(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報をユーザに提示するユーザインターフェースと、
提示された情報に対するユーザの反応に基づいて、前記提示された情報に対するユーザの興味の度合いを表す第１の興味度を推定する第１の興味推定手段と、
前記第１の興味度に基づいて、前記提示された情報に紐付けられるカテゴリに対するユーザの興味の度合いを表す第２の興味度を学習する第１の興味学習手段と、
前記第１の興味度に基づいて、前記提示された情報に含まれる文字列に対するユーザの興味の度合いを表す第３の興味度を学習する第２の興味学習手段と、
複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報であってユーザに提示する前の情報に対するユーザの興味の度合いを表す第４の興味度を、前記第２の興味度と前記第３の興味度とに基づいて推定する第２の興味推定手段と、
を備え、
前記第２の興味推定手段は、
前記第４の興味度を、前記第２の興味度と前記第３の興味度とを合成して推定し、
前記第３の興味度の学習進度に応じて、前記第４の興味度の推定に対する前記第２の興味度の寄与率を低減させることを特徴とする、情報処理装置。
【請求項２】
前記第２の興味学習手段は、前記第３の興味度をカテゴリ毎に学習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】
前記第３の興味度は、
前記提示された情報に含まれる複数の文字列の各々に対応して学習され、
前記第４の興味度は、
複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報であってユーザに提示する前の情報に紐づくカテゴリに対応する前記第２の興味度と、
複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報であってユーザに提示する前の情報に含まれる複数の文字列の各々に対応する前記第３の興味度と、
に基づいて推定される
ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第３の興味度は、
ユーザが、複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報であってユーザに提示する前の情報に、興味を持つ確率の尤度に係る情報であり、
前記第２の興味推定手段は、
複数の前記第３の興味度を合成して、前記第４の興味度の推定に用いる
ことを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第４の興味度に基づいて、ユーザに提示する情報を選択する情報選択手段を備えることを特徴とする、請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
コンピュータに、
複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報をユーザに提示する処理と、
提示された情報に対するユーザの反応に基づいて、前記提示された情報に対するユーザの興味の度合いを表す第１の興味度を推定する第１の興味推定処理と、
前記第１の興味度に基づいて、前記提示された情報に紐付けられるカテゴリに対するユーザの興味の度合いを表す第２の興味度を学習する第１の興味学習処理と、
前記第１の興味度に基づいて、前記提示された情報に含まれる文字列に対するユーザの興味の度合いを表す第３の興味度を学習する第２の興味学習処理と、
複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報であってユーザに提示する前の情報に対するユーザの興味の度合いを表す第４の興味度を、前記第２の興味度と前記第３の興味度とに基づいて推定する第２の興味推定処理と、
を実行させ、
前記第２の興味推定処理は、
前記第４の興味度を、前記第２の興味度と前記第３の興味度とを合成して推定し、
前記第３の興味度の学習進度に応じて、前記第４の興味度の推定に対する前記第２の興味度の寄与率を低減させることを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項７】
前記第２の興味学習処理は、前記第３の興味度をカテゴリ毎に学習することを特徴とする、請求項６に記載の情報処理プログラム。
【請求項８】
前記第３の興味度は、
前記提示された情報に含まれる複数の文字列の各々に対応して学習され、
前記第４の興味度は、
複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報であってユーザに提示する前の情報に紐づくカテゴリに対応する前記第２の興味度と、
複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報であってユーザに提示する前の情報に含まれる複数の文字列の各々に対応する前記第３の興味度と、
に基づいて推定される
ことを特徴とする、請求項６又は７に記載の情報処理プログラム。
【請求項９】
前記第３の興味度は、
ユーザが、複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報であってユーザに提示する前の情報に、興味を持つ確率の尤度に係る情報であり、
前記第２の興味推定処理は、
複数の前記第３の興味度を合成して、前記第４の興味度の推定に用いる
ことを特徴とする、請求項６から８のいずれか１項に記載の情報処理プログラム。
【請求項１０】
前記コンピュータに
前記第４の興味度に基づいて、ユーザに提示する情報を選択する情報選択処理を実行させることを特徴とする、請求項６から９のいずれか１項に記載の情報処理プログラム。
【請求項１１】
情報処理装置の情報処理方法であって、
ユーザインターフェース手段が、複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報をユーザに提示する工程と、
第１の興味推定手段が、提示された情報に対するユーザの反応に基づいて、前記提示された情報に対するユーザの興味の度合いを表す第１の興味度を推定する第１の興味推定工程と、
第１の興味学習手段が、前記第１の興味度に基づいて、前記提示された情報に紐付けられるカテゴリに対するユーザの興味の度合いを表す第２の興味度を学習する第１の興味学習工程と、
第２の興味学習手段が、前記第１の興味度に基づいて、前記提示された情報に含まれる文字列に対するユーザの興味の度合いを表す第３の興味度を学習する第２の興味学習工程と、
第２の興味推定手段が、複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報であってユーザに提示する前の情報に対するユーザの興味の度合いを表す第４の興味度を、前記第２の興味度と前記第３の興味度とに基づいて推定する第２の興味推定工程と、
を備え、
前記第２の興味推定手段は、前記第２の興味推定工程において、
前記第４の興味度を、前記第２の興味度と前記第３の興味度とを合成して推定し、
前記第３の興味度の学習進度に応じて、前記第４の興味度の推定に対する前記第２の興味度の寄与率を低減させることを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、プログラム及び方法に関し、特に、ユーザの興味を学習して興味に合致した情報を推薦する情報処理における推薦精度の向上に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報処理装置がニュースなどの情報に対するユーザの嗜好を学習する際、カテゴリ単位で嗜好を学習するという方法が考えられる。例えば、特許文献１には、コンテンツ検索の利便性を向上するため、ユーザの興味情報をジャンル別のベクトルパラメータとすることなどが記載されている。
【０００３】
ユーザに提示するコンテンツを選択する際、コンテンツが属するカテゴリないしジャンルに対する嗜好度や興味度を、そのユーザが過去にコンテンツに対して行った操作の履歴から推定し、推定した嗜好度などをコンテンツの選択に用いることが考えられる。例えば、特許文献２には、視聴者のジャンル毎の嗜好や興味の度合いを視聴者嗜好情報として保存し、この嗜好情報に基づいて、その視聴者への広告効果が最も期待できる広告コンテンツを選択することなどが記載されている。
【０００４】
カテゴリやジャンルの定め方には、種々の方法が考えられるが、例えば、「ニュース」「スポーツ」「ドラマ」「音楽」「映画」「アニメ」「旅行」などのように、カテゴリ振り分けを行う者があらかじめ定めてしまうのも一案である。しかしながら、カテゴリを細かくするのはカテゴリ振り分け者にとって負担が大きく、工数的な限界がある。これに対して特許文献３には、ユーザが検索に用いたキーワードを、ユーザの嗜好を伴うキーワードとして学習することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１７８０８９号公報
【特許文献２】特開２００４−１４０５８４号公報
【特許文献３】特開２００９−３０２８８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
図７に、従来の、カテゴリやジャンル別にユーザの嗜好や興味を学習して、学習結果に応じてユーザの嗜好や興味に合致した情報を選択する情報処理装置を示す。図７の概念図に示すように、いずれかのカテゴリに属するデータをデータ取得手段が取得し、情報選択手段が、推定興味度に基づいて取得したデータを選別する。この推定興味度は、ユーザが各カテゴリに対して、どれほど興味や関心を持っているかを示す指標である。
【０００７】
選別されたデータはユーザインターフェースによりユーザに提示され、ユーザの反応がフィードバックされる。すなわち、ユーザ嗜好学習手段がユーザによる反応に基づいて、各カテゴリの推定興味度を算出してユーザ嗜好データベースに記憶させる。ユーザの操作により変化した推定興味度は、情報選択手段によるデータの選別の際に、再度用いられる。このようにすることによって、興味のあるカテゴリの情報ほどユーザに提示されやすく、そうでないカテゴリの情報は提示されにくくなり、ユーザの嗜好や興味に沿った情報の提示が可能になる。このような情報処理において、より粒度を細かくユーザの嗜好や興味を学習させようとした場合、以下のような問題がある。
【０００８】
嗜好や興味は、ユーザが興味を持っているほど細分化される傾向にある。しかしながら、図８に示すように、コンテンツプロバイダなどが情報に付与するカテゴリを細かくするのは、前述のように限界がある。また、カテゴリを細かくすると、上述のような情報処理を行った場合、一つ一つのカテゴリに合致する情報提示回数が減るため、各カテゴリに対する嗜好データの学習速度が遅くなる。
【０００９】
一方で、特許文献３のようにキーワードに基づく興味度学習をすると、カテゴリに基づく興味度学習より、ユーザの興味を細分化して学習することができる。しかしながら、キーワードのみの学習では、カテゴリ毎に「意味の異なる語句」や「語句発生頻度の差」のノイズの影響を受ける。
【００１０】
ユーザには、興味のあるカテゴリは細分化して認知され、興味のないカテゴリは粗く認知される。このため、画一的なカテゴリの細分化には意味がない。情報に含まれる文字列に基づいて、その情報に対してユーザが興味を持つか否かを推定する方法は、例えば特許文献３のように従来知られている。しかしながら、キーワードのみにより興味度の学習では、興味のないカテゴリに対し、そのカテゴリ全体について興味がないことを学習しづらい。
【００１１】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであって、興味度学習の速度を落とさず推薦精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成する本発明の一態様は、複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報をユーザに提示するユーザインターフェースと、提示された情報に対するユーザの反応に基づいて、前記提示された情報に対するユーザの興味の度合いを表す第１の興味度を推定する第１の興味推定手段と、前記第１の興味度に基づいて、前記提示された情報に紐付けられるカテゴリに対するユーザの興味の度合いを表す第２の興味度を学習する第１の興味学習手段と、前記第１の興味度に基づいて、前記提示された情報に含まれる文字列に対するユーザの興味の度合いを表す第３の興味度を学習する第２の興味学習手段と、複数のカテゴリのいずれかに紐付けられた情報であってユーザに提示する前の情報に対するユーザの興味の度合いを表す第４の興味度を、前記第２の興味度と前記第３の興味度とに基づいて推定する第２の興味推定手段と、を備え、前記第２の興味推定手段は、前記第４の興味度を、前記第２の興味度と前記第３の興味度とを合成して推定し、前記第３の興味度の学習進度に応じて、前記第４の興味度の推定に対する前記第２の興味度の寄与率を低減させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、興味度学習の速度を落とさず推薦精度を向上させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１の実施形態の機能構成を示すブロック図である。
【図２】上記実施形態の動作の流れを示すフローチャート図である。
【図３】本発明の第２の実施形態の機能構成を示すブロック図である。
【図４】上記実施形態における発生頻度辞書Ｄの具体例を示す図である。
【図５】上記実施形態における推定興味度Ｐの推定処理の流れを示すフローチャート図である。
【図６】上記実施形態における推定興味度Ｐの合成態様について説明するための概念図である。
【図７】従来技術の概要を説明するための概念図である。
【図８】カテゴリ細分化を説明するための概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に本発明の第１の実施形態を説明する。
【００１６】
＜情報処理装置＞
図１に、本実施形態の機能構成を示す。図１に示されるように、本実施形態に係る情報処理装置１は、データ取得手段１０１、情報選択手段１０２、ユーザインターフェース１０３、第１の興味推定手段１０４、第１の興味学習手段１０５、第２の興味学習手段１０６、ユーザ興味データベース１０７、第２の興味推定手段１０８を有する機能構成である。
【００１７】
この情報処理装置１には、複数のデータ（情報）が入力される。データの具体的態様に限定はなく、テキストデータ、画像などのマルチメディアデータ、テキストデータとマルチメディアデータの複合などが挙げられる。ＸＭＬ文書とこれにリンクするマルチメディアデータで構成される一群のデータでもよい。
【００１８】
各データは、少なくとも１つのカテゴリに属するか、関連づけられるかしている。本実施形態が取得するデータからは、ユーザインターフェース１０３を介してユーザが知覚しうる情報が生成されるが、この情報の一つ一つに何らかのカテゴリが付与されている。
【００１９】
カテゴリは、ジャンルや分類などという表現で呼ばれてもよい。具体例としては、例えば、「国内ニュース」「国際ニュース」「経済」「政治」「スポーツ」「エンターテイメント」「天気気象」などでもよい。各データは複数のカテゴリに属してたり、カテゴリが木構造になっていたりしてもよいが、以下では各データに１つのカテゴリが付与されているものとする。
【００２０】
データ取得手段１０１は、このようなカテゴリに結びついたデータを取得する機能を備える。なお、データは、情報処理装置１の記憶部に蓄積されていてもよいし、外部装置の記憶部に蓄積されていてもよい。取得の際は、後述するユーザ興味データベース１０７に記憶されている情報に基づいて取得してもよい。
【００２１】
情報選択手段１０２は、取得されたデータ群の中から、どのデータから生成される情報を優先的にユーザに提示するかを、個々の情報の推定興味度Ｐに基づいて決定する。言い換えれば、情報選択手段１０２は、情報処理装置１が取得した情報からユーザに見せるものを推定興味度Ｐに基づいて推薦する。推定興味度Ｐは、個々のデータにユーザがどの程度興味を持っているかを推定した指標である。第２の興味推定手段１０８によって決定される。
【００２２】
ユーザインターフェース１０３は、情報処理装置１とユーザのインターフェースである。ユーザインターフェース１０３は、情報選択手段１０２により推薦されたデータを提示する機能を備える。提示に際しては、推定興味度Ｐに基づいて提示の優先順位などを決定する。ユーザインターフェース１０３の機能は、例えば、液晶表示装置とキーボード、ポインティングデバイスなどの複合により提供される。また、タッチパネルにより提供されてもよい。また、ユーザは、ユーザインターフェース１０３を用いて提示された情報に対して何らかの操作を行うことが可能である。
【００２３】
何らかの操作とは、例えば、提示された情報を読む操作や、再読するために保存する操作などが挙げられる。ここで挙げた例は、データに基づいて生成される情報に、ユーザが興味を持っていることを示す操作である。一方で、ユーザが興味を持っていないことを示す操作もあり、例えば、提示された情報を読まずに既読マークを付ける操作や、不要な情報として捨てる操作がある。
【００２４】
第１の興味推定手段１０４は、このような提示された情報に対する操作に基づいて、その情報に対する興味度Ｉを推定する。興味度Ｉは、例えば、ユーザがその情報に興味を持っている場合にする操作が行われた場合にポジティブな値とし、興味を持っていない場合にする操作が行われた場合にネガティブな値とする。また、操作の内容によって興味度Ｉの強度を変えてもよい。
【００２５】
第１の興味学習手段１０５は、推定された興味度Ｉに基づいて、カテゴリ毎の興味度を学習する機能を備える。興味度Ｉは、直接的には提示された情報に対するユーザの興味を表す指標であるが、間接的にはこの情報に付与されたカテゴリに対するユーザの興味を表すと推定される。そこで、第１の興味学習手段１０５は、推定した興味度Ｉを、その情報に付与されたカテゴリに対する興味変化情報と解釈し、カテゴリに対する興味度Ｃを学習する。カテゴリに対する興味度Ｃの学習の具体的態様は、限定するものではないが、学習前の興味度Ｃｐｒｅｖに推定した興味度Ｉを用いた加算や乗算などの演算により算出する。
【００２６】
第２の興味学習手段１０６は、推定された興味度Ｉに基づいて、興味度を推定した情報に含まれる文字列に対する興味度を学習する。第２の興味学習手段１０６は、提示された情報が含む文字列を抽出し、推定した興味度Ｉを、その文字列に対する興味変化情報と解釈し、文字列に対する興味度ｔを学習する。また、興味度ｔは、カテゴリ毎に学習する。文字列の抽出の具体的態様は、限定するものではないが、例えば、形態素解析や文字認識（Optical Character Recognition）などを利用する。
【００２７】
カテゴリ毎の興味度Ｃと興味度ｔは、ユーザ興味データベース１０７に記憶される。興味度Ｃと興味度ｔは、各々、頻度や回数などの学習進度に関する情報とともに記憶される。
【００２８】
第２の興味推定手段１０８は、データ取得手段１０１が取得したデータから生成される情報に対するユーザの推定興味度Ｐを、ユーザ興味データベース１０７に記憶されている興味度Ｃと興味度ｔに基づいて推定する機能を備える（推定興味度の決定）。推定興味度Ｐは、情報選択手段１０２による選別処理や、ユーザインターフェース１０３による情報の提示処理の際に用いられる。
【００２９】
＜情報処理装置の動作＞
図２に、本実施形態の動作の流れを示す。図２に示す動作は、データ取得手段１０１により情報処理装置１に、新たな情報を含むデータがもたらされ、当該情報に対してなされる一連の動作である。
【００３０】
まず、新たな情報に対して、第２の興味推定手段１０８が、その情報に対するユーザがどの程度の興味を持つかを推定する。すなわち、推定興味度Ｐを決定する（Ｓ１０１）。ここで、推定興味度Ｐは、新たな情報に付与されているカテゴリに対するユーザの興味度Ｃ、及び、新たな情報に含まれる文字列に対する興味度ｔに基づいて、決定される。
【００３１】
次に、データ取得手段１０１が取得したデータに含まれる情報の中から、情報選択手段１０２が推定興味度Ｐに基づいてユーザに提示する情報の選別をする（Ｓ１０２）。ユーザインターフェース１０３がユーザに一度に提示できる情報の数は限られているので、推定興味度Ｐが高い情報を中心に、情報選択手段１０２が提示可能な数の情報を選ぶ。
【００３２】
次に、ユーザインターフェース１０３がＳ１０２で選択された情報の提示を行う（Ｓ１０３）。提示された情報に対して、ユーザから何らかの反応があれば（Ｓ１０４、Ｙｅｓ）、第１の興味推定手段１０４がその反応に基づいて、その情報に対するユーザの興味度Ｉを推定する（Ｓ１０５）。
【００３３】
次に、第１の興味学習手段１０５が興味度Ｉに基づいて、その情報に付与されたカテゴリに対する興味度Ｃを学習し、第２の興味学習手段１０６が同じく興味度Ｉに基づいて、その情報に含まれる文字列に対する興味度ｔを学習する（Ｓ１０６）。
【００３４】
本実施形態は、上述のように、新たな情報に対する興味度を推定するにあたり、情報に付与されているカテゴリに対する興味度だけではなく、情報に含まれている文字列に対する興味度にも基づいて推定する。そのため、カテゴリを細分化しなくても細かいユーザの好みに合致した情報の選別フィルタリングが可能になる。また、カテゴリを細分化した場合、カテゴリ毎のユーザへの情報提示回数が減るためカテゴリに対する興味度の学習進度が遅くなるという問題があるが、本実施形態によれば、細分化の必要がないので、この問題を解決することができる。
【００３５】
また、本実施形態は、文字列に対する興味度のみに基づいて、新たな情報に対する興味度を推定及び学習するのではなく、新たな情報に付与されたカテゴリに対する興味度にも基づいて、推定及び学習を行う。そのため、文字列に対する興味度のみの学習では学習できなかった「あるカテゴリについてユーザが興味を持っていないこと」も適切に学習できるようになる。
【００３６】
また、興味のないカテゴリに特徴的に表れる文字列については、提示確率自体が低いため、興味の有無の情報自体が蓄積されていない。このため文字列に対する興味度は誤差が大きい状態であるといえる。これをカテゴリーに対する興味度でカバーすることができる。
【００３７】
以下に本発明の第２の実施形態を説明する。
【００３８】
＜情報処理装置＞
図３に、本実施形態の機能構成を示す。図示のように、本実施形態は、基本的に第１の実施形態と同様の構成を用いるが、ユーザ興味データベース１０７が以下に述べるような構成で興味度Ｃと興味度ｔと情報提示数Ｎを格納している。
【００３９】
本実施形態のユーザ興味データベース１０７には、カテゴリ毎に、カテゴリに対する興味度Ｃが記憶されている。また、カテゴリ毎に、そのカテゴリに属する情報がユーザに提示された回数である情報提示数Ｎが記憶されている。また、文字列に対する興味度ｔの集合として、発生頻度辞書Ｄが記憶されている。発生頻度辞書Ｄは、ある文字列が「興味有り情報」に含まれた回数だけでなく、「興味なし情報」に含まれた回数も含んでもよい。
【００４０】
図４に、発生頻度辞書Ｄの具体例を示す。本例では、あるカテゴリの発生頻度辞書Ｄの具体例を示している。図示のように、発生頻度辞書Ｄには、当該カテゴリが付与された情報から抽出された文字列Ｗの各々に対して、興味度ｔが頻度情報とともに記録されている。
【００４１】
図４に図示する例では、「回数１」が文字列Ｗが、ユーザに提示された情報から提示された回数（総数）であり、そのうち、「回数２」が、ユーザが興味を持つことを意味する操作を行った回数、「回数３」が、ユーザが興味を持たなかったことを意味する操作を行った回数である（ｍ１＝ｍ２＋ｍ３）。本例では、ｍ１，ｍ２，ｍ３の情報が興味度ｔの具体例である。このように構成した場合、興味度ｔは、該当カテゴリに属するユーザに提示する前の情報に文字列Ｗが含まれていた場合、その情報にユーザが興味を持つ確率の確からしさ（尤度）に係る情報となる。
【００４２】
＜情報処理装置の動作＞
本実施形態の動作の流れも、基本的に第１の実施形態と同様である。図２のステップＳ１０６では、興味度Ｉがユーザが興味を持ったことを意味する値であれば、情報から抽出された文字列Ｗに紐付いている回数１（ｍ１）と回数２（ｍ２）に１を加える。この操作は、情報から抽出された文字列Ｗの全てについて行う。逆に、興味度Ｉがユーザが興味を持たなかったことを意味する値であれば、情報から抽出された文字列Ｗに紐付いている回数１（ｍ１）と回数３（ｍ３）に１を加える。この操作も、情報から抽出された文字列Ｗの全てについて行う。
【００４３】
図２のステップＳ１０１における推定興味度Ｐの決定については、以下のように行う。
図５に、本実施形態における推定興味度Ｐの決定処理の流れを示す。まず、データ取得手段１０１或いは情報選択手段１０２が、情報処理装置１が取得した新たな情報が属するカテゴリを特定する（Ｓ２０１）。次に、第２の興味推定手段１０８が、この新たな情報に含まれる文字列Ｘを抽出する（Ｓ２０２）。
【００４４】
次に、第２の興味推定手段１０８がユーザ興味データベース１０７にアクセスし、Ｓ１０１で特定したカテゴリに対応する発生頻度辞書Ｄを参照して、文字列Ｘに対応する興味度ｔを取得可能な範囲で全て取得し、これらの興味度ｔから興味度Ｔを合成する（Ｓ２０３）。なお、文字列Ｘが発生頻度辞書Ｄに無い場合は、興味度ｔを取得しなくてもよい。合成した興味度Ｔは、情報処理装置１が新たに入手した情報に対して、ユーザが興味を持つ可能性を示す興味の度合いであると考えることができる。
【００４５】
次に、第２の興味推定手段１０８がカテゴリに基づく興味度Ｃと、情報に含まれる文字列Ｘに基づく合成興味度Ｔに基づいて、推定興味度Ｐを合成する（Ｓ２０４）。このとき、興味度Ｃの値が推定興味度Ｐの値に対して影響を及ぼす割合（寄与率）を、興味度ｔ若しくは発生頻度辞書Ｄの学習の進み具合に応じて、低減させていくようにするとよい。あるカテゴリにおけるユーザの嗜好や興味の学習が進まないうちから、情報に含まれる文字列に基づく興味推定を積極的に行うと、少数の文字列でユーザの好悪が過剰に評価されてしまうためである。興味度ｔ若しくは発生頻度辞書Ｄの学習の進み具合は、情報提示数Ｎを参照する。情報提示数Ｎは、総情報提示数Ｎａｌｌを用いてもよいし、カテゴリ毎の情報提示数Ｎｃを用いてもよい。
【００４６】
具体的な合成方法としては、限定するものではないが、例えば、下記式のようなシグモイド関数を用いて合成する。
Ｐ＝Ｃ＋Ｔ／（１＋ｅｘｐ（α−Ｎ））    ：Ｎ〜提示した情報の総数
このように構成した場合、新たな情報の推定興味度Ｐを推定するにあたってカテゴリに基づく興味度Ｃが寄与する割合と文字列に基づく興味度Ｔが寄与する割合の変化は、図６に示すようなものになる。
【００４７】
上述のように本実施形態は、カテゴリ毎に文字列の発生頻度辞書を有しているので、同じ文字列であってもカテゴリ（文脈）が異なると意味が異なる語彙について、正しく発生頻度を集計できる。例えば、ありふれた人名Ａは、野球選手のＡを指していたり、サッカー選手のＡを意味する可能性もある。従来のキーワードのみに基づく興味度計算においては、そのような文脈を無視してキーワードＡに興味を持った回数等を記録していた。本実施形態の構成によれば、このようなノイズを排除して、カテゴリ毎に「意味の異なる語句」に対する興味度を正確に記録することができ、その結果、推薦精度が向上する。
【００４８】
また、本実施形態は、カテゴリ毎に文字列の発生頻度辞書を有しているので、文字列の発生頻度によるノイズを受けない。例えば、あるキーワードＢは、滅多に出現しない文字列ではあるけれども、ユーザが取得した情報にキーワードＢが含まれていたら必ず興味を持つような場合がある。従来のキーワードのみに基づく興味度計算においては、キーワードＢの発生数が少ないためユーザはキーワードＢに関心をあまり持っていないと誤認識する可能性があった。
【００４９】
しかしながら、本実施形態の構成によれば、図４に例示したような発生頻度辞書Ｄを備えるので、興味度ｔや興味度Ｔが、ユーザ画情報に興味を持つ確率に基づいて決定される。したがって、滅多に出現しないけれどもユーザが強い関心を持っているような文字列に対しても的確に、相応の推定興味度Ｐを推定することができる。その結果、推薦精度が向上する。また、学習の速度を落とすこともない。
【００５０】
また、本実施形態は、興味度ｔや発生頻度辞書Ｄの学習進度に応じて、カテゴリに基づく興味度Ｃが推定興味度Ｐの決定に及ぼす影響を低減させていくことにより、学習進度がどのようなステージにあっても、適切な推定興味度Ｐを推定することができ、その結果、ユーザに提示する情報の適切な選択、推薦ができるようになる。
【符号の説明】
【００５１】
１    情報処理装置
１０１    データ取得手段
１０２    情報選択手段
１０３    ユーザインターフェース
１０４    第１の興味推定手段
１０５    第１の興味学習手段
１０６    第２の興味学習手段
１０７    ユーザ興味データベース
１０８    第２の興味推定手段
【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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