(57)【要約】【課題】高い推定精度を持つ嗜好推論モデルの生成に必要な「実状況下で得られた学習データの量」を削減することを図る。【解決手段】実状況下で得られた学習データと仮想状況下で得られた学習データを記憶する学習データ記憶手段と、実状況下で得られた学習データと仮想状況下で得られた学習データに基づいて、推論モデルを生成するモデル生成手段と、該推論モデルと嗜好推定対象ユーザの入力データと嗜好推定対象コンテンツの入力データとから、嗜好推定結果を算出する嗜好推定手段と、を備える。【選択図】図１
2010044518.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定装置において、
実状況下で得られた学習データと仮想状況下で得られた学習データを記憶する学習データ記憶手段と、
実状況下で得られた学習データと仮想状況下で得られた学習データに基づいて、推論モデルを生成するモデル生成手段と、
該推論モデルと嗜好推定対象ユーザの入力データと嗜好推定対象コンテンツの入力データとから、嗜好推定結果を算出する嗜好推定手段と、
を備えたことを特徴とする嗜好推定装置。
【請求項２】
コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定装置において、
実状況下で得られた学習データと仮想状況下で得られた学習データを記憶する学習データ記憶手段と、
仮想状況下で得られた学習データに基づいて想像評価値予測モデルを生成する想像評価値予測モデル生成手段と、
実状況下で得られた学習データに基づいて、前記想像評価値予測モデルを補う差分推定モデルを生成する差分推定モデル生成手段と、
嗜好推定対象ユーザの入力データ及び嗜好推定対象コンテンツの入力データを前記想像評価値予測モデル及び前記差分推定モデルにそれぞれ入力して想像状況評価推定値及び差分推定値を算出し、想像状況評価推定値と差分推定値を合わせて嗜好推定結果を算出する嗜好推定手段と、
を備えたことを特徴とする嗜好推定装置。
【請求項３】
前記学習データ記憶手段は、同一被験者から実状況下及び仮想状況下でそれぞれ得られた学習データである実状況対応データ及び想像状況対応データと、仮想状況下で得られた想像状況独立データとを記憶し、
前記想像評価値予測モデル生成手段は、前記想像状況独立データに基づいて想像評価値予測モデルを生成し、
前記差分推定モデル生成手段は、前記実状況対応データと想像状況対応データの差分データに基づいて差分推定モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項２に記載の嗜好推定装置。
【請求項４】
前記学習データ記憶手段は、実状況下で得られた実状況独立データと仮想状況下で得られた想像状況独立データを記憶し、
前記想像評価値予測モデル生成手段は、前記想像状況独立データに基づいて想像評価値予測モデルを生成し、
前記差分推定モデル生成手段は、前記実状況独立データを前記想像評価値予測モデルに入力して得られた出力値と該実状況独立データの該当データとの差分データに基づいて差分推定モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項２に記載の嗜好推定装置。
【請求項５】
コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定装置において、
実状況下で得られた実状況独立データと仮想状況下で得られた想像状況独立データを記憶する学習データ記憶手段と、
前記想像状況独立データに基づいて推論モデルのモデル構造を決定するモデル構造決定手段と、
前記実状況独立データを用いて前記モデル構造についてのモデルパラメータを決定し、実評価値予測モデルを生成する実評価値予測モデルパラメータ決定手段と、
嗜好推定対象ユーザの入力データ及び嗜好推定対象コンテンツの入力データを前記実評価値予測モデルに入力して嗜好推定結果を算出する嗜好推定手段と、
を備えたことを特徴とする嗜好推定装置。
【請求項６】
コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定装置において、
実状況下で得られた実状況独立データと仮想状況下で得られた想像状況独立データを記憶する学習データ記憶手段と、
前記想像状況独立データに基づいて推論モデルのモデル構造を決定するモデル構造決定手段と、
前記想像状況独立データを用いて前記モデル構造についてのモデルパラメータを決定し、想像評価値予測モデルを生成する想像評価値予測モデルパラメータ決定手段と、
前記実状況独立データを用いて前記モデル構造についてのモデルパラメータを決定し、実評価値予測モデルを生成する実評価値予測モデルパラメータ決定手段と、
前記想像評価値予測モデルと前記実評価値予測モデルと嗜好推定対象ユーザの入力データと嗜好推定対象コンテンツの入力データとから、嗜好推定結果を算出する統合嗜好推定手段と、
を備えたことを特徴とする嗜好推定装置。
【請求項７】
前記統合嗜好推定手段は、
前記想像評価値予測モデルと前記実評価値予測モデルを統合し、統合予測モデルを生成するモデル統合手段を有し、
嗜好推定対象ユーザの入力データ及び嗜好推定対象コンテンツの入力データを前記統合予測モデルに入力して嗜好推定結果を算出する、
ことを特徴とする請求項６に記載の嗜好推定装置。
【請求項８】
前記統合嗜好推定手段は、
嗜好推定対象ユーザの入力データ及び嗜好推定対象コンテンツの入力データを前記想像評価値予測モデル及び前記実評価値予測モデルにそれぞれ入力して想像状況評価推定値及び実状況評価推定値を算出し、想像状況評価推定値と実状況評価推定値を合わせて嗜好推定結果を算出する、
ことを特徴とする請求項６に記載の嗜好推定装置。
【請求項９】
コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定装置において、
実状況下で得られた実状況独立データと仮想状況下で得られた想像状況独立データを記憶する学習データ記憶手段と、
前記想像状況独立データに基づいて想像評価値予測モデルを生成する想像評価値予測モデル生成手段と、
前記実状況独立データに基づいて実評価値予測モデルを生成する実評価値予測モデル生成手段と、
嗜好推定対象ユーザの入力データ及び嗜好推定対象コンテンツの入力データを前記想像評価値予測モデル及び前記実評価値予測モデルにそれぞれ入力して想像状況評価推定値及び実状況評価推定値を算出し、想像状況評価推定値と実状況評価推定値を合わせて嗜好推定結果を算出する嗜好推定手段と、
を備えたことを特徴とする嗜好推定装置。
【請求項１０】
前記推論モデルはベイジアンネットのモデルであることを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の嗜好推定装置。
【請求項１１】
コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定方法であって、
実状況下で得られた学習データと仮想状況下で得られた学習データに基づいて、推論モデルを生成するモデル生成ステップと、
該推論モデルと嗜好推定対象ユーザの入力データと嗜好推定対象コンテンツの入力データとから、嗜好推定結果を算出する嗜好推定ステップと、
を含むことを特徴とする嗜好推定方法。
【請求項１２】
コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定処理を行うためのコンピュータプログラムであって、
実状況下で得られた学習データと仮想状況下で得られた学習データに基づいて、推論モデルを生成するモデル生成ステップと、
該推論モデルと嗜好推定対象ユーザの入力データと嗜好推定対象コンテンツの入力データとから、嗜好推定結果を算出する嗜好推定ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、嗜好推定装置、嗜好推定方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特許文献１に記載される情報提示装置が知られている。この従来の情報提示装置では、被験者が実際にある状況下でコンテンツを評価し、この評価データを学習データとしてベイジアンネットのモデルを生成し、このベイジアンネットモデルを用いてユーザ（被提示者）に適した情報を求めている。ベイジアンネットについては、例えば非特許文献１に記載されている。
【特許文献１】特開２００６−１２７４５２号公報
【非特許文献１】本村陽一、岩崎弘利，“ベイジアンネットワーク技術”，東京電機大学出版局，２００６年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述した従来の情報提示装置において、高い嗜好の推定精度を持つベイジアンネットモデルを生成するためには、実状況下で得られた学習データを大量に準備する必要があるが、実際に多数の被験者を様々な状況下に置いてコンテンツ評価を実施し、大量の学習データを得ることは容易でない。例えば、ユーザの空腹度や疲労度に応じた料理を推薦するためのベイジアンネットモデルを生成する場合を考える。この場合、多数の被験者を実際に様々な空腹状態や疲労状態にしてから本物の料理を見せてどの料理を食べたいか回答してもらうことになる。これは、被験者にとって負荷及び拘束時間が大きい。さらに、所望の属性を有する被験者を多数集めたり、本物の料理を何種類も準備したりすることは、コスト面などから容易ではない。このため、高い推定精度を持つ嗜好推論モデルの生成に必要な「実状況下で得られた学習データの量」を削減することが課題となっている。
【０００４】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、高い推定精度を持つ嗜好推論モデルの生成に必要な「実状況下で得られた学習データの量」を削減することのできる嗜好推定装置、嗜好推定方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の課題を解決するために、本発明に係る嗜好推定装置は、コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定装置において、実状況下で得られた学習データと仮想状況下で得られた学習データを記憶する学習データ記憶手段と、実状況下で得られた学習データと仮想状況下で得られた学習データに基づいて、推論モデルを生成するモデル生成手段と、該推論モデルと嗜好推定対象ユーザの入力データと嗜好推定対象コンテンツの入力データとから、嗜好推定結果を算出する嗜好推定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００６】
本発明に係る嗜好推定装置は、コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定装置において、実状況下で得られた学習データと仮想状況下で得られた学習データを記憶する学習データ記憶手段と、仮想状況下で得られた学習データに基づいて想像評価値予測モデルを生成する想像評価値予測モデル生成手段と、実状況下で得られた学習データに基づいて、前記想像評価値予測モデルを補う差分推定モデルを生成する差分推定モデル生成手段と、嗜好推定対象ユーザの入力データ及び嗜好推定対象コンテンツの入力データを前記想像評価値予測モデル及び前記差分推定モデルにそれぞれ入力して想像状況評価推定値及び差分推定値を算出し、想像状況評価推定値と差分推定値を合わせて嗜好推定結果を算出する嗜好推定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る嗜好推定装置においては、前記学習データ記憶手段は、同一被験者から実状況下及び仮想状況下でそれぞれ得られた学習データである実状況対応データ及び想像状況対応データと、仮想状況下で得られた想像状況独立データとを記憶し、前記想像評価値予測モデル生成手段は、前記想像状況独立データに基づいて想像評価値予測モデルを生成し、前記差分推定モデル生成手段は、前記実状況対応データと想像状況対応データの差分データに基づいて差分推定モデルを生成することを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る嗜好推定装置においては、前記学習データ記憶手段は、実状況下で得られた実状況独立データと仮想状況下で得られた想像状況独立データを記憶し、前記想像評価値予測モデル生成手段は、前記想像状況独立データに基づいて想像評価値予測モデルを生成し、前記差分推定モデル生成手段は、前記実状況独立データを前記想像評価値予測モデルに入力して得られた出力値と該実状況独立データの該当データとの差分データに基づいて差分推定モデルを生成することを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る嗜好推定装置は、コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定装置において、実状況下で得られた実状況独立データと仮想状況下で得られた想像状況独立データを記憶する学習データ記憶手段と、前記想像状況独立データに基づいて推論モデルのモデル構造を決定するモデル構造決定手段と、前記実状況独立データを用いて前記モデル構造についてのモデルパラメータを決定し、実評価値予測モデルを生成する実評価値予測モデルパラメータ決定手段と、嗜好推定対象ユーザの入力データ及び嗜好推定対象コンテンツの入力データを前記実評価値予測モデルに入力して嗜好推定結果を算出する嗜好推定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る嗜好推定装置は、コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定装置において、実状況下で得られた実状況独立データと仮想状況下で得られた想像状況独立データを記憶する学習データ記憶手段と、前記想像状況独立データに基づいて推論モデルのモデル構造を決定するモデル構造決定手段と、前記想像状況独立データを用いて前記モデル構造についてのモデルパラメータを決定し、想像評価値予測モデルを生成する想像評価値予測モデルパラメータ決定手段と、前記実状況独立データを用いて前記モデル構造についてのモデルパラメータを決定し、実評価値予測モデルを生成する実評価値予測モデルパラメータ決定手段と、前記想像評価値予測モデルと前記実評価値予測モデルと嗜好推定対象ユーザの入力データと嗜好推定対象コンテンツの入力データとから、嗜好推定結果を算出する統合嗜好推定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る嗜好推定装置においては、前記統合嗜好推定手段は、前記想像評価値予測モデルと前記実評価値予測モデルを統合し、統合予測モデルを生成するモデル統合手段を有し、嗜好推定対象ユーザの入力データ及び嗜好推定対象コンテンツの入力データを前記統合予測モデルに入力して嗜好推定結果を算出することを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る嗜好推定装置においては、前記統合嗜好推定手段は、嗜好推定対象ユーザの入力データ及び嗜好推定対象コンテンツの入力データを前記想像評価値予測モデル及び前記実評価値予測モデルにそれぞれ入力して想像状況評価推定値及び実状況評価推定値を算出し、想像状況評価推定値と実状況評価推定値を合わせて嗜好推定結果を算出することを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る嗜好推定装置は、コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定装置において、実状況下で得られた実状況独立データと仮想状況下で得られた想像状況独立データを記憶する学習データ記憶手段と、前記想像状況独立データに基づいて想像評価値予測モデルを生成する想像評価値予測モデル生成手段と、前記実状況独立データに基づいて実評価値予測モデルを生成する実評価値予測モデル生成手段と、嗜好推定対象ユーザの入力データ及び嗜好推定対象コンテンツの入力データを前記想像評価値予測モデル及び前記実評価値予測モデルにそれぞれ入力して想像状況評価推定値及び実状況評価推定値を算出し、想像状況評価推定値と実状況評価推定値を合わせて嗜好推定結果を算出する嗜好推定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る嗜好推定装置においては、前記推論モデルはベイジアンネットのモデルであることを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る嗜好推定方法は、コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定方法であって、実状況下で得られた学習データと仮想状況下で得られた学習データに基づいて、推論モデルを生成するモデル生成ステップと、該推論モデルと嗜好推定対象ユーザの入力データと嗜好推定対象コンテンツの入力データとから、嗜好推定結果を算出する嗜好推定ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する嗜好推定処理を行うためのコンピュータプログラムであって、実状況下で得られた学習データと仮想状況下で得られた学習データに基づいて、推論モデルを生成するモデル生成ステップと、該推論モデルと嗜好推定対象ユーザの入力データと嗜好推定対象コンテンツの入力データとから、嗜好推定結果を算出する嗜好推定ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
これにより、前述の嗜好推定装置がコンピュータを利用して実現できるようになる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、高い推定精度を持つ嗜好推論モデルの生成に必要な「実状況下で得られた学習データの量」を削減することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照し、本発明の一実施形態について説明する。本実施形態では、推論モデルの一例としてベイジアンネットのモデルを挙げて説明する。
【００１９】
図１は、本発明の一実施形態に係る嗜好推定装置１の構成を示すブロック図である。図１において、嗜好推定装置１は、学習データ記憶部１１、モデル構造決定部１２、モデルパラメータ決定部１３、差分データ生成部１４、モデル統合部１５及び嗜好推定部１６を有する。
【００２０】
学習データ記憶部１１は、推論モデルの生成に使用される学習データを記憶する。モデル構造決定部１２は、推論モデルのモデル構造を決定する。モデルパラメータ決定部１３は、モデル構造に対応したモデルパラメータを決定する。推論モデルは、モデル構造及びモデルパラメータによって定義される。差分データ生成部１４は、差分データの生成を行う。モデル統合部１５は、推論モデルの統合を行う。嗜好推定部１６は、推論モデルを用いてユーザの嗜好を推定する。
【００２１】
次に、本実施形態に係る学習データを説明する。本実施形態では、複数の種類の学習データを準備する。その学習データは学習データ記憶部１１に格納される。図２に本実施形態に係る学習データの種類が示されている。
実状況独立データは実状況下で得られた学習データである。実状況独立データは比較的少量を準備すればよい。想像状況独立データは仮想状況下で得られた学習データである。想像状況独立データは比較的大量を準備する。完全対応データセットは、同一被験者から実状況下及び仮想状況下でそれぞれ得られた学習データである。完全対応データセットは、実状況対応データと想像状況対応データからなる。実状況対応データは、実状況下で得られた学習データであって、想像状況対応データと同一の被験者への同一の調査内容によって得られている。想像状況対応データは、仮想状況下で得られた学習データであって、実状況対応データと同一の被験者への同一の調査内容によって得られている。完全対応データセットは比較的少量を準備すればよい。
【００２２】
本実施形態に係る学習データは、被験者属性情報、コンテンツ属性情報、状況属性情報、評価属性情報及び評価理由情報を含む。
被験者属性情報は、被験者の属性（年齢、性別、国籍等）を表す。コンテンツ属性情報は、コンテンツの属性を表す。コンテンツの属性として、例えば料理の属性を挙げれば、日本料理、中華料理、イタリア料理、フランス料理など料理の大まかな種類、さらには具体的な料理の種類、例えば日本料理に属する具体的な料理の種類として寿司、そば、うどん、すき焼き、カレーライス、カツ丼などが挙げられる。状況属性情報は、被験者の状況の属性を表す。被験者の状況の属性としては、例えば、空腹の度合い、疲労の度合い、暑さの度合い、寒さの度合いなどが挙げられる。
【００２３】
評価属性情報は、被験者のコンテンツに対する評価の属性を表す。評価の属性としては、例えば、食べたい度合いを多段階（例えば５段階）で表したもの（例えば、食べたい、少し食べたい、どちらでもない、あまり食べたくない、食べたくない）などである。評価理由情報は、被験者がコンテンツに対してどうしてその評価を行ったかの理由を表す。
【００２４】
本実施形態に係る学習データは、上記のように、実状況下で得られたもの（実状況独立データ、実状況対応データ）と仮想状況下で得られたもの（想像状況独立データ、想像状況対応データ）がある。ここで、実状況下とは、被験者属性情報、コンテンツ属性情報及び状況属性情報の全てが実際のものである場合を指す。一方、仮想状況下とは、被験者属性情報、コンテンツ属性情報又は状況属性情報の内、少なくともいずれかが仮想のものである場合を指す。
【００２５】
具体的な例を挙げて説明する。例えば、被験者属性情報（男性、２０歳）、コンテンツ属性情報（カツ丼）、状況属性情報（少し空腹）であるとする。このとき、実状況下とは、本当に２０歳の男性が、本当に少し空腹な時に、本物のカツ丼を見て、カツ丼を食べたいか食べたくないかを評価し、その評価及び評価理由を回答する場合である。この結果、被験者（２０歳の男性）が、コンテンツ（カツ丼）を「食べたい」と評価し、その評価理由が「元気が出る」であった場合、その実状況下で得られた学習データは、「被験者属性情報（男性、２０歳）、コンテンツ属性情報（カツ丼）、状況属性情報（少し空腹）、評価属性情報（食べたい）、評価理由情報（元気が出る）」のデータセットとなる。なお、学習データの構成は、実状況下で得られたものと仮想状況下で得られたもので共通である。
【００２６】
一方、仮想状況下とは、例えば、本当に２０歳の男性が、少し空腹な状態を想像し、本物のカツ丼を見て、カツ丼を食べたいか食べたくないかを評価し、その評価及び評価理由を回答する場合である。或いは、本物のカツ丼の代わりに、「カツ丼」の文字を見て本物のカツ丼を想像し評価する場合である。或いは、本当は４０歳の男性が２０歳の頃の状態（気分）を想像して（思い出して）評価する場合である。このように、被験者属性情報、コンテンツ属性情報又は状況属性情報の内、少なくともいずれかが仮想のものである場合を仮想状況下とする。なお、仮想する事項は、ある属性情報の内の一部であってもよい。例えば、状況属性情報（少し空腹、且つ、大変疲れている）の場合、「少し空腹」及び「大変疲れている」の両方が仮想である場合はもちろんのこと、「少し空腹」又は「大変疲れている」のいずれか一方のみが仮想でありもう一方は実際のものであっても、仮想状況下とする。
【００２７】
図１に示される嗜好推定装置１には、ユーザデータとコンテンツデータが入力される。ユーザデータは、嗜好を推定する対象であるユーザに関するユーザ属性情報及びユーザ状況属性情報を含む。ユーザ属性情報は、学習データにおける被験者属性情報に対応する。ユーザ状況属性情報は、学習データにおける状況属性情報に対応する。コンテンツデータは、ユーザの嗜好を推定する対象であるコンテンツの属性を表す。コンテンツデータは、学習データにおけるコンテンツ属性情報に対応する。
【００２８】
嗜好推定装置１は、コンテンツに対するユーザの嗜好を推定するための推論モデルを生成する。この推論モデルは、ユーザデータ（ユーザ属性情報及びユーザ状況属性情報）とコンテンツデータを入力すると、評価属性情報の値の確率分布と評価理由情報の値の確率分布を出力するように構成される。例えば、評価属性情報の値の確率分布の一例を挙げれば、評価属性情報の値が「５：食べたい」、「４：少し食べたい」、「３：どちらでもない」、「２：あまり食べたくない」、「１：食べたくない」とすると、評価属性情報の値の確率分布は「５：ｘ５」、「４：ｘ４」、「３：ｘ３」、「２：ｘ２」、「１：ｘ１」となる。但し、ｘ１〜ｘ５は０から１の範囲の値であり、且つ「ｘ１＋ｘ２＋ｘ３＋ｘ４＋ｘ５＝１」である。
【００２９】
嗜好推定装置１は、嗜好推定対象ユーザのユーザデータと嗜好推定対象コンテンツのコンテンツデータを推論モデルに入力して、評価属性情報の値の確率分布と評価理由情報の値の確率分布を求める。嗜好推定装置１は、その推論モデルから得られた結果に基づいて嗜好推定結果を出力する。
【００３０】
次に、本実施形態に係る嗜好推定装置１について、いくつかの実施例を挙げて詳細に説明する。
【実施例１】
【００３１】
図３は本発明に係る嗜好推定装置の実施例１である。図４は図３に示す嗜好推定装置１−１の処理フロー図である。実施例１では、学習データとして完全対応データセットと想像状況独立データを使用する。実状況独立データは使用しない。又、モデル統合部１５は使用しない。以下、図３及び図４を参照して実施例１に係る嗜好推定装置１−１を説明する。
【００３２】
図４において、まずステップＳ１１では、想像状況独立データを用いて想像評価値予測モデルＡを生成する。この想像評価値予測モデル生成処理では、まず、モデル構造決定部１２が、想像状況独立データを用いてベイジアンネットのモデル構造ａを決定する。このモデル構造決定処理では、想像状況独立データから、被験者属性情報、コンテンツ属性情報、状況属性情報、評価属性情報及び評価理由情報のそれぞれの間の依存関係を抽出し、その依存関係に従ってモデル構造ａに含めるノード及びノード間リンクを定めていく。被験者属性情報、コンテンツ属性情報及び状況属性情報が入力ノードに対応するように、評価属性情報及び評価理由情報が出力ノードに対応するように、モデル構造ａを決定する。次いで、モデルパラメータ決定部１３が、想像状況独立データを用いて、モデル構造ａについてのモデルパラメータを決定する。そのモデルパラメータは、モデル構造ａに対応するベイジアンネットの条件付確率表である。想像評価値予測モデルＡは、モデル構造ａ及びその条件付確率表から構成される。
【００３３】
次いで、ステップＳ１２では、差分データ生成部１４が、完全対応データセットを用いて差分データを生成する。この差分データ生成処理では、実状況対応データと想像状況対応データ間で対応する各データ（被験者属性情報、コンテンツ属性情報及び状況属性情報が同一のデータ）について、評価属性情報の値の差と評価理由情報の値の差を求める。被験者属性情報、コンテンツ属性情報、状況属性情報、評価属性情報の値の差及び評価理由情報の値の差の組を差分データとする。
【００３４】
次いで、ステップＳ１３では、差分データを用いて差分推定モデルＢを生成する。この差分推定モデル生成処理では、まず、モデル構造決定部１２が、差分データを用いてベイジアンネットのモデル構造ｂを決定する。このモデル構造決定処理では、差分データから、被験者属性情報、コンテンツ属性情報、状況属性情報、評価属性情報の値の差及び評価理由情報の値の差のそれぞれの間の依存関係を抽出し、その依存関係に従ってモデル構造ｂに含めるノード及びノード間リンクを定めていく。被験者属性情報、コンテンツ属性情報及び状況属性情報が入力ノードに対応するように、評価属性情報の値の差及び評価理由情報の値の差が出力ノードに対応するように、モデル構造ｂを決定する。次いで、モデルパラメータ決定部１３が、差分データを用いて、モデル構造ｂについてのモデルパラメータ（ベイジアンネットの条件付確率表）を決定する。差分推定モデルＢは、モデル構造ｂ及びその条件付確率表から構成される。
【００３５】
次いで、ステップＳ１４では、嗜好推定部１６が、想像評価値予測モデルＡを用いて想像状況評価推定値を算出する。この想像状況評価推定値算出処理では、想像評価値予測モデルＡに対して嗜好推定対象ユーザのユーザデータ及び嗜好推定対象コンテンツのコンテンツデータを入力し、想像評価値予測モデルＡの出力を想像状況評価推定値とする。
【００３６】
次いで、ステップＳ１５では、嗜好推定部１６が、差分推定モデルＢを用いて差分推定値を算出する。この差分推定値算出処理では、差分推定モデルＢに対して嗜好推定対象ユーザのユーザデータ及び嗜好推定対象コンテンツのコンテンツデータを入力し、差分推定モデルＢの出力を差分推定値とする。
【００３７】
次いで、ステップＳ１６では、嗜好推定部１６が、想像状況評価推定値と差分推定値を用いて実状況評価推定値を算出する。この実状況評価推定値算出処理では、「実状況評価推定値＝想像状況評価推定値＋差分推定値」なる計算式を用いて実状況評価推定値を算出する。嗜好推定部１６は、実状況評価推定値を嗜好推定結果として出力する。
【実施例２】
【００３８】
図５は本発明に係る嗜好推定装置の実施例２である。図６は図５に示す嗜好推定装置１−２の処理フロー図である。実施例２では、学習データとして実状況独立データと想像状況独立データを使用する。完全対応データセットは使用しない。又、モデル統合部１５は使用しない。以下、図５及び図６を参照して実施例２に係る嗜好推定装置１−２を説明する。
【００３９】
図６において、まずステップＳ２１では、想像状況独立データを用いて想像評価値予測モデルＡを生成する。この想像評価値予測モデル生成処理は、上述した実施例１のステップＳ１１と同様であり、その説明を省略する。
【００４０】
次いで、ステップＳ２２では、差分データ生成部１４が、実状況独立データと想像評価値予測モデルＡを用いて差分データを生成する。この差分データ生成処理では、まず、想像評価値予測モデルＡに対して実状況独立データを入力し、想像評価値予測モデルＡの出力を得る。次いで、この出力値と実状況独立データの評価属性情報の値の差、及び、該出力値と実状況独立データの評価理由情報の値の差を算出する。被験者属性情報、コンテンツ属性情報、状況属性情報、評価属性情報の値の差及び評価理由情報の値の差の組を差分データとする。
【００４１】
次いで、ステップＳ２３では、差分データを用いて差分推定モデルＢを生成する。この差分推定モデル生成処理は、上述した実施例１のステップＳ１３と同様であり、その説明を省略する。
【００４２】
次いで、ステップＳ２４では、嗜好推定部１６が、想像評価値予測モデルＡを用いて想像状況評価推定値を算出する。ステップＳ２５では、嗜好推定部１６が、差分推定モデルＢを用いて差分推定値を算出する。ステップＳ２６では、嗜好推定部１６が、想像状況評価推定値と差分推定値を用いて実状況評価推定値を算出する。これらステップＳ２４，Ｓ２５，Ｓ２６は、上述した実施例１のステップＳ１４，Ｓ１５，Ｓ１６と同様であり、その説明を省略する。
【００４３】
本実施例２では、完全対応データセットを使用しないので、実状況下での評価と仮想状況下での評価で被験者が異なってもよいという利点がある。
【実施例３】
【００４４】
図７は本発明に係る嗜好推定装置の実施例３である。図８は図７に示す嗜好推定装置１−３の処理フロー図である。実施例３では、学習データとして実状況独立データと想像状況独立データを使用する。完全対応データセットは使用しない。又、差分データ生成部１４及びモデル統合部１５は使用しない。以下、図７及び図８を参照して実施例３に係る嗜好推定装置１−３を説明する。
【００４５】
図８において、まずステップＳ３１では、モデル構造決定部１２が、想像状況独立データを用いてベイジアンネットのモデル構造ａを決定する。このモデル構造決定処理は、上述した実施例１のステップＳ１１と同様であり、その説明を省略する。
【００４６】
次いで、ステップＳ３２では、モデルパラメータ決定部１３が、実状況独立データを用いて、モデル構造ａについてのモデルパラメータ（ベイジアンネットの条件付確率表）を決定する。このモデル構造ａ及びその条件付確率表から実評価値予測モデルＣが構成される。
【００４７】
次いで、ステップＳ３３では、嗜好推定部１６が、実評価値予測モデルＣを用いて実状況評価推定値を算出する。この実状況評価推定値算出処理では、実評価値予測モデルＣに対して嗜好推定対象ユーザのユーザデータ及び嗜好推定対象コンテンツのコンテンツデータを入力し、実評価値予測モデルＣの出力を実状況評価推定値とする。嗜好推定部１６は、実状況評価推定値を嗜好推定結果として出力する。
【実施例４】
【００４８】
図９は本発明に係る嗜好推定装置の実施例４である。図１０は図９に示す嗜好推定装置１−４の処理フロー図である。実施例４では、学習データとして実状況独立データと想像状況独立データを使用する。完全対応データセットは使用しない。又、差分データ生成部１４は使用しない。以下、図９及び図１０を参照して実施例４に係る嗜好推定装置１−４を説明する。
【００４９】
図１０において、まずステップＳ４１では、モデル構造決定部１２が、想像状況独立データを用いてベイジアンネットのモデル構造ａを決定する。このモデル構造決定処理は、上述した実施例１のステップＳ１１と同様であり、その説明を省略する。
【００５０】
次いで、ステップＳ４２では、モデルパラメータ決定部１３が、想像状況独立データを用いて、モデル構造ａについてのモデルパラメータ（ベイジアンネットの条件付確率表）を決定する。このモデル構造ａ及びその条件付確率表から想像評価値予測モデルＡが構成される。
【００５１】
次いで、ステップＳ４３では、モデルパラメータ決定部１３が、実状況独立データと想像評価値予測モデルＡのモデル構造ａを用いて、モデル構造ａについてのモデルパラメータ（ベイジアンネットの条件付確率表）を決定する。このモデル構造ａ及びその条件付確率表から実評価値予測モデルＣが構成される。従って、実評価値予測モデルＣは、想像評価値予測モデルＡと同じモデル構造ａを有する。
【００５２】
次いで、ステップＳ４４では、モデル統合部１５が、想像評価値予測モデルＡと実評価値予測モデルＣを用いて、統合予測モデルＤを生成する。この統合予測モデル生成処理では、想像評価値予測モデルＡと実評価値予測モデルＣの対応する条件付確率表毎に、条件付確率表を重み付け加算する。統合予測モデルＤは、モデル構造ａ及びその条件付確率表の重み付きの和から構成される。
【００５３】
次いで、ステップＳ４５では、嗜好推定部１６が、統合予測モデルＤを用いて実状況評価推定値を算出する。この実状況評価推定値算出処理では、統合予測モデルＤに対して嗜好推定対象ユーザのユーザデータ及び嗜好推定対象コンテンツのコンテンツデータを入力し、統合予測モデルＤの出力を実状況評価推定値とする。嗜好推定部１６は、実状況評価推定値を嗜好推定結果として出力する。
【実施例５】
【００５４】
図１１は本発明に係る嗜好推定装置の実施例５である。図１２は図１１に示す嗜好推定装置１−５の処理フロー図である。実施例５では、学習データとして実状況独立データと想像状況独立データを使用する。完全対応データセットは使用しない。又、差分データ生成部１４及びモデル統合部１５は使用しない。以下、図１１及び図１２を参照して実施例５に係る嗜好推定装置１−５を説明する。
【００５５】
図１１において、まずステップＳ５１，Ｓ５２，Ｓ５３では、上述した実施例４のステップＳ４１，Ｓ４２，Ｓ４３と同様にして、同じモデル構造ａを有する想像評価値予測モデルＡ及び実評価値予測モデルＣを生成する。
【００５６】
次いで、ステップＳ５４では、嗜好推定部１６が、想像評価値予測モデルＡを用いて想像状況評価推定値を算出する。この想像状況評価推定値算出処理では、想像評価値予測モデルＡに対して嗜好推定対象ユーザのユーザデータ及び嗜好推定対象コンテンツのコンテンツデータを入力し、想像評価値予測モデルＡの出力を想像状況評価推定値とする。
【００５７】
次いで、ステップＳ５５では、嗜好推定部１６が、実評価値予測モデルＣを用いて実状況評価推定値を算出する。この実状況評価推定値算出処理では、実評価値予測モデルＣに対して嗜好推定対象ユーザのユーザデータ及び嗜好推定対象コンテンツのコンテンツデータを入力し、実評価値予測モデルＣの出力を実状況評価推定値とする。
【００５８】
次いで、ステップＳ５６では、嗜好推定部１６が、想像状況評価推定値と実状況評価推定値を統合する。想像状況評価推定値及び実状況評価推定値は、それぞれ、評価属性情報の値の確率分布と評価理由情報の値の確率分布を有する。例えば、評価属性情報の値の確率分布の一例を挙げれば、評価属性情報の値が「５：食べたい」、「４：少し食べたい」、「３：どちらでもない」、「２：あまり食べたくない」、「１：食べたくない」とすると、評価属性情報の値の確率分布は「５：ｘ５」、「４：ｘ４」、「３：ｘ３」、「２：ｘ２」、「１：ｘ１」となる。但し、ｘ１〜ｘ５は０から１の範囲の値であり、且つ「ｘ１＋ｘ２＋ｘ３＋ｘ４＋ｘ５＝１」である。ステップＳ５６の統合処理では、想像状況評価推定値の確率分布と実状況評価推定値の確率分布を重み付け加算する。嗜好推定部１６は、その重み付け加算結果を嗜好推定結果として出力する。
【実施例６】
【００５９】
図１３は本発明に係る嗜好推定装置の実施例６である。図１４は図１３に示す嗜好推定装置１−６の処理フロー図である。実施例６では、学習データとして実状況独立データと想像状況独立データを使用する。完全対応データセットは使用しない。又、差分データ生成部１４及びモデル統合部１５は使用しない。以下、図１３及び図１４を参照して実施例６に係る嗜好推定装置１−６を説明する。
【００６０】
図１４において、まずステップＳ６１では、想像状況独立データを用いて想像評価値予測モデルＡを生成する。この想像評価値予測モデル生成処理は、上述した実施例１のステップＳ１１と同様であり、その説明を省略する。
【００６１】
次いで、ステップＳ６２では、実状況独立データを用いて実評価値予測モデルＣを生成する。この実評価値予測モデル生成処理では、まず、モデル構造決定部１２が、実状況独立データを用いてベイジアンネットのモデル構造ｃを決定する。このモデル構造決定処理では、実状況独立データから、被験者属性情報、コンテンツ属性情報、状況属性情報、評価属性情報及び評価理由情報のそれぞれの間の依存関係を抽出し、その依存関係に従ってモデル構造ｃに含めるノード及びノード間リンクを定めていく。被験者属性情報、コンテンツ属性情報及び状況属性情報が入力ノードに対応するように、評価属性情報及び評価理由情報が出力ノードに対応するように、モデル構造ｃを決定する。次いで、モデルパラメータ決定部１３が、実状況独立データを用いて、モデル構造ｃについてのモデルパラメータを決定する。そのモデルパラメータは、モデル構造ｃに対応するベイジアンネットの条件付確率表である。実評価値予測モデルＣは、モデル構造ｃ及びその条件付確率表から構成される。
【００６２】
次いで、ステップＳ６３，Ｓ６４，Ｓ６５では、上述した実施例５のステップＳ５４，Ｓ５５，Ｓ５６と同様にして、想像状況評価推定値及び実状況評価推定値を算出し、想像状況評価推定値と実状況評価推定値を統合する。嗜好推定部１６は、その統合結果を嗜好推定結果として出力する。
【００６３】
なお、上述した実施例１，２及び６では、ベイジアンネットのようにモデル構造のみを独立に決定できる必要はない。従って、ベイジアンネット以外の他の推論モデルを利用することができる。例えば、線形予測、一般化線形予測、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、決定木などが利用可能である。
【００６４】
又、ベイジアンネットのようにモデル構造のみを独立に決定でき、モデル構造を共通化することができる推論モデルとしては、ベイジアンネットの他、線形予測、一般化線形予測などが利用可能である。
【００６５】
上述したように本実施形態によれば、実状況下で得られた学習データが比較的少量であっても、高い推定精度を持つ嗜好推論モデルを生成することができる。これにより、高い推定精度を持つ嗜好推論モデルの生成に必要な「実状況下で得られた学習データの量」を削減することができ、被験者にかかる負荷及び拘束時間の軽減を図るとともに、コスト削減の効果が得られる。
【００６６】
なお、本実施形態に係る嗜好推定装置は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、あるいはパーソナルコンピュータ等のコンピュータシステムにより構成され、図１，３，５，７，９，１１又は１３に示される嗜好推定装置の各部の機能を実現するためのプログラムを実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
【００６７】
また、その嗜好推定装置には、周辺機器として入力装置、表示装置等（いずれも図示せず）が接続されるものとする。ここで、入力装置とはキーボード、マウス等の入力デバイスのことをいう。表示装置とはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）や液晶表示装置等のことをいう。
また、上記周辺機器については、嗜好推定装置に直接接続するものであってもよく、あるいは通信回線を介して接続するようにしてもよい。
【００６８】
また、図４，６，８，１０，１２又は１４に示す各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、嗜好推定処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００６９】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００７０】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【００７１】
［各実施例の適用方法の一例］
図１５、図１６を参照して、上述した６つの実施例１（以下、方式１と称する），２（以下、方式２と称する），３（以下、方式３と称する），４（以下、方式４と称する），５（以下、方式５と称する），６（以下、方式６と称する）ついて、その適用方法の一例を説明する。方式１〜６はそれぞれに特徴を有するが、ここでは、図１５、図１６に示す方式選定手順を用いて、どの方式を適用するのかを決定する。
【００７２】
図１５において、まずステップＳ１０１では、実施者は、モデル化方針を、（１）差分をモデル化する、（２）差分をモデル化しない、のうちから選択する。この選択方法としては、実施者は、差分をモデル化する方式の一つ（例えば方式２）と、差分をモデル化しない方式の一つ（例えば方式６）とについて、それぞれにデータに対するモデルの適合性を判断し、適合性の高い方の方針を選択する。なお、両方針に顕著な差がない場合には、方針（１），（２）の両方を選択し、方針（１），（２）のそれぞれに対応する方式を以降のステップにより選定し実行してもよい。
【００７３】
ステップＳ１０１の結果、方針（１）「差分をモデル化する」を選択した場合、ステップＳ１０２において、実施者は、完全対応データセットがあるか否かを確認する。この結果、完全対応データセットがある場合、実施者は方式１を実施する（ステップＳ１０３）。一方、完全対応データセットがない場合、実施者は方式２を実施する（ステップＳ１０４）。
【００７４】
ステップＳ１０１の結果、方針（２）「差分をモデル化しない」を選択した場合、ステップＳ１０５において、実施者は、仮想状況下で得られた学習データを用いて複数種類のモデル化方式でそれぞれモデルを構築し、その中から当該学習データに対する適合性が最も良いモデル化方式について、その特徴を、（３）モデルの構造とパラメータが分離不可能である、（４）モデルの構造とパラメータが分離可能である、のうちから判断する。
【００７５】
ステップＳ１０５の結果、特徴（３）「モデルの構造とパラメータが分離不可能である」であった場合、実施者は方式６を実施する（ステップＳ１０６）。一方、特徴（４）「モデルの構造とパラメータが分離可能である」であった場合は、図１６のステップＳ１０７に進む。
【００７６】
ステップＳ１０７では、実施者は、学習時、推論時の計算コストに対する要求に応じて、次の３つの方針、（５）学習時及び推論時ともに計算コストを下げたい場合、（６）推論時の計算コストを下げたい場合、（７）計算コストに対する要求がない場合、の中から選択する。
【００７７】
ステップＳ１０７の結果、（５）学習時及び推論時ともに計算コストを下げたい場合には、実施者は、方式３及び５を実施し、その中からデータへの適合性のよい方に決定する。
ステップＳ１０７の結果、（６）推論時の計算コストを下げたい場合には、実施者は、方式３及び４を実施し、その中からデータへの適合性のよい方に決定する。
ステップＳ１０７の結果、（７）計算コストに対する要求がない場合には、実施者は、方式３、４及び５を実施し、その中からデータへの適合性のよい方に決定する。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の一実施形態に係る嗜好推定装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態に係る学習データの種類である。
【図３】本発明に係る嗜好推定装置の実施例１である。
【図４】図３に示す嗜好推定装置１−１の処理フロー図である。
【図５】本発明に係る嗜好推定装置の実施例２である。
【図６】図５に示す嗜好推定装置１−２の処理フロー図である。
【図７】本発明に係る嗜好推定装置の実施例３である。
【図８】図７に示す嗜好推定装置１−３の処理フロー図である。
【図９】本発明に係る嗜好推定装置の実施例４である。
【図１０】図９に示す嗜好推定装置１−４の処理フロー図である。
【図１１】本発明に係る嗜好推定装置の実施例５である。
【図１２】図１１に示す嗜好推定装置１−５の処理フロー図である。
【図１３】本発明に係る嗜好推定装置の実施例６である。
【図１４】図１３に示す嗜好推定装置１−６の処理フロー図である。
【図１５】本発明に係る実施例１〜６の選定手順を示すフローチャートである。
【図１６】本発明に係る実施例１〜６の選定手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７９】
１，１−１〜６…嗜好推定装置、１１…学習データ記憶部、１２…モデル構造決定部、１３…モデルパラメータ決定部、１４…差分データ生成部、１５…モデル統合部、１６…嗜好推定部
【図１】
2010044518.tif 000003
【図２】
2010044518.tif 000004
【図３】
2010044518.tif 000005
【図４】
2010044518.tif 000006
【図５】
2010044518.tif 000007
【図６】
2010044518.tif 000008
【図７】
2010044518.tif 000009
【図８】
2010044518.tif 000010
【図９】
2010044518.tif 000011
【図１０】
2010044518.tif 000012
【図１１】
2010044518.tif 000013
【図１２】
2010044518.tif 000014
【図１３】
2010044518.tif 000015
【図１４】
2010044518.tif 000016
【図１５】
2010044518.tif 000017
【図１６】
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