JP2005070889A - Attribute judgment system, method, and computer program - Google Patents

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JP2005070889A JP2003209354A JP2003209354A JP2005070889A JP 2005070889 A JP2005070889 A JP 2005070889A JP 2003209354 A JP2003209354 A JP 2003209354A JP 2003209354 A JP2003209354 A JP 2003209354A JP 2005070889 A JP2005070889 A JP 2005070889A
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Shunji Sugaya
俊二 菅谷
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an attribute judgment system for judging the attributes of a user according to access history information to a Web site without making it necessary to receive personal information from a user. <P>SOLUTION: The attribute judgment system for judging attributes showing the characteristics of a user is provided with a storage means for storing the sample data of each of media showing the user configuration ratio of each attribute and the access history information of the user to the media, a history managing means for writing the access history information in the storage means when the terminal equipment of the user has performed access to the media and an attribute judging means for judging the attributes of the user from the access history information and sample data in the storage means. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、ウェブサイトにアクセスしたユーザの属性を判定する属性判定システム及び方法、ならびに、コンピュータプログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、インターネットの普及に伴い、広告主や広告配信業者は、各ユーザの性別や嗜好などの属性に適した嗜好性の高い広告を配信することにより広告効果を高める工夫をしている。例えば、特許文献1においては、ユーザ端末からコンテンツ配信要求を受け付け、該ユーザのユーザ情報に応じて付加すべき広告データをデータベースから読み出すことにより、コンテンツ配信に際して適切な広告情報を付加する技術が記載されている。
【0003】
【特許文献1】
特開2002−203119号公報
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
従来、配信すべき広告情報を決定するために使用されるユーザ情報(ユーザ属性)は、メディアを提供する各企業が用紙あるいはオンラインによるアンケートを行うなどして収集し、データベースに登録していた。これは、ユーザにとってあるいは企業にとって煩雑な作業であった。また、ユーザ情報には個人情報が含まれており、ユーザが登録を躊躇することも多い上、複数の企業でこのユーザ情報を共有することはできなかった。従って、各企業が、自身がユーザ情報を管理しているユーザにのみ属性に対応した広告を配信する方法では、より多く広範囲にユーザを拡大して行くには不十分であった。
【0005】
この発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、ユーザから個人的な情報の提供を受けることなく、ウェブサイトへのアクセス履歴によりこのユーザの属性を判定することのできる属性判定システム及び方法、ならびに、コンピュータプログラムを提供することにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】
この発明は、上記の課題を解決すべくなされたもので、請求項1に記載の発明は、ユーザの特徴を示す属性を判定する属性判定システムであって、属性毎のユーザ構成比率を示す各メディアのサンプルデータと、ユーザの前記メディアへのアクセス履歴情報とを記憶する記憶手段と、ユーザの端末装置が前記メディアへアクセスしたときに、前記記憶手段へアクセス履歴情報を書き込む履歴管理手段と、前記記憶手段内のアクセス履歴情報とサンプルデータとから、前記ユーザの属性を判定する属性判定手段と、を備えることを特徴とする属性判定システムである。
【0007】
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の属性判定システムであって、前記属性判定手段は、前記ユーザが前記サンプルデータ内の属性を有する確率を算出して属性を判定する、ことを特徴とする。
【0008】
請求項3に記載の発明は、請求項2に記載の属性判定システムであって、さらに、前記属性判定手段が算出した確率が所定の範囲にあるときに前記端末装置からユーザ情報を収集する情報収集手段を備える、ことを特徴とする。
【0009】
請求項4に記載の発明は、請求項1から請求項3のいずれかの項に記載の属性判定システムであって、さらに、前記属性判定手段が判定したユーザの属性に対応したメディアを出力する出力手段を備える、ことを特徴とする。
【0010】
請求項5に記載の発明は、ユーザの特徴を示す属性を判定する属性判定方法であって、属性毎のユーザ構成比率を示す各メディアのサンプルデータと、ユーザの前記メディアへのアクセス履歴情報とを記憶する記憶手段を用意し、ユーザの端末装置が前記メディアへアクセスしたときに、前記記憶手段へアクセス履歴情報を書き込み、前記記憶手段内のアクセス履歴情報とサンプルデータとから、前記ユーザの属性を判定する、ことを特徴とする属性判定方法である。
【0011】
請求項6に記載の発明は、ユーザの特徴を示す属性を判定する属性判定システムに用いられるコンピュータプログラムであって、属性毎のユーザ構成比率を示す各メディアのサンプルデータと、ユーザの前記メディアへのアクセス履歴情報とを記憶する記憶手段へ、ユーザの端末装置が前記メディアへアクセスしたときにアクセス履歴情報を書き込むステップと、前記記憶手段内のアクセス履歴情報とサンプルデータとから、前記ユーザの属性を判定するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラムである。
【0012】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照し、この発明の実施の形態について説明する。
図1は、この発明の一実施の形態による属性判定システムを用いたウェブシステムの構成を示すブロック図である。
【0013】
端末装置11は、ユーザ10が保有する例えばパーソナルコンピュータやインターネット接続可能な携帯端末であり、公衆電話網、携帯電話網、インターネット網、私設網などから構成されるネットワーク40と接続される。そして、メディアA〜N(以下、単に「メディア」と記載)のサイト20a〜20n(以下、単に「サイト20」と記載)から提供される画面情報をディスプレイに表示したり、マウスやキーボードなどにより画面情報に入力されたデータをサイト20へ送信するためのブラウザ等を備える。
【0014】
アフィリエイトであるISP(インターネットサービスプロバイダ)や一般企業などのメディアのサイト20a〜20nは、それぞれメディア配信サーバ21a〜21n(以下、「メディア配信サーバ21」と記載)及びデータベース22a〜22n(以下、「データベース22」と記載)を備える。サイト20は、ネットワーク40を介して端末装置11及び属性判定システム30と接続される。
メディア配信サーバ21は、ネットワーク40を介してアクセスしてきた端末装置11へホームページなどウェブサイトの各種コンテンツ(メディア)を表示するための画面情報を提供する。この画面情報には、属性判定システム30から提供される画像情報が含まれる。例えば、コンテンツを表示するための画面情報は、HTML(hypertext markup language)やXML(extensible markup language)などで記述される。また、属性判定システム30から提供される画像情報は、バナー広告等を表示するためのフラッシュ画像、GIFアニメーション画像などである。また、メディア配信サーバ21は、コンテンツ(メディア)として映像などを配信するものであってもよい。
データベース22は、端末装置11へ提供すべきコンテンツのデータや、このサイト20における属性毎のユーザ10の構成比率を示すサンプルデータを蓄積する。属性とはユーザの特徴を示す情報であり、例えば、性別、地域、職業、年齢、消費者の嗜好・趣味、インターネットや特定のサイトにおける行動の傾向等を示す情報である。なお、サンプルデータの詳細については、後述する。
【0015】
図2は、アフィリエイトサービスプロバイダである広告業者などが保有する属性判定システム30の内部を展開して示したブロック図であり、本発明と関係する機能ブロックのみ抽出して示してある。属性判定システム30は、分析サーバ31及びデータベース32を備える。
【0016】
データベース32は、サンプルデータ、ユーザ10のアクセス履歴情報、判定したユーザ10の属性を示すユーザ属性情報、及び、メディア配信情報を記憶する。
サンプルデータは、メディアの識別情報、サンプル数、属性毎のユーザの構成比率の情報からなる。サンプルデータの一例を以下に示す。
・メディアの識別情報:メディアAのURL(Universal Resource Locator)
・サンプル数:1000人
・属性毎のユーザの構成比率:
−性別:男性80%、女性20%
−居住している地域:北海道5%、東北5%、…
−消費者の嗜好:(車)たいへん興味がある30%、どちらかといえば興味がある25%、…、(音楽)洋楽に興味がある25%、クラシックに興味がある10%、…、(…)…
−インターネットでの行動の傾向:(オンラインショッピング)よく利用する10%、時々利用する15%、…、(…)…
−オンラインショッピングサイトでの行動の傾向:(激安商品サイト)必ず閲覧する5%、よく閲覧する10%、時々閲覧する20%、…、(数量限定商品の購買)よく購買する5%、時々購買する15%、…、(…)…
−年代:10代15%、20代20%、…
【0017】
アクセス履歴情報は、ユーザ10の識別情報(ユーザID)、端末装置11からアクセスしたサイト20の識別情報(URLなど)、及び、アクセスした日時の情報からなる。
ユーザ属性情報は、ユーザ10の識別情報(ユーザID)及び判定した属性の情報(例えば、性別:男性、居住している地域:近畿、消費者の嗜好:車にたいへん興味がある、インターネットでの行動の傾向:オンラインショッピングをよく利用する、…等)、各属性の信頼性の情報(例えば、A、B、…などのランク)からなる。
メディア配信情報は、広告やお知らせ、アンケート、プレゼントの応募などの各種コンテンツを表示するための画像情報(メディア)と、この画像情報を配信すべきユーザ10の属性を示す配信条件とからなる。なお、配信条件は、複数の属性の組み合わせであってもよいし、さらに時刻やアクセス元のメディアなど他の情報を条件として加えたものであってもよい。また、1つの配信条件と複数の画像情報とを対応させ、所定の割合や優先度に従い画像情報を選択することでもよい。
【0018】
分析サーバ31は、制御手段311、通信手段312、履歴管理手段313、属性判定手段314、及び、出力手段315を備える。
制御手段311は、CPU(central processing unit)及び各種メモリから構成され、各部の制御や、データの一時的な格納や、データの転送等を行う。
通信手段312は、専用線やブロードバンド回線などによりネットワーク40と接続され、端末装置11、メディア配信サーバ21、及び、データベース22とのデータの送受信を行う。また、LAN(Local Area Network)あるいはネットワーク40を介してデータベース32とのデータの送受信を行う。
履歴管理手段313は、ユーザ10のアクセス履歴情報をデータベース32へ蓄積する機能を有する。
属性判定手段314は、データベース32内の各メディアのサンプルデータ及びユーザ10のアクセス履歴情報を基にユーザ10の属性を判定し、データベース32内のユーザ属性情報を登録・更新する機能を有する。
出力手段315は、属性判定手段314が判定したユーザ10の属性に応じた画像情報をデータベース32内のメディア配信情報から読出し、メディア配信サーバ21へ返送する機能を有する。
【0019】
次に、図3の属性判定システム30の動作フローを参照しながらウェブシステムの動作について説明する。
各メディアのサイト20は、常に自メディアにおける最新のサンプルデータを各データベース22に登録しておく。このサンプルデータは、各メディアのサイト20が質問とその回答を選択するためのボタンなどを備えたアンケート画面を端末装置11のブラウザに表示させ、ユーザ10が入力した回答を得ることにより収集した結果から算出され、登録される。あるいは、各メディアがアンケート用紙などにより収集したアンケート結果から得たサンプルデータを、キーボードなどの入力手段(図示せず)により直接データベース22に登録してもよい。属性判定システム30の分析サーバ31は、定期的に、あるいは、サンプルデータの更新がある度に各メディアのデータベース22からサンプルデータを取得し、データベース32に蓄積する。
【0020】
ここで、ユーザ10が端末装置11からメディアAのサイト20aにアクセスしたとする。具体的には、ユーザ10が端末装置11の表示するブラウザでサイト20aのURLを指定することなどにより、メディア配信サーバ21aへコンテンツが要求される。メディア配信サーバ21aがコンテンツの要求を受けると、要求されたコンテンツを表示する画面情報を生成するため、データベース22aからコンテンツのデータを読み出すとともに、この画面情報に埋め込む画像情報(あるいは、ポップアップのように同時に表示させるべき画面情報)を分析サーバ31に要求する。ここでは、これがユーザ10からメディアA〜Nのサイト20への初回のアクセスであるとする。
【0021】
分析サーバ31は、メディア配信サーバ21aから画像情報の要求を受信する。これにより、履歴管理手段313は、端末装置11(ユーザ10)がメディアAのサイト20aにアクセスしたことを認識する(ステップS1)。すると、履歴管理手段313は、端末装置11内のクッキー(Cookie)を読み出し、この端末装置11からメディアA〜Nのサイト20への初回のアクセスであるか否かを判断する(ステップS2)。Cookieが存在しない場合は、初回のアクセスであると判断してユーザIDを生成し、このユーザIDが設定されたCookieを端末装置11へ記憶させる(ステップS3)。
なお、Cookieとは、サイトの提供者が、ブラウザを通じてユーザの端末装置に一時的にデータを書き込んで保存させる仕組みを提供する技術であり、ユーザに関する情報や最後にサイトを訪れた日時、そのサイトの訪問回数などを記録しておくことができる。
【0022】
分析サーバ31の履歴管理手段313は、ユーザIDに対応させてメディアAの識別情報と、アクセスした日時の情報とをデータベース32内のアクセス履歴情報に書き込む(ステップS4)。続いて、属性判定手段314は、ユーザ10のアクセス履歴情報内に示されるメディアAに対応したサンプルデータをデータベース32から読出してユーザ10の属性を判定し、その結果をデータベース32内のユーザ属性情報に書き込む(ステップS5)。
【0023】
次に、出力手段315は、データベース32内のメディア配信情報から属性判定手段314が判定した属性に合致する配信条件に対応した画像情報を読み出し、メディアAのメディア配信サーバ21aへ返送する(ステップS6)。メディア配信サーバ21aは、分析サーバ31から受信した画像情報と、データベース22aから読み出したコンテンツのデータとを表示するための画面情報を生成して、端末装置11へ返送する。端末装置11のブラウザは、メディアAのサイト20aから受信した画面情報に従いコンテンツ及び広告などの画像を表示する。
【0024】
これ以降、ユーザ10の端末装置11からメディアのサイト20にアクセスがあった場合も上記と同様の手順が行われる。ただし、ステップS2において、分析サーバ31の履歴管理手段313は、端末装置11より読み出したCookieからユーザIDを取得する。これにより、端末装置11からメディアのサイト20への初回のアクセスではないと判断し、データベース32内のアクセス履歴情報の更新を行うステップS4を実行する。続いて、ステップS5において、分析サーバ31の属性判定手段314は、更新されたユーザ10のアクセス履歴情報内に示される全てのメディアに対応したサンプルデータをデータベース32から読出してユーザ10の属性を判定し、その結果をデータベース32内のユーザ属性情報に書き込む。
【0025】
図4は、図3のステップS5におけるユーザの属性の判定の方法を説明するための図である。
例えば、属性判定システム30のデータベース32内に登録されているメディアAのサンプルデータには、サンプル数1000、性別(属性)に対するユーザの構成比率として男性80%、女性20%が設定されており、メディアBのサンプルデータにはサンプル数800、性別に対するユーザの構成比率として男性70%、女性30%が設定されているとする。
【0026】
ここで、端末装置11からメディアAのサイト20aへのアクセスが行われ、これがメディアA〜Nのサイト20への初回のアクセスであった場合、履歴情報にはメディアAのサイト20aへのアクセスのみが記録されている。このため、属性判定手段314は、メディアAのサンプルデータのみから属性毎のユーザの構成比率を読み出す。属性判定手段314は、読出した性別(属性)に対するユーザの構成比率が「男性80%、女性20%」を示しているため、このユーザ10の属性は男性である確率が高いと判定し、データベース22内のユーザ属性情報に男性を書き込む。さらに、この確率に応じ、例えば、確率が80%以上であれば信頼性A、80%未満70%以上であれば信頼性B、…、のように、この属性の信頼性の情報を書き込む。
【0027】
次に、端末装置11からメディアBのサイト20bへのアクセスが行われたとする。このとき、分析サーバ31の属性判定手段314は、このユーザ10のアクセス履歴情報に従い、メディアA及びメディアBのサンプルデータを読出す。そして、このユーザ10が男性である確率を以下の式により判断する。

Figure 2005070889
【0028】
上記の式により、ユーザ10が男性である確率は約76%と算出される。属性判定手段314は、このユーザ10の属性は男性である確率が高いと判定し、ユーザ属性情報に男性の属性を書き込むとともに、この確率に応じて信頼性の情報に信頼性Bを書き込む。属性判定手段314は、同様の方法によりこのユーザ10の他の属性を判定し、信頼性の情報とともにデータベース32内のユーザ属性情報に書き込む。
【0029】
分析サーバ31の属性判定手段314は、上記のようにメディアのサイト20へアクセスがある度に、ユーザの履歴情報に記録されている全てのメディアに対応したサンプルデータをデータベース32から読出し、各属性に対してこのユーザが当該属性を有する確率を求める。そして、この確率から想定されるユーザの属性の情報と、その信頼性の情報によりデータベース32内のユーザ属性情報を更新する手順を繰り返す。
【0030】
なお、出力手段315は、ユーザがある属性を有する確率が属性を判断できない平準化された所定の範囲、例えば、男性の属性である確率45〜55%であることを配信条件として、性別などのユーザ情報(属性)を問い合わせるアンケートの画像情報(画面情報)を直接端末装置11へあるいはメディア配信サーバ21を介して端末装置11へ配信してもよい。分析サーバ31は、端末装置11がブラウザに表示するアンケートの画面にユーザ10が入力したユーザ情報(属性)を取得し、データベース32内のユーザ属性情報に書き込む。
また、ユーザがある属性を有する確率を求めるときに、各メディアを利用した回数を加味してもよい。
【0031】
なお、上記の実施の形態において、ユーザIDを端末装置11内のCookieから取得しているが、ユーザ10が端末装置11から各メディアのサイト20にアクセスしたときに、端末装置11へユーザIDの入力を促すユーザID入力画面をブラウザに表示させることにより、ユーザ10が入力したユーザIDを取得することでもよい。
また、分析サーバ31からサイト20へユーザ属性情報を通知してもよい。
また、端末装置11は、双方向通信が可能なテレビなどであってもよい。このとき配信されるメディアは、テレビ放送などである。
【0032】
なお、上述の端末装置11、メディア配信サーバ21、データベース22、分析サーバ31、及び、データベース32は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、上述した動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものである。
【0033】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ROMの他に、磁気ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、DVD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のシステムやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(RAM)のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【0034】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。
【0035】
【発明の効果】
この発明によれば、ユーザのメディアへのアクセス履歴情報と、各メディアから提供される属性毎のユーザ構成比率の情報を基に、ユーザから個人的な情報の提供を受けることなく、ユーザ属性を判定することができる。これにより、各メディアは、ユーザ情報を登録していないユーザに対しても、想定した属性に従った広告などを配信することができるため、広告の効果を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の一実施の形態による属性判定システムを用いたウェブシステムの構成を示すブロック図である。
【図2】同実施の形態による属性判定システムの内部構成を示すブロック図である。
【図3】同実施の形態による属性判定システムの動作フローを示す図である。
【図4】同実施の形態によるユーザの属性の判定の方法を説明するための図である。
【符号の説明】
10…ユーザ
11…端末装置
20a、20b、20n…サイト
21a、21b、21n…メディア配信サーバ
22a、22b、22n、32…データベース
30…属性判定システム
31…分析サーバ
311…制御手段
312…通信手段
313…履歴管理手段
314…属性判定手段
315…出力手段[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an attribute determination system and method for determining an attribute of a user who accesses a website, and a computer program.
[0002]
[Prior art]
In recent years, with the spread of the Internet, advertisers and advertisement distributors have devised to increase the advertising effect by distributing highly-preferred advertisements suitable for attributes such as sex and preference of each user. For example, Patent Document 1 describes a technology for adding appropriate advertisement information in content distribution by receiving a content distribution request from a user terminal and reading out advertisement data to be added according to the user information of the user from a database. Has been.
[0003]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Laid-Open No. 2002-203119
[Problems to be solved by the invention]
Conventionally, user information (user attributes) used to determine advertisement information to be distributed has been collected and registered in a database by a company that provides media by conducting a questionnaire on paper or online. This was a cumbersome task for the user or the company. Moreover, personal information is included in the user information, and the user often hesitates to register, and the user information cannot be shared by a plurality of companies. Therefore, the method in which each company distributes advertisements corresponding to attributes only to users who manage the user information itself is insufficient for expanding the users more widely.
[0005]
The present invention has been made in consideration of such circumstances, and its purpose is to determine the attribute of this user based on the access history to the website without receiving personal information from the user. An object attribute determination system and method, and a computer program are provided.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and the invention according to claim 1 is an attribute determination system for determining an attribute indicating a feature of a user, each of which indicates a user composition ratio for each attribute. Storage means for storing sample data of media and access history information of the user to the medium; history management means for writing access history information to the storage means when a user terminal device accesses the medium; An attribute determination system comprising: attribute determination means for determining an attribute of the user from access history information and sample data in the storage means.
[0007]
The invention according to claim 2 is the attribute determination system according to claim 1, wherein the attribute determination means determines the attribute by calculating a probability that the user has the attribute in the sample data. It is characterized by.
[0008]
Invention of Claim 3 is the attribute determination system of Claim 2, Comprising: Furthermore, the information which collects user information from the said terminal device when the probability calculated by the said attribute determination means exists in the predetermined range It is characterized by comprising a collecting means.
[0009]
The invention according to claim 4 is the attribute determination system according to any one of claims 1 to 3, and further outputs a medium corresponding to the attribute of the user determined by the attribute determination means. An output means is provided.
[0010]
The invention according to claim 5 is an attribute determination method for determining an attribute indicating a feature of a user, wherein sample data of each medium indicating a user composition ratio for each attribute, access history information of the user to the medium, Storage means is stored, and when the user's terminal device accesses the medium, the access history information is written to the storage means. From the access history information and sample data in the storage means, the attribute of the user is written. It is an attribute determination method characterized by determining.
[0011]
The invention according to claim 6 is a computer program used in an attribute determination system that determines an attribute indicating a user's characteristics, and includes sample data of each medium indicating a user composition ratio for each attribute, and the user's medium. Writing the access history information to the storage means for storing the access history information when the user's terminal device accesses the medium, and the user's attribute from the access history information and sample data in the storage means And a step of determining a computer program.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a web system using an attribute determination system according to an embodiment of the present invention.
[0013]
The terminal device 11 is, for example, a personal computer or a mobile terminal that can be connected to the Internet owned by the user 10, and is connected to a network 40 including a public telephone network, a mobile phone network, an Internet network, a private network, and the like. Then, screen information provided from the sites 20a to 20n (hereinafter simply referred to as “site 20”) of the media A to N (hereinafter simply referred to as “media”) is displayed on a display, or by a mouse or a keyboard. A browser or the like for transmitting data input to the screen information to the site 20 is provided.
[0014]
Media sites 20a to 20n such as ISPs (Internet Service Providers) and general companies that are affiliates are respectively media distribution servers 21a to 21n (hereinafter referred to as "media distribution server 21") and databases 22a to 22n (hereinafter referred to as " Database 22 ”). The site 20 is connected to the terminal device 11 and the attribute determination system 30 via the network 40.
The media distribution server 21 provides screen information for displaying various contents (media) of a website such as a home page to the terminal device 11 accessed via the network 40. This screen information includes image information provided from the attribute determination system 30. For example, screen information for displaying content is described in HTML (hypertext markup language), XML (extensible markup language), or the like. The image information provided from the attribute determination system 30 is a flash image, a GIF animation image, or the like for displaying a banner advertisement or the like. Further, the media distribution server 21 may distribute video or the like as content (media).
The database 22 stores content data to be provided to the terminal device 11 and sample data indicating the composition ratio of the user 10 for each attribute in the site 20. The attribute is information indicating the characteristics of the user, for example, information indicating gender, region, occupation, age, consumer preference / hobby, behavior tendency on the Internet or a specific site, and the like. Details of the sample data will be described later.
[0015]
FIG. 2 is a block diagram in which the inside of the attribute determination system 30 held by an advertising agency as an affiliate service provider is developed, and only functional blocks related to the present invention are extracted and shown. The attribute determination system 30 includes an analysis server 31 and a database 32.
[0016]
The database 32 stores sample data, access history information of the user 10, user attribute information indicating the determined attribute of the user 10, and media distribution information.
The sample data includes media identification information, the number of samples, and information on the user composition ratio for each attribute. An example of sample data is shown below.
Media identification information: Media A URL (Universal Resource Locator)
-Number of samples: 1000-User composition ratio for each attribute:
-Gender: 80% male, 20% female
-The area where I live: Hokkaido 5%, Tohoku 5%, ...
-Consumer preference: (Car) very interested 30%, rather 25% interested, ... (music) 25% interested in Western music, 10% interested in classical music, ... ( …)…
-Internet behavior trends: (Online shopping) 10% frequently used, 15% frequently used, ..., (...) ...
-Trends in behavior at online shopping sites: (Discount product sites) 5% to browse, 10% to browse often, 20% to browse sometimes, ... (Purchase of limited quantity products) 5% to purchase often, sometimes purchase 15% ... (...) ...
-Age: 15% in teens, 20% in 20s, ...
[0017]
The access history information includes identification information (user ID) of the user 10, identification information (URL and the like) of the site 20 accessed from the terminal device 11, and information on the date and time of access.
The user attribute information includes identification information (user ID) of the user 10 and information of the determined attribute (for example, gender: male, area of residence: Kinki, consumer preference: very interested in cars, on the Internet Behavior tendency: frequently used online shopping, etc.), and reliability information of each attribute (for example, ranks of A, B,...).
The media distribution information includes image information (media) for displaying various contents such as advertisements, notifications, questionnaires, and present applications, and distribution conditions indicating attributes of the user 10 to which the image information should be distributed. Note that the distribution condition may be a combination of a plurality of attributes, or may be a condition in which other information such as time and access source media is added as a condition. Alternatively, one distribution condition may be associated with a plurality of pieces of image information, and image information may be selected according to a predetermined ratio or priority.
[0018]
The analysis server 31 includes a control unit 311, a communication unit 312, a history management unit 313, an attribute determination unit 314, and an output unit 315.
The control unit 311 includes a CPU (central processing unit) and various memories, and controls each unit, temporarily stores data, transfers data, and the like.
The communication unit 312 is connected to the network 40 through a dedicated line, a broadband line, or the like, and transmits / receives data to / from the terminal device 11, the media distribution server 21, and the database 22. In addition, data is transmitted to and received from the database 32 via a LAN (Local Area Network) or the network 40.
The history management unit 313 has a function of accumulating user 10 access history information in the database 32.
The attribute determination unit 314 has a function of determining the attribute of the user 10 based on the sample data of each medium in the database 32 and the access history information of the user 10, and registering / updating the user attribute information in the database 32.
The output unit 315 has a function of reading image information corresponding to the attribute of the user 10 determined by the attribute determination unit 314 from the media distribution information in the database 32 and returning it to the media distribution server 21.
[0019]
Next, the operation of the web system will be described with reference to the operation flow of the attribute determination system 30 in FIG.
Each media site 20 always registers the latest sample data in its own media in each database 22. This sample data is a result collected by the site 20 of each media displaying a questionnaire screen including a question and a button for selecting an answer on the browser of the terminal device 11 and obtaining an answer input by the user 10. Is calculated and registered. Alternatively, sample data obtained from a questionnaire result collected by each media using a questionnaire sheet or the like may be directly registered in the database 22 by an input means (not shown) such as a keyboard. The analysis server 31 of the attribute determination system 30 acquires sample data from the database 22 of each medium periodically or whenever sample data is updated, and accumulates the sample data in the database 32.
[0020]
Here, it is assumed that the user 10 accesses the site 20 a of the media A from the terminal device 11. Specifically, when the user 10 designates the URL of the site 20a with a browser displayed on the terminal device 11, content is requested to the media distribution server 21a. When the media distribution server 21a receives a request for content, in order to generate screen information for displaying the requested content, the content data is read from the database 22a, and image information embedded in the screen information (or like a pop-up) The screen information to be displayed at the same time is requested to the analysis server 31. Here, it is assumed that this is the first access from the user 10 to the sites 20 of the media A to N.
[0021]
The analysis server 31 receives a request for image information from the media distribution server 21a. Thereby, the history management unit 313 recognizes that the terminal device 11 (user 10) has accessed the site 20a of the media A (step S1). Then, the history management unit 313 reads a cookie in the terminal device 11 and determines whether or not it is the first access from the terminal device 11 to the sites 20 of the media A to N (step S2). If the cookie does not exist, it is determined that the access is the first access, a user ID is generated, and the cookie in which this user ID is set is stored in the terminal device 11 (step S3).
Cookie is a technology that provides a mechanism for a site provider to temporarily write and store data on a user terminal device through a browser. Information about the user, the date and time when the site was last visited, the site You can record the number of visits.
[0022]
The history management unit 313 of the analysis server 31 writes the identification information of the medium A and the access date / time information in the access history information in the database 32 in association with the user ID (step S4). Subsequently, the attribute determination unit 314 reads the sample data corresponding to the medium A indicated in the access history information of the user 10 from the database 32, determines the attribute of the user 10, and the result is the user attribute information in the database 32. (Step S5).
[0023]
Next, the output unit 315 reads the image information corresponding to the distribution condition matching the attribute determined by the attribute determination unit 314 from the media distribution information in the database 32, and returns it to the media distribution server 21a of the medium A (step S6). ). The media distribution server 21 a generates screen information for displaying the image information received from the analysis server 31 and the content data read from the database 22 a, and returns the screen information to the terminal device 11. The browser of the terminal device 11 displays images such as contents and advertisements in accordance with the screen information received from the media A site 20a.
[0024]
Thereafter, the same procedure as described above is performed when the terminal site 11 of the user 10 accesses the media site 20. However, in step S <b> 2, the history management unit 313 of the analysis server 31 acquires the user ID from the cookie read from the terminal device 11. As a result, it is determined that this is not the first access from the terminal device 11 to the media site 20, and step S4 for updating the access history information in the database 32 is executed. Subsequently, in step S5, the attribute determination unit 314 of the analysis server 31 reads the sample data corresponding to all the media indicated in the updated access history information of the user 10 from the database 32 and determines the attribute of the user 10. The result is written in the user attribute information in the database 32.
[0025]
FIG. 4 is a diagram for explaining a method of determining a user attribute in step S5 of FIG.
For example, in the sample data of media A registered in the database 32 of the attribute determination system 30, the number of samples is 1000, and the composition ratio of the user with respect to gender (attribute) is set to 80% male and 20% female. It is assumed that the sample data of the media B is set with 800 samples and 70% male and 30% female as the user composition ratio with respect to gender.
[0026]
Here, when the terminal device 11 accesses the site 20a of the media A, and this is the first access to the site 20 of the media A to N, the history information includes only access to the site 20a of the media A. Is recorded. For this reason, the attribute determination unit 314 reads the user composition ratio for each attribute from only the sample data of the medium A. The attribute determination means 314 determines that the attribute of the user 10 is male because the composition ratio of the user with respect to the read gender (attribute) indicates “male 80%, female 20%”. The male is written in the user attribute information in 22. Further, according to this probability, for example, the reliability information of this attribute is written as reliability A if the probability is 80% or more, reliability B if the probability is less than 80% and 70% or more, and so on.
[0027]
Next, it is assumed that the terminal device 11 accesses the site 20b of the media B. At this time, the attribute determination unit 314 of the analysis server 31 reads the sample data of the media A and the media B according to the access history information of the user 10. Then, the probability that the user 10 is male is determined by the following equation.
Figure 2005070889
[0028]
From the above formula, the probability that the user 10 is male is calculated to be about 76%. The attribute determination unit 314 determines that the attribute of the user 10 has a high probability of being male, writes the male attribute in the user attribute information, and writes the reliability B in the reliability information according to the probability. The attribute determination unit 314 determines other attributes of the user 10 by a similar method, and writes the attributes in the user attribute information in the database 32 together with the reliability information.
[0029]
The attribute determination means 314 of the analysis server 31 reads sample data corresponding to all media recorded in the user's history information from the database 32 every time the media site 20 is accessed as described above. The probability that this user has the attribute is obtained. And the procedure which updates the user attribute information in the database 32 with the information of the user attribute assumed from this probability and the reliability information is repeated.
[0030]
Note that the output means 315 uses a distribution condition that the probability that the user has an attribute is a predetermined level in which the attribute cannot be determined, for example, the probability of being a male attribute is 45% to 55%. Image information (screen information) of a questionnaire for inquiring user information (attributes) may be distributed directly to the terminal device 11 or to the terminal device 11 via the media distribution server 21. The analysis server 31 acquires the user information (attribute) input by the user 10 on the questionnaire screen displayed on the browser by the terminal device 11 and writes it in the user attribute information in the database 32.
Further, when the probability of having a certain attribute is obtained, the number of times each medium is used may be taken into account.
[0031]
In the above embodiment, the user ID is acquired from the cookie in the terminal device 11. However, when the user 10 accesses the site 20 of each medium from the terminal device 11, the user ID is transmitted to the terminal device 11. The user ID input by the user 10 may be acquired by causing the browser to display a user ID input screen for prompting input.
Further, the user attribute information may be notified from the analysis server 31 to the site 20.
Further, the terminal device 11 may be a television or the like capable of bidirectional communication. The media distributed at this time is a television broadcast or the like.
[0032]
Note that the terminal device 11, the media distribution server 21, the database 22, the analysis server 31, and the database 32 described above have a computer system therein. The above-described operation process is stored in a computer-readable recording medium in the form of a program, and the computer system reads and executes this program to perform the above processing. The computer system here includes an OS and hardware such as peripheral devices.
[0033]
In addition to ROM, “computer-readable recording medium” refers to a portable medium such as a magnetic disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, or a storage device such as a hard disk built in a computer system. That means. Furthermore, the “computer-readable recording medium” refers to a volatile memory (RAM) inside a computer system that becomes a client or a system when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In addition, those holding programs for a certain period of time are also included.
[0034]
The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, and what is called a difference file (difference program) may be sufficient.
[0035]
【The invention's effect】
According to the present invention, the user attributes can be obtained without receiving personal information from the user based on the access history information of the user to the medium and the information of the user composition ratio for each attribute provided from each medium. Can be determined. Thereby, since each medium can distribute the advertisement etc. according to the attribute assumed also to the user who has not registered user information, the effect of an advertisement can be heightened.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a web system using an attribute determination system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing an internal configuration of the attribute determination system according to the embodiment;
FIG. 3 is a diagram showing an operation flow of the attribute determination system according to the embodiment;
FIG. 4 is a diagram for explaining a user attribute determination method according to the embodiment;
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... User 11 ... Terminal device 20a, 20b, 20n ... Site 21a, 21b, 21n ... Media distribution server 22a, 22b, 22n, 32 ... Database 30 ... Attribute determination system 31 ... Analysis server 311 ... Control means 312 ... Communication means 313 ... history management means 314 ... attribute determination means 315 ... output means

Claims (6)

ユーザの特徴を示す属性を判定する属性判定システムであって、
属性毎のユーザ構成比率を示す各メディアのサンプルデータと、ユーザの前記メディアへのアクセス履歴情報とを記憶する記憶手段と、
ユーザの端末装置が前記メディアへアクセスしたときに、前記記憶手段へアクセス履歴情報を書き込む履歴管理手段と、
前記記憶手段内のアクセス履歴情報とサンプルデータとから、前記ユーザの属性を判定する属性判定手段と、
を備えることを特徴とする属性判定システム。
An attribute determination system for determining attributes indicating user characteristics,
Storage means for storing sample data of each medium indicating a user composition ratio for each attribute, and access history information of the user to the medium;
History management means for writing access history information to the storage means when a user terminal device accesses the medium; and
Attribute determination means for determining the attribute of the user from the access history information and sample data in the storage means;
An attribute determination system comprising:
前記属性判定手段は、前記ユーザが前記サンプルデータ内の属性を有する確率を算出して属性を判定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の属性判定システム。
The attribute determination means determines an attribute by calculating a probability that the user has an attribute in the sample data.
The attribute determination system according to claim 1.
さらに、前記属性判定手段が算出した確率が所定の範囲にあるときに前記端末装置からユーザ情報を収集する情報収集手段を備える、
ことを特徴とする請求項2に記載の属性判定システム。
Furthermore, the information determination means for collecting user information from the terminal device when the probability calculated by the attribute determination means is within a predetermined range,
The attribute determination system according to claim 2.
さらに、前記属性判定手段が判定したユーザの属性に対応したメディアを出力する出力手段を備える、
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかの項に記載の属性判定システム。
And an output means for outputting media corresponding to the user attribute determined by the attribute determination means.
The attribute determination system according to any one of claims 1 to 3, characterized in that:
ユーザの特徴を示す属性を判定する属性判定方法であって、
属性毎のユーザ構成比率を示す各メディアのサンプルデータと、ユーザの前記メディアへのアクセス履歴情報とを記憶する記憶手段を用意し、
ユーザの端末装置が前記メディアへアクセスしたときに、前記記憶手段へアクセス履歴情報を書き込み、
前記記憶手段内のアクセス履歴情報とサンプルデータとから、前記ユーザの属性を判定する、
ことを特徴とする属性判定方法。
An attribute determination method for determining an attribute indicating a feature of a user,
Preparing storage means for storing sample data of each medium indicating a user composition ratio for each attribute and access history information of the user to the medium,
When the user's terminal device accesses the medium, the access history information is written to the storage means,
Determining the attribute of the user from the access history information and sample data in the storage means;
An attribute determination method characterized by that.
ユーザの特徴を示す属性を判定する属性判定システムに用いられるコンピュータプログラムであって、
属性毎のユーザ構成比率を示す各メディアのサンプルデータと、ユーザの前記メディアへのアクセス履歴情報とを記憶する記憶手段へ、ユーザの端末装置が前記メディアへアクセスしたときにアクセス履歴情報を書き込むステップと、
前記記憶手段内のアクセス履歴情報とサンプルデータとから、前記ユーザの属性を判定するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
A computer program used in an attribute determination system for determining attributes indicating user characteristics,
A step of writing access history information when a user terminal device accesses the medium to a storage unit that stores sample data of each medium indicating a user composition ratio for each attribute and access history information of the user of the medium When,
Determining the attribute of the user from access history information and sample data in the storage means;
A computer program for causing a computer to execute.
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