(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
既に登録されたユーザである既存ユーザ毎の嗜好情報を記憶する記憶部と、
新規に登録されたユーザである新規登録ユーザについて、人と人の結びつきを示す情報である人間関係情報をネットワークを介して他の情報処理装置から取得し、該人間関係情報を参照して該新規登録ユーザと結びつけられた既存ユーザを特定し、該既存ユーザの前記嗜好情報を前記記憶部から読み出し、読み出した嗜好情報に基づいて前記新規登録ユーザの嗜好情報を推定する制御部、
を有し、
前記制御部は、
複数の前記他の情報処理装置から前記ネットワークを介して複数の前記人間関係情報を受信すると、該複数の人間関係情報を足し合わせた人間関係情報である組み合わせ人間関係情報を用いて、前記新規登録ユーザの嗜好情報を推定し、
前記組み合わせ人間関係情報に種類の異なる人間関係情報として、ソーシャルグラフとインタレストグラフが含まれる、情報処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の情報処理装置において、
前記制御部は、
参照する人間関係情報に、種類に応じて異なる重み付けを行い、
前記ソーシャルグラフよりも前記インタレストグラフの重み付けを高くする、情報処理装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の情報処理装置において、
前記制御部は、
前記新規登録ユーザの自装置における利用履歴を前記記憶部に蓄積し、該利用履歴の蓄積数が予め設定された閾値以上になると、前記新規登録ユーザの嗜好情報を推定する際、特定した既存ユーザの嗜好情報の代わりに、該新規登録ユーザの前記利用履歴を使用する、情報処理装置。
【請求項４】
記憶部および制御部を有する情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
前記制御部は、既に登録されたユーザである既存ユーザ毎の嗜好情報を前記記憶部に予め格納し、
前記制御部は、新規にユーザが登録されると、新規に登録されたユーザである新規登録ユーザについて、人と人の結びつきを示す情報である人間関係情報をネットワークを介して他の情報処理装置から取得し、
前記制御部は、前記人間関係情報を参照して該新規登録ユーザと結びつけられた既存ユーザを特定し、
前記制御部は、特定した既存ユーザの前記嗜好情報を前記記憶部から読み出し、読み出した嗜好情報に基づいて前記新規登録ユーザの嗜好情報を推定し、
前記制御部は、複数の前記他の情報処理装置から前記ネットワークを介して複数の前記人間関係情報を受信すると、該複数の人間関係情報を足し合わせた人間関係情報である組み合わせ人間関係情報を用いて、前記新規登録ユーザの嗜好情報を推定し、
前記組み合わせ人間関係情報に種類の異なる人間関係情報として、ソーシャルグラフとインタレストグラフが含まれる、情報処理方法。
【請求項５】
情報処理装置に、
既に登録されたユーザである既存ユーザ毎の嗜好情報を記憶部に予め格納する手順と、
新規にユーザが登録されると、新規に登録されたユーザである新規登録ユーザについて、人と人の結びつきを示す情報である人間関係情報をネットワークを介して他の情報処理装置から取得する手順と、
前記人間関係情報を参照して該新規登録ユーザと結びつけられた既存ユーザを特定する手順と、
特定した既存ユーザの前記嗜好情報を前記記憶部から読み出し、読み出した嗜好情報に基づいて前記新規登録ユーザの嗜好情報を推定する手順と、
複数の前記他の情報処理装置から前記ネットワークを介して複数の前記人間関係情報を受信すると、該複数の人間関係情報を足し合わせた人間関係情報である組み合わせ人間関係情報を用いて、前記新規登録ユーザの嗜好情報を推定する手順とを実行させ、
前記組み合わせ人間関係情報に種類の異なる人間関係情報として、ソーシャルグラフとインタレストグラフが含まれる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報処理装置、情報処理方法、およびその方法を情報処理装置に実行させるためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットを介して、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）サイト、検索ウェブサイト、およびニュース提供サイト等の情報提供サイトが、多くの人に利用されるようになった。
【０００３】
これらの情報提供サイトでは、ユーザの嗜好を利用した情報推薦が行われている。ユーザの嗜好に合う情報推薦を行うために、ユーザ自身に情報端末を操作して自分の嗜好に関する情報を直接に入力してもらうようにすると、ユーザに手間をかけさせてしまうことになる。ユーザの利便性を考慮し、ユーザ毎の利用履歴とコンテンツ情報から関連度を抽出し、ユーザに合った情報を推薦する協調フィルタリングが主流になりつつある（非特許文献１参照）。
【０００４】
ＥＣ（Electric Commerce）サイトのＡｍａｚｏｎ（登録商標）では、ユーザに商品を推薦する際、そのユーザの商品購入履歴を基に嗜好が近いユーザを推定し、推定したユーザの商品購入履歴に記録された商品を薦めている。また、Ａｐｐｌｅ（登録商標）社のメディアプレイヤーであるｉＴｕｎｅｓ（登録商標）では、ユーザに楽曲を推薦する際、そのユーザの楽曲購入履歴など、ユーザが所持する楽曲の情報を基に嗜好が近いユーザを抽出し、抽出したユーザが購入した楽曲を推薦する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】川前徳章、“Ｈａｄｏｏｐでレコメンドシステムを作ろう”、［ｏｎｌｉｎｅ］、２０１１年１０月１８日、技術評論社、［平成２４年２月７日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http :// gihyo.jp/ dev/ serial/ 01/ recommend_hadoop/ 0001＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ユーザの購入履歴などの利用履歴を利用した情報推薦方法では、あるＥＣサイトに新規に会員登録されたユーザの場合、そのＥＣサイトには利用履歴がなく、ユーザに対してすぐに情報推薦を行うことができない。特に、ユーザが情報推薦を受けることを目的としてＥＣサイトに登録している場合、登録してもすぐには情報推薦が受けられないことになる。
【０００７】
この問題に対して、同じユーザの嗜好に関する情報である嗜好情報が他の情報提供サイトに蓄積されていれば、その嗜好情報を利用する方法も考えられる。しかし、嗜好情報は、複雑であり、情報提供サイト毎に異なった内容や形式で構築されていると、他の情報提供サイトの嗜好情報をそのまま利用できない。また、ユーザにとって、嗜好情報や利用履歴が自分自身の性格や生活環境等を表す生々しい情報に相当する場合もあり、これらの情報を他の情報提供サイトに開示することに抵抗感が高く、嗜好情報の提供を受ける際にユーザの許諾を得なければならない場合もある。
【０００８】
本発明は上述したような技術が有する問題点を解決するためになされたものであり、利用履歴のないユーザに対して、ユーザの嗜好に合った情報を提供可能にした情報処理装置、情報処理方法、およびその方法を情報処理装置に実行させるための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】
【０００９】
上記目的を達成するために本発明の情報処理装置は、
既に登録されたユーザである既存ユーザ毎の嗜好情報を記憶する記憶部と、
新規に登録されたユーザである新規登録ユーザについて、人と人の結びつきを示す情報である人間関係情報をネットワークを介して他の情報処理装置から取得し、該人間関係情報を参照して該新規登録ユーザと結びつけられた既存ユーザを特定し、該既存ユーザの前記嗜好情報を前記記憶部から読み出し、読み出した嗜好情報に基づいて前記新規登録ユーザの嗜好情報を推定する制御部、
を有し、
前記制御部は、
複数の前記他の情報処理装置から前記ネットワークを介して複数の前記人間関係情報を受信すると、該複数の人間関係情報を足し合わせた人間関係情報である組み合わせ人間関係情報を用いて、前記新規登録ユーザの嗜好情報を推定し、
前記組み合わせ人間関係情報に種類の異なる人間関係情報として、ソーシャルグラフとインタレストグラフが含まれる構成である。
【００１０】
また、本発明の情報処理方法は、記憶部および制御部を有する情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
前記制御部は、既に登録されたユーザである既存ユーザ毎の嗜好情報を前記記憶部に予め格納し、
前記制御部は、新規にユーザが登録されると、新規に登録されたユーザである新規登録ユーザについて、人と人の結びつきを示す情報である人間関係情報をネットワークを介して他の情報処理装置から取得し、
前記制御部は、前記人間関係情報を参照して該新規登録ユーザと結びつけられた既存ユーザを特定し、
前記制御部は、特定した既存ユーザの前記嗜好情報を前記記憶部から読み出し、読み出した嗜好情報に基づいて前記新規登録ユーザの嗜好情報を推定し、
前記制御部は、複数の前記他の情報処理装置から前記ネットワークを介して複数の前記人間関係情報を受信すると、該複数の人間関係情報を足し合わせた人間関係情報である組み合わせ人間関係情報を用いて、前記新規登録ユーザの嗜好情報を推定し、
前記組み合わせ人間関係情報に種類の異なる人間関係情報として、ソーシャルグラフとインタレストグラフが含まれるものである。
【００１１】
さらに、本発明のプログラムは、情報処理装置に、
既に登録されたユーザである既存ユーザ毎の嗜好情報を記憶部に予め格納する手順と、
新規にユーザが登録されると、新規に登録されたユーザである新規登録ユーザについて、人と人の結びつきを示す情報である人間関係情報をネットワークを介して他の情報処理装置から取得する手順と、
前記人間関係情報を参照して該新規登録ユーザと結びつけられた既存ユーザを特定する手順と、
特定した既存ユーザの前記嗜好情報を前記記憶部から読み出し、読み出した嗜好情報に基づいて前記新規登録ユーザの嗜好情報を推定する手順と、
複数の前記他の情報処理装置から前記ネットワークを介して複数の前記人間関係情報を受信すると、該複数の人間関係情報を足し合わせた人間関係情報である組み合わせ人間関係情報を用いて、前記新規登録ユーザの嗜好情報を推定する手順とを実行させ、
前記組み合わせ人間関係情報に種類の異なる人間関係情報として、ソーシャルグラフとインタレストグラフが含まれるものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、利用履歴がほとんどないユーザであっても、ユーザの嗜好に合った情報を提供することを可能とし、ユーザの利便性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態の情報処理装置を含む通信システムの一構成例を示すブロック図である。
【図２】実施例１の通信システムの一構成例を示すブロック図である。
【図３】図２に示したＳＮＳサーバの一構成例を示すブロック図である。
【図４】ユーザ情報の一例を示す表である。
【図５】実施例１におけるユーザ関係情報の一例を示す表である。
【図６】図５に示したユーザ関係情報を視覚化したグラフの一例を示す図である。
【図７】図２に示したＥＣサーバの一構成例を示すブロック図である。
【図８】サービス利用履歴の一例を示す表である。
【図９】嗜好情報がベクトルで算出される場合の一例を示す表である。
【図１０】ＳＮＳサーバから受信するユーザ関係情報の一例である。
【図１１】図２に示したユーザ端末の一構成例を示すブロック図である。
【図１２】実施例１のＥＣサーバの動作を説明するための模式図である。
【図１３】実施例１の通信システムの動作手順を示すシーケンス図である。
【図１４】ユーザに対する情報推薦の際に、使用する情報を切り替える、ＥＣサーバの動作手順を示すフローチャートである。
【図１５】実施例２のＥＣサーバの一構成例を示すブロック図である。
【図１６】実施例２のＥＣサーバの動作を説明するための模式図である。
【図１７Ａ】ＳＮＳサーバから受信したユーザ関係情報の一例を示す図である。
【図１７Ｂ】別のＳＮＳサーバから受信したユーザ関係情報の一例を示す図である。
【図１７Ｃ】図１７Ａおよび図１７Ｂを組み合わせたユーザ関係情報を示す図である。
【図１８】実施例４の通信システムの一構成例を示すブロック図である。
【図１９】実施例４のＳＮＳサーバおよびＥＣサーバの構成を説明するための模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本実施形態の情報処理装置を説明する。図１は本実施形態の情報処理装置を含む通信システムの一構成例を示すブロック図である。
【００１５】
図１に示すように、通信システムは、ネットワーク５に接続される情報処理装置２および情報処理装置４を有する。ユーザ端末３がネットワーク５と接続される。情報処理装置４はユーザにＳＮＳを提供するサーバである。情報処理装置２はユーザに対して商品を販売するための情報処理を行うサーバである。情報処理装置４は、ネットワーク上で人間関係を構築するＳＮＳ機能を備え、ＳＮＳ機能で蓄積した人間関係情報を保持している。情報処理装置２は、既に登録されたユーザ毎の嗜好情報を予め保持している。
【００１６】
情報処理装置２は、ユーザ端末３０を介して新規にユーザが登録されると、新規に登録されたユーザ（以下では、新規登録ユーザと称する）について、人と人の結びつきを示す情報である人間関係情報をネットワーク５を介して情報処理装置４から取得し、新規登録ユーザと結びつけられた他のユーザを人間関係情報で特定し、特定した他のユーザの嗜好情報に基づいて新規登録ユーザの嗜好情報を推定する。
【００１７】
本実施形態では、新規登録ユーザの嗜好情報の推定に、新規登録ユーザの人間関係情報を利用している。人間関係の結びつきのあるユーザ同士は嗜好が近いことが予測されるため、新規登録ユーザの結びつきのある他ユーザの嗜好情報を利用することで、新規登録ユーザの嗜好を推定することが可能となる。その結果、情報処理装置２の利用履歴のない新規登録ユーザであっても、自分の嗜好に近い推薦情報の提供を受けられる。
【００１８】
また、人間関係情報は、嗜好情報に比べて、シンプルでブレが少なく、フォーマットが確立しており、新規に登録するサイトで既知の友人を探すためによく利用されており、ユーザにとって他の情報提供サイトへの開示に対する抵抗感も低い。
以下に、本実施形態の情報処理装置の実施例を説明する。
【実施例１】
【００１９】
本実施例の情報処理装置を含む通信システムの構成を説明する。
【００２０】
図２は本実施例の通信システムの一構成例を示すブロック図である。図２に示すＥＣサーバ２０が図１に示した情報処理装置２に相当する。
【００２１】
図２に示すように、通信システムは、ネットワーク５０に接続されるＳＮＳサーバ１０およびＥＣサーバ２０を有する。ユーザ端末３０がネットワーク５０を介してＳＮＳサーバ１０またはＥＣサーバ２０と接続される。ネットワーク５０は、例えばインターネットである。ＳＮＳサーバ１０はユーザにＳＮＳを提供するサーバである。ＥＣサーバ２０はユーザに対して商品を販売するための情報処理を行うサーバである。
【００２２】
ＳＮＳサーバ１０がネットワーク５０に開設するＷｅｂサイトとして、例えば、ＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）およびｍｉｘｉ（登録商標）がある。以下では、ＳＮＳサーバ１０がネットワーク５０に開設するＷｅｂサイトを「ＳＮＳサイト」と称する。ＥＣサーバ２０がネットワーク５０に開設するＷｅｂサイトとして、例えば、Ａｍａｚｏｎ（登録商標）および楽天（登録商標）がある。以下では、ＥＣサーバ２０がネットワーク５０に開設するＷｅｂサイトを「ＥＣサイト」と称する。
【００２３】
続いて、図２に示した各構成について詳しく説明する。本実施例では、情報処理の内容をわかりやすく説明するために、ユーザ端末３０を操作するユーザがユーザＡ〜Ｄの４人の場合とする。また、ＳＮＳサーバ１０にユーザＡ〜Ｄが予め会員登録されているものとする。ただし、ＥＣサーバ２０にユーザＢ〜Ｄが予め会員登録されているが、ユーザＡはまだ登録されていないものとする。
【００２４】
図３はＳＮＳサーバの一構成例を示すブロック図である。
【００２５】
図３に示すように、ＳＮＳサーバ１０は、記憶部１３と、制御部１１とを有する。記憶部１３には、ユーザ固有の情報であるユーザ情報１３１と、ユーザ同士の結びつきを示す情報であるユーザ関係情報１３３が格納される。図３に示すユーザ情報１３１およびユーザ関係情報１３３は、それぞれの情報が保存される記憶領域を模式的に表している。
【００２６】
ユーザ情報１３１は、ユーザの氏名またはニックネーム、アカウントおよびパスワードなどユーザ毎に異なる識別情報（Identifier）を含む個人情報である。ユーザの識別情報をユーザＩＤと表記する。ユーザＡ〜Ｄのユーザ情報１３１が記憶部１３に登録されている。ユーザ関係情報１３３は、人と人の結びつきを示す情報である人間関係情報を含む。人間関係情報として、ソーシャルグラフおよびインタレストグラフと呼ばれているものがある。本実施例では、ユーザ関係情報１３３がソーシャルグラフであるものとする。
【００２７】
図４はユーザ情報の一例を示す表である。図４に示すように、ユーザＩＤに対応して、メールアドレス、性別、年齢などの個人情報が記述されている。ＳＮＳ２、ＳＮＳ３はネットワーク５０に接続されるＳＮＳサーバ（不図示）が開設するＳＮＳサイトを意味し、図４に示すユーザ情報では、これらのＳＮＳサイトで使用されているＩＤも登録されている場合を示しているが、これらのＩＤが登録されていなくてもよい。
【００２８】
図５はユーザ関係情報の一例を示す表であり、ユーザＡ〜Ｃの相互の結びつきを示す。図６は図５に示したユーザ関係情報を視覚化したグラフの一例を示す図である。
【００２９】
図６は、ユーザＡがパスでユーザＢと接続され、ユーザＡがユーザＢと直接に結びつきがあることを示している。また、図６は、ユーザＢがパスでユーザＣと接続され、ユーザＢがユーザＣと直接に結びつきがあることを示している。図６に示す人間関係図から、ユーザＡは、ユーザＣとは直接に関係していないが、ユーザＢを介してユーザＣと関係していることがわかる。
【００３０】
記憶部１３内には、上記の各種情報の他に、ユーザ端末３０に表示させるためのウェブページのデータが保存されている。
【００３１】
制御部１１は、ＥＣサーバ２０にユーザ関係情報を提供する情報提供部１１１を含む。制御部１１は、プログラムにしたがって処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）（不図示）と、プログラムを記憶するメモリ（不図示）とを有する。ＣＰＵがプログラムにしたがって処理を実行することで、情報提供部１１１がＳＮＳサーバ１０に仮想的に構成される。情報提供部１１１は、後述のユーザ関係情報提供ＡＰＩ（Application Program Interface）として機能する。
【００３２】
情報提供部１１１は、ユーザ関係情報を要求する旨とユーザＩＤの情報を含むユーザ関係情報要求信号をＥＣサーバ２０から受信すると、ユーザＩＤで特定されるユーザに関するユーザ関係情報１３３を記憶部１３から読み出してＥＣサーバ２０に返信する。
【００３３】
次に、ＥＣサーバ２０の構成について説明する。図７はＥＣサーバの一構成例を示すブロック図である。
【００３４】
図７に示すように、ＥＣサーバ２０は、記憶部２３と、制御部２１とを有する。記憶部２３は、ユーザ固有の情報であるユーザ情報２３１と、商品マスタ情報２３２と、サービス利用履歴２３４と、嗜好情報２３５と、推定嗜好情報２３６とを有する。図７に示すユーザ情報２３１、商品マスタ情報２３２、サービス利用履歴２３４、嗜好情報２３５、および推定嗜好情報２３６は、それぞれの情報が保存される記憶領域を模式的に表している。
【００３５】
ユーザ情報２３１は、ユーザの氏名、アカウントおよびパスワードなどユーザ毎に異なる識別情報を含む個人情報である。ユーザＢ〜Ｄのユーザ情報２３１が記憶部２３に登録されている。本実施例では、図４に示した表からユーザＡに対応する行を除いたものが、ユーザ情報２３１として記憶部２３に登録されているものとする。ユーザ情報１３１と比較すると、商品をユーザに確実に配送するために、ユーザ情報２３１は、少なくとも、ユーザの実名および住所の情報を含んでいるという違いがある。
【００３６】
商品マスタ情報２３２は、ユーザに提供可能な商品に関する情報である。例えば、商品がクラッシック音楽のＣＤの場合、商品マスタ情報２３２は、「モーツァルトのレクイエム」という商品名、商品ＩＤおよびその値段の情報を含む。商品がスポーツウェアの場合、商品マスタ情報２３２は、「サッカー日本代表レプリカジャージ」という商品名、商品ＩＤおよびその値段の情報を含む。
【００３７】
サービス利用履歴２３４は、ユーザが購入した商品に関する情報であり、ユーザ毎にデータが蓄積される。ユーザＢ〜Ｄのそれぞれに対応して、購入商品の情報がサービス利用履歴２３４として登録されている。例えば、ユーザＢが「モーツァルトのレクイエムのＣＤ」を購入すると、ユーザＢに対応して「モーツァルトのレクイエムのＣＤ」の情報がサービス利用履歴２３４として登録され、ユーザＣが「サッカー日本代表レプリカジャージ」を購入すると、ユーザＣに対応して「サッカー日本代表レプリカジャージ」の情報がサービス利用履歴２３４として登録される。
【００３８】
図８はサービス利用履歴の一例を示す表である。図８に示すサービス利用履歴から、ユーザＢが、２０１１年１１月１日の１０時１０分に、商品ＩＤ１２３で特定される商品を１個、購入したことがわかる。
【００３９】
嗜好情報２３５は、ユーザの嗜好に関する情報であり、ユーザ毎に登録される。ユーザＢ〜Ｄのそれぞれに対応して嗜好情報２３５が記憶部２３に登録される。嗜好情報２３５は、例えば、音楽やスポーツなどのジャンルで分類される場合もあるが、人が見ても理解できない状態で表される場合もある。
【００４０】
嗜好情報２３５が機械的にベクトルとして算出される場合が、人が見て理解できない状態で表される場合に相当する。図９は嗜好情報がベクトルで算出される場合の一例を示す表であり、ユーザＢ〜Ｄのそれぞれの嗜好情報がｎ次元（ｎは１以上の整数）のベクトルで表現されている。嗜好情報２３５は、ジャンルで分類される場合やベクトルで算出される場合に限らず、その表現形式は限定されない。
【００４１】
記憶部２３内には、上記の各種情報の他に、ユーザ端末３０に表示させるためのウェブページのデータが保存されている。
【００４２】
制御部２１は、嗜好情報抽出部２１３と、嗜好情報推定部２１５と、情報推薦部２１７とを有する。制御部２１は、プログラムにしたがって処理を実行するＣＰＵ（不図示）と、プログラムを記憶するメモリ（不図示）とを有する。ＣＰＵがプログラムにしたがって処理を実行することで、嗜好情報抽出部２１３、嗜好情報推定部２１５および情報推薦部２１７がＥＣサーバ２０に仮想的に構成される。
【００４３】
嗜好情報抽出部２１３は、ユーザ毎に、サービス利用履歴から推定される嗜好情報２３５を抽出し、抽出した嗜好情報２３５を記憶部２３に格納する。
【００４４】
嗜好情報推定部２１５は、新規にユーザＡが登録されると、ユーザＡのユーザＩＤを含むユーザ関係情報要求信号をＳＮＳサーバ１０に送信する。そして、嗜好情報推定部２１５は、ユーザＡのユーザ関係情報をＳＮＳサーバ１０から受信すると、ユーザ関係情報を参照してユーザＡと結びつけられた他のユーザの嗜好情報２３５を記憶部２３から読み出し、読み出した嗜好情報２３５に基づいてユーザＡの嗜好情報を推定して記憶部２３に格納する。推定された嗜好情報が図に示す推定嗜好情報２３６に相当する。
【００４５】
図１０はＳＮＳサーバから受信するユーザ関係情報の一例を示す。図１０では、ユーザＡがユーザＢ〜Ｄのそれぞれと直接に結びつきのあることが示されている。また、図１０に示すユーザ関係情報では、ＥＣサーバ２０でユーザＡと結びつきのある他のユーザを特定するための情報として、ユーザＢ〜Ｄのメールアドレスの情報を含む。本実施例では、ユーザＢ〜Ｄを特定するための情報として、メールアドレスを用いているが、メールアドレス以外の情報であってもよい。
【００４６】
情報推薦部２１７は、ユーザ毎の嗜好情報２３５または推定嗜好情報２３６に基づいて、商品マスタ情報２３２から商品を抽出し、抽出した商品の情報を推薦情報としてユーザに提供する。
【００４７】
次に、ユーザ端末３０の構成について説明する。
【００４８】
ユーザ端末３０は、情報処理端末の一種であり、デスクトップ型のパーソナルコンピュータの場合に限らず、スマートフォンを含む携帯電話機およびＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などの携帯端末であってもよい。
【００４９】
図１１はユーザ端末の一構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、ユーザ端末３０は、記憶部３３と、表示部３５と、操作部３７と、制御部３１とを有する。スマートフォンに代表されるように、表示部３５および操作部３７の両方の機能を備えたタッチパネルがユーザ端末３０に設けられていてもよい。制御部３１は、プログラムにしたがって処理を実行するＣＰＵ（不図示）と、プログラムを記憶するメモリ（不図示）とを有する。
【００５０】
記憶部３３には、ブラウザが格納されている。制御部３１は、ユーザによって操作部３７を介してＳＮＳサーバ１０またはＥＣサーバ２０と接続する旨の指示が入力されると、記憶部３３からブラウザを読み出して起動し、ユーザが指定したウェブページのデータを接続先の装置から取得すると、ウェブページを表示部３５に表示させる。
【００５１】
なお、装置間のデータ通信方法については、ネットワーク５０がインターネットである場合、ＴＣＰ（Transmission Control Protocol）／ＩＰ（Internet Protocol）にしたがってデータの送受信を装置間でネットワーク５０を介して行うことが可能であり、本実施例では、データ通信方法についての詳細な説明を省略する。
【００５２】
次に、ＥＣサーバ２０の動作を説明する。ここでは、ユーザＡが、ＥＣサーバ２０が開設するＥＣサイトの新規会員に登録する場合で説明する。
【００５３】
図１２は本実施例のＥＣサーバの動作を説明するための模式図である。図１３は本実施例の通信システムの動作手順を示すシーケンス図である。
【００５４】
図１２は、ＥＣサイトに新規に登録されるユーザの立場で、情報の流れがわかりやすいように説明するための図である。ＳＮＳサイトとＥＣサイトの間に位置するユーザ関係情報提供ＡＰＩ１５は、図３を参照して説明した情報提供部１１１に相当する。
【００５５】
ユーザＡがユーザ端末３０の操作部３７を操作し、ＥＣサーバ２０に接続する旨の指示を入力すると、制御部３１は、ネットワーク５０を介してＥＣサーバ２０からホームページのデータを取得し、ブラウザを起動すると、表示部３５にホームページを表示させる。続いて、ユーザＡが操作部３７を操作して表示部３５に表示されたウェブページから「新規会員登録」を選択すると、制御部３１は、新規登録用のウェブページをＥＣサーバ２０から取得する。
【００５６】
新規登録用のウェブページには、ユーザの個人情報を入力するための欄の他に、「ＳＮＳサイトでの自分のユーザ関係情報を本ＥＣサイトに開示すること」を許可するか否かを選択するための項目が設けられている。この項目を設けておくことで、自分のユーザ関係情報をＥＣサイトに開示することに抵抗感があるユーザにも対応することが可能となる。この許可をユーザから得る方法は、新規登録用のウェブページで確認する方法に限らない。
【００５７】
ユーザ端末３０の制御部３１が新規登録用のウェブページを表示部３５に表示させると、ユーザＡは操作部３７を操作して自分の名前などの個人情報を入力する。ここでは、ユーザＡは、商品に関する推薦情報の提供をすぐに受けたいものとし、操作部３７を操作して「ＳＮＳサイトでの自分のユーザ関係情報を本ＥＣサイトに開示すること」を許可する方を選択する。ユーザ端末３０の制御部３１は、ユーザＡが新規登録用のウェブページの入力が完了すると、ユーザＡの個人情報およびユーザ関係情報の開示を許可する旨の情報を含む新規登録情報をＥＣサーバ２０に送信する（ステップ１００１）。
【００５８】
ＥＣサーバ２０の制御部２１は、ユーザ端末３０から新規登録情報を受信すると、ユーザＡの個人情報に基づくユーザ情報を記憶部２３に登録する（ステップ１００２）。ユーザＡは新規に登録されたユーザであり、ＥＣサイトの利用履歴がないため、嗜好情報抽出部２１３は、ユーザＡの嗜好情報を抽出することはできない。そこで、制御部２１の嗜好情報推定部２１５は、ユーザ関係情報の開示を許可する旨の情報を新規登録情報で確認すると、ユーザＡについてのユーザ関係情報を要求するために、ユーザＡのユーザＩＤを含むユーザ関係情報要求信号をＳＮＳサーバ１０に送信する（ステップ１００３）。
【００５９】
ＳＮＳサーバ１０は、ＥＣサーバ２０からユーザ関係情報要求信号を受信すると、情報提供部１１１が、ユーザＡに関するユーザ関係情報を記憶部１３から読み出し、ユーザ関係情報をＥＣサーバ２０に送信する（ステップ１００４）。ここでは、図１０に示した形式で、ユーザ関係情報がＳＮＳサーバ１０からＥＣサーバ２０に返信される。
【００６０】
ＥＣサーバ２０の嗜好情報推定部２１５は、図１０に示したようなユーザ関係情報をＳＮＳサーバ１０から受信すると、ユーザ関係情報に含まれるメールアドレスおよびＳＮＳサーバ１０でのユーザＩＤと、記憶部２３のユーザ情報２３１に登録されたメールアドレスおよびユーザＩＤと紐付けを行う。これにより、嗜好情報推定部２１５は、ＳＮＳサーバ１０に登録されたユーザＢ〜Ｄに対応する、記憶部２３のユーザ情報２３１に登録されたユーザＢ〜Ｄを特定し、特定したユーザＢ〜ＤとユーザＡとをユーザ関係情報にしたがって結びつける（ステップ１００５）。図１０に示した例では、ユーザＡは、ユーザＢ〜Ｄのそれぞれと直接に結びつく関係が構築されている。
【００６１】
続いて、嗜好情報推定部２１５は、ユーザＡのユーザ関係情報とユーザＢ〜Ｄのそれぞれの嗜好情報を入力データとし、機械学習を利用してユーザＡの嗜好情報を推定し、推定嗜好情報を情報推薦部２１７に出力する（ステップ１００６）。ここで、ステップ１００６における機械学習の具体例を、以下に説明する。
【００６２】
嗜好情報推定部２１５は、ＥＣサイトの既存のユーザ（ここでは、ユーザＢ〜Ｄ）のそれぞれのユーザ関係情報および嗜好情報を教師データとし、予めユーザ関係情報に基づく嗜好情報の学習を行う。ここでの学習結果は、上記教師データを基に学習した、ユーザＡの嗜好情報を推定するための推定器、推定パラメータ、および推定アルゴリズムの選択等の情報である。これらの学習結果は記憶部２３に格納される。利用される機械学習の基盤は、Ｊｕｂａｔｕｓ等のリアルタイム処理系基盤に限らず、バッチ処理系基盤であってもよい。学習データ例を、以下に示す。
【００６３】
学習データ例
入力データ：ユーザｍのユーザ関係情報、ユーザｍと関係のあるユーザの嗜好情報
正解データ：ユーザｍの嗜好情報
ただし、ｍは任意の既存ユーザを意味する符号である。
【００６４】
ユーザＢ〜Ｄの嗜好情報からユーザＡの嗜好情報を推定する場合の具体例を説明する。ここでは、理解し易くするために、嗜好情報は人間が見ても理解できる情報としている。
【００６５】
ＥＣサイトを利用してユーザＢが「スパイクシューズ」を購入している場合、スパイクシューズがスポーツで使用されるものであることから、ユーザＢの嗜好情報として「スポーツ」および「シューズ」が登録される。ＥＣサイトを利用してユーザＣが「サッカー日本代表レプリカジャージ」を購入している場合、ユーザＣの嗜好情報として「サッカー」および「ジャージ」が登録される。ＥＣサイトを利用してユーザＤが「サッカーストッキング」を購入している場合、ユーザＤの嗜好情報として「サッカー」および「ストッキング」が登録される。この場合、サッカーがスポーツの一種であることから、嗜好情報推定部２１５は、ユーザＡと関係のあるユーザＢ〜Ｄのそれぞれの嗜好情報を参照し、ユーザＢの「スポーツ」、ユーザＣの「サッカー」およびユーザＤの「サッカー」に共通する「サッカー」を、ユーザＡの嗜好情報として推定する。
【００６６】
また、ユーザＢ〜Ｄのサービス利用履歴をそれぞれの嗜好情報として、ユーザＢ〜Ｄのサービス利用履歴からユーザＡの嗜好情報を推定してもよい。上記の例で説明すると、嗜好情報推定部２１５は、ユーザＢ〜Ｄのそれぞれのサービス利用履歴として、ユーザＢが購入した「スパイクシューズ」、ユーザＣが購入した「サッカー日本代表レプリカジャージ」、およびユーザＤが購入した「サッカーストッキング」の情報から、ユーザＡの嗜好情報として「サッカー」を推定する。
【００６７】
図１３に示すステップ１００６で出力された、ユーザＡの推定嗜好情報２３６に基づいて、ＥＣサーバ２０の情報推薦部２１７は、商品マスタ情報から商品を抽出し、抽出した商品の情報を推薦情報としてユーザ端末３０に送信する（ステップ１００７）。ユーザ端末３０の制御部３１は、ＥＣサーバ２０から推薦情報を受信すると、推薦情報を表示部３５に表示させる（ステップ１００８）。
【００６８】
なお、ステップ１００６における推定処理の精度向上を図るために、次のように行ってもよい。ユーザＢ〜ＤがＥＣサイトを利用することで、これらのユーザの嗜好情報が更新される度に、嗜好情報推定部２１５は、ユーザＡの嗜好情報の推定処理を実行し、その結果に基づいてユーザＡの推定嗜好情報を更新する。このような教師データの逐次的な更新に対して、機械学習が可能なプログラムを制御部２１のＣＰＵ（不図示）に実行させればよい。
【００６９】
ＥＣサーバ２０では、ユーザＡのサービス利用履歴が十分蓄積されるまで、嗜好情報推定部２１５は、ユーザＢ〜Ｄの嗜好情報でユーザＡの嗜好情報を推定し、その結果を推定嗜好情報２３６として記憶部２３に格納し、嗜好情報抽出部２１３は、ユーザＡのサービス利用履歴から推定した、ユーザＡの嗜好情報２３５を記憶部２３に格納する。このように、ユーザＡのサービス利用履歴が十分蓄積されるまでは、嗜好情報抽出部２１３および嗜好情報推定部２１５のそれぞれの推定処理が行われるが、嗜好情報抽出部２１３によって推定された嗜好情報２３５よりも嗜好情報推定部２１５による推定嗜好情報２３６の方が、ユーザＡの嗜好に近いと予測される。
【００７０】
ここで、情報推薦部２１７がユーザＡの推薦情報を求める際、使用する情報を、「ユーザＡの推定嗜好情報２３６」から「ユーザＡのサービス利用履歴に基づく嗜好情報２３５」に切り替える方法の一例を説明する。
【００７１】
図１４は、ユーザに対する情報推薦の際に、使用する情報を推定嗜好情報から嗜好情報に切り替える、ＥＣサーバの動作手順を示すフローチャートである。ここでは、サービス利用履歴の蓄積数に関して、推薦情報の抽出のために使用する情報を切り替えるタイミングの基準となる閾値が予め決められている。閾値の情報は制御部２１内のメモリ（不図示）に予め登録されている。
【００７２】
図１４に示すように、制御部２１は、ユーザＡのユーザ端末３０と接続されたか否かを判定する（ステップ１１０１）。ユーザ端末３０と通信可能に接続されると、制御部２１は、ユーザ端末３０のユーザＡについてのサービス利用履歴を参照し、サービス利用履歴の蓄積数が閾値以上か否かを判定する（ステップ１１０２）。
【００７３】
ステップ１１０２の判定で、サービス利用履歴の蓄積数が閾値未満である場合、情報推薦部２１７は、ユーザＡの推定嗜好情報に基づいて推薦情報を求めて出力する（ステップ１１０３）。その反対に、ステップ１１０２の判定において、サービス利用履歴の蓄積数が閾値以上である場合、情報推薦部２１７は、ユーザＡの嗜好情報に基づいて推薦情報を求めて出力する（ステップ１１０４）。
【００７４】
その後、ユーザＡが商品を購入すると（ステップ１１０５）、制御部２１は、ユーザＡのサービス利用履歴にその情報を追加して、サービス利用履歴を更新する（ステップ１１０６）。ユーザ端末３０との接続が切れると（ステップ１１０７）、制御部２１は処理を終了する。
【００７５】
情報推薦部２１７がユーザＡの推薦情報を求める際に使用する情報を推定嗜好情報２３６から嗜好情報２３５に切り替える方法は、図１４に例示した方法に限らず、ＥＣサイトの提供者が予め設定した方法で切り替えるようにしてもよい。
【００７６】
本実施例の情報処理装置によれば、ＥＣサイトでの利用履歴がほとんどないユーザであっても、人間関係の結びつきのあるユーザ同士は嗜好が近いという予測の基に、そのユーザと関係する他のユーザの嗜好情報に基づいて嗜好情報が推定される。そのため、ユーザは、ＥＣサイトに登録された直後であっても、自分の嗜好に関する情報を自らＥＣサイトに提供しなくても、自分の嗜好に近い推薦情報の提供を受けることが可能となる。
【実施例２】
【００７７】
本実施例は、ＥＣサーバが独自に保持するユーザ関係情報とＳＮＳサーバから提供されるユーザ関係情報とを組み合わせて使用する場合である。本実施例では、実施例１と同様な構成および動作についての詳細な説明を省略し、実施例１と異なる点について詳しく説明する。
【００７８】
本実施例の情報処理装置の構成を説明する。図１５は本実施例のＥＣサーバの一構成例を示すブロック図である。図１５に示すＥＣサーバ２２が図１に示した情報処理装置２に相当する。
【００７９】
本実施例のＥＣサーバ２２が開設するＥＣサイトとして、ｉＴｕｎｅｓ（登録商標）等の楽曲販売のサイトが知られている。ｉＴｕｎｅｓ（登録商標）では、ＳＮＳ機能を備えたサイト「Ｐｉｎｇ」をユーザに提供している。図１５に示すように、ＥＣサーバ２２は、記憶部２３にユーザ関係情報２３３を保持している。
【００８０】
ＥＣサーバ２２では、独自のユーザ関係情報を保持しているが、ＳＮＳサーバ１０から別のユーザ関係情報の提供を受けることで、さらに詳しいユーザ関係情報を利用することができる。
【００８１】
ＥＣサイトが上記のようなＳＮＳ機能付き楽曲販売サイトである場合、ＥＣサイトに新規に登録したユーザは、自分と同じ音楽趣味を持つ人を探すために、ＳＮＳサイト１０に保持された、自分のユーザ関係情報をＥＣサーバ２２に開示する動機がさらに強くなる。
【００８２】
次に、本実施例のＥＣサーバ２２の動作を、図１３および図１６を参照して説明する。
【００８３】
図１６は本実施例のＥＣサーバの動作を説明するための模式図である。図１７Ａ〜図１７Ｃはユーザ関係情報の一例を示す図である。図１７ＡはＳＮＳサーバ１０が保持するユーザ関係情報であり、図１７ＢはＥＣサーバ２２が保持するユーザ関係情報であるものとする。
【００８４】
図１３に示したステップ１００４で、ＥＣサーバ２２がＳＮＳサーバ１０から図１７Ａに示したユーザ関係情報を受信すると、嗜好情報推定部２１５は、図１７Ａに示すユーザ関係情報と図１７Ｂに示すユーザ関係情報を足し合わせ、図１７Ｃに示すユーザ関係情報を構築する。そして、図１７Ｃに示したユーザ関係情報を利用して、ＥＣサーバ２２は、図１３に示したステップ１００５以降の手順で処理を行う。なお、図１７Ｃに例示されるような、複数の人間関係情報を足し合わせた人間関係情報を「組み合わせ人間関係情報」と称する。
【００８５】
本実施例では、ＥＣサーバ２２はユーザＡの嗜好情報を推定する際、ユーザＡが直接に関係するユーザＢ〜Ｄだけでなく、ユーザＢ〜Ｄのそれぞれに関係するユーザであるユーザＥ、ユーザＦの情報も利用することができる。
【００８６】
また、複数のユーザ関係情報を用いることで、図１７Ｃのユーザ関係情報に示すパスの数から、ユーザＣ、ユーザＤ、ユーザＥおよびユーザＦの関係が深く、ユーザＡ、ユーザＣおよびユーザＤの関係が深いことを想定できる。この人間関係の深さの情報を推定処理に利用することで、嗜好情報の推定精度の向上を図ることができる。
【実施例３】
【００８７】
実施例１では、ユーザ関係情報の取得方法が、ＥＣサーバが特定のユーザに関するユーザ関係情報をＳＮＳサーバに要求してＳＮＳサーバから引っ張ってくるプル形式の場合で説明した。本実施例は、ユーザ関係情報が更新される度に逐次、ＳＮＳサーバからＥＣサーバに送信されるストリーム形式の場合である。この場合、ＳＮＳサイトの提供者がＥＣサイトの提供者との間でユーザ関係情報をストリーム形式で提供する旨の契約を予め結んでいてもよい。また、ユーザ関係情報の提供が有料であってもよい。
【００８８】
なお、本実施例では、実施例１と同様な構成および動作についての詳細な説明を省略し、実施例１と異なる点について詳しく説明する。
【００８９】
本実施例のＳＮＳサーバ１０の構成を説明する。図３に示したＳＮＳサーバ１０の情報提供部１１１は、ユーザ間に新たな関係が発生する等によりユーザ関係情報に変化がある度に、全てのユーザのユーザ関係情報をＥＣサーバ２０に送信する。
【００９０】
本実施例のＥＣサーバ２０の構成を説明する。ＥＣサーバ２０の嗜好情報推定部２１５は、ＳＮＳサーバ１０からユーザ関係情報を受信する度に、更新されたユーザ関係情報を用いて、新規に登録されたユーザの嗜好情報に対する推定処理を行い、推定嗜好情報２３６を更新する。
【００９１】
また、既存のユーザの人間関係にも変化があった場合、嗜好情報推定部２１５が、更新されたユーザ関係情報を用いて、新規に登録されたユーザと同様に、既存のユーザに対する嗜好情報を推定し、記憶部２３に格納された推定嗜好情報２３６または嗜好情報２３５を更新してもよい。
【００９２】
なお、実施例１では、ＥＣサーバ２０がＳＮＳサーバ１０にユーザ関係情報を要求し、対象となるユーザ関係情報を取得すると、ＥＣサーバ２０とＳＮＳサーバ１０とのセッションが切断されるが、本実施例では、ＥＣサーバ２０とＳＮＳサーバ１０とのセッションが接続された状態が維持される。
【００９３】
また、本実施例のように、ストリーム形式でユーザ関係情報を受け取って推定処理を行う場合、嗜好推定の処理速度が重要になる。実施例１で説明した機械学習において、例えば、Ｊｕｂａｔｕｓなどの大規模リアルタイムデータ処理基盤を利用した方が望ましい。ただし、利用するシステムはＪｕｂａｔｕｓに限定されない。
【００９４】
本実施例では、ユーザ関係情報に変化がある度に情報が受け取れるので、より最新の情報が推定処理に反映されるという利点がある。また、新規に登録されたユーザのみならず、既存ユーザの嗜好情報抽出時にも最新のユーザ関係情報を利用できるので、全体の嗜好情報の推定の精度向上を図ることができる。
【００９５】
なお、本実施例では、ユーザ関係情報の送信方法がストリーム形式で、装置間のセッションの接続が維持されている場合で説明したが、ユーザ関係情報を送信する際、毎回、装置間でセッションの接続と遮断を行い、ユーザ関係情報を逐次的に送るプッシュ形式であってもよい。
【００９６】
また、本実施例を実施例２に適用してもよい。図１５に示したＥＣサーバ２２が、自装置で保持するユーザ関係情報２３３に、ＳＮＳサーバ１０でユーザ関係情報１３３が更新される度にＳＮＳサーバ１０から取得するユーザ関係情報１３３を組み合わせることで、実施例２においても、最新のユーザ関係情報１３３を新規に登録されたユーザの嗜好推定処理に反映させることができる。
【実施例４】
【００９７】
実施例１では、ＥＣサイトが１つのＳＮＳサイトと連携する場合を説明したが、本実施例は、ＥＣサイトが複数のＳＮＳサイトと連携する場合である。
【００９８】
なお、本実施例では、実施例１または実施例２と同様な構成および動作についての詳細な説明を省略し、実施例１または実施例２と異なる点について詳しく説明する。
【００９９】
本実施例の通信システムの構成を説明する。図１８は本実施例の通信システムの一構成例を示すブロック図である。図１８に示すように、本実施例の通信システムでは、ＳＮＳサイトの異なるＳＮＳサーバ１０ａ、１０ｂがネットワーク５０に接続されている。図１８に示すＥＣサーバ２０が図１に示した情報処理装置２に相当する。
【０１００】
図１９は本実施例のＳＮＳサーバおよびＥＣサーバの構成を説明するための模式図である。
【０１０１】
図１８および図１９に示すＳＮＳサーバ１０ａ、１０ｂは実施例１で説明したＳＮＳサーバ１０と同様な構成であるが、本実施例では、ユーザ関係情報１３３ａがソーシャルグラフであるが、ユーザ関係情報１３３ｂがインタレストグラフとする。ここで言うインタレストグラフとは、共通の趣味または出来事によって結びついた人間関係を意味する。
【０１０２】
また、図１９に示すＳＮＳサイトａは図１８に示すＳＮＳサーバ１０ａがネットワーク５０に開設するサイトであり、ＳＮＳサイトｂはＳＮＳサーバ１０ｂがネットワーク５０に開設するサイトである。
【０１０３】
次に、本実施例におけるＥＣサーバ２０の動作を、図１３および図１９を参照して説明する。
【０１０４】
ＥＣサーバ２０は、新規に登録されたユーザＡについて、図１３のステップ１００４で複数のＳＮＳサイト１０ａ、１０ｂからユーザ関係情報１３３ａ、１３３ｂを受け取ると、ユーザ関係情報１３３ａ、１３３ｂを足し合わせたユーザ関係情報を実施例２で説明したように構築し、図１３に示したステップ１００６で、実施例１で説明したように嗜好情報を推定する。
【０１０５】
本実施例では、複数のユーザ関係情報を足し合わせるという点では実施例２と共通しているが、複数のユーザ関係情報の中に種類の異なるグラフが含まれていると、以下のように、ユーザ関係情報に重み付けを行う点が異なる。
【０１０６】
重み付け方法として、ＳＮＳサイト毎のユーザ関係情報に紐付けられたユーザのＥＣサイトでのサービス利用履歴を比較し、同じユーザ関係情報で紐付けられたユーザのサービス利用履歴に相関がある場合、推定対象のユーザの嗜好により近い人間の結びつきを示すユーザ関係情報とみなし、その重み付けを高くする方法を用いること可能である。
【０１０７】
以下に、重み付け方法の具体例を説明する。
【０１０８】
ＳＮＳサイトａが保持する、ユーザＡに関するユーザ関係情報１３３ａは、「ユーザＡがユーザＢおよびユーザＣのそれぞれとパスで接続されている」ものとする。
ＳＮＳサイトｂが保持する、ユーザＡに関するユーザ関係情報１３３ｂは、「ユーザＡがユーザＤおよびユーザＥのそれぞれとパスで接続されている」ものとする。
【０１０９】
ユーザＢ〜ＥのＥＣサイトでのサービス利用履歴として、次のような情報が登録されているものとする。ここでは、例えば、ユーザＢがテニスボールを購入した場合に、サービス利用履歴を「ユーザ名／購入商品」と表記する。
ユーザＢ／テニスボール
ユーザＣ／アニメＤＶＤ
ユーザＤ／サッカー用靴
ユーザＥ／サッカーボール
・・・（省略）。
【０１１０】
嗜好情報推定部２１５は、ユーザ関係情報１３３ａから読み出したユーザＢおよびユーザＣのそれぞれのサービス利用履歴を参照し、ユーザＢの「テニスボール」とユーザＣの「アニメＤＶＤ」とに相関があるか判定する。また、嗜好情報推定部２１５は、ユーザ関係情報１３３ｂから読み出したユーザＤおよびユーザＥのそれぞれのサービス利用履歴を参照し、ユーザＤの「サッカー用靴」とユーザＥの「サッカーボール」とに相関があるか判定する。そして、嗜好情報推定部２１５は、「サッカー用靴」と「サッカーボール」に「サッカー」が共通していることから、「テニスボール」と「アニメＤＶＤ」の組み合わせよりも、「サッカー用靴」と「サッカーボール」の組み合わせの方を相関があると判断する。
【０１１１】
このようにして、嗜好情報推定部２１５は、ユーザＡの推定嗜好情報２３６として「サッカー」を導き出すとともに、ＳＮＳサイトｂのユーザ関係情報１３３ｂが趣味の近い人を集めた人間関係情報と判定し、ユーザ関係情報１３３ａよりもユーザ関係情報１３３ｂの重み付けを高くする。
【０１１２】
本実施例では、複数のＳＮＳサイトから取得した、複数のユーザ関係情報を組み合わせることで、実施例２と同様に、新規に登録されたユーザに対して推薦情報を提供できる。
【０１１３】
また、ＳＮＳサイト毎に蓄積されるユーザ関係情報の傾向がソーシャルグラフか、インタレストグラフに分かれるが、ユーザ関係情報に上述した重み付けを行うことで、嗜好情報の推定処理について精度向上が図れる。これは、人間関係情報がソーシャルグラフとインタレストグラフに大きく２つに分けられ、インタレストグラフの方がソーシャルブラフよりもユーザの結びつきが嗜好に近く、嗜好情報の推定に適しているからである。
【０１１４】
なお、本実施例では、ユーザ関係情報に重み付けを行う方法の一例として、ユーザ関係情報の種類がインタレストグラフか、ソーシャルグラフかの場合で説明したが、重み付けの仕方は、このような種類分けの場合に限らない。また、ＥＣサーバ２０が実施例３で説明したＥＣサーバ２２であってもよい。つまり、組み合わせるユーザ関係情報は、複数のＳＮＳサイトから取得するものに限らず、ＥＣサーバが保持するユーザ関係情報と１以上のＳＮＳサイトから取得するユーザ関係情報とであってもよい。
【０１１５】
本実施形態の情報処理装置および情報処理方法では、実施例１〜４で具体的に説明したように、新規に登録された直後のように、利用履歴がほとんどないため情報推薦を受けることができないユーザであっても、ユーザの人間関係情報を基に嗜好情報を推定して情報推薦を行うことで、ユーザの利便性を向上させることができる。
【符号の説明】
【０１１６】
１０、１０ａ、１０ｂ    ＳＮＳサーバ
２０、２２    ＥＣサーバ
２１    制御部
２３    記憶部
３０    ユーザ端末
５０    ネットワーク
【図１】
0005603359.tif 000002
【図２】
0005603359.tif 000003
【図３】
0005603359.tif 000004
【図４】
0005603359.tif 000005
【図５】
0005603359.tif 000006
【図６】
0005603359.tif 000007
【図７】
0005603359.tif 000008
【図８】
0005603359.tif 000009
【図９】
0005603359.tif 000010
【図１０】
0005603359.tif 000011
【図１１】
0005603359.tif 000012
【図１２】
0005603359.tif 000013
【図１３】
0005603359.tif 000014
【図１４】
0005603359.tif 000015
【図１５】
0005603359.tif 000016
【図１６】
0005603359.tif 000017
【図１７Ａ】
0005603359.tif 000018
【図１７Ｂ】
0005603359.tif 000019
【図１７Ｃ】
0005603359.tif 000020
【図１８】
0005603359.tif 000021
【図１９】
0005603359.tif 000022