(57)【要約】【課題】ユーザ嗜好を示すスコアを、コンテンツに対する操作ログにユーザ属性毎に異なる重みを付けて算出することが可能な情報処理装置、スコア算出方法、プログラム、およびシステムを提供する。【解決手段】コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出する算出部と、前記コンテンツに前記算出された前記第１のスコアを紐付ける紐付部と、を備える、情報処理装置。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出する算出部と、
前記コンテンツに前記算出された前記第１のスコアを紐付ける紐付部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記コンテンツに操作ログが無い場合、前記コンテンツのメタデータに基づく第２のスコアを算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第２のスコアは、操作ログが無い対象のコンテンツと、前記第１のスコアが算出されたコンテンツとのメタデータの類似度に応じて算出される、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第２のスコアの算出に用いられるメタデータには強弱が設けられる、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記メタデータは、前記コンテンツの作成時の条件情報、または、顔の有無情報、人物情報、および物体情報の少なくともいずれかを含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記ユーザ属性は、年齢、性別、配偶者の有無、子供の有無、ユーザ端末の利用歴、ユーザ端末の機種、特定のサービス／機器の利用歴、特定機器の利用頻度、コンテンツの利用頻度／方法のうち少なくともいずれかに基づく属性である、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けは、予め行われたユーザテストに基づいて構築されたモデルを用いて決定される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記算出部は、前記コンテンツの提供者である他ユーザとユーザの類似度を加味して前記第１のスコアを算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記情報処理装置は、
前記コンテンツに紐付けられた前記第１または第２のスコアの高さに応じて当該コンテンツを提示するよう制御する提示制御部をさらに備える、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記提示制御部は、前記第１のスコアと前記第２のスコアに任意の重みをつけた上で、各スコアの高さに応じて前記コンテンツを提示するよう制御する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記情報処理装置は、
前記コンテンツに紐付けられた前記第１または第２のスコアの高さに応じて当該コンテンツを所定の外部記憶装置に送信してバックアップを行うよう制御するバックアップ制御部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記バックアップ制御部は、内部記憶部に記憶されている全てのコンテンツを前記外部記憶装置に送信した場合、前記第１または第２のスコアの低さに応じて、前記内部記憶部に記憶されている当該コンテンツを削除する、請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出することと、
前記コンテンツに前記算出された前記第１のスコアを紐付けることと、
を含む、スコア算出方法。
【請求項１４】
コンピュータを、
コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出する算出部と、
前記コンテンツに前記算出された前記第１のスコアを紐付ける紐付部と、
として機能させるための、プログラム。
【請求項１５】
コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出する算出部と；
前記コンテンツに前記算出された前記第１のスコアを紐付ける紐付部と；
を有するサーバと、
前記コンテンツに紐付けられた前記第１または第２のスコアの高さに応じて当該コンテンツを提示するよう制御する提示制御部を有するユーザ端末と、
を備える、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、スコア算出方法、プログラム、およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、多量のコンテンツからユーザが求める観点でコンテンツを抽出する様々な方法が提案されている。
【０００３】
例えば、下記特許文献１では、映画やドラマ等の視聴コンテンツの再生時における操作情報（早送りや一時停止等）で構成される嗜好データに基づいて作成した付加価値情報に従ってコンテンツを処理する通信装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２３２８２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した従来技術では、どのような属性のユーザの嗜好データを生成する際も、「早送り」や「一時停止」等の各種操作に重み付けを行わず、一律に利用しているが、ユーザによっては各種操作の嗜好性に寄与する度合いが異なる場合がある。
【０００６】
例えば、スマートフォンで写真コンテンツ等を閲覧している場合、操作が不慣れなユーザによる操作と、熟練のユーザによる操作とでは、各操作の嗜好性に寄与する度合いが異なることが想定される。すなわち、不慣れなユーザは、好みの写真コンテンツではない場合であっても間違えて必要以上に選択、タッチしたり、拡大操作してしまったりする場合がある。
【０００７】
また、ある属性のユーザは、好みの写真コンテンツに対して拡大操作をより多く行い、他の属性のユーザは、好みの写真コンテンツに対してタップ操作をより多く行う、というように、ユーザの属性毎に操作ログの傾向が異なる場合も想定される。
【０００８】
そこで、本開示では、ユーザ嗜好を示すスコアを、コンテンツに対する操作ログにユーザ属性毎に異なる重みを付けて算出することが可能な情報処理装置、スコア算出方法、プログラム、およびシステムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示によれば、コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出する算出部と、前記コンテンツに前記算出された前記第１のスコアを紐付ける紐付部と、を備える、情報処理装置を提案する。
【００１０】
本開示によれば、コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出することと、前記コンテンツに前記算出された前記第１のスコアを紐付けることと、を含む、スコア算出方法を提案する。
【００１１】
本開示によれば、コンピュータを、コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出する算出部と、前記コンテンツに前記算出された前記第１のスコアを紐付ける紐付部と、として機能させるための、プログラムを提案する。
【００１２】
本開示によれば、コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出する算出部と；前記コンテンツに前記算出された前記第１のスコアを紐付ける紐付部と；を有するサーバと、前記コンテンツに紐付けられた前記第１または第２のスコアの高さに応じて当該コンテンツを提示する提示部を有するユーザ端末と、を備える、システムを提案する。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように本開示によれば、ユーザ嗜好を示すスコアを、コンテンツに対する操作ログにユーザ属性毎に異なる重みを付けて算出することが可能となる。
【００１４】
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】
【００１５】
【図１】本開示の一実施形態によるスコアリングシステムの概要について説明するための図である。
【図２】本開示の一実施形態によるスコアリングシステムの第１の全体構成について説明するためのブロック図である。
【図３】操作ログのデータ構成の一例を示す図である。
【図４】コンテンツＤＢに格納されるコンテンツ情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図５】スコア情報ＤＢに格納されるスコア情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図６】ユーザ情報ＤＢに格納されるユーザ情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図７】本開示の一実施形態によるスコアリングシステムの第２の全体構成について説明するためのブロック図である。
【図８】本開示の一実施形態によるスコアリングシステムの第３の全体構成について説明するためのブロック図である。
【図９】本実施形態によるサーバのコンテンツ解析部の動作処理を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態によるサーバのスコア情報ＤＢ１８に格納されるスコアの算出処理を示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態によるスコアに基づく写真コンテンツの提示制御処理を示すフローチャートである。
【図１２】テストによって得られる一のユーザのＰｈｏｔｏ群に対する各操作ログの一例を示す図である。
【図１３】テストによって得られる複数のユーザのＰｈｏｔｏ群に対する各操作ログの一例を示す図である。
【図１４】一のユーザのＰｈｏｔｏ群から抽出される各メタデータの一例を示す図である。
【図１５】複数のユーザのＰｈｏｔｏ群から抽出される各メタデータの一例を示す図である。
【図１６】写真コンテンツの一覧画面において、スコア上位の（好みの）写真コンテンツを表紙にする場合について説明するための図である。
【図１７】写真コンテンツの一覧画面において、スコア順に（好み順に）写真コンテンツを並べる場合について説明するための図である。
【図１８】写真コンテンツの一覧画面において、スコア上位の（好みの）写真コンテンツを強調表示する場合について説明するための図である。
【図１９】スコア上位の（好みの）写真コンテンツのフォルダを作成する場合について説明するための図である。
【図２０】他ユーザから送られた写真コンテンツの一覧画面において、好みの他ユーザの写真コンテンツを優先的に表示する場合について説明するための図である。
【図２１】未知の写真コンテンツを、ユーザ好み写真コンテンツとそれ以外に仕分ける場合について説明するための図である。
【図２２】特定ユーザにシェアする写真コンテンツの候補の提示について説明するための図である。
【図２３】他ユーザから多量にシェアされた写真コンテンツからユーザの好みの写真コンテンツを抽出して提示する場合について説明するための図である。
【図２４】好みの人物の写真コンテンツを強調表示する場合について説明するための図である。
【図２５】好みの人物の所持品に関する情報を提示する場合について説明するための図である。
【図２６】お気に入りの写真コンテンツを自動でバックアップする場合について説明するための図である。
【図２７】お気に入りの写真コンテンツをローカルに残す場合について説明するための図である。
【図２８】各ユーザの写真コンテンツに対するスコアと、各ユーザの商品購入ログを正規化した表である。
【図２９】写真コンテンツと商品（Ｉｔｅｍ）の関連スコアをＭａｔｒｉｘで示す図である。
【図３０Ａ】各商品と一の写真コンテンツとの関連スコアを抽出し、関連スコア順に並べた表である。
【図３０Ｂ】各商品と複数の写真コンテンツとの関連スコアを抽出し、関連スコア順に並べた表である。
【図３１】写真コンテンツＰ１を閲覧した際に関連Ｉｔｅｍを表示する場合の画面表示例を示す図である。
【図３２】ｉＳｃｏｒｅが高い写真コンテンツに関連するＩｔｅｍをユーザに推薦する場合の画面表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
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、本明細書及び図面において、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。
【００１７】
また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態によるスコアリングシステムの概要
２．全体構成
２−１．第１の構成
２−１−１．サーバの構成
２−１−２．ユーザ端末の構成
２−２．第２の構成
２−３．第３の構成
３．スコア算出
３−１．基本動作
３−１−１．コンテンツ情報の生成
３−１−２．スコア算出処理
３−１−３．提示制御処理
３−２．Ｉｔｅｍ−ｂａｓｅｄ Ｓｃｏｒｅの算出
３−３．Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ−ｂａｓｅｄ Ｓｃｏｒｅの算出
３−４．ユーザテスト
３−４−１．ｉＳｃｏｒｅの精度向上のためのユーザテスト
３−４−２．ａＳｃｏｒｅの精度向上のためのユーザテスト
４．スコア活用例
４−１．提示制御
４−２．バックアップ制御
５．コンテンツ推薦への応用
５−１．ＣＦベースのコンテンツ推薦
５−２．ＣＢＦベースのコンテンツ推薦
５−３．ＣＦ／ＣＢＦ混合型によるコンテンツ推薦
６．まとめ
【００１８】
＜＜１．本開示の一実施形態によるスコアリングシステムの概要＞＞
まず、本開示の一実施形態によるスコアリングシステムの概要について図１を参照して説明する。図１に示すように、本実施形態によるユーザ端末２は、例えばスマートフォンにより実現され、一面に操作表示部２５が設けられている。操作表示部２５は、画面を表示する表示機能と、ユーザ操作の入力を受付ける操作入力機能とを有する。具体的には、表示画面に操作入力部の一例であるタッチセンサが積層され、表示画面に対するユーザ操作が検出され得る。
【００１９】
ユーザ端末２の操作表示部２５には、ユーザ操作に応じて写真コンテンツが表示される。ユーザは、多量の写真コンテンツのサムネイルの中から、見たい写真コンテンツをタップして選択し、全画面表示させたり、全画面表示させた写真コンテンツをさらに拡大操作したり、スワイプ操作したりする。このような操作をログとして記録することで、各写真コンテンツに対する写真表示回数、累計写真表示時間、ズームイン回数、ズームアウト回数等が分かる。
【００２０】
そして、記録した操作ログを解析することで、写真コンテンツに対するユーザの嗜好（好み）を示すスコアが算出され、算出されたスコアに基づいて、多量の写真コンテンツの表示制御（提示制御）やバックアップ制御が行われる。例えば、図１に示すように、多量の写真コンテンツが、好みのスコア（嗜好スコア）が高いグループＧ１と低いグループＧ２に分けられ得る。また、本実施形態によるユーザ端末２は、嗜好スコアが高い写真コンテンツを自動的にユーザに提示したり、多量の写真コンテンツをサムネイルで一覧表示する際に嗜好スコアが高い写真コンテンツのサムネイルを大きく表示したりというように、多量の写真コンテンツを賢く提示することができる。なお操作ログの解析や嗜好スコアの算出は、ユーザ端末２と接続するサーバ１（図２参照）で行われてもよいし、ユーザ端末２で行われてもよい。
【００２１】
（背景）
ここで、従来は、どのような属性のユーザに対しても、「早送り」や「一時停止」等の各種操作に重み付けを行わず、一律に嗜好データとして用いていたが、ユーザ属性によっては各種操作の嗜好性に寄与する度合いが異なる場合がある。すなわち、操作の傾向はユーザの属性によって異なる。
【００２２】
そこで、本実施形態では、写真コンテンツに対する嗜好を示すスコアを算出する際に、操作ログに対してユーザ属性毎に異なる重みを付けた上で算出する。これにより、写真コンテンツに対する操作ログが同じであっても、ユーザ属性が異なる場合は異なる嗜好スコアが算出される。具体的には、例えば写真コンテンツを表示するユーザ端末２の操作が不慣れなユーザと、熟練したユーザとでは、同じ操作（例えば同じ写真表示回数、ズームイン回数等）であっても、操作ログが嗜好性に寄与する度合いが異なる。すなわち、熟練したユーザの操作ログは嗜好性に寄与する度合いが高いが、不慣れなユーザの操作ログにはミス操作も含まれるために嗜好性に寄与する度合いが低い。
【００２３】
以上、本開示の一実施形態によるスコアリングシステムの概要について説明した。なお、本実施形態では、コンテンツの一例として写真コンテンツを用いるが、本開示はこれに限定されず、他のコンテンツに対する操作ログに基づいて嗜好スコアを算出することも可能である。また、ユーザ端末２は、図１に示すスマートフォンに限定されず、例えばタブレット端末、携帯電話端末等であってもよい。続いて、本開示によるスコアリングシステムの全体構成について図２〜図８を参照して説明する。
【００２４】
＜＜２．全体構成＞＞
＜２−１．第１の構成＞
図２は、本開示によるスコアリングシステムの第１の全体構成について説明するためのブロック図である。図２に示すように、本開示によるスコアリングシステムは、サーバ１とユーザ端末２を含み、サーバ１は、ユーザ端末２から送信された操作ログに基づいて嗜好スコアを算出する。これによりユーザ端末２の処理負荷を軽減させることができる。以下、スコアリングシステムを形成するサーバ１およびユーザ端末２の各構成について具体的に説明する。
【００２５】
（２−１−１．サーバの構成）
サーバ１は、図２に示すように、通信部１１、解析処理部１０、操作ログＤＢ１６、ユーザ情報ＤＢ１７、スコア情報ＤＢ１８、およびコンテンツＤＢ１９を有する。
【００２６】
通信部１１は、無線／有線により外部装置と接続し、データの送受信を行う機能を有する。本実施形態による通信部１１は、例えばユーザ端末２から、写真コンテンツや、写真コンテンツのＩＤ（以下、Ｐｈｏｔｏ  ＩＤとも称す）、写真コンテンツに対する操作ログを受信する。
【００２７】
通信部１１により受信した操作ログは、操作ログＤＢ１６に格納される。ここで、操作ログＤＢ１６に格納される操作ログのデータ構成の一例を図３に示す。図３に示すように、操作ログのデータは、操作を行ったユーザを示すユーザＩＤ、操作対象の写真コンテンツを示すＰｈｏｔｏ  ＩＤ、各種操作のログである操作ログ１、操作ログ２等により構成される。操作ログ１は、例えばタップ回数、操作ログ２は、例えば拡大操作（ピンチアウト操作）回数であってもよい。
【００２８】
解析処理部１０は、通信部１１によりユーザ端末２から受信した写真コンテンツや、操作ログＤＢ１６に格納されている操作ログの解析を行う。具体的には、解析処理部１０は、コンテンツ解析部１１２、スコア算出部１１３、および紐付部１１５として機能する。
【００２９】
コンテンツ解析部１１２は、写真コンテンツを解析してメタデータを抽出する。メタデータには、例えば撮影時に画像に付加された画像作成時の条件情報（Ｅｘｉｆ；Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｆｉｌｅ  Ｆｏｒｍａｔ）から抽出されるものの他、画像解析により得られるリッチなメタデータが含まれる。Ｅｘｉｆから抽出されるメタデータとしては、例えば撮影日時、撮影場所、撮影装置のメーカー名（製造・販売元）、撮影装置のモデル名（カメラ付き携帯電話・スマートフォンの機種名等）、画像全体の解像度、水平・垂直方向の単位あたり解像度、撮影方向、シャッタースピード、絞り（Ｆ値）が挙げられる。さらにＩＳＯ感度、測光モード、フラッシュの有無、露光補正ステップ値、焦点距離、色空間（カラースペース）、ＧＰＳ情報（緯度・経度・標高等）、サムネイル等も挙げられる。
【００３０】
リッチなメタデータには、被写体情報（人物認識情報、物体認識情報）が含まれる。例えば顔メタデータとして、顔の有無、顔の大きさ、顔の数、顔の向き、顔の位置、年齢、世代、性別、笑顔レベル、怒りレベル、カメラ目線スコア、眼鏡の有無、人種、人物スコア（被写体は誰か）、対象物スコア（被写体は何か）等が挙げられる。また、画像メタデータとして、色ヒストグラム、テクスチャ、エッジ特徴量、Ｃｏｌｏｒ
Ｖａｒｉａｎｃｅ（０（均一色）−２５５)、Ｂｌｕｒ Ｓｃｏｒｅ（０（ぼんやり）−２５５（くっきり））等が挙げられる。
【００３１】
コンテンツ解析部１１２は、抽出したメタデータを写真コンテンツのＩＤに対応付けたコンテンツプロファイル（ＣＰ）としてコンテンツＤＢ（データベース）１９に格納する。
【００３２】
スコア算出部１１３は、操作ログに基づいて写真コンテンツに対するユーザの嗜好を示すスコア（嗜好スコア）を、ユーザ属性毎に異なる重みをつけた上で算出する。ここで、スコア算出部１１３は、コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコア（嗜好スコアの一例）として、「Ｉｔｅｍ−ｂａｓｅｄ
Ｓｃｏｒｅ」（以下、ｉＳｃｏｒｅとも称す）を算出する。
【００３３】
また、スコア算出部１１３は、写真コンテンツに操作ログが無い場合（ユーザが操作していない未知の画像の場合）、当該写真コンテンツのメタデータに基づく第２のスコア（嗜好スコアの一例）として、「Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ−ｂａｓｅｄ
Ｓｃｏｒｅ」（以下、ａＳｃｏｒｅとも称す）を算出し得る。このようなスコア算出部１１３による嗜好スコアの算出については、「３．スコア算出」において詳しく説明する。
【００３４】
紐付部１１５は、スコア算出部１１３により算出されたスコアを、写真コンテンツ（具体的には、写真コンテンツのＩＤ）に紐付けて、スコア情報ＤＢ１８に格納する。また、紐付部１１５は、算出されたスコアに、ユーザＩＤも対応付けてスコア情報ＤＢに格納してもよい。
【００３５】
コンテンツＤＢ１９は、コンテンツ解析部１１２により解析された結果を格納する。ここで、図４に、コンテンツＤＢ１９に格納されるコンテンツ情報のデータ構成の一例を示す。図４に示すように、各写真コンテンツのＩＤ（Ｐｈｏｔｏ  ＩＤ）に、撮影場所（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ；Ｌｏｃａｔｉｏｎ）のメタデータや、被写体の表情（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ；ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ）のメタデータが対応付けられる。または、各メタデータには、ａＳｃｏｒｅが紐付けられる。
【００３６】
スコア情報ＤＢ１８では、スコア算出部１１３により算出されたスコア（ｉＳｃｏｒｅ／ａＳｃｏｒｅ）が、紐付部１１５によりＰｈｏｔｏ  ＩＤに紐付けて格納されている。ここで、図５に、スコア情報ＤＢ１８に格納されるスコア情報のデータ構成の一例を示す。図５に示すように、ユーザＩＤおよびＰｈｏｔｏ  ＩＤに対して、「Ｉｔｅｍ−ｂａｓｅｄ
Ｓｃｏｒｅ」または「Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ−ｂａｓｅｄ Ｓｃｏｒｅ」の得点が紐付けられる。
【００３７】
ユーザ情報ＤＢ１７は、メタレベルのユーザ嗜好を示す情報を格納する。図６は、ユーザ情報ＤＢ１７に格納されるユーザ情報のデータ構成の一例を示す図である。図６に示すように、ユーザＩＤ毎にメタレベルの「Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ−ｂａｓｅｄ  Ｓｃｏｒｅ」（嗜好スコアの一例）が格納される。例えば、ＩＤ「０００１」のユーザは、撮影場所メタ「Ｐａｒｉｓ」の嗜好スコアが「０．８」、「Ｔｏｋｙｏ」が「０．５」であることから、当該ユーザは「Ｐａｒｉｓ」で撮影された写真コンテンツをより好むことが分かる。
【００３８】
以上、サーバ１の構成について具体的に説明した。続いて、ユーザ端末２の構成について具体的に説明する。
【００３９】
（２−１−２．ユーザ端末の構成）
ユーザ端末２は、図２に示すように、制御部２０、通信部２１、操作表示部２５、および記憶部２６を有する。以下、各構成について説明する。
【００４０】
制御部２０は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、不揮発性メモリ、インターフェース部を備えたマイクロコンピュータにより構成され、ユーザ端末２の各構成を制御する。例えば制御部２０は、操作表示部２５により検出された写真コンテンツに対するユーザ操作のログを、写真コンテンツのＩＤと共に、通信部２１を介してサーバ１に送信するよう制御する。この際、制御部２０は、ユーザＩＤも併せて送信してもよい。
【００４１】
また、制御部２０は、表示制御部（提示制御部）２１６およびバックアップ制御部２１７としても機能する。表示制御部２１６は、サーバ１から取得した各写真コンテンツのスコア（ｉＳｃｏｒｅまたはａＳｃｏｒｅ、若しくはこれらに混合ｗｅｉｇｈｔが乗算されたスコア）に基づいて、写真コンテンツの表示（提示）制御を行う。スコアに基づく写真コンテンツの表示（提示）については、「４．スコア活用例」において詳しく説明する。また、バックアップ制御部２１７は、ローカルメモリである記憶部２６に格納されている写真コンテンツを、所定のクラウドサーバに転送して保管する。本実施形態によるバックアップ制御部２１７は、サーバ１から取得した各写真コンテンツのスコアに基づいて、写真コンテンツのバックアップ制御を行ってもよい。スコアに基づく写真コンテンツのバックアップについても、「４．スコア活用例」において詳しく説明する。
【００４２】
通信部２１は、無線／有線により外部装置と接続し、データの送受信を行う機能を有する。本実施形態による通信部２１は、例えばサーバ１に接続し、写真コンテンツや、写真コンテンツのＩＤ、写真コンテンツに対する操作ログを送信する。また、通信部２１は、サーバ１から、写真コンテンツのＩＤに対応付けられたスコア（ｉＳｃｏｒｅまたはａＳｃｏｒｅ、若しくはこれらに混合ｗｅｉｇｈｔが乗算されたスコア）を受信する。
【００４３】
操作表示部２５は、図１を参照して上述したように、操作入力機能および表示機能を有する。操作入力機能は、具体的には表示画面への操作入力を受け付けるタッチセンサにより実現される。また、表示機能は、例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）またはＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）等により実現される。
【００４４】
記憶部２６は、ローカルメモリであって、制御部２０が各種処理を実行するためのプログラム等を記憶する。また、記憶部２６は、写真コンテンツを格納する。
【００４５】
以上、本開示によるスコアリングシステムの第１の構成について具体的に説明した。なお本開示によるスコアリングシステムは第１の構成に限定されず、例えば以下に説明するような構成であってもよい。
【００４６】
＜２−２．第２の構成＞
上記第１の構成では、スコアに基づいて写真コンテンツを表示（提示）する表示制御部２１６をユーザ端末２が有するが、表示制御部２１６の機能をサーバ１が有していてもよい。以下、スコアに基づいて写真コンテンツを表示（提示）制御する機能を有するサーバ１ｘについて図７を参照して説明する。
【００４７】
図７は、本開示の一実施形態によるスコアリングシステムの第２の全体構成について説明するためのブロック図である。図７に示すように、スコアリングシステムは、サーバ１ｘとユーザ端末２ｘを含む。サーバ１ｘは、第１の構成によるサーバ１の各構成に加えて、提示制御部１１６を有する。
【００４８】
提示制御部１１６は、スコア情報ＤＢ１８に格納されている各Ｐｈｏｔｏ  ＩＤのスコア（ｉＳｃｏｒｅまたはａＳｃｏｒｅ、若しくはこれらに混合ｗｅｉｇｈｔが乗算されたスコア）に基づいて、写真コンテンツの表示（提示）制御を行う。具体的には、提示制御部１１６は、スコアに基づく写真コンテンツの表示画面を生成するための情報を、通信部１１を介してユーザ端末２ｘに送信するよう制御する。ユーザ端末２ｘの制御部２０ｘは、サーバ１ｘから受信した情報に基づいて生成される写真コンテンツの表示画面を、操作表示部２５に表示するよう制御する。
【００４９】
その他の各構成の機能は、図２を参照して説明した同符号の構成の機能と同様であるので、ここでの説明は省略する。
【００５０】
以上説明した第２の構成によるスコアリングシステムは、第１の構成よりもさらにユーザ端末２の処理負荷を軽減させることができる。
【００５１】
＜２−３．第３の構成＞
また、本開示によるスコアリングシステムは、第１の構成によるサーバ１の主な機能を、ユーザ端末２が有してもよい。以下、図８を参照して具体的に説明する。
【００５２】
図８は、本開示の一実施形態によるスコアリングシステムの第３の全体構成について説明するためのブロック図である。図８に示すように、第３の構成によるスコアリングシステムは、ユーザ端末２ｙにより実現される。ユーザ端末２ｙは、制御部２０ｙ、通信部２１、操作ログＤＢ２２、操作表示部２５、記憶部２６、ユーザ情報ＤＢ２７、スコア情報ＤＢ２８、およびコンテンツＤＢ２９を有する。
【００５３】
制御部２０ｙは、ユーザ端末２ｙの各構成を制御する。また、制御部２０ｙは、操作表示部２５により検出された写真コンテンツに対するユーザ操作のログを、写真コンテンツのＩＤと共に、操作ログＤＢ２２に格納するよう制御する。
【００５４】
また、制御部２０ｙは、コンテンツ解析部２１２、スコア算出部２１３、紐付部２１５、表示制御部（提示制御部）２１６、およびバックアップ制御部２１７としても機能する。
【００５５】
コンテンツ解析部２１２は、第１の構成によるコンテンツ解析部１１２と同様に、写真コンテンツを解析してメタデータを抽出する。抽出されたメタデータは、写真コンテンツのＩＤと紐付けられてコンテンツＤＢ２９に格納される。
【００５６】
スコア算出部２１３は、第１の構成によるスコア算出部２１３と同様に、操作ログＤＢ２２に格納された操作ログに基づいて、写真コンテンツに対する嗜好を示すスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出する。
【００５７】
紐付部２１５は、スコア算出部２１３により算出されたスコアを、写真コンテンツ（具体的には、写真コンテンツのＩＤ）に紐付けて、スコア情報ＤＢ２８に格納する。また、紐付部２１５は、算出されたスコアに、ユーザＩＤも対応付けてスコア情報ＤＢに格納してもよい。
【００５８】
表示制御部（提示制御部）２１６は、スコア情報ＤＢ２８に格納されている各写真コンテンツのスコア（ｉＳｃｏｒｅまたはａＳｃｏｒｅ、若しくはこれらに混合ｗｅｉｇｈｔが乗算されたスコア）に基づいて、写真コンテンツの表示（提示）制御を行う。
【００５９】
バックアップ制御部２１７は、スコア情報ＤＢ２８に格納されている各写真コンテンツのスコアに基づいて、写真コンテンツのバックアップ制御を行う。
【００６０】
以上説明した第３の構成によるスコアリングシステムでは、写真コンテンツのスコア算出およびスコアに基づく写真コンテンツの表示（提示）制御といった本開示による主な処理をユーザ端末２ｙ内で全て行うことができる。
【００６１】
＜＜３．スコア算出処理＞＞
続いて、本実施形態によるスコアリングシステムによるスコア算出処理について図９〜図１５を参照して具体的に説明する。なお、ここでは一例として図２を参照して説明した第１の構成によるスコアリングシステムにおけるスコア算出処理を説明する。
【００６２】
＜３−１．基本動作＞
まず、図９〜図１１を参照して本実施形態によるスコアリングシステムの基本的な動作処理について説明する。
【００６３】
（３−１−１．コンテンツ情報の生成）
図９は、本実施形態によるサーバ１のコンテンツ解析部１１２の動作処理を示すフローチャートである。図９に示すように、まず、ステップＳ１０３において、コンテンツ解析部１１２は、各ユーザ端末２から、全ユーザの全写真コンテンツを取得する。なお、ここでは一例として全ユーザの全写真コンテンツを取得する処理を示すが、本実施形態はこれに限定されず、少なくとも１以上のユーザの１以上の写真コンテンツを取得した場合も同様に処理され得る。
【００６４】
次に、ステップＳ１０６において、コンテンツ解析部１１２は、ユーザ毎に全写真コンテンツを解析する。具体的には、コンテンツ解析部１１２は、写真コンテンツのメタデータを抽出する。
【００６５】
次いで、ステップＳ１０９において、コンテンツ解析部１１２は、解析結果（具体的には抽出したメタデータ）をコンテンツ情報としてコンテンツＤＢ１９に格納する。
【００６６】
（３−１−２．スコア算出処理）
図１０は、本実施形態によるサーバ１のスコア情報ＤＢ１８に格納されるスコアの算出処理を示すフローチャートである。図１０に示すように、まず、ステップＳ１１３において、サーバ１のスコア算出部１１３は、全ユーザの全Ｐｈｏｔｏ  ＩＤと、全操作ログを取得する。なお、ここでは一例として全ユーザの全Ｐｈｏｔｏ  ＩＤと、全操作ログを取得する処理を示すが、本実施形態はこれに限定されず、少なくとも１以上のユーザの１以上のＰｈｏｔｏ  ＩＤと操作ログを取得した場合も同様に処理され得る。
【００６７】
次に、ステップＳ１１６において、スコア算出部１１３は、操作ログが存在する全ての写真コンテンツに対して、操作ログに基づいてｉＳｃｏｒｅを算出し、算出結果は紐付部１１５により写真コンテンツのＩＤと紐付けられてスコア情報ＤＢ１８に格納される。スコア算出部１１３によるｉＳｃｏｒｅの算出方法については、後述の「３−２．Ｉｔｅｍ−ｂａｓｅｄ Ｓｃｏｒｅの算出」において詳細に説明する。
【００６８】
次いで、ステップＳ１１９において、紐付部１１５は、スコア情報ＤＢ１８に格納した全写真コンテンツのｉＳｃｏｒｅ上位Ｎ件のＰｈｏｔｏ  ＩＤに対応するコンテンツ情報（メタデータ）を重ね合わせて全ユーザ情報を生成し、ユーザ情報ＤＢ１７に格納する。ユーザ情報は、図６に示すように、メタレベルでのユーザ嗜好を示すデータであって、ユーザＩＤ毎に各メタデータ（属性）のスコアが生成される。
【００６９】
次に、ステップＳ１２２において、スコア算出部１１３は、操作ログが存在しない写真コンテンツに対して、ａＳｃｏｒｅを算出し、紐付部１１５により算出結果が写真コンテンツのＩＤと紐付けられてスコア情報ＤＢ１８に格納される。スコア算出部１１３によるａＳｃｏｒｅの算出方法については、後述の「３−３．Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ−ｂａｓｅｄ Ｓｃｏｒｅの算出」において詳細に説明する。
【００７０】
（３−１−３．提示制御処理）
図１１は、本実施形態によるスコアに基づく写真コンテンツの提示制御処理を示すフローチャートである。図１１に示すように、まず、ステップＳ２０３において、ユーザ端末２は、所定のユーザＩＤに対応付けられたＰｈｏｔｏ  ＩＤの各スコア（ｉＳｃｏｒｅ／ａＳｃｏｒｅ）をサーバ１のスコア情報ＤＢ１８から取得する。
【００７１】
次に、ステップＳ２０６において、表示制御部（提示制御部）２１６は、各Ｐｈｏｔｏ  ＩＤに紐付けられているｉＳｃｏｒｅ、またはａＳｃｏｒｅに、任意の重みを付けてスコアを算出する。具体的には、表示制御部２１６は、下記式１によりスコアを算出する。
【００７２】
（式１）
2015141530.tif 000003
【００７３】
なお、上記式１において、「ｗｉ」はＩｔｅｍ−ｂａｓｅｄの混合ｗｅｉｇｈｔ、「ｗａ」はＡｔｔｒｉｂｕｔｅ−ｂａｓｅｄの混合ｗｅｉｇｈｔを示す。
【００７４】
ｉＳｃｏｒｅは写真コンテンツに対するユーザの操作ログに基づくスコアであるので、嗜好性に寄与する度合いが高いが、ａＳｃｏｒｅは操作ログが無い場合にｉＳｃｏｒｅが算出された写真コンテンツの類似度に基づいて算出されるため嗜好性に寄与する度合いが低い。そこで、両者のスコアに基づいて提示処理を行う際に、嗜好性に寄与する度合いが高いｉＳｃｏｒｅにより重みを付けたスコアを利用することで、より確実にユーザの嗜好に応じた写真コンテンツを提示することができる。
【００７５】
例えば混合ｗｅｉｇｈｔの比率ｗｉ：ｗａを２：１にした場合、以下のように各写真コンテンツのスコアを算出することができる。
【００７６】
【表１】
2015141530.tif 000004
【００７７】
以上説明した混合ｗｅｉｇｈｔを用いたスコアの算出は、サーバ１側（具体的にはスコア算出部１１３）で行われてもよい。
【００７８】
続いて、ステップＳ２０９において、表示制御部２１６は、ユーザの全写真コンテンツをスコアでソートし、上位Ｍ件の写真コンテンツを提示するよう制御する。
【００７９】
これにより、ユーザ端末２は、多数の写真コンテンツの中から、ユーザの嗜好に応じた写真コンテンツを自動的に提示することができる。また、操作ログの無い未知の写真コンテンツについてもａＳｃｏｒｅを算出することでユーザ嗜好に対応した写真コンテンツとして提示することができる。ユーザは、自分の嗜好に合った未知の写真コンテンツが提示されることで、写真コンテンツの閲覧をより楽しむことができる。
【００８０】
＜３−２．Ｉｔｅｍ−ｂａｓｅｄ Ｓｃｏｒｅの算出＞
続いて、スコア算出部１１３によるＩｔｅｍ−ｂａｓｅｄ Ｓｃｏｒｅ（ｉＳｃｏｒｅ）の算出について説明する。スコア算出部１１３は、写真コンテンツに対するユーザの操作ログ（フィードバック）に基づいて、写真コンテンツに対する嗜好（好み）をスコア化する。操作ログには、写真選択操作、タップ操作、ズームイン／アウト操作、シェア操作、印刷操作等が含まれる。また、ユーザの視線検出が可能な装置で閲覧された場合、写真コンテンツの凝視時間や凝視回数も操作ログに含まれる。
【００８１】
より具体的には、スコア算出部１１３は、下記式２によりＩｔｅｍ−ｂａｓｅｄ Ｓｃｏｒｅを算出する。
【００８２】
（式２）
2015141530.tif 000005
【００８３】
上記式２において、ｉは操作ログの種類番号（ｉ＝０、１、２、・・・ｍ)、ｗｉは操作ログｉに対するｗｅｉｇｈｔ、ＡｃｔｉｏｎＬｏｇｉは操作ログｉをスコア化したものである。例えば、写真に対するズーム回数、凝視時間を用いてユーザの好みに応じたスコアを計算する場合、
Ｉｔｅｍ−ｂａｓｅｄ Ｓｃｏｒｅ＝ｗ１＊ズーム回数＋ｗ２＊凝視時間
となる。なお、ここでは、「ズーム回数が多い程、また、凝視時間が長い程、写真に対する好みのスコアが高い」と仮定している。
【００８４】
また、上記操作ログや操作ログに対するｗｅｉｇｈｔは、スコア化したい観点に応じて設定するが、ユーザテスト等で決定することも可能である。例えば、実際の操作ログと、ある観点でユーザが明示的にＲａｔｉｎｇ（ユーザ評価）した結果の相関をとって予測モデル（または分類モデル）を作成し、そのモデルを用いて求める観点に寄与する操作ログを決定したり、その操作ログの重みを強くしたりする。
【００８５】
しかしながら、ユーザテストにて操作ログに対するｗｅｉｇｈｔを決定する場合、ユーザ属性によって操作ログの傾向が異なる場合があるので、分布が異なる操作ログを混ぜてモデルを作っても精度が低い可能性がある。すなわち、万人にはある程度フィットするが、個人個人ではあまり精度がよいとは言えないような状況が想定される。なおユーザ属性とは、例えば年齢、性別、既婚／未婚、子供あり／なし、ユーザ端末２の利用歴、利用機種、操作の習熟度、特定のサービス／機器の利用歴、特定機器の利用頻度、コンテンツの利用頻度／方法等のうち少なくともいずれかに基づく属性である。
【００８６】
そこで、本実施形態では、ユーザ属性や操作ログの傾向からユーザをクラスタリングし、クラスタごとにモデル構築を行って操作ログの重みを決定する。
【００８７】
例えば、ユーザ端末２（例えばスマートフォン）の利用歴（操作歴）が短いユーザは誤操作等が多いため、利用歴が長いユーザに比べて、ピンチイン・アウト操作が嗜好に寄与する度合いが低いと仮定する。具体的には、「端末利用歴短い／長い」で分けてモデルを作り、端末利用歴が短い属性のユーザのピンチイン・アウト操作が嗜好に寄与する度合いが低いことが分かった場合、端末利用歴が短い属性のユーザによるピンチイン・アウト操作ログのｗｅｉｇｈｔを弱く設定する。
【００８８】
このように、本実施形態では、操作ログに、ユーザ属性毎に異なる重みを付けて各種コンテンツのスコアを算出することで、より確実にユーザの嗜好をスコア化することができる。なお、本実施形態による操作ログに対する重みの付け方（ユーザテストの具体例）については、後述の「３−４．ユーザテスト」において具体的に説明する。
【００８９】
また、ＳＮＳなど複数ユーザの写真を互いに閲覧できる状態において、他ユーザの写真を閲覧する際に、閲覧ユーザの他ユーザに対する類似度が事前に与えられている場合、下記式３を用いて他ユーザへの類似度を加味したＩｔｅｍ−ｂａｓｅｄ
Ｓｃｏｒｅを算出することも可能である。これにより、類似度の高い他ユーザの写真に対するスコアが高くなる。
【００９０】
（式３）
2015141530.tif 000006
【００９１】
上記式３において、ｉは操作ログの種類番号（ｉ＝０、１、２、・・・ｍ）、ｗｉは操作ログｉに対するｗｅｉｇｈｔ、ＡｃｔｉｏｎＬｏｇｉは操作ログｉをスコア化したもの、ｕｋは、他ユーザｋに対する類似スコアを表す。
【００９２】
上記他ユーザに対する類似度（類似スコア）とは、他ユーザとの交流度合いや親密度などである。また、ここでの他ユーザとは、写真コンテンツの作成者（撮影者）、所有者、投稿者、被写体等が挙げられる。
【００９３】
＜３−３．Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ−ｂａｓｅｄ Ｓｃｏｒｅの算出＞
上述したｉＳｃｏｒｅは、写真コンテンツの操作ログが有る場合に、操作ログに基づいてユーザの写真コンテンツに対する嗜好をスコア化したものであるが、本実施形態はこれに限定されず、操作ログが無い写真コンテンツに対しても嗜好をスコア化することが可能である。
【００９４】
具体的には、スコア算出部１１３は、ｉＳｃｏｒｅが高い写真コンテンツとのメタデータの類似度に基づいて、下記式４によりＡｔｔｒｉｂｕｔｅ−ｂａｓｅｄ
Ｓｃｏｒｅ（ａＳｃｏｒｅ）を算出する。そして、ａＳｃｏｒｅの上位Ｎ件が、ユーザが好む写真コンテンツとして提示される。
【００９５】
（式４）
2015141530.tif 000007
【００９６】
上記式４において、ｐｈｏｔｏ（ｊ）は、ｉＳｃｏｒｅが高い写真コンテンツである。また、ｐｈｏｔｏ（ｋ）は、操作ログがない写真コンテンツｋｉ〜ｋｎであって、順次ｐｈｏｔｏ（ｊ）と比較してａＳｃｏｒｅが算出される。
【００９７】
上記ａＳｃｏｒｅの算出において用いる写真コンテンツのメタデータは、上述したようにコンテンツ解析部１１２により写真コンテンツから抽出されるものであって、例えばＥｘｉｆから抽出されるメタであってもよいし、画像解析に基づいて抽出されるよりリッチなメタであってもよい。よりリッチなメタとは、例えば顔の有無、表情、人物認識（性別、年齢、誰であるか等）、物体認識等である。
【００９８】
また、メタデータの類似度は、コサインやピアソン相関係数、マハラノビス、カルバックライブラー距離、ユークリッドなどを用いてもよい。また、メタデータ毎にＡｔｔｒｉｂｕｔｅ
ｗｅｉｇｈｔを設けてａＳｃｏｒｅに強弱を付けてもよい。以下、メタデータ毎のＡｔｔｒｉｂｕｔｅ ｗｅｉｇｈｔに強弱をつけた場合の具体例について例１〜例３を用いて説明する。
【００９９】
例１：場所と時間を強める
場所メタと時間メタに対してＡｔｔｒｉｂｕｔｅ
ｗｅｉｇｈｔを強くすることで、ｉＳｃｏｒｅが上位の写真コンテンツと場所と時間が似た未知の（操作ログ無しの）写真コンテンツを、ユーザが好む写真コンテンツとして提示することができる。これにより、「この時この場所で他にこんな光景もあったな」といったユーザ体験を実現することができる。
【０１００】
例２：人物スコアを強める
人物認識（誰であるか）のメタ（人物スコア）に対してＡｔｔｒｉｂｕｔｅ
ｗｅｉｇｈｔを強くすることで、ｉＳｃｏｒｅが上位の写真コンテンツに写る人物群が被写体となっている未知の写真コンテンツを、ユーザが好む写真コンテンツとして提示することができる。これにより、「この人が写っている写真が他にもあった」といったユーザ体験を実現することができる。
【０１０１】
例３：場所と時間、および人物スコアを強める
上記例１と例２を両立させることで、ｉＳｃｏｒｅが上位の写真コンテンツと場所と時間が似ていて、かつｉＳｃｏｒｅが上位の写真コンテンツに写る人物群が写る未知の写真コンテンツを、ユーザが好む写真コンテンツとして提示することができる。なお、「場所と時間」のメタ、および「人物スコア」のメタのｗｅｉｇｈｔの比は、予め設定されていてもよいし、パーソナライズされてもよい。
【０１０２】
上記Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｗｅｉｇｈｔは、ｉＳｃｏｒｅ算出時における操作ログに対するｗｅｉｇｈｔの付け方と同様に、ユーザテストで決定することも可能である。例えば、ある観点でユーザが明示的にＲａｔｉｎｇしたハイスコア写真群（ｉＳｃｏｒｅが高い写真コンテンツ群）に共通して含まれるメタのＡｔｔｒｉｂｕｔｅ
ｗｅｉｇｈｔを強める。
【０１０３】
また、ユーザをユーザ属性などによってクラスタリングをしてからクラスタ内でフィッティングを行ってもよい。
【０１０４】
例えば、子供が居るユーザは居ないユーザに比べて子供の写真を好む傾向があると仮定する。具体的には、「子供あり／なし」でユーザを分けてモデルを作り、子供あり属性のユーザは人の有無メタと年齢メタが嗜好に寄与しやすいことが分かった場合、子供あり属性のユーザには、これらのメタのＡｔｔｒｉｂｕｔｅ
ｗｅｉｇｈｔを強く設定する。
【０１０５】
また、高級カメラ（一眼レフなど）を所有するユーザは非所有のユーザに比べて、クオリティの高い写真（構図ブレのスコアが低い、高画質など）を好む傾向があると仮定する。具体的には、「高級カメラ所有／非所有」でユーザを分けてモデルを作り、高級カメラ所有属性のユーザには、構図のブレを表すスコアや画質などのメタが嗜好に寄与しやすいことが分かった場合、高級カメラ所有属性のユーザには、これらのメタのＡｔｔｒｉｂｕｔｅ
ｗｅｉｇｈｔを強く設定する。
【０１０６】
このように、本実施形態では、メタデータに、ユーザ属性に応じた重みを付けて各種コンテンツのスコアを算出することで、より確実にユーザの嗜好をスコア化することができる。なお、本実施形態によるメタデータに対する重みの付け方（ユーザテストの具体例）については、後述の「３−４．ユーザテスト」において具体的に説明する。
【０１０７】
以上、ｉＳｃｏｒｅおよびａＳｃｏｒｅの算出について説明した。なお、スコアに基づいて写真コンテンツを提示する際は、ｉＳｃｏｒｅとａＳｃｏｒｅに任意の重みを乗算したスコアに基づいて提示されてもよい（図１１に示すステップＳ２０６参照）。
【０１０８】
＜３−４．ユーザテスト＞
続いて、操作ログ／メタデータに対する重みの付け方について（ユーザテストの具体例）説明する。ここでは、嗜好に寄与する操作ログの発見によりｉＳｃｏｒｅの精度を向上させること、また、嗜好に寄与するメタデータの発見によりａＳｃｏｒｅの精度を向上させることを目的とする。
【０１０９】
（３−４−１．Ｉｔｅｍ−ｂａｓｅｄ
Ｓｃｏｒｅの精度向上のためのユーザテスト）
具体的には、
（Ａ）写真ビューワーを一定期間ユーザ（被験者）に使用させ、その間の操作ログを取得する。
（Ｂ）テスト終了後、テストに用いた写真コンテンツに対して明示的にユーザ評価（Ｒａｔｉｎｇ）してもらう。
（Ｃ）操作ログからＲａｔｉｎｇを予測するモデルを作る。
以上のステップにより作成した予測モデルを用いて、求める観点に寄与する操作ログ（嗜好に寄与する操作ログ）を発見し、ｉＳｃｏｒｅの精度を向上させることができる。
【０１１０】
以下、具体例を挙げて予測モデルの作成について説明する。図１２は、テストによって得られる一のユーザ（被験者）のＰｈｏｔｏ群（写真コンテンツ群）に対する各操作ログの一例を示す図である。図１２に示すように、Ｐｈｏｔｏ
Ａ〜Ｐｈｏｔｏ Ｄを一定期間ユーザに使用させ、その間の選択回数、総注視時間、総ズーム回数等の操作ログを取得する。テスト終了後、Ｐｈｏｔｏ Ａ〜Ｐｈｏｔｏ Ｄに対して明示的にユーザ評価（Ｒａｔｉｎｇ）してもらう。これらのデータに基づいて回帰モデルや分類モデルを作り、Ｒａｔｉｎｇへの寄与度が高い操作ログを発見することが可能である。また、作成したモデルは、クロスバリエーション等で評価（Ｒｅｃａｌｌ、Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ、Ａｃｃｕｒａｃｙ）し、モデルの良し悪しを判断することができる。
【０１１１】
また、複数のユーザ（被験者）のテスト結果に基づいて予測モデルを作成することも可能である。図１３は、テストによって得られる複数のユーザ（被験者）のＰｈｏｔｏ群に対する各操作ログの一例を示す図である。図１３に示すように、複数のユーザ（Ｕｓｅｒ１、Ｕｓｅｒ２・・・）のＰｈｏｔｏ群に対する一定期間の操作ログ（操作ログのスコア；特徴ベクトル）を取得し、テスト終了後にＲａｔｉｎｇしてもらう。そして、操作ログとＲａｔｉｎｇを解析することで、複数のユーザに共通したＲａｔｉｎｇへの寄与度が高い操作ログを発見することが可能である。ここで言う複数ユーザは、事前アンケートで得たユーザ属性からクラスタリングを行い似たもの同士で抽出したり、操作ログをクラスタリングして使い方が似たもの同士で抽出したりして操作ログ（特徴量ベクトル）にばらつきが出にくくしてもよい。上記事前アンケートの項目には、例えば操作歴や、写真撮影頻度、写真の保存方法、主な被写体対象、既婚／未婚、子供あり／なし、性別、年齢、利用撮影機材等が含まれる。
【０１１２】
続いて、ユーザテストで取得した操作ログとＲａｔｉｎｇの解析手法の一例を説明する。例えば２種類の操作ログを取得する場合、データフォーマット｛Ｘ１,Ｘ２,Ｙ｝（Ｘ１、Ｘ２が操作ログ、ＹがＲａｔｉｎｇ値）に従ってテストデータをセットし、解析ツールによって解析を行う。ここで利用する解析ツールについては特に限定しない。また、解く問題設定が分類問題の場合は決定木で分類し、回帰問題の場合はＬｏｇｉｓｔｉｃ回帰で分類しすることで、より精度がよいモデルを作成することができる。
【０１１３】
なお、図１２や図１３に示す操作ログのスコア（特徴量）をそのまま利用して予測モデルを作成した場合に、意図しないモデルが作成されてしまう場合がある。具体的には、例えばＰｈｏｔｏＡを１００時間見た人と２００時間見た人のＰｈｏｔｏＡの好き度合いは、実際は大きく異ならず、所定のレベルに達した時点で同程度と推定できる。したがって、操作ログの特性に応じて、操作ログのスコアをロジット関数などで変換した上で予測モデルに利用することで、より意図に則した予測モデルを作成することが可能である。例えば、注視時間をロジット関数で変換することで、３秒と１００秒は操作ログのスコアが大きく異なるようにする一方、１００時間と２００時間は操作ログのスコアには大差が出ないようにすることができる。
【０１１４】
以上、ユーザテストを用いたｉＳｃｏｒｅの精度向上について詳細に説明した。続いて、ユーザテストを用いたａＳｃｏｒｅの精度向上について説明する。
【０１１５】
（３−４−２．Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ−ｂａｓｅｄ
Ｓｃｏｒｅの精度向上のためのユーザテスト）
具体的には、
（ａ）写真ビューワーに含まれるテスト対象の写真コンテンツからメタを抽出する。
（ｂ）テスト対象の写真コンテンツに対して明示的にユーザ評価（Ｒａｔｉｎｇ）してもらう。
（ｃ）メタの構成からＲａｔｉｎｇを予測するモデルを作る。
以上のステップにより作成した予測モデルを用いて、求める観点に寄与するメタ（嗜好に寄与するメタ）を発見し、ａＳｃｏｒｅの精度を向上させることができる。
【０１１６】
以下、具体例を挙げて予測モデルの作成について説明する。図１４は、一のユーザのＰｈｏｔｏ群から抽出される各メタデータの一例を示す図である。図１４に示すように、Ｐｈｏｔｏ
Ａ〜Ｐｈｏｔｏ Ｄからは、明るさ、笑顔度、性別等のメタ（輝度メタのスコアや被写体メタのスコアであって、質的変数、量的変数の両方が入り得る特徴量ベクトル）を取得する。そして、Ｐｈｏｔｏ
Ａ〜Ｐｈｏｔｏ Ｄに対して明示的にユーザ評価（Ｒａｔｉｎｇ）してもらう。これらのデータに基づいて回帰モデルや分類モデルを作り、Ｒａｔｉｎｇへの寄与度が高いメタを発見することが可能である。また、作成したモデルは、クロスバリエーション等で評価（Ｒｅｃａｌｌ、Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ、Ａｃｃｕｒａｃｙ）し、モデルの良し悪しを判断することができる。
【０１１７】
また、複数のユーザのテスト結果に基づいて予測モデルを作成することも可能である。図１５は、複数のユーザのＰｈｏｔｏ群から抽出される各メタデータの一例を示す図である。図１５に示すように、複数のユーザ（Ｕｓｅｒ１、Ｕｓｅｒ２・・・）のＰｈｏｔｏ群からメタを抽出し、各ユーザに明示的にＲａｔｉｎｇしてもらう。そして、メタ構成とＲａｔｉｎｇを解析することで、複数のユーザに共通したＲａｔｉｎｇへの寄与度が高いメタを発見することが可能である。ここで言う複数ユーザは、事前アンケートで得たユーザ属性からクラスタリングを行い似たもの同士で抽出したり、操作ログをクラスタリングして使い方が似たもの同士で抽出したりしてメタのスコア（特徴量ベクトル）にばらつきが出にくくしてもよい。
【０１１８】
メタ構成とＲａｔｉｎｇの解析手法は、ｉＳｃｏｒｅの精度向上における操作ログとＲａｔｉｎｇの解析手法と同様に行うことができるので、ここでの説明は省略する。
【０１１９】
＜＜４．スコア活用例＞＞
以上、写真コンテンツに対するユーザの嗜好の度合いのスコア化（ｉＳｃｏｒｅ、ａＳｃｏｒｅの算出）について説明した。続いて、算出したスコア（ｉＳｃｏｒｅまたはａＳｃｏｒｅ、若しくはこれらに混合ｗｅｉｇｈｔが乗算されたスコア）を用いて実現可能なユースケースについて複数の具体例を挙げて説明する。
【０１２０】
＜４−１．提示制御＞
まず、ユーザ端末２の表示制御部（提示制御部）２１６がスコアに基づいて写真コンテンツをユーザの好みに応じて表示（提示）する制御について説明する。
【０１２１】
（４−１−１．スコア上位の一の写真コンテンツを表紙にする）
図１６は、写真コンテンツの一覧画面において、スコア上位の（好みの）写真コンテンツを表紙にする場合について説明するための図である。図１６左に示すように、通常、月別や年別に写真コンテンツの一覧画面が表示される際、各写真コンテンツのサムネイル画像Ｓ１１〜Ｓ１７、Ｓ２１〜Ｓ２６、Ｓ３１〜Ｓ３７がそれぞれ時系列（具体的には、撮影時間）に沿って降順／昇順で表示される。この際、先頭の写真コンテンツが表紙画像としてその月の他の写真コンテンツよりも大きく表示される。
【０１２２】
これに対し、本実施形態では、表示制御部２１６により、各写真コンテンツの嗜好を表すスコア（ｉＳｃｏｒｅまたはａＳｃｏｒｅ、若しくはこれらに混合ｗｅｉｇｈｔが乗算されたスコア）に基づいて、上位の写真コンテンツを表紙にするよう表示制御される。具体的には、表示制御部２１６は、図１６右に示すように、各月の写真コンテンツのうち、スコアが上位の写真コンテンツのサムネイル画像Ｓ１５、Ｓ２３、Ｓ３２を選択し、表紙として他の写真コンテンツのサムネイル画像より大きく表示するよう制御する。
【０１２３】
これにより、写真コンテンツの一覧画面を表示した際に、ユーザの目に留まる表紙画像が自動的にユーザのお気に入り写真になるというユーザメリットを得られる。
【０１２４】
（４−１−２．スコア順に写真コンテンツを並べる）
図１７は、写真コンテンツの一覧画面において、スコア順に（好み順に）写真コンテンツを並べる場合について説明するための図である。上記参照した図１６左に示したように、通常、写真コンテンツのサムネイル画像は、時系列に沿って順に表示される。
【０１２５】
これに対し、本実施形態では、表示制御部２１６により、各写真コンテンツの嗜好を表すスコア（ｉＳｃｏｒｅまたはａＳｃｏｒｅ、若しくはこれらに混合ｗｅｉｇｈｔが乗算されたスコア）に基づく順番に写真コンテンツのサムネイル画像が並べて表示される。具体的には、例えば各写真コンテンツのサムネイル画像Ｓ１１〜Ｓ１６のスコアの大小関係が、Ｓ１５＞Ｓ１７＞Ｓ１４＞Ｓ１３＞Ｓ１２＞Ｓ１１＞Ｓ１６といった関係の場合、図１７に示すように、各写真コンテンツのサムネイル画像は、Ｓ１５、Ｓ１７、Ｓ１４、Ｓ１３、Ｓ１２、Ｓ１１、Ｓ１６の順に表示される。
【０１２６】
これにより、写真コンテンツの一覧画面を表示した際に、自動的にユーザのお気に入り順に写真コンテンツが表示されて、多量の写真コンテンツを好みの順に閲覧できるというユーザメリットを得られる。
【０１２７】
（４−１−３．スコア上位の複数の写真コンテンツを強調表示）
図１８は、写真コンテンツの一覧画面において、スコア上位の（好みの）写真コンテンツを強調表示する場合について説明するための図である。
【０１２８】
図１８左に示す例では、スコア上位の写真コンテンツのサムネイル画像に対して、スコア順位に応じた数の星マークがつけられる。具体的には、図１８左に示すように、例えばスコアが最も高い写真コンテンツのサムネイル画像Ｓ１４に星マークが３つ、次に高いサムネイル画像Ｓ１２に星マークが２つ、さらに次に高いサムネイル画像Ｓ１３、Ｓ１５に星マークが１つつけられる。
【０１２９】
図１８右に示す例では、スコア上位の写真コンテンツのサムネイル画像の枠が強調されている。具体的には、図１８右に示すように、例えばスコアが最も高い写真コンテンツのサムネイル画像Ｓ１４の枠を一番太く、次に高いサムネイル画像Ｓ１２の枠を次に太く、さらに次に高いサムネイル画像Ｓ１３、Ｓ１５の枠は次に太くする。
【０１３０】
このように、写真コンテンツの一覧画面を表示した際に、自動的にユーザのお気に入りの写真コンテンツが強調されることで、多量の写真コンテンツから好みの写真コンテンツを見つけやすくなるというユーザメリットを得られる。なお、図１８に示す強調方法は一例であって、本実施形態による強調方法はこれに限定されない。
【０１３１】
（４−１−４．スコア上位の写真コンテンツ用のフォルダを作成）
図１９は、スコア上位の（好みの）写真コンテンツのフォルダを作成する場合について説明するための図である。表示制御部２１６は、図１９左に示すように、スコア上位の写真コンテンツ用のフォルダとして、お気に入りフォルダＦ１を自動的に作成して表示する。当該「お気に入りフォルダ」が選択されると、図１９右に示すフォルダ内にはスコア上位（例えば所定値以上）の写真コンテンツが一覧表示される。
【０１３２】
これにより、多量の写真コンテンツの中から好みの写真コンテンツだけをまとめて閲覧することができるというユーザメリットを得られる。
【０１３３】
（４−１−５．好みの友達の写真を表示）
また、本実施形態による表示制御部２１６は、他ユーザから送られた写真コンテンツを表示する際に、ＳＮＳ等における交流度や新密度の他ユーザに対する嗜好を利用して、好みの他ユーザの写真コンテンツを優先的に表示するよう制御することもできる。
【０１３４】
具体的には、例えば上記式３により、他ユーザへの類似度（具体的には交流度、新密度）を加味したｉＳｃｏｒｅを算出し、類似度の高いユーザの写真コンテンツに対するスコアを高く算出した上で、スコアに基づく順で他ユーザから送られた写真コンテンツを表示する。なお、ここでのユーザとは、撮影者または投稿者を示す。以下、図２０に具体例を示す。
【０１３５】
図２０は、他ユーザから送られた写真コンテンツの一覧画面において、好みの他ユーザの写真コンテンツを優先的に表示する場合について説明するための図である。通常、図２０左に示すように、写真コンテンツのサムネイル画像は、時系列（例えば新着順）に沿って順に表示される。この場合、好みの他ユーザから送られた写真コンテンツのサムネイル画像Ｓ６６が他のサムネイル画像Ｓ５１〜Ｓ６５に埋もれてしまう。
【０１３６】
これに対し、本実施形態では、表示制御部２１６により、各写真コンテンツのサムネイル画像が、写真コンテンツの撮影者または投稿者への類似度（交流度、親密度）を加味して算出されたｉＳｃｏｒｅに基づいて順に表示される。また、未知の（操作ログのない）写真コンテンツに対してはａＳｃｏｒｅが算出されるが、この際、ｉＳｃｏｒｅが上位の写真コンテンツと撮影者メタが類似する度合いがａＳｃｏｒｅとして算出される。
【０１３７】
これにより、図２０右に示すように、写真コンテンツの撮影者に対する好みのスコアに応じた順でサムネイル画像５１〜６６が表示され、好みの他ユーザから送られた写真コンテンツのサムネイル画像Ｓ６６を優先的に閲覧できるというユーザメリットが得られる。
【０１３８】
（４−１−６．未知の写真コンテンツの仕分け）
図２１は、未知の写真コンテンツを、ユーザ好み写真コンテンツとそれ以外に仕分ける場合について説明するための図である。具体的には、例えば図１２左に示すように、笑顔の写真コンテンツに対して、タップ、ピンチ、スワイプ等の操作ログが多く取得された場合、ユーザは笑顔の写真コンテンツを好む傾向にあることが判明するので、スコア算出部１１３は、笑顔メタのｗｅｉｇｈｔを強くして各写真コンテンツのスコアを算出する。
【０１３９】
これにより、本実施形態では、笑顔メタが付いている未知の写真コンテンツに対して高いａＳｃｏｒｅが紐付けられ、図１２右に示すように、操作ログのない未知の写真コンテンツをスコアの高低に基づいてユーザが好む笑顔の写真コンテンツと、好みではない写真コンテンツとに区別することができる。
【０１４０】
（４−１−７．特定ユーザ向けのシェア候補を自動選択して提示）
また、本実施形態による表示制御部２１６は、他ユーザにシェアする写真コンテンツの候補を、ユーザ嗜好に基づいて提示することも可能である。以下、図２２を参照して具体的に説明する。
【０１４１】
図２２は、特定ユーザにシェアする写真コンテンツの候補の提示について説明するための図である。図２２に示すように、ユーザＡからユーザＢにシェアした（送信した）操作ログに基づいて、どのような写真コンテンツが過去にユーザＢにシェアされたかが分かるので、表示制御部２１６は、これらの写真コンテンツに共通するメタデータとの類似度に応じて未シェアの（未送信の）写真コンテンツをシェア候補として提示する。
【０１４２】
より具体的には、表示制御部２１６は、ユーザＢに対するシェア操作に重みを付けて算出された各写真コンテンツのｉＳｃｏｒｅに基づいて、ｉＳｃｏｒｅが上位の（閾値以上の）写真コンテンツに共通するメタデータを抽出する。図２２に示す例では、写真コンテンツＰ１０〜Ｐ１１に共通するメタとして、「子供メタ」および「笑顔メタ」が抽出される。
【０１４３】
そして、表示制御部２１６は、シェア操作ログの無い（未シェアの）写真コンテンツの中から、上記共通するメタデータと類似する写真コンテンツＰ１５〜Ｐ１７を抽出し、類似する順（ａＳｃｏｒｅの高い順）にシェア候補として提示する。
【０１４４】
これにより、特定の他ユーザに対してシェアされた写真コンテンツと同じ傾向の写真コンテンツが、大量の写真コンテンツから自動的に抽出されシェア候補として提示されるので、ユーザが探す手間が省ける。
【０１４５】
（４−１−８．多量にシェアされた写真コンテンツから好みの写真コンテンツを提示）
また、本実施形態による表示制御部２１６は、他ユーザから大量にシェアされた未操作の写真コンテンツから、ユーザ嗜好に応じてユーザ好みの写真コンテンツを抽出して提示することも可能である。以下、図２３を参照して具体的に説明する。
【０１４６】
図２３は、他ユーザから多量にシェアされた写真コンテンツからユーザの好みの写真コンテンツを抽出して提示する場合について説明するための図である。図２３に示すように、例えばユーザＣからユーザＡに対して多量の写真コンテンツＰ２０〜Ｐ２５がシェアされた（送信された）場合、ユーザＡが全ての写真コンテンツを閲覧するには時間がかかる。
【０１４７】
そこで、本実施形態による表示制御部２１６は、多量の写真コンテンツから、ユーザＡの過去の操作ログの解析結果に基づくユーザ嗜好に応じて、ユーザ好みの写真コンテンツを抽出して提示する。
【０１４８】
具体的には、表示制御部２１６は、ユーザＡの操作ログに基づいて算出されたｉＳｃｏｒｅ（ユーザ嗜好）上位の写真コンテンツとメタデータが類似する順に（ａＳｃｏｒｅ順に）、シェアされた写真コンテンツを提示するよう制御する。
【０１４９】
例えば、ｉＳｃｏｒｅ上位の写真コンテンツが全て笑顔の写真である場合、「ユーザＡは笑顔が好き」というユーザ嗜好が判明し、ｉＳｃｏｒｅ上位の写真コンテンツとメタデータが類似する（笑顔メタを有する）写真コンテンツＰ２３、Ｐ２４、Ｐ２１が優先的に提示される。
【０１５０】
これにより、他ユーザから多量の写真コンテンツがシェアされた場合であっても、自動的にユーザ好みの写真コンテンツが優先的に提示されるというユーザメリットが得られる。
【０１５１】
（４−１−９．好みの人物の写真コンテンツを提示）
また、本実施形態による表示制御部２１６は、操作ログに基づくユーザの好みの人物が写る写真コンテンツを強調表示（または、好みの人物が写る写真コンテンツのみを表示）することが可能である。以下、図２４を参照して具体的に説明する。
【０１５２】
図２４は、好みの人物の写真コンテンツを強調表示する場合について説明するための図である。図２４に示すように、写真コンテンツに対するタップ操作やスワイプ操作、ピンチ操作等の操作ログを解析し、写真コンテンツの人物メタと組み合わせることで、ユーザが好む人物が把握され得る。スコア算出部１１３は、ユーザが好む人物メタにｗｅｉｇｈｔをつけて各写真コンテンツのスコア（ｉＳｃｏｒｅ、ａＳｃｏｒｅ）を算出する。例えば図２４に示すように、「ユーザＤ」に対する操作ログが多く検出された場合（ｉＳｃｏｒｅ上位の写真コンテンツに共通する人物メタが「ユーザＤ」の場合）、ユーザＤが好きというユーザ嗜好が判明する。
【０１５３】
そして、表示制御部２１６は、図２４右に示すように、多量の写真コンテンツの中から、ｉＳｃｏｒｅ上位の写真コンテンツとメタデータが類似する写真コンテンツ（人物メタ「ユーザＤ」が付けられた写真コンテンツ）Ｐ３０、Ｐ３１を、強調表示（ハイライトまたは太枠で表示等）するよう制御する。
【０１５４】
これにより、ユーザが好む人物が写る写真コンテンツを多量の写真コンテンツから容易に見つけられるというユーザメリットが得られる。なお、このような操作ログとメタデータの組み合わせによるユーザの嗜好の解析は、人物メタに限定されず、物体メタの場合も同様に行われ得る。
【０１５５】
（４−１−１０．好みの人物の所持品の情報を提示）
また、本実施形態による表示制御部２１６は、ユーザが好む人物の所持品に関する情報を提示するよう制御することも可能である。以下、図２５を参照して具体的に説明する。
【０１５６】
図２５は、好みの人物の所持品に関する情報を提示する場合について説明するための図である。ここでは、写真コンテンツに対するタップ操作やスワイプ操作、ピンチ操作等の操作ログを解析し、写真コンテンツの人物メタと組み合わせることで、ユーザが「有名人Ａ」を好むことが判明する。さらに、「有名人Ａ」が所持する物品（鞄、時計、靴等）に対する操作ログが蓄積されることで、ユーザが「有名人Ａ」の所持品を好む傾向があることが分かる。
【０１５７】
この場合、表示制御部２１６は、ｉＳｃｏｒｅ上位の写真コンテンツ（「有名人Ａ」のメタが付けられた写真コンテンツ）の物品メタを参照し、有名人Ａの所持品に関する情報Ｄ１〜Ｄ３をネットワーク上から取得し、図２５右に示すように提示するよう制御する。
【０１５８】
これにより、ユーザが好きな有名人Ａの所持品に関する商品情報が自動的に提示されるというユーザメリットが得られる。
【０１５９】
＜４−２．バックアップ制御＞
次に、ユーザ端末２のバックアップ制御部２１７がスコアに基づいて写真コンテンツを所定のクラウドサーバ３にバックアップする制御について説明する。
【０１６０】
（４−２−１．お気に入りの写真コンテンツを自動でバックアップ）
図２６は、お気に入りの写真コンテンツを自動でバックアップする場合について説明するための図である。バックアップ制御部２１７は、図２６に示すように、ユーザ端末２のローカルメモリである記憶部２６に記憶されている多量の写真コンテンツ（以下、ローカルピクチャーとも称す）のうち、ユーザお気に入りの写真コンテンツを優先して（または、お気に入りの写真コンテンツのみを）自動的に所定のクラウドサーバ３に送信し、バックアップ制御を行う。
【０１６１】
すなわち、バックアップ制御部２１７は、写真コンテンツのスコア（ｉＳｃｏｒｅまたはａＳｃｏｒｅ、若しくはこれらに混合ｗｅｉｇｈｔが乗算されたスコア）上位の写真コンテンツをクラウドサーバ３に送信するよう制御する。
【０１６２】
これにより、例えばクラウドサーバ３にストレージ制限がある場合でもより有効にクラウドサーバ３を利用することができるというユーザメリットが得られる。また、ユーザ端末２のデータが失われてしまった場合でも、少なくともお気に入りの写真コンテンツがクラウドサーバ３に自動的に保存されていることで、復元が可能である。
【０１６３】
（４−２−２．お気に入りの写真コンテンツをローカルに残す）
図２７は、お気に入りの写真コンテンツをローカルに残す場合について説明するための図である。ユーザは、ユーザ端末２（クライアント端末）の容量圧迫を解消するため、ユーザ端末２に記憶している多量の写真コンテンツを、所定のクラウドサーバ３またはＰＣ４等に送信してバックアップを行う場合がある。この際、後から昔の写真コンテンツをユーザ端末２で見たくなった場合にローカルでは見ることができないという不便さがあった。
【０１６４】
そこで、本実施形態によるバックアップ制御部２１７は、図２７に示すように、まずユーザ端末２のローカルピクチャー全てを所定のクラウドサーバ３またはＰＣ４等に送信してバックアップを行う。その後、バックアップ制御部２１７は、ユーザお気に入りの写真コンテンツ、すなわちスコア上位の写真コンテンツ以外の写真コンテンツを、記憶部２６（ローカルメモリ）から自動的に削除するよう制御する。
【０１６５】
これにより、お気に入り（スコア上位の）写真コンテンツがローカルに（記憶部２６に）に残るので、お気に入りの写真コンテンツをローカルでいつでもどこでも閲覧できるというユーザメリットが得られる。
【０１６６】
＜＜５．コンテンツ推薦への応用＞＞
以上、スコアに基づく写真コンテンツの提示制御やバックアップ制御について説明したが、本実施形態はこれに限定されず、写真コンテンツのスコアに応じた他のコンテンツ（ゲームコンテンツ、映像コンテンツ、書籍等のアイテム（商品））の推薦も可能である。以下、複数の具体例を挙げて説明する。
【０１６７】
＜５−１．ＣＦ（Collaborative Filtering）ベースのコンテンツ推薦＞
本実施形態による解析処理部１０は、写真コンテンツの操作ログに基づくｉＳｃｏｒｅと、購買ログの共起を見ることで、「この写真を見ているユーザは、この商品を買っています」といった商品の推薦を実現することができる。なお、「この商品を買っているユーザは、この写真を見ています」といった写真推薦を行うことも可能である。また、本実施形態の前提として、写真コンテンツは、ＳＮＳ等のＰｕｂｌｉｃな場所にあり、誰でも見ることが出来るものとする。以下、図２８〜図３２を参照して、写真コンテンツとアイテム（商品）との関連スコアの算出と、コンテンツ（アイテム）の推薦について説明する。
【０１６８】
図２８は、各ユーザの写真コンテンツに対するスコアと、各ユーザの商品購入ログを正規化した表である。より具体的には、写真コンテンツ（Ｐｈｏｔｏ１〜３）のスコアは、Ｉｔｅｍ−ｂａｓｅｄ
Ｓｃｏｒｅを正規化したものであって、商品（Ｉｔｅｍ１〜３）の値は、購入ログを正規化（買った：１、買っていない：０）したものである。
【０１６９】
解析処理部１０は、アイテムベース（アイテム間の関連度を取る方法）またはユーザベース（ユーザ間の関連度を取る方法）で、写真コンテンツと商品の関連スコアを算出する。関連スコアの算出は、Ｊａｃｃａｒｄ係数や内積等を用いて算出することが可能であるが、図２８に示す例では、バイナリ値だけではないため内積を用いて算出する。写真コンテンツのスコアを閾値で０／１に変換した場合はＪａｃｃａｒｄ係数を用いて算出することも可能である。
【０１７０】
図２８に示す写真コンテンツのスコアと商品ログに基づく関連スコアの算出例を下記表２に示す。
【０１７１】
【表２】
2015141530.tif 000008
【０１７２】
さらに、上記表２に示す計算結果に基づいて、図２９において、写真コンテンツと商品の関連スコアをＭａｔｒｉｘで示す。図２９に示すように、各写真コンテンツ（Ｐｈｏｔｏ１〜３）と、各商品（Ｉｔｅｍ１〜３）のそれぞれの関連スコア（正規化済み）が算出される。
【０１７３】
この関連スコアに基づく活用例について図３０Ａ、図３０Ｂを参照して説明する。まず、図３０Ａは、各商品と一の写真コンテンツとの関連スコアを抽出し、関連スコア順に並べた表である。図３０Ａに示すように、Ｐｈｏｔｏ
３に対するＩｔｅｍ１〜３の関連スコアを参照すると、Ｐｈｏｔｏ３を好むユーザはＩｔｅｍ２を買っていることが分かるので、表示制御部２１６は、Ｐｈｏｔｏ３を好むユーザに対してＩｔｅｍ２を推薦する。なお、ユーザがＰｈｏｔｏ３を好むか否かの判断は、写真コンテンツのスコア（ｉＳｃｏｒｅ、ａＳｃｏｒｅ）が所定の閾値を越えているか否かに応じて判断され得る。例えば、表示制御部２１６は、写真コンテンツのｉＳｃｏｒｅが０．８以上の場合、その写真コンテンツを好むユーザであると判断する。
【０１７４】
図３０Ｂは、各商品と複数の写真コンテンツとの関連スコアを抽出し、関連スコア順に並べた表である。図３０Ｂに示すように、Ｐｈｏｔｏ１およびＰｈｏｔｏ３に対するＩｔｅｍ１〜３の関連スコアをそれぞれ加算した値を参照すると、Ｐｈｏｔｏ１およびＰｈｏｔｏ３を好むユーザはＩｔｅｍ２を買っていることが分かる。したがって、表示制御部２１６は、Ｐｈｏｔｏ１およびＰｈｏｔｏ３を好むユーザに対してＩｔｅｍ２を推薦する。
【０１７５】
続いて、商品推薦の際のＵＩの一例について図３１、図３２を参照して説明する。図３１は、写真コンテンツＰ１を閲覧した際に、関連Ｉｔｅｍを表示する場合の画面例を示す図である。図３１に示すように、写真コンテンツＰ１を表示すると、表示制御部２１６は、写真コンテンツＰ１の横に、写真コンテンツＰ１を好むユーザが購入している商品（Ｐｈｏｔｏ
ｔｏ Ｉｔｅｍ）として、例えば映像コンテンツＣ１〜Ｃ４の表紙画像を表示するよう制御する。
【０１７６】
図３２は、ｉＳｃｏｒｅが高い写真コンテンツに関連するＩｔｅｍをユーザに推薦する場合の画面例を示す図である。表示制御部２１６は、図３２に示すように、ｉＳｃｏｒｅが高い写真コンテンツ群（写真コンテンツＰ２〜Ｐ５）と関連するＩｔｅｍ（商品）、例えば書籍コンテンツＣ５〜Ｃ８の表紙画像を、ユーザに推薦する商品（Ｕｓｅｒ
ｔｏ Ｉｔｅｍ）として表示するよう制御する。
【０１７７】
＜５−２．ＣＢＦ（Contents-based Filtering）ベースのコンテンツ推薦＞
また、本実施形態では、写真コンテンツの操作ログとメタデータを用いて、Ｉｔｅｍ−ｂａｓｅｄ
Ｓｃｏｒｅが高い写真コンテンツに頻繁に登場する人物が出演しているコンテンツや、頻繁に登場する物体に関連したコンテンツの推薦を行うことも可能である。
【０１７８】
ユーザが対象人物や物体を好むために、これらが頻繁に登場する写真コンテンツを何度も見たり拡大操作等を行ったりすると想定されるので、当該人物や物体に関連するコンテンツを推薦することで、ユーザの嗜好に応じたコンテンツを推薦することができる。
【０１７９】
＜５−３．ＣＦ／ＣＢＦ混合型によるコンテンツ推薦＞
また、本実施形態では、上述したＣＦベースおよびＣＢＦベースを混合して両方の特性を合わせ持ったコンテンツ推薦を行うことも可能である。以下、写真コンテンツに関連するアイテム（商品）を推薦する場合と、ユーザに関連するアイテムを推薦する場合について説明する。
【０１８０】
（５−３−１．写真コンテンツに関連するアイテムの推薦）
まず、対象の写真コンテンツに関連するアイテムを推薦する場合（Ｐｈｏｔｏ
ｔｏ Ｉｔｅｍ）のステップについて説明する。なお、ここでは推薦アイテム数をＮとする。
【０１８１】
（Ｓｔｅｐ１）
ＣＦベースで算出された関連スコアと、ＣＢＦベースで算出された関連スコアをそれぞれ正規化する。
【０１８２】
（Ｓｔｅｐ２）
次いで、ＣＦとＣＢＦの混合割合をａ：ｂとした場合、上記Ｓｔｅｐ１で計算したＣＦ由来、ＣＢＦ由来のアイテムスコアリスト（ｉｔｅｍと関連スコアのマップ）からそれぞれスコア上位Ｎ*ａ／（ａ＋ｂ）件、Ｎ*ｂ／（ａ＋ｂ）件を取り出して混ぜ合わせたものを推薦アイテムスコアリストとする。
【０１８３】
（Ｓｔｅｐ３）
そして、作成された推薦アイテムスコアリストに基づいて、対象の写真コンテンツに関連するアイテムが推薦される。
【０１８４】
（５−３−２．ユーザに関連するアイテムの推薦）
次に、対象のユーザに関連するアイテムを推薦する場合（Ｕｓｅｒ
ｔｏ Ｉｔｅｍ）のステップについて説明する。なお、ここでは推薦アイテム数をＮとする。
【０１８５】
（Ｓｔｅｐ１１）
対象のユーザのＩｔｅｍ−ｂａｓｅｄ
Ｓｃｏｒｅが高い写真コンテンツ群について、ＣＦベースのＰｈｏｔｏ ｔｏ Ｉｔｅｍ ｍａｔｒｉｘ（図２９に示すようなＰｈｏｔｏとＩｔｅｍの関連スコアを表すＭａｔｒｉｘ）を用いて、上記写真コンテンツ群を重ね合わせた推薦アイテムスコアリストを生成する。
【０１８６】
（Ｓｔｅｐ１２）
次に、対象のユーザのＩｔｅｍ−ｂａｓｅｄ
Ｓｃｏｒｅが高い写真コンテンツ群について、ＣＢＦベースのＰｈｏｔｏ ｔｏ Ｉｔｅｍ ｍａｔｒｉｘを用いて、上記写真コンテンツ群を重ね合わせた推薦アイテムスコアリストを生成する。
【０１８７】
（Ｓｔｅｐ１３）
次いで、ＣＦベースで算出された関連スコアとＣＢＦベースで算出された関連スコアをそれぞれ正規化する。
【０１８８】
（Ｓｔｅｐ１４）
次に、ＣＦとＣＢＦの混合割合をａ：ｂとした場合、上記Ｓｔｅｐ１１で計算したＣＦ由来、ＣＢＦ由来のアイテムスコアリスト（ｉｔｅｍと関連スコアのマップ）からそれぞれスコア上位Ｎ*ａ／（ａ＋ｂ）件、Ｎ*ｂ／（ａ＋ｂ）件を取り出して混ぜ合わせたものを推薦アイテムスコアリストとする。
【０１８９】
（Ｓｔｅｐ１５）
そして、作成された推薦アイテムスコアリストに基づいて、対象のユーザに関連するアイテムが推薦される。
【０１９０】
＜＜６．まとめ＞＞
上述したように、本開示の実施形態によるスコアリングシステムは、操作ログにユーザ属性毎に異なる重みを付けてユーザの嗜好を示すスコア（ｉＳｃｏｒｅ）を算出することができる。これにより、例えば写真コンテンツに対する操作ログが同じであっても、一縷に同じスコアが算出されることなく、ユーザの属性に応じて嗜好性に寄与する度合いが高い操作ログを重視したスコアが算出されるので、より有用なユーザ嗜好が算出され得る。
【０１９１】
また、操作ログが無い未知のコンテンツに対しても、ｉＳｃｏｒｅが高いコンテンツとのメタデータの類似度を取ることで、コンテンツの嗜好を示すスコア（ａＳｃｏｒｅ）を算出することができる。これにより、従来技術では操作した視聴コンテンツのみが付加価値情報に基づく処理対象となって、未操作のコンテンツを処理対象とすることができなかったが、本実施形態では、過去に操作したコンテンツに限らず、未操作のコンテンツも処理対象とすることができる。特に近年は、ライフログや、ＳＮＳ等を介したデータの共有等により、多量のデータが蓄積され、ユーザが全てのデータを閲覧することは困難であるので、本実施形態のように未操作のコンテンツも処理対象とできることはより効果的である。
【０１９２】
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、本技術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。
【０１９３】
例えば、上述したサーバ１、１ｘまたはユーザ端末２、２ｘ、２ｙに内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、サーバ１、１ｘまたはユーザ端末２、２ｘ、２ｙの機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。
【０１９４】
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。
【０１９５】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出する算出部と、
前記コンテンツに前記算出された前記第１のスコアを紐付ける紐付部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記算出部は、前記コンテンツに操作ログが無い場合、前記コンテンツのメタデータに基づく第２のスコアを算出する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記第２のスコアは、操作ログが無い対象のコンテンツと、前記第１のスコアが算出されたコンテンツとのメタデータの類似度に応じて算出される、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記第２のスコアの算出に用いられるメタデータには強弱が設けられる、前記（２）または（３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（５）
前記メタデータは、前記コンテンツの作成時の条件情報、または、顔の有無情報、人物情報、および物体情報の少なくともいずれかを含む、前記（２）〜（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）
前記ユーザ属性は、年齢、性別、配偶者の有無、子供の有無、ユーザ端末の利用歴、ユーザ端末の機種、特定のサービス／機器の利用歴、特定機器の利用頻度、コンテンツの利用頻度／方法のうち少なくともいずれかに基づく属性である、前記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）
前記ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けは、予め行われたユーザテストに基づいて構築されたモデルを用いて決定される、前記（１）〜（６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）
前記算出部は、前記コンテンツの提供者である他ユーザとユーザの類似度を加味して前記第１のスコアを算出する、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
前記情報処理装置は、
前記コンテンツに紐付けられた前記第１または第２のスコアの高さに応じて当該コンテンツを提示するよう制御する提示制御部をさらに備える、前記（２）〜（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記提示制御部は、前記第１のスコアと前記第２のスコアに任意の重みをつけた上で、各スコアの高さに応じて前記コンテンツを提示するよう制御する、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記情報処理装置は、
前記コンテンツに紐付けられた前記第１または第２のスコアの高さに応じて当該コンテンツを所定の外部記憶装置に送信してバックアップを行うよう制御するバックアップ制御部をさらに備える、前記（１）〜（１０）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１２）
前記バックアップ制御部は、内部記憶部に記憶されている全てのコンテンツを前記外部記憶装置に送信した場合、前記第１または第２のスコアの低さに応じて、前記内部記憶部に記憶されている当該コンテンツを削除する、前記（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）
コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出することと、
前記コンテンツに前記算出された前記第１のスコアを紐付けることと、
を含む、スコア算出方法。
（１４）
コンピュータを、
コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出する算出部と、
前記コンテンツに前記算出された前記第１のスコアを紐付ける紐付部と、
として機能させるための、プログラム。
（１５）
コンテンツに対する操作ログに基づく第１のスコアを、ユーザ属性毎に異なる操作ログの重み付けを用いて算出する算出部と；
前記コンテンツに前記算出された前記第１のスコアを紐付ける紐付部と；
を有するサーバと、
前記コンテンツに紐付けられた前記第１または第２のスコアの高さに応じて当該コンテンツを提示するよう制御する提示制御部を有するユーザ端末と、
を備える、システム。
【符号の説明】
【０１９６】
１、１ｘ    サーバ
１１    通信部
１０、１０ｘ    解析処理部
１１２    コンテンツ解析部
１１３    スコア算出部
１１５    紐付部
１１６    提示制御部
１６    操作ログＤＢ
１７    ユーザ情報ＤＢ
１８    スコア情報ＤＢ
１９    コンテンツＤＢ
２、２ｘ、２ｙ    ユーザ端末
２０、２０ｘ、２０ｙ    制御部
２１２    コンテンツ解析部
２１３    スコア算出部
２１５    紐付部
２１６    表示制御部（提示制御部）
２１７    バックアップ制御部
２１    通信部
２２    操作ログＤＢ
２５    操作表示部
２６    記憶部
【図１】
2015141530.tif 000009
【図２】
2015141530.tif 000010
【図３】
2015141530.tif 000011
【図４】
2015141530.tif 000012
【図５】
2015141530.tif 000013
【図６】
2015141530.tif 000014
【図７】
2015141530.tif 000015
【図８】
2015141530.tif 000016
【図９】
2015141530.tif 000017
【図１０】
2015141530.tif 000018
【図１１】
2015141530.tif 000019
【図１２】
2015141530.tif 000020
【図１３】
2015141530.tif 000021
【図１４】
2015141530.tif 000022
【図１５】
2015141530.tif 000023
【図１６】
2015141530.tif 000024
【図１７】
2015141530.tif 000025
【図１８】
2015141530.tif 000026
【図１９】
2015141530.tif 000027
【図２０】
2015141530.tif 000028
【図２１】
2015141530.tif 000029
【図２２】
2015141530.tif 000030
【図２３】
2015141530.tif 000031
【図２４】
2015141530.tif 000032
【図２５】
2015141530.tif 000033
【図２６】
2015141530.tif 000034
【図２７】
2015141530.tif 000035
【図２８】
2015141530.tif 000036
【図２９】
2015141530.tif 000037
【図３０Ａ】
2015141530.tif 000038
【図３０Ｂ】
2015141530.tif 000039
【図３１】
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【図３２】
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