(57)【要約】【課題】  ユーザに提供する情報提供範囲や行動目的と行動目的間の関係性を拡張し、ユーザの嗜好（行動目的）に沿った行動やユーザがとった行動に関連する行動を推薦する。【解決手段】  本発明は、個人が経験を綴った文書または、目的−手段の関係が記載された文書群から行動を抽出し、その文書から行動目的クラスを抽出し、各行動目的クラスと各行動との共起頻度を求め、共起頻度が高い行動、行動目的クラスを共起関係記憶手段に格納しておく。行動が入力されると該行動と高頻度で共起する行動目的クラスを共起関係記憶手段から取得し、当該行動目的クラスからオントロジ記憶手段を参照して当該行動目的クラスより上位の行動目的クラスを取得し、上位の行動目的クラスと高頻度で共起する与えられた行動とは異なる行動を推薦行動としてユーザに提示する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある人の行動に基づいて、その人の行動目的に合った行動を推薦する関連行動推薦装置であって、
個人の経験を綴った文書または目的と手段の関係が記載された文書を格納した経験文書記憶手段と、
行動目的クラスと特徴語を格納した行動目的辞書と、
行動の結果、得たい、または、達成したいものである行動目的を分類した行動目的クラスの階層構造またはネットワーク構造を格納した行動目的オントロジ記憶手段と、
前記経験文書記憶手段の前記文書から行動を抽出する行動抽出手段と、
前記行動抽出手段で前記行動が抽出された文書から前記行動目的辞書に登録されている特徴語を行動目的として抽出し、該文書の該特徴語が含まれる一文を行動目的詳細文として抽出し、該行動、該特徴語に対応する行動目的クラスと共に行動−行動目的記憶手段に格納する行動目的抽出手段と、
前記行動−行動目的記憶手段に格納されている前記行動目的クラスと前記行動を取得して、各行動目的クラスと該行動の共起頻度を計算し、行動目的クラス及び行動ごとに共起頻度が高い所定の件数の行動及び行動目的クラスを共起関係記憶手段に格納する共起関係抽出手段と、
行動が与えられると、該行動と共起頻度が高い行動目的クラスを前記共起関係記憶手段から取得し、該行動目的クラスの上位の行動目的クラスを前記行動目的オントロジ記憶手段から抽出し、抽出された該行動目的クラスと共起頻度が高い行動を前記共起関係記憶手段から抽出する行動目的推定手段と、
前記行動目的推定手段で抽出された行動が与えられた前記行動と異なる場合には、該行動目的推定手段で得られた前記行動目的クラスと前記行動をユーザに提示して、行動目的クラスと行動を選択させ、選択された行動目的クラスと行動に該当するデータを前記行動−行動目的記憶手段から取得して該ユーザに提示する推薦行動提示手段と、
を有することを特徴とする関連行動推薦装置。
【請求項２】
前記行動目的推定手段は、
前記共起関係記憶手段から取得した前記行動目的クラスに基づいて前記行動目的オントロジ記憶手段を参照し、該行動目的クラスのｎ段（n＞１）から最上段まで遡り、前記上位の行動目的クラスを抽出する手段を含む
請求項１記載の関連行動推薦装置。
【請求項３】
前記共起関係抽出手段は、
ある行動の上位の行動目的クラスのランキングを、該行動との関係が記述された文書数に基づいて決定し、上位からＮ件を抽出し、該行動に対応付けて前記共起関係記憶手段の第１の領域に格納し、
ある行動目的クラスの下位の行動のランキングを、該行動目的クラスとの関係が記載された文書数に基づいて決定し、上位からＭ件を抽出し、該行動目的クラスに対応付けて前記共起関係記憶手段の第２の領域に格納する手段を含む
請求項１記載の関連行動推薦装置。
【請求項４】
ある人の行動に基づいて、その人の行動目的に合った行動を推薦する関連行動推薦方法であって、
個人の経験を綴った文書または目的と手段の関係が記載された文書を格納した経験文書記憶手段と、
行動目的クラスと特徴語を格納した行動目的辞書と、
行動の結果、得たい、または、達成したいものである行動目的を分類した行動目的クラスの階層構造またはネットワーク構造を格納した行動目的オントロジ記憶手段と、
行動抽出手段と、行動目的抽出手段と、共起関係抽出手段と、行動目的推定手段と、推薦行動提示手段と、を有する装置において、
前記行動抽出手段が、前記経験文書記憶手段の前記文書から行動を抽出する行動抽出ステップと、
前記行動目的抽出手段が、前記行動抽出ステップで前記行動が抽出された文書から前記行動目的辞書に登録されている特徴語を行動目的として抽出し、該文書の該特徴語が含まれる一文を行動目的詳細文として抽出し、該行動、該特徴語に対応する行動目的クラスと共に行動−行動目的記憶手段に格納する行動目的抽出ステップと、
前記共起関係抽出手段が、前記行動−行動目的記憶手段に格納されている前記行動目的クラスと前記行動を取得して、各行動目的クラスと該行動の共起頻度を計算し、行動目的クラス及び行動ごとに共起頻度が高い所定の件数の行動及び行動目的クラスを共起関係記憶手段に格納する共起関係抽出ステップと、
前記行動目的推定手段が、行動が与えられると、該行動と共起頻度が高い行動目的クラスを前記共起関係記憶手段から取得し、該行動目的クラスの上位の行動目的クラスを前記行動目的オントロジ記憶手段から抽出し、抽出された該行動目的クラスと共起頻度が高い行動を前記共起関係記憶手段から抽出する行動目的推定ステップと、
前記推薦行動提示手段が、前記行動目的推定ステップで抽出された行動が与えられた前記行動と異なる場合には、該行動目的推定ステップで得られた前記行動目的クラスと前記行動をユーザに提示して、行動目的クラスと行動を選択させ、選択された行動目的クラスと行動に該当するデータを前記行動−行動目的記憶手段から取得して該ユーザに提示する推薦行動提示ステップと、
を行うことを特徴とする関連行動推薦方法。
【請求項５】
前記行動目的推定ステップにおいて、
前記共起関係記憶手段から取得した前記行動目的クラスに基づいて前記行動目的オントロジ記憶手段を参照し、該行動目的クラスのｎ段（n＞１）から最上段まで遡り前記上位の行動目的クラスを抽出する
請求項４記載の関連行動推薦方法。
【請求項６】
前記共起関係抽出ステップにおいて、
ある行動の上位の行動目的クラスのランキングを、該行動との関係が記述された文書数に基づいて決定し、上位からＮ件を抽出し、該行動に対応付けて前記共起関係記憶手段の第１の領域に格納し、
ある行動目的クラスの下位の行動のランキングを、該行動目的クラスとの関係が記載された文書数に基づいて決定し、上位からＭ件を抽出し、該行動目的クラスに対応付けて前記共起関係記憶手段の第２の領域に格納する
請求項４記載の関連行動推薦方法。
【請求項７】
コンピュータを、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の関連行動推薦装置の各手段として機能させるための関連行動推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、関連行動推薦方法及び装置及びプログラムに係り、特に、個人の経験を綴った文書や目的と手段の関係が記載された文書の他の人がとった行動や目的に対する手段に関する情報を参考に当該ユーザの行動目的にあった行動を推薦するための関連行動推薦方法及び装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの行動を取得し、当該ユーザの嗜好に沿った行動を推薦するための技術として、選んだレストランから、目的として「アジアン料理がいい」、「音楽を聴きたい」などを推測（または入力）し、その目的を満たす他のレストランを推薦する技術がある（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
また、入力されたユーザの目的に対して、人手で情報を収集し、提供する方法として、「食べログ（登録商標）」などの一般的な情報提供サービスがある。当該サービスは「誕生日＆記念日をみんなで祝う」等、シチュエーションにあった店舗情報を提供できる(例えば、非特許文献２)。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Recognizing and using goals in event management (2009. D. Smith., et al(MIT))
【非特許文献２】KaKaKu.com.Inc.  http://tabelog.com/
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の非特許文献１の技術は、目的と目的にあった情報は人手で作成しなければならず、人的負担が大きい。また、提供できる行動が「外食(レストラン選び)」に限定されており、他の行動に適用できないという問題がある。
【０００６】
また、非特許文献２の技術も、行動が「外食」に限定されており、様々な行動に関わる情報提供ができない。また、行動目的や当該行動目的に合った情報、行動目的間の関係は人手で構築する必要がある。さらに、場所や料理ジャンルなど、店舗に固定の情報を基にカテゴリ分類されており、例えば、「気分転換をする」、「元気を出す」といった心理的活動や、「痩せる」などの状態に関わる行動目的に答えるカテゴリは少ない。また、カテゴリ間の関係が、場所や料理ジャンルに関しては「関東⇒東京⇒銀座」といったように多段階になっているものの、それ以外のカテゴリは「デート⇒おしゃれなカウンタ席」といったように２段階となっており、多段階に展開されておらず、上位の行動目的が十分に考慮されていない。
【０００７】
本発明は上記の点に鑑みなされたもので、ユーザに提供する情報提供範囲や行動目的と行動目的間の関係性を拡張し、ユーザの嗜好（行動目的）に沿った行動やユーザがとった行動に関連する行動を推薦することが可能な関連行動推薦方法及び装置及び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】
一態様によれば、ある人の行動に基づいて、その人の行動目的に合った行動を推薦する関連行動推薦装置であって、
個人の経験を綴った文書または目的と手段の関係が記載された文書を格納した経験文書記憶手段と、
行動目的クラスと特徴語を格納した行動目的辞書と、
行動の結果、得たい、または、達成したいものである行動目的を分類した行動目的クラスの階層構造またはネットワーク構造を格納した行動目的オントロジ記憶手段と、
前記経験文書記憶手段の前記文書から行動を抽出する行動抽出手段と、
前記行動抽出手段で前記行動が抽出された文書から前記行動目的辞書に登録されている特徴語を行動として抽出し、該文書の該特徴語が含まれる一文を行動目的詳細文として抽出し、該行動、該行動に対応する行動目的クラスと共に行動−行動目的記憶手段に格納する行動目的抽出手段と、
前記行動−行動目的記憶手段に格納されている前記行動目的クラスと前記行動を取得して、各行動目的クラスと該行動の共起頻度を計算し、行動目的クラス及び行動ごとに共起頻度が高い所定の件数の行動及び行動目的クラスを共起関係記憶手段に格納する共起関係抽出手段と、
前記行動抽出手段で前記行動が抽出された文書から前記行動目的辞書に登録されている特徴語を行動目的として抽出し、該文書の該特徴語が含まれる一文を行動目的詳細文として抽出し、該行動、該特徴語に対応する行動目的クラスと共に行動−行動目的記憶手段に格納する行動目的抽出手段と、
前記行動目的推定手段で抽出された行動が与えられた前記行動と異なる場合には、該行動目的推定手段で得られた前記行動目的クラスと前記行動をユーザに提示して、行動目的クラスと行動を選択させ、選択された行動目的クラスと行動に該当するデータを前記行動−行動目的記憶手段から取得して該ユーザに提示する推薦行動提示手段と、を有する関連行動推薦装置が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
一態様によれば、行動と行動目的クラスとの共起頻度が高い行動、行動目的クラスを保存することにより、行動からその人の行動目的を予想し、行動目的を満たす別の行動を推薦することで、その人の嗜好(行動目的)に合った行動を推薦することができる。例えば、「外食」といった特定の行動に関わるものだけではなく、様々な行動を推薦できる。
【００１０】
また、従来は、地域や料理ジャンルといった限られた目的を基に関連情報の提供を行っていたのに対し、本発明では、階層構造またはネットワーク構造を持つ行動目的のオントロジを用いることにより、「気分転換をする」、「元気を出す」といった心理的活動や「痩せる」といった状態変化を伴うもの、「運動する」といった動作を伴うものなど、様々な種類の行動目的をもとに、関連行動の推薦が可能となる。また、行動目的間の関係を、経験談を元に多段階に考慮することが可能であり、これによりユーザへの情報提供の幅が広がると共に、行動目的を持ったユーザへの情報提供精度が向上することが期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施の形態における関連行動推薦装置の構成例である。
【図２】本発明の一実施の形態における行動目的辞書の例である。
【図３】本発明の一実施の形態における行動−行動目的DBの例である。
【図４】本発明の一実施の形態における共起関係DBの例である。
【図５】本発明の一実施の形態における行動目的オントロジ記憶部の例である。
【図６】本発明の一実施の形態における推薦行動抽出部のフローチャートである。
【図７】本発明の一実施の形態における共起関係DBの{行動，高頻度の行動目的クラス}領域のランキング例である。
【図８】本発明の一実施の形態における共起関係DBの{行動目的クラス，高頻度の行動}領域のランキング例である。
【図９】本発明の一実施の形態における行動推薦部のフローチャートである。
【図１０】本発明の一実施の形態における行動目的オントロジ記憶部の参照方法である。
【図１１】本発明の一実施の形態におけるユーザへの提示の例である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１３】
図１は、本発明の一実施の形態における関連行動推薦装置の構成例である。
【００１４】
同図に示す関連行動推薦装置１００は、推薦行動抽出部１１０と行動推薦部１２０と行動目的オントロジ記憶部１３０を有する。
【００１５】
推薦行動抽出部１１０は、Web文書記憶部１０１、行動目的辞書１０２、行動−行動目的DB１０３、共起関係DB１０４、行動抽出部１１１、行動目的抽出部１１２、共起関係抽出部１１３を有する。なお、上記の構成以外に、ユーザとのデータの送受信を行うユーザインタフェース（図示せず）を有するものとする。
【００１６】
Web文書記憶部１０１には、ブログ等の個人が経験を綴ったテキストが格納されている。なお、ブログに限らず、情報サイトの口コミ情報やTwitter(登録商標)、また、Web上にあげられた情報に限らず、アンケート等により集められた感想や、マニュアルや仕様書などの目的と手段の関係を有する文書など、様々な文書が適用可能である。なお、本明細書中では、Webから取得したブログ等の個人の経験が記載されたテキストを一例として説明する。
【００１７】
行動目的辞書１０２は、行動目的抽出の際に行動目的抽出部１１２により参照されるDBであり、図２に示すように、行動目的クラスと当該行動目的クラスに特徴的な単語（特徴語）が格納されている。
【００１８】
行動−行動目的DB１０３は、図３に示すように、文書に書かれた行動、行動目的クラス、行動目的詳細文、詳細情報（例えばURL）が行動目的抽出部１１２により格納されるDBである。行動目的詳細文とは、与えられた文書に特徴語が含まれる一文を指す。
【００１９】
共起関係DB１０４は、図４に示すように、行動に対する高頻度の行動目的クラスからなる領域({行動，高頻度の行動目的クラス})と、行動目的クラスに対する高頻度の行動からなる領域 ({行動目的クラス，高頻度の行動})を有し、共起関係抽出部１１３により設定される。領域{行動，高頻度の行動目的クラス}には、１つの行動に対して１つ以上の高頻度の行動目的クラスが格納され、領域{行動目的クラス，高頻度の行動}には、１つの行動目的クラスに対して１つ以上の高頻度の行動が格納される。
【００２０】
行動抽出部１１１は、Web文書記憶部１０１からテキストを読み込み、行動を表す単語や文を抽出する。
【００２１】
行動目的抽出部１１２は、行動抽出部１１１で抽出された行動を表す単語または文に行動目的辞書１０２に格納されている特徴語が含まれているかを判定し、含まれている場合には、特徴語に対応する行動目的クラスを抽出し、当該特徴語が含まれている一文を行動目的詳細文として抽出し、行動、行動目的クラス、行動目的詳細文を行動−行動目的DB１０３に格納する。さらに、行動目的詳細文が含まれる文書のWeb上のURLを詳細情報として格納することも可能である。なお、詳細情報としてURLを登録する以外に、文書の収集日等、当該文書に関する情報を格納してもよい。
【００２２】
共起関係抽出部１１３は、行動−行動目的DB１０３からデータを読み込み、各行動目的と各行動との共起関係を計算し、行動と当該行動に対応する高頻度の行動目的クラスと行動目的クラスに対応する高頻度の行動を抽出し、共起関係ＤＢ１０４に格納する。
【００２３】
行動推薦部１２０は、行動目的推定部１２１と、推薦行動提示部１２２を有し、行動目的推定部１２１は、共起関係DB１０４と行動目的オントロジ記憶部１３０に接続され、推薦行動提示部１２２は、行動−行動目的DB１０３に接続されている。
【００２４】
行動目的オントロジ記憶部１３０に格納されている行動目的オントロジは、抽出対象としたい行動目的クラスの一覧である。短期的に達成可能な行動目的、特定の行動に関係した行動目的、長期的な取り組みを要する行動目的、複数の行動を取り得る行動目的など様々な行動目的を含むものである。それらの行動目的クラスが、図５に示すように階層構造、ネットワーク構造または、リスト形式で格納されている。当該行動目的クラスは下位の行動目的クラスから最上位の行動目的クラスまで遡って検索することが可能である。
【００２５】
行動目的推定部１２１は、行動が入力されると、当該行動に基づいて、共起関係DB１０４を参照し、入力された行動と共起頻度が高い行動目的クラスを抽出する。さらに、行動目的オントロジ記憶部１３０を参照し、抽出した行動目的クラスの上位の行動目的クラスを抽出し、行動目的オントロジ記憶部１３０から抽出した行動目的クラスと共起頻度が高い行動を、共起関係DB１０４から抽出する。
【００２６】
推薦行動提示部１２２は、行動目的推定部１２１で得られた行動目的クラスと行動の組をユーザに提示する。これによりユーザによって選択された行動目的クラスと行動の組に対応するデータを行動−行動目的DB１０３から抽出して、ユーザに提示する。ここで、データとは、行動−行動目的DB１０３から取得した行動目的詳細文と詳細情報(例えば、URL)を指す。
【００２７】
次に、上記の構成における処理を説明する。
【００２８】
図６は、本発明の一実施の形態における推薦行動抽出部のフローチャートである。
【００２９】
ステップ１１０）  推薦行動抽出部１１０の行動抽出部１１１は、Web文書記憶部１０１から個人が経験を綴った文書を読み込む。すべての文書を読み込んだ場合はステップ１７０に移行する。
【００３０】
ステップ１２０）  行動抽出部１１１は、文書から行動を抽出する。このとき、例えば、推薦したい行動の集合が{テニスをする，料理をする，…}といったように決まっている場合には、各行動を示す単語や文に基づいて行動集合に該当する行動を抽出するなどすればよい。また、推薦したい行動集合が決まっていない場合には、例えば、特許文献１(特許第５１９４９１号公報)の方法を用いて、動作動詞とその対象格、または、自動詞で表現される行動を、シソーラスや係り受け解析器などを用いて抽出すればよい。
【００３１】
ステップ１３０）  行動抽出部１１１は、行動が抽出できたかを判断し、抽出できなかった場合は処理を終了する。
【００３２】
ステップ１４０）  行動目的抽出部１１２は、ステップ１２０において行動が抽出された文書を取得して、取得した文書に行動目的が含まれているかを判断する。具体的には、行動目的辞書１０２に記憶された特徴語が、文書に含まれているかを判断する。特徴語が含まれていれば、当該特徴語が属する行動目的クラスが行動目的辞書１０２に記載されていると判断し、特徴語に対応する当該行動目的クラスを抽出する。
【００３３】
ステップ１５０）  ステップ１４０において、特徴語が抽出できなかった場合は当該処理を終了する。
【００３４】
ステップ１６０）  行動目的抽出部１１２は、ステップ１４０で文書に特徴語が記載されていた場合に、ステップ１２０で抽出された行動と、ステップ１４０で抽出された特徴語が属する行動目的クラス、行動目的詳細文（特徴語が記載された一文）、詳細情報（URL）を行動−行動目的DB１０３に格納する。行動目的詳細文は、当該特徴語が得られた文であり、詳細情報は例えば、当該行動目的詳細文のWeb上のURL等とする。
【００３５】
ステップ１７０）  共起関係抽出部１１３は、行動−行動目的DB１０３に保存されている全ての行動目的クラスと行動を読み出す。
【００３６】
ステップ１８０）  共起関係抽出部１１３は、読み出した行動目的クラスと行動に対して、行動目的クラスごとに、行動との共起頻度を計算する。
【００３７】
ステップ１９０）  共起関係抽出部１１３は、計算した共起頻度に基づいて、各行動目的クラスに対して共起頻度が高頻度の行動と、各行動に対して共起頻度が高頻度の行動目的クラスを共起関係DB１０４に保存する。ここで、高頻度の判断については、閾値を設定し、所定の閾値以上を高頻度とする、または、行動を頻度が高い順に並べ、上位Ｎ件を高頻度というように決めること等が考えられる。
【００３８】
ここで、共起関係DB１０４に共起頻度の高い順にＮ件格納する例を説明する。
【００３９】
まず、共起関係DB１０４の{行動，高頻度の行動目的クラス}領域に格納されるデータの例を説明する。図７に示すように、ある行動（行動Ａ）を起点とした場合、当該行動Ａの上位の行動目的ランキングの共起頻度が高い順に、上位Ｎ件の行動目的クラス（行動目的クラスＢ⇒行動目的クラスＤ…）を行動Ａと対応付けて｛行動目的クラス，高頻度の行動｝の領域に格納する。
【００４０】
また、共起関係DB１０４の｛行動目的クラス，高頻度の行動｝領域に格納されるデータの例を説明する。図８に示すように、ある行動目的(行動目的クラスＣ)を起点とした場合、当該行動目的クラスＣの下位の行動の共起頻度が高い順に、上位Ｎ件の行動(行動Ａ⇒行動Ｂ⇒…)を行動目的クラスＣに対応付けて{行動，高頻度の行動目的クラス}領域に格納する。
【００４１】
次に、行動推薦部１２０の処理について説明する。
【００４２】
図９は、本発明の一実施の形態における行動推薦部のフローチャートである。
【００４３】
ステップ２１０）  行動推薦部１２０の行動目的推定部１２１は、入力された行動を受け付ける。
【００４４】
ステップ２２０）  行動目的推定部１２１は、入力された行動に基づいて共起関係DB１０４の{行動，高頻度の行動目的クラス}の領域を参照し、入力された行動と共起頻度が高い行動目的クラスを抽出する。
【００４５】
ステップ２３０）  行動目的推定部１２１は、ステップ２２０で抽出された行動目的クラスに基づいて行動目的オントロジ記憶部１３０から、抽出された行動目的クラスの上位の行動目的クラスを抽出する。具体的には、図１０に示すように、行動目的クラスＡから上位の行動目的クラスＧ，Ｇ'と上位の行動目的クラスを辿ることにより複数の行動目的クラスを取得する。
【００４６】
ステップ２４０）  ステップ２２０で抽出された行動目的クラスＡと、ステップ２３０で行動目的オントロジ記憶部１３０から抽出された行動目的クラスＢの共起頻度が高い行動を共起関係DB１０４の｛行動目的クラス，高頻度の行動｝の領域から抽出する。
【００４７】
ステップ２５０）  ステップ２４０で抽出された行動が入力された行動と異なる行動が存在する場合はステップ２６０に移行し、存在しない場合は処理を終了する。
【００４８】
ステップ２６０）  推薦行動提示部１２２は、行動目的クラスと行動をユーザに提示する。
【００４９】
ステップ２７０）  推薦行動提示部１２２は、ユーザが選択した行動目的クラス−行動に該当するデータを行動−行動目的DB１０３から抽出し、経験談（行動目的詳細文、詳細情報)をユーザに提示する。
【００５０】
ユーザに提示する例を図１１に示す。同図（Ａ）は、ステップ２１０において、ユーザが行動を入力するための画面イメージである。同図（Ｂ）は、ステップ２６０でユーザに提示される画面イメージであり、ユーザが行動目的『＜達成感を得たいなら＞』に対する行動『ハイキング』を選択した例であり、同図（Ｃ）は、ステップ２７０でユーザに提示された"ハイキング"に関する経験談（行動目的詳細文）である。
【００５１】
上記のように、本発明は、個人が経験を綴った文書や目的と手段の関係を有する文書群から行動を抽出し、当該行動を抽出できた文書から行動目的を抽出し、各目的と各行動との共起頻度を求め、行動目的、行動ごとに、共起頻度が所定頻度より高い頻度の行動、行動目的を共起関係DB１０４に格納しておき、ユーザから入力された行動（行動Ａ）と高頻度で共起する行動目的（行動目的Ｇ）を推定する。さらに、行動目的はオントロジにより何段階でも遡ることが可能であるので、行動目的Ｇよりも更に上位の行動目的（行動目的Ｇ'）も推定可能となる。得られた行動目的と高頻度で共起する別の行動(行動Ｂ)をユーザに推薦することができる。
【００５２】
なお、上記の図１に示す関連行動推薦装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、関連行動推薦装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００５３】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１００  関連行動推薦装置
１０１  Web文書記憶部
１０２  行動目的辞書
１０３  行動−行動目的DB
１０４  共起関係DB
１１０  推薦行動抽出部
１１１  行動抽出部
１１２  行動目的抽出部
１１３  共起関係抽出部
１２０  行動推薦部
１２１  行動目的推定部
１２２  推薦行動提示部
１３０  行動目的オントロジ記憶部
【図１】
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【図２】
2015032289.tif 000004
【図３】
2015032289.tif 000005
【図４】
2015032289.tif 000006
【図５】
2015032289.tif 000007
【図６】
2015032289.tif 000008
【図７】
2015032289.tif 000009
【図８】
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【図９】
2015032289.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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