JP6387531B2 - 情報提供システム、特定情報生成装置、および特定情報生成方法 - Google Patents

Description

本開示は、ユーザの属性情報及び嗜好情報を生成する情報提供システム、特定情報生成装置、および特定情報生成方法に関する。

特許文献１は、ユーザ行動情報収集システムを開示する。このシステムは、広告ネットワークを構成する第１のメディアからユーザの関心事項に関連するユーザ行動情報を収集する。そして、ユーザが第２のメディアに訪問したり第２のメディアが提供するサービスを用いたりするとき、ユーザ行動情報に基づいて、ユーザをターゲットにした広告をユーザに提供する。

特許文献２は、サーバ装置を開示する。このサーバ装置は、携帯端末を用いた情報検索の検索履歴から、ユーザの第１の嗜好情報を生成する。また、携帯端末を用いて情報検索を行ったユーザと同一のユーザによる情報家電の操作履歴から、ユーザの第２の嗜好情報を生成する。そして、第１及び第２の嗜好情報を用いて、情報家電及び携帯端末の少なくとも一方に配信するデータのカテゴリを生成する。

特開２０１２−１３３７８０号公報 特開２０１２−１４１６５８号公報

本開示は、ユーザの属性情報及び嗜好情報を生成し、生成されたそれらの情報を外部の広告提供システム等に提供する情報提供システム、特定情報生成装置、および特定情報生成方法を提供する。

本開示における情報提供システムは、Ｗｅｂ端末と家電端末で構成された家庭内ネットワークと接続され、第１履歴収集装置と、第２履歴収集装置と、特定情報生成装置と、を備えている。この情報提供システムにおいて、第１履歴収集装置は、Ｗｅｂ端末からＷｅｂ端末のアクセス履歴と、Ｗｅｂ端末のネットワーク識別子とを含む第１履歴情報を取得する。第２履歴収集装置は、家電端末から家電端末の操作履歴と、家電端末の家電端末識別子と、家電端末のネットワーク識別子とを含む第２履歴情報を取得する。特定情報生成装置は、履歴収集部と、特定情報生成部と、を備えている。履歴収集部は、第１履歴収集装置から第１履歴情報を取得し、第２履歴収集装置から第２履歴情報を取得する。特定情報生成部は、履歴収集部で取得された第１履歴情報および第２履歴情報に基づきユーザの属性および嗜好に関する特定情報を生成する。そして、特定情報生成部は、Ｗｅｂ端末のアクセス履歴から得られる第１キーワード、および家電端末の操作履歴から得られる第２キーワードを、予め用意された意味的階層構造のマップに配置し、そのマップ上に配置された第１キーワードの配置位置との距離が所定の距離未満である単数または複数の第２キーワードに基づき第１特定情報を生成する。

本開示における特定情報生成装置は、履歴収集部と、特定情報生成部と、を備えている。履歴収集部は、Ｗｅｂ端末と家電端末で構成された家庭内ネットワークと接続された第１履歴収集装置から、Ｗｅｂ端末のアクセス履歴と、Ｗｅｂ端末のネットワーク識別子とを含む第１履歴情報を取得し、家庭内ネットワークと接続された第２履歴収集装置から、家電端末の操作履歴と、家電端末の家電端末識別子と、家電端末のネットワーク識別子とを含む第２履歴情報を取得する。特定情報生成部は、履歴収集部で取得された第１履歴情報および第２履歴情報に基づきユーザの属性および嗜好に関する特定情報を生成する。そして、特定情報生成部は、Ｗｅｂ端末のアクセス履歴から得られる第１キーワード、および家電端末の操作履歴から得られる第２キーワードを、予め用意された意味的階層構造のマップに配置し、そのマップ上に配置された第１キーワードの配置位置との距離が所定の距離未満である単数または複数の第２キーワードに基づき第１特定情報を生成する。

本開示における特定情報生成方法は、Ｗｅｂ端末と家電端末で構成された家庭内ネットワークと接続された第１履歴収集装置から、Ｗｅｂ端末のアクセス履歴と、Ｗｅｂ端末のネットワーク識別子とを含む第１履歴情報を取得するステップと、家庭内ネットワークと接続された第２履歴収集装置から、家電端末の操作履歴と、家電端末の家電端末識別子と、家電端末のネットワーク識別子とを含む第２履歴情報を取得するステップと、取得された第１履歴情報および第２履歴情報に基づきユーザの属性および嗜好に関する特定情報を生成するステップと、外部から送信されてくる要求に応じて、特定情報をその要求の送信元に提供するステップと、Ｗｅｂ端末のアクセス履歴から得られる第１キーワード、および家電端末の操作履歴から得られる第２キーワードを、予め用意された意味的階層構造のマップに配置するステップと、そのマップ上に配置された第１キーワードの配置位置との距離が所定の距離未満である単数または複数の第２キーワードに基づき第１特定情報を生成するステップと、を有する。

本開示にかかる情報提供システム、特定情報生成装置、および特定情報生成方法は、ユーザの属性情報および嗜好情報を、精度を高めて生成するのに有効である。

図１は、実施の形態１における情報提供システムの一構成例を概略的に示す図である。 図２は、実施の形態１における情報提供システムの動作シーケンスの一例を概略的に示す図である。 図３は、実施の形態１における第１履歴収集サーバのデータベースに蓄積されたデータの一例を概略的に示す図である。 図４は、実施の形態１における第２履歴収集サーバのデータベースに蓄積されたデータの一例を概略的に示す図である。 図５は、実施の形態１における特定情報生成サーバの一構成例を概略的に示す図である。 図６は、実施の形態１における特定情報生成サーバの特定情報生成部における処理フローの一例を概略的に示す図である。 図７は、実施の形態１におけるキーワード配置用の意味的階層構造のマップの一例を概略的に示す図である。 図８は、実施の形態１における特定情報生成サーバで生成され特定情報データベースに蓄積されるデータの一例を概略的に示す図である。 図９は、実施の形態２における特定情報生成サーバの特定情報生成部における処理フローの一例を概略的に示す図である。 図１０Ａは、実施の形態２における特定情報生成サーバで生成され特定情報データベースに蓄積される第１特定情報の一例を概略的に示す図である。 図１０Ｂは、実施の形態２における特定情報生成サーバで生成され特定情報データベースに蓄積される第２特定情報の一例を概略的に示す図である。 図１１は、実施の形態３における情報提供システムの一構成例を概略的に示す図である。 図１２は、実施の形態３における第１履歴収集サーバのデータベースに蓄積されたデータの一例を概略的に示す図である。 図１３は、実施の形態３における特定情報生成サーバの特定情報生成部における処理フローの一例を概略的に示す図である。 図１４は、実施の形態３における特定情報生成サーバで生成され特定情報データベースに蓄積されるデータの一例を概略的に示す図である。 図１５は、実施の形態４における特定情報生成サーバの特定情報生成部における処理フローの一例を概略的に示す図である。 図１６Ａは、実施の形態４における特定情報生成サーバで生成され特定情報データベースに蓄積される第１特定情報の一例を概略的に示す図である。 図１６Ｂは、実施の形態４における特定情報生成サーバで生成され特定情報データベースに蓄積される第２特定情報の一例を概略的に示す図である。

以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。

なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

（実施の形態１）
以下、図１〜図８を用いて、実施の形態１について説明する。

［１−１．情報提供システムの構成］
図１は、実施の形態１における情報提供システム１００の一構成例を概略的に示す図である。情報提供システム１００は、特定情報生成装置である特定情報生成サーバ１２０と、第１履歴収集装置である第１履歴収集サーバ１３０と、第２履歴収集装置である第２履歴収集サーバ１４０と、を備えて構成される。これらはＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）ネットワーク８０を通じて互いに接続されている。

情報提供システム１００は、Ｗｅｂ端末１５０、家電端末１６０、及び外部の広告提供システム１７０が関連する。情報提供システム１００は、Ｗｅｂ端末１５０、家電端末１６０、および広告提供システム１７０とＩＰネットワーク８０を通じて互いに接続されている。Ｗｅｂ端末１５０と家電端末１６０とは家庭内ネットワーク８２を構成しており、家庭内ネットワーク８２は不図示のブロードバンド・ルーターを介してＩＰネットワーク８０に接続されている。すなわち、家庭内にあるＷｅｂ端末１５０および家電端末１６０は、家庭内ネットワーク８２を通してＩＰネットワーク８０に接続されている。

Ｗｅｂ端末１５０は、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、等であり、家電端末１６０は、例えば、ＳＴＢ（Ｓｅｔ Ｔｏｐ Ｂｏｘ）、テレビジョンセット（テレビ）、ハードディスクレコーダ等の録画再生機、等である。

［１−２．情報提供システムの動作シーケンス］
図２は、実施の形態１における情報提供システム１００の動作シーケンスの一例を概略的に示す図である。

図３は、実施の形態１における第１履歴収集サーバ１３０のデータベースに蓄積されたデータの一例を概略的に示す図である。

図４は、実施の形態１における第２履歴収集サーバ１４０のデータベースに蓄積されたデータの一例を概略的に示す図である。

第１履歴収集サーバ１３０は、Ｗｅｂ端末１５０から、Ｗｅｂへのアクセス履歴の情報を含む第１履歴情報を、ＩＰネットワーク８０を介して収集する（ステップＳ１０１）。

第１履歴情報を収集した第１履歴収集サーバ１３０は、図３に一例を示すように、Ｗｅｂ端末１５０のネットワーク識別子であるＩＰアドレスと、Ｗｅｂ端末１５０がＷｅｂページにアクセスした際の日時情報（アクセス時刻）と、Ｗｅｂ端末１５０がアクセスしたＷｅｂページの特徴を示すキーワード（ｋｅｙｗｏｒｄ。図面には「ＫＷ」と記す）とを、第１履歴収集サーバ１３０のデータベースに記録する（ステップＳ１０２）。このように、本実施の形態において、第１履歴情報には、Ｗｅｂ端末１５０からＷｅｂへのアクセス履歴、およびＷｅｂ端末１５０のネットワーク識別子（ＩＰアドレス）、が含まれ、このアクセス履歴には、Ｗｅｂページへのアクセス時刻、そのＷｅｂページの特徴を示すキーワード、が含まれる。

第１履歴収集サーバ１３０は、データベースに記録した第１履歴情報（Ｗｅｂ端末１５０のアクセス履歴およびネットワーク識別子）を、ＩＰネットワーク８０を介して特定情報生成サーバ１２０に送信する（ステップＳ１０３）。

第２履歴収集サーバ１４０は、家電端末１６０から、視聴履歴や録画予約履歴等の家電端末１６０の操作履歴情報を含む第２履歴情報を、ＩＰネットワーク８０を介して収集する（ステップＳ１０４）。

第２履歴情報を収集した第２履歴収集サーバ１４０は、図４に一例を示すように、家電端末１６０のネットワーク識別子であるＩＰアドレスと、家電端末１６０の端末識別子と、家電端末１６０の使用時刻（例えば、ユーザが家電端末１６０を操作してテレビ番組を視聴した時刻、または録画したテレビ番組の放送時刻、等）と、ユーザが家電端末１６０で視聴または録画したテレビ番組の特徴を示すキーワード群とを、第２履歴収集サーバ１４０のデータベースに記録する（ステップＳ１０５）。このように、本実施の形態において、第２履歴情報には、ユーザが家電端末１６０を操作したときの操作履歴、家電端末１６０のネットワーク識別子（ＩＰアドレス）、および家電端末１６０の家電端末識別子、が含まれ、この操作履歴には、家電端末１６０の使用時刻、キーワード群、が含まれる。なお、家電端末１６０の家電端末識別子とは、家電端末１６０を他の家電端末と識別するための識別子であり、例えば、ＭＡＣアドレス（ｍｅｄｉａ ａｃｃｅｓｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｄｄｒｅｓｓ）等である。

第２履歴収集サーバ１４０は、データベースに記録した第２履歴情報（家電端末１６０の操作履歴）を、ＩＰネットワーク８０を介して特定情報生成サーバ１２０に送信する（ステップＳ１０６）。

第１履歴収集サーバ１３０からＷｅｂ端末１５０のＷｅｂへのアクセス履歴を取得し、第２履歴収集サーバ１４０から家電端末１６０の操作履歴を取得した特定情報生成サーバ１２０は、取得したそれらの履歴情報（第１履歴情報と第２履歴情報とを含む）を基に特定情報を生成する（ステップＳ１０７）。そして、生成した特定情報を、後述する特定情報生成サーバ１２０の履歴データベース２０２に記録する。本実施の形態において、この特定情報には、ユーザの属性（例えば、ユーザの性別、年齢層、居住地区、等）に関する属性情報、およびユーザの嗜好に関する嗜好情報、が含まれる。

特定情報生成サーバ１２０は、外部の広告提供システム１７０から送信されてくる特定情報取得要求を受信（ステップＳ１０８）すると、その要求に対応する特定情報をその要求の送信元である広告提供システム１７０に提供する（ステップＳ１０９）。

次に、特定情報生成サーバ１２０の構成と動作について説明する。

［１−３．特定情報生成サーバの構成］
図５は、実施の形態１における特定情報生成サーバ１２０の一構成例を概略的に示す図である。

特定情報生成サーバ１２０は、履歴収集部２０１と、特定情報生成部２０３と、特定情報提供部２０５と、を備えている。

履歴収集部２０１は、ＩＰネットワーク８０を通じて、第１履歴収集サーバ１３０から第１履歴情報を取得し、第２履歴収集サーバ１４０から第２履歴情報を取得して、それらの履歴情報を履歴データベース２０２に記録するように構成されている。

特定情報生成部２０３は、収集された第１履歴情報および第２履歴情報に基づき特定情報を生成し、生成した特定情報を特定情報データベース２０４に記録するように構成されている。

特定情報提供部２０５は、ＩＰネットワーク８０を通じて、広告提供システム１７０から特定情報取得要求を受け付けると、特定情報データベース２０４から、その要求に対応する特定情報を読み出し、その広告提供システム１７０に提供するように構成されている。

次に、特定情報生成部２０３が、取得した第１履歴情報および第２履歴情報に基づき特定情報を生成する際の動作を説明する。

［１−４．特定情報生成サーバの動作］
図６は、実施の形態１における特定情報生成サーバ１２０の特定情報生成部２０３における処理フローの一例を概略的に示す図である。

図７は、実施の形態１におけるキーワード配置用の意味的階層構造のマップの一例を概略的に示す図である。この意味的階層構造（Ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）は、図７に示すように複数のキーワードが階層構造になって配置されており、図の上方は上位階層を表し、図の下方は下位階層を表す。上位階層には、より広い概念を表す上位語（Ｂｒｏｄｅｒ Ｔｅｒｍ）が配置され、下位階層には、より狭い概念を表す下位語（Ｎａｒｒｏｗｅｒ Ｔｅｒｍ）が配置されている。そして、共通の概念を有するキーワード同士が線で結ばれている。例えば、「川釣り：Ｆｒｅｓｈｗａｔｅｒ Ｆｉｓｈｉｎｇ」は、その下位語である「渓流釣り：Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｓｔｒｅａｍ Ｆｉｓｈｉｎｇ」よりも広い概念を表し、「釣り：Ｆｉｓｈｉｎｇ」は、その下位語である「川釣り：Ｆｒｅｓｈｗａｔｅｒ Ｆｉｓｈｉｎｇ」よりも広い概念を表す。また、「釣り：Ｆｉｓｈｉｎｇ」は、「趣味：Ｈｏｂｂｙ」の１つと考えられるため、「趣味：Ｈｏｂｂｙ」の下位階層に配置されている。

図８は、実施の形態１における特定情報生成サーバ１２０で生成され特定情報データベース２０４に蓄積されるデータの一例を概略的に示す図である。

特定情報生成部２０３は、広告提供システム１７０から送信される特定のＩＰアドレスを指定した特定情報取得要求を受け付けると、履歴データベース２０２から、その特定のＩＰアドレスをネットワーク識別子にもつＷｅｂ端末１５０に関する第１履歴情報と第２履歴情報とを読み出す（ステップＳ２０１）。

次に、特定情報生成部２０３は、読み出した第１履歴情報と第２履歴情報のそれぞれの履歴情報に含まれるキーワードを、図７に示すあらかじめ用意された意味的階層構造のマップにマッピングする（ステップＳ２０２）。この意味的階層構造のマップは、上述したように、各キーワードが、そのキーワードの意味に基づいて階層構造を形成するように配置されており、同義語集団同士のキーワードが「上位語（Ｂｒｏｄｅｒ Ｔｅｒｍ）と下位語（Ｎａｒｒｏｗｅｒ Ｔｅｒｍ）の関係」で関連付けられた構造となっている。図７には、第１履歴情報に含まれるキーワード「釣り：Ｆｉｓｈｉｎｇ」、第２履歴情報に含まれる２つのキーワード「渓流釣り：Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｓｔｒｅａｍ Ｆｉｓｈｉｎｇ」、「フェアリーランド：Ｆａｉｒｙｌａｎｄ」が、意味的階層構造のマップに配置されている例を示す。

次に、特定情報生成部２０３は、第１履歴情報に含まれるキーワードに対して、意味的階層構造のマップにおける配置上、「上位語と下位語の関係」にない第２履歴情報のキーワードをフィルタリング（排除）する。また、第１履歴情報に含まれるキーワードから所定の距離以上離れた第２履歴情報のキーワードをフィルタリング（排除）する（ステップＳ２０３）。所定の距離は、例えば「４」であるが、所定の距離は特定情報生成サーバ１２０の仕様等に応じて適切に設定されることが望ましく、何ら「４」に限定されない。

こうして、特定情報生成部２０３は、単数または複数のキーワードを選択する。例えば図７に示す例では、第２履歴情報のキーワード「渓流釣り：Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｓｔｒｅａｍ Ｆｉｓｈｉｎｇ」は、第１履歴情報のキーワード「釣り：Ｆｉｓｈｉｎｇ」の下位語に位置しているためフィルタリングされない。一方、第２履歴情報のキーワード「フェアリーランド：Ｆａｉｒｙｌａｎｄ」の上位語および下位語には第１履歴情報のキーワードが存在しないため、第２履歴情報のキーワード「フェアリーランド：Ｆａｉｒｙｌａｎｄ」はフィルタリングされる。したがって、図７に示す例では、フィルタリングされずに残ったキーワード「渓流釣り：Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｓｔｒｅａｍ Ｆｉｓｈｉｎｇ」が、キーワード「釣り：Ｆｉｓｈｉｎｇ」に対応するキーワードとして選択される。

意味的階層構造のマップにマッピングされたキーワード間の距離は、キーワード間の階層数によって算出される。例えば、図７における第１履歴情報のキーワード「釣り：Ｆｉｓｈｉｎｇ」と第２履歴情報のキーワード「渓流釣り：Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｓｔｒｅａｍ Ｆｉｓｈｉｎｇ」との距離は、「２」である。これは、それら２つのキーワード間に、キーワード「釣り：Ｆｉｓｈｉｎｇ」からキーワード「川釣り：Ｆｒｅｓｈｗａｔｅｒ Ｆｉｓｈｉｎｇ」までの１階層と、キーワード「川釣り：Ｆｒｅｓｈｗａｔｅｒ Ｆｉｓｈｉｎｇ」からキーワード「渓流釣り：Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｓｔｒｅａｍ Ｆｉｓｈｉｎｇ」までの１階層の２つの階層が存在するためである。また、第１履歴情報のキーワード「釣り：Ｆｉｓｈｉｎｇ」と第２履歴情報のキーワード「フェアリーランド：Ｆａｉｒｙｌａｎｄ」との距離は、「４」である。これは、それら２つのキーワード間に、キーワード「釣り：Ｆｉｓｈｉｎｇ」からキーワード「趣味：Ｈｏｂｂｙ」までの１階層と、キーワード「趣味：Ｈｏｂｂｙ」からキーワード「旅行：Ｔｒａｖｅｌ」までの１階層と、キーワード「旅行：Ｔｒａｖｅｌ」からキーワード「テーマパーク：Ｔｈｅｍｅ Ｐａｒｋｓ」までの１階層と、キーワード「テーマパーク：Ｔｈｅｍｅ Ｐａｒｋｓ」からキーワード「フェアリーランド：Ｆａｉｒｙｌａｎｄ」までの１階層の４つの階層が存在するためである。

このように、ステップＳ２０３では、第１履歴情報に含まれるキーワードに対して「上位語と下位語の関係」にない第２履歴情報のキーワードや、第１履歴情報のキーワードから所定の距離以上離れた第２履歴情報のキーワードは、フィルタリング（排除）される。

これは、それらのキーワードを発生する元となった家電操作が、Ｗｅｂ端末１５０によりＷｅｂページにアクセスしたユーザとは、別のユーザにより行われている可能性があるためである。例えば、女性のユーザがＷｅｂ端末１５０を操作して、ショッピングやファッションに関するＷｅｂページにアクセスすることにより、第１履歴情報にショッピングやファッションに関連するキーワードが含まれているとする。このとき、第２履歴情報に子供番組に関するキーワードが含まれていれば、この第２履歴情報の発生元となった家電操作は、子供のユーザによって行われた可能性がある。このような理由により、上述したような第２履歴情報のキーワードは、ステップＳ２０３でフィルタリング（排除）される。

次に、特定情報生成部２０３は、ステップＳ２０３でフィルタリング（排除）されずに残ったキーワード群（以下、「履歴キーワード群」ともいう）と所定の属性データおよび嗜好データとの対応を取る。そして、特定情報生成部２０３は、履歴キーワード群に対応する属性データおよび嗜好データを所定のネットワーク識別子の特定情報（属性情報および嗜好情報）として、特定情報データベース２０４に記録する（ステップＳ２０４）。この、所定のネットワーク識別子とは、特定情報収集対象のネットワーク識別子のことである。

属性情報は、例えば、性別、年齢層、地域名、等である。あらかじめ設定された複数の属性データの中から、履歴キーワード群にもとづき選択された単数または複数の属性データが属性情報となる。図８には、属性情報の一例として、性別と年齢層に関する情報を示す。嗜好情報は、履歴キーワード群そのものである。または、履歴キーワード群それぞれに対して、意味的階層構造のマップ上で上位語にあるキーワードが嗜好情報として選択される。

特定情報生成部２０３は、第１履歴情報、第２履歴情報に含まれるネットワーク識別子の全てに対して、図６のステップＳ２０１からステップＳ２０５の処理を実施する。これにより、特定情報データベース２０４には、図８に一例を示すように、Ｗｅｂ端末１５０の各ネットワーク識別子に対応した特定情報が記録される。

［１−５．効果等］
以上のように、本実施の形態において、情報提供システム１００は、第１履歴収集装置である第１履歴収集サーバ１３０と、第２履歴収集装置である第２履歴収集サーバ１４０と、特定情報生成装置である特定情報生成サーバ１２０と、を備えている。この情報提供システム１００において、第１履歴収集装置は、Ｗｅｂ端末１５０のアクセス履歴と、Ｗｅｂ端末１５０のネットワーク識別子と、をＷｅｂ端末１５０から取得して特定情報生成装置に提供するように構成されている。第２履歴収集装置は、家電端末１６０の操作履歴と、家電端末１６０を他の家電端末と識別する家電端末識別子と、家電端末１６０のネットワーク識別子と、を家電端末１６０から取得して特定情報生成装置に提供するように構成されている。特定情報生成装置は、履歴収集部２０１と、特定情報生成部２０３と、特定情報提供部２０５と、を備えている。履歴収集部２０１は、第１履歴収集装置から第１履歴情報を取得し、第２履歴収集装置から第２履歴情報を取得するように構成されている。第１履歴情報には、Ｗｅｂ端末１５０のアクセス履歴と、Ｗｅｂ端末１５０のネットワーク識別子と、が含まれる。第２履歴情報には、家電端末１６０の操作履歴と、家電端末１６０の家電端末識別子と、家電端末１６０のネットワーク識別子と、が含まれる。特定情報生成部２０３は、履歴収集部２０１で取得された第１履歴情報および第２履歴情報に基づき、ユーザの属性および嗜好に関する特定情報を生成するように構成されている。特定情報提供部２０５は、外部から送信されてくる要求に応じて、特定情報を、その要求の送信元に提供するように構成されている。

また、特定情報生成部２０３は、Ｗｅｂ端末１５０のアクセス履歴から得られるキーワード、および家電端末１６０の操作履歴から得られるキーワードを、あらかじめ用意された意味的階層構造（Ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）のマップに配置するように構成されている。そして、その意味的階層構造のマップ上に配置された各キーワードの配置位置に基づき単数または複数のキーワードを選択し、その選択されたキーワードに基づき特定情報を生成するように構成されている。

パーソナルコンピュータやスマートフォン、タブレットコンピュータ等のＷｅｂ端末１５０は、ユーザ自身が個人的に使用することが一般的である。しかしながら、ＳＴＢやテレビ等の家電端末１６０は、ユーザ自身だけでなく、同居しているユーザの家族や、ユーザ宅を訪問しているユーザの友人等も、操作することがある。このような場合、視聴履歴や録画履歴等の家電端末１６０の操作履歴には、ユーザ自身の操作履歴だけでなく、ユーザの家族や友人等の操作履歴も含むことになる。

特許文献２等に開示された従来技術では、１つの機器が複数の人によって使用されることが想定されていないため、家電端末１６０の操作履歴に基づきユーザの属性情報や嗜好情報を特定することが困難であった。

しかしながら、本実施の形態では、上述した構成とすることにより、ＳＴＢやテレビ等の家電端末１６０を、Ｗｅｂ端末１５０を操作するユーザだけでなく、そのユーザ以外のユーザが使用したとしても、第１履歴情報と第２履歴情報とに基づき、ユーザの属性情報および嗜好情報を精度を高めて生成することが可能となる。そして、高精度に生成されたそれらの情報を、外部の広告提供システム１７０等に提供することができる。

（実施の形態２）
以下、図９、図１０Ａ、１０Ｂを用いて、実施の形態２について説明する。

実施の形態２における情報提供システムは、実施の形態１で説明した情報提供システム１００と実質的に同じ構成であり、同じ動作である。

ただし、実施の形態２は、実施の形態１と比較して、特定情報生成装置としての特定情報生成サーバ１２０の動作に差異がある。以下、その差異を説明する。

［２−１．特定情報生成サーバの動作］
図９は、実施の形態２における特定情報生成サーバの特定情報生成部２０３における処理フローの一例を概略的に示す図である。

図１０Ａは、実施の形態２における特定情報生成サーバ１２０で生成され特定情報データベース２０４に蓄積される第１特定情報の一例を概略的に示す図である。図１０Ｂは、実施の形態２における特定情報生成サーバ１２０で生成され特定情報データベース２０４に蓄積される第２特定情報の一例を概略的に示す図である。

特定情報生成部２０３は、広告提供システム１７０から送信される特定のＩＰアドレスを指定した特定情報取得要求を受け付けると、履歴データベース２０２から、その特定のＩＰアドレスをネットワーク識別子にもつＷｅｂ端末１５０に関する第１履歴情報と第２履歴情報とを読み出す（ステップＳ３０１）。

次に、特定情報生成部２０３は、読み出した第１履歴情報と第２履歴情報のそれぞれの履歴情報に含まれるキーワードを、あらかじめ用意された意味的階層構造（Ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）のマップにマッピングする（ステップＳ３０２）。この意味的階層構造のマップは、実施の形態１の図７に示した意味的階層構造のマップと実質的に同様のものである。

次に、特定情報生成部２０３は、第２履歴情報のキーワードを、第１履歴情報に含まれるキーワードまでの距離（意味的階層構造のマップ上の距離）に基づき２つに分類する（ステップＳ３０３）。具体的には、特定情報生成部２０３は、第１履歴情報に含まれるキーワードまでの距離（意味的階層構造のマップ上の距離）が、所定の距離未満の第２履歴情報のキーワード（距離が近いと判断されたキーワード）と、所定の距離以上の第２履歴情報のキーワード（距離が遠いと判断されたキーワード）とに分類する。この「距離」は、実施の形態１で説明した「距離」と同義である。また、所定の距離は例えば「４」であるが、所定の距離は特定情報生成サーバ１２０の仕様等に応じて適切に設定されることが望ましく、何ら「４」に限定されない。

次に、特定情報生成部２０３は、第１履歴情報に含まれるキーワードに対して、意味的階層構造のマップにおける配置上で「上位語（Ｂｒｏｄｅｒ Ｔｅｒｍ）と下位語（Ｎａｒｒｏｗｅｒ Ｔｅｒｍ）の関係」にない第２履歴情報のキーワードと、ステップＳ３０３で距離が遠いと判断された第２履歴情報のキーワードとに対して、所定の属性データおよび嗜好データとの対応を取る。そして、特定情報生成部２０３は、対応する属性データおよび嗜好データを所定のネットワーク識別子の第２特定情報（潜在的な属性情報および嗜好情報）として、特定情報データベース２０４に記録する（ステップＳ３０４）。例えば図４、図７に示した例では、第２履歴情報に含まれるキーワード「フェアリーランド：Ｆａｉｒｙｌａｎｄ」が第２特定情報となる。この第２特定情報は、所定のネットワーク識別子に対する潜在的な属性情報および嗜好情報である。「潜在的」の意味については後述する。

属性情報は、例えば、家族・友人の有無、家族・友人の性別・年齢層、等である。あらかじめ設定された複数の属性データの中から、第２履歴情報のキーワードにもとづき選択された単数または複数の属性データが属性情報となる。嗜好情報は、第２履歴情報のキーワード群そのものである。または、第２履歴情報のキーワード群それぞれに対して、意味的階層構造のマップ上で上位語にあるキーワードが嗜好情報として選択される。

一般的に、人は実生活の行動において、家族や友人等の、関係が近い人の行動の影響を強く受ける傾向にある。例えば、家族が見ている番組にユーザも興味を持ち、ユーザ自身も家族と同じ番組を見るようになった、ということがある。あるいは、友人の趣味にユーザも興味を持ち、ユーザ自身も友人と同じ趣味を持つようになった、ということがある。

実施の形態１では、第１履歴情報のキーワードと、意味的階層構造のマップにおける配置上で「上位語と下位語の関係」にない第２履歴情報のキーワード、および意味的階層構造のマップ上の距離が遠いと判断された第２履歴情報のキーワードは、それらのキーワードを含む家電操作が、Ｗｅｂ端末１５０を使用してＷｅｂページにアクセスしたユーザとは別のユーザにより行われている、と見なされてフィルタリング（排除）された。

本実施の形態では、これらの第２履歴情報を、ユーザが使用する家電端末と同一の家電端末を操作する人、すなわちユーザと実生活における関係が近い人、の行動に基づく情報として扱うこととする。Ｗｅｂ端末１５０を操作するユーザは、そのユーザとの関係が近い人の行動の影響を受ける可能性がある。このことから、実施の形態１ではフィルタリング（排除）された情報を、潜在的な属性情報および嗜好情報とし、これら潜在的な属性情報および嗜好情報を第２特定情報として利用する。

次に、特定情報生成部２０３は、ステップＳ３０４で第２特定情報とされずに残ったキーワード群（履歴キーワード群）およびステップＳ３０３で距離が近いと判断された第２履歴情報のキーワードと、所定の属性データおよび嗜好データとの対応を取る。この履歴キーワード群は、第１履歴情報に含まれるキーワードに対して、意味的階層構造のマップにおける配置上、「上位語と下位語の関係」にある第２履歴情報のキーワード、である。そして、特定情報生成部２０３は、これらのキーワードに対応する属性データおよび嗜好データを、所定のネットワーク識別子の第１特定情報（顕在的な属性情報および嗜好情報）として、特定情報データベース２０４に記録する（ステップＳ３０５）。この第１特定情報は、実施の形態１における特定情報と実質的に同じ位置付けのものである。

属性情報は、例えば、性別、年齢層、地域名、等である。あらかじめ設定された複数の属性データの中から、履歴キーワード群にもとづき選択された単数または複数の属性データが属性情報となる。図１０Ａ、１０Ｂには、属性情報の一例として、性別と年齢層に関する情報を示す。嗜好情報は、履歴キーワード群そのものである。または、履歴キーワード群それぞれに対して、意味的階層構造のマップ上で上位語にあるキーワードが嗜好情報として選択される。

ステップＳ３０５で利用する履歴情報は、Ｗｅｂ端末１５０によりＷｅｂページにアクセスしたユーザによるＷｅｂ端末１５０の使用履歴情報と考えられる。そのため、この履歴情報に基づく第１特定情報は、ステップＳ３０４で生成した潜在的な属性情報および嗜好情報である第２特定情報に対して、顕在的な属性情報および嗜好情報となる。

特定情報生成部２０３は、第１履歴情報、第２履歴情報に含まれるネットワーク識別子の全てに対して、図９のステップＳ３０１からステップＳ３０５の処理を実施する。これにより、特定情報データベース２０４には、図１０Ａ、１０Ｂに示すように、Ｗｅｂ端末１５０の各ネットワーク識別子に対応した第１特定情報と第２特定情報とが記録される。

［２−２．効果等］
以上のように、本実施の形態において、特定情報生成装置の特定情報生成部は、意味的階層構造（Ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）のマップ上に配置された各キーワードの配置位置に基づき各キーワードの互いの距離の遠近を判断するように構成されている。そして、Ｗｅｂ端末のアクセス履歴から得られるキーワード、およびＷｅｂ端末のアクセス履歴から得られるキーワードとの距離が近いと判断された家電端末の操作履歴から得られるキーワード、に基づき第１特定情報を生成し、Ｗｅｂ端末のアクセス履歴から得られるキーワードとの距離が遠いと判断された家電端末の操作履歴から得られるキーワードに基づき第２特定情報を生成するように構成されている。

これにより、ＳＴＢやテレビ等の家電端末１６０を、Ｗｅｂ端末１５０を操作するユーザだけでなく、そのユーザ以外のユーザが使用したとしても、第１履歴情報と第２履歴情報とに基づき、ユーザの顕在的な属性情報および嗜好情報を精度を高めて生成すると共に、ユーザの潜在的な属性情報および嗜好情報を生成し、外部の広告提供システム１７０等に提供することが可能となる。

（実施の形態３）
以下、図１１〜図１４を用いて、実施の形態３について説明する。

実施の形態３における情報提供システムは、実施の形態１で説明した情報提供システム１００と実質的に同じ構成であり、同じ動作である。

ただし、実施の形態３は、実施の形態１と比較して、情報提供システム、および特定情報生成装置としての特定情報生成サーバ１２０の動作に差異がある。以下、その差異を説明する。

［３−１．システムの構成］
図１１は、実施の形態３における情報提供システムの一構成例を概略的に示す図である。

図１２は、実施の形態３における第１履歴収集サーバ１３０のデータベースに蓄積されたデータの一例を概略的に示す図である。

実施の形態３では、図１１に示すように家庭内に複数のＷｅｂ端末１５０（例えば、Ｗｅｂ端末１５０ａ、１５０ｂ）が存在し、それぞれが別々のユーザにより使用されている。なお、図１１にはＷｅｂ端末１５０ａをＷｅｂ端末（Ａ）と記し、Ｗｅｂ端末１５０ｂをＷｅｂ端末（Ｂ）と記す。Ｗｅｂ端末１５０ａは、家庭内ネットワーク８２からＩＰネットワーク８０に接続する場合と、家庭外からＩＰネットワーク８０に接続する場合とがある。

実施の形態３における第１履歴収集サーバ１３０は、Ｗｅｂ端末１５０ａ、Ｗｅｂ端末１５０ｂのそれぞれから、Ｗｅｂへのアクセス履歴の情報を含む第１履歴情報を収集する。なお、第１履歴収集サーバ１３０は、Ｗｅｂ端末１５０ａ、Ｗｅｂ端末１５０ｂのそれぞれに対して、各Ｗｅｂ端末１５０ａ、１５０ｂを互いに区別するためのＷｅｂ端末識別子を発行して付与する。このＷｅｂ端末識別子は、例えばＣｏｏｋｉｅである。

Ｗｅｂ端末１５０ａ、Ｗｅｂ端末１５０ｂのそれぞれは、第１履歴収集サーバ１３０と通信する際（図２のステップＳ１０１に相当する動作を行う際）、第１履歴収集サーバ１３０から発行されたＣｏｏｋｉｅを送信する。これにより、第１履歴収集サーバ１３０には、図１２に示すように、各Ｗｅｂ端末１５０ａ、１５０ｂのネットワーク識別子であるＩＰアドレスと、各Ｗｅｂ端末１５０ａ、１５０ｂのＷｅｂ端末識別子であるＣｏｏｋｉｅと、各Ｗｅｂ端末１５０ａ、１５０ｂがＷｅｂページにアクセスした際の日時情報（アクセス時刻）と、各Ｗｅｂ端末１５０ａ、１５０ｂがアクセスしたＷｅｂページの特徴を示すキーワードとが記録される。このように、本実施の形態において、第１履歴情報には、Ｗｅｂ端末１５０からＷｅｂへのアクセス履歴、Ｗｅｂ端末１５０のネットワーク識別子（ＩＰアドレス）、およびＷｅｂ端末１５０のＷｅｂ端末識別子（Ｃｏｏｋｉｅ）が含まれ、このアクセス履歴には、Ｗｅｂページへのアクセス時刻、そのＷｅｂページの特徴を示すキーワード、が含まれる。

第１履歴収集サーバ１３０は、データベースに記録した第１履歴情報（各Ｗｅｂ端末１５０ａ、１５０ｂの、Ｗｅｂへのアクセス履歴、ネットワーク識別子、およびＷｅｂ端末識別子）を特定情報生成サーバ１２０に送信する。

［３−２．特定情報生成サーバの動作］
図１３は、実施の形態３における特定情報生成サーバ１２０の特定情報生成部２０３における処理フローの一例を概略的に示す図である。

図１４は、実施の形態３における特定情報生成サーバ１２０で生成され特定情報データベース２０４に蓄積されるデータの一例を概略的に示す図である。

特定情報生成部２０３は、広告提供システム１７０から送信される特定のＩＰアドレスを指定した特定情報取得要求を受け付けると、履歴データベース２０２から、その特定のＩＰアドレスをネットワーク識別子にもつＷｅｂ端末１５０に関する第１履歴情報と第２履歴情報とを読み出す（ステップＳ４０１）。

次に、特定情報生成部２０３は、読み出した第１履歴情報に含まれるＷｅｂ端末識別子と同じＷｅｂ端末識別子を持つＷｅｂ端末１５０の第１履歴情報を、履歴データベース２０２から読み出す（ステップＳ４０２）。例えば、図１２に示す例では、ＩＰアドレス「ＡＡ：ＢＢ：ＣＣ：ＤＤ」に対応するＷｅｂ端末識別子は「１２３４５６７８」である。したがって、特定情報生成部２０３は、そのＷｅｂ端末識別子と同じＷｅｂ端末識別子「１２３４５６７８」のＩＰアドレス「ＪＪ：ＫＫ：ＬＬ：ＭＭ」に対応する第１履歴情報を、履歴データベース２０２から読み出す。

一般的に、Ｗｅｂ端末１５０が、家庭内ネットワーク８２からＩＰネットワーク８０にアクセスする場合と、家庭外からＩＰネットワーク８０にアクセスする場合とでは、Ｗｅｂ端末１５０のネットワーク識別子であるＩＰアドレスは異なる。そのため、特定情報生成部２０３は、ネットワーク識別子だけを用いて特定情報を生成する構成であれば、例えば、Ｗｅｂ端末１５０ａを家庭内ネットワーク８２に接続して使用する際の第１履歴情報と、Ｗｅｂ端末１５０ａを家庭外で使用する際の第１履歴情報とを互いに対応付けて用いることが困難である。

本実施の形態では、特定情報生成部２０３は、特定情報を生成する際にＷｅｂ端末識別子を用いる。これにより、特定情報生成部２０３は、特定情報を生成する際に、Ｗｅｂ端末１５０が家庭内ネットワーク８２からＩＰネットワーク８０にアクセスした際の第１履歴情報と、Ｗｅｂ端末１５０が家庭外からＩＰネットワーク８０にアクセスした際の第１履歴情報とを、互いに対応付けて用いることが可能となる。

特定情報生成部２０３は、全てのネットワーク識別子に対して、特定情報の生成が完了したか否かを判断する（ステップＳ４０３）。全てのネットワーク識別子に対して特定情報の生成が完了するまで、以下の一連の処理を行う（ステップＳ４０３のＮｏ）。

家庭内ネットワーク８２に複数のＷｅｂ端末１５０が接続される場合、１つのＩＰアドレスをそれら複数のＷｅｂ端末１５０が共通に用いることがある。例えば、家庭内ネットワーク８２に接続されたＷｅｂ端末１５０ａ、Ｗｅｂ端末１５０ｂのそれぞれが、ＩＰアドレス「ＡＡ：ＢＢ：ＣＣ：ＤＤ」を共通に用いることがある。しかし、そのような場合でも、複数のＷｅｂ端末１５０のそれぞれに、互いに異なるＷｅｂ端末識別子が付与される。例えば、図１２に示す例では、ＩＰアドレス「ＡＡ：ＢＢ：ＣＣ：ＤＤ」に対して、Ｗｅｂ端末識別子「１２３４５６７８」と、Ｗｅｂ端末識別子「７８６９４５８７」が付与されている。

したがって、１つのネットワーク識別子の第１履歴情報に、複数のＷｅｂ端末識別子が含まれていれば、特定情報生成部２０３は、各Ｗｅｂ端末識別子の第１履歴情報毎に以下の一連の処理を行う。これにより、家庭内ネットワーク８２に、複数のユーザのそれぞれが使用する複数のＷｅｂ端末１５０（例えば、Ｗｅｂ端末１５０ａ、Ｗｅｂ端末１５０ｂ）が存在している場合でも、特定情報生成部２０３は、それぞれのＷｅｂ端末１５０の特定情報を生成することが可能となる。

次に、特定情報生成部２０３は、読み出した第１履歴情報と第２履歴情報のそれぞれの履歴情報に含まれるキーワードを、あらかじめ用意された意味的階層構造（Ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）のマップにマッピングする（ステップＳ４０４）。この意味的階層構造のマップは、実施の形態１の図７に示した意味的階層構造のマップと実質的に同様のものである。

次に、特定情報生成部２０３は、第１履歴情報に含まれるキーワードに対して、意味的階層構造のマップにおける配置上で「上位語（Ｂｒｏｄｅｒ Ｔｅｒｍ）と下位語（Ｎａｒｒｏｗｅｒ Ｔｅｒｍ）の関係」にない第２履歴情報のキーワードをフィルタリング（排除）する。また、第１履歴情報に含まれるキーワードから所定の距離以上離れた第２履歴情報のキーワードをフィルタリングする（ステップＳ４０５）。こうして、特定情報生成部２０３は、単数または複数のキーワードを選択する。なお、この「距離」は、実施の形態１で説明した「距離」と同義であり、フィルタリングの方法も、実施の形態１で説明したフィルタリングと実質的に同様である。また、所定の距離は例えば「４」であるが、所定の距離は特定情報生成サーバ１２０の仕様等に応じて適切に設定されることが望ましく、何ら「４」に限定されない。

次に、特定情報生成部２０３は、ステップＳ４０５でフィルタリング（排除）されずに残ったキーワード群（履歴キーワード群）と、所定の属性データおよび嗜好データとの対応を取る。そして、特定情報生成部２０３は、履歴キーワード群に対応する属性データおよび嗜好データを、所定のネットワーク識別子、Ｗｅｂ端末識別子の特定情報（属性情報および嗜好情報）として、特定情報データベース２０４に記録する（ステップＳ４０６）。この履歴キーワード群と、属性データおよび嗜好データとの対応は、実施の形態１で説明した方法と実質的に同様の方法で行う。また、所定のネットワーク識別子、Ｗｅｂ端末識別子とは、特定情報収集対象のネットワーク識別子、Ｗｅｂ端末識別子のことである。

特定情報生成部２０３は、第１履歴情報、第２履歴情報に含まれるネットワーク識別子の全てに対して、図１３のステップＳ４０１からステップＳ４０６の処理を実施する。これにより、特定情報データベース２０４には、図１４に示すように、Ｗｅｂ端末１５０の各ネットワーク識別子およびＷｅｂ端末識別子に対応した特定情報が記録される。図１４に示す例では、ネットワーク識別子（ＩＰアドレス）「ＡＡ：ＢＢ：ＣＣ：ＤＤ」のＷｅｂ端末１５０と「ＪＪ：ＫＫ：ＬＬ：ＭＭ」のＷｅｂ端末１５０は、ネットワーク識別子は互いに異なるが、同じＷｅｂ端末識別子（Ｃｏｏｋｉｅ）「１２３４５６７８」を有するため、１つのＷｅｂ端末１５０として扱うことができる。また、Ｗｅｂ端末識別子（Ｃｏｏｋｉｅ）「１２３４５６７８」を付与されたＷｅｂ端末１５０と「７８６９４５８７」を付与されたＷｅｂ端末１５０は、共通のネットワーク識別子（ＩＰアドレス）「ＡＡ：ＢＢ：ＣＣ：ＤＤ」であるが、Ｗｅｂ端末識別子が互いに異なるため、異なるＷｅｂ端末１５０として扱うことができる。

［３−２．効果等］
以上のように、本実施の形態において、第１履歴収集装置は、Ｗｅｂ端末を他のＷｅｂ端末と識別するＷｅｂ端末識別子をＷｅｂ端末からさらに取得して特定情報生成装置に提供するように構成されている。特定情報生成装置の履歴収集部は、第１履歴収集装置から、Ｗｅｂ端末識別子をさらに取得するように構成されている。特定情報生成装置の特定情報生成部は、Ｗｅｂ端末識別子に基づき選択された単数または複数のＷｅｂ端末のアクセス履歴から得られるキーワード、および家電端末の操作履歴から得られるキーワードを、あらかじめ用意された意味的階層構造（Ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）のマップに配置するように構成されている。そして、意味的階層構造のマップ上に配置された各キーワードの配置位置に基づき単数または複数のキーワードを選択し、その選択されたキーワードに基づき特定情報を生成するように構成されている。

これにより、家庭内に複数のユーザのそれぞれが使用する複数のＷｅｂ端末１５０が存在する場合や、ひとつのＷｅｂ端末１５０を家庭内や家庭外で使用する場合に、ＳＴＢやテレビ等の家電端末１６０を、Ｗｅｂ端末１５０を操作するユーザだけでなく、そのユーザ以外のユーザが使用したとしても、第１履歴情報と第２履歴情報とに基づき、ユーザの属性情報および嗜好情報を精度を高めて生成し、外部の広告提供システム１７０等に提供することが可能となる。

（実施の形態４）
以下、図１５、図１６Ａ、１６Ｂを用いて、実施の形態４について説明する。

実施の形態４における情報提供システムは、実施の形態３で説明した情報提供システムと実質的に同じ構成であり、同じ動作である。

ただし、実施の形態４は、実施の形態３と比較して、特定情報生成装置としての特定情報生成サーバ１２０の動作に差異がある。以下、その差異を説明する。

［４−１．特定情報生成装置の動作］
図１５は、実施の形態４における特定情報生成サーバ１２０の特定情報生成部２０３における処理フローの一例を概略的に示す図である。

図１６Ａは、実施の形態４における特定情報生成サーバ１２０で生成され特定情報データベース２０４に蓄積される第１特定情報の一例を概略的に示す図である。図１６Ｂは、実施の形態４における特定情報生成サーバ１２０で生成され特定情報データベース２０４に蓄積される第２特定情報の一例を概略的に示す図である。

特定情報生成部２０３は、広告提供システム１７０から送信される特定のＩＰアドレスを指定した特定情報取得要求を受け付けると、履歴データベース２０２から、その特定のＩＰアドレスをネットワーク識別子にもつＷｅｂ端末１５０に関する第１履歴情報と第２履歴情報とを読み出す（ステップＳ５０１）。

次に、特定情報生成部２０３は、読み出した第１履歴情報に含まれるＷｅｂ端末識別子と同じＷｅｂ端末識別子を持つＷｅｂ端末１５０の第１履歴情報を、履歴データベース２０２から読み出す（ステップＳ５０２）。例えば、図１２に示した例では、ＩＰアドレス「ＡＡ：ＢＢ：ＣＣ：ＤＤ」に対応するＷｅｂ端末識別子は「１２３４５６７８」である。したがって、特定情報生成部２０３は、そのＷｅｂ端末識別子と同じＷｅｂ端末識別子「１２３４５６７８」のＩＰアドレス「ＪＪ：ＫＫ：ＬＬ：ＭＭ」に対応する第１履歴情報を、履歴データベース２０２から読み出す。

特定情報生成部２０３は、全てのネットワーク識別子に対して、特定情報の生成が完了したか否かを判断する（ステップＳ５０３）。全てのネットワーク識別子に対して特定情報の生成が完了するまで、以下の一連の処理を行う（ステップＳ５０３のＮｏ）。

１つのネットワーク識別子の第１履歴情報に、複数のＷｅｂ端末識別子が含まれていれば、特定情報生成部２０３は、各Ｗｅｂ端末識別子の第１履歴情報毎に以下の一連の処理を行う。これにより、家庭内ネットワーク８２に、複数のユーザのそれぞれが使用する複数のＷｅｂ端末１５０（例えば、Ｗｅｂ端末１５０ａ、Ｗｅｂ端末１５０ｂ）が存在している場合でも、特定情報生成部２０３は、それぞれのＷｅｂ端末１５０の特定情報を生成することが可能となる。

次に、特定情報生成部２０３は、読み出した第１履歴情報と第２履歴情報のそれぞれの履歴情報に含まれるキーワードを、あらかじめ用意された意味的階層構造（Ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）のマップにマッピングする（ステップＳ５０４）。この意味的階層構造のマップは、実施の形態１の図７に示した意味的階層構造のマップと実質的に同様のものである。

次に、特定情報生成部２０３は、第２履歴情報のキーワードを、第１履歴情報に含まれるキーワードまでの距離（意味的階層構造のマップ上の距離）に基づき２つに分類する（ステップＳ５０５）。具体的には、特定情報生成部２０３は、第１履歴情報に含まれるキーワードまでの距離（意味的階層構造のマップ上の距離）が、所定の距離未満の第２履歴情報のキーワード（距離が近いと判断されたキーワード）と、所定の距離以上の第２履歴情報のキーワード（距離が遠いと判断されたキーワード）とに分類する。この「距離」は、実施の形態１で説明した「距離」と同義である。また、所定の距離は例えば「４」であるが、所定の距離は特定情報生成サーバ１２０の仕様等に応じて適切に設定されることが望ましく、何ら「４」に限定されない。

次に、特定情報生成部２０３は、第１履歴情報に含まれるキーワードに対して、意味的階層構造のマップにおける配置上で「上位語（Ｂｒｏｄｅｒ Ｔｅｒｍ）と下位語（Ｎａｒｒｏｗｅｒ Ｔｅｒｍ）の関係」にない第２履歴情報のキーワードと、ステップＳ５０５で距離が遠いと判断された第２履歴情報のキーワードとに対して、所定の属性データおよび嗜好データとの対応を取る。そして、特定情報生成部２０３は、対応する属性データおよび嗜好データを所定のネットワーク識別子、Ｗｅｂ端末識別子の第２特定情報（潜在的な属性情報および嗜好情報）として、特定情報データベース２０４に記録する（ステップＳ５０６）。例えば図４、図７に示した例では、第２履歴情報に含まれるキーワード「フェアリーランド：Ｆａｉｒｙｌａｎｄ」が第２特定情報となる。この第２特定情報は、所定のネットワーク識別子に対する潜在的な属性情報および嗜好情報である。この「潜在的」の意味は、実施の形態２で説明した「潜在的」と同義である。また、それら第２履歴情報のキーワードと、属性データおよび嗜好データとの対応は、実施の形態２で説明した方法と実質的に同様の方法で実施する。

次に、特定情報生成部２０３は、ステップＳ５０６で第２特定情報とされずに残ったキーワード群（履歴キーワード群）およびステップＳ５０５で距離が近いと判断された第２履歴情報のキーワードと、所定の属性データおよび嗜好データとの対応を取る。この履歴キーワード群は、第１履歴情報に含まれるキーワードに対して、意味的階層構造のマップにおける配置上、「上位語（Ｂｒｏｄｅｒ Ｔｅｒｍ）と下位語（Ｎａｒｒｏｗｅｒ Ｔｅｒｍ）の関係」にある第２履歴情報のキーワード、である。そして、特定情報生成部２０３は、これらのキーワードに対応する属性データおよび嗜好データを所定のネットワーク識別子、Ｗｅｂ端末識別子の第１特定情報（顕在的な属性情報および嗜好情報）として、特定情報データベース２０４に記録する（ステップＳ５０７）。この第１特定情報は、実施の形態３における特定情報と実質的に同じ位置付けのものである。また、これらのキーワードと、属性データおよび嗜好データとの対応は、実施の形態２で説明した方法と実質的に同様の方法で実施する。

特定情報生成部２０３は、第１履歴情報、第２履歴情報に含まれるネットワーク識別子の全てに対して、図１５のステップＳ５０１からステップＳ５０７の処理を実施する。これにより、特定情報データベース２０４には、図１６Ａ、１６Ｂに示すように、Ｗｅｂ端末１５０の各ネットワーク識別子およびＷｅｂ端末識別子に対応した第１特定情報と第２特定情報が記録される。図１６Ａ、１６Ｂに示す例では、ネットワーク識別子（ＩＰアドレス）「ＡＡ：ＢＢ：ＣＣ：ＤＤ」のＷｅｂ端末１５０と「ＪＪ：ＫＫ：ＬＬ：ＭＭ」のＷｅｂ端末１５０は、ネットワーク識別子は互いに異なるが、同じＷｅｂ端末識別子（Ｃｏｏｋｉｅ）「１２３４５６７８」を有するため、１つのＷｅｂ端末１５０として扱うことができる。

［４−２．効果等］
以上のように、本実施の形態において、特定情報生成装置の特定情報生成部は、意味的階層構造（Ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）のマップ上に配置された各キーワードの配置位置に基づき各キーワードの互いの距離の遠近を判断するように構成されている。そして、Ｗｅｂ端末のアクセス履歴から得られるキーワード、およびＷｅｂ端末のアクセス履歴から得られるキーワードとの距離が近いと判断された家電端末の操作履歴から得られるキーワード、に基づき第１特定情報を生成し、Ｗｅｂ端末のアクセス履歴から得られるキーワードとの距離が遠いと判断された家電端末の操作履歴から得られるキーワードに基づき第２特定情報を生成するように構成されている。

これにより、家庭内に複数のユーザのそれぞれが使用する複数のＷｅｂ端末１５０が存在する場合や、ひとつのＷｅｂ端末１５０を家庭内や家庭外で使用する場合に、ＳＴＢやテレビ等の家電端末１６０を、Ｗｅｂ端末１５０を操作するユーザだけでなく、そのユーザ以外のユーザが使用したとしても、第１履歴情報と第２履歴情報とに基づき、ユーザの顕在的な属性情報および嗜好情報を精度を高めて生成すると共に、ユーザの潜在的な属性情報および嗜好情報を生成し、外部の広告提供システム１７０等に提供することが可能となる。

なお、実施の形態３、４では、Ｗｅｂ端末識別子として、Ｃｏｏｋｉｅを用いる例を示したが、Ｗｅｂ端末識別子は何らＣｏｏｋｉｅに限定さるものではなく、他の識別情報をＷｅｂ端末識別子に用いても良い。例えば、第１履歴収集サーバ１３０は、Ｗｅｂ端末１５０のローカルストレージに記録させた識別情報をＷｅｂ端末識別子に用いても良い。あるいは、Ｗｅｂ端末１５０が第１履歴収集サーバ１３０にアクセスする際の要求に含まれるユーザ・エージェント等の複数のヘッダ情報を、Ｗｅｂ端末識別子に用いても良い。

（他の実施の形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施の形態１〜４を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、変更、置き換え、付加、省略等を行った実施の形態にも適用できる。また、上記実施の形態１〜４で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。

そこで、以下、他の実施の形態を例示する。

実施の形態１〜４に示した履歴収集部２０１、特定情報生成部２０３、特定情報提供部２０５、等の各構成要素は、それぞれを独立した専用の回路で構成してもよく、あるいは、各構成要素における動作を実現するように作成されたプログラムをプロセッサーで実行する構成であってもよい。また、このときのプログラムは、サーバ等からのダウンロードにより取得されてもよく、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリ等）を介して取得されてもよい。

実施の形態１〜４に示した各サーバにおける動作は、それぞれの動作が単数のサーバで集中処理されてもよく、複数のサーバで分散処理されてもよい。

なお、実施の形態１〜４に示した具体的な数値は、単に実施の形態における一例を示したものに過ぎず、本開示は何らこれらの数値に限定されるものではない。各数値は、サーバやシステムの仕様等にあわせて最適な値に設定することが望ましい。

本開示は、Ｗｅｂサイトを訪問したユーザの属性や嗜好に合わせて適切な広告を選択してそのユーザに提供する広告提供システム等に、ユーザの属性情報および嗜好情報を提供する情報提供システムに適用可能である。具体的には、広告提供システム等にユーザ情報を提供するサーバや装置、システム等に本開示は適用可能である。

８０ ＩＰネットワーク
８２ 家庭内ネットワーク
１００ 情報提供システム
１２０ 特定情報生成サーバ
１３０ 第１履歴収集サーバ
１４０ 第２履歴収集サーバ
１５０，１５０ａ，１５０ｂ Ｗｅｂ端末
１６０ 家電端末
１７０ 広告提供システム
２０１ 履歴収集部
２０２ 履歴データベース
２０３ 特定情報生成部
２０４ 特定情報データベース
２０５ 特定情報提供部

Claims (10)

1. Ｗｅｂ端末と家電端末で構成された家庭内ネットワークと接続され、第１履歴収集装置と、第２履歴収集装置と、特定情報生成装置と、を備えた情報提供システムにおいて、
   前記第１履歴収集装置は、
   前記Ｗｅｂ端末から前記Ｗｅｂ端末のアクセス履歴と、前記Ｗｅｂ端末のネットワーク識別子とを含む第１履歴情報を取得し、
   前記第２履歴収集装置は、
   前記家電端末から前記家電端末の操作履歴と、前記家電端末の家電端末識別子と、前記家電端末のネットワーク識別子とを含む第２履歴情報を取得し、
   前記特定情報生成装置は、
   前記第１履歴収集装置から前記第１履歴情報を取得し、前記第２履歴収集装置から前記第２履歴情報を取得する履歴収集部と、
   前記履歴収集部で取得された前記第１履歴情報および前記第２履歴情報に基づきユーザの属性および嗜好に関する特定情報を生成する特定情報生成部と、
   を備え、
   前記特定情報生成部は、
   前記Ｗｅｂ端末のアクセス履歴から得られる第１キーワード、および前記家電端末の操作履歴から得られる第２キーワードを、予め用意された意味的階層構造のマップに配置し、
   前記マップ上に配置された前記第１キーワードの配置位置との距離が所定の距離未満である単数または複数の前記第２キーワードに基づき第１特定情報を生成する、
   情報提供システム。
2. 前記マップ上に配置された前記第１キーワードの配置位置との距離が所定の距離以上である単数または複数の前記第２キーワードに基づき第２特定情報を生成する、
   請求項１に記載の情報提供システム。
3. 前記特定情報生成装置は、
   要求に応じて前記特定情報を提供する特定情報提供部を備えた、
   請求項１に記載の情報提供システム。
4. 前記第１履歴収集装置は、
   前記第１履歴情報に前記Ｗｅｂ端末から取得したＷｅｂ端末識別子をさらに含み、
   前記特定情報生成部は、
   前記Ｗｅｂ端末のネットワーク識別子が変更された場合、前記Ｗｅｂ端末識別子に基づき選択された単数または複数の前記第１キーワードを前記マップに配置する、
   請求項１に記載の情報提供システム。
5. Ｗｅｂ端末と家電端末で構成された家庭内ネットワークと接続された第１履歴収集装置から、前記Ｗｅｂ端末のアクセス履歴と、前記Ｗｅｂ端末のネットワーク識別子とを含む第１履歴情報を取得し、前記家庭内ネットワークと接続された第２履歴収集装置から、前記家電端末の操作履歴と、前記家電端末の家電端末識別子と、前記家電端末のネットワーク識別子とを含む第２履歴情報を取得する履歴収集部と、
   前記履歴収集部で取得された前記第１履歴情報および前記第２履歴情報に基づきユーザの属性および嗜好に関する特定情報を生成する特定情報生成部と、
   を備え、
   前記特定情報生成部は、
   前記Ｗｅｂ端末のアクセス履歴から得られる第１キーワード、および前記家電端末の操作履歴から得られる第２キーワードを、予め用意された意味的階層構造のマップに配置し、
   前記マップ上に配置された前記第１キーワードの配置位置との距離が所定の距離未満である単数または複数の前記第２キーワードに基づき第１特定情報を生成する、
   特定情報生成装置。
6. 前記マップ上に配置された前記第１キーワードの配置位置との距離が所定の距離以上である単数または複数の前記第２キーワードに基づき第２特定情報を生成する、
   請求項５に記載の特定情報生成装置。
7. 前記特定情報生成装置は、
   要求に応じて前記特定情報を提供する特定情報提供部を備えた、
   請求項５に記載の特定情報生成装置。
8. 前記第１履歴情報に前記Ｗｅｂ端末から取得したＷｅｂ端末識別子をさらに含み、
   前記特定情報生成部は、
   前記Ｗｅｂ端末のネットワーク識別子が変更された場合、前記Ｗｅｂ端末識別子に基づき選択された単数または複数の前記第１キーワードを前記マップに配置する、
   請求項５に記載の特定情報生成装置。
9. Ｗｅｂ端末と家電端末で構成された家庭内ネットワークと接続された第１履歴収集装置から、前記Ｗｅｂ端末のアクセス履歴と、前記Ｗｅｂ端末のネットワーク識別子とを含む第１履歴情報を取得するステップと、
   前記家庭内ネットワークと接続された第２履歴収集装置から、前記家電端末の操作履歴と、前記家電端末の家電端末識別子と、前記家電端末のネットワーク識別子とを含む第２履歴情報を取得するステップと、
   取得された前記第１履歴情報および前記第２履歴情報に基づきユーザの属性および嗜好に関する特定情報を生成するステップと、
   外部から送信されてくる要求に応じて、前記特定情報を前記要求の送信元に提供するステップと、
   前記Ｗｅｂ端末のアクセス履歴から得られる第１キーワード、および前記家電端末の操作履歴から得られる第２キーワードを、予め用意された意味的階層構造のマップに配置するステップと、
   前記マップ上に配置された前記第１キーワードの配置位置との距離が所定の距離未満である単数または複数の前記第２キーワードに基づき第１特定情報を生成するステップと、を有する、
   特定情報生成方法。
10. 前記マップ上に配置された前記第１キーワードの配置位置との距離が所定の距離以上である単数または複数の前記第２キーワードに基づき第２特定情報を生成するステップを有する、
    請求項９に記載の特定情報生成方法。

Images