(57)【要約】【課題】情報利用者の嗜好をより適切に管理して正確な情報推薦を可能にする。【解決手段】嗜好モデル情報のノードに設定された強度情報を更新する際に、上記選択された店舗に対しコンテンツリンクを介して関連付けられている下位概念を着目概念として特定すると共に、上記特定された着目概念に対し直接及び間接的にリンクで関連付けられた概念を関連概念として特定する。そして、この特定された着目概念及び関連概念に設定された強度情報を増加量に重みを付けた上で増加させ、この増加後の更新後の強度情報として保存する。また、定期的に強度情報の更新処理が行われたか否かを判定し、強度情報の少なくとも一つが更新されていると、嗜好モデル情報の各ノードに設定されている強度情報を一律に一定量ずつ減算し、かつ減算処理後の強度情報が「０」になったノードが発生した場合にこのノードのデータを嗜好モデル情報から削除するようにしたものである。【選択図】図２
2012053863.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
階層化された複数の概念間をリンクにより関連付けると共に前記概念に推薦候補情報を関連付けた有向非巡回グラフからなる概念構造を利用し、前記各概念又は当該概念に至るリンクに利用者の嗜好に応じた強度情報を設定することにより利用者の嗜好を反映した嗜好モデル情報を作成し記憶する記憶手段と、
前記利用者による推薦候補情報の選択操作に応じて、前記記憶された嗜好モデル情報に含まれる強度情報を更新する更新手段と、
前記強度情報が更新された嗜好モデル情報をもとに、前記利用者の嗜好に適した推薦候補情報を選択し提示する提示手段と
を具備し、
前記更新手段は、
前記記憶された嗜好モデル情報から、前記選択操作された推薦候補情報が直接関連付けられた概念を着目概念として特定する手段と、
前記記憶された嗜好モデル情報から、前記特定された着目概念に対し直接又は間接的に関連付けられた概念を関連概念として特定する手段と、
前記特定された着目概念及び関連概念又はこれらの概念間を関連付けるリンクに設定された強度情報を増加させる手段と
を備えることを特徴とする情報推薦処理装置。
【請求項２】
前記記憶された嗜好モデル情報の強度情報を補正する補正手段を、さらに具備し、
前記補正手段は、
前記嗜好モデル情報が、複数の観点の各々について作成された複数の概念構造を有する場合に、これら複数の概念構造の各々から強度情報が最大の概念又はリンクを抽出する手段と、
前記複数の概念構造の各々から抽出された概念又はリンクの強度情報を、その値が当該概念又はリンク間で予め任意に設定された比率となるように補正する構造間補正手段と、
前記概念構造ごとに、当該概念構造に含まれる前記抽出された概念又はリンクとそれ以外の概念又はリンクとの間の強度情報の比率が補正前の比率を維持するように、前記補正後の強度情報に応じて前記それ以外の概念又はリンクの強度情報を補正する構造内補正手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載の情報推薦処理装置。
【請求項３】
前記構造間補正手段は、前記複数の概念構造の各々から抽出された概念又はリンクの強度情報を、その値が当該概念又はリンク間で同一値となるように補正することを特徴とする請求項２記載の情報推薦処理装置。
【請求項４】
前記強度情報を増加させる手段は、前記着目概念又はそれに接続されるリンクに設定された強度情報を第１の増加幅で増加させ、前記関連概念又はそれに接続されるリンクに設定された強度情報を前記第１の増加幅より小さい第２の増加幅で増加させることを特徴とする請求項１又は２記載の情報推薦処理装置。
【請求項５】
前記更新手段は、
前記記憶された嗜好モデル情報の各概念又はリンクに設定された強度情報が、予め設定した期間内に更新されたか否かを判定する手段と、
前記設定期間内に強度情報の少なくとも一つが更新されたと判定された場合に、前記記憶された嗜好モデル情報の各概念又はリンクに設定された強度情報を予め設定された減少幅で一律に減少させる手段と
を、さらに備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の情報推薦処理装置。
【請求項６】
前記更新手段は、
前記強度情報を増加させる手段により強度情報の更新処理が行われるごとに、前記記憶された嗜好モデル情報の各概念又は当該概念に至るリンクに設定された強度情報を、予め設定された減少幅で一律に減少させる手段を、さらに備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の情報推薦処理装置。
【請求項７】
前記更新手段は、
前記一律に減少させる手段により減少処理された後の強度情報が予め設定した最小値以下になったか否かを判定する手段と、
前記判定処理により前記最小値以下になった強度情報が検出された場合に、当該強度情報が設定されていた概念を前記記憶された嗜好モデル情報中から削除する手段と
を、さらに備えることを特徴とする請求項５又は６記載の情報推薦処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれかに記載の情報推薦処理装置が備える各手段を実現するための処理を、当該情報推薦処理装置が備える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】
この発明は、情報利用者に対しその嗜好モデルに応じた推薦情報を提供する情報推薦処理装置とそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータネットワーク上において、情報提供者が情報利用者に対して情報を提供する場合に、情報利用者ごとに適する情報を選択するか、或いは情報利用者ごとに適する順番に情報を並び替えて表示する、情報推薦サービスが提案されている。推薦する情報としては、例えば広告情報やニュース情報、飲食店情報が有望である。
【０００３】
この種のサービスを実現する手法として、本発明者等は有向非巡回グラフ、つまりリンクが方向を持ちリンクを辿って元のノードに戻ることはないという特徴を持つグラフからなる概念構造を利用する手法を提案している。この手法は、概念構造において各概念（ノード又はクラスとも呼ぶ）或いは概念間の関係を示す各リンクに対し、情報利用者ごとにその嗜好の強度を表す強度情報を設定することにより、当該情報利用者の嗜好モデルを構築する。そして、情報利用者の操作履歴等をもとに、予め定めた強度更新ルールに従い嗜好モデルの強度情報を更新し、この強度情報が更新された嗜好モデルをもとに情報利用者に適する情報（インスタンスとも呼ぶ）を選択するか、或いは順番を並び替えて提示するものとなっている（例えば、特許文献１又は非特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１４９３４０号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】信学技報、伊藤浩二ほか、「行動支援サービスのための情報利用者理解モデルの検討」、vol. 109, no. 272, LOIS2009-58, pp. 121-128, 2009年11月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、上記特許文献１又は非特許文献１に記載された手法には、以下のような改善すべき課題があった。  
その第１の課題は、上記手法を用いて嗜好モデルを更新する場合、強度情報の更新対象は選択操作された情報に対し直接関連する概念に限られ、概念構造における近傍の概念の強度は更新対象とならないことである。このため、情報利用者の嗜好の管理が限定的にならざるを得ず、より上位に位置する一般的な概念を考慮した情報の推薦が行われない。
【０００７】
例えば、情報利用者がある店舗を利用した場合に、この店舗に概念として“スパゲティミートソース”が関連付けられていたとすると、上記手法ではこの“スパゲティミートソース”という概念に設定された強度のみが更新される。このため、嗜好モデル上で上記“スパゲティミートソース”のみが選択された場合には、“麺類”が好きだとの推定までは行えず、“スパゲティミートソース”や“そば”等の“麺類”を好む傾向が顕著であっても、同じ“麺類”に含まれる“肉うどん”の店舗情報は推薦されない。  
なお、以上述べた第１の課題は、概念に強度情報を設定する代わりに当該概念に至るリンクに強度情報を設定する場合も同様に起こり得る。
【０００８】
第２の課題は、上記手法を用いて嗜好モデルを更新する場合、情報利用者の嗜好の遷移に追従して嗜好モデルを更新することができないことである。例えば、ある情報利用者の食べ物の嗜好が“揚げ物好き”から“揚げ物嫌い”に遷移した場合でも、“揚げ物好き”という嗜好が保持され続ける。このため、嗜好モデルが不正確になり、推薦結果も不正確になる恐れがある。
【０００９】
第３の課題は、上記手法を用いて嗜好モデルを更新する場合、情報利用者が誤って店舗情報を利用した場合にもその履歴情報が消去されずに半永久的に残ることである。その結果、嗜好モデルが不正確になり、推薦結果も不正確になる。また、無駄なデータがいつまでもデータベースに蓄積されることにより、システム運用コストが増加する。
【００１０】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、情報利用者の嗜好をより適切に管理して正確な情報推薦を可能にする情報推薦処理装置とそのプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するためにこの発明の１つの観点は、階層化された複数の概念間をリンクにより関連付けると共に上記概念に推薦候補情報を関連付けた有向非巡回グラフからなる概念構造を利用し、上記各概念又は当該概念に至るリンクに利用者の嗜好に応じた強度情報を設定することにより利用者の嗜好を反映した嗜好モデル情報を作成し、これを記憶しておく。そして、この記憶された嗜好モデル情報の強度情報を利用者による推薦候補情報の選択操作に応じて更新する際に、上記記憶された嗜好モデル情報から、上記選択操作された推薦候補情報が直接関連付けられた概念を着目概念として特定すると共に、この特定された着目概念に対し直接又は間接的に関連付けられた概念を関連概念として特定し、この特定された着目概念及び関連概念又はこれらの概念間を関連付けるリンクに設定された強度情報を増加させるようにしたものである。
【００１２】
したがって、利用者が情報を選択操作した場合に、この選択された情報が直接関連付けられた着目概念又はリンクの強度に留まらず、この着目概念に対し直接又は間接的に関連付けられた関連概念又はリンクの強度も更新される。このため、利用者の嗜好を下位概念に留まらずその上位概念にまで反映した状態で管理することが可能となり、これにより利用者に対しより適切な情報を推薦することが可能となる。
【００１３】
この発明の第１の観点は以下のような各種態様を備えることも特徴とする。  
第１の態様は、上記記憶された嗜好モデル情報に含まれる強度情報を補正する補正手段をさらに具備し、この補正手段において以下のような処理を行うようにしたものである。すなわち、上記嗜好モデル情報が異なる観点の下でそれぞれ作成された複数の概念構造を有する場合に、これら複数の概念構造の各々から強度情報が最大の概念又はリンクを抽出する。そして、上記複数の概念構造の各々から抽出された概念又はリンクの強度情報をその値が当該概念又はリンク間で予め任意に設定された比率となるように補正し、かつ上記概念構造ごとに当該概念構造に含まれる上記抽出された概念又はリンクとそれ以外の概念又はリンクとの間の強度情報の比率が補正前の比率を保つように、上記補正後の強度情報に応じて上記それ以外の概念又はリンクの強度情報を補正するようにしたものである。
【００１４】
このようにすると、先に述べたように利用者による選択履歴をもとに強度情報の学習を行う際に、概念構造が異なる複数の観点間で選択肢の多少により概念の出現確率が偏る場合でも、上記複数の観点間における強度情報の偏りを低減して、利用者に対し推薦候補情報をより適切に選択することが可能となる。さらに、上記概念間の強度を補正する際にその補正比率を任意の値に設定するようにしているので、各観点における概念の強度を観点間の重要度等に応じて補正できる利点がある。
【００１５】
また、上記複数の概念構造の各々から抽出された概念又はリンクの強度情報を、その値が当該概念又はリンク間で同一値となるように補正するようにしてもよい。このようにすると、観点間の概念の出現頻度に関係なく、観点間の概念又はリンクの強度情報の偏りを簡単に補正することができる。
【００１６】
第２の態様は、強度情報を増加させる際に、着目概念又はこれに接続されるリンクに設定された強度情報を第１の増加幅で増加させ、関連概念又はこれに接続されるリンクに設定された強度情報を上記第１の増加幅より小さい第２の増加幅で増加させるようにしたものである。
【００１７】
このようにすると、利用者が選択した情報に直接関連する着目概念又はリンクに対しては利用者の嗜好をより強く反映させ、一方上記選択情報に対し間接的に関連する関連概念又はリンクに対しては利用者の嗜好を弱く反映させることができる。このため、嗜好モデル上において、利用者の嗜好をさらに適切に管理することが可能となる。
【００１８】
なお、強度情報の増加幅は第１の増加幅及び第２の増加幅に限るものではなく、必要に応じて値が順次小さくなるように設定された第３、第４、…、第ｎの増加幅を用意し、選択情報に対する関連性の強さが弱くなるに従い上記第３、第４、…、第ｎの増加幅を順次使用するようにしてもよい。
【００１９】
第３の態様は、上記記憶された嗜好モデル情報の各概念又はリンクに設定された強度情報が予め設定した期間内に更新されたか否かを判定し、設定期間内に強度情報の少なくとも一つが更新されたと判定された場合に、上記記憶された嗜好モデル情報の各概念又はリンクに設定された強度情報を予め設定された減少幅で一律に減少させるようにしたものである。
【００２０】
このようにすると、利用者の嗜好の遷移に追従して嗜好モデルを更新することが可能となる。例えば、ある情報利用者の食べ物の嗜好が“揚げ物好き”から“揚げ物嫌い”に遷移した場合には、嗜好モデルもこの嗜好の遷移を反映して変化する。このため、“揚げ物”に関連する情報が推薦される頻度は徐々に減少することになり、これにより利用者の嗜好の遷移を反映した情報推薦が可能となる。また、利用者がその情報を利用しなかった場合に、忘却を止めること、つまり利用頻度が低い利用者において忘却が学習を上回る不具合を防止することも可能となる。
【００２１】
第４の態様は、上記強度情報を増加させる手段により強度情報の更新処理が行われるごとに、上記記憶された嗜好モデル情報の各概念又はリンクに設定された強度情報を予め設定された減少幅で一律に減少させるようにしたものである。  
このようにすると、第２の態様と同様に、利用者の嗜好の遷移に追従して嗜好モデルを更新することが可能となり、しかも強度情報の更新処理が行われるごとにそれをトリガとして強度情報の一律減少処理が行われるので、利用者の情報選択操作に応じてその嗜好の遷移を応答性良く嗜好モデルに反映させることが可能となる。
【００２２】
第５の態様は、上記減少処理された後の強度情報が予め設定した最小値以下になったか否かを判定し、最小値以下になった強度情報が検出された場合に、当該強度情報が設定されていた概念を上記記憶された嗜好モデル情報中から削除するようにしたものである。  
このようにすると、強度情報が所定値以下（例えば零）に減少した概念に相当するデータは嗜好モデルから削除される。このため、情報利用者が誤って情報を選択し、これにより当該情報に関連する概念の強度が高く設定されても、この概念のデータが半永久的に残ることはなく、後に自動的に消去される。したがって、嗜好モデルを正確な状態に維持することが可能となると共に、無駄なデータがいつまでもデータベースに蓄積され続ける不具合は解消され、システム運用コストを低下させることが可能となる。
【発明の効果】
【００２３】
すなわちこの発明によれば、情報利用者の嗜好をより適切に管理して正確な情報推薦を可能にする情報推薦処理装置とそのプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】この発明の第１の実施形態に係わる情報推薦処理装置を備えたシステムの概略構成図。
【図２】この発明の第１の実施形態に係わる情報推薦処理装置の機能構成を示すブロック図。
【図３】図２に示した情報推薦処理装置による嗜好モデル更新処理手順とその処理内容を示すフローチャート。
【図４】嗜好モデルの概念構造の一例を示す図。
【図５】図４に示した嗜好モデルのリンクに強度情報を付与した例を示す図。
【図６】図４に示した嗜好モデルのノードに強度情報を付与した例を示す図。
【図７】図４に示した嗜好モデルにおける着目概念と関連概念の特定方法を示す図。
【図８】図３に示した嗜好モデル更新処理手順のうち強度情報減少処理の一例を示す図。
【図９】この発明の第２の実施形態に係わる情報推薦処理装置の機能構成を示すブロック図。
【図１０】図９に示した情報推薦処理装置による嗜好モデル更新処理手順とその処理内容を示すフローチャート。
【図１１】この発明の第３の実施形態に係わる情報推薦処理装置の機能構成を示すブロック図。
【図１２】図１１に示した情報推薦処理装置による情報推薦処理の手順と処理内容を示すフローチャート。
【図１３】図１１に示した情報推薦処理装置の強度データベースに記憶されるデータの一例を示す図。
【図１４】図１１に示した情報推薦処理装置の情報データベースに記憶されるデータの一例を示す図。
【図１５】複数の観点を組み合わせた嗜好モデルの一例を示す図。
【図１６】図１５に示した嗜好モデルにおける強度情報の補正結果の第１の例を示す図。
【図１７】図１５に示した嗜好モデルにおける強度情報の補正結果の第２の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
（第１の実施形態）
図１は、この発明の第１の実施形態に係わる情報推薦処理装置を備えたシステムの概略構成図である。このシステムは、情報推薦処理装置ＳＶａと、この情報推薦処理装置ＳＶａが情報推薦処理のために使用する嗜好モデル情報を記憶する情報蓄積装置ＳＤとを備える。そして、上記情報推薦処理装置ＳＶａと、利用者が使用するクライアント端末ＭＳ１〜ＭＳｎとの間で、通信ネットワークＮＷを介して情報推薦サービスを受けるための通信を可能としたものである。
【００２６】
クライアント端末ＭＳ１〜ＭＳｎは、パーソナル・コンピュータ、携帯電話機、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等からなり、上記情報推薦処理装置ＳＶａとの間で情報推薦サービスを受けるために必要な通信処理機能を備えている。この通信処理機能としては例えばＷｅｂブラウザが用いられる。
【００２７】
通信ネットワークＮＷは、ＩＰ（Internet Protocol）網と、このＩＰ網にアクセスするためのアクセス網とから構成される。アクセス網としては、公衆有線電話網、携帯電話網、ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、ＣＡＴＶ（Cable Television）網等が用いられる。
【００２８】
情報蓄積装置ＳＤは、例えばパーソナル・コンピュータ又はワークステーションを用いたデータベースサーバからなり、図２に示すようにデータベース３を備えている。このデータベース３には、各情報利用者に対し共通に作成された概念構造を表す情報が記憶される。またデータベース３には、情報利用者ごとに上記概念構造の各概念に対し情報利用者の嗜好の強度を表す情報が設定された嗜好モデル情報が情報利用者の識別情報（ユーザＩＤ）に関連付けられて記憶される。情報蓄積装置ＳＤは、情報推薦処理装置ＳＶａとの間で通信ネットワークＮＷを介して情報の送受信を行う。
【００２９】
情報利用者の嗜好モデル情報は上記したように概念構造をベースとする。概念構造は、多重継承を許容する有向非巡回グラフからなり、例えば図４に示すように階層化された複数の概念（ノード又はクラス）をリンクにより関連付けると共に、具体的な概念に推薦候補となる情報をインスタンスとして関連付けたものからなる。そして、上記各概念にはそれぞれ例えば図５に示すように情報利用者ごとにその嗜好の強度を表す情報が設定され、これが当該情報利用者の嗜好モデルを表す情報となる。
【００３０】
ところで、情報推薦処理装置ＳＶａは例えばパーソナル・コンピュータ又はワークステーションを用いたＷｅｂサーバからなり、以下のように構成される。図２はその機能構成を示すブロック図である。
【００３１】
すなわち、情報推薦処理装置ＳＶａは通信インタフェース部１と、制御ユニット２ａとを備える。通信インタフェース部１は、制御ユニット２ａの制御の下、通信ネットワークＮＷで規定される通信プロトコルに従いクライアント端末ＭＳ１〜ＭＳｎとの間で情報の送受信を行う。
【００３２】
制御ユニット２ａは、プロセッサ及びメモリを備えたもので、この発明を実現するために必要な制御機能として、強度更新制御プログラム群２１と、強度減少・削除制御プログラム群２２を備えている。
【００３３】
強度更新制御プログラム群２１は、情報受付部２１１と、着目概念特定部２１２と、関連概念特定部２１３と、強度情報更新部２１４とを有する。  
情報受付部２１１は、情報利用者がクライアント端末ＭＳ１〜ＭＳｎにおいて例えば飲食店を選択する操作を行った場合に、この選択された店舗を表す情報をクライアント端末ＭＳ１〜ＭＳｎから通信インタフェース部１を介して受付ける処理を行う。
【００３４】
着目概念特定部２１２は、上記情報受付部２１１により受付けた選択情報に対してリンクを持つ概念を着目概念として特定する処理を行う。
【００３５】
関連概念特定部２１３は、上記着目概念特定部２１２により特定された着目概念に対し直接及び間接的にリンクを持つ複数の概念を関連概念として特定する処理を行う。
【００３６】
強度情報更新部２１４は、上記着目概念特定部２１２により特定された着目概念、及び上記関連概念特定部２１３により特定された複数の関連概念に設定された嗜好の強度を、予め設定された増加幅で増加させる処理を行う。増加幅は、着目概念の強度に対する増加幅を最大値とした場合に、選択情報からの距離が長くなるに従い、つまり選択情報に対する関連性の強さが弱くなるに従い小さくなるように設定される。
【００３７】
強度減少・削除制御プログラム群２２は、定期起動部２２１と、減少処理実施判断部２２２と、減少処理実施部２２３と、不要データ削除部２２４とを有する。
【００３８】
定期起動部２２１は、予め定めた一定期間ごと（例えば１日に１回）に、強度情報の減少・削除処理を実行させるための起動信号を発生する。
【００３９】
減少処理実施判断部２２２は、前回強度情報の減少処理を実行してから今回同処理を実行するまでの期間に、上記強度情報更新部２１４により嗜好モデル情報に含まれる強度情報の更新処理が行われた否かを判定する。
【００４０】
減少処理実施部２２３は、上記減少処理実施判断部２２２による判定結果に基づいて、強度情報のいずれかが更新された場合に、情報蓄積装置ＳＤのデータベース３から読み出した該当する嗜好モデル情報に含まれる強度情報を一定量ずつ一律に減少させ、この強度減少処理後の嗜好モデル情報をデータベース３に記憶させる処理を行う。これに対し、強度情報が１つも更新されていない場合には減少処理を行わずに処理を終了する。
【００４１】
不要データ削除部２２４は、上記減少処理実施部２２３により一律減少処理がなされた後の嗜好モデル情報において、嗜好の強度情報が「０」になった概念があるか否かを判定する。そして、強度情報が「０」になった概念が検出された場合には、当該概念のデータを上記嗜好モデル情報から削除する処理を実行する。
【００４２】
次に、以上のように構成された情報推薦装置ＳＶａによる強度情報の更新、減少及び削除処理を説明する。  
（１）嗜好モデル情報の作成
情報推薦処理装置ＳＶａは、先ず各情報利用者に対し共通の概念構造を作成し、その情報を情報蓄積装置ＳＤ内のデータベース３に記憶させる。例えば、飲食に関する概念構造を作成する場合には、図５に示すように“飲食店”なる概念を最上位概念とし、この最上位概念のノードに“和食”、“麺類”、“肉料理”なる複数の中位概念のノードをリンクにより関連付ける。さらに、これらの中位概念のノードに“寿司”、“そば”、“スパゲティミートソース”、“ステーキ”なる複数の下位概念のノードをリンクにより関連付け、これらの下位概念に店舗名をインスタンスとして関連付ける。
【００４３】
上記各概念のノードのそれぞれには、情報利用者ごとにその選択操作履歴等に応じて当該情報利用者の嗜好の強度を表す情報が設定され、かつ各概念と各コンテンツ（インスタンス）とを関連付けるコンテンツリンクにも強度情報が設定される。この場合の下位概念のノードのクラス重要度は当該ノードに設定された強度と着目率を掛けたものとなり、また各インスタンスの重要度は関連付けられた下位概念のノードに設定された強度にコンテンツリンクに設定された強度を掛けたものとなる。なお、上記「着目率」は非特許文献１に記載されている。
なお、インスタンスは下位概念以外のノードにコンテンツリンクを介して関連付けてもよく、この場合のインスタンスの重要度は当該インスタンスが関連付けられた概念のノードに設定された強度にコンテンツリンクに設定された強度を掛けたものとなる。
また、概念構造は必ずしも情報利用者に対し共通に作成する必要はなく、情報利用者ごとにその属性情報等を反映した固有の概念構造を作成し、これを情報利用者のＩＤと関連付けて記憶するようにしてもよい。この場合、情報利用者によるインスタンスの選択操作履歴に応じて、当該情報利用者の概念構造に対し強度情報が設定され、この強度情報が設定された概念構造を表す情報が当該情報利用者の嗜好モデルを表す情報となる。
【００４４】
また、嗜好モデルの別の構成例として、ノードに強度情報を設定する代わりに、各概念（ノード）間を関連付けるリンクに強度情報を設定するものも考えられる。図６はその設定例を示すもので、この場合の下位概念のノードのクラス重要度は入力リンクが１つであれば当該リンクに設定された強度となり、入力リンクが複数であればこれらのリンクに設定された強度の平均値となる。インスタンスの重要度は、上記下位概念のノードのクラス重要度にコンテンツリンクに設定された強度を掛けたものとなる。
【００４５】
（２）嗜好の強度情報の更新
嗜好モデルに設定された強度情報は、以下のように更新される。図３はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。なお、ここでは情報利用者ごとに過去の選択操作履歴に応じて既に嗜好モデル情報が作成され、記憶されているものとして説明を行う。  
すなわち、ある情報利用者がクライアント端末ＭＳ１において飲食店の選択操作を行ったとする。そうすると、この選択された店舗を表す情報が、制御ユニット２ａの情報受付部２１１の制御の下で通信インタフェース部１を介して受信される（ステップＳ３１）。
【００４６】
上記店舗の選択情報が受信されると、制御ユニット２ａは先ずステップＳ３２により着目概念特定部２１２を起動し、この着目概念特定部２１２の制御の下で、情報蓄積装置ＳＤ内のデータベース３から上記送信元の情報利用者に関連付けられている嗜好モデル情報を読み出す。そして、この読み出された嗜好モデル情報において、上記選択された店舗に対しコンテンツリンクを介して関連付けられている下位概念を着目概念として特定する。例えば、いま図５に示す嗜好モデルにおいて”店舗４”が選択されたとすると、この”店舗４”に関連付けられている下位概念“スパゲティミートソース”が着目概念として選択される。  
なお、上記送信元の情報利用者に対応する嗜好モデル情報がまだ作成されていない場合には、予め各情報利用者に対し共通に作成された概念構造を表す情報が情報蓄積装置ＳＤ内のデータベース３から読み出される。そして、この概念構造情報に対し上記選択操作に応じて該当する概念に強度情報を設定する処理が行われ、この強度情報が設定された概念構造情報が以後当該情報利用者の嗜好モデル情報として管理される。
【００４７】
制御ユニット２ａは、次にステップＳ３３により関連概念特定部２１３を起動し、この関連概念特定部２１３の制御の下で、上記嗜好モデル情報において上記特定された着目概念に対し直接及び間接的に関連付けられた概念を関連概念として特定する。この関連概念の特定ルールを以下に詳しく説明する。
【００４８】
いま“ＡならばＢである”なる命題が成り立つ時、ＢをＡの親概念、ＡをＢの子概念とする。また、Ａの子概念もまたＢの子概念に含むものとし、以下再帰的に繰り返す。この時、着目概念の親概念、及び着目概念を除く着目概念の親概念の子概念、及び着目概念の子概念を関連順位“１”の概念とする。ここで、関連順位は着目概念と任意の概念との関連の深さを表し、順位が低いほど関連が深いものとする。また、着目概念の親概念の親概念、及び着目概念の親概念の親概念の子概念から、関連順位“１”の概念及び着目概念を除いたものを、関連順位“２”の関連概念とし、以下同様に関連順位“Ｎ”の概念を定める。関連順位αの関連概念と関連順位βの関連概念とが同一であり、α＞βである時、当該概念は関連順位βの関連概念とみなす。
【００４９】
例えば、図７において、概念Ｍに着目する場合、この着目概念Ｍの親概念（Ｆ、Ｇ）及び着目概念Ｍを除く着目概念Ｍの親概念の子概念（Ｋ、Ｌ、Ｎ）、及び着目概念Ｍの子概念（Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔ）を関連順位“１”の関連概念とする。また、着目概念Ｍの親概念の親概念（Ｂ、Ｃ）及び着目概念Ｍの親概念の親概念の子概念から、関連順位“１”の関連概念と着目概念Ｍを除いたもの（Ｅ、Ｊ、Ｈ、Ｏ）を、関連順位“２”の関連概念とみなす。さらに、着目概念Ｍの親概念の親概念の親概念（Ａ）及び着目概念Ｍの親概念の親概念の親概念の子概念から、関連順位“１”の関連概念、関連順位“２”の関連概念、着目概念Ｍを除いたもの（Ｄ、Ｉ、Ｐ）を関連順位“３”の関連概念とする。
【００５０】
制御ユニット２ａは、続いてステップＳ３４により強度情報更新部２１４を起動し、この強度情報更新部２１４の制御の下で、上記着目概念特定部２１２により特定された着目概念Ｍ、及び上記関連概念特定部２１３により特定された複数の関連概念（Ｍを除いたＡ〜Ｔ）に設定された嗜好の強度を、予め設定された増加幅で増加させる。このとき増加幅は、着目概念の強度に対する増加幅を“Ｗ”とした場合に、関連順位“１”、“２”、“３”の関連概念に対しては上記“Ｗ”より次第に小さくなるように設定される。
【００５１】
例えば、図５に示す嗜好モデル情報において、情報利用者が“店舗２”の情報を利用したとする。この場合、“店舗２”に対しコンテンツリンクを介して関連付けられた着目概念“そば”の強度情報は上記増加幅“Ｗ”で更新される。また、上記着目概念“そば”に対し関連順位が“１”の関係にある概念群、“和食”、“麺類”、“寿司”、“肉うどん”、“スパゲティミートソース”の強度情報は上記増加幅“Ｗ”より小さく設定された増加幅で更新される。以下同様に、関連順位“２”、“３”の関係にある概念群に対しても、増加幅が次第に小さくなるように設定された増加幅により強度情報が更新される。
【００５２】
したがって、このように強度情報が更新された嗜好モデルを利用して店舗を推薦することで、情報利用者が“寿司”、“そば”等、“和食”の下位クラスと関連する店舗を頻繁に利用し、“肉うどん”と関連する店舗を利用しない場合であっても、“和食”が好きであるという一般的な嗜好が把握されるため、“肉うどん”を推薦することが可能となる。さらに、情報利用者が“そば”、“スパゲティミートソース”など、“麺類”の下位クラスと関連する店舗を頻繁に利用した場合には、“麺類”が好きであるという嗜好も把握されるため、“和食”かつ“麺類”である“肉うどん”がより強く推薦される。  
以上述べたステップＳ３１〜ステップＳ３４による強度更新処理は、アクセス中のクライアント端末ＭＳ１から操作情報が受信されるごとに繰り返し行われる。
【００５３】
（３）強度情報の一律削減
待機状態において制御ユニット２ａは、予め設定した一定時間が経過したか否かをステップＳ３６において定期起動部２２１により監視している。この状態で、一定時間、例えば２４時間が経過すると、減少処理実施判定部２２２を起動する。そして、この減少処理実施判定部２２２の制御の下で、ステップＳ３７により情報利用者ごとにデータベース３から過去２４時間の強度情報更新履歴を読み出し、この強度情報更新履歴をもとに過去の２４時間に当該情報利用者により強度情報の更新処理が行われたか否かをステップＳ３８で判定する。この判定の結果、過去の２４時間内に強度情報の更新処理がまったく行われなかったならば、減少処理不要と判断してそのまま待機状態に戻る。
【００５４】
なお、定期起動部２２１により監視する一定時間は、２４時間に限るものではなく、それより短い任意の時間（例えば数時間や１時間、分）に設定しても、また２４時間を超える長い時間（例えば週や月を単位とする時間）に設定してもよい。
【００５５】
これに対し、過去の２４時間内に強度情報が少なくとも一つでも更新されたとする。この場合、制御ユニット２ａはステップＳ３９に移行して減少処理実施部２２３を起動し、この減少処理部２２３の制御の下で、データベース３から嗜好モデル情報を読み出して、この嗜好モデル情報の各ノードに設定されている強度情報を一律に一定量、例えば「１」減算する。例えば、嗜好モデル情報の各ノードに図８（ａ）に示すような強度情報が設定されていたとすると、上記各ノードの強度情報を図８（ｂ）に示すように一律に「１」ずつ減算する。
【００５６】
（４）不要データの削除
制御ユニット２ａは、次に不要データ削除部２２４起動し、この不要データ削除部２２４の制御の下で、先ずステップＳ４０により上記強度情報の一律減算処理後のノードの中に強度情報の値が「０」になったものがあるか否かを判定する。この判定の結果、強度情報の値が「０」になっているノードが見つかると、当該ノードのデータをステップＳ４１において嗜好モデル情報から削除する。
【００５７】
例えば、いま強度情報の一律減算処理後の嗜好モデル情報が図８（ｂ）だったとすると、“スパゲティミートソース”の強度情報が「０」となっているので、この“スパゲティミートソース”に係るデータを嗜好モデル情報から削除する。そして、データベース３にそれまで記憶されていた古い嗜好モデルを上記削除処理後の嗜好モデルに更新する。  
なお、上記不要データの削除処理は、強度情報の値が「０」になった場合に限定されるものではなく、強度情報の値が「０」以外の予め設定されたしきい値より小さくなった場合に行うようにしてもよい。
【００５８】
以上詳述したように第１の実施形態では、情報利用者による店舗の選択操作に応じて嗜好モデルのノードに設定された強度情報を更新する際に、上記選択された店舗に対しコンテンツリンクを介して関連付けられている下位概念を着目概念として特定すると共に、上記特定された着目概念に対し直接及び間接的にリンクで関連付けられた概念を関連概念として特定する。そして、この特定された着目概念及び関連概念に設定された強度情報を増加量に重みを付けた上で増加させ、この増加後の更新後の強度情報として保存するようにしている。
【００５９】
したがって、このように着目概念に限らずその周辺の関連概念についても強度情報が更新された嗜好モデルを利用して店舗を推薦することで、“寿司”、“そば”等の下位概念に対する嗜好の強弱だけでなく、“和食”、“麺類”等の一般的な中位概念に対する嗜好や、これらの中位概念を介して間接的に関連付けられたその他の下位概念に対する嗜好まで考慮して店舗を推薦することが可能となる。
【００６０】
また、例えば１日に１回の割合で過去の２４時間に強度情報の更新処理が行われたか否かを判定し、強度情報の少なくとも一つが更新されていると、嗜好モデル情報の各ノードに設定されている強度情報を一律に一定量、例えば「１」減算するようにしている。このため、利用者の嗜好の遷移に追従して嗜好モデルを更新することが可能となる。
【００６１】
さらに、上記強度情報の一律減算処理後のノードの中に強度情報の値が「０」になったものがあるか否かを判定し、強度情報の値が「０」になっているノードが見つかると、当該ノードのデータを嗜好モデル情報から削除するようにしている。このため、強度情報が「０」に減少したノードに対応するデータは嗜好モデル情報から削除される。このため、情報利用者が誤って情報を選択し、これにより当該情報に関連する概念の強度が高く設定されても、この概念のデータが半永久的に残ることがなく、後に自動的に消去することができる。したがって、嗜好モデル情報を常に正確な状態に維持することが可能となり、さらに無駄なデータがいつまでもデータベース３に蓄積され続ける不具合が解消されて、これによりシステム運用コストを低下させることが可能となる。
【００６２】
（第２の実施形態）
前記第１の実施形態が定期的に強度情報の一律減算処理と不要データの削除処理を行うようにしたのに対し、この発明の第２の実施形態は情報利用者の選択操作に応じて嗜好モデルの強度情報が更新されたことをトリガとして強度情報の一律減算処理と不要データの削除処理を行うようにしたものである。
【００６３】
図９はこの発明の第２の実施形態に係わる情報推薦処理装置ＳＶｂ及び情報蓄積装置ＳＤの機能構成を示すブロック図である。なお、同図において前記図２と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。
【００６４】
制御ユニット２ｂは、強度更新制御プログラム群２１と、強度減少・削除制御プログラム群２３を備えている。このうち強度減少・削除制御プログラム群２３は、この発明の第２の実施形態を実施するために必要な制御機能として、減少処理実施部２３１と、不要データ削除部２３２を有している。
【００６５】
減少処理実施部２３１は、強度更新制御プログラム群２１の強度情報更新部２１４から強度情報更新終了通知が発生された場合に起動し、情報利用者ごとに情報蓄積装置ＳＤのデータベース３から読み出した該当する嗜好モデル情報の強度情報を一定量ずつ一律に減少させ、この強度減少処理後の嗜好モデル情報をデータベース３に記憶させる処理を行う。これに対し、強度情報が１つも更新されていない場合には減少処理を行わずに処理を終了する。
【００６６】
不要データ削除部２３２は、上記減少処理実施部２３１により一律減少処理がなされた後の嗜好モデル情報において、嗜好の強度情報が「０」になった概念があるか否かを判定する。そして、強度情報が「０」になった概念が検出された場合には、当該概念のデータを上記嗜好モデル情報から削除する処理を実行する。なお、この実施形態においても、上記不要データの削除処理は強度情報の値が「０」になった場合以外に予め設定されたしきい値より小さくなった場合に行うようにしてもよい。
【００６７】
次に、以上のように構成された情報推薦処理装置ＳＶｂによる嗜好モデルの強度情報更新動作を説明する。図１０はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
情報利用者がクライアント端末ＭＳ２において飲食店の選択操作を行ったとすると、この選択された店舗を表す情報が、制御ユニット２ｂの情報受付部２１１の制御の下で通信インタフェース部１を介して受信される（ステップＳ５１）。
【００６８】
上記店舗の選択情報が受信されると、制御ユニット２ｂは先ずステップＳ５２により着目概念特定部２１２を起動し、この着目概念特定部２１２の制御の下で、情報蓄積装置ＳＤ内のデータベース３から上記送信元の情報利用者に関連付けられている嗜好モデル情報を読み出す。そして、この読み出された嗜好モデル情報において、上記選択された店舗に対しコンテンツリンクを介して関連付けられている下位概念を着目概念として特定する。続いて、ステップＳ５３により関連概念特定部２１３を起動し、この関連概念特定部２１３の制御の下で、上記嗜好モデル情報において上記特定された着目概念に対し直接及び間接的に関連付けられた概念を関連概念として特定する。この関連概念の特定ルールについても、第１の実施形態において図７を使用して説明したものと同じものが用いられる。
【００６９】
次に制御ユニット２ｂは、ステップＳ５４により強度情報更新部２１４を起動し、この強度情報更新部２１４の制御の下で、上記着目概念特定部２１２により特定された着目概念、及び上記関連概念特定部２１３により特定された複数の関連概念に設定された嗜好の強度を、予め設定された増加幅で増加させる。このとき増加幅は、第１の実施形態でも述べたように、着目概念の強度に対する増加幅を“Ｗ”とした場合に、関連順位“１”、“２”、“３”の関連概念に対しては上記“Ｗ”より次第に小さくなるように設定される。
【００７０】
さて、上記強度情報更新部２１４による強度情報の更新処理が終了し、その終了通知の発生をステップＳ５５で検出したとする。そうすると制御ユニット２ｂは、ステップＳ５６に移行して減少処理実施部２３１を起動し、この減少処理実施部２３１の制御の下で、データベース３から嗜好モデル情報を読み出して、この嗜好モデル情報の各ノードに設定されている強度情報を一律に一定量、例えば「１」減算する。
【００７１】
続いて制御ユニット２ｂは、不要データ削除部２３２起動し、この不要データ削除部２３２の制御の下で、先ずステップＳ５７により上記強度情報の一律減算処理後のノードの中に強度情報の値が「０」になったものがあるか否かを判定する。この判定の結果、強度情報の値が「０」になっているノードが見つかると、当該ノードのデータをステップＳ５８において嗜好モデル情報から削除する。なお、この場合も、先に述べたように上記不要データの削除処理は強度情報の値が「０」になった場合以外に予め設定されたしきい値より小さくなった場合に行うようにしてもよい。
【００７２】
以上詳述したように第２の実施形態では、嗜好モデル情報の強度情報が更新されたことをトリガとして強度情報の一律減算処理と不要データの削除処理を行うようにしている。したがって、強度情報の更新処理が行われるごとにその都度強度情報の一律減算処理と不要データの削除処理が行われるので、強度情報を常に最新の状態に維持することができ、これにより情報利用者に対し最新の嗜好モデル情報に基づく情報推薦を行うことが可能となる。
【００７３】
（第３の実施形態）
この発明の第３の実施形態は、嗜好モデルが、観点ごとにそれぞれ作成された複数の概念構造を有している場合を前提とするもので、情報利用者からの情報提供要求に応じて推薦情報を作成し返送する際に、先ず上記観点の異なる複数の概念構造からそれぞれ強度が最大の概念を抽出する。そして、この抽出された概念間でその強度が予め設定された比率となるように当該強度を補正する。またそれと共に、概念構造ごとに当該概念構造に含まれる上記抽出された概念とそれ以外の概念との間の強度の比率が補正前の比率を維持するように、上記補正後の概念の強度に応じて上記それ以外の概念の強度を補正する。そして、この補正された概念の強度をもとに各店舗のインスタンス重要度を計算し直し、このインスタンス重要度をもとに店舗を選択しさらに並べ替えることで推薦情報を生成し、この推薦情報を情報利用者へ返送するようにしたものである。
【００７４】
図１１は、この発明の第３の実施形態に係る情報推薦処理装置ＳＶｃ及び情報蓄積装置ＳＤの機能構成を示すブロック図である。なお、同図において前記図２又は図９と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。
【００７５】
情報蓄積装置ＳＤには、概念構造データベース３１と、強度データベース３２と、情報データベース３３が設けられている。概念構造データベース３１には、予め各情報利用者に対し共通に作成された概念構造を表す情報が予め記憶されている。なお、この概念構造は観点ごとにそれぞれ作成される。
【００７６】
図１５はその一例を示したもので、“飲食店”なる概念を最上位概念とし、この最上位概念のノードに２つの概念構造を関連付けたものとなっている。これらの概念構造のうちの１つは、“ジャンル”を上位概念ノードとして、これに“和食”、“麺類”、“肉料理”なる複数の中位概念のノードをリンクにより関連付け、さらにこれらの中位概念ノードに“寿司”、“そば”、“スパゲティミートソース”、“ステーキ”なる複数の下位概念のノードをリンクにより関連付け、これらの下位概念ノードに店舗名１〜５をインスタンスとして関連付けている。一方、上記２つの概念構造のうちの他方は、“禁煙／喫煙”を上位概念ノードとして、これに“喫煙”、“禁煙”なる２つの下位概念ノードをリンクにより関連付け、これらの下位概念ノードに上記店舗名を選択的に関連付けたものとなっている。  
なお、図１５には各概念（ノード）及びコンテンツリンクに強度が付与された状態を示しているが、この強度情報は後述する強度データベース３２に記憶される。
【００７７】
強度データベース３２には、各情報利用者の識別情報（ユーザＩＤ）に関連付けて、上記概念構造データベース３１に記憶されている共通の概念構造に含まれる複数の概念（ノード）の識別情報（概念ＩＤ）と、当該概念に対し現在設定されている情報利用者の嗜好の強度を表す情報がそれぞれ記憶されている。図１３にその一例を示す。
【００７８】
情報データベース３３には、インスタンスとしての店舗名を識別する情報（情報ＩＤ）に関連付けて、当該店舗名とリンクにより関連付けられている概念のＩＤと、当該リンクに対し設定されているコンテンツリンク強度を表す情報がそれぞれ記憶されている。図１４にその一例を示す。
【００７９】
制御ユニット２４は、強度更新制御プログラム群２１及び強度減少・削除制御プログラム群２２又は２３に加えて、情報推薦処理プログラム群２４を備えている。
【００８０】
情報推薦処理プログラム群２４は、情報要求受付部２４１と、強度分類部２４２と、強度補正部２４３と、インスタンス重要度計算部２４４と、情報選択・並べ替え部２４５と、情報送信部２４６と、概念構造情報読込部２４７を備えている。
【００８１】
概念構造情報読込部２４７は、情報蓄積装置ＳＤ内の概念構造データベース３１から共通の概念構造を表す情報を読み込み、情報推薦処理装置ＳＶｃ内の記憶ユニットに保存する処理を実行する。
【００８２】
情報要求受付部２４１は、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎから送信された推薦情報の提供要求を通信インタフェース部１を介して受信し、この受信された情報提供要求をもとに要求元の情報利用者に関する情報（ユーザ情報）を作成して強度分類部２４２に渡す処理を実行する。
【００８３】
強度分類部２４２は、上記情報要求受付部２４１から渡されたユーザ情報をもとに、強度データベース３２から当該情報利用者に関する各概念の強度を表す情報を読み出す。また、上記概念構造情報読込部２４７により事前に読み込み保存しておいた情報利用者共通の概念構造の情報をもとに、上記情報利用者に関する各概念と当該概念の強度が複数の観点のうちのいずれに属するかを分類する処理を行う。
【００８４】
強度補正部２４３は、以下の処理機能を有する。  
(1) 上記強度分類部２４２による分類結果に従い、上記複数の観点に対応する概念構造からそれぞれ強度が最大の概念を抽出する処理。  
(2) 上記抽出された概念間でその強度が予め設定された比率となるように、当該強度を補正する処理。上記比率は、情報利用者又はシステムオペレータにより事前に入力されて制御ユニット２ｃ内のメモリに記憶される。  
(3) 上記複数の観点に対応する概念構造ごとに、当該概念構造に含まれる上記抽出された最大強度の概念とそれ以外の概念との間の強度の比率が補正前の比率を維持するように、上記補正後の概念の強度に応じて上記それ以外の概念の強度を補正する処理。
【００８５】
インスタンス重要度計算部２４４は、情報データベース３３から上記情報利用者の嗜好モデルに含まれる店舗名に関連付けられたコンテンツリンク強度の情報を読み出し、この読み出されたコンテンツリンク強度の情報と、上記強度補正部２４３により補正された下位の概念の強度の情報とを用いて各店舗のインスタンス重要度を計算する処理を実行する。
【００８６】
情報選択・並べ替え部２４５は、上記インスタンス重要度計算部２４４により計算された各店舗のインスタンス重要度をもとに、情報利用者に推薦すべき店舗を選択する処理と、選択された店舗をインスタンス重要度の高い順に並べ替える処理を行う。
【００８７】
情報送信部２４６は、上記情報選択・並べ替え部２４５により選択及び並べ替えられた店舗の推薦情報を作成し、この作成された推薦情報を通信インタフェース部１から要求元のユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎに向け送信する処理を実行する。
【００８８】
次に、以上のように構成された情報推薦装置ＳＶｃによる、強度情報の補正処理を含む情報推薦処理を説明する。図１２はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
（１）概念構造情報の読込み
制御ユニット２ｃは、先ずステップＳ５１により概念構造情報読込部２４７を起動し、この概念構造情報読込部２４７の制御の下で、情報蓄積装置ＳＤの概念構造データベース３１に対しアクセスし、この概念構造データベース３１から概念構造情報を読み込んで情報推薦装置ＳＶｃ内の記憶ユニットに保存する。ここでは、例えば図１５に示すように、２つの観点に対応する概念構造を表す情報が、概念構造データベース３１から読み込まれて装置内の記憶ユニットに保存されたものとする。
【００８９】
（２）情報提供要求の受付
制御ユニット２ｃは、ステップＳ５２において情報要求受付部２４１の制御の下で情報提供要求の受信を監視している。この状態で、いまユーザ端末ＭＳ１から情報提供要求が送信され、この情報提供要求が通信インタフェース部１で受信されたとする。そうすると情報要求受付部２４１は、上記受信された情報提供要求に含まれる送信元の情報利用者に関する情報をもとに、ステップＳ５３により送信元の情報利用者を識別するためのユーザ情報を生成する。
【００９０】
（３）強度情報の分類
続いて制御ユニット２ｃは、ステップＳ５４により強度分類部２４２を起動し、この強度分類部２４２の制御の下で、上記情報要求受付部２４１により生成されたユーザ情報をもとに、情報蓄積装置ＳＤ内の強度データベース３２から当該情報利用者に関係する各概念の強度情報を読み込む。そして、事前に概念構造データベース３１から読み込んで保存しておいた概念構造情報をもとに、上記情報利用者に関係する各概念と当該概念の強度が複数の観点のうちのいずれに属するかを、ステップＳ５５により分類する。
【００９１】
例えば、いま情報利用者の嗜好モデル情報が図１５に示すものだったとすれば、“禁煙”、“喫煙”なる下位概念のノードとその強度情報は“喫煙／禁煙”を上位概念とする観点に分類され、一方“和食”、“麺類”、“肉料理”等の中位概念のノード及び“寿司”、“そば”、“スパゲティミートソース”、“ステーキ”等の下位概念のノードとその強度情報は“ジャンル”を上位概念とする観点に分類される。
【００９２】
（４）強度情報の補正
次に、制御ユニット２ｃは強度補正部２４３を起動し、この強度補正部２４３の制御の下で以下の処理を実行する。  
すなわち、先ずステップＳ５６により、上記強度分類部２４２による分類結果に従い、上記２つの観点に対応する概念構造からそれぞれ強度の値が最大となる概念を抽出する。例えば、図１５に示した嗜好モデル情報においては、“喫煙／禁煙”を上位概念とする観点の概念構造から強度が「２０」に設定された“禁煙”が、また“ジャンル”を上位概念とする観点の概念構造から強度が「５」に設定された“肉うどん”がそれぞれ抽出される。
【００９３】
次にステップＳ５７において、上記抽出された概念間でその強度が予め設定された任意の比率となるように、当該強度の値を補正する処理が行われる。例えば、いま比率として“喫煙／禁煙”：“ジャンル”＝０．８：１に設定されているとすれば、図１５に示した嗜好モデルでは、上記抽出された“禁煙”及び“肉うどん”の強度「２０」及び「５」はそれぞれ図１６に示すように“禁煙”＝０．８、“肉うどん”＝０．６に補正される。
【００９４】
続いてステップＳ５８において、上記各観点に対応する概念構造ごとに、当該概念構造から抽出された最大強度の概念と、当該概念構造化に含まれるそれ以外の概念との間の強度の比率が補正前の比率を維持するように、上記抽出された最大強度の概念の補正後の強度の値をもとに、上記それ以外の概念の強度を補正する。
【００９５】
例えば、上記したように“禁煙”及び“肉うどん”の強度がそれぞれ“禁煙”＝０．８、“肉うどん”＝０．６に補正されたとすれば、“喫煙／禁煙”の観点の概念構造に含まれるそれ以外の概念である“喫煙”の強度「５」は、補正前の“禁煙”の強度「２０」との比率を維持するように、図１６に示すように“喫煙”＝０．１６に補正される。同様に、“ジャンル”の観点の概念構造に含まれる“寿司”、“そば”、“スパゲティミートソース”、“ステーキ”の各強度「４」、「５」、「１」、「２」は、補正前の“肉うどん”の強度「５」との比率を維持するべく、図１６に示すようにそれぞれ“寿司”＝０．８、“そば”＝０．６、“スパゲティミートソース＝０．２”、“ステーキ”＝０．４に補正される。
【００９６】
以上の各概念の強度に対する補正処理が終了すると、強度補正部２４３はステップＳ５９により、強度データベース３２の記憶情報を上記補正後の強度に更新する。
【００９７】
（５）インスタンス重要度の計算
次に制御ユニット２ｃは、ステップＳ６０によりインスタンス重要度計算部２４４を起動し、このインスタンス重要度計算部２４４の制御の下で、情報蓄積装置ＳＤ内の情報データベース３３から上記情報利用者の嗜好モデル情報に含まれる店舗名に関連付けられたコンテンツリンク強度を読み出す。そして、この読み出されたコンテンツリンク強度の情報と、上記強度補正部２４３により補正された下位概念の強度の情報とを用いて各店舗のインスタンス重要度を計算する。
【００９８】
例えば、図１６の例では、「店１」のインスタンス重要度は０．８×０．５＋０．８×０．５＝０．８、「店２」のインスタンス重要度は０．１６×０．５＋０．６×０．４＝０．３２、「店３」のインスタンス重要度は０．８×０．５＋１×０．６＝１．０となる。同様に、「店４」のインスタンス重要度は０．８×０．５＋０．２×０．４＝０．４８、「店５」のインスタンス重要度は０．１６×０．５＋０．４×０．５＝０．２８となる。
【００９９】
（６）インスタンスの選択及び並べ替え
続いて制御ユニット２ｃは、ステップＳ６１により情報選択・並べ替え部２４５を起動し、この情報選択・並べ替え部２４５の制御の下で、上記インスタンス重要度計算部２４４により計算された各店舗のインスタンス重要度をもとに、情報利用者に推薦すべき店舗を選択すると共に、この選択された店舗をインスタンス重要度の高い順に並べ替える。  
例えば、上記した例では、インスタンス重要度が０．４以上の店舗、つまり「店１」、「店３」、「店４」が選択され、これらの店舗がインスタンス重要度の高い順に「店３」、「店１」、「店４」の順に並べ替えられる。
【０１００】
（７）推薦情報の返送
最後に制御ユニット２ｃは、ステップＳ６２により情報送信部２４６を起動し、この情報送信部２４６の制御の下で、上記情報選択・並べ替え部２４５により選択及び並べ替えられた店舗の推薦情報を作成し、この作成された推薦情報を通信インタフェース部１から要求元のユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎに向け送信する。
【０１０１】
情報推薦処理装置ＳＶｃから送信された推薦情報は、通信ネットワークＮＷを介して要求元のユーザ端末ＭＳ１に伝送され受信される。そしてユーザ端末ＭＳ１の表示器に表示される。したがって、情報利用者はこの表示された推薦情報によりお奨めの店舗を知ることが可能となる。
【０１０２】
また、上記推薦情報が表示された状態で、情報利用者がユーザ端末ＭＳ１において希望する店舗を選択操作したとする。そうすると、その選択情報がユーザ端末ＭＳ１から通信ネットワークＮＷを介して情報推薦処理装置ＳＶｃに送られる。
【０１０３】
情報推薦処理装置ＳＶｃは、上記選択情報を通信インタフェース部１で受信すると、ステップＳ６３からステップＳ６４，Ｓ６５に移行し、以後強度更新制御プログラム群２１と、強度減少・削除制御プログラム群２２又は２３の制御の下で、それぞれ強度更新制御と強度減少・削除制御を実行する。この強度更新制御及び強度減少・削除制御の処理手順と処理内容は、第１及び第２の実施形態で述べたものと同様である。
【０１０４】
以上詳述したように第３の実施形態では、ユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎからの情報提供要求に応じて推薦情報を作成し返送する際に、当該要求元の情報利用者に対応する複数の概念とその強度情報を観点ごとに分類し、この分類された各観点から強度情報が最大の概念を抽出する。そして、この抽出された概念間でその強度情報が予め任意に設定された比率となるように当該強度情報を補正すると共に、上記観念ごとに当該観念に含まれる上記抽出された概念とそれ以外の概念との間の強度情報の比率が補正前の比率を維持するように、上記補正後の概念の強度情報に応じて上記それ以外の概念の強度情報を補正する。そして、この補正された概念の強度情報をもとに各店舗のインスタンス重要度を計算し直し、このインスタンス重要度をもとに店舗を選択しさらに並べ替えることで推薦情報を生成し、この推薦情報を情報利用者のユーザ端末ＭＳ１〜ＭＳｎへ返送するようにしている。
【０１０５】
したがって、嗜好モデルが異なる観点の下でそれぞれ作成された複数の概念構造を有している場合に、上記観点間で選択肢の多少により概念の出現確率が偏ったとしても、上記観点間における強度情報の偏りを低減して、情報利用者に対し店舗をより適切に推薦することが可能となる。さらに、上記概念間の強度情報を補正する際にその補正比率を任意の値に設定するようにしているので、各観点における概念の強度情報を観点間の重要度等に応じて補正できる利点がある。
【０１０６】
（その他の実施形態）
前記各実施形態では、情報利用者の嗜好の強度を表す情報を各概念に設定した場合を例にとって説明したが、例えば図６に示したように概念間を関連付けるリンクに強度情報を設定する場合にも、この発明は実施可能である。この場合、着目概念と関連概念間を直接関連付けるリンクに設定された強度情報の増加幅を“Ｗ”に設定し、関連概念間を関連付けるリンクの強度情報を上記“Ｗ”より小さい増加幅に設定すればよい。要するに、着目概念からの距離が遠くなるに従い、つまり関連順位が下がるに従いリンクに設定された強度情報の増加幅が小さくなるように設定する。
【０１０７】
前記第３の実施形態では、各観点から抽出された強度情報が最大の概念間でその強度情報を予め任意に設定された比率となるように補正するようにしたが、これらの強度を同一値となるように補正してもよい。  
例えば、図１５に示した嗜好モデルを例にとると、“喫煙／禁煙”を上位概念とする観点の概念構造から抽出された“禁煙”と、“ジャンル”を上位概念とする観点の概念構造から抽出された“肉うどん”の強度は、いずれも「１」に補正される。またそれと共に、 “喫煙／禁煙”の観点の概念構造に含まれる上記“禁煙”以外の概念である“喫煙”の強度「５」は、補正前の“禁煙”の強度「２０」との比率を維持するように、図１７に示すように“喫煙”＝０．２に補正される。同様に、“ジャンル”の観点の概念構造に含まれる“寿司”、“そば”、“スパゲティミートソース”、“ステーキ”の各強度「４」、「５」、「１」、「２」は、補正前の“肉うどん”の強度「５」との比率を維持するべく、図１７に示すようにそれぞれ“寿司”＝０．８、“そば”＝０．６、“スパゲティミートソース＝０．２”、“ステーキ”＝０．４に補正される。  
このようにすると、観点間の概念の出現頻度に関係なく、観点間の概念の強度情報の偏りを簡単に補正することができる。
【０１０８】
また、前記各実施形態では、情報推薦処理装置ＳＶａ，ＳＶｂ，ＳＶｃと情報蓄積装置ＳＤとを別々のサーバとして構成し、両装置間を通信ネットワークＮＷを介して接続した場合を例にとって説明したが、情報蓄積装置ＳＤ内のデータベース３を情報推薦処理装置ＳＶａ，ＳＶｂ，ＳＶｃ内に収容するようにしてもよい。
【０１０９】
前記各実施形態では飲食店の嗜好モデルを例にとって説明したが、ほかにニュースや広告、ファッション等の嗜好モデル等にも同様に適用可能である。その他、情報推薦処理装置の構成や、強度情報更新処理、一律減少処理及び不要データ削減処理の処理手順と処理内容、更新時の増加幅、一律減少処理時の減少幅等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。
【０１１０】
要するにこの発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【０１１１】
ＭＳ１〜ＭＳｎ…クライアント端末、ＳＶａ，ＳＶｂ，ＳＶｃ…情報推薦処理装置、ＳＤ…情報蓄積装置、ＮＷ…通信ネットワーク、１…通信インタフェース部、２ａ，２ｂ，２ｃ…制御ユニット、３…データベース、２１…強度更新制御プログラム群、２２，２３…強度減少・削除制御プログラム群、２４…情報推薦処理プログラム群、３１…概念構造データベース、３２…強度データベース、３３…情報データベース、２１１…情報受付部、２１２…着目概念特定部、２１３…関連概念特定部、２１４…強度情報更新部、２２１…定期起動部、２２２…減少処理実施判断部、２２３，２３１…減少処理実施部、２２４，２３２…不要データ削除部、２４１…情報要求受付部、２４２…強度分類部、２４３…強度補正部、２４４…インスタンス重要度計算部、２４５…情報選択・並べ替え部、２４６…情報送信部、２４７…概念構造情報読込部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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【図１６】
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【図１７】
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