(57)【要約】【課題】個々のユーザの関心や嗜好を考慮した処理を行う情報処理方法および装置において、比較的簡便な手法によりユーザの関心や嗜好をより良く反映したユーザの特徴情報を抽出できるようにする。【解決手段】ユーザに対して提示された複数の文書のうち、高関心文書と低関心文書とを特定し、高関心文書に含まれる単語群と低関心文書に含まれる単語群とを対照して、単語群に対応する重み値の列をユーザに固有のユーザ特徴ベクトルＵＶとして生成する。優先順位の付与対象となる複数のデータＤＡＴＡ１〜ＤＡＴＡｎの各データに含まれる単語群を抽出し、抽出された単語群に基づいて各データに固有のデータ特徴ベクトルＤＶ１〜ＤＶｎを生成する。複数のデータ特徴ベクトルの各々とユーザ特徴ベクトルとの類似度Ｓｉを求め、類似度Ｓｉにしたがって、前記複数のデータを当該ユーザに提示する際の優先順位を付与する。【選択図】図１５
2013235507.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置における情報処理方法であって、
ユーザに固有のユーザ特徴ベクトルを生成するステップと、
優先順位の付与対象となる複数のデータの各データに含まれる単語群を抽出し、抽出された単語群に基づいて各データに固有のデータ特徴ベクトルを生成するステップと、
複数のデータ特徴ベクトルの各々と前記ユーザ特徴ベクトルとの類似度を求めるステップと、
求められた類似度にしたがって、前記複数のデータを当該ユーザに提示する際の優先順位を付与するステップとを備え、
前記ユーザ特徴ベクトルを生成するステップでは、ユーザに対して提示された複数の文書のうち、当該ユーザの操作に応じて、当該ユーザが関心を示した高関心文書と、ユーザが関心を示さなかった低関心文書とを特定し、前記高関心文書に含まれる単語群と前記低関心文書に含まれる単語群とを対照して、両文書に共通に含まれる単語の重み値を"０"とし、前記高関心文書のみに含まれる単語の重み値を非０値に設定した、単語群に対応する重み値の列をユーザ特徴ベクトルとして生成し、
前記類似度を求めるステップでは、前記優先順位の付与対象となる複数のデータのデータ特徴ベクトルと前記ユーザ特徴ベクトルとを対照し、両特徴ベクトルにおける対応する単語同士の重み値の積の和を類似度として求める
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２】
前記ユーザ特徴ベクトルを生成するステップでは、さらに、前記低関心文書のみに含まれる単語群を抽出し、前記高関心文書にのみ含まれる単語と前記低関心文書にのみ含まれる単語にそれぞれ正負の異なる重み値を付加して対応する単語同士の重み値を合成することによりユーザ特徴ベクトルを求める請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記高関心文書は、内容の一部が提示された文書の全体を表示する旨のユーザによる明示的な指示、提示された文書に対してユーザによる賛意を表す明示的な指示、保存を行うことの明示的な指示、および印刷を行うことの明示的な指示、の少なくとも１つの指示を受けた文書、または、ユーザが投稿した文書、ユーザがコメントを付す対象となった文書、ユーザのコメント文書の少なくとも１つである請求項１または２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記低関心文書は、一度に複数の文書が提示された場合、当該複数の文書のうちユーザが関心を示さなかった少なくとも１つの文書である請求項１〜３のいずれかに記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記低関心文書を保存しておき、ある文書が高関心文書となった場合に新たな低関心文書が特定されないとき、前記保存されていた低関心文書を、前記ユーザ特徴ベクトルの生成のための低関心文書として利用する請求項１〜３のいずれかに記載の情報処理方法。
【請求項６】
ユーザに対して提示された新たな文書に基づいて新たなユーザ特徴ベクトルが求められたとき、この新たなユーザ特徴ベクトルと直前のユーザ特徴ベクトルとを合成することによりユーザ特徴ベクトルを更新するステップを含む請求項１〜５のいずれかに記載の情報処理方法。
【請求項７】
ユーザのプロフィールデータから抽出された単語を前記高関心文書から抽出された単語群に追加することにより、ユーザのプロフィールデータをユーザ特徴ベクトルに反映させるステップをさらに備える請求項１〜６のいずれかに記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記プロフィールデータから抽出された単語については、そのベクトル要素の値が更新の影響を受けることを抑止する請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項９】
基準となるユーザのユーザ特徴ベクトルと、他の複数のユーザのユーザ特徴ベクトルとを対比して、ユーザ特徴ベクトル同士の類似度を求めるステップと、求められた類似度に応じて、前記基準となるユーザに対して前記他の複数のユーザに優先順位を付与するステップをさらに備える請求項１〜８のいずれかに記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記ユーザ特徴ベクトルを生成するステップでは、各文書に対し、同一の文書の中に含まれる異なる単語のペアを抽出し、前記ユーザ特徴ベクトルに代えて、前記単語のペアを含むユーザ特徴テンソルを求め、
前記類似度を求めるステップでは、前記ユーザ特徴テンソルと前記優先順位の付与対象となる複数のデータのデータ特徴ベクトルとの積により得られたベクトルの強さを、前記データ特徴ベクトルと前記ユーザ特徴テンソルの類似度とする請求項１〜９のいずれかに記載の情報処理方法。
【請求項１１】
情報処理装置であって、
ユーザに固有のユーザ特徴ベクトルを生成する手段と、
優先順位の付与対象となる複数のデータの各データに含まれる単語群を抽出し、抽出された単語群に基づいて各データに固有のデータ特徴ベクトルを生成する手段と、
複数のデータ特徴ベクトルの各々と前記ユーザ特徴ベクトルとの類似度を求める手段と、
求められた類似度にしたがって、前記複数のデータを当該ユーザに提示する際の優先順位を付与する手段とを備え、
前記ユーザ特徴ベクトルを生成する手段は、ユーザに対して提示された複数の文書のうち、当該ユーザの操作に応じて、当該ユーザが関心を示した高関心文書と、ユーザが関心を示さなかった低関心文書とを特定し、前記高関心文書に含まれる単語群と前記低関心文書に含まれる単語群とを対照して、両文書に共通に含まれる単語の重み値を"０"とし、前記高関心文書のみに含まれる単語の重み値を非０値に設定した、単語群に対応する重み値の列をユーザ特徴ベクトルとして生成し、
前記類似度を求める手段は、前記優先順位の付与対象となる複数のデータのデータ特徴ベクトルと前記ユーザ特徴ベクトルとを対照し、両特徴ベクトルにおける対応する単語同士の重み値の積の和を類似度として求める
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１２】
情報処理装置における情報処理方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、
ユーザに固有のユーザ特徴ベクトルを生成するステップと、
優先順位の付与対象となる複数のデータの各データに含まれる単語群を抽出し、抽出された単語群に基づいて各データに固有のデータ特徴ベクトルを生成するステップと、
複数のデータ特徴ベクトルの各々と前記ユーザ特徴ベクトルとの類似度を求めるステップと、
求められた類似度にしたがって、前記複数のデータを当該ユーザに提示する際の優先順位を付与するステップとを備え、
前記ユーザ特徴ベクトルを生成するステップでは、ユーザに対して提示された複数の文書のうち、当該ユーザの操作に応じて、当該ユーザが関心を示した高関心文書と、ユーザが関心を示さなかった低関心文書とを特定し、前記高関心文書に含まれる単語群と前記低関心文書に含まれる単語群とを対照して、両文書に共通に含まれる単語の重み値を"０"とし、前記高関心文書のみに含まれる単語の重み値を非０値に設定した、単語群に対応する重み値の列をユーザ特徴ベクトルとして生成し、
前記類似度を求めるステップでは、前記優先順位の付与対象となる複数のデータのデータ特徴ベクトルと前記ユーザ特徴ベクトルとを対照し、両特徴ベクトルにおける対応する単語同士の重み値の積の和を類似度として求める
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能に記録した記録媒体。
【請求項１４】
ユーザに固有の特徴情報を生成する情報処理方法であって、
ユーザに対して提示された複数の文書のうち、当該ユーザの操作に応じて、当該ユーザが関心を示した高関心文書と、ユーザが関心を示さなかった低関心文書とを特定し、前記高関心文書に含まれる単語群と前記低関心文書に含まれる単語群とを対照して、両文書に共通に含まれる単語の重み値を"０"とし、前記高関心文書のみに含まれる単語の重み値を非０値に設定した、単語群に対応する重み値の列をユーザ特徴ベクトルとして生成する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１５】
前記ユーザ特徴ベクトルを生成する際、さらに、前記低関心文書のみに含まれる単語群を抽出し、前記高関心文書にのみ含まれる単語と前記低関心文書にのみ含まれる単語にそれぞれ正負の異なる重み値を付加して対応する単語同士の重み値を合成することによりユーザ特徴ベクトルを求める請求項１４に記載の情報処理方法。
【請求項１６】
各文書に対し、同一の文書の中に含まれる異なる単語のペアを抽出し、前記ユーザ特徴ベクトルに代えて、前記単語のペアを含むユーザ特徴テンソルを求める請求項１５に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、個々のユーザの関心や嗜好を考慮した処理を行う情報処理方法、装置、コンピュータプログラムならびに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、インターネットへアクセスするツールとして、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などの固定的な端末に限らず、携帯電話端末やいわゆるスマートフォンと呼ばれるような携帯情報端末を利用することにより、いつでもどこでも、インターネットにアクセスできるようになった。近年では、テレビジョン受信機にインターネットへのアクセス機能が備わったものも流通している。
【０００３】
また、ホームページ、ブログ、電子メールなどのサービスの他、近年、ツイッター（登録商標）と呼ばれるような比較的短い文章を投稿する情報サービスや、フェースブック（商標）、ｍｉｘｉ（ミクシィ）（登録商標）などのソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）も普及してきている。このように、インターネット上の情報は爆発的に増加しており、今後もさらに増加していくと予想される。
【０００４】
一方、一人の人間が利用できる時間には限度があり、インターネット上で使用した時間当たりの有用な情報量は低下し、将来的にもさらに低下し続けると考えられる。上述したインターネットにアクセスする各種の機器の表示空間は広くなったとはいえ限定的であり、一度の表示できる情報には限りがある。
【０００５】
このような観点から、インターネットというメディアのユーザから見た本質的な課題は、「いかに効率よく、欲しい情報を入手するか」であり、また、ユーザに情報を提供するサイドから見た課題は、「ユーザの欲する情報をいかに効率よく提供するか」である、と言える。
【０００６】
従来、「いかに効率よく、欲しい情報を入手するか」の観点では、いわゆるポータルサイトと呼ばれるウェブ上の情報サービスサイトが知られている。ポータルサイトにおいては、情報をカテゴリーに分けて整理して、提示し、ユーザが所望の情報を入手しやすいようにしてある。
【０００７】
別の手法として、キーワードによる情報の検索サービスを行うサイトも知られている。このような情報検索サイトでは、検索でヒットした多数のデータをユーザに提示する際に、サイトの参照関係の情報、検索頻度などの集合知を利用して、データの提示の順番が決定されている。
【０００８】
ソーシャルネットワーキングサービスは、信頼できる友達に尋ねることにより、集合知として、情報を効率よく入手することができる長所がある。
【０００９】
また、「ユーザの欲する情報をいかに効率よく提供するか」という課題に関し、従来、特許文献１に記載のような広告の提供方法が提案されている。この従来技術では、ユーザから指定された文書を、該文書の特徴を示す複数の属性値によるベクトルで記述し、指定された文書群のベクトルを合成したベクトルを、該ユーザの嗜好を表すベクトルとして計算し、提示候補である広告を、該広告の特徴を示す複数の属性値によるベクトルで記述し、ユーザの嗜好を示すベクトルと広告の特徴を示すベクトルの類似度を計算し、類似度が高い広告を優先的に提示する。ベクトルを構成する属性としては、ユーザの興味の対象となる分野、広告、文書そのものが挙げられている。
【００１０】
より具体的には、個々のユーザの嗜好を示すベクトルや文書ベクトルは、自動で生成する場合、ユーザから指定された文書や広告の特徴を表現したテキスト中の重要単語を抽出し、重要単語に対応する属性ＩＤを利用して生成するものである。重要単語の抽出方法としては、入力されたテキストを形態素解析して全ての自立語を抽出する方法や、文章の文脈上強調されていると判断された単語を抽出する方法、また、強調された書式で表現された単語やリンクが張られている単語を抽出する方法が示されている。
【００１１】
同様に、特許文献２には状況に応じて、タイミングを逸せずに関連情報を提示する情報処理装置および方法が提案されている。この従来技術では、メールの送受信によるイベントの発生に対応する文書の特徴ベクトルと、各話題（文書群）の特徴ベクトルとの内積から、両者の類似度を算出している。また、話題の特徴ベクトルとして、全話題の単語（特徴語）数の総計がｎ個の場合、全ての話題の特徴ベクトルをｎ次元空間のベクトルで表すことを示している。すなわち、複数の単語の重みからなるｎ次元ベクトルの利用を開示している。
【００１２】
より具体的には、文書群（話題）の文面を抽出し、形態素解析を施して、単語（特徴語）に分類するとともに、広範囲に亘って分布している単語（例えば「こんにちは」「よろしく」あるいは「お願いします」等の名詞以外の品詞）を不要語として除外している。この不要語が除外された後の各単語の出現頻度および複数の文書に亘る分布状況を求め、話題毎に各単語の重み（文書の主旨に関係する程度を示す値）を演算し、話題毎に、各単語の重みを構成要素とする特徴ベクトルが算出されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２００４−１１８７１６号公報
【特許文献２】特開２００３−１７８０７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
上記のような種々の従来の技術において、ポータルサイトでは、情報量が膨大になり階層が深くなって、目的の情報を探すのが面倒かつ困難となってきている。
【００１５】
キーワードによる検索サービスでは、提示される情報は必ずしも新しい情報ばかりでなく、古い情報も多く混在しており、リアルタイム性に欠けるという欠点がある。
【００１６】
ソーシャルネットワーキングサービスでは、いちいち友達に尋ねるのも面倒であり、フォローするのに時間がかかる、等の欠点がある。
【００１７】
また、特許文献１に記載のユーザの嗜好を表すベクトルの生成において、入力されたテキストを形態素解析して全ての自立語を抽出する方法では、抽出された自立語が必ずしもユーザの嗜好を有効に反映したものとならない、文章の文脈上強調されていると判断された単語を抽出するのは判断が必ずしも容易ではない、強調された書式で表現された単語やリンクが張られている単語のみでは十分にユーザの嗜好を反映することができない、等の問題がある。
【００１８】
特許文献２に記載のユーザの嗜好を表すベクトルの生成において、上記のような手法で不要語を除外したとしても、不要語の除外がユーザ毎に画一的であり、妥当でない場合がある。また、不要語の除外のために、予め決められた不要語を記憶しておいたり、品詞を判別したりする必要があり、処理が煩雑となる。
【００１９】
このような背景において、本発明は、個々のユーザの関心や嗜好を考慮した処理を行う情報処理方法および装置において、比較的簡便な手法によりユーザの関心や嗜好をより良く反映したユーザの特徴情報を抽出できる技術を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明による情報処理装置における情報処理方法は、ユーザに固有のユーザ特徴ベクトルを生成するステップと、優先順位の付与対象となる複数のデータの各データに含まれる単語群を抽出し、抽出された単語群に基づいて各データに固有のデータ特徴ベクトルを生成するステップと、複数のデータ特徴ベクトルの各々と前記ユーザ特徴ベクトルとの類似度を求めるステップと、求められた類似度にしたがって、前記複数のデータを当該ユーザに提示する際の優先順位を付与するステップとを備える。前記ユーザ特徴ベクトルを生成するステップでは、ユーザに対して提示された複数の文書のうち、当該ユーザの操作に応じて、当該ユーザが関心を示した高関心文書と、ユーザが関心を示さなかった低関心文書とを特定し、前記高関心文書に含まれる単語群と前記低関心文書に含まれる単語群とを対照して、両文書に共通に含まれる単語の重み値を"０"とし、前記高関心文書のみに含まれる単語の重み値を非０値に設定した、単語群に対応する重み値の列をユーザ特徴ベクトルとして生成する。前記類似度を求めるステップでは、前記優先順位の付与対象となる複数のデータのデータ特徴ベクトルと前記ユーザ特徴ベクトルとを対照し、両特徴ベクトルにおける対応する単語同士の重み値の積の和を類似度として求める。
【００２１】
本発明は、特に、ユーザ特徴ベクトルの生成を、高関心文書に含まれる単語群と低関心文書に含まれる単語群に基づいて行う点に特徴を有する。これにより、画一的でなく個々のユーザに対応したノイズ（後述）の除去が行える。
【００２２】
前記ユーザ特徴ベクトルを生成するステップでは、さらに、前記低関心文書のみに含まれる単語群を抽出し、前記高関心文書にのみ含まれる単語と前記低関心文書にのみ含まれる単語にそれぞれ正負の異なる重み値を付加して対応する単語同士の重み値を合成することによりユーザ特徴ベクトルを求めることができる。これにより、ユーザの特徴をより際立たせるベクトルを生成することができる。
【００２３】
前記高関心文書は、例えば、内容の一部が提示された文書の全体を表示する旨のユーザによる明示的な指示、提示された文書に対してユーザによる賛意を表す明示的な指示、保存や（スクラップ、クリップなども含む）、印刷を行うことの明示的な指示、の少なくとも１つの指示を受けた文書である。あるいは、ユーザが投稿した文書、ユーザがコメントを付す対象となった文書、ユーザのコメント文書も高関心文書となりうる。
【００２４】
前記低関心文書は、一度に複数の文書が提示された場合、当該複数の文書のうちユーザが関心を示さなかった少なくとも１つの文書とすることができる。
【００２５】
前記低関心文書を保存しておき、ある文書が高関心文書となった場合に新たな低関心文書が特定されないとき、前記保存されていた低関心文書を、前記ユーザ特徴ベクトルの生成のための低関心文書として利用するようにしてもよい。
【００２６】
さらに、ユーザに対して提示された新たな文書に基づいて新たなユーザ特徴ベクトルが求められたとき、この新たなユーザ特徴ベクトルと直前のユーザ特徴ベクトルとを合成することによりユーザ特徴ベクトルを更新するステップを含んでもよい。
【００２７】
ユーザのプロフィールデータから抽出された単語を前記高関心文書から抽出された単語群に追加することにより、ユーザのプロフィールデータをユーザ特徴ベクトルに反映させるステップをさらに備えてもよい。
【００２８】
前記プロフィールデータから抽出された単語については、そのベクトル要素の値が更新の影響を受けることを抑止するようにしてもよい。これにより、プロフィールデータから抽出された単語の、ユーザ特徴ベクトルへの反映が、ユーザ特徴ベクトルの更新で希釈されていくのを防止することができる。
【００２９】
前記ユーザ特徴ベクトルを生成するステップでは、各文書に対し、同一の文書の中に含まれる異なる単語のペアを抽出し、前記ユーザ特徴ベクトルに代えて、前記単語のペアを含むユーザ特徴テンソルを求め、前記類似度を求めるステップでは、前記ユーザ特徴テンソルと前記優先順位の付与対象となる複数のデータのデータ特徴ベクトルとの積により得られたベクトルの大きさを、前記データ特徴ベクトルと前記ユーザ特徴テンソルの類似度とするようにしてもよい。
【００３０】
本発明による情報処理装置は、ユーザに固有のユーザ特徴ベクトルを生成する手段と、優先順位の付与対象となる複数のデータの各データに含まれる単語群を抽出し、抽出された単語群に基づいて各データに固有のデータ特徴ベクトルを生成する手段と、複数のデータ特徴ベクトルの各々と前記ユーザ特徴ベクトルとの類似度を求める手段と、求められた類似度にしたがって、前記複数のデータを当該ユーザに提示する際の優先順位を付与する手段とを備える。前記ユーザ特徴ベクトルを生成する手段は、ユーザに対して提示された複数の文書のうち、当該ユーザの操作に応じて、当該ユーザが関心を示した高関心文書と、ユーザが関心を示さなかった低関心文書とを特定し、前記高関心文書に含まれる単語群と前記低関心文書に含まれる単語群とを対照して、両文書に共通に含まれる単語の重み値を"０"とし、前記高関心文書のみに含まれる単語の重み値を非０値に設定した、単語群に対応する重み値の列をユーザ特徴ベクトルとして生成する。前記類似度を求める手段は、前記優先順位の付与対象となる複数のデータのデータ特徴ベクトルと前記ユーザ特徴ベクトルとを対照し、両特徴ベクトルにおける対応する単語同士の重み値の積の和を類似度として求める。
【００３１】
本発明によるコンピュータプログラムは、情報処理装置における情報処理方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、ユーザに固有のユーザ特徴ベクトルを生成するステップと、優先順位の付与対象となる複数のデータの各データに含まれる単語群を抽出し、抽出された単語群に基づいて各データに固有のデータ特徴ベクトルを生成するステップと、複数のデータ特徴ベクトルの各々と前記ユーザ特徴ベクトルとの類似度を求めるステップと、求められた類似度にしたがって、前記複数のデータを当該ユーザに提示する際の優先順位を付与するステップとを備える。前記ユーザ特徴ベクトルを生成するステップでは、ユーザに対して提示された複数の文書のうち、当該ユーザの操作に応じて、当該ユーザが関心を示した高関心文書と、ユーザが関心を示さなかった低関心文書とを特定し、前記高関心文書に含まれる単語群と前記低関心文書に含まれる単語群とを対照して、両文書に共通に含まれる単語の重み値を"０"とし、前記高関心文書のみに含まれる単語の重み値を非０値に設定した、単語群に対応する重み値の列をユーザ特徴ベクトルとして生成する。前記類似度を求めるステップでは、前記優先順位の付与対象となる複数のデータのデータ特徴ベクトルと前記ユーザ特徴ベクトルとを対照し、両特徴ベクトルにおける対応する単語同士の重み値の積の和を類似度として求める。
【００３２】
本発明は、上記コンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能に記録した記録媒体としても把握される。
【発明の効果】
【００３３】
本発明によれば、個々のユーザの関心や嗜好を考慮した処理を行う情報処理方法および装置において、比較的簡便な手法によりユーザの関心や嗜好をより良く反映したユーザの特徴情報を抽出することができる。特に、ユーザ特徴ベクトルの生成において、高関心文書と低関心文書の２つを用いることにより、全ユーザに対して画一的でなく、ユーザ特徴ベクトルに包含されるユーザ毎の特徴を際立たせることが可能となる。その結果、複数のデータ特徴ベクトルの各々とユーザ特徴ベクトルとの類似度にしたがって、より適正に、複数のデータを当該ユーザに提示する際の優先順位を付与することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の実施の形態におけるインターネットを利用したサービスが提供されるシステムの全体の概略構成を示す図である。
【図２】図１内に示した端末１００の各種機能を表したブロック図である。
【図３】図１内に示したサービスサーバ３００の各種機能を表したブロック図である。
【図４】図１内に示したＷＥＢサーバ４００の各種機能を表したブロック図である。
【図５】本発明の実施の形態における情報処理（１）の概略の手順例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態における他の情報処理（２）の概略の手順例を示すフローチャートである。
【図７】図５，図６に示したステップＳ１１，Ｓ１８でのユーザ特徴ベクトル生成（更新）の具体的な処理手順例を示すフローチャートである。
【図８】図５に示したステップＳ１３でのデータ特徴ベクトル生成の具体的な処理手順例を示す。
【図９】本発明の実施の形態におけるデータ特徴ベクトルの生成例を説明するための図である。
【図１０】本発明の実施の形態におけるインターネット上の特定のサイトで提供されるニュースの画面の例を示す図である。
【図１１】ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）における表示画面例を示す図である。
【図１２】ＳＮＳにおける他の表示画面例を示す図である。
【図１３】比較的大きい画面に表示を行うＰＣおよび比較的小さい画面に表示を行う携帯端末において、ツイッター（登録商標）で投稿内容が時系列で表示される画面例を示す図である。
【図１４】文書群から特定された高関心文書、低関心文書、およびユーザ特徴ベクトルの簡略化した例を示す図である。
【図１５】本発明の実施の形態における、複数の優先順位付与対象データに対し、ユーザ特徴ベクトルに基づいて、どのように優先順位が付与されるかを説明するための図である。
【図１６】本発明の実施の形態における、実数値を単語に付与する場合のユーザ特徴ベクトルの生成例を示す図である。
【図１７】本発明の実施の形態における、階数２のユーザ特徴テンソルの構成例を示す図である。
【図１８】本発明の実施の形態における、ユーザ特徴テンソルの生成の具体例について説明するための図である。
【図１９】図１８（ｃ）に示した行列の部分集合としての３×３の行列の例で、類似度の計算例を示す図である。
【図２０】本発明の実施の形態における、ユーザ特徴テンソルの生成の変形例について説明するための図である。
【図２１】図１８の変形例に対応した、３×３の行列のユーザ特徴テンソルについての、類似度の計算例を示す図である。
【図２２】本発明の実施の形態の第２の変形例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００３６】
図１に、本実施の形態におけるインターネットを利用したサービスが提供されるシステムの全体の概略構成を示す。
【００３７】
通信ネットワークとしてのインターネット２００に対して、ユーザがアクセスするための各種ツールが存在する。図では、ＰＣ１００ａ、スマートフォン（タブレット）１００ｂ、携帯電話端末１００ｃ、およびテレビ受信機１００ｄを示している。テレビ受信機１００ｄは家電機器の代表として示したものであり、これ以外にも種々の家電機器が当該ツールとなりうる。これらのすべてのツールを端末（または情報端末）と総称する。また、特にスマートフォン（タブレット）１００ｂおよび携帯電話端末１００ｃは、携帯端末と称する。
【００３８】
サービスを提供する側の装置として、インターネット２００には、本実施の形態に係るサービスを提供するサービスサーバ３００、および複数のＷＥＢサーバ４００が接続されている。ＷＥＢサーバ４００には、ホームページ、ブログ、ツイッター（登録商標）、フェースブック（商標）、ｍｉｘｉ（ミクシィ）（登録商標）などのソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を提供するサイトを含む。
【００３９】
本実施の形態に係るサービスサーバ３００におけるサービスとは、個々のユーザの関心や嗜好をインターネットのサービス上に投影して、当該ユーザに必要な（必要そうな）情報を、効率的に判別して、ユーザに提示するものである。ユーザの側から見れば、特別な操作を行う必要なく、「ユーザの欲しい情報を引き寄せる」という新しい情報整理技術・サービスを提供するものである。
【００４０】
本実施の形態における本質的な機能は、「複数のデータ」に対して、ユーザの関心や嗜好に応じて優先順位を付与することである。本明細書における「優先順位の付与対象となる複数のデータ」の「データ」とは、基本的には文字列からなるテキストデータであるが、写真などの静止画、動画、音楽など他のメディアのデータに付随したテキストデータであってもよい。
【００４１】
図２に、端末１００の各種機能を表したブロック図を示す。
【００４２】
端末１００は、ＣＰＵ１０１、記憶部１０２、入力部１０４、表示部１０５、通信部１０６を備える。端末の種類によって異なるが、例えば、通話や音楽プレーヤ機能のための音声処理部１１１、マイク１１１ａおよびスピーカ１１１ｂを備えてもよい。また、テレビ受信機１００ｄのような端末では放送受信部１１２を備える。その他、図示しないが、個々の端末に固有の処理部を備えることができる。
【００４３】
ＣＰＵ１０１は所定の各部と接続され、記憶部１０２に格納されたプログラムを実行することにより端末１００の各部を制御する制御部を構成し、各種の機能（手段）を実現する。記憶部１０２には、コンピュータプログラムの他、フォント等の固定的なデータを不揮発的に格納している領域の他、ＣＰＵ１０１により作業領域、データの一時記憶領域として利用される領域を含む。さらに、記憶部１０２は、インターネット２００を経由して取得された各種の文書やデータを不揮発的に記憶する領域を含む。本明細書における「文書」は、データの一種であるが、ユーザの特徴情報としてのユーザ特徴ベクトルの生成に利用される、ユーザに提示されるテキストデータである。
【００４４】
入力部１０４は、ユーザが端末１００に対して、各種の指示やデータを入力するためのユーザインタフェースである。通常、電源キー、通話キー、テンキー、カーソル操作キー等の各種キーを含みうる。これらのキーはハードウェアキーであってもよいし、ソフトウェア的に提供されるものでもよい。表示部１０５は、端末１００がユーザに対して表示情報を提供するためのユーザインタフェースであり、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等の表示デバイスを含む。入力部１０４としては、表示部１０５の表示画面に重なったタッチ入力領域を有するタッチパネルを備えてもよい。
【００４５】
通信部１０６は、インターネット２００に接続するための手段であり、アンテナを介して第３世代（３Ｇ），第４世代（４Ｇ）等の携帯電話無線システムにおける基地局との間での無線通信を行い、基地局を介して通信相手との間で通話やデータ通信を行うための処理部である。その他、通信部１０６としては、無線ＬＡＮ、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）等、既存の任意の通信手段を利用することができる。
【００４６】
図３に、サービスサーバ３００の各種機能を表したブロック図を示す。
【００４７】
サービスサーバ３００は、その主要な機能部として、通信部３１０、表示部３２０、入力部３３０、データ処理部３４０および記憶部３５０を備える。
【００４８】
通信部３１０は、例えばルータなどの、インターネット２００に接続され、データ通信を行う部位である。表示部３２０は、サービスサーバ３００の保守員等に対して表示情報を提供するためのユーザインタフェースであり、任意の表示デバイスを含む。入力部３３０は、保守員等がサービスサーバ３００に対して、各種の指示やデータを入力するためのユーザインタフェースであり、例えばキーボードである。
【００４９】
データ処理部３４０は、ＣＰＵ等を含み、サービスサーバ３００の各種の制御や必要なデータ処理を行う部位である。本実施の形態では、データ処理部３４０は、データ取得部３４１、データ管理部３４３、ユーザ管理部３４５、およびサービス処理部３４６を構成する。
【００５０】
記憶部３５０は、データ記憶部３５１、データ特徴ベクトル記憶部３５３、およびユーザ管理データ記憶部３５５を含む。
【００５１】
データ処理部３４０内のデータ取得部３４１は、サービス処理部３４６の制御下で、インターネット２００にアクセスして、ＷＥＢサーバ４００等のサイトから種々のデータ（文書）を取得する部位である。端末１００からデータ（例えばユーザプロフィールデータなど）を取得する場合もありうる。取得されたデータは、データ記憶部３５１に保存される。
【００５２】
データ管理部３４３は、データ取得部３４１で取得されたデータからデータ特徴ベクトルを生成し、各データに対応付けて、データ特徴ベクトル記憶部３５３に保存する。
【００５３】
ユーザ管理部３４５は、個々のユーザ毎に、ユーザ管理データとしてユーザの個人情報やユーザ特徴ベクトルを、ユーザ管理データ記憶部３５５に保存する。個人情報には、登録ユーザに対するサービスを行う場合のユーザの認証情報（ユーザＩＤやパスワード等）、氏名、住所、ニックネーム、学歴（出身校）、趣味、等を含みうる。
【００５４】
サービス処理部３４６は、データ取得部３４１、データ管理部３４３およびユーザ管理部３４５を用いて、ユーザに提供するサービスに係る処理を実行する部位である。このサービスは、上述したように、個々のユーザの関心や嗜好をインターネットのサービス上に投影して、当該ユーザに必要な（必要そうな）情報を、効率的に判別して、ユーザに提示するものである。具体的には、
−各ユーザヘの商品および人材などのマッチングおよびレコメンド
−ユーザに最適化した事物の予測
−ユーザに最適化したデータのフィルタリング（絞り込み）
−ユーザに最適化したデータの検索
などを含みうる。
【００５５】
図４にＷＥＢサーバ４００の各種機能を表したブロック図を示す。
【００５６】
ＷＥＢサーバ４００は、通信部４１０、表示部４２０、入力部４３０、データ処理部４４０および記憶部４５０を備える。
【００５７】
通信部４１０は、例えばルータなどの、インターネット２００に接続されデータ通信を行う部位である。表示部４２０は、ＷＥＢサーバ４００の保守員等に対して表示情報を提供するためのユーザインタフェースであり、任意の表示デバイスを含む。入力部４３０は、保守員等がＷＥＢサーバ４００に対して、各種の指示やデータを入力するためのユーザインタフェースであり、例えばキーボードである。
【００５８】
データ処理部４４０は、ＣＰＵ等を含み、ＷＥＢサーバ４００の各種の制御や必要なデータ処理を行う部位である。本実施の形態では、通信部４１０を介してコンテンツの要求等の端末（ユーザ）からのリクエストを受け付ける要求受信部４４１、および、要求されたコンテンツを記憶部３５０内のコンテンツ記憶部４５１から読み出して、通信部４１０を介して当該端末に応答する応答部４４３を備える。応答部４４３の処理には、検索サービス等の付随的な処理も含みうる。
【００５９】
次に本実施の形態の動作について説明する。
【００６０】
図５に、本実施の形態における情報処理（１）の概略の手順例を説明する。この情報処理（１）は、典型的には、図１のシステム内に示したサービスサーバ３００が実行するネットワークサービス（クラウドサービス）として実行されることを想定している。
【００６１】
情報処理（１）において、まず、特定のユーザについて、そのユーザの関心や嗜好を反映した情報としてのユーザ特徴ベクトルを生成する（Ｓ１１）。ｎ次元のユーザ特徴ベクトルＵＶは、ＵＶ＝［ａ１，ａ２，…，ａｎ］と表すことができる。ここに、ａ１，ａ２，…，ａｎはベクトルＵＶのｎ個の要素である。ユーザｊ毎のユーザ特徴ベクトルＵＶｊは次式のように表すことができる。
ＵＶｊ＝［ａｊ１，ａｊ２，…，ａｊｎ］
【００６２】
ユーザに何らかのデータを提示する旨の指示を受けて（Ｓ１２）、提示の対象となるデータの各々についてそのデータの特徴を示す情報としてのデータ特徴ベクトルを生成する（Ｓ１３）。「データを提示する旨の指示」とは、例えば、レコメンド情報を表示するメニューの選択や、データを優先度順に並べるなどの指示、等である。
【００６３】
そこで、各データのデータ特徴ベクトルをユーザ特徴ベクトルと対照して、両特徴ベクトルの類似度を算出する（Ｓ１４）。例えば、ユーザｊにとってのデータＤｉの優先順位（全順序）を決定するために、次式のとおり、ユーザ特徴ベクトルＵＶｊとデータＤｉのデータ特徴ベクトルＤＶｉとの内積値を算出する。
【００６４】
ＵＶｊ・ＤＶｉ＝Σａｊｍ  ×  ｗｉｍ  （ｍ＝１，２，…，ｎ）
【００６５】
ここに、ａｊｍはユーザｊのユーザ特徴ベクトルＵＶｊのｍ番目の要素の値であり、ｗｉｍはデータＤｉのデータ特徴ベクトルのｍ番目の要素の値である。
【００６６】
この内積値の大きさの順番にデータＤｉに優先順位（大きいものに高く）を付与する。データ特徴ベクトルとユーザ特徴ベクトルの内積をとる際には、両ベクトルの次元数を一致させる必要がある。その際には、後述するような仮想的な最大次元数ｎを用いる代わりに、実際上は、両ベクトルの異なる単語の総数に相当する次元数ｎを想定すれば足りる。
【００６７】
ついで、算出された類似度に従って複数のデータに優先順位を付与する（Ｓ１５）。さらに、付与された優先順位に応じたデータの提示（または処理）を行う（Ｓ１６）。すなわち、優先順位の高いデータを優先的に当該ユーザに対して提示する。具体的には、優先順位の最も高いデータのみを提示する、優先順位の高い所定数のデータを選択してユーザに提示する、優先順位の高い順にすべてのデータをユーザに提示する等、アプリケーションや状況に応じて、種々の提示の形態が考えられる。提示の際に、ユーザの要求に応じて優先順位に従って、複数のデータを段階的に提示する形態もありうる。
【００６８】
ステップＳ１２〜Ｓ１６は繰り返して実行される。これらの各処理ステップの具体的な処理手順および処理例については後述する。
【００６９】
図５に示した情報処理（１）の全体または一部の処理を、サーバでなく端末側で実行することも可能である。その実装の形態としては、アプリケーションやプラグインなどのソフトウェア（ＰＣ向け、スマートフォン向け、その他）や情報機器、家電機器への組み込みソフトウェアが挙げられる。ユーザ特徴ベクトルの生成および保存を端末側で行う場合、データ特徴ベクトルの生成および類似度の計算・判定も端末側で行うことができる。あるいは、ユーザ特徴ベクトルの生成および保存を端末側で行い、データ特徴ベクトルの生成および類似度の計算・判定はサーバ側で行う形態もありうる。その場合、端末は生成・更新したユーザ特徴ベクトルをサーバ側へ転送する。次に説明する情報処理（２）についても同様である。
【００７０】
図６に、本実施の形態における他の情報処理（２）の概略の手順例を説明する。図５に示したと同様の処理ステップには同じ参照番号を付して、重複した説明は省略する。図６の処理では、図５の処理に対して、ステップＳ１７とＳ１８を追加している。
【００７１】
ステップＳ１７では、ユーザ特徴ベクトルの更新事由が発生したか否かを監視する。更新事由とは、例えば、内容の一部が提示された文書の全体（全文）を表示する旨のユーザによる明示的な指示、提示された文書に対してユーザによる賛意を表す明示的な指示、印刷を行うことの明示的な指示、発言の投稿の指示、コメント付加の指示、の少なくとも１つの指示である。本明細書ではこのような指示を受けた文書を高関心文書と呼ぶ。
【００７２】
ステップＳ１８では、ステップＳ１７のユーザの操作に基づいて、ユーザ特徴ベクトルを更新する。すなわち、ユーザに対して提示された新たな文書に基づいて新たなユーザ特徴ベクトルが求められたとき、この新たなユーザ特徴ベクトルと直前のユーザ特徴ベクトルとを合成することによりユーザ特徴ベクトルを更新する。その後、ステップＳ１２へ戻る。
【００７３】
ステップＳ１７，Ｓ１８の具体的な処理例については後述する。なお、情報処理（２）では、ステップＳ１８でユーザ特徴ベクトルの更新を行うので、初期的なユーザ特徴ベクトルの生成をこのステップ内で行うことも可能である。その場合にはステップＳ１１は不要である。
【００７４】
図７に、ステップＳ１１，Ｓ１８のユーザ特徴ベクトル生成（更新）の具体的な処理手順例を示す。また、図８に、データ特徴ベクトル生成の具体的な処理手順例を示す。
【００７５】
説明の便宜上、図７によるユーザ特徴ベクトル生成の説明の前に、図８によりデータ特徴ベクトル生成の具体的な処理手順を先に説明する。
【００７６】
まず、優先順位の付与対象となる複数のデータを取得する（Ｓ３１）。ここでの「優先順位の付与対象となる複数のデータ」とは基本的にはテキストデータであるが、テキスト以外のデータ（例えば写真、動画、音楽等）などであっても、テキストデータ（文書）が付属していれば優先順位の付与対象となりうる。また、データがテキスト以外の写真や動画、音楽等の場合には、上述のようにそれに付属するテキストを利用したり、画像認識、音声認識などの方法で、そのデータをテキストデータに変換して、データ特徴ベクトルＤＶｉに変換するようにしてもよい。
【００７７】
そこで、各データの文書に含まれる単語群を抽出する（Ｓ３２）。この抽出処理には形態素解析などの既知の手法を利用することができる。形態素とは意味を持つ最小の言語単位であり、一般的な形態素解析は、文章を意味のある単語に区切り、辞書を利用して品詞や内容を判別することを意味する。しかし、本実施の形態では、この形態素解析として、構文解析（Syntax Analysis）までを行い、単語の意味まで解析する意味解析（Semantic Analysis）は行わない。これにより、大量のデータを処理する場合の処理負荷が軽減される。  
【００７８】
なお、このユーザ特徴ベクトルの生成において、意味解析等の高度な自然言語処理の負担を負うことなく不要語を効率的に除去するため、後述する本発明特有の処理を用いる。
【００７９】
ついで、この単語群について、各単語に対応する値の列により構成されたデータ特徴ベクトルを生成する（Ｓ３３）。「各単語に対応する値」とは後述するように例えば、単語有りを意味する数値"１"または単語の出現頻度を表す小数値（正値）である。出現頻度を表す小数値の例については後述する。１つのデータに含まれる単語数（異なる単語の個数）を越える次元数のベクトルを想定する場合には、含まれない単語に対応する数値は"０"とする。
【００８０】
ステップＳ３３は、前記複数のデータの全てのデータについて繰り返して実行する（Ｓ３４）。
【００８１】
データ特徴ベクトルは、理論上、次式のように、世の中のすべてのモノを表現するｎ次元のベクトルＤＶｉで表すことができる。ここにｉは複数のデータおよびデータ特徴ベクトルを識別するための序数（通し番号）である。
ＤＶｉ＝［ｗｉ１，ｗｉ２，…，ｗｉｎ］
ここに、ｗｉ１，ｗｉ２，…，ｗｉｎはｎ個のベクトル要素である。
【００８２】
次元数ｎの例としては、ある言語のほぼ最大数の単語の個数とすることができる（例えば、ｎ＝１０万語程度）。あるいは、図書の分類で用いられるほぼ全ての単語の個数を利用してもよい。
【００８３】
個々のデータをデータ特徴ベクトルに変換するため、データＤｉをデータ特徴ベクトルＤＶｉにマッピングする関数ｆを定義する。
ＤＶｉ＝ｆ（Ｄｉ）
【００８４】
例えば、ｎ次元のベクトルにおいて、ｎ個の単語のうちｍ番目（ｍ＝１，２，…，ｎ）の単語がデータＤｉのテキストの中に出現すれば、ｗｉｍ＝１、出現しなければ、ｗｉｍ＝０となるように関数fを定義する。
【００８５】
データＤｉのテキストの中で、ｗｉｍを、ｍ番目の単語がデータＤｉ内で出現する頻度として関数fを定義することも考えられる。例えば、データＤｉから抽出された単語の延べ数がｐで、ｍ番目の単語がｑ回出現したとすると、その頻度はｑ／ｐで表せる。
【００８６】
次に、図７のユーザ特徴ベクトル生成（更新）処理において、まず、ユーザ特徴ベクトルの生成に利用する文書（群）へのアクセスがあったか否かを監視する（Ｓ２０）。このアクセスによりユーザに対してその文書（群）が提示される。
【００８７】
そのような文書（群）へのアクセスがあれば、その後、ユーザが特定の文書に対して関心を示す操作を行ったか否かを監視する（Ｓ２１）。
【００８８】
そのような操作が行われたら、当該文書を「高関心文書」として、その文書から単語群を抽出する（Ｓ２２）。高関心文書から抽出された単語群を第１の単語群と呼ぶ。
【００８９】
当該文書（群）へのアクセスが終了するまで（Ｓ２３）、ステップＳ２１へ戻る。当該文書（群）へのアクセスが終了するとは、ユーザの操作により当該文書（群）とは別の文書（群）へのアクセスが行われたり、当該アプリケーションが終了されたりした場合に相当する。「別の文書（群）へのアクセス」には、同文書（群）内に設定されたリンクで導かれる下位層への移行は含まれない。
【００９０】
当該文書（群）へのアクセスが終了したら、低関心文書を特定する（Ｓ２４）。低関心文書とは、基本的には、ユーザに提示されたが、ユーザがその文書に対して関心を示す操作を行わなかった文書である。例えば、ＳＮＳなどの特定のアプリケーションと連携してユーザ特徴ベクトルを生成する場合、そのアプリケーションの実行中にユーザの操作に応じて高関心文書を特定するとともに、提示された文書（全文）を保存しておき、そのアプリケーションを終了した時点で、保存されている文書のうち高関心文書以外の文書を「低関心文書」として利用することが可能である。このステップで特定される低関心文書の個数には上限を設けてもよい。生成されたユーザ特徴ベクトルは、次に当該アプリケーションが起動されたときに提示される文書の優先順位の決定に利用することができる。
【００９１】
なお、ステップＳ２３において「アクセス終了」の代わりに、現在時刻を参照して、当該文書（群）がアクセスされてから所定時間経過した時点まで、「関心を示す操作」が行われなかった文書を低関心文書として特定するようにしてもよい。また、ステップＳ２０においても、現在時刻を参照して、所定時間経過した後に、以降の処理をまとめて実行することもありうる。なお、そのためには、図示しないが、当該処理を行う端末、サーバ等において、時刻や時間を管理する手段としての時計部（例えばＲＴＣ）を備える。
【００９２】
低関心文書からも単語群を抽出する（Ｓ２５）。低関心文書から抽出された単語群を第２の単語群と呼ぶ。
【００９３】
高関心文書と低関心文書がそれぞれ所定数蓄積されるまで、ステップＳ２０に戻って、上記の処理を繰り返して実行する。ここにいう「所定数」とは予め定めた１以上の正の整数である。高関心文書と低関心文書とで所定数が同じである必要はない。また、ユーザ特徴ベクトル生成に利用する文書は、保存しておいて事後的に利用するようにしてもよい。その場合、高関心文書もしくは低関心文書としてそれぞれ全文を保存しておく場合と、それらの文書から抽出された単語群を保存しておく場合とがありうる。
【００９４】
その後、第１および第２の単語群を対照し、両単語群に共通の単語に０値を付与する（Ｓ２７）。このステップは当該単語に対応するベクトル要素の値を"０"とすることに相当する。但し、ベクトルのサイズを縮小して処理負荷を軽減するために、単語群から当該単語を削除するようにしてもよい。類似度の算出の結果として、単語のベクトル要素の値を"０"にすることは、そのベクトル要素を削除することと等価である。また、「所定数」は、文書の数でなく、単語の個数で判断するようにしてもよい。
【００９５】
ついで、第１の単語群にのみ存在する単語に正値を付与し、第２の単語群にのみ存在する単語に負値を付与し、新たなユーザ特徴ベクトルを生成する（Ｓ２８）。但し、第２の単語群にのみ存在する単語に負値を付与することは本発明において必須ではない。
【００９６】
その後、新たなユーザ特徴ベクトルにより現在のユーザ特徴ベクトルを更新する（Ｓ２９）。具体的には、例えば、過去の（旧）ユーザ特徴ベクトルと現在の（新）ユーザ特徴ベクトルの同単語同士の値を平均化する（足して２で割る）。この代わりに、過去と現在に半々以外の重みを付ける方法もありうる。例えば、
（１）  １／４（過去）  ＋  ３／４(現在) としてもよい。これは、ＳＮＳなどの変化の早いデータを利用する場合に適している。過去と現在の比率は必ずしも１／４と３／４に限るものではない。基本的には、１／ｔ（過去）  ＋  （ｔ−１）／ｔ（現在）とすることができる。（ｔ＝３，４，…）
（２）  １／ｔ（過去）  ＋  （ｔ−１）／ｔ（現在）におけるｔの値を時間間隔に応じて大きくなるように変化させる。この意義は、より長い時間が経過した場合は、過去の情報がより古くなるので、その参考度を低くする、というものである。
なお、ある程度の過去から現在までの高関心文書および低関心文書を保存しておいて、それらの文書から新たなユーザ特徴ベクトルを生成する場合には、生成されたユーザ特徴ベクトルを直前のユーザ特徴ベクトルと合成することなく、旧ユーザ特徴ベクトルを新たなユーザ特徴ベクトルで完全に置き換えるようにしてもよい。
【００９７】
このようなユーザ特徴ベクトルの更新により、ユーザ特徴ベクトルが当該ユーザの関心や嗜好をより良く反映するような学習効果が期待できる。
【００９８】
なお、ユーザのアクセスが文書群ではなく単数の文書に対して行われる場合、すなわち、複数の文書（またはタイトル）が一覧状態で与えられない場合がある。このような場合には、高関心文書に対して低関心文書を特定することができないことがある。このような場合には、既に蓄積されている過去の低関心文書を利用することができる。
【００９９】
ここで、本発明において、高関心文書に加えて低関心文書をも利用することの意義について説明する。
【０１００】
今、ユーザの関心や嗜好に関する特徴を示す単語に対して、あまり特徴にならない単語をノイズと呼ぶことにする。このノイズは、一般的な単語（「私」、「今日」、挨拶用語、助詞や助動詞等）以外の単語については、各ユーザによって異なり、時間とともに変化すると思われる。例えば、野球の中でも、ある特定のプロ野球チーム（例えば阪神）に特別強い興味があるような場合、単語「野球」は、このユーザにとってはノイズになる可能性があり、単語「阪神」が特徴語になる。ノイズを除去する方法として、例えば、ノイズに相当する予約語をあらかじめ設定しておく方法が考えられるが、この方法では、ユーザ特徴ベクトルにおいて、ユーザ毎のノイズを除いて特徴を際立たせることができない。また、流行語のようなものは、時間とともに一般化することもあり、あらかじめ予約語としておくことは困難である。
【０１０１】
例えば、次のような例が考えられる。
例１）特定のプロ野球チームの熱狂的なファンの場合
高関心文書に出現する単語群の例：  野球、投手、オープン戦、阪神、掛布、江夏、六甲おろし、…
低関心文書に出現する単語群の例：  野球、投手、オープン戦、西武、原、長島、東京ドーム、…
【０１０２】
この場合、「野球」「投手」「オープン戦」といった単語は、高関心文書と低関心文書の両方に含まれ、ノイズと判定することができる。これに対して、野球全般に関心がある人の場合には、野球関連の単語が高関心文書に現れ、野球以外の単語が低関心文書に現れるので、「野球」「投手」「オープン戦」といった単語はノイズではなく特徴語となりうる。
【０１０３】
例２）東京に住んでいて、高田馬場周辺に特に興味がある人の場合
高関心文書に出現する単語群の例：  東京、山手線、都営地下鉄、高田馬場、早稲田、西武線、…
低関心文書に出現する単語群の例：  東京、山手線、都営地下鉄、品川、池袋、大阪、港区、…
【０１０４】
この場合、「東京」「山手線」「都営地下鉄」といった単語は、ノイズになる。これに対して、東京全般に関心がある人の場合には、東京関連の単語が高関心文書に現れ、東京以外の単語が低関心文書に現れるので、「東京」「山手線」「都営地下鉄」といった単語はノイズではなく特徴語となりうる。
【０１０５】
このように、高関心文書と低関心文書の両方を利用することにより、すべてのユーザに画一的に定まるノイズを除去するのではなく、ユーザ毎にノイズを判定して除去することが可能となる。
【０１０６】
以下、簡略かつ具体的な例を挙げて実施の形態の動作を説明する。
【０１０７】
まず、図９を参照して、データ特徴ベクトルの生成例を説明する。図９に示した文書５０１は、インターネット上でユーザに提示されるニュースの記事の例を示す。但し、データ特徴ベクトルの生成に利用されるデータはニュースに限るものではなく、ユーザに提示されるあらゆるテキストデータを含む文書でありうる。
【０１０８】
文書５０１から、この中に出現する単語が検出され、単語群５０２のように、異なる単語が抽出される。単語群５０２に基づいて、データ特徴ベクトル（ＤＶ）５０３が生成される。この例では、データ特徴ベクトル（ＤＶ）５０３は、単語と、その単語が同文書中に出現したことを示す正の値（例えば"１"）とをペアにした複数ペアの集合として表現される。ペアの形式として、図では単語とその単語の後に付加した括弧内に数値を示したが、形式は任意である。このデータ特徴ベクトルの次元（要素数）は文書に出現した異なる単語の個数で定まるが、値０の要素を加えることにより、より大きな次元のデータ特徴ベクトルとして取り扱うことができる。上述したように、データ特徴ベクトルは、最大、ある言語のほぼ最大数の単語の個数ｎに相当するｎ次元のベクトルとして把握できる。ｎ次元（例えばｎ＝１０万語程度）というのは仮想的なもので、実際に出現した単語のみで実質的な次元数ｎを決めることができる。（但し、２つのベクトルを掛け算（内積）する場合には、出現する単語の種類の数は、増える（最大：２倍）ことになり、対象データの数が増えると、データに出現する異なる単語の総数は増えて行く。）
【０１０９】
現在、ＣＰＵの処理能力および速度は著しく向上し、記憶装置（ストレージ）の容量も比較的に増加しており、大次元のベクトル演算もリアルタイムで実行することが可能となってきている。
【０１１０】
なお、図９で説明したデータ特徴ベクトルの生成における単語群の抽出の手法は、図７のステップＳ２２において高関心文書から「第１の単語群」を抽出する手法と実質的に同じである。
【０１１１】
次に、ユーザ特徴ベクトルの生成例を説明する。上述した図７のステップＳ２０における「ユーザ特徴ベクトルの生成に利用する文書（群）」としては種々のものが考えられる。基本的には、インターネット上でユーザがアクセスすることができるあらゆるテキストデータが該当する。
【０１１２】
図１０に、インターネット上の特定のサイトで提供されるニュースの画面（またはウィンドウ：以下同じ）の例を示す。
【０１１３】
図１０（ａ）の画面５１１には、ニュースとして提供される複数の記事のタイトル（または見出し）がリスト（一覧）形式で示されている。リストの各項目（記事）にはいわゆるリンクが設定されており、ユーザが特定の記事を指示すると、その記事の詳細な内容を示す画面５１２が新たに表示される。「リンク」とは、ユーザがこの箇所を指示すれば、特定のＵＲＬで示されたコンテンツやサイトへ移行することができる機能である。このようなユーザによる「内容の一部が提示された文書の全体を表示する旨のユーザによる明示的な指示」に応じて、その文書は当該ユーザに関心のある「高関心文書」であると認識することができる。
【０１１４】
また、図１０（ｂ）に示すように、画面５２１（画面５１１と同じ）から移行した画面５２２において、ユーザが「提示された文書に対してユーザによる賛意を表す明示的な指示」を行うための表示要素５２３、ここではいわゆる「いいね」ボタンが用意されている場合がある。図１０（ａ）の例のように、単に全文を表示させるだけでなく、ユーザが「いいね」ボタンの指示のような「提示された文書に対してユーザによる賛意を表す明示的な指示」を行った文書を「高関心文書」として認識することができる。
【０１１５】
図１０（ｃ）に示すように、画面５３１（画面５１１と同じ）から移行した画面５３２において、記事の要約が示され、さらに記事の全文を表示する指示を行うための表示要素５３３が表示される場合がある。このような要素をユーザが指示する「内容の一部が提示された文書の全体を表示する旨のユーザによる明示的な指示」に応じても、その文書は当該ユーザに関心のある「高関心文書」であると認識することができる。
【０１１６】
図１０（ｄ）に示すように、画面５４１（画面５１１と同じ）から移行した画面５４２において、この記事を閲覧したユーザがこの内容を他のユーザに知らしめるためにユーザが指示する表示要素５４３，５４４，５４５としての「ツイート」ボタン、「おすすめ」ボタン、「シェア」ボタンなどが画面上に用意されている場合がある。このようなユーザの指示は、提示された文書を転載する旨のユーザによる明示的な指示と言えるが、広い意味で「提示された文書に対してユーザによる賛意を表す明示的な指示」に包含されると考える。したがって、このような指示を受けた文書は当該ユーザに関心のある「高関心文書」であると認識することができる。
【０１１７】
さらには、画面５４２において、「この記事を保存する」「この記事を印刷する」等の、ユーザが「保存を行うことの明示的な指示」を行うための表示要素５４６、「印刷を行うことの明示的な指示」を行うための表示要素５４７が用意されている場合もある。このような表示要素をユーザが指示することに応じて、その全文の文書は当該ユーザに関心のある「高関心文書」であると認識することができる。
【０１１８】
このニュースで提供される記事はユーザに提示されるデータであり、ユーザ特徴ベクトルの生成に利用されるデータであるが、このデータ自体が「優先順位の付与対象となる複数のデータ」となりうる。
【０１１９】
図１１に、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）における表示画面例を示す。この画面６１０は、ＳＮＳのメンバー（すなわち登録ユーザ）（例えばユーザの友達として設定されているユーザ）による発言が時系列に表示される、いわゆるタイムラインと呼ばれる画面の一例としてのニュースフィードの画面を示している。
【０１２０】
画面６１０には、新たな投稿が順次、最上段に表示されるように、複数の投稿が時系列に表示されていく。各投稿欄には投稿者のイメージとともに示されたユーザＩＤ６１１、発言内容６１２、投稿日時（または曜日時刻）６１３、「いいね！」ボタン６１４、「コメントする」ボタン６１５、「シェア」ボタン６１６が用意されている。コメントが入力されると、コメント欄６１７内にそのコメント者のユーザＩＤ６１１およびコメント内容６１８が表示される。このコメント内容に対しても「いいね！」ボタン６１４が用意されている。
【０１２１】
この画面６１０における発言内容６１２、コメント内容６１８は、特定のユーザが作成した文書であり、これらの文書はそのユーザが関心を持っている「高関心文書」であると判断することができる。また、いずれかの文書に対して、他のユーザが「いいね！」ボタン６１４、「コメントする」ボタン６１５、「シェア」ボタン６１６を指示した場合には、その「他のユーザ」が当該文書に対して関心を示したと判断することができる。このようなボタンに対する操作に応じて、当該文書は当該「他のユーザ」にとっての高関心文書であるといえる。
【０１２２】
図１２に、ＳＮＳにおける他の表示画面例を示す。この画面６２０は、ＳＮＳにおいてユーザ自身（この例では、山田太郎）が投稿し、その投稿した発言等が時系列に表示される、いわゆるウォールと呼ばれるユーザ自身の画面を示している。画面左上にユーザ自身のイメージ６２２が示されている。ユーザＩＤ６２１で示されたユーザが操作部６２３から投稿入力欄６２４を用いて投稿を行うと、時系列で新しい投稿が投稿表示領域の最上段に追加表示されていく。各投稿表示欄には、ユーザＩＤ６２１、投稿された発言内容６２６、投稿された写真等６２７が表示される。また、この発言は、公開されていれば、他のユーザが閲覧して、個々の発言に対して、「いいね！」ボタン６２９により賛意を示したり、「コメント」ボタン６３０からコメントを付加したり、「シェア」ボタン６３１から発言を共有（転載）したりすることができるようになっている。このようなボタンに対する操作に応じて、当該文書は当該「他のユーザ」にとっての高関心文書であるといえる。
【０１２３】
画面６２０における発言内容６２６はユーザが作成した文書であり、そのユーザが関心を持っている「高関心文書」であると判断することができる。また、この文書に対して、他のユーザが「いいね！」ボタン６２９、「コメントする」ボタン６３０、「シェア」ボタン６３１を指示した場合には、その「他のユーザ」が当該文書に対して関心を示したと判断することができる。
【０１２４】
次に、「ユーザ特徴ベクトルの生成に利用する文書（群）」として、ツイッター（登録商標）の例を挙げる。図１３（ａ）（ｂ）は、それぞれ、比較的大きい画面７００ａに表示を行うＰＣおよび比較的小さい画面７００ｂに表示を行う携帯端末において、ツイッター（登録商標）で投稿内容が時系列で表示される画面例を示している。
【０１２５】
投稿された文書は時系列で、最新の投稿が最上段に追加表示されていく。１つの投稿（ツイート）の表示欄は、投稿者のユーザのイメージ７１１、ユーザＩＤ７１２、投稿内容７１３を含む。投稿内容には、指定されたサイトへのリンク７１５も含みうる。少なくとも現在フォーカスされている投稿について、「返信」「リツイート」「お気に入りに追加」を指示する表示要素７２１，７２２，７２３が表示される。投稿内容７１３は本発明の「文書」に相当する。ユーザによる表示要素７２１，７２２，７２３のいずれかの指示、またはリンク７１５の指示に基づいて、そのユーザがこの文書に関心を持っていると判断することができる。よって、当該文書を「高関心文書」であると判定することができる。また、例えば、画面７００ａ，７００ｂが閉じられた時点で、または画面が開かれた時点から所定の時間の経過後に、ユーザの関心が示されなかった投稿の文書は「低関心文書」であると判断することができる。低関心文書の個数が多い場合には、そのすべての文書を低関心文書として利用する必要はない。例えば、予め定めた個数だけ低関心文書を収集して保存するようにしてもよい。
【０１２６】
図１４（ａ）（ｂ）（ｃ）は、それぞれ、文書群から特定された高関心文書、低関心文書、およびユーザ特徴ベクトルの簡略化した例を示している。ここでは、ユーザ特徴ベクトルＵＶの生成のために、３つの高関心文書ＨＩＤ１，ＨＩＤ２，ＨＩＤ３から抽出された単語群と、３つの低関心文書ＬＩＤ１，ＬＩＤ２，ＬＩＤ３から抽出された単語群として、次のような簡略化した具体例を示している。（この単語群の抽出はあくまで説明のための例示であり、実際の抽出とは異なりうる。）
ＨＩＤ１内の単語群：[私  今日  民主党  代表  解散  消費税  4月  増税  …]
ＨＩＤ２内の単語群：[エネルギー  太陽光  省エネ  今日  エコ  …]
ＨＩＤ３内の単語群：[今週  王将戦  将棋  七番勝負  ○○九段  タイトル  奪還  …］
ＬＩＤ１内の単語群：[私  今日  コンピュータ  雑誌  …］
ＬＩＤ２内の単語群：[４月  プロ野球  開幕戦  先発投手  …］
ＬＩＤ３内の単語群：[今週  サッカー  代表  オリンピック  ロンドン  …]
【０１２７】
ユーザ特徴ベクトルの生成に一度に利用する両関心文書の個数は３つに限るものではない。ユーザ特徴ベクトルＵＶは、この例では次のルールに従って求められる。
（１）高関心文書にのみ現れた単語に非０の重み値としての数値"１"を付与する。
（２）低関心文書にのみ現れた単語に逆符号の非０の重み値としての数値"−１"を付与する。
（３）高関心文書と低関心文書の両方に現れた単語に重み値としての数値"０"を付与する。
【０１２８】
図１４（ａ）（ｂ）に示した３つの高関心文書ＨＩＤ１，ＨＩＤ２，ＨＩＤ３から抽出された単語群と、３つの低関心文書ＬＩＤ１，ＬＩＤ２，ＬＩＤ３から抽出された単語群とが与えられた場合、図１４（ｃ）に示すようにユーザ特徴ベクトルＵＶは、次のようになる。
【０１２９】
[民主党(1) 解散(1) 消費税(1) 増税(1) エネルギー(1) 太陽光(1) 省エネ(1) エコ(1)  王将戦(1)  将棋(1)  七番勝負(1)  ○○九段(1)  タイトル(1)  奪還(1)  コンピュータ(-1)  雑誌(-1) プロ野球(-1) 開幕戦(-1) 先発投手(-1) サッカー(-1) オリンピック(-1) ロンドン(-1) …]
【０１３０】
このようなユーザ特徴ベクトルＵＶの記述は、個々のベクトル要素として、単語とこの単語に付与された値のペアで行った。１０万語すべてに値を持たせると１０万次元ベクトルになるが、ほとんどの単語の値が０なので、０でない単語のみで、ベクトルを記述してある。
【０１３１】
このようにして得られたユーザ特徴ベクトルＵＶと、優先順位の付与対象となる複数のデータのデータ特徴ベクトルＤＶとを対照することにより、両特徴ベクトルの類似度を求める。具体的には、両特徴ベクトルにおける対応する単語同士の重み値の積の和を類似度として求める。「対応する単語」とは同じ単語である。対照する相手の特徴ベクトルに対応する単語が存在しない場合には、相手の特徴ベクトルには値０の当該単語が存在すると見なす。この処理は、両特徴ベクトルの次元数を揃えてその内積を算出することに相当する。実際上、ユーザ特徴ベクトルに含まれる正値"１"の単語が処理対象のデータのデータ特徴ベクトルに含まれていれば、その単語同士の重み値の積は正の値（"１"）となる。したがって、ユーザ特徴ベクトルに含まれる数値"１"の単語と同じ単語が多く含まれるほど、重み値の積の和が大きくなり、両特徴ベクトルの類似度は高まる。逆に、ユーザ特徴ベクトルに含まれる数値"−１"の単語が処理対象のデータのデータ特徴ベクトルに含まれていれば、その単語同士の重み値の積は負の値（"−１"）となる。これは重み値の積の和を減算し、類似度が低下する方向に作用する。
【０１３２】
図１５は、本実施の形態における、複数の優先順位付与対象データに対し、ユーザ特徴ベクトルに基づいて、どのように優先順位が付与されるかを説明するための図である。図の例では、ｎ個のデータＤＡＴＡ１〜ＤＡＴＡｎのデータ特徴ベクトルがそれぞれＤＶ１〜ＤＶｎであるとき、ユーザ特徴ベクトルＵＶと各データ特徴ベクトルＤＶｉとの間で対応する単語同士の重み値の積の和、すなわち内積（Ｓｉ＝ＵＶ・Ｄｖｉ）の結果として、類似度Ｓ１〜Ｓｎが求められる。なお、ユーザ特徴ベクトルＵＶは、上述のとおり、高関心文書と低関心文書に基づいて生成されたものである。
【０１３３】
仮に、類似度にＳ２＞Ｓ４＞Ｓ３＞…＞Ｓｎ＞Ｓ１の関係があれば、ｎ個のデータは、ＤＡＴＡ２、ＤＡＴＡ４、ＤＡＴＡ３、…、ＤＡＴＡｎ、ＤＡＴＡ１の順に優先順位が付与される。
【０１３４】
図１４の例では、ユーザ特徴ベクトルの単語に付与される正値および負値の絶対値を整数値"１"とした。この代わりに、実数値としてもよい。一例として、データＤｉについて上述したと同様に、文書の中で、ある単語が出現する頻度をその単語に付与する値として定義することができる。例えば、ある文書から抽出された単語の延べ数がｐで、ｍ番目の単語がｑ回出現したとすると、その頻度はｑ／ｐで表せる。単語に付与する数値を実数値とすることは、同じ文書の中に同じ単語が出現する頻度が高いほど、その単語に対するそのユーザの関心度がより高いと判断できる場合に、有意義である。
【０１３５】
なお、ユーザ特徴ベクトルの要素に整数値を用いた場合にも、上述のようにユーザ特徴ベクトルを更新する場合には、更新後の要素の値は整数値でなくなりうる。
【０１３６】
図１６にこのような実数値を単語に付与する場合のユーザ特徴ベクトルの生成例を示す。図１６（ａ）（ｂ）（ｃ）は基本的には図１４（ａ）（ｂ）（ｃ）と同様であるが、文書から抽出された単語群に正負の実数値を与えることにより、その単語群から得られるユーザ特徴ベクトルの各単語の値も実数値となる点で、図１４の場合と異なっている。ユーザ特徴ベクトルに含まれる正値の単語と同じ単語が処理対象のデータのデータ特徴ベクトルに多く含まれるほど、重み値の積の和が大きくなり、両特徴ベクトルの類似度は高まる。逆に、ユーザ特徴ベクトルに含まれる負値の単語が処理対象のデータのデータ特徴ベクトルに含まれていれば、その単語同士の重み値の積も負値となる。これは重み値の積の和を減算し、類似度が低下する方向に作用する。この際に、高関心文書と低関心文書の両方に含まれる単語は、実数値が異なっていても、０を付与されるか、削除される。
【０１３７】
単語に付与する値を実数値とする場合にも、図１５で説明した、複数の優先順位付与対象データに対して、ユーザ特徴ベクトルに基づいて優先順位が付与される手法は同じである。
【０１３８】
上述したユーザ特徴ベクトルは、高関心文書および低関心文書に基づいて生成したが、さらにユーザのプロフィールデータを加味するようにしてもよい。ユーザのプロフィールデータは、ユーザの属性情報または個人情報であり、例えば、居住地、趣味、出身地、出身学校、などが含まれる。これらの単語を高関心文書から抽出された単語群に追加することにより、ユーザのプロフィールデータをユーザ特徴ベクトルに反映させることができる。但し、これらのプロフィールデータの単語の、ユーザ特徴ベクトルへの反映が、上述したようなユーザ特徴ベクトルの更新で希釈されていくおそれがある。この問題に対して、プロフィールデータから抽出された単語については、そのベクトル要素の値が更新の影響を受けることを抑止するようにしてもよい。そのためには、例えば、プロフィールデータから抽出された単語およびこの単語に与えられた値のペアはユーザ特徴ベクトルの更新時にもそのまま残すようにする。
【０１３９】
また、高関心文書および低関心文書に基づくユーザ特徴ベクトルは、ユーザによる所定数の文書へのアクセスを要するため、初期的に全ベクトル要素は"０"である。そこで、初期的に、ユーザに所定のアンケートに答えてもらうことで、アンケート結果を数値化して、初期的なユーザ特徴ベクトルを生成するようにしてもよい。アンケートの例としては、例えば、予め所定のキーワードを用意して、各キーワードに対するユーザの関心の度合い（例えば複数段階の数値）を設定させるものが考えられる。
【０１４０】
このようにして得られた初期的なユーザ特徴ベクトルに基づいて、初期的な、データの優先順位の付与を行うことができる。但し、このようなユーザのプロフィールデータの利用は本発明において必須ではない。
【０１４１】
次に、本実施の形態の変形例について説明する。以上の説明では、ユーザの特徴を表す情報として、ユーザ特徴ベクトルを用いたが、ユーザ特徴ベクトルをテンソルに拡張することも可能である。すなわち、ベクトルは１階のテンソルと解釈できるので、特徴ベクトルを特徴テンソル（階数２，階数３，…）に拡張することもできる。本変形例では、ユーザの特徴情報を階数２のユーザ特徴テンソルに変換する。ユーザ特徴テンソルとデータ特徴ベクトルとの間で所定の演算を行い、両者の類似度を表す実数（全順序数）に変換する。
【０１４２】
この変形例において、データについては、上記と同様、出現する単語についてデータ特徴ベクトルとする。
【０１４３】
より具体的には、ユーザ特徴テンソルについては、ユーザに対してそれぞれ少なくとも内容の一部が提示された複数の文書のうち、文書を高関心文書と低関心文書に分類する。この後、高関心文書の一つおよび低関心文書の一つの両方に含まれている単語ペアをノイズとして除く。そこで、本実施の形態では、ユーザの特徴情報を階数２のテンソル（行列）で表現する。ついで、高関心文書および低関心文書からユーザ特徴テンソルを作成する。
【０１４４】
図１７に、階数２のユーザ特徴テンソルの構成例を示す。ユーザ特徴テンソルも便宜上ＵＶと表記してある。階数２のテンソルは、単語の個数がｎの場合、ｎ行ｎ列の行列で表される。テンソルの要素、すなわち行列の要素の値は次のようにして定まる。
【０１４５】
例えば、高関心文書のみに含まれる１対の単語 Ｗi, Ｗj に対して、テンソル要素(i, j)および(j, i)の値dij＝dji＝ １とし、
低関心文書のみに含まれる１対の単語 Ｗi, Ｗj に対して、テンソル要素(i, j)および(j, i)の値dij＝dji＝−１とし、
その他の単語ペアの要素の値は０、とする。
【０１４６】
階数２のテンソル（行列）を利用する場合、類似度の計算としては、ベクトル同士の内積の代わりに、例えば、Ａ(n x n行列) x ＤＶ(ｎ次元ベクトル) = Ｂ(n次元ベクトル)という計算式を用いる。この場合、類似度はベクトルBの強さを表すような実数（全順序集合）に対応させる関数、例えば、要素の和と定義することができる。例えば、Ｂ＝［００１１０］の場合、類似度の値は、単に全要素の値を加算した"２"ということになる。
【０１４７】
例えば、ユーザ特徴ベクトルの生成の際、スケートに興味のある人にとっては、「フィギュア」という単語を含む文書が高関心文書となる可能性が高い。しかし、この高関心文書に基づいて生成されたユーザ特徴ベクトルに対して、類似度が高くなるデータとして「キャラクター」の「フィギュア」に関する記事も含まれてしまうことになる。すなわち、この記事は優先順位の高いデータと判断されて、ユーザの関心に対応したデータの優先順位付けがうまく行かない結果となる。ユーザ特徴テンソルによれば、この問題を解決できる。
【０１４８】
図１８により、ユーザ特徴テンソルの生成の具体例について説明する。
【０１４９】
スケートに関心のあるユーザの場合、「スケート」「フィギュア」「４回転」「オリンピック」のような単語が出現する文書が高関心文書となる。図１８（ａ）に示すように、それらの単語のすべてのペアとして「スケート、フィギュア」「フィギュア  ４回転」「フィギュア、オリンピック」等の単語ペアが高関心文書から抽出される単語ペアとなる。これに対して、同ユーザには「キャラクター」「フィギュア」「通販」「アキバ系」のような単語が出現する文書は「フィギュア」という単語が出現しても低関心文書となりうる。その場合、図１８（ｂ）に示すように、それらの単語のすべてのペアとして「キャラクター、フィギュア」「通販、フィギュア」「フィギュア、アキバ系」等の単語ペアが低関心文書から抽出される単語ペアとなる。このような場合のユーザ特徴テンソルは図１８（ｃ）に示すような行列として表される。両文書の異なる単語の総数がｓ個の場合、ｓ×ｓの行列となる。
【０１５０】
なお、図示しないが、テンソル要素の値としては、整数値でなく、上述したように出現頻度などを反映した実数値としてもよい。
【０１５１】
図１９により、きわめて簡略化した３つの単語Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３として「スケート」、「フィギュア」、「キャラクター」を含む、図１８（ｃ）に示した行列の部分集合としての３×３の行列の例で、類似度の計算例を示す。
【０１５２】
図１９（ａ）は、スケートに関心のあるユーザについてのユーザ特徴テンソルＵＶ１を、２つのデータのデータ特徴ベクトルＤＶ１，ＤＶ２と照合した場合の類似度の変化を示す。第１のデータには単語「スケート」と「フィギュア」が現れるものとする。この場合、データ特徴ベクトルＤＶ１のそれらの単語に対応する単語ペアのベクトル要素が"１"となっている。第２のデータには単語「フィギュア」と「キャラクター」とが現れるものとする。この場合、データ特徴ベクトルＤＶ２のそれらの単語に対応するベクトル要素が"１"となっている。その結果、同じユーザ特徴テンソルに対して第１および第２のデータ特徴ベクトルをかけ合わせた結果のベクトルＲ１，Ｒ２（それぞれ３行１列の行列）の要素は（１，１，−１）と（１，−１，−１）となる。したがって、第１及び第２のデータの類似度は、Ｓ１＝１＋１−１＝１、Ｓ２＝１−１−１＝−１となる。その結果、Ｓ１＞Ｓ２なので、当該ユーザに対しては第１のデータが第２のデータより優先される。
【０１５３】
これに対して、図１９（ｂ）は、キャラクターに関心のあるユーザについてのユーザ特徴テンソルＵＶ２を、上記と同じ２つのデータのデータ特徴ベクトルＤＶ１，ＤＶ２と照合した場合の類似度の変化を示す。図の例では、ＵＶ２はＵＶ１と要素の符号が反転した行列となっている。このユーザ特徴テンソルＵＶ２に対して、データ特徴ベクトルＤＶ１，ＤＶ２をかけ合わせた結果のベクトルＲ１，Ｒ２（それぞれ３行１列の行列）の要素は（−１，−１，１）と（−１，１，１）となる。したがって、第１及び第２のデータの類似度は、Ｓ１＝−１−１＋１＝−１、Ｓ２＝−１＋１＋１＝１となる。その結果、Ｓ１＜Ｓ２なので、当該ユーザに対しては第２のデータが第１のデータより優先される。
【０１５４】
このように、スケート関係の単語のペア（同じ文章に出てくる）が高関心文書に出現し、低関心文書にはそのような単語のペアは出現しない。これにより、ある単語が文書中に現れても、その文書が高関心文書となるか低関心文書となるかはそのことのみでは定まらず、その単語と他の単語との組み合わせに応じて、その文書が高関心文書となるか低関心文書となるかが決まる。これによって、単語ペアの単位でノイズか否かの判断を行うことが可能となる。
【０１５５】
なお、上述したユーザ特徴ベクトルと同様に、ユーザ特徴テンソルについても、その生成には高関心文書と低関心文書の両方を利用することにより、両文書に共通に現れる単語ペアをノイズとして、その単語ペアを削除することにより行列のサイズを低減し、処理負荷の軽減を図ることができる。
【０１５６】
図２０により、ユーザ特徴テンソルの生成の変形例について説明する。
【０１５７】
図１８（ａ）（ｂ）に示したように、高関心文書および低関心文書の単語ペアが得られたとき、上記の例では、低関心文書のみに現れる単語ペアの要素に負値を付与するようにしたが、低関心文書にのみ現れる単語ペアの行列要素の値を"０"にする、またはその単語ペアを削除するようにしてもよい。図２０（ｃ）に示す例では、そのような単語ペアの行列要素を削除している。類似度の算出の結果として、単語ペアの行列要素の値を"０"にすることは、その行列要素を削除することと等価である。
【０１５８】
図２１は、図１８の変形例に対応した、３×３の行列のユーザ特徴テンソルについての、類似度の計算例を示す。図１９と異なる点は、ユーザ特徴テンソルのＵＶ１，ＵＶ２の要素値が異なっている点であり、これに伴って、それぞれ対応するベクトルＲ１，Ｒ２および類似度Ｓ１，Ｓ２の値が異なっている。しかし、第１のユーザに対しては、Ｓ１＞Ｓ２となり、当該ユーザに対しては第１のデータが第２のデータより優先される、という結果は図１９の場合と同じである。同様に、第２のユーザに対しては、Ｓ１＜Ｓ２となり、当該ユーザに対しては第２のデータが第１のデータより優先される、という結果は図１９の場合と同じである。
【０１５９】
本実施の形態におけるサービスサーバ３００への応用例において、サービスサーバ３００は、インターネット上の情報を、自発的に定期的に、またはユーザの要求に応じて、クローリングして、文書、写真、動画など（テキストデータを利用できるもの）のデータを、インターネットから取得し、各ユーザ（登録ユーザ）の関心や嗜好に合うデータを集め、優先順位を付与して、優先順位の高いデータを選択して（または、優先順位の高い順に）データを当該ユーザの端末へ送信し、提示する。インターネット上の情報としては、ニュース、投稿、広告、書籍情報、企業情報、音楽情報、等あらゆる情報が含まれうる。
【０１６０】
本発明は、サービスサーバ３００でのサービスに適用する以外にも、家庭内・街角のあらゆる機器と連携して、ユーザの関心や嗜好に応じた処理を実現することができる。そのような機器としては、携帯端末、家電機器、ゲーム機、ロボット等種々の機器が挙げられる。
【０１６１】
以上の説明では、高関心文書は、内容の一部が提示された文書の全体を表示する旨のユーザによる明示的な指示、提示された文書に対してユーザによる賛意を表す明示的な指示、保存を行うことの明示的な指示、および、印刷を行うことの明示的な指示、の少なくとも１つの指示を受けた文書、あるいは、ユーザが投稿した文書、ユーザがコメントを付す対象となった文書、ユーザのコメント文書も高関心文書、であるとした。図１４に示した例では、高関心文書としてこれらの文書を等価に扱った。これに対して、これらの種類の異なる指示および当該文書を相互に差別化するようにしてもよい。例えば、文書の全体を表示する旨のユーザによる明示的な指示よりは、提示された文書に対してユーザによる賛意を表す明示的な指示の方がユーザの関心の度合いが高い場合が多いと推測される。また、自身が投稿した文書やコメントを付した文書等も、当然ながらユーザの高い関心を示しているといえる。そこで、ユーザによる賛意を表す明示的な指示がなされた文書や、投稿文書、コメント文書（コメントの対象およびコメント文書自体）のような特定の文書については、その抽出単語に対して、他の指示がなされた文書により大きな値を付与するようにしてもよい。また、指示の種類によって３段階以上に付与する値を変化させてもよい。
【０１６２】
次に図２２により、本実施の形態の第２の変形例について説明する。この変形例では、複数のユーザの間で、ユーザ特徴ベクトル（テンソル）同士の類似度（距離）を算出することにより、ユーザ同士の相性を求めるものである。
【０１６３】
図２２に示すように、ある特定のユーザのユーザ特徴ベクトルを基準のユーザ特徴ベクトルＵＶ０として、これと対比するユーザ特徴ベクトルＵＶｉとの間で類似度Ｓｉ＝ＵＶｉ・ＵＶ０を算出する。すなわち、ユーザ特徴ベクトル同士の類似度の算出は、１つのユーザ特徴ベクトルと他のユーザ特徴ベクトルの内積を求めることにより行える。但し、本発明における類似度の算出は内積に限るものではない。類似度は、実数に対応させる関数Ｓｉ＝ｓ（ＵＶｉ, ＵＶ０）として一般化できる。例えば、ｓ（ＵＶｉ, ＵＶ０）＝(ＵＶｉ・ＵＶ０)/ |ＵＶｉ｜といった定義もありうる。また、図示しないが、ユーザ特徴テンソル同士の類似度も求めることができる。すなわち、ユーザ特徴テンソル同士の類似度は、例えば、次式のように、１つのユーザ特徴テンソルと他の嗜好テンソルの距離を計算することにより求めることができる。
√｛Σ(ａij− ｂij)2｝
i,j
【０１６４】
ここに、ａijは第１のユーザ特徴テンソルのテンソル要素、ｂijは第２のユーザ特徴テンソルのテンソル要素を示している。すなわち、この式は、ｉ行ｊ列の要素同士の差の２乗の和の平方根を示す。
【０１６５】
このようなユーザ特徴ベクトル（テンソル）同士の対照により求められた類似度を、ユーザ同士の相性の指標として用いることができる。図２２の例では、算出された類似度Ｓｉの大きさに基づいて（大きい順に）対比するユーザに対して優先順位を付与している。
【０１６６】
図２２で説明した、ユーザ特徴ベクトルを用いてユーザ同士の相性を求める発明の特徴は、データ特徴ベクトルと独立して成立しうる。
【０１６７】
以上、本発明の好適な実施の形態について説明したが、上記で言及した以外にも種々の変形、変更を行うことが可能である。例えば、ユーザ特徴ベクトル（テンソル）の要素に負値を含めることは必須ではない。文書の言語は日本語についてのみ説明したが、他の言語であってもよい。「ユーザによる明示的な指示」は、ボタン等の表示要素に対する指示に限らず、メニュー（プルダウン、ポップアップ等の形式をとわない）からの項目選択による指示も含みうる。また、「指示」はマウス等のポインティングデバイスによる指示の他、タッチパネルに対するユーザのタッチ指示も含みうる。
【０１６８】
上記実施の形態で説明した機能をコンピュータで実現するためのコンピュータプログラムおよびプログラムをコンピュータ読み取り可能に格納した記録媒体も本発明に含まれる。プログラムを供給するための「記録媒体」としては、例えば、磁気記憶媒体（フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ等）、光ディスク（ＭＯやＰＤ等の光磁気ディスク、ＣＤ、ＤＶＤ等）、半導体ストレージなどを挙げることができる。
【符号の説明】
【０１６９】
１００…端末、１００ｃ…携帯電話端末、１００ｄ…テレビ受信機、１０２…記憶部、１０４…入力部、１０５…表示部、１０６…通信部、１１１…音声処理部、１１１ａ…マイク、１１１ｂ…スピーカ、１１２…放送受信部、２００…インターネット、２４０…データ処理部、３００…サービスサーバ、３１０…通信部、３２０…表示部、３３０…入力部、３４０…データ処理部、３４１…データ取得部、３４３…データ管理部、３４４…ユーザ管理データ記憶部、３４５…ユーザ管理部、３４６…サービス処理部、３５０…記憶部、３５１…データ記憶部、３５３…データ特徴ベクトル記憶部、３５５…ユーザ管理データ記憶部、４００…サーバ、４１０…通信部、４２０…表示部、４３０…入力部、４４０…データ処理部、４４１…要求受信部、４４３…応答部、４５０…記憶部、４５１…コンテンツ記憶部、５０１…文書、５０２…単語群、５０３…データ特徴ベクトル、５１１…画面、５１２…画面、５２１…画面、５２２…画面、５２３…表示要素、５３１…画面、５３２…画面、５３３…表示要素、５４１…画面、５４２…画面、５４３…表示要素、５４４…表示要素、５４５…表示要素、５４６…表示要素、５４７…表示要素、６１０…画面、６１１…ユーザＩＤ、６１２…発言内容、６１３…ボタン、６１４…ボタン、６１５…ボタン、６１６…ボタン、６１７…コメント欄、６１８…コメント内容、６２０…画面、６２１…ユーザＩＤ、６２２…イメージ、６２３…操作部、６２４…投稿入力欄、６２６…発言内容、６２７…写真等、６２９…ボタン、６３０…ボタン、６３１…ボタン、７００ａ…画面、７００ｂ…画面、７１１…イメージ、７１２…ユーザＩＤ、７１３…投稿内容、７１５…リンク、７２１…表示要素、７２２…表示要素、７２３…表示要素
【図１】
2013235507.tif 000003
【図２】
2013235507.tif 000004
【図３】
2013235507.tif 000005
【図４】
2013235507.tif 000006
【図５】
2013235507.tif 000007
【図６】
2013235507.tif 000008
【図７】
2013235507.tif 000009
【図８】
2013235507.tif 000010
【図９】
2013235507.tif 000011
【図１０】
2013235507.tif 000012
【図１１】
2013235507.tif 000013
【図１２】
2013235507.tif 000014
【図１３】
2013235507.tif 000015
【図１４】
2013235507.tif 000016
【図１５】
2013235507.tif 000017
【図１６】
2013235507.tif 000018
【図１７】
2013235507.tif 000019
【図１８】
2013235507.tif 000020
【図１９】
2013235507.tif 000021
【図２０】
2013235507.tif 000022
【図２１】
2013235507.tif 000023
【図２２】
2013235507.tif 000024