(57)【要約】【課題】対象物の評価の精度を向上できる評価装置、評価方法及び評価プログラムを提供すること。【解決手段】評価装置３は、対象物のカテゴリー毎に、ユーザの重み値を設定する重み値設定部３３３と、対象物の評価を算出する評価算出部３３４とを備える。評価算出部３３４は、対象物、対象物を評価した１人以上のユーザ、及びユーザによる対象物に対する評価であるユーザ評価が関連付けられたユーザ評価履歴データから、対象物を評価したユーザ及びユーザ評価を読み出し、ユーザに設定された対象物に対応した重み値と、ユーザ評価とに基づいて、対象物の評価を算出する。【選択図】図２
2019036195.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物のカテゴリー毎に、ユーザの重み値を設定する重み値設定部と、
前記対象物の評価を算出する評価算出部と、を備え、
前記評価算出部は、
前記対象物、前記対象物を評価した１人以上の前記ユーザ、及び前記ユーザによる前記対象物に対する評価であるユーザ評価が関連付けられたユーザ評価履歴データから、前記対象物を評価した前記ユーザ及び前記ユーザ評価を読み出し、
前記ユーザに設定された前記対象物に対応した前記重み値と、前記ユーザ評価とに基づいて、前記対象物の評価を算出する
ことを特徴とする評価装置。
【請求項２】
請求項１に記載の評価装置において、
前記対象物の評価の基準となる基準ユーザを設定する基準設定部を備え、
前記重み値設定部は、
前記ユーザ評価履歴データから、前記基準ユーザの前記ユーザ評価と、前記基準ユーザ以外のユーザの前記ユーザ評価との類似度を算出し、
算出した前記類似度に基づいて、前記基準ユーザ以外のユーザに対して、前記対象物に対応した前記重み値を設定する
ことを特徴とする評価装置。
【請求項３】
請求項２に記載の評価装置において、
前記ユーザ評価履歴データには、複数の前記対象物に対する前記ユーザ評価が含まれ、
前記重み値設定部は、
前記複数の対象物に対する前記ユーザ評価の傾向に基づいて、前記類似度を算出する
ことを特徴とする評価装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の評価装置において、
前記対象物に対する複数の前記ユーザ評価の所定期間における変動値が、予め設定された閾値以上か否かを判定する変動判定部を備える
ことを特徴とする評価装置。
【請求項５】
コンピュータにより対象物を評価させる評価方法であって、
前記コンピュータは、
前記対象物のカテゴリー毎に、ユーザの重み値を設定する重み値設定ステップと、
前記対象物の評価を算出する評価算出ステップと、を備え、
前記評価算出ステップでは、
前記対象物、前記対象物を評価した１人以上の前記ユーザ、及び前記ユーザによる前記対象物に対する評価であるユーザ評価が関連付けられたユーザ評価履歴データから、前記対象物を評価した前記ユーザ及び前記ユーザ評価を読み出し、
前記ユーザに設定された前記対象物に対応した前記重み値と、前記ユーザ評価とに基づいて、前記対象物の評価を算出する
ことを特徴とする評価方法。
【請求項６】
コンピュータに読み込まれ実行される評価プログラムであって、
前記コンピュータを、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の評価装置として機能させる
ことを特徴とする評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物を評価する評価装置、評価方法及び評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンテンツや飲食店などの対象物に対する評価を算出する評価装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１の評価装置は、各ユーザに信頼度を付与し、ユーザに付与した信頼度と、ユーザによる対象物に対する評価（ユーザ評価）とに基づいて、対象物の評価を算出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１９２１０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記のような評価装置では、カテゴリーが異なる対象物を評価する場合もある。このような場合において、対象物の評価の精度を向上することが要望されている。
【０００５】
本発明の目的は、対象物の評価の精度を向上できる評価装置、評価方法及び評価プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の評価装置は、対象物のカテゴリー毎に、ユーザの重み値を設定する重み値設定部と、前記対象物の評価を算出する評価算出部と、を備え、前記評価算出部は、前記対象物、前記対象物を評価した１人以上の前記ユーザ、及び前記ユーザによる前記対象物に対する評価であるユーザ評価が関連付けられたユーザ評価履歴データから、前記対象物を評価した前記ユーザ及び前記ユーザ評価を読み出し、前記ユーザに設定された前記対象物に対応した前記重み値と、前記ユーザ評価とに基づいて、前記対象物の評価を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明では、重み値設定部は、対象物のカテゴリー毎に、ユーザに対して重み値を設定し、評価算出部は、ユーザに設定された対象物のカテゴリーに対応した重み値と、ユーザ評価とに基づいて、対象物の評価を算出する。
この構成によれば、重み値をカテゴリー毎のユーザの信頼度に応じて設定することで、ユーザの信頼度が対象物のカテゴリーによって変わる場合であっても、対象物の評価を精度よく算出でき、評価の精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態における評価システムの概略構成を示す図。
【図２】実施形態における評価装置の概略構成を示す図。
【図３】実施形態におけるユーザ評価履歴データの一例を示す図。
【図４】実施形態における評価処理を示すフローチャート。
【図５】実施形態における基準ユーザデータ（他ユーザデータ）を棒グラフで表した図。
【図６】実施形態における基準ユーザデータ及び他ユーザデータの関係を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
［実施形態］
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
［評価システムの構成］
図１は、本実施形態の評価システム１の概略構成を示す図である。
評価システム１では、複数のユーザ端末２と、評価装置３とがインターネットなどのネットワークを介して通信可能となるように接続されている。
各ユーザ端末２のユーザは、対象物に対して行った評価（ユーザ評価）を、ユーザ端末２を操作して評価装置３に送信する。評価装置３は、各ユーザ端末２から送信されたユーザ評価を蓄積する。また、評価装置３は、対象物のカテゴリー毎に、ユーザの重み値を設定する。そして、評価装置３は、対象物の評価を、ユーザに設定された当該対象物に対応する重み値と、当該対象物に対するユーザ評価とに基づいて算出する。
なお、本実施形態では、対象物が飲食店である場合の例を説明する。
以下、評価システム１の各構成について詳細に説明する。
【００１０】
［ユーザ端末の構成］
ユーザ端末２は、ユーザに関連付けられたコンピュータなどのデバイスである。コンピュータとしては、例えばスマートフォンやタブレット等の携帯型端末や、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等の固定型端末等を例示できる。
ユーザが、例えば、飲食店を利用した際などに、評価対象の店舗（店舗ＩＤ）と、当該店舗の評価（ユーザ評価）を、ユーザ端末２を操作して入力すると、ユーザ端末２は、ユーザ（ユーザＩＤ）と、入力された店舗及びユーザ評価とを含む評価データを、ネットワークを介して評価装置３に送信する。ユーザ評価は、例えば、料理の味や、店の雰囲気や、店員の態度などに関するものであり、例えば「１」〜「５」の５段階評価で入力される。
【００１１】
［評価装置の構成］
図２は、評価装置３の概略構成を示すブロック図である。
評価装置３は、コンピュータにより構成され、ネットワークに接続されている。評価装置３は、各ユーザ端末２との通信を可能とする通信部３１、記憶部３２、制御部３３などを含んで構成されている。
【００１２】
［記憶部の構成］
記憶部３２は、例えばメモリ、ハードディスクなどにより構成されたデータ記憶装置である。
記憶部３２には、評価装置３を制御するための各種プログラムが記憶される。さらに、この記憶部３２は、履歴データ記憶部３２１を備えている。
【００１３】
図３は、履歴データ記憶部３２１に記憶されたユーザ評価履歴データ３２１Ａのデータ構造の一例を示す図である。
ユーザ評価履歴データ３２１Ａには、レストラン、ラーメン屋、カフェなどの飲食店のカテゴリー毎に、店舗（店舗ＩＤ）、当該店舗を評価したユーザ（ユーザＩＤ）、及び当該ユーザによる当該店舗に対する評価（ユーザ評価）が互いに関連付けられて記憶されている。
【００１４】
図３の例では、例えば、レストランのカテゴリーに、店舗Ｓ１０１，Ｓ１０２，Ｓ１０３…が関連付けられ、ラーメン屋のカテゴリーに、店舗Ｓ２０１，Ｓ２０２…が関連付けられ、カフェのカテゴリーに、店舗Ｓ３０１，Ｓ３０２…が関連付けられている。
そして、各店舗Ｓ１０１，Ｓ１０２，Ｓ１０３…，Ｓ２０１，Ｓ２０２…，Ｓ３０１，Ｓ３０２…のそれぞれに、対象の店舗を評価したユーザと、当該ユーザによる当該対象の店舗に対する評価（ユーザ評価）とが関連付けられている。
例えば、レストランの店舗Ｓ１０１には、店舗Ｓ１０１を評価したユーザＵ００１，Ｕ００２，Ｕ００５，Ｕ００７…と、当該ユーザＵ００１，Ｕ００２，Ｕ００５，Ｕ００７…による店舗Ｓ１０１に対する評価（５，１，３，４…）とが関連付けられている。
【００１５】
また、図３の例では、例えば、ユーザＵ００１は、レストランの店舗Ｓ１０１，Ｓ１０２、ラーメン屋の店舗Ｓ２０１、及びカフェの店舗Ｓ３０１を評価しており、これらの店舗Ｓ１０１，Ｓ１０２，Ｓ２０１，Ｓ３０１のそれぞれに、ユーザＵ００１及びユーザＵ００１によるユーザ評価が関連付けられている。
これらのユーザ評価履歴データ３２１Ａに記憶される各データは、ユーザ端末２から取得される。なお、同じ店舗に対して、同じユーザによる評価が複数回行われた場合、最新のデータのみが記憶される。
【００１６】
［制御部の構成］
図２に戻り、制御部３３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算回路、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶回路により構成され、記憶部３２などに記憶されている評価プログラム（ソフトウェア）を実行することで、評価データ取得部３３１、基準設定部３３２、重み値設定部３３３、評価算出部３３４、変動判定部３３５として機能する。
【００１７】
評価データ取得部３３１は、ユーザ端末２から送信された評価データを、通信部３１を介して取得し、取得した評価データをユーザ評価履歴データ３２１Ａに記憶させる。
基準設定部３３２は、評価の基準となる基準ユーザを設定する。
重み値設定部３３３は、店舗のカテゴリー毎に、各ユーザに対して、重み値を設定する。本実施形態では、重み値設定部３３３は、基準ユーザを基準とした場合の重み値を設定する。
評価算出部３３４は、ユーザに設定された評価対象の店舗に対応した重み値と、当該ユーザによる当該店舗に対するユーザ評価とに基づいて、評価対象の店舗に対する評価を算出する。
変動判定部３３５は、各店舗に対する複数のユーザ評価の変動を判定する。
これらの各機能部の詳細については、次の評価処理及び変動判定処理の説明で述べる。
【００１８】
［評価処理］
図４は、評価装置３が実行する評価処理を示すフローチャートである。
評価装置３は、例えば、ユーザ端末２から、所定のカテゴリーにおける店舗の評価を要求する評価要求信号を受信すると、評価処理を実行する。
評価処理が実行されると、基準設定部３３２は、評価要求信号の送信元のユーザを、基準ユーザに設定する（ステップＳ１）。
【００１９】
次に、重み値設定部３３３は、ユーザ評価履歴データ３２１Ａから、前記所定のカテゴリーにおいて基準ユーザが評価した店舗及び基準ユーザによる当該店舗に対するユーザ評価を、基準ユーザデータとして読み出す（ステップＳ２）。
例えば、図３の例では、所定のカテゴリーがレストランの場合、レストランに関連付けられた店舗Ｓ１０１，Ｓ１０２，Ｓ１０３…のうち、基準ユーザが過去に評価した店舗及び基準ユーザによる当該店舗に対するユーザ評価をすべて読み出す。
【００２０】
また、重み値設定部３３３は、ユーザ評価履歴データ３２１Ａから、前記所定のカテゴリーの店舗を過去に評価したユーザのうち、基準ユーザ以外のユーザ（他ユーザ）を特定する。そして、特定した他ユーザ毎に、前記所定のカテゴリーにおいて他ユーザが過去に評価した店舗及び当該他ユーザによる当該店舗に対するユーザ評価を、他ユーザデータとして読み出す（ステップＳ３）。なお、ステップＳ３の後にステップＳ２を実行してもよい。
【００２１】
そして、重み値設定部３３３は、基準ユーザデータと、各他ユーザデータとを比較し、ユーザ評価の類似度を算出する（ステップＳ４）。
具体的に、本実施形態では、ユーザ評価の傾向に基づいて類似度を算出する。
例えば、基準ユーザデータ及び各他ユーザデータは、それぞれ、図５に示すように、横軸を店舗、縦軸をユーザ評価とした棒グラフで表すことができる。
この場合、棒グラフのパターン形状が近いほど、ユーザ評価の傾向が似ていると判定できる。
【００２２】
つまり、例えば、図６に示す基準ユーザデータＤ１及び他ユーザデータＤ２の例では、ユーザ評価の値自体は近くない。例えば、基準ユーザデータＤ１では、店舗Ｓ１０１に対するユーザ評価は「４」であり、店舗Ｓ１０２に対するユーザ評価は「５」であるのに対し、他ユーザデータＤ２では、店舗Ｓ１０１に対するユーザ評価は、「２」であり、店舗Ｓ１０２に対するユーザ評価は「３」である。すなわち、基準ユーザの方が、他ユーザよりもユーザ評価の値を高めにつけている。
しかしながら、基準ユーザデータＤ１と他ユーザデータＤ２とでは、棒グラフで表した場合のパターン形状は近い。すなわち、店舗Ｓ１０２，Ｓ１０７のユーザ評価が比較的高く、店舗Ｓ１０３のユーザ評価が比較的低く、店舗Ｓ１０１，Ｓ１０５，Ｓ１０６のユーザ評価が、店舗Ｓ１０２，Ｓ１０７のユーザ評価と、店舗Ｓ１０３のユーザ評価の間の値である。このため、基準ユーザデータＤ１と、他ユーザデータＤ２とは、ユーザ評価の傾向が似ていると判定できる。
【００２３】
なお、図６の例では、基準ユーザデータＤ１において、店舗Ｓ１０４に対するユーザ評価がない。この場合、例えば、この店舗Ｓ１０４に対応するユーザ評価を除いて、パターン形状を比較する。
また、図６の例では、他ユーザデータＤ２において、店舗Ｓ１０８に対するユーザ評価がない。この場合、例えば、この店舗Ｓ１０８に対応するユーザ評価を、例えば、予め設定された値に設定した上で、パターン形状を比較する。当該値は、例えば、店舗Ｓ１０８に対するすべてのユーザ評価の平均値や中央値である。
【００２４】
なお、基準ユーザデータ及び各他ユーザデータは、棒グラフ以外の例えば折れ線グラフ等で表してもよい。すなわち、パターン形状を有するグラフであればどのようなグラフで表してもよい。
【００２５】
図４に戻り、次に、重み値設定部３３３は、各他ユーザに対して、算出した類似度に基づいて、前記所定のカテゴリーに対応した重み値を設定する（ステップＳ５）。
重み値は、例えば、最小値を「０」、最大値を「１」として、０．１刻みで設定される。すなわち、ユーザ評価の類似度が高いユーザ程、値の大きい重み値が設定される。
ここで、基準ユーザとユーザ評価が類似している他ユーザは、信頼できるユーザと判断できる。つまり、基準ユーザが一定の基準で評価を行っている場合は、同じく一定の基準で評価を行っている他ユーザの方が、例えば毎回異なる基準で評価を行っているような他ユーザ（評価をいい加減に行っている他ユーザ）よりもユーザ評価が類似する可能性が高い。このため、ユーザ評価の類似度が高い程、信頼度が高いと判断できる。このため、ユーザ評価の類似度に基づいて重み値を設定することで、ユーザの信頼度に応じた重み値を設定できる。
なお、基準ユーザに対しては、予め設定された重み値を設定する。当該重み値は、例えば、基準ユーザのユーザ評価を、評価算出部３３４が算出する評価にどの程度反映させたいかに応じて適宜設定すればよい。
【００２６】
そして、評価算出部３３４は、ユーザに設定された前記所定のカテゴリーに対応した重み値と、ユーザによるユーザ評価とに基づいて、前記所定のカテゴリーの各店舗の評価を算出する（ステップＳ６）。
具体的には、評価算出部３３４は、ユーザ評価履歴データ３２１Ａにおいて、評価対象の店舗に関連付けられた各ユーザ評価に対して、ユーザ評価の値に、当該ユーザ評価に関連付けられたユーザに設定された重み値を掛けて、重み付けユーザ評価を算出する。
すなわち、例えば、ユーザ評価が「３」で、当該ユーザ評価に関連付けられたユーザに設定された重み値が「０．１」である場合、評価算出部３３４は、重み付けユーザ評価を、０．３（＝３×０．１）と算出する。
そして、評価算出部３３４は、各ユーザ評価に対して算出した重み付けユーザ評価をすべて加算した合計値を算出する。そして、当該合計値を、重み付けユーザ評価の個数で割った値を、当該評価対象の店舗の評価とする。
【００２７】
例えば、評価対象の店舗の評価を、ユーザＵ００１，Ｕ００２，Ｕ００４，Ｕ００８が行っており、各ユーザＵ００１，Ｕ００２，Ｕ００４，Ｕ００８が当該店舗に対してつけたユーザ評価が、３，２，５，４であったとする。また、各ユーザ００１、Ｕ００２，Ｕ００４，Ｕ００８に設定された、当該店舗に対応するカテゴリーの重み値が、０．１，０．８，０．３，０．１であったとする。
この場合、当該店舗の評価は、（３×０．１＋２×０．８＋５×０．３＋４×０．１）÷４＝０．９５と算出される。
【００２８】
そして、評価算出部３３４は、前記所定のカテゴリーの各店舗及び当該店舗に対して算出した評価を、評価要求信号の送信元のユーザ端末２に通信部３１を介して送信する（ステップＳ７）。そして、制御部３３は、評価処理を終了する。
【００２９】
［変動判定処理］
次に、変動判定部３３５が実行する変動判定処理について説明する。
変動判定部３３５は、ユーザ評価履歴データ３２１Ａにおいて、各店舗に対するユーザ評価の所定期間における変動値が、予め設定された閾値以上か否かを判定する。
変動値は、例えば、店舗に対するすべてのユーザ評価の平均値の所定期間における変動値である。所定期間は、例えば、１時間や、１日や、１か月等である。
そして、変動判定部３３５は、変動値が閾値以上となった場合、変動値が閾値以上となった店舗を、通信部３１を介してユーザ端末２に送信する。
なお、変動判定処理は、上記評価処理と別のタイミングで実施してもよいし、評価処理と同じタイミングで実施してもよい。
【００３０】
［実施形態の作用効果］
ユーザの信頼度は、店舗のカテゴリーによって変わる場合がある。例えば、レストランのカテゴリーでは信頼度が高いユーザが、ラーメン屋のカテゴリーでは信頼度が低い場合がある。
本実施形態によれば、重み値設定部３３３は、店舗のカテゴリー毎に、ユーザに対して信頼度に応じた重み値を設定でき、評価算出部は、ユーザに設定された評価対象のカテゴリーに対応した重み値と、ユーザ評価とに基づいて、当該評価対象の評価を算出する。
このため、上記のようにユーザの信頼度が店舗のカテゴリーによって変わる場合であっても、評価対象の評価を精度よく算出でき、評価の精度を向上できる。
【００３１】
本実施形態では、基準設定部３３２が基準ユーザを設定し、重み値設定部３３３は、基準ユーザデータと各他ユーザデータとの類似度に基づいて、他ユーザに対して重み値を設定する。
この構成によれば、基準ユーザとユーザ評価が類似している他ユーザの重み値を大きくできるので、基準ユーザの趣味や嗜好にマッチした評価を算出できる。
【００３２】
本実施形態では、重み値設定部３３３は、基準ユーザデータと各他ユーザデータとの類似度を、ユーザ評価の傾向に基づいて算出する。
この構成によれば、基準ユーザとユーザ評価の値が違っていても、基準ユーザと評価基準が似ている他ユーザの重み値を大きくでき、当該他ユーザのユーザ評価を、評価算出部３３４が算出する評価により強く反映させることができる。
【００３３】
本実施形態では、変動判定部３３５は、各店舗に対するユーザ評価の所定期間における変動値が、予め設定された閾値以上か否かを判定し、変動値が閾値以上となった場合、変動値が閾値以上となった店舗を、通信部３１を介してユーザ端末２に送信する。
この構成によれば、例えば、ある店舗で変化が起き、複数のユーザによるユーザ評価が一斉に変化したような場合、ユーザに当該店舗を知らせることができる。
【００３４】
［変形例］
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲で、以下に示される変形をも含むものである。
【００３５】
［変形例１］
上記実施形態では、基準設定部３３２は、評価要求信号の送信元のユーザを基準ユーザに設定しているが、これに限定されない。
例えば、当該送信元のユーザが選択した任意のユーザを、基準ユーザに設定してもよい。この場合、例えば、当該送信元のユーザのユーザ評価が、ユーザ評価履歴データ３２１Ａに記憶されていなくても、ユーザ評価履歴データ３２１Ａにユーザ評価が記憶されている別のユーザを選択することで、当該別のユーザを基準ユーザとして、店舗の評価を算出できる。
【００３６】
また、基準設定部３３２は、複数のユーザを基準ユーザに設定してもよい。この場合、重み値設定部３３３は、各基準ユーザ毎に算出された類似度の合計値（又は平均値）に基づいて、他ユーザの重み値を設定する。この構成によれば、基準ユーザに設定された複数のユーザの趣味や嗜好にマッチした評価を算出できる。
【００３７】
［変形例２］
また、基準設定部３３２は、基準ユーザは設定せず、各店舗に対するユーザ評価の基準値を示す基準パターンを設定してもよい。この場合、重み値設定部３３３は、当該基準パターンと、各ユーザの各店舗に対するユーザ評価とのパターン形状を比較し、類似度を算出する。そして、重み値設定部３３３は、当該類似度に基づいて、各ユーザに対して重み値を設定する。基準パターンは、予め設定されていてもよいし、ユーザが設定してもよい。
【００３８】
［変形例３］
上記実施形態では、重み値設定部３３３は、基準ユーザデータと各他ユーザデータとのユーザ評価の類似度を、各データのパターン形状に基づいて算出しているが、これに限定されない。
例えば、パターン形状に加えて、ユーザ評価の値の大きさにも基づいて、類似度を算出してもよい。
又は、当該パターン形状ではなく、例えば、ユーザ評価の値が一致した店舗の個数に基づいて、類似度を算出してもよい。又は、ディリクレ過程を用いた統計的手法によって、基準ユーザデータ及び他ユーザデータのグループ分けを行い、グループ分けの結果に基づいて、類似度を算出してもよい。
【００３９】
［変形例４］
上記実施形態では、重み値設定部３３３は、基準ユーザと各他ユーザとのユーザ評価の類似度に基づいて、ユーザの重み値を設定しているが、これに限定されない。
例えば、アンケート等により各ユーザの信頼度が予め判明している場合などは、当該信頼度に基づいて、各ユーザに対して重み値を設定してもよい。
又は、各ユーザの信頼度を、ユーザ同士のユーザ評価の共通度に基づいて判定し、当該信頼度に基づいて、各ユーザに対して重み値を設定してもよい。すなわち、他のユーザとのユーザ評価の共通度が高いほど、信頼度も高いと判断し、重み値の値も高くする。
【００４０】
［変形例５］
上記実施形態では、評価装置３は、ユーザ端末２から所定のカテゴリーにおける店舗の評価を要求する評価要求信号を受信し、評価処理を実行した後、当該ユーザ端末２に、当該所定のカテゴリーにおける各店舗の評価を送信しているが、これに限定されない。
例えば、評価装置３は、ユーザ端末２から特定の店舗の評価を要求する評価要求信号を受信し、評価処理を実行した後、当該ユーザ端末２に、当該特定の店舗の評価を送信してもよい。
また、評価装置３は、評価要求信号の送信元のユーザ端末２が選択した別のユーザ端末２や、評価装置３に予め登録されているユーザ端末２に評価を送信してもよい。例えば、上記変形例１の場合は、基準ユーザに設定したユーザのユーザ端末２に評価を送信してもよい。
【００４１】
［変形例６］
上記実施形態において、評価装置３は、評価処理を実行する際に、変動判定処理を実行し、評価処理で算出した評価に、変動判定処理において変動値が閾値以上と判定された店舗の情報を反映させてもよい。
例えば、変動値が閾値以上と判定された店舗については、過去のユーザ評価に基づいて評価を算出しても現在の店舗の評価を適切に算出できる可能性は低い。このため、当該店舗に対して算出した評価を例えば一定値だけ低く補正してもよい。又は、当該店舗に対して算出した評価を無効にしてもよい。
【００４２】
［変形例７］
上記実施形態では、ユーザ評価履歴データ３２１Ａは、評価装置３に設けられた記憶部３２に記憶されているが、これに限定されない。
例えば、ユーザ評価履歴データ３２１Ａは、評価装置３とは別に、ネットワークに接続可能に設けられた記憶装置に記憶されていてもよい。
【００４３】
［変形例８］
上記実施形態では、飲食店の種類毎にカテゴリーを設定しているが、これに限定されない。例えば、店舗で提供される料理毎にカテゴリーを設定してもよい。又は、店舗の所在地毎にカテゴリーを設定してもよい。
【００４４】
［変形例９］
上記実施形態では、対象物が飲食店である場合の例を説明したが、対象物は、動画などのコンテンツや、ホテルの客室や、旅行のツアーなどであってもよい。重み値設定部３３３は、対象物が動画の場合、例えば、邦画、洋画、ドラマ、スポーツ等のカテゴリー毎に、ユーザの重み値を設定する。また、対象物がホテルの客室やツアー（旅行）である場合、例えば、国内、海外、ビジネス等の対象物のカテゴリー毎に、ユーザの重み値を設定する。
また、評価装置３は、人事評価等の人の評価に用いることもできる。この場合、対象物は従業員等の人である。重み値設定部３３３は、例えば、一般社員、幹部社員等の対象物のカテゴリー毎に、ユーザの重み値を設定する。
また、評価装置３は、自動車や電車などのルート検索に用いることもできる。この場合、対象物は検索により得られた候補ルートである。重み値設定部３３３は、例えば、地域等の対象物のカテゴリー毎に、ユーザの重み値を設定する。
【符号の説明】
【００４５】
１…評価システム、２…ユーザ端末、３…評価装置、３１…通信部、３２…記憶部、３３…制御部、３２１…履歴データ記憶部、３２１Ａ…ユーザ評価履歴データ、３３１…評価データ取得部、３３２…基準設定部、３３３…重み値設定部、３３４…評価算出部、３３５…変動判定部。
【図１】
2019036195.tif 000003
【図２】
2019036195.tif 000004
【図３】
2019036195.tif 000005
【図４】
2019036195.tif 000006
【図５】
2019036195.tif 000007
【図６】
2019036195.tif 000008