(57)【要約】【課題】ＰＯＩ情報探索の方針を示す探索軸をユーザに提示することが可能な情報処理装置、制御方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索する探索部と、ユーザの現在位置情報に応じて、前記ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索するための１以上の探索軸を抽出する抽出部と、前記抽出した探索軸を、前記探索したＰＯＩ情報と共に前記ユーザに提示するよう制御する提示制御部と、を備える、情報処理装置。【選択図】図２
2015190149.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索する探索部と、
ユーザの現在位置情報に応じて、前記ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索するための１以上の探索軸を抽出する抽出部と、
前記抽出した探索軸を、前記探索したＰＯＩ情報と共に前記ユーザに提示するよう制御する提示制御部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記ユーザの現在地近くに存在するＰＯＩ情報を探索対象とする探索軸を優先的に抽出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記探索部は、前記ユーザにより選択された探索軸に基づいて、ＰＯＩ情報を再探索し、
前記抽出部は、前記ユーザにより選択された探索軸から推定される探索目的との相関性が高い探索軸を優先的に再抽出し、
前記提示制御部は、再抽出した探索軸を、再探索したＰＯＩ情報と共に提示するよう制御する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記抽出部は、前記ユーザにより探索軸が選択される毎に、各探索軸に対して、選択された探索軸との相関性を示す特徴量スコアを算出する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記抽出部は、ユーザ嗜好との相関性が高い探索軸を優先的に抽出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記ユーザ嗜好は、前記ユーザによる探索軸の選択、およびＰＯＩ情報の選択の少なくともいずれかを含むフィードバック履歴に基づいて算出される、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記抽出部は、前記ユーザの行動パターンとの相関性が高い探索軸を優先的に抽出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記探索軸は、エリア探索、分野探索、推薦アルゴリズム探索、推薦理由探索、または価格探索の少なくともいずれかによる探索を示す、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記抽出部は、複数の探索軸を、探索の粒度を問わずに抽出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記提示制御部は、前記探索軸およびＰＯＩ情報を提示するための制御信号をクライアントに送信するよう制御する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索することと、
ユーザの現在位置情報に応じて、前記ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索するための１以上の探索軸を抽出することと、
前記抽出した探索軸を、前記探索したＰＯＩ情報と共に前記ユーザに提示するよう制御することと、
を含む、制御方法。
【請求項１２】
コンピュータを、
ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索する探索部と、
ユーザの現在位置情報に応じて、前記ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索するための１以上の探索軸を抽出する抽出部と、
前記抽出した探索軸を、前記探索したＰＯＩ情報と共に前記ユーザに提示するよう制御する提示制御部と、
として機能させるための、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、制御方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの要求に応じてコンテンツを推薦する推薦システムが様々提案されている。例えば、下記特許文献１では、メタデータに対するクエリ処理において、ユーザにより指定された検索条件に合致するコンテンツのメタデータを、そのコンテンツが当該ユーザにより購入済みか否かを示す情報とともにメタデータ検索結果として得る情報処理装置が提供されている。これにより、コンテンツの検索のためのクエリ処理と、コンテンツ購入履歴の照会のためのクエリ処理とをサーバで別々に実行することなく、サーバ側のクエリ処理による負荷を軽減させることができた。【０００３】
また、位置情報に紐付けられた店舗、観光地、施設等のPoint of Interest（ＰＯＩ）情報をユーザに提示するＰＯＩ情報推薦システムも知られている。このようなＰＯＩ情報は、例えばナビゲーションシステムにおいて、ＧＰＳなどから取得した位置情報を基に、現在位置周辺の地図に、目的地までの経路、現在位置のマークなどとともに、アイコン又はその他の絵記号の形式で表示される。若しくは、画面上にＰＯＩ情報のリストを表示して選択させることができるようにされる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２８５８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、従来のＰＯＩ情報を推薦するシステムでは、ＰＯＩ情報探索のコンテクスト（探索軸）が多様であるにも関わらず、コンテクスト情報はユーザに提示されず、具体的なＰＯＩ情報が推薦結果として地図上やリストに提示されるのみであった。【０００６】
また、ユーザの現在地周辺に存在する具体的な店舗等を示すＰＯＩの情報が画一的に提示されるため、ユーザが欲しい情報がリスト上位にあるとは限らず、ユーザの嗜好性が考慮されていないという問題や、連日同じ結果が提示されてユーザを飽きさせるという問題があった。さらにＰＯＩ情報は今後ますます増大し、更新頻度も増していく傾向があるため、大量のリストが提示された際に、ユーザは欲しい情報を探すために画面スクロールやページ捲り操作を何度も行う必要があり、大きな負担となっていた。【０００７】
そこで、本開示では、ＰＯＩ情報探索の方針を示す探索軸をユーザに提示することが可能な情報処理装置、制御方法、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】
【０００８】
本開示によれば、ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索する探索部と、ユーザの現在位置情報に応じて、前記ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索するための１以上の探索軸を抽出する抽出部と、前記抽出した探索軸を、前記探索したＰＯＩ情報と共に前記ユーザに提示するよう制御する提示制御部と、を備える情報処理装置を提案する。【０００９】
本開示によれば、ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索することと、ユーザの現在位置情報に応じて、前記ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索するための１以上の探索軸を抽出することと、前記抽出した探索軸を、前記探索したＰＯＩ情報と共に前記ユーザに提示するよう制御することと、を含む、制御方法を提案する。【００１０】
本開示によれば、コンピュータを、ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索する探索部と、ユーザの現在位置情報に応じて、前記ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索するための１以上の探索軸を抽出する抽出部と、前記抽出した探索軸を、前記探索したＰＯＩ情報と共に前記ユーザに提示するよう制御する提示制御部と、として機能させるための、プログラムを提案する。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように本開示によれば、ＰＯＩ情報探索の方針を示す探索軸をユーザに提示することが可能となる。【００１２】
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】
【００１３】
【図１】本開示の一実施形態による推薦システムの概要を説明する図である。
【図２】本実施形態によるサーバの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本実施形態によるクライアントの構成の一例を示すブロック図である。
【図４】本実施形態による推薦システムの動作処理を示すシーケンス図である。
【図５】本実施形態によるＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルを提示するＵＩの一例を示す図である。
【図６】図５に示す表示画面をスクロールした際に表示されるＵＩ例を示す図である。
【図７】探索コンテクストラベルを選択した際の画面遷移の一例を示す図である。
【図８】複数の探索コンテクストラベルが選択可能なＵＩ例を示す図である。
【図９】複数の探索コンテクストラベルが選択可能な他のＵＩ例を示す図である。
【図１０】探索コンテクストラベルの優先度に応じてラベルの大きさが異なるＵＩ例を示す図である。
【図１１】探索コンテクストラベルの他の観点による推薦度に応じてラベルの色の濃さが異なるＵＩ例を示す図である。
【図１２】現在地からの距離に応じた表示間隔で探索コンテクストラベルを表示する場合のＵＩ例を示す図である。
【図１３】ＰＯＩ情報履歴を併せて表示するＵＩの一例を示す図である。
【図１４】過去履歴の他のＵＩ例を示す図である。
【図１５】表示領域が狭い場合のＵＩ例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
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。
【００１５】
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推薦システムの概要
２．基本構成
２−１．サーバの構成
２−２．クライアントの構成
３．動作処理
４．ＵＩ例
４−１．ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルを提示する基本ＵＩ例
４−２．複数の探索コンテクストラベルが選択可能なＵＩ例
４−３．探索コンテクストラベルの表示態様例
４−４．過去履歴を提示するＵＩ例
４−５．異なるデバイスに応じたＵＩ例
５．その他
６．まとめ
【００１６】
＜＜１．本開示の一実施形態による推薦システムの概要＞＞
まず、本開示の一実施形態による推薦システムの概要を図１に示して説明する。図１に示すように、本実施形態による推薦システムは、ユーザにＰＯＩ情報を提示するクライアント２と、ＰＯＩ情報の探索およびＰＯＩ情報探索時の方針を示すアイテムである探索コンテクストラベル（探索軸）の抽出を行うサーバ１とを含む。クライアント２は、基地局３と無線接続し、ネットワーク４に接続しているサーバ１とデータの送受信を行う。
【００１７】
サーバ１は、クライアント２により取得されたユーザの現在位置情報に基づいて、ユーザの現在地周辺に存在する店舗、観光地、または施設等の情報を示すＰＯＩ（Point of Interest）情報を探索し、クライアント２からユーザに提示する。
【００１８】
ここで、従来のＰＯＩ情報推薦システムでは、ユーザの現在地周辺に存在する店舗等のＰＯＩ情報のみが画一的に提示されるため、日常的な場面において推薦される情報に変化がなく、ユーザを飽きさせていた。例えば、会社付近で昼食の店を探そうとＰＯＩ情報推薦結果を見ると、連日同じ結果が提示されてしまう。
【００１９】
また、コンテンツ推薦と比較すると、ＰＯＩ情報にはカテゴリが異なる多様なジャンルが含まれ、そのまますべてを同一に扱って推薦することは困難であった。例えば、「この美術館に行く人はこのラーメン屋にもよく行きます。」といった推薦情報が、単にそのラーメン屋が美術館の近くに存在するということだけで提示され、ユーザの好みに合致していなかった。
【００２０】
これに対し、ユーザによるＰＯＩ情報選択のフィードバックに基づき、ユーザが選択したＰＯＩ情報のカテゴリと同一または類似のカテゴリに属するＰＯＩ情報を上位に提示することで、ＰＯＩ情報推薦システムにユーザ嗜好を反映させることができる。しかし、ＰＯＩ情報の探索目的は常に明確ではなく、探索の途中で大きく変化することもあるため、過去の選択が反映され続けてしまうことが問題にもなる。例えば、ユーザが映画を見ようと思って映画館を探していた場合に、時間が合わず映画を見ることを途中でやめても、映画館のＰＯＩ情報が優先的に提示され続けてしまう。また、日頃価格帯の安い店ばかり選んでいると、例外的に価格帯の高い店を探索したいときでも、価格帯の安い店のＰＯＩ情報が優先的に提示され続けてしまう。
【００２１】
また、推薦結果のＰＯＩ情報リストは、具体的なＰＯＩの情報を提示するものであるため、レスポンスが具体的過ぎて、ユーザが不自然に感じることもあった。例えば、いくつかのラーメン屋に続いて特定のハンバーガー屋が推薦された場合、特定のハンバーガー屋を推薦する前にユーザにハンバーガー屋の提案を行った方が、ユーザは自然に感じる。
【００２２】
これらの問題は、主にモバイル環境におけるＰＯＩ情報探索のコンテクスト（探索軸）が多様であるにも関わらず、コンテクスト情報はユーザに提示されず、具体的なＰＯＩ情報が推薦結果として地図上やリストに提示されるのみであったことによるものと考えられる。
【００２３】
そこで、本実施形態では、具体的なＰＯＩ情報と共に、ＰＯＩ情報探索の方針を示す探索コンテクストラベルもユーザに提示し、探索目的に合った探索コンテクストラベルをユーザに選択させることを可能とする。
【００２４】
また、探索コンテクストラベルがユーザに選択されると、ユーザの選択に基づいてＰＯＩ情報の再探索を行い、再探索結果を提示すると共に、ユーザの選択に応じて更新した探索コンテクストラベルも提示する。このような動作を繰り返すことで、ユーザはその時々の探索目的に合った探索コンテクストラベルを選択して推薦システムと対話をしているかのように、所望するＰＯＩ情報の提示を享受することができる。
【００２５】
以上、本開示の一実施形態による推薦システムの概要について説明した。続いて、本実施形態の推薦システムに含まれるサーバ１およびクライアント２の基本構成について説明する。
【００２６】
＜＜２．基本構成＞＞
＜２−１．サーバの構成＞
図２は、本実施形態によるサーバ１の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、サーバ１は、制御部１０、通信部１１、ＰＯＩ情報ＤＢ（データベース）１３、探索コンテクストラベルＤＢ１４、およびユーザモデルＤＢ１５を有する。
【００２７】
（制御部１０）
制御部１０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、サーバ１の各構成を制御する。例えば制御部１０は、通信部１１を介してクライアント２から送信されたユーザの現在位置情報および現在時刻をユーザモデルＤＢ１５に格納する。また、制御部１０は、ユーザの現在位置情報および時刻（行動ログ）に基づいて生成したユーザの行動パターンをユーザモデルＤＢ１５に格納してもよい。
【００２８】
また、制御部１０は、図２に示すように、探索コンテクストラベル抽出部１０ａ、ＰＯＩ情報探索部１０ｂ、提示制御部１０ｃ、および学習部１０ｄとしても機能する。
【００２９】
・探索コンテクストラベル抽出部
探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、探索コンテクストラベルＤＢ１４からユーザに提示する探索コンテクストラベルを抽出する。本明細書において、探索コンテクストラベルとは、ＰＯＩ情報の探索方針を示すアイテム（探索軸）であって、例えば以下のようなものが挙げられる。
【００３０】
（ａ）ＰＯＩ情報推薦アルゴリズムやそのパラメータを指すもの（推薦アルゴリズム探索）・・・ユーザがよく行く店を探索対象とする“よく行く店”、過去に探索した店を探索対象とする“さっき見た店”、現在推薦している店と似ている店を探索対象とする“この店と似ている店”、現在時刻を考慮した映画館を探索対象とする“いまからすぐ見られる映画”、ソーシャル情報と連携して特定の人物のお薦めを探索対象とする“○○さんのおすすめ”、ソーシャル情報等で話題になっているものを探索対象とする“ＳＮＳで最近人気”“○○さんがＳＮＳに書いていた”、ユーザがタグ付け・ブックマーク登録・お気に入り登録等を行ったものを探索対象とする“タグ付けした店”“ブックマークしていた場所”等
【００３１】
（ｂ）ＰＯＩ情報推薦理由に相当するもの（推薦理由探索）・・・甘いものが好きな人に推薦する店を探索対象とする“甘いもの好き”、カレーが好きな人に推薦する店を探索対象とする“カレー通”、お得なチケットが欲しい人に推薦する情報を探索対象とする”チケットが余っていて安い”等
【００３２】
（ｃ）ＰＯＩ情報を探索する際のフィルタとして働く、粒度を問わないＰＯＩ情報の属性情報（分野探索）・・・“とんこつラーメン”、“ラーメン”、“麺類”、“中華”、“レストラン”等
【００３３】
（ｄ）場所に紐付くメタデータ（エリア探索）・・・特定の駅の周辺に存在するＰＯＩの情報を探索対象とする“○○駅”、特定の町に存在するＰＯＩの情報を探索対象とする“○○町”等
【００３４】
（ｅ）予算の価格帯（価格探索）・・・設定された予算の価格帯が所定の価格（ユーザ毎に個別化してもよい）より安い店を探索対象とする“安い店”、設定された予算の価格帯が所定の価格より高い店を探索対象とする“高い店”等
【００３５】
以上、５種類の探索コンテクストラベルについて説明したが、これらはいずれも一例であって、本実施形態による探索コンテクストラベルは上述した例に限定されない。
【００３６】
このような探索コンテクストラベルの抽出は、例えばユーザモデルＤＢ１５に格納されたユーザの現在位置、直近フィードバックに基づくコンテクスト特徴量、フィードバック履歴に基づくユーザ嗜好、または行動ログに基づくユーザ行動パターンの少なくともいずれかに応じて行われる。以下、かかる探索コンテクストラベルの抽出についてそれぞれ具体的に説明する。
【００３７】
−現在位置に応じた探索コンテクストラベルの抽出−
ユーザの現在位置に応じた探索コンテクストラベルの抽出は、最初にクライアント２から現在位置情報と共にＰＯＩ探索要求が送信された場合に行われ得る。探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、ユーザの現在地周辺に紐付けられたＰＯＩ情報を探索対象とする探索コンテクストラベルを優先的に抽出する。抽出する探索コンテクストラベルの数は特に限定せず、上位所定数の探索コンテクストラベルを抽出してもよい。このように、探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、抽出する探索コンテクストラベルを場所に応じて絞り込むことができる。
【００３８】
−コンテクスト特徴量に応じた探索コンテクストラベルの抽出−
また、探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、クライアント２から、ユーザによるＰＯＩ情報または探索コンテクストラベルの選択操作をフィードバック情報として取得した場合、かかる直近のフィードバック情報に基づいて各探索コンテクストラベルの特徴量スコアを算出する。コンテクスト特徴量スコアは、現在のユーザの探索目的に合うほど（相関性が高いほど）高いスコアになるよう算出されるものである。本明細書において具体的な算出方法については特に限定しない。そして、探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、算出したコンテクスト特徴量スコアが高い探索コンテクストラベルから優先的に抽出することで、よりユーザの現在の探索目的に合った探索コンテクストラベルを抽出することができる。
【００３９】
例えば、ユーザが現在居るＡ駅から電車で１駅のＢ駅を示す探索コンテクストラベルが選択された場合、ユーザはＡ駅（現在地）周辺ではなく、Ｂ駅周辺のＰＯＩ情報を欲していると推定されるため、Ｂ駅に近い程スコアが高くなるよう探索コンテクストラベルの特徴量スコアを算出し、当該特徴量スコアが高い探索コンテクストラベルを抽出する。
【００４０】
このようなコンテクスト特徴量スコアは、ユーザからのフィードバックが行われる毎に算出されることで、過去に選択した探索コンテクストラベル（探索目的の方針）に縛られることなく、ユーザの変化する探索目的に柔軟に対応することができる。また、コンテクスト特徴量スコアを算出する探索コンテクストラベルを、ある程度場所で絞り込みを行った上で行うことで、計算量負荷を軽減することができる。
【００４１】
−ユーザ嗜好に応じた探索コンテクストラベルの抽出−
また、探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、ユーザモデルＤＢ１５に格納されたユーザのフィードバック履歴から推定されるユーザ嗜好を参照し、ユーザ嗜好に合致した（ユーザ嗜好と相関性が高い）探索コンテクストラベルを抽出することも可能である。より具体的には、探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、ある程度場所で絞り込みを行った上で探索コンテクストラベルに対してユーザ嗜好を反映した重み付けを行い、よりユーザ嗜好に合致した探索コンテクストラベルから優先的に抽出する。また、ユーザ嗜好は場所や時間毎に算出されてもよい。例えば、ユーザが平日Ａ駅にいる時は安い価格帯の飲食店を好むため、探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、価格帯が安い店を検索対象とする探索コンテクストラベルを抽出する。また、ユーザが休日Ａ駅以外にいる時は夜景の見えるコース料理のある高い価格帯の飲食店を好むため、探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、夜景の見える店、コース料理を出している店、価格帯が高い店をそれぞれ検索対象とする各探索コンテクストラベルを抽出する。
【００４２】
−ユーザ行動パターンに応じた探索コンテクストラベルの抽出−
また、探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、ユーザモデルＤＢ１５に格納された、ユーザの行動ログに基づくユーザ行動パターンを参照し、ユーザ行動パターンに合致した（相関性が高い）探索コンテクストラベルから優先的に抽出することも可能である。例えば、ユーザが現在Ａ駅にいる場合であっても、ユーザの行動パターンに基づくと、Ｂ駅またはＣ駅に移動する可能性がある場合、探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、Ａ駅に加えて、Ｂ駅およびＣ駅周辺のＰＯＩ情報を探索対象とする探索コンテクストラベルも抽出する。
【００４３】
−探索コンテクストラベル抽出の応用例−
以上、探索コンテクストラベルの抽出方法について具体的に説明した。なお本実施形態による推薦システムは、上述した各抽出方法の少なくともいずれか１以上を組み合わせて探索コンテクストラベルを抽出してもよい。その際、探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、各探索コンテクストラベルに対し、所定の場所との相関性（距離の近さを示す位置特徴量）、直近フィードバックに基づくユーザコンテクスト（探索目的）との相関性（コンテクスト特徴量）、ユーザ嗜好との相関性（嗜好特徴量）、ユーザ行動パターンとの相関性（行動パターン特徴量）を算出し、それぞれを重みとして掛け合わせたスコアに従って、探索コンテクストラベルの抽出を行う。
【００４４】
さらに、探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、現在時刻に応じて、現在開店中の店舗や施設等を探索対象とする探索コンテクストラベルを抽出してもよい。
【００４５】
また、探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、複数の探索コンテクストラベルを抽出する際、探索の粒度を問わずに、所定のスコア（各特徴量）が上位のものから順に（優先的に）抽出する。具体的には、例えば探索コンテクストラベル抽出部１０ａは、ラーメン全般を探索対象とする「ラーメン」探索コンテクストラベルと、ラーメンに含まれる一メニューであるとんこつラーメンを探索対象とする「とんこつラーメン」探索コンテクストラベルを抽出してもよい。
【００４６】
また、上述した抽出方法により探索コンテクストラベルを抽出した際に、抽出した探索コンテクストラベルとの関連度スコアが高い他の探索コンテクストラベルも併せて抽出することも可能である。関連度スコアは、探索コンテクストラベル間の相関があるものほど高くなるよう算出され、予め探索コンテクストラベルＤＢ１４に格納されている２以上の探索コンテクストラベルに対して付与される。具体的には、関連度スコアは、例えばラベル間の類似度や、複数ユーザのフィードバック履歴に基づいて算出される選択相関に基づいて算出される。本明細書において、関連度スコアの具体的な算出方法については特に限定しない。これにより、例えばコンテクスト特徴量に応じて探索コンテクストラベルを抽出した際に、当該探索コンテクストラベルを選択するユーザがよく選択する探索コンテクストラベルを併せて抽出することができる。なお、かかる関連度スコアは、場所やユーザに応じて個別化してもよい。
【００４７】
・ＰＯＩ情報探索部
ＰＯＩ情報探索部１０ｂは、ＰＯＩ情報ＤＢ１３からユーザに提示するＰＯＩ情報を探索する。ＰＯＩ情報の探索は、例えばユーザモデルＤＢ１５に格納されたユーザの現在位置、選択された探索コンテクストラベル、直近フィードバックに基づくＰＯＩ特徴量、またはフィードバック履歴に基づくユーザ嗜好の少なくともいずれかに応じて行われる。以下、かかるＰＯＩ情報の探索についてそれぞれ具体的に説明する。
【００４８】
−現在位置に応じたＰＯＩ情報の探索−
ユーザの現在位置に応じたＰＯＩ情報の探索は、最初にクライアント２から現在位置情報と共にＰＯＩ探索要求が送信された場合に行われ得る。ＰＯＩ情報探索部１０ｂは、ユーザの現在地周辺に紐付けられたＰＯＩ情報を、ユーザの現在地に近いものから優先的に探索する。探索するＰＯＩ情報の数は特に限定せず、上位所定数のＰＯＩ情報を探索結果として出力してもよい。このように、ＰＯＩ情報探索部１０ｂは、探索するＰＯＩ情報を場所に応じて絞り込むことができる。
【００４９】
−選択された探索コンテクストラベルに応じたＰＯＩ情報の探索−
また、ＰＯＩ情報探索部１０ｂは、クライアント２から、ユーザによる探索コンテクストラベルの選択操作をフィードバック情報として取得した場合、選択された探索コンテクストラベルで示される探索方針に基づいてＰＯＩ情報を探索する。
【００５０】
−ＰＯＩ特徴量に応じたＰＯＩ情報の探索−
また、ＰＯＩ情報探索部１０ｂは、クライアント２から送信された直近のフィードバック情報（ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルの選択操作）に基づいて各ＰＯＩ情報の特徴量スコアを算出する。ＰＯＩ情報の特徴量スコアは、現在のユーザの探索目的に合うほど高いスコアになるよう算出されるものである。本明細書において具体的な算出方法については特に限定しない。そして、ＰＯＩ情報探索部１０ｂは、算出したＰＯＩ情報特徴量スコアが高いＰＯＩ情報から優先的に探索することで、よりユーザの現在の探索目的に合ったＰＯＩ情報を探索することができる。
【００５１】
また、ＰＯＩ情報探索部１０ｂは、探索コンテクストラベルのコンテクスト特徴量も加味してＰＯＩ情報特徴量を算出してもよい。具体的には、例えばコンテクスト特徴量に応じて、その探索コンテクストラベルの探索対象とされるＰＯＩ情報の特徴量に重み付けしてもよい。
【００５２】
−ユーザ嗜好に応じたＰＯＩ情報の探索−
また、ＰＯＩ情報探索部１０ｂは、ユーザモデルＤＢ１５に格納されたユーザのフィードバック履歴から推定されるユーザ嗜好を参照し、ユーザ嗜好に合致したＰＯＩ情報を探索することも可能である。
【００５３】
−ＰＯＩ情報探索の応用例−
以上、ＰＯＩ情報の探索方法について具体的に説明した。なお本実施形態による推薦システムは、上述した各探索方法の少なくともいずれか１以上を組み合わせてＰＯＩ情報を抽出してもよい。
【００５４】
・提示制御部
提示制御部１０ｃは、探索コンテクストラベル抽出部１０ａにより抽出された１以上の探索コンテクストラベルと、ＰＯＩ情報探索部１０ｂにより探索された１以上のＰＯＩ情報を、クライアント２からユーザに提示するよう制御する。具体的には、提示制御部１０ｃは、探索コンテクストラベルおよびＰＯＩ情報の提示を指示する制御信号を通信部１１からクライアント２に送信するよう制御する。この際、提示制御部１０ｃは、探索コンテクストラベル抽出部１０ａおよびＰＯＩ情報探索部１０ｂによりそれぞれ優先的に抽出、探索された探索コンテクストラベル、ＰＯＩ情報（例えば、それぞれの特徴量スコアが上位のもの）を優先的に（上位に／先頭に）提示するよう制御する。
【００５５】
・学習部
学習部１０ｄは、クライアント２から送信された、ＰＯＩ情報の選択履歴および探索コンテクストラベルの選択履歴といったフィードバック情報をユーザモデルＤＢ１５に格納するフィードバック部として機能する。また、学習部１０ｄは、フィードバック情報の履歴に基づいてユーザ嗜好を算出し、算出したユーザ嗜好をユーザモデルＤＢ１５に格納してもよい。
【００５６】
（通信部１１）
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、例えばクライアント２と接続し、現在位置情報やフィードバック情報を受信したり、提示制御部１０ｃによる制御に従ってＰＯＩ情報、探索コンテクストラベルを提示するよう指示する制御信号を送信したりする。
【００５７】
＜２−２．クライアントの構成＞
図３は、本実施形態によるクライアント２の構成の一例を示すブロック図である。クライアント２は、図１に示すようなスマートフォン端末であってもよいし、また、タブレット端末、携帯電話端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ＰＣ（Personal Computer）、携帯用音楽プレーヤー、携帯用ゲーム機、またはウェアラブル端末（ＨＭＤ（ヘッドマウントディスプレイ）、メガネ型ＨＭＤ、時計型端末、バンド型端末等）であってもよい。
【００５８】
クライアント２は、図３に示すように、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、記憶部２４、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）２５、操作表示部２６、および位置情報取得部２７を有する。また、クライアント２は、例えば、データの伝送路としてのバスで各構成要素間を接続する。
【００５９】
ＣＰＵ２１は、例えばマイクロコンピュータにより構成され、クライアント２の各構成を制御する。例えば、ＣＰＵ２１は、通信Ｉ／Ｆ２５を介してサーバ１から送信された制御信号に従って、後述する操作表示部２６に、ＰＯＩ情報および１以上の探索コンテクストラベルを表示するよう制御する表示制御部として機能する。この際、ＣＰＵ２１（表示制御部）は、１以上の探索コンテクストラベルを、所定スコアが高いものから順に表示する。すなわち、ＣＰＵ２１（表示制御部）は、サーバ１において探索コンテクストラベル抽出部１０ａにより所定スコアに応じて優先的に抽出された探索コンテクストラベルから順に表示する。所定スコアとは、上述したように、例えばユーザの現在地との近さを示す位置特徴量スコア、直近フィードバックに基づくユーザコンテクスト（探索目的）との相関性を示すコンテクスト特徴量スコア、ユーザ嗜好との相関性を示す嗜好特徴量スコア、おとびユーザ行動パターンとの相関性を示す行動パターン特徴量スコアが挙げられる。また、これらのスコアのうち少なくともいずれか１以上を組み合わせてそれぞれのスコアを重みとして掛け合わせて算出されるスコアであってもよい。
【００６０】
ＲＯＭ２２は、ＣＰＵ２１が使用するプログラムや演算パラメータなどの制御用データなどを記憶する。ＲＡＭ２３は、例えば、ＣＰＵ２１により実行されるプログラムなどを一時的に記憶する。
【００６１】
記憶部２４は、様々なデータを記憶する。例えば、記憶部２４は、通信Ｉ／Ｆ２５を介してサーバ１から送信されたＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルを一時的に記憶することも可能である。
【００６２】
通信Ｉ／Ｆ２５は、クライアント２が有する通信手段であり、ネットワーク４を介して（あるいは直接的に）、本実施形態に係る推薦システムに含まれる外部装置と通信を行う。例えば、通信Ｉ／Ｆ２５は、基地局３と無線接続し、基地局３を介してネットワーク４上のサーバ１に、現在位置情報を送信する。
【００６３】
操作表示部２６は、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。表示画面には、ＣＰＵ２１の制御により、ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルが表示される。ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルの表示画面例（ＵＩ例）については、後述する「４．ＵＩ例」において具体的に説明する。
【００６４】
位置情報取得部２７は、外部からの取得信号に基づいてクライアント２の現在位置を検知する機能を有する。具体的には、例えば位置情報取得部２７は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）測位部により実現され、ＧＰＳ衛星からの電波を受信して、クライアント２が存在している位置を検知し、検知した位置情報をＣＰＵ２１に出力する。また、位置情報取得部２７は、ＧＰＳの他、例えばＷｉ−Ｆｉ（登録商標）、携帯電話・ＰＨＳ・スマートフォン等との送受信、または近距離通信等により位置を検知するものであってもよい。
【００６５】
以上、本実施形態による推薦システムに含まれるサーバ１およびクライアント２の各構成について具体的に説明した。なお上述したサーバ１およびクライアント２の構成は一例であって、本開示はこれに限定されず、例えばサーバ１の一部または全ての構成がクライアント２に設けられていてもよい。
【００６６】
＜＜３．動作処理＞＞
続いて、本実施形態による推薦システムの動作処理について、図４を参照して説明する。
【００６７】
図４は、本実施形態による推薦システムの動作処理を示すシーケンス図である。図４に示すように、まず、ステップＳ１０３において、本実施形態によるＰＯＩ情報推薦システムが起動すると、クライアント２は、位置情報取得部２７により現在位置情報を取得する。
【００６８】
次に、ステップＳ１０６において、クライアント２は、現在位置情報をサーバ１に送信し、ＰＯＩ情報の推薦要求を行う。
【００６９】
次いで、ステップＳ１０９において、サーバ１は、現在位置情報に基づいて、ＰＯＩ情報探索部１０ｂによる現在地周辺の１以上のＰＯＩ情報の探索、および探索コンテクストラベル抽出部１０ａによる１以上の探索コンテクストラベルの抽出を行う。また、この際、サーバ１は、現在位置情報に基づいて場所を絞り込んだ上で、ユーザ嗜好やユーザ行動パターンを考慮したＰＯＩ情報の探索、および探索コンテクストラベルの抽出を実行してもよい。
【００７０】
また、ステップＳ１１２において、サーバ１の制御部１０は、クライアント２から送信された現在位置情報をユーザモデルＤＢ１５に行動履歴として記憶する。
【００７１】
続いて、ステップＳ１１５において、サーバ１の提示制御部１０ｃは、ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルをクライアント２に送信し、これらをユーザに提示するよう指示する。
【００７２】
次に、ステップＳ１１８において、クライアント２のＣＰＵ２１は、サーバ１からの指示に従って、ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルを操作表示部２６に表示してユーザに提示する。ユーザは、提示されたＰＯＩ情報の詳細情報を見たい場合はＰＯＩ情報を選択し、提示されたＰＯＩ情報が探索目的に合致しておらず、他のＰＯＩ情報を見たい場合には、ユーザの探索目的に近い探索コンテクストラベルを選択し、再探索を指示することができる。
【００７３】
具体的には、探索コンテクストラベルが選択された場合（Ｓ１２１／Ｙｅｓ）、ステップＳ１２４において、クライアント２は、選択された１以上の探索コンテクストラベルを示す選択情報（フィードバック情報）をサーバ１に送信する。
【００７４】
次いで、ステップＳ１２７において、サーバ１は、選択された探索コンテクストラベルに基づいて、ＰＯＩ情報探索部１０ｂによりＰＯＩ情報の再探索、および探索コンテクストラベル抽出部１０ａによる探索コンテクストラベルの再抽出を行う。
【００７５】
次に、ステップＳ１３０において、学習部１０ｄは、ユーザがどの探索コンテクストラベルを選択したかといった選択情報をフィードバック履歴としてユーザモデルＤＢ１５に記録する。
【００７６】
続いて、上記ステップＳ１１５に戻り、サーバ１は、再探索したＰＯＩ情報および再抽出した探索コンテクストラベルをクライアント２に送信する。
【００７７】
このように、上記ステップＳ１１５〜Ｓ１３０に示す処理が繰り返されることで、ユーザはその時々の探索方針に合った探索コンテクストラベルを選択し、目的のＰＯＩ情報を取得することができる。
【００７８】
そして、気になるＰＯＩ情報が提示された場合、ユーザは画面上のＰＯＩ情報を選択する。ＰＯＩ情報が選択された場合（Ｓ１３３／Ｙｅｓ）、ステップＳ１３６において、クライアント２は、ＰＯＩ情報の詳細を表示する。この際、クライアント２は、ユーザに選択されたＰＯＩ情報を示す選択情報（フィードバック情報）をサーバ１に送信してもよい。サーバ１の学習部１０ｄは、クライアント２から送信された選択情報を、フィードバック履歴としてユーザモデルＤＢ１５に記録する。
【００７９】
以上、本実施形態による推薦システムの動作処理について具体的に説明した。続いて、本実施形態による推薦システムにおいて、ユーザに提示されるＰＯＩ情報および探索コンテクストを提示する具体的なＵＩ（ユーザインタフェース）例について、図５〜図１５を参照して説明する。
【００８０】
＜＜４．ＵＩ例＞＞
＜４−１．ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルを提示する基本ＵＩ例＞
まず、ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルを提示する基本ＵＩ例について図５〜図７を参照して説明する。
【００８１】
図５、本実施形態によるＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルを提示するＵＩの一例を示す図である。図５に示すように、例えばクライアント２の操作表示部２６において、ＰＯＩ情報３０は店舗名、最寄駅、ジャンル、平均予算、ユーザレビューといった店舗情報と共に表示され、その下に複数の探索コンテクストラベル４００〜４１３（探索コンテクストラベル群４０）が表示される。なお、探索コンテクストラベル群４０が一画面で表示しきれない場合、ユーザのスクロール操作に応じて、図６に示すように、探索コンテクストラベル４１４〜４２１が表示される。
【００８２】
探索コンテクストラベル群４０は、それぞれ探索方針を示すキーワードを含むボタンとして表示され、整列して表示されてもよいし、図５に示すように乱雑に表示されてもよい。また、各探索コンテクストラベル４００〜４２１は、図５、図６に示すように、探索コンテクストラベルのジャンル（カテゴリ）に応じて異なる色で表示されていてもよい。例えば、探索コンテクストラベル４００、４０２、４０３、４０４、４０７、４１１、４１４、４１５、４２１は、特定の料理の分類に応じて探索を行うもの（分野探索）であるため、同じ色で表示される。また、探索コンテクストラベル４０１、４０５、４０６、４１０、４１７、４１８は、特定の情報推薦アルゴリズムを用いて探索を行うもの（推薦アルゴリズム探索）であるため、同じ色で表示される。また、探索コンテクストラベル４０８、４０９、４１３、４１６、４１９、４２０は、特定の場所に絞り込んで探索を行うもの（エリア探索）であるため、同じ色で表示される。
【００８３】
また、探索コンテクストラベル群４０は、探索コンテクストラベル抽出部１０ａにより優先的に抽出された探索コンテクストラベルから順に表示されてもよい。例えば、探索コンテクストラベル抽出部１０ａがユーザの現在位置情報に基づいて探索コンテクストラベルを抽出する場合、ユーザの現在位置に近いＰＯＩの情報や、現在位置近くに多く存在ＰＯＩの情報を探索対象とする探索コンテクストラベル程、優先的に抽出される。
【００８４】
したがって、例えば図５に示す例では、現在地周辺に「カレー屋」が多く存在する場合に、「カレー屋」を探索対象とする「カレー」探索コンテクストラベル４００が上位に表示される。また、表示される探索コンテクストラベルの粒度は統一されず、例えば「ラーメン屋」を探索対象とする「ラーメン」探索コンテクストラベル４０７と、ラーメンに含まれる一メニューである「とんこつラーメン」を探索対象とする「とんこつラーメン」探索コンテクストラベル４０２が同時に表示されてもよい。
【００８５】
また、今後現在地からユーザが移動することも予想されるので、近くに存在する「Ａ町」の店を探索対象とする「Ａ町」探索コンテクストラベル４０９や、隣の駅である「Ｂ駅」周辺の店を探索対象とする「Ｂ駅」探索コンテクストラベル４１３が表示されていてもよい。かかるユーザの移動は、ユーザ行動パターンを考慮して予測されてもよい。
【００８６】
また、現在地周辺に存在する具体的なＰＯＩを示す探索コンテクストラベルが表示されていてもよい。例えば、図５に示すように、現在地周辺に存在する「ＡＢＣレストラン（店舗名）」を探索対象とする「ＡＢＣレストラン」探索コンテクストラベル４０８が表示される。
【００８７】
そして、ユーザは、ＰＯＩ情報３０が所望する情報であれば、ＰＯＩ情報３０を選択し、その詳細情報を閲覧する。一方、ＰＯＩ情報３０が所望する情報ではない場合、ユーザは探索コンテクストラベル群４０から、自身の探索目的に合った探索コンテクストラベルを選択し、ＰＯＩ情報の再探索を指示する。以下、図７を参照して説明する。
【００８８】
図７は、探索コンテクストラベルを選択した際の画面遷移の一例を示す図である。図７左に示すように、例えば提示されている探索コンテクストラベルから、Ｃ駅周辺の店を探したいといった探索目的に合った「Ｃ駅」探索コンテクストラベル４１６を選択すると、図７右に示すように、「Ｃ駅」探索コンテクストラベル４１６に基づいてサーバ１において再度探索されたＰＯＩ情報３１と、再度抽出された探索コンテクストラベル群４２が表示される。すなわち、当初は現在地であるＡ駅周辺のＰＯＩ情報やＡ駅周辺のＰＯＩを探索対象とする探索コンテクストラベル群４０が表示されているが（図５、図６参照）、ユーザが「Ｃ駅」探索コンテクストラベル４１６を選択することで、Ｃ駅周辺のＰＯＩ情報や、Ｃ駅周辺のＰＯＩ情報を探索対象とする探索コンテクストラベル群４２に更新される。
【００８９】
サーバ１側では、選択された探索コンテクストラベルが場所に紐づくもの（「Ｃ駅」、「Ｂ町」等）である場合、当該場所に近いＰＯＩ、当該場所付近に多く存在するＰＯＩを探索対象とする探索コンテクストラベル程優先的に探索、抽出してもよい。また、この際、サーバ１は、ユーザ嗜好や、ユーザ行動パターンを考慮したスコアに基づいて探索コンテクストラベルを抽出してもよい。
【００９０】
若しくは、サーバ１は、選択された探索コンテクストラベルに基づいて推定される“Ｃ駅周辺のＰＯＩを探す”といった探索目的との相関性が高い程高いスコアになるよう各探索コンテクストラベルのコンテクスト特徴量スコアを算出し、当該特徴量スコアが高いものから優先的に探索コンテクストラベルを抽出してもよい。
【００９１】
＜４−２．複数の探索コンテクストラベルが選択可能なＵＩ例＞
図７を参照して上述した例では、表示画面上の一の探索コンテクストラベルがタップして選択すると同時に、クライアント２からサーバ１に対して再探索・再抽出の要求が行われ、サーバ１から返信された再探索ＰＯＩ情報・再抽出散策コンテクストラベルの表示画面に遷移するが、本実施形態はこれに限定されない。例えば、複数の探索コンテクストラベルを選択した上で、サーバ１に対いて再探索・再抽出の要求ができるようにしてもよい。以下、図８、図９を参照して説明する。
【００９２】
図８は、複数の探索コンテクストラベルが選択可能なＵＩ例を示す図である。図８に示すように、複数の探索コンテクストラベルと共に、「ａｎｄ検索」ボタン５００、および／または「ｏｒ検索」ボタン５２０を表示する。ユーザは、複数の探索コンテクストラベルを選択した後に、「ａｎｄ検索」ボタン５００または「ｏｒ検索」ボタン５２０を選択し、クライアント２は、検索ボタンの選択をトリガとして、選択された複数の探索コンテクストラベルを示す選択情報をサーバ１に送信し、ＰＯＩ情報再探索・探索コンテクストラベル再抽出の要求を行う。このように、表示画面上に「ａｎｄ検索」ボタン５００、および／または「ｏｒ検索」ボタン５２０を表示して、複数の探索コンテクストラベルの選択を可能とすることができる。
【００９３】
図９は、複数の探索コンテクストラベルが選択可能な他のＵＩ例を示す図である。ここでは、探索ボタンを表示することなく、複数の探索コンテクストラベルを重ねることで選択することが可能である。具体的には、図９上に示すように、選択したい探索コンテクストラベル４００を、同じく選択したい探索コンテクストラベル４０４上にドラッグ＆ドロップし、さらに選択したい探索コンテクストラベル４０９を探索コンテクストラベル４０４、４０９上にドラッグ＆ドロップする。そして、重ねた３つの探索コンテクストラベル４００、４０４、４０９をダブルタップまたは長押しすることで、探索実行を指示する。クライアント２は、重ねられた探索コンテクストラベルがダブルタップまたは長押しされたことをトリガとして、サーバ１に対してＰＯＩ情報再探索・探索コンテクストラベル再抽出の要求を行う。
【００９４】
図９に示す例の場合、「カレー」探索コンテクストラベル４００と、「うどん」探索コンテクストラベル４０４と、「Ａ町」探索コンテクストラベル４０９が選択されているので、サーバ１は、「Ａ町」に存在する「カレーうどん」のＰＯＩ情報を探索する。
【００９５】
＜４−３．探索コンテクストラベルの表示態様例＞
図５、図６を参照して上述した実施形態では、探索コンテクストラベルのジャンル（カテゴリ）に応じて異なる色で表示する場合について説明したが、本実施形態による探索コンテクストラベルの表示態様はこれに限定されない。以下、図１０〜図１２を参照して具体的に説明する。
【００９６】
図１０は、探索コンテクストラベルの優先度に応じてラベルの大きさが異なるＵＩ例を示す図である。図１０に示すように、上位に表示される探索コンテクストラベル程大きく表示される。ここで、上述したように、ユーザに提示される探索コンテクストラベルは、例えば現在地との近さ、ユーザ嗜好に応じた重み付け、ユーザ行動パターンとの合致、またはコンテクスト特徴量スコアに応じて優先的に抽出された探索コンテクストラベルから順に表示されている。したがって、上位に表示される探索コンテクストラベル程優先度が高く、ユーザが選択する可能性がある。
【００９７】
そこで、図１０に示すように、上位に表示される探索コンテクストラベル程大きく表示することで、優先度の高い探索コンテクストラベルをユーザに見やすく、また、選択しやすくすることができる。なお、図１０に示す各探索コンテクストラベルの色分けは、図５、図６で示した場合と同様に、探索コンテクストラベルのジャンルに応じたものとなっている。
【００９８】
続いて、各探索コンテクストラベルの色で他の何らかの観点によるお薦め度を示す場合について、図１１を参照して説明する。上述した各例では、探索コンテクストラベルの優先度（現在地との近さ、ユーザ嗜好、ユーザ行動パターン、またはコンテクスト特徴量スコア）に応じた順に表示しているが、表示順に用いた優先度以外の観点から算出したユーザへの推薦度に応じた表示態様（色（色の濃さも含む）、大きさ等）を追加することも可能である。例えば、推薦度が高い探索コンテクストラベル程濃い色で表示するようにしてもよい。また、他の観点から算出する推薦度は、例えばソーシャル情報と連携して友人の間で話題になっている店や、最近ＴＶで取り上げられた店を探索対象とする探索コンテクストラベルのスコアが高くなるよう算出されてもよい。
【００９９】
図１１に示す例では、優先度に応じて上位から順に探索コンテクストラベル群４６が表示され、かつ、各探索コンテクストラベルが、推薦度に応じて異なる濃度で表示されている。例えば、探索コンテクストラベル４００、４０７、４０８、４１３の推薦度が最も高いため最も濃い色で表示され、他の探索コンテクストラベルは、推薦度が低くなる程順次薄い色で表示される。
【０１００】
これによりユーザは、直感的に推薦度の高い探索コンテクストラベルを見分けることができる。
【０１０１】
次いで、現在地からの距離に応じた表示間隔で各探索コンテクストラベルを表示する場合について、図１２を参照して説明する。図１２に示す例では、各探索コンテクストラベルが、探索対象のＰＯＩ情報とユーザの現在地との距離に対応する表示間隔で表示されている。すなわち、表示画面には、ユーザの現在地を示すアイコン５４０が表示され、アイコン５４０から各探索コンテクストラベルの表示間隔は、実際のユーザ現在地から各探索コンテクストラベルの探索対象となっているＰＯＩ情報の位置の距離に対応している。
【０１０２】
例えば、ユーザの現在地近くにとんこつラーメン屋（ＰＯＩの一例）が存在する場合、現在地を示すアイコン５４０の近くに、とんこつラメーメン屋を探索対象とする探索コンテクストラベル４０２が表示される。一方、カレー屋（ＰＯＩの一例）を探索対象とする探索コンテクストラベル４００は、探索コンテクストラベル４０２より離れた個所に表示されていることから、当該探索コンテクストラベル４００の探索対象であるカレー屋は、とんこつラーメン屋より遠い位置に存在することが分かる。
【０１０３】
このように、探索コンテクストラベルを現在地からの距離に応じた間隔で表示することで、ユーザは、表示されている探索コンテクストラベルの探索対象の位置を直感的に把握することができる。
【０１０４】
なお図１２に示す例では、各探索コンテクストラベルの大きさと色の濃さが、一例として、図１１を参照して説明した他の観点による推薦度に応じたものとなっている。例えば、ＳＮＳにおいて最近友人間で話題になっているカレー屋を探索対象に含む探索コンテクストラベル４００が最も大きく、また、濃く表示されている。
【０１０５】
＜４−４．過去履歴を提示するＵＩ例＞
続いて、過去履歴を併せて提示するＵＩ例について、図１３〜図１４を参照して説明する。ユーザは、情報探索中に、関心・興味などが短い時間で変化することがある。例えば、レストラン情報を探していて、最初は「イタリアン」の分野を探していたが、その後「中華」の分野が気になって探すといった状況が頻繁に起こり得る。また、探索中に出てきた情報を後からもう一度見たくなる場合もある。そこで、本実施形態では、現在の探索結果と共に過去の探索結果（履歴）も表示することを可能とする。
【０１０６】
図１３は、ＰＯＩ情報履歴を併せて表示するＵＩの一例を示す図である。図１３に示すように、ＰＯＩ情報３２および探索コンテクストラベル群５３の提示に加えて、過去の探索結果にリンク付けされたＰＯＩ情報３０−１、３１−１が表示される。ＰＯＩ情報３０−１、３１−１は、今回の探索で提示されたＰＯＩ情報３２よりも少ない情報量で提示され、例えば店名だけの表示であってもよい。ユーザが閲覧したいＰＯＩ情報履歴をタップすると、当該ＰＯＩ情報履歴がリンクする過去の探索結果（ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベル）の表示画面に遷移する。また、ＰＯＩ情報履歴は、図１３に示すように直近の履歴から順に表示され、例えば前回の探索で提示されたＰＯＩ情報３１−１、前々回の探索で提示されたＰＯＩ情報３０−１と遡って表示される。さらに過去のＰＯＩ情報履歴については、画面を上方向にスクロールすることで閲覧することが可能である。
【０１０７】
表示される過去履歴は、全ての過去履歴であってもよいし、詳細閲覧したＰＯＩ情報やブックマークしたＰＯＩ情報等ユーザが興味を示して何らかのアクションを行った情報に限定してもよい。
【０１０８】
これにより、ユーザは、過去の探索履歴にすぐに戻ることができる。なお、表示される過去履歴は、図１３に示すようにＰＯＩ情報の履歴に限定されない。以下、図１４を参照して他のＵＩ例について説明する。
【０１０９】
図１４は、過去履歴の他のＵＩ例を示す図である。図１４に示すように、ＰＯＩ情報３２および探索コンテクストラベル群５３の提示に加えて、過去の探索結果にリンク付けされたＰＯＩ情報３０−２、３１−２が表示される。ここで、ＰＯＩ情報３０−２、３１−２は、過去に探索されたＰＯＩ情報に加えて、その際に併せて表示された探索コンテクストラベル群５０、５２を含む。探索コンテクストラベル群５０、５２は、例えば代表して上位４つ程の探索コンテクストラベルであってもよい。
【０１１０】
これにより、ユーザは、過去のＰＯＩ情報と共に、過去に提示された探索コンテクストラベルをすぐに確認することができる。また、過去に提示された探索コンテクストラベルを選択したい場合、対象のＰＯＩ情報履歴をタップして過去の探索結果に画面遷移させ、選択することが可能である。
【０１１１】
＜４−５．異なるデバイスに応じたＵＩ例＞
以上説明したＵＩ例は、ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルを併せて表示するための十分な表示領域がある場合を前提としている。具体的には、クライアント２が、例えばスマートフォン、タブレット端末、ノートＰＣ等により実現された場合、表示領域は十分にあると言える。
【０１１２】
一方、デバイスによっては、ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルを併せて表示することが困難な狭い表示領域の場合も想定される。例えば、バンド型端末や時計型端末といったウェアラブル装置の場合、表示領域が制限される場合がある。また、シースルー型メガネＨＮＤ端末の場合も、視界を遮ることを防ぐため、ユーザの視界に表示するよう表示領域が制限される場合もある。
【０１１３】
そこで、図５に示すようなＰＯＩ情報および探索コンテクストの表示が困難な狭い表示領域のデバイスにおけるＵＩ例について、図１５を参照して説明する。
【０１１４】
図１５は、表示領域が狭い場合のＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルのＵＩ例を示す図である。図１５に示すように、表示領域２６’が横長の場合、ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルは、順次フェードイン、フェードアウトして流れるよう表示制御される。より具体的には、図１５上から順に示すように、初めにＰＯＩ情報３０’が画面左端からフェードインして表示され、続いて、複数の探索コンテクストラベル４００、４０１、４０２、４０３が順次フェードインして表示される。複数の探索コンテクストラベル４００〜４０３は、探索コンテクストラベル抽出部１０ａにより優先して抽出された順（優先度順）に表示されるようにしてもよい。
【０１１５】
このように、狭い表示領域であってもＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルが併せて表示され、ユーザはその時々の探索目的に合った探索コンテクストラベルを選択することが可能である。
【０１１６】
＜＜５．その他＞＞
次いで、本実施形態による推薦システムの補足を行う。上述した実施形態では、提示された探索コンテクストラベルからユーザが望むものを選択していくことにより所望のＰＯＩ情報を取得するが、本実施形態はこれに限定されず、例えば望まないものを選択するネガティブなフィードバックを行えるようにしてもよい。
【０１１７】
サーバ１は、クライアント２からネガティブなフィードバックを受信した場合、次の探索、抽出時の特徴量スコア計算等において、ネガティブフィードバックを受けた探索コンテクストラベルや、これと関連する探索コンテクストラベルのスコアを下げることで、ユーザにとって望ましい情報提示を行うことができる
【０１１８】
また、図１３、図１４を参照して推薦結果の過去履歴を提示するＵＩ例について説明したが、過去の推薦結果へのリンク情報は、探索コンテクストラベルとして提示することも可能である。例えば、図６に示す「さっきの店」探索コンテクストラベル４１７は、前回提示したＰＯＩ情報の表示画面へのリンク情報である。「さっきの店」探索コンテクストラベル４１７が選択された場合、サーバ１は、ユーザモデルＤＢ１５に格納したフィードバック履歴に基づいて、前回提示したＰＯＩ情報およびその際に提示した探索コンテクストラベルを抽出し、クライアント２に返信する。
【０１１９】
このように、本実施形態では、探索コンテクストラベルの選択と、ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルの更新処理が繰り返し行われるので、過去の推薦結果を振り返るためのリンク情報の提示が有用となる。
【０１２０】
また、用いる探索コンテクストラベルの種類によっては、同じラベルでも異なる探索コンテクストを指すこともありえる。例えば、ある地名を冠したラベルにおいて、一つはその地名の駅周辺を意味し、また一つはその地名の地域を意味し、また一つはその地名を冠した水族館や動物園を指していたりする。このような場合、ラベルが同じであっても、ラベルの色をジャンルで揃えたり、ジャンルを示すテキストを追加したりすることで、ユーザに分かり易く提示することができる。例えば、地名Ｒを冠したラベルにおいて、その駅（Ｒ駅）周辺を意味する場合は「地名Ｒ（駅）」、地域を意味する場合「地名Ｒ（エリア）」、水族館（Ｒ水族館）を意味する場合は「地名Ｒ（水族館）」と表示する。
【０１２１】
＜＜６．まとめ＞＞
上述したように、本開示の実施形態による推薦システムでは、具体的なＰＯＩ情報と共に、ＰＯＩ情報探索の方針を示す探索コンテクストラベルもユーザに提示し、探索目的に合った探索コンテクストラベルをユーザに選択させることを可能とする。
【０１２２】
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。
【０１２３】
例えば、上述したサーバ１、クライアント２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、クライアント２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。
【０１２４】
また、上述した実施形態では、ＰＯＩ情報および探索コンテクストラベルを表示画面に出力し、ユーザからのフィードバックが表示画面に対して操作入力されているが、本実施形態による推薦システムはこれに限定されず、音声による入力も可能である。例えばクライアント２がシースルー型メガネＨＭＤや、時計型端末、バンド型端末等により実現され、表示画面へのタッチ操作による入力が困難な場合に有用である。クライアント２は、ユーザの音声をマイクロホン（不図示）で収音し、収音した音データをサーバ１に送信する。サーバは、受信した音データを解析し、認識したキーワードと近い探索コンテクストラベルを抽出し、ＰＯＩ情報と共に提示する。
【０１２５】
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。
【０１２６】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索する探索部と、
ユーザの現在位置情報に応じて、前記ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索するための１以上の探索軸を抽出する抽出部と、
前記抽出した探索軸を、前記探索したＰＯＩ情報と共に前記ユーザに提示するよう制御する提示制御部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記抽出部は、前記ユーザの現在地近くに存在するＰＯＩ情報を探索対象とする探索軸を優先的に抽出する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記探索部は、前記ユーザにより選択された探索軸に基づいて、ＰＯＩ情報を再探索し、
前記抽出部は、前記ユーザにより選択された探索軸から推定される探索目的との相関性が高い探索軸を優先的に再抽出し、
前記提示制御部は、再抽出した探索軸を、再探索したＰＯＩ情報と共に提示するよう制御する、前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記抽出部は、前記ユーザにより探索軸が選択される毎に、各探索軸に対して、選択された探索軸との相関性を示す特徴量スコアを算出する、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記抽出部は、ユーザ嗜好との相関性が高い探索軸を優先的に抽出する、前記（１）〜（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）
前記ユーザ嗜好は、前記ユーザによる探索軸の選択、およびＰＯＩ情報の選択の少なくともいずれかを含むフィードバック履歴に基づいて算出される、前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記抽出部は、前記ユーザの行動パターンとの相関性が高い探索軸を優先的に抽出する、前記（１）〜（６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）
前記探索軸は、エリア探索、分野探索、推薦アルゴリズム探索、推薦理由探索、または価格探索の少なくともいずれかによる探索を示す、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
前記抽出部は、複数の探索軸を、探索の粒度を問わずに抽出する、前記（１）〜（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、前記探索軸およびＰＯＩ情報を提示するための制御信号をクライアントに送信するよう制御する、前記（１）〜（９）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１１）
ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索することと、
ユーザの現在位置情報に応じて、前記ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索するための１以上の探索軸を抽出することと、
前記抽出した探索軸を、前記探索したＰＯＩ情報と共に前記ユーザに提示するよう制御することと、
を含む、制御方法。
（１２）
コンピュータを、
ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索する探索部と、
ユーザの現在位置情報に応じて、前記ユーザに推薦するＰＯＩ情報を探索するための１以上の探索軸を抽出する抽出部と、
前記抽出した探索軸を、前記探索したＰＯＩ情報と共に前記ユーザに提示するよう制御する提示制御部と、
として機能させるための、プログラム。
【符号の説明】
【０１２７】
１    サーバ
１０    制御部
１０ａ    探索コンテクストラベル抽出部
１０ｂ    ＰＯＩ情報探索部
１０ｃ    提示制御部
１０ｄ    学習部
１１    通信部
１３    ＰＯＩ情報ＤＢ
１４    探索コンテクストラベルＤＢ
１５    ユーザモデルＤＢ
２    クライアント
２１    ＣＰＵ
２２    ＲＯＭ
２３    ＲＡＭ
２４    記憶部
２５    通信Ｉ／Ｆ
２６    操作表示部
２７    位置情報取得部
３    基地局
４    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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【図１４】
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【図１５】
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【国際調査報告】
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