JP5385726B2 - データ処理装置、そのプログラム、そのプログラムを記憶した記憶媒体及びデータ処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、ユーザの嗜好を解析するためのデータ処理技術に関する。

従来、ユーザの嗜好を解析する技術として協調フィルタリング技術（例えば、特許文献１参照）が知られている。

具体的には、この協調フィルタリング技術では、所定の商品にアクセスしてきたユーザ（以下、「推薦対象ユーザ」という。）に対して、データベースに登録してある不特定多数のユーザの嗜好情報（商品購入履歴情報など）に基づいて推測される当該推薦対象ユーザの嗜好に合った商品を推薦するものである。

特開２００６−３０２０９７号公報（段落０００２）

しかしながら、前記した協調フィルタリング技術では、ネットワーク上をリアルタイムに転送されるユーザのデータからユーザの嗜好を解析する場合については想定されていない。

即ち、従来の技術では、ネットワーク上をリアルタイムに転送されるデータの量が膨大であることから、抽出したデータを記憶装置などに一旦蓄積し、所定時間経過後などに蓄積したデータの解析を行う必要があるとともに、蓄積されるデータ量も膨大であることから解析時間が長くなってしまうことによりリアルタイム（短時間）に処理することができない。

ところで、ネットワーク上をリアルタイムで転送されるデータから、ユーザの嗜好を解析するのに有効と考えられるデータとしては、ユーザが閲覧したＷｅｂページのＨＴＭＬデータ（ＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディのＢＯＤＹに挿入されているテキストデータ）が考えられる。

しかし、前記ＨＴＭＬデータは大量であり、そのＨＴＭＬデータからユーザの嗜好を解析するのに必要なデータ（単語）を抽出する場合、従来の技術では、当該ＨＴＭＬデータの全てに対して形態素解析を行って個々の単語を抽出しなければならないため、処理時間が長くなってしまう。

即ち、従来では、ネットワーク上をリアルタイムで転送されるＷｅｂページのＨＴＭＬデータから、ユーザの嗜好を解析するのに有効と考えられるデータのみを高速に抽出して、該抽出したデータを基にユーザの嗜好を解析することができる技術は提供されていない。

そこで、本発明は前記した問題を解決するものであり、ユーザの嗜好を解析するのに必要なデータ（嗜好解析用データ）のみを高速に抽出し、該抽出したデータを基にユーザ毎の嗜好を高速に判別することができるデータ処理技術を提供することを目的とする。

前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、ＷＷＷブラウザを有するユーザ端末装置と、ＷＷＷサーバであるサーバ装置との間で送受信されるＨＴＴＰリクエスト及び／又はＨＴＴＰレスポンスを抽出するデータ抽出手段を備えるデータ処理装置であって、前記データ抽出手段で抽出された前記ＨＴＴＰリクエストのリクエスト行に設定されるパス、及び／又は、前記データ抽出手段で抽出された前記ＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディのＨＥＡＤに含まれるタグで設定されるテキストを前記ユーザ端末装置のユーザ毎に抽出する嗜好解析用データ抽出手段と、前記嗜好解析用データ抽出手段で抽出された前記パス、及び／又は、前記テキストを少なくとも含む嗜好解析用データに基づいて、ユーザ単位の嗜好を判別するデータを算出する嗜好解析手段と、を備え、前記嗜好解析用データ抽出手段は、前記ユーザ端末装置から前記パスを参照元とするＨＴＴＰリクエストを所定時間内に複数連続して受信した場合、当該パスを前記ユーザが閲覧したＷｅｂページの遷移データとして抽出する遷移データ抽出手段を有する構成とした。

請求項５に記載の発明は、ＷＷＷブラウザを有するユーザ端末装置と、ＷＷＷサーバであるサーバ装置との間で送受信されるＨＴＴＰリクエスト及び／又はＨＴＴＰレスポンスを抽出するデータ抽出手段を備えるデータ処理装置が、前記データ抽出手段で抽出された前記ＨＴＴＰリクエストのリクエスト行に設定されるパス、及び／又は、前記データ抽出手段で抽出された前記ＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディのＨＥＡＤに含まれるタグで設定されるテキストを前記ユーザ端末装置のユーザ毎に抽出する嗜好解析用データ抽出ステップと、前記嗜好解析用データ抽出ステップで抽出された前記パス、及び／又は、前記テキストを少なくとも含む嗜好解析用データに基づいて、ユーザ毎の嗜好を判別するデータを算出する嗜好解析ステップと、を実行し、前記嗜好解析用データ抽出ステップは、前記ユーザ端末装置から前記パスを参照元とするＨＴＴＰリクエストを所定時間内に複数連続して受信した場合、当該パスを前記ユーザが閲覧したＷｅｂページの遷移データとして抽出する遷移データ抽出ステップを有することを特徴とした。

このようにすることで、ユーザの嗜好を解析するのに必要な、パス（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）やＷｅｂページ（文書）を説明するテキスト（単語）などの嗜好解析用データのみを高速に抽出し、該抽出した前記嗜好解析用データを基にユーザ毎の嗜好を高速に判別することができる。

請求項２に記載の発明は、前記遷移データ抽出手段が、リクエスト行のメソッドがＧＥＴである前記ＨＴＴＰリクエストの当該リクエスト行のパス名に設定されている絶対パス（ＵＲＩ）又は相対パス（ＵＲＩの一部）を抽出し、該絶対パス又は相対パスを抽出した後の所定時間内に当該絶対パス又は相対パスを参照元とするＨＴＴＰリクエストを複数連続して入力した場合、当該絶対パス又は相対パスに遷移したものとして当該絶対パス又は相対パスを、前記ユーザが閲覧したＷｅｂページの遷移データとして抽出する構成とした。

このようにすることで、スクリプトの自動更新などの、Ｗｅｂページを遷移しなくともリクエストが発生するケースを排除し、ユーザの閲覧したＷｅｂページの遷移データのみを的確に抽出することができる。

請求項３に記載の発明は、前記嗜好解析用データ抽出手段は、前記ＨＴＴＰレスポンスのメッセージヘッダのコンテンツタイプがｔｅｘｔ／ｈｔｍｌであるＨＴＴＰレスポンスのみを前記テキストの抽出処理対象とし、前記コンテンツタイプが前記ｔｅｘｔ／ｈｔｍｌ以外のＨＴＴＰレスポンスを前記テキストの抽出処理対象外とし、前記抽出処理対象となる前記ＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディのＨＥＡＤに含まれるＭＥＴＡタグのｋｅｙｗｏｒｄｓに設定されているテキストを、前記ユーザが閲覧したＷｅｂページの概要データとして抽出する概要データ抽出手段を有する構成とした。

このようにすることで、ＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディのＢＯＤＹに設定されている大量のテキストデータ（本文）を形態素解析しなくともＷｅｂページの概要を示す概要データを高速に抽出することができるとともに、処理時間及びリソースの削減を図ることが可能となる。

請求項４に記載の発明は、前記遷移データ抽出手段及び前記概要データ抽出手段で抽出された前記遷移データ及び前記概要データを少なくとも含む前記嗜好解析用データを前記ユーザ及び所定時間単位で蓄積する嗜好解析用データ蓄積手段を更に備え、前記嗜好解析手段は、種々様々な広告に関する広告データを蓄積する広告データ蓄積手段と、前記嗜好解析用データ蓄積手段で蓄積される嗜好解析用データに基づいて前記ユーザ毎の嗜好を解析する嗜好解析処理手段と、前記嗜好解析処理手段の解析結果に基づいて、前記ユーザ毎の嗜好に適した広告データを前記広告データ蓄積手段から検索し、該検索した広告データを当該ユーザに推薦する処理を実行する広告推薦手段と、を更に備える構成とした。

このようにすることで、ユーザ毎のターゲッティング広告などのサービスを提供することができる。

請求項５に記載のユーザ処理方法を、データ処理装置であるコンピュータに実行させるためのユーザ嗜好解析処理プログラムとした。

このようなプログラムによれば、一般的なコンピュータに請求項６に記載のユーザ嗜好解析方法を実行させることができる。

請求項６に記載の発明は、請求項６に記載のデータ処理プログラムを記憶したことを特徴とするプログラムを記憶した記憶媒体とした。

このようなプログラムを記憶した記憶媒体によれば、請求項７に記載のプログラムを一般的な記憶媒体に記憶させて提供することができる。

本発明によれば、ユーザの嗜好を解析するのに必要となる、パス（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）やＷｅｂページ（文書）を説明するテキスト（単語）などの嗜好解析用データのみを高速に抽出し、該抽出した前記嗜好解析用データを基にユーザ毎の嗜好を高速に判別することができるとともに、ユーザ毎に適切な広告を行うことができるようにしたデータ処理技術を提供することができる。

本発明が適用された嗜好データ処理装置が設置されるネットワークシステムの概略構成を示す構成図である。 嗜好データ処理装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。 本発明のプログラムが適用された嗜好データ処理プログラムを記憶装置のＲＡＭ上において展開、実行することにより実現される嗜好データ処理部の機能構成を示す機能ブロック図である。 各ユーザ端末装置からサーバ装置に向けて送信されるＨＴＴＰリクエストの一構造例を示すデータ構造図である。 サーバ装置から各ユーザ端末装置に返信されるＨＴＴＰレスポンスの一構造例を示すデータ構造図である。 遷移データ抽出部における処理の手順を示すフローチャートである。 概要データ抽出部における処理の手順を示すフローチャートである。 嗜好解析用データ蓄積部における処理の手順を示すフローチャートである。 嗜好解析部における処理の手順を示すフローチャートである。 ユーザ端末装置とサーバ装置との間で送受信されるＨＴＴＰリクエスト及びＨＴＴＰレスポンスの一例を示す図である。 ユーザ端末装置で表示されるＷｅｂページの一構成例を示す図である。 嗜好解析用データ蓄積部に蓄積される嗜好解析用データの一構成例を示す図である。 ユーザに係る抽出単語の出現頻度を示す表図である。 ユーザが閲覧するＷｅｂページ上に推薦したい広告を挿入させた様子を示す図である。

以下、本発明の実施形態について添付図面を参照して説明する。

なお、本発明は、ＷＷＷブラウザを有する複数のユーザ端末装置と、ＷＷＷサーバであるサーバ装置との間に配置され、各ユーザ端末装置のＷＷＷブラウザ機能によりＷｅｂページを閲覧するユーザ毎の嗜好を解析することが可能なデータ処理装置に適用されるものであるが、以下の実施形態では、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ：Internet Service Provider）に設置されるゲートウェイ装置に適用した場合について説明する。
（構成）

まず、本発明が適用されるデータ処理装置１の構成について図１〜図３を用いて詳細に説明する。

図１は、本発明が適用されるデータ処理装置１が設置されるネットワークシステムの概略構成を示す構成図である。

図示のように、本実施形態のデータ処理装置１は、インターネットサービスプロバイダのネットワークに設置され、種々のデータを中継する中継装置である。

より具体的には、本実施形態のデータ処理装置１は、Ｗｅｂブラウザソフトをインストールした複数のユーザ端末装置２（２Ａ、・・・、２Ｂ）と、Ｗｅｂサーバソフトをインストールしたサーバ装置３との間に配置され、各ユーザ端末装置２（２Ａ、・・・、２Ｂ）とサーバ装置３間で送受信されるＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）リクエスト及びＨＴＴＰレスポンスを中継する機能を有するとともに、前記ＨＴＴＰリクエスト及びＨＴＴＰレスポンスを抽出して、後記するユーザ毎の嗜好データを処理する機能を有するデータ処理装置である。

各ユーザ端末装置２（２Ａ、・・・、２Ｂ）は、前記ＩＳＰと契約した各ユーザＡ、・・・、Ｂの自宅（ユーザ宅Ａ、・・・、ユーザ宅Ｂ）に設置されるパーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）などの端末であり、加入者線や交換機などから構成される加入者網４を介してサーバ装置３と通信接続される。

そして、各ユーザ端末装置２（２Ａ、・・・、２Ｂ）は、各ユーザＡ、・・・、Ｂによるインターネット５上のＷｅｂ（World Wide Webの略）ページを閲覧（ブラウズ）する指示に応じてサーバ装置３にＷｅｂページに関するデータを要求するＨＴＴＰリクエストを送信するとともに、サーバ装置３から返信されるＨＴＴＰレスポンスを解析してＷｅｂページの表示処理を実行する。

サーバ装置３は、各ユーザ端末装置２（２Ａ、・・・、２Ｂ）からのアクセスを受け付けるパーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）などの装置であり、各ユーザ端末装置２（２Ａ、・・・、２Ｂ）から受信したＨＴＴＰリクエストを解析して該当するＷｅｂページを検索し、検索したＷｅｂページに関するデータを含むＨＴＴＰレスポンスを該当するユーザ端末装置２（２Ａ、・・・、２Ｂ）に返信する。

図２は、データ処理装置１のハードウェアの構成を示すブロック図である。

図示のように、このデータ処理装置１は、制御装置１１、記憶装置１２、データ抽出装置１３、通信インターフェース装置１４、電源装置１５などを備え、システムバスＳＢ１を介して各構成要素間でデータの送受信が行われる。

ここで、制御装置１１は、このデータ処理装置を統括的に制御するものであり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などで構成される。そして、この制御装置１１は、記憶装置１２に記憶されている中継処理プログラムＰ１や嗜好データ処理プログラムＰ２などを解釈実行することにより、各ユーザ端末装置２（２Ａ、・・・、２Ｂ）とサーバ装置３間で送受信されるＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）リクエスト及びＨＴＴＰレスポンスを中継する処理を実行するとともに、ＨＴＴＰリクエスト及びＨＴＴＰレスポンスを抽出して、後記するユーザ毎の嗜好を解析するための処理を実行する。

記憶装置１２は、制御装置１１で解釈実行される各種プログラムやそのプログラムで使用される各種データなどを記憶保持するものであり、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read-Only Memory）、フラッシュメモリなどで構成される。本実施形態では、記憶装置１２は、中継処理プログラムＰ１や嗜好データ処理プログラムＰ２を記憶するとともに、嗜好解析用データや広告データなどを記憶する領域（後記嗜好解析用データ蓄積部１１４や広告データ蓄積部１２３）を形成する。

データ抽出装置１３は、市販のＰｒｏｘｙやファイアウォールなどに用いられるディープパケットインスペクション（ＤＰＩ：Deep Packet Inspection）製品などで実現され、中継する種々のパケットデータのペイロード内部までを展開し、フローパターンやパケットの振る舞いを分析することで、アプリケーションの識別を行う機器である。そして、本実施形態のデータ抽出装置１３は、中継する種々のパケットデータのうちＨＴＴＰリクエスト及びＨＴＴＰレスポンスを構成するＩＰパケットデータのみを抽出する。

通信インタフェース装置１４は、加入者網４を介して、各ユーザ端末装置２（２Ａ、・・・、２Ｂ）とサーバ装置３との間で送受信されるＨＴＴＰリクエスト及びＨＴＴＰレスポンスを入出力する通信インタフェースである。

電源装置１５は、商業用電流を各構成要素に必要な電流に変換して供給するための装置である。

なお、本実施形態のデータ処理装置１は、データ中継機能を有する既存のゲートウェイ装置に後記嗜好データ処理部の機能を追加して実現している。

図３は、データ処理装置１の制御装置１１が、本発明のプログラムが適用された嗜好データ処理プログラムＰ２を記憶装置１２のＲＡＭ上において展開、実行することにより実現される嗜好データ処理部１００の機能構成を示す機能ブロック図である。

図示のように、嗜好データ処理部１００は、ＨＴＴＰリクエスト及びＨＴＴＰレスポンスを基に、各ユーザの閲覧したＷｅｂページの遷移データ｛ＨＴＴＰリクエストのリクエスト行に設定されるパス、即ち、絶対パス（ＵＲＩ：Uniform Resource Identifier）又は相対パス（ＵＲＩの一部）（図４参照）。｝や概要データ｛ＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディのＨＥＡＤに含まれるタグに設定されている単語や説明文（図５参照）などの嗜好解析用データを抽出する嗜好解析用データ抽出部１１０と、嗜好解析用データ抽出部１１０で抽出された嗜好解析用データを基に、各ユーザの嗜好を解析する嗜好解析部１２０とを主体に構成される。

なお、前記「絶対パス」及び前記「相対パス」の定義としては、例えば、ＵＲＩが「ＨＴＴＰ：／／ａｕｔＯ−ｏｎｅ．ｊｐ／ｈｙｂｒｉｄ／」である場合には、「絶対パス」は、スキーム名（ＨＴＴＰ）及びホスト名（ａｕｔＯ−ｏｎｅ．ｊｐ）及びパス名（ｈｙｂｒｉｄ／）の全てを含むパスのことであり、一方、「相対パス」は、パス名（ｈｙｂｒｉｄ／）だけのパスのことである。また、ＵＲＩは、ＵＲＬ（：Uniform Resource locator）とも呼ばれる。

ここで、嗜好解析用データ抽出部１１０は、ＨＴＴＰリクエスト及びＨＴＴＰレスポンスを入力してそれらを振り分けて出力するＨＴＴＰデータ入力部１１１と、ＨＴＴＰデータ入力部１１１から入力したＨＴＴＰリクエストを基に前記遷移データを抽出して出力する遷移データ抽出部１１２と、ＨＴＴＰデータ入力部１１１から入力したＨＴＴＰレスポンスを基に前記概要データを抽出して出力する概要データ抽出部１１３と、遷移データ抽出部１１２及び概要データ抽出部１１３から入力した遷移データ及び概要データを、ユーザ単位で蓄積する嗜好解析用データ蓄積部１１４から構成される。

なお、ＨＴＴＰデータ入力部１１１は、ＨＴＴＰリクエスト及びＨＴＴＰレスポンスを振り分ける際に、ＨＴＴＰリクエストの入出力専用ネットワークインタフェースと、ＨＴＴＰレスポンスの入出力専用ネットワークインタフェースを用いて振り分けることとしてもよい。

また、嗜好解析部１２０は、所定のタイミングで嗜好解析用データ蓄積部１１４に蓄積されているユーザ単位の嗜好解析用データを取得し、ユーザ端末装置２のユーザ毎の嗜好を解析して嗜好解析結果を出力する嗜好解析処理部１２１と、嗜好解析処理部１２１から入力した嗜好解析結果を基に、ユーザ毎の嗜好に応じた広告データを広告データ蓄積部１２３から検索して所定の広告推薦処理を実行する広告推薦部１２２と、ユーザに推薦する種々様々な広告データを予め蓄積する広告データ蓄積部１２３から構成される。

なお、嗜好解析処理部１２１が、嗜好解析用データ蓄積部１１４から嗜好解析用データを取得する所定のタイミングとしては、例えば、嗜好解析用データ蓄積部１１４にユーザ単位の嗜好解析用データが蓄積される毎や、所定時間が経過する毎などの種々のタイミングを設定することが可能である。

なお、ＨＴＴＰデータ入力部１１１、遷移データ抽出部１１２及び概要データ抽出部１１３は、遷移データ抽出部１１２、概要データ抽出部１１３、嗜好解析用データ蓄積部１１４などの後段側へのデータ出力が完了後、それぞれ出力したデータに対応した入力データ（ＨＴＴＰリクエストやＨＴＴＰレスポンスなど）を消去したり、又は、入力データの上書きを許可する処理を実行する。

また、嗜好解析用データ蓄積部１１４は、嗜好解析用データ抽出部１１０が取得した、ＨＴＴＰリクエスト及びＨＴＴＰレスポンスを構成するＩＰパケットのヘッダに含まれるＩＰアドレスなどのユーザを一意に識別可能なＩＤのようなものを、ユーザを識別する識別子として利用することで、嗜好解析用データをユーザ単位で蓄積する（図１２参照）。また、嗜好解析用データ蓄積部１１４は、蓄積しているユーザ単位の嗜好解析用データを所定のタイミング（例えば、広告推薦部１２２で所定の広告推薦を行った場合や所定時間が経過した場合など）で消去したり、又は、上書きを許可したりする処理を実行する。

また、広告データ蓄積部１２３に蓄積される広告データは、自動車、家具、バック、時計、スポーツ用品、衣服などの商品や、マッサージ、美容などのサービスなどの種々様々な広告を示すデータであり、ＩＳＰのシステム管理者などによって任意に設定されるものであり、前記システム管理者などによって最新の広告データを含むように日々更新することも可能である。これにより、各ユーザに対して、最新の商品などを推薦することが可能となる。

また、ユーザ端末装置２から送信されるＨＴＴＰリクエストのリクエスト行のパス名に設定されるパスが前記相対パス（ＵＲＩの一部）である場合には、その相対パスからサーバ装置３で管理する前記絶対パス（ＵＲＩ）を導出するためのデータを予め遷移データ抽出部１１２に蓄積管理することが好ましい。

図４は、各ユーザ端末装置２（２Ａ、・・・、２Ｂ）からサーバ装置３に向けて送信されるＨＴＴＰリクエストの一構造例を示すデータ構造図であり、特に、この場合、ユーザがＷｅｂブラウザで表示される表示画面のアドレス欄にＵＲＩ（ＵＲＬ）を入力した場合、又は、或るＷｅｂページのリンク部分をクリックした場合に送信されるＨＴＴＰリクエストの一構造例を示している。

図示のように、ＨＴＴＰリクエストは、最低限の情報をサーバ装置３に通知するためのリクエスト行ＲＱ１と、サーバ装置３に通知するＷｅｂブラウザでサポートするデータのタイプ、データ圧縮の方法、Ｗｅｂブラウザの種類などの詳細な情報を含むメッセージヘッダＲＱ２と、メッセージヘッダＲＱ２の終わりを伝える１行の空白行ＲＱ３と、Ｗｅｂページの入力欄などに記入したテキストをサーバ装置３に送信する場合に使用する領域であるメッセージボディ（エンティティボディともいう。）ＲＱ４とを主体に構成される。

また、リクエスト行ＲＱ１は、サーバ装置３に対する要求を示すコマンドであるメソッドｑ１と、リクエストの対象となるデータを指す情報、即ち、Ｗｅｂサーバ上のパスを示す情報であるパス名（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）と検索キーワードを含むｑ２と、ＷｅｂブラウザがサポートするＨＴＴＰのバージョン情報（主に１．０又は１．１）であるバージョンｑ３とから構成される。

なお、図４に示すメソッドｑ１の「ＧＥＴ」は、データを返信するように要求するコマンドを示すものである。

図５は、サーバ装置３から各ユーザ端末装置２（２Ａ、・・・、２Ｂ）に返信されるＨＴＴＰレスポンスの一構造例を示すデータ構造図であり、特に、この場合、後記する図１１（ｂ）のＷｅｂページＢのＨＴＭＬデータを含む場合のＨＴＴＰレスポンスの一構造例を示している。

図示のように、ＨＴＴＰレスポンスは、ユーザ端末装置２（Ｗｅｂブラウザ）にサーバ装置３での処理結果を通知するステータス行ＲＰ１と、ユーザ端末装置２に通知するサーバの種類、実際に返信するデータのコンテンツタイプ（ｃｏｎｔｅｎｔ−ｔｙｐｅ）（ＭＩＭＥ（Multipurpose internet mail extensions）タイプｐ４）、データの圧縮方法などの詳細な情報を含むメッセージヘッダＲＰ２と、メッセージヘッダＲＰ２の終わりを伝える１行の空白行ＲＰ３と、ＨＴＭＬデータを格納する領域であるメッセージボディ（エンティティボディともいう。）ＲＰ４とを主体に構成される。

また、ステータスＲＰ１は、サーバ装置３（Ｗｅｂサーバ）がサポートするＨＴＴＰのバージョン（主に１．０又は１．１）を示すバージョンｐ１と、リクエストに対するサーバ装置３（Ｗｅｂサーバ）の処理結果を表す３ケタの番号であるステータスコードｐ２と、ステータスコードｐ２の意味を簡単に説明したテキストである説明文ｐ３とから構成される。

なお、ＭＩＭＥタイプｐ４には、例えば、ＨＴＴＰレスポンスのデータ形式がテキストデータであることを示す「ｔｅｘｔ／ｈｔｍｌ」や、データ形式がＧＩＦ形式の画像データであることを示す「ｉｍａｇｅ／ｇｉｆ」や、データ形式がＪＰＥＧ形式の画像データであることを示す「ｉｍａｇｅ／ｊｐｅｇ」などがある。なお、ＭＩＭＥタイプｐ４が「ｉｍａｇｅ／ｇｉｆ」や「ｉｍａｇｅ／ｊｐｅｇ」のＨＴＴＰレスポンスとしては、Ｗｅｂページに表示される広告（商品写真など）の画像データを含むものがある。

また、メッセージボディＲＰ４のＨＥＡＤには、Ｗｅｂページ（文書）のタイトルが設定されるＴＩＴＬＥタグｐ５と、Ｗｅｂページ（文書）の種々の説明をするテキストが設定されるＭＥＴＡタグｐ６〜ｐ９などが含まれる。

ここで、ＭＥＴＡタグにおける「ａｕｔｈｏｒ」タグｐ６は、Ｗｅｂページ（文書）の作者名などのテキスト（単語）が設定されるタグである。

ＭＥＴＡタグにおける「ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ」タグｐ７は、Ｗｅｂページ（文書）の内容を簡単に説明するテキスト（説明文）が設定される。なお、図５の例では、「ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ」タグｐ７に「ハイブリッドカーの車種一覧。価格別にハイブリッドカーを探すことができます。最新スペックや詳細情報のコンテンツをお届け。・・・。」などのテキスト（説明文）が設定されている様子を示している。

ＭＥＴＡタグにおける「ｋｅｙｗｏｒｄｓ」タグｐ８及び「ｒｏｂｏｔｓ」タグｐ９は、Ｗｅｂページ（文書）の概要を示すとともに、このＷｅｂページを検索エンジンによる検索結果画面の表示順位を上位にするためのテキスト（単語）が設定される。なお、図５の例では、「ｋｅｙｗｏｒｄｓ」タグｐ８に「ハイブリッドカー、車、自動車」などのテキスト（単語）が設定されている様子を示している。
（処理動作）

以下、本発明が適用されるデータ処理装置１の処理動作について図６〜図１４を用いて詳細に説明する。

ここで、図６は、遷移データ抽出部１１２におけるユーザ単位の遷移データ抽出処理の手順を示すフローチャートであり、図７は、概要データ抽出部１１３におけるユーザ単位の概要データ抽出処理の手順を示すフローチャートであり、図８は、嗜好解析用データ蓄積部１１４における処理の手順を示すフローチャートであり、図９は、嗜好解析部１２０におけるユーザ単位の嗜好解析処理の手順を示すフローチャートであり、図１０は、ユーザ端末装置２Ａとサーバ装置３との間で送受信されるＨＴＴＰリクエスト及びＨＴＴＰレスポンスの一例を示す図であり、図１１は、ユーザ端末装置２で表示されるＷｅｂページの一構成例を示す図であり、図１２は、嗜好解析用データ蓄積部１１４に蓄積される嗜好解析用データの一構成例を示す図であり、図１３は、ユーザＡに係る抽出単語の出現頻度を示す表示図であり、図１４は、ユーザＡが閲覧するＷｅｂページＣ上に推薦したい広告Ａを挿入させた様子を示す図である。

なお、図６〜図９の説明においては、ユーザ端末装置２Ａとサーバ装置３との間で、図１０に示すようなＨＴＴＰリクエスト及びＨＴＴＰレスポンスの送受信が行われる場合を例にして説明する。

図１０は、ユーザＡが、検索サイト（Ｇｘｘｇｌｅ）で「ハイブリッドカー」を検索し、その検索結果のＷｅｂページＡ｛図１１参照（ａ）｝（Ｓ１００）から、Ｗｅｂブラウザの処理（Ｓ１０１〜Ｓ１０７）及びＷｅｂサーバの処理（Ｓ２０１〜Ｓ２０６）などを経て、ＷｅｂページＢ｛図１１参照（ｂ）｝へ遷移し、次いで、そのＷｅｂページＢからＷｅｂページＡに戻り（Ｓ１０８）、そのＷｅｂページＡから、Ｗｅｂブラウザの処理（Ｓ１１０など）及びＷｅｂサーバの処理（Ｓ２０７など）を経てＷｅｂページＣ｛図１１参照（ｃ）｝に遷移するなどのページ遷移動作を行う場合の通信手順を示している。

また、図１１においては、図１１（ｂ）のＷｅｂページＢは、図１１（ａ）のＷｅｂページＡの「ハイブリッドカー［自動車カタログ］車種一覧」のリンクＲ１をクリックした場合に表示されるものであり、他方、図１１（ｃ）のＷｅｂページＣは、図１１（ａ）のＷｅｂページＡの「ハイブリッドカーという自動車を学ぶ」のリンクＲ２をクリックした場合に表示されるものである。
（遷移データ抽出部１１２の処理）

まず、図６を用いて遷移データ抽出部１１２の処理手順について説明する。

図６に示すように、遷移データ抽出部１１２は、ＨＴＴＰデータ入力部１１１からＨＴＴＰリクエストを入力すると（ステップＳ１１）、ここでの処理を開始する。

遷移データ抽出部１１２は、ステップＳ１１でＨＴＴＰリクエストを入力すると、続いて、ステップＳ１２において、入力された（メソッドｑ１がＧＥＴの）ＨＴＴＰリクエストのリクエスト行ＲＱ１のパス名ｑ２に設定されているパス（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）を、ユーザの閲覧したＷｅｂページの遷移データとしてユーザ単位（ユーザ端末装置２を識別するＩＰアドレス単位）で抽出する処理を実行する。

具体的には、このステップＳ１２のパス抽出処理では、遷移データ抽出部１１２は、ユーザが閲覧（遷移）したＷｅｂページのパス（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）のみを抽出するために、ユーザ別（ユーザ端末装置２を識別するＩＰアドレス別）に、新たなＷｅｂページのデータを要求する最初のＨＴＴＰリクエストから前記のようにしてＨＴＴＰリクエストに含まれるパス（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）を抽出し、フラグなどを用いて、前記パス抽出後の所定時間内に当該パス（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）を参照元とするＨＴＴＰリクエストを複数連続で入力したと判定した場合、そのパス（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）へ遷移したものと判断し、当該パス（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）を遷移データとして抽出する。

続いて、遷移データ抽出部１１２は、前記ステップＳ１２で抽出したパス（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）を嗜好解析用データ蓄積部１１４に出力する。

なお、図１０の例では、ステップＳ１０４又はステップＳ１０６の処理により、最初のＨＴＴＰリクエスト（Ｂ）の後に、そのＨＴＴＰリクエスト（Ｂ）の参照元パス（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）と同一のパス（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）を参照元とするＨＴＴＰリクエスト（Ｂ−１）や、ＨＴＴＰリクエスト（Ｂ−２）が出現した場合に、遷移データ抽出部１１２が、前記ステップＳ１２２の判定処理においてＹＥＳと判定する。

即ち、このような処理を行うことにより、ユーザ単位のＨＴＴＰリクエストを基に、ユーザの閲覧したＷｅｂページの遷移データを抽出することができる。
（概要データ抽出部１１３の処理）

次に、図７を用いて概要データ抽出部１１３の処理手順について説明する。

図７に示すように、概要データ抽出部１１２は、ＨＴＴＰデータ入力部１１１からＨＴＴＰレスポンスを入力すると（ステップＳ２１）、ここでの処理を開始する。

遷移データ抽出部１１２は、ステップＳ２１でＨＴＴＰレスポンスを入力すると、続いて、ステップＳ２２において、入力されたＨＴＴＰレスポンスのメッセージヘッダＲＰ２のＭＩＭＥタイプ（Ｃｏｎｔｅｎｔ−Ｔｙｐｅ）ｐ４がｔｅｘｔ／ｈｔｍｌであるか否かの判定を行う。

この判定の結果、ＭＩＭＥタイプｐ４がｔｅｘｔ／ｈｔｍｌ（データ形式がテキストであることを示すもの）であると判定された場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、概要データの抽出処理対象のＨＴＴＰレスポンスとして、続くステップＳ２３において、概要データ抽出部１１３が、そのＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディＲＰ４のＨＥＡＤ中のＭＥＴＡタグｐ８のｋｅｙｗｏｒｄｓに設定されている単語を抽出する。

なお、図１０の例では、ステップＳ２０２の処理によってサーバ装置３から返信されたＨＴＴＰレスポンス（Ｂ）のメッセージヘッダＲＰ２のＭＩＭＥタイプ（Ｃｏｎｔｅｎｔ−Ｔｙｐｅ）ｐ４がｔｅｘｔ／ｈｔｍｌであるので、概要データ抽出部１１３は、そのＨＴＴＰレスポンス（Ｂ）を入力した場合に、前記ステップＳ２２の判定処理においてＹＥＳと判定し、ステップＳ２３において、当該ＨＴＴＰレスポンス（Ｂ）のメッセージボディＲＰ４のＨＥＡＤ中のＭＥＴＡタグｐ８のｋｅｙｗｏｒｄｓに設定されている単語「ハイブリッドカー」、「車」、「自動車」など（図５参照）を抽出する。

続いて、ステップＳ２４において、概要データ抽出部１１３が、前記ステップＳ２３で抽出した単語を嗜好解析用データ蓄積部１１４に出力する。

一方、前記ステップＳ２２の判定の結果、ＭＩＭＥタイプがｔｅｘｔ／ｈｔｍｌでないと判定された場合、即ち、ＭＩＭＥタイプがｔｅｘｔ／ｈｔｍｌ以外のｉｍａｇｅ／ｇｉｆ（データ形式がＧＩＦ形式の画像データであることを示すもの）や、ｉｍａｇｅ／ｊｐｅｇ（データ形式がＪＰＥＧ形式の画像データであることを示すもの）などであると判定された場合（ステップＳ２２：ＮＯ）、概要データの抽出処理対象外のＨＴＴＰレスポンスとして、続くステップＳ２５において、概要データ抽出部１１３は、この処理で作業中であり、記憶装置１２のＲＡＭ上に一時記憶されているＨＴＴＰレスポンスのデータ消去処理を実行する。

なお、図１０の例では、ステップＳ２０４又はステップＳ２０６の処理によってサーバ装置３から返信されたＨＴＴＰレスポンス（Ｂ−１）又はＨＴＴＰレスポンス（Ｂ−２）のメッセージヘッダＲＰ２のＭＩＭＥタイプ（Ｃｏｎｔｅｎｔ−Ｔｙｐｅ）ｐ４がｉｍａｇｅ／ｇｉｆであるので、概要データ抽出部１１３は、そのＨＴＴＰレスポンス（Ｂ−１）又はＨＴＴＰレスポンス（Ｂ−２）を入力した場合に、前記ステップＳ２２の判定処理においてＮＯと判定し、ステップＳ２５において、当該ＨＴＴＰレスポンス（Ｂ−１）又はＨＴＴＰレスポンス（Ｂ−２）のデータ消去処理を実行する。

即ち、このような処理を行うことにより、ユーザ単位のＨＴＴＰレスポンスを基に、ユーザの閲覧したＷｅｂページの概要データを抽出することができる。
（嗜好解析用データ蓄積部１１４の処理）

次に、図８を用いて嗜好解析用データ蓄積部１１４の処理手順について説明する。

図８に示すように、嗜好解析用データ蓄積部１１４は、遷移データ抽出部１１２及び概要データ抽出部１１３から遷移データ｛パス（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）｝及び概要データ（ＭＥＴＡタグのｋｅｙｗｏｒｄｓに設定されているテキスト）を入力すると（ステップＳ３１）、続いて、ステップ３２において、嗜好解析用データ抽出部１１０が取得した、ＨＴＴＰリクエスト及びＨＴＴＰレスポンスを構成するＩＰパケットのヘッダに含まれるＩＰアドレスを、ユーザを識別する識別子として利用することで、前記遷移データ及び概要データをユーザ単位で蓄積する。

なお、嗜好解析用データ蓄積部１１４に蓄積される遷移データ及び概要データの一構成例を図１２に示す。図１２では、ユーザＡ（ユーザ端末装置２AのＩＰアドレス：「ａａａ．ａａａ．ａａａ．ａａａ」）に関連付けて、遷移データとして「ａｕｔＯ−ｏｎｅ．ｊｐ／ｈｙｂｒｉｄ」及び「ｈｙｂｒｉｄ−ｃａｒ−ｋａｉｓｅｔｓｕ．ｃｏｍ／」が、概要データとして「ハイブリッド」、「ハイブリッドカー」、「×××自動車」、「カタログ」、「セダン」などが蓄積された一構成例を示している。

ここで、各ユーザ端末装置２（２Ａ、・・・、２Ｂ）が複数のユーザに利用される形態においては、嗜好解析用データ蓄積部１１４に蓄積される嗜好解析用データ（遷移データ及び概要データ）は、各ユーザ端末装置２（２Ａ、・・・、２Ｂ）のユーザ毎の嗜好解析用データを蓄積するものである。
（嗜好解析部１２０の処理）

次に、図９を用いて嗜好解析部１２０の処理手順について説明する。

図９のステップＳ４１に示すように、嗜好解析部１２０では、所定のタイミングで嗜好解析処理部１２１が動作し、嗜好解析用データ蓄積部１１４からユーザ単位の嗜好解析用データを取得する。

続いて、ステップＳ４２において、嗜好解析処理部１２１が、ユーザ単位の嗜好を解析する処理を実行する。具体的には、例えば、図１２に示すユーザＡの概要データを基に、各抽出単語の所定時間における頻度（抽出回数）を算出し、その算出結果（解析結果）（図１３参照）を示す嗜好解析データを広告推薦部１２２に出力する。

続いて、ステップＳ４３において、広告推薦部１２２が動作して、入力した前記解析結果データを基に、当該ユーザの嗜好に適した広告データを広告データ蓄積部１２３から検索する。具体的には、例えば、前記嗜好解析データから、抽出回数が最も多い抽出単語（図１３の例では、「ハイブリッド」）に関連した広告を示す広告データのみを広告データ蓄積部１２３から検索したり、又は、抽出回数が上位（１〜３位）の抽出単語（図１３の例では、「ハイブリッド」、「ハイブリッドカー」、「×××自動車」など）に関連した広告データ｛例えば、広告Ａ（図１４参照）を表示するデータなど｝を広告データ蓄積部１２３から検索する。なお、広告データ蓄積部１２３に蓄積される各広告データ（画像データやテキストデータ）には、前記抽出単語で検索できるように１又は複数の検索用キーワード（単語）が対応付けられている。

続いて、ステップＳ４４において、広告推薦部１２２が、検索された広告データを当該ユーザに推薦する処理を実行する。具体的には、例えば、データ抽出装置１３が、ユーザが閲覧したＷｅｂページのＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディＲＰ４などに前記検索された広告データに基づき広告Ａを表示するための画像データのパス（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）などを挿入する。これにより、例えば、図１４に示すように、ユーザが閲覧するＷｅｂページＣ上に推薦したい広告Ａなどを掲載することが可能となる。

即ち、このような構成によれば、嗜好解析用データ蓄積部１１４に蓄積されている嗜好解析用データを基に、ユーザ毎の嗜好（趣味）などを判別することができ、判別した嗜好に応じた広告を当該ユーザが閲覧しているＷｅｂページに掲載することにより、ユーザ毎のターゲッティング広告などのサービスを提供することが可能である。

なお、前記した実施形態では、嗜好解析部１２０が、嗜好解析用データ蓄積部１１４に蓄積される概要データに基づいて検索された広告データをユーザに推薦する場合の処理について説明したが、これ以外にも、例えば、嗜好解析部１２０が、嗜好解析用データ蓄積部１１４に蓄積される遷移データ（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）に基づいて検索された広告データをユーザに推薦する処理（１）を行うようにしても良いし、嗜好解析部１２０が、前記概要データ及び前記遷移データの両方に基づいて検索された広告データをユーザに推薦する処理（２）を行うようにしても良い。

具体的には、前記処理（１）としては、例えば、嗜好解析部１２０の嗜好解析処理部１２１が、嗜好解析用データ蓄積部１１４に蓄積される遷移データ（ＵＲＩ又はＵＲＩの一部）のドメイン名やパス名を含む他のＷｅｂページを算出し、その算出結果（解析結果）を示す嗜好解析データを広告推薦部１２２に出力し、広告推薦部１２２が、入力した前記嗜好解析データを基に、ユーザの嗜好に適した広告データを広告データ蓄積部１２３から検索し、該検索された広告データを当該ユーザに推薦する処理を行うことで実現する。

前記した実施形態によれば、ＨＴＭＬデータの中からユーザ毎の嗜好を解析するのに必要なデータ（嗜好解析用データ）として、ＨＴＴＰリクエストのリクエスト行に設定されるパス、及び／又は、ＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディのＨＥＡＤに含まれるタグで設定されるテキストに的を絞って抽出するような構成としたため、抽出処理するデータ容量を低減させることができ、これにより、前記嗜好解析用データを短時間で抽出でき、ユーザ毎の嗜好を高速に判別することが可能である。

前記した実施形態によれば、ユーザ端末装置２のＷｅｂブラウザにプラグインのインストールなどを行わずに済むので、インストールしていないユーザ端末装置から嗜好解析用データが取得できないなどにより嗜好解析用データの取得範囲が限定されてしまうなどの不都合も解消できる。

また、従来では、Ｐｒｏｘｙを用いたユーザのＷｅｂ閲覧履歴からユーザの類似度を求める非特許文献１（丹英之他, 「Ｐｒｏｘｙ Ｌｏｇに基づいたコンテンツ自動推薦による知識共有支援システムの提案」,情報処理学会 第68回全国大会, 6C-2, 2006）の技術が知られている。

この非特許文献１の技術では、予め閲覧履歴を取得する参照先ＵＲＩ（ＵＲＬ）のドメイン名を予め手動で複数（例えば、１０個など）を指定しておくことで、指定されたドメイン名に対応したＷｅｂページの閲覧履歴を抽出できるものの、指定されていないドメイン名のＷｅｂページの閲覧履歴は抽出することができないなどの不都合がある。

これに対して、前記した実施形態によれば、前記非特許文献１の技術のように、予めドメイン名を指定しなくとも、ユーザが閲覧したＷｅｂページの閲覧履歴（遷移データ）を抽出することが可能である。

以上、例示的な実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明は前記した実施形態により限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載により表される技術的思想の範囲内において種々の変更、改変を行うことが可能である。

例えば、前記した実施形態では、嗜好解析用データ抽出部１１０が遷移データ抽出部１１２及び概要データ抽出部１１３を備え、それら両抽出部（１１２及び１１３）によりＨＴＴＰリクエストのリクエスト行ＲＱ１のパス名ｑ２に設定されるＵＲＩ又はＵＲＩの一部、及び、ＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディＲＰ４のＨＥＡＤに含まれるタグ（例えば、ＭＥＴＡタグ「ｋｅｙｗｏｒｄｓ」ｐ８など）に設定されているテキスト（単語）を抽出する形態について説明したが、これ以外にも、嗜好解析用データ抽出部１１０が遷移データ抽出部１１２及び概要データ抽出部１１３のいずれか一方のみを備え、ＵＲＩ（又はＵＲＩの一部）又はテキスト（単語）のいずれか一方のみを抽出するような形態としても良い。なお、そのような形態にした場合には、実装する抽出部（遷移データ抽出部１１２及び概要データ抽出部１１３）に合わせて、ＨＴＴＰリクエスト、ＨＴＴＰレスポンスのいずれか一方のＩＰパケットデータのみを抽出するように設定するのが好ましい。

また、前記した実施形態では、ユーザの閲覧したＷｅｂページの遷移データとして、ＨＴＴＰリクエストのリクエスト行ＲＱ１のパス名ｑ２に設定されている参照元ＵＲＩ（又はＵＲＩの一部）を抽出し、その直後の所定時間内にそのＵＲＩ（又はＵＲＩの一部）を参照元とするＨＴＴＰリクエストが複数連続で出現した場合に、そのＵＲＩ（又はＵＲＩの一部）を前記遷移データとして抽出する形態について説明したが、これ以外にも、例えば、リクエスト行ＲＱ１のメソッドｑ１がＧＥＴであるＨＴＴＰリクエストを入力する度に、そのリクエスト行ＲＱ１のパス名ｑ２に設定されているＵＲＩ（又はＵＲＩの一部）を抽出するような形態としても良い。

また、前記した実施形態では、ユーザの閲覧したＷｅｂページの概要データとして、ＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディ（エンティティボディ）ＲＰ４内のＨＥＡＤのＭＥＴＡタグ「ｋｅｙｗｏｒｄｓ」ｐ８に設定されている単語（テキスト）を抽出する形態について説明したが、これ以外にも、例えば、同じくメッセージボディＲＰ４内のＨＥＡＤの、ＴＩＴＬＥタグ「ＴＩＴＬＥ」ｐ５や、ＭＥＴＡタグ「ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ」ｐ７又はＭＥＴＡタグ「ｒｏｂｏｔｓ」ｐ９などに設定されているテキスト（単語や説明文）を概要データとして抽出するような形態としても良い。

また、前記した実施形態では、嗜好解析用データ蓄積部１１４に蓄積される嗜好解析用データとして、ユーザ（ユーザを識別するＩＰアドレスなど）に関連付けられた所定時間毎の遷移データ｛ユーザが閲覧したＷｅｂページのＵＲＩ（又はＵＲＩの一部）｝及び概要データ（ユーザが閲覧したＷｅｂページのＨＴＭＬデータのＨＥＡＤに含まれるテキスト）を蓄積する形態について説明したが、これ以外にも、例えば、遷移データ及び／又は概要データの出現回数や出現時刻などを追加した態様の嗜好解析用データを蓄積する形態としても良い。

また、前記した実施形態では、嗜好解析用データ蓄積部１１４に蓄積される嗜好解析用データとしては、遷移データ｛ユーザが閲覧したＷｅｂページのＵＲＩ（又はＵＲＩの一部）｝及び概要データ（ユーザが閲覧したＷｅｂページのＨＴＭＬデータのＨＥＡＤに含まれるテキスト）を蓄積する形態について説明したが、これ以外にも、例えば、メソッドｑ１がＰＯＳＴであるＨＴＴＰリクエストのメッセージボディＲＱ４などに挿入された検索キーワードや投稿文章なども抽出し、この抽出した検索キーワードや投稿文章も前記遷移データ及び前記概要データと合わせて蓄積するような形態としても良い。

また、前記した実施形態では、データ処理装置１を、既存のゲートウェイ装置に嗜好データ処理機能を追加する形態の場合について説明したが、これ以外にも、前記ゲートウェイ装置以外の既存の装置であって、Ｗｅｂブラウザを有する各ユーザ端末装置とＷｅｂサーバであるサーバ装置との間に配置され、両者間で送受信されるＨＴＴＰリクエスト及びＨＴＴＰレスポンスを中継する中継装置（ルータやＰｒｏｘｙサーバ装置など）に適用したデータ処理装置とすることもできるし、その他、前記中継装置とは別に、専用に新設したデータ処理装置とすることもできる。

また、前記した実施形態では、データ処理装置１が、本発明のプログラムが適用された嗜好データ処理プログラムＰ２のインストール方法については特に説明していないが、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory ）やＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどの外部記憶媒体や、ＵＳＢケーブルや無線ＬＡＮなどの通信手段を介して嗜好データ処理プログラムＰ２をインストールすることが可能である。

また、前記した実施形態では、加入者網４を介してサーバ装置３と交換接続されるユーザ端末装置２について説明したが、これ以外にも、専用線を介してサーバ装置３と固定接続される企業ＬＡＮ（Local Area Network）内に設置されたユーザ端末装置２であっても良い。

また、前記した実施形態では、ユーザ端末装置がパーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）である場合について示したが、ユーザ端末装置は、前記ＰＣ以外にも、サーバ装置３と無線通信網を介して通信接続されるＷｅｂブラウザを有する携帯電話機や携帯情報端末（ＰＤＡ：Personal digital assistant）などの他の装置であっても良いものとする。

その他、前記した実施形態における装置構成、機能構成及び記憶テーブルの構成や、表示画面の態様などは単なる例として記載したものであり、本発明はこれらにより限定されない。

１ データ処理装置（ゲートウェイ装置）
２（２Ａ、・・・、２Ｂ） ユーザ端末装置
３ サーバ装置
４ 加入者網
５ インターネット
１１ 制御装置（ＣＰＵ）
１２ 記憶装置（ＨＤＤ、ＲＡＭ）
１３ データ抽出装置
１４ 通信インタフェース装置
１５ 電源装置
ＳＢ１ システムバス
Ｐ２ 嗜好データ処理プログラム
１００ 嗜好データ処理部
１１０ 嗜好解析用データ抽出部
１１１ ＨＴＴＰデータ入力部
１１２ 遷移データ抽出部
１１３ 概要データ抽出部
１１４ 嗜好解析用データ蓄積部
１２０ 嗜好解析部
１２１ 嗜好解析処理部
１２２ 広告推薦部
１２３ 広告データ蓄積部

Claims (7)

1. ＷＷＷブラウザを有するユーザ端末装置と、ＷＷＷサーバであるサーバ装置との間で送受信されるＨＴＴＰリクエスト及び／又はＨＴＴＰレスポンスを抽出するデータ抽出手段を備えるデータ処理装置であって、
   前記データ抽出手段で抽出された前記ＨＴＴＰリクエストのリクエスト行に設定されるパス、及び／又は、前記データ抽出手段で抽出された前記ＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディのＨＥＡＤに含まれるタグで設定されるテキストを前記ユーザ端末装置のユーザ毎に抽出する嗜好解析用データ抽出手段と、
   前記嗜好解析用データ抽出手段で抽出された前記パス、及び／又は、前記テキストを少なくとも含むユーザ毎の嗜好解析用データに基づいて、ユーザ毎の嗜好を判別するデータを算出する嗜好解析手段と、
   を備え、
   前記嗜好解析用データ抽出手段は、
   前記ユーザ端末装置から前記パスを参照元とするＨＴＴＰリクエストを所定時間内に複数連続して受信した場合、当該パスを前記ユーザが閲覧したＷｅｂページの遷移データとして抽出する遷移データ抽出手段を有することを特徴とするデータ処理装置。
2. 前記遷移データ抽出手段は、
   リクエスト行のメソッドがＧＥＴである前記ＨＴＴＰリクエストの当該リクエスト行のパス名に設定されている絶対パス（ＵＲＩ）又は相対パス（ＵＲＩの一部）を抽出し、該絶対パス又は相対パスを抽出した後の所定時間内に当該絶対パス又は相対パスを参照元とするＨＴＴＰリクエストを複数連続して入力した場合、当該絶対パス又は相対パスに遷移したものとして当該絶対パス又は相対パスを、前記ユーザが閲覧したＷｅｂページの遷移データとして抽出することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
3. 前記嗜好解析用データ抽出手段は、
   前記ＨＴＴＰレスポンスのメッセージヘッダのコンテンツタイプがｔｅｘｔ／ｈｔｍｌであるＨＴＴＰレスポンスを前記テキストの抽出処理対象とし、
   前記抽出処理対象となる前記ＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディのＨＥＡＤに含まれるＭＥＴＡタグのｋｅｙｗｏｒｄｓに設定されているテキストを、前記ユーザが閲覧したＷｅｂページの概要データとして抽出する概要データ抽出手段を有することを特徴とする請求項１又は２に記載のデータ処理装置。
4. 前記遷移データ抽出手段及び前記概要データ抽出手段で抽出された前記遷移データ及び前記概要データを少なくとも含む前記嗜好解析用データを前記ユーザ及び所定時間単位で蓄積する嗜好解析用データ蓄積手段を更に備え、
   前記嗜好解析手段は、
   広告に関する広告データを蓄積する広告データ蓄積手段と、
   前記嗜好解析用データ蓄積手段で蓄積される嗜好解析用データに基づいて前記ユーザ毎の嗜好を解析する嗜好解析処理手段と、
   前記嗜好解析処理手段の解析結果に基づいて、前記ユーザ毎の嗜好に適した広告データを前記広告データ蓄積手段から検索し、該検索した広告データを当該ユーザに推薦する処理を実行する広告推薦手段と、
   を更に備えることを特徴とする請求項３に記載のデータ処理装置。
5. ＷＷＷブラウザを有するユーザ端末装置と、ＷＷＷサーバであるサーバ装置との間で送受信されるＨＴＴＰリクエスト及び／又はＨＴＴＰレスポンスを抽出するデータ抽出手段を備えるデータ処理装置が、
   前記データ抽出手段で抽出された前記ＨＴＴＰリクエストのリクエスト行に設定されるパス、及び／又は、前記データ抽出手段で抽出された前記ＨＴＴＰレスポンスのメッセージボディのＨＥＡＤに含まれるタグで設定されるテキストを前記ユーザ端末装置のユーザ毎に抽出する嗜好解析用データ抽出ステップと、
   前記嗜好解析用データ抽出ステップで抽出された前記パス、及び／又は、前記テキストを少なくとも含む嗜好解析用データに基づいて、ユーザ毎の嗜好を判別するデータを算出する嗜好解析ステップと、
   を実行し、
   前記嗜好解析用データ抽出ステップは、
   前記ユーザ端末装置から前記パスを参照元とするＨＴＴＰリクエストを所定時間内に複数連続して受信した場合、当該パスを前記ユーザが閲覧したＷｅｂページの遷移データとして抽出する遷移データ抽出ステップを有することを特徴とするデータ処理方法。
6. 請求項５に記載のデータ処理方法を、データ処理装置であるコンピュータに実行させるためのデータ処理プログラム。
7. 請求項６に記載のデータ処理プログラムを記憶したことを特徴とするプログラムを記憶した記憶媒体。

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