(57)【要約】【課題】代表を適切に選択すること。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、算出部と、選択部とを備える。取得部は、ストアが扱う商品を購入した購入ユーザによって投稿されたストアまたは商品に対する第１評価点および評価文を含むレビューに関するレビュー情報を取得する。算出部は、取得部が取得したレビューの評価文に含まれる単語を解析してストアまたは商品に対する第２評価点を算出する。選択部は、ストア、商品およびレビューの少なくとも１つについて、取得部が取得した第１評価点が所定の範囲内にある複数の中から、算出部によって算出された第２評価点に基づいて代表を選択する。【選択図】図３
2019095919.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ストアが扱う商品を購入した購入ユーザによって投稿された当該ストアまたは当該商品に対する第１評価点および評価文を含むレビューに関するレビュー情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記レビューの前記評価文に含まれる単語を解析して前記ストアまたは前記商品に対する第２評価点を算出する算出部と、
前記ストア、前記商品および前記レビューの少なくとも１つについて、前記取得部が取得した前記第１評価点が所定の範囲内にある複数の中から、前記算出部によって算出された前記第２評価点に基づいて代表を選択する選択部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記算出部は、
前記取得部が取得した前記レビューに基づいて前記ストアまたは前記商品の前記レビュー情報に対する第２評価点を算出すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記選択部は、
前記第１評価点が同じである複数の中から前記代表を選択すること
を特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記選択部によって前記代表として選択された前記ストアまたは前記商品をユーザのネットワーク上での行動に基づいて提供する提供部をさらに備えること
を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
ユーザから一の前記ストアにおける前記レビューの閲覧要求があった場合に、前記選択部によって前記代表として選択された前記レビューを前記ユーザに対して提供する提供部をさらに備えること
を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記選択部によって複数の前記レビューが選択された場合に、前記評価文の長さに基づいて前記複数のレビューの順位を決定する決定部をさらに備え、
前記選択部は、
前記一のストアにおける前記レビューのうち、前記第２評価点が所定の範囲内にある前記複数のレビューを前記代表となる前記レビューとして選択し、
前記提供部は、
前記選択部によって選択された前記代表となる前記複数のレビューを前記決定部によって決定された前記順位で前記ユーザに提供すること
を特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記決定部は、
前記評価文の長さが長いほど、前記順位を上位にすること
を特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記決定部は、
前記複数のレビューそれぞれの前記第２評価点を前記評価文の長さで正規化し、正規化した前記第２評価点が高いほど、前記順位を上位にすること
を特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記算出部は、
前記単語毎に前記ストアまたは前記商品に対する評価の良し悪しを示す重みを決定し、当該重みを積算した積算値に基づいて前記第２評価点を算出すること
を特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記算出部は、
前記評価文に含まれる前記単語の前記重みのうち、所定の閾値以上の前記重みを積算して前記積算値を算出すること
を特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記算出部は、
前記評価文に含まれる前記単語が肯定的な表現であるか否定的な表現であるかを解析し、一方の前記表現の前記単語の数に対する他方の前記表現の前記単語の数の割合を前記第２評価点として算出すること
を特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１２】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
ストアが扱う商品を購入した購入ユーザによって投稿された当該ストアまたは当該商品に対する第１評価点および評価文を含むレビューに関するレビュー情報を取得する取得工程と、
前記取得工程が取得した前記レビューの前記評価文に含まれる単語を解析して前記ストアまたは前記商品に対する第２評価点を算出する算出工程と、
前記ストア、前記商品および前記レビューの少なくとも１つについて、前記取得工程が取得した前記第１評価点が所定の範囲内にある複数の中から、前記算出工程によって算出された前記第２評価点に基づいて代表を選択する選択工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
ストアが扱う商品を購入した購入ユーザによって投稿された当該ストアまたは当該商品に対する第１評価点および評価文を含むレビューに関するレビュー情報を取得する取得手順と、
前記取得手順が取得した前記レビューの前記評価文に含まれる単語を解析して前記ストアまたは前記商品に対する第２評価点を算出する算出手順と、
前記ストア、前記商品および前記レビューの少なくとも１つについて、前記取得手順が取得した前記第１評価点が所定の範囲内にある複数の中から、前記算出手順によって算出された前記第２評価点に基づいて代表を選択する選択手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット上で商品（サービスを含む）を取引する電子商取引が盛んに行われている。また、電子商取引の分野では、商品を購入したユーザが購入商品やストアに対する評価点や評価文を記載したレビューを投稿することが行われている。このようなレビューは、将来そのストアの商品を購入しようとしているユーザが商品やストアの良し悪しを判断する指標となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−０５４５５４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、かかるレビューの評価点を利用して複数の商品やストア、レビューの中から評価が高い（あるいは低い）商品やストア、レビューを選択する場合がある。選択された商品やストア、レビューは、例えば、ユーザに対して複数の中の代表として表示される。
【０００５】
しかしながら、レビューの評価点を元に代表を選択した場合、選択された代表が適切であるとは限らない。例えば、評価点として、１〜５の５段階評価の中からいずれかを選択する方式の場合、ユーザは「１」および「５」の極端な点数を選択しやすい傾向にあり、一方で「２」〜「４」の中間点数を選択しない傾向にある。
【０００６】
このため、複数のストア（あるいは商品やレビュー）において、評価点の平均が１点台または５点台に集中してしまい、その中から代表を選択した場合に適切に選択できないおそれがあった。
【０００７】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、代表を適切に選択することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理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】
【０００８】
本願に係る情報処理装置は、取得部と、算出部と、選択部とを備える。前記取得部は、ストアが扱う商品を購入した購入ユーザによって投稿された当該ストアまたは当該商品に対する第１評価点および評価文を含むレビューに関するレビュー情報を取得する。前記算出部は、前記取得部が取得した前記レビューの前記評価文に含まれる単語を解析して前記ストアまたは前記商品に対する第２評価点を算出する。前記選択部は、前記ストア、前記商品および前記レビューの少なくとも１つについて、前記取得部が取得した前記第１評価点が所定の範囲内にある複数の中から、前記算出部によって算出された前記第２評価点に基づいて代表を選択する。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態の一態様によれば、代表を適切に選択することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、評価情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、商品情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、ストア情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、ユーザ情報の一例を示す図である。
【図８】図８は、単語情報の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る第２評価点の算出処理の説明図である。
【図１０】図１０は、実施形態に係る提供部の提供処理の説明図である。
【図１１】図１１は、実施形態に係る提供部の提供処理の説明図である。
【図１２】図１２は、実施形態に係る情報処理装置が実行する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１２】
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、情報処理装置１がＥＣ（Electric  Commerce）サイトとして機能するショッピングサーバである場合の例を示す。
【００１３】
ショッピングサーバとしての情報処理装置１は、ストアの管理者Ｍ１によって登録された商品またはサービス（以下、単に「商品」と記載する）に関する情報をユーザＵ（購入ユーザＵ１やユーザＵ２）に提供し、ユーザＵから商品の購入を受け付ける。
【００１４】
なお、以下では、図１に示すショッピングサーバとしての情報処理装置１は、商品を購入した購入ユーザＵ１によって、購入した商品や購入商品を扱うストアに対する評価を示すレビューの投稿を受け付けるレビュー機能を有する。図１に示す例では、ストアに対するレビューであるストアレビューを受け付けたとする。
【００１５】
図１に示すように、購入ユーザＵ１によって投稿されたストアレビューには、購入ユーザＵ１のストアに対する評価が点数化された評価点や、購入ユーザＵ１のストアに対する評価が文章化された評価文が含まれる。購入ユーザＵ１は、商品購入後に、評価点を付け、評価文を書くことでレビューを投稿する。
【００１６】
例えば、図１に示すレビューには、星形の図形とともに「５．０」という評価点や、「梱包は必要にして十分で、申し分ない。商品もすぐに届いた。」という、ストアＡの対応に関する文章の他、「広告メールが届くようになり、その配信停止手続きがとても面倒で閉口する。これが改善されたら、最高なのだが・・・。」という、ストアＡに対する不満や改善提案等の意見に関する文章が含まれる場合がある。
【００１７】
そして、かかるレビューは、ストアが扱う商品をこれから購入しようと考えているユーザＵ２に対して提供され、ユーザＵ２によるストアの良し悪しを判断するための一助となる。
【００１８】
また、例えば、レビューの評価点を用いて、複数のストアや、商品、レビューの中から、評価が高い（あるいは低い）ストアや商品、レビューの代表を選択して、選択した代表をユーザＵ２に表示する場合がある。
【００１９】
ここで、例えば、図１に示すような１〜５の５段階評価の中からいずれかを選択して評価点とする方式の場合、一般に、購入ユーザＵ１は、「１」および「５」のような極端な点数を選択しやすい傾向にあり、一方で「２」〜「４」のような中間点数を選択しない傾向にある。つまり、購入ユーザＵ１の主観によって付けられた点数では、ストアの評価が極端に偏るおそれがある。
【００２０】
また、図１に示すレビューのように、購入ユーザＵ１は、「５．０」という最高評価を付けたにも関わらず、評価文でストアＡに対する不満も投稿している場合もあり、かかる評価点のみでストアＡに対するレビューの代表を選択しようとすれば、適切でないレビューが選択されるおそれがあった。
【００２１】
そこで、実施形態に係る情報処理では、レビューに記載された評価文に基づいて客観的な評価点を算出し、算出した客観的な評価点を用いて代表を選択することとした。つまり、代表を客観的に選択することで、従来のように主観的に代表を選択する場合に比べて、代表を適切に選択できる。以下、図１を用いて、実施形態に係る情報処理について、一連の処理の流れに沿って説明する。
【００２２】
図１に示す例において、実施形態に係る情報処理装置１は、まず、ストア端末１０を介してストアの管理者Ｍ１から商品の登録を受け付ける（ステップＳ１）。つづいて、実施形態に係る情報処理装置１は、購入ユーザＵ１（この時点ではまだ未購入）に対して商品に関する情報をユーザ端末１００−１を介して提供する（ステップＳ２）。
【００２３】
つづいて、実施形態に係る情報処理装置１は、ユーザ端末１００−１を介して購入ユーザＵ１から商品の購入の受付や、購入後に投稿されたストアに対する評価点（以下、第１評価点と記載する）および評価文を含むレビューに関するレビュー情報を受け付け（ステップＳ３）、評価情報４１に記憶する（評価情報４１のレビューＩＤ「Ｒ２」）。つまり、第１評価点が、購入ユーザＵ１の主観的な評価点に相当する。また、第１評価点は、１〜５の５段階評価から選択する方式であることから、離散値であるともいえる。
【００２４】
つづいて、実施形態に係る情報処理装置１は、レビューの評価文に含まれる単語を解析してストアまたは商品に対する評価点（以下、第２評価点と記載する）を算出する（ステップＳ４）。図１に示す例では、第２評価点「３．９」を算出する。つまり、第２評価点が、購入ユーザＵ１の客観的な評価点に相当する。なお、第２評価点は、肯定表現の単語の重みの和と、否定表現の単語の重みの和との合計（詳細は図９で後述する）であることから、連続値であるともいえる。
【００２５】
つづいて、実施形態に係る情報処理装置１は、第１評価点が所定の範囲内にある複数のレビューの中から、第２評価点に基づいてストア（ストアＡ）における代表のレビューを選択する（ステップＳ５）。
【００２６】
図１に示す例では、実施形態に係る情報処理装置１は、第１評価点が同じ（つまり、「５」）の中から、第２評価点が最も高いレビューＩＤ「Ｒ１」を選択する。
【００２７】
そして、実施形態に係る情報処理装置１は、ユーザ端末１００−２を介してユーザＵ２からストアＡにおけるレビューの閲覧要求を受け付けた場合に（ステップＳ６）、選択した代表のレビュー（レビューＩＤ「Ｒ１」）をユーザＵ２に対して提供する（ステップＳ７）。
【００２８】
つまり、実施形態に係る情報処理方法では、ユーザＵ２がストアの良い評価を確認したい場合に、第１評価点が「５．０」である複数のレビューの中から第２評価点が最も高いレビューを選択して、ユーザＵ２へ提供する。逆に、ユーザＵ２がストアの悪い評価を確認したい場合に、第１評価点が「１．０」である複数のレビューの中から第２評価点が最も低いレビューを選択して、ユーザＵ２へ提供する。
【００２９】
このように、実施形態に係る情報処理方法によれば、客観的な評価点である第２評価点を用いることで一のストアの代表となるレビューを適切に選択することができる。
【００３０】
なお、図１では、複数のレビューの中から代表となるレビューを選択する場合を一例として挙げたが、例えば、複数のストアまたは商品の中から代表となるストアまたは商品を選択してもよい。
【００３１】
また、図１では、選択した代表のレビューをユーザＵ２へ表示する場合を示したが、例えば、ショッピングサイトにおける商品の検索結果の一覧に表示される商品について、代表の商品を優先的に表示してもよく、代表のストアが扱う商品を優先して表示してもよい。また、実施形態に係る情報処理方法は、レビュー表示や検索結果の表示に適用する場合に限らず、例えば、ユーザＵ２が興味を持ちそうな商品を推薦するレコメンドの表示に適用してもよい。
【００３２】
また、図１では、第１評価点が同じレビューの中から代表を選択したが、例えば、第１評価点が「４」〜「５」の範囲にあるレビュー、つまり、第１評価点が所定の範囲内にあるレビューの中から代表を選択してもよい。
【００３３】
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理システムＳの構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムＳの構成例を示す図である。  
【００３４】
図２に示すように、情報処理システムＳは、情報処理装置１と、ストア端末１０と、ユーザ端末１００とを含む。  
【００３５】
情報処理装置１、ストア端末１０およびユーザ端末１００は、ネットワークＮを介して接続される。ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet  Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。なお、図２に示すように、ストア端末１０およびユーザ端末１００は、それぞれ複数台含まれ得る。  
【００３６】
ユーザ端末１００は、ユーザＵ（図１に示す購入ユーザＵ１やユーザＵ２等）によって利用される情報処理装置である。ユーザ端末１００は、たとえば、スマートフォン、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）、ノート型ＰＣ、タブレット型端末、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、ウェアラブルデバイス（Wearable  Device）等である。ユーザ端末１００は、ユーザＵによる操作に従って、情報処理装置１に対して検索要求や購入要求を送信する。
【００３７】
また、ユーザ端末１００は、ユーザＵによる操作に従って、情報処理装置１に対してレビュー情報を送信する。たとえば、ユーザ端末１００は、レビューを投稿するための投稿ページにおいてユーザＵによって入力された情報をレビュー情報として情報処理装置１に送信する。投稿ページは、たとえば、商品の購入後（あるいは商品の到着後）に情報処理装置１によって開示されるＵＲＬにアクセスすることで取得することができる。すなわち、レビューの投稿ページは、商品を実際に購入したユーザだけがレビューを投稿することができるように構成されている。
【００３８】
ストア端末１０は、オンラインストア等のストアの管理者Ｍ１（あるいは運営者）によって利用される情報処理装置である。ストア端末１０は、たとえば、デスクトップ型ＰＣやノート型ＰＣ等である。ストア端末１０は、管理者Ｍ１による操作に従って、ＥＣサイトで販売する商品の商品情報（商品の識別子、商品名、メーカー名、価格、画像など）を情報処理装置１に送信する。また、ストア端末１０は、ユーザＵによる商品の購入情報（商品の識別子、購入したユーザＵの識別子、配達先、希望配達日時および決済情報など）を情報処理装置１から受信する。
【００３９】
情報処理装置１は、上述したようにＥＣサイトとして機能するショッピングサーバである。本実施形態において、情報処理装置１は、ユーザＵあるいはストアに対してオンラインモールの機能を提供する。オンラインモールは、複数のストアが出店するサイトである。情報処理装置１は、複数のストア端末１０から収集した商品情報をユーザＵへ提供し、商品購入の受付等を行う。
【００４０】
また、情報処理装置１は、検索サイトとして機能する検索サーバでもある。検索サーバとしての情報処理装置１は、検索サービスを提供する。たとえば、検索サーバとしての情報処理装置１は、ユーザから検索キーワードの入力を受け付けて、検索キーワードに基づく検索結果をユーザに提供する。
【００４１】
また、情報処理装置１は、ユーザＵが興味を持ちそうな商品を推薦するレコメンド機能を有するレコメンドサーバでもある。レコメンドサーバとしての情報処理装置１は、ユーザＵのネットワーク上で行動情報を取得して、かかる行動情報に基づいて商品を推薦する。
【００４２】
また、情報処理装置１は、上述した指標の生成処理を行う生成サーバでもある。このように、本実施形態では、１つの情報処理装置１が、ショッピングサーバ、検索サーバ、レコメンドサーバおよび生成サーバとして機能する場合の例を示す。ただし、情報処理装置１は、ショッピングサーバ、検索サーバ、レコメンドサーバおよび生成サーバそれぞれに分離されてもよい。
【００４３】
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す図である。
【００４４】
図３に示すように、情報処理装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを備える。なお、情報処理装置１は、情報処理装置１を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（たとえば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（たとえば、液晶ディスプレイ等）を備えていてもよい。
【００４５】
通信部２は、たとえば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部２は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、ストア端末１０およびユーザ端末１００との間で情報の送受信を行う。
【００４６】
記憶部４は、たとえば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３に示すように、記憶部４は、評価情報４１と、商品情報４２と、ストア情報４３と、ユーザ情報４４と、単語情報４５とを記憶する。
【００４７】
評価情報４１は、商品を購入した購入ユーザＵ１によって投稿されたレビューに関するレビュー情報や、後述する算出部３２によって算出される第２評価点を含む情報である。評価情報４１は、例えば、購入ユーザＵ１によってレビューが投稿される度に更新される。図４は、評価情報４１の一例を示す図である。図４に示すように、評価情報４１は、レビューＩＤ、属性、商品ＩＤ、ストアＩＤ、ユーザＩＤ、投稿日時、第１評価点、第２評価点、文章長、評価文等の項目を有する。
【００４８】
「レビューＩＤ」は、受け付けたレビューを識別する識別情報である。「属性」は、レビューの対象を示す情報である。「商品ＩＤ」は、レビューを投稿したユーザＵが購入した商品を識別する識別情報である。「ストアＩＤ」は、レビューを投稿したユーザＵが購入した商品を扱うストアを識別する識別情報である。「ユーザＩＤ」は、レビューを投稿したユーザＵを識別する識別情報である。「投稿日時」は、レビューが投稿された日時を示す情報である。「第１評価点」は、購入ユーザＵ１によって付けられた商品またはストアに対する評価の点数を示す情報である。「第２評価点」は、後述の算出部３２によって算出される商品またはストアに対する評価の点数を示す情報である。「文章長」は、レビューの評価文の長さを示す情報であり、例えば、文字数で表される。「評価文」は、評価文のテキストデータを示す情報である。
【００４９】
例えば、図４の例において、レビューＩＤ「Ｒ１」のレビューは、ストアＩＤ「ＳＤ１」のストアＡが扱う商品ＩＤ「ＧＤ１」の商品を購入したユーザＩＤ「ＵＳ１」のユーザＵが投稿日時「Ｄ１」に投稿したストアＩＤ「ＳＤ１」のストアＡに対するレビューであることを示す。また、レビューＩＤ「Ｒ１」のレビューには、第１評価点「５」および文章長「ＲＬ１」の評価文「購入から・・・」が含まれており、かかる評価文から第２評価点「１１．９」が算出されたことを示している。
【００５０】
商品情報４２は、ストアによって登録された商品に関する情報である。図５は、商品情報４２の一例を示す図である。図５に示すように、商品情報４２は、商品ＩＤ、商品名、レビュー数、代表レビュー、第１評価点（平均値）、第２評価点（平均値）等の項目を有する。
【００５１】
「商品ＩＤ」は、商品を識別する情報である。「商品名」は、商品の名称を示す。「レビュー数」は、商品に対して投稿されたレビューの総数を示す情報である。「代表レビュー」は、後述する選択部３３によって代表として選択されたレビューを識別する識別情報である。「第１評価点（平均値）」は、商品に対するレビューの第１評価点の平均値であり、レビューすべての第１評価点の合計を「レビュー数」で除した値である。「第２評価点（平均値）」は、レビューの評価文から算出された第２評価点の平均値であり、レビューすべての第２評価点の合計を「レビュー数」で除した値である。
【００５２】
例えば、図５に示す例において、商品ＩＤ「ＧＤ１」の商品は、商品名が「天然水
Ａ」であり、レビュー数が「４００」あり、第１評価点の平均値が「ＡＶＧ１」で、第２評価点の平均値が「ＡＶＧ２」であることを示している。また、商品ＩＤ「ＧＤ１」の商品の代表レビューは、レビューＩＤ「Ｒ１」のレビューであることを示している。
【００５３】
なお、図５では、「代表レビュー」が１つ選択された場合を示したが、「代表レビュー」として選択される数は１つに限定されず、複数のレビューが代表レビューとして選択されてもよい。また、複数の代表レビューが選択された場合、複数の代表レビューそれぞれを順位付けした情報を含んでもよい。また、第１評価点および第２評価点は、平均値に限定されるものではなく、例えば、第１評価点および第２評価点における分布の最頻値や中央値であってもよい。
【００５４】
ストア情報４３は、商品を扱うストアに関する情報である。図６は、ストア情報４３の一例を示す図である。図６に示すように、ストア情報４３は、ストアＩＤ、ストア名、売上金額、レビュー数、代表レビュー、第１評価点（平均値）、第２評価点（平均値）等の項目を有する。
【００５５】
「ストアＩＤ」は、ストアを識別する識別情報である。「ストア名」は、ストアの名称である。「売上金額」は、ストアが所定の期間に売り上げた金額である。かかる期間は、例えば、直近数か月等の区切られた期間である。「レビュー数」は、ストアに対するレビューの総数を示す。「第１評価点（平均値）」は、ストアに対するレビューの第１評価点の平均値であり、レビューすべての第１評価点の合計を「レビュー数」で除した値である。「第２評価点」は、レビューの評価文から算出された第２評価点の平均値であり、レビューすべての第２評価点の合計を「レビュー数」で除した値である。
【００５６】
例えば、図６に示す例において、ストアＩＤ「ＳＤ１」のストアは、ストア名が「ストアＡ」であり、所定の期間において「ＭＮ１」の売上金額を売り上げていることを示す。また、ストアＩＤ「ＳＤ１」のストアＡは、すべてのレビューにおける第１評価点の平均値が「ＡＶ１１」であり、第２評価点の平均値が「ＡＶ２１」であり、ストアＡに対するレビュー数が「４０００」であり、その中のレビューＩＤ「Ｒ１」が代表レビューであることを示す。
【００５７】
ユーザ情報４４は、ユーザＵに関する情報である。ユーザ情報４４は、例えば、ショッピングサーバである情報処理装置１にユーザＵが登録する情報を送信することで生成される。あるいは、ユーザ情報４４は、情報処理装置１がユーザ端末１００に登録された情報を取得することで生成されてもよい。図７は、ユーザ情報４４の一例を示す図である。図７に示すように、ユーザ情報４４は、ユーザＩＤ、ユーザ名、レビュー数、第１評価点（平均値）、第２評価点（平均値）等の項目を有する。
【００５８】
「ユーザＩＤ」は、ユーザＵを識別する識別情報ある。「ユーザ名」は、ユーザＵの名称を示す情報である。「レビュー数」は、ユーザＵが過去に投稿したレビューの総数を示す情報である。「第１評価点（平均値）」は、ストアまたは商品のレビューにおいて、ユーザＵが付けた第１評価点の平均値を示す情報である。「第２評価点（平均値）」は、ストアまたは商品のレビューの評価文から算出される第２評価点の平均値を示す情報である。
【００５９】
例えば、図７に示す例において、ユーザＩＤ「ＵＳ１」のユーザＵは、ユーザ名が「××」であり、過去にレビュー数「３０」のレビューを投稿し、かかるレビューに基づく第１評価点の平均値が「ＡＶＵ１１」で、第２評価点の平均値が「ＡＶＵ２１」であることを示している。
【００６０】
単語情報４５は、評価文に含まれる単語に重みを付与するための情報を含む。単語情報４５は、例えば、過去の大量のレビュー（たとえば、数十万レビュー）を解析することで予め生成される。図８は、単語情報４５の一例を示す図である。図８に示すように、単語情報４５は、表現属性、単語ＩＤ、単語名、出現数、重み等の項目を有する。
【００６１】
「表現属性」は、単語の表現の属性を示す情報であり、例えば、単語が肯定的な表現であるか、否定的な表現であるかの属性を示す。「単語ＩＤ」は、単語を識別する識別情報である。「単語名」は、単語の名称を示す情報である。「出現数」は、解析した過去のレビューで出現した総数を示す。「重み」は、ストアまたは商品に対する評価の良し悪しを示す値である。
【００６２】
例えば、図８に示す例において、単語ＩＤ「Ｔ１」の単語は、単語名が「丁寧」であり、表現属性が「肯定」、つまり、肯定的な表現であり、過去レビューの出現数が「ＳＴ１」回であり、重みが「Ｗ１」（正の値）であることを示している。
【００６３】
また、図８に示す例において、単語ＩＤ「Ｔ１１」の単語は、単語名が「残念」であり、表現属性が「否定」、つまり、否定的な表現であり、過去レビューの出現数が「ＳＴ１１」回であり、重みが「−Ｗ１１」（負の値）であることを示している。
【００６４】
また、図８に示す例において、単語ＩＤ「Ｔ２１」の単語は、単語名が「今後」であり、表現属性が「無し」、つまり、肯定的でも否定的でもない表現であり、過去レビューの出現数が「ＳＴ２１」回であり、重みが「０（ゼロ）」であることを示している。
【００６５】
なお、各単語の「重み」は、例えば、過去の大量のレビューから抽出される単語に基づいて決定される。具体的には、まず、大量のレビューを正例（肯定的な評価のレビュー）と、負例（否定的な評価のレビュー）に分類する。
【００６６】
例えば、第１評価点が「４」および「５」のレビューを正例とし、第１評価点が「１」および「２」のレビューを負例とする。つづいて、正例および負例に分類された過去レビューを学習データとして、過去レビューの各単語が肯定表現であるか否定表現であるかを識別する識別器を生成する。かかる識別器の一例として、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）を用いることができる。
【００６７】
例えば、上記した過去レビューを学習データとして、所定の空間上に過去レビューの各単語を配置するとともに、肯定的な表現の単語と、否定的な表現の単語とを空間上で線形分離する分離線を識別器の学習結果として生成する。これにより、各単語の重みが正の値（すなわち、肯定的表現）であるか負の値（すなわち、否定的表現）であるかを決定する。
【００６８】
そして、所定の空間（例えば、２次元空間）に配置された単語から、かかる空間を線形分離する分離線までの距離に基づいて各単語の重みの大小関係を決定する。例えば、分離線までの距離が長いほど単語の重みを大きくし、分離線までの距離が短いほど単語の重みを小さくする。これにより、肯定的または否定的表現の単語の重みを正確に決定することができる。
【００６９】
また、「重み」は、識別器に基づいて決定する場合に限らず、例えば、情報処理装置１等の管理者が手動で設定してもよい。管理者が設定する場合、例えば、肯定的な表現の単語の重みを「＋１」に設定し、否定的な表現の単語の重みを「−１」に設定する。これにより、情報処理装置１の後述の第２評価点の算出処理時の計算を簡単にできるため後段処理における情報処理装置１の処理負荷を抑えることができる。
【００７０】
また、「重み」は、過去レビューでの出現数に基づいて決定してもよい。すなわち、正例の過去レビューの単語の重みを正の値とし、出現数が多いほど重みを正の値が大きくなるように決定する。また、負例の過去レビューの単語の重みを負の値とし、出現数が多いほど重みを負の値が大きくなるように決定する。
【００７１】
なお、上記した「重み」の決定処理は、情報処理装置１が行ってもよく、あるいは図示しないサーバ装置で決定された「重み」を単語情報４５として取得してもよい。また、情報処理装置１が決定処理を行う場合、取得部３１が取得したレビューを学習データとして用いて単語情報４５を更新してもよい。
【００７２】
制御部３は、コントローラ（controller）であり、たとえば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部３は、たとえば、コントローラであり、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００７３】
図３に示すように、制御部３は、取得部３１と、算出部３２と、選択部３３と、決定部３４と、提供部３５とを備え、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部３の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００７４】
取得部３１は、ストアが扱う商品を購入した購入ユーザＵ１によって投稿されたストアまたは商品に対する第１評価点および評価文を含むレビューに関するレビュー情報を取得する。
【００７５】
取得部３１は、購入ユーザＵ１からユーザ端末１００を介してレビュー情報を直接取得してもよく、あるいは、図示しないサーバ装置が収集したレビュー情報を取得してもよい。
【００７６】
図示しないサーバ装置からレビュー情報を取得する場合、取得部３１のレビュー情報の取得タイミングは任意であってよい。例えば、取得部３１は、新たなレビュー情報をサーバ装置が収集する度に、レビュー情報を取得するようにしてもよい。また、取得部３１は、サーバ装置が取得した新たなレビュー情報の数が閾値を超えた場合に、新たなレビュー情報をまとめて取得してもよい。
【００７７】
また、取得部３１は、たとえば、ショッピングサーバとしての情報処理装置１の処理負荷が少なくなる時間帯として予め決められた時間帯にサーバ装置からレビュー情報を取得するようにしてもよい。また、取得部３１は、ＥＣサイトへのアクセス数が閾値を下回った場合に、サーバ装置からレビュー情報を取得するようにしてもよい。このように、情報処理装置１の処理負荷が少ない状況下でレビュー情報の取得を行うようにすることで、後段の処理に伴う情報処理装置１の処理負荷の増加を抑制することができる。
【００７８】
算出部３２は、取得部３１が取得したレビューの評価文に含まれる単語を解析してストアまたは商品に対する第２評価点を算出する。また、算出部３２は、ストアまたは商品のレビュー情報に対する第２評価点を算出する。例えば、算出部３２は、単語毎にストアまたは商品に対する評価の良し悪しを示す重みを決定し、当該重みを積算した積算値に基づいて第２評価点を算出する。ここで、図９を用いて、第２評価点の算出処理について具体的に説明する。
【００７９】
図９は、実施形態に係る第２評価点の算出処理の説明図である。図９では、評価文である「梱包は必要にして十分で、申し分ない。商品もすぐに届いた。ただ、広告メールが届くようになり、その配信停止手続きがとても面倒で閉口する。これが改善されたら、最高なのだが・・・。」から第２評価点を算出する場合を一例として説明する。なお、図９に示す、重みや第２評価点はあくまでも一例であって、任意の値が設定されてよい。
【００８０】
図９に示すように、算出部３２は、まず、評価文を形態素解析により言語で意味を持つ最小単位の単語に分解する。分解された単語には、名詞、動詞、助詞、あるいはこれらの組み合わせが含まれる。そして、図９に示すように、算出部３２は、単語情報４５を参照して、単語毎に重みを決定する。
【００８１】
図９では、算出部３２は、肯定表現（すなわち、重みが正の値）として、「梱包、十分」、「申し分ない」、「すぐ届いた」、「最高」について正の値の重みを決定し、各重みの合計を算出する。図９では、肯定表現の重みの合計として「６．８」を算出したとする。
【００８２】
また、算出部３２は、否定表現（すなわち、重みが負の値）として、「広告、面倒」、「閉口」、「改善」について負の値の重みを決定し、各重みの合計を算出する。図９では、否定表現の重みの合計として「−２．９」を算出したとする。
【００８３】
そして、算出部３２は、算出した肯定表現の重みの合計と、否定表現の重みの合計とを積算して積算値を算出する。図９では、すなわち、「６．８＋（−２．９）＝３．９」を第２評価値として算出する。すなわち、算出部３２は、肯定表現の重みの合計から否定表現の重みの合計を減算して第２評価点を算出する。
【００８４】
つまり、算出部３２は、肯定表現の数が多いほど第２評価点が大きくなるように算出し、一方で否定表現が多いほど第２評価点が小さくなるように算出する。このように、肯定表現および否定表現の単語の重みを積算して第２評価点を算出することで、客観性の高い第２評価点を算出できる。
【００８５】
なお、算出部３２は、肯定表現および否定表現の単語すべて（つまり、重みが決定される単語すべて）を積算して第２評価点として算出してもよく、あるいは、肯定表現および否定表現の単語のうち、重みが所定の閾値以上の単語のみを積算してもよい。
【００８６】
つまり、算出部３２は、評価文に含まれる単語の重みのうち、所定の閾値以上の重みのみを積算して積算値を算出する。これにより、中間表現（つまり、図８の表現属性「無し」）に近い肯定表現および否定表現を排除して第２評価点を算出できるため、算出部３２の算出処理にかかる負荷を抑えつつ、客観性の高い第２評価点を算出できる。
【００８７】
なお、図９では、算出部３２は、肯定表現および否定表現の単語の重みの積算値を第２評価点として算出したが、これに限らず、例えば、第１評価点を加味して第２評価点を算出してもよい。
【００８８】
例えば、算出部３２は、肯定表現および否定表現の単語の重みの積算値と第１評価点とを合計した値を第２評価点としてもよい。つまり、第１評価点が「５」の場合、第２評価点を「３．９＋５＝８．９」として算出してもよい。
【００８９】
また、算出部３２は、評価文に含まれる単語が肯定的な表現であるか否定的な表現であるかを解析し、一方の表現の単語の数に対する他方の表現の単語の数の割合を第２評価点として算出してもよい。これにより、客観的な第２評価点を算出することができる。
【００９０】
図３に戻って、選択部３３について説明する。選択部３３は、ストア、商品およびレビューの少なくとも１つについて、取得部３１が取得した第１評価点が所定の範囲内にある複数の中から、算出部３２によって算出された第２評価点に基づいて代表を選択する。
【００９１】
例えば、選択部３３は、ストア情報４３の「第１評価点（平均値）」が所定の範囲内にある複数のストア（あるいは、商品またはレビュー）の中から、第２評価点に基づいてストア（あるいは、商品またはレビュー）の代表を選択する。
【００９２】
例えば、選択部３３は、第１評価点が「４」〜「５」の範囲内にある複数のストアの中から、第２評価点が最も高いストアを高評価ストアの代表として選択する。また、選択部３３は、第１評価点が「１」〜「２」の範囲内にある複数のストアの中から、第２評価点が最も低いストアを低評価ストアの代表として選択する。
【００９３】
つまり、選択部３３は、購入ユーザＵ１の評価が集中しやすい極端な第１評価点の範囲内から代表を選択する。これにより、第１評価点が極端に偏ったとしても、その中から適切なストア（あるいは商品またはレビュー）を選択できる。
【００９４】
なお、選択部３３は、複数のストアから１つのストアを代表として選択する場合に限らず、複数のストアを代表として選択してもよい。例えば、選択部３３は、第２評価点が上位（例えば、１位から１０位まで等）の複数のストアを選択する。これにより、第１評価点が所定範囲内のストアから高評価（または低評価）の複数のストアを適切に選択することができる。
【００９５】
さらに、選択部３３は、第１評価点が所定の範囲内にある場合に限らず、例えば第１評価点が同じものの中から代表を選択してもよい。かかる選択方法は、レビューを選択する場合に、好適である。
【００９６】
すなわち、選択部３３は、評価情報４１に基づいて第１評価点が同じ複数のレビューから第２評価点に基づいて代表となるレビューを選択する。例えば、選択部３３は、ユーザＵから一のストアにおける高評価レビューの閲覧要求があった場合に、一のストアにおける第１評価点が同じ複数のレビューの中から、第２評価点が最も高いレビューを高評価レビューの代表として選択する。
【００９７】
あるいは、選択部３３は、ユーザＵから一のストアにおける低評価レビューの閲覧要求があった場合に、一のストアにおける第１評価点が同じ複数のレビューの中から、第２評価点が最も低いレビューを低評価レビューの代表として選択する。
【００９８】
なお、選択部３３は、１つのレビューを代表として選択する場合に限らず、複数のレビューを代表として選択してもよい。具体的には、選択部３３は、一のストアにおけるレビューのうち、第２評価点が所定の範囲内にある複数のレビューを代表として選択する。選択部３３によって複数のレビューが代表として選択された場合、後述する決定部３４によって複数のレビュー毎に順位付けが行われることとなる。
【００９９】
決定部３４は、選択部３３によって複数のレビューが選択された場合に、複数のレビュー毎に順位付けを行う。例えば、決定部３４は、選択部３３によって選択された複数のレビューについて、各レビューの評価文の長さに基づいて複数のレビューの順位を決定する。
【０１００】
例えば、決定部３４は、評価文の長さが長いほど、順位を上位にする。より具体的には、決定部３４は、選択部３３によって選択された第２評価点が所定の範囲内にある複数のレビューを、評価文の長さで順位付けする。例えば、決定部３４は、第２評価点が同じレビューが複数あった場合、単語数が多い、すなわち評価文の長さが長いほど、順位を上位する。
【０１０１】
あるいは、決定部３４は、選択された複数のレビューの第２評価点の範囲が比較的狭い場合には、第２評価点に関わりなく、評価文の長さのみで順位付けする。すなわち、第２評価点が上記範囲内において、あるレビューが他のレビューよりも第２評価点が低くても、他のレビューよりも評価文の長さが長い場合には、あるレビューが他のレビューよりも上位に順位付けされる。
【０１０２】
これにより、第２評価点の範囲が比較的狭い場合には、評価文の長さのみで順位付けすることで、後述の提供部３５がユーザＵに対して評価文の長いレビューを提供できるため、ユーザＵに対してより情報量が多いレビューを提供できる。
【０１０３】
なお、決定部３４は、評価文の長さが長いほど上位になるようにレビューの順位を決定したが、例えば、第２評価点を評価文の長さで正規化してから順位付けしてもよい。具体的には、決定部３４は、選択部３３によって選択された複数のレビューそれぞれの第２評価点を評価文の長さで正規化し、正規化した第２評価点に基づいて順位を決定する。
【０１０４】
例えば、決定部３４は、第２評価点を評価文の長さで除した割合値に基づいて順位を決定する。例えば、決定部３４は、かかる割合値（正規化した第２評価点に相当）が高いレビューほど、上位に順位付けする。
【０１０５】
このように、決定部３４は、第２評価点を評価文の長さで正規化することで、評価文の長さに依らず順位付けできるため、後述の提供部３５がユーザＵに対して評価文の長さに依存しない高評価のレビューを提供できる。
【０１０６】
提供部３５は、選択部３３によって代表として選択されたストア、商品またはレビューの少なくとも１つをユーザＵに対して提供する。例えば、提供部３５は、選択部３３によって代表として選択されたストアまたは商品をユーザＵのネットワークＮ上での行動に基づいて提供する。
【０１０７】
より具体的には、提供部３５は、ユーザＵから商品を検索する検索要求があった場合に、代表として選択された商品が優先的に表示される検索結果を生成し、ユーザＵへ提供する。より具体的には、提供部３５は、代表として選択された商品のみを含む検索結果や、一覧表示の上位に表示される検索結果をユーザＵへ提供する。
【０１０８】
また、提供部３５は、ユーザＵから商品を検索する検索要求があった場合に、代表として選択されたストアが扱う商品が優先的に表示される検索結果を生成し、ユーザＵへ提供してもよい。なお、検索結果の画面例については、図１１で後述する。
【０１０９】
また、提供部３５は、ユーザＵのネットワークＮ上での行動に基づいてユーザＵが興味を持ちそうな商品を提案するレコメンド機能において、代表として選択された商品をユーザＵに対して優先的に推薦してもよい。
【０１１０】
また、提供部３５は、ユーザＵから一のストアにおけるレビューの閲覧要求があった場合に、選択部３３によって代表として選択されたレビューをユーザＵに対して提供する。なお、レビューの表示例については、図１０で後述する。
【０１１１】
次に、図１０および図１１を用いて、提供部３５の提供処理についてさらに説明する。図１０および図１１は、実施形態に係る提供部３５の提供処理の説明図である。図１０では、一のストアにおけるレビュー表示の画面例を示し、図１１では、検索結果の画面例を示す。なお、図１０および図１１に示す画面は、例えば、提供部３５によって生成され、ユーザ端末１００へ送信される。
【０１１２】
まず、図１０を用いて、レビュー表示の画面例について説明する。図１０では、選択部３３によってレビューＲＶ１およびレビューＲＶ２を含む複数のレビューが代表として選択された場合の画面例について説明する。なお、図１０では、決定部３４によって決定された順位がレビューＲＶ１の方がレビューＲＶ２よりも上位であり、第２評価点も高いこととする。
【０１１３】
すなわち、図１０の画面例に示すように、提供部３５は、選択部３３によって選択された代表となる複数のレビューＲＶ１，ＲＶ２を決定部３４によって決定された順位で表示されるようにユーザＵに提供する。
【０１１４】
このように、決定部３４が第２評価点を元に決定した順位でレビュー表示することで、図１０に示すような第１評価点が同じ「５」であったとしても、適切な順序でレビュー表示できるため、ユーザＵがストア（ストアＡ）の良し悪しの判断を正確に行うことを容易化できる。
【０１１５】
なお、図１０では、複数のレビューＲＶ１，ＲＶ２が代表として選択されて、レビュー表示されたが、順位が最上位のレビューＲＶ１のみをレビュー表示してもよい。これにより、ユーザＵが複数のレビューＲＶ１，ＲＶ２を読むことで良し悪しの判断に迷うことを防止できる。
【０１１６】
また、図１０の画面において、「★１レビューはコチラ」をクリック（あるいはタッチ操作）することで、低評価の代表として選択されたレビューを表示することも可能な構成になっている。これにより、ユーザＵが高評価レビュー（★５レビュー）と低評価レビューとを容易に切り替えて閲覧できる。
【０１１７】
次に、図１１を用いて、検索結果の画面例について説明する。図１１では、検索キーワード「天然水」を含む検索要求に対する検索結果の画面を示す。図１１の画面例に示すよに、検索結果の画面に「★の平均値が４．５以上のストアのみの「天然水」について、ストアレビュー文の評価が高い順で表示しています。」との付加的な説明が表示されている。
【０１１８】
すなわち、提供部３５は、第１評価点が４．５以上において、天然水の商品を扱う複数のストアが代表として選択され、かつ、複数のストアが第２評価点が高い順に検索結果に一覧表示されるように検索結果を生成する。
【０１１９】
つまり、提供部３５は、主観的に付けられた第１評価点の順序で検索結果を表示するのではなく、第１評価点が一定以上（４．５以上）では、ほぼ同等に高評価ストアであるとみなし、第２評価点で検索結果を並び替える。これにより、真に評価の高いストアが優先的に検索結果に表示されるようになるため、ユーザＵによるストアの良し悪しの判断を容易化させることができる。
【０１２０】
なお、仮に、ユーザＵが代表として選択されたストア以外のストアの商品についても閲覧したい場合には、「全ストアの「天然水」を見る場合はコチラ」をクリック（あるいはタッチ操作）することで、全ストアが扱う商品について「天然水」に合致する検索結果が表示される。
【０１２１】
次に、図１２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の手順について説明する。図１２は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の手順を示すフローチャートである。
【０１２２】
図１２に示すように、まず、取得部３１は、ストアが扱う商品を購入した購入ユーザＵ１によって投稿されたストアまたは商品に対する第１評価点および評価文を含むレビューに関するレビュー情報を取得する（ステップＳ１０１）。
【０１２３】
つづいて、算出部３２は、取得部３１が取得したレビューに含まれる単語を解析してストアまたは商品に対する第２評価点を算出する（ステップＳ１０２）。つづいて、選択部３３は、ストア、商品およびレビューの少なくとも１つについて、取得部３１が取得した第１評価点が所定の範囲内にある複数の中から、算出部３２によって算出された第２評価点に基づいて代表を選択し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。
【０１２４】
また、上述してきた実施形態にかかる情報処理装置１は、例えば図１３に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１３は、実施形態に係る情報処理装置１の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１２５】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１２６】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【０１２７】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１２８】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１２９】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部３の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部４内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１３０】
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、取得部３１と、算出部３２と、選択部３３とを備える。取得部３１は、ストアが扱う商品を購入した購入ユーザＵ１によって投稿されたストアまたは商品に対する第１評価点および評価文を含むレビューに関するレビュー情報を取得する。算出部３２は、取得部３１が取得したレビューの評価文に含まれる単語を解析してストアまたは商品に対する第２評価点を算出する。選択部３３は、ストア、商品およびレビューの少なくとも１つについて、取得部３１が取得した第１評価点が所定の範囲内にある複数の中から、算出部３２によって算出された第２評価点に基づいて代表を選択する。
【０１３１】
これにより、代表を客観的に選択できるため、従来のように主観的に代表を選択する場合に比べて、代表を適切に選択できる。
【０１３２】
また、実施形態に係る情報処理装置１において、選択部３３は、第１評価点が同じである複数の中から代表を選択する。
【０１３３】
これにより、第１評価点が同じであったとしても、ユーザＵがストア（ストアＡ）の良し悪しの判断を正確に行うことを容易化できる。
【０１３４】
また、実施形態に係る情報処理装置１は、提供部３５を備える。提供部３５は、選択部３３によって代表として選択されたストアまたは商品をユーザＵのネットワークＮ上での行動に基づいて提供する。
【０１３５】
これにより、真に評価の高いストアが優先的に検索結果の画面やレコメンド画面に表示されるようになるため、ユーザＵによるストアの良し悪しの判断を容易化させることができる。
【０１３６】
また、実施形態に係る情報処理装置１は、提供部３５を備える。提供部３５は、ユーザＵから一のストアにおけるレビューの閲覧要求があった場合に、選択部３３によって代表として選択されたレビューをユーザＵに対して提供する。
【０１３７】
これにより、客観的な評価で選択されたレビューを表示できるため、ユーザＵがストアや商品のレビューを元に良し悪しの判断を正確に行うことを容易化できる。
【０１３８】
また、実施形態に係る情報処理装置１は、決定部３４を備える。決定部３４は、選択部３３によって複数のレビューが選択された場合に、評価文の長さに基づいて複数のレビューの順位を決定する。選択部３３は、一のストアにおけるレビューのうち、第２評価点が所定の範囲内にある複数のレビューを代表となるレビューとして選択する。提供部３５は、選択部３３によって選択された代表となる複数のレビューを決定部３４によって決定された順位でユーザＵに提供する。
【０１３９】
これにより、例えば、評価文が短いレビュー等を排除したりできるため、ユーザＵに対してより有益な情報を含んだレビューを提供できる。
【０１４０】
また、実施形態に係る情報処理装置１において、決定部３４は、評価文の長さが長いほど、順位を上位にする。
【０１４１】
これにより、例えば、第２評価点の範囲が比較的狭い場合に、評価文の長さのみで順位付けすることで、提供部３５がユーザＵに対して評価文の長いレビューを提供できるため、ユーザＵに対してより情報量が多いレビューを提供できる。
【０１４２】
また、実施形態に係る情報処理装置１において、決定部３４は、複数のレビューそれぞれの第２評価点を評価文の長さで正規化し、正規化した第２評価点が高いほど、順位を上位にする。
【０１４３】
これにより、評価文の長さに依らず順位付けできるため、提供部３５がユーザＵに対して評価文の長さに依存しない高評価（あるいは低評価）のレビューを提供できる。
【０１４４】
また、実施形態に係る情報処理装置１において、算出部３２は、単語毎にストアまたは商品に対する評価の良し悪しを示す重みを決定し、当該重みを積算した積算値に基づいて第２評価点を算出する。
【０１４５】
これにより、肯定表現および否定表現の単語の重みを積算して第２評価点を算出できるため、客観性の高い第２評価点を算出できる。
【０１４６】
また、実施形態に係る情報処理装置１において、算出部３２は、評価文に含まれる単語の重みのうち、所定の閾値以上の重みを積算して積算値を算出する。
【０１４７】
これにより、中間表現に近い肯定表現および否定表現を排除して第２評価点を算出できるため、算出部３２の算出処理にかかる負荷を抑えつつ、客観性の高い第２評価点を算出できる。
【０１４８】
また、実施形態に係る情報処理装置１において、算出部３２は、評価文に含まれる単語が肯定的な表現であるか否定的な表現であるかを解析し、一方の表現の単語の数に対する他方の表現の単語の数の割合を第２評価点として算出する。
【０１４９】
これにより、客観的な第２評価点を算出することができる。
【０１５０】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１５１】
また、上記実施形態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また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また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、上記文書中や図面中で示した処理手順、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、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１５２】
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、その全部または一部を、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または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１５３】
また、上述してきた実施形態に記載した各処理は、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。
【０１５４】
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、算出部３２は、算出手段や算出回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１５５】
１    情報処理装置
２    通信部
３    制御部
４    記憶部
１０    ストア端末
３１    取得部
３２    算出部
３３    選択部
３４    決定部
３５    提供部
４１    評価情報
４２    商品情報
４３    ストア情報
４４    ユーザ情報
４５    単語情報
１００    ユーザ端末
【図１】
2019095919.tif 000003
【図２】
2019095919.tif 000004
【図３】
2019095919.tif 000005
【図４】
2019095919.tif 000006
【図５】
2019095919.tif 000007
【図６】
2019095919.tif 000008
【図７】
2019095919.tif 000009
【図８】
2019095919.tif 000010
【図９】
2019095919.tif 000011
【図１０】
2019095919.tif 000012
【図１１】
2019095919.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2019095919.tif 000015