特開 2024-118371 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024118371

(43)【公開日】2024-08-30

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20240823BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023024747

(22)【出願日】2023-02-20

(71)【出願人】

【識別番号】500257300

【氏名又は名称】ＬＩＮＥヤフー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】駒宮 大己

(72)【発明者】

【氏名】池本 佳史

(72)【発明者】

【氏名】上杉 堅生

【テーマコード（参考）】

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L049CC11

5L050CC11

(57)【要約】

【課題】不正に購入される商品を推定すること。
【解決手段】本発明に係る情報処理装置は、不正に購入された商品に関する不正購入情報と、適正に購入された商品に関する適正購入情報とを取得する取得部と、取得部によって取得された不正購入情報と、適正購入情報とに基づいて、商品情報から不正に購入される度合いを示す不正スコアを推定する推定モデルを学習する学習部と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

所定の条件を満たす期間と対応する対応期間において投稿されたコンテンツであって、指定された検索クエリと対応するコンテンツを抽出する抽出部と、
各利用者のアクセス履歴に基づき、前記抽出部によって抽出された前記コンテンツを閲覧した利用者のうち、閲覧後に前記指定された検索クエリを入力し、かつ、所定のコンバージョンに至った利用者を前記コンテンツごとに特定する特定部と、
前記特定部によって特定された前記利用者の数に基づいて、前記指定された検索クエリの検索数に関する影響度を前記コンテンツごとに算出する算出部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記算出部によって算出された前記影響度が閾値を超える前記コンテンツに関する情報を提供する提供部
を備えること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記提供部は、
指定された検索クエリの検索数の推移を示すグラフに対して、前記影響度が閾値を超えるコンテンツに関する情報を重畳して提供すること
を特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記提供部は、
すべての前記コンテンツの前記影響度が閾値を下回る場合には、前記グラフをそのまま提供すること
を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記抽出部は、
前記グラフにおいて前記検索数の変化が閾値を超える期間から所定期間内に投稿された前記コンテンツを抽出し、
前記算出部は、
前記所定期間内に投稿された前記コンテンツの前記影響度を算出すること
を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記抽出部は、
前記グラフにおいて利用者によって指定された期間から所定期間内に投稿された前記コンテンツを抽出し、
前記算出部は、
前記所定期間内に投稿された前記コンテンツの前記影響度を算出すること
を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項7】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
所定の条件を満たす期間と対応する対応期間において投稿されたコンテンツであって、指定された検索クエリと対応するコンテンツを抽出する抽出工程と、
各利用者のアクセス履歴に基づき、前記抽出工程によって抽出された前記コンテンツを閲覧した利用者のうち、閲覧後に前記指定された検索クエリを入力し、かつ、所定のコンバージョンに至った利用者を前記コンテンツごとに特定する特定工程と、
前記特定工程によって特定された前記利用者の数に基づいて、前記指定された検索クエリの検索数に関する影響度を前記コンテンツごとに算出する算出工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。

【請求項8】

所定の条件を満たす期間と対応する対応期間において投稿されたコンテンツであって、指定された検索クエリと対応するコンテンツを抽出する抽出手順と、
各利用者のアクセス履歴に基づき、前記抽出手順によって抽出された前記コンテンツを閲覧した利用者のうち、閲覧後に前記指定された検索クエリを入力し、かつ、所定のコンバージョンに至った利用者を前記コンテンツごとに特定する特定手順と、
前記特定手順によって特定された前記利用者の数に基づいて、前記指定された検索クエリの検索数に関する影響度を前記コンテンツごとに算出する算出手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、指定された検索クエリの検索数の推移をグラフにしたコンテンツを提供する技術がある（例えば特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－０６８３２５公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら従来技術では、どのようなコンテンツが検索数に影響を与えたかを特定することについては考慮されておらず、検索数に影響を与えたコンテンツを特定する技術が望まれる。

【0005】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、検索数に影響を与えたコンテンツを特定することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る情報処理装置は、所定の条件を満たす期間と対応する対応期間において投稿されたコンテンツであって、指定された検索クエリと対応するコンテンツを抽出する抽出部と、各利用者のアクセス履歴に基づき、前記抽出部によって抽出された前記コンテンツを閲覧した利用者のうち、閲覧後に前記指定された検索クエリを入力し、かつ、所定のコンバージョンに至った利用者を前記コンテンツごとに特定する特定部と、前記特定部によって特定された前記利用者の数に基づいて、前記指定された検索クエリの検索数に関する影響度を前記コンテンツごとに算出する算出部とを備える。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、検索数に影響を与えたコンテンツを特定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係るコンテンツの一例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。

【図4】図４は、実施形態に係る抽出処理の模式図である。

【図5】図５は、実施形態に係る特定処理の模式図である。

【図6】図６は、実施形態に係る提供処理の一例を示すフローチャートである。

【図7】図７は、実施形態に係る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。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）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、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。

【0010】

［実施形態］
〔１．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。なお、実施形態に係る情報処理は、図１に示す情報処理装置１によって実現される。

【0011】

図１に示す情報処理装置１は、端末装置１００に対して後述する統計データを提供する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。たとえば、情報処理装置１は、図示しない検索サーバと連携し、検索クエリに関する統計データを端末装置１００へ提供する。

【0012】

端末装置１００は、利用者が所有する端末装置であり、ＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる。なお、図１では、端末装置１００がノートＰＣ（Personal Computer）である場合を例示しているが、デスクトップＰＣやスマートフォン等の情報処理装置であってもよい。

【0013】

図１に示すように、情報処理装置１は、端末装置１００から検索クエリの指定を受け付けると（ステップＳ１）、指定された検索クエリに関するコンテンツを生成し（ステップＳ２）、生成したコンテンツを端末装置１００へ提供する（ステップＳ３）。

【0014】

ここで、図２を用いて、実施形態に係るコンテンツの一例について説明する。図２は、実施形態に係るコンテンツの一例を示す図である。なお、以下では、コンテンツに関する処理の主体が情報処理装置１である場合について説明するが、これら処理の一部あるいはすべてを端末装置１００が実行するようにしてもよい。

【0015】

図２に示すように、実施形態に係るコンテンツは、端末装置１００から指定された検索クエリ（ここでは、「ＸＸＸＸ」）の検索数の推移Ｌ１を示すグラフに関するコンテンツである。

【0016】

たとえば、図２に示すように、コンテンツには「関連記事を表示」ボタンが表示されており、かかるボタンが利用者によって操作された場合、情報処理装置１は、検索数の推移Ｌ１に影響を与えたコンテンツに関する情報を重畳表示する。

【0017】

図２に示す例では、検索数の推移Ｌ１においてスパイクが発生したピークＰ１およびピークＰ２に対してスパイクのトリガとなったコンテンツに関する情報を重畳する場合を示している。

【0018】

すなわち、情報処理装置１は、検索数の推移Ｌ１に影響を与えたコンテンツの特定し、当該コンテンツに関する情報を提供する。これにより、利用者は、検索数の推移Ｌ１に影響を与えたコンテンツを特定することができる。

【0019】

〔２．情報処理装置〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１の構成例について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。図３に示すように、情報処理装置１は、通信部２と、記憶部３と、制御部４とを備える。なお、情報処理装置１は、情報処理装置１を利用する管理者など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など）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイなど）を有してもよい。

【0020】

通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。通信部２は、４Ｇ（4th Generation）または５Ｇ（5th Generation）などの通信ネットワークと有線または無線で接続され、通信ネットワークを介して、端末装置１００などの各々との間で情報の送受信を行う。

【0021】

記憶部３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部３は、検索履歴記憶部３１と、アクセス履歴記憶部３２と、コンテンツ情報記憶部３３とを備える。

【0022】

検索履歴記憶部３１は、検索履歴を記憶する。検索履歴は、利用者が入力した検索クエリごとの履歴であり、検索クエリごとに検索日時等に関する情報を含む。

【0023】

アクセス履歴記憶部３２は、アクセル履歴を記憶する。アクセス履歴は、各利用者によるウェブコンテンツに対するアクセス履歴であり、たとえば、流入から離脱までの一連の利用者による行動が含まれる。

【0024】

コンテンツ情報記憶部３３は、コンテンツ情報を記憶する。コンテンツ情報は、利用者へ提供されるウェブコンテンツである。本実施形態において、コンテンツ情報は、ニュース記事に関するコンテンツである。

【0025】

制御部４は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、情報処理装置１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４は、例えば、コントローラであり、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現される。

【0026】

図３に示すように、制御部４は、受付部４１と、抽出部４２と、特定部４３と、算出部４４と、提供部４５とを備え、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部４の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報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４が有する各処理部の接続関係は、図３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。

【0027】

受付部４１は、通信部２を介し、端末装置１００から利用者によって指定された検索クエリに関する情報を受け付ける。受付部４１は、受け付けた検索クエリに関する情報を提供部４５へ渡し、検索数の推移に関するコンテンツの作成を依頼する。

【0028】

抽出部４２は、所定の条件を満たす期間と対応する対応期間において投稿されたコンテンツであって、指定された検索クエリと対応するコンテンツを抽出する。たとえば、抽出部４２は、受付部４１によって受け付けられた検索クエリがタグ付けされたコンテンツのうち、所定の条件を満たすコンテンツをコンテンツ情報記憶部３３から抽出する。

【0029】

ここでの所定の条件は、図２に示した検索数の推移Ｌ１においてスパイクが発生している期間、あるいは、利用者が指定した期間が該当する。すなわち、抽出部４２は、指定された検索クエリがタグ付けされたコンテンツのうち、スパイクが発生している期間、あるいは、利用者が指定した期間に投稿されたコンテンツを抽出する。

【0030】

特定部４３は、各利用者のアクセス履歴に基づき、抽出部４２によって抽出されたコンテンツを閲覧した利用者のうち、閲覧後に指定された検索クエリを入力し、かつ、所定のコンバージョンに至った利用者をコンテンツごとに特定する。

【0031】

特定部４３は、各利用者のアクセス履歴に基づき、コンテンツを閲覧した利用者（以下、閲覧者とも記載）のうち、閲覧後に指定された検索クエリを入力した利用者（以下、検索者とも記載）を特定する。

【0032】

つづいて、特定部４３は、各利用者のアクセス履歴に基づき、閲覧者であり、かつ、検索者である利用者のうち、コンバージョンに至った利用者を特定する。特定部４３は、これらの処理を抽出部４２によって抽出されたコンテンツごとに実行する。

【0033】

ここで、図４および図５を用いて、抽出部４２および特定部４３による抽出処理および特定処理について説明しておく。図４は、実施形態に係る抽出処理の模式図である。図５は、実施形態に係る特定処理の模式図である。

【0034】

図４に示すように、抽出部４２は、検索クエリおよび指定日時に基づいて、コンテンツである記事群から所定の条件を満たすコンテンツを抽出する。たとえば、上述したように、所定の条件は、図２に示した検索数の推移Ｌ１においてスパイクが発生している期間、あるいは、利用者が指定した期間が該当する。抽出部４２は、所定の条件を満たし、かつ、指定された検索クエリがタグ付けされたコンテンツを記事群から抽出する。

【0035】

また、図５に示すように、特定部４３は、抽出部４２によって抽出されたコンテンツを閲覧した閲覧者のうち、コンテンツにタグ付けされた検索クエリを用いて検索を行った検索者を特定する。

【0036】

そして、特定部４３は、特定した検索者のうち、所定のコンバージョンに至った利用者Ｕｃをコンテンツごとに特定する。たとえば、ここでのコンバージョンは、検索クエリによる検索結果から当該検索クエリがタグ付けされた他のニュース記事を閲覧ことであるが、検索クエリによる検索結果から商品を購入したことなど、任意に変更することにしてもよい。

【0037】

すなわち、前者の場合、所定のコンバージョンに至った利用者Ｕｃが多いほど、ニュース記事が流入元となって、対応する検索クエリが増加し、さらには、他のニュース記事へ流入したことを示す。

【0038】

そのため、所定のコンバージョンに至った利用者Ｕｃが多いコンテンツほど、検索数に影響を与えたコンテンツとして見做すことができる。特定部４３は、これらの処理を抽出部４２によって抽出されたコンテンツそれぞれに対して実行する。

【0039】

図３の説明に戻り、算出部４４について説明する。特定部４３によって特定された利用者Ｕｃの数に基づいて、指定された検索クエリの検索数に関する影響度をコンテンツごとに算出する。また、算出部４４は、算出した影響度が閾値を超えるコンテンツに関する情報を提供部４５へ渡す。

【0040】

算出部４４は、たとえば、所定の演算式等を用い、利用者Ｕｃの数が多いコンテンツほど、影響度を大きい値として算出し、利用者Ｕｃの数が少ないコンテンツほど、影響度を小さい値として算出する。

【0041】

つまり、利用者が、特定のコンテンツを起点としてコンテンツに関する検索クエリを用いて検索を実行し、さらに、検索結果に表示された他のコンテンツを閲覧した場合、算出部４４は、起点となったコンテンツが検索数の推移に影響度を与えたと算出する。

【0042】

つまり、算出部４４は、影響度を可視化することによって検索数の推移においてスパイクの発生に起因するコンテンツを特定することができる。

【0043】

提供部４５は、算出部４４によって算出された影響度が閾値を超えるコンテンツに関する情報を提供する。たとえば、図２で既に説明したように、提供部４５は、影響度が閾値を超えるコンテンツに関する情報を検索数の推移Ｌ１を示すグラフに重畳表示させる。

【0044】

また、提供部４５は、すべてのコンテンツの影響度が閾値を下回る場合には、グラフをそのまま提供する。つまり、この場合においては、提供部４５は、グラフにコンテンツに関する情報を重畳せずに表示することになる。

【0045】

〔３．処理フロー〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る情報処理装置１の処理手順について説明する。図５は、実施形態に係る提供処理の一例を示すフローチャートである。

【0046】

図６に示すように、情報処理装置１は、端末装置１００から、検索クエリの指定をうけ付けると（ステップＳ１１１）、指定された検索クエリの推移を示すコンテンツを提供する（ステップＳ１１２）。

【0047】

つづいて、情報処理装置１は、端末装置１００から、関連記事表示指示があったか否を判定し（ステップＳ１１３）、関連記事表示指示があったと判定した場合（ステップＳ１１３；Ｙｅｓ）、所定の条件を満たす期間と対応する対応期間において投稿されたコンテンツであって、指定された検索クエリと対応するコンテンツを抽出する（ステップＳ１１４）。

【0048】

つづいて、情報処理装置１は、各利用者のアクセス履歴に基づき、抽出したコンテンツごとに条件を満たす利用者を特定する（ステップＳ１１５）。つづいて、情報処理装置１は、特定した利用者の数に応じてコンテンツごとに影響度を算出する（ステップＳ１１６）。

【0049】

そして、情報処理装置１は、検索数の推移を示すグラフに影響度が閾値を超えるコンテンツを重畳表示して（ステップＳ１１７）、処理を終了する。また、情報処理装置１は、ステップＳ１１３の判定において、関連記事表示指示がない場合には（ステップＳ１１３；Ｎｏ）、ステップＳ１１４～ステップＳ１１７までの処理を省略して処理を終了する。

【0050】

〔４．変形例〕
上述した実施形態では、コンテンツがニュースコンテンツである場合について説明したが、コンテンツはＳＮＳ（Social Networking Service）に対して各利用者が投稿した投稿情報であってもよい。ここでの投稿情報は、テキストや写真であるが動画も含むものとする。

【0051】

〔５．効果〕
実施形態に係る情報処理装置１は、所定の条件を満たす期間と対応する対応期間において投稿されたコンテンツであって、指定された検索クエリと対応するコンテンツを抽出する抽出部４２と、各利用者のアクセス履歴に基づき、抽出部４２によって抽出されたコンテンツを閲覧した利用者のうち、閲覧後に指定された検索クエリを入力し、かつ、所定のコンバージョンに至った利用者をコンテンツごとに特定する特定部４３と、特定部４３によって特定された利用者の数に基づいて、指定された検索クエリの検索数に関する影響度をコンテンツごとに算出する算出部４４とを備える。

【0052】

また、実施形態に係る情報処理装置１は、算出部４４によって算出された影響度が閾値を超えるコンテンツに関する情報を提供する提供部４５を備える。また、提供部４５は、指定された検索クエリの検索数の推移を示すグラフに対して、影響度が閾値を超えるコンテンツに関する情報を重畳して提供する。

【0053】

また、提供部４５は、すべてのコンテンツの影響度が閾値を下回る場合には、グラフをそのまま提供する。また、抽出部４２は、グラフにおいて検索数の変化が閾値を超える期間から所定期間内に投稿されたコンテンツを抽出し、算出部４４は、所定期間内に投稿されたコンテンツの影響度を算出する。

【0054】

また、抽出部４２は、グラフにおいて利用者によって指定された期間から所定期間内に投稿されたコンテンツを抽出し、算出部４４は、所定期間内に投稿されたコンテンツの影響度を算出する。

【0055】

上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、検索数に影響を与えたコンテンツを特定することができる。

【0056】

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１は、例えば図７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７は、実施形態に係る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。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。

【0057】

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００または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。

【0058】

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、ネットワーク（通信ネットワーク）Ｎ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ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

【0059】

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（図７では、出力装置および入力装置を総称して「入出力装置」と記載する）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。

【0060】

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また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。

【0061】

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置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４の機能を実現する。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、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

【0062】

〔７．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

【0063】

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又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又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。

【0064】

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、その全部又は一部を、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又は物理的に分散・統合して構成することができる。

【0065】

例えば、上述した情報処理装置は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

【0066】

また、上述してきた実施形態及び変形例は、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。

【0067】

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。

【符号の説明】

【0068】

１ 情報処理装置
２ 通信部
３ 記憶部
４ 制御部
３１ 検索履歴記憶部
３２ アクセス履歴記憶部
３３ コンテンツ情報記憶部
４１ 受付部
４２ 抽出部
４３ 特定部
４４ 算出部
４５ 提供部
１００ 端末装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】