(57)【要約】【課題】ユーザに適したコンテンツ情報を提示する。【解決手段】情報推薦応答処理部２２０は、通信部２１０を介して、移動体端末１００からコンテンツ情報の推薦要求を受信し、条件に合致するコンテンツ情報を検索する。情報推薦応答処理部２２０は、検索したコンテンツ情報を過去に選択した他のユーザが当該コンテンツ情報を選択した際の出発地と目的地と推薦要求の送信地と、移動体端末１００を利用するユーザの出発地と目的地と推薦要求の送信地との類似度を算出する。情報推薦応答処理部２２０は、登録している全ユーザの組合せについて、組合せに係るユーザの活動拠点と組合せに係るユーザ間で共通する目的地との距離に関する類似度を算出する。情報推薦応答処理部２２０は、算出した２種類の類似度を用いてコンテンツ情報の評価値を算出し、コンテンツ情報とその評価値が示される推薦結果を通信部２１０を介して、移動体端末１００に送信する。【選択図】図１
2015056045.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
出発地から目的地に移動するユーザの出発地と目的地と検索要求送信地とが示される検索要求をユーザが利用しているユーザ端末装置から受信し、前記検索要求に示される目的地及び検索要求送信地の少なくともいずれかに関連するコンテンツ情報を検索し、検索したコンテンツ情報を通知する検索応答を前記ユーザ端末装置に送信する情報処理装置であって、
複数のユーザの活動拠点が示されるユーザ拠点情報と、前記複数のユーザのうち検索要求を送信したことのあるユーザである検索要求履歴ユーザからの検索要求の内容が示される検索要求履歴情報と、前記複数のユーザのうち検索応答で通知されたコンテンツ情報の中からいずれかのコンテンツ情報を選択したことのあるユーザである選択履歴ユーザが選択したコンテンツ情報が示される選択履歴情報とを記憶する記憶部と、
前記複数のユーザのうちのいずれかのユーザのユーザ端末装置から受信した受信検索要求に示される目的地及び検索要求送信地の少なくともいずれかに関連するコンテンツ情報を検索するコンテンツ情報検索部と、
前記検索要求履歴情報と前記選択履歴情報と前記受信検索要求とに基づき、前記コンテンツ情報検索部により検索された検索コンテンツ情報を選択したことのある対象選択履歴ユーザと前記受信検索要求の要求元である要求元ユーザとの間で共通の目的地と、前記共通の目的地と前記ユーザ拠点情報に示される前記要求元ユーザの活動拠点との距離と、前記共通の目的地と前記ユーザ拠点情報に示される前記対象選択履歴ユーザの活動拠点との距離との間の距離差を用いて、前記検索コンテンツ情報の評価値を算出するコンテンツ情報評価値算出部と、
前記検索コンテンツ情報と、前記コンテンツ情報評価値算出部により算出された評価値とを通知する検索応答を、前記ユーザ端末装置に送信する検索応答送信部とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
出発地から目的地に移動するユーザの出発地と目的地と検索要求送信地とが示される検索要求をユーザが利用しているユーザ端末装置から受信し、前記検索要求に示される目的地及び検索要求送信地の少なくともいずれかに関連するコンテンツ情報を検索し、検索したコンテンツ情報を通知する検索応答を前記ユーザ端末装置に送信する情報処理装置であって、
複数のユーザの活動拠点が示されるユーザ拠点情報を記憶するユーザ拠点情報記憶部と、
前記複数のユーザのうち検索要求を送信したことのあるユーザである検索要求履歴ユーザと、前記検索要求履歴ユーザが送信した検索要求に示されていた出発地と目的地と検索要求送信地とが対応付けて示される検索要求履歴情報を記憶する検索要求履歴情報記憶部と、
前記複数のユーザのうち検索応答で通知されたコンテンツ情報の中からいずれかのコンテンツ情報を選択したことのあるユーザである選択履歴ユーザと、前記選択履歴ユーザが選択したコンテンツ情報とが対応付けて示される選択履歴情報を記憶する選択履歴情報記憶部と、
前記複数のユーザのうちのいずれかのユーザのユーザ端末装置から検索要求を受信する検索要求受信部と、
前記検索要求受信部により受信された受信検索要求に示される目的地及び検索要求送信地の少なくともいずれかに関連するコンテンツ情報を検索するコンテンツ情報検索部と、
前記コンテンツ情報検索部により検索された検索コンテンツ情報を選択したことのある選択履歴ユーザを対象選択履歴ユーザとして前記選択履歴情報から抽出し、前記対象選択履歴ユーザが前記検索コンテンツ情報を選択したときの前記対象選択履歴ユーザの出発地と目的地と検索要求送信地とを前記検索要求履歴情報から抽出し、抽出した前記対象選択履歴ユーザの出発地と目的地と検索要求送信地と、前記受信検索要求に示される前記受信検索要求の要求元である要求元ユーザの出発地と目的地と検索要求送信地との間の類似度を状況類似度として算出する状況類似度算出部と、
前記要求元ユーザと前記対象選択履歴ユーザとの間で共通の目的地を前記検索要求履歴情報から抽出し、前記共通の目的地と前記ユーザ拠点情報に示される前記要求元ユーザの活動拠点との距離と、前記共通の目的地と前記ユーザ拠点情報に示される前記対象選択履歴ユーザの活動拠点との距離との間の距離差を算出し、算出した距離差に基づく類似度を距離類似度として算出する距離類似度算出部と、
前記状況類似度算出部により算出された状況類似度と、前記距離類似度算出部により算出された距離類似度とを用いて、前記要求元ユーザと前記対象選択履歴ユーザとの間の類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出したユーザ間類似度を用いて、前記検索コンテンツ情報の評価値を算出するコンテンツ情報評価値算出部と、
前記検索コンテンツ情報と、前記コンテンツ情報評価値算出部により算出された評価値とを通知する検索応答を、前記ユーザ端末装置に送信する検索応答送信部とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
前記状況類似度算出部は、
前記コンテンツ情報検索部により複数のコンテンツ情報が検索された場合に、検索コンテンツ情報ごとに対象選択履歴ユーザを抽出し、各対象選択履歴ユーザに対して状況類似度を算出し、
前記距離類似度算出部は、
各対象選択履歴ユーザに対して距離類似度を算出し、
前記コンテンツ情報評価値算出部は、
対象選択履歴ユーザごとに、各対象選択履歴ユーザの状況類似度と距離類似度とを用いて、前記要求元ユーザとの間のユーザ間類似度を算出し、対象選択履歴ユーザごとのユーザ間類似度を用いて、検索コンテンツ情報ごとに評価値を算出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】
前記状況類似度算出部は、
複数の検索コンテンツ情報に対して重複して同一の対象選択履歴ユーザが抽出された場合に、検索コンテンツ情報ごとに、当該対象選択履歴ユーザが検索コンテンツ情報を選択したときの当該対象選択履歴ユーザの出発地と目的地と検索要求送信地とを前記検索要求履歴情報から抽出して検索コンテンツ情報ごとに状況類似度を算出し、前記複数の検索コンテンツ情報の状況類似度の平均値を算出し、
前記コンテンツ情報評価値算出部は、
複数の検索コンテンツ情報に対して重複して抽出された対象選択履歴ユーザに対しては、当該対象選択履歴ユーザの状況類似度の平均値と距離類似度とを用いて、前記要求元ユーザとの間のユーザ間類似度を算出す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】
前記コンテンツ情報評価値算出部は、
複数の対象選択履歴ユーザが抽出されている場合に、対象選択履歴ユーザごとに、前記要求元ユーザとの間のユーザ間類似度を算出し、
前記複数の対象選択履歴ユーザの中に、前記要求元ユーザとの間のユーザ間類似度が閾値未満である非適正対象選択履歴ユーザが存在する場合に、
前記非適正対象選択履歴ユーザと、前記要求元ユーザとの間のユーザ間類似度が閾値以上である適正対象選択履歴ユーザとの間のユーザ間類似度を算出し、
前記非適正対象選択履歴ユーザと前記適正対象選択履歴ユーザとの間のユーザ間類似度と、前記適正対象選択履歴ユーザと前記要求元ユーザとの間のユーザ間類似度とに基づき、前記非適正対象選択履歴ユーザと前記要求元ユーザとの間のユーザ間類似度を補正し、
前記適正対象選択履歴ユーザと前記要求元ユーザとの間のユーザ間類似度と、前記非適正対象選択履歴ユーザと前記要求元ユーザとの間のユーザ間類似度の補正値とを用いて、前記検索コンテンツ情報の評価値を算出することを特徴とする請求項２〜４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記状況類似度算出部は、
前記非適正対象選択履歴ユーザと前記適正対象選択履歴ユーザとが共通に選択しているコンテンツ情報を前記選択履歴情報から抽出し、前記非適正対象選択履歴ユーザが当該コンテンツ情報を選択したときの前記非適正対象選択履歴ユーザの出発地と目的地と検索要求送信地とを前記検索要求履歴情報から抽出し、前記適正対象選択履歴ユーザが当該コンテンツ情報を選択したときの前記適正対象選択履歴ユーザの出発地と目的地と検索要求送信地とを前記検索要求履歴情報から抽出し、抽出した前記非適正対象選択履歴ユーザの出発地と目的地と検索要求送信地と、抽出した前記適正対象選択履歴ユーザの出発地と目的地と検索要求送信地との類似度を状況類似度として算出し、
前記距離類似度算出部は、
前記非適正対象選択履歴ユーザと前記適正対象選択履歴ユーザとの間で共通の目的地を前記検索要求履歴情報から抽出し、前記共通の目的地と前記ユーザ拠点情報に示される前記非適正対象選択履歴ユーザの活動拠点との距離と、前記共通の目的地と前記ユーザ拠点情報に示される前記適正対象選択履歴ユーザの活動拠点との距離との間の距離差を算出し、距離差に基づく類似度を距離類似度として算出し、
前記コンテンツ情報評価値算出部は、
前記状況類似度算出部により算出された状況類似度と、前記距離類似度算出部により算出された距離類似度とを用いて、前記非適正対象選択履歴ユーザと前記適正対象選択履歴ユーザとの間のユーザ間類似度を算出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】
前記状況類似度算出部は、
前記対象選択履歴ユーザの検索要求送信地と前記要求元ユーザの検索要求送信地との距離と、前記対象選択履歴ユーザの出発地から検索要求送信地までの方向と前記要求元ユーザの出発地から検索要求送信地までの方向と、前記対象選択履歴ユーザの検索要求送信地から目的地までの方向と前記要求元ユーザの検索要求送信地から目的地までの方向とを解析して、前記状況類似度を算出することを特徴とする請求項２〜６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記距離類似度算出部は、
前記状況類似度算出部により対象選択履歴ユーザが抽出される前に、
検索要求履歴ユーザを組み合わせて検索要求履歴ユーザのペアを生成し、検索要求履歴ユーザのペアごとに、検索要求履歴ユーザ間で共通の目的地を前記検索要求履歴情報から抽出し、前記共通の目的地と前記ユーザ拠点情報に示される各検索要求履歴ユーザの活動拠点との距離における距離差を算出し、算出した距離差に基づき、各ペアの検索要求履歴ユーザ間の距離類似度を算出し、
前記状況類似度算出部により対象選択履歴ユーザが抽出された際に、
前記要求元ユーザと前記対象選択履歴ユーザとのペアに対する距離類似度を選択することを特徴とする請求項２〜７のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項９】
出発地から目的地に移動するユーザの出発地と目的地と検索要求送信地とが示される検索要求をユーザが利用しているユーザ端末装置から受信し、前記検索要求に示される目的地及び検索要求送信地の少なくともいずれかに関連するコンテンツ情報を検索し、検索したコンテンツ情報を通知する検索応答を前記ユーザ端末装置に送信するコンピュータが行う情報処理方法であって、
前記コンピュータが、複数のユーザの活動拠点が示されるユーザ拠点情報と、前記複数のユーザのうち検索要求を送信したことのあるユーザである検索要求履歴ユーザからの検索要求の内容が示される検索要求履歴情報と、前記複数のユーザのうち検索応答で通知されたコンテンツ情報の中からいずれかのコンテンツ情報を選択したことのあるユーザである選択履歴ユーザが選択したコンテンツ情報が示される選択履歴情報とを記憶領域から読み出す情報読み出しステップと、
前記コンピュータが、前記複数のユーザのうちのいずれかのユーザのユーザ端末装置から受信した受信検索要求に示される目的地及び検索要求送信地の少なくともいずれかに関連するコンテンツ情報を検索するコンテンツ情報検索ステップと、
前記コンピュータが、前記検索要求履歴情報と前記選択履歴情報と前記受信検索要求とに基づき、前記コンテンツ情報検索ステップにより検索された検索コンテンツ情報を選択したことのある対象選択履歴ユーザと前記受信検索要求の要求元である要求元ユーザとの間で共通の目的地と、前記共通の目的地と前記ユーザ拠点情報に示される前記要求元ユーザの活動拠点との距離と、前記共通の目的地と前記ユーザ拠点情報に示される前記対象選択履歴ユーザの活動拠点との距離との間の距離差を用いて、前記検索コンテンツ情報の評価値を算出するコンテンツ情報評価値算出ステップと、
前記コンピュータが、前記検索コンテンツ情報と、前記コンテンツ情報評価値算出ステップにより算出された評価値とを通知する検索応答を、前記ユーザ端末装置に送信する検索応答送信ステップとを有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
出発地から目的地に移動するユーザの出発地と目的地と検索要求送信地とが示される検索要求をユーザが利用しているユーザ端末装置から受信し、前記検索要求に示される目的地及び検索要求送信地の少なくともいずれかに関連するコンテンツ情報を検索し、検索したコンテンツ情報を通知する検索応答を前記ユーザ端末装置に送信するコンピュータが行う情報処理方法であって、
前記コンピュータが、複数のユーザの活動拠点が示されるユーザ拠点情報を記憶領域から読み出すユーザ拠点情報読み出しステップと、
前記コンピュータが、前記複数のユーザのうち検索要求を送信したことのあるユーザである検索要求履歴ユーザと、前記検索要求履歴ユーザが送信した検索要求に示されていた出発地と目的地と検索要求送信地とが対応付けて示される検索要求履歴情報を記憶領域から読み出す検索要求履歴情報読み出しステップと、
前記コンピュータが、前記複数のユーザのうち検索応答で通知されたコンテンツ情報の中からいずれかのコンテンツ情報を選択したことのあるユーザである選択履歴ユーザと、前記選択履歴ユーザが選択したコンテンツ情報とが対応付けて示される選択履歴情報を記憶領域から読み出する選択履歴情報読み出しステップと、
前記コンピュータが、前記複数のユーザのうちのいずれかのユーザのユーザ端末装置から検索要求を受信する検索要求受信ステップと、
前記コンピュータが、前記検索要求受信ステップにより受信された受信検索要求に示される目的地及び検索要求送信地の少なくともいずれかに関連するコンテンツ情報を検索するコンテンツ情報検索ステップと、
前記コンピュータが、前記コンテンツ情報検索ステップにより検索された検索コンテンツ情報を選択したことのある選択履歴ユーザを対象選択履歴ユーザとして前記選択履歴情報から抽出し、前記対象選択履歴ユーザが前記検索コンテンツ情報を選択したときの前記対象選択履歴ユーザの出発地と目的地と検索要求送信地とを前記検索要求履歴情報から抽出し、抽出した前記対象選択履歴ユーザの出発地と目的地と検索要求送信地と、前記受信検索要求に示される前記受信検索要求の要求元である要求元ユーザの出発地と目的地と検索要求送信地との間の類似度を状況類似度として算出する状況類似度算出ステップと、
前記コンピュータが、前記要求元ユーザと前記対象選択履歴ユーザとの間で共通の目的地を前記検索要求履歴情報から抽出し、前記共通の目的地と前記ユーザ拠点情報に示される前記要求元ユーザの活動拠点との距離と、前記共通の目的地と前記ユーザ拠点情報に示される前記対象選択履歴ユーザの活動拠点との距離との間の距離差を算出し、算出した距離差に基づく類似度を距離類似度として算出する距離類似度算出ステップと、
前記コンピュータが、前記状況類似度算出ステップにより算出された状況類似度と、前記距離類似度算出ステップにより算出された距離類似度とを用いて、前記要求元ユーザと前記対象選択履歴ユーザとの間の類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出したユーザ間類似度を用いて、前記検索コンテンツ情報の評価値を算出するコンテンツ情報評価値算出ステップと、
前記コンピュータが、前記検索コンテンツ情報と、前記コンテンツ情報評価値算出ステップにより算出された評価値とを通知する検索応答を、前記ユーザ端末装置に送信する検索応答送信ステップとを有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１又は２に記載された情報処理装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
出発地から目的地に移動するユーザの出発地と目的地と検索要求送信地とが示され、コンテンツ情報の検索を要求する検索要求を情報処理装置に送信し、前記検索要求に対する検索コンテンツ情報と、前記検索コンテンツ情報を選択したことのある他のユーザの出発地と目的地と検索要求送信地とに基づいた前記検索コンテンツ情報の評価値とを前記情報処理装置から受信し、前記評価値に基づいて前記検索コンテンツ情報を表示する情報推薦要求処理部を備えることを特徴とするユーザ端末装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、カーナビゲーションシステムやスマートフォンなどの移動端末から得られる位置情報を基に、無数にある移動候補地点などのコンテンツ情報（以下、単にコンテンツともいう）の中から、ユーザにとって価値のあるコンテンツ情報を推薦する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の情報推薦の手法では、ユーザの活動圏（生活圏）から離れて行動しているユーザの行動を検出し、同様に活動圏から離れてその地域を訪れた他のユーザの訪問履歴を推薦対象の候補として用いることによって、ユーザが不慣れな地域において、地元の人の推薦ではなく、旅行者に適した情報の推薦を行っていた（例えば、特許文献１）。
また、ユーザの嗜好に合ったコンテンツ情報を推薦する、従来の代表的な手法である協調フィルタリングを用いた手法では、複数のユーザから同時に同様な評価をされていることにより計算されるコンテンツ情報間の類似度と、ユーザの過去のコンテンツ評価情報とを用いてコンテンツ情報を評価することによって、ユーザの嗜好に適したコンテンツ評価、及び、情報推薦を行う方法がある（例えば、特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開ＷＯ２００４／０７５１３７号公報
【特許文献２】国際公開ＷＯ２０１１／０７４１１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の特許文献１による手法は、他ユーザがその活動圏を離れて訪問した回数が多い地点を推薦したり、他ユーザが訪問した際の時刻、滞在時間、曜日、天気及び季節のうちの少なくとも１つが現在の状況と一致している地点を推薦するというものである。
このため、推薦する地点が推薦を受けるユーザの嗜好に適しているかどうかは判断がつかず、特定のユーザにとっては、価値のある候補地点にはならない場合がある、という課題がある。
【０００５】
また、特許文献２による手法では、ユーザの過去の評価関係のみを考慮しているため、現在のユーザの状況に適した候補地点を推薦することができない、という課題がある。
【０００６】
この発明は上記のような課題を解決することを主な目的としており、ユーザに適したコンテンツ情報を提示することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る情報処理装置は、
出発地から目的地に移動するユーザの出発地と目的地と検索要求送信地とが示される検索要求をユーザが利用しているユーザ端末装置から受信し、前記検索要求に示される目的地及び検索要求送信地の少なくともいずれかに関連するコンテンツ情報を検索し、検索したコンテンツ情報を通知する検索応答を前記ユーザ端末装置に送信する情報処理装置であって、
複数のユーザの活動拠点が示されるユーザ拠点情報と、前記複数のユーザのうち検索要求を送信したことのあるユーザである検索要求履歴ユーザからの検索要求の内容が示される検索要求履歴情報と、前記複数のユーザのうち検索応答で通知されたコンテンツ情報の中からいずれかのコンテンツ情報を選択したことのあるユーザである選択履歴ユーザが選択したコンテンツ情報が示される選択履歴情報とを記憶する記憶部と、
前記複数のユーザのうちのいずれかのユーザのユーザ端末装置から受信した受信検索要求に示される目的地及び検索要求送信地の少なくともいずれかに関連するコンテンツ情報を検索するコンテンツ情報検索部と、
前記検索要求履歴情報と前記選択履歴情報と前記受信検索要求とに基づき、前記コンテンツ情報検索部により検索された検索コンテンツ情報を選択したことのある対象選択履歴ユーザと前記受信検索要求の要求元である要求元ユーザとの間で共通の目的地と、前記共通の目的地と前記ユーザ拠点情報に示される前記要求元ユーザの活動拠点との距離と、前記共通の目的地と前記ユーザ拠点情報に示される前記対象選択履歴ユーザの活動拠点との距離との間の距離差を用いて、前記検索コンテンツ情報の評価値を算出するコンテンツ情報評価値算出部と、
前記検索コンテンツ情報と、前記コンテンツ情報評価値算出部により算出された評価値とを通知する検索応答を、前記ユーザ端末装置に送信する検索応答送信部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、要求元ユーザの現在の状況と他のユーザがコンテンツ情報を選択した際の状況と、共通の目的地までの要求元ユーザの活動拠点からの距離と他のユーザの活動拠点からの距離とを用いて、コンテンツ情報の評価値を算出し、評価値とともにコンテンツ情報を要求元ユーザに提示するため、要求元ユーザの現在の状況や行動パターンを加味して適切なコンテンツ情報を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１に係る情報システムの全体構成例を示す図。
【図２】実施の形態１に係る情報推薦装置の詳細構成例を示す図。
【図３】実施の形態１に係る情報推薦要求処理部の処理フロー例を示すフローチャート図。
【図４】実施の形態１に係る情報推薦応答処理部の処理フロー例を示すフローチャート図。
【図５】実施の形態１に係る情報推薦応答処理部の処理フロー例を示すフローチャート図。
【図６】実施の形態１に係るコンテンツ評価の処理フロー例を示すフローチャート図。
【図７】実施の形態１に係る距離別嗜好類似度計算の処理フロー例を示すフローチャート図。
【図８】実施の形態１に係る状況類似度計算の処理フロー例を示すフローチャート図。
【図９】実施の形態１に係るユーザ情報管理テーブルの例を示す図。
【図１０】実施の形態１に係るコンテンツ情報管理テーブルの例を示す図。
【図１１】実施の形態１に係る検索履歴管理テーブルの例を示す図。
【図１２】実施の形態１に係る推薦結果管理テーブルの例を示す図。
【図１３】実施の形態１に係る情報推薦装置のハードウェア構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１．
本実施の形態では、ユーザの活動圏から離れた地域であっても、ユーザの嗜好、及び、ユーザの現在の状況に適したコンテンツ情報（例えば、候補地点など）の推薦を可能とする構成を説明する。
【００１１】
図１は、本実施の形態に係る情報システムの全体構成図の例である。
図１において、本実施の形態に係る情報システムは、移動体端末１００と、情報推薦装置２００と、これらの間で通信するための環境であるネットワーク３００から構成される。
【００１２】
移動体端末１００は、情報推薦装置２００に対し情報推薦を要求するための端末装置である。
移動体端末１００は複数台存在してもよい。
移動体端末１００は、ユーザ端末装置の例である。
移動体端末１００は、通信部１１０と、情報推薦要求処理部１２０と、位置情報取得部１３０と、ナビゲーション処理部１４０を持つ。
【００１３】
通信部１１０は、情報推薦装置２００にコンテンツ情報の検索・推薦を要求する推薦要求（検索要求の例）を送信し、情報推薦装置２００からの応答を受信する。
通信部１１０は、一般的な通信プロトコルで実装してよく、例えばＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）などでよい。
【００１４】
位置情報取得部１３０は、移動体端末１００の位置を取得する。
位置情報取得部１３０は、一般的な位置取得手段でよく、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などでよい。
【００１５】
情報推薦要求処理部１２０は、情報推薦装置２００の情報推薦応答処理部２２０に対し、コンテンツ情報の検索・推薦を要求する。
本実施の形態では、情報推薦要求処理部１２０は、検索や推薦結果の表示、コンテンツ情報の表示、推薦結果の選択などのユーザ操作を受け付ける機能を備える。
【００１６】
ナビゲーション処理部１４０は、車両などのナビゲーションなどを行う。
ここでは、ナビゲーション処理部１４０を利用する例を記載したが、ナビゲーション処理部１４０に限らず、推薦結果を活用するどのような手段（プログラム）が移動体端末１００に搭載されていてもよい。
【００１７】
情報推薦装置２００は、移動体端末１００からの情報推薦の要求に応答する。
情報推薦装置２００は、情報処理装置の例である。
情報推薦装置２００は、通信部２１０と、情報推薦応答処理部２２０と、推薦情報記憶部２３０とを持つ。
【００１８】
通信部２１０は、移動体端末１００からの推薦要求を受信し、また、推薦要求への応答である推薦結果（検索応答の例）を移動体端末１００に送信する。
通信部２１０は、通信部１１０と同様に、一般的な通信プロトコルで実装してよく、例えばＴＣＰなどでよい。
【００１９】
情報推薦応答処理部２２０は、情報推薦要求処理部１２０からの推薦要求を受けて、推薦対象のコンテンツ情報を評価し、推薦対象のコンテンツ情報とコンテンツ情報の評価値とを通知する推薦結果を生成する。
【００２０】
推薦情報記憶部２３０は、情報推薦応答処理部２２０が、コンテンツ情報の評価を行う上で使用するデータを記憶する。
推薦情報記憶部２３０は、ＲＤＢ（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  Ｄａｔａｂａｓｅ）などのデータベースで実装してよい。
【００２１】
ネットワーク３００は、移動体端末１００と情報推薦装置２００が通信するためのネットワークである。
ネットワーク３００は、インターネットなどでよい。
【００２２】
図２は、情報推薦装置２００の詳細構成例を示す。
【００２３】
図２において、通信部２１０は、前述したように、移動体端末１００からの推薦要求を受信し、また、推薦要求への応答である推薦結果を移動体端末１００に送信する。
通信部２１０は、検索要求受信部及び検索応答送信部の例である。
距離別嗜好類似度算出部２２１は、全ユーザ間の現在位置などから目的位置までに対する距離の嗜好類似度を計算する。
距離別嗜好類似度算出部２２１は、距離類似度算出部の例である。
【００２４】
状況類似度算出部２２２は、推薦対象となるユーザ（推薦要求の要求元ユーザ）の現在の状況と、過去の他のユーザの検索状況との状況の類似度を計算する。
【００２５】
類似度伝播計算部２２３は、ユーザ間の直接的な類似度を計算できない場合に、類似度の計算が可能な他のユーザとの類似度を用いて、間接的にユーザ間の類似度を計算する。
類似度伝播計算部２２３は、コンテンツ情報評価値算出部の例である。
【００２６】
嗜好・状況考慮コンテンツ評価部２２４は、推薦要求に基づき推薦候補のコンテンツ情報を検索し、検索したコンテンツ情報に対して、嗜好・状況の類似度から評価値を計算する。
嗜好・状況考慮コンテンツ評価部２２４は、コンテンツ情報検索部及びコンテンツ情報評価値算出部の例である。
【００２７】
推薦情報管理部２２５は、ユーザの検索履歴、および、推薦結果を管理する。
【００２８】
情報推薦応答部２２６は、推薦結果を生成し、通信部２１０を介して推薦結果を移動体端末１００に送信する。
また、情報推薦応答部２２６は、推薦要求を受信してから推薦結果を送信するまでの情報推薦装置２００内の制御を行う。
【００２９】
推薦情報記憶部２３０は、ユーザ情報管理テーブル２３１、コンテンツ情報管理テーブル２３２、検索履歴管理テーブル２３３及び推薦結果管理テーブル２３４を記憶している。
【００３０】
ユーザ情報管理テーブル２３１は、過去に情報推薦を行ったユーザ、及び、これから情報推薦を行う対象となるユーザの情報を管理するテーブルである。
後述するように、ユーザ情報管理テーブル２３１は、各ユーザの活動拠点が示される情報であり、ユーザ拠点情報の例に相当する。
【００３１】
コンテンツ情報管理テーブル２３２は、情報推薦により推薦されるコンテンツ情報を管理するテーブルである。
【００３２】
検索履歴管理テーブル２３３は、ユーザからの情報推薦の問合せ内容を管理するテーブルである。
後述するように、検索履歴管理テーブル２３３は、複数のユーザのうち推薦要求を送信したことのあるユーザ（検索要求履歴ユーザ）と、当該ユーザが送信した推薦要求に示されていた出発地と目的地と推薦要求の送信地とが対応付けて示される情報であり、検索要求履歴情報の例に相当する。
【００３３】
推薦結果管理テーブル２３４は、推薦結果、及び、推薦結果に対してユーザが選択したコンテンツ情報を管理するテーブルである。
後述するように、推薦結果管理テーブル２３４は、複数のユーザのうち推薦結果で通知されたコンテンツ情報の中からいずれかのコンテンツ情報を選択したことのあるユーザ（選択履歴ユーザ）と、当該ユーザが選択したコンテンツ情報とが対応付けて示される情報であり、選択履歴情報の例に相当する。
【００３４】
このように、推薦情報記憶部２３０は、ユーザ拠点情報の例であるユーザ情報管理テーブル２３１と、検索要求履歴情報の例である検索履歴管理テーブル２３３と、選択履歴情報の例である推薦結果管理テーブル２３４を記憶しており、ユーザ拠点情報記憶部、検索要求履歴情報記憶部、選択履歴情報記憶部の例に相当する。
【００３５】
次に動作について説明する。
図３は、移動体端末１００の情報推薦要求処理部１２０の処理の例を示したフロー図である。
【００３６】
Ｓ１００は、ユーザが移動体端末１００を用いて、情報推薦要求処理部１２０、及び、ナビゲーション処理部１４０を利用する例を示している。
ここでは、移動体端末１００をカーナビゲーションシステムとし、ユーザが検索を始めてから推薦されたコンテンツを選択してナビゲーションを開始するまでの流れを例として示す。
シナリオの例として、神奈川県の鎌倉市で生活するユーザ“三菱太郎”が、旅行で愛知県の名古屋市に移動する場合に、箱根近辺で検索を実施したという想定とする。
ユーザ情報管理テーブル２３１には、図９のような内容が含まれているとする。
図９において、５１１はユーザＩＤを示しており、５１２はユーザの氏名を示しており、５１３はユーザの活動拠点である自宅の位置を示している。
ここでは簡単のため自宅は市名で保持したが、座標や座標領域などで管理してもよい。
また、コンテンツ情報管理テーブル２３２には、図１０のような内容が含まれているとする。
図１０において、５２１はコンテンツＩＤを示しており、５２２はコンテンツ情報の名称を示しており、５１３は位置を示しており、５１４はジャンルを示している。
ユーザへのコンテンツ情報の提供に必要な情報があれば、５１５のようにその他の項目を追加してもよい。
ユーザ情報管理テーブル２３１及びコンテンツ情報管理テーブル２３２は事前に登録してもよいし、装置外部から入手してもかまわない。
【００３７】
Ｓ１１０にて、情報推薦要求処理部１２０は、ユーザからの操作により検索情報の入力を受付ける。
検索情報として、例えば、検索したいジャンルやキーワード、検索条件などを受付ける。
これらはＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）などを用いてユーザが手で入力、あるいは、音声操作インタフェースなどを用いて音声などで入力してもかまわない。
ここでは、ユーザが“飲食店”のジャンルと、検索条件として“周囲５０ｋｍ以内”を選んだものとする。
【００３８】
Ｓ１２０にて、情報推薦要求処理部１２０は、検索が行われた状況を取得する。
検索状況として、ユーザＩＤや位置情報取得部１３０で取得した位置情報、カーナビゲーション処理部１４０に対してユーザが入力、または、あらかじめ設定した出発地や目的地などを取得する。
ここで、ユーザは、位置情報に“３５．２３３６２４，  １３９．１０５７５９”（箱根近辺）、出発地に“大船”、目的地に“名古屋“を設定していたとする。
ユーザＩＤは“ＴＡＲＯ”である。
【００３９】
Ｓ１３０にて、情報推薦要求処理部１２０は、通信部１１０を介して、情報推薦応答処理部２２０に推薦要求を送信する。
推薦要求には、Ｓ１１０とＳ１２０で取得した検索情報、及び、検索状況が含まれる。
【００４０】
Ｓ１４０にて、情報推薦要求処理部１２０は、通信部１１０を介して、情報推薦応答処理部２２０から推薦結果を受信し、受信した推薦結果を表示する。
推薦結果には、推薦結果ＩＤと推薦コンテンツＩＤ、及び、各コンテンツの評価値が含まれる。
ここでは、推薦結果ＩＤは“Ｒ００１”、推薦コンテンツＩＤは“Ｃ００１”、“Ｃ００２”、“Ｃ００３”で、評価値はそれぞれ“０．９３”、“０．５３”、“０．４８”を得たとする。
推薦コンテンツＩＤの表示順は評価順にソートしたものでもよいし、名前順やキーワード別など、自由に表示してよい。
【００４１】
Ｓ１５０にて、情報推薦要求処理部１２０は、推薦結果の中からユーザが選択したコンテンツを、ユーザからの操作により受付ける。
ここでは、ユーザは“Ｃ００１”を選択したものとする。
【００４２】
Ｓ１６０にて、情報推薦要求処理部１２０は、選択されたコンテンツの位置（飲食店の位置）を経由地点としてカーナビゲーション処理部１４０に設定する。
この結果、カーナビゲーション上に、“Ｃ００１”の位置情報である、“３５．２３３５３４，１３９．１０６９９４”が経由地にセットされる。
【００４３】
Ｓ１７０にて、情報推薦要求処理部１２０は、ユーザによって選択されたコンテンツのＩＤを情報推薦応答処理部２２０に送信する。
送信する内容は、Ｓ１４０で受信した推薦結果から抽出した推薦結果ＩＤ、及び、Ｓ１５０にて選択されたコンテンツＩＤである。
ここでは、推薦結果ＩＤとして“Ｒ００１”が、コンテンツＩＤとして“Ｃ００１”が送信される。
【００４４】
Ｓ１８０にて、カーナビゲーション処理部１４０は、選択されたコンテンツ（飲食店）に向けてナビゲーションを開始する。
【００４５】
図４及び図５は、情報推薦装置２００の情報推薦応答処理部２２０の処理の例を示したフロー図である。
【００４６】
図４のＳ２００は、情報推薦要求処理部１２０のＳ１３０による推薦要求を受けて開始されるフローである。
図５のＳ３００は、情報推薦要求処理部１２０のＳ１７０による選択結果を受けて開始されるフローである。
【００４７】
図４に示すように、Ｓ２１０にて、情報推薦応答部２２６は、通信部２１０を介して、情報推薦要求処理部１２０からの推薦要求を受信する。
【００４８】
Ｓ２２０にて、情報推薦応答部２２６は、Ｓ２１０にて受信した推薦要求から、ユーザＩＤ、出発地、目的地、検索地点（推薦要求を送信した地点）、検索情報を抽出し、これらの要素を検索履歴管理テーブル２３３に格納する。
ここでは、ユーザＩＤは“ＴＡＲＯ”、出発地は“大船”、検索地点は“３５．２３３６２４，  １３９．１０５７５９”（箱根近辺）、目的地は“名古屋“、ジャンルは“飲食店”、検索条件は“周囲５０ｋｍ以内”である。
走行ルートを利用した推薦を行う場合には、出発地点から検索地点までの走行ルートや、検索地点から目的地までの走行予定ルートも、同様に抽出する。
【００４９】
図１１は、検索履歴管理テーブル２３３の持つスキーマを示している。
図１１において、５３１は、検索ＩＤを格納する列で、検索履歴管理テーブル２３３が自動で採番する。
５３２は、ユーザＩＤを格納する列で、推薦要求から抽出したユーザのＩＤを格納する。
５３３は、出発地点を格納する列で、推薦要求から抽出した出発地の名称を格納する。
５３４は、目的地点を格納する列で、推薦要求から抽出した目的地の名称を格納する。
５３５は、検索地点を格納する列で、推薦要求から抽出した検索地の名称を格納する。
５３６は、検索条件を格納する列で、推薦要求から抽出した検索条件を格納する。
図１１では図示していないが、推薦要求から抽出したジャンルを格納する列を設けてもよい。
また、走行ルートをマッチングに用いる場合には、出発地点から検索地点までの走行ルートや、検索地点から目的地までの走行予定ルートを格納する列を設ける。
ここでは各地点を名称で管理したが、ナビゲーション処理部１４０と共有できる識別子などがあれば、それを用いてもよいし、座標であってもよい。
【００５０】
Ｓ２３０にて、嗜好・状況考慮コンテンツ評価部２２４は、推薦要求に記述された条件に合致するコンテンツ情報を推薦候補として検索し、推薦候補のコンテンツ情報の評価値を算出する。
なお、この手順については、後述するＳ４００にて詳述する。
【００５１】
Ｓ２４０にて、情報推薦応答処理部２２０は、Ｓ２３０にて実施した評価結果を受けて、評価値が高いものから順に推薦結果を生成する。
例えば、推薦結果ＩＤが“Ｒ００１”であり、推薦コンテンツＩＤが“Ｃ００１”、“Ｃ００２”、“Ｃ００３”であり、評価値がそれぞれ“０．９３”、“０．５３”、“０．４８”となっているデータを推薦結果の送信フォーマットにあわせて生成する。
【００５２】
Ｓ２５０にて、情報推薦応答部２２６は、Ｓ２４０にて生成された推薦結果を、通信部２１０を介して、要求元である情報推薦要求処理部１２０に送信する。
【００５３】
図５に示すように、Ｓ３１０にて、推薦情報管理部２２５は、情報推薦要求処理部１２０からのＳ１７０による選択結果を受信する。
【００５４】
Ｓ３２０にて、推薦情報管理部２２５は、Ｓ３１０にて受信した推薦に対する選択結果から、推薦結果ＩＤ、及び、選択されたコンテンツＩＤを抽出し、図１２に示す推薦結果管理テーブル２３４に格納する。
ここでは、推薦結果ＩＤとして“Ｒ００１”が、選択コンテンツＩＤとして“Ｃ００１”が格納される。
また、推薦結果管理テーブル２３４には、検索ＩＤ、推薦コンテンツのＩＤ及び評価値が格納されてもよい。
【００５５】
図６のＳ４００は、情報推薦応答処理部２２０のＳ２３０のサブフローである、コンテンツ評価の詳細処理フローである。
【００５６】
Ｓ４１０にて、嗜好・状況考慮コンテンツ評価部２２４は、全ユーザの活動拠点を抽出する。
嗜好・状況考慮コンテンツ評価部２２４は、例えば、ユーザ情報管理テーブル２３１（図９）を推薦情報記憶部２３０から読み出し、ユーザ情報管理テーブル２３１に登録されている自宅情報を活動拠点として抽出する。
または、検索履歴管理テーブル２３３（図１１）から、出発地点や目的地点などの情報を元に過去単位時間当たりの中心地を計算し、計算した中心地をユーザ情報管理テーブル２３１に登録しておき、ユーザ情報管理テーブル２３１から中心地を活動拠点として抽出するようにしてもよい。
中心地は、例えば、以下のようにして計算する。
検索履歴管理テーブル２３３の出発地点は座標で管理されているものとする。
検索履歴管理テーブル２３３から、あるユーザの過去１ヶ月分の出発地点群を取得する。
このとき、Ｎ個の出発地点が得られたとする。
個々の出発地点のＸ座標、Ｙ座標を合計し、Ｎでそれぞれ除算する。
上記のように計算することで、ユーザが頻繁に活動する中心地を検索履歴から求めることができる。
【００５７】
Ｓ４２０にて、距離別嗜好類似度算出部２２１は、全ユーザ間の距離別嗜好類似度を計算する。
この手順については、後述するＳ４２１にて詳述する。
【００５８】
Ｓ４３０にて、嗜好・状況考慮コンテンツ評価部２２４は、推薦対象となるコンテンツ情報群を抽出する。
例えば、“飲食店”のジャンルと、検索条件として“周囲５０ｋｍ以内”が指定されていた場合、コンテンツ情報管理テーブル２３２（図１１）から、ジャンルと検索条件に合致したコンテンツＩＤをすべて抽出する。
【００５９】
Ｓ４４０にて、嗜好・状況考慮コンテンツ評価部２２４は、Ｓ４３０で抽出されたコンテンツ情報を過去に選択したユーザを抽出する。
より具体的には、嗜好・状況考慮コンテンツ評価部２２４は、推薦結果管理テーブル２３４（図１２）を推薦情報記憶部２３０から読み出し、推薦結果管理テーブル２３４の中から、Ｓ４３０で取得したコンテンツＩＤを過去に選択したことがある検索ＩＤを抽出し、検索履歴管理テーブル２３３（図１１）から検索ＩＤに該当するユーザＩＤを抽出する。
【００６０】
Ｓ４５０にて、状況類似度算出部２２２は、推薦対象となるユーザ（推薦要求の要求元のユーザ）の現在の状況と、他のユーザの過去の検索状況との状況類似度を計算する。
この手順については、後述するＳ４５１にて詳述する。
【００６１】
Ｓ４６０にて、嗜好・状況考慮コンテンツ評価部２２４は、嗜好・状況の類似度からコンテンツ情報の評価値を計算する。
嗜好・状況考慮コンテンツ評価部２２４は、Ｓ４２０で算出した距離別嗜好類似度とＳ４５０で算出した状況類似度を合成した合成類似度Ｖ（ｕ，ｖ）を算出する。
ｕは推薦要求の要求元ユーザを表し、ｖはＳ４３０で抽出されたコンテンツ情報（検索コンテンツ情報）を過去に選択したユーザ（対象選択履歴ユーザ）を表している。
合成類似度Ｖ（ｕ，ｖ）は、推薦要求の要求元ユーザｕとＳ４３０で抽出されたコンテンツ情報（検索コンテンツ情報）を過去に選択したユーザｖとの間の類似度であり、ユーザ間類似度に相当する。
合成類似度Ｖ（ｕ，ｖ）は、次式にて計算する。
次式において、ＳｕはＳ４２０で算出した距離別嗜好類似度であり、ＳｓはＳ４５０で算出した状況類似度であり、α、βはそれぞれの重みを決定する調整パラメータである。
【００６２】
【数１】
2015056045.tif 000003
【００６３】
次に、嗜好・状況考慮コンテンツ評価部２２４は、合成類似度Ｖ（ｕ，ｖ）を用いて、コンテンツ情報の評価値を算出する。
例えば、推薦要求の要求元ユーザが“ＴＡＲＯ”であり、Ｓ４３０で抽出されたコンテンツ情報がコンテンツ情報Ａであり、過去にコンテンツ情報Ａを選択していたユーザが“ＪＩＲＯ”と“ＳＡＢＵ”である場合を想定する。
この場合に、ユーザ“ＴＡＲＯ”とユーザ“ＪＩＲＯ”との間の合成類似度ＶをＶ（Ｔ，Ｊ）と表し、ユーザ“ＴＡＲＯ”とユーザ“ＳＡＢＵ”との間の合成類似度ＶをＶ（Ｔ，Ｓ）と表し、コンテンツ情報Ａの評価値をＶＡ（Ｔ）と表し、コンテンツ情報Ａについてのユーザ“ＴＡＲＯ”とユーザ“ＪＩＲＯ”との間の状況類似度ＳｓをＳｓＡ（Ｔ，Ｊ）と表し、コンテンツ情報Ａについてのユーザ“ＴＡＲＯ”とユーザ“ＪＩＲＯ”との間の状況類似度ＳｓをＳｓＡ（Ｔ，Ｊ）と表した場合に、ユーザ“ＴＡＲＯ”についてのコンテンツ情報の評価値ＶＡ（Ｔ）は以下のように計算される。
ＶＡ（Ｔ）＝｛Ｖ（Ｔ，Ｊ）×ＳｓＡ（Ｔ，Ｊ）｝＋｛Ｖ（Ｔ，Ｓ）×ＳｓＡ（Ｔ，Ｓ）｝
このように、ユーザ間の合成類似度Ｖにコンテンツ別の状況類似度Ｓｓを掛け合わせたものを、コンテンツを過去に選択したユーザ全てに対して合計してコンテンツ情報の評価値とする。
推薦要求の要求元ユーザとの合成類似度が高い他ユーザが過去に選択したコンテンツ情報は、評価値が高くなる。
【００６４】
図７のＳ４２０は、コンテンツ評価の処理フローＳ４００内のＳ４２０のサブフローである、距離別嗜好類似度計算の詳細処理フローである。
【００６５】
Ｓ４２１、および、Ｓ４２２にて、距離別嗜好類似度算出部２２１は、ユーザ情報管理テーブル２３１（図９）に記載のユーザの全ての組み合わせに対し、Ｓ４２３以下の処理を実施する。
【００６６】
例えば、Ｓ４２１で、ユーザＩＤ“ＴＡＲＯ”を選択した場合、Ｓ４２２では、ユーザＩＤ“ＪＩＲＯ”，“ＳＡＢＵ”…をそれぞれ選択して、Ｓ４２２以降でユーザＩＤ“ＴＡＲＯ”とユーザＩＤ“ＪＩＲＯ”，“ＳＡＢＵ”…のそれぞれとの距離別嗜好類似度を計算する。
ここでは以降、Ｓ４２１にて“ＴＡＲＯ”が選択され、Ｓ４２２にて“ＪＩＲＯ”が選択されたものとして説明する。
なお、同一ユーザ間の類似度計算処理は行わなくてよい。
【００６７】
Ｓ４２３にて、距離別嗜好類似度算出部２２１は、検索履歴管理テーブル２３３（図１１）を推薦情報記憶部２３０から読み出し、検索履歴管理テーブル２３３から両者が共通で持つ目的地群を取得する。
つまり、距離別嗜好類似度算出部２２１は、検索履歴管理テーブル２３３から“ＴＡＲＯ”と“ＪＩＲＯ”との間で共通している目的地群を抽出する。
【００６８】
Ｓ４２４にて、Ｓ４２３で取得した目的地群に対し、Ｓ４２５の処理を全目的地分実施する。
ここでは、目的地に“浜松駅“（座標Ｘｈ＝３４．７０３９７２，  Ｙｈ＝１３７．７３５４０５）が選ばれたとする。
【００６９】
Ｓ４２５にて、距離別嗜好類似度算出部２２１は、個々のユーザの活動拠点と目的地の距離を計算し、その差分を求める。
例えば、ユーザ“ＴＡＲＯ”の活動拠点の“鎌倉市”（座標  Ｘｋ＝３５．３１９２４２，Ｙｋ＝１３９．５４６６０１）から“浜松駅“への距離と、ユーザ“ＪＩＲＯ”の活動拠点の“藤沢市”（座標：Ｘｆ＝３５．３３８９０７，Ｙｆ１３９．４９０９１４）から“浜松駅“への距離を求める。
“鎌倉市”と“浜松駅“との距離Ｌｋｈは、三平方の定理から以下の式で求めることができる。
【００７０】
【数２】
2015056045.tif 000004
【００７１】
同様に、”藤沢市“と“浜松駅“との距離Ｌｆｈを求めることができる。
そして、目的地に対する各々の距離の差分Ｌｓは次のように求めることができる。
【００７２】
【数３】
2015056045.tif 000005
【００７３】
最後に、各目的地に対するユーザ間の類似度Ｓｔは、差分が小さいほど評価値が高くなる評価関数Ｆ（ｌ）をかけて次のように求める。
【００７４】
【数４】
2015056045.tif 000006
ここで、Ｆ（ｌ）は以下のようなポアソン分布の累積分布関数を変形させた式などにて表す。
【００７５】
【数５】
2015056045.tif 000007
【００７６】
上記のように、目的地別の距離に応じた類似度Ｓｔの計算をＳ４２４ステップから繰り返し、すべての目的地別の類似度Ｓｔの合計値を計算する。
【００７７】
Ｓ４２６にて、距離別嗜好類似度算出部２２１は、Ｓ４２４、Ｓ４２５で得られた目的地別の類似度Ｓｔに対し、各々のユーザ・ペアが共通で持つ目的地の数で割った値を類似度とする。
すなわちユーザｕとｖの類似度Ｓｕ（ｕ，ｖ）は次の式で計算される。
ここで、Ｔｎｕｍ（ｕ，ｖ）は、ユーザｕとｖが共通で持つ目的地の数を計算する関数である。
【００７８】
【数６】
2015056045.tif 000008
【００７９】
図８のＳ４５０は、コンテンツ評価の処理フローＳ４００内のＳ４５０のサブフローである、状況類似度計算の詳細処理フローである。
【００８０】
Ｓ４５１にて、状況類似度算出部２２２は、検索位置と過去の検索位置の近さを計算する。
例えば、ユーザ“ＴＡＲＯ”の現在位置（推薦要求の送信地点）であるＸｔ＝３５．２３３６２４，  Ｙｔ＝１３９．１０５７５９と、ユーザ“ＪＩＲＯ”の過去の検索位置（推薦要求の送信地点）である熱海（座標Ｘｊ＝３５．０９５８７９，  Ｙｊ＝１３９．０７４４７８）との近さを次の式にて求める。
なお、次式において、Ｒ１は距離が近いほど高い評価を与える関数とする。
例えば、差分が０．５ｋｍ以内であれば１．０、１Ｋｍ以内であれば０．５、１０ｋｍ以内であれば０．３などを与える。
【００８１】
【数７】
2015056045.tif 000009
【００８２】
Ｓ４５２にて、状況類似度算出部２２２は、出発地から検索地点までの方向の一致度を計算する。
状況類似度算出部２２２は、例えば次式にて、出発地から検索地点までの方向の一致度を計算する。
次式において、Ｄｓ（ｕ）は、ユーザｕの出発値から検索位置までの３６０°の方向を示している。
また、Ｄｓ（ｕ，ｖ）は、ユーザｕとｖの出発地から検索地点までの方向の差分を示している。
Ｒ２は、方角が近いほど高い評価を与える関数とする。
例えば、差分が１０°以内であれば１．０、３０°以内であれば０．５、９０°以内であれば０．３などを与える。
【００８３】
【数８】
2015056045.tif 000010
【００８４】
Ｓ４５３にて、状況類似度算出部２２２は、検索地点から目的地までの方向の一致度を計算する。
状況類似度算出部２２２は、例えば次式にて、検索地点から目的地までの方向の一致度を計算する。
次式において、Ｄｔ（ｕ）は、ユーザｕの検索地点から目的地までの３６０°の方向を示している。
また、Ｄｔ（ｕ，ｖ）は、ユーザｕとユーザｖの検索地点から目的地までの方向の差分を示している。
【００８５】
【数９】
2015056045.tif 000011
【００８６】
Ｓ４５４にて、状況類似度算出部２２２は、検索位置の近さ、出発地から検索地点までの方向の一致度、検索地点から目的地までの方向の一致度を足し合わせて、状況の類似度とする。
次式において、φ、ψ、ξはそれぞれ調整パラメータである。
【００８７】
【数１０】
2015056045.tif 000012
【００８８】
なお、図６のＳ４６０において合成類似度Ｖ（ｕ，ｖ）を計算する際に、ユーザｕとｖの間に関係性がない場合（例えば、Ｓ４２３にて、ユーザｕとｖとの間で共通の目的地群が無い場合など）には、類似度伝播計算部２２３が、ユーザｕとｖの間接的な類似度を計算して合成類似度Ｖ（ｕ，ｖ）を求める。
つまり、推薦要求の要求元のユーザｕと、あるユーザｖとの間の合成類似度Ｖ（ｕ，ｖ）が閾値未満（Ｖ（ｕ，ｖ）＝０の場合を含む）である場合に、当該ユーザｖ（非適正対象選択履歴ユーザに相当）との間の合成類似度Ｖ（ｖ，ｍ）、Ｖ（ｖ，ｎ）が閾値以上であるユーザｍ、ｎ（適正対象選択履歴ユーザに相当）が存在すれば、合成類似度Ｖ（ｕ，ｖ）を補正することができる。
例えば、ユーザｕとｖとの間で共通の目的地がないため、Ｖ（ｕ，ｖ）＝０となる場合に、ユーザｕとの合成類似度Ｖ（ｕ，ｍ）、Ｖ（ｕ，ｎ）がそれぞれ０．５、０．１であるユーザｍとｎが存在し、ユーザｍ，ｎとユーザｖとの合成類似度Ｖ（ｖ，ｍ）、Ｖ（ｖ，ｎ）がそれぞれ０．５、０．１である場合を考える。
この場合、Ｖ（ｕ，ｖ）＝Ｖ（ｕ，ｍ）×Ｖ（ｍ，ｖ）＋Ｖ（ｕ，ｎ）×Ｖ（ｎ，ｖ）＝０．２５＋０．０１＝０．２６に補正することができる。
このような、ユーザからユーザへの間接的なパスが多い場合は、それらをすべて加え合わせることにより、類似度を伝播させ、最終的なユーザ間の類似度とする。
【００８９】
Ｖ（ｕ，ｍ）を得るためには、Ｓｕ（ｕ，ｍ）とＳｓ（ｕ，ｍ）が必要であり、Ｖ（ｕ，ｎ）を得るためには、Ｓｕ（ｕ，ｎ）とＳｓ（ｕ，ｎ）が必要であり、Ｖ（ｖ，ｍ）を得るためには、Ｓｕ（ｖ，ｍ）とＳｓ（ｖ，ｍ）が必要であり、Ｖ（ｖ，ｎ）を得るためには、Ｓｕ（ｖ，ｎ）とＳｓ（ｖ，ｎ）が必要である。
Ｓｕ（ｕ，ｍ）とＳｕ（ｕ，ｎ）とＳｕ（ｖ，ｍ）とＳｕ（ｖ，ｎ）は、前述のように、距離別嗜好類似度算出部２２１が、図７に示す手順で算出する。
また、Ｓｓ（ｕ，ｍ）とＳｓ（ｕ，ｎ）とＳｓ（ｖ，ｍ）とＳｓ（ｖ，ｎ）は、前述のように、状況類似度算出部２２２が、図８に示す手順で算出する。
そして、嗜好・状況考慮コンテンツ評価部２２４が、Ｓｕ（ｕ，ｍ）とＳｓ（ｕ，ｍ）からＶ（ｕ，ｍ）を算出し、Ｓｕ（ｕ，ｎ）とＳｓ（ｕ，ｎ）からＶ（ｕ，ｎ）を算出し、Ｓｕ（ｖ，ｍ）とＳｓ（ｖ，ｍ）からＶ（ｖ，ｍ）を算出し、Ｓｕ（ｖ，ｎ）とＳｓ（ｖ，ｎ）からＶ（ｖ，ｎ）を算出する。
そして、類似度伝播計算部２２３が、Ｖ（ｕ，ｍ）とＶ（ｕ，ｎ）とＶ（ｖ，ｍ）とＶ（ｖ，ｎ）から、Ｖ（ｕ，ｖ）を算出する。
【００９０】
また、図６では、Ｓ４３０で推薦対象のコンテンツ情報を抽出する前に、Ｓ４２０において、登録している全ユーザの組合せについて、距離別嗜好類似度を算出している。
これに代えて、Ｓ４４０において推薦対象コンテンツ情報を過去に選択したユーザを抽出した後に、抽出したユーザと、推薦要求の要求元のユーザとの間で、図７に示す手順にて距離別嗜好類似度を算出するようにしてもよい。
【００９１】
以上のように、本実施の形態では、ユーザの活動拠点を計算し、ユーザ間の活動拠点の近さ、及び、活動拠点からの距離における行動の類似性を計算し、得られた類似度を推薦対象のユーザから、候補地点に訪れたことがあるユーザとの類似性を、推薦対象のユーザの近隣ユーザを媒介にして類似度を伝播させて計算、及び、候補地点を評価している。
また、本実施の形態では、現在の検索位置と目的地との距離と、候補地点に訪れたことがあるユーザの過去の検索履歴における検索位置と目的地との一致度により候補地点の評価を補正している。
また、本実施の形態では、現在のユーザの出発地と目的地と検索時の位置と、候補地点に訪れたことがあるユーザの過去の履歴の出発地と目的地と検索時の位置から、出発地から検索位置までの方向やルートの一致度、検索位置から目的地までの方向やルートの一致度、及び、検索位置から目的地までの距離の一致度、により候補地点の評価を補正している。
このため、ユーザの活動圏から離れた地域であっても、ユーザの嗜好、及び、ユーザの現在の状況に適した候補地点を推薦することができる。
【００９２】
以上、本実施の形態では、以下の手段を備えた情報推薦装置を説明した。
（１）ユーザの検索履歴、および、推薦結果を管理する推薦情報管理手段；
（２）推薦対象ユーザと推薦対象コンテンツを直接評価したことがあるユーザとの距離別嗜好類似度から推薦対象コンテンツを評価する情報推薦応答プログラム；
（３）ユーザ間の活動拠点からの距離における行動の類似性を計算する距離別思考類似度算出手段；
（４）推薦対象のユーザから全ユーザに対する類似度を、推薦対象のユーザと一致するデータが豊富にある近隣ユーザを媒介に伝播させて計算する類似度伝播計算手段；
（５）検索時の状況と、他ユーザの過去の検索時の状況の一致度により、推薦対象コンテンツを評価する状況類似度算出手段；
（６）状況類似度評価手段で得られたコンテンツ評価結果を用いて、嗜好類似度評価手段で得られたコンテンツ評価結果を補正し、推薦対象ユーザに提供するコンテンツ情報を生成する嗜好・状況考慮コンテンツ評価手段；
【００９３】
また、本実施の形態に係る情報推薦装置が、
ユーザ間の活動拠点の近さから活動距離類似度を補正する距離別嗜好類似度補正計算手段を備えていることを説明した。
【００９４】
また、本実施の形態に係る情報推薦装置が、
検索時の検索位置と、他ユーザの過去の検索時の検索位置、との一致度により、コンテンツ評価結果を補正するコンテンツ評価補正手段を備えていることを説明した。
【００９５】
また、本実施の形態に係る情報推薦装置が、
検索時の出発地から検索位置までの方向やルートと、他ユーザの過去の検索時の出発地から検索位置までの方向やルート、との一致度により、コンテンツ評価結果を補正するコンテンツ評価補正手段を備えていることを説明した。
【００９６】
また、本実施の形態に係る情報推薦装置が、
検索時の検索位置から目的地までの方向やルートと、他ユーザの過去の検索時の検索位置から目的地までの方向やルート、との一致度により、コンテンツ評価結果を補正するコンテンツ評価補正手段を備えていることを説明した。
【００９７】
最後に、本実施の形態に示した情報推薦装置２００のハードウェア構成例を図１３を参照して説明する。
情報推薦装置２００はコンピュータであり、情報推薦装置２００の各要素をプログラムで実現することができる。
情報推薦装置２００のハードウェア構成としては、バスに、演算装置９０１、外部記憶装置９０２、主記憶装置９０３、通信装置９０４、入出力装置９０５が接続されている。
【００９８】
演算装置９０１は、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
外部記憶装置９０２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やフラッシュメモリ、ハードディスク装置である。
主記憶装置９０３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
推薦情報記憶部２３０は、外部記憶装置９０２や主記憶装置９０３により実現される。
通信装置９０４は、通信部２１０の物理層に対応する。
入出力装置９０５は、例えばマウス、キーボード、ディスプレイ装置等である。
【００９９】
プログラムは、通常は外部記憶装置９０２に記憶されており、主記憶装置９０３にロードされた状態で、順次演算装置９０１に読み込まれ、実行される。
プログラムは、図２に示す「〜部」（推薦情報記憶部２３０を除く、以下も同様）として説明している機能を実現するプログラムである。
更に、外部記憶装置９０２にはオペレーティングシステム（ＯＳ）も記憶されており、ＯＳの少なくとも一部が主記憶装置９０３にロードされ、演算装置９０１はＯＳを実行しながら、図１に示す「〜部」の機能を実現するプログラムを実行する。
また、本実施の形態の説明において、「〜の判断」、「〜の判定」、「〜の抽出」、「〜の検索」、「〜の算出」、「〜の計算」、「〜の評価」、「〜の設定」、「〜の登録」、「〜の選択」、「〜の生成」、「〜の受信」、「〜の送信」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が主記憶装置９０３にファイルとして記憶されている。
また、暗号鍵・復号鍵や乱数値やパラメータが、主記憶装置９０３にファイルとして記憶されてもよい。
【０１００】
なお、図１３の構成は、あくまでも情報推薦装置２００のハードウェア構成の一例を示すものであり、情報推薦装置２００のハードウェア構成は図１３に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
また、本実施の形態に示した移動体端末１００も、図１３のハードウェア構成をしていてもよいし、他のハードウェア構成であってもよい。
【０１０１】
また、本実施の形態に示す手順により、本発明に係るデータ処理方法を実現可能である。
【符号の説明】
【０１０２】
１００  移動体端末、１１０  通信部、１２０  情報推薦要求処理部、１３０  位置情報取得部、１４０  ナビゲーション処理部、２００  情報推薦装置、２１０  通信部、２２０  情報推薦応答処理部、２２１  距離別嗜好類似度算出部、２２２  状況類似度算出部、２２３  類似度伝播計算部、２２４  嗜好・状況考慮コンテンツ評価部、２２５  推薦情報管理部、２２６  情報推薦応答部、２３０  推薦情報記憶部、２３１  ユーザ情報管理テーブル、２３２  コンテンツ情報管理テーブル、２３３  検索履歴管理テーブル、２３４  推薦結果管理テーブル、３００  ネットワーク。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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