(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字列で表される情報の特徴を表す情報ベクトルと、利用者が閲覧した情報の特徴を表す利用者興味ベクトルと、を入力とし、前記利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する情報提供装置であって、
前記各情報に対する前記利用者毎の興味の度合いを、前記情報ベクトルと前記利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、前記各情報に対して、利用者を次元とし、前記興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成手段と、
前記情報興味ベクトルを用いて前記情報をクラスタリングする情報クラスタ作成手段と、
前記情報クラスタに対して、前記興味の度合いが高い利用者を、利用者グループを作成するために当該情報クラスタ中の情報ベクトルから抽出する利用者抽出手段とを備えた
ことを特徴とする情報提供装置。
【請求項２】
文字列で表される情報の特徴を表す情報ベクトルと、利用者が閲覧した情報の特徴を表す利用者興味ベクトルと、を入力とし、前記利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する情報提供装置であって、
前記各情報に対する前記利用者毎の興味の度合いを、前記情報ベクトルと前記利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、前記各情報に対して、利用者を次元とし、前記興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成手段と、
前記情報興味ベクトルを用いて前記情報をクラスタリングする情報クラスタ作成手段と、
作成した前記情報クラスタの特徴を表すデータを前記利用者に提示し、前記利用者の選択操作に従って、前記利用者に対応する情報クラスタを選択する利用者選択手段とを備えた
ことを特徴とする情報提供装置。
【請求項３】
情報ベクトルは、情報中に出現する単語を次元とし、当該単語の出現頻度を値とするベクトルであり、
利用者興味ベクトルは、利用者が閲覧した情報中の単語を次元とし、当該単語の前記利用者が閲覧した情報中の出現頻度を値とするベクトルである
請求項１または請求項２に記載の情報提供装置。
【請求項４】
作成した利用者グループに対応する情報クラスタに含まれる情報を表示装置に表示させるように制御する表示制御手段を備えた
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の情報提供装置。
【請求項５】
コンピュータが、文字列で表される情報の特徴を表す情報ベクトルと、利用者が閲覧した情報の特徴を表す利用者興味ベクトルと、を入力し、前記利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する情報提供方法であって、
前記コンピュータが、
前記各情報に対する前記利用者毎の興味の度合いを、前記情報ベクトルと前記利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、前記各情報に対して、利用者を次元とし、前記興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成し、
前記情報興味ベクトルを用いて前記情報をクラスタリングし、
前記情報クラスタに対して、前記興味の度合いが高い利用者を、利用者グループを作成するために当該情報クラスタ中の情報ベクトルから抽出する
ことを特徴とする情報提供方法。
【請求項６】
コンピュータが、文字列で表される情報の特徴を表す情報ベクトルと、利用者が閲覧した情報の特徴を表す利用者興味ベクトルと、を入力し、前記利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する情報提供方法であって、
前記コンピュータが、
前記各情報に対する前記利用者毎の興味の度合いを、前記情報ベクトルと前記利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、前記各情報に対して、利用者を次元とし、前記興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成し、
前記情報興味ベクトルを用いて前記情報をクラスタリングし、
作成した前記情報クラスタの特徴を表すデータを前記利用者に提示し、前記利用者の選択操作に従って、前記利用者に対応する情報クラスタを選択する
ことを特徴とする情報提供方法。
【請求項７】
コンピュータに、文字列で表される情報の特徴を表す情報ベクトルと、利用者が閲覧した情報の特徴を表す利用者興味ベクトルと、を入力し、前記利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する処理を実行させるための情報提供プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記各情報に対する前記利用者毎の興味の度合いを、前記情報ベクトルと前記利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、前記各情報に対して、利用者を次元とし、前記興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成処理と、
前記情報興味ベクトルを用いて前記情報をクラスタリングする情報クラスタ作成処理と、
前記情報クラスタに対して、前記興味の度合いが高い利用者を、利用者グループを作成するために当該情報クラスタ中の情報ベクトルから抽出する利用者抽出処理とを
実行させるための情報提供プログラム。
【請求項８】
コンピュータに、文字列で表される情報の特徴を表す情報ベクトルと、利用者が閲覧した情報の特徴を表す利用者興味ベクトルと、を入力し、前記利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する処理を実行させるための情報提供プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記各情報に対する前記利用者毎の興味の度合いを、前記情報ベクトルと前記利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、前記各情報に対して、利用者を次元とし、前記興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成処理と、
前記情報興味ベクトルを用いて前記情報をクラスタリングする情報クラスタ作成処理と、
作成した前記情報クラスタの特徴を表すデータを前記利用者に提示し、前記利用者の選択操作に従って、前記利用者に対応する情報クラスタを選択する利用者選択処理とを
実行させるための情報提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者に情報を提供する情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、銭湯などにある大広間や病院の談話スペースなどに偶然集まった人々の間でコミュニケーションを取る機会を増やし、人と人のつながりを新たに作ったり、深めたりする試みがなされている。
【０００３】
これに関連する技術として、例えば、特許文献１には、各利用者の情報閲覧履歴から、同じＵＲＬを見た回数や単語の出現頻度などに基づいて、利用者が興味を示しやすい情報を抽出して、利用者に提示する技術が記載されている。
【０００４】
また、非特許文献１には、利用者の興味の特徴同士または情報の特徴同士の類似性を用いて、利用者や情報をまとめ、利用者グループや情報クラスタを作成する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−９７０７８号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｔｏｂｙ  Ｓｅｇａｒａｎ著、「集合知プログラミング」オライリー・ジャパン、２００８年１７月２５日発行、ｐ．３１〜５８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
例えば、ある場所に集まった人達に何らかの情報を提供することで、会話するきっかけを与え、人々の会話を活性化するといった装置が提案されている。このような装置を実現するために、例えば、非特許文献１に記載された技術と特許文献１に記載された技術とを組み合わせて、以下のような方法を用いることが考えられる。
【０００８】
・方法１
（１）閲覧情報には各利用者の興味が反映されていると仮定し、非特許文献１に記載されている方法を用いて、利用者が過去に閲覧した情報から、似た興味の利用者をまとめて利用者グループを作成する。
【０００９】
（２）特許文献１に記載されている方法を用いて、利用者グループ中の多くの利用者の閲覧した情報に共通した単語などを含む情報を、その利用者グループに提供する。
【００１０】
この方法を用いることにより、利用者グループ中の多くの利用者が興味を持ちやすい情報を提供することができる。
【００１１】
上記の方法では、同じような情報を見ている利用者のグループを作成し、各利用者グループ中の利用者の統計的な興味の高さに応じた情報提供を行っている。これとは別の方法として、例えば、似た内容の情報をクラスタとしてまとめ、各情報クラスタに含まれるような情報に興味を示す人を集めて、情報の提供を行うこともできる。
【００１２】
・方法２
（１）非特許文献１に記載されている方法を用いて、情報の類似性から情報をクラスタリングし、情報クラスタを作成する。
【００１３】
（２）情報クラスタに含まれる情報と利用者の興味の特徴との間の類似性から、情報クラスタを好む利用者を抽出し、利用者グループを作成する。
【００１４】
（３）情報クラスタに含まれる情報を、利用者グループに提供する。
【００１５】
このように、方法１または方法２を適用することで、上記の装置を実現できる。
【００１６】
しかしながら、装置に登録された利用者に情報を提供するとしても、利用者の興味は利用者毎に異なる。また、一定時間内に収集できる情報数は有限である。
【００１７】
そのため、利用者の興味同士の類似性を見て１以上の利用者グループを作成しても、個々の利用者グループ内の全利用者共通の興味に合った情報が提供できるとは限らず、提供された情報に興味を持てない利用者が利用者グループ内に存在する可能性がある。
【００１８】
また、情報同士の類似性を見て、１以上の情報クラスタを作成しても、利用者グループに所属する全利用者共通の興味に合った情報で構成された情報クラスタができるとは限らず、提供された情報に興味を持てない利用者が利用者グループ内に存在する可能性がある。
【００１９】
例えば、方法１を用いた場合には、利用者グループの分け方が適切にならない可能性がある。例えば、以下のような興味を持った利用者がいる場合を考える。
【００２０】
・利用者Ａ：サッカーと日本の政治とに興味がある。
・利用者Ｂ：サッカーだけでなく、野球やゴルフなど、スポーツ全般に興味があり、邦楽にも興味がある。
・利用者Ｃ：サッカーには興味があるが、Ｊリーグにしか興味がない。また、音楽に興味がある。
・利用者Ｄ：野球に興味があり、国際政治にも興味がある。
・利用者Ｅ：野球には興味があるが、日本のプロ野球にしか興味がない。また、邦楽に興味がある。
【００２１】
方法１を利用し、利用者グループ（Ａ、Ｂ、Ｃ）と、利用者グループ（Ｄ、Ｅ）とを作成したとする。利用者グループ（Ａ、Ｂ、Ｃ）に所属する各利用者の興味から、利用者グループ内の全利用者が興味を持てると考えられるＪリーグの情報を、利用者グループ（Ａ、Ｂ、Ｃ）に提供できると、利用者の会話が活性化すると考えられる。
【００２２】
また、利用者グループ（Ｄ、Ｅ）に対しては、日本のプロ野球の情報を提供できると、利用者の会話が活性化すると考えられる。
【００２３】
しかし、情報リストの中に、日韓関係と邦楽とに関する情報はあるが、Ｊリーグや日本のプロ野球の情報がない場合には、利用者グループ中の利用者の誰もが興味のある情報を提供できない。このような場合、利用者グループ（Ａ、Ｄ）と、利用者グループ（Ｂ、Ｃ、Ｅ）とに利用者を分け、それぞれ、日本の国際政治に関する情報と、邦楽に関する情報とを提供した方が、会話が活性化すると考えられる。
【００２４】
また、先に情報をクラスタリングした場合も、同様のことが起こり得る。例えば、次の５つの情報を考える。
【００２５】
・情報１：プロゴルファーＡ、新ヘアスタイル「アシンメトリー」披露
・情報２：Ｂ選手が“季節先取り”ファッションで帰国
・情報３：イタリアブランドＣがデザイナーＤとコラボレーション
・情報４：「最悪。絶対にわが社の製品ではない」Ｅ首相愛用？イタリアの高級ブランド社長が一部報道
・情報５：Ｆ監督らに文科省参与の辞令「スポーツの地位向上を」
【００２６】
方法２を利用し、ファッションに関する情報クラスタ（１、２、３）と、政治に関する情報クラスタ（４、５）とを作成したとする。この場合、ファッションに興味のある利用者グループにファッション情報を提供し、政治に興味のあるユーザグループに政治情報を提供できれば、利用者の会話が活性化すると考えられる。
【００２７】
しかし、利用者の中に、スポーツに興味のある利用者と、イタリアに興味のある利用者とがいるが、ファッションに興味のある利用者と政治に興味のある利用者とがいない場合には、利用者グループに所属する利用者が興味のある情報を提供できない。
【００２８】
このような場合、情報クラスタを、スポーツに関する情報クラスタ（１、２、５）とイタリアに関する情報クラスタ（３、４）とにした方が、利用者の会話が活性化すると考えられる。
【００２９】
以上のように、同じ場所にいる上記装置の利用者の興味、または情報だけに基づいて、利用者グループや情報クラスタを作成しても、全利用者に対して、興味を持てる情報を提供することはできない。
【００３０】
そこで、本発明は、同じ場所に集まった人々に会話の話題となる情報を提供する際、提供する情報に対して興味を持たないような人がいないように利用者をグループ化し、個々の利用者グループに所属する全利用者が興味を持てる情報を提供する情報提供装置、情報提供方法及び情報提供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】
【００３１】
本発明による情報提供装置は、文字列で表される情報の特徴を表す情報ベクトルと、利用者が閲覧した情報の特徴を表す利用者興味ベクトルと、を入力とし、利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する情報提供装置であって、各情報に対する利用者毎の興味の度合いを、情報ベクトルと利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、各情報に対して、利用者を次元とし、興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成手段と、情報興味ベクトルを用いて情報をクラスタリングする情報クラスタ作成手段と、情報クラスタに対して、興味の度合いが高い利用者を、利用者グループを作成するために当該情報クラスタ中の情報ベクトルから抽出する利用者抽出手段とを備えたことを特徴とする。
【００３２】
本発明による情報提供装置は、文字列で表される情報の特徴を表す情報ベクトルと、利用者が閲覧した情報の特徴を表す利用者興味ベクトルと、を入力とし、利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する情報提供装置であって、各情報に対する利用者毎の興味の度合いを、情報ベクトルと利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、各情報に対して、利用者を次元とし、興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成手段と、情報興味ベクトルを用いて情報をクラスタリングする情報クラスタ作成手段と、作成した情報クラスタの特徴を表すデータを利用者に提示し、利用者の選択操作に従って、利用者に対応する情報クラスタを選択する利用者選択手段とを備えたことを特徴とする。
【００３３】
本発明による情報提供方法は、コンピュータが、文字列で表される情報の特徴を表す情報ベクトルと、利用者が閲覧した情報の特徴を表す利用者興味ベクトルと、を入力し、利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する情報提供方法であって、コンピュータが、各情報に対する利用者毎の興味の度合いを、情報ベクトルと利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、各情報に対して、利用者を次元とし、興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成し、情報興味ベクトルを用いて情報をクラスタリングし、情報クラスタに対して、興味の度合いが高い利用者を、利用者グループを作成するために当該情報クラスタ中の情報ベクトルから抽出することを特徴とする。また、本発明による情報提供方法は、コンピュータが、文字列で表される情報の特徴を表す情報ベクトルと、利用者が閲覧した情報の特徴を表す利用者興味ベクトルと、を入力し、利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する情報提供方法であって、コンピュータが、各情報に対する利用者毎の興味の度合いを、情報ベクトルと利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、各情報に対して、利用者を次元とし、興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成し、情報興味ベクトルを用いて情報をクラスタリングし、作成した情報クラスタの特徴を表すデータを利用者に提示し、利用者の選択操作に従って、利用者に対応する情報クラスタを選択することを特徴とする。
【００３４】
本発明による情報提供プログラムは、コンピュータに、文字列で表される情報の特徴を表す情報ベクトルと、利用者が閲覧した情報の特徴を表す利用者興味ベクトルと、を入力し、利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する処理を実行させるための情報提供プログラムであって、コンピュータに、各情報に対する利用者毎の興味の度合いを、情報ベクトルと利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、各情報に対して、利用者を次元とし、興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成処理と、情報興味ベクトルを用いて情報をクラスタリングする情報クラスタ作成処理と、情報クラスタに対して、興味の度合いが高い利用者を、利用者グループを作成するために当該情報クラスタ中の情報ベクトルから抽出する利用者抽出処理とを実行させることを特徴とする。また、本発明による情報提供プログラムは、コンピュータに、文字列で表される情報の特徴を表す情報ベクトルと、利用者が閲覧した情報の特徴を表す利用者興味ベクトルと、を入力し、利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する処理を実行させるための情報提供プログラムであって、コンピュータに、各情報に対する利用者毎の興味の度合いを、情報ベクトルと利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、各情報に対して、利用者を次元とし、興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成処理と、情報興味ベクトルを用いて情報をクラスタリングする情報クラスタ作成処理と、作成した情報クラスタの特徴を表すデータを利用者に提示し、利用者の選択操作に従って、利用者に対応する情報クラスタを選択する利用者選択処理とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、同じ場所に集まった人々に会話の話題となる情報を提供する際、提供する情報に対して興味を持たないような人がいないように利用者をグループ化し、個々の利用者グループに所属する全利用者が興味を持てる情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】情報提供装置の第１の実施形態の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】情報単語頻度記憶部が格納するデータの一例を示す説明図である。
【図３】閲覧単語頻度記憶部が格納するデータの一例を示す説明図である。
【図４】情報提供装置の第１の実施形態の動作の例を示すフローチャートである。
【図５】情報提供装置の第２の実施形態の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】情報提供装置の第２の実施形態の動作の例を示すフローチャートである。
【図７】情報提供装置の最小の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
実施形態１．
以下、本発明の第１の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、情報提供装置の第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、本実施形態では、テキストとして表すことができるデータを情報と定義する。
【００３８】
本実施形態では、情報提供装置は、情報記憶部１００と、利用者興味記憶部１０１と、利用者グループ作成部１０２と、情報出力部１０６とを備えている。なお、情報提供装置は、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。
【００３９】
情報記憶部１００は、情報と情報の特徴とを格納する。以下、特徴を格納するとの表現を用いるが、具体的には特徴を示すデータを格納する。情報記憶部１００は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。図２に情報記憶部１００が格納するデータの一例を示す。
【００４０】
図２に示す例では、あらかじめ情報に対して形態素解析を行い、各単語（図２の例では名詞）の出現頻度を求めている。そして、情報記憶部１００は、単語を次元、出現頻度を値とするベクトル（ここでは、情報ベクトルと呼ぶ）の形で、情報の特徴を格納している。これらの情報は、例えば、管理者等によって予め情報記憶部１００に登録されている。また、例えば、マスコミや広告配信事業者等が運営するサーバから定期的に収集し、形態素解析して、これらの情報を蓄積するようにしてもよい。
【００４１】
利用者興味記憶部１０１は、利用者が興味を示した情報の特徴を格納する。利用者興味記憶部１０１は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。図３に利用者興味記憶部１０１が格納するデータの一例を示す。
【００４２】
図３に示す例では、利用者は興味のある情報を閲覧すると仮定し、ある利用者が閲覧した情報に対して形態素解析を行い、各単語（図３の例では名詞）の出現頻度を求めている。そして、利用者興味記憶部１０１は、単語を次元、出現頻度を値とするベクトル（ここでは、興味ベクトルと呼ぶ）の形で、各利用者の興味の特徴を格納している。これらの情報は、例えば、管理者等によって予め利用者興味記憶部１０１に登録されている。また、例えば、プロバイダ等のシステムを用いて、ユーザの検索履歴を定期的に収集し、形態素解析して、これらの情報を蓄積するようにしてもよい。
【００４３】
利用者グループ作成部１０２は、各情報に対する各利用者の興味の度合いを推定して情報のリスト（情報クラスタ）を作成し、各情報クラスタから利用者データを抽出して利用者グループデータを作成する機能を備えている。
【００４４】
以下、現実の利用者を特定するデータを利用者データと呼び、利用者グループを特定するデータを利用者グループデータと呼ぶ。なお、利用者グループとは、情報提供装置が設置された場所で現実に存在する利用者のグループではなく、ある情報を提供する対象として情報提供装置が定める利用者の集合のことである。また、本実施形態では、利用者グループを作成するとの表現を用いるが、具体的には、利用者グループを特定するための利用者グループデータを作成することである。
【００４５】
利用者グループ作成部１０２は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。利用者グループ作成部１０２は、情報興味ベクトル作成部１０３と、情報クラスタ作成部１０４と、利用者抽出部１０５とを含む。
【００４６】
ここで、利用者の情報に対する興味の度合いを興味度と呼ぶ。情報興味ベクトル作成部１０３は、情報ベクトルと興味ベクトルとの類似性から各利用者の各情報に対する興味度を推定し、各情報に対して、利用者を次元とし、興味度を値とするベクトル（以下、情報興味ベクトルとも呼ぶ）を作成する機能を備えている。なお、情報興味ベクトル作成部１０３は、類似性の測定方法として、例えば、情報ベクトルと興味ベクトルとのｃｏｓｉｎｅ類似度を用いて測るなど、既存の方法を用いて興味度を求めることができる。
【００４７】
情報クラスタ作成部１０４は、情報興味ベクトルをクラスタリングし、利用者が似た興味を示す情報をまとめて、Ｎ個のクラスタ（ここでは、情報クラスタと呼ぶ）を作成する機能を備えている。なお、情報クラスタ作成部１０４は、クラスタリングの方法として、例えば、階層型クラスタリングや、ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングなど、既存の方法を用いることができる。また、例えば、情報を提供する際に用いるディスプレイ装置などの表示装置の設置数に基づいて、作成する情報クラスタの個数Ｎを定めるようにしてもよい。
【００４８】
利用者抽出部１０５は、各情報クラスタに含まれる情報に対して、興味度の高い利用者から利用者グループに割り当てて利用者グループを形成し、利用者グループと情報クラスタとの対を作成する機能を備えている。
【００４９】
例えば、（１）利用者抽出部１０５は、情報クラスタに含まれる情報に対する興味度の高い順に利用者データを抽出し、抽出した利用者データを含む利用者グループデータを生成する。そして、利用者抽出部１０５は、生成した利用者グループデータと抽出元の情報クラスタとを対応付ける。
【００５０】
また例えば、（２）利用者抽出部１０５は、情報クラスタに含まれる情報に対する興味度の高い順に利用者データを抽出し、抽出した利用者データと、予め抽出元の情報クラスタに対応付けられた利用者グループデータとを対応付ける。
【００５１】
また例えば、（３）利用者抽出部１０５は、情報クラスタに含まれる情報に対する興味度の高い順に利用者データを抽出し、抽出した利用者データと抽出元の情報クラスタとを対応付け、対応付けられた利用者データの集合を情報クラスタに対する利用者グループデータと定める。
【００５２】
以下、「利用者データを利用者グループデータに割り当てる」や「利用者データを利用者グループデータに所属させる」などの表現を用いるが、具体的には、利用者抽出部１０５が上記の（１）から（３）のような処理を実行することである。
【００５３】
情報出力部１０６は、利用者グループに対して、対応する情報クラスタに含まれる情報を提供する機能を備えている。情報出力部１０６は、例えば、ディスプレイ装置等の表示装置に情報を表示させるように制御することで、利用者グループに情報を提供する。また、例えば、情報出力部１０６は、利用者グループに含まれる利用者が保持する端末装置に情報を配信する。
【００５４】
本実施形態では、情報提供装置が設置された場所に複数の利用者が存在し、表示装置に情報を表示させることによって、その複数の利用者に情報を提供する例について説明する。なお、このような形態に限らず、例えば、情報提供装置が、利用者がそれぞれ保持する端末装置に情報を配信するような形態であってもよい。この場合には、例えば、利用者興味記憶部１０１は、利用者が端末装置を用いてウェブサイト等で閲覧した内容を示す情報を蓄積し、興味ベクトルの形で格納しているものとする。
【００５５】
次に、情報提供装置の動作について、図４を用いて説明する。図４は、情報提供装置の第１の実施形態の動作の例を示すフローチャートである。情報提供装置は、例えば、利用者や管理者の操作に従って以下の動作を実行する。
【００５６】
例えば、管理者が情報提供装置の起動操作を行うと、情報興味ベクトル作成部１０３は、情報単語頻度記憶部１００から情報の情報ベクトルを抽出する（ステップＳ１）。
【００５７】
次いで、情報興味ベクトル作成部１０３は、利用者興味記憶部１０１から利用者の興味ベクトルを抽出する（ステップＳ２）。
【００５８】
次いで、情報興味ベクトル作成部１０３は、抽出した情報ベクトルと興味ベクトルとから興味度を推定する（ステップＳ３）。すなわち、情報興味ベクトル作成部１０３は、抽出した情報ベクトルと興味ベクトルとに基づいて、興味度を算出する。
【００５９】
具体的には、図２および図３に示す例の場合、情報興味ベクトル作成部１０３は、情報ベクトルと興味ベクトルとの単語の出現頻度の類似性を興味度として用いることができる。なお、類似度計算に関するｃｏｓｉｎｅ類似度などの具体的方法の詳細については、例えば文献（徳永健伸著、「情報検索と言語処理（言語と計算）」東京大学出版会、１９９９年１１月発行、ｐ．３１）に記載されている。
【００６０】
その後、情報興味ベクトル作成部１０３は、情報ベクトルと興味ベクトルとの全ての組み合わせに対して、興味度を推定し終えるまで、ステップＳ１からＳ３の処理を繰り返す（ステップＳ４）。
【００６１】
次いで、情報興味ベクトル作成部１０３は、情報に対して、利用者を次元とし、興味度を値とする情報興味ベクトルを作成する（ステップＳ５）。
【００６２】
例えば、情報１に対して、利用者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの興味度が、それぞれ、０.２、０.８、０.１、０.５、０.３とすると、情報興味ベクトル作成部１０３が作成する情報興味ベクトルｖ１は、ｖ１＝（０.２，０.８，０.１，０.５，０.３）となる。
【００６３】
次いで、情報クラスタ作成部１０４は、情報興味ベクトルをクラスタリングし、情報を利用者の興味に応じたＮ個の情報クラスタにまとめる（ステップＳ６）。すなわち、情報クラスタ作成部１０４は、情報興味ベクトルをクラスタリングし、利用者が似た興味を示す情報をまとめて、Ｎ個の情報クラスタを作成する。
【００６４】
次いで、利用者抽出部１０５は、情報クラスタに含まれる情報に対して、興味度の高い利用者を示す利用者データを抽出し、全利用者データが必ず情報クラスタに対応する利用者グループデータのいずれかに属するように振り分け、利用者グループデータを作成する（ステップＳ７）。
【００６５】
例えば、利用者抽出部１０５は、各情報クラスタ中の情報興味ベクトルの和を求めて規格化し、平均興味ベクトルを算出し、平均興味ベクトルの各値（各利用者の平均興味度）が高い利用者データから順に情報クラスタに対応する利用者グループデータに割り当てる。そして、利用者抽出部１０５は、この処理を、全ての利用者データがどこかの利用者グループデータに所属するまで繰り返すことで、利用者グループデータを作成できる。この際、利用者抽出部１０５は、どこかの利用者グループデータに既に割り当てた利用者データを、他の利用者グループデータに割り当てないように制御し、１の利用者データが、１の利用者グループデータにだけ所属するようにする。
【００６６】
以上の処理を実行することにより、興味度に基づいて特定した利用者の集合である利用者グループと情報クラスタとの対応付けができたため、情報出力部１０６は、利用者グループに対して、対応する情報クラスタに含まれる情報を提供する（ステップＳ８）。具体的には、情報出力部１０６は、ディスプレイ装置等の表示装置に情報を表示させるように制御することで、利用者グループに情報を提供する。
【００６７】
以上に説明したように、本実施形態では、情報と、情報の特徴と、利用者興味の特徴とを入力とし、情報に対する各利用者の興味度に基づいて情報をクラスタリングし、情報クラスタに対して興味度の高い順に利用者を割り当てて利用者グループデータを作成する。また、その際に全利用者データが必ずいずれかの利用者グループデータに所属するように利用者グループデータを作成する。そして、利用者グループに対して、対応する情報クラスタに含まれる情報を提供する。
【００６８】
したがって、提供する情報に対して興味を持たないような人がいないように利用者をグループ化し、個々の利用者グループに所属する全利用者が興味を持てる情報を提供する情報提供装置を実現することができる。
【００６９】
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して説明する。図５は、情報提供装置の第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【００７０】
図５に示すように、本実施形態では、第１の実施形態に比べ、利用者抽出部１０５に代えて利用者選択部１０７を含む点で異なる。なお、他の構成要素については、第１の実施形態と同様である。以下、第１の実施形態と異なる点についてのみ説明する。
【００７１】
利用者選択部１０７は、情報クラスタから興味度が高い順に利用者データを抽出し、抽出した利用者データを利用者グループデータに割り当てる処理を、全利用者データがいずれかの利用者グループデータに所属するまで繰り返す機能を備えている。
【００７２】
ここで、利用者選択部１０７は、第１の実施形態の利用者抽出部１０５と異なり、利用者データを複数の利用者グループデータに所属させることができる。
【００７３】
具体的には、利用者選択部１０７は、割り当てを繰り返す過程で、利用者データを複数の情報クラスタ（すなわち、利用者グループデータ）に割り当てた場合には、一旦、そのまま割り当てた利用者グループデータにその利用者データを所属させる。
【００７４】
また、利用者選択部１０７は、利用者グループへの割り当ての終了後、複数の利用者グループに所属した利用者に対して、情報クラスタに含まれる情報を表現する特徴語などのメタ情報を提示し、どの利用者グループに所属するかを利用者自身に選択させることができる。
【００７５】
具体的には、利用者選択部１０７は、ディスプレイ装置等の表示装置に複数の情報クラスタのメタ情報を表示させるように制御する。そして、メタ情報を見た利用者がいずれかの情報クラスタ（すなわち、所属する利用者グループ）を選択する操作を行うと、利用者選択部１０７は、利用者の操作に従って、対応する利用者データを選択した利用者グループデータにのみ割り当てる処理を行う。
【００７６】
次に、本実施形態の動作について説明する。図６は、情報提供装置の第２の実施形態の動作の例を示すフローチャートである。
【００７７】
図６に示す本実施形態の動作の例は、図４に示す第１の実施形態の動作の例にステップＳ９およびステップＳ１０を追加したものである。ステップＳ１からＳ６の処理については第１の実施形態と同様であるため、ステップＳ７以降の処理についてのみ説明する。
【００７８】
ステップＳ６において情報クラスタを作成すると、利用者選択部１０７は、情報クラスタから興味度が高い順に利用者データを抽出し、抽出した利用者データを利用者グループデータに割り当てる（ステップＳ７）。ここでは、利用者選択部１０７は、第１の実施形態と異なり、１の利用者データが、１の利用者グループデータにだけ所属するように制御せず、利用者データを複数の利用者グループデータに所属させることができる。
【００７９】
次いで、利用者選択部１０７は、複数の利用者グループに所属している利用者が存在するか否かを判断する（ステップＳ９）。すなわち、利用者選択部１０７は、複数の利用者グループデータに含まれる利用者データが存在するか否かを判断する。
【００８０】
複数の利用者グループに所属している利用者が存在すると判断した場合には、利用者選択部１０７は、利用者に対して、所属している利用者グループに対応する情報クラスタに関するメタ情報を提示する（ステップＳ１０）。具体的には、利用者選択部１０７は、ディスプレイ装置等の表示装置に複数の情報クラスタのメタ情報を表示させるように制御する。
【００８１】
利用者選択部１０７は、情報クラスタに含まれる情報を表現するメタ情報を利用者に提示するために、例えば、各情報クラスタからＴＦ−ＩＤＦなどの指標によりＭ語の特徴語を抽出し、利用者に特徴語を提示する。このような処理が実行されることで、利用者は各情報クラスタにどのような情報が含まれているのかを知ることができる。なお、特徴語を抽出するためのＴＦ−ＩＤＦに関しては、例えば文献（徳永健伸著、「情報検索と言語処理（言語と計算）」東京大学出版会、１９９９年１１月発行、ｐ．３２）に記載されている。
【００８２】
これによって、複数の利用者グループに所属した利用者は、情報クラスタにどのような情報が含まれているのかを知ることができるので、そのときの利用者の好みに応じた情報を選択し、情報の提供を受けることができる。
【００８３】
そして、メタ情報を見た利用者がいずれかの情報クラスタ（すなわち、所属する利用者グループ）を選択する操作を行うと、利用者選択部１０７は、利用者の操作に従って、対応する利用者データを選択した利用者グループデータにのみ割り当てる処理を行う。
【００８４】
次いで、情報出力部１０６は、割り当てなおした利用者グループデータに基づいて、利用者グループに対して、対応する情報クラスタに含まれる情報を提供する（ステップＳ８）。具体的には、情報出力部１０６は、ディスプレイ装置等の表示装置に情報を表示させるように制御することで、利用者グループに情報を提供する。
【００８５】
このように、本実施形態では、第１の実施形態の効果に加え、利用者に対して興味度の高い複数の情報クラスタを提示して選択させることで、より利用者の興味に合致した情報を提供することができる。
【００８６】
以上に説明したように、本発明によれば、情報に対する各利用者の興味の度合いに基づいて情報をクラスタリングし、情報クラスタに対して興味度の高い順に利用者を割り当てて利用者グループを作成する。そして、その際に全利用者が必ずいずれかの情報クラスタに割り当たるようにして利用者グループを作成する。そのため、提供する情報に対して興味を持たないような人がいないように利用者をグループ化し、個々の利用者グループに所属する全利用者が興味を持てる情報を提供することができる。
【００８７】
次に、本発明による情報提供装置の最小構成について説明する。図７は、情報提供装置の最小の構成例を示すブロック図である。図７に示すように、利用者を分類した利用者グループに情報を提供する情報提供装置は、最小の構成要素として、利用者グループ作成手段１を含む。
【００８８】
図７に示す最小構成の情報提供装置では、利用者グループ作成手段１は、利用者の情報に対する興味の度合いを推定し、興味の度合いに基づいて情報を分類して情報クラスタを作成し、情報クラスタと興味の度合いとに基づいて利用者グループを作成する。
【００８９】
従って、最小構成の情報提供装置によれば、同じ場所に集まった利用者に会話の話題となる情報を提供する際、提供する情報に対して興味を持たないような人がいないように利用者をグループ化し、個々の利用者グループに所属する全利用者が興味を持てる情報を提供することができる。
【００９０】
なお、本実施形態では、以下の（１）〜（５）に示すような情報提供装置の特徴的構成が示されている。
【００９１】
（１）情報提供装置は、利用者を分類した利用者グループに情報を提供する情報提供装置であって、利用者の情報に対する興味の度合い（例えば、興味度）を推定し、興味の度合いに基づいて情報を分類して情報クラスタを作成し、情報クラスタと興味の度合いとに基づいて利用者グループを作成する利用者グループ作成手段（例えば、利用者グループ作成部１０２によって実現される）を備えることを特徴とする。
【００９２】
（２）情報提供装置は、文字列で表される情報と、情報の特徴要素集合と、情報の特徴要素集合で利用者の興味を表した利用者興味情報とを入力とし、利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する情報提供装置であって、情報、特徴要素集合および利用者興味情報に基づいて、利用者毎の各情報に対する興味の度合い（例えば、興味度）を推定し、興味の度合いに応じて情報を分類して情報クラスタを作成し、情報クラスタから興味の度合いに基づいて利用者グループを作成する利用者グループ作成手段（例えば、利用者グループ作成部１０２によって実現される）を備えることを特徴とする。
【００９３】
（３）情報提供装置において、特徴要素は、情報中に出現する単語を次元とし、単語の出現頻度を値とする情報ベクトルであり、利用者興味情報は、利用者が閲覧した情報中の単語を次元とし、単語の利用者が閲覧した情報中の出現頻度を値とする利用者興味ベクトルであり、利用者グループ作成手段は、情報ベクトルと利用者興味ベクトルとに基づいて、各情報に対する利用者毎の興味の度合いを、情報ベクトルと利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、各情報に対して、利用者を次元とし、興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成手段（例えば、情報興味ベクトル作成部１０３によって実現される）と、情報興味ベクトルを用いて情報をクラスタリングする情報クラスタ作成手段（例えば、情報クラスタ作成部１０４によって実現される）と、情報クラスタに対して、興味の度合いの高い利用者を、利用者グループを作成するために情報クラスタ中の情報ベクトルから抽出する利用者抽出手段（例えば、利用者抽出部１０５によって実現される）とを含むように構成されていてもよい。
【００９４】
（４）情報提供装置において、利用者グループ作成手段は、特徴要素として用いる情報中に出現する単語を次元とし、単語の出現頻度を値とする情報ベクトルと、利用者興味情報として用いる利用者が閲覧した情報中の単語を次元とし、単語の利用者が閲覧した情報中の出現頻度を値とする利用者興味ベクトルとに基づいて、各情報に対する利用者毎の興味の度合いを、情報ベクトルと利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、各情報に対して、利用者を次元とし、興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成手段（例えば、情報興味ベクトル作成部１０３によって実現される）と、情報興味ベクトルを用いて情報をクラスタリングする情報クラスタ作成手段（例えば、情報クラスタ作成部１０４によって実現される）と、作成した情報クラスタの特徴を表すデータを利用者に提示し、利用者の選択操作に従って、利用者に対応する情報クラスタを選択する利用者選択手段（例えば、利用者選択部１０７によって実現される）とを含むように構成されていてもよい。
【００９５】
（５）情報提供装置において、作成した利用者グループに対応する情報クラスタに含まれる情報を表示装置に表示させるように制御する表示制御手段（例えば、情報出力部１０６によって実現される）を備えるように構成されていてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
本発明は、周囲の人と話しやすく、知らない人同士を知り合わせたり、知っている人をさらに仲良くさせたりする環境を提供する用途に適用できる。
【符号の説明】
【００９７】
１  利用者グループ作成手段
１００  情報単語頻度記憶部
１０１  利用者興味記憶部
１０２  利用者グループ作成部
１０３  情報興味ベクトル作成部
１０４  情報クラスタ作成部
１０５  利用者抽出部
１０６  情報出力部
１０７  利用者選択部
【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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