(57)【要約】【課題】クチコミの要素を取り入れた効果的な推薦の仕組みを実現こと。【解決手段】ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアを、前記ユーザとの関係性を有する１人以上の人物の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正するスコア補正部、を備える情報処理装置が提供される。前記補正用推薦スコアに基づく推薦結果をサーバ装置から受信し、受信される推薦結果に従って推薦アイテムの情報を画面に表示させる端末装置もまた提供され得る。【選択図】図１
2014134923.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアを、前記ユーザとの関係性を有する１人以上の人物の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正するスコア補正部、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記情報処理装置は、
前記補正用推薦スコアの決定のために前記１人以上の人物を選択する選択部、
をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記選択部は、ソーシャルネットワークにおける前記ユーザの通信状況に基づいて、前記１人以上の人物を選択する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記選択部は、前記ユーザの近傍に位置する前記１人以上の人物を選択する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記選択部は、前記ユーザにより携帯され又は装着される装置を通じて取得される画像又は音声についての認識処理に基づいて、前記１人以上の人物を選択する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記選択部は、前記ユーザによりユーザインタフェースを介して指定される前記１人以上の人物を選択する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記選択部は、前記１人以上の人物を選択する際の選択基準を前記ユーザに指定させるためのユーザインタフェースを提供する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記情報処理装置は、
前記１人以上の人物の行動に基づいて前記補正用推薦スコアを決定する補正用スコア決定部、
をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記補正用スコア決定部は、人物ごとの重みと人物ごとに取得されるレーティング値とを用いて、前記補正用推薦スコアを算出する、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記重みは、前記ユーザの通信状況若しくは位置データに基づいて決定され、又は前記ユーザにより指定される、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記レーティング値は、前記１人以上の人物の各々の行動履歴に基づいて決定され、又は前記１人以上の人物の各々により指定される、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記レーティング値は、前記１人以上の人物の各々の行動履歴に基づいて決定された後、時間的に減衰する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記スコア補正部は、前記基本推薦スコアに対する前記補正用推薦スコアの比率を可変的に制御する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記スコア補正部は、前記ユーザが特定のコミュニティに参加している間、前記基本推薦スコアに対する前記補正用推薦スコアの前記比率を高める、請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記スコア補正部は、前記ユーザが特定の場所に位置している間、前記基本推薦スコアに対する前記補正用推薦スコアの前記比率を高める、請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記推薦アルゴリズムは、ユーザ嗜好に基づくアルゴリズム及びアイテム属性に基づくアルゴリズムの少なくとも一方を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
情報処理装置により実行される情報処理方法であって、
ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアを、前記ユーザとの関係性を有する１人以上の人物の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正すること、
を含む情報処理方法。
【請求項１８】
情報処理装置を制御するコンピュータを、
ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアを、前記ユーザとの関係性を有する１人以上の人物の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正するスコア補正部、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１９】
ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアを、前記ユーザとの関係性を有する１人以上の人物の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正するサーバ装置との間で通信する通信インタフェースと、
前記通信インタフェースを介して前記サーバ装置から受信される推薦結果に従って、推薦アイテムの情報を画面に表示させる制御部と、
を備え、
前記制御部は、前記１人以上の人物のリストを前記サーバ装置へ送信し、送信した当該リストを用いて決定される前記補正用推薦スコアに基づく推薦結果を前記サーバ装置から受信する、
端末装置。
【請求項２０】
前記補正用推薦スコアは、人物ごとの重みと人物ごとに取得されるレーティング値とを用いて算出され、
前記制御部は、前記ユーザの通信状況若しくは位置データに基づいて決定され、又は前記ユーザにより指定される前記重みを、前記通信インタフェースを介して前記サーバ装置へ通知する、
請求項１９に記載の端末装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び端末装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットなどのネットワークを介する様々なサービスがユーザに提供されている。例えば、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）は、ネットワークを介するユーザ間のコミュニケーションの場を提供する。ロケーションアウェアサービスは、ユーザの現在位置に関連付けられる多様な情報を提供する。また、多くのユーザは、オンラインストアを利用してオンラインで商品を購入する。
【０００３】
オンラインストアの多くには、ユーザに商品を推薦する仕組みが設けられている。例えば、ある商品の詳細情報をユーザが閲覧すると、その商品に関連する商品の情報が推薦商品としてユーザに呈示される。推薦のための仕組みは、一般的には、下記特許文献１に記載されている協調フィルタリング又はコンテンツベースフィルタリングに代表される、何らかの推薦アルゴリズムを利用して実現される。協調フィルタリングは、ユーザ嗜好に基づくアルゴリズムであり、嗜好の類似する他のユーザの行動（例えば、購入、視聴又は閲覧）に関する情報を利用して、推薦スコアが決定される。コンテンツベースフィルタリングは、商品などのアイテムの属性に基づくアルゴリズムであり、ユーザの行動の対象となったアイテムの属性に基づいて、推薦スコアが決定される。通常は、推薦スコアの高いアイテムが、ユーザに呈示すべき推薦アイテムとして選択される。下記特許文献１は、効果的な推薦を達成するために、このような２種類の推薦アルゴリズムをユーザの状況に合わせて動的に組み合わせることを提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１９００６１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、推薦のための既存の手法には、ユーザの行動に強い影響を与えるクチコミの要素が反映されていない。クチコミ情報は、一般には、アイテムを販売しようとする販売者との間で利害関係を有しない他のユーザからの情報であり、ユーザが購入又は視聴などの行動を決定するための重要な情報の１つである。但し、クチコミ情報を能動的に収集することは、ユーザにとって面倒である。一方で、純粋なクチコミ情報をサービス側が自動的に収集してユーザ間で配布することは、プライバシー保護などの観点で好ましくない。
【０００６】
そこで、クチコミの要素を取り入れつつも、上述した欠点を解消し又は軽減することのできる、新たな推薦の仕組みが実現されることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示によれば、ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアを、前記ユーザとの関係性を有する１人以上の人物の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正するスコア補正部、を備える情報処理装置が提供される。
【０００８】
また、本開示によれば、情報処理装置により実行される情報処理方法であって、ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアを、前記ユーザとの関係性を有する１人以上の人物の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正すること、を含む情報処理方法が提供される。
【０００９】
また、本開示によれば、情報処理装置を制御するコンピュータを、ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアを、前記ユーザとの関係性を有する１人以上の人物の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正するスコア補正部、として機能させるためのプログラムが提供される。
【００１０】
また、本開示によれば、ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアを、前記ユーザとの関係性を有する１人以上の人物の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正するサーバ装置との間で通信する通信インタフェースと、前記通信インタフェースを介して前記サーバ装置から受信される推薦結果に従って、推薦アイテムの情報を画面に表示させる制御部と、を備え、前記制御部は、前記１人以上の人物のリストを前記サーバ装置へ送信し、送信した当該リストを用いて決定される前記補正用推薦スコアに基づく推薦結果を前記サーバ装置から受信する、端末装置が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
本開示に係る技術によれば、クチコミの要素を取り入れた効果的な推薦の仕組みを実現ことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】推薦システムの概要について説明するための説明図である。
【図２】一実施形態に係るサーバ装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】一実施形態に係るサーバ装置の論理的機能の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】関係ユーザごとの重みを決定するための手法の第１の例について説明するための説明図である。
【図５】関係ユーザごとの重みを決定するための手法の第２の例について説明するための説明図である。
【図６】基本推薦スコア、補正用推薦スコア及び補正後推薦スコアの間の関係の一例について説明するための説明図である。
【図７】一実施形態に係るサーバ装置により実行される推薦処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図８】一実施形態に係る端末装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図９】一実施形態に係る端末装置の論理的機能の構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】推薦スコアの切替えについて説明するための説明図である。
【図１１Ａ】推薦シナリオの第１の例について説明するためのシーケンス図の前半部である。
【図１１Ｂ】推薦シナリオの第１の例について説明するためのシーケンス図の後半部である。
【図１２Ａ】推薦シナリオの第２の例について説明するためのシーケンス図の前半部である。
【図１２Ｂ】推薦シナリオの第２の例について説明するためのシーケンス図の後半部である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１４】
また、以下の順序で説明を行う。
１．システムの概要
２．サーバ装置の構成
２−１．ハードウェア構成例
２−２．機能構成例
２−３．処理の流れの例
３．端末装置の構成
３−１．ハードウェア構成例
３−２．機能構成例
３−３．変形例
４．推薦シナリオの例
４−１．第１のシナリオ
４−２．第２のシナリオ
５．まとめ
【００１５】
＜１．システムの概要＞
まず、図１を用いて、一実施形態に係る推薦システムの概要について説明する。図１を参照すると、一例としての推薦システム１０が示されている。推薦システム１０は、サーバ装置１００及び端末装置２００を含む。
【００１６】
サーバ装置１００は、ユーザに適したアイテムを推薦するための推薦機能を提供する情報処理装置である。サーバ装置１００は、例えばインターネット又はＶＰＮ（Virtual  Private  Network）などのネットワークを介して、端末装置２００と接続される。サーバ装置１００により推薦されるアイテムは、オンラインストアで販売される商品、ネットワークを介して配信される映像、画像若しくは音楽コンテンツ、広告情報、又はニュース記事などの、いかなる種類のアイテムであってもよい。サーバ装置１００は、端末装置２００又は図示しないアプリケーションサーバなどの装置からの推薦要求に応じて、推薦結果を送信する。
【００１７】
サーバ装置１００により生成される推薦結果は、典型的には、推薦処理を通じて決定される推薦スコアの高いアイテムのリスト、又はアイテム及び推薦スコアのリストを含み得る。一実施形態において、サーバ装置１００は、協調フィルタリング若しくはコンテンツベースフィルタリング又はそれらの組み合わせを含み得る公知の推薦アルゴリズムに従って、基本的な推薦スコア（以下、基本推薦スコアという）を決定する。そして、サーバ装置１００は、補正用推薦スコアを用いて基本推薦スコアを補正することにより、補正後推薦スコアを生成する。後に詳細に説明するように、補正用推薦スコアには、クチコミの要素が取り入れられる。
【００１８】
端末装置２００は、ユーザが利用する情報処理装置である。端末装置２００は、ＰＣ（Personal  Computer）、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、ナビゲーション装置若しくはゲーム端末などの情報処理端末であってもよく、又はテレビジョン装置などのデジタル家電機器であってもよい。図１の例に限定されず、端末装置２００は、ＨＭＤ（Head  Mounted  Display）のようなウェアラブル装置であってもよい。
【００１９】
図１の例において、ユーザＵＡは、推薦の対象となる対象ユーザである。ユーザＵＡが有する端末装置２００は、ユーザＵＡのためにサーバ装置１００により生成される推薦結果を受信し、受信した推薦結果を画面に表示する。ユーザＵＦ１及びユーザＵＦ２は、ユーザＵＡとの関係性を有する人物である。本明細書では、対象ユーザとの間の関係性を有するユーザを関係ユーザという。サーバ装置１００により利用される補正用推薦スコアは、関係ユーザの行動に基づいて決定される。図１では、関係ユーザとして２人のユーザＵＦ１及びＵＦ２が示されているが、関係ユーザの人数は、かかる例に限定されず、より多くてもより少なくてもよい。ユーザＵＧは、関係ユーザではないユーザである。ユーザＵＧの嗜好又は行動履歴は、基本推薦スコアを決定する際にサーバ装置１００により参照され得る。
【００２０】
＜２．サーバ装置の構成＞
本節では、図１に示したサーバ装置１００の構成の一例について説明する。
【００２１】
［２−１．ハードウェア構成例］
図２は、一実施形態に係るサーバ装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２を参照すると、サーバ装置１００は、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０１、入力デバイス１０３、ディスプレイ１０５、ストレージ１０７、メモリ１０９、バス１１７及びプロセッサ１１９を備える。
【００２２】
通信Ｉ／Ｆ１０１は、任意の無線通信プロトコル又は有線通信プロトコルをサポートする通信インタフェースである。通信Ｉ／Ｆ１０１は、サーバ装置１００と端末装置２００との間の通信接続を確立する。入力デバイス１０３は、サーバ装置１００の運用者がサーバ装置１００を操作するためのデバイスである。入力デバイス１０３は、例えば、キーボード及びポインティングデバイスなどを含み得る。ディスプレイ１０５は、例えばＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）、ＯＬＥＤ（Organic  light-Emitting  Diode）又はＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）などにより構成される画面を有する。ストレージ１０７は、例えばハードディスクなどの大容量の記憶媒体により構成され、サーバ装置１００のデータベース内の様々なデータを記憶する。メモリ１０９は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）及びＲＯＭ（Read  Only  Memory）を含み得る半導体メモリであってよく、サーバ装置１００による処理のためのプログラム及びデータを記憶する。バス１１７は、通信Ｉ／Ｆ１０１、入力デバイス１０３、ディスプレイ１０５、ストレージ１０７、メモリ１０９及びプロセッサ１１９を相互に接続する。プロセッサ１１９は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）又はＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）などであってよい。プロセッサ１１９は、メモリ１０９又は他の記憶媒体に記憶されるプログラムを実行することにより、後に説明するサーバ装置１００の様々な機能を動作させる。
【００２３】
［２−２．機能構成例］
図３は、図２に示したサーバ装置１００のストレージ１０７、メモリ１０９及びプロセッサ１１９により実現される論理的機能の構成の一例を示すブロック図である。図３を参照すると、サーバ装置１００は、推薦部１２０、推薦ＤＢ１３０、関係ユーザ選択部１４０及びスコア算出部１５０を備える。スコア算出部１５０は、基本スコア決定部１５２、補正用スコア決定部１５４及びスコア補正部１５６を含む。
【００２４】
（１）推薦部
推薦部１２０は、サーバ装置１００における推薦処理の実行を制御する。例えば、推薦部１２０は、通信Ｉ／Ｆ１０１を介して端末装置２００から推薦要求が受信されると、推薦処理の実行を開始する。推薦処理において、推薦部１２０は、例えば、推薦要求に含まれるユーザＩＤを用いて対象ユーザを識別し、対象ユーザとの間で関係性を有する関係ユーザを関係ユーザ選択部１４０に選択させる。また、推薦部１２０は、対象ユーザについての基本推薦スコアＳＡを基本スコア決定部１５２に、補正用推薦スコアＳＢを補正用スコア決定部１５４にそれぞれ決定させる。次に、推薦部１２０は、スコア補正部１５６に補正用推薦スコアＳＢを用いて基本推薦スコアＳＡを補正させ、補正後推薦スコアＳＣを生成させる。そして、推薦部１２０は、生成される補正後推薦スコアＳＣに基づいて推薦アイテムを選択し、通信Ｉ／Ｆ１０１を介して、推薦アイテムに関する情報を推薦結果として端末装置２００へ送信する。
【００２５】
推薦部１２０は、例えば、一定期間ごとに推薦スコアを更新し、新しい推薦結果を周期的に対象ユーザの端末装置２００へ送信してもよい。その代わりに、推薦部１２０は、所定のイベントが検出される都度、推薦スコアを更新し、新しい推薦結果を送信してもよい。所定のイベントとは、推薦更新要求の受信、対象ユーザの通信状況の変化、ユーザの移動、関係ユーザの新たな行動、又は関係ユーザの増加若しくは減少を含み得る。
【００２６】
（２）推薦データベース
推薦ＤＢ１３０は、推薦処理において利用される様々なデータを記憶するデータベースである。図３の例において、推薦ＤＢ１３０は、ユーザデータ１３２及びアイテムデータ１３４を含む。
【００２７】
ユーザデータ１３２は、推薦システム１０に登録されているユーザの各々についての、ユーザＩＤ、ニックネーム、属性データ（例えば、年齢及び性別など）、嗜好データ（例えば、好みのアイテムのジャンルなど）、位置データ及び通信状況データを含み得る。ユーザの位置データ及び通信状況データは、個々の端末装置２００から受信され、推薦ＤＢ１３０により記憶され得る。アイテムデータ１３４は、推薦の対象である多数のアイテムの各々についての、アイテムＩＤ、名称及び属性データ（例えば、ジャンルなど）を含み得る。なお、ここで説明したデータは一例に過ぎない。即ち、他の種類のデータが推薦ＤＢ１３０により記憶されてもよく、上述したデータの一部が省略されてもよい。
【００２８】
（３）関係ユーザ選択部
関係ユーザ選択部１４０は、補正用推薦スコアの決定のために、対象ユーザとの関係性を有する１人以上の関係ユーザを選択する。第１の基準として、関係ユーザ選択部１４０は、対象ユーザの近傍に位置するユーザを、関係ユーザとして選択してもよい。第２の基準として、関係ユーザ選択部１４０は、ソーシャルネットワークにおける対象ユーザの通信状況に基づいて、関係ユーザを選択してもよい。第３の基準として、関係ユーザ選択部１４０は、対象ユーザにより携帯され又は装着される装置（例えば、端末装置２００に搭載されるカメラ又はマイクロフォンなど）を通じて取得される画像又は音声についての認識処理に基づいて、関係ユーザを選択してもよい。第４の基準として、関係ユーザ選択部１４０は、対象ユーザによりユーザインタフェースを介して指定されるユーザを、関係ユーザとして選択してもよい。
【００２９】
第１の基準において、関係ユーザ選択部１４０は、対象ユーザの近傍に位置するユーザ、即ち関係ユーザを、対象ユーザ及び他のユーザの端末装置２００から収集される位置データに基づいて認識してもよい。また、関係ユーザ選択部１４０は、端末装置２００が近傍端末検出機能（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ  Ｄｉｒｅｃｔなど）を有している場合には、対象ユーザの端末装置２００により検出された近傍端末のユーザを、関係ユーザとして認識してもよい。第１の基準によれば、実世界で対象ユーザが共に行動している他のユーザ、又は対象ユーザが訪問している場所に存在する他のユーザからのクチコミの要素を、推薦スコアに取り入れることができる。なお、長い期間にわたって対象ユーザの近傍に位置するユーザ（例えば、対象ユーザの家族など）は、関係ユーザから除外されてもよい。それにより、同じような推薦アイテムが継続的に呈示されて推薦結果の新鮮さが失われることを回避することができる。
【００３０】
第２の基準において、関係ユーザ選択部１４０は、対象ユーザの端末装置２００から収集される通信状況データに基づいて対象ユーザとの間で高い親密度を有すると判定されるユーザを、関係ユーザとして認識してもよい。例えば、対象ユーザとの間で高い頻度でメッセージを交換しているユーザは、対象ユーザとの間で高い親密度を有すると判定され得る。また、対象ユーザと同じコミュニティに属しているユーザもまた、対象ユーザとの間で高い親密度を有すると判定され得る。通信状況データは、例えば、端末装置２００において、ＳＮＳ又はソーシャルネットワークに関与するその他のサービスのログから生成され、関係ユーザ選択部１４０により収集され得る。第２の基準によれば、実世界で対象ユーザが興味を引かれている他のユーザ又は対象ユーザと親しい他のユーザからのクチコミの要素を、推薦スコアに取り入れることができる。なお、ユーザ間で交換されるメッセージの内容を自然言語解析技術を用いて解析することにより、ユーザ間の親密度が調整されてもよい。それにより、親密度をより高い精度で判定して、より適切な関係ユーザを選択することが可能となる。また、親密度は、上述した例に限定されず、ＳＮＳから取得されるソーシャルグラフを用いて判定されてもよい。
【００３１】
第３の基準において、関係ユーザ選択部１４０は、対象ユーザの端末装置２００から取得される画像又は音声に公知の個人認識技術を適用することにより、関係ユーザを認識してもよい。この場合、推薦ＤＢ１３０により記憶されるユーザデータ１３２は、画像と照合される個々のユーザの顔画像データ、又は音声と照合される個々のユーザの音声特徴データを含み得る。第３の基準によれば、実世界で対象ユーザが共に行動し若しくは会話している他のユーザ、又は対象ユーザが興味を引かれている他のユーザからのクチコミの要素を、推薦スコアに取り入れることができる。
【００３２】
第４の基準において、関係ユーザ選択部１４０は、関係ユーザを指定させるためのＧＵＩ（Graphical  User  Interface）を端末装置２００の画面に表示させ、表示させた当該ＧＵＩを通じて、１人以上の関係ユーザのユーザＩＤを取得してもよい。関係ユーザは、例えば、ＳＮＳに登録されている対象ユーザのフレンドユーザのリストから指定されてもよい。その代わりに、関係ユーザは、上述した第１の基準、第２の基準又は第３の基準に従って抽出される関係ユーザ候補のリストから指定されてもよい。第４の基準によれば、そのクチコミの要素を推薦スコアに取り入れたいと対象ユーザが望むユーザを、関係ユーザとして選択することができる。
【００３３】
関係ユーザを選択するための上述した基準は、どのように組み合わされてもよい。また、他の選択基準が使用されてもよい。また、関係ユーザ選択部１４０は、関係ユーザを選択する際の選択基準を対象ユーザに指定させるためのＧＵＩを、端末装置２００に提供してもよい。例えば、関係ユーザ選択部１４０は、選択基準のリストを端末装置２００の画面に表示させ、対象ユーザにより指定された選択基準に従って関係ユーザを選択してもよい。それにより、クチコミの要素を取り入れつつ、ユーザの意図に応じて柔軟に推薦結果を変化させることが可能となる。
【００３４】
関係ユーザ選択部１４０は、このように選択される関係ユーザのユーザＩＤのリストを、補正用スコア決定部１５４へ出力する。
【００３５】
（４）基本スコア決定部
基本スコア決定部１５２は、対象ユーザのために、基本推薦スコアＳＡを決定する。基本推薦スコアＳＡは、協調フィルタリング若しくはコンテンツベースフィルタリング、又はそれらの組み合わせを含み得る公知の推薦アルゴリズムに従って、基本スコア決定部１５２により決定され得る。例えば、協調フィルタリングが利用される場合、基本スコア決定部１５２は、ユーザデータ１３２に含まれる嗜好データを対象ユーザと他のユーザとの間で比較し、対象ユーザと類似する嗜好を有する他のユーザの過去の行動の対象になったアイテムにスコアを加算する。ここでの他のユーザは、関係ユーザではない多数のユーザＵＧも含み得る。コンテンツベースフィルタリングが利用される場合、基本スコア決定部１５２は、対象ユーザの行動の対象となったアイテムと類似するアイテム属性を有するアイテムにスコアを加算する。協調フィルタリング及びコンテンツベースフィルタリングの詳細は当業者に知られているため、ここではさらなる説明を省略する。なお、基本スコア決定部１５２は、協調フィルタリング及びコンテンツベースフィルタリングとは異なる推薦アルゴリズムに従って、基本推薦スコアＳＡを決定してもよい。基本スコア決定部１５２は、決定した基本推薦スコアＳＡを、スコア補正部１５６及び推薦部１２０へ出力する。
【００３６】
（５）補正用スコア決定部
補正用スコア決定部１５４は、関係ユーザ選択部１４０により選択された関係ユーザの行動に基づいて、補正用推薦スコアＳＢを決定する。本実施形態において、補正用スコア決定部１５４は、関係ユーザごとの重みと関係ユーザごとに取得されるレーティング値とを用いて、補正用推薦スコアＳＢを算出する。典型的には、全ての関係ユーザの重みの合計は１である。
【００３７】
補正用スコア決定部１５４は、例えば、関係ユーザごとの重みを、対象ユーザの位置データに基づいて決定してもよい。図４は、関係ユーザごとの重みを決定するための手法の第１の例について説明するための説明図である。図４を参照すると、実世界のマップの中央に、対象ユーザＵＡの現在位置が示されている。対象ユーザＵＡの現在位置を中心とする円の内部に位置するユーザＵＦ１及びユーザＵＦ２は、関係ユーザ選択部１４０により選択された関係ユーザである。距離Ｄ１は、対象ユーザＵＡと関係ユーザＵＦ１との間の距離である。距離Ｄ２は、対象ユーザＵＡと関係ユーザＵＦ２との間の距離である。距離Ｄ２は、距離Ｄ１よりも大きい。この場合、補正用スコア決定部１５４は、関係ユーザＵＦ１の重みＷＦ１を、関係ユーザＵＦ２の重みＷＦ２よりも大きく決定し得る。
【００３８】
また、補正用スコア決定部１５４は、例えば、関係ユーザごとの重みを、対象ユーザの通信状況に基づいて決定してもよい。図５は、関係ユーザごとの重みを決定するための手法の第２の例について説明するための説明図である。図５を参照すると、対象ユーザＵＡのＳＮＳにおける通信の履歴が、時間軸に沿って示されている。例えば、対象ユーザＵＡは、時刻Ｔ１、Ｔ２及びＴ３においてユーザＵＦ１との間でメッセージを交換している。また、対象ユーザＵＡは、時刻Ｔ４においてユーザＵＦ２との間でメッセージを交換している。これらユーザＵＦ１及びユーザＵＦ２は、関係ユーザ選択部１４０により関係ユーザとして選択され得る。例えば、対象ユーザＵＡとの間でより高い通信頻度を示す関係ユーザＵＦ１の親密度ＣＦ１は、より低い通信頻度を示す関係ユーザＵＦ２の親密度ＣＦ２よりも高いと判定され得る。従って、補正用スコア決定部１５４は、関係ユーザＵＦ１の重みＷＦ１を、関係ユーザＵＦ２の重みＷＦ２よりも大きく決定してよい。その代わりに、補正用スコア決定部１５４は、より現在時刻に近い時刻Ｔ４において対象ユーザＵＡと通信した関係ユーザＵＦ２の重みＷＦ２を、関係ユーザＵＦ１の重みＷＦ１よりも大きく決定してもよい。
【００３９】
さらに、補正用スコア決定部１５４は、関係ユーザごとに、各アイテムについてのレーティング値を決定する。一例として、レーティング値は、関係ユーザの各々の行動履歴に基づいて決定され得る。例えば、ある関係ユーザが映像コンテンツ又は音楽コンテンツを視聴すると、視聴されたコンテンツのレーティング値は上昇する。ある関係ユーザがオンラインストアで商品を閲覧し又は購入すると、当該商品のレーティング値は上昇する。関係ユーザの行動は、端末装置２００のインターネットブラウザ若しくはコンテンツプレーヤなどのアプリケーションの操作ログから判定されてもよく、又は端末装置２００のカメラ若しくはセンサの出力データから判定されてもよい。補正用スコア決定部１５４は、端末装置２００において生成される行動履歴を受信して、当該行動履歴に基づいてレーティング値を決定してもよく、又は端末装置２００において決定されるレーティング値を受信してもよい。以下の説明では、端末装置２００から受信される行動履歴又はレーティング値を、レーティング情報という。こうした手法によれば、クチコミ情報を登録するための手間を関係ユーザに課すことなく、クチコミ情報に相当し得るレーティング値を自動的に収集することができる。
【００４０】
補正用スコア決定部１５４は、関係ユーザの各々の行動履歴に基づいて決定されたレーティング値を、時間的に減衰させてもよい。この場合、関係ユーザにより購入され、視聴され又は閲覧されたアイテムのレーティング値は、その行動の直後に上昇し、時間の経過と共に徐々に減少する。レーティング値の減衰は、時間に対して線型的であってもよく、又は曲線的（例えば、カプラン・マイヤー曲線若しくはロジスティック曲線など）であってもよい。こうした手法によれば、関係ユーザの行動の変化に補正用推薦スコアを追随させて、クチコミの要素の反映された推薦結果を次々に更新していくことが可能となる。
【００４１】
また、他の例として、補正用スコア決定部１５４は、関係ユーザの各々により明示的に指定されるレーティング値を、端末装置２００からレーティング情報として取得してもよい。この場合、補正用スコア決定部１５４は、アイテムごとにレーティング値を関係ユーザに指定させるためのＧＵＩを、関係ユーザの端末装置２００に提供する。こうした手法によれば、個々のアイテムについての関係ユーザの明示的な評価を、補正用推薦スコアに反映させることができる。
【００４２】
補正用スコア決定部１５４は、各アイテムについて、このように決定される重みとレーティング値との積を、全ての関係ユーザにわたって合計することにより、各アイテムについての補正用推薦スコアＳＢを算出し得る。なお、上述した例に限定されず、全ての関係ユーザについて均等の重みが使用されてもよい。そして、補正用スコア決定部１５４は、算出した補正用推薦スコアＳＢをスコア補正部１５６へ出力する。
【００４３】
なお、補正用推薦スコアＳＢは、負の値であってもよい。例えば、関係ユーザが嫌っているアイテムのレーティング値が負の値に決定されてもよい。また、例えば、対象ユーザとの間でネガティブな関係性を有する関係ユーザ（対象ユーザと気の合わない人物など）の重みが、負の値に決定されてもよい。ネガティブな関係性を有する関係ユーザは、対象ユーザにより明示的に指定されてもよく、又は交換されるメッセージの内容を解析することにより判定されてもよい。
【００４４】
（６）スコア補正部
スコア補正部１５６は、基本スコア決定部１５２により決定される基本推薦スコアＳＡを、補正用スコア決定部１５４により決定される補正用推薦スコアＳＢを用いて補正することにより、補正後推薦スコアＳＣを生成する。本実施形態において、スコア補正部１５６は、補正用推薦スコアＳＢと合成比率との積を、基本推薦スコアＳＡに加算する。合成比率は、基本推薦スコアＳＡに対する補正用推薦スコアＳＢの比率である。
【００４５】
図６は、本実施形態における基本推薦スコアＳＡ、補正用推薦スコアＳＢ及び補正後推薦スコアＳＣの間の関係の一例について説明するための説明図である。図６を参照すると、基本推薦スコアＳＡ、補正用推薦スコアＳＢ及び補正後推薦スコアＳＣの間の関係式が示されている。各推薦スコアは、複数のアイテムのスコアの値を要素として含むベクトル形式で表現されている。図中では、３つのアイテムＩＴ０１、ＩＴ０２及びＩＴ０３が例示されている。ここでは、一例として、基本推薦スコアＳＡ及び補正用推薦スコアＳＢの個々の値は、１．０〜５．０のレンジ内の数値であるものとする。なお、かかる例に限定されず、各推薦スコアの値は、どのようなレンジを有していてもよい。
【００４６】
関係式の左辺の第１項は、基本推薦スコアＳＡに相当する。図６の例では、基本推薦スコアＳＡ＝（２．８，３．２，１．５，…）Ｔである。
【００４７】
関係式の左辺の第２項は、補正用推薦スコアＳＢと合成比率ＲＢとの積に相当する。上述したように、補正用推薦スコアＳＢは、関係ユーザごとの重みとレーティング値との積の、全ての関係ユーザにわたる合計に等しい。図６の例では、合成比率ＲＢ＝０．５である。選択された関係ユーザはユーザＵＦ１及びＵＦ２であり、関係ユーザＵＦ１の重みＷＦ１＝０．６、関係ユーザＵＦ２の重みＷＦ２＝０．４である。関係ユーザＵＦ１のレーティング値ＲＦ１＝（４．０，１．０，２．０，…）Ｔである。関係ユーザＵＦ２のレーティング値ＲＦ２＝（３．０，２．０，２．０，…）Ｔである。これら値から、補正用推薦スコアＳＢ＝（３．６，１．４，２．０，…）Ｔと算出される。
【００４８】
関係式の右辺は、補正後推薦スコアＳＣに相当する。図６の例では、補正後推薦スコアＳＣは、合成比率ＲＢと補正用推薦スコアＳＢとの積を基本推薦スコアＳＡに加算することにより、補正後推薦スコアＳＣ＝（４．６，３．９，２．５，…）Ｔと算出される。
【００４９】
図６の例において、基本推薦スコアＳＡに従ってアイテムが推薦される場合、最も高い推薦スコアを示すアイテムＩＴ０２が対象ユーザに最も適したアイテムであると判定されるであろう。しかし、クチコミの要素が取り入れられた補正後推薦スコアＳＣに従ってアイテムが推薦される場合、アイテムＩＴ０２ではなくアイテムＩＴ０１が最も高い推薦スコアを示す。このように、本実施形態によれば、クチコミの要素が取り入れられることにより、協調フィルタリング又はコンテンツベースフィルタリングなどの既存の推薦アルゴリズムでの推薦結果とは異なる推薦結果を提供することができる。また、推薦スコアが合成される結果として、どの関係ユーザからのレーティング値が補正後推薦スコアＳＣにどの程度反映されているかが推薦結果において対象ユーザに明示されないため、プライバシー保護の要請も満たされる。
【００５０】
スコア補正部１５６は、合成比率ＲＢを可変的に制御してもよい。一例として、スコア補正部１５６は、対象ユーザが特定のコミュニティ（例えば、ＳＮＳ上で形成されるコミュニティ）に参加している間、合成比率ＲＢを高めてもよい。他の例として、スコア補正部１５６は、対象ユーザが予め定義される特定の場所に位置している間、合成比率ＲＢを高めてもよい。特定の場所とは、例えば、レストラン、バー、ライブ会場、スタジアム、学校又は公民館などの、多くの人間が集まる場所を含む。合成比率ＲＢが高い値に設定されると、補正後推薦スコアＳＣに含まれる補正用推薦スコアＳＢの割合が高まり、クチコミの要素が推薦結果をより大きく左右する。それにより、コミュニティに参加しているユーザ間、又は同じ場所に集まっているユーザ間で同じアイテムについての体験が共有される可能性を高め、アイテムの推薦を通じてコミュニケーションを活性化させることができる。
【００５１】
［２−３．処理の流れの例］
図７は、本実施形態に係るサーバ装置１００により実行される推薦処理の流れの一例を示すフローチャートである。図７に示した推薦処理は、推薦部１２０による推薦要求の受信に応じて開始され得る。
【００５２】
図７を参照すると、まず、基本スコア決定部１５２は、対象ユーザのために、公知の推薦アルゴリズムに従って基本推薦スコアを決定する（ステップＳ１０）。また、関係ユーザ選択部１４０は、対象ユーザとの関係性を有する１人以上の関係ユーザを選択する（ステップＳ１５）。
【００５３】
次に、補正用スコア決定部１５４は、関係ユーザ選択部１４０により選択された関係ユーザごとの重みを取得する（ステップＳ２０）。また、補正用スコア決定部１５４は、選択された関係ユーザごとに、各アイテムについてのレーティング値を取得する（ステップＳ２５）。そして、補正用スコア決定部１５４は、取得した重みとレーティング値との積を全ての関係ユーザにわたって合計することにより、各アイテムについての補正用推薦スコアを算出する（ステップＳ３０）。
【００５４】
次に、スコア補正部１５６は、基本推薦スコアに対する補正用推薦スコアの合成比率を決定する（ステップＳ３５）。そして、スコア補正部１５６は、決定した合成比率に従い、補正用スコア決定部１５４により算出された補正用推薦スコアを用いて、基本推薦スコアを補正する（ステップＳ４０）。
【００５５】
次に、推薦部１２０は、スコア補正部１５６により生成された補正後推薦スコアに基づいて推薦すべきアイテムを選択し、通信Ｉ／Ｆ１０１を介して推薦結果を端末装置２００へ送信する（ステップＳ４５）。
【００５６】
その後、推薦部１２０は、推薦処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ５０）。例えば、端末装置２００において推薦結果を表示するアプリケーションが終了された場合には、推薦部１２０は、推薦処理を終了する。推薦処理が継続される場合には、フローチャートはステップＳ１０へ戻る。そして、推薦結果は、周期的に、又は所定のイベントが検出される都度、更新される。
【００５７】
＜３．端末装置の構成＞
本節では、図１に示した端末装置２００の構成の一例について説明する。
【００５８】
［３−１．ハードウェア構成例］
図８は、一実施形態に係る端末装置２００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図８を参照すると、端末装置２００は、カメラ２０１、センサ２０３、入力デバイス２０５、通信Ｉ／Ｆ２０７、メモリ２０９、ディスプレイ２１１、マイクロフォン２１３、バス２１７及びプロセッサ２１９を備える。
【００５９】
（１）カメラ
カメラ２０１は、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）又はＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）などの撮像素子を有し、撮像画像を生成する。カメラ２０１は、例えば、関係ユーザの選択のために、対象ユーザの近傍に位置するユーザを撮像してもよい。また、カメラ２０１は、関係ユーザの行動を認識するために、関係ユーザを撮像してもよい。
【００６０】
（２）センサ
センサ２０３は、典型的には、測位センサを含み得るセンサモジュールである。例えば、測位センサは、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）信号を受信して緯度、経度及び高度を測定するＧＰＳセンサであってもよく、又は無線アクセスポイントとの間で送受信される無線信号に基づいて位置を測定する無線ベースのセンサであってもよい。センサ２０３により生成される位置データは、関係ユーザの選択及び重みの決定のために、サーバ装置１００により収集され得る。センサ２０３は、電子コンパス及び加速度センサなどのその他の種類のセンサを含んでもよい。
【００６１】
（３）入力デバイス
入力デバイス２０５は、ユーザが端末装置２００を操作し又は端末装置２００へ情報を入力するために使用されるデバイスである。入力デバイス２０５は、例えば、タッチセンサ、ボタン、スイッチ又はキーパッドなどを含み得る。入力デバイス２０５は、ユーザが発する音声コマンドをユーザ入力として検出する音声入力モジュールを含んでもよい。端末装置２００がＨＭＤを含むウェアラブル装置である場合には、入力デバイス２０５は、ユーザの視線をユーザ入力として検出する視線検出モジュールを含んでもよい。
【００６２】
（４）通信Ｉ／Ｆ
通信Ｉ／Ｆ２０７は、任意の無線通信プロトコル（例えば、Ｗ−ＣＤＭＡ、ＷｉＭＡＸ、ＬＴＥ、ＬＴＥ−Ａ若しくは無線ＬＡＮなど）又は有線通信プロトコルをサポートする通信インタフェースである。通信Ｉ／Ｆ２０７は、端末装置２００とサーバ装置１００との間の通信接続を確立する。また、通信Ｉ／Ｆ２０７は、例えば、無線ＬＡＮ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に基づく近傍端末検出機能をサポートしてもよい。
【００６３】
（５）メモリ
メモリ２０９は、半導体メモリ又はハードディスクなどの記憶媒体により構成され、端末装置２００による処理のためのプログラム及びデータを記憶する。なお、本節で説明するプログラム及びデータの一部又は全部は、メモリ２０９により記憶されることなく、外部のデータソース（例えば、データサーバ、ネットワークストレージ又は外付けメモリなど）から取得されてもよい。
【００６４】
（６）ディスプレイ
ディスプレイ２１１は、ＬＣＤ又はＯＬＥＤなどにより構成される画面を有し、画像を表示する。例えば、ディスプレイ２１１の画面は、推薦結果を表示するアプリケーション画像、及びＧＵＩ画像を表示し得る。
【００６５】
（７）マイクロフォン
マイクロフォン２１３は、ユーザから又はユーザの近傍で発せられる音声を集音する音声入力インタフェースである。マイクロフォン２１３は、例えば、関係ユーザの選択のために、対象ユーザの近傍に位置するユーザの音声を集音してもよい。
【００６６】
（８）バス
バス２１７は、カメラ２０１、センサ２０３、入力デバイス２０５、通信Ｉ／Ｆ２０７、メモリ２０９、ディスプレイ２１１、マイクロフォン２１３及びプロセッサ２１９を相互に接続する。
【００６７】
（９）プロセッサ
プロセッサ２１９は、例えば、ＣＰＵ又はＤＳＰなどであってよい。プロセッサ２１９は、メモリ２０９又は他の記憶媒体に記憶されるプログラムを実行することにより、後に説明する端末装置２００の様々な機能を動作させる。
【００６８】
［３−２．機能構成例］
図９は、図８に示した端末装置２００のメモリ２０９及びプロセッサ２１９により実現される論理的機能の構成の一例を示すブロック図である。図９を参照すると、端末装置２００は、アプリケーション部２２０及び推薦支援部２３０を備える。推薦支援部２３０は、状況判定部２３２、推薦結果取得部２３４及びレーティング情報送信部２３６を含む。
【００６９】
（１）アプリケーション部
アプリケーション部２２０は、端末装置２００が有する様々なアプリケーションを実行する。アプリケーション部２２０により実行されるアプリケーションは、インターネットブラウザ、コンテンツプレーヤ、ＳＮＳクライアント、インスタントメッセンジャ、ＶｏＩＰクライアント、メーラ、テレビジョンチューナ及び電子書籍リーダなどのいかなる種類のアプリケーションであってもよい。
【００７０】
アプリケーション部２２０は、実行中のアプリケーションが推薦結果表示機能を有している場合、推薦結果取得部２３４からサーバ装置１００へ推薦要求を送信させる。そして、アプリケーション部２２０は、サーバ装置１００から推薦結果取得部２３４により受信される推薦結果に従って、推薦アイテムの情報を画面に表示させる。
【００７１】
（２）状況判定部
状況判定部２３２は、端末装置２００のユーザの通信状況及び行動を判定する。状況判定部２３２は、例えば、端末装置２００のユーザが対象ユーザである場合に、対象ユーザの通信状況を判定し、判定された通信状況を記述する通信状況データを生成してもよい。通信状況データは、例えば、ＳＮＳ又はその他のサービスのログから生成され得る。通信状況データは、例えば、対象ユーザのソーシャルネットワークへのログイン情報、コミュニティの識別情報、及び通信相手に関する情報（例えば、ユーザＩＤ、通信時刻及び通信頻度など）を含み得る。状況判定部２３２は、このように生成される通信状況データを、推薦結果取得部２３４へ出力する。また、状況判定部２３２は、端末装置２００の近傍端末検出機能を呼び出し、検出された近傍端末のユーザのユーザＩＤのリストを推薦結果取得部２３４へ出力してもよい。
【００７２】
また、状況判定部２３２は、例えば、端末装置２００のユーザが関係ユーザである場合に、アプリケーション部２２０により記録されるアプリケーションの操作ログから、アイテムに対する関係ユーザの行動を判定してもよい。例えば、状況判定部２３２は、関係ユーザの行動として、映像コンテンツ若しくは音楽コンテンツの視聴の開始及び終了、オンラインストアにおける商品の閲覧若しくは購入、又はニュース記事の閲覧などを判定し得る。状況判定部２３２は、アプリケーションの操作ログの代わりに、カメラ２０１からの撮像画像、センサ２０３からのセンサデータ、又はマイクロフォン２１３からの入力音声を用いて、関係ユーザの行動を判定してもよい。状況判定部２３２は、このような関係ユーザの行動についての判定結果を、レーティング情報送信部２３６へ出力する。
【００７３】
（３）推薦結果取得部
推薦結果取得部２３４は、推薦要求をサーバ装置１００へ送信し、サーバ装置１００から推薦結果を取得する。推薦要求は、対象ユーザのユーザＩＤに加えて、対象ユーザの位置データ、通信状況データ及び関係ユーザ候補のユーザＩＤのリストのうち少なくとも１つを含み得る。関係ユーザ候補とは、近傍端末のユーザであってもよく、又はＧＵＩを介して対象ユーザにより指定されるユーザであってもよい。また、推薦要求は、ＧＵＩを介して対象ユーザにより指定され得る、関係ユーザを選択するための選択基準の識別子を含んでもよい。推薦結果取得部２３４は、推薦要求に応じてサーバ装置１００から送信される推薦結果が受信されると、当該推薦結果をアプリケーション部２２０へ出力する。
【００７４】
推薦結果取得部２３４は、一度推薦要求をサーバ装置１００へ送信した後、対象ユーザが移動した場合に、対象ユーザの位置データをサーバ装置１００へ再度送信してもよい。また、推薦結果取得部２３４は、対象ユーザの通信状況が変化した場合に、対象ユーザの通信状況データをサーバ装置１００へ再度送信してもよい。また、推薦結果取得部２３４は、関係ユーザ候補が変化した場合に、関係ユーザ候補のユーザＩＤのリストをサーバ装置１００へ再度送信してもよい。これらデータの送信は、周期的に行われてもよい。
【００７５】
（４）レーティング情報送信部
レーティング情報送信部２３６は、上述したレーティング情報をサーバ装置１００へ送信する。レーティング情報送信部２３６は、状況判定部２３２から入力される関係ユーザの行動についての判定結果に基づいて、レーティング情報を生成してもよい。レーティング情報は、関係ユーザの行動履歴、又は行動履歴に基づいて決定されるレーティング値を含み得る。その代わりに、レーティング情報送信部２３６は、ＧＵＩを介して関係ユーザにより指定されるレーティング値を含むレーティング情報を生成してもよい。
【００７６】
（５）推薦スコアの切替え
一例として、推薦結果取得部２３４は、推薦結果の基礎とされる推薦スコアを基本推薦スコアと補正後推薦スコアとの間で切り替えるためのユーザインタフェースを、対象ユーザに提供してもよい。
【００７７】
図１０は、推薦スコアの切替えについて説明するための説明図である。図１０の左を参照すると、端末装置２００の画面にアプリケーション画像Ｉｍ１が表示されている。アプリケーション画像Ｉｍ１の下半分は、推薦結果表示領域Ｗ１である。推薦結果表示領域Ｗ１に示された推薦結果は、基本推薦スコアに基づく結果である。図１０の例では、推薦アイテムは音楽コンテンツであり、推薦結果としての３つの推薦アイテムＩＴ１１、ＩＴ１２及びＩＴ１３のタイトルが、基本推薦スコアの高い順に推薦結果表示領域Ｗ１に表示されている。また、推薦結果表示領域Ｗ１は、ボタンＢ１を含む。対象ユーザがボタンＢ１をタップすると、推薦結果の基礎とされる推薦スコアは、補正後推薦スコアに切り替えられる。
【００７８】
図１０の右を参照すると、ボタンＢ１がタップされた後に表示される一例としての推薦結果表示領域Ｗ２が示されている。推薦結果表示領域Ｗ１に示された推薦結果は、補正後推薦スコアに基づく結果である。推薦結果表示領域Ｗ２では、補正後推薦スコアの高い順に、推薦結果としての３つの推薦アイテムＩＴ１３、ＩＴ１２及びＩＴ１４のタイトルが表示されている。また、推薦結果表示領域Ｗ２は、推薦結果の基礎とされる推薦スコアを基本推薦スコアに切り替えるためのボタンＢ２を含む。
【００７９】
対象ユーザは、図１０に示したようなユーザインタフェースを介して推薦スコアを切り替えることにより、友人又はその他の関係ユーザからのクチコミの要素を取り入れると推薦結果がどのように変化するかを知ることができる。
【００８０】
［３−３．変形例］
図３を用いて説明したサーバ装置１００の機能の一部は、端末装置２００において実装されてもよい。例えば、端末装置２００は、推薦部１２０の機能を有し、サーバ装置１００から受信される補正後推薦スコアＳＣに基づいて推薦アイテムを選択してもよい。また、端末装置２００は、関係ユーザ選択部１４０の機能を有し、上述した第１の基準〜第４の基準のいずれか（又はその他の選択基準）に従って関係ユーザを選択してもよい。また、端末装置２００は、補正用スコア決定部１５４の機能を有し、対象ユーザの通信状況又は対象ユーザ及び関係ユーザの位置データに基づいて、関係ユーザごとの重みを決定し、決定した重みをサーバ装置１００へ通知してもよい。また、端末装置２００は、決定した重みとレーティング値との積から各アイテムについての補正用推薦スコアを算出し、算出した補正用推薦スコアをサーバ装置１００へ通知してもよい。また、端末装置２００は、スコア補正部１５６の機能を有し、基本推薦スコアを補正用推薦スコアを用いて補正することにより、補正後推薦スコアを生成してもよい。
【００８１】
＜４．推薦シナリオの例＞
本節では、上述したサーバ装置１００及び端末装置２００を用いて実現される推薦シナリオの例を説明する。
【００８２】
［４−１．第１のシナリオ］
図１１Ａ及び図１１Ｂは、推薦シナリオの第１の例について説明するためのシーケンス図である。第１の例において、ユーザＵＡは対象ユーザであり、ユーザＵＦ１及びユーザＵＦ２は関係ユーザである。
【００８３】
図１１Ａを参照すると、まず、ユーザＵＦ１は、端末装置２００においてアイテムＩＴ２１（例えば、映像コンテンツ、音楽コンテンツ又は画像コンテンツ）の再生を開始する（ステップＳ１１０）。ユーザＵＦ１の端末装置２００は、アイテムＩＴ２１の再生開始に応じて、レーティング情報を生成し、生成したレーティング情報をサーバ装置１００へ送信する（ステップＳ１１２）。サーバ装置１００は、受信された当該レーティング情報からユーザＵＦ１のレーティング値を取得する（ステップＳ１１４）。
【００８４】
次に、ユーザＵＡは、端末装置２００上で推薦結果表示機能を有するアプリケーションを開始する（ステップＳ１２０）。ユーザＵＡの端末装置２００は、例えば、近傍端末検出機能を呼び出し、自らの近傍に位置する近傍ユーザを検出する（ステップＳ１２２）。そして、ユーザＵＡの端末装置２００は、推薦要求をサーバ装置１００へ送信する（ステップＳ１２４）。ここで送信される推薦要求は、例えば、対象ユーザであるユーザＵＡのユーザＩＤに加えて、ユーザＵＡの位置データ又は近傍ユーザ（関係ユーザ候補）のユーザＩＤのリストを含み得る。
【００８５】
次に、サーバ装置１００は、推薦要求を受信すると、図７を用いて説明した推薦処理を実行する（ステップＳ１２６）。より具体的には、サーバ装置１００は、例えば、ユーザＵＡについての基本推薦スコアを決定する。また、サーバ装置１００は、推薦要求に含まれるデータを用いて、ユーザＵＦ１を関係ユーザとして選択する。次に、サーバ装置１００は、関係ユーザであるユーザＵＦ１の重みとレーティング値とを用いて、補正用推薦スコアを決定する。図１１Ａの例では、関係ユーザはユーザＵＦ１のみであるため、ユーザＵＦ１の重みは１．０であってよい。ユーザＵＦ１のレーティング値は、ステップＳ１１４において既に取得されている。そして、サーバ装置１００は、補正用推薦スコアを用いて基本推薦スコアを補正することにより補正後推薦スコアを算出する。さらに、サーバ装置１００は、算出した補正後推薦スコアに基づいて推薦アイテムを選択する。そして、サーバ装置１００は、推薦結果をユーザＵＡの端末装置２００へ送信する（ステップＳ１２８）。ここで送信される推薦結果は、例えば、補正後推薦スコアに基づいて選択された１つ以上の推薦アイテムの情報を含み得る。
【００８６】
次に、ユーザＵＡの端末装置２００は、サーバ装置１００から推薦結果を受信すると、受信された推薦結果に従って、推薦アイテムの情報を画面に表示させる（ステップＳ１３０）。図１１Ａの例では、関係ユーザＵＦ１が再生しているアイテムＩＴ２１が、高い推薦スコアを有するアイテムとして対象ユーザＵＡへ呈示され得る。
【００８７】
次に、図１１Ｂを参照すると、ユーザＵＦ１は、アイテムＩＴ２１の再生を終了する（ステップＳ１４０）。ユーザＵＦ１の端末装置２００は、アイテムＩＴ２１の再生終了に応じて、レーティング情報を生成し、生成したレーティング情報をサーバ装置１００へ送信する（ステップＳ１４２）。サーバ装置１００は、受信された当該レーティング情報からユーザＵＦ１の新たなレーティング値を取得する（ステップＳ１４４）。
【００８８】
次に、ユーザＵＦ２は、ユーザＵＡに接近し、ユーザＵＦ２の端末装置２００においてアイテムＩＴ２２の再生を開始する（ステップＳ１５０）。ユーザＵＦ２の端末装置２００は、アイテムＩＴ２２の再生開始に応じて、レーティング情報を生成し、生成したレーティング情報をサーバ装置１００へ送信する（ステップＳ１５２）。サーバ装置１００は、受信された当該レーティング情報からユーザＵＦ２のレーティング値を取得する（ステップＳ１５４）。
【００８９】
ユーザＵＡの端末装置２００は、例えば、周期的に近傍端末検出機能を実行し、自らの近傍に位置する近傍ユーザであるユーザＵＦ２を検出する（ステップＳ１６２）。そして、ユーザＵＡの端末装置２００は、推薦更新要求をサーバ装置１００へ送信する（ステップＳ１６４）。ここで送信される推薦更新要求は、例えば、ユーザＵＡの最新の位置データ、又はユーザＵＦ１及びＵＦ２のユーザＩＤが記述された近傍ユーザのユーザＩＤのリストを含み得る。
【００９０】
次に、サーバ装置１００は、推薦更新要求を受信すると、再び推薦処理を実行する（ステップＳ１６６）。ステップＳ１２６における推薦処理と異なり、ステップＳ１６６では、関係ユーザはユーザＵＦ１及びＵＦ２の２人である。ユーザＵＦ１のレーティング値は、ステップＳ１４４において既に取得されている。ユーザＵＦ２のレーティング値は、ステップＳ１５４において既に取得されている。より早い時刻に取得されたユーザＵＦ１のレーティング値は、時間的に減衰していてもよい。サーバ装置１００は、これらレーティング値から決定される補正用推薦スコアを用いて基本推薦スコアを補正し、補正後推薦スコアに基づいて推薦アイテムを選択する。そして、サーバ装置１００は、推薦結果をユーザＵＡの端末装置２００へ送信する（ステップＳ１６８）。
【００９１】
次に、ユーザＵＡの端末装置２００は、サーバ装置１００から推薦結果を受信すると、受信された推薦結果に従って、推薦アイテムの情報を画面上で更新する（ステップＳ１７０）。図１１Ｂの例では、関係ユーザＵＦ１による再生の終了したアイテムＩＴ２１に代わって、関係ユーザＵＦ２により再生されているアイテムＩＴ２２が、高い推薦スコアを有するアイテムとして対象ユーザＵＡへ呈示され得る。
【００９２】
［４−２．第２のシナリオ］
図１２Ａ及び図１２Ｂは、推薦シナリオの第２の例について説明するためのシーケンス図である。第２の例においても、ユーザＵＡは対象ユーザであり、ユーザＵＦ１及びユーザＵＦ２は関係ユーザである。
【００９３】
図１２Ａを参照すると、まず、ユーザＵＡは、端末装置２００においてＳＮＳのコミュニティにログインする（ステップＳ２１０）。そして、ユーザＵＡは、ログインしたコミュニティにおいて、ユーザＵＦ１及びユーザＵＦ２とメッセージを交換する（ステップＳ２１２）。
【００９４】
次に、ユーザＵＡは、端末装置２００上で推薦結果表示機能を有するアプリケーションを開始する（ステップＳ２２０）。ユーザＵＡの端末装置２００は、例えば、通信状況データを生成し、生成した通信状況データをサーバ装置１００へ送信する（ステップＳ２２２）。また、ユーザＵＡの端末装置２００は、推薦要求をサーバ装置１００へ送信する（ステップＳ２２４）。なお、通信状況データは、推薦要求とは別に送信される代わりに、推薦要求に含まれてもよい。
【００９５】
次に、サーバ装置１００は、推薦要求を受信すると、関係ユーザとして選択されるユーザＵＦ１及びユーザＵＦ２の端末装置２００へ、それぞれレーティング要求を送信する（ステップＳ２２６）。ユーザＵＦ１の端末装置２００は、レーティング要求に応じて、レーティング情報をサーバ装置１００へ送信する（ステップＳ２２８）。同様に、ユーザＵＦ２の端末装置２００もまた、レーティング要求に応じて、レーティング情報をサーバ装置１００へ送信する（ステップＳ２３０）。そして、サーバ装置１００は、図７を用いて説明した推薦処理を実行する（ステップＳ２３０）。図１２Ａの例では、ユーザＵＡは特定のコミュニティに参加しているため、サーバ装置１００は、補正用推薦スコアを用いて基本推薦スコアを補正する際に、より大きい合成比率を使用し得る。そして、サーバ装置１００は、推薦結果をユーザＵＡの端末装置２００へ送信する（ステップＳ２３４）。
【００９６】
次に、ユーザＵＡの端末装置２００は、サーバ装置１００から推薦結果を受信すると、受信された推薦結果に従って、推薦アイテムの情報を画面に表示させる（ステップＳ２３６）。図１２Ａの例では、関係ユーザＵＦ１及び関係ユーザＵＦ２が興味を引かれているアイテムが、高い推薦スコアを有するアイテムとして対象ユーザＵＡへ呈示され得る。
【００９７】
次に、図１２Ｂを参照すると、ユーザＵＡは、端末装置２００においてＳＮＳのコミュニティからログアウトする（ステップＳ２４０）。次に、ユーザＵＡの端末装置２００は、通信状況データを再び生成し、生成した通信状況データをサーバ装置１００へ送信する（ステップＳ２４２）。ここで送信される通信状況データは、ユーザＵＡがコミュニティからログアウトしたことを示す。次に、ユーザＵＡの端末装置２００は、推薦更新要求をサーバ装置１００へ送信する（ステップＳ２４４）。なお、通信状況データは、推薦更新要求とは別に送信される代わりに、推薦更新要求に含まれてもよい。
【００９８】
次に、サーバ装置１００は、推薦更新要求を受信すると、再び推薦処理を実行する（ステップＳ２４６）。ステップＳ２３２における推薦処理と異なり、ステップＳ２４６では、ユーザＵＡはコミュニティに参加していないため、サーバ装置１００は、より小さい合成比率を使用し得る。そして、サーバ装置１００は、推薦結果をユーザＵＡの端末装置２００へ送信する（ステップＳ２４８）。
【００９９】
次に、ユーザＵＡの端末装置２００は、サーバ装置１００から推薦結果を受信すると、受信された推薦結果に従って、推薦アイテムの情報を画面上で更新する（ステップＳ２５０）。図１２Ｂの例では、関係ユーザＵＦ１及び関係ユーザＵＦ２が興味を引かれているアイテムの推薦スコアがステップＳ２３６の時点での推薦スコアと比較して下がり、他のアイテムが推薦アイテムに含まれる可能性が高まる。
【０１００】
＜５．まとめ＞
ここまで、図１〜図１２Ｂを用いて、本開示に係る技術の実施形態について詳細に説明した。上述した実施形態によれば、推薦の対象である対象ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアが、対象ユーザとの関係性を有する関係ユーザ（１人以上の人物）の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正される。従って、関係ユーザからのクチコミの要素を、推薦スコアに取り入れることができる。
【０１０１】
一般的に、協調フィルタリング又はコンテンツベースフィルタリングなどの既存の推薦アルゴリズムにより決定される推薦スコアは、多くの一般ユーザの間で人気の高いアイテムについて高いスコアを示し、又はロングテールに位置付けられる雑多なアイテムに高いスコアを示す傾向がある。このような推薦スコアに従って選択される推薦アイテムは、しばしば、ユーザにより意識的に又は潜在的に期待されるアイテムとは異なる。そのため、推薦の仕組みに頼る代わりに、購入し、視聴し又は閲覧しようとするアイテムを、クチコミ情報に基づいて決定するユーザが少なくない。しかし、クチコミ情報は、他のユーザが能動的に公開しなければ利用可能とならないため、十分な数のクチコミ情報を収集することは、ユーザにとって容易ではない。これに対し、上述した実施形態によれば、推薦スコアがクチコミの要素を取り入れた補正用推薦スコアを用いて補正されるため、ユーザにより意識的に又は潜在的に期待されるアイテムが適切に推薦結果に含まれる可能性が高められる。例えば、対象ユーザと親しい友人の行動が、推薦アイテムに反映され得る。また、対象ユーザが興味を引かれているコミュニティにおいて注目されているアイテムが、より高いスコアで推薦され得る。また、対象ユーザが訪れている場所に特化したアイテム（例えば、その場所で特別に販売され、又はその地域で流行しているアイテム）が、より高いスコアで推薦され得る。
【０１０２】
関係ユーザの数が少ない場合には、補正後推薦スコアは、その特定の関係ユーザの行動の影響を強く受け得る。そのような補正後推薦スコアに従って推薦が行われる場合、対象ユーザと関係ユーザとの間で同じアイテムについての体験が共有される可能性が高められる。例えば、推薦の対象が映像コンテンツ又は音楽コンテンツである場合には、ユーザ間で類似するプレイリスト内のコンテンツがユーザにより視聴され得る。それにより、ユーザ同士のコミュニケーションにおいて共通の話題が増加し、コミュニケーションが円滑化される。
【０１０３】
また、ユーザが通常とは異なる状況にある場合（例えば、新しい場所を訪れた場合、又は新たなコミュニティに参加した場合など）には、その最新の状況に応じて補正後推薦スコアもまた変化する。結果として、その最新の状況に合わせた推薦が行われるため、ユーザに新しい場所又は新たなコミュニティのトレンドに迅速に気付かせ、新たな出会いを演出することも可能となる。
【０１０４】
また、上述した実施形態によれば、ユーザから収集されるクチコミ情報に相当するレーティング値がそのまま配布されるのではなく推薦スコアに算入されるため、プライバシー保護の要請も満たされる。また、基本推薦スコアには対象ユーザ自身の嗜好又は行動が反映されているため、クチコミ情報のみに頼るケースのように対象ユーザの判断が他のユーザの行動に完全に左右されてしまうという好ましくない事態も回避することができる。
【０１０５】
なお、本明細書において説明した各装置による一連の処理は、典型的には、ソフトウェアを用いて実現される。一連の処理を実現するソフトウェアを構成するプログラムは、例えば、各装置の内部又は外部に設けられる記憶媒体（非一時的な媒体：non-transitory  media）に予め格納される。そして、各プログラムは、例えば、実行時にＲＡＭに読み込まれ、ＣＰＵなどのプロセッサにより実行される。
【０１０６】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１０７】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアを、前記ユーザとの関係性を有する１人以上の人物の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正するスコア補正部、
を備える情報処理装置。
（２）
前記情報処理装置は、
前記補正用推薦スコアの決定のために前記１人以上の人物を選択する選択部、
をさらに備える、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記選択部は、ソーシャルネットワークにおける前記ユーザの通信状況に基づいて、前記１人以上の人物を選択する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記選択部は、前記ユーザの近傍に位置する前記１人以上の人物を選択する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（５）
前記選択部は、前記ユーザにより携帯され又は装着される装置を通じて取得される画像又は音声についての認識処理に基づいて、前記１人以上の人物を選択する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（６）
前記選択部は、前記ユーザによりユーザインタフェースを介して指定される前記１人以上の人物を選択する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（７）
前記選択部は、前記１人以上の人物を選択する際の選択基準を前記ユーザに指定させるためのユーザインタフェースを提供する、前記（２）〜（６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）
前記情報処理装置は、
前記１人以上の人物の行動に基づいて前記補正用推薦スコアを決定する補正用スコア決定部、
をさらに備える、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
前記補正用スコア決定部は、人物ごとの重みと人物ごとに取得されるレーティング値とを用いて、前記補正用推薦スコアを算出する、前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記重みは、前記ユーザの通信状況若しくは位置データに基づいて決定され、又は前記ユーザにより指定される、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記レーティング値は、前記１人以上の人物の各々の行動履歴に基づいて決定され、又は前記１人以上の人物の各々により指定される、前記（９）又は前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記レーティング値は、前記１人以上の人物の各々の行動履歴に基づいて決定された後、時間的に減衰する、前記（９）又は前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１３）
前記スコア補正部は、前記基本推薦スコアに対する前記補正用推薦スコアの比率を可変的に制御する、前記（１）〜（１２）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１４）
前記スコア補正部は、前記ユーザが特定のコミュニティに参加している間、前記基本推薦スコアに対する前記補正用推薦スコアの前記比率を高める、前記（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）
前記スコア補正部は、前記ユーザが特定の場所に位置している間、前記基本推薦スコアに対する前記補正用推薦スコアの前記比率を高める、前記（１３）に記載の情報処理装置。
（１６）
前記推薦アルゴリズムは、ユーザ嗜好に基づくアルゴリズム及びアイテム属性に基づくアルゴリズムの少なくとも一方を含む、前記（１）〜（１５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１７）
情報処理装置により実行される情報処理方法であって、
ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアを、前記ユーザとの関係性を有する１人以上の人物の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正すること、
を含む情報処理方法。
（１８）
情報処理装置を制御するコンピュータを、
ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアを、前記ユーザとの関係性を有する１人以上の人物の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正するスコア補正部、
として機能させるためのプログラム。
（１９）
ユーザのために推薦アルゴリズムにより決定される基本推薦スコアを、前記ユーザとの関係性を有する１人以上の人物の行動に基づいて決定される補正用推薦スコアを用いて補正するサーバ装置との間で通信する通信インタフェースと、
前記通信インタフェースを介して前記サーバ装置から受信される推薦結果に従って、推薦アイテムの情報を画面に表示させる制御部と、
を備え、
前記制御部は、前記１人以上の人物のリストを前記サーバ装置へ送信し、送信した当該リストを用いて決定される前記補正用推薦スコアに基づく推薦結果を前記サーバ装置から受信する、
端末装置。
（２０）
前記補正用推薦スコアは、人物ごとの重みと人物ごとに取得されるレーティング値とを用いて算出され、
前記制御部は、前記ユーザの通信状況若しくは位置データに基づいて決定され、又は前記ユーザにより指定される前記重みを、前記通信インタフェースを介して前記サーバ装置へ通知する、
前記（１９）に記載の端末装置。
【符号の説明】
【０１０８】
１００    サーバ装置（情報処理装置）
１２０    推薦部
１４０    関係ユーザ選択部
１５２    基本スコア決定部
１５４    補正用スコア決定部
１５６    スコア補正部
２００    端末装置（情報処理装置）
２０７    通信インタフェース
２１９    プロセッサ（制御部）
２２０    アプリケーション部
２３２    状況判定部
２３４    推薦結果取得部
２３６    レーティング情報送信部
【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１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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