"複数のユーザ端末に表示した広告のカテゴリ、表示数およびクリック数を含むログ情報に基づき、前記クリック数を前記表示数で除したクリック率から、全カテゴリ横断の高クリック率ユーザを抽出する抽出手段と、抽出された高クリック率ユーザから、前記ログ情報のカテゴリのページ閲覧や検索の記録のあるユーザをカテゴリ毎に抽出して高クリック率ユーザリストを生成するリスト生成手段と、前記ユーザ端末からページ表示要求があった場合に、要求を行なったユーザ端末のユーザを識別し、前記高クリック率ユーザリストを検索して登録されていると判断したときに、当該高クリック率ユーザリストのカテゴリに対応付けられている広告を配信する配信手段とを備えたことを特徴とする広告配信装置。請求項1に記載の広告配信装置において、前記抽出手段は、前記ログ情報からサンプリングしたデータからクリック率に基づいて高クリック率ユーザと他ユーザに分類し、各ユーザの属性情報を素性とした正解データを生成し、当該正解データに基づいて未知のユーザの属性情報から高クリック率ユーザであるか否かを判断する判断器を生成し、生成した判断器により対象となる全ユーザの属性情報から全カテゴリ横断の高クリック率ユーザを抽出することを特徴とする広告配信装置。請求項1または2のいずれか一項に記載の広告配信装置において、前記ログ情報に基づき、当該ログ情報のカテゴリの記録のあるユーザをカテゴリ毎に抽出し、抽出したユーザから、クリック率に基づいて高クリック率ユーザをカテゴリ毎に抽出して在来モデリング高クリック率ユーザリストを生成する在来モデリングリスト生成手段と、前記高クリック率ユーザリストと前記在来モデリング高クリック率ユーザリストのいずれを使用するかを決定する選択手段とを更に備え、前記配信手段は、前記選択手段の決定した前記高クリック率ユーザリストもしくは前記在来モデリング高クリック率ユーザリストに基づいて広告を配信することを特徴とする広告配信装置。請求項3に記載の広告配信装置において、前記在来モデリングリスト生成手段は、カテゴリとして定義されているもののうち前記在来モデリング高クリック率ユーザリストに存在しないカテゴリについて、兄弟カテゴリもしくは上位カテゴリのリスト内容を再利用した前記在来モデリング高クリック率ユーザリストを生成することを特徴とする広告配信装置。広告配信装置が、複数のユーザ端末に表示した広告のカテゴリ、表示数およびクリック数を含むログ情報に基づき、前記クリック数を前記表示数で除したクリック率から、全カテゴリ横断の高クリック率ユーザを抽出する抽出工程と、前記広告配信装置が、抽出された高クリック率ユーザから、前記ログ情報のカテゴリのページ閲覧や検索の記録のあるユーザをカテゴリ毎に抽出して高クリック率ユーザリストを生成するリスト生成工程と、前記広告配信装置が、前記ユーザ端末からページ表示要求があった場合に、要求を行なったユーザ端末のユーザを識別し、前記高クリック率ユーザリストを検索して登録されていると判断したときに、当該高クリック率ユーザリストのカテゴリに対応付けられている広告を配信する配信工程とを備えたことを特徴とする広告配信制御方法。広告配信装置を構成するコンピュータを、複数のユーザ端末に表示した広告のカテゴリ、表示数およびクリック数を含むログ情報に基づき、前記クリック数を前記表示数で除したクリック率から、全カテゴリ横断の高クリック率ユーザを抽出する抽出手段、抽出された高クリック率ユーザから、前記ログ情報のカテゴリのページ閲覧や検索の記録のあるユーザをカテゴリ毎に抽出して高クリック率ユーザリストを生成するリスト生成手段、前記ユーザ端末からページ表示要求があった場合に、要求を行なったユーザ端末のユーザを識別し、前記高クリック率ユーザリストを検索して登録されていると判断したときに、当該高クリック率ユーザリストのカテゴリに対応付けられている広告を配信する配信手段として機能させる広告配信制御プログラム。上述したモデリング手法による広告配信では、高クリック率を期待できるユーザの使用するユーザ端末に広告を配信できることから、高い広告効果を期待できる。しかしながら、所定のカテゴリについて高クリック率のユーザ群をモデリングするためには、過去にそのカテゴリに広告が設定されている必要があるとともに、所定の精度を出すための大量の正解データを生成するために、相当数の行動履歴の情報が必要となる。そのため、スモールカテゴリと呼ばれる、過去に広告が設定されたことがなかったり、そのカテゴリのページ閲覧や検索といったイベントが少ない、あるいは、それらを起こしたユーザが少ないといったカテゴリには、適用が困難であった。その結果、スモールカテゴリを対象とした広告配信を有効に行なうことができなかった。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、スモールカテゴリに対して有効に広告配信を行なうことのできる広告配信装置を提供することにある。上記の課題を解決するため、本発明にあっては、複数のユーザ端末に表示した広告のカテゴリ、表示数およびクリック数を含むログ情報に基づき、前記クリック数を前記表示数で除したクリック率から、全カテゴリ横断の高クリック率ユーザを抽出する抽出手段と、抽出された高クリック率ユーザから、前記ログ情報のカテゴリのページ閲覧や検索の記録のあるユーザをカテゴリ毎に抽出して高クリック率ユーザリストを生成するリスト生成手段と、前記ユーザ端末からページ表示要求があった場合に、要求を行なったユーザ端末のユーザを識別し、前記高クリック率ユーザリストを検索して登録されていると判断したときに、当該高クリック率ユーザリストのカテゴリに対応付けられている広告を配信する配信手段とを備える。本発明の広告配信装置にあっては、スモールカテゴリについても高クリック率ユーザをモデリングすることが可能となり、スモールカテゴリに対して有効に広告配信を行なうことができる。以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。<新モデリング手法の概要>図2は本発明の主要なモデリング手法の概要を示す図である。この新たなモデリング手法は、次のように処理を行なう。1広告設定の有無を問わずに全カテゴリ1、2、、nを横断的に、ログからクリック実績をサンプリングして取得し、クリック率から高クリック率のクリックし易いユーザと高クリック率でないクリックし難いユーザに分類した上で、ユーザの属性情報と組み合わせて正解データ学習データを生成する。2生成した正解データを用いてSVM等で機械学習を行い、任意のユーザの属性情報からクリックし易いユーザかクリックし難いユーザかを判断する判断器を生成する。なお、機械学習に代えて、統計的処理により特徴を抽出することで、当該特徴を含むか否かによりクリックし易いユーザかクリックし難いユーザかを判断する判断器としてもよい。3生成した判断器により、ユーザの属性情報から、カテゴリによらない高クリック率のユーザ群A0を特定する。4特定されたユーザ群A0に対し、ログから各カテゴリについて興味度合の高い当該カテゴリに属するコンテンツの閲覧または検索の行動履歴の多いユーザ群B1、B2、、Bnを特定する。なお、判断器を用いるのは、ログから膨大な数のユーザについて上記の1の処理を行なうのが困難なためである。従って、処理量に問題がない場合は、対象となる全ユーザについて上記の1の処理を行ない、23の処理を行なわなくてもよい。このようなモデリング手法をとることで、過去に広告が設定されていなかったり、行動履歴が少ないスモールカテゴリについても精度の高いモデリングを行なうことができ、広告配信に有効に用いることができる。<第1の実施形態:構成>図3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3において、インターネット等のネットワーク200には、広告配信装置100が接続されるとともに、複数のユーザ端末300が接続されている。ユーザ端末300には、マウス、キーボード等の入力部301と、ディスプレイ等の表示部302と、CPUCentralProcessingUnit等の制御部303とが設けられている。制御部303は、一般的なブラウザWebブラウザ等のソフトウェアに基づいて動作する。ブラウザは、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、広告配信装置100は、制御部101と記憶部130とを備えている。制御部101には、機能部として、広告情報格納部102と属性情報格納部103とユーザ識別部104とログ格納部105とモデリング部106と広告配信部113とが設けられている。モデリング部106は、広告数集計部107とクリック広告数集計部108と高クリック率ユーザ判断器生成部109と高クリック率ユーザ判断器110と高クリック率ユーザ判断部111とカテゴリ毎行動履歴判断部112とを備えている。これらの機能部は、広告配信装置100を構成するコンピュータのCPU、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、記憶部130には、処理の過程でデータの格納参照の対象となる、広告情報DBDataBase131と属性情報DB132とログDB133とカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134とが設けられている。これらデータベースやリストは、広告配信装置100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やリストは、単一のコンピュータ上に配置される必要はなく、状況に応じて分散される形態であってもよい。図4は広告情報DB131のデータ構造例を示す図であり、コンテンツIDカテゴリURL配信条件表示数クリック率実績等の項目を含んでいる。コンテンツIDは、広告コンテンツを識別する情報である。カテゴリは、当該広告コンテンツが属するカテゴリである。カテゴリとしては、例えば、1はレディースファッション、2はメンズファッション、3はアクセサリー、4は食品、5はドリンク、6はコスメ等である。URLは、当該広告コンテンツの格納場所を示す情報である。配信条件は、当該広告コンテンツの配信にあたって参照される条件である。例えば、高クリック率ユーザのみ配信全ユーザ配信等がある。表示数は、当該広告コンテンツの表示実績数と表示予定数である。クリック率実績は、当該広告コンテンツを表示した回数に対するクリックされた回数の比率である。図5は属性情報DB132のデータ構造例を示す図であり、識別子ユーザIDに属性データが対応付けられている。属性データには年齢性別住所等が含まれている。識別子ユーザIDは、広告配信装置100にアクセスしてきたユーザを識別する情報である。ユーザが専ら用いるユーザ端末300に対してはユーザ端末300を識別する情報を用いてもよい。年齢は、当該ユーザの年齢であり、例えば、1はユーザの年齢が10代であることを示し、3はユーザの年齢が30代であることを示し、5はユーザの年齢が50代であることを示す。なお、図示の例では、ユーザの年齢として年代としているが、これは一例であり、ユーザの具体的な年齢例えば、18歳であれば18を記憶しておくこともできる。性別は、当該ユーザの性別であり、例えば、1はユーザが男性であることを示し、0はユーザが女性であることを示す。住所は、当該ユーザの住所であり、例えば、1はユーザの住所が東京都であることを示し、2はユーザの住所が神奈川県であることを示し、8はユーザの住所が和歌山県であることを示す。なお、図示の例では、ユーザの住所として都道府県まで記憶しているが、これは一例であり、ユーザの住所を市町村やそれ以下まで記憶しておくこともできる。図6はログDB133のデータ構造例を示す図であり、広告が属するカテゴリ毎に分けられ、アクセスしたユーザ端末300の識別子ユーザIDに、アクセスした日時、全広告数およびクリック広告数が対応づけられている。全広告数は、ページに表示した広告数の合計である。クリック広告数は、実際にクリックされた広告数の合計である。図7はカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134のデータ構造例を示す図であり、広告が属するカテゴリ毎に分けられ、各カテゴリにおいて高クリック率が期待されるユーザの識別子ユーザIDが列挙されている。図3に戻り、広告配信装置100の各機能部は次のような機能を有している。広告情報格納部102は、広告主からの広告掲載依頼があった場合等において、広告情報DB131図4に広告情報を格納更新削除を含むする機能を有している。属性情報格納部103は、ユーザ端末300等によりユーザ登録が行なわれる場合等において、属性情報DB132図5に属性情報を格納更新削除を含むする機能を有している。ユーザ識別部104は、ユーザ端末300からアクセスを受けた場合に、要求に付随して取得される情報からユーザを特定する機能を有している。一般には、ユーザ端末300側にユーザもしくは端末を識別する情報がクッキー等により保持され、その情報は広告配信装置100側からの要求により取得されるため、ユーザを特定することができる。ログ格納部105は、ユーザ端末300からアクセスを受けてページの閲覧等が行なわれた内容を集計してログDB133図6に格納更新削除を含むする機能を有している。モデリング部106は、ログDB133および属性情報DB132の情報に基づいて前述したモデリングを行い、モデリング結果としてカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134を生成する機能を有している。広告数集計部107は、ログDB133を参照して表示された広告数全広告数を集計する機能を有している。クリック広告数集計部108は、ログDB133を参照してクリック広告数を集計する機能を有している。高クリック率ユーザ判断器生成部109は、広告数集計部107により集計された表示された広告数とクリック広告数集計部108により集計されたクリック広告数とからクリック率を算出し、クリック率が所定の基準を満たすユーザについて属性情報DB132の属性情報を参照して正解データ学習データを生成し、SVM等による機械学習を行なって高クリック率ユーザ判断器110を生成する機能を有している。高クリック率ユーザ判断器110は、動的に生成された機能部であり、任意のユーザの属性情報が与えられると、それが高クリック率ユーザと推定されるか否かの判断を行なう機能を有している。高クリック率ユーザ判断部111は、属性情報DB132から所定範囲のユーザ例えば、全ユーザの属性情報を取得し、高クリック率ユーザ判断器110を用いて高クリック率ユーザと推定されるか否かの判断を行なう機能を有している。ここで高クリック率ユーザと推定されたユーザ群は図2のユーザ群A0に相当する。カテゴリ毎行動履歴判断部112は、高クリック率ユーザ判断部111で高クリック率ユーザと推定されたユーザ群に対し、ログDB133を参照し、カテゴリ毎に興味度合の高い当該カテゴリに属するコンテンツの閲覧や検索の行動履歴の多いユーザ群を抽出し、カテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134として出力する機能を有している。ここでカテゴリ毎に抽出されたユーザ群は図2のユーザ群B1、B2、、Bnに相当する。広告配信部113は、ユーザ端末300からページの閲覧要求があると、要求を行なったユーザがカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134のいずれかのカテゴリに含まれるか否かに基づき、配信する広告を決定し、広告の配信を行なう機能を有している。図8は広告配信装置100のハードウェア構成例を示す図である。図8において、広告配信装置100は、システムバス11に接続されたCPU12、ROM13、RAM14、NVRAMNonVolatileRandomAccessMemory15、I/FInterface16と、I/F16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/OInputOutputDevice17、HDD18、NICNetworkInterfaceCard19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。<第1の実施形態:動作>図9は上記の実施形態の主要な処理を示す図である。図9において、主要な処理としては、広告情報の登録ステップS1と、属性情報の登録ステップS2と、ログの記録ステップS3と、高クリック率ユーザ判断器110の生成ステップS4と、カテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134の生成ステップS5と、ユーザ端末からのページ要求時の広告配信ステップS6とがある。広告情報の登録ステップS1は、広告主からの広告掲載依頼があった場合等における処理であり、操作者の指示により、広告情報格納部102は、広告情報DB131図4に広告情報を格納する。必要に応じて広告情報の更新や削除も行なう。属性情報の登録ステップS2は、ユーザ端末300等によりユーザ登録が行なわれる場合等における処理であり、属性情報格納部103は、ユーザ端末300等から入力された性別年齢住所等の情報を識別子ユーザIDと対応付けて属性情報DB132図5に格納する。必要に応じて属性情報の更新や削除も行なう。ログの記録ステップS3は、ユーザ端末300からアクセスを受けてページの閲覧等が行なわれる際における処理であり、ログ格納部105は、ユーザ識別部104により識別された識別子ユーザIDと、表示された広告のカテゴリと、クリックされたか否か等の情報に基づきログDB133図6にログを記録する。高クリック率ユーザ判断器の生成ステップS4は、運用管理者の判断により、高クリック率ユーザ判断器110を更新すべきと判断した際に行なわれる処理である。処理の詳細は後述する。カテゴリ毎高クリック率ユーザリストの生成ステップS5は、例えば、1日に1回、定期的に行なわれる処理である。処理の詳細は後述する。ユーザ端末からのページ要求時の広告配信ステップS6は、ユーザ端末300から広告枠を含むページの閲覧が要求された場合における処理である。処理の詳細は後述する。なお、閲覧の結果は、ログの記録ステップS3により、ログDB133図6に記録される。図10は高クリック率ユーザ判断器110の生成図9のステップS4の処理例を示すフローチャートである。図10において、モデリング部106は、処理を開始すると、ログDB133からサンプリングした識別子ユーザIDのユーザのログに基づき、広告数集計部107により表示された広告数データを集計しステップS41、クリック広告数集計部108によりクリック広告数データを集計するステップS42。広告数データおよびクリック広告数データの集計には重み付けを含む。図11は広告数、クリック広告数の集計、重み付けの例を示す図である。すなわち、広告数集計部107は、ログDB133に格納された広告が属するカテゴリ毎のログ情報に基づき、ユーザ毎に、複数の所定期間例えば、所定期間を1日として、30日間分において全広告数をカテゴリ毎に集計し、各々の所定期間が新しいものほど大きくなる乗数を全広告数にそれぞれ乗算する。ここで、乗数は、例えば、複数の所定期間において、広告数集計時に最も近い最も新しい全広告数に乗算する乗数を1として、古くなるにつれ0.99、0.98、0.97というように順に小さくなるものとする。また、クリック広告数集計部108は、ログDB133に格納された広告が属するカテゴリ毎のログ情報に基づき、ユーザ毎に、複数の所定期間例えば、所定期間を1日として、30日間分においてクリック広告数をカテゴリ毎に集計し、各々の所定期間が新しいものほど大きくなる乗数をクリック広告数にそれぞれ乗算する。ここで、乗数は、上記の広告数集計部107の乗数と同様である。なお、広告数集計部107およびクリック広告数集計部108は、必要に応じて、古いデータを削除し新しいデータを追加する更新処理を集計前に行なう。図12はログデータの除外、追加の例を示す図であり、広告数集計部107は、複数の所定の間隔例えば、日毎、所定時間毎で、ログDB133から広告が属するカテゴリ毎の情報を参照し、全広告数についての新たなデータが追加されていた場合には、当該新たなデータを追加し、最も古い全広告数についてのデータから順に除外して全広告数を当該カテゴリ毎に集計する。また、クリック広告数集計部108は、複数の所定の間隔例えば、日毎、所定時間毎で、ログDB133から広告が属するカテゴリ毎の情報を参照し、クリック広告数についての新たなデータが追加されていた場合には、当該新たなデータを追加し、最も古いクリック広告数についてのデータから順に除外してクリック広告数を当該カテゴリ毎に集計する。図10に戻り、高クリック率ユーザ判断器生成部109は、広告数集計部107で集計された表示された広告数とクリック広告数集計部108で集計されたクリック広告数とを受け取り、ユーザ毎およびカテゴリ毎にクリック率を算出するステップS43。すなわち、高クリック率ユーザ判断器生成部109は、クリック広告数集計部108でカテゴリ毎に集計されたクリック広告数を広告数集計部107でカテゴリ毎に集計された全広告数で除算することで、カテゴリ毎にクリックし易さを示すクリック率を算出する。例えば、全広告数が10000個あり、クリック広告数が50個であった場合、クリック率は0.5となる。図13はクリック率の算出結果の例を示す図であり、識別子ユーザIDaaaは、例えば、カテゴリ1レディースファッションのクリック率が0.5であり、カテゴリ2メンズファッションのクリック率が0.1であり、カテゴリ3アクセサリーのクリック率が0.3であり、カテゴリ4食品のクリック率が0.1であり、カテゴリ5ドリンクのクリック率が0.2であり、カテゴリ6コスメのクリック率が0.4であることを示している。次いで、図10に戻り、高クリック率ユーザ判断器生成部109は、所定数以上例えば、10以上のカテゴリにおいて、クリック率が所定の閾値以上例えば、0.2以上のユーザをクリックし易いユーザと推定し、クリック率が所定の閾値以下のユーザをクリックし難いユーザと推定し、クリックし易いユーザとクリックし難いユーザとを分類するステップS44。なお、所定の閾値は、複数設定することもできる。これにより、クリックし易いユーザの端末を複数のグループに分けることもできる。図13の例の場合、所定の閾値が0.2以上であれば、カテゴリ1,3,5,6をクリック率が所定の閾値以上のカテゴリとして集計し、この集計したカテゴリの数が所定数以上例えば、10以上であれば、aaaをクリックし易いユーザと推定する。なお、広告のカテゴリに関わりなくクリック率が高いクリックし易いユーザとは、上記の例に限られず、カテゴリ毎のクリック率の分散や標準偏差が所定値以下の値で、かつ、カテゴリ毎のクリック率の平均が所定値以上であるユーザ、あるいは、カテゴリ毎のクリック率の中央値と平均値との差が所定値以下であり、かつ、カテゴリ毎のクリック率の平均が所定値以上であるユーザ等、ユーザ抽出の目的に応じて様々な方法で定義することができる。次いで、高クリック率ユーザ判断器生成部109は、クリックし易いユーザとクリックし難いユーザとの分類を特徴付ける素性として、属性情報DB132から属性情報を取得し、多次元ベクトルの要素に配置して正解データ学習データを生成しステップS45、SVM等による機械学習を行い、高クリック率ユーザ判断器110を生成するステップS46。図14はSVMによる高クリック率ユーザ判断器110の原理を示す図である。例えば、素性xと素性y分類を特徴付ける素性は2つとは限らないが、理解を容易にするため素性が2つの場合を例として説明する。を軸とする範囲に複数のユーザのデータを配置し、クリックし易いユーザの集合とクリックし難いユーザの集合を生成する。本実施形態における素性は、属性情報であるユーザの年齢、性別および住所や過去の行動履歴等からクリックし易いユーザの集合とクリックし難いユーザの集合を生成するのに適したものが選択される。そして、機械学習の過程において、クリックし易いユーザの集合を形成するデータのうち最もクリックし難いユーザの集合に接近するデータに接する識別線L1を算出し、クリックし難いユーザの集合を形成するデータのうち最もクリックし易いユーザの集合に接近するデータに接する識別線L2を算出する。更に、識別線L1および識別線L2同士の距離マージンが素性xと素性yを軸とする範囲において最大になるように識別線L1および識別線L2を調整し、これらの中央に位置する境界線L3を算出することで高クリック率ユーザ判断器110を完成させる。従って、任意のユーザの属性情報を高クリック率ユーザ判断器110に入力することで、クリックし易いユーザであるかクリックし難いユーザであるかを判断推定することができる。なお、SVMを用いて高クリック率ユーザ判断器110を構成する場合について説明したが、これに限らない。例えば、高クリック率ユーザ判断器生成部109は、クリックし易いユーザのデータを統計的に処理することで、属性情報であるユーザの年齢、性別および住所や行動履歴等の特徴のうち、クリックし易いユーザにおいて共通する共通特徴を抽出し、この共通特徴を基準としてクリックし易いユーザであるか否かを推定し、高クリック率ユーザであるか否かを判断する高クリック率ユーザ判断器110を生成することができる。この場合の高クリック率ユーザ判断器110は、クリック率が未知のユーザが、この共通特徴を有するか否かを判断し、この共通特徴を有すれば高クリック率ユーザであると判断する。ここで、共通特徴は、全てのクリックし易いユーザに共通する特徴であってもよいし、全てのクリックし易いユーザの所定の割合例えば、8割以上のユーザが有する特徴であってもよい。図15はカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134の生成図9のステップS5の処理例を示すフローチャートである。図15において、高クリック率ユーザ判断部111は、処理を開始すると、属性情報DB132から対象となるユーザにつき高クリック率ユーザ判断器110によりクリックし易いユーザとクリックし難いユーザに分類を行なうステップS51。次いで、高クリック率ユーザ判断部111は、クリックし易いユーザに分類されたユーザのうち、ログDB133からカテゴリ毎に行動履歴のあるユーザを抽出し、カテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134として出力するステップS52。図16はユーザ端末300からのページ要求時の広告配信図9のステップS6の処理例を示すフローチャートである。図16において、広告配信部113は、処理を開始すると、ユーザ識別部104の判断結果からユーザを識別しステップS61、識別したユーザの識別子ユーザIDによりカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134を検索しステップS62、ヒットするか否か判断するステップS63。検索の結果、ユーザがカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134に含まれる場合ステップS63のYes、カテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134上の当該ユーザが存在したカテゴリに対応する、広告情報DB131で高クリック率ユーザのみ配信を配信条件とする広告から一つを選択して配信するステップS64。なお、複数のカテゴリが該当したり、同じカテゴリに同条件の広告が複数存在したりする場合は、所定の基準でいずれかに決定する。複数のカテゴリが該当した場合は、例えば、カテゴリ毎に予め優先順位を決めておき、その優先順位に従って決定することができる。また、同じカテゴリに同条件の広告が複数存在した場合は、例えば、広告の表示数の消化率配信ペースやクリック率の過去実績等に基づいて広告を選択することができる。また、ユーザがカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134に含まれない場合ステップS63のNo、広告情報DB131で全ユーザ配信を配信条件とする広告から一つを選択して配信するステップS65。この場合も、同条件の広告が複数存在する場合は、表示数の消化率配信ペースや過去のクリック率実績等に基づいて広告を選択する。この実施形態によれば、スモールカテゴリについてもカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134を用意することができ、適切な広告配信を行なうことができる。なお、カテゴリとして定義されたもののうち、予め運用者によってスモールカテゴリを指定するか、過去の広告の設定数や閲覧検索の回数等が低いものをスモールカテゴリとして自動認識し、スモールカテゴリについて優先的に広告を配信したり、スモールカテゴリについてのみ広告を配信することができる。スモールカテゴリについて優先的に広告を配信する場合、スモールカテゴリに相当するカテゴリの優先順位を高く設定することで、カテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134の検索結果から広告を決定する処理図16のステップS64において、競合するカテゴリの中からスモールカテゴリの広告を優先させることができる。また、スモールカテゴリについてのみ広告を配信する場合、カテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134を生成する処理図15のステップS52においてスモールカテゴリ以外のカテゴリについてはカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134を生成しないか、あるいは、カテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134の生成後にスモールカテゴリ以外のデータを削除することで対応することができる。<第2の実施形態:構成>図17は広告配信装置100の他の構成例を示す図であり、広告配信装置100についてのみ示している。システムの他の構成は図3に示したものと同様である。図17においては、制御部101に新たに在来モデリング部114が設けられるとともに、モデリング部106と在来モデリング部114のモデルを選択するモデル選択部121が設けられている。在来モデリング部114は、カテゴリ毎行動履歴判断部115と広告数集計部116クリック広告数集計部117とカテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器生成部118とカテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器119とカテゴリ毎高クリック率ユーザ判断部120とを備えている。在来モデリング部114は、ログDB133および属性情報DB132の情報に基づいて従来と同様のモデリングを行い、モデリング結果としてカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134を生成する機能を有している。カテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134にはモデリング部106によるモデリング結果と在来モデリング部114によるモデリング結果とが区別可能に保持されることとなる。カテゴリ毎行動履歴判断部115は、ログDB133から広告が設定されているカテゴリ毎に行動履歴のあるユーザを抽出する機能を有している。ここで抽出されるユーザ群は図1のユーザ群Aに相当する。広告数集計部116は、ログDB133を参照して表示された広告数全広告数を集計する機能を有している。クリック広告数集計部117は、ログDB133を参照してクリック広告数を集計する機能を有している。カテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器生成部118は、広告数集計部116により集計された表示された広告数とクリック広告数集計部117により集計されたクリック広告数とからクリック率を算出し、クリック率が所定の基準を満たすユーザについて属性情報DB132の属性情報を参照して正解データ学習データを生成し、SVM等による機械学習を行なってカテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器119を生成する機能を有している。カテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器119は、動的に生成された機能部であり、任意のユーザの属性情報が与えられると、それが高クリック率ユーザと推定されるか否かの判断を行なう機能を有している。カテゴリ毎高クリック率ユーザ判断部120は、ログDB133を参照し、カテゴリ毎に興味度合の高い当該カテゴリに属するコンテンツの閲覧や検索の行動履歴の多いユーザ群を抽出し、その中から、カテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器119を用いて高クリック率ユーザと推定されたユーザ群を特定してカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134として出力する機能を有している。ここで特定されるユーザ群は図1のユーザ群Bに相当する。モデル選択部121は、モデリング部106の高クリック率ユーザ判断器110の動作状態を示すパラメータと在来モデリング部114のカテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器119の動作状態を示すパラメータとを比較し、いずれの判断器の精度が高いかを判断する等により、いずれのモデルを使用するかを選択する機能を有している。参照するパラメータとしては、SVM等を用いている場合には入力データを分類する際に内部的に用いられるスコア値を用いることができる。このスコア値はクリック率そのものではないが、クリック率と強い相関を持つものと考えられるため、精度を判断する指標に用いることができる。パラメータとしては、その他に正解データとの乖離を示す値を用いることができる。広告配信装置100における他の構成は、広告配信部113がモデル選択部121の選択したモデルに従って広告を決定する以外は、図3に示したものと同様である。<第2の実施形態:動作>この実施形態における処理としては、図9に示した処理に加えて新たにカテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器119の生成が加わる点と、カテゴリ毎高クリック率ユーザリストの生成ステップS5にカテゴリ毎高クリック率ユーザ判断部120によるカテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器119を用いたカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134の生成が加わる点と、ユーザ端末からのページ要求時の広告配信ステップS6においてモデル選択部121の選択したモデルが使用される点が異なる。図18はカテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器119の生成の処理例を示すフローチャートである。図18において、在来モデリング部114は、処理を開始すると、広告が設定された各カテゴリにつき、ログDB133から当該カテゴリについて行動履歴のあるユーザをサンプリングするステップS71。次いで、広告数集計部116により表示された広告数データを集計しステップS72、クリック広告数集計部117によりクリック広告数データを集計するステップS73。表示された広告数データおよびクリック広告数データの集計には重み付けを含む。広告数集計部116およびクリック広告数集計部117の処理は、対象となるデータが異なるだけで、図3の広告数集計部107およびクリック広告数集計部108の処理と同様である。次いで、カテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器生成部118は、広告数集計部116で集計された表示された広告数と、クリック広告数集計部117で集計されたクリック広告数とを受け取り、カテゴリ毎およびユーザ毎にクリック率を算出するステップS74。すなわち、カテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器生成部118は、クリック広告数集計部117で集計されたクリック広告数を、広告数集計部116で集計された全広告数で除算することで、クリックし易さを示すクリック率を算出する。次いで、カテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器生成部118は、クリック率が所定の閾値以上例えば、0.2以上のユーザをクリックし易いユーザと推定し、クリック率が所定の閾値以下のユーザをクリックし難いユーザと推定し、クリックし易いユーザとクリックし難いユーザとを分類するステップS75。次いで、カテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器生成部118は、クリックし易いユーザとクリックし難いユーザとの分類を特徴付ける素性として、属性情報DB132から属性情報を取得し、多次元ベクトルの要素に配置して正解データ学習データを生成しステップS76、SVM等による機械学習を行い、カテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器119を生成するステップS77。図19はカテゴリ毎高クリック率ユーザ判断部120によるカテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器119を用いたカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134の生成の処理例を示すフローチャートである。図19において、カテゴリ毎高クリック率ユーザ判断部120は、処理を開始すると、ログDB133から行動履歴のあるユーザを抽出し、当該ユーザの属性情報を属性情報DB132から取得し、カテゴリ毎高クリック率ユーザ判断器119によりクリックし易いユーザとクリックし難いユーザに分類するステップS81。次いで、カテゴリ毎高クリック率ユーザ判断部120は、クリックし易いユーザに分類されたユーザをカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134として出力するステップS82。図20はユーザ端末300からのページ要求時の広告配信の処理例を示すフローチャートである。図20において、広告配信部113は、処理を開始すると、ユーザ識別部104の判断結果からユーザを識別するステップS91。次いで、広告配信部113は、モデル選択部121により現時点で選択されているモデルモデリング部106によるモデルか在来モデリング部114によるモデルかのいずれかに対し、識別したユーザの識別子ユーザIDによりカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134を検索しステップS92、ヒットするか否か判断するステップS93。検索の結果、ユーザがカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134に含まれる場合ステップS93のYes、カテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134上の当該ユーザが存在したカテゴリに対応する、広告情報DB131で高クリック率ユーザのみ配信を配信条件とする広告から一つを選択して配信するステップS94。また、ユーザがカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134に含まれない場合ステップS93のNo、広告情報DB131で全ユーザ配信を配信条件とする広告から一つを選択して配信するステップS95。この実施形態によれば、モデリング部106と在来モデリング部114とで精度の高い方のモデリング結果を利用することができ、クリックされる可能性が上がり、広告効果をより高めることができる。<変形例>図21は在来モデリング部114による在来モデリングでのスモールカテゴリについての対応例を示す図である。すなわち、背景技術の欄で説明したように、在来モデリング手法では、スモールカテゴリと呼ばれる、これまで広告が設定されたことがなかったり、そのカテゴリのページ閲覧や検索などのイベントが少ない、あるいは、それらを起こしたユーザが少ないといったカテゴリには適用できない。そのため、以下に説明するような対策を行なうことで、適用可能としている。図21aは、親のカテゴリiの下に子のカテゴリj、kがあり、カテゴリjには広告が設定されていないとともにユーザ情報行動履歴、属性等がほとんどなく、カテゴリkには広告が設定されているとともにユーザ情報が相当数ある場合を示している。この場合、在来モデリング部114による通常のモデリングでは、カテゴリkについてはカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134に高クリック率ユーザリストが作成されるが、カテゴリjについては高クリック率ユーザリストが作成されない。また、図21bは、親のカテゴリiの下に子のカテゴリj、kがあり、カテゴリiには広告が設定されているとともにユーザ情報が相当数あるが、カテゴリj、kには広告が設定されていないとともにユーザ情報がほとんどない場合を示している。この場合、在来モデリング部114による通常のモデリングでは、カテゴリiについてはカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134に高クリック率ユーザリストが作成されるが、カテゴリj、kについては高クリック率ユーザリストが作成されない。そこで、在来モデリング部114におけるカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134の生成図19に際し、スモールカテゴリカテゴリとして定義されているもののうちカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134に存在しないカテゴリが存在するか否かの判断を行い、そのスモールカテゴリを基準に、図21aのように同じ親をもつ同階層の兄弟関係にあるカテゴリについて高クリック率ユーザリストが作成されている場合、あるいは、図21bのように親更に上位の親を含むのカテゴリに高クリック率ユーザリストが作成されている場合には、その内容をスモールカテゴリの高クリック率ユーザリストとしてコピーしてカテゴリ毎高クリック率ユーザリスト134に保持することができる。また、高クリック率ユーザリストをコピーするのに代え、カテゴリ間の代替可能な関係を保持するテーブルスモールカテゴリと兄弟カテゴリもしくは親カテゴリなど親和性のあるカテゴリとを対応付けたものを作成し、当該テーブルを広告配信時のカテゴリを判断する際に参照し、兄弟カテゴリもしくは親カテゴリからスモールカテゴリを特定し、広告配信時のカテゴリに加えるようにすることもできる。<総括>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。"