(57)【要約】【課題】利用者の個人情報を利用することなく、多数のサービスのインテントをその機能の特異性を考慮して分類できるようにする。【解決手段】インテント情報処理装置２において、Ｗｅｂサイトから収集した複数のサービスからインテントを抽出してこれらのインテントから機能特異性を表す３つの特徴量を計算し、この算出された３つの特徴量をもとに上記インテントを分類して、その結果をインテント機能特異性累積部１４に保存する。そして、サーバ３において、上記インテント機能特異性累積部１４に保存されたインテントの機能特異性を表す情報をもとに、機能特異性の高いつまり珍しいインテントの提示画面を生成してクライアント端末４に送信して表示させ、この表示されたインテントの中から所望のインテントが選択された場合に、このインテントに関連するサービスのリストを作成してクライアント端末４へ送信する。【選択図】図１
2014215633.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サービスを表す解説文から抽出された、サービス提供者の意図を自然言語表現により表したインテントに関する情報と、前記サービスを実行する際にデバイス又はデータにアクセスするためのアクセス情報と、前記サービスに対する人気の度合いを表す情報を、インテントサービス関連情報を記憶する記憶部から読み込む情報読込み手段と、
前記読み込まれた情報をもとに、前記抽出されたインテントを含む全てのサービスに含まれるアクセス情報の中で最も珍しいアクセス情報の珍しさの度合いを表す第１の特徴量と、前記抽出されたインテントを含むサービスの人気の度合いが低いほど大きくなりかつ当該インテントを含むサービスの数が多いほど大きくなる第２の特徴量と、前記抽出されたインテントを含むサービスが出現するカテゴリの種類が少ないほど大きくなりかつカテゴリ内におけるサービスの出現頻度が低いほど小さくなる第３の特徴量のうち少なくとも一つを、前記抽出されたインテントの機能特異性を表す評価尺度として算出する評価尺度算出手段と、
前記評価尺度算出手段により算出された特徴量に基づいて、前記インテントの機能特異性を分類する分類手段と、
前記インテントの機能特異性の分類結果を表す情報を記憶する分類結果記憶手段と
を具備することを特徴とするインテント分類装置。
【請求項２】
請求項１に記載されたインテント分類装置が具備する情報読込み手段、評価尺度算出手段、分類手段及び分類結果記憶手段に加え、
前記インテントサービス関連情報の記憶部から、前記サービスを表す解説文から抽出されたインテントに関する情報を読み込む手段と、
前記分類結果記憶手段から、前記インテントの機能特異性の分類結果を表す情報を読み込む手段と、
前記読み込まれた機能特異性の分類結果を表す情報をもとに、前記抽出された複数のインテントをその機能特異性が高いものから一定量ずつ順次選択して、そのリストを利用者端末に段階的に表示させる手段と、
前記利用者端末に表示されたインテントの１つを利用者が選択操作したとき、その操作情報を前記利用者端末から受信し、この受信された操作情報により表されるインテントに対応するサービス情報を前記インテントサービス関連情報の記憶部から読み込んでそのリストを前記利用者端末に表示させる手段と
を、さらに具備することを特徴とするサービス選択支援装置。
【請求項３】
請求項１に記載のインテント分類装置との間で情報伝送が可能なサービス選択支援装置であって、
前記インテントサービス関連情報の記憶部から、前記サービスを表す解説文から抽出されたインテントに関する情報を読み込む手段と、
前記分類結果記憶手段から、前記インテントの機能特異性の分類結果を表す情報を読み込む手段と、
前記読み込まれた機能特異性の分類結果を表す情報をもとに、前記抽出された複数のインテントをその機能特異性が高いものから一定量ずつ順次選択してそのリストを利用者端末に段階的に表示させる手段と、
前記利用者端末に表示されたインテントの１つを利用者が選択操作したとき、その操作情報を前記利用者端末から受信し、この受信された操作情報により表されるインテントに対応するサービス情報を前記インテントサービス関連情報の記憶部から読み込んでそのリストを前記利用者端末に表示させる手段と
を具備することを特徴とするサービス選択支援装置。
【請求項４】
サービスを表す解説文から抽出された、サービス提供者の意図を自然言語表現により表したインテントに関する情報と、前記サービスを実行する際にデバイス又はデータにアクセスするためのアクセス情報と、前記サービスに対する人気の度合いを表す情報を、インテントサービス関連情報を記憶する記憶部から読み込む情報読込み過程と、
前記抽出されたインテントを含む全てのサービスに含まれるアクセス情報の中で最も珍しいアクセス情報の珍しさの度合いを表す第１の特徴量と、前記抽出されたインテントを含むサービスの人気の度合いが低いほど大きくなりかつ当該インテントを含むサービスの数が多いほど大きくなる第２の特徴量と、前記抽出されたインテントを含むサービスが出現するカテゴリの種類が少ないほど大きくなりかつカテゴリ内におけるサービスの出現頻度が低いほど小さくなる第３の特徴量のうち少なくとも一つを、前記抽出されたインテントの機能特異性を表す評価尺度として算出する過程と、
前記評価尺度を算出する過程により算出された特徴量に基づいて、前記インテントの機能特異性を分類する過程と、
前記インテントの機能特異性の分類結果を表す情報を分類結果記憶部に格納する過程と
を具備することを特徴とするインテント分類方法。
【請求項５】
請求項４に記載されたインテント分類方法が具備する情報読込み過程、評価尺度算出過程、分類過程及び分類結果を分類結果記憶部に格納する過程に加え、
前記インテントサービス関連情報の記憶部から、前記サービスを表す解説文から抽出されたインテントに関する情報を読み込む過程と、
前記分類結果記憶部から、前記インテントの機能特異性の分類結果を表す情報を読み込む過程と、
前記読み込まれた機能特異性の分類結果を表す情報をもとに、前記抽出された複数のインテントをその機能特異性が高いものから一定量ずつ順次選択して、そのリストを利用者端末に段階的に表示させる過程と、
前記利用者端末に表示されたインテントの１つを利用者が選択操作したとき、その操作情報を前記利用者端末から受信し、この受信された操作情報により表されるインテントに対応するサービス情報を前記インテントサービス関連情報の記憶部から読み込んでそのリストを前記利用者端末に表示させる過程と
を、さらに具備することを特徴とするサービス選択支援方法。
【請求項６】
請求項１記載のインテント分類装置との間で情報伝送が可能なサービス選択支援装置が実行するサービス選択支援方法であって、
前記インテントサービス関連情報の記憶部から、前記サービスを表す解説文から抽出されたインテントに関する情報を読み込む過程と、
前記分類結果記憶部から、前記インテントの機能特異性の分類結果を表す情報を読み込む過程と、
前記読み込まれた機能特異性の分類結果を表す情報をもとに、前記抽出された複数のインテントをその機能特異性が高いものから一定量ずつ順次選択してそのリストを利用者端末に段階的に表示させる過程と、
前記利用者端末に表示されたインテントの１つを利用者が選択操作したとき、その操作情報を前記利用者端末から受信し、この受信された操作情報により表されるインテントに対応するサービス情報を前記インテントサービス関連情報の記憶部から読み込んでそのリストを前記利用者端末に表示させる過程と
を具備することを特徴とするサービス選択支援方法。
【請求項７】
請求項１乃至３記載のインテント分類装置又はサービス選択支援装置が具備する各手段により実行される処理を、前記インテント分類装置又はサービス選択支援装置が備える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】
この発明は、例えばＷｅｂサイトが提供する多数のサービスをインテントの特徴をもとに分類するインテント分類装置、方法及びプログラムと、当該分類結果を利用してサービスをユーザに提示するサービス選択支援装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、モバイルデバイスやＷｅｂの進化に伴い、サービスが多様化しまた急増している。一方で、利用者は数多いサービスの中から自分が望むサービスを発見することが困難になっており、「ＩＣＴ（Information and Communication Technology）サービスについていけない」と感じる利用者が増える問題が深刻化している。こうした社会の現状に対し、利用者の曖昧な欲求を叶える適切な情報を提示する技術の需要が高まっている。
【０００３】
そこで、例えば意外性（セレンディピティ、気付き）という観点に着目して、テレビコンテンツを推薦する手法が提案されている。この手法は、コンテンツの情報と利用者ログの特徴をそれぞれ分析し、それらのマッチングにより意外性のあるコンテンツを推薦するものとなっている。具体的には、コンテンツ側のデータに基づいてデンドログラムによりコンテンツをクラスタ分析し、利用者が意外性を感じるコンテンツの関係をノード間距離で評価するようにしている（例えば非特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】秋山高行、外２名、“Serendipity のある推薦システムの方式提案と検証”、電子情報通信学会、信学技報  IEICE Technical Report ISEC2009-63 LOIS2009-52 (2009-11)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、非特許文献１に記載された手法は、意外性のあるコンテンツを推薦するために利用者のログ情報を利用するものとなっている。ログ情報は利用者にとって個人情報であるため、一般にログ情報の取得は難しい。また、たとえログ情報を取得できたとしても、サービス検索ログがある程度の量がないと推薦精度が保てないというコールドスタート問題が残る。
【０００６】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、利用者の個人情報を利用することなく、多数のサービスのインテントをその機能の特異性を考慮して分類できるようにしたインテント分類装置、方法及びプログラムと、上記分類結果に応じて意外性のあるサービスの発見を支援できるようにしたサービス選択支援装置、方法及び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】
【０００７】
上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、サービスを表す解説文から抽出された、サービス提供者の意図を自然言語表現により表したインテントに関する情報と、上記サービスを実行する際にデバイス又はデータにアクセスするためのアクセス情報と、上記サービスに対する人気の度合いを表す情報を、インテントサービス関連情報を記憶する記憶部から読み込む。そして、この読み込まれた情報をもとに、先ず上記抽出されたインテントを含む全てのサービスに含まれるアクセス情報の中で最も珍しいアクセス情報の珍しさの度合いを表す第１の特徴量と、上記抽出されたインテントを含むサービスの人気の度合いが低いほど大きくなりかつ当該インテントを含むサービスの数が多いほど大きくなる第２の特徴量と、上記抽出されたインテントを含むサービスが出現するカテゴリの種類が少ないほど大きくなりかつカテゴリ内におけるサービスの出現頻度が低いほど小さくなる第３の特徴量のうち少なくとも一つを、上記抽出されたインテントの機能特異性を表す評価尺度として算出する。次に、上記算出された特徴量に基づいて上記インテントの機能特異性を分類し、このインテントの機能特異性の分類結果を表す情報を分類結果記憶手段に格納するようにしたものである。
【０００８】
この発明の第２の観点は、上記第１の観点で述べた技術的事項に加え、以下のような技術的事項をさらに備えたものである。すなわち、上記インテントサービス関連情報の記憶部から上記サービスを表す解説文から抽出されたインテントに関する情報を読み込むと共に、上記分類結果記憶手段から上記インテントの機能特異性の分類結果を表す情報を読み込む。そして、上記読み込まれた機能特異性の分類結果を表す情報をもとに、上記抽出された複数のインテントをその機能特異性が高いものから一定量ずつ順次選択して、そのリストを利用者端末に段階的に表示させ、この利用者端末に表示されたインテントの１つを利用者が選択操作したとき、その操作情報を上記利用者端末から受信して、この受信された操作情報により表されるインテントに対応するサービス情報を上記インテントサービス関連情報の記憶部から読み込んでそのリストを上記利用者端末に表示させる。
【０００９】
この発明の第３の観点は、上記第１の観点で述べた上記インテントサービス関連情報の記憶部から上記サービスを表す解説文から抽出されたインテントに関する情報を読み込むと共に、上記分類結果記憶手段から上記インテントの機能特異性の分類結果を表す情報を読み込む。そして、上記読み込まれた機能特異性の分類結果を表す情報をもとに、上記抽出された複数のインテントをその機能特異性が高いものから一定量ずつ順次選択して、そのリストを利用者端末に段階的に表示させ、この利用者端末に表示されたインテントの１つを利用者が選択操作したとき、その操作情報を上記利用者端末から受信して、この受信された操作情報により表されるインテントに対応するサービス情報を上記インテントサービス関連情報の記憶部から読み込んでそのリストを上記利用者端末に表示させるようにしたものである。
【発明の効果】
【００１０】
この発明の第１の観点によれば、インテントの機能特異性を表す特徴量が、当該インテントを含む全てのサービスに含まれるアクセス情報の珍しさと、上記インテントを含むサービスの人気の度合いと、上記インテントを含むサービスが出現するカテゴリの種類及び当該カテゴリ内におけるインテントの出現頻度のうちの少なくとも一つをもとに算出される。そして、この算出された機能特異性を表す特徴量をもとにインテントが分類される。このため、利用者の個人情報を利用することなく、インテントの機能特異性をより正確に分類することが可能となる。
【００１１】
この発明の第２及び第３の観点によれば、機能特異性の分類結果を表す情報をもとに、複数のインテントがその機能特異性が高いものから一定量ずつ順次選択されてそのリストが利用者に提示され、続いてこの提示されたインテントリストの中の１つが利用者により選択操作されたとき、当該選択されたインテントに対応するサービス情報のリストが上記利用者に提示される。このため、利用者に対しインテントのリストが機能特異性の高いものから順に段階的に提示され、利用者の選択操作に応じてサービスが提示されるため、利用者は日常で目にする機会の少ない珍しいサービスを発見し易くなる。
【００１２】
すなわちこの発明の各観点によれば、利用者の個人情報を利用することなく、多数のサービスのインテントをその機能の特異性を考慮して分類できるようにしたインテント分類装置、方法及びプログラムと、上記分類結果に応じて意外性のあるサービスの発見を支援できるようにしたサービス選択支援装置、方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】この発明の一実施形態に係るインテント分類装置及びサービス選択支援装置を含むシステムの機能構成を示すブロック図。
【図２】図１に示したインテント分類装置のインテント機能特異性判定処理部による処理手順と処理内容を示すフローチャート。
【図３】図１に示したサーバの提示画面処理部により生成されるインテント提示画面の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
［一実施形態］
（構成）
図１は、この発明の一実施形態に係るインテント分類装置及びサービス選択支援装置を含むシステムの機能構成を示すブロック図である。このシステムは、記憶装置１と、インテント情報処理装置２と、サーバ３と、クライアント端末４とを備える。
【００１５】
記憶装置１は、例えばデータベースサーバに設けられ、この発明の一実施形態を実現する上で必要な記憶領域として、同義語辞典累積部１１と、機能特異性正解データ累積部１２と、インテントサービス関連情報累積部１３と、インテント機能特異性累積部１４を備えている。
【００１６】
同義語辞典累積部１１には、サービス情報からインテントを抽出する際に用いる同義語辞典データが記憶されている。機能特異性正解データ累積部１２には、インテントの機能特異性の判定に用いる機能特異性正解データが記憶されている。機能特異性正解データは、例えばサービスの解説文に登場するインテントに対して「サービス機能として珍しいと思うかどうか」という問に対し主観により５段階評価を行い、インテントごとに平均値をとったものである。
【００１７】
インテントサービス関連情報累積部１３は、後述するインテント情報処理装置２により取得されたサービス情報に関連するマニフェストカテゴリ及び抽出されたインテントの位置と回数を表す情報を格納するために用いられる。インテント機能特異性累積部１４は、後述するインテント情報処理装置２により判定されたインテントの機能特異性を表す情報を記憶するために用いられる。
【００１８】
インテント情報処理装置２はコンピュータを備えたもので、この発明の一実施形態を実現する上で必要な処理機能として、サービス情報取得処理部２１と、インテント抽出処理部２２と、インテント機能特異性判定処理部２３を備えている。なお、これらの処理部２１〜２３は何れも図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムをコンピュータに実行させることにより実現される。
【００１９】
サービス情報取得処理部２１は、Ｗｅｂ１上のサイトからサービス情報を取得する。サービス情報は、サービスの解説文、サービスのカテゴリ情報、サービスのアクセス情報及びサービスの人気度情報により構成される。カテゴリ情報とは、アプリケーション配信ポータルが提供しているサービスに対するラベルであり、通常は２０〜３０ある。アクセス情報とは、サービスのデバイス機能へのアクセス情報や端末内の特定データへのアクセス情報やクライアント端末内の特定データへのアクセス情報を意味する。これらアクセス情報は、例えば非自然言語であるマニフェストファイルに含まれ、Android （登録商標）対応のアプリケーションでは、ManifestXML と呼ばれる。このXML 内には、“PERMISSION:CAMERA” のように、「アプリケーションがカメラの機能を使う」というアクセス情報が記述されている。サービスの人気度情報は、例えばサービスのダウンロード数により評価される情報である。サービス情報取得処理部２１は、上記取得されたサービス情報のマニフェストファイル、カテゴリ情報及び人気度情報を、インテントサービス関連情報累積部１３に記憶させる。
【００２０】
インテント抽出処理部２２は、以下の処理機能を有する。  
(i)  上記サービス情報取得処理部２１から提供されるサービス解説文を、形態素解析することでインテントの候補を抽出する処理。  
ここで、インテントとは、「サービス利用時におけるユーザ意図の自然言語による抽象表現」と定義する。例えば、「写真の編集」や「運転の支援」、「レシピの検索」等である。インテントを別の表現で言い換えると、「何ができるのか」という利用者の行動や目的を抽象表現した概念であるのと同時に、サービスによって提供される機能を表現した概念である。つまりインテントは、サービス利用者とサービス提供者の意図が表裏一体となった概念であり、両者の橋渡しをする役割を果たす。またインテント候補は、例えば「目的語＋（‘を’、‘の’、‘  ’）＋動詞」で構成される表現であり、機械的に取得される。
【００２１】
(ii)  意味が同一のインテント候補を同じ表現とするように統一化する処理。  
上記抽出されたインテント候補には、「経路の検索」と「ルートの探索」のように、表現は異なるものの同じ意味をなすインテントが含まれる。そこで、抽出された複数のインテント候補について、同義語辞典累積部１１に記憶された同義語辞典データを参照して、意味が同一のインテント候補を同じ表現とするように統一化する。
【００２２】
(iii)  上記得られたインテントを、その出現位置及び出現回数を表す情報と共にインテントサービス関連情報累積部１３に記憶させる処理。
【００２３】
インテント機能特異性判定処理部２３は、インテントサービス関連情報蓄積部１３から各インテントの出現回数と出現位置、及び各サービスのアクセス情報、カテゴリ情報及び人気度情報を読み込み、この読み込んだ情報をもとにインテントの機能特異性を表す評価尺度を計算する。
【００２４】
ここで、機能特異性とは、各インテントに対して付与される意外性（珍しさ）の度合いを示すレベルである。機能特異性は、メタデータとして各インテントに付与される。珍しさの高いインテントは利用者に意外性や気付きを与える効果があり、サービス発見の満足度を向上させることができる。「気付き」には２つの観点がある。第１の観点は未知サービスを知ること、第２の観点は既知サービスを思い出すことである。利用者のログ情報を利用せずに気付きを与えるサービスを発見させるには、第１の観点の気付きの効果に注目する。つまり、機能特異性が高いインテントは、利用者が未知サービスを新たに知ることを支援する効果を持つ。
【００２５】
機能特異性の評価尺度には以下の３つがある。  
(i)  第１の評価尺度は、インテントのアクセス情報の珍しさを考慮した特徴量である。インテントＩj を含む全てのサービス内に必ず存在するアクセス情報の中で出現頻度が最も低いアクセス情報があるとき、その出現頻度を当該アクセス情報の珍しさの度合いを表す値として定量する。  
(ii)  第２の評価尺度は、サービスの人気の度合いを考慮した特徴量である。人気の度合いが低いサービスに出現するインテントは珍しさが高く、機能特異性が高いと判定する。  
(iii)  第３の評価尺度は、インテントのカテゴリ内の共起を考慮した特徴量である。出現するカテゴリの種類が少なく、かつカテゴリ内において出現頻度が低いインテントは機能特異性が高いと判定する。
【００２６】
インテント機能特異性判定処理部２３は、上記したようにインテントの機能特異性を表す評価尺度として計算された３つの特徴量を分類するために用いる分類器を作成する。分類器の作成は、機能特異性正解データ累積部１２から正解データを読み込んで機械学習により行う。そして、上記計算された３つの特徴量を上記分類器に入力することで、機能特異性のレベル分類を行い、分類されたインテントの機能特異性レベルを表す情報をインテント機能特異性累積部１４に格納する。
【００２７】
なお、以上述べたインテント情報処理装置２の各処理部２１〜２３のうちのインテント情報処理部２と、記憶装置１のインテント機能特異性累積部１４により、インテント分類装置が構成される。
【００２８】
サーバ３は、サービス選択支援業者が運用するＷｅｂサーバコンピュータからなり、この発明の一実施形態を実現するために必要な制御機能として、提示インテント処理部３１と、提示サービス処理部３２と、提示画面処理部３３を備えている。なお、これらの処理部３１〜３３は何れもプログラムメモリに格納されたプログラムを上記コンピュータに実行させることにより実現される。
【００２９】
提示インテント処理部３１は、インテントサービス関連情報累積部１３からインテント情報を読み込み、この読み込まれたインテント情報をもとに提示対象となるインテントを選択する処理を行う。
【００３０】
提示サービス処理部３２は、クライアント端末４における利用者のインテント選択操作に応じて、当該選択されたインテントと関連付けられているサービスを表す情報をインテントサービス関連情報累積部１３から選択的に読み出す。
【００３１】
提示画面処理部３３は、上記提示インテント処理部３１で選択されたインテント情報、及び上記提示サービス処理部３２によりインテントサービス関連情報累積部１３から読み出されたサービス情報を、利用者に提示するための提示画面データを生成する。この提示画面データには、提示インテントのリスト及び提示サービスのリストに加え、次候補の選択ボタン等も含まれる。そして、クライアント端末４からのアクセスに応じて、上記提示画面データをアクセス元のクライアント端末４へ送信する。
【００３２】
なお、以上述べたインテント情報処理装置２のインテント機能特異性判定処理部２３、記憶装置１のインテント機能特異性累積部１４、サーバ３の各処理部３１〜３３により、サービス選択支援装置が構成される。
【００３３】
クライアント端末４は、例えば利用者が使用する携帯電話機、スマートホン又はタブレット型端末からなり、この発明の一実施形態を実現するために必要な制御機能として、Ｗｅｂブラウザに加え、画面表示部４１と、操作入力インタフェース（操作入力Ｉ／Ｏ）４２を備えている。
【００３４】
画面表示部４１は、例えば液晶又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）等を用いた表示デバイスにより構成され、Ｗｅｂブラウザの制御の下、サーバ３から受信された提示インテントのリスト及び提示サービスのリストを表示する。操作入力Ｉ／Ｏ４２は、利用者が上記表示された提示インテント及び提示サービスのリストの中から意外性のあるインテント及びサービスを選択操作するために使用される。Ｗｅｂブラウザは、上記インテント及びサービスの選択情報をサーバ３へ送信する。
【００３５】
（動作）
次に、以上のように構成されたシステムによるインテント分類処理及びサービス選択支援処理の手順と処理内容を説明する。  
（１）サービス情報の取得
インテント情報処理装置２では、先ずサービス情報取得処理部２１の制御の下、Ｗｅｂサイト１からサービス情報が取得される。サービス情報には、先に述べたようにサービスの解説文、サービスのカテゴリ情報、サービスのアクセス情報及びサービスの人気度情報が含まれている。そして、この取得されたサービス情報のうち、サービス解説文を表す情報がインテント抽出処理部２２へ送られ、またマニフェストファイルに含まれるアクセス情報、カテゴリ情報及び人気度情報はインテントサービス関連情報累積部１３に記憶される。
【００３６】
（２）インテントの抽出
インテント情報処理装置２では、次にインテント抽出処理部２２の制御の下、上記サービス情報取得処理部２１から提供されるサービス解説文について、形態素解析により動詞と目的語により構成される単語のペアがインテントとして抽出される。そして、同義語辞典累積部１１に記憶された同義語辞典データを参照して、上記抽出された複数のインテントのうち意味が同一のインテントを同一の表現に統一する処理が行われる。この統一化処理が終了したインテントは、その出現位置及び出現回数を表す情報と共に、インテントサービス関連情報累積部１３に記憶される。
【００３７】
（３）インテントの機能特異性の判定
インテント情報処理装置２では、続いてインテント抽出処理部２２の制御の下で、上記インテント抽出処理部２２により抽出されたインテントについてその機能特異性を判定する処理が行われる。図２はその処理手順と処理内容を示すフローチャートであり、機能特異性を判定する処理において使用する変数の意味を表１に示す。
【表１】
2014215633.tif 000003
【００３８】
先ず、ステップＳ１１において、インテントサービス関連情報累積部１３から、インテントとその出現位置及び出現回数を表す情報と、サービスのマニフェストファイルに含まれるアクセス情報、カテゴリ情報及び人気度情報を読み込む。そして、この読み込まれた各情報をもとにインテントの機能特異性を表す３つの評価尺度を以下のように計算する。
【００３９】
（３−１）第１の評価尺度
ステップＳ１２において、インテントサービス関連情報累積部１３からインテント情報とマニフェストファイルを読み込み、この読み込んだインテント情報と、マニフェストファイルに含まれるアクセス情報をもとに、インテントのアクセス情報の珍しさを考慮した特徴量１を、機能特異性の第１の評価尺度として計算する。
【００４０】
アクセス情報の珍しさは、アクセス情報ごとに当該アクセス情報が全てのサービス内に出現する頻度をもとに算出する。先ず、アクセス情報ｍk の珍しさｒk を以下のように算出する。但し、Ｓ{k} はアクセス情報ｍk を持つサービス名の集合を表す。  
【数１】
2014215633.tif 000004
【００４１】
次に、インテントＩj を含むサービスの集合Ｓ{j}を次のように算出する。  
【数２】
2014215633.tif 000005
そして、インテントＩj を含みかつアクセス情報ｍk を含むサービスの集合を、
【数３】
2014215633.tif 000006
のように算出する。
【００４２】
最後に、インテントＩj が持つマニフェストの中で、最も珍しさが高いマニフェストの珍しさ度合いを機能特異性の特徴ベクトルＳj1とすると、以下のように表現できる。  
【数４】
2014215633.tif 000007
但し、珍しさｒk の最大値の条件を満たすアクセス情報ｍk を、インテントＩj を持つ全てのサービスに共通なアクセス情報ｍk に限定する。
【００４３】
（３−２）第２の評価尺度
ある調査によると、Android （登録商標）向けのアプリケーションのインストール数は約１００〜１００，０００，０００の範囲に及んでいるにも拘わらず、９９．９％の利用者によって利用されるモバイル端末用のアプリケーションは全体の約５％程度しかない。すなわち、モバイル端末用のアプリケーションはその利用の格差がきわめて大きく、人気はないが有用性の高いアプリケーションを如何に利用者に利用してもらうかが大きな課題になっている。
【００４４】
そこで本実施形態では、ステップＳ１３において、インテントサービス関連情報累積部１３からインテントの出現回数を表す情報とマニフェストファイルを読み込み、この読み込んだインテントの出現回数を表す情報と、マニフェストファイルに含まれるサービスの人気度情報とをもとに、サービスの人気度を考慮した特徴量２を機能特異性の第２の評価尺度として計算する。
【００４５】
例えば、インストール数を表すデータを用いて、人気が低いインテントに対し機能特異性の評価式の値が大きくなるような特徴ベクトルＳj2を以下のように設計する。  
【数５】
2014215633.tif 000008
【００４６】
なお、上記人気度を考慮して設計した特徴ベクトルＳj2の変数の意味を表２に示す  
【表２】
2014215633.tif 000009
表２において、αは人気度の閾値であり、設定自由度がある。例えばα＝６とした場合、インストール数が１００万回以下のサービスを人気が低いサービスと判断する。これは、log10 1,000,000＝６であるため、これよりインストール数が多いと“１”より小さい値を取ることが分かる。逆に、インストール数が１００万回未満のサービスは、インテントの機能特異性が高いと評価する。また、例えばインストール数が１０万回のアプリケーションＡと１００万回のアプリケーションＢとから発生する共通のインテントがある場合、そのスコアは  
Ｓj2＝６／５×６／６
＝６／５
となる。
【００４７】
以上のように、人気の低いアプリケーションやインテントの登場回数を考慮することで、人気の低いサービスに頻繁に登場するインテントに対してＳj2の値が大きくなるような評価式が設計される。すなわち、第２の評価尺度の計算式は、同一のインテントを有するサービスの集合の中に、人気の低い（＝インストール数が少ない）サービスが頻繁に（＝数多く）登場するほど、そのインテントに対する特徴ベクトルＳj2の値が大きくなる設計となっている。
【００４８】
（３−３）第３の評価尺度
第３の評価尺度は、出現するカテゴリの種類が少なく、かつカテゴリ内において出現頻度が低いインテントを機能特異性が高いと判定する特徴量３である。この観点に基づいた第３の機能特異性の特徴ベクトルは、インテントサービス関連情報累積部１３から読み込んだサービスのマニフェストファイルに含まれるカテゴリ情報をもとに、ステップＳ１４において以下のように計算される。
【数６】
2014215633.tif 000010
但し、｛Ｓ｝は集合Ｓに含まれる元の数を表している。
【００４９】
以上のような計算式によりインテントの機能特異性を表す３つの特徴量が算出されると、次にステップＳ１５において機能特異性を分類するための分類器の有無が判定される。この判定の結果、分類器が未作成であれば、ステップＳ１８により機能特異性正解データ記憶部１１２から機能特異性の正解データが読み出される。機能特異性の正解データは、先に述べたように例えばサービスの解説文に登場するインテントに対して人手による主観評価により５段階評価を行い、インテントごとに平均値をとったものである。そして、ステップＳ１９において、上記読み出された機能特異性の正解データをもとに機械学習により分類器が作成される。このときの学習アルゴリズムには、例えばサポートベクタマシン等を用いて特異性の有無を２値分類するものが用いられる。
【００５０】
そして、ステップＳ１６において、上記作成された分類器に上記計算された３つの特徴量が入力され、分類器により機能特異性のレベル分類が行われる。例えば、機械学習に用いる正解データのラベリングは、閾値を適当な値（例えば平均値）に設定し、特徴量が閾値以上である場合は特異性あり、そうでない場合には特異性なしと判定される。最後に、ステップＳ１７において、上記分類されたインテントの機能特異性レベルを表す情報はインテント機能特異性累積部１４に記憶される。
【００５１】
なお、ステップＳ１５による分類器の有無の判定の結果、分類器が作成済であれば、そのままステップＳ１６に移行する。そして、ステップＳ１６で上記作成済の分類器により機能特異性のレベル分類が行われ、ステップＳ１７において上記機能特異性の分類結果を表す情報がインテント機能特異性累積部１４に記憶される。
【００５２】
（４）インテント提示画面及びサービス提示画面の作成
サーバ３は、インテントサービス関連情報累積部１３に蓄積されたインテント情報と、上記インテント機能特異性累積部１４に記憶されたインテント機能特異性の判定結果を表す情報をもとに、機能特異性の高いインテントを選択してインテント選択画面データを生成し、利用者に提示する。そして、上記提示されたインテントの一つが利用者により選択された場合に、この選択されたインテントに対応したサービスをインテントサービス関連情報累積部１３に蓄積されたサービス情報の中から読み出してサービス選択画面データを生成し、利用者に提示する。以下、図３を参照してインテント提示画面及びサービス提示画面の具体的な作成処理手順と処理内容を説明する。
【００５３】
先ず提示インテント処理部３１では、インテントサービス関連情報累積部１３からインテント情報が読み込まれ、この読み込まれたインテント情報から主機能選択用としてインテントがランダムに選択される。なお、主機能選択用のインテントの選択方法としては、ランダム選択以外に、例えばインテントの機能特異性を判定してこの機能特異性が高いものから一定個数を選択したり、或いは機能特異性が閾値以上のものの中から一定個数を選択する方法を使用してもよい。提示画面処理部３３では、上記選択されたインテントを提示するためのインテント提示画面データが作成される。
【００５４】
この状態で、クライアント端末４において、利用者が例えばＷｅｂブラウザを使用してお奨めのサービスの提示要求を入力したとする。そうすると、クライアント端末４からサーバ３に対し上記サービスの提示要求が送られ、この要求を受けてサーバ３からクライアント端末４に対し、先ず上記作成されたインテント提示画面データが送られる。この結果、クライアント端末４の画面表示部４１には、上記インテントのリストがインテント選択画面として表示される。図３の５１はこのとき表示されるインテント選択画面（主機能選択画面）の一例を示す。
【００５５】
また、この状態で利用者が上記表示されたインテント選択画面の中の１つ、例えば「珍しい検索」を選択したとする。そうすると、その選択情報がクライアント端末４からサーバ３へ送られる。これに対しサーバ３では、提示インテント処理部３１の制御の下、インテント機能特異性累積部１４からインテントの機能特異性判定結果が読み出され、この読み出されたインテントの機能特異性判定結果をもとに機能特異性が高い順、つまり珍しい順にインテントが一定数選択される。そして、この選択された珍しいインテントのリストを提示するためのインテント提示画面データが提示画面処理部３３により作成され、クライアント端末４へ送信される。この結果、クライアント端末４の画面表示部４１には、上記「珍しい検索」に該当する珍しいインテントのリストがインテント選択画面として表示される。図３の５２はこのとき表示されるインテント選択画面の一例を示す。
【００５６】
さらに、この状態で利用者が上記表示されたインテント選択画面の中の１つ、例えば「睡眠の診断」を選択したとする。そうすると、その選択情報がクライアント端末４からサーバ３へ送られる。これに対しサーバ３では、提示サービス処理部３２の制御の下、上記利用者に選択されたインテント「睡眠の診断」と関連付けられているサービス情報がインテントサービス関連情報累積部１３から読み出される。そして、この読み出されたサービスのリストを提示するためのサービス提示画面が提示画面処理部３３により作成され、クライアント端末４へ送信される。この結果、クライアント端末４の画面表示部４１には、上記「睡眠の診断」に関連するサービスのリストがサービス選択画面として表示される。図３の５３はこのとき表示されるサービス選択画面の一例を示す。
【００５７】
そして、この状態で利用者が、上記表示されたサービス選択画面中から希望するサービス、例えば「ServiceＢ」を選択したとする。そうすると、その選択情報がクライアント端末４からサーバ３へ送られる。これに対しサーバ３は、提示サービス処理部３２の制御の下、上記選択された「ServiceＢ」に関連するサービス詳細情報をインテントサービス関連情報累積部１３から読み出し、その画面データを提示画面処理部３３により作成してクライアント端末４へダウンロードする。この結果、クライアント端末４の画面表示部４１には、上記選択された「ServiceＢ」の解説文が表示されたサービス詳細画面が表示される。なお、このときサービス詳細画面にはサービス利用ボタンも表示される。図３の５４はこのとき表示されるサービス詳細画面の一例を示す。
【００５８】
さらに、上記表示されたサービス詳細画面において、利用者がサービス利用ボタンを選択操作したとする。この場合クライアント端末４では、サービス利用ボタンに関連付けられているＵＲＬ（Uniform Resource Locator）をもとに対応するＷｅｂサイトをアクセスする処理が行われる。この結果、Ｗｅｂサイトから該当するＷｅｂ情報がダウンロードされ、クライアント端末４の画面表示部４１に表示される。
【００５９】
（効果）
以上詳述したように一実施形態では、インテント情報処理装置２において、Ｗｅｂサイト１から収集した複数のサービスからインテントを抽出してこれらのインテントから機能特異性を表す３つの特徴量を計算し、この算出された３つの特徴量をもとに上記インテントを分類して、その結果をインテント機能特異性累積部１４に保存する。そして、サーバ３において、上記インテント機能特異性累積部１４に保存されたインテントの機能特異性を表す情報をもとに、機能特異性の高いインテント、つまり珍しいインテントの提示画面を生成してクライアント端末４に送信して表示させ、この表示されたインテントの中から所望のインテントが選択された場合に、このインテントに関連するサービスのリストを作成してクライアント端末４へ送信し表示させるようにしている。
【００６０】
したがって、Ｗｅｂサイト１から収集したサービス情報をもとにインテントの機能特異性が３つの観点から算出され、この算出された３つの機能特異性を表す特徴量をもとにインテントが分類されて利用者に提示されるので、利用者は日常で目にする機会の少ない珍しいサービスを発見し易くなる。また、利用者のログデータ等の個人情報を収集する必要がなくなり、これにより利用者の個人情報の漏洩を未然に防止することが可能となる。
【００６１】
さらに、利用者にインテントリストを提示する際に、インテントをその機能特異性が高いものから順に一定数選択してそのリストを提示し、この機能特異性の高い複数のインテントの中の一つが選択された場合に該当するサービスを選択してそのリストを提示するようにしている。したがって、利用者にとっては最も珍しいサービスを容易に発見することが可能となる。
【００６２】
［他の実施形態］
前記実施形態ではインテントをその機能特異性が高いものから順に一定数だけ選択してこれをインテント選択画面として表示するようにした。しかし、それに限らず、インテント選択画面に次候補を表示させるためのボタンを表示させ、当該次候補選択ボタンが操作されるごとに機能特異性が次に高いインテントを一定数ずつ選択して表示するようにしてもよい。すなわち、抽出されたインテントを機能特異性の高いものから低いものへ順次段階的に提示し、最終的に利用者が選択したインテントに対応するサービスを選択して提示するように処理を実行する。
【００６３】
また、前記実施形態ではサービスのジャンルを特に指定しなかったが、例えばサービスを健康関連、政治経済、ゲーム、スポーツ、エンタテイメント等のジャンル別に分ける。そして、これらのジャンル別にインテントを抽出してこの抽出されたインテントをその機能特異性をもとに分類し、インテント及びサービスをジャンル別に機能特異性の高いものから順に選択して提示する容易にしてもよい。
【００６４】
さらに、前記一実施形態では、記憶装置１、インテント情報処理装置２、サーバ３を別の装置として構成したが、記憶装置１及びインテント情報処理装置２が備える各機能をサーバ３に設けるようにしてもよい。すなわち、インテント分類装置とサービス選択支援装置の各機能を１つの装置に設けてもよい。
【００６５】
また、前記一実施形態では、インテント機能特異性判定処理部２３においてインテントの機能特異性を表す３つの評価尺度を計算し、この計算された３つの評価尺度に基づいてインテントを分類するようにした。しかし、これに限定されるものではなく、第１、第２及び第３の各評価尺度のいずれか１つを用いてインテントを分類するようにしてもよく、また第１、第２及び第３の各評価尺度のうちの少なくとも２つを用いてインテントを分類するようにしてもよい。
【００６６】
さらに、クライアント端末４はＷｅｂブラウザの代わりに、Android（登録商標）等の携帯端末のＯＳ（Operating System）上で実行されるアプリケーションプログラムを使用するようにしてもよい。その他、インテント分類装置及びサービス選択支援装置の構成、インテント分類処理及びサービス選択支援処理の手順と処理内容、サービス及びインテントの種類等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
【００６７】
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００６８】
１…Ｗｅｂ、２…インテント情報処理部、３…サーバ、４…クライアント端末、１１…同義語辞典累積部、１２…機能特異性正解データ累積部、１３…インテントサービス関連情報累積部、１４…インテント機能特異性累積部、２１…サービス情報取得処理部、２２…インテント抽出処理部、２３…インテント機能特異性判定処理部、３１…提示インテント処理部、３２…提示サービス処理部、３３…提示画面処理部、４１…画面表示部、４２…操作入力インタフェース（操作入力Ｉ／Ｏ）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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