JP5507613B2 - 興味推定装置、興味推定方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、興味推定装置、興味推定方法およびプログラムに関する。

広告の配信手法として、ユーザの行動を解析することでユーザの興味を推測し、ユーザの興味に合った広告を配信する行動ターゲティング広告が知られている。広告は通常コンテンツとともに表示されるように配信されるが、特許文献１に記載のシステムでは、ダウンロードしたコンテンツのファイル名に広告を挿入する手法が提案されている。

特開２００３−３２３１４２号公報

行動ターゲティング広告では、ユーザがどのようなコンテンツを閲覧したのかを把握するために、コンテンツに含まれている単語を抽出するなどの解析処理が行われているが、ユーザの興味を精度良く推定するためには、より幅広い情報を解析することが求められている。

本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、ユーザの興味を精度良く推定することのできる、興味推定装置、興味推定方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、ユーザの興味に応じたコンテンツを配信するために前記興味を推定する装置であって、ユーザがダウンロードしたファイルのファイル形式を含むダウンロード履歴情報を取得する行動履歴取得手段と、前記ダウンロード履歴情報に含まれる前記ファイル形式に応じて前記ユーザの前記興味を推定する興味推定手段と、を備えることとする。

また、本発明の興味推定装置では、前記行動履歴取得手段は、複数の前記ダウンロード履歴情報を取得し、前記興味推定手段は、前記ファイル形式ごとに前記ダウンロード履歴情報の数をカウントして前記ユーザが前記ファイル形式の前記ファイルをダウンロードした回数を算出し、前記ファイル形式および前記回数に応じて前記興味を推定するようにしてもよい。

また、本発明の興味推定装置では、前記興味推定手段は、前記回数が所定数を超えた前記ファイル形式のみに応じて前記ユーザの興味を推定するようにしてもよい。

また、本発明の興味推定装置は、前記ファイルを前記ユーザに提供するサーバと通信可能に接続され、前記行動履歴取得手段は、前記サーバから前記ダウンロード履歴情報を取得するようにしてもよい。

また、本発明の興味推定装置は、前記ユーザごとに前記ダウンロード履歴情報を記憶するダウンロード履歴記憶手段をさらに備え、前記行動履歴取得手段は、前記ダウンロード履歴記憶手段から前記ダウンロード履歴情報を読み出すようにしてもよい。

また、本発明の興味推定装置では、前記興味推定手段は、前記ファイル形式が音声形式である場合に前記ユーザの興味には音楽が含まれることと、前記ファイル形式が動画形式である場合に前記ユーザの興味には映画およびビデオの少なくともいずれかが含まれることと、の少なくともいずれかを推定するようにしてもよい。

また、本発明の興味推定装置では、前記ファイル形式ごとに、当該ファイル形式のファイルを提供する提供者を記憶する提供者記憶手段をさらに備え、前記興味推定手段は、前記取得したファイル形式に対応する前記提供者を前記提供者記憶手段から特定し、前記特定した提供者が前記ユーザの前記興味に含まれると推定するようにしてもよい。

また、本発明の他の態様は、ユーザの興味に応じたコンテンツを配信するために前記興味を推定する方法であって、コンピュータが、前記ユーザがダウンロードしたファイルのファイル形式を含むダウンロード履歴情報を取得するステップと、前記ダウンロード履歴情報に含まれる前記ファイル形式に応じて前記ユーザの前記興味を推定するステップと、を実行することとする。

また、本発明の他の態様は、ユーザの興味に応じたコンテンツを配信するために前記興味を推定するためのプログラムであって、コンピュータに、前記ユーザがダウンロードしたファイルのファイル形式を含むダウンロード履歴情報を取得するステップと、前記ダウンロード履歴情報に含まれる前記ファイル形式に応じて前記ユーザの前記興味を推定するステップと、を実行させることとする。

その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、ユーザの興味を精度良く推定することができる。

本実施形態の広告配信装置１０を含む広告配信システムの構成例を示す図である。 広告配信装置１０、ユーザ端末２０およびＷｅｂサーバ３０に用いられるコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。 ユーザ端末２０のソフトウェア構成例を示す図である。 Ｗｅｂサーバ３０のソフトウェア構成例を示す図である。 閲覧履歴記憶手段３３１に記憶される閲覧履歴情報の構成例を示す図である。 ダウンロード履歴記憶手段３３２に記憶されるダウンロード履歴情報の構成例を示す図である。 広告配信装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。 広告データベース１３１に記憶される広告情報の構成例を示す図である。 ユーザデータベース１３２に記憶されるユーザ情報の構成例を示す図である。 関連キーワードデータベース１３３に登録される関連キーワード情報の構成例を示す図である。 本実施形態の広告配信装置１０により行われる、ユーザの興味を推定する処理の流れを説明する図である。 本実施形態の広告配信システムにおける処理の流れの一例を説明する図である。 広告データの抽出処理の流れを説明する図である。

＝＝（１）本実施形態の概要＝＝
以下、本発明の一実施形態に係る広告配信装置１０について説明する。本実施形態の広告配信装置１０は、ユーザの行動履歴を解析してユーザの興味を推定し、推定した興味に合った広告を配信する行動ターゲティング広告を行う。

本実施形態の広告配信装置１０は、ユーザがダウンロードしたファイルのファイル形式をユーザの興味の解析に用いる。ファイル形式からは、ユーザがどのような種類のファイルをダウンロードしたかを判別することができるので、例えば、画像形式のファイルをダウンロードしているユーザは写真に興味があり、音声形式のファイルをダウンロードしているユーザは音楽に興味があり、動画形式のファイルをダウンロードしているユーザは映画およびビデオに興味があると判断することができる。

＝＝（２）システム構成＝＝
図１は、本実施形態の広告配信装置１０を含む広告配信システムの構成例を示す図である。本実施形態に係る広告配信システムでは、広告配信装置１０、ユーザ端末２０およびＷｅｂサーバ３０はそれぞれ通信ネットワーク４０に接続されている。通信ネットワーク４０は、例えばイーサネット（登録商標）、公衆電話回線網、携帯電話回線網、無線通信網などにより構築されるインターネットである。

ユーザ端末２０は、例えばパーソナルコンピュータ、携帯電話端末、スマートフォン、タブレットコンピュータなどのコンピュータである。ユーザ端末２０とＷｅｂサーバ３０とはＨＴＴＰ（HyperText Transfer Protocol）により通信を行う。ユーザはユーザ端末２０を操作してＷｅｂサーバ３０にアクセスして各種のコンテンツをダウンロード可能となっている。

Ｗｅｂサーバ３０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などのコンピュータである。Ｗｅｂサーバ３０はユーザ端末２０からのＨＴＴＰリクエストに応じてコンテンツを配信する、例えば、検索サービスを提供する検索エンジンとすることができる。

広告配信装置１０は、行動ターゲティング広告の手法により選択した広告を配信する、例えば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である。本実施形態では、広告配信装置１０は、ユーザ端末２０からのリクエストに応じて広告を配信するものとする。本実施形態の広告配信装置１０は、いわゆる行動ターゲティング広告の手法により、配信すべき広告を決定する。すなわち、広告配信装置１０は、一般的な行動ターゲティング広告の手法により、Ｗｅｂページの閲覧履歴に基づいてユーザの興味を推定する。さらに本実施形態では、ユーザがファイルをダウンロードしたダウンロード履歴を用いてユーザの興味を推定する。なお、ダウンロード履歴を用いた興味の推定を除く一般的な行動ターゲティング広告の手法については説明を省略する。

＝＝（３）ハードウェア構成＝＝
図２は、広告配信装置１０、ユーザ端末２０およびＷｅｂサーバ３０に用いられるコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。コンピュータは、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース１０４、入力装置１０５、出力装置１０６を備える。記憶装置１０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。ＣＰＵ１０１は記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより各種の機能を実現する。通信インタフェース１０４は、通信ネットワーク４０に接続するためのインタフェースであり、例えば、イーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信網に接続するための無線通信機などである。入力装置１０５は、データの入力を受け付ける、例えばキーボードやマウス、トラックボール、タッチパネル、マイクロフォンなどである。出力装置１０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。

＝＝（４）ユーザ端末２０のソフトウェア構成＝＝
図３はユーザ端末２０のソフトウェア構成例を示す図である。ユーザ端末２０は、Ｗｅｂページ取得手段２１１、広告取得手段２１２およびファイルダウンロード手段２１３を備えている。なお、Ｗｅｂページ取得手段２１１、広告取得手段２１２およびファイルダウンロード手段２１３は、ユーザ端末２０が備えるＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより実現される。

Ｗｅｂページ取得手段２１１は、Ｗｅｂページを表示するための情報（以下、画面データという。）をＷｅｂサーバ３０から取得する。Ｗｅｂページ取得手段２１１は、ＨＴＴＰのリクエストをＷｅｂサーバ３０に送信し、リクエストに応じて送信される画面データを受信し、受信した画面データに基づいてＷｅｂページを出力する。

広告取得手段２１２は、広告を表示するための情報（以下、広告データという。）を広告配信装置１０から取得する。広告データは、画像データであってもよいし、動画データ、音声データ、テキストデータ、ＨＴＭＬデータなどであってもよい。本実施形態では、画面データには、広告を取得するための情報（以下、広告取得情報という。）が含まれており、広告取得手段２１２は、広告取得情報に基づいて広告データを取得することができる。例えば、画面データはＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）で記載され、画面データの中には、広告の画像を示すＵＲＬを指定したＩＭＧタグ、広告の動画や音声などのマルチメディアデータを示すＵＲＬを指定したＥＭＢＥＤタグやＯＢＪＥＣＴタグ、ＨＴＭＬで記載された広告を示すＵＲＬを指定したＩＦＲＡＭＥタグ、広告データにアクセスするためにＷｅｂブラウザが実行するプログラムを内容として含むＳＣＲＩＰＴタグなどが広告取得情報として画面データに含めることができる。この場合、広告取得手段２１２は、上記各タグに指定されているＵＲＬからコンテンツを受信し、受信したコンテンツを広告として出力することができる。なお本実施形態では説明を簡単にするため、広告データはテキストデータであるものとする。

ファイルダウンロード手段２１３は、Ｗｅｂサーバ３０からファイルをダウンロードする。ファイルダウンロード手段２１３は、コンテンツを含むファイルをダウンロードするための所定のパス（以下、ダウンロードパスという。）の含まれたＵＲＬに対するリンクが画面データに含まれている場合に、当該ＵＲＬを指定したＨＴＴＰリクエストをＷｅｂサーバ３０に送信することによりファイルをダウンロードする。ファイルダウンロード手段２１３は、ダウンロードしたファイルを例えばメモリ１０２や記憶装置１０３に格納したり、出力装置１０６に出力したりすることができる。

なお、画面データも広告データもコンテンツに含まれる。したがって、Ｗｅｂページ取得手段２１１、広告取得手段２１２およびファイルダウンロード手段２１３は、コンテンツ取得手段として１つの機能として実現することもできる。また、コンテンツ取得手段は、一般的なＷｅｂブラウザが提供する機能として実現することができる。

＝＝（５）Ｗｅｂサーバ３０のソフトウェア構成＝＝
図４はＷｅｂサーバ３０のソフトウェア構成例を示す図である。Ｗｅｂサーバ３０は、ＨＴＴＰ処理手段３１１、閲覧履歴登録手段３１２、ダウンロード履歴登録手段３１３、閲覧履歴記憶手段３３１、ダウンロード履歴記憶手段３３２を備える。なお、ＨＴＴＰ処理手段３１１、閲覧履歴登録手段３１２およびダウンロード履歴登録手段３１３は、Ｗｅｂサーバ３０が備えるＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより実現され、閲覧履歴記憶手段３３１およびダウンロード履歴記憶手段３３２は、Ｗｅｂサーバ３０が備えるメモリ３０２および記憶装置３０３が提供する記憶領域の一部として実現される。

ＨＴＴＰ処理手段３１１は、いわゆるＷｅｂサーバとしての機能を提供する。ＨＴＴＰ処理手段３１１は、ユーザ端末２０からのリクエストに応じてファイルを送信したり、リクエストに指定されたプログラムを起動し、プログラムの実行結果を送信したりする。なお、ＨＴＴＰ処理手段３１１が提供するＷｅｂサーバとしての機能は一般的なＷｅｂサーバが提供するものであり、ここでは説明を省略する。

閲覧履歴記憶手段３３１は、ユーザが閲覧したコンテンツを示す情報（以下、閲覧履歴情報という。）を記憶する。図５は、閲覧履歴記憶手段３３１に記憶される閲覧履歴情報の構成例を示す図である。閲覧履歴情報には、ユーザの識別情報（以下、ユーザＩＤという。）、コンテンツを示すＵＲＬ（以下、コンテンツＵＲＬという。）、閲覧した日時、コンテンツの内容を示すキーワードが含まれる。ユーザが閲覧するコンテンツとは、ＨＴＭＬにより記述されるＷｅｂページ以外にも、静止画像、動画像、音声、平文テキストなど、ユーザ端末２０において出力可能なコンテンツであれば何でもよい。コンテンツＩＤには、例えば、ファイルのパスを採用することができるが、コンテンツごとにコンテンツＩＤを割り当ててもよい。

閲覧履歴登録手段３１２は、閲覧履歴情報を閲覧履歴記憶手段３３１に登録する。閲覧履歴登録手段３１２は、ＨＴＴＰ処理手段３１１がリクエストを受信するごとに、リクエストを送信したユーザを特定し、特定したユーザＩＤと、ＨＴＴＰ処理手段３１１が送出したファイルあるいはＨＴＴＰ処理手段３１１が起動したプログラムを示すＵＲＬと、リクエストを受信した日時とを含む閲覧履歴情報を作成する。また、閲覧履歴登録手段３１２は、コンテンツに割り当てられているキーワードを取得して、取得したキーワードも閲覧履歴情報に含める。閲覧履歴登録手段３１２は、例えば、コンテンツにテキストデータが含まれている場合には、コンテンツに含まれている単語のＴＦ−ＩＤＦ値などに応じて、コンテンツの特徴語を決定してキーワードとして閲覧履歴情報に含めることができる。また、Ｗｅｂサーバ３０は、コンテンツごとにコンテンツが所属するカテゴリやコンテンツに対応するキーワードを予め記憶装置１０３などに記憶しておき、閲覧履歴登録手段３１２は、コンテンツに対応するキーワードやカテゴリの名称を記憶装置１０３から取得して閲覧情報に含めるようにすることもできる。

ダウンロード履歴記憶手段３３２は、ユーザがダウンロードしたファイルについての情報（以下、ダウンロード履歴情報という。）を記憶する。図６は、ダウンロード履歴記憶手段３３２に記憶されるダウンロード履歴情報の構成例を示す図である。ダウンロード履歴情報には、ダウンロードしたユーザを示すユーザＩＤ、ダウンロードされたファイルを示すＵＲＬ、ダウンロードされたファイルのファイル形式、当該ファイルのデータサイズ、ダウンロードが行われた日時が含まれる。ファイル形式は、本実施形態では、ＨＴＴＰレスポンスのヘッダ部に記述されるタイプ（Content-Type）として設定されるＭＩＭＥ（Multipurpose Internet Mail Extension）タイプであるものとする。

ダウンロード履歴登録手段３１３は、ファイルがダウンロードされた場合に、ダウンロード履歴情報をダウンロード履歴記憶手段３３２に登録する。本実施形態では、ダウンロード履歴登録手段３１３は、ＨＴＴＰ処理手段３１１が受信したリクエストに指定されたＵＲＬにダウンロードパスが含まれている場合に、ダウンロードがされると判定するものとする。ダウンロード履歴登録手段３１３は、ダウンロードがされると判定した場合、リクエストのＵＲＬが示すファイルまたは当該ＵＲＬが示すプログラムが出力するデータのファイル形式を取得する。本実施形態では、ダウンロード履歴登録手段３１３は、ＨＴＴＰ処理手段３１１が作成したＨＴＴＰレスポンスのヘッダ部分に含まれるタイプ（Content-Type）として設定されている値をファイル形式として取得するものとする。ダウンロード履歴登録手段３１３は、リクエストの送信元のユーザを特定し、特定したユーザを示すユーザＩＤと、リクエストに指定されていたＵＲＬと、取得したファイル形式と、ダウンロードされたデータのデータサイズと、現在の日時とを含むダウンロード履歴情報を作成して、ダウンロード履歴記憶手段３３２に登録する。

＝＝（６）広告配信装置１０のソフトウェア構成＝＝
図７は広告配信装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。広告配信装置１０は、行動履歴入力手段１１１、興味解析手段１１２、広告配信手段１１３、広告データベース１３１、ユーザデータベース１３２、関連キーワードデータベース１３３を備える。なお、行動履歴入力手段１１１、興味解析手段１１２および広告配信手段１１３は、広告配信装置１０が備えるＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより実現され、広告データベース１３１、ユーザデータベース１３２および関連キーワードデータベース１３３は、広告配信装置１０が備えるメモリ１０２や記憶装置１０３が提供する記憶領域の一部として実現される。

広告データベース１３１は、広告データを含む情報（以下、広告情報という。）を記憶する。図８は広告データベース１３１に記憶される広告情報の構成例を示す図である。広告情報には、広告を特定する情報（以下、広告ＩＤという。）と広告データと、広告を表示させるキーワードごとの当該広告についての入札額とが含まれる。１つの広告情報について複数のキーワードの入札を行うことが可能である。広告がクリックされると、入札額を上限とした金額が広告主に課金されることになる。上述したように広告データは、画像データであってもよいし、動画データ、音声データ、テキストデータ、ＨＴＭＬデータなどであってもよい。すなわち、広告データはユーザ端末２０で実行されるＷｅｂブラウザが表示できる形式であればよい。なお、広告情報は予め広告データベース１３１に登録されているものとする。

ユーザデータベース１３２は、ユーザに関する情報（以下、ユーザ情報という。）を記憶する。図９はユーザデータベース１３２に記憶されるユーザ情報の構成例を示す図である。ユーザ情報には、ユーザＩＤに対応付けてユーザの興味を示すキーワード（以下、興味キーワードという。）が含まれる。ユーザ情報には、興味キーワードが複数含まれていてもよい。また、ユーザ情報には、ユーザの属性に関する各種の情報（例えば、ユーザの性別や年代、居住地域など）や、ユーザ認証に関する情報などを含めるようにしてもよい。ユーザ情報は、興味キーワードを除き、予めユーザデータベース１３２に登録されているものとする。

関連キーワードデータベース１３３（本発明の提供者記憶手段に対応する。）は、ファイル形式に関係する興味キーワードを含む情報（以下、関連キーワード情報という。）を記憶する。例えば、ある企業が独自のファイル形式を提案している場合や、ファイルを提供するサービスにおいて特定のファイル形式が用いられていることが広く知られている場合などには、当該ファイル形式に対応する興味キーワードとして、企業やサービスの名称を登録することができる。図１０は関連キーワードデータベース１３３に登録される関連キーワード情報の構成例を示す図である。関連キーワード情報には、ファイル形式に対応付けて当該ファイル形式に対応する興味キーワードが含まれる。キーワードは複数含まれていてもよい。図１０の例では、音声形式（audio/*）について「音楽」や「作曲」などのキーワードが、ビデオ形式（video/*）について「映画」や「動画」「ビデオ」などのキーワードが、画像形式（image/*）について「写真」などのキーワードが、電子書籍形式（application/epub+zip）について「本」や「書籍」などのキーワードが、それぞれ対応付けられている。

行動履歴入力手段１１１は、ユーザの行動履歴の入力を受け付ける。本実施形態では、行動履歴入力手段１１１は、少なくともＷｅｂサーバ３０が蓄積しているダウンロード履歴情報の入力を受け付けるものとする。また本実施形態では、行動履歴入力手段１１１は、Ｗｅｂサーバ３０が蓄積している閲覧履歴情報の入力も受け付けるものとする。なお、行動履歴入力手段１１１は、一般的な行動ターゲティング広告の手法に用いられる、例えば、ユーザが商品を購入した購買履歴や、ユーザがサービスを利用した利用履歴など、ユーザの興味を解析するために用いられる行動履歴の入力を受け付けるようにしてもよい。行動履歴入力手段１１１は、例えばオペレータから行動履歴の入力を受け付けるようにしてもよいし、Ｗｅｂサーバ３０にアクセスして、閲覧履歴情報とダウンロード履歴情報とをダウンロードするようにしてもよい。

興味解析手段１１２は、ユーザの行動履歴に基づいてユーザの興味を推定する。本実施形態の興味解析手段１１２は、一般的な行動ターゲティング広告の手法を用いて閲覧履歴情報を解析してユーザの興味を推定するとともに、ダウンロード履歴情報に含まれるファイル形式に応じてユーザの興味を推定し、推定した興味を示す興味キーワードをユーザ情報に登録する。本実施形態では、興味解析手段１１２は、ファイル形式に対応する興味キーワードを関連キーワードデータベース１３３から読み出すことにより、興味を推定するものとする。

また、興味解析手段１１２は、ユーザに対応するダウンロード履歴情報に含まれるファイル形式ごとに数をカウントしてファイル形式ごとにファイルのダウンロード回数を算出し、ダウンロード回数が所定数を超えるか否か、あるいは、ダウンロード回数の合計に対する当該ダウンロード回数の割合が所定値を超えるか否かにより、ダウンロード回数が多いか否かを判定する。興味解析手段１１２は、ダウンロード回数の多いファイル形式についてのみ、当該ファイル形式に対応する興味キーワードを決定するものとする。

広告配信手段１１３は、広告を配信する。広告配信手段１１３は、ユーザ端末２０からのリクエストを受信すると、リクエストの送信元のユーザを特定し、特定したユーザに対応するユーザ情報をユーザデータベース１３２から読み出し、読み出したユーザ情報に含まれる興味キーワードのいずれかがカテゴリに含まれている広告情報を広告データベース１３１から読み出し、読み出した広告情報に含まれる広告データをユーザ端末２０に送信する。なお、複数の広告情報が該当する場合には、広告配信手段１１３は、例えば、広告情報のカテゴリに含まれている興味キーワードの数の最も多い広告情報の広告データのみを送信するようにしてもよいし、広告の入札額を広告情報に含めるようにして、入札額の最も大きい広告情報の広告データのみを送信するようにしてもよい。複数の広告情報の中から、ユーザ端末２０に送信する所定数の広告を選択する手法については、行動ターゲティング広告に用いられている各種の公知の手法を用いることができる。

＝＝（７）ユーザの興味の推定処理＝＝
図１１は、本実施形態の広告配信装置１０により行われる、ユーザの興味を推定する処理の流れを説明する図である。

行動履歴入力手段１１１は、閲覧履歴情報とダウンロード履歴情報との入力を受け付ける（Ｓ５０１）。上述したように、行動履歴入力手段１１１は、Ｗｅｂサーバ３０にアクセスして閲覧履歴情報とダウンロード履歴情報とを取得するようにしてもよい。興味解析手段１１２は、各ユーザについて以下の処理を行う。

興味解析手段１１２は、当該ユーザを示すユーザＩＤに対応する閲覧履歴情報を抽出し（Ｓ５０２）、抽出した閲覧履歴情報に応じてユーザの興味を示す興味キーワードを決定する（Ｓ５０３）。なお、Ｓ５０３における興味キーワードの決定処理には、一般的な行動ターゲティング広告に用いられる処理を採用することができる。興味解析手段１１２は、決定した興味キーワードを、ユーザＩＤに対応するユーザ情報の興味キーワードに含ませるようにユーザデータベース１３２を更新する（Ｓ５０４）。

興味解析手段１１２は、ユーザＩＤに対応するダウンロード履歴情報を抽出し（Ｓ５０５）、抽出したダウンロード履歴情報について、ファイル形式ごとにダウンロード履歴情報の数をカウントする（Ｓ５０６）。興味解析手段１１２は、所定数よりも多いファイル形式の上位所定数を抽出する（Ｓ５０７）。興味解析手段１１２は、抽出した各ファイル形式について、ファイル形式に対応する関連キーワード情報を関連キーワードデータベース１３３から検索し（Ｓ５０８）、関連キーワード情報があれば（Ｓ５０９：ＹＥＳ）、関連キーワード情報に含まれているキーワードを、ユーザのユーザ情報の興味キーワードに追加する（Ｓ５１０）。

以上の処理を各ユーザについて繰り返すことにより、ユーザの興味を表す興味キーワードがユーザデータベース１３２に登録される。

＝＝（８）広告の配信処理＝＝
図１２は、本実施形態の広告配信システムにおける処理の流れの一例を説明する図である。
ユーザ端末２０のＷｅｂページ取得手段２１１がＷｅｂサーバ３０に対してＷｅｂページを取得するためのＨＴＴＰのリクエストを送信すると（Ｓ６０１）、Ｗｅｂサーバ３０では、ＨＴＴＰ処理手段３１１がＷｅｂページを表示するための画面データを応答するとともに（Ｓ６０２）、閲覧履歴登録手段３１２は当該Ｗｅｂページが閲覧された旨の閲覧履歴情報を閲覧履歴記憶部３３１に登録する（Ｓ６０３）。

画面データには広告を取得するための広告取得情報が含まれており、ユーザ端末２０は広告取得情報に応じて広告データを取得するためのＨＴＴＰリクエストを広告配信装置１０に送信する（Ｓ６０４）。広告配信装置１０の広告配信手段１１３は、図１３に示す広告データの抽出処理により、リクエストの送信元のユーザの興味に応じた広告データを広告データベース１３１から読み出す（Ｓ６０５）。

図１３において、広告配信手段１１３は、リクエストの送信元のユーザを特定し（Ｓ６２１）、特定したユーザを示すユーザＩＤに対応するユーザ情報をユーザデータベース１３２から読み出し（Ｓ６２２）、読み出したユーザ情報に含まれる興味キーワードを含む広告情報を広告データベース１３１から読み出す（Ｓ６２３）。広告配信手段１１３は、広告情報ごとに、ユーザ情報に含まれる興味キーワードに対応する入札額の合計を算出し（Ｓ６２４）、入札額の合計が大きい順に所定数の広告情報に含まれる広告データを抽出する（Ｓ６２５）。

図１２に戻り、広告配信装置１０の広告配信手段１１３は、抽出した広告データを含むレスポンスをユーザ端末２０に応答する（Ｓ６０６）。ユーザ端末２０では、広告データに基づく広告がブラウザ上に表示されることになる。

ユーザ端末２０が取得したＷｅｂページにファイルをダウンロードするためのリンクが含まれており、それがクリックされると（Ｓ６０７）、ユーザ端末２０のファイルダウンロード手段２１３は、ファイルをダウンロードするためのＨＴＴＰリクエストをＷｅｂサーバ３０に送信する（Ｓ６０８）。

Ｗｅｂサーバ３０のＨＴＴＰ処理手段３１１がリクエストに応じてファイルをユーザ端末２０に送信すると（Ｓ６０９）、ダウンロード履歴登録手段３１３は当該ファイルがダウンロードされた旨のダウンロード履歴情報をダウンロード履歴記憶部３３２に登録する（Ｓ６１０）。

＝＝（９）効果＝＝
以上説明したように、本実施形態の広告配信装置１０によれば、ファイルのダウンロード履歴に応じてユーザの興味を推定することができる。したがって、閲覧履歴だけではなくダウンロード履歴をも使用することにより、より幅広い情報に基づいてユーザの興味を推定することができるので、興味の推定の精度の向上が期待される。

動画や音声などではデータからその内容を把握することが難しく、動画や音声の内容に応じてユーザの興味を特定することも難しいところ、本実施形態の広告配信装置１０によれば、動画や音声のファイル形式に応じてユーザの興味を推定することができる。すなわち、動画や音声などについても内容がどのようなものであるかを解析することなくユーザの興味を推定することができる。したがって、ダウンロードされた動画や音声などに応じてさらにユーザの興味を推定することが可能となり、興味の推定の精度の向上が期待される。また、動画や音声の内容を解析して興味を推定する場合に比べ、興味の推定にかかる処理負荷を軽減することができる。

また、ある企業が独自のファイル形式を考え出した場合や、サービスにおいて積極的に特定のファイル形式でのファイルが提供されている場合などには、ファイル形式から企業やサービスなどが想定されることも多い。本実施形態の広告配信装置１０では、このようなファイル形式から想定される企業やサービスなどを示す興味キーワードを興味キーワードデータベース１５３に登録しておくことで、このようなファイル形式から想定される企業やサービスなどをユーザの興味対象としてファイル形式から容易に推定することができる。

また、本実施形態の広告配信装置１０では、ダウンロードされた回数が所定数以上のファイル形式のみに基づいて興味を推定しているので、少ない回数しかダウンロードされていないファイル形式については興味を有していないものと判定することができる。したがって、ノイズを除去して正確にユーザの興味を推定することができる。

＝＝（１０）変形例１：コンテンツマッチ広告＝＝
なお、本実施形態では、行動ターゲティング広告においてファイル形式を用いてユーザの興味を推定するものとしたが、これに限らず、例えば広告の分類を、ファイル形式を用いて行い、Ｗｅｂページの内容に合った広告を配信するコンテンツマッチ広告に利用することもできる。

例えば、広告配信装置１０は、各広告のランディングページにおいて配信されているファイルのファイル形式を取得し、取得したファイル形式に対応するキーワードを関連キーワードデータベース１３３から取得して、取得したキーワードを広告のキーワードとして決定することができる。ここで、広告配信装置１０は、広告のキーワードがＷｅｂサーバ３０の配信したＷｅｂページにどれくらい含まれているかに応じて、ユーザ端末２０に配信する広告を決定することができる。

さらに、本実施形態で説明したように、ユーザの興味についてファイル形式を用いて推定するとともに、広告の分類もファイル形式を用いて行うようにしてもよい。この場合、Ｗｅｂページに広告のキーワードがどれくらい含まれているかに加えて、ユーザの興味を示す興味キーワードと広告のキーワードがどれくらい一致するかに応じて、配信する広告を決定することができる。

＝＝（１１）変形例２：購買履歴＝＝
また、本実施形態では、閲覧履歴とダウンロード履歴とに基づいてユーザの興味を推定するものとしたが、これらに加えて、あるいは閲覧履歴に代えて購買履歴に基づいて興味を推定するようにしてもよい。この場合も、一般的な行動ターゲティング広告の手法を用いて購買履歴からユーザの興味を推定することができる。

＝＝（１２）変形例３：推定処理＝＝
また、本実施形態では、ファイル形式に対応する興味キーワードは関連キーワードデータベース１３３から特定するものとしたが、興味解析手段１１２が場合分けを行ってファイル形式から興味キーワードを推定するようにしてもよい。例えば、興味解析手段１１２は、例えばＭＰ３やＡＡＣなど、音声形式のダウンロード回数が多い場合には、当該ユーザは「音楽」に興味があると推定して、「音楽」を興味キーワードとして決定し、ＭＰＧやＡＶＩなど、動画形式のダウンロード回数が多い場合には、当該ユーザは「ビデオ」に興味があると推定して「ビデオ」を興味キーワードとして決定することができる。また、Ｗｅｂサーバ３０が映画に関する動画をダウンロードさせている場合に、動画形式のダウンロード回数が多いときは、興味解析手段１１２は、当該ユーザは「映画」に興味があると推定して「映画」を興味キーワードとして決定することができる。興味解析手段１１２は、プレゼンテーションソフトウェアのファイル形式のダウンロード回数が多い場合には、「プレゼンテーション」に興味があると推定することができ、例えばＥＰＵＢなど電子書籍形式のダウンロード回数が多い場合には、「読書」や「本」に興味があると推定することができる。また、Ｗｅｂサーバ３０がアプリケーションプログラムのダウンロードサービスを提供している場合には、プログラムのダウンロード回数がおおいときは、興味解析手段１１２は、当該ユーザは「ソフトウェア」や「アプリケーション」に興味があると推定することもできる。

＝＝（１３）その他変形例＝＝
また、本実施形態では、広告配信装置１０やＷｅｂサーバ３０はそれぞれ１台のコンピュータであるものとしたが、複数のコンピュータにより構成するようにしてもよい。また、本実施形態では、ユーザ端末２０は１台のみがアクセスするような説明としたが、もちろん複数のユーザ端末２０がＷｅｂサーバ３０や広告配信装置１０にアクセスするようにしてもよい。

また、本実施形態では、Ｗｅｂサーバ３０と広告配信装置１０とが別のコンピュータであるものとしたが、１台のコンピュータで実現するようにしてもよいし、複数のコンピュータが、Ｗｅｂサーバ３０および広告配信装置１０が備える全ての機能を備えるようにしてもよい。この場合、ユーザ端末２０からＷｅｂページに対するリクエストを受信した時点で、送信元のユーザを特定し、ユーザの興味に応じた広告データを抽出して、抽出した広告データをＷｅｂページの画面データの中に予め組み入れてユーザ端末２０に応答するようにしてもよい。

また、本実施形態では、ダウンロードパスを含むＵＲＬへのリクエストに対する応答は全てファイルのダウンロードであるものとしたが、例えば、Ｗｅｂサーバ３０がダウンロード用のＣＧＩプログラムを実行し、当該ＣＧＩプログラムがダウンロード履歴登録手段３１３を実現するようにして、送出したファイルの情報をダウンロード履歴情報として登録するようにすることもできる。

また、本実施形態では、ＨＴＴＰレスポンスに含まれるタイプ（Content-Type）の値をファイル形式として取得するものとしたが、例えば、ダウンロードされたファイルの拡張子からファイル形式を決定するようにしてもよいし、ファイルの先頭部分を解析してファイル形式を推定するようにしてもよい。

また、本実施形態では、１つのファイル形式に興味キーワードが対応付けられているものとしたが、２つ以上のファイル形式に組み合わせに対して興味キーワードを対応付けるようにしてもよい。例えば、ワードプロセッサのファイル形式と表計算ソフトウェアのファイル形式との２つのファイル形式に対応付けて「ビジネス」などの興味キーワードを設定するようにすることができる。この場合、例えば同じ「application/mp4」のファイル形式についても、音声形式である「audio/mp3」との組み合わせに対しては「音楽」の興味キーワードを設定し、ビデオ形式である「video/mpeg」との組み合わせに対しては「ビデオ」の興味キーワードを設定するようにすることもできる。

また、本実施形態では、広告配信装置１０は、ユーザ端末２０からのリクエストに応じて広告を提供するものとしたが、広告配信装置１０側からユーザ端末２０に対して能動的に広告データを送信するようにしてもよい。例えば、広告配信装置１０は、電子メールにより広告を提供するようにすることもできる。

また、本実施形態では、ファイル形式の例として、音声形式、ビデオ形式、画像形式および電子書籍形式を取り上げたが、これに限らず各種のファイル形式について興味キーワードを設定することができる。

また、本実施形態では、ファイル形式はＭＩＭＥ形式であるものとしたが、これに限らず、ファイルの形式を表すものであればどのような表現形式であってもよい。

また、本実施形態では、興味キーワードに対応する広告情報からユーザ端末２０に配信するものを決定する際に、興味キーワードに対応する入札額を用いるものとしたが、これに限らず、任意の処理を用いるようにすることもできる。例えば、興味キーワードに対応する広告情報からランダムに所定数を配信するようにしてもよい。

以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。

１０ 広告配信装置
２０ ユーザ端末
３０ Ｗｅｂサーバ
４０ 通信ネットワーク
１１１ 行動履歴入力手段
１１２ 興味解析手段
１１３ 広告配信手段
１３１ 広告データベース
１３２ ユーザデータベース
１３３ 提供者データベース
２１１ Ｗｅｂページ取得手段
２１２ 広告取得手段
２１３ ファイルダウンロード手段
３１１ ＨＴＴＰ処理手段
３１２ 閲覧履歴登録手段
３１３ ダウンロード履歴登録手段
３３１ 閲覧履歴記憶手段
３３２ ダウンロード履歴記憶手段

Claims (9)

1. ユーザの興味に応じたコンテンツを配信するために前記興味を推定する装置であって、
   ユーザがダウンロードしたファイルのファイル形式を含むダウンロード履歴情報を取得する行動履歴取得手段と、
   前記ダウンロード履歴情報に含まれる前記ファイル形式に応じて前記ユーザの前記興味を推定する興味推定手段と、
   を備えることを特徴とする興味推定装置。
2. 請求項１に記載の興味推定装置であって、
   前記行動履歴取得手段は、複数の前記ダウンロード履歴情報を取得し、
   前記興味推定手段は、前記ファイル形式ごとに前記ダウンロード履歴情報の数をカウントして前記ユーザが前記ファイル形式の前記ファイルをダウンロードした回数を算出し、前記ファイル形式および前記回数に応じて前記興味を推定すること、
   を特徴とする興味推定装置。
3. 請求項２に記載の興味推定装置であって、
   前記興味推定手段は、前記回数が所定数を超えた前記ファイル形式のみに応じて前記ユーザの興味を推定すること、
   を特徴とする興味推定装置。
4. 請求項１ないし３のいずれか１項に記載の興味推定装置であって、
   前記ファイルを前記ユーザに提供するサーバと通信可能に接続され、
   前記行動履歴取得手段は、前記サーバから前記ダウンロード履歴情報を取得すること、
   を特徴とする興味推定装置。
5. 請求項１ないし３のいずれか１項に記載の興味推定装置であって、
   前記ユーザごとに前記ダウンロード履歴情報を記憶するダウンロード履歴記憶手段をさらに備え、
   前記行動履歴取得手段は、前記ダウンロード履歴記憶手段から前記ダウンロード履歴情報を読み出すこと、
   を特徴とする興味推定装置。
6. 請求項１ないし５のいずれか１項に記載の興味推定装置であって、
   前記興味推定手段は、前記ファイル形式が音声形式である場合に前記ユーザの興味には音楽が含まれることと、前記ファイル形式が動画形式である場合に前記ユーザの興味には映画およびビデオの少なくともいずれかが含まれることと、の少なくともいずれかを推定すること、
   を特徴とする興味推定装置。
7. 請求項１ないし６のいずれか１項に記載の興味推定装置であって、
   前記ファイル形式ごとに、当該ファイル形式のファイルを提供する提供者を記憶する提供者記憶手段をさらに備え、
   前記興味推定手段は、前記ファイル形式に対応する前記提供者を前記提供者記憶手段から特定し、前記特定した提供者が前記ユーザの前記興味に含まれると推定すること、
   を特徴とする興味推定装置。
8. ユーザの興味に応じたコンテンツを配信するために前記興味を推定する方法であって、
   コンピュータが、
   前記ユーザがダウンロードしたファイルのファイル形式を含むダウンロード履歴情報を取得するステップと、
   前記ダウンロード履歴情報に含まれる前記ファイル形式に応じて前記ユーザの前記興味を推定するステップと、
   を実行すること特徴とする興味推定方法。
9. ユーザの興味に応じたコンテンツを配信するために前記興味を推定するためのプログラムであって、
   コンピュータに、
   前記ユーザがダウンロードしたファイルのファイル形式を含むダウンロード履歴情報を取得するステップと、
   前記ダウンロード履歴情報に含まれる前記ファイル形式に応じて前記ユーザの前記興味を推定するステップと、
   を実行させるためのプログラム。

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