(57)【要約】【課題】提案書への評価が偏らないように提案書を推奨することを課題とする。【解決手段】推薦装置は、入力された検索キーワードに従って、該当する提案書である注目提案書について、評価情報を用いつつ、評価前後において利用者と各評価者との間における評価の類似度を算出し、算出された類似度と評価情報とを用いて、利用者によって評価されていない未評価提案書について、評価前後における有用度を算出し、算出された有用度の絶対値が所定値以上である未評価提案書の平均増加数と、算出された有用度の差が所定割合以上である未評価提案書の数とに基づいて、提案書ごとに評価すべき推薦度を算出する。【選択図】図１
2010286921.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
提案書に対する評価者による評価の結果情報を記憶する評価情報記憶手段と、
所定の提案書に対して利用者が取りうる各々の評価と、前記評価情報記憶手段に記憶された前記評価者による評価との類似度を算出する類似度算出手段と、
前記利用者によって評価されていない未評価提案書について、該未評価提案書に前記利用者が取りうる各々の評価を示す値と、前記類似度算出手段によって算出された類似度とから有用度を算出する有用度算出手段と、
前記有用度算出手段によって算出された有用度の絶対値が所定値以上である前記未評価提案書平均増加数を提案書ごとに算出する平均増加数算出手段と、
前記有用度算出手段によって算出された有用度の差が所定割合以上である前記未評価提案書の数を前記提案書ごとに算出する高影響提案書数算出手段と、
前記平均増加数算出手段によって算出された平均増加数と、前記高影響提案書数算出手段によって算出された提案書数とに基づいて、前記提案書ごとに推薦度を算出する推薦度算出手段と、
を有することを特徴とする推薦装置。
【請求項２】
前記推薦度算出手段は、前記平均増加数算出手段によって算出された平均増加数と、前記高影響提案書数算出手段によって算出された提案書数との調和平均によって、前記提案書ごとに推薦度を算出することを特徴とする請求項１に記載の推薦装置。
【請求項３】
前記推薦度算出手段によって算出された推薦度のより高い提案書を、新たに評価が推定できる提案書数、および評価によって推定される評価が異なる提案書数とともに出力部に出力制御する出力制御手段をさらに有することを特徴とする請求項１または２に記載の推薦装置。
【請求項４】
前記類似度算出手段は、利用者によって既に評価された提案書の評価と、前記評価情報記憶手段に記憶された前記評価者による評価との類似度を評価前の類似度としてさらに算出するとともに、該評価前の類似度を加味しつつ、所定の提案書に対して利用者が取りうる各々の評価と、前記評価情報記憶手段に記憶された前記評価者による評価との類似度を算出することを特徴とする請求項１に記載の推薦装置。
【請求項５】
所定の提案書に対して利用者が取りうる各々の評価と、提案書に対する評価者による評価の結果情報に含まれる前記評価者による評価との類似度を算出する類似度算出手順と、
前記利用者によって評価されていない未評価提案書について、該未評価提案書に前記利用者が取りうる各々の評価を示す値と、前記類似度算出手順によって算出された類似度とから有用度を算出する有用度算出手順と、
前記有用度算出手順によって算出された有用度の絶対値が所定値以上である前記未評価提案書平均増加数を提案書ごとに算出する平均増加数算出手順と、
前記有用度算出手順によって算出された有用度の差が所定割合以上である前記未評価提案書の数を前記提案書ごとに算出する高影響提案書数算出手順と、
前記平均増加数算出手順によって算出された平均増加数と、前記高影響提案書数算出手順によって算出された提案書数とに基づいて、前記提案書ごとに推薦度を算出する推薦度算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする推薦プログラム。
【請求項６】
所定の提案書に対して利用者が取りうる各々の評価と、提案書に対する評価者による評価の結果情報に含まれる前記評価者による評価との類似度を算出する類似度算出工程と、
前記利用者によって評価されていない未評価提案書について、該未評価提案書に前記利用者が取りうる各々の評価を示す値と、前記類似度算出工程によって算出された類似度とから有用度を算出する有用度算出工程と、
前記有用度算出工程によって算出された有用度の絶対値が所定値以上である前記未評価提案書平均増加数を提案書ごとに算出する平均増加数算出工程と、
前記有用度算出工程によって算出された有用度の差が所定割合以上である前記未評価提案書の数を前記提案書ごとに算出する高影響提案書数算出工程と、
前記平均増加数算出工程によって算出された平均増加数と、前記高影響提案書数算出工程によって算出された提案書数とに基づいて、前記提案書ごとに推薦度を算出する推薦度算出工程と、
をコンピュータが実行することを特徴とする推薦方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推薦装置、推薦プログラムおよび推薦方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、評価者によって評価された提案書にかかる評価情報に基づいて、ある利用者による提案書の評価を推定する情報共有システムがある。この情報共有システムでは、利用者による検索によって提案書が出力された場合に、当該提案書に対する評価者による評価に基づき、利用者がどの提案書を参照するべきかの判断を助長する。
【０００３】
ここで、図１４を用いて、従来技術に係る情報共有システムを説明する。図１４は、従来技術に係る情報共有システムの例を説明するための図である。なお、図１４において、情報共有システムは、検索結果を出力するために用いられる提案書ＤＢと、評価者によって予め評価された提案書にかかる評価情報としての評価ＤＢとを有する。
【０００４】
例えば、情報共有システムは、利用者によって検索キーワードが入力された場合に（図１４の（１）参照）、入力された検索キーワードに該当する検索結果として、提案書ＤＢから「提案書１」、「提案書２」および「提案書３」を出力する（図１４の（２）参照）。
【０００５】
そして、情報共有システムは、利用者による評価として「提案書１：Ｇｏｏｄ」とする評価が入力された場合に（図１４の（３）参照）、評価ＤＢに含まれる情報であって、評価者Ａによって評価された「提案書２：Ｇｏｏｄ」および「提案書３：Ｂａｄ」を、推定される利用者の評価として出力する（図１４の（４）参照）。
【０００６】
要するに、情報共有システムは、利用者によって特定の提案書の評価がなされた場合に、当該利用者によって評価されていない提案書に対して、利用者と評価傾向が類似している評価者による評価結果を、推定される利用者の評価として出力する。
【０００７】
次に、図１５を用いて、上述した従来技術に係る情報共有システムの適用例について説明する。図１５は、従来技術に係る情報共有システムの適用例について説明するための図である。なお、図１５において、情報共有システムは、提案書ＤＢ（図示せず）と、評価者Ａと評価者Ｂとによって予め評価された評価情報としての評価ＤＢとを有する。
【０００８】
この評価ＤＢは、評価者Ａによる評価として、「提案書１：Ｇｏｏｄ」、「提案書２：Ｇｏｏｄ」および「提案書３：Ｂａｄ」を含む。また、評価ＤＢは、同様に、評価者Ｂによる評価として、「提案書２：Ｇｏｏｄ」、「提案書３：Ｇｏｏｄ」、「提案書４：Ｇｏｏｄ」および「提案書５：Ｂａｄ」を含む。
【０００９】
このような状態において、情報共有システムは、図１５に示すように、利用者によって「提案書１：Ｇｏｏｄ」と評価された場合に、評価者Ａによる「提案書１：Ｇｏｏｄ」の評価と類似することにより、「提案書２：Ｇｏｏｄ」および「提案書３：Ｂａｄ」を出力する。一方、情報共有システムは、利用者によって「提案書１：Ｂａｄ」と評価された場合に、評価者Ａおよび評価者Ｂと類似する評価が存在しないことにより、提案書を出力しない。
【００１０】
また、情報共有システムは、図１５に示すように、利用者によって「提案書２：Ｇｏｏｄ」と評価された場合に、評価者Ａによる「提案書２：Ｇｏｏｄ」の評価と類似することにより、「提案書１：Ｇｏｏｄ」を出力する。このとき、情報共有システムは、評価者Ｂによる「提案書２：Ｇｏｏｄ」の評価とも類似することにより、「提案書４：Ｇｏｏｄ」および「提案書５：Ｂａｄ」も出力する。なお、情報共有システムは、評価者Ａによる評価「提案書３：Ｂａｄ」と、評価者Ｂによる評価「提案書３：Ｇｏｏｄ」とに基づいて、提案書３を出力しない。一方、情報共有システムは、利用者によって「提案書２：Ｂａｄ」と評価された場合に、評価者Ａおよび評価者Ｂと類似する評価が存在しないことにより、提案書を出力しない。
【００１１】
また、情報共有システムは、図１５に示すように、利用者によって「提案書３：Ｇｏｏｄ」と評価された場合に、評価者Ｂによる「提案書３：Ｇｏｏｄ」の評価と類似することにより、「提案書２：Ｇｏｏｄ」、「提案書４：Ｇｏｏｄ」および「提案書５：Ｂａｄ」を出力する。一方、情報共有システムは、利用者によって「提案書３：Ｂａｄ」と評価された場合に、評価者Ａによる「提案書３：Ｂａｄ」の評価と類似することにより、「提案書１：Ｇｏｏｄ」および「提案書２：Ｇｏｏｄ」を出力する。
【００１２】
これらのことから、情報共有システムは、利用者による提案書の評価に基づいて、より多くの提案書の推定評価が得られるように、提案書３を評価するように出力することとなる。要するに、情報共有システムは、利用者によって「提案書３：Ｇｏｏｄ」と評価された場合に３つ、利用者によって「提案書３：Ｂａｄ」と評価された場合に２つの提案書の推定評価を提供できることから、より多くの評価の推定が可能である「提案書３」を出力する。
【００１３】
そして、最近では、利用者による提案書の評価後に、当該利用者による提案書の評価が与える影響の強さを算出する技術もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】特開２００４−２２７３５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、上述した情報共有システムでは、提案書への評価に偏りが生じるという課題がある。具体的には、従来技術に係る情報共有システムでは、各評価者による評価は一部の提案書にしか行なわれないため、各評価者による評価に基づいて、利用者の評価の推定を行なったとしても、結果的に提案書への評価に偏りが生じる。
【００１６】
例えば、図１６に示すように、従来技術に係る情報共有システムでは、評価者Ａ〜評価者Ｆによる提案書１〜提案書４までの評価の情報を有する評価ＤＢに基づき、利用者による提案書１の評価として「Ｇｏｏｄ」若しくは「Ｂａｄ」が入力された場合に、当該利用者が提案書２と提案書４とに「Ｂａｄ」、さらには提案書３に「Ｇｏｏｄ」と評価することを推定することができない。さらに言うと、従来技術に係る情報共有システムでは、利用者に提案書３が評価される機会がなくなってしまう。この結果、従来技術に係る情報共有システムでは、提案書への評価に偏りが生じるという課題がある。なお、図１６は、従来技術に係る情報共有システムの課題を説明するための図である。
【００１７】
そこで、本願に開示する技術は、上記に鑑みてなされたものであって、提案書への評価が偏らないように提案書を推奨することが可能である推薦装置、推薦プログラムおよび推薦方法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】
【００１８】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本願に開示する推薦装置は、提案書に対する評価者による評価の結果情報を記憶する評価情報記憶手段と、所定の提案書に対して利用者が取りうる各々の評価と、前記評価情報記憶手段に記憶された前記評価者による評価との類似度を算出する類似度算出手段と、前記利用者によって評価されていない未評価提案書について、該未評価提案書に前記利用者が取りうる各々の評価を示す値と、前記類似度算出手段によって算出された類似度とから有用度を算出する有用度算出手段と、前記有用度算出手段によって算出された有用度の絶対値が所定値以上である前記未評価提案書平均増加数を提案書ごとに算出する平均増加数算出手段と、前記有用度算出手段によって算出された有用度の差が所定割合以上である前記未評価提案書の数を前記提案書ごとに算出する高影響提案書数算出手段と、前記平均増加数算出手段によって算出された平均増加数と、前記高影響提案書数算出手段によって算出された提案書数とに基づいて、前記提案書ごとに推薦度を算出する推薦度算出手段と、を有する。
【発明の効果】
【００１９】
本願に開示する推薦装置、推薦プログラムおよび推薦方法の一つの様態によれば、提案書への評価が偏らないように提案書を推奨するという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、実施例１に係る推薦装置の構成例を示す図である。
【図２】図２は、評価情報記憶部に記憶される情報の例を説明するための図である。
【図３】図３は、類似度の算出例を説明するための図である。
【図４】図４は、有用度の算出例を説明するための図である。
【図５】図５は、推定可能提案書の平均増加数の算出例を説明するための図である。
【図６−１】図６−１は、有用度の差の算出例を説明するための図である。
【図６−２】図６−２は、高影響提案書数の算出例を説明するための図である。
【図７】図７は、推薦度の算出例を説明するための図である。
【図８】図８は、新たに評価させることを推奨する提案書の出力例を示す図である。
【図９】図９は、実施例１に係る推薦装置による全体の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施例１に係る平均増加数算出処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施例１に係る高影響提案書数算出処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施例１に係る推薦度算出処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１３】図１３は、推薦プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【図１４】図１４は、従来技術に係る情報共有システムの例を説明するための図である。
【図１５】図１５は、従来技術に係る情報共有システムの適用例について説明するための図である。
【図１６】図１６は、従来技術に係る情報共有システムの課題を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に添付図面を参照して、本願に開示する推薦装置、推薦プログラムおよび推薦方法の実施例を説明する。なお、以下の実施例により本発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００２２】
［実施例１に係る推薦装置の構成］
最初に、図１を用いて、実施例１に係る推薦装置の構成について説明する。図１は、実施例１に係る推薦装置の構成例を示す図である。
【００２３】
例えば、図１に示すように、推薦装置１００は、入力部１０１と、出力部１０２と、記憶部１１０と、制御部１２０とを有する。
【００２４】
入力部１０１は、キーボードやマウスなどを有し、推薦装置１００における各種情報の入力を受け付ける。例えば、入力部１０１は、利用者による検索キーワードの入力を受け付けて、後述する類似度算出部１２１に入力する。
【００２５】
出力部１０２は、表示装置としてのモニタ（若しくはディスプレイ、タッチパネルなど）やスピーカを有し、推薦装置１００における各種情報を出力する。例えば、出力部１０２は、後述する出力制御部１２６によって出力制御された推薦度の高い提案書を出力する。
【００２６】
記憶部１１０は、制御部１２０による各種処理に必要なデータや、制御部１２０による各種処理結果を記憶し、評価情報記憶部１１１を有する。
【００２７】
評価情報記憶部１１１は、例えば、図２に示すように、評価者によって予め評価された各提案書の評価結果の情報を有し、提案書ｃ１〜ｃ７に対する評価者ｕ１〜ｕ５の評価「○（Ｇｏｏｄ）」若しくは「×（Ｂａｄ）」を含む。また、評価情報記憶部１１１は、利用者による評価も合わせて記憶し、図２の例では、利用者による提案書ｃ１の評価が「○（Ｇｏｏｄ）」である場合を示している。この利用者による提案書の評価は、全くされていなくても良い。なお、図２は、評価情報記憶部１１１に記憶される情報の例を説明するための図である。
【００２８】
制御部１２０は、制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有するとともに、類似度算出部１２１と、有用度算出部１２２と、平均増加数算出部１２３と、高影響提案書数算出部１２４と、推薦度算出部１２５と、出力制御部１２６とを有する。
【００２９】
類似度算出部１２１は、例えば、入力部１０１によって入力された検索キーワードに従って、該当する提案書である注目提案書が提案書ｃ１〜ｃ５である場合に、評価情報記憶部１１１を用いて、評価前後において、利用者と各評価者との間における評価の類似度を算出する（図３参照）。なお、評価前とは、図２の例で説明すると、利用者によって提案書ｃ１が評価されている場合を指し、評価後とは、利用者による提案書ｃ１の評価後に、利用者が評価していない未評価提案書に対して、利用者が取りうる評価を仮定する場合を指す。また、図３は、類似度の算出例を説明するための図である。
【００３０】
類似度は、例えば、「○（Ｇｏｏｄ）」である評価を「１」、「×（Ｂａｄ）」である評価を「０」とするベクトルの成す角θを用いて、類似度ｃｏｓθとする。これにより、類似度算出部１２１は、評価前における類似度の算出において、利用者による提案書ｃ１の評価が「○（Ｇｏｏｄ）」である場合に、評価者ｕ２による提案書ｃ１の評価「○（Ｇｏｏｄ）」（図２参照）と同一であるため、評価者ｕ２の評価との類似度「１」を算出する。
【００３１】
一方、類似度算出部１２１は、評価前における類似度の算出において、評価者ｕ１による提案書ｃ１の評価は利用者と異なり、評価者ｕ３〜ｕ５による提案書ｃ１の評価がないため、利用者と評価者ｕ１および評価者ｕ３〜ｕ５の評価との類似度「０」を算出する。また、類似度算出部１２１は、利用者によって評価されていない提案書ｃ２〜ｃ５について、「○（Ｇｏｏｄ）」若しくは「×（Ｂａｄ）」と評価された場合を仮定して、評価者ｕ１〜ｕ５それぞれの評価との類似度を算出する。
【００３２】
なお、図３において、評価者ｕ１と利用者との類似度で、「０．５」の値が存在するのは、評価前における提案書ｃ１の類似度が加味されているからである。すなわち、評価前において、評価者ｕ１は、提案書ｃ１を「×（Ｂａｄ）」と評価していることから利用者との類似度が「０」と算出されており、これは、提案書ｃ１の評価を有していない評価者ｕ３〜ｕ５との類似度「０」とは詳細には異なることとなる。換言すると、利用者との類似度は、評価前における評価者ｕ１および評価者ｕ２による提案書ｃ１の評価を加味しつつ算出され、評価前における提案書ｃ１の評価が存在しない評価者ｕ３〜ｕ５については加味されることなく算出される。
【００３３】
有用度算出部１２２は、例えば、類似度算出部１２１によって算出された類似度と、評価情報記憶部１１１に記憶された評価情報とを用いて、利用者によって評価されていない未評価提案書ｃ２〜ｃ５について、評価前後における有用度を算出する（図４参照）。なお、図４は、有用度の算出例を説明するための図である。
【００３４】
有用度は、例えば、「○（Ｇｏｏｄ）」である評価を「＋１」、「×（Ｂａｄ）」である評価を「−１」として、「有用度＝Σ（評価×類似度）」とする。これにより、有用度算出部１２２は、図４に示すように、提案書ｃ２〜ｃ５の評価前と、「○（Ｇｏｏｄ）」若しくは「×（Ｂａｄ）」と評価された場合を仮定した評価後との有用度を算出する。
【００３５】
ここで、評価前における未評価提案書ｃ２〜ｃ５の有用度の算出例を説明する。例えば、有用度算出部１２２は、未評価提案書ｃ２における有用度について、提案書ｃ１の評価が利用者と同一である評価者ｕ２による提案書ｃ２の評価と類似度とを用いて、「ｃ２の有用度＝評価者ｕ２による提案書ｃ２への評価×利用者と評価者ｕ２との類似度」により、「有用度＝１×１＝１」を算出する。
【００３６】
また、例えば、有用度算出部１２２は、未評価提案書ｃ３における有用度について、同様に、評価者ｕ２による提案書ｃ３の評価と類似度とを用いて、「ｃ３の有用度＝評価者ｕ２による提案書ｃ３への評価×利用者と評価者ｕ２との類似度）」により、「有用度＝−１×１＝−１」を算出する。
【００３７】
また、例えば、有用度算出部１２２は、未評価提案書ｃ４における有用度について、同様に、評価者ｕ２による提案書ｃ４の評価と類似度とを用いて、「ｃ４の有用度＝評価者ｕ２による提案書ｃ４への評価×利用者と評価者ｕ２との類似度」により、「有用度＝１×１＝１」を算出する。
【００３８】
また、例えば、有用度算出部１２２は、未評価提案書ｃ５における有用度について、同様に、評価者ｕ２による提案書ｃ５の評価と類似度とを用いて、「ｃ５の有用度＝評価者ｕ２による提案書ｃ５への評価×利用者と評価者ｕ２との類似度」により、「有用度＝−１×１＝−１」を算出する。
【００３９】
次に、評価後において、評価提案書ｃ２の評価を「○（Ｇｏｏｄ）」若しくは「×（Ｂａｄ）」と仮定した場合の未評価提案書ｃ３の有用度の算出例を説明する。なお、利用者が提案書ｃ２を「○（Ｇｏｏｄ）」の評価をしたと仮定する場合には、当該提案書ｃ２の評価について同一の評価をしている評価者ｕ２〜ｕ５の提案書ｃ３に対する評価を用いる。
【００４０】
例えば、有用度算出部１２２は、評価提案書ｃ２の評価を「○（Ｇｏｏｄ）」と仮定した場合の未評価提案書ｃ３の有用度について、評価者ｕ２〜ｕ５による提案書ｃ３の評価それぞれを用いて、「有用度＝（評価者ｕ２による提案書ｃ３への評価×利用者と評価者ｕ２との類似度）＋（評価者ｕ３による提案書ｃ３への評価×利用者と評価者ｕ３との類似度）＋（評価者ｕ４による提案書ｃ３への評価×利用者と評価者ｕ４との類似度）＋（評価者ｕ５による提案書ｃ３への評価×利用者と評価者ｕ５との類似度）」により、「有用度＝（−１×１）＋（−１×１）＋（−１×１）＋（１×１）＝−２」を算出する。
【００４１】
また、例えば、有用度算出部１２２は、評価提案書ｃ２の評価を「×（Ｂａｄ）」と仮定した場合の未評価提案書ｃ３の有用度について、提案書ｃ２について利用者と同一の評価をしている評価者ｕ１による提案書ｃ３の評価と、提案書ｃ１について利用者と同一の評価をしている評価者ｕ２による提案書ｃ３の評価とを用いて、「有用度＝（評価者ｕ１による提案書ｃ３への評価×利用者と評価者ｕ１との類似度）＋（評価者ｕ２による提案書ｃ３への評価×利用者と評価者ｕ２との類似度）」により、「有用度＝（−１×０．５）＋（−１×０．５）＝−１」を算出する。
【００４２】
なお、未評価提案書ｃ４およびｃ５についても上記と同様の処理が実施されて、それぞれの有用度が算出されることとなる。さらに、評価提案書ｃ３〜ｃ５の評価を「○（Ｇｏｏｄ）」若しくは「×（Ｂａｄ）」と仮定した場合の未評価提案書それぞれの有用度の算出についても同様に実施される。
【００４３】
平均増加数算出部１２３は、例えば、有用度算出部１２２によって算出された有用度の絶対値が所定値以上（例えば、「２」以上など）である未評価提案書の平均増加数を提案書ごとに算出する。この所定値を「２」とする場合には、図５に示すように、有用度（図４参照）に基づき、提案書ｃ２〜ｃ５に対する各評価それぞれにおいて、絶対値が所定値「２」以上すなわち有用／非有用が推定できる提案書（推定可能提案書）の増加数と、提案書ｃ２〜ｃ５ごとの推定可能提案書の平均増加数とが算出される。なお、図５は、推定可能提案書の平均増加数の算出例を説明するための図である。
【００４４】
高影響提案書数算出部１２４は、例えば、有用度算出部１２２によって算出された有用度の差が所定割合以上（例えば、３割〜４割など）である未評価提案書の数を提案書ごとに算出する。高影響提案書数算出部１２４によって算出される有用度の差は、提案書ｃ２と未評価提案書ｃ３とを例にすると、「○（Ｇｏｏｄ）」の評価で有用度「−２」および「×（Ｂａｄ）」の評価で有用度「−１」であるので、これらの差である「１」が算出される（図６−１参照）。なお、図６−１は、有用度の差の算出例を説明するための図である。
【００４５】
また、高影響提案書数算出部１２４によって算出される有用度の差が所定割合以上、すなわち各未評価提案書に対して相対的に影響が高いと見込まれる評価提案書は、図６−１における網掛け部分となる。また、各評価提案書が高い影響を与える未評価提案書数は、図６−２に示すように、提案書ｃ２「０」、提案書ｃ３「３」、提案書ｃ４「３」および提案書ｃ５「３」となる。ここで、未評価提案書ｃ２については、図６−１に示すように、当該未評価提案書ｃ２に対する評価間の有用度の差が全て「１」であるため、全ての評価提案書により高い影響を受けることとする。なお、図６−２は、高影響提案書数の算出例を説明するための図である。
【００４６】
推薦度算出部１２５は、例えば、平均増加数算出部１２３によって算出された有用度の絶対値が所定値以上である未評価提案書の平均増加数と、高影響提案書数算出部１２４によって算出された有用度の差が所定割合以上である未評価提案書の数とに基づいて、提案書ごとに推薦度を算出する。
【００４７】
推薦度算出部１２５によって算出される推薦度は、図７に示すように、平均増加数（図５参照）と高影響提案書数（図６−２参照）との調和平均によって算出され、提案書ｃ２「０」、提案書ｃ３「１．０」、提案書ｃ４「１．０」および提案書ｃ５「１．０」となる。なお、図７は、推薦度の算出例を説明するための図である。
【００４８】
出力制御部１２６は、例えば、推薦度算出部１２５によって算出された推薦度のうち、より高い提案書を抽出して出力部１０２に出力制御する。出力制御部１２６による出力の例としては、図８に示すように、提案書を評価した場合に新たに評価が推定できる提案書の数と、当該提案書の評価によって推定される評価が異なる提案書の数とを出力する。なお、図８は、新たに評価させることを推奨する提案書の出力例を示す図である。
【００４９】
［全体の処理］
次に、図９を用いて、実施例１に係る推薦装置１００による全体の処理の流れを説明する。図９は、実施例１に係る推薦装置１００による全体の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【００５０】
例えば、図９に示すように、推薦装置１００は、利用者による提案書の集合、すなわち検索キーワードの入力を受け付けた場合に（ステップＳ１０１肯定）、評価情報記憶部１１１に記憶された評価情報を用いて、評価前後における利用者と各評価者間とによる評価の類似度を算出する（ステップＳ１０２）。
【００５１】
そして、推薦装置１００は、算出された類似度と、評価情報記憶部１１１に記憶された評価情報とを用いて、利用者によって評価されていない未評価提案書について、評価前後における有用度を算出する（ステップＳ１０３）。続いて、推薦装置１００は、算出された有用度の絶対値が所定値以上である未評価提案書の平均増加数を提案書ごとに算出する（ステップＳ１０４）。
【００５２】
その後、推薦装置１００は、算出された有用度の差が所定割合以上である未評価提案書の数、すなわち高影響提案書の数を提案書ごとに算出する（ステップＳ１０５）。そして、推薦装置１００は、算出された平均増加数と、算出された高影響提案書の数とに基づいて、提案書ごとに推薦度を算出する（ステップＳ１０６）。続いて、推薦装置１００は、算出された推薦度のうち、より高い提案書を抽出して推奨する提案書を出力する（ステップＳ１０７）。
【００５３】
［平均増加数算出処理］
次に、図１０を用いて、実施例１に係る平均増加数算出処理の流れを説明する。図１０は、実施例１に係る平均増加数算出処理の流れを説明するためのフローチャートである。なお、平均増加数算出処理とは、推薦装置１００による全体の処理でのステップＳ１０４に該当する。
【００５４】
例えば、図１０に示すように、推薦装置１００は、評価前において、有用度の絶対値が所定値以上（例えば、「２」以上など）である未評価提案書数を算出する（ステップＳ２０１）。そして、推薦装置１００は、評価する評価提案書を一つ取得する（ステップＳ２０２）。
【００５５】
続いて、推薦装置１００は、取得された評価提案書の評価、すなわち「○（Ｇｏｏｄ）」若しくは「×（Ｂａｄ）」を一つ取得する（ステップＳ２０３）。その後、推薦装置１００は、取得された評価提案書に対し、評価後において、有用度の絶対値が所定値以上（例えば、「２」以上など）である未評価提案書数を算出する（ステップＳ２０４）。
【００５６】
そして、推薦装置１００は、推定可能提案書の増加数、すなわち、ステップＳ２０１における評価後での有用度の絶対値が所定値以上である未評価提案書数から、ステップＳ２０４における評価前での有用度の絶対値が所定値以上である未評価提案書数を減算することにより算出する（ステップＳ２０５）。続いて、推薦装置１００は、全ての評価を取得したか否かを判定し（ステップＳ２０６）、全ての評価を取得した場合に（ステップＳ２０６肯定）、推定可能提案書の増加数の評価間における平均値を算出する（ステップＳ２０７）。
【００５７】
その後、推薦装置１００は、全ての評価提案書を取得したか否かを判定し（ステップＳ２０８）、全ての評価提案書を取得した場合に（ステップＳ２０８肯定）、処理を終了する。なお、推薦装置１００は、ステップＳ２０６において、全ての評価を取得していない場合に（ステップＳ２０６否定）、ステップＳ２０３の処理を実行する。また、推薦装置１００は、ステップＳ２０８において、全ての評価提案書を取得していない場合に（ステップＳ２０８否定）、ステップＳ２０２の処理を実行する。
【００５８】
［高影響提案書数算出処理］
次に、図１１を用いて、実施例１に係る高影響提案書数算出処理の流れを説明する。図１１は、実施例１に係る高影響提案書数算出処理の流れを説明するためのフローチャートである。なお、高影響提案書数算出処理とは、推薦装置１００による全体の処理でのステップＳ１０５に該当する。
【００５９】
例えば、図１１に示すように、推薦装置１００は、未評価提案書を一つ取得する（ステップＳ３０１）。そして、推薦装置１００は、評価提案書を一つ取得する（ステップＳ３０２）。続いて、推薦装置１００は、取得された評価提案書への「○（Ｇｏｏｄ）」若しくは「×（Ｂａｄ）」である評価間において、取得された未評価提案書の有用度の差を算出する（ステップＳ３０３）。
【００６０】
その後、推薦装置１００は、全ての評価提案書を取得したか否かを判定し（ステップＳ３０４）、全ての評価提案書を取得した場合に（ステップＳ３０４肯定）、有用度の差が大きい方から順に、全ての評価提案書のうち所定の割合を含む最小の評価提案書を抽出して高影響提案書とする（ステップＳ３０５）。
【００６１】
そして、推薦装置１００は、全ての未評価提案書を取得したか否かを判定し、（ステップＳ３０６）、全ての未評価提案書を取得した場合に（ステップＳ３０６肯定）、評価提案書を一つ取得する（ステップＳ３０７）。続いて、推薦装置１００は、高影響提案書となる未評価提案書の数を算出する（ステップＳ３０８）。その後、推薦装置１００は、全ての評価提案書を取得したか否かを判定し（ステップＳ３０９）、全ての評価提案書を取得した場合に（ステップＳ３０９肯定）、処理を終了する。
【００６２】
なお、推薦装置１００は、ステップＳ３０４において、全ての評価提案書を取得していない場合に（ステップＳ３０４否定）、ステップＳ３０２の処理を実行する。また、推薦装置１００は、ステップＳ３０６において、全ての未評価提案書を取得していない場合に（ステップＳ３０６否定）、ステップＳ３０１の処理を実行する。また、推薦装置１００は、ステップＳ３０９において、全ての評価提案書を取得していない場合に（ステップＳ３０９否定）、ステップＳ３０７の処理を実行する。
【００６３】
［推薦度算出処理］
次に、図１２を用いて、実施例１に係る推薦度算出処理の流れを説明する。図１２は、実施例１に係る推薦度算出処理の流れを説明するためのフローチャートである。なお、推薦度算出処理とは、推薦装置１００による全体の処理でのステップＳ１０６に該当する。
【００６４】
例えば、図１２に示すように、推薦装置１００は、評価提案書を一つ取得する（ステップＳ４０１）。そして、推薦装置１００は、有用度の絶対値が所定値以上である未評価提案書の平均増加数と、有用度の差が所定割合以上である未評価提案書の数との調和平均から推薦度を算出する（ステップＳ４０２）。
【００６５】
続いて、推薦装置１００は、全ての評価提案書を取得したか否かを判定し（ステップＳ４０３）、全ての評価提案書を取得した場合に（ステップＳ４０３肯定）、処理を終了する。なお、推薦装置１００は、ステップＳ４０３において、全ての評価提案書を取得していない場合に（ステップＳ４０３否定）、ステップＳ４０１の処理を実行する。
【００６６】
［実施例１による効果］
上述したように、推薦装置１００は、利用者によっていかに評価されたとしても多くの未評価提案書の有用度の絶対値が大きく増加し、且つ、多くの未評価提案書において、評価間の有用度の差が他の評価提案書よりも大きい評価提案書を利用者に提供するので、提案書への評価が偏らないように提案書を推奨することができる。そして、これによって、推薦装置１００は、共通の評価者が特定の評価に偏るような提案書の組み合わせが多い状況であっても、多くの提案書に対する利用者の評価を正しく推定できる提案書を利用者に提示することができる。
【実施例２】
【００６７】
さて、これまで本願に開示する推薦装置の実施例について説明したが、上述した実施例以外にも種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、（１）推薦装置の構成、（２）プログラム、において異なる実施例を説明する。
【００６８】
（１）推薦装置の構成
また、上記文書中や図面中などで示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメタなどを含む情報（例えば、「評価情報記憶部１１１に含まれる情報」など）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。
【００６９】
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、例えば、推薦度算出部１２５と出力制御部１２６とを有用度の高い未評価提案書の平均増加数と、有用度の差が大きい未評価提案書の数とに基づいて推薦度を算出し、算出された推薦度のうちより高い提案書を抽出して出力部１０２に出力制御する「推奨提案書出力処理部」として統合するなど、その全部または一部を各種の負担や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００７０】
（２）プログラム
ところで、上記実施例では、ハードウェアロジックによって各種の処理を実現する場合を説明したが、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現するようにしても良い。そこで、以下では、図１３を用いて、上記実施例に示した推薦装置１００と同様の機能を有する推薦プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１３は、推薦プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【００７１】
図１３に示すように、推薦装置１００としてのコンピュータ１１は、バス１８で接続されるＨＤＤ１３、ＣＰＵ１４、ＲＯＭ１５およびＲＡＭ１６などを有する。
【００７２】
ＲＯＭ１５には、上記実施例に示した推薦装置１００と同様の機能を発揮する推薦プログラム、つまり、図１３に示すように、類似度算出プログラム１５ａと、有用度算出プログラム１５ｂと、平均増加数算出プログラム１５ｃと、高影響提案書数算出プログラム１５ｄと、推薦度算出プログラム１５ｅとが、予め記憶されている。なお、これらのプログラム１５ａ〜プログラム１５ｅについては、図１に示した推薦装置１００の各構成要素と同様、適宜統合または分散しても良い。
【００７３】
そして、ＣＰＵ１４がこれらのプログラム１５ａ〜プログラム１５ｅをＲＯＭ１５から読み出して実行することで、図１３に示すように、プログラム１５ａ〜プログラム１５ｅは、類似度算出プロセス１４ａと、有用度算出プロセス１４ｂと、平均増加数算出プロセス１４ｃと、高影響提案書数算出プロセス１４ｄと、推薦度算出プロセス１４ｅとして機能するようになる。なお、プロセス１４ａ〜プロセス１４ｅは、図１に示した、類似度算出部１２１と、有用度算出部１２２と、平均増加数算出部１２３と、高影響提案書数算出部１２４と、推薦度算出部１２５とに対応する。
【００７４】
そして、ＣＰＵ１４はＲＡＭ１６に記録されたデータ（例えば、評価者によって予め評価された各提案書の評価結果の情報である評価情報など）に基づいて推薦プログラムを実行する。
【００７５】
なお、上記各プログラム１５ａ〜プログラム１５ｅについては、必ずしも最初からＲＯＭ１５に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ１１に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、またはコンピュータ１１の内外に備えられるＨＤＤなどの「固定用の物理媒体」、さらには公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１１に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１１がこれから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【００７６】
以上の実施例１〜実施例２を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【００７７】
（付記１）提案書に対する評価者による評価の結果情報を記憶する評価情報記憶手段と、
所定の提案書に対して利用者が取りうる各々の評価と、前記評価情報記憶手段に記憶された前記評価者による評価との類似度を算出する類似度算出手段と、
前記利用者によって評価されていない未評価提案書について、該未評価提案書に前記利用者が取りうる各々の評価を示す値と、前記類似度算出手段によって算出された類似度とから有用度を算出する有用度算出手段と、
前記有用度算出手段によって算出された有用度の絶対値が所定値以上である前記未評価提案書平均増加数を提案書ごとに算出する平均増加数算出手段と、
前記有用度算出手段によって算出された有用度の差が所定割合以上である前記未評価提案書の数を前記提案書ごとに算出する高影響提案書数算出手段と、
前記平均増加数算出手段によって算出された平均増加数と、前記高影響提案書数算出手段によって算出された提案書数とに基づいて、前記提案書ごとに推薦度を算出する推薦度算出手段と、
を有することを特徴とする推薦装置。
【００７８】
（付記２）前記推薦度算出手段は、前記平均増加数算出手段によって算出された平均増加数と、前記高影響提案書数算出手段によって算出された提案書数との調和平均によって、前記提案書ごとに推薦度を算出することを特徴とする付記１に記載の推薦装置。
【００７９】
（付記３）前記推薦度算出手段によって算出された推薦度のより高い提案書を、新たに評価が推定できる提案書数、および評価によって推定される評価が異なる提案書数とともに出力部に出力制御する出力制御手段をさらに有することを特徴とする付記１または２に記載の推薦装置。
【００８０】
（付記４）前記類似度算出手段は、利用者によって既に評価された提案書の評価と、前記評価情報記憶手段に記憶された前記評価者による評価との類似度を評価前の類似度としてさらに算出するとともに、該評価前の類似度を加味しつつ、所定の提案書に対して利用者が取りうる各々の評価と、前記評価情報記憶手段に記憶された前記評価者による評価との類似度を算出することを特徴とする付記１に記載の推薦装置。
【００８１】
（付記５）所定の提案書に対して利用者が取りうる各々の評価と、提案書に対する評価者による評価の結果情報に含まれる前記評価者による評価との類似度を算出する類似度算出手順と、
前記利用者によって評価されていない未評価提案書について、該未評価提案書に前記利用者が取りうる各々の評価を示す値と、前記類似度算出手順によって算出された類似度とから有用度を算出する有用度算出手順と、
前記有用度算出手順によって算出された有用度の絶対値が所定値以上である前記未評価提案書平均増加数を提案書ごとに算出する平均増加数算出手順と、
前記有用度算出手順によって算出された有用度の差が所定割合以上である前記未評価提案書の数を前記提案書ごとに算出する高影響提案書数算出手順と、
前記平均増加数算出手順によって算出された平均増加数と、前記高影響提案書数算出手順によって算出された提案書数とに基づいて、前記提案書ごとに推薦度を算出する推薦度算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする推薦プログラム。
【００８２】
（付記６）前記推薦度算出手順は、前記平均増加数算出手順によって算出された平均増加数と、前記高影響提案書数算出手順によって算出された提案書数との調和平均によって、前記提案書ごとに推薦度を算出することを特徴とする付記５に記載の推薦プログラム。
【００８３】
（付記７）前記推薦度算出手順によって算出された推薦度のより高い提案書を、新たに評価が推定できる提案書数、および評価によって推定される評価が異なる提案書数とともに出力部に出力制御する出力制御手順をさらに実行させることを特徴とする付記５または６に記載の推薦プログラム。
【００８４】
（付記８）前記類似度算出手順は、利用者によって既に評価された提案書の評価と、前記提案書に対する評価者による評価の結果情報に含まれる前記評価者による評価との類似度を評価前の類似度としてさらに算出するとともに、該評価前の類似度を加味しつつ、所定の提案書に対して利用者が取りうる各々の評価と、前記提案書に対する評価者による評価の結果情報に含まれる前記評価者による評価との類似度を算出することを特徴とする付記５に記載の推薦プログラム。
【００８５】
（付記９）所定の提案書に対して利用者が取りうる各々の評価と、提案書に対する評価者による評価の結果情報に含まれる前記評価者による評価との類似度を算出する類似度算出工程と、
前記利用者によって評価されていない未評価提案書について、該未評価提案書に前記利用者が取りうる各々の評価を示す値と、前記類似度算出工程によって算出された類似度とから有用度を算出する有用度算出工程と、
前記有用度算出工程によって算出された有用度の絶対値が所定値以上である前記未評価提案書平均増加数を提案書ごとに算出する平均増加数算出工程と、
前記有用度算出工程によって算出された有用度の差が所定割合以上である前記未評価提案書の数を前記提案書ごとに算出する高影響提案書数算出工程と、
前記平均増加数算出工程によって算出された平均増加数と、前記高影響提案書数算出工程によって算出された提案書数とに基づいて、前記提案書ごとに推薦度を算出する推薦度算出工程と、
をコンピュータが実行することを特徴とする推薦方法。
【００８６】
（付記１０）前記推薦度算出工程は、前記平均増加数算出工程によって算出された平均増加数と、前記高影響提案書数算出工程によって算出された提案書数との調和平均によって、前記提案書ごとに推薦度を算出することを特徴とする付記９に記載の推薦方法。
【００８７】
（付記１１）前記推薦度算出工程によって算出された推薦度のより高い提案書を、新たに評価が推定できる提案書数、および評価によって推定される評価が異なる提案書数とともに出力部に出力制御する出力制御工程をさらにコンピュータが実行することを特徴とする付記９または１０に記載の推薦方法。
【００８８】
（付記１２）前記類似度算出工程は、利用者によって既に評価された提案書の評価と、前記提案書に対する評価者による評価の結果情報に含まれる前記評価者による評価との類似度を評価前の類似度としてさらに算出するとともに、該評価前の類似度を加味しつつ、所定の提案書に対して利用者が取りうる各々の評価と、前記提案書に対する評価者による評価の結果情報に含まれる前記評価者による評価との類似度を算出することを特徴とする付記９に記載の推薦方法。
【符号の説明】
【００８９】
１００  推薦装置
１０１  入力部
１０２  出力部
１１０  記憶部
１１１  評価情報記憶部
１２０  制御部
１２１  類似度算出部
１２２  有用度算出部
１２３  平均増加数算出部
１２４  高影響提案書数算出部
１２５  推薦度算出部
１２６  出力制御部
【図１】
2010286921.tif 000003
【図２】
2010286921.tif 000004
【図３】
2010286921.tif 000005
【図４】
2010286921.tif 000006
【図５】
2010286921.tif 000007
【図６−１】
2010286921.tif 000008
【図６−２】
2010286921.tif 000009
【図７】
2010286921.tif 000010
【図８】
2010286921.tif 000011
【図９】
2010286921.tif 000012
【図１０】
2010286921.tif 000013
【図１１】
2010286921.tif 000014
【図１２】
2010286921.tif 000015
【図１３】
2010286921.tif 000016
【図１４】
2010286921.tif 000017
【図１５】
2010286921.tif 000018
【図１６】
2010286921.tif 000019