(57)【要約】【課題】ユーザが嗜好するコンテンツを容易に見つける。【解決手段】対象ユーザと他のユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報に基づいて、対象ユーザと他のユーザ間の類似度であるユーザ間類似度を算出し、該算出したユーザ間類似度に基づいて対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部２２１と、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを対象ユーザへ提示する候補である提示候補コンテンツとして抽出するコンテンツ抽出部２２２と、を備える。【選択図】図１３
2014109844.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象ユーザと他のユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザ間の類似度であるユーザ間類似度を算出し、該算出したユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、
前記類似ユーザ抽出部が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを前記対象ユーザへ提示する候補である提示候補コンテンツとして抽出するコンテンツ抽出部と、
を備える情報処理システム。
【請求項２】
前記コンテンツ抽出部は、前記類似ユーザ抽出部が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツである類似ユーザ嗜好コンテンツそれぞれについて、該類似ユーザ嗜好コンテンツを嗜好する類似ユーザと前記対象ユーザとの間の前記ユーザ間類似度を参照して前記類似ユーザ嗜好コンテンツ毎に前記対象ユーザへのお勧め度を示す推薦スコアを算出し、該算出した推薦スコアそれぞれに基づいて提示候補コンテンツを決定する請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記物品に対する嗜好を示す嗜好情報は、質問の閲覧履歴であり、
前記コンテンツ抽出部は、前記類似ユーザ抽出部が抽出した類似ユーザが閲覧した質問それぞれについて、該質問を閲覧した類似ユーザと前記対象ユーザとの間の前記ユーザ間類似度を参照して前記質問毎に前記対象ユーザへのお勧め度を示す推薦スコアを算出し、該算出した推薦スコアそれぞれに基づいて提示候補コンテンツを決定する請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記コンテンツ抽出部は、前記類似ユーザが閲覧した質問毎に、該質問を閲覧した類似ユーザと前記対象ユーザとのユーザ間類似度の和を前記推薦スコアとして算出する請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記コンテンツ抽出部は、前記類似ユーザが嗜好するコンテンツのうち前記対象ユーザが嗜好するコンテンツを除外したコンテンツを、前記提示候補コンテンツとして抽出する請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
最近ではユーザの質問に対してそれに詳しい人が回答を行う、といったＷｅｂ上の質問回答サイトが情報収集において盛んに利用されている。このような質問回答サイトでは大量の質問が投稿されているため、ユーザがその中から本当に探している質問を探し出すのは難しい。
【０００３】
特許文献１では、入力された質問に関連する質問を出力する質問応答システムが開示されている。具体的には、特許文献１には、入力された質問に対する回答を出力する質問応答システムにおいて、入力された質問と前記質問に対する情報抽出結果との対である質問記録を順序付けて記憶する質問記録データベースと、質問が入力された際に、前記質問記録データベースに記憶されている質問記録の順序をもとに、入力された前記質問に関連する次の質問を生成する関連質問生成手段とを有する質問応答システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２８８０８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば頭痛の場合、「頭が痛い」のようにキーワードが同じでも質問者毎に、頭痛の原因（例えば、肩こり、偏頭痛など）が異なる。そのため、質問回答サイトにおいて、キーワード検索だけで適切な質問文を検索することは困難であった。また、特許文献１では、前提として、まず始めに自分で質問を考える必要があるが、適切な質問を作ることができない場合がある。そのため、特許文献１では、容易に回答を見つけることができない。このように、従来技術では、ユーザが嗜好するコンテンツを見つけることが困難であるという問題があった。
【０００６】
そこで本発明の一態様は、上記問題に鑑みてなされたものであり、ユーザが嗜好するコンテンツを容易に見つけることを可能とする情報処理システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）本発明の一態様は、対象ユーザと他のユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザ間の類似度であるユーザ間類似度を算出し、該算出したユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを前記対象ユーザへ提示する候補である提示候補コンテンツとして抽出するコンテンツ抽出部と、を備える情報処理システムである。
【０００８】
（２）また、本発明の一態様は、上述の情報処理システムであって、前記コンテンツ抽出部は、前記類似ユーザ抽出部が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツである類似ユーザ嗜好コンテンツそれぞれについて、該類似ユーザ嗜好コンテンツを嗜好する類似ユーザと前記対象ユーザとの間の前記ユーザ間類似度を参照して前記類似ユーザ嗜好コンテンツ毎に前記対象ユーザへのお勧め度を示す推薦スコアを算出し、該算出した推薦スコアそれぞれに基づいて提示候補コンテンツを決定する。
【０００９】
（３）また、本発明の一態様は、上述の情報処理システムであって、前記物品に対する嗜好を示す嗜好情報は、質問の閲覧履歴であり、前記コンテンツ抽出部は、前記類似ユーザ抽出部が抽出した類似ユーザが閲覧した質問それぞれについて、該質問を閲覧した類似ユーザと前記対象ユーザとの間の前記ユーザ間類似度を参照して前記質問毎に前記対象ユーザへのお勧め度を示す推薦スコアを算出し、該算出した推薦スコアそれぞれに基づいて提示候補コンテンツを決定する。
【００１０】
（４）また、本発明の一態様は、上述の情報処理システムであって、前記コンテンツ抽出部は、前記類似ユーザが閲覧した質問毎に、該質問を閲覧した類似ユーザと前記対象ユーザとのユーザ間類似度の和を前記推薦スコアとして算出する。
【００１１】
（５）また、本発明の一態様は、上述の情報処理システムであって、前記対象ユーザが入力した文字列を取得する文字列取得部と、前記コンテンツ抽出部は、前記類似ユーザ抽出部が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツの中から前記文字列取得部が取得した文字列が含まれるコンテンツを検索し、検索した結果を提示候補コンテンツとして抽出する。
【００１２】
（６）また、本発明の一態様は、上述の情報処理システムであって、前記対象ユーザが選択した表示モードを取得する表示モード取得部を備え、前記コンテンツ抽出部は、前記表示モード取得部が取得した表示モードが第１表示モードである場合、全てのコンテンツから前記文字列取得部が取得した文字列が含まれるコンテンツを検索して前記提示候補コンテンツを抽出し、前記表示モード取得部が取得した表示モードが第２表示モードである場合、前記類似ユーザが嗜好するコンテンツから前記文字列取得部が取得した文字列が含まれるコンテンツを検索して前記提示候補コンテンツを抽出する。
【００１３】
（７）また、本発明の一態様は、上述の情報処理システムであって、前記コンテンツ抽出部が抽出した前記提示候補コンテンツから前記対象ユーザが選択した特定のコンテンツを取得する特定コンテンツ取得部と、前記特定コンテンツ取得部が取得した特定のコンテンツに類似する類似コンテンツを抽出する類似コンテンツ抽出部と、を備える。
【００１４】
（８）また、本発明の一態様は、上述の情報処理システムであって、前記類似コンテンツ抽出部は、前記特定のコンテンツを嗜好しているユーザの数と、前記提示候補コンテンツそれぞれを嗜好しているユーザの数とを参照して、前記特定のコンテンツと前記提示候補コンテンツそれぞれとのコンテンツ類似度を算出し、該算出したコンテンツ類似度に基づいて類似コンテンツを抽出する。
【００１５】
（９）また、本発明の一態様は、上述の情報処理システムであって、前記コンテンツ抽出部は、前記類似ユーザが嗜好するコンテンツのうち前記対象ユーザが嗜好するコンテンツを除外したコンテンツを、前記提示候補コンテンツとして抽出する。
【００１６】
（１０）また、本発明の一態様は、対象ユーザと他のユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザ間の類似度であるユーザ間類似度を算出し、該算出したユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを前記対象ユーザへ提示する候補である提示候補コンテンツとして抽出するコンテンツ抽出部と、を備える情報処理装置である。
【００１７】
（１１）また、本発明の一態様は、類似ユーザ抽出部が、対象ユーザと他のユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザ間の類似度であるユーザ間類似度を算出し、該算出したユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する手順と、コンテンツ抽出部が、前記類似ユーザ抽出部が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを前記対象ユーザへ提示する候補である提示候補コンテンツとして抽出する手順と、を有する情報処理方法である。
【００１８】
（１２）また、本発明の一態様は、コンピュータに、対象ユーザと他のユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザ間の類似度であるユーザ間類似度を算出し、該算出したユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出ステップと、前記類似ユーザ抽出ステップで抽出された類似ユーザが嗜好するコンテンツを前記対象ユーザへ提示する候補である提示候補コンテンツとして抽出するコンテンツ抽出ステップと、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の一態様によれば、ユーザが嗜好するコンテンツを容易に見つけることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１の実施形態における情報処理システムの構成を示す概略ブロック図である。
【図２】端末装置に表示される画面の一例である。
【図３】図２の画面において心臓病で検索した後の検索結果を示す画面の一例である。
【図４】質問文レコメンドモード（第２表示モード）が選択されている場合に、端末装置に表示される画面の一例である。
【図５】図４の画面において心臓病で検索した後の検索結果を示す画面の一例である。
【図６】図４の画面において入力欄に検索するための文字列を入力した場合の画面の一例である。
【図７】図６の画面において「１ヶ月検診で雑音聞こえ」から始まる質問が選択された後の画面である。
【図８】第１の実施形態におけるデータベースサーバの構成を示す概略ブロック図である。
【図９】データベースに記憶されているテーブルＴ１の一例である。
【図１０】データベースに記憶されているテーブルＴ２の一例である。
【図１１】データベースに記憶されているテーブルＴ３の一例である。
【図１２】第１の実施形態における端末装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図１３】第１の実施形態におけるＷｅｂサーバの構成を示す概略ブロック図である。
【図１４】対象ユーザとユーザ間類似度が上位３人のユーザが閲覧した質問の例を示す図である。
【図１５】質問２に対する質問３の類似度を説明するための図である。
【図１６】第１の実施形態におけるＷｅｂサーバの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１７】第２の実施形態における情報処理システムの概略ブロック図である。
【図１８】第２の実施形態におけるＷｅｂサーバの概略ブロック図である。
【図１９】第３の実施形態における情報処理システムの概略ブロック図である。
【図２０】第３の実施形態におけるＷｅｂサーバの概略ブロック図である。
【図２１】第４の実施形態における情報処理システムの概略ブロック図である。
【図２２】第４の実施形態におけるＷｅｂサーバの概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
＜第１の実施形態＞
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。図１は、第１の実施形態における情報処理システム１の構成を示す概略ブロック図である。情報処理システム１は、データベースサーバ１００と、Ｗｅｂサーバ（以下で、「情報処理装置」と言うことがある。）２００と、端末装置３００とを備える。なお、情報処理システム１は、端末装置３００を複数備えてもよい。
【００２２】
情報処理システム１は、端末装置３００を使用するユーザ（以下、「対象ユーザ」と言うことがある。）に対して、対象ユーザに物品に対する嗜好が類似する一人以上の類似ユーザが嗜好するコンテンツを提示する。ここで、物品は、例えば、洋服、車、本という有体物だけでなく、音楽、映画、アニメーション、テレビ番組、ビデオゲーム、ソフトウェア、ウェブページなどのコンテンツ、ウェブページ内のコンテンツ（例えば、ウェブページ上での質問、ウェブページ上での回答、ウェブページ上での物品またはサービスに対する評価）など無体物を含むものとする。本実施形態では、一例として物品をウェブページ上での質問として説明する。すなわち、本実施形態では、一例として情報処理システム１は、対象ユーザにウェブページ上での質問に対する嗜好が類似する一人以上の類似ユーザが嗜好するコンテンツを提示する。また、コンテンツは、ウェブページ（例えば、掲示板、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）など）上での質問、その質問に対する回答、コメント、物品（例えば、本）に関する情報（例えば、商品名、商品の詳細情報）、または検索対象物（例えば、ウェブページ）である。本実施形態では、一例としてコンテンツをＷｅｂ上での質問として説明する。本実施形態では、対象ユーザに嗜好が類似する類似ユーザ（以下、「類似ユーザ」ともいう）とは、一例として、対象ユーザと同じ質問を閲覧する傾向があるユーザである。
また、ユーザの嗜好を示す嗜好情報は、コンテンツ（例えば、質問）の閲覧履歴、物品（例えば、本）の購買履歴、コンテンツ投稿者の年齢、コンテンツ投稿者の性別、ユーザのお気に入りの物リスト、ユーザの欲しい物リスト、ユーザの趣味、ユーザの悩みなどである。本実施形態では、嗜好情報の一例として質問の閲覧履歴を用いて説明する。
【００２３】
データベースサーバ１００には、複数のユーザが投稿した質問に関する情報である質問情報、質問の閲覧に関する情報である閲覧情報、ユーザに関する情報であるユーザ情報、及びＷｅｂ上に表示する際に質問及び回答などが挿入されるＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）の表示に必要なリソースデータが記憶されている。
【００２４】
Ｗｅｂサーバ２００は、演算の機能と、アクセス制御機能と、端末装置３００へのＨＴＭＬデータを生成するＷｅｂアプリケーション機能とを有する。Ｗｅｂサーバ２００は、端末装置３００から出力された情報要求に応じて、データベースサーバ１００から情報を抽出する。Ｗｅｂサーバ２００は、抽出した情報を用いてＨＴＭＬデータを生成し、生成したＨＴＭＬデータを端末装置３００へ送信する。
【００２５】
端末装置３００は、ＨＴＭＬデータをＷｅｂサーバ２００から受信し、受信したＨＴＭＬデータに応じたホームページを表示する。また、端末装置３００は、Ｗｅｂサーバ２００に情報を要求し、要求に応じてＷｅｂサーバ２００が送信した演算結果を受信する。そして、端末装置３００は、受信した演算結果を表示する。
【００２６】
図２〜７を用いて、端末装置３００に表示される画面の一例について説明する。
図２は、端末装置３００に表示される画面の一例である。同図の画面において、全てのユーザが投稿した質問の一覧が表示されている。また、同図の画面において、「質問文アクセス履歴」と記載されたタブがアクティブになっている。これは、表示モードとして質問文アクセス履歴モード（第１表示モード）が選択されていることを意味する。また、同図の画面において、対象ユーザのユーザＩＤである「３５４８」が表示されている。
【００２７】
ここで、表示モードには、質問文アクセス履歴モード（第１表示モード）と質問文レコメンドモード（第２表示モード）の二つがある。表示モードが第１表示モードである場合、端末装置３００は全てのユーザが投稿した質問を表示する。一方、表示モードが第２表示モードである場合、端末装置３００は類似ユーザが投稿した質問だけを表示する。
【００２８】
図３は、図２の画面において心臓病で検索した後の検索結果を示す画面の一例である。同図において、全てのユーザが投稿した質問の中から抽出された、心臓病に関する質問の一覧が表示されている。
【００２９】
図４は、質問文レコメンドモード（第２表示モード）が選択されている場合に、端末装置３００に表示される画面の一例である。同図において、類似ユーザが閲覧した質問の一覧が表示されている。また、同図において、「質問文レコメンド」と記載されたタブがアクティブになっている。これは、表示モードとして質問文レコメンドモード（第２表示モード）が選択されていることを意味する。
【００３０】
図５は、図４の画面において心臓病で検索した後の検索結果を示す画面の一例である。同図の画面において、類似ユーザが閲覧した質問の中から抽出された、心臓病に関する質問の一覧が表示されている。
【００３１】
図６は、図４の画面において入力欄に検索するための文字列を入力した場合の画面の一例である。同図の画面において、ユーザが入力欄Ｒ６１に「心臓病」という文字列を入力した場合に、オートコンプリート機能により「心臓病」という文字列を含む質問（図６では、一例として、「１ヶ月検診で雑音聞こえ」から始まる質問）が補完される。そして、その場合に、一例として領域Ｒ６３に「心臓病」という文字列を含む質問が、他の領域Ｒ６４及びＲ６５とは視認性が異なる態様で表示されている。他の領域Ｒ６４及びＲ６５には、類似ユーザが閲覧した質問の中で、「心臓病」という文字列を含む質問が表示されている。ユーザがマウスのポインタを領域Ｒ６３中に移動させた後に左クリックを押下することにより、「１ヶ月検診で雑音聞こえ」から始まる質問を選択した場合に、次の図７の画面が表示される。
なお、「１ヶ月検診で雑音聞こえ」から始まる質問が補完された後にユーザが検索ボタンＲ６２を押下した場合にも、次の図７の画面が表示される。
【００３２】
図７は、図６の画面において「１ヶ月検診で雑音聞こえ」から始まる質問が選択された後の画面である。同図の画面において、対象ユーザが図６において選択した質問「1ヶ月検診で雑音聞こえたのですが、大丈夫でしょうか？（３０代／女性）」が表示されている。また、類似ユーザが閲覧した質問の中で、この質問に類似する質問の一覧が表示されている。
【００３３】
なお、図６及び図７では、質問文レコメンドモード（第２表示モード）における検索について説明したが、これに限ったものではない。質問文アクセス履歴モード（第１表示モード）において、全ユーザが閲覧した質問の中から、対象ユーザが選択した質問に類似する質問の一覧が表示されてもよい。
【００３４】
図８は、第１の実施形態におけるデータベースサーバ１００の構成を示す概略ブロック図である。データベースサーバ１００は、データベース１１０と、通信部１２０と、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１３０とを備える。データベース１１０と、通信部１２０は、バス（母線）を介してＣＰＵ１３０と相互に接続されている。
【００３５】
データベース１１０には、例えば、質問情報が格納されたテーブルＴ１（例えば、図９のテーブルＴ１参照）と、閲覧情報が格納されたテーブルＴ２（例えば、図１０のテーブルＴ２参照）と、ユーザ情報が格納されたテーブルＴ３（例えば、図１１のテーブルＴ３参照）が記憶されている。
【００３６】
通信部１２０は、Ｗｅｂサーバ２００と通信する。通信部１２０は、Ｗｅｂサーバ２００からのデータ取得命令（例えば、ＳＱＬ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  Ｑｕｅｒｙ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）文）を受信する。そして、通信部１２０は、受信したデータ取得命令をＣＰＵ１３０へ出力する。一方、通信部１２０は、データ取得命令に応じてＣＰＵ１３０がデータベース１１０から取得したデータをＷｅｂサーバ２００へ送信する。
【００３７】
ＣＰＵ１３０は、通信部１２０が受信したデータ取得命令に基づいて、データベース１１０からデータを取得する。そして、ＣＰＵ１３０は、取得したデータを通信部１２０からＷｅｂサーバ２００へ送信する。
【００３８】
図９は、データベース１１０に記憶されているテーブルＴ１の一例である。同図のテーブルＴ１において、質問ＩＤ、その質問ＩＤで識別される質問を投稿したユーザのユーザＩＤ、その質問ＩＤで識別される質問、その質問に対する回答、及びその質問のカテゴリの組が示されている。ここで、質問ＩＤは質問を識別する識別情報であって、質問毎に固有の文字列である。また、ユーザＩＤは、ユーザを識別する識別情報であって、ユーザ毎に固有の文字列である。質問のカテゴリは、質問が割り当てられたカテゴリである。例えば、質問ＩＤが「１」の場合、その質問を投稿したユーザのユーザが「１００１」で、質問が「心電図検査で心室伝道障害と言われ、自覚症状もなく過ごしていますが、病院に行った方が良いのでしょうか？」で、回答が「…」で、カテゴリが「心臓疾患」であることが示されている。このように、データベース１１０には、質問ＩＤ、その質問ＩＤで識別される質問を投稿したユーザのユーザＩＤ、その質問ＩＤで識別される質問、その質問に対する回答、及び質問のカテゴリが関連付けられて記憶されている。
【００３９】
図１０は、データベース１１０に記憶されているテーブルＴ２の一例である。同図のテーブルＴ２において、質問ＩＤ、その質問ＩＤで識別される質問を閲覧したユーザのユーザＩＤ、及び閲覧日時の組が示されている。閲覧日時は、該閲覧日時と組となっている質問ＩＤの質問に、該閲覧日時と組となっているユーザＩＤのユーザが閲覧した日時である。
【００４０】
図１１は、データベース１１０に記憶されているテーブルＴ３の一例である。同図のテーブルＴ３において、ユーザＩＤ、そのユーザＩＤで識別されるユーザの名前、そのユーザの性別、及びそのユーザの年齢の組が示されている。
【００４１】
図１２は、第１の実施形態における端末装置３００の構成を示す概略ブロック図である。端末装置３００は、記憶部３１０と、通信部３２０と、ＣＰＵ３３０と、表示部３４０とを備える。記憶部３１０、通信部３２０及び表示部３４０は、バス（母線）を介してＣＰＵ３３０と相互に接続されている。
記憶部３１０には、ＣＰＵ３３０が読み出して実行する各種のプログラムが記憶されている。
【００４２】
通信部３２０は、Ｗｅｂサーバ２００と通信する。例えば、通信部３２０は、ＣＰＵ３３０の制御に従って、情報要求をＷｅｂサーバ２００に送信する。そして、通信部３２０は、情報要求に応じてＷｅｂサーバ２００が送信した要求結果を受信する。例えば、ユーザがあるキーワード（例えば、心臓疾患）に関連する質問を検索しようしてその文字列を入力した後に検索ボタンを押下した場合、情報要求はその文字列に関連する質問の要求であり、要求結果は、その文字列に関連する質問の一覧を示すＨＴＭＬデータである。そして、通信部３２０は、受信した要求結果をＣＰＵ３３０へ出力する。
【００４３】
ＣＰＵ３３０は、記憶部３１０からプログラムを読み出すことにより、各種の処理を実行する。例えば、ＣＰＵ３３０は、通信部３２０が受信した要求結果を表示部３４０に表示させる。
【００４４】
図１３は、第１の実施形態におけるＷｅｂサーバ２００の構成を示す概略ブロック図である。Ｗｅｂサーバ２００は、入出力制御部２１０と、抽出部２２０とを備える。
入出力制御部２１０は、応答制御部２１１と、データベース読出部２１２とを備える。
応答制御部２１１は、端末装置３００から送信された情報要求を受信し、受信した情報要求を抽出部２２０へ出力する。また、応答制御部２１１は、データベース読出部２１２から入力された要求結果を端末装置３００へ出力する。ここで、応答制御部２１１は、文字列取得部２１４と、表示モード取得部２１５と、特定コンテンツ取得部２１６とを備える。
【００４５】
文字列取得部２１４は、対象ユーザが入力した文字列を端末装置３００から取得する。文字列取得部２１４は、取得した文字列を抽出部２２０の後述するコンテンツ抽出部２２２へ出力する。
表示モード取得部２１５は、対象ユーザが選択した表示モードを端末装置３００から取得する。表示モード取得部２１５は、取得した表示モードを抽出部２２０の後述するコンテンツ抽出部２２２へ出力する。
【００４６】
特定コンテンツ取得部２１６は、例えば、後述するコンテンツ抽出部２２２が抽出した提示候補質問からユーザが選択した特定の質問を取得する。ここで、提示候補質問は、対象ユーザへ提示する候補である質問である。また、特定の質問は、特定のコンテンツの一例である。また、特定コンテンツ取得部２１６は、例えば、取得した特定の質問を抽出部２２０の後述するコンテンツ抽出部２２２へ出力する。
なお、特定コンテンツ取得部２１６は、全ての質問から対象ユーザが選択した特定の質問を取得してもよい。
【００４７】
データベース読出部２１２は、データベースサーバ１００のデータベース１１０から、ＨＴＭＬデータを読み出す。データベース読出部２１２は、読み出したＨＴＭＬデータに、抽出部２２０が情報要求に応じて抽出した抽出結果を挿入することで要求結果を生成する。そして、データベース読出部２１２は、生成した要求結果を応答制御部２１１へ出力する。
【００４８】
続いて、抽出部２２０について説明する。抽出部２２０は、例えば、類似ユーザの閲覧数が多い質問ほど優先して抽出する。具体的には、抽出部２２０は、例えば、類似ユーザの閲覧数が多い順に質問を抽出する。ここで、抽出部２２０は、類似ユーザ抽出部２２１と、コンテンツ抽出部２２２と、類似コンテンツ抽出部２２３とを備える。
【００４９】
類似ユーザ抽出部２２１は、例えば、対象ユーザと他のユーザとが共通して閲覧した質問の数（以下、共通閲覧数）が多いほど、対象ユーザと他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度が大きくなるように、該ユーザ間類似度を算出する。具体的には、例えば、類似ユーザ抽出部２２１は、共通閲覧数×２／（対象ユーザの総質問閲覧数＋他のユーザの総質問閲覧数）をユーザ間類似度として算出する。類似ユーザ抽出部２２１は、このユーザ間類似度を他のユーザの分だけ算出する。
【００５０】
コンテンツ抽出部２２２は、例えば、ユーザ間類似度が上位Ｎ位（Ｎは１以上の整数）に含まれるユーザが閲覧した質問から、対象ユーザが既に閲覧した質問を除外する。すなわち、コンテンツ抽出部２２２は、ユーザ間類似度が上位Ｎ位に含まれるユーザを類似ユーザとして、類似ユーザが閲覧した質問から対象ユーザが既に閲覧した質問を除外した質問を、提示候補質問とする。
【００５１】
コンテンツ抽出部２２２は、例えば、他のユーザ間で同一の質問を閲覧していた場合、該他のユーザ間のユーザ間類似度を合計し、合計した数をその質問のレコメンドスコア（推薦スコアともいう）として算出する。ここで、レコメンドスコアは、質問の対象ユーザへのお勧め度を示すスコアである。
そして、コンテンツ抽出部２２２は、レコメンドスコアの高い順に、予め決められた数の質問を抽出し、抽出した質問をデータベース読出部２１２へ出力する。
【００５２】
このことから、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した複数の類似ユーザが閲覧した質問それぞれについて、該質問を閲覧した類似ユーザ間のユーザ間類似度を参照して該質問の対象ユーザへのお勧め度を示す推薦スコアを算出する。そして、コンテンツ抽出部２２２は、該算出した推薦スコアに基づいて提示候補質問を決定する。
【００５３】
また、コンテンツ抽出部２２２は、例えば、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した類似ユーザが既に閲覧した質問の中から文字列取得部２１４が取得した文字列が含まれる質問を検索し、検索した結果を提示候補質問として抽出する。コンテンツ抽出部２２２は、抽出した質問をデータベース読出部２１２へ出力する。
【００５４】
また、コンテンツ抽出部２２２は、表示モード取得部２１５が取得した表示モードが第１表示モードである場合、全ての質問から文字列取得部２１４が取得した文字列が含まれる質問を検索して提示候補質問を抽出する。一方、コンテンツ抽出部２２２は、表示モード取得部２１５が取得した表示モードが第２表示モードである場合、類似ユーザが既に閲覧した質問から文字列取得部２１４が取得した文字列が含まれる質問を検索して提示候補質問を抽出する。
【００５５】
類似コンテンツ抽出部２２３は、特定コンテンツ取得部２１６が取得した特定の質問に類似する類似質問を抽出する。具体的には、例えば、類似コンテンツ抽出部２２３は、特定の質問（以下、第１の質問ともいう）を既に閲覧したユーザの集合と第２の質問を既に閲覧したユーザの集合とで重複するユーザの数（以下、ユーザ重複数という）を算出する。そして、類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、算出したユーザ重複数に基づいて、第１の質問に対する第２の質問の類似度を算出する。類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、この類似度を、第２の質問以外の他の質問についても算出することで、第１の質問に対する各質問の類似度を算出する。そして、類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、算出した類似度の上位Ｍ個（Ｍは予め決められた正の整数）の質問を類似質問として抽出する。類似コンテンツ抽出部２２３は、抽出した質問をデータベース読出部２１２へ出力する。類似コンテンツ抽出部２２３の処理の詳細は、後述する。
【００５６】
続いて、図１４を用いてレコメンドスコアの算出処理について説明する。図１４は、同図に置いて、対象ユーザとユーザ間類似度が上位３人のユーザが閲覧した質問の例を示す図である。ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ及びユーザＤが既に閲覧した質問の一覧を示すテーブルＴ４が示されている。この例では、ユーザＡが対象ユーザである。この例において、ユーザＢ、ユーザＣ及びユーザＤは、ユーザＡとのユーザ間類似度について上位３人に含まれるユーザである。
【００５７】
この条件で、コンテンツ抽出部２２２は、例えば、テーブルＴ４において、ユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤが既に閲覧した質問からユーザＡ（対象ユーザ）が既に閲覧した質問を除外する。具体的には、ユーザＢが閲覧した質問Ａ１はユーザＡ（対象ユーザ）が閲覧しているので、ユーザＢが閲覧した質問Ａ１は除外される。ここで、テーブルＴ５において、テーブルＴ４における質問のうち、コンテンツ抽出部２２２によって除外された質問の上に×印が付与されている。
【００５８】
続いて、質問Ｂ１をユーザＢ、ユーザＣ及びユーザＤが閲覧しているので、コンテンツ抽出部２２２は、ユーザＡとユーザＢのユーザ間類似度ＲＡＢと、ユーザＡとユーザＣのユーザ間類似度ＲＡＣと、ユーザＡとユーザＤのユーザ間類似度ＲＡＤを加算した値を質問Ｂ１についてのレコメンドスコアＳＢ１（＝ＲＡＢ＋ＲＡＣ＋ＲＡＤ）として算出する。質問Ｂ３をユーザＢ及びユーザＣが閲覧しているので、コンテンツ抽出部２２２は、ユーザＡとユーザＢのユーザ間類似度ＲＡＢと、ユーザＡとユーザＣのユーザ間類似度ＲＡＣを加算した値を質問Ｂ３についてのレコメンドスコアＳＢ３（＝ＲＡＢ＋ＲＡＣ）として算出する。
【００５９】
質問Ｃ３をユーザＣ及びユーザＤが閲覧しているので、コンテンツ抽出部２２２は、ユーザＡとユーザＣのユーザ間類似度ＲＡＣと、ユーザＡとユーザＤのユーザ間類似度ＲＡＤを加算した値を質問Ｃ３についてのレコメンドスコアＳＣ３（＝ＲＡＣ＋ＲＡＤ）として算出する。質問Ｄ３をユーザＤだけが閲覧しているので、コンテンツ抽出部２２２は、ユーザＡとユーザＤのユーザ間類似度ＲＡＤを質問Ｄ３についてのレコメンドスコアＳＤ３（＝ＲＡＤ）として算出する。
【００６０】
質問Ｂ３についてのレコメンドスコアＳＢ３（＝ＲＡＢ＋ＲＡＣ）が質問Ｃ３についてのレコメンドスコアＳＣ３（＝ＲＡＣ＋ＲＡＤ）より大きい（ＳＢ３＞ＳＣ３）場合、質問Ｂ１、質問Ｂ３、質問Ｃ３、質問Ｄ３の順に提示候補質問とする。これにより、端末装置３００は、提示候補質問の順すなわち質問Ｂ１、質問Ｂ３、質問Ｃ３、質問Ｄ３の順に表示する。
一方、質問Ｂ３についてのレコメンドスコアＳＢ３（＝ＲＡＢ＋ＲＡＣ）より質問Ｃ３についてのレコメンドスコアＳＣ３（＝ＲＡＣ＋ＲＡＤ）が大きい（ＳＢ３＜ＳＣ３）場合、質問Ｂ１、質問Ｂ３、質問Ｄ３、質問Ｃ３の順に提示候補質問とする。これにより、端末装置３００は、提示候補質問の順すなわち質問Ｂ１、質問Ｂ３、質問Ｄ３、質問Ｃ３の順に表示する。
【００６１】
このように、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧した質問のうち、閲覧した類似ユーザの数が多いほどレコメンドスコアを大きくする。また、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ同士で閲覧した質問について、その質問を閲覧した類似ユーザと対象ユーザとのユーザ間類似度の和が大きいほどレコメンドスコアを大きくする。これにより、類似ユーザが閲覧した質問のうち、対象ユーザとのユーザ間類似度が高い類似ユーザが多く閲覧した質問ほど優先して質問を提示することができる。これにより、情報処理システム１は、対象ユーザが探している質問を提示する確率を高めることができるので、対象ユーザは、自分が捜している質問を早く容易に見つけることができる。その結果、対象ユーザが、その見つけた質問の回答を読むことにより、早く容易に自分が知りたい事を知ることができるので、ユーザの満足度を向上させることができる。
また、情報処理システム１は、対象ユーザが既に閲覧した質問を除いた質問を提示するので、対象ユーザは探している質問をより早く見つけることができる。
【００６２】
続いて、図１５を用いて類似コンテンツ抽出部２２３の処理を説明する。図１５は、質問２に対する質問３の類似度を説明するための図である。同図において、ユーザ名（例えば、ユーザＡ）と質問名（例えば、質問１）とが直線で結ばれているが、これは各ユーザが閲覧した質問を表している。具体的には、質問１は、ユーザＡ、１人に閲覧されている。質問２は、ユーザＡ、ユーザＣ、ユーザＤの３人に閲覧されている。質問３は、ユーザＣ、ユーザＤの２人に閲覧されている。質問４は、ユーザＢ、１人に閲覧されている。質問５は、ユーザＡ、１人に閲覧されている。また、同図において、各質問の名前の下には、質問２に対する類似度が示されている。
【００６３】
同図の例では、類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、類似度Ｖの計算式Ｖ＝Ｎ３×２／（Ｎ１＋Ｎ２）に従って、質問２に対する質問３の類似度Ｖを０．８（＝２×２／（３＋２））と算出する。ここで、Ｎ１は、質問２に対して、その質問を閲覧したユーザの数（この例では、３）である。Ｎ２は、質問３に対して、その質問を閲覧したユーザの数（この例では、２）である。Ｎ３は、質問２と質問３とのユーザの重複数（この例では、２）である。ここで、類似度Ｖは値が大きいほど、質問間の類似度が高いことを意味する。これにより、類似コンテンツ抽出部２２３は、質問間で重複して閲覧したユーザが多いほど、質問間の類似度を高くすることができる。
【００６４】
図１６は、第１の実施形態におけるＷｅｂサーバ２００の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１０１）まず、類似ユーザ抽出部２２１は、対象ユーザと他のユーザそれぞれとのユーザ間類似度を算出する。
（ステップＳ１０２）次に、類似ユーザ抽出部２２１は、ユーザ間類似度の上位Ｎ人のユーザを類似ユーザとして抽出する。
（ステップＳ１０３）次に、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した類似ユーザが閲覧した質問を全て抽出する。
（ステップＳ１０４）次に、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧した全質問のうち、対象ユーザが既に閲覧した質問を除外する。
（ステップＳ１０５）次に、コンテンツ抽出部２２２は、対象ユーザが既に閲覧した質問を除外した後に残った質問それぞれについて、レコメンドスコアを算出する。
（ステップＳ１０６）次に、コンテンツ抽出部２２２は、レコメンドスコアの高い順に、予め決められた数の質問を提示する。以上で、本フローチャートの処理を終了する。
【００６５】
以上、第１の実施形態において、コンテンツ抽出部２２２は、１以上の類似ユーザが閲覧した質問について、その質問を閲覧した類似ユーザと対象ユーザとのユーザ間類似度の和をレコメンドスコアとするので、その和が大きいほどレコメンドスコアを大きくすることができる。これにより、ある質問を閲覧した類似ユーザ数が少なくても、対象ユーザとその質問を閲覧した類似ユーザとのユーザ間類似度が高ければ、その質問のレコメンドスコアが大きくなる。また、対象ユーザとある質問を閲覧した複数の類似ユーザそれぞれとのユーザ間類似度が低くても、多くの類似ユーザがその質問を閲覧した場合、その質問のレコメンドスコアが大きくなる。このことから、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧した質問のうち、対象ユーザとのユーザ間類似度が高い類似ユーザが閲覧した質問ほど、または多くの類似ユーザが閲覧した質問ほどレコメンドスコアを大きくすることができる。このため、情報処理システム１は、類似ユーザが閲覧した質問のうち、対象ユーザとのユーザ間類似度が高い類似ユーザが多く閲覧した質問ほど優先して対象ユーザへ提示することができる。これにより、情報処理システム１は、対象ユーザが探している質問を提示する確率を高めることができるので、対象ユーザは、自分が捜している質問を早く容易に見つけることができる。その結果、対象ユーザが、その見つけた質問の回答を読むことにより、早く容易に自分が知りたい事を知ることができるので、ユーザの満足度を向上させることができる。
【００６６】
また、情報処理システム１は、対象ユーザが既に閲覧した質問を除いた質問を提示するので、対象ユーザは探している質問をより早く見つけることができる。
【００６７】
なお、本実施形態では、類似ユーザが過去に閲覧した質問を一覧で表示するようにしたが、これに限ったものではない。類似ユーザが過去に投稿した質問を一覧で表示するようにしてもよいし、類似ユーザが過去に閲覧した回答を一覧で表示するようにしてもよいし、類似ユーザが過去に投稿した回答を一覧で表示するようにしてもよい。
【００６８】
なお、本実施形態では、類似ユーザ抽出部２２１は、コンテンツの一例として質問についての処理を説明したが、その一例に限ったものではない。上述した質問はコンテンツであればよく、質問の閲覧はコンテンツの嗜好であればよい。その場合、Ｗｅｂサーバ２００の各部は、以下のように処理してもよい。類似ユーザ抽出部２２１は、対象ユーザと他のユーザの物品（例えば、コンテンツ）に対する嗜好を示す嗜好情報に基づいて、ユーザ間類似度を算出し、該算出したユーザ間類似度に基づいて対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出してもよい。ここで、物品（例えば、コンテンツ）に対する嗜好を示す嗜好情報の一例が、質問の閲覧数である。具体的には、例えば、類似ユーザ抽出部２２１は、対象ユーザと他のユーザとが共通に嗜好する物品数×２／（対象ユーザが嗜好する総物品数＋他のユーザが嗜好する総物品数）をユーザ間類似度として算出してもよい。これにより、類似ユーザ抽出部２２１は、物品に対する嗜好が近いユーザを類似ユーザとして抽出することができる。
【００６９】
その場合、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを対象ユーザへ提示する候補である提示候補コンテンツとして抽出してもよい。これにより、対象ユーザと物品に対する嗜好が近い類似ユーザが嗜好するコンテンツを対象ユーザへ提示することができるので、対象ユーザが嗜好するコンテンツを容易に見つけることができる。
【００７０】
具体的には、例えば、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツである類似ユーザ嗜好コンテンツそれぞれについて、該類似ユーザ嗜好コンテンツを嗜好する類似ユーザと対象ユーザ間との間のユーザ間類似度を参照して前記類似ユーザ嗜好コンテンツの対象ユーザへのお勧め度を示す推薦スコアを算出し、該算出した推薦スコアそれぞれに基づいて提示候補コンテンツを決定してもよい。これにより、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが嗜好するコンテンツのうち、対象ユーザとのユーザ間類似度が高い類似ユーザが多く嗜好するコンテンツほど推薦スコアを大きくすることができる。このため、情報処理システム１は、類似ユーザが嗜好するコンテンツのうち、対象ユーザとのユーザ間類似度が高い類似ユーザが多く嗜好するコンテンツほど優先して対象ユーザへ提示することができる。これにより、情報処理システム１は、対象ユーザが探しているコンテンツを提示する確率を高めることができるので、対象ユーザは、自分が捜しているコンテンツを早く容易に見つけることができる。その結果、対象ユーザが、早く容易に自分が知りたい事を知ることができるので、ユーザの満足度を向上させることができる。
【００７１】
その際、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが嗜好するコンテンツのうち対象ユーザが嗜好するコンテンツを除外したコンテンツを、提示候補コンテンツとして抽出してもよい。これにより、情報処理システム１は、類似ユーザが嗜好するコンテンツのうち対象ユーザが嗜好するコンテンツを除外したコンテンツを対象ユーザへ提示できるので、対象ユーザは探しているコンテンツをより早く見つけることができる。
【００７２】
また、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツの中から文字列取得部２１４が取得した文字列が含まれるコンテンツを検索し、検索した結果を提示候補コンテンツとして抽出してもよい。これにより、情報処理システム１は、類似ユーザが嗜好するコンテンツの中から検索したコンテンツを対象ユーザへ提示できるので、対象ユーザが嗜好するコンテンツを早く容易に見つけることができる。
【００７３】
また、コンテンツ抽出部２２２は、表示モード取得部２１５が取得した表示モードが第１表示モードである場合、全てのコンテンツから文字列取得部２１４が取得した文字列が含まれるコンテンツを検索して提示候補コンテンツを抽出してもよい。一方、コンテンツ抽出部２２２は、表示モード取得部２１５が取得した表示モードが第２表示モードである場合、類似ユーザが嗜好するコンテンツから文字列取得部２１４が取得した文字列が含まれるコンテンツを検索して提示候補コンテンツを抽出してもよい。これにより、コンテンツ抽出部２２２は、表示モードによって検索対象を切り替えるので、対象ユーザの利便性を向上させることができる。
【００７４】
類似コンテンツ抽出部２２３は、特定コンテンツ取得部２１６が取得した特定のコンテンツに類似する類似コンテンツを抽出してもよい。これにより、情報処理システム１は、対象ユーザが選択した特定のコンテンツに類似するコンテンツを対象ユーザに提示することができるので、対象ユーザが嗜好するコンテンツを早く容易に見つけることができる。また、その際、類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、特定のコンテンツを嗜好しているユーザの数と、提示候補コンテンツそれぞれを嗜好しているユーザの数とを参照して、特定のコンテンツと提示候補コンテンツそれぞれとのコンテンツ類似度を算出し、該算出したコンテンツ類似度に基づいて類似コンテンツを抽出してもよい。これにより、類似コンテンツ抽出部２２３は、特定のコンテンツと提示候補コンテンツとの間で重複して嗜好するユーザが多いほど、該コンテンツ間のコンテンツ類似度を高くすることができる。類似コンテンツ抽出部２２３は、このコンテンツ類似度が高いほど類似したコンテンツであるとみなして、例えば、コンテンツ類似度上位Ｍ個のコンテンツを類似コンテンツとして抽出することができる。その結果、類似コンテンツ抽出部２２３は、類似コンテンツを精度良く抽出することができる。
なお、類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、コンテンツ類似度が予め決められた基準よりも高いコンテンツを類似コンテンツとして抽出してもよい。
【００７５】
＜第２の実施形態＞
続いて、第２の実施形態について説明する。図１７は、第２の実施形態における情報処理システム１ｂの概略ブロック図である。なお、図１と共通する要素には同一の符号を付し、その具体的な説明を省略する。第２の実施形態における情報処理システム１ｂの構成は、第１の実施形態における情報処理システム１の構成に対して、Ｗｅｂサーバ２００がＷｅｂサーバ（情報処理装置）２００ｂに変更されたものとなっている。
【００７６】
図１８は、第２の実施形態におけるＷｅｂサーバ２００ｂの概略ブロック図である。なお、図１３と共通する要素には同一の符号を付し、その具体的な説明を省略する。図１８のＷｅｂサーバ２００ｂの構成は、図１３のＷｅｂサーバ２００の構成に対して、抽出部２２０のコンテンツ抽出部２２２が、抽出部２２０ｂのコンテンツ抽出部２２２ｂに変更になったものである。
【００７７】
第２の実施形態におけるコンテンツ抽出部２２２ｂは、第１の実施形態におけるコンテンツ抽出部２２２と同様の機能を有するが、以下の点で異なる。第１の実施形態におけるコンテンツ抽出部２２２は、対象ユーザが１回でも閲覧した質問を提示候補コンテンツから除外した。それに対し、第２の実施形態におけるコンテンツ抽出部２２２ｂは、対象ユーザが予め決められた閾値回数（例えば、３回）以上、閲覧した質問を提示候補質問から除外する。
【００７８】
なお、コンテンツ抽出部２２２ｂは、予め決められた期間（例えば、１年）以上過去に類似ユーザがした質問を提示候補質問から除外するようにしてもよい。すなわち、コンテンツ抽出部２２２ｂは、予め決められた期間以上過去に、類似ユーザが嗜好したコンテンツを提示候補コンテンツから除外するようにしてもよい。
【００７９】
＜第３の実施形態＞
続いて、第３の実施形態について説明する。図１９は、第３の実施形態における情報処理システム１ｃの概略ブロック図である。なお、図１と共通する要素には同一の符号を付し、その具体的な説明を省略する。第３の実施形態における情報処理システム１ｃの構成は、第１の実施形態における情報処理システム１の構成に対して、Ｗｅｂサーバ２００がＷｅｂサーバ（情報処理装置）２００ｃに変更されたものとなっている。
【００８０】
図２０は、第３の実施形態におけるＷｅｂサーバ２００ｃの概略ブロック図である。なお、図１３と共通する要素には同一の符号を付し、その具体的な説明を省略する。図２０のＷｅｂサーバ２００ｃの構成は、図１３のＷｅｂサーバ２００の構成に対して、抽出部２２０の類似ユーザ抽出部２２１が、抽出部２２０ｃの類似ユーザ抽出部２２１ｃに変更になったものである。
【００８１】
第３の実施形態における類似ユーザ抽出部２２１ｃは、第１の実施形態における類似ユーザ抽出部２２１と同様の機能を有するが、以下の点で異なる。ここでは、全体の質問からキーワードをキーとして検索した結果得られた質問の中から対象ユーザが質問を選び出した場合（例えば、閲覧した場合）、対象ユーザはその質問を投稿したユーザを類似ユーザとして登録するために選択することを想定する。その想定で端末装置３００に対して対象ユーザがその質問を投稿したユーザを選択する操作をした場合、応答制御部２１１は、例えば、ユーザが選択したユーザのユーザＩＤを取得する。そして、類似ユーザ抽出部２２１ｃは、応答制御部２１１が取得したユーザＩＤで識別されるユーザを類似ユーザに追加する。これにより、対象ユーザが選んだ質問を投稿したユーザを類似ユーザに追加することができる。
【００８２】
その場合、類似ユーザ抽出部２２１ｃは、類似ユーザとして追加するユーザのユーザＩＤを類似ユーザＩＤとして、対象ユーザのユーザＩＤと関連付けてデータベースサーバ１００のデータベース１１０に記憶させる。これにより、類似ユーザ抽出部２２１ｃは、例えば、ユーザが選択したユーザ（以下、選択ユーザともいう）をいつでも類似ユーザに含めることができる。このため、選択ユーザが類似ユーザに含まれることで、第２モードにおいて、その選択ユーザが投稿した質問が表示される場合があるので、自分と考えが近いと判断した選択ユーザが投稿した質問を参照することができる。このため、対象ユーザが探したい質問が表示される可能性を高めることができ、対象ユーザが探したい質問を早く容易に見つけることができる。
【００８３】
なお、類似ユーザ抽出部２２１ｃは、ユーザが類似ユーザに追加するユーザを選択しなくても、対象ユーザが閲覧した質問を投稿したユーザを自動的に類似ユーザに追加してもよい。
【００８４】
また、類似ユーザ抽出部２２１ｃは、ユーザが自らユーザＩＤを指定したユーザを、類似ユーザに追加してもよい。また、類似ユーザ抽出部２２１ｃは、キーワードを用いて検索した後に提示された回答をした回答者の中からユーザが選択した回答者を類似ユーザに加えるようにしてもよい。これらのいずれも、ユーザが選択したユーザを類似ユーザに含めることができるので、自分と質問の傾向が近いユーザがした質問または自分がした質問に関連する質問をしたユーザがした質問を対象ユーザは常に参照できるようになる。その結果、対象ユーザが探したい質問を早く容易に見つけることができる。
【００８５】
また、類似ユーザ抽出部２２１ｃは、例えば、ユーザが選択したユーザと対象ユーザとの間のユーザ間類似度を予め決められた値だけ上げてもよい。あるいは、類似ユーザ抽出部２２１ｃは、例えば、ユーザが選択したユーザと対象ユーザとの間のユーザ間類似度が予め決められた順位（例えば、１位）の値にするようにしてもよい。これにより、ユーザが選択したユーザを類似ユーザに含めることができるので、自分と質問の傾向が近いユーザがした質問または自分がした質問に関連する質問をしたユーザがした質問を対象ユーザは常に参照できるようになる。その結果、対象ユーザが探したい質問を早く容易に見つけることができる。
【００８６】
＜第４の実施形態＞
続いて、第４の実施形態について説明する。図２１は、第４の実施形態における情報処理システム１ｄの概略ブロック図である。なお、図１と共通する要素には同一の符号を付し、その具体的な説明を省略する。第４の実施形態における情報処理システム１ｄの構成は、第１の実施形態における情報処理システム１の構成に対して、Ｗｅｂサーバ２００がＷｅｂサーバ（情報処理装置）２００ｄに変更されたものとなっている。
【００８７】
図２２は、第３の実施形態におけるＷｅｂサーバ２００ｄの概略ブロック図である。なお、図１３と共通する要素には同一の符号を付し、その具体的な説明を省略する。図２０のＷｅｂサーバ２００ｃの構成は、図１３のＷｅｂサーバ２００の構成に対して、抽出部２２０のコンテンツ抽出部２２２が、抽出部２２０ｄのコンテンツ抽出部２２２ｄに変更になったものである。また、応答制御部２１１ｄは、図１３の応答制御部２１１に対して、カテゴリ取得部２１７が追加されたものになっている。
【００８８】
カテゴリ取得部２１７は、対象ユーザが指定したカテゴリ（例えば、心臓疾患）を端末装置３００から取得し、取得したカテゴリを示すカテゴリ情報をカテゴリ取得部２１７へ出力する。
例えば、コンテンツ抽出部２２２は、カテゴリ取得部２１７が取得したカテゴリ情報が示すカテゴリ、すなわち対象ユーザが指定するカテゴリでコンテンツを絞る。そして、コンテンツ抽出部２２２は、絞った後のコンテンツのうち、類似ユーザが嗜好するコンテンツを提示候補コンテンツとして抽出する。これにより、カテゴリで質問を絞ることで、対象ユーザが探したい質問を早く容易に見つけることができる。
【００８９】
なお、例えば、コンテンツ抽出部２２２は、キーワードを用いて検索した後に、カテゴリで検索結果を絞っても良い。これにより、カテゴリで絞ることで、対象ユーザが探したい質問を早く容易に見つけることができる。
【００９０】
なお、複数の装置を備えるシステムが、本実施形態のＷｅｂサーバ（２００、２００ｂ、２００ｃまたは２００ｄ）の各処理を、それらの複数の装置で分散して処理してもよい。
また、本実施形態のＷｅｂサーバ（２００、２００ｂ、２００ｃまたは２００ｄ）の各処理を実行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、当該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、Ｗｅｂサーバ（２００、２００ｂ、２００ｃまたは２００ｄ）に係る上述した種々の処理を行ってもよい。
【００９１】
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、ＣＤ−ＲＯＭ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。
【００９２】
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。
【００９３】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではない。各実施形態における各構成及びそれらの組み合わせ等は一例であり、本発明の趣旨から逸脱しない範囲内で、構成の付加、省略、置換、およびその他の変更が可能である。また、本発明は実施形態によって限定されることはなく、特許請求の範囲によってのみ限定される。
【００９４】
対象ユーザと他のユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザ間の類似度であるユーザ間類似度を算出し、該算出したユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部（２２１または２２１ｃ）と、前記類似ユーザ抽出部（２２１または２２１ｃ）が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを前記対象ユーザへ提示する候補である提示候補コンテンツとして抽出するコンテンツ抽出部（２２２または２２２ｂ）と、を備える情報処理システム（１、１ｂ、１ｃまたは１ｄ）である。これにより、類似ユーザ抽出部（２２１または２２１ｃ）は、物品に対する嗜好が近いユーザを類似ユーザとして抽出することができる。そのため、情報処理システム（１、１ｂ、１ｃまたは１ｄ）は、対象ユーザと物品に対する嗜好が近い類似ユーザが嗜好するコンテンツを対象ユーザへ提示することができるので、対象ユーザが嗜好するコンテンツを容易に見つけることができる。
【００９５】
前記コンテンツ抽出部（２２２または２２２ｂ）は、前記類似ユーザ抽出部（２２１または２２１ｃ）が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツである類似ユーザ嗜好コンテンツそれぞれについて、該類似ユーザ嗜好コンテンツを嗜好する類似ユーザと前記対象ユーザとの間の前記ユーザ間類似度を参照して前記類似ユーザ嗜好コンテンツ毎に前記対象ユーザへのお勧め度を示す推薦スコアを算出し、該算出した推薦スコアそれぞれに基づいて提示候補コンテンツを決定する。これにより、コンテンツ抽出部（２２２または２２２ｂ）は、類似ユーザが嗜好するコンテンツのうち、対象ユーザとのユーザ間類似度が高い類似ユーザが多く嗜好するコンテンツほど推薦スコアを大きくすることができる。このため、情報処理システム（１、１ｂ、１ｃまたは１ｄ）は、類似ユーザが嗜好するコンテンツのうち、対象ユーザとのユーザ間類似度が高い類似ユーザが多く嗜好するコンテンツほど優先して対象ユーザへ提示することができる。これにより、情報処理システム（１、１ｂ、１ｃまたは１ｄ）は、対象ユーザが探しているコンテンツを提示する確率を高めることができるので、対象ユーザは、自分が捜しているコンテンツを早く容易に見つけることができる。その結果、対象ユーザが、早く容易に自分が知りたい事を知ることができるので、ユーザの満足度を向上させることができる。
【００９６】
前記物品に対する嗜好を示す嗜好情報は、質問の閲覧履歴であり、前記コンテンツ抽出部（２２２または２２２ｂ）は、前記類似ユーザ抽出部（２２１または２２１ｃ）が抽出した類似ユーザが閲覧した質問それぞれについて、該質問を閲覧した類似ユーザと前記対象ユーザとの間の前記ユーザ間類似度を参照して前記質問毎に前記対象ユーザへのお勧め度を示す推薦スコアを算出し、該算出した推薦スコアそれぞれに基づいて提示候補コンテンツを決定する。これにより、情報処理システム（１、１ｂ、１ｃまたは１ｄ）は、対象ユーザが探している質問を提示する確率を高めることができるので、対象ユーザは、自分が捜している質問を早く容易に見つけることができる。その結果、対象ユーザが、早く容易に自分が知りたい事を知ることができるので、ユーザの満足度を向上させることができる。
【００９７】
前記コンテンツ抽出部（２２２または２２２ｂ）は、前記類似ユーザが閲覧した質問毎に、該質問を閲覧した類似ユーザと前記対象ユーザとのユーザ間類似度の和を前記推薦スコアとして算出する。これにより、そのユーザ間類似度の和が大きいほどレコメンドスコアを大きくすることができるので、ある質問を閲覧した類似ユーザ数が少なくても、対象ユーザとその質問を閲覧した類似ユーザとのユーザ間類似度が高ければ、その質問のレコメンドスコアが大きくなる。また、対象ユーザとある質問を閲覧した複数の類似ユーザそれぞれとのユーザ間類似度が低くても、多くの類似ユーザがその質問を閲覧した場合、その質問のレコメンドスコアが大きくなる。このことから、コンテンツ抽出部（２２２または２２２ｂ）は、類似ユーザが閲覧した質問のうち、対象ユーザとのユーザ間類似度が高い類似ユーザが閲覧した質問ほど、または多くの類似ユーザが閲覧した質問ほどレコメンドスコアを大きくすることができる。このため、情報処理システム（１、１ｂ、１ｃまたは１ｄ）は、類似ユーザが閲覧した質問のうち、対象ユーザとのユーザ間類似度が高い類似ユーザが多く閲覧した質問ほど優先して対象ユーザへ提示することができる。これにより、情報処理システム（１、１ｂ、１ｃまたは１ｄ）は、対象ユーザが探している質問を提示する確率を高めることができるので、対象ユーザは、自分が捜している質問を早く容易に見つけることができる。
【００９８】
前記対象ユーザが入力した文字列を取得する文字列取得部２１４と、前記コンテンツ抽出部（２２２、２２２ｂ）は、前記類似ユーザ抽出部（２２１または２２１ｃ）が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツの中から前記文字列取得部２１４が取得した文字列が含まれるコンテンツを検索し、検索した結果を提示候補コンテンツとして抽出する。これにより、情報処理システム（１、１ｂ、１ｃまたは１ｄ）は、類似ユーザが嗜好するコンテンツの中から検索したコンテンツを対象ユーザへ提示できるので、対象ユーザが嗜好するコンテンツを早く容易に見つけることができる。
【００９９】
前記対象ユーザが選択した表示モードを取得する表示モード取得部２１５を備え、前記コンテンツ抽出部（２２２または２２２ｂ）は、前記表示モード取得部２１５が取得した表示モードが第１表示モードである場合、全てのコンテンツから前記文字列取得部２１４が取得した文字列が含まれるコンテンツを検索して前記提示候補コンテンツを抽出し、前記表示モード取得部２１５が取得した表示モードが第２表示モードである場合、前記類似ユーザが嗜好するコンテンツから前記文字列取得部２１４が取得した文字列が含まれるコンテンツを検索して前記提示候補コンテンツを抽出する。これにより、情報処理システム（１、１ｂ、１ｃまたは１ｄ）は、コンテンツ抽出部２２２は、表示モードによって検索対象を切り替えるので、対象ユーザの利便性を向上させることができる。
【０１００】
前記コンテンツ抽出部（２２２または２２２ｂ）が抽出した前記提示候補コンテンツから前記対象ユーザが選択した特定のコンテンツを取得する特定コンテンツ取得部２１６と、前記特定コンテンツ取得部２１６が取得した特定のコンテンツに類似する類似コンテンツを抽出する類似コンテンツ抽出部２２３と、を備える。これにより、情報処理システム（１、１ｂ、１ｃまたは１ｄ）は、対象ユーザが選択した特定のコンテンツに類似するコンテンツを対象ユーザに提示することができるので、対象ユーザが嗜好するコンテンツを早く容易に見つけることができる。
【０１０１】
前記類似コンテンツ抽出部２２３は、前記特定のコンテンツを嗜好しているユーザの数と、前記提示候補コンテンツそれぞれを嗜好しているユーザの数とを参照して、前記特定のコンテンツと前記提示候補コンテンツそれぞれとのコンテンツ類似度を算出し、該算出したコンテンツ類似度に基づいて類似コンテンツを抽出する。これにより、類似コンテンツ抽出部２２３は、特定のコンテンツと提示候補コンテンツとの間で重複して嗜好するユーザが多いほど、該コンテンツ間のコンテンツ類似度を高くすることができる。類似コンテンツ抽出部２２３は、このコンテンツ類似度が高いほど類似したコンテンツであるとみなして、例えば、コンテンツ類似度上位Ｍ個のコンテンツを類似コンテンツとして抽出することができる。その結果、類似コンテンツ抽出部２２３は、類似コンテンツを精度良く抽出することができる。
【０１０２】
前記コンテンツ抽出部（２２２または２２２ｂ）は、前記類似ユーザが嗜好するコンテンツのうち前記対象ユーザが嗜好するコンテンツを除外したコンテンツを、前記提示候補コンテンツとして抽出する。これにより、情報処理システム（１、１ｂ、１ｃまたは１ｄ）は、類似ユーザが嗜好するコンテンツのうち対象ユーザが嗜好するコンテンツを除外したコンテンツを対象ユーザへ提示できるので、対象ユーザは探しているコンテンツをより早く見つけることができる。
【０１０３】
対象ユーザと他のユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザ間の類似度であるユーザ間類似度を算出し、該算出したユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部（２２１または２２１ｃ）と、前記類似ユーザ抽出部（２２１または２２１ｃ）が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを前記対象ユーザへ提示する候補である提示候補コンテンツとして抽出するコンテンツ抽出部（２２２、２２２ｂ）と、を備える情報処理装置（２００、２００ｂ、２００ｃまたは２００ｄ）である。これにより、類似ユーザ抽出部（２２１または２２１ｃ）は、物品に対する嗜好が近いユーザを類似ユーザとして抽出することができる。そのため、情報処理装置（２００、２００ｂ、２００ｃまたは２００ｄ）は、対象ユーザと物品に対する嗜好が近い類似ユーザが嗜好するコンテンツを対象ユーザへ提示することができるので、対象ユーザが嗜好するコンテンツを容易に見つけることができる。
【０１０４】
類似ユーザ抽出部（２２１または２２１ｃ）が、対象ユーザと他のユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザ間の類似度であるユーザ間類似度を算出し、該算出したユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する手順と、コンテンツ抽出部（２２２、２２２ｂ）が、前記類似ユーザ抽出部（２２１または２２１ｃ）が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを前記対象ユーザへ提示する候補である提示候補コンテンツとして抽出する手順と、を有する情報処理方法である。これにより、類似ユーザ抽出部（２２１または２２１ｃ）は、物品に対する嗜好が近いユーザを類似ユーザとして抽出することができる。そのため、情報処理装置（２００、２００ｂ、２００ｃまたは２００ｄ）は、対象ユーザと物品に対する嗜好が近い類似ユーザが嗜好するコンテンツを対象ユーザへ提示することができるので、対象ユーザが嗜好するコンテンツを容易に見つけることができる。
【０１０５】
コンピュータに、対象ユーザと他のユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザ間の類似度であるユーザ間類似度を算出し、該算出したユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出ステップと、前記類似ユーザ抽出ステップで抽出された類似ユーザが嗜好するコンテンツを前記対象ユーザへ提示する候補である提示候補コンテンツとして抽出するコンテンツ抽出ステップと、を実行させるためのプログラムである。これにより、類似ユーザ抽出ステップで、物品に対する嗜好が近いユーザを類似ユーザとして抽出することができる。そのため、このプログラムが実行されることによって、対象ユーザと物品に対する嗜好が近い類似ユーザが嗜好するコンテンツを対象ユーザへ提示することができるので、対象ユーザが嗜好するコンテンツを容易に見つけることができる。
【符号の説明】
【０１０６】
１、１ｂ、１ｃ、１ｄ…情報処理システム、１００…データベースサーバ、１１０…データベース、１２０…通信部、１３０…ＣＰＵ、２００、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄ…Ｗｅｂサーバ（情報処理装置）、２１０…入出力制御部、２１１、２１１ｄ…応答制御部、２１２…データベース読出部、２１４…文字列取得部、２１５…表示モード取得部、２１６…特定コンテンツ取得部、２１７…カテゴリ取得部、２２０、２２０ｂ、２２０ｃ…抽出部、２２１、２２１ｃ…類似ユーザ抽出部、２２２、２２２ｂ…コンテンツ抽出部、２２３…類似コンテンツ抽出部、３００…端末装置、３１０…記憶部、３２０…通信部、３３０…ＣＰＵ、３４０…表示部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【手続補正書】
【提出日】平成25年11月18日(2013.11.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象ユーザと他のユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザ間の類似度であるユーザ間類似度を算出し、該算出したユーザ間類似度に基づいて、前記ユーザ間類似度が高い上位Ｎ人（Ｎは１以上の整数）の類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、
前記類似ユーザ抽出部が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツについて、当該コンテンツを嗜好する前記類似ユーザと前記対象ユーザとの前記ユーザ間類似度の和を前記対象ユーザへのお勧め度を示す推薦スコアとして算出し、該算出した推薦スコアに基づいて決定したコンテンツを、前記対象ユーザへ提示する候補である提示候補コンテンツとして抽出するコンテンツ抽出部と、
を備える情報処理システム。
【請求項２】
前記物品に対する嗜好を示す嗜好情報は、質問の閲覧履歴であり、
前記コンテンツ抽出部は、前記類似ユーザ抽出部が抽出した類似ユーザが閲覧した質問それぞれについて、該質問を閲覧した類似ユーザと前記対象ユーザとの間の前記ユーザ間類似度を参照して前記質問毎に前記対象ユーザへのお勧め度を示す推薦スコアを算出し、該算出した推薦スコアそれぞれに基づいて提示候補コンテンツを決定する請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記コンテンツ抽出部は、前記類似ユーザが閲覧した質問毎に、該質問を閲覧した類似ユーザと前記対象ユーザとのユーザ間類似度の和を前記推薦スコアとして算出する請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記コンテンツ抽出部は、前記類似ユーザが嗜好するコンテンツのうち前記対象ユーザが嗜好するコンテンツを除外したコンテンツを、前記提示候補コンテンツとして抽出する請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理システム。