JP2006053616A - サーバ装置、ｗｅｂサイト推奨方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 アクセスログを効率良く集計することによって、ユーザの属性または行動履歴に即した、精度の高いＷＥＢサイトの推奨を行なう。
【解決手段】 携帯端末装置がＷＥＢサイトへアクセスした履歴を示すアクセスログを収集する収集部（２）と、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に収集されたアクセスログに含まれるアクセスログ群の計数を行なう計数部（３）と、少なくとも計数結果および携帯端末装置の属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、またはＷＥＢサイトと属性との相関の分析を行なう相関分析部（４）と、相関の分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出する選出部（５）と、その選出されたＷＥＢサイトを特定するＷＥＢサイト推奨情報を生成する推奨情報生成部（６）と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、携帯端末装置に対して、ＷＥＢサイトの推奨を行なうサーバ装置、ＷＥＢサイト推奨方法およびプログラムに関する。

従来から、携帯端末装置では、多くのコンテンツが閲覧できるようになっている。これらのコンテンツには、複数の階層を有し、ユーザが目的のページに到達するまでに複数回の選択操作を必要とするものもある。このため、例えば流行性の高いコンテンツなど、ユーザの嗜好分析を行なって、特定のコンテンツをユーザに対して推奨し、煩雑な操作をせずに目的のページを閲覧できるようにしたレコメンデーションサービスが提案されている。

ここで、ユーザの嗜好分析を行なう項目としては、有料コンテンツの利用履歴、商品購入情報、ユーザの属性情報、そしてＷＥＢサイトへのアクセスログが考えられる。特に、ＷＥＢサイトへのアクセスログは、無料のＷＥＢサイトであるか、有料のＷＥＢサイトであるかを問わず生成するものであるため、無料のＷＥＢサイトしか利用しないユーザの情報を得られるという利点がある。また、アクセスログの数を検討することによって、ユーザのモバイルインターネットへの依存度を把握することができるという利点もある。さらに、ユーザが興味を示したジャンル、カテゴリーが把握でき、相関分析を行なうことによって、未開拓のジャンルのコンテンツを推奨することに資する、という利点もある。

一方、例えば、特開２００４−０９４３８３号公報に開示されているレコメンデーション装置は、ユーザ端末に配信したコンテンツの履歴と該コンテンツを区分するために設定されたカテゴリーと、を対応付けてユーザ行動履歴データベースに記憶する。そして、このコンテンツの配信履歴に基づいて、分類分析を行い、各ユーザの嗜好情報を生成し、ユーザデータベースに記憶する。コンテンツの広告を配信する場合に、このユーザデータベースに記憶された嗜好情報に基づいて、ユーザの趣味や嗜好に応じた広告を配信する。ユーザ行動履歴データベースに記憶されたコンテンツの配信履歴を相関分析または判別分析を行い、分析結果データベースに記憶しておき、この分析結果に基づいて、ユーザ端末にコンテンツの広告を配信する。これにより、ユーザ自身が嗜好情報を設定する手間を省き、誤入力などにより嗜好情報の信頼性が低下してしまうことを防止し、ユーザの嗜好情報の信頼性を高め、広告の効果を向上させることを目指している。
特開２００４−０９４３８３号公報

しかしながら、従来のレコメンデーションサービスでは、すべてのユーザに対して同一のコンテンツを推奨するものであるため、推奨されたコンテンツは、必ずしもすべてのユーザによって閲覧されているわけではない。すなわち、推奨されたコンテンツがあったとしても、ユーザは、自分が本当に必要とするコンテンツを、選択操作を何度か行なって表示させなければならないので、依然として煩雑な選択操作を余儀なくされている。

また、特許文献１に開示されている技術では、ユーザへのコンテンツの配信履歴を記憶しておき、その履歴に基づいてユーザの嗜好情報を生成し、その嗜好情報に関連する広告を配信するものであるが、ユーザの嗜好情報を生成するために、コンテンツの配信履歴を使用している。従って、コンテンツの配信がされなければ、ユーザの嗜好情報を生成することができず、上記のようなＷＥＢサイトへのアクセスログを用いた場合のような利点を享受することは困難である。

一方、アクセスログというものは、ＷＥＢサイトでページが遷移する度に生成されるものであるため、サーバ装置には膨大な量のアクセスログが蓄積されることとなる。このため、システムでの負荷が大きく、アクセスログを用いたＷＥＢサイトの推奨は実施上容易ではなかった。

さらに、例えば、携帯電話機のように画面の大きさに制限がある携帯端末装置の場合は、表示できる情報量も限られるため、ユーザが、数多く存在するＷＥＢサイトから自分の求めるＷＥＢサイトに辿り着くことは容易ではない。このため、ユーザの嗜好により近いＷＥＢサイトを推奨するサービスが望まれている。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、アクセスログを効率良く集計することによって、ユーザの属性または行動履歴に即した、精度の高いＷＥＢサイトの推奨を行なうことができるサーバ装置、ＷＥＢサイト推奨方法およびプログラムを提供することを目的とする。

（１）上記の目的を達成するため、本発明は、以下のような手段を講じた。すなわち、本発明に係るサーバ装置は、通信ネットワークを介して携帯端末装置とデータの送受信を行なうと共に、前記携帯端末装置に対してＷＥＢサイトを推奨する情報を送信するサーバ装置であって、前記携帯端末装置がＷＥＢサイトへアクセスした履歴を示すアクセスログを収集する収集部と、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に前記収集部に収集されたアクセスログに含まれる前記アクセスログ群の計数を行なう計数部と、少なくとも前記計数結果および前記携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、または前記ＷＥＢサイトと前記属性情報との相関の分析を行なう相関分析部と、前記相関の分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出する選出部と、前記選出されたＷＥＢサイトを特定するＷＥＢサイト推奨情報を生成する推奨情報生成部と、を備え、前記生成したＷＥＢサイト推奨情報を前記携帯端末装置へ送信することを特徴としている。

このように、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に収集部に収集されたアクセスログに含まれるアクセスログ群の計数を行なうので、すべてのアクセスログを用いる場合と比較して効率の良い集計が可能となる。そして、その計数結果および携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、またはＷＥＢサイトと属性情報との相関の分析を行ない、その相関分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出するので、ユーザの属性または行動履歴に即した、精度の高いＷＥＢサイトの推奨を行なうことが可能となる。

（２）また、本発明に係るサーバ装置は、前記選出部は、前記推奨候補とするＷＥＢサイトから除外すべきＷＥＢサイトを前記携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて特定し、その特定したＷＥＢサイトは選出しないことを特徴としている。

このように、推奨候補とするＷＥＢサイトから除外すべきＷＥＢサイトを携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて特定し、その特定したＷＥＢサイトは選出しないので、通信相手である携帯端末装置にふさわしくないＷＥＢページを推奨することを回避することができる。例えば、通信相手が携帯電話機である場合、その携帯電話機の機種によっては正しく表示することができないＷＥＢサイトが存在するため、そのようなＷＥＢサイトは推奨候補から外すことが好ましい。これにより、ユーザの属性または行動履歴に即した、精度の高いＷＥＢサイトの推奨を行なうことが可能となる。

（３）また、本発明に係るサーバ装置は、前記推奨情報生成部は、前記選出されたＷＥＢサイトに対して順位付けをし、前記順位が特定順位以上のＷＥＢサイトからランダムに複数のＷＥＢサイトを抽出し、前記携帯端末装置において、前記抽出したＷＥＢサイトが表示されるように前記ＷＥＢサイト推奨情報を生成することを特徴としている。

このように、選出されたＷＥＢサイトに対して順位付けをし、その順位が特定順位以上のＷＥＢサイトからランダムに複数のＷＥＢサイトを抽出するので、推奨するＷＥＢサイトが特定のジャンルに偏ることを防ぐことができる。その結果、ユーザにとって利用価値の高いＷＥＢサイトの推奨を行なうことが可能となる。

（４）また、本発明に係るサーバ装置は、前記ＷＥＢサイト推奨情報の送信先の携帯端末装置から、いずれかのＷＥＢサイトを選定する信号を受信した場合、その選定履歴を記憶する選定履歴記憶部と、いずれかのＷＥＢサイトの選定を示す単数または複数の前記選定履歴からなる選定履歴群を一単位として、所定時間内に前記選定履歴記憶部に記録された選定履歴に含まれる前記選定履歴群の計数を行なう選定履歴群計数部と、を備え、前記相関分析部は、前記選定履歴群計数部の計数結果、前記計数部の計数結果、および前記携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、または前記ＷＥＢサイトと前記属性情報との相関の分析を行なうことを特徴としている。

このように、ＷＥＢサイト推奨情報の送信先の携帯端末装置から、いずれかのＷＥＢサイトを選定する信号を受信した場合、その選定履歴を記憶し、いずれかのＷＥＢサイトの選定を示す単数または複数の選定履歴からなる選定履歴群を一単位として、所定時間内に選定履歴記憶部に記録された選定履歴に含まれる選定履歴群の計数を行なうので、推奨効果の測定を行なうことができる。また、選定履歴群を一単位として計数を行なうため、すべての選定履歴について計数を行なう場合よりも、効率の良い計数を行なうことが可能となる。また、選定履歴群計数部の計数結果、計数部の計数結果、および携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、またはＷＥＢサイトと属性情報との相関の分析を行なうので、選定履歴を加味した相関の分析が可能となる。その結果、ユーザの行動履歴をフィードバックした精度の高いＷＥＢサイトの推奨が可能となる。

（５）また、本発明に係るＷＥＢサイト推奨方法は、通信ネットワークを介して携帯端末装置に対してＷＥＢサイトを推奨するＷＥＢサイト推奨方法であって、前記携帯端末装置がＷＥＢサイトへアクセスした履歴を示すアクセスログを収集するステップと、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に収集されたアクセスログに含まれる前記アクセスログ群の計数を行なうステップと、少なくとも前記計数結果および前記携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、または前記ＷＥＢサイトと前記属性情報との相関の分析を行なうステップと、前記相関の分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出するステップと、前記選出されたＷＥＢサイトを特定するＷＥＢサイト推奨情報を生成するステップと、前記生成したＷＥＢサイト推奨情報を前記携帯端末装置へ送信するステップと、を含むことを特徴としている。

このように、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に収集されたアクセスログに含まれるアクセスログ群の計数を行なうので、すべてのアクセスログを用いる場合と比較して効率の良い集計が可能となる。そして、その計数結果および携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、またはＷＥＢサイトと属性情報との相関の分析を行ない、その相関分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出するので、ユーザの属性または行動履歴に即した、精度の高いＷＥＢサイトの推奨を行なうことが可能となる。

（６）また、本発明に係るプログラムは、携帯端末装置に対してＷＥＢサイトを推奨するＷＥＢサイト推奨情報を生成するプログラムであって、収集部に対して、前記携帯端末装置がＷＥＢサイトへアクセスした履歴を示すアクセスログを収集させる処理と、計数部に対して、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に前記収集部に収集されたアクセスログに含まれる前記アクセスログ群の計数を行なわせる処理と、相関分析部に対して、少なくとも前記計数結果および前記携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、または前記ＷＥＢサイトと前記属性情報との相関の分析を行わせる処理と、選出部に対して、前記相関の分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出させる処理と、推奨情報生成部に対して、前記選出されたＷＥＢサイトを特定するＷＥＢサイト推奨情報を生成させる処理と、を含む一連の処理をコンピュータ読み取り、実行可能にコマンド化させたことを特徴としている。

このように、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に収集部に収集されたアクセスログに含まれるアクセスログ群の計数を行なうので、すべてのアクセスログを用いる場合と比較して効率の良い集計が可能となる。そして、その計数結果および携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、またはＷＥＢサイトと属性情報との相関の分析を行ない、その相関分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出するので、ユーザの属性または行動履歴に即した、精度の高いＷＥＢサイトの推奨情報の生成を行なうことが可能となる。

本発明に係るサーバ装置によれば、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に収集部に収集されたアクセスログに含まれるアクセスログ群の計数を行なうので、すべてのアクセスログを用いる場合と比較して効率の良い集計が可能となる。そして、その計数結果および携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、またはＷＥＢサイトと属性情報との相関の分析を行ない、その相関分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出するので、ユーザの属性または行動履歴に即した、精度の高いＷＥＢサイトの推奨を行なうことが可能となる。

また、推奨候補とするＷＥＢサイトから除外すべきＷＥＢサイトを携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて特定し、その特定したＷＥＢサイトは選出しないので、通信相手である携帯端末装置にふさわしくないＷＥＢページを推奨することを回避することができる。

また、選出されたＷＥＢサイトに対してランダムに順位付けをし、携帯端末装置において、順位が上位のものから表示されるようにＷＥＢサイト推奨情報を生成するので、推奨するＷＥＢサイトが特定のジャンルに偏ることを防ぐことができる。その結果、ユーザにとって利用価値の高いＷＥＢサイトの推奨を行なうことが可能となる。

また、ＷＥＢサイト推奨情報の送信先の携帯端末装置から、いずれかのＷＥＢサイトを選定する信号を受信した場合、その選定履歴を記憶し、いずれかのＷＥＢサイトの選定を示す単数または複数の選定履歴からなる選定履歴群を一単位として、所定時間内に選定履歴記憶部に記録された選定履歴に含まれる選定履歴群の計数を行なうので、推奨効果の測定を行なうことができる。また、選定履歴群を一単位として計数を行なうため、すべての選定履歴について計数を行なう場合よりも、効率の良い計数を行なうことが可能となる。また、選定履歴群計数部の計数結果、計数部の計数結果、および携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、または前記ＷＥＢサイトと前記属性情報との相関の分析を行なうので、選定履歴を加味した相関の分析が可能となる。その結果、ユーザの行動履歴をフィードバックした精度の高いＷＥＢサイトの推奨が可能となる。

また、本発明に係るＷＥＢサイト推奨方法によれば、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に収集されたアクセスログに含まれるアクセスログ群の計数を行なうので、すべてのアクセスログを用いる場合と比較して効率の良い集計が可能となる。そして、その計数結果および携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、またはＷＥＢサイトと属性情報との相関の分析を行ない、その相関分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出するので、ユーザの属性または行動履歴に即した、精度の高いＷＥＢサイトの推奨を行なうことが可能となる。

また、本発明に係るプログラムによれば、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に収集部に収集されたアクセスログに含まれるアクセスログ群の計数を行なうので、すべてのアクセスログを用いる場合と比較して効率の良い集計が可能となる。そして、その計数結果および携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、またはＷＥＢサイトと属性情報との相関の分析を行ない、その相関分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出するので、ユーザの属性または行動履歴に即した、精度の高いＷＥＢサイトの推奨情報の生成を行なうことが可能となる。

本発明者らは、携帯電話機において大きさの限られた画面内で所望のＷＥＢサイトに辿り着くことが容易ではないことから、ユーザの嗜好や属性に即したＷＥＢサイトを推奨するシステムの構築を試みた。その過程において、本発明者らは、アクセスログによるユーザの嗜好分析には利点が多い反面、すべてのアクセスログを利用するとシステムの負担が大きくなる点に着目し、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に収集されたアクセスログに含まれるアクセスログ群の計数を行なうことにより、効率の良い集計ができることを見出し、本発明を完成させるに至った。

すなわち、本発明は、通信ネットワークを介して携帯端末装置とデータの送受信を行なうと共に、前記携帯端末装置に対してＷＥＢサイトを推奨する情報を送信するサーバ装置であって、前記携帯端末装置がＷＥＢサイトへアクセスした履歴を示すアクセスログを収集する収集部と、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に前記収集部に収集されたアクセスログに含まれる前記アクセスログ群の計数を行なう計数部と、少なくとも前記計数結果および前記携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、または前記ＷＥＢサイトと前記属性情報との相関の分析を行なう相関分析部と、前記相関の分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出する選出部と、前記選出されたＷＥＢサイトを特定するＷＥＢサイト推奨情報を生成する推奨情報生成部と、を備え、前記生成したＷＥＢサイト推奨情報を前記携帯端末装置へ送信することを特徴とする。

これにより、本発明者らは、ユーザの属性または行動履歴に即した、精度の高いＷＥＢサイトの推奨を行なうことを可能とした。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。

図１は、本実施の形態に係るサーバ装置の概略構成を示すブロック図である。本実施の形態に係るサーバ装置１は、収集部２において、携帯端末装置がＷＥＢサイトへアクセスした履歴を示すアクセスログを収集する。

計数部３は、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に収集部２に収集されたアクセスログに含まれるアクセスログ群の計数を行なう。

ＷＥＢサイトへのアクセスログは、無料のＷＥＢサイトであるか、有料のＷＥＢサイトであるかを問わず生成するものであるため、無料のＷＥＢサイトしか利用しないユーザの情報を得られ、また、アクセスログの数を検討することによって、ユーザのモバイルインターネットへの依存度を把握することができるという利点がある。さらに、ユーザが興味を示したジャンル、カテゴリーが把握でき、相関分析を行なうことによって、未開拓のジャンルのコンテンツを推奨することに資する、という利点もある。

しかしながら、アクセスログをそのまますべてＷＥＢサイトの推奨のために利用しようとすると、以下のような困難が生じる。すなわち、アクセスログは、ページの更新や、一度他のページにアクセスしてから戻るなどの行為により頻繁に生成されるため、非常に膨大なデータ量となる。従って、アクセスログのすべてについてＷＥＢサイトを推奨するための情報の算出に用いようとすると、設備負荷が大きくなる。また、各ＷＥＢサイトのトップページへのアクセスログの数は、サイトの構造に多分に影響を受けてしまう。例えばトップページを更新するとコンテンツの内容が変化するＷＥＢサイトや、トップページに主要なメニューがあるＷＥＢサイトでは、実質的に１回と考えられる利用に対してトップページへのアクセスが複数回発生することがあるが、トップページより下の階層に主要な内容があるＷＥＢサイトではトップページには１回しかアクセスが発生しないことが多いという事情がある。

そのため、単純にトップページのアクセスログを推奨情報の生成に用いると、同様の頻度で利用しているサイトでも、サイトの構造上の違いによりあるサイトへのアクセスは多くカウントされ、あるサイトは少なくカウントされる、というアンバランスが生じ、顧客のサイトの嗜好性を適切に推奨情報に反映できない。

以上の点を解決するため、本実施の形態では、１時間単位（００分〜５９分５９秒・・・）の間に生じた同一のサイトへのアクセスログについては集約して「アクセスログ群」とし、これを１カウントとして推奨情報の生成の計算に用いる。この方法を採ることにより、推奨情報の生成に使用するアクセスログのデータ量を削減することができる。また、携帯電話機におけるＷＥＢサイトの利用は１回の利用につき数分〜十数分程度であることがわかっているため、１時間単位に集約することによりサイトの構造に左右されず実質的な各サイトの利用頻度を反映して推奨情報を生成することができる。

相関分析部４は、少なくとも計数部３による計数結果および携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、またはＷＥＢサイトと上記属性情報との相関の分析を行なう。また、選出部５は、相関分析部４による相関の分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出する。推奨情報生成部６は、選出部５によって選出されたＷＥＢサイトを特定するＷＥＢサイト推奨情報を生成する。

選定履歴記憶部７は、ＷＥＢサイト推奨情報の送信先の携帯端末装置から、いずれかのＷＥＢサイトを選定する信号を受信した場合、その選定履歴を記憶する。また、選定履歴群整数部８は、いずれかのＷＥＢサイトの選定を示す単数または複数の選定履歴からなる選定履歴群を一単位として、所定時間内に選定履歴記憶部７に記録された選定履歴に含まれる選定履歴群の計数を行なう。そして、ネットワークインタフェース９において、通信ネットワークを介して携帯端末装置とデータの送受信を行なう。

ここで、「アクセス」とは、通信ネットワークを介して携帯端末装置がサーバ装置と接続することを意味する。ケーブルなどで物理的に接続するという意味ではなく、通信プロトコルを使用して、携帯端末装置とサーバ装置との間でデータの転送ができる状態にすることをいう。

また、「アクセスログ」とは、ＷＥＢサーバの動作を記録したものをいう。ＷＥＢサーバの種類によって内容は異なるが、アクセス元のＩＰアドレス、アクセス元のドメイン名、アクセスされた日付と時刻、アクセスされたファイル名、リンク元のページのＵＲＬ、アクセス元のＷＥＢブラウザ名やＯＳ名、処理に要した時間、受信バイト数、送信バイト数、サービス状態コードなどを含むものである。１回のＷＥＢページの閲覧につき、これらの項目を列挙した１行のログデータが生成されるため、アクセスの多いサーバ装置では、大量のアクセスログが生成される。

また、「ＷＥＢサイト」とは、通信ネットワーク上に、ひとまとまりに公開されているＷＥＢページ群のことをいう。また、そのＷＥＢページ群が置いてあるインターネット上での場所を意味する場合もある。ＷＥＢサイト内のページはリンクで連結され、それぞれを自由に閲覧できる。ＷＥＢサイトの入り口であるトップページ（ホームページ）、およびＷＥＢサイトを構成する一連のＷＥＢページ、画像ファイルなどが含まれる。

図２は、本実施の形態に係るサーバ装置を含むシステム構成を示す図である。ユーザの携帯電話機２０（携帯端末装置）は、特定通信事業者のネットワーク２１、およびゲートウェイサーバ２２を介して、インターネット２３に接続することができる。インターネット２３には、デジタルコンテンツサイト２４や、ＥＣ店舗２５などがおかれている。携帯電話機２０から、ユーザがいずれかのＷＥＢサイトにアクセスすると、ゲートウェイサーバ２２は、そのアクセスログ、有料サイト利用額、ＢＲＥＷ（登録商標）に関するデータ、特定サービス用チャネルに関するデータ、物販利用額、商品購入情報などを取得し、コンテンツに関する情報を管理するコンテンツ総合管理データベース２７へ蓄積する。このコンテンツ総合管理データベース２７には、顧客属性も関連付けて蓄積される。顧客属性とは、例えば、その顧客（ユーザ）の年齢、性別、契約している料金プラン、携帯電話機の機種情報などのことである。

レコメンドシステム２９は、コンテンツ総合管理データベース２７から必要な情報を読み出して、各ユーザの嗜好や属性情報などに基づいて、相関分析を行ない、各ユーザの嗜好に沿ったＷＥＢサイトの推奨情報を（レコメンド情報）を生成する。このＷＥＢサイトの推奨情報は、携帯電話機２０に送信され、画面表示例２０ａに示すように、ユーザに対して推奨するＷＥＢサイトに関する情報が表示される。

このようなＷＥＢサイトの推奨情報を送信した後、効果測定設備３０は、ＷＥＢサイトの訪問に関するデータや、有料コンテンツの購入状況に関するデータを収集して、分析し、分析結果をレコメンドシステム２９へ出力する。これにより、効果測定設備３０による分析結果がレコメンドシステム２９における推奨情報の生成に生かされることとなり、ユーザの嗜好により近づいた推奨情報の生成を行なうことができる。レコメンドシステム２９および効果測定設備３０は、本発明に係るサーバ装置を構成する。

次に、以上のように構成された本実施の形態に係るサーバ装置の動作について、図３を参照して説明する。図３は、本実施の形態に係るサーバ装置の全体的な動作の概略を示すフローチャートである。なお、以下の説明では、ＷＥＢサイトの推奨をすることを単に「レコメンド」と言うこととする。また、前提条件として、図２において説明したコンテンツ総合管理データベース２７は、各ユーザにおける携帯電話機からのアクセスログ、サイトＵＲＬマスタ、ユーザ情報（顧客属性）を取得しているものとする。

図３において、レコメンドシステム２９によって、ログ抽出処理が行なわれる（ステップＳ１）。このログ抽出処理では、特定のユーザが、サイトＵＲＬマスタに既に登録されているＵＲＬのＷＥＢサイトにアクセスした場合のアクセスログを抽出する。次に、第１のログ集計処理を行なう（ステップＳ２）。この第１のログ集計処理では、ＵＲＬ、ユーザ毎に集計を行なう。また、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、１時間に収集されたアクセスログに含まれるアクセスログ群の計数を行なう。すなわち、１時間に同一のＷＥＢサイトに複数回アクセスがあっても、１回として集計を行なう。これにより、すべてのアクセスログを用いる場合と比較して効率の良い集計が可能となる。集計結果は、レコメンドシステム２９に記憶される。

次に、第２のログ集計処理を行なう（ステップＳ３）。この第２のログ集計処理は、過去の一定期間内にアクセスがある場合のみ、アクセスログを出力するものである。

次に、レコメンドシステム２９は、ユーザ情報を参照しながらレコメンド処理を実行する（ステップＳ４）。このレコメンド処理について、図４および図５を参照して説明する。図４は、本実施の形態に係るサーバ装置のレコメンド処理の内容を示すフローチャートである。また、図５は、レコメンド処理の内容を概略的に示す図である。レコメンドシステム２９は、図４において、ログ学習対象者について、アクセスログ、課金ログ、顧客属性（ユーザ情報）をレコメンドモデルに取り込む（ステップＴ１）。図５に示すように、ステップＴ１では、学習データを蓄積するデータベースに、各ユーザのＷＥＢサイトの閲覧などの行動履歴が蓄積される。

次に、取り込んだデータから、ＷＥＢサイト間の利用の相関、例えば、サイト（１）を閲覧・利用した人は、サイト（２）をよく利用するなどの相関を計算する。また、顧客属性（ユーザ情報）とＷＥＢサイトの利用の相関、例えば、女性はサイト（１）をよく利用するなど、を計算する。例えば、図５のステップＴ２に示す「レコメンドモデル」内には、男性で、サイト（１）にアクセスする顧客は、サイト（２）にもアクセスする傾向が強いという相関が示されている。また、女性で、サイト（３）にアクセスする顧客は、サイト（１）にアクセスする傾向が強いという相関が示されている。また、女性の顧客は、サイト（１）にアクセスする傾向が強いという相関が示されている。

このような相関分析を行なった後、レコメンド対象者について、学習者と同じデータをレコメンドモデルに入力する（ステップＴ３）。すなわち、図５のステップＴ３に示すように、「ＣＲＭレコメンドサービスの会員であって、女性の顧客が、サイト（１）および（２）にアクセスした」場合、そのレコメンド対象となる対象者のデータをレコメンドシステム２９に入力する。

次に、レコメンドシステム２９は、入力したレコメンド対象者のデータを、算出した相関関係に当てはめて、レコメンド対象者の嗜好に合いそうなＷＥＢサイトの候補を複数選出して、出力する（ステップＴ４）。ここでは、図５のステップＴ４に示すように、レコメンド候補として、サイト（３）、サイト（４）、サイト（６）、そしてサイト（７）が候補とされたとする。

次に、顧客属性に関連して、除外条件を設定しておき、レコメンド候補を絞り込む（ステップＴ５）。例えば、上記候補のうち、サイト（４）は、当該ユーザの機種１では表示できないため除外するものとする。また、２０歳未満のユーザに対してはサイト（６）を除外するものとする。このように除外条件によってレコメンド候補を、例えば、サイト（３）、サイト（６）、そしてサイト（７）と絞り込む。

このように、推奨候補とするＷＥＢサイトから除外すべきＷＥＢサイトを携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて特定し、その特定したＷＥＢサイトは選出しないので、通信相手である携帯端末装置にふさわしくないＷＥＢページを推奨することを回避することができる。

最後に、レコメンドするＷＥＢサイトが特定のジャンルに偏ることを防止するため、レコメンド候補となったＷＥＢサイトのうち、順位が上位であるＷＥＢサイトからランダムに複数のＷＥＢサイトを抽出する（ステップＴ６）。すなわち、上記のように選出されたＷＥＢサイトに対して順位付けをし、その順位が特定順位以上のＷＥＢサイトからランダムに複数のＷＥＢサイトを抽出する。これにより、レコメンドするＷＥＢサイトが確定する。なお、ここでいう順位は、ステップＴ４におけるＷＥＢサイトの候補選出の際に付与しても良い。図５のステップＴ６では、最終的に、サイト（３）とサイト（６）を当該ユーザに対してレコメンドすることと決まった。

以上のように、図３に示すステップＳ４におけるレコメンド処理が終了すると、ＷＥＢ表示がなされる（ステップＳ５）。このレコメンドのＷＥＢ表示は、図２における画面表示例２０ａのように、ポータルサイトで行なわれる。そして、このページで張られたリンクがクリックされた場合は、クリックログを出力し、クリック情報を集計する（ステップＳ６）。集計したクリック情報は、効果測定設備３０に記憶される。

次に、ステップＳ２における第１のアクセスログの集計処理結果、ステップＳ４におけるレコメンド処理、およびステップＳ６におけるクリック情報集計結果に基づいて、効果測定データを出力する。この効果測定データは、レコメンドの効果を測定するためのデータであり、効果測定設備３０に記憶される。この効果測定データを使用して、検証およびレコメンドモデルへの反映が行なわれる（ステップＳ４）。これにより、ユーザの行動履歴をフィードバックした精度の高いＷＥＢサイトの推奨が可能となる。

以上のような本発明の特徴的な動作は、プログラムを実行することによって行なわれる。すなわち、このプログラムは、ＷＥＢサイトを推奨するＷＥＢサイト推奨情報を生成するプログラムであって、図１における収集部２に対して、携帯端末装置がＷＥＢサイトへアクセスした履歴を示すアクセスログを収集させる処理と、計数部３に対して、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に収集部２に収集されたアクセスログに含まれるアクセスログ群の計数を行なわせる処理と、相関分析部４に対して、少なくとも計数結果および携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、またはＷＥＢサイトと属性情報との相関の分析を行わせる処理と、選出部５に対して、相関の分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出させる処理と、推奨情報生成部６に対して、選出されたＷＥＢサイトを特定するＷＥＢサイト推奨情報を生成させる処理と、を含む一連の処理をコンピュータ読み取り、実行可能にコマンド化させたことを特徴としている。

このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ等の記録媒体に記録された状態で入手することができる。また、このようなプログラムは、ネットワークを構成する公衆電話回線、専用電話回線、ケーブルテレビ回線、無線通信回線等により構成される通信網等の伝送媒体を介して、送信装置であるコンピュータにより送信された信号を受信することで入手することもできる。この信号は、プログラムを含む所定の搬送波に具現化されたコンピュータデータ信号である。この送信の際、伝送媒体中には上記プログラムの少なくとも一部を伝送していればよい。すなわち、上記プログラムを構成するすべてのデータが、一時に伝送媒体上に存在している必要はない。また、上記コンピュータからプログラムを送信する送信方法には、プログラムを構成するデータを連続的に送信する場合も、断続的に送信する場合も含まれる。

以上説明したように、本実施の形態によれば、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に収集部に収集されたアクセスログに含まれるアクセスログ群の計数を行なうので、すべてのアクセスログを用いる場合と比較して効率の良い集計が可能となる。そして、その計数結果および携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、またはＷＥＢサイトと属性情報との相関の分析を行ない、その相関分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出するので、ユーザの属性または行動履歴に即した、精度の高いＷＥＢサイトの推奨を行なうことが可能となる。

本実施の形態に係るサーバ装置の概略構成を示すブロック図である。 本実施の形態に係るサーバ装置を含むシステムの構成例を示す図である。 本実施の形態に係るサーバ装置の動作の概略を示すフローチャートである。 本実施の形態に係るサーバ装置のレコメンド処理の概略を示すフローチャートである。 本実施の形態に係るサーバ装置のレコメンド処理の概念を示す図である。

符号の説明

１ サーバ装置
２ 収集部
３ 計数部
４ 相関分析部
５ 選出部
６ 推奨情報生成部
７ 選定履歴記憶部
８ 選定履歴群整数部
９ ネットワークインタフェース
２０ 携帯電話機
２０ａ 画面表示例
２１ 特定通信事業者ネットワーク
２２ ゲートウェイサーバ
２３ インターネット
２４ デジタルコンテンツサイト
２５ ＥＣ店舗
２７ コンテンツ総合管理データベース
２９ レコメンドシステム
３０ 効果測定設備

Claims (6)

1. 通信ネットワークを介して携帯端末装置とデータの送受信を行なうと共に、前記携帯端末装置に対してＷＥＢサイトを推奨する情報を送信するサーバ装置であって、
   前記携帯端末装置がＷＥＢサイトへアクセスした履歴を示すアクセスログを収集する収集部と、
   いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に前記収集部に収集されたアクセスログに含まれる前記アクセスログ群の計数を行なう計数部と、
   少なくとも前記計数結果および前記携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、または前記ＷＥＢサイトと前記属性情報との相関の分析を行なう相関分析部と、
   前記相関の分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出する選出部と、
   前記選出されたＷＥＢサイトを特定するＷＥＢサイト推奨情報を生成する推奨情報生成部と、を備え、
   前記生成したＷＥＢサイト推奨情報を前記携帯端末装置へ送信することを特徴とするサーバ装置。
2. 前記選出部は、前記推奨候補とするＷＥＢサイトから除外すべきＷＥＢサイトを前記携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて特定し、その特定したＷＥＢサイトは選出しないことを特徴とする請求項１記載のサーバ装置。
3. 前記推奨情報生成部は、前記選出されたＷＥＢサイトに対して順位付けをし、前記順位が特定順位以上のＷＥＢサイトからランダムに複数のＷＥＢサイトを抽出し、前記携帯端末装置において、前記抽出したＷＥＢサイトが表示されるように前記ＷＥＢサイト推奨情報を生成することを特徴とする請求項１または請求項２記載のサーバ装置。
4. 前記ＷＥＢサイト推奨情報の送信先の携帯端末装置から、いずれかのＷＥＢサイトを選定する信号を受信した場合、その選定履歴を記憶する選定履歴記憶部と、
   いずれかのＷＥＢサイトの選定を示す単数または複数の前記選定履歴からなる選定履歴群を一単位として、所定時間内に前記選定履歴記憶部に記録された選定履歴に含まれる前記選定履歴群の計数を行なう選定履歴群計数部と、を備え、
   前記相関分析部は、前記選定履歴群計数部の計数結果、前記計数部の計数結果、および前記携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、または前記ＷＥＢサイトと前記属性情報との相関の分析を行なうことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のサーバ装置。
5. 通信ネットワークを介して携帯端末装置に対してＷＥＢサイトを推奨するＷＥＢサイト推奨方法であって、
   前記携帯端末装置がＷＥＢサイトへアクセスした履歴を示すアクセスログを収集するステップと、
   いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に収集されたアクセスログに含まれる前記アクセスログ群の計数を行なうステップと、
   少なくとも前記計数結果および前記携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、または前記ＷＥＢサイトと前記属性情報との相関の分析を行なうステップと、
   前記相関の分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出するステップと、
   前記選出されたＷＥＢサイトを特定するＷＥＢサイト推奨情報を生成するステップと、
   前記生成したＷＥＢサイト推奨情報を前記携帯端末装置へ送信するステップと、を含むことを特徴とするＷＥＢサイト推奨方法。
6. ＷＥＢサイトを推奨するＷＥＢサイト推奨情報を生成するプログラムであって、
   収集部に対して、前記携帯端末装置がＷＥＢサイトへアクセスした履歴を示すアクセスログを収集させる処理と、
   計数部に対して、いずれかのＷＥＢサイトへのアクセスを示す単数または複数のアクセスログからなるアクセスログ群を一単位として、所定時間内に前記収集部に収集されたアクセスログに含まれる前記アクセスログ群の計数を行なわせる処理と、
   相関分析部に対して、少なくとも前記計数結果および前記携帯端末装置のユーザの属性情報に基づいて、各ＷＥＢサイト相互の相関、または前記ＷＥＢサイトと前記属性情報との相関の分析を行わせる処理と、
   選出部に対して、前記相関の分析の結果に応じて、推奨候補とするＷＥＢサイトを選出させる処理と、
   推奨情報生成部に対して、前記選出されたＷＥＢサイトを特定するＷＥＢサイト推奨情報を生成させる処理と、を含む一連の処理をコンピュータ読み取り、実行可能にコマンド化させたことを特徴とするプログラム。
   

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