ユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを生成するユーザ特徴ベクトル生成手段と、前記ユーザ特徴ベクトル生成手段により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算する係数ベクトル計算手段と、ユーザ端末からコンテンツ配信要求を受け付けるコンテンツ配信要求受付手段と、前記ユーザ端末のコンテンツ配信対象ユーザに対応する前記ユーザ特徴ベクトルと配信候補となる複数のコンテンツ毎の前記係数ベクトルの積によりコンテンツ選択率予測値をコンテンツ毎に算出し、コンテンツ選択率予測値が最大となるコンテンツを配信対象に決定する配信コンテンツ決定手段と、前記配信コンテンツ決定手段により決定されたコンテンツを前記ユーザ端末に送信するコンテンツ送信手段と、前記ユーザ端末からコンテンツの選択動作を示す情報を受け付けてログ情報を出力するユーザ選択行動受付手段と、前記ユーザ選択行動受付手段が受け付けたコンテンツの選択動作に基づいて前記係数ベクトルの調整を行う係数ベクトル調整手段と、所定のタイミングで、現時点のユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを再生成するユーザ特徴ベクトル再生成手段と、前記ユーザ特徴ベクトル再生成手段により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算するとともに、前記ログ情報の過去のユーザ選択実績に基づいて係数ベクトルの再調整を行う係数ベクトル再計算再調整手段とを備えたことを特徴とする情報処理装置。ユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを生成するユーザ特徴ベクトル生成手段と、前記ユーザ特徴ベクトル生成手段により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算する係数ベクトル計算手段と、ユーザ端末のコンテンツの選択動作に基づいて前記係数ベクトルの調整を行う係数ベクトル調整手段と、所定のタイミングで、現時点のユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを再生成するユーザ特徴ベクトル再生成手段と、前記ユーザ特徴ベクトル再生成手段により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算するとともに、前記ユーザ端末のコンテンツの選択動作を示す情報を記録したログ情報の過去のユーザ選択実績に基づいて係数ベクトルの再調整を行う係数ベクトル再計算再調整手段とを備えたことを特徴とする情報処理装置。請求項1または2のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記ユーザ特徴ベクトル再生成手段は、前記ユーザ特徴ベクトルの生成もしくは再生成から所定の期間の経過を検出した場合にユーザ特徴ベクトルの再生成を行うことを特徴とする情報処理装置。請求項1または2のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記ユーザ特徴ベクトル再生成手段は、コンテンツ選択率予測値のコンテンツ選択率実測値に対する誤差が所定の割合まで低下したことを検出した場合にユーザ特徴ベクトルの再生成を行うことを特徴とする情報処理装置。請求項1乃至4のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記ユーザ情報は、性別、年齢、コンテンツジャンル毎閲覧頻度を含むことを特徴とする情報処理装置。情報処理装置が、ユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを生成するユーザ特徴ベクトル生成工程と、前記情報処理装置が、前記ユーザ特徴ベクトル生成工程により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算する係数ベクトル計算工程と、前記情報処理装置が、ユーザ端末からコンテンツ配信要求を受け付けるコンテンツ配信要求受付工程と、前記情報処理装置が、前記ユーザ端末のコンテンツ配信対象ユーザに対応する前記ユーザ特徴ベクトルと配信候補となる複数のコンテンツ毎の前記係数ベクトルの積によりコンテンツ選択率予測値をコンテンツ毎に算出し、コンテンツ選択率予測値が最大となるコンテンツを配信対象に決定する配信コンテンツ決定工程と、前記情報処理装置が、前記配信コンテンツ決定工程により決定されたコンテンツを前記ユーザ端末に送信するコンテンツ送信工程と、前記情報処理装置が、前記ユーザ端末からコンテンツの選択動作を示す情報を受け付けてログ情報を出力するユーザ選択行動受付工程と、前記情報処理装置が、前記ユーザ選択行動受付工程が受け付けたコンテンツの選択動作に基づいて前記係数ベクトルの調整を行う係数ベクトル調整工程と、前記情報処理装置が、所定のタイミングで、現時点のユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを再生成するユーザ特徴ベクトル再生成工程と、前記情報処理装置が、前記ユーザ特徴ベクトル再生成工程により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算するとともに、前記ログ情報の過去のユーザ選択実績に基づいて係数ベクトルの再調整を行う係数ベクトル再計算再調整工程とを備えたことを特徴とする情報処理方法。情報処理装置が、ユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを生成するユーザ特徴ベクトル生成工程と、前記情報処理装置が、前記ユーザ特徴ベクトル生成工程により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算する係数ベクトル計算工程と、前記情報処理装置が、ユーザ端末のコンテンツの選択動作に基づいて前記係数ベクトルの調整を行う係数ベクトル調整工程と、前記情報処理装置が、所定のタイミングで、現時点のユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを再生成するユーザ特徴ベクトル再生成工程と、前記情報処理装置が、前記ユーザ特徴ベクトル再生成工程により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算するとともに、前記ユーザ端末のコンテンツの選択動作を示す情報を記録したログ情報の過去のユーザ選択実績に基づいて係数ベクトルの再調整を行う係数ベクトル再計算再調整工程とを備えたことを特徴とする情報処理方法。上述したユーザ特徴ベクトルとコンテンツ毎の係数ベクトルとの積でCTRを予測する手法は、広告等のコンテンツ配信の効果を高める上で有用な手法であるが、時間の経過とともにCTR予測の精度が低下するという問題があった。すなわち、ユーザ属性の分類やソフトクラスタリングにおいて決定される各クラスタは所定の時点におけるユーザの行動に基づいて定義しているため、時間の経過により当初の範囲から実態が逸脱する場合があり、クリック実績により係数ベクトルの調整を行ったとしても精度が低下していくことがあるためである。従って、所定の期間経過後は、再びユーザ属性の分類やソフトクラスタリングのクラスタを再定義し、ユーザ特徴ベクトルを再生成する必要がある。しかし、再生成によりユーザ特徴ベクトルは従前とは異なる指標となるため、係数ベクトルとして従前の係数ベクトルを使用することはできず、初期状態から改めて調整を開始する必要がある。図1は従来における時間経過とCTR予測精度の関係の例を示す図であり、ユーザ特徴ベクトルの生成から期間T1はCTR予測精度が上昇していくが、期間T2になるとCTR予測精度が低下していく。そのため、ユーザ特徴ベクトルの再生成を行うことになるが、係数ベクトルが初期状態に戻ってしまうため、期間T3の当初はCTR予測精度が期間T1の初期と同程度に落ちてしまう。その結果、ユーザ特徴ベクトルの再生成の後の当初は低いCTR予測精度に基づいてコンテンツ配信を行わなければならず、広告等のコンテンツ配信の効果が低下してしまうという問題があった。本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、ユーザ特徴ベクトルの再生成を行っても直前までと同等のCTR予測精度を維持し、広告等のコンテンツ配信の効果の維持向上を図ることにある。上記の課題を解決するため、本発明にあっては、ユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを生成するユーザ特徴ベクトル生成手段と、前記ユーザ特徴ベクトル生成手段により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算する係数ベクトル計算手段と、ユーザ端末からコンテンツ配信要求を受け付けるコンテンツ配信要求受付手段と、前記ユーザ端末のコンテンツ配信対象ユーザに対応する前記ユーザ特徴ベクトルと配信候補となる複数のコンテンツ毎の前記係数ベクトルの積によりコンテンツ選択率予測値をコンテンツ毎に算出し、コンテンツ選択率予測値が最大となるコンテンツを配信対象に決定する配信コンテンツ決定手段と、前記配信コンテンツ決定手段により決定されたコンテンツを前記ユーザ端末に送信するコンテンツ送信手段と、前記ユーザ端末からコンテンツの選択動作を示す情報を受け付けてログ情報を出力するユーザ選択行動受付手段と、前記ユーザ選択行動受付手段が受け付けたコンテンツの選択動作に基づいて前記係数ベクトルの調整を行う係数ベクトル調整手段と、所定のタイミングで、現時点のユーザ情報に対してソフトクラスタリングを行ってユーザ群毎にユーザ特徴ベクトルを再生成するユーザ特徴ベクトル再生成手段と、前記ユーザ特徴ベクトル再生成手段により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のコンテンツ選択率により配信候補となる複数のコンテンツ毎の係数ベクトルを計算するとともに、前記ログ情報の過去のユーザ選択実績に基づいて係数ベクトルの再調整を行う係数ベクトル再計算再調整手段とを備える。本発明の情報処理装置にあっては、ユーザ特徴ベクトルの再生成を行っても直前までと同等のCTR予測精度を維持することができるので、広告等のコンテンツ配信の効果の維持向上を図ることができる。以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。<システム構成>図2は本発明の一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。図2において、インターネット等のネットワーク1には、ユーザが操作するPCPersonalComputer、スマートフォン、携帯電話、PDAPersonalDigitalAssistants等のユーザ端末2が複数接続されている。ユーザ端末2は、一般的なブラウザWebブラウザ21を備えている。ブラウザ21は、インターネットの標準プロトコルであるHTTPHyperTextTransferProtocol等に従い、HTMLHyperTextMarkupLanguage等の言語で記述されたページデータの要求取得表示およびフォームデータの送信等を行う機能を有している。一方、ネットワーク1には、ユーザ端末2のブラウザ21に対して広告等のコンテンツを配信するコンテンツ配信装置3が接続されている。コンテンツ配信装置3は、機能部として、コンテンツ配信要求受付部301と配信コンテンツ決定部302とコンテンツ送信部303とユーザクリック行動受付部304と係数ベクトル調整部305とユーザ特徴ベクトル生成部306と係数ベクトル計算部307とユーザ特徴ベクトル再生成部308と係数ベクトル再計算再調整部309とを備えている。これらの機能部は、コンテンツ配信装置3を構成するコンピュータのCPUCentralProcessingUnit、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccessMemory等のハードウェア資源上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されるものである。これらの機能部は、単一のコンピュータ上に配置される必要はなく、必要に応じて分散される形態であってもよい。また、コンテンツ配信装置3は、処理の過程で参照更新される情報を保持する、ユーザ情報DBDatabase311とコンテンツDB312とユーザ特徴ベクトルDB313と係数ベクトルDB314とクリックログDB315とを備えている。これらデータベースは、コンテンツ配信装置3を構成するコンピュータ内のHDDHardDiskDrive等の記憶媒体上に所定のデータを体系的に保持するものである。これらのデータベースは、単一のコンピュータ上に配置される必要はなく、必要に応じて分散される形態であってもよい。<データベース構造>図3はユーザ情報DB311のデータ構造例を示す図であり、ユーザID性別年齢PVサマリユーザ群ID等の項目を有している。ユーザIDは、ユーザを特定する情報である。ユーザ群IDは、当該ユーザが含まれるユーザ群を特定する情報であり、ユーザ群を個々のユーザまで細分化する場合はユーザIDで足りるため不要となる。ユーザ群とは、性別、年齢、閲覧頻度等が同等のものとして分類されたユーザのグループである。性別は、当該ユーザの性別を示す情報であり、男性女性不明等の値が設定される。年齢は、当該ユーザの年齢もしくは年齢層を示す情報であり、40代20代等の値が設定される。PVサマリは、当該ユーザのWebページの閲覧頻度PV:PageView等から得られる情報であり、スポーツショッピング等のジャンルに対してHML等の値が設定される。図4はコンテンツDB312のデータ構造例を示す図であり、コンテンツIDコンテンツデータ/コンテンツURL等の項目を有している。コンテンツIDは、配信対象となるコンテンツを特定する情報である。コンテンツデータ/コンテンツURLは、当該コンテンツのデータ本体もしくはデータ本体の保存場所URL:UniformResourceLocatorを示す情報である。図5はユーザ特徴ベクトルDB313のデータ構造例を示す図であり、ユーザ群IDm1m2等の項目と、補助情報としての生成日時とを有している。ユーザ群IDは、ユーザ群を特定する情報である。m1m2は、当該ユーザのユーザ特徴ベクトルの要素である。生成日時は、ユーザ特徴ベクトルの生成および再生成の日時を示す情報である。図6は係数ベクトルDB314のデータ構造例を示す図であり、コンテンツIDn1n2CTR/表示回数/クリック回数等の項目を有している。コンテンツIDは、配信対象となるコンテンツを特定する情報である。n1n2は、当該コンテンツの係数ベクトルの要素である。CTR/表示回数クリック回数は、当該コンテンツについての最新のCTR実測値と表示回数とクリック回数である。クリック回数を表示回数で割ることでCTR実測値が得られるため、CTR実測値は省略することもできる。また、CTR/表示回数クリック回数はコンテンツDB312においてコンテンツIDと対応付けて保持するようにしてもよい。図7はクリックログDB315のデータ構造例を示す図であり、ユーザID日時クリックしたコンテンツIDレコメンドしたコンテンツID等の項目を有している。ユーザIDは、ユーザを特定する情報である。日時は、ログを取得した日時の情報である。クリックしたコンテンツIDは、当該ユーザがクリックしたコンテンツを特定する情報である。レコメンドしたコンテンツIDは、当該ユーザのクリックに際し、当初に配信されたコンテンツを特定する情報である。<各部機能>図2に戻り、コンテンツ配信要求受付部301は、ユーザ端末2のブラウザ21からネットワーク1を介してコンテンツ配信要求を受け付け、コンテンツ配信要求を受け付けた旨と要求元のユーザIDと配信先情報ユーザ端末2のブラウザ21のアドレスおよびポート番号等を後続に伝える機能を有している。一般に、ユーザ端末2のブラウザ21に図示しないサーバから提供されるWebページにはコンテンツの表示フレームが設けられており、ブラウザ21はコンテンツの表示フレームの部分を処理する過程で当該部分に埋め込まれたコンテンツ配信装置3のアドレスにコンテンツ配信要求を行い、その要求をコンテンツ配信要求受付部301が受け付ける。また、図示しないサーバを利用する際には、予めユーザログインが行われており、ユーザIDを識別可能な情報がクッキー等によりブラウザ21に保持されており、コンテンツ配信要求に伴われる。配信コンテンツ決定部302は、コンテンツ配信要求受付部301から引き渡された、コンテンツ配信要求を受け付けた旨と要求元のユーザIDに基づいてユーザ情報DB311からユーザ群を特定し、そのユーザ群に基づいてユーザ特徴ベクトルDB313を検索して該当するユーザ特徴ベクトルを取得するとともに、予め配信候補として用意されたコンテンツのコンテンツIDに基づいて係数ベクトルDB314を検索して該当するコンテンツ毎の係数ベクトルを取得し、ユーザ特徴ベクトルと係数ベクトルとの積内積をとることでコンテンツ毎のCTR予測値を算出し、CTR予測値が最大となるコンテンツを配信対象に決定する機能を有している。なお、CTR予測値に偏りが発生しないように、所定の比率の数の配信例えば、10回につき1回については均等の確率でコンテンツを決定する。コンテンツ送信部303は、配信コンテンツ決定部302により配信対象として決定されたコンテンツのコンテンツIDに基づいてコンテンツDB312を検索してコンテンツデータを取得し、要求元のユーザ端末2のブラウザ21にコンテンツデータを送信する機能を有している。ユーザクリック行動受付部304は、ユーザ端末2のブラウザ21でのコンテンツの選択動作を示す情報を受け付け、クリックログDB315にログ情報を出力する機能を有している。一般に、Webページに表示されるコンテンツには、クリック状況取得のために所定のアドレスに対してユーザIDを識別可能な情報と、クリックしたコンテンツIDを識別可能な情報と、レコメンドされたコンテンツIDを識別可能な情報とを送信する機能が埋め込まれており、その送信内容をユーザクリック行動受付部304が受け付ける。係数ベクトル調整部305は、ユーザクリック行動受付部304がユーザクリック行動を受け付けた場合に、必要に応じてCTR実測値に変化が生ずる場合等、ユーザクリック行動をしたユーザIDに基づいてユーザ情報DB311からユーザ群を特定し、該当するユーザ特徴ベクトルDB313のユーザ特徴ベクトルと現時点のCTR実測値とに基づいて係数ベクトルの調整を行い、係数ベクトルDB314の係数ベクトルを更新する機能を有している。処理の詳細については後述する。ユーザ特徴ベクトル生成部306は、ユーザ情報DB311からユーザ情報を取得し、ユーザ属性から複数のユーザ群に分類した上で、FuzzycMeans等の手法によりソフトクラスタリングを行ってユーザ特徴ベクトルを生成し、生成したユーザ特徴ベクトルをユーザ特徴ベクトルDB313に格納する機能を有している。処理の詳細については後述する。係数ベクトル計算部307は、ユーザ特徴ベクトル生成部306により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のCTRCTR=0等により係数ベクトルを計算し、計算した係数ベクトルを係数ベクトルDB314に格納する機能を有している。ユーザ特徴ベクトル再生成部308は、ユーザ特徴ベクトル生成部306によるユーザ特徴ベクトルの生成もしくは自己のユーザ特徴ベクトル再生成部308によるユーザ特徴ベクトルの再生成から所定の期間が経過し、または、CTR予測値のCTR実測値に対する誤差が所定の割合まで低下した場合に、ユーザ情報DB311からユーザ情報を取得し、ユーザ属性から複数のユーザ群に再び分類した上で、FuzzycMeans等の手法によりソフトクラスタリングを再び行ってユーザ特徴ベクトルを生成し、生成したユーザ特徴ベクトルをユーザ特徴ベクトルDB313に格納する機能を有している。処理の詳細については後述する。係数ベクトル再計算再調整部309は、ユーザ特徴ベクトル再生成部308により再生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のCTRCTR=0等により係数ベクトルを計算するとともに、クリックログDB315からログ情報を取得して過去のユーザクリック実績に基づいて係数ベクトルの再調整再計算を行い、算出した係数ベクトルを係数ベクトルDB314に格納する機能を有している。図8はコンテンツ配信装置3のハードウェア構成例を示す図である。図8において、コンテンツ配信装置3は、システムバス31に接続されたCPU32、ROM33、RAM34、NVRAMNonVolatileRandomAccessMemory35、I/FInterface36と、I/F36に接続された、キーボード、マウス、モニタ、CD/DVDCompactDiskDigitalVersatileDiskドライブ等のI/OInputOutputDevice37、HDD38、NICNetworkInterfaceCard39等を備えている。Mはプログラムもしくはデータが格納されたCD/DVD等のメディア記録媒体である。<ユーザ特徴ベクトル/係数ベクトルの算出の処理>図9は上記の実施形態におけるユーザ特徴ベクトルおよび係数ベクトルの算出の処理例を示すフローチャートである。図9において、コンテンツ配信装置3の管理者等が起動を指令し、あるいは予め設定されたスケジューリングにより自動起動することで処理が開始すると、ユーザ特徴ベクトル生成部306は、ユーザ情報DB311からユーザ情報を取得し、ユーザ属性から複数のユーザ群に分類した上で、FuzzycMeans等の手法によりソフトクラスタリングを行ってユーザ特徴ベクトルを生成し、生成したユーザ特徴ベクトルをユーザ特徴ベクトルDB313に格納するステップS101。図10はユーザ特徴ベクトル生成部306によるユーザ特徴ベクトルの生成手法の例を示す図である。図10において、ユーザ特徴ベクトル生成部306は、ユーザ情報DB311から取得したユーザ情報から、性別や年齢、コンテンツのジャンル別の視聴頻度等により複数のユーザ群A、B、C、D、に分類を行い、それをユーザ情報表現データに変換する。図示の例では、最初の3桁が性別を表わし先頭が1の場合は男性、次が1の場合は女性、次が1の場合は不明、次の7桁は年齢を表わし先頭から順に1の場合は10代20代30代40代50代60代70代、以降の桁はPVサマリ例えば、先頭から3番目はジャンルスポーツ、4番目はジャンルショッピングで、3はH、2はM、1はLを表わしている。また、ユーザ特徴ベクトル生成部306は、c個図示の例では5個のクラスタの中心となる分類初期値データをランダムもしくは運用経験に基づいて設定する。そして、ユーザ特徴ベクトル生成部306は、ユーザ情報表現データと分類初期値データに基づき、FuzzycMeansの場合、ユーザ情報表現データと各クラスタの分類初期値データとのベクトル間距離2乗距離を計算し、第1~第cのクラスタとの距離をユーザ特徴ベクトルの第1~第cの要素に設定クラスタ毎に中心を再計算し、全てのクラスタの中心が変化しなければ終了し、変化した場合は再計算したクラスタの中心に基づいてベクトル間距離の計算から繰り返しを実行することで、ユーザ群毎のユーザ特徴ベクトルXを生成する。図9に戻り、ユーザ特徴ベクトルが生成されると、係数ベクトル計算部307は、ユーザ特徴ベクトル生成部306により生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のCTR例えば、CTR=0により係数ベクトルを計算し、計算した係数ベクトルを係数ベクトルDB314に格納するステップS102。図11は係数ベクトル計算部307による係数ベクトルの計算手法の例を示す図である。図11において、係数ベクトル計算部307は、ユーザ特徴ベクトルXと初期CTRデータに基づき、ユーザ特徴ベクトルX、コンテンツ毎の係数ベクトルΘとし、CTR予測値=Y~=ΘXに対し、コンテンツ毎に、ユーザ特徴ベクトルXの独立変数間の変動共変動行列SをSij=Σk=1~nXki-XAViXkj-XAVjにより計算しXAVi:Xiの平均値、独立変数と従属変数Y~間の共変動ベクトルCをCi=Σk=1~nXki-XAViYk-YAVにより計算しYk:k番目のユーザ特徴ベクトルに対するCTR実測値、YAV:CTR実測値の平均値、Θ=S-1Cにより係数ベクトルΘを計算するS-1:変動共変動行列Sの逆行列。n個のユーザ特徴ベクトルは、ユーザ群の数だけのユーザ特徴ベクトルである。なお、初期状態として全てのコンテンツにつきCTR実測値=0とする場合は、係数ベクトルΘの要素は全て0となるため、上記の計算をすることなく、係数ベクトルΘをゼロベクトルに設定してもよい。図9に戻り、係数ベクトルが計算された後は、ユーザクリック行動受付部304がユーザクリック状況を取得するとステップS103、係数ベクトル調整部305は、ユーザクリック行動をしたユーザIDに基づいてユーザ情報DB311からユーザ群を特定し、該当するユーザ特徴ベクトルDB313のユーザ特徴ベクトルと、ユーザクリック行動受付部304が受け付けたユーザクリック状況を反映させたCTR実測値とに基づいて係数ベクトルの調整を行い、係数ベクトルDB314の係数ベクトルを更新するステップS104。図12は係数ベクトル調整部305による係数ベクトルの調整手法の例を示す図である。図12において、係数ベクトル調整部305は、ユーザ群毎のユーザ特徴ベクトルXと実測CTRデータ各コンテンツのCTR実測値に基づき、ユーザ特徴ベクトルX、コンテンツ毎の係数ベクトルΘとし、CTR予測値=Y~=ΘXに対し、コンテンツ毎に、ユーザ特徴ベクトルXの独立変数間の変動共変動行列SをSij=Σk=1~nXki-XAViXkj-XAVjにより計算しXAVi:Xiの平均値、独立変数と従属変数Y~間の共変動ベクトルCをCi=Σk=1~nXki-XAViYk-YAVにより計算しYk:k番目のユーザ特徴ベクトルに対するCTR実測値、YAV:CTR実測値の平均値、Θ=S-1Cにより係数ベクトルΘを計算するS-1:変動共変動行列Sの逆行列。図9に戻り、係数ベクトルの調整が行われると、係数ベクトル調整部305もしくはユーザ特徴ベクトル再生成部308は、前回のユーザ特徴ベクトルの生成再生成を含むから所定期間経過したか否か判断しステップS105、所定期間経過していない場合はユーザクリック状況取得ステップS103に戻る。なお、前述したように、所定期間経過の判断に代えて、CTR予測値のCTR実測値に対する誤差が所定の割合まで低下したか否かを判定するようにしてもよい。この場合、CTR予測値のCTR実測値に対する誤差が所定の割合まで低下していない場合はユーザクリック状況取得ステップS103に戻る。一方、ユーザ特徴ベクトルの生成から所定期間経過したと判断した場合あるいはCTR予測値のCTR実測値に対する誤差が所定の割合まで低下したと判断した場合、ユーザ特徴ベクトル再生成部308は、ユーザ情報DB311からユーザ情報を取得し、ユーザ属性から複数のユーザ群に再び分類した上で、FuzzycMeans等の手法によりソフトクラスタリングを再び行ってユーザ特徴ベクトルを生成し、生成したユーザ特徴ベクトルをユーザ特徴ベクトルDB313に格納するステップS106。処理内容は図10に示したのと同様であるが、ユーザ情報が更新されている場合には最新のユーザ情報が用いられる点と、ユーザ群の分類の見直しが行われる場合にはユーザ情報表現データが変化する点と、分類初期値データに見直しが行われる場合には、分類初期値データとして運用経験等に基づき、新たな視点に基づく値の設定を行う点とが異なる。次いで、図9において、係数ベクトル再計算再調整部309は、ユーザ特徴ベクトル再生成部308により再生成されたユーザ特徴ベクトルに基づいて初期状態のCTR=0により係数ベクトルを計算するステップS107。処理内容は図11に示したのと同様であるが、再生成によりユーザ特徴ベクトルXの値は異なるものとなる。次いで、図9において、係数ベクトル再計算再調整部309は、クリックログDB315から過去のユーザクリック状況を取得しステップS108、取得したユーザクリック状況に基づいて係数ベクトルの再調整を行い、算出した係数ベクトルを係数ベクトルDB314に格納するステップS109。処理内容は図12に示したのと同様であるが、実測CTRデータがクリックログDB315から取得したデータである点が異なる。次いで、図9において、係数ベクトル再計算再調整部309は、所定の期間分例えば、直近のログまでについて再調整を行ったか否か判断しステップS110、まだであればクリックログDB315からのユーザクリック状況の取得ステップS108に戻り、完了していればユーザクリック状況取得ステップS103に戻る。<コンテンツ配信時の処理>次に、図13はコンテンツ配信時の処理例を示すフローチャートである。図13において、コンテンツ配信要求受付部301がユーザ端末2のブラウザ21からネットワーク1を介してコンテンツ配信要求を受け付けるとステップS201、配信コンテンツ決定部302は、コンテンツ配信要求受付部301から引き渡されたユーザIDに基づいてユーザ情報DB311からユーザ群を特定し、そのユーザ群に基づいてユーザ特徴ベクトルDB313を検索して該当するユーザ特徴ベクトルを取得するとともに、予め配信候補として用意されたコンテンツのコンテンツIDに基づいて係数ベクトルDB314を検索して該当するコンテンツ毎の係数ベクトルを取得し、ユーザ特徴ベクトルと係数ベクトルとの積内積をとることでコンテンツ毎のCTR予測値を算出するステップS202。次いで、配信コンテンツ決定部302は、算出したコンテンツ毎のCTR予測値から、CTR予測値が最大となるコンテンツを配信対象に決定するステップS203。なお、CTR予測値に偏りが発生しないように、所定の比率の数の配信例えば、10回につき1回については均等の確率でコンテンツを決定する。次いで、コンテンツ送信部303は、配信コンテンツ決定部302により配信対象として決定されたコンテンツのコンテンツIDに基づいてコンテンツDB312を検索してコンテンツデータを取得し、要求元のユーザ端末2のブラウザ21にコンテンツデータを送信するステップS204。次いで、ユーザクリック行動受付部304がユーザ端末2のブラウザ21でのコンテンツの選択動作を示す情報を受け付けるとステップS205、ユーザクリック行動受付部304はクリックログDB315にログ情報を出力するステップS206。<CTR予測精度>図14は上記の実施形態における時間経過とCTR予測精度の関係の例を示す図である。図14において、期間T11においてユーザ特徴ベクトルの生成からCTR予測精度が上昇していき、CTR予測精度が低下し始めた時点でユーザ特徴ベクトルの再作成および係数ベクトルの再計算再調整を行って期間T2に入るため、図1に示した従来のように期間T1の開始時と同程度までCTR予測精度が大幅に低下することはなく、更に上昇させることができる。また、期間T12でCTR予測精度が低下し始めた時点でユーザ特徴ベクトルの再作成および係数ベクトルの再計算再調整を行って期間T13に入る場合も同様である。<総括>以上説明したように、本実施形態によれば、次のような利点がある。1ユーザ特徴ベクトルの再生成を行っても直前と同等のCTR予測精度を維持することができるので、広告等のコンテンツ配信の効果の維持向上を図ることができる。2前回のユーザ特徴ベクトルの生成もしくは再生成から所定の期間の経過を検出した場合にユーザ特徴ベクトルの再生成を行うことで、CTR予測精度の低下を防止することができる。3CTR予測値のCTR実測値に対する誤差が所定の割合まで低下したことを検出した場合にユーザ特徴ベクトルの再生成を行うことで、CTR予測精度の低下を防止することができる。4ユーザ情報に性別、年齢、コンテンツジャンル毎閲覧頻度を含むことで、ユーザの特性を的確にコンテンツ配信に反映させることができる。以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。