(57)【要約】【課題】ユーザに負担をかけずに精度よく興味の傾向を取得できるようにする効果的な方法を提供する。【解決手段】興味テーブル１２２は、コンテンツ情報の有する属性に対するユーザの興味を表す興味度を前記属性ごとに記憶する。情報表示手段３０５は、前記属性の少なくともいずれか１つを有する前記コンテンツ情報を表示する。興味推定手段３０６は、ユーザにより前記表示されたコンテンツ情報を指定して所定の操作が行われた場合に、前記所定の操作の態様により、該コンテンツ情報の有する属性に対応する前記興味度を決定するための指数を変化させる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツ情報の有する属性に対するユーザの興味を表す興味度を前記属性ごとに記憶する記憶手段と、
前記属性の少なくともいずれか１つを有する前記コンテンツ情報を表示する表示手段と、
ユーザにより前記表示されたコンテンツ情報を指定して所定の操作が行われた場合に、前記所定の操作の態様により、該コンテンツ情報の有する属性に対応する前記興味度を決定するための指数を変化させる興味推定手段と、
を備えることを特徴とする、情報処理装置。
【請求項２】
前記コンテンツ情報を提供するコンテンツ情報サーバ、及び、前記コンテンツ情報に基づいてコンテンツ詳細情報を提供するコンテンツ詳細情報サーバと、ネットワークを介して通信する通信手段を備えることを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記指数の変化として、前記興味度を高く設定する方向性を持った変化と、低く設定する方向性を持った変化とがあることを特徴とする、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記指数の変化の変化度合いが、前記所定の操作の行われた時点から経過した時間によって逓減することを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記所定の操作が、前記コンテンツ情報を記憶する操作であることを特徴とする、請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記所定の操作が、記憶した前記コンテンツ情報を再度表示させる操作であることを特徴とする、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記所定の操作が、前記取得した情報に基づく表示内容を、すべて閲覧しようとするための操作であることを特徴とする、請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記すべて閲覧しようとするための操作が、スクロールであることを特徴とする、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記所定の操作が、前記コンテンツ情報を引用して情報発信する操作であることを特徴とする、請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記所定の操作が、詳細を表示させなかった前記コンテンツ情報に既読のマークを付ける操作であることを特徴とする、請求項１から９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記所定の操作が、表示した前記コンテンツ情報を捨てる操作であることを特徴とする、請求項１から１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記所定の操作が、記憶した前記コンテンツ情報を捨てる操作であることを特徴とする、請求項５又は６に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
コンピュータに、
コンテンツ情報の有する属性に対するユーザの興味を表す興味度を前記属性ごとに記憶する記憶処理と、
前記属性の少なくともいずれか１つを有する前記コンテンツ情報を表示する表示処理と、
ユーザにより前記表示されたコンテンツ情報を指定して所定の操作が行われた場合に、前記所定の操作の態様により、該コンテンツ情報の有する属性に対応する前記興味度を決定するための指数を変化させる興味推定処理と、
を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、情報処理装置及びプログラムに関し、特に、アプリケーションのパーソナライズ化をサポートするための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、段落００５４に、ユーザの嗜好を携帯情報端末を使用している間に自動的に獲得し、常に最新の嗜好に基づいた他のユーザとのコミュニケーションを提供しようとするシステムが開示されている。ユーザの嗜好の学習については、例えば、段落００２５に、ユーザの年齢性別などの静的な情報と、ユーザがいつどこを訪問しどのようなスポットや情報に興味があるのかという動的な情報とからなるデータを生成することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−２６５８０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本明細書において、「情報処理装置」は、パーソナルコンピュータ（以下、主として「ＰＣ」と呼ぶ）、スレート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ、スマートフォン、携帯型情報端末（Personal Digital Assistance: PDA）などのパーソナルデバイスと定義する。
【０００５】
近年、上記情報処理装置の技術分野においては、より付加価値を高めるため、ユーザの嗜好や興味の傾向に適合した情報を提示することが行われている。このような情報処理を、以下、パーソナライズ化と呼ぶ。パーソナライズ化には、興味の傾向の学習が必要である。
【０００６】
しかしながら、特許文献１のような方法では、嗜好の学習のために中央のサーバセンターが必要であるため大がかりであり、安価には実現できない。情報処理装置の中にユーザの興味の傾向を学習する仕組みを設けて、精度よく興味の傾向を取得できるようにすることが課題である。
【０００７】
また、如何にユーザに負担をかけずに嗜好の評価をユーザに行ってもらうかも課題である。好みのジャンルをユーザに選んでもらう、好みのキーワードを指定させるなどの方法では、ユーザに負担が大きく、その機能を使おうというモチベーションが低下する。
【０００８】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであって、ユーザに負担をかけずに精度よく興味の傾向を取得できるようにする効果的な方法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、本発明の一態様は、コンテンツ情報の有する属性に対するユーザの興味を表す興味度を前記属性ごとに記憶する記憶手段と、前記属性の少なくともいずれか１つを有する前記コンテンツ情報を表示する表示手段と、ユーザにより前記表示されたコンテンツ情報を指定して所定の操作が行われた場合に、前記所定の操作の態様により、該コンテンツ情報の有する属性に対応する前記興味度を決定するための指数を変化させる興味推定手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザに負担をかけずに精度よく興味の傾向を取得できるようにする効果的な方法を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明による実施形態の外観構成例を示す図である。
【図２】上記実施形態のハードウェア＆ソフトウェア構成例を示す図である。
【図３】上記実施形態の機能構成を示すブロック図である。
【図４】図３の情報ソーステーブル１２３の一例を示す図である。
【図５】図３の興味テーブル１２２の一例を示す図である。
【図６】図３の情報表示手段３０５が表示装置１４に表示する画面の一例を示す図である。
【図７】図３の興味テーブル１２２の別の一例を示す図である。
【図８】図２の表示装置１４に表示される画面の一例を示す図である。
【図９】図２の表示装置１４に表示される画面の一例を示す図である。
【図１０】上記実施形態におけるユーザ操作による興味度指数の変化度合いの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明による実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００１３】
図１に、本実施形態の外観構成例を示す。本実施形態に係る情報処理装置１００は、パーソナルコンピュータ（以下、主として「ＰＣ」と呼ぶ）、スレート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ、スマートフォン、携帯型情報端末（Personal Digital Assistance: PDA）などのパーソナルデバイスであり、クラウド上のサーバ２００と通信が可能である。
【００１４】
クラウド上のサーバ２００としては、例えば、ソーシャルネットワーキングサービス（以下、ＳＮＳと呼ぶ）を提供するＳＮＳサーバ２０１，２０２、ＲＳＳやＡｔｏｍなどの形式でニュースを配信するニュースを配信するサービスを提供するニュース配信サーバ２０３，２０４、その他のサービスを提供するサーバがある。その他のサービスには種々のものが考えられるが、例えば、天気情報を配信する天気情報配信サーバ２０５、比較的短い文章や写真等を投稿可能な短文投稿サイトを提供する短文投稿サーバ２０６、電子商取引サービスを提供するＥＣサーバ２０７，２０８がある。
【００１５】
図２に、情報処理装置１００のハードウェア＆ソフトウェア構成例を示す。図示のように、情報処理装置１００は、演算制御手段として中央演算装置１０を備え、記憶手段として一次記憶１１、二次記憶１２を備える。また、入出力手段として、ネットワーク上のホストと通信を行うためのネットワークインターフェイス１３、表示出力を行うための表示装置１４、ユーザによる操作入力を受け付けるための操作入力部１５を備える。
【００１６】
二次記憶１２は、情報取得アプリケーション１２１、興味テーブル１２２、情報ソーステーブル１２３を記憶している。情報取得アプリケーション１２１は、アプリケーションソフトウェアプログラムであり、コンピュータ読取可能な光学又は磁気記憶媒体を介して、あるいは、ネットワークを介してネットワーク上のサーバ（例えば、ＥＣサーバ２０７でもよい）から提供される。
【００１７】
情報取得アプリケーション１２１は、中央演算装置１１により実行されることによって以下に述べる機能を含むいくつかの機能を提供する複合的なアプリケーションである。なお、下記機能を提供するにあたって、オペレーティングシステムや外部アプリケーションのライブラリを利用するように構成してもよい。
【００１８】
＜ニュースリーダ＞
情報取得アプリケーション１２１は、以下に述べるような構成を備えることによってニュースリーダとして機能する。図３に、機能ブロック図を示す。情報処理装置１００は、図２に示したようなハードウェアとソフトウェアプログラムの協働により、図３に示す機能ブロックを備える。すなわち、情報処理装置１００は、情報取得手段３０１、情報選別手段３０３、全情報取得手段３０４、情報表示手段３０５、興味推定手段３０６、興味テーブル表示編集手段３０７を備える。
【００１９】
情報ソーステーブル１２３は、情報取得アプリケーション１２１が情報を取得する情報源に関する情報が記憶されたテーブルである。情報源としては、例えば、ＳＮＳ、ニュースの配信サービス、天気情報の配信サービス、電子商取引サービスなどがある。図４に、情報ソーステーブル１２３の一例を示す。
【００２０】
図４に示すように、各サービスは、サービスにアクセスするための情報に関連づけられている。サービスにアクセスするための情報としては、インターネット上のサービスサイトのＵＲＩ（Uniform Resource Indicator）が典型例であるが、これに限定されない。各サービスは、サービスの種類に関連づけられている。
【００２１】
また、各サービスは、各サービスへのＩＤとパスワードなどのアカウント情報と関連づけられていてもよい。また、居住地情報と関連付けられていてもよい。また、情報ソーステーブル１２３は、図示していない他のフィールドを含んでもよい。本実施形態では、アカウント情報や居住地情報などを登録情報と呼ぶ。
【００２２】
情報取得手段３０１は、情報ソーステーブル１２３を参照して、各サービスにアクセスするための情報に基づいて、ネットワークから情報を取得する。情報取得アプリケーション１２１がニュースリーダとして機能するとき、情報取得手段３０１は、情報ソーステーブル１２３から、サービスの種類が「ニュース」に該当するサービスのＵＲＩを取得する。次に、このＵＲＩに基づいてニュースフィードを取得する。
【００２３】
情報取得手段３０１が取得した取得情報記憶３０２は、情報選別手段３０３が、興味推定手段３０６と興味テーブル表示編集手段３０７によって生成される興味テーブル１２２を用いて、選別される。図５に、興味テーブル１２２の一例を示す。
【００２４】
図５に示すように、興味テーブル１２２は、「政治」や「経済」などのカテゴリごとに、ユーザの興味度が紐付けられている。興味度は、ユーザが興味テーブル表示編集手段３０７を用いて設定する設定興味度と、興味推定手段３０６が推定する興味度である推定興味度とを含んでいてもよい。また、興味テーブル１２２には、推定興味度を算出するための情報が紐付けられていてもよい。推定興味度を算出するための情報の一例として、図５においては、興味度指数というユーザ操作に応じて変化していく指数を記載している。ユーザ操作とは、例えば、ニュースを読むための操作などである。詳細は後述する。
【００２５】
情報選別手段３０３による選別の態様の一例としては、例えば、情報選別手段３０３が、取得情報記憶３０２のうち、興味テーブル１２２で設定興味度及び推定興味度の双方が所定の閾値を超えているカテゴリに属するニュースだけを選別するというようなものである。なお、各ニュースは、それぞれ興味テーブル１２２におけるカテゴリのいずれかに属している。
【００２６】
全情報取得手段３０４は、情報選別手段３０３により選別されたニュースのより詳細な情報を取得する。取得する情報は、例えば、画像ファイルがある。また、ＲＳＳフィードが一部の情報だけを記載しているものである場合は、すべての情報を取得する。取得した情報（全情報記憶３０８）は、情報表示手段３０５が表示装置１４に表示する。
【００２７】
図６に、情報表示手段３０５が表示装置１４に表示する画面の一例を示す。図６（ａ）に示すように、表示装置１４の画面には、例えば、ニュースのタイトル、このニュースの画像とともに、このニュースを配信したニュース配信サービスから取得したリード文や本文などの情報が表示される。
【００２８】
＜アカウントアグリゲータ＞
また、情報取得アプリケーション１２１は、以下に述べるような構成を備えることによってアカウントアグリゲータとして機能する。機能構成としては、図３に示したものと同様のものである。情報ソーステーブル１２３には、各情報源に登録情報が関連づけられている（図４）。
【００２９】
情報取得手段３０１は、情報ソーステーブル１２３を参照して、各サービスにアクセスするための情報及び登録情報に基づいて、ネットワークから情報を取得する。例えば、ＳＮＳＡというサービスから情報を取得する場合は、ＳＮＳＡのＵＲＩに対してアクセスして、ＩＤｆｏｒＡとＰａｓｓｗｏｒｄｆｏｒＡを用いてサービスに自動的にログインして、情報を取得する。ＳＮＳＡというサービスのウェブサイトの構造や画面遷移は、あらかじめ解析されている必要がある。情報取得手段３０１は、その解析結果に基づいて自動的に情報の取得を行う。
【００３０】
続く処理は、ニュースリーダにおける処理と同様である。しかしながら、興味テーブル１２２をニュースリーダのものと異なるものにしてもよい。この場合、例えば、ユーザの友人のうちユーザがフィードや記事情報を受け取りたいと思う友人と受け取りたくないと思う友人の情報を含むものとする（図７参照）。図７においては、前者の設定興味度を“１”、後者の興味度を“０”としている。
【００３１】
図６（ｂ）に示すように、表示装置１４の画面には、例えば、友人の画像とともにその友人の発言などが表示される。
【００３２】
＜ニュースの表示機能及びニュースのクリップ機能＞
表示装置１４に表示される画面は、図６に一例を示したような画面の他に、さまざまな画面があり、そのうちの一つに、図８に示すような画面がある。図８は、表示装置１４に表示される画面の一例である。図８に示したものは、一例として、メイン画面と呼ばれるものであって、情報取得アプリケーション１２１が提供する機能を利用する際のハブとなるような画面である。ユーザはこのメイン画面から、タイル４０１をクリックするなどの操作入力をして、ニュースリーダやアカウントアグリゲータなどの機能を利用する。
【００３３】
タイル４０１がニュース配信サービスが配信するニュースに関するものである場合、上述したようなニュースリーダの内部処理により、図６（ａ）に示したようなニュースの画面が表示される。ここで、記事中の一部をクリックやタップなどすると、情報表示手段３０５は、図９に示すような、コンテキストバー４０６を出現させる。コンテキストバー４０６には、クリップボタン４０４やＳＮＳ連携ボタン４０５が選択可能に表示される。
【００３４】
ここで、ユーザがクリップボタン４０４を選択すると、画面に表示されているニュースがクリップされて、図３に示すクリップ情報記憶３０９として記憶される。クリップ情報記憶３０９の具体的な記憶先は、一次記憶１１でも二次記憶１２でもよい。また、クリップ情報記憶３０９は、情報表示手段３０５により一覧表示したり詳細表示させたりすることができる。
【００３５】
なお、クリップ情報記憶３０９の具体的な実体としては、例えば、ＲＳＳフィード、ＲＳＳフィードからリンクされたサイトのＵＲＬ、本文そのもの（ｈｔｍｌ，ｃｓｓ，ｇｉｆなどの各種ファイル）を、クリップ情報記憶３０９とすることができる。
【００３６】
＜興味の推定機能＞
興味推定手段３０６は、上述のようなユーザによるクリップ機能を利用するための操作入力を監視して、興味の推定に用いる。監視する操作としては、メイン画面の一覧（タイル４０１）からクリップする、ニュース記事の詳細表示（図９）からクリップする、クリップ情報記憶３０９を読み出して再度表示させる、といった操作がある。これらの操作については、その操作を行ったニュースが属するカテゴリの興味度指数を増加させる処理を行う。
【００３７】
なお、興味推定手段３０６は、クリップ機能を利用するための操作入力に限らず、例えば、ユーザがＳＮＳ連携ボタン４０５を選択して引用して自分のＳＮＳの記事を書く（ＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）の「いいね」なども含む）、あるいは、ニュース記事の詳細表示（図９）を表示する、ニュース記事を表示した後ユーザがスクロールを行う、といった操作を監視して、興味度指数を変化させる処理をしてもよい。これらの操作の場合、ユーザがニュース記事に興味関心があることが推定されるので、興味度指数を増加させる処理を行う。
【００３８】
また、上述のような、操作と興味度指数に正の相関がある処理だけでなく、操作の種類によっては、負の相関がある処理を行ってもよい。すなわち、メイン画面に表示されたニュースを全くクリックやタップをせずに読まなかった、読まずに既読にした、ゴミ箱に捨てた、一度クリップした記事のクリップを外した、というような操作を監視して、当該ニュースが属するカテゴリに対する興味度指数を減少させる処理を行う。
【００３９】
また、ユーザがクリップ機能を用いてニュースをクリップした後、再度表示させる行為は、単にニュースをクリップしただけでその後一度も見ないような場合と比較して、当該ニュース及びそのニュースが属するカテゴリに非常に興味があることが推定される。したがって、ニュースをクリップした後、再度表示させる行為については、興味度指数を比較的大きく増加させる処理を行う。
【００４０】
本実施形態による上述のような処理を行うことによって、精度よくユーザの興味の傾向を取得できる。その結果、パーソナライズ化の精度が高まる。
【００４１】
上述した興味の推定機能について、以下、さらに具体的な構成を説明する。図１０に、本実施形態におけるユーザ操作による興味度指数の変化度合いの例を示す。興味推定手段３０６は、図１０に示すようなテーブルを保持している（或いは、参照するものでもよい）。図１０において、１Ｗ、１Ｍ、３Ｍ、１Ｙは、それぞれ、１週間、１ヶ月、３ヶ月、１年間を意味し、ユーザ操作が行われた時点から経過した時間を表している。また、数字は、興味度指数に積算する係数を表している。
【００４２】
例えば、あるユーザがカテゴリ「サッカー」に属するニュース記事ａを、３ヶ月前にメイン画面でクリップし、１週間前にクリップから再度表示し、同じく「サッカー」に属するニュース記事ｂを１週間前にメイン画面で開かずに既読にしたケースがあるとする。このケースでは、これらのユーザ操作が行われる直前の興味度指数に、１．１５×１．４×０．５が積算された値が、変化後の興味度指数である。なお、積算ではなく加算でも類似の効果を生むことができるのは言うまでもない。
【００４３】
図１０では、ユーザ操作の類型によって、興味度指数を増加させる場合と、興味度指数を減少させる場合があることが示されている。このように、本実施形態においては、あるカテゴリ或いは情報の発信者に興味があることが推定されるユーザ操作だけでなく、興味がないことが推定されるユーザ操作についても監視して興味度の推定に用いる。そのため、本実施形態によれば、より精度よくユーザの興味の傾向が推定できる。
【００４４】
また、図１０では、あるユーザ操作が行われた時点からの経過時間に応じて、そのユーザ操作による効果が減衰することが示されている。換言すれば、ユーザ操作に基づく興味度指数の変化の変化度合いが、時間とともに逓減するように設定することが示されている。これは、ユーザの興味が時間とともに移りゆくものであるという実情に対応するためのものである。このように、ユーザ操作による興味度指数の変化の効果が減衰するように構成することによって、情報取得アプリケーション１２１が、将来的なユーザの興味の変化に適切に対応できるようになる。このようにすることで、興味度をシステムに伝えるための余分な操作をすることなく、ユーザは自分の興味に応じて必要な操作をするだけでシステムに伝えることができる。
【符号の説明】
【００４５】
１００    情報処理装置
２００    クラウド上のサーバ
１２１    情報取得アプリケーション
１２２    興味テーブル
１２３    情報ソーステーブル
３０１    情報取得手段
３０２    取得情報記憶
３０３    情報選別手段
３０４    全情報取得手段
３０５    情報表示手段
３０６    興味推定手段
３０７    興味テーブル表示編集手段
３０８    全情報記憶
３０９    クリップ情報記憶
３０５１    登録情報監視手段
３０５２    登録未了判断手段
３０５３    表示制御手段
４０１    タイル
４０４    クリップボタン
４０５    ＳＮＳ連携ボタン
４０６    コンテキストバー
【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】
2014215796.tif 000010
【図９】
2014215796.tif 000011
【図１０】
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