JP6271345B2 - 抽出装置、抽出方法及び抽出プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を用いて、実施形態に係る抽出処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。図1では、本願に係る抽出装置に対応する広告装置100によって、広告配信先の対象となるユーザの抽出処理が行われる例を示す。
次に、図2を用いて、実施形態に係る広告装置100が含まれる抽出処理システムの構成について説明する。図2は、実施形態に係る抽出処理システム1の構成例を示す図である。図2に例示するように、実施形態に係る抽出処理システム1には、ユーザ端末10と、広告主装置20と、ウェブサーバ30と、広告装置100とが含まれる。これらの各種装置は、ネットワークN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2に示した抽出処理システム1には、複数台のユーザ端末10や、複数台の広告主装置20や、複数台のウェブサーバ30が含まれてもよい。
次に、図3を用いて、実施形態に係る広告装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る広告装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、広告装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、広告装置100は、広告装置100を利用する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は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。かかる通信部110は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、ユーザ端末10や広告主装置20やウェブサーバ30との間で情報の送受信を行う。
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。記憶部120は、広告コンテンツ記憶部121と、ユーザ情報記憶部122とを有する。
広告コンテンツ記憶部121は、広告主装置20から入稿された広告コンテンツに関する情報を記憶する。また、広告コンテンツ記憶部121は、入稿された広告コンテンツに対応付けて、広告主から指定される条件であって、広告コンテンツの配信対象とするユーザに関する条件を記憶する。ここで、図4に、実施形態に係る広告コンテンツ記憶部121の一例を示す。図4に示した例では、広告コンテンツ記憶部121は、「広告主ID」、「広告コンテンツID」、「入札価格」、「指定条件」といった項目を有する。
ユーザ情報記憶部122は、広告装置100が取得したユーザ情報を記憶する。具体的には、ユーザ情報記憶部122は、ユーザ端末10がウェブサーバ30に対してアクセスしたり、ウェブサーバ30が提供するウェブページにおいて検索をしたり、製品の購入要求を送信したりしたことを契機として作成されるユーザの行動のログを含む情報であって、後述する取得部132により受信されるユーザ端末10に関するユーザ情報を記憶する。
制御部130は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、広告装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(予測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。
入稿受付部131は、広告主装置20から広告コンテンツの入稿を受け付ける。具体的には、実施形態に係る入稿受付部131は、入札価格の指定と、広告配信の対象とするユーザに関する条件とともに、広告コンテンツの入稿を受け付ける。そして、入稿受付部131は、入稿元の広告主に対応する広告主IDに対応付けて、入稿された広告コンテンツと、入札価格と、指定条件とを対応付けて、広告コンテンツ記憶部121に記憶する。
取得部132は、ユーザの行動履歴を取得する。具体的には、実施形態に係る取得部132は、ユーザ情報記憶部122に記憶されるユーザ情報ファイルF01で示されるような、ユーザ端末10のログに基づいて、ユーザの行動履歴を取得する。
第1モデル生成部133及び第2モデル生成部134は、所定の行動が、取得部132によって取得された行動履歴に含まれる指定イベントよりも前の行動履歴と類似する行動であるか否かを判定するモデルを生成する。第1モデル生成部133は、指定イベントを実行したユーザの第1モデルを生成する。具体的には、実施形態に係る第1モデル生成部133は、入稿受付部131によって受け付けられた指定イベントをしたユーザの行動履歴から抽出した行動履歴と、指定イベントをしていないユーザの行動履歴から抽出した行動履歴とを用いて、第1モデルを生成する。
要求受付部135は、広告配信に関する要求を受け付ける。具体的には、実施形態に係る要求受付部135は、ウェブページを表示するユーザ端末10から送信される要求であって、ウェブページに含まれる広告枠で表示する広告コンテンツの配信に関する要求を受け付ける。
抽出部136は、取得部132によって取得された行動履歴のうち所定の行動よりも前の行動履歴を用いて、当該所定の行動をすることが予測される対象のユーザを抽出する。また、抽出部136は、対象のユーザとして、現時点から所定期間内に指定イベントをすることが予測されるユーザを抽出する。具体的には、実施形態に係る抽出部136は、入稿受付部131により受け付けられた指定イベントである製品Aの購入をしたユーザの行動の時点よりも前の行動履歴を用いて、現時点から将来において製品Aを購入することが予測される対象のユーザを抽出する。
配信部137は、広告コンテンツの配信要求に対して、広告コンテンツを配信する。具体的には、実施形態に係る配信部137は、抽出部136によって抽出されたユーザに対して、入稿受付部131により受け付けられた広告コンテンツを配信する。例えば、配信部137は、要求受付部135が広告配信の要求を受け付けた所定のユーザであって、抽出部136により、スコア上位者として抽出されたユーザである場合に、かかるユーザに対して、指定イベントに対応する広告コンテンツを配信する。
次に、図7及び図8を用いて、実施形態に係る広告装置100による抽出処理の手順について説明する。以下においては、図7を参照して広告装置100によるモデル生成処理手順を説明し、図8を参照して広告装置100による抽出処理手順を説明する。
上述した広告装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、広告装置100の他の実施形態について説明する。
上述した実施形態において、入稿受付部131は、広告主から一つのイベントの指定を受け付ける例を示した。また、第1モデル生成部133及び第2モデル生成部134は、広告主から受け付けた一つの指定イベントに関して、指定イベントを実行したユーザのモデルを生成する例を示した。しかし、指定イベントは一つに限られず、複数のイベントが指定されてもよい。すなわち、抽出部136は、複数のイベントの組合せである指定イベントよりも前の行動履歴を用いて、複数のイベントの組合せである指定イベントをすることが予測される対象のユーザを抽出する。
上述した実施形態において、第1モデル生成部133及び第2モデル生成部134が、所定数の正例と負例との例を用いて、モデルを生成する例を示した。ここで、第1モデル生成部133及び第2モデル生成部134は、モデルの生成に用いる正例や負例の行動履歴データについて重み付けを行い、モデルを生成してもよい。すなわち、第1モデル生成部133及び第2モデル生成部134は、ユーザ毎に重み付けがなされた行動履歴に基づいて、第1モデル及び第2モデルを生成する。
上述した実施形態に係る抽出処理において、取得部132は、ユーザ端末10がウェブサーバ30の提供するウェブサイトにアクセスした場合におけるユーザ情報を取得する例を示した。しかし、取得部132は、ユーザ端末10がウェブサーバ30の提供するウェブサイトにアクセスする場合に限らず、ユーザ端末10からユーザ情報を取得することもある。この点について、以下に説明する。
上記実施形態においては、抽出部136は、ユーザ端末10から広告配信の要求があったことを契機として、ユーザの抽出処理を行う例を示した。しかし、抽出部136がユーザの抽出処理を行うのは、任意のタイミングでよい。例えば、抽出部136は、随時抽出処理を行い、ユーザリストを更新してもよい。また、抽出部136は、所定の一定期間毎にユーザの抽出処理を行ってもよい。この場合、取得部132は、所定の一定期間毎にユーザ情報を取得し、ユーザ情報を更新する。
上記実施形態におけるモデル生成処理においては、第1モデル生成部133及び第2モデル生成部134によって、2種類のモデルが生成される例を示した。しかし、モデル生成処理においては、さらに多くのモデルが生成されてもよい。すなわち、抽出処理の精度向上が見込まれる場合には、広告装置100は、さらに多くのモデルを生成し、抽出処理を行うことができる。また、上記実施形態においては、モデルの生成が第1モデル生成部133と、第2モデル生成部134によって行われる例を示したが、両者は、モデル生成部として統合されてもよい。
上述した実施形態では、入稿受付部131は、広告主から広告コンテンツの配信希望数を受け付ける例を示した。その他にも、入稿受付部131は、広告主から、所定の行動をすることが予測される対象のユーザに関する条件を受け付けてもよい。そして、抽出部136は、入稿受付部131により受け付けられた条件に基づいて、当該条件を満たすユーザを所定の行動をすることが予測される対象のユーザとして抽出する。
また、上述してきた実施形態に係る広告装置100は、例えば図9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。以下、広告装置100を例に挙げて説明する。図9は、広告装置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。
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。
上述してきたように、実施形態に係る広告装置100は、ユーザの行動履歴を取得する取得部132と、取得部132によって取得された行動履歴のうち指定イベント(所定の行動の一例)よりも前の行動履歴を用いて、指定イベントをすることが予測される対象のユーザを抽出する抽出部136とを備える。
10 ユーザ端末
20 広告主装置
30 ウェブサーバ
100 広告装置
110 通信部
120 記憶部
121 広告コンテンツ記憶部
122 ユーザ情報記憶部
130 制御部
131 入稿受付部
132 取得部
133 第1モデル生成部
134 第2モデル生成部
135 要求受付部
136 抽出部
137 配信部
Claims (13)
- ユーザが行う所定の行動の指定と、当該所定の行動ごとに予め設定された期間を受け付ける受付部と、
複数のユーザの行動履歴を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された行動履歴のうち、前記受付部により受け付けられた指定に対応する所定の行動をしたユーザの行動履歴であって、当該所定の行動が起きた時点を基準として過去の前記予め設定された期間に含まれる第1の行動履歴と、当該所定の行動をしたユーザ以外の他のユーザの行動履歴であって、現時点から過去に向かう、前記予め設定された期間に含まれる第2の行動履歴との類似性を判定することにより、当該他のユーザの中から、現時点から前記予め設定された期間内に当該所定の行動をすることが予測される対象のユーザを抽出する抽出部と、
を備えることを特徴とする抽出装置。 - 前記取得部によって取得された行動履歴のうち、第1の行動履歴と、前記所定の行動をしたユーザ以外の他のユーザの行動履歴とに基づいてモデルを生成するモデル生成部を備え、
前記モデルは、
前記他のユーザの行動履歴を入力とし、入力された行動履歴と、前記第1の行動履歴とが類似する行動履歴であるか否かを判定するモデルであり、
前記抽出部は、
前記モデル生成部によって生成されたモデルに入力した前記他のユーザの行動履歴が、当該モデルによって、前記第1の行動履歴と類似すると判定される場合に、当該モデルに入力された行動履歴に対応する他のユーザを、前記対象のユーザとして抽出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の抽出装置。 - 前記モデル生成部は、
前記所定の行動をしたユーザ以外の他のユーザの行動履歴毎にランダムな時点を前記所定の行動が起きた時点と仮定して、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項2に記載の抽出装置。 - 前記モデル生成部は、
入力された行動履歴と、前記第1の行動履歴とが類似する行動履歴であるか否かを段階的に判定する複数のモデルを生成し、
前記抽出部は、
前記モデル生成部によって生成された前記複数のモデルを用いて、前記対象のユーザを抽出する、
ことを特徴とする請求項2又は3に記載の抽出装置。 - 前記モデル生成部は、
第1モデル生成部と、第2モデル生成部とを備え、
前記第1モデル生成部は、
前記第1の行動履歴と、当該所定の行動をしたユーザ以外の他のユーザの行動履歴とに基づいて第1モデルを生成し、
前記第1モデルは、
前記他のユーザの行動履歴を入力とし、入力された行動履歴と、前記第1の行動履歴とが類似する行動履歴であるか否かを判定するモデルであり、
前記第2モデル生成部は、
前記第1モデルに入力された前記他のユーザの行動履歴のうち、当該第1モデルによって、前記第1の行動履歴と類似すると判定された行動履歴と、前記第1の行動履歴とに基づいて第2モデルを生成し、
前記第2モデルは、
前記他のユーザの行動履歴を入力とし、入力された行動履歴と、前記第1の行動履歴とが類似する行動履歴であるか否かを判定するモデルであり、
前記抽出部は、
前記第1モデルに前記他のユーザの行動履歴を入力し、入力された行動履歴が前記第1の行動履歴と類似すると判定された場合に、前記第2モデルに、当該第1モデルによって類似すると判定された行動履歴を入力し、当該第2モデルによって、当該第2モデルに入力された行動履歴と前記第1の行動履歴とが類似すると判定される場合に、当該第2モデルに入力された行動履歴に対応する他のユーザを、前記対象のユーザとして抽出する、
ことを特徴とする請求項4に記載の抽出装置。 - 前記モデル生成部は、
前記ユーザ毎に重み付けがなされた前記行動履歴に基づいて、前記モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項2〜5のいずれか一つに記載の抽出装置。 - 前記抽出部は、
複数の行動の組合せである前記所定の行動よりも前の行動履歴を用いて、当該所定の行動をすることが予測される対象のユーザを抽出する、
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか一つに記載の抽出装置。 - 前記受付部は、
前記他のユーザに関する条件を受け付け、
前記抽出部は、
前記受付部により受け付けられた条件を満たす前記他のユーザであって、かつ、前記所定の行動をすることが予測されるユーザを、前記対象のユーザとして抽出する、
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか一つに記載の抽出装置。 - コンピュータが実行する抽出方法であって、
ユーザが行う所定の行動の指定と、当該所定の行動ごとに予め設定された期間を受け付ける受付工程と、
複数のユーザの行動履歴を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された行動履歴のうち、前記受付工程により受け付けられた指定に対応する所定の行動をしたユーザの行動履歴であって、当該所定の行動が起きた時点を基準として過去の前記予め設定された期間に含まれる第1の行動履歴と、当該所定の行動をしたユーザ以外の他のユーザの行動履歴であって、現時点から過去に向かう、前記予め設定された期間に含まれる第2の行動履歴との類似性を判定することにより、当該他のユーザの中から、現時点から前記予め設定された期間内に当該所定の行動をすることが予測される対象のユーザを抽出する抽出工程と、
を含んだことを特徴とする抽出方法。 - ユーザが行う所定の行動の指定と、当該所定の行動ごとに予め設定された期間を受け付ける受付手順と、
複数のユーザの行動履歴を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された行動履歴のうち、前記受付手順により受け付けられた指定に対応する所定の行動をしたユーザの行動履歴であって、当該所定の行動が起きた時点を基準として過去の前記予め設定された期間に含まれる第1の行動履歴と、当該所定の行動をしたユーザ以外の他のユーザの行動履歴であって、現時点から過去に向かう、前記予め設定された期間に含まれる第2の行動履歴との類似性を判定することにより、当該他のユーザの中から、現時点から前記予め設定された期間内に当該所定の行動をすることが予測される対象のユーザを抽出する抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。 - ユーザが行う所定の行動の指定と、当該所定の行動ごとに予め設定された期間を受け付ける受付部と、
複数のユーザの行動履歴を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された行動履歴のうち、前記受付部により受け付けられた指定に対応する所定の行動をしたユーザの行動履歴であって、当該所定の行動の直前から前記予め設定された期間に含まれる第1の行動履歴と、当該所定の行動をしたユーザ以外の他のユーザの行動履歴であって、現時点から前の前記予め設定された期間に含まれる第2の行動履歴との類似性を判定することにより、当該他のユーザの中から、当該所定の行動をすることが予測される対象のユーザを抽出する抽出部と、
を備えることを特徴とする抽出装置。 - コンピュータが実行する抽出方法であって、
ユーザが行う所定の行動の指定と、当該所定の行動ごとに予め設定された期間を受け付ける受付工程と、
複数のユーザの行動履歴を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された行動履歴のうち、前記受付工程により受け付けられた指定に対応する所定の行動をしたユーザの行動履歴であって、当該所定の行動の直前から前記予め設定された期間に含まれる第1の行動履歴と、当該所定の行動をしたユーザ以外の他のユーザの行動履歴であって、現時点から前の前記予め設定された期間に含まれる第2の行動履歴との類似性を判定することにより、当該他のユーザの中から、当該所定の行動をすることが予測される対象のユーザを抽出する抽出工程と、
を含んだことを特徴とする抽出方法。 - ユーザが行う所定の行動の指定と、当該所定の行動ごとに予め設定された期間を受け付ける受付手順と、
複数のユーザの行動履歴を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された行動履歴のうち、前記受付手順により受け付けられた指定に対応する所定の行動をしたユーザの行動履歴であって、当該所定の行動の直前から前記予め設定された期間に含まれる第1の行動履歴と、当該所定の行動をしたユーザ以外の他のユーザの行動履歴であって、現時点から前の前記予め設定された期間に含まれる第2の行動履歴との類似性を判定することにより、当該他のユーザの中から、当該所定の行動をすることが予測される対象のユーザを抽出する抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。
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