JP2006127320A - 端末属性推定装置および端末属性推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】
ログインしない多くの「ゲスト」閲覧者の属性情報を取得することができず、ウエッブページ上で商売を行っている事業者にとっては顧客候補となり得る閲覧者の属性情報をみすみす取り逃している、という課題がある。
【解決手段】
上記課題を解決するために、本発明は、端末利用者の属性情報が判明している端末の閲覧履歴と、属性情報が判明していない端末の閲覧履歴とを比較することで、その閲覧履歴の類似性から属性情報が判明していない者の属性情報を推定する端末属性推定装置を提供する。このようにして「ゲスト」の属性情報を推定することで、従来は行えなかった「ゲスト」個々の属性に合わせた宣伝活動やマーケティング活動を行うことが可能になり、より効率的にｅコマースサイトの運営を行うことができるようになる。
【選択図】 図２

Description

ウエッブページの閲覧履歴から端末利用者の属性情報を推定する技術に関する。

いわゆるｅコマースの利点としてリーチとリッチネスの融合が挙げられる。すなわち、多数の顧客（リーチ）に対して、それぞれに個別化された深い情報（リッチネス）を提供することができる、ということである。これは、ネットワーク上のウエッブページの閲覧履歴やネット上での購買履歴などから顧客の属性情報や趣味嗜好情報などを、リアルに比べてはるかに容易に取得し蓄積することができるからである。したがってウエッブページを運営する各事業者は、顧客のネットワーク上での閲覧履歴や購買履歴の監視、取得、そしてそうして得た情報の分析に力を入れている。

具体的には、ネットワークでの閲覧履歴から、例えばユーザーＡは車のページを良く閲覧していることから車に興味がある、という趣味嗜好情報を得ることができる。また、顧客の住所や性別、年齢層などの属性情報は、ウエッブページにログインなどするためにそれら情報を登録する必要性を持たせることで取得することができる。そしてこれらの情報から、関東に住む２０代のサラリーマン１年目の人は車への関心が高い、などの情報を得る事ができる。
特開２００２−１８３４８４号公報

しかし属性情報に関しては必ず登録してログインしなければならない、となるとユーザービリティが低下してしまい、結局ウエッブページを閲覧する人の数が減ってしまうことになりかねない。これは上記リーチが広いというｅコマースの利点を殺すことになるので、通常閲覧などは上記属性情報の登録などは必要なく、商品の購入の際などにのみ登録、ログインを行うという形態が一般的である。

ところが、属性情報を登録しログインしている者に比べ、このログインしないで閲覧のみ行っている者の数があまりにも多く、ウエッブページ上で商売を行っている事業者にとっては顧客候補となり得る閲覧者の属性情報をみすみす取り逃している、という課題がある。

つまり、これらログインしない多くの閲覧者の属性情報を取得することができるならば、その個々の属性に合わせた宣伝活動やマーケティング活動を行うことで、より効率的にｅコマースサイトの運営などを行うことができるようになる。

上記課題を解決するために、本発明は、端末利用者の属性情報が判明している端末の閲覧履歴と、属性情報が判明していない端末の閲覧履歴とを比較することで、その閲覧履歴の類似性から属性情報が判明していない者の属性情報を推定することができる端末属性推定装置を提供する。

具体的には、ウエッブページ情報を複数ページ分保持するウエッブページ情報保持部と、前記ウエッブページ情報により構成した複数ページにわたるウエッブページをインターネットを介して端末に対して閲覧させるためのウエッブページ閲覧部と、端末識別情報とその端末利用者属性情報とを関連付けて、又は関連付けないで保持する端末利用者属性情報保持部と、前記端末による前記複数ページにわたる閲覧履歴を端末識別情報に基づいて監視するウエッブページ閲覧履歴監視部と、有属性端末の前記閲覧履歴と無属性端末の前記閲覧履歴とを比較する閲覧履歴比較部と、を有する端末属性推定装置を提供する。

したがって非ログイン閲覧者層に対するアプローチを適切に行うことができビジネスチャンスを大きく広げることができる。またマーケティングや商品開発の元となる情報の総量を増やすことができ、それによって分析の確度を高めることもできるようになる。

以下に、図を用いて本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明はこれら実施の形態に何ら限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施しうる。

なお、実施例１は主に請求項１，４について説明する。

また、実施例２は主に請求項２，５について説明する。

また、実施例３は主に請求項３，６について説明する。

≪実施例１≫

<概念>

図１に示すのは、本実施例における端末属性推定装置の概念の一例を説明するための図である。この図にあるように、あるｅコマースサイトに、住所や年齢、性別など自身の属性情報を登録済みの利用者αが端末を使いアクセスしている。また、このような属性情報を登録せず「ゲスト」としてこのサイトを訪問した利用者βも端末を使いこのｅコマースサイトを閲覧している。このｅコマースサイトは、香水販売ページ群１、車販売ページ群２、旅行販売ページ群３、・・・からなっており、利用者の閲覧履歴を監視している。するとその閲覧履歴から、α、βともにページ群１を閲覧した後ページ群３を閲覧し、またページ群１に戻ったことが分かった。

このように本実施例の端末属性推定装置によって利用者の閲覧履歴を比較することで、利用者の閲覧履歴の同一性、あるいは類似性から両者の属性情報も似ていると推定することができる。したがって、すでに登録されているαの属性情報をβの属性情報に援用し、次回以降のβのアクセス時に、その属性情報にあわせた商品のレコメンデーションなどを行うことが可能になる。

また閲覧履歴の類似性を利用して、閲覧者の大半を占める属性情報が判然としない「ゲスト」利用者の属性情報を推定することで、リーチを広げたマーケティング戦略をとることが可能になる。また購買行動の分析などもサンプルを多く取ることができるのでその分析の確度を向上させることができる。

<構成>

図２に示すのは、本実施例における端末属性推定装置の機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「端末属性推定装置」（０２００）は、「ウエッブページ情報保持部」（０２０１）と、「ウエッブページ閲覧部」（０２０２）と、「端末利用者属性情報保持部」（０２０３）と、「ウエッブページ閲覧履歴監視部」（０２０４）と、「閲覧履歴比較部」（０２０５）と、からなる。

なお、以下に記載する本システムの機能ブロックは、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの両方として実現され得る。具体的には、コンピュータを利用するものであれば、ＣＰＵやメモリ、バス、ハードディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの読取ドライブ、各種通信用の送受信ポート、インターフェース、その他の周辺装置などのハードウェア構成部や、それらハードウェアを制御するためのドライバプログラムやその他アプリケーションプログラムなどが挙げられる。

具体的には、メモリ上に展開されたプログラムを順次実行することで、メモリ上のデータや、インターフェースを介して入力されるデータの加工、蓄積、出力などにより各部の機能が実現される。

また、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、このような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることもできる。さらに、そのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品、及び同製品を記録媒体に固定した記録媒体も、当然にこの発明の技術的な範囲に含まれる（本明細書の全体を通じて同様である）。

「ウエッブページ情報保持部」（０２０１）は、ウエッブページ情報を複数ページ分保持する機能を有する。「ウエッブページ情報」とは、ウエッブページを構成するための情報をいい、例えばウエッブページのアドレス情報や、ウエッブページ上に表示されるべき文字や動画像、音声などの情報、それらを表示させるためのタグ情報、リンク先を指定するための情報、などが挙げられる。具体的には、これらウエッブページ情報はｈｔｍｌ言語やｘｍｌ言語で記述されたプログラムやスクリプト言語で記述されたプログラム、Ｍｐｅｇなどの動画プログラムなど様々なプログラムにより構成され保存されている。

なお、このウエッブページ情報保持部で複数ページ分保持されているウエッブページ情報は、同一サイト内のウエッブページ情報が複数であっても良いし、異なったサイト間にまたがった複数のウエッブページ情報であっても良い。

図３に示すのは、ウエッブページ情報保持部に保持されているウエッブページ情報の一例を概念的に表した図である。この図にあるよう、香水の説明や購入フォームからなる香水のウエッブページや、車のウエッブページ、旅行のウエッブページ、飛行機のウエッブページ、○×県の宿泊マップのウエッブページなどの内容を示す情報や、その他のページとのリンク情報、あるいはこのウエッブページ情報保持部以外のサーバなどに保持されているウエッブページとのリンク情報などがウエッブページ情報保持部にて保持されている。

また、ここではウエッブページ情報保持部を一の構成要件としたが、例えば、ネットワーク上に複数存在するサーバ上のそれぞれでウエッブページ情報を保持している部分の集合体がウエッブページ情報保持部であっても良い。

このように、ウエッブページの内容に関する情報やリンクに関する情報を保持していることで、次に説明するウエッブページ閲覧部を通してインターネットに接続された各端末に対して複数ページにわたるウエッブページをリンクさせて閲覧させることができる。

「ウエッブページ閲覧部」（０２０２）は、複数ページにわたるウエッブページを、インターネットを介して端末に対して閲覧させるための機能を有する。「ウエッブページ」とは、ウエッブページ情報保持部（０２０１）に保持されたウエッブページ情報により構成したページをいう。このウエッブページ閲覧部において、ユーザーの利用する各端末のブラウザからの指示に応じて端末のディスプレイ上にウエッブページを表示させる処理を行う。したがって、このウエッブページ閲覧部に対してブラウザからどのような指示が為されたかに関するログ情報を監視、取得することで、端末を利用したユーザーの閲覧履歴を知ることができる。

「端末利用者属性情報保持部」（０２０３）は、端末識別情報と、その端末利用者属性情報と、を関連付けて又は関連付けないで保持する機能を有する。「端末識別情報」とは、インターネットに接続されている端末を識別するための情報をいい、前記利用者αの利用している端末であれば、登録時などに付与される固有の識別ＩＤ（identification）が挙げられる。また前記利用者βの利用する端末のように登録時に付与される固有の識別ＩＤが無いのであれば、代わりにクッキー（Cookie）を利用しても良い。あるいは属性情報の入力なしに登録及び識別ＩＤの発行を行うようにしていれば、その識別ＩＤを利用してβの端末の識別を行っても良い。

もちろんこの端末識別情報は、端末を利用する利用者を識別するための利用者識別情報であっても良い。

図４に示すのは、端末利用者属性情報保持部での端末識別情報の保持の一例を説明するための図である。この図にあるように、識別ＩＤ「ＡＢＣ０００」には、ユーザー登録時に取得したその利用者の属性情報、「１０代」「男」「学生」が関連付けられている。このように、登録されている利用者属性情報と、ログイン用の識別ＩＤや、あるいはクッキーとが関連付けて保持されている。したがって、このパソコンがログインした際には、これら属性情報に基づいて１０代の男子学生が好む商品の紹介のページへの誘導などを、たとえこの利用者がそのページを一度も閲覧したことがないとしても行うことができる。

一方、ユーザー登録はしていない端末には前回サイトを訪れた際に端末識別用にCookie０１が付与されている。しかしその端末の利用者の属性情報は登録されていないので、Cookie０１は属性情報が関連付けられずに端末利用者属性情報保持部で保持されている。

このように属性情報を取得しているか否かによって、属性情報が関連付けられている端末識別情報と関連付けられていない端末識別情報とが、双方とも端末利用者属性情報保持部に保持されている。そして、後述するようにそれぞれの端末のウエッブページの閲覧履歴の傾向の類似性などを比較することで、属性情報が関連付けられていない端末の利用者の属性情報を推定することができる。

なお、前記推定の元になる端末利用者属性情報の取得に関しては、ユーザー登録時に入力してもらい取得する方法の他にも、例えば購入時に端末利用者属性情報を入力させ取得する方法や、アンケートなどを利用して取得する方法などが挙げられる。

「ウエッブページ閲覧履歴監視部」（０２０４）は、前記端末による前記複数ページにわたる閲覧履歴を、端末識別情報に基づいて監視する機能を有する。「閲覧履歴」とは、複数のウエッブページの閲覧順番や経路の履歴や、ウエッブページ内のどこを何回クリックしたかの履歴、閲覧時間の履歴、などが挙げられる。

前述のように閲覧履歴の監視は、例えばログ情報を端末ごとに蓄積することで行う方法が挙げられる。なお、端末の識別に関しては、登録制のウエッブページならばログイン登録情報を利用する方法の他に、例えばクッキーを利用する方法が挙げられる。このようにクッキーなどを利用すれば、登録などの必要無しに閲覧履歴を端末識別情報と関連付けて得ることができる。

もちろん、ウエッブページ情報保持部に保持されている以外の外部ウエッブページに行ったことなどを示す閲覧履歴が含まれていても良い。その場合の閲覧履歴の取得方法として、例えばクッキーやリファラーＵＲＬなどの情報を利用する方法が挙げられる。クッキーやリファラーＵＲＬを利用してどのようなウエッブ上の経路を経てウエッブページ情報保持部以外のウエッブページを含めた閲覧が行われているかを示す情報を閲覧履歴として取得することができる。

図５に示すのは、ウエッブページ閲覧履歴監視部による閲覧履歴の監視の一例を説明するための図である。この図にあるように、固有の端末識別情報「ABC000」で識別されるパソコンがこのウエッブページにログインしてきた。そしてログ情報から、この端末はウエッブページ１を閲覧した次にウエッブページ３を閲覧し、その後ウエッブページ２を閲覧した、という閲覧履歴が判明した。また、端末識別情報「DEF000」のパソコンでは、ウエッブページ１を閲覧した次にウエッブページ４を閲覧し、その後ウエッブページ１を閲覧した、という閲覧履歴が判明した。また端末識別情報Cookie01で識別される、利用者が属性情報を登録していない端末では、ウエッブページを１，３，２の順番で閲覧したことがわかった。

このように、ログ情報などから端末ごとの閲覧履歴を監視することで、閲覧履歴の類似性などを比較することが可能になる。

「閲覧履歴比較部」（０２０５）は、有属性端末の前記閲覧履歴と無属性端末の前記閲覧履歴と、を比較する機能を有する。「有属性端末」とは、端末利用者属性情報と関連付けられた端末識別情報で識別される端末をいう。「無属性端末」とは、端末利用者属性情報と関連付けられていない端末識別情報で識別される端末を言う。

図６で示すのは、閲覧履歴比較部での閲覧履歴の比較の一例について説明するための図である。この図にあるように、有属性端末である「ABC000」と無属性端末である「Cookie０１」はその閲覧履歴が同一である。したがって、興味や趣味、思考の傾向が似ていると仮定し、Cookie０１で識別される端末の利用者の属性は、「ABC000」で識別される端末の利用者の属性情報、すなわち「学生」「男」「10代」ではないか、と推測することができる。

もちろん、このように有属性端末と無属性端末が１対１の関係性の中で同一や類似関係を推定するのではなく、多くのサンプルを平均化し類推したり、似ている部分のみを組み合わせて類推したりすることで、属性情報の推定精度を高めても良い。あるいは実施例２で説明するようなベクトル空間モデルを利用した閲覧履歴の比較方法も挙げられる。

<処理の流れ>

図７に示すのは、本実施例の端末属性推定装置の処理の流れの一例を表すフローチャートである。なお、以下に示す処理の流れは、方法、計算機に実行させるためのプログラム、またはそのプログラムが記録された読み取り可能な記録媒体として実施されうる。

この図にあるように、まず、属性情報と関連付けられていない端末である無属性端末の閲覧履歴を取得する。そのために、まず本実施例のトラッキングシステムは、端末からのアクセスを受ける（ステップＳ０７０１）。すると、トラッキングシステムは、その端末に対して例えばクッキー（端末識別情報）を付与する（ステップＳ０７０２）。

それから、上記アクセスと同一または別のセッションで、トラッキングシステムは再び上記端末からのアクセスを受ける（ステップＳ０７０３）。その際、トラッキングシステムは、ステップＳ０７０２で付与したクッキーを取得し、端末を識別する（ステップＳ０７０４）。つづいて、アクセスＵＲＬとクッキーとを関連付けて蓄積する（閲覧履歴の蓄積）（ステップＳ０７０５）。その後、端末がログアウトした場合（ステップＳ０７０６）、処理を一旦終了する。また、ログアウトしていない場合、再びその端末のアクセスを受け、Ｓ０７０３から処理を実行し、さらに閲覧履歴を蓄積していく。

一方、属性情報と関連付けられた端末である有属性端末の閲覧履歴も取得する。そのために上記無属性端末の閲覧履歴の取得と同様に、まず端末からのアクセスを受けその端末に対して例えばクッキーを付与する。

また、ここで無属性端末と違い、属性情報を取得する（ステップ０７０７）。

それから、上記アクセスと同一または別のセッションで、トラッキングシステムは再び上記端末からのアクセスを受け、クッキーによって端末を識別する。つづいて、アクセスＵＲＬとクッキーとを関連付けて蓄積する（閲覧履歴の蓄積）。その後、端末がログアウトするまでその端末の受けたアクセスに基づいて、さらに閲覧履歴を蓄積していく。そして、端末がログアウトした場合、蓄積した閲覧履歴と、ステップＳ０７０７で取得した属性情報とを関連付ける（ステップＳ０７０８）。

そして最後に、ステップＳ０７０５で蓄積された無属性端末の閲覧履歴と、ステップＳ０７０８で属性情報と関連付けられた有属性端末の閲覧履歴とを比較する（ステップＳ０７０９）。

<効果の簡単な説明>

以上のように本実施例の端末属性推定装置によって、従来では属性情報が得られなかったためマーケティングや商品の宣伝広告を行う対象となりにくかった非ログイン閲覧者層などの属性情報を推定することが可能か否か、を閲覧履歴を比較することによって判断することが可能になる。

≪実施例２≫

<概念>

本実施例の端末属性推定装置は、実施例１を基本として、比較結果から無属性端末の閲覧履歴と類似した閲覧履歴の有属性端末が見つかった場合に、その無属性端末の利用者の属性情報は推定が可能であると判断する機能を備えている。

<構成>

図８に示すのは、本実施例の端末属性推定装置における機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「端末属性推定装置」（０８００）は、実施例１を基本として、「ウエッブページ情報保持部」（０８０１）と、「ウエッブページ閲覧部」（０８０２）と、「端末利用者属性情報保持部」（０８０３）と、「ウエッブページ閲覧履歴監視部」（０８０４）と、「閲覧履歴比較部」（０８０５）と、からなる。なお、これら「ウエッブページ情報保持部」と、「ウエッブページ閲覧部」と、「端末利用者属性情報保持部」と、「ウエッブページ閲覧履歴監視部」と、「閲覧履歴比較部」は実施例１で説明済みであるので、その説明は省略する。

そして本実施例の端末属性推定装置は、特徴点として、さらに「推定可能端末識別情報取得部」（０８０６）を有する。

「推定可能端末識別情報取得部」（０８０６）は、閲覧履歴比較部（０８０５）での比較結果により推定可能端末識別情報を取得する機能を有する。「推定可能端末識別情報」とは、有属性端末の閲覧履歴と所定の範囲で閲覧履歴に共通性がある無属性端末の端末識別情報をいう。つまり、閲覧履歴が類似している有属性端末の属性情報を援用することで、利用者の属性情報を推定することが可能であると思われる無属性端末の識別情報である。

図９に示すのは、ベクトル空間モデルを利用した閲覧履歴比較部での比較方法の一例を説明するための図である。ウエッブページ情報保持部に保持されているウエッブページを例えばその内容に応じて「香水」「化粧」「船」「車」「犬」「猫」・・・という具合に分類する。そしてそれぞれを内容の特性に応じてベクトル化し多次元のベクトル空間内で定義する。その定義はこの図にあるように例えば、「犬」と「猫」は内容特性が近いのでそのベクトル方向も似ている、という具合である。そして利用者の閲覧履歴に応じて、例えば閲覧順番ごとにそれぞれのウエッブページのベクトルのなす角の余弦値を求め、その余弦値から閲覧履歴の類似度を推定する方法である。

例えば、利用者１の最初に閲覧したウエッブページＬ_１がベクトルｌ_１で表され、利用者２の最初に閲覧したウエッブページＬ_２がベクトルｌ_２で表されている。そのときの利用者１と利用者２が最初に閲覧したウエッブページの類似度ｓｉｍ（Ｌ_１，Ｌ_２）は、

によって得られる。この類似度（ベクトルのなす角の余弦値）は、０以上１以下の範囲内で表され、その値が１に近いほど２人の閲覧したウエッブページは類似していると言える。したがって具体的には、この余弦値が予め設定された閾値ａ以上ならば、２人の閲覧したウエッブページは類似していると判断する。そして、この類似度の比較を閲覧履歴で示される複数のウエッブページにおいて行い、類似であると判断した割合が所定割合以上の場合に閲覧履歴が類似しているとの比較結果を出すプログラムによってこの閲覧履歴比較部を構成すると良い。

あるいは、ページごとの余弦値それぞれについて閾値以上か否かの判断を行うのではなく、その余弦値の合計値が閾値以上であるか否かを判断しても良い。あるいは双方のウエッブページの類似度の比較を個々に行う以外に、双方の閲覧履歴で示される複数のウエッブページのベクトルの合成ベクトルをそれぞれ算出し、その合成ベクトルのなす余弦値を比較しても良い。

また、内容に応じたウエッブページの分類は、予めウエッブページごとに内容に応じて分類され、そのベクトル値が保持されていても良い。あるいはそのウエッブページ内に登場する、上記のようなベクトル空間内で定義された単語を自動的に取得し、その単語群からウエッブページそのもののベクトル空間内での定義を行いその分類が行われても良い。

また、上記自動的に取得されたウエッブページ内の単語のうちページの特徴を表している重要な単語を、ｔｆ・ｉｄｆ法によって抽出し、その重要な単語のみによってウエッブページのベクトル空間内での定義を行っても良い。

このようにして、例えば利用者の閲覧履歴を表すベクトルのなす角の余弦値が所定の値以下である場合に、閲覧履歴比較部での比較結果はその２つの閲覧履歴が所定の範囲で共通性があるとする。そして閲覧履歴に共通性があるならば、その利用者の属性情報も共通性があるとする。なぜならば、同一の属性の者は、同一の閲覧履歴を取る傾向があるからである。

したがって例えば上記余弦値が所定の閾値以上となる有属性端末と無属性端末がある場合、その無属性端末は属性情報を推定可能として、この推定可能端末識別情報取得部で推定可能端末識別情報として取得される。

<処理の流れ>

図１０に示すのは、本実施例の端末属性推定装置の処理の流れの一例を表すフローチャートである。この図にあるように、本実施例のトラッキングシステムは無属性端末の閲覧履歴を取得するために、まず、端末からのアクセスを受ける（ステップＳ１００１）。すると、トラッキングシステムは、その端末に対して例えばクッキー（端末識別情報）を付与する（ステップＳ１００２）。

それから、上記アクセスと同一または別のセッションで、トラッキングシステムは再び上記端末からのアクセスを受ける（ステップＳ１００３）。その際、トラッキングシステムは、ステップＳ１００２で付与したクッキーを取得し、端末を識別する（ステップＳ１００４）。つづいて、アクセスＵＲＬとクッキーとを関連付けて蓄積する（閲覧履歴の蓄積）（ステップＳ１００５）。その後、端末がログアウトした場合（ステップＳ１００６）、処理を一旦終了する。また、ログアウトしていない場合、再びその端末のアクセスを受け、Ｓ１００３から処理を実行し、さらに閲覧履歴を蓄積していく。

一方、有属性端末の閲覧履歴も取得するために上記無属性端末の閲覧履歴の取得と同様に、まず端末からのアクセスを受けその端末に対して例えばクッキーを付与する。

また、ここで無属性端末と違い、属性情報を取得する（ステップ１００７）。

それから、上記アクセスと同一または別のセッションで、トラッキングシステムは再び上記端末からのアクセスを受け、クッキーによって端末を識別する。つづいて、アクセスＵＲＬとクッキーとを関連付けて蓄積する（閲覧履歴の蓄積）。その後、端末がログアウトするまでその端末の受けたアクセスに基づいて、さらに閲覧履歴を蓄積していく。そして、端末がログアウトした場合、蓄積した閲覧履歴と、ステップＳ１００７で取得した属性情報とを関連付ける（ステップＳ１００８）。

そして、ステップＳ１００５で蓄積された無属性端末の閲覧履歴と、ステップＳ１００８で属性情報と関連付けられた有属性端末の閲覧履歴とを比較する（ステップＳ１００９）。その比較結果により有属性端末と無属性端末の閲覧履歴とが類似していた場合（ステップＳ１０１０）、その無属性端末の端末識別情報を推定可能端末識別情報として取得する（ステップＳ１０１１）。

<効果の簡単な説明>

以上のように、本実施例の端末属性推定装置によって推定可能な無属性端末の識別情報と、閲覧履歴が類似した有属性端末が無く推定が難しい無属性端末の選別を行うことができる。

≪実施例３≫

<概念>

本実施例の端末属性推定装置は、実施例２を基本として、利用者の属性情報が推定可能と判断された無属性端末に対して、閲覧履歴の類似している有属性端末に関連付けられている属性情報を関連づけることで、無属性端末の利用者の属性情報を推定することができることを特徴としている。

<構成>

図１１に示すのは、本実施例の端末属性推定装置における機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「端末属性推定装置」（１１００）は、実施例２を基本として、「ウエッブページ情報保持部」（１１０１）と、「ウエッブページ閲覧部」（１１０２）と、「端末利用者属性情報保持部」（１１０３）と、「ウエッブページ閲覧履歴監視部」（１１０４）と、「閲覧履歴比較部」（１１０５）と、「推定可能端末識別情報取得部」（１１０６）と、からなる。なお、これら「ウエッブページ情報保持部」と、「ウエッブページ閲覧部」と、「端末利用者属性情報保持部」と、「ウエッブページ閲覧履歴監視部」と、「閲覧履歴比較部」と、「推定可能端末識別情報取得部」は実施例１および２で説明済みであるので、その説明は省略する。

そして本実施例の端末属性推定装置は、特徴点として、さらに「推定利用者属性情報関連付部」（１１０７）を有する。

「推定利用者属性情報関連付部」（１１０７）は、前記推定可能端末識別情報と、前記有属性端末の端末識別情報と関連付けられた利用者属性情報の全部又は一部を推定利用者属性情報として関連付ける機能を有する。もちろん、１対１での関連付けではなく、近似と思われる複数の有属性端末に関連付けられた利用者属性情報を組み合わせて関連付けても良い。

図１２に示すのは、この無属性端末の端末識別情報と、推定された利用者属性情報との関連付けの一例を説明するための概念図である。

例えば、ある利用者１の閲覧履歴は、「野球」のウエッブページの後、「スポーツウエアショップ」のウエッブページ、最後に「野球場のチケット販売」のウエッブページを閲覧したことを示している。一方、ある利用者２の閲覧履歴は、「サッカー」のウエッブページの後、「サッカー用品店」のウエッブページ、最後に「スポーツカフェ」のウエッブページを閲覧したことを示している。そして、上記式による算出されたこれらの閲覧履歴の示す合成ベクトルのなす余弦値から、利用者１と利用者２の閲覧履歴が所定の範囲で共通性があるとの比較結果が閲覧履歴比較部で出された。

そして、利用者１は端末属性情報保持部において「男性、１０代、学生」という利用者属性情報が保持されている有属性端末によりアクセスしていることが例えばクッキー０１により判明している。

すると本実施例の端末属性情報推定装置は、推定可能端末識別情報取得部で利用者１の閲覧履歴と共通性のある利用者２の端末識別情報を推定可能端末識別情報として取得する。そして、その利用者２の端末識別情報と、「男性、１０代、学生」という利用者属性情報とが推定利用者属性情報関連付部により関連付けられる。

このようにして無属性端末の端末識別情報に、推定された利用者属性情報が関連付けられることで、例えば次回以降その無属性端末でアクセスがあった際に、その利用者属性情報にあわせたレコメンデーションやウエッブページへの誘導を行うことができるようになる。

<具体的な例>

図１４に示すのは、本実施例のトラッキングシステムの処理の一例を、その構成要件と処理される情報を具体的に示しながら説明するための図である。

この図にあるように、まず「ウエッブページ情報保持部」（１４０１）において、とちぎ物産の「なっとう」や「つけもの」、「ようかん」についての紹介が記載されているウエッブページ１や、その他ウエッブページ２、ウエッブページ３、が保持されている。

ここで、「ＩＤ０１」で識別される端末、「ＩＤ０２」の端末、「ＩＤ０３」の端末からそれぞれアクセスがあった。すると「ウエッブページ閲覧部」（１４０２）によって、これら端末からの指示に応じてウエッブページの閲覧が各端末によって行われた。このとき「閲覧履歴監視部」（１４０４）では、「ＩＤ０１」の端末は「１→２→１」という閲覧を行った、あるいは、「ＩＤ０２」の端末は「１→２→１」、「ＩＤ０３」の端末は「３→４→３」という具合に、各端末の閲覧履歴を監視している。

そして本実施例の端末属性推定装置はこのような閲覧履歴の監視結果の比較を行う。ここでは「ＩＤ０１」の端末と「ＩＤ０３」の端末の閲覧履歴を比較すると非類似である。一方、「ＩＤ０１」の端末と「ＩＤ０２」の端末の閲覧履歴は、「１→２→１」で共通であることが閲覧履歴の比較から判明する。

そして「端末利用者属性情報保持部」（１４０３）において、「男、２０〜３０歳、会社員」という「ＩＤ０１」の端末を利用する利用者の端末利用者属性情報が保持されている。一方、「ＩＤ０２」の端末を利用する利用者の端末利用者属性情報は登録などで取得が行われていないため保持されておらず、不明である。

ここで、端末利用者属性情報が保持されている「ＩＤ０１」の端末と類似の閲覧履歴であることが判明した端末の端末識別情報である「ＩＤ０２」が推定可能端末識別情報として取得される。そして「推定利用者属性情報関連付部」（１４０７）によって「ＩＤ０２」という端末識別情報と、「男、２０〜３０歳、会社員」という端末利用者属性情報とが関連付けられる。このようにして、「ＩＤ０２」の端末利用者の属性情報を推定することが出来る。

<処理の流れ>

図１３に示すのは、本実施例の端末属性推定装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。この図にあるように、本実施例のトラッキングシステムは無属性端末の閲覧履歴を取得するために、まず、端末からのアクセスを受ける（ステップＳ１３０１）。すると、トラッキングシステムは、その端末に対して例えばクッキー（端末識別情報）を付与する（ステップＳ１３０２）。

それから、上記アクセスと同一または別のセッションで、トラッキングシステムは再び上記端末からのアクセスを受ける（ステップＳ１３０３）。その際、トラッキングシステムは、ステップＳ１３０２で付与したクッキーを取得し、端末を識別する（ステップＳ１３０４）。つづいて、アクセスＵＲＬとクッキーとを関連付けて蓄積する（閲覧履歴の蓄積）（ステップＳ１３０５）。その後、端末がログアウトした場合（ステップＳ１３０６）、処理を一旦終了する。また、ログアウトしていない場合、再びその端末のアクセスを受け、Ｓ１３０３から処理を実行し、さらに閲覧履歴を蓄積していく。

一方、有属性端末の閲覧履歴も取得するために上記無属性端末の閲覧履歴の取得と同様に、まず端末からのアクセスを受けその端末に対して例えばクッキーを付与する。

また、ここで無属性端末と違い、属性情報を取得する（ステップ１３０７）。

それから、上記アクセスと同一または別のセッションで、トラッキングシステムは再び上記端末からのアクセスを受け、クッキーによって端末を識別する。つづいて、アクセスＵＲＬとクッキーとを関連付けて蓄積する（閲覧履歴の蓄積）。その後、端末がログアウトするまでその端末の受けたアクセスに基づいて、さらに閲覧履歴を蓄積していく。そして、端末がログアウトした場合、蓄積した閲覧履歴と、ステップＳ１３０７で取得した属性情報とを関連付ける（ステップＳ１３０８）。

そして、ステップＳ１３０５で蓄積された無属性端末の閲覧履歴と、ステップＳ１３０８で属性情報と関連付けられた有属性端末の閲覧履歴とを比較する（ステップＳ１３０９）。その比較結果により有属性端末と無属性端末の閲覧履歴とが類似していた場合（ステップＳ１３１０）、その無属性端末の端末識別情報を推定可能端末識別情報として取得する（ステップＳ１３１１）。最後に、ステップＳ１３１１で取得した推定可能端末識別情報と、前記有属性端末の端末識別情報と関連透けられた利用者属性情報の全部又は一部と、を推定利用者属性情報として関連付ける（ステップＳ１３１２）。

<効果の簡単な説明>

以上のように、本実施例の端末属性推定装置によって従来では属性情報が得られなかったためマーケティングや商品の宣伝広告を行う対象としては不明確だった非ログイン閲覧者層の属性情報を推定することが可能になる。したがってビジネスチャンスを大きく広げることができる。またマーケティングや商品開発の元となる情報の総量を増やすことができ、それによって分析の確度を高めることもできるようになる。

また、この端末属性推定装置によって、例えばすでに登録されている属性情報が故意に虚偽の情報として登録されていた場合でも、閲覧履歴が類似しているのに比較すると属性情報の内容があまりかけ離れているとその登録の虚偽性を推定することができる。

実施例１における端末属性推定装置の概念の一例を説明するための図 実施例１の端末属性推定装置における機能ブロックの一例を表す図 実施例１の端末属性推定装置のウエッブページ情報保持部に保持されているウエッブページ情報の一例を概念的に表した図 実施例１の端末属性推定装置の端末利用者属性情報保持部での端末識別情報の保持の一例を説明するための図 実施例１の端末属性推定装置のウエッブページ閲覧履歴監視部による閲覧履歴の監視の一例を説明するための図 実施例１の端末属性推定装置の閲覧履歴比較部での閲覧履歴の比較の一例について説明するための図 実施例１の端末属性推定装置における処理の流れの一例を表すフローチャート 実施例２の端末属性推定装置における機能ブロックの一例を表す図 実施例２の端末属性推定装置において、ベクトル空間モデルを利用した閲覧履歴比較部での比較方法の一例を説明するための図 実施例２の端末属性推定装置における処理の流れの一例を表すフローチャート 実施例３の端末属性推定装置における機能ブロックの一例を表す図 実施例３の端末属性推定装置の推定利用者属性情報関連付部での、無属性端末の端末識別情報と、推定された利用者属性情報との関連付けの一例を説明するための概念図 実施例３の端末属性推定装置における処理の流れの一例を表すフローチャート 実施例３の端末属性推定装置の処理の一例を、その構成要件と処理される情報を具体的に示しながら説明するための図

符号の説明

０２００ 端末属性推定装置
０２０１ ウエッブページ情報保持部
０２０２ ウエッブページ閲覧部
０２０３ 端末利用者属性情報保持部
０２０４ ウエッブページ閲覧履歴監視部
０２０５ 閲覧履歴比較部

Claims (6)

1. ウエッブページを構成するためのウエッブページ情報を複数ページ分保持するウエッブページ情報保持部と、
   前記ウエッブページ情報保持部に保持されたウエッブページ情報により構成した複数ページにわたるウエッブページをインターネットを介して端末に対して閲覧させるためのウエッブページ閲覧部と、
   端末識別情報と、その端末利用者属性情報と、を関連付けて又は関連付けないで保持する端末利用者属性情報保持部と、
   前記端末による前記複数ページにわたる閲覧履歴を、端末識別情報に基づいて監視するウエッブページ閲覧履歴監視部と、
   端末利用者属性情報と関連付けられた端末識別情報で識別される有属性端末の前記閲覧履歴と、端末利用者属性情報と関連付けられていない端末識別情報で識別される無属性端末の前記閲覧履歴と、を比較する閲覧履歴比較部と、
   を有する端末属性推定装置。
2. 前記閲覧履歴比較部での比較結果により、有属性端末の閲覧履歴と所定の範囲で閲覧履歴に共通性がある無属性端末の端末識別情報である、推定可能端末識別情報を取得する推定可能端末識別情報取得部を有する請求項１に記載の端末属性推定装置。
3. 前記推定可能端末識別情報と、前記有属性端末の端末識別情報と関連付けられた利用者属性情報の全部又は一部を推定利用者属性情報として関連付ける推定利用者属性情報関連付部を有する請求項２に記載の端末属性推定装置。
4. ウエッブページを構成するために予め複数ページ分保持されたウエッブページ情報により構成した複数ページにわたるウエッブページを、インターネットを介して端末に対して閲覧させるウエッブページ閲覧ステップと、
   端末識別情報と、その端末利用者属性情報と、を関連付けて又は関連付けないで保持する端末利用者属性情報保持ステップと、
   前記端末による前記複数ページにわたる閲覧履歴を、端末識別情報に基づいて監視するウエッブページ閲覧履歴監視ステップと、
   端末利用者属性情報と関連付けられた端末識別情報で識別される有属性端末の前記閲覧履歴と、端末利用者属性情報と関連付けられていない端末識別情報で識別される無属性端末の前記閲覧履歴と、を比較する閲覧履歴比較ステップと、
   を有する端末属性推定方法。
5. ウエッブページを構成するために予め複数ページ分保持されたウエッブページ情報により構成した複数ページにわたるウエッブページを、インターネットを介して端末に対して閲覧させるウエッブページ閲覧ステップと、
   端末識別情報と、その端末利用者属性情報と、を関連付けて又は関連付けないで保持する端末利用者属性情報保持ステップと、
   前記端末による前記複数ページにわたる閲覧履歴を、端末識別情報に基づいて監視するウエッブページ閲覧履歴監視ステップと、
   端末利用者属性情報と関連付けられた端末識別情報で識別される有属性端末の前記閲覧履歴と、端末利用者属性情報と関連付けられていない端末識別情報で識別される無属性端末の前記閲覧履歴と、を比較する閲覧履歴比較ステップと、
   前記閲覧履歴比較ステップでの比較結果により、有属性端末の閲覧履歴と所定の範囲で閲覧履歴に共通性がある、無属性端末の端末識別情報である推定可能端末識別情報を取得する推定可能端末識別情報取得ステップと、
   を有する端末属性推定方法。
6. ウエッブページを構成するために予め複数ページ分保持されたウエッブページ情報により構成した複数ページにわたるウエッブページを、インターネットを介して端末に対して閲覧させるウエッブページ閲覧ステップと、
   端末識別情報と、その端末利用者属性情報と、を関連付けて又は関連付けないで保持する端末利用者属性情報保持ステップと、
   前記端末による前記複数ページにわたる閲覧履歴を、端末識別情報に基づいて監視するウエッブページ閲覧履歴監視ステップと、
   端末利用者属性情報と関連付けられた端末識別情報で識別される有属性端末の前記閲覧履歴と、端末利用者属性情報と関連付けられていない端末識別情報で識別される無属性端末の前記閲覧履歴と、を比較する閲覧履歴比較ステップと、
   前記閲覧履歴比較ステップでの比較結果により、有属性端末の閲覧履歴と所定の範囲で閲覧履歴に共通性がある、無属性端末の端末識別情報である推定可能端末識別情報を取得する推定可能端末識別情報取得ステップと、
   前記推定可能端末識別情報と、前記有属性端末の端末識別情報と関連付けられた利用者属性情報の全部又は一部を、推定利用者属性情報として関連付ける推定利用者属性情報関連付ステップと、
   を有する端末属性推定方法。

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