(57)【要約】【課題】ユーザが興味を持つ可能性が高く、ユーザが既知の概念以外の異なる概念に属する情報を推薦することができる推薦情報検出提供装置を提供する。【解決手段】ユーザＡの興味オントロジと他のユーザの興味オントロジとの近似度を算出し、近似度の値の高い興味オントロジに対応するユーザを抽出する。またユーザＡの興味オントロジには属しておらず、抽出したユーザの興味オントロジに属しているインスタンスについてユーザＡが評価する場合のその評価の予測値を算出する。そして抽出したユーザの興味オントロジにおいて、高い予測値が得られたインスタンスの属するクラスの階層位置から該抽出したユーザの興味オントロジの階層において遡ったクラスであってユーザＡの興味オントロジにも属しているクラスまでのクラスの遡及段数をイノベーティブ度と算出し、該イノベーティブ度の高いインスタンスを推薦情報としてユーザＡへ出力する。【選択図】図１
2008117122.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
雛型オントロジに基づいて、ブログ情報を作成した各ユーザの興味オントロジを生成する興味オントロジ生成手段と、
推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジと他のユーザの興味オントロジとの近似度を、オントロジ間の近似度計測手法を用いて算出する近似度算出手段と、
前記近似度の値の高い複数の興味オントロジを特定し、その興味オントロジに対応する前記ユーザを抽出するユーザ集合抽出手段と、
前記抽出したユーザの興味オントロジと、前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジとを比較して、前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジには属しておらず、前記抽出したユーザの興味オントロジに属しているインスタンスについてユーザＡが評価する場合のその評価の予測値を予測値算出式を用いて算出する予測値算出手段と、
規定値よりも高い前記予測値が得られたインスタンスを特定するインスタンス特定手段と、
前記抽出したユーザの興味オントロジにおいて前記特定したインスタンスの属するクラスの階層位置から、当該抽出したユーザの興味オントロジの階層においてルート方向に遡ったクラスであって前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジにも属しているクラスまでのクラスの遡及段数をイノベーティブ度と算出するイノベーティブ度算出手段と、
前記イノベーティブ度の高いインスタンスを推薦情報として前記推薦情報提供対象のユーザへ出力する推薦情報出力手段と、
を備えることを特徴とする推薦情報検出提供装置。
【請求項２】
推薦情報検出提供装置における推薦情報検出提供方法であって、
前記推薦情報検出提供装置の興味オントロジ生成手段が、雛型オントロジに基づいて、ブログ情報を作成した各ユーザの興味オントロジを生成し、
前記推薦情報検出提供装置の近似度算出手段が、推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジと他のユーザの興味オントロジとの近似度を、オントロジ間の近似度計測手法を用いて算出し、
前記推薦情報検出提供装置のユーザ集合抽出手段が、前記近似度の値の高い複数の興味オントロジを特定し、その興味オントロジに対応する前記ユーザを抽出し、
前記推薦情報検出提供装置の予測値算出手段が、前記抽出したユーザの興味オントロジと、前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジとを比較して、前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジには属しておらず、前記抽出したユーザの興味オントロジに属しているインスタンスについてユーザＡが評価する場合のその評価の予測値を予測値算出式を用いて算出し、
前記推薦情報検出提供装置のインスタンス特定手段が、規定値よりも高い前記予測値が得られたインスタンスを特定し、
前記推薦情報検出提供装置のイノベーティブ度算出手段が、前記抽出したユーザの興味オントロジにおいて前記特定したインスタンスの属するクラスの階層位置から、当該抽出したユーザの興味オントロジの階層においてルート方向に遡ったクラスであって前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジにも属しているクラスまでのクラスの遡及段数をイノベーティブ度と算出し、
前記推薦情報検出提供装置の推薦情報出力手段が、前記イノベーティブ度の高いインスタンスを推薦情報として前記推薦情報提供対象のユーザへ出力する
ことを特徴とする推薦情報検出提供方法。
【請求項３】
推薦情報検出提供装置のコンピュータに実行させるプログラムであって、
雛型オントロジに基づいて、ブログ情報を作成した各ユーザの興味オントロジを生成する興味オントロジ生成処理と、
推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジと他のユーザの興味オントロジとの近似度を、オントロジ間の近似度計測手法を用いて算出する近似度算出処理と、
前記近似度の値の高い複数の興味オントロジを特定し、その興味オントロジに対応する前記ユーザを抽出するユーザ集合抽出処理と、
前記抽出したユーザの興味オントロジと、前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジとを比較して、前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジには属しておらず、前記抽出したユーザの興味オントロジに属しているインスタンスについてユーザＡが評価する場合のその評価の予測値を予測値算出式を用いて算出する予測値算出処理と、
規定値よりも高い前記予測値が得られたインスタンスを特定するインスタンス特定処理と、
前記抽出したユーザの興味オントロジにおいて前記特定したインスタンスの属するクラスの階層位置から、当該抽出したユーザの興味オントロジの階層においてルート方向に遡ったクラスであって前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジにも属しているクラスまでのクラスの遡及段数をイノベーティブ度と算出するイノベーティブ度算出処理と、
前記イノベーティブ度の高いインスタンスを推薦情報として前記推薦情報提供対象のユーザへ出力する推薦情報出力処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが興味を持つ可能性が高く、ユーザが既知の概念以外の異なる概念に属する情報＜これをイノベーティブ（Innovative）情報とする＞を推薦情報として提供することができる推薦情報検出提供装置および推薦情報検出提供方法ならびにそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの興味を示す情報をプロファイル化し、当該ユーザ興味の相関関係を用いて興味の近いユーザ集合を抽出する技術が非特許文献１に公開されている。また、『興味の近いユーザはそれぞれ同じような行動をとるものである』という仮定のもと、例えば、ユーザＡのプロファイルと近似度の高い他ユーザが興味を持つ情報(アイテム情報など)を用いて、ユーザＡにとって有益な情報を抽出して当該ユーザＡに他ユーザが興味を持つ情報を推薦する協調フィルタリング技術が非特許文献２に公開されている。
【非特許文献１】中辻真、外２名、「ユーザの興味オントロジ生成に基づくブログコミュニティ作成支援」、情報処理学会研究報告、社団法人情報処理学会、Vol.2006 , No.59 p.77-84、2006年5月30日〜31日発行
【非特許文献２】増井俊之、「インターフェイスの街角  協調フィルタリング」、株式会社アスキー、ＵＮＩＸ ＭＡＧＡＺＩＮＥ、Vol.20#12 , p.175-180、2005年12月1日発行
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ここで、非特許文献２のような協調フィルタリング技術は、多くのレコメンデーション（情報推薦）サービスに適用されている。つまりこのような協調フィルタリング技術は、ユーザの興味プロファイルに所属していない情報を、他のユーザの興味プロファイルから推薦できるという点で便利な技術である。しかし、上記協調フィルタイリング技術は単純に他のユーザの興味プロファイルに属する情報 (インスタンス情報)のみを利用した推薦を行っているため、その情報がどのような概念に所属するのかという情報(例えば商品の所属するジャンルなど)がなく、結局、ユーザＡが既に知っている既知の概念に所属する情報を推薦しがちである。
【０００４】
例えば、非特許文献２の協調フィルタリングでは、６件のニュース記事について、４人（Ｋｅｎ，Ｌｅｅ，Ｍｅｇ，Ｎａｎ）のユーザが図４のように５段階の評価点をつけている場合において（全員がすべての記事を読むわけではないので、評価点がついていない記事もある）Ｋｅｎというユーザに対して、６番の記事を推薦する際の技術が記載されている。しかしながら、６番の記事がどのような概念に属する記事か分からないという問題が存在する。従って、Ｋｅｎがすでに高い評価を与えている記事２や記事５と同じ概念に属するかもしれない記事６をＫｅｎというユーザに推薦する可能性が高く、Ｋｅｎの興味概念を拡大するという目的には本技術を用いることは適してはいない。その他の例では、例えば協調フィルタリング技術を用いることで、例えばアーティスト“Ｗｈｏ”に興味を持つユーザに“Ｋｉｎｋｓ”というアーティストを推薦することはできる。しかし、“Ｗｈｏ”も“Ｋｉｎｋｓも”も６０年代後半のＵＫロックバンドであるので、アーティストの背景となる概念（概念＝クラス）情報（例えばジャンル）としては同一概念に所属しており、ユーザにとっては既知の概念の情報であり、その既知の概念に属する“Ｋｉｎｋｓ”自体も推薦情報の提供先のユーザにとって既知の情報（アーティスト：別名インスタンスと呼ぶこともある）である可能性が高い。ユーザの興味を大きく拡大するという目的を考えた場合、ユーザが興味を持つ可能性が高く、かつユーザが既知の概念以外の異なる概念に属する情報（これをInnovative情報とする）を推薦することが望ましいと考えられるが、非特許文献２の協調フィルタリング技術では同一概念の情報を推薦することが多くなり、結局ユーザ興味を大きく拡大することを目的とする技術には適さない。なお非特許文献１の技術はオントロジ間の近似度を算出するまでの技術にとどまっており、ユーザが既知の概念以外の異なる概念に属する情報を推薦するまでに至らない技術である。
【０００５】
そこでこの発明は、ユーザが興味を持つ可能性が高く、ユーザが既知の概念以外の異なる概念に属する情報＜これをイノベーティブ（Innovative）情報とする＞を推薦することができる推薦情報検出提供装置および推薦情報検出提供方法ならびにそのプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明は、雛型オントロジに基づいて、ブログ情報を作成した各ユーザの興味オントロジを生成する興味オントロジ生成手段と、推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジと他のユーザの興味オントロジとの近似度を、オントロジ間の近似度計測手法を用いて算出する近似度算出手段と、前記近似度の値の高い複数の興味オントロジを特定し、その興味オントロジに対応する前記ユーザを抽出するユーザ集合抽出手段と、前記抽出したユーザの興味オントロジと、前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジとを比較して、前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジには属しておらず、前記抽出したユーザの興味オントロジに属しているインスタンスについてユーザＡが評価する場合のその評価の予測値を予測値算出式を用いて算出する予測値算出手段と、規定値よりも高い前記予測値が得られたインスタンスを特定するインスタンス特定手段と、前記抽出したユーザの興味オントロジにおいて前記特定したインスタンスの属するクラスの階層位置から、当該抽出したユーザの興味オントロジの階層においてルート方向に遡ったクラスであって前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジにも属しているクラスまでのクラスの遡及段数をイノベーティブ度と算出するイノベーティブ度算出手段と、前記イノベーティブ度の高いインスタンスを推薦情報として前記推薦情報提供対象のユーザへ出力する推薦情報出力手段と、を備えることを特徴とする推薦情報検出提供装置である。
【０００７】
また本発明は、推薦情報検出提供装置における推薦情報検出提供方法であって、前記推薦情報検出提供装置の興味オントロジ生成手段が、雛型オントロジに基づいて、ブログ情報を作成した各ユーザの興味オントロジを生成し、前記推薦情報検出提供装置の近似度算出手段が、推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジと他のユーザの興味オントロジとの近似度を、オントロジ間の近似度計測手法を用いて算出し、前記推薦情報検出提供装置のユーザ集合抽出手段が、前記近似度の値の高い複数の興味オントロジを特定し、その興味オントロジに対応する前記ユーザを抽出し、前記推薦情報検出提供装置の予測値算出手段が、前記抽出したユーザの興味オントロジと、前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジとを比較して、前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジには属しておらず、前記抽出したユーザの興味オントロジに属しているインスタンスについてユーザＡが評価する場合のその評価の予測値を予測値算出式を用いて算出し、前記推薦情報検出提供装置のインスタンス特定手段が、規定値よりも高い前記予測値が得られたインスタンスを特定し、前記推薦情報検出提供装置のイノベーティブ度算出手段が、前記抽出したユーザの興味オントロジにおいて前記特定したインスタンスの属するクラスの階層位置から、当該抽出したユーザの興味オントロジの階層においてルート方向に遡ったクラスであって前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジにも属しているクラスまでのクラスの遡及段数をイノベーティブ度と算出し、前記推薦情報検出提供装置の推薦情報出力手段が、前記イノベーティブ度の高いインスタンスを推薦情報として前記推薦情報提供対象のユーザへ出力することを特徴とする推薦情報検出提供方法である。
【０００８】
また本発明は、推薦情報検出提供装置のコンピュータに実行させるプログラムであって、雛型オントロジに基づいて、ブログ情報を作成した各ユーザの興味オントロジを生成する興味オントロジ生成処理と、推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジと他のユーザの興味オントロジとの近似度を、オントロジ間の近似度計測手法を用いて算出する近似度算出処理と、前記近似度の値の高い複数の興味オントロジを特定し、その興味オントロジに対応する前記ユーザを抽出するユーザ集合抽出処理と、前記抽出したユーザの興味オントロジと、前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジとを比較して、前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジには属しておらず、前記抽出したユーザの興味オントロジに属しているインスタンスについてユーザＡが評価する場合のその評価の予測値を予測値算出式を用いて算出する予測値算出処理と、規定値よりも高い前記予測値が得られたインスタンスを特定するインスタンス特定処理と、前記抽出したユーザの興味オントロジにおいて前記特定したインスタンスの属するクラスの階層位置から、当該抽出したユーザの興味オントロジの階層においてルート方向に遡ったクラスであって前記推薦情報提供対象のユーザの興味オントロジにも属しているクラスまでのクラスの遡及段数をイノベーティブ度と算出するイノベーティブ度算出処理と、前記イノベーティブ度の高いインスタンスを推薦情報として前記推薦情報提供対象のユーザへ出力する推薦情報出力処理と、をコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ユーザ毎に、イノベーティブ度が高く当該ユーザが興味を持ちそうなイノベーティブ情報を提供できるので、そのようなイノベーティブ情報をユーザが受け入れた場合には、そのユーザの興味幅が飛躍的に増大することとなり、その興味を基にユーザは新たな概念に所属する情報（例えば音楽のアーティストの商品など）を購買する可能性が発生する。つまり一つの興味概念にこだわりを持ちがちなユーザに意外な“気づき”を与えることができると共に、例えば、推薦する情報が商品であれば、そのユーザから得られる商品購買の機会も飛躍的に拡大することができる可能性が得られるようになる。またそうしたイノベーティブ度の高いイノベーティブ情報を抽出しユーザへ推薦する事で、ユーザの興味を自然と広げ、コミュニティ形成などのサービスヘの適用を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態によるイノベーティブ情報検出提供装置（推薦情報検出提供装置）を図面を参照して説明する。図１は同実施形態によるイノベーティブ情報検出提供装置の構成を示すブロック図である。この図で示すように符号１はイノベーティブ情報検出提供装置である。そしてイノベーティブ情報検出提供装置１は、通信処理部１１、制御部１２、興味オントロジ生成部１３、ユーザ集合抽出部１４、差分クラス・インスタンス情報抽出部１５、イノベーティブ度算出部１６、推薦処理部１７を備えている。そしてイノベーティブ情報検出提供装置１は、ユーザが興味を持つ可能性が高く、ユーザが既知の概念以外の異なる概念に属するイノベーティブ情報を推薦するために、下記の処理を行う。
【００１１】
まず、イノベーティブ情報検出提供装置１の興味オントロジ生成部１３は、各ブログサーバから複数のユーザのブログ情報（ブログエントリ）を取得する。そしてブログを作成したユーザのユーザＩＤに対応付けてブログ情報をデータベース等に記憶する。ここでブログ情報はＨＴＭＬなどでのマークアップ言語で記述されている。そして興味オントロジ生成部１３は、データベースに記憶されている全ブログ情報を雛型オントロジ（ブログ情報が属するクラスとインスタンスの階層関係を示す情報であって、その雛型となる情報）を用いて、各ブログのオントロジ、つまり各ユーザの興味オントロジを生成する。ここでこの興味オントロジの生成方法は、例えば、あるブログ情報中の記述に雛型オントロジにおけるあるクラスＣｉの名前属性（単語）が存在すれば、そのブログ情報における記述の単語をＣｉに分類すると決定し、またＣｉに属するインスタンスＩｉ（∈Ｃｉ）の名前属性があれば、ブログ情報中に記載の単語をクラスＣｉ−インスタンスＩｉに分類する。なお、ブログ情報が複数クラスに分類されるようにしてもよい。
【００１２】
次に興味オントロジ生成部１３は、雛型オントロジを形成する最下層クラスＣｒに属するインスタンスの名前属性（または単語属性）に対して興味を持つと考えられるユーザ数を算出する。なお、クラスＣｒに属するインスタンスに興味を持つユーザ数を算出する際、同一ユーザが複数のブログ情報において同一のインスタンスを記述していたとしても、ユーザ数は１と計算する。次に興味オントロジ生成部１３は、上記最下層クラスＣｒの名前属性に興味を持つユーザ数を同様に算出する。この最下層クラスＣｒの名前属性に興味を持つユーザ数の算出は、最下層クラスＣｒに属する全インスタンスの名前属性に興味を持つユーザ数と、最下層クラスＣｒの名前属性に興味を持つユーザ数との総和により算出する。このとき同一ユーザが複数のインスタンスに興味を持っていたり、最下層クラスとその最下層クラスに属するインスタンスに同時に興味を持つ場合にもユーザ数を１とする。
【００１３】
そしてインスタンスの名前属性とクラスの名前属性に興味を持つユーザの数を、前記階層関係におけるルートのクラスまで再帰的に行う。これにより、その階層関係の全体（ドメイン）に興味を持つユーザ数とその分布を導くことができる。つまり、興味オントロジ生成部１３は、雛型オントロジの階層関係の全体に興味を持つユーザ数、その階層における各クラスとインスタンスそれぞれの名前属性に興味を持つユーザ数、各クラスとインスタンスそれぞれの名前属性に興味を持つユーザのＩＤを特定して、サーバ等に記録しておく。
【００１４】
次に興味オントロジ生成部１３は、上記階層関係の全体（ドメイン）に興味を持つユーザ数とその分布の情報のうち、ユーザＩＤを用いて、当該ユーザＩＤのユーザが興味を持つクラスとインスタンスの階層関係の情報、つまり1人のユーザの興味オントロジを生成する。そして、サーバ等に登録されている全てのユーザＩＤを用いて各ユーザの興味オントロジを生成してデータベース等に格納して記憶する。
【００１５】
図２はユーザＡの興味オントロジとユーザＢの興味オントロジの概要を示す図である。この図が示すようにユーザＡの興味オントロジは、『Rcok』という単語のクラスをルートとして、『Alternative』，『Madchester』，『Shoegaze』という単語のクラスをルートの下層に持ち、また『Madchester』のクラスに『New Order』，『Happy Mondays』という単語のインスタンスが属し、『Shoegaze』のクラスに『Coldplay』，『My Bloody Valentine』，『Galaxie500』という単語のインスタンスが属するオントロジである。
またユーザＢの興味オントロジは『Rcok』という単語のクラスをルートとして、そのルートの下層の『Alternative』のクラスに『Madchester』，『Shoegaze』のクラスが属し、またルートの下層の『US Inside』のクラスに『Athens』，『Elephant 6』のクラスが属し、また『Madchester』のクラスに『Happy Mondays』，『Stone Roses』という単語のインスタンスが属し、『Shoegaze』のクラスに『Coldplay』，『My Bloody Valentine』という単語のインスタンスが属し、『Athens』のクラスに『R.E.M』という単語のインスタンスが属し、『Elephant 6』のクラスに『Elf Power』，『Olivia Tremor Control』という単語のインスタンスが属するオントロジである。なお、図２で示した各クラスやインスタンスの単語は音楽のアーティスト名や楽曲の単語であり、これらの単語がユーザＡやユーザＢが作成したブログ中に記述されていたものとする。
【００１６】
次にユーザ集合抽出部１４が、ある1人のユーザＡの興味オントロジと、他のユーザの興味オントロジと、オントロジ間の近似度計測手法とを用いて、ユーザＡの興味と類似する興味を持つＸ人のユーザからなるユーザ集合Ｇｕを算出する。ここで、ユーザＡの興味オントロジをＯＡとし、他のユーザ、例えばユーザＢの興味オントロジをＯＢとする。興味オントロジのクラスやインスタンスの階層関係において、親クラス、小クラスからなるトポロジをＴ１（親クラスと子クラスの１段の階層体系）とし、クラスとそのクラスに属するインスタンスとからなるトポロジをＴ２とする。さらに興味オントロジＯＡと興味オントロジＯＢの両方の興味オントロジの共通クラスをＣｉと定義し、共通インスタンスをＩｉ∈Ｉと定義する。特に、トポロジＴ１に所属するクラス集合をＣ（Ｔ１）、トポロジＴ２に所属するクラス集合をＣ（Ｔ２）とする。また、共通クラスに対する興味一致度をＩ（Ｃｉ）とし、共通インスタンスに対する興味一致度をＩ（Ｉｉ）とし、また共通クラス配下の興味一致度をＩｔ（Ｃｉ）とする。
【００１７】
そしてユーザ集合Ｇｕの算出方法は、具体的には、まず、ユーザ集合抽出部１４が、興味オントロジＯＡと興味オントロジＯＢの共通クラスを分析し、トポロジＴ１を形成する共通クラスと、トポロジＴ２を形成する共通クラスを抽出する。ここで、Ｔ１とＴ２の両トポロジを形成する共通クラスＣ１が存在する。図３のオントロジ間の近似度計算の概要図において、興味オントロジＯＡと興味オントロジＯＢの共通クラスａ１，ｂ１，ｂ２は興味オントロジＯＡと興味オントロジＯＢにおいてトポロジＴ１を形成し、ｂ２，ｂ３，ｃ４は興味オントロジＯＡと興味オントロジＯＢにおいてトポロジＴ２を形成する。
【００１８】
次に、共通クラスＣｉが両興味オントロジ間で共通インスタンスＩｉを持つとすると、ユーザ集合抽出部１４は、両オントロジのインスタンスＩｉに対する興味度のうち小さい方の値を選択して、共通インスタンスＩｉに対する興味一致度Ｉ（Ｉｉ）を算出する。例えば図３においては、共通クラスｃ３に属する共通インスタンスａに対する興味一致度は２となる。同様に、両オントロジＯＡとＯＢのクラスＣｉに対する興味度のうち小さい方の値を、両オントロジＯＡとＯＢにおける共通クラスに関する興味一致度Ｉ（Ｃｉ）と算出する。例えば、共通クラスＣ３に対する興味一致度は０となる。
【００１９】
次にユーザ集合抽出部１４は、ＯＡとＯＢにおける共通クラスＣｉに属する子クラスの積集合をＮ（Ｃｉ）とし、また、ＯＡとＯＢにおける共通クラスＣｉに属する子クラスの和集合をＵ（Ｃｉ）として、クラスＣｉ∈Ｃ（Ｔ１）配下の興味一致度Ｉｔ（Ｃｉ）を、
【００２０】
【数１】
2008117122.tif 000003
【００２１】
により算出する。例えば、共通クラスｂ２配下に対する興味一致度は（９＋３）／２＝６となる。そして興味一致度Ｉｔ（Ｃｉ）をトポロジＴ１を形成する全共通クラスで足しこんだ値
【００２２】
【数２】
2008117122.tif 000004
【００２３】
をトポロジＴ１を形成する共通クラス集合に対する興味一致度Ｓ（Ｔ１）として算出する。一方、共通クラスＣｉ∈Ｃ（Ｔ２）に対し、ＯＡにおけるＣｉ配下のインスタンス集合をＩＡ（Ｃｉ）とし、ＯＢにおけるＣｉ配下のインスタンス集合をＩＢ（Ｃｉ）とし、Ｃｉの興味一致度Ｉｔ（Ｃｉ）を
【００２４】
【数３】
2008117122.tif 000005
【００２５】
で算出する。例えば、共通クラスｃ３配下に対する興味一致度は（（２＋０＋３＋０）／４）＝５／４となる。そして興味一致度Ｉｔ（Ｃｉ）をトポロジＴ２を形成する全共通クラスで足しこんだ値
【００２６】
【数４】
2008117122.tif 000006
【００２７】
をトポロジＴ２を形成する共通クラス集合に対する興味一致度Ｓ（Ｔ２）とする。そして、Ｓ（Ｔ１）およびＳ（Ｔ２）、両トポロジに対する重要度に応じた評価関数ｆ（Ｘ）を用いて、２つの興味オントロジ間ＯＡ、ＯＢ巻の近似度Ｓｏを、
【００２８】
【数５】
2008117122.tif 000007
【００２９】
により算出する。そして、上述のユーザＡと他のユーザの興味オントロジ間の近似度Ｓｏを全てのユーザＡと他のユーザの組合せ毎に算出し、近似度Ｓｏの近いユーザＸ人からなるユーザ集合Ｇｕを算出する。なお、Ｘはイノベーティブ情報をユーザＡに推薦するための経験的に設定された変数である。また、上述した興味オントロジ間の近似度計測手法は、上述の方法に限らず、非特許文献２で示された協調フィルタリングの技術における相関係数を用いた興味の近いユーザを選び出す手法に替えるようにしてもよい。
【００３０】
しかしながら、上述の近似度計測手法の法が、クラスというインスタンスの背景となる概念情報まで考慮して近似ユーザを算出しているため、推薦精度が高くなる。また上述のように、はじめにユーザＡと興味の近いＸ人のユーザを抽出しておくことで、次の差分クラス・インスタンス情報の抽出の処理において精度の高い値を算出することができる。例えば、非特許文献２の協調フィルタリング技術においては、他のユーザがある記事に極端に高い評価値を与えていた場合、その記事について評価していないユーザの評価値を推定する際に、前記高い評価値を与えたユーザの評価に引っ張られて、記事について評価していないユーザの評価値を高く推定してしまうという問題が発生し、これにより、記事について評価していないユーザに対して、謝った推薦情報を提供してしまう可能性が出てくる。従って、予め興味の近いＸ人のユーザに協調フィルタリングを計算する際の母数を絞り込んでおくことで、このような問題を回避できることとなる。
【００３１】
次に、差分クラス・インスタンス情報抽出部１５が、ユーザＡの興味オントロジの情報と、ユーザ集合Ｇｕに属する各ユーザの興味オントロジの情報とをそれぞれ比較して、差分クラスと差分インスタンスの情報を抽出してデータベースに蓄積する。具体的には、まず、予めユーザＡは自身の興味オントロジにおけるクラスやインスタンスに評価値を与える。またユーザ集合Ｇｕに含まれるＸ人の各ユーザも自身の興味オントロジにおけるクラスやインスタンスに評価値を与えている。そしてこれらの評価値の値がサーバなどに登録されているものとする。
【００３２】
ここで興味オントロジの各クラスやインスタンスに与えられた評価値による評価値ベクトル同士の相関係数をユーザ間の類似度として利用する。相関係数は２つの評価値ベクトルの共分散を各ベクトルの標準偏差の積で割れば計算できる。例えば、ユーザＡとユーザＢの評価値から、それぞれのユーザの評価値ベクトルが定まる。そしてこれらの相関係数γＡＢは式（６）のように計算することができる。ここでσＡ、σＢは標準偏差、Ａ’，Ｂ’はそれぞれユーザＡとユーザＢが興味オントロジの各クラスやインスタンスへ与えた評価値の平均、Ｃｏｖ（Ａ，Ｂ）は共分散である。
【００３３】
【数６】
2008117122.tif 000008
【００３４】
またユーザＡの興味オントロジには属しておらず、ユーザＢの興味オントロジに属しているクラスやインスタンスについて、ユーザＡが評価するとした場合のその評価の予測値の算出を式（７）により行う。
【００３５】
【数７】
2008117122.tif 000009
【００３６】
なお、上記相関係数に、オントロジ間の近似度計測関数を適用してもよい。ただし、オントロジ間の近似度計測関数を用いた場合の方が、より、クラスというインスタンスの背景となる概念情報まで考慮し、近似ユーザを選出できる為、推薦精度が高くなるという利点がある。
【００３７】
そしてイノベーティブ度算出部１６は、上記算出した予測値のうち、ある閾値以上に高い予測値のインスタンスと、ユーザＡの興味オントロジの距離をイノベーティブ度として算出する。このイノベーティブ度の算出方法は、具体的には、ユーザＢの興味オントロジにおいてユーザＡが評価するとした場合のインスタンスのうち、予測値の高いインスタンスの属するクラスの階層位置から、そのユーザＢの興味オントロジの階層におけるルート方向に遡ったクラスであってユーザＡの興味オントロジにも属しているクラスまでのクラスの遡及段数を、イノベーティブ度と算出する。
【００３８】
つまり、図２に示すように、ユーザＡの興味オントロジには『Rock』をルートとして、その下に『Alternative』のクラスが存在し、またユーザＢの興味オントロジには『Rock』をルートとして、その下に『Alternative』と『US Indie』のクラスが存在している。そして、ユーザＢの興味オントロジにおける『Alternative』→『US Indie』→『Athens』→『Elephant6』のクラスの配下の『Elf Power』というインスタンスについてのユーザＡの評価の予測値が高い場合、その『Elf Power』というインスタンスのイノベーティブ度は、『Elf Power』というインスタンスが属する『Elephant6』というクラスから、そのユーザＢの興味オントロジの階層におけるルート方向のクラスであってユーザＡの興味オントロジにも属しているクラスまでのクラスの遡及段数が『Elephant6』→『Athens』→『US Indie』→『Alternative』の３段であるので、“３”となる。
【００３９】
このように、イノベーティブ度算出部１６は、ユーザＢの興味オントロジにおいてユーザＡが評価するとした場合のインスタンスのうち、予測値の高いインスタンスのイノベーティブ度を算出する。またイノベーティブ度算出部１６は、ユーザ集合Ｇｕに含まれるＸ人の各ユーザそれぞれの興味オントロジにおいてユーザＡが評価するとした場合のインスタンスのうち、予測値の高いインスタンスのイノベーティブ度を算出する。
【００４０】
ここで、イノベーティブ度は、ユーザＡの興味オントロジに含まれるクラスと同じクラスの位置から、予測値の高いインスタンスが属するクラスまでの階層段数が、当該階層の葉ノード方向に深いほど値が高くなる。従って、イノベーティブ度の値が高い程、ユーザＡが既知である概念から遠いことなる。しかしながら、そのインスタンスは、ユーザＡが評価する際の予測値が高いため、ユーザＡの既知の概念からは遠いが、ユーザＡが興味を持つ可能性が高くなると考えられる。従って、推薦処理部１７は、イノベーティブ度算出部１６が算出したイノベーティブ度のうち、高い値のイノベーティブ度となるインスタンスを予め既定数として保持する数だけ選択して抽出し、ユーザＡへのイノベーティブ情報（推薦情報）ＧＩとして、そのインスタンスのイノベーティブ度と共に出力する。イノベーティブ度が高いインスタンスをイノベーティブ情報として推薦することにより、ユーザＡはそのインスタンスの情報により自身の興味幅を大きく拡大することが可能となる。逆にイノベーティブ度が低いインスタンスをイノベーティブ情報として推薦を受けた場合、ユーザＡは、そのインスタンス情報を比較的容易に自身の興味に組み入れることができる。
【００４１】
以上、本発明の実施形態について説明したが、ユーザ毎に興味を持ちそうなイノベーティブ度の高いイノベーティブ情報を提供できるので、そのようなイノベーティブ情報をユーザが受け入れた場合には、そのユーザの興味幅が飛躍的に増大することとなり、その興味を基にユーザは新たな概念に所属する情報（例えば音楽のアーティストの商品など）を購買する可能性が発生する。つまり一つの興味概念にこだわりを持ちがちなユーザに意外な“気づき”を与えることができると共に、例えば、推薦する情報が商品であれば、そのユーザから得られる商品購買の機会も飛躍的に拡大することができる可能性が得られるようになる。またそうしたイノベーティブ度の高いイノベーティブ情報を抽出しユーザへ推薦する事で、ユーザの興味を自然と広げ、コミュニティ形成などのサービスヘの適用を行うことができる。
【００４２】
なお、上述のイノベーティブ情報検出提供装置は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【００４３】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】イノベーティブ情報検出提供装置の構成を示すブロック図である。
【図２】ユーザＡとユーザＢの興味オントロジの概要を示す図である。
【図３】オントロジ間の近似度計算の概要図である。
【図４】従来の協調フィルタリングを用いた推薦情報を提供する例を示す図である。
【符号の説明】
【００４５】
１・・・イノベーティブ情報検出提供装置
１１・・・通信処理部
１２・・・制御部
１３・・・興味オントロジ生成部
１４・・・ユーザ集合抽出部
１５・・・差分クラス・インスタンス情報抽出部
１６・・・イノベーティブ度算出部
１７・・・推薦処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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