するデータベースであって、当該コンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する選択工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１８】
ユーザのコンテキストのパターンを示すパターン情報を取得する取得手順と、
前記パターン情報のうち所定のパターン情報が示すコンテキストのパターンと、所定のキーワードとに基づき認識されるコンテキストと関連性を有するデータベースであって、当該コンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する選択手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットなどのネットワークの飛躍的な普及に伴い、ネットワークを介した広告配信が盛んに行われている。
【０００３】
ところで、複数の広告コンテンツを記憶する広告データベースが存在する状態で、ユーザ情報提供装置から出力されるユーザ情報に応じた広告コンテンツを広告データベースから抽出し、抽出した広告コンテンツを事業者に対応する場所に進入した無線端末へ出力するというターゲティング広告が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１６５４２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来技術では、所定のコンテキストにあるユーザを高精度にターゲティングした情報提供を実現することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、特定の事業者のユーザが、この事業者に対応する場所に進入した場合に、かかるユーザに対してこの事業者の広告コンテンツを配信する。このようなことこから、上位の従来技術では、特定の事業者に関するユーザと、特定の事業者との関係性（例えば位置関係）が高まったタイミングで広告配信しているに過ぎず、ユーザに関する各種のコンテキストに着目した情報提供を行っている訳ではない。したがって、上記の従来技術では、所定のコンテキストにあるユーザを高精度にターゲティングした情報提供を実現することができるとは限らない。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所定のコンテキストにあるユーザを高精度にターゲティングした情報提供を実現することのできる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願にかかる情報処理装置は、ユーザのコンテキストのパターンを示すパターン情報を取得する取得部と、前記パターン情報のうち、所定のパターン情報に対応する前記コンテキストと関連性を有するデータベースであって、当該コンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する選択部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、所定のコンテキストにあるユーザを高精度にターゲティングした情報提供を実現することができるといった効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態にかかる前処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態にかかるメイン処理の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態にかかる情報提供処理の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態にかかる情報提供処理のバリエーションの一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態にかかるコンテンツ記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態にかかる候補ＤＢ記憶部の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態にかかるセグメント情報記憶部の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１１】
〔１．情報処理の概要〕
図１〜４を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。図１では、実施形態にかかる情報処理のうち、メインとなる情報処理に対する前処理について説明する。図２では、実施形態にかかる情報処理のうち、メインとなる情報処理（メイン処理）について説明する。図３および図４では、メインとなる情報処理に引き続き行われる情報提供（情報提供処理）について説明する。また、実施形態にかかる前処理、メイン処理、情報提供処理は、図１に示す情報処理装置１００によって行われる。情報処理装置１００は、例えば、サーバ装置である。
【００１２】
また、図１〜図４の説明に先立って、図５を用いて、実施形態にかかる情報処理システムについて説明する。図５は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。実施形態にかかる情報処理システム１は、図５に示すように、利用者装置１０と、入稿者装置３０と、情報処理装置１００とを含む。利用者装置１０、入稿者装置３０、情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図５に示す情報処理システム１には、複数台の利用者装置１０や、複数台の入稿者装置３０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてよい。
【００１３】
利用者装置１０は、エンドユーザに対して記事コンテンツや広告コンテンツ等の各種コンテンツを配信するにあたってコンテンツの編集を行う編集者（利用者の一例）によって利用される情報処理端末である。利用者装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。例えば、利用者装置１０は、編集者の操作に従って、情報処理装置１００にアクセスする。一例を示すと、利用者装置１０は、編集者により入力されたキーワードを情報処理装置１００に送信する。
【００１４】
入稿者装置３０は、コンテンツ（記事コンテンツや広告コンテンツ）を入稿する入稿者、すなわちコンテンツプロバイダー（ＣＰ）によって利用される情報処理端末である。入稿者装置３０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等である。例えば、入稿者装置３０は、入稿者の操作に従って、情報処理装置１００にアクセスする。一例を示すと、入稿者装置３０は、入稿者により入力されたコンテンツを情報処理装置１００に送信（入稿）する。
【００１５】
ここで、実施形態にかかる情報処理が行われるにあたっての前提について説明する。例えば、マーケティングの分野では、市場における不特定多数のユーザを対象にセグメントを切ることで、同じニーズや性質を持つグループにグループ化（セグメンテーション）することがある。例えば、ユーザを年齢、性別、家族構成、所得、職業、教育水準、世代、国籍、社会階層などの切り口でセグメンテーションすることがある。このようなセグメンテーションは、記事コンテンツや広告コンテンツを配信するにあたって、このコンテンツにささるユーザをターゲティングするうえで有効とされている。しかしながら、メディアサービス、検索サービス、ショッピングサービス、トラベルサービスといったサービス毎に、当該サービスび合ったユーザを精度よくターゲティング（抽出）するのは困難な場合がある。
【００１６】
メディアサービスを例に挙げると、メディアサービスに属する編集者は、例えば、特定の対象に興味を有するユーザを各種データベースに格納されるユーザ群からセグメンテーションすることで、セグメンテーションされたユーザ群（すなわち、ユーザセグメント）をターゲットとして、特定の対象に関するコンテンツを提供したいと考える。しかしながら、データベースは、例えば、サービス毎に存在し、また、データベース１つ１つには、膨大な数のユーザに対応するユーザ情報が格納されているため、全てのデータベースを網羅的にセグメンテーションするのは困難である。このようなことから、各種データベースのうち、特定の対象に興味を有するといったコンテキストにあるユーザに関するログが格納されているデータベースがわかれば、このデータベースに含まれるユーザを対象とすることで効率的、かつ、高精度にユーザをセグメンテーションすることができるようになる。また、この結果、例えば、サービス側の編集者が望む所定のコンテキストにあるユーザを高精度にターゲティングした情報提供を実現することができるようになる。
【００１７】
したがって、このような前提を踏まえて、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実施形態にかかる情報処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、実施形態にかかる情報処理のうち、実施形態にかかるメイン処理として、以下の情報処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、ユーザのコンテキストのパターンを示すパターン情報を取得し、取得したパターン情報のうち、所定のパターン情報に対応するコンテキストと関連性を有するデータベースであって、当該コンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。例えば、情報処理装置１００は、コンテキストと関連性を有するデータベースとして、当該コンテキストと関連性を有するユーザ行動に関する履歴情報が格納されるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。一例としては、情報処理装置１００は、ユーザがコンテキストが示す状態にあることに基づく当該ユーザの意図に応じた行動に関する履歴情報が格納されるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。
【００１８】
また、情報処理装置１００は、所定のパターン情報に対応するコンテキストとして、当該所定のパターン情報が示すコンテキストのパターンに対して所定のキーワードを組み合わせることにより示されるコンテキストと関連性を有するデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。かかる所定のキーワードは、情報処理装置１００側が動的に生成する場合と、利用者が任意に指定する場合とがある。以下に説明する図１では、情報処理装置１００が、動的にキーワードを生成する生成処理を実施形態にかかる前処理として説明する。
【００１９】
また、情報処理装置１００は、ユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択した場合には、所定のキーワードに基づいて、この選択されたデータベースから、当該データベースの選択に用いられたコンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントを抽出する。
【００２０】
また、情報処理装置１００は、ユーザセグメントに関する情報を利用者に提示する提示する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザセグメントに関する情報として、ユーザセグメントと、当該ユーザセグメントに含まれるユーザに関連するコンテンツとが組み合わされた状態で一覧表示される一覧情報を提示する。このような情報提供に関する情報提供処理については後ほど図３および図４を用いて説明する。
【００２１】
さて、以下では実施形態にかかる前処理、メイン処理、情報提供処理の順にこれら処理の一例について説明してゆく。
【００２２】
〔２．情報処理の一例〕
〔２−１．実施形態にかかる前処理の一例〕
まずは、図１を用いて、実施形態にかかる前処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる前処理の一例を示す図である。上記の通り、図１の例では、実施形態にかかる前処理として、情報処理装置１００が動的にキーワードを生成する生成処理の一例を示す。なお、かかるキーワードは、パターン情報が示すコンテキストのパターンに対して組み合わされるものであるが、この詳細については図２でのメイン処理で説明する。また、本実施形態では、次のようなターゲットプッシュサービスを利用者に提供することを想定しているものとする。具体的には、本実施形態では、コンテンツを通知（例えば、プッシュ通知）する通知先のユーザ（ユーザセグメント）をターゲティングするサービスを利用者に提供するものとする。また、本実施形態では、コンテンツを記事コンテンツとするが、コンテンツの種別は限定されない。例えば、コンテンツは広告コンテンツであってもよい。また、本実施形態では、利用者は、エンドユーザに対して記事コンテンツを配信するにあたって記事コンテンツの編集を行う編集者であるものとする。以下の実施形態では、編集者の一例として編集者ＡＤ１を例に挙げる。
【００２３】
また、記事コンテンツは、コンテンツプロバイダー（以下、「ＣＰ」と表記する場合がある）から適宜入稿されるため、情報処理装置１００は、ＣＰの入稿者装置３０から入稿されてきた記事コンテンツをコンテンツ記憶部１２１に格納する。図７に、実施形態にかかるコンテンツ記憶部１２１の一例を示す。図７に示すように、コンテンツ記憶部１２１は、「入稿者ＩＤ」、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」といった項目を有する。「入稿者ＩＤ」は、入稿者であるＣＰを識別する識別情報を示す。「コンテンツＩＤ」は、記事コンテンツを識別する識別情報を示す。「コンテンツ」は、記事コンテンツそのもの、すなわち記事コンテンツのデータを示す。例えば、「コンテンツ」は、記事となるテキストデータである。
【００２４】
すなわち、図７の例では、情報処理装置１００が、入稿元ＩＤ「ＣＰ１」によって識別される入稿者（入稿者ＣＰ１）から、コンテンツＩＤ「ＣＮ１」によって識別される記事コンテンツ（記事コンテンツＣＮ１）の入稿を受け付けた例を示す。
【００２５】
このような状態において、情報処理装置１００は、コンテンツ記憶部１２１からキーワードが生成される対象の記事コンテンツである処理対象の記事コンテンツを抽出する（ステップＳ１１）。図１の例では、情報処理装置１００は、処理対象の記事コンテンツとして、記事コンテンツＣＮ１を抽出する。なお、以下では、記事コンテンツＣＮ１に絞って説明するが、情報処理装置１００は、コンテンツ記憶部１２１に格納される全ての記事コンテンツを対象に同様の処理を行うものである。次に、情報処理装置１００は、記事コンテンツＣＮ１に含まれる記事の意味理解を行う（ステップＳ１２）。情報処理装置１００は、例えば、任意の従来技術を用いて意味理解を行うことができる。以下、記事コンテンツＣＮ１との表記は、記事コンテンツＣＮ１に含まれる記事も指し示すとする。
【００２６】
そして、情報処理装置１００は、ステップＳ１２で理解した意味に基づいて、記事コンテンツＣＮ１の特徴を示すワードである特徴ワードを記事コンテンツＣＮ１から抽出する（ステップＳ１３）。図１の例では、情報処理装置１００は、このような特徴ワードとして、特徴ワードＷＤ１を抽出したものとする。次に、情報処理装置１００は、特徴ワードＷＤ１に基づいて、特徴ワードＷＤ１に関連する関連ワードも取得する（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置１００は、特徴ワードＷＤ１に略語が存在したり、カタカナ表記されることがある場合には、この略語やカタカナ表記を関連ワードとして取得することができる。なお、情報処理装置１００は、特徴ワードＷＤ１に対する類義語も関連ワードとして取得してもよい。図１の例では、情報処理装置１００は、このような関連ワードとして、関連ワードＷＤ１１を抽出したものとする。
【００２７】
次に、情報処理装置１００は、特徴ワードＷ１および関連ワードＷ１１に基づいて、パターン情報が示すコンテキストのパターンに対して組み合わされるキーワードである処理対象のキーワードを生成する（ステップＳ１５）。単純な例として、情報処理装置１００は、特徴ワードＷ１および関連ワードＷ１１の双方を処理対象のキーワードと定めることができる。また、情報処理装置１００は、特徴ワードＷ１および関連ワードＷ１１の双方の意味理解を行うことで、１つの処理対象のキーワードを生成してもよい。図１の例では、情報処理装置１００は、処理対象のキーワードとして、キーワード「野球」を生成したものとする。
【００２８】
次に、情報処理装置１００は、実施形態にかかるメイン処理の初めのステップとして、処理対象のキーワードを取得する（ステップＳ２１）。以下、実施形態にかかるメイン処理の一例の説明に移行する。
【００２９】
〔２−２．実施形態にかかるメイン処理の一例〕
ここからは、図２を用いて、実施形態にかかるメイン処理の一例について説明する。図２は、実施形態にかかるメイン処理の一例を示す図である。実施形態にかかるメイン処理は、ユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する選択処理と、選択したデータベースからユーザセグメントを抽出する抽出処置とによって構成される。
【００３０】
まず、情報処理装置１００は、処理対象のキーワードを取得する（ステップＳ２１）。情報処理装置１００は、前処理で処理対象のキーワードを生成している場合には、生成した処理対象のキーワードを取得する。一方で、情報処理装置１００は、編集者ＡＤ１に対してキーワードを指定させることで、編集者ＡＤ１により指定されたキーワードを処理対象のキーワードとして取得することもできる。情報処理装置１００は、例えば、編集者ＡＤ１により任意に指定されたキーワードを処理対象のキーワードとして取得してもよいし、前処理で生成したキーワードを処理対象のキーワードの候補として編集者ＡＤ１に提示することで候補の中から指定されたキーワードを処理対象のキーワードとして取得してもよい。図２の例では、情報処理装置１００は、前処理で生成したキーワード「野球」を処理対象のキーワードとして取得したものとする。
【００３１】
ここで、ユーザのコンテキストのパターンを示すパターン情報について説明する。ここでいうユーザは、記事コンテンツが配信される配信先のエンドユーザであり、自身の意図に応じて様々なコンテキストを示す。例えば、ユーザは、かかるコンテキストとして、自身の意図に応じて様々な行動（コンテキストの一例）を取る。実施形態にかかるパターン情報というのは、様々なコンテキストをコンテキストの傾向に応じて大まかにパターン化したものを示す情報である。例えば、様々なコンテキストを「○○を利用しそうな状況」、「△△に行きそうな状況」、「××を購入しそうな状況」、「●●が好き（興味がある）という状況」、「〇×をやっている状況」、「□□を視聴しそうな状況」といった６つのコンテキストにパターン化することができる。情報処理装置１００は、このようなコンテキストのパターン（以下、「コンテキストパターン」と表記する場合がある）を示すパターン情報を事前に用意しておくことで、メイン処理に利用する。パターン情報は、情報処理装置１００が動的に生成してもよいし、人手で生成されてもよい。
【００３２】
また、情報処理装置１００は、図２の例では、パターン情報記憶部１２２においてパターン情報を保有している。図２に示すパターン情報記憶部１２２は、上記６つのコンテキストパターンを示すパターン情報を記憶している。図２の例では、パターン情報記憶部１２２は、「パターンＩＤ」、「パターン情報」といった項目を有する。「パターンＩＤ」は、コンテキストパターンを示すパターン情報を識別する識別情報である。「パターン情報」は、コンテキストパターンを示すパターン情報である。
【００３３】
すなわち、図２に示すパターン情報記憶部１２２の例では、パターンＩＤ「ＰＴ１」によって識別されるパターン情報（パターン情報ＰＴ１）は、「○○を利用しそうなユーザ」といったコンテキストパターンを示すパターン情報である例を示す。より詳細には、図２に示すパターン情報記憶部１２２の例では、情報処理装置１００は、所定のサービス毎に、当該所定のサービスに応じたコンテキストのパターンを示すパターン情報として、６つのパターン情報を取得している例を示す。例えば、情報処理装置１００は、トラベルサービスに応じたコンテキストパターンである「△△に行きそうなユーザ」を示すパターン情報ＰＴ２を取得している。また、例えば、情報処理装置１００は、ショッピングサービスに応じたコンテキストパターンである「××を購入しそうなユーザ」を示すパターン情報ＰＴ３を取得している。また、例えば、情報処理装置１００は、メディアサービスに応じたコンテキストパターンである「●●が好きなユーザ」を示すパターン情報ＰＴ４を取得している。
【００３４】
ここで、コンテキストパターンに含まれる記号部分「○○」、「△△」、「××」、「●●」、「〇×」、「□□」について説明する。この記号部分には、処理対象のキーワードが入力される。したがって、記号部分は処理対象のキーワードに応じて可変な部分である。情報処理装置１００は、パターン情報が示すコンテキストパターンに対して処理対象のキーワードを組み合わせる、すなわちパターン情報が示すコンテキストパターンのうち可変部分（記号部分）に対して処理対象のキーワードを入力する、ことにより１つのコンテキストを認識する。例えば、処理対象のキーワードであるキーワード「野球」、および、パターン情報ＰＴ４を例に挙げると、情報処理装置１００は、キーワード「野球」、および、パターン情報ＰＴ４を組み合わせることにより、「野球が好きなユーザ」というコンテキストを認識する。より詳細には、情報処理装置１００は、「野球が好きな状況」というコンテキストを認識する。また、かかる例では、「野球が好きな状況」というコンテキストは、パターン情報ＰＴ４に対応するコンテキストといえる。
【００３５】
図２の説明に戻る。情報処理装置１００は、ユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する選択処理に利用される利用対象のパターン情報を特定する（ステップＳ２２）。図２の例では、情報処理装置１００は、パターン情報記憶部１２２に格納されるパターン情報の中から利用対象のパターン情報を特定する。例えば、情報処理装置１００は、処理対象のキーワード（図２の例では、キーワード「野球」）に基づいて、利用対象のパターン情報を特定する。例えば、パターン情報ＰＴ１が示すコンテキストパターンにキーワード「野球」を入力した場合、「野球を利用しそうなユーザ」といった意味不明なコンテキストが得られてしまう。このため、情報処理装置１００は、処理対象のキーワードを入力した場合に、意味の通るコンテキストとなるパターン情報を利用対象のパターン情報として特定する。一方で、情報処理装置１００は、編集者ＡＤ１に対してパターン情報を指定させることで、編集者ＡＤ１により指定されたパターン情報を利用対象のパターン情報として特定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、パターン情報記憶部１２２に格納されるパターン情報を利用対象のパターン情報の候補として編集者ＡＤ１に提示することで候補の中から指定されたパターン情報を利用対象のパターン情報として特定する。図２の例では、情報処理装置１００は、利用対象のパターン情報として、パターン情報ＰＴ４を特定したものとする。
【００３６】
次に、情報処理装置１００は、処理対象のキーワード（図２の例では、キーワード「野球」）に基づいて、処理対象のキーワードに対応するカテゴリを特定する（ステップＳ２３）。図２の例では、情報処理装置１００は、処理対象のキーワードに対応するカテゴリとして、カテゴリＣＴ１を特定したものとする。カテゴリＣＴ１は、実際には、カテゴリ「スポーツ」・「野球」等である。
【００３７】
次に、情報処理装置１００は、ユーザセグメントが抽出される抽出先のデータベースを選択するための選択処理に利用される利用対象のコンテキスト（パターン情報ＰＴ４に対応するコンテキスト）を認識する（ステップＳ２４）。例えば、情報処理装置１００は、図２に示すように、パターン情報ＰＴ４が示すコンテキストパターン（●●が好きなユーザ）に対して処理対象のキーワードであるキーワード「野球」を組み合わせる。すなわち、情報処理装置１００は、パターン情報ＰＴ４が示すコンテキストパターンのうち可変部分「●●」に対してキーワード「野球」を入力することにより１つのコンテキストを認識する。かかる例では、情報処理装置１００は、「野球が好きなユーザ」というコンテキストＣＯ１１を認識する。より詳細には、情報処理装置１００は、「野球が好きな状況」というコンテキストＣＯ１１を認識する。
【００３８】
次に、情報処理装置１００は、ステップＳ２４で認識したコンテキストＣＯ１１に基づいて、コンテキストＣＯ１１に応じたユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベース（以下、「抽出先データベース」と表記する場合がある）を複数の候補のデータベースの中から選択する（ステップＳ２５）。図２の例では、複数の候補のデータベースとして、メディアサービス（サービスＳＶ１）に対応するデータベースＤＢ１、クレジットカードサービス（サービスＳＶ２）に対応するデータベースＤＢ２、検索およびショッピングサービス（サービスＳＶ３）に対応するデータベースＤＢ３、その他のサービス（サービスＳＶ４）に対応するデータベースＤＢ４という４つのデータベースが存在する。例えば、データベースＤＢ１には、メディアサービスにおいてこれまでエンドユーザから収集された行動ログがユーザＩＤに対応付ける形で格納される。また、データベースＤＢ２には、クレジットカード利用で商品を購入したエンドユーザから収集された行動ログ（購買ログ）がユーザＩＤに対応付ける形で格納される。また、データベースＤＢ３には、所定の検索サービスを利用して検索を行ったエンドユーザから収集された行動ログ（検索ログ）や、所定のショッピングサービスを利用して商品を購入したエンドユーザから収集された行動ログ（購買ログ）がユーザＩＤに対応付ける形で格納される。
【００３９】
なお、図２の例では、複数の候補のデータベースとして上記４つのデータベースを例に挙げているがデータベースの数や種別は限定されない。また、図２の例では、情報処理装置１００が、自装置内に候補のデータベースを有している例を示すが、候補のデータベースは必ずしも情報処理装置１００内に存在しなくてもよい。例えば、候補のデータベースは、各サービスを提供するサーバ装置それぞれにおいて保有されているものであってもよい。このようなことから、情報処理装置１００は、候補のデータベースの所在地（例えば、ＵＲＬ）を示す所在地情報を有してさえいれば、それぞれのデータベースにアクセスすることができる。このようなことから、情報処理装置１００は、例えば、図８に示すように、候補のデータベースを識別する識別情報である「データベースＩＤ」と、「データベースＩＤ」で識別されるデータベースの所在地を示す「所在地情報」とが対応付けて記憶される候補ＤＢ記憶部１２３を有する。図８は、実施形態にかかる候補ＤＢ記憶部１２３の一例を示す図である。
【００４０】
ステップＳ２５の説明に戻る。情報処理装置１００は、例えば、コンテキストＣＯ１１に基づいて、候補のデータベースのうちコンテキストＣＯ１１と関係性を有するデータベースを判断し、関係性を有すると判断したデータベースを抽出先データベースとして選択する。より詳細には、情報処理装置１００は、ユーザがコンテキストＣＯ１１の状態にあることに基づくユーザ意図を解析し、解析結果が示す意図に応じた行動の行動ログが格納されるデータベースをコンテキストＣＯ１１と関係性を有するデータベースであると判断し、判断したデータベースを抽出先のデータベースとして選択する。
【００４１】
コンテキストＣＯ１１は、「野球が好きな状況」というコンテキストであるが、「野球が好きなユーザ」としては、日常的に野球をプレイしているユーザや、野球に興味があったり野球観戦を趣味としているユーザが考えられる。そうすると、「野球が好きなユーザ」は、野球好きだから野球観戦したいという意図で「メディアサービス」を利用して野球の試合を視聴したり、野球好きだから野球についてさらに知りたいという意図で「検索サービス」を利用して野球について検索することが予想される。情報処理装置１００は、このように予想した解析結果に基づいて、コンテキストＣＯ１１に応じたユーザ群であるユーザセグメントが抽出される抽出先データベースとして、メディアサービスに対応するデータベースＤＢ１、および、検索およびショッピングサービスに対応するデータベースＤＢ３を選択する。
【００４２】
なお、「野球が好きなユーザ」は、野球について検索するだけで野球関連商品は購入しないユーザと、野球について検索したうえで野球関連商品を購入するといったユーザに分けられる場合があり、前者のユーザと後者のユーザとでは行動ログが異なる場合がある。例えば、前者のユーザでは検索ログがメインとなるが、後者のユーザでは購買ログがメインとなる。したがって、検索サービスに対応するデータベースと、ショッピングサービスに対応するデータベースが別々に存在する場合には、情報処理装置１００は、コンテキストＣＯ１１に基づいて、双方のデータベースに重み付けし、重み値がより高い方のデータベースを抽出先データべースとして選択する。
【００４３】
繰り返しになるが、コンテキストＣＯ１１は、「野球が好きな状況」というコンテキストであり、「野球が好きなユーザ」は、日常的に野球をプレイしているユーザや、野球に興味があったり野球観戦を趣味としているユーザに分けられる。ここで、「野球が好きなユーザ」の多くは、日常的に野球をプレイというよりは、野球に興味があったり野球観戦を趣味としているユーザであると考えられる。例えば、日常的に野球をプレイしているユーザであれば野球関連商品を購入するかもしれないが、野球に興味があったり野球観戦を趣味としているユーザは、野球関連商品を購入するというよりは野球に関して検索することの方が多いといえる。したがって、このような状況では、情報処理装置１００は、ショッピングサービスに対応するデータベースより検索サービスに対応するデータベースに対してより高い重み値を付与することで、検索サービスに対応するデータベースが抽出先データベースとして選択されるよう制御する。
【００４４】
また、情報処理装置１００は、上記説明したように選択するよう規定されたアルゴリズムに基づいて、抽出先データベースを選択することができる。また、かかるアルゴリズムでは、コンテキストパターンとキーワードとが組み合わされて成るコンテキストに応じて、選択すべきデータベースがルールベースで規定されていてもよい。図２の例では、情報処理装置１００は、コンテキストＣＯ１１に応じたユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースとして、データベースＤＢ１およびＤＢ３を選択したものとする。
【００４５】
ここで、図２の例では、データベースＤＢ１およびＤＢ３には、それぞれ４人のユーザが属している。データベースＤＢ１は、メディアサービスに対応するデータベースであるため、データベースＤＢ１に属するユーザは、このメディアサービスの利用に関する行動ログ（例えば、閲覧ログ）を有するエンドユーザとなる。また、データベースＤＢ３は、検索およびショッピングサービスに対応するデータベースであるため、データベースＤＢ３に属するユーザは、この検索およびショッピングサービスの利用に関する行動ログ（例えば、検索ログや購買ログ）を有するエンドユーザとなる。
【００４６】
そして、データベースＤＢ１およびＤＢ３に属する計８人のユーザで構成されるユーザ群をユーザ群ＵＧ１とすると、ユーザ群ＵＧ１内の全てのユーザがコンテキストＣＯ１１に応じたユーザとはいえない場合がある。具合的には、ユーザ群ＵＧ１内の全てのユーザが「野球が好きな状況」にあるとはいえない場合がある。したがって、情報処理装置１００は、コンテキストＣＯ１１に基づいて、コンテキストＣＯ１１に応じたユーザ群であるユーザセグメントをユーザ群ＵＧ１に属する８人のユーザの中から抽出する（ステップＳ２６）。例えば、情報処理装置１００は、コンテキストＣＯ１１に対応するパターン情報ＰＴ４に対して組み合わされた処理対象のキーワード「野球」に基づいて、コンテキストＣＯ１１に応じたユーザ群であるユーザセグメントをユーザ群ＵＧ１に属する８人のユーザの中から抽出する。この一例として、情報処理装置１００は、キーワード「野球」に対応するカテゴリＣＴ１（ステップＳ２３で特定）に基づいて、キーワード「野球」と関連性を有するユーザ群をユーザ群ＵＧ１の中から特定する。そして、情報処理装置１００は、特定したユーザ群をコンテキストＣＯ１１に応じたユーザ群であるユーザセグメントＵＧ１１と判断し、ユーザセグメントＵＧ１１を抽出する。
【００４７】
例えば、情報処理装置１００は、ユーザ群ＵＧ１に属する８人のユーザそれぞれに対して、キーワード「野球」に対応するカテゴリＣＴ１とどれだけ関連性があるかを示す関連スコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、野球に関連するコンテンツ（例えば、動画、記事、広告等）の閲覧を示す行動ログを有していたり、野球に関して検索あるいは購入を示す行動ログを有しているユーザに対してより高い関連スコアを算出する。また、情報処理装置１００は、行動ログが示す行動頻度（例えば、閲覧回数、検索回数、購入回数）に応じて関連スコアに対してさらに重み付けを行ってもよい。そして、情報処理装置１００は、関連スコアが所定値より高いユーザ群をキーワード「野球」と関連性を有するユーザ群として特定する。かかる例では、情報処理装置１００は、図２に示すように、キーワード「野球」と関連性を有するユーザ群として、ユーザＵ１１、ユーザＵ１４、ユーザＵ３２、ユーザＵ３４といったユーザ群を特定している。したがって、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１、ユーザＵ１４、ユーザＵ３２、ユーザＵ３４で構成されるユーザ群をコンテキストＣＯ１１に応じたユーザ群であるユーザセグメントＵＧ１１としてユーザ群ＵＧ１から抽出する。
【００４８】
また、情報処理装置１００は、処理対象のキーワード（図２の例では「野球」）、利用対象のパターン情報を識別するパターンＩＤ（図２の例では「パターン情報ＰＴ４」）、処理対象のキーワードおよびパターンＩＤで識別されるパターン情報を組み合わせることで認識されたコンテキスト情報（図２の例では「コンテキストＣＯ１１」）、コンテキスト情報に基づき選択されたデータベースを識別するデータベースＩＤ（図２の例では、「ＤＢ１、ＤＢ３」）、データベースＩＤで識別されるデータベースから抽出されたユーザを識別するユーザＩＤ（図２の例では「Ｕ１１、Ｕ１４、Ｕ３２、Ｕ３４」）、および、ユーザＩＤで識別されるユーザのユーザ群であるユーザセグメントを識別するセグメントＩＤ（図２の例では「ＵＧ１１」）を対応付けてセグメント情報記憶部１２４に格納する。図９に、実施形態にかかるセグメント情報記憶部１２４の一例を示すが、図９の例は、図２での上記例に対応する。
【００４９】
ここで、ユーザセグメントＵＧ１１は、コンテキストＣＯ１１に応じたユーザ群である。また、コンテキストＣＯ１１は、パターン情報ＰＴ４に対して処理対象のキーワード「野球」が組み合わされることにより認識されたコンテキストである。また、キーワード「野球」は、記事コンテンツＣＮ１から生成されたキーワードである。このようなことから、たどってゆくと、ユーザセグメントＵＧ１１に属するユーザは、記事コンテンツＣＮ１に関連するユーザといえる。例えば、ユーザセグメントＵＧ１１に属するユーザは、記事コンテンツＣＮ１に対して興味を示す可能性のあるユーザといえる。したがって、ユーザセグメントＵＧ１１に属するユーザをターゲットとして、ユーザセグメントＵＧ１１に関連する記事コンテンツＣＮ１を配信（例えば、プッシュ通知）すれば、記事コンテンツＣＮ１の訴求力を高めることができると考えられる。さらにいうと、ユーザセグメントＵＧ１１は、編集者ＡＤ１にとってターゲットプッシュサービスに利用可能なユーザといえる。このようなことから、情報処理装置１００は、編集者ＡＤ１がユーザセグメントＵＧ１１をターゲットプッシュサービスに利用できるよう、ユーザセグメントＵＧ１１に関する情報を編集者ＡＤ１に提供する（ステップＳ２７）。例えば、情報処理装置１００は、ユーザセグメントＵＧ１１に関する情報を編集者ＡＤ１の利用者装置１０に送信する。以下、実施形態にかかる情報提供処理の一例の説明に移行する。
【００５０】
さて、これまで図１および図２で説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザのコンテキストのパターンを示すパターン情報を取得し、取得したパターン情報のうち、所定のパターン情報に対応するコンテキストと関連性を有するデータベースであって、当該コンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。また、情報処理装置１００は、所定のパターン情報に対して組み合わされた処理対象のキーワードに基づいて、選択したデータベースから、当該データベースの選択に用いられたコンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントを抽出する。
【００５１】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを精度よく絞り込むことができるため、絞り込んだデータベースを対象とすることで、効率的、かつ、高精度にユーザをセグメンテーションすることができる。また、この結果、情報処理装置１００は、例えば、サービス側の編集者が望む所定のコンテキストにあるユーザを高精度にターゲティングした情報提供を実現することができるようになる。
【００５２】
〔２−３．実施形態にかかる情報提供処理の一例〕
ここからは、図３を用いて、実施形態にかかる情報提供処理の一例について説明する。図３は、実施形態にかかる情報提供処理の一例を示す図である。図３では、実施形態にかかる情報提供処理の一例として、ステップＳ２７で行われる情報提供であって、ユーザセグメントＵＧ１１に関する情報を編集者ＡＤ１に提供する情報提供を示す。また、図２の例では、実施形態に係るメイン処理によって、ユーザセグメントＵＧ１１に関連する記事コンテンツが記事コンテンツＣＮ１のみである例が示されているが、図３の例では、ユーザセグメントＵＧ１１に関連する記事コンテンツには、記事コンテンツＣＮ１にも複数存在するものとする。
【００５３】
このような状態において、情報処理装置１００は、ユーザセグメントと、当該ユーザセグメントが抽出された抽出元のデータベースの選択に用いられたコンテキストに含まれるキーワードであって、当該コンテキストに対応するパターン情報に対して組み合わされたキーワードが取得された取得元のコンテンツとを組み合わせた組合せ情報を生成する（ステップＳ２７１）。ユーザセグメントＵＧ１１を例に挙げると、ユーザセグメントＵＧ１１が抽出された抽出元のデータベースは、データベースＤＢ１およびＤＢ３である。また、データベースＤＢ１およびＤＢ３の選択に用いられたコンテキスト（コンテキストＣＯ１１）に含まれるキーワードであって、当該コンテキストに対応するパターン情報（パターン情報ＰＴ４）に対して組み合わされたキーワードは、キーワード「野球」である。また、キーワード「野球」が取得された取得元のコンテンツは、記事コンテンツＣＮ１である。このようなことから、情報処理装置１００は、ユーザセグメントＵＧ１１と、記事コンテンツＣＮ１とを組み合わせた組合せ情報を生成する。また、情報処理装置１００は、同様の処理を、ユーザセグメントと、当該ユーザセグメントに関連する記事コンテンツとの組毎に行う。そうして、情報処理装置１００は、図３に示すように、ユーザセグメントと、当該ユーザセグメントに関連する記事コンテンツとを組み合わせた組合せ情報の一覧を生成する。
【００５４】
次に、情報処理装置１００は、所定の情報に基づいて、ユーザセグメントと、当該ユーザセグメントに関連する記事コンテンツとの組に対する並べ替え制御を行う（ステップＳ２７２）。具体的には、情報処理装置１００は、組合せ情報が一覧表示されている状態において、編集者ＡＤ１が所定の情報を利用して、ユーザセグメントと、当該ユーザセグメントに関連する記事コンテンツとの組を任意に並べ替えできるよう制御する。例えば、所定の情報としては、記事コンテンツのタイトル、記事コンテンツの日付（例えば、配信希望日）、世間のトレンド、デモグラフィック属性、記事コンテンツに関する各種実績が挙げられる。もちろんかかる例には一例に過ぎない。そして、情報処理装置１００は、所定の情報に応じて、編集者ＡＤ１がユーザセグメントと、当該ユーザセグメントに関連する記事コンテンツとの組を並べ替えできるよう、この所定の情報に基づいて組合せ情報を制御する。例えば、説明の便宜上、組合せ情報は、「ユーザセグメントＵＧ１１−記事コンテンツＣＮ１」（組１）、「ユーザセグメントＵＧ１２−記事コンテンツＣＮ２」（組２）という２つの組で構成されているとする。かかる場合、情報処理装置１００は、所定の情報に応じて、編集者ＡＤ１が組１および組２を並べ替えできるよう、所定の情報に基づき組１および組２を制御する。
【００５５】
次に、情報処理装置１００は、ステップＳ２７１で生成した組合せ情報であって、ステップＳ２７２で並べ替え制御済みの組合せ情報に含まれる組のうち、一部の組を抽出し編集者ＡＤ１に提示する（ステップＳ２７３）。例えば、情報処理装置１００は、予め規定された所定数の組を抽出し、抽出した組による組合せ情報を編集者ＡＤ１に提示する。
【００５６】
さて、これまで図３で説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザセグメントに関する情報を利用者に提供する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザセグメントに関する情報として、ユーザセグメントと、当該ユーザセグメントに含まれるユーザに関連するコンテンツとが組み合わされた状態で一覧表示される一覧情報を提供する。これにより、情報処理装置１００は、各コンテンツに関連性を有するユーザによるユーザセグメントを利用者（図３の例では、編集者ＡＤ１）に対して提供することができるため、利用者に対してどのようなユーザにどのようなコンテンツを配信（例えば、プッシュ通知）することが効果的であるかを容易に利用者に把握させることができる。この結果、情報処理装置１００は、ターゲットプッシュサービスの性能を向上させることができる。
【００５７】
〔２−４．実施形態にかかる情報提供処理のバリエーション〕
ここからは、実施形態にかかる情報提供処理のバリエーションについて、図４を用いて説明する。図４は、実施形態にかかる情報提供処理のバリエーションの一例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、ユーザセグメントに関する情報として、ユーザセグメントに含まれるユーザのユーザ数に関する情報を提供する。図４では、図２のメイン処理で抽出されたユーザセグメントＵＧ１１に含まれるユーザのユーザ数に関する情報が提供される例を示す。なお、図４では、編集者ＡＤ１が情報処理装置１００に対して、キーワードを入力するものとする。言い換えれば、図４では、情報処理装置１００が、編集者ＡＤ１に対してキーワードを指定させることで、編集者ＡＤ１により指定されたキーワードを処理対象のキーワードとして取得している。
【００５８】
また、キーワードの取得および情報提供は、編集者ＡＤ１の利用者装置１０の表示画面Ｄに表示されるページＰ１を介して行われる。ページＰ１は、例えば、編集者ＡＤ１からのアクセスに応じて情報処理装置１００によって行われる。図４に示すように、ページＰ１には、利用者にキーワードを入力させる入力欄ＡＲ１が含まれる。ここで、例えば、編集者ＡＤ１が入力欄ＡＲ１にキーワード「野球」を入力し「追加」ボタンを押下したとする。かかる場合、情報処理装置１００は、編集者ＡＤ１により指定されたキーワード「野球」を処理対象のキーワードとして取得する。
【００５９】
また、情報処理装置１００は、編集者ＡＤ１からキーワード「野球」を取得すると、キーワード「野球」を用いて、図２で説明したメイン処理を行う。そして、情報処理装置１００は、メイン処理により得られた情報であって、ユーザセグメントＵＧ１１に含まれるユーザのユーザ数に関する情報である数値情報Ｊ１をページＰ１内に表示させる。数値情報Ｊ１は、例えば、図４に示すように、編集者ＡＤ１により指定されたキーワード「野球」、データベースＤＢ１およびＤＢ３の選択に利用されたコンテキストＣＯ１１「野球が好きなユーザ」、データベースＤＢ１およびＤＢ３から抽出されたユーザセグメントＵＧ１１に属するユーザの割合「３０％」、ユーザセグメントＵＧ１１に属するユーザとしてどのようなユーザがいるか（そのユーザＩＤ）を確認可能な確認先へジャンプするリンク、といったものである。なお、ユーザセグメントＵＧ１１に属するユーザの割合は、例えば、図２に示す全ユーザ群ＡＵに属するユーザのユーザ数に対する、ユーザセグメントＵＧ１１に属するユーザのユーザ数の割合である。
【００６０】
また、情報処理装置１００は、ユーザセグメントＵＧ１１に属するユーザを性別や年代といった絞り込み条件を編集者ＡＤ１に指定させることで、ユーザを性別や年代で絞り込むための情報Ｊ２をページＰ１内に表示させる。
【００６１】
〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図６を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図６は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図６に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。例えば、情報処理装置１００は、図１〜図４で説明した情報処理を行うサーバ装置である。
【００６２】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、利用者装置１０、入稿者装置３０との間で情報の送受信を行う。
【００６３】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、コンテンツ記憶部１２１と、パターン情報記憶部１２２と、候補ＤＢ記憶部１２３と、セグメント情報記憶部１２４とを有する。コンテンツ記憶部１２１、パターン情報記憶部１２２、候補ＤＢ記憶部１２３と、セグメント情報記憶部１２４については説明済みであるため、ここでの説明は省略する。
【００６４】
（制御部１３０について）
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００６５】
図６に示すように、制御部１３０は、入稿受付部１３１と、パターン情報取得部１３２と、生成部１３３と、キーワード取得部１３４と、特定部１３５と、認識部１３６と、選択部１３７と、抽出部１３８と、提供部１３９とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図６に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図６に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００６６】
（入稿受付部１３１について）
入稿受付部１３１は、入稿者からコンテンツの入稿を受け付ける。例えば、入稿受付部１３１は、記事コンテンツ、広告コンテンツ、動画コンテンツ等の各種コンテンツ入稿を受け付ける。例えば、入稿受付部１３１は、入稿者の入稿者装置３０からコンテンツの入稿を受け付ける。また。入稿受付部１３１は、入稿されたコンテンツをコンテンツ記憶部１２１に格納する。
【００６７】
（パターン情報取得部１３２）
パターン情報取得部１３２は、ユーザのコンテキストのパターンを示すパターン情報を取得する。例えば、パターン情報取得部１３２は、所定のサービス毎に、当該所定のサービスに応じた前記コンテキストのパターンを示すパターン情報を取得する。また、パターン情報取得部１３２は、取得したパターン情報をパターン情報記憶部１２２に格納する。図２の例では、パターン情報取得部１３２は、「○○を利用しそうな状況（にあるユーザ）」といったコンテキストのパターンを示すパターン情報ＰＴ１を取得している。また、パターン情報取得部１３２は、「△△に行きそうな状況（にあるユーザ）」といったコンテキストのパターンを示すパターン情報ＰＴ２を取得している。また、パターン情報取得部１３２は、「××を購入しそうな状況（にあるユーザ）」といったコンテキストのパターンを示すパターン情報ＰＴ３を取得している。また、パターン情報取得部１３２は、「●●が好きな状況（にあるユーザ）」といったコンテキストのパターンを示すパターン情報ＰＴ４を取得している。また、パターン情報取得部１３２は、「〇×をやっている状況（にあるユーザ）」といったコンテキストのパターンを示すパターン情報ＰＴ５を取得している。また、パターン情報取得部１３２は、「□□を視聴しそうな状況（にあるユーザ）」といったコンテキストのパターンを示すパターン情報ＰＴ６を取得している。
【００６８】
なお、パターン情報取得部１３２は、エンドユーザのコンテキストに基づいて、例えば、エンドユーザのコンテキストの傾向を分析することで、代表的なコンテキストを特定する。そして、パターン情報取得部１３２は、特定した代表的なコンテキストをコンテキストのパターンと定めて、このパターンを示すパターン情報を取得（生成）してもよい。また、例えば、人手によって生成されたパターン情報が所定の記憶部に格納されている場合には、パターン情報取得部１３２は、所定の記憶部からパターン情報を取得する。
【００６９】
（生成部１３３について）
生成部１３３は、キーワードを生成する。例えば、生成部１３３は、パターン情報が示すコンテキストのパターンに対して組み合わされるキーワードである処理対象のキーワードを生成する。例えば、生成部１３３は、図１で説明した実施形態にかかる前処理において、処理対象のキーワードを生成する。
【００７０】
例えば、生成部１３３は、コンテンツ記憶部１２１からコンテンツ（例えば、記事コンテンツ）を１つ抽出する。そして、生成部１３３は、抽出したコンテンツの内容の意味理解を行い、理解した意味に基づいて、コンテンツの特徴を示すワードである特徴ワードをこのコンテンツから抽出する。そして、生成部１３３は、抽出した特徴ワードに基づいて、特徴ワードに関連する関連ワードを取得する。このような状態において、生成部１３３は、特徴ワードおよび関連ワードに基づいて、処理対象のキーワードを生成する。単純な例として、生成部１３３は、特徴ワードおよび関連ワードの双方を処理対象のキーワードと定めることができる。また、生成部１３３は、特徴ワードおよび関連ワードの双方の意味理解を行うことで、１つの処理対象のキーワードを生成してもよい。図１の例では、生成部１３３は、処理対象のキーワードとして、キーワード「野球」を生成している。
【００７１】
（キーワード取得部１３４について）
キーワード取得部１３４は、パターン情報が示すコンテキストのパターンに対して組み合わされるキーワードである処理対象のキーワードを取得する。例えば、キーワード取得部１３４は、生成部１３３による前処理で処理対象のキーワードが生成されている場合には、生成された処理対象のキーワードを取得する。一方で、キーワード取得部１３４は、利用者に対してキーワードを指定させることで、編集者により指定されたキーワードを処理対象のキーワードとして取得してもよい。例えば、キーワード取得部１３４は、利用者により任意に指定されたキーワードを処理対象のキーワードとして取得してもよいし、前処理で生成したキーワードを処理対象のキーワードの候補として利用者に提示することで候補の中から指定されたキーワードを処理対象のキーワードとして取得してもよい。図２の例では、キーワード取得部１３４は、前処理で生成されたキーワード「野球」を処理対象のキーワードとして取得している。
【００７２】
（特定部１３５について）
特定部１３５は、ユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する選択処理に利用される利用対象のパターン情報を特定する。例えば、特定部１３５は、パターン情報記憶部１２２に格納されるパターン情報の中から利用対象のパターン情報を特定する。例えば、特定部１３５は、キーワード取得部１３４により取得された処理対象のキーワードに基づいて、利用対象のパターン情報を特定する。また、特定部１３５は、利用者に対してパターン情報を指定させることで、利用者により指定されたパターン情報を利用対象のパターン情報として特定してもよい。例えば、特定部１３５は、パターン情報記憶部１２２に格納されるパターン情報を利用対象のパターン情報の候補として利用者に提示することで候補の中から指定されたパターン情報を利用対象のパターン情報として特定する。図２の例では、特定部１３５は、利用対象のパターン情報として、パターン情報ＰＴ４を特定している。
【００７３】
また、特定部１３５は、キーワード取得部１３４により取得された処理対象のキーワードに基づいて、処理対象のキーワードに対応するカテゴリを特定する。図２の例では、特定部１３５は、処理対象のキーワードに対応するカテゴリとして、カテゴリＣＴ１を特定している。
【００７４】
（認識部１３６について）
認識部１３６は、ユーザセグメントが抽出される抽出先のデータベースを選択するための選択処理に利用される利用対象のコンテキストを認識する。例えば、認識部１３６は、図２に示すように、パターン情報ＰＴ４が示すコンテキストパターン（●●が好きなユーザ）に対して処理対象のキーワードであるキーワード「野球」を組み合わせる。すなわち、認識部１３６は、図２の例では、パターン情報ＰＴ４が示すコンテキストパターンのうち可変部分「●●」に対してキーワード「野球」を入力することにより１つのコンテキストを認識する。かかる例では、認識部１３６は、「野球が好きなユーザ」というコンテキストＣＯ１１を認識する。より詳細には、認識部１３６は、「野球が好きな状況」というコンテキストＣＯ１１を認識する。
【００７５】
（選択部１３７について）
選択部１３７は、図２で説明した実施形態にかかるメイン処理のうち選択処理を行う。具体的には、選択部１３７は、パターン情報取得部１３２により取得されたパターン情報のうち、所定のパターン情報に対応するコンテキストと関連性を有するデータベースであって、当該コンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。例えば、選択部１３７は、コンテキストと関連性を有するデータベースとして、当該コンテキストと関連性を有するユーザ行動に関する履歴情報が格納されるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。また、選択部１３７は、コンテキストと関連性を有するユーザ行動として、当該コンテキストの状態にあることに基づくユーザの意図に応じた行動に関する履歴情報が格納されるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。
【００７６】
また、選択部１３７は、所定のパターン情報に対応するコンテキストとして、当該所定のパターン情報が示すコンテキストのパターンに対して所定のキーワード（処理対象のキーワード）を組み合わせることにより示されるコンテキストと関連性を有するデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。例えば、選択部１３７は、所定のキーワードとして、利用者により指定されたキーワードをパターンに対して組み合わせることにより示されるコンテキストと関連性を有するデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。あるいは、選択部１３７は、所定のキーワードとして、入稿者により入稿された所定のコンテンツに基づき動的に生成されたキーワードをパターンに対して組み合わせることにより示されるコンテキストと関連性を有するデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。
【００７７】
また、選択部１３７は、所定のパターン情報に対応するコンテキストとして、所定のキーワード（処理対象のキーワード）に基づくコンテキストと関連性を有するデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択してもよい。
【００７８】
また、選択部は、所定のパターン情報として、所定のキーワード（処理対象のキーワード）に基づき特定されたパターン情報に対応するコンテキストと関連性を有するデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。あるいは、選択部１３７は、所定のパターン情報として、利用者により指定されたパターン情報に対応するコンテキストと関連性を有するデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。
【００７９】
図２の例では、認識部１３６により「野球が好きな状況」というコンテキストＣＯ１１が認識されている。かかる例では、選択部１３７は、ユーザがコンテキストＣＯ１１の状態にあることに基づくユーザ意図を解析し、解析結果が示す意図に応じた行動の行動ログが格納されるデータベースをコンテキストＣＯ１１と関係性を有するデータベースであると判断し、判断したデータベースを抽出先のデータベースとして選択する。コンテキストＣＯ１１は、「野球が好きな状況」というコンテキストであるが、「野球が好きなユーザ」としては、日常的に野球をプレイしているユーザや、野球に興味があったり野球観戦を趣味としているユーザが考えられる。そうすると、「野球が好きなユーザ」は、野球好きだから野球観戦したいという意図で「メディアサービス」を利用して野球の試合を視聴したり、野球好きだから野球についてさらに知りたいという意図で「検索サービス」を利用して野球について検索することが予想される。選択部１３７は、このように予想した解析結果に基づいて、コンテキストＣＯ１１に応じたユーザ群であるユーザセグメントが抽出される抽出先データベースとして、メディアサービスに対応するデータベースＤＢ１、および、検索およびショッピングサービスに対応するデータベースＤＢ３を選択する。
【００８０】
なお、選択部１３７は、認識されたコンテキストに基づいて、候補のデータベースそれぞれに重み付けし、重み値がより高いデータベースを選択してもよい。
【００８１】
（抽出部１３８について）
選択部１３７は、図２で説明した実施形態にかかるメイン処理のうち抽出処理を行う。具体的には、抽出部１３８は、所定のキーワード（処理対象のキーワード）に基づいて、選択部１３７により選択されたデータベースから、当該データベースの選択に用いられたコンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントを抽出する。例えば、抽出部１３８は、コンテキストに含まれる所定のキーワードであって、当該コンテキストに対応するパターンに対して組み合わされた所定のキーワードと関連性を有するユーザ群であるユーザセグメントを、選択部により選択されたデータベースに含まれるユーザ群の中から抽出する。
【００８２】
図２の例では、抽出部１３８は、コンテキストＣＯ１１に対応するパターン情報ＰＴ４に対して組み合わされた処理対象のキーワード「野球」に基づいて、コンテキストＣＯ１１に応じたユーザ群であるユーザセグメントをユーザ群ＵＧ１に属する８人のユーザの中から抽出する。例えば、抽出部１３８は、ユーザ群ＵＧ１に属する８人のユーザそれぞれに対して、キーワード「野球」に対応するカテゴリＣＴ１とどれだけ関連性があるかを示す関連スコアを算出する。例えば、抽出部１３８は、野球に関連するコンテンツ（例えば、動画、記事、広告等）の閲覧を示す行動ログを有していたり、野球に関して検索あるいは購入を示す行動ログを有しているユーザに対してより高い関連スコアを算出する。また、抽出部１３８は、行動ログが示す行動頻度（例えば、閲覧回数、検索回数、購入回数）に応じて関連スコアに対してさらに重み付けを行ってもよい。そして、抽出部１３８は、関連スコアが所定値より高いユーザ群をキーワード「野球」と関連性を有するユーザ群として特定する。図２の例では、抽出部１３８は、キーワード「野球」と関連性を有するユーザ群として、ユーザＵ１１、ユーザＵ１４、ユーザＵ３２、ユーザＵ３４といったユーザ群を特定している。したがって、抽出部１３８は、ユーザＵ１１、ユーザＵ１４、ユーザＵ３２、ユーザＵ３４で構成されるユーザ群をコンテキストＣＯ１１に応じたユーザ群であるユーザセグメントＵＧ１１としてユーザ群ＵＧ１から抽出する。
【００８３】
（提供部１３９について）
提供部１３９は、図３および図４で説明した実施形態にかかる情報提供処理を行う。具体的には、提供部１３９は、ユーザセグメントに関する情報を利用者に提供する。例えば、提供部１３９は、ユーザセグメントに関する情報として、ユーザセグメントと、当該ユーザセグメントに含まれるユーザに関連するコンテンツとが組み合わされた状態で一覧表示される一覧情報を提供する。また、提供部１３９は、ユーザセグメントに関する情報として、ユーザセグメントに含まれるユーザのユーザ数に関する情報を提示する。
【００８４】
〔４．処理手順〕
次に、図１０を用いて、実施形態にかかる情報処理の手順について説明する。図１０は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。なお、図１０の例では、パターン情報取得部１３２により、ユーザのコンテキストのパターンを示すパターン情報を取得済であるものとする。
【００８５】
まず、キーワード取得部１３４は、パターン情報が示すコンテキストのパターンに対して組み合わされるキーワードである処理対象のキーワードを取得する（ステップＳ３０１）。例えば、キーワード取得部１３４は、生成部１３３による前処理で処理対象のキーワードが生成されている場合には、生成された処理対象のキーワードを取得する。また、キーワード取得部１３４は、利用者によりキーワードが指定された場合には、指定されたキーワードを処理対象のキーワードとして取得する。
【００８６】
次に、特定部１３５は、ユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する選択処理に利用される利用対象のパターン情報を特定する（ステップＳ３０２）。例えば、特定部１３５は、キーワード取得部１３４により取得された処理対象のキーワードに基づいて、動的に利用対象のパターン情報を特定してもよいし、利用者に対してパターン情報を指定させることで、利用者により指定されたパターン情報を利用対象のパターン情報として特定してもよい。また、特定部１３５は、キーワード取得部１３４により取得された処理対象のキーワードに基づいて、処理対象のキーワードに対応するカテゴリを特定する（ステップＳ３０３）。
【００８７】
次に、認識部１３６は、ユーザセグメントが抽出される抽出先のデータベースを選択するための選択処理に利用される利用対象のコンテキストを認識する（ステップＳ３０４）。例えば、認識部１３６は、特定部１３５により特定された利用対象のパターン情報が示すコンテキストパターンに対して処理対象のキーワードを組み合わせる。具体的には、認識部１３６は、利用対象のパターン情報が示すコンテキストパターンのうち可変部分に対して、処理対象のキーワードを入力することにより１つのコンテキストを認識する。
【００８８】
次に、選択部１３７は、認識部１３６により認識されたコンテキスト（特定部１３５により特定された利用対象のパターン情報が示すパターンに対して、処理対象のキーワードが入力されることで認識されたコンテキスト）に基づいて、当該コンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する（ステップＳ３０５）。例えば、選択部１３７は、認識部１３６により認識されたコンテキストと関連性を有するデータベースであって、当該コンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントが抽出される抽出先となるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。一例としては、選択部１３７は、ユーザが認識部１３６により認識されたコンテキストの状態にあることに基づくユーザの意図に応じた行動に関する履歴情報が格納されるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。
【００８９】
次に、抽出部１３８は、処理対象のキーワードに基づいて、選択部１３７により選択されたデータベースから、当該データベースの選択に用いられたコンテキスト、すなわち認識部１３６により認識された利用対象のコンテキストに応じたユーザ群であるユーザセグメントを抽出する（ステップＳ３０６）。例えば、抽出部１３８は、このコンテキストに対応するパターン、すなわち特定部１３５により特定された利用対象のパターン情報が示すパターンに対して組み合わされたキーワードと関連性を有するユーザ群であるユーザセグメントを抽出する。
【００９０】
そして、提供部１３９は、抽出部１３８により抽出されたユーザセグメントに関するセグメント情報を利用者に提供する（ステップＳ３０７）。例えば、提供部１３９は、ターゲットプッシュサービスにおいて、所定のコンテンツ（例えば、コンテンツ記憶部１２１に格納されるコンテンツ）を配信する配信対象にユーザとして、どのようなユーザをターゲットとすればよいかを利用者が効果的に把握できるようなセグメント情報を利用者に提供する。例えば、提供部１３９は、図３に示すように、ユーザセグメントと、当該ユーザセグメントに含まれるユーザに関連するコンテンツとが組み合わされた状態で一覧表示される一覧情報を提供する。
【００９１】
〔５．変形例〕
上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。
【００９２】
〔５−１．複数のパターン情報（１）〕
上記実施形態では、特定部１３５が、利用対象のパターン情報として、１つのパターン情報を特定する例を示した。しかしながら、特定部１３５は、利用対象のパターン情報として、複数のパターン情報を特定してもよい。また、このように複数のパターン情報が処理対象となる場合、選択部１３７は、複数のパターン情報それぞれに対応するコンテキストによる組合せと関連性を有するデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。この点について、図２の例を用いて説明する。
【００９３】
まず、かかる変形例では、キーワード取得部１３４は、処理対象のキーワードとして、キーワード「野球」、キーワード「球場」といった２つのキーワードを取得したものとする。キーワード「野球」、および、キーワード「球場」の双方とも生成部１３３により生成されたものであってもよいし、双方とも編集者ＡＤ１により指定されたものであってもよい。また、キーワード「野球」、および、キーワード「球場」のいずれか一方が生成部１３３により生成されたもので、他の一方が編集者ＡＤ１により指定されたものであってもよい。
【００９４】
このような状態において、特定部１３５は、例えば、キーワード「野球」に基づいて、パターン情報ＰＴ４を利用対象のパターン情報として特定したとする。かかる場合、認識部１３６は、パターン情報ＰＴ４に対応するコンテキストパターン「●●が好きなユーザ」とキーワード「野球」とを組み合わせて、「野球が好きなユーザ」というコンテキストＣＯ２１を認識する。また、特定部１３５は、例えば、キーワード「球場」に基づいて、パターン情報ＰＴ２を利用対象のパターン情報として特定したとする。かかる場合、認識部１３６は、パターン情報ＰＴ２に対応するコンテキストパターン「△△に行きそうなユーザ」とキーワード「球場」とを組み合わせて、「球場に行きそうなユーザ」というコンテキストＣＯ２２を認識する。そして、かかる例では、コンテキストＣＯ２１およびＣＯ２２というコンテキストの組合せは、複数のパターン情報（パターン情報ＰＴ２とＰＴ４）それぞれに対応するコンテキストによる組合せの一例といえる。
【００９５】
そうすると、選択部１３７は、コンテキストＣＯ２１およびＣＯ２２というコンテキストの組合せと関連性を有するデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。例えば、選択部１３７は、コンテキストＣＯ２１およびＣＯ２２を１つにまとめたまとめコンテキスト、つまり「野球が好きで、球場に行きそうなユーザ」の行動と、関連性を有するユーザ行動に関する履歴情報が格納されるデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。例えば、選択部１３７は、ユーザが「野球が好きで、球場に行きそうな状況」にあることに基づく当該ユーザ意図を解析し、解析結果が示す意図に応じた行動（こういう意図があってこういう行動をとる）の行動ログが格納されるデータベースをまとめコンテキストと関係性を有するデータベースであると判断し、判断したデータベースを抽出先のデータベースとして選択する。説明を簡単にするために、選択部１３７は、図２の例と同様に、データベースＤＢ１およびＤＢ３を抽出先データベースとして選択したとする。
【００９６】
かかる場合、抽出部１３８は、キーワード「野球」、および、キーワード「球場」に基づいて、キーワード「野球」、および、キーワード「球場」の双方と関連性を有するユーザをデータベースＤＢ１またはＤＢ３の中から特定する。そして、抽出部１３８は、特定したユーザ群を、まとめコンテキストに応じたユーザセグメントとして抽出する。
【００９７】
このように、実施形態の変形例にかかる情報処理装置１００は、取得したパターン情報のうち、複数のパターン情報が処理対象となる場合には、複数のパターン情報それぞれに対応するコンテキストの組合せと関連性を有するデータベースを複数の候補のデータベースの中から選択する。これにより、実施形態の変形例にかかる情報処理装置１００は、複数のパターン情報が処理対象となる場合であっても、複数のパターン情報それぞれに対応するコンテキストの全てを満たすユーザを高精度にターゲティングした情報提供を実現することができる。
【００９８】
〔５−２．複数のパターン情報（２）〕
上記変形例５−１では、選択部１３７が、コンテキストＣＯ２１およびＣＯ２２を１つにまとめたまとめコンテキストに関連するデータベースを選択する例を示した。しかし、選択部１３７は、コンテキストＣＯ２１およびＣＯ２２を１つにまとめることなく、コンテキストＣＯ２１およびＣＯ２２それそれに関連するデータベースを選択してもよい。つまり、選択部１３７は、コンテキストＣＯ２１に関連するデータベースを選択し、コンテキストＣＯ２２に関連するデータベースを選択するといったように、個別に選択処理を行ってよい。
【００９９】
例えば、選択部１３７は、コンテキストＣＯ２１に関連するデータベースがデータベースＤＢ１と判断したことにより、データベースＤＢ１をコンテキストＣＯ２１に応じたユーザセグメントが抽出される抽出先データベースとして選択したとする。また、選択部１３７は、コンテキストＣＯ２２に関連するデータベースがデータベースＤＢ３と判断したことにより、データベースＤＢ１およびＤＢ３をコンテキストＣＯ２２に応じたユーザセグメントが抽出される抽出先データベースとして選択したとする。かかる場合、コンテキストＣＯ２１、コンテキストＣＯ２２において、データベースＤＢ１が抽出先データベースとして共通している。したがって、抽出部１３８は、キーワード「野球」、および、キーワード「球場」に基づいて、キーワード「野球」、および、キーワード「球場」の双方と関連性を有するユーザをデータベースＤＢ１の中から特定する。そして、抽出部１３８は、特定したユーザ群を、コンテキストＣＯ２１およびＣＯ２２の双方に応じたユーザセグメントとして抽出する。
【０１００】
〔６．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば図１１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１１は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１０１】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００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。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１０２】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。
【０１０３】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１０４】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１０５】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１０６】
〔７．その他〕
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１０７】
以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１０８】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、特定部は、特定手段や特定回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１０９】
１  情報処理システム
１０  利用者装置
３０  入稿者装置
１００  情報処理装置
１２０  記憶部
１２１  コンテンツ記憶部
１２２  パターン情報記憶部
１２３  候補ＤＢ記憶部
１２４  セグメント情報記憶部
１３０  制御部
１３１  入稿受付部
１３２  パターン情報取得部
１３３  生成部
１３４  キーワード取得部
１３５  特定部
１３６  認識部
１３７  選択部
１３８  抽出部
１３９  提供部
【図１】
0006917428.tif 000002
【図２】
0006917428.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
0006917428.tif 000006
【図６】
0006917428.tif 000007
【図７】
0006917428.tif 000008
【図８】
0006917428.tif 000009
【図９】
0006917428.tif 000010
【図１０】
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【図１１】
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