JP5560213B2

JP5560213B2 - 情報提供サーバ及び情報提供方法

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Publication number: JP5560213B2
Application number: JP2011027002A
Authority: JP
Inventors: 武史長沼; 勇二森; 真輝和田
Original assignee: NTT Docomo Inc
Current assignee: NTT Docomo Inc
Priority date: 2011-02-10
Filing date: 2011-02-10
Publication date: 2014-07-23
Anticipated expiration: 2031-02-10
Also published as: JP2012168604A

Description

本発明は、情報提供サーバ及び情報提供方法に関する。

携帯情報端末のような通信端末の普及及び高性能化等に伴って、ユーザは、様々なアプリケーションをサーバからダウンロードし、通信端末に所望の動作を行わせることができるようになった。ダウンロードは簡易に行うことができるので、ユーザは、様々なアプリケーションを通信端末上に多数所有することができる。しかしながら、通信端末にダウンロードしてインストールされた多数のアプリケーションの全てが十分に活用されているとは限らない。むしろ、ほとんど使用されていないアプリケーションが存在することも珍しくない。そのような使用頻度の少ないアプリケーションの情報をユーザに提示し、不要なアプリケーションの削除をユーザに促す発明については、特許文献1に記載されている。

国際公開第2008／075447号（特願2008−550034号）

特許文献1に記載されている発明は、ユーザによる使用頻度が少ないアプリケーションを一律に削除対象としてユーザに提示している。しかしながら、個人的な使用頻度の多少は、アプリケーションが有効に活用されているか否かの客観的な基準又は指標ではない。個人的な使用頻度が少なかったとしても、有効に活用されている場合がある一方、個人的な使用頻度が少なくなかったとしても、有効に活用されていない場合もある。したがって、従来の技術においては、ユーザが十分に活用できていないアプリケーションを客観的に判定することはできない、という問題がある。

本発明の課題は、ユーザが十分に活用できていないアプリケーションを客観的に判定することで、ユーザによるアプリケーションの整理を支援することである。

一実施例による情報提供サーバは、
アプリケーションを起動した履歴を示す起動履歴情報を、複数のユーザから受信する受信部と、
前記複数のユーザの起動履歴情報から、起動回数の基準値を導出する基準値算出部と、
特定のユーザが所有しているアプリケーションの内、起動回数が前記基準値を所定値以上下回っているアプリケーションを、削除候補として決定する削除候補決定部と、
前記削除候補のアプリケーションを前記特定のユーザに通知する送信部と
を有する情報提供サーバである。

一実施例によれば、ユーザが十分に活用できていないアプリケーションを客観的に判定することで、ユーザによるアプリケーションの整理を支援することができる。

実施例において使用されるシステムの一例を示す図。通信端末及び情報提供サーバの間で行われる動作例を示す図。履歴情報を統計的に分析した結果を示す図。図3に示される分析結果の内、特定のアプリケーションに対する分析結果をヒストグラムとして示す図。類似するアプリケーションを考慮する場合における図2のステップS209の詳細を示すフローチャート。アプリケーション同士の類似関係を示す相関図。アプリケーション同士の類似関係を示す図。類似するアプリケーションを考慮する場合における図2のステップS209の詳細を示す別のフローチャート。類似する複数のアプリケーション各々の度数分布を合成する様子を示す図。通信端末の機能ブロック図。情報提供サーバの機能ブロック図。

以下の観点から実施例を説明する。

1．システム
2．動作例
3．基準値の代替例
3．1 最大ユーザ数に対応する起動回数
3．2 類似アプリケーションを考慮した基準値（平均値）
3．3 類似アプリケーションを考慮した基準値（最大ユーザ数に対応する起動回数）
4．通信端末
5．情報提供サーバ

＜1．システム＞
図1は、実施例において使用されるシステムの一例を示す。通信端末11、12はネットワーク13を介して情報提供サーバ14に接続される。図示の簡明化のため、2台の通信端末しか示されていないが、台数は任意である。

通信端末11、12は、情報提供サーバ14との通信を可能にする適切な如何なる装置でもよい。通信端末11、12は移動端末でもよいし、固定端末でもよいが、少なくともアプリケーションをダウンロードして実行できることを要する。ダウンロードは、情報提供サーバ14から行われてもよいし、情報提供サーバ14以外のアプリケーション配信サーバから行われてもよい。通信端末11、12は、具体的には、ユーザ装置、携帯電話、情報端末、高機能携帯電話、スマートフォン、パーソナルディジタルアシスタント、スタンドアローン型のパーソナルコンピュータ、携帯用のパーソナルコンピュータ等であるが、これらに限定されない。

通信端末11、12は、履歴情報を取得し、定期的に又は不定期的に（必要に応じて）、取得した履歴情報を情報提供サーバ14に通知する。履歴情報は情報提供サーバ14のデータベース（図1では不図示）に格納される。履歴情報は、ユーザがアプリケーションに対して行った行為又は行動の履歴を示す。ユーザがアプリケーションに対して行った行為は、例えば、アプリケーションをインストールしたこと、アプリケーションをアンインストールしたこと、アプリケーションを起動したこと、アプリケーションを購入したこと等を含むが、これらに限定されない。本実施例では、特に、アプリケーションを起動した履歴を示す履歴情報が活用されるので、履歴情報は、起動の履歴情報を少なくとも含むものとする。

ネットワーク13は通信端末11、12と情報提供サーバ14との間の通信を可能にする通信網である。通信網は、プライベートなネットワークでもよいし、パブリックなネットワークでもよいし、それら双方を含んでいてもよい。あるいは、通信網は、暗号化された信号をやり取りする安全性が確保されたセキュア通信網を含んでもよい。

情報提供サーバ14は、アプリケーションを格納及び管理することに加えて、通信端末11、12のユーザ各々の履歴情報も格納及び管理する。アプリケーション自体及び履歴情報に加えて、情報提供サーバ14は、複数のユーザ各々が所有しているアプリケーションをユーザ毎に管理する。例えば、情報提供サーバ14は、アプリケーションをインストール、アンインストール（削除）、起動及び購入した日時をアプリケーション毎にかつユーザ毎に管理する。詳細な動作は後述するが、本実施例における情報提供サーバ14は、多数のユーザの履歴情報に基づいて、ユーザが活用できていないアプリケーションを客観的に判別し、判別した1つ以上のアプリケーションを削除候補としてユーザに通知する。

＜2．動作例＞
図2は、図1に示されるようなシステムにおける通信端末11、12及び情報提供サーバ14の間で行われる動作例を示す。

ステップS201において、通信端末11、12は、アプリケーションに対して何らかの行為がなされた場合に、各自の履歴情報を取得又は更新する。上述したように、履歴情報は、ユーザがアプリケーションに対して行った行為の履歴を示す。ユーザがアプリケーションに対して行った行為は、例えば、アプリケーションをインストールしたこと、アプリケーションをアンインストールしたこと、アプリケーションを起動したこと、アプリケーションを購入したこと等を含むが、これらに限定されない。本実施例では、特に、アプリケーションを起動した履歴を示す履歴情報が活用されるので、履歴情報は、起動の履歴情報を少なくとも含むものとする。

ステップS203において、通信端末11、12は、取得した履歴情報を情報提供サーバ14に通知する。通知された履歴情報は情報提供サーバ14に格納される。複数のユーザ各々から取得された履歴情報は、情報提供サーバ14において、ユーザ毎に管理される。

図中、ステップS201及びS203は、本動作例の始めに一度しか示されていないが、履歴情報を情報提供サーバ14に通知することは、後述の動作とは別に適宜行われる。すなわち、通信端末11、12が履歴情報を情報提供サーバ14に通知するタイミングは、所定の周期にしたがって行われてもよいし、必要に応じて（例えば、情報提供サーバ14からの要求に応じて）行われてもよい。

ステップS205において、情報提供サーバ14は、多数のユーザから取得した履歴情報を統計的に分析し、起動回数を階級としかつユーザ数を度数とする度数分布をアプリケーション毎に作成する。なお、起動回数は、一定期間内に起動した回数である。

図3は、特定の起動回数だけアプリケーションを起動したユーザ数をアプリケーション毎に示す。図4は、図3に示される分析結果の内、例えばアプリケーションAのような特定のアプリケーションに対する分析結果を度数分布（又はヒストグラム）として示す。ユーザの数及び履歴情報の数が十分に多かった場合、各アプリケーションの度数分布は正規分布に近づく。

図2のステップS207において、何れかの通信端末（例えば、通信端末11）から、リクエスト信号が情報提供サーバ14に通知される。リクエスト信号は、特定のユーザ（通信端末11のユーザ（UE））が所有しているアプリケーションの内、削除候補は何であるかを情報提供サーバに問い合わせる信号である。例えば、特定のユーザUEが通信端末にインストールしている多数のアプリケーションを整理しようとしている場合に、リクエスト信号が送信される。ただし、リクエスト信号が特定のユーザUEから情報提供サーバ14に送信されることは、必須ではない。情報提供サーバ14が、特定のユーザUEを任意に選択してもよいし、複数のユーザが所定の順序にしたがって、特定のユーザとして選択されてもよい。いずれにせよ、ステップS205の後に、削除候補を検査する対象ユーザである特定のユーザUEが決定される。説明の便宜上、特定のユーザUEは、アプリケーションA、B、C、Eを所有しているものとする、すなわちそれらが特定のユーザUEの通信端末にインストールされていたとする。

ステップS209において、情報提供サーバ14は、ステップS205における分析結果から、起動回数の基準値N_refを求める。基準値N_refは、特定のユーザUEが所有しているアプリケーション各々に対して導出される。基準値N_refの導出方法として、いくつかの方法が考えられる。1つの方法は、図4に示すような特定のアプリケーションに対する度数分布において、全ユーザに対する起動回数の平均値（期待値）を、基準値N_refとすることである。例えば、アプリケーションAに対する起動回数の平均値（平均起動回数）をm_Aとすると、この平均値m_Aが、アプリケーションAに対する基準値N_refとなる（N_ref＝m_A）。特定のユーザUEは、アプリケーションAの他に、アプリケーションB、C、Eを有するので、これらについても基準値N_ref＝m_B、m_C、m_Eが求められる。ただし、m_B、m_C、m_EはそれぞれアプリケーションB、C、E各々に対する起動回数の平均値（期待値）である。基準値N_refを決定する別の方法については後述する。

図2のステップS211において、情報提供サーバ14は、特定のユーザUEが所有しているアプリケーションA、B、C、Eの内、どのアプリケーションが削除候補であるかを決定する。特定のアプリケーションについて、特定のユーザUE個人の起動回数と、ステップS209において求めた基準値N_refとを比較することで、特定のアプリケーションが削除候補であるか否かが判定される。具体的には、アプリケーションAについて、特定のユーザUE個人の起動回数N_Aと、基準値N_refとを比較し、個人の起動回数N_Aが基準値N_refよりも所定値以上下回っていた場合、アプリケーションAは削除候補となる。下回っていなかった場合、アプリケーションAは削除候補ではない。所定値は、任意に決定することができる。一例として、所定値は、アプリケーションAに対する度数分布における標準偏差σにより規定されてもよい。この場合、個人の起動回数N_Aが、（N_ref−σ）を下回っているか否かに応じて、アプリケーションAが削除候補であるか否かが決定される。特定のユーザUEが所有している他のアプリケーションB、C、Eについても同様に、それらが削除候補であるか否かが判定される。個人の起動回数N_A（又はN_B、N_C、N_E）が、（N_ref−σ）を上回っていた場合、ユーザアプリケーションA（又はB、C、E）はユーザにより活用されていると判断され、削除対象とはならない。このように削除対象は、起動回数が、基準値よりもマイナス方向に所定値以上乖離（又は逸脱）しているアプリケーションである。

なお、個人の起動回数N_Aが基準値N_refよりも所定値以上下回っているか否かは、起動回数N_Aと基準値N_refとの差分の大きさにより判定してもよいし、起動回数N_Aと基準値N_refとの比率の大きさにより判定してもよい。

ステップS213において、情報提供サーバ14は、削除候補に決まったアプリケーションを特定のユーザUEに通知する。

ステップS215において、特定のユーザUEの通信端末は、特定のユーザUEが所有しているアプリケーションA、B、C、Eの内、どれが削除候補であるかを表示する。表示の際、特定のユーザUEによるアプリケーションの起動回数が、基準値N_refと共に表示されてもよいし、あるいは基準値N_refとどの程度離れているか（乖離度又は逸脱度）の指標と共に表示されてもよい。例えば、アプリケーションAの起動回数は2であり、基準値は8であることが、通信端末に表示される。これにより、アプリケーションAを十分に活用できていないことが分かる。

ステップS217において、ユーザは削除候補の内、何れかを削除することに決定し、実際に削除する。アプリケーションが削除（アンインストール）されると、アンインストールの履歴情報が更新される。

上述したように、基準値N_refは、1人の履歴情報のみに基づくのではなく、多数のユーザ全員の履歴情報に基づいて求められる。基準値N_refが示す回数以上アプリケーションを起動しているユーザは、そのアプリケーションを有意義に活用できている。逆に、起動回数が基準値N_refに満たないユーザは、そのアプリケーションを有意義には活用していないと考えられる。このため、起動回数が基準値N_refよりも所定値以上下回っているアプリケーションが、削除候補として判別されている。このように本実施例は、アプリケーションを削除候補とするか否かを、多数のユーザ全員の履歴情報から導出した基準値N_refに基づいて、客観的に判定することができる。

＜3．基準値の代替例＞
＜3．1 最大ユーザ数に対応する起動回数＞
図2のステップS209における基準値N_refは、アプリケーションの起動回数の平均値でなくてもよい。例えば、アプリケーション各々の度数分布において、最大ユーザ数（最多ユーザ数）に対応する起動回数が、基準値N_refとして使用されてもよい。例えば、アプリケーションAに対する度数分布において、ユーザ数が最大となる起動回数をx_Aとすると、この起動回数x_Aが、アプリケーションAに対する基準値N_refとなる（N_ref＝x_A）。図4の例の場合、ユーザ数が最大となる起動回数は10回であるので、この場合における基準値N_refは10である（N_ref＝10）。上記の例の場合、特定のユーザUEは、アプリケーションAの他に、アプリケーションB、C、Eを有するので、これらについても基準値N_ref＝x_B、x_C、x_Eが求められる。ただし、x_B、x_C、x_EはそれぞれアプリケーションB、C、E各々に対する度数分布において最大ユーザ数に対応する起動回数である。ステップS209の後、説明済みのステップS211−S217の処理が行われる。

＜3．2 類似アプリケーションを考慮した基準値（平均値）＞
上述したように、ユーザ数及び履歴情報数が極めて多数であった場合、アプリケーション毎に作成される度数分布は、正規分布に近づく。しかしながら、実際には、ユーザ数及び履歴情報数が、正規分布をもたらすほどには十分でないかもしれない。この場合、特定のアプリケーションに対する特定のユーザUEの起動回数と、そのアプリケーションに対する平均起動回数（又は最大ユーザ数に対応する起動回数）とを比較することで、削除候補を判別する方法の信頼性が、低くなってしまう。このような観点からは、基準値N_refを決定する際、特定の1つのアプリケーションの度数分布だけでなく、そのアプリケーションに類似するアプリケーションの度数分布も考慮することが考えられる。

図5は、類似するアプリケーションを考慮する場合における図2のステップS209の詳細を示すフローチャートである。

ステップS2091において、情報提供サーバ14は、検査対象のアプリケーションに類似するアプリケーションを判別する。目下の例の場合、特定のユーザUEは、アプリケーションA、B、C、Eを有するので、検査対象のアプリケーションは、アプリケーションA、B、C、Eである。2つのアプリケーションが類似しているか否かは、当該技術分野における適切な如何なる方法により判定されてもよい。

一例として、アプリケーションのカテゴリが一致するか否かにより、アプリケーションの類否が判定されてもよい。カテゴリとは、アプリケーションの分類を示し、例えば、ニュース、ビジネス、教育、ツール、ライフスタイル、エンターテイメント、ゲーム、旅行等であるが、これらに限定されない。

別の例として、アプリケーションの紹介文又は説明文を比較することで、アプリケーションの類否が判定されてもよい。紹介文は、アプリケーションが発揮する機能を説明している。例えば、あるアプリケーションの紹介文と、他のアプリケーションの紹介文とがどの程度似ているかを示す類似度を算出し、類似度が所定値を超えるか否かに応じて、アプリケーションの類否が判定されてもよい。紹介文同士の比較は、例えば、紹介文を形態素解析することで所定の品詞を抽出し、所定の単語を有するか否かに応じて成分が決定された特徴ベクトルを、アプリケーション毎に導出し、特徴ベクトルのコサイン類似度を計算することで、行われてもよい。

図6は、アプリケーションの類似関係を示す相関図である。6つの丸印の各々は、アプリケーションを表す。2つのアプリケーションの間に存在する線分の数が少ないほど、類似度が高い。線分の長さは類似度とは関係ない。例えば、アプリケーションAは、アプリケーションC、Dと1本の線分で結ばれており、類似度が高い（距離＝1）。アプリケーションAとEとの類似度（距離＝2）は、アプリケーションAとCとの類似度（距離＝1）より低い。図7は、図6に示すアプリケーション同士の類似度（距離）を表として示す。類似度を表す「距離」は、特徴空間内における特徴ベクトル同士の距離に対応する。この場合、1つのアプリケーションは、特徴空間内の何れかの座標点に対応する。

図5のステップS2091では、特定のユーザUEが所有しているアプリケーション各々について、類似するアプリケーションが判別される。

ステップS2093において、情報提供サーバは、検査対象のアプリケーションに対する平均起動回数と、検査対象のアプリケーションに類似する1つ以上のアプリケーション各々の平均起動回数とを求める。例えば、検査対象のアプリケーションがアプリケーションAであった場合、情報提供サーバ14は、アプリケーションAに対する平均起動回数m_Aと、アプリケーションAに類似するアプリケーションC、Dの平均起動回数m_C、m_Dと求める。目下例の場合、類似するアプリケーションは、距離が1であるアプリケーションであるが、このことは必須ではなく、距離がN以下（N≧2）のアプリケーションが、類似するアプリケーションであると定義してもよい。情報提供サーバ14は、互いに類似するアプリケーションの平均起動回数を平均化することで、基準値N_refを算出する。すなわち、情報提供サーバ14は、アプリケーションAに対する基準値N_refを求める場合、アプリケーションA、C、Dの平均起動回数m_A、m_C、m_Dを平均化することで、基準値N_refを求める（N_ref＝（m_A＋m_C＋m_D）／3）。アプリケーションBに対する基準値N_refを求める場合、情報提供サーバ14は、アプリケーションB、Dの平均起動回数m_B、m_Dを平均化することで、基準値N_refを求める（N_ref＝（m_B＋m_D）／2）。アプリケーションCに対する基準値N_refを求める場合、情報提供サーバ14は、アプリケーションA、E、Fの平均起動回数m_A、m_E、m_Fを平均化することで、基準値N_refを求める（N_ref＝（m_A＋m_E＋m_F）／3）。アプリケーションEに対する基準値N_refを求める場合、情報提供サーバ14は、アプリケーションC、Eの平均起動回数m_C、m_Eを平均化することで、基準値N_refを求める（N_ref＝（m_C＋m_E）／2）。このようにして基準値N_refを求めた後、説明済みのステップS211−S217の処理が行われる。

検査対象のアプリケーションだけでなく、互いに類似する複数のアプリケーション各々の平均起動回数を平均化することで、基準値N_refを導出しているので、より信頼性の高い基準値N_refを見出すことができる。

＜3．3 類似アプリケーションを考慮した基準値（最大ユーザ数に対応する起動回数）＞
図8は、類似するアプリケーションを考慮する場合における図2のステップS209の詳細を示す別のフローチャートである。

ステップS2091において、図5の場合と同様に、情報提供サーバ14は、検査対象のアプリケーションに類似するアプリケーションを判別する。目下の例の場合、特定のユーザUEは、アプリケーションA、B、C、Eを有するので、検査対象のアプリケーションは、アプリケーションA、B、C、Eである。2つのアプリケーションが類似しているか否かは、当該技術分野における適切な如何なる方法により判定されてもよい。

ステップS2095において、情報提供サーバ14は、検査対象のアプリケーションの度数分布と、検査対象に類似するアプリケーションの度数分布とを合成する。例えば、検査対象のアプリケーションがアプリケーションAであった場合、情報提供サーバ14は、アプリケーションAの度数分布と、アプリケーションAに類似するアプリケーションCとDの度数分布とを合成する。

図9は、アプリケーションA、C、Dの度数分布を合成する様子を示す。合成は、度数分布における度数を階級毎に加算することで行われる。すなわち、合成は、個々のユーザ数を起動回数毎に加算することで行われる。情報提供サーバ14は、図9右側に示されているような合成後の度数分布から、ユーザ数が最大である起動回数を求め、その起動回数をアプリケーションAに対する基準値N_refとする。同様に、アプリケーションBの基準値N_refは、アプリケーションB、D各々の度数分布を合成し、合成後の度数分布において、ユーザ数が最大である起動回数として求められる。アプリケーションCの基準値N_refは、アプリケーションA、E、F各々の度数分布を合成し、合成後の度数分布において、ユーザ数が最大である起動回数として求められる。アプリケーションEの基準値N_refは、アプリケーションC、E各々の度数分布を合成し、合成後の度数分布において、ユーザ数が最大である起動回数として求められる。このようにして基準値N_refをも求めた後、説明済みのステップS211−S217の処理が行われる。

検査対象のアプリケーションだけでなく、互いに類似する複数のアプリケーション各々の度数分布を合成したものにおける最大ユーザ数が対応している起動回数を、基準値N_refとしているので、より信頼性の高い基準値N_refを見出すことができる。

＜4．通信端末＞
図10は、通信端末の機能ブロック図を示す。図示の通信端末は、図1の通信端末11、12として使用される。図10には、通信端末に備わる様々な機能の内、本実施例に特に関連する処理部又は機能要素が示されている。上述したように、通信端末は、具体的には、ユーザ装置、携帯電話、情報端末、高機能携帯電話、スマートフォン、パーソナルディジタルアシスタント、スタンドアローン型のパーソナルコンピュータ、携帯用のパーソナルコンピュータ等であるが、これらに限定されない。図示の通信端末は、受信部101、ユーザインターフェース102、履歴情報取得部103、データベース104、送信信号生成部105及び送信部106を少なくとも有する。

受信部101は、情報提供サーバからの信号を受信する。そのような信号は、例えば、アプリケーション、削除候補のアプリケーションの情報等を含む。

ユーザインターフェース102は、ユーザに対する視覚的及び／又は聴覚的なユーザインターフェースを含む。ユーザインターフェース102は、具体例には、ディスプレイ、キーパッドを備えた制御パネル、陰極線管（CRT）、液晶ディスプレイ（LCD）、有機ELパネル、タッチスクリーン、キーボード、マウス、トラックボール、マイクロフォン、スピーカ又はそれらの適切な任意の組み合わせ等であるが、これらに限定されない。一実施例において、ユーザインターフェース102は、タッチスクリーンを備え、タッチスクリーン内では、接触感知式の透明パネルが表示画面をカバーしている。本実施例の場合、ユーザインターフェース102は、特に、サーバが判断した削除候補のアプリケーション等を表示する。

履歴情報取得部103は、履歴情報を取得する。履歴情報は、ユーザがアプリケーションに対して行った行為、行動又は操作の履歴を示す。ユーザがアプリケーションに対して行った行為は、例えば、アプリケーションをインストールしたこと、アプリケーションをアンインストールしたこと、アプリケーションを起動したこと、アプリケーションを購入したこと等を含むが、これらに限定されない。

データベース104は、履歴情報取得部103が取得した履歴情報を格納する。

送信信号生成部105は、情報提供サーバに送信する信号を作成する。そのような信号は、例えば、履歴情報を通知するための信号、サーバが判断した削除候補のアプリケーションの情報を求めるリクエスト信号等を作成する。

送信部106は、送信信号生成部105により作成された信号を情報提供サーバに送信する。

＜5．情報提供サーバ＞
図11は、情報提供サーバの機能ブロック図を示す。図示の情報提供サーバは、図1の情報提供サーバ14として使用される。図11には、情報提供サーバに備わる様々な機能の内、本実施例に特に関連する処理部又は機能要素が示されている。図示の情報提供サーバは、受信部111、データベース112、基準値算出部113、削除候補決定部114及び送信部115を少なくとも有する。

受信部111は、通信端末からの信号を受信する。そのような信号は、履歴情報を含む信号、サーバが判断した削除対象のアプリケーションの情報を求めるリクエスト信号等を含む。

データベース112は、履歴情報、アプリケーション及び様々なユーザ各々が所有しているアプリケーションの情報を格納する。データベース112は、情報提供サーバ14の内部に設けられてもよいし、情報提供サーバ14の外部に設けられてもよい。

基準値算出部113は、様々なユーザの履歴情報から、起動回数に関する基準値を算出する。

削除対象決定部114は、特定のユーザが所有しているアプリケーションの内、起動回数が基準値を所定値以上下回っているアプリケーションを、削除候補として決定する。

送信部115は通信端末に信号を送信する。そのような信号は、特に、削除候補のアプリケーションの情報を含む。
以上本発明は特定の実施例を参照しながら説明されてきたが、それらは単なる例示に過ぎず、当業者は様々な変形例、修正例、代替例、置換例等を理解するであろう。例えば、本発明は、削除候補のアプリケーションをサーバがユーザに通知する適切な如何なる移動通信システムに適用されてもよい。発明の理解を促すため具体的な数値例を用いて説明がなされたが、特に断りのない限り、それらの数値は単なる一例に過ぎず適切な如何なる値が使用されてもよい。発明の理解を促すため具体的な数式を用いて説明がなされたが、特に断りのない限り、それらの数式は単なる一例に過ぎず適切な如何なる数式が使用されてもよい。実施例又は項目の区分けは本発明に本質的ではなく、2以上の実施例又は項目に記載された事項が必要に応じて組み合わせて使用されてよいし、ある項目に記載された事項が、別の項目に記載された事項に（矛盾しない限り）適用されてよい。説明の便宜上、本発明の実施例に係る装置は機能的なブロック図を用いて説明されたが、そのような装置はハードウェアで、ソフトウェアで又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。ソフトウェアは、ランダムアクセスメモリ（RAM）、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ（ROM）、EPROM、EEPROM、レジスタ、ハードディスク（HDD）、リムーバブルディスク、CD−ROM、データベース、サーバその他の適切な如何なる記憶媒体に用意されてもよい。本発明は上記実施例に限定されず、本発明の精神から逸脱することなく、様々な変形例、修正例、代替例、置換例等が本発明に包含される。

11、12 通信端末
13 ネットワーク
14 情報提供サーバ
101 受信部
102 ユーザインターフェース
103 履歴情報取得部
104 データベース
105 送信信号生成部
106 送信部
111 受信部
112 データベース
113 基準値算出部
114 削除候補決定部
115 送信部

Claims

アプリケーションを起動した履歴を示す起動履歴情報を、複数のユーザから受信する受信部と、
前記複数のユーザの起動履歴情報から、起動回数の基準値を導出する基準値算出部と、
特定のユーザが所有しているアプリケーションの内、起動回数が前記基準値を所定値以上下回っているアプリケーションを、削除候補として決定する削除候補決定部と、
前記削除候補のアプリケーションを前記特定のユーザに通知する送信部と
を有する情報提供サーバ。
前記基準値算出部が、前記複数のユーザの起動履歴情報から算出した起動回数の平均値を、前記基準値とする、請求項1記載の情報提供サーバ。
前記基準値算出部が、前記複数のユーザの起動履歴情報から、起動回数の平均値をアプリケーション毎に算出し、機能が類似する複数のアプリケーションに対する複数の平均値を平均化した値を前記基準値とする、請求項1記載の情報提供サーバ。
前記基準値算出部が、前記複数のユーザの起動履歴情報から、起動回数を階級としかつユーザ数を度数とする度数分布において、最大のユーザ数に対応する起動回数を、前記基準値とする、請求項1記載の情報提供サーバ。
前記基準値算出部が、前記複数のユーザの起動履歴情報から起動回数の平均値及び標準偏差を算出し、前記平均値を前記基準値とし、前記標準偏差を前記所定値とする、請求項1記載の情報提供サーバ。
当該情報提供サーバが、前記複数のユーザの起動履歴情報から、起動回数を階級としかつユーザ数を度数とする度数分布をアプリケーション毎に格納するデータベースをさらに有し、
前記基準値算出部が、機能が類似する複数のアプリケーション各々の度数分布におけるユーザ数を起動回数毎に加算し、加算したユーザ数の最大値に対応する起動回数を、前記基準値とする、請求項1記載の情報提供サーバ。
前記機能が類似する複数のアプリケーションは、個々のアプリケーションの紹介文を比較することで決定される、請求項3又は6に記載の情報提供サーバ。
複数のユーザ各々の通信端末とネットワークを介して通信する情報提供サーバが実行する情報提供方法であって、
アプリケーションを起動した履歴を示す起動履歴情報を、複数のユーザから受信し、
前記複数のユーザの起動履歴情報から、起動回数の基準値を導出し、
特定のユーザが所有しているアプリケーションの内、起動回数が前記基準値を所定値以上下回っているアプリケーションを、削除候補として決定し、
前記削除候補のアプリケーションを前記特定のユーザに通知するステップ
を有する情報提供方法。