JP2013003850A - 推定情報分析装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】行動履歴情報の分析情報を取得する際に当該分析情報の有用性を情報利用者が取得前に確認できるようにする。
【解決手段】情報提供者の端末から送信された当該情報提供者の生活情報を情報分析サーバＳＶで受信して生活情報記憶部１３１に蓄積する。この状態で、情報利用者の端末から生活情報の検索条件１、２が送られた場合に、この検索条件１、２に該当する要素を含む生活情報を生活情報記憶部１３１から検索して、推定条件を抽出する。そして、上記検索条件１、２及び推定条件を同時に満足する生活情報の数を検索条件１の数で除算して支持度を算出し、かつ全ての条件を同時に満たす生活情報の数で除算して信頼度を算出する。そして、上記算出された支持度及び信頼度を情報利用者の端末へ先ず送信し、情報利用者からさらに閲覧要求が送られた場合に、推定条件を情報利用者の端末へ送信する。
【選択図】図２

Description

この発明は、例えば通販サイト利用者の利用履歴情報を収集し、収集した利用履歴情報から推定される情報をマーケッタ等に提供する情報分析装置、方法及びプログラムに関する。

近年、例えば通販サイトの利用履歴やテレビジョン番組の視聴履歴等の生活情報を情報提供者の端末からＩＰ（Internet Protocol）網を利用して収集し、この収集した生活情報を分析してその分析結果を表す情報をマーケッタ等の情報利用者に有料で提供する情報サービスが提案されている（例えば特許文献１を参照）。この種のサービスを利用すると情報利用者は、提供された分析情報をもとにマーケティングを行うことで、自身で情報収集し分析する場合に比べて安価に、商品の売れ筋や価格帯等を適切に把握することが可能となり、大変便利である。

特開２００５−３３９２４４号公報

ところが、従来提案されているこの種のサービスは、特許文献１にも記載されているように単に分析情報を有料で提供するシステムとなっている。このため情報利用者は、提供された分析情報に有用性があるか否かを実際に情報を購入してみなければ判断できないという課題があった。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、行動履歴情報の分析情報を取得する際に当該分析情報の有用性を情報利用者が取得前に確認することが可能な推定情報分析装置、方法及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するためにこの発明の一つの観点は、以下のような構成要素を備えたものである。すなわち、情報提供者が使用する複数の端末から、複数の要素からなる当該情報提供者の行動履歴情報が送信された場合に、この送信された行動履歴情報を通信ネットワークを介して受信し記憶部に記憶する。この状態で、情報利用者が使用する端末から検索要求が送られた場合に、先ずこの検索要求に含まれる検索条件に該当する第１の要素を含む行動履歴情報を上記記憶部から検索し、かつこの検索された行動履歴情報を構成する複数の要素の中から上記第１の要素を除いた独立する第２の要素を推定条件として抽出する。そして、上記検索要求に該当する第１の要素及び上記推定条件に該当する第２の要素を同時に含む行動履歴情報の数を上記検索要求に該当する第１の要素を含む行動履歴情報の数で除した支持度と、上記検索条件に該当する第１の要素及び上記推定条件に該当する第２の要素を同時に含む行動履歴情報の数を全ての行動履歴情報の数で除した信頼度とのうち少なくとも一方を算出し、この算出された支持度及び信頼度の少なくとも一方を上記検索要求元の端末へ送信する。次に、この送信先の端末から推定条件の取得要求が送られた場合に、この取得要求に応じて上記推定条件を上記要求元の端末へ送信するようにしたものである。

したがって、記憶部に記憶された行動履歴情報を分析することで得られる推定条件を取得する際に情報利用者には、指定した検索条件に該当する行動履歴情報の支持度又は信頼度が先ず提示され、この支持度又は信頼度をもとに情報利用者が上記推定条件を有用と判断してその取得要求を送信すると、当該推定条件を表す情報が情報利用者に提示される。このため、例えば推定条件の取得が有料の場合に、情報利用者が有用と判断した推定条件に対してのみ代金を支払えばよいことになり、無駄な出費を抑えて対費用効果の高い情報取得が可能となる。また、たとえ取得情報自体が無料だったとしても、端末において不要な情報を受信しなくても済むため、通信費用の軽減や記憶容量の無駄な使用を抑えることが可能となる。
すなわちこの発明によれば、行動履歴情報の分析情報を取得する際に当該分析情報の有用性を情報利用者が取得前に確認することが可能な推定情報分析装置、方法及びプログラムを提供することができる。

この発明の一実施形態に係る推定情報分析装置を備えたシステムの概略構成図。 この発明の一実施形態に係る推定情報分析装置の機能構成を示すブロック図。 図２に示した推定情報分析装置の処理手順と処理内容を示すフローチャート。 図２に示した推定情報分析装置による生活情報の受信蓄積処理を説明するための図。 生活情報記憶部に蓄積された生活情報の一例を示す図。 分析対象となる生活情報の一例を示す図。 図６に示した生活情報から抽出された推定条件の一例を示す図。 図６に示した生活情報と検索条件及び推定条件との対応関係の一例を示す図。 支持度及び信頼度の計算結果の一例を示す図。

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
（構成）
図１は、この発明の一実施形態に係る平均情報分析装置を備えたシステムの概略構成図である。このシステムは、平均情報分析装置としての機能を有する情報分析サーバＳＶを備え、複数の情報送信端末ＵＴ１〜ＵＴｎ及び複数の情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍが上記情報分析サーバＳＶとの間で通信ネットワークＮＷを介して情報通信を可能にしたものである。通信ネットワークＮＷは、ＩＰ（Internet Protocol）網と、このＩＰ網にアクセスするためのアクセス網とから構成される。アクセス網としては、有線公衆網、携帯電話網、ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、ＣＡＴＶ（Cable Television）網等が用いられる。

情報送信端末ＵＴ１〜ＵＴｎは、情報提供者が使用する携帯端末、据え置き型のパーソナル・コンピュータ、テレビジョン受信機又はＳＴＢ（Set Top Box）等からなり、上記情報分析サーバＳＶとの間で情報通信を行うための機能としてメーラやブラウザを有している。携帯端末としては、携帯電話機やＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、タブレット型端末、ノート型パーソナル・コンピュータ等が用いられる。

情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍは、マーケッタ等の情報利用者が使用するパーソナル・コンピュータ又はワークステーションからなり、上記情報送信端末ＵＴ１〜ＵＴｎと同様に、上記情報分析サーバＳＶとの間で情報通信を行うための機能としてブラウザを有している。

情報分析サーバＳＶは、例えば情報仲介業者が運用するＷｅｂサーバからなり、以下のように構成される。図２はその機能構成を示すブロック図である。すなわち、情報分析サーバＳＶは、通信インタフェース１１と、制御ユニット１２と、記憶ユニット１３を備えている。

通信インタフェース１１は、制御ユニット１２の制御の下で、通信ネットワークＮＷにより規定された通信プロトコルに従い、上記情報送信端末ＵＴ１〜ＵＴｎ及び情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍとの間で情報の送受信を行う。

記憶ユニット１３は、記憶媒体としてハードディスクやＥＥＰＲＯＭ等の随時書込み読出しが可能な不揮発性メモリを使用したもので、この実施形態を実施する上で必要な記憶領域として生活情報記憶部１３１及び分析情報記憶部１３２を備えている。

生活情報記憶部１３１は、情報送信端末ＵＴ１〜ＵＴｎから送られた情報提供者の行動履歴を表す情報としての生活情報を蓄積するために用いられる。生活情報は複数の要素を含む。これらの要素は、情報の種類と、情報の内容と、情報提供者の年齢と、性別と、受信時刻とからなる。

分析情報記憶部１３２は、後述する情報分析処理部１２３により分析された情報を記憶するために用いられる。分析情報には、情報提供者から指定された検索条件をもとに生活情報から抽出された推定条件と、この推定条件の支持度及び信頼度の情報が含まれる。

制御ユニット１２は、中央処理ユニット（Central Processing Unit；ＣＰＵ）を有し、この実施形態を実施するために必要な処理機能として、生活情報受信制御部１２１と、支持度・信頼度送信制御部１２２と、情報分析処理部１２３と、支持度・信頼度・推定条件送信制御部１２４を備えている。なお、これらの処理機能は何れも図示しないプログラムメモリに格納されたアプリケーション・プログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。

生活情報受信制御部１２１は、上記情報送信端末ＵＴ１〜ＵＴｎから送信された情報提供者の生活情報を通信インタフェース１１を介してそれぞれ受信し、この受信された生活情報を上記生活情報記憶部１３１に格納する処理を行う。

支持度・信頼度送信制御部１２２は、情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍから送信された検索要求を通信インタフェース１１を介して受信する処理と、この検索条件に応じて後述する情報分析処理部１２３により算出される、当該検索条件に該当する生活情報の支持度及び信頼度を表す情報を、通信インタフェース１１を介して要求元の情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍへ送信する処理を行う。

情報分析処理部１２３は以下の処理を実行する機能を有する。
(1) 上記支持度・信頼度送信制御部１２２により受信された検索要件に含まれる検索条件に該当する要素を含む生活情報を上記生活情報記憶部１３１から検索し、この検索された生活情報を構成する複数の要素の中から上記検索条件に該当する要素を除いた独立する要素を推定条件として抽出する処理。

(2) 上記抽出された各推定条件について、検索条件と当該推定条件とを同時に満たす生活情報が全情報に占める割合、つまり条件と帰結を同時に満たす条件の出現率を表す支持度を算出する処理。支持度は、検索条件と推定条件とを同時に含む生活情報の数を上記検索要求に該当する要素を含む生活情報の数で除算することにより算出される。

(3) 上記抽出された各推定条件について、検索条件が発生したとき当該推定条件に帰結する割合を示す信頼度をそれぞれ算出する処理。信頼度は、上記検索条件と推定条件とを同時に含む生活情報の数を全ての生活情報の数で除算することにより算出される。

(4) 上記(1) により抽出された推定条件と、上記(2) 及び(3) により各推定条件について算出された支持度及び信頼度を、分析情報記憶部１３２に記憶させる処理。

支持度・信頼度・推定条件送信制御部１２４は、上記信頼度及び支持度の送信先となった情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍから送信される情報取得要求を通信インタフェース１１を介して受信する。そして、この情報取得要求をもとに情報利用者が「有料購入」を承諾したか否かを判定する。この判定の結果、有料購入を承諾した場合には、上記分析情報記憶部１３２から該当する支持度と信頼度と推定条件との組を読み出し、この読み出された支持度と信頼度と推定条件との組を要求元の情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍへ通信インタフェース１１から送信させる処理を行う。

（動作）
次に、以上のように構成された情報分析サーバＳＶによる処理動作を説明する。図３はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
（１）生活情報の収集
情報送信端末ＵＴ１〜ＵＴｎにおいて、そのブラウザ又はメーラを用いて、情報提供者が自身の行動に関する情報の送信操作を行うと、この情報が生活情報として情報分析サーバＳＶへ送信される。

例えば、情報提供者Ａが自宅又はエステティックサロンにおいて体重測定を行い、自身の情報送信端末ＵＴ１においてその測定結果の情報提供操作を行ったとする。この場合、情報送信端末ＵＴ１からは、例えば図４に示すように情報の種別「体重測定」と内容「４８kg」を表す情報が、情報提供者Ａの属性情報である年齢「２４」と性別「女性」、及び計測時刻又は送信時刻「２０時３５分」と共に情報分析サーバＳＶへ送信される。

また、情報提供者Ｂが通信販売サイトで買い物をし、自身の情報送信端末ＵＴ２において当該買い物の結果を表す情報の情報提供操作を行ったとする。この場合、情報送信端末ＵＴ２からは、例えば図４に示すように情報の種別「通信販売で購入」と内容「１２８５０円」を表す情報が、情報提供者Ｂの属性情報である年齢「４２」と性別「女性」、及び購入時刻又は送信時刻「１６時１８分」と共に情報分析サーバＳＶへ送信される。

同様に、図４に例示したように鉄道に乗車したり、ゲームセンタでゲームをして、その情報提供者が情報送信端末ＵＴ３，ＵＴ４において当該行動に関する情報の情報提供操作を行えば、情報送信端末ＵＴ３，ＵＴ４から情報分析サーバＳＶへ上記「鉄道乗車」、「ゲームプレイ」に関する情報が送信される。その他、テレビジョン番組を視聴した場合等、種々の行動に伴う生活情報を送信することが可能である。

これに対し情報分析サーバＳＶは、情報送信端末ＵＴ１〜ＵＴｎから生活情報が送信されるごとに、ステップＳ１１により生活情報受信制御部１２１を起動する。そして、この生活情報受信制御部１２１の制御の下で、上記情報送信端末ＵＴ１〜ＵＴｎから送信された生活情報を通信インタフェース１１を介して受信し、この受信された生活情報を生活情報記憶部１３１に格納する。図５にこの生活情報記憶部１３１に蓄積された生活情報の一例を示す。

（２）情報分析処理
（２−１）推定条件の生成
生活情報の分析情報を購入しようとする場合、マーケッタ等の情報利用者は自身の情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍにおいてブラウザにより情報分析サーバＳＶに対しアクセスする。そして、この状態で先ず検索条件を入力してその送信操作を行う。そうすると、情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍから情報分析サーバＳＶへ、上記入力された検索条件を含む検索要求が送信される。

これに対し情報分析サーバＳＶは、上記情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍから送信された検索要求を、支持度・信頼度送信制御部１２２の制御の下で通信インタフェース１１を介して受信する。そして、検索要求を受信した旨を情報分析処理部１２３に通知する。情報分析処理部１２３は、ステップＳ１３において、先ず上記受信された検索要求に含まれる検索条件をもとに、当該検索条件に該当する要素を含む生活情報を生活情報記憶部１３１から選択的に読み出す。そして、この読み出された生活情報を構成する複数の要素の中から上記検索条件に該当する要素を除いた独立する要素を推定条件として抽出する。

例えば、いま生活情報記憶部１３１に図６に示すように生活情報が蓄積されている状態で、マーケティング事業者である情報利用者が通信販売で高額な商品を購入する人のプロフィールを知るために、第１の検索条件＝「通信販売で購入」、第２の検索条件＝「内容（購入額）＞５０００円」を、検索要求と共に情報分析サーバＳＶへ送信したとする。このとき、第１の検索条件は「通信販売をする人」という前提となる条件を意味し、第２の検索条件は「通信販売の購入額が５０００円以上である」という帰結となる条件を意味する。

上記検索条件を受信すると情報分析サーバＳＶの情報分析処理部１２３は、先ず図６に示した生活情報記憶部１３１から、第１の検索条件として指定された種別の要素と、第２の検索条件として指定された内容の要素を除外して、残りの「年齢」、「性別」、「時刻」の各要素から独立する内容を抽出する。この結果、例えば図７に示す内容が推定条件として抽出される。

（２−２）支持度及び信頼度の計算
情報分析処理部１２３は、上記推定条件が１個抽出されるごとに、ステップＳ１４において支持度及び信頼度を以下のように計算する。
すなわち、先ず上記第１の検索条件に該当する要素と第２の検索条件に該当する要素と上記抽出された推定条件に該当する要素を同時に含む生活情報を、図６に示す生活情報記憶部１３１から検索してそのヒット数を計数する。また、第１の検索条件に該当する要素の数を計数し、上記ヒット数をこの第１の検索条件に該当する要素の数で除算し、その計算結果を支持度とする。

例えば、いま推定条件として「性別＝女性」が抽出されたとする。この場合、この推定条件に該当する要素を含む生活情報、この推定条件に該当する要素と第１の検索条件に該当する要素を同時に含む生活情報、及び推定条件に該当する要素と第１の検索条件に該当する要素と第２の検索条件に該当する要素を同時に含む生活情報は、図８に示すようになる。そして、この図８に示す検索の数をもとに支持度を計算すると、
支持度＝（条件１と条件２と推定条件を全て満たしたもの）
÷（条件１を満たしたもの）
＝２÷８＝２５％
となる。これは、情報利用者が興味を持っている「通信販売で購入する人」のうち、「女性でかつ５０００円以上の買い物をする人」の割合が２５％であることを意味する。

支持度は、そのような行動をする人がどの程度マジョリティであるかを意味し、大きいほどマーケティングに有用である。例えば、推定条件として「血液型 Ｒｈ−ＡＢ」のように、非常にまれな条件を設定すると支持度は小さくなる。このような推定条件は、後述する信頼度が高くても、マーケティング情報として有用ではない。

次に、第１の検索条件に該当する要素と推定条件に該当する要素を同時に含む生活情報の数を計数する。そして、上記第１の検索条件、第２の検索条件及び推定条件を同時に満足する生活情報のヒット数を、上記第１の検索条件及び推定条件を満足する生活情報の数で除算し、その計算結果を信頼度とする。

例えば、図８に示した検索結果の数に基づいて信頼度を計算すると、
信頼度＝（条件１と条件２と推定条件を全て満たしたもの）
÷（条件１と推定条件を満たしたもの）
＝２÷４＝５０％
となる。これは、「女性が通信販売を利用して商品を購入」した場合、そのうち５０％が「５０００円以上の商品を購入」したことを意味する。

信頼度は、相関もしくは共起確率と呼ばれるものであり、この値が大きいほど「性別が女性であること」と「通信販売で５０００円以上購入すること」との間の因果関係が強いことを示す。通信販売のマーケティングをする場合は、この信頼度が高い層にアプローチすることが有用であるといえる。

以上（２−２）で述べた支持度及び信頼度の計算は、（２−１）で推定条件が１個抽出されるごとに繰り返し行われる。そして、この算出された支持度及び信頼度の情報は、その計算のもとになった推定条件を表す情報と共に分析情報記憶部１３２に記憶される。図９はその記憶結果の一例を示すものである。

（３）支持度及び信頼度の送信
上記情報分析処理部１２３による、抽出された全ての推定条件について支持度及び信頼度の計算処理が終了したことがステップＳ１５により判定されると、制御ユニット１２は支持度・信頼度送信制御部１２２の制御の下、上記計算された支持度及び信頼度の情報を上記分析情報記憶部１３２から読み出す。そして、この読み出された支持度及び信頼度の表示情報を、ステップＳ１６により通信インタフェース１１から上記検索要求元の情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍへ送信する。

したがって、情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍでは上記支持度及び信頼度の閲覧情報が先ず表示される。この支持度及び信頼度の配信は無料である。したがって、情報利用者は無料で配信された支持度及び信頼度の情報をもとに、取得しようとする推定条件が有用なものか否か、つまり購入価値のあるものか否かを事前に判断することができる。

（４）推定条件の送信
上記支持度及び信頼度に基づいて有用と判断すると、情報利用者が情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍにおいて情報の閲覧操作を行うと、閲覧要求（情報取得要求）が情報分析サーバＳＶへ送信される。なお、これ以上の情報閲覧を求めない場合、情報利用者は情報の取得を中止する操作を行う。この結果、情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍから情報分析サーバＳＶへは情報取得中止要求が送られる。

情報分析サーバＳＶは、上記情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍから送信された閲覧要求を通信インタフェース１１を介して支持度・信頼度・推定条件送信制御部１２４により受信する。上記閲覧要求を受信すると支持度・信頼度・推定条件送信制御部１２４は、ステップＳ１７により、上記受信された要求をもとに情報利用者が「有料提供」に対し承諾したか否かをステップＳ１７により判定する。例えば、受信された要求が情報取得要求であれば「有料提供」を承諾したと判定し、一方受信された要求が情報取得中止要求であれば「有料提供」に対し非承諾と判定する。

有料提供を承諾したと判定すると、支持度・信頼度・推定条件送信制御部１２４は、ステップＳ１８により上記分析情報記憶部１３２から該当する支持度と信頼度と推定条件との組を読み出す。そして、この読み出された支持度と信頼度と推定条件との組を表す表示データを、要求元の情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍへ通信インタフェース１１から送信する。

したがって、情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍでは上記支持度と信頼度と推定条件の組が表示される。情報利用者はこの表示された情報をもとに、先に自身が指定した検索条件１、２に応じた推定条件を閲覧することができる。例えば、「通信販売で商品を購入する人のうち５０００円以上の買い物をする人は、４０代の女性に多い」といった傾向性を把握することができる。

なお、上記推定条件の情報取得料の徴収方法としては、その請求データを情報分析サーバＳＶから通信事業者へ転送し、通信事業者がこの請求データに基づいて通信料金に上乗せして情報利用者に課金することにより徴収するものが考えられる。また、情報分析サーバＳＶを運用する情報仲介業者が、情報利用者に対し請求書を直接送付することにより徴収するようにしてもよい。

以上詳述したようにこの実施形態では、情報提供者が使用する複数の情報送信端末ＵＴ１〜ＵＴｎから、当該情報提供者の生活情報を情報分析サーバＳＶで受信して生活情報記憶部１３１に蓄積する。この状態で、情報利用者が使用する情報受信端末ＣＴ１〜ＣＴｍから生活情報の検索要求が送られた場合に、当該検索要求に含まれる検索条件１、２に該当する要素を含む生活情報を生活情報記憶部１３１から検索し、この検索された生活情報を構成する複数の要素の中から上記検索条件１、２に該当する要素を除いた独立する要素を推定条件として抽出する。そして、上記検索条件１、２及び推定条件を同時に満足する生活情報の数を計数し、その計数値を検索条件１に該当する要素の数で除算することで支持度を算出する。また、検索条件１及び推定条件を同時に満たす生活情報の数により上記計数値を除算することで信頼度を算出する。次に、上記算出された支持度及び信頼度の情報を情報利用者の端末へ先ず送信し、この支持度及び信頼度をもとに推定条件が有用と情報利用者が判断して閲覧要求を送信した場合に、推定条件を情報利用者の端末へ送信するようにしている。

したがって、情報を閲覧する際に情報利用者には、指定した検索条件に該当する要素を含む生活情報から抽出される推定条件の支持度及び信頼度が先ず提示され、この支持度及び信頼度をもとに上記推定条件が有用と判断してその閲覧操作を行った場合に、当該推定条件が情報利用者に提示される。このため、例えば推定条件の取得が有料の場合に、情報利用者が有用と判断して取得した推定条件に対してのみ代金を支払えばよいことになり、無駄な出費を抑えて対費用効果の高い情報取得が可能となる。また、たとえ取得情報自体が無料だったとしても、端末において不要な情報を受信しなくても済むため、通信費用の軽減や記憶容量の無駄な使用を抑えることが可能となる。

なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態では単独の推定条件について支持度及び信頼度を計算するようにしたが、例えば性別＝男かつ年齢＝１０代といった複数の推定条件について支持度及び信頼度を計算するようにしてもよい。この複合条件を機械的に生成する手順自体は、アプリオリのアルゴリズムとして広く知られている。
その他、推定情報分析装置の構成やその処理手順と処理内容、行動履歴情報の種類等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

ＵＴ１〜ＵＴｎ…情報送信端末、ＣＴ１〜ＣＴｍ…情報受信端末、ＳＶ…情報分析サーバ、ＮＷ…通信ネットワーク、１１…通信インタフェース、１２…制御ユニット、１２１…生活情報受信制御部、１２２…支持度・信頼度送信制御部、１２３…情報分析処理部、１２４…支持度・信頼度・推定条件送信制御部、１３…記憶ユニット、１３１…生活情報記憶部、１３２…分析情報記憶部。

Claims (3)

1. 情報提供者が使用する複数の端末から、複数の要素からなる当該情報提供者の行動履歴情報を通信ネットワークを介して受信し記憶部に記憶する手段と、
   情報利用者が使用する端末から送信される、前記記憶された行動履歴情報に対する検索条件を含む検索要求を、前記通信ネットワークを介して受信する手段と、
   前記検索要求が受信された場合に、この受信された検索要求に含まれる検索条件に該当する第１の要素を含む行動履歴情報を前記記憶部から検索し、かつこの検索された行動履歴情報を構成する複数の要素の中から前記第１の要素を除いた独立する第２の要素を推定条件として抽出する手段と、
   前記検索要求に該当する第１の要素及び前記推定条件に該当する第２の要素を同時に含む行動履歴情報の数を前記検索要求に該当する第１の要素を含む行動履歴情報の数で除した支持度と、前記検索条件に該当する第１の要素及び前記推定条件に該当する第２の要素を同時に含む行動履歴情報の数を全ての行動履歴情報の数で除した信頼度とのうち少なくとも一方を算出する手段と、
   前記算出された支持度及び信頼度の少なくとも一方を、前記検索要求元の端末へ前記通信ネットワークを介して送信する手段と、
   前記支持度及び信頼度の少なくとも一方の送信後に当該送信先の端末から送信される推定条件の取得要求を、前記通信ネットワークを介して受信する手段と、
   前記取得要求が受信された場合に、この受信された取得要求に応じて前記推定条件を前記要求元の端末へ前記通信ネットワークを介して送信する手段と
   を具備することを特徴とする推定情報分析装置。
2. 情報提供者が使用する複数の端末から、複数の要素からなる当該情報提供者の行動履歴情報を通信ネットワークを介して受信し記憶部に記憶する過程と、
   情報利用者が使用する端末から送信される、前記記憶された行動履歴情報に対する検索条件を含む検索要求を前記通信ネットワークを介して受信する過程と、
   前記検索要求が受信された場合に、この受信された検索要求に含まれる検索条件に該当する第１の要素を含む行動履歴情報を前記記憶部から検索し、かつこの検索された行動履歴情報を構成する複数の要素の中から前記第１の要素を除いた独立する第２の要素を推定条件として抽出する過程と、
   前記検索要求に該当する第１の要素及び前記推定条件に該当する第２の要素を同時に含む行動履歴情報の数を前記検索要求に該当する第１の要素を含む行動履歴情報の数で除した支持度と、前記検索条件に該当する第１の要素及び前記推定条件に該当する第２の要素を同時に含む行動履歴情報の数を全ての行動履歴情報の数で除した信頼度とのうち少なくとも一方を算出する過程と、
   前記算出された支持度及び信頼度の少なくとも一方を、前記検索要求元の端末へ前記通信ネットワークを介して送信する過程と、
   前記支持度及び信頼度の少なくとも一方の送信後に当該送信先の端末から送信される推定条件の取得要求を、前記通信ネットワークを介して受信する過程と、
   前記取得要求が受信された場合に、この受信された取得要求に応じて前記推定条件を前記要求元の端末へ前記通信ネットワークを介して送信する過程と
   を具備することを特徴とする推定情報分析方法。
3. 請求項１記載の推定情報分析装置が具備する各手段が行う処理を、当該推定情報分析装置が備えるコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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