(57)【要約】【課題】ユーザが未知のアイテムを受け入れやすくする。【解決手段】クラスタリング基準選択部５９は、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、確率が第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準を選択する。提示制御部６０は、選択されたクラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する。本技術は、例えば、ユーザにコンテンツを提供するシステムに適用できる。【選択図】図２
2013092911.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準を選択するクラスタリング基準選択部と、
選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する提示制御部と
を含む情報処理装置。
【請求項２】
前記提示制御部は、選択された前記クラスタリング基準のクラスタの中から前記第１の個数の前記既知タイプのクラスタおよび前記第２の個数の前記未知タイプのクラスタを提示するように制御する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記提示制御部は、前記第１の個数の前記既知タイプのクラスタおよび前記第２の個数の前記未知タイプのクラスタを、各クラスタに含まれるアイテムの少なくとも一部とともに提示するように制御する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記提示制御部は、さらに各アイテムを当該アイテムが属するクラスタとともに提示するように制御する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記提示制御部は、前記既知タイプのクラスタと前記未知タイプのクラスタとを区別して提示するように制御する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記クラスタリング基準選択部は、前記確率が上位の前記第１の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準を選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記クラスタリング基準選択部は、クラスタの数が前記第１の個数と前記第２の個数を合計した数と等しい前記クラスタリング基準の中から選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記クラスタリング基準によりアイテムを分類するためのモデルの学習を行うクラスタリング基準学習部を
さらに含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記クラスタリング基準に関する情報を収集するクラスタリング基準情報収集部を
さらに含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記ユーザが既知であるアイテムと未知であるアイテムを分類するアイテム分類部を
さらに含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記ユーザがアイテムを既知であるか未知であるかを判別するためのアイテム判別器の学習を行うアイテム判別器学習部を
さらに含む請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
情報処理装置が、
アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準を選択し、
選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する
ステップを含む情報処理方法。
【請求項１３】
アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準を選択し、
選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１４】
アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準であって、前記確率が上位の前記第１の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準を選択するクラスタリング基準選択部と、
選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する提示制御部と
を含む情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、情報処理装置、情報処理方法、および、プログラムに関し、特に、各種のアイテムを提示する場合に用いて好適な情報処理装置、情報処理方法、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、他のユーザの知識状態を利用して、知識状態の情報量の少ないユーザの知識状態を予測する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
例えば、検索サイトやショッピングサイト等で、この方法を用いて、ユーザが各アイテムを既知であるか未知であるかを推定し、未知のアイテムをユーザに提示して、推薦等を行うことが考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開９−２１２４９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、未知のアイテムはユーザにとって馴染みが薄いため、単に提示しただけでは、ユーザがそのアイテムを受け入れること、例えば、アイテムに関する情報を参照したり、購入したりすることは困難である。
【０００６】
そこで、本技術は、ユーザが未知のアイテムを受け入れやすくするようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本技術の第１の側面の情報処理装置は、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準を選択するクラスタリング基準選択部と、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する提示制御部とを含む。
【０００８】
前記提示制御部には、選択された前記クラスタリング基準のクラスタの中から前記第１の個数の前記既知タイプのクラスタおよび前記第２の個数の前記未知タイプのクラスタを提示するように制御させることができる。
【０００９】
前記提示制御部には、前記第１の個数の前記既知タイプのクラスタおよび前記第２の個数の前記未知タイプのクラスタを、各クラスタに含まれるアイテムの少なくとも一部とともに提示するように制御させることができる。
【００１０】
前記提示制御部には、さらに各アイテムを当該アイテムが属するクラスタとともに提示するように制御させることができる。
【００１１】
前記提示制御部には、前記既知タイプのクラスタと前記未知タイプのクラスタとを区別して提示するように制御させることができる。
【００１２】
前記クラスタリング基準選択部には、前記確率が上位の前記第１の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準を選択させることができる。
【００１３】
前記クラスタリング基準選択部には、クラスタの数が前記第１の個数と前記第２の個数を合計した数と等しい前記クラスタリング基準の中から選択させることができる。
【００１４】
前記クラスタリング基準によりアイテムを分類するためのモデルの学習を行うクラスタリング基準学習部をさらに設けることができる。
【００１５】
前記クラスタリング基準に関する情報を収集するクラスタリング基準情報収集部をさらに設けることができる。
【００１６】
前記ユーザが既知であるアイテムと未知であるアイテムを分類するアイテム分類部をさらに設けることができる。
【００１７】
前記ユーザがアイテムを既知であるか未知であるかを判別するためのアイテム判別器の学習を行うアイテム判別器学習部をさらに設けることができる。
【００１８】
本技術の第１の側面の情報処理方法は、情報処理装置が、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準を選択し、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御するステップを含む。
【００１９】
本技術の第１の側面のプログラムは、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準を選択し、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御するステップを含む処理をコンピュータに実行させる。
【００２０】
本技術の第２の側面の情報処理装置は、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準であって、前記確率が上位の前記第１の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準を選択するクラスタリング基準選択部と、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する提示制御部とを含む。
【００２１】
本技術の第１の側面においては、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準が選択され、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示が制御される。
【００２２】
本技術の第２の側面においては、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準であって、前記確率が上位の前記第１の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準が選択され、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示が制御される。
【発明の効果】
【００２３】
本技術の第１の側面または第２の側面によれば、ユーザが未知のアイテムを受け入れやすくなる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本技術を適用した情報処理システムの一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】サーバの機能の構成例を示すブロック図である。
【図３】アイテム提示処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】アイテム空間の例を示す図である。
【図５】アイテム分類処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】アイテム分類処理の具体例を説明するための図である。
【図７】アイテム分類処理の具体例を説明するための図である。
【図８】アイテム分類処理の具体例を説明するための図である。
【図９】クラスタリング基準構築処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】クラスタリング基準選択処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】クラスタリング基準の選択に用いる確率モデルの一例をベイジアンネットワークにより表した図である。
【図１２】クラスタリング基準の選択方法の例を説明するための図である。
【図１３】クラスタリング基準の選択方法の例を説明するための図である。
【図１４】クラスタリング基準の選択方法の例を説明するための図である。
【図１５】クラスタリング基準の選択方法の例を説明するための図である。
【図１６】アイテム提示画面の第１の例を示す図である。
【図１７】アイテム提示画面の第２の例を示す図である。
【図１８】アイテム提示画面の第３の例を示す図である。
【図１９】コンピュータの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本技術を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．実施の形態
２．変形例
【００２６】
＜１．実施の形態＞
［情報処理システム１の構成例］
図１は、本技術を適用した情報処理システム１の一実施の形態を示すブロック図である。
【００２７】
情報処理システム１は、サーバ１１、および、クライアント１２−１乃至１２−ｎを含むように構成される。サーバ１１とクライアント１２−１乃至１２−ｎは、ネットワーク１３を介して相互に接続されている。
【００２８】
サーバ１１は、ネットワーク１３を介して、クライアント１２−１乃至１２−ｎに対して、所定のサービスを提供するとともに、そのサービスで利用されるアイテムの提示を行う。
【００２９】
なお、サーバ１１が提供するサービスは、特定の種類に限定されるものではなく、例えば、情報検索サービス、ショッピングサイト、ＳＮＳ（Social Networking Service）等のコミュニティサイト等が挙げられる。
【００３０】
また、サーバ１１が提示するアイテムも特定の種類に限定されるものではなく、例えば、動画、静止画、書籍、文書、楽曲、テレビジョン番組、ソフトウエア、ニュース記事、ブログ記事、マイクロブログ文、情報などの各種のコンテンツや商品、並びに、コミュニティサイトのユーザ、コミュニティ等が挙げられる。
【００３１】
クライアント１２−１乃至１２−ｎは、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末、携帯電話機、オーディオプレイヤー等、サーバ１１が提供するサービスが利用可能な装置により構成される。そして、ユーザは、クライアント１２−１乃至１２−ｎを用いて、サーバ１１が提供するサービスを利用する。
【００３２】
なお、以下、クライアント１２−１乃至１２−ｎを個々に区別する必要がない場合、単に、クライアント１２と称する。
【００３３】
［サーバ１１の構成例］
図２は、サーバ１１の機能の構成例を示すブロック図である。サーバ１１は、アイテムＤＢ（データベース）５１、アイテム判別器学習部５２、アイテム判別器記憶部５３、アイテム分類部５４、クラスタリング基準情報収集部５５、クラスタリング基準情報ＤＢ（データベース）５６、クラスタリング基準学習部５７、クラスタリング基準ＤＢ（データベース）５８、クラスタリング基準選択部５９、および、提示制御部６０を含むように構成される。
【００３４】
アイテムＤＢ５１は、サーバ１１が提供するサービスで利用されるアイテムに関する情報が蓄積されている。
【００３５】
アイテム判別器学習部５２は、アイテムＤＢ５１に登録されている各アイテムが、ユーザにとって既知のタイプのアイテム（以下、既知タイプアイテムと称する）か未知のタイプのアイテム（以下、未知タイプアイテムと称する）であるかの判別に用いるアイテム判別器の学習を行う。アイテム判別器学習部５２は、学習の結果得られたアイテム判別器に関する情報をアイテム判別器記憶部５３に記憶させる。
【００３６】
アイテム判別器記憶部５３には、サーバ１１が提供するサービスを利用する各ユーザに対応するアイテム判別器が、ユーザの数だけ記憶されている。
【００３７】
アイテム分類部５４は、外部から入力される各種の情報（例えば、各ユーザのアイテムの利用履歴等）、および、アイテム判別器記憶部５３に記憶されているアイテム判別器に基づいて、ユーザ毎に、アイテムＤＢ５１に登録されているアイテムを既知タイプアイテムと未知タイプアイテムに分類する。アイテム分類部５４は、分類した結果をアイテムＤＢ５１に蓄積する。
【００３８】
クラスタリング基準情報収集部５５は、ネットワーク１３に接続されている他のサーバ（不図示）等からアイテムの分類に用いるクラスタリング基準に関する情報（以下、クラスタリング基準情報と称する）を収集し、クラスタリング基準情報ＤＢ５６に蓄積する。
【００３９】
クラスタリング基準情報には、例えば、そのクラスタリング基準により分類される各クラスタの名称等が含まれる。例えば、アイテムが本である場合、教科に基づくクラスタリング基準に関するクラスタリング基準情報には、｛国語、算数、理科、社会、英語、音楽｝からなるクラスタ名の集合が含まれる。
【００４０】
クラスタリング基準情報ＤＢ５６には、クラスタリング基準情報収集部５５により収集されたり、外部から入力されたクラスタリング基準情報が蓄積されている。また、クラスタリング基準情報ＤＢ５６には、各クラスタリング基準によりアイテムを分類するためのモデルの学習に用いる学習サンプルが入力され、蓄積される。
【００４１】
クラスタリング基準学習部５７は、クラスタリング基準情報ＤＢ５６に登録されているクラスタリング基準によりアイテムを分類するためのモデルの学習を行う。クラスタリング基準学習部５７は、学習の結果得られた各クラスタリング基準用のモデルを表す関数、パラメータ等をクラスタリング基準ＤＢ５８に蓄積する。
【００４２】
クラスタリング基準選択部５９は、クラスタリング基準ＤＢ５８に登録されているクラスタリング基準の中から、アイテムＤＢ５１に登録されているアイテムをユーザに提示する際にアイテムの分類に用いるクラスタリング基準を選択する。クラスタリング基準選択部５９は、選択したクラスタリング基準に関する情報を提示制御部６０に供給する。
【００４３】
提示制御部６０は、クラスタリング基準選択部５９により選択されたクラスタリング基準に基づいて、アイテムＤＢ５１に登録されているアイテムを分類する。そして、提示制御部６０は、アイテムを提示する画面（以下、アイテム提示画面と称する）を表示するためのプログラムやデータ等を含む表示制御データを生成する。提示制御部６０は、生成した表示制御データを、ネットワーク１３を介して、クライアント１２に送信することにより、クライアント１２におけるアイテム提示画面の表示を制御する。
【００４４】
［アイテム提示処理］
次に、図３のフローチャートを参照して、サーバ１１により実行されるアイテム提示処理について説明する。
【００４５】
なお、以下、説明を簡単にするために、１人のユーザに注目し、そのユーザ（以下、注目ユーザと称する）に対してアイテムを提示する場合について説明する。実際には、サーバ１１が提供するサービスの各ユーザに対して、以下の処理が行われる。
【００４６】
また、以下、アイテムＤＢ５１に登録されているアイテムにより形成されるアイテム空間を、図４のように表す。なお、図中、個々のアイテムが白丸で表されており、各アイテム間の特徴量の類似度が、アイテム間の距離により表されている。
【００４７】
ステップＳ１において、サーバ１１は、アイテム分類処理を実行する。
【００４８】
［アイテム分類処理］
ここで、図５のフローチャートを参照して、アイテム分類処理の詳細について説明する。
【００４９】
ステップＳ２１において、アイテム分類部５４は、既知アイテム集合を取得する。すなわち、アイテム分類部５４は、アイテムＤＢ５１に登録されているアイテムの中から、注目ユーザが既知のアイテムを抽出する。
【００５０】
なお、注目ユーザの既知アイテムを抽出する方法は、特定の方法に限定されるものではなく、任意の方法を採用することができる。例えば、注目ユーザの過去のアイテムの閲覧履歴や利用履歴等に基づいて、既知アイテムを抽出するようにしてもよい。あるいは、例えば、注目ユーザにアイテムのリスト等を提示して、既知のアイテムを選択させるようにしてもよい。
【００５１】
アイテム分類部５４は、アイテムＤＢ５１の抽出したアイテムに関する情報に、注目ユーザにとって既知のアイテム（以下、既知アイテムと称する）であることを示す情報を追加する。
【００５２】
図６は、図４のアイテム空間に対してステップＳ２１の処理を行った後のアイテム空間の状態を示している。図中、既知アイテムが黒丸で表されている。
【００５３】
ステップＳ２２において、アイテム判別器学習部５２は、既知タイプと未知タイプを判別するためのアイテム判別器の学習を行う。この処理により、例えば、既知アイテムの特徴量との類似度に基づいて、各アイテムが注目ユーザにとって既知タイプであるか未知タイプであるかを判別するアイテム判別器が生成される。より具体的には、例えば、図７内の既知アイテム周辺の枠で囲まれる２つの領域（以下、既知タイプ領域Ｋ１，Ｋ２と称する）内のアイテムを既知タイプとし、それ以外のアイテムを未知タイプとするアイテム判別器が生成される。
【００５４】
なお、アイテム判別器の学習方法は、特定の方法に限定されるものではなく、任意の方法を採用することができる。
【００５５】
アイテム判別器学習部５２は、学習の結果得られたアイテム判別器に関する情報をアイテム判別器記憶部５３に記憶させる。
【００５６】
ステップＳ２３において、アイテム分類部５４は、アイテム判別器を用いて、アイテムを分類する。具体的には、アイテム分類部５４は、既知アイテム以外の全てのアイテムについて、アイテム判別器を用いて既知タイプまたは未知タイプのいずれであるかを判定する。
【００５７】
これにより、アイテムＤＢ５１に登録されている全てのアイテムが既知タイプアイテムか未知タイプアイテムに分類される。なお、既知タイプアイテムには、注目ユーザにとって既知であることが分かっている既知アイテムの他、既知である確率が高いアイテム、あるいは、既知アイテムと類似するアイテムが含まれる。
【００５８】
アイテム分類部５４は、アイテムＤＢ５１の各アイテムに関する情報に、注目ユーザにとって既知タイプまたは未知タイプのいずれであるかを示す情報を追加する。
【００５９】
この処理により、例えば、図８に示されるように、既知タイプ領域Ｋ１および既知タイプ領域Ｋ２内のアイテムが、既知タイプアイテムに分類される。なお、図中、既知タイプではない既知タイプアイテムを斜線で示している。
【００６０】
その後、アイテム分類処理は終了する。
【００６１】
図３に戻り、ステップＳ２において、サーバ１１は、クラスタリング基準構築処理を実行する。
【００６２】
［クラスタリング基準構築処理］
ここで、図９のフローチャートを参照して、クラスタリング基準構築処理の詳細について説明する。
【００６３】
ステップＳ４１において、サーバ１１は、クラスタリング基準情報を収集する。すなわち、サーバ１１は、アイテムＤＢ５１に登録されているアイテムの分類に適用可能なクラスタリング基準に関する情報を収集する。
【００６４】
なお、クラスタリング基準情報の収集方法は、特定の方法に限定されるものではなく、任意の方法を採用することが可能である。例えば、人手により作成したクラスタリング基準情報をクラスタリング基準情報ＤＢ５６に入力するようにしてもよい。
【００６５】
あるいは、例えば、アイテムＤＢ５１のアイテムの特徴量に基づいてクラスタリング基準を自動生成し、自動生成されたクラスタリング基準の各クラスタに対して人手により名称を付与したものをクラスタリング基準情報ＤＢ５６に入力するようにしてもよい。
【００６６】
あるいは、例えば、クラスタリング基準情報収集部５５が、ネットワーク１３を介して、他のサーバ等が提供する各種のサービス（例えば、ショッピング等）のウェブサイト等から、適用可能なクラスタリング基準に関する情報を機械的に収集するようにしてもよい。
【００６７】
なお、クラスタ名には、人が容易に理解できる名称を付与することが望ましい。また、同じクラスタリング基準の各クラスタには、クラスタ間の関係が分かるような名称を付与することが望ましい。
【００６８】
クラスタリング基準情報収集部５５は、収集したクラスタリング基準情報をクラスタリング基準情報ＤＢ５６に蓄積する。
【００６９】
ステップＳ４２において、サーバ１１は、各クラスタリング基準に対する学習サンプルを取得する。
【００７０】
例えば、サービス管理者は、クラスタリング基準情報ＤＢ５６にクラスタリング基準情報が蓄積されているクラスタリング基準のうちの１つを選択する。そして、サービス管理者は、アイテムＤＢ５１に登録されているアイテムの一部を、選択したクラスタリング基準に基づいて分類し、分類した結果を示す情報を当該クラスタリング基準に対する学習サンプルとする。これを、各クラスタリング基準について行うことにより、各クラスタリング基準に対する学習サンプルが生成される。
【００７１】
そして、サービス管理者は、各クラスタリング基準に対する学習サンプルをクラスタリング基準情報ＤＢ５６に入力する。
【００７２】
ステップＳ４３において、クラスタリング基準学習部５７は、クラスタリング基準の学習を行う。具体的には、クラスタリング基準学習部５７は、クラスタリング基準情報ＤＢ５６にクラスタリング基準情報が蓄積されているクラスタリング基準のうちの１つを選択する。そして、クラスタリング基準学習部５７は、選択したクラスタリング基準に関するクラスタリング基準情報および学習サンプルをクラスタリング基準情報ＤＢ５６から取得する。
【００７３】
さらに、クラスタリング基準学習部５７は、選択したクラスタリング基準の学習サンプルに含まれる各アイテムの特徴量に基づいて、当該クラスタリング基準の各クラスタにアイテムを分類するためのモデルの学習を行う。
【００７４】
クラスタリング基準学習部５７は、これを全てのクラスタリング基準について実行することにより、各クラスタリング基準用のモデルを構築する。そして、クラスタリング基準学習部５７は、各クラスタリング基準用のモデルを表す関数、パラメータ等をクラスタリング基準ＤＢ５８に蓄積する。
【００７５】
その後、クラスタリング基準構築処理は終了する。
【００７６】
図３に戻り、ステップＳ３において、クラスタリング基準選択部５９は、クラスタリング基準選択処理を実行する。
【００７７】
［クラスタリング基準選択処理］
ここで、図１０のフローチャートを参照して、クラスタリング基準選択処理の詳細について説明する。
【００７８】
なお、以下、注目ユーザに提示する既知タイプクラスタの数がＬ個、未知タイプクラスタの数がＭ個に設定されている場合について説明する。
【００７９】
また、図１１は、クラスタリング基準の選択に用いる計算手法の一例をベイジアンネットワークにより表したものである。このベイジアンネットワークは、ユーザＵ、アイテムＢ、クラスタリング基準Ｚ、アイテム特徴量Ｘ、既知／未知Ｒ、既知タイプ／未知タイプＳ、クラスタＣの７つのノードからなる。なお、各ノードから引き出し線により示される数字またはアルファベットは、各ノードに対応する変数が取りうる値の数を示している。例えば、ユーザＵのノードに対応する変数が取りうる値の数はｕであり、従って、ユーザがｕ人であることを示している。
【００８０】
この確率モデルにおける同時確率を数式で表すと、次式（１）のようになる。
【００８１】
P(Z,C,X,B,R,U,S)＝P(U)・P(B)・P(Z)・P(R｜B,U)・P(X｜B)・P(C｜X,Z)・P(S｜U,R,X)
・・・（１）
【００８２】
ステップＳ６１において、クラスタリング基準選択部５９は、各クラスタリング基準の各クラスタが、注目ユーザにとって既知タイプのクラスタである確率を計算する。
【００８３】
具体的には、クラスタリング基準選択部５９は、クラスタの数がＬ＋Ｍ個のクラスタリング基準のうちの１つを選択し、選択したクラスタリング基準用のモデルに関する情報をクラスタリング基準ＤＢ５８から取得する。そして、クラスタリング基準選択部５９は、選択したクラスタリング基準用のモデルを用いて、アイテムＤＢ５１に登録されているアイテムの分類を行う。
【００８４】
さらに、クラスタリング基準選択部５９は、選択したクラスタリング基準の各クラスタが既知タイプのクラスタである確率（以下、既知タイプクラスタ確率と称する）を計算する。この既知タイプクラスタ確率は、図１１の確率モデルにおいてP(S＝k｜c,z,u)により求められる。ただし、kはアイテムが既知タイプであることを示し、cは各クラスタを示し、ｚはあるクラスタリング基準を示し、uは注目ユーザを示している。すなわち、既知タイプクラスタ確率は、クラスタに属するアイテムを注目ユーザが既知である確率、換言すれば、クラスタに属するアイテムのうち、注目ユーザにとって既知タイプであるアイテムが占める割合を示している。
【００８５】
クラスタリング基準選択部５９は、クラスタの数がＬ＋Ｍ個の全てのクラスタリング基準についてこの処理を行い、各クラスタリング基準の各クラスタについて既知タイプクラスタ確率を計算する。
【００８６】
ステップＳ６２において、クラスタリング基準選択部５９は、既知タイプクラスタ確率に基づいて、アイテムの分類に用いるクラスタリング基準を選択する。具体的には、クラスタリング基準選択部５９は、既知タイプクラスタ確率を計算したクラスタリング基準、すなわち、クラスタの数がＬ＋Ｍ個のクラスタリング基準のうちの１つを選択する。そして、クラスタリング基準選択部５９は、選択したクラスタリング基準のクラスタを、既知タイプクラスタ確率が上位のＬ個のクラスタ群（以下、既知タイプクラスタ群と称する）と、それ以外のＭ個のクラスタ群（以下、未知タイプクラスタ群と称する）に分ける。
【００８７】
例えば、クラスタＣ１乃至Ｃ６を含むクラスタリング基準の既知タイプクラスタ確率が、図１２に示される値である場合について検討する。なお、図内に示される未知タイプクラスタ確率とは、クラスタが未知タイプのクラスタである確率であり、１から既知タイプクラスタ確率を引いた値とされる。
【００８８】
例えば、既知タイプクラスタの提示数Ｌ＝２である場合、既知タイプクラスタ確率が上位２つのクラスタＣ１，Ｃ２からなるクラスタ群と、それ以外のクラスタＣ３乃至Ｃ６からなるクラスタ群に分けられる。また、例えば、Ｌ＝３である場合、既知タイプクラスタ確率が上位３つのクラスタＣ１乃至Ｃ３からなるクラスタ群と、それ以外のクラスタＣ４乃至Ｃ６からなるクラスタ群に分けられる。
【００８９】
そして、クラスタリング基準選択部５９は、「２つのクラスタ群（既知タイプクラスタ群と未知タイプクラスタ群）の既知タイプクラスタ確率が、異なる確率分布から発生している」という帰無仮説に対するｐ値を求める。
【００９０】
このｐ値が大きいほど、帰無仮説が正しい確率が高くなる。すなわち、２つのクラスタ群の既知タイプクラスタ確率が、異なる確率分布から発生している可能性が高くなる。換言すれば、既知タイプクラスタ群に属するアイテムと未知タイプクラスタ群に属するアイテムの母集団が異なる可能性が高くなる。すなわち、既知タイプクラスタ群に属するアイテムの母集団が、ほぼ既知タイプアイテムからなる母集団であり、未知タイプクラスタ群に属するアイテムの母集団が、ほぼ未知タイプアイテムからなる母集団である可能性が高くなる。
【００９１】
クラスタリング基準選択部５９は、クラスタの数がＬ＋Ｍ個の全てのクラスタリング基準についてこの処理を行い、上述した帰無仮説に対するｐ値を求める。そして、クラスタリング基準選択部５９は、ｐ値が最大となるクラスタリング基準をアイテムの分類に用いるクラスタリング基準（以下、適用クラスタリング基準と称する）に選択する。
【００９２】
ここで、図１３乃至図１５を参照して、既知タイプクラスタの提示数Ｌ＝２である場合に、適用クラスタリング基準を選択する例について説明する。なお、図１３乃至図１５は、図８に示されるアイテム空間を、３つの異なるクラスタリング基準に基づいて分割した例を示している。
【００９３】
具体的には、図１３は、クラスタＣ１ａ乃至Ｃ６ａからなるクラスタリング基準に基づいてアイテム空間を分割した例を示している。この例では、クラスタＣ４ａが、既知タイプ領域Ｋ１,Ｋ２の両方を含んでおり、既知タイプアイテムがクラスタＣ４ａのみに含まれる。また、クラスタＣ４ａは、既知タイプアイテムを多く含む一方、未知タイプアイテムも多く含んでいる。従って、クラスタＣ４ａと他の１つのクラスタが既知タイプクラスタ群に選択され、残りのクラスタが未知タイプクラスタ群に選択される。
【００９４】
図１４は、クラスタＣ１ｂ乃至Ｃ６ｂからなるクラスタリング基準に基づいてアイテム空間を分割した例を示している。この例では、クラスタＣ１ｂが既知タイプ領域Ｋ１を含み、クラスタＣ２ｂが既知タイプ領域Ｋ２を含み、既知タイプアイテムが２つのクラスタに分かれている。従って、クラスタＣ１ｂとクラスタＣ２ｂが既知タイプクラスタ群に選択され、クラスタＣ３ｂ乃至Ｃ６ｂが未知タイプクラスタ群に選択される。ただし、クラスタＣ１ｂおよびクラスタＣ２ｂとも、既知タイプアイテムを多く含む一方、未知タイプアイテムも多く含んでいる。
【００９５】
図１５は、クラスタＣ１ｃ乃至Ｃ６ｃからなるクラスタリング基準に基づいてアイテム空間を分割した例を示している。この例では、既知タイプアイテムが、クラスタＣ１ｃとクラスタＣ２ｃの２つのクラスタに分かれている。従って、クラスタＣ１ｃとクラスタＣ２ｃが既知タイプクラスタ群に選択され、クラスタＣ３ｃ乃至Ｃ６ｃが未知タイプクラスタ群に選択される。また、クラスタＣ１ｃおよびクラスタＣ２ｃとも、既知タイプアイテムがほとんどであり、未知タイプアイテムをほとんど含んでいない。
【００９６】
この場合、図１５のクラスタリング基準が、既知タイプクラスタ群における既知タイプアイテムの確率分布と、未知タイプクラスタ群における既知タイプアイテムの確率分布との差が最大になり、上述したｐ値が最大になる。その結果、図１５のクラスタリング基準が選択される。
【００９７】
このように、既知タイプクラスタ確率が上位のＬ個のクラスタに、より多くの既知タイプクラスタが含まれ、かつ、当該Ｌ個のクラスタに含まれる未知タイプクラスタがより少ないクラスタリング基準が、適用クラスタリング基準に選択されるようになる。
【００９８】
そして、クラスタリング基準選択部５９は、適用クラスタリング基準、および、適用クラスタリング基準の各クラスタの既知タイプクラスタ確率を示す情報を提示制御部６０に供給する。
【００９９】
その後、クラスタリング基準選択処理は終了する。
【０１００】
図３に戻り、ステップＳ４において、提示制御部６０は、選択されたクラスタリング基準（すなわち、適用クラスタリング基準）に基づいて、アイテムを分類して提示する。具体的には、提示制御部６０は、適用クラスタリング基準に基づいて、アイテムＤＢ５１に登録されているアイテムを分類する。
【０１０１】
また、提示制御部６０は、適用クラスタリング基準のクラスタの中から、既知タイプクラスタ確率が上位のＬ個のクラスタを既知タイプクラスタに選択する。さらに、提示制御部６０は、適用クラスタリング基準の残りのＭ個のクラスタを未知タイプクラスタに選択する。
【０１０２】
そして、提示制御部６０は、適用クラスタリング基準に基づいてアイテムを分類して提示するアイテム提示画面を表示するための表示制御データを生成し、ネットワーク１３を介して注目ユーザのクライアント１２に送信する。
【０１０３】
表示制御データを受信したクライアント１２は、受信した表示制御データに基づいて、アイテム提示画面の表示を開始したり、更新したりする。
【０１０４】
図１６乃至図１８は、アイテム提示画面の例を示す図である。
【０１０５】
図１６は、適用クラスタリング基準のクラスタを一覧にして表示するアイテム提示画面の例を示している。なお、ここでは、提示するアイテムが楽曲であり、既知タイプクラスタの提示数Ｌ＝２、未知タイプクラスタの提示数Ｍ＝４の場合の例を示している。
【０１０６】
この例では、未知タイプクラスタおよび既知タイプクラスタが、「未知の領域」および「なじみの領域」として、それぞれ画面内の所定の領域１０１ａ乃至１０１ｆに表示されている。より具体的には、映画タイアップ曲、バラエティ番組タイアップ曲、ＣＭタイアップ曲、深夜アニメタイアップ曲が未知タイプクラスタ（未知の領域）に相当し、領域１０１ａ乃至１０１ｄに表示されている。ドラマタイアップ曲、'８０ｓアニメタイアップ曲が既知タイプクラスタ（なじみの領域）に相当し、領域１０１ｅ,１０１ｆに表示されている。また、未知タイプクラスタと既知タイプクラスタを容易に区別できるように、領域１０１ａ乃至１０１ｄと領域１０１ｅ,１０１ｆが色分けされている。
【０１０７】
また、各領域１０１ａ乃至１０１ｆに対して吹き出し１０２ａ乃至１０２ｆが表示されている。そして、吹き出し内１０２ａ乃至１０２ｆ内には、クラスタの名称、および、クラスタに含まれる楽曲の中から複数の代表曲のタイトルが表示されている。これにより、ユーザは、各クラスタがどのようなクラスタであり、どのような傾向の楽曲が含まれているかを容易に把握することができる。
【０１０８】
そして、ユーザは、領域１０１ａ乃至１０１ｆのいずれかを選択することにより、例えば、選択したクラスタに含まれる楽曲の情報や一覧を表示したり、楽曲を再生したり、購入したりすることができる。
【０１０９】
これにより、ユーザは、まだ自分が知らないタイプの楽曲が存在することに容易に気づくことができる。また、未知タイプクラスタとともに、同じクラスタリング基準に基づく既知タイプクラスタが合わせて表示されるため、ユーザは、既知タイプクラスタとの関係に基づいて、未知タイプクラスタの内容を容易に把握することができる。
【０１１０】
従って、ユーザが、未知タイプクラスタに対して安心感を覚え、未知タイプクラスタを受け入れるための心理的障壁が下がり、未知のタイプの楽曲を受け入れやすくなる。その結果、ユーザが、音楽に対する新たな知識を獲得し、音楽の趣味の幅を広げやすくなる。
【０１１１】
図１７は、複数のアイテムを各アイテムが属するクラスタとともに表示するアイテム提示画面の例を示している。なお、ここでは、提示するアイテムが書籍であり、既知タイプクラスタの提示数Ｌ＝２、未知タイプクラスタの提示数Ｍ＝２の場合の例を示している。
【０１１２】
画面の右側には、適用クラスタリング基準のクラスタ１乃至４が一覧にして表示されている。そして、各クラスタが既知タイプクラスタまたは未知タイプクラスタのいずれであるか、および、各クラスタのクラスタ名が表示されている。例えば、クラスタ１は、既知タイプクラスタであり、クラスタ名が「現代社会の問題に真剣に立ち向かうタイプ」である。
【０１１３】
また、各クラスタには、クラスタを一目で識別することができるようにそれぞれ異なるマークが付与されており、そのマークが各クラスタの説明部分の左側に表示されている。より具体的には、既知タイプクラスタと未知タイプクラスタとで、異なる形のマークが付与されている。ここでは、既知タイプクラスタにはハート形のマークが付与され、未知タイプクラスタにはダイヤ形のマークが付与されている。また、同じ形のマークは、色や模様により区別されている。
【０１１４】
画面の左側には、書籍の一覧が表示されている。一覧表示する書籍を選択する方法は特に限定されるものではなく、例えば、所定の条件により検索された書籍やサーバ１１が推薦する書籍が、一覧表示される。そして、各書籍について、表紙の写真、タイトル、著者名、ユーザの評価、評価数等が表示されている。
【０１１５】
また、各書籍の表紙の写真の左には、各書籍が属するクラスタを表すマークが表示されている。これらのマークは、右側のクラスタ一覧のマークのいずれかと一致する。従って、ユーザは、一覧表示された各書籍が、自分にとって未知または既知のいずれのタイプの書籍であるかを容易に把握することができる。また、ユーザは、一覧表示された書籍が属するクラスタの内容を容易に把握することができる。
【０１１６】
そして、ユーザは、書籍の一覧から所望の書籍を選択することにより、例えば、さらに詳細な情報を表示したり、選択した書籍を購入したりすることができる。
【０１１７】
これにより、ユーザは、まだ自分が知らないタイプの書籍が存在することに容易に気づくことができる。また、図１６のアイテム提示画面の場合と同様の理由により、ユーザが、未知タイプクラスタに対して安心感を覚え、未知タイプクラスタを受け入れるための心理的障壁が下がり、未知のタイプの書籍を受け入れやすくなる。その結果、ユーザが、書籍に対する新たな知識を獲得し、読書の幅を広げやすくなる。
【０１１８】
図１８は、図１７の例と同様に、複数のアイテムを各アイテムが属するクラスタとともに表示するアイテム提示画面の例を示している。なお、ここでは、ＳＮＳ（Social Networking Service）等のコミュニケーション空間において、コミュニケーション相手（すなわち、他のユーザ）をアイテムとして提示する場合の例を示している。また、既知タイプクラスタの提示数Ｌ＝２、未知タイプクラスタの提示数Ｍ＝２の場合の例を示している。
【０１１９】
画面の右側には、図１７のアイテム提示画面の右側と同様に、適用クラスタリング基準のクラスタ１乃至４が一覧にして表示されている。例えば、クラスタ１は、既知タイプクラスタであり、クラスタ名が「しゃべり始めたら止まらないタイプ」である。また、図１７のアイテム提示画面と同様のマークが、各クラスタに付与されており、そのマークが各クラスタの説明部分の左側に表示されている。
【０１２０】
画面の左側には、例えば、コミュニケーション空間を表す画像内に、コミュニケーション可能な相手を表すユーザ画像が表示されている。また、各ユーザ画像には、各ユーザが属するクラスタを表すマークが表示されている。これらのマークは、右側のクラスタ一覧のマークのいずれかと一致する。従って、ユーザは、コミュニケーション空間内の他のユーザが、いままでに交流したことがないタイプ（未知タイプ）、あるいは、交流したことがあるタイプ（既知タイプ）のいずれであるかを容易に把握することができる。また、ユーザは、他のユーザが属するクラスタに基づいて、他のユーザの性格を容易に把握することができる。
【０１２１】
そして、ユーザは、コミュニケーション空間内の所望のユーザを選択して、交流することができる。
【０１２２】
これにより、ユーザは、自分の好みに合うユーザを容易に見つけて、交流することができる。また、ユーザは、まだ交流したことがないタイプのユーザが存在することに容易に気づくことができる。また、図１６のアイテム提示画面の場合と同様の理由により、ユーザが、未知タイプクラスタに対して安心感を覚え、未知タイプクラスタを受け入れるための心理的障壁が下がり、未知のタイプのユーザを受け入れやすくなる。その結果、ユーザが、未知のタイプのユーザと交流し、交流の幅を広げやすくなる。
【０１２３】
以上のようにして、ユーザ毎に、既知タイプアイテムと未知タイプアイテムを分類するとともに、既知タイプクラスタと未知タイプクラスタを、同一のクラスタリング基準に基づいて明確に分離し、かつ、指定した比率で分かりやすく提示することができる。
【０１２４】
これにより、ユーザは、自分では見つけることが困難な未知の領域の存在を知ることができる。また、上述したように、ユーザが未知の領域を受け入れやすくなるため、ユーザの知識を広げやすくなる。
【０１２５】
また、クラスタリング基準情報を外部から収集することにより、例えば、サービス提供者が思い付く範囲を超えたクラスタリング基準を用いて、アイテムを分類して提示することが可能になる。
【０１２６】
＜２．変形例＞
以下、本技術の実施の形態の変形例について説明する。
【０１２７】
［変形例１：適用クラスタリング基準の選択方法の変形例］
上述した適用クラスタリング基準を選択する方法は、その一例であり、他の方法を採用することが可能である。
【０１２８】
以上の説明では、クラスタの数がちょうどＬ＋Ｍ個のクラスタリング基準の中から適用クラスタリング基準を選択する例を示したが、クラスタの数がＬ＋Ｍ個以上のクラスタリング基準の中から適用クラスタリング基準を選択するようにしてもよい。
【０１２９】
この場合、例えば、適用クラスタリング基準のクラスタの中から、既知タイプクラスタ確率が上位のＬ個のクラスタを既知タイプクラスタに選択し、残りのクラスタの中からＭ個のクラスタを未知タイプクラスタに選択するようにすればよい。このとき、例えば、既知タイプクラスタ確率が下位のＭ個のクラスタを未知タイプクラスタに選択するようにしてもよいし、あるいは、既知タイプクラスタ確率が所定の閾値以下のクラスタの中からランダムにＭ個のクラスタを未知タイプクラスタに選択するようにしてもよい。
【０１３０】
また、例えば、既知タイプクラスタ確率が所定の閾値（例えば、０．７（７０％））以上のクラスタの数がＬ個以上、既知タイプクラスタ確率が所定の閾値（例えば、０．３（３０％））以下のクラスタの数がＭ個以上であるクラスタリング基準（以下、クラスタリング基準候補と称する）の中から、適用クラスタリング基準を選択するようにしてもよい。これにより、確実に既知タイプアイテムの割合が高いクラスタがＬ個、未知タイプアイテムの割合が高いクラスタがＭ個選択されるようになる。
【０１３１】
この場合、例えば、クラスタリング基準候補の中から、既知タイプクラスタ確率がＬ番目に高いクラスタの既知タイプクラスタ確率が最も高いクラスタリング基準を、適用クラスタリング基準に選択するようにしてもよい。あるいは、例えば、クラスタリング基準候補の中から、既知タイプクラスタ確率がＭ番目に低いクラスタの既知タイプクラスタ確率が最も低いクラスタリング基準を、適用クラスタリング基準に選択するようにしてもよい。また、例えば、クラスタリング基準候補の中から、既知タイプクラスタ確率がＬ番目に高いクラスタと、既知タイプクラスタ確率がＭ番目に低いクラスタの両方の既知タイプクラスタ確率を考慮して、適用クラスタリング基準を選択するようにしてもよい。
【０１３２】
あるいは、例えば、クラスタリング基準候補の中からランダムに、適用クラスタリング基準を選択するようにしてもよい。
【０１３３】
さらに、以上の説明では、適用クラスタリング基準を１つ選択する例を示したが、複数の適用クラスタリング基準を選択して、それらを組み合わせてアイテムを分類するようにしてもよい。
【０１３４】
［変形例２：アイテムの提示方法の変形例］
上述したアイテム提示画面は、その一例であり、他の表示方法によりアイテムを提示するようにしてもよい。
【０１３５】
また、アイテムを提示せずに、適用クラスタリング基準のクラスタのみを提示するようにしてもよい。例えば、図１６のアイテム提示画面において、各クラスタの代表曲を表示せずに、クラスタ名のみを表示するようにしてもよい。そして、ユーザによりクラスタが選択された場合に、選択されたクラスタに属するアイテムを提示するようにしてもよい。
【０１３６】
［変形例３：その他の変形例］
例えば、図４に示されるアイテム空間おいて、アイテム間の距離（すなわち、アイテム間の特徴量の類似度）は、ユーザの嗜好、こだわり、価値観等により異なる。従って、ユーザの嗜好、こだわり、価値観等を考慮して、ユーザ毎に異なるアイテム空間を形成するようにしてもよい。
【０１３７】
また、以上の説明では、アイテム分類部５４が、既知アイテム集合を取得して、アイテムを分類する例を示したが、例えば、未知アイテム集合、あるいは、既知と未知の両方のアイテム集合を取得して、アイテムを分類するようにしてもよい。
【０１３８】
［コンピュータの構成例］
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
【０１３９】
図１９は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【０１４０】
コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）３０１，ROM（Read Only Memory）３０２，RAM（Random Access Memory）３０３は、バス３０４により相互に接続されている。
【０１４１】
バス３０４には、さらに、入出力インタフェース３０５が接続されている。入出力インタフェース３０５には、入力部３０６、出力部３０７、記憶部３０８、通信部３０９、及びドライブ３１０が接続されている。
【０１４２】
入力部３０６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部３０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部３０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部３０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ３１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１１を駆動する。
【０１４３】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU３０１が、例えば、記憶部３０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース３０５及びバス３０４を介して、RAM３０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０１４４】
コンピュータ（CPU３０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア３１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
【０１４５】
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア３１１をドライブ３１０に装着することにより、入出力インタフェース３０５を介して、記憶部３０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部３０９で受信し、記憶部３０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM３０２や記憶部３０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０１４６】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【０１４７】
また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
【０１４８】
さらに、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０１４９】
例えば、本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
【０１５０】
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０１５１】
さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０１５２】
また、例えば、本技術は以下のような構成も取ることができる。
【０１５３】
（１）
アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準を選択するクラスタリング基準選択部と、
選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する提示制御部と
を含む情報処理装置。
（２）
前記提示制御部は、選択された前記クラスタリング基準のクラスタの中から前記第１の個数の前記既知タイプのクラスタおよび前記第２の個数の前記未知タイプのクラスタを提示するように制御する
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記提示制御部は、前記第１の個数の前記既知タイプのクラスタおよび前記第２の個数の前記未知タイプのクラスタを、各クラスタに含まれるアイテムの少なくとも一部とともに提示するように制御する
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記提示制御部は、さらに各アイテムを当該アイテムが属するクラスタとともに提示するように制御する
前記（２）に記載の情報処理装置。
（５）
前記既知タイプのクラスタと前記未知タイプのクラスタとを区別して提示するように制御する
前記（２）乃至（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
前記クラスタリング基準選択部は、前記確率が上位の前記第１の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準を選択する
前記（１）乃至（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
前記クラスタリング基準選択部は、クラスタの数が前記第１の個数と前記第２の個数を合計した数と等しい前記クラスタリング基準の中から選択する
前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
前記クラスタリング基準によりアイテムを分類するためのモデルの学習を行うクラスタリング基準学習部を
さらに含む前記（１）乃至（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記クラスタリング基準に関する情報を収集するクラスタリング基準情報収集部を
さらに含む前記（１）乃至（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
前記ユーザが既知であるアイテムと未知であるアイテムを分類するアイテム分類部を
さらに含む前記（１）乃至（９）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
前記ユーザがアイテムを既知であるか未知であるかを判別するためのアイテム判別器の学習を行うアイテム判別器学習部を
さらに含む前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
情報処理装置が、
アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準を選択し、
選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する
ステップを含む情報処理方法。
（１３）
アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準を選択し、
選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（１４）
アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第１の閾値以上である既知タイプのクラスタを第１の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第１の閾値より小さい第２の閾値以下である未知タイプのクラスタを第２の個数以上含むクラスタリング基準であって、前記確率が上位の前記第１の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準を選択するクラスタリング基準選択部と、
選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する提示制御部と
を含む情報処理装置。
【符号の説明】
【０１５４】
１  情報処理システム，  １１  サーバ,  １２−１乃至１２−ｎ  クライアント，  ５１  アイテムＤＢ,  ５２  アイテム判別器学習部，  ５３  アイテム判別器記憶部,  ５４  アイテム分類部，  ５５  クラスタリング基準情報収集部,  ５６  クラスタリング基準情報ＤＢ，  ５７  クラスタリング基準学習部,  ５８  クラスタリング基準ＤＢ，  ５９  クラスタリング基準選択部,  ６０  提示制御部
【図１】
2013092911.tif 000003
【図２】
2013092911.tif 000004
【図３】
2013092911.tif 000005
【図４】
2013092911.tif 000006
【図５】
2013092911.tif 000007
【図６】
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【図７】
2013092911.tif 000009
【図８】
2013092911.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2013092911.tif 000013
【図１２】
2013092911.tif 000014
【図１３】
2013092911.tif 000015
【図１４】
2013092911.tif 000016
【図１５】
2013092911.tif 000017
【図１６】
2013092911.tif 000018
【図１７】
2013092911.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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