(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
サービス享受者にサービスを提供するサービス提供体の基本印象を表す複数の基本印象画像を前記サービス享受者に提示する基本印象画像提示部と、
前記サービス享受者によって選択された前記基本印象画像に基づいて、前記サービス享受者の嗜好を特徴付ける初期ユーザ特徴ベクトルを生成する初期ユーザ特徴ベクトル生成部と、
前記初期ユーザ特徴ベクトルに基づいて前記サービス提供体の他の印象を示す複数の実印象画像を前記サービス享受者に提示する実印象画像提示部と、
前記サービス享受者によって選択された前記実印象画像に基づいて前記サービス享受者の具体的な嗜好を特徴付ける実ユーザ特徴ベクトルを生成する実ユーザ特徴ベクトル生成部と、
前記実ユーザ特徴ベクトルに基づいて特定された前記サービス提供体の情報を前記サービス享受者に提示する提供体情報提示部と、
を備えたサービス提供体推薦システム。
【請求項２】
前記サービス享受者によって入力された前記サービス享受者の基本事項を管理する基本事項管理部が備えられ、前記基本印象画像提示部は、前記基本事項に基づいて、前記基本印象画像を前記サービス享受者に提示する請求項１に記載のサービス提供体推薦システム。
【請求項３】
前記提供体情報提示部は、前記実ユーザ特徴ベクトルと前記サービス提供体の特徴とに基づいて、前記サービス提供体を特定する提供体画像を前記サービス享受者に提示する提供体画像提示部として構成されている請求項１または２に記載のサービス提供体推薦システム。
【請求項４】
前記実印象画像提示部は、前記実ユーザ特徴ベクトルに類似する擬似的な前記実ユーザ特徴ベクトルに基づいて、前記実印象画像を前記サービス享受者に提示する請求項１から３のいずれか一項に記載のサービス提供体推薦システム。
【請求項５】
前記基本印象画像及び前記実印象画像に印象特徴ベクトルを付与する印象特徴ベクトル管理部が備えられ、前記初期ユーザ特徴ベクトル生成部は、前記サービス享受者によって選択された前記基本印象画像である選択基本印象画像に付与された前記印象特徴ベクトルに基づいて前記初期ユーザ特徴ベクトルを生成し、前記実ユーザ特徴ベクトル生成部は、前記サービス享受者によって選択された前記実印象画像である選択実印象画像に付与された前記印象特徴ベクトルに基づいて前記実ユーザ特徴ベクトルを生成する請求項１から４のいずれか一項に記載のサービス提供体推薦システム。
【請求項６】
前記初期ユーザ特徴ベクトル生成部は、複数の前記選択基本印象画像に付与された複数の前記印象特徴ベクトルを第１演算式によって演算することで、前記初期ユーザ特徴ベクトルを生成する請求項５に記載のサービス提供体推薦システム。
【請求項７】
前記第１演算式は、前記サービス享受者の画像選択挙動に依存する重み係数を用いた重み演算式である請求項６に記載のサービス提供体推薦システム。
【請求項８】
前記実ユーザ特徴ベクトル生成部は、複数の前記選択実印象画像に付与された複数の前記印象特徴ベクトルを第２演算式によって演算することで、前記実ユーザ特徴ベクトルを生成する請求項５から７のいずれか一項に記載のサービス提供体推薦システム。
【請求項９】
前記第２演算式は、前記サービス享受者の画像選択挙動に依存する重み係数を用いた重み演算式である請求項８に記載のサービス提供体推薦システム。
【請求項１０】
前記重み係数を導出する前記画像選択挙動として、前記サービス享受者の画像選択時間が用いられる請求項７または９に記載のサービス提供体推薦システム。
【請求項１１】
前記サービス提供体を特定するまでに前記サービス享受者によって選択された前記実印象画像に付与された前記印象特徴ベクトルに基づいて、前記サービス提供体に付与されている提供体特徴ベクトルが補正される請求項５から１０のいずれか一項に記載のサービス提供体推薦システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サービス提供体によるサービスの享受を所望するサービス享受者のためのサービス提供体推薦システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
サービス提供体として、飲食を提供する飲食店、リラクゼーションや体操などの実践が可能なサービス提供店、楽曲や映像などのコンテンツを提供するメディアサービスサイトなどが多く存在している。サービス享受者（ユーザ）にとって最適なサービス提供体を選び出す推薦システムも提案されている。このような推薦システムでは、協調フィルタリング法、コンテンツベースフィルタリング法、キーワード検索法などが用いられている。協調フィルタリング法は、ユーザの過去の購買・視聴履歴を用いてユーザごと及びコンテンツごとの特徴ベクトルを作成し、未利用コンテンツに対する適合度を計算して、ユーザに最適なコンテンツを紹介するものであり、例えば、特許文献１に開示されている。コンテンツベースフィルタリング法は、各コンテンツに関するメタデータをコンテンツベクトルとして事前に作成し、メタデータと各ユーザの購買・視聴履歴をもとに各ユーザの嗜好をベクトル化して得られた嗜好ベクトルの類似度を計算し、類似度の高いものから推薦を行うもので、例えば、特許文献２に開示されている。キーワード検索法は、ユーザの入力した言語・単語情報をもとに、この入力情報とコンテンツに紐づいた言語情報との類似度を算出し、類似度の高いコンテンツから推薦を行うもので、書籍や映画だけでなく、旅館やホテルや飲食店の推薦などの推薦システムにも広く利用されている。
【０００３】
多くの推薦システムにおいて、ユーザの嗜好やコンテンツの内容を多次元で表すために、特徴ベクトルが用いられる。例えば、特許文献３による放送システムでは、放送されたデジタルコンテンツに付加されている属性情報のベクトル（コンテンツ特徴ベクトル）と、選択情報のベクトル（ユーザ嗜好ベクトル）との内積演算が行われ、その内積演算結果に基づき、そのデジタルコンテンツを選択するか否かが判断される。さらに、特許文献４によるコンテンツ推薦システムでは、コンテンツの属性値に基づいて選出されたコンテンツの特徴ベクトルとユーザの嗜好ベクトルとの類似度を用いて選出されたコンテンツがユーザに提示される。
【０００４】
既存の推薦システムでは、例えば、特許文献５に開示されているように、選択結果に応じてコンテンツ画像を画面に表示し、ユーザに順次認識させることで最終的なコンテンツに到達させるユーザインターフェースが採用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４１２４１１５号公報
【特許文献２】特許第５７４０８１４号公報
【特許文献３】特開２００１−１６０９５５号公報
【特許文献４】国際公開第２０１０／０２７０３４号
【特許文献５】特開２０１２−７９１４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
サービス享受者であるユーザに適正なサービス提供体を推薦するには、ユーザの嗜好やユーザが思い浮かべている印象が考慮されることが重要である。従来の推薦システムでは、ユーザのサービス提供体に対する気持ちをユーザ自身で言語化したデータや、提示された選択肢によって得られる選択挙動などから、適正なサービス提供体を推薦するプロセスが実行される。しかしながら、ユーザの気持ちは、日によっても変わることも少なくはない。さらに、サービスをグループで享受する場合には、グループの各人の気持ちを代表して、サービス提供体を選定する必要がある。このような状況においては、従来の推薦システムは、ユーザの要望に適切に答えることはできない。
【０００７】
本発明の目的は、サービス享受者の嗜好やサービス提供体に対する印象を考慮して適切なサービス提供体を推薦することができる推薦システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明によるサービス提供体推薦システムは、サービス享受者にサービスを提供するサービス提供体の基本印象を表す複数の基本印象画像を前記サービス享受者に提示する基本印象画像提示部と、前記サービス享受者によって選択された前記基本印象画像に基づいて、前記サービス享受者の嗜好を特徴付ける初期ユーザ特徴ベクトルを生成する初期ユーザ特徴ベクトル生成部と、前記初期ユーザ特徴ベクトルに基づいて前記サービス提供体の他の印象を示す複数の実印象画像を前記サービス享受者に提示する実印象画像提示部と、前記サービス享受者によって選択された前記実印象画像に基づいて前記サービス享受者の具体的な嗜好を特徴付ける実ユーザ特徴ベクトルを生成する実ユーザ特徴ベクトル生成部と、前記実ユーザ特徴ベクトルに基づいて特定された前記サービス提供体の情報を前記サービス享受者に提示する提供体情報提示部と、を備える。
【０００９】
なお、本願発明では、サービス提供体なる語句は、サービス享受者にサービスを提供する、人、店、スペース、場所だけを含むのではなく、サービス提供体によって提供されるサービス自体も含まれている。例えば、サービス提供体は飲食店や旅館だけでなく、この飲食店で提供される料理や旅館で割り当てられる客室などもサービス提供体に含まれる。
【００１０】
この構成によれば、サービス享受者（ユーザ）が選択した基本印象画像に基づいてサービス享受者の基本的な嗜好を特徴付ける初期ユーザ特徴ベクトルが生成され、この初期ユーザ特徴ベクトルに基づいてサービス提供体の他の印象を示す複数の実印象画像がサービス享受者に提示される。基本印象画像はサービス享受者の基本印象を表しているので、選択された基本印象画像を通じて、選択時のサービス享受者のサービス提供体に対する基本的な嗜好が初期ユーザ特徴ベクトルとして表されることになる。実印象画像はサービス享受者の他の印象を表しているので、選択された実印象画像を通じて、サービス享受者のサービス提供体に対する具体的な嗜好が実ユーザ特徴ベクトルとして表されることになる。この実ユーザ特徴ベクトルに基づいて、つまりこの実ユーザ特徴ベクトルに一致するまたは類似する特徴を有するサービス提供体の情報をサービス享受者に提示することで、サービス享受者は、所望のサービス提供体を見つけ出すことができ、所望のサービスを享受することができる。
【００１１】
基本印象画像提示部がサービス享受者に基本印象画像を提示する際、このサービス享受者の基本事項、例えば、年令、性別などが把握されていると、より適切な基本印象画像を提示することができる。このことから、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記サービス享受者によって入力された前記サービス享受者の基本事項を管理する基本事項管理部が備えられ、前記基本印象画像提示部は、前記基本事項に基づいて、前記基本印象画像を前記サービス享受者に提示するように構成されている。
【００１２】
サービス享受者にサービス提供体情報を提示する場合、サービス提供体の画像（イラストや写真）を用いると、サービス享受者はその印象を掴みやすく、好都合である。このことから、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記提供体情報提示部は、前記実ユーザ特徴ベクトルと前記サービス提供体の特徴とに基づいて、前記サービス提供体を特定する提供体画像を前記サービス享受者に提示する提供体画像提示部として構成されている。
【００１３】
サービス享受者が以前にもこの推薦システムを利用している場合、前回の利用時に生成された実ユーザ特徴ベクトルが今回の利用時における擬似的な実ユーザ特徴ベクトルとして利用することが可能である。また、推薦システムが、多くの登録されたサービス享受者によって利用されるクラウドサービスのような形態で構築されている場合には、同じような実印象画像を選択した他者の実ユーザ特徴ベクトルを擬似的な実ユーザ特徴ベクトルとして利用することも可能である。これにより、サービス享受者のサービス享受者に対する具体的な嗜好に沿った実印象画像が提示され、適切なサービス提供体を見つけ出すことが可能となる。このことから、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記実印象画像提示部は、前記実ユーザ特徴ベクトルに類似する擬似的な前記実ユーザ特徴ベクトルに基づいて、前記実印象画像を前記サービス享受者に提示するように構成されている。
【００１４】
サービス享受者によって選択された基本印象画像（選択基本印象画像）から、この時点でサービス享受者が所望のサービス提供体に対して思い浮かべている嗜好を読み取ることができる。この読み取り処理を簡単化するためには、予め基本印象画像にこの画像の特徴を表す特徴要素からなる印象特徴ベクトルを付与しておくことが好ましい。その場合、選択基本印象画像に付与された印象特徴ベクトルから、この時点でサービス享受者が所望のサービス提供体に対して思い浮かべている嗜好を表す初期ユーザ特徴ベクトルを求めることができる。同様に、実印象画像にも予め印象特徴ベクトルを付与しておけば、選択実印象画像に付与された印象特徴ベクトルから実ユーザ特徴ベクトルを求めることができる。このことから、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記基本印象画像及び前記実印象画像に印象特徴ベクトルを付与する印象特徴ベクトル管理部が備えられ、前記初期ユーザ特徴ベクトル生成部は、前記サービス享受者によって選択された前記基本印象画像である選択基本印象画像に付与された前記印象特徴ベクトルに基づいて前記初期ユーザ特徴ベクトルを生成し、前記実ユーザ特徴ベクトル生成部は、前記サービス享受者によって選択された前記実印象画像である選択実印象画像に付与された前記印象特徴ベクトルに基づいて前記実ユーザ特徴ベクトルを生成するように構成されている。
【００１５】
上述の実施形態において、選択基本印象画像が複数の場合、初期ユーザ特徴ベクトルは、複数の印象特徴ベクトルに対して平均演算などの演算を施して生成されることが好ましい。このことから、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記初期ユーザ特徴ベクトル生成部は、複数の前記選択基本印象画像に付与された複数の前記印象特徴ベクトルを第１演算式によって演算することで、前記初期ユーザ特徴ベクトルを生成するように構成されている。画像選択における前記サービス享受者の画像選択挙動はサービス提供体に対する関心の強さに依存する。このため、前記第１演算式として、前記サービス享受者の画像選択挙動に依存する重み係数を用いた重み演算式が用いられると好都合である。
【００１６】
同様に、選択実印象画像が複数の場合でも、実ユーザ特徴ベクトルは、複数の印象特徴ベクトルに対して平均演算などの演算を施して生成されることが好ましい。このことから、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記実ユーザ特徴ベクトル生成部は、複数の前記選択実印象画像に付与された複数の前記印象特徴ベクトルを第２演算式によって演算することで、前記実ユーザ特徴ベクトルを生成するように構成されている。ここでも、画像選択挙動はサービス提供体に対する関心の強さに依存するので、前記第２演算式として、前記サービス享受者の画像選択挙動に依存する重み係数を用いた重み演算式が用いられると好都合である。なお、第１演算式と第２演算式は同一であってもよいし、異なっていてもよい。
【００１７】
複数の印象画像からサービス享受者が関心の高いものを選択する際、素早く選択された印象画像は、他の印象画像に比べてサービス享受者の関心が高いとみなすことができる。このことから、重み演算式に用いられる重み係数が、当該印象画像が選択されるまでの時間から導出されると好都合である。従って、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記重み係数を導出する前記画像選択挙動として、前記サービス享受者の画像選択時間が用いられる。
【００１８】
サービス享受者が所望するサービス提供体を選択した場合、このサービス提供体を特定する提供体画像に付与されている提供体特徴ベクトルと実ユーザ特徴ベクトルとが実質的に一致することになる。したがって、提供体特徴ベクトルと実ユーザ特徴ベクトルとが実質的に一致させておけば、ユーザがこのサービス提供体に辿り着くまでに必要となる実印象画像の選択が最小限となり、推薦がスムーズに行われる。このことから、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記サービス提供体を特定する前記提供体画像に至るまでに前記サービス享受者によって選択された前記実印象画像に付与された前記印象特徴ベクトルに基づいて、当該提供体画像に付与されている提供体特徴ベクトルが補正されるように構成されている。
【００１９】
本発明のその他の特徴、作用及び効果は、以下の図面を用いた本発明の説明によって明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】サービス提供体推薦システムの基本的な構成を説明する機能ブロック図である。
【図２】推薦プロセスの一例を示すフローチャートである。
【図３】推薦プロセスの一例を示すデータ流れ図である。
【図４】推薦プロセスにおけるユーザ端末の画面図である。
【図５】推薦プロセスにおけるユーザ端末の画面図である。
【図６】推薦プロセスにおけるユーザ端末の画面図である。
【図７】推薦プロセスにおけるユーザ端末の画面図である。
【図８】推薦プロセスにおけるユーザ端末の画面図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を用いて、本発明によるサービス提供体推薦システムの１つの実施形態を説明する。この実施形態では、サービス提供体は飲食店であり、サービス享受者は、飲食店を利用する一般人（以下、ユーザと称する）である。このサービス提供体推薦システムは、現時点でユーザが行ってみたい飲食店の抽象的なイメージを求める。次いで、求めた抽象的なイメージに基づいて、より具体的なユーザの嗜好を算出し、最終的に算出したユーザの嗜好に合致する具体的な飲食店を推薦する。
【００２２】
図１は、サービス提供体推薦システムの構成要素を示す構成図であり、図２は、推薦プロセスの流れを示すフローチャートであり、図３は、サービス提供体推薦システムの構成要素の間で流れる主要データを示すデータ流れ図である。
【００２３】
サービス提供体推薦システムは、コンピュータシステムＣＳに構築されている。コンピュータシステムＣＳは、ユーザによって操作されるユーザ端末１とインターネットなどのデータ通信網１００を介してデータ交換可能である。コンピュータシステムＣＳは、入出力処理部１０、基本事項管理部２、提供体属性情報管理部２０、ユーザ特徴ベクトル管理ユニット３、印象画像管理ユニット４、画像提示ユニット５、推薦処理ユニット６、特別処理ユニット７を備えている。さらに、サービス提供体推薦システムは、このコンピュータシステムＣＳのデータベースユニットＤＵをデータ保管のために利用している。データベースユニットＤＵには、サービス提供体推薦システムの機能部として、データベース管理部９０、店舗ＤＢ９１、ユーザＤＢ９２、画像ＤＢ９３、履歴ＤＢ９４が構築されている。
【００２４】
店舗ＤＢ９１は、提供体属性情報管理部２０によって管理されている、登録飲食店の名称、住所、料理種類、席数、営業時間などを格納している。ユーザＤＢ９２は、登録ユーザの名前、住所、性別、年齢などを格納している。画像ＤＢ９３は、推薦プロセスにおいてユーザに提示される画像を格納している。その際、登録飲食店の店舗画像や登録飲食店が提供する料理に関する画像は、店舗ＤＢ９１の登録飲食店と関係付けられている。履歴ＤＢ９４は、推薦プロセスにおいて行われたユーザ端末１とコンピュータシステムＣＳとの間のデータ交換の内容を時系列で記録している。
【００２５】
基本事項管理部２は、このシステムによる飲食店の推薦を要求するユーザの基本的なデータであるユーザ情報や推薦要求の基本的なデータである推薦要求情報などを含む基本事項を受け付け、この基本事項を管理する。ユーザ情報には、ユーザの住所、性別、年齢、趣味などが含まれる。推薦を要求する登録ユーザの場合、ユーザＤＢ９２に格納されている基本事項が利用される。新規ユーザの場合、新規登録によって得られた基本事項が利用される。つまり、基本事項管理部２は、サービスの享受を所望するユーザによって入力されたユーザの基本事項を管理する。
【００２６】
ユーザの基本事項を受け付けると、画像提示ユニット５により、ユーザ端末１に複数の画像として基本印象画像が送られ、ユーザに提示される。ユーザは、好みの画像を選択し、その選択結果が、コンピュータシステムＣＳに送られる。さらに、ユーザによって選択された画像に基づいて、さらにユーザの具体的な好みに合うと思われる画像として実印象画像がユーザ端末１に送られ、ユーザに提示される。このように、段階的なユーザによる画像選択を通じて、最終的にユーザが推薦できる飲食店の画像（提供体画像）がユーザに提示されるので、ユーザは、イメージに合った飲食店に辿り着くことができる。
【００２７】
つまり、ユーザに提示される画像には、基本印象画像と実印象画像と提供体画像（この実施形態では飲食店画像）が含まれているので、画像提示ユニット５は、基本印象画像提示部５１と、実印象画像提示部５２と、提供体情報提示部として機能する提供体画像提示部５３とを有する。
【００２８】
基本印象画像は、料理を含む飲食店の基本印象をユーザに与える画像であり、例えば、ユーザがイメージする料理に関係する画像、ユーザがイメージする飲食店に関係する画像である。例えば、基本印象画像には、料理の種類や料理の味付けがイメージできる画像が含まれており、中華料理、韓国料理、日本料理といった具体的な料理の種類を示す画像より、肉好き、野菜好き、麺好き、辛い物好きのユーザを惹きつけるような画像が適している。さらに、基本印象画像には、店の規模や店の雰囲気がイメージできる画像が含まれており、大規模、中規模、小規模といった店の規模を示すような画像、アジアン、ハワイアン、欧風、日本調といった雰囲気を示す画像が適しており、必ずしも、飲食店のそのものの画像でなくてもよい。基本印象画像は画像ＤＢ９３に格納されており、基本印象画像提示部５１によってユーザに提示される。
【００２９】
実印象画像は、料理を含む飲食店の他の印象をユーザに与える印象画像であり、例えば、ユーザが好ましいものとして具体的に選択することができる料理を示す画像、ユーザが好ましいものとして具体的に選択することができる飲食店を示す画像である。したがって、実印象画像には、実際に提供される肉料理、海鮮料理、日本料理、フランス料理などの画像、飲食店のインテリアやテーブルや食器などの調度品の画像が含まれている。実印象画像は画像ＤＢ９３に格納されており、実印象画像提示部５２によってユーザに提示される。
【００３０】
提供体画像は、登録飲食店の印象を示す画像であり、例えば、登録飲食店の外観や内観を示す画像、及びその飲食店を特徴付けている料理などの画像である。この提供体画像から、実際の飲食店の特定が可能なように、登録飲食店と関係付けられている。提供体画像は画像ＤＢ９３に格納されており、提供体画像提示部５３によってユーザに提示される。
【００３１】
このサービス提供体推薦システムの構築時には、印象画像管理ユニット４によって管理されている、基本印象画像や実印象画像や提供体画像には、原則として、画像の印象や特徴を示す特徴ベクトルが付与されている。詳しくは、基本印象画像や実印象画像には印象特徴ベクトルが付与され、提供体画像には提供体特徴ベクトルが付与される。このため、印象画像管理ユニット４は、印象特徴ベクトルを管理する印象特徴ベクトル管理部４１と、提供体特徴ベクトルを管理する提供体特徴ベクトル管理部４２とを有する。印象特徴ベクトルは、画像毎の人による評価によって作成されるが、画像を入力して、印象特徴ベクトルを出力するように学習された機械学習モデルを利用してもよい。機械学習モデルは、印象特徴ベクトルを構成する要素の全てではなく、その一部だけを出力するものであってもよい。
【００３２】
印象特徴ベクトルを構成する要素には、ユーザの飲食店に対するイメージや嗜好を示す種々の項目（例えば、賑やかさ度、静寂度、温かさ、若者志向度、年配指向度、パーティ指向度、店の規模、など）、ユーザの料理の嗜好を示す種々の項目（例えば、中華風、フランス風、イタリアン風、肉度、魚度、野菜度、辛み度、ビーガン向け、ベジタリアン向け、など）が含まれる。
【００３３】
ユーザ特徴ベクトル管理ユニット３は、推薦プロセスにおいて、ユーザによって選択された印象画像（基本印象画像や実印象画像）に付与されている印象特徴ベクトルから、実質的に同じベクトル空間における点を示すユーザ特徴ベクトルを生成する。その基本的なユーザ特徴ベクトル生成について以下に説明する。例えば、ユーザによって選択された複数の印象画像に付与されていた印象特徴ベクトルが、
Ｘ1＝（ｘ11，・・・，ｘ1d）
Ｘ2＝（ｘ21，・・・，ｘ2d）
・・・
Ｘn＝（ｘn1，・・・，ｘnd）
とすれば（ｎは選択された画像の数）、
ユーザ特徴ベクトル：Ｕは
Ｕ＝（ｘu1，・・・，ｘud）＝Ｇ(Ｘ1，Ｘ2，・・・，Ｘn)
で求めることができる。
ここで、Ｇ()は、複数のユーザ特徴ベクトルに近似するベクトルを求める基本演算式である。Ｘ1、Ｘ2、・・・、Ｘn、Ｕは、d次元ベクトル空間に属する。
【００３４】
ここでは、ユーザ特徴ベクトルは、ユーザによって選択された基本印象画像に付与されている印象特徴ベクトルから生成されたユーザ特徴ベクトルである初期ユーザ特徴ベクトルと、ユーザによって選択された実印象画像（選択実印象画像）に付与されている実特徴ベクトルから生成されたユーザ特徴ベクトルである実ユーザ特徴ベクトルとに区分けされている。したがって、ユーザ特徴ベクトル管理ユニット３は、初期ユーザ特徴ベクトルを生成する初期ユーザ特徴ベクトル生成部３１と、実ユーザ特徴ベクトルを生成する実ユーザ特徴ベクトル生成部３２とを有する。
【００３５】
基本印象画像提示部５１は、基本事項管理部２によって取得されたユーザの基本事項（例えば、性別、年令など）に基づいて、仮の基本ユーザ特徴ベクトルを作成する。その際、別のユーザの基本事項と一致度の高い基本事項に対応するユーザ特徴ベクトルを、このユーザの仮の基本ユーザ特徴ベクトルとして採用してもよい。この仮の基本ユーザ特徴ベクトルに基づいて、基本印象画像が画像ＤＢから抽出され、ユーザに提示される。あるいは、基本印象画像提示部５１は、仮の基本ユーザ特徴ベクトルを作成せずに、基本印象画像を任意に抽出して、ユーザに提示してもよい。基本事項に飲食店の嗜好に関するような内容があれば、基本事項から直接このユーザの基本ユーザ特徴ベクトルを作成することも可能である。いずれにせよ、初期ユーザ特徴ベクトル生成部３１は、提示された基本印象画像からユーザによって選択された基本印象画像に付与されている印象特徴ベクトルから、初期ユーザ特徴ベクトルを生成する。
【００３６】
つまり、初期ユーザ特徴ベクトル生成部３１は、基本事項、ユーザＤＢ９２や履歴ＤＢ９４から抽出されたデータ、ユーザによって選択された基本印象画像等に基づいて、ユーザの基本的な嗜好を特徴付ける初期ユーザ特徴ベクトルを生成する。実ユーザ特徴ベクトル生成部３２は、初期ユーザ特徴ベクトルやユーザによって選択された実印象画像に基づいて、より具体的なユーザの嗜好を特徴付ける実ユーザ特徴ベクトルを生成する。
【００３７】
この実施形態では、初期ユーザ特徴ベクトル生成部３１は、複数の選択基本印象画像（ユーザによって選択された基本印象画像）に付与された複数の印象特徴ベクトルを、上述した基本演算式を変形した第１演算式によって演算することで、初期ユーザ特徴ベクトルを生成する。この第１演算式は、推薦プロセスにおける、ユーザの画像選択挙動に依存する重み係数を用いた重み演算式であり、ユーザが選択した複数の画像のうち、よりユーザが強く惹きつけられた画像の印象特徴ベクトルの影響が強い初期ユーザ特徴ベクトルを生成する。具体的には、画像選択挙動としてユーザの画像選択時間を採用し、画像選択時間が短かった画像の印象特徴ベクトルの影響が強くなるような重み係数：wが用いられる。つまり、第１演算式：Ｇ1()は、
Ｇ1 (Ｘ1,Ｘ2，・・・，Ｘn，w1，・・・，wn)
となる。なお、重み係数：wは、画像選択時間が最短の画像の印象特徴ベクトルに対して与えられてもよい。
【００３８】
また、実ユーザ特徴ベクトル生成部３２で用いられる演算式は、初期ユーザ特徴ベクトル生成部３１と同じ第１演算式であってもよいし、第１演算式とは異なる第２演算式でもよい。その場合、第２演算式：Ｇ2()は、
Ｇ2 (Ｘ1，Ｘ2，・・・，Ｘn，w1，・・・，wn)
で、表すことができる。
【００３９】
実印象画像提示部５２は、初期ユーザ特徴ベクトル生成部３１によって生成された初期ユーザ特徴ベクトルに、一致するかまたは類似する印象特徴ベクトルを有する実印象画像を画像ＤＢから抽出して、ユーザに提示する。実印象画像の提示は、複数回行うことが好都合である。このため、実印象画像提示部５２は、ユーザによって選択された実印象画像に付与されている印象特徴ベクトルから、実ユーザ特徴ベクトル生成部３２によって生成された実ユーザ特徴ベクトルに一致するかまたは類似する印象特徴ベクトルを有する実印象画像を画像ＤＢから抽出して、ユーザに提示する。ユーザが、実印象画像の選択を繰り返すことで、よりユーザの嗜好に合致する実ユーザ特徴ベクトルが生成されることになる。
【００４０】
実印象画像の選択が終了すると、提供体画像提示部５３は、その時点での実ユーザ特徴ベクトルと同一かあるいは近似する提供体特徴ベクトルを有する提供体画像をユーザに提示する。ユーザは提示された提供体画像には、サービス提供体である飲食店の属性情報（住所、営業日時、など）がリンクされているので、例えば、所望の提供体画像をクリックすることで、その属性情報が表示される。飲食店の属性情報は、店舗ＤＢ９１に格納され、提供体属性情報管理部２０によって抽出され、ユーザ端末１に送られる。ユーザに提示される属性情報が複数の場合、リスト表示されてもよい。
【００４１】
上述した推薦プロセスを実行するコンピュータシステムＣＳの機能ユニットや機能部は、推薦処理ユニット６によって統括制御される。推薦処理ユニット６は、ユーザ端末１から送られてきたデータやコンピュータシステムＣＳの機能ユニットや機能部が生成するデータなどを、一時データ保持部６０に保持しながら、推薦プロセスの進行を管理する。
【００４２】
このサービス提供体推薦システムでは、ユーザ端末１に飲食店に関する印象画像が送り込まれ、ユーザ端末１の画面上に表示される印象画像に対するユーザの選択作業を複数回行うことで、ユーザ特徴ベクトルの精度が向上し、ユーザの抽象的イメージが素早く具体的に把握される。その結果、最終的にユーザは、所望の飲食店を見つけ出すことができる。このためには、多くの基本印象画像、実印象画像、提供体画像を用意することが重要であり、追加される印象画像、実印象画像、提供体画像に対する印象特徴ベクトルや提供体特徴ベクトルの付与処理が簡単であることが重要である。また、必要に応じて、これらの画像に付与されている印象特徴ベクトルや提供体特徴ベクトルを補正する補正処理も重要である。これらの処理は、特別処理ユニット７によって行われる。特別処理ユニット７は、特徴ベクトル補正部７１を有する。
【００４３】
次に、図２のフローチャート及び図３のデータ流れ図を用いて、上述したサービス提供体推薦システムにおける推薦プロセスの一例を説明する。
【００４４】
〔基本推薦条件設定処理〕＃Ａ
飲食店の探すユーザがスマートフォンなどのユーザ端末１を通じてコンピュータシステムＣＳにアクセスすると、コンピュータシステムＣＳ側（以後単にシステム側と略称する）では、基本推薦条件設定処理が実行される。この基本推薦条件設定処理では、飲食店を推薦するために必要なユーザの基本的な検索条件である基本事項が設定される。まず、ユーザ端末１に、推薦開始データが送られ、図４で示されるような初期入力画面がユーザ端末１に表示される。登録ユーザであれば、ユーザＩＤ等を入力し、必要に応じて、飲食店を利用する時間帯などの基本事項を入力する。新規ユーザの場合、登録画面を通じて、ユーザの住所や性別に加えて、今回飲食店を利用する時間帯などを基本事項として入力してもよい。システム側では、ユーザの基本事項が一時データ保持部６０に設定される。
【００４５】
〔初期推薦処理〕＃Ｂ
ユーザの住所や性別や年代などの基本事項が設定されると、基本印象画像提示部５１が、基本事項に基づいて抽出された複数の基本印象画像をユーザ端末１に送る。これにより、ユーザ端末１のタッチパネルに、図５に示されたような基本印象画像選択画面が表示される。ユーザは、ユーザ端末１に表示された基本印象画像から自分の趣味・嗜好にあった画像を選択する。基本印象画像には、飲食店の雰囲気や規模を示す画像、中華風や欧風や和風などの料理を示す画像が含まれているので、システム側において、ユーザによって選択された基本印象画像から、ユーザが所望する飲食店の雰囲気や規模、料理の大まかな種類などが把握可能である。初期ユーザ特徴ベクトル生成部３１は、ユーザによって選択された基本印象画像に付与されている印象特徴ベクトルから、このユーザの趣味・嗜好を大まかに特徴づける初期ユーザ特徴ベクトルを算出する。
【００４６】
〔実推薦処理〕＃Ｃ
初期ユーザ特徴ベクトルが算出されると、実印象画像提示部５２が、初期ユーザ特徴ベクトルに一致または類似する印象特徴ベクトルを有する複数の実印象画像を抽出して、ユーザ端末１に送る。これにより、ユーザ端末１に図６（飲食店画像）や図７（料理画像）に示されたような実印象画像選択画面が表示される。なお、実印象画像選択画面には、飲食店画像と料理画像とが混在してもよいし、選択可能であってもよい。なお、ユーザは、ユーザ端末１に表示された実印象画像から自分の趣味・嗜好にあった画像を選択する。実印象画像選択画面で表示されている画像は、基本印象画像選択画面で表示された画像に比べて、よりユーザが所望する飲食店の雰囲気や規模、飲食店によって提供される料理を示しているので、ユーザによって選択された実印象画像から、システム側において、ユーザが所望する具体的な飲食店や料理の趣味・嗜好が把握可能である。実ユーザ特徴ベクトル生成部３２は、ユーザによって選択された実印象画像に付与されている印象特徴ベクトルから、初期ユーザ特徴ベクトルに比較して、このユーザの趣味・嗜好をより正確に特徴づける実ユーザ特徴ベクトルを算出する。
【００４７】
次に、実印象画像提示部５２が、実ユーザ特徴ベクトルに一致または類似する印象特徴ベクトルを有する複数の実印象画像を抽出して、ユーザ端末１に送る。これにより、ユーザ端末１に新たな実印象画像選択画面が表示される。ユーザは、ユーザ端末１に表示された実印象画像から、さらに自分の趣味・嗜好にあった画像を選択する。ユーザによって選択された実印象画像に付与されている印象特徴ベクトルから、実ユーザ特徴ベクトル生成部３２は、新たな実ユーザ特徴ベクトルを算出する。
【００４８】
実ユーザ特徴ベクトルの算出、実印象画像の抽出、実印象画像選択画面の表示、実印象画像の選択を１サイクルとする画像選択プロセスが繰り返されることにより、実ユーザ特徴ベクトルの精度（具体化度）が向上する。この画像選択プロセスの終了は、画像選択プロセスが所定回数に達したときか、または、ユーザによる画像選択プロセスの終了指令が与えられるか、あるいはユーザに提示すべき実印象画像がなくなることで判定される（＃Ｄ）。図３の例では、画像選択プロセスは２回であるが、それ以上でもよいし、１回だけでもよい。
【００４９】
〔最終飲食店選択処理〕＃Ｅ
画像選択プロセスが終了すると、提供体画像提示部５３は、最終的に算出された実ユーザ特徴ベクトルに一致または類似する提供体特徴ベクトルを有する飲食店画像（提供体画像）を抽出して、ユーザ端末１に送る。これにより、ユーザ端末１に図８に示されたような提供体選択画面が表示される。ユーザは、ユーザ端末１に表示された提供体画像等から最も気に入った提供体を選択する。次に、ユーザによって選択された提供体画像によって特定される飲食店の属性情報が、提供体属性情報管理部２０によって抽出され、ユーザ端末１に送られ、表示される。
【００５０】
〔事後処理〕＃Ｆ
アクセスしてきたユーザに対する一連の推薦プロセスが終了すると、特別処理ユニット７は、事後処理として、最終的にユーザによって選択された提供体画像に付与されている印象特徴ベクトルを、今回の推薦プロセスにおける履歴情報に基づいて、補正する。この推薦プロセスにおける最終的な実ユーザ特徴ベクトルは、このユーザの趣味・嗜好を適切に表しているとみなされるので、この飲食店にリンクしている提供体画像の提供体特徴ベクトルを最終的な実ユーザ特徴ベクトルに一致または類似させることで、飲食店の特徴を表す提供体特徴ベクトルはより明確なものとなる。複数の実ユーザ特徴ベクトルを代表するような代表実ユーザ特徴ベクトルを算出し、この代表実ユーザ特徴ベクトルをこの飲食店にリンクしている提供体画像の提供体特徴ベクトルにしてもよい。
【００５１】
〔別実施の形態〕
（１）上述した実施形態では、サービス提供体は飲食店であったが、これに代えて、サービス提供体として、料理教室、トレーニングジム、宿泊設備などが適用可能である。さらには、物品販売店やそこで販売される物品そのものを推薦するシステムとして構築してもよい。
【００５２】
（２）上述した実施形態では、印象特徴ベクトルと提供体特徴ベクトルを、区別して取り扱ったが、提供体特徴ベクトルも印象特徴ベクトルの一種として、共通的に取り扱ってもよい。
【００５３】
（３）図１のコンピュータシステムＣＳに構築された各機能部は、主に説明目的で区分けされているので、それらの機能部は任意に組み合わせてもよいし、さらに細かく分割させてもよい。また、コンピュータシステムＣＳに構築された各機能部の一部は、別なコンピュータに振り分けてもよい。特に、初期ユーザ特徴ベクトル生成部３１と実ユーザ特徴ベクトル生成部３２とは、ユーザ特徴ベクトル生成部として統合されてもよい。さらに、基本印象画像提示部５１と実印象画像提示部５２とは印象画像提示部として統合されてもよい。初期ユーザ特徴ベクトルと実ユーザ特徴ベクトル、及び基本印象画像と実印象画像とは、ユーザが抱く基本的な印象（あるいは概念的な印象）と、より絞り込まれた印象（あるいは具体的な印象）とをできるだけ区別するために用いられた用語である。
【００５４】
（４）上述した実施形態では、提供体情報提示部は、サービス提供体の情報として、サービス提供体の画像及びサービス提供体の属性情報を取り扱う提供体画像提示部５３として構成されていた。もちろん、提供体情報提示部は、画像を取り扱わずに、サービス提供体の属性情報だけを取り扱ってもよい。
【００５５】
なお、上記実施形態（別実施形態を含む、以下同じ）で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用することが可能であり、また、本明細書において開示された実施形態は例示であって、本発明の実施形態はこれに限定されず、本発明の目的を逸脱しない範囲内で適宜改変することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５６】
本発明は、ユーザにサービス提供体を推薦するシステムに適用可能である。
【符号の説明】
【００５７】
１        ：ユーザ端末
２        ：基本事項管理部
３        ：ユーザ特徴ベクトル管理ユニット
４        ：印象画像管理ユニット
５        ：画像提示ユニット
６        ：推薦処理ユニット
７        ：特別処理ユニット
１０      ：入出力処理部
２０      ：提供体属性情報管理部
３１      ：初期ユーザ特徴ベクトル生成部
３２      ：実ユーザ特徴ベクトル生成部
４１      ：印象特徴ベクトル管理部
４２      ：提供体特徴ベクトル管理部
５１      ：基本印象画像提示部
５２      ：実印象画像提示部
５３      ：提供体画像提示部（提供体情報提示部）
６０      ：一時データ保持部
７１      ：特徴ベクトル補正部
９０      ：データベース管理部
１００    ：データ通信網
ＣＳ      ：コンピュータシステム
【要約】      （修正有）【課題】サービス享受者の嗜好やサービス提供体に対する印象を考慮して適切なサービス提供体を推薦することができるサービス提供体推薦システムを提供する。【解決手段】サービス提供体推薦システムを構築するコンピュータシステムＣＳは、サービス提供体の基本印象を表す複数の基本印象画像をユーザに提示する基本印象画像提示部５１と、ユーザによって選択された基本印象画像に基づいて初期ユーザ特徴ベクトルを生成する初期ユーザ特徴ベクトル生成部３１と、初期ユーザ特徴ベクトルに基づいてサービス提供体の他の印象を示す複数の実印象画像をユーザに提示する実印象画像提示部５２と、ユーザによって選択された実印象画像に基づいて実ユーザ特徴ベクトルを生成する実ユーザ特徴ベクトル生成部３２と、実ユーザ特徴ベクトルに基づいて特定されたサービス提供体の情報をサービス享受者に提示する提供体情報提示部５３と、を備える。【選択図】図３【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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