(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列で記録されたユーザの行動履歴データ集合に関する処理を行う履歴処理装置であって、
前記行動履歴データ集合の中から処理対象として設定された処理対象履歴データに対応するソースデータと、当該処理対象履歴データよりも新しい履歴データ集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出するとともに、当該処理対象履歴データよりも古い履歴データ集合に対応するソースデータと、前記新しい履歴データ集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部により算出された類似度が所定の条件を満足する場合には、前記行動履歴データ集合を構成する時系列で記録された履歴データ間の前記類似度が変化する特異点として、前記処理対象履歴データを抽出する特異点抽出部と、
を有することを特徴とする履歴処理装置。
【請求項２】
前記類似度算出部は、前記行動履歴データ集合の中から処理対象として設定された処理対象履歴データに対応する文書データと、前記新しい履歴データ集合に各々に対応した文書データからなる文書データ集合との意味的類似度（以下、意味的類似度ｐという）を算出するとともに、前記古い履歴データ集合の各々に対応した文書データからなる文書データ集合と、前記新しい履歴データ集合に対応する前記文書データ集合との意味的類似度（以下、意味的類似度ｑという）を算出し、
前記特異点抽出部は、前記類似度算出部により算出された意味的類似度ｐが所定の閾値よりも小さく、かつ、当該意味的類似度ｐが前記類似度算出部により算出された意味的類似度ｑよりも大きいという抽出条件を満足するか否かを判定し、当該抽出条件を満足するものと判定した場合には、前記処理対象履歴データを特異点として抽出することを特徴とする請求項１に記載の履歴処理装置。
【請求項３】
前記類似度算出部は、前記特異点抽出部により前記処理対象履歴データを特異点として抽出できなかった場合には、前記行動履歴データ集合の中に処理可能な履歴データが存在することを条件に、前記処理対象履歴データよりも時系列的に一つ古い履歴データを処理対象として、前記意味的類似度ｐおよび前記意味的類似度ｑをそれぞれ改めて算出し、
前記特異点抽出部は、前記類似度算出部により改めて算出された前記意味的類似度ｐおよび前記意味的類似度ｑについて、前記抽出条件を満足するか否かを改めて判定することを特徴とする請求項２に記載の履歴処理装置。
【請求項４】
前記特異点抽出部により前記処理対象履歴データを特異点として抽出できた場合には、前記特異点として抽出された処理対象履歴データ量が所定の設定値に到達しているか否かを判定する履歴データ量判定部をさらに有し、
前記履歴データ量判定部により前記処理対象履歴データ量が所定の設定値に到達していないものと判定された場合には、前記類似度算出部は、前記行動履歴データ集合の中に処理可能な履歴データが存在することを条件に、当該処理対象履歴データおよび前記新しい履歴データ集合を除いた前記行動履歴データ集合の中から前記処理対象履歴データを改めて設定して、前記意味的類似度ｐおよび前記意味的類似度ｑをそれぞれ改めて算出し、前記履歴データ量判定部により前記処理対象履歴データ量が所定の設定値に到達しているものと判定された場合、あるいは前記設定値に到達しているものと判定され、かつ前記行動履歴データ集合の中に処理可能な履歴データが存在しない場合には、前記特異点の抽出についての処理を終了することを特徴とする請求項３に記載の履歴処理装置。
【請求項５】
前記特異点抽出部により前記処理対象履歴データを特異点として抽出できなかった場合には、前記行動履歴データ集合の中に処理対象となる履歴データが存在しないことを条件に、前記特異点の抽出についての処理を終了することを特徴とする請求項３に記載の履歴処理装置。
【請求項６】
前記行動履歴データ集合が時系列に記録された所定数の履歴データで構成される場合に、時系列の新しい方から中心あるいは中心付近に記録されている履歴データのそれぞれを処理対象履歴データとして設定して、当該処理対象履歴データに対応する文書データと、当該処理対象履歴データよりも新しい履歴データ集合に対応する各文書データとの意味的類似度（以下、意味的類似度ｐという）、および前記処理対象履歴データよりも古い履歴データ集合に対応する各文書データと、当該古い履歴データ集合と同数の前記新しい履歴データ集合に対応する各文書データとの意味的類似度（以下、意味的類似度ｑという）を算出するとともに、前記意味的類似度ｐを前記意味的類似度ｑで除算した各除算値を算出する第１除算値算出部と、
前記処理対象履歴データを中心として時系列の新しい側および古い側の両側に、同数の前記新しい履歴データ集合および前記古い履歴データ集合を確保することが可能な範囲で、前記行動履歴データ集合から、時系列の新しい所定数の履歴データを異なる個数ごと削除して、前記処理対象履歴データの個数が異なる複数の新たな履歴データ集合を生成する履歴データ集合生成部と、
前記履歴データ集合生成部により生成された各履歴データ集合ごとに、前記意味的類似度ｐを前記意味的類似度ｑで除算した各除算値を算出する第２除算値算出部と、
をさらに有し、
前記特異点抽出部は、前記第１除算値算出部により算出された除算値に基づいて、特異点と推測される第１の閲覧履歴データを抽出するとともに、前記第２除算値算出部により算出された各除算値の中から、前記第１の閲覧履歴データ以降の閲覧履歴データからなる閲覧履歴データ集合について算出された各除算値と、前記第１の閲覧履歴データに対応する除算値との積である乗算値が最大となる第２の閲覧履歴データを特異点として抽出し、さらに、前記第２除算値算出部により算出された各除算値の中から、前記第２の閲覧履歴データ以降の閲覧履歴データからなる閲覧履歴データ集合について算出された各除算値と、前記第１の閲覧履歴データに対応する除算値との積である乗算値が最大となる第３の閲覧履歴データを特異点として抽出することを特徴とする請求項１に記載の履歴処理装置。
【請求項７】
時系列で記録されたユーザの行動履歴データ集合に関する処理を行う履歴処理装置によって実行される履歴処理方法であって、
前記履歴処理装置が、前記行動履歴データ集合の中から処理対象として設定された処理対象履歴データであって記憶部に記憶された処理対象履歴データに対応するソースデータと、当該処理対象履歴データよりも新しい履歴データ集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出するとともに、前記処理対象履歴データよりも古い履歴データ集合に対応するソースデータと、前記新しい履歴データ集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記履歴処理装置が、前記類似度算出ステップにより算出された類似度が所定の条件を満足する場合には、前記行動履歴データ集合を構成する時系列で記録された履歴データ間の前記類似度が変化する特異点として、前記処理対象履歴データを抽出する特異点抽出ステップと、
を含んだことを特徴とする履歴処理方法。
【請求項８】
時系列で記録されたユーザの行動履歴データ集合に関する処理をコンピュータに実行させる履歴処理プログラムであって、
前記行動履歴データ集合の中から処理対象として設定された処理対象履歴データに対応するソースデータと、当該処理対象履歴データよりも新しい履歴データ集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出するとともに、前記処理対象履歴データよりも古い履歴データ集合に対応するソースデータと、前記新しい履歴データ集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出する類似度算出手順と、
前記類似度算出手順により算出された類似度が所定の条件を満足する場合には、前記行動履歴データ集合を構成する時系列で記録された履歴データ間の前記類似度が変化する特異点として、前記処理対象履歴データを抽出する特異点抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする履歴処理プログラム。
【請求項９】
ユーザから取得した各位置情報を、当該位置情報に対応する地域におけるユーザの行動を特定するための行動履歴データに変換する変換部をさらに有し、
前記類似度算出部は、前記ソースデータではなく、前記変換部により変換された各行動履歴データからなる行動履歴データ集合の中から処理対象として設定された処理対象履歴データと、当該処理対象履歴データよりも前記行動履歴データ集合の中で時系列の新しい履歴データ集合との所定の指標に基づく類似度を算出するとともに、当該処理対象履歴データよりも前記行動履歴データ集合の中で時系列の古い履歴データ集合と、前記新しい履歴データ集合との所定の指標に基づく類似度を算出することを特徴とする請求項１に記載の履歴処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、履歴処理装置、履歴処理方法および履歴処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ウェブページの閲覧履歴等の中から特定の閲覧履歴を抽出して、ユーザに表示提供する技術が存在する（特許文献１等参照）。
【０００３】
例えば、非特許文献１には、特定の閲覧履歴を抽出する場合に、ユーザの参照回数、参照時間、テキスト選択、アクセス頻度や能動的な保存行動などの履歴（閲覧履歴や操作履歴）に付随する入力情報を用いて閲覧履歴の重要度を算出し、この重要度に基づいて閲覧履歴を絞り込むことにより、ユーザに提示する履歴数を減少させる手法が提案されている。
【０００４】
また、特許文献２、３および非特許文献２には、検索語に関連する行動を集中して起こしていた期間の閲覧履歴を表示することにより、ユーザにウェブページ閲覧時の体験を想起させる手法が提案されている。
【０００５】
【特許文献１】特開平９−１５３０５９号公報
【特許文献２】特開２００７−１４８６８９号広報
【特許文献３】特開２００７−１４８６８８号公報
【非特許文献１】大澤、「ユーザ操作に基づく情報想起支援ツール」、情報処理学会、第４７回プログラミング・シンポジウム、ＩＰＡ情報処理推進機構未踏ソフトウェア、２００５
【非特許文献２】森田、日高、田中、「記憶想起支援ツール「Memory-Retriever」」、情報処理学会インタラクション２００７予稿集、日本電信電話株式会社
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記した従来の技術は、ウェプページの閲覧等、ユーザの行動履歴を抽出する場合に、ユーザが行動を起こした目的の遷移を推測する上で、重要な前後関係が損なわれてしまう場合があるという問題点があった。
【０００７】
すなわち、上記の非特許文献１に提案されている手法では、重要度の高い閲覧履歴が抽出されるので、重要度が低い閲覧履歴が省略された場合には、ユーザが閲覧等の行動を起こした目的の遷移を推測する上で、重要な前後関係が失われる場合があるという問題点があった。
【０００８】
また、特許文献２、３および非特許文献２に提案されている手法においても同様に、検索語に関連する行動を集中して起こしていた期間の閲覧履歴を表示するので、この期間外に含まれる閲覧履歴については、ユーザが閲覧等の行動を起こした目的の遷移を推測する上で、重要な前後関係が失われる場合があるという問題点があった。
【０００９】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、ユーザの行動履歴を抽出する場合に、ユーザが行動を起こした目的の遷移を推測する上で、重要な前後関係が損なわれてしまうことを防止することが可能な履歴処理装置、履歴処理方法および履歴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】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、時系列で記録されたユーザの行動履歴データ集合に関する処理を行う履歴処理装置であって、前記行動履歴データ集合の中から処理対象として設定された処理対象履歴データに対応するソースデータと、当該処理対象履歴データよりも新しい履歴データ集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出するとともに、当該処理対象履歴データよりも古い履歴データ集合に対応するソースデータと、前記新しい履歴データ集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部により算出された類似度が所定の条件を満足する場合には、前記行動履歴データ集合を構成する時系列で記録された履歴データ間の前記類似度が変化する特異点として、前記処理対象履歴データを抽出する特異点抽出部と、を有することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、上記の発明において、前記類似度算出部は、前記行動履歴データ集合の中から処理対象として設定された処理対象履歴データに対応する文書データと、前記新しい履歴データ集合に各々に対応した文書データからなる文書データ集合との意味的類似度（以下、意味的類似度ｐという）を算出するとともに、前記古い履歴データ集合の各々に対応した文書データからなる文書データ集合と、前記新しい履歴データ集合に対応する前記文書データ集合との意味的類似度（以下、意味的類似度ｑという）を算出し、前記特異点抽出部は、前記類似度算出部により算出された意味的類似度ｐが所定の閾値よりも小さく、かつ、当該意味的類似度ｐが前記類似度算出部により算出された意味的類似度ｑよりも大きいという抽出条件を満足するか否かを判定し、当該抽出条件を満足するものと判定した場合には、前記処理対象履歴データを特異点として抽出することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、上記の発明において、前記類似度算出部は、前記特異点抽出部により前記処理対象履歴データを特異点として抽出できなかった場合には、前記行動履歴データ集合の中に処理可能な履歴データが存在することを条件に、前記処理対象履歴データよりも時系列的に一つ古い履歴データを処理対象として、前記意味的類似度ｐおよび前記意味的類似度ｑをそれぞれ改めて算出し、前記特異点抽出部は、前記類似度算出部により改めて算出された前記意味的類似度ｐおよび前記意味的類似度ｑについて、前記抽出条件を満足するか否かを改めて判定することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、上記の発明において、前記特異点抽出部により前記処理対象履歴データを特異点として抽出できた場合には、前記特異点として抽出された処理対象履歴データ量が所定の設定値に到達しているか否かを判定する履歴データ量判定部をさらに有し、前記履歴データ量判定部により前記処理対象履歴データ量が所定の設定値に到達していないものと判定された場合には、前記類似度算出部は、前記行動履歴データ集合の中に処理可能な履歴データが存在することを条件に、当該処理対象履歴データおよび前記新しい履歴データ集合を除いた前記行動履歴データ集合の中から前記処理対象履歴データを改めて設定して、前記意味的類似度ｐおよび前記意味的類似度ｑをそれぞれ改めて算出し、前記履歴データ量判定部により前記処理対象履歴データ量が所定の設定値に到達しているものと判定された場合、あるいは前記設定値に到達しているものと判定され、かつ前記行動履歴データ集合の中に処理可能な履歴データが存在しない場合には、前記特異点の抽出についての処理を終了することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、上記の発明において、前記特異点抽出部により前記処理対象履歴データを特異点として抽出できなかった場合には、前記行動履歴データ集合の中に処理対象となる履歴データが存在しないことを条件に、前記特異点の抽出についての処理を終了することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、上記の発明において、前記行動履歴データ集合が時系列に記録された所定数の履歴データで構成される場合に、時系列の新しい方から中心あるいは中心付近に記録されている履歴データのそれぞれを処理対象履歴データとして設定して、当該処理対象履歴データに対応する文書データと、当該処理対象履歴データよりも新しい履歴データ集合に対応する各文書データとの意味的類似度（以下、意味的類似度ｐという）、および前記処理対象履歴データよりも古い履歴データ集合に対応する各文書データと、当該古い履歴データ集合と同数の前記新しい履歴データ集合に対応する各文書データとの意味的類似度（以下、意味的類似度ｑという）を算出するとともに、前記意味的類似度ｐを前記意味的類似度ｑで除算した各除算値を算出する第１除算値算出部と、前記処理対象履歴データを中心として時系列の新しい側および古い側の両側に、同数の前記新しい履歴データ集合および前記古い履歴データを確保することが可能な範囲で、前記行動履歴データ集合から、時系列の新しい所定数の履歴データを異なる個数ごと削除して、前記処理対象データの個数が異なる複数の新たな履歴データ集合を生成する履歴データ集合生成部と、前記履歴データ集合生成部により生成された各履歴データ集合ごとに、前記意味的類似度ｐを前記意味的類似度ｑで除算した各除算値を算出する第２除算値算出部と、をさらに有し、前記特異点抽出部は、前記第１除算値算出部により算出された除算値に基づいて、特異点と推測される第１の閲覧履歴データを抽出するとともに、前記第２除算値算出部により算出された各除算値の中から、前記第１の閲覧履歴データ以降の閲覧履歴データからなる閲覧履歴データ集合について算出された各除算値と、前記第１の閲覧履歴データに対応する除算値との積である乗算値が最大となる第２の閲覧履歴データを特異点として抽出し、さらに、前記第２除算値算出部により算出された各除算値の中から、前記第２の閲覧履歴データ以降の閲覧履歴データからなる閲覧履歴データ集合について算出された各除算値と、前記第１の閲覧履歴データに対応する除算値との積である乗算値が最大となる第３の閲覧履歴データを特異点として抽出することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、時系列で記録されたユーザの行動履歴データ集合に関する処理を行う履歴処理装置によって実行される履歴処理方法であって、前記履歴処理装置が、前記行動履歴データ集合の中から処理対象として設定された処理対象履歴データであって記憶部に記憶された処理対象履歴データに対応するソースデータと、当該処理対象履歴データよりも新しい履歴データ集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出するとともに、前記処理対象履歴データよりも古い履歴データ集合に対応するソースデータと、前記新しい履歴データ集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出する類似度算出ステップと、前記履歴処理装置が、前記類似度算出ステップにより算出された類似度が所定の条件を満足する場合には、前記行動履歴データ集合を構成する時系列で記録された履歴データ間の前記類似度が変化する特異点として、前記処理対象履歴データを抽出する特異点抽出ステップと、を含んだことを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、時系列で記録されたユーザの行動履歴データ集合に関する処理をコンピュータに実行させる履歴処理プログラムであって、前記行動履歴データ集合の中から処理対象として設定された処理対象履歴データに対応するソースデータと、当該処理対象履歴データよりも新しい履歴データ集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出するとともに、前記処理対象履歴データよりも古い履歴データ集合に対応するソースデータと、前記新しい履歴データ集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出する類似度算出手順と、前記類似度算出手順により算出された類似度が所定の条件を満足する場合には、前記行動履歴データ集合を構成する時系列で記録された履歴データ間の前記類似度が変化する特異点として、前記処理対象履歴データを抽出する特異点抽出手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、上記の発明において、ユーザから取得した各位置情報を、当該位置情報に対応する地域におけるユーザの行動を特定するための行動履歴データに変換する変換部をさらに有し、前記類似度算出部は、前記ソースデータではなく、前記変換部により変換された各行動履歴データからなる行動履歴データ集合の中から処理対象として設定された処理対象履歴データと、当該処理対象履歴データよりも前記行動履歴データ集合の中で時系列の新しい履歴データ集合との所定の指標に基づく類似度を算出するとともに、当該処理対象履歴データよりも前記行動履歴データ集合の中で時系列の古い履歴データ集合と、前記新しい履歴データ集合との所定の指標に基づく類似度を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、ユーザの行動履歴を抽出する場合に、ユーザが行動を起こした目的の遷移を推測する上で、重要な前後関係が損なわれてしまうことを防止することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る履歴処理装置、履歴処理方法および履歴処理プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明に係る履歴処理装置を実施例１として説明した後に、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【００２１】
［用語の説明］
本実施例において、行動履歴とは、ウェブページ閲覧、機械操作や位置情報などユーザのある瞬間の所作に伴って、時系列で記録される履歴をいう。
【実施例１】
【００２２】
以下の実施例１では、実施例１に係る履歴処理装置の概要および特徴、かかる履歴処理装置の構成および処理を順に説明し、最後に実施例１による効果を説明する。
【００２３】
なお、実施例１では、上記の行動履歴の一例として、ユーザがウェプページを閲覧することにより記録されたウェブページの閲覧履歴をとりあげて説明する。
【００２４】
ここで、閲覧履歴とは、ネットワーク（公衆電話網やインターネット、ＬＡＮやＷＡＮなどによって形成される通信網）を利用して、ユーザが閲覧したウェプページの閲覧行動の記録を示す履歴を指し、処理番号、時間（時刻）、タイトルおよびＵＲＬ等で構成されたデータを想定している。なお、以下では、ネットワークの一例としてインターネットを取り上げる。
【００２５】
［履歴処理装置の概要および特徴（実施例１）］
最初に、図１および図２を用いて、実施例１に係る履歴処理装置の概要および特徴を説明する。図１および図２は、実施例１に係る履歴処理装置の概要および特徴を説明するための図である。
【００２６】
実施例１に係る履歴処理装置は、時系列で記録された閲覧履歴データに関する処理を行うことを概要とし、履歴データとして時系列で記録された履歴データ間の類似度が変化する特異点として抽出する点に主たる特徴がある。このようにして、ユーザの閲覧履歴を抽出する場合に、ユーザが行動を起こした目的の遷移を推測する上で、重要な前後関係が損なわれてしまうことを防止する。
【００２７】
この主たる特徴について具体的に説明すると、実施例１に係る履歴処理装置は、図１に示すように、ユーザＰＣから閲覧履歴を受信すると（図１の（１）参照）、この閲覧履歴に対応するウェブページをインターネットから取得して、意味的類似度算出処理を行う（図１の（２）参照）。
【００２８】
この意味的類似度算出処理について具体的に説明すると、実施例１に係る履歴処理装置は、インターネットから取得してきた閲覧履歴データの中から処理対象として設定された処理対象履歴データに対応するウェブページと、処理対象履歴データよりも新しい履歴データ集合の各々に対応するウェプページとの意味的類似度（以下、意味的類似度ｐという）を算出するとともに、処理対象履歴データよりも古い履歴データ集合の各々に対応するウェブページと、処理対象履歴データよりも新しい履歴データ集合の各々に対応するウェブページとの意味的類似度（以下、意味的類似度ｑという）を算出する。
【００２９】
意味的類似度算出処理が完了すると、実施例１に係る履歴処理装置は、特異点抽出処理を実行する（図１の（３）参照）。
【００３０】
ここで、特異点について簡単に説明する。通常、ウェブページの閲覧行動は、意味的に類似した情報を連続して試みることが多いので、例えば、図２に示すように、時系列で記録された履歴データに対応するウェプページは、意味的に類似する意味的類似履歴群（例えば、Ａ〜Ｃ）を形成する。このような意味的類似履歴群の類似度が変化する境界にある履歴データを特異点とする。
【００３１】
上記の特異点抽出処理について具体的に説明すると、実施例１に係る履歴処理装置は、意味的類似度ｐが所定の閾値よりも小さく、かつ、意味的類似度ｐが意味的類似度ｑよりも大きいという抽出条件を満足するか否かを判定し、抽出条件を満足するものと判定した場合には、処理対象履歴データを特異点として抽出する。
【００３２】
そして、実施例１に係る履歴処理装置は、ユーザＰＣや、ユーザＰＣに情報を提供する情報提供装置に対して、特異点として抽出した閲覧履歴データを提供する（図１の（４）参照）。
【００３３】
このようなことから、実施例１に係る履歴処理装置は、ユーザの閲覧履歴を抽出する場合に、ユーザが行動を起こした目的の遷移を推測する上で、重要な前後関係が損なわれてしまうことを防止することができる。
【００３４】
［履歴処理装置の構成（実施例１）］
次に、図３〜図１０を用いて、実施例１に係る履歴処理装置の構成を説明する。図３は、実施例１に係る全体構成を示す図である。図４は、実施例１に係るユーザＰＣの構成を示す図である。図５は、実施例１に係る履歴処理装置の構成を示す図である。図６は、実施例１に係る特異点抽出処理の概要を示す図である。図７は、実施例１に係る特異点出現ケース１を示す図である。図８は、実施例１に係る特異点出現ケース２を示す図である。図９は、実施例１に係る特異点出現ケース３を示す図である。図１０は、実施例１に係る意味的類似度算出処理を説明するための図である。図１１は、実施例１に係る履歴処理装置の処理アルゴリズムを説明するための図である。
【００３５】
図３に示すように、実施例１に係る履歴処理装置２０は、ユーザＰＣ１０や情報提供装置３０、インターネット１と通信可能な状態で接続される。
【００３６】
図４に示すように、ユーザＰＣ１０は履歴取得部１１を有する。履歴取得部１１は、ブラウザなどのソフトウェア上の処理開始トリガーを通じて、ユーザから閲覧履歴取得要求があると、インターネット１等を利用してユーザにより閲覧されたウェプページの閲覧履歴データを取得し、履歴処理装置２０に送信する。
【００３７】
ここで、履歴取得部１１により取得される閲覧履歴データは、上述したように、処理番号、時間（時刻）、タイトルおよびＵＲＬ等を時系列で並べて構成されたデータである。
【００３８】
処理番号は、ユーザＰＣ１０に閲覧履歴が記録された際に、順番に割り振られる一意な自然数であり、例えば、「１」から順番に割り振られる。
【００３９】
時間（時刻）は、ユーザがユーザＰＣ１０を操作してウェプページを閲覧した瞬間の時刻等の情報であり、例えば、西暦、月、日および時刻（時・分・秒）で構成される。
【００４０】
タイトルは、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）ソース上で、＜title＞と＜/title＞で囲まれる文字列であり、一般的に、ユーザＰＣ１０で起動されたブラウザ上部に表示される。
【００４１】
ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）は、ユーザがアクセスしたインターネット１上の情報資源（ウェブページ）の場所を示す文字列であり、一般的に、ユーザＰＣ１０で起動されたブラウザ上部に表示される。
【００４２】
なお、図４では、実施例１に係るユーザＰＣ１０を説明する上で必要となる処理部のみを図示し、その他の処理部（例えば、キーボードやマウス、マイクなどを備えて構成される入力部、モニタ（若しくはディスプレイ、タッチパネル）やスピーカを備えて構成され出力部、履歴処理装置２０や情報提供装置３０との間でやり取りされる各種情報に関する通信を制御する通信制御ＩＦ部等）は省略する。
【００４３】
情報提供装置３０は、キーワードでタグ付けされた情報群（例えば、ウェブページ）を保持しており、ユーザＰＣ１０の閲覧履歴データが入力されると、保持している情報群とのマッチングを行って、ユーザＰＣ１０にマッチングした情報を配信する。
【００４４】
図５に示すように、履歴処理装置２０は、意味的類似度算出部２１および判定部２２を有する。そして、履歴処理装置２０は、例えば、図６に示すように、ユーザＰＣ１０から受信した閲覧履歴データと、閲覧履歴データに対応するウェブページとを用いて、閲覧履歴データとして時系列で記録された閲覧履歴データ間の類似度が変化する特異点を抽出する。
【００４５】
履歴処理装置２０により閲覧履歴データ間の特異点が抽出される際の想定ケースとしては、意味的類似履歴群の最も古い行動（ウェブページ閲覧）がコンテキスト（前後関係）を残しているケース１（図７参照）、意味的類似履歴群の最も新しい行動（ウェブページ閲覧）がコンテキスト（前後関係）を変化させるケース２（図８参照）、およびケース１とケース２との複合であるケース３（図９参照）がある。
【００４６】
ここでいうコンテキストとは、例えば、閲覧履歴などの履歴の前後関係や前後関係から獲得可能な背景情報を指し、閲覧履歴などの履歴はコンテキストを与えられることにより、意味を変化させたり、多義性を解消させたりする。
【００４７】
続いて、図１０および図１１を参照しつつ、履歴処理装置２０の処理の概要を説明する。
【００４８】
意味的類似度算出部２１は、ユーザＰＣ１０から閲覧履歴データを受信すると、意味的類似度算出処理を実行する。
【００４９】
具体的に説明すると、意味的類似度算出部２１は、図１０に示すように、閲覧履歴データの中でｎ（例えば、３）番目に新しいデータを、特異点であるか否かを判定する処理対象履歴データとして設定する。なお、閲覧履歴データの中で何番目に新しいデータを処理対象履歴データとして設定するかは、装置管理者が任意に設定するものとする。
【００５０】
次に、意味的類似度算出部２１は、ｎ番目の閲覧履歴データに対応するウェブページ、１〜ｎ‐１番目の閲覧履歴データ群に対応するウェプページ、およびｎ＋１〜２ｎ−１の閲覧履歴データ群に対応するウェブページを取得する。
【００５１】
続いて、意味的類似度算出部２１は、ｎ番目の閲覧履歴データに対応するウェブページと、１〜ｎ‐１番目の閲覧履歴データ群に対応するウェプページとの意味的類似度ｐを算出するとともに、１〜ｎ‐１番目の閲覧履歴データ群に対応するウェプページと、ｎ＋１〜２ｎ−１の閲覧履歴データ群に対応するウェブページとの意味的類似度ｑを算出する（図１１の（１）参照）。
【００５２】
なお、意味的類似度は、共起頻度を用いて文書群における単語の重要度を導く重要度算出法であるＴＦ／ＩＤＦ法等の従来手法によって算出し、同じく従来手法のベクトル空間法により意味的類似度を算出する。そして、算出された意味的類似度は「０〜１」の数値で表され、「１」に近づくほど類似しているものとされる。
【００５３】
ここで、ＴＦ／ＩＤＦ法による意味的類似度算出手順について簡単に説明する。まず、ウェブページが日本語の文書テキストの場合は、形態素解析器を用いて文書テキストを単語（形態素）に分割する。
【００５４】
次に、分割した各単語（形態素）に重要度を付与し、各単語（形態素）と重要度のセットを複数持つリストで文書テキストを表現する（ＴＦ／ＩＤＦ法による単語重要度算出）。
【００５５】
そして、文書テキスト内の各単語（形態素）と重要度のセットをベクトルとして取り扱い、比較対象となる両文書テキストのベクトルの偏角の余弦値を求め、この値を類似度とする（ベクトル空間法による意味的類似度算出）。
【００５６】
なお、ＴＦ／ＩＤＦ法以外に、シソーラス階層やＮ−ｇｒａｍ、編集距離を利用した手法を用いてもよい。
【００５７】
意味的類似度の算出が完了すると、判定部２２は、処理対象履歴データが特異点であるか否かの判定を行って特異点を抽出する特異点抽出処理を実行する。
【００５８】
具体的に説明すると、判定部２２は、意味的類似度算出部２１により算出された意味的類似度ｐが所定の閾値よりも小さく、かつ、この意味的類似度ｐが意味的類似度算出部２１により算出された意味的類似度ｑよりも大きいという抽出条件を満足するか否かを判定する。
【００５９】
判定の結果、抽出条件を満足するものと判定された場合には（図１１の（２）参照）、判定部２２は、処理対象履歴データを特異点として抽出して保存する（図１１の（３）参照）。
【００６０】
続いて、判定部２２は、特異点として抽出された処理対象履歴データ量が所定の設定値に到達しているか否かを判定する。判定の結果、処理対象履歴データ量が所定の設定値に到達していないものと判定された場合には、判定部２２は、閲覧履歴データの中に処理可能な閲覧履歴データが存在することを条件に（図１１の（４）参照）、処理を続行することを決定し（図１１の（５）参照）、１〜ｎ番目の閲覧履歴データを削除した残りの閲覧履歴データの中で、ｎ番目に新しい閲覧履歴データを処理対象履歴データに設定して（図１１の（６）参照）、上述してきた処理（図１１の（１）および（２）等参照）を実行する。
【００６１】
一方、判定の結果、処理対象履歴データ量が所定の設定値に到達しているものと判定された場合、あるいは処理対象履歴データ量が所定の設定値に到達しているものと判定されたとしても、処理可能な閲覧履歴データが存在しない場合には（図１１の（７）参照）、判定部２２は処理を終了する（例えば、図１１の（１１））。
【００６２】
ここで、説明を戻して、判定の結果、抽出条件を満足しないものと判定された場合には（図１１の（８）参照）、判定部２２は、処理対象となる閲覧履歴データを特異点として保存することなく（図１１の（９）参照）、閲覧履歴データの中に処理可能な履歴データが存在しない場合には（図１１の（９）参照）、処理を終了する（例えば、図１１の（１１））。
【００６３】
一方、判定部２２は、閲覧履歴データの中に処理可能な履歴データが存在する場合には（図１１の（１２）参照）、処理を続行することを決定し（図１１の（１３）参照）、ｎ＋１番目に新しい閲覧履歴データを処理対象履歴データとして改めて設定し（図１１の（１４）参照）、上述してきた処理（図１１の（１）および（２）等参照）を実行する。
【００６４】
そして、判定部２２は、処理を終了すると、特異点として保存していた閲覧履歴データを出力して（図１１の（１５）参照）、ユーザＰＣ１０および情報提供装置３０に送信する。
【００６５】
なお、特異点として抽出された閲覧履歴データと、その閲覧履歴データの一つ前（時系列的に古い）の閲覧履歴データとの意味的類似度が、特異点として抽出された閲覧履歴データと、その閲覧履歴データの２〜ｎ−１個前の閲覧履歴データ群の意味的類似度よりも大きい場合には、特異点として抽出された閲覧履歴データの一つ前（時系列的に古い）の閲覧履歴データも特異点として抽出して保存する（図９に示すケース３に対応）。
【００６６】
［実施例１の具体例］
ここで、図１２を用いて、同図に示すような閲覧履歴データを所有する単一のユーザ（例えば、同一のＩＤでウェブページにアクセスしているユーザ）が、上述してきた履歴処理装置２０を利用する場合の処理について、以下により具体的に説明する。図１２は、実施例１に係る閲覧履歴データの具体例を示す図である。
【００６７】
図１２に示すように、このユーザの閲覧履歴は、Ａ地域に関する意味的類似履歴群から電磁気学に関する意味的類似履歴群へ、ユーザの閲覧行動が遷移した履歴となっている。例えば、Ｎｏ．４２（タイトル：ソリッドステート）の時点で、ユーザが処理開始トリガーを起動させたとすると、次のような処理が行われる。
【００６８】
図１２に示す閲覧履歴データをユーザＰＣ１０から受信すると、履歴処理装置２０は、閲覧履歴データのＵＲＬにアクセスして、ソースデータからＨＴＭＬのタグを削除したウェブページ本文を取得する。
【００６９】
そして、履歴処理装置２０は、取得したウェブページ本文を用いて、閲覧履歴データの古いほうへ順に、上述した意味的類似度算出処理および特異点抽出処理を実行した結果、例えば、Ｎｏ．３４の閲覧履歴データ（タイトル：Ｄ新幹線）を特異点として抽出し、ユーザＰＣ１０等に送信する。
【００７０】
すなわち、ユーザが、電磁気学に関連したウェブページを検索し終えた時、特異点として抽出されたＮｏ．３４の閲覧履歴データ（タイトル：Ｄ新幹線）を履歴処理装置２０から取得して参照することにより、獲得した知識を再構築して体系化することができる。
【００７１】
特異点として抽出されたＮｏ．３４の閲覧履歴データ（タイトル：Ｄ新幹線）は、自らが属する電磁気学についての意味的類似履歴群内の閲覧履歴データと、直前にあるＡ地域についての意味的類似履歴群とのコンテキスト（前後関係）を有する。
【００７２】
また、ユーザが、「電車はどうやって動いているのか」というような多義的な解釈や回答が可能となる質問や会話をコミュニティで行った場合、相手側は、ユーザが公開した特異点となる閲覧履歴データを参照することで、電車のダイヤや運営に関する観点での回答ではなく、電磁気学的な観点での回答を要求していることを理解することができる。
【００７３】
また、特異点として抽出された閲覧履歴データを履歴処理装置２０から受信する情報提供装置３０では、例えば、図１２に示すように、Ｎｏ．３１〜Ｎｏ．４２までの閲覧履歴データが、特異点として抽出されたＮｏ．３４の閲覧履歴データに整理されているので、閲覧履歴データの全てに対応する情報を提供する場合と同一のコストで、より長い期間の閲覧履歴データに関連する情報を提供することができる。
【００７４】
［ユーザＰＣおよび履歴処理装置の処理（実施例１）］
続いて、図１３を用いて、実施例１に係るユーザＰＣによる処理の流れを説明するとともに、図１４を用いて、実施例１に係る履歴処理装置による処理の流れを説明する。図１３は、実施例１に係るユーザＰＣによる処理の流れを示す図である。図１４は、実施例１に係る履歴処理装置による処理の流れを示す図である。
【００７５】
まず、図１３を用いて、実施例１に係るユーザＰＣによる処理の流れを説明する。例えば、ユーザは、通信網に接続可能なユーザＰＣ１０に、上述した履歴取得部１１の機能に対応するソフトウェアをインストールしているものとする。
【００７６】
図１３に示すように、ブラウザなどのソフトウェア上の処理開始トリガーを通じて、履歴取得要求があると（ステップＳ１３０１肯定）、閲覧履歴データを取得して（ステップＳ１３０２）、履歴処理装置２０に閲覧履歴データを送信する（ステップＳ１３０３）。
【００７７】
次に、図１４を用いて、実施例１に係る履歴処理装置２０による処理の流れを説明する。同図に示すように、ユーザＰＣ１０から閲覧履歴データを受信すると（ステップＳ１４０１肯定）、履歴処理装置２０は、各閲覧履歴データ内のＵＲＬにアクセスして、ソースデータからＨＴＭＬのタグを削除したウェブページ本文を取得する（ステップＳ１４０２）。
【００７８】
そして、履歴処理装置２０は、上述した意味的類似度算出処理および特異点抽出処理を実行して、特異点となる閲覧履歴データを抽出し（ステップＳ１４０３）、特異点として抽出した閲覧履歴データをユーザＰＣ１０等に送信する（ステップＳ１４０４）。
【００７９】
なお、履歴処理装置２０から特異点となる閲覧履歴データを受信すると、ユーザＰＣ１０は、受信した閲覧履歴データを表示出力してユーザに提示する。ユーザは、閲覧履歴データを参照することにより、ウェブページ閲覧の目的の遷移を把握することができ、記憶補助、および発想支援等もなされる。
【００８０】
また、インターネットサイト上の掲示板などのコミュニティにおける相手（ユーザが質問者である時の閲覧者や回答者など）に対して、ユーザが特異点となる閲覧履歴データを公開することで、ユーザの質問の意図が明確化される。
【００８１】
また、履歴処理装置２０から特異点となる閲覧履歴データを受信した情報提供装置３０では、キーワードでタグ付けされた情報群の中から、最新の閲覧履歴データおよび特異点となる閲覧履歴データに共通するキーワードにタグ付けされている情報を検索して、ユーザＰＣ１０に送信することにより、ユーザに情報提供することができる（各種履歴活用型の情報レコメンド技術が適用可能）。
【００８２】
なお、上述したユーザＰＣ１０および履歴処理装置２０は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション、汎用のサーバなどの情報処理装置に、上記の各機能を搭載することによって実現することもできる。
【００８３】
［実施例１による効果］
上述してきたように、実施例１によれば、ユーザの行動履歴を抽出する場合に、ユーザが行動を起こした目的の遷移を本人あるいは第三者が推測する上で、重要な前後関係が損なわれてしまうことを防止することが可能である。
【００８４】
また、過去に閲覧したウェブページを探しているユーザに特異点となる閲覧履歴データを提示することで、ユーザが参照すべき閲覧履歴データの量を減らすことができ、より早く目的のウェプページを見つけさせることができる（図１５参照）。
【００８５】
また、インターネットサイト上の掲示板などのコミュニティにおける相手（ユーザが質問者である時の閲覧者や回答者など）に対して、ユーザが特異点となる閲覧履歴データを公開することで、ユーザの質問の意図や会話に出てくる単語の背景を相手側に伝える補助的なやり割りを担うことができ、ユーザの質問を理解するための相手側の情報獲得の期間を短縮することができる（図１５参照）。
【００８６】
さらに、例えば、特異点となる閲覧履歴データを特異点の前後にある閲覧履歴データの密度を減少させて提供することで、公知の情報提供装置３０に対して、より長い期間の閲覧履歴データについて処理させることができる。
【実施例２】
【００８７】
上記の実施例１では、履歴処理装置２０は、意味的類似度ｐおよび意味的類似度ｑが所定の抽出条件を満足するか否かを判定して、特異点となる閲覧履歴データを抽出する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。そこで、図１６を参照しつつ、上記の実施例１とは異なる特異点の抽出方法について、以下の実施例２で説明する。図１６は、実施例２に係る特異点抽出方法を説明するための図である。
【００８８】
図１６に示すように、上記の実施例１で説明したのと同様の方法で、３（任意の値）〜ｎ／２番目に新しい閲覧履歴データを処理対象履歴データに設定したときの意味的類似度ｐおよび意味的類似度ｑをそれぞれ求めて、意味的類似度ｐを意味的類似度ｑで除算した除算値（ｐ／ｑ）を算出して保存する。
【００８９】
次に、１〜ｎ番目までの閲覧履歴データで構成された最長の閲覧履歴データ群から、１〜３（任意の値）番目の閲覧履歴データを削除した閲覧履歴データ群、１〜４番目の閲覧履歴データを削除した閲覧履歴データ群、というように、１〜ｎ番目までの閲覧履歴データで構成された最長の閲覧履歴データ群を分割して、新たに複数の閲覧履歴データ群をそれぞれ作成する。
【００９０】
続いて、作成した複数の閲覧履歴データ群について、上述した除算値（ｐ／ｑ）をそれぞれ算出して保存する。なお、除算値（ｐ／ｑ）を算出する処理を、処理対象履歴データとして設定される閲覧履歴データを中心として、時系列の新しい側および古い側の両側に同数の閲覧履歴データ群を確保することができる範囲まで、最長の閲覧履歴データ群を分割した閲覧履歴データ群を新たに生成して実行する。
【００９１】
例えば、処理対象データを時系列の新しい方から３番目に設定している場合には、閲覧履歴データの個数が残り５個になるまで閲覧履歴データ群を新たに生成して、除算値（ｐ／ｑ）を算出する処理を行う。なお、時系列の新しいデータをより重要と考える場合には、最長の閲覧履歴データの中心付近に位置する閲覧履歴データまで、最長の閲覧履歴データ群を分割した閲覧履歴データ群を新たに生成して、除算値（ｐ／ｑ）を算出する処理を実行するようにしてもよい。
【００９２】
そして、例えば、最長の閲覧履歴データ群について保存された各除算値（ｐ／ｑ）を時系列の新しい方から順に参照して、直前の除算値と比較して値が跳ね上がっている除算値に対応する閲覧履歴データを最初の特異点として抽出する。
【００９３】
次に、最初の特異点として抽出した閲覧履歴データまでの各データを最長の閲覧履歴データ群から削除して生成された新たな閲覧履歴データ群について保存された各除算値と、特異点として仮定した閲覧履歴データに対応する除算値の積である確信度を算出し、確信度が最も大きくなる時の新たな履歴データ群内の除算値に対応する閲覧履歴データを特異点として抽出する。
【００９４】
続いて、最初の特異点として抽出された閲覧履歴データまでの各データを最長の閲覧履歴データ群から削除して生成された新たな閲覧履歴データ群について除算値が保存されていて、処理が可能である場合には、上述した同様の処理を行って特異点の抽出を継続する。
【００９５】
例えば、ｎ長（ｎ個）のｘ番目に新しい閲覧履歴データの除算値（ｐ／ｑ）を（ｎ，ｘ）とおいて、総数１７個の閲覧履歴データからなる最長の閲覧履歴データ群について、時系列の新しい方から５番目の閲覧履歴データが最初の特異点として抽出された場合について説明する。
【００９６】
図１６に示すように、最初の特異点として抽出された５番目に新しい閲覧履歴データに対応する除算値（１７，５）と、特異点として仮定した５番目の閲覧履歴データまでの各データを、１７番目までの閲覧履歴データで構成された最長の閲覧履歴データ群から削除して生成された、総数１２個の閲覧履歴データで構成され、時系列が６番目から１７番目（最長のときの順番）までの新たな閲覧履歴データ群について保存されている各除算値を積算して確信度を算出する。
【００９７】
積算の結果、総数が１２個の閲覧履歴データ群において１１番目（最長のときの順番）に新しい閲覧履歴データに対応する除算値（１２，１１）との確信度が最大である場合には、この１１番目に新しい閲覧履歴データを特異点として抽出する。
【００９８】
また、以下に説明するように、履歴処理装置２０内の計算機資源に余裕がある場合には、上述してきた方法とは異なる方法で、確信度を用いた特異点の抽出が可能である。
【００９９】
図１６に示す場合を例に挙げると、総数が１７個の閲覧履歴データ群からなる最長の閲覧履歴データ群の中で、時系列に３番目〜８番目の閲覧履歴データのそれぞれが特異点となる閲覧履歴データと仮定した時の閲覧履歴データの階層的な組合せを全て求める。
【０１００】
例えば、最長の閲覧履歴データ群の中で、時系列で３番目の閲覧履歴データを特異点として仮定した場合には、特異点として仮定された３番目の閲覧履歴データの下に、最長の閲覧履歴データ群から３番目までの閲覧履歴データを削除した総数１４個からなる閲覧履歴データ群の中で、時系列に３番目〜７番目までの閲覧履歴データをそれぞれ組み合わせる。
【０１０１】
この時点で、総数が１７個の閲覧履歴データ群の中で時系列で３番目に新しい閲覧履歴データ（１７，３）と、最長の閲覧履歴データ群から３番目までの閲覧履歴データを削除した総数１４個からなる閲覧履歴データ群の中で、時系列で３番目〜７番目に新しい閲覧履歴データ（１４，３）〜（１４，７）との組み合わせができる。
【０１０２】
続いて、総数１４個からなる閲覧履歴データ群の中で、時系列で３番目の閲覧履歴データを特異点として仮定した場合には、特異点として仮定された３番目の閲覧履歴データの下に、総数１４個からなる閲覧履歴データ群から３番目までの閲覧履歴データを削除した総数１１個からなる閲覧履歴データ群の中で、時系列に３番目〜６番目までの閲覧履歴データをそれぞれ組み合わせる。
【０１０３】
この時点で、総数が１７個の閲覧履歴データ群の中で時系列で３番目に新しい閲覧履歴データ（１７，３）と、総数が１４個の閲覧履歴データ群の中で時系列で３番目に新しい閲覧履歴データ（１４，３）と、総数が１４個の閲覧履歴データ群から３番目までの閲覧履歴データを削除した総数１１個からなる閲覧履歴データ群の中で、時系列で３番目〜６番目に新しい閲覧履歴データ（１１，６）〜（１１，６）との組み合わせができる。
【０１０４】
同様にして、総数１４個からなる閲覧履歴データ群の中で、時系列で４番目の閲覧履歴データを特異点として仮定した場合には、特異点として仮定された４番目の閲覧履歴データの下に、総数１４個からなる閲覧履歴データ群から４番目までの閲覧履歴データを削除した総数１０個からなる閲覧履歴データ群の中で、時系列に３番目〜５番目までの閲覧履歴データをそれぞれ組み合わせる。
【０１０５】
この時点で、上述した組合せのほかに、総数が１７個の閲覧履歴データ群の中で時系列で３番目に新しい閲覧履歴データ（１７，３）と、総数が１４個の閲覧履歴データ群の中で時系列で４番目に新しい閲覧履歴データ（１４，４）と、総数が１４個の閲覧履歴データ群から４番目までの閲覧履歴データを削除した総数１０個からなる閲覧履歴データ群の中で、時系列で３番目〜５番目に新しい閲覧履歴データ（１０，３）〜（１０，５）との組み合わせができる。
【０１０６】
このようにして、総数が１７個の閲覧履歴データ群からなる最長の閲覧履歴データ群の中で、時系列に３番目〜８番目の閲覧履歴データのそれぞれが特異点となる閲覧履歴データと仮定した時の閲覧履歴データの階層的な組合せを全て求める。
【０１０７】
そして、閲覧履歴データの階層的な組合せを全てについて、上述した方法で算出された閲覧履歴データの除算値（ｐ／ｑ）を積算した確信度を算出して、確信度が最大である時の組合せを構成する各閲覧履歴データを特異点としてそれぞれ抽出する。
【０１０８】
上述してきたような方法で特異点を抽出することにより、実施例１で説明した特異点の抽出よりも、より精度よく特異点を抽出することができる。
【０１０９】
さらに、図１７に示すように、意味的類似履歴群中の任意の行動（ウェブページ閲覧）がコンテキスト（前後関係）を残しているケース４、あるいは、図１８に示すように、意味的類似履歴群内の最も古い行動がいくつか前の意味的類似履歴群とコンテキストを残しているケース５については、以下に説明するような特異点の抽出方法がある。
【０１１０】
例えば、履歴処理装置２０は、最新の閲覧履歴データから３個古い閲覧履歴データ（任意に設定）を起点として、履歴の古い方へ意味的類似履歴群の境界であるか否かの判定を行って、特異点の場所を特定する。
【０１１１】
具体的には、まず、上記の実施例１で説明したのと同様に、閲覧履歴データのｎ番目に新しい閲覧履歴データと、ｎ＋１番目に新しい閲覧履歴データの間となる境界を処理する場合（処理の最初のサイクルでは、ｎ＝３に設定されているものとする）、ｎ番目の閲覧履歴データに対応するウェブページと、１〜ｎ‐１番目の閲覧履歴データ群に対応するウェプページとの意味的類似度ｐを算出するとともに、１〜ｎ‐１番目の閲覧履歴データ群に対応するウェプページと、ｎ＋１〜２ｎ−１の閲覧履歴データ群に対応するウェブページとの意味的類似度ｑを算出する。
【０１１２】
次に、実施例１で説明したのと同様に、意味的類似度ｐが所定の閾値よりも小さく、かつ、この意味的類似度ｐが意味的類似度ｑよりも大きいという条件を満足するか否かを判定し、条件を満足する場合には、ｎ番目の閲覧履歴データと、ｎ＋１番目の閲覧履歴データの間との間が意味的類似履歴群の境界であると判断する。
【０１１３】
境界であると判断できなかった場合には、ｎ＋１番目に古い閲覧履歴データの直前が意味的類似履歴群の境界であると判断するため、上述してきた処理に戻る。なお、処理可能な閲覧履歴データがない場合には、処理を終了する。
【０１１４】
ｎ番目の閲覧履歴データと、ｎ＋１番目の閲覧履歴データの間との間が意味的類似履歴群の境界であると判断した場合、続いて、１〜ｎ‐１番目の閲覧履歴データ群と、ｎ＋１番目以降に続く閲覧履歴データ群との意味的類似度を算出する。この中で、最も高い意味的類似度を示した閲覧履歴データを特異点として保存する。このとき、既に特異点として抽出された閲覧履歴データと重複する場合には保存しない。
【０１１５】
特異点として抽出された閲覧履歴データ量が所定の設定値（任意に設定）を超えているか（十分な数だけ蓄積されたか）、あるいは、処理可能な閲覧履歴がない場合には、処理を終了する。そうでない場合には、上述した意味的類似度算出に再び戻って、それ以降の処理を実行する。
【実施例３】
【０１１６】
ところで、本発明に係る履歴処理装置２０は、ウェブページの閲覧といった行動履歴を処理するだけでなく、例えば、ユーザの位置情報に伴う行動履歴を処理する場合にも同様に適用することができる。そこで、以下の実施例３では、ユーザの位置情報に伴う行動履歴を処理する場合について説明する。
【０１１７】
図１９に示すように、実施例３に係る履歴処理装置２０は、行動履歴作成部２３をさらに有し、ユーザＰＣ１０や情報提供装置３０、インターネット１だけでなく、ユーザが所有する端末４０と通信可能な状態で接続される点が上記の実施例１とは異なる。
【０１１８】
端末４０は位置情報取得部４１を有する。位置情報取得部４１は、緯度や経度などの仕様票によってユーザの現在位置を数値化した位置情報を、履歴処理装置２０が設定するタイミングで送信する。
【０１１９】
履歴処理装置２０の行動履歴作成部２３は、位置情報（緯度や経度）に対応づけたブース名とタグを保持しており、端末４０から位置情報を受信すると、この位置情報にブース名（タイトル）とタグを付与して、ユーザの行動履歴データとして蓄積する。
【０１２０】
履歴処理装置２０の意味的類似度算出部２１は、端末４０において起動されたブラウザなどのソフトウェア上の処理開始トリガーを通じて、端末４０から履歴取得要求を受信すると、行動履歴作成部２３から各行動履歴データを取得して、上述した実施例で説明した意味的類似度算出処理と同様の類似度算出処理を実行して、行動履歴データ間の類似度を算出する。
【０１２１】
そして、履歴処理装置２０の判定部２２は、意味的類似度算出部２１により算出された類似度に基づいて、行動履歴データ群内の特異点を抽出して、ユーザＰＣ１０や情報提供装置３０に送信する。
【０１２２】
以下に、実施例３に係る履歴処理装置の処理について具体的に説明する。行動履歴作成部２３は、端末４０から位置情報を受信すると、例えば、ブース名（Ａ食品会社）、取扱商品（肉）、地域データ（Ｂ市）、印象データ（旨い、安い）などのサブセットで構成された行動履歴データに変換して蓄積する。
【０１２３】
そして、意味的類似度算出部２１は、行動履歴作成部２３から各行動履歴データを取得して、サブセット内の取扱商品の類似度、地域データの類似度、および印象データの類似度をそれぞれ算出する。
【０１２４】
ここで、意味的類似度算出部２１は、取扱商品の類似度を算出する場合には、例えば、一致であれば「１」、不一致であれば「０．５」など装置管理者が予め設定した値を採用する方法や、シソーラスによる単語間距離ｎをもとに、１／ｎ＋１を類似度とする方法などを採用することができる。
【０１２５】
また、意味的類似度算出部２１は、地域データの類似度を算出する場合には、例えば、一致であれば「１」、不一致であれば「０．５」など装置管理者が予め設定した値を採用する方法や、装置管理者が予め作成した地域データ間類似度を参照して算出方法などを採用することができる。
【０１２６】
また、意味的類似度算出部２１は、印象データの類似度を算出する場合には、例えば、印象データが文書テキストである場合には、上記の実施例で説明した意味的類似度の算出する方法を採用することができ、印象データが単語である場合には、各単語をベクトルとみなし、ベクトル空間法により類似度計算方法を採用することができる（なお、類似度計算方法を採用する場合には、各単語に重要度「１」を予め設定しておく）。
【０１２７】
そして、意味的類似度算出部２１は、サブセット内の取扱商品の類似度、地域データの類似度、および印象データの類似度の積を求めることにより、処理対象となる行動履歴データ間の概念類似度を算出する。
【０１２８】
概念類似度の算出を完了すると、判定部２２は、この概念類似度に基づいて、類似履歴群の類似度が変化する境界にある行動履歴データを特異点として抽出する。
【０１２９】
なお、履歴処理装置２０から特異点となる行動履歴データを受信すると、ユーザＰＣ１０は、受信した行動履歴データを表示出力してユーザに提示する。ユーザは、閲覧履歴データを参照することにより、過去の行動目的の遷移を把握することができる。
【０１３０】
また、インターネットサイト上の掲示板などのコミュニティにおける相手（ユーザが質問者である時の閲覧者や回答者など）に対して、ユーザが特異点となる行動履歴データを公開することで、ユーザの行動にかかわるコミュニケーションが補助される。
【０１３１】
また、履歴処理装置２０から特異点となる閲覧履歴データを受信した情報提供装置３０では、キーワードでタグ付けされた情報群の中から、最新の行動履歴データおよび特異点となる行動履歴データに共通するキーワードにタグ付けされている情報を検索して、端末４０やユーザＰＣ１０に送信することにより、ユーザの目的地支援や、ユーザへの広告などの情報提供がなされる。
【０１３２】
［実施例３の具体例］
例えば、フリーマーケットでお酒を取り扱う複数のブースからインテリアを取り扱う複数のブースを回った場合に、実施例３に係る履歴処理装置の処理が実行されると、サブセット内に「コップを扱う酒屋」という情報が記録された行動履歴データが特異点として抽出され、この行動履歴データを取得したユーザは、フリーマーケットでお酒を取り扱うブースからインテリアを取り扱うブースを回ったという過去の行動目的の遷移を把握する。
【０１３３】
すなわち、お酒を取り扱う複数のブースを回った行動履歴データや、インテリアを取り扱う複数のブースを回った行動履歴データをユーザに提供しても、ユーザは過去の目的の遷移を把握することはできない。「コップを扱う酒屋」を回った行動履歴データを特異点として抽出してユーザに提供することで、過去の行動目的の遷移を把握することができる。
【０１３４】
さらに、ユーザが「コップが欲しい」というような多義的な解釈や回答が可能となる質問や会話をコミュニティで行った場合、相手側は、ユーザが公開した特異点となる行動履歴データを参照することで、コーヒーカップやソーサーが欲しいのではなく、お酒を入れるためのコップが欲しいということを理解することができる。
【０１３５】
また、お酒を取り扱う複数のブースからインテリアを取り扱う複数のブースを回った場合の行動履歴データを、ユーザの過去の行動目的の遷移を把握することが可能な特異点として抽出された行動履歴データに整理して、情報提供装置３０に提供することができるので、情報提供装置３０では、お酒を取り扱う複数のブースからインテリアを取り扱う複数のブースを回った場合の行動履歴データを提供するためのコストと同一のコストで、より長い期間の行動履歴データに関連する情報を提供することができる。
【０１３６】
上記の実施例で説明してきた履歴処理装置は、ウェブページの閲覧や位置情報に伴う行動のほかに、メール送受信や各種操作履歴など、ユーザの過去の行動間の類似度を測定可能なものについて、同様に適用することができる。
【実施例４】
【０１３７】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１３８】
（１）特定のウェブサイトでの利用
上記の実施例で説明してきた履歴処理装置２０は、特定のウェブサイト内でも同様に利用することができる。
【０１３９】
すなわち、ユーザがユーザＰＣ１０を用いて特定のウェブサイトにアクセスする。特定のウェブサイトを有する履歴処理装置２０は、ユーザの閲覧履歴データを取得し、各閲覧履歴データ内のＵＲＬにアクセスして、ソースデータからＨＴＭＬのタグを削除したウェブページ本文を取得する。以降は、上述した実施例と同様であるので説明を省略する。
【０１４０】
（２）履歴処理装置と同様の機能をユーザＰＣに適用
また、上記の実施例で説明してきた履歴処理装置２０の各種処理機能（例えば、図１３および図１４等参照）をユーザＰＣ１０に適用して、ユーザＰＣ１０において、上記の実施例で説明してきた履歴処理装置２０と同様の処理を実行させるようにしてもよい。
【０１４１】
例えば、ユーザＰＣ１０は、ブラウザなどのソフトウェア上の処理開始トリガーを通じて、ユーザから閲覧履歴取得要求があると、ユーザにより閲覧されたウェプページの閲覧履歴データを取得し、各閲覧履歴データ内のＵＲＬにアクセスして、ソースデータからＨＴＭＬのタグを削除したウェブページ本文を取得する。以降のユーザＰＣ１０における処理は、上述した実施例の履歴処理装置２０と同様であるので説明を省略する。
【０１４２】
（３）外部機器の利用
また、上記の実施例で説明してきた履歴処理装置２０の各種処理機能（例えば、図１３および図１４等参照）が適用されたユーザＰＣ１０が、各種外部機器（ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢ、携帯電話、ＰＤＡやＰＨＳなど）などから閲覧履歴データを取得するようにしてもよい。
【０１４３】
例えば、ユーザＰＣ１０は、登録した各種外部機器が接続され、ブラウザなどの外部機器上の処理開始トリガーを通じて閲覧履歴取得要求があると、各種デバイスから閲覧履歴データを取得する。そして、ユーザＰＣ１０は、取得した閲覧履歴データを履歴処理装置２０へ送信する。以降は、上述した実施例と同様であるので説明を省略するが、外部機器が通信機器である場合には、履歴処理装置２０から提供された閲覧履歴データを通信機器上に表示することもできる。
【０１４４】
（４）メーリングリストへの適用
また、上記の実施例で説明してきた履歴処理装置２０の各種処理機能（例えば、図１３および図１４等参照）をメーリングリストに適用することもできる。
【０１４５】
例えば、上記の実施例で説明してきた履歴処理装置２０の各種処理機能をユーザＰＣ１０に適用している場合には、ユーザのメール保存場所からメール本文を取得し、メールに付加されている管理者のタグ、またはタイトル等を用いて、単一のテーマについて記述されているメール履歴群を分離して時系列に並べ、ＩＤ、時間、タイトルや送信者等からなるメール履歴を抽出する。
【０１４６】
そして、ユーザＰＣ１０は、上述したメール本文とメール履歴とを入力して、上述した実施例と同様の処理（意味的類似度算出処理や特異点抽出処理、図１３および図１４等参照）を実行し、特異点となるメール履歴を抽出してユーザに提供する。以降のユーザＰＣ１０における処理は、上述した実施例の履歴処理装置２０と同様であるので説明を省略する。
【０１４７】
また、メール保管場所に保管されている同一人物のメール本文を取得して、特異点となるメール履歴を抽出する場合に限らず、例えば、ネットワーク（公衆電話網やインターネット、ＬＡＮやＷＡＮなどによって形成される通信網）上で公開されているメーリングリストから複数人のメール本文を取得し、各メールに付加されているタイトルや送信者等を用いて、単一のテーマについて記述されているメール履歴群を分離して時系列に並べ、ＩＤ、時間、タイトルおよび送信者等からなるメール履歴を抽出する。
【０１４８】
そして、ユーザＰＣ１０は、上述したメール本文とメール履歴とを入力して、上述した実施例と同様の処理（意味的類似度算出処理や特異点抽出処理、図１３および図１４等参照）を実行し、複数人のメール履歴の中から特異点となるメール履歴を抽出してユーザに提供する。すなわち、複数人が参加した行動の履歴ともいえるメール履歴をメーリングリストから抽出し、複数人間のメール履歴について特異点を抽出する場合にも本発明を同様に適用することができる。以降のユーザＰＣ１０における処理は、上述した実施例の履歴処理装置２０と同様であるので説明を省略する。
【０１４９】
なお、上述した実施例のように、ユーザＰＣ１０の外部に、履歴処理装置２０が設置されている場合には、ユーザＰＣ１０は、メール本文およびメール履歴を履歴処理装置２０に送信して処理を行わせる。
【０１５０】
（５）装置構成等
また、図５に示した履歴処理装置２０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、履歴処理装置２０の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、意味的類似度算出部２１と判定部２２とを統合するなど、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。さらに、履歴処理装置２０にて行なわれる各処理機能（例えば、図１３、図１４等参照）は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１５１】
（６）履歴処理プログラム
また、上記の実施例１で説明した装置の各種の処理（例えば、図１３、図１４等参照）は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図２０を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する履歴処理プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２０は、履歴処理プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【０１５２】
同図に示すように、履歴処理装置としてコンピュータ５０は、通信制御部５１、ＨＤＤ５２、ＲＡＭ５３およびＣＰＵ５４をバス６０で接続して構成される。
【０１５３】
ここで、通信制御部５１は、ユーザＰＣ１０や情報提供装置３０との間でやり取りされる各種情報データに関する通信を制御する。ＨＤＤ５２は、ＣＰＵ５４による各種処理の実行に必要な情報を記憶する。ＲＡＭ５３は、各種情報を一時的に記憶する。ＣＰＵ５４０は、各種演算処理を実行する。
【０１５４】
そして、ＨＤＤ５２には、図２０に示すように、上記の実施例に示した履歴処理装置の各処理部と同様の機能を発揮する履歴処理プログラム５２ａと、履歴処理用データ５２ｂとがあらかじめ記憶されている。なお、この履歴処理プログラム５２ａを適宜分散させて、ネットワークを介して通信可能に接続された他のコンピュータの記憶部に記憶させておくこともできる。
【０１５５】
そして、ＣＰＵ５４が、この履歴処理プログラム５２ａをＨＤＤ５２から読み出してＲＡＭ５３に展開することにより、図２０に示すように、履歴処理プログラム５２ａは履歴処理プロセス５３ａとして機能するようになる。そして、履歴処理プロセス５３ａは、履歴処理用データ５２ｂ等をＨＤＤ５２から読み出して、ＲＡＭ５３において自身に割り当てられた領域に展開し、この展開したデータ等に基づいて各種処理を実行する。なお、履歴処理プロセス５３ａは、図５に示した履歴処理装置２０の意味的類似度算出部２１や判定部２２、図１９に示した行動履歴作成部２３等において実行される処理にそれぞれ対応する。
【０１５６】
なお、上記した履歴処理プログラム５２ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ５２に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ５０に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ５０に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ５０がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１５７】
（７）履歴処理方法
上記の実施例で説明した履歴処理装置により、以下のような履歴処理方法が実現される。
【０１５８】
すなわち、時系列で記録されたユーザの行動履歴データ集合に関する処理を行う履歴処理方法であって、行動履歴データの中から処理対象として設定された処理対象履歴データに対応するソースデータと、当該処理対象履歴データよりも新しい履歴データ集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出するとともに、処理対象履歴データよりも古い履歴データ集合に対応するソースデータと、新しい履歴集合に対応するソースデータとの所定の指標に基づく類似度を算出する類似度算出ステップと、当該類似度算出ステップにより算出された類似度が所定の条件を満足する場合には、行動履歴データ集合を構成する時系列で記録された履歴データ間の前記類似度が変化する特異点として、処理対象履歴データを抽出する特異点抽出ステップと（例えば、図１４のステップＳ１４０３参照）、を含んだ履歴処理方法が実現される。
【産業上の利用可能性】
【０１５９】
以上のように、本発明に係る履歴処理装置、履歴処理方法および履歴処理プログラムは、時系列で記録されたユーザの行動履歴データに関する処理を行う場合に有用であり、特に、ユーザの行動履歴を抽出する場合に、ユーザが行動を起こした目的の遷移を推測する上で、重要な前後関係が損なわれてしまうことを防止することに適する。
【図面の簡単な説明】
【０１６０】
【図１】実施例１に係る履歴処理装置の概要および特徴を説明するための図である。
【図２】実施例１に係る履歴処理装置の概要および特徴を説明するための図である。
【図３】実施例１に係る全体構成を示す図である。
【図４】実施例１に係るユーザＰＣの構成を示す図である。
【図５】実施例１に係る履歴処理装置の構成を示す図である。
【図６】実施例１に係る特異点抽出処理の概要を示す図である。
【図７】実施例１に係る特異点出現ケース１を示す図である。
【図８】実施例１に係る特異点出現ケース２を示す図である。
【図９】実施例１に係る特異点出現ケース３を示す図である。
【図１０】実施例１に係る意味的類似度算出処理を説明するための図である。
【図１１】実施例１に係る履歴処理装置の処理アルゴリズムを説明するための図である。
【図１２】実施例１に係る閲覧履歴データの具体例を示す図である。
【図１３】実施例１に係るユーザＰＣによる処理の流れを示す図である。
【図１４】実施例１に係る履歴処理装置による処理の流れを示す図である。
【図１５】実施例１に係る履歴処理装置の効果の概要を示す図である。
【図１６】実施例２に係る特異点抽出方法を説明するための図である。
【図１７】実施例２に係る特異点出現ケース４を示す図である。
【図１８】実施例２に係る特異点出現ケース５を示す図である。
【図１９】実施例３に係る全体構成を示す図である。
【図２０】履歴処理プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【符号の説明】
【０１６１】
１  インターネット
１０  ユーザＰＣ
１１  履歴取得部
２０  履歴処理装置
２１  意味的類似度算出部
２２  判定部
２３  行動履歴作成部
３０  情報提供装置
４０  端末
５０  コンピュータ（履歴処理装置）
５１  通信制御部
５２  ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
５２ａ  履歴処理プログラム
５２ｂ  履歴処理用データ
５３  ＲＡＭ（Random Access Memory）
５３ａ  履歴処理プロセス
５４  ＣＰＵ（Central Processing Unit）
６０  バス
【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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