JP2007249578A - Attribute presumption program and attribute information providing system - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、端末装置の利用者の属性を推定する属性推定プログラムおよび属性情報提供システムに関する。 The present invention relates to an attribute estimation program and an attribute information providing system for estimating an attribute of a user of a terminal device.
従来より、商品やサービスを提供する企業にとって、商品やサービスの提供方法などを消費者に応じて変更するために、消費者が何者であるのかという属人情報(属性情報)を収集し利用することが行われている。そして、このような属人情報の収集・利用は、対面販売や広告に限らず、インターネットを用いたネット販売やホームページ検索などでも行われており、例えば、ユーザが閲覧したウェブサイトのURL情報を用いて、ユーザ属性を分析し、推定する技術が開示されている(例えば、特許文献1、特許文献2など)。
Traditionally, companies that provide products and services collect and use personal information (attribute information) about who the consumers are in order to change the methods of providing products and services according to the consumers. Things have been done. Such collection and use of personal information is not limited to face-to-face sales and advertisements, but is also performed through online sales using the Internet or homepage searches. For example, URL information of websites browsed by users can be obtained. A technique for analyzing and estimating a user attribute using the technique is disclosed (for example,
ところで、上記した従来の技術(特許文献1、特許文献2)では、ユーザが自分の目的とは異なるウェブサイトを閲覧した場合も、ユーザ属性を分析する情報となってしまうため、推定のノイズが多く、端末装置の利用者の属性を推定した推定結果の精度が高くないという課題あった。
By the way, in the above-described conventional techniques (
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、端末装置の利用者の属性を制度よく推定することが可能である属性推定プログラムおよび属性情報提供システムを提供することを目的とする。 Accordingly, the present invention has been made to solve the above-described problems of the prior art, and provides an attribute estimation program and an attribute information providing system capable of systematically estimating the attributes of a user of a terminal device The purpose is to do.
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項1に係る発明は、端末装置の利用者の属性を推定する方法をコンピュータに実行させる属性推定プログラムであって、前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて検索語記憶手段に格納する検索語格納手順と、所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて属性記憶手段に格納する属性格納手順と、前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手順と、前記属性推定手順により推定された前記利用者の属性と前記利用者IDとを対応付けて利用者属性記憶手段に格納する利用者属性格納手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, the invention according to
また、請求項2に係る発明は、上記の発明において、前記属性格納手順は、前記属性推定手順による推定に用いられた検索語および属性を対応付けて前記属性記憶手段に新たに格納し、前記属性推定手順は、前記検索語記憶手段に新たに記憶される検索語および属性を用いて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させることを特徴とする。
Further, in the invention according to
また、請求項3に係る発明は、上記の発明において、前記属性推定手順により推定された前記属性の精度を示す推定確度を算出する推定確度算出手段をさらに備え、前記利用者属性格納手順は、前記推定確度算出手段により算出された推定確度をさらに対応付けて前記利用者属性記憶手段に格納することをコンピュータに実行させることを特徴とする。
The invention according to
また、請求項4に係る発明は、利用者が利用する端末装置と、前記利用者の端末装置に情報を提供するウェブサーバ装置と、前記利用者の属性を推定する情報提供サーバ装置とをネットワークに接続して構成される情報提供システムであって、前記情報提供サーバ装置は、前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶する検索語記憶手段と、所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者IDとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、前記ウェブサーバ装置から前記利用者の属性に係る要求を受信した場合に、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性を前記ウェブサーバ装置に送信する属性送信手段と、前記ウェブサーバ装置は、前記端末装置の利用者の属性に係る要求を前記情報提供サーバ装置に送信し、前記利用者の属性を前記情報提供サーバ装置から受信する属性受信手段と、前記属性受信手段により受信した前記利用者の属性に基づいて、所定の情報を前記端末装置に送信する情報送信手段と、を備えたことを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, a terminal device used by a user, a web server device that provides information to the terminal device of the user, and an information providing server device that estimates an attribute of the user are networked. The information providing server device is configured to connect to a user ID for uniquely identifying a search term input or selected from the terminal device by the user and the user. Search word storage means for storing the information in association with each other, attribute storage means for storing a predetermined attribute and a search word that is likely to be input or selected by the user having the attribute from the terminal device, Attribute estimation means for estimating an attribute of the user based on a match between a search word stored in the search word storage means and a search word stored in the attribute storage means; and User attribute storage means for storing the estimated user attribute and the user ID in association with each other, and when the request relating to the user attribute is received from the web server device, the attribute estimation Attribute transmitting means for transmitting the attribute of the user estimated by the means to the web server device, and the web server device transmits a request relating to the attribute of the user of the terminal device to the information providing server device, Attribute receiving means for receiving the attribute of the user from the information providing server device; information transmitting means for transmitting predetermined information to the terminal device based on the attribute of the user received by the attribute receiving means; It is provided with.
また、請求項5に係る発明は、利用者が利用する端末装置と、前記利用者の端末装置に情報を提供するウェブサーバ装置と、前記利用者の属性を推定する情報提供サーバ装置とをネットワークに接続して構成される情報提供システムであって、前記情報提供サーバ装置は、前記利用者によって前記端末装置から前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶する検索語記憶手段と、所定の属性と当該属性を有する利用者が入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者IDとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、前記ウェブサーバ装置にアクセスしている前記端末装置から前記利用者の属性に係る要求を受信した場合に、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性に対応した所定の情報を前記端末装置に送信する情報送信手段と、前記ウェブサーバ装置は、前記端末装置からアクセスを受け付けて、当該アクセス応答を行うアクセス応答手段と、を備えたことを特徴とする。
The invention according to
請求項1の発明によれば、利用者によって端末装置から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて検索語記憶手段に格納し、所定の属性と当該属性を有する利用者が端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて属性記憶手段に格納し、検索語記憶手段に記憶される検索語と属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定し、推定された利用者の属性と利用者IDとを対応付けて格納するので、ユーザの意図が反映される結果としてノイズが含まれにくい検索語、例えば、同一の事物を表すが男女間で言い回しが異なる語(例えば、看護士と看護婦)や特定の年齢層が使用する語(例えば、新卒採用)などから属性(年齢層、性別、居住地域など)を推定できる結果、端末装置の利用者の属性を精度よく推定することが可能である。 According to the first aspect of the present invention, the search term input or selected by the user from the terminal device and the user ID for uniquely identifying the user are stored in the search term storage means in association with each other, and An attribute and a search term that is likely to be input or selected by a user having the attribute from the terminal device are associated with each other and stored in the attribute storage unit, and stored in the search term storage unit and the search term storage unit Since the user attribute is estimated based on the match with the search term and the estimated user attribute and the user ID are stored in association with each other, noise is generated as a result of reflecting the user's intention. Attributes (age) from difficult-to-include search terms, such as words that represent the same thing but differ in gender (for example, nurses and nurses) and words used by specific age groups (for example, hiring new graduates) Strata, gender, residential area ) Can be estimated result, it is possible to estimate accurately the attribute of the user of the terminal device.
また、請求項2の発明によれば、推定に用いられた検索語および属性を対応付けて新たに格納し、検索語記憶手段に新たに記憶される検索語および属性を用いて、利用者の属性を推定するので、利用者の属性推定に用いられた検索語および属性を追加していくことで、あらかじめ定めた属性の網羅性が向上する結果、推定結果の精度をさらに向上させることが可能である。 According to the second aspect of the present invention, the search word and attribute used for estimation are newly stored in association with each other, and the search word and attribute newly stored in the search word storage means are used. Since attributes are estimated, adding search terms and attributes used for user attribute estimation improves the coverage of predetermined attributes and can further improve the accuracy of estimation results. It is.
また、請求項3の発明によれば、推定された属性の精度を示す推定確度を算出し、算出された推定確度をさらに対応付けて格納するので、属性、利用者IDに対応付けて推定確度を算出する結果、それぞれの利用者IDまたは属性の推定結果の精度を知ることができ、推定結果の精度をさらに向上させる指針とすることが可能である。 According to the third aspect of the present invention, the estimation accuracy indicating the accuracy of the estimated attribute is calculated, and the calculated estimation accuracy is further stored in association with each other. Therefore, the estimation accuracy is associated with the attribute and the user ID. As a result, it is possible to know the accuracy of the estimation result of each user ID or attribute, which can be used as a guideline for further improving the accuracy of the estimation result.
また、請求項4の発明によれば、情報提供サーバ装置は、利用者によって端末装置から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶し、所定の属性と当該属性を有する利用者が端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶し、検索語記憶手段に記憶される検索語と属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定し、推定された利用者の属性と利用者IDとを対応付けて記憶し、ウェブサーバ装置から利用者の属性に係る要求を受信した場合に、推定された利用者の属性をウェブサーバ装置に送信し、ウェブサーバ装置は、端末装置の利用者の属性に係る要求を情報提供サーバ装置に送信し、利用者の属性を情報提供サーバ装置から受信し、受信した利用者の属性に基づいて、所定の情報を端末装置に送信するので、ウェブサーバ装置と情報提供サーバ装置とが異なるドメインに属する場合でも(例えば、検索サービスと属性推定サービスを異なる企業で行う場合)、利用者IDをウェブサーバ装置に知られることがなく、情報提供サーバ装置で推定した属性情報を利用したサービスを行うことが可能である。
According to the invention of
また、請求項5の発明によれば、情報提供サーバ装置は、利用者によって端末装置から端末装置から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶し、所定の属性と当該属性を有する利用者が入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶し、記憶される検索語と属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定し、推定された利用者の属性と利用者IDとを対応付けて記憶し、ウェブサーバ装置にアクセスしている端末装置から利用者の属性に係る要求を受信した場合に、推定された利用者の属性に対応した所定の情報を端末装置に送信し、ウェブサーバ装置は、端末装置からアクセスを受け付けて、当該アクセス応答を行うので、ウェブサーバ装置と情報提供サーバ装置が同じドメインに属する場合(例えば、検索サービスと広告サービスを同じ企業で行う場合)、複雑なシステム構成に構築することなく、システムの構築時のコスト削減が可能であるとともに、情報提供サーバ装置で推定した属性情報を利用することが可能である。
According to the invention of
以下に添付図面を参照して、この発明に係る、属性推定プログラムおよび属性情報提供システムの実施例を詳細に説明する。 Exemplary embodiments of an attribute estimation program and an attribute information providing system according to the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings.
以下の実施例1では、本発明に係る属性推定プログラムを実行する属性推定装置の概要および特徴、属性推定装置の構成、および実施例1による効果等を順に説明する。 In the following first embodiment, the outline and features of the attribute estimation device that executes the attribute estimation program according to the present invention, the configuration of the attribute estimation device, and the effects of the first embodiment will be described in order.
[属性推定装置の概要および特徴]
まず最初に、図1を用いて、実施例1に係る属性推定装置の概要および特徴を説明する。図1は、実施例1に係る属性推定装置を含むシステムの全体構成を示すシステム構成図である。同図に示すように、このシステムは、端末装置10と検索サーバ装置20とがインターネットを介して相互に通信可能に接続されるとともに、検索サーバ装置20と属性推定装置30とがネットワークを介して相互に通信可能に接続されて構成される。
[Outline and features of attribute estimation device]
First, the outline and features of the attribute estimation apparatus according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a system configuration diagram illustrating an overall configuration of a system including an attribute estimation apparatus according to the first embodiment. As shown in the figure, in this system, a
かかるシステムにおいては、端末装置10が、利用者から検索語の入力または選択を受け付けて検索語を検索サーバ20に対して送信し、検索サーバ20が、端末装置10から受信した検索語に基づいてWEB検索を行って検索結果(検索語に該当するWEBサイトのURLが列挙されたもの)を端末装置10に送信し、属性推定装置30が、端末装置10の利用者の属性を推定することを概要とするものであり、特に、属性推定装置30において、端末装置10の利用者の属性を精度よく推定することが可能である点に主たる特徴がある。
In such a system, the
この主たる特徴を具体的に説明すると、属性推定装置30は、利用者によって端末装置10から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶する検索語ログデータベース(検索語ログDB)32aを備える。具体的には、利用者により端末装置10から検索サーバ20に対して検索語が入力されると、検索語と利用者IDとを対応付けて「01、新卒採用・看護婦」と記憶する。
The main feature will be specifically described. The
また、属性推定装置30は、所定の属性と当該属性を有する利用者が入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性データベース(属性DB)32bを備える。具体的には、あらかじめ所定の属性と検索語を「20代、新卒採用・卒業式・大学院」や「女性、看護婦・占い」として記憶する。
Further, the
また、属性推定装置30は、推定された利用者の属性と利用者IDとを対応付けて記憶するユーザ情報データベース(ユーザ情報DB)32cとを備える。具体的には、推定された利用者の属性と利用者IDと対応付けて「01、20代・女性」と記憶する。
In addition, the
また、端末装置10は、利用者を一意に識別するための利用者IDとして「01」を記憶している。具体的には、属性推定装置30より、検索サーバ装置20を介して利用者を一意に識別するために割り与えられた利用者IDを、例えばCookieを使用して、一時的に書き込まれて保存している。
The
このような構成において、検索サーバ装置20にアクセスしている端末装置10において、ある検索語が入力または選択されると(図1の(1))、検索サーバ装置20は、端末装置10に保存されている利用者IDと入力された検索語を取得する(図1の(2))。具体的に例を挙げれば、利用者ID「01」の端末装置10において検索語「新卒採用、看護婦」が入力されると、検索サーバ装置20は、端末装置10に保存されている利用者ID「01」と入力された検索語「新卒採用、看護婦」とを取得する。
In such a configuration, when a certain search word is input or selected in the
続いて、検索サーバ装置20は、取得した利用者IDと検索語とを属性推定装置20へ送信し(図1の(3))、属性推定装置30は、受信した利用者IDと検索語とを対応付けて検索語ログDB32aに格納する(図1の(4))。具体的には、上記した例で言えば、検索サーバ装置20は、取得した利用者ID「01」と検索語「新卒採用、看護婦」とを属性推定装置20へ送信し、属性推定装置30は、受信した利用者ID「01」と検索語「新卒採用、看護婦」とを対応付けて検索語ログDB32aに格納する。
Subsequently, the
そして、属性推定装置30は、検索語ログDB32aに記憶される検索語と属性DB32bに記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定する(図1の(5))。具体的に一例を挙げれば、属性推定部33aは、利用者DB32aに利用者ID「01」のユーザが検索語として入力した「新卒採用、看護婦」が記憶され、属性DB32bに「属性、検索語」として「20代、新卒採用・卒業式・大学院」と「女性、看護婦・占い」が記憶されている場合には、ユーザが入力した「新卒採用」が属性「20代」の検索語と一致し、また、「看護婦」が属性「女性」の検索語と一致するので、「新卒採用、看護婦」を検索語として入力した利用者ID「01」の属性を「20代、女性」と推定する。
And the
その後、属性推定装置30は、推定した利用者の属性と利用者IDとを対応付けてユーザ情報DB32cに格納する(図1の(6))。具体的には、上記した例で言えば、推定した利用者の属性と利用者IDとを対応付けて、(01、20代・女性)をユーザ情報DB32cに格納する。
Thereafter, the
このように、実施例1によれば、上記した主たる特徴のごとく、ユーザの意図が反映される結果としてノイズが含まれにくい検索語、例えば、同一の事物を表すが男女間で言い回しが異なる語(例えば、看護士と看護婦)や特定の年齢層が使用する語(例えば、新卒採用)などから属性(年齢層、性別、居住地域など)を推定できる結果、端末装置の利用者の属性を制度よく推定することが可能である。 As described above, according to the first embodiment, as in the main feature described above, a search word that is less likely to contain noise as a result of reflecting the user's intention, for example, a word that represents the same thing but has different expressions between men and women. As a result of being able to estimate attributes (age group, gender, residential area, etc.) from words used by a specific age group (for example, nurses and nurses) (for example, recruiting new graduates) It is possible to estimate well with the system.
[属性推定装置の構成(実施例1)]
次に、図2〜図5を用いて、図1に示した属性推定装置30の構成を説明する。図2は、属性推定装置30の構成を示すブロック図であり、図3は、検索語ログDBの例を示した図であり、図4は、属性DBの例を示した図であり、図5は、ユーザ情報DBの例を示した図である。図2に示すように、この属性推定装置30は、通信制御I/F部31と、記憶部32と、制御部33とから構成される。
[Configuration of Attribute Estimation Device (Example 1)]
Next, the configuration of the
このうち、通信制御IF部14は、検索サーバ装置32との間でやり取りする各種情報に関する通信を制御する手段であり、具体的には、端末装置10よりに入力された検索語と端末装置10の利用者に割り振られた利用者IDとを検索サーバ装置20から受信する。
Among these, the communication control IF unit 14 is a means for controlling communication related to various information exchanged with the
また、記憶部32は、制御部33による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納する格納手段(記憶手段)であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、検索語ログDB32aと、属性DB32bと、ユーザ情報DB32cとを備える。なお、検索語ログDB32aは、特許請求の範囲に記載の「検索語記憶手段」に対応し、同様に、属性DB32bは、「属性記憶手段」に対応し、ユーザ情報DB32cは、「利用者属性記憶手段」に対応する。
The
このうち、検索語ログDB32aは、利用者によって端末装置10から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶する手段であり、具体的には、図3に例示するように、利用者IDと検索語を対応付けて、「01、新卒採用・看護婦」などを記憶する。
Among these, the search
また、属性DB32bは、所定の属性と当該属性を有する利用者が端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する手段であり、具体的には、図4に例示するように、所定の属性と検索語を対応付けて、「20代、新卒採用・卒業式・大学院」や「女性、看護婦・占い」などを記憶する。
The
また、ユーザ情報DB32cは、後述する属性推定部33aにより推定された利用者の属性と利用者IDとを対応付けて記憶する手段であり、具体的には、図5に例示するように、利用者IDと推定した属性を対応付けて、「01、女性・20代」などと記憶する。
Further, the
そして、制御部33は、OS(Operating System)などの制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、属性推定部33aを備える。なお、属性推定部33aは、特許請求の範囲に記載の「属性推定手段」に対応する。
The
かかる属性推定部33aは、検索語ログDB32aに記憶される検索語と属性DB32bに記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定する手段である。具体的には、利用者DB32aに利用者ID「01」のユーザが検索語として入力した「新卒採用、看護婦」が記憶され(図3参照)、属性DB32bに「属性、検索語」として、「20代、新卒採用・卒業式・大学院」と「女性、看護婦・占い」が記憶されている場合(図4参照)、ユーザが入力した「新卒採用」が属性「20代」の検索語と一致し、また、「看護婦」が属性「女性」の検索語と一致することより、属性推定部33aは、「新卒採用、看護婦」を検索語として入力した利用者ID「01」のユーザの属性を「20代、女性」と推定する。
The attribute estimation unit 33a is a means for estimating a user attribute based on a match between a search word stored in the search
また、属性推定部33aは、上記のようにして推定された利用者の属性と利用者IDとを対応付けてユーザ情報DB32cに格納する。なお、属性推定部33aによる属性推定処理は、検索サーバ装置20から属性推定要求を受信したタイミングや、属性推定装置30の操作部(図2には図示せず)を介して管理者から属性推定要求が入力されたタイミングや、所定の時間間隔ごとなど、任意のタイミングで実行される。
The attribute estimation unit 33a stores the user attribute and the user ID estimated as described above in the
[属性推定装置による処理]
次に、図6を用いて、属性推定装置による属性推定処理を説明する。図6は、属性推定処理の流れを示すフローチャートである。
[Processing by attribute estimation device]
Next, attribute estimation processing by the attribute estimation apparatus will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing the flow of attribute estimation processing.
図6に示すように、属性推定装置30は、検索サーバ装置20より属性推定要求を受信すると(ステップS601肯定)、検索語ログDB32aから利用者IDと当該利用者IDに対応する検索語とを読み出すとともに、属性DB32bから検索語と属性との組合せを読み出す(ステップS602)。
As illustrated in FIG. 6, when the
続いて、属性推定装置30は、検索語ログDB32aから読み出した検索語と属性DB32bから読み出した検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定する(ステップS603)。例えば、利用者DB32aに利用者ID「01」のユーザが検索語として入力した「新卒採用、看護婦」が記憶され(図3参照)、属性DB32bに「属性、検索語」として、「20代、新卒採用・卒業式・大学院」と「女性、看護婦・占い」が記憶されている場合(図4参照)、ユーザが入力した「新卒採用」が属性「20代」の検索語と一致し、また、「看護婦」が属性「女性」の検索語と一致することより、属性推定部33aは、「新卒採用、看護婦」を検索語として入力した利用者ID「01」のユーザの属性を「20代、女性」と推定する。
Subsequently, the
そして、属性推定装置30は、推定された利用者の属性(例えば、20代、女性)と利用者ID(例えば、01)とを対応付けてユーザ情報DB32cに格納する(ステップS604)。
Then, the
[実施例1の効果]
このように、実施例1によれば、利用者によって端末装置10から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶し、所定の属性と当該属性を有する利用者が端末装置10から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶し、検索語ログDB32aに記憶される検索語と属性DB32bに記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定し、推定された利用者の属性と利用者IDとを対応付けて記憶するので、ユーザの意図が反映される結果としてノイズが含まれにくい検索語、例えば、同一の事物を表すが男女間で言い回しが異なる語(例えば、看護士と看護婦)や特定の年齢層が使用する語(例えば、新卒採用)などから属性(年齢層、性別、居住地域など)を推定できる結果、端末装置の利用者の属性を制度よく推定することが可能である。
[Effect of Example 1]
As described above, according to the first embodiment, the search term input or selected by the user from the
ところで、実施例1では、属性DB32bに予め記憶された検索語を用いて利用者の属性を推定する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、検索語ログDB32aに記憶されて属性の推定に用いられた検索語を以後の属性推定において回帰的に用いるようにしてもよい。また、上記の実施例1では、単一のある属性を属性DB32bに記憶する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、相反する属性を属性DB32bに記憶するようにしてもよい。
By the way, in the first embodiment, a case has been described in which a user's attribute is estimated using a search word stored in advance in the
そこで、実施例2では、図7〜図10を用いて、属性の推定に用いられた検索語を以後の属性推定において回帰的に使用し、また、相反する属性ごとにそれぞれ検索語を対応付けて記憶する場合について説明する。なお、以下では、属性推定装置の構成、属性推定処理の流れ、実施例2による効果を順に説明する。図7は、実施例2に係る属性推定処理の流れを示すフローチャートであり、図8は、実施例2に係る検索語ログDBの例を示す図であり、図9は、実施例2に係る属性DBの例を示した図であり、図10は、実施例2に係るユーザ情報DBの例を示した図である。 Therefore, in the second embodiment, the search terms used for attribute estimation are used recursively in the subsequent attribute estimation using FIGS. 7 to 10, and the search terms are associated with each conflicting attribute. Will be described. In the following, the configuration of the attribute estimation apparatus, the flow of attribute estimation processing, and the effects of the second embodiment will be described in order. 7 is a flowchart illustrating the flow of attribute estimation processing according to the second embodiment, FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a search term log DB according to the second embodiment, and FIG. 9 is related to the second embodiment. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a user information DB according to the second embodiment.
[属性推定装置の構成(実施例2)]
最初に、実施例2に係る属性推定装置30の構成を説明するが、基本的には、上記した実施例1と同様であるので、以下では、実施例1とは異なる属性DB32bおよび属性推定部33aについてのみ説明する。なお、実施例2では、図8に示すように、検索語ログDB32aには、複数の利用者ごとに複数の検索語が対応付けられて記憶され、また、図10に示すように、利用者情報DB323cには、複数の利用者ごとに複数の属性が対応付けられて記憶される。
[Configuration of Attribute Estimation Device (Example 2)]
First, the configuration of the
属性DB32bは、相反する属性ごとにそれぞれ検索語を対応付けて記憶する。具体的には、図9に示すように、「男性」と「女性」や、「20代」と「30代」のように、相反する属性ごとにそれぞれ検索語を記憶する。
The
また、属性DB32bは、属性推定による推定に用いられた検索語および属性を対応付けて新たに記憶する。具体的に例を挙げると、属性推定処理によって所定のユーザ群が「男性」と推定され、かつ、この所定のユーザ群に含まれるユーザの大多数が「パソコン」という検索語を使用していたような場合には、属性「男性」および検索語「海」を新たに属性DB32bに記憶する。検索語ログDB32aに記憶されて属性の推定に用いられた検索語を以後の属性推定において回帰的に用いる趣旨である。
Further, the
属性推定部33aは、利用者の属性を推定する手段である。具体的には、属性推定処理によって得られた属性および検索語を属性DB32bに新たに補充しつつ、回帰的に利用者の属性を推定する。なお、かかる属性推定部33aによる処理の詳細は、図7を用いて後に説明する。
The attribute estimation unit 33a is a means for estimating user attributes. Specifically, the attribute of the user and the attribute of the search term are newly supplemented to the
[属性推定装置による処理(実施例2)]
続いて、図7を用いて、属性推定装置30による属性推定処理を説明する。図7に示すように、属性推定装置30は、外部より属性推定要求を受信すると(ステップS701肯定)、属性DB32bから「属性がαであること」を高確度で推定可能な検索語群A1と「属性がαでないこと」を高確度で推定可能な検索語群B1とをそれぞれ読み出して作業領域に設定する(ステップS702)。具体的に例を挙げると、図9に示した属性DB32bから、属性が「男性」であることを高確度で推定可能な検索語群A1と属性が「女性」であることを高確度で推定可能な検索語群B1とをそれぞれ読み出して作業領域に設定する。
[Processing by Attribute Estimation Device (Example 2)]
Next, attribute estimation processing by the
続いて、属性推定装置30は、i=1として(ステップS703)、検索語ログDB32aから、Aiで検索を行っているユーザ群Ciと、Aiの属性に相反するBiで検索を行っているユーザ群Djとをそれぞれ抽出する(ステップS704)。具体的に例を挙げると、図8に示した検索語ログDB32aから、「警察官」で検索を行っているユーザ群をCiとして抽出するとともに、また、「婦人警官」で検索を行っているユーザ群をからDjとして抽出する。なお、この例で言えば、ユーザ群Ciは属性「男性」と推定され、ユーザ群Diは属性「女性」と推定されたことになる。
Subsequently, the
そして、属性推定装置30は、ユーザ群CiのK%以上が共通して検索を行い、かつ、ユーザ群DjのL%以上が検索を行っていない検索語群を、検索語ログDB32aから検索語群Ai+1として抽出する(ステップS705)。具体的に例を挙げると、「警察官」で検索を行っているユーザ群CiのK%以上(例えば、80%以上)が共通して検索を行い、かつ、「警察官」で検索を行っていない(つまり、「婦人警官」で検索を行っている)ユーザ群DjのL%以上(例えば、80%以上)が検索を行っていない検索語として、検索語「海」を検索語群Ai+1として抽出する(図8参照)。なお、この例で言えば、属性「男性」および検索語「海」が新たに属性DB32bに記憶されることになる。
Then, the
続いて、属性推定装置30は、ユーザ群DjのK%以上が共通して検索を行い、かつ、ユーザ群CiのL%以上が検索を行っていない検索語群を、検索語ログ32aから検索語群Bi+1として抽出する(ステップS706)。具体的に例を挙げると、「婦人警官」で検索を行っているユーザDjのK%以上(例えば、80%以上)が共通して検索を行い、かつ、「婦人警官」で検索を行っていない(つまり、「警察官」で検索を行っている)ユーザ群DjのL%以上(例えば、80%以上)が検索を行っていない検索語として、検索語「占い」を検索語群Bi+1として抽出する(図8参照)。なお、この例で言えば、属性「女性」および検索語「占い」が新たに属性DB32bに記憶されることになる。
Subsequently, the
そして、属性推定装置30は、iがj以上であるか否かを判定し(ステップS707)、iがj以上でない場合(ステップS707否定)、ステップS704に戻り、ユーザ群CiとDjを再び抽出して、ステップS705〜S707の処理を繰り返して実行する。すなわち、上記した例で言えば、ステップS704の処理によって、上記で抽出された「海」や「占い」という検索語に基づいて、新たにユーザ群Ciやユーザ群Diが抽出され、さらに、ステップS705やS706の処理によって、新たな検索語が検索語ログ32aから抽出されることになる。
Then, the
一方、iがj以上である場合(ステップS707肯定)、属性推定装置30は、繰り返して実行されたステップS704の処理ごとに、推定したユーザ群Ciの属性を「αである」とするとともに、ユーザ群Diの属性を「αでない」とする推定結果をユーザ情報DB32cに格納する(ステップS708)。具体的に例を挙げれば、図10に示したように、「02、男性・20代」「10、女性」と格納する。
On the other hand, if i is greater than or equal to j (Yes at Step S707), the
[実施例2の効果]
このように、実施例2によれば、属性DB32aは、推定に用いられた検索語および属性を対応付けて新たに格納し、属性推定部33aは、検索語ログDB32aに新たに記憶される検索語および属性を用いて、利用者の属性を推定するので、利用者の属性推定に用いられた検索語および属性を追加していくことで、あらかじめ定めた属性の網羅性が向上する結果、推定結果の精度をさらに向上させることが可能である。
[Effect of Example 2]
As described above, according to the second embodiment, the
また、実施例2によれば、属性DB32aは、相反する属性ごとにそれぞれ検索語を対応付けて格納し、属性推定部33aは、検索語ログDB32aに記憶される検索語と属性DB32aに記憶される相反する属性ごとの検索語との一致に基づいて、記利用者の属性を推定するので、検索語の相反する属性(例えば、男性、女性など)を使用して推定する結果、単一の属性のみで推定する場合に比べて、より精度が高い推定結果を得ることが可能である。
Further, according to the second embodiment, the
ところで、上記した実施例1や2では、推定結果として属性のみを取得する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、推定された属性の精度を示す推定確度を算出するようにしてもよい。そこで、以下では、実施例3として、推定確度を算出する場合を説明する。なお、かかる推定確度の算出処理は、例えば、図7に示したフローチャートで言えば、ステップS705およびS706の処理に続いて実行される。 In the first and second embodiments described above, the case where only the attribute is acquired as the estimation result has been described. However, the present invention is not limited to this, and the estimation accuracy indicating the accuracy of the estimated attribute is calculated. You may do it. Therefore, in the following, as the third embodiment, a case where the estimation accuracy is calculated will be described. Note that this estimation accuracy calculation processing is executed following the processing in steps S705 and S706, for example, in the flowchart shown in FIG.
属性推定装置30は、例えば、図11に示したように、属性がAであるユーザが検索語nを入力する確率を「an」、属性がAでないユーザが検索語nを入力する確率を「bn」、属性がAであるユーザが検索語mを入力する確率を「am」、属性がAでないユーザが検索語mを入力する確率を「bm」としてそれぞれ算出した後に、属性がAであるユーザが検索語nおよび検索語mの両方を入力する確率「anm」と、属性がAでないユーザが検索語nおよび検索語mを入力する確率「bnm」をそれぞれ算出し、さらに、検索語nおよび検索語mの両方を入力したユーザの属性がAである確度を「anm/(anm+bnm)」として算出する。つまり、属性「A」が推定されたユーザが検索語nおよび検索語mの両方を入力していた場合には、推定された属性「A」の確度が上記にようにして算出されることとなる。
For example, as illustrated in FIG. 11, the
そして、属性推定装置30は、上記のようにして算出した推定確度を利用者IDに対応付けて属性とともに利用者情報DB32cに記憶する。具体的に例を挙げれば、図12に示すように、ユーザIDに対応付けて、推定された性別、性別の推定確度、推定された年齢層、年齢層の推定確度、推定された居住地域、居住地域の推定確度などをユーザ情報DB32cに記憶する(同図の(1)参照)。なお、ここでは、属性として、性別、年齢層、居住地域を推定する例を示したが、これらは一例に過ぎず、同図に示すように、これら以外の属性(職業、嗜好など)を推定し、ユーザ情報の拡張テーブルに記憶するようにしてもよい。
Then, the
このように、実施例3によれば、属性、利用者IDに対応付けて推定確度を算出する結果、それぞれの利用者IDまたは属性の推定結果の精度を知ることができ、推定結果の精度をさらに向上させる指針とすることが可能である。 Thus, according to the third embodiment, as a result of calculating the estimation accuracy in association with the attribute and user ID, the accuracy of the estimation result of each user ID or attribute can be known, and the accuracy of the estimation result can be determined. It can be a guideline for further improvement.
ところで、上記した実施例では、属性DB32aに対する属性および検索語の格納処理について特に明記しなかったが、属性があらかじめ判明している端末装置10から利用者が入力または選択した検索語を属性DB32bに格納するようにしてもよい。
Incidentally, in the above-described embodiment, the attribute DB and search word storage processing for the
そこで、実施例4として、図13を用いて、属性があらかじめ判明している端末装置10からの検索語を用いてユーザ属性(利用者属性)を推定する場合について説明する。図13は、携帯電話網を用いた属性推定装置を含むシステムの全体構成図である。
Therefore, as a fourth embodiment, a case where a user attribute (user attribute) is estimated using a search term from the
図13に示したように、端末装置130と検索サーバ131とがインターネットを介して相互に通信可能に接続され、検索サーバ131と属性推定装置135とが接続されており、また、携帯電話133と検索サーバ134とが携帯電話網を介して相互に通信可能に接続され、検索サーバ134と属性推定装置135とが接続されている。なお、携帯電話133とは、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーション、家庭用ゲーム機、インターネットTV、PDA、あるいは携帯電話やPHSの如き移動体通信端末である。
As shown in FIG. 13, the
ここで、携帯電話133は、契約するのに個人情報が必要であるため、ユーザ(利用者)の属性があらかじめ判明している。そして、ユーザが携帯電話133から検索サーバ134にアクセスして検索語を入力すると、検索サーバ134は、携帯電話133の利用者に利用者IDを一意に割り振り、検索語と対応付けて、検索語ログDBに格納する。
Here, since the
そして、属性推定装置135は、属性があらかじめ判明している携帯電話133から利用者が入力または選択した検索語を当該所定の属性に対応付けて属性DBに格納し、検索語ログDBに記憶される検索語と属性DBに記憶される属性があらかじめ判明している利用者が入力または選択した検索語との一致に基づいて、ユーザ(利用者)の属性を推定する。なお、検索語ログDBは、特許請求の範囲に記載の「検索語記憶手段」に対応し、同様に、属性DBは、「属性記憶手段」に対応する。
Then, the
例えば、「20歳、男性」である携帯電話133のユーザが、検索語「就職」を入力した場合、属性推定装置135は、属性DBの「20歳」と「男性」の検索語として「就職」を格納し、検索語ログDBに記憶される検索語とユーザ(利用者)が入力した検索語との一致に基づいて、ユーザ(利用者)の属性を推定する。そして、推定結果として、「20歳、男性、学生」など、ユーザ(利用者)の属性をより詳細に推定する。
For example, when the user of the
このように、実施例4によれば、属性DB32bは、属性があらかじめ判明している携帯電話133から利用者が入力または選択した検索語を当該所定の属性に対応付けて記憶し、属性推定装置135は、検索語ログDBに記憶される検索語と属性DBに記憶される属性があらかじめ判明しているユーザ(利用者)が入力または選択した検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定するので、例えば、携帯電話など属性が判明している端末装置からの検索語を利用して属性を推定する結果、あらかじめ属性が判明していない端末装置からの検索語を利用する場合に比べて、より精度が高い推定結果を得ることが可能である。
As described above, according to the fourth embodiment, the
ところで、上記した実施例では、端末装置10からの検索語のみを用いてユーザ属性(利用者属性)を推定する場合について説明した、本発明は必ずしもこれに限定されるものではなく、端末装置10から閲覧されたURL情報や検索語が入力または選択された時刻および/または端末装置10のIPアドレスをさらに用いてユーザ属性(利用者属性)を推定してもよい。
By the way, in the above-described embodiment, the case where the user attribute (user attribute) is estimated using only the search term from the
具体的には、図14に示したように、検索語ログDB32aは、ユーザ(利用者)が検索を実行した日時あるいは検索結果からURLを選択した日時、ユーザ(利用者)のアクセス元IPアドレス、ユーザ(利用者)の一意な識別子、ユーザ(利用者)が入力した検索語、ユーザ(利用者)が検索結果からURLを選択した場合のURL情報として、「Data、IP、User_ID、Keyword、URL」を記憶する。例えば、「2006/1/1、192.168.1.1、0001、入試、http://www.xxx.yyy.com」を記憶する。そして、実施例5に係る属性推定装置30は、検索語のみならず、上記したURL情報や検索時刻、端末装置10のIPアドレスをも用いて、利用者の属性を推定する。
Specifically, as shown in FIG. 14, the search
このように、実施例5によれば、属性推定部は、利用者によって端末装置から閲覧されたURL情報をさらに用いて、利用者の属性を推定するので、検索語に加え、アクセスしたURL情報も使用して推定する結果、検索語のみで推定する場合に比べて、より精度が高い推定結果を得ることが可能である。 As described above, according to the fifth embodiment, the attribute estimation unit further estimates the user's attribute by using the URL information browsed from the terminal device by the user. As a result of using the search term, it is possible to obtain an estimation result with higher accuracy than in the case of estimation using only the search term.
また、実施例5によれば、属性推定部は、利用者によって端末装置から検索語が入力または選択された時刻および/または端末装置のIPアドレスをさらに用いて、利用者の属性を推定するので、検索語が入力または選択された時刻および/または端末装置のIPアドレスをさらに用いて推定する結果、検索語のみで推定する場合に比べて、より精度が高い推定結果を得ることが可能である。 Further, according to the fifth embodiment, the attribute estimation unit estimates the user's attribute by further using the time when the search word is input or selected by the user from the terminal device and / or the IP address of the terminal device. As a result of further estimation using the time when the search word is input or selected and / or the IP address of the terminal device, it is possible to obtain an estimation result with higher accuracy than in the case of estimation using only the search word. .
ところで、本発明は、推定した属性情報を他の装置またはシステムに提供するようにしてもよい。そこで、実施例6では、属性推定装置が推定した属性情報を利用したシステムについて、図15および図16を用いて説明する。図15は、実施例6に係る属性情報を利用したサービス例(情報提供)の全体構成を示す図であり、図16は、実施例6に係る属性情報を利用したサービス例(広告提供)の全体構成を示す図である。 By the way, the present invention may provide the estimated attribute information to another device or system. Therefore, in the sixth embodiment, a system using attribute information estimated by the attribute estimation device will be described with reference to FIGS. 15 and 16. FIG. 15 is a diagram illustrating an overall configuration of a service example (information provision) using attribute information according to the sixth embodiment. FIG. 16 is a diagram illustrating a service example (advertisement provision) using attribute information according to the sixth embodiment. It is a figure which shows the whole structure.
[属性推定処理のサービス例(情報提供)]
図15に示したように、ユーザ(利用者)により検索語を入力する端末装置150と、入力された検索語に応じてWEBページを提供するWWWサーバ151と、端末装置150のユーザ(利用者)の属性情報を提供する情報提供サーバ152とがインターネットを介して相互通信可能に接続されている。
[Service example of attribute estimation processing (information provision)]
As shown in FIG. 15, a
そして、情報提供サーバ152は、ユーザの属性と利用者IDとを対応付けて記憶するユーザ情報DBを備える。また、端末装置150は、一意に割り振られた利用者IDをCookieファイルに保持している。
The
このような構成のもと、ユーザにより端末装置150からWWWサーバ151にアクセスされWEBページの閲覧リクエストが送信されると(図15の(1))、WWWサーバ151は、WWWサーバIDと最終的にアクセスさせたいURLと取引コードを含めた転送URLを端末装置150に応答する(図15の(2))。
Under such a configuration, when the user accesses the
続いて、端末装置150は、受信した転送URLにCookieファイル中の利用者IDを追加して情報提供サーバ152にアクセスする(図15の(3))。そして、情報提供サーバ152は、受信した転送URLを保持し、最終的にアクセスさせたいURLへの転送を指示する(図15の(4))。
Subsequently, the
その後、端末装置150は、指示されたURLへアクセスする(図15の(5))。そして、図示しないアクセスされたウェブサーバは、自身のWWWサーバIDと取引コードを情報提供サーバへ通知する(図15の(6))。
Thereafter, the
その後、情報提供サーバ152は、受信したWWWサーバIDと取引コードから利用者IDを特定し、ユーザ情報DBから属性を抽出し、抽出した属性をウェブサーバへ送信する(図15の(7))。そして、属性を受信したウェブサーバは、属性に適したコンテンツなどのWEBページを端末装置150に表示する(図15の(8))。
Thereafter, the
[属性推定処理のサービス例(広告提供)]
図16に示したように、ユーザ(利用者)によりWEBページを閲覧する端末装置160と、入力された検索語に応じてWEBページを提供するWWWサーバ161と、端末装置160のユーザ(利用者)の属性情報に応じた広告を提供する広告提供サーバ162とがインターネットを介して相互通信可能に接続されている。
[Service example of attribute estimation processing (advertisement provision)]
As shown in FIG. 16, a
そして、広告提供サーバ162は、ユーザの属性と利用者IDとを対応付けて記憶するユーザ情報DBを備える。また、端末装置160は、一意に割り振られた利用者IDをCookieファイルに保持している。
The
図16に示すように、ユーザにより端末装置160からWWWサーバ151にアクセスされWEBページの閲覧リクエストが送信されると(図16の(1))、WWWサーバ161は、広告提供サーバ162へのアクセスを指示する記述した応答を端末装置160に送信する(図16の(2))。
As shown in FIG. 16, when the user accesses the
続いて、応答を受信した端末装置160は、Cookieファイルの利用者IDを広告提供サーバへ送信する(図16の(3))。そして、広告提供サーバ162は、受信した利用者IDに対応する属性をユーザ情報DBから抽出し、抽出した属性に適した広告を端末装置160に送信する(図16の(4))。
Subsequently, the
[実施例6による効果]
このように、実施例6によれば、ユーザ情報DBに格納される情報を他の端末装置に提供するので、例えば、検索エンジンなど他の複数のサイト間で属性情報を共有することができるなど、それぞれのサイトで属性を推定する必要がなく、属性情報が必要なサービスを行うときの設備投資などを抑止することが可能である。
[Effects of Example 6]
As described above, according to the sixth embodiment, the information stored in the user information DB is provided to other terminal devices, so that, for example, attribute information can be shared among a plurality of other sites such as a search engine. It is not necessary to estimate the attribute at each site, and it is possible to suppress capital investment when performing a service that requires attribute information.
また、実施例6によれば、情報提供サーバ152は、利用者によって端末装置150から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶し、所定の属性と当該属性を有する利用者が端末装置150から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶し、検索語記憶手段に記憶される検索語と属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定し、推定された利用者の属性と利用者IDとを対応付けて記憶し、WWWサーバ151から利用者の属性に係る要求を受信した場合に、推定された利用者の属性をWWWサーバ151に送信し、WWWサーバ151は、端末装置150の利用者の属性に係る要求を情報提供サーバ152に送信し、利用者の属性を情報提供サーバ152から受信し、受信した利用者の属性に基づいて、所定の情報を端末装置150に送信するので、WWWサーバ151と情報提供サーバ152とが異なるドメインに属する場合でも(例えば、検索サービスと属性推定サービスを異なる企業で行う場合)、利用者IDをWWWサーバ151に知られることがなく、情報提供サーバ152で推定した属性情報を利用したサービスを行うことが可能である。
Further, according to the sixth embodiment, the
また、実施例6によれば、広告提供サーバ162は、利用者によって端末装置160から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶し、所定の属性と当該属性を有する利用者が入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶し、検索語記憶手段に記憶される検索語と属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、利用者の属性を推定し、推定された利用者の属性と利用者IDとを対応付けて記憶し、WWWサーバ161にアクセスしている端末装置160から利用者の属性に係る要求を受信した場合に、推定された利用者の属性に対応した所定の情報を端末装置160に送信し、WWWサーバ161は、端末装置160からアクセスを受け付けて、当該アクセス応答を行うので、WWWサーバ161と広告提供サーバ162が同じドメインに属する場合(例えば、検索サービスと広告サービスを同じ企業で行う場合)、複雑なシステム構成に構築することなく、システムの構築時のコスト削減が可能であるとともに、広告提供サーバ162で推定した属性情報を利用することが可能である。
Further, according to the sixth embodiment, the
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では実施例7として本発明に含まれる他の実施例を説明する。 Although the embodiments of the present invention have been described so far, the present invention may be implemented in various different forms other than the embodiments described above. Accordingly, another embodiment included in the present invention will be described below as a seventh embodiment.
(1)システム構成等
また、実施例1〜6において説明した属性推定装置による処理(例えば、図6や図7)のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
(1) System configuration, etc. Further, all or part of the processes described as being automatically performed among the processes (for example, FIG. 6 and FIG. 7) by the attribute estimation apparatus described in the first to sixth embodiments are manually performed. Alternatively, all or part of the processing described as being performed manually can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedure, control procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above-described document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
また、図2に示した属性推定装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、属性推定装置の分散・統合(例えば、検索語ログDB32aを外部装置にするなど)の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
Each component of the attribute estimation apparatus shown in FIG. 2 is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of the distribution / integration of the attribute estimation device (for example, the search
(2)プログラム
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。
(2) Program By the way, the various processes described in the above embodiments can be realized by executing a program prepared in advance on a computer system such as a personal computer or a workstation. Therefore, in the following, an example of a computer system that executes a program having the same function as in the above embodiment will be described.
[属性推定プログラムを実行するコンピュータシステム]
図17は、属性推定プログラムを実行するコンピュータシステム170を示す図である。同図に示すように、コンピュータシステム170は、RAM171と、HDD172と、ROM173と、CPU174とから構成される。ここで、ROM173には、上記の実施例と同様の機能を発揮するプログラム、つまり、図17に示すように、属性推定プログラム173aがあらかじめ記憶されている。
[Computer system that executes attribute estimation program]
FIG. 17 is a diagram illustrating a
そして、CPU174には、このプログラム173aを読み出して実行することで、図17に示すように、属性推定プロセス174aとなる。なお、属性推定プロセス174aは、図2に示した、属性推定部33aに対応する。
Then, the
また、HDD172には、利用者によって端末装置から入力または選択される検索語と利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶する検索語記憶テーブル172aと、所定の属性と当該属性を有する利用者が端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性推定テーブル172bと、属性推定プログラム173aにより推定された利用者の属性と利用者IDとを対応付けて記憶する利用者属性テーブル172cとが設けられる。なお、検索語記憶テーブル172aは、図2に示した、検索語ログDB32aに対応し、同様に、属性推定テーブル172bは、属性DB32bに対応し、利用者属性テーブル172cは、ユーザ情報DB32cに対応する。
The
ところで、上記した属性推定プログラム173aは、必ずしもROM173に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータシステム170に挿入されるフレキシブルディスク(FD)、CD−ROM、MOディスク、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどの「可搬用の物理媒体」の他に、コンピュータシステム60の内外に備えられるハードディスクドライブ(HDD)などの「固定用の物理媒体」、さらに、公衆回線、インターネット、LAN、WANなどを介してコンピュータシステム170に接続される「他のコンピュータシステム」に記憶させておき、コンピュータシステム170がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
The
(付記1)端末装置の利用者の属性を推定する方法をコンピュータに実行させる属性推定プログラムであって、
前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて検索語記憶手段に格納する検索語格納手順と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて属性記憶手段に格納する属性格納手順と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手順と、
前記属性推定手順により推定された前記利用者の属性と前記利用者IDとを対応付けて利用者属性記憶手段に格納する利用者属性格納手順と、
をコンピュータに実行させる属性推定プログラム。
(Supplementary note 1) An attribute estimation program for causing a computer to execute a method for estimating a user attribute of a terminal device,
A search word storage procedure for storing a search word input or selected from the terminal device by the user and a user ID for uniquely identifying the user in a search word storage unit;
An attribute storage procedure for associating a predetermined attribute with a search term that is likely to be input or selected by the user having the attribute from the terminal device in the attribute storage unit;
An attribute estimation procedure for estimating an attribute of the user based on a match between a search word stored in the search word storage unit and a search word stored in the attribute storage unit;
A user attribute storage procedure for storing the user attribute estimated by the attribute estimation procedure and the user ID in association with each other in a user attribute storage unit;
Attribute estimation program that causes a computer to execute.
(付記2)前記属性格納手順は、前記属性推定手順による推定に用いられた検索語および属性を対応付けて前記属性記憶手段に新たに格納し、
前記属性推定手順は、前記検索語記憶手段に新たに記憶される検索語および属性を用いて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させる付記1に記載の属性推定プログラム。
(Additional remark 2) The said attribute storage procedure matches the search term and attribute used for estimation by the said attribute estimation procedure, and newly stores them in the said attribute storage means,
The attribute estimation program according to
(付記3)前記属性推定手順により推定された前記属性の精度を示す推定確度を算出する推定確度算出手段をさらに備え、
前記利用者属性格納手順は、前記推定確度算出手段により算出された推定確度をさらに対応付けて前記利用者属性記憶手段に格納することをコンピュータに実行させる付記1または2に記載の属性推定プログラム。
(Additional remark 3) It further has an estimation accuracy calculation means for calculating an estimation accuracy indicating the accuracy of the attribute estimated by the attribute estimation procedure,
The attribute estimation program according to
(付記4)前記属性格納手順は、属性があらかじめ判明している前記端末装置から利用者が入力または選択した検索語を当該所定の属性に対応付けて前記属性記憶手段に格納し、
前記属性推定手順は、前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される前記属性があらかじめ判明している利用者が入力または選択した検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させる付記1〜3のいずれか一つに記載の属性推定プログラム。
(Supplementary Note 4) The attribute storing procedure stores a search term input or selected by a user from the terminal device whose attribute is known in advance in association with the predetermined attribute in the attribute storage unit,
The attribute estimation procedure is based on a match between a search word stored in the search word storage unit and a search word input or selected by a user whose attribute stored in the attribute storage unit is known in advance. The attribute estimation program according to any one of
(付記5)前記属性格納手順は、相反する属性ごとにそれぞれ検索語を対応付けて前記属性記憶手段に格納し、
前記属性推定手順は、前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される前記相反する属性ごとの検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させる付記1〜3のいずれか一つに記載の属性推定プログラム。
(Additional remark 5) The said attribute storage procedure matches each search word for every conflicting attribute, and stores it in the said attribute storage means,
The attribute estimation procedure estimates the attribute of the user based on a match between a search word stored in the search word storage unit and a search word for each conflicting attribute stored in the attribute storage unit. The attribute estimation program according to any one of
(付記6)前記属性推定手順は、前記利用者によって前記端末装置から閲覧されたURL情報をさらに用いて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させる付記1〜5のいずれか一つに記載の属性推定プログラム。 (Additional remark 6) The said attribute estimation procedure is any one of additional remark 1-5 which makes a computer perform estimating the said user's attribute further using the URL information browsed from the said terminal device by the said user. Attribute estimation program described in 1.
(付記7)前記属性推定手順は、前記利用者によって前記端末装置から前記検索語が入力または選択された時刻および/または前記端末装置のIPアドレスをさらに用いて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させる付記1〜6のいずれか一つに記載の属性推定プログラム。
(Additional remark 7) The said attribute estimation procedure estimates the said user's attribute further using the time when the said search word was input or selected from the said terminal device by the user, and / or the IP address of the said terminal device. The attribute estimation program according to any one of
(付記8)前記利用者属性記憶手段に格納される情報を他の端末装置に提供する推定情報提供手順をさらにコンピュータに実行させる付記1〜7のいずれか一つに記載の属性推定プログラム。 (Additional remark 8) The attribute estimation program as described in any one of additional remarks 1-7 which makes a computer further perform the estimated information provision procedure which provides the information stored in the said user attribute memory | storage means to another terminal device.
(付記9)利用者が利用する端末装置と、前記利用者の端末装置に情報を提供するウェブサーバ装置と、前記利用者の属性を推定する情報提供サーバ装置とをネットワークに接続して構成される属性情報提供システムであって、
前記情報提供サーバ装置は、
前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶する検索語記憶手段と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、
前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者IDとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、
前記ウェブサーバ装置から前記利用者の属性に係る要求を受信した場合に、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性を前記ウェブサーバ装置に送信する属性送信手段と、
前記ウェブサーバ装置は、
前記端末装置の利用者の属性に係る要求を前記情報提供サーバ装置に送信し、前記利用者の属性を前記情報提供サーバ装置から受信する属性受信手段と、
前記属性受信手段により受信した前記利用者の属性に基づいて、所定の情報を前記端末装置に送信する情報送信手段と、
を備えたことを特徴とする属性情報提供システム。
(Supplementary note 9) It is configured by connecting a terminal device used by a user, a web server device that provides information to the terminal device of the user, and an information providing server device that estimates the attributes of the user to a network. Attribute information providing system,
The information providing server device includes:
Search term storage means for storing a search term input or selected by the user from the terminal device and a user ID for uniquely identifying the user;
Attribute storage means for storing a predetermined attribute and a search term that is highly likely to be input or selected by the user having the attribute from the terminal device;
Attribute estimation means for estimating an attribute of the user based on a match between a search word stored in the search word storage means and a search word stored in the attribute storage means;
User attribute storage means for storing the attribute of the user estimated by the attribute estimation means and the user ID in association with each other;
An attribute transmission unit that transmits the attribute of the user estimated by the attribute estimation unit to the web server device when a request related to the attribute of the user is received from the web server device;
The web server device
An attribute receiving means for transmitting a request related to the attribute of the user of the terminal device to the information providing server device, and receiving the attribute of the user from the information providing server device;
Information transmitting means for transmitting predetermined information to the terminal device based on the attribute of the user received by the attribute receiving means;
An attribute information providing system characterized by comprising:
(付記10)利用者が利用する端末装置と、前記利用者の端末装置に情報を提供するウェブサーバ装置と、前記利用者の属性を推定する情報提供サーバ装置とをネットワークに接続して構成される属性情報提供システムであって、
前記情報提供サーバ装置は、
前記利用者によって前記端末装置から前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶する検索語記憶手段と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、
前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者IDとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、
前記ウェブサーバ装置にアクセスしている前記端末装置から前記利用者の属性に係る要求を受信した場合に、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性に対応した所定の情報を前記端末装置に送信する情報送信手段と、
前記ウェブサーバ装置は、
前記端末装置からアクセスを受け付けて、当該アクセス応答を行うアクセス応答手段と、
を備えたことを特徴とする属性情報提供システム。
(Supplementary Note 10) A terminal device used by a user, a web server device that provides information to the user's terminal device, and an information providing server device that estimates the user's attributes are connected to a network. Attribute information providing system,
The information providing server device includes:
Search term storage means for storing a search term input or selected from the terminal device by the user from the terminal device and a user ID for uniquely identifying the user;
Attribute storage means for storing a predetermined attribute and a search term that is highly likely to be input or selected by a user having the attribute;
Attribute estimation means for estimating an attribute of the user based on a match between a search word stored in the search word storage means and a search word stored in the attribute storage means;
User attribute storage means for storing the attribute of the user estimated by the attribute estimation means and the user ID in association with each other;
When a request related to the user attribute is received from the terminal device accessing the web server device, the terminal device receives predetermined information corresponding to the user attribute estimated by the attribute estimation means. Information transmitting means for transmitting to
The web server device
Access response means for accepting access from the terminal device and performing the access response;
An attribute information providing system characterized by comprising:
(付記11)端末装置の利用者の属性を推定する属性推定装置であって、
前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて検索語記憶手段と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、
前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者IDとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、
を備えたことを特徴とする属性推定装置。
(Additional remark 11) It is an attribute estimation apparatus which estimates the attribute of the user of a terminal device,
A search word storage means that associates a search word input or selected from the terminal device by the user with a user ID for uniquely identifying the user;
Attribute storage means for storing a predetermined attribute and a search term that is highly likely to be input or selected by the user having the attribute from the terminal device;
Attribute estimation means for estimating an attribute of the user based on a match between a search word stored in the search word storage means and a search word stored in the attribute storage means;
User attribute storage means for storing the attribute of the user estimated by the attribute estimation means and the user ID in association with each other;
An attribute estimation device comprising:
(付記12)端末装置の利用者の属性を推定することに適する属性推定方法であって、
前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて検索語記憶手段に格納する検索語格納工程と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて属性記憶手段に格納する属性格納工程と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定工程と、
前記属性推定工程により推定された前記利用者の属性と前記利用者IDとを対応付けて利用者属性記憶手段に格納する利用者属性格納工程と、
を備えたことを特徴とする属性推定方法。
(Supplementary note 12) An attribute estimation method suitable for estimating an attribute of a user of a terminal device,
A search term storage step of associating a search term input or selected by the user from the terminal device with a user ID for uniquely identifying the user in the search term storage means;
An attribute storage step of associating a predetermined attribute with a search term that is highly likely to be input or selected by the user having the attribute from the terminal device;
An attribute estimation step for estimating the attribute of the user based on a match between the search word stored in the search word storage means and the search word stored in the attribute storage means;
A user attribute storage step of storing the user attribute estimated by the attribute estimation step and the user ID in association with each other in a user attribute storage unit;
An attribute estimation method characterized by comprising:
以上のように、本発明に係る属性推定プログラム、属性推定装置、属性推定方法および属性推定システムは、端末装置の利用者の属性を推定するのに有用であり、特に、端末装置の利用者の属性を精度よく推定することに適する。 As described above, the attribute estimation program, the attribute estimation device, the attribute estimation method, and the attribute estimation system according to the present invention are useful for estimating the attributes of the user of the terminal device. Suitable for estimating attributes accurately.
10 端末装置
20 検索サーバ装置
30 属性推定装置
31 通信制御I/F部
32 記憶部
32a 検索語ログDB
32b 属性DB
32c ユーザ情報DB
130 端末装置
131 検索サーバ
132 WWWサーバ
133 携帯電話
134 検索サーバ
135 属性推定装置
150 端末装置
151 WWWサーバ
152 情報提供サーバ
160 端末装置
161 WWWサーバ
162 情報提供サーバ
170 コンピュータシステム
171 RAM
172 HDD
172a 検索語記憶テーブル
172b 属性推定テーブル
172c 利用者属性テーブル
173 ROM
173a 属性推定プログラム
174 CPU
174a 属性推定プロセス
DESCRIPTION OF
32b Attribute DB
32c User information DB
130
172 HDD
172a Search term storage table 172b Attribute estimation table 172c User attribute table 173 ROM
173a
174a Attribute estimation process
Claims (5)
前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて検索語記憶手段に格納する検索語格納手順と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて属性記憶手段に格納する属性格納手順と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手順と、
前記属性推定手順により推定された前記利用者の属性と前記利用者IDとを対応付けて利用者属性記憶手段に格納する利用者属性格納手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする属性推定プログラム。 An attribute estimation program for causing a computer to execute a method for estimating a user attribute of a terminal device,
A search word storage procedure for storing a search word input or selected from the terminal device by the user and a user ID for uniquely identifying the user in a search word storage unit;
An attribute storage procedure for associating a predetermined attribute with a search term that is likely to be input or selected by the user having the attribute from the terminal device in the attribute storage unit;
An attribute estimation procedure for estimating an attribute of the user based on a match between a search word stored in the search word storage unit and a search word stored in the attribute storage unit;
A user attribute storage procedure for storing the user attribute estimated by the attribute estimation procedure and the user ID in association with each other in a user attribute storage unit;
An attribute estimation program for causing a computer to execute.
前記属性推定手順は、前記検索語記憶手段に新たに記憶される検索語および属性を用いて、前記利用者の属性を推定することをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項1に記載の属性推定プログラム。 The attribute storage procedure associates a search term and an attribute used for estimation by the attribute estimation procedure and newly stores them in the attribute storage means,
The said attribute estimation procedure makes a computer perform estimating the said user's attribute using the search term and attribute newly memorize | stored in the said search term memory | storage means. Attribute estimation program.
前記利用者属性格納手順は、前記推定確度算出手段により算出された推定確度をさらに対応付けて前記利用者属性記憶手段に格納することをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項1または2に記載の属性推定プログラム。 An estimation accuracy calculation means for calculating an estimation accuracy indicating the accuracy of the attribute estimated by the attribute estimation procedure;
The said user attribute storage procedure makes a computer perform further storing the said estimation accuracy calculated by the said estimation accuracy calculation means further in association with the said user attribute storage means, The Claim 1 or 2 characterized by the above-mentioned. The attribute estimation program described.
前記情報提供サーバ装置は、
前記利用者によって前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶する検索語記憶手段と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が前記端末装置から入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、
前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者IDとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、
前記ウェブサーバ装置から前記利用者の属性に係る要求を受信した場合に、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性を前記ウェブサーバ装置に送信する属性送信手段と、
前記ウェブサーバ装置は、
前記端末装置の利用者の属性に係る要求を前記情報提供サーバ装置に送信し、前記利用者の属性を前記情報提供サーバ装置から受信する属性受信手段と、
前記属性受信手段により受信した前記利用者の属性に基づいて、所定の情報を前記端末装置に送信する情報送信手段と、
を備えたことを特徴とする属性情報提供システム。 Attribute information provision configured by connecting to a network a terminal device used by a user, a web server device that provides information to the terminal device of the user, and an information providing server device that estimates the user's attributes A system,
The information providing server device includes:
Search term storage means for storing a search term input or selected by the user from the terminal device and a user ID for uniquely identifying the user;
Attribute storage means for storing a predetermined attribute and a search term that is highly likely to be input or selected by the user having the attribute from the terminal device;
Attribute estimation means for estimating an attribute of the user based on a match between a search word stored in the search word storage means and a search word stored in the attribute storage means;
User attribute storage means for storing the attribute of the user estimated by the attribute estimation means and the user ID in association with each other;
An attribute transmission unit that transmits the attribute of the user estimated by the attribute estimation unit to the web server device when a request related to the attribute of the user is received from the web server device;
The web server device
An attribute receiving means for transmitting a request related to the attribute of the user of the terminal device to the information providing server device, and receiving the attribute of the user from the information providing server device;
Information transmitting means for transmitting predetermined information to the terminal device based on the attribute of the user received by the attribute receiving means;
An attribute information providing system characterized by comprising:
前記情報提供サーバ装置は、
前記利用者によって前記端末装置から前記端末装置から入力または選択される検索語と前記利用者を一意に識別するための利用者IDとを対応付けて記憶する検索語記憶手段と、
所定の属性と当該属性を有する利用者が入力または選択する可能性が高い検索語とを対応付けて記憶する属性記憶手段と、
前記検索語記憶手段に記憶される検索語と前記属性記憶手段に記憶される検索語との一致に基づいて、前記利用者の属性を推定する属性推定手段と、
前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性と前記利用者IDとを対応付けて記憶する利用者属性記憶手段と、
前記ウェブサーバ装置にアクセスしている前記端末装置から前記利用者の属性に係る要求を受信した場合に、前記属性推定手段により推定された前記利用者の属性に対応した所定の情報を前記端末装置に送信する情報送信手段と、
前記ウェブサーバ装置は、
前記端末装置からアクセスを受け付けて、当該アクセス応答を行うアクセス応答手段と、
を備えたことを特徴とする属性情報提供システム。 Attribute information provision configured by connecting to a network a terminal device used by a user, a web server device that provides information to the terminal device of the user, and an information providing server device that estimates the user's attributes A system,
The information providing server device includes:
Search term storage means for storing a search term input or selected from the terminal device by the user from the terminal device and a user ID for uniquely identifying the user;
Attribute storage means for storing a predetermined attribute and a search term that is highly likely to be input or selected by a user having the attribute;
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The web server device
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An attribute information providing system characterized by comprising:
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