JP5402375B2 - 情報処理装置、基準値決定方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、基準値決定方法およびプログラムに関する。

インターネットの普及に伴い、Ｗｅｂ上で各種のサービスが提供されるようになり、サービスを利用する利用者の数および利用に伴うＷｅｂへのアクセス数が増加している。その結果、利用者のサービス利用頻度は多様化することとなり、各サービスでは大量のアクセス履歴情報が蓄積されることとなる。アクセス履歴情報を解析し、利用頻度に応じた利用者の分類を行うことで、サービスの提供者は、きめ細かな利用者への対応を行うことが可能となる。

そこで、以下の特許文献１では、アクセス履歴情報に基づいて利用者の全体的な傾向を把握する方法が提案されている。

特開２００８−３１０５１４号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載の方法では、利用者の全体傾向は把握できるものの、各利用者が、利用頻度の高い利用者か利用頻度の低い利用者かを区別することは困難であった。そのため、アクセス履歴情報に基づいて利用者の分類を行う方法は存在しておらず、アクセス履歴情報に基づいて利用者の分類を行うとしても、利用者を主に２つのグループに大別するための基準値を客観的に決定することは、困難であった。

また、利用者のアクセス履歴情報だけでなく、例えばコンテンツの購入履歴情報など、分類対象となるものの利用履歴情報に基づき分類対象を２つのグループに大別するための基準値を客観的に決定できれば、サービス提供者の利便性を向上させることが可能となる。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、履歴情報に基づいて分類対象を２つの群に分類する際の基準となる基準値を客観的に決定することが可能な、情報処理装置、基準値決定方法およびプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、固有の識別情報が付加された分類対象により所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報または前記分類対象に対して所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報と、前記識別情報とが互いに関連付けられた、前記所定の操作に関する履歴情報を取得する履歴情報取得部と、単独の前記分類対象により所定の期間内に行われた前記操作の操作回数または単独の前記分類対象に対して所定の期間内に行われた前記操作の操作回数と、互いに同一の前記操作回数を有する前記分類対象の個数とが関連付けられた情報である操作回数情報を、取得した前記履歴情報に基づいて算出し、前記操作回数情報に基づいて前記分類対象を少なくとも２つの群に分類する際の基準となる操作回数である基準値を決定する基準値決定部と、を備える情報処理装置が提供される。

前記基準値決定部は、前記操作回数情報に基づいて、属している前記分類対象の個数が最大となる前記操作回数を検出し、検出した前記分類対象の個数が最大となる操作回数に応じて、前記基準値を決定する。

前記基準値決定部は、前記基準値を決定する際に利用されるパラメータを設定するパラメータ設定部と、前記履歴情報に基づいて、前記操作回数と、当該操作回数を有する前記分類対象の全分類対象個数に占める割合との積で表される関数を算出する関数算出部と、前記パラメータ設定部により設定された対数の底に関するパラメータに基づいて、前記操作回数情報に含まれる前記操作回数を複数のグループに分割するとともに、各グループに属する前記操作回数を用いて算出される前記関数の値の和によって表されるヒストグラムを算出するヒストグラム算出部と、前記ヒストグラムの最大値を与える前記グループを検出するグループ検出部と、検出された前記グループに基づいて、前記基準値を算出する基準値算出部と、を更に備えてもよい。

前記グループ検出部は、前記ヒストグラムの最大値を与えるグループを検出できない場合、前記パラメータ設定部に対して、前記対数の底に関するパラメータの値の増加を要請し、前記ヒストグラム算出部は、前記パラメータ設定部から通知された新たな前記対数の底に関するパラメータに基づき前記ヒストグラムを再算出し、前記グループ検出部は、再算出された前記ヒストグラムの最大値を与えるグループを検出してもよい。

前記グループ検出部は、前記ヒストグラムの最大値を与えるグループを検出できない場合、前記パラメータ設定部に対して、前記所定の期間に関するパラメータの値の変更を要請し、前記関数算出部は、新たに通知された前記所定の期間に関するパラメータに基づいて前記関数を再算出し、前記ヒストグラム算出部は、新たに算出された前記関数に基づき前記ヒストグラムを再算出し、前記グループ検出部は、再算出された前記ヒストグラムの最大値を与えるグループを検出してもよい。

前記関数算出部は、以下の式１で表される関数ｆ（ｑ）を算出してもよい。

ｆ（ｑ）＝ｑ×（ａ_ｑ／Ｎ） （１≦ｑ≦ｑ_ｍａｘ） ・・・（式１）

ここで、上記式１において
ｑ ：操作回数
ａ_ｑ ：期間ｔ内において操作回数がｑである分類対象の個数
Ｎ ：期間ｔ内における全分類対象個数
ｑ_ｍａｘ：期間ｔ内におけるｑの最大値
である。

前記ヒストグラム算出部は、前記対数の底に関するパラメータｂを用いてＬｏｇ_ｂｑ（ｂを底としｑを真数とする対数）を算出し、Ｌｏｇ_ｂｑの整数部分がｊである前記操作回数を同一の前記グループに分類し、前記グループに属する前記操作回数ｑに対応するｆ（ｑ）の和を前記ヒストグラムＰ（ｊ）（０≦ｊ≦Ｌｏｇ_ｂｑの整数部分）としてもよい。

前記グループ検出部は、Ｐ（ｊ）の最大値を与えるｊ^＊を検出し、前記基準値算出部は、検出したｊ^＊に属する前記操作回数ｑ^＊の中から前記基準値を選択してもよい。

前記情報処理装置は、前記履歴情報が記録された記憶部を更に備え、前記履歴情報取得部は、前記記憶部から前記履歴情報を取得してもよい。

前記履歴情報取得部は、前記情報処理装置の外部に設けられた他の情報処理装置から前記履歴情報を取得してもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、情報処理装置の履歴情報取得部が、固有の識別情報が付加された分類対象により所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報または前記分類対象に対して所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報と、前記識別情報とが互いに関連付けられた、前記所定の操作に関する履歴情報を取得するステップと、情報処理装置の基準値決定部が、単独の前記分類対象により所定の期間内に行われた前記操作の操作回数または単独の前記分類対象に対して所定の期間内に行われた前記操作の操作回数と、互いに同一の前記操作回数を有する前記分類対象の個数とが関連付けられた情報である操作回数情報を、取得した前記履歴情報に基づいて算出し、前記操作回数情報に基づいて前記分類対象を少なくとも２つの群に分類する際の基準となる操作回数である基準値を決定するステップと、を含み、前記基準値を決定するステップでは、前記操作回数情報に基づいて、属している前記分類対象の個数が最大となる前記操作回数が検出され、検出された前記分類対象の個数が最大となる操作回数に応じて、前記基準値が決定される基準値決定方法が提供される。

また、上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、コンピュータに、固有の識別情報が付加された分類対象により所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報または前記分類対象に対して所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報と、前記識別情報とが関連付けられた、前記所定の操作に関する履歴情報を取得する履歴情報取得機能と、単独の前記分類対象により所定の期間内に行われた前記操作の操作回数または単独の前記分類対象に対して所定の期間内に行われた前記操作の操作回数と、互いに同一の前記操作回数を有する前記分類対象の個数とが互いに関連付けられた情報である操作回数情報を、取得した前記履歴情報に基づいて算出し、前記操作回数情報に基づいて前記分類対象を少なくとも２つの群に分類する際の基準となる操作回数である基準値を決定する基準値決定機能と、を実現させ、前記基準値決定機能は、前記操作回数情報に基づいて、属している前記分類対象の個数が最大となる前記操作回数を検出し、検出した前記分類対象の個数が最大となる操作回数に応じて、前記基準値を決定するプログラムが提供される。

以上説明したように本発明によれば、履歴情報に基づいて、分類対象を２つの群に分類する際の基準となる基準値を客観的に決定することが可能となる。

本発明の第１の実施形態に情報処理装置の構成を説明するためのブロック図である。 履歴情報の一例を説明するための説明図である。 履歴情報の一例を説明するための説明図である。 同実施形態に係る基準値決定部の構成を説明するためのブロック図である。 同実施形態に係る基準値決定部について説明するための説明図である。 同実施形態に係る基準値決定部について説明するための説明図である。 同実施形態に係る基準値決定部について説明するための説明図である。 同実施形態に係る基準値決定部について説明するための説明図である。 同実施形態に係る基準値決定方法を説明するための流れ図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は、以下の順序で行うものとする。
（１）第１の実施形態
（１−１）情報処理装置の構成について
（１−２）基準値決定方法について
（２）本発明の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について
（３）まとめ

（第１の実施形態）
＜情報処理装置の構成について＞
図１〜図６を参照しながら、本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置の構成について、詳細に説明する。

［情報処理装置の全体構成について］
まず、図１を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置の全体構成について、詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理装置の構成を説明するためのブロック図である。

本実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば図１に示したように、履歴情報取得部１０１と、基準値決定部１０３と、基準値伝達部１０５と、記憶部１０７と、を主に備える。また、本実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば図１に示したように、ユーザ情報分類部１０９を更に備えていてもよい。

履歴情報取得部１０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、通信装置等により実現される。履歴情報取得部１０１は、分類対象により所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報、または、分類対象に対して所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報と、分類対象に付加された固有の識別情報とが互いに関連付けられた履歴情報を取得する。

固有の識別情報が付加された分類対象により行われた所定の操作の例として、固有のＩＤが付加されたユーザ（分類対象）により行われた、所定のサービスへのアクセス操作（所定の操作）などを挙げることができる。また、固有の識別情報が付加された分類対象に対して行われた所定の操作の例として、固有のＩＤが付加されたコンテンツ（分類対象）に対して行われた、コンテンツの購入操作（所定の操作）などを挙げることができる。

履歴情報取得部１０１は、上記履歴情報を、本実施形態に係る情報処理装置１０が有する記憶部等から取得してもよく、情報処理装置１０と通信可能な他の情報処理装置（例えば、図１に示したサービス提供装置２０）から取得してもよい。また、履歴情報取得部１０１は、上記履歴情報を、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の各種の記録媒体から取得してもよい。なお、他の情報処理装置（サービス提供装置２０）は、情報処理装置１０に有線または無線により直接接続されていてもよく、インターネット等の通信網を介して接続されていてもよい。

履歴情報取得部１０１による履歴情報の取得は、情報処理装置１０のユーザによるユーザ操作、または、サービス提供装置２０から伝送された基準値決定処理の開始要請等何らかのトリガに応じて行われてもよく、他の任意のタイミングで自動的に行われてもよい。

履歴情報取得部１０１は、取得した履歴情報を、後述する基準値決定部１０３に伝送する。また、履歴情報取得部１０１は、外部から取得した履歴情報を、後述する記憶部１０７等に一時的に記録してもよい。

なお、以下では、固有のＩＤが付加されたユーザにより行われた所定のサービスへのアクセス操作に関する履歴情報を例にとって説明を行うが、本発明に係る情報処理装置が用いる履歴情報がこの例に限定されるわけではない。

基準値決定部１０３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。基準値決定部１０３は、取得した履歴情報に基づいて、所定の期間内に行われた操作の操作回数と、互いに同一の操作回数を有する分類対象との個数とが互いに関連付けられた情報である操作回数情報を算出する。また、基準値決定部１０３は、算出した操作回数情報に基づいて、分類対象を２つの群に分類する際の基準となる操作回数である基準値を決定する。すなわち、基準値決定部１０３は、操作回数に関するヒストグラムを操作回数情報として算出するとともに、算出した操作回数情報であるヒストグラムに基づいて、分類対象を２つの群に分類する際の基準となる操作回数である基準値を決定する。

基準値決定部１０３は、履歴情報取得部１０１から伝送された履歴情報に基づいて基準値を決定すると、決定した基準値を後述する基準値伝達部１０５に伝送する。また、基準値決定部１０３は、決定した基準値を、後述する記憶部１０７等に格納してもよい。

本実施形態に係る基準値決定部１０３は、以下で詳述するように、算出した操作回数情報（操作回数に関するヒストグラム）に対して統計的な処理を施すことにより、分類対象を２つの群に分類する際の基準値を決定する。これにより、本実施形態に係る情報処理装置１０では、履歴情報に基づいて客観的に基準値を決定することが可能となる。

基準値伝達部１０５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信装置等により実現される。基準値伝達部１０５は、基準値決定部１０３から伝送された、分類対象を２つの群に分類する際の閾値となる基準値を、所定の装置及び／又は処理部に対して伝達する。すなわち、基準値伝達部１０５は、外部に設けられたサービス提供装置２０等から基準値を決定するよう要請された場合に、要請のあったサービス提供装置に対して、伝送された基準値に関する情報を伝達する。また、基準値伝達部１０５は、情報処理装置１０に設けられた処理部に対して、伝送された基準値に関する情報を伝達してもよい。基準値伝達部１０５により決定された基準値が伝達されることにより、サービス提供装置２０や情報処理装置１０内の処理部は、この基準値を用いて分類対象を２つの群に分類し、分類対象の動向を解析することができる。

記憶部１０７には、上述の履歴情報が格納されている。また、記憶部１０７には、分類対象に付加された識別情報に関する情報が格納されていてもよい。分類対象に付加された識別情報に関する情報の例として、分類対象であるユーザに付加されたユーザＩＤに関する情報であるユーザ情報や、分類対象である各種のコンテンツに付加されたコンテンツＩＤやコンテンツのメタデータ等を挙げることができる。

また、記憶部１０７には、本実施形態に係る情報処理装置１０が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベース等が、適宜記録されてもよい。この記憶部１０７は、履歴情報取得部１０１、基準値決定部１０３、基準値伝達部１０５、後述するユーザ情報分類部１０９等が自由に読み書きできる。

ユーザ情報分類部１０９は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。ユーザ情報分類部１０９は、基準値伝達部１０５から伝送された基準値に関する情報と、記憶部１０７から取得した分類対象に関する情報の一種であるユーザ情報とに基づいて、ユーザを２つの群に分類する。より詳細には、ユーザ情報分類部１０９は、基準値に関する情報に基づいて、ユーザを、所定の期間内に基準値以上の操作回数を行ったユーザと、基準値未満の操作回数を行ったユーザとに分類する。これにより、ユーザ情報分類部１０９は、一連のユーザを、期間内において積極的に所定の操作を行ったユーザであるアクティブユーザと、積極的には所定の操作を行わなかったユーザであるノンアクティブユーザとに容易に分類することができる。

ユーザを２つの群に容易に分類できると、例えばサービスの提供者は、分類クラスごとに提供するサービスの差別化を図ることができる。また、サービスの提供者は、ユーザ毎の利用状況について経時的な変化を把握することで、重要な顧客が誰であるのかを客観的に把握することができたり、利用促進への働きかけなど高付加価値サービスの提供に利用したりすることが可能となる。

［履歴情報の一例について］
続いて、図２Ａおよび図２Ｂを参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置１０で利用される履歴情報について説明する。図２Ａおよび図２Ｂは、履歴情報の一例を説明するための説明図である。

本実施形態に係る情報処理装置１０では、分類対象を分類するための基準値を決定するために、分類対象により行われた操作または分類対象に対して行われた操作に関する履歴情報（ログ情報）を利用する。本実施形態に係る情報処理装置１０が利用する履歴情報は、分類対象に固有の識別情報と、操作が行われた日時に関する時刻情報とが互いに関連づけられて記録されているものであれば、任意の書式に即して生成されたものでよい。また、履歴情報に限らず、分類対象と操作が行われた時刻との関係が特定可能な情報であれば、他の任意の情報を利用することが可能である。

図２Ａおよび図２Ｂは、分類対象であるユーザが所定のサービスを提供するサービス提供装置に対して行った操作に関する履歴情報の一例である。

履歴情報は、例えば図２Ａに示したように、分類対象であるユーザに固有の識別情報と当該識別情報が付加されたユーザがアクセスを行った時刻情報とが互いに関連づけられて、単純に記載されたものであってもよい。また、例えば図２Ｂに示したように、ある期間内（図２Ｂの例では、１ヶ月という期間内）にユーザが操作を行った（Ａｃｔｉｖｅ）か否か（ＮｏｎＡｃｔｉｖｅ）が記録されたものであってもよい。

なお、後述するように、本実施形態に係る情報処理装置１０では、ある期間ｔを特定して基準値を決定するための統計的な処理を行う。そのため、履歴情報は、統計的な処理を行う際に指定可能な最短の期間における操作回数を特定できるように記載されていることが好ましい。

［基準値決定部の構成について］
次に、図３〜図７を参照しながら、本実施形態に係る基準値決定部１０３の構成について、詳細に説明する。図３は、本実施形態に係る基準値決定部１０３の構成を説明するためのブロック図である。図４〜図７は、本実施形態に係る基準値決定部について説明するための説明図である。

本実施形態に係る基準値決定部１０３は、例えば図３に示したように、関数算出部１２１と、ヒストグラム算出部１２３と、パラメータ設定部１２５と、グループ検出部１２７と、基準値算出部１２９と、を更に備える。

関数算出部１２１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。関数算出部１２１は、履歴情報取得部１０１から伝送された履歴情報に基づいて、操作回数と、当該操作回数を有する分類対象の全分類対象個数に占める割合との積で表される関数を算出する。以下、この関数算出部１２１が行う関数の算出処理を、図４を参照しながら説明する。

関数算出部１２１は、履歴情報が伝送されると、後述するパラメータ設定部１２５に対して、履歴情報を整理してヒストグラムを生成する際の基準となる期間を表すパラメータｔを設定するように要請する。パラメータ設定部１２５から、期間を表すパラメータｔが伝送されると、関数算出部１２１は、伝送されたパラメータｔに基づいて、図４中央に示したようなヒストグラムを生成する。ヒストグラムの生成に際して、関数算出部１２１は、まず、履歴情報を参照して期間ｔ内におけるアクセス回数の最大値ｑ_ｍａｘを特定するとともに、アクセス回数１〜ｑ_ｍａｘのそれぞれに対応するユーザの個数ａ_ｑをカウントする。また、関数算出部１２１は、期間内に操作を行ったユーザの総数Ｎを決定する。これにより、関数算出部１２１は、各アクセス回数ｑについて、操作を行った全ユーザ数に占めるユーザ数の割合（ａ_ｑ／Ｎ）を算出することができる。

次に、関数算出部１２１は、生成したヒストグラムに基づいて、以下の式１０１で表される関数ｆ（ｑ）を生成する。ここで、アクセス回数に対応するパラメータｑは、１以上ｑ_ｍａｘ以下である。

ｆ（ｑ）＝ｑ×（ａ_ｑ／Ｎ） （１≦ｑ≦ｑ_ｍａｘ） ・・・（式１０１）

以下では、次のようなアクセス回数に関する集合｛ｑ｜１，２，・・・，ｑ_ｍａｘ｝を、操作回数情報と称することとする。

図４に示したようなヒストグラムでは、ある期間ｔ内で行われたアクセス回数の最大値・最小値、最もユーザ数の多かったアクセス回数、ユーザの分散や標準偏差といった、ユーザ全体の傾向を把握することが可能である。しかしながら、図４に示したヒストグラムからでは、ユーザの動向を２つに大別するような基準値を決定することはできない。本実施形態に係る基準値決定部１０３は、ヒストグラムから上記式１０１で表される関数を算出し、更に以下で説明するような処理を行うことにより、ユーザの動向を２つに大別する際に利用される基準値を客観的に決定することができる。

また、関数算出部１２１は、後述するパラメータ設定部１２５から新たなパラメータｔの値が伝送された場合、伝送された新たなパラメータｔに基づいて、関数ｆ（ｑ）を再算出する。

関数算出部１２１は、算出した関数ｆ（ｑ）および操作回数情報を、後述するヒストグラム算出部１２３に伝送する。また、関数算出部１２１は、関数ｆ（ｑ）および操作回数情報とあわせて、期間を表すパラメータｔをヒストグラム算出部１２３に伝送してもよい。また、関数算出部１２１は、算出した関数ｆ（ｑ）を、記憶部１０７等に格納してもよい。

ヒストグラム算出部１２３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。ヒストグラム算出部１２３は、後述するパラメータ設定部１２５により設定された対数の底に関するパラメータに基づいて、操作回数情報に含まれる操作回数を複数のグループに分割する。また、ヒストグラム算出部１２３は、各グループに属する操作回数ｑを用いて算出される関数の値ｆ（ｑ）の和によって表される関数を、ヒストグラムＰ（ｊ）とする。以下、このヒストグラム算出部１２３が行うヒストグラムの算出処理を、詳細に説明する。

ヒストグラム算出部１２３は、関数算出部１２１から関数ｆ（ｑ）が伝送されると、後述するパラメータ設定部１２５に、対数の底に関するパラメータｂの設定を要請する。パラメータ設定部１２５から対数の底に関するパラメータｂが伝送されると、ヒストグラム算出部１２３は、伝送されたパラメータｂと、操作回数情報とに基づいて、Ｌｏｇ_ｂｑ（ｂを底とし、ｑを真数とする対数）を計算する。操作回数情報に含まれる全ての操作回数（アクセス回数）に対して対数を計算すると、得られる対数の値は、「整数部分は同じ値であり小数点以下が異なる」といういくつかのグループに分かれることとなる。ヒストグラム算出部１２３は、Ｌｏｇ_ｂｑの整数部分の値（以下、ｊと表すこととする。）が同じ値となるアクセス回数ｑを、同一のグループに分類する。すなわち、操作回数情報１〜ｑ_ｍａｘに基づいて、ｊ＝０というグループからｊ＝（Ｌｏｇ_ｂｑ_ｍａｘの整数部分）というグループまで複数のグループが生成され、これらのグループのいずれかに、操作回数情報に含まれる各アクセス回数ｑが分類されることとなる。次に、ヒストグラム算出部１２３は、同一のグループに分類されたアクセス回数ｑに対応するｆ（ｑ）の和を、ヒストグラムＰ（ｊ）とする。

以下では、具体例を示しながら、詳細に説明する。例えば、Ｌｏｇ_ｂｑの整数部分が１９（ｊ＝１９）となるアクセス回数ｑ（すなわち、Ｌｏｇ_ｂｑの値が１９．○○○・・・となるアクセス回数ｑ）が、ｑ_１〜ｑ_５の５個存在したとする。この場合、ヒストグラム算出部１２３は、ヒストグラムＰ（ｊ）のｊ＝１９における値を、Ｐ（１９）＝ｆ（ｑ_１）＋ｆ（ｑ_２）＋ｆ（ｑ_３）＋ｆ（ｑ_４）＋ｆ（ｑ_５）とする。同様の計算を、ｊ＝０から、ｊ＝（Ｌｏｇ_ｂｑ_ｍａｘの整数部分）まで行うことで、ヒストグラム算出部１２３は、ヒストグラムＰ（ｊ）を算出することができる。

図５は、上述のような処理を行うことでヒストグラム算出部１２３により算出されたヒストグラムＰ（ｊ）の一例である。図５では、横軸にＬｏｇ_ｂｑの整数部分の値ｊ（この値は、グループのインデックスであるとも言える。）をとり、それぞれのｊの値におけるＰ（ｊ）の値をとっている。

アクセス回数にのみ着目した処理では、例えば、アクセス回数１回というデータとアクセス回数１０１回というデータとの差分である１００回と、アクセス回数１０００回というデータとアクセス回数１１００回というデータとの差分１００回は、同等に扱われる。ここで、このような差分１００回というデータは、前者の場合では統計的に意味のあるものとして考慮することが好ましく、後者の場合では統計的には意味の無い値として処理することが好ましい。そこで、本実施形態に係る基準値決定部１０３では、アクセス回数の対数の値に基づいてアクセス回数をいくつかのグループに更に分類することで、統計的に意味のある差分と統計的に意味の無い差分とを区別することが可能となる。これにより、本実施形態に係る基準値決定部１０３では、より精密な基準値の決定を行うことが可能となる。

また、ヒストグラム算出部１２３は、関数算出部１２１から、パラメータｔの値が異なる新たな関数ｆ（ｑ）が伝送された場合、伝送された新たな関数ｆ（ｑ）に基づいて、ヒストグラムＰ（ｊ）を再算出する。また、ヒストグラム算出部１２３は、後述するパラメータ設定部１２５から新たなパラメータｂの値が伝送された場合、伝送された新たなパラメータｂに基づいて、ヒストグラムＰ（ｊ）を再算出する。

ヒストグラム算出部１２３は、算出したヒストグラムＰ（ｊ）を、後述するグループ検出部１２７に伝送する。また、ヒストグラム算出部１２３は、ヒストグラムＰ（ｊ）とあわせて、パラメータｂおよびパラメータｔの値をグループ検出部１２７に伝送してもよい。また、ヒストグラム算出部１２３は、得られたヒストグラムＰ（ｊ）を、記憶部１０７等に格納してもよい。

パラメータ設定部１２５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。パラメータ設定部１２５は、関数算出部１２１の要請に応じて、期間を表すパラメータｔを設定する。また、パラメータ設定部１２５は、ヒストグラム算出部１２３の要請に応じて、対数の底に関するパラメータｂを設定する。

期間を表すパラメータｔは、基準値の決定に利用される履歴情報について、どのくらいの範囲（時間的な範囲）のデータを利用するかを決定するパラメータである。従って、パラメータｔは、関数ｆ（ｑ）およびヒストグラムＰ（ｊ）のデータ数に関係するパラメータである。パラメータ設定部１２５は、入力部（図示せず。）から入力されたユーザ操作に応じて、情報処理装置１０のユーザによって指定された値をパラメータｔの初期値としてもよい。また、パラメータ設定部１２５は、例えば、１日、１週間、１ヶ月といった予め登録されている複数の期間の中から選択した任意の値を、パラメータｔの初期値として設定してもよい。

対数の底に関するパラメータｂは、同一のグループ内にどのくらいの個数の操作回数が分類されるかに関係するパラメータである。従って、パラメータｂの値は、解析すべき履歴情報に存在している操作回数情報の個数に応じて、適切に設定されることが好ましい。パラメータ設定部１２５は、パラメータｂの初期値を、例えば、１０^０．０５、１０^０．１・・・のような値に設定する。

図６は、同一の関数ｆ（ｑ）に対して、パラメータｂの値を変化させながらヒストグラムＰ（ｊ）を算出した例を示している。図６の各グラフを比較すると明らかなように、パラメータｂの値が小さいと横軸ｊの範囲が広くなり、パラメータｂの値が大きいと横軸ｊの範囲が狭くなることがわかる。これは、パラメータｂの値が小さいと同一のグループに分類される値域（すなわち、操作回数）の個数は少なくなり、パラメータｂの値が大きいと、同一のグループに分類される値域の個数は多くなることを示している。

各グラフについて、Ｐ（ｊ）のピークを与えるｊについて着目すると、ｂ＝１０^０．０２の例では、ピークを与えるｊには、９９．５〜１００の値域（操作回数ｑ）が含まれていることがわかった。同様に、ｂ＝１０^０．１の例では、ピークを与えるｊにはｑ＝８０〜１００が含まれており、ｂ＝１０^０．３の例では、ピークを与えるｊにはｑ＝６３〜１２６が含まれており、ｂ＝１０^０．６の例では、ピークを与えるｊにはｑ＝６３〜２５１が含まれる。

他方、図６から明らかなように、パラメータｂの値が小さいとヒストグラムは値の変動が大きくなり、パラメータｂの値が大きくなるにつれて、ヒストグラムの形状は滑らかになることがわかる。

パラメータ設定部１２５は、設定したパラメータｔを関数算出部１２１に伝送し、設定したパラメータｂをヒストグラム算出部１２３に伝送する。また、パラメータ設定部１２５は、現在設定されているパラメータｔ，ｂの値を、記憶部１０７等に記録しておいてもよい。

また、パラメータ設定部１２５は、後述するグループ検出部１２７から、パラメータｂまたはパラメータｔの変更を要請された場合に、その時点で設定されているパラメータｂまたはパラメータｔの値を変化させる。例えば、パラメータ設定部１２５は、グループ検出部１２７からパラメータｂの変更を要請された場合には、１０^ｘで表されるパラメータｂの値について、ｘの値を０．０５ずつ増加させるなどして変更し、ヒストグラム算出部１２３に伝送する。また、パラメータ設定部１２５は、グループ検出部１２７からパラメータｔの変更を要請された場合には、解析に用いられるデータ数が多くなるように、パラメータｔの値を現在の設定値よりも大きな値（例えば、現在の設定値の２倍の値など）に変更する。その後、パラメータ設定部１２５は、新たなパラメータｔの値を、関数算出部１２１に伝送する。

グループ検出部１２７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。グループ検出部１２７は、ヒストグラム算出部１２３から伝送されたヒストグラムに基づいて、ヒストグラムＰの最大値を与えるグループを検出する。より詳細には、グループ検出部１２７は、ヒストグラム算出部１２３から伝送されたヒストグラムＰ（ｊ）に基づいて、Ｐ（ｊ）の最大値を与える変数ｊ（すなわち、グループ）を検出する。

変数ｊは、先に説明したように、Ｌｏｇ_ｂｑの値のうち整数部分がｊとなる操作回数ｑの集合であり、Ｐ（ｊ）は、同一のグループに属する操作回数ｑに対応するｆ（ｑ）の和として定義される。そのため、Ｐ（ｊ）の最大値を与えるｊ（以下、ｊ^＊という。）は、属している分類対象の個数が最大となる操作回数ｑ（より詳細には、操作回数ｑの数値範囲）を与える値である。

他方、グループ検出部１２７が、Ｐ（ｊ）の最大値を与えるグループを検出できない場合も生じうる。この場合、グループ検出部１２７は、まず、パラメータ設定部１２５に対して、対数の底に関するパラメータｂの変更を要請する。その後、ヒストグラム算出部１２３から、新たなパラメータｂに基づく新たなヒストグラムＰ（ｊ）が伝送されると、グループ検出部１２７は、伝送された新たなヒストグラムＰ（ｊ）に対して、Ｐ（ｊ）の最大値を与えるｊの検出を行う。この際にも最大値を与えるｊが検出されなかった場合には、グループ検出部１２７は、パラメータ設定部１２５に対して再度パラメータｂの変更を要請してもよい。

１回または複数回のパラメータｂの変更要請にも関わらずＰ（ｊ）の最大値を与えるｊの検出ができなかった場合、グループ検出部１２７は、Ｐ（ｊ）に含まれるデータの個数が、最大値を与えるｊの検出に不十分な個数であると判断する。この際、グループ検出部１２７は、Ｐ（ｊ）に含まれるデータの個数を増加させるために、パラメータ設定部１２５に対して、期間を表すパラメータｔの変更を要請する。その後、関数算出部１２１は、新たなパラメータｔに基づく新たな関数ｆ（ｑ）を算出し、ヒストグラム算出部１２３は、新たな関数ｆ（ｑ）に基づいて、新たなヒストグラムＰ（ｊ）を算出する。ヒストグラム算出部１２３から、新たなパラメータｔに基づく新たなヒストグラムＰ（ｊ）が伝送されると、グループ検出部１２７は、伝送された新たなヒストグラムＰ（ｊ）に対して、Ｐ（ｊ）の最大値を与えるｊの検出を行う。この際にも最大値を与えるｊが検出されなかった場合には、グループ検出部１２７は、パラメータ設定部１２５に対して再度パラメータｂの変更を要請してもよく、再度パラメータｔの変更を要請してもよい。

グループ検出部１２７は、Ｐ（ｊ）の最大値を与えるグループｊ^＊を検出すると、検出したグループｊ^＊を、後述する基準値算出部１２９に伝送する。また、グループ検出部１２７は、検出したｊ^＊とともに、検出処理を行ったヒストグラムＰ（ｊ）に対応するパラメータｂの値を、基準値算出部１２９に伝送することが好ましい。これにより、後述する基準値算出部１２９は、検出したｊ^＊に含まれる操作回数（アクセス回数）ｑの値を、容易に算出することが可能となる。

また、パラメータｂおよびパラメータｔを変更してもｊ^＊を検出できなかった場合には、グループ検出部１２７は、最大値の検出が出来なかった旨を基準値算出部１２９に通知して、エラーを表示して処理を終了してもよい。

なお、Ｐ（ｊ）の最大値を与えるｊが、同一のヒストグラムＰ（ｊ）内で複数存在する場合も生じうる。この場合には、グループ検出部１２７は、検出した全てのｊ＊を基準値算出部１２９に伝送してもよく、何れか一つのｊ＊を基準値算出部１２９に伝送してもよい。また、グループ検出部１２７は、最大値を与えるｊが一つとなるまで、パラメータｂやパラメータｔの値の変更を要請しながら、処理を繰り返しても良い。

また、グループ検出部１２７は、最大値を与えるｊ^＊だけでなく、２番目に大きな値を与えるｊ、３番目に大きな値を与えるｊ・・・など、複数種類のｊを、基準値算出部１２９に対して伝送してもよい。かかる値を用いることで、分類対象を２つの群だけでなく、３以上の群に分類することが可能な基準値を決定することができる場合もあるためである。

例えば図５に示したヒストグラムＰ（ｊ）の場合、ｊ＝１９においてＰ（ｊ）は最大値となっている。そのため、グループ検出部１２７は、ｊ^＊＝１９を基準値算出部１２９に伝送することとなる。この場合に、ｊ＝１９超過のグループに属しているアクセス回数ｑを有するユーザが、頻繁にアクセスを行うアクティブなユーザに大別される。また、ｊ＝１９未満のグループに属しているアクセス回数ｑを有するユーザが、頻繁にはアクセスを行わない、ノンアクティブなユーザに大別される。また、ｊ＝１９のグループに属しているアクセス回数ｑは、パラメータｂに応じて決まる所定の範囲を有している。そのため、ｊ＝１９のグループに属しているアクセス回数ｑを有するユーザは、後述する基準値算出部１２９により算出される基準値に応じて、アクティブユーザとノンアクティブユーザとに大別される可能性がある。

基準値算出部１２９は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。基準値算出部１２９は、グループ検出部１２７から伝送されたｊ^＊に応じて、分類対象を２つの群に分類する際に用いられる基準値を算出する。より詳細には、ｊ^＊に対応する操作回数ｑ^＊は、パラメータｂの値に応じて決まる所定の数値範囲を有しているため、基準値算出部１２９は、まず、ｊ^＊およびパラメータｂに基づいて、操作回数ｑ^＊の範囲を算出する。続いて、基準値算出部１２９は、算出された操作回数ｑ＊の範囲内で、任意の値を基準値として選択する。

例えば、基準値算出部１２９は、操作回数ｑ^＊の範囲内の中央値を、操作対象を分類する際の基準値としてもよい。また、基準値算出部１２９は、基準値の決定に関するレベル設定等に応じて、操作回数ｑ^＊の範囲内の最大値を基準値としてもよく、最小値を基準値としてもよい。ｑ^＊の範囲内の最大値を基準値として選択することで、分類対象を厳しめに分類することができ、ｑ^＊の範囲内の最小値を基準値として選択することで、分類対象を比較的ゆるめに分類することができる。

基準値算出部１２９は、算出した基準値を、基準値伝達部１０５に伝送する。また、基準値算出部１２９は、算出した基準値を、記憶部１０７に格納してもよい。

以上、本実施形態に係る基準値決定部１０３の構成について説明した。

かかる構成を有する本実施形態に係る情報処理装置１０は、履歴情報に基づいて、分類対象を２つの群に分類する際に利用する基準値を、統計的な処理により客観的に決定することができる。これにより、かかる基準値を利用するユーザ情報分類部１０９またはサービス提供装置２０は、分類対象を客観的かつ容易に２つの群に分類することが可能となる。

これにより、所定のサービスを提供する提供者は、全ユーザへの等価なサービスではなく、ノンアクティブユーザに対して簡易なサービスを提供することで、提供者側の負荷を軽減することができる。また、ユーザ側からすれば、アクティブクラスで相対的に良いサービスの提供を受けるために、サービスを積極的に利用することが期待される。

また、例えば図７に示したように、同一サービスの異なる期間における基準値を算出および比較して、分類対象の経時的な動向の変化を把握することも可能である。これにより、アクティブユーザからノンアクティブユーザへと移行しそうなユーザを特定することが可能となり、サービスの提供者は、かかるユーザに対して積極的なサービスの利用を促すことが可能となる。また、分類対象の経時的な変化を把握することで、常にアクティブユーザに分類されるような重要な顧客を見極めることができ、サービスの提供者は、かかる重要顧客に対して、より高付加価値のサービスを提供することが可能となる。

以上、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。

なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。

＜基準値決定方法について＞
次に、図８を参照しながら、本実施形態に係る基準値決定方法について、詳細に説明する。図８は、本実施形態に係る基準値決定方法について説明するための流れ図である。なお、以下の説明においても、分類対象であるユーザが、あるサービスを提供するサービス提供装置へのアクセス操作を行う場合を例にとるものとする。

まず、情報処理装置１０の履歴情報取得部１０１は、記憶部１０７またはサービス提供装置２０から、ユーザのアクセス回数に関する履歴情報を取得し、基準値決定部１０３に伝送する。

基準値決定部１０３の関数算出部１２１は、履歴情報を取得すると、パラメータ設定部１２５に対して、パラメータｔの設定を要請する。パラメータ設定部１２５は、関数算出部１２１の要請に応じて、期間を表すパラメータｔを初期値に設定し（ステップＳ１０１）、関数算出部１２１に通知する。

関数算出部１２１は、履歴情報を参照し、パラメータｔで設定されている期間におけるユーザ毎のアクセス回数と、期間内にアクセス操作を行ったユーザの総数をカウントし（ステップＳ１０３）、ヒストグラムを生成する。

続いて、関数算出部１２１は、生成したヒストグラムと、先に説明した式１０１とに基づいて、関数ｆ（ｑ）を算出し（ステップＳ１０５）、算出した関数ｆ（ｑ）を、ヒストグラム算出部１２３に伝送する。

関数ｆ（ｑ）を取得したヒストグラム算出部１２３は、パラメータ設定部１２５に対して、対数の底に関するパラメータｂの設定を要請する。パラメータ設定部１２５は、ヒストグラム算出部１２３の要請に応じて、関数の底に関するパラメータｂを初期値に設定し（ステップＳ１０７）、ヒストグラム算出部１２３に通知する。

ヒストグラム算出部１２３は、通知されたパラメータｂと、関数ｆ（ｑ）に基づいて、先に説明した手順で、ヒストグラムＰ（ｊ）を算出し（ステップＳ１０９）、算出したヒストグラムＰ（ｊ）を、グループ検出部１２７に伝送する。

グループ検出部１２７は、ヒストグラム算出部１２３からヒストグラムＰ（ｊ）が通知されると、Ｐ（ｊ）の最大値を与えるｊ（すなわち、ｊ^＊）の検出を開始し（ステップＳ１１１）、ｊ^＊を検出できたか否かを判断する（ステップＳ１１３）。

ｊ^＊を検出できた場合には、グループ検出部１２７は、検出したｊ^＊を基準値算出部１２９に伝送し、基準値算出部１２９は、後述するステップＳ１２１を実行する。

他方、ｊ^＊を検出できなかった場合には、グループ検出部１２７は、パラメータ設定部１２５に対して、パラメータｂの変更を要請しながら、ｊ^＊の検出を実行し（ステップＳ１１５）、ｊ^＊を検出できたか否かを判断する（ステップＳ１１７）。

ｊ^＊を検出できた場合には、グループ検出部１２７は、検出したｊ^＊を基準値算出部１２９に伝送し、基準値算出部１２９は、後述するステップＳ１２１を実行する。

他方、ｊ^＊を検出できなかった場合には、グループ検出部１２７は、パラメータ設定部１２５に対して、パラメータｔの変更を要請し、パラメータ設定部１２５は、パラメータｔを変更して（ステップＳ１１９）、関数算出部１２１に通知する。その後、基準値決定部１０３は、ステップＳ１０５に戻って、基準値の検出処理を実行する。

基準値算出部１２９は、検出されたｊ^＊が通知されると、検出されたｊ^＊に基づいて、ｊ^＊に対応する操作回数の範囲ｑ^＊を算出し、基準値を決定する（ステップＳ１２１）。

本実施形態に係る情報処理装置は、かかる手順に即して基準値の検出方法を実行することにより、履歴情報に基づいて、分類対象を２つの群に分類する際に利用する基準値を、客観的かつ容易に決定することができる。

（ハードウェア構成について）
次に、図９を参照しながら、本発明の実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成について、詳細に説明する。図９は、本発明の実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。

情報処理装置１０は、主に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５と、を備える。また、情報処理装置１０は、更に、ホストバス９０７と、ブリッジ９０９と、外部バス９１１と、インターフェース９１３と、入力装置９１５と、出力装置９１７と、ストレージ装置９１９と、ドライブ９２１と、接続ポート９２３と、通信装置９２５とを備える。

ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置１０内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。

ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９１１に接続されている。

入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、情報処理装置１０の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器９２９であってもよい。さらに、入力装置９１５は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。情報処理装置１０のユーザは、この入力装置９１５を操作することにより、情報処理装置１０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。

出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置９１７は、例えば、情報処理装置１０が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、情報処理装置１０が行った各種処理により得られた結果を、テキストまたはイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。

ストレージ装置９１９は、情報処理装置１０の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。

ドライブ９２１は、記録媒体用リーダライタであり、情報処理装置１０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２７は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、フラッシュメモリ、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ ｍｅｍｏｒｙ ｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。

接続ポート９２３は、機器を情報処理装置１０に直接接続するためのポートである。接続ポート９２３の一例として、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。接続ポート９２３の別の例として、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。この接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置１０は、外部接続機器９２９から直接各種のデータを取得したり、外部接続機器９２９に各種のデータを提供したりする。

通信装置９２５は、例えば、通信網９３１に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９２５に接続される通信網９３１は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信等であってもよい。

以上、本発明の実施形態に係る情報処理装置１０の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。

（まとめ）
以上説明したように、本発明の実施形態に係る情報処理装置１０では、履歴情報のみに基づいて、分類対象を２つの群に分類する際に利用する基準値を、統計的な処理により客観的に決定することができる。これにより、かかる基準値を利用するユーザ情報分類部１０９またはサービス提供装置２０は、分類対象を客観的かつ容易に２つの群に分類することが可能となる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１０ 情報処理装置
１０１ 履歴情報取得部
１０３ 基準値決定部
１０５ 基準値伝達部
１０７ 記憶部
１０９ ユーザ情報分類部
１２１ 関数算出部
１２３ ヒストグラム算出部
１２５ パラメータ設定部
１２７ グループ検出部
１２９ 基準値算出部

Claims (11)

1. 固有の識別情報が付加された分類対象により所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報または前記分類対象に対して所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報と、前記識別情報とが互いに関連付けられた、前記所定の操作に関する履歴情報を取得する履歴情報取得部と、
   単独の前記分類対象により所定の期間内に行われた前記操作の操作回数または単独の前記分類対象に対して所定の期間内に行われた前記操作の操作回数と、互いに同一の前記操作回数を有する前記分類対象の個数とが関連付けられた情報である操作回数情報を、取得した前記履歴情報に基づいて算出し、前記操作回数情報に基づいて前記分類対象を少なくとも２つの群に分類する際の基準となる操作回数である基準値を決定する基準値決定部と、
   を備え、
   前記基準値決定部は、
   前記操作回数情報に基づいて、属している前記分類対象の個数が最大となる前記操作回数を検出し、
   検出した前記分類対象の個数が最大となる操作回数に応じて、前記基準値を決定する、情報処理装置。
2. 前記基準値決定部は、
   前記基準値を決定する際に利用されるパラメータを設定するパラメータ設定部と、
   前記履歴情報に基づいて、前記操作回数と、当該操作回数を有する前記分類対象の全分類対象個数に占める割合との積で表される関数を算出する関数算出部と、
   前記パラメータ設定部により設定された対数の底に関するパラメータに基づいて、前記操作回数情報に含まれる前記操作回数を複数のグループに分割するとともに、各グループに属する前記操作回数を用いて算出される前記関数の値の和によって表されるヒストグラムを算出するヒストグラム算出部と、
   前記ヒストグラムの最大値を与える前記グループを検出するグループ検出部と、
   検出された前記グループに基づいて、前記基準値を算出する基準値算出部と、
   を更に備える、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記グループ検出部は、前記ヒストグラムの最大値を与えるグループを検出できない場合、前記パラメータ設定部に対して、前記対数の底に関するパラメータの値の増加を要請し、
   前記ヒストグラム算出部は、前記パラメータ設定部から通知された新たな前記対数の底に関するパラメータに基づき前記ヒストグラムを再算出し、
   前記グループ検出部は、再算出された前記ヒストグラムの最大値を与えるグループを検出する、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記グループ検出部は、前記ヒストグラムの最大値を与えるグループを検出できない場合、前記パラメータ設定部に対して、前記所定の期間に関するパラメータの値の変更を要請し、
   前記関数算出部は、新たに通知された前記所定の期間に関するパラメータに基づいて前記関数を再算出し、
   前記ヒストグラム算出部は、新たに算出された前記関数に基づき前記ヒストグラムを再算出し、
   前記グループ検出部は、再算出された前記ヒストグラムの最大値を与えるグループを検出する、請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記関数算出部は、以下の式１で表される関数ｆ（ｑ）を算出する、請求項２に記載の情報処理装置。
   
   ｆ（ｑ）＝ｑ×（ａ_ｑ／Ｎ） （１≦ｑ≦ｑ_ｍａｘ） ・・・（式１）
   
   ここで、上記式１において
   ｑ ：操作回数
   ａ_ｑ ：期間ｔ内において操作回数がｑである分類対象の個数
   Ｎ ：期間ｔ内における全分類対象個数
   ｑ_ｍａｘ：期間ｔ内におけるｑの最大値
   である。
6. 前記ヒストグラム算出部は、
   前記対数の底に関するパラメータｂを用いてＬｏｇ_ｂｑ（ｂを底としｑを真数とする対数）を算出し、Ｌｏｇ_ｂｑの整数部分がｊである前記操作回数を同一の前記グループに分類し、
   前記グループに属する前記操作回数ｑに対応するｆ（ｑ）の和を前記ヒストグラムＰ（ｊ）（０≦ｊ≦Ｌｏｇ_ｂｑの整数部分）とする、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記グループ検出部は、Ｐ（ｊ）の最大値を与えるｊ^＊を検出し、
   前記基準値算出部は、検出したｊ^＊に属する前記操作回数ｑ^＊の中から前記基準値を選択する、請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記情報処理装置は、前記履歴情報が記録された記憶部を更に備え、
   前記履歴情報取得部は、前記記憶部から前記履歴情報を取得する、請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記履歴情報取得部は、前記情報処理装置の外部に設けられた他の情報処理装置から前記履歴情報を取得する、請求項１に記載の情報処理装置。
10. 情報処理装置の履歴情報取得部が、固有の識別情報が付加された分類対象により所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報または前記分類対象に対して所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報と、前記識別情報とが互いに関連付けられた、前記所定の操作に関する履歴情報を取得するステップと、
    情報処理装置の基準値決定部が、単独の前記分類対象により所定の期間内に行われた前記操作の操作回数または単独の前記分類対象に対して所定の期間内に行われた前記操作の操作回数と、互いに同一の前記操作回数を有する前記分類対象の個数とが関連付けられた情報である操作回数情報を、取得した前記履歴情報に基づいて算出し、前記操作回数情報に基づいて前記分類対象を少なくとも２つの群に分類する際の基準となる操作回数である基準値を決定するステップと、
    を含み、
    前記基準値を決定するステップでは、
    前記操作回数情報に基づいて、属している前記分類対象の個数が最大となる前記操作回数が検出され、
    検出された前記分類対象の個数が最大となる操作回数に応じて、前記基準値が決定される、基準値決定方法。
11. コンピュータに、
    固有の識別情報が付加された分類対象により所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報または前記分類対象に対して所定の操作が行われた時刻に関する時刻情報と、前記識別情報とが互いに関連付けられた、前記所定の操作に関する履歴情報を取得する履歴情報取得機能と、
    単独の前記分類対象により所定の期間内に行われた前記操作の操作回数または単独の前記分類対象に対して所定の期間内に行われた前記操作の操作回数と、互いに同一の前記操作回数を有する前記分類対象の個数とが関連付けられた情報である操作回数情報を、取得した前記履歴情報に基づいて算出し、前記操作回数情報に基づいて前記分類対象を少なくとも２つの群に分類する際の基準となる操作回数である基準値を決定する基準値決定機能と、
    を実現させ、
    前記基準値決定機能は、
    前記操作回数情報に基づいて、属している前記分類対象の個数が最大となる前記操作回数を検出し、
    検出した前記分類対象の個数が最大となる操作回数に応じて、前記基準値を決定する、プログラム。
    

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