(57)【要約】【課題】使用経験が少ないユーザであっても嗜好に合った情報を提示する。【解決手段】類似ユーザ抽出部は、対象ユーザと他のユーザそれぞれ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と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し、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を抽出し、フィルタリング処理部は、前記コンテンツ抽出部が抽出したコンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出する。【選択図】図１１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象ユーザと他のユーザそれぞれ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と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抽出するコンテンツ抽出部と、
前記コンテンツ抽出部が抽出したコンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
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を備え、
前記フィルタリング処理部は、前記抽出したコンテンツから前記文字列が含まれるコンテンツを抽出す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】
前記嗜好情報は、前記物品としてコンテンツに依拠した履歴を示す履歴情報を有し、
前記フィルタリング処理部は、前記類似ユーザ抽出部が抽出した類似ユーザが依拠したコンテンツについて、前記類似ユーザと前記対象ユーザとのユーザ間類似度を参照して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に基づいて抽出するコンテンツを決定する請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記フィルタリング処理部は、前記対象ユーザの嗜好情報の特性に応じた優先度に基づいて、前記対象ユーザが嗜好する物品の分類に対応したコンテンツを抽出することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
情報処理装置と端末装置とを備える情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、
対象ユーザと他のユーザそれぞれ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と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抽出するコンテンツ抽出部と、
前記コンテンツ抽出部が抽出したコンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理部と、
を備える情報処理システム。
【請求項６】
対象ユーザと他のユーザそれぞれ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と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過程と、
前記類似ユーザ抽出過程で抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出過程と、
前記コンテンツ抽出過程で抽出したコンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理過程と、
を有する情報処理方法。
【請求項７】
情報処理装置のコンピュータに、
対象ユーザと他のユーザそれぞれ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と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手順、
前記類似ユーザ抽出手順で抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出手順、
前記コンテンツ抽出手順で抽出したコンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理手順、
を実行させるための情報処理プログラム。
【請求項８】
対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、
前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、
を備える情報処理装置。
【請求項９】
対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、
前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、
前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理部と、
を備える情報処理装置。
【請求項１０】
前記嗜好情報フィルタリング処理部は、前記対象ユーザと前記他のユーザとのそれぞれの物品に対する前記嗜好情報を、前記対象ユーザにより閲覧されたコンテンツの全ての分類を表す分類情報によりフィルタリングする
請求項８又は９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記嗜好情報フィルタリング処理部は、前記対象ユーザと前記他のユーザとのそれぞれの物品に対する前記嗜好情報を、前記対象ユーザにより閲覧されたコンテンツの分類ごとの閲覧数が多い順に所定の数の分類を抽出して、当該分類を表す分類情報によりフィルタリングする
請求項８又は９に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記嗜好情報フィルタリング処理部は、前記対象ユーザと前記他のユーザとのそれぞれの物品に対する前記嗜好情報を、前記対象ユーザにより入力された分類情報によりフィルタリングする
請求項８又は９に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記嗜好情報フィルタリング処理部は、前記対象ユーザと前記他のユーザとのそれぞれの物品に対する前記嗜好情報を、前記対象ユーザにより入力または選択されたキーワードによりフィルタリングする
請求項８又は９に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、
前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを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１５】
対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理過程と、
前記嗜好情報フィルタリング処理過程によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、
前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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過程と、
前記類似ユーザ抽出過程が抽出した前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出過程と、
を有する情報処理方法。
【請求項１６】
情報処理装置のコンピュータに、
対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理手順と、
前記嗜好情報フィルタリング処理手順によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、
前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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手順と、
前記類似ユーザ抽出手順が抽出した前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出手順と、
を実行させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、ユーザの質問に対してそれに詳しい人が回答を行う、といったインターネットに接続された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が難しいことがある。そこで、ユーザの嗜好に応じた質問を探し出して提示するマイニングシステムが提案されている。
【０００３】
例えば、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】
しかしながら、マイニングシステムを使い始めのユーザは閲覧履歴が少ないため、類似ユーザが閲覧している他の質問は、ユーザの嗜好と全く関係のないものである可能性が高く、提示される質問に違和感を生じることがある。また、提示される質問についてキーワード検索を行ってもユーザの嗜好に合った質問を探すことができないおそれがある。
【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、マイニングシステムの使用経験が少ないユーザであっても、ユーザの嗜好に合った情報を提示することを可能とする情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及び情報処理プログラ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】
本発明の一態様は、対象ユーザと他のユーザそれぞれ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と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抽出するコンテンツ抽出部と、前記コンテンツ抽出部が抽出したコンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理部と、を備える情報処理装置である。
【０００８】
本発明の他の一態様は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を備える情報処理装置。
【０００９】
本発明の他の一態様は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理部と、を備える情報処理装置。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一態様によれば、使用経験が少ないユーザに嗜好に合った情報を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【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像の一例を示す図である。
【図３】端末装置に表示される画像の他の例を示す図である。
【図４】本実施形態に係るデータベースサーバの構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図５】データベースに記憶されている質問情報の一例を示す図である。
【図６】データベースに記憶されているユーザ情報の一例を示す図である。
【図７】データベースに記憶されている分類情報の一例を示す図である。
【図８】データベースに記憶されている閲覧情報の一例を示す図である。
【図９】データベースに記憶されている回答情報の一例を示す図である。
【図１０】本実施形態に係る端末装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図１１】本実施形態に係るウェブサーバの構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図１２】対象ユーザと類似ユーザが閲覧した質問の一例を示す図である。
【図１３】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１４】対象ユーザの閲覧履歴の一例を示す図である。
【図１５】類似ユーザの閲覧履歴の一例を示す図である。
【図１６】類似ユーザ全員の閲覧履歴の一例を示す図である。
【図１７】フィルタリングされた閲覧履歴の一例を示す図である。
【図１８】類似ユーザの閲覧履歴のその他の例を示す図である。
【図１９】本実施形態に係るウェブサーバが行う情報処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】本実施形態に係るウェブサーバが行う情報処理の他の例を示すフローチャートである。
【図２１】第２の実施形態に係るウェブサーバの構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図２２】第３の実施形態に係るウェブサーバの構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図２３】第４の実施形態に係るウェブサーバの構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図２４】第４の実施形態に係るウェブサーバが行う情報処理の一例を示すフローチャートである。
【図２５】第５の実施形態に係るウェブサーバが行う情報処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜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、本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、ウェブサーバ（以下で、「情報処理装置」と言うことがある。）２００及び端末装置３００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。
【００１３】
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」ということがある。）に対して、対象ユーザに物品（例えば、コンテンツ）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、等の有体物だけでなく、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）、等の無体物を含む。本実施形態では、主に、物品がコンテンツ、より具体的にはウェブページ上での質問である場合を例にとって説明する。即ち、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。
【００１４】
また、コンテンツは、ウェブページ（例えば、掲示板、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）なども含む）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）、検索対象物（例えば、ウェブページ）、又はこれらの任意の組み合わせである。本実施形態では、コンテンツが、主に、ウェブページ上での質問、その質問に対する回答、又はそれらの組み合わせを示すデータである場合を例にとって説明する。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を有するユーザである。
【００１５】
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、コンテンツの投稿履歴、コンテンツへの回答履歴、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のリスト、ユーザの欲しい物のリスト、ユーザの趣味、ユーザの悩み事、等などである。本実施形態では、嗜好情報が主に質問の閲覧履歴である場合を例にとって説明する。
【００１６】
データベースサーバ１００には、例えば、質問情報、分類情報、ユーザ情報、閲覧情報、回答情報、及びリソースデータが記憶されている。質問情報は、ユーザがそれぞれ投稿した質問に関する情報である。分類情報は、各コンテンツ（例えば、質問）に対応する分類に関する情報である。ユーザ情報は、各ユーザに関する情報である。閲覧情報は、ユーザによる各質問の閲覧に関する情報であり、例えば、閲覧履歴を示す閲覧情報がある。回答情報は、ユーザが各質問に対して投稿した回答に関する情報であり、例えば、回答履歴を示す回答情報がある。リソースデータは、質問及び回答等の素材となるデータをウェブページに挿入して所定の言語で表記された表示データを構成し、構成した表示データを表示する際に必要なデータである。所定の言語とは、例えば、ＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）等のマークアップ言語である。質問情報、閲覧情報、ユーザ情報、等は、データベースサーバ１００にテーブルとして記憶されてもよい。データベースサーバ１００に記憶するデータの例については後述する。
【００１７】
ウェブサーバ２００は、演算の機能と、アクセス制御機能と、端末装置３００へ送信する表示データ（例えば、ＨＴＭＬデータ）を生成するウェブアプリケーション機能とを有する。ウェブサーバ２００は、端末装置３００から受信した情報要求データに応じて、データベースサーバ１００からこの要求された情報を抽出する。ウェブサーバ２００は、抽出した情報を示す要求結果データを生成し、生成した要求結果データを端末装置３００へ送信する。
【００１８】
端末装置３００は、表示データをウェブサーバ２００から受信し、受信した表示データに応じたウェブページの画像を表示する。また、端末装置３００は、ウェブサーバ２００に情報を要求することを示す情報要求データを送信し、ウェブサーバ２００から、要求された情報を示す要求結果データを受信する。そして、端末装置３００は、受信した要求結果データが示す要求結果を、例えば、画像で表示する。
【００１９】
次に、端末装置３００に表示される画像の例について説明する。
図２は、端末装置３００に表示される画像の一例を示す図である。
この例では、医療健康に関する質問と応答の組からなるコンテンツを示す画像が示されている。図２の上段のウィンドウは、「カテゴリ別／閲覧履歴カテゴリ  フィルタリング」という表題を有する。このウィンドウは、利用可能なコンテンツを、カテゴリ別に表示するか否か、閲覧履歴カテゴリ（後述）に応じたコンテンツを表示するか否か、を対象ユーザが選択可能であることを示す。端末装置３００は、□印を指示する操作を検出し、その右隣に示されているカテゴリ（例えば、内科、等）を選択する。□印に重畳しているチェックマークは、その右隣に示されているカテゴリが選択されていることを示す。この例では、「全カテゴリ」、即ち、内科等、小児科等、外科等、健康相談全般等、が選択されている。
【００２０】
図２の下段のウィンドウは「医療健康相談Ｑ＆Ａ」という表題を有する。このウィンドウの左上端、右上端には、それぞれ対象ユーザの氏名「○○○○」、検索に用いる文字列（キーワード）を受け付ける入力欄（検索窓）がそれぞれ表示されている。入力欄の右隣には、虫眼鏡を図案化した検索ボタンが表示されている。対象ユーザは、例えば、検索ボタンの操作により検索を指示することで、入力欄に入力された文字列を含む質問を検索することを要求する。
【００２１】
このウィンドウの左下には、「閲覧履歴」として対象ユーザが閲覧した各質問の冒頭部分が３件分、一覧表示されている。この例では、３件の質問に係るカテゴリは、いずれも外科等である。「閲覧履歴」は、対象ユーザの嗜好を示す嗜好情報の一つである。
このウィンドウの右下には、「おすすめ」情報として、各質問の冒頭部分が６件分、一覧表示されている。この例では、６件の質問に係るカテゴリは、内科等、外科等、健康相談全般にわたっている。
なお、「閲覧履歴」、「おすすめ」の各列の右端に表示されている右向きの△印は、その位置を指示する操作を検出したとき、その質問とその質問に対する回答の全文が表示されることを示す。
【００２２】
なお、「おすすめ」を表示する表示モードとして、質問文アクセス履歴モード（第１表示モード）と質問文レコメンドモード（第２表示モード）の二つのうち、いずれが用いられてもよい。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。他方、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。
【００２３】
図３は、端末装置３００に表示される画像の他の例を示す図である。
この例では、上段のウィンドウにおいて「閲覧履歴カテゴリ」が選択されている。即ち、「おすすめ」には、閲覧履歴を形成する各質問に係るカテゴリに属する質問が選択されて表示される。下段のウィンドウに示す例では、閲覧履歴を形成する各質問に係るカテゴリは、いずれも外科等であるので、「おすすめ」には、外科等に係る質問だけが表示される。
【００２４】
図４は、本実施形態に係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、通信部１２０及びＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１３０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。
【００２５】
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（図５、アイテムテーブルともいう）、ユーザ情報が格納されたテーブルＴ２（図６、ユーザテーブルともいう）及び分類情報が格納されたテーブルＴ３（図７、カテゴリテーブル）が記憶されている。データベース１１０には、例えば、閲覧情報が格納されたテーブルＴ４（図８、閲覧履歴テーブルともいう）と回答情報が格納されたテーブルＴ５（図９、回答履歴テーブル）がさらに記憶されている。データベース１１０には、さらにリソースデータが記憶されていてもよい。
【００２６】
通信部１２０は、ウェブサーバ２００と通信を行う。通信部１２０は、ウェブサーバ２００からのデータ取得命令（例えば、ＳＱＬ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  Ｑｕｅｒｙ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）文）を示すデータを受信する。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。他方、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ウェブサーバ２００へ送信する。
【００２７】
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からウェブサーバ２００へ送信する。
【００２８】
図５は、データベース１１０に記憶されている質問情報の一例を示す図である。
図５に示す例では、質問情報はテーブルＴ１に格納されている。テーブルＴ１は、質問ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）、質問を投稿したユーザのユーザＩＤ（質問者ＩＤ）、質問、質問投稿日時、カテゴリＩＤ及びサブカテゴリＩＤが対応付けられた組から形成される。質問ＩＤは、各質問をそれぞれ識別する識別情報であって、質問毎に固有の数値である。質問を投稿したユーザのユーザＩＤは、その質問ＩＤで識別される質問を投稿したユーザを識別する識別情報であって、ユーザ毎に固有の数値である。質問は、その質問ＩＤで識別される質問の内容を示す文字列である。質問投稿日時は、その質問ＩＤをユーザが投稿した日時である。カテゴリＩＤは、その質問に割り当てられた分類を示す識別情報である。サブカテゴリＩＤは、カテゴリをさらに細分化した分類であるサブカテゴリであって、その質問に割り当てられたサブカテゴリを識別する識別情報である。
【００２９】
図５の第２行に示す例では、質問ＩＤ「１」で識別される質問の内容が質問１であり、その質問を投稿したユーザのユーザＩＤは「１００１」であり、そのユーザがその質問を投稿した質問投稿日時は「２０ＹＹ−ＭＭ−ＤＤ  ＴＱ１」である。また、質問ＩＤ「１」で識別される質問に割り当てられたカテゴリのカテゴリＩＤ、サブカテゴリのカテゴリＩＤは、それぞれ「２０００」、「１」である。
【００３０】
図６は、データベース１１０に記憶されているユーザ情報の一例を示す図である。
図６に示す例では、ユーザ情報はテーブルＴ２に格納されている。テーブルＴ２はユーザＩＤ、ユーザ名、性別及び年齢が対応付けられた組から形成される。ユーザ名は、そのユーザＩＤで識別されるユーザの氏名である。性別は、そのユーザＩＤで識別されるユーザの性別である。年齢は、そのユーザＩＤで識別されるユーザの年齢である。
図６の第２行に示す例では、ユーザＩＤ「１００１」で識別されるユーザのユーザ名、性別、年齢は、それぞれ「○○太郎」、「男性」、「２５」歳である。
【００３１】
図７は、データベース１１０に記憶されている分類情報の一例を示す図である。
図７に示す例では、分類情報はテーブルＴ３に格納されている。テーブルＴ３はカテゴリＩＤ、カテゴリ名、サブカテゴリ及びサブカテゴリ名が対応付けられた組から形成される。カテゴリ名は、そのカテゴリＩＤで識別されるカテゴリの名称である。サブカテゴリ名は、そのサブカテゴリＩＤで識別されるサブカテゴリの名称である。
図７の第２行に示す例では、カテゴリＩＤ「２０００」で識別されるカテゴリのカテゴリ名は、「内科」である。カテゴリＩＤ「２０００」は、サブカテゴリＩＤ「１」と対応付けられ、サブカテゴリＩＤ「１」で識別されるサブカテゴリのサブカテゴリ名は、「循環器内科」である。
図７の第４〜６行に示す例では、カテゴリＩＤ「２２００」は、サブカテゴリＩＤ「１」、「２」、「３」と対応付けられ、サブカテゴリＩＤ「１」、「２」、「３」で識別されるサブカテゴリのサブカテゴリ名は、それぞれ「耳」、「鼻」、「喉」である。
【００３２】
このように、分類情報は、ある階層において各質問の分類であるカテゴリを示す情報を示し、そのうちの少なくとも１つのカテゴリが、より下位の階層において細分化した分類であるサブカテゴリを示す情報と対応付けられていてもよい。図７に示す分類情報は、２階層の分類を示す情報であるが、本実施形態では分類情報は２階層よりも階層数が多い階層（例えば、３階層）の分類を示す情報であってもよい。また、本実施形態では、１階層の分類を示す情報、例えば、図７においてサブカテゴリＩＤ及びサブカテゴリ名が省略された情報であってもよい。
【００３３】
図８は、データベース１１０に記憶されている閲覧情報の一例を示す図である。
図８に示す例では、閲覧情報はテーブルＴ４に格納されている。テーブルＴ４は、質問ＩＤ、閲覧したユーザのユーザＩＤ（閲覧者ＩＤ）及び閲覧日時が対応付けられた組から形成される。質問ＩＤは、回答対象となる質問を識別する質問ＩＤである。閲覧したユーザのユーザＩＤは、その回答を閲覧したユーザを識別するユーザＩＤである。閲覧日時は、その質問をそのユーザが閲覧した日時である。その質問に対応する回答がある場合には、特に断らない限り、質問を閲覧することには、その質問に対応する回答を閲覧することを含む。
【００３４】
図８の第２行に示す例では、質問ＩＤ「１」に対する質問を閲覧したユーザのユーザＩＤは「１００１」であり、そのユーザがその質問を閲覧した閲覧日時は「２０ＹＹ−ＭＭ−ＤＤ  ＴＢ１」である。この例では、質問ＩＤ「２」で識別される質問に対してユーザＩＤと閲覧日時の組として、「１００１」と「２０ＹＹ−ＭＭ−ＤＤ  ＴＢ２」との組、「１００３」と「２０ＹＹ−ＭＭ−ＤＤ  ＴＢ５」との組、「１００４」と「２０ＹＹ−ＭＭ−ＤＤ  ＴＢ７」との組、が対応付けられている。このように、閲覧情報は、１つの質問に対してユーザＩＤと閲覧日時の１つ又は複数の組が対応付けられていてもよい。
【００３５】
図９は、データベース１１０に記憶されている回答情報の一例を示す図である。
図９に示す例では、回答情報はテーブルＴ５に格納されている。テーブルＴ５は、質問ＩＤ、回答者のユーザＩＤ（回答者ＩＤ）、回答及び回答投稿日時が対応付けられた組から形成される。質問ＩＤは、回答対象となる質問を識別する質問ＩＤである。回答者のユーザＩＤは、その回答を投稿した回答者であるユーザを識別するユーザＩＤである。回答は、その回答の内容を示す文字列である。回答投稿日時は、その回答を回答者が投稿した日時である。
【００３６】
図９の第２行に示す例では、質問ＩＤ「１」に対する回答を投稿した回答者のユーザＩＤは「１００３」であり、その回答が回答１であり、その回答を投稿した回答投稿日時は「２０ＹＹ−ＭＭ−ＤＤ  ＴＡ１」である。また、質問ＩＤ「１」で識別される質問に対して回答１、回答２が対応付けられ、質問ＩＤ「２」で識別される質問に対して回答３が対応付けられている。このように、回答情報は、１つの質問に対して１つ又は複数の回答が対応付けられていてもよい。
【００３７】
図１０は、本実施形態に係る端末装置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、通信部３２０、ＣＰＵ３３０及び表示部３４０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。
【００３８】
通信部３２０は、ウェブサーバ２００との通信を行う。例えば、通信部３２０は、ＣＰＵ３３０の制御に従って、情報要求データをウェブサーバ２００に送信する。そして、通信部３２０は、情報要求データを受信したことに応じてウェブサーバ２００が送信した要求結果データを受信する。例えば、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、ユーザは、そのキーワードの文字列を入力欄に入力した後に検索ボタンを押下する。この場合、情報要求データは、その文字列に関連する質問を要求することを示す。通信部３２０は、例えば、その情報要求データに応じた要求結果データとして、その文字列に関連する質問の一覧を示すＨＴＭＬデータを受信する。そして、通信部３２０は、受信した要求結果データをＣＰＵ３３０へ出力する。
【００３９】
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から入力された要求結果データが示す質問の一覧を示す画像の画像データを表示部３４０に出力することで、その質問の一覧を表示部３４０に表示させる。
【００４０】
図１１は、本実施形態に係るウェブサーバ２００の構成を示す概略ブロック図である。
ウェブサーバ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データを受信し、受信した情報要求データを抽出部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データを端末装置３００へ出力する。
【００４１】
応答制御部２１１は、文字列取得部２１４、表示モード取得部２１５、特定コンテンツ取得部２１６及びカテゴリ取得部２１７を備える。
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のコンテンツ抽出部２２２（後述）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示す表示モードデータを端末装置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データを抽出部２２０のコンテンツ抽出部２２２（後述）へ出力する。
【００４２】
特定コンテンツ取得部２１６は、例えば、コンテンツ抽出部２２２（後述）が抽出したコンテンツとして、例えば、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。提示候補質問は、対象ユーザへ提示する候補となる質問である。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の類似コンテンツ抽出部２２３（後述）へ出力する。
なお、特定コンテンツ取得部２１６は、データベースサーバ１００に記憶されている全てのコンテンツから対象ユーザが選択した特定のコンテンツを取得してもよい。
【００４３】
カテゴリ取得部２１７は、対象ユーザが選択したカテゴリを示すカテゴリデータを端末装置３００から取得する。カテゴリ取得部２１７は、取得したカテゴリデータを抽出部２２０のコンテンツ抽出部２２２（後述）へ出力する。
対象ユーザが選択したカテゴリが、対象ユーザの嗜好情報に係るカテゴリ（嗜好情報カテゴリ、例えば、閲覧履歴カテゴリ）を示す場合には、カテゴリ取得部２１７は、取得したカテゴリデータを抽出部２２０の嗜好情報カテゴリ取得部２２４（後述）へ出力する。その場合には、カテゴリ取得部２１７は、取得したカテゴリデータを抽出部２２０のコンテンツ抽出部２２２（後述）及び類似コンテンツ抽出部２２３（後述）に出力してもよい。
【００４４】
データベース読出部２１２は、データベース１１０から、リソースデータを読み出す。データベース読出部２１２は、読み出したリソースデータに、抽出部２２０から入力された抽出結果データを挿入して要求結果データを生成する。そして、データベース読出部２１２は、生成した要求結果データを応答制御部２１１へ出力する。
【００４５】
抽出部２２０は、データベース１１０に記憶されているコンテンツから所定の基準に基づいてコンテンツを抽出する。抽出部２２０は、例えば、物品に対する嗜好が対象ユーザと類似する類似ユーザを定め、このようにして定めた類似ユーザが閲覧したコンテンツ（例えば、質問）を抽出する。抽出部２２０は、コンテンツを抽出する際、データベース１１０に記憶されたコンテンツから、例えば、類似ユーザの閲覧数が多いコンテンツほど優先して抽出してもよい。
【００４６】
抽出部２２０は、類似ユーザ抽出部２２１、コンテンツ抽出部２２２、類似コンテンツ抽出部２２３、嗜好情報カテゴリ取得部２２４及びフィルタリング処理部２２５を備える。
類似ユーザ抽出部２２１は、対象ユーザと物品に対する嗜好が類似する類似ユーザを抽出する。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コンテンツ（例えば、質問）の数（以下、共通閲覧数）が多いほど大きくなるスコアとして、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。このユーザ間類似度の最大値は１、最小値は０である。類似ユーザ抽出部２２１は、このユーザ間類似度を対象ユーザ以外の他のユーザのそれぞれについて算出する。類似ユーザ抽出部２２１は、算出したユーザ間類似度が上位Ｎ位（Ｎは１又は１よりも大きい予め定めた整数、例えば、５名）に含まれる他のユーザを類似ユーザとして抽出してもよい。また、類似ユーザ抽出部２２１は、予め定めたユーザ間類似度の閾値よりも大きい他のユーザを類似ユーザとして抽出してもよい。
【００４７】
コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ抽出部２２１が算出したユーザ間類似度に基づいて、データベース１１０からコンテンツを抽出する。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閲覧したコンテンツ（例えば、質問）をデータベース１１０から抽出し、抽出したコンテンツから対象ユーザが既に閲覧したコンテンツを除外する。即ち、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧したコンテンツから対象ユーザが既に閲覧したコンテンツを除外したコンテンツを抽出する。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。そのため、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。
【００４８】
なお、同一のコンテンツが複数の類似ユーザ間で閲覧される場合がある。そのような場合には、コンテンツ抽出部２２２は、例えば、そのコンテンツについて、当該類似ユーザ間のユーザ間類似度を合計し、合計した数をそのコンテンツの推薦スコア（レコメンドスコアともいう）として算出する。推薦スコアは、そのコンテンツの対象ユーザへのお勧め度、即ち対象ユーザに優先して提示する度合いを示すスコアである。そして、コンテンツ抽出部２２２は、推薦スコアの高い順に、予め決められた数のコンテンツを抽出することで、抽出したコンテンツの数をその決められた数に絞り込み、かつその順序に配列してもよい。
【００４９】
つまり、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コンテンツそれぞれについて、当該コンテンツを閲覧した類似ユーザ間のユーザ間類似度を用いて当該質問の対象ユーザへのお勧め度、即ち優先して表示する度合い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、算出した推薦スコアに基づいてコンテンツを抽出する。
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、検索したコンテンツを抽出してもよい。
【００５０】
また、コンテンツ抽出部２２２は、表示モード取得部２１５から入力された表示モードデータが第１表示モードを示す場合、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、検索したコンテンツを抽出してもよい。他方、コンテンツ抽出部２２２は、表示モード取得部２１５から入力された表示モードデータが第２表示モードを示す場合、類似ユーザが既に閲覧した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、検索したコンテンツを抽出してもよい。
【００５１】
また、コンテンツ抽出部２２２は、上述のように抽出したコンテンツから、カテゴリ取得部２１７から入力されたカテゴリデータが示すカテゴリ（例えば、内科）に分類されるコンテンツをさらに抽出してもよい。コンテンツ抽出部２２２は、抽出したコンテンツを示す抽出結果データをデータベース読出部２１２に出力する。これにより、対象ユーザが操作に応じて選択したカテゴリに分類されるコンテンツが端末装置３００に表示される。
但し、カテゴリ取得部２１７から入力されたカテゴリデータが対象ユーザの嗜好情報カテゴリ（例えば、閲覧履歴カテゴリ）を示す場合には、コンテンツ抽出部２２２は、上述のように抽出したコンテンツからさらに抽出する処理を行わずにフィルタリング処理部２２５に出力してもよい。
【００５２】
なお、カテゴリ取得部２１７からカテゴリデータが入力されない場合であっても、コンテンツ抽出部２２２は、データベース１１０に記憶されている嗜好情報（例えば、閲覧情報）から対象ユーザの嗜好情報を抽出してもよい。抽出した嗜好情報が示す依拠数（例えば、閲覧数）が所定の頻度よりも少ない場合、コンテンツ抽出部２２２は、抽出したコンテンツをフィルタリング処理部２２５に出力してもよい。コンテンツ抽出部２２２は、それ以外の場合、抽出したコンテンツを示すデータを抽出結果データとしてデータベース読出部２１２に出力する。
【００５３】
所定の頻度よりも少ない場合とは、例えば、依拠数（例えば、閲覧数）が予め定めた依拠数の閾値（例えば、１０件）よりも少ない場合、最後の依拠日時（例えば、閲覧日時）からの経過時間が予め定めた経過時間の閾値（例えば、１か月）よりも長い場合、である。このような場合は、対象ユーザが依拠（アクセス）した情報が対象ユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報として信頼性が低い。即ち、嗜好情報としての信頼性が十分である場合には、抽出したコンテンツがデータベース読出部２１２に出力され、信頼性が低い場合には、フィルタリング処理部２２５に出力される。
【００５４】
なお、対象ユーザの依拠数（例えば、閲覧数）が０件である場合、コンテンツ抽出部２２２は、対象ユーザ以外の他のユーザが依拠（例えば、閲覧）した依拠数の総数である総依拠数（例えば、総閲覧数、ヒット数ともいう）をコンテンツ毎に算出してもよい。そのような場合には、例えば、対象ユーザがウェブサーバ２００を初めて利用する場合が該当する。コンテンツ抽出部２２２は、総依拠数が大きい順に、予め決められた数のコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツを示す抽出結果データをデータベース読出部２１２に出力する。
【００５５】
類似コンテンツ抽出部２２３は、特定コンテンツ取得部２１６が取得した特定のコンテンツ（例えば、質問）に類似する類似コンテンツを抽出する。具体的には、例えば、類似コンテンツ抽出部２２３は、特定のコンテンツ（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、その質問とは別個の第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の質問以外の他のコンテンツについても算出することで、特定のコンテンツに対する各コンテンツ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、１又は１よりも大きい予め定められた整数）のコンテンツを抽出する。
【００５６】
また、類似コンテンツ抽出部２２３は、抽出したコンテンツから、カテゴリ取得部２１７から入力されたカテゴリデータが示すカテゴリに分類されるコンテンツをさらに抽出してもよい。類似コンテンツ抽出部２２３は、抽出したコンテンツを示す抽出結果データをデータベース読出部２１２に出力する。これにより、対象ユーザが操作に応じて選択したカテゴリに分類されるコンテンツが端末装置３００に表示される。
但し、カテゴリ取得部２１７から入力されたカテゴリデータが対象ユーザの嗜好情報カテゴリ（例えば、閲覧履歴カテゴリ）を示す場合には、類似コンテンツ抽出部２２３は、抽出したコンテンツからさらに抽出する処理を行わずにフィルタリング処理部２２５に出力してもよい。
【００５７】
なお、カテゴリ取得部２１７からカテゴリデータが入力されない場合であっても、類似コンテンツ抽出部２２３は、データベース１１０に記憶されている嗜好情報（例えば、閲覧情報）から対象ユーザの依拠情報を抽出してもよい。抽出した情報が示す依拠数（例えば、閲覧数）が所定の頻度より少ない場合、類似コンテンツ抽出部２２３は、抽出したコンテンツをフィルタリング処理部２２５に出力する。それ以外の場合、類似コンテンツ抽出部２２３は、抽出したコンテンツを示すデータを抽出結果データとしてデータベース読出部２１２に出力する。
これにより、対象ユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報としての信頼性が十分である場合には、抽出したコンテンツがデータベース読出部２１２に出力され、信頼性が低い場合には、フィルタリング処理部２２５に出力される。類似コンテンツ抽出部２２３の処理の詳細は、後述する。
【００５８】
嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、カテゴリ取得部２１７からカテゴリデータが入力される。嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、入力されたカテゴリデータが対象ユーザの嗜好情報カテゴリ（例えば、閲覧履歴カテゴリ）を示す場合、データベース１１０から、対象ユーザの嗜好情報を形成する各コンテンツに割り当てられるカテゴリを取得する。嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、嗜好情報として、例えば、データベース１１０に記憶された閲覧情報(図８)のうち対象ユーザが閲覧した質問ＩＤを特定し、特定した質問ＩＤに対応するカテゴリ名を質問情報(図５)から抽出する。
嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、例えば、対象ユーザ自身が投稿した各質問がそれぞれ割り当てられるカテゴリを取得してもよい。ここで、嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、例えば、データベース１１０に記憶された質問情報（図５）のうち対象ユーザが質問した質問に係る質問ＩＤを特定し、特定した質問ＩＤに対応するカテゴリ名をその質問情報から抽出する。
【００５９】
また、カテゴリ取得部２１７からカテゴリデータが入力されない場合であっても、嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、例えば、対象ユーザ自身が回答した質問にそれぞれ割り当てられるカテゴリを取得してもよい。ここで、嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、例えば、データベース１１０に記憶された回答情報（図９）のうち対象ユーザが回答した回答に係る質問ＩＤを特定し、特定した質問ＩＤに対応するカテゴリ名を質問情報（図５）から抽出する。
嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、取得したカテゴリ名をフィルタリング処理部２２５に出力する。
なお、嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、カテゴリ名の代わりにカテゴリＩＤを抽出し、抽出したカテゴリＩＤをフィルタリング処理部２２５に出力してもよい。
【００６０】
フィルタリング処理部２２５には、コンテンツ抽出部２２２、類似コンテンツ抽出部２２３から入力されたコンテンツ（例えば、質問）から、嗜好情報カテゴリ取得部２２４から入力されたカテゴリ名に割り当てられたコンテンツを抽出（フィルタリング）する。
フィルタリング処理部２２５は、抽出したコンテンツのそれぞれについて推薦スコアを算出し、推薦スコアが高い順に予め定めた数のコンテンツを抽出してもよい。また、フィルタリング処理部２２５は、抽出したコンテンツのそれぞれについて推薦スコアを算出し、推薦スコアが高い順に予め定めた推薦スコアよりも高いコンテンツを抽出してもよい。
フィルタリング処理部２２５は、抽出したコンテンツを抽出結果データとしてデータベース読出部２１２に出力する。
【００６１】
なお、フィルタリング処理部２２５は、カテゴリ名の代わりにカテゴリＩＤに割り当てられた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や類似コンテンツ抽出部２２３が抽出した質問のうち、対象ユーザが依拠（例えば、閲覧）したコンテンツが割り当てられるカテゴリに対応付けられるコンテンツが抽出される。そのため、対象ユーザが、依拠した頻度が少ない場合でも、依拠したコンテンツに対応したカテゴリに割り当てられるコンテンツが対象ユーザに提示される。
【００６２】
次に、図１２を用いてコンテンツ抽出部２２２における推薦スコアの算出処理について説明する。
図１２は、対象ユーザと類似ユーザが閲覧した質問の例を示す図である。
図１２（ａ）は、各ユーザが閲覧した質問の一覧を示すテーブルＴ４１を示す。テーブルＴ４１において、左から右に順にユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤを示す。そのうち、ユーザＡが対象ユーザである。ユーザＢ、ユーザＣ及びユーザＤは、いずれも類似ユーザである。
【００６３】
この条件で、コンテンツ抽出部２２２は、例えば、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。同様にして、ユーザＣが閲覧した質問Ａ３は除外される。
図１２（ｂ）に示すテーブルＴ４２では、テーブルＴ４１における質問のうち、コンテンツ抽出部２２２が除外した質問の上に×印が付与されている。
【００６４】
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についての推薦スコア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についての推薦スコアＳＢ３（＝ＲＡＢ＋ＲＡＣ）として算出する。
【００６５】
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についての推薦スコア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についての推薦スコアＳＤ３（＝ＲＡＤ）として算出する。
【００６６】
質問Ｂ３についての推薦スコアＳＢ３（＝ＲＡＢ＋ＲＡＣ）が質問Ｃ３についての推薦スコアＳＣ３（＝ＲＡＣ＋ＲＡＤ）より大きい（ＳＢ３＞ＳＣ３）場合、質問Ｂ１、質問Ｂ３、質問Ｃ３、質問Ｄ３は、その順序で配列される。これにより、端末装置３００は、質問Ｂ１、質問Ｂ３、質問Ｃ３、質問Ｄ３を、その順序で表示する。
一方、質問Ｂ３についての推薦スコアＳＢ３（＝ＲＡＢ＋ＲＡＣ）より質問Ｃ３についての推薦スコアＳＣ３（＝ＲＡＣ＋ＲＡＤ）が大きい（ＳＢ３＜ＳＣ３）場合、質問Ｂ１、質問Ｂ３、質問Ｄ３、質問Ｃ３は、その順序で配列される。これにより、端末装置３００は、質問Ｂ１、質問Ｂ３、質問Ｄ３、質問Ｃ３を、その順序で表示する。
【００６７】
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推薦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推薦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、自分が探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。
【００６８】
次に、図１３を用いて類似コンテンツ抽出部２２３が行う処理を説明する。
図１３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。
図１３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）との間を結ぶ線分は、その一端に示されているユーザがその他端に示される質問を閲覧したことを示す。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Ｂ、ユーザＣ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、図１３において、質問２に対する各質問の類似度の例が当該質問名の直下に示されている。
【００６９】
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。
【００７０】
次に、図１４〜１７を用いてコンテンツ抽出部２２２、嗜好情報カテゴリ取得部２２４及びフィルタリング処理部２２５が行う処理について説明する。
図１４は、対象ユーザの閲覧履歴の一例を示す図である。
図１４は、対象ユーザの閲覧履歴の一例としてテーブルＢ１１を示す。テーブルＢ１１において、左から右に順にＮｏ、質問ＩＤ、カテゴリを示す。Ｎｏは、各質問が配列された順序を示す項番である。嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、データベース１１０に記憶された閲覧情報（図８）から、対象ユーザのユーザＩＤに対応する質問ＩＤを抽出する。また、嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、抽出した質問ＩＤに対応するカテゴリＩＤに係るカテゴリ名を分類情報（図７）から、質問情報（図５）を参照して抽出する。そして、嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、対象ユーザが依拠した質問に割り当てられるカテゴリとして「外科」を取得する。
【００７１】
図１５は、類似ユーザの閲覧履歴の例を示す図である。
図１５（ａ）〜（ｃ）は、３名の類似ユーザ（例えば、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ）それぞれの閲覧履歴の例としてテーブルＢ２１〜Ｂ２３を示す。テーブルＢ２１〜Ｂ２３のそれぞれにおいて、各列間の関係はテーブルＢ１１（図１４）と同様である。
ここで、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザを定めた後、データベース１１０に記憶された閲覧情報（図８）から、各類似ユーザのユーザＩＤに対応する質問ＩＤを抽出する。また、コンテンツ抽出部２２２は、質問情報（図５）を参照して抽出した質問ＩＤに対応するカテゴリＩＤに係るカテゴリ名を分類情報（図７）から抽出する。図１５に示す例では、各類似ユーザが閲覧した質問に割り当てられるカテゴリとして「外科」、「内科」、「耳鼻咽喉科」が取得される。また、各類似ユーザともに、閲覧された質問の件数（閲覧数）は５，０００件である。
【００７２】
図１６は、類似ユーザ全員の閲覧履歴の一例を示す図である。
図１６は、図１５に示す３名の類似ユーザそれぞれの閲覧履歴を統合した閲覧履歴としてテーブルＢ３１を示す。図１６において、各列間の関係はテーブルＢ１１（図１４）と同様である。
ここで、コンテンツ抽出部２２２は、テーブルＢ２１〜Ｂ２３（図１５）に示す類似ユーザ毎の閲覧履歴を、各列間の関係を保ったまま直列に統合してテーブルＢ３１に示す類似ユーザ全員の閲覧履歴を生成する。この例では、類似ユーザ全員の閲覧数は１５０００件である。
【００７３】
図１７は、フィルタリングされた閲覧履歴の一例を示す図である。
図１７は、図１６に示す類似ユーザ全員の閲覧履歴から、対象ユーザが依拠した質問に割り当てられるカテゴリとして「外科」でフィルタリングされた閲覧履歴をテーブルＢ３２に示す。図１７において、各列間の関係はテーブルＢ１１（図１４）と同様である。
ここで、フィルタリング処理部２２５は、テーブルＢ３１（図１６）に示す類似ユーザ全員の閲覧履歴から、嗜好情報カテゴリ取得部２２４が取得したカテゴリ名「外科」に係る質問ＩＤ及びカテゴリ名を抽出して、テーブルＢ３２に示す閲覧履歴を生成する。
これにより、類似ユーザが閲覧していた質問から、対象ユーザが閲覧していた質問に対応するカテゴリに割り当てられる質問が抽出される。対象ユーザが関心を有するカテゴリに係る質問が提示されるため、対象ユーザは所望のコンテンツを容易に見つけることができる。
【００７４】
図１６に示すように、各類似ユーザの閲覧数が多い場合には、フィルタリング処理部２２５でフィルタリングの対象となる閲覧情報の閲覧数も多くなるため、その処理量や処理時間が過大となる。閲覧情報には、推薦スコアの降順で各質問ＩＤが配列されるので、下位の質問ＩＤに係る質問として対象ユーザにとって関心が低いものが配列される傾向がある。そこで、フィルタリング処理部２２５は、対象ユーザが閲覧した質問に係るカテゴリを用いてフィルタリングする対象となる対象コンテンツ（例えば、質問）の数を制限してもよい。例えば、類似ユーザの全閲覧履歴の先頭から５０００件までを対象コンテンツとして抽出してもよい。
また、フィルタリング処理部２２５は、コンテンツ抽出部２２２で抽出した各類似ユーザの閲覧情報について対象ユーザが閲覧した質問に係るカテゴリを用いてフィルタリングを行ってもよい。
【００７５】
図１８は、類似ユーザの閲覧履歴のその他の例を示す図である。
図１８（ａ）〜（ｃ）は、３名の類似ユーザそれぞれの閲覧履歴の例としてテーブルＢ４１〜Ｂ４３を示す。テーブルＢ４１〜Ｂ４３は、テーブルＢ２１〜Ｂ２３（図１５）のそれぞれから、対象ユーザが依拠した質問に割り当てられるカテゴリとして「外科」でフィルタリングされた閲覧記録を示す。テーブルＢ４１〜Ｂ４３のそれぞれにおいて、各列間の関係はテーブルＢ１１（図１４）と同様である。テーブルＢ４１〜Ｂ４３の閲覧数は、フィルタリング前のテーブルＢ２１〜Ｂ２３（図１５）の閲覧数よりも減少している。
その後、フィルタリング処理部２２５は、類似ユーザ全員についてフィルタリングされた閲覧情報について、質問毎に推薦スコアを算出し、算出した推薦スコアが高い順に予め定めた閲覧数（例えば、５０件）の閲覧情報を抽出してもよい。これにより、推薦スコアを算出する処理や抽出する処理に係る質問数が減少するため、その処理量や処理時間が低減する。
【００７６】
次に、本実施形態に係るウェブサーバ２００が行う情報処理の例について説明する。
図１９は、本実施形態に係るウェブサーバ２００が行う情報処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１０１）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。その後、ステップＳ１０２に進む。
（ステップＳ１０２）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。その後、ステップＳ１０３に進む。
（ステップＳ１０３）コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧した質問を全て抽出する。その後、ステップＳ１０４に進む。
（ステップＳ１０４）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。その後、ステップＳ１０５に進む。
【００７７】
（ステップＳ１０５）嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、対象ユーザが閲覧した質問に係るカテゴリを取得する。その後、ステップＳ１０６に進む。
（ステップＳ１０６）フィルタリング処理部２２５は、ステップＳ１０４で除外されて残った質問から、対象ユーザが閲覧した質問に係るカテゴリ以外のカテゴリに分類される質問を除外する。その後、ステップＳ１０７に進む。
（ステップＳ１０７）フィルタリング処理部２２５は、ステップＳ１０６で除外されて残った質問それぞれについて、推薦スコア（レコメンドスコア）を算出する。その後、ステップＳ１０８に進む。
（ステップＳ１０８）フィルタリング処理部２２５は、推薦スコア（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、端末装置３００に提示させる。その後、図１９に係る処理を終了する。
【００７８】
なお、本実施形態では、次に説明する例のように、フィルタリング処理部２２５が、対象ユーザが閲覧した質問に係るカテゴリ以外のカテゴリに分類される質問を除外する前に、各対象ユーザに質問を推薦スコアに基づいてフィルタリングしてもよい。
図２０は、本実施形態に係るウェブサーバ２００が行う情報処理の他の例を示すフローチャートである。
図２０に示す処理は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０４（図１９）を有し、ステップＳ１０４を行った後、ステップＳ１０７ａに進む。
【００７９】
（ステップＳ１０７ａ）コンテンツ抽出部２２２は、ステップＳ１０４で除外されて残った質問それぞれについて、推薦スコア（レコメンドスコア）を算出する。その後、ステップＳ１０８ａに進む。
（ステップＳ１０８ａ）コンテンツ抽出部２２２は、ステップＳ１０４で除外されて残った質問それぞれについて、推薦スコア（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する。その後、ステップＳ１０５に進み、ステップＳ１０５を行った後、ステップＳ１０６ａに進む。
（ステップＳ１０６ａ）フィルタリング処理部２２５は、ステップＳ１０８ａで抽出された質問から、対象ユーザが閲覧した質問に係るカテゴリ以外のカテゴリに分類される質問を除外し、残った質問を端末装置３００に提示させる。その後、図２０に係る処理を終了する。
【００８０】
上述では、コンテンツの一例として主に質問に係る処理について説明したが、これに限ったものではない。上述ではコンテンツであれば質問に限られず、例えば、投稿、回答であってもよい。上述では、当該コンテンツへの依拠（アクセス）が、主に閲覧である場合について説明したが、これには限られず、例えば、投稿、回答であってもよい。また、嗜好情報として、主に閲覧情報に係る処理について説明したが、物品（例えば、コンテンツ）の嗜好を示す情報であれば、閲覧情報に限られず、例えば、投稿情報、回答情報、その他の情報のいずれか、それらのうちの任意の組み合わせ、又はそれらの全てであってもよい。
具体的には、嗜好情報カテゴリ取得部２２４は、嗜好情報として、例えば、対象ユーザの閲覧情報、投稿情報、回答情報のいずれか、それらのうちの任意の組み合わせ、又はそれらの全てが示す質問に分類されるカテゴリを取得してもよい。
【００８１】
類似ユーザ抽出部２２１は、対象ユーザと他のユーザの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、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コンテンツ数＋他のユーザが嗜好する総コンテンツ数）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、コンテンツ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。
【００８２】
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、対象ユーザとコンテンツ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。
【００８３】
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。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。
【００８４】
また、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質問から除外する場合を例にとって説明したが、本実施形態ではこれには限られない。コンテンツ抽出部２２２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してもよい。
なお、コンテンツ抽出部２２２は、現在から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。
【００８５】
上述では、コンテンツ抽出部２２２が、主に類似ユーザが過去に閲覧した質問を抽出する場合を例にとって説明したが、本実施形態は、これに限ったものではない。コンテンツ抽出部２２２は、例えば、類似ユーザが過去に閲覧したコンテンツ、投稿したコンテンツ、回答したコンテンツのいずれか、それらのうちの任意の組み合わせ、又はそれらの全てを抽出してもよい。
【００８６】
また、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。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（Ｍは、予め定めた０よりも大きい整数）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コンテンツ類似度の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。
【００８７】
このように、本実施形態によれば、対象ユーザと他のユーザそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、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を算出し、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。また、本実施形態では、抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツから、対象ユーザの嗜好情報を参照して対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出する。
【００８８】
これにより、嗜好が類似している類似ユーザが嗜好するコンテンツから、対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツが抽出され、嗜好する物品に係る分類以外のコンテンツが除外される。抽出されるコンテンツは、対象ユーザが所望するコンテンツである可能性が高くなり、所望しないコンテンツが排除される可能性が高くなる。従って、対象ユーザが、使用経験が少ないユーザであっても嗜好に合った情報が提示され、対象ユーザの満足度を向上することができる。
【００８９】
＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態について説明する。上述の実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係る情報処理システム１ａ（図示せず）は、データベースサーバ１００、ウェブサーバ２００ａ及び端末装置３００を含んで構成される。即ち、情報処理システム１ａは、情報処理システム１（図１）において、ウェブサーバ２００の代わりにウェブサーバ２００ａを備える。
【００９０】
図２１は、本実施形態に係るウェブサーバ２００ａの構成を示す概略ブロック図である。
ウェブサーバ２００ａは、ウェブサーバ２００（図１１）において、応答制御部２１１、抽出部２２０の代わりに、応答制御部２１１ａ、抽出部２２０ａをそれぞれ備える。応答制御部２１１ａは、応答制御部２１１（図１１）において、文字列取得部２１４の代わりに文字列取得部２１４ａを備える。抽出部２２０ａは、抽出部２２０（図１１）において、フィルタリング処理部２２５の代わりにフィルタリング処理部２２５ａを備える。
【００９１】
文字列取得部２１４ａは、文字列取得部２１４（図１１）と同様の機能を有するが、端末装置３００から取得した文字列を抽出部２２０ａのフィルタリング処理部２２５ａにも出力する。
フィルタリング処理部２２５ａは、フィルタリング処理部２２５（図１１）と同様の機能を有するが、次の点でフィルタリング処理部２２５と異なる。
フィルタリング処理部２２５ａは、嗜好情報カテゴリ取得部２２４から入力されたカテゴリ名又はカテゴリＩＤに基づいて抽出されたコンテンツ（例えば、質問）から、文字列取得部２１４ａが取得した文字列が含まれるコンテンツを検索する。これにより、抽出されたコンテンツの範囲を絞り込む。フィルタリング処理部２２５ａが検索処理を行う対象のコンテンツは、推薦スコアに基づいて抽出されたコンテンツであってもよい。
フィルタリング処理部２２５ａは、検索したコンテンツを抽出結果データとしてデータベース読出部２１２に出力する。
【００９２】
上述では、フィルタリング処理部２２５ａが、対象ユーザが嗜好するコンテンツのカテゴリに基づいて抽出したコンテンツから、さらに取得された文字列が含まれるコンテンツを検索する場合を例にとって説明したが、本実施形態ではこれには限られない。本実施形態では、フィルタリング処理部２２５ａは、コンテンツ抽出部２２２や類似コンテンツ抽出部２２３が抽出したコンテンツから、文字列取得部２１４ａが取得した文字列が含まれるコンテンツを先に検索してもよい。その後、フィルタリング処理部２２５ａは、検索したコンテンツから嗜好情報カテゴリ取得部２２４から入力されたカテゴリ名又はカテゴリＩＤに割り当てられるコンテンツを抽出する。フィルタリング処理部２２５ａは、抽出したコンテンツを抽出結果データとしてデータベース読出部２１２に出力する。
【００９３】
このように、本実施形態によれば、対象ユーザが入力した文字列を取得し、抽出したコンテンツ、つまり、類似ユーザが嗜好するコンテンツ、特定のコンテンツに類似するコンテンツ又は前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツから、取得した文字列が含まれるコンテンツを抽出する。
そのため、対象ユーザが検索の手がかりとなるキーワードの文字列を入力することによって、抽出したコンテンツの範囲をさらに絞り込むことができる。これにより、対象ユーザが所望するコンテンツを容易に探すことができる。
【００９４】
＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態について説明する。上述の実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
本実施形態に係る情報処理システム１ｂ（図示せず）は、データベースサーバ１００、ウェブサーバ２００ｂ及び端末装置３００を含んで構成される。即ち、情報処理システム１ｂは、情報処理システム１（図１）において、ウェブサーバ２００の代わりにウェブサーバ２００ｂを備える。
【００９５】
図２２は、本実施形態に係るウェブサーバ２００ｂの構成を示す概略ブロック図である。
ウェブサーバ２００ｂは、ウェブサーバ２００（図１１）において、抽出部２２０の代わりに抽出部２２０ｂを備える。抽出部２２０ｂは、抽出部２２０（図１１）において、嗜好情報カテゴリ取得部２２４、フィルタリング処理部２２５の代わりに嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｂ、フィルタリング処理部２２５ｂを備える。
なお、本実施形態では、ウェブサーバ２００ｂは、ウェブサーバ２００ａ（図２１）において、嗜好情報カテゴリ取得部２２４、フィルタリング処理部２２５ａの代わりに嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｂ、フィルタリング処理部２２５ｂをそれぞれ備えてもよい。
【００９６】
嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｂは、嗜好情報カテゴリ取得部２２４（図１１、２１）と同様の機能を有するが、次の点で嗜好情報カテゴリ取得部２２４と異なる。
嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｂは、取得したカテゴリ名又はカテゴリＩＤを取得した嗜好情報の特性を取得する。嗜好情報の特性として、例えば、嗜好情報の種類、そのカテゴリ名又はカテゴリＩＤに割り当てられるコンテンツに依拠した日時、そのカテゴリ名又はカテゴリＩＤに割り当てられるコンテンツが依拠された件数、等がある。嗜好情報の種類は、例えば、閲覧情報、投稿情報、質問情報の区別である。コンテンツに依拠した日時として、そのような日時が複数ある場合には、そのうち最後の日時が用いられていてもよい。コンテンツが依拠された件数として、現在までの予め定めた期間（例えば、１箇月）内の閲覧数、回答数又は投稿数が用いられてもよい。嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｂは、取得した嗜好情報の特性を示す嗜好特性データを取得したカテゴリ名又はカテゴリＩＤと対応付けてフィルタリング処理部２２５ｂに出力する。
【００９７】
フィルタリング処理部２２５ｂは、フィルタリング処理部２２５（図１１）やフィルタリング処理部２２５ａ（図２１）と同様の機能を有するが、次の点でフィルタリング処理部２２５やフィルタリング処理部２２５ａと異なる。
フィルタリング処理部２２５ｂには、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｂからカテゴリ名又はカテゴリＩＤと対応付けて嗜好特性データが入力される。フィルタリング処理部２２５ｂは、その嗜好特性データが示す嗜好特性に応じた優先度で、その種類データに対応するカテゴリ名又はカテゴリＩＤに割り当てられたコンテンツを抽出する。
【００９８】
例えば、フィルタリング処理部２２５ｂは、嗜好特性データが示す嗜好情報の種類が質問情報である場合には回答情報よりも高い優先度で、その質問情報が示すコンテンツに対応するカテゴリ名又はカテゴリＩＤに割り当てられたコンテンツを抽出する。フィルタリング処理部２２５ｂは、嗜好特性データが示す嗜好情報の種類が回答情報である場合には閲覧情報よりも高い優先度で、その回答情報が示すコンテンツに対応するカテゴリ名又はカテゴリＩＤに割り当てられたコンテンツを抽出する。これにより、対象ユーザにとって関心が高い種類の嗜好情報に係るコンテンツが優先して提示される。例えば、閲覧情報よりも回答情報が、回答情報よりも質問情報が優先される。
【００９９】
また、フィルタリング処理部２２５ｂは、嗜好特性データが示す日時が新しいほど高い優先度で、その嗜好情報が示すコンテンツに対応するカテゴリ名又はカテゴリＩＤに割り当てられたコンテンツを抽出してもよい。これにより、対象ユーザがより新たに依拠したコンテンツと同じカテゴリに係るコンテンツが優先して提示される。
また、フィルタリング処理部２２５ｂは、嗜好特性データが示す件数が多いほど高い優先度で、その質問情報が示すコンテンツに対応するカテゴリ名又はカテゴリＩＤに割り当てられたコンテンツを抽出してもよい。これにより、対象ユーザがより頻繁に依拠したコンテンツと同じカテゴリに係るコンテンツが優先して提示される。
【０１００】
ここで、「より高い優先度で抽出する」とは、より高い（先行した）順序で配列もしくは提示することや、より低い優先度のコンテンツが棄却されることを許容することを意味する。また、「より高い優先度で抽出する」とは、より高い推薦スコアを与えること、例えば、より低い優先度のコンテンツよりもより大きい係数を加算又は乗算する処理が一部に含まれてもよい。
【０１０１】
このように、本実施形態によれば、前記対象ユーザの嗜好情報の特性に応じた優先度に基づいて、前記対象ユーザが嗜好する物品の分類に対応したコンテンツを抽出する。
これにより、対象ユーザが嗜好するコンテンツの分類に対応したコンテンツが、対象ユーザの嗜好情報の特性に応じた優先度で提示されるため、対象ユーザの嗜好に合った所望のコンテンツをより容易に探すことができる。
＜第４の実施形態＞
次に、第４の実施形態について説明する。上述の第１〜第３の実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明を援用し、異なる部分を中心に説明する。
本実施形態に係る情報処理システム１ｃ（図示せず）は、データベースサーバ１００、ウェブサーバ２００ｃ及び端末装置３００を含んで構成される。即ち、情報処理システム１ｃは、情報処理システム１（図１）において、ウェブサーバ２００の代わりにウェブサーバ２００ｃを備える。
【０１０２】
図２３は、本実施形態に係るウェブサーバ２００ｃの構成の一例を示す概略ブロック図である。
ウェブサーバ２００ｃは、入出力制御部２１０と、抽出部２２０ｃと、を備える。入出力制御部２１０は、応答制御部２１１と、データベース読出し部２１２と、を備える。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、カテゴリ取得部２１７と、を備える。抽出部２２０ｃは、類似ユーザ抽出部２２１ｃと、コンテンツ抽出部２２２と、類似コンテンツ抽出部２２３ｃと、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃ、フィルタリング処理部２２５ｃと、を備える。フィルタリング処理部２２５ｃは、履歴フィルタリング処理部２２５１ｃと、抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｃと、を備える。
【０１０３】
嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃは、カテゴリ取得部２１７からカテゴリデータが入力されたカテゴリデータが対象ユーザの嗜好情報カテゴリ（例えば、閲覧履歴カテゴリ）を示す場合、データベース１１０から、対象ユーザの嗜好情報を形成する各コンテンツに割り当てられるカテゴリを取得する。嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃは、嗜好情報として、例えば、データベース１１０に記憶された閲覧情報(図８)のうち対象ユーザが閲覧した質問ＩＤを特定し、特定した質問ＩＤに対応するカテゴリ名を質問情報(図５)から抽出する。
嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃは、例えば、対象ユーザ自身が投稿した各質問がそれぞれ割り当てられるカテゴリを取得してもよい。ここで、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃは、例えば、データベース１１０に記憶された質問情報（図５）のうち対象ユーザが質問した質問に係る質問ＩＤを特定し、特定した質問ＩＤに対応するカテゴリ名をその質問情報から抽出する。
【０１０４】
また、カテゴリ取得部２１７からカテゴリデータが入力されない場合であっても、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃは、例えば、対象ユーザ自身が回答した質問にそれぞれ割り当てられるカテゴリを取得してもよい。ここで、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃは、例えば、データベース１１０に記憶された回答情報（図９）のうち対象ユーザが回答した回答に係る質問ＩＤを特定し、特定した質問ＩＤに対応するカテゴリ名を質問情報（図５）から抽出する。
嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃは、取得したカテゴリ名をフィルタリング処理部２２５ｃに出力する。
なお、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃは、カテゴリ名の代わりにカテゴリＩＤを抽出し、抽出したカテゴリＩＤをフィルタリング処理部２２５ｃに出力してもよい。
また、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃは、対象ユーザが閲覧した全てのコンテンツのカテゴリ情報を取得し、取得したカテゴリ情報をフィルタリング処理部２２５ｃに出力する。
【０１０５】
履歴フィルタリング処理部２２５１ｃは、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃが取得したカテゴリ情報によりデータベースサーバ１００のデータベース１１０が記憶するコンテンツうち、当該カテゴリ情報が表すカテゴリに該当するコンテンツを抽出（フィルタリング）する。履歴フィルタリング処理部２２５１ｃは、抽出したコンテンツを表すコンテンツ情報を類似コンテンツ抽出部２２３ｃおよび類似ユーザ抽出部２２１ｃに出力する。
【０１０６】
なお、履歴フィルタリング処理部２２５１ｃは、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃが取得したカテゴリ情報が表すカテゴリに属するコンテンツの閲覧数を算出し、算出した閲覧数が最も多いコンテンツのカテゴリによりデータベース１１０が記憶するコンテンツのうち、当該カテゴリ情報が表すカテゴリに該当するコンテンツをフィルタリングしてもよいし、算出した閲覧数が多い順に所定の数（例えば、２つ）のカテゴリ情報が表すカテゴリによりデータベース１１０が記憶するコンテンツのうち、当該カテゴリ情報が表すカテゴリに該当するコンテンツをフィルタリングしてもよい。
なお、履歴フィルタリング処理部２２５１ｃは、文字列取得部２１５が取得した対象ユーザにより入力されたカテゴリ情報が表すカテゴリで、データベース１１０が記憶するコンテンツのうち、当該カテゴリ情報が表すカテゴリに該当するコンテンツをフィルタリングしてもよい。
なお、履歴フィルタリング処理部２２５１ｃは、文字列取得部２１５が取得した対象ユーザが入力または選択したキーワードにより、データベース１１０が記憶するコンテンツのうち、当該キーワードを含むコンテンツをフィルタリングしてもよい。
【０１０７】
類似ユーザ抽出部２２１ｃは、履歴フィルタリング処理部２２５１ｃから入力されたコンテンツ情報に基づいて、対象ユーザと物品に対する嗜好が類似する類似ユーザを抽出する。具体的には、類似ユーザ抽出部２２１ｃは、コンテンツ情報に含まれるコンテンツのうち、対象ユーザと対象ユーザ以外の他のユーザとが共通して閲覧したコンテンツの数に応じた対象ユーザと他のユーザとの類似度を、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）からユーザ間類似度として算出する。類似ユーザ抽出部２２１ｃは、算出したユーザ間類似度に基づいて、ユーザ間類似度が高い上位Ｎ人（Ｎは整数の所定の数）の他のユーザを類似ユーザとして抽出する。
【０１０８】
類似コンテンツ抽出部２２３ｃは、履歴フィルタリング処理部２２５１ｄから入力されたコンテンツ情報に基づいて、特定コンテンツ取得部２１６が取得した特定のコンテンツ（例えば、質問）に類似する類似コンテンツを抽出する。具体的には、例えば、類似コンテンツ抽出部２２３ｃは、特定のコンテンツのうち、コンテンツ情報に含まれる特定コンテンツ（第１の質問）を既に閲覧したユーザの集合と、そのコンテンツとは別のコンテンツ（第２の質問）を既に閲覧したユーザの集合と、で重複するユーザ重複数を算出する。そして、類似コンテンツ抽出部２２３ｃ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２２３ｃは、例えば、この類似度を、第２の質問以外の他のコンテンツについても算出することで、特定のコンテンツに対する各コンテンツの類似度を算出する。そして、類似コンテンツ抽出部２２３ｃは、例えば、算出したコンテンツの類似度が高い上位Ｍ個（Ｍは、１以上の予め定められた整数）のコンテンツを抽出する。
【０１０９】
コンテンツ抽出部２２２は、履歴フィルタリング処理部２２５１ｃから入力されたコンテンツ情報に基づいて、類似ユーザ抽出部２２１ｃが抽出した類似ユーザが閲覧したコンテンツを、データベースサーバ１００のデータベース１１０から抽出する。コンテンツ抽出部２２２は、抽出したコンテンツから対象ユーザが既に閲覧したコンテンツを除外する。すなわち、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧したコンテンツから対象ユーザが既に閲覧したコンテンツを除外したコンテンツを抽出する。
【０１１０】
抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｃは、コンテンツ抽出部２２２、類似コンテンツ抽出部２２３ｃにより入力されたコンテンツ（例えば、質問）から、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃが取得したカテゴリ名に基づいて、コンテンツを抽出（フィルタリング）する。具体的には、抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｃは、入力された複数のコンテンツのうち、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃが取得したカテゴリ名に該当するコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツ（例えば、質問および回答）以外のコンテンツを除外する。
【０１１１】
図２４は、第４の実施形態に係るウェブサーバ２００ｃが行う情報処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ２０１）嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃは、カテゴリ情報を取得する。履歴フィルタリング処理部２２５１ｃは、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃが取得したカテゴリ情報により、データベース１１０が記憶するコンテンツのうち、当該カテゴリ情報が表すカテゴリに該当するコンテンツをフィルタリングする。その後、ステップＳ２０２に進む。
（ステップＳ２０２）類似ユーザ抽出部２２１ｃは、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃが取得したカテゴリ情報が表すカテゴリに属するコンテンツ（例えば、質問）を対象として、対象ユーザと他のユーザのそれぞれとのユーザ間類似度を算出する。その後、ステップＳ２０３に進む。
【０１１２】
（ステップＳ２０３）類似ユーザ抽出部２２１ｃ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。その後、ステップＳ２０４に進む。
（ステップＳ２０４）コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧した全てのコンテンツ（例えば、質問）を抽出する。その後、ステップＳ２０５に進む。
（ステップＳ２０５）コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧した全てのコンテンツ（例えば、全質問）のうち、対象ユーザが既に閲覧したコンテンツ（例えば、質問）を除外する。その後、ステップＳ２０６に進む。
【０１１３】
（ステップＳ２０６）嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃは、対象ユーザが閲覧した質問に係るカテゴリを取得する。その後、ステップＳ２０７に進む。
（ステップＳ２０７）抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｃは、ステップＳ２０５で除外されて残ったコンテンツ（例えば、質問）から、対象ユーザが閲覧したコンテンツ（例えば、質問）に係るカテゴリ以外のカテゴリに分類されるコンテンツを除外する。その後、ステップＳ２０８に進む。
（ステップＳ２０８）抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｃは、ステップＳ２０７で除外されて残ったコンテンツのそれぞれについて、推薦スコア（レコメンドスコア）を算出する。その後、ステップＳ２０９に進む。
（ステップＳ２０９）抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｃは、推薦スコア（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、端末装置３００に提示させる。その後、図２４に係る処理を終了する。
【０１１４】
このように、本実施形態によれば、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｃ）は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｃ）と、嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｃ）によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、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を算出し、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２２１ｃと、類似ユーザ抽出部２２１ｃが抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部２２２と、を備える。
【０１１５】
これにより、情報処理装置は、対象ユーザが嗜好するコンテンツの分類によりフィルタリングされたコンテンツを対象として、対象ユーザと嗜好が類似する類似ユーザを抽出することができ、類似ユーザの抽出処理に係る処理時間を軽減することができる。また、情報処理装置は、対象ユーザの嗜好情報に応じたコンテンツをより容易に探すことができる。
【０１１６】
また、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｃ）は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｃ）と、嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｃ）によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、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を算出し、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２２１ｃと、類似ユーザ抽出部２２１ｃにより抽出された類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部２２２と、コンテンツ抽出部２２２により抽出されたコンテンツから、対象ユーザの嗜好情報を参照して対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理部（抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｃ）と、を備える。
【０１１７】
これにより、情報処理装置は、対象ユーザが嗜好するコンテンツの分類によりフィルタリングされたコンテンツを対象として、対象ユーザと嗜好が類似する類似ユーザを抽出することができ、類似ユーザの抽出処理に係る処理時間を軽減することができ、当該類似ユーザが嗜好するコンテンツから対象ユーザの嗜好する物品の分類のコンテンツを抽出することができるため、対象ユーザの嗜好情報に応じたコンテンツをより容易に探すことができる。
【０１１８】
＜第５の実施形態＞
次に、第５の実施形態について説明する。上述の第１〜第４の実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明を援用し、異なる部分を中心に説明する。
本実施形態に係る情報処理システム１ｄ（図示せず）は、データベースサーバ１００、ウェブサーバ２００ｃ及び端末装置３００を含んで構成される。即ち、情報処理システム１ｄは、情報処理システム１（図１）において、ウェブサーバ２００の代わりにウェブサーバ２００ｃを備える。
本実施形態に係るウェブサーバ２００ｃは、第４の実施形態に係るウェブサーバ２００ｃ（図２３）と同様の構成であるので、説明を省略する。
【０１１９】
図２５は、第５の実施形態に係るウェブサーバ２００ｃが行う情報処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ３０１）嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃは、カテゴリ情報を取得する。履歴フィルタリング処理部２２５１ｃは、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃが取得したカテゴリ情報により、データベース１１０が記憶するコンテンツのうち、当該カテゴリ情報が表すカテゴリに該当するコンテンツをフィルタリングする。その後、ステップＳ３０２に進む。
（ステップＳ３０２）類似ユーザ抽出部２２１ｃは、嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃが取得したカテゴリ情報が表すカテゴリに属するコンテンツ（例えば、質問）を対象として、対象ユーザと他のユーザのそれぞれとのユーザ間類似度を算出する。その後、ステップＳ３０３に進む。
【０１２０】
（ステップＳ３０３）類似ユーザ抽出部２２１ｃ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。その後、ステップＳ３０４に進む。
（ステップＳ３０４）コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧した全てのコンテンツ（例えば、質問）を抽出する。その後、ステップＳ３０５に進む。
（ステップＳ３０５）コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧した全てのコンテンツ（例えば、全質問）のうち、対象ユーザが既に閲覧したコンテンツ（例えば、質問）を除外する。その後、ステップＳ３０６に進む。
【０１２１】
（ステップＳ３０６）抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｃは、ステップＳ３０５で除外されて残ったコンテンツのそれぞれについて、推薦スコア（レコメンドスコア）を算出する。その後、ステップＳ３０７に進む。
（ステップＳ３０７）抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｃは、推薦スコア（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、それ以外の質問を除外する。その後、ステップＳ３０８に進む。
（ステップＳ３０８）嗜好情報カテゴリ取得部２２４ｃは、対象ユーザが閲覧した質問に係るカテゴリを取得する。その後、ステップＳ３０９に進む。
（ステップＳ３０９）抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｃは、ステップＳ３０７で除外されて残ったコンテンツ（例えば、質問）から、対象ユーザが閲覧したコンテンツ（例えば、質問）に係るカテゴリのコンテンツを抽出し、それ以外のカテゴリに分類されるコンテンツを除外して、端末装置３００に提示させる。その後、図２５に係る処理を終了する。
【０１２２】
このように、本実施形態によれば、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｃ）は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｃ）と、嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｃ）によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、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を算出し、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２２１ｃと、類似ユーザ抽出部２２１ｃが抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部２２２と、を備える。
【０１２３】
また、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｃ）は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｃ）と、嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｃ）によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、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を算出し、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２２１ｃと、類似ユーザ抽出部２２１ｃにより抽出された類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部２２２と、コンテンツ抽出部２２２により抽出されたコンテンツから、対象ユーザの嗜好情報を参照して対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理部（抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｃ）と、を備える。
これにより、第４の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【０１２４】
なお、上述した各実施形態において、データベース１１０に記憶されている分類情報が複数の階層のカテゴリを示している場合には、嗜好情報カテゴリ取得部２２４（図１１、２１）、２２４ｂ（図２２）は、いずれかの階層のカテゴリを取得してもよい。嗜好情報カテゴリ取得部２２４、２２４ｂは、例えば、質問ＩＤに対応するカテゴリ名又はカテゴリＩＤを抽出してもよいし、テーブルＴ３（図７）を参照して、これに対応するサブカテゴリ名又はサブカテゴリＩＤを抽出してもよい。嗜好情報カテゴリ取得部２２４、２２４ｂは、サブカテゴリ名又はサブカテゴリＩＤを抽出した場合には、抽出したサブカテゴリ名又はサブカテゴリＩＤをフィルタリング処理部２２５（図１１）、２２５ａ（図２１）、２２５ｂ（図２２）に出力する。フィルタリング処理部２２５、２２５ａ、２２５ｂは、サブカテゴリ名又はサブカテゴリＩＤが入力された場合には、嗜好情報が示すコンテンツに対応するサブカテゴリ名又はサブカテゴリＩＤに割り当てられたコンテンツを抽出してもよい。
【０１２５】
ここで、フィルタリング処理部２２５、２２５ａ、２２５ｂが抽出したコンテンツの件数が予め定めた件数の上限（例えば、１００件）を超える場合には、嗜好情報カテゴリ取得部２２４、２２４ｂが取得するカテゴリを、より低い階層のカテゴリに変更してもよい。例えば、嗜好情報カテゴリ取得部２２４、２２４ｂがカテゴリ名又はカテゴリＩＤを取得していた場合には、フィルタリング処理部２２５、２２５ａ、２２５ｂは、嗜好情報カテゴリ取得部２２４、２２４ｂにサブカテゴリ名又はサブカテゴリＩＤを取得させる。
【０１２６】
また、フィルタリング処理部２２５、２２５ａ、２２５ｂが抽出したコンテンツの件数が予め定めた件数の下限（例えば、１０件）を下回る場合には、嗜好情報カテゴリ取得部２２４、２２４ｂが取得するカテゴリを、より高い階層のカテゴリに変更してもよい。例えば、嗜好情報カテゴリ取得部２２４、２２４ｂがサブカテゴリ名又はサブカテゴリＩＤを取得していた場合には、フィルタリング処理部２２５、２２５ａ、２２５ｂは、嗜好情報カテゴリ取得部２２４、２２４ｂにカテゴリ名又はカテゴリＩＤを取得させる。
これにより、抽出されるコンテンツの件数が、所定の件数の範囲内に収まるように、抽出されるコンテンツが属するカテゴリの範囲が制御される。
【０１２７】
なお、上述した各実施形態では、表示モード取得部２１５、特定コンテンツ取得部２１６、類似コンテンツ抽出部２２３（図１１、２１、２２）のいずれか、その任意の組み合わせ又はいずれも省略されていてもよい。
また、上述した実施形態では、データベース１１０においてテーブルＴ３（図７）、テーブルＴ５（図９）のいずれか又は両者が省略されていてもよい。
【０１２８】
なお、上述した各実施形態は、次の態様でも実施することができる。
（１）対象ユーザと他のユーザそれぞれ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と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（例えば、類似ユーザ抽出部２２１）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抽出するコンテンツ抽出部（例えば、コンテンツ抽出部２２２）と、前記コンテンツ抽出部が抽出したコンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理部（例えば、フィルタリング処理部２２５、２２５ａ、２２５ｂ）と、を備える情報処理装置（例えば、ウェブサーバ２００、２００ａ、２００ｂ）。
【０１２９】
（２）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（例えば、文字列取得部２１４ａ）を備え、前記フィルタリング処理部（例えば、フィルタリング処理部２２５ａ）は、前記抽出したコンテンツから前記文字列が含まれるコンテンツを抽出することを特徴とする（１）の情報処理装置（例えば、ウェブサーバ２００ａ、２００ｂ）。
【０１３０】
（３）前記嗜好情報は、前記物品としてコンテンツに依拠した履歴を示す履歴情報を有し、前記フィルタリング処理部（例えば、フィルタリング処理部２２５、２２５ａ、２２５ｂ）は、前記類似ユーザ抽出部が抽出した類似ユーザが依拠したコンテンツについて、前記類似ユーザと前記対象ユーザとのユーザ間類似度を参照して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に基づいて抽出するコンテンツを決定する（１）又は（２）の情報処理装置（例えば、ウェブサーバ２００、２００ａ、２００ｂ）。
【０１３１】
（４）前記フィルタリング処理部（例えば、フィルタリング処理部２２５ｂ）は、前記対象ユーザの嗜好情報の特性に応じた優先度に基づいて、前記対象ユーザが嗜好する物品の分類に対応したコンテンツを抽出することを特徴とする（１）から（３）のいずれかの情報処理装置（例えば、ウェブサーバ２００ｂ）。
【０１３２】
（５）情報処理装置（例えば、ウェブサーバ２００、２００ａ、２００ｂ）と端末装置（例えば、端末装置３００）とを備える情報処理システム（例えば、情報処理システム１、１ａ、１ｂ）であって、前記情報処理装置は、対象ユーザと他のユーザそれぞれ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と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（例えば、類似ユーザ抽出部２２１）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抽出するコンテンツ抽出部（例えば、コンテンツ抽出部２２２）と、前記コンテンツ抽出部が抽出したコンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理部（例えば、フィルタリング処理部２２５、２２５ａ、２２５ｂ）と、を備える情報処理システム。
【０１３３】
（６）対象ユーザと他のユーザそれぞれ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と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過程と、前記類似ユーザ抽出過程で抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出過程と、前記コンテンツ抽出過程で抽出したコンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理過程と、を有する情報処理方法。
【０１３４】
（７）情報処理装置のコンピュータに、対象ユーザと他のユーザそれぞれ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と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手順、前記類似ユーザ抽出手順で抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出手順、前記コンテンツ抽出手順で抽出したコンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理手順、を実行させるための情報処理プログラム。
【０１３５】
（８）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を備える情報処理装置。
【０１３６】
（９）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理部と、を備える情報処理装置。
【０１３７】
（１０）前記嗜好情報フィルタリング処理部は、前記対象ユーザと前記他のユーザとのそれぞれの物品に対する前記嗜好情報を、前記対象ユーザにより閲覧されたコンテンツの全ての分類を表す分類情報によりフィルタリングする請求項８又は９に記載の情報処理装置。
【０１３８】
（１１）前記嗜好情報フィルタリング処理部は、前記対象ユーザと前記他のユーザとのそれぞれの物品に対する前記嗜好情報を、前記対象ユーザにより閲覧されたコンテンツの分類ごとの閲覧数が多い順に所定の数の分類を抽出して、当該分類を表す分類情報によりフィルタリングする請求項８又は９に記載の情報処理装置。
【０１３９】
（１２）前記嗜好情報フィルタリング処理部は、前記対象ユーザと前記他のユーザとのそれぞれの物品に対する前記嗜好情報を、前記対象ユーザにより入力された分類情報によりフィルタリングする請求項８又は９に記載の情報処理装置。
【０１４０】
（１３）前記嗜好情報フィルタリング処理部は、前記対象ユーザと前記他のユーザとのそれぞれの物品に対する前記嗜好情報を、前記対象ユーザにより入力または選択されたキーワードによりフィルタリングする請求項８又は９に記載の情報処理装置。
【０１４１】
（１４）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを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。
【０１４２】
（１５）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理部と、を備える情報処理システム。
【０１４３】
（１６）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理過程と、前記嗜好情報フィルタリング処理過程によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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過程と、前記類似ユーザ抽出過程が抽出した前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出過程と、を有する情報処理方法。
【０１４４】
（１７）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理過程と、前記嗜好情報フィルタリング処理過程によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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過程と、前記類似ユーザ抽出過程により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出過程と、前記コンテンツ抽出過程により抽出された前記コンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理過程と、を有する情報処理方法。
【０１４５】
（１８）情報処理装置のコンピュータに、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理手順と、前記嗜好情報フィルタリング処理手順によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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手順と、前記類似ユーザ抽出手順が抽出した前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出手順と、
を実行させるための情報処理プログラム。
【０１４６】
（１９）情報処理装置のコンピュータに、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を、前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理手順と、前記嗜好情報フィルタリング処理手順によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記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手順と、前記類似ユーザ抽出手順により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出手順と、前記コンテンツ抽出手順により抽出された前記コンテンツから、前記対象ユーザの嗜好情報を参照して前記対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツを抽出するフィルタリング処理手順と、を備える情報処理プログラム。
【０１４７】
上述した（１）、（５）〜（７）の態様によれば、嗜好が類似している類似ユーザが嗜好するコンテンツから、対象ユーザが嗜好する物品に係る分類のコンテンツが抽出され、嗜好する物品に係る分類以外のコンテンツが除外される。抽出されるコンテンツは、対象ユーザが所望するコンテンツである可能性が高くなり、所望しないコンテンツが排除される可能性が高くなる。従って、対象ユーザが、使用経験が少ないユーザであっても嗜好に合った情報が提示され、対象ユーザの満足度を向上することができる。
【０１４８】
上述した（２）の態様によれば、対象ユーザが検索の手がかりとなるキーワードの文字列を入力することによって、抽出したコンテンツの範囲をさらに絞り込むことができる。これにより、対象ユーザが所望するコンテンツを容易に探すことができる。
上述した（３）の態様によれば、類似ユーザが閲覧したコンテンツから、対象ユーザとのユーザ間類似度を参照して算出された推薦スコアに基づいてコンテンツが抽出される。これにより、対象ユーザへのお勧め度に応じて抽出されたコンテンツが提示され、対象ユーザは嗜好に合ったコンテンツを容易に探すことができる。
上述した（４）の態様によれば、対象ユーザが嗜好するコンテンツの分類に対応したコンテンツが、対象ユーザの嗜好情報の特性に応じた優先度で提示されるため、対象ユーザの嗜好に合った所望のコンテンツをより容易に探すことができる。
【０１４９】
なお、上述した各実施形態に係る情報処理システム１、１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄは、複数のウェブサーバ２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃを備えてもよい。これらのウェブサーバ２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃは、それらの各処理を分散して行ってもよい。
また、上述した各本実施形態のウェブサーバ２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ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、ウェブサーバ２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃに係る上述した種々の処理を行ってもよい。
【０１５０】
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）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（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）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（Ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、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（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−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。
【０１５１】
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よい。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）であってもよい。
【０１５２】
以上、本発明の各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。
【符号の説明】
【０１５３】
１、１ａ、１ｂ、１ｃ…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、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ…ウェブサーバ（情報処理装置）、２１０…入出力制御部、２１１、２１１ａ…応答制御部、２１２…データベース読出部、２１４、２１４ａ…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、２２０ａ、２２０ｂ、２００ｃ…抽出部、２２１、２２１ｃ…類似ユーザ抽出部、２２２…コンテンツ抽出部、２２３、２２３ｃ…類似コンテンツ抽出部、２２４、２２４ｂ、２２４ｃ…嗜好情報カテゴリ取得部、２２５、２２５ａ、２２５ｂ、２２５ｃ…フィルタリング処理部、２２５１ｃ…履歴フィルタリング処理部、２２５２ｃ…抽出結果のフィルタリング処理部、３００…端末装置、３１０…記憶部、３２０…通信部、３３０…ＣＰＵ、３４０…表示部
【図１】
2014238804.tif 000003
【図２】
2014238804.tif 000004
【図３】
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【図４】
2014238804.tif 000006
【図５】
2014238804.tif 000007
【図６】
2014238804.tif 000008
【図７】
2014238804.tif 000009
【図８】
2014238804.tif 000010
【図９】
2014238804.tif 000011
【図１０】
2014238804.tif 000012
【図１１】
2014238804.tif 000013
【図１２】
2014238804.tif 000014
【図１３】
2014238804.tif 000015
【図１４】
2014238804.tif 000016
【図１５】
2014238804.tif 000017
【図１６】
2014238804.tif 000018
【図１７】
2014238804.tif 000019
【図１８】
2014238804.tif 000020
【図１９】
2014238804.tif 000021
【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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