(57)【要約】【課題】情報と情報とを結び付ける多様な観点を抽出して情報検索又は推薦に活用すること。【解決手段】複数の情報要素を定義する情報要素データを記憶している記憶部と、通信ネットワークを介してアクセス可能な情報源から、相互に参照関係を有する情報の集合を取得する情報取得部と、前記情報取得部により取得される前記情報の集合に含まれる情報を、前記情報要素データにより定義されている情報要素に対応する第１のクラスの情報と、当該第１のクラスの情報以外の第２のクラスの情報とに分類する分類部と、前記情報の集合における前記第１のクラスの情報と前記第２のクラスの情報との間の参照関係に基づいて、２つ以上の前記第１のクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連度を評価する評価部と、を備える情報処理装置を提供する。【選択図】図２
2011138197.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の情報要素を定義する情報要素データを記憶している記憶部と；
通信ネットワークを介してアクセス可能な情報源から、相互に参照関係を有する情報の集合を取得する情報取得部と；
前記情報取得部により取得される前記情報の集合に含まれる情報を、前記情報要素データにより定義されている情報要素に対応する第１のクラスの情報と、当該第１のクラスの情報以外の第２のクラスの情報とに分類する分類部と；
前記情報の集合における前記第１のクラスの情報と前記第２のクラスの情報との間の参照関係に基づいて、２つ以上の前記第１のクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連度を評価する評価部と；
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記評価部は、さらに、前記情報の集合における前記第１のクラスの情報と前記第２のクラスの情報との間の参照関係に基づいて、２つ以上の前記第１のクラスの情報にそれぞれ対応する前記情報要素間の関連の種類を決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記評価部は、
前記第１のクラスの情報から前記第２のクラスの情報への参照の回数及び前記第２のクラスの情報から前記第１のクラスの情報への参照の回数の少なくとも一方を前記情報の集合内で各情報について計数し、
共通する第２のクラスの情報を参照し又は共通する第２のクラスの情報から参照される２つ以上の前記第１のクラスの情報にそれぞれ対応する前記情報要素間の前記関連度を、当該共通する第２のクラスについて計数した前記参照の回数に基づいて算出する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記評価部は、前記２つ以上の前記第１のクラスの情報にそれぞれ対応する前記情報要素間の関連の種類を、前記共通する第２のクラスの情報から決定する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記情報処理装置は、
前記評価部による評価の結果において互いに関連する２つの情報要素を隣接させて表示する情報要素表示画面を出力する画面制御部、
をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記情報要素表示画面は、１つの情報要素が選択されている状態において、当該１つの情報要素に隣接して表示される他の情報要素をユーザにより選択可能な画面である、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記画面制御部は、前記情報要素表示画面において、第１方向にユーザにより選択された情報要素を順次配置し、及び前記第１方向とは異なる第２方向にユーザにより最後に選択された情報要素と関連する複数の情報要素を配置し、
前記第２方向に配置される各情報要素は、ユーザにより選択可能である、
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記画面制御部は、前記情報要素表示画面において、隣接して表示された前記２つの情報要素の近傍に当該２つの情報要素の間の関連の種類を表示させる、請求項５〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記画面制御部は、前記評価部による評価の結果において関連度を有する情報要素のうち、所定のカテゴリに属す情報要素のみを前記情報要素表示画面に表示させる、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記情報処理装置は、
第１のコンテンツ及び第２のコンテンツがユーザにより閲覧された場合に、当該第１のコンテンツ及び当該第２のコンテンツに対応する情報要素間の関連の種類に応じて選択される他のコンテンツを前記ユーザに推薦する推薦部、
をさらに備える、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記情報処理装置は、
ユーザにより一連の情報要素が閲覧された場合に、当該一連の情報要素に含まれる互いに関連する情報要素間の関連度を用いて前記ユーザの嗜好を決定する解析部、
をさらに備える、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記情報処理装置は、
前記解析部により決定されたユーザの嗜好に基づいて選択されるコンテンツを前記ユーザに推薦する推薦部、
をさらに備える、請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記情報処理装置は、
ユーザに閲覧された情報要素に基づいて選択されるコンテンツを前記ユーザに推薦する推薦部であって、前記コンテンツに対応する情報要素と当該コンテンツの選択の基礎とした情報要素との間の関連の種類に応じて前記コンテンツの推薦の理由を前記ユーザに呈示する推薦部、
をさらに備える、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記情報処理装置は、
前記複数の情報要素のうちの１つ以上の情報要素に対応する属性を有するコンテンツの中からユーザの行動履歴に応じて選択したコンテンツを前記ユーザに推薦する推薦部であって、選択した前記コンテンツの属性に対応する情報要素と他の情報要素との間の関連の種類に応じて、選択した前記コンテンツの推薦の理由を前記ユーザに呈示する推薦部、
をさらに備える、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記他の情報要素は、コンテンツの選択の基礎とした他のコンテンツの属性に対応する情報要素である、請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記他の情報要素は、前記ユーザのユーザ嗜好の属性に対応する情報要素である、請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記情報要素データにより定義される前記複数の情報要素は、音楽コンテンツに対応する情報要素を含み、
前記情報処理装置は、
前記評価部による評価の結果において互いに関連する情報要素に対応する音楽コンテンツを順次再生する再生部、
をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
複数の情報要素を定義する情報要素データを記憶している記憶媒体を有する情報処理装置を用いて、情報要素間の関連度を評価するための方法であって：
通信ネットワークを介してアクセス可能な情報源から、相互に参照関係を有する情報の集合を取得するステップと；
前記情報源から取得される前記情報の集合に含まれる情報を、前記情報要素データにより定義されている情報要素に対応する第１のクラスの情報と、当該第１のクラスの情報以外の第２のクラスの情報とに分類するステップと；
前記情報の集合における前記第１のクラスの情報と前記第２のクラスの情報との間の参照関係に基づいて、２つ以上の前記第１のクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連度を評価するステップと；
を含む関連度評価方法。
【請求項１９】
複数の情報要素を定義する情報要素データを記憶している記憶媒体を有する情報処理装置を制御するコンピュータを：
通信ネットワークを介してアクセス可能な情報源から、相互に参照関係を有する情報の集合を取得する情報取得部と；
前記情報取得部により取得される前記情報の集合に含まれる情報を、前記情報要素データにより定義されている情報要素に対応する第１のクラスの情報と、当該第１のクラスの情報以外の第２のクラスの情報とに分類する分類部と；
前記情報の集合における前記第１のクラスの情報と前記第２のクラスの情報との間の参照関係に基づいて、２つ以上の前記第１のクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連度を評価する評価部と；
として機能させるための、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、関連度評価方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報通信技術の発展に伴い、音楽、映像、電子書籍、ニュース記事、商品情報又はイベント情報などの様々な情報がネットワークを介してユーザに提供されている。このような膨大な情報から個々のユーザが自己に見合った情報を探し出すための主な手法としては、ユーザが自ら検索をする手法と、システムがユーザにふさわしい情報を推薦する手法とが挙げられる。
【０００３】
ユーザが自ら検索をするための１つの手法は、キーワード検索である。しかし、キーワード検索には、キーボードを有しない端末装置を操作するユーザにとって、キーワードの入力が煩雑であるという欠点がある。また、キーワード検索の場合、ユーザが想起し得たキーワードが検索に用いられるため、有益かつ意外な情報にユーザが出会う可能性は低い。ユーザが自ら検索をするためのもう１つの手法は、ジャンル検索である。ジャンル検索の場合、予め定義された階層的なジャンルを順次選択することにより検索が行われる。しかし、ネットワーク上に存在する様々な情報に人為的に適切なジャンルを付与することは容易ではない。
【０００４】
システムがユーザにふさわしい情報を推薦する手法、即ち推薦と呼ばれる手法においては、多くの場合、情報の閲覧又はコンテンツの購買などといったユーザの行動に応じてユーザの嗜好がスコア化され、そのユーザの嗜好に適合する情報が推薦される。例えば、下記特許文献１又は２は、ユーザの嗜好に適合するコンテンツを推薦するのみならず、その推薦の理由をもユーザに呈示することを提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−３５５３４０号公報
【特許文献２】特開２００６−２５１８６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一般的に、情報と情報とを結び付ける観点は極めて多様である。従って、膨大な種類の情報に、限られた種類のジャンルを多くのユーザを満足させるように付与することは容易でない。また、固定的なベクトル空間においてスコア化されるユーザ嗜好に基づいて推薦を行う場合には、推薦される情報がそのベクトル空間に対応する観点からのみ選択されるため、ユーザにとって予測可能な情報しか推薦されない状況に陥り易い。また、あえて意外性のある情報をユーザに推薦しようとすると、何故その情報が推薦されるのかについてユーザに納得を得ることが難しい。
【０００７】
これに対し、情報と情報とを結び付ける多様な観点を柔軟に抽出し、それら観点をユーザによる情報検索又は推薦に活用することができれば、ユーザを意外性のある情報にナビゲートすると共にユーザに十分な納得感を与えることができるものと期待される。
【０００８】
そこで、本発明は、情報と情報とを結び付ける多様な観点を抽出して情報検索又は推薦に活用することのできる、新規かつ改良された情報処理装置、関連度評価方法及びプログラムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明のある実施形態によれば、複数の情報要素を定義する情報要素データを記憶している記憶部と、通信ネットワークを介してアクセス可能な情報源から、相互に参照関係を有する情報の集合を取得する情報取得部と、上記情報取得部により取得される上記情報の集合に含まれる情報を、上記情報要素データにより定義されている情報要素に対応する第１のクラスの情報と、当該第１のクラスの情報以外の第２のクラスの情報とに分類する分類部と、上記情報の集合における上記第１のクラスの情報と上記第２のクラスの情報との間の参照関係に基づいて、２つ以上の上記第１のクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連度を評価する評価部と、を備える情報処理装置が提供される。
【００１０】
かかる構成によれば、通信ネットワークを介してアクセス可能な情報源から、第１のクラスの情報と第２のクラスの情報とが取得される。このうち、第１のクラスの情報は、情報要素データにより定義されている情報要素に対応する。情報要素データは、例えば、情報検索又は推薦などの対象となる個々の情報を定義するものであってよい。また、第２のクラスの情報は、２つ以上の情報要素を結び付ける可能性のある観点を表す情報として扱われる。このような第１のクラスの情報と第２のクラスの情報との間の参照関係に基づいて、上記評価部は、情報検索又は推薦などの様々な用途に活用され得る、２つ以上の情報要素間の関連度を評価する。
【００１１】
また、上記評価部は、さらに、上記情報の集合における上記第１のクラスの情報と上記第２のクラスの情報との間の参照関係に基づいて、２つ以上の上記第１のクラスの情報にそれぞれ対応する上記情報要素間の関連の種類を決定してもよい。
【００１２】
また、上記評価部は、上記第１のクラスの情報から上記第２のクラスの情報への参照の回数及び上記第２のクラスの情報から上記第１のクラスの情報への参照の回数の少なくとも一方を上記情報の集合内で各情報について計数し、共通する第２のクラスの情報を参照し又は共通する第２のクラスの情報から参照される２つ以上の上記第１のクラスの情報にそれぞれ対応する上記情報要素間の上記関連度を、当該共通する第２のクラスについて計数した上記参照の回数に基づいて算出してもよい。
【００１３】
また、上記評価部は、上記２つ以上の上記第１のクラスの情報にそれぞれ対応する上記情報要素間の関連の種類を、上記共通する第２のクラスの情報から決定してもよい。
【００１４】
また、上記情報処理装置は、上記評価部による評価の結果において互いに関連する２つの情報要素を隣接させて表示する情報要素表示画面を出力する画面制御部、をさらに備えてもよい。
【００１５】
また、上記情報要素表示画面は、１つの情報要素が選択されている状態において、当該１つの情報要素に隣接して表示される他の情報要素をユーザにより選択可能な画面であってもよい。
【００１６】
また、上記画面制御部は、上記情報要素表示画面において、第１方向にユーザにより選択された情報要素を順次配置し、及び上記第１方向とは異なる第２方向にユーザにより最後に選択された情報要素と関連する複数の情報要素を配置し、上記第２方向に配置される各情報要素は、ユーザにより選択可能であってもよい。
【００１７】
また、上記画面制御部は、上記情報要素表示画面において、隣接して表示された上記２つの情報要素の近傍に当該２つの情報要素の間の関連の種類を表示させてもよい。
【００１８】
また、上記画面制御部は、上記評価部による評価の結果において関連度を有する情報要素のうち、所定のカテゴリに属す情報要素のみを上記情報要素表示画面に表示させてもよい。
【００１９】
また、上記情報処理装置は、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツがユーザにより閲覧された場合に、当該第１のコンテンツ及び当該第２のコンテンツに対応する情報要素間の関連の種類に応じて選択される他のコンテンツを上記ユーザに推薦する推薦部、をさらに備えてもよい。
【００２０】
また、上記情報処理装置は、ユーザにより一連の情報要素が閲覧された場合に、当該一連の情報要素に含まれる互いに関連する情報要素間の関連度を用いて上記ユーザの嗜好を決定する解析部、をさらに備えてもよい。
【００２１】
また、上記情報処理装置は、ユーザに閲覧された情報要素に基づいて選択されるコンテンツを上記ユーザに推薦する推薦部であって、上記コンテンツに対応する情報要素と当該コンテンツの選択の基礎とした情報要素との間の関連の種類に応じて上記コンテンツの推薦の理由を上記ユーザに呈示する推薦部、をさらに備えてもよい。
【００２２】
また、上記情報処理装置は、上記複数の情報要素のうちの１つ以上の情報要素に対応する属性を有するコンテンツの中からユーザの行動履歴に応じて選択したコンテンツを上記ユーザに推薦する推薦部であって、選択した上記コンテンツの属性に対応する情報要素と他の情報要素との間の関連の種類に応じて、選択した上記コンテンツの推薦の理由を上記ユーザに呈示する推薦部、をさらに備えてもよい。
【００２３】
また、上記他の情報要素は、コンテンツの選択の基礎とした他のコンテンツの属性に対応する情報要素であってもよい。
【００２４】
また、上記他の情報要素は、上記ユーザのユーザ嗜好の属性に対応する情報要素であってもよい。
【００２５】
また、上記情報要素データにより定義される上記複数の情報要素は、音楽コンテンツに対応する情報要素を含み、上記情報処理装置は、上記評価部による評価の結果において互いに関連する情報要素に対応する音楽コンテンツを順次再生する再生部、をさらに備えてもよい。
【００２６】
また、本発明の別の実施形態によれば、複数の情報要素を定義する情報要素データを記憶している記憶媒体を有する情報処理装置を用いて、情報要素間の関連度を評価するための方法であって、通信ネットワークを介してアクセス可能な情報源から、相互に参照関係を有する情報の集合を取得するステップと、上記情報源から取得される上記情報の集合に含まれる情報を、上記情報要素データにより定義されている情報要素に対応する第１のクラスの情報と、当該第１のクラスの情報以外の第２のクラスの情報とに分類するステップと、上記情報の集合における上記第１のクラスの情報と上記第２のクラスの情報との間の参照関係に基づいて、２つ以上の上記第１のクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連度を評価するステップと、を含む関連度評価方法が提供される。
【００２７】
また、本発明の別の実施形態によれば、複数の情報要素を定義する情報要素データを記憶している記憶媒体を有する情報処理装置を制御するコンピュータを、通信ネットワークを介してアクセス可能な情報源から、相互に参照関係を有する情報の集合を取得する情報取得部と、上記情報取得部により取得される上記情報の集合に含まれる情報を、上記情報要素データにより定義されている情報要素に対応する第１のクラスの情報と、当該第１のクラスの情報以外の第２のクラスの情報とに分類する分類部と、上記情報の集合における上記第１のクラスの情報と上記第２のクラスの情報との間の参照関係に基づいて、２つ以上の上記第１のクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連度を評価する評価部と、として機能させるための、プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２８】
以上説明したように、本発明に係る情報処理装置、関連度評価方法及びプログラムによれば、情報と情報とを結び付ける多様な観点を抽出して情報検索又は推薦に活用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】一実施形態に係る情報処理システムの概要を示す模式図である。
【図２】一実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】一実施形態に係る情報要素データの一例を示す説明図である。
【図４Ａ】一実施形態に係る分類部による情報の分類の一例を説明するための説明図である。
【図４Ｂ】一実施形態に係る分類部による情報の分類の他の例を説明するための説明図である。
【図５】一実施形態における参照回数の計数についての基本的なルールを説明するための説明図である。
【図６Ａ】共通する関連クラスの情報への参照回数に関するデータ例を示す説明図である。
【図６Ｂ】共通する関連クラスの情報からの参照回数に関するデータ例を示す説明図である。
【図６Ｃ】図６Ａ及び図６Ｂのデータ例に従った参照回数の計数結果を格納する第１のテーブルについて説明するための説明図である。
【図６Ｄ】図６Ａ及び図６Ｂのデータ例に従った参照回数の計数結果を格納する第２のテーブルについて説明するための説明図である。
【図７】ノードクラスの情報への／からの参照回数の計数結果を格納する第３のテーブルについて説明するための説明図である。
【図８】参照回数の計数結果に基づいて算出される関連クラスの情報ごとの情報要素間の関連度の一例を示す説明図である。
【図９】一実施形態に係る評価部により決定され得る情報要素間の関連の種類の一例を示す説明図である。
【図１０】一実施形態に係る評価部により算出される情報要素間の関連度の一例を示す説明図である。
【図１１】一実施形態における情報要素表示画面の一例を示す説明図である。
【図１２Ａ】図１１に示した情報要素表示画面の第１のユーザ入力に応じた変化を説明するための説明図である。
【図１２Ｂ】図１１に示した情報要素表示画面の第２のユーザ入力に応じた変化を説明するための説明図である。
【図１２Ｃ】図１１に示した情報要素表示画面の第３のユーザ入力に応じた変化を説明するための説明図である。
【図１３】一実施形態に係る推薦部による推薦処理の一例を説明するための説明図である。
【図１４】一実施形態に係る解析部によるユーザ嗜好解析処理の一例を説明するための第１の説明図である。
【図１５】一実施形態に係る解析部によるユーザ嗜好解析処理の一例を説明するための第２の説明図である。
【図１６】一実施形態に係る推薦部により推薦理由が呈示される推薦画面の一例を示す説明図である。
【図１７】一実施形態に係る推薦部による推薦理由の決定処理の第１の変形例について説明するための説明図である。
【図１８】一実施形態に係る推薦部による推薦理由の決定処理の第２の変形例について説明するための説明図である。
【図１９】第１の応用例に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２０】第２の応用例に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２１】汎用コンピュータの構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下に添付図面を参照しながら、本発明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、同一の符号を付すことにより重複説明を省略する。
【００３１】
また、以下の順序にしたがって当該「発明を実施するための形態」を説明する。
１．情報処理システムの概要
２．一実施形態に係る情報処理装置の構成例
２−１．関連度の評価
２−２．ナビゲーション
２−３．推薦への応用
３．その他の応用例
３−１．音楽の再生
３−２．位置情報の利用
４．ハードウェア構成
５．まとめ
【００３２】
＜１．情報処理システムの概要＞
まず、図１を用いて、本発明の一実施形態が適用され得る情報処理システムについて説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の概要を示す模式図である。図１を参照すると、情報処理システム１は、情報処理装置１００及び端末装置２００を含む。情報処理装置１００は、通信ネットワーク３を介して、端末装置２００と接続されている。
【００３３】
通信ネットワーク３は、情報処理装置１００と端末装置２００との間を接続する通信ネットワークである。通信ネットワーク３は、例えば、インターネット、ＩＰ−ＶＰＮ（Internet  Protocol−Virtual  Private  Network）、専用線、ＬＡＮ（Local  Area  Network）又はＷＡＮ（Wide  Area  Network）などの任意の通信ネットワークであってよい。また、通信ネットワーク３が有線であるか無線であるかは問わない。さらに、情報処理装置１００は、通信ネットワーク３を介して、１つ以上のサーバ５ａ、５ｂ…を含む情報源５にアクセスすることができる。
【００３４】
サーバ５ａ及び５ｂは、それぞれ、通信ネットワーク３を介して情報処理装置１００からアクセス可能なサーバ装置である。各サーバは、例えば、情報処理装置１００からの要求に応じてＷｅｂページを送信するＷｅｂサーバであってもよい。その代わりに、各サーバは、例えば、コンテンツサーバ、データベースサーバ又はログサーバなどであってもよい。
【００３５】
情報処理装置１００は、サーバ５ａ又は５ｂから情報の集合を取得し、当該情報の集合を用いて情報要素間の関連度を評価するための装置である。情報処理装置１００により関連度が評価される情報要素は、情報処理装置１００が提供するサービスの目的に応じて定義される。例えば、デジタル放送によるテレビ番組の案内を目的とする場合には、番組名又は出演者名などが情報要素として定義されてもよい。また、音楽コンテンツの提供を目的とする場合には、アーティスト名又は楽曲のタイトルなどが情報要素として定義されてもよい。情報処理装置１００が利用する情報の集合としては、相互に参照関係を有する情報の集合が選択される。例えば、Ｗｅｂサーバから提供される一群のＷｅｂページにおいては、Ｗｅｂページ間のリンクにより参照関係が付与される。また、コンテンツサーバから提供される電子番組表（ＥＰＧ：Electronic  Program  Guide）においては、番組表、番組、出演者又はジャンルなどを表す情報の間のリンクにより参照関係が付与される。また、ログサーバから提供されるＥＣ（Electronic  Commerce）サイトのサービスログにおいては、ユーザの閲覧履歴などによりユーザと商品情報との間で参照関係が付与される。情報処理装置１００は、このような情報の集合における参照関係に基づいて、情報要素間の関連度を評価する。さらに、本実施形態において、情報処理装置１００は、ユーザが情報要素を検索するためのＧＵＩ（Graphical  User  Interface）を提供する。情報処理装置１００は、例えば、図１に示したような汎用的なコンピュータであってよい。その代わりに、情報処理装置１００は、例えば、ホームネットワークに設置されるデジタル家電機器などであってもよい。
【００３６】
端末装置２００は、ユーザに操作される装置であって、そのディスプレイ上に情報処理装置１００により提供されるＧＵＩを表示する。従って、ユーザは、端末装置２００を用いて、情報処理装置１００によるナビゲーションの支援を受けながら情報要素を検索することができる。さらに、端末装置２００は、情報処理装置１００から推薦される情報要素をディスプレイ上に表示する。端末装置２００は、例えば、ＰＣ（Personal  Computer）、携帯電話、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistants）又はゲーム端末などの任意の端末装置であってよい。
【００３７】
＜２．一実施形態に係る情報処理装置の構成例＞
次に、本実施形態に係る情報処理装置１００の構成の一例について説明する。図２は、情報処理装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図２を参照すると、情報処理装置１００は、情報取得部１１０、記憶部１２０、分類部１３０、評価部１４０、関連度ＤＢ（データベース）１５０、画面制御部１６０、推薦部１７０、解析部１８０及び嗜好ＤＢ１９０を備える。
【００３８】
［２−１．関連度の評価］
図２に示した情報処理装置１００の構成部分のうち、主に情報取得部１１０、記憶部１２０、分類部１３０及び評価部１４０が情報要素間の関連度の評価に関与する。
【００３９】
（情報取得部）
情報取得部１１０は、通信ネットワーク３を介してアクセス可能な情報源５から、相互に参照関係を有する情報の集合を取得する。情報取得部１１０により取得される情報の集合は、上述したような相互にリンクされた一群のＷｅｂページ、電子番組表又はサービスログなどであってよい。情報取得部１１０は、取得した情報の集合を分類部１３０へ出力する。
【００４０】
（記憶部）
記憶部１２０は、複数の情報要素を定義する情報要素データを、ハードディスク又は半導体メモリなどの記憶媒体を用いて予め記憶している。情報要素データは、サービスの目的に応じて複数の情報要素を定義する。例えば、情報要素データにより定義される情報要素には、テレビ番組の出演者名又は音楽コンテンツに関連するアーティスト名などの人物の名前、及び、テレビ番組の番組名又は楽曲のタイトルなどのコンテンツの名前が含まれ得る。
【００４１】
図３は、本実施形態に係る記憶部１２０により記憶されている情報要素データの一例を示す説明図である。図３を参照すると、「情報要素」及び「カテゴリ」の２つのデータ項目を有する情報要素データ１２２が示されている。情報要素データ１２２の「情報要素」は、各情報要素を表現する文字列である。また、「カテゴリ」は、各情報要素の種別を表す。図３の例では、図中左に列挙された情報要素は「人物」カテゴリに属す。一方、図中右に列挙された情報要素は「コンテンツ」カテゴリに属す。即ち、ここでの情報要素データは、人物マスタ及びコンテンツマスタを含んでいると言うこともできる。このような情報要素データは、次に説明する分類部１３０による情報の分類のために使用される。また、情報要素のカテゴリは、後に説明する情報要素表示画面における情報要素の表示の際にも使用され得る。
【００４２】
（分類部）
分類部１３０は、情報取得部１１０により取得される情報の集合に含まれる個々の情報を、情報要素データにより定義されている情報要素に対応する第１のクラスの情報と、当該第１のクラスの情報以外の第２のクラスの情報とに分類（クラス分け）する。これ以降の説明では、第１のクラスをノードクラス（Node  Class）、第２のクラスを関連クラス（Association  Class）という。
【００４３】
ノードクラスとは、情報要素データにより定義されている情報要素に対応する情報のためのクラスである。例えば、図３に例示した情報要素データ１２２により定義されている各人物又は各コンテンツについて記述している情報は、ノードクラスの情報となり得る。一方、関連クラスとは、ノードクラスの情報以外の情報のためのクラスである。即ち、例えば、図３に例示した情報要素データ１２２により定義されている人物及びコンテンツ以外の事柄について記述している情報は、関連クラスの情報となり得る。関連クラスの情報は、ノードクラスの情報との間で参照関係を有することにより、２つ以上のノードクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連（Association）を表現する。
【００４４】
図４Ａは、本実施形態に係る分類部１３０による情報の分類の一例を説明するための説明図である。図４Ａの左には、情報取得部１１０によりＷｅｂサーバから取得される一群のＷｅｂページを含む情報の集合１１２ａが示されている。例えば、情報の集合１１２ａに含まれる各Ｗｅｂページは、当該Ｗｅｂページが記述する内容に関する見出しを有しているものとする。そこで、分類部１３０は、各Ｗｅｂページの見出しを情報要素データにより定義されている「情報要素」に照合し、「情報要素」が見出しに適合するＷｅｂページをノードクラスに、「情報要素」が見出しに適合しないＷｅｂページを関連クラスに分類する。例えば、図４Ａの右を参照すると、Ｗｅｂページ１３４ａ及びＷｅｂページ１３４ｂがノードクラスの情報１３２に分類されている。このうち、Ｗｅｂページ１３４ａは、人物（“Actor  A”）について記述している。また、Ｗｅｂページ１３４ｂは、コンテンツ（“Film  B”）について記述している。また、Ｗｅｂページ１３８ａ及びＷｅｂページ１３８ｂがノードクラスの情報１３６に分類されている。このうち、Ｗｅｂページ１３８ａは、賞（“Prize  A”）について記述している。また、Ｗｅｂページ１３８ｂは、都市（“City  B”）について記述している。上述したように、これら情報は、相互に参照関係を有する。図４Ａの例では、Ｗｅｂページ１３４ａは、Ｗｅｂページ１３８ａを参照するためのリンクを有する。また、Ｗｅｂページ１３８ｂは、Ｗｅｂページ１３４ｂを参照するためのリンクを有する。
【００４５】
図４Ｂは、本実施形態に係る分類部１３０による情報の分類の他の例を説明するための説明図である。図４Ｂの左には、情報取得部１１０によりログサーバから取得されるサービスログを含む情報の集合１１２ｂが示されている。例えば、情報の集合１１２ｂに含まれるサービスログは、各ユーザによるコンテンツの閲覧又は購買などの行動の履歴を表しているものとする。そこで、分類部１３０は、サービスログの各エントリに含まれるコンテンツ名を情報要素データにより定義されている「情報要素」に照合する。そして、分類部１３０は、コンテンツ名が「情報要素」に適合するコンテンツに関する情報をノードクラスに、当該コンテンツを閲覧又は購買したユーザに関する情報を関連クラスに分類する。例えば、図４Ｂの右を参照すると、ノードクラスの情報１３３は、３つのコンテンツ（“Item  A”，“Item  B”，“Item  C”）に関する情報を含む。また、関連クラスの情報は、２人のユーザ（“User  U1”，“User  U2”）に関する情報を含む。また、各ユーザ情報は、各コンテンツ情報への参照関係（閲覧、購買など）を有する。
【００４６】
分類部１３０は、このように情報の集合に含まれる各情報をノードクラスの情報と関連クラスの情報とに分類し、ノードクラスの情報と関連クラスの情報とを評価部１４０へ出力する。
【００４７】
（評価部）
評価部１４０は、分類部１３０により分類されたノードクラスの情報と関連クラスの情報との間の参照関係に基づいて、２つ以上のノードクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連度を評価する。また、評価部１４０は、上記参照関係に基づいて、２つ以上のノードクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連の種類をも決定する。
【００４８】
評価部１４０による関連度評価処理は、大きく２つのステップに分けられる。第１のステップは、参照回数の計数である。また、第２のステップは計数された参照回数に基づく関連度の算出である。
【００４９】
〔１〕参照回数の計数
評価部１４０は、まず、ノードクラスの情報から関連クラスの情報への参照回数、及び関連クラスの情報からノードクラスの情報への参照回数を、情報の集合内で各情報について計数する。図５は、本実施形態における評価部１４０による参照回数の計数についての基本的なルールを説明するための説明図である。図５の左の列には、２種類の参照の方向として、ノードクラスから関連クラスへの参照と、関連クラスからノードクラスへの参照とが示されている。
【００５０】
ノードクラスから関連クラスへの参照は、ノードクラスの情報に注目するとアウトバウンド（外向き）の参照であり、関連クラスの情報に注目するとインバウンド（内向き）の参照である。評価部１４０は、情報の集合においてこのようなノードクラスから関連クラスへの参照を検出すると、そのノードクラスの情報ＮＸについてのアウトバウンドの参照回数Ｒｎ＿ｏｕｔ（ＮＸ）をカウントアップする。また、評価部１４０は、その関連クラスの情報ＡＹについてのインバウンドの参照回数Ｒａ＿ｉｎ（ＡＹ）をカウントアップする。
【００５１】
また、関連クラスからノードクラスへの参照は、ノードクラスの情報に注目するとインバウンド（内向き）の参照であり、関連クラスの情報に注目するとアウトバウンド（外向き）の参照である。評価部１４０は、情報の集合においてこのような関連クラスからノードクラスへの参照を検出すると、そのノードクラスの情報ＮＸについてのインバウンドの参照回数Ｒｎ＿ｉｎ（ＮＸ）をカウントアップする。また、評価部１４０は、その関連クラスの情報ＡＹについてのアウトバウンドの参照回数Ｒａ＿ｏｕｔ（ＡＹ）をカウントアップする。
【００５２】
なお、図５に示した２種類の参照の方向のうち一方向の参照しか存在しない場合には、いずれかの方向の参照についての計数は省略されてよい。例えば、図４に示した例のように、関連クラスの情報からノードクラスの情報への参照のみが存在する場合には、ノードクラスの情報ＮＸについてのインバウンドの参照回数Ｒｎ＿ｉｎ（ＮＸ）及び関連クラスの情報ＡＹについてのアウトバウンドの参照回数Ｒａ＿ｏｕｔ（ＡＹ）のみが計数される。
【００５３】
評価部１４０は、上述したルールに従って、ノードクラスの情報から関連クラスの情報への参照回数及び関連クラスの情報からノードクラスの情報への参照回数の少なくとも一方を情報の集合内で各情報について計数する。
【００５４】
次に、図６Ａ〜Ｄ及び図７を用いて、評価部１４０による参照回数の計数について具体的な例を挙げて説明する。
【００５５】
まず、図６Ａに示したように、評価部１４０は、関連クラスの情報ごとにインバウンドの参照回数Ｒａ＿ｉｎ（）を計数する。例えば、関連クラスの情報Ａ１は、ノードクラスの情報Ｎ１及びＮ２から参照されており、Ｒａ＿ｉｎ（Ａ１）＝２である。また、関連クラスの情報Ａ２は、ノードクラスの情報Ｎ１、Ｎ２及びＮ４から参照されており、Ｒａ＿ｉｎ（Ａ２）＝３である。また、関連クラスの情報Ａ３は、ノードクラスの情報Ｎ１、Ｎ３及びＮ４から参照されており、Ｒａ＿ｉｎ（Ａ３）＝３である。また、関連クラスの情報Ａ４は、ノードクラスの情報Ｎ３及びＮ４、並びに他の２つのノードクラスの情報から参照されており、Ｒａ＿ｉｎ（Ａ４）＝４である。
【００５６】
また、図６Ｂに示したように、評価部１４０は、関連クラスの情報ごとにアウトバウンドの参照回数Ｒａ＿ｏｕｔ（）を計数する。例えば、関連クラスの情報Ａ１は、ノードクラスの情報Ｎ２及びＮ３、並びに他の１つのノードクラスの情報を参照しており、Ｒａ＿ｏｕｔ（Ａ１）＝３である。また、関連クラスの情報Ａ２は、ノードクラスの情報Ｎ１及びＮ２を参照しており、Ｒａ＿ｏｕｔ（Ａ２）＝２である。また、関連クラスの情報Ａ３は、ノードクラスの情報Ｎ３及びＮ４を参照しており、Ｒａ＿ｏｕｔ（Ａ３）＝２である。また、関連クラスの情報Ａ４は、ノードクラスの情報Ｎ２、Ｎ３及びＮ４、並びに他の１つのノードクラスの情報を参照しており、Ｒａ＿ｏｕｔ（Ａ４）＝４である。
【００５７】
次に、図６Ｃに示したように、評価部１４０は、共通する関連クラスの情報を参照するノードクラスの情報と当該共通する関連クラスの情報との各組合せについて、関連クラスの情報のインバウンドの参照回数Ｒａ＿ｉｎ（）とアウトバウンドの参照回数Ｒａ＿ｏｕｔ（）とをテーブル１４２ａにリストアップする。例えば、図６Ａにおいて、ノードクラスの情報Ｎ１及びＮ２は、共通する関連クラスの情報Ａ１を参照している。そのため、テーブル１４２ａには、情報Ｎ１、Ａ１、Ｎ２の組合せについてＲａ＿ｉｎ（Ａ１）＝２、Ｒａ＿ｏｕｔ（Ａ１）＝３とするエントリが含まれている。また、ノードクラスの情報Ｎ１及びＮ３は、共通する関連クラスの情報Ａ３を参照している。そのため、テーブル１４２ａには、情報Ｎ１、Ａ３、Ｎ３の組合せについてＲａ＿ｉｎ（Ａ３）＝３、Ｒａ＿ｏｕｔ（Ａ３）＝２とするエントリが含まれている。評価部１４０は、その他の組合せについても同様に関連クラスの情報の参照回数Ｒａ＿ｉｎ（）及びＲａ＿ｏｕｔ（）をリストアップする。
【００５８】
また、図６Ｄに示したように、評価部１４０は、共通する関連クラスの情報から参照されるノードクラスの情報と当該共通する関連クラスの情報との各組合せについて、関連クラスの情報のインバウンドの参照回数Ｒａ＿ｉｎ（）とアウトバウンドの参照回数Ｒａ＿ｏｕｔ（）とをテーブル１４２ｂにリストアップする。例えば、図６Ｂにおいて、ノードクラスの情報Ｎ１及びＮ２は、共通する関連クラスの情報Ａ２から参照されている。そのため、テーブル１４２ｂには、情報Ｎ１、Ａ２、Ｎ２の組合せについてＲａ＿ｏｕｔ（Ａ２）＝２、Ｒａ＿ｉｎ（Ａ２）＝３とするエントリが含まれている。また、ノードクラスの情報Ｎ２及びＮ３は、共通する関連クラスの情報Ａ１から参照されている。そのため、テーブル１４２ｂには、情報Ｎ２、Ａ１、Ｎ３の組合せについてＲａ＿ｏｕｔ（Ａ１）＝３、Ｒａ＿ｉｎ（Ａ１）＝２とするエントリが含まれている。評価部１４０は、その他の組合せについても同様に関連クラスの情報の参照回数Ｒａ＿ｏｕｔ（）及びＲａ＿ｉｎ（）をリストアップする。
【００５９】
なお、図５に示した２種類の参照の方向のうち一方向の参照しか存在しない場合には、テーブル１４２ａ又はテーブル１４２ｂのいずれかは生成されなくてよい。また、以下の説明においては、テーブル１４２ａにおけるインバウンドの参照回数をＲａ１＿ｉｎ（）、テーブル１４２ｂにおけるインバウンドの参照回数をＲａ２＿ｉｎ（）と表すことにより、これらを互いに区別する。また、テーブル１４２ａにおけるアウトバウンドの参照回数をＲａ１＿ｏｕｔ（）、テーブル１４２ｂにおけるアウトバウンドの参照回数をＲａ２＿ｏｕｔ（）と表すことにより、これらを互いに区別する。
【００６０】
次に、図７に示したように、評価部１４０は、各ノードクラスの情報のインバウンドの参照回数Ｒｎ＿ｉｎ（）及びアウトバウンドの参照回数Ｒｎ＿ｏｕｔ（）を、テーブル１４４にリストアップする。例えば、図７を参照すると、テーブル１４４には、情報Ｎ１〜Ｎ４についてのインバウンド及びアウトバウンドの計８個の参照回数の値が含まれている。具体的には、Ｒｎ＿ｉｎ（Ｎ１）＝１、Ｒｎ＿ｏｕｔ（Ｎ１）＝４、Ｒｎ＿ｉｎ（Ｎ２）＝３、Ｒｎ＿ｏｕｔ（Ｎ２）＝２、Ｒｎ＿ｉｎ（Ｎ３）＝３、Ｒｎ＿ｏｕｔ（Ｎ３）＝２、Ｒｎ＿ｉｎ（Ｎ４）＝２、Ｒｎ＿ｏｕｔ（Ｎ４）＝４である。
【００６１】
〔２〕関連度の算出
これら計数の結果に基づいて、評価部１４０は、２つ以上のノードクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連度を算出する。評価部１４０は、まず、情報要素間の関連度を、共通する関連クラスの情報ごとに算出する。共通する関連クラスの情報Ａｋについてのノードクラスの情報Ｎｉ及びＮｊにそれぞれ対応する情報要素間の関連度をＤＡ（Ｎｉ，Ｎｊ，Ａｋ）とすると、ＤＡ（Ｎｉ，Ｎｊ，Ａｋ）は、例えば、次式により算出される。
【００６２】
【数１】
2011138197.tif 000003
【００６３】
なお、式（１）における重み係数ｗ１及びｗ２の値は、関連クラスの情報への参照と関連クラスの情報からの参照のいずれを重視するかに応じて予め設定される。また、テーブル１４２ａに（Ｎｉ，Ｎｊ，Ａｋ）の組合せが存在しない場合には、重み係数ｗ１＝０として式（１）を計算する。同様に、テーブル１４２ｂに（Ｎｉ，Ｎｊ，Ａｋ）の組合せが存在しない場合には、重み係数ｗ２＝０として式（１）を計算する。
【００６４】
式（１）の右辺の第１成分は、２つのノードクラスの情報が他の情報をあまり参照しておらず、かつ当該２つのノードクラスの情報が他の情報から多く参照されている場合に、関連度がより高く算出されることを表している。また、式（１）の右辺の第２成分は、共通する関連クラスの情報が他の情報をあまり参照しておらず、かつ当該共通する関連クラスの情報が他の情報から多く参照されている場合に、関連度がより高く算出されることを表している。このような関連度の算出式によれば、リンク集が存在するＷｅｂページなどの関連度評価への寄与を小さくする一方で、より強いＷｅｂページ間の参照関係（数少ないリンクのうちの１つに該当する場合など）の関連度評価への寄与を高めることができる。
【００６５】
なお、上述した式（１）は一例に過ぎない。評価部１４０は、例えば、式（１）の代わりに、次に示す式（２）又は式（３）を使用して関連度ＤＡ（Ｎｉ，Ｎｊ，Ａｋ）を算出してもよい。また、評価部１４０は、式（１）〜（３）のいずれかに従って暫定的な関連度を算出した後、算出された各値をそれらの最大値を用いて除算することにより、正規化された関連度を算出してもよい。また、評価部１４０は、暫定的な関連度の偏差値を最終的な関連度として用いてもよい。
【００６６】
【数２】
2011138197.tif 000004
【００６７】
図８は、参照回数の計数結果に基づいて算出される関連クラスの情報ごとの関連度の一例を示す説明図である。図８に示した関連度の値は、図６Ｃ、図６Ｄ及び図７に例示した計数結果に基づき、式（１）に従って算出される値である。なお、ここでは、式（１）における重み係数ｗ１及びｗ２の値は、共に１に設定されているものとする。
【００６８】
図８の例において、情報Ｎ１及びＮ２にそれぞれ対応する情報要素間の情報Ａ１についての関連度ＤＡ（Ｎ１，Ｎ２，Ａ１）＝（１／４＋３／２）×（２／３＋０）＝１．１７と算出されている。また、情報Ｎ１及びＮ２にそれぞれ対応する情報要素間の情報Ａ２についての関連度ＤＡ（Ｎ１，Ｎ２，Ａ２）＝（１／４＋３／２）×（０＋３／２）＝２．６３と算出されている。評価部１４０は、同様にして、その他の組合せについての関連度も算出する。
【００６９】
なお、図５に示した２種類の参照の方向のうち一方向の参照しか存在しない場合には、関連クラスの情報ごとの情報要素間の関連度の算出のために他の式が使用され得る。例えば、ノードクラスの情報から関連クラスの情報への参照のみが存在する場合には、次の式（４）〜（６）のいずれか（又はこれらを正規化した値若しくは偏差値など）が使用されてもよい。
【００７０】
【数３】
2011138197.tif 000005
【００７１】
図８の説明から理解されるように、本実施形態において、情報要素間の関連度は、対応する２つ以上のノードクラスの情報との参照関係を有する関連クラスの情報ごとに算出される。従って、１つの情報要素と他の１つの情報要素との間には複数の関連の種類が存在し、その複数の関連の種類のそれぞれについて関連度が算出されると考えることができる。ここでの関連の種類とは、ある情報要素が表す概念と他の情報要素が表す概念とを関連付ける観点に相当するものである。簡単な例としては、例えば、俳優Ａ（という概念）と俳優Ｂ（という概念）とは、共通する出演作品の観点で関連付けられると共に、共通する生まれ年（例えば１９３０年）の観点でも関連付けられる可能性がある。本実施形態に係る情報処理装置１００は、所謂集合知に相当する情報の集合からこのような複数の関連の種類（観点）を抽出することにより、ユーザが予期しにくい（意外性のある）概念間の関連について、その種類と関連度をも獲得することができる。
【００７２】
従って、評価部１４０は、上記参照関係に基づいて、２つ以上のノードクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連の種類（即ち観点）を決定することができる。図９は、本実施形態に係る評価部１４０により決定され得る情報要素間の関連の種類の一例を示す説明図である。図９を参照すると、ノードクラスの情報Ｎ１及びＮ２は、共通する関連クラスの情報Ａ１及びＡ２との間で参照関係を有している。ノードクラスの情報Ｎ１は、人物“Ｔ．Ｈａｎｋｓ”という情報要素に対応する。ノードクラスの情報Ｎ２は、人物“Ｃ．Ｅａｓｔｗｏｏｄ”という情報要素に対応する。評価部１４０は、上述した参照関係に応じて、例えば、人物“Ｔ．Ｈａｎｋｓ”と人物“Ｃ．Ｅａｓｔｗｏｏｄ”との間の関連クラスの情報Ａ１についての関連度を１．１７と算出する。さらに、評価部１４０は、当該関連の種類を、関連クラスの情報Ａ１から決定する。具体的には、例えば、関連クラスの情報Ａ１がＷｅｂページであり、当該Ｗｅｂページが“Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ  Ｓｔａｔｅ”という見出しを有している場合には、“Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ  Ｓｔａｔｅ”が関連の種類であると決定され得る。また、人物“Ｔ．Ｈａｎｋｓ”と人物“Ｃ．Ｅａｓｔｗｏｏｄ”との間の関連クラスの情報Ａ２についての関連度は２．６３である。関連クラスの情報Ａ２がＷｅｂページであり、当該Ｗｅｂページが“Ａｃａｄｅｍｙ  Ａｗａｒｄ”という見出しを有している場合には、“Ａｃａｄｅｍｙ  Ａｗａｒｄ”が当該関連の種類であると決定され得る。その他の例としては、例えば、関連クラスの情報がサービスログにおけるユーザ情報である場合には、ユーザ情報の属性値の１つが関連の種類として決定されてもよい。
【００７３】
さらに、評価部１４０は、共通する関連クラスの情報ごとに算出した情報要素間の関連度を集約することにより、複数の関連クラスの情報にわたる情報要素間の関連度を算出する。以下、本明細書では、複数の関連クラスの情報にわたる情報要素間の関連度を集約関連度という。
【００７４】
図１０は、本実施形態に係る評価部１４０により算出される集約関連度の一例を示す説明図である。図１０の左には、図８に例示したテーブル１４６があらためて示されている。また、図１０の右には、テーブル１４６に含まれる数値から算出される集約関連度を格納するテーブル１４８が示されている。
【００７５】
例えば、ノードクラスの情報Ｎ１及びＮ２の間の集約関連度は、ノードクラスの情報Ｎ１及びＮ２の間の関連クラスの情報Ａ１についての関連度（＝１．１７）と関連クラスの情報Ａ２についての関連度（＝２．６３）との和により、３．８０と算出される。同様に、ノードクラスの情報Ｎ３及びＮ４の間の集約関連度は８．３３と算出されている。なお、集約関連度も、関連クラスの情報ごとの関連度と同様、正規化されてもよく、又は偏差値として算出されてもよい。
【００７６】
評価部１４０は、以上のように算出した情報要素間の関連度、各関連の種類及び集約関連度を、関連度ＤＢ１５０へ出力する。
【００７７】
（関連度ＤＢ）
関連度ＤＢ１５０は、ハードディスク又は半導体メモリなどの記憶媒体を用いて、評価部１４０による評価の結果、即ち情報要素間の関連度、各関連の種類及び集約関連度を記憶する。そして、関連度ＤＢ１５０は、後に説明する画面制御部１６０、推薦部１７０又は解析部１８０からの要求に応じて、記憶しているデータを出力する。
【００７８】
［２−２．ナビゲーション］
次に、評価部１４０による評価の結果の結果として関連度ＤＢ１５０に蓄積される情報要素間の関連度、各関連の種類及び集約関連度の応用の一例としての、ユーザによる情報要素の検索のためのナビゲーションについて説明する。図２に示した情報処理装置１００の構成部分のうち、主に画面制御部１６０が、本実施形態に係るナビゲーションに関与する。
【００７９】
（画面制御部）
画面制御部１６０は、関連度ＤＢ１５０に記憶されている情報要素間の関連度を用いて、ユーザによる情報要素の検索を支援するための所謂ナビゲーションの役割を果たす情報要素表示画面を生成する。より具体的には、まず、画面制御部１６０は、情報要素表示画面において、互いに関連する２つの情報要素を隣接させて表示させる。ユーザは、情報要素表示画面に表示される情報要素を順次選択することにより、互いに関連する（関連度ＤＢ１５０において関連度を有する）情報要素を辿っていくことができる。
【００８０】
図１１は、本実施形態に係る画面制御部１６０により生成される一例としての情報要素表示画面１６２を示す説明図である。
【００８１】
図１１において、情報要素表示画面１６２の中央部には、現在選択されている情報要素（以下、最新選択要素という）１６４が示されている。また、画面のＸ方向において最新選択要素１６４と隣接する位置に、最新選択要素１６４と関連する情報要素（以下、選択候補要素という）１６５が示されている。選択候補要素１６５は、最新選択要素１６４が選択されている状態において当該最新選択要素１６４に隣接して表示され、ユーザが次に選択することができる情報要素である。
【００８２】
また、画面制御部１６０は、情報要素表示画面１６２において、隣接して表示された最新選択要素１６４及び選択候補要素１６５の近傍に、当該２つの情報要素の間の関連の種類を表示させる。図１１の例では、最新選択要素１６４及び選択候補要素１６５の中央の上部に、３つの関連の種類を表示している関連表示領域１６８が示されている。関連表示領域１６８に表示される関連の種類は、例えば、最新選択要素１６４及び選択候補要素１６５の間の当該種類の関連度の高さに応じて強調表示されてもよい。図１１の例では、“Ｔ．Ｈａｎｋｓ”と“Ｃ．Ｅａｓｔｗｏｏｄ”との間の関連の種類として、“Ａｃａｄｅｍｙ  Ａｗａｒｄ”が、関連表示領域１６８において最も大きく表示されている。その他に、“Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ  Ｓｔａｔｅ”及び“Ｆｉｌｍ  Ａ”が、“Ｔ．Ｈａｎｋｓ”と“Ｃ．Ｅａｓｔｗｏｏｄ”との間の関連の種類として関連表示領域１６８に表示されている。関連表示領域１６８に表示される関連の種類は、関連度ＤＢ１５０における関連度の高さに応じて選択される（例えば、関連度の上位３位まで、又は関連度１．０以上など）。
【００８３】
図１２Ａ〜図１２Ｃは、図１１に例示した情報要素表示画面１６２をディスプレイ上に表示した端末装置２００において何らかのユーザ入力が検出された場合の、情報要素表示画面１６２の表示内容の変化について説明するための説明図である。
【００８４】
例えば、図１１に例示した情報要素表示画面１６２が表示されている場合に、ユーザが上方向への移動をユーザ入力により指示したものとする（例えば「↑」ボタンの押下又は上方向へのフリックなど）。そうすると、画面は、図１２Ａに示す情報要素表示画面１６２ａに変化する。情報要素表示画面１６２ａにおいて、以前の選択候補要素１６５の内容であった“Ｃ．Ｅａｓｔｗｏｏｄ”がＹ方向へ移動し、選択候補要素１６５の新たな内容“Ｊ．Ｒｅｎｏ”が表示されている。また、“Ｔ．Ｈａｎｋｓ”と“Ｊ．Ｒｅｎｏ”との間の関連の種類として、“Ｔｈｅ  Ｄａ  Ｖｉｎｃｉ  Ｃｏｄｅ”、“Ｈｏｂｂｙ  Ａ”及び“Ｊａｐａｎ”が、関連表示領域１６８に表示されている。
【００８５】
また、図１１に例示した情報要素表示画面１６２が表示されている場合に、ユーザが右方向への移動をユーザ入力により指示したものとする（例えば「→」ボタンの押下又は右方向へのフリックなど）。そうすると、画面は、図１２Ｂに示す情報要素表示画面１６２ｂに変化する。情報要素表示画面１６２ｂにおいて、以前の最新選択要素１６４の内容であった“Ｔ．Ｈａｎｋｓ”がＸ方向の後方へ移動し、最新選択要素１６４の新たな内容“Ｃ．Ｅａｓｔｗｏｏｄ”が表示されている。また、選択候補要素１６５の内容も“Ｔ．Ｓ．Ｃｏｎｎｅｒｙ”へと変化している。また、“Ｃ．Ｅａｓｔｗｏｏｄ”と“Ｔ．Ｓ．Ｃｏｎｎｅｒｙ”との間の関連の種類として、“Ｗｅｓｔｅｒｎ”、“１９３０”及び“Ｆｉｌｍ  Ｂ”が、関連表示領域１６８に表示されている。
【００８６】
また、図１１に例示した情報要素表示画面１６２が表示されている場合に、ユーザが決定キーの押下又は画面の所定の位置のタップなどのユーザ入力をしたものとする。そうすると、画面は、図１２Ｃに示す情報要素表示画面１６２ｃに変化する。情報要素表示画面１６２ｃにおいては、その時点の最新選択要素１６４である“Ｔ．Ｈａｎｋｓ”及び選択候補要素１６５である“Ｃ．Ｅａｓｔｗｏｏｄ”がズームアップされ、さらにそれら要素の間の関連の詳細を表示する詳細関連表示領域１６９が示されている。詳細関連表示領域１６９には、例えば、情報要素表示画面１６２の関連表示領域１６８に表示されていなかった複数の関連の種類（典型的には、関連度のより低い関連の種類）が追加的に表示される。詳細関連表示領域１６９には、さらに関連度の値が表示されてもよい。なお、ユーザがさらに決定キー又はキャンセルキーなどを押下することにより、情報要素表示画面１６２ｃから情報要素表示画面１６２へ戻ることができる。
【００８７】
このように、画面制御部１６０は、情報要素表示画面において、第１方向（例えばＸ方向）にユーザにより選択される情報要素を順次配置する。ユーザは、第１方向に沿った移動又はスクロールにより互いに関連する情報要素を辿りながら、情報要素を検索することができる。また、画面制御部１６０は、第１方向とは異なる第２方向（例えばＹ方向）に、ユーザにより最後に選択された情報要素（即ち最新選択要素）と関連する複数の情報要素を配置する。ユーザは、第２方向に配置される情報要素を第２方向に沿って移動させ又はスクロールさせることにより、興味の惹かれた新たな情報要素を選択することができる。その際、ユーザは、関連表示領域に表示される関連の種類を見ることにより、最新選択要素と選択候補要素がどういった観点で互いに関連しているのかを把握し、選択候補要素が表示された理由を理解することができる。
【００８８】
こうしたユーザインタフェースは、キーワード検索ともジャンル検索とも異なる、知識の相互の関連に基づいた新たな情報検索手段をユーザに提供するものである。また、情報検索のために文字入力が必要とされないため、キーボードを具備していない端末装置においても当該ユーザインタフェースを採用することが可能であり、そのような端末装置のユーザの利便性を向上させる。
【００８９】
なお、第２方向に配置される情報要素は、関連度ＤＢ１５０において最新選択要素との間で関連を有する情報要素である。このとき、例えば、最新選択要素との間の集約関連度の高さに応じた順で各情報要素が第２方向に配置されてもよい。また、集約関連度が高い場合には情報要素が強調表示されてもよい。
【００９０】
また、画面制御部１６０は、特定のカテゴリに属す情報要素のみを情報要素表示画面に表示させてもよい。例えば、「人物」カテゴリに属す情報要素のみを情報要素表示画面に表示させることにより、情報要素表示画面を人物検索画面として利用することができる。また、「コンテンツ」カテゴリに属す情報要素のみを情報要素表示画面に表示させることにより、情報要素表示画面をコンテンツ検索画面として利用することができる。この場合、画面制御部１６０は、表示すべき情報要素のカテゴリを切り替えるためのユーザインタフェースを情報要素表示画面において提供してもよい。
【００９１】
［２−３．推薦への応用］
次に、評価部１４０による評価の結果の結果として関連度ＤＢ１５０に蓄積される情報要素間の関連度、各関連の種類及び集約関連度の応用の他の例としての、ユーザへの情報要素の推薦について説明する。図２に示した情報処理装置１００の構成部分のうち、主に推薦部１７０、解析部１８０及び嗜好ＤＢ１９０が、本実施形態に係る推薦に関与する。
【００９２】
（推薦部）
推薦部１７０は、情報処理装置１００がユーザに提供することのできるコンテンツの中からユーザに推薦すべきコンテンツを選択し、当該選択したコンテンツに関連する情報を画面制御部１６０により生成される画面に表示させる。
【００９３】
〔１〕関連を利用した推薦
推薦部１７０は、関連度ＤＢ１５０に記憶されている情報要素間の関連度又は関連の種類を利用して推薦すべきコンテンツを選択してもよい。例えば、推薦部１７０は、第１のコンテンツ及び第２のコンテンツがユーザにより閲覧された場合に、当該第１のコンテンツ及び当該第２のコンテンツに対応する情報要素間の関連の種類に応じて、推薦すべきコンテンツを選択することができる。
【００９４】
図１３は、本実施形態に係る推薦部１７０による、情報要素間の関連の種類に応じた推薦処理の一例を説明するための説明図である。図１３の例において、情報処理装置１００は、ユーザが音楽コンテンツに関する情報を閲覧し、音楽コンテンツを視聴又は購入することのできるサービスを提供しているものとする。また、情報処理装置１００により提供される音楽コンテンツに対応する情報要素が情報要素データにより定義され、当該情報要素間の関連度が評価部１４０により評価されているものとする。
【００９５】
図１３の左を参照すると、ユーザＵ１の行動履歴が示されている。当該行動履歴は、ユーザＵ１が第１のコンテンツＮ１１を閲覧した後に第２のコンテンツＮ１２を閲覧したことを示している。推薦部１７０は、かかる行動履歴に基づいて、第１のコンテンツＮ１１及び第２のコンテンツＮ１２に対応する情報要素間の関連の種類を関連度ＤＢ１５０から取得する。例えば、第１のコンテンツＮ１１及び第２のコンテンツＮ１２に対応する情報要素間の関連の種類は、“ジャンルＡ”及び“曲調Ｂ”などである。次に、推薦部１７０は、同一の又は類似する関連の種類を有する第３及び第４のコンテンツを選択する。例えば、“ジャンルＡ”及び“曲調Ｂ”という関連の種類を有する第３のコンテンツＮ１３及び第４のコンテンツＮ１４が、推薦部１７０により選択され得る。推薦部１７０は、このように選択した第３のコンテンツＮ１３及び第４のコンテンツＮ１４を、画面制御部１６０から端末装置２００へ出力される画面上でユーザに推薦する。
【００９６】
なお、推薦部１７０は、前項において説明した情報要素表示画面を用いてユーザにコンテンツを推薦してもよい。例えば、「コンテンツ」カテゴリに属す情報要素を情報要素表示画面が表示している場合において、関連表示領域に表示されているいずれかの関連の種類がユーザにより指定されたときに、推薦部１７０は、指定された種類の関連を有する他のコンテンツを選択してユーザに推薦してもよい。また、推薦部１７０は、最新選択要素及び選択候補要素と同一の又は類似する関連の種類を有するコンテンツを、自動的にユーザに推薦してもよい。
【００９７】
〔２〕ユーザ嗜好の解析
一般的な推薦技術の多くは、ユーザの行動履歴に応じて個々のユーザの嗜好をスコアリング（数値化）したユーザ嗜好（User  Preference）を用いて推薦を行う。例えば、協調フィルタリング（Collaborative  Filtering）と呼ばれる推薦アルゴリズムは、異なるユーザ間でユーザ嗜好を比較し、類似する嗜好を持つユーザにより過去に閲覧されたコンテンツを推薦の対象とする。また、例えば、内容ベースフィルタリング（Content-Based  Filtering）と呼ばれる推薦アルゴリズムは、共通するベクトル空間に属すユーザ嗜好とコンテンツ属性とを比較し、ユーザの嗜好に近いコンテンツを推薦の対象とする。従って、ユーザの現実の嗜好を可能な限り的確にユーザ嗜好のスコアに反映させることが、推薦の実効性を高める重要なポイントである。
【００９８】
そこで、本実施形態では、情報処理装置１００の解析部１８０が関連度ＤＢ１５０に蓄積されている評価部１４０による評価の結果を利用してユーザ嗜好を数値化することにより、有効なユーザ嗜好を獲得する。例えば、解析部１８０は、ユーザにより一連の情報要素が閲覧された場合に、当該一連の情報要素に含まれる互いに関連する情報要素間の関連度を用いて、ユーザ嗜好を決定する。
【００９９】
図１４及び図１５は、本実施形態に係る解析部１８０によるユーザ嗜好解析処理の一例を説明するための説明図である。図１４を参照すると、ユーザＵ１の他の行動履歴が示されている。当該行動履歴は、ユーザＵ１がコンテンツＮ２１、Ｎ２２、Ｎ２３及びＮ２４を情報要素表示画面又は他の画面で順に選択（又は閲覧）したことを示している。解析部１８０は、かかる行動履歴に基づいて、コンテンツＮ２１及びＮ２２、コンテンツＮ２２及びＮ２３、並びにコンテンツＮ２３及びＮ２４にそれぞれ対応する情報要素間の関連の種類及び関連度を、関連度ＤＢ１５０から取得する。例えば、コンテンツＮ２１及びＮ２２に対応する情報要素間の関連の種類（関連度）は、Ａ２１（１．０）、Ａ２２（０．８）…である。同様に、コンテンツＮ２２及びＮ２３に対応する情報要素間の関連の種類（関連度）は、Ａ２２（１．０）、Ａ２３（０．５）…である。コンテンツＮ２３及びＮ２４に対応する情報要素間の関連の種類（関連度）は、Ａ２２（０．３）、Ａ２４（０．２）…である。
【０１００】
図１５を参照すると、図１４において解析部１８０により取得された関連度を同一の関連の種類について合計することにより、ユーザＵ１のユーザ嗜好が決定されている。従って、ユーザＵ１のユーザ嗜好は、関連の種類Ａ２１、Ａ２２、Ａ２３及びＡ２４を要素とするベクトルを形成する。図１４の例では、ユーザＵ１のユーザ嗜好は、（Ａ２１，Ａ２２，Ａ２３，Ａ２４）＝（１．０，２．１，０．５，０．２）と決定されている。なお、解析部１８０は、同一の関連の種類について単純に関連度を合計する代わりに、行動履歴の新しさに応じて関連度を重み付けした上で、同一の関連の種類について関連度を合計してもよい。解析部１８０は、このように決定したユーザ嗜好を、嗜好ＤＢ１９０へ出力する。
【０１０１】
（嗜好ＤＢ）
嗜好ＤＢ１９０は、ハードディスク又は半導体メモリなどの記憶媒体を用いて、解析部１８０により決定されたユーザ嗜好を記憶する。そして、嗜好ＤＢ１９０は、推薦部１７０からの要求に応じて、記憶しているユーザ嗜好を出力する。
【０１０２】
推薦部１７０は、例えば、嗜好ＤＢ１９０に蓄積されているユーザ嗜好に基づいて、公知の協調フィルタリング又は内容ベースフィルタリングなどの技術に従って、ユーザに推薦すべきコンテンツを選択してもよい。この場合にも、解析部１８０により上述した関連度を用いて決定されたユーザ嗜好に基づいてコンテンツが選択されるため、ユーザが予期しにくいコンテンツを効果的にユーザに推薦することができる。なお、解析部１８０により決定されるユーザ嗜好は、ユーザ嗜好が数値化されるベクトル空間の次元が予め制限されていないため、通常、極めて高い次元を有するベクトル空間内でごく一部の要素にのみ値を有する疎（sparse）ベクトルとなり得る。その場合には、ＰＬＳＡ（Probabilistic  Latent  Semantic  Analysis）又はＬＤＡ（Latent  Dirichlet  Allocation）などの公知の手法を用いてベクトルを圧縮した上で、ユーザ嗜好同士又はユーザ嗜好とコンテンツ属性との間の類似度を判定するのが好適である。
【０１０３】
〔３〕推薦理由の呈示
さらに、本実施形態によれば、推薦部１７０は、推薦するコンテンツに対応する情報要素と当該コンテンツの選択の基礎とした情報要素との間の関連の種類に応じて、コンテンツの推薦の理由をユーザに呈示することができる。
【０１０４】
図１６は、本実施形態に係る推薦部１７０により推薦理由が呈示される画面の一例としての推薦画面１７４を示す説明図である。図１６を参照すると、推薦画面１７４において、コンテンツＮ３１が推薦されている。また、推薦画面１７４の下部には、推薦レベル表示欄１７６ａ及び推薦理由表示欄１７６ｂが設けられている。コンテンツＮ３１は、例えば、ユーザに過去に閲覧された情報要素に基づいて推薦部１７０により選択されたコンテンツであったものとする。その場合、推薦部１７０は、例えば、コンテンツＮ３１に対応する情報要素と過去に閲覧された上記情報要素との間の集約関連度を関連度ＤＢ１５０から取得し、当該集約関連度に応じて推薦レベル表示欄１７６ａの推薦レベルを設定することができる。例えば、集約関連度が高い場合には、推薦レベルも高く設定され得る。なお、推薦部１７０は、関連度ＤＢ１５０から取得した集約関連度が所定の閾値を下回る場合には、推薦すべきコンテンツを変更してもよい。また、推薦部１７０は、コンテンツＮ３１に対応する情報要素と過去に閲覧された上記情報要素との間の関連の種類を関連度ＤＢ１５０から取得し、当該関連の種類を推薦の理由として推薦理由表示欄１７６ｂに呈示することができる。
【０１０５】
なお、推薦部１７０による推薦理由の決定処理は、かかる例に限定されない。図１７及び図１８は、推薦部１７０による推薦理由の決定処理の他の例をそれぞれ示している。
【０１０６】
図１７は、推薦部１７０による推薦理由の決定処理の第１の変形例について説明するための説明図である。ここでは、情報処理装置１００から提供されるサービスが取り扱うコンテンツが、情報要素定義データにより定義される複数の情報要素のうちの１つ以上の情報要素に対応する属性を有するものとする。また、推薦部１７０は、例えば、内容ベースフィルタリングなどの技術に従って、ユーザに推薦すべきコンテンツを、当該ユーザの行動履歴に含まれるコンテンツに応じて選択するものとする。
【０１０７】
この場合、推薦部１７０は、選択した推薦対象のコンテンツの属性に対応する情報要素と推薦の基礎としたコンテンツの属性に対応する他の情報要素との間の関連の種類に応じて、推薦の理由を決定する。図１７の例では、推薦対象のコンテンツＣ１は、属性Ｎ５１及びＮ５２を有する。また、推薦の基礎としたコンテンツＣ２は、属性Ｎ５３、Ｎ５４及びＮ５５を有する。また、これらコンテンツの属性に対応する情報要素間の関連の種類ごとの関連度が、関連度ＤＢ１５０のテーブル１４６に記憶されている。推薦部１７０は、これら関連の種類ごとの関連度をテーブル１４６から取得し、関連度の高い関連の種類をユーザに呈示すべき推薦の理由として決定する。図１７の例では、コンテンツＣ１の属性Ｎ５２に対応する情報要素とコンテンツＣ２の属性Ｎ５５に対応する情報要素との間の関連の種類Ａ４が最も高い関連度２．０を示しているため、関連の種類Ａ４が第１の推薦理由として選択されている。また、関連度の高さに応じて、関連の種類Ａ１が第２の推薦理由、関連の種類Ａ２が第３の推薦理由にそれぞれ決定されている。
【０１０８】
図１８は、推薦部１７０による推薦理由の決定処理の第２の変形例について説明するための説明図である。ここでは、情報処理装置１００から提供されるサービスを利用するユーザのユーザ嗜好もまた、情報要素定義データにより定義される複数の情報要素のうちの１つ以上の情報要素に対応する属性を有するものとする。
【０１０９】
この場合、推薦部１７０は、選択した推薦対象のコンテンツの属性に対応する情報要素と推薦対象のユーザのユーザ嗜好の属性に対応する他の情報要素との間の関連の種類に応じて、推薦の理由を決定する。図１８の例では、推薦対象のコンテンツＣ１は、属性Ｎ５１及びＮ５２を有する。また、推薦対象のユーザＵ１のユーザ嗜好は、属性Ｎ６１、Ｎ６２及びＮ６３を有する。また、これらコンテンツの属性及びユーザ嗜好の属性に対応する情報要素間の関連の種類ごとの関連度が、関連度ＤＢ１５０のテーブル１４６に記憶されている。推薦部１７０は、これら関連の種類ごとの関連度をテーブル１４６から取得し、関連度の高い関連の種類をユーザに呈示すべき推薦の理由として決定する。図１８の例では、関連の種類Ａ３についての関連度の合計値（０．６＋２．０＝２．６）が最も高いため、関連の種類Ａ３が第１の推薦理由として選択されている。また、関連度の高さに応じて、関連の種類Ａ２が第２の推薦理由、関連の種類Ａ１が第３の推薦理由にそれぞれ決定されている。
【０１１０】
推薦部１７０は、このように決定した推薦理由を、図１６を用いて説明した推薦画面１７４又はその他の画面においてユーザに呈示する。それにより、ユーザは、情報処理装置１００が何故そのコンテンツを推薦しているのかを知ることができる。その結果、予期しないコンテンツが推薦された場合にもその推薦の理由についてユーザの納得を得ることができると共に、ユーザは、推薦されたコンテンツについてのアクション（閲覧、購買、又は無視など）をより容易に決定することができる。
【０１１１】
＜３．その他の応用例＞
［３−１．音楽の再生］
上述した情報処理装置１００により評価される情報要素間の関連度及び関連の種類は、様々なアプリケーションへの応用が可能である。その第１の例として、音楽の再生への応用について説明する。
【０１１２】
図１９は、第１の応用例に係る情報処理装置３００の構成の一例を示すブロック図である。図１９を参照すると、情報処理装置３００は、関連度ＤＢ１５０、画面制御部３６０及び再生部３６２を備える。なお、関連度ＤＢ１５０には、例えば、音楽コンテンツに対応する情報要素について評価された関連度及び関連の種類が記憶されているものとする。
【０１１３】
（画面制御部）
画面制御部３６０は、関連度ＤＢ１５０に記憶されている情報要素間の関連度を用いて、ユーザによる音楽コンテンツの検索を支援するための情報要素表示画面を生成する。画面制御部３６０により生成される情報要素表示画面は、図１１を用いて説明した情報要素表示画面１６２に類似する画面であってよい。但し、当該情報要素表示画面には、音楽コンテンツに対応する情報要素が表示される。
【０１１４】
（再生部）
再生部３６２は、情報要素表示画面においてユーザにより選択された音楽コンテンツ、即ち最新選択要素として示されている音楽コンテンツを再生する。例えば、ユーザが端末装置２００のユーザインタフェースを操作して一連の音楽コンテンツを選択した場合には、再生部３６２は、当該一連の音楽コンテンツを順次再生してもよい。このような音楽コンテンツの再生方法により、ユーザは、互いに関連を有する音楽コンテンツを順次選択しながら、チャンネルをザッピングするような感覚で音楽を楽しむことができる。その場合の音楽コンテンツ間の関連は、所謂集合知に相当する情報の集合から抽出されたものであるため、ユーザが意外性のある（と同時に納得感も得られる）音楽コンテンツに遭遇する可能性が高まるなどの効果が享受される。
【０１１５】
また、再生部３６２は、関連度ＤＢ１５０に記憶されている情報要素間の関連度を利用して自動的に音楽コンテンツの再生リストを作成し、当該再生リストに従って音楽コンテンツを順次再生してもよい。その場合にも、再生される音楽コンテンツの意外性と納得感の同時実現という効果を得ることができる。
【０１１６】
［３−２．位置情報の利用］
図２０は、第２の応用例に係る情報処理装置４００の構成の一例を示すブロック図である。図２０を参照すると、情報処理装置４００は、関連度ＤＢ１５０、画面制御部１６０、位置取得部４６８及び推薦部４７０を備える。なお、関連度ＤＢ１５０には、例えば、地球上の位置（緯度及び経度）又は地名に対応する情報要素並びに所定のコンテンツに対応する情報要素について評価された関連度及び関連の種類が記憶されているものとする。なお、地球上の位置に対応する情報要素に関する関連度は、例えば、地図情報Ｗｅｂサイトにおいて特定の地点とリンクされたＷｅｂページ（例えば店舗のホームページなど）を関連度の評価の対象とすることで得ることができる。
【０１１７】
（位置取得部）
位置取得部４６８は、端末装置２００がＧＰＳを利用して測位した端末装置２００の位置データを、端末装置２００から取得する。そして、位置取得部４６８は、取得した位置データを推薦部４７０へ出力する。
【０１１８】
（推薦部）
推薦部４７０は、情報処理装置４００がユーザに提供することのできるコンテンツの中からユーザに推薦すべきコンテンツを選択し、当該選択したコンテンツに関連する情報を画面制御部１６０により生成される画面に表示させる。その際、推薦部４７０は、関連度ＤＢ１５０において位置取得部４６８から入力される位置データ（又は当該位置データに対応する地名）と関連を有するコンテンツを、推薦すべきコンテンツとして選択する。かかる推薦方法により、例えば、ユーザが端末装置２００を携帯して移動している際に、ユーザが存在する位置に応じたコンテンツが推薦される。このように推薦されるコンテンツは、所謂集合知に相当する情報の集合から抽出された関連度に基づいて選択されたものであり、ユーザにとって意外性のある（と同時に納得感も得られる）コンテンツであるということができる。
【０１１９】
なお、情報処理装置４００にさらに再生部を設け、ユーザが存在する位置に応じて選択された音楽コンテンツを当該再生部に再生させてもよい。それにより、ユーザが存在する位置との関連度の高い音楽コンテンツを自動的に再生することが可能となる。
【０１２０】
＜４．ハードウェア構成＞
本明細書において説明した情報処理装置１００、３００及び４００による各処理は、例えば、図２１に示した汎用コンピュータ上で実行可能なソフトウェアとして実現され得る。図２１において、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）９０２は、汎用コンピュータの動作全般を制御する。ＲＯＭ（Read  Only  Memory）９０４には、各処理を記述したプログラム又はデータが格納される。ＲＡＭ（Random  Access  Memory）９０６には、処理の実行時にＣＰＵ９０２により用いられるプログラムやデータなどが一時的に記憶される。
【０１２１】
ＣＰＵ９０２、ＲＯＭ９０４、及びＲＡＭ９０６は、バス９１０を介して相互に接続される。バス９１０にはさらに、入出力インタフェース９１２が接続される。入出力インタフェース９１２は、ＣＰＵ９０２、ＲＯＭ９０４、及びＲＡＭ９０６と、入力装置９２０、出力装置９２２、記憶装置９２４、通信装置９２６、及びドライブ９３０とを接続するためのインタフェースである。
【０１２２】
入力装置９２０は、例えばボタン、スイッチ、レバー、マウスやキーボードなどの入力装置を介して、ユーザからの指示や情報入力を受け付ける。出力装置９２２は、例えばＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）、液晶ディスプレイ、ＯＬＥＤ（Organic  Light  Emitting  Diode）などの表示装置、又はスピーカなどの音声出力装置を介してユーザに情報を出力する。
【０１２３】
記憶装置９２４は、例えばハードディスクドライブ又は半導体メモリなどにより構成され、プログラムやデータを記憶する。通信装置９２６は、通信ネットワークを介する通信処理を行う。ドライブ９３０は、必要に応じて汎用コンピュータに設けられ、例えばドライブ９３０にはリムーバブルメディア９３２が装着される。
【０１２４】
＜５．まとめ＞
ここまで、図１〜図２１を用いて本発明の一実施形態及びその変形例について説明した。本実施形態によれば、情報検索又は推薦などの対象となる情報要素に対応するノードクラスの情報と、２つ以上の情報要素を結び付ける可能性のある関連クラスの情報との間の参照関係に基づいて、情報要素間の関連度が評価される。それにより、人物、音楽若しくは映像等のコンテンツ、又は地球上の位置などの様々な情報要素間の関連を、集合知に記述された多様な観点について自動的に評価することができる。そして、そのように多様な観点について評価された関連度及び関連の種類を情報検索又は推薦に活用することができる。
【０１２５】
また、本実施形態に係る情報要素表示画面によれば、キーワード検索ともジャンル検索とも異なる、知識の相互の関連に基づいた新たなユーザインタフェースがユーザに提供される。かかるユーザインタフェースは、ユーザが興味を引かれた情報要素又は関連の種類を選択しながら様々な情報要素を辿っていくことを可能とする。また、当該ユーザインタフェースは、キーボードを具備していない端末装置においても採用し得るものであるため、そのような端末装置を使用するユーザの利便性を向上させる。
【０１２６】
また、本実施形態に係る推薦部によれば、上述した情報要素間の関連度に応じてコンテンツが推薦されるため、ユーザは、集合知に記述された多様な観点に基づいて推薦されるコンテンツに出会うことができる。その際、推薦の理由が呈示され得ることから、推薦されるコンテンツの意外性と納得感の同時実現が可能である。また、本実施形態に係る解析部によれば、集合知に記述された多様な観点に基づいて、ユーザの現実の嗜好を的確に反映させたユーザ嗜好を得ることができる。
【０１２７】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の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、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１２８】
１                        情報処理システム
３                        通信ネットワーク
５                        情報源
１００，３００，４００    情報処理装置
１１０                    情報取得部
１１２                    情報の集合
１２０                    記憶部
１３０                    分類部
１３２，１３３            第１のクラス（ノードクラス）の情報
１３６，１３７            第２のクラス（関連クラス）の情報
１４０                    評価部
１５０                    関連度ＤＢ
１６０                    画面制御部
１６２                    情報要素表示画面
１７０                    推薦部
１８０                    解析部
１９０                    嗜好ＤＢ
２００                    端末装置
【図１】
2011138197.tif 000006
【図２】
2011138197.tif 000007
【図３】
2011138197.tif 000008
【図４Ａ】
2011138197.tif 000009
【図４Ｂ】
2011138197.tif 000010
【図５】
2011138197.tif 000011
【図６Ａ】
2011138197.tif 000012
【図６Ｂ】
2011138197.tif 000013
【図６Ｃ】
2011138197.tif 000014
【図６Ｄ】
2011138197.tif 000015
【図７】
2011138197.tif 000016
【図８】
2011138197.tif 000017
【図９】
2011138197.tif 000018
【図１０】
2011138197.tif 000019
【図１１】
2011138197.tif 000020
【図１２Ａ】
2011138197.tif 000021
【図１２Ｂ】
2011138197.tif 000022
【図１２Ｃ】
2011138197.tif 000023
【図１３】
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【図１４】
2011138197.tif 000025
【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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