JP5905551B1 - 情報処理装置、端末装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザのユーザ分類を適切に判定すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、判定部と、配信部とを備える。取得部は、端末装置にインストールされているアプリケーションに関する情報を取得する。判定部は、取得部により取得したアプリケーションに関する情報と、所定のアプリケーションの組合せに対応付けて記憶部に記憶されたユーザ分類とに基づいて、端末装置を所有するユーザのユーザ分類を判定する。配信部は、判定された端末装置を所有するユーザのユーザ分類に応じて、端末装置に広告コンテンツを配信する。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置、端末装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

近年、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイスが普及してきている。このようなスマートデバイスを使用するユーザは、ウェブブラウザを用いて情報を取得することに代えて、スマートデバイスにインストールしたアプリケーションを用いて情報を取得することが多くなっている。この場合、クッキーがアプリケーションごとに個別であるため、クッキーを用いてユーザを特定することは困難であり、ユーザごとに適したコンテンツの配信等を行うことは難しい。

そこで、クッキーに用いることなくユーザの特定を行うための技術が提供されている。このような技術として、例えば、ソフトウェア（アプリケーション）の操作履歴に基づいてユーザの類似性を判断する技術が提供されている。

特開２０１２−０５３９２２号公報

しかしながら、上記の従来技術では、ユーザのユーザ分類を適切に判定することができるとは限らない。例えば、ユーザが利用できるアプリケーションの数が増大しているため、アプリ―ションの操作履歴に基づいてユーザのユーザ分類を適切に判定することができるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザのユーザ分類を適切に判定することができる情報処理装置、端末装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、端末装置にインストールされているアプリケーションに関する情報を取得する取得部と、前記取得部により取得した前記アプリケーションに関する情報と、所定のアプリケーションの組合せに対応付けて記憶部に記憶されたユーザ分類とに基づいて、前記端末装置を所有するユーザのユーザ分類を判定する判定部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、ユーザのユーザ分類を適切に判定することができるという効果を奏する。

図１は、第１の実施形態に係る配信処理の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係るユーザ分類情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る広告コンテンツ記憶部の一例を示す図である。 図６は、第１の実施形態に係る配信処理手順を示すシーケンス図である。 図７は、変形例に係るユーザ分類情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、変形例に係るユーザ分類情報記憶部の一例を示す図である。 図９は、変形例に係るハッシュ値への変換の一例を示す図である。 図１０は、変形例に係る低ランク近似の一例を示す図である。 図１１は、変形例に係る低ランク近似の一例を示す図である。 図１２は、第２の実施形態に係る配信処理の一例を示す図である。 図１３は、第２の実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図１４は、第２の実施形態に係るアプリケーション記憶部の一例を示す図である。 図１５は、第２の実施形態に係るユーザ分類情報記憶部の一例を示す図である。 図１６は、第２の実施形態に係る配信処理手順を示すシーケンス図である。 図１７は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実現するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。以下の各実施形態において、情報処理として端末装置にインストールされているアプリケーションの一覧に基づいて広告コンテンツを配信する配信処理を行う場合を一例として説明する。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する記載は省略される。

（第１の実施形態）
〔１．配信処理〕
まず、図１を用いて、第１の実施形態に係る配信処理の一例について説明する。図１は、第１の実施形態に係る配信処理の一例を示す図である。図１に示す広告配信装置１００は、端末装置１０にインストールされているアプリケーションの一覧に基づいて判定したユーザのユーザ分類に応じて広告コンテンツを端末装置１０へ配信する配信サービスを提供する。

図１に示すように、配信システム１は、端末装置１０と、ウェブサーバ２０と、広告配信装置１００とが含まれる。端末装置１０、ウェブサーバ２０、及び広告配信装置１００は図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示した配信システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台のウェブサーバ２０や、複数台の広告配信装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、ユーザによる操作に従って、ウェブサーバ２０からウェブページを取得する。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。なお、上述した端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。

ウェブサーバ２０は、端末装置１０にウェブページを配信する情報処理装置である。例えば、ウェブサーバ２０は、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピングサイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ウェブブログなどに関する各種ウェブページを配信する。

ウェブサーバ２０によって配信されるウェブページは、例えば、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）により記述されたＨＴＭＬファイルや、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）により記述されたＸＭＬファイル等により形成される。そして、ウェブサーバ２０によって配信されるウェブページには、ウェブページ及び広告コンテンツの表示態様を制御する制御情報が含まれる。この制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）やＣＳＳ（Cascading Style Sheets）等のスクリプト言語により、ウェブページを形成するＨＴＭＬファイル等に記述される。

また、ウェブサーバ２０によって配信されるウェブページには、広告取得命令が含まれる。例えば、ウェブページを形成するＨＴＭＬファイル等には、広告配信装置１００のＵＲＬ等が広告取得命令として記述される。この場合、端末装置１０は、ＨＴＭＬファイル等に記述されているＵＲＬにアクセスすることで、広告配信装置１００から広告コンテンツを取得する。なお、ウェブサーバ２０から端末装置１０に配信される各種データは、実際にはウェブページを形成するＨＴＭＬファイルや画像等であるが、以下では、ウェブサーバ２０から端末装置１０に配信される各種データを「ウェブページ」と表記する場合がある。

広告配信装置１００は、端末装置１０にインストールされているアプリケーションの一覧に基づいて判定したユーザのユーザ分類に応じて広告コンテンツを端末装置１０へ配信する配信サービスを提供する情報処理装置である。例えば、広告配信装置１００は、端末装置１０にインストールされているアプリケーションの一覧とユーザ分類情報とに基づいて、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する。ここで、ユーザ分類情報は、所定のアプリケーションの組合せ（以下、単に「アプリケーションの組合せ」と称する場合がある）に対応付けて記憶部１２０に記憶されたユーザ分類を含む。また、ユーザ分類情報は、例えば、各ユーザ分類とそのユーザ分類に属するユーザが興味を持つと推定される分野（以下、「興味分野」とする）との関連付けを含む。なお、ユーザ分類情報の詳細については後述する。そして、広告配信装置１００は、判定したユーザのユーザ分類に応じて広告コンテンツを端末装置１０へ配信する。

図１に示すように、ユーザは端末装置１０を用いてウェブページを閲覧する場合、端末装置１０は、ウェブサーバ２０へウェブページの取得要求を送信する（ステップＳ１１）。端末装置１０からウェブページの取得要求を受信したウェブサーバ２０は、端末装置１０から取得要求に対応したウェブページを端末装置１０へ送信する（ステップＳ１２）。そして、ウェブサーバ２０からウェブページを受信した端末装置１０は、ウェブページに広告取得命令が含まれる場合、広告コンテンツの取得を要求する広告要求として、端末装置１０にインストールされているアプリケーションの一覧を広告配信装置１００へ送信する（ステップＳ１３）。ここでいう、アプリケーションの一覧は、アプリケーションに関する情報であって、ユーザ分類情報のアプリケーションの組合せに対応するアプリケーションの端末装置１０におけるインストール有無を示す情報である。

広告配信装置１００は、端末装置１０からアプリケーションの一覧を取得した場合、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する判定処理を行う（ステップＳ１４）。なお、判定処理の詳細については、後述する。そして、広告配信装置１００は、判定したユーザのユーザ分類に応じて広告コンテンツを端末装置１０へ配信する（ステップＳ１５）。例えば、広告配信装置１００は、端末装置１０を所有するユーザを車の分野を興味分野とするユーザ分類との類似度が高いと判定した場合、端末装置１０へ車に関する広告を配信する。

上述したように、第１の実施形態に係る配信システム１において、広告配信装置１００は、ユーザ分類情報と端末装置１０から取得したインストールされているアプリケーションに関する情報であるアプリケーションの一覧とに基づいて、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する。これにより、広告配信装置１００は、ユーザのユーザ分類を適切に判定することができる。そして、広告配信装置１００は、端末装置１０を所有するユーザとの類似性が高いと判定されたユーザ分類に応じて選択された広告コンテンツを端末装置１０へ配信する。例えば、ユーザ分類に興味分野が関連付けられている場合、広告配信装置１００は、端末装置１０を所有するユーザが興味を持つ可能性の高い広告コンテンツを端末装置１０へ配信することができる。したがって、広告配信装置１００は、各ユーザに適した広告コンテンツを配信できるため、広告効果を高めることができる。このように広告配信装置１００は、行動履歴を収集していないユーザやプロフィール情報がないユーザに対しても、そのユーザがインストールしているアプリケーションに関する情報に基づいて適切にサービスを提供することができる。つまり、広告配信装置１００を有する配信システム１は、行動履歴やプロフィール情報を取得していないユーザに対しても、そのユーザに適した広告配信や商品推薦（レコメンド）などを行うことができる。そのため、行動履歴を収集していないユーザやプロフィール情報がないユーザに対して、そのユーザに適した広告配信やレコメンドなどが適切に行えないという問題（いわゆるコールドスタート問題）を解決できる。つまり、配信システム１は、ユーザから行動履歴やプロフィールを取得することなく、そのユーザのアプリケーションに関する情報に基づいて、そのユーザに対して広告配信やレコメンドなどの様々なサービスを適切に提供できる。

なお、どのようなアプリケーションや何個のアプリケーションを対象にするか、つまり、アプリケーションの組合せやアプリケーションの一覧に含まれるアプリケーションの選択については、ユーザ分類の目的や分類したいユーザ分類の数に応じて適宜変更してもよい。例えば、アプリケーションの組合せやアプリケーションの一覧には、１０００個のアプリケーションが含まれてもよいし、１００万個のアプリケーションが含まれてもよい。また、例えば、アプリケーションの組合せやアプリケーションの一覧には、多数のユーザが使用している（例えば、ダウンロード数が１００万を超える）アプリケーションや少数のユーザにのみ使用されている（例えば、ダウンロード数が１万未満）アプリケーションが含まれてもよい。また、アプリケーションのプロセス名を所定のハッシュ関数により変換したハッシュ値をＩＤとして用い、そのＩＤに対応するアプリケーションを含むアプリケーションの組合せやアプリケーションの一覧を用いてもよい。また、端末装置１０は、実行中のプロセス名をインストールされているアプリケーションに関する情報として、広告配信装置１００へ送信してもよい。また、ユーザ分類は、ユーザの行動履歴に基づいたユーザ分類であってもよい。この場合、広告配信装置１００は、識別可能なユーザから取得した行動履歴に基づいてユーザ分類を生成する。ここでいう、識別可能なユーザとは、例えば、特定のサービスのログインＩＤにより識別可能なユーザや行動履歴の収集を承諾したユーザなど、広告配信装置１００が識別可能な様々なユーザを含む。広告配信装置１００は、例えば、所定のサービスにログインしたユーザや、行動履歴の収集を承諾したユーザから取得したアプリケーションに関する情報と基づいて、ユーザ分類とアプリケーションの組合せとを生成してもよい。このようなユーザはアプリケーションに関する情報に加えて行動履歴に関する情報も取得可能であるため、これらユーザのアプリケーションに関する情報に基づくユーザ分類は、ユーザの行動という事実に基づいてモデリングされたユーザ分類となる。したがって、このようなユーザ分類により分類されたユーザは、例えば、所定のアプリケーションＸをインストールしているユーザなのでコンテンツＹに興味を示しやすいなど、どのような行動傾向のあるユーザなのかが推定できる。つまり、行動履歴に基づいてモデリングされたユーザ分類に基づいてユーザ分類が判定された場合、そのユーザがどのような行動を起こしやすいかが判定可能となる。

また、上述した処理では、広告配信装置１００がアプリケーションに関する情報としてアプリケーションの一覧を取得する場合を例示したが、広告配信装置１００は、アプリケーションに関する情報として各アプリケーションのインストール有無に関する情報や、一部のアプリケーションのインストール有無に関する情報を取得してもよい。この場合、広告配信装置１００は、取得した端末装置１０にインストールされているアプリケーションに関する情報から、端末装置１０を所有するユーザに対応するアプリケーションの一覧を生成してもよい。例えば、広告配信装置１００は、端末装置１０からインストールされているアプリケーションに関する情報を所定の期間おき（例えば１日おき）に取得してもよい。この場合、端末装置１０は、ステップＳ１３において広告要求を広告配信装置１００へ送信してもよい。そして、広告配信装置１００は、所定の期間おきに取得した端末装置１０にインストールされているアプリケーションに関する情報からアプリケーションの一覧を生成し、生成したアプリケーションの一覧に基づいてステップＳ１４〜Ｓ１５の処理を行ってもよい。なお、広告配信装置１００は、ユーザがアプリケーションを使用した際にそのアプリケーションのインストール有無を取得する場合、端末装置１０のＩＰ（Internet Protocol）アドレスや端末装置１０のＯＳ（Operating System）のバージョンや端末装置１０の現在位置などからユーザを推定して、同一のユーザと推定されたアプリケーションに関する情報を統合してアプリケーションの一覧を生成してもよい。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図２を用いて、第１の実施形態に係る広告配信装置１００の構成について説明する。図２は、実施例に係る広告配信装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、広告配信装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、広告配信装置１００は、広告配信装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）によって実現される。かかる通信部１１０は、図示しない所定の通信網と有線又は無線で接続される。そして、通信部１１０は、図示しない所定の通信網を介して、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。第１の実施形態に係る記憶部１２０は、図２に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、ユーザ分類情報記憶部１２２と、広告コンテンツ記憶部１２３とを有する。

（ユーザ情報記憶部１２１）
第１の実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザの属性情報やユーザの端末装置にインストールされているアプリケーションに関する情報を記憶する。図３は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されるユーザの属性情報やアプリケーションに関する情報に関する情報の一例を示す。図３に示すように、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する情報として、「ログインＩＤ」、「属性情報」、「インストールされているアプリ」といった項目を有する。

「ログインＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ログインＩＤは、所定のサービスにログインしてサービスの提供を受けるユーザを識別するための識別情報を示す。「属性情報」は、デモグラフィック属性やサイコグラフィック属性などユーザに関する様々な情報が含まれる。「インストールされているアプリ」は、ログインＩＤにより識別されるユーザの端末装置にインストールされているアプリケーションに関する情報を示す。

ここで、「属性情報」には、デモグラフィック属性に関する情報である「年齢」、「性別」や、サイコグラフィック属性に関する情報である「車」、「旅行」、「コスメ」・・・といった項目が含まれる。例えば、ユーザ情報記憶部１２１には、ログインＩＤ「ＲＵ１」により識別されるユーザは、年齢が「２０」であり、性別が「男」であることが記憶される。なお、ユーザ情報記憶部１２１は、「属性情報」として、ユーザの職業、家族構成、年収、出身地、学歴などデモグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。

図３に示すように、ユーザ情報記憶部１２１において、「車」、「旅行」、「コスメ」・・・などどのような分野に興味があるかについては、ユーザが興味のある分野に対しては「１」を、ユーザが興味のない分野に対しては「０」を記憶してもよい。図３に示す例において、ユーザ情報記憶部１２１には、ログインＩＤ「ＲＵ１」により識別されるユーザについて、「車」が「１」、「旅行」が「０」、「コスメ」が「０」・・・と記憶される。つまり、ユーザ情報記憶部１２１には、ログインＩＤ「ＲＵ１」により識別されるユーザは、車には興味があり、旅行やコスメには興味がないことが記憶される。なお、広告配信装置１００は、上記のユーザ情報記憶部１２１に記憶される情報を、ユーザが所定のサービスにログイン時などに取得される行動履歴から広告配信装置１００が自動的に抽出してもよいし、ユーザによる入力から取得してもよい。例えば、広告配信装置１００は、ユーザが所定のサービスにアカウントを作成する際に、ユーザの属性情報の入力を受け付けることによりユーザの性別、年齢、興味のある分野などに関する情報を取得してもよい。

また、「インストールされているアプリ」は、ログインＩＤにより識別されるユーザの端末装置における所定のアプリケーションのインストール有無に関する情報を示す。「インストールされているアプリ」には、「アプリＡ」、「アプリＢ」、「アプリＣ」・・・といった項目が含まれる。ここで、「アプリＡ」、「アプリＢ」、「アプリＣ」・・・は、それぞれ特定のアプリケーションに対応する。例えば、「アプリＡ」は特定のゲームアプリケーションであり、「アプリＢ」は特定のニュースアプリケーションであり、「アプリＣ」は特定の通販アプリケーションである。

「アプリＡ」は、アプリＡのインストール有無を示す。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、アプリＡがインストールされている場合は「１」を、アプリＡがインストールされていない場合は「０」を記憶する。図３に示す例において、ログインＩＤ「ＲＵ１」により識別されるユーザは、アプリＡをインストールしており、ログインＩＤ「ＲＵ２」により識別されるユーザ及びログインＩＤ「ＲＵ３」により識別されるユーザは、アプリＡをインストールしてないことを示す。

また、「アプリＢ」は、アプリＢのインストール有無を示す。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、アプリＢがインストールされている場合は「１」を、アプリＢがインストールされていない場合は「０」を記憶する。図３に示す例において、ログインＩＤ「ＲＵ１」により識別されるユーザ及びログインＩＤ「ＲＵ３」により識別されるユーザは、アプリＢをインストールしており、ログインＩＤ「ＲＵ２」により識別されるユーザは、アプリＢをインストールしてないことを示す。

同様に、「アプリＣ」は、アプリＣのインストール有無を示す。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、アプリＣがインストールされている場合は「１」を、アプリＣがインストールされていない場合は「０」を記憶する。図３に示す例において、ログインＩＤ「ＲＵ１」により識別されるユーザ及びログインＩＤ「ＲＵ２」により識別されるユーザは、アプリＣをインストールしておらず、ログインＩＤ「ＲＵ３」により識別されるユーザは、アプリＣをインストールしていることを示す。

このように、ユーザ情報記憶部１２１は、ログインＩＤにより識別可能なユーザから取得したアプリケーションに関する情報をそのユーザの属性情報に関連付けて記憶する。なお、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたログインＩＤにより識別可能なユーザの属性情報とアプリケーションに関する情報と基づいて、ユーザ分類情報に含まれるユーザ分類とアプリケーションの組合せとを生成するが、詳細は後述する。

（ユーザ分類情報記憶部１２２）
第１の実施形態に係るユーザ分類情報記憶部１２２は、ユーザ分類に関する情報を記憶する。図４は、ユーザ分類情報記憶部１２２に記憶されるユーザ分類に関する情報の一例を示す。図４に示すように、ユーザ分類情報記憶部１２２は、ユーザ分類に関する情報として、「ユーザ分類ＩＤ」、「アプリケーションの組合せ」、「興味分野」といった項目を有する。

「ユーザ分類ＩＤ」は、ユーザを分類する複数のユーザ分類を識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザ分類ＩＤは、アプリケーションの組合せに基づいてユーザを分類する複数のユーザ分類を識別するための識別情報を示す。図４に示す例において、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類は車の分野等を興味分野とするユーザのユーザ分類であり、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」により識別されるユーザ分類は旅行の分野等を興味分野とするユーザのユーザ分類であり、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」により識別されるユーザ分類は旅行の分野やコスメの分野等を興味分野とするユーザのユーザ分類・・・である。以下では、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類をユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」と称する場合がある。他のユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」、「ＵＴ３」・・・についても同様とする。

また、「アプリケーションの組合せ」は、ユーザ分類ＩＤにより識別されるユーザ分類に属するユーザの端末装置における所定のアプリケーションのインストール有無に関する情報を示す。「アプリケーションの組合せ」には、「アプリＡ」、「アプリＢ」、「アプリＣ」・・・といった項目が含まれる。ここで、「アプリＡ」、「アプリＢ」、「アプリＣ」・・・は、それぞれ特定のアプリケーションに対応する。例えば、「アプリＡ」は特定のゲームアプリケーションであり、「アプリＢ」は特定のニュースアプリケーションであり、「アプリＣ」は特定の通販アプリケーションである。したがって、ユーザ分類情報記憶部１２２は、ユーザを分類する複数のユーザ分類と複数個の特定のアプリケーションの組合せとを関連付けて記憶する。言い換えると、広告配信装置１００は、アプリケーションのインストール有無の組合せに基づいてユーザを複数のユーザ分類に分類する。

「アプリＡ」は、アプリＡのインストール有無を示す。例えば、ユーザ分類情報記憶部１２２は、アプリＡがインストールされている場合は「１」を、アプリＡがインストールされていない場合は「０」を記憶する。図４に示す例において、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類は、アプリＡをインストールしており、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」により識別されるユーザ分類及びユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」により識別されるユーザ分類は、アプリＡをインストールしてないことを示す。言い換えると、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」のユーザは、アプリＡをインストールしていることが多く、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」のユーザ及びユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」のユーザは、アプリＡをインストールしてないことが多いことを示す。

また、「アプリＢ」は、アプリＢのインストール有無を示す。例えば、ユーザ分類情報記憶部１２２は、アプリＢがインストールされている場合は「１」を、アプリＢがインストールされていない場合は「０」を記憶する。図４に示す例において、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類及びユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」により識別されるユーザ分類は、アプリＢをインストールしており、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」により識別されるユーザ分類は、アプリＢをインストールしてないことを示す。

同様に、「アプリＣ」は、アプリＣのインストール有無を示す。例えば、ユーザ分類情報記憶部１２２は、アプリＣがインストールされている場合は「１」を、アプリＣがインストールされていない場合は「０」を記憶する。図４に示す例において、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類及びユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」により識別されるユーザ分類は、アプリＣをインストールしておらず、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」により識別されるユーザ分類は、アプリＣをインストールしていることを示す。

ここで、「興味分野」には、ユーザ分類ＩＤにより識別されるユーザ分類の興味分野に関する情報が記憶される。「興味分野」には、「車」、「旅行」、「コスメ」・・・といった項目が含まれる。例えば、ユーザ分類ＩＤにより識別されるユーザ分類に属するユーザが興味を持つと推定される分野に対しては「１」を、それ以外の分野に対しては「０」を記憶してもよい。図４に示す例において、ユーザ分類情報記憶部１２２には、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類に属するユーザについて、「車」が「１」、「旅行」が「０」、「コスメ」が「０」・・・と記憶される。つまり、ユーザ分類情報記憶部１２２には、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類に属するユーザは、車には興味があり、旅行やコスメには興味がないことが記憶される。

このように、ユーザ分類情報記憶部１２２は、ユーザを分類するユーザ分類とアプリケーションの組合せとを関連付けて記憶する。つまり、ユーザ分類情報記憶部１２２に記憶された複数のユーザ分類はアプリケーションのインストール有無の組合せに基づいたユーザの分類を示す。また、ユーザ分類情報記憶部１２２は、各ユーザ分類ＩＤにそのユーザ分類ＩＤにより識別されるユーザ分類の興味分野を関連付けて記憶する。

なお、広告配信装置１００は、ユーザ分類情報記憶部１２２に格納するユーザ分類情報を、所定のサービスにログインしたユーザから取得した情報に基づいて生成してもよい。例えば、広告配信装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された情報に基づいてユーザ分類情報を生成するが、詳細は後述する。なお、広告配信装置１００は、広告配信装置１００の管理者等により入力されたユーザ分類情報をユーザ分類情報記憶部１２２に格納し、そのユーザ分類情報を用いてもよい。

（広告コンテンツ記憶部１２３）
第１の実施形態に係る広告コンテンツ記憶部１２３は、広告コンテンツに関する各種情報を記憶する。図５に、第１の実施形態に係る広告コンテンツ記憶部１２３の一例を示す。図５に示す広告コンテンツ記憶部１２３は、「広告主ＩＤ」、「広告コンテンツ」、「配信条件」、「入札価格」、「ＣＴＲ（Click Through Rate）」といった項目を有する。

「広告主ＩＤ」は、広告主を識別するための識別情報を示す。「広告コンテンツ」は、広告主から入稿された広告コンテンツを示す。図５では「広告コンテンツ」に「Ａ１０」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、静止画像や動画像やテキストデータやＵＲＬ、又は、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。

「配信条件」は、各広告コンテンツを配信する条件を示す。例えば、広告コンテンツ「Ａ１０」は、配信条件「車」を満たす場合に配信される広告コンテンツであることを示す。図５に示す例において、広告コンテンツ「Ａ１０」は、車に関する広告であり、広告を要求してきたユーザが車の分野を興味分野とするユーザ分類のユーザである場合に配信されてもよい。また、例えば、広告コンテンツ「Ａ２０」は、配信条件「車」かつ（または）「旅行」を満たす場合に配信される広告コンテンツであることを示す。なお、配信条件には、ユーザの属性情報（例えば「２０代男性」など）が含まれてもよい。

「入札価格」は、広告主が広告コンテンツを入稿する際に指定する広告料金を示す。例えば、「入札価格」は、広告コンテンツがユーザに１回クリックされた際に広告主から広告配信者（例えば、広告配信装置１００の管理者）に支払われる単価に該当する。なお、本実施形態においては、「入札価格」は、ユーザに１回指定操作された際に広告主から広告配信者に支払われる単価であってもよい。

「ＣＴＲ」は、広告コンテンツがクリックされた回数を広告コンテンツの表示回数によって除算した値を示す。なお、端末装置に配信されたことがない広告コンテンツのＣＴＲには、予め決められている固定値や、全ての広告コンテンツにおけるＣＴＲの平均値や、同一の広告カテゴリ（例えば、車、旅行）に属する全ての広告コンテンツにおけるＣＴＲの平均値などが記憶される。また、「ＣＴＲ」には、ＣＴＲの予測モデル等から予測される予測ＣＴＲが記憶されてもよい。このような予測ＣＴＲは、例えば、広告コンテンツの種別や、広告コンテンツが表示されるウェブページの種別等によって予測される。すなわち、図５では、広告主ＩＤ「Ｂ１０」によって識別される広告主が、入札価格「１００」を指定するとともに、広告コンテンツ「Ａ１０」を入稿した例を示している。また、図５では、広告コンテンツ「Ａ１０」のＣＴＲが「０．０２」である例を示している。

（制御部１３０）
図２の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、広告配信装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図２に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、生成部１３２と、判定部１３３と、抽出部１３４と、配信部１３５とを有し、以下に説明する配信処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する配信処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、広告主から広告コンテンツに関する情報を取得する。つまり、取得部１３１は、広告主から広告コンテンツの入稿を受け付ける。また、取得部１３１は、広告主から受け付けた広告コンテンツを広告コンテンツ記憶部１２３に記憶する。なお、取得部１３１は、広告コンテンツとともにその広告コンテンツに関する配信条件を受け付けてもよい。

また、取得部１３１は、識別可能なユーザに関するアプリケーションに関する情報を取得した場合、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された識別可能なユーザの属性情報に関連付けて、ユーザ情報記憶部１２１に格納する。例えば、取得部１３１は、ユーザが所定のサービスにログインすることにより、ログインＩＤにより識別可能なユーザに関するアプリケーションに関する情報をそのユーザの属性情報に関連付けてユーザ情報記憶部１２１に格納する。また、取得部１３１は、所定のサービスにログインしたユーザの端末装置から行動履歴を取得してもよい。また、取得部１３１は、ユーザによる属性情報に関する入力を取得してもよい。

また、取得部１３１は、端末装置１０にインストールされているアプリケーションに関する情報としてアプリケーションの一覧を取得する。なお、取得部１３１は、アプリケーションの一覧をアプリＡのインストール有無、アプリＢのインストール有無、アプリＣのインストール有無・・・のように、アプリケーションの組合せと同様の情報を取得する。例えば、取得部１３１は、アプリＡがインストールされている場合は「１」、アプリＢがインストールされている場合は「０」、アプリＣがインストールされている場合は「１」・・・のような形式でアプリケーションの一覧を取得する。なお、取得部１３１は、アプリケーションに関する情報として各アプリケーションのインストール有無に関する情報や、一部のアプリケーションのインストール有無に関する情報を取得してもよい。また、取得部１３１は、端末装置１０からインストールされているアプリケーションに関する情報を所定の期間おき（例えば１日おき）に取得してもよい。この場合、取得部１３１は、例えば、ユーザ情報記憶部１２１に端末装置１０から取得した端末装置１０にインストールされているアプリケーションに関する情報を記憶してもよい。

（生成部１３２）
生成部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された識別可能なユーザの属性情報とアプリケーションに関する情報と基づいて、ユーザ分類とアプリケーションの組合せとを生成する。そして、生成部１３２は、生成したユーザ分類とアプリケーションの組合せとをユーザ分類情報記憶部１２２に格納する。例えば、生成部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された一人の識別可能なユーザの属性情報とアプリケーションに関する情報と基づいて、１つのユーザ分類とアプリケーションの組合せとを生成してもよい。また、生成部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された複数の識別可能なユーザの属性情報とアプリケーションに関する情報と基づいて、１つのユーザ分類とアプリケーションの組合せとを生成してもよい。また、生成部１３２は、生成したユーザに分類に識別可能なユーザの属性情報により推定される興味分野に関連付ける。また、生成部１３２は、取得部１３１により取得した行動履歴と、識別可能なユーザのアプリケーションに関する情報と基づいて、ユーザ分類と所定のアプリケーションの組合せとを生成してもよい。例えば、識別可能なユーザである、所定のサービスにログインしたユーザや、行動履歴の収集を承諾したユーザから取得したアプリケーションに関する情報と基づいて、ユーザ分類とアプリケーションの組合せとを生成してもよい。このようなユーザはアプリケーションに関する情報に加えて行動履歴に関する情報も取得可能であるため、これらユーザのアプリケーションに関する情報に基づくユーザ分類は、ユーザの行動という事実に基づいてモデリングされたユーザ分類となる。つまり、行動履歴に基づいてモデリングされたユーザ分類に基づいて以下に説明する判定部１３３でユーザ分類が判定された場合、そのユーザがどのような行動を起こしやすいかが判定可能となる。

アプリケーションの組合せは、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された当該ユーザ分類の基となるユーザの「インストールされているアプリ」に基づいて生成されてもよい。例えば、生成部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された一人の識別可能なユーザのインストールされているアプリに基づいて、１つのアプリケーションの組合せを生成してもよい。また、生成部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された複数の識別可能なユーザのインストールされているアプリに基づいて、１つのアプリケーションの組合せを生成してもよい。また、なお、興味分野は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された当該ユーザ分類の基となるユーザの属性情報から生成され、ユーザ分類に関連付けられてもよい。

（判定部１３３）
判定部１３３は、取得部１３１により端末装置１０から取得したアプリケーションの一覧と、アプリケーションの組合せに対応付けてユーザ分類情報記憶部１２２に記憶されたユーザ分類とに基づいて、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する判定処理を行う。なお、取得部１３１が端末装置１０から広告要求を取得した場合、判定部１３３は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶された端末装置１０からインストールされているアプリケーションに関する情報に基づいて、判定処理を行ってもよい。以下、判定処理の詳細について説明する。

例えば、判定部１３３は、端末装置１０から取得したアプリケーションに関する情報であるアプリケーションの一覧とアプリケーションの組合せとが一致するユーザ分類がある場合、端末装置１０を所有するユーザをそのユーザ分類と判定する。具体的には、判定部１３３は、端末装置１０から取得したアプリケーションの一覧とユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」のアプリケーションの組合せとが一致する場合、端末装置１０を所有するユーザをユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」と判定してもよい。ここで、アプリケーションの一覧とアプリケーションの組合せとが一致するとは、例えば、アプリケーションの一覧における「０」及び「１」の並びと、アプリケーションの組合せにおける「０」及び「１」の並びとが同一であることをいう。なお、この場合、アプリケーションの一覧とアプリケーションの組合せとは、「アプリＡ」、「アプリＢ」、「アプリＣ」・・・などのようにアプリケーションのインストール有無を示す情報が同じ順序で並んでいる。つまり、アプリケーションの一覧とアプリケーションの組合せとにおいて、同じアプリケーションのインストール有無を示す情報が「０」（または「１」）で一致しており、値が相違するアプリケーションがないことをいう。

また、判定部１３３は、端末装置１０を所有するユーザを、そのアプリケーションの一覧とアプリケーションの組合せとが最も近似するユーザ分類に属すると判定してもよい。ここで、アプリケーションの一覧とアプリケーションの組合せとが近似するとは、例えば、アプリケーションの一覧における「０」及び「１」の並びと、アプリケーションの組合せにおける「０」及び「１」の並びとの相違箇所が少ないことをいう。具体的には、判定部１３３は、アプリケーションの一覧において「０」である箇所がアプリケーションの組合せにおいて対応する箇所が「１」である回数と、アプリケーションの一覧において「１」である箇所がアプリケーションの組合せにおいて対応する箇所が「０」である回数との合計数が小さいほど互いが近似しているとしてもよい。したがって、判定部１３３は、端末装置１０を所有するユーザを、上記の合計数（つまり、同じアプリケーションに対応する値が異なる回数）が最も小さいアプリケーションの組合せのユーザ分類に属すると判定してもよい。なお、判定部１３３は、一人のユーザを、複数のユーザ分類に属すると判定してもよい。

（抽出部１３４）
抽出部１３４は、取得部１３１によって端末装置１０からアプリケーションの一覧や広告要求を取得した場合に、判定部１３３により判定された端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類の興味分野に基づいて、配信する広告コンテンツを広告コンテンツ記憶部１２３から抽出する。例えば、抽出部１３４は、ユーザ分類の興味分野を配信条件とする広告コンテンツを抽出する。具体的には、抽出部１３４は、端末装置１０を所有するユーザがユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類に最も類似性が高いと判定された場合、広告コンテンツ記憶部１２３において「配信条件」項目に「車」を含む広告コンテンツを抽出する。図５に示す例において、抽出部１３４は、「配信条件」項目に「車」を含む複数の広告コンテンツ「Ａ１０」、「Ａ２０」、「Ａ３０」・・・を抽出する。なお、抽出部１３４は、「配信条件」項目に「車」のみを含む広告コンテンツを抽出してもよい。この場合、抽出部１３４は、広告コンテンツ「Ａ１０」・・・を抽出する。また、抽出部１３４は、「配信条件」項目に「車」を含む広告コンテンツのうち最も入札価格の高い広告コンテンツを抽出してもよい。また、抽出部１３４は、「配信条件」項目に「車」を含む広告コンテンツのうち最もＣＴＲの高い広告コンテンツを抽出してもよい。また、抽出部１３４は、広告コンテンツ記憶部１２３に記憶されている広告コンテンツのうち、入札価格又はＣＴＲが高い広告コンテンツや、入札価格及びＣＴＲの双方が高い広告コンテンツを優先して抽出してもよい。

（配信部１３５）
配信部１３５は、広告コンテンツ記憶部１２３に記憶されている広告コンテンツを配信する。具体的には、配信部１３５は、広告要求を送信した端末装置１０に対して、抽出部１３４によって抽出された広告コンテンツを配信する。なお、配信部１３５は、抽出部１３４により複数の広告コンテンツが抽出されている場合、所定の基準により選択された広告コンテンツを配信してもよい。例えば、配信部１３５は、抽出部１３４により抽出された複数の広告コンテンツのうち、最も配信回数が少ない広告コンテンツを配信してもよい。また、配信部１３５は、抽出部１３４により抽出された複数の広告コンテンツからランダムに選択した広告コンテンツを配信してもよい。

〔３．配信処理手順〕
次に、図６を用いて、第１の実施形態に係る配信システム１による配信処理の手順について説明する。図６は、第１の実施形態に係る配信システム１による配信処理手順を示すシーケンス図である。

図６に示すように、端末装置１０は、ユーザ操作に従って、ウェブページの取得要求をウェブサーバ２０に送信する（ステップＳ１０１）。そして、ウェブサーバ２０は、ウェブページの取得要求に応じて、ウェブページを端末装置１０に配信する（ステップＳ１０２）。なお、ウェブサーバ２０によって配信されるウェブページには、広告配信装置１００のＵＲＬ等である広告取得命令が含まれる。

続いて、端末装置１０は、ウェブページに含まれる広告取得命令に基づいて、広告コンテンツの取得要求を広告配信装置１００に送信する。例えば、端末装置１０は、広告コンテンツの取得を要求する広告要求として、端末装置１０にインストールされているアプリケーションの一覧を広告配信装置１００へ送信する（ステップＳ１０３）。

端末装置１０からアプリケーションの一覧を取得した場合、広告配信装置１００は、端末装置１０から取得したアプリケーションの一覧と、アプリケーションの組合せに対応付けられたユーザ分類とに基づいて、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する判定処理を行う（ステップＳ１０４）。そして、広告配信装置１００は、ステップＳ１０４において判定した端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を基に配信する広告コンテンツを選択する（ステップＳ１０５）。その後、広告配信装置１００は、選択した広告コンテンツを端末装置１０へ配信する（ステップＳ１０６）。

〔４．変形例〕
上述した第１の実施形態に係る配信システム１は、上記第１の実施形態以外にも様々な異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、上記の配信システム１の他の実施形態について説明する。

〔４−１．アプリケーション分類の組合せ〕
上記第１の実施形態において、広告配信装置１００は、ユーザ分類情報中のアプリケーションの組合せとして、特定のアプリケーションの組合せを用いて、配信処理を行う。しかしながら、広告配信装置１００は、ユーザ分類情報中のアプリケーションの組合せとして、アプリケーションを分類するアプリケーション分類の組合せを用いて、配信処理を行ってもよい。この点について、図７を用いて説明する。図７は、変形例に係るユーザ分類情報記憶部１２４の一例を示す図である。

ここで、図７に示したユーザ分類情報記憶部１２４について説明する。図７に示すように、ユーザ分類情報記憶部１２４は、ユーザ分類に関する情報として、「ユーザ分類ＩＤ」、「アプリ分類ＴＡ」、「アプリ分類ＴＢ」、「アプリ分類ＴＣ」・・・といった項目を有する。

「ユーザ分類ＩＤ」は、ユーザを分類する複数のユーザ分類を識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザ分類ＩＤは、ユーザが興味を持つと推定される分野に基づいてユーザを分類する複数のユーザ分類を識別するための識別情報を示す。図７に示す例において、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類は車の分野等を興味分野とするユーザのユーザ分類であり、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」により識別されるユーザ分類は旅行の分野等を興味分野とするユーザのユーザ分類であり、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」により識別されるユーザ分類は旅行の分野やコスメの分野等を興味分野とするユーザのユーザ分類・・・である。

ここで、「アプリ分類ＴＡ」、「アプリ分類ＴＢ」、「アプリ分類ＴＣ」・・・は、アプリケーションを内容に基づいて分類されたアプリケーション分類に対応する。例えば、「アプリ分類ＴＡ」はニュース系のアプリケーションが属するアプリケーション分類であり、「アプリ分類ＴＢ」はショッピング系のアプリケーションが属するアプリケーション分類であり、「アプリ分類ＴＣ」はゲーム系のアプリケーションが属するアプリケーション分類である。したがって、ユーザ分類情報記憶部１２４は、ユーザを分類する各ユーザ分類にアプリケーション分類の組合せを対応付けて記憶する。言い換えると、広告配信装置１００は、アプリケーション分類に属するアプリケーションのインストール有無の組合せに基づいてユーザのユーザ分類を判定する。

「アプリ分類ＴＡ」は、アプリ分類ＴＡに属するアプリケーションのインストール有無を示す。例えば、ユーザ分類情報記憶部１２４は、ニュース系のアプリケーションがインストールされている場合は「１」を、ニュース系のアプリケーションがインストールされていない場合は「０」を記憶する。図７に示す例において、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」及びユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」は、ニュース系のアプリケーションをインストールしており、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」は、ニュース系のアプリケーションをインストールしてないことを示す。言い換えると、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」のユーザ及びユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」のユーザは、ニュース系のアプリケーションをインストールしていることが多く、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」のユーザは、ニュース系のアプリケーションをインストールしてないことが多いことを示す。

また、「アプリ分類ＴＢ」は、アプリ分類ＴＢに属するアプリケーションのインストール有無を示す。例えば、ユーザ分類情報記憶部１２４は、ショッピング系のアプリケーションがインストールされている場合は「１」を、ショッピング系のアプリケーションがインストールされていない場合は「０」を記憶する。図７に示す例において、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」及びユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」は、ショッピング系のアプリケーションをインストールしておらず、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」は、ショッピング系のアプリケーションをインストールしていることを示す。

同様に、「アプリ分類ＴＣ」は、アプリ分類ＴＣに属するアプリケーションのインストール有無を示す。例えば、ユーザ分類情報記憶部１２４は、ゲーム系のアプリケーションがインストールされている場合は「１」を、ゲーム系のアプリケーションがインストールされていない場合は「０」を記憶する。図７に示す例において、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」は、ゲーム系のアプリケーションをインストールしており、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」及びユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」は、ゲーム系のアプリケーションをインストールしていないことを示す。

このように、ユーザ分類情報記憶部１２４は、ユーザを分類するユーザ分類それぞれに所定のアプリケーション分類に属するアプリケーションのインストール有無の組合せを対応付けて記憶する。つまり、ユーザ分類情報記憶部１２４に記憶されたユーザ分類は所定のアプリケーション分類に属するアプリケーションのインストール有無の組合せに基づいたユーザ分類を示す。また、ユーザ分類情報記憶部１２４は、各ユーザ分類ＩＤにそのユーザ分類ＩＤにより識別されるユーザ分類の興味分野を関連付けて記憶する。

この場合、判定部１３３は、アプリケーション分類の組合せに対応付けられたユーザ分類に基づいて、判定処理を行う。そのため、判定部１３３は、端末装置１０から取得したインストールされているアプリケーションの一覧から所定のアプリケーション分類に属するアプリケーションのインストール有無を示すアプリケーションの一覧を導出する。例えば、判定部１３３は、端末装置１０から取得したインストールされているアプリケーションの一覧からアプリケーション分類に属するアプリケーションのインストール有無の一覧を導出し、当該一覧をアプリケーションの一覧として判定処理を行う。なお、取得部１３１が、端末装置１０からアプリケーション分類に属するアプリケーションのインストール有無の一覧をアプリケーションの一覧として取得してもよい。

〔４−２．ハッシュ法の利用〕
また、広告配信装置１００は、アプリケーションの組合せが所定のハッシュ法により変換されたハッシュ値に対応付けられたユーザ分類に基づいて、判定処理を行ってもよい。例えば、広告配信装置１００は、アプリケーションの組合せが所定のハッシュ法により変換されたハッシュ値に対応付けられたユーザ分類に基づいて、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する。この点について、図８及び図９を用いて説明する。なお、アプリケーションの組合せは、アプリケーションごとの有無を示す情報であり、２進数や１６進数などの数値等の種々の形式で取り扱い可能な情報である。例えば、アプリＡがインストールされていることを示す「１」、アプリＢがインストールされていることを示す「０」、アプリＣがインストールされていることを示す「１」・・・を含むアプリケーションの一覧の場合、アプリケーションの組合せは、２進数の値「１０１・・・」や１行ｘ列の行列「［１０１・・・］」のように取り扱うことができる。図８は、変形例に係るユーザ分類情報記憶部１２５の一例を示す図である。ユーザ分類情報記憶部１２５は、２進数の値として取り扱うアプリケーションの組合せが所定のハッシュ法により変換されたハッシュ値を記憶する。例えば、広告配信装置１００は、ハッシュ法として、ＬＳＨ（Locality Sensitive Hashing）すなわち局所性鋭敏型ハッシュの手法を用いる。局所性鋭敏型ハッシュにおいては、類似しているデータ同士のハッシュ値は一致し、類似していないデータは異なるハッシュ値をとるようなハッシュ関数が用いられる。そのため、局所性鋭敏型ハッシュの手法を用いることにより、アプリケーションの組合せが類似しているもの同士が、同じハッシュ値に変換されることが期待できる。

ここで、図９を用いて、各ユーザ分類のアプリケーションの組合せをハッシュ値に変換する一例を説明する。まず、ユーザ分類ＩＤＴ１０（以下、単に「ユーザ分類」とする）は、各ユーザ分類を示す。そして、キーＫ１０は、各ユーザ分類の２進数の値として取り扱うアプリケーションの組合せの一例を示す。例えば、図４に示す例において、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」は、アプリＡ「１」、アプリＢ「１」、アプリＣ「０」・・・である。そのため、「ＵＴ１」のアプリケーションの組合せはキー「１１０・・・」となる。同様に、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」についてはキー「０１０・・・」となり、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」についてはキー「００１・・・」となる。

このように導出された各ユーザ分類に対するキーにハッシュ関数ＨＦ１０を適用することにより、ハッシュ値ＨＴ１０を導出する。例えば、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」のキー「１１０・・・」にハッシュ関数ＨＦ１０を適用することにより、ハッシュ値「８ｆ３６ａ４ｂｃ・・・」を導出する。同様に、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」のキー「０１０・・・」にハッシュ関数ＨＦ１０を適用することにより、ハッシュ値「５２ａｃ５９８７・・・」が導出され、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」のキー「００１・・・」にハッシュ関数ＨＦ１０を適用することにより、ハッシュ値「４ｄ７ｆ９６４ｃ・・・」が導出される。このように、各ユーザ分類の２進数の値として取り扱うアプリケーションの組合せであるキーＫ１０が、ハッシュ関数ＨＦ１０によりハッシュ値ＨＴ１０に変換される。なお、図８及び図９には、ハッシュ値を１６進数の形式で表した場合を例示する。

これにより、図８に示すように、ユーザ分類情報記憶部１２５には、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」については、ハッシュ値「８ｆ３６ａ４ｂｃ・・・」が記憶され、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」については、ハッシュ値「５２ａｃ５９８７・・・」が記憶され、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」については、ハッシュ値「４ｄ７ｆ９６４ｃ・・・」が記憶される。このように、ハッシュ値に変換して記憶することにより、セキュリティが向上する。また、図８に示す例において、キーＫ１０よりもハッシュ値ＨＴ１０を２進数の形式で表した場合のビット数が小さい場合、変換前のアプリケーションの組合せよりもユーザ分類情報記憶部１２５に記憶するデータ量が削減できる。

この場合、判定部１３３は、ユーザ分類情報記憶部１２５に記憶されたユーザ分類とハッシュ値とに基づいて、判定処理を行う。例えば、判定部１３３は、端末装置１０から取得したアプリケーションの一覧に対してもハッシュ関数ＨＦ１０を適用してハッシュ値を導出する。なお、アプリケーションの一覧は、アプリケーションごとのインストールの有無を示す情報であり、２進数や１６進数などの数値等の種々の形式で取り扱い可能な情報である。例えば、アプリＡがインストールされていないことを示す「０」、アプリＢがインストールされていることを示す「１」、アプリＣがインストールされていることを示す「１」・・・を含むアプリケーションの一覧の場合、アプリケーションの組合せは、２進数の値「０１１・・・」や１行ｘ列の行列「［０１１・・・］」のように取り扱うことができる。ここで、判定部１３３は、２進数の値として取り扱うアプリケーションの一覧にハッシュ関数ＨＦ１０を適用することによりハッシュ値を導出する。例えば、判定部１３３は、端末装置１０にインストールされているアプリケーションの一覧の２進数の値「０１１・・・」にハッシュ関数ＨＦ１０を適用することによりハッシュ値「５１ｃ３７８ｂ２・・・」を導出する。そして、判定部１３３は、アプリケーションの一覧のハッシュ値と、ユーザ分類情報記憶部１２５に記憶された各ユーザ分類のハッシュ値ＨＴ１０との類似度を比較することにより、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する。例えば、判定部１３３は、Ｋ平均法やコサイン類似度など種々のクラスタリング手法を適宜用いてもよい。なお、局所性鋭敏型ハッシュの手法を用いることにより、端末装置１０を所有するユーザが、そのユーザのアプリケーションの一覧が類似するアプリケーションの組合せに対応付けられたユーザ分類と判定されることが期待できる。

上記の例では、判定部１３３が、アプリケーションの一覧からハッシュ値を導出したが、取得部１３１が端末装置１０からハッシュ値を取得してもよい。つまり、端末装置１０において、インストールされているアプリケーションの一覧にハッシュ関数ＨＦ１０を適用することによりハッシュ値を導出する。そして、端末装置１０は、導出したハッシュ値を広告配信装置１００へ送信する。具体的には、図１のステップＳ１３において、端末装置１０は、導出したハッシュ値を広告配信装置１００へ送信する。このように、広告配信装置１００が端末装置１０からハッシュ値に変換されたアプリケーションの一覧を取得する場合、プライバシー保護の向上やセキュリティの向上が図れる。また、ハッシュ値に変換することにより、データ量が削減されている場合、通信負荷の低減も図れる。なお、この場合、広告配信装置１００は、端末装置１０にハッシュ関数ＨＦ１０に関する情報を送信してもよい。

〔４−３．低ランク近似の利用〕
また、広告配信装置１００は、低ランク近似されたアプリケーションの組合せに対応付けられたユーザ分類に基づいて、判定処理を行ってもよい。例えば、広告配信装置１００は、ユーザ分類とアプリケーションの組合せとの対応付けを示す行列に低ランク近似により近似させた複数の行列を用いて、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する。この点について、図１０及び図１１を用いて説明する。図１０は、変形例に係る低ランク近似の一例を示す図である。

図１０に示すように、広告配信装置１００は、各ユーザ分類に対応するアプリケーションの組合せを一つの行列Ｍ１０（以下、「ユーザ分類行列Ｍ１０」と称する場合がある）として取り扱う。例えば、各ユーザ分類のアプリケーションの組合せを、それぞれ各行に対応させたユーザ分類行列Ｍ１０として取り扱う。具体的には、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」のアプリケーションの組合せは、ユーザ分類行列Ｍ１０の１行目に対応する。つまり、図１０（ａ）に示す例において、ユーザ分類行列Ｍ１０において、１行１列目の値は「１」となり、１行２列目の値は「１」となり、１行３列目の値は「０」・・・となる。同様に、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」のアプリケーションの組合せは、ユーザ分類行列Ｍ１０の２行目に対応する。つまり、ユーザ分類行列Ｍ１０において、２行１列目の値は「０」となり、２行２列目の値は「１」となり、２行３列目の値は「０」・・・となる。またユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」以降も同様にユーザ分類行例Ｍ１０の各行と対応する。これにより、「０」又は「１」を成分とするユーザ分類行列Ｍ１０が得られる。

このように各ユーザ分類に対応するアプリケーションの組合せから得られたユーザ分類行列Ｍ１０に対して低ランク近似を行う。ここで、ユーザ分類行列Ｍ１０に対して、例えば低ランク近似の一手法である行列因子分解（Matrix Factorization）を行い、ユーザ分類行列Ｍ１０よりも低ランクの２つの行列の積の形式に分解する。具体的には、ユーザ分類行列Ｍ１０を行列因子分解により、ユーザ分類行列Ｍ１０よりも列数が小さい行列Ｍ１１（以下、「第１の行列Ｍ１１」と称する場合がある）とユーザ分類行列Ｍ１０よりも行数が小さい行列Ｍ１２（以下、「第２の行列Ｍ１２」と称する場合がある）との積の形式に分解する。なお、図１０（ａ）においては第１の行列Ｍ１１や第２の行列Ｍ１２の各成分が「０」又は「１」の整数値である例を示すが、第１の行列Ｍ１１や第２の行列Ｍ１２の各成分は実数値であってもよい。

図１０（ｂ）は、行列Ｍ１０〜１２を概念的に示す図である。ここで、図１０に示す例では、ユーザ分類の数をｎ個とし、アプリケーションの組合せに含まれるアプリケーションの個数をｍ個とする。この場合、図１０（ｂ）に示すように、ユーザ分類行列Ｍ１０は、ｎ行ｍ列の行列となる。そして、ユーザ分類行列Ｍ１０は低ランク近似により、ｎ行ｋ列の第１の行列Ｍ１１とｋ行ｍ列の第２の行列Ｍ１２との積の形式に分解される。ここで、図１０に示す例において「ｍ＞ｋ」とする。つまり、ユーザ分類行列Ｍ１０が、ユーザ分類行列Ｍ１０よりも低ランクの第１の行列Ｍ１１と第２の行列Ｍ１２との積の形式に分解される。したがって、ユーザ分類行列Ｍ１０の成分数よりも第１の行列Ｍ１１の成分数と第２の行列Ｍ１２の成分数との合計が小さくなるようにｋの値を設定することにより、変換前のアプリケーションの組合せよりも記憶するデータ量が削減できる。なお、低ランク近似の処理については、非負値行列因子分解（Nonnegative Matrix Factorization）などの既知の手法を適宜用いるものとして、詳細については説明を省略する。

ここで、第１の行列Ｍ１１は、ｎ行の各行がそれぞれユーザ分類に対応する。例えば、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」は第１の行列Ｍ１１の１行目に対応する。同様にユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」は第１の行列Ｍ１１の２行目に対応する。このような低ランク近似を行った場合、判定部１３３は、第１の行列Ｍ１１の各行に対応するユーザ分類に基づいて判定処理を行う。この場合、図４に示すユーザ分類情報記憶部１２２には、例えば、ユーザ分類それぞれに対応付けて第１の行列Ｍ１１の各行を記憶してもよい。なお、ユーザ分類それぞれに対応付けて第１の行列Ｍ１１の各行に対応するアプリケーションの組合せを２進数として記憶してもよい。

また、図１０に示す第１の行列Ｍ１１の各行は、ユーザ分類行列Ｍ１０の各行が圧縮された各ユーザ分類に対応するアプリケーションの組合せとなる。具体的には、ユーザ分類行列Ｍ１０において各行はｍ列であるのに対し、第１の行列Ｍ１１において各行はｋ（＜ｍ）列である。つまり、各ユーザの分類に対応するアプリケーションの組合せがｍ−ｋだけ削減されている。例えば、ユーザ分類行列Ｍ１０において各行の成分数ｍ個が第１の行列Ｍ１１の各行の成分数ｋ個になっており、各行の成分がｍ−ｋ個分だけ削減されている。このように、低ランク近似を行うことにより、行列の各行の成分が圧縮されるため、同一のアプリケーションであってバージョンが異なるものが別のアプリケーションとして識別される場合であっても、ユーザ分類のアプリケーションとバージョン違いのアプリケーションをインストールしているユーザが、そのユーザ分類に類似していると判定されることが期待できる。

この場合、判定部１３３は、ユーザ分類それぞれに対応付けられた第１の行列Ｍ１１の各行に基づいて、判定処理を行う。そのため、判定部１３３は、例えば、端末装置１０から取得したインストールされているアプリケーションの一覧を第１の行列Ｍ１１の各行を同様の形式に変換する。その点について図１１を用いて説明する。

図１１は、端末装置１０から取得したアプリケーションの一覧ＡＬ１を第１の行列Ｍ１１の各行を同様の形式に変換する一例を示す。図１１に示すように、判定部１３３は、端末装置１０から取得したアプリケーションの一覧ＡＬ１を一つのユーザ行列Ｍ１３（以下、「ユーザ行列Ｍ１３」と称する）として取り扱う。例えば、端末装置１０から取得したアプリケーションの一覧ＡＬ１が、アプリＡ「０」、アプリＢ「１」、アプリＣ「１」・・・である場合、１行１列目の値を「０」、１行２列目の値を「１」、１行３列目の値を「１」・・・とする１行ｍ列のユーザ行列Ｍ１３（例えば、行列「［０１１・・・］」）として取り扱う。

そして、判定部１３３は、ユーザ行列Ｍ１３に図１０に示す第２の行列Ｍ１２の転置行列Ｍ１２^Ｔを乗算することにより、行列Ｍ１４（以下、「圧縮行列Ｍ１４」と称する）を算出する。図１１に示す例において、ユーザ行列Ｍ１３は、１行ｍ列の行列であり、転置行列Ｍ１２^Ｔはｍ行ｋ列の行列である。したがって、ユーザ行列Ｍ１３に転置行列Ｍ１２^Ｔを乗算すると、１行ｋ列の圧縮行列Ｍ１４が算出される。このように、圧縮行列Ｍ１４の列数ｋは、図１０に示すユーザ分類行列Ｍ１０における各ユーザ分類に対応する各行の列数ｋと同じになる。これにより、判定部１３３は、圧縮行列Ｍ１４と図１０に示すユーザ分類行列Ｍ１０における各ユーザ分類に対応する各行とを比較することにより、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する。例えば、判定部１３３は、ユーザのユーザ分類を判定する際に、Ｋ平均法やコサイン類似度など種々のクラスタリング手法を適宜用いてもよい。

なお、上記の例では、判定部１３３が、アプリケーションの一覧ＡＬ１から得たユーザ行列Ｍ１３に転置行列Ｍ１２^Ｔを乗算して圧縮行列Ｍ１４を算出したが、取得部１３１が端末装置１０から圧縮行列Ｍ１４を取得してもよい。つまり、端末装置１０において、アプリケーションの一覧ＡＬ１から得たユーザ行列Ｍ１３に転置行列Ｍ１２^Ｔを乗算して圧縮行列Ｍ１４を算出する。そして、端末装置１０は、算出した圧縮行列Ｍ１４を広告配信装置１００へ送信する。具体的には、図１のステップＳ１３において、端末装置１０は、導出した圧縮行列Ｍ１４を広告配信装置１００へ送信する。このように、広告配信装置１００が端末装置１０から圧縮行列Ｍ１４を取得する場合、プライバシー保護の向上やセキュリティの向上が図れる。また、圧縮行列Ｍ１４を送信することにより、通信負荷の低減も図れる。なお、この場合、広告配信装置１００は、端末装置１０に転置行列Ｍ１２^Ｔに関する情報を送信してもよい。

また、判定部１３３は、例えば、各ユーザ分類のアプリケーションの組合せにハッシュ関数ＨＦ１０を適用した後、低ランク近似を行ってもよい。これにより、さらにセキュリティが向上する。また、変換前のアプリケーションの組合せよりも記憶するデータ量が削減できる。また、判定部１３３は、例えば、第１の行列Ｍ１１の各成分が「０」又は「１」である場合、第１の行列Ｍ１１の各行を２進数とみなしたものにハッシュ関数ＨＦ１０を適用して導出されたハッシュ値を用いてもよい。これにより、セキュリティが向上する。また、変換前のアプリケーションの組合せよりも記憶するデータ量が削減できる。すなわち、判定部１３３は、ハッシュ法による処理と低ランク近似による処理とを組み合わせて行ってもよい。

〔４−４．その他〕
上記第１の実施形態では、判定部１３３は、端末装置１０におけるアプリケーションのインストール有無に基づいて、ユーザ分類を判定したが、インストールされているアプリケーションの使用頻度や使用時間などに基づいてユーザ分類を判定してもよい。例えば、判定部１３３は、インストールされているアプリケーションであっても、所定の期間（例えば１ヶ月）使用されていない場合、インストールされていないものとしてユーザ分類を判定してもよい。また、判定部１３３は、特定のアプリケーションがインストールされていないことに基づいてユーザ分類を判定してもよい。例えば、判定部１３３は、ゲーム系のアプリケーションがインストールされていないユーザについては、他のアプリケーションの組合せが類似しているユーザ分類であっても、そのユーザ分類にゲームの分野が興味分野として関連付けられている場合、そのユーザ分類と判定しなくてもよい。また、広告配信装置１００は、特定のアプリケーションがインストールされていないことに基づいて広告コンテンツを配信してもよい。例えば、広告配信装置１００は、ゲーム系のアプリケーションがインストールされていないユーザに対しては、ユーザ分類に基づいてゲームに関する広告コンテンツが選択された場合であっても、他の広告コンテンツを配信してもよい。また、広告配信装置１００は、識別可能な情報を用いてアプリケーションを利用したユーザの行動履歴と識別可能な情報を用いて利用されたアプリケーションとを関連付けて記憶してもよい。この場合、広告配信装置１００は、当該ユーザの行動履歴と識別可能な情報を用いて利用されたアプリケーションとの情報に基づいて、特定のアプリケーションをインストールしているユーザは、例えば、スポーツに興味を持つ傾向があるということを捕捉することできる。この場合、特定のアプリケーションをインストールしているユーザに対して、そのユーザの傾向に適したレコメンド等を行うことが可能になる。

〔５．効果〕
上述してきたように、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、取得部１３１と、判定部１３３とを有する。取得部１３１は、端末装置１０にインストールされているアプリケーションに関する情報を取得する。判定部１３３は、取得部１３１により取得したアプリケーションに関する情報と、アプリケーションの組合せに対応付けて記憶部１２０（実施形態においては、ユーザ分類情報記憶部１２２）に記憶されたユーザ分類とに基づいて、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する。

これにより、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、ユーザのユーザ分類を適切に判定することができる。

また、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、生成部１３２をさらに有する。取得部１３１は、情報処理装置（実施形態においては、広告配信装置１００）が識別可能なユーザに関するアプリケーションに関する情報を取得した場合、取得した識別可能なユーザに関する前記アプリケーションに関する情報を記憶部１２０（実施形態においては、ユーザ情報記憶部１２１）に記憶された識別可能なユーザの属性情報に関連付ける。生成部１３２は、記憶部１２０（実施形態においては、ユーザ情報記憶部１２１）に記憶された識別可能なユーザの属性情報とアプリケーションに関する情報と基づいて、ユーザ分類と所定のアプリケーションの組合せとを生成する。

これにより、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、識別可能なユーザの属性情報とアプリケーションに関する情報と基づいて、ユーザ分類と所定のアプリケーションの組合せとを生成し、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定することにより、ユーザの属性情報に基づいたユーザ分類ができるためより適切にユーザのユーザ分類を判定することができる。

また、第１の実施形態に係る広告配信装置１００において、取得部１３１は、属性情報として識別可能なユーザの行動履歴を取得する。また、生成部１３２は、取得部１３１により取得した行動履歴と、識別可能なユーザのアプリケーションに関する情報と基づいて、ユーザ分類と所定のアプリケーションの組合せとを生成する。

これにより、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、ユーザの行動履歴に基づいたユーザ分類に応じて端末装置を所有するユーザが興味を持つ可能性が高い分野を推定できる。

また、第１の実施形態に係る広告配信装置１００において、取得部１３１は、広告配信装置１００が識別可能な情報を用いてアプリケーションを利用したユーザの行動履歴と識別可能な情報を用いて利用されたアプリケーションとを関連付ける。

これにより、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、識別可能なユーザが使用したアプリケーションの行動履歴がそのアプリケーションに関連付けられるため、端末装置を所有するユーザが興味を持つ可能性が高い分野を推定できる。

また、第１の実施形態に係る広告配信装置１００において、生成部１３２は、識別可能なユーザの属性情報により推定される興味分野に関連付けたユーザ分類を生成する。

これにより、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、ユーザ分類が興味を持つと推定される興味分野に関連付けられていることにより、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定することにより、端末装置１０を所有するユーザが興味を持つ可能性が高い分野を推定することができる。

また、第１の実施形態に係る広告配信装置１００において、判定部１３３は、アプリケーションを分類するアプリケーション分類の組合せを所定のアプリケーションの組合せとして対応付けられたユーザ分類に基づいて、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する。

これにより、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、アプリケーションを分類するアプリケーション分類の組合せを用いることにより、アプリケーション自体は異なるが、アプリケーション分類が共通するアプリケーションを端末装置１０にインストールしているユーザを対応するアプリケーション分野の組合せのユーザ分類に判定することができるため、ユーザのユーザ分類をより適切に判定することができる。

また、第１の実施形態に係る広告配信装置１００において、判定部１３３は、アプリケーションに関する情報として端末装置１０にインストールされているアプリケーションの一覧と、ユーザ分類とに基づいて、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する。

これにより、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、端末装置１０にインストールされているアプリケーションの一覧とユーザ分類とに基づいて、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定することにより、ユーザのユーザ分類を適切に判定することができる。

また、第１の実施形態に係る広告配信装置１００において、取得部１３１は、アプリケーションに関する情報として各アプリケーションの端末装置１０へのインストール有無を示す情報を取得する。判定部１３３は、所定のアプリケーションの組合せが所定のアプリケーションごとの有無を示す情報であって、所定のアプリケーションの組合せが所定のハッシュ法により変換されたハッシュ値である場合、ハッシュ値に対応付けられたユーザ分類と、アプリケーションの一覧が所定のハッシュ法により変換されたハッシュ値とに基づいて、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する。

これにより、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、アプリケーションに関する情報をハッシュ値として取り扱うことにより、プライバシー保護の向上やセキュリティの向上とともにデータ量の削減を図ることができる。また、ハッシュ値に変換された状態で通信を行うことにより、さらにプライバシー保護の向上やセキュリティの向上が達成でき、かつ通信するデータ量の削減を図ることができる。

また、第１の実施形態に係る広告配信装置１００において、判定部１３３は、所定のアプリケーションの組合せが局所性鋭敏型ハッシュ法により変換されたハッシュ値である場合、ハッシュ値に対応付けられたユーザ分類と、アプリケーションの一覧が局所性鋭敏型ハッシュ法により変換されたハッシュ値とに基づいて、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する。

これにより、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、アプリケーションに関する情報をハッシュ値として取り扱うことにより、プライバシー保護の向上やセキュリティの向上とともにデータ量の削減を図ることができる。また、ハッシュ値に変換された状態で通信を行うことにより、さらにプライバシー保護の向上やセキュリティの向上が達成でき、かつ通信するデータ量の削減を図ることができる。また、局所性鋭敏型ハッシュ法を用いることにより、アプリケーションの組合せが類似するもの同士のハッシュ値が一致する可能性が高くなるため、ユーザのユーザ分類をより適切に判定することができる。

また、第１の実施形態に係る広告配信装置１００において、判定部１３３は、ユーザ分類とアプリケーションの組合せとの対応付けを示す行列に低ランク近似により近似させた複数の行列を用いて、端末装置１０を所有するユーザのユーザ分類を判定する。

これにより、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、セキュリティの向上とともにデータ量の削減を図ることができる。また、低ランク近似を行うことにより、同一のアプリケーションであってバージョンが異なるものが別のアプリケーションとして識別される場合であっても、ユーザ分類のアプリケーションとバージョン違いのアプリケーションをインストールしているユーザが、そのユーザ分類に類似していると判定されることが期待できる。

第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、配信部１３５を有する。配信部１３５は、取得部１３１により取得したアプリケーションに関する情報と、アプリケーションの組合せとに基づいて、端末装置１０にコンテンツを配信する。

これにより、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、アプリケーションに関する情報と、アプリケーションの組合せとに基づいて端末装置１０にコンテンツを配信することにより、ユーザに適切なコンテンツを配信することができる。

また、第１の実施形態に係る広告配信装置１００において、配信部１３５は、コンテンツとして、広告目的の広告コンテンツを配信する。

これにより、第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、アプリケーションに関する情報と、アプリケーションの組合せとに基づいて端末装置１０に広告コンテンツを配信することにより、ユーザに適切な広告コンテンツを配信することができる。

（第２の実施形態）
上記第１の実施形態において説明したように、配信システム１では、広告配信装置１００が判定処理を行い、判定したユーザ分類に基づいて広告コンテンツを配信する。一方、第２の実施形態では、ユーザが所有する端末装置１１が判定処理を行い、判定したユーザ分類に関する情報を広告装置３０へ送信することにより、広告装置３０からユーザ分類に基づいた広告コンテンツの配信を受ける配信システム２について説明する。

〔１．配信処理〕
まず、図１２を用いて、第２の実施形態に係る配信処理の一例について説明する。図１２は、第２の実施形態に係る配信処理の一例を示す図である。図１２に示す端末装置１１は、インストールされているアプリケーションの一覧に基づいて判定したユーザ分類に関する情報を広告装置３０へ送信し、広告装置３０から広告コンテンツの配信を受ける。

図１２に示すように、配信システム２は、端末装置１１と、ウェブサーバ２０と、広告装置３０とが含まれる。端末装置１１、ウェブサーバ２０、及び広告装置３０は図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１２に示した配信システム２には、複数台の端末装置１１や、複数台のウェブサーバ２０や、複数台の広告装置３０が含まれてもよい。なお、第２の実施形態に係るウェブサーバ２０は、第１の実施形態に係るウェブサーバ２０と同様であるので、以下では説明を省略する。

端末装置１１は、ユーザによって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置１１は、ユーザによる操作に従って、ウェブサーバ２０からウェブページを取得する。なお、以下では、端末装置１１をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１１と読み替えることもできる。なお、上述した端末装置１１は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。また、端末装置１１は、端末装置１１にインストールされているアプリケーションの一覧と、ユーザ分類情報に含まれるアプリケーションの組合せに対応付けられたユーザ分類とに基づいて、端末装置１１を所有するユーザのユーザ分類を判定する判定処理を行うが詳細は後述する。

広告装置３０は、端末装置１１から受け付けたユーザ分類に関する情報に基づいて選択した広告コンテンツを端末装置１１へ配信する。例えば、広告装置３０は、端末装置１１からユーザ分類に関する情報としてユーザ分類の興味分野を受け付け、ユーザ分類の興味分野に基づいて選択した広告コンテンツを端末装置１１へ配信する。これにより、広告装置３０は、受信した興味分野に応じて端末装置１１を所有するユーザに対して広告の効果が高いと推定される広告コンテンツを配信する。なお、広告装置３０は、図５に示す広告コンテンツ記憶部１２３に記憶された情報と同様の情報を記憶する広告コンテンツ記憶部を有する。

図１２に示すように、ユーザは端末装置１１を用いてウェブページを閲覧する場合、端末装置１１は、ウェブサーバ２０へウェブページの取得要求を送信する（ステップＳ２１）。端末装置１１からウェブページの取得要求を受信したウェブサーバ２０は、端末装置１１からの取得要求に対応したウェブページを端末装置１１へ配信する（ステップＳ２２）。

そして、ウェブサーバ２０からウェブページを受信した端末装置１１は、ウェブページに広告取得命令が含まれる場合、端末装置１１を所有するユーザのユーザ分類を判定する判定処理を行う（ステップＳ２３）。その後、端末装置１１は、判定処理により判定したユーザ分類に関する情報を広告装置３０へ送信する（ステップＳ２４）。例えば、端末装置１１は、ユーザ分類に関する情報としてユーザ分類の興味分野を広告装置３０へ送信する。

端末装置１１からユーザ分類に関する情報を受信した広告装置３０は、受信したユーザ分類に関する情報に基づいて広告コンテンツを選択し、選択した広告コンテンツを端末装置１１へ配信する（ステップＳ２５）。例えば、広告装置３０は、ユーザ分類に関する情報として受信した興味分野が車の分野である場合、車に関する広告コンテンツを端末装置１１へ配信する。

上述したように、第２の実施形態に係る配信システム２において、端末装置１１は、ユーザ分類情報とインストールされているアプリケーションの一覧とに基づいて、端末装置１１を所有するユーザのユーザ分類を判定する。これにより、端末装置１１は、ユーザのユーザ分類を適切に判定することができる。そして、端末装置１１は、判定したユーザ分類に関する情報を広告装置３０へ送信することにより、広告コンテンツの配信を要求する。ユーザ分類に関する情報を受信した広告装置３０は、ユーザ分類に基づいて選択した広告コンテンツを端末装置１１へ配信する。これにより、端末装置１１は、端末装置１１を所有するユーザが関心を持つ可能性の高い広告コンテンツの配信を受けることができる。言い換えると、端末装置１１は、所有するユーザに適した広告コンテンツの配信を受けることができるため、広告効果を高めることができる。このように端末装置１１を所有するユーザは、自身の行動履歴、プロフィールやアプリケーションの一覧を外部へ送信することなく、端末装置１１内にインストールしているアプリケーションの一覧に基づいて適切なサービスの提供を受けることができる。つまり、端末装置１１を有する配信システム２は、行動履歴やプロフィール等を取得していないユーザに対しても、そのユーザに適した広告配信や商品推薦（レコメンド）などを行うことができる。そのため、行動履歴を収集していないユーザやプロフィール情報がないユーザに対して、そのユーザに適した広告配信やレコメンドなどが適切に行えないという問題（いわゆるコールドスタート問題）を解決できる。つまり、配信システム２においては、ユーザから行動履歴やプロフィールをユーザの端末装置１１から外部へ送信することなく、端末装置１１のアプリケーションの一覧に基づいて、そのユーザに対して広告配信やレコメンドなどの様々なサービスを適切に提供できる。また、ユーザ分類情報のユーザ分類とアプリケーションの組合せとが、例えば、所定のサービスにログインしたユーザや、行動履歴の収集を承諾したユーザから取得したアプリケーションに関する情報と基づいて生成されている場合、ユーザの行動という事実に基づいてモデリングされたユーザ分類が可能となる。したがって、このようなユーザ分類により分類されたユーザは、例えば、所定のアプリケーションＸをインストールしているユーザなのでコンテンツＹに興味を示しやすいなど、どのような行動傾向のあるユーザなのかが推定できる。つまり、上述のような行動履歴に基づいてモデリングされたユーザ分類に基づいてユーザ分類が判定された場合、端末装置１１を所有するユーザは、自分と類似する人の行動履歴に基づいたレコメンドなどを受けることが可能となる。これにより、端末装置１１を所有するユーザは、自身の行動履歴を外部に送信することなく、そのユーザに適したレコメンドなどを受けることが可能となる。

なお、広告装置３０がユーザ分類とそのユーザ分類の興味分野の対応付けに関する情報を有する場合、端末装置１１は、ユーザ分類を広告装置３０へ送信してもよい。この場合、端末装置１１は、判定処理により判定したユーザのユーザ分類を広告装置３０へ送信する。そして、ユーザ分類を受信した広告装置３０は、例えば、受信したユーザ分類の興味分野を配信条件として含む広告コンテンツを端末装置１１へ配信する。

〔２．端末装置の構成〕
次に、図１３を用いて、第２の実施形態に係る端末装置１１の構成について説明する。図１３は、第２の実施形態に係る端末装置１１の構成例を示す図である。図１３に示すように、端末装置１１は、通信部１２と、記憶部１３と、入力部１４と、出力部１５と、制御部１６とを有する。

（通信部１２）
通信部１２は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部１２は、図示しない所定の通信網と有線又は無線で接続され、ウェブサーバ３０や広告装置３０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１３）
記憶部１３は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。第２の実施形態に係る記憶部１３は、図１３に示すように、アプリケーション記憶部１３６と、ユーザ分類情報記憶部１３７とを有する。

（アプリケーション記憶部１３６）
第２の実施形態に係るアプリケーション記憶部１３６は、端末装置１１にインストールされているアプリケーションに関する情報を記憶する。図１４は、アプリケーション記憶部１３６に記憶されるアプケーションに関する情報の一例を示す。図１４に示すように、アプリケーション記憶部１３６は、アプケーションに関する情報として、「インストールされているアプリケーションの一覧」の項目を有する。

「インストールされているアプリケーションの一覧」は、端末装置１１にインストールされているアプリケーションを示す。図１４に示す例において、アプリケーション記憶部１３６は、端末装置１１に、「アプリＡ」、「アプリＣ」、「アプリＦ」・・・といったアプリケーションがインストールされていることを示す。なお、アプリケーション記憶部１３６は、アプリケーションのプロセス名を所定のハッシュ関数により変換したハッシュ値をＩＤとて記憶してもよい。また、端末装置１１がプロセスから取得可能なアプリケーションをインストールされているアプリケーションとして判定処理を行う場合、アプリケーション記憶部１３６を有さなくてもよい。

（ユーザ情報記憶部１３７）
第２の実施形態に係るユーザ分類情報記憶部１３７は、ユーザ分類に関する情報を記憶する。図１５は、ユーザ分類情報記憶部１３７に記憶されるユーザ分類に関する情報の一例を示す。図１５に示すように、ユーザ分類情報記憶部１３７は、ユーザ分類に関する情報として、「ユーザ分類ＩＤ」、「アプリケーションの組合せ」、「興味分野」といった項目を有する。

「ユーザ分類ＩＤ」は、ユーザを分類する複数のユーザ分類を識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザ分類ＩＤは、アプリケーションの組合せに基づいてユーザを分類する複数のユーザ分類を識別するための識別情報を示す。図１５に示す例において、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類は車の分野等を興味分野とするユーザのユーザ分類であり、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」により識別されるユーザ分類は旅行の分野等を興味分野とするユーザのユーザ分類であり、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」により識別されるユーザ分類は旅行の分野やコスメの分野等を興味分野とするユーザのユーザ分類・・・である。

また、「アプリケーションの組合せ」は、ユーザ分類ＩＤにより識別されるユーザ分類に属するユーザの端末装置における所定のアプリケーションのインストール有無に関する情報を示す。「アプリケーションの組合せ」には、「アプリＡ」、「アプリＢ」、「アプリＣ」・・・といった項目が含まれる。ここで、「アプリＡ」、「アプリＢ」、「アプリＣ」・・・は、それぞれ特定のアプリケーションに対応する。例えば、「アプリＡ」は特定のゲームアプリケーションであり、「アプリＢ」は特定のニュースアプリケーションであり、「アプリＣ」は特定の通販アプリケーションである。したがって、ユーザ分類情報記憶部１３７は、ユーザを分類する複数のユーザ分類と複数個の特定のアプリケーションの組合せとを関連付けて記憶する。

「アプリＡ」は、アプリＡのインストール有無を示す。例えば、ユーザ分類情報記憶部１３７は、アプリＡがインストールされている場合は「１」を、アプリＡがインストールされていない場合は「０」を記憶する。図１５に示す例において、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類は、アプリＡをインストールしており、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」により識別されるユーザ分類及びユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」により識別されるユーザ分類は、アプリＡをインストールしてないことを示す。言い換えると、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」のユーザは、アプリＡをインストールしていることが多く、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」のユーザ及びユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」のユーザは、アプリＡをインストールしてないことが多いことを示す。

また、「アプリＢ」は、アプリＢのインストール有無を示す。例えば、ユーザ分類情報記憶部１３７は、アプリＢがインストールされている場合は「１」を、アプリＢがインストールされていない場合は「０」を記憶する。図１５に示す例において、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類及びユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」により識別されるユーザ分類は、アプリＢをインストールしており、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」により識別されるユーザ分類は、アプリＢをインストールしてないことを示す。

同様に、「アプリＣ」は、アプリＣのインストール有無を示す。例えば、ユーザ分類情報記憶部１３７は、アプリＣがインストールされている場合は「１」を、アプリＣがインストールされていない場合は「０」を記憶する。図１５に示す例において、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類及びユーザ分類ＩＤ「ＵＴ２」により識別されるユーザ分類は、アプリＣをインストールしておらず、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ３」により識別されるユーザ分類は、アプリＣをインストールしていることを示す。

ここで、「興味分野」には、ユーザ分類ＩＤにより識別されるユーザ分類の興味分野に関する情報が記憶される。「興味分野」には、「車」、「旅行」、「コスメ」・・・といった項目が含まれる。例えば、ユーザ分類ＩＤにより識別されるユーザ分類に属するユーザが興味を持つと推定される分野に対しては「１」を、それ以外の分野に対しては「０」を記憶してもよい。図１５に示す例において、ユーザ分類情報記憶部１３７には、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類に属するユーザについて、「車」が「１」、「旅行」が「０」、「コスメ」が「０」・・・と記憶される。つまり、ユーザ分類情報記憶部１３７には、ユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」により識別されるユーザ分類に属するユーザは、車には興味があり、旅行やコスメには興味がないことが記憶される。

（入力部１４）
入力部１４は、ユーザからの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１４は、タッチパネル機能により表示面を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１４は、端末装置１１に設けられたボタンや、端末装置１１に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

（出力部１５）
出力部１５は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。

（制御部１６）
制御部１６は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、端末装置１１内部の記憶部１３などの記憶装置に記憶されている各種プログラム（表示プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、ウェブブラウザと呼ばれるアプリケーションプログラムに該当する。また、制御部１６は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図１３に示すように、制御部１６は、要求部１６１と、受信部１６２と、判定部１６３、表示部１６４とを有し、以下に説明する配信処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１６の内部構成は、図１３に示した構成に限られず、後述する配信処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１６が有する各処理部の接続関係は、図１３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

要求部１６１は、入力部１４により受け付けたユーザ操作に従って、ウェブサーバ２０にウェブページの取得要求を送信する。また、要求部１６１は、受信部１６２によって受け付けられたウェブページに広告取得命令が含まれる場合に、判定処理により判定されたユーザ分類に関する情報を広告装置３０に送信する。

受信部１６２は、ウェブページや広告コンテンツを受け付ける。具体的には、受信部１６２は、要求部１６１によって送信されたウェブページの取得要求に応答したウェブサーバ２０からウェブページを受け付ける。このとき、受信部１６２は、ウェブページに広告取得命令が含まれる場合には、判定処理を行うよう判定部１６３に指示する。また、受信部１６２は、ユーザ分類情報を受信した場合、ユーザ分類情報記憶部１３７に格納する。

判定部１６３は、受信部１６２から判定処理を行うよう指示を受けた場合、端末装置１１にインストールされているアプリケーションの一覧と、ユーザ分類情報とに基づいて、端末装置１１を所有するユーザのユーザ分類を判定する。具体的には、判定部１６３は、アプリケーション記憶部１３６に記憶されたアプリケーションの一覧と、ユーザ分類情報記憶部１３７に記憶されたユーザ分類情報とに基づいて、端末装置１１を所有するユーザのユーザ分類を判定する判定処理を行う。

このように、判定部１６３は、端末装置１１にインストールされているアプリケーションの一覧と、ユーザ分類情報とに基づいて、端末装置１１を所有するユーザのユーザ分類を判定する判定処理を行う。以下、判定処理の詳細について説明する。

例えば、判定部１６３は、アプリケーション記憶部１３６に記憶されたアプリケーションの一覧とアプリケーションの組合せとが一致するユーザ分類がある場合、端末装置１１を所有するユーザをそのユーザ分類と判定する。具体的には、判定部１６３は、アプリケーション記憶部１３６に記憶されたアプリケーションの一覧とユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」のアプリケーションの組合せとが一致する場合、端末装置１１を所有するユーザをユーザ分類ＩＤ「ＵＴ１」と判定してもよい。ここで、アプリケーションの一覧とアプリケーションの組合せとが一致するとは、例えば、アプリケーションの一覧における「０」及び「１」の並びと、アプリケーションの組合せにおける「０」及び「１」の並びとが同一であることをいう。なお、この場合、アプリケーションの一覧とアプリケーションの組合せとは、「アプリＡ」、「アプリＢ」、「アプリＣ」・・・などのようにアプリケーションのインストール有無を示す情報が同じ順序で並んでいる。つまり、アプリケーションの一覧とアプリケーションの組合せとにおいて、同じアプリケーションのインストール有無を示す情報が「０」（または「１」）で一致しており、値が相違するアプリケーションがないことをいう。

また、判定部１６３は、端末装置１１を所有するユーザを、そのアプリケーションの一覧とアプリケーションの組合せとが最も近似するユーザ分類に属すると判定してもよい。ここで、アプリケーションの一覧とアプリケーションの組合せとが近似するとは、例えば、アプリケーションの一覧における「０」及び「１」の並びと、アプリケーションの組合せにおける「０」及び「１」の並びとの相違箇所が少ないことをいう。具体的には、判定部１６３は、アプリケーションの一覧において「０」である箇所がアプリケーションの組合せにおいて対応する箇所が「１」である回数と、アプリケーションの一覧において「１」である箇所がアプリケーションの組合せにおいて対応する箇所が「０」である回数との合計数（つまり、同じアプリケーションに対応する値が異なる回数）が小さいほど互いが近似しているとしてもよい。したがって、判定部１６３は、端末装置１１を所有するユーザを、上記の合計数が最も小さいアプリケーションの組合せのユーザ分類に属すると判定してもよい。なお、判定部１６３は、末装置１１を所有するユーザを、複数のユーザ分類に属すると判定してもよい。

判定部１６３は、判定処理により判定した端末装置１１を所有するユーザのユーザ分類に関する情報を要求部１６１へ受け渡す。具体的には、判定部１６３は、ユーザ分類に関する情報としてユーザ分類の興味分野を要求部１６１へ受け渡す。

判定部１６３からユーザ分類の興味分野を受け取った要求部１６１は、ユーザ分類の興味分野を広告装置３０に送信する。その後、受信部１６２は、広告装置３０から広告コンテンツを受信する。広告コンテンツを受信した受信部１６２は、受信した広告コンテンツを表示部１６４へ受け渡す。

表示部１６４は、受信部１６２によって受け付けられたウェブページや広告コンテンツを出力部１５に表示する。例えば、表示部１６４は、ウェブページの表示領域の一部である広告枠表示領域に、広告コンテンツを表示する。

なお、上述した制御部１６による配信処理は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などにより実現されてもよい。また、上述した配信処理が所定のアプリケーションにより行われる場合や判定処理が専用アプリにより行われる場合、制御部１６は、例えば、所定のアプリや専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。

〔３．配信処理のフロー〕
次に、図１６を用いて、第２の実施形態に係る配信システム２による配信処理の手順について説明する。図１６は、第２の実施形態に係る配信システム２による配信処理手順を示すシーケンス図である。

図１６に示すように、端末装置１１は、ユーザ操作に従って、ウェブページの取得要求をウェブサーバ２０に送信する（ステップＳ２０１）。そして、ウェブサーバ２０は、ウェブページの取得要求に応じて、ウェブページを端末装置１１に配信する（ステップＳ２０２）。なお、ウェブサーバ２０によって配信されるウェブページには、広告装置３０のＵＲＬ等である広告取得命令が含まれる。

続いて、端末装置１１は、ウェブページに広告取得命令が含まれる場合、端末装置１１を所有するユーザのユーザ分類を判定する判定処理を行う（ステップＳ２０３）。その後、端末装置１１は、ユーザ分類に関する情報を広告装置３０へ送信する（ステップＳ２０４）。具体的には、端末装置１１は、ユーザ分類に関する情報としてユーザ分類の興味分野を広告装置３０へ送信する。そして、広告装置３０は、受信したユーザ分類に関する情報である興味分野に基づいて広告コンテンツを選択する（ステップＳ２０５）。その後、広告装置３０は、選択した広告コンテンツを端末装置１１へ配信する（ステップＳ２０６）。

〔４．その他〕
上記第２の実施形態では、端末装置１１は、特定のアプリケーションのインストール有無に基づいて、ユーザ分類を判定したが、アプリケーションを分類するアプリケーション分類の属するアプリケーションのインストール有無に基づいてユーザ分類を判定してもよい。この場合、記憶部１３のユーザ分類情報記憶部１３７には、図７に示すユーザ分類情報記憶部１２４に記憶された情報と同様の情報が記憶される。また、端末装置１１は、端末装置１１にインストールされているアプリケーションの使用頻度や使用時間などに基づいてユーザ分類を判定してもよい。例えば、端末装置１１は、インストールされているアプリケーションであっても、所定の期間（例えば１ヶ月）使用されていない場合、インストールされていない（例えば、アプリケーション記憶部１３６に記憶しない）ものとして、ユーザ分類を判定してもよい。また、端末装置１１は、特定のアプリケーションがインストールされていないことに基づいてユーザ分類を判定してもよい。例えば、端末装置１１は、ファッション系のアプリケーションがインストールされていないユーザについては、他のアプリケーションの組合せが類似しているユーザ分類であっても、そのユーザ分類にファッションの分野が興味分野として関連付けられている場合、そのユーザ分類と判定しなくてもよい。

〔５．効果〕
上述してきたように、第２の実施形態に係る端末装置１１は、アプリケーション記憶部１３６と判定部１６３を有する。アプリケーション記憶部１３６は、端末装置１１にインストールされているアプリケーションに関する情報を記憶する。判定部１６３は、アプリケーション記憶部１３６に記憶されたアプリケーションに関する情報と、所定のアプリケーションの組合せに対応付けられたユーザ分類とに基づいて、端末装置１１を所有するユーザのユーザ分類を判定する。

これにより、第２の実施形態に係る端末装置１１は、ユーザのユーザ分類を適切に判定することができる。また、端末装置１１においてユーザのユーザ分類を判定するため、アプリケーションの一覧を内部に保持したままユーザの分類を判定でき、プライバシー保護の向上やセキュリティの向上とともにデータ通信量を低減することができる。

また、第２の実施形態に係る端末装置１１は、要求部１６１をさらに有する。要求部１６１は、ユーザ分類に関する情報を情報処理装置へ送信することによりコンテンツの配信を要求する。

これにより、第２の実施形態に係る端末装置１１は、ユーザのユーザ分類に関する情報として興味分野を広告装置３０へ送信することにより、広告装置３０からユーザ分類の興味分野に応じて選択された広告コンテンツの配信を受けることができるため、ユーザにとって適切な広告コンテンツの配信を受けることができる。

（第１及び第２の実施形態）
〔１．装置構成〕
ここで、図２に示した広告配信装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１、ユーザ分類情報記憶部１２２または広告コンテンツ記憶部１２３を有しなくてもよい。具体的には、広告配信装置１００は、ユーザ情報記憶部１２１、ユーザ分類情報記憶部１２２または広告コンテンツ記憶部１２３を保持するデータベースサーバと接続されてもよい。なお、第１の実施形態における配信処理は、ユーザ分類を判定する判定装置と広告コンテンツを配信する配信装置とが協調して行ってもよい。

〔２．プログラム〕
また、上述してきた第１の実施形態に係る広告配信装置１００は、例えば図１７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１７は、広告配信装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網４０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ通信網４０を介して送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る広告配信装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、ユーザ分類情報記憶部１２２及び広告コンテンツ記憶部１２３内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網４０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔３．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図２に示した取得部１３１と配信部１３５とは統合されてもよい。

また、上述してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 配信システム
１０ 端末装置
２０ ウェブサーバ
１００ 広告配信装置
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ ユーザ分類情報記憶部
１２３ 広告コンテンツ記憶部
１３１ 取得部
１３２ 生成部
１３３ 判定部
１３４ 抽出部
１３５ 配信部

Claims (14)

1. 端末装置にインストールされているアプリケーションに関する情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得した前記アプリケーションに関する情報と、所定のアプリケーションの組合せに対応付けて記憶部に記憶されたユーザ分類とに基づいて、前記端末装置を所有するユーザのユーザ分類を判定する判定部と、
   を備えたことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記ユーザ分類を生成する生成部、
   をさらに備え、
   前記取得部は、
   前記情報処理装置が識別可能なユーザにおける前記アプリケーションに関する情報を取得した場合、取得した前記アプリケーションに関する情報を前記記憶部に記憶された前記識別可能なユーザの属性情報に関連付け、
   前記生成部は、
   前記記憶部に記憶された前記識別可能なユーザの前記属性情報と前記アプリケーションに関する情報と基づいて、前記ユーザ分類と前記所定のアプリケーションの組合せとを生成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記取得部は、
   前記属性情報として前記識別可能なユーザの行動履歴を取得し、
   前記生成部は、
   前記取得部により取得した行動履歴と、前記識別可能なユーザの前記アプリケーションに関する情報と基づいて、前記ユーザ分類と前記所定のアプリケーションの組合せとを生成する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記取得部は、
   前記情報処理装置が識別可能な情報を用いてアプリケーションを利用したユーザの行動履歴と前記識別可能な情報を用いて利用されたアプリケーションとを関連付ける、
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記生成部は、
   前記識別可能なユーザの前記属性情報により推定される興味分野に関連付けた前記ユーザ分類を生成する、
   ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
6. 前記判定部は、
   アプリケーションを分類するアプリケーション分類の組合せを前記所定のアプリケーションの組合せとして対応付けられたユーザ分類に基づいて、前記端末装置を所有するユーザのユーザ分類を判定する、
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記判定部は、
   前記アプリケーションに関する情報として前記端末装置にインストールされているアプリケーションの一覧と、前記ユーザ分類とに基づいて、前記端末装置を所有するユーザのユーザ分類を判定する、
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
8. 前記取得部は、
   前記アプリケーションに関する情報として各アプリケーションの前記端末装置へのインストール有無を示す情報を取得し、
   前記判定部は、
   前記所定のアプリケーションの組合せが所定のアプリケーションごとの有無を示す情報であって、前記所定のアプリケーションの組合せが所定のハッシュ法により変換されたハッシュ値である場合、前記ハッシュ値に対応付けられた前記ユーザ分類と、前記アプリケーションの一覧が所定のハッシュ法により変換されたハッシュ値とに基づいて、前記端末装置を所有するユーザのユーザ分類を判定する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記判定部は、
   前記所定のアプリケーションの組合せが局所性鋭敏型ハッシュ法により変換されたハッシュ値である場合、前記ハッシュ値に対応付けられた前記ユーザ分類と、前記アプリケーションの一覧が前記局所性鋭敏型ハッシュ法により変換されたハッシュ値とに基づいて、前記端末装置を所有するユーザのユーザ分類を判定する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記判定部は、
    前記ユーザ分類と前記所定のアプリケーションの組合せとの対応付けを示す行列に低ランク近似により近似させた複数の行列を用いて、前記端末装置を所有するユーザのユーザ分類を判定する、
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 端末装置であって、
    前記端末装置にインストールされているアプリケーションに関する情報を記憶するアプリケーション記憶部と、
    前記アプリケーション記憶部に記憶された前記アプリケーションに関する情報と、所定のアプリケーションの組合せに対応付けられたユーザ分類とに基づいて、前記端末装置を所有するユーザのユーザ分類を判定する判定部、
    を備えたことを特徴とする端末装置。
12. 前記ユーザ分類に関する情報を情報処理装置へ送信することによりコンテンツの配信を要求する要求部、
    をさらに備えたことを特徴とする請求項１１に記載の端末装置。
13. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    端末装置にインストールされているアプリケーションに関する情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得した前記アプリケーションに関する情報と、所定のアプリケーションの組合せに対応付けて記憶部に記憶されたユーザ分類とに基づいて、前記端末装置を所有するユーザのユーザ分類を判定する判定工程と、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
14. 端末装置にインストールされているアプリケーションに関する情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得した前記アプリケーションに関する情報と、所定のアプリケーションの組合せに対応付けて記憶部に記憶されたユーザ分類とに基づいて、前記端末装置を所有するユーザのユーザ分類を判定する判定手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
    

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