JP2009003841A - 情報処理装置および方法、プログラム、並びに情報処理システム - Google Patents

情報処理装置および方法、プログラム、並びに情報処理システム Download PDF

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Abstract

【課題】検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させる。
【解決手段】生成コスト演算部９１は、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出する。辞書マージ部９２は、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、設定値が算出されたクエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成する。解析部９４は、クエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出する。広告作成部９６は、ページの文章から抽出された特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する。本発明は、いわゆるアフィリエイトのサービスを提供するアフィリエイトサーバに適用できる。
【選択図】図６

Description

本発明は情報処理装置および方法、プログラム、並びに情報処理システムに関し、特に、広告を取り扱う情報処理装置および方法、プログラム、並びに情報処理システムに関する。
ブラウザに所定のWebページ（以下、単にページと称する）のデータを提供するWebサーバには、広告が配置されたページのデータを提供するものがある。
このようなWebサーバには、広告主から登録された広告の中から、ページの内容、すなわちコンテンツにマッチする広告を選択して、表示させるコンテンツマッチシステムを構成しているものもある。
広告主からの委託によって、広告主とは別の業者が、コンテンツマッチシステムを運用していることも多い。
例えば、特許文献１に記載の広告配信管理ネットワークシステムは、１以上の商用サイトと、商用サイトにリンクされた１以上のアフィリエイトサイトと、アフィリエイトサイトへの広告の配信及び広告掲載料の支払い管理を行う広告配信管理サイトとがネットワークに配置されている広告配信管理ネットワークシステムであって、広告掲載ページの内容を語彙他の内容を解析しキーワードを抽出する手段と、抽出したキーワードにマッチする広告（テキスト・画像・動画・音声・バーコード・その他一切のクリエイティブ）を表示する手段を備え、ホームページの内容に合致した広告を表示する。
また、インターネット網等の通信回線通じて、あるメールアカウントに送信されたメールに対して、サーバ内に記憶された広告情報を追加可能なメール配信システムにおいて、メールに追加される広告情報が、複数の広告情報の中から、ユーザごとに予め登録された情報及び／又は広告情報を提供したい広告主の提供条件情報に基づいて適宜に選択され追加されるようにしているものもある（特許文献２参照）。
特開２００５−２４２７１１号公報
特開２００４−１５８０２３号公報
コンテンツにマッチする広告を選択する場合には、コンテンツの特徴を抽出する必要がある。コンテンツの文章からコンテンツの特徴を表す単語を抽出しようとする場合、コンテンツの特徴を表す単語として、他の文章には現れにくい単語が抽出される。
一方、特定のクエリ（検索のキーワード）について広告を表示させる権利を販売する場合、検索に使用される頻度がより高いクエリほど、広告が表示される頻度がより高くなるので、そのクエリについての権利はより高い価格で販売される。
ところが、文章から特徴を表す単語を抽出しようとすると、他の文章には現れにくい単語が抽出されてしまうので、検索に使用される頻度がより高いクエリについては、特徴を表す単語として抽出されにくい傾向がある。
さらに、特定のクエリによってページを検索して、そのページを閲覧しているユーザにとっては、そのクエリが閲覧しているページの特徴を表していると言える。
所定の特徴語についての広告であって、コンテンツにマッチする広告を表示させる権利を販売する場合、その権利をより高い価格で販売するためには、その広告が表示される頻度、すなわち、その特徴語が抽出される頻度をより高くする必要がある。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができるようにするものである。
本発明の第１の側面の情報処理装置は、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出する算出手段と、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、前記設定値が算出された前記クエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成する生成手段とを備える。
このようにすることで、クエリを特徴語として抽出することができるようになり、従って、検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができるようなる。
前記生成手段には、生起コストである値であって、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む前記標準辞書に、前記設定値が算出された前記クエリの集合をマージすることにより、前記クエリ反映辞書を生成させることができる。
前記生成手段には、前記標準辞書における単語の生起コストを、その単語と同じ前記クエリの前記設定値に書き換えることにより、前記クエリ反映辞書を生成させることができる。
前記算出手段には、前記クエリが検索に用いられた頻度および検索の結果の数から、前記クエリの前記設定値を算出させることができる。
この場合、より多く用いられ、より多くの検索の結果が得られるクエリに応じた広告を表示させることができるようになる。
前記算出手段には、前記クエリが検索に用いられた回数である前記頻度と、検索された商品の数である前記検索の結果の数とを乗算させ、複数の前記クエリのそれぞれについての乗算の結果得られた積の平均値および標準偏差を算出させ、予め定めた平均値の目標値および標準偏差の目標値と、積の平均値および標準偏差と、前記クエリそれぞれについての積とに予め定めた演算を適用することにより、前記クエリそれぞれの前記設定値を算出させることができる。
このようにすることで、より簡単な演算で、検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができるようになる。
前記算出手段には、検索に用いられた回数と検索された商品の数との積C、積Cの平均値AVE、積Cの標準偏差SD、平均値の目標値NAVE、および分散の目標値NSDに、演算式(積C-平均値AVE)/標準偏差SD/3×目標値NSD+目標値NAVEで示される演算を適用することにより、前記クエリそれぞれの前記設定値を算出させることができる。
前記クエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出する抽出手段をさらに設けることができる。
前記抽出手段には、前記特徴語として、前記クエリを優先して抽出させることができる。
このようにすることで、クエリに応じたより多くの広告を表示させることができるようになる。
ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する取得手段をさらに設けることができる。
従って、検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができるようなる。
前記取得手段には、前記特徴語で検索することにより、前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得させることができる。
本発明の第１の側面の情報処理方法は、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出し、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、前記設定値が算出された前記クエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成するステップを含む。
クエリを特徴語として抽出することができるようになり、従って、検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができるようなる。
本発明の第１の側面のプログラムは、コンピュータに、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出し、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、前記設定値が算出された前記クエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成するステップを含む処理を行わせる。
クエリを特徴語として抽出することができるようになり、従って、検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができるようなる。
本発明の第２の側面の情報処理装置は、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値が算出されている前記クエリの集合を、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書にマージすることにより生成されたクエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出する抽出手段と、ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する取得手段とを備える。
検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができるようなる。
前記抽出手段には、前記特徴語として、前記クエリを優先して抽出させることができる。
前記取得手段には、前記特徴語で検索することにより、前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得させることができる。
本発明の第２の側面の情報処理方法は、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値が算出されている前記クエリの集合を、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書にマージすることにより生成されたクエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出し、ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得するステップを含む。
検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができるようなる。
本発明の第２の側面のプログラムは、コンピュータに、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値が算出されている前記クエリの集合を、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書にマージすることにより生成されたクエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出し、ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得するステップを含む処理を行わせる。
検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができるようなる。
本発明の第３の側面の情報処理システムは、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出する算出手段と、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、前記設定値が算出された前記クエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成する生成手段と、前記クエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出する抽出手段と、ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する取得手段とを備える。
検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができるようなる。
以上のように、本発明の第１の側面によれば、クエリを特徴語として抽出することができるようになる。
また、本発明の第１の側面によれば、検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができる。
本発明の第２の側面によれば、ページに広告を表示させることができる。
また、本発明の第２の側面によれば、検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができる。
さらに、本発明の第３の側面によれば、検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができる。
以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、発明の詳細な説明に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、発明の詳細な説明に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の詳細な説明中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
本発明の第１の側面の情報処理装置は、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出する算出手段（例えば、図６の生成コスト演算部９１）と、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、前記設定値が算出された前記クエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成する生成手段（例えば、図６の辞書マージ部９２）とを備える。
前記クエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出する抽出手段（例えば、図６の解析部９４）をさらに設けることができる。
ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する取得手段（例えば、図６の広告作成部９６）をさらに設けることができる。
本発明の第１の側面の情報処理方法またはプログラムの実行により行われる処理は、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出し（例えば、図１０のステップＳ１４）、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、前記設定値が算出された前記クエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成する（例えば、図１０のステップＳ１５）ステップを含む。
本発明の第２の側面の情報処理装置は、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値が算出されている前記クエリの集合を、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書にマージすることにより生成されたクエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出する抽出手段（例えば、図６の解析部９４）と、ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する取得手段（例えば、図６の広告作成部９６）とを備える。
本発明の第２の側面の情報処理方法またはプログラムの実行により行われる処理は、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値が算出されている前記クエリの集合を、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書にマージすることにより生成されたクエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出し（例えば、図１１のステップＳ３２）、ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する（例えば、図１１のステップＳ３４）ステップを含む。
本発明の第３の側面の情報処理システムは、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出する算出手段（例えば、図６の生成コスト演算部９１）と、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、前記設定値が算出された前記クエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成する生成手段（例えば、図６の辞書マージ部９２）と、前記クエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出する抽出手段（例えば、図６の解析部９４）と、ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する取得手段（例えば、図６の広告作成部９６）とを備える。
図１は、本発明の一実施の形態の情報処理システムの構成を示す図である。
市場提供業者は、商品を販売する法人または個人（自然人）である店舗からの委託により、商品を販売するページをユーザに提供するサービスを店舗に提供する。
市場提供業者は、Webサーバ１１、アフィリエイトサーバ１２、商品データベース(DB)１３、および広告データベース(DB)１４を備える。
Webサーバ１１は、例えば、Apache HTTP Serverまたは米マイクロソフト社製のInternet Information Servicesなどの、いわゆるWebサーバプログラムを実行し、HTTP（Hypertext Transfer Protocol）に規定される手順に基づいて、テキストまたは画像などの各種のオブジェクトが含まれるHTML（Hypertext Markup Language）方式またはXML（Extensible Markup Language）方式などのドキュメントを提供する。例えば、ドキュメントは、Webページのデータである。
以下、Webページを単にページと称する。
Webサーバ１１は、店舗から委託された、商品を販売するページまたは役務（サービス）の提供の申込を受け付けるページのデータをユーザに提供する。多数の店舗からの委託により、Webサーバ１１によって、多数の商品のそれぞれを販売するページおよび多数の役務のそれぞれの提供の申込を受け付けるページからなる仮想的な市場がユーザに提供される。
アフィリエイトサーバ１２は、いわゆるアフィリエイトのサービスを提供する。すなわち、アフィリエイトサーバ１２は、商品を販売するページまたは役務の提供の申込を受け付けるページにリンクするオブジェクトであって、そのページにアクセスするためのオブジェクトをユーザのページに配置し、このページを閲覧する他のユーザがこのリンクを経由して商品を販売するページで商品を購入するかまたは役務の提供の申込をすると、自己のページにオブジェクトを配置したユーザに報酬が支払われるサービスを提供する。
以下、自己のページにオブジェクトを配置し、報酬を得るユーザをアフィリエータとも称する。
アフィリエイトサーバ１２は、アフィリエイトのサービスを提供するためのスクリプトを発行する。アフィリエイトサーバ１２は、発行したスクリプトを、アフィリエータの装置に提供する。このスクリプトの実行によって、商品または役務の広告を配置するページのコンテンツにマッチした広告が提供される。
商品または役務の広告が配置されるページのコンテンツにマッチした広告とは、すなわち、商品または役務の広告が配置されるページの特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告である。ここで、同様の特徴とは、同じ特徴、類似する特徴、または近似している特徴をいう。
例えば、商品または役務の広告には、商品を販売するページまたは役務の提供の申込を受け付けるページにアクセスするためのオブジェクトが含まれている。
以下、商品または役務の広告が配置されるページのコンテンツにマッチした広告をコンテンツマッチ広告と称する。
例えば、コンテンツマッチ広告のアフィリエイトのサービスを提供するためのスクリプトは、Javascript（Javaは登録商標）とされる。
アフィリエイトサーバ１２は、アフィリエータによって提供される、広告が配置されているページを閲覧するユーザの装置であって、そのページに配置されているスクリプトを実行する装置からの要求に応じて、広告を提供する。
以下、アフィリエータから提供されるページを閲覧するユーザを、ページ閲覧ユーザとも称する。
また、以下、アフィリエイトのサービスを利用して、商品を販売するページまたは役務の提供の申込の受付を行うページにアクセスするためのオブジェクトが配置されているページを、アフィリエイトページと称する。
さらに、アフィリエイトサーバ１２は、文章からその特徴を示す単語である特徴語を抽出する場合に必要な辞書を生成する。アフィリエイトサーバ１２は、生成した辞書を用いて、商品または役務の広告を配置するアフィリエイトページの文章からその特徴を示す単語である特徴語を抽出する。
図２は、アフィリエイトサーバ１２において生成される辞書を説明する図である。
図２の左側の集合Ａは、ページを検索するためのクエリ（サーチキーワード）の集合である。例えば、集合Ａに属するクエリは、店舗の委託により、市場提供業者がユーザに提供しているページであって、商品を販売するページまたは役務の提供の申込を受け付けるページを検索するクエリ（サーチキーワード）である。
この集合Ａに属する個々のクエリについて広告を表示させる権利は、法人または個人に販売される。例えば、クエリについて広告を表示させる権利は、店舗に販売される。
図２における左側の集合Ｂであって、集合Ａと交わる集合Ｂは、標準辞書を用いてページの文章から抽出される、文章の特徴を示す単語である特徴語の集合である。ここで、標準辞書は、正しい日本語の文例集のコーパスなどに基づいて作成され、機械学習された辞書である。なお、標準辞書には、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す生起コストが含まれている。
集合Ａと集合Ｂとの交わり、すなわち、集合Ａと集合Ｂとの積集合Ｃは、ページを検索するためのクエリである単語であって、標準辞書によりページの文章から抽出される特徴語である単語からなる。
すなわち、積集合Ｃに属する単語は、標準辞書を用いて特徴語として抽出されるので、文章がこの単語を含む場合、その文章のページに、単語に対応する広告が表示される。
集合Ａに属するが、積集合Ｃに属しない単語は、原則として、標準辞書を用いて特徴語として抽出されず、ページの文章にこの単語が含まれていても、この単語に対応する広告は表示されない。
そこで、図２の右側に示されるように、標準辞書およびクエリ（サーチキーワード）の集合を使用して、ページの文章からクエリである特徴語が抽出されるようにする。すなわち、積集合Ｃに属する単語がより多くなるように、言い換えれば、集合Ａに属する単語であって、積集合Ｃに属しない単語がより少なくなるようにする。
このようにすることで、ページを検索するためのクエリ（サーチキーワード）として使用される単語のうちのより多くの単語が特徴語として抽出されるようになる。従って、検索に使用されるクエリのうちのいずれかである単語を含むページに、より確実に、その単語に応じた広告を表示させることができるようになる。
その結果、検索に使用されるクエリのうちのほとんどを、広告を表示させる頻度の高い単語として、この単語についての広告を表示させる権利を販売することができるようになる。
図１に戻り、商品データベース１３は、商品または役務に関する情報を格納する。例えば、商品データベース１３は、店舗からの依頼により、ユーザに提供するページで販売される商品およびそのページで提供の申込を受け付ける役務に関する情報を格納する。
例えば、商品データベース１３は、Webサーバ１１を介した店舗である会員からの、その会員が販売する商品または提供する役務に関する情報の登録、編集、追加などの指令を受け付け、商品または役務に関する情報を新たに格納したり、格納している情報を更新したりする。
図３は、商品データベース１３に格納されている商品のデータ（レコード）の例を示す図である。商品データベース１３には、商品の名前または役務の名前を示すデータである商品名、商品を販売している店舗または役務を提供している店舗を特定するデータである店舗ID、商品または役務を特定するデータである商品ID、および商品の価格または役務の料金（対価）を示すデータである商品価格、および商品または役務を説明する文のデータである商品説明文が格納される。
また、商品データベース１３には、商品を販売するページまたは役務の提供の申込を受け付けるページのアドレスを示すデータである商品ページアドレス、商品の画像または役務を象徴する画像の有り無しを示す商品画像有り無しフラグ、および商品の画像または役務を象徴する画像が有る場合に商品または役務の画像が掲載されているページのアドレスを示すデータである商品画像ページアドレスが格納される。
さらに、商品データベース１３には、店舗に商品の在庫があるか否か（商品が販売できるか否か）、または即座に役務の提供ができるか否かを示す販売可能フラグが格納される。
また、商品データベース１３には、いわゆる内税か外税かを示す消費税フラグ、送料が別途必要か否かを示す送料フラグ、およびクレジットカードを利用して支払いができるか否かを示すクレジットカード利用可能フラグが格納される。
さらにまた、商品データベース１３には、商品を販売する店舗または役務を提供する店舗が優良な店舗として表彰されたか否かを示すショップオブザイヤーフラグ、アフィリエイトを利用する場合の商品の価格または役務の料金に対する報酬の利率を示すデータであるアフィリエイト利用利率、商品の販売または役務の提供の申込の受付を開始する時刻を示すデータである販売開始時刻、商品の販売または役務の提供の申込の受付を終了する時刻を示すデータである販売終了時刻、評論家または商品を購入した若しくは役務の提供を受けたユーザによる商品または役務の評価の件数を示すデータであるレビュー件数、およびその評価の平均を示すデータであるレビュー平均などが格納されている。
このように、おなじ商品IDで特定される商品または役務が、異なる店舗IDで特定される複数の店舗でそれぞれ取り扱われている場合、異なる店舗で取り扱われている商品または役務が、異なるものとされ、それぞれの商品または役務のデータが管理される。
なお、商品データベース１３は、１つの店舗を特定する１つの店舗IDに対して、その店舗で取り扱う複数の商品のそれぞれの、商品名、商品ID、商品価格、および商品説明などを格納するようにしてもよい。
広告データベース１４は、広告のデータを格納する。すなわち、広告データベース１４は、店舗または店舗以外の法人若しくは個人との契約により、市場提供業者が提供するページに表示させる広告のデータが格納されている。
図４は、広告データベース１４に格納されている広告のデータ（レコード）の例を示す図である。例えば、広告データベース１４は、広告の見出しのテキストデータであるタイトル、広告の商品または役務を説明する文章のテキストデータである説明文、広告の商品または役務のページのアドレスを示すデータであるアドレス、および広告（の商品または役務）の特徴を示すテキストデータであるキーワードなどを格納する。
より具体的には、例えば、タイトルは、登録されている会員が販売する商品または登録されている会員が提供する役務の名称を示すか、商品または役務のキャッチコピーなどを示す。
アフィリエイトサーバ１２が文章から抽出された特徴語をクエリとして広告データベース１４を検索する場合、広告データベース１４に格納されているキーワードが、アフィリエイトサーバ１２において文章から抽出された特徴語と同じであるか、または類似しているとき、すなわち、キーワードが特徴語と同様であるとき、そのキーワードの広告が広告データベース１４から検索されることになる。
また、例えば、広告データベース１４は、その商品の画像またはその役務を象徴する画像を表示させるデータ、または、商品を販売するか役務を提供する者（会員を含む）のページにアクセスするためのオブジェクトを表示させるデータなどを格納する。
図１に戻り、Webサーバ１１、アフィリエイトサーバ１２、商品データベース１３、および広告データベース１４は、LAN(Local Area Network)１５によって相互に接続されている。
LAN１５には、ルータ１６がさらに接続され、Webサーバ１１およびアフィリエイトサーバ１２は、LAN１５およびルータ１６を介して、ネットワーク１７に接続される。
ネットワーク１７は、有線または無線の汎用回線または専用回線などからなるネットワークであり、例えば、インターネット、LAN、またはWAN（Wide Area Network）などである。
なお、商品データベース１３および広告データベース１４への、ネットワーク１７を介した直接のアクセスは、原則として禁止される。
より詳細には、Webサーバ１１およびアフィリエイトサーバ１２は、ネットワーク１７を介したアクセスに応答するように、LAN１５に接続され、商品データベース１３および広告データベース１４は、ファイアーウォールによって、ネットワーク１７を介して直接アクセスできないように、LAN１５に接続されている。但し、Webサーバ１１、アフィリエイトサーバ１２、商品データベース１３、および広告データベース１４は、相互に直接アクセスできるように、LAN１５に接続されている。
また、商品データベース１３または広告データベース１４をWebサーバ１１またはアフィリエイトサーバ１２のいずれかに構築するようにしてもよい。
商品を販売するかまたは役務を提供する法人または個人である店舗は、それぞれ、端末装置１８−１または端末装置１８−２を備える。端末装置１８−１または端末装置１８−２は、それぞれ、例えば、パーソナルコンピュータであり、ネットワーク１７を介して、登録されている会員IDおよびパスワードによる認証を経て、店舗から販売される商品のページまたは店舗から提供される役務のページを更新したり、商品データベース１３に格納されている、自己の商品または役務のデータを更新したりする。
ユーザは、それぞれ、ユーザ端末装置１９−１またはユーザ端末装置１９−２を使用し操作する。
ユーザ端末装置１９−１またはユーザ端末装置１９−２は、それぞれ、例えば、据え置き型若しくはいわゆるノート型のパーソナルコンピュータ、携帯電話機、または専用端末装置などであり、他のユーザのユーザサーバ２０−１若しくはユーザサーバ２０−２、またはWebサーバ１１にアクセスして、ユーザサーバ２０−１若しくはユーザサーバ２０−２、またはWebサーバ１１から提供されるページのデータを受信して、そのページを表示させる。
例えば、ユーザは、ユーザ端末装置１９−１を操作して、会員を特定する会員IDおよびパスワードをWebサーバ１１に送信させることにより、多数の商品のそれぞれを販売するページおよび多数の役務のそれぞれの提供の申込を受け付けるページからなる仮想的な市場にログインして、市場に出店している店舗のページから、商品を購入するか、または役務の提供を申し込む。
ユーザサーバ２０−１またはユーザサーバ２０−２は、例えば、Apache HTTP Serverまたは米マイクロソフト社製のInternet Information Servicesなどの、いわゆるWebサーバプログラムを実行し、HTTPに規定される手順に基づいて、画像などの各種のオブジェクトが含まれるHTML方式またはXML方式などのドキュメントを提供する。
ユーザサーバ２３−１またはユーザサーバ２３−２は、例えば、インターネット接続サービスプロバイダのサーバ、ブログのサービスを提供するサーバ、またはいわゆるレンタルサーバなどとすることができる。
なお、市場提供業者とは別の業者（以下、アフィリエイトサービス提供業者）が、アフィリエイトのサービスを、単独で提供するか、または、市場提供業者に代行して、アフィリエイトのサービスを提供するようにしてもよい。この場合、アフィリエイトサービス提供業者は、アフィリエイトサーバ１２を備える。アフィリエイトサービス提供業者が、市場提供業者によるアフィリエイトのサービスの提供を代行する場合、アフィリエイトサービス提供業者と市場提供業者とは、専用回線で接続されるか、またはVPN（Virtual Private Network）などにより接続される。
以下、ユーザ端末装置１９−１またはユーザ端末装置１９−２を個々に区別する必要がないとき、単に、ユーザ端末装置１９と称する。また、ユーザサーバ２０−１またはユーザサーバ２０−２を個々に区別する必要がないとき、単に、ユーザサーバ２０と称する。
図５は、アフィリエイトサーバ１２のハードウェアの構成の例を示すブロック図である。
アフィリエイトサーバ１２において、CPU（Central Processing Unit）５１，ROM（Read Only Memory）５２，RAM（Random Access Memory）５３は、バス５４により相互に接続されている。
バス５４には、さらに、入出力インタフェース５５が接続されている。入出力インタフェース５５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部５６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部５７、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部５８、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部５９、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア６１を駆動するドライブ６０が接続されている。
以上のように構成されるアフィリエイトサーバ１２では、CPU５１が、例えば、記憶部５８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース５５及びバス５４を介して、RAM５３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
アフィリエイトサーバ１２（CPU５１）が実行するプログラムは、例えば、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)等）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア６１に記録して、あるいは、ネットワーク１７など、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供される。
そして、プログラムは、リムーバブルメディア６１をドライブ６０に装着することにより、入出力インタフェース５５を介して、記憶部５８に記憶することで、アフィリエイトサーバ１２にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部５９で受信し、記憶部５８に記憶することで、アフィリエイトサーバ１２にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM５２や記憶部５８にあらかじめ記憶しておくことで、アフィリエイトサーバ１２にあらかじめインストールしておくことができる。
Webサーバ１１、ユーザ端末装置１９、およびユーザサーバ２０のハードウェアの構成は、それぞれ、アフィリエイトサーバ１２のハードウェアの構成と同様なので、その説明は省略する。
次に、図６を参照して、プログラムを実行するアフィリエイトサーバ１２によって実現される機能の構成を説明する。
アフィリエイトサーバ１２がプログラムを実行することによって、マージ辞書生成部８１、クエリ集合記憶部８２、標準辞書記憶部８３、マージ辞書記憶部８４、広告対応付け部８５、対応付け広告記憶部８６、スクリプト発行部８７、広告提供部８８、および報酬処理部８９が実現される。
マージ辞書生成部８１は、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、クエリの集合をマージすることにより、マージ辞書を生成する。
すなわち、マージ辞書生成部８１は、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出し、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、設定値が算出されたクエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書の一例であるマージ辞書を生成する。
クエリ集合記憶部８２は、記憶部５８の記憶領域のうちの所定の領域を管理し、その領域にクエリの集合を記憶させる。より詳細には、クエリ集合記憶部８２は、記憶部５８に、店舗の委託により市場提供業者が提供しているページであって、商品を販売するページまたは役務の提供の申込を受け付けるページの検索に用いられたクエリの集合を記憶させ、マージ辞書生成部８１からの要求に応じて、記憶しているクエリの集合を読み出す。
例えば、Webサーバ１１は、検索のCGI（Common Gateway Interface）アプリケーションを実行し、検索のログとしてクエリの集合を記憶している。クエリ集合記憶部８２によって記憶部５８に記憶されているクエリの集合は、検索のログとして記憶しているWebサーバ１１から取得されたものである。
図７は、クエリ集合記憶部８２によって記憶部５８に記憶されている、クエリの集合の例を示す図である。クエリの集合には、複数のクエリのそれぞれについて、検索のキーワード（単語）であるクエリ、そのクエリが検索に用いられた回数を示す検索回数、そのクエリによる検索によって検索された商品のページまたは役務のページの数を示すヒットした商品の数などが含まれている。
この場合、クエリのそれぞれは、形態素である単語であることが望ましい。例えば、検索回数は、予め決められた単位期間（例えば、1週間または1月など）における検索の回数を示す。また、例えば、検索回数は、期間を定めないで、これまでの検索の回数の累計としてもよい。
例えば、ヒットした商品の数は、同じ商品についての数を１として、その累計である値とするようにしても、ヒットしたページの総計である値とするようにしてもよい。
標準辞書記憶部８３は、記憶部５８の記憶領域のうちの所定の領域を管理し、その領域に形態素である単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書を記憶させている。
図８は、標準辞書記憶部８３によって記憶部５８に記憶されている、標準辞書の例を示す図である。標準辞書には、複数の単語のそれぞれについて、単語、その単語の出現のしやすさを示す値である生起コスト、その単語の品詞、その単語の読み、およびその単語の発音などが含まれている。
マージ辞書記憶部８４は、記憶部５８の記憶領域のうちの所定の領域を管理し、マージ辞書生成部８１によって生成されたマージ辞書をその領域に記憶させる。
図９は、マージ辞書記憶部８４によって記憶部５８に記憶されている、マージ辞書の例を示す図である。マージ辞書には、複数の単語のそれぞれについて、単語、その単語の出現のしやすさを示す値である生起コスト、その単語の品詞、その単語の読み、およびその単語の発音、およびその単語についての広告を表示させる権利の販売価格を示す価格などが含まれている。
マージ辞書における単語の生起コストであって、クエリの集合に属するクエリである単語の生起コストは、標準辞書におけるその単語の生起コストと異なっている。
再度、図６に戻り、広告対応付け部８５は、広告を配置しようとするページと、商品または役務の広告とを対応付ける。この場合、例えば、広告対応付け部８５は、ページの特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を、そのページのアドレスに対応付ける。より詳細には、例えば、広告対応付け部８５は、アフィリエイトページの特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を、そのアフィリエイトページのアドレスに対応付ける。
対応付け広告記憶部８６は、記憶部５８の記憶領域のうちの所定の領域を管理し、広告対応付け部８５においてページと対応付けられた商品または役務の広告をその領域に記憶させる。例えば、対応付け広告記憶部８６は、アフィリエイトページと対応付けられた商品または役務の広告を記憶部５８の領域に記憶する。
スクリプト発行部８７は、コンテンツマッチ広告のアフィリエイトのサービスを提供するためのスクリプトを発行する。発行したスクリプトは、アフィリエイトのサービスを利用するユーザであるアフィリエータであって、商品を販売するページにアクセスするためのオブジェクトを含む広告をアフィリエイトページに配置したいアフィリエータのユーザサーバ２０にユーザ端末装置１９を介して提供される。
ユーザサーバ２０に提供されたスクリプトは、そのスクリプトを配置したページがアクセスされるとアクセスしてきたユーザ端末装置１９によって実行され、スクリプトの実行によって、アフィリエイトサーバ１２に広告が要求される。
広告提供部８８は、スクリプトの実行によるユーザサーバ２０からの広告の要求に応じて、広告を提供する。
報酬処理部８９は、アフィリエイトページを閲覧するページ閲覧ユーザが、アフィリエイトページのリンクを経由して、商品を販売するページで商品を購入したり、役務の提供の申込を受け付けるページで役務の提供を申し込んだりした場合、アフィリエイトページを提供しているアフィリエータに報酬を与える処理を実行する。
マージ辞書生成部８１は、生成コスト演算部９１および辞書マージ部９２を含む。
生成コスト演算部９１は、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出する。すなわち、生成コスト演算部９１は、クエリ集合記憶部８２によって記憶部５８に記憶されている、クエリの集合に属するそれぞれのクエリについて、そのクエリが検索に用いられた頻度から、設定値である生成コストを算出する。
辞書マージ部９２は、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、設定値である生成コストが算出されたクエリの集合をマージすることにより、マージ辞書を生成する。
広告対応付け部８５は、文章取得部９３、解析部９４、特徴語決定部９５、および広告作成部９６を含む。
文章取得部９３は、広告を対応付けしたいページの文章を取得する。例えば、文章取得部９３は、広告を対応付けしたいページのアドレスのHTMLソース（HTMLの方式で記述されたドキュメント）をユーザサーバ２０から取得し、取得したHTMLソースから、主要な文である本文などの文章を抽出することにより、所定のページの文章を取得する。
解析部９４は、マージ辞書を用いて、取得された文章を解析し、文章を単語に分解する。例えば、解析部９４は、マージ辞書を用いた形態素解析により、文章を単語に分解する。
特徴語決定部９５は、分解された単語のうちから、文章を特徴付ける特徴語を決定する。例えば、特徴語決定部９５は、分解された単語のうちから、生起コストの大きい順に所定の数の単語を特徴語とする。
また、例えば、特徴語決定部９５は、マージ辞書を参照して、分解された単語のうちから、クエリを優先して特徴語とする。具体的には、例えば、特徴語決定部９５は、マージ辞書を参照して、分解された単語のうちのクエリについての生起コストに予め定めた定数を乗じて、クエリの生起コストを大きくしてから、生起コストの大きい順に所定の数の単語を特徴語とすることで、クエリを優先して特徴語とする。
広告作成部９６は、特徴語にマッチする広告を作成する。例えば、広告作成部９６は、特徴語をクエリとして、商品データベース１３または広告データベース１４を検索して、検索された商品または役務の情報を、文章（のページ）に対応付けた広告とする。すなわち、広告作成部９６は、文章の特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を文章（のページ）に対応付ける。
広告は、商品の画像、商品の名前を示すテキスト、商品を販売するページにアクセスするためのボタンであるオブジェクトなどを含む。すなわち、広告作成部９６によって、作成される広告は、データである。
なお、広告作成部９６は、特徴語が広告を表示させる権利を販売したクエリである場合、その権利を購入した法人または個人の広告を文章（のページ）に対応付ける。このようにすることで、所定のクエリについて広告を表示させる権利を購入した法人または個人の広告は、確実に、そのクエリである特徴語が抽出された文書（のページ）に対応付けられる。
また、広告データベース１４を検索した結果、文章の特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告が得られた場合、広告作成部９６は、その得られた広告をそのまま、文章（のページ）に対応付ける。
さらにまた、マージ辞書生成部８１、クエリ集合記憶部８２、標準辞書記憶部８３、およびマージ辞書記憶部８４を、アフィリエイトサーバ１２とは別の情報処理装置において、実現させるようにしてもよい。この場合、アフィリエイトサーバ１２とは別の情報処理装置が、マージ辞書を生成し、アフィリエイトサーバ１２が、アフィリエイトサーバ１２とは別の情報処理装置で生成されたマージ辞書を用いて、文章から特徴語を抽出し、特徴語にマッチする広告を作成する。すなわち、アフィリエイトサーバ１２とは別の情報処理装置およびアフィリエイトサーバ１２によって、情報処理システムが構成される。
次に、マージ辞書の生成の処理について説明する。図１０は、マージ辞書の生成の処理の一例を説明するフローチャートである。
ステップＳ１１において、マージ辞書生成部８１の生成コスト演算部９１は、クエリ集合記憶部８２に、記憶されているクエリの集合を読み出させる。そして、ステップＳ１１において、生成コスト演算部９１は、クエリのそれぞれについて、クエリの集合にそれぞれ含まれている、検索回数Aとヒットした商品の数Bとの積Ｃを計算する。
すなわち、生成コスト演算部９１は、クエリのそれぞれについて、そのクエリが検索に用いられた回数を示す検索回数Aと、クエリによる検索によって検索された商品のページまたは役務のページの数を示すヒットした商品の数Bとを掛け算して、検索回数Aとのヒットした商品の数Bとの積Cを計算する。
ステップＳ１２において、生成コスト演算部９１は、ステップＳ１１で計算された積Cの平均値AVEと標準偏差SDとを計算する。クエリの集合には複数のクエリが属しており、ステップＳ１１において、クエリのそれぞれについて積Ｃが計算されるので、この複数の積Ｃの平均値AVEと標準偏差SDとが計算される。
ステップＳ１３において、生成コスト演算部９１は、これから決定しようとする生起コストの平均値の目標値NAVEと分散の目標値NSDとを決定する。例えば、ステップＳ１３において、生成コスト演算部９１は、標準辞書の単語の生起コストの平均値および分散に対して、所定の比率の値となるように、平均値の目標値NAVEと分散の目標値NSDとを決定する。
より具体的には、例えば、ステップＳ１３において、生成コスト演算部９１は、標準辞書の単語の生起コストの平均値および分散のそれぞれとほぼ等しくなるように、平均値の目標値NAVEと分散の範囲の目標値NSDとを決定する。
さらに例えば、ステップＳ１３において、生成コスト演算部９１は、標準辞書の単語の生起コストの平均値および分散のそれぞれに対して、０．７倍や０．８倍など所定の倍率になるように、平均値の目標値NAVEと分散の目標値NSDとを決定する。
標準辞書には、各形態素に対して、それぞれの形態素の出現のしやすさを示す値である生起コストがあらかじめ定義され、さらに、２つの形態素の並びに対して、２つの形態素のつながりやすさを示す連接コストがあらかじめ定義されている。形態素解析を行うに際して、曖昧性を排除するために、形態素解析を実行する形態素解析エンジンにおいては、連接コストと生成コストの和が最小になる解を選択するという「最少コスト法」というアルゴリズムがよく用いられる。
従って、形態素解析の結果にクエリを優先的に抽出したい場合、クエリの生起コストをあらかじめ低く設定しておくのが良い。例えば、クエリの生起コストの平均値の目標値NAVEと分散の目標値NSDとが、標準辞書の単語の生起コストの平均値、分散に対して０．６倍または０．７倍など所定の倍率になるように決定される。
さらに、生成コスト演算部９１は、予め定めた値に、平均値の目標値NAVEと分散の目標値NSDとを決定するようにしてもよい。例えば、生成コスト演算部９１は、予め定めた値である２０００に、平均値の目標値NAVEを決定し、また、予め定めた値である１０００に、分散の目標値NSDを決定する。
ステップＳ１４において、生成コスト演算部９１は、そのクエリの積C、平均値AVE、標準偏差SD、平均値の目標値NAVE、および分散の目標値NSDから、各クエリの生起コストを決定する。すなわち、生成コスト演算部９１は、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値の一例である生起コストを決定する。
例えば、ステップＳ１４において、生成コスト演算部９１は、積C、積Cの平均値AVE、積Cの標準偏差SD、平均値の目標値NAVE、および分散の目標値NSDに、式（１）で示される演算を適用することにより、クエリそれぞれの生起コストを算出する。
生起コスト=(積C-平均値AVE)/標準偏差SD/3×目標値NSD+目標値NAVE
・・・式（１）
ステップＳ１５において、マージ辞書生成部８１の辞書マージ部９２は、生起コストを決定した各クエリの集合と標準辞書とを合体させる。すなわち、ステップＳ１５において、辞書マージ部９２は、生起コストを決定した各クエリの集合と標準辞書とをマージして、マージ辞書を生成して、マージ辞書記憶部８４に、生成したマージ辞書を記憶させて、マージ辞書の生成の処理は終了する。
言い換えれば、ステップＳ１５において、辞書マージ部９２は、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、設定値の一例である生起コストが算出されたクエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書の一例であるマージ辞書を生成する。
例えば、ステップＳ１５において、辞書マージ部９２は、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す生起コストを含む標準辞書に、それぞれのクエリの生起コストが算出されたクエリの集合をマージすることにより、マージ辞書を生成する。より具体的には、例えば、辞書マージ部９２は、標準辞書における単語の生起コストを、その単語と同じクエリの設定値に書き換えることにより、マージ辞書を生成する。
以上のように、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値（例えば、生起コスト）が算出されているクエリの集合を、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値（例えば、生起コスト）を含む標準辞書にマージすることにより、クエリ反映辞書の一例であるマージ辞書が生成される。
次に、図１１のフローチャートを参照して、上述のように生成されたマージ辞書を参照して実行される、文章と広告の対応付けの処理を説明する。ステップＳ３１において、広告対応付け部８５の文章取得部９３は、対象となる文章を取得する。
例えば、ステップＳ３１において、まず、文章取得部９３は、広告を対応付けしたいページのHTMLソースをユーザサーバ２０から取得する。より具体的には、例えば、文章取得部９３は、後述するアフィリエイトページの表示の処理によって広告を配置しようとするアフィリエイトページのHTMLソースをユーザサーバ２０から取得する。
また、例えば、文章取得部９３は、Webサーバ１１が提供するページであって、広告を対応付けしたいページのHTMLソースをユーザサーバ２０から取得する。
そして、ステップＳ３１において、文章取得部９３は、取得したHTMLソースから、主要な文である本文などの文章を抽出することにより、所定のページの文章を取得する。
ステップＳ３２において、広告対応付け部８５の解析部９４は、マージ辞書記憶部８４によって記憶されているマージ辞書を用いた形態素解析の処理を、ステップＳ３１で取得した文章に適用する。マージ辞書を用いた形態素解析の処理が適用された文章は、単語に分解される。
形態素解析においては、対象言語である日本語の文法のルールの集合と、品詞等の情報が付されている単語リストである辞書とが用いられ、自然言語で書かれた文（この場合、文章）が、形態素、すなわち、言語で意味を持つ最小単位（単語）の列に分割され、それぞれの形態素の品詞が判別される。
ステップＳ３２の形態素解析においては、クエリの集合と、正しい日本語の文例集のコーパスなどに基づいて作成され、機械学習された標準辞書とが合体させられて生成されたマージ辞書が用いられる。
形態素解析において、文章の単語の分かち書きが行われ、活用語の語尾が処理され、単語の品詞が同定される。その結果得られた品詞の並びから文法的に正しい並びであるものが正解とされる。
文章の単語の分かち書き、すなわち、単語の境界の判別においては、規則による方式や、確率的言語モデルを用いる方式などが採用される。具体的には、例えば、最小コスト法または隠れマルコフモデル(HMM, Hidden Markov Model)による統計的な方式が採用できる。
形態素解析（Morphological Analysis）は、コンピュータ等の計算機を用いた自然言語処理の基礎技術のひとつである。形態素解析においては、対象言語の文法の知識（文法のルールの集まり）や辞書（品詞等の情報付きの単語リスト）が情報源として用いられ、自然言語で書かれた文が形態素（Morpheme、おおまかにいえば、言語で意味を持つ最小単位）の列に分割され、それぞれの形態素の品詞が判別される。
大まかに言えば文から切り出した単語が属する品詞が辞書を用いて調べられていき、結果得られた品詞の並びから文法的に正しい並びであるものを正解であるとするという方法が取られる。一般的に多くの自然言語には品詞の接続に制限が存在する（例えば日本語では動詞のあとに格助詞がくることはできない。「ドアを開けるを」などは不可である）。この性質を利用することによって単語の境界の判別が行われる。具体的にこの性質を利用する方法には、第１に、規則による方法、第２に、確率的言語モデルを用いる方法の2つがある。
図１２は、形態素解析の対象となる文章である解析対象文とその形態素解析の結果の例を示す図である。
例えば、”今年の「父の日特集2007」のテーマは、「楽楽市場」における５０代以上の男性の購買動向を受けて「健康とねぎらい」です。”という文である解析対象文に形態素解析の処理が適用されると、副詞可能の名詞である品詞と判別された”今年”、連体化の助詞である品詞と判定された”の”、括弧開の記号である品詞と判定された”「”、一般名詞の名詞である品詞と判定された”父”、連体化の助詞である品詞と判定された”の”、副詞可能の非自立の名詞である品詞と判別された”日”、サ変接続の名詞である品詞と判定された”特集”、未知語である品詞と判定された”2007”、および括弧閉の記号である品詞と判定された”」”、などのように、形態素の列に分割され、それぞれの形態素の品詞が判別される。
例えば、いわゆるブログのページの本文に形態素解析を適用することにより、そのページの特徴語を抽出する場合、図１３に示されるように、”今日は母の日。奥さまのお母さんとその友達と・・・・シャンパーニュ地方のシャンパンをシェフに出してもらい・・・代々木上原の花屋で購入した花をプレゼント・・。”の本文に形態素解析の処理が適用されると、生起コストが3069である、副詞可能の名詞である品詞と判定された”今日”、生起コストが980である、係助詞の助詞である品詞と判定された”は”、生起コストが2944である、一般名詞の名詞である品詞と判定された”母”、生起コストが712である、連体化の助詞である品詞と判定された”の”、生起コストが2150である、非自立の副詞可能の名詞である品詞と判定された”日”、および生起コストが1297である、句点の記号である品詞と判定された”。”などのように、形態素の列に分割され、それぞれの形態素の生起コストが得られるとともに、それぞれの形態素の品詞が判別される。
図１３の右側に示されるように、マージ辞書に予め定義されている生起コストは、ある単語の出現のしやすさを示している。生起コストの大きい単語は、一般的に、めったに出現しない単語である。従って、生起コストの大きい単語は、文を特徴付ける特徴語であると言える。
図１３に示される例から抽出された形態素のうち、生起コストの大きい名詞である形態素、すなわち特徴語は、図１４の右下に示されるように、”シャンパーニュ”、”シェフ”、”シャンパン”、”代々木上原”、および”花屋”である。
図１１に戻り、ステップＳ３３において、広告対応付け部８５の特徴語決定部９５は、生起コストの大きい順に、所定の数の名詞または未知語を特徴語に決定する。すなわち、ステップＳ３３において、特徴語決定部９５は、ステップＳ３２の形態素解析の処理によって出力される特徴語の中から、後段の処理で用いる最終的な特徴語を決定する。
ステップＳ３４において、広告対応付け部８５の広告作成部９６は、特徴語をクエリとして、商品データベース１３または広告データベース１４から広告を検索する。
例えば、ステップＳ３３において、”シャンパーニュ”、”シェフ”、”シャンパン”、”代々木上原”、および”花屋”の単語が特徴語に決定された場合、図１４に示されるように、ステップＳ３４において、広告作成部９６は、”シャンパーニュ”、”シェフ”、”シャンパン”、”代々木上原”、および”花屋”をクエリとして、商品データベース１３または広告データベース１４から広告を検索する。
すなわち、例えば、図１５に示されるように、広告作成部９６は、文章から抽出された特徴語（図１５中のtermX1,termX2,termX3,termX4,termX5,termX6・・・）を検索ターム（クエリ）として、商品データベース１３または広告データベース１４から商品または役務を検索し、検索の結果得られた商品または役務の広告を、文章から抽出された特徴語にマッチする広告とする。
なお、例えば、図１６に示されるように、広告作成部９６は、解析部９４および特徴語決定部９５に、広告から特徴語を抽出させて、文章から抽出された特徴語（図１６中のtermX1,termX2,termX3,termX4,termX5,termX6・・・）と同様の特徴語（図１６中のtermY1,termY2,termY3,termY4,termY5,termY6・・・）が抽出された広告を、文章から抽出された特徴語にマッチする広告とするようにしてもよい。
すなわち、この場合、広告作成部９６は、文章と商品または役務との類似度として、文章から抽出された特徴語と、広告から抽出された特徴語との重複する確率を求める。広告作成部９６は、予め定めた所定の閾値より大きい類似度の商品または役務の広告を、文章から抽出された特徴語にマッチする広告とする。
図１１に戻り、ステップＳ３５において、広告作成部９６は、対応付け広告記憶部８６に、検索の結果得られた広告を、文章にマッチする広告として出力して、文章と広告の対応付けの処理は終了する。対応付け広告記憶部８６は、記憶部５８に、広告作成部９６から出力された広告であって、文章にマッチする広告を記憶させる。すなわち、対応付け広告記憶部８６は、記憶部５８に、ページに対応付けて広告を記憶させる。
このように、文章と広告が対応付けられる。すなわち、ページに広告が対応付けられる。
ページが表示されるときに、ページに対応付けられた広告が読み出されて、そのページに広告が配置されて、表示される。表示される広告は、そのページの特徴と同様の特徴の商品または役務についてのものである。
上述したように、広告が配置されて、表示されるページは、市場提供業者が店舗から委託された、商品を販売するページまたは役務の提供の申込を受け付けるページ、アフィリエイトページ、または市場提供業者がユーザまたは店舗に提供するページとすることができる。
ユーザ端末装置１９のページ閲覧ユーザは、自分が関心を持っていることが記載されているページを閲覧するので、その特徴と同様の特徴を有する商品または役務は、ユーザ端末装置１９のページ閲覧ユーザの関心を引く可能性が高い。従って、そのページの特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告が、ページ閲覧ユーザに見られて、その広告から、商品を販売するページまたは役務の提供の申込を受け付けるページにアクセスされる可能性が高まる。
広告が配置されて、表示されるページがアフィリエイトページである場合、アフィリエイトページを提供するアフィリエータからすれば、自分のアフィリエイトページに、報酬を得る可能性がより高い広告を配置させることができる。
店舗からすれば、商品を販売するページまたは役務の提供の申込を受け付けるページにアクセスする可能性が高いページ（商品の販売または役務の提供に結びつく可能性の高いページ）に、自己の商品または役務の広告を表示させることができる。
次に、クエリである単語を優先して特徴語とする場合の文章と広告の対応付けの処理を、図１７のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ５１およびステップＳ５２は、それぞれ、図１１のステップＳ３１およびステップＳ３２と同様なので、その説明は省略する。
ステップＳ５３において、広告対応付け部８５の特徴語決定部９５は、クエリの集合に含まれている語を、標準辞書だけに含まれている語よりも優先させて、生起コストの大きい順に、所定の数の名詞または未知語を特徴語に決定する。
すなわち、検索に用いられる頻度がより高く、より多くの商品または役務のページが検索される単語が、優先的に特徴語とされる。言い換えれば、市場提供業者にとって価値のより高い単語（利益をより多く得ることのできる単語）が、優先的に特徴語とされる。
例えば、ステップＳ５３において、特徴語決定部９５は、マージ辞書を参照して、分解された単語のうちのクエリについての生起コストに予め定めた定数を乗じることで、クエリの生起コストを大きくしてから、生起コストの大きい順に所定の数の単語を特徴語とすることで、クエリを優先して特徴語とする。
この場合、例えば、マージ辞書において、クエリの集合からマージされた単語には、クエリの集合からマージされたことを示す情報が対応付けられている。
さらに例えば、ステップＳ５３において、特徴語決定部９５は、予め決めた数のクエリが特徴語に含まれるように、クエリの集合に含まれている語を、標準辞書だけに含まれている語よりも優先させて、名詞または未知語を特徴語に決定する。
また、例えば、ステップＳ５３において、特徴語決定部９５は、クエリの集合に含まれている語の数と標準辞書だけに含まれている語の数とが予め決めた比率になるように、クエリの集合に含まれている語を、標準辞書だけに含まれている語よりも優先させて、名詞または未知語を特徴語に決定する。
例えば、ステップＳ５３において、特徴語決定部９５は、クエリでない名詞または未知語を特徴語とすることなく、クエリである名詞または未知語だけを特徴語に決定するようにしてもよい。
なお、特徴語決定部９５は、クエリ集合記憶部８２によって記憶されているクエリの集合、および標準辞書記憶部８３によって記憶されている標準辞書を参照することによって、クエリの集合に含まれている語を、標準辞書だけに含まれている語よりも優先させて、所定の数の名詞または未知語を特徴語に決定するようにしてもよい。
このように、クエリの集合に含まれている語が、標準辞書だけに含まれている語よりも優先されて特徴語とされるので、クエリに応じたより多くの広告を表示させることができるようになる。
マージ辞書の生成の処理において、クエリの生起コストをあらかじめ低く設定しておくのが良いとしたが、特徴語を基に文章と広告の対応付ける場合、特徴語を決定する際には抽出された名詞もしくは未知語を生起コストが高い順に特徴語とするため、一見するとクエリが特徴語として抽出されにくくなるように見えるが、クエリを優先的に特徴語とすることでこの問題が回避される。
ステップＳ５４およびステップＳ５５は、それぞれ、図１１のステップＳ３４およびステップＳ３５と同様なので、その説明は省略する。
以上のように、クエリの集合に含まれている語であって、検索に使用された回数がより多く、またより多くの商品または役務が検索結果として得られる語が、標準辞書だけに含まれている語よりも優先させられて、特徴語に決定されるので、単に生起コストの大きい順に特徴語とした場合に比較して、ページへの広告の表示において、商品または役務の広告が表示されやすくなる。すなわち、商品または役務を検索できない、言い換えれば広告を検索することができない特徴語に決定されてしまうことを防止することができ、表示する広告が１つもないということがなくなり、より確実に広告が表示されることになる。
例えば、そのページに対応付けられた広告を表示させる領域である商品枠と予め契約した広告を表示させる広告枠とをページに設けて、商品枠に、そのページの特徴と同様の特徴の商品または役務の広告を表示させるようにした場合、商品枠が埋まるように広告を表示させることができるようになる。商品枠が広告で埋まると、そのページから商品または役務のページへのアクセスが増えることになり、また、広告枠の広告がユーザに見られる機会が増加し、広告枠について広告を表示させる権利の販売がしやすくなる。すなわち、商品枠も広告枠も、広告で埋まりやすくなる。
さらに、そのページの特徴と同様の特徴の商品または役務の広告が表示されるので、そのページの特徴が強調されるようになり、外部の検索エンジンによって特徴語と同様のクエリでページを検索する場合、そのページがヒットしやすくなる。従って、ページが閲覧される可能性がさらに高まる。市場提供業者が提供するページだけを検索する場合も同様である。
次に、広告が表示されるページの一例としてのアフィリエイトページに、そのアフィリエイトページに対応付けられている広告を表示させる場合について説明する。
まず、図１８のフローチャートを参照して、アフィリエータのユーザ端末装置１９およびアフィリエイトサーバ１２による、コンテンツマッチ広告のアフィリエイトのサービスを提供するためのスクリプトであるJavascriptの発行の処理を説明する。
ユーザ端末装置１９が、ステップＳ３００１において、ネットワーク１７を介して、アフィリエータから入力された会員IDおよびパスワードを（ブラウザを利用して）送信すると共に、ログインを要求すると、この要求に応じて、アフィリエイトサーバ１２が、ステップＳ２００１において、ネットワーク１７、ルータ１６、およびLAN１５を介して送信されてくる、会員IDおよびパスワードによって相手（アフィリエータ）を認証し、ログイン処理を実行する。
この処理により、アフィリエイトサーバ１２は、ユーザ端末装置１９のアフィリエータが正当な会員であると認証する。
なお、会員IDおよびパスワードは、予め登録され、アフィリエイトサーバ１２に記憶されている。
ステップＳ３００２において、ユーザ端末装置１９は、ネットワーク１７を介して、コンテンツマッチ広告のJavascriptを要求する。
ステップＳ２００２において、アフィリエイトサーバ１２のスクリプト発行部８７は、ユーザ端末装置１９からの要求を受け付ける。すなわち、例えば、スクリプト発行部８７は、ネットワークインタフェースである通信部５９に、ネットワーク１７、ルータ１６、およびLAN１５を介してユーザ端末装置１９から送信されてきた要求の指令を受信させる。
ステップＳ２００３において、アフィリエイトサーバ１２のスクリプト発行部８７は、ログイン処理の際に取得した会員IDに応じたJavascriptを発行する。例えば、スクリプト発行部８７は、予め記憶されているJavascriptのテンプレートに、会員IDなどに応じた値を埋め込むことにより、新たなJavascriptを発行する。
なお、Javascriptに埋め込まれた会員IDは、アフィリエイトIDとして用いられる。
ステップＳ２００３において、発行されるJavascriptは、商品の広告が配置されるページのコンテンツにマッチした広告を提供するためのスクリプトの一例である。
図１９は、ステップＳ２００３において発行されるJavascriptの例を示す図である。
図１９に示されるJavascriptのうちの”<script type="text/javascript"
language="javascript">”は、このスクリプトがJavascriptであることを示している。
図１９に示されるJavascriptのうちの”width=720 height=250”は、コンテンツマッチ広告が表示される領域の幅が720ピクセルであって、その領域の高さが250ピクセルであることを示す。
図１９に示される
”src=http://xxxx.api.rakuraku.co.jp/xxxxxx?afid=xxxx=720&url="
+ document.URL + "></iframe><br>");”のうちの、”http://xxxx.api.rakuraku.co.jp/xxxxxx?”は、コンテンツマッチ広告が配置されるアフィリエイトページのURL方式によるアドレスを示し、”afid=xxxx”は、アフィリエータを特定するアフィリエイトIDである。さらに、”+ document.URL”は、アフィリエイトページのURL方式によるアドレスを動的に取得する処理の実行を指示する。
図１８に戻り、ステップＳ２００４において、アフィリエイトサーバ１２のスクリプト発行部８７は、ネットワークインタフェースである通信部５９に、LAN１５、ルータ１６、およびネットワーク１７を介して、発行したJavascriptをユーザ端末装置１９宛に送信させる。
ステップＳ３００３において、ユーザ端末装置１９は、アフィリエイトサーバ１２から送信されてきたJavascriptを受信する。ステップＳ３００４において、ユーザ端末装置１９は、アフィリエータが提供するアフィリエイトページにタグとして、ステップＳ３００３で受信したJavascriptを記述させて、Javascriptの発行の処理は終了する。すなわち、ユーザ端末装置１９は、Javascriptを記述したアフィリエイトページのデータをFTP（File Transfer Protocol）などの方式によりユーザサーバ２０に送信し、ユーザサーバ２０は、ユーザ端末装置１９から送信されてきた、Javascriptを記述したアフィリエイトページのデータを格納する。これ以後、ユーザサーバ２０は、Javascriptを記述したアフィリエイトページのデータを、その要求に応じて提供する。
このように、アフィリエイトサーバ１２は、ユーザ端末装置１９からの要求に応じて、商品または役務の広告が配置されるページのコンテンツにマッチした広告を提供するためのスクリプトを発行する。発行されたスクリプトは、ユーザサーバ２０によって提供される所定のページに記述されることになる。
なお、広告を表示させるページの内容を、スクリプトを発行する前に審査して、その審査が通った場合に、スクリプトを発行するようにしてもよい。この場合、スクリプトの要求と共に、広告を表示させるページのアドレスが、ユーザ端末装置１９（またはユーザサーバ２０）からアフィリエイトサーバ１２に送信される。アフィリエイトサーバ１２には、ページのアドレスに対応して、審査に通ったか否かを示す情報が記憶される。
また、この実施の形態では、ユーザ端末装置１９がスクリプトを取得しているが、ブログサービスを提供している法人のユーザサーバ２０が法人を特定するための法人IDを取得して、ブログのテンプレートなどにアフィリエイト情報（Javascript）を埋め込む場合にも、本発明を適用できる。その場合、図１８で示されるユーザ端末装置１９によるものとして説明した処理は、ユーザサーバ２０において実行される。
次に、図１８を参照して説明した処理でJavascriptが記述されたアフィリエイトページの表示の処理を説明する。この処理によって、アフィリエイトページの特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告が配置されたアフィリエイトページが表示される。
図２０は、アフィリエイトページの表示の処理を説明するフローチャートである。
ステップＳ３１０１において、ユーザ端末装置１９は、アフィリエイトページのデータを要求する。すなわち、ステップＳ３１０１において、ユーザ端末装置１９は、ネットワーク１７を介して、アフィリエイトページのアクセスリクエストをユーザサーバ２０宛に送信する。
ステップＳ１１０１において、ユーザサーバ２０は、ユーザ端末装置１９からの、アフィリエイトページのデータの要求を受け付ける。言い換えれば、ステップＳ１１０１において、ユーザサーバ２０は、ユーザ端末装置１９からネットワーク１７を介して送信されてくる、アフィリエイトページのアクセスリクエストを受信し、そのアクセスリクエストに応じて、要求されたアフィリエイトページのデータを読み出す。
ステップＳ１１０２において、ユーザサーバ２０は、要求されたアフィリエイトページのデータをネットワーク１７を介してユーザ端末装置１９に送信する。
ステップＳ３１０２において、ユーザ端末装置１９は、ネットワーク１７を介してユーザサーバ２０から送信されてくる、要求したアフィリエイトページのデータを受信する。
ステップＳ３１０３において、ユーザ端末装置１９は、アフィリエイトページに記述されているJavascriptを実行し、その実行しているJavascriptの処理によって、アフィリエイトサーバ１２に、アフィリエイトページのアドレスおよびアフィリエイトID（Javascriptに埋め込まれている）を送信すると共に、広告を要求する。言い換えれば、ステップＳ３１０３において、ユーザ端末装置１９は、アフィリエイトページのアドレスとアフィリエイトIDを付して、アフィリエイトサーバ１２に広告を要求する。
すなわち、ユーザ端末装置１９は、Javascriptの実行によって、アフィリエイトページのアドレスおよびアフィリエイトIDをネットワーク１７を介してアフィリエイトサーバ１２に送信すると共に、ネットワーク１７を介してアフィリエイトサーバ１２に、アフィリエイトページの特徴と同様の特徴の広告を要求する。
ステップＳ２１０１において、広告提供部８８は、ユーザ端末装置１９からの要求を受け付ける。すなわち、より詳細には、広告提供部８８は、ネットワークインタフェースである通信部５９に、ネットワーク１７、ルータ１６、およびLAN１５を介してユーザ端末装置１９から送信されてきた、アフィリエイトページのアドレスおよびアフィリエイトIDと、広告の要求とを受信させる。
ステップＳ２１０２において、広告提供部８８は、対応付け広告記憶部８６から、広告の要求に添えられたアドレスに対応する広告を取得する。
なお、ステップＳ２１０２において、広告提供部８８は、取得した広告に含まれるリンクに、ステップＳ２１０１で受信したアフィリエイトIDを埋め込む。
ステップＳ２１０３において、広告提供部８８は、ネットワークインタフェースである通信部５９に、LAN１５、ルータ１６、およびネットワーク１７を介して、ユーザサーバ２０にアフィリエイトページのデータを要求してきたユーザ端末装置１９宛に、広告を送信させる。
ステップS３１０４において、ユーザ端末装置１９は、ネットワーク１７を介してアフィリエイトサーバ１２から送信されてくる、広告を受信する。ステップS３１０５において、ユーザ端末装置１９は、ステップS３１０４で受信した広告を、ステップＳ３１０２で受信したアフィリエイトページに埋め込む。
ステップS３１０６において、ユーザ端末装置１９は、広告が埋め込まれたアフィリエイトページのデータによって、広告が配置されたアフィリエイトページを表示して、アフィリエイトページの表示の処理は終了する。
図１９の下側に示されるように、ユーザ端末装置１９は、ユーザサーバ２０から供給されたアフィリエイトページに、スクリプトの実行によって要求した広告であって、アフィリエイトサーバ１２から送信されてきた広告を埋め込んで、広告が配置されたアフィリエイトページの全体を表示する。
このように、ユーザ端末装置１９は、その特徴と同様の特徴を有する商品の広告が配置されるアフィリエイトページを表示させる。
ユーザ端末装置１９のページ閲覧ユーザは、自分が関心を持っていることが記載されているアフィリエイトページを閲覧するので、その特徴と同様の特徴を有する商品または役務は、ユーザ端末装置１９のページ閲覧ユーザの関心を引く可能性が高い。従って、アフィリエイトページに配置されているそのページの特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告が、ページ閲覧ユーザに見られて、その広告から、商品を販売するページまたは役務の提供の申込を受け付けるページにアクセスされる可能性が高まる。
アフィリエイトサーバ１２は、入力パラメータおよび出力パラメータが定められたAPI（Application Programming Interface）によって、広告データの要求を受け付けて、要求された広告データを出力する。このようにすることで、より簡単に、アフィリエイトサーバ１２を利用することができるようになる。
市場提供業者のWebAPI（Application Programming Interface）を利用することのできる開発力のあるサイトにおいては、図２１の左側に示されるように、市場提供業者のWebAPIを利用して取得した情報を独自に最適化して表示させることができる。
これに対して、図２１の右側に示されるように、上述した処理を実行するコンテンツマッチ配信APIを利用することにより、簡易なAPIを利用したいサイトまたはモバイルサイトにおいては、コンテンツマッチ配信APIを介してWebAPIを利用し、WebAPIを直接利用する場合に比較してより容易に、かつWebAPIを直接利用する場合と同様の処理を実行させることができる。
簡易なAPIを利用したいサイトまたはモバイルサイトにおいては、簡単に利用することのできる、コンテンツマッチ配信APIが好まれると考えられる。特に、容量や処理能力が限られるモバイルサイトにおいて、より有効である。
なお、広告を表示させるページの内容が、スクリプトを発行する前に審査され、アフィリエイトサーバ１２に、ページのアドレスに対応して、審査が通ったか否かを示す情報が記憶されている場合、ステップＳ２１０１の後であって、ステップＳ２１０２の前に、アフィリエイトページのアドレスおよび審査が通ったか否かを示す情報を基に、アフィリエイトページの審査が通ったか否かが判定され、アフィリエイトページの審査が通ったと判定された場合、ステップＳ２１０２およびステップＳ２１０３の処理が実行され、アフィリエイトページの審査が通っていないと判定された場合、ステップＳ２１０２およびステップＳ２１０３の処理は実行されない。
次に、その特徴と同様の特徴を有する商品の広告が配置されているアフィリエイトページが表示されている場合に実行される、商品の購入の処理を、図２２および図２３のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ３３０１において、ユーザ端末装置１９は、広告が配置されているアフィリエイトページの閲覧中に、その広告がクリックされたか否かを判定し、クリックされていないと判定された場合、手続きは、ステップＳ３３０１に戻り、広告がクリックされるまで判定の処理が繰り返される。
ステップＳ３３０１において、広告が配置されているアフィリエイトページの閲覧中に、その広告がクリックされたと判定された場合、手続きは、ステップＳ３３０２に進む。ステップＳ３３０２において、ユーザ端末装置１９は、ネットワーク１７を介して、広告の商品を販売するためのページのデータをアフィリエイトサーバ１２に要求する。
ステップＳ２３０１において、アフィリエイトサーバ１２の報酬処理部８９は、ユーザ端末装置１９からの要求を受け付ける。より詳細には、報酬処理部８９は、ネットワークインタフェースである通信部５９に、ネットワーク１７、ルータ１６、およびLAN１５を介したユーザ端末装置１９からの要求を受信させて、その要求を受け付ける。
ステップＳ２３０２において、報酬処理部８９は、広告が配置されているアフィリエイトページを提供しているユーザであるアフィリエータを示す情報（アフィリエイトID）と、アフィリエイトであることを示す情報とを含むリンククリック履歴をcookieに格納する。
具体的には、ステップＳ２３０１で要求を受け付けたときのアドレス（URLの方式で記述されるページのアドレス）に対応付けて、アフィリエイトページを提供しているユーザであるアフィリエータのアフィリエイトＩＤが格納されているので、報酬処理部８９は、このアドレスを解析することでアフィリエータを示す情報であるアフィリエイトIDを取得し、これをリンククリック履歴に含める。
なお、ユーザ端末装置１９が、ステップＳ３３０２において、ページのデータの要求と共に、広告に埋め込まれているアフィリエイトIDを送信し、報酬処理部８９が、ステップＳ２３０１において、アフィリエイトIDを受信させ、ステップＳ２３０２において、受信したアフィリエイトIDを含むリンククリック履歴をcookieに格納するようにしてもよい。
ステップＳ２３０３において、報酬処理部８９は、リンククリック履歴が格納されたcookieをユーザ端末装置１９に送信させる。すなわち、報酬処理部８９は、ネットワークインタフェースである通信部５９に、LAN１５、ルータ１６、およびネットワーク１７を介して、リンククリック履歴が格納されたcookieをユーザ端末装置１９宛に送信させる。
ステップＳ３３０３において、ユーザ端末装置１９は、ネットワーク１７を介して、アフィリエイトサーバ１２から送信されてきた、リンククリック履歴が格納されたcookieを受信する。ステップＳ３３０４において、ユーザ端末装置１９は、受信したcookieを内部の記憶部などに記憶させる。
ステップＳ２３０４において、アフィリエイトサーバ１２の報酬処理部８９は、広告先のアドレスにリダイレクトさせるデータをユーザ端末装置１９に送信させる。なお、広告先のアドレスは、ステップＳ３３０２の処理で要求してきたページのアドレスに対応している。
ステップＳ３３０５において、ユーザ端末装置１９は、ネットワーク１７を介してアフィリエイトサーバ１２から送信されてきた、リダイレクトのデータを受信する。ステップＳ３３０６において、ユーザ端末装置１９は、リダイレクトのデータを参照して、ネットワーク１７を介して、Webサーバ１１に、広告先のページ、すなわち広告の商品を販売するページのデータを要求する。
Webサーバ１１は、ステップＳ４３０１において、ユーザ端末装置１９からの広告先のページのデータの要求を受け付け、ステップＳ４３０２において、ユーザ端末装置１９宛に、広告先のページのデータを送信する。
ステップＳ３３０７において、ユーザ端末装置１９は、Webサーバ１１から送信されてきた、広告先のページ、すなわち広告の商品を販売するページのデータを受信する。ステップＳ３３０８において、ユーザ端末装置１９は、広告先のページを表示させる。
ステップＳ３３０９において、ユーザ端末装置１９は、購入の前の段階で購入しようとする商品の記憶を指示するボタン、いわゆる買い物カゴのボタンがクリックされたか否かを判定する。ステップＳ３３０９において、買い物カゴのボタンがクリックされていないと判定された場合、手続きは、ステップＳ３３０９に戻り、判定の処理を繰り返す。
ステップＳ３３０９において、買い物カゴのボタンがクリックされたと判定された場合、手続きはステップＳ３３１０に進み、ユーザ端末装置１９は、ページ閲覧ユーザを特定する情報（会員ID）を含むcookieと買い物カゴに入れることが選択された商品を特定する情報とを、ネットワーク１７を介してWebサーバ１１宛に送信させる。このcookieは、予め（例えば、アフィリエイトページの表示の処理を実行する前に）ページ閲覧ユーザがサイトにログインしたときに、Webサーバ１１から送信されてきたものであって、ユーザ端末装置１９によって管理されている記憶領域に保持されていたものである。
ステップＳ４３０３において、Webサーバ１１は、ネットワーク１７を介してユーザ端末装置１９から送信されてくる、ユーザを特定する情報を含むcookieと買い物カゴに入れることが選択された商品を特定する情報とを受信する。
なお、ログインまたはページ閲覧ユーザの登録の処理が実行されていない場合、ステップＳ３３１０において、買い物カゴに入れることが選択された商品を特定する情報だけが、ユーザ端末装置１９からネットワーク１７を介してWebサーバ１１に送信され、ステップＳ４３０３において、その情報が受信される。
ステップＳ４３０４において、Webサーバ１１は、例えば、CGIアプリケーションにより、選択された商品を特定する情報をcookieに格納させるように、cookieを更新する。例えば、ステップＳ４３０４において、Webサーバ１１は、POSTメソッドによりパラメータなどとして送信されてきた、選択された商品を特定する情報を、CGIアプリケーションにより、cookieに格納させる。または、例えば、Webサーバ１１は、いわゆるサーバサイドスクリプトにより、選択された商品を特定する情報をcookieに格納させる。
ステップＳ４３０５において、Webサーバ１１は、更新され、選択された商品を特定する情報が格納されたcookieを、ネットワーク１７を介してユーザ端末装置１９宛に送信する。
ステップＳ３３１１において、ユーザ端末装置１９は、ネットワーク１７を介してWebサーバ１１から送信されてきた、更新されたcookieを受信する。ステップＳ３３１２において、ユーザ端末装置１９は、受信したcookieをその内部（例えば、内部に設けられている記憶部の管理している記憶領域）に記憶する。
なお、ステップＳ３３０９乃至ステップＳ３３１２およびステップＳ４３０３乃至ステップＳ４３０５の処理が繰り返されることにより、購入を希望する複数の商品のそれぞれを特定する情報がcookieに格納される。
ステップＳ３３１３において、ユーザ端末装置１９は、購入を指示する、いわゆる購入のボタンがクリックされたか否かを判定する。ステップＳ３３１３において、購入のボタンがクリックされていないと判定された場合、手続きは、ステップＳ３３１３に戻り、判定の処理を繰り返す。
ステップＳ３３１３において、購入のボタンがクリックされたと判定された場合、手続きはステップＳ３３１４に進み、ユーザ端末装置１９は、選択された商品を特定する情報とユーザを特定する情報（会員ID）とを含むcookieを、ネットワーク１７を介してWebサーバ１１に送信する。
ステップＳ４３０６において、Webサーバ１１は、ネットワーク１７を介してユーザ端末装置１９から送信されてくる、選択された商品を特定する情報とユーザを特定する情報（会員ID）とを含むcookieを受信する。
ステップＳ４３０７において、Webサーバ１１は、cookieを確認し、買い物カゴに入れられた商品の購入処理を実行する。
購入処理によって、ページを提供している店舗は、ページ閲覧ユーザの商品の購入（売買）の契約の申込みを承諾したことになる。これ以後、ページを提供している店舗は、ページ閲覧ユーザに商品を引き渡し、ページ閲覧ユーザは、ページを提供している店舗に、商品の代金を支払うことになる。
ステップＳ３３１５において、ユーザ端末装置１９は、リンククリック履歴が格納されているcookieと、購入された商品の情報をネットワーク１７を介してアフィリエイトサーバ１２に送信する。
ステップＳ２３０５において、アフィリエイトサーバ１２は、ネットワークインタフェースである通信部５９に、ネットワーク１７、ルータ１６、およびLAN１５を介してユーザ端末装置１９から送信されてきたcookieを受信させる。
ステップＳ２３０６において、報酬処理部８９は、cookieにリンククリック履歴があるか否かを判定し、cookieにリンククリック履歴があると判定された場合、手続きは、ステップＳ２３０７に進む。ステップＳ２３０７において、報酬処理部８９は、広告が配置されているページ、すなわちアフィリエイトページを提供しているアフィリエータに報酬ポイントを付与する。アフィリエイトページを提供しているアフィリエータは、リンククリック履歴に格納されている、広告が配置されているアフィリエイトページを提供しているアフィリエータを示すアフィリエイトIDによって特定される。
なお、ステップＳ２３０７において付与される報酬ポイントは、仮に与えられる未確定のものであり、商品を購入したページ閲覧ユーザが商品の代金を支払った後、確定される。報酬ポイントの確定の処理は、例えば、１日１回の頻度で実行される。
さらに確定している報酬ポイントは、１月毎にまとめられて、その月における、アフィリエイトページを提供しているアフィリエータが実際に使用できる買い物ポイントとして、アフィリエータに与えられる。
ステップＳ２３０８において、報酬処理部８９は、cookieからリンククリック履歴を消去するようにcookieを更新する。ステップＳ２３０９において、報酬処理部８９は、LAN１５、ルータ１６、およびネットワーク１７を介して、更新したcookieをユーザ端末装置１９に送信させる。
ステップＳ３３１６において、ユーザ端末装置１９は、ネットワーク１７を介してアフィリエイトサーバ１２から送信されてきた、更新されたcookieを受信する。ステップＳ３３１７において、ユーザ端末装置１９は、受信したcookieを記憶して、商品の購入の処理は終了する。
また、ステップＳ２３０６において、cookieにリンククリック履歴がないと判定された場合、アフィリエータに報酬ポイントを与えたりcookieを更新したりすることなく、そのまま商品の購入の処理は終了する。
なお、cookieに含まれるリンククリック履歴の有効期限は、３０日間とされ、有効期限が過ぎてしまうと、ユーザ端末装置１９は、リンククリック履歴を実質的に消去する（例えば、cookieを無効にする）。有効期限内であれば、リンククリック履歴は、商品の購入の処理が実行されない限り、消去されることはない。
また、アフィリエイトページの広告を経由して、アフィリエイトページの広告にリンクされているページと異なるページで、ページ閲覧ユーザが商品を購入した場合であっても、そのアフィリエイトページを提供しているアフィリエータに報酬ポイントが付与されるようにしてもよい。
さらに、図２２と図２３の例では、パーソナルコンピュータで実行する場合の処理について説明しているが、モバイル（例えば、携帯端末装置や携帯電話機など）にも適用できる。この場合、モバイルではcookieを利用しないため、セッションＩＤなどを用いて同様の処理を実行すればよい。
以上のように、アフィリエイトページの広告を経由して、商品が購入されると、そのアフィリエイトページを提供しているユーザであるアフィリエータに、報酬ポイントが付与される。
このように、文章に形態素解析の処理を適用するようにした場合には、クエリを特徴語として抽出することができる。また、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出し、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、設定値が算出されたクエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成するようにした場合には、検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができる。
ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値が算出されているクエリの集合を、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書にマージすることにより生成されたクエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出し、ページの文章から抽出された特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得するようにした場合には、検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができる。
さらに、ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出し、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、設定値が算出されたクエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成し、クエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出し、ページの文章から抽出された特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得するようにした場合には、検索に使用される頻度が高いクエリである単語を含むページに、その単語に応じた広告を表示させることができる。
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
また、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
本発明の一実施の形態の情報処理システムの構成を示す図である。 アフィリエイトサーバ１２において生成される辞書を説明する図である。 商品データベース１３に格納されている商品のデータの例を示す図である。 広告データベース１４に格納されている広告のデータの例を示す図である。 アフィリエイトサーバ１２のハードウェアの構成の例を示すブロック図である。 プログラムを実行するアフィリエイトサーバ１２によって実現される機能の構成を説明するブロック図である。 クエリの集合の例を示す図である。 標準辞書の例を示す図である。 マージ辞書の例を示す図である。 マージ辞書の生成の処理を説明するフローチャートである。 文章と広告の対応付けの処理を説明するフローチャートである。 形態素解析の対象となる文章である解析対象文とその形態素解析の結果の例を示す図である。 形態素解析の結果の例を示す図である。 抽出された特徴語にマッチする広告の取得を説明する図である。 抽出された特徴語にマッチする広告の取得を説明する図である。 抽出された特徴語にマッチする広告の取得を説明する図である。 文章と広告の対応付けの他の処理を説明するフローチャートである。 Javascriptの発行の処理を説明するフローチャートである。 Javascriptおよび広告の例を示す図である。 アフィリエイトページの表示の処理を説明するフローチャートである。 コンテンツマッチ配信APIの作用を説明する図である。 商品の購入の処理を説明するフローチャートである。 商品の購入の処理を説明するフローチャートである。
符号の説明
１１ Webサーバ， １２ アフィリエイトサーバ， １３ 商品データベース， １４ 広告データベース， １５ LAN， １６ ルータ， １７ ネットワーク， １８−１，１８−２，または１８ 端末装置， １９−１，１９−２，または１９ ユーザ端末装置， ２０−１，２０−２，または２０ ユーザサーバ， ５１ ＣＰＵ， ５２ ＲＯＭ， ５３ ＲＡＭ， ５８ 記憶部， ６１ リムーバブルメディア， ８１ マージ辞書生成部， ８２ クエリ集合記憶部， ８３ 標準辞書記憶部， ８４ マージ辞書記憶部， ８５ 広告対応付け部， ８６ 対応付け広告記憶部， ８７ スクリプト発行部， ８８ 広告提供部， ８９ 報酬処理部， ９１ 生成コスト演算部， ９２ 辞書マージ部， ９３ 文章取得部， ９４ 解析部， ９５ 特徴語決定部， ９６ 広告作成部

Claims (18)

  1. ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出する算出手段と、
    単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、前記設定値が算出された前記クエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成する生成手段と
    を備える情報処理装置。
  2. 請求項１に記載の情報処理装置において、
    前記生成手段は、生起コストである値であって、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む前記標準辞書に、前記設定値が算出された前記クエリの集合をマージすることにより、前記クエリ反映辞書を生成する
  3. 請求項２に記載の情報処理装置において、
    前記生成手段は、前記標準辞書における単語の生起コストを、その単語と同じ前記クエリの前記設定値に書き換えることにより、前記クエリ反映辞書を生成する
    情報処理装置。
  4. 請求項１に記載の情報処理装置において、
    前記算出手段は、前記クエリが検索に用いられた頻度および検索の結果の数から、前記クエリの前記設定値を算出する
    情報処理装置。
  5. 請求項４に記載の情報処理装置において、
    前記算出手段は、
    前記クエリが検索に用いられた回数である前記頻度と、検索された商品の数である前記検索の結果の数とを乗算し、
    複数の前記クエリのそれぞれについての乗算の結果得られた積の平均値および標準偏差を算出し、
    予め定めた平均値の目標値および標準偏差の目標値と、積の平均値および標準偏差と、前記クエリそれぞれについての積とに予め定めた演算を適用することにより、前記クエリそれぞれの前記設定値を算出する
    情報処理装置。
  6. 請求項５に記載の情報処理装置において、
    前記算出手段は、
    検索に用いられた回数と検索された商品の数との積C、積Cの平均値AVE、積Cの標準偏差SD、平均値の目標値NAVE、および標準偏差の目標値NSDに、
    演算式(積C-平均値AVE)/標準偏差SD/3×目標値NSD+目標値NAVEで示される演算を適用することにより、前記クエリそれぞれの前記設定値を算出する
    情報処理装置。
  7. 請求項１に記載の情報処理装置において、
    前記クエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出する抽出手段をさらに備える
    情報処理装置。
  8. 請求項７に記載の情報処理装置において、
    前記抽出手段は、前記特徴語として、前記クエリを優先して抽出する
    情報処理装置。
  9. 請求項７に記載の情報処理装置において、
    ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する取得手段をさらに備える
    情報処理装置。
  10. 請求項９に記載の情報処理装置において、
    前記取得手段は、前記特徴語で検索することにより、前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する
    情報処理装置。
  11. ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出し、
    単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、前記設定値が算出された前記クエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成する
    ステップを含む情報処理方法。
  12. ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出し、
    単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、前記設定値が算出された前記クエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成する
    ステップを含む処理をコンピュータに行わせるプログラム。
  13. ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値が算出されている前記クエリの集合を、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書にマージすることにより生成されたクエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出する抽出手段と、
    ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する取得手段と
    を備える情報処理装置。
  14. 請求項１３に記載の情報処理装置において、
    前記抽出手段は、前記特徴語として、前記クエリを優先して抽出する
    情報処理装置。
  15. 請求項１３に記載の情報処理装置において、
    前記取得手段は、前記特徴語で検索することにより、前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する
    情報処理装置。
  16. ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値が算出されている前記クエリの集合を、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書にマージすることにより生成されたクエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出し、
    ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する
    ステップを含む情報処理方法。
  17. ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値が算出されている前記クエリの集合を、単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書にマージすることにより生成されたクエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出し、
    ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する
    ステップを含む処理をコンピュータに行わせるプログラム。
  18. ページを検索するためのクエリが検索に用いられた頻度から、そのクエリの文章における出現しやすさを示す値として設定される設定値を算出する算出手段と、
    単語毎の普遍的な出現しやすさを示す値を含む標準辞書に、前記設定値が算出された前記クエリの集合をマージすることにより、クエリ反映辞書を生成する生成手段と、
    前記クエリ反映辞書を用いて、ページの文章から特徴語を抽出する抽出手段と、
    ページの文章から抽出された前記特徴語で示される特徴と同様の特徴を有する商品または役務の広告を取得する取得手段と
    を備える情報処理システム。
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