(57)【要約】【課題】コメントが記載されるときに、そのコメントを記載するユーザに適した印象語を提示できるようにする。【解決手段】ユーザＩＤとアイテムＩＤが取得されると、ユーザＩＤとグループＩＤが関連付けられているデータベースが参照され、グループＩＤが取得される。グループＩＤとアイテムＩＤが一致する印象語が、データベースから読み出される。読み出される印象語は、アイテムＩＤで識別されるアイテムに対して付けられたコメントから抽出された単語である。また、提示される印象語は、嗜好の類似したユーザが用いやすい単語や、表現である。本発明は、コメントを管理するサーバなどに適用できる。【選択図】図２４
2010286910.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のアイテムに、所定のユーザが付けたコメントから所定の品詞の単語を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記単語を用いた多変量解析を行うことで、前記所定のユーザをグルーピングするグルーピング手段と、
前記グループ、前記所定のアイテム、および前記単語を関連付けて記憶する記憶手段と、
前記所定のアイテムにコメントが付けられるとき、そのコメントを付けるユーザが属するグループを判断する判断手段と、
前記判断手段により判断された前記グループに関連付けられ、かつ前記コメントが付けられる前記所定のアイテムに関連付けられている単語を、前記記憶手段から読み出す読み出し手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記グルーピング手段は、前記ユーザと前記単語のマトリックスを生成し、そのマトリックスを用いた次元圧縮を行い、次元圧縮の結果をマッピングし、そのマッピングの結果を用いて、ユーザを複数のグループに分類する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記グループは、階層化され、
前記読み出し手段は、最下層のグループから順に前記単語を読み出し、その読み出しは、下層のグループに関連付けられている単語の数が、所定の数以下であった場合、その上位の階層のグループに関連付けられている単語を読み出すことで行われる
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
複数のアイテムに、同一の前記単語が関連付けられる
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記記憶手段に新たな単語を追加するためにクローリングを実行するクローリング手段を
さらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記ユーザの嗜好情報が取得され、
前記グルーピング手段は、前記嗜好情報を用いた多変量解析を行うことで、前記ユーザのグルーピングを行う
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
抽出手段、グルーピング手段、記憶手段、判断手段、および読み出し手段を備える情報処理装置の情報処理方法において、
前記抽出手段が、所定のアイテムに、所定のユーザが付けたコメントから所定の品詞の単語を抽出し、
前記グルーピング手段が、前記抽出手段により抽出された前記単語を用いた多変量解析を行うことで、前記所定のユーザをグルーピングし、
前記記憶手段が、前記グループ、前記所定のアイテム、および前記単語を関連付けて記憶し、
前記判断手段が、前記所定のアイテムにコメントが付けられるとき、そのコメントを付けるユーザが属するグループを判断し、
前記読み出し手段が、前記判断手段により判断された前記グループに関連付けられ、かつ前記コメントが付けられる前記所定のアイテムに関連付けられている単語を、前記記憶手段から読み出す
ステップを含む情報処理方法。
【請求項８】
抽出手段、グルーピング手段、記憶手段、判断手段、および読み出し手段を備える情報処理装置に、
前記抽出手段が、所定のアイテムに、所定のユーザが付けたコメントから所定の品詞の単語を抽出し、
前記グルーピング手段が、前記抽出手段により抽出された前記単語を用いた多変量解析を行うことで、前記所定のユーザをグルーピングし、
前記記憶手段が、前記グループ、前記所定のアイテム、および前記単語を関連付けて記憶し、
前記判断手段が、前記所定のアイテムにコメントが付けられるとき、そのコメントを付けるユーザが属するグループを判断し、
前記読み出し手段が、前記判断手段により判断された前記グループに関連付けられ、かつ前記コメントが付けられる前記所定のアイテムに関連付けられている単語を、前記記憶手段から読み出す
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、ユーザがコメントを入力するときに、入力する候補となる単語を提示することで、入力補助を行う情報処理装置および方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの急速な発展により、そのインターネット上で提供されるサービスもさまざまなサービスが展開されつつある。例えば、インターネット上で所定の商品を販売するサービスが存在する。そのようなサービスを提供するサイトのなかには、実際に商品を購入した人や、コンテンツなどを閲覧した人からのコメントなどを提示しているサイトもある。
【０００３】
また、ブログと称され、インターネット上で日記を書き、公開するサービスも提供されている。このようなサイトでも、所定のアイテムに対して、ブログを公開しているユーザの感想などのコメントや、公開されている日記を閲覧した人からのコメントなどが記載されていることがある。
【０００４】
このようなユーザからのコメントから、コンテンツのメタデータを付与することが提案されている（例えば、特許文献１参照）。付与されたメタデータは、コンテンツの特徴を表すデータとして用いられ、例えば、推薦の処理がなされるときに参照されるデータとされる。
【０００５】
さらに、インターネット上では、提供されているさまざまなサービスから自己が所望するサービスを検索するサービスも提供されている。例えば、ユーザが所望のコンテンツを検索するときに、所望のコンテンツを検索するためのキーワードを検索欄に入力する。そのとき、検索欄に、状況を判断して、適切な検索語を提示することが提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−３２８６７５号公報
【特許文献２】特開２００２−３５９７０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ユーザからのコメントなどから、コンテンツのメタデータを付与する場合、ユーザの感覚に適したメタデータが付与できると考えられる。しかしながら、ユーザ毎に、いつも使うような表現ばかりが使われる傾向があり、バリエーションが乏しくなってしまう。
【０００８】
また、検索時に状況を判断し、適切な検索語を提示するような場合、一般的な用語の提示になる傾向があり、ユーザ毎の嗜好や感覚によって、異なる用語を提示することは難しかった。また、そのために、全てのユーザにとって適切な単語の提示は困難であった。
【０００９】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザ毎の嗜好や感覚に適した情報を提示し、その情報にバリエーションを持たせることができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一側面の情報処理装置は、所定のアイテムに、所定のユーザが付けたコメントから所定の品詞の単語を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記単語を用いた多変量解析を行うことで、前記所定のユーザをグルーピングするグルーピング手段と、前記グループ、前記所定のアイテム、および前記単語を関連付けて記憶する記憶手段と、前記所定のアイテムにコメントが付けられるとき、そのコメントを付けるユーザが属するグループを判断する判断手段と、前記判断手段により判断された前記グループに関連付けられ、かつ前記コメントが付けられる前記所定のアイテムに関連付けられている単語を、前記記憶手段から読み出す読み出し手段とを備える。
【００１１】
前記グルーピング手段は、前記ユーザと前記単語のマトリックスを生成し、そのマトリックスを用いた次元圧縮を行い、次元圧縮の結果をマッピングし、そのマッピングの結果を用いて、ユーザを複数のグループに分類するようにすることができる。
【００１２】
前記グループは、階層化され、前記読み出し手段は、最下層のグループから順に前記単語を読み出し、その読み出しは、下層のグループに関連付けられている単語の数が、所定の数以下であった場合、その上位の階層のグループに関連付けられている単語を読み出すことで行われるようにすることができる。
【００１３】
複数のアイテムに、同一の前記単語が関連付けられるようにすることができる。
【００１４】
前記記憶手段に新たな単語を追加するためにクローリングを実行するクローリング手段をさらに備えるようにすることができる。
【００１５】
前記ユーザの嗜好情報が取得され、前記グルーピング手段は、前記嗜好情報を用いた多変量解析を行うことで、前記ユーザのグルーピングを行うようにすることができる。
【００１６】
本発明の一側面の情報処理方法は、抽出手段、グルーピング手段、記憶手段、判断手段、および読み出し手段を備える情報処理装置の情報処理方法において、前記抽出手段が、所定のアイテムに、所定のユーザが付けたコメントから所定の品詞の単語を抽出し、前記グルーピング手段が、前記抽出手段により抽出された前記単語を用いた多変量解析を行うことで、前記所定のユーザをグルーピングし、前記記憶手段が、前記グループ、前記所定のアイテム、および前記単語を関連付けて記憶し、前記判断手段が、前記所定のアイテムにコメントが付けられるとき、そのコメントを付けるユーザが属するグループを判断し、前記読み出し手段が、前記判断手段により判断された前記グループに関連付けられ、かつ前記コメントが付けられる前記所定のアイテムに関連付けられている単語を、前記記憶手段から読み出すステップを含む。
【００１７】
本発明の一側面のプログラムは、抽出手段、グルーピング手段、記憶手段、判断手段、および読み出し手段を備える情報処理装置に、前記抽出手段が、所定のアイテムに、所定のユーザが付けたコメントから所定の品詞の単語を抽出し、前記グルーピング手段が、前記抽出手段により抽出された前記単語を用いた多変量解析を行うことで、前記所定のユーザをグルーピングし、前記記憶手段が、前記グループ、前記所定のアイテム、および前記単語を関連付けて記憶し、前記判断手段が、前記所定のアイテムにコメントが付けられるとき、そのコメントを付けるユーザが属するグループを判断し、前記読み出し手段が、前記判断手段により判断された前記グループに関連付けられ、かつ前記コメントが付けられる前記所定のアイテムに関連付けられている単語を、前記記憶手段から読み出すステップを含む処理をコンピュータに実行させる。
【００１８】
本発明の一側面の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、所定のアイテムに、所定のユーザが付けたコメントから所定の品詞の単語が抽出され、その単語が用いられた多変量解析が行われることで、ユーザが複数のグループに分類される。また、グループ、所定のアイテム、および単語が関連付けられて管理されている記憶手段から、所定のアイテムにコメントが付けられるとき、そのコメントを付けるユーザが属するグループと、アイテムに関連付けられている単語が読み出される。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の一側面によれば、ユーザに提示する情報が、ユーザの嗜好や感覚に適した情報とすることができる。また、その提示する情報にバリエーションを持たせることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】印象語について説明するための図である。
【図２】印象語について説明するための図である。
【図３】印象語について説明するための図である。
【図４】システムの構成を示す図である。
【図５】本発明を適用したサーバの一実施の形態の構成を示す図である。
【図６】サーバの機能構成例を示す図である。
【図７】サーバの他の機能構成例を示す図である。
【図８】学習部の機能構成例を示す図である。
【図９】グルーピングの処理について説明するためのフローチャートである。
【図１０】マトリックスのデータについて説明するための図である。
【図１１】マトリックスのデータについて説明するための図である。
【図１２】マッピングについて説明するための図である。
【図１３】グルーピングについて説明するための図である。
【図１４】ユーザデータベースのデータについて説明するための図である。
【図１５】メイングループとサブグループについて説明するための図である。
【図１６】学習部の機能構成例を示す図である。
【図１７】印象語の登録に係わる処理について説明するためのフローチャートである。
【図１８】印象語データベースのデータについて説明するための図である。
【図１９】学習部の機能構成例を示す図である。
【図２０】印象語の登録に係わる他の処理について説明するためのフローチャートである。
【図２１】サーバのさらに他の機能構成例を示す図である。
【図２２】クローリングの処理について説明するための図である。
【図２３】ユーザの追加に係わる処理について説明するためのフローチャートである。
【図２４】印象語の提示に係わる処理について説明するためのフローチャートである。
【図２５】印象語の提示に係わる他の処理について説明するためのフローチャートである。
【図２６】グルーピングの他の処理について説明するためのフローチャートである。
【図２７】マトリックスのデータについて説明するための図である。
【図２８】ユーザの追加に係わる他の処理について説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２２】
本発明は以下に説明するように、例えば、ユーザが所定のアイテムに対してコメントを記載するとき、そのユーザが記載しそうな情報、例えば、単語を提示する。そのような単語（情報）を提示するときのさまざまな場面について、まず説明を加える。
【００２３】
［情報提示の例について］
図１は、例えば、音楽（曲）を配信（販売）するサイトの画面１０の一例である。または、所定のユーザが視聴した音楽に対するコメントをブログのページで公開しているときの画面１０の一例である。画面１０の左側には、画像１１−１乃至１１−５が表示されている。この画像１１−１乃至１１−５は、それぞれ、音楽を表す画像であり、例えばジャケットのサムネイル画像である。それぞれの画像１１−１乃至１１−５の右側には、コメント欄１２−１乃至１２−５が設けられている。
【００２４】
例えば、画面１０が、音楽を商品として扱う総合物販サイト、単独ショップのサイトなどの画面である場合、コメント欄１２−１には、画像１１−１が示す曲を聴いた人のコメントが記載される。
【００２５】
また例えば、図１に示した画面１０が、ブログ（Blog）、ＳＮＳ（Social Network Service）、個人のホームページ（ＨＰ）などの画面である場合、そのブログなどを開設しているユーザが視聴した曲に関する画像が画像１１−１に表示され、その曲に対するコメントが、コメント欄１２−１に記載される。
【００２６】
画像１１−２に対する曲に対するコメントが、コメント欄１２−２に記載されるとき、ユーザに対して所定の情報が提示される。例えば、コメント１３を作成するための単語がユーザ側に提示される。この提示される単語を、印象語と記載する。このコメント１３は、印象語１５−１乃至１５−４が記載された印象語群１４がユーザ側に提示され、その印象語群１４のなかから、ユーザが、印象語１５−４を選択することで作成されたコメントである。
【００２７】
コメント１３を作成するユーザ（ユーザＡとする）に、適した印象語１５が印象語群１４として提示される。この提示される印象語１５は、ユーザＡが属するグループの人が、画像１１−２に対応する曲（曲Ａとする）に対して良く使う印象語（単語、表現）である。ユーザＡが、曲Ａに対するコメントとして使うであろう印象語１５が提示されるのではなく、ユーザＡが属するグループの人たちが、曲Ａに対するコメントとして使うであろう印象語１５が提示される。
【００２８】
仮に、ユーザＡだけの嗜好や感情を反映して、ユーザＡが曲Ａに対して作成するであろうと推測されるコメントに対して印象語を提示した場合、ユーザＡに適した印象語とすることは可能であるが、ユーザＡが良く使うような印象語しか提示できない可能性がある。これに対して、上記したように、ユーザＡが属するグループの人たちが、曲Ａに対するコメントとして使う印象語が提示されることで、ユーザＡの嗜好や感情を反映し、かつ、ユーザＡがあまり使わないような印象語を提示することが可能となる。換言すれば、ユーザＡが想到しないような印象語であっても提示することが可能となり、かつ、ユーザＡの嗜好や感情を反映した印象語を提示することが可能となる。
【００２９】
このような印象語を提示することで、ユーザＡのコメントにバリエーションを持たせることが可能となる。
【００３０】
図１を再度参照するに、コメント１３が作成されるとき、“ほのぼの”という印象語１５−１、“平和な気分”という印象語１５−２、“退屈”という印象語１５−３、“新鮮な驚き”という印象語１５−４が、ユーザＡに提示される。この提示される印象語１５−１乃至１５−４は、ユーザＡが属するグループの人が、曲Ａに対するコメントとして用いたことがある単語である。このような印象語群１４が提示されたときに、ユーザＡは、自己の感想として最も適していると判断した“新鮮な驚き”という印象語１５−４を選択すると、コメント１３が生成される(コメント欄１２−２にコメントが記載される)。
【００３１】
このような情報の提示を実現するために、本実施の形態においては、後述するように、ユーザを特徴付けるためのグループを生成し、そのグループが所定のアイテム（上記した例では曲）に対する嗜好や感情を表す情報を解析し、印象語の候補としてまとめるという学習の処理が実行される。また、所定のユーザがどのグループに属するかを判断し、その判断に基づき、情報が提示されるという提示処理が実行される。このような学習処理と提示処理についての詳細は後述するとし、さらに他の画像例を示して説明を続ける。
【００３２】
次に他の画面例を図２に示す。図２は、例えば、動画を配信するサイトの画面３０の一例である。または、ブログなどで、所定のユーザが視聴した動画に対してコメントを記載してあるページの画面３０の一例である。画面３０の左側には、画像３１−１乃至３１−５が表示されている。この画像３１−３乃至３１−５は、それぞれ動画を表す画像であり、例えば動画像の１シーンを表す画像である。
【００３３】
画像３１−２に対する曲に対するコメントが、コメント欄３２−２に記載されるとき、ユーザに対して所定の情報が提示される。例えば、コメント３３を作成するための印象語がユーザ側に提示される。このコメント３３は、印象語３５−１乃至３５−４が記載されている印象語群３４がユーザ側に提示され、ユーザが、印象語３５−４を選択することで作成されるコメントである。
【００３４】
コメント３３を作成するユーザ（ユーザＢとする）に、適した印象語が印象語群３４として提示される。この提示される印象語は、ユーザＢが属するグループの人が、画像３１−２に対応する動画（動画Ｂとする）に対して良く使う印象語（単語、表現）である。ユーザＢが属するグループの人たちが、動画Ｂに対するコメントとして使うであろう単語が提示される。
【００３５】
図２を参照するに、コメント３３が作成されるとき、“派手な舞台”という印象語３５−１、“セッティング”という印象語３５−２、“衣装”という印象語３５−３、“個性”という印象語３５−４が、ユーザＢに提示される。この提示される印象語３５−１乃至３５−４は、ユーザＢが属するグループの人が、動画Ｂに対するコメントとして用いたことがある単語などである。このような印象語群３４が提示されたときに、ユーザＢは、自己の感想として最も適していると判断した“個性”という印象語３５−４を選択すると、コメント３３が生成される(コメント欄３２−２にコメントが記載される)。
【００３６】
次にさらに他の画面例を図３に示す。図３は、例えば、レシピを配信するサイトの画面の一例である。このようなレシピは、例えば、調味料などを商品として扱う会社が管理するサイトが、情報として提供している場合がある。また、このようなレシピは、所定のユーザがブログなどで公表している場合がある。そのような公開されているレシピに対して、コメントが付けられている例を、図３に示した。画面５０の左側には、画像５１−１乃至５１−５が表示されている。この画像５１−５乃至５１−５は、例えば、それぞれできあがりの料理の画像である。
【００３７】
画像５１−２に対する曲に対するコメントが、コメント欄５２−２に記載されるとき、ユーザに対して印象語群５４が提示される。このコメント５３は、印象語５５−１乃至５５−４が記載されている印象語群５４がユーザ側に提示され、ユーザが、印象語５５−４を選択することで作成されるコメントである。
【００３８】
コメント５３を作成するユーザ（ユーザＣとする）に、適した印象語が印象語群５４として提示される。この提示される印象語は、ユーザＣが属するグループの人が、画像５１−２に対応するレシピ（レシピＢとする）に対して良く使う印象語（単語、表現）である。ユーザＣが属するグループの人たちが、レシピＢに対するコメントとして使うであろう印象語が、ユーザＣに提示される。
【００３９】
図３を参照するに、コメント５３が作成されるとき、“簡単”という印象語５５−１、“すぐできる”という印象語５５−２、“失敗なし”という印象語５５−３、“安い”という印象語５５−４が、ユーザＣに提示される。この提示される印象語５５−１乃至５５−４は、ユーザＣが属するグループの人が、レシピＢに対するコメントとして用いたことがある単語などである。このような印象語群５４が提示されたときに、ユーザＢは、自己の感想として最も適していると判断した“安い”という印象語５５−４を選択すると、コメント５３が生成される(コメント欄５２−２にコメントが記載される)。
【００４０】
ユーザＣには、印象語群５４が提示されるが、ユーザＣとは異なるグループに属するユーザＤには、印象語群５６が提示される。図１や図２には図示していないが、図１に示した例や図２に示した例においても、ユーザＡやユーザＢ以外のユーザであり、ユーザＡやユーザＢとは異なるグループに属するユーザに対して提示される印象語群は、勿論用意されている。
【００４１】
ユーザＤに提示される印象語群５６には、“出汁の効いた”という印象語５７−１、“国産”という印象語５７−２、“まったりとした”という印象語５７−３、“こくがある”という印象語５７−４という印象語が含まれる。この提示される印象語５７−１乃至５５−４は、ユーザＤが属するグループの人が、レシピＢに対するコメントとして用いたことがある単語などである。
【００４２】
ここで、印象語群５４と印象語群５６を比較する。印象語群５４には、“簡単”、“すぐできる”、“失敗なし”、“安い”といった、比較的、料理に対して初心者と推定できる人達に対して提示される印象語群である。印象語群５６には、“出汁の効いた”、“国産”、“まったりとした”、“こくがある”といった、比較的、料理に対してこだわりがあると推定できる人達に対して提示される印象語群である。
【００４３】
このようなことから、ユーザＣは、料理に対して初心者のグループに属すると判断され、料理に対して初心者の人達がレシピＢに対して記載したコメントから抽出された印象語が、印象語群５４としてユーザＣに提示される。またユーザＤは、料理に対してこだわりがあるグループに属すると判断され、料理に対してこだわりのある人達がレシピＢに対して記載したコメントから抽出された印象語が、印象語群５６としてユーザＤに提示される。
【００４４】
このように、以下に説明するようにグルーピングされ、その結果を用いて処理が行われることで、同じ、例えばレシピＢに対するコメントを作成するときに提示される印象語群であっても、ユーザによって異なる印象語群とすることが可能となる。また、その印象語群は、ユーザの嗜好や感情といったことが反映されたグループ毎に設定されるため、それぞれのユーザの嗜好や感情を反映した印象語群とすることが可能となる。
【００４５】
なお、上記した説明、および以下の説明においては、印象語がユーザに提示されるとして説明するが、印象語の他に、例えば、顔文字、絵文字、英単語といった情報が提示されるようにすることも可能である。さらに、印象語が提示されるとき、同じ印象語であっても、その書式、例えば、ゴシック体や明朝などといった書式が異なる印象語が提示されるようにしても良い。これは、グループ毎に好みの書式などもあることを考慮したものである。
【００４６】
以下の説明においては、上記した曲、動画、レシピをアイテムと記述する。そしてアイテムとは、曲、番組、プログラムなどのデータとしてユーザに提供されるものや、家電製品などの物体としてユーザに提供されるものを含み、ユーザからの評価、感想といったコメントが付加される対象となるものとしての意味を有するとする。
【００４７】
［システムの構成について］
図４は、本発明を適用したシステムの一実施の形態の構成を示す図である。ネットワーク１０１には、サーバ１０２−１，１０２−２、端末１０３−１乃至１０３−Ｎが接続されている。図４に示したシステムは、所定のアイテムに対してコメントを付けるときのシステムであり、上記した印象語群を提示するためのシステムである。ネットワーク１０１は、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などから構成される。
【００４８】
サーバ１０２−１，１０２−２は、図１乃至３に示した画面１０、画面３０、または画面５０を提供するためのデータを作成し、提供する。以下の説明において、サーバ１０２−１やサーバ１０２−２を個々に区別する必要がない場合、単に、サーバ１０２と記述する。他の部分も同様に記載する。また、図４においては、サーバ１０２を２つしか記載していないが、複数設けることも、勿論可能である。
【００４９】
サーバ１０２は、上記したグルーピングの処理や、グルーピングの結果を用いて、所定のユーザに対して所定の印象語群を提示する。端末１０３−１乃至１０３−Ｎは、それぞれユーザ側の端末である。端末１０３によりユーザが、所定のアイテムに対してコメントを付与するときに、そのユーザとアイテムに適した印象語（群）が、サーバ１０２で生成され、ネットワーク１０１を介して端末１０３に供給される。
【００５０】
図１乃至３を参照して説明したように、所定のアイテムに対してコメントが記載されるとき、そのコメントを管理するのは、大別して、アイテムを販売する物販会社が管理するか、またはブログなどを管理するサービスプロバイダー系が管理するかである。ここでは、サーバ１０２−１は、物販会社が管理するサーバであり、サーバ１０２−２は、サービスプロバイダー系が管理するサーバであるとして説明を続ける。
【００５１】
物販会社が管理するサーバ１０２−１は、複数のジャンルのアイテムを一括して販売している総合物販サイトのサーバ、複数の店が単独で出店しているようなサイトを管理するサーバなどである。また、オークションやチャット、掲示板なども所定のアイテムに対してコメントが付けられることがあるため、ここでは、そのようなサービスを提供するサーバも、サーバ１０２−１の一例として含まれる。
【００５２】
サービスルプロバイダー系が管理するサーバ１０２−２は、サービスとしてブログ、ＳＮＳ、個人が開設するホームページなどを管理する。
【００５３】
それらのサイトでコメントが付けられる対象とされるアイテム（口コミの対象とされるアイテム）としては、図１に示したように音楽（ＣＤの販売やダウンロード）、図２に示したように動画、図３に示したようにレシピがある。また動画には、販売を目的として公開されているものや、素人が撮影して公開されているものも含まれる。さらに口コミの対象とされるアイテムには、さらに、本（紙媒体の本の販売やダウンロード）、映画、テレビジョン放送の番組、静止画像なども含まれる。
【００５４】
［サーバ、端末の構成について］
図５は、サーバ１０２のハードウエアの構成例を示す図である。ＣＰＵ（Central Processing Unit）１５１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１５２、または記憶部１５８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ（Random Access Memory）１５３には、ＣＰＵ１５１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのＣＰＵ１５１、ＲＯＭ１５２、およびＲＡＭ１５３は、バス１５４により相互に接続されている。
【００５５】
ＣＰＵ１５１にはまた、バス１５４を介して入出力インタフェース１５５が接続されている。入出力インタフェース１５５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部１５６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部１５７が接続されている。ＣＰＵ１５１は、入力部１５６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、ＣＰＵ１５１は、処理の結果を出力部１５７に出力する。
【００５６】
入出力インタフェース１５５に接続されている記憶部１５８は、例えばハードディスクからなり、ＣＰＵ１５１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部１５９は、ネットワーク１０１を介して外部の装置（例えば、端末１０３）と通信する。また、通信部１５９を介してプログラムを取得し、記憶部１５８に記憶してもよい。
【００５７】
入出力インタフェース１５５に接続されているドライブ１６０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１６１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部１５８に転送され、記憶される。
【００５８】
端末１０３は、基本的にサーバ１０２と同様の構成で構成することができるので、ここでは、その説明を省略する。
【００５９】
［端末、サーバの機能について］
図６は、サーバ１０２−１と端末１０３−１の機能について説明するための図である。図６に示したシステムは、物販サイトのサーバ１０２−１を含むシステムである。端末１０３−１は、コメント入力部２０１、コメント候補提示部２０２、アイテム指定部２０３、および送受信部２０４を備える。コメント入力部２０１は、ユーザからのコメントの入力を受け付け、処理する機能を有する。例えば、入力部１５６を構成するキーボードからの入力を制御し、出力部１５７を構成するディスプレイに表示するための制御を行う。
【００６０】
コメント候補提示部２０２は、例えば、図１における印象語群１４を提示する機能を有する。印象語群１４は、この場合、コメントを構成する単語の候補の一覧である。この印象語群１４は、送受信部２０４を介して、サーバ１０２−１側から供給される。コメント候補提示部２０２は、例えば、ディスプレイ上に、送受信部２０４を介して供給された印象語群１４を表示するための制御を行う。
【００６１】
アイテム指定部２０３は、コメントを付与するアイテムを指定する機能を有する。例えば、この場合、アイテムは、サーバ１０２−１が販売している商品のことである。送受信部２０４は、ネットワーク１０１を介して、サーバ１０２−１とデータの授受を行う機能を有する。
【００６２】
サーバ１０２−１は、印象語データベース２１１、印象語候補問い合わせ部２１２、ユーザグループ特定部２１３、アイテム特定部２１４、アイテムデータベース２１５、ユーザデータベース２１６、学習部２１７、および送受信部２１８を備えている。
【００６３】
印象語データベース２１１は、印象語を記憶している。例えば、図３に示した画面３０や印象語群５４,５６が提示される場合、印象語データベース２１１には、印象語群５４に記載される印象語５５−１乃至５５−４と、印象語群５６に記載される印象語５７−１乃至５７−４が記憶されている。
【００６４】
印象語候補問い合わせ部２１２は、印象語データベース２１１を参照してユーザに提示する印象語を読み出し、送受信部２１８を介して、端末１０３−１側に送信する。印象語候補問い合わせ部２１２は、ユーザグループ特定部２１３により特定されたユーザのグループと、アイテム特定部２１４により特定されたアイテムとから、提示する印象語を決定する。
【００６５】
ユーザグループ特定部２１３は、コメントを記載しているユーザ（印象語を提示するユーザ）のグループを、ユーザデータベース２１６を参照して特定する。ユーザデータベース２１６には、処理対象とされたユーザのグループを特定するためのデータが記憶されている。
【００６６】
アイテム特定部２１４は、ユーザがコメントを付ける対象としているアイテムを、アイテムデータベース２１５を参照して特定する。アイテムデータベース２１５には、アイテムを特定する例えばＩＤなどが記憶されている。この場合、サーバ１０２−１は物販サイトのサーバであるので、販売しているアイテムを管理するためのデータが、アイテムデータベース２１５に記憶されている。
【００６７】
学習部２２７は、グルーピングの処理を行う。ユーザデータベース２２６には、学習部２２７における学習結果が記憶される。また、学習部２２７は、コメントから印象語を抽出し、印象語データベース２１１に登録する処理も実行する。送受信部２１８は、ネットワーク１０１を介して、端末１０３とデータの授受を行う機能を有する。
【００６８】
図７は、サーバ１０２−２と端末１０３−２の機能について説明するための図である。図７に示したシステムは、サービスプロバイダー系のサーバ１０２−２を含むシステムである。端末１０３−２は、コメント入力部２０１、コメント候補提示部２０２、および送受信部２０４を備える。図６に示した端末１０３−１と比較して、図７に示した端末１０３−２は、アイテム指定部２０３を備えない構成とされている点が異なる。そのほかの部分に関しては、同一であるので、同一の符号を付し、その説明は省略する。
【００６９】
サーバ１０２−２は、図６に示したサーバ１０２−１と同様の構成を有する。すなわち、印象語データベース２２１乃至送受信部２２８は、サーバ１０２−１の印象語データベース２１１乃至送受信部２１８と同様の機能を有する。
【００７０】
ただし、アイテムデータベース２２５は、サーバ１０２−２独自のＩＤなどで、アイテムを特定するデータを管理し、例えばブログ内でアイテムを特定するためのデータを記憶している。または、物販サイトのサーバ１０２−１と同じＩＤを用いてアイテムを識別できるようにしても良い。この場合、サーバ１０２−１とリンクが張られるなどしてアイテムデータベース２２５のデータが管理される。
【００７１】
例えば、図７に示したようにサーバ１０２−１が、アイテム提示部２５１、アイテムデータベース２５２、および送受信部２５３を備える構成とする。アイテム提示部２５１は、アイテムデータベース２５２に記憶されているデータを、サーバ１０２−２に提示する機能を有する。この機能により、サーバ１０２−１のアイテムデータベース２５２内の所定のアイテムに割り付けられているＩＤと、サーバ１０２−２のアイテムデータベース２２５内の所定のアイテムに割り付けられているＩＤとを同一のものとすることが可能となる。
【００７２】
図６、図７に示した機能構成は一例であり、限定を示すものではない。
【００７３】
［第１のグルーピングの処理について］
次に、グルーピングの処理について説明する。グルーピングは、学習部２１７（図６）と学習部２２７（図７）でそれぞれ行われるが、同一の処理なので、ここでは、学習部２１７が行う例を挙げて説明を続ける。図８は、学習部２１７の内部構成例を示す図である。学習部２１７は、情報取得部３０１、自然言語処理部３０２、マトリックス生成部３０３、多変量解析部３０４、および、グルーピング部３０５を含む構成とされる。
【００７４】
情報取得部３０１は、ユーザからの情報（後述するように、ユーザが書き込んだコメント）を取得する。自然言語処理部３０２は、情報取得部３０１が取得したコメントに対して自然言語処理を施し、所定の品詞の単語を抽出する。マトリックス生成部３０３は、ユーザとコメントから抽出された単語とを関連付けたマトリックスを生成する。多変量解析部３０４は、取得された情報（この場合、ユーザと単語）を、マトリックス生成部３０３が生成したマトリックスのデータを用いて数値化する。
【００７５】
グルーピング部３０５は、数値化された情報をグループ毎に分類する。学習部２１７は、このような構成により、複数の情報をグルーピングする。具体的には、学習部２１７の処理により、複数のユーザがそれぞれ属する複数のグループが形成される。
【００７６】
図９のフローチャートを参照し、学習部２１７におけるグルーピングの処理について説明する。ステップＳ１０１において、情報取得部３０１は、コメントを取得する。取得されるコメントは、所定のユーザを特定する情報（例えば、割り振ったＩＤなど）と、その所定のユーザが所定のアイテムに対して書き込んだコメントである。このステップＳ１０１の処理、換言すれば、図９に示したグルーピングの処理は、ある程度のユーザ数とコメント数が蓄積された状態で行われる。
【００７７】
ステップ１０２において、取得されたコメントに対して自然言語処理が施される。取得されるコメントは、例えば、図３に示したコメント５３である。“安い材料ばかりでできていい”というコメント５３が取得された場合、このコメント５３に対して自然言語処理が施され、単語に分解される。自然言語処理として、例えば、形態素解析を用いることができる。また、N-gramなどの手法を適用し、数文字を切り出すことで、自然言語処理が実行されるようにしても良い。N-gramなどの手法を適用した場合、顔文字、キャラ文字といった特殊な文字（単語）も抽出することができる。
【００７８】
グルーピングの処理は、最終的に、ユーザに対して、例えば印象語群５４（図３）を提示することができるようにするために実行される処理である。印象語群５４を提示することを考慮すると、コメント５３を解析することで単語に分解されたとき、全ての単語を以下の処理に用いるのではなく、所定の品詞だけの単語が取得されればよい。
【００７９】
例えば、品詞には、名詞、形容詞、動詞、副詞、接続詞、感動詞、助詞、助動詞があるが、印象語としてユーザ側に提示される単語の品詞としては、名詞、形容詞、動詞、副詞であれば良いと考えられる。そこで、自然言語処理の結果、コメント５３から抽出される単語は、名詞、形容詞、動詞、副詞に属する単語であるとする。
【００８０】
なお、印象語の抽出（印象語群の生成）は、グルーピングの処理とは別に行われるため、グルーピングの処理のときには、コメント５３から抽出される全ての単語を用いて処理が行われるようにしても良い。しかしながら、グルーピングの処理のときに抽出された単語を、印象語の抽出のときに用いることも可能であるので、処理の軽減などを考慮して、グルーピングの処理のときにも、所定の品詞の単語だけを抽出するようにする。また、グルーピングの処理のときにも、所定の品詞の単語だけを抽出するようにすることで、全ての単語を用いて後段の処理を実施するよりも、処理を軽減することができる。
【００８１】
さらに、例えば、名詞や形容詞といった品詞の単語は、ユーザの嗜好などを反映すると考えられるが、助詞などの品詞の単語は、ユーザの嗜好などをあまり反映しないと考えられる。よって、ユーザの嗜好を反映したグルーピングを行うためには、ユーザの嗜好を反映する単語を抽出して、処理を行うほうが好ましいと考えられる。よって、ここでは、所定の品詞の単語が抽出されるとして説明を続ける。
【００８２】
ステップＳ１０３において、ユーザと単語のマトリックスが生成される。例えば、図１０に示したマトリックス３２１が生成される。図１０に示したマトリックス３２１は、ユーザと単語が関連付けられたマトリックスである。図１０に示したマトリックス３２１を参照するに、ユーザ０１が記載したコメントからは、単語０１、単語０３が抽出されたことがわかる。図中、○が記載されているところは、そのユーザのコメントから、その単語が抽出されたことを示している。
【００８３】
ユーザ０２が記載したコメントからは、単語０１、単語０２が抽出されたことがわかる。ユーザ０３が記載したコメントからは、単語０２、単語０３が抽出されたことがわかる。以下同様に、ユーザが記載したコメントから抽出された単語が、マトリックス３２１を参照することでわかる。このようなマトリックス３２１が生成されるため、ステップＳ１０１乃至Ｓ１０３の処理は繰り返し行われる。すなわち、コメントが取得され、そのコメントから所定の品詞の単語が抽出され、その抽出された単語が、取得されたコメントを記載したユーザと関連付けられてマトリックス３２１に書き込まれる。
【００８４】
ユーザが新規の場合、そのユーザは、マトリックス３２１に新たに追加される。追加されるとき、そのユーザを識別するためのＩＤが割り振られ、そのＩＤで管理される。ユーザと抽出された単語が、既にマトリックス３２１に登録されている場合、ユーザと単語がクロスする欄に、○が書き込まれる（チェックが入れられる）。マトリックス３２１に、ユーザは登録されているが、抽出された単語はまだ登録されていない場合、新たに単語が登録された後、その単語とユーザがクロスする欄に、○が書き込まれる（チェックが入れられる）。
【００８５】
このようにして、コメントが取得され、単語が抽出され、マトリックス３２１が生成される。この処理は、所定数のユーザが処理されたときに終了される。そして、マトリックス３２１が生成されると、ステップＳ１０４において、多変量解析（次元圧縮）が実行される。例えば、図１０に示したようなマトリックス３２１に記載されている情報に対して、多変量解析が実行されることにより、図１１に示したようなマトリックス３２２が作成される。すなわち、図１０に示したようなマトリックス３２１（所定のユーザが用いた単語のパターン）から、対応分析や主成分分析などの多変量解析により、ユーザの嗜好に基づく単語の特徴が、数次元のデータに数量化される。PLSA（LDA）などの次元圧縮の手法を用いることができる。
【００８６】
ステップＳ１０５において、マトリックス３２２に記載されている情報（数値）が、マッピングされる。例えば、図１１に示したマトリックス３２２のうち次元１と次元２の欄に記載されている数値をマッピングすることを考える。次元１を例えばＸ軸、次元２を例えばＹ軸に対応させることにより、Ｘ軸とＹ軸の２軸からなる２次元に、マトリックス３２２に記載されている各ユーザの特徴（情報）をマッピングすることができる。このようなマッピングが行われると、例えば、図１２に示したようなグラフを取得することができる。
【００８７】
図１２に示したグラフは、図１１に示したようなマトリックス３２２に記載されているユーザを、ユーザ毎に、次元１と次元２の数値を用いて、マッピングした一例である。マッピングは、マトリックス３２２に記載されているユーザ数分に対して行われる。このような処理が行われるため、多変量変換を行うときの次元は、何次元にマッピングし、後述する処理が実行されるかにより、決定されればよい。例えば、２次元にマッピングされ、後述する処理が実行される場合には、多変量変換は、２次元のデータに数量化されればよい。
【００８８】
図１３に示したようなグラフが作成されると、ステップＳ１０６（図９）において、グループが決定される。グループは、例えば、図１３に示したグラフが解析され、まとまりのある部分（点が集中している部分など）毎に分割され、その分割された領域がグループＡ、グループＢなどと順次割り当てられることにより決定される。グルーピングは、例えば、k-meansや階層などの手法により行われる。
【００８９】
グルーピングが行われることにより、例えば、図１２に示したグラフから、図１３に示したような結果が取得される。図１３に示した結果は、グループＡ乃至Ｅの５つのグループに分類されたときの状態を示している。各グループは、重なりがない状態で設定されている。このように、各グループに重なりがないように設定することにより、１ユーザに対して１つのグループを割り当てることが可能となる。グルーピングの仕方により、グループ毎に重なりがあるようにし、１ユーザが複数のグループに割り当てられるようにすることも可能である。
【００９０】
このようにして、所定の情報からグループが導き出されると、ステップＳ１０６（図９）において、導き出されたグループが記憶される。グループを識別するグループＩＤが、ユーザ（ユーザＩＤ）と関連付けられて、ユーザデータベース２１６（図６）に記憶される。ユーザデータベース２１６には、例えば、図１４に示すようなユーザデータが記憶されている。
【００９１】
図１４に示したように、ユーザデータベース２１には、ユーザＩＤと、そのユーザＩＤで示されるユーザが属するグループのグループＩＤが関連付けられて記憶されている。図１４に示した例では、ユーザＩＤが“０００１”のユーザは、グループＩＤが“Ａ−００１”のグループに属し、ユーザＩＤが“０００２”のユーザは、グループＩＤが“Ｂ−０３２”のグループに属し、ユーザＩＤが“０００３”のユーザは、グループＩＤが“Ａ−００２”のグループに属していることがわかる。
【００９２】
グループＩＤは、ここでは、例えば、“Ａ−０００１”と記述している。これは、“Ａ”というグループのなかの“０００１”というグループに属することを意味するとする。すなわち、グループは階層化されており、所定のユーザは、階層化された１つのグループに属する。
【００９３】
ただし、ここでは、１つのグループに属するとして説明を続けるが、グルーピングの処理が実行されるときに、グループ同士に重なりがあるようなグルーピングの処理が実行されたときには、１つのユーザＩＤに、複数のグループＩＤが関連付けられている可能性がある。すなわちこの場合、所定のユーザは、階層化された複数のグループに属することになる。
【００９４】
階層化されているグループとは、図１５に示すようなグループである。すなわち、メイングループとサブグループが設定されており、“Ａ−０００１”は、メイングループが“Ａ”のグループであり、サブグループが“０００１”のグループであることを示す。
【００９５】
例えば、図１３に示したようにメイングループＡ乃至Ｅが生成された後さらに、メイングループ内が解析され、まとまりのある部分（点が集中している部分など）毎に分割され、その分割された領域がサブグループ００１、グループ００２などと順次割り当てられることにより、サブグループが生成される。
【００９６】
または、図１３に示したようにメイングループＡ乃至Ｅが生成された後、各メイングループ内で、メイングループを生成したときとは別の方法で、グループ分けが行われることで、サブグループが生成される。例えば、メイングループは、コメントを解析することで生成され、サブグループは、年齢で分類することで生成されるようにしても良い。すなわち、メイングループＡが生成された後、そのメイングループＡに属するユーザの年齢で、ユーザを分類することで、サブグループが生成される。ここでは、年齢の例を挙げたが、他の情報で分類が行われても良い。
【００９７】
このように、グルーピングが行われることで、嗜好、表現などが似通ったユーザが複数のグループに分類される。
【００９８】
このような階層構造を有するグループでユーザが分類されることで、以下のようなことが可能となる。例えば、“やばい”、“えぐい”といった言葉は、年代により使うときの意味が異なる。グループＩＤが“Ａ−００１”のグループが、比較的若者が多いグループであり、アイテム１を好ましいと推測されるコメントを付けるユーザが多いグループである場合、グループＩＤが“Ａ−００１”のグループに属するユーザが、アイテム１に対してコメントを付けるときには、“やばい”といった単語も提示される。
【００９９】
これに対して、グループＩＤが“Ａ−００２”のグループが、比較的若者が多いグループであり、アイテム１を好ましくないと推測されるコメントを付けるユーザが多いグループである場合、グループＩＤが“Ａ−００２”のグループに属するユーザが、アイテム１に対してコメントを付けるときには、“やばい”といった単語は提示されない。
【０１００】
また、グループＩＤが“Ａ−００３”のグループが、比較的中高年が多いグループであり、アイテム１を好ましいと推測されるコメントを付けるユーザが多いグループである場合、グループＩＤが“Ａ−００３”のグループに属するユーザが、アイテム１に対してコメントを付けるときには、“やばい”といった単語は提示されない。これは、中高年に属する人達は、“やばい”といった言葉は、好ましくないときに用いる傾向があるからである。
【０１０１】
仮に、メイングループだけが生成され、メイングループだけでユーザの分類が行われた場合、上記例では、グループＩＤが“Ａ”のグループに属するユーザが、アイテム１に対してコメントを付けるとき、“やばい”といった単語は、どのユーザに対しても提示されるか、または提示されないかのどちらかになってしまう。
【０１０２】
しかしながら、サブグループまで生成し、細かなグループ分けを行うことで、同じメイングループに属していても、異なるサブグループに属しているユーザに対しては、同じアイテムに対してコメントを付けるときであっても、異なる印象語を提示することが可能となる。また、例えば、年齢により、サブグループを生成した場合、同じ単語であっても、年齢層により異なる意味で用いられるような単語は、提示するユーザの年齢層の人達が意味する単語の用い方で、印象語を提示することが可能となる。
【０１０３】
なお、ここでは、年齢層により言葉の使い方の違いに注目して説明したが、サブグループは、年齢で分類される例に限定される訳ではない。またメイングループの数やサブグループの数に限定はない。ここでは、サブグループまで生成されるとして説明を続けるが、サブグループの下にさらにグループを生成するようにしても良い。すなわち、階層は何階層でも良い。また、メイングループ毎に有するサブグループの数は、同一数でなくても良い。
【０１０４】
また、サブグループまで生成したが、所定のサブグループ（サブグループＡとする）に属するユーザの数が一定数以下であった場合、そのサブグループＡは削除し、サブグループＡに属するユーザを他のサブグループであるサブグループＢに属するように設定し直すような処理が実行されるようにしても良い。すなわち、１つのサブグループには、所定の人数以上が、常に登録されている状態に保たれるように、何らかの処理が実行されるようにしても良い。
【０１０５】
また、グルーピングの処理時に、異なる個数（少ない場合,多い場合）を指定して複数種類のグルーピングが行われることで、サブグループが生成されるようにしても良いし、少ない個数でグルーピングされたグループを再度細かくグルーピングし直すようにしても良い。
【０１０６】
［印象語の登録］
次に、印象語の登録について説明する。印象語の登録は、グルーピングが終わった後に、グループ毎に行われる。登録とは、印象語データベース２１１に印象語（単語）を記憶させることである。印象語の登録は、学習部２１７が行い、その学習結果を、印象語データベース２１１に記憶させることで行われる。
【０１０７】
図１６は、学習部２１７のうち、印象語の登録に係わる機能を抽出した図である（グルーピングの処理を実行する機能については記載していない図である）。印象語の登録に係わる学習部２１７は、決定部３５１、情報取得部３５２、自然言語処理部３５３、および印象語登録部３５４を備える構成とされる。
【０１０８】
決定部３５１は、処理対象とされるグループとアイテムを決定する。情報取得部３５２は、決定部３５１による決定事項に基づき、コメントを取得する。自然言語処理部３５３は、情報取得部３５２により取得されたコメントに対して自然言語処理を施し、所定の品詞の単語を抽出する。印象語登録部３５４は、自然言語処理部３５３の処理結果を、印象語として、印象語データベース２１１に登録する。
【０１０９】
図１７のフローチャートを参照し、図１６に示した学習部２１７が行う印象語の登録について説明する。ステップＳ１３１において、決定部３５１により、処理対象のグループが決定される。図１５のように、メイングループとサブグループが生成された場合、処理対象のグループとして、例えば“Ａ−００１”が決定される。
【０１１０】
処理対象のグループが決定されると、ステップＳ１３２において、決定部３５１により、処理対象のアイテムが決定される。ここでは、アイテムＡが決定されたとする。ステップＳ１３３において、情報取得部３５２は、決定部３５１の決定事項に基づき、コメントを取得する。取得されるコメントは、ステップＳ１３１の処理で決定されたグループ内のユーザが、ステップＳ１３２の処理で決定されたアイテムに対して付けたコメントである。すなわちこの例の場合、グループＩＤが“Ａ−００１”のグループに属するユーザが、アイテムＡに対して付けたコメントである。
【０１１１】
ステップＳ１３４において、自然言語処理部３５３により、取得されたコメント毎に、自然言語処理が施される。その結果、各コメントが、複数の単語に分解される。ステップＳ１３５において、自然言語処理部３５３は、複数の単語から、所定の品詞の単語を抽出する。ステップＳ１３３乃至Ｓ１３５の処理であるコメントを取得し、自然言語処理を施し、所定の品詞の単語を抽出する処理は、グルーピングの処理である図９のステップＳ１０１，Ｓ１０２の処理と基本的に同様であり、その説明は既にしたので、詳細な説明は省略する。
【０１１２】
グルーピングの処理の一部の処理と同様に、印象語の登録の処理が実行されるため、図１９に示すような学習部２１７とし、共通の処理を行う部分は、共通に用いられる構成とすることも可能である。図１９に示した学習部２１７については、後述し、ここでは、共通な構成とされていない学習２１７で処理が実行されるとして説明を続ける。
【０１１３】
このようにして抽出された単語は、ステップＳ１３６において、印象語としてグループＩＤと関連付けられて、印象語データベース２１１に記憶される。ここで、印象語データベース２１１に記憶されているデータについて、図１８を参照して説明する。
【０１１４】
印象語データベース２１１は、グループＩＤ、アイテムＩＤ、印象語（群）が関連付けられて記憶されている。グループＩＤは、上記したグルーピングの処理が実行されることにより生成されたグルー毎に割り振られたＩＤであり、最下層のグループまで識別できるように割り振られたＩＤである。
【０１１５】
アイテムＩＤは、物販サイトのように、自己でアイテムを扱い、そのアイテムに関してコメントが付けられるような場合には、そのサイトで用いられ、所定のアイテム（商品）を一意に識別できるＩＤである。または、アイテムＩＤは、ブログサイトのように、自己ではアイテムを扱わない（販売などしない）が、印象語の提示をするためにアイテムを管理する必要がある場合、そのサイト内で所定のアイテムを一意に識別できるＩＤである。または、アイテムＩＤは、ブログサイトのような自己ではアイテムを扱わないが、物販サイトのように自己でアイテムを扱うサイトとリンクが張られることで、物販サイトでのＩＤと共用され、所定のアイテムを一意に識別できるＩＤである。
【０１１６】
印象語は、印象語群としてユーザ側に提示される。印象語データベース２１１には、複数の印象語が、１つのグループＩＤとアイテムＩＤに関連付けられて記憶されている。例えば、グループＩＤが“Ａ−００１”、アイテムＩＤが“０００１”には、印象語として、“つまらない”、“退屈”といった単語が登録されている。この場合、グループＩＤが“Ａ−００１”のグループに属するユーザが、アイテムＩＤが“０００１”で識別されるアイテムに対してコメントを付ける場合、印象語として、“つまらない”、“退屈”といった単語が、そのユーザに対して提示される。
【０１１７】
また、グループＩＤが“Ａ−００１”で同じであっても、アイテムＩＤが“０００２”の場合、印象語としては、“驚き”、“新鮮”といった単語が登録されている。よって、同じグループであっても、異なるアイテムに対しては、異なる印象語がユーザに提示されることになる。
【０１１８】
また、アイテムＩＤが“０００１”と同じであっても、グループＩＤが“Ａ−００２”の場合、印象語としては、“のんびり”、“平和”といった単語が登録されている。この場合、グループＩＤが“Ａ−００２”のグループに属するユーザが、アイテムＩＤが“０００１”で識別されるアイテムに対してコメントを付ける場合、印象語として、“のんびり”、“平和”といった単語が、そのユーザに対して提示される。このように、同じアイテムであっても、異なるグループに属するユーザに対しては、異なる印象語が提示される。
【０１１９】
このように、印象語データベース２１１には、グループＩＤ、アイテムＩＤ、および印象語（群）が関連付けられたデータが記憶されている。
【０１２０】
ここでは、印象語データベース２１１とユーザデータベース２１６を別々に設けたが、1つのデータベースとしても良い。1つのデータベースとした場合、ユーザＩＤ、グループＩＤ、アイテムＩＤ、および印象語がそれぞれ関連付けられて記憶される。
【０１２１】
また、ここでは、ユーザＩＤを用いた処理を例に挙げて説明するが、ユーザＩＤを用いずにグループＩＤで処理を実行させることも可能である。すなわち、端末１０３がサーバ１０２にアクセスするとき、グループＩＤを送信するようにし、サーバ１０２では、グループＩＤを用いて後述する印象語の提示に係る処理が実行されるようにしても良い。
【０１２２】
［学習部の他の構成について］
次に、図１９を参照し、グルーピングの処理を行う部分と印象語の登録を行う部分を共用する場合の学習部２１７の構成について説明する。図８に示した学習部２１７と図１９に示した学習部２１７’を区別するために、図１９に示した学習部２１７’にはダッシュ（’）を付して記述する。
【０１２３】
図１９に示した学習部２１７’は、グルーピングの処理も実行するため、図８に示した学習部２１７に含まれる情報取得部３０１、自然言語処理部３０２、マトリックス生成部３０３、多変量解析部３０４、およびグルーピング部３０５を含む構成とされている。さらに図１９に示した学習部２１７’は、記憶部３７１、決定部３７２、および印象語登録部３７３を備える構成とされる。
【０１２４】
記憶部３７１には、自然言語処理部３０２による解析結果、すなわちコメントから抽出された所定の品詞の単語が、一時的に記憶される。決定部３７２は、図１６に示した学習部２１７の決定部３５１と同じく、処理対象とするグループとアイテムを決定する。印象語登録部３７３は、記憶部３７１に記憶されている印象語を、ユーザやアイテムの情報と関連付けて、印象語データベース２１１（図６）に記憶（登録）する。
【０１２５】
図２０のフローチャートを参照し、学習部２１７’が行う印象語の登録について説明する。ステップＳ１５１において、処理対象のグループが決定され、ステップＳ１５２において、処理対象のアイテムが決定される。この決定部３７２が行う処理は、図１６に示した学習部２１７の決定部３５１行う処理と同様に行われるため、その説明は、既に、ステップＳ１３１,Ｓ１３２（図１７）で説明したので、その詳細な説明は省略する。
【０１２６】
なお、図２０のフローチャートが実行されるときには、既にグルーピングの処理が実行された後であり、記憶部３７１には、ユーザと、そのユーザが書いた所定のアイテムに対して記載したコメントから抽出された複数の単語が、ユーザとアイテムとそれぞれ関連付けられて記憶されている。
【０１２７】
ステップＳ１５１とステップＳ１５２の処理が実行されることにより、所定のグループの所定のアイテムが決定部３７２により決定されると、ステップＳ１５３に処理が進められる。ステップＳ１５３において、印象語登録部３７３は、その所定のグループに属するユーザと関連付けられ、かつ、その所定のアイテムに関連付けられて記憶部３７１に記憶されている単語を読み出す。このような処理で、所定のグループ内における、所定のアイテムに対する印象語が抽出される。
【０１２８】
このようにした場合、ステップＳ１３３乃至Ｓ１３５（図１７）の処理を省略し、代わりに、記憶されている単語が、印象語登録部３７３により記憶部３７１から読み出されるという処理が実行されるため、処理の軽減をはかることができる。
【０１２９】
このようにして抽出された単語は、ステップＳ１５４において、印象語としてグループＩＤと関連付けられて、印象語データベース２１１に記憶される。印象語データベース２１１に記憶されているデータは、図１８に示したようなデータであり、グループＩＤ、アイテムＩＤ、および印象語（群）が関連付けられているデータである。
【０１３０】
このような処理が行われることにより、印象語データベース２１１には、グループＩＤ、アイテムＩＤ、および印象語（群）が関連付けられたデータが記憶される。
【０１３１】
例えば、所定のグループＩＤと、アイテムＩＤに注目したとき、関連付けられている印象語の数が少なかったり、処理対象とされたユーザの数やコメント数が少ないために、印象語が少なかったりした場合、以下のようにして印象語を補間するようにしても良い。
【０１３２】
印象語データベース２１１に登録されているアイテムの数が少ない場合、複数のアイテムを、共通のジャンルやメーカなどでひとくくりとするグルーピングを行っても良い。例えば、アイテムＡとアイテムＢがジャンルＣに属する場合、アイテムＡとアイテムＢに関連付けられた印象語は、アイテムＡとアイテムＢの両方で用いられる印象語とする。すなわち、アイテムＡに対してコメントが付けられるときと、アイテムＢに対してコメントが付けられるときとで、同一の印象語が提示される。
【０１３３】
このようにすることで、例えば、アイテムＡに関連付けられている印象語が少ないような場合であっても、アイテムＢに関連付けられている印象語で補間することができる。
【０１３４】
アイテムのグループも階層化しても良い。最下層は、ここのアイテム（商品）とし、その上の階層は、最下層のアイテムが属するカテゴリーとし、さらに上の階層は、そのアイテムの会社といったような階層でアイテムがグループ化されても良い。この例の場合、アイテムに関連付けられている印象語が少ない場合、その上の階層であるカテゴリーに関連付けられている印象語が、ユーザ側に提示される。さらに、カテゴリーに関連付けられている印象語が少ない場合、さらにその上の階層である会社に関連付けられている印象語が提示されるようにすることができる。
【０１３５】
このようなアイテムのグルーピングを行うことで、関連付けられている印象語が少ないアイテムに対しても、十分な印象語を提示できるようにすることが可能となる。
【０１３６】
［クローリングによる印象語の補間］
その他の手法として、クローリングにより印象語を補間する手法について説明を加える。図２１は、クローリングの処理を行うサーバ１０２−１の構成例を示す図である。図２１に示したサーバ１０２−１は、図６に示したサーバ１０２−１に、クローリング部４０１、コメント解析部４０２、およびグループ特定部４０３を追加した構成とされている。
【０１３７】
クローリング部４０１は、送受信部２１８を介して、ネットワーク１０１に接続されている他のサーバから情報を取得する。他のサーバとしては、例えば、サーバ１０２−２がある。このサーバ１０２−２は、ブログなどのサービスを提供するブロバイダ系のサーバである。このようなサーバ１０２−２には、所定のアイテムに対するコメントが、その管理しているブログなどに記載されていることがある。
【０１３８】
そこで、クローリング部４０１は、そのような所定のアイテムに対して書き込まれているコメントを、ネットワーク１０１に接続されている他のサーバ（ネット上にあるウェブページ）をクローリングして収集する。収集された情報、この場合、コメントは、コメント解析部４０２に供給される。コメント解析部４０２は、例えば、自然言語処理部３０２（図１９）を備え、供給されたコメントを解析する。その解析結果を用いてグループ特定部４０３は、グループを特定する。
【０１３９】
図２２のフローチャートを参照し、クローリングの処理について説明する。ステップＳ１８１において、クローリング部４０１により、コメントが取得される。ステップＳ１８２において、クローリング部４０１により取得されたコメントが、コメント解析部４０２に供給され、解析される。コメント解析部４０２は、取得したコメントに対して自然言語処理を施し、単語に分類し、所定の品詞の単語を抽出する。抽出された単語は、グループ特定部４０３に供給される。
【０１４０】
グループ特定部４０３は、ステップＳ１８３において、供給された単語を用いて、その単語が抽出されたコメントを記載したユーザが属するグループを特定する。例えば、ユーザデータベース２１６に記憶されているデータと、抽出された単語とのマッチングを取ることで、グループが特定される。このような処理を行う場合、ユーザデータベース２１６には、グループ毎に、特徴的な単語が記憶されている。
【０１４１】
なお、抽出された単語とのマッチングが行われるとき、ここでは、ユーザデータベース２１６にデータを記憶させておき、そのデータ（単語）とマッチングが行われるとした場合、ユーザデータベース２１６に、グループ作成時に用いられた単語を、グループ毎に記憶しておくようにする。そして、その記憶されている単語とのマッチングが行われることで、コメントを記載したユーザが属するグループが決定される。
【０１４２】
ここでは、ユーザデータベース２１６に記憶されているデータとマッチングが行われとしたが、印象語データベース２１１に登録されている印象語（単語）とのマッチングが行われるようにしても良い。印象語データベース２１１に記憶されている印象語とマッチングが行われるようにした場合、類似度が最も高い印象語（群）に関連付けられているグループＩＤに、クローリングで得られた印象語が関連付けられて記憶される。
【０１４３】
なお、クローリングの処理が実行されるときは、基本的に、印象語データベース２１１には、印象語の登録が少ないと判断されるときである。また、印象語データベース２１１に印象語の登録が少ない場合、グループ作成時に用いられた単語の数も少なく、ユーザデータベース２１６に記憶されているデータも少ないと考えられる。
【０１４４】
よって、印象語データベース２１１に記憶されている印象語と、抽出された単語とのマッチングが行われるとすると、マッチングの対象とされる印象語が少なく、正しくマッチングが行えない可能性があるため、その点を補う処理が行われると、より印象語を効率良く追加できる。よって、そのような処理が含まれるようにすることは、勿論可能である。
【０１４５】
ステップＳ１８３において、グループが特定されると、ステップＳ１８４において、印象語データベース２１１に、印象語が追加登録される。ステップＳ１８１における処理で取得されたコメントが付けられていたアイテムであり、ステップＳ１８３における処理で特定されたグループに対して、ステップＳ１８２における処理で抽出された単語が、印象語として登録される。
【０１４６】
このようにして、印象語が追加されるようにしても良い。印象語が登録されるとき、特定されたグループとアイテムには、既に必要十分な数の印象語が登録されていると判断されるときには、新たに印象語を登録しないようにしても良い。また、クローリング部４０１がクローリングを実行するとき、印象語データベース２１１を参照し、登録されている印象語の数が少ないアイテムを選択し、そのアイテムに関するコメントをクローリングするようにしてもよい。
【０１４７】
［ユーザの追加について］
このようにして、ユーザのグループが生成され、印象語が登録された後、ユーザデータベース２１６（図６）に登録されていないユーザがアクセスしてきたときの処理について、図２３のフローチャートを参照して説明する。
【０１４８】
ステップＳ２０１において、送受信部２１８を介して、所定のユーザからのアクセスがあった場合、ユーザグループ特定部２１３は、ユーザデータベース２１６を参照し、そのユーザが登録されているユーザであるか否かを判断する。例えば、所定のユーザが、端末１０３を操作して、サーバ１０２にアクセスしてきたとき、端末１０３からはユーザＩＤが送信されてくる。ユーザグループ特定部２１３は、送信されてきたユーザＩＤと一致するユーザＩＤがユーザデータベース２１６に登録されている場合、新規のユーザではないと判断する。一方、ユーザグループ特定部２１３は、送信されてきたユーザＩＤと一致するユーザＩＤがユーザデータベース２１６に登録されていない場合や、ユーザＩＤ自体が送信されてこなかった場合、新規のユーザであると判断する。
【０１４９】
ステップＳ２０２において、新規ユーザであると判断された場合、そのユーザが記載したコメントが取得される。取得されたコメントは、ユーザグループ特定部２１３で自然言語処理が施され、所定の品詞の単語が抽出されるようにしても良いし、学習部２１７で、そのような処理が行われるようにしても良い。コメントから、所定の品詞の単語が抽出されると、ステップＳ２０３に処理が進められる。
【０１５０】
ステップＳ２０３において、印象語データベース２１１が参照される。ユーザグループ特定部２１３は、単語を抽出したコメントが付けられていたアイテムを、アイテム特定部２１４に指示を出し、特定する。その結果、アイテムＩＤが取得される。ユーザグループ特定部２１３は、取得したアイテムＩＤの印象語を、印象語候補問い合わせ部２１２に指示を出し、印象語データベース２１１から読み出す。
【０１５１】
その結果、所定のアイテムの印象語が、グループ毎（グループＩＤ毎）に取得される。印象語が取得されると、ステップＳ２０４において、ユーザグループ特定部２１３は、コメントから抽出された単語と、取得された印象語を用いたマッチング処理を実行する。ステップＳ２０５において、マッチングの結果が用いられて、グループが特定される。マッチングの結果、類似度が最も高かった印象語が関連付けられているグループが、新規ユーザのグループであると決定される。
【０１５２】
その決定を受けて、ステップＳ２０６において、ユーザグループ特定部２１３は、新規ユーザを、ユーザデータベース２１６に追加する。ユーザグループ特定部２１３は、新規ユーザに対して、ユーザＩＤを割り振り、特定されたグループＩＤと関連付けて、新規ユーザをユーザデータベース２１６に登録する。
【０１５３】
このようにして、新規ユーザが追加される。なお、新規ユーザが追加されることで、ユーザデータベース２１６に登録されているユーザ数が、一定数以上になった場合、図９に示したグルーピングの処理が再度実行されるようにしても良い。
【０１５４】
［印象語の提示に係わる処理について］
次に、ユーザデータベース２１６に登録されているユーザに対して印象語が提示されるときのサーバ１０２−１（図６）の処理について、図２４のフローチャートを参照して説明する。図２４のフローチャートが実行されるのは、前提として、ユーザが印象語の提示を許可しているとき（所望しているとき）である。
【０１５５】
すなわち、ユーザ側で、印象語の提示を受けるか否かを選択できる仕組みがあり、ユーザが提示を許可しているときに実行される。例えば、ユーザ側には、「候補から選択する」、「候補から選択して編集する」、「候補と無関係にコメントする」といった選択肢が提示され、「候補から選択する」または「候補から選択して編集する」が選択されているときに、印象語の提示の処理が実行される。なお、このような選択肢は、ユーザ側に印象語が提示されているときに、その印象語とあわせて提示されるようにしても良い。その場合、印象語の提示の処理は実行されるが、「候補と無関係にコメントする」が選択されたときには、印象語の提示の処理は停止されるなどされる。
【０１５６】
また、ユーザが所定のアイテムに関してコメントを付けるときに実行される。すなわち、ユーザ側には、例えば、図１に示した画面１０が提示されており、その画面１０のコメント欄１２−２にコメントを書き込もうとしているときに実行される。
【０１５７】
ステップＳ２３１において、サーバ１０２−１は、ユーザＩＤとアイテムＩＤを取得する。端末１０３−１側で、コメントが書き込まれるとき、コメント入力部２０１により、ユーザがコメントを書き込もうとしているコメント欄１２−２に対応するアイテムのアイテムＩＤと、記憶部（不図示）に記憶されているユーザＩＤが、送受信部２０４とネットワーク１０１を介して、サーバ１０２−１に送信される。サーバ１０２−１は、このようにして端末１０３−１側から送信されてきたアイテムＩＤとユーザＩＤを、送受信部２１８を介して受信する。受信されたユーザＩＤは、ユーザグループ特定部２１３に供給され、アイテムＩＤは、印象語候補問い合わせ部２１２に供給される。
【０１５８】
ステップＳ２３２において、ユーザグループ特定部２１３は、供給されたユーザＩＤと一致するデータを、ユーザデータベース２１６を参照して読み出す。ユーザデータベース２１６には、図１４に示したように、ユーザＩＤとグループＩＤが関連付けられたデータが記憶されている。ユーザデータベース２１６が参照されることにより、ユーザＩＤに対応するグループＩＤが読み出される。
【０１５９】
仮に、供給されたユーザＩＤがユーザデータベース２１６に記憶されていなかった場合、新規のユーザであると判断され、図２３に示したユーザの追加に係わる処理が実行されるようにしても良い。ユーザの追加に係わる処理が実行されることにより、ステップＳ２０５において、ユーザが属するグループを決定することができる。新規のユーザに対しては、この決定されたグループのグループＩＤが用いられて、以下の処理が実行されるようにしても良い。
【０１６０】
また、端末１０３からグループＩＤが送信されてくるように設定されていた場合、ステップＳ２３２の処理を省略することができる。
【０１６１】
ステップＳ２３３において、印象語候補問い合わせ部２１２は、印象語データベース２１１を参照し、ユーザ側に提示する印象語１５（印象語群１４）を特定する。印象語候補問い合わせ部２１２には、送受信部２１８からのアイテムＩＤと、ユーザグループ特定部２１３からのグループＩＤが供給される。
【０１６２】
印象語候補問い合わせ部２１２は、供給されたグループＩＤと一致すグループＩＤに関連付けられ、かつ、供給されたアイテムＩＤと一致するアイテムＩＤに関連付けられている印象語を、印象語データベース２１１を参照して読み出す。例えば、グループＩＤが“Ａ−００１”と特定され、アイテムＩＤが“０００１”である場合、印象語として、“つまらない”、“退屈”といった単語が読み出される（図１８参照）。
【０１６３】
ステップＳ２３４において、印象語候補問い合わせ部２１２は、印象語データベース２１１から読み出した印象語を、送受信部２１８を介して、端末１０３−１に送信する。端末１０３−１側では、送受信部２０４を介して、コメント候補提示部２０２が、送信されてきた印象語を受信する。そして、コメント候補提示部２０２の処理により、例えば、図１に示した印象語群１４が、ユーザが参照しているディスプレイ上の画面に表示される。ユーザは、印象語群１４からコメント１３を作成するのに適した単語を選択したり、選択した後編集したりすることで、コメント１３を作成することができる。
【０１６４】
このように、サーバ１０２−１では、ユーザＩＤとアイテムＩＤで特定される印象語を、自己が管理する印象語データベース２１１から読み出し、ユーザ側に提示することができる。なお、ここでは、サーバ１０２−１に印象語データベース２１１が管理されているとして説明をしたが、ネットワーク１０１を介して接続されている他の装置で管理され、必要に応じてアクセスすることで印象語が取得されるようにしても良い。また、複数のサーバで、１つの印象語データベース２１１が管理、供用されるようにしても良い。
【０１６５】
図２４のフローチャートを再度参照するに、ステップＳ２３３において、グループＩＤとアイテムＩＤから印象語が特定される。このとき、特定された印象語が少ない場合、ユーザに提示する印象語が少ないことになり、好ましくない。そのようなことを防ぐために、グループが階層構造で構築されていることを利用して、図２５に示すフローチャートで印象語の提示の処理が実行されるようにしても良い。
【０１６６】
[印象語の提示の他の処理について]
図２５のフローチャートを参照する。ステップＳ２６１において、ユーザＩＤとアイテムＩＤが取得され、ステップＳ２６２において、グループが特定され、ステップＳ２６３において、グループＩＤとアイテムＩＤから印象語が特定される。このステップＳ２６１乃至Ｓ２６３の処理は、図２４のフローチャートのステップＳ２３１乃至Ｓ２３３と同一の処理であるので、その説明は省略する。
【０１６７】
ステップＳ２６４において、所定数の印象語が読み出されたか否かが判断される。印象語候補問い合わせ部２１２は、印象語データベース２１１から読み出した印象語の数が、所定の数より少ないか否かを判断する。このような処理を実行するために、印象語候補問い合わせ部２１２は、所定の数を記憶している。例えば、所定の数としては、５などである。また、例えば、所定の数として、印象語群１４として提示される数と同一の数が設定されていても良い。
【０１６８】
ステップＳ２６４において、所定数の印象語が読み出されてはいないと判断された場合、ステップＳ２６５に処理が進められる。ステップＳ２６５において、印象語候補問い合わせ部２１２は、上位階層のグループに移動し、そのグループで、再度、ステップＳ２６３以降の処理が実行される。すなわち、サブグループから印象語が読み出されたが、その数が少ない場合、メイングループに移動され、メイングループで、印象語が読み出される。
【０１６９】
例えば、サーバ１０２−１から送信されてきたユーザＩＤから特定されたグループＩＤが“Ａ−００１”であったとする。このグループＩＤは、“Ａ”というメイングループであり、そのメイングループ内の、“００１”というサブグループであることを示している。このような場合、まず、グループＩＤが“Ａ−００１”というサブグループに関連付けられている印象語が読み出されるが、その読み出された印象語の数が、所定の数以下であると、次に、“Ａ”というメイングループに関連付けられている印象語が読み出される。
【０１７０】
このように、所定の数以上の印象語が読み出されるまで、最下層のグループから順に上位の階層に移動して印象語の読み出しが実行される。そして、ステップＳ２６４において、所定の数以上、印象語が読み出されたと判断された場合、ステップＳ２６７に処理が進められ、その読み出された印象語が、送受信部２１８を介して、端末１０３−１に送信される。
【０１７１】
このように、印象語の数が少ない場合であっても、下位の階層から順に上位の階層まで検索範囲を広げることで、適切な数の印象語を常にユーザ側に提示することが可能となる。
【０１７２】
ここでは、印象語の数が少ない場合を例に挙げたが、逆に印象語の数が多い場合には、以下の処理が、例えば、ステップ２６７の前に実行される。すなわち、提示する印象語の数が多い場合、印象語を、例えば、使用頻度に応じたソートをかけ、その上位の所定の数の印象語が、提示されるようにする。使用頻度とは、印象語の登録の処理が実行されるときなどに、コメントが取得されるが、取得されたコメントに使用されていた頻度である。または、印象語を提示したときに、ユーザが選択した回数、すなわち使用された回数を示す。
【０１７３】
使用頻度の高い順に、印象語がソートされ、そのソートされた順にユーザ側に提示されることで、ユーザは、印象語の選択をしやすくなると考えられ、使い勝手が向上すると考えられる。
【０１７４】
このようにして印象語が提示され、ユーザがコメント１３を記載した場合、または、ユーザ側に印象語の提示は行われていないが、コメント１３が記載された場合、そのコメントに含まれる単語が、新たに印象語として、印象語データベース２１１に追加されるようにしても良い。
【０１７５】
例えば、追加される単語（印象語）は、端末１０３−１側で、コメントを形態素解析や構文解析をなどの手法を用いて、所定の品詞の単語を抽出し、サーバ１０２−１側に送信した単語とすることができる。または、サーバ１０２−１側で、記載されたコメント１３を取得し、そのコメントを、学習部２１７’の自然言語処理部３０２で処理して、所定の品詞の単語を抽出し、グループＩＤやアイテムＩＤと関連付けて印象語データベース２１１に登録するようにしても良い。この場合、グループＩＤやアイテムＩＤは、既に取得されている状態なので、その情報を用いて登録の処理を実行すればよい。
【０１７６】
［第２のグルーピングの実施の形態について］
上述した第１のグルーピングの実施の形態においては、所定のユーザが所定のアイテムに対して記載したコメントを用いてグループを生成した。よって、類似するコメント、表現が似ているコメントを記載するユーザ同士が、同一のグループに分類される。表現が似ているコメントを記載するユーザ同士なので、嗜好も似ていると考えられる。さらに嗜好が似ている同士をグルーピングしたい場合、嗜好に関する情報を用いてグルーピングが行われるようにすればよい。
【０１７７】
ここで、嗜好に関する情報を用いた第２のグルーピングの実施の形態について説明する。第２のグルーピングの処理も、図８に示した学習部２１７、または図１９に示した学習部２１７’で行われ、その構成は同一のものとすることができるため、ここではその説明を省略する。また、ここでは、図８に示した学習部２１７で、第２のグルーピングの処理が実行されるとして説明を続ける。
【０１７８】
図２６のフローチャートを参照し、学習部２１７が行う第２のグルーピングの処理について説明する。ステップＳ３０１において、情報が取得される。取得される情報は、ユーザの嗜好に関する情報である。ステップＳ３０２において、取得された情報が用いられ、ユーザと嗜好のマトリックスが生成される。
【０１７９】
生成されるマトリックスは、例えば、図２７に示したようなマトリックス５０１である。図２７に示したマトリックス５０１は、ユーザと、そのユーザが好きだと答えた曲が関連付けられたマトリックス状のデータである。図２７に示したマトリックス５０１を参照するに、マトリックス５０１から、ユーザ０１が、曲０１と曲０３を好きだと答えたことがわかる。また、マトリックス５０１から、ユーザ０２は、曲０２を好きだと答え、ユーザ０３は、曲０３と曲Ｍを好きだと答えたことがわかる。
【０１８０】
このようなマトリックス５０１は、例えば、ユーザに対して実施したアンケートの結果が集計されることで生成される。アンケートは、例えば、ユーザに対してネット上で行われたり、紙媒体で行われたりする。またアンケートの内容としては、例えば、ある曲に対して、その曲を好きか、嫌いかといったことである。図２７では、好きと答えた曲に対して○が付けられたマトリックスを示している。
【０１８１】
または、図２７に示したマトリックス５０１は、購入履歴から生成されるとしても良い。この場合、図２７に示したマトリックス５０１は、ユーザと、そのユーザが購入した曲が関連付けられたマトリックス状のデータとなる。この場合、マトリックス５０１から、ユーザ０１が、曲０１と曲０３を購入し、ユーザ０２が、曲０２を購入し、ユーザ０３が、曲０３と曲Ｍを購入したがことがわかる。
【０１８２】
アンケートのような形式で、ユーザの嗜好に関する情報を取得するようにしても良いし、購入履歴といった情報から、ユーザの嗜好に関する情報を取得しても良い。図２７に示した例は、アイテムが曲のときであるが、その他のアイテムに関しても同様にマトリックス５０１が生成される。そして、取得された情報から生成された図２７に示すようなマトリックス５０１が、ステップＳ３０１の処理として学習部２１７の情報取得部３０１により取得される。そして、マトリックス生成部３０３により、マトリックス５０１が生成される。
【０１８３】
なお、図８に示した学習部２１７には、自然言語処理部３０２が備えられているが、第２のグルーピングの処理を実行するうえでは必要ないため、学習部２１７から自然言語処理部３０２を削除した構成と学習部２１７の構成をすることも可能である。また、自然言語処理部３０２を設けた構成とした場合には、情報取得部３０１で取得される情報を、例えば、所定の曲に対するコメントとし、そのコメントを自然言語処理するようにしても良い。そして、自然言語処理後、好意的な言葉が使われていたか否かを判断することで、好き、嫌いを判断するようにし、その結果も、マトリックス生成部３０３がマトリックス５０１を生成するときの情報として用いられるようにしても良い。
【０１８４】
マトリックス生成部３０３により、マトリックス５０１が生成されると、ステップＳ３０３に処理が進められる。ステップＳ３０３において、マトリックス５０１を基にした次元圧縮の処理が実行される。次元圧縮が行われることにより、図１１に示したようなマトリックス３２２が生成される。このステップＳ３０３の処理は、図９のステップＳ１０４の処理と同様に行われる。すなわち、次元圧縮の対象となるマトリックスが異なるだけで、処理としては同一である。
【０１８５】
ステップＳ３０４において、マッピングが実行され、ステップＳ３０５において、グループが生成され、記憶される。これらの処理も、図９のステップＳ１０５とステップＳ１０６の処理と同様であるので、詳細な説明は省略する。このようなグルーピングの処理が実行されることで、図１４に示したようなユーザＩＤとグループＩＤが関連付けられたデータが、ユーザデータベース２１６に記憶される。
【０１８６】
このように、ユーザの嗜好を表す情報を基に、グルーピングが行われても良い。また、第１のグルーピングの処理と同様にグルーピングの結果、メイングループとサブグループが生成されるなどの処理も、同様に、第２のグルーピングの処理においても実行されるようにすることは可能である。
【０１８７】
このように、ユーザとユーザが選択する（好む）コンテンツ集合のマトリックスに対して次元圧縮を行い、主成分得点を用いたグルーピングが行われることで、グループが生成されるようにしても良い。また、主成分分析以外の次元圧縮の方法を適用して、次元圧縮が行われるようにしても良い。また、選択・非選択、好き・嫌いといった２値のデータを用いてグルーピングを行う場合、カテゴリカル主成分分析、段階評価などが得られる場合、主成分分析を用いることができる。また、コンテンツの数が大量でない場合、次元圧縮を行わずに、グルーピングの処理を実行することも可能である。
【０１８８】
グルーピングの処理が終了された後、印象語の登録の処理が行われるが、印象語の登録の処理は、上述した実施の形態と同様に行われる。すなわち、図１７に示したフローチャートに基づき、印象語の登録の処理が実行される。図１７に示したフローチャートに基づく処理の説明は既にしたので、ここでは省略する。
【０１８９】
［第２の新規のユーザの追加の処理について］
グループが生成され、印象語が登録された後に、新規のユーザが追加されたときの処理について説明する。これは、上記した図２３に示したフローチャートの処理が実行されるときの状況と同じであるが、ユーザの嗜好情報に基づいてグルーピングが行われたときには、図２８に示したフローチャーに基づいて新規のユーザの追加の処理が実行される。以下の説明において、図２３に示したフローチャートと同様の処理が実行される部分についての説明は、簡略して説明する。
【０１９０】
ステップＳ３３１において、新規ユーザからのアクセスがあると、ステップＳ３３２において、そのユーザの嗜好情報が取得される。嗜好情報としては、グルーピングの処理が実行されるときに取得された情報と同じく、ユーザが好き、嫌いといった２値のアンケートに答えた結果や、購入履歴である。ステップＳ３３３において、ユーザデータベース２１６が参照され、ステップＳ３３４において、マッチングの処理が実行される。
【０１９１】
マッチングの処理は、例えば、新規のユーザが好きと答えたアイテムのパターン（例えば、曲１と曲３が好きだというパターン）と、ユーザデータベース２１６に登録されているユーザが好きと答えたアイテムのパターンの類似度を計算することで行われる。そして、類似度の高いユーザが抽出され、そのユーザのグループＩＤが読み出される。グループＩＤが読み出されることで、新規のユーザのグループが決定される（ステップＳ３３５）。そして、ステップＳ３３６において、決定されたグループＩＤと関連付けられて、新規のユーザの情報が、ユーザデータベース２１６に登録される。
【０１９２】
このような処理がなされることで、新規のユーザがアクセスしてきたときに、そのユーザがユーザデータベース２１６に追加登録される。
【０１９３】
印象語の提示に関する処理は、図２４に示したフローチャート、または図２５に示したフローチャートに基づき行われ、その説明は既にしたので省略する。
【０１９４】
なお、コメントに基づいてグルーピングを行う第１のグルーピングの処理と、嗜好情報に基づいてグルーピングを行う第２のグルーピングの処理を、同一システム内で実行しても良い。また、同一システム内で実行した場合、新規のユーザの処理も、コメントを取得して行う第１のユーザの追加の処理と、嗜好情報を取得して行う第２のユーザの追加の処理を選択的に行うようにし、グループが特定されるようにしても良い。
【０１９５】
上述した実施の形態によれば、ユーザが、所定のアイテムに対して、印象（コメント）を付与するときに、ユーザに印象語の候補を提示することが可能となる。また、その提示される印象語は、嗜好の類似したユーザが用いやすい単語や、表現であるようにすることができる。また、その提示される印象語は、類似した表現を用いやすいグループに対して、そのグループが用いやすい単語を印象語として提示することが可能となる。
【０１９６】
また、このように印象語を提示することで、ユーザがコメントを入力するときの、その入力を簡略化することができ、簡略化されることで、ユーザがコメントを記載する動機付けを高めることが可能となる。またユーザが、コメントを付与する際に、ユーザの表現力が貧弱であっても、候補が示されることで、表現の可能性を広げることができる。また、ユーザの表現の特徴や嗜好によって、ユーザの使いやすい候補が示されることで、入力の動機付けが高くなる。さらに、この入力プロセスを学習に活かすことで、ユーザの所属するグループを最適化することができ、その後の候補提示も精度が高くすることが可能となる。
【０１９７】
［記録媒体について］
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
【０１９８】
パーソナルコンピュータは、例えば、図５に示したサーバ１０２の構成と同様に構成することが可能である。ＣＰＵ１５１が、例えば、記憶部１５８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース１５５およびバス１５４を介して、ＲＡＭ１５３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０１９９】
コンピュータ（ＣＰＵ１５１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア１６１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
【０２００】
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア１６１をドライブ１６０に装着することにより、入出力インタフェース１５５を介して、記憶部１５８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部１５９で受信し、記憶部１５８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ＲＯＭ１５２や記憶部１５８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０２０１】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【０２０２】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【０２０３】
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【０２０４】
１０  画面，  １１  画像，  １２  コメント欄，  １３  コメント，  １４  印象語群，  １５  印象語，  １０１  ネットワーク，  １０２  サーバ，  １０３  端末，  ２０１  コメント入力部，  ２０２  コメント候補提示部，  ２０３  アイテム指定部，  ２０４  送受信部，  ２１１  印象語データベース，  ２１２  印象語候補問い合わせ部，  ２１３  ユーザグループ特定部，  ２１４  アイテム特定部，  ２１５  アイテムデータベース，  ２１６  ユーザデータベース，  ２１７  学習部，  ２１８  送受信部，  ３０１  情報取得部，  ３０２  自然言語処理部，  ３０３  マトリックス生成部，  ３０４  多変量解析部，  ３０５  グルーピング部，  ３５１  決定部，  ３５２  情報取得部，  ３５３  自然言語処理部，  ３５４  印象語登録部，  ４０１  クローリング部，  ４０２  コメント解析部，  ４０３  グループ特定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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