(57)【要約】【課題】ユーザが所望の情報を取得するのに要する操作を簡易化すること。【解決手段】出力装置は、ユーザの嗜好の属性である嗜好属性をユーザごとに記憶する嗜好属性記憶部を有する。また、出力装置は、ユーザを識別する識別情報を受け付けると、識別情報により識別されるユーザの嗜好属性を嗜好属性記憶部から読み出し、ユーザとは別のユーザに対応付けて嗜好属性記憶部に記憶された嗜好属性との類似度を別のユーザごとに算出する。そして、出力装置は、高い類似度が算出された別のユーザにより発信された発信情報を低い類似度が算出された別のユーザの発信情報と比較し優先して出力する。【選択図】図１
2011242996.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの嗜好の属性である嗜好属性を当該ユーザごとに記憶する嗜好属性記憶部と、
前記ユーザを識別する識別情報を受け付けると、当該識別情報により識別されるユーザの嗜好属性を前記嗜好属性記憶部から読み出し、当該ユーザとは別のユーザに対応付けて当該嗜好属性記憶部に記憶された嗜好属性との類似度を当該別のユーザごとに算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部により高い類似度が算出された別のユーザにより発信された発信情報を、低い類似度が算出された別のユーザの発信情報と比較し優先して出力する出力部と
を備えたことを特徴とする出力装置。
【請求項２】
前記ユーザに対応付けて、当該ユーザにより選択された前記発信情報を発信したユーザを識別する発信ユーザ情報を記憶する発信ユーザ記憶部と、
前記嗜好属性記憶部に前記ユーザごとに記憶された嗜好属性を、当該ユーザに対応付けて前記発信ユーザ記憶部に記憶された前記発信ユーザ情報により識別されるユーザの嗜好属性に基づいて更新する選択ユーザ更新部と
を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の出力装置。
【請求項３】
前記ユーザに対応付けて、当該ユーザにより発信された前記発信情報を選択したユーザを識別する選択ユーザ情報を記憶する選択ユーザ記憶部と、
前記嗜好属性記憶部に前記ユーザごとに記憶された嗜好属性を、当該ユーザに対応付けて前記選択ユーザ記憶部に記憶された前記選択ユーザ情報により識別されるユーザの嗜好属性に基づいて更新する発信ユーザ更新部と
を更に備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の出力装置。
【請求項４】
コンピュータが、
ユーザを識別する識別情報を受け付けると、当該ユーザの嗜好の属性である嗜好属性をユーザごとに記憶する嗜好属性記憶部を参照することで当該識別情報により識別されるユーザの嗜好属性を読み出し、当該ユーザとは別のユーザに対応付けて当該嗜好属性記憶部に記憶された嗜好属性との類似度を当該別のユーザごとに算出する類似度算出ステップと、
前記類似度算出ステップにより高い類似度が算出された別のユーザにより発信された発信情報を、低い類似度が算出された別のユーザの発信情報と比較し優先して出力する出力ステップと
を実行することを特徴とする出力方法。
【請求項５】
前記コンピュータは、前記ユーザに対応付けて、当該ユーザにより選択された前記発信情報を発信したユーザを識別する発信ユーザ情報を記憶する発信ユーザ記憶部として機能し、
前記嗜好属性記憶部に前記ユーザごとに記憶された嗜好属性を、当該ユーザに対応付けて前記発信ユーザ記憶部に記憶された前記発信ユーザ情報により識別されるユーザの嗜好属性に基づいて更新する選択ユーザ更新ステップを更に実行することを特徴とする請求項４に記載の出力方法。
【請求項６】
前記コンピュータは、前記ユーザに対応付けて、当該ユーザにより発信された前記発信情報を選択したユーザを識別する選択ユーザ情報を記憶する選択ユーザ記憶部として機能し、
前記嗜好属性記憶部に前記ユーザごとに記憶された嗜好属性を、当該ユーザに対応付けて前記選択ユーザ記憶部に記憶された前記選択ユーザ情報により識別されるユーザの嗜好属性に基づいて更新する発信ユーザ更新ステップを更に実行することを特徴とする請求項４又は５に記載の出力方法。
【請求項７】
コンピュータに、
前記ユーザを識別する識別情報を受け付けると、当該ユーザの嗜好の属性である嗜好属性をユーザごとに記憶する嗜好属性記憶部を参照することで当該識別情報により識別されるユーザの嗜好属性を読み出し、当該ユーザとは別のユーザに対応付けて当該嗜好属性記憶部に記憶された嗜好属性との類似度を当該別のユーザごとに算出する類似度算出手順と、
前記類似度算出手順により高い類似度が算出された別のユーザにより発信された発信情報を、低い類似度が算出された別のユーザの発信情報と比較し優先して出力する出力手順と
を実行させることを特徴とする出力プログラム。
【請求項８】
前記コンピュータを、前記ユーザに対応付けて、当該ユーザにより選択された前記発信情報を発信したユーザを識別する発信ユーザ情報を記憶する発信ユーザ記憶部として機能させ、
前記嗜好属性記憶部に前記ユーザごとに記憶された嗜好属性を、当該ユーザに対応付けて前記発信ユーザ記憶部に記憶された前記発信ユーザ情報により識別されるユーザの嗜好属性に基づいて更新する選択ユーザ更新手順を更に実行させることを特徴とする請求項７に記載の出力プログラム。
【請求項９】
前記コンピュータを、前記ユーザに対応付けて、当該ユーザにより発信された前記発信情報を選択したユーザを識別する選択ユーザ情報を記憶する選択ユーザ記憶部として機能させ、
前記嗜好属性記憶部に前記ユーザごとに記憶された嗜好属性を、当該ユーザに対応付けて前記選択ユーザ記憶部に記憶された前記選択ユーザ情報により識別されるユーザの嗜好属性に基づいて更新する発信ユーザ更新手順を更に実行させることを特徴とする請求項７又は８に記載の出力プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、出力装置、出力方法及び出力プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複数のユーザがコンテンツや商品、サービスなどに関する情報を発信し、複数のユーザが他のユーザにより発信された情報を受信する口コミシステムがある。ユーザにより発信された情報を「口コミ情報」や「発信情報」とも称する。ここで、予め用意された情報のカテゴリのうちいずれかをユーザが選択することで、又は、任意のキーワードをユーザが入力することで、大量の口コミ情報の中からユーザの嗜好にあった口コミ情報を絞り込む絞込手法がある。ユーザの現在位置に応じた口コミ情報を配信する配信装置もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１７６５７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した絞込手法では、ユーザが毎回カテゴリを選択することになり手間がかかるという問題がある。また、上述した絞込手法では、キーワードをユーザが毎回入力することになり、手間がかかるという問題がある。また、適切なカテゴリやキーワードの組み合わせを選択することは容易ではなく、上述した絞込手法では、ユーザが自分の嗜好にあった情報を取得することが困難であるという問題がある。また、配信装置では、位置情報に応じた口コミ情報を配信するに過ぎない。
【０００５】
開示の技術は、上述に鑑みてなされたものであって、ユーザが所望の情報を取得するのに要する操作を簡易化可能である出力装置、出力方法及び出力プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
開示の技術の一つの態様において、ユーザの嗜好の属性である嗜好属性を当該ユーザごとに記憶する嗜好属性記憶部を備える。また、出力装置は、前記ユーザを識別する識別情報を受け付けると、当該識別情報により識別されるユーザの嗜好属性を前記嗜好属性記憶部から読み出し、当該ユーザとは別のユーザに対応付けて当該嗜好属性記憶部に記憶された嗜好属性との類似度を当該別のユーザごとに算出する類似度算出部を備える。また、出力装置は、前記類似度算出部により高い類似度が算出された別のユーザにより発信された発信情報を低い類似度が算出された別のユーザの発信情報と比較し優先して出力する出力部を備える。
【発明の効果】
【０００７】
開示の技術の一つの態様によれば、ユーザが所望の情報を取得するのに要する操作を簡易化可能である効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施例１に係る出力装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施例１における嗜好属性テーブルに記憶された嗜好属性の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施例２における属性類似度算出部による類似度算出処理について示す図である。
【図４】図４は、実施例１における口コミ情報出力制御部による出力処理の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例２に係る出力装置による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施例２に係る出力装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】図７は、実施例２における閲覧ログテーブルに記憶された情報の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例２における嗜好属性更新部による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、開示する出力装置、出力方法及び出力プログラムの実施例について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施例により開示する発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１０】
実施例１に係る出力装置１００について説明する。出力装置１００は、以下に詳細に説明するように、ユーザの嗜好の属性である嗜好属性を記憶する。そして、出力装置１００は、ユーザの嗜好にあった情報を絞り込む際に、嗜好属性が類似する別のユーザにより発信された発信情報を、嗜好属性が類似しない別のユーザの発信情報と比較して優先して出力する。すなわち、自分の嗜好と類似する嗜好を有する他のユーザの発信情報は有益であると考えられ、出力装置１００は、嗜好属性が類似する他のユーザの発信情報を出力する。この結果、ユーザが所望の情報を取得するのに要する操作を簡易化可能となる。
【００１１】
［実施例１に係る出力装置の構成］
実施例１に係る出力装置１００の構成の一例を示す。図１は、実施例１に係る出力装置の構成の一例を示すブロック図である。図１に示す例では、出力装置１００は、入出力部１０１と、記憶部２００と、制御部３００とを有する。
【００１２】
入出力部１０１は、制御部３００と接続される。入出力部１０１は、情報や指示を利用者から受け付け、受け付けた情報を制御部３００に入力する。また、入出力部１０１は、制御部３００から情報を受け付け、受け付けた情報を出力する。入出力部１０１は、例えば、キーボードやマウス、マイクなどを有し、モニタやスピーカなどを有する。つまり、例えば、入出力部１０１は、キーボードやマウス、マイクなどを介してユーザから情報を受け付け、制御部３００から受け付けた情報をモニタやスピーカなどから出力する。
【００１３】
なお、入出力部１０１によって受け付けられる情報の詳細や、入出力部１０１によって出力される情報の詳細については、ここでは説明を省略し、関係する各部について説明する際に併せて説明する。
【００１４】
記憶部２００は、制御部３００と接続される。記憶部２００は、制御部３００による各種処理に用いるデータを記憶する。記憶部２００は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）やフラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子、又は、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置である。記憶部２００は、図１に示す例では、嗜好属性テーブル２０１と、口コミ情報テーブル２０２とを有する。
【００１５】
嗜好属性テーブル２０１は、ユーザの嗜好の属性である嗜好属性をユーザごとに記憶する。例えば、嗜好属性テーブル２０１は、嗜好属性の項目ごとに、ユーザが好む程度や嫌う程度を示す属性値を記憶する。嗜好属性テーブル２０１は、嗜好属性として、例えば、ユーザの食べ物についての嗜好やユーザの服飾雑貨についての嗜好などを記憶する。嗜好属性テーブル２０１に記憶される情報は、例えば、ユーザ自身によって嗜好属性ごとに値が入力される。嗜好属性テーブル２０１は「嗜好属性記憶部」とも称する。
【００１６】
図２は、実施例１における嗜好属性テーブルに記憶された嗜好属性の一例を示す図である。図２に示す例では、ユーザの食べ物についての嗜好を嗜好属性テーブル２０１が嗜好属性として記憶する場合を示した。より詳細には、図２に示す例では、嗜好属性として「辛さ」「甘さ」「味噌」「醤油」を記憶する場合を示した。また、図２に示す例では、嗜好属性テーブル２０１が、「ユーザ１」「ユーザ２」「ユーザ３」「ユーザ４」について嗜好属性を記憶する場合を示した。ただし、本発明はこれに限定されるものではなく、嗜好属性テーブル２０１は、他のユーザについて嗜好属性を記憶しても良く、他の嗜好属性について記憶しても良い。
【００１７】
以下では、嗜好属性テーブル２０１が嗜好属性ごとに記憶する値が、大きければ大きいほどユーザが好むことを示し、小さければ小さいほどユーザが嫌うことを示す場合を用いて説明する。ただし、本発明はこれに限定されるものではなく、大きければ大きいほどユーザが嫌うことを示し、小さければ小さいほどユーザが好むことを示しても良い。
【００１８】
図２に示す例では、嗜好属性テーブル２０１は、「ユーザ１」について、辛さ「６」甘さ「６」味噌「２」醤油「４」を記憶する。つまり、嗜好属性テーブル２０１は、ユーザ１が、辛さを好む程度が「６」であり、甘さを好む程度が「６」であり、味噌を好む程度が「２」であり、醤油を好む程度が「４」であることを記憶する。また、嗜好属性テーブル２０１は、他のユーザについても同様に、嗜好属性の項目ごとに属性値を記憶する。
【００１９】
口コミ情報テーブル２０２は、ユーザにより発信された発信情報を発信元となるユーザに対応付けて記憶する。口コミ情報テーブル２０２により記憶される発信情報は、例えば、ユーザが情報を発信するごとに、口コミ情報テーブル２０２に格納される。なお、本実施例では、説明の便宜上、記憶部２００が口コミ情報テーブル２０２を有する場合を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、記憶部２００は口コミ情報テーブル２０２を有さなくても良く、出力装置１００の外部に口コミ情報テーブル２０２に対応する口コミ情報記憶装置が設けられても良い。この場合、例えば、出力装置１００と口コミ情報記憶装置とは、ネットワークを介して接続され、出力装置１００は、ネットワークを介して接続された口コミ情報記憶装置から発信情報を取得しても良い。
【００２０】
制御部３００は、入出力部１０１及び記憶部２００と接続される。制御部３００は、各種の処理手順などを規定したプログラムを記憶する内部メモリを有し、種々の処理を制御する。制御部３００は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路である。制御部３００は、図１に示す例では、属性類似度算出部３０１と、口コミ情報出力制御部３０２とを有する。
【００２１】
属性類似度算出部３０１は、ユーザを識別する識別情報を入出力部１０１を介して受け付ける。例えば、属性類似度算出部３０１は、「ユーザ４」を識別する識別情報を取得する。この場合、「ユーザ４」が、大量の発信情報の中から自分の嗜好にあった発信情報を絞り込もうとするユーザとなる。以下では、属性類似度算出部３０１が、「ユーザ４」を識別する識別情報を受け付けた場合を例に説明する。ただし、本発明はこれに限定されるものではなく、属性類似度算出部３０１は任意の識別情報を受け付けて良い。属性類似度算出部３０１は「類似度算出部」とも称する。
【００２２】
属性類似度算出部３０１は、識別情報により識別されるユーザの嗜好属性を嗜好属性テーブル２０１から取得し、別のユーザに対応付けて嗜好属性テーブル２０１に記憶された嗜好属性との類似度を別のユーザごとに算出する。
【００２３】
図２に示すように、嗜好属性テーブル２０１が「ユーザ１」「ユーザ２」「ユーザ３」「ユーザ４」について嗜好属性を記憶する場合を用いて説明する。図３は、実施例２における属性類似度算出部による類似度算出処理について示す図である。図３の４０１〜４０４は、それぞれ、「ユーザ１」の属性〜「ユーザ４」の属性を示す。属性類似度算出部３０１は、「ユーザ４」を識別する識別情報を受け付けると、「ユーザ４」の嗜好属性を嗜好属性テーブル２０１から取得する。そして、図３の４１１に示すように、属性類似度算出部３０１は、「ユーザ４」の嗜好属性と「ユーザ１」の嗜好属性との類似度を算出する。また、図３の４１２に示すように、属性類似度算出部３０１は、「ユーザ４」の嗜好属性と「ユーザ２」の嗜好属性との類似度を算出する。また、図３の４１３に示すように、属性類似度算出部３０１は、「ユーザ４」の嗜好属性と「ユーザ３」の嗜好属性との類似度を算出する。
【００２４】
属性類似度算出部３０１による類似度算出手法の一例について説明する。例えば、属性類似度算出部３０１は、ユークリッド距離を用いて類似度を算出する。より詳細な一例をあげて説明すると、属性類似度算出部３０１は、嗜好属性の属性値ごとのユークリッド距離を「０」〜「１」の範囲に正規化し、正規化することで得られた値を「１」から引いた数を類似度とする。ただし、本発明はユークリッド距離を用いて類似度を算出する場合に限定されるものではなく、属性類似度算出部３０１は、任意の手法を用いて類似度を算出して良い。
【００２５】
例えば、「Ｘさん」と「Ｙさん」との間の類似度を算出する場合を例に説明する。ここで、「Ｘさん」の属性値が（数１）となり、「Ｙさん」の属性値が（数２）となる場合を用いて説明する。
【００２６】
【数１】
2011242996.tif 000003
【００２７】
【数２】
2011242996.tif 000004
【００２８】
（数１）と（数２）に示した属性値各々のうち、「ｘ１」〜「ｘｎ」は、それぞれ、「ｙ１」〜「ｙｎ」と同じ嗜好属性についての属性値であるものとして説明する。この場合、属性類似度算出部３０１により算出される類似度は、（数３）により示される。
【００２９】
【数３】
2011242996.tif 000005
【００３０】
（数３）の「Ｓ（Ｘ，Ｙ）」は、「Ｘさん」と「Ｙさん」との間の類似度を示す。「Ｎ」は、正規化のための定数を示す。（数３）に示すように、「Ｘさん」と「Ｙさん」との間の類似度は、嗜好属性ごとに属性値の差の２乗値を算出し、算出した２乗値の和の平方根に「Ｎ」を乗算し、「Ｎ」を乗算することで得られた値を「１」から減算した値となる。
【００３１】
ここで、（数３）を用いて、「ユーザ４」と「ユーザ１」〜「ユーザ３」との間の類似度を算出すると（数４）〜（数６）のようになる。（数４）〜（数６）では、「Ｎ」として「１／１０√４」を用いる場合を示した。
【００３２】
【数４】
2011242996.tif 000006
【００３３】
【数５】
2011242996.tif 000007
【００３４】
【数６】
2011242996.tif 000008
【００３５】
（数４）〜（数６）に示す例では、属性類似度算出部３０１は、「ユーザ４」と「ユーザ１」との間の類似度が「６７％」であると算出し、「ユーザ４」と「ユーザ２」との間の類似度が「４８％」であると算出し、「ユーザ４」と「ユーザ１」との間の類似度が「８１％」であると算出する。
【００３６】
口コミ情報出力制御部３０２は、属性類似度算出部３０１により高い類似度が算出された別のユーザにより発信された発信情報を、低い類似度が算出された別のユーザの発信情報と比較し優先して出力する。すなわち、口コミ情報出力制御部３０２は、類似度が「８１％」であると算出された「ユーザ３」の発信情報を、類似度が「４８％」であると算出された「ユーザ２」の発信情報と比較して優先して出力する。口コミ情報出力制御部３０２は「出力部」とも称する。
【００３７】
例えば、口コミ情報出力制御部３０２は、属性類似度算出部３０１により算出された類似度と閾値とを比較し、閾値以上であると判定された類似度のユーザを選択する。そして、口コミ情報出力制御部３０２は、選択したユーザに対応付けられた発信情報を口コミ情報テーブル２０２から取得し、取得した発信情報を入出力部１０１を介して出力する。
【００３８】
閾値が「６０％」である場合を用いて、図４を用いて更に説明する。図４は、実施例１における口コミ情報出力制御部による出力処理の一例を示す図である。図４において、４２１〜４２３は、それぞれ、「ユーザ１」〜「ユーザ３」を示す。また、４３１は、「ユーザ１」により発信された発信情報を示し、４３２は、「ユーザ２」により発信された発信情報を示し、４３３は、「ユーザ３」により発信された発信情報を示す。
【００３９】
図４の（１）に示すように、口コミ情報出力制御部３０２は、属性類似度算出部３０１により算出された類似度と閾値「６０％」とを比較し、閾値「６０％」以上の類似度が算出されたユーザを選択する。図４の（１）に示す例では、口コミ情報出力制御部３０２は、類似度が「８１％」であると算出された「ユーザ３」と、類似度が「６７％」であると算出された「ユーザ１」とを選択する。言い換えると、口コミ情報出力制御部３０２は、類似度が「４８％」であると算出された「ユーザ２」を選択しない。そして、図４の（２）に示すように、口コミ情報出力制御部３０２は、選択したユーザの発信情報を口コミ情報テーブル２０２から取得して出力する。図４の（２）に示す例では、口コミ情報出力制御部３０２は、「ユーザ１」や「ユーザ３」により発信された発信情報４３１や発信情報４３３を出力する。一方、図４の（３）に示すように、口コミ情報出力制御部３０２は、選択しなかったユーザの発信情報については出力しない。図４の（３）に示す例では、口コミ情報出力制御部３０２は、「ユーザ２」により発信された発信情報４３２を出力しない。
【００４０】
なお、出力装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、サーバ、携帯電話、ＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）端末、移動体通信端末又はＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）などの情報処理装置を利用して実現しても良い。例えば、ＰＤＡなどの情報処理装置に、図１に示した嗜好属性テーブル２０１と、口コミ情報テーブル２０２と、属性類似度算出部３０１と、口コミ情報出力制御部３０２との各機能を搭載することによって実現しても良い。
【００４１】
［実施例１に係る出力装置による処理］
図５を用いて、実施例２に係る出力装置１００による処理の流れの一例を示す。図５は、実施例２に係る出力装置による処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００４２】
図５に示すように、属性類似度算出部３０１は、識別情報を受け付けると（ステップＳ１０１肯定）、識別情報により識別されるユーザの嗜好属性を嗜好属性テーブル２０１から取得する（ステップＳ１０２）。例えば、属性類似度算出部３０１は、「ユーザ４」を識別する識別情報を受け付けると、「ユーザ４」の嗜好属性を嗜好属性テーブル２０１から取得する。
【００４３】
そして、属性類似度算出部３０１は、別のユーザの嗜好属性との類似度を算出する（ステップＳ１０３）。例えば、属性類似度算出部３０１は、「ユーザ４」の嗜好属性と、「ユーザ１」〜「ユーザ３」の嗜好属性との類似度をそれぞれ算出する。
【００４４】
そして、属性類似度算出部３０１により算出された類似度と閾値とを比較し（ステップＳ１０４）、閾値以上であると判定された類似度のユーザを選択する（ステップＳ１０５）。例えば、口コミ情報出力制御部３０２は、属性類似度算出部３０１により算出された類似度と閾値「６０％」とを比較し、閾値「６０％」以上の類似度が算出された「ユーザ１」「ユーザ３」を選択する。
【００４５】
そして、口コミ情報出力制御部３０２は、選択したユーザに対応付けられた発信情報を口コミ情報テーブル２０２から取得し（ステップＳ１０６）、取得した発信情報を入出力部１０１を介して出力する（ステップＳ１０７）。例えば、口コミ情報出力制御部３０２は、「ユーザ１」や「ユーザ３」により発信された発信情報を口コミ情報テーブル２０２から取得して出力する。
【００４６】
なお、上記の処理手順は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲で適宜変更しても良い。例えば、図５に示す例では、識別情報を受け付けると出力装置１００が一連の処理を実行する場合を例に示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、出力装置１００は、嗜好属性が類似する別のユーザをユーザごとに予め選択しておいても良い。
【００４７】
［実施例１の効果］
上述したように、実施例１によれば、出力装置１００は、嗜好属性をユーザごとに記憶する。また、出力装置１００は、識別情報を受け付けると、識別情報により識別されるユーザの嗜好属性を嗜好属性記憶部から読み出し、ユーザとは別のユーザの嗜好属性との類似度を別のユーザごとに算出する。そして、出力装置１００は、高い類似度が算出された別のユーザにより発信された発信情報を低い類似度が算出された別のユーザの発信情報と比較し優先して出力する。この結果、ユーザが所望の情報を取得するのに要する操作を簡易化可能である。
【００４８】
例えば、カテゴリのうちいずれかをユーザが毎回選択する手法とは異なり、出力装置１００によれば、ユーザがカテゴリを選択することなく発信情報を出力でき、ユーザの操作を簡易化可能である。また、例えば、キーワードをユーザが毎回入力する手法とは異なり、出力装置１００によれば、ユーザがキーワードを入力しなくても発信情報を出力でき、ユーザの操作を簡易化可能である。また、例えば、出力装置１００によれば、嗜好属性が類似する他のユーザの発信情報を出力する結果、ユーザの嗜好に合致する可能性が高い発信情報をユーザに手間を与えることなく出力することが可能である。言い換えると、例えば、発信情報に共感できるか否かに関係なく一様に表示する手法とは異なり、自分と似た人の情報というフィルタによって所望する発信情報に容易に辿り着くことが可能である。
【実施例２】
【００４９】
実施例２では、嗜好属性テーブル２０１の属性値を更新する出力装置５００について説明する。すなわち、出力装置５００は、ユーザが実際に閲覧する発信情報は、自分の嗜好と似ている別のユーザの発信情報である可能性が高いと考えられることに着目し、ユーザの嗜好属性を更新する。また、同様に、出力装置５００は、自分が発信した発信情報を選択した別のユーザは、自分の嗜好と似ている可能性が高いと考えられることに着目し、ユーザの嗜好属性を更新する。以下では、出力装置１００と同様の点については説明を省略し、又は、説明を省略する。
【００５０】
［実施例２に係る出力装置の構成］
実施例２に係る出力装置５００の構成の一例を示す。図６は、実施例２に係る出力装置の構成の一例を示すブロック図である。図６では、出力装置１００と同様のブロックについては、図１と同じ符号を付与した。
【００５１】
記憶部５１０は、嗜好属性テーブル５１１と、口コミ情報テーブル２０２とを有する。また、記憶部５１０は、実施例１における記憶部２００が有するテーブルに加えて、更に、閲覧ログテーブル５１２を有する。嗜好属性テーブル５１１は、実施例１における嗜好属性テーブル２０１に対応する。嗜好属性テーブル５１１は、後述する嗜好属性更新部５２２により属性値が更新される。
【００５２】
閲覧ログテーブル５１２は、発信情報を選択したユーザを識別する選択ユーザ情報と、発信情報を発信したユーザを識別する発信ユーザ情報とを対応付けて記憶する。言い換えると、閲覧ログテーブル５１２は、ユーザに対応付けて、ユーザにより選択された発信情報を発信したユーザを識別する発信ユーザ情報を記憶する。また、閲覧ログテーブル５１２は、ユーザに対応付けて、ユーザにより発信された発信情報を選択したユーザを識別する選択ユーザ情報を記憶する。
【００５３】
ここで、発信情報を選択するとは、例えば、ユーザが発信情報を閲覧することや、画面上に表示された発信情報のリストからユーザが任意の発信情報を選択することを示す。閲覧ログテーブル５１２は、例えば、ユーザにより発信情報が選択されるごとに、ログとして蓄積される。閲覧ログテーブル５１２は、「発信ユーザ記憶部」や「選択ユーザ記憶部」とも称する。
【００５４】
図７は、実施例２における閲覧ログテーブルに記憶された情報の一例を示す図である。図７に示す例では、閲覧ログテーブル５１２は、選択ユーザ情報「ユーザ４」に対応付けて、発信ユーザ情報「ユーザ１」を記憶する。つまり、閲覧ログテーブル５１２は、「ユーザ４」が、「ユーザ１」により発信された発信情報を選択したことを記憶する。言い換えると、「ユーザ１」により発信された発信情報が、「ユーザ４」により選択されたことを記憶する。
【００５５】
制御部５２０は、実施例１の制御部３００が有する処理部に加えて、更に、閲覧ログ格納部５２１と、嗜好属性更新部５２２とを有する。閲覧ログ格納部５２１は、ユーザにより発信情報が選択されるごとに、選択ユーザ情報と発信ユーザ情報とを対応付けて閲覧ログ格納部５２１に格納する。
【００５６】
嗜好属性更新部５２２は、閲覧ログ格納部５２１に記憶された情報に基づいて、嗜好属性テーブル５１１に記憶された情報を更新する。嗜好属性更新部５２２は、「選択ユーザ更新部」や「発信ユーザ更新部」とも称する。嗜好属性更新部５２２は、例えば、所定の更新タイミングとなると、嗜好属性テーブル５１１を更新する。所定の更新タイミングとは、例えば、予め出力装置５００の設計者により設定された間隔を示す。なお、嗜好属性更新部５２２による処理の流れの詳細な一例については、図８を用いて後述する。
【００５７】
具体的には、嗜好属性更新部５２２は、嗜好属性テーブル５１１にユーザごとに記憶された嗜好属性を、ユーザに対応付けて閲覧ログ格納部５２１に記憶された発信ユーザ情報により識別されるユーザの嗜好属性に基づいて更新する。すなわち、嗜好属性更新部５２２は、更新対象となるユーザの嗜好属性を、更新対象となるユーザに対応付けられた発信ユーザ情報により識別されるユーザの嗜好属性に基づいて更新する。言い換えると、嗜好属性更新部５２２は、ユーザが選択した発信情報の発信元となるユーザの嗜好属性に基づいて、発信情報を選択したユーザの嗜好属性を更新する。
【００５８】
例えば、図７に示す閲覧ログ格納部５２１に記憶された情報を例に説明すると、嗜好属性更新部５２２は、「ユーザ４」の嗜好属性を、「ユーザ４」が閲覧した発信情報を発信したユーザである「ユーザ１」などの嗜好属性に基づいて更新する。より詳細には、嗜好属性更新部５２２は、「ユーザ４」が閲覧した発信情報を発信したユーザを取得し、取得したユーザの属性値の平均値を嗜好属性の項目ごとに算出する。そして、嗜好属性更新部５２２は、嗜好属性の項目ごとに算出した平均値と「ユーザ４」の属性値とを比較する。そして、嗜好属性更新部５２２は、属性値の平均値が「ユーザ１」の属性値より大きい場合には、「ユーザ１」の属性値を現在の値よりも大きな値に更新する。また、嗜好属性更新部５２２は、算出した平均値が「ユーザ１」の属性値より小さい場合には、「ユーザ１」の属性値を現在の値よりも小さな値に更新する。
【００５９】
また、例えば、嗜好属性更新部５２２は、「ユーザ４」が閲覧した発信情報を発信したユーザのうち、閲覧ログ格納部５２１に「ユーザ４」に対応付けられた回数が多ければ多いほど高い重み付けを行った上で、「ユーザ４」の嗜好属性を更新する。より詳細な一例をあげて説明すると、対応付けられた回数をユーザの属性値に乗算した値を用いて平均値を算出する。「ユーザ４」に「ユーザ１」が３回対応付けられており、「ユーザ４」に「ユーザ２」が１回対応付けられており、「ユーザ１」の属性値が「３」であり、「ユーザ２」の属性値が「１」である場合を用いて説明する。この場合、嗜好属性更新部５２２は、「（（ユーザ１の属性値）×（ユーザ１が対応付けられた回数）＋（ユーザ２の属性値）×（ユーザ２が対応付けられた回数））／（ユーザ１が対応付けられた回数＋ユーザ２が対応付けられた回数）」＝「（３×３＋１×１）／４＝２．５」であると算出する。ただし、本発明はこれに限定されるものではなく、嗜好属性更新部５２２は、任意の手法を用いて重み付けを行って良い。
【００６０】
また、具体的には、嗜好属性更新部５２２は、嗜好属性テーブル５１１にユーザごとに記憶された嗜好属性を、更新対象となるユーザに対応付けて閲覧ログ格納部５２１に記憶された選択ユーザ情報により識別されるユーザの嗜好属性に基づいて更新する。すなわち、嗜好属性更新部５２２は、更新対象となるユーザの嗜好属性を、更新対象となるユーザに対応付けられた選択ユーザ情報により識別されるユーザの嗜好属性に基づいて更新する。言い換えると、嗜好属性更新部５２２は、ユーザが発信した発信情報を選択したユーザの嗜好属性に基づいて、発信情報を発信したユーザの嗜好属性を更新する。
【００６１】
例えば、図７に示す閲覧ログ格納部５２１に記憶された情報を例に説明すると、嗜好属性更新部５２２は、「ユーザ１」の嗜好属性を、「ユーザ１」が発信した発信情報を閲覧したユーザである「ユーザ４」などの嗜好属性に基づいて更新する。より詳細な処理については、ユーザが選択した発信情報の発信元となるユーザの嗜好属性に基づいて更新する際と同様であり、説明を省略する。嗜好属性更新部５２２による処理の流れの詳細な一例については、図８を用いて後述する。
【００６２】
［実施例２における嗜好属性更新部による処理］
図８を用いて、実施例２における嗜好属性更新部５２２による処理の一例を示す。図８は、実施例２における嗜好属性更新部による処理の流れの一例を示すフローチャートである。以下では、嗜好属性更新部５２２が、ユーザが選択した発信情報の発信元となるユーザの嗜好属性と、ユーザが発信した発信情報を選択したユーザの嗜好属性とに基づいて更新する場合を例に説明する。ただし、本発明はこれに限定されるものではなく、ユーザが選択した発信情報の発信元となるユーザの嗜好属性と、ユーザが発信した発信情報を選択したユーザの嗜好属性とのうち、いずれか一方を用いても良い。
【００６３】
図８に示すように、嗜好属性更新部５２２は、所定の更新タイミングとなると（ステップＳ２０１肯定）、更新対象となるユーザを一人選択する（ステップＳ２０２）。例えば、「ユーザ４」を選択する。そして、嗜好属性更新部５２２は、閲覧ログテーブル５１２を参照することで、更新対象となるユーザに対応付けられた発信ユーザ情報を取得する（ステップＳ２０３）。例えば、嗜好属性更新部５２２は、「ユーザ４」に対応付けられた発信ユーザ情報「ユーザ１」を取得する。
【００６４】
そして、嗜好属性更新部５２２は、閲覧ログテーブル５１２を参照することで、更新対象となるユーザに対応付けられた選択ユーザ情報を取得する（ステップＳ２０４）。例えば、嗜好属性更新部５２２は、「ユーザ４」に対応付けられた選択ユーザ情報「ユーザ２」を取得する。
【００６５】
そして、嗜好属性更新部５２２は、嗜好属性テーブル５１１を参照することで、取得したユーザの嗜好属性を取得する（ステップＳ２０５）。例えば、嗜好属性更新部５２２は、「ユーザ２」の嗜好属性を取得し、「ユーザ１」の嗜好属性を取得する。
【００６６】
そして、嗜好属性更新部５２２は、取得した嗜好属性に基づいて、更新対象となるユーザの嗜好属性を更新する（ステップＳ２０６）。例えば、嗜好属性更新部５２２は、取得したユーザ１とユーザ２の属性値の平均値を嗜好属性の項目ごとに算出し、嗜好属性の項目ごとに算出した平均値と「ユーザ４」の属性値とを比較する。そして、嗜好属性更新部５２２は、属性値の平均値が「ユーザ４」の属性値より大きい場合には、「ユーザ４」の属性値を現在の値よりも大きな値に更新する。また、嗜好属性更新部５２２は、算出した平均値が「ユーザ４」の属性値より小さい場合には、「ユーザ４」の属性値を現在の値よりも小さな値に更新する。
【００６７】
なお、上記の処理手順は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲で適宜変更しても良い。例えば、上記のステップＳ２０３とＳ２０４の順番を入れ替えても良く、ステップＳ２０３とＳ２０４とのうちいずれか一方を実行しなくても良い。
【００６８】
［実施例２の効果］
上述したように、実施例２によれば、出力装置５００は、閲覧ログテーブル５１２を有する。また、出力装置５００は、ユーザごとに記憶された嗜好属性を、ユーザに対応付けて閲覧ログテーブル５１２に記憶された発信ユーザ情報により識別されるユーザの嗜好属性に基づいて更新する。この結果、ユーザが実際に選択した発信情報のログに基づいて嗜好属性を適宜更新でき、発信情報を出力する時点におけるユーザの嗜好属性に合致した発信情報を出力可能である。
【００６９】
また、実施例２によれば、出力装置５００は、ユーザごとに記憶された嗜好属性を、ユーザに対応付けて閲覧ログテーブル５１２に記憶された選択ユーザ情報により識別されるユーザの嗜好属性に基づいて更新する。この結果、ユーザが発信した発信情報を選択したユーザのログに基づいて嗜好属性を適宜更新でき、発信情報を出力する時点におけるユーザの嗜好属性に合致した発信情報を出力可能である。
【００７０】
例えば、出力装置５００は、閲覧ログテーブル５１２により嗜好属性を更新して用いる。この結果、絞り込み条件などを予め登録しておき、固定された条件を用いて発信情報を絞り込む手法とは異なり、ユーザの嗜好が変わったとしても、ユーザの嗜好にあった発信情報を出力可能である。
【実施例３】
【００７１】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例を示す。
【００７２】
［類似度算出処理］
例えば、上述した実施例では、出力装置が、嗜好属性テーブル２０１に嗜好属性が記憶されたユーザすべてについて類似度を算出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、出力装置は、嗜好属性テーブル２０１に嗜好属性が記憶されたユーザのうち一部についてのみ類似度を算出しても良い。
【００７３】
［出力処理］
また、例えば、上述した実施例では、閾値以上の類似度が算出されたユーザの発信情報を出力する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、口コミ情報出力制御部３０２は、閾値を用いることなく、類似度が高い順に発信情報を出力する。すなわち、例えば、口コミ情報出力制御部３０２は、類似度が「８１％」であると算出された「ユーザ３」の発信情報を出力し、その後、類似度が「６７％」であると算出された「ユーザ１」の発信情報を出力し、続いて、類似度が「４８％」であると算出された「ユーザ２」の発信情報を出力しても良い。また、例えば、口コミ情報出力制御部３０２は、発信情報を出力する際、発信情報と類似度とを対応付けたリストとして出力しても良い。
【００７４】
［システム構成］
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については（図１〜図８など）、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００７５】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図１に示す例では、出力装置１００が口コミ情報テーブル２０２を有し、口コミ情報テーブル２０２から発信情報を取得する場合を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、口コミ情報テーブル２０２は、出力装置１００の外部装置であっても良い。この場合、出力装置１００は、ネットワーク経由で口コミ情報テーブル２０２と接続するようにしても良い。
【００７６】
［その他］
また、出力装置１００にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現される。あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。言い換えると、出力装置１００にて行われる各処理機能は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することで実現しても良い。
【００７７】
また、上述した実施例にて説明した出力方法は、出力プログラムによる情報処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることで実行されても良い。コンピュータは、例えば、ＣＰＵと、システムメモリと、ディスクドライブインターフェイスと、シリアルポートインターフェイスと、ビデオアダプタと、ネットワークインターフェイスとを有する。また、コンピュータは、各部がシステムバスにより接続される。システムメモリは、ＲＯＭやＲＡＭを有する。ＲＯＭは、たとえば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）などのブートプログラムを記憶する。ハードディスクインターフェースは、ＨＤＤと接続される。ディスクドライブインターフェイスは、ディスクドライブと接続される。ディスクドライブには、例えば、磁気ディスクや光ディスクなどの着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインターフェイスは、例えば、マウスやキーボードと接続される。ビデオアダプタは、例えば、ディスプレイと接続される。
【００７８】
ＨＤＤは、例えば、ＯＳ（Operating  System）、アプリケーションプログラム、プログラムモジュール、プログラムデータなどを記憶する。すなわち、開示の技術に係る出力プログラムは、コンピュータによって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えば、ＨＤＤに記憶される。図１を例に説明すると、属性類似度算出部３０１と同様の処理を実行する手順と、口コミ情報出力制御部３０２と同様の処理を実行する手順とがＨＤＤに記憶される。
【００７９】
また、上述した実施例で説明した嗜好属性テーブル２０１に記憶されるデータ及び口コミ情報テーブル２０２に記憶されるデータのように、出力プログラムによる処理に用いられるデータは、プログラエムデータとして、例えば、ＨＤＤに記憶される。そして、ＣＰＵは、ＨＤＤに記憶されたプログラムモジュールやプログラムデータを適宜ＲＡＭに読み出し、上述した手順を実行する。
【００８０】
なお、出力プログラエムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ＨＤＤに記憶される場合に限定されるものではない。例えば、プログラムモジュールやプログラムデータは、着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブなどを介してＣＰＵによって読み出されても良い。また、例えば、プログラムモジュールやプログラムデータは、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＷＡＮ（Wide  Area  Network）など）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインターフェイスを介してＣＰＵによって読み出されても良い。
【符号の説明】
【００８１】
１００      出力装置
１０１      入出力部
２００      記憶部
２０１      嗜好属性テーブル
２０２      口コミ情報テーブル
３００      制御部
３０１      属性類似度算出部
３０２      口コミ情報出力制御部
５００      出力装置
５１０      記憶部
５１１      嗜好属性テーブル
５１２      閲覧ログテーブル
５２０      制御部
５２１      閲覧ログ格納部
５２２      嗜好属性更新部
【図１】
2011242996.tif 000009
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2011242996.tif 000013
【図６】
2011242996.tif 000014
【図７】
2011242996.tif 000015
【図８】
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