JP5891213B2 - 事後確率算出装置、事後確率算出方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ユーザがあるユーザ属性を有する確率を算出する事後確率算出装置等に関するものである。

従来、ウェブ広告において、オーディエンス拡張と呼ばれる手法が用いられている。そのオーディエンス拡張は、ウェブページの閲覧履歴や検索履歴を用いてユーザ属性を推測し、目的とするユーザ属性を有していると推測されるユーザに対して広告を配信する手法である。
なお、関連する技術として、例えば、ウェブページに含まれる文字列を解析し、そのページにあった広告を選択することで、ユーザに合った広告を提供する方法が開発されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００９−１４５９６８号公報

そのようなオーディエンス拡張において、あるウェブサイトを訪問したユーザや、ある検索キーワードを入力したユーザに対して、リアルタイムでオーディエンス拡張を行ないたいという要望があった。
一般的にいえば、あるユーザがウェブページに関して何らかのイベントを行なった場合に、そのユーザがあるユーザ属性を有する確率を短時間で算出したいという要望があった。

本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、ウェブページに関するイベントを行ったユーザが、あるユーザ属性を有する確率を短時間で算出することができる事後確率算出装置等を提供することである。

本第一の発明の事後確率算出装置等は、ユーザを識別するユーザ識別子と、ユーザのユーザ属性と、ユーザがウェブページに関して行ったイベントの履歴である履歴情報とを対応付ける情報であるユーザ情報が複数格納されるユーザ情報格納手段と、複数のユーザ情報を用いて、ユーザがあるユーザ属性を有する確率である事前確率を、ユーザ属性ごとに算出する事前確率算出手段と、複数のユーザ情報を用いて、あるユーザ属性を有するユーザが、あるイベントを行った確率である尤度を、ユーザ属性およびイベントの組み合わせごとに算出する尤度算出手段と、イベントの履歴情報とユーザ属性とを有する算出対象情報を受け付ける受付手段と、受付手段が受け付けた算出対象情報が有する履歴情報に含まれる各イベントを行ったユーザが、算出対象情報に含まれるユーザ属性を有する確率である事後確率を、事前確率および尤度を用いて、ナイーブベイズ法によって算出する事後確率算出手段と、事後確率算出手段が算出した事後確率に関する出力を行う出力手段と、を備えた事後確率算出装置である。

また、本第二の発明の事後確率算出装置は、第一の発明に対して、事後確率算出手段は、算出対象情報に対応する事後確率に応じた値である正規化前事後確率を算出し、受付手段が受け付けた算出対象情報に含まれるユーザ属性を、ユーザ全体に対応するユーザ属性の集合から除いた集合に含まれる各ユーザ属性についても正規化前事後確率を算出し、正規化前事後確率を用いて、算出対象情報に対応する正規化前事後確率を正規化することによって算出対象情報に対応する事後確率を算出する、事後確率算出装置である。

また、本第三の発明の事後確率算出装置は、第一または第二の発明に対して、イベントの履歴は、イベントの行われたデバイスの種類ごとのイベントの履歴であり、事前確率算出手段は、デバイスの種類ごとに事前確率を算出し、尤度算出手段は、デバイスの種類ごとに尤度を算出し、受付手段は、デバイスの種類を示すデバイス種類情報をも有する算出対象情報を受け付け、事後確率算出手段は、受付手段が受け付けた算出対象情報に含まれるデバイス種類情報の示すデバイスの種類に応じた事前確率および尤度を用いて、デバイスの種類に対応する事後確率を算出する、事後確率算出装置である。

また、本第四の発明の事後確率算出装置は、第一から第三のいずれかの発明に対して、イベントは、ウェブページの閲覧、および検索キーワードの入力の少なくとも一方である、事後確率算出装置である。

また、本第五の発明の事後確率算出装置は、第一から第四のいずれかの発明に対して、受付手段が受け付けた算出対象情報に含まれるイベントの履歴の各イベントを行ったユーザが、算出対象情報に含まれるユーザ属性を有するかどうかを、算出対象情報に応じて算出された事後確率が、あらかじめ決められた閾値より大きいかどうかによって判断する判断手段をさらに備え、出力手段は、判断手段による判断結果を出力する、事後確率算出装置である。

本発明による事後確率算出装置等によれば、ウェブページに関するイベントを行ったユーザが、あるユーザ属性を有する確率を短時間で算出することができる。

実施の形態１における事後確率算出装置の構成を示すブロック図 同実施の形態における事後確率算出装置の動作を示すフローチャート 同実施の形態におけるユーザ情報格納手段に格納されているユーザ情報の一例を示す図 同実施の形態における算出用情報格納手段に格納されている事前確率等の一例を示す図 同実施の形態における出力手段による表示例を示す図 同実施の形態におけるコンピュータシステムの外観の一例を示す図 同実施の形態におけるコンピュータシステムの構成の一例を示す図

以下、事後確率算出装置等の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

（実施の形態１）
本実施の形態において、すでに分かっているユーザ属性の情報を用いて、受け付けたイベントの履歴情報に対応するユーザが、受け付けたユーザ属性を有するかどうかに関する確率を算出する事後確率算出装置１について説明する。

図１は、本実施の形態における事後確率算出装置１のブロック図である。事後確率算出装置１は、ユーザ情報格納手段１０１、算出用情報格納手段１０２、事前確率算出手段１０３、尤度算出手段１０４、受付手段１０５、事後確率算出手段１０６、判断手段１０７、および出力手段１０８を備える。

ユーザ情報格納手段１０１には、ユーザ情報が複数格納される。ユーザ情報は、ユーザを識別するユーザ識別子と、そのユーザのユーザ属性と、そのユーザの履歴情報とを対応付ける情報である。ユーザ識別子は、ユーザを識別できる情報であればどのようなものであっても良く、例えば、ユーザの氏名、住所、電話番号、それらの２以上の組合せであっても良く、ユーザに対して付与されたＩＤ等であっても良い。また、ユーザ識別子は、例えば、ユーザ情報格納手段１０１に格納されているユーザ情報を識別するＩＤの情報であっても良い。ユーザ情報格納手段１０１において、ユーザ識別子は、同一のユーザの情報が複数存在する場合に、それらの情報をユニークにマージするために用いられる情報であっても良い。

ユーザ属性とは、ユーザの属性を示す情報である。ユーザ属性は、通常、ユーザの申告により取得した情報であるが、ユーザの行動から取得された情報であっても良い。例えば、ユーザ属性は、ユーザの性別を示す情報であっても良く、ユーザの年齢を示す情報であっても良く、ユーザの世代を示す情報であっても良く、ユーザが住んでいる地域を示す情報であっても良く、ユーザの家族構成を示す情報であっても良く、ユーザの職業を示す情報であっても良く、ユーザの学歴を示す情報であっても良く、ユーザの所得を示す情報であっても良く、ユーザの買い物の趣向を示す情報であっても良く、ユーザの行動の傾向を示す情報等であっても良く、それらの任意の２以上の組合せであっても良い。

履歴情報とは、ユーザがウェブページに関して行ったイベントの履歴を示す情報である。つまり、履歴情報は、１または２以上のイベントを含む情報である。イベントとは、ウェブページの閲覧、検索キーワードの入力、および広告の選択の少なくともいずれかであっても良く、または、それ以外のウェブページに関して行なわれるイベントであっても良い。したがって、履歴情報に含まれるイベントの情報は、例えば、ユーザが特定のウェブページを閲覧したことを示す情報であっても良く、ユーザが入力した各検索キーワードであっても良く、ユーザが選択した各広告を示す情報であっても良い。ユーザが特定のウェブページを閲覧したことを示す情報は、そのウェブページの識別子であっても良い。なお、ウェブページの識別子は、例えば、ＵＲＬであっても良く、図示しない格納部に格納されたそのウェブページを識別するＩＤ等であっても良く、ウェブページそのものであっても良い。また、ユーザが入力した検索キーワードは、１つのキーワードであっても良く、２以上のキーワードの組み合わせであっても良い。また、ユーザが選択した広告を識別する情報は、その広告そのものであっても良く、図示しない格納部に格納されたその広告を識別するＩＤ等であっても良い。なお、本実施の形態では、イベントが、ウェブページの閲覧と、検索キーワードの入力とである場合について主に説明する。つまり、本実施の形態では、履歴情報が、ウェブページの識別子、および検索キーワードの少なくとも一方を有する情報である場合について主に説明する。また、履歴情報には、上述した以外の情報が含まれていても良い。例えば、履歴情報には、イベントごとに、そのイベントの発生した日時が含まれていても良い。

履歴情報は、その履歴情報に含まれるイベントの行われたデバイスの種類ごとのイベントの履歴であっても良い。つまり、異なるデバイスを用いて、同一のユーザが実行したイベントは、異なる履歴情報と扱っても良く、同一の履歴情報と扱っても良い。履歴情報がデバイスの種類ごとの情報である場合は、ユーザ情報格納手段１０１には、デバイスの種類を示すデバイス種類情報と履歴情報とが対応付けられて格納されていても良く、デバイス種類情報を含む履歴情報が格納されていても良い。なお、デバイスの種類は、例えば、ＰＣ、タブレット、スマートフォン等であっても良い。

なお、ユーザ識別子とユーザ属性と履歴情報とを対応付けるとは、そのいずれかの情報から対応する他の情報を特定できればよいという意味である。したがって、対応情報は、ユーザ識別子、ユーザ属性、および履歴情報を有する情報であっても良く、それらの情報をリンク付ける情報であっても良い。また、対応情報は、２以上の情報に分かれていても良い。例えば、対応情報は、ユーザ識別子と、ユーザ属性とを対応付ける情報と、ユーザ識別子と、履歴情報とを対応付ける情報との集合であっても良い。

算出用情報格納手段１０２には、事後確率算出手段１０６で事後確率を算出するために用いられる事前確率と尤度とが格納される。なお、事前確率は、何の事前確率であるかを識別する情報と対応付けられて格納されても良い。また、尤度は、何の尤度であるかを識別する情報と対応付けて格納されても良い。なお、事前確率は、事前確率算出手段１０３によって蓄積される。また、尤度は、尤度算出手段１０４によって蓄積される。事前確率、および尤度については、それぞれ後述する。

事前確率算出手段１０３は、複数のユーザ情報を用いて、事前確率を、ユーザ属性ごとに算出する。事前確率は、ユーザがあるユーザ属性を有する確率である。事前確率とは、ユーザ情報格納手段１０１に格納されているすべてのユーザ情報において、特定のユーザ属性を有するユーザの割合のことである。事前確率は、ユーザ情報格納手段１０１に格納されているすべての情報のうち、ユーザ情報から取得できるあらゆる集合の割合であっても良い。例えば、ユーザ属性に性別が含まれている場合には、事前確率は、ユーザ属性が示す性別が男性である割合、すなわちユーザが男性である確率であっても良く、ユーザ属性が示す性別が女性である割合、すなわちユーザが女性である確率であっても良い。ユーザが男性である事前確率は、例えば、次のようにして算出することができる。なお、男性のユーザ数は、ユーザ属性「男性」に対応するユーザ識別子の個数（ユニーク数）であっても良く、全ユーザ数は、ユーザ識別子の個数（ユニーク数）であっても良い。
事前確率＝男性のユーザ数／全ユーザ数
また、例えば、ユーザ属性に年齢や年代が含まれている場合には、事前確率は、ユーザ属性が示す年齢や年代が２０代である割合、すなわちユーザが２０代である確率等であっても良い。

なお、事前確率算出手段１０３は、ユーザ識別子を用いて、同一のユーザを２回以上カウントせずに事前確率を算出することが好適である。また、事前確率算出手段１０３は、デバイスの種類ごとに履歴情報が異なる場合は、デバイスの種類ごとに事前確率を算出しても良い。例えば、事前確率算出手段１０３は、タブレットを使用しているユーザが男性である確率を算出しても良い。また、事前確率算出手段１０３は、ユーザ属性を変換して事前確率を算出しても良い。例えば、ユーザ属性が２３歳である場合に、２０代に変換しても良く、２０歳以上３０歳未満等に変換しても良い。また、事前確率算出手段１０３は、算出した事前確率を何の事前確率かを識別する識別子（例えば、「男性」、「女性」や「２０代」、「３０代」等）と対応付けて、算出用情報格納手段１０２に蓄積しても良い。

尤度算出手段１０４は、複数のユーザ情報を用いて、あるユーザ属性を有するユーザが、あるイベントを行った確率である尤度を算出する。尤度算出手段１０４が算出する尤度は、ユーザ属性およびイベントの組み合わせごとの割合である。尤度は、ユーザ情報格納手段１０１に格納されている特定のユーザ属性を有するユーザ情報において、特定のイベントが含まれる割合である。例えば、尤度は、ユーザ属性「男性」を有するユーザ情報において、特定のウェブページの閲覧の履歴が含まれる割合であっても良く、特定の検索キーワードの履歴が含まれる割合であっても良く、特定の広告の選択の履歴が含まれる割合であっても良い。具体的には、ユーザ属性「男性」を有するユーザが、ウェブページＡを閲覧した確率である尤度は、次のようになる。
尤度＝男性のユーザによってウェブページＡが閲覧された回数／男性のユーザによってウェブページが閲覧された総数
また同様に、ユーザ属性「男性」を有するユーザが、検索キーワードＢで検索した確率である尤度は、次のようになる。
尤度＝男性のユーザによって検索キーワードＢで検索された回数／男性のユーザによって検索がなされた総数
このように、尤度を算出する際の分子は、特定のユーザ属性を有するユーザが、特定のイベントを行った回数である。また、その分母は、その特定のユーザ属性を有するユーザが、分子のイベントを含むイベントの種類に関するイベントを行った総数である。イベントの種類とは、例えば、ウェブページの閲覧や、検索キーワードの入力、広告の選択等である。したがって、上述したように、分子が特定のユーザ属性を有するユーザによる「ウェブページＡの閲覧」であれば、分母は、特定のユーザ属性を有するユーザによる「ウェブページの閲覧総数」となる。
なお、上記尤度の例は、ユーザ属性が女性である場合、ユーザ属性が示す年齢が２０代である場合、ユーザ属性が示す家族構成が４人である場合等、ユーザ属性に含まれるあらゆる属性に関する各割合であっても良い。なお、尤度は、割合の値が０にならないようにスムージングした値であっても良い。スムージングは、加算スムージングであっても良く、ヒューリスティックな手法を用いたスムージングであっても良い。例えば、加算スムージングを行った尤度は、分子が、あるユーザ属性を有するユーザが特定のイベントを行った回数（例えば、男性のユーザによってウェブページＡが閲覧された回数）とＮとの和であり、分母が、あるユーザ属性を有するユーザが、そのイベントの属するイベントの種類に関する各イベントを行った総数（例えば、男性のユーザによってウェブページが閲覧された総数）と、Ｎ×（そのイベントの種類における異なるイベント数）との和である。なお、そのイベントの種類における異なるイベント数とは、そのイベントの種類におけるイベントのユニーク数を示す。つまり、異なるイベント数の数え方は、履歴情報に３つのウェブページの識別子がある場合には、３個と数える。例えば、イベントの種類がウェブページの閲覧である場合には、そのウェブページの閲覧に関する異なるイベント数は、履歴情報に含まれるウェブページの識別子のユニーク数であり、イベントの種類が検索キーワードの入力である場合には、その検索キーワードの入力に関する異なるイベント数は、履歴情報に含まれる検索キーワードのユニーク数である。また、Ｎは、１以上の自然数であるものとする。加算スムージングを含む各スムージングの手法は、公知技術であるため、詳細な説明を省略する。

なお、尤度算出手段１０４は、ユーザ識別子を用いて、同一のユーザを２回以上カウントせずに尤度を算出することが好適である。この場合は、尤度算出手段１０４は、同じユーザ識別子に対応している履歴情報をマージして尤度を算出することが好適である。尤度算出手段１０４は、例えば、同一のユーザ識別子に対応する異なる履歴情報がある場合には、その履歴情報を合成しても良い。例えば、尤度算出手段１０４は、同一のユーザ識別子に対応する一方の履歴情報がウェブページの識別子「ページＡ」を有し、他方の履歴情報がウェブページの識別子「ページＢ」を有している場合に、そのユーザ識別子に対応するユーザ属性が、ウェブページの識別子「ページＡ」と「ページＢ」の２つのウェブページを閲覧したことを示す履歴情報として扱っても良い。また、尤度算出手段１０４は、デバイスの種類ごとに履歴情報が異なる場合は、デバイスの種類ごとに尤度を算出しても良い。例えば、尤度算出手段１０４は、タブレットを使用している男性のユーザが、ウェブページＡを閲覧した尤度を算出しても良い。また、尤度算出手段１０４は、ユーザ属性を変換して尤度を算出しても良い。例えば、ユーザ属性が２３歳である場合に、２０代に変換しても良く、２０歳以上３０歳未満等に変換しても良い。また、尤度算出手段１０４は、算出した尤度を何の尤度かを識別する識別子（例えば、「ユーザ属性：男性、イベント：ページＡ」、「ユーザ属性：２０代、イベント：検索キーワードＸ」等）と対応付けて、算出用情報格納手段１０２に蓄積しても良い。

受付手段１０５は、イベントの履歴情報とユーザ属性とを有する算出対象情報を受け付ける。また、受付手段１０５は、デバイスの種類を示すデバイス種類情報をも有する算出対象情報を受け付けても良い。受付手段１０５は、マウスやキーボード等の入力デバイスを介してユーザ属性を受け付けても良い。また、受付手段１０５は、図示しない格納手段に格納されている算出対象情報を受け付けても良い。また、受付手段１０５は、有線または無線の通信回線を介して算出対象情報を受信しても良い。通信回線は、例えば、インターネットやイントラネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、公衆電話回線等である。また、受付手段１０５は、算出対象情報のうち、履歴情報を入力デバイスや通信デバイスを介して受け付け、ユーザ属性は、図示しない格納手段から読み出しても良い。その格納手段では、ユーザ全体に対応する各ユーザ属性が記憶されており、受付手段１０５は、そのユーザ全体に対応する各ユーザ属性を順次、読み出すことによって、算出対象情報を受け付けても良い。例えば、その格納手段で、ユーザ属性「男性」、「女性」が格納されていても良く、ユーザ属性「１０歳未満」、「１０代」、「２０代」、…、「８０代」、「９０代」、「１００歳以上」が格納されていても良い。そして、受付手段１０５は、例えば、イベントの履歴情報を受信した場合に、その履歴情報と、ユーザ属性「男性」とを含む算出対象情報と、その履歴情報と、ユーザ属性「女性」とを含む算出対象情報とを受け付けても良い。このようにすることで、受け付けたイベントの履歴情報に対応する各ユーザ属性の事後確率を算出することができるようになる。

事後確率算出手段１０６は、事後確率を算出する。事後確率は、受付手段１０５が受け付けた算出対象情報が有する履歴情報に含まれる各イベントを行ったユーザが、算出対象情報に含まれるユーザ属性を有する確率である。なお、事後確率算出手段１０６は、事後確率を、事前確率および尤度を用いて、ナイーブベイズ法によって算出する。事後確率算出手段１０６は、具体的には、履歴情報に含まれるイベント１〜ＭをそれぞれＮ１〜ＮＭ回ずつ行ったユーザが、ユーザ属性Ａを有する事後確率を、次のように算出しても良い。
事後確率∝Ｐ（イベント１／ユーザ属性Ａ）^Ｎ１
×Ｐ（イベント２／ユーザ属性Ａ）^Ｎ２×…
×Ｐ（イベントＭ−１／ユーザ属性Ａ）^{Ｎ（Ｍ−１）}
×Ｐ（イベントＭ／ユーザ属性Ａ）^ＮＭ×Ｐ（ユーザ属性Ａ）
ここで、Ｐ（ユーザ属性Ａ）は、ユーザがユーザ属性Ａを有する事前確率であり、Ｐ（イベント１／ユーザ属性Ａ）等は、ユーザ属性Ａを有するユーザが、イベント１を行った尤度である。したがって、事後確率算出手段１０６は、上記右辺の値を、事前確率算出手段１０３が算出した事前確率や、尤度算出手段１０４が算出した尤度を用いて算出できる。なお、上記右辺は、事後確率に比例する値であるため、後述するように正規化を行っても良い。また、その右辺の値は、事後確率に応じた値であるため、正規化前事後確率と呼ぶことにする。ここで、事後確率に応じた値とは、事後確率にある値を掛けた値であると考えても良い。その「ある値」は、ナイーブベイズ法における分母の逆数であっても良い。また、ナイーブベイズ法は、公知技術であるため、その詳細な説明については省略する。

また、確率の積によって事後確率を算出した場合には、計算誤差が大きくなるため、事後確率算出手段１０６は、事後確率の対数を算出するようにしても良い。すなわち、事後確率算出手段１０６は、事後確率の対数を次のように算出しても良い。
ｌｏｇ（事後確率）∝Ｎ１×ｌｏｇ（Ｐ（イベント１／ユーザ属性Ａ））
＋Ｎ２×ｌｏｇ（Ｐ（イベント２／ユーザ属性Ａ））＋…
＋Ｎ（Ｍ−１）×ｌｏｇ（Ｐ（イベントＭ−１／ユーザ属性Ａ））
＋ＮＭ×ｌｏｇ（Ｐ（イベントＭ／ユーザ属性Ａ））
＋ｌｏｇ（Ｐ（ユーザ属性Ａ））
なお、このようにして算出した上記右辺の値を正規化前事後確率としても良く、このようにして算出した値をｌｏｇの真数にした値を正規化前事後確率としても良い。

なお、事後確率算出手段１０６は、前述のように、正規化前事後確率を用いて、算出対象情報に対応する正規化前事後確率を正規化することによって、その算出対象情報に対応する事後確率を算出しても良い。この場合は、事後確率算出手段１０６は、受付手段１０５が受け付けた算出対象情報に含まれるユーザ属性を、ユーザ全体に対応するユーザ属性の集合から除いた集合に含まれる各ユーザ属性についても正規化前事後確率を算出しても良い。なお、算出対象情報に含まれるユーザ属性と、そのユーザ属性をユーザ全体に対応するユーザ属性の集合から除いた集合に含まれる各ユーザ属性とによって、全ユーザをカバーできるものとする。また、ユーザ全体に対応するユーザ属性の集合に含まれるユーザ属性は、その集合の他のユーザ属性と重複していないことが好適である。また、ユーザ全体に対応するユーザ属性の集合は、例えば、「男性、女性」であっても良く、「２０歳未満、２０歳以上４０歳未満、４０歳以上」等であっても良い。例えば、算出対象情報にユーザ属性「男性」が含まれている場合には、ユーザ全体に対応するユーザ属性の集合｛男性、女性｝から、そのユーザ属性「男性」を除いた集合は、ユーザ属性「女性」となる。また、例えば、算出対象情報にユーザ属性「１０代」が含まれている場合には、ユーザ全体に対応するユーザ属性の集合｛１０歳未満、１０代、２０代、３０代…｝から、そのユーザ属性「１０代」を除いたユーザ属性の集合は｛１０歳未満、２０代、３０代…｝となる。また、事後確率算出手段１０６は、算出対象情報に対応する正規化前事後確率を、全ユーザに対応する正規化前事後確率の和で割ることによって、その算出対象情報に対応する正規化前事後確率を正規化しても良い。その正規化後の値が、その算出対象情報に対応する事後確率となる。なお、正規化前事後確率を、ｌｏｇを用いて算出した場合は、その正規化前事後確率をｌｏｇの真数とした正規化前事後確率を用いて正規化しても良い。また、事後確率算出手段１０６は、算出対象情報に含まれるユーザ属性と補集合の関係にあるユーザ属性に関する正規化前事後確率を算出することによって、正規化を行うということもできる。

また、事後確率算出手段１０６は、受け付けた算出対象情報のユーザ属性を変換しても良い。例えば、ユーザ属性が２３歳である場合に、２０代に変換しても良く、２０歳以上３０歳未満等に変換しても良い。なお、事後確率算出手段１０６は、デバイスの種類ごとに履歴情報が異なる場合は、受付手段１０５が受け付けた算出対象情報に含まれるデバイス種類情報の示すデバイスの種類に応じた事前確率および尤度を用いて、デバイスの種類に対応する事後確率を算出しても良い。例えば、事後確率算出手段１０６は、算出対象情報に含まれる履歴情報の各イベントを、タブレットを用いて行ったユーザが、算出対象情報に含まれるユーザ属性を有する事後確率を算出しても良い。

判断手段１０７は、受付手段１０５が受け付けた算出対象情報に含まれるイベントの履歴の各イベントを行ったユーザが、算出対象情報に含まれるユーザ属性を有するかどうかを、算出対象情報に応じて算出された事後確率が、あらかじめ決められた閾値より大きいかどうかによって判断する。あらかじめ決められた閾値は、例えば、経験的に定められた数値であっても良く、計算で得られた数値であっても良い。あらかじめ決められた閾値は、例えば、開発者や管理者等が設定しても良い。その閾値は、図示しない記録媒体に格納されており、判断手段１０７は、それを読み出して使用しても良い。また、判断手段１０７は、事後確率があらかじめ決められた閾値を超えた場合にそのユーザ属性を有すると判断しても良い。

出力手段１０８は、事後確率算出手段１０６が算出した事後確率に関する出力を行う。出力手段１０８は、例えば、事後確率そのものを出力しても良く、事後確率に対する判断結果、すなわち判断手段１０７による判断結果を出力しても良く、事後確率に関するその他の出力を行っても良い。本実施の形態では、出力手段１０８が、事後確率に対する判断結果を出力する場合について主に説明する。

なお、出力手段１０８が出力する情報を用いて、事後確率算出装置１以外の図示しない装置において、広告の引き当てに用いられても良い。図示しない装置は、ユーザ情報に対応付けられた広告が格納されており、事後確率があらかじめ決められた閾値以上のユーザ属性に対応する広告を選択する装置であっても良い。

ユーザ情報格納手段１０１、および算出用情報格納手段１０２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。なお、ユーザ情報格納手段１０１にユーザ情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介してユーザ情報がユーザ情報格納手段１０１で記憶されるようになっても良く、通信回線等を介して送信されたユーザ情報がユーザ情報格納手段１０１で記憶されるようになっても良く、あるいは、入力デバイスを介して入力されたユーザ情報がユーザ情報格納手段１０１で記憶されるようになっても良い。

事前確率算出手段１０３、尤度算出手段１０４、事後確率算出手段１０６、判断手段１０７、および出力手段１０８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。事前確率算出手段１０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

出力手段１０８は、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、スピーカー等への出力、プリンタでの印字、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラム等への処理結果の引渡し等を行っても良い。

次に、事後確率算出装置１の動作について図２のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２０１）事前確率算出手段１０３は、事前確率を算出するかどうか判断する。そして、事前確率を算出する場合には、ステップＳ２０２へ進み、そうでない場合には、ステップＳ２０４に進む。なお、事前確率算出手段１０３は、例えば、事前確率を算出すると定期的（例えば、１日ごとや、１週間ごと等）に判断しても良く、算出用情報格納手段１０２に事前確率が格納されていない場合に事前確率を算出すると判断しても良い。

（ステップＳ２０２）事前確率算出手段１０３は、ユーザ情報格納手段１０１に格納されているユーザ情報を用いて、デバイスの種類ごとに、すべてのユーザ属性に対応する事前確率を算出する。

（ステップＳ２０３）事前確率算出手段１０３は、ステップＳ２０２で算出したすべての事前確率を算出用情報格納手段１０２に蓄積する。そして、ステップＳ２０１へ戻る。なお、事前確率算出手段１０３は、デバイスの種類ごとに、またユーザ属性ごとに事前確率の算出と、蓄積とを繰り返しても良い。その場合には、デバイスの種類ごと、またユーザ属性ごとに、ステップＳ２０２，Ｓ２０３の処理が繰り返して実行されることになる。

（ステップＳ２０４）尤度算出手段１０４は、尤度を算出するかどうか判断する。そして、尤度を算出する場合には、ステップＳ２０５に進み、そうでない場合には、ステップＳ２０７に進む。なお、尤度算出手段１０４は、例えば、尤度を算出すると定期的（例えば、１日ごとや、１週間ごと等）に判断しても良く、算出用情報格納手段１０２に尤度が格納されていない場合に尤度を算出すると判断しても良い。

（ステップＳ２０５）尤度算出手段１０４は、ユーザ情報格納手段１０１に格納されているユーザ情報を用いて、デバイスの種類ごとに、すべてのユーザ属性とイベントとの組み合わせに対応する尤度を算出する。

（ステップＳ２０６）尤度算出手段１０４は、ステップＳ２０５で算出したすべての尤度を算出用情報格納手段１０２に蓄積する。そして、ステップＳ２０１へ戻る。なお、尤度算出手段１０４は、デバイスの種類ごとに、またユーザ属性ごとに尤度の算出と、蓄積とを繰り返しても良い。その場合には、デバイスの種類ごと、またユーザ属性ごとに、ステップＳ２０５，Ｓ２０６の処理が繰り返して実行されることになる。

（ステップＳ２０７）受付手段１０５は、算出対象情報を受け付けたかどうかを判断する。算出対象情報を受け付けた場合は、ステップＳ２０８へ進み、受け付けなかった場合は、ステップＳ２０１へ戻る。

（ステップＳ２０８）事後確率算出手段１０６は、ステップＳ２０２で算出された事前確率と、ステップＳ２０５で算出された尤度とを用いて、ステップＳ２０７で受け付けた算出対象情報に含まれるユーザ属性に関する正規化前事後確率を算出する。

（ステップＳ２０９）事後確率算出手段１０６は、ステップＳ２０２で算出された事前確率と、ステップＳ２０５で算出された尤度とを用いて、ステップＳ２０７で受け付けた算出対象情報に含まれるユーザ属性の補集合に含まれるすべてのユーザ属性の正規化前事後確率を算出する。

（ステップＳ２１０）事後確率算出手段１０６は、ステップＳ２０８，Ｓ２０９で算出した正規化前事後確率を用いて、算出対象情報に含まれるユーザ属性に関する正規化前事後確率を正規化することによって、そのユーザ属性に関する事後確率を算出する。

（ステップＳ２１１）判断手段１０７は、ステップＳ２１０で算出した事後確率が、あらかじめ決められた閾値以上であるかどうかを判断する。

（ステップＳ２１２）出力手段１０８は、ステップＳ２１０における判断結果を出力する。そして、ステップＳ２０１へ戻る。
なお、ステップＳ２０７において、受付手段１０５は、履歴情報を受け付けた場合に、図示しない格納手段からユーザ属性を読み出すことによって、算出対象情報、すなわち履歴情報とユーザ属性とを受け付けても良い。また、履歴情報を受け付けた場合に、受付手段１０５は、ユーザ全体に対応する各ユーザ属性を図示しない格納手段から順次、読み出し、各ユーザ属性についてステップＳ２０８からステップＳ２１２の処理を繰り返すことによって、受け付けた履歴情報の各イベントを実行したユーザが、ユーザ全体に対応する各ユーザ属性を有するかどうかの判断を行っても良い。そのようにすることで、例えば、ある履歴情報に対応するユーザは、「男性」であるが「女性」ではないと判断されたり、「１０代」、「２０代」、「３０代」であるが、「１０歳未満」、「４０代」、「５０代」、…ではないと判断されたりすることになる。また、図２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

以下、本実施の形態における事後確率算出装置１の具体的な動作について説明する。本具体例において、算出用情報格納手段１０２には、データが格納されていないものとする。また、本具体例において、ユーザ属性は、そのユーザ属性が示すユーザが男性か女性かを示す情報であるとする。また、本具体例において、履歴情報は、閲覧したウェブページを識別する情報であるとする。

本具体例において、ユーザ情報格納手段１０１に格納されているユーザ情報は、図３で示されているものであるとする。図３のテーブルは、ユーザ識別子とユーザ属性とデバイス種類情報と履歴情報とを有している。例えば、図３のテーブルに含まれる１番目のユーザ情報（レコード）は、「ユーザ識別子：１」、「ユーザ属性：男性」、「デバイス種類情報：スマートフォン」、および「履歴情報：ページＡ」を有している。このユーザ情報は、ユーザ識別子「１」で識別されるユーザが男性であり、スマートフォンを用いてページＡを閲覧したことを示しているものとする。この図３のテーブルに含まれるユーザ情報は、例えば、検索エンジンやポータルサイト等のユーザＩＤを有しているユーザの情報であっても良い。そして、そのユーザ属性は、そのユーザＩＤ取得時にユーザが入力したものであり、また履歴情報は、ユーザがユーザＩＤでログインした状態で検索や閲覧を行った際に取得された情報であっても良い。

ユーザが、事後確率算出装置１を起動し、処理を開始させたとする。事前確率算出手段１０３は、ユーザ情報格納手段１０１に格納されているユーザ情報を用いて、デバイスの種類情報ごとに、すべてのユーザ属性に対応する事前確率を算出する（ステップＳ２０１からステップＳ２０２）。そして、事前確率算出手段１０３は、算出された事前確率を算出用情報格納手段１０２に蓄積する（ステップＳ２０３）。例えば、図４の１番目から４番目のレコードは、そのようにして蓄積された情報である。

尤度算出手段１０４は、ユーザ情報格納手段１０１に格納されているユーザ情報を用いて、デバイスの種類情報ごとに、すべてのユーザ属性とイベントとの組み合わせに対応する尤度を算出する（ステップＳ２０４からステップＳ２０５）。そして、尤度算出手段１０４は、算出した尤度を算出用情報格納手段１０２に蓄積する（ステップＳ２０６）。例えば、図４の識別する情報「男性がページＡを閲覧する尤度」や「スマートフォン：男性がページＡを閲覧する尤度」を含むレコードは、そのようにして蓄積された情報である。

その後、あるユーザがウェブページを閲覧しており、そのユーザに対して広告引当を行うことになったとする。すると、そのユーザの使用しているデバイスのデバイス種類情報「スマートフォン」と、履歴情報｛ページＡ：４，ページＢ：１，ページＣ：３・・・｝とが事後確率算出装置１に渡される。なお、デバイス種類情報は、ユーザエージェントを用いて取得することができる。また、履歴情報は、Ｃｏｏｋｉｅ等を用いて取得することができる。事後確率算出装置１の受付手段１０５は、そのデバイス種類情報および履歴情報を受け付けると、図示しない格納手段で格納されているユーザ属性「男性」を読み出すことによって、デバイス種類情報「スマートフォン」と、履歴情報｛ページＡ：４，ページＢ：１，ページＣ：３・・・｝と、ユーザ属性「男性」とを含む算出対象情報を受け付ける（ステップＳ２０７）。すると、事後確率算出手段１０６は、算出対象情報に含まれるユーザ属性「男性」に関する正規化前事後確率「１．３４」と、ユーザ属性「男性」の補集合であるユーザ属性「女性」に関する正規化前事後確率「０．６６」とを取得する（ステップＳ２０８からステップＳ２０９）。また、事後確率算出手段１０６は、それらの正規化前事後確率を用いて、ユーザ属性「男性」に関する正規化前事後確率を正規化し、ユーザ属性「男性」に対応する事後確率「０．６７」（＝１．３４／（１．３４＋０．６６））を算出する（ステップＳ２１０）。事後確率算出手段１０６は、同様の処理をユーザ属性「女性」についても実行し、ユーザ属性「女性」に対応する事後確率「０．３３」を算出する（ステップＳ２０８〜Ｓ２１２）。

判断手段１０７は、事後確率算出手段１０６による事後確率の算出が終了すると、その事後確率が、閾値「０．６」より大きいかどうかどうかを判断する（ステップＳ２１０）。判断手段１０７は、ユーザ属性「男性」に対応する事後確率「０．６７」が、閾値「０．６」より大きいことから、算出対象情報の履歴情報が男性のものであると判断する。また、判断手段１０７は、ユーザ属性「女性」に対応する事後確率「０．３３」が、閾値「０．６」より小さいことから、算出対象情報の履歴情報が女性のものではないと判断する。そして、出力手段１０８は、その判断結果を、広告引当を行う装置に引渡すと共に、事後確率算出装置１のディスプレイに、図５で示されるように表示する。なお、広告引当を行う装置では、受け取った判断結果に応じて、ユーザに対して男性向けの広告を引き当てることになる。

なお、本具体例では、図３で示されるように、一の履歴情報に一のウェブページの識別子が含まれている場合について説明したが、そうでなくても良い。一の履歴情報に二以上のウェブページの識別子が含まれていてもよいことは言うまでもない。また、本具体例において、ユーザ属性「男性」の補集合であるユーザ属性「女性」に関する正規化前事後確率「０．６６」を一時的に記憶しておき、それを用いることによって、ユーザ属性「女性」に対応する事後確率を算出しても良い。

以上のように、本実施の形態による事後確率算出装置１によれば、例えば、ユーザＩＤを登録していないユーザについても、そのユーザの履歴情報を用いることにより、そのユーザがあるユーザ属性を有する確率を算出することができる。また、事後確率算出手段１０６があらかじめ計算されている事前確率や尤度を用いて事後確率を算出することにより、短時間で事後確率を算出することができる。また、事後確率算出手段１０６が正規化を行って事後確率を算出することによって、ナイーブベイズ法における分母を計算することなく事後確率を算出することができる。また、ユーザ情報格納手段１０１がデバイスごとにユーザ情報を格納されることにより、事後確率算出手段１０６はデバイスごとの事後確率も算出することができるようになる。例えば、デバイスごとに閲覧傾向の異なるユーザに対しても、精度の高い推定が可能となる。また、判断手段１０７が閾値を用いて判断することにより、ユーザがあるユーザ属性を有するかどうかを判断できる。したがって、その判断結果を用いて、広告引当等を行うこともできるようになる。また、上述のように事前確率や尤度を算出する際には、ユーザ情報を用いて単に分子や分母の数を数えるだけで算出することができるため、ループに対応できないソフトウェアを用いることも可能となる。

また、本実施の形態において、算出用情報格納手段１０２を含む場合について説明したが、事後確率算出装置１は、算出用情報格納手段１０２を含まなくても良い。事後確率算出装置１が算出用情報格納手段１０２を含まない場合は、事前確率算出手段１０３と尤度算出手段１０４とは、算出した各確率を、外部の格納装置に蓄積しても良く、受付手段１０５が算出対象情報を受け付ける度に算出しても良い。

また、本実施の形態において、判断手段１０７を含む場合について説明したが、事後確率算出装置１は、判断手段１０７を含まなくても良い。事後確率算出装置１が判断手段１０７を含まない場合は、出力手段１０８は、事後確率算出手段１０６が算出した事後確率を出力しても良い。

また、本実施の形態では、事後確率算出手段１０６が正規化前事後確率を正規化することによって事後確率を算出する場合について主に説明したが、そうでなくても良い。ナイーブベイズ法における分母をも算出し、正規化前事後確率をその分母で割ることによって、事後確率を算出しても良い。

また、本実施の形態における事後確率算出装置１を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、プログラムは、ユーザを識別するユーザ識別子と、ユーザのユーザ属性と、ユーザがウェブページに関して行ったイベントの履歴である履歴情報とを対応付ける情報であるユーザ情報が複数格納されるユーザ情報格納手段にアクセス可能なコンピュータを、複数のユーザ情報を用いて、ユーザがあるユーザ属性を有する確率である事前確率を、ユーザ属性ごとに算出する事前確率算出手段、複数のユーザ情報を用いて、あるユーザ属性を有するユーザが、あるイベントを行った確率である尤度を、ユーザ属性およびイベントの組み合わせごとに算出する尤度算出手段、イベントの履歴情報とユーザ属性とを有する算出対象情報を受け付ける受付手段、受付手段が受け付けた算出対象情報が有する履歴情報に含まれる各イベントを行ったユーザが、算出対象情報に含まれるユーザ属性を有する確率である事後確率を、事前確率および尤度を用いて、ナイーブベイズ法によって算出する事後確率算出手段、事後確率算出手段が算出した事後確率に関する出力を行う出力手段として機能させるためのプログラムである。

なお、本実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されても良く、または、複数の装置によって分散処理されることによって実現されても良い。また、本実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の手段で実現されても良いことは言うまでもない。

また、本実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアにより構成されても良く、または、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されても良い。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行手段が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。

なお、上記プログラムにおいて、上記プログラムが実現する機能には、ハードウェアでしか実現できない機能は含まれない。例えば、情報を取得する取得手段や、情報を出力する出力手段等におけるモデムやインターフェースカード等のハードウェアでしか実現できない機能は、上記プログラムが実現する機能には含まれない。

図６は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態による本発明を実現するコンピュータの外観の一例を示す模式図である。上記実施の形態は、コンピュータハードウェアおよびその上で実行されるコンピュータプログラムによって実現され得る。

図６において、コンピュータシステム１１００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１０５、ＦＤドライブ１１０６を含むコンピュータ１１０１と、キーボード１１０２と、マウス１１０３と、モニタ１１０４とを備える。

図７は、コンピュータシステム１１００の内部構成を示す図である。図７において、コンピュータ１１０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１０５、ＦＤドライブ１１０６に加えて、ＭＰＵ１１１１と、ブートアッププログラム等のプログラムを蓄積するためのＲＯＭ１１１２と、ＭＰＵ１１１１に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に蓄積すると共に、一時記憶空間を提供するＲＡＭ１１１３と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、およびデータを蓄積するハードディスク１１１４と、ＭＰＵ１１１１と、ＲＯＭ１１１２等を相互に接続するバス１１１５とを備える。なお、コンピュータ１１０１は、ＬＡＮへの接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいても良い。

コンピュータシステム１１００に、上記実施の形態による本発明等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１１２１、またはＦＤ１１２２に蓄積されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１０５、またはＦＤドライブ１１０６に挿入され、ハードディスク１１１４に転送されても良い。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ１１０１に送信され、ハードディスク１１１４に蓄積されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ１１１３にロードされる。なお、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１１２１やＦＤ１１２２、またはネットワークから直接、ロードされても良い。

プログラムは、コンピュータ１１０１に、上記実施の形態による本発明の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティプログラム等を必ずしも含んでいなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいても良い。コンピュータシステム１１００がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。また、本発明における各手段の「手段」は、「部」や「回路」と読み替えても良い。

以上のように、本発明にかかる事後確率算出装置等は、事後確率を短時間で取得できるという効果を有し、あるイベントを行ったユーザが、そのユーザ属性を有する事後確率を算出する事後確率算出装置等として有用である。

１ 事後確率算出装置
１０１ ユーザ情報格納手段
１０２ 算出用情報格納手段
１０３ 事前確率算出手段
１０４ 尤度算出手段
１０５ 受付手段
１０６ 事後確率算出手段
１０７ 判断手段
１０８ 出力手段

Claims (7)

1. ユーザを識別するユーザ識別子と、当該ユーザのユーザ属性と、当該ユーザがウェブページに関して行ったイベントの履歴である履歴情報とを対応付ける情報であるユーザ情報が複数格納されるユーザ情報格納手段と、
   前記複数のユーザ情報を用いて、ユーザがあるユーザ属性を有する確率である事前確率を、ユーザ属性ごとに算出する事前確率算出手段と、
   前記複数のユーザ情報を用いて、あるユーザ属性を有するユーザが、あるイベントを行った確率である尤度を、ユーザ属性およびイベントの組み合わせごとに算出する尤度算出手段と、
   イベントの履歴情報とユーザ属性とを有する算出対象情報を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段が受け付けた算出対象情報が有する履歴情報に含まれる各イベントを行ったユーザが、当該算出対象情報に含まれるユーザ属性を有する確率である事後確率を、前記事前確率および前記尤度を用いて、ナイーブベイズ法によって算出する事後確率算出手段と、
   前記事後確率算出手段が算出した事後確率に関する出力を行う出力手段と、を備えた事後確率算出装置。
2. 前記事後確率算出手段は、
   前記算出対象情報に対応する事後確率に応じた値である正規化前事後確率を算出し、
   前記受付手段が受け付けた算出対象情報に含まれるユーザ属性を、ユーザ全体に対応するユーザ属性の集合から除いた集合に含まれる各ユーザ属性についても正規化前事後確率を算出し、当該正規化前事後確率を用いて、当該算出対象情報に対応する正規化前事後確率を正規化することによって当該算出対象情報に対応する事後確率を算出する、請求項１記載の事後確率算出装置。
3. 前記イベントの履歴は、イベントの行われたデバイスの種類ごとのイベントの履歴であり、
   前記事前確率算出手段は、デバイスの種類ごとに事前確率を算出し、
   前記尤度算出手段は、デバイスの種類ごとに尤度を算出し、
   前記受付手段は、デバイスの種類を示すデバイス種類情報をも有する算出対象情報を受け付け、
   前記事後確率算出手段は、前記受付手段が受け付けた算出対象情報に含まれるデバイス種類情報の示すデバイスの種類に応じた事前確率および尤度を用いて、当該デバイスの種類に対応する事後確率を算出する、請求項１または請求項２記載の事後確率算出装置。
4. 前記イベントは、ウェブページの閲覧、および検索キーワードの入力の少なくとも一方である、請求項１から請求項３のいずれか記載の事後確率算出装置。
5. 前記受付手段が受け付けた算出対象情報に含まれるイベントの履歴の各イベントを行ったユーザが、当該算出対象情報に含まれるユーザ属性を有するかどうかを、当該算出対象情報に応じて算出された事後確率が、あらかじめ決められた閾値より大きいかどうかによって判断する判断手段をさらに備え、
   前記出力手段は、前記判断手段による判断結果を出力する、請求項１から請求項４のいずれか記載の事後確率算出装置。
6. ユーザを識別するユーザ識別子と、当該ユーザのユーザ属性と、当該ユーザがウェブページに関して行ったイベントの履歴である履歴情報とを対応付ける情報であるユーザ情報が複数格納されるユーザ情報格納手段と、事前確率算出手段と、尤度算出手段と、受付手段と、事後確率算出手段と、出力手段とを用いて処理される確率算出方法であって、
   前記事前確率算出手段が、前記複数のユーザ情報を用いて、ユーザがあるユーザ属性を有する確率である事前確率を、ユーザ属性ごとに算出する事前確率算出ステップと、
   前記尤度算出手段が、前記複数のユーザ情報を用いて、あるユーザ属性を有するユーザが、あるイベントを行った確率である尤度を、ユーザ属性およびイベントの組み合わせごとに算出する尤度算出ステップと、
   前記受付手段が、イベントの履歴情報とユーザ属性とを有する算出対象情報を受け付ける受付ステップと、
   前記事後確率算出手段が、前記受付ステップで受け付けた算出対象情報が有する履歴情報に含まれる各イベントを行ったユーザが、当該算出対象情報に含まれるユーザ属性を有する確率である事後確率を、前記事前確率および前記尤度を用いて、ナイーブベイズ法によって算出する事後確率算出ステップと、
   前記出力手段が、前記事後確率算出ステップで算出した事後確率に関する出力を行う出力ステップと、を備えた事後確率算出方法。
7. ユーザを識別するユーザ識別子と、当該ユーザのユーザ属性と、当該ユーザがウェブページに関して行ったイベントの履歴である履歴情報とを対応付ける情報であるユーザ情報が複数格納されるユーザ情報格納手段にアクセス可能なコンピュータを、
   前記複数のユーザ情報を用いて、ユーザがあるユーザ属性を有する確率である事前確率を、ユーザ属性ごとに算出する事前確率算出手段、
   前記複数のユーザ情報を用いて、あるユーザ属性を有するユーザが、あるイベントを行った確率である尤度を、ユーザ属性およびイベントの組み合わせごとに算出する尤度算出手段、
   イベントの履歴情報とユーザ属性とを有する算出対象情報を受け付ける受付手段、
   前記受付手段が受け付けた算出対象情報が有する履歴情報に含まれる各イベントを行ったユーザが、当該算出対象情報に含まれるユーザ属性を有する確率である事後確率を、前記事前確率および前記尤度を用いて、ナイーブベイズ法によって算出する事後確率算出手段、
   前記事後確率算出手段が算出した事後確率に関する出力を行う出力手段として機能させるためのプログラム。

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