JP5034279B2 - Attribute estimation program and attribute information providing system - Google Patents

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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, for companies that provide products and services, collect and use personal information (attribute information) about who the consumer is in order to change the method of providing the product or service according to the consumer. 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, Patent Document 1, Patent Document 2, and the like).

特開2003−16345号公報JP 2003-16345 A 特表2003−529127号公報Special table 2003-529127 gazette

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 (Patent Document 1 and Patent Document 2), even when the user browses a website different from his / her purpose, the user's attribute is analyzed, and thus the estimated noise is generated. In many cases, there is a problem that the accuracy of the estimation result obtained by estimating the attribute of the user of the terminal device is not high.

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、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-described problems and achieve the object, the present invention provides an attribute estimation program for causing a computer to execute a method for estimating the attribute of a user of a terminal device, which is input from the terminal device by the user or A search word storing procedure in which a search word to be selected and a user ID for uniquely identifying the user are associated with each other and stored in a search word storage unit, and a user having a predetermined attribute and the attribute is connected to the terminal Attribute storage procedure for associating search words that are highly likely to be input or selected from the apparatus and storing them in the attribute storage means, search words stored in the search word storage means, and search words stored in the attribute storage means Based on the match, the attribute estimation procedure for estimating the user attribute, the user attribute estimated by the attribute estimation procedure, and the user ID are associated with each other. Characterized in that to execute the user attribute storage procedure of storing the unit and the computer.

また、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, the present invention is the above invention, wherein the attribute storing procedure newly stores a search word and an attribute used for estimation by the attribute estimation procedure in association with each other in the attribute storage unit, and the attribute estimation procedure includes: The computer is caused to estimate the attribute of the user by using a search word and an attribute newly stored in the search word storage means.

また、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。 In the above invention, the present invention further includes estimated accuracy calculation means for calculating an estimation accuracy indicating the accuracy of the attribute estimated by the attribute estimation procedure, and the user attribute storage procedure includes the estimation accuracy calculation The computer is caused to further associate the estimated accuracy calculated by the means and store it in the user attribute storage means.

また、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 another 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 the attribute of the user are connected to a network. In the information providing system configured, the information providing server device associates a search term input or selected from the terminal device by the user with a user ID for uniquely identifying the user. Search word storage means for storing the search attribute, attribute storage means for storing a predetermined attribute and a search word that a user having the attribute is likely to input or select from the terminal device, and the search word storage Attribute estimation means for estimating the attribute of the user based on a match between the search word stored in the means and the search word stored in the attribute storage means, and estimated by the attribute estimation means User attribute storage means for storing the user attribute and the user ID in association with each other, and when the request related to the user attribute is received from the web server device, the attribute estimation means estimates the user attribute. Attribute transmitting means for transmitting the attribute of the user 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 an attribute from the information providing server apparatus, and information transmitting means for transmitting predetermined information to the terminal apparatus based on the attribute of the user received by the attribute receiving means. It is characterized by.

また、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。 According to another 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 the attribute of the user are connected to a network. In the information providing system configured, the information providing server device includes a user ID for uniquely identifying a search term input or selected from the terminal device by the user from the terminal device and the user. Search word storage means for storing the above 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 a user having the attribute, and the search word storage Attribute estimation means for estimating the attribute of the user based on a match between the search word stored in the means and the search word stored in the attribute storage means, and estimated by the attribute estimation means When a user attribute storage unit that stores the user attribute and the user ID in association with each other and a request related to the user attribute from the terminal device that is accessing the web server device are received. An information transmitting unit that transmits predetermined information corresponding to the attribute of the user estimated by the attribute estimating unit to the terminal device, and the web server device receives the access from the terminal device and receives the access response And an access response means for performing.

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 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 unit in association with each other, A search term that is highly likely to be input or selected from a terminal device by a user having an attribute is stored in the attribute storage means, and a search word stored in the search word storage means and a search stored in the attribute storage means Since the user attribute is estimated based on the match with the word and the estimated user attribute and the user ID are stored in association with each other, noise is hardly included as a result of reflecting the user's intention. Attributes (age group, gender, etc.) from search terms, such as words that represent the same thing but are different in gender (for example, nurses and nurses) and words used by specific age groups (for example, hiring new graduates) , Residential area, etc.) It may result, it is possible to accurately estimate the attribute of the user of the terminal device.

また、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 present invention, the search terms and attributes used for estimation are newly stored in association with each other, and the user attributes are estimated using the search terms and attributes newly stored in the search term storage means. Therefore, by adding search terms and attributes used for user attribute estimation, it is possible to improve the accuracy of estimation results as a result of improving the coverage of predetermined attributes.

また、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。 Also, according to 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 calculated in association with the attribute and the user ID. As a result, the accuracy of the estimation result of each user ID or attribute can be known, and it can be used as a guideline for further improving the accuracy of the estimation result.

また、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。 Further, according to the present invention, the information providing server device stores a search term input or selected by the user from the terminal device and a user ID for uniquely identifying the user in association with each other. A search word stored in the search word storage unit and a search word stored in the attribute storage unit are stored in association with the search term that is highly likely to be input or selected from the terminal device by the user having the attribute. When the user attribute is estimated, the estimated user attribute and the user ID are stored in association with each other, and a request related to the user attribute is received from the web server device. The estimated user attribute is transmitted to the web server apparatus, and the web server apparatus transmits a request related to the user attribute of the terminal apparatus to the information providing server apparatus, and the user attribute is transmitted from the information providing server apparatus. Receive, receive Since the predetermined information is transmitted to the terminal device based on the attribute of the user, even when the web server device and the information providing server device belong to different domains (for example, the search service and the attribute estimation service are performed by different companies) Case), the user ID is not known to the web server device, and it is possible to perform a service using the attribute information estimated by the information providing server device.

また、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。 Further, according to the present invention, the information providing server device stores 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. , A predetermined attribute and a search word that is likely to be input or selected by a user having the attribute are stored in association with each other, and based on a match between the stored search word and the search word stored in the attribute storage unit The user attribute is estimated, the estimated user attribute and the user ID are stored in association with each other, and a request relating to the user attribute is received from the terminal device accessing the web server device In this case, predetermined information corresponding to the estimated user attribute is transmitted to the terminal device, and the web server device accepts access from the terminal device and makes an access response. When the server device belongs to the same domain (for example, when the search service and the advertisement service are performed by the same company), it is possible to reduce the cost when constructing the system without providing a complicated system configuration and to provide information The attribute information estimated by the server device can be used.

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 terminal device 10 and a search server device 20 are connected to be communicable with each other via the Internet, and the search server device 20 and the attribute estimation device 30 are connected via a network. It is configured to be communicable with each other.

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 terminal device 10 receives an input or selection of a search word from a user and transmits the search word to the search server 20, and the search server 20 is based on the search word received from the terminal device 10. Performing a WEB search and transmitting a search result (a list of URLs of WEB sites corresponding to the search term) to the terminal device 10, and the attribute estimation device 30 estimating the attribute of the user of the terminal device 10. In particular, the attribute estimation device 30 is characterized mainly in that the attribute of the user of the terminal device 10 can be accurately estimated.

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 attribute estimation device 30 stores a search term input or selected by the user from the terminal device 10 and a user ID for uniquely identifying the user in association with each other. A search word log database (search word log DB) 32a is provided. Specifically, when a search term is input from the terminal device 10 to the search server 20 by the user, the search term is associated with the user ID and stored as “01, new graduate recruitment / nurse”.

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 attribute estimation device 30 includes an attribute database (attribute DB) 32b that stores a predetermined attribute and a search term that is highly likely to be input or selected by a user having the attribute in association with each other. Specifically, predetermined attributes and search terms are stored in advance as “20s, new graduate recruitment / graduation ceremony / graduate school” or “female, nurse / divination”.

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 attribute estimation device 30 includes a user information database (user information DB) 32c that stores the estimated user attributes and user IDs in association with each other. Specifically, “01, 20s / female” is stored in association with the estimated user attribute and user ID.

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 terminal device 10 stores “01” as a user ID for uniquely identifying the user. Specifically, the user ID assigned by the attribute estimation device 30 to uniquely identify the user via the search server device 20 is temporarily written and stored using, for example, Cookie. is doing.

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 terminal device 10 accessing the search server device 20 ((1) in FIG. 1), the search server device 20 is stored in the terminal device 10. The acquired user ID and the input search term are acquired ((2) in FIG. 1). To give a specific example, when the search term “new graduate recruitment, nurse” is input in the terminal device 10 with the user ID “01”, the search server device 20 is stored in the terminal device 10. The search term “new graduate recruitment, nurse” input with the ID “01” is acquired.

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 search server device 20 transmits the acquired user ID and search word to the attribute estimation device 20 ((3) in FIG. 1), and the attribute estimation device 30 receives the received user ID and search word. Are stored in the search term log DB 32a in association with each other ((4) in FIG. 1). Specifically, in the above example, the search server device 20 transmits the acquired user ID “01” and the search term “new graduate recruitment, nurse” to the attribute estimation device 20, and the attribute estimation device 30. Stores the received user ID “01” and the search term “new graduate recruitment, nurse” in the search term log DB 32a in association with each other.

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 attribute estimation apparatus 30 estimates a user's attribute based on a match with the search word memorize | stored in search word log DB32a, and the search word memorize | stored in attribute DB32b ((5) of FIG. 1). For example, the attribute estimation unit 33a stores “new graduate recruitment, nurse” entered as a search word by the user with the user ID “01” in the user DB 32a, and “attributes, search” in the attribute DB 32b. When “20s, new graduate recruitment / graduation ceremony / graduate school” and “female, nurse / fortune telling” are stored as “word”, the search term of the attribute “20s” is “new graduate recruitment” entered by the user Since “Nurse” matches the search term of the attribute “female”, the attribute of the user ID “01” that has entered “new hiring, nurse” as the search term is set to “20s, female ".

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 attribute estimation device 30 stores the estimated user attribute and the user ID in association with each other in the user information DB 32c ((6) in FIG. 1). Specifically, in the above example, (01, 20s / female) is stored in the user information DB 32c in association with the estimated user attribute and user ID.

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 attribute estimation apparatus 30 shown in FIG. 1 will be described with reference to FIGS. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the attribute estimation device 30, FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a search term log DB, and FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an attribute DB. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the user information DB. As shown in FIG. 2, the attribute estimation device 30 includes a communication control I / F unit 31, a storage unit 32, and a control unit 33.

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 search server device 32. Specifically, the search term input from the terminal device 10 and the terminal device 10 The user ID assigned to the user is received from the search server device 20.

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 storage unit 32 is a storage unit (storage unit) that stores data and programs necessary for various processes performed by the control unit 33. In particular, the storage unit 32 is closely related to the present invention. A DB 32b and a user information DB 32c are provided. The search term log DB 32a corresponds to the “search term storage means” described in the claims. Similarly, the attribute DB 32b corresponds to the “attribute storage means”, and the user information DB 32c includes “user attribute”. Corresponds to "memory means".

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 term log DB 32a is a means for storing a search term input or selected by the user from the terminal device 10 in association with a user ID for uniquely identifying the user. As illustrated in FIG. 3, the user ID and the search word are associated with each other and “01, new graduate recruitment / nurse” and the like are stored.

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 attribute DB 32b is a 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 from the terminal device, specifically, as illustrated in FIG. As described above, a predetermined attribute and a search word are associated with each other, and “20s, new graduate recruitment / graduation ceremony / graduate school”, “female, nurse / divination”, and the like are stored.

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 user information DB 32c is a means for storing a user attribute and a user ID estimated by the attribute estimation unit 33a described later in association with each other. Specifically, as illustrated in FIG. The person ID and the estimated attribute are associated with each other and stored as “01, female / 20s”.

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 control unit 33 has an internal memory for storing a control program such as an OS (Operating System), a program defining various processing procedures, and required data, and executes various processes using these. In particular, as closely related to the present invention, an attribute estimation unit 33a is provided. The attribute estimation unit 33a corresponds to “attribute estimation means” recited in the claims.

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 word log DB 32a and a search word stored in the attribute DB 32b. Specifically, “new graduate recruitment, nurse” entered as a search word by the user with the user ID “01” is stored in the user DB 32a (see FIG. 3), and “attribute, search word” is stored in the attribute DB 32b. When “20s, new graduate recruitment / graduation ceremony / graduate school” and “female, nurse, fortune telling” are stored (see FIG. 4), the search term “attributed to“ 20s ”is“ new graduate recruitment ”entered by the user. And “Nurse” matches the search term of the attribute “female”, the attribute estimation unit 33a has the user ID “01” that has entered “New graduate recruitment, nurse” as the search term. The user attribute is estimated as “20s, female”.

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 user information DB 32c in association with each other. Note that the attribute estimation processing by the attribute estimation unit 33a is attribute estimation from the administrator via the timing at which the attribute estimation request is received from the search server device 20 or the operation unit (not shown in FIG. 2) of the attribute estimation device 30. It is executed at an arbitrary timing such as a timing when a request is input or every predetermined time interval.

[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 attribute estimation device 30 receives an attribute estimation request from the search server device 20 (Yes in step S601), the attribute estimation device 30 obtains a user ID and a search word corresponding to the user ID from the search word log DB 32a. In addition to reading, the combination of the search word and the attribute is read from the attribute DB 32b (step S602).

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 attribute estimation device 30 estimates the attribute of the user based on the match between the search word read from the search word log DB 32a and the search word read from the attribute DB 32b (step S603). For example, “new graduate recruitment and nurse” entered by the user with the user ID “01” as a search word is stored in the user DB 32a (see FIG. 3), and “attributes and search words” are stored in the attribute DB 32b as “20s. , “New graduate recruitment / graduation ceremony / graduate school” and “Women, nurses / fortune telling” are stored (see FIG. 4), the “new graduate recruitment” entered by the user matches the search term of the attribute “20s”. In addition, since “nurse” matches the search term of the attribute “female”, the attribute estimation unit 33a determines the attribute of the user with the user ID “01” who entered “new graduate recruitment, nurse” as the search term. Are estimated to be “female in their 20s”.

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 attribute estimation apparatus 30 stores the estimated user attribute (for example, twenties, female) and the user ID (for example, 01) in association with each other in the user information DB 32c (step S604).

[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 terminal device 10 is stored in association with the user ID for uniquely identifying the user, A search term that is likely to be input or selected from the terminal device 10 by a user having the attribute is stored in association with the search term stored in the search term log DB 32a and the search term stored in the attribute DB 32b. Since the attribute of the user is estimated based on the match and the estimated attribute of the user and the user ID are stored in association with each other, a search term that is less likely to contain noise as a result of reflecting the user's intention, For example, attributes (age group, gender, residential area) such as words that represent the same thing but have different expressions between men and women (for example, nurses and nurses) and words used by a specific age group (for example, new graduate recruitment) Etc.) It may result, it is possible to estimate better system attributes of the user of the terminal device.

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 attribute DB 32b. However, the present invention is not limited to this and is stored in the search word log DB 32a. The search term used for attribute estimation may be used recursively in subsequent attribute estimation. In the first embodiment, a case where a single attribute is stored in the attribute DB 32b has been described. However, the present invention is not limited to this, and conflicting attributes are stored in the attribute DB 32b. Also good.

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 attribute estimation apparatus 30 according to the second embodiment will be described. Since the configuration is basically the same as that of the first embodiment, an attribute DB 32b and an attribute estimation unit that are different from the first embodiment are described below. Only 33a will be described. In the second embodiment, as shown in FIG. 8, the search term log DB 32a stores a plurality of search terms in association with each of a plurality of users. Also, as shown in FIG. In the information DB 323c, a plurality of attributes are associated with each other and stored.

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 attribute DB 32b associates and stores a search term for each conflicting attribute. Specifically, as shown in FIG. 9, search terms are stored for each conflicting attribute such as “male” and “female”, “20s” and “30s”.

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 attribute DB 32b newly stores a search word and an attribute used for estimation by attribute estimation in association with each other. As a specific example, a predetermined user group is estimated as “male” by the attribute estimation process, and the majority of users included in the predetermined user group used the search term “PC”. In such a case, the attribute “male” and the search term “sea” are newly stored in the attribute DB 32b. The search word stored in the search word log DB 32a and used for attribute estimation is used recursively in subsequent attribute estimation.

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 attribute DB 32b, and the attribute of the user is estimated recursively. Details of the processing by the attribute estimation unit 33a will be described later with reference to FIG.

[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 attribute estimation device 30 will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 7, when the attribute estimation device 30 receives an attribute estimation request from the outside (Yes in step S701), the attribute estimation device 30 can search the attribute DB 32b with a search word group A1 that can be estimated with high accuracy. The search term group B1 that can be estimated with high accuracy that the attribute is not α is read out and set in the work area (step S702). Specifically, from the attribute DB 32b shown in FIG. 9, it is estimated with high accuracy that the search term group A1 can be estimated with high accuracy that the attribute is “male” and the attribute is “female”. Each possible search term group B1 is read out and set in the work area.

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 attribute estimation device 30 sets i = 1 (step S703), and searches from the search word log DB 32a for a user group Ci searching for Ai and a user searching for Bi that conflicts with the attributes of Ai. Each group Dj is extracted (step S704). As a specific example, from the search word log DB 32a shown in FIG. 8, a user group searching for “police officer” is extracted as Ci, and also searching for “female police officer”. The user group is extracted as Dj. In this example, the user group Ci is estimated as the attribute “male”, and the user group Di is estimated as the attribute “female”.

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 attribute estimation device 30 searches the search term log DB 32a for a search term group in which K% or more of the user group Ci performs a common search and L% or more of the user group Dj does not perform a search. Extract as group Ai + 1 (step S705). To give a specific example, K% or more (for example, 80% or more) of the user group Ci searching for “police officer” performs a common search, and also searches for “police officer”. The search term “sea” is used as a search term group Ai + 1 as a search term in which L% or more (for example, 80% or more) of the user group Dj who has not performed a search (ie, “female police officer”) has not performed a search. (See FIG. 8). In this example, the attribute “male” and the search term “sea” are newly stored in the attribute DB 32b.

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 attribute estimation device 30 searches the search term log 32a for a search term group in which K% or more of the user group Dj performs a search in common and L% or more of the user group Ci does not perform a search. Extracted as the word group Bi + 1 (step S706). To give a specific example, K% or more (for example, 80% or more) of users Dj who are searching for “female police officers” commonly search, and “female police officers” are also searching. The search term “fortune” is set as the search term group Bi + 1 as a search term in which L% or more (for example, 80% or more) of the user group Dj not (that is, searching for “police officer”) is not searching. Extract (see FIG. 8). In this example, the attribute “female” and the search term “fortune telling” are newly stored in the attribute DB 32b.

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 attribute estimation apparatus 30 determines whether i is equal to or greater than j (step S707). If i is not equal to or greater than j (No in step S707), the process returns to step S704, and the user groups Ci and Dj are extracted again. Then, the processes in steps S705 to S707 are repeated. That is, in the above-described example, the user group Ci and the user group Di are newly extracted based on the search terms “sea” and “fortune telling” extracted in the process of step S704, A new search term is extracted from the search term log 32a by the processing of S705 and S706.

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 attribute estimation device 30 sets the attribute of the estimated user group Ci to “α” for each process of Step S704 that is repeatedly executed, The estimation result that the attribute of the user group Di is “not α” is stored in the user information DB 32c (step S708). Specifically, as shown in FIG. 10, “02, male / 20's” “10, female” is stored.

[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 attribute DB 32a newly stores the search word and the attribute used for estimation in association with each other, and the attribute estimation unit 33a newly searches the search word log DB 32a. User attributes are estimated using words and attributes. By adding the search terms and attributes used for user attribute estimation, the coverage of the predetermined attributes is improved. It is possible to further improve the accuracy of the results.

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 attribute DB 32a stores a search term in association with each conflicting attribute, and the attribute estimation unit 33a is stored in the search term and attribute DB 32a stored in the search term log DB 32a. Since the user attribute is estimated based on the match with the search term for each conflicting attribute, the result of the estimation using conflicting attributes of the search term (for example, male, female, etc.) It is possible to obtain an estimation result with higher accuracy than in the case of estimation using only attributes.

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 attribute estimation device 30 sets “an” as a probability that a user whose attribute is A inputs a search word n, and sets a probability that a user whose attribute is not A as input a search word n. bn ", the probability that a user whose attribute is A inputs the search word m is" am ", and the probability that a user who does not have the attribute A inputs the search word m is" bm ", and then the attribute is A A probability “anm” in which the user inputs both the search word n and the search word m, and a probability “bnm” in which a user whose attribute is not A input the search word n and the search word m are calculated, respectively, and the search word n The probability that the attribute of the user who has input both the search term m is A is calculated as “anm / (anm + bnm)”. That is, when the user whose attribute “A” is estimated inputs both the search word n and the search word m, the accuracy of the estimated attribute “A” is calculated as described above. Become.

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 attribute estimation device 30 stores the estimation accuracy calculated as described above in association with the user ID in the user information DB 32c together with the attribute. Specifically, as shown in FIG. 12, in association with the user ID, the estimated gender, gender estimation accuracy, estimated age group, age group estimation accuracy, estimated residence area, The estimated accuracy of the residential area is stored in the user information DB 32c (see (1) in the figure). In addition, although the example which estimated sex, an age group, and a residence area was shown here as an attribute, these are only examples, and as shown in the same figure, other attributes (occupation, preference, etc.) are estimated. In addition, the user information may be stored in an expansion table.

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 attribute DB 32a is not specified, but the search word input or selected by the user from the terminal device 10 whose attribute is known in advance is stored in the attribute DB 32b. You may make it store.

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 terminal device 10 whose attribute is known in advance will be described with reference to FIG. FIG. 13 is an overall configuration diagram of a system including an attribute estimation device using a mobile phone network.

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 terminal device 130 and the search server 131 are connected to be communicable with each other via the Internet, the search server 131 and the attribute estimation device 135 are connected, and the mobile phone 133 The search server 134 is connected to be communicable with each other via a mobile phone network, and the search server 134 and the attribute estimation device 135 are connected. Note that the mobile phone 133 is, for example, a personal computer, a workstation, a home game machine, an Internet TV, a PDA, or a mobile communication terminal such as a mobile phone or a PHS.

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 mobile phone 133 requires personal information to make a contract, the attributes of the user (user) are known in advance. When the user accesses the search server 134 from the mobile phone 133 and inputs a search term, the search server 134 assigns a user ID uniquely to the user of the mobile phone 133 and associates the user ID with the search term. Store in the log DB.

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 attribute estimation device 135 stores the search term input or selected by the user from the mobile phone 133 whose attribute is known in advance in association with the predetermined attribute in the attribute DB, and is stored in the search term log DB. The attribute of the user (user) is estimated based on a match between the search term and the search term input or selected by the user whose attribute is stored in advance in the attribute DB. The search term log DB corresponds to “search term storage means” described in the claims, and similarly, the attribute DB corresponds to “attribute storage means”.

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 mobile phone 133 who is “20 years old, male” inputs the search term “employment”, the attribute estimation device 135 uses “employment” as the search terms for “20 years old” and “male” in the attribute DB. ”And the attribute of the user (user) is estimated based on the match between the search word stored in the search word log DB and the search word input by the user (user). Then, as an estimation result, the attributes of the user (user) such as “20 years old, male, student” are estimated in more detail.

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 attribute DB 32b stores the search term input or selected by the user from the mobile phone 133 whose attribute is known in advance in association with the predetermined attribute, and the attribute estimation device. 135 is based on a match between a search word stored in the search word log DB and a search word input or selected by a user (user) whose attribute stored in the attribute DB is known in advance. Since the attribute is estimated, for example, when a search word from a terminal device whose attribute is known is used as a result of estimating the attribute using a search word from a terminal device such as a mobile phone, the attribute is estimated in advance. It is possible to obtain an estimation result with higher accuracy than.

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 terminal device 10, the present invention is not necessarily limited to this, and the terminal device 10 is not limited thereto. The user attribute (user attribute) may be estimated by further using the URL information and the search term browsed from or entered and / or the IP address of the terminal device 10.

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 term log DB 32a stores the date and time when the user (user) executed the search or the date and time when the URL was selected from the search result, and the access source IP address of the user (user). , A unique identifier of the user (user), a search term input by the user (user), and URL information when the user (user) selects a URL from the search result, “Data, IP, User_ID, Keyword, URL "is stored. For example, “2006/1/1, 192.168.1.1, 0001, entrance examination, http://www.xxx.yyy.com” is stored. Then, the attribute estimation apparatus 30 according to the fifth embodiment estimates the user's attribute using not only the search word but also the above-described URL information, search time, and the IP address of the terminal device 10.

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 terminal device 150 for inputting a search word by a user (user), a WWW server 151 for providing a WEB page according to the input search word, and a user (user) of the terminal device 150 ) Is provided so as to be able to communicate with each other via the Internet.

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 information providing server 152 includes a user information DB that stores user attributes and user IDs in association with each other. Further, the terminal device 150 holds the uniquely assigned user ID in the cookie file.

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 WWW server 151 from the terminal device 150 and transmits a browsing request for the WEB page ((1) in FIG. 15), the WWW server 151 determines the WWW server ID and the final value. A transfer URL including the URL to be accessed and the transaction code is returned to the terminal device 150 ((2) in FIG. 15).

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 terminal device 150 adds the user ID in the cookie file to the received transfer URL and accesses the information providing server 152 ((3) in FIG. 15). Then, the information providing server 152 holds the received transfer URL and instructs the transfer to the URL to be finally accessed ((4) in FIG. 15).

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 terminal device 150 accesses the instructed URL ((5) in FIG. 15). Then, the accessed web server (not shown) notifies the information providing server of its WWW server ID and transaction code ((6) in FIG. 15).

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 information providing server 152 identifies the user ID from the received WWW server ID and transaction code, extracts the attribute from the user information DB, and transmits the extracted attribute to the web server ((7) in FIG. 15). . Then, the web server that has received the attribute displays a WEB page such as content suitable for the attribute on the terminal device 150 ((8) in FIG. 15).

[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 terminal device 160 that browses a WEB page by a user (user), a WWW server 161 that provides a WEB page according to an input search word, and a user (user) of the terminal device 160 ) Is provided so as to be able to communicate with each other via the Internet.

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 advertisement providing server 162 includes a user information DB that stores user attributes and user IDs in association with each other. In addition, the terminal device 160 holds a uniquely assigned user ID in the cookie file.

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 WWW server 151 from the terminal device 160 and transmits a web page browsing request ((1) in FIG. 16), the WWW server 161 accesses the advertisement providing server 162. Is transmitted to the terminal device 160 ((2) in FIG. 16).

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 terminal device 160 that has received the response transmits the user ID of the cookie file to the advertisement providing server ((3) in FIG. 16). Then, the advertisement providing server 162 extracts an attribute corresponding to the received user ID from the user information DB, and transmits an advertisement suitable for the extracted attribute to the terminal device 160 ((4) in FIG. 16).

[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 information providing server 152 associates and stores a search term input or selected by the user from the terminal device 150 and a user ID for uniquely identifying the user, A predetermined attribute and a search term that is likely to be input or selected by the user having the attribute from the terminal device 150 are stored in association with each other and stored in the search term storage unit and the attribute storage unit. User attribute is estimated based on the match with the search term, the estimated user attribute and the user ID are stored in association with each other, and a request relating to the user attribute is received from the WWW server 151 In this case, the estimated user attribute is transmitted to the WWW server 151, and the WWW server 151 transmits a request related to the user attribute of the terminal device 150 to the information providing server 152, and the user attribute is Since the predetermined information is transmitted to the terminal device 150 based on the received user attributes received from the service server 152, even when the WWW server 151 and the information providing server 152 belong to different domains (for example, search service When the attribute estimation service is performed by different companies), the user ID is not known to the WWW server 151, and the service using the attribute information estimated by the information providing server 152 can be performed.

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 advertisement providing server 162 stores a search term input or selected by the user from the terminal device 160 in association with a user ID for uniquely identifying the user, A search term stored in the search term storage unit and a search term stored in the attribute storage unit are stored in association with a predetermined attribute and a search term that is likely to be input or selected by a user having the attribute. The user attribute is estimated based on the match, the estimated user attribute and the user ID are stored in association with each other, and the terminal device 160 accessing the WWW server 161 changes the user attribute to the user attribute. When such a request is received, predetermined information corresponding to the estimated user attribute is transmitted to the terminal device 160, and the WWW server 161 accepts access from the terminal device 160 and sends the access response. Therefore, when the WWW server 161 and the advertisement providing server 162 belong to the same domain (for example, when the search service and the advertisement service are performed by the same company), the cost can be reduced when the system is constructed without constructing a complicated system configuration. And the attribute information estimated by the advertisement providing server 162 can be used.

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 word log DB 32a as an external device) is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof can be used for various loads and usage situations. Accordingly, it can be configured to be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units. Further, all or any part of each processing function performed in each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.

(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 computer system 170 that executes an attribute estimation program. As shown in the figure, the computer system 170 includes a RAM 171, an HDD 172, a ROM 173, and a CPU 174. Here, the ROM 173 stores in advance an attribute estimation program 173a, as shown in FIG.

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 CPU 174 reads out and executes the program 173a, thereby forming an attribute estimation process 174a as shown in FIG. Note that the attribute estimation process 174a corresponds to the attribute estimation unit 33a illustrated in FIG.

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 HDD 172 also stores a search word storage table 172a for storing a search word input or selected by the user from the terminal device and a user ID for uniquely identifying the user, and predetermined attributes. An attribute estimation table 172b that stores a search term that is highly likely to be input or selected from the terminal device by a user having the attribute, a user attribute estimated by the attribute estimation program 173a, and a user ID And a user attribute table 172c for storing them in association with each other. The search term storage table 172a corresponds to the search term log DB 32a shown in FIG. 2, similarly, the attribute estimation table 172b corresponds to the attribute DB 32b, and the user attribute table 172c corresponds to the user information DB 32c. To do.

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 attribute estimation program 173a is not necessarily stored in the ROM 173. For example, a flexible disk (FD), a CD-ROM, an MO disk, a DVD disk, a magneto-optical disk, which is inserted into the computer system 170, In addition to “portable physical media” such as IC cards, “fixed physical media” such as hard disk drives (HDDs) provided inside and outside the computer system 60, public lines, the Internet, LAN, WAN, etc. The program may be stored in “another computer system” connected to the computer system 170, and the computer system 170 may read out and execute the program from these.

(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 appendix 1, wherein the attribute estimation procedure causes a computer to estimate the attribute of the user using a search word and an attribute newly stored in the search word storage unit.

(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 appendix 1 or 2, wherein the user attribute storage procedure causes the computer to execute further storing the estimation accuracy calculated by the estimation accuracy calculation unit in association with the user attribute storage unit.

(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 supplementary notes 1 to 3, which causes a computer to estimate the attribute of the user.

(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 appendices 1 to 3, which causes a computer to execute

(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 appendices 1 to 6, which causes a computer to execute the above.

(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.

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図である。1 is an overall configuration diagram of a system including an attribute estimation device according to Embodiment 1. FIG. 実施例1に係る属性推定装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the attribute estimation apparatus which concerns on Example 1. FIG. 実施例1に係る検索語ログDBに記憶される情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the information memorize | stored in search word log DB which concerns on Example 1. FIG. 実施例1に係る属性DBに記憶される情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the information memorize | stored in attribute DB which concerns on Example 1. FIG. 実施例1に係るユーザ情報DBに記憶される情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the information memorize | stored in user information DB which concerns on Example 1. FIG. 実施例1に係る属性推定処理の流れを示すフローチャートである。6 is a flowchart illustrating a flow of attribute estimation processing according to the first embodiment. 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る。12 is a flowchart illustrating a flow of attribute estimation processing according to the second embodiment. 実施例2に係る検索語ログDBに記憶される情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the information memorize | stored in search word log DB which concerns on Example 2. FIG. 実施例2に係る属性DBに記憶される情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the information memorize | stored in attribute DB which concerns on Example 2. FIG. 実施例2に係るユーザ情報DBに記憶される情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the information memorize | stored in user information DB which concerns on Example 2. FIG. 推定確度の算出方法の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the calculation method of estimation accuracy. 実施例3に係るユーザ情報DBに記憶される情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the information memorize | stored in user information DB which concerns on Example 3. FIG. 実施例4に係る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。It is a whole block diagram of the system containing the attribute estimation apparatus using the mobile telephone network which concerns on Example 4. FIG. 実施例5に係る検索語ログDBに記憶される情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the information memorize | stored in search word log DB which concerns on Example 5. FIG. 実施例6に係る属性情報を用いたサービス例(情報提供)の全体構成を示す図である。It is a figure which shows the whole structure of the example of a service (information provision) using the attribute information which concerns on Example 6. FIG. 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。It is a figure which shows the whole structure of the example of a service (advertisement provision) using the attribute information which concerns on Example 6. FIG. 属性推定プログラムを実行するコンピュータシステムの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the computer system which performs an attribute estimation program.

符号の説明Explanation of symbols

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 SYMBOLS 10 Terminal device 20 Search server apparatus 30 Attribute estimation apparatus 31 Communication control I / F part 32 Storage part 32a Search term log DB
32b Attribute DB
32c User information DB
130 terminal device 131 search server 132 WWW server 133 mobile phone 134 search server 135 attribute estimation device 150 terminal device 151 WWW server 152 information providing server 160 terminal device 161 WWW server 162 information providing server 170 computer system 171 RAM
172 HDD
172a Search term storage table 172b Attribute estimation table 172c User attribute table 173 ROM
173a Attribute estimation program 174 CPU
174a Attribute estimation process

Claims (5)

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、
前記属性記憶手段に記憶される特定の属性に対応付けられる検索語を選択し、選択した検索語で検索を行った第1の利用者群および前記特定の属性に相反する検索語で検索を行った第2の利用者群を前記検索語記憶手段から抽出し、前記第1の利用者群が所定値以上で検索を行っており、かつ、前記第2の利用者群が所定値以上で検索を行っていない検索語を前記検索語記憶手段から特定して、特定した検索語と前記特定の属性とを対応付けて前記属性記憶手段に格納する格納手順と、
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;
A search word associated with a specific attribute stored in the attribute storage means is selected, and a search is performed with a first user group that has performed a search with the selected search word and a search word that is in conflict with the specific attribute. The second user group is extracted from the search word storage means, the first user group searches for a predetermined value or more, and the second user group searches for a predetermined value or more. A storage procedure for specifying a search term that has not been performed from the search term storage unit, and storing the specified search term and the specific attribute in association with each other in the attribute storage unit
An attribute estimation program for causing a computer to execute.
前記属性格納手順は、前記属性推定手順によって推定された属性に対応付けて、前記検索語記憶手段に記憶される前記検索語を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 newly stores the search word stored in the search word storage unit in the attribute storage unit in association with the attribute estimated by the attribute estimation procedure,
The attribute estimation program according to claim 1, wherein the attribute estimation procedure estimates the attribute of the user by using a search word and an attribute newly stored in the search word storage unit.
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順をさらにコンピュータに実行させ、
前記利用者属性格納手順は、前記推定確度算出手順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。
Causing the computer to further execute an estimation accuracy calculation procedure for calculating an estimation accuracy indicating the accuracy of the attribute estimated by the attribute estimation procedure;
The attribute estimation program according to claim 1 or 2, wherein the user attribute storing procedure further stores the estimated accuracy calculated by the estimated accuracy calculating procedure in association with the user attribute storage means.
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、
前記属性記憶手段に記憶される特定の属性に対応付けられる検索語を選択し、選択した検索語で検索を行った第1の利用者群および前記特定の属性に相反する検索語で検索を行った第2の利用者群を前記検索語記憶手段から抽出し、前記第1の利用者群が所定値以上で検索を行っており、かつ、前記第2の利用者群が所定値以上で検索を行っていない検索語を前記検索語記憶手段から特定して、特定した検索語と前記特定の属性とを対応付けて前記属性記憶手段に格納する格納手段と、を備え、
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;
A search word associated with a specific attribute stored in the attribute storage means is selected, and a search is performed with a first user group that has performed a search with the selected search word and a search word that is in conflict with the specific attribute. The second user group is extracted from the search word storage means, the first user group searches for a predetermined value or more, and the second user group searches for a predetermined value or more. Storage means for identifying a search term that has not been performed from the search term storage means, and storing the specified search term and the specific attribute in association with each other in the attribute storage means,
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:
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、
前記属性記憶手段に記憶される特定の属性に対応付けられる検索語を選択し、選択した検索語で検索を行った第1の利用者群および前記特定の属性に相反する検索語で検索を行った第2の利用者群を前記検索語記憶手段から抽出し、前記第1の利用者群が所定値以上で検索を行っており、かつ、前記第2の利用者群が所定値以上で検索を行っていない検索語を前記検索語記憶手段から特定して、特定した検索語と前記特定の属性とを対応付けて前記属性記憶手段に格納する格納手段と、を備え、
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 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;
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
A search word associated with a specific attribute stored in the attribute storage means is selected, and a search is performed with a first user group that has performed a search with the selected search word and a search word that is in conflict with the specific attribute. The second user group is extracted from the search word storage means, the first user group searches for a predetermined value or more, and the second user group searches for a predetermined value or more. Storage means for identifying a search term that has not been performed from the search term storage means, and storing the specified search term and the specific attribute in association with each other in the attribute storage means,
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:
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