JP2010079683A - プログラム及び広告配信システム - Google Patents
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Abstract
【課題】パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービスの提供において、ユーザのプライバシーを保護し、かつ、上記サービスの提供を行うサーバによる処理負担を軽減するプログラム及び広告配信システムを提供する。
【解決手段】キーワードリスト収集モジュール４３ｃにより、ユーザが入力操作部２０により所定回数以上入力した語句、携帯電話機１に備えられたアプリケーションの操作履歴情報やウェブサイトの閲覧履歴情報に記載される語句を抽出し、プロファイル解析モジュール４３ｄによりユーザの嗜好性を解析し、通信部１０を介してサービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００に、その解析結果を送信することが出来る。
【選択図】図１
【解決手段】キーワードリスト収集モジュール４３ｃにより、ユーザが入力操作部２０により所定回数以上入力した語句、携帯電話機１に備えられたアプリケーションの操作履歴情報やウェブサイトの閲覧履歴情報に記載される語句を抽出し、プロファイル解析モジュール４３ｄによりユーザの嗜好性を解析し、通信部１０を介してサービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００に、その解析結果を送信することが出来る。
【選択図】図１
Description
本発明は、プログラムに関し、特に、端末装置等のコンピュータに組み込まれ、ユーザの嗜好性を分析するプログラム及びユーザの嗜好性に応じた広告配信を行う広告配信システムに関する。
インターネット技術を利用した広域ネットワークを介し、ＷＷＷ(Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ)と呼ばれる広域情報システムを用いて多様なコンテンツやサービス（例えば、電子商取引等）を提供するウェブサイトが存在している。ユーザは、携帯電話機等の端末装置に備えられるＷＷＷブラウザ（以下、ブラウザとする）を用いて、上記ウェブサイトにアクセスし、当該コンテンツやサービスの提供、つまりウェブサービスの提供を受けることができる。
特に近年、上記ウェブサービスの中で、ユーザ毎のプロファイル情報(性別・年齢・興味・関心事項等の情報)に基づいて、ユーザ毎に提供されるサービス内容を変化付け、ユーザの利便性等を向上させる、いわゆるパーソナライズ・サービスが普及しはじめている（例えば、特許文献１参照）。
また、上記ウェブサービスの提供時に画像バナー広告やテキスト広告を同時に表示させる広告配信サービスにおいても、ユーザ毎のプロファイル情報に基づいて、ユーザに関心のある広告配信を行うことで、広告効果を高めた、いわゆるターゲット広告配信サービスも普及しつつある（例えば、特許文献２参照）。
特開２００２−１８３０９２号公報
特開２００３−６７２８９号公報
また、上記ウェブサービスの提供時に画像バナー広告やテキスト広告を同時に表示させる広告配信サービスにおいても、ユーザ毎のプロファイル情報に基づいて、ユーザに関心のある広告配信を行うことで、広告効果を高めた、いわゆるターゲット広告配信サービスも普及しつつある（例えば、特許文献２参照）。
しかしながら、上記特許文献１、２に記載の発明に係るサービスの提供には、例えば、サービスの提供を行うサーバが上述のユーザ毎のプロファイル情報や携帯用端末の操作履歴等のデータを取得して解析する必要があり、サーバにとって膨大な量のデータを処理しなければならないという負担があった。さらに、ユーザ毎のプロファイル情報がサービス提供サーバに送信されることに対して、ユーザのプライバシー保護という観点から問題があった。
本発明の課題は、パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービスの提供において、ユーザのプライバシーを保護し、かつ、上記サービスの提供を行うサーバによる処理負担を軽減するプログラム及び広告配信システムを提供することにある。
以上の課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、プログラムにおいて、
ネットワークを介してウェブサイトを閲覧するブラウザを含む複数のアプリケーションと、前記ネットワークを介して所定のウェブサービスを提供するサービス提供サーバと情報の送受信を行う通信部と、所定の語句を入力する入力手段と、前記入力手段によりユーザが所定回数以上入力した語句を記憶する記憶手段と、前記アプリケーションを操作する操作手段と、を備えるコンピュータに、
前記操作手段によるユーザのアプリケーションの操作履歴情報と、前記ブラウザによるユーザのウェブサイトの閲覧履歴情報と、のうち少なくとも何れか一方の履歴情報から所定の語句を抽出する抽出機能と、
前記記憶手段により記憶された語句及び／又は前記抽出機能により抽出された語句と、予め設定された複数のカテゴリにそれぞれ対応付けられた語句とをマッチングさせて、カテゴリ毎の所定の適合度を算出することで、ユーザの嗜好性を分析する分析機能と、
前記分析機能により分析した分析結果を、前記通信部により所定のサーバに送信する送信機能と、を実現させることを特徴とする。
ネットワークを介してウェブサイトを閲覧するブラウザを含む複数のアプリケーションと、前記ネットワークを介して所定のウェブサービスを提供するサービス提供サーバと情報の送受信を行う通信部と、所定の語句を入力する入力手段と、前記入力手段によりユーザが所定回数以上入力した語句を記憶する記憶手段と、前記アプリケーションを操作する操作手段と、を備えるコンピュータに、
前記操作手段によるユーザのアプリケーションの操作履歴情報と、前記ブラウザによるユーザのウェブサイトの閲覧履歴情報と、のうち少なくとも何れか一方の履歴情報から所定の語句を抽出する抽出機能と、
前記記憶手段により記憶された語句及び／又は前記抽出機能により抽出された語句と、予め設定された複数のカテゴリにそれぞれ対応付けられた語句とをマッチングさせて、カテゴリ毎の所定の適合度を算出することで、ユーザの嗜好性を分析する分析機能と、
前記分析機能により分析した分析結果を、前記通信部により所定のサーバに送信する送信機能と、を実現させることを特徴とする。
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のプログラムにおいて、前記分析機能は、前記複数のカテゴリと、各カテゴリに対応付けられ、相互間に所定の相関性を有した複数の語句と、から構成される解析辞書データと、前記解析辞書データの語句と、前記記憶手段により記憶された語句及び／又は前記抽出手段により抽出された語句とにより前記所定の適合度を算出するための所定の解析手順が記載された解析手順データと、を用いて、前記複数のカテゴリ毎の前記所定の適合度を算出することを特徴とする。
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載のプログラムにおいて、前記通信部により、ネットワークを介して所定のデータ送信を行うデータ送信サーバと接続する接続機能と、前記接続機能により接続した前記データ送信サーバより前記解析辞書データ及び／又は前記解析手順データに関する更新データを受信し、受信した更新データにより前記解析辞書データ及び／又は前記解析手順データを更新する更新機能と、を実現させることを特徴とする。
請求項４に記載の発明は、請求項１に記載のプログラムにおいて、前記抽出機能は、ユーザが前記アプリケーションを実行することで及び／又は前記通信部を介して外部より受信することで生成される所定のユーザ生成情報と、当該コンピュータの位置や基地局の所在地等のコンピュータ関連情報と、のうち少なくとも何れか一方の情報から所定の語句を抽出することを特徴とする。
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載のプログラムにおいて、前記送信機能は、前記分析結果を、通信ヘッダ情報に記載して送信することを特徴とする。
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５の何れか一項に記載のプログラムにおいて、前記所定のサーバが、前記分析結果の予め設定された送信許容のレベルにあるか否かを判断する判断機能を有し、前記送信機能は、前記所定のサーバが前記送信許容のレベルにある場合に送信することを特徴とする。
請求項７に記載の発明は、広告配信システムにおいて、
ネットワークを介してウェブサイトを閲覧するブラウザを含む複数のアプリケーションと、前記ネットワークを介して所定のウェブサービスを提供するサービス提供サーバと情報の送受信を行う通信部と、所定の語句を入力する入力手段と、前記入力手段によりユーザが所定回数以上入力した語句を記憶する記憶手段と、前記アプリケーションを操作する操作手段と、を備える端末装置と、当該端末装置と前記ネットワークを介して接続され、当該端末装置に対して広告配信を行う広告配信サーバと、を備える広告配信システムにおいて、
前記端末装置は、
前記操作手段によるユーザのアプリケーションの操作履歴情報と、前記ブラウザによるユーザのウェブサイトの閲覧履歴情報と、のうち少なくとも何れか一方の履歴情報から所定の語句を抽出する抽出手段と、
前記記憶手段により記憶された語句及び／又は前記抽出手段により抽出された語句と、予め設定された複数のカテゴリにそれぞれ対応付けられた語句とをマッチングさせて、カテゴリ毎の所定の適合度を算出することで、ユーザの嗜好性を分析する分析手段と、
前記分析手段により分析された分析結果を、前記通信部により前記広告配信サーバに送信する送信手段と、を備え、
前記広告配信サーバは、
前記複数のカテゴリに分類された広告情報を記憶する広告情報記憶手段と、
前記送信手段により送信された分析結果を受信し、当該分析結果に基づいて、前記広告情報記憶手段に記憶された広告情報を選択する広告情報選択手段と、
前記広告情報選択手段により選択された広告情報を前記端末装置に送信する広告情報送信手段と、を備えることを特徴とする。
ネットワークを介してウェブサイトを閲覧するブラウザを含む複数のアプリケーションと、前記ネットワークを介して所定のウェブサービスを提供するサービス提供サーバと情報の送受信を行う通信部と、所定の語句を入力する入力手段と、前記入力手段によりユーザが所定回数以上入力した語句を記憶する記憶手段と、前記アプリケーションを操作する操作手段と、を備える端末装置と、当該端末装置と前記ネットワークを介して接続され、当該端末装置に対して広告配信を行う広告配信サーバと、を備える広告配信システムにおいて、
前記端末装置は、
前記操作手段によるユーザのアプリケーションの操作履歴情報と、前記ブラウザによるユーザのウェブサイトの閲覧履歴情報と、のうち少なくとも何れか一方の履歴情報から所定の語句を抽出する抽出手段と、
前記記憶手段により記憶された語句及び／又は前記抽出手段により抽出された語句と、予め設定された複数のカテゴリにそれぞれ対応付けられた語句とをマッチングさせて、カテゴリ毎の所定の適合度を算出することで、ユーザの嗜好性を分析する分析手段と、
前記分析手段により分析された分析結果を、前記通信部により前記広告配信サーバに送信する送信手段と、を備え、
前記広告配信サーバは、
前記複数のカテゴリに分類された広告情報を記憶する広告情報記憶手段と、
前記送信手段により送信された分析結果を受信し、当該分析結果に基づいて、前記広告情報記憶手段に記憶された広告情報を選択する広告情報選択手段と、
前記広告情報選択手段により選択された広告情報を前記端末装置に送信する広告情報送信手段と、を備えることを特徴とする。
本発明に係るプログラムよれば、ユーザが入力手段により所定回数以上入力した語句、アプリケーションの操作履歴情報やウェブサイトの閲覧履歴情報から抽出される語句に基づいて、ユーザの嗜好性を分析する分析機能や、分析機能により分析した分析結果を、所定のサーバに送信する送信機能が実現できる。
そのため、パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービス等を提供するサーバは、送信された分析結果を取得することで、上述のプロファイル情報や携帯用端末の操作履歴等のデータをユーザ（又は携帯用端末）ごとに取得して解析せずとも、上記サービスの提供が可能となる。また、上記分析結果のみがサービス提供サーバに送信されるのでで、ユーザのプライバシーが保護される。
つまり、本発明は、パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービスの提供において、ユーザのプライバシーを保護し、かつ、上記サービスの提供を行うサーバによる処理負担を軽減するプログラム及び広告配信システムであるといえる。
そのため、パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービス等を提供するサーバは、送信された分析結果を取得することで、上述のプロファイル情報や携帯用端末の操作履歴等のデータをユーザ（又は携帯用端末）ごとに取得して解析せずとも、上記サービスの提供が可能となる。また、上記分析結果のみがサービス提供サーバに送信されるのでで、ユーザのプライバシーが保護される。
つまり、本発明は、パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービスの提供において、ユーザのプライバシーを保護し、かつ、上記サービスの提供を行うサーバによる処理負担を軽減するプログラム及び広告配信システムであるといえる。
以下、本発明の実施の形態を、図１〜図５に基づいて説明する。
本発明に係る広告配信システム１０００は、例えば、図１のシステム構成図に示すように、携帯電話機１（コンピュータ、端末装置）と、携帯電話機１に所定のウェブサービスを提供するサービス提供サーバ２００（所定のサーバ）と、携帯電話機１に更新データを配信する更新サーバ３００（データ送信サーバ）と、携帯電話機１に広告配信を行う広告配信サーバ４００（所定のサーバ）と、サービス提供サーバ２００との間に配置されたゲートウェイサーバ１００と、携帯電話機１、サービス提供サーバ２００、更新サーバ３００、広告配信サーバ４００、の相互間を通信可能にするネットワーク５００と、から構成されている。
携帯電話機１は、通信部１０と、入力操作部２０（入力手段、操作手段）と、記憶部３０と、制御部４０と、を備えて構成されている。
通信部１０は、例えば、モデム等のネットワーク５００に接続するための通信機器から構成されており、サービス提供サーバ２００（又はゲートウェイサーバ１００）と、更新サーバ３００と、広告配信サーバ４００と、の相互通信を可能にしている。
この通信部１０を介して、更新サーバ３００より所定の周期で（例えば、１月ごとに）後述のプロファイル解析用辞書ファイル３３ａとプロファイル解析用ルールファイル３３ｂを受信することにより、プロファイル情報記憶部３３に記憶されたプロファイル解析用辞書ファイル３３ａとプロファイル解析用ルールファイル３３ｂを最新のファイルに更新することができる。
また、通信部１０は、後述のプロファイル管理モジュール４３ｅにより管理データファイル４３ｅａに管理されたプロファイル情報やユーザの個人情報を、プライバシーレベルに応じて、サービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００にＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）のヘッダ情報（通信ヘッダ情報）として送信することが出来る。
この通信部１０を介して、更新サーバ３００より所定の周期で（例えば、１月ごとに）後述のプロファイル解析用辞書ファイル３３ａとプロファイル解析用ルールファイル３３ｂを受信することにより、プロファイル情報記憶部３３に記憶されたプロファイル解析用辞書ファイル３３ａとプロファイル解析用ルールファイル３３ｂを最新のファイルに更新することができる。
また、通信部１０は、後述のプロファイル管理モジュール４３ｅにより管理データファイル４３ｅａに管理されたプロファイル情報やユーザの個人情報を、プライバシーレベルに応じて、サービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００にＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）のヘッダ情報（通信ヘッダ情報）として送信することが出来る。
入力操作部２０は、例えば、かな入力ボタンや通話ボタンなどの各種ボタンから構成され、ユーザの入力操作に応じて、携帯電話機１に格納された各種アプリケーション（例えば、電子メールアプリケーション等）を動作させる。
記憶部３０は、例えば、フラッシュメモリ(Flash Memory)等から構成されており、ユーザデータ記憶部３２と、プロファイル情報記憶部３３と、を備えて構成される。
ユーザデータ記憶部３２は、携帯電話機１に備えられたアプリケーションを実行する際に生成された文書データや、通信部１０を介して外部（他の携帯電話機やサーバ等）から取得した文書データ等のユーザデータ（ユーザ生成情報）を記憶するデータフォルダである。
プロファイル情報記憶部３３は、プロファイル解析用辞書ファイル３３ａ（解析辞書データ）と、プロファイル解析用ルールファイル３３ｂ（解析手順データ）と、を記憶している。
プロファイル解析用辞書ファイル３３ａは、図２に示されるような識別子（以下、プロファイル識別子という）ごとに分類されており、それぞれの識別子は嗜好性を表す複数のカテゴリ（例えば、「ダイエット」、「ブライダル」等）を識別したものであり、各カテゴリが、そのカテゴリとの相関性と及び相互間の相関性を備えたキーワードリスト（図２におけるキーワードの項目であり、例えば、カテゴリ名「ダイエット」に対して「体重」、「減量」などのキーワードから構成されるリスト）を備えており、それぞれのキーワードとカテゴリ名との相関性の度合いを表すポイント（図２におけるＰＴの項目であり、例えば、キーワード「体重」とカテゴリ名「ダイエット」の相関性が４など）が記載されたファイルである。
プロファイル解析用ルールファイル３３ｂは、後述のプロファイル解析モジュール４３ｄの実行時に使用され、プロファイル解析を行うために用いられるアルゴリズムが記述されたファイルである。上記アルゴリズムの一例は、後述の「プロファイル解析処理」にて示される。
プロファイル解析用辞書ファイル３３ａは、図２に示されるような識別子（以下、プロファイル識別子という）ごとに分類されており、それぞれの識別子は嗜好性を表す複数のカテゴリ（例えば、「ダイエット」、「ブライダル」等）を識別したものであり、各カテゴリが、そのカテゴリとの相関性と及び相互間の相関性を備えたキーワードリスト（図２におけるキーワードの項目であり、例えば、カテゴリ名「ダイエット」に対して「体重」、「減量」などのキーワードから構成されるリスト）を備えており、それぞれのキーワードとカテゴリ名との相関性の度合いを表すポイント（図２におけるＰＴの項目であり、例えば、キーワード「体重」とカテゴリ名「ダイエット」の相関性が４など）が記載されたファイルである。
プロファイル解析用ルールファイル３３ｂは、後述のプロファイル解析モジュール４３ｄの実行時に使用され、プロファイル解析を行うために用いられるアルゴリズムが記述されたファイルである。上記アルゴリズムの一例は、後述の「プロファイル解析処理」にて示される。
制御部４０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４２と、モジュール格納部４３と、等を含んで構成されており、携帯電話機１の制御全般を行っている。
また、携帯電話機１は、ＧＰＳ衛星から送信されてくる電波を受信して、受信した電波に基づくデータを基地局に送信し、そのデータに基づいて基地局で計算される経緯度情報から住所情報を取得する機能（後述の端末情報取得モジュール４３ｂにより実現される）を有しており、取得した住所情報から現在地が把握できるようになっている。なお、この際、基地局の住所情報も取得されるように構成されているので、基地局の所在地も把握できる。
また、携帯電話機１は、ＧＰＳ衛星から送信されてくる電波を受信して、受信した電波に基づくデータを基地局に送信し、そのデータに基づいて基地局で計算される経緯度情報から住所情報を取得する機能（後述の端末情報取得モジュール４３ｂにより実現される）を有しており、取得した住所情報から現在地が把握できるようになっている。なお、この際、基地局の住所情報も取得されるように構成されているので、基地局の所在地も把握できる。
ＣＰＵ４１は、例えば、記憶部４３に記憶されている各種モジュールを実行させることで所定の制御処理を行う。
ＲＡＭ４２は、例えば、入力データや記憶部４３に記憶されているモジュールが実行される際に生じる処理結果などを一時的に格納するための領域などを備えている。
モジュール格納部４３は、例えば、携帯電話機１で実行可能なシステムプログラム等で実行可能な各種ソースプログラムやヘッダファイル等がモジュール単位で記憶されている。
具体的には、モジュール格納部４３は、例えば、日本語かな変換モジュール４３ａ（記憶手段）と、コンピュータ関連情報取得モジュール４３ｂと、キーワードリスト収集モジュール４３ｃ（抽出機能、抽出手段）と、プロファイル解析モジュール４３ｄ（分析機能、分析手段）と、プロファイル管理モジュール４３ｅ（送信機能、判断機能、送信手段）と、等を記憶している。
また、携帯電話機１に備えられたブラウザを含む各種アプリケーションのモジュール（図示省略）も、モジュール格納部４３に格納されており、それぞれのアプリケーションのモジュールには、当該アプリケーションの実行後、ブラウザのウェブサイト表示履歴（ウェブサイトのタイトル等）やアプリケーションの操作履歴等の履歴情報が記憶される。
具体的には、モジュール格納部４３は、例えば、日本語かな変換モジュール４３ａ（記憶手段）と、コンピュータ関連情報取得モジュール４３ｂと、キーワードリスト収集モジュール４３ｃ（抽出機能、抽出手段）と、プロファイル解析モジュール４３ｄ（分析機能、分析手段）と、プロファイル管理モジュール４３ｅ（送信機能、判断機能、送信手段）と、等を記憶している。
また、携帯電話機１に備えられたブラウザを含む各種アプリケーションのモジュール（図示省略）も、モジュール格納部４３に格納されており、それぞれのアプリケーションのモジュールには、当該アプリケーションの実行後、ブラウザのウェブサイト表示履歴（ウェブサイトのタイトル等）やアプリケーションの操作履歴等の履歴情報が記憶される。
日本語かな変換モジュール４３ａは、ＣＰＵ４１に、入力されたかな文字から次に入力される日本語（語句）を予測して変換するための機能を実現させるモジュールである。
具体的には、ユーザが入力操作部２０を介してかな文字を入力すると、ＣＰＵ４１が日本語かな変換モジュール４３ａを実行することにより、日本語かな変換モジュール４３ａの内部に記憶された予測変換リストファイル４３ａａを参照し、入力されたかな文字に対応する予測語句のリストを画面に表示して、ユーザに選択させることが出来る。ここで、予測変換リストファイル４３ａａは、かな文字ごとに、次にユーザにより入力されると予測される予測語句が記載されたリストである。
なお、上記選択された予測語句のうち、所定回数以上（例えば、１回以上）選択された予測語句は、日本語かな変換モジュール４３ａの内部に記憶された使用語句データファイル４３ａｂに記憶される。
したがって、ＣＰＵ４１は、かかる日本語かな変換モジュール４３ａを実行することで、記憶手段として機能する。
日本語かな変換モジュール４３ａが、特に学習型予測変換機能を有する場合、使用語句データファイル43abに格納される使用語句の利用頻度及び直近の使用語句利用順序を元に、予測変換リストファイル４３ａａが更新される。この場合には、後述のプロファイル解析処理において、使用語句データファイル４３ａｂと同様に、予測変換リストファイル４３ａａ自体を利用者の操作履歴を反映したキーワードリストとして利用することが出来る。
具体的には、ユーザが入力操作部２０を介してかな文字を入力すると、ＣＰＵ４１が日本語かな変換モジュール４３ａを実行することにより、日本語かな変換モジュール４３ａの内部に記憶された予測変換リストファイル４３ａａを参照し、入力されたかな文字に対応する予測語句のリストを画面に表示して、ユーザに選択させることが出来る。ここで、予測変換リストファイル４３ａａは、かな文字ごとに、次にユーザにより入力されると予測される予測語句が記載されたリストである。
なお、上記選択された予測語句のうち、所定回数以上（例えば、１回以上）選択された予測語句は、日本語かな変換モジュール４３ａの内部に記憶された使用語句データファイル４３ａｂに記憶される。
したがって、ＣＰＵ４１は、かかる日本語かな変換モジュール４３ａを実行することで、記憶手段として機能する。
日本語かな変換モジュール４３ａが、特に学習型予測変換機能を有する場合、使用語句データファイル43abに格納される使用語句の利用頻度及び直近の使用語句利用順序を元に、予測変換リストファイル４３ａａが更新される。この場合には、後述のプロファイル解析処理において、使用語句データファイル４３ａｂと同様に、予測変換リストファイル４３ａａ自体を利用者の操作履歴を反映したキーワードリストとして利用することが出来る。
コンピュータ関連情報取得モジュール４３ｂは、ＣＰＵ４１に、携帯電話機１のコンピュータ関連情報（例えば、ＧＰＳから把握される携帯電話機１の現在地や基地局の所在地、現在時刻等の情報）を取得させるための機能を実現させるモジュールである。
具体的には、ＣＰＵ４１がコンピュータ関連情報取得モジュール４３ｂを実行することにより、例えば、上述の制御部４０に出力される経緯度情報から把握される携帯電話機の現在地や基地局の所在地や、計時部（図示省略）から制御部４０に出力される時刻信号から把握される現在時刻等の情報を、コンピュータ関連情報として取得することが出来る。
具体的には、ＣＰＵ４１がコンピュータ関連情報取得モジュール４３ｂを実行することにより、例えば、上述の制御部４０に出力される経緯度情報から把握される携帯電話機の現在地や基地局の所在地や、計時部（図示省略）から制御部４０に出力される時刻信号から把握される現在時刻等の情報を、コンピュータ関連情報として取得することが出来る。
キーワードリスト収集モジュール４３ｃは、ＣＰＵ４１に、プロファイル解析モジュール４３ｄを実行する際の解析対象となるキーワードリストを収集させるための機能を実現させるモジュールである。
具体的には、ＣＰＵ４１がキーワードリスト収集モジュール４３ｃを実行することにより、日本語かな変換モジュール４３ａの使用語句データファイル４３ａｂより所定回数以上使用している語句を取得する。また、ＣＰＵ４１は、モジュール格納部４３の各種アプリケーションのモジュール内に記憶された、ブラウザのウェブサイト表示履歴やアプリケーションの操作履歴等の履歴情報に含まれる語句の抽出を行う。さらに、ＣＰＵ４１は、コンピュータ関連情報記憶部３１に記憶されたコンピュータ関連情報やユーザデータ記憶部３２に記憶されたユーザデータから語句の抽出も行う。そして、上記のようにして抽出され、収集された語句は、プロファイル解析モジュール４３ｄを実行する際のキーワードとして、プロファイル解析モジュール４３ｄ内のキーワードリストファイル４３ｄａに記憶される。
なお、キーワードリスト収集モジュール４３ｃは、制御部４０により、予め定められたタイミング（例えば、一日に数回程度）で自動的に起動されるように制御されている。
また、キーワードリスト収集モジュール４３ｃの実行によって、プロファイル解析モジュール４３ｄを実行する際のキーワードを抽出する順番は、上記のような、使用語句データファイル４３ａｂからの抽出、ブラウザのウェブサイト表示履歴やアプリケーションの操作履歴等の履歴情報からの抽出、コンピュータ関連情報やユーザデータからの抽出、という順に限定されるものではなく、何れから行っても良い。
したがって、ＣＰＵ４１は、かかるキーワードリスト収集モジュール４３ｃを実行することで、抽出機能を実現させ、抽出手段として機能する。
具体的には、ＣＰＵ４１がキーワードリスト収集モジュール４３ｃを実行することにより、日本語かな変換モジュール４３ａの使用語句データファイル４３ａｂより所定回数以上使用している語句を取得する。また、ＣＰＵ４１は、モジュール格納部４３の各種アプリケーションのモジュール内に記憶された、ブラウザのウェブサイト表示履歴やアプリケーションの操作履歴等の履歴情報に含まれる語句の抽出を行う。さらに、ＣＰＵ４１は、コンピュータ関連情報記憶部３１に記憶されたコンピュータ関連情報やユーザデータ記憶部３２に記憶されたユーザデータから語句の抽出も行う。そして、上記のようにして抽出され、収集された語句は、プロファイル解析モジュール４３ｄを実行する際のキーワードとして、プロファイル解析モジュール４３ｄ内のキーワードリストファイル４３ｄａに記憶される。
なお、キーワードリスト収集モジュール４３ｃは、制御部４０により、予め定められたタイミング（例えば、一日に数回程度）で自動的に起動されるように制御されている。
また、キーワードリスト収集モジュール４３ｃの実行によって、プロファイル解析モジュール４３ｄを実行する際のキーワードを抽出する順番は、上記のような、使用語句データファイル４３ａｂからの抽出、ブラウザのウェブサイト表示履歴やアプリケーションの操作履歴等の履歴情報からの抽出、コンピュータ関連情報やユーザデータからの抽出、という順に限定されるものではなく、何れから行っても良い。
したがって、ＣＰＵ４１は、かかるキーワードリスト収集モジュール４３ｃを実行することで、抽出機能を実現させ、抽出手段として機能する。
プロファイル解析モジュール４３ｄは、ＣＰＵ４１に、プロファイル解析を実行させるための機能を実現させるモジュールである。
具体的には、ＣＰＵ４１がプロファイル解析モジュール４３ｄを実行することにより、プロファイル解析用ルールファイル３３ｂに記載されたアルゴリズムに従って、キーワードリスト収集モジュール４３ｃの実行によって収集されたキーワードリストと、プロファイル解析用辞書ファイル３３ａの各カテゴリに備えられたキーワードリストと、のマッチング処理を行い、プロファイル識別子に対応するカテゴリについてのユーザの関心・興味の度合い（嗜好性）を百分率で表記した、プロファイル識別子ごとのプロファイル適合度（所定の適合度）を算出することが出来る。そして、ＣＰＵ４１は、この算出されるプロファイル適合度を、当該プロファイル適合度に対応するプロファイル識別子とともに、プロファイル情報（分析結果）としてプロファイル管理モジュール４３ｅの管理データファイル４３ｅａに記憶する。
プロファイル解析モジュール４３ｄによる具体的な解析手順の一例は、後述の「プロファイル解析処理」にて詳細に説明する。
したがって、ＣＰＵ４１は、かかるプロファイル解析モジュール４３ｄを実行することで、分析機能を実現させ、分析手段として機能する。
具体的には、ＣＰＵ４１がプロファイル解析モジュール４３ｄを実行することにより、プロファイル解析用ルールファイル３３ｂに記載されたアルゴリズムに従って、キーワードリスト収集モジュール４３ｃの実行によって収集されたキーワードリストと、プロファイル解析用辞書ファイル３３ａの各カテゴリに備えられたキーワードリストと、のマッチング処理を行い、プロファイル識別子に対応するカテゴリについてのユーザの関心・興味の度合い（嗜好性）を百分率で表記した、プロファイル識別子ごとのプロファイル適合度（所定の適合度）を算出することが出来る。そして、ＣＰＵ４１は、この算出されるプロファイル適合度を、当該プロファイル適合度に対応するプロファイル識別子とともに、プロファイル情報（分析結果）としてプロファイル管理モジュール４３ｅの管理データファイル４３ｅａに記憶する。
プロファイル解析モジュール４３ｄによる具体的な解析手順の一例は、後述の「プロファイル解析処理」にて詳細に説明する。
したがって、ＣＰＵ４１は、かかるプロファイル解析モジュール４３ｄを実行することで、分析機能を実現させ、分析手段として機能する。
プロファイル管理モジュール４３ｅは、ＣＰＵ４１に、プロファイル情報やユーザの個人情報を管理させるための機能を実現させるモジュールである。
具体的には、ＣＰＵ４１がプロファイル管理モジュール４３ｅを実行することにより、プロファイル管理モジュール４３ｅ内の管理データファイル４３ｅａに、プロファイル解析モジュール４３ｄの実行により算出されるプロファイル情報やユーザの個人情報を、図３に示されるように、プライバシーレベル（クラスＡ〜Ｃ）に応じて管理している。そして、ＣＰＵ４１は、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を介して、携帯電話機１に備えられたアプリケーションからの要求に応じて、ユーザによって設定されたプライバシーレベルの許容値を判断し、その許容値以下（例えば、許容値がクラスＢならば、クラスＢとクラスＣ）のプロファイル情報やユーザの個人情報をアプリケーションに送信することができる。
さらに、ＣＰＵ４１がプロファイル管理モジュール４３ｅを実行することにより、上記アプリケーションからの要求と同様に、サービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００からの要求があった場合も、ユーザによって設定されたプライバシーレベルの許容値を判断し、その許容値以下のプロファイル情報やユーザの個人情報を、通信部１０（及びネットワーク５００）を介してサービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００に送信することが出来る。この際、プロファイル情報やユーザの個人情報は、ＨＴＴＰのヘッダ情報（通信ヘッダ情報）に記載されて送信される。
そのため、サービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００は、受信したプロファイル情報やユーザの個人情報に基づいて、ユーザごとに最適化されたウェブサービス、つまりパーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービスを、携帯電話機１に提供することが出来る。
なお、上記ユーザの個人情報とは、携帯電話機１に備えられたアプリケーションから取得される、ユーザの氏名、電話機番号、住所、生年月日、性別、年齢、現在位置、基地局所在地、等のデータ項目から構成される情報であり、この各項目が図３に示すように、プライバシーレベルの高い順に、クラスＡ（個人の特定可能な個人情報）とクラスＢ（個人が特定されない個人情報）に区分けされている。また、プロファイル情報は、プライバシーレベルの最も低いクラスＣ（個人が特定されない興味関心情報）として管理されている。
また、何れのプライバシーレベルまでの情報を各アプリケーションに送信するかは、例えば、初期レベルをクラスＣとして、携帯電話機１に備えられた所定の設定画面（図示省略）により入力操作部２０を介してユーザが適宜設定変更できるものであってもよいし、携帯電話機１の所在地や動作モード（例えば、マナーモード等）、現在時刻等に応じて自動的に変更されるものであっても良い。
したがって、ＣＰＵ４１は、かかるプロファイル管理モジュールを実行することで、送信機能、判断機能を実現させ、送信手段として機能する。
具体的には、ＣＰＵ４１がプロファイル管理モジュール４３ｅを実行することにより、プロファイル管理モジュール４３ｅ内の管理データファイル４３ｅａに、プロファイル解析モジュール４３ｄの実行により算出されるプロファイル情報やユーザの個人情報を、図３に示されるように、プライバシーレベル（クラスＡ〜Ｃ）に応じて管理している。そして、ＣＰＵ４１は、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を介して、携帯電話機１に備えられたアプリケーションからの要求に応じて、ユーザによって設定されたプライバシーレベルの許容値を判断し、その許容値以下（例えば、許容値がクラスＢならば、クラスＢとクラスＣ）のプロファイル情報やユーザの個人情報をアプリケーションに送信することができる。
さらに、ＣＰＵ４１がプロファイル管理モジュール４３ｅを実行することにより、上記アプリケーションからの要求と同様に、サービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００からの要求があった場合も、ユーザによって設定されたプライバシーレベルの許容値を判断し、その許容値以下のプロファイル情報やユーザの個人情報を、通信部１０（及びネットワーク５００）を介してサービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００に送信することが出来る。この際、プロファイル情報やユーザの個人情報は、ＨＴＴＰのヘッダ情報（通信ヘッダ情報）に記載されて送信される。
そのため、サービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００は、受信したプロファイル情報やユーザの個人情報に基づいて、ユーザごとに最適化されたウェブサービス、つまりパーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービスを、携帯電話機１に提供することが出来る。
なお、上記ユーザの個人情報とは、携帯電話機１に備えられたアプリケーションから取得される、ユーザの氏名、電話機番号、住所、生年月日、性別、年齢、現在位置、基地局所在地、等のデータ項目から構成される情報であり、この各項目が図３に示すように、プライバシーレベルの高い順に、クラスＡ（個人の特定可能な個人情報）とクラスＢ（個人が特定されない個人情報）に区分けされている。また、プロファイル情報は、プライバシーレベルの最も低いクラスＣ（個人が特定されない興味関心情報）として管理されている。
また、何れのプライバシーレベルまでの情報を各アプリケーションに送信するかは、例えば、初期レベルをクラスＣとして、携帯電話機１に備えられた所定の設定画面（図示省略）により入力操作部２０を介してユーザが適宜設定変更できるものであってもよいし、携帯電話機１の所在地や動作モード（例えば、マナーモード等）、現在時刻等に応じて自動的に変更されるものであっても良い。
したがって、ＣＰＵ４１は、かかるプロファイル管理モジュールを実行することで、送信機能、判断機能を実現させ、送信手段として機能する。
ネットワーク５００は、例えば、インターネット用の通信網から構成されている。そのため、携帯電話機１は、ネットワーク５００を介して、サービス提供サーバ２００や更新サーバ３００と、相互に通信出来るようになっている。
ゲートウェイサーバ１００は、ネットワーク５００と携帯電話機１の間に配置されており、例えば、携帯電話機１とサービス提供サーバ２００が相互に異なる通信プロトコルを使用している場合であっても双方の通信接続を可能とする交換機としての機能を有するサーバである。
サービス提供サーバ２００は、例えば、電子商取引サービスやコンテンツ提供サービス、などのネットワーク５００を介したウェブサービスを携帯電話機１に対して提供するサーバであり、携帯電話機１の通信部１０を介してプロファイル情報やユーザの個人情報を取得することにより、
更新サーバ３００は、例えば、プロファイル解析用辞書ファイル３３ａとプロファイル解析用ルールファイル３３ｂの更新データを、ネットワーク５００を介して携帯電話機１に配信するサーバである。
つまり、携帯電話機１は、この更新サーバ３００より所定の周期で（例えば、１月ごとに）プロファイル解析用辞書ファイル３３ａとプロファイル解析用ルールファイル３３ｂの更新データを受信することにより、プロファイル情報記憶部３３に記憶されたプロファイル解析用辞書ファイル３３ａとプロファイル解析用ルールファイル３３ｂを最新のファイルに更新することができる。
つまり、携帯電話機１は、この更新サーバ３００より所定の周期で（例えば、１月ごとに）プロファイル解析用辞書ファイル３３ａとプロファイル解析用ルールファイル３３ｂの更新データを受信することにより、プロファイル情報記憶部３３に記憶されたプロファイル解析用辞書ファイル３３ａとプロファイル解析用ルールファイル３３ｂを最新のファイルに更新することができる。
広告配信サーバ４００は、例えば、携帯電話機１に、ネットワーク５００を介して画像バナーやテキスト広告による広告配信サービスを提供するサーバであり、通信部４０１（広告情報送信手段）と、広告情報記憶部４０２（広告情報記憶手段）と、制御部４０３と、などを備えて構成される。
通信部４０１は、例えば、モデム等のネットワーク５００に接続するための通信機器から構成されており、携帯電話機１と、サービス提供サーバ２００（又はゲートウェイサーバ１００）と、の相互通信を可能にしている。
また、この通信部４０１により、プライバシーレベルに応じた携帯電話機１の通信部１０から送信されるプロファイル情報やユーザの個人情報を取得し、また後述のプロファイル選択モジュール５０３ａの実行により選択される画像バナーやテキスト広告を携帯電話機１に送信し、広告配信サービスを提供することが出来る。
なお、上記画像バナーやテキスト広告をサービス提供サーバ２００に送信し、サービス提供サーバ２００が携帯電話機１に提供するサービスに付随して、広告配信サービスを提供するものであっても良い。
広告情報記憶部４０２は、例えば、ＨＤＤ(Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ)等から構成されており、図５に示すような複数のカテゴリに応じて画像バナーやテキスト広告などの広告情報を分類して記憶している。
また、この通信部４０１により、プライバシーレベルに応じた携帯電話機１の通信部１０から送信されるプロファイル情報やユーザの個人情報を取得し、また後述のプロファイル選択モジュール５０３ａの実行により選択される画像バナーやテキスト広告を携帯電話機１に送信し、広告配信サービスを提供することが出来る。
なお、上記画像バナーやテキスト広告をサービス提供サーバ２００に送信し、サービス提供サーバ２００が携帯電話機１に提供するサービスに付随して、広告配信サービスを提供するものであっても良い。
広告情報記憶部４０２は、例えば、ＨＤＤ(Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ)等から構成されており、図５に示すような複数のカテゴリに応じて画像バナーやテキスト広告などの広告情報を分類して記憶している。
制御部４０３は、制御部４０３に備えられた各種モジュールを実行するＣＰＵ（図示省略）や、モジュールの実行により生じる処理結果等を格納するＲＡＭ（図示省略）を備えており、広告配信サーバ４００の制御全般を行っている。そして、上記モジュールとしては、例えば、広告情報選択モジュール４０３ａ（広告情報選択手段）がある。
広告情報選択モジュール４０３ａは、ＣＰＵに通信部４０１より取得したプロファイル情報やユーザの個人情報に基づいて広告情報記憶部４０２に記憶された広告情報を選択する機能を実現させるモジュールである。
具体的には、ＣＰＵが広告情報選択モジュール４０３ａを実行すると、例えば、取得したプロファイル情報に記載されたプロファイル適合度が所定値以上（例えば、８０％以上）を示すプロファイル識別子を検索し、そのプロファイル識別子に対応するカテゴリに応じた広告情報を広告情報記憶部４０２から選択することができる。
広告情報選択モジュール４０３ａは、ＣＰＵに通信部４０１より取得したプロファイル情報やユーザの個人情報に基づいて広告情報記憶部４０２に記憶された広告情報を選択する機能を実現させるモジュールである。
具体的には、ＣＰＵが広告情報選択モジュール４０３ａを実行すると、例えば、取得したプロファイル情報に記載されたプロファイル適合度が所定値以上（例えば、８０％以上）を示すプロファイル識別子を検索し、そのプロファイル識別子に対応するカテゴリに応じた広告情報を広告情報記憶部４０２から選択することができる。
「プロファイル解析処理」
以下にプロファイル解析モジュール４３ｄの実行によるプロファイル解析処理の一例を図４に示すフローチャートを用いて説明する。
まず、ＣＰＵ４１がプロファイル解析モジュール４３ｄを実行する（ステップＳ１）。なお、プロファイル解析モジュール４３ｄは、制御部４０により、予め定められたタイミング（例えば、一日に数回程度）で自動的に起動されるように制御されている。
以下にプロファイル解析モジュール４３ｄの実行によるプロファイル解析処理の一例を図４に示すフローチャートを用いて説明する。
まず、ＣＰＵ４１がプロファイル解析モジュール４３ｄを実行する（ステップＳ１）。なお、プロファイル解析モジュール４３ｄは、制御部４０により、予め定められたタイミング（例えば、一日に数回程度）で自動的に起動されるように制御されている。
次いで、ＣＰＵ４１は、プロファイル解析用ルールファイル３３ｂを参照し、後述のステップＳ６にて実施されるプロファイル解析に用いるアルゴリズムを取得する（ステップＳ２）。
次いで、ＣＰＵ４１がキーワードリスト収集モジュール４３ｃを実行することにより、プロファイル解析に用いるキーワードリスト（以下、キーワードリストＡとする）を収集する（ステップＳ３）。
次いで、ＣＰＵ４１は、図５に示されるような、プロファイル解析用ルールファイル３３ｂ内に記述された、プロファイル識別子とカテゴリ名（及びそのカテゴリの定義付け）が対応付けられたリストを取得し、プロファイル解析を実行する際の最初のプロファイル識別子（例えば、図５の「Ｎｏ」の最小値「１」に相当するプロファイル識別子「ＰＦ１０００１」）を選択する（ステップＳ４）。
次いで、ＣＰＵ４１がプロファイル解析用辞書ファイル３３ａ（例えば、図２）を参照することにより、解析対象となるプロファイル識別子に対応するキーワードリスト（以下、キーワードリストＢとする）を取得する（ステップＳ５）。
次いで、ＣＰＵ４１は、上記キーワードリストＡとキーワードリストＢとのマッチング処理を行い、プロファイル識別子に対応するカテゴリについてのユーザの関心・興味の度合いを百分率で表記した、プロファイル適合度を算出する（ステップＳ６）。なお、ステップＳ６に係るマッチング処理及びプロファイル適合度の算出は後述の「マッチング処理及びプロファイル適合度の算出」にて詳細に説明する。
次いで、ＣＰＵ４１は、ステップＳ６にて算出されるプロファイル適合度を、そのプロファイル適合度に対応するプロファイル識別子とともに、プロファイル解析モジュール４３ｅのデータ領域に一時的に保存する（ステップＳ７）。
次いで、ＣＰＵ４１は、図５のリスト中に存在する全てのプロファイル識別子について、上記プロファイル適合度の算出がなされたか否かを判断し（ステップＳ８）、なされていない場合は（ステップＳ８；Ｎｏ）、別のプロファイル識別子を選択し（例えば、図５の「Ｎｏ」の昇順に選択し）、ステップＳ５以降の処理を繰り返す（ステップＳ９）。
一方で、図５のリスト中に存在する全てのプロファイル識別子について、上記プロファイル適合度の算出がなされた場合（ステップＳ８；Ｙｅｓ）、ステップＳ７にて記憶された各プロファイル識別子のプロファイル適合度を降順に整列し、プロファイル識別子とともにプロファイル管理モジュール４３ｅの管理データファイル４３ｅａに記憶する（ステップＳ１０）。
なお、ステップＳ６とステップＳ７の処理はサブルーチンや別プロセスとして、メインルーチンと分離した形で実行させてもよい。
一方で、図５のリスト中に存在する全てのプロファイル識別子について、上記プロファイル適合度の算出がなされた場合（ステップＳ８；Ｙｅｓ）、ステップＳ７にて記憶された各プロファイル識別子のプロファイル適合度を降順に整列し、プロファイル識別子とともにプロファイル管理モジュール４３ｅの管理データファイル４３ｅａに記憶する（ステップＳ１０）。
なお、ステップＳ６とステップＳ７の処理はサブルーチンや別プロセスとして、メインルーチンと分離した形で実行させてもよい。
「マッチング処理及びプロファイル適合度の算出」
まず、プロファイル解析用辞書ファイル３３ａのプロファイル識別子（カテゴリ）毎の、各キーワードに設定されたポイントの合計（合計ポイント）の差異が、算出される解析結果に影響しないようにする必要がある。つまり、あるプロファイル識別子に属するキーワード（例えば、図２における５００個のキーワード）の合計ポイント（ＰＴ）が、他のプロファイル識別子に属するキーワードの合計ポイントよりも大きい場合（例えば、図２において、「ダイエット」の合計ポイントが３０００であるのに対して、「ブライダル」の合計ポイントが２８００である場合）、プロファイル適合度が他のプロファイル識別子よりも高く算出される可能性があるため、その可能性を排除する必要がある。
そのため、プロファイル解析用辞書ファイル３３ａの、各キーワードに設定されたポイントＰＴ（ａ，ｉ）を、次の（式１）に示す規格化係数ＮＯＲＭ（ａ）を使用して規格化する。ただし、ａは解析対象となっているプロファイル識別子を、ｉはキーワードリストＢの各キーワードに設定された番号（図２におけるＮｏ）を、Ｎはカテゴリの総数（例えば、図２の「Ｎｏ」の総数である２０）を表している。
したがって、（式１）を用いると規格化されたポイントＰＴ（ａ，ｉ）＊は、（式２）のように表現できる。
ここで、プロファイル識別子ａに対応する規格化されたスコアＳＣＯＲＥ（ａ）を（式３）のように定義する。
ただし、（式３）における［１，０］は、キーワードリストＢのｉ番目のキーワードが、キーワードリストＡに存在するキーワードの何れかと一致する場合に１の値を、キーワードリストＢに存在する全てのキーワードが、キーワードリストＡの何れのキーワードとも一致しない場合に０の値を取ることを意味している。つまり、（式３）に示されるＳＣＯＲＥ（ａ）は、プロファイル識別子ａについて、完全一致条件の下で、キーワードリストＡとキーワードリストＢとのマッチング処理を施した結果を示している。
まず、プロファイル解析用辞書ファイル３３ａのプロファイル識別子（カテゴリ）毎の、各キーワードに設定されたポイントの合計（合計ポイント）の差異が、算出される解析結果に影響しないようにする必要がある。つまり、あるプロファイル識別子に属するキーワード（例えば、図２における５００個のキーワード）の合計ポイント（ＰＴ）が、他のプロファイル識別子に属するキーワードの合計ポイントよりも大きい場合（例えば、図２において、「ダイエット」の合計ポイントが３０００であるのに対して、「ブライダル」の合計ポイントが２８００である場合）、プロファイル適合度が他のプロファイル識別子よりも高く算出される可能性があるため、その可能性を排除する必要がある。
そのため、プロファイル解析用辞書ファイル３３ａの、各キーワードに設定されたポイントＰＴ（ａ，ｉ）を、次の（式１）に示す規格化係数ＮＯＲＭ（ａ）を使用して規格化する。ただし、ａは解析対象となっているプロファイル識別子を、ｉはキーワードリストＢの各キーワードに設定された番号（図２におけるＮｏ）を、Ｎはカテゴリの総数（例えば、図２の「Ｎｏ」の総数である２０）を表している。
次いで、（式４）に示すように、上記ＳＣＯＲＥ（ａ）を全てのプロファイル識別子について総和した結果をＴＯＴＡＬＳＣＯＲＥ（Ｃｐ）と定義する。ここで、Ｃｐ＝｛ａ｝である（つまり、要素をａとしたプロファイル解析の対象となるプロファイル識別子の総称であり、例えば、図２においてはＣｐ＝｛ＰＦ１０００１，ＰＦ１０００２，・・・，ＰＦ１００２０｝となる）。
ここで、上記Ｃｐに包含される各プロファイル識別子ａに対応したカテゴリに属する各キーワードが互いに重複しないように選択しておくと、キーワードリストＡとキーワードリストＢのマッチングにおいて算出されるＳＣＯＲＥ（ａ）のカテゴリ毎の確率分布は、（式１）に示される規格化を実行したことにより、プロファイル識別子ａに依らず、それぞれ凡そ同様の平均値、分散をとった同型の正規分布となることを仮定できる。 そのため、ＴＯＴＡＬＳＣＯＲＥ（Ｃｐ）の平均値を示すＡＶＥＲＡＧＥＳＣＯＲＥ（Ｃｐ）は（式５）のように表すことができる。
従って、（式５）を用いることにより、分散σ２（Ｃｐ）及び標準偏差σは、（式６）及び（式７）のように表現できる。
ここで、（式７）を用いて、規格化された変数ＳＣＯＲＥ（ａ，Ｃｐ）＊を、（式８）のように定義する。
つまり、プロファイル識別子ａについて、あるユーザの適合度合いの偏りは（式８）を元に推定できる。ここで簡便化のために、プロファイル解析用ルールファイル３３ｂに記載された正規分布の上側確率表を利用して、（式８）に示されたプロファイル識別子aに対する規格化されたスコアＳＣＯＲＥ（ａ，Ｃｐ）＊を百分率換算し、その正規化された値をプロファイル適合度ＰＭＲ（ａ）と定義する。このＰＭＲは、解析対象である各プロファイル識別子の示すカテゴリについて、大きく興味・関心に偏りがない状態を数値５０％として表したものであり、１００％に近い数値を示すほど関心・興味の度合いが強い状態を、０％に近い数値を示すほど関心・興味の度合いが低い状態を示すので、ＰＭＲが算出されることによって、プロファイル識別子ごとのプロファイル適合度を把握できることとなる。
なお、 上記正規分布は分析精度を高めるために、予めサンプル抽出した利用者から推定した母平均、母分散をパラメータとして与えたものを使用してもよい。
なお、 上記正規分布は分析精度を高めるために、予めサンプル抽出した利用者から推定した母平均、母分散をパラメータとして与えたものを使用してもよい。
以上によって、キーワードリスト収集モジュール４３ｃにより、ユーザが入力操作部２０により所定回数以上入力した語句、携帯電話機１に備えられたアプリケーションの操作履歴情報やウェブサイトの閲覧履歴情報に記載される語句を抽出し、プロファイル解析モジュール４３ｄによりユーザの嗜好性を解析することができる。
そのため、サービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００は、携帯電話機１の通信部１０により送信される上記解析結果を取得することで、プロファイル情報や携帯用端末の操作履歴等のデータをユーザ（又は携帯電話機１）ごとに取得して解析せずとも、パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービス等を提供することが可能となる。
つまり、本発明は、パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービスの提供において、ユーザのプライバシーを保護し、かつ、上記サービスの提供を行うサーバによる処理負担を軽減するプログラムであるといえる。
そのため、サービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００は、携帯電話機１の通信部１０により送信される上記解析結果を取得することで、プロファイル情報や携帯用端末の操作履歴等のデータをユーザ（又は携帯電話機１）ごとに取得して解析せずとも、パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービス等を提供することが可能となる。
つまり、本発明は、パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービスの提供において、ユーザのプライバシーを保護し、かつ、上記サービスの提供を行うサーバによる処理負担を軽減するプログラムであるといえる。
また、携帯電話機１は更新サーバと接続されており、記憶部２０のプロファイル情報記憶部３３に記憶されたプロファイル解析用辞書ファイル３３ａ及びプロファイル解析用ルールファイル３３ｂは、更新サーバ３００より送信される最新のプロファイル解析用辞書ファイル３３ａ及びプロファイル解析用ルールファイル３３ｂの更新データを取得することにより更新することができる。
つまり、プロファイル解析モジュール４３ｄは、プロファイル解析用辞書ファイル３３ａ及びプロファイル解析用ルールファイル３３ｂに基づいて実行されるので、上記更新がなされる度に一層精度のよいプロファイル解析を行うことが可能となる。
つまり、プロファイル解析モジュール４３ｄは、プロファイル解析用辞書ファイル３３ａ及びプロファイル解析用ルールファイル３３ｂに基づいて実行されるので、上記更新がなされる度に一層精度のよいプロファイル解析を行うことが可能となる。
また、キーワードリスト収集モジュール４３ｃにより、ユーザデータ記憶部３２に記憶されたユーザデータやコンピュータ関連情報取得モジュール４３ｂの実行により取得されるコンピュータ関連情報から語句の抽出を行い、プロファイル解析モジュール４３ｄにより、当該抽出された語句をキーワードリストとしてプロファイル解析に用いることが出来る。
つまり、プロファイル解析の対象となるキーワードは、ユーザが操作部２０により所定回数以上入力した語句、携帯電話機１に備えられたアプリケーションの操作履歴情報やウェブサイトの閲覧履歴情報に記載される語句から抽出されるものには限定されず、携帯電話機１に存在する多様な情報から取得されるものを対象とすることにより、プロファイル解析の精度や多様性を一層高めることが出来る。
つまり、プロファイル解析の対象となるキーワードは、ユーザが操作部２０により所定回数以上入力した語句、携帯電話機１に備えられたアプリケーションの操作履歴情報やウェブサイトの閲覧履歴情報に記載される語句から抽出されるものには限定されず、携帯電話機１に存在する多様な情報から取得されるものを対象とすることにより、プロファイル解析の精度や多様性を一層高めることが出来る。
また、プロファイル情報やユーザの個人情報は、ＨＴＴＰのヘッダ情報（通信ヘッダ情報）に記載されて送信されるように構成されている。
つまり、既存の通信プロトコルを使用して容易且つ簡便にプロファイル情報やユーザの個人情報の送受信が実現できる。
つまり、既存の通信プロトコルを使用して容易且つ簡便にプロファイル情報やユーザの個人情報の送受信が実現できる。
また、プロファイル管理モジュール４３ｅの実行により、ユーザによって設定されたプライバシーレベルの許容値が判断され、その許容値以下のプロファイル情報やユーザの個人情報を、通信部１０を介して、サービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００に送信することができる。
したがって、ユーザのプライバシー保護の必要性に応じて、サービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００に提供するプロファイル情報やユーザの個人情報の開示範囲を制限することができるので、ユーザのプライバシーを好適に保護できる。
したがって、ユーザのプライバシー保護の必要性に応じて、サービス提供サーバ２００や広告配信サーバ４００に提供するプロファイル情報やユーザの個人情報の開示範囲を制限することができるので、ユーザのプライバシーを好適に保護できる。
なお、プロファイル解析用ルールファイル３３ｂは、アルゴリズムとして、予め想定される確率分布形式に応じた平均値計算用のロジック、分散計算用のロジック、パーセント点を計算するために用いる分布表、を備えていることにより、アルゴリズムの更新がなされても対応することが可能となる。
また、プロファイル解析の対象となるキーワードは、ユーザが操作部２０により所定回数以上入力した語句、携帯電話機１に備えられたアプリケーションの操作履歴情報やウェブサイトの閲覧履歴情報に記載される語句の全てを用いることが望ましいが、少なくとも何れか一つを用いればよい。
また、端末装置として、携帯電話機を例示したが、電話機能を有しない携帯端末やパーソナルコンピュータなどを用いてもよい。
また、パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービスの提供を行うサーバとして、サービス提供サーバや広告配信サーバを個別設けた場合を例示したが、上記パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービスの提供の両方を行うサーバを一体設けたものであっても良い。
また、上記実施形態におけるプロファイル識別子の総数や各プロファイル識別子に対応するカテゴリの定義づけ（図５では総数が２０、定義づけが「ダイエットに興味関心がある利用者層」等）、又は、各プロファイル識別子に属するキーワードの総数やキーワードとして記載された語句（図２では総数が５００、カテゴリ「ダイエット」に属する語句が「体重」等）は、当然図示されたものに限定されず、例えば、携帯電話機のＣＰＵの処理能力、上記サービスの提供にあたり必要とされるプロファイル解析の精度や内容等に応じて適宜変更可能である。
また、プロファイル解析の対象となるキーワードは、ユーザが操作部２０により所定回数以上入力した語句、携帯電話機１に備えられたアプリケーションの操作履歴情報やウェブサイトの閲覧履歴情報に記載される語句の全てを用いることが望ましいが、少なくとも何れか一つを用いればよい。
また、端末装置として、携帯電話機を例示したが、電話機能を有しない携帯端末やパーソナルコンピュータなどを用いてもよい。
また、パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービスの提供を行うサーバとして、サービス提供サーバや広告配信サーバを個別設けた場合を例示したが、上記パーソナライズ・サービスやターゲット広告配信サービスの提供の両方を行うサーバを一体設けたものであっても良い。
また、上記実施形態におけるプロファイル識別子の総数や各プロファイル識別子に対応するカテゴリの定義づけ（図５では総数が２０、定義づけが「ダイエットに興味関心がある利用者層」等）、又は、各プロファイル識別子に属するキーワードの総数やキーワードとして記載された語句（図２では総数が５００、カテゴリ「ダイエット」に属する語句が「体重」等）は、当然図示されたものに限定されず、例えば、携帯電話機のＣＰＵの処理能力、上記サービスの提供にあたり必要とされるプロファイル解析の精度や内容等に応じて適宜変更可能である。
１ 携帯電話機（コンピュータ、端末装置）
１０ 通信部
２０ 入力操作部（入力手段、操作手段）
３０ 記憶部
３２ ユーザデータ記憶部
３３ プロファイル情報記憶部
３３ａ プロファイル解析辞書ファイル（解析辞書データ）
３３ｂ プロファイル解析用ルールファイル（解析手順データ）
４０ 制御部
４１ ＣＰＵ（記憶手段、抽出機能、抽出手段、分析機能、分析手段、送信機能、判断機能、送信手段）
４３ モジュール格納部
４３ａ 日本語かな変換モジュール（記憶手段）
４３ａａ 予測変換リスト
４３ａｂ 使用語句データ
４３ｂ コンピュータ関連情報取得モジュール
４３ｃ キーワードリスト収集モジュール（抽出機能、抽出手段）
４３ｄ プロファイル解析モジュール（分析機能、分析手段）
４３ｅ プロファイル管理モジュール（送信機能、判断機能、送信手段）
４３ｅａ 管理データファイル
１００ ゲートウェイサーバ
２００ サービス提供サーバ（所定のサーバ）
３００ 更新サーバ（データ送信サーバ）
４００ 広告配信サーバ（所定のサーバ）
４０１ 通信部（広告情報送信手段）
４０２ 広告情報記憶部（広告情報記憶手段）
４０３ａ 広告情報選択モジュール（広告情報選択手段）
５００ ネットワーク
１０００ 広告配信システム
１０ 通信部
２０ 入力操作部（入力手段、操作手段）
３０ 記憶部
３２ ユーザデータ記憶部
３３ プロファイル情報記憶部
３３ａ プロファイル解析辞書ファイル（解析辞書データ）
３３ｂ プロファイル解析用ルールファイル（解析手順データ）
４０ 制御部
４１ ＣＰＵ（記憶手段、抽出機能、抽出手段、分析機能、分析手段、送信機能、判断機能、送信手段）
４３ モジュール格納部
４３ａ 日本語かな変換モジュール（記憶手段）
４３ａａ 予測変換リスト
４３ａｂ 使用語句データ
４３ｂ コンピュータ関連情報取得モジュール
４３ｃ キーワードリスト収集モジュール（抽出機能、抽出手段）
４３ｄ プロファイル解析モジュール（分析機能、分析手段）
４３ｅ プロファイル管理モジュール（送信機能、判断機能、送信手段）
４３ｅａ 管理データファイル
１００ ゲートウェイサーバ
２００ サービス提供サーバ（所定のサーバ）
３００ 更新サーバ（データ送信サーバ）
４００ 広告配信サーバ（所定のサーバ）
４０１ 通信部（広告情報送信手段）
４０２ 広告情報記憶部（広告情報記憶手段）
４０３ａ 広告情報選択モジュール（広告情報選択手段）
５００ ネットワーク
１０００ 広告配信システム
Claims (7)
- ネットワークを介してウェブサイトを閲覧するブラウザを含む複数のアプリケーションと、前記ネットワークを介して所定のウェブサービスを提供するサービス提供サーバと情報の送受信を行う通信部と、所定の語句を入力する入力手段と、前記入力手段によりユーザが所定回数以上入力した語句を記憶する記憶手段と、前記アプリケーションを操作する操作手段と、を備えるコンピュータに、
前記操作手段によるユーザのアプリケーションの操作履歴情報と、前記ブラウザによるユーザのウェブサイトの閲覧履歴情報と、のうち少なくとも何れか一方の履歴情報から所定の語句を抽出する抽出機能と、
前記記憶手段により記憶された語句及び／又は前記抽出機能により抽出された語句と、予め設定された複数のカテゴリにそれぞれ対応付けられた語句とをマッチングさせて、カテゴリ毎の所定の適合度を算出することで、ユーザの嗜好性を分析する分析機能と、
前記分析機能により分析した分析結果を、前記通信部により所定のサーバに送信する送信機能と、
を実現させるプログラム。 - 請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記分析機能は、
前記複数のカテゴリと、各カテゴリに対応付けられ、相互間に所定の相関性を有した複数の語句と、から構成される解析辞書データと、前記解析辞書データの語句と、前記記憶手段により記憶された語句及び／又は前記抽出手段により抽出された語句とにより前記所定の適合度を算出するための所定の解析手順が記載された解析手順データと、を用いて、前記複数のカテゴリ毎の前記所定の適合度を算出することを特徴とするプログラム。 - 請求項２に記載のプログラムにおいて、
前記通信部により、ネットワークを介して所定のデータ送信を行うデータ送信サーバと接続する接続機能と、
前記接続機能により接続した前記データ送信サーバより前記解析辞書データ及び／又は前記解析手順データに関する更新データを受信し、受信した更新データにより前記解析辞書データ及び／又は前記解析手順データを更新する更新機能と、
を実現させるプログラム。 - 請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記抽出機能は、
ユーザが前記アプリケーションを実行することで及び／又は前記通信部を介して外部より受信することで生成される所定のユーザ生成情報と、当該コンピュータの位置や基地局の所在地等のコンピュータ関連情報と、のうち少なくとも何れか一方の情報から所定の語句を抽出することを特徴とするプログラム。 - 請求項１〜４の何れか一項に記載のプログラムにおいて、
前記送信機能は、
前記分析結果を、通信ヘッダ情報に記載して送信することを特徴とするプログラム。 - 請求項１〜５の何れか一項に記載のプログラムにおいて、
前記所定のサーバが、前記分析結果の予め設定された送信許容のレベルにあるか否かを判断する判断機能を有し、
前記送信機能は、
前記所定のサーバが前記送信許容のレベルにある場合に送信することを特徴とするプログラム。 - ネットワークを介してウェブサイトを閲覧するブラウザを含む複数のアプリケーションと、前記ネットワークを介して所定のウェブサービスを提供するサービス提供サーバと情報の送受信を行う通信部と、所定の語句を入力する入力手段と、前記入力手段によりユーザが所定回数以上入力した語句を記憶する記憶手段と、前記アプリケーションを操作する操作手段と、を備える端末装置と、当該端末装置と前記ネットワークを介して接続され、当該端末装置に対して広告配信を行う広告配信サーバと、を備える広告配信システムにおいて、
前記端末装置は、
前記操作手段によるユーザのアプリケーションの操作履歴情報と、前記ブラウザによるユーザのウェブサイトの閲覧履歴情報と、のうち少なくとも何れか一方の履歴情報から所定の語句を抽出する抽出手段と、
前記記憶手段により記憶された語句及び／又は前記抽出手段により抽出された語句と、予め設定された複数のカテゴリにそれぞれ対応付けられた語句とをマッチングさせて、カテゴリ毎の所定の適合度を算出することで、ユーザの嗜好性を分析する分析手段と、
前記分析手段により分析された分析結果を、前記通信部により前記広告配信サーバに送信する送信手段と、を備え、
前記広告配信サーバは、
前記複数のカテゴリに分類された広告情報を記憶する広告情報記憶手段と、
前記送信手段により送信された分析結果を受信し、当該分析結果に基づいて、前記広告情報記憶手段に記憶された広告情報を選択する広告情報選択手段と、
前記広告情報選択手段により選択された広告情報を前記端末装置に送信する広告情報送信手段と、
を備えることを特徴とする広告配信システム。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP2008248537A JP2010079683A (ja) | 2008-09-26 | 2008-09-26 | プログラム及び広告配信システム |
Applications Claiming Priority (1)
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