JP6435426B1 - 情報分析装置、情報分析方法および情報分析プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
以下、本発明の第1の実施形態を図面に基づいて説明する。図1は、第1の実施形態による情報分析装置101の機能構成例を示すブロック図である。図1に示すように、第1の実施形態による情報分析装置101は、機能構成として、ユーザデータ取得部11、対象ユーザ特定部12、特徴情報抽出部13、比較分析部14および分析結果出力部15を備えて構成されている。また、第1の実施形態による情報分析装置101は、記憶媒体として、ユーザデータ記憶部10を備えている。
F=W・C ・・・(式3)
と書くことができる。
μ・||X−W・H||2+(1−μ)・||F−W・C||2 ・・・(式4)
なお、μ∈[0, 1]は、特徴情報の構造を重視する度合いを表すハイパーパラメータ(分析者があらかじめ設定しておくパラメータ)である。
以下、本発明の第2の実施形態を図面に基づいて説明する。図6は、第2の実施形態による情報分析装置102の機能構成例を示すブロック図である。なお、この図6において、図1に示した符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、ここでは重複する説明を省略する。
以下、本発明の第3の実施形態を図面に基づいて説明する。上述した第1および第2の実施形態では、分析対象ユーザも比較対象ユーザも、分析者が情報分析装置101の操作部を操作することによって指定した任意の条件をもとに特定した。これに対し、第3の実施形態では、分析対象ユーザおよび比較対象ユーザの少なくとも一方を自動的または半自動的に特定するようにしたものである。その特定方法として、3つのパターンを説明する。
対象ユーザ特定部32は、ユーザデータ記憶部10に記憶されているユーザデータを用いて、行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている特定行動ユーザのそれぞれについて、行動履歴情報に基づいて特徴情報を抽出する。そして、当該抽出した特徴情報の類似度に基づいて特定行動ユーザを複数のグループに分類し、一のグループに属する特定行動ユーザを分析対象ユーザとして特定するとともに、他のグループに属する特定行動ユーザを比較対象ユーザとして特定する。
対象ユーザ特定部32は、ユーザデータ記憶部10に記憶されている複数のユーザデータの行動履歴情報に基づいて、複数段階にわたって遷移する行動パターンのうち特定段階の行動パターンに至ったことが示されている特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定するとともに、特定段階よりも前の段階の行動パターンに留まっていることが示されているユーザのうち少なくとも一部を比較対象ユーザとして特定する。
対象ユーザ特定部32は、ユーザデータ記憶部10に記憶されている複数のユーザデータに基づいて、行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている複数の特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定する。また、対象ユーザ特定部32は、ユーザデータ記憶部10に記憶されている複数のユーザデータのうち、少なくとも分析対象ユーザとそれ以外のユーザとを含む複数のユーザ(例えば、全てのユーザ)に関するユーザデータを対象として、行動履歴情報に基づいて特徴情報を抽出し、分析対象ユーザの特徴情報との類似度に基づいて複数のユーザを複数のグループに分類する。そして、当該複数のグループの中の一のグループに属するユーザを比較対象ユーザとして特定する。
A={u|α≦s(u)≦1}
B={u|β≦s(u)<α}
C={u|0≦s(u)<β}
S(α,β)=DKL(A||B)+DKL(B||C)
となる。この関数Sの値を、α, βをパラメータとして疑似アニーリング法(Simulated Annealing)などによって最大化すれば、最適な分割を得ることができる。
DJS=1/2DKL (A||M)+1/2DKL (B||M) ・・・(式6)
ただし、M=1/2(A+B)
以上、第1〜第3の実施形態による情報分析装置101〜103について説明したが、比較分析部14による分析の結果(分析対象ユーザに特異な特徴情報)を種々に活用することが可能である。例えば、ある商品の購買について分析した結果を利用して、その商品の広告を配信するのに有望なユーザの特定を支援することが可能である。また、その商品の広告を作成する際に有望な訴求内容の決定を支援することが可能である。
以下、本発明の第4の実施形態を図面に基づいて説明する。第4の実施形態は、上述した応用例の1つ目である広告配信対象ユーザの決定支援を行うことができるようにしたものである。すなわち、第4の実施形態は、比較分析部14による分析対象ユーザの特異情報を利用して広告配信対象ユーザを特定した後、広告配信の結果を評価して次の比較分析にフィードバックするように構成したものである。
11,21 ユーザデータ取得部
22,32,42 対象ユーザ特定部
13,23 特徴情報抽出部
14 比較分析部
15 分析結果出力部
46 配信対象ユーザ特定部
47 広告効果評価部
101,102,103,104 情報分析装置
Claims (15)
- 少なくとも行動履歴情報を有する複数のユーザデータを取得するユーザデータ取得部と、
上記ユーザデータ取得部により取得された複数のユーザデータに基づいて、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定するとともに、当該分析対象ユーザとは異なるユーザを比較対象ユーザとして特定する対象ユーザ特定部と、
上記対象ユーザ特定部により特定された上記分析対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記分析対象ユーザの特徴情報を抽出するとともに、上記比較対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記比較対象ユーザの特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
上記比較対象ユーザの特徴情報に対して上記分析対象ユーザの特徴情報が特異性を有する特徴情報である特異情報を分析する比較分析部と、
上記比較分析部により分析された結果を出力する分析結果出力部とを備え、
上記対象ユーザ特定部は、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている複数の上記特定行動ユーザのそれぞれについて、上記行動履歴情報に基づいて特徴情報を抽出し、当該特徴情報の類似度に基づいて上記特定行動ユーザを複数のグループに分類し、一のグループに属する特定行動ユーザを上記分析対象ユーザとして特定するとともに、他のグループに属する特定行動ユーザを上記比較対象ユーザとして特定することを特徴とする情報分析装置。 - 少なくとも行動履歴情報を有する複数のユーザデータを取得するユーザデータ取得部と、
上記ユーザデータ取得部により取得された複数のユーザデータに基づいて、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定するとともに、当該分析対象ユーザとは異なるユーザを比較対象ユーザとして特定する対象ユーザ特定部と、
上記対象ユーザ特定部により特定された上記分析対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記分析対象ユーザの特徴情報を抽出するとともに、上記比較対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記比較対象ユーザの特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
上記比較対象ユーザの特徴情報に対して上記分析対象ユーザの特徴情報が特異性を有する特徴情報である特異情報を分析する比較分析部と、
上記比較分析部により分析された結果を出力する分析結果出力部とを備え、
上記対象ユーザ特定部は、
上記ユーザデータ取得部により取得された複数のユーザデータに基づいて、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている複数の上記特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定するとともに、
上記ユーザデータ取得部により取得された複数のユーザデータのうち、少なくとも上記分析対象ユーザとそれ以外のユーザとを含む複数のユーザに関するユーザデータを対象として、上記行動履歴情報に基づいて特徴情報を抽出し、上記分析対象ユーザの特徴情報との類似度に基づいて上記複数のユーザを複数のグループに分類し、当該複数のグループの中の一のグループに属するユーザを上記比較対象ユーザとして特定することを特徴とする情報分析装置。 - 上記ユーザデータ取得部により取得された複数のユーザデータに含まれる行動履歴情報に基づいて、全ユーザまたは一部ユーザの特徴情報を抽出し、上記分析結果出力部により出力された分析結果である上記分析対象ユーザの特異情報と上記特徴情報との類似度を算出し、類似度の大きい特徴情報を持つユーザを広告配信対象ユーザとして特定する配信対象ユーザ特定部を更に備えたことを特徴とする請求項1または2に記載の情報分析装置。
- 少なくとも行動履歴情報を有する複数のユーザデータを取得するユーザデータ取得部と、
上記ユーザデータ取得部により取得された複数のユーザデータに基づいて、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定するとともに、当該分析対象ユーザとは異なるユーザを比較対象ユーザとして特定する対象ユーザ特定部と、
上記対象ユーザ特定部により特定された上記分析対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記分析対象ユーザの特徴情報を抽出するとともに、上記比較対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記比較対象ユーザの特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
上記比較対象ユーザの特徴情報に対して上記分析対象ユーザの特徴情報が特異性を有する特徴情報である特異情報を分析する比較分析部と、
上記比較分析部により分析された結果を出力する分析結果出力部と、
上記分析結果出力部により出力された上記比較分析部による上記特異情報の分析結果に基づいて、当該特異情報である上記特徴情報または複数の特徴情報を所定の共通事項に基づきグループ化したトピックに対してあらかじめ関連付けられている広告のキャッチコピーパーツを提示するコピーパーツ提示部とを備えたことを特徴とする情報分析装置。 - 上記比較分析部は、上記比較対象ユーザの特徴情報に対する上記分析対象ユーザの特徴情報の特異度を算出し、
上記コピーパーツ提示部は、上記分析結果出力部により出力された上記特異情報のトピックに対して、上記特異度に基づいて他のトピックを関連付け、当該他のトピックに対してあらかじめ関連付けられている広告のキャッチコピーパーツを、上記特異情報のトピックに対してあらかじめ関連付けられている広告のキャッチコピーパーツに代えてまたは加えて提示することを特徴とする請求項4に記載の情報分析装置。 - 情報分析装置のユーザデータ取得部が、少なくとも行動履歴情報を有する複数のユーザデータを取得する第1のステップと、
上記情報分析装置の対象ユーザ特定部が、上記ユーザデータ取得部により取得された複数のユーザデータに基づいて、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定するとともに、当該分析対象ユーザとは異なるユーザを比較対象ユーザとして特定する第2のステップと、
上記情報分析装置の特徴情報抽出部が、上記対象ユーザ特定部により特定された上記分析対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記分析対象ユーザの特徴情報を抽出するとともに、上記比較対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記比較対象ユーザの特徴情報を抽出する第3のステップと、
上記情報分析装置の比較分析部が、上記比較対象ユーザの特徴情報に対して上記分析対象ユーザの特徴情報が特異性を有する特徴情報である特異情報を分析する第4のステップと、
上記情報分析装置の分析結果出力部が、上記比較分析部により分析された結果を出力する第5のステップとを有し、
上記第2のステップにおいて、上記対象ユーザ特定部は、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている複数の上記特定行動ユーザのそれぞれについて、上記行動履歴情報に基づいて特徴情報を抽出し、当該特徴情報の類似度に基づいて上記特定行動ユーザを複数のグループに分類し、一のグループに属する特定行動ユーザを上記分析対象ユーザとして特定するとともに、他のグループに属する特定行動ユーザを上記比較対象ユーザとして特定することを特徴とする情報分析方法。 - 情報分析装置のユーザデータ取得部が、少なくとも行動履歴情報を有する複数のユーザデータを取得する第1のステップと、
上記情報分析装置の対象ユーザ特定部が、上記ユーザデータ取得部により取得された複数のユーザデータに基づいて、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定するとともに、当該分析対象ユーザとは異なるユーザを比較対象ユーザとして特定する第2のステップと、
上記情報分析装置の特徴情報抽出部が、上記対象ユーザ特定部により特定された上記分析対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記分析対象ユーザの特徴情報を抽出するとともに、上記比較対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記比較対象ユーザの特徴情報を抽出する第3のステップと、
上記情報分析装置の比較分析部が、上記比較対象ユーザの特徴情報に対して上記分析対象ユーザの特徴情報が特異性を有する特徴情報である特異情報を分析する第4のステップと、
上記情報分析装置の分析結果出力部が、上記比較分析部により分析された結果を出力する第5のステップとを有し、
上記第2のステップにおいて、上記対象ユーザ特定部は、
上記ユーザデータ取得部により取得された複数のユーザデータに基づいて、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている複数の上記特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定するとともに、
上記ユーザデータ取得部により取得された複数のユーザデータのうち、少なくとも上記分析対象ユーザとそれ以外のユーザとを含む複数のユーザに関するユーザデータを対象として、上記行動履歴情報に基づいて特徴情報を抽出し、上記分析対象ユーザの特徴情報との類似度に基づいて上記複数のユーザを複数のグループに分類し、当該複数のグループの中の一のグループに属するユーザを上記比較対象ユーザとして特定することを特徴とする情報分析方法。 - 上記情報分析装置の配信対象ユーザ特定部が、上記ユーザデータ取得部により取得された複数のユーザデータに含まれる行動履歴情報に基づいて、全ユーザまたは一部ユーザの特徴情報を抽出し、上記分析結果出力部により出力された分析結果である上記分析対象ユーザの特異情報と上記特徴情報との類似度を算出し、類似度の大きい特徴情報を持つユーザを広告配信対象ユーザとして特定するステップを更に有することを特徴とする請求項6または7に記載の情報分析方法。
- 情報分析装置のユーザデータ取得部が、少なくとも行動履歴情報を有する複数のユーザデータを取得する第1のステップと、
上記情報分析装置の対象ユーザ特定部が、上記ユーザデータ取得部により取得された複数のユーザデータに基づいて、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定するとともに、当該分析対象ユーザとは異なるユーザを比較対象ユーザとして特定する第2のステップと、
上記情報分析装置の特徴情報抽出部が、上記対象ユーザ特定部により特定された上記分析対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記分析対象ユーザの特徴情報を抽出するとともに、上記比較対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記比較対象ユーザの特徴情報を抽出する第3のステップと、
上記情報分析装置の比較分析部が、上記比較対象ユーザの特徴情報に対して上記分析対象ユーザの特徴情報が特異性を有する特徴情報である特異情報を分析する第4のステップと、
上記情報分析装置の分析結果出力部が、上記比較分析部により分析された結果を出力する第5のステップと、
上記情報分析装置のコピーパーツ提示部が、上記分析結果出力部により出力された上記比較分析部による上記特異情報の分析結果に基づいて、当該特異情報である上記特徴情報または複数の特徴情報を所定の共通事項に基づきグループ化したトピックに対してあらかじめ関連付けられている広告のキャッチコピーパーツを提示する第6のステップとを有することを特徴とする情報分析方法。 - 上記第4のステップにおいて、上記比較分析部は、上記比較対象ユーザの特徴情報に対する上記分析対象ユーザの特徴情報の特異度を算出し、
上記第6のステップにおいて、上記コピーパーツ提示部は、上記分析結果出力部により出力された上記特異情報のトピックに対して、上記特異度に基づいて他のトピックを関連付け、当該他のトピックに対してあらかじめ関連付けられている広告のキャッチコピーパーツを、上記特異情報のトピックに対してあらかじめ関連付けられている広告のキャッチコピーパーツに代えてまたは加えて提示することを特徴とする請求項9に記載の情報分析方法。 - 少なくとも行動履歴情報を有する複数のユーザデータを取得するユーザデータ取得手段、
上記ユーザデータ取得手段により取得された複数のユーザデータに基づいて、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定するとともに、当該分析対象ユーザとは異なるユーザを比較対象ユーザとして特定する対象ユーザ特定手段、
上記対象ユーザ特定手段により特定された上記分析対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記分析対象ユーザの特徴情報を抽出するとともに、上記比較対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記比較対象ユーザの特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段、
上記比較対象ユーザの特徴情報に対して上記分析対象ユーザの特徴情報が特異性を有する特徴情報である特異情報を分析する比較分析手段、および
上記比較分析手段により分析された結果を出力する分析結果出力手段
としてコンピュータを機能させ、
上記対象ユーザ特定手段は、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている複数の上記特定行動ユーザのそれぞれについて、上記行動履歴情報に基づいて特徴情報を抽出し、当該特徴情報の類似度に基づいて上記特定行動ユーザを複数のグループに分類し、一のグループに属する特定行動ユーザを上記分析対象ユーザとして特定するとともに、他のグループに属する特定行動ユーザを上記比較対象ユーザとして特定することを特徴とする情報分析プログラム。 - 少なくとも行動履歴情報を有する複数のユーザデータを取得するユーザデータ取得手段、
上記ユーザデータ取得手段により取得された複数のユーザデータに基づいて、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定するとともに、当該分析対象ユーザとは異なるユーザを比較対象ユーザとして特定する対象ユーザ特定手段、
上記対象ユーザ特定手段により特定された上記分析対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記分析対象ユーザの特徴情報を抽出するとともに、上記比較対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記比較対象ユーザの特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段、
上記比較対象ユーザの特徴情報に対して上記分析対象ユーザの特徴情報が特異性を有する特徴情報である特異情報を分析する比較分析手段、および
上記比較分析手段により分析された結果を出力する分析結果出力手段
としてコンピュータを機能させ、
上記対象ユーザ特定手段は、
上記ユーザデータ取得手段により取得された複数のユーザデータに基づいて、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている複数の上記特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定するとともに、
上記ユーザデータ取得手段により取得された複数のユーザデータのうち、少なくとも上記分析対象ユーザとそれ以外のユーザとを含む複数のユーザに関するユーザデータを対象として、上記行動履歴情報に基づいて特徴情報を抽出し、上記分析対象ユーザの特徴情報との類似度に基づいて上記複数のユーザを複数のグループに分類し、当該複数のグループの中の一のグループに属するユーザを上記比較対象ユーザとして特定することを特徴とする情報分析プログラム。 - 上記ユーザデータ取得手段により取得された複数のユーザデータに含まれる行動履歴情報に基づいて、全ユーザまたは一部ユーザの特徴情報を抽出し、上記分析結果出力手段により出力された分析結果である上記分析対象ユーザの特異情報と上記特徴情報との類似度を算出し、類似度の大きい特徴情報を持つユーザを広告配信対象ユーザとして特定する配信対象ユーザ特定手段
として上記コンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項11または12に記載の情報分析プログラム。 - 少なくとも行動履歴情報を有する複数のユーザデータを取得するユーザデータ取得手段、
上記ユーザデータ取得手段により取得された複数のユーザデータに基づいて、上記行動履歴情報により特定の状態に至ったことが示されている特定行動ユーザのうち少なくとも一部を分析対象ユーザとして特定するとともに、当該分析対象ユーザとは異なるユーザを比較対象ユーザとして特定する対象ユーザ特定手段、
上記対象ユーザ特定手段により特定された上記分析対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記分析対象ユーザの特徴情報を抽出するとともに、上記比較対象ユーザの行動履歴情報に基づいて上記比較対象ユーザの特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段、
上記比較対象ユーザの特徴情報に対して上記分析対象ユーザの特徴情報が特異性を有する特徴情報である特異情報を分析する比較分析手段、
上記比較分析手段により分析された結果を出力する分析結果出力手段、および
上記分析結果出力手段により出力された上記比較分析手段による上記特異情報の分析結果に基づいて、当該特異情報である上記特徴情報または複数の特徴情報を所定の共通事項に基づきグループ化したトピックに対してあらかじめ関連付けられている広告のキャッチコピーパーツを提示するコピーパーツ提示手段
としてコンピュータを機能させるための情報分析プログラム。 - 上記比較分析手段は、上記比較対象ユーザの特徴情報に対する上記分析対象ユーザの特徴情報の特異度を算出し、
上記コピーパーツ提示手段は、上記分析結果出力手段により出力された上記特異情報のトピックに対して、上記特異度に基づいて他のトピックを関連付け、当該他のトピックに対してあらかじめ関連付けられている広告のキャッチコピーパーツを、上記特異情報のトピックに対してあらかじめ関連付けられている広告のキャッチコピーパーツに代えてまたは加えて提示することを特徴とする請求項14に記載の情報分析プログラム。
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