(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザからのテキストデータから体験に関する情報である体験情報を抽出する体験情報抽出部と、
前記テキストデータから主観表現を抽出する主観表現抽出部と、
前記主観表現が単純評価又は感性表現であるかによって異なる方法で、抽出された前記体験情報に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行うアイテム選定部と、
アイテムの抽出又は優先付けの結果に基づいて、前記ユーザへのアイテムの提示を制御する提示制御部と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記アイテム選定部は、前記主観表現がポジティブ又はネガティブのいずれであるかに基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記アイテム選定部は、前記テキストデータから前記体験情報及びポジティブな前記主観表現が抽出された場合に、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記アイテム選定部は、前記主観表現が表すムードに基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
請求項１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記体験情報抽出部は、前記体験情報に含まれる体験を所定の種別に分類し、
前記アイテム選定部は、前記体験の種別に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
請求項１乃至４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記アイテム選定部は、前記体験情報に含まれる時間又は場所に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
請求項１乃至５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記テキストデータからキーワードを抽出するキーワード抽出部を
さらに備え、
前記アイテム選定部は、さらに抽出されたキーワードに基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
請求項１乃至６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記キーワードは、アイテムの名称を含み、
前記アイテム選定部は、前記キーワードとして抽出されたアイテムの名称に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記キーワードは、アイテムに関連する人又はグループの名称を含み、
前記アイテム選定部は、前記キーワードとして抽出された人又はグループの名称に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
請求項７又は８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記提示制御部は、前記テキストデータとともに、抽出又は優先付けが行われたアイテムを提示するように制御する
請求項１乃至９のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記提示制御部は、所定の条件を満たす複数の前記テキストデータに基づいて抽出又は優先付けされたアイテムをまとめて前記ユーザに提示するように制御する
請求項１乃至９のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１２】
情報処理装置が、
ユーザからのテキストデータから体験に関する情報である体験情報を抽出し、
前記テキストデータから主観表現を抽出し、
前記主観表現が単純評価又は感性表現であるかによって異なる方法で、抽出された前記体験情報に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行い、
アイテムの抽出又は優先付けの結果に基づいて、前記ユーザへのアイテムの提示を制御する
ステップを含む情報処理方法。
【請求項１３】
ユーザからのテキストデータから体験に関する情報である体験情報を抽出し、
前記テキストデータから主観表現を抽出し、
前記主観表現が単純評価又は感性表現であるかによって異なる方法で、抽出された前記体験情報に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行い、
アイテムの抽出又は優先付けの結果に基づいて、前記ユーザへのアイテムの提示を制御する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、情報処理装置、情報処理方法、および、プログラムに関し、特に、ユーザにアイテムを推薦する場合に用いて好適な情報処理装置、情報処理方法、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンテンツ等の各種のアイテムをユーザに推薦する推薦システムにおいて、アイテムを受け入れられやすくするために、ユーザの行動に合わせて推薦するアイテムを変更することが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、近年、twitter（登録商標）等、ユーザが自分の意見等を示すテキストデータを手軽に投稿し公開することができるサービスが発展してきている。これに伴い、そのようなテキストデータからユーザの行動や感じたことを抽出する技術の開発が盛んになってきている（例えば、非特許文献１参照）。また、ユーザが入力した評価文から評価情報を抽出し、ユーザの嗜好を学習することが提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許４４３３３２６号公報
【特許文献２】特開２０１１−３９８１１号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Kobayashi, N., et al., “Opinion Mining from Web Documents: Extraction and Structurization,” 人工知能学会論文誌, 2007
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このような状況下で、ユーザからのテキストデータに基づいてアイテムを推薦する場合に、推薦したアイテムをユーザが受け入れる可能性を高くすることが望まれている。
【０００７】
そこで、本技術は、推薦したアイテムをユーザが受け入れる可能性を高くできるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本技術の一側面の情報処理装置は、ユーザからのテキストデータから体験に関する情報である体験情報を抽出する体験情報抽出部と、前記テキストデータから主観表現を抽出する主観表現抽出部と、前記主観表現が単純評価又は感性表現であるかによって異なる方法で、抽出された前記体験情報に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行うアイテム選定部と、アイテムの抽出又は優先付けの結果に基づいて、前記ユーザへのアイテムの提示を制御する提示制御部とを備える。
【０００９】
前記体験情報抽出部には、前記体験情報に含まれる体験を所定の種別に分類させ、前記アイテム選定部には、前記体験の種別に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行わせることができる。
【００１０】
前記アイテム選定部には、前記体験情報に含まれる時間又は場所に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行わせることができる。
【００１２】
前記テキストデータから主観表現を抽出する主観表現抽出部をさらに設け、前記アイテム選定部には、さらに抽出された前記主観表現に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行わせることができる。
【００１３】
前記アイテム選定部には、前記主観表現がポジティブ又はネガティブのいずれであるかに基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行わせることができる。
【００１４】
前記アイテム選定部には、前記テキストデータから前記体験情報及びポジティブな前記主観表現が抽出された場合に、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行わせることができる。
【００１５】
前記アイテム選定部には、前記主観表現が表すムードに基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行わせることができる。
【００１６】
前記アイテム選定部には、前記主観表現が単純評価又は感性表現であるかによって異なる方法で、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行わせることができる。
【００１７】
前記テキストデータからキーワードを抽出するキーワード抽出部をさらに設け、前記アイテム選定部ｎは、さらに抽出されたキーワードに基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行わせることができる。
【００１８】
前記キーワードに、アイテムの名称を含ませ、前記アイテム選定部には、前記キーワードとして抽出されたアイテムの名称に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行わせることができる。
【００１９】
前記キーワードに、アイテムに関連する人物の名称を含ませ、前記アイテム選定部には、前記キーワードとして抽出された人物の名称に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行わせることができる。
【００２０】
前記提示制御部には、前記テキストデータとともに、抽出又は優先付けが行われたアイテムを提示するように制御させることができる。
【００２１】
前記提示制御部には、所定の条件を満たす複数の前記テキストデータに基づいて抽出又は優先付けされたアイテムをまとめて前記ユーザに提示するように制御させるようにすることができる。
【００２３】
本技術の一側面の情報処理方法は、情報処理装置が、ユーザからのテキストデータから体験に関する情報である体験情報を抽出し、前記テキストデータから主観表現を抽出し、前記主観表現が単純評価又は感性表現であるかによって異なる方法で、抽出された前記体験情報に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行い、アイテムの抽出又は優先付けの結果に基づいて、前記ユーザへのアイテムの提示を制御するステップを含む。
本技術の一側面のプログラムは、ユーザからのテキストデータから体験に関する情報である体験情報を抽出し、前記テキストデータから主観表現を抽出し、前記主観表現が単純評価又は感性表現であるかによって異なる方法で、抽出された前記体験情報に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行い、アイテムの抽出又は優先付けの結果に基づいて、前記ユーザへのアイテムの提示を制御するステップを含む処理をコンピュータに実行させる。
【００２４】
本技術の一側面においては、ユーザからのテキストデータから体験に関する情報である体験情報が抽出され、前記テキストデータから主観表現が抽出され、前記主観表現が単純評価又は感性表現であるかによって異なる方法で、抽出された前記体験情報に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方が行われ、アイテムの抽出又は優先付けの結果に基づいて、前記ユーザへのアイテムの提示が制御される。
【発明の効果】
【００２５】
本技術の一側面によれば、推薦したアイテムをユーザが受け入れる可能性を高くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本技術を適用した情報処理システムの一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】サーバの機能の構成例を示すブロック図である。
【図３】コンテンツ推薦処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】テキストＤＢの構成例を示す図である。
【図５】主観表現辞書のデータ構成の例を示す図である。
【図６】主観表現の抽出結果の例を示す図である。
【図７】体験種別辞書のデータ構成の例を示す図である。
【図８】時間情報辞書のデータ構成の例を示す図である。
【図９】場所情報辞書のデータ構成の例を示す図である。
【図１０】体験情報の抽出結果の例を示す図である。
【図１１】キーワードの抽出結果の例を示す図である。
【図１２】推薦コンテンツ抽出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図１３】コンテンツ情報ＤＢの構成例を示す図である。
【図１４】ランキング種別選択処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図１５】代表コンテンツＤＢの構成例を示す図である。
【図１６】コンテンツ推薦画面の第１の例を示す図である。
【図１７】コンテンツ推薦画面の第２の例を示す図である。
【図１８】コンテンツ推薦画面の第３の例を示す図である。
【図１９】コンピュータの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本技術を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．実施の形態
２．変形例
【００２８】
＜１．実施の形態＞
［情報処理システム１の構成例］
図１は、本技術を適用した情報処理システムの一実施の形態を示すブロック図である。
【００２９】
情報処理システム１は、サーバ１１及びクライアント１２−１乃至１２−ｎを含むように構成される。サーバ１１とクライアント１２−１乃至１２−ｎは、ネットワーク１３を介して相互に接続されている。
【００３０】
なお、以下、クライアント１２−１乃至１２−ｎを個々に区別する必要がない場合、単に、クライアント１２と称する。
【００３１】
サーバ１１は、各クライアント１２に対して、各種のアイテムの一種であるコンテンツの配信や推薦を行うサービス（以下、コンテンツ提供サービスと称する）を提供する。また、サーバ１１は、クライアント１２から送信される、各ユーザのコメント等を示すテキストデータの投稿を受け付け、公開するサービス（以下、投稿サービスと称する）を提供する。なお、ユーザが投稿するテキストデータの内容は、特に限定されるものではない。
【００３２】
なお、以下、サーバ１１が、コンテンツの一種である音楽の配信や推薦を行う例を中心に説明する。
【００３３】
［サーバ１１の構成例］
図２は、サーバ１１の機能のうち、主にコンテンツの推薦を行う部分の構成例を示している。サーバ１１は、受信部５１、テキストデータ保存部５２、辞書保存部５３、キーワード保存部５４、主観表現抽出部５５、主観表現保存部５６、体験情報抽出部５７、体験情報保存部５８、キーワード抽出部５９、抽出キーワード保存部６０、コンテンツ情報保存部６１、ユーザ履歴保存部６２、アーティスト情報保存部６３、コンテンツ選定部６４、ランキング情報保存部６５、コンテンツ保存部６６、提示制御部６７、及び、送信部６８を含むように構成される。
【００３４】
受信部５１は、ネットワーク１３を介して各クライアント１２や図示せぬ他のサーバと通信を行い、サーバ１１が提供するサービスに関わる各種のデータや指令等を受信する。例えば、受信部５１は、各ユーザが作成し、投稿したテキストデータを各クライアント１２又は他のサーバから受信する。受信部５１は、受信したテキストデータをテキストデータ保存部５２に保存させる。
【００３５】
辞書保存部５３は、各種の辞書を保存する。例えば、辞書保存部５３は、図５を参照して後述する主観表現辞書、図７を参照して後述する体験種別辞書、図８を参照して後述する時間情報辞書、及び、図９を参照して後述する場所情報辞書等を保存する。
【００３６】
キーワード保存部５４は、テキストデータから抽出する対象となるキーワードが登録されたキーワードＤＢ（データベース）を保存する。
【００３７】
主観表現抽出部５５は、テキストデータ保存部５２に保存されているテキストデータから、ユーザの主観を表す表現である主観表現を抽出する。また、主観表現抽出部５５は、抽出した主観表現がポジティブな表現又はネガティブな表現のいずれであるかを判定する。さらに、主観表現抽出部５５は、辞書保存部５３に保存されている主観表現辞書を用いて、抽出した主観表現の属性を求める。主観表現抽出部５５は、主観表現の抽出結果を主観表現保存部５６に保存する。
【００３８】
体験情報抽出部５７は、辞書保存部５３に保存されている体験種別辞書、時間情報辞書及び場所情報辞書を用いて、テキストデータ保存部５２に保存されているテキストデータから、ユーザの体験に関する情報である体験情報を抽出する。体験情報抽出部５７は、体験情報の抽出結果を体験情報保存部５８に保存する。
【００３９】
キーワード抽出部５９は、キーワード保存部５４に保存されているキーワードＤＢを用いて、テキストデータ保存部５２に保存されているテキストデータから、キーワードを抽出する。キーワード抽出部５９は、キーワードの抽出結果を抽出キーワード保存部６０に保存する。
【００４０】
コンテンツ情報保存部６１は、サーバ１１が提供可能なコンテンツに関する情報を保存する。例えば、コンテンツ情報保存部６１は、各コンテンツの属性や特徴量等を示すコンテンツ情報ＤＢ（データベース）、及び、アーティスト毎の各コンテンツの代表度を示す代表コンテンツＤＢ（データベース）等を保存する。
【００４１】
ユーザ履歴保存部６２は、サーバ１１が提供するサービスを利用する各ユーザの行動の履歴を収集し、保存する。例えば、ユーザ履歴保存部６２は、各ユーザのコンテンツの利用履歴を収集し、保存する。
【００４２】
アーティスト情報保存部６３は、サーバ１１が提供可能なコンテンツのアーティストに関する情報を保存する。例えば、アーティスト情報保存部６３は、アーティストの特徴量やメタデータ等が登録されたアーティスト情報ＤＢ（データベース）、及び、各アーティスト間の相関関係を示すデータ等を保存する。
【００４３】
コンテンツ選定部６４は、ユーザに推薦するために提示するコンテンツ（以下、推薦コンテンツと称する）の抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う。コンテンツ選定部６４は、推薦コンテンツ抽出部８１、ランキング種別選択部８２、及び、ランキング作成部８３を含む。
【００４４】
推薦コンテンツ抽出部８１は、主観表現保存部５６に保存されている主観表現の抽出結果、体験情報保存部５８に保存されている体験情報の抽出結果、抽出キーワード保存部６０に保存されているキーワードの抽出結果、及び、コンテンツ情報保存部６１に保存されているコンテンツ情報ＤＢに基づいて、推薦コンテンツを抽出する。推薦コンテンツ抽出部８１は、推薦コンテンツの抽出結果をランキング種別選択部８２及びランキング作成部８３に通知する。
【００４５】
ランキング種別選択部８２は、主観表現保存部５６に保存されている主観表現の抽出結果、体験情報保存部５８に保存されている体験情報の抽出結果、及び、抽出キーワード保存部６０に保存されているキーワードの抽出結果に基づいて、ランキング作成部８３が作成する推薦コンテンツのランキングの種別を選択する。ランキング種別選択部８２は、ランキング種別の選択結果をランキング作成部８３に通知する。
【００４６】
ランキング作成部８３は、コンテンツ情報保存部６１に保存されている代表コンテンツＤＢ、ユーザ履歴保存部６２に保存されている各ユーザのコンテンツの利用履歴、及び、アーティスト情報保存部６３に保存されているアーティスト情報ＤＢ等を用いて、推薦コンテンツのランキングを作成する。ランキング作成部８３は、作成したランキングを示すランキング情報をランキング情報保存部６５に保存する。
【００４７】
コンテンツ保存部６６は、サーバ１１が提供可能なコンテンツのデータを保存する。
【００４８】
提示制御部６７は、ランキング情報保存部６５に保存されているランキング情報、及び、コンテンツ保存部６６に保存されている各コンテンツの情報に基づいて、ユーザに推薦コンテンツを提示する画面を表示するための表示制御データを生成する。提示制御部６７は、表示制御データを送信部６８に供給する。また、提示制御部６７は、クライアント１２からの要求に従って、クライアント１２に提供するコンテンツのデータをコンテンツ保存部６６から読み出し、送信部６８に供給する。
【００４９】
送信部６８は、ネットワーク１３を介して各クライアント１２や図示せぬ他のサーバと通信を行い、サーバ１１が提供するサービスに関わる各種のデータや指令等を送信する。例えば、送信部６８は、コンテンツのデータや提示制御部６７により生成された表示制御データ等を、ネットワーク１３を介してクライアント１２に送信する。
【００５０】
［コンテンツ推薦処理］
次に、図３のフローチャートを参照して、サーバ１１により実行されるコンテンツ推薦処理について説明する。
【００５１】
ステップＳ１において、受信部５１は、テキストデータを受信する。
【００５２】
例えば、ユーザは、ウェブログ、電子掲示板、商品販売サイトのユーザ評価欄、動画投稿サイト等の、少なくともテキストデータを投稿可能なサービスを利用して、日記、コメント、レビュー等のテキストデータをクライアント１２に入力する。なお、このサービスは、サーバ１１が提供する投稿サービスの一部であってもよいし、他のサーバ（不図示）等が提供するサービスであってもよい。
【００５３】
そして、例えば、受信部５１は、ユーザにより入力されたテキストデータを、発信元のユーザ（すなわち、投稿者）を示す情報（例えば、ユーザ名、ユーザＩＤ等）とともに、ネットワーク１３を介して直接受信する。或いは、受信部５１は、上記のサービスを提供する他のサーバ等に蓄積されたテキストデータ及び発信元のユーザを示す情報を、ネットワーク１３を介して受信する。受信部５１は、受信したテキストデータを、テキストデータ保存部５２に保存されているテキストＤＢ（データベース）に登録する。
【００５４】
図４は、テキストＤＢの構成例を示している。テキストＤＢは、テキストＩＤ、ユーザＩＤ、及び、テキストデータの項目を含む。
【００５５】
テキストＩＤは、各テキストデータを個々に識別するための識別情報である。
【００５６】
ユーザＩＤは、テキストデータの発信元のユーザを個々に識別するための識別情報である。
【００５７】
テキストデータは、実際にユーザが投稿したテキストデータをそのまま保存したものである。なお、図内でコンテンツ１、アーティスト１のように記載されている部分には、実際には具体的なコンテンツの名称やアーティストの名称が入る。
【００５８】
例えば、この例では、テキストＩＤがＴ１のテキストデータは、ユーザＩＤがＵ１のユーザより投稿された”この曲かっこいいな！”であることが示されている。
【００５９】
なお、以下、図４のテキストデータＴ１乃至Ｔ８について処理する場合を具体例として挙げながら、以降の処理について説明する。
【００６０】
ステップＳ２において、主観表現抽出部５５は、主観表現を抽出する。具体的には、主観表現抽出部５５は、所定の手法を用いて、ステップＳ１の処理で受信し、テキストデータ保存部５２に保存されているテキストデータから、主観表現を抽出する。また、主観表現抽出部５５は、抽出した主観表現がポジティブな表現又はネガティブな表現のいずれであるかを判定する。
【００６１】
なお、テキストデータから主観表現を抽出し、抽出した主観表現がポジティブな表現又はネガティブな表現であるかを判定する手法には、例えば、上述した非特許文献１に記載されている手法など、任意の手法を採用することができる。
【００６２】
また、主観表現抽出部５５は、辞書保存部５３に保存されている主観表現辞書を用いて、抽出した主観表現の属性を求める。
【００６３】
図５は、主観表現辞書のデータ構成の例を示している。主観表現辞書には、人の主観的な表現を表す主観表現が多数登録されている。また、主観表現辞書では、各主観表現について、タイプ及びムードの２種類の属性が定義されている。
【００６４】
主観表現のタイプは、単純評価又は感性表現のいずれかに分類される。単純評価タイプの主観表現は、例えば、良い／悪いや、５段階評価等で置き換えることが可能な単純な評価を表す表現が該当する。感性表現タイプの主観表現は、例えば、単純評価では表すことが困難な、ユーザの感じたことを形容する表現が該当する。
【００６５】
ムードは、主観表現が表す気分や雰囲気等を示し、例えば、COOL、HAPPY等の値が設定される。
【００６６】
この例では、例えば、”かっこいい”という主観表現のタイプが感性表現であり、ムードがCOOLであると定義されている。
【００６７】
図６は、図５の主観表現辞書を用いて、図４のテキストデータＴ１乃至Ｔ８に対して、主観表現の抽出処理を行った結果を示している。
【００６８】
例えば、テキストデータＴ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ８から、”かっこいい”、”いい”、”最高”、”疲れた”、”駄作”の主観表現がそれぞれ抽出されている。また、抽出された各主観表現に対して、ポジティブ／ネガティブ（pos/neg）、タイプ、ムードの各値が付与されている。なお、テキストデータＴ５乃至Ｔ７からは、主観表現は抽出されていない。
【００６９】
そして、主観表現抽出部５５は、主観表現の抽出結果を主観表現保存部５６に保存する。
【００７０】
ステップＳ３において、体験情報抽出部５７は、体験情報を抽出する。具体的には、例えば、体験情報抽出部５７は、所定の手法を用いて、ステップＳ１の処理で受信し、テキストデータ保存部５２に保存されているテキストデータから、サーバ１１が扱うコンテンツに関連する体験と、その種別を抽出する。例えば、体験情報抽出部５７は、各テキストデータから形態素解析で単語の原型を抽出したのち、辞書保存部５３に保存されている体験種別辞書を用いて、具体的な体験とその種別を抽出する。
【００７１】
図７は、体験種別辞書のデータ構成の例を示している。体験種別辞書には、サーバ１１が扱うコンテンツに関係すると想定される体験を表す語句が登録されるとともに、各語句が表す体験の種別が定義されている。
【００７２】
例えば、この例では、”聴く”、”ライブ”、”歌う”等の語句が登録されている。また、”聴く”の体験種別が、”LISTEN”に分類されている。なお、他にも、例えば、”耳にする”、”聴取”等の音楽等を聴くことに関する語句が、体験種別”LISTEN”に分類される。また、”ライブ”の体験種別が、”JOIN”に分類されている。なお、他にも、例えば、”参戦する”、”入会”等のイベント等に参加することに関する語句が、体験種別”JOIN”に分類される。また、”歌う”の体験種別が、”SING”に分類されている。なお、他にも、例えば、”口ずさむ”、”コーラス”等の歌うことに関する語句が、体験種別”SING”に分類される。
【００７３】
なお、この例で示した体験種別は、その一例であり、他にも、例えば、”BUY”（例えば、ＣＤ等を購入する等）、”PLAY”（例えば、楽器を演奏する等）、”WATCH”（例えば、動画を観る等）等が用いられる。
【００７４】
なお、テキストデータから体験情報及びその種別を抽出する手法には、任意の手法を用いることができる。例えば、上述した方法以外にも、各体験種別のサンプル文書を多数用意し、「Sebastiani, F., “Machine Learning in Automated Text Categorization,” ACM Computing Surveys, Vol. 34, Issue 1, 2002」（以下、非特許文献２と称する）等に記載されている機械学習の手法を用いて、体験種別を分類することが可能である。
【００７５】
また、体験情報抽出部５７は、辞書保存部５３に保存されている時間情報辞書を用いて、テキストデータから時間に関する情報を抽出する。テキストデータから抽出される時間情報は、同じテキストデータに記載されている体験をした時間を表す可能性が高いと想定される。
【００７６】
図８は、時間情報辞書のデータ構成の例を示している。時間情報辞書には、時間を表す表現パターンが登録されるとともに、各表現パターンが表す具体的な時間情報が定義されている。
【００７７】
例えば、この例では、”なう”、”昨日”、”N日前”、”Nヶ月前”、”N年前”、助動詞の”たい”等の表現パターンが登録されている。また、”なう”が、0min（現在）を表す表現パターンとして定義されている。”昨日”は、-1 dayを表し、N日前”は、-N dayを表し、”Nヶ月前”は、-N monthを表し、”N年前”は、-N yearを表す表現パターンとして定義されている。また、助動詞の”たい”は、FUTURE（未来）を表す表現パターンとして定義されている。
【００７８】
なお、この例で示した時間情報は、その一例であり、他にも、例えば、具体的な年代、年、月、日、時刻を表す情報等が用いられる。
【００７９】
さらに、体験情報抽出部５７は、辞書保存部５３に保存されている場所情報辞書を用いて、テキストデータから場所に関する情報を抽出する。テキストデータから抽出される場所情報は、同じテキストデータに記載されている体験をした場所を表す可能性が高いと想定される。
【００８０】
図９は、場所情報辞書のデータ構成の例を示している。場所情報辞書には、場所に関する語句が登録されるとともに、各語句が、固有の場所又は一般の場所のいずれを表すかが定義されている。
【００８１】
例えば、この例では、”東京”、”湘南海岸”、”喫茶店”、”帰り道”等の語句が登録されている。また、”東京”、”湘南海岸”が固有の場所を表す語句に分類され、”喫茶店”、”帰り道”が一般の場所を表す語句に分類されている。
【００８２】
図１０は、図７乃至図９の各辞書を用いて、図４のテキストデータＴ１乃至Ｔ８に対して、体験情報の抽出処理を行った結果を示している。
【００８３】
例えば、テキストデータＴ２からは、”聴いて”に基づいて、体験種別”LISTEN”が抽出されている。また、”なう”に基づいて、時間情報”0min”が抽出されている。
【００８４】
テキストデータＴ３からは、”ライブ”に基づいて、体験種別”JOIN”が抽出されている。また、”昨日”に基づいて、時間情報”-1 day”が抽出されている。
【００８５】
テキストデータＴ４からは、”今日”に基づいて、時間情報”0 day”が抽出されている。
【００８６】
テキストデータＴ５からは、”聴いて”に基づいて、体験種別”LISTEN”が抽出されている。また、”20年前”に基づいて、時間情報”-20 year”が抽出されている。
【００８７】
テキストデータＴ６からは、”（ドライブ）中”に基づいて、時間情報”0min”が抽出されている。また、場所情報”湘南海岸”が抽出されている。
【００８８】
テキストデータＴ７からは、”歌いたい”に基づいて、体験種別”SING”が抽出されている。また、”歌いたい”に基づいて、時間情報”FUTURE”が抽出されている。
【００８９】
なお、テキストデータＴ１及びＴ８からは、体験種別、時間情報、及び、場所情報は抽出されない。
【００９０】
そして、体験情報抽出部５７は、体験情報の抽出結果を体験情報保存部５８に保存する。
【００９１】
ステップＳ４において、キーワード抽出部５９は、キーワードを抽出する。具体的には、キーワード抽出部５９は、キーワード保存部５４に保存されているキーワードＤＢを用いて、ステップＳ１の処理で受信し、テキストデータ保存部５２に保存されているテキストデータから、ユーザに推薦する対象となるコンテンツのカテゴリに固有のキーワード、及び、そのキーワードのカテゴリを抽出する。
【００９２】
図１１は、図４のテキストデータＴ１乃至Ｔ８からキーワードを抽出した結果を示している。
【００９３】
例えば、テキストデータＴ２からは、キーワードカテゴリが”コンテンツ名”に属する”コンテンツ１”が抽出されている。また、キーワードカテゴリが”アーティスト名”に属する”アーティスト１”が抽出されている。
【００９４】
テキストデータＴ３からは、キーワードカテゴリが”アーティスト名”に属する”アーティスト２”が抽出されている。
【００９５】
なお、テキストデータＴ１及びＴ４乃至Ｔ８からは、キーワードは抽出されない。
【００９６】
そして、キーワード抽出部５９は、キーワードの抽出結果を抽出キーワード保存部６０に保存する。
【００９７】
ステップＳ５において、推薦コンテンツ制御部７１は、テキストデータを選択する。すなわち、推薦コンテンツ制御部７１は、テキストデータ保存部５２に保存されているテキストデータのうち未処理のものを１つ処理対象に選択する。
【００９８】
なお、以下、処理対象として選択されたテキストデータを、対象テキストデータと称する。また、以下、対象テキストデータの発信元のユーザを対象ユーザと称する。
【００９９】
ステップＳ６において、推薦コンテンツ抽出部８１は、推薦コンテンツ抽出処理を実行する。すなわち、推薦コンテンツ抽出部８１は、対象テキストデータから抽出された主観表現及び体験情報に基づいて、コンテンツ情報保存部６１に情報が保存されているコンテンツの中から、対象ユーザに推薦するコンテンツ（推薦コンテンツ）を抽出する。
【０１００】
なお、このとき、コンテンツ情報保存部６１に情報が保存されている全てのコンテンツを抽出対象に設定するようにしてもよいし、或いは、所定の条件を満たすコンテンツに抽出対象を絞り込むようにしてもよい。
【０１０１】
なお、以下、推薦コンテンツの抽出対象となるコンテンツの集合を、抽出対象コンテンツ集合と称する。
【０１０２】
ここで、図１２のフローチャート及び図１３を参照して、推薦コンテンツ抽出処理の具体例について説明する。
【０１０３】
図１３は、コンテンツ情報保存部６１に保存されているコンテンツ情報ＤＢの構成の例を示している。コンテンツ情報ＤＢは、コンテンツＩＤ、コンテンツ名（楽曲名）、ライブバージョン、カラオケバージョン、ムード、発表年、関連地域、及び、特徴量の項目を含む。
【０１０４】
コンテンツＩＤは、各コンテンツを個々に識別するための識別情報である。
【０１０５】
ライブバージョンは、各コンテンツがライブバージョンであるか否かを示す。ライブバージョンのコンテンツに対して値Ｙ（Yes）が設定され、ライブバージョンでないコンテンツに対して値Ｎ（No）が設定される。
【０１０６】
カラオケバージョンは、各コンテンツがカラオケバージョンであるか否かを示す。カラオケバージョンのコンテンツに対して値Ｙ（Yes）が設定され、カラオケバージョンでないコンテンツに対して値Ｎ（No）が設定される。
【０１０７】
ムードは、各コンテンツのムードを示す。例えば、手動または学習処理等により自動で、図５の主観表現辞書に登録されているムードの中から各コンテンツに適したものが付与される。
【０１０８】
発表年は、各コンテンツが発表された年を示す。
【０１０９】
関連地域は、各コンテンツが関連する地域を示す。例えば、各コンテンツのタイトルや歌詞等に現れる地域や、アーティストの出身地等が、関連地域として設定される。
【０１１０】
特徴量は、各コンテンツの特徴を数値化したものである。ここでは、テンポ、音の密度、リズム楽器比に関する特徴量が設定されている。
【０１１１】
ステップＳ３１において、推薦コンテンツ抽出部８１は、主観表現保存部５６に保存されている主観表現の抽出結果に基づいて、対象テキストデータにムードに関する主観表現が含まれているか否かを判定する。
【０１１２】
例えば、図６の主観表現の抽出結果が得られている場合、テキストデータＴ１が対象テキストデータであるとき、ムードの主観表現が含まれていると判定される。一方、それ以外のテキストデータが対象テキストデータであるとき、ムードの主観表現が含まれていないと判定される。
【０１１３】
そして、ムードに関する主観表現が含まれていると判定された場合、処理はステップＳ３２に進む。
【０１１４】
ステップＳ３２において、推薦コンテンツ抽出部８１は、抽出対象コンテンツ集合から、ムードが合致するコンテンツを抽出する。例えば、テキストデータＴ１が対象テキストデータである場合、テキストデータＴ１の主観表現のムードは”Cool”である。従って、図１３のコンテンツ情報ＤＢに基づいて、ムードに”Cool”が設定されているコンテンツＣ４が抽出される。
【０１１５】
その後、処理はステップＳ３３に進む。
【０１１６】
一方、ステップＳ３１において、ムードに関する主観表現が含まれていないと判定された場合、ステップＳ３２の処理はスキップされ、処理はステップＳ３３に進む。
【０１１７】
ステップＳ３３において、推薦コンテンツ抽出部８１は、体験情報保存部５８に保存されている体験情報の抽出結果に基づいて、対象テキストデータに体験種別が”JOIN”の体験情報が含まれているか否かを判定する。
【０１１８】
例えば、図１０の体験情報の抽出結果が得られている場合、テキストデータＴ３が対象テキストデータであるとき、体験種別が”JOIN”の体験情報が含まれていると判定される。一方、それ以外のテキストデータが対象テキストデータであるとき、体験種別が”JOIN”の体験情報が含まれてないと判定される。
【０１１９】
そして、体験種別が”JOIN”の体験情報が含まれていると判定された場合、処理はステップＳ３４に進む。
【０１２０】
ステップＳ３４において、推薦コンテンツ抽出部８１は、抽出対象コンテンツ集合から、ライブバージョンのコンテンツを抽出する。例えば、テキストデータＴ３が対象テキストデータである場合、図１３のコンテンツ情報ＤＢにおいてライブバージョンに”Ｙ”が設定されているコンテンツＣ２及びＣ３が抽出される。
【０１２１】
その後、処理はステップＳ３５に進む。
【０１２２】
一方、ステップＳ３３において、体験種別が”JOIN”の体験情報が含まれていないと判定された場合、ステップＳ３４の処理はスキップされ、処理はステップＳ３５に進む。
【０１２３】
ステップＳ３５において、推薦コンテンツ抽出部８１は、体験情報保存部５８に保存されている体験情報の抽出結果に基づいて、対象テキストデータに体験種別が”SING”の体験情報が含まれているか否かを判定する。
【０１２４】
例えば、図１０の体験情報の抽出結果が得られている場合、テキストデータＴ７が対象テキストデータであるとき、体験種別が”SING”の体験情報が含まれていると判定される。一方、それ以外のテキストデータが対象テキストデータである場合、体験種別が”SING”の体験情報が含まれてないと判定される。
【０１２５】
そして、体験種別が”SING”の体験情報が含まれていると判定された場合、処理はステップＳ３６に進む。
【０１２６】
ステップＳ３６において、推薦コンテンツ抽出部８１は、抽出対象コンテンツ集合から、カラオケバージョンのコンテンツを抽出する。例えば、テキストデータＴ７が対象テキストデータである場合、図１３のコンテンツ情報ＤＢにおいてカラオケバージョンに”Ｙ”が設定されているコンテンツＣ４が抽出される。
【０１２７】
その後、処理はステップＳ３７に進む。
【０１２８】
一方、ステップＳ３５において、体験種別が”SING”の体験情報が含まれていないと判定された場合、ステップＳ３６の処理はスキップされ、処理はステップＳ３７に進む。
【０１２９】
ステップＳ３７において、推薦コンテンツ抽出部８１は、体験情報保存部５８に保存されている体験情報の抽出結果に基づいて、対象テキストデータに時間情報が含まれているか否かを判定する。
【０１３０】
例えば、図１０の体験情報の抽出結果が得られている場合、テキストデータＴ２乃至Ｔ７のいずれかが対象テキストデータであるとき、時間情報が含まれていると判定される。一方、それ以外のテキストデータが対象テキストデータであるとき、時間情報が含まれていないと判定される。
【０１３１】
そして、時間情報が含まれていると判定された場合、処理はステップＳ３８に進む。
【０１３２】
ステップＳ３８において、推薦コンテンツ抽出部８１は、年単位の時間情報であるか否かを判定する。
【０１３３】
例えば、図１０の体験情報の抽出結果が得られている場合、テキストデータＴ５が対象テキストデータであるとき、年単位の時間情報であると判定される。一方、それ以外のテキストデータが対象テキストデータである場合、年単位の時間情報でないと判定される。
【０１３４】
そして、年単位の時間情報であると判定された場合、処理はステップＳ３９に進む。
【０１３５】
ステップＳ３９において、推薦コンテンツ抽出部８１は、抽出対象コンテンツ集合から、対象となる年の前後１年以内のコンテンツを抽出する。
【０１３６】
例えば、テキストデータＴ５が対象テキストデータである場合、テキストデータＴ５には”-20 year”という時間情報が含まれている。従って、現在の年を2012年とした場合、20年前の1992年の前後１年以内に発表されたコンテンツ、すなわち、発表年が1991年から1993年までのコンテンツが抽出される。例えば、図１３のコンテンツ情報ＤＢにおいて発表年が1991年から1993年までの範囲内であるコンテンツＣ２及びＣ４が抽出される。
【０１３７】
その後、処理はステップＳ４０に進む。
【０１３８】
一方、ステップＳ３８において、年単位の時間情報でないと判定された場合、ステップＳ３９の処理はスキップされ、処理はステップＳ４０に進む。
【０１３９】
また、ステップＳ３７において、時間情報が含まれていないと判定された場合、ステップＳ３８及びＳ３９の処理はスキップされ、処理はステップＳ４０に進む。
【０１４０】
ステップＳ４０において、推薦コンテンツ抽出部８１は、体験情報保存部５８に保存されている体験情報の抽出結果に基づいて、対象テキストデータに場所情報が含まれているか否かを判定する。
【０１４１】
例えば、図１０の体験情報の抽出結果が得られている場合、テキストデータＴ６が対象テキストデータであるとき、場所情報が含まれていると判定される。一方、それ以外のテキストデータが対象テキストデータである場合、場所情報が含まれていないと判定される。
【０１４２】
そして、場所情報が含まれていると判定された場合、処理はステップＳ４１に進む。
【０１４３】
ステップＳ４１において、推薦コンテンツ抽出部８１は、抽出対象コンテンツ集合から、対象となる場所に関連するコンテンツを抽出する。
【０１４４】
例えば、テキストデータＴ６が対象テキストデータである場合、テキストデータＴ６には”湘南海岸”という場所情報が含まれている。従って、図１３のコンテンツ情報ＤＢにおいて関連地域に”湘南海岸”が設定されているコンテンツＣ３が抽出される。
【０１４５】
その後、処理はステップＳ４２に進む。
【０１４６】
一方、ステップＳ４０において、場所情報が含まれていないと判定された場合、ステップＳ４１の処理はスキップされ、処理はステップＳ４２に進む。
【０１４７】
ステップＳ４２において、推薦コンテンツ抽出部８１は、推薦コンテンツを決定する。例えば、推薦コンテンツ抽出部８１は、ステップＳ３２、Ｓ３４、Ｓ３６、Ｓ３９およびＳ４１の抽出処理を１つ以上実行した場合、ＯＲ条件又はＡＮＤ条件のいずれかで推薦コンテンツを決定する。すなわち、ＯＲ条件の場合、実行した抽出処理のいずれか１つで抽出されたコンテンツが推薦コンテンツに決定される。一方、ＡＮＤ条件の場合、実行した抽出処理の全てで抽出されたコンテンツが推薦コンテンツに決定される。
【０１４８】
また、推薦コンテンツ抽出部８１は、対象テキストデータから抽出された主観表現及び体験情報がいずれの条件も満たさなかったため、いずれの抽出処理も行わなかった場合、抽出対象コンテンツ集合に含まれる全てのコンテンツを推薦コンテンツに決定する。
【０１４９】
その後、推薦コンテンツ抽出処理は終了する。
【０１５０】
図３に戻り、ステップＳ７において、推薦コンテンツ抽出部８１は、ステップＳ６の処理の結果に基づいて、推薦するコンテンツが存在するか否かを判定する。推薦するコンテンツが存在すると判定された場合、処理はステップＳ８に進む。
【０１５１】
ステップＳ８において、推薦コンテンツ抽出部８１は、推薦コンテンツの抽出結果をランキング種別選択部８２及びランキング作成部８３に通知する。この推薦コンテンツの抽出結果には、例えば、推薦コンテンツのＩＤ等が含まれる。
【０１５２】
ステップＳ９において、ランキング種別選択部８２は、ランキング種別選択処理を実行する。ここで、図１４のフローチャートを参照して、ランキング種別選択処理の詳細について説明する。
【０１５３】
ステップＳ７１において、ランキング種別選択部８２は、主観表現保存部５６に保存されている主観表現の抽出結果に基づいて、対象テキストデータにポジティブな主観表現が含まれているか否かを判定する。ポジティブな主観表現が含まれていると判定された場合、処理はステップＳ７２に進む。
【０１５４】
ステップＳ７２において、ランキング種別選択部８２は、体験情報保存部５８に保存されている体験情報の抽出結果に基づいて、対象テキストデータに体験情報が含まれているか否かを判定する。体験情報が含まれていると判定された場合、処理はステップＳ７３に進む。
【０１５５】
ステップＳ７３において、ランキング種別選択部８２は、抽出キーワード保存部６０に保存されているキーワードの抽出結果に基づいて、対象テキストデータにコンテンツ名が含まれているか否かを判定する。コンテンツ名が含まれていないと判定された場合、処理はステップＳ７４に進む。
【０１５６】
ステップＳ７４において、ランキング種別選択部８２は、抽出キーワード保存部６０に保存されているキーワードの抽出結果に基づいて、対象テキストデータにアーティスト名が含まれているか否かを判定する。アーティスト名が含まれていないと判定された場合、処理はステップＳ７５に進む。
【０１５７】
ステップＳ７５において、ランキング種別選択部８２は、ユーザ履歴に基づくランキングを選択する。すなわち、対象テキストデータに、ポジティブな主観表現、及び、体験情報が含まれており、かつ、コンテンツ名及びアーティスト名が含まれていない場合、ユーザのコンテンツの利用履歴に基づくランキング（以下、ユーザ履歴ランキングと称する）が選択される。これは、例えば、対象ユーザが、特定のコンテンツやアーティストとは無関係な体験についてポジティブな内容のテキストデータを投稿した場合等が想定される。なお、図４のテキストデータＴ１乃至Ｔ８の中には、ユーザ履歴ランキングが選択されるテキストデータは存在しない。
【０１５８】
そして、ランキング種別選択部８２は、選択したランキング種別をランキング作成部８３に通知する。
【０１５９】
その後、ランキング種別選択処理は終了する。
【０１６０】
一方、ステップＳ７４において、アーティスト名が含まれていると判定された場合、処理はステップＳ７６に進む。
【０１６１】
ステップＳ７６において、ランキング種別選択部８２は、主観表現保存部５６に保存されている主観表現の抽出結果に基づいて、対象テキストデータに含まれる主観表現のタイプが感性表現又は単純評価のいずれであるかを判定する。主観表現のタイプが感性表現であると判定された場合、処理はステップＳ７７に進む。
【０１６２】
ステップＳ７７において、ランキング種別選択部８２は、関連アーティストの代表曲によるランキングを選択する。すなわち、対象テキストデータに、ポジティブな感性表現による主観表現、体験情報、及び、アーティスト名が含まれており、かつ、コンテンツ名が含まれていない場合、関連アーティストの代表曲によるランキング（以下、関連アーティスト代表曲ランキングと称する）が選択される。これは、例えば、対象ユーザが、特定のアーティストに関係のある体験について、特定のコンテンツとは関係なく、感性的な表現によりポジティブな内容のテキストデータを投稿した場合等が想定される。なお、図４のテキストデータＴ１乃至Ｔ８の中には、関連アーティスト代表ランキングが選択されるテキストデータは存在しない。
【０１６３】
そして、ランキング種別選択部８２は、選択したランキング種別をランキング作成部８３に通知する。
【０１６４】
その後、ランキング種別選択処理は終了する。
【０１６５】
一方、ステップＳ７６において、主観表現のタイプが単純評価であると判定された場合、処理はステップＳ７８に進む。
【０１６６】
ステップＳ７８において、ランキング種別選択部８２は、アーティストの代表曲によるランキングを選択する。すなわち、対象テキストデータに、ポジティブな単純評価による主観表現、体験情報、及び、アーティスト名が含まれており、かつ、コンテンツ名が含まれていない場合、アーティストの代表曲によるランキング（以下、アーティスト代表曲ランキングと称する）を選択する。これは、例えば、対象ユーザが、特定のアーティストに関係のある体験について、特定のコンテンツとは関係なく、単純にポジティブな評価を示す内容のテキストデータを投稿した場合が想定される。なお、テキストデータＴ３が対象テキストデータである場合、アーティスト代表曲ランキングが選択される。
【０１６７】
そして、ランキング種別選択部８２は、選択したランキング種別をランキング作成部８３に通知する。
【０１６８】
その後、ランキング種別選択処理は終了する。
【０１６９】
一方、ステップＳ７３において、コンテンツ名が含まれると判定された場合、処理はステップＳ７９に進む。
【０１７０】
ステップＳ７９において、ランキング種別選択部８２は、コンテンツの類似度によるランキングを選択する。すなわち、対象テキストデータに、ポジティブな主観表現、体験情報、及び、コンテンツ名が含まれている場合、当該コンテンツの類似度によるランキング（以下、コンテンツ類似度ランキングと称する）を選択する。これは、例えば、対象ユーザが、特定のコンテンツに関係のある体験について、ポジティブな内容のテキストデータを投稿した場合等が想定される。なお、テキストデータＴ２が対象テキストデータである場合、コンテンツ類似度ランキングが選択される。
【０１７１】
そして、ランキング種別選択部８２は、選択したランキング種別をランキング作成部８３に通知する。
【０１７２】
その後、ランキング種別選択処理は終了する。
【０１７３】
一方、ステップＳ７１において、ポジティブな主観表現が含まれていないと判定された場合、又は、ステップＳ７２において、体験情報が含まれていないと判定された場合、処理はステップＳ８０に進む。
【０１７４】
ステップＳ８０において、ランキング種別選択部８２は、ランキング種別の選択を行わないことに決定する。すなわち、対象テキストデータに、ポジティブな主観表現及び体験情報が含まれていない場合、ランキング種別の選択が行われない。これは、例えば、対象ユーザが、体験とは無関係な内容のテキストデータを投稿した場合、又は、体験についてネガティブな内容のテキストデータを投稿した場合等が想定される。なお、テキストデータＴ２及びＴ３以外のテキストデータが対象テキストデータである場合、ランキング種別の選択を行わないことに決定される。
【０１７５】
そして、ランキング種別選択部８２は、ランキング種別の選択を行わないことをランキング作成部８３に通知する。
【０１７６】
その後、ランキング種別選択処理は終了する。
【０１７７】
図３に戻り、ステップＳ１０において、ランキング作成部８３は、ランキング種別選択部８２からの通知に基づいて、ランキング種別が選択されたか否かを判定する。ランキング種別が選択されたと判定された場合、処理はステップＳ１１に進む。
【０１７８】
ステップＳ１１において、ランキング作成部８３は、ランキングを作成する。すなわち、ランキング作成部８３は、抽出された推薦コンテンツに対して、選択されたランキング種別を基準にして、対象ユーザが好みそうな順番を予測し、予測結果を反映したランキングを作成する。
【０１７９】
例えば、ランキング作成部８３は、ユーザ履歴ランキングが選択されている場合、所定の手法を用いて、ユーザ履歴保存部６２に保存されている対象ユーザのコンテンツの利用履歴に基づいて、各推薦コンテンツに対する対象ユーザの嗜好度を予測する。そして、ランキング作成部８３は、嗜好度が高い順に推薦コンテンツを並べることにより、推薦コンテンツのランキングを作成する。
【０１８０】
なお、コンテンツに対するユーザの嗜好度を予測する手法には、任意のものを採用することができる。例えば、「Su, X., Khoshgoftaar, T. M., “A Survey of Collaborative Filtering Techniques,” Advances in Artificial Intelligence, vol. 2009, 2009」（以下、非特許文献３と称する）、「Adomavicius, G., Alexander, T., “Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions,” IEEE Trans. Knowledge and Data Mining, Vol. 17, No. 6, 2005」（以下、非特許文献４と称する）に記載されている手法を採用することができる。
【０１８１】
また、例えば、ランキング作成部８３は、関連アーティスト代表曲ランキングが選択されている場合、対象テキストデータに出現するアーティスト（以下、対象アーティストと称する）と関連する関連アーティストを検索する。
【０１８２】
なお、関連アーティストの検索手法には、任意の手法を採用することができる。例えば、ランキング作成部８３は、アーティスト情報保存部６３に保存されているアーティスト情報ＤＢを用いて、対象アーティストと他のアーティストとの間の特徴量又はメタデータの類似度を算出する。そして、ランキング作成部８３は、類似度が所定の閾値以上のアーティスト、又は、類似度がトップから所定の順位までのアーティストを関連アーティストとして抽出する。
【０１８３】
また、例えば、各アーティスト間の相関関係を示すデータを用いて、対象アーティストと関連する関連アーティストを抽出するようにしてもよい。
【０１８４】
次に、ランキング作成部８３は、推薦コンテンツの中から、対象アーティスト及び関連アーティストのコンテンツを抽出する。
【０１８５】
そして、ランキング作成部８３は、コンテンツ情報保存部６１に保存されている代表コンテンツＤＢを用いて、抽出したコンテンツのランキングを作成する。
【０１８６】
図１５は、代表コンテンツＤＢの構成例を示している。代表コンテンツＤＢは、コンテンツＩＤ、アーティスト名、及び、代表度の項目を含む。
【０１８７】
代表度は、各コンテンツに対してアーティスト毎に設定され、値が小さくなるほど、そのアーティストを代表するコンテンツであることを示す。例えば、各アーティストのコンテンツを売上げ、視聴回数、著名度等を基準とする順に並べ、その順位を代表度に設定するようにしてもよい。或いは、例えば、各アーティストのコンテンツを売上げ、視聴回数、著名度等を基準とする複数のレベルに分類し、レベル毎に代表度を設定するようにしてもよい。前者の場合、同じアーティストの各コンテンツにそれぞれ異なる代表度が設定され、後者の場合、同じアーティストの複数のコンテンツに同じ代表度が設定される場合がある。
【０１８８】
そして、ランキング作成部８３は、抽出したコンテンツを代表度順に並べることにより、推薦コンテンツのランキングを作成する。
【０１８９】
さらに、例えば、ランキング作成部８３は、アーティスト代表曲ランキングが選択されている場合、推薦コンテンツの中から、対象テキストデータに出現する対象アーティストのコンテンツを抽出する。そして、ランキング作成部８３は、図１５の代表コンテンツＤＢを用いて、抽出したコンテンツを代表度順に並べることにより、推薦コンテンツのランキングを作成する。
【０１９０】
また、例えば、ランキング作成部８３は、コンテンツ類似度ランキングが選択されている場合、図１３のコンテンツ情報ＤＢを用いて、対象テキストデータに出現するコンテンツと、各推薦コンテンツとの間の類似度を求める。
【０１９１】
なお、コンテンツ間の類似度を求める手法には、任意の手法を用いることができる。例えば、図１３のコンテンツ情報ＤＢに登録されている各コンテンツの特徴量に基づいて、コンテンツ間の類似度を求めるようにしてもよい。また、例えば、非特許文献３に記載されているItem-based CF（Collaborative Filtering）を用いて、コンテンツ間の類似度を求めるようにしてもよい。
【０１９２】
そして、ランキング作成部８３は、推薦コンテンツを類似度が高い順に並べることにより、推薦コンテンツのランキングを作成する。
【０１９３】
このようにして、対象ユーザが投稿したテキストデータに含まれる主観表現及び体験情報に基づいて、対象ユーザに提示する推薦コンテンツの優先付けが行われる。
【０１９４】
そして、ランキング作成部８３は、作成したランキングを示すランキング情報を、対象ユーザを示す情報と関連付けてランキング情報保存部６５に保存する。
【０１９５】
ステップＳ１２において、提示制御部６７は、コンテンツを推薦するタイミングであるか否かを判定する。コンテンツを推薦するタイミングであると判定された場合、処理はステップＳ１３に進む。例えば、図１６を参照して後述するように、対象ユーザのテキストデータの投稿に同期してリアルタイムにコンテンツを推薦する場合、ランキングの作成後すぐに、ステップＳ１２において、コンテンツを推薦するタイミングであると判定される。
【０１９６】
ステップＳ１３において、提示制御部６７は、ランキングに基づいて、推薦するコンテンツを提示する。具体的には、提示制御部６７は、ランキング情報保存部６５から、対象ユーザに対するランキング情報を読み出す。提示制御部６７は、ランキング情報に基づいて、対象ユーザに推薦コンテンツを提示する画面（以下、コンテンツ推薦画面と称する）の表示制御データを生成する。提示制御部６７は、送信部６８及びネットワーク１３を介して、対象ユーザのクライアント１２に表示制御データを送信する。
【０１９７】
表示制御データを受信したクライアント１２は、受信した表示制御データに基づいて、コンテンツ推薦画面を表示する。なお、コンテンツ推薦画面の具体例は、図１６乃至図１８を参照して後述する。
【０１９８】
その後、処理はステップＳ１４に進む。
【０１９９】
一方、ステップＳ１２において、コンテンツを推薦するタイミングでないと判定された場合、ステップＳ１３の処理はスキップされ、処理はステップＳ１４に進む。
【０２００】
なお、ステップＳ１３の処理がスキップされ、使用されなかったランキング情報は、例えば、後でコンテンツを推薦するタイミングになったときに使用される。これは、例えば、図１８を参照して後述するように、対象ユーザの過去に投稿したテキストデータに基づいてまとめてコンテンツを推薦する場合等が想定される。
【０２０１】
また、ステップＳ１０において、ランキング種別が選択されなかったと判定された場合、ステップＳ１１乃至Ｓ１３の処理はスキップされ、処理はステップＳ１４に進む。すなわち、この場合、コンテンツの推薦は行われない。
【０２０２】
さらに、ステップＳ７において、推薦するコンテンツが存在しないと判定された場合、ステップＳ８乃至Ｓ１３の処理はスキップされ、処理はステップＳ１４に進む。
【０２０３】
ステップＳ１４において、推薦コンテンツ制御部７１は、未処理のテキストデータが残っているか否かを判定する。未処理のテキストデータが残っていると判定された場合、処理はステップＳ５に戻る。その後、ステップＳ１４において、未処理のテキストデータが残っていないと判定されるまで、ステップＳ５乃至Ｓ１４の処理が繰り返し実行される。
【０２０４】
一方、ステップＳ１４において、未処理のテキストデータが残っていないと判定された場合、コンテンツ推薦処理は終了する。
【０２０５】
ここで、図１６乃至図１８を参照して、推薦コンテンツの提示方法の具体例について説明する。
【０２０６】
図１６は、ユーザがテキストデータを投稿する度に、その内容に応じた推薦コンテンツ（楽曲）を提示するサービス（例えば、音楽ＳＮＳ（Social Networking Service）等）において、クライアント１２に表示されるコンテンツ推薦画面の例を示している。
【０２０７】
この画面は、対象ユーザが投稿したテキストデータを一覧表示するものであり、アイコン１０１ａ,１０１ｂ、吹き出し１０２ａ,１０２ｂ、ウインドウ１０３ａ、及び、アイコン１０４ａ,１０４ｂが表示されている。
【０２０８】
アイコン１０１ａ,１０１ｂは、対象ユーザを表すアイコンである。
【０２０９】
吹き出し１０２ａ,１０２ｂには、対象ユーザが投稿したテキストデータの内容が表示される。
【０２１０】
ウインドウ１０３ａには、吹き出し１０２ａ内のテキストデータに基づいて抽出及び優先付けが行われた推薦コンテンツが表示される。具体的には、吹き出し１０２ａ内の「昨日のアーティスト２のライブは最高だった！」というテキストデータは、ポジティブな単純評価の主観表現（最高）、体験（ライブ）、及び、アーティスト名（アーティスト２）を含んでいる。従って、上述した図１４のランキング種別選択処理において、アーティスト代表曲ランキングが選択される。
【０２１１】
その結果、ウインドウ１０３ａ内には、アーティスト２のコンテンツのうち、代表度が上位のコンテンツが所定の数だけ表示される。この例では、図１５の代表コンテンツＤＢに基づいて、アーティスト２を代表するコンテンツのうち上位２つのコンテンツＣ３６及びコンテンツＣ３７のコンテンツ名が表示されている。また、コンテンツＣ３６及びコンテンツＣ３７に対応するアイコン１０４ａ及びアイコン１０４ｂが表示されている。アイコン１０４ａ及びアイコン１０４ｂには、例えば、対応するコンテンツ（楽曲）のジャケット等が用いられる。
【０２１２】
このように、対象ユーザが投稿したテキストデータに含まれる主観表現及び体験情報に応じたコンテンツがリアルタイムに推薦される。従って、対象ユーザが、推薦されたコンテンツを受け入れる可能性が高くなる。すなわち、対象ユーザが、例えば、推薦されたコンテンツを利用したり、購入したり、評価したり、コンテンツの情報を閲覧したりする可能性が高くなる。
【０２１３】
また、図１７に示されるように、自分が投稿したテキストデータだけでなく、他のユーザが投稿したテキストデータに対して推薦されたコンテンツを提示するようにしてもよい。
【０２１４】
具体的には、図１７は、対象ユーザがフォローしているユーザが投稿したテキストデータを一覧表示するものであり、アイコン１２１ａ,１２１ｂ、吹き出し１２２ａ,１２２ｂ、ウインドウ１２３ａ、及び、アイコン１２４ａ,１２４ｂが表示されている。
【０２１５】
ここで、対象ユーザがフォローしているユーザとは、例えば、投稿したテキストデータを参照するように対象ユーザが設定している他のユーザのことである。
【０２１６】
アイコン１２１ａ,１２１ｂは、それぞれ対象ユーザがフォローしているユーザを表すアイコンである。
【０２１７】
吹き出し１２２ａ,１２２ｂには、それぞれアイコン１２１ａ,１２１ｂに対応するユーザが投稿したテキストデータの内容が表示される。吹き出し１２２ａ,１２２ｂの上には、それぞれテキストデータを投稿したユーザ名及び日時が表示される。
【０２１８】
ウインドウ１２３ａには、吹き出し１２２ａ内のテキストデータに基づいて、ユーザ１に提示される推薦コンテンツが表示される。具体的には、吹き出し１０２ａ内の「聴いてるなう。いつ聴いいてもいいな> コンテンツ１」というテキストデータは、ポジティブな単純評価の主観表現（いい）、体験（聴いて）、及び、コンテンツ名（コンテンツ１）を含んでいる。従って、上述した図１４のランキング種別選択処理において、コンテンツ類似度ランキングが選択される。
【０２１９】
その結果、ウインドウ１２３ａ内には、コンテンツ１との類似度が上位のコンテンツが所定の数だけ表示される。この例では、図１３のコンテンツ情報に基づいて、コンテンツ１との特徴量の類似度が高い上位２つのコンテンツＣ２０及びコンテンツ５のコンテンツ名が表示されている。また、コンテンツＣ２０及びコンテンツＣ５に対応するアイコン１２４ａ及びアイコン１２４ｂが表示されている。アイコン１２４ａ及びアイコン１２４ｂには、例えば、対応するコンテンツ（楽曲）のジャケット等が用いられる。
【０２２０】
このように、対象ユーザがフォローするユーザのテキストデータに含まれる主観表現及び体験情報に応じて推薦されたコンテンツが、対象ユーザに提示される。これにより、対象ユーザは、自分がフォローするユーザのコンテンツに対する嗜好を知ることができる。また、対象ユーザがフォローするユーザは、自分と嗜好や価値観が合うユーザである可能性が高い。従って、対象ユーザがフォローしているユーザに対して推薦されたコンテンツを受け入れる可能性は高いと考えられる。
【０２２１】
図１８は、ジャンル等に基づいて分類されたチャンネル毎にコンテンツをまとめて提供するネットラジオ等のサービスをサーバ１１が提供する場合に、対象ユーザのクライアント１２に表示される画面の例を示している。
【０２２２】
この画面には、各チャンネルに対応するウインドウ１４１乃至１４３が表示されている。そのうち、ウインドウ１４１及びウインドウ１４２は、サーバ１１から提供される通常のチャンネルであるロックチャンネル及びジャズチャンネルに対応している。ウインドウ１４１内には、ロックチャンネルで配信されるコンテンツに対応するアイコン１５１ａ乃至１５１ｇが再生順に並べて表示されている。ウインドウ１４２内には、ジャズチャンネルで配信されるコンテンツに対応するアイコン１５２ａ乃至１５２ｇが再生順に並べて表示されている。
【０２２３】
一方、ウインドウ１４３は、対象ユーザが先週投稿したテキストデータに基づいて推薦するコンテンツを集めた”先週のアクティビティチャンネル”に対応している。ウインドウ１４３内には、先週のアクティビティチャンネルで配信されるコンテンツに対応するアイコン１５３ａ乃至１５３ｇが再生順に並べて表示されている。配信するコンテンツ及び再生順は、例えば、先週１週間の間に対象ユーザがＳＮＳ等で投稿したテキストデータの内容に基づいて作成されたランキング情報に基づいて決定される。
【０２２４】
このように、対象ユーザが過去の所定の期間内に投稿したテキストデータに含まれる主観表現及び体験情報に応じて、コンテンツがまとめて推薦される。従って、対象ユーザが、推薦されたコンテンツを受け入れる可能性が高くなる。
【０２２５】
＜２．変形例＞
以下、上述した本技術の実施の形態の変形例について説明する。
【０２２６】
［変形例１：コンテンツの抽出及び優先付けの方法の変形例］
ユーザに提示するコンテンツの抽出及びランキングの作成（すなわち、優先付け）の方法は、上述した例に限定されるものではなく、他の方法を採用することも可能である。
【０２２７】
例えば、上述した以外の条件を用いて、推薦コンテンツの抽出及びランキングの作成を行うようにしてもよい。
【０２２８】
また、例えば、上述した実施の形態で、コンテンツの抽出に用いた条件を、コンテンツのランキングの作成に用いるようにしてもよいし、逆に、コンテンツのランキングの作成に用いた条件を、コンテンツの抽出に用いるようにしてもよい。
【０２２９】
さらに、例えば、コンテンツの抽出又はランキングの作成のいずれか一方のみを行うようにしてもよい。例えば、抽出対象コンテンツ集合内のコンテンツを全て対象にして、推薦コンテンツのランキングを作成するようにしてもよい。或いは、例えば、抽出対象コンテンツ集合内のコンテンツから推薦コンテンツの抽出のみを行なって、ランキングの作成を行わないようにしてもよい。
【０２３０】
また、例えば、テキストデータから抽出した体験情報又は主観表現の一方のみに基づいて、推薦コンテンツの抽出又はランキングの作成を行うようにしてもよい。
【０２３１】
さらに、例えば、テキストデータから体験に関する語句が抽出されなかった場合、時間情報や場所情報が抽出されても、推薦コンテンツの抽出及びランキングの作成に体験情報を用いないようにしてもよい。この場合、テキストデータから抽出された時間情報や場所情報が、体験に関連する情報でない可能性があるためである。
【０２３２】
［変形例２：コンテンツの推薦方法の変形例］
また、図１６乃至図１８を参照して上述した推薦コンテンツの提示方法は、その一例であり、他の方法により推薦コンテンツを提示するようにすることが可能である。
【０２３３】
例えば、推薦コンテンツのランキングをそのまま提示するようにしてもよい。
【０２３４】
また、例えば、ランキング等に従って、提示する推薦コンテンツを所定の時間毎に切り替えるようにしてもよい。
【０２３５】
さらに、図１８を参照して上述した例では、対象ユーザが過去の所定の期間内に投稿した複数のテキストデータに基づいて、コンテンツをまとめて推薦する例を示した。それ以外にも、例えば、他の任意の条件に基づいて抽出された複数のテキストデータに基づいて、コンテンツをまとめて推薦するようにしてもよい。例えば、テキストデータの長さ、含まれる語句、話題、投稿した時刻や曜日等を、抽出条件として用いることが考えられる。
【０２３６】
［変形例３：テキストデータの入力方法の変形例］
また、本技術は、ユーザがクライアント１２に直接テキストデータを入力する場合だけでなく、音声により入力する場合にも適用することができる。この場合、入力された音声データをクライアント１２でテキストデータに変換して、サーバ１１に送信するようにしてもよいし、クライアント１２からサーバ１１に音声データを送信して、サーバ１１で音声データをテキストデータに変換するようにしてもよい。
【０２３７】
［変形例４：推薦するアイテムの変形例］
また、本技術を用いて推薦するアイテムは、上述した例に限定されるものではない。例えば、本技術は、音楽や動画以外にも、書籍、ゲーム、ソフトウエア、ウエブサイト、ニュース、広告等の、文字、音声、画像等を用いた各種のコンテンツを推薦する場合にも適用することができる。
【０２３８】
さらに、本技術は、コンテンツ以外のアイテム、例えば、各種の商品やソーシャルサービス上のユーザ等を推薦する場合にも適用することができる。
【０２３９】
［変形例５：キーワードの変形例］
また、以上の説明では、コンテンツ（楽曲）のアーティストの名称をキーワードとして抽出して、推薦コンテンツの抽出又は優先付けに用いる例を示したが、アーティスト以外の人やグループをキーワードとして用いるようにしてもよい。
【０２４０】
例えば、アイテムの制作、製造、販売等に関わる人、企業、団体等の名称をキーワードとして用いることが可能である。また、キーワードに用いる名称は、必ずしも正式な名称でなくてもよく、例えば、通称や略称等を用いるようにしてもよい。
【０２４１】
［コンピュータの構成例］
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
【０２４２】
図１９は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【０２４３】
コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）３０１，ROM（Read Only Memory）３０２，RAM（Random Access Memory）３０３は、バス３０４により相互に接続されている。
【０２４４】
バス３０４には、さらに、入出力インタフェース３０５が接続されている。入出力インタフェース３０５には、入力部３０６、出力部３０７、記憶部３０８、通信部３０９、及びドライブ３１０が接続されている。
【０２４５】
入力部３０６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部３０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部３０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部３０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ３１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１１を駆動する。
【０２４６】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU３０１が、例えば、記憶部３０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース３０５及びバス３０４を介して、RAM３０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０２４７】
コンピュータ（CPU３０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア３１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
【０２４８】
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア３１１をドライブ３１０に装着することにより、入出力インタフェース３０５を介して、記憶部３０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部３５９で受信し、記憶部３０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM３０２や記憶部３０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０２４９】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【０２５０】
また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
【０２５１】
さらに、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０２５２】
例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
【０２５３】
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０２５４】
さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０２５５】
また、例えば、本技術は以下のような構成も取ることができる。
【０２５６】
（１）
ユーザからのテキストデータから体験に関する情報である体験情報を抽出する体験情報抽出部と、
抽出された前記体験情報に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行うアイテム選定部と、
アイテムの抽出又は優先付けの結果に基づいて、前記ユーザへのアイテムの提示を制御する提示制御部と
を備える情報処理装置。
（２）
前記体験情報抽出部は、前記体験情報に含まれる体験を所定の種別に分類し、
前記アイテム選定部は、前記体験の種別に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記アイテム選定部は、前記体験情報に含まれる時間又は場所に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
前記（１）又は（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記体験情報は、前記アイテムに関連する体験に関する情報である
前記（１）乃至（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）
前記テキストデータから主観表現を抽出する主観表現抽出部を
さらに備え、
前記アイテム選定部は、さらに抽出された前記主観表現に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
前記（１）乃至（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
前記アイテム選定部は、前記主観表現がポジティブ又はネガティブのいずれであるかに基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記アイテム選定部は、前記テキストデータから前記体験情報及びポジティブな前記主観表現が抽出された場合に、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記アイテム選定部は、前記主観表現が表すムードに基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
前記（５）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記アイテム選定部は、前記主観表現が単純評価又は感性表現のいずれであるかに基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
前記（５）乃至（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
前記テキストデータからキーワードを抽出するキーワード抽出部を
さらに備え、
前記アイテム選定部は、さらに抽出されたキーワードに基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
前記（１）乃至（９）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
前記キーワードは、アイテムの名称を含み、
前記アイテム選定部は、前記キーワードとして抽出されたアイテムの名称に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記キーワードは、アイテムに関連する人物の名称を含み、
前記アイテム選定部は、前記キーワードとして抽出された人物の名称に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行う
前記（１０）又は（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）
前記提示制御部は、前記テキストデータとともに、抽出又は優先付けが行われたアイテムを提示するように制御する
前記（１）乃至（１２）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１４）
前記提示制御部は、所定の条件を満たす複数の前記テキストデータに基づいて抽出又は優先付けされたアイテムをまとめて前記ユーザに提示するように制御する
前記（１）乃至（１２）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１５）
情報処理装置が、
ユーザからのテキストデータから体験に関する情報である体験情報を抽出し、
抽出された前記体験情報に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行い、
アイテムの抽出又は優先付けの結果に基づいて、前記ユーザへのアイテムの提示を制御する
ステップを含む情報処理方法。
（１６）
ユーザからのテキストデータから体験に関する情報である体験情報を抽出し、
抽出された前記体験情報に基づいて、前記ユーザに提示するアイテムの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行い、
アイテムの抽出又は優先付けの結果に基づいて、前記ユーザへのアイテムの提示を制御する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０２５７】
１  情報処理システム,  １１  サーバ，  １２−１乃至１２−ｎ  クライアント，  ５５  主観表現抽出部,  ５７  体験情報抽出部,  ５９  キーワード抽出部,  ６４  コンテンツ選定部,  ６７  提示制御部,  ８１  推薦コンテンツ抽出部,  ８２  ランキング種別選択部,  ８３  ランキング作成部
【図１】
0005910316.tif 000002
【図２】
0005910316.tif 000003
【図３】
0005910316.tif 000004
【図４】
0005910316.tif 000005
【図５】
0005910316.tif 000006
【図６】
0005910316.tif 000007
【図７】
0005910316.tif 000008
【図８】
0005910316.tif 000009
【図９】
0005910316.tif 000010
【図１０】
0005910316.tif 000011
【図１１】
0005910316.tif 000012
【図１２】
0005910316.tif 000013
【図１３】
0005910316.tif 000014
【図１４】
0005910316.tif 000015
【図１５】
0005910316.tif 000016
【図１６】
0005910316.tif 000017
【図１７】
0005910316.tif 000018
【図１８】
0005910316.tif 000019
【図１９】
0005910316.tif 000020