(57)【要約】【課題】ユーザのコンテンツに対する属性を考慮することによって、コンテンツについてより実態に即した評価をする。【解決手段】コンテンツに対するユーザのアクティビティログを取得するログ取得部と、上記アクティビティログに基づいて上記ユーザの上記コンテンツに対する属性を推定する属性推定部と、上記アクティビティログおよび上記属性に基づいて上記コンテンツに関するスコアを算出するスコア算出部とを備える情報処理装置が提供される。【選択図】図２
2015135598.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツに対するユーザのアクティビティログを取得するログ取得部と、
前記アクティビティログに基づいて前記ユーザの前記コンテンツに対する属性を推定する属性推定部と、
前記アクティビティログおよび前記属性に基づいて前記コンテンツに関するスコアを算出するスコア算出部と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記アクティビティログは、前記ユーザによる前記コンテンツの購入ログを含み、
前記属性推定部は、前記ユーザが前記コンテンツを購入したか否かを含む前記属性を推定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記アクティビティログは、さらに、前記ユーザによる前記コンテンツの評価ログを含み、
前記スコア算出部は、前記コンテンツを購入したユーザの前記評価ログの前記スコアへの寄与度を引き上げる、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記アクティビティログは、前記ユーザによる前記コンテンツの視聴ログを含み、
前記属性推定部は、前記ユーザが前記コンテンツを視聴したか否か、または前記ユーザが前記コンテンツのどの部分を視聴したかを含む前記属性を推定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記アクティビティログは、さらに、前記ユーザによる前記コンテンツの評価ログを含み、
前記スコア算出部は、前記コンテンツを視聴したユーザ、または前記コンテンツのより多くの部分を視聴したユーザの前記評価ログの前記スコアへの寄与度を引き上げる、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記アクティビティログは、前記ユーザによる複数の媒体を介した前記コンテンツへのアクセスログを含み、
前記属性推定部は、前記ユーザが前記複数の媒体を介してアクセスしたコンテンツが共通のジャンルに属する場合に、前記ユーザが前記ジャンルに精通していることを示す前記属性を推定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記アクティビティログは、さらに、前記ユーザによる前記コンテンツの評価ログを含み、
前記スコア算出部は、前記ジャンルに精通していると推定されたユーザの前記評価ログの前記スコアへの寄与度を引き上げる、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記スコア算出部は、異なる属性を有する複数のユーザのスコアを、それぞれの属性に応じて統合することによって前記スコアを算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記スコア算出部は、異なる属性を有する複数のユーザのスコアを、それぞれの属性ごとに個別に足し合わせることによって前記スコアを算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記スコアに基づく情報を生成する情報生成部と、
前記異なる属性のうち、情報を参照するユーザの操作によって選択された属性の前記スコアに基づく情報を出力する情報出力部と
をさらに備える、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記スコアに基づく情報を生成する情報生成部と、
前記異なる属性のうち、情報を参照するユーザの属性に基づいて自動的に選択された属性の前記スコアに基づく情報を出力する情報出力部と
をさらに備える、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記アクティビティログは、第１のアクティビティログと第２のアクティビティログとを含み、
前記スコア算出部は、前記第１のアクティビティログに基づいて算出したスコアを、前記第２のアクティビティログに基づいて推定された前記属性に基づいて再計算する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記スコアに基づくランキング情報を生成する情報生成部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記スコアに基づくコンテンツ推薦情報を生成する情報生成部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記ログ取得部は、前記コンテンツ内の位置ごとに前記アクティビティログを取得し、
前記スコア算出部は、前記コンテンツ内の位置ごとに前記スコアを算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記スコアに基づいて、前記コンテンツ内の位置ごとに情報を生成する情報生成部をさらに備える、請求項１５に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記ログ取得部は、前記コンテンツ内の第１の位置について取得された前記アクティビティログを、前記第１の位置と共通する属性を有する前記コンテンツ内の第２の位置に伝播させる、請求項１５に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記ログ取得部は、第１のコンテンツについて取得された前記アクティビティログを、前記第１のコンテンツと共通する属性を有する第２のコンテンツに伝播させる、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
コンテンツに対するユーザのアクティビティログを取得することと、
前記アクティビティログに基づいて前記ユーザの前記コンテンツに対する属性を推定することと、
プロセッサが、前記アクティビティログおよび前記属性に基づいて前記コンテンツに関するスコアを算出することと
を含む情報処理方法。
【請求項２０】
コンテンツに対するユーザのアクティビティログを取得する機能と、
前記アクティビティログに基づいて前記ユーザの前記コンテンツに対する属性を推定する機能と、
前記アクティビティログおよび前記属性に基づいて前記コンテンツに関するスコアを算出する機能と
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザのコンテンツに対するフィードバック情報を収集することは広く行われている。例えば、特許文献１には、コンテンツに対するユーザの操作または表出をフィードバック情報として取得し、取得されたフィードバック情報に基づいてコンテンツに対するユーザの嗜好の学習を実施する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−００９１８４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、例えば、特許文献１に記載されたような技術を利用して多くのユーザからフィードバック情報を集め、集められたフィードバック情報に基づいてコンテンツのランキングを作成するような場合、すべてのユーザのフィードバックが平等に扱われる結果、期待されたような結果が出ない場合がある。これは、例えば、フィードバック情報に基づいてランキングなどを生成するにあたり、ユーザがコンテンツに興味があるかどうか、ユーザがそのコンテンツの属するジャンルについて詳しいのかどうか、といった属性が考慮されていないためであった。
【０００５】
そこで、本開示では、ユーザのコンテンツに対する属性を考慮することによって、コンテンツについてより実態に即した評価をすることが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、コンテンツに対するユーザのアクティビティログを取得するログ取得部と、上記アクティビティログに基づいて上記ユーザの上記コンテンツに対する属性を推定する属性推定部と、上記アクティビティログおよび上記属性に基づいて上記コンテンツに関するスコアを算出するスコア算出部とを備える情報処理装置が提供される。
【０００７】
また、本開示によれば、コンテンツに対するユーザのアクティビティログを取得することと、上記アクティビティログに基づいて上記ユーザの上記コンテンツに対する属性を推定することと、プロセッサが、上記アクティビティログおよび上記属性に基づいて上記コンテンツに関するスコアを算出することとを含む情報処理方法が提供される。
【０００８】
また、本開示によれば、コンテンツに対するユーザのアクティビティログを取得する機能と、上記アクティビティログに基づいて上記ユーザの上記コンテンツに対する属性を推定する機能と、上記アクティビティログおよび上記属性に基づいて上記コンテンツに関するスコアを算出する機能とをコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００９】
以上説明したように本開示によれば、ユーザのコンテンツに対する属性を考慮することによって、コンテンツについてより実態に即した評価をすることができる。
【００１０】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の一実施形態に係るシステムの構成を示す図である。
【図２】本開示の一実施形態に係るサーバの概略的な機能構成を示すブロック図である。
【図３】本開示の一実施形態におけるコンテンツの時間的な位置ごとのスコアの算出について説明するための図である。
【図４】本開示の一実施形態におけるフィードバックの伝播について説明するための図である。
【図５】本開示の一実施形態における結果の出力の例を示す図である。
【図６】本開示の一実施形態における結果の出力の例を示す図である。
【図７】本開示の一実施形態におけるアクティビティログＤＢの例を示す図である。
【図８】本開示の一実施形態におけるユーザごとのコンテンツのスコアの例を示す図である。
【図９】本開示の一実施形態における処理の例を示すフローチャートである。
【図１０】本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１３】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．システム構成
２．機能構成
３．コンテンツの位置ごとのスコアについて
４．フィードバックの伝播について
５．結果の出力について
６．データの例
７．処理フローの例
８．ユースケース
９．ハードウェア構成
１０．補足
【００１４】
（１．システム構成）
図１は、本開示の一実施形態に係るシステムの構成を示す図である。図１を参照すると、システム１０は、サーバ１００と、端末装置（クライアント）２００とを含む。サーバ１００と端末装置２００とはネットワークによって互いに接続されている。
【００１５】
サーバ１００は、１または複数のサーバ装置によって構成される。サーバ装置は、後述する情報処理装置のハードウェア構成によって実現されうる。サーバ１００は、複数の端末装置２００にサービスを提供する。より具体的には、サーバ１００は、端末装置２００から受信されるリクエストに応じて、端末装置２００に情報を送信する。また、サーバ１００は、端末装置２００において取得された、コンテンツに対するユーザのアクティビティログを収集する。収集されたアクティビティログは、サーバ１００から送信される情報の生成に利用される。なお、サーバ１００におけるアクティビティログの収集および情報の生成のより具体的な例については後述する。
【００１６】
端末装置２００は、例えばタブレット端末、スマートフォン、各種のパーソナルコンピュータ、テレビ、メディアプレーヤ、またはゲーム機などでありうる。端末装置２００も、後述する情報処理装置のハードウェア構成によって実現されうる。端末装置２００は、サーバ１００にリクエストを送信し、リクエストに応じてサーバ１００が送信した情報を受信する。受信される情報は、例えば、コンテンツについてのランキングや推薦の情報でありうる。
【００１７】
また、端末装置２００は、サーバ１００から受信される情報とは別に、ユーザに向けてコンテンツを提供することが可能でありうる。例えば、端末装置２００は、入力装置および出力装置を有し、出力装置に含まれるディスプレイやスピーカなどを介してユーザにコンテンツを提供する。また、端末装置２００は、入力装置に含まれるタッチパネルやキーボードなどを介して入力されたコンテンツに対するユーザのコメントや評価などを取得する。端末装置２００は、入力されたコメントや評価を、本来の送信先である他のサーバなどに送信するとともに、コンテンツに対するユーザのアクティビティログとしてサーバ１００にも送信する。また、端末装置２００は、ユーザによるコンテンツの再生や購入の履歴についても、アクティビティログとしてサーバ１００に送信してもよい。
【００１８】
（２．機能構成）
図２は、本開示の一実施形態に係るサーバの概略的な機能構成を示すブロック図である。図２を参照すると、サーバ１００は、ログ取得部１１０と、属性推定部１２０と、スコア算出部１３０と、情報生成部１４０と、情報出力部１５０とを備える。これらの機能構成は、いずれも、サーバ１００を構成するサーバ装置のプロセッサが、メモリまたはストレージに格納されたプログラムに従って動作することによって実現されうる。また、サーバ１００は、アクティビティログＤＢ１１５と、属性ＤＢ１２５と、スコアＤＢ１３５とをさらに含む。これらのデータベースは、例えばサーバ１００を構成するサーバ装置のメモリまたはストレージによって実現されうる。以下、これらの機能構成についてさらに説明する。
【００１９】
ログ取得部１１０は、端末装置２００において取得された、コンテンツに対するユーザのアクティビティログを取得する。アクティビティログは、例えば、ユーザによるコンテンツの購入ログ、ユーザによるコンテンツの評価ログ、ユーザによるコンテンツの視聴ログ、またはユーザによる複数の媒体を介したコンテンツへのアクセスログなどを含む。ログ取得部１１０は、取得されたアクティビティログをアクティビティログＤＢ１１５に格納する。後述するように、本実施形態において、情報生成部１４０によって生成される情報は個々のユーザに対してパーソナライズされるわけではないため、アクティビティログは最終的には匿名化されて使用されうる。ただし、属性推定部１２０による属性の推定や、スコア算出部１３０によるアクティビティログと属性との対応付けのために、アクティビティログＤＢ１１５に格納されるデータは、端末装置２００においてアクティビティを実行したユーザのＩＤと関連付けられていてもよい。
【００２０】
属性推定部１２０は、アクティビティログに基づいてユーザのコンテンツに対する属性を推定する。例えば、属性推定部１２０は、アクティビティログがユーザによるコンテンツの購入ログを含む場合に、ユーザがコンテンツを購入したか否かを含む属性を推定してもよい。この場合、属性推定部１２０は、ユーザを「コンテンツを購入したユーザ」と「コンテンツを購入していないユーザ」とに分類してもよい。また、例えば、属性推定部１２０は、アクティビティログがユーザによるコンテンツの視聴ログを含む場合に、ユーザがコンテンツを視聴したか否か、またはユーザがコンテンツのどの部分を視聴したかを含む属性を推定してもよい。この場合、属性推定部１２０は、ユーザを「コンテンツを全部視聴したユーザ」と「コンテンツを一部だけ視聴したユーザ」と「コンテンツを視聴していないユーザ」とに分類してもよい。また、例えば、属性推定部１２０は、アクティビティログがユーザによる複数の媒体を介したコンテンツへのアクセスログを含む場合に、ユーザが複数の媒体を介してアクセスしたコンテンツが共通のジャンルに属するのであれば、ユーザが当該ジャンルに精通していることを示す属性を推定してもよい。属性推定部１２０は、推定されたユーザの属性を属性ＤＢ１２５に格納する。アクティビティログと同様の理由により、属性ＤＢ１２５に格納されるデータも、端末装置２００においてアクティビティを実行したユーザのＩＤと関連付けられていてもよい。
【００２１】
スコア算出部１３０は、アクティビティログおよび属性に基づいてコンテンツに関するスコアを算出する。例えば、スコア算出部１３０は、まず、アクティビティログおよびコンテンツのメタデータなどに基づいて、ユーザごとのコンテンツに対するスコアを算出する。このとき用いられるアクティビティログは、例えばユーザによるコンテンツの購入ログや、ユーザによるコンテンツの評価ログなどである。なお、このようなスコアの算出方法については、既によく知られているために詳細な説明は省略する。このようにして算出されたスコアを単純に各ユーザについて足し合わせても、コンテンツに関するスコアは算出できる。しかしながら、上述のように、すべてのユーザのフィードバックを平等に扱うと、算出されたスコアが期待されたものと異なる場合がありうる。
【００２２】
そこで、本実施形態では、スコア算出部１３０が、アクティビティログに基づいてコンテンツに関するスコアを算出するにあたり、属性推定部１２０によって推定された各ユーザのコンテンツに対する属性を反映させる。例えば、スコア算出部１３０は、属性によってコンテンツを購入したことが示されるユーザによる評価ログのスコアへの寄与度を引き上げてもよい。この場合、コンテンツを購入したユーザもそうでないユーザも評価を入力することができるが、コンテンツを購入したユーザが入力した評価の方がスコアへの寄与度が大きくなる。また、例えば、スコア算出部１３０は、属性によってスコアをより多くの部分を視聴したことが示されるユーザの評価ログのスコアへの寄与度を引き上げてもよい。この場合、例えば、コンテンツを全く視聴していないユーザが入力した評価よりも、コンテンツを一部でも視聴したユーザが入力した評価の方がスコアへの寄与度が大きくなる。また、コンテンツを一部しか視聴していないユーザが入力した評価よりも、コンテンツを全部視聴したユーザが入力した評価の方がスコアへの寄与度が大きくなる。さらに、例えば、スコア算出部１３０は、推定された属性によって当該コンテンツのジャンルに精通していることが示されるユーザの評価ログのスコアへの寄与度を引き上げてもよい。この場合、コンテンツのジャンルにあまり詳しくないユーザが入力した評価よりも、コンテンツのジャンルに精通したユーザが入力した評価の方がスコアへの寄与度が大きくなる。
【００２３】
上記のようなスコア算出部１３０の処理によって、コンテンツに関するスコアの算出にあたってユーザのコンテンツに対する属性が考慮されることになり、コンテンツがより実態に即して評価されたスコアが算出されうる。
【００２４】
スコア算出部１３０は、算出されたコンテンツのスコアをスコアＤＢ１３５に格納する。また、スコア算出部１３０は、新たに算出されたスコアや既に算出されてスコアＤＢ１３５に格納されたスコアを情報生成部１４０に提供する。なお、図示された例では、スコア算出部１３０がアクティビティログＤＢ１１５に格納されたアクティビティログと属性ＤＢ１２５に格納された属性とに基づいて新たにスコアを算出してスコアＤＢ１３５に格納しているが、本開示の実施形態はこのような例には限られない。例えば、スコア算出部１３０は、アクティビティログに基づいて既に算出されてスコアＤＢ１３５に格納されたスコアを、属性ＤＢ１２５に格納された属性に基づいて再計算し、再計算の結果を再びスコアＤＢ１３５に格納するか、情報生成部１４０に提供してもよい。また、他の例では、スコアを算出するために用いられるアクティビティログと、属性を推定するために用いられるアクティビティログとは別であってもよい。この場合、スコア算出部１３０は、第１のアクティビティログに基づいて算出したスコアを、第１のアクティビティログとは異なる第２のアクティビティログに基づいて推定された各ユーザのコンテンツに対する属性に基づいて再計算する。
【００２５】
ここで、スコア算出部１３０によってスコアＤＢ１３５に格納されたり、情報生成部１４０に提供されたりするスコアは、スコアの算出や属性の推定に用いられるアクティビティログを提供したユーザのＩＤに関連付けられていなくてよい。つまり、本実施形態において、情報生成部１４０に提供されたり、スコアＤＢ１３５から外部装置で利用するために読み出されたりするコンテンツのスコアは、匿名化されていてもよい。
【００２６】
一方、スコアは、ユーザの属性の情報と関連付けられていてもよい。例えば、スコア算出部１３０は、異なる属性を有する複数のユーザのスコアを、それぞれの属性に応じて統合することによってスコアを算出してもよい。より具体的には、上述の例のように、スコア算出部１３０は、各ユーザのコンテンツに対するスコアを、各ユーザのコンテンツに対する属性に応じて重みづけして足し合わせてもよい。この場合、各コンテンツのスコアは属性を超えて統合されるため、スコアは属性と関連付けられない。あるいは、スコア算出部１３０は、異なる属性を有する複数のユーザのスコアを、それぞれの属性ごとに個別に足し合わせることによってスコアを算出してもよい。この場合、各コンテンツには、ユーザの属性ごとに複数のスコアが算出される。従って、スコア算出部１３０は、スコアをユーザの属性と関連付けた上で、スコアＤＢ１３５に格納したり、情報生成部１４０に提供したりする。
【００２７】
情報生成部１４０は、スコア算出部１３０が算出したスコアに基づく情報を生成し、情報出力部１５０は、情報生成部１４０によって生成された情報を出力する。例えば、情報生成部１４０は、スコアに基づくランキング情報を生成してもよい。この場合、情報生成部１４０は、各ユーザの属性を考慮して統合されたスコアに基づいて単一のランキング情報を生成してもよいし、ユーザの属性ごとに複数のランキング情報を生成してもよい。また、例えば、情報生成部１４０は、スコアに基づくコンテンツ推薦情報を生成してもよい。この場合、情報生成部１４０は、各ユーザの属性を考慮して統合されたスコアに基づいて単一のコンテンツ推薦情報を生成してもよいし、ユーザの属性ごとに複数のコンテンツ推薦情報を生成してもよい。
【００２８】
上記の例において、ユーザの属性ごとに複数のランキング情報やコンテンツ推薦情報が生成された場合、情報出力部１５０は、異なる属性のうち、情報を参照するユーザの操作によって選択された１または複数の属性のスコアに基づく情報を出力してもよい。この場合、例えばユーザに情報を提供するときのＵＩ（User  Interface）において、属性の選択手段が提供されうる。選択手段は、画面表示の場合にはドロップダウンリストやラジオボタンなどであってもよい。より具体的には、例えば、何らかのジャンル（サッカー中継、スリラー小説、プログレッシブロック、など、どのようなコンテンツのジャンルでもよい）について、初心者（あまり詳しくない）、中級者（ほどほどに詳しい）、上級者（とても詳しい）という属性が設定されている場合、情報を参照するユーザの操作によって「初心者のランキング」、「中級者のランキング」、および「上級者のランキング」のいずれを表示させるかが選択可能であってもよい。
【００２９】
あるいは、情報出力部１５０は、異なる属性のうち、情報を参照するユーザの属性に基づいて自動的に選択された属性のスコアに基づく情報を出力してもよい。この場合、例えば、情報出力部１５０は、情報を参照するユーザによって過去に提供されたアクティビティログに基づいて推定された当該ユーザの属性（ログ取得部１１０と属性推定部１２０の機能によって推定されたものであってもよい）に基づいて、複数のランキング情報やコンテンツ推薦情報の中から、ユーザの属性に適合する情報を自動的に選択する。より具体的には、例えば、何らかのジャンルについて、初級者、中級者、上級者という属性が設定されている場合、アクティビティログに基づいて初級者であると推定されるユーザには「初級者へのコンテンツ推薦」が、同じく中級者であると推定されるユーザには「中級者へのコンテンツ推薦」が、上級者であると推定されるユーザには「上級者へのコンテンツ推薦」が、それぞれ提供されてもよい。さらに、情報を参照するユーザは、このようにして情報を提供された後に、例えばＵＩに含まれる属性の選択手段を用いて、別の属性のユーザのスコアに基づいて生成された情報を参照することが可能であってもよい。
【００３０】
（３．コンテンツの位置ごとのスコアについて）
図３は、本開示の一実施形態におけるコンテンツの時間的な位置ごとのスコアの算出について説明するための図である。図３を参照すると、コンテンツＡに対して設定される３つの軸ｘ０，ｘ１，ｘ２と、コンテンツＡ内の位置ｘ’＝（ｘ’０，ｘ’１，ｘ’２）についてユーザＵ１，Ｕ２が入力した評価（フィードバック）とが示されている。
【００３１】
ここで、軸ｘ０，ｘ１，ｘ２は、コンテンツＡ内の位置を表現するために設定される。例えば、コンテンツＡが映像コンテンツであれば、軸ｘ０がコンテンツＡの時間的な位置（タイムスタンプ）に、軸ｘ１，ｘ２がそれぞれの時刻における画像内の位置に対応してもよい。この場合、ログ取得部１１０は、位置ｘ’＝（ｘ’０，ｘ’１，ｘ’２）について入力されたユーザＵ１，Ｕ２のアクティビティログ（この場合はコンテンツＡの評価ログ）を、コンテンツＡの時間的な位置ごとに取得し、かつコンテンツＡに含まれる画像内の位置ごとに取得する。
【００３２】
また、この場合、スコア算出部１３０は、コンテンツＡの時間的位置およびコンテンツＡに含まれる画像内の位置ごとに蓄積されたアクティビティログＤＢ１１５の情報に基づいて、コンテンツＡの時間的な位置ごとに、またコンテンツＡに含まれる画像内の位置ごとに、スコアを算出してもよい。この場合、情報生成部１４０も、コンテンツ内の位置ごとに情報を生成してもよい。あるいは、スコア算出部１３０は、コンテンツＡのさまざまな時間的な位置で、さまざまな画像内の位置ごとに取得されたアクティビティログを統合して、コンテンツＡ全体についてのスコアを算出してもよい。コンテンツＡ全体についてのスコアを算出する場合、スコア算出部１３０は以下の式１に示されるような計算を実行してもよい。
【００３３】
【数１】
2015135598.tif 000003
【００３４】
上記の式１において、ＳｃｏｒｅはコンテンツＡ全体についてのスコア、Σ（ａｘｉｓ）軸ｘ０，ｘ１，ｘ２によって表現されたコンテンツＡ内の各位置について算出されたスコアの総和、Σ（ｕｓｅｒ）はコンテンツＡについて評価ログが取得されたユーザ全体のスコアの総和、ｗｕｓｅｒは各ユーザの属性から算出されるスコア算出のための重み、Ｆｕｓｅｒ（Ｘ’ａｘｉｓ）はコンテンツＡの中の位置ｘ’について入力されたユーザの評価値（フィードバックスコア）である。
【００３５】
本実施形態では、例えば、ログ取得部１１０が取得するコンテンツの購買ログを用いて、各ユーザが実際にコンテンツＡを購入したか否かを判定することができる。それゆえ、各ユーザがコンテンツＡ（内の位置ｘ’）に対する評価をした場合、コンテンツＡを購入したユーザが入力した評価は、コンテンツＡを評価するためのスコアに大きく寄与しうる。ユーザによる評価は、例えば、ログ取得部１１０が取得する別の種類のアクティビティログである、コンテンツＡに対するレビューやレーティング入力などによって取得されてもよい。これらの情報を組み合わせることによって、例えば、実際にコンテンツＡを購入したユーザの中で、コンテンツＡを高く評価しているユーザのフィードバック情報を集めることも可能である。そのような情報に基づいて、コンテンツＡの中で評価の高い部分（例えば時間的な区間）を抽出すると、コンテンツＡの「見どころ」を示す信頼性の高い情報が得られる。逆に、実際にコンテンツＡを購入したユーザの中で、コンテンツＡを低く評価しているユーザのフィードバック情報を集めることも可能である。そのような情報に基づいて、コンテンツＡの中で評価の低い部分（例えば時間的な区間）を抽出すると、コンテンツＡの「つまらないところ」を示す信頼性の高い情報が得られる。これによって、例えば、電子書籍であればユーザがどこを見て面白くないと感じたのか、映画であれば、ユーザがどのシーンを見て面白くないと感じたのかを、高い信頼度で把握することができる。
【００３６】
（４．フィードバックの伝播について）
図４は、本開示の一実施形態におけるフィードバックの伝播について説明するための図である。図４を参照すると、図３の例と同様にコンテンツＡ内の位置ｘ’に対して入力されたフィードバック（ユーザＵ１，Ｕ２による評価）が、同じコンテンツＡ内の異なる位置ｘ’Ａ，ｘ’Ｂにも伝播している。
【００３７】
ここで、コンテンツＡ内の位置ｘ’Ａ，ｘ’Ｂは、フィードバックが入力された位置ｘ’と比較して、例えばメタデータによって示される何らかの属性（例えばシーンの出演者など）において共通している。このような場合、フィードバック取得部１１０は、位置ｘについて入力されたフィードバックを、位置ｘ’Ａ，ｘ’Ｂに伝播させる。ここで、コンテンツ内の位置同士の共通性は、上記のようにメタデータなどに基づいて判定されてもよいし、画像や音声の特徴量に基づいて判定されてもよい。メタデータに基づく判定には、例えば協調フィルタリング（ＣＦ）やＣＢＦ（Content  Based  Filtering）が利用されてもよい。
【００３８】
同様に、フィードバック取得部１１０は、コンテンツＡについて入力されたフィードバックを、コンテンツＡと共通する属性を有する別のコンテンツ（コンテンツＢとする）に伝播させてもよい。この場合、フィードバックの伝播先であるコンテンツＢのスコアへの寄与度は、例えばＣＦやＣＢＦによって算出される、コンテンツＡとコンテンツＢとの類似度に応じて決定されてもよい。つまり、例えば、コンテンツＡとコンテンツＢとの類似度が高い場合には、コンテンツＡについて入力されたフィードバックのコンテンツＢのスコアに対する寄与度は高くなる。逆に、コンテンツＡとコンテンツＢとの類似度が低い場合には、コンテンツＡについて入力されたフィードバックのコンテンツＢのスコアに対する寄与度が低くなるか、コンテンツＡについて入力されたフィードバックがコンテンツＢのスコアに寄与しない。
【００３９】
フィードバックの伝播を発生させる場合、サーバ１００は、上述したアクティビティログＤＢ１１５、属性ＤＢ１２５、およびスコアＤＢ１３５に加えて、コンテンツ間（またはコンテンツ内のシーン間など）の類似度のデータが格納される類似度ＤＢを有してもよい。上記の例のようにフィードバックの伝播を発生させることによって、例えばサービス開始直後でコンテンツにアクセスするユーザが少なく、コンテンツやコンテンツ内に対するフィードバックが十分に集まっていないような場合であっても、フィードバックに基づくランキングやコンテンツ推薦といった情報を生成することが可能になる。
【００４０】
（５．結果の出力について）
図５および図６は、本開示の一実施形態における結果の出力の例を示す図である。図５に示す画面１１００では、コンテンツ画像１１０１とともに表示されるシークバー１１０３において、コンテンツ内の位置ごとに算出されたスコアに基づいて色のついた領域１１０３ａ，１１０３ｂが表示されている。領域１１０３ａ，１１０３ｂは、例えば、このコンテンツの中で、他のユーザのフィードバックによって高い評価が与えられた部分を示しうる。領域１１０３ａ，１１０３ｂの色は、例えば評価に基づくスコアに応じて変化してもよい。この場合、領域１１０３ａ，１１０３ｂは、その色によってコンテンツ内での嗜好または注目度などのランキングを表現しているともいえる。また、他のユーザのフィードバックがユーザの属性ごとに算出されている場合、属性選択手段１１０５を用いて、シークバー１１０３の表示を、例えば「初級者向けのハイライト」、「中級者向けのハイライト」、および「上級者向けのハイライト」といったように切り替えることが可能であってもよい。
【００４１】
図６に示す画面１２００では、コンテンツ画像１２０１およびシークバー１２０３とともに、コンテンツ全体について算出されたスコアを示すエフェクト１２０５が表示される。エフェクト１２０５は、例えば、図示された例のように、星の数によってコンテンツについて算出されたスコアを表現する。この場合、エフェクト１２０５は、多くの星を表示することによってユーザに対してコンテンツを推薦しているともいえる。上記の例と同様に、属性選択手段１２０７を用いて、エフェクト１２０５の表示を他の属性のユーザのスコアに基づくものに変更することが可能であってもよい。この場合、例えば、選択した属性によってエフェクト１２０５の星の数が変化しうる。なお、図示された例と同様のエフェクトは、映像コンテンツには限らず、例えば電子書籍やゲームの画面などにおいて表示されてもよい。
【００４２】
（６．データの例）
図７は、本開示の一実施形態におけるアクティビティログＤＢの例を示す図である。図７は、本開示の一実施形態においてアクティビティログＤＢ１１５に格納されるデータの例を示す。図示された例において、データ１１５０は、フィードバックＩＤ、ユーザＩＤ，ドメインＩＤ、コンテンツＩＤ，コンテンツフラグ、ｘ０、ｘ１、ｘ２、およびフィードバックスコアの項目を含む。
【００４３】
フィードバックＩＤは、データ１１５０のそれぞれのレコードを識別するＩＤである。ユーザＩＤは、端末装置２００においてフィードバックを入力したユーザを識別するＩＤである。ドメインＩＤは、フィードバックの対象になったコンテンツのドメインを識別するＩＤである。ドメインは、媒体といってもよい。例えば属性推定部１２０が複数の媒体を介して共通のジャンルのコンテンツにアクセスしているユーザについて当該ジャンルに精通していることを示す属性を推定するような場合、属性推定部１２０はドメインＩＤを参照してユーザの属性を判定してもよい。
【００４４】
コンテンツＩＤは、フィードバックの対象になったコンテンツを識別するＩＤである。コンテンツフラグは、フィードバックがコンテンツ全体を対象としたものか、コンテンツ内の位置を対象としたものかを示すフラグである。図示された例では、コンテンツフラグが「０」の場合、フィードバックはコンテンツ内の位置を対象にしており、コンテンツフラグが「１」の場合、フィードバックはコンテンツ全体を対象にしている。コンテンツフラグによって、以下のｘ０、ｘ１、ｘ２の項目の意味は異なりうる。
【００４５】
コンテンツフラグが「０」であり、フィードバックがコンテンツ内の位置を対象にしている場合、ｘ０は、フィードバックの対象になったコンテンツ内の位置を示す。例えば、ドメインＩＤが「Ｍｏｖｉｅ」や「ＴＶ」であるコンテンツ（映画やテレビプログラム）へのフィードバックでは、対象になった位置が「００：１０：０１」のようなタイムスタンプで表現されている。また、ドメインＩＤが「Ｂｏｏｋ」であるコンテンツ（電子書籍）へのフィードバックでは、対象になった位置が「ｐ．８８」のようなページ数で表現されている。これらの例において、ｘ１は対象になった位置の表示時間、ｘ２は対象になった位置の表示回数を示しうる。
【００４６】
一方、コンテンツフラグが「１」であり、フィードバックがコンテンツ全体を対象にしている場合、ｘ０は、フィードバックが実行された日付時刻を示す。また、この場合、ｘ１はユーザがコンテンツを購入したかどうかを示し、ｘ２はユーザがコンテンツを視聴したかどうかを示す。上記の２つの例でｘ０、ｘ１、ｘ２として記録された情報は、例えば属性推定部１２０によるユーザの属性の推定や、スコア算出部１３０によるスコアの算出に用いられる。また、データ１１５０には、ｘ３、ｘ４、…といったように、より多くの情報が含まれてもよい。
【００４７】
フィードバックスコアは、それぞれのフィードバックによって示されるコンテンツのスコアである。例えば、スコア算出部１３０は、このフィードバックスコアに基づいてユーザごとのコンテンツのスコアを算出した上で、各ユーザの属性に応じてスコアを再計算する。以下で図８を参照して、ユーザごとのコンテンツのスコアの例について説明する。
【００４８】
図８は、本開示の一実施形態におけるユーザごとのコンテンツのスコアの例を示す図である。図８に示された例において、データ１３１０は、ユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、およびスコアの項目を含む。
【００４９】
ユーザＩＤおよびコンテンツＩＤは、上記の図７の例と同様に、ユーザおよびコンテンツを識別するためのＩＤである。スコアは、各ユーザのコンテンツに対するフィードバックに基づいて算出される。スコアが何を意味するかは、フィードバックスコアの種類によって異なる。例えば、フィードバックスコアがレーティングログからＣＦを用いて生成されたスコアであれば、データ１３１０のスコアはユーザのコンテンツに対する嗜好を示しうる。以下で、このようにして生成されるデータを利用した処理の例について、さらに説明する。
【００５０】
（７．処理フローの例）
図９は、本開示の一実施形態における処理の例を示すフローチャートである。図９を参照すると、まず、ログ取得部１１０が、コンテンツに対するユーザのアクティビティログを取得する（Ｓ１０１）。次に、属性推定部１２０が、アクティビティログに基づいてユーザの属性を推定する（Ｓ１０３）。また、スコア算出部１３０が、ログ取得部１１０が取得したアクティビティログ、または別途取得されたアクティビティログに基づいて、ユーザごとにコンテンツのスコアを算出する（Ｓ１０５）。
【００５１】
上記のＳ１０３およびＳ１０５の結果を受けて、スコア算出部１３０は、コンテンツのスコアを算出する（Ｓ１０７）。例えば、スコア算出部１３０は、Ｓ１０５で算出されたユーザごとのコンテンツのスコアを、Ｓ１０３で推定された各ユーザの属性に応じた重みづけをした上で足し合わせることによってコンテンツのスコアを算出する。あるいは、スコア算出部１３０は、Ｓ１０５で算出されたユーザごとのコンテンツのスコアを、各ユーザの属性ことに個別に足し合わせることによって、属性ごとのコンテンツのスコアを算出する。
【００５２】
次に、情報生成部１４０が、Ｓ１０７で算出されたスコアに基づく情報を生成する（Ｓ１０９）。生成される情報は、スコアを用いたランキングやコンテンツ推薦の情報でありうる。続いて、情報出力部１５０が、生成された情報を出力する（Ｓ１１１）。
【００５３】
（８．ユースケース）
次に、本開示に係る技術のユースケースについて、さらに具体的な例を説明する。
【００５４】
（第１の例）
まず、ユーザのアクティビティログから直接的にコンテンツに対するスコアを算出する場合の例について説明する。この場合、用いられるアクティビティログは、いつ、誰が何を買ったかのログ（Ｐｕｒｃｈａｓｅログ）と、いつ、誰が、何をどの程度評価したかのログ（Ｒａｔｉｎｇログ）と、いつ、誰が、何をどのくらい視聴したかのログ（Ｖｉｅｗログ）とを含みうる。この例において、フィードバックを強めたい（評価ログなどのコンテンツへのスコアへの寄与度を引き上げたい）ユーザは、コンテンツを購入し、多くの部分を視聴し、かつコンテンツを高く評価しているユーザである。
【００５５】
上記の例におけるスコアは、例えば、Ｐｕｒｃｈａｓｅログによるスコアと、Ｒａｔｉｎｇログによるスコアと、Ｖｉｅｗログによるスコアとを加算することによって算出されうる。例えば、Ｐｕｒｃｈａｓｅスコアは０（購入していない）または１（購入した）であり、Ｒａｔｉｎｇスコアは０（最低評価）〜１（最高評価）であり、Ｖｉｅｗスコアは０（全く見ていない）〜１（全部見た）である。
【００５６】
（第２の例）
次に、対象のコンテンツに対するユーザの直接的なアクティビティログが存在しない場合に、ＣＦを利用してスコアを算出する場合の例について説明する。この場合、上記の第１の例と同様に、Ｐｕｒｃｈａｓｅログ、Ｒａｔｉｎｇログ、およびＶｉｅｗログに基づいてスコアが算出される。この例では、似た行動特性のユーザの間では嗜好特性も似る可能性が高いという前提にたって、コンテンツに対する直接のアクティビティログがない場合でも、コンテンツに対するユーザの嗜好を推定することを可能にする。より具体的には、例えば、ユーザとコンテンツとの関係を示すマトリクスを作成し、コンテンツに対するＰｕｒｃｈａｓｅログやＲａｔｉｎｇログ、Ｖｉｅｗログの共起関係に基づいて、コンテンツ間の関連性をスコア化する。その後、コンテンツ間の関連性のスコアと、対象のユーザのＰｕｒｃｈａｓｅログやＲａｔｉｎｇログ、Ｖｉｅｗログが記録されたコンテンツとに基づいて、目的のコンテンツに対するユーザのスコアを算出する。なお、スコア算出時に使用するＰｕｒｃｈａｓｅログやＲａｔｉｎｇログ、Ｖｉｅｗログに設定される重みは、「コンテンツを購入し、多くの部分を視聴し、かつコンテンツを高く評価しているユーザのフィードバックが強められる」という条件を満たすように適宜設定される。
【００５７】
（第３の例）
次に、結果出力のパーソナライズの例について説明する。上述の通り、本実施形態ではコンテンツのスコアに基づいて出力される結果が、個々のユーザに対してパーソナライズされるわけではない。しかし、出力される結果は、例えばある属性を有するユーザ群（複数のユーザ）に対してはパーソナライズされうる。
【００５８】
例えば、コンテンツのスコアの算出にあたっては、アクティビティログなどに基づいて情報の受け手に近いと推定されるユーザ群のフィードバックが強められてもよい。例えば、テレビでサッカー番組をよく見るユーザには、同様にサッカー番組をよく見るユーザのフィードバックの寄与度を高めて算出されたスコアに基づく情報が提供されてもよい。また、コンテンツのスコアの算出にあたっては、さまざまな観点で生成された情報（例えば複数のランキング）から、ユーザが選択した観点の情報が提供されてもよい。例えば、テレビのサッカー番組をあまり見ないユーザは、例えば属性選択手段を介した操作によって、サッカー番組をよく見るユーザのフィードバックの寄与度を高めて算出されたスコアに基づく情報を参照することが可能であってもよい。この場合、初級者であっても、上級者目線でのハイライト視聴が可能になる。また、例えば、本を買って読んだが評価が低かったユーザと、同じく本を買って読んで評価が高かったユーザとのフィードバック発生箇所を比較することによって、本の構成を改善するための示唆を得ることもできる。
【００５９】
（９．ハードウェア構成）
次に、図１０を参照して、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図１０は、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図示された情報処理装置９００は、例えば、上記の実施形態におけるサーバ装置を実現しうる。
【００６０】
情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Central  Processing  unit）９０１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）９０３、およびＲＡＭ（Random  Access  Memory）９０５を含む。また、情報処理装置９００は、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、ドライブ９２１、接続ポート９２３、通信装置９２５を含んでもよい。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、またはこれとともに、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）またはＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）と呼ばれるような処理回路を有してもよい。
【００６１】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置９００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、およびＲＡＭ９０５は、ＣＰＵバスなどの内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。さらに、ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Peripheral  Component  Interconnect/Interface）バスなどの外部バス９１１に接続されている。
【００６２】
入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話などの外部接続機器９２９であってもよい。入力装置９１５は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置９１５を操作することによって、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。
【００６３】
出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。出力装置９１７は、例えば、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）、ＰＤＰ（Plasma  Display  Panel）、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどの表示装置、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置、ならびにプリンタ装置などでありうる。出力装置９１７は、情報処理装置９００の処理により得られた結果を、テキストまたは画像などの映像として出力したり、音声または音響などの音声として出力したりする。
【００６４】
ストレージ装置９１９は、情報処理装置９００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
【００６５】
ドライブ９２１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９２７のためのリーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込む。
【００６６】
接続ポート９２３は、機器を情報処理装置９００に直接接続するためのポートである。接続ポート９２３は、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small  Computer  System  Interface）ポートなどでありうる。また、接続ポート９２３は、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition  Multimedia  Interface）ポートなどであってもよい。接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置９００と外部接続機器９２９との間で各種のデータが交換されうる。
【００６７】
通信装置９２５は、例えば、通信ネットワーク９３１に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Local  Area  Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Wireless  USB）用の通信カードなどでありうる。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric  Digital  Subscriber  Line）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。また、通信装置９２５に接続される通信ネットワーク９３１は、有線または無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などである。
【００６８】
以上、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。
【００６９】
（１０．補足）
本開示の実施形態は、例えば、上記で説明したような情報処理装置、システム、情報処理装置またはシステムで実行される情報処理方法、情報処理装置を機能させるためのプログラム、およびプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。
【００７０】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術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、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００７１】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【００７２】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）コンテンツに対するユーザのアクティビティログを取得するログ取得部と、
前記アクティビティログに基づいて前記ユーザの前記コンテンツに対する属性を推定する属性推定部と、
前記アクティビティログおよび前記属性に基づいて前記コンテンツに関するスコアを算出するスコア算出部と
を備える情報処理装置。
（２）前記アクティビティログは、前記ユーザによる前記コンテンツの購入ログを含み、
前記属性推定部は、前記ユーザが前記コンテンツを購入したか否かを含む前記属性を推定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記アクティビティログは、さらに、前記ユーザによる前記コンテンツの評価ログを含み、
前記スコア算出部は、前記コンテンツを購入したユーザの前記評価ログの前記スコアへの寄与度を引き上げる、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）前記アクティビティログは、前記ユーザによる前記コンテンツの視聴ログを含み、
前記属性推定部は、前記ユーザが前記コンテンツを視聴したか否か、または前記ユーザが前記コンテンツのどの部分を視聴したかを含む前記属性を推定する、前記（１）〜（３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（５）前記アクティビティログは、さらに、前記ユーザによる前記コンテンツの評価ログを含み、
前記スコア算出部は、前記コンテンツを視聴したユーザ、または前記コンテンツのより多くの部分を視聴したユーザの前記評価ログの前記スコアへの寄与度を引き上げる、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）前記アクティビティログは、前記ユーザによる複数の媒体を介した前記コンテンツへのアクセスログを含み、
前記属性推定部は、前記ユーザが前記複数の媒体を介してアクセスしたコンテンツが共通のジャンルに属する場合に、前記ユーザが前記ジャンルに精通していることを示す前記属性を推定する、前記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）前記アクティビティログは、さらに、前記ユーザによる前記コンテンツの評価ログを含み、
前記スコア算出部は、前記ジャンルに精通していると推定されたユーザの前記評価ログの前記スコアへの寄与度を引き上げる、前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）前記スコア算出部は、異なる属性を有する複数のユーザのスコアを、それぞれの属性に応じて統合することによって前記スコアを算出する、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）前記スコア算出部は、異なる属性を有する複数のユーザのスコアを、それぞれの属性ごとに個別に足し合わせることによって前記スコアを算出する、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）前記スコアに基づく情報を生成する情報生成部と、
前記異なる属性のうち、情報を参照するユーザの操作によって選択された属性の前記スコアに基づく情報を出力する情報出力部と
をさらに備える、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）前記スコアに基づく情報を生成する情報生成部と、
前記異なる属性のうち、情報を参照するユーザの属性に基づいて自動的に選択された属性の前記スコアに基づく情報を出力する情報出力部と
をさらに備える、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１２）前記アクティビティログは、第１のアクティビティログと第２のアクティビティログとを含み、
前記スコア算出部は、前記第１のアクティビティログに基づいて算出したスコアを、前記第２のアクティビティログに基づいて推定された前記属性に基づいて再計算する、前記（１）〜（１１）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１３）前記スコアに基づくランキング情報を生成する情報生成部をさらに備える、前記（１）〜（１２）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１４）前記スコアに基づくコンテンツ推薦情報を生成する情報生成部をさらに備える、前記（１）〜（１３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１５）前記ログ取得部は、前記コンテンツ内の位置ごとに前記アクティビティログを取得し、
前記スコア算出部は、前記コンテンツ内の位置ごとに前記スコアを算出する、前記（１）〜（１４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１６）前記スコアに基づいて、前記コンテンツ内の位置ごとに情報を生成する情報生成部をさらに備える、前記（１５）に記載の情報処理装置。
（１７）前記ログ取得部は、前記コンテンツ内の第１の位置について取得された前記アクティビティログを、前記第１の位置と共通する属性を有する前記コンテンツ内の第２の位置に伝播させる、前記（１５）または（１６）に記載の情報処理装置。
（１８）前記ログ取得部は、第１のコンテンツについて取得された前記アクティビティログを、前記第１のコンテンツと共通する属性を有する第２のコンテンツに伝播させる、前記（１）〜（１７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１９）コンテンツに対するユーザのアクティビティログを取得することと、
前記アクティビティログに基づいて前記ユーザの前記コンテンツに対する属性を推定することと、
プロセッサが、前記アクティビティログおよび前記属性に基づいて前記コンテンツに関するスコアを算出することと
を含む情報処理方法。
（２０）コンテンツに対するユーザのアクティビティログを取得する機能と、
前記アクティビティログに基づいて前記ユーザの前記コンテンツに対する属性を推定する機能と、
前記アクティビティログおよび前記属性に基づいて前記コンテンツに関するスコアを算出する機能と
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【符号の説明】
【００７３】
１０    システム
１００    サーバ
１１０    ログ取得部
１２０    属性推定部
１３０    スコア算出部
１４０    情報生成部
１５０    情報出力部
２００    端末装置
【図１】
2015135598.tif 000004
【図２】
2015135598.tif 000005
【図３】
2015135598.tif 000006
【図４】
2015135598.tif 000007
【図５】
2015135598.tif 000008
【図６】
2015135598.tif 000009
【図７】
2015135598.tif 000010
【図８】
2015135598.tif 000011
【図９】
2015135598.tif 000012
【図１０】
2015135598.tif 000013