JP6025155B2 - 情報処理装置、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、方法及びプログラムに関し、特に、ユーザの興味に適した広告を提示するための技術に関する。

オンライン広告の技術分野では、購買主体である個人に如何にマッチした広告を提供するかが課題の一つである。例えば、特許文献１には、ユーザの検索クエリを受信した検索エンジンが、検索結果と検索を行ったユーザに関する情報（性別、年齢、収入レベル、婚姻区分など）とを特徴ベクトルとして表現し、類似する特徴ベクトルを持つ広告の中からユーザに提供する広告を決める技術が開示されている。パーソナライズ（個別化）された広告を提供する方法としてよく知られているものである。

特許文献１では、ユーザに関する情報を収集することが難しい。オンライン上の検索エンジンにプライヴァシー情報を託すことに抵抗を感じるユーザは多い。特許文献２には、ユーザに関する情報に相当するユーザプロファイルを生成するために、行動ターゲティングシステムを構築することが記載されている。

その具体例としては、広告配信者がクライアント・サーバ・システムを構築し、クライアントシステムに記憶されるクッキーにユーザ識別番号を書き込み、同広告配信者が配信する広告を掲載するウェブページをクライアントシステムが閲覧した際に、ユーザ識別番号を得るというシステムが開示されている（段落０１０７等）。ウェブページのコンテンツを解析することによって、ユーザ識別番号により特定されるユーザが興味を持っているものについての情報が得られる。

上記のような仕組みを、サードパーティクッキー或いは第三者クッキーを用いた行動トレースと呼ぶことがある。コンテンツプロバイダではない第三者が設定するクッキーを用いるためである。このような仕組みのオンライン行動マーケティングにおいては、第三者クッキーを使用してユーザのウェブ閲覧行動をトレースしたあと、特定したユーザをあらかじめ定めておいたユーザセグメントに対応付ける。

例えば、クッキーが設定されたいくつかのウェブサイトを頻繁に閲覧しているユーザがおり、そのウェブサイトが旅行関連、ビジネス関連、バイク関連とすると、そのユーザは、３０歳代男性ビジネスマンという仮説に基づくユーザセグメントに対応付けられる。そして、そのユーザセグメントに対応する形で用意された広告コンテンツの中から広告を選択して配信する。

特表２００６−５２６８５３号公報 特表２００９−５３１７８２号公報 特表２０１０−５２９５２３号公報

しかしながら、このような第三者クッキーを用いたユーザの行動トレース及び配信広告のパーソナライズ化には、いくつかの問題があった。第１点目は、統計的なユーザセグメンテーションに基づきユーザセグメントの推定を行うため、セグメントの粒度が粗く、精度が低いという点である。

第２点目は、上記のようにユーザのウェブ閲覧行動履歴を用いるが、直近の履歴とユーザセグメントとの距離情報などに縮退された情報のみを用いるため、直近の興味と長期的興味との区別をつけるのが困難であるという点である。

オンライン広告は、ユーザセグメントなどに基づいて算出されるコンバージョン率に応じて広告枠の価格が決められ、一瞬で入札が行われる（例えば、特許文献３を参照）。このような入札システムでは、履歴の全てを用いるとデータが大きすぎて扱いにくく、直近の履歴が用いられる。そのため、広告の性格に合わせた効果的な広告の提示が難しい。

広告には、大別して、ブランド認知を目的とした広告と、顧客からのアクションを引き出すための広告（アクションとは例えば商品の購買など）の二種類がある（特許文献２の段落００５７参照）。後者は、販売促進・クロージングに近い。長期的な関心事項にはブランド認知に近い広告が効果的であり、短期的な興味には販促・クロージングに近い広告が効果的である。

しかしながら、直近の履歴に基づく分析では、ユーザの履歴が意味する興味が、長期的なものなのか短期的なものなのかの区別が付かない。例えば、ユーザのあるオンラインアクティヴィティが「趣味が旅行である」ことを示唆するものなのか、或いは、「来週の大型連休にたまたまハワイに行く」ことを示唆するものなのかの区別が付かない。別段旅行を趣味にしているわけではないが、たまたま出張で行くだけの人に、ブランド認知広告を提示してもインプレッション効果は薄い。

従来の第三者クッキーを用いたユーザの行動トレース及び配信広告のパーソナライズ化に指摘できる問題点の第３点目としては、プライヴァシー保護の観点から懸念があることである。ユーザと、コンテンツプロバイダという二者とはあまり関係のない第三者の管理するドメインにユーザの履歴が蓄積されるシステムである。実際にプライヴァシー意識の高まりから、第三者クッキーを受け入れないブラウザ設定も普及しつつある。

本発明は、上述した諸々の課題に鑑みてなされたものであって、ユーザの興味が長期的なものであるか短期的なものであるかを考慮した上で、効果的な広告の提示を行うことを目的とする。

上記目的を達成する本発明の一態様は、ユーザが興味を示したコンテンツに含まれる単語の辞書である興味単語辞書を、単語とユーザが興味を示した時間の情報とを紐付けて更新する興味単語辞書更新手段と、ユーザの興味とのマッチングのための第１の情報と、任意の時間の長さを表す第２の情報と、を有する広告を取得する広告取得手段と、前記興味単語辞書から抽出される単語であって、取得した広告の前記第２の情報に応じて現在から過去にさかのぼった期間にユーザが興味を示した単語と、取得した広告の前記第１の情報との類似度に基づいて、複数の広告の中から、ユーザに提示する広告を選択する広告選択手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザの興味が長期的なものであるか短期的なものであるかを考慮した上で、効果的な広告の提示を行うことが可能となる。

本発明による実施形態のネットワーク構成例を示す図である。 上記実施形態のハードウェア＆ソフトウェア構成例を示す図である。 図２のソフトウェアにより提供されるＵＩ画面例を示す図（その１）である。 図２のソフトウェアにより提供されるＵＩ画面例を示す図（その２）である。 上記実施形態の機能ブロック図である。 図５の興味単語辞書更新手段１０２の作用を説明するための概念図である。 図５の興味単語辞書１２３の記憶内容の一例を示す図である。 上記実施形態においてユーザの単語毎の興味の傾向を示す概念図である。

図１に、本実施形態のネットワーク構成例を示す。図１に示すように、本実施形態においては、インターネットなどのネットワークを介して、情報処理装置１００とクラウド上のサーバ２００がデータ通信を行う。ネットワークの形態に限定はない。情報処理装置１００は、パーソナルコンピュータ（以下、主として「ＰＣ」と呼ぶ）、スレート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ、スマートフォン、携帯型情報端末（Personal Digital Assistance: PDA）などのパーソナルデバイスである。ＰＣの形態として据え置き型とノートブック型を例示しているが、限定するものではない。

種々のサービスを提供するサーバであるクラウド上のサーバ２００としては、例えば、広告配信サーバ２０１、コンテンツ配信サーバ２０２、ＳＮＳ（ソーシャルネットワーキングサービス）サーバ２０３、交流サーバ２０４などがある。交流サーバ２０４の例としては、２００文字以内などの比較的短い文章を投稿できるサービスを提供するサーバなどがある。これらのサーバには、ＣＧＩ（Common Gateway Interface）などのウェブテクノロジを使って、文章を投稿できるサービスを提供するサーバが含まれてもよい。ＳＮＳサーバ２０３、交流サーバ２０４は、ユーザアカウント同士がリンクで繋がり、現実の友人関係をリンクで表すことができるようになっている。サービスの種類に特に限定はないので、情報処理装置１００がその他サーバ２０５と通信可能であってもよい。

広告配信サーバ２０１は、図示しない広告主から預かった広告をプールしておき、情報処理装置１００が望んだタイミングで、又は、定期的に広告を情報処理装置１００に配信する。広告の形態に限定はないが、画像、文章、音声など或いはこれらの組み合わせを採用することができる。以下の実施形態では、説明例として、画像へのリンクを含むＸＭＬ文書及びその画像とする。

広告には、その広告の内容、その広告がターゲットにする想定顧客の特徴を表す単語、その広告が訴求したい商品、サービス又は企業イメージなど、広告に関係する情報（第１の情報）が含まれる。広告が意見広告やＰＲ記事のようなものであれば、ＸＭＬ文書をパースして表示する際に文字として表示される部分に、これら情報を記載しておく。別の方法としては、ＸＭＬ文書のメタ情報に、これら情報を広告に付されたタグとして記載しておいてもよい。第１の情報は、ユーザが広告にどの程度興味を持つかを測り、ユーザの興味とのマッチングを行うために用いられる。

広告には、さらに、その広告が意図する目的等に沿った情報（第２の情報）が含められる。この情報は、時間の長さを表しており、広告主等が任意に決めてよい。具体的には、例えば、広告の目的が「ブランド認知」である場合、ユーザの長期的な興味とマッチングさせるために、「長期」を意味する情報とする。一方で、広告の目的が販促・クロージングに近い顧客にアクションを起こさせることにある場合、ユーザの短期的な興味とマッチングさせるために、「短期」を意味する情報とする。このことをフラグのオン・オフで表現してもよい。

第２の情報の他の例としては、０＜Ｉ₂＜１を満たす数値として、０に近いほど「短期」、１に近いほど「長期」としてもよい。

次に、図１を再び参照して、コンテンツ配信サーバ２０２は、情報処理装置１００で再生するコンテンツを情報処理装置１００に配信するサーバである。コンテンツとしては、文章、静止画像、動画像、音声等を含みうる。コンテンツ配信サーバ２０２の具体例としては種々のものが考えられるが、例えば、ＨＴＴＰサーバが一典型例である。この実施形態では、説明例として、ＨＴＴＰサーバがＲＳＳ（RSS Site Summery）の形式で情報処理装置１００にコンテンツを送信することとする。また、以下では単に「コンテンツ」と言った場合、ＲＳＳに含まれる記事一つ分を指すこととする。

図２に、本実施形態のハードウェア＆ソフトウェア構成例を示す。図示の例では、情報処理装置１００は、演算処理装置１１０、一次記憶装置１１１、二次記憶装置１１２を持つ。その他に入出力装置として、表示出力を行う表示装置１１３、通信装置１１４、音声入力装置１１５、音声出力装置１１６を持つ。

一次記憶装置１１１は、揮発性の記憶装置であり作業メモリとして用いる。二次記憶装置１１２は、不揮発性の記憶装置であり、オペレーティングシステム（以下、ＯＳ）１２０、情報収集アプリケーション１２１、そのＳＮＳ用プラグイン１２２、興味単語辞書１２３、広告記憶手段１２４が格納されている。

これらのソフトウェアプログラムが、演算処理装置１１０により起動され、一次記憶装置１１１に展開されることによって、後述するような機能を提供する各機能ブロックを構成する。なお、各機能ブロックは、インストールされているソフトウェアプログラムではなくＳａａＳ（Software as a Service）により提供されてもよい。図示のハードウェア＆ソフトウェア構成例は発明が実施可能であることを説明するための一例である。

情報収集アプリケーション１２１は、ユーザが情報処理装置１００を用いてクラウド上のサーバ２００から情報を収集するための統合アプリケーションである。ここで言う情報とは、広告配信サーバ２０１が配信する広告、コンテンツ配信サーバ２０２が配信するコンテンツ、ＳＮＳサーバ２０３が送信するＳＮＳに関するコンテンツなどを含む。情報収集アプリケーション１２１は、取得収集した情報を統合しマッシュアップした上で表示装置１１３に表示させる。また、音声情報を得た場合は音声出力装置１１６に出力させる。

ＳＮＳ用プラグイン１２２は、情報収集アプリケーション１２１のプラグインである。ソーシャルネットワーキングサービスは、サービスを利用する際に用いる、専用のＡＰＩインターフェースを提供していることがあり、ＳＮＳ用プラグイン１２２はこのようなＳＮＳサーバ２０３と情報収集アプリケーション１２１のアプリケーション間通信を確立させるための小規模なプログラムである。

興味単語辞書１２３は、ユーザが情報収集アプリケーション１２１を利用していくうちに単語を蓄積する単語辞書である。また、広告記憶手段１２４は、二次記憶装置１１２上に構築された記憶であって、情報収集アプリケーション１２１が広告配信サーバ２０１から配信された広告をプールしておく場所である。詳細は後述する。

図３と図４に情報収集アプリケーション１２１により生成されるユーザインターフェース画面の例を示す。図３は、情報収集アプリケーション１２１のメイン画面例である。図３において、当該メイン画面は、情報収集アプリケーション１２１がクラウド上のサーバ２００から取得収集してきた情報の要約を「タイル」と呼ばれる矩形の枠に示している。例えば、ニュース記事を収集してきたものであれば、要約は画像とニュースのタイトルなどから自動的に生成する。

図３のメイン画面で、ユーザが詳細情報を得るためにタイルをクリックすると、図４に示すような詳細情報を表示する画面へと遷移する。図４は、情報収集アプリケーション１２１が備えるニュースリーダ機能により提供される画面である。このような画面は、ＲＳＳを解析してＲＳＳ中に含まれる情報やリンクをたどって得られる情報などに基づいて自動的に生成される。

なお、メイン画面は、ニュースのみならず、ユーザ参加しているＳＮＳの更新情報（ＳＮＳ用プラグイン１２２が取得する）もタイルに表示し、タイムラインに沿って新鮮な情報を常に表示するようにする。なお、収集した情報をジャンルやカテゴリに分けて分類し、分類ごとに表示するように構成してもよい。

図３、図４に示すように、情報収集アプリケーション１２１は、ＵＩ画面に広告枠を設定する。本実施形態では、このＵＩ画面のいくつかに設定されている広告枠に広告を表示してユーザに提示する。情報収集アプリケーション１２１は、表示する広告を適切に選ぶために、以下に説明するような機能構成を備える。

図５に、本実施形態の機能ブロック図を示す。図示するように、情報収集アプリケーション１２１などにより、情報処理装置１００は、広告取得手段１０１、興味単語辞書更新手段１０２、興味度推定手段１０３、広告選択手段１０４、興味単語辞書１２３、広告記憶手段１２４を有するように構成される。

広告取得手段１０１は、ネットワークを介して広告配信サーバ２０１にアクセスし、配信される広告をダウンロードする機能を備える。広告取得手段１０１が取得した広告は、広告記憶手段１２４に記憶される。

興味単語辞書更新手段１０２は、興味単語辞書１２３を更新する機能を備える（図６参照）。興味単語辞書１２３は、単純ベイズ分類器を用いた文書分類で使う単語辞書である。興味単語辞書１２３は、例えば、単語毎に、その単語が含まれた文書がユーザに提示された際にユーザが興味を持った回数と、持たなかった回数を記憶している。

興味単語辞書１２３の記憶内容は、興味度推定手段１０３により用いられる。興味度推定手段１０３は、ある文書をユーザに提示した場合ユーザが興味を持つことの確からしさをスコアの形で算出する。その際、興味度推定手段１０３は、その文書に含まれる単語を抽出し、興味単語辞書１２３を参照して、抽出した単語が含まれた文書にユーザが興味を持った回数などに基づいて、スコアを算出する。

図６に、興味単語辞書更新手段１０２による興味単語辞書１２３の更新処理の概要を示す。情報収集アプリケーション１２１は、文書をユーザに提示する。ここで「文書」とは、情報収集アプリケーション１２１がクラウド上のサーバ２００から取得したコンテンツや、広告配信サーバ２０１から配信されてきた広告などである。ブラウザにより閲覧したウェブページでもよい。以下では説明例として、ＲＳＳ形式で取得したニュース記事とする。

ユーザは文書に対して何らかの操作を行うことがある。例えば、さらに詳細情報を得るためにクリックしたり、後で読み返したいニュースであるとしてクリップしておいたりといった操作である。これらの操作等に基づいて、興味単語辞書更新手段１０２は、その文書に対する興味の有無を推定する。興味の度合いを推定することとしてもよい。

一方で、興味単語辞書更新手段１０２は、文書に含まれる文章に対して形態素解析を行うなどの方法により文書から単語を抽出する。抽出した単語に分類のためのラベルとして興味の有無を付し、本実施形態ではさらに、時間情報を紐付けて、興味単語辞書１２３に単語を記憶させる。既に単語が記憶されている場合は更新する。

時間情報は、ユーザ画素の単語が含まれている文書に興味を示した時間の情報であることが好ましく、上記のユーザ操作等がなされたときに同時に興味単語辞書の更新処理をするのであれば、興味有りがカウントされた更新時刻を単語に紐付ける。こうした処理が繰り返された結果、例えば、興味単語辞書１２３には図７に示すような情報が記憶される。

また、図７のような興味単語辞書１２３からは、一つ一つの単語について、例えば図８に示すように、その単語がユーザの興味を持った文書に出現した頻度を、時間軸に沿ってプロットすることができる。すなわち図８は、図７に示すような記憶内容から情報処理装置１００が把握することのできる、ユーザのある単語への興味の傾向を示すグラフである。

ユーザの長期の興味の傾向は、図８において「長期」の矢印で示された期間の出現頻度を積分するなどの方法で推定することができ、短期の興味の傾向は、図８において「短期」の矢印で示された期間の出現頻度を微分するなどの方法で推定することができる。興味単語辞書１２３は、ユーザがインターネットから情報収集したりウェブログを閲覧したりといったオンラインアクティヴィティに基づいて、次々と単語が蓄積されていくので、何万語もの単語が登録される。

再び図５の機能ブロック図を参照する。図５において、興味度推定手段１０３は、広告記憶手段１２４にプールされている広告に対してユーザが持つであろう興味を、興味単語辞書１２３の記憶内容を用いて推定する機能ブロックである。この推定の際に、興味度推定手段１０３は、それぞれの広告に付与されている「第２の情報」、すなわち、その広告の目的に添った時間の長さに関する情報を用いる。

興味度推定手段１０３は、第２の情報に対応して現在から過去にさかのぼった期間内に、興味単語辞書更新手段１０２により更新が行われた単語を、興味単語辞書１２３から抽出する。現在からさかのぼった期間の長さを第２の情報へ対応させる際の、対応のさせ方としては種々のものが考えられる。例えば、第２の情報が「短期」を意味する場合（すなわち短期的な興味へのマッチングが好ましい広告である場合）、比較的現在から近い時点から現在までの間に、更新が行われた単語を抽出する。

次に、興味度推定手段１０３は、抽出した単語群と、興味を推定しようとしている広告が含む「第１の情報」、すなわち、ユーザの興味とのマッチングのために用いる情報との、類似度に基づいて、その広告のスコアを算出する。

興味度推定手段１０３は、広告をユーザに提示する前に、あらかじめ記憶されている広告の基本的に全てについて、スコアを算出しておく。このように構成すれば、広告の提示の際に必要な計算をあらかじめ行っておくことができるので、広告の提示が高速になる。

次に、広告選択手段１０４は、興味度推定手段１０３で算出された各広告のスコアに基づいて、ユーザに提示する広告を選択する機能を備える。スコアは、広告毎に付与されている広告の鮮度に関する第２の情報が勘案されているので、ユーザの興味が長期的なものであるか短期的なものであるかを考慮した上で、効果的な広告の提示を行うことができる。

特に、興味単語辞書１２３は、ユーザがインターネットから情報収集したりウェブログを閲覧したりといったオンラインアクティヴィティに応じて何万語もの単語が蓄積され、これによりユーザの興味の有無を判定するため、ユーザセグメントの粒度が細かい。また、興味単語辞書１２３に基づいて興味の推定は、精度がよい。換言すれば、広告主から見てコンバージェンス率が高く、ユーザから見て情報性が高いと言える。

さらに、興味単語辞書１２３は、情報処理装置１００内の記憶装置（二次記憶装置１２０）におかれる。ユーザの所有する端末内で、ユーザの嗜好情報を蓄積し、提示する広告を選択するため、プライヴァシー上のリスクが、オンラインのシステムに比べて少ない。

また、図４に示したようなコンテンツの提示は、ユーザの求めに応じてオンデマンドで情報の取得や提示を行う必要があるが、このような構成とは異なり、上述した構成では、ユーザに広告を選択し、提示するタイミング（広告を表示する時間帯や、どのような話題の記事と一緒に表示するかなど）を、情報収集アプリケーション１２１のディストリビュータや広告主の意図に応じて制御することができる。

広告選択手段１０４が広告の選択を行うタイミングや、その選択方法については、大別すると主に次の二つの方法がある。第１の方法は、図４のようなコンテンツとともに提供される広告枠に表示させる広告を選択する場合の方法である。第２の方法は、それ以外のタイミング及び方法である。

第１の方法では、図４のようなコンテンツが提示されるタイミングで、コンテンツに含まれる単語（例えば、「記事本文」中の単語など）と、興味単語辞書１２３の記憶内容とのマッチングを行う。この場合、まず、コンテンツに含まれる単語を、興味単語辞書１２３から抽出する。次に、抽出した単語それぞれに紐付けられている更新時刻に基づいて、そのコンテンツに対するユーザの興味の「鮮度」を推定する。「鮮度」は例えば、更新時刻の最頻値とか、中央値とかでよい。

次に、広告選択手段１０４は、この時間の情報（第３の情報）を用いて、図４の広告枠に提示する広告に最適な「第２の情報」を決定し、決定した「第２の情報」を持つ広告の中からスコアに基づいて、広告を選択する。例えば、第３の情報が比較的「短期」であれば、「第２の情報」が「短期」であるものの中から、スコアが高いものから順に選択されやすいようなアルゴリズムで、広告を選ぶ。

このように構成すると、ニュース記事を閲覧するなどと言った情報収集アプリケーション１２１を使ったオンラインアクティヴィティと連動した広告を提示することができ、効果的な広告提示が可能となる。また、本文と広告のミスマッチを防ぐことができる。

第２の方法では、情報収集アプリケーション１２１のディストリビュータなどが任意に決める何らかの条件で、広告枠に提示する広告の「第２の情報」を決定する。広告選択手段１０４は、決定された第２の情報を持つ広告を広告記憶手段１２４の中から抽出し、その中から、スコアが高いものから順に選択されやすいようなアルゴリズムで、広告を選ぶ。

このように構成すると、アプリケーションのディストリビュータや広告主等が広告を出すタイミングをコントロールすることができ、ユーザに商品やサービスを強く訴求したいときはクロージング型、ユーザに不快感を感じさせたくないときはインプレッション型、というように効果的な広告提示が可能になる。

例えば、現在時刻に応じて「第２の情報」を決定する。通常ユーザは、朝には天気や交通事情のチェックをする程度で、出勤前などに商品やサービスの購買をしない。一方で夜は、購買意欲が高まる。そこで、朝の時間帯（早朝〜午前中など）にはブランド認知のインプレッション型の広告を提示すべく、「第２の情報」として「長期」を設定する。逆に夜の時間帯には、販促・クロージング型の広告を提示すべく、「第２の情報」として「短期」を設定する。

また、長期的な興味として旅行好きであることが分かっているユーザに対し、広告を打つ場合に、ユーザの興味辞書では初めて現れる地名にかかわる記事の場合には、その地名と強く結びつく、その地域への具体的な旅行を勧める広告を表示し、ユーザの興味辞書で難度も現れている地名が現れる記事の場合には、ブランド訴求の広告にするなどの応用も考えられる。

販促・クロージング型に近い広告は、クリック課金型ビジネスモデル、ブランド認知に近い広告は、インプレス型ビジネスモデルが用いられる。上記構成によれば、これらを正しく区別して扱うことができるため、一つの広告枠でこれらを混在させることができる。

１００ 情報処理装置
１０１ 広告取得手段
１０２ 興味単語辞書更新手段
１０３ 興味度推定手段
１０４ 広告選択手段
１２１ 情報収集アプリケーション
１２３ 興味単語辞書
１２４ 広告記憶手段

Claims (7)

1. ユーザが興味を示したコンテンツに含まれる単語の辞書である興味単語辞書を、単語とユーザが興味を示した時間の情報とを紐付けて更新する興味単語辞書更新手段と、
   ユーザの興味とのマッチングのための第１の情報と、任意の時間の長さを表す第２の情報と、を有する広告を取得する広告取得手段と、
   前記興味単語辞書から抽出される単語であって、取得した広告の前記第２の情報に応じて現在から過去にさかのぼった期間にユーザが興味を示した単語と、取得した広告の前記第１の情報との類似度に基づいて、複数の広告の中から、ユーザに提示する広告を選択する広告選択手段と、
   を備えることを特徴とする、情報処理装置。
2. 前記広告選択手段は、
   前記広告取得手段が取得した広告と同時に提示されるコンテンツが含む単語を、前記興味単語辞書から抽出し、
   抽出した単語に紐付けられている時間の情報に基づいて、前記広告と同時に提示されるコンテンツに対するユーザの興味の時間の長さを第３の情報として推定し、
   前記第３の情報と合致する前記第２の情報を有する広告の中から、ユーザに提示する広告を選択する
   ことを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記広告選択手段は、
   所定の条件に応じて、前記任意の時間の長さを決定し、
   決定した前記任意の時間の長さを表す前記第２の情報を有する広告の中から、ユーザに提示する広告を選択する
   ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記所定の条件が、広告をユーザに提示する時間帯であることを特徴とする、請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記広告取得手段が取得した広告の前記第２の情報に応じて現在から過去にさかのぼった期間にユーザが興味を示した単語を、前記興味単語辞書から抽出し、前記広告取得手段が取得した広告の前記第１の情報との類似度に基づいて、前記広告取得手段が取得した広告のスコアを算出する興味度推定手段を有し、
   前記広告選択手段は、複数の広告の中から、広告各々の前記スコアに基づいて、ユーザに提示する広告を選択することを特徴とする、請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 情報処理装置における情報処理方法であって、
   ユーザが興味を示したコンテンツに含まれる単語の辞書である興味単語辞書を、単語とユーザが興味を示した時間の情報とを紐付けて更新する興味単語辞書更新ステップと、
   ユーザの興味とのマッチングのための第１の情報と、任意の時間の長さを表す第２の情報と、を有する広告を取得する広告取得ステップと、
   前記興味単語辞書から抽出される単語であって、取得した広告の前記第２の情報に応じて現在から過去にさかのぼった期間にユーザが興味を示した単語と、取得した広告の前記第１の情報との類似度に基づいて、複数の広告の中から、ユーザに提示する広告を選択する広告選択ステップと、
   を含むことを特徴とする、情報処理方法。
7. コンピュータに、
   ユーザが興味を示したコンテンツに含まれる単語の辞書である興味単語辞書を、単語とユーザが興味を示した時間の情報とを紐付けて更新する興味単語辞書更新処理と、
   ユーザの興味とのマッチングのための第１の情報と、任意の時間の長さを表す第２の情報と、を有する広告を取得する広告取得処理と、
   前記興味単語辞書から抽出される単語であって、取得した広告の前記第２の情報に応じて現在から過去にさかのぼった期間にユーザが興味を示した単語と、取得した広告の前記第１の情報との類似度に基づいて、複数の広告の中から、ユーザに提示する広告を選択する広告選択処理と、
   を実行させるためのプログラム。

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