(57)【要約】【課題】従来のレコメンドシステムは、ユーザの嗜好に合致する商品等の情報選択が不十分であった。【解決手段】商品識別子と商品等の２以上の属性に対する是または否の値である２以上の属性値の組である主観情報を２以上有する知識源情報を２以上格納している知識源情報格納部と、属性に対する重要度を示す重要度情報を格納している重要度情報格納部と、主観情報に対する信頼性を示す情報である確信度情報を格納している確信度情報格納部と、商品等の検索指示である指示情報を受け付けた場合に、２以上の知識源情報と、重要度情報と、確信度情報に基づいて、商品等ごとの総合評価値を算出する総合評価値算出部と、総合評価値算出部が算出した総合評価値に基づいて、商品情報を１以上出力する出力部を具備する情報処理装置であり、より精度高くユーザの嗜好等に合致した商品情報の出力が可能である。【選択図】図２
2005284421.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品またはサービスである商品等の検索の指示を示す情報である指示情報を受け付ける受付部と、
商品等を識別する情報である商品識別子と、当該商品等の２以上の属性に対する是または否の値である２以上の属性値の組である主観情報を２以上有する知識源情報を２以上格納している知識源情報格納部と、
前記属性に対する重要度を示す重要度情報を、前記属性に対応して格納している重要度情報格納部と、
前記主観情報に対する信頼性を示す情報である確信度情報を、前記主観情報に対応して格納している確信度情報格納部と、
前記受付部が前記指示情報を受け付けた場合に、前記２以上の知識源情報と、前記重要度情報と、前記確信度情報に基づいて、前記商品等ごとの総合的な評価である総合評価値を算出する総合評価値算出部と、
前記総合評価値算出部が算出した総合評価値に基づいて、商品識別子を有する商品情報を1以上出力する出力部を具備する情報処理装置。
【請求項２】
前記知識源情報格納部における前記２以上の主観情報は、前記確信度情報に基づいて分類されており、
前記総合評価値算出部は、
前記確信度情報に基づいて分類されている１以上の主観情報の集合の各々に対して、可能性として取り得る１以上の主観情報の集合に展開する主観情報展開手段と、
前記主観情報展開手段が展開して得た１以上の主観情報の集合の各々に対して、属性ごとに属性値に基づいて評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値に対して、所定の演算により評価値の期待値を属性ごとに算出する期待値算出手段と、
前記属性ごとに算出された１以上の期待値に対して、前記重要度情報および前記確信度情報をパラメータとして所定の演算を行い、前記１以上の主観情報の集合ごとに中間値を得る情報演算手段と、
前記情報演算手段が演算して得た前記１以上の主観情報の集合ごとに算出された１以上の中間値に基づいて、商品等ごとの総合評価値を算出する総合評価値算出手段を具備する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記期待値算出手段は、
前記主観情報展開手段が展開して得た１以上の主観情報の集合の各々に対して、確率モデル情報に基づく演算により評価値の期待値を属性ごとに算出する請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記主観情報は、少なくとも不確実な属性値を含み、かつ一部の属性値が欠落しており、
前記期待値算出手段は、
前記主観情報展開手段が展開して得た１以上の主観情報の集合の各々に対して、確率モデル情報に基づく演算により評価値の期待値を属性ごとに算出する際に、前記不確実な属性値と、前記欠落した属性値に対して異なる確率モデル情報を適用して評価値の期待値を属性ごとに算出する請求項３記載の情報処理装置。
【請求項５】
１以上の商品等の一般名称を示す２以上の商品名称の対応を管理している商品名称格納部をさらに具備し、
前記受付部が受け付ける指示情報は商品識別子または商品名称を有し、
前記総合評価値算出部は、
前記受付部が受け付けた指示情報に基づいて、レコメンドする商品等の一般名称である商品名称を前記商品名称格納部から取得するレコメンド商品名称取得手段を具備し、
前記レコメンド商品名称取得手段が取得した商品名称に対応する１以上の商品識別子に対して、総合評価値を算出する請求項１から請求項４いずれか記載の情報処理装置。
【請求項６】
商品情報の数を示す情報である推薦数情報を格納している推薦数情報格納部をさらに具備し、
前記出力部は、前記推薦数情報が示す数の商品情報を、前記総合評価値算出部が算出した総合評価値に基づいて出力する請求項１から請求項５いずれか記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータに、
商品またはサービスである商品等の検索の指示を示す情報である指示情報を受け付ける受付ステップと、
前記受付ステップで前記指示情報を受け付けた場合に、２以上の知識源情報と、重要度情報と、確信度情報に基づいて、前記商品等ごとの総合的な評価である総合評価値を算出する総合評価値算出ステップと、
前記総合評価値算出ステップで算出した総合評価値に基づいて、商品識別子を有する商品情報を1以上出力する出力ステップを実行させるためのプログラム。
【請求項８】
前記知識源情報を構成する２以上の主観情報は、前記確信度情報に基づいて分類されており、
前記総合評価値算出ステップは、
前記確信度情報に基づいて分類されている１以上の主観情報の集合の各々に対して、可能性として取り得る１以上の主観情報の集合に展開する主観情報展開サブステップと、
前記主観情報展開サブステップで展開して得た１以上の主観情報の集合の各々に対して、属性ごとに属性値に基づいて評価値を算出する評価値算出サブステップと、
前記評価値に対して、所定の演算により評価値の期待値を属性ごとに算出する期待値算出サブステップと、
前記属性ごとに算出された１以上の期待値に対して、前記重要度情報および前記確信度情報をパラメータとして所定の演算を行い、前記１以上の主観情報の集合ごとに中間値を得る情報演算サブステップと、
前記情報演算サブステップで演算して得た前記１以上の主観情報の集合ごとに算出された１以上の中間値に基づいて、商品等ごとの総合評価値を算出する総合評価値算出サブステップを具備する請求項７記載のプログラム。
【請求項９】
前記受付ステップで受け付ける指示情報は商品識別子または商品名称を有し、
前記総合評価値算出ステップは、
前記受付ステップで受け付けた指示情報に基づいて、レコメンドする商品等の一般名称である商品名称を取得するレコメンド商品名称取得サブステップを具備し、
前記レコメンド商品名称取得サブステップで取得した商品名称に対応する１以上の商品識別子に対して、総合評価値を算出する請求項７または請求項８いずれか記載のプログラム。
【請求項１０】
商品またはサービスである商品等の検索の指示を示す情報である指示情報を受け付ける受付ステップと、
前記受付ステップで前記指示情報を受け付けた場合に、２以上の知識源情報と、重要度情報と、確信度情報に基づいて、前記商品等ごとの総合的な評価である総合評価値を算出する総合評価値算出ステップと、
前記総合評価値算出ステップで算出した総合評価値に基づいて、商品識別子を有する商品情報を1以上出力する出力ステップを具備する情報処理方法。
【請求項１１】
前記知識源情報を構成する２以上の主観情報は、前記確信度情報に基づいて分類されており、
前記総合評価値算出ステップは、
前記確信度情報に基づいて分類されている１以上の主観情報の集合の各々に対して、可能性として取り得る１以上の主観情報の集合に展開する主観情報展開サブステップと、
前記主観情報展開サブステップで展開して得た１以上の主観情報の集合の各々に対して、属性ごとに属性値に基づいて評価値を算出する評価値算出サブステップと、
前記評価値に対して、所定の演算により評価値の期待値を属性ごとに算出する期待値算出サブステップと、
前記属性ごとに算出された１以上の期待値に対して、前記重要度情報および前記確信度情報をパラメータとして所定の演算を行い、前記１以上の主観情報の集合ごとに中間値を得る情報演算サブステップと、
前記情報演算サブステップで演算して得た前記１以上の主観情報の集合ごとに算出された１以上の中間値に基づいて、商品等ごとの総合評価値を算出する総合評価値算出サブステップを具備する請求項１０記載の情報処理方法。
【請求項１２】
前記受付ステップで受け付ける指示情報は商品識別子または商品名称を有し、
前記総合評価値算出ステップは、
前記受付ステップで受け付けた指示情報に基づいて、レコメンドする商品等の一般名称である商品名称を取得するレコメンド商品名称取得サブステップを具備し、
前記レコメンド商品名称取得サブステップで取得した商品名称に対応する１以上の商品識別子に対して、総合評価値を算出する請求項１０または請求項１１いずれか記載の情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品やサービスの情報を提示する際に、販売促進に役立つ商品等の情報を提示する情報処理装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の情報処理システムで実現するレコメンドシステム等で使用される、商品等の情報選択の第一の技術として、「Ｃｏｎｔｅｎｔ  Ｂａｓｅｄ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ」という技術がある（非特許文献１参照）。本技術は、選択対象の商品等の属性値と、ユーザが好む属性値を比較して、ユーザに対して商品等の情報を選択して提供する技術である。
【０００３】
また、第二の情報選択の技術として、協調フィルタリング（Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）という技術がある（非特許文献２、非特許文献３参照）。本技術は、多数の他人の商品等の評価を考慮し、ユーザと同等または近似する評価をしている他人が選択した商品等の情報を選択して、ユーザに提供する技術である。
【非特許文献１】ホームページ、インターネット<ＵＲＬ：http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/data/chap4-2.html>
【非特許文献２】ホームページ、インターネット<ＵＲＬ：http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/whatsai/AItopics2.html>
【非特許文献３】P. Resnick, N. Iacovou, M. Suchak, P. Bergstrom, and J. Riedl. "GroupLens: Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews" In Conference on Computer Supported Cooperative Work, pp. 175-186 (1994).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の商品等の情報選択技術を用いて、例えば、ユーザに商品等の推薦をするシステムであるレコメンドシステムを構築した場合、以下のような課題があり、ユーザの嗜好に合致する商品等の情報選択が困難であった。
まず、商品等の属性（携帯性や使用性など）の評価は、多数のユーザそれぞれで異なるが、上記の情報選択技術によれば、多数ユーザの複数属性の評価を考慮していない。
次に、ユーザが重要視する商品等の属性（携帯性や使用性など）により、選択する商品等の情報が異なるべきであるが、上記の第二の技術によれば、ユーザが重要視する商品等の属性は考慮していない。
また、第二の技術において多数のユーザの評価を考慮するが、ユーザの評価の信頼性を考慮していない。
そして、第一や第二の技術によれば、ユーザが実際に評価した属性値しか考慮しないので、多数の母数を想定して推論するような精巧な処理ができていない。
【０００５】
さらに、上記従来の技術によれば、選択された商品等の情報をそのまま出力するが、あるユーザにとって適切な数の商品等の情報を出力するような処理ができていないので、商品等の情報を提示されたユーザにとって、例えば、購入する商品等を選択する場合には、煩雑であった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、かかる上記の従来の問題を解決するためになされたもので、よりユーザの嗜好に合致する商品等の情報選択が可能となる。
【０００７】
本第一の発明の情報処理装置は、商品またはサービスである商品等の検索の指示を示す情報である指示情報を受け付ける受付部と、商品等を識別する情報である商品識別子と、当該商品等の２以上の属性に対する是または否の値である２以上の属性値の組である主観情報を２以上有する知識源情報を２以上格納している知識源情報格納部と、前記属性に対する重要度を示す重要度情報を、前記属性に対応して格納している重要度情報格納部と、前記主観情報に対する信頼性を示す情報である確信度情報を、前記主観情報に対応して格納している確信度情報格納部と、前記受付部が前記指示情報を受け付けた場合に、前記２以上の知識源情報と、前記重要度情報と、前記確信度情報に基づいて、前記商品等ごとの総合的な評価である総合評価値を算出する総合評価値算出部と、前記総合評価値算出部が算出した総合評価値に基づいて、商品識別子を有する商品情報を1以上出力する出力部を具備する情報処理装置である。
【０００８】
また、上記の情報処理装置において、具体的には、前記知識源情報格納部における前記２以上の主観情報は、前記確信度情報に基づいて分類されており、前記総合評価値算出部は、前記確信度情報に基づいて分類されている１以上の主観情報の集合の各々に対して、可能性として取り得る１以上の主観情報の集合に展開する主観情報展開手段と、前記主観情報展開手段が展開して得た１以上の主観情報の集合の各々に対して、属性ごとに属性値に基づいて評価値を算出する評価値算出手段と、前記評価値に対して、所定の演算により評価値の期待値を属性ごとに算出する期待値算出手段と、前記属性ごとに算出された１以上の期待値に対して、前記重要度情報および前記確信度情報をパラメータとして所定の演算を行い、前記１以上の主観情報の集合ごとに中間値を得る情報演算手段と、前記情報演算手段が演算して得た前記１以上の主観情報の集合ごとに算出された１以上の中間値に基づいて、商品等ごとの総合評価値を算出する総合評価値算出手段を具備する上記の情報処理装置であることが好適である。
さらに、前記期待値算出手段は、前記主観情報展開手段が展開して得た１以上の主観情報の集合の各々に対して、確率モデル情報に基づく演算により評価値の期待値を属性ごとに算出することが好適である。
かかる構成により、評価する属性の重要度を考慮した、かつ評価したユーザの信頼性を示す確信度を考慮した商品情報の出力ができ、より精度高くユーザの嗜好等に合致した商品情報の出力が可能である。
【０００９】
また、本第二の発明の情報処理装置は、上記の情報処理装置において、前記主観情報は、少なくとも不確実な属性値を含み、かつ一部の属性値が欠落しており、前記期待値算出手段は、前記主観情報展開手段が展開して得た１以上の主観情報の集合の各々に対して、確率モデル情報に基づく演算により評価値の期待値を属性ごとに算出する際に、前記不確実な属性値と、前記欠落した属性値に対して異なる確率モデル情報を適用して評価値の期待値を属性ごとに算出する情報処理装置である。
かかる構成により、他のユーザの主観情報の中に、不確実な属性値や欠落した属性値が存在した場合でも、より精度高くユーザの嗜好等に合致した商品情報の出力が可能である。
【００１０】
また、本第三の発明の情報処理装置は、上記の情報処理装置において、１以上の商品等の一般名称を示す２以上の商品名称の対応を管理している商品名称格納部をさらに具備し、前記受付部が受け付ける指示情報は商品識別子または商品名称を有し、前記総合評価値算出部は、前記受付部が受け付けた指示情報に基づいて、レコメンドする商品等の一般名称である商品名称を前記商品名称格納部から取得するレコメンド商品名称取得手段を具備し、前記レコメンド商品名称取得手段が取得した商品名称に対応する１以上の商品識別子に対して、総合評価値を算出する情報処理装置である。
かかる構成により、上述したように、より精度高くユーザの嗜好等に合致した商品情報を出力し、ユーザに商品等の購入を勧めるレコメンドシステムを提供できる。
【００１１】
また、本第四の発明の情報処理装置は、上記の情報処理装置において、商品情報の数を示す情報である推薦数情報を格納している推薦数情報格納部をさらに具備し、前記出力部は、前記推薦数情報が示す数の商品情報を、前記総合評価値算出部が算出した総合評価値に基づいて出力する情報処理装置である。
かかる構成により、適切な数の商品等の情報を出力でき、ユーザにとって、購入する商品の選択が容易になる。
なお、上記の情報処理装置は、プログラムでも実現可能である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、商品やサービスの情報を提示する際に、ユーザに嗜好により合致した情報を提示できる情報処理システム等を提供することができるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、情報処理システムや情報処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
（実施の形態１）
【００１４】
図１は、本実施の形態における情報処理システムの概念図である。本情報処理システムは、１以上の情報出力装置１１（図１において符号を１１（１）、１１（２）・・・１１（ｎ）と付す。）、情報処理装置１２を具備する。情報出力装置１１は、ここでは、電子商取引を利用して商品またはサービスを購入するユーザが使用する端末である。また、情報処理装置１２は、ここでは、商品やサービスを販売するショップサイトのサーバ装置である。
【００１５】
図２は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。情報出力装置１１は、入力受付部１１０１、商品情報受信部１１０２、指示情報送信部１１０３、レコメンデーション情報受信部１１０４、情報出力部１１０５を具備する。
【００１６】
情報処理装置１２は、受付部１２０１、商品情報格納部１２０２、知識源情報格納部１２０３、重要度情報格納部１２０４、確信度情報格納部１２０５、商品名称格納部１２０６、推薦数情報格納部１２０７、総合評価値算出部１２０８、購入情報処理部１２０９、出力部１２１０を具備する。総合評価値算出部１２０８は、レコメンド商品名称取得手段１２０８１、主観情報展開手段１２０８２、評価値算出手段１２０８３、期待値算出手段１２０８４、情報演算手段１２０８５、総合評価値算出手段１２０８６を具備する。
【００１７】
入力受付部１１０１は、入力を受け付ける。入力とは、例えば、情報処理装置１２の所定の情報（例えば、ホームページなど）にアクセスするためのＵＲＬやＵＲＩなどの入力や、情報処理装置１２へのアクセス指示の入力（例えば、マウスによるボタンクリックなど）や、商品またはサービスである商品等の検索の指示を示す情報である指示情報の入力などである。なお、指示情報は、特定の商品やサービスを購入する旨の情報である購入情報の入力を含む。購入情報とは、例えば、購入する商品の識別子（商品ＩＤ）や、購入する商品の数量を有する。ただし、購入情報のデータ構造は問わない。かかる入力を行う手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。入力受付部１１０１は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００１８】
商品情報受信部１１０２は、商品情報取得要求の送信に対応して、情報処理装置１２から商品等に関する情報である商品情報を受信する。商品情報は、例えば、商品の名称や商品の外観を示す画像データなどを有する。但し、商品情報のデータ構造やデータタイプは問わない。商品情報受信部１１０２は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
【００１９】
指示情報送信部１１０３は、入力受付部１１０１が特定の商品やサービスを購入する旨の情報である購入情報などの指示情報や、商品またはサービスである商品等の情報である商品情報を取得する要求である商品情報取得要求の指示情報の入力を受け付けた場合に、当該指示情報を情報処理装置１２に送信する。商品情報取得要求は、例えば、電子商取引により商品を販売しているショップサイト（情報処理装置１２）の所定のホームページを示すＵＲＬを有する情報である。入力受付部１１０１が受け付けた入力と商品情報取得要求は同一の情報である場合もあるし、異なる情報である場合もある。例えば、情報出力装置１１が所定のホームページを表示しており、当該ホームページ上のボタンをクリックする入力（例えば、「右マウスボタンＯＮ」のイベント）を受け付けた場合に、商品情報取得要求は当該ボタンの対応するＵＲＬの情報を含む。かかる場合、入力受付部１１０１が受け付けた入力と商品情報取得要求が異なる情報である。商品情報取得要求の構造は問わない。指示情報送信部１１０３は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。指示情報送信部１１０３は、通常、送信する指示情報を構成するソフトウェアも含む。
【００２０】
レコメンデーション情報受信部１１０４は、指示情報の送信に対応して、情報処理装置１２から指示情報を送信したユーザに対して、推薦（以下、適宜「レコメンド」という。）する商品等の情報である商品情報を１以上受信する。商品情報は、商品等を識別する情報である商品識別子を有する。また、商品情報は、例えば、商品の内容を示す情報や、商品の外観を示す画像データなどを有する。ただし、商品情報の構造は問わない。レコメンデーション情報受信部１１０４は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
【００２１】
情報出力部１１０５は、商品情報受信部１１０２が受信した商品情報や、レコメンデーション情報受信部１１０４が受信した商品情報を出力する。情報出力部１１０５が出力する情報は、商品情報受信部１１０２やレコメンデーション情報受信部１１０４が受信した情報と全く同一の情報とは限らない。出力とは、通常、ディスプレイへの表示を言うが、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信等を含む概念である。情報出力部１１０５は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。情報出力部１１０５は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００２２】
受付部１２０１は、商品またはサービスである商品等の検索の指示を示す情報である指示情報を受け付ける。指示情報とは、商品情報の検索のための命令である商品情報取得要求や、商品情報（カメラなど）や、購入した商品の情報を有する購入情報などである。つまり、指示情報は、商品情報取得要求や購入情報を含む広い概念の情報である。指示情報の構造は問わない。受付部１２０１における情報の受け付けは、通常は、情報の受信であるが、手入力による情報の取得でも良い。受付部１２０１は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
【００２３】
商品情報格納部１２０２は、１以上の商品情報を格納している。商品情報は、通常、商品識別子を有する。商品情報格納部１２０２に格納されている商品情報は、通信手段により受信した情報でも良いし、記録媒体から読み込んだ情報でも良い。商品情報格納部１２０２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００２４】
知識源情報格納部１２０３は、商品等を識別する情報である商品識別子と、当該商品等の２以上の属性に対する是または否の値である２以上の属性値の組である主観情報を２以上有する知識源情報を２以上格納している。属性とは、例えば、商品がデジタルカメラの場合の、画質や携帯性や使用性（使い易さ）や使い悪さや価格などである。属性とは、商品やサービスの特性を言うが、肯定的な特性であるとは限らない。属性は、使い悪さなどの良くない特性も含む。「是または否の値」とは、「１」または「０」の値ということと同意義である。主観情報とは、あるユーザの主観的な商品等の評価を示す情報であり、属性ごとに評価された値（属性値）の２以上の集合である。商品識別子に対応する知識源情報は、通常、ユーザが入力し、図示しない手段により、情報処理装置１２が受信して蓄積する。例えば、知識源情報は、ＨＰ上でのアンケート結果から抽出して獲得される。また、例えば、知識源情報は、個人や企業がＷｅｂ上で提供する記述文（商品評価記事など）から自然言語解析技術を使って自動的に獲得される。但し、知識源情報の取得方法は問わない。
知識源情報格納部１２０３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００２５】
重要度情報格納部１２０４は、属性に対する重要度を示す重要度情報を、属性に対応して格納している。属性に対する重要度とは、ユーザが重要視する属性を示す情報である。重要度情報は、ユーザ毎に格納されていても良いし、全ユーザに対して共通の情報でも良いし、商品毎に格納されていても良い。重要度情報は、商品を購入しようとするユーザが入力した情報でも良い。かかる場合、重要度情報は、通常、揮発性の記録媒体に格納されている。重要度情報格納部１２０４は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００２６】
確信度情報格納部１２０５は、主観情報に対する信頼性を示す情報である確信度情報を、主観情報に対応して格納している。確信度情報は、例えば、属性値を与えるユーザの専門分野、所属、年齢などの属性から決められる。確信度情報は、ユーザ毎に格納されていても良いし、全ユーザに対して共通の情報でも良いし、商品毎に格納されていても良い。確信度情報は、商品を購入しようとするユーザが入力した情報でも良い。確信度情報格納部１２０５は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００２７】
商品名称格納部１２０６は、１以上の商品等の一般名称を示す２以上の商品名称の対応を管理している。例えば、商品名称格納部１２０６は、デジタルカメラという商品の一般名称（「集合名称」と同意義である。）と、プリンタという商品の一般名称を対にして管理している。つまり、商品名称格納部１２０６は、通常、合わせてよく購入する２以上の商品の一般名称を対に管理している。商品名称格納部１２０６は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００２８】
推薦数情報格納部１２０７は、商品情報の数を示す情報である推薦数情報を格納している。推薦数情報は、通常、レコメンドする商品の数を示す。推薦数情報は、ここでは、出力部１２１０が出力する最大の商品情報の数を示す。推薦数情報格納部１２０７は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００２９】
総合評価値算出部１２０８は、受付部１２０１が指示情報を受け付けた場合に、２以上の知識源情報と、重要度情報と、確信度情報等に基づいて、商品等ごとの総合的な評価である総合評価値を算出する。総合評価値算出部１２０８を構成する各手段の説明は後述する。総合評価値算出部１２０８および総合評価値算出部１２０８を構成する各手段は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。総合評価値算出部１２０８等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３０】
購入情報処理部１２０９は、受付部１２０１が受け付けた指示情報が購入情報である場合に、当該購入情報を処理する。購入情報の処理とは、決済処理や、商品の出荷指示の情報の送信や、購入情報の蓄積などである。購入情報の処理は、種々考えられる。購入情報処理部１２０９は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。購入情報処理部１２０９の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３１】
出力部１２１０は、総合評価値算出部１２０８が算出した総合評価値に基づいて、商品識別子を有する商品情報を1以上出力する。出力とは、通常、送信である。ただし、情報処理装置１２がスタンドアロンで使用される場合は、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力等である。なお、２以上の商品情報の出力態様は問わない。ユーザ指示により１つずつ出力しても良い。出力部１２１０は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。また、出力部１２１０は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスのドライバーソフトまたは、当該出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等でも実現される場合がある。
【００３２】
レコメンド商品名称取得手段１２０８１は、受付部１２０１が受け付けた指示情報に基づいて、レコメンドする商品等の名称である商品名称を取得する。商品名称とは、商品等の一般名称（「普通名称」とも「集合名称」とも言う。）である。レコメンド商品名称取得手段１２０８１は、例えば、受付部１２０１が受け付けた指示情報が有する商品識別子が示す商品等の一般名称である商品名称（商品識別子と商品名称を対で管理している情報が存在する）を決定し、当該決定した商品名称に対応する商品名称を商品名称格納部１２０６から取得する。または、レコメンド商品名称取得手段１２０８１は、受付部１２０１が受け付けた指示情報が有する商品名称に対応する商品名称を商品名称格納部１２０６から取得する。
【００３３】
主観情報展開手段１２０８２は、確信度情報格納部１２０５の確信度情報に基づいて分類されている１以上の主観情報の集合の各々に対して、可能性として取り得る１以上の主観情報の集合に展開する。具体的な展開方法に関しては後述する。主観情報は、例えば、不確実な属性値または／および欠落した属性値を考慮して展開される。
【００３４】
評価値算出手段１２０８３は、主観情報展開手段１２０８２が展開して得た１以上の主観情報の集合の各々に対して、属性ごとに属性値に基づいて評価値を算出する。評価値は、例えば、属性ごとに、２以上の属性値を合計して算出される。また、評価値は、例えば、属性ごとの、２以上の属性値を二倍した和でも良い。また、評価値は、例えば、属性ごとの、２以上の属性値を合計して算出された値の自乗でもよい。さらに、評価値は、例えば、属性ごとの、２以上の属性値の平均値でも良い。
【００３５】
期待値算出手段１２０８４は、評価値に対して、所定の演算により評価値の期待値を属性ごとに算出する。所定の演算とは、例えば、確率モデル情報に基づく演算である。確率モデル情報に基づく演算とは、例えば、下記で詳細に説明する条件付確率や、二項分布、ポアソン分布、超幾何分布モデルなどを示す情報、式などに基づく演算である。また、所定の演算とは、例えば、単なるｆ（ｘ）＝ｘ、などやｎｏｐも含む。
【００３６】
情報演算手段１２０８５は、属性ごとに算出された１以上の期待値に対して、重要度情報および確信度情報をパラメータとして所定の演算を行い、１以上の主観情報の集合ごとに中間値を得る。ここでの「所定の演算」とは、通常、属性ごとに算出された１以上の期待値に対して、重要度情報および確信度情報を乗じる演算である。ただし、「所定の演算」は、その他の演算でも良い。
【００３７】
総合評価値算出手段１２０８６は、情報演算手段１２０８５が演算して得た１以上の主観情報の集合ごとに算出された１以上の中間値に基づいて、商品等ごとの総合評価値を算出する。通常、総合評価値算出手段１２０８６は、中間値を合計する。ただし、総合評価値算出手段１２０８６は、１以上の中間値の平均値を算出するなど、１以上の中間値に基づいて、他の演算を行っても良い。
以下、本情報処理システムの動作について説明する。まず、情報出力装置１１の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ３０１）入力受付部１１０１は、指示情報の入力を受け付けたか否かを判断する。入力を受け付ければステップＳ３０２に行き、入力を受け付けなければステップＳ３０１に戻る。
【００３８】
（ステップＳ３０２）指示情報送信部１１０３は、ステップＳ３０１で受け付けた指示情報が商品情報を取得する要求である商品情報取得要求の入力であるか否かを判断する。ステップＳ３０１で受け付けた指示情報が商品情報取得要求であればステップＳ３０３に行き、当該情報でなければステップＳ３０８に飛ぶ。商品情報取得要求とは、例えば、電子商取引を行うホームページを示すＵＲＬおよび当該ホームページへのアクセスを指示する入力からなる。また、当該商品情報取得要求でない入力とは、購入情報の入力や、ホームページをスクロールする入力や、表示しているページの先頭に戻るためのボタンの押下等の入力である。
（ステップＳ３０３）指示情報送信部１１０３は、ステップＳ３０１で受け付けた入力に基づいて、送信する商品情報取得要求を構成する。
【００３９】
（ステップＳ３０４）指示情報送信部１１０３は、ステップＳ３０３で構成した商品情報取得要求を送信する。商品情報取得要求の送信先は、情報処理装置１２である。商品情報取得要求は、例えば、情報処理装置１２に格納されているホームページのＵＲＬの情報を有する。当該ホームページは、例えば、販売対象の商品情報が多数、格納されている。
【００４０】
（ステップＳ３０５）商品情報受信部１１０２は、ステップＳ３０４における商品情報取得要求の送信に対応して、商品情報を情報処理装置１２から受信したか否かを判断する。商品情報を受信すればステップＳ３０６に行き、商品情報を受信しなければステップＳ３０５に戻る。なお、商品情報は、例えば、ＨＴＭＬで記述されており、電子商取引を行うための画面を構成する情報であり、１以上の商品等の情報を含む。
【００４１】
（ステップＳ３０６）情報出力部１１０５は、ステップＳ３０５またはステップＳ３１１で受信した１以上の商品情報を解釈する。情報出力部１１０５は、例えば、ＨＴＭＬで記述された商品情報を解釈するＨＴＭＬパーサ等の機能を具備する。
【００４２】
（ステップＳ３０７）情報出力部１１０５は、ステップＳ３０６で解釈した商品情報に含まれる商品等の情報を出力する。ステップＳ３０１に戻る。商品等の情報の出力態様は問わない。すべての商品等の情報を一度に出力しても良いし、ユーザ指示により、１つずつ商品等の情報を出力しても良い。
【００４３】
（ステップＳ３０８）指示情報送信部１１０３は、ステップＳ３０１で受け付けた指示情報が商品等を購入する旨を示す購入情報であるか否かを判断する。ステップＳ３０１で受け付けた指示情報が購入情報であればステップＳ３０９に行き、当該情報でなければステップＳ３０１に戻る。なお、入力がスクロールバーのドラッグなどであれば、画面スクロールを行うなど、入力に対応する動作を行っても良いことは言うまでもない。
【００４４】
（ステップＳ３０９）指示情報送信部１１０３は、受け付けた情報に基づいて、送信する購入情報を構成する。購入情報は、通常、商品等を識別する商品識別子や、ユーザを識別するユーザ識別子を有する。また、購入情報は、購入する商品等の数量を示す情報を有しても良い。
（ステップＳ３１０）指示情報送信部１１０３は、ステップＳ３０９で構成した購入情報を情報処理装置１２に送信する。
【００４５】
（ステップＳ３１１）レコメンデーション情報受信部１１０４は、レコメンドする1以上の商品情報を受信したか否かを判断する。商品情報を受信すればステップＳ３０６に行き、商品情報を受信しなければステップＳ３１２に行く。
【００４６】
（ステップＳ３１２）情報出力部１１０５は、タイムアウトか否かを判断する。タイムアウトであればステップＳ３０１に戻り、タイムアウトでなければステップＳ３１１に戻る。タイムアウトとは、購入情報を送信してから、所定の時間を経過して、商品情報を受信できなかった場合に、タイムアウトとする。かかる場合、例えば、情報処理装置１２がシャットダウンしていたり、通信回線に何らかの問題があったりする。
【００４７】
なお、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。また、図３のフローチャートにおいて、タイムアウトせずに、ユーザの指示があるまで、レコメンドする商品情報の受信を待っていても良い。
次に、情報処理装置１２の動作について図４のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ４０１）受付部１２０１は、指示情報を受け付けたか否かを判断する。指示情報を受け付ければステップＳ４０２に行き、指示情報を受け付けなければステップＳ４０１に戻る。
【００４８】
（ステップＳ４０２）出力部１２１０は、ステップＳ４０１で受け付けた指示情報が、商品情報取得要求であるか否かを判断する。商品情報取得要求であればステップＳ４０３に行き、商品情報取得要求でなければステップＳ４０６に行く。
【００４９】
（ステップＳ４０３）出力部１２１０は、ステップＳ４０１で受け付けた商品情報取得要求に基づいて、商品情報格納部１２０２から商品情報を取得する。例えば、商品情報取得要求がＵＲＬの場合、出力部１２１０は、当該ＵＲＬで特定されるホームページ（ファイル）を読み出す。かかるホームページには、1以上の商品情報が格納されている。
（ステップＳ４０４）出力部１２１０は、ステップＳ４０３で取得した商品情報から送信する情報を構成する。
（ステップＳ４０５）出力部１２１０は、ステップＳ４０４で構成した商品情報を情報出力装置１１に送信する。ステップＳ４０１に戻る。
【００５０】
（ステップＳ４０６）購入情報処理部１２０９は、ステップＳ４０１で受け付けた指示情報が、購入情報であるか否かを判断する。購入情報であればステップＳ４０７に行き、購入情報でなければステップＳ４０１に戻る。なお、購入情報は、商品識別子を含む。また、購入情報は、商品識別子で識別される商品またはサービスの集合名称を含んでも良い。
（ステップＳ４０７）購入情報処理部１２０９は、ステップＳ４０１で受け付けた購入情報を処理する。
【００５１】
（ステップＳ４０８）総合評価値算出部１２０８のレコメンド商品名称取得手段１２０８１は、受付部１２０１が受け付けた指示情報が有する商品識別子が示す商品等の一般名称である商品名称、または受付部１２０１が受け付けた指示情報が有する商品名称に対応する商品名称を商品名称格納部１２０６からから取得する。
（ステップＳ４０９）総合評価値算出部１２０８は、ステップＳ４０８で取得された商品名称に含まれる１以上の商品識別子に対応する1以上の知識源情報を、知識源情報格納部１２０３か取得する。
（ステップＳ４１０）総合評価値算出部１２０８は、ステップＳ４０８で取得された商品名称に含まれる１以上の商品識別子の属性に対応する重要度情報を、重要度情報格納部１２０４から取得する。
（ステップＳ４１１）総合評価値算出部１２０８は、ステップＳ４０９で取得した知識源情報に対応する確信度情報を、確信度情報格納部１２０５から取得する。
（ステップＳ４１２）総合評価値算出部１２０８は、推薦数情報格納部１２０７から推薦数情報を取得する。
【００５２】
（ステップＳ４１３）総合評価値算出部１２０８は、前ステップで取得した、２以上の知識源情報と、重要度情報と、確信度情報に基づいて、１以上の商品等ごとの総合的な評価である総合評価値を算出する。具体的な総合評価値の算出方法については、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００５３】
（ステップＳ４１４）総合評価値算出部１２０８は、総合評価値算出部１２０８は、ステップＳ４１３で算出した1以上の商品等の総合評価値に基づいて、ステップＳ４１２で取得した推薦数情報が示す数だけ（もしくは、推薦数情報が示す数以下の数の）、商品情報を取得する。かかる商品情報は、商品情報格納部１２０２に格納されている。
なお、図４のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
次に、総合評価値算出部１２０８の総合評価値算出動作について図５のフローチャートを用いて説明する。
【００５４】
（ステップＳ５０１）初期化を行う。初期化とは、レコメンドの対象となる商品識別子をカウントするカウンタｉ、一の商品識別子で識別される商品に対する主観情報の集合の数をカウントするカウンタｊ、主観情報の集合が有する属性の数をカウントするカウンタｋに対して、１を設定することである。
【００５５】
（ステップＳ５０２）主観情報展開手段１２０８２は、レコメンド商品名称取得手段１２０８１が取得した商品名称に属するｉ番目の商品が存在するか否かを判断する。ｉ番目の商品が存在するか否かは、取得した知識源情報から判断され得る。ｉ番目の商品が存在すればステップＳ５０３に行き、ｉ番目の商品が存在しなければステップＳ５２５に飛ぶ。
【００５６】
（ステップＳ５０３）主観情報展開手段１２０８２は、ｉ番目の商品において、ｊ番目の主観情報の集合が存在するか否かを判断する。主観情報の集合とは、確信度情報に基づいて分類されている主観情報の集合である。ｊ番目の主観情報の集合が存在すればステップＳ５０４に行き、存在しなければステップＳ５２０に飛ぶ。
【００５７】
（ステップＳ５０４）主観情報展開手段１２０８２は、ｉ番目の商品、ｊ番目の主観情報の集合において、ｋ番目の属性が存在するか否かを判断する。ｋ番目の属性が存在すればステップＳ５０５に行き、存在しなければステップＳ５１４に飛ぶ。
【００５８】
（ステップＳ５０５）主観情報展開手段１２０８２は、ｉ番目の商品、ｊ番目の主観情報の集合におけるｋ番目の属性の属性値の集合を、可能性として取り得る１以上の主観情報の集合に展開する。主観情報展開手段１２０８２は、例えば、不確実な属性値または／および欠落した属性値を考慮して、主観情報を展開される。具体的な主観情報の展開例は後述する。
（ステップＳ５０６）評価値算出手段１２０８３は、ｍに１を代入する。ｍは、ステップＳ５０５で展開した属性値の集合の列をカウントするカウンタである。
（ステップＳ５０７）評価値算出手段１２０８３は、ｍ番目の列が存在するか否かを判断する。ｍ番目の列が存在すればステップＳ５０８に行き、ｍ番目の列が存在しなければステップＳ５１１に飛ぶ。
【００５９】
（ステップＳ５０８）評価値算出手段１２０８３は、ｍ番目の列の属性値から、評価値を算出する。評価値は、例えば、ｍ番目の列の属性値を合計した値である。また、評価値は、例えば、ｍ番目の列の属性値の平均値でも良い。
（ステップＳ５０９）評価値算出手段１２０８３は、ステップＳ５０８で算出したｍ番目の列の評価値を一時格納する。
（ステップＳ５１０）評価値算出手段１２０８３は、ｍを１インクリメントする。ステップＳ５０７に戻る。
【００６０】
（ステップＳ５１１）期待値算出手段１２０８４は、ｉ番目の商品、ｊ番目の主観情報の集合におけるｋ番目の属性の期待値を算出する。期待値算出手段１２０８４は、通常、確率モデル情報に基づく演算により期待値を算出する。具体的な期待値の算出方法については、後述する。
（ステップＳ５１２）期待値算出手段１２０８４は、ステップＳ５１１で算出した期待値を一時格納する。
（ステップＳ５１３）期待値算出手段１２０８４は、ｋを１、インクリメントする。ステップＳ５０４に戻る。
（ステップＳ５１４）情報演算手段１２０８５は、ｊを１、インクリメントする。
（ステップＳ５１５）情報演算手段１２０８５は、カウンタｎに１を代入する。カウンタｎは、ｉ番目の商品の（ｊ−１）番目の主観情報の集合の属性をカウントするカウンタである。
（ステップＳ５１６）情報演算手段１２０８５は、ｎ番目の属性が存在するか否かを判断する。ｎ番目の属性が存在すればステップＳ５１７に行き、ｎ番目の属性が存在しなければステップＳ５０３に戻る。
（ステップＳ５１７）情報演算手段１２０８５は、ｎ番目の属性の期待値に対して、当該属性の重要度情報を用いて演算を行う。本演算は、例えば、「期待値×重要度情報」である。
（ステップＳ５１８）情報演算手段１２０８５は、ステップＳ５１６における演算結果を一時格納する。
（ステップＳ５１９）情報演算手段１２０８５は、カウンタｎを１、インクリメントする。ステップＳ５１６に戻る。
（ステップＳ５２０）カウンタｉを１、インクリメントする。
（ステップＳ５２１）情報演算手段１２０８５は、カウンタｐに１を代入する。カウンタｐは、ｉ番目の商品における主観情報の集合をカウントするカウンタである。
【００６１】
（ステップＳ５２２）情報演算手段１２０８５は、ｐ番目の主観情報の集合が存在するか否かを判断する。ｐ番目の主観情報の集合が存在すればステップＳ５２３に行き、ｐ番目の主観情報の集合が存在しなければステップＳ５２６に行く。
【００６２】
（ステップＳ５２３）情報演算手段１２０８５は、ステップＳ５１８で一時格納されている演算結果に対して、確信度情報を用いた演算を行う。確信度情報を用いた演算とは、例えば、確信度情報を乗じる演算である。
（ステップＳ５２４）情報演算手段１２０８５は、ステップＳ５２３における演算結果を一時格納する。
（ステップＳ５２５）カウンタｐを１、インクリメントする。ステップＳ５２２に戻る。
（ステップＳ５２６）カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０２に戻る。
（ステップＳ５２７）総合評価値算出手段１２０８６は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ５２８）総合評価値算出手段１２０８６は、ｉ番目の商品が存在するか否かを判断する。ｉ番目の商品が存在すればステップＳ５２９に行き、ｉ番目の商品が存在しなければ処理を終了する。
（ステップＳ５２９）総合評価値算出手段１２０８６は、ｉ番目の商品に対する総合評価値を算出する。総合評価値の算出は、例えば、一の商品についての、ステップＳ５２３の演算結果の和である。
（ステップＳ５３０）総合評価値算出手段１２０８６は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５２８に戻る。
【００６３】
以下、本実施の形態における情報処理システムの具体的な動作について説明する。情報処理システムの概念図は図１である。今、情報出力装置１１は、ＨＴＭＬを解釈実行する、いわゆるウェブブラウザがインストールされている情報処理装置である。また、情報処理装置１２は、商品やサービスを販売するためのホームページを１以上格納しているサーバ装置であり、電子商取引を行うサーバ装置である。また、情報出力装置１１と情報処理装置１２は、インターネットにより、互いに通信可能な状態である。情報出力装置１１を使用するユーザは、情報処理装置１２のホームページにアクセスし、商品またはサービスの購入を電子商取引で行う。本例において、ユーザが、商品等の購入を行った際に、他の商品の推薦を行う。
【００６４】
今、情報処理装置１２の商品情報格納部１２０２は、図６に示す商品情報管理表を保持している。商品情報管理表は、「ＩＤ」「商品識別子」「商品名称」「商品固有名称」「価格」「画像」を有するレコードを１以上保持している。「ＩＤ」は、レコードを識別する情報であり、表管理上の要請のために存在する。「商品識別子」は、商品のＩＤである。「商品名称」は、商品の一般名称である。「商品固有名称」は、商品の固有名称である。「価格」は、商品の価格を示し、「画像」は、商品の外観を示すイメージデータである。商品名称格納部１２０６には、「デジカメ」と「プリンタ」の商品名称が対に管理されている。つまり、本システムにおいて、プリンタを購入したユーザには、適切なデジカメ（デジタルカメラ）を推薦する。また、デジカメを購入したユーザには、適切なプリンタを推薦する。
【００６５】
また、情報処理装置１２の知識源情報格納部１２０３は、図７に示す知識源情報管理表を保持している。知識源情報は、商品等を識別する情報である商品識別子と、当該商品等の２以上の属性に対する是「１」または否「０」の値である２以上の属性値の組である主観情報を２以上有する。属性値の中には、不確実な値を含む。また、属性値の中には、欠落している値を含む。属性値は、例えば、先に当該商品を購入したユーザが評価した値である。不確実な値は、例えば、自然言語解析の誤りによって、一部のデータの信頼性が失われたことを示す。また、例えば、不確実な値は、属性値を与えたユーザはその属性値について自信がないことを示す。欠落している属性値は、例えば、ユーザが評価する際に、一部の属性について評価しなかった、あるいは、評価していたが獲得の過程で失われたことを示す。図７の知識源情報管理表において、３つのデジカメに対する評価である１以上の主観情報が管理されている。また、デジカメは、「携帯性が良い」「画質が良い」の２つの属性に対して評価されている。あるユーザが評価対象のデジカメの「携帯性が良い」と感じた場合は、「携帯性が良い」の属性値を「１」としている。あるユーザが評価対象のデジカメの「携帯性が良い」と感じなかった場合は、「携帯性が良い」の属性値を「０」としている。なお、以下、適宜、「携帯性が良い」を「携帯性」と、「画質が良い」を「画質」と記述する。
【００６６】
さらに、図７の知識源情報管理表において、主観情報の集合は、確信度情報により２つの主観情報の集合に分類されている。確信度情報とは、属性値を入力したユーザに対する信頼性を示す。つまり、確信度情報は、商品を評価したユーザに対する信頼性を示す。図７によれば、確信度情報「０．８」のユーザ８名、確信度情報「０．６」のユーザ４名の合計、１２名による３つのデジカメの評価結果が管理されている。こうした確信度情報の値は、例えば、属性値を与えるユーザの所属（勤務先など）から決められる。例えば、ユーザの所属が電気メーカである場合には、所属が繊維メーカである場合に比べて、電化製品について詳しいと考えられるので、確信度情報の値は比較的大きい値に設定する。確信度情報の値は、こうした単一の属性のみだけではなく、年齢や専門分野などの複数の属性を総合して設定することもできる。例えば、ユーザの年齢が３０歳の場合は、年齢が１８歳の場合に比べ、より経験が多いので、確信度情報の値は比較的大きい値と設定する。そして、前記所属と年齢の２つの属性を加味して、所属が電気メーカで年齢が３０歳のユーザを最も大きい値とし、所属が繊維メーカで年齢が１８歳のユーザを最も小さい値として設定する。こうした複数属性に基づく確信度情報の値の設定は、例えば、各属性に基づいて値を設定し、複数属性に基づく設定値は、それらを積算した値として行うこともできる。確信度情報の値は、例えば、以上のように設定される。また、知識源情報をＷｅｂ上の記述文から獲得する場合には、例えば、前記記述文の信頼性に基づいて設定することもできる。例えば、企業の提供するＷｅｂページ中の記述文は、個人の提供するＷｅｂページ中の記述文より信頼できることが多いので、企業提供のＷｅｂページから獲得された知識源情報には、比較的大きな確信度情報の値を設定する。確信度情報の値は、例えば、以上のように設定される。
【００６７】
また、情報処理装置１２の総合評価値算出部１２０８は、図８に示す条件付確率管理表を保持している。条件付確率管理表は、図７の不確実な属性値において、それぞれの組み合わせが取り得る確率を示す表である。図８によれば、図７の不確実な属性値において、携帯性について不確実な属性値群が「１」「１」であるとき、携帯性の真の属性値群が「１」「１」、「１」「０」、「０」「１」、「０」「０」である確率は、それぞれ「０．３６」、「０．２４」、「０．２４」、「０．１６」であることを示す。同様に、画質について不確実な属性値群が「０」「０」であるとき、画質の真の属性値群が「０」「０」、「０」「１」、「１」「０」、「１」「１」である確率は、それぞれ「０．３６」、「０．２４」、「０．２４」、「０．１６」であることを示す。
【００６８】
こうした条件付確率管理表は、例えば、不確実な属性値が「１」であるとき、真の属性値が「１」である確率（「１」の正解確率と呼ぶ）と、不確実な属性値が「０」であるとき、真の属性値が「０」である確率（「０」の正解確率と呼ぶ）から、不確実さの独立性を仮定して、容易に計算することができる。例えば、「１」の正解確率と、「０」の正解確率をともに０．６とすると、不確実な属性値群が「１」「１」であるとき、真の属性値群が「１」「１」である確率は、０．６×０．６＝０．３６として計算できる。また、不確実な属性値群が「１」「１」であるとき、真の属性値群が「１」「０」である確率は、０．６×（１−０．６）＝０．２４として計算できる。以上のようにして、「１」の正解確率と、「０」の正解確率から、条件付確率管理表を構成することもできる。こうした正解確率の設定にあたっては、例えば、不確実さが大きいほど０．５に近い値として設定し、不確実さが小さいほど１に近い値として設定する。また、こうした正解確率は、携帯性と画質など、それぞれの属性などによって異なっても良い。
【００６９】
また、情報処理装置１２の重要度情報格納部１２０４は、図９に示す重要度情報管理表を保持している。重要度情報管理表は、ユーザ毎の重要度情報を保持している。重要度情報は、属性毎に存在する。つまり、図９において、ユーザ識別子「Ａ０００１」で識別されるユーザは、「携帯性が良い」を「１０」の重要度で評価し、「画質が良い」を「３」の重要度で評価することを示す。ユーザ識別子「Ａ０００１」で識別されるユーザは、「携帯性」を重要視してデジカメを選択することになる。なお、ユーザ毎の重要度情報は、ユーザの商品等の購買履歴と、商品の特性により自動決定されても良い。
【００７０】
以上の状況において、ユーザ識別子「Ｂ００１０」で識別されるユーザは、情報出力装置１１を使用して、情報処理装置１２のホームページにアクセスした、とする（図１０参照）。今、ユーザは、図１０における電子商取引の画面から、プリンタ「Ｅｐ００１」を購入した、とする。つまり、ユーザは、図１０の画面の「購入」ボタンを押下した、とする。
【００７１】
次に、情報出力装置１１は、プリンタ「Ｅｐ００１」の購入情報を含む指示情報を構成し、情報処理装置１２に送信する。購入情報は、ユーザ識別子「Ｂ００１０」、商品識別子「Ｅｐ００１」、個数「１」を含む情報である。
【００７２】
そして、情報処理装置１２は、かかる指示情報を受信する。次に、情報処理装置１２は、指示情報が有する購入情報を取り出し、処理する。処理とは、例えば、決済処理である。かかる処理は、公知技術であるので詳細な説明を省略する。
次に、情報処理装置１２は、レコメンドする商品情報を選択する処理を行う。かかる処理について、以下に詳述する。推薦数情報格納部１２０７は、推薦する商品の最大数「２」を保持している。
【００７３】
そして、情報処理装置１２のレコメンド商品名称取得手段１２０８１は、図６の商品情報管理表から商品識別子「Ｅｐ００１」に対応する商品名称「プリンタ」を取得する。そして、レコメンド商品名称取得手段１２０８１は、商品名称「プリンタ」と対になる商品名称「デジカメ」を、商品名称格納部１２０６から取得する。次に、主観情報展開手段１２０８２は、商品名称「デジカメ」に対応する商品識別子「ｐｄｃ１」「ｓ００１」「ｃ００３」を取得する。つまり、リコメンドの候補となるデジカメの商品は、上記の３つである。本情報処理装置において、この３つの商品のうち、以下で述べるアルゴリズムにより、２つの商品を決定し、レコメンドする。
【００７４】
次に、主観情報展開手段１２０８２は、商品識別子「ｐｄｃ１」の１番目の主観情報の集合を取得する。商品識別子「ｐｄｃ１」の１番目の主観情報の集合は、図７の表の商品識別子「ｐｄｃ１」、確信度情報「０．８」の８人分の「携帯性」「画質」の評価結果である。
【００７５】
そして、主観情報展開手段１２０８２は、図７の商品識別子「ｐｄｃ１」の１番目の主観情報の集合に対して、図１１に示すように主観情報を展開する。つまり、主観情報展開手段１２０８２は、図７の商品識別子「ｐｄｃ１」の１番目の主観情報の「携帯性」の列を図１１（ａ）に、「画質」の列を図１１（ｂ）に展開する。具体的には、主観情報展開手段１２０８２は、図７において不確実さがある携帯性の属性値「１，１」（最上位から１、２つめの値）に対して「１，１」「１，０」「０，１」「０，０」のすべての値を取り得ると判断する。かかる判断は、自動的にすべての値を取り得ると判断しても良いし、図８の条件付確率管理表からすべての組み合わせが存在することが分かるので、かかる４通り存在すると判断しても良い。また、主観情報展開手段１２０８２は、獲得過程で欠落した２つの属性値（最下位の値、およびその上の値）に対して「１，１」「１，０」「０，１」「０，０」のすべての値を取り得ると判断する。そして、主観情報展開手段１２０８２は、４×４の１６通りのパターンがあると判断し、図７の商品識別子「ｐｄｃ１」の１番目の主観情報の「携帯性」の１列を１６列に展開する。
【００７６】
次に、主観情報展開手段１２０８２は、図７の商品識別子「ｐｄｃ１」の１番目の主観情報の「画質」に不確実な属性値「０，０」（最上位から１、２つめの値）が存在することを考慮して、取り得るすべてのパターンの列を構成する。その結果、主観情報展開手段１２０８２は、図７の商品識別子「ｐｄｃ１」の１番目の主観情報の「画質」の１列を４列に展開する（図１１（ｂ）参照）。
【００７７】
次に、評価値算出手段１２０８３は、図１１（ａ）の商品識別子「ｐｄｃ１」の１番目の主観情報の「携帯性」の各評価値を算出する。評価値は、図１２における（１）である。評価値算出手段１２０８３は、１６列に展開したそれぞれの列に対して評価値を算出する。評価値は、ここでは、属性値の平均値とする。すなわち、ここでは、評価値は、属性値の合計を、属性値の数「８」で除した値である。
【００７８】
次に、期待値算出手段１２０８４は、以下のアルゴリズムで、評価値の期待値を属性ごとに算出する。まず、期待値算出手段１２０８４は、以下の数式１に示す超幾何分布モデルの計算式にしたがって確率を算出する。
【数１】
2005284421.tif 000003
【００７９】
数式１において、「ｙ」は、あり得る１の数を示す。つまり、「ｙ」は、図１２の（１）の分子の値である。また、数式１において、実際に獲得された１の個数を「ｘ」とする。図１２の（１）において、第一グループの４列に対する「ｘ」は５、第二、第三グループの４列に対する「ｘ」は４、第四グループの４列に対する「ｘ」は３である。なお、第一グループの４列とは、図１２の第１列目から第４列目を言い、第二グループの４列とは、第５列目から第８列目を言う。第三、第四グループの４列も、それぞれ、第９列目から第１２列目、第１３列目から第１６列目である。また、数式１において、本例では、情報提供者の総数「Ｎ」は「８」である。さらに、数式１において、「Ｎ」から欠落した個数「２」を引いた数「ｒ」は「６」である。
【００８０】
次に、期待値算出手段１２０８４は、図１２の（１）の分子の値に対して、数式１を適用し、図１２の（２）の値を得る。次に、期待値算出手段１２０８４は、図１２の（２）の各値に対して、それぞれのグループの値の和が１になるように正規化する。つまり、期待値算出手段１２０８４は、「ｙ」に一様分布を仮定したときのＰ（ｙ｜ｘ）を算出する。すると、期待値算出手段１２０８４は、図１２の（３）を得る。そして、期待値算出手段１２０８４は、評価値（つまり、図１２の（１））に図１２の（３）の値を乗じて得た値の和をグループ毎に算出する。すると、期待値算出手段１２０８４は、図１２の（４）を得る。図１２の（４）は、超幾何分布モデルを考慮した評価値の期待値である。つまり、第一のグループの超幾何分布モデルを考慮した評価値の期待値は、６．５／８である。６．５／８は、「（７／８）×（７／１２）＋（６／８）×（１／３）＋（５／８）×（１／１２）」により算出される。なお、上記の正規化の処理は必須ではない。
【００８１】
次に、期待値算出手段１２０８４は、図８の条件付確率管理表と各グループの評価値の期待値（図１２の（４））に基づいて、商品識別子「ｐｄｃ１」の１番目の主観情報について、条件付確率管理表と超幾何分布モデルの両方を考慮した評価値の期待値を「５．５／８」として得る。なお、「５．５／８」は、図１２の（５）に示すように、「０．３６×６．５／８＋０．２４×５．２５／８＋０．２４×５．２５／８＋０．１６×４／８」により算出される。なお、「０．３６、０．２４、０．２４、０．１６」の値は、条件付確率管理表から取得された値である。以上より、期待値算出手段１２０８４は、商品識別子「ｐｄｃ１」の１番目の主観情報の評価値の期待値を「５．５／８」として算出できた。
【００８２】
次に、評価値算出手段１２０８３は、図１１（ｂ）の商品識別子「ｐｄｃ１」の１番目の主観情報の「画質」の各属性値を算出する。評価値算出手段１２０８３は、４列に展開したそれぞれの列に対して評価値を算出する。評価値は、図１３における（１）である。評価値は、ここでは、属性値の平均値とする。すなわち、ここでは、評価値は、属性値の合計を、属性値の数「８」で除した値である。
【００８３】
さらに、期待値算出手段１２０８４は、以下のアルゴリズムで、評価値の期待値を属性ごとに算出する。まず、期待値算出手段１２０８４は、図１３における（１）の評価値に対して、図８の条件付確率管理表の条件付確率（確率モデル情報の一種）の値を適用する。つまり、期待値算出手段１２０８４は、図１３における（１）の各評価値に条件付確率の値を乗じた和を算出する。その結果、期待値算出手段１２０８４は、「３．８／８」を得る。そして、期待値算出手段１２０８４は、期待値「３．８／８」を得る。商品識別子「ｐｄｃ１」の１番目の主観情報の「画質」に関しては、評価の値（属性値）の不確実さを考慮している。一方、商品識別子「ｐｄｃ１」の１番目の主観情報の「画質」に関して、欠落したデータは存在しないので、超幾何分布モデルなどの確率モデル情報を適用しない。
【００８４】
次に、総合評価値算出部１２０８は、商品識別子「ｐｄｃ１」の２番目の主観情報の「携帯性」の評価値の期待値を算出する。具体的には、まず、評価値算出手段１２０８３は、商品識別子「ｐｄｃ１」、確信度情報「０．６」の「携帯性」の属性値「０，１，１，１」に基づいて評価値算出する。評価値算出手段１２０８３は、評価値として、属性値を平均した値「３／４」を算出する。次に、期待値算出手段１２０８４は、属性値中に不確実さや欠落がないので評価値の値をそのまま用いて、評価値の期待値を「３／４」として算出する。４人中３人の評価が「携帯性が良い」であるからである。次に、総合評価値算出部１２０８は、商品識別子「ｐｄｃ１」の２番目の主観情報の「画質」の評価値の期待値を算出する。具体的には、まず、評価値算出手段１２０８３は、商品識別子「ｐｄｃ１」、確信度情報「０．６」の「画質」の属性値「１，１，１，１」に基づいて評価値算出する。評価値算出手段１２０８３は、評価値として、属性値を平均した値「４／４」を算出する。次に、期待値算出手段１２０８４は、属性値中に不確実さや欠落がないので評価値の値をそのまま用いて、評価値の期待値を「４／４＝１」として算出する。
【００８５】
次に、情報演算手段１２０８５は、ユーザ識別子「Ｂ００１０」に基づいて、図９の表から重要度情報「５，１０」を取得する。ユーザ識別子「Ｂ００１０」のユーザは、携帯性の２倍、画質を重要視している。そして、情報演算手段１２０８５は、図７の表から確信度情報「０．８，０．６」を取得する。そして、情報演算手段１２０８５は、具体的には、図１４に示すような中間結果表を得る。中間結果表は、上記で算出した期待値と、重要度情報および確信度情報の関係を示す表である。情報演算手段１２０８５は、図１４の表から、各評価値を重要度情報および確信度情報で補正した値を、「５×０．８×５．５／８」「５×０．６×３／４」「１０×０．８×３．８／８」「１０×０．６×４／４」から得る。つまり、ここでは、情報演算手段１２０８５は、各評価値に重要度情報および確信度情報を乗じる。そして、情報演算手段１２０８５は、「２．７５」「２．２５」「３．８」「６．０」を得る。ただし、重要度情報および確信度情報を用いて他の演算を行っても良い。他の演算とは、例えば、各評価値に「重要度情報×２」と、「確信度情報／２」を乗じることである。かかる場合、重要度情報に重きを置いて、最終の総合評価値が算出されることとなる。
【００８６】
次に、総合評価値算出手段１２０８６は、商品識別子「ｐｄｃ１」の総合評価値を算出する。つまり、ここでは、総合評価値算出手段１２０８６は、「２．７５」「２．２５」「３．８」「６．０」を合計して、「１４．８」を得る。この「１４．８」が、ユーザ識別子「Ｂ００１０」のユーザにとっての、商品識別子「ｐｄｃ１」の総合評価値である。
【００８７】
次に、商品識別子「ｓ００１」で識別される２つ目の商品の総合評価値を算出する。商品識別子「ｓ００１」で識別される商品に関する主観情報については、不確実な属性値や、欠落した属性値が存在しない。したがって、以下で述べる簡易な演算により総合評価値を算出できる。
【００８８】
つまり、主観情報展開手段１２０８２は、主観情報を展開しない。次に、評価値算出手段１２０８３は、確信度情報「０．８」に対応する「携帯性」の属性値群「１，０，０，０，１，０，０，０」を取得する。そして、評価値算出手段１２０８３は、本属性値群を平均し、「２／８」を得る。次に、期待値算出手段１２０８４は、評価値「２／８」から、評価値の期待値「２／８」を得る。次に、評価値算出手段１２０８３は、確信度情報「０．６」に対応する「携帯性」の属性値群「１，１，０，０」を取得する。そして、評価値算出手段１２０８３は、本属性値群を平均し、「２／４」を得る。次に、期待値算出手段１２０８４は、評価値「２／４」から、評価値の期待値「２／４」を得る。同様に、評価値算出手段１２０８３は、確信度情報「０．８」、「画質」に対応する期待値「３／８」、確信度情報「０．６」、「画質」に対応する期待値「１／４」を得る。
【００８９】
次に、上記と同様に、商品識別子「ｓ００１」の商品の４つの期待値「２／８」、「２／４」、「３／８」、「１／４」に対して、対応する重要度情報、確信度情報を乗じる。そして、４つの値の和をとる。以上より、総合評価値算出手段１２０８６は、「５×０．８×２／８＋５×０．６×２／４＋１０×０．８×３／８＋１０×０．６×１／４＝７．０」を得る。
【００９０】
次に、商品識別子「ｃ００３」で識別される３つ目の商品の総合評価値を算出する。演算処理の方法は、上記と同様であるので、詳細な説明は省略する。最終的に、総合評価値算出手段１２０８６は、「５×０．８×４／８＋５×０．６×２／４＋１０×０．８×３／８＋１０×０．６×３／４＝１１．０」を得る。
以上より、総合評価値算出部１２０８は、商品識別子「ｐｄｃ１」の総合評価値「１４．８」、商品識別子「ｓ００１」の総合評価値「７．０」、商品識別子「ｃ００３」の総合評価値「１１．０」を得た。
【００９１】
次に、出力部１２１０は、推薦数情報格納部１２０７の推薦数情報「２」に基づいて推薦する２つの商品を決定する。つまり、出力部１２１０は、総合評価値の大きいものから順に、商品識別子「ｐｄｃ１」の商品と、商品識別子「ｃ００３」の商品の２つを推薦する。そのために、出力部１２１０は、商品識別子「ｐｄｃ１」に対応する商品情報を、図６の商品情報管理表から取得する。次に、出力部１２１０は、商品識別子「ｃ００３」に対応する商品情報を、商品情報管理表から取得する。そして、出力部１２１０は、２つの商品情報に基づいて、送信する商品情報群を構成する。ここで、構成する商品情報群は、例えば、ＨＴＭＬで記述された一ファイルである。そして、出力部１２１０は、かかるファイルを情報出力装置１１に送信する。
次に、情報出力装置１１は、商品情報群が含まれる情報を受信し、解釈し、出力する。ここでの出力形態は、ディスプレイへの表示である。レコメンドする商品の情報の表示例を図１５に示す。
以上、本実施の形態によれば、ユーザの主観的な評価である主観情報の集合を適切に利用して、ユーザの嗜好に合致した商品を推薦することができる。
【００９２】
具体的には、本システムにおいて、２以上の知識源情報と重要度情報と確信度情報に基づいて、複数の推薦候補の商品等ごとの総合的な評価である総合評価値を算出し、当該総合評価値により、推薦する商品等を絞り込む。したがって、より販売促進に繋がる。
また、ユーザの主観的な評価である主観情報を評価した評価値に対して所定の演算を行い、期待値を算出することにより、適正な総合評価値を算出できた。したがって、より販売促進に繋がる。
【００９３】
また、所定の演算が条件付確率や超幾何分布モデルなどの確率モデル情報に基づくことにより、少ない数のユーザの実評価値である主観情報に対して、多数の母数により推定される評価結果を用いることができ、より精度の高い商品の推薦が可能である。
さらに、主観情報には、不確実な属性値や、かつ欠落した属性値が存在する場合にでも、適正な総合評価値を算出でき、その結果より精度の高い商品の推薦が可能である。したがって、より販売促進に繋がる。
なお、本実施の形態によれば、確率モデル情報は、条件付確率や超幾何分布モデルに限られない。確率モデル情報は、二項分布、ポアソン分布などの算術式であっても良い。
【００９４】
また、確率の計算にあたっては、確率論の分野で用いられる既知の各種近似計算法（例えば、一様分布の仮定や独立性の仮定の導入など）を用いたり、あるいは、同一のパラメータ値に基づく計算を省略したりして、計算を効率化することもできる。例えば、主観情報展開手段の展開した複数のパターンは、超幾何分布モデルについて、同一のパラメータ値（数式１のｘやｙの値）を与えることもある。こうした場合、同一のパラメータ値についての計算は一回のみ行って、次の同一のパラメータ値での計算には、一回目の計算結果を代用することもできる。また、確率計算は、その全てをユーザへの推薦処理中に実施する必要はなく、知識源情報を格納した段階で、実際にユーザへの推薦処理に入る前の処理として可能な確率計算をあらかじめ実施しておくこともできる。以上のようにして、確率計算を効率化することもできる。
【００９５】
また、本実施の形態によれば、ユーザが商品を購入した場合に、販売促進のために、他の商品を推薦したが、ユーザが単に商品名称を入力した場合に、商品の固有名称を含む商品情報を抽出し、出力しても良い。つまり、本実施の形態におけるアルゴリズムを、商品情報を検索する際のアルゴリズムとして用いても良い。かかる場合、情報処理装置は、商品またはサービスである商品等の検索の指示を示す情報である指示情報を受け付ける受付部と、商品等を識別する情報である商品識別子と、当該商品等の２以上の属性に対する是または否の値である２以上の属性値の組である主観情報を２以上有する知識源情報を２以上格納している知識源情報格納部と、前記属性に対する重要度を示す重要度情報を、前記属性に対応して格納している重要度情報格納部と、前記主観情報に対する信頼性を示す情報である確信度情報を、前記主観情報に対応して格納している確信度情報格納部と、前記受付部が前記指示情報を受け付けた場合に、前記２以上の知識源情報と、前記重要度情報と、前記確信度情報に基づいて、前記商品等ごとの総合的な評価である総合評価値を算出する総合評価値算出部と、前記総合評価値算出部が算出した総合評価値に基づいて、商品識別子を有する商品情報を1以上出力する出力部を具備する情報処理装置である。また、情報処理装置は、情報出力装置からの要求に応じて商品情報を出力するサーバ装置でも良いし、スタンドアロンの装置でも良い。
また、本実施の形態によれば、推薦数情報に基づいて出力する商品情報の数を決定したが、必ずしも推薦数情報に基づいて出力する商品情報の数を決定する必要はない。
【００９６】
また、本実施の形態の具体例によれば、主観情報は、不確実な属性値を含み、かつ一部の属性値が欠落していたが、確実な属性値のみで、上述した商品情報の検索処理を行っても良い。かかる場合でも、２以上の知識源情報と重要度情報と確信度情報に基づいて、商品等ごとの総合的な評価である総合評価値を算出し、選択する商品情報を決定する。また、本実施の形態の具体例によれば、主観情報は、不確実な属性値は存在せずに、欠落した属性値が存在していても良い。かかる欠落した属性値に対する処理は、上述した通りである。
また、本実施の形態によれば、主観情報のうちの不確実な属性値に対しては条件付確率情報を、欠落している属性値に対しては超幾何分布モデルを用いたが、それぞれに他の確率モデル情報を用いても良い。
【００９７】
また、本実施の形態における情報出力装置、情報処理装置の処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、商品またはサービスである商品等の検索の指示を示す情報である指示情報を受け付ける受付ステップと、前記受付ステップで前記指示情報を受け付けた場合に、２以上の知識源情報と、重要度情報と、確信度情報に基づいて、前記商品等ごとの総合的な評価である総合評価値を算出する総合評価値算出ステップと、前記総合評価値算出ステップで算出した総合評価値に基づいて、商品識別子を有する商品情報を1以上出力する出力ステップを実行させるためのプログラムである。
【００９８】
さらに、上記プログラムにおいて、前記知識源情報を構成する２以上の主観情報は、前記確信度情報に基づいて分類されており、前記総合評価値算出ステップは、前記確信度情報に基づいて分類されている１以上の主観情報の集合の各々に対して、可能性として取り得る１以上の主観情報の集合に展開する主観情報展開サブステップと、前記主観情報展開サブステップで展開して得た１以上の主観情報の集合の各々に対して、属性ごとに属性値に基づいて評価値を算出する評価値算出サブステップと、前記評価値に対して、所定の演算により評価値の期待値を属性ごとに算出する期待値算出サブステップと、前記属性ごとに算出された１以上の期待値に対して、前記重要度情報および前記確信度情報をパラメータとして所定の演算を行い、前記１以上の主観情報の集合ごとに中間値を得る情報演算サブステップと、前記情報演算サブステップで演算して得た前記１以上の主観情報の集合ごとに算出された１以上の中間値に基づいて、商品等ごとの総合評価値を算出する総合評価値算出サブステップを具備するプログラムである。
【００９９】
また、上記プログラムは、前記受付ステップで受け付ける指示情報は商品識別子または商品名称を有し、前記総合評価値算出ステップは、前記受付ステップで受け付けた指示情報に基づいて、レコメンドする商品等の一般名称である商品名称を取得するレコメンド商品名称取得サブステップを具備し、前記レコメンド商品名称取得サブステップで取得した商品名称に対応する１以上の商品識別子に対して、総合評価値を算出する上記のプログラムでも良い。
【０１００】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。つまり、例えば、情報処理装置は、以下の情報処理方法を実現すれば良い。本情報処理方法は、商品またはサービスである商品等の検索の指示を示す情報である指示情報を受け付ける受付ステップと、前記受付ステップで前記指示情報を受け付けた場合に、２以上の知識源情報と、重要度情報と、確信度情報に基づいて、前記商品等ごとの総合的な評価である総合評価値を算出する総合評価値算出ステップと、前記総合評価値算出ステップで算出した総合評価値に基づいて、商品識別子を有する商品情報を1以上出力する出力ステップを具備する情報処理方法である。また、上記の情報処理方法において、前記知識源情報を構成する２以上の主観情報は、前記確信度情報に基づいて分類されており、前記総合評価値算出ステップは、前記確信度情報に基づいて分類されている１以上の主観情報の集合の各々に対して、可能性として取り得る１以上の主観情報の集合に展開する主観情報展開サブステップと、前記主観情報展開サブステップで展開して得た１以上の主観情報の集合の各々に対して、属性ごとに属性値に基づいて評価値を算出する評価値算出サブステップと、前記評価値に対して、所定の演算により評価値の期待値を属性ごとに算出する期待値算出サブステップと、前記属性ごとに算出された１以上の期待値に対して、前記重要度情報および前記確信度情報をパラメータとして所定の演算を行い、前記１以上の主観情報の集合ごとに中間値を得る情報演算サブステップと、前記情報演算サブステップで演算して得た前記１以上の主観情報の集合ごとに算出された１以上の中間値に基づいて、商品等ごとの総合評価値を算出する総合評価値算出サブステップを具備することが好適である。さらに、前記受付ステップで受け付ける指示情報は商品識別子または商品名称を有し、前記総合評価値算出ステップは、前記受付ステップで受け付けた指示情報に基づいて、レコメンドする商品等の一般名称である商品名称を取得するレコメンド商品名称取得サブステップを具備し、前記レコメンド商品名称取得サブステップで取得した商品名称に対応する１以上の商品識別子に対して、総合評価値を算出しても良い。
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
以上のように、本発明にかかる情報処理装置等は、商品やサービスの情報を提示する際に、ユーザに嗜好により合致した情報を提示できるという効果を有し、例えば、電子商取引を行うサーバ装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】実施の形態１における情報処理システムの概念図
【図２】同情報処理システムのブロック図
【図３】同情報出力装置の動作について説明するフローチャート
【図４】同情報処理装置の動作について説明するフローチャート
【図５】同具体的な総合評価値の算出方法について説明するフローチャート
【図６】同商品情報管理表を示す図
【図７】同知識源情報管理表を示す図
【図８】同条件付確率管理表を示す図
【図９】同重要度情報管理表を示す図
【図１０】同情報出力装置の画面例を示す図
【図１１】同主観情報展開手段の主観情報展開例を示す図
【図１２】同期待値算出の過程を説明する図
【図１３】同期待値算出の過程を説明する図
【図１４】同期待値算出の過程を説明する図
【図１５】同情報出力装置の商品情報の出力例を示す図
【符号の説明】
【０１０３】
１１  情報出力装置
１２  情報処理装置
１１０１  入力受付部
１１０２  商品情報受信部
１１０３  指示情報送信部
１１０４  レコメンデーション情報受信部
１１０５  情報出力部
１２０１  受付部
１２０２  商品情報格納部
１２０３  知識源情報格納部
１２０４  重要度情報格納部
１２０５  確信度情報格納部
１２０６  商品名称格納部
１２０７  推薦数情報格納部
１２０８  総合評価値算出部
１２０９  購入情報処理部
１２１０  出力部
１２０８１  レコメンド商品名称取得手段
１２０８２  主観情報展開手段
１２０８３  評価値算出手段
１２０８４  期待値算出手段
１２０８５  情報演算手段
１２０８６  総合評価値算出手段
【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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