(57)【要約】【課題】数値に対する影響度を考慮する際に、初出の数値に対する影響度も評価することが可能な情報パーソナライズシステムを提供する。【解決手段】情報受信者が求めるコンテンツを推定して提供する情報パーソナライズシステムは、離散値算出手段、連続値変換手段及びコンテンツスコアリング手段を備える。離散値算出手段は、情報受信者の操作履歴に基づき、コンテンツに付される数値に関する影響度を第１の影響度スコアとして算出する。連続値変換手段は、第１の影響度スコアを、数値に関する影響度について予め設定される関数に近似させることで、関数の係数を求める。コンテンツスコアリング手段は、前記関数及び前記係数を参照し、提示対象コンテンツに付される数値に関する影響度を第２の影響度スコアとして算出する。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報受信者が求めるコンテンツを推定して提供する情報パーソナライズシステムにおいて、
前記情報受信者の操作履歴に基づき、前記コンテンツに付される数値に関する影響度を第１の影響度スコアとして算出する離散値算出手段と、
前記第１の影響度スコアを、前記数値に関する影響度について予め設定される関数に近似させることで、前記関数の係数を求める連続値変換手段と、
前記関数及び前記係数を参照し、提示対象コンテンツに付される数値に関する影響度を第２の影響度スコアとして算出するコンテンツスコアリング手段と
を具備する情報パーソナライズシステム。
【請求項２】
前記操作履歴に基づき、前記コンテンツの概念に対する興味を興味スコアとして算出する興味推定手段と、
前記操作履歴に基づき、前記コンテンツをオススメする情報発信者（人及び／又はグループ）からの影響度を第１の影響度スコアとして算出する影響度推定手段と
をさらに具備し、
前記コンテンツスコアリング手段は、前記第２の影響度スコア、前記興味スコア及び前記第１の影響度スコアを結合し、前記提示対象コンテンツの評価スコアを算出する請求項１記載の情報パーソナライズシステム。
【請求項３】
前記連続値変換手段は、前記数値に関する影響度が、前記コンテンツをオススメする人数に関する影響度である場合、前記第１の影響度スコアを対数曲線に近似させることで、前記係数を求める請求項１又は２に記載の情報パーソナライズシステム。
【請求項４】
情報受信者が求めるコンテンツを推定して提供する情報パーソナライズシステムで用いられる情報パーソナライズ方法において、
前記情報受信者の操作履歴に基づき、前記コンテンツに付される数値に関する影響度を第１の影響度スコアとして算出し、
前記第１の影響度スコアを、前記数値に関する影響度について予め設定される関数に近似させることで、前記関数の係数を求め、
前記関数及び前記係数を参照し、提示対象コンテンツに付される数値に関する影響度を第２の影響度スコアとして算出する情報パーソナライズ方法。
【請求項５】
前記操作履歴に基づき、前記コンテンツの概念に対する興味を興味スコアとして算出し、
前記操作履歴に基づき、前記コンテンツをオススメする情報発信者（人及び／又はグループ）からの影響度を第３の影響度スコアとして算出し、
前記第２の影響度スコア、前記興味スコア及び前記第１の影響度スコアを結合し、前記提示対象コンテンツの評価スコアを算出する請求項４記載の情報パーソナライズ方法。
【請求項６】
前記数値に関する影響度が、前記コンテンツをオススメする人数に関する影響度である場合、前記第１の影響度スコアを対数曲線に近似させることで、前記係数を求める請求項４又は５に記載の情報パーソナライズ方法。
【請求項７】
情報受信者が求めるコンテンツを推定して提供する情報パーソナライズシステムのコンピュータで使用される情報パーソナライズプログラムにおいて、
前記情報受信者の操作履歴に基づき、前記コンテンツに付される数値に関する影響度を第１の影響度スコアとして算出する処理と、
前記第１の影響度スコアを、前記数値に関する影響度について予め設定される関数に近似させることで、前記関数の係数を求める処理と、
前記関数及び前記係数を参照し、提示対象コンテンツに付される数値に関する影響度を第２の影響度スコアとして算出する処理と
を前記コンピュータに実行させる情報パーソナライズプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、各情報受信者のウェブページ閲覧履歴及びアプリケーションの利用履歴を用いて、情報受信者の行動傾向を把握し、把握した結果に基づいて各情報受信者に提示する情報をパーソナライズする情報パーソナライズシステムと、このシステムで用いられる情報パーソナライズ方法及び情報パーソナライズプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報受信者の行動傾向に合った情報を情報受信者に提供する方法として、行動傾向のうちの興味に着目し、情報受信者のウェブページ閲覧履歴及びアプリケーション利用履歴を使って「情報受信者は、何（概念）について興味があるか」といった「概念」に対する興味度合を興味スコアとして算出することで興味推定する方法があり、また、前述の興味推定方法により得られた結果をもとに情報受信者に情報を提示する方法がある（例えば、非特許文献１参照。）。また、行動傾向のうち、「情報受信者は、誰（人、グループ）からのオススメ情報に影響を受けるのか」といった「人」及び／又は「グループ」に対する影響度合を第１の影響度スコアとして算出する方法がある（例えば、非特許文献２参照。）。なお、非特許文献２では、興味スコア及び第１の影響度スコアの両方を用いて、情報をパーソナライズする方法が示されている。興味スコア及び第１の影響度スコアの両方を用いて情報をパーソナライズする方法では、例えば、「Ｂさんがオススメした野球のニュース」と「Ｃさんがオススメした経済のニュース」とのどちらが情報受信者により求められているかが推定される。
【０００３】
ところで、前述の興味推定方法における、個々の概念に対する興味の程度は互いに独立である。例えば、概念：野球に対する興味として数値化される興味スコアが−０．３であり、概念：携帯電話に対する興味として数値化される興味スコアが２．１である場合、両者に相関はない。同様に、前述の影響度推定方法における、学習対象の「人」及び／又は「グループ」について求めた影響度も互いに独立である。例えば、「Ｂさん」からの影響として数値化される第１の影響度スコアが１．６であり、「Ｃさん」からの影響として数値化される第１の影響度スコアが０．８である場合、両者に相関はない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】藤田将成、「適合性フィードバックと統計的仮説検定を利用したニュース推薦手法の提案」、第二種研究会資料、ＷＩ２−２０１２−１９、ｐｐ．５３−５８、２０１２。
【非特許文献２】佐藤妙ら、「ユーザの興味と情報発信者からの影響度を融合したレコメンド方法の提案」、信学技報、Ｖｏｌ．１１１、ｎｏ．４７０、ＬＯＩＳ２０１１−１１４、ｐｐ．７３−７８、２０１２。
【非特許文献３】Group Formation in Large Social Networks, KDD '06 Proceedings of the 12th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining Pages 44-54.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
情報受信者のより行動傾向に合った情報を情報受信者に提供するためには、概念に対する興味及び、人及び／又はグループからの影響度の他に、数値に対する影響度についても推定する必要がある。前述の数値とは、例えば、人数、値段、距離などである。前述の数値に対する影響度とは、例えば、「何人（人数）からのオススメ情報に影響を受けるか」、「何円（値段）位のレストランであれば興味を持つのか」、「何円（値段）のものであれば購入するのか」又は、「家から何km（距離）の地点であれば、興味を示すのか」等である。情報受信者に影響を与え得る数値は独立ではなく連続性を有するにも関わらず、情報パーソナライズシステムは、情報受信者にとって既出の数値についての影響度しか評価できず、初出の数値についての影響度は評価できないという問題がある。
【０００６】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、数値に対する影響度を考慮する際に、初出の数値に対する影響度も評価することが可能な情報パーソナライズシステムと、このシステムで用いられる情報パーソナライズ方法及び情報パーソナライズプログラムとを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記目的を達成するために、以下のような手段を講じている。  
本発明の第１の態様は、情報受信者が求めるコンテンツを推定して提供する情報パーソナライズシステムにおいて、前記情報受信者の操作履歴に基づき、前記コンテンツに付される数値に関する影響度を第１の影響度スコアとして算出する離散値算出手段と、前記第１の影響度スコアを、前記数値に関する影響度について予め設定される関数に近似させることで、前記関数の係数を求める連続値変換手段と、前記関数及び前記係数を参照し、提示対象コンテンツに付される数値に関する影響度を第２の影響度スコアとして算出するコンテンツスコアリング手段とを具備する。  
第１の態様によれば、情報パーソナライズシステムは、数値で表される情報に関する影響度を関数及び前記関数の係数として取得することが可能となると共に、情報受信者にとって新規に出現する数値で表されるタグについても、スコアを算出することが可能となる。
【０００８】
本発明の第２の態様では、情報パーソナライズシステムは、前記操作履歴に基づき、前記コンテンツの概念に対する興味を興味スコアとして算出する興味推定手段と、前記操作履歴に基づき、前記コンテンツをオススメする情報発信者（人及び／又はグループ）からの影響度を第３の影響度スコアとして算出する影響度推定手段とをさらに具備し、前記コンテンツスコアリング手段は、前記第２の影響度スコア、前記興味スコア及び前記第３の影響度スコアを結合し、前記提示対象コンテンツの評価スコアを算出する。  
第２の態様によれば、従来の概念に関する興味や、誰からオススメされたかによる影響度と、数値で表される情報に関する影響度とを用いて、コンテンツを評価することが可能となる。
【０００９】
本発明の第３の態様では、前記連続値変換手段は、前記数値に関する影響度が、前記コンテンツをオススメする人数に関する影響度である場合、前記第１の影響度スコアを対数曲線に近似させることで、前記係数を求める。  
第３の態様によれば、情報パーソナライズシステムは、数値で表される情報のうち、オススメ人数に関わる影響度を推定する場合、人の行動（一般的な傾向）に則して影響度を推定することが可能となる。
【発明の効果】
【００１０】
要するにこの発明によれば、数値に対する影響度を考慮する際に、提示されていない数値に対する影響度含めて評価することが可能な情報パーソナライズシステムと、このシステムで用いられる情報パーソナライズ方法及び情報パーソナライズプログラムとを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係る情報パーソナライズシステムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す情報パーソナライズシステムの機能構成を示すブロック図である。
【図３】図２に示す履歴情報転送部が転送する一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを示す図である。
【図４】図２に示すスコアＤＢが記憶する情報を示す図である。
【図５】図２に示す関数ＤＢが記憶する情報を示す図である。
【図６】図２に示す係数算出部が、最小二乗法を用いて、係数を算出する際の過程を示す図である。
【図７】図２に示す係数算出部により算出された係数を反映させた関数を示す図である。
【図８】図２に示す係数ＤＢが記憶する情報を示す図である。
【図９】タグが付加された提示コンテンツリストを示す図である。
【図１０】図２に示す情報パーソナライズシステムが提示コンテンツリストを、評価スコアを参照してソートする際のフローチャートを示す図である。
【図１１】図２に示すクライアント端末に提示されるコンテンツリストのその他の例を示す図である。
【図１２】図２に示す係数算出部により算出された係数を反映させた関数のその他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。図１は、本発明の実施形態に係る情報パーソナライズシステム１０の全体構成を示すブロック図である。図１に示す情報パーソナライズシステム１０は、離散値算出装置１１、興味推定装置１２、影響度推定装置１３、連続値変換装置１４、コンテンツスコアリング装置１５及びコンテンツサーバ１６を備える。クライアント端末２０とコンテンツサーバ１６との間、コンテンツサーバ１６と離散値算出装置１１との間、コンテンツサーバ１６と興味推定装置１２との間、コンテンツサーバ１６と影響度推定装置１３との間、及びコンテンツサーバ１６とコンテンツスコアリング装置１５との間はそれぞれ、例えば、インターネット等の通信ネットワークにより接続される。なお、本実施形態では、連続値変換装置１４は、離散値算出装置１１に接続される場合を例に説明するが、これに限定される訳ではない。例えば、連続値変換装置１４は、ネットワークに接続し、ネットワークを介して離散値算出装置１１とデータをやり取りするようにしても構わない。また、図１に示す各構成要素の詳細については、以下に示す図２を用いて説明する。
【００１３】
図２は、本実施形態に係る情報パーソナライズシステム１０の機能構成を示すブロック図である。なお、図２に示すスコアデータベース（ＤＢ）１７、関数ＤＢ１８及び係数ＤＢ１９は、独立した記憶装置により実現されても構わないし、離散値算出装置１１、興味推定装置１２、影響度推定装置１３、連続値変換装置１４、コンテンツスコアリング装置１５、又は、コンテンツサーバ１６の少なくともいずれか内に設置されても構わない。
【００１４】
コンテンツサーバ１６は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、並びに、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のＣＰＵが処理を実行するためのアプリケーション・プログラムやデータの格納領域等を含む。コンテンツサーバ１６は、ＣＰＵにアプリケーション・プログラムを実行させることで、コンテンツ送信処理部１６１、ソート済提示コンテンツリスト受信部１６２、提示コンテンツリスト入力部１６３、提示コンテンツリスト送信部１６４、履歴情報転送部１６５、コンテンツ要求転送部１６６、オススメタグ入力部１６７、及びオススメタグ送信部１６８の機能を実現する。
【００１５】
履歴情報転送部１６５は、後述するクライアント端末２０から送信される一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを、通信ネットワークを介して離散値算出装置１１、興味推定装置１２及び影響度推定装置１３へ転送する。一覧閲覧コンテンツリストとは、例えば、ユーザがコンテンツのタイトルのみを一覧で閲覧したコンテンツのリストである。詳細閲覧コンテンツリストとは、例えば、ユーザがコンテンツ本体の内容（詳細）を閲覧したコンテンツのリストである。図３は、履歴情報転送部１６５が転送する一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストの例を示す図である。図３（ａ）で示される一覧閲覧コンテンツリストによれば、２０個のコンテンツのタイトルが提示され、このうち７個のコンテンツに「１人オススメ」が付され、２個のコンテンツに「２人オススメ」が付され、１個のコンテンツに「７人オススメ」が付されている。また、図３（ｂ）に示される詳細閲覧コンテンツリストによれば、「１人オススメ」が付された２個のコンテンツが詳細閲覧に供され、「２人オススメ」が付された１個のコンテンツが詳細閲覧に供され、「７人オススメ」が付された１個のコンテンツが詳細閲覧に供される。
【００１６】
提示コンテンツリスト入力部１６３には、サービス運用者により、ユーザの利用するクライアント端末２０に提示するコンテンツを一覧にした提示コンテンツリスト、提示対象コンテンツ及び提示対象コンテンツの内容を示す概念が入力される。提示コンテンツリスト送信部１６４は、入力された提示コンテンツリスト、提示対象コンテンツ及び提示対象コンテンツの内容を示す概念をコンテンツスコアリング装置１５へ通信ネットワークを介して送信する。
【００１７】
ソート済提示コンテンツリスト受信部１６２は、後述するコンテンツスコアリング装置１５で提示コンテンツリストの一部又は全部がソートされたソート済提示コンテンツリストを受信する。コンテンツ送信処理部１６１は、受信したソート済提示コンテンツリストに応じたコンテンツを、クライアント端末２０へ送信する。
【００１８】
コンテンツ要求転送部１６６は、クライアント端末２０から送信される、クライアント端末ＩＤ（又はユーザＩＤ）及び要求時刻を含むコンテンツ要求データをコンテンツ提示要求として受信する。コンテンツ要求転送部１６６は、受信したコンテンツ要求データをコンテンツスコアリング装置１５へ転送する。なお、要求時刻は、コンテンツ要求転送部１６６において追加するようにしてもよい。
【００１９】
オススメタグ入力部１６７は、他のユーザが操作するクライアント端末２０から送信されるオススメ情報を受信する。オススメ情報は、コンテンツにオススメタグが付与された旨の情報である。オススメタグ送信部１６８は、受信したオススメ情報をコンテンツスコアリング装置１５へ送信する。
【００２０】
興味推定装置１２は、例えば、ＣＰＵ、並びに、ＲＯＭ及びＲＡＭ等のＣＰＵが処理を実行するためのアプリケーション・プログラムやデータの格納領域等を含む。興味推定装置１２は、ＣＰＵにアプリケーション・プログラムを実行させることで、コンテンツサーバ１６から転送される一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストに基づき、コンテンツに出現する各概念に対する興味度合を興味スコアとして算出する。興味推定装置１２は、算出した興味スコアを、スコアＤＢ１７に保存する。
【００２１】
影響度推定装置１３は、例えば、ＣＰＵ、並びに、ＲＯＭ及びＲＡＭ等のＣＰＵが処理を実行するためのアプリケーション・プログラムやデータの格納領域等を含む。影響度推定装置１３は、ＣＰＵにアプリケーション・プログラムを実行させることで、コンテンツサーバ１６から転送される一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストに基づき、コンテンツに“オススメタグ”を付与した他ユーザ（人及び／又はグループ）からの影響度合を第１の影響度スコアとして算出する。影響度推定装置１３は、算出した第１の影響度スコアをスコアＤＢ１７へ保存する。
【００２２】
離散値算出装置１１は、例えば、ＣＰＵ、並びに、ＲＯＭ及びＲＡＭ等のＣＰＵが処理を実行するためのアプリケーション・プログラムやデータの格納領域等を含む。離散値算出装置１１は、ＣＰＵにアプリケーション・プログラムを実行させることで、履歴情報受信部１１１、離散値算出部１１２及び離散値登録部１１３の機能を実現する。
【００２３】
履歴情報受信部１１１は、コンテンツサーバ１６から転送される一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを受信する。履歴情報受信部１１１は、受信した一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを離散値算出部１１２へ送信する。
【００２４】
離散値算出部１１２は、履歴情報受信部１１１から送信される一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを受信する。離散値算出部１１２は、一覧閲覧コンテンツリストに含まれる、オススメタグを付した人数それぞれに関する影響度スコアを算出する。以下では、人数に関する影響度スコアを第２の影響度スコアと称する。例えば、図３に示す「１人オススメ」が付されたコンテンツの第２の影響度スコアは、以下のように求められる。
【００２５】
すなわち、離散値算出部１１２は、４件のコンテンツを詳細に閲覧し、その中に２件のコンテンツに「１人オススメ」が含まれることの珍しさを示す確率を算出する。離散値算出部１１２は、算出した確率を、標準正規分布を用いて特徴スコアＺ１人オススメｎに変換する。特徴スコアＺ１人オススメｎは、
【００２６】
【数１】
2014099018.tif 000003
と求められる。ただし、
【００２７】
【数２】
2014099018.tif 000004
である。特徴スコアは、ある１回の試行の結果を用いておススメした人数に関する影響を推定したものである。離散値算出部１１２は、ユーザのオススメした人数に関する影響をより正確に推定するため、過去の閲覧履歴から算出されたＸ１人オススメｎ−１、Ｙ１人オススメｎ−１をスコアＤＢ１７から読み出し、読み出した値と、最新の閲覧履歴から算出された特徴スコアとを統合する（確率結合という）ことで第２の影響度スコアを算出する。すなわち、第２の影響度スコアＴｏｔａｌＺ１人オススメｎは、
【００２８】
【数３】
2014099018.tif 000005
と算出される。なお、ｗ１人オススメは、確率結合の際の重みを決定する係数である。（３）式において、ｎ＝１、ｗ１人オススメ＝１とすると、ＴｏｔａｌＺ１人オススメ１＝０．１５と算出される。
【００２９】
上記の計算を図３に適用すると、「２人オススメ」のタグが付加されたコンテンツに関する第２の影響度スコアは、ＴｏｔａｌＺ２人オススメ１＝０．３４と算出され、「７人オススメ」のタグが付加されたコンテンツに関する第２の影響度スコアは、ＴｏｔａｌＺ７人オススメ１＝０．８４と算出される。
【００３０】
離散値算出部１１２は、人数に関するオススメタグ情報と、算出した第２の影響度スコアと、特徴スコアを離散値登録部１１３へ送信する。人数に関するオススメタグ情報には、オススメタグを付加した人数が含まれる。
離散値登録部１１３は、離散値算出部１１２から送信されるオススメタグ情報及び第２の影響度スコアと、特徴スコアを受信し、受信したオススメタグ情報及び第２の影響度スコア、特徴スコアをスコアＤＢ１７に登録する。また、離散値登録部１１３は、連続値算出依頼と、連続値算出対象情報とを連続値変換装置１４へ送信する。連続値算出対象情報には、人数に関する影響度が含まれる。
【００３１】
スコアＤＢ１７は、興味推定装置１２で算出される興味スコア、影響度推定装置１３で算出される第１の影響度スコア、及び離散値算出装置１１で算出される第２の影響度スコアを記憶する。図４は、スコアＤＢ１７が記憶する情報の例を示す図である。スコアＤＢ１７において、第２の影響度スコア、興味スコア及び第１の影響度スコアは、図４（ａ），（ｂ），（ｃ）の管理テーブルでそれぞれ記録される。なお、図４では、１人の情報受信者のみの管理テーブルを示しているが、これに限定される訳ではない。
【００３２】
連続値変換装置１４は、例えば、ＣＰＵ、並びに、ＲＯＭ及びＲＡＭ等のＣＰＵが処理を実行するためのアプリケーション・プログラムやデータの格納領域等を含む。連続値変換装置１４は、ＣＰＵにアプリケーション・プログラムを実行させることで、離散値取得部１４１、関数取得部１４２、係数算出部１４３及び係数登録部１４４の機能を実現する。
【００３３】
離散値取得部１４１は、連続値算出依頼と連続値算出対象情報とを離散値算出装置１１から受け取ると、連続値算出対象情報に含まれる「人数に関する影響度」についてのスコア、すなわち第２の影響度スコアをスコアＤＢ１７から取得する。本例の場合、ＴｏｔａｌＺ１人オススメ１＝０．１５、ＴｏｔａｌＺ２人オススメ１＝０．３４、ＴｏｔａｌＺ７人オススメ１＝０．８４である。離散値取得部１４１は、連続値算出対象情報と、取得した第２の影響度スコアとを関数取得部１４２へ送信する。
【００３４】
関数取得部１４２は、連続値算出対象情報及び第２の影響度スコアを受信し、関数ＤＢ１８から、連続値算出対象情報に含まれる「人数に関する影響度」について規定される関数を取得する。図５は、関数ＤＢ１８が記憶する情報の例を示す図である。図５において、連続値算出対象が「人数に関する影響度」を含む場合、関数：ｆ（ｘ）＝ａｌｏｇｘ＋ｂと、必要データ点数：２とが規定される。この式は、Ｋｌｅｉｎｂｅｒｇら（非特許文献３）によって、人が数によって受ける影響について、一般的な傾向として対数曲線に近似できる、と示された式である。なお、連続値算出対象が「価格に関する影響度」を含む場合には、関数ＤＢ１８は、関数：ｆ（ｘ）＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃと、必要データ点数：３とを記憶するようにしても構わない。
【００３５】
本実施形態では、関数取得部１４２は、人数に関する影響度についての関数ｆ（ｘ）＝ａｌｏｇｘ＋ｂと、必要データ点数を取得する。関数取得部１４２は、連続値算出対象情報、第２の影響度スコア、取得した関数及び必要データ点数を係数算出部１４３へ送信する。
【００３６】
係数算出部１４３は、連続値算出対象情報、第２の影響度スコア、取得関数及び必要データ点数を受信する。係数算出部１４３は、第２の影響度スコアの分布を取得関数に近似させることで、取得関数の係数を算出する。近似法としては、例えば、最小二乗法を用いる。図６は、係数算出部１４３が、最小二乗法を用いて、係数を算出する際の過程を示す図である。
【００３７】
具体的には、ｕｋ＝ｌｏｇｘｋと置き、（ｕ，ｙ）で表現される１次方程式への近似とみなし、最小二乗法を適用する。ｕｋ＝ｌｏｇｘｋと置くと、（ｘ１，ｙ１）＝（１，０．１５）は（ｕ１，ｙ１）＝（０，０．１５）となり、（ｘ２，ｙ２）＝（２，０．３４）は（ｕ２，ｙ２）＝（０．３，０．３４）となり、（ｘ７，ｙ７）＝（７，０．８４）は（ｕ７，ｙ７）＝（０．８５，０．８４）となる。これらのスコアを用いると、関数ｆ（ｘ）＝ａｌｏｇｘ＋ｂにおける係数ａ，ｂは、
【００３８】
【数４】
2014099018.tif 000006
と求められる。図７は、算出された係数を反映させた関数を示す図である。係数算出部１４３は、連続値算出対象情報及び算出した係数を、係数登録部１４４へ送信する。なお、取得した第２の影響度スコアの数が必要データ点数を満たさない場合、係数算出部１４３は、処理を終了させる。
【００３９】
係数登録部１４４は、係数算出部１４３から送信される連続値算出対象情報及び算出した係数を受信する。係数登録部１４４は、受信した係数を、受信した連続値算出対象に含まれる「人数に関する影響度」についての係数として、係数ＤＢ１９に登録する。図８は、係数ＤＢ１９が記憶する情報の例を示す図である。図８におけるテーブルには、連続値算出対象：人数と、連続値算出対象「人数」についての関数の係数：ａ＝０．３６，ｂ＝０．１２７が登録される。なお、図８では、１人の情報受信者のみのテーブルを示しているが、これに限定される訳ではない。
【００４０】
コンテンツスコアリング装置１５は、例えば、ＣＰＵ、並びに、ＲＯＭ及びＲＡＭ等のＣＰＵが処理を実行するためのアプリケーション・プログラムやデータの格納領域等を含む。コンテンツスコアリング装置１５は、ＣＰＵにアプリケーション・プログラムを実行させることで、ソート済コンテンツリスト送信部１５１、コンテンツ評価処理部１５２、コンテンツＤＢ１５３、提示コンテンツ・オススメタグ受信部１５４及びオススメ人数登録部１５５の機能を実現する。
【００４１】
提示コンテンツ・オススメタグ受信部１５４は、提示コンテンツリスト送信部１６４から送信される提示コンテンツリスト、提示対象コンテンツ及び提示対象コンテンツの内容を示す概念を受信する。また、提示コンテンツ・オススメタグ受信部１５４は、オススメタグ送信部１６８から送信されるオススメ情報を受信する。提示コンテンツ・オススメタグ受信部１５４は、受信した提示コンテンツリスト、提示対象コンテンツ、概念及びオススメ情報を、コンテンツＤＢ１５３に格納する。提示対象コンテンツに「オススメタグ」が複数のユーザから付与されている場合、提示コンテンツ・オススメタグ受信部１５４は、オススメ情報をオススメ人数登録部１５５へ送信する。オススメ人数登録部１５５は、オススメ情報に基づいてオススメ人数を把握し、把握したオススメ人数をコンテンツＤＢ１５３に格納する。
【００４２】
コンテンツ評価処理部１５２は、コンテンツサーバ１６のコンテンツ要求転送部１６６からコンテンツ要求データが供給されると、コンテンツＤＢ１５３に格納されている情報を読み出す。図９は、提示コンテンツリストの例を示す図である。たとえば、コンテンツ１は、提示対象コンテンツの内容を示す概念：スマートフォン、「Ｂさんオススメ」、「Ｃさんオススメ」、「Ｅさんオススメ」、「３人オススメ」という情報が付与されている。なお、図９におけるコンテンツ１に付与される「３人オススメ」タグは、情報受信者に対して初めて提示される人数（３人）のオススメタグであるとする。コンテンツ評価処理部１５２は、読み出した情報を参照し、各提示対象コンテンツについて、オススメタグを付与した人及び／又はグループからの第１の影響度スコアをスコアＤＢ１７から取得する。コンテンツ評価処理部１５２は、取得した第１の影響度スコアから、（５）式を用いて評価用第１の影響度スコアを算出する。例えば、図９におけるコンテンツ１に対して（５）式を適用すると、
【００４３】
【数５】
2014099018.tif 000007
と算出される。
また、コンテンツ評価処理部１５２は、読み出した情報を参照し、各提示対象コンテンツについて、該当する概念に関する興味スコアをスコアＤＢ１７から取得する。コンテンツ評価処理部１５２は、取得した興味スコアから、（６）式を用いて評価用興味スコアを算出する。例えば、図９におけるコンテンツ１に対して（６）式を適用すると、
【００４４】
【数６】
2014099018.tif 000008
と算出される。
また、コンテンツ評価処理部１５２は、各提示対象コンテンツについて、関数ＤＢ１８から人数に関するオススメタグの、該当人数に関する影響度についての関数を取得し、また、係数ＤＢ１９から取得した関数についての係数を取得する。コンテンツ評価処理部１５２は、取得した関数及び係数に基づき、提示対象コンテンツそれぞれについての人数に関する影響度を、（７）式を用いて算出する。以下では、提示対象コンテンツそれぞれについての人数に関する影響度を第３の影響度スコアと称する。例えば、図９におけるコンテンツ１に対して（７）式を適用すると、
【数７】
2014099018.tif 000009
と算出される。
【００４５】
コンテンツ評価処理部１５２は、評価用第１の影響度スコアと、第３の影響度スコアとから、（８）式を用いて、評価用影響度スコアを算出する。例えば、図９におけるコンテンツ１に対して（８）式を適用すると、
【００４６】
【数８】
2014099018.tif 000010
と算出される。
コンテンツ評価処理部１５２は、評価用興味スコアと、評価用影響度スコアとを重ね合わせ、（９）式を用いて評価スコアを算出する。例えば、図９におけるコンテンツ１に対して（９）式を適用すると、
【００４７】
【数９】
2014099018.tif 000011
と算出される。コンテンツ評価処理部１５２は、全ての提示対象コンテンツに対して、上記のように評価スコアを算出する。コンテンツ評価処理部１５２は、算出した評価スコアに基づき、提示コンテンツリストをソートする。コンテンツ評価処理部１５２は、ソート済の提示コンテンツリストをソート済コンテンツリスト送信部１５１に渡す。なお、提示対象コンテンツに付される人数に関するオススメタグが、情報受信者に対して既出である場合には、コンテンツ評価処理部１５２は、スコアＤＢ１７に記録されている第２の影響度スコアを取得し、取得した第２の影響度スコアを用いて、評価スコアを算出する。
【００４８】
ソート済コンテンツリスト送信部１５１は、ソート済提示コンテンツリストをコンテンツサーバ１６へ送信する。
クライアント端末２０は、例えば、ＣＰＵ、並びに、ＲＯＭ及びＲＡＭ等のＣＰＵが処理を実行するためのアプリケーション・プログラムやデータの格納領域等を含む。クライアント端末２０は、ＣＰＵにアプリケーション・プログラムを実行させることで、履歴収集部２１、履歴情報送信部２２、コンテンツ提示部２３、コンテンツ要求送信部２４及びオススメタグ付与部２５の機能を実現する。
【００４９】
コンテンツ要求送信部２４は、ユーザの指示（入力）によりコンテンツサーバ１６に対して、コンテンツの提示要求を行う。具体的には、コンテンツ要求送信部２４は、クライアント端末ＩＤ（又はユーザＩＤ）及び要求時刻を含むコンテンツ要求データをコンテンツサーバ１６へ送信する。クライアント端末ＩＤ（又はユーザＩＤ）は、端末（又はユーザ）毎に一意に付与される数字であって、スコアＤＢ１７及び係数ＤＢ１９にて、情報受信者を特定するために用いる。
【００５０】
履歴収集部２１は、ユーザの操作履歴を収集し、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを作成する。履歴情報送信部２２は、履歴収集部２１により作成された一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストをコンテンツサーバ１６へ送信する。
【００５１】
オススメタグ付与部２５は、クライアント端末上に表示されている一覧表示コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツについて、ユーザが他者にコンテンツを推薦したい場合に、ユーザの操作入力によりコンテンツにオススメタグを付与する。コンテンツにオススメタグが付与された旨の情報（オススメ情報）は、オススメタグ入力部１６７へ送信される。
【００５２】
コンテンツ提示部２３は、コンテンツ送信処理部１６１から送信されるコンテンツを受信し、情報受信者へ提示する。このとき、コンテンツ提示部２３は、他ユーザ（人及び／又はグループ）からのオススメタグをユーザに閲覧可能なようにする。
図１０は、情報パーソナライズシステム１０が提示コンテンツリストを、評価スコアを参照してソートする際のフローチャートを示す図である。
【００５３】
まず、コンテンツサーバ１６は、クライアント端末２０から送信される一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを、通信ネットワークを介して離散値算出装置１１、興味推定装置１２及び影響度推定装置１３へ転送する（シーケンスＳ１０１）。
【００５４】
離散値算出装置１１は、受信した一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストに基づいて第２の影響度スコアを算出し、算出した第２の影響度スコアをスコアＤＢ１７へ記録する（シーケンスＳ１０２）。興味推定装置１２は、受信した一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストに基づいて興味スコアを算出し、算出した興味スコアをスコアＤＢ１７へ記録する（シーケンスＳ１０３）。影響度推定装置１３は、受信した一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストに基づいて第１の影響度スコアを算出し、算出した第１の影響度スコアをスコアＤＢ１７へ記録する（シーケンスＳ１０４）。
【００５５】
離散値算出装置１１は、第２の影響度スコアを算出した後、連続値算出依頼及び連続値算出対象情報を連続値変換装置１４へ送信する（シーケンスＳ１０５）。
連続値変換装置１４は、連続値算出依頼及び連続値算出対象情報を受信すると、連続値算出対象情報を参照し、スコアＤＢ１７から該当するすべての第２の影響度スコアを取得する（シーケンスＳ１０６）。連続値変換装置１４は、連続値算出対象情報を参照し、関数及び必要データ点数を取得する（シーケンスＳ１０７）。連続値変換装置１４は、第２の影響度スコアの数が必要データ点数を満たすか否かを判断する（シーケンスＳ１０８）。必要データ点数を満たす場合（シーケンスＳ１０８のＹｅｓ）、連続値変換装置１４は、関数に第２の影響度スコアを近似させることで、関数の係数を取得する（シーケンスＳ１０９）。必要データ点数未満である場合（シーケンスＳ１０８のＮｏ）、連続値変換装置１４は、処理を終了させる。
【００５６】
コンテンツスコアリング装置１５は、コンテンツサーバ１６からコンテンツ要求データを受信すると（シーケンスＳ１１０）、コンテンツＤＢ１５３から提示コンテンツリスト、提示対象コンテンツ、提示対象コンテンツの内容を示す概念及びオススメタグ、オススメ人数を取得する（シーケンスＳ１１１）。また、コンテンツスコアリング装置１５は、コンテンツ毎に、スコアＤＢ１７から興味スコア及び第１の影響度スコアを取得し、オススメ人数が、情報受信者にとって初出の場合には、関数ＤＢ１８から関数を取得し、係数ＤＢ１９から関数の係数を取得し、該当オススメ人数に関する第３の影響度スコアを算出する。（シーケンスＳ１１２）。なお、オススメ人数が、情報受信者にとって既出の場合でも、スコアＤＢ１７から第２の影響度スコアを取得するのではなく、関数ＤＢ１８から関数を取得し、係数ＤＢ１９から関数の係数を取得し、該当オススメ人数に関する第３の影響度スコアを算出してもよい。
【００５７】
コンテンツスコアリング装置１５は、取得したデータを用いて、コンテンツ毎に評価スコアを算出する（シーケンスＳ１１３）。コンテンツスコアリング装置１５は、コンテンツ毎に算出された評価スコアを参照し、コンテンツをソートする（シーケンスＳ１１４）。
【００５８】
以上のように、上記実施形態では、離散値算出装置１１は、情報受信者の操作履歴に基づき、コンテンツに付される人数に対する影響度合を第２の影響度スコアとして算出する。連続値変換装置１４は、算出された第２の影響度スコアを、人数に関する影響度について予め設定される関数に近似させることで、関数の係数を求める。コンテンツスコアリング装置１５は、提示対象コンテンツが入力されると、入力された提示対象コンテンツについての人数に関する情報を取得する。コンテンツスコアリング装置１５は、係数が決定された関数を用い、取得した人数について第３の影響度スコアを算出する。そして、コンテンツスコアリング装置１５は、算出した第３の影響度スコアに基づいて評価スコアを算出し、算出した評価スコアを用いて提示対象コンテンツをソートするようにしている。これにより、情報パーソナライズシステム１０は、連続値を表すための近似式の係数を用いることで、数値で表される情報に関する影響度・興味を連続値として取得することが可能となる。また、情報パーソナライズシステム１０は、連続値を表すための近似式の係数を用いることで、情報受信者にとって新規に出現する数値で表されるタグについても、スコアを算出することが可能となる。
【００５９】
また、上記実施形態では、興味推定装置１２は、概念に対する興味度合を興味スコアとして算出する。また、影響度推定装置１３は、他ユーザからの影響度合いを第１の影響度スコアとして算出する。そして、コンテンツスコアリング装置１５は、提示対象コンテンツに該当する概念についての興味スコア、提示対象コンテンツに対してオススメタグを付与する他ユーザについての第１の影響度スコア、及び算出した第３の影響度スコアを結合し、評価スコアを算出するようにしている。これにより、従来の概念に関する興味や、誰からオススメされたかによる影響度と、数値で表される情報に関する興味・影響度を用いて、コンテンツを評価することが可能となる。
【００６０】
また、上記実施形態では、連続値変換装置１４は、人数に関する影響度について評価する場合には、ｆ（ｘ）＝ａｌｏｇｘ＋ｂの対数曲線を参照し、係数ａ，ｂを取得するようにしている。これにより、情報パーソナライズシステム１０は、数値で表される情報のうち、オススメ人数に関わる影響度を推定する場合、人の行動に則して影響度を推定することが可能となる。
【００６１】
したがって、上記実施形態に係る情報パーソナライズシステム１０によれば、数値に対する影響度を考慮する際に、初出の数値に対する影響度も評価することができる。
なお、上記実施形態では、数値で表される情報として、オススメタグを付与した人数に着目し、人数に関する影響度に対して規定される関数を用いて、初出の人数に関する影響度スコアを算出する場合を例に説明した。しかしながら、これに限定される訳ではない。例えば、連続値算出対象は、「１人」、「２人」、「３人」、…といった人数だけでなく、「５００〜６９９円」、「７００〜９９９円」及び「１０００〜１４９９円」という価格帯、並びに、「１００〜４９９ｍ」、「５００〜９９９ｍ」及び「１〜２ｋｍ」という距離帯のようなものでも、その帯域の中心値を採る等して、上記方法を適用することが可能である。
【００６２】
例えば、数値で表される情報として、価格帯を用いる場合、クライアント端末２０のコンテンツ提示部２３には、図１１に示すようなコンテンツリストが提示される。このとき、関数ＤＢ１８には、関数：ｆ（ｘ）＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ、必要データ点数：３が記録される。連続値変換装置１４は、離散値算出装置１１で算出される価格に関する第２の影響度スコアの分布を、図１２に示すように関数に近似させることで、係数ａ，ｂ，ｃを取得する。コンテンツスコアリング装置１５は、提示対象コンテンツに初出の価格帯が付与されている場合、取得した関数及び係数を用いて、この価格帯に関する影響度スコアを算出する。
【００６３】
また、上記実施形態では、離散値算出装置１１は、非特許文献２による影響度推定方法を用いて第２の影響度スコアを算出する場合を例に説明した。しかしながら、これに限定される訳ではない。例えば、コンテンツベースフィルタリング等を用いて影響度スコアを算出することでも実現可能である。
【００６４】
また、上記実施形態では、興味推定装置１２による興味推定方法と、影響度推定装置１３による影響度推定方法とは、非特許文献１及び非特許文献２にそれぞれ記載される方法を用いる場合を例に説明した。しかしながら、これに制限される訳ではない。例えば、興味推定装置１２及び影響度推定装置１３は、コンテンツベースフィルタリング等の、その他の手法を用いることでも実現可能である。
【００６５】
また、上記実施形態では、離散値算出装置１１、興味推定装置１２、影響度推定装置１３、連続値変換装置１４及びコンテンツスコアリング装置１５がそれぞれ別々の装置である場合を例に説明したが、これに限定される訳ではない。例えば、離散値算出装置１１、興味推定装置１２、影響度推定装置１３、連続値変換装置１４及びコンテンツスコアリング装置１５は、それぞれ、離散値算出手段、興味推定手段、影響度推定手段、連続値変換手段及びコンテンツスコアリング手段として、１台の情報処理装置に含まれていても構わない。
【００６６】
また、上記実施形態で記載される情報パーソナライズシステム１０で用いられるプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等、どのようなものでもよい。
【００６７】
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００６８】
１０…情報パーソナライズシステム、１１…離散値算出装置、１１１…履歴情報受信部、１１２…離散値算出部、１１３…離散値登録部、１２…興味推定装置、１３…影響度推定装置、１４…連続値変換装置、１４１…離散値取得部、１４２…関数取得部、１４３…係数算出部、１４４…係数登録部、１５…コンテンツスコアリング装置、１５１…ソート済コンテンツリスト送信部、１５２…コンテンツ評価処理部、１５３…コンテンツＤＢ，１５４…提示コンテンツ・オススメタグ受信部、１５５…オススメ人数登録部、１６…コンテンツサーバ、１６１…コンテンツ送信処理部、１６２…ソート済提示コンテンツリスト受信部、１６３…提示コンテンツリスト入力部、１６４…提示コンテンツリスト送信部、１６５…履歴情報転送部、１６６…コンテンツ要求転送部、１６７…オススメタグ入力部、１６８…オススメタグ送信部、２０，２０−１，２０−２…クライアント端末、２１…履歴収集部、２２…履歴情報送信部、２３…コンテンツ提示部、２４…コンテンツ要求送信部、２５…オススメタグ付与部
【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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