"コンテンツ、ユーザ、および、当該コンテンツに対する当該ユーザのフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集する収集部と、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、ユーザ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求める予測部とを含む情報処理装置。前記予測受け入れ度に基づいて、前記アクティブユーザに提示するコンテンツと、当該コンテンツにフィードバックを付与したユーザおよび当該フィードバックの少なくとも一方とを含む組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるユーザまたはフィードバックの少なくとも一方を前記アクティブユーザに提示するように制御する提示制御部とをさらに含む請求項1に記載の情報処理装置。前記選択部は、前記予測受け入れ度がより高い組み合わせを優先して選択する請求項2に記載の情報処理装置。コンテンツとユーザの組み合わせに対する前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度、または、ユーザに対する前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度に基づいて、フィードバックの付与を促すコンテンツとユーザの組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるユーザに、前記選択された組み合わせに含まれるコンテンツに対するフィードバックの付与を促す誘導部と、前記選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるユーザ、または、当該ユーザにより付与されたフィードバックの少なくとも一方を前記アクティブユーザに提示するように制御する提示制御部とをさらに含む請求項1に記載の情報処理装置。前記選択部は、前記予測受け入れ度がより高いコンテンツとユーザの組み合わせ、または、前記予測受け入れ度がより高いユーザを含むコンテンツとユーザの組み合わせを優先して選択する請求項4に記載の情報処理装置。複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度を、ユーザ毎、フィードバック毎、または、ユーザとフィードバックの組み合わせ毎に集計する集計部と、前記予測受け入れ度の集計結果に基づいて、提示するコンテンツと、ユーザまたはフィードバックの少なくとも一方とを含む組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるユーザまたはフィードバックの少なくとも一方を提示するように制御する提示制御部とをさらに含む請求項1に記載の情報処理装置。前記選択部は、複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度がより高いユーザまたはフィードバックを含む組み合わせを優先して選択する請求項6に記載の情報処理装置。コンテンツとユーザの組み合わせに対する複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度、または、ユーザに対する複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度を、ユーザ毎に集計する集計部と、前記予測受け入れ度の集計結果に基づいて、フィードバックの付与を促すコンテンツとユーザの組み合わせを選択する選択部と、前記選択された組み合わせに含まれるユーザに、前記選択された組み合わせに含まれるコンテンツに対するフィードバックの付与を促す誘導部と、前記選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるユーザ、または、当該ユーザにより付与されたフィードバックの少なくとも一方を提示するように制御する提示制御部とをさらに含む請求項1に記載の情報処理装置。前記選択部は、複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度がより高いユーザを含む組み合わせを優先して選択する請求項8に記載の情報処理装置。ユーザを少なくとも含む組み合わせに対する前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度を、ユーザ毎に集計する集計部と、前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度がより高いユーザを優先して選択する選択部と、選択したユーザを前記アクティブユーザに提示するように制御する提示制御部とをさらに含む請求項1に記載の情報処理装置。前記予測部は、収集した前記メタフィードバックに基づいて、前記予測受け入れ度を求めるための受け入れモデルを生成する受け入れモデル生成部と、前記受け入れモデルに基づいて、前記予測受け入れ度を求める受け入れ予測部とを含むことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。情報処理装置が、コンテンツ、ユーザ、および、当該コンテンツに対する当該ユーザのフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集し、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、ユーザ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求めるステップを含む情報処理方法。コンテンツ、ユーザ、および、当該コンテンツに対する当該ユーザのフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集し、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、ユーザ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求め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。コンテンツ、および、当該コンテンツに対するフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集する収集部と、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求める予測部とを含む情報処理装置。前記予測受け入れ度に基づいて、前記アクティブユーザに提示するコンテンツと、当該コンテンツに付与されたフィードバックとを含む組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるフィードバックを前記アクティブユーザに提示するように制御する提示制御部とをさらに含む請求項14に記載の情報処理装置。複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度を、フィードバック毎に集計する集計部と、前記予測受け入れ度の集計結果に基づいて、提示するコンテンツとフィードバックを含む組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるフィードバックを提示するように制御する提示制御部とをさらに含む請求項14に記載の情報処理装置。前記予測部は、収集した前記メタフィードバックに基づいて、前記予測受け入れ度を求めるための受け入れモデルを生成する受け入れモデル生成部と、前記受け入れモデルに基づいて、前記予測受け入れ度を求める受け入れ予測部とを含むことを特徴とする請求項14に記載の情報処理装置。情報処理装置が、コンテンツ、および、当該コンテンツに対するフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集し、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求めるステップを含む情報処理方法。コンテンツ、および、当該コンテンツに対するフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集し、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求め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。このように、コンテンツ等を推薦する技術分野では、推薦するコンテンツ等がより確実にユーザに受け入れられるようにすることが望まれている。本技術は、推薦するコンテンツ等がユーザに受け入れられる可能性を高めるようにするものである。本技術の第1の側面の情報処理装置は、コンテンツ、ユーザ、および、当該コンテンツに対する当該ユーザのフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集する収集部と、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、ユーザ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求める予測部とを含む。前記予測受け入れ度に基づいて、前記アクティブユーザに提示するコンテンツと、当該コンテンツにフィードバックを付与したユーザおよび当該フィードバックの少なくとも一方とを含む組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるユーザまたはフィードバックの少なくとも一方を前記アクティブユーザに提示するように制御する提示制御部とをさらに設けることができる。前記選択部には、前記予測受け入れ度がより高い組み合わせを優先して選択させることができる。コンテンツとユーザの組み合わせに対する前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度、または、ユーザに対する前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度に基づいて、フィードバックの付与を促すコンテンツとユーザの組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるユーザに、前記選択された組み合わせに含まれるコンテンツに対するフィードバックの付与を促す誘導部と、前記選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるユーザ、または、当該ユーザにより付与されたフィードバックの少なくとも一方を前記アクティブユーザに提示するように制御する提示制御部とをさらに設けることができる。前記選択部には、前記予測受け入れ度がより高いコンテンツとユーザの組み合わせ、または、前記予測受け入れ度がより高いユーザを含むコンテンツとユーザの組み合わせを優先して選択させることができる。複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度を、ユーザ毎、フィードバック毎、または、ユーザとフィードバックの組み合わせ毎に集計する集計部と、前記予測受け入れ度の集計結果に基づいて、提示するコンテンツと、ユーザまたはフィードバックの少なくとも一方とを含む組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるユーザまたはフィードバックの少なくとも一方を提示するように制御する提示制御部とをさらに設けることができる。前記選択部には、複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度がより高いユーザまたはフィードバックを含む組み合わせを優先して選択させることができる。コンテンツとユーザの組み合わせに対する複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度、または、ユーザに対する複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度を、ユーザ毎に集計する集計部と、前記予測受け入れ度の集計結果に基づいて、フィードバックの付与を促すコンテンツとユーザの組み合わせを選択する選択部と、前記選択された組み合わせに含まれるユーザに、前記選択された組み合わせに含まれるコンテンツに対するフィードバックの付与を促す誘導部と、前記選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるユーザ、または、当該ユーザにより付与されたフィードバックの少なくとも一方を提示するように制御する提示制御部とをさらに設けることができる。前記選択部には、複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度がより高いユーザを含む組み合わせを優先して選択させるようにすることができる。ユーザを少なくとも含む組み合わせに対する前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度を、ユーザ毎に集計する集計部と、前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度がより高いユーザを優先して選択する選択部と、選択したユーザを前記アクティブユーザに提示するように制御する提示制御部とをさらに設けることができる。前記予測部には、収集した前記メタフィードバックに基づいて、前記予測受け入れ度を求めるための受け入れモデルを生成する受け入れモデル生成部と、前記受け入れモデルに基づいて、前記予測受け入れ度を求める受け入れ予測部とを設けることができる。本技術の第1の側面の情報処理方法は、情報処理装置が、コンテンツ、ユーザ、および、当該コンテンツに対する当該ユーザのフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集し、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、ユーザ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求めるステップを含む。本技術の第1の側面のプログラムは、コンテンツ、ユーザ、および、当該コンテンツに対する当該ユーザのフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集し、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、ユーザ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求めるステップを含む処理をコンピュータに実行させる。本技術の第2の側面の情報処理装置は、コンテンツ、および、当該コンテンツに対するフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集する収集部と、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求める予測部とを含む。前記予測受け入れ度に基づいて、前記アクティブユーザに提示するコンテンツと、当該コンテンツに付与されたフィードバックとを含む組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるフィードバックを前記アクティブユーザに提示するように制御する提示制御部とをさらに設けることができる。複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度を、フィードバック毎に集計する集計部と、前記予測受け入れ度の集計結果に基づいて、提示するコンテンツとフィードバックを含む組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるフィードバックを提示するように制御する提示制御部とをさらに設けることができる。前記予測部には、収集した前記メタフィードバックに基づいて、前記予測受け入れ度を求めるための受け入れモデルを生成する受け入れモデル生成部と、前記受け入れモデルに基づいて、前記予測受け入れ度を求める受け入れ予測部とを設けることができる。本技術の第2の側面の情報処理方法は、情報処理装置が、コンテンツ、および、当該コンテンツに対するフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集し、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求めるステップを含む。本技術の第2の側面のプログラムは、コンテンツ、および、当該コンテンツに対するフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集し、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求めるステップを含む処理をコンピュータに実行させる。本技術の第1の側面においては、コンテンツ、ユーザ、および、当該コンテンツに対する当該ユーザのフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックが収集され、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、ユーザ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度が求められる。本技術の第2の側面においては、コンテンツ、および、当該コンテンツに対するフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックが収集され、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度が求められる。本技術の第1の側面または第2の側面によれば、推薦するコンテンツ等がユーザに受け入れられる可能性が高くなる。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1-1.情報処理システム1の構成例1-2.情報処理システム1の処理2.変形例なお、以下、本明細書において使用する用語を以下のように定義する。アクティブユーザとは、コンテンツの提示等の対象となるユーザのことである。フィードバックとは、提示されたコンテンツ等に対するユーザの反応のことであり、明示的フィードバックexplicitfeedbackと暗黙的フィードバックimplicitfeedbackに大きく分かれる。明示的フィードバックの例として、例えば、好き/嫌い、5段階評価等の評価情報、単語レベルのタグや自然文によるコメント、アイコン等の付与が挙げられる。暗黙的フィードバックの例として、例えば、再生、停止、スキップ等のユーザ端末に対する操作や、コンテンツの購入等が挙げられる。なお、以下、提示されたコンテンツ、ユーザ、および、当該コンテンツに対する当該ユーザのフィードバックの組み合わせに対するフィードバック、または、提示されたコンテンツ、および、当該コンテンツに対するフィードバックの組み合わせに対するフィードバックを、特にメタフィードバックと称する。CUFタプルとは、コンテンツ、ユーザ、当該コンテンツに対する当該ユーザのフィードバックの組み合わせからなる3つ組のことである。コンテンツ、ユーザ、フィードバックの一部からなる組についても同様にタプルを使用する。例えば、コンテンツのみを含む組をCタプルと称し、コンテンツとユーザを含む組をCUタプルと称する。すなわち、タプルには、含まれる項目の種類によって複数のタイプが存在する。なお、以下、例えば、コンテンツCiiは自然数、ユーザUjjは自然数、フィードバックFkkは自然数からなるタプルを、Ci、Uj、Fkタプルのように表す。<1.実施の形態>[1-1.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。情報処理システム1は、サーバ11およびユーザ端末12-1乃至12-nを含むように構成される。サーバ11とユーザ端末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。なお、以下、ユーザ端末12-1乃至12-nを個々に区別する必要がない場合、単にユーザ端末12と称する。サーバ11は、各ユーザ端末12にコンテンツ等の提供や推薦を行う。なお、コンテンツの種類は特に限定されるものではなく、例えば、映画やテレビジョン番組などの動画像、写真や絵画などの静止画像、音楽データ、電子書籍、ゲーム、文書ファイル等の各種のコンテンツを扱うことが可能である。サーバ11は、通信部21、フィードバック収集部22、フィードバックデータベースDB23、メタフィードバックデータベースDB24、フィードバック解析部25、フィードバック判別部26、ユーザデータベースDB27、コンテンツメタデータベースDB28、予測部29、予測集計部30、コンテンツプロモーションデータベースDB31、ユーザネットワークデータベースDB32、提示タプル選択部33、提示制御部34、および、フィードバック誘導部35を含むように構成される。通信部21は、ネットワーク13を介して、各ユーザ端末12と通信を行い、データの送受信を行う。フィードバック収集部22は、アクティブユーザにより付与されたフィードバックまたはメタフィードバックに関するフィードバック情報を、ネットワーク13および通信部21を介して、各ユーザ端末12から受信することにより、フィードバック情報を収集する。フィードバック収集部22は、収集したフィードバック情報がフィードバックに関するものである場合、フィードバックDB23にフィードバック情報を格納する。一方、フィードバック収集部22は、受信したフィードバック情報がCUFタプルに対するメタフィードバックに関するものである場合、メタフィードバックDB24にフィードバック情報を格納する。フィードバックDB23は、アクティブユーザにより各コンテンツに付与されたフィードバックに関する情報を格納する。なお、フィードバックDB23のデータ構成については、図6等を参照して後述する。メタフィードバックDB24は、アクティブユーザにより各CUFタプルに付与されたメタフィードバックに関する情報を格納する。なお、メタフィードバックDB24のデータ構成については、図7等を参照して後述する。フィードバック解析部25は、フィードバックDB23に格納されているフィードバックの解析を行い、解析結果をフィードバックDB23に格納する。また、フィードバック解析部25は、メタフィードバックDB24に格納されているメタフィードバックの解析を行い、解析結果をメタフィードバックDB24に格納する。フィードバック判別部26は、メタフィードバックDB24に格納されているメタフィードバックがポジティブなものかネガティブなものかを判別し、判別結果をメタフィードバックDB24に格納する。ユーザDB27は、情報処理システム1を利用するユーザに関する情報例えば、年齢性別職業居住地などの特徴量等を格納する。コンテンツメタデータDB28は、サーバ11が提供するコンテンツに関するメタデータ例えば、コンテンツのジャンルやキーワードなどの特徴量、コンテンツ名、コンテンツを表す画像等を格納する。予測部29は、各ユーザ端末12から収集したメタフィードバックに基づいて、コンテンツ、ユーザまたはフィードバックの少なくとも1つを含むタプルを各アクティブユーザが受け入れる度合いを予測し、その予測値である予測受け入れ度を求める。ここで、アクティブユーザがCUFタプルを受け入れる行動には、例えば、提示されたCUFタプルに対してポジティブな感情を持つ等の内面的なもの、および、提示されたCUFタプルに対してポジティブな行動を取る等の外面的なものを含む。前者は、例えば、提示されたCUFタプルに興味や良い印象を持ったりする等が挙げられる。後者は、例えば、提示されたCUFタプルへのポジティブなフィードバックの付与、CUFタプルに含まれるコンテンツの購入、利用再生、ダウンロード等、他のユーザへの推薦、当該コンテンツに関する情報のチェック等が挙げられる。なお、これは、CUFタプル以外のタイプのタプル、コンテンツ、ユーザ等の受け入れについても同様である。予測部29は、受け入れモデル生成部51、受け入れモデルデータベースDB52、および、受け入れ予測部53を含むように構成される。受け入れモデル生成部51は、各ユーザ端末12から収集したメタフィードバックに基づいて、各タイプのタプルに対する各アクティブユーザの予測受け入れ度を求めるための受け入れモデルを生成する。すなわち、後述するように、受け入れモデル生成部51は、フィードバックDB23、メタフィードバックDB24、ユーザDB27、コンテンツメタデータDB28に格納されている情報を用いて、各タイプのタプルに対する受け入れモデルを生成する。受け入れモデル生成部51は、生成した受け入れモデルを受け入れモデルDB52に格納する。受け入れ予測部53は、受け入れモデルDB52に格納されている受け入れモデルに基づいて、各タイプのタプルを各アクティブユーザが受け入れる度合いを予測し、予測受け入れ度を求める。すなわち、後述するように、受け入れ予測部53は、フィードバックDB23、ユーザDB27、コンテンツメタデータDB28、受け入れモデルDB52に格納されている情報を用いて、各タイプのタプルに対する各アクティブユーザの予測受け入れ度を求める。受け入れ予測部53は、予測結果を予測集計部30および提示タプル選択部33に通知する。予測集計部30は、予測集計部30による予測結果について各種の集計を行い、集計結果を提示タプル選択部33に通知する。コンテンツプロモーションDB31は、情報処理システム1を用いてサービスを提供するサービス提供者が、販売促進等のプロモーションを行うコンテンツのIDが登録される。従って、例えば、コンテンツプロモーションDB31にコンテンツIDが登録されているコンテンツが、優先的にユーザに推薦される。ユーザネットワークDB32は、情報処理システム1を利用するユーザ間のつながりを示す情報を格納するデータベースである。図2は、ユーザネットワークDB32のデータ構成の例を示している。ユーザネットワークDB32は、つながりID、FromID、ToIDの各項目を含む。つながりIDは、各ユーザ間のつながりを識別するためのIDである。FromIDは、フォロー元のユーザのユーザIDである。ToIDは、フォロー先のユーザのユーザIDである。従って、例えば、つながりIDが1のレコードでは、ユーザU1がユーザU2をフォローしていることが示されている。すなわち、ユーザU1が、ユーザU2を知っていたり、ユーザU2に関心を持っていることを示している。なお、フォローは必ずしも両方向である必要はなく、片方向のみでも構わない。提示タプル選択部33は、受け入れ予測部53による予測結果、予測集計部30による集計結果、並びに、コンテンツプロモーションDB31およびユーザネットワークDB32に格納されている情報に基づいて、アクティブユーザに提示するコンテンツ、ユーザ、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせである提示タプルを選択する。提示タプル選択部33は、選択した提示タプルを提示制御部34およびフィードバック誘導部35に通知する。提示制御部34は、提示タプル選択部33により選択された提示タプル、並びに、フィードバックDB23、ユーザDB27、コンテンツメタデータDB28、および、ユーザネットワークDB32に格納されている情報に基づいて、コンテンツ等を提示する画面の表示用の表示データを生成する。提示制御部34は、生成した表示データを、通信部21およびネットワーク13を介して、ユーザ端末12に送信する。フィードバック誘導部35は、提示タプル選択部33により選択された提示タプル、並びに、ユーザDB27、および、コンテンツメタデータDB28に格納されている情報に基づいて、ユーザに対して特定のコンテンツへのフィードバックを促すための画面の表示用の表示データを生成する。フィードバック誘導部35は、生成した表示データを、通信部21およびネットワーク13を介して、ユーザ端末12に送信する。ユーザ端末12は、例えば、サーバ11から提供されるコンテンツを利用したり、各種の情報を表示したりするのに用いられる。また、アクティブユーザは、ユーザ端末12の図示せぬ操作部を介して、コンテンツに対するフィードバックや、CUFタプルに対するメタフィードバックを付与することができる。なお、ユーザ端末12は、例えば、パーソナルコンピュータ、コンピュータゲームシステム、ホームサーバ等のコンピュータシステム、あるいは、携帯ゲーム機、携帯電話機、携帯情報端末、携帯音楽プレーヤ等の可搬型のコンピュータシステム等により構成される。[1-2.情報処理システム1の処理]次に、図3乃至図33を参照して、情報処理システム1により実行される処理について説明する。フィードバック収集処理まず、図3のフローチャートを参照して、情報処理システム1により実行される受け入れモデル生成処理について説明する。ステップS1において、サーバ11は、コンテンツを提示する。具体的には、例えば、ユーザ端末12は、アクティブユーザにより入力されたコンテンツの提示の指令を、ネットワーク13を介してサーバ11に送信する。サーバ11の通信部21は、ユーザ端末12からの指令を受信し、提示制御部34に供給する。提示制御部34は、アクティブユーザに提示するコンテンツに関する情報メタデータをコンテンツメタデータDB28から取得する。また、提示制御部34は、提示するコンテンツに対するフィードバックに関する情報をフィードバックDB23から取得する。さらに、提示制御部34は、提示するコンテンツにフィードバックを付与したユーザに関する情報をユーザDB27から取得する。提示制御部34は、取得した情報に基づいて、アクティブユーザにコンテンツを提示するためのコンテンツ提示画面の表示用の表示データを生成する。そして、提示制御部34は、生成した表示データを、通信部21およびネットワーク13を介して、アクティブユーザのユーザ端末12に送信する。ユーザ端末12は、サーバ11から受信した表示データに基づいて、コンテンツ提示画面を表示する。図4および図5は、コンテンツ提示画面の例を示している。図4は、コンテンツに関する情報を、ユーザが付与したコメント等のフィードバック情報とともに表示する例を示している。具体的には、左上隅にコンテンツ名コンテンツAが表示され、その下にコンテンツを表す画像101、および、当該コンテンツに対するユーザ評価102が表示されている。ユーザ評価102は、例えば、複数のユーザにより付与された5段階評価の平均値により表される。また、ユーザ評価102の下にボタン103が表示されている。ボタン103を押下するとコメント入力画面が表示され、アクティブユーザは、コンテンツAに対するフィードバックとしてコメントを入力することができる。また、上述した表示の右側に、コンテンツAに対するフィードバックに関する情報が表示されている。すなわち、コンテンツAにフィードバックを付与したユーザAを表す画像104a、ユーザAのユーザ名ニックネーム等を含む、並びに、ユーザAによるフィードバックの内容例えば、コメント等を含む吹き出し105aが表示されている。同様に、コンテンツAにフィードバックを付与したユーザBを表す画像104b、ユーザBのユーザ名、並びに、ユーザBによるフィードバックの内容を含む吹き出し105bが表示されている。さらに、吹き出し104aの右にサムアップボタン106aおよびサムダウンボタン107aが表示されている。アクティブユーザは、ユーザAによるコンテンツAに対するフィードバックに対してポジティブな評価例えば、賛成、共感等を付与する場合、サムアップボタン106aを押下する。逆に、アクティブユーザは、ユーザAによるコンテンツAに対するフィードバックに対してネガティブな評価例えば、反対、不快等を付与する場合、サムダウンボタン107aを押下する。同様に、吹き出し104bの右にも、ユーザBによるコンテンツAへのフィードバックに対する評価を付与するためのサムアップボタン106bおよびサムダウンボタン107bが表示されている。従って、図4のコンテンツ提示画面では、アクティブユーザは、コメントを入力することにより、提示されたコンテンツに対して直接フィードバックを付与することができる。また、アクティブユーザは、サムアップボタン106a、106b、サムダウンボタン107a、107bを押下することにより、提示されたコンテンツ、フィードバックを付与したユーザ、付与されたフィードバックの組CUFタプルに対して、明示的なメタフィードバックを付与することができる。図5は、各ユーザのフィードバック情報をリスト形式により表示する例を示している。この例では、コンテンツAに対するユーザAのフィードバック情報が1行目に表示され、コンテンツBに対するユーザBのフィードバック情報が2行目に表示されている。具体的には、1行目には、コンテンツAを表す画像121a、コンテンツ名コンテンツA、コンテンツAに対するユーザ評価122a、ユーザAを表す画像123a、コンテンツAに対するユーザAのフィードバックを含む吹き出し124aが表示されている。また、吹き出し124aの右には、視聴ボタン125aおよび購入ボタン126aが表示されている。アクティブユーザは、視聴ボタン125aを押下することにより、コンテンツAを視聴することができ、購入ボタン126aを押下することにより、コンテンツAの購入手続きを行うことができる。同様に、2行目には、コンテンツBを表す画像121b、コンテンツ名コンテンツB、コンテンツBに対するユーザ評価122b、ユーザBを表す画像123b、コンテンツBに対するユーザBのフィードバックを含む吹き出し124bが表示されている。また、吹き出し124bの右には、視聴ボタン125b、および、購入ボタン126bが表示されている。従って、図5のコンテンツ提示画面では、アクティブユーザは、視聴ボタン125a、125b、購入ボタン126a、126bを押下することにより、提示されたコンテンツ、コンテンツにフィードバックを付与したユーザ、付与されたフィードバックの組CUFタプルに対して、暗黙的なメタフィードバックを付与することができる。なお、以下、サムアップボタン106a、106bを個々に区別する必要がない場合、単にサムアップボタン106と称し、サムダウンボタン107a、107bを個々に区別する必要がない場合、単にサムダウンボタン107と称する。さらに、以下、視聴ボタン125a、125bを個々に区別する必要がない場合、単に視聴ボタン125と称し、購入ボタン126a、126bを個々に区別する必要がない場合、単に購入ボタン126と称する。ステップS2において、サーバ11は、フィードバックを取得する。具体的には、アクティブユーザは、例えば、所定のインタフェースを介して、コンテンツ提示画面に提示されたコンテンツに対する5段階評価やコメントを入力することにより、提示されたコンテンツに対して直接フィードバックを付与する。あるいは、アクティブユーザは、例えば、図4のサムアップボタン106、サムダウンボタン107、または、図5の視聴ボタン125、購入ボタン126を押下することにより、提示されたCUFタプルに対してメタフィードバックを付与する。ユーザ端末12は、アクティブユーザにより付与されたフィードバックまたはメタフィードバックに関するフィードバック情報を、ネットワーク13を介して、サーバ11に送信する。サーバ11の通信部21は、ユーザ端末12から送信されたフィードバック情報を受信し、フィードバック収集部22に供給する。フィードバック収集部22は、受信したフィードバック情報が、提示したコンテンツに対するフィードバックに関するものである場合、フィードバックDB23にフィードバック情報を格納する。一方、フィードバック収集部22は、受信したフィードバック情報が、提示したCUFタプルに対するメタフィードバックに関するものである場合、メタフィードバックDB24にフィードバック情報を格納する。図6は、フィードバックDB23のデータ構成の例を示している。この例では、フィードバックDB23は、フィードバックID、ユーザID、コンテンツID、フィードバックのタイプ、フィードバックの各項目を含む。フィードバックIDは、各フィードバックを識別するためのIDである。ユーザIDは、フィードバックを付与したユーザのユーザIDである。コンテンツIDは、フィードバックが付与されたコンテンツのコンテンツIDである。フィードバックのタイプは、付与されたフィードバックのタイプを示し、例えば、文字列、5段階、操作等に分類される。例えば、コメントやタグなどの文字情報によるフィードバックは、文字列に分類される。5段階評価によるフィードバックは、5段階に分類される。再生、スキップ等のコンテンツに対するユーザ操作によるフィードバックは、操作に分類される。フィードバックは、ユーザが実際に付与したフィードバックの内容を示す。例えば、図6のフィードバックIDがF1のレコードには、ユーザU2が、コンテンツC1に対して、これはかっこいいという文字列タイプのフィードバックを付与したことを示す情報が格納されている。フィードバックIDがF2のレコードには、ユーザU3が、コンテンツC3に対して、5段階評価の5の評価を付与したことを示す情報が格納されている。フィードバックIDがF3のレコードには、ユーザU3が、コンテンツC3に対して、再生操作を行ったことを示す情報が格納されている。フィードバックIDがF4のレコードには、ユーザU1が、コンテンツC2に対して、5段階評価の2の評価を付与したことを示す情報が格納されている。図7は、メタフィードバックDB24のデータ構成の例を示している。この例では、メタフィードバックDB24は、メタフィードバックID、ユーザID、対象フィードバックID、メタフィードバックのタイプ、メタフィードバックの各項目を含む。メタフィードバックIDは、各メタフィードバックを識別するためのIDである。ユーザIDは、メタフィードバックを付与したユーザのユーザIDである。対象フィードバックIDは、図6のフィードバックDB23のフィードバックIDと対応し、メタフィードバックの対象となるフィードバックIDを示している。すなわち、対象フィードバックIDは、メタフィードバックが付与されたCUFタプルに対応するフィードバックDB23のフィードバックIDを示す。メタフィードバックのタイプは、付与されたメタフィードバックのタイプを示し、例えば、文字列、操作、サムアップ/ダウン、購入等に分類される。例えば、コメント等の文字情報によるメタフィードバックは、文字列に分類される。視聴等のユーザ操作によるメタフィードバックは、操作に分類される。図4のサムアップボタン106及びサムダウンボタン107によるメタフィードバックは、サムアップ/ダウンに分類される。コンテンツを購入することによるメタフィードバックは、購入に分類される。メタフィードバックは、ユーザが実際に付与したメタフィードバックの内容を示す。例えば、図7のメタフィードバックIDがMF1のレコードには、ユーザU1が、フィードバックDB23のフィードバックIDがF1のレコードに示されるCUFタプルに対して、その意見に同意という文字列タイプのメタフィードバックを付与したことを示す情報が格納されている。メタフィードバックIDがMF2のレコードには、ユーザU1が、フィードバックDB23のフィードバックIDがF2のレコードに示されるCUFタプルに対して、再生操作を行ったことを示す情報が格納されている。メタフィードバックIDがMF3のレコードには、ユーザU2が、フィードバックDB23のフィードバックIDがF4のレコードに示されるCUFタプルに対して、サムダウンの評価を付与したことを示す情報が格納されている。メタフィードバックIDがMF4のレコードには、ユーザU2が、フィードバックDB23のフィードバックIDがF5のレコードに示されるCUFタプルに対して、コンテンツの購入を行ったことを示す情報が格納されている。ステップS3において、フィードバック解析部25は、フィードバック解析を行う。具体的には、フィードバック解析部25は、フィードバックDB23の各レコードに格納されているフィードバックから特徴的な要素を特徴量として抽出する。例えば、フィードバック解析部25は、文字列タイプなどの自然言語によるフィードバックに対して、形態素解析や構文解析等を用いて、特徴的な単語を特徴量として抽出する。そして、フィードバック解析部25は、抽出した特徴量を対応するフィードバックDB23のレコードに格納する。図8は、図6のフィードバックDB23に対してフィードバック解析を行った後の状態の例を示している。例えば、フィードバックIDがF1のレコードのこれはかっこいいというフィードバックから、かっこいい、の2つの特徴量が抽出されている。フィードバック解析部25は、メタフィードバックDB24についても同様の解析処理を行う。図9は、図7のメタフィードバックDB24に対してフィードバック解析を行った後の状態の例を示している。例えば、メタフィードバックIDがMF1のレコードのその意見に同意というメタフィードバックから、意見、同意、の3つの特徴量が抽出されている。ステップS4において、フィードバック判別部26は、フィードバック判別を行う。例えば、フィードバック判別部26は、メタフィードバックDB24の各レコードのメタフィードバックが、対象となるCUFタプルに対して同意を示すポジティブなものか、反対を示すネガティブなものかを判別する。換言すれば、フィードバック判別部26は、対象となるCUFタプルをユーザが受け入れたか否かを判別する。例えば、フィードバック判別部26は、5段階評価や好き/嫌いによるメタフィードバックについては、そのままメタフィードバックの値を利用して、ポジティブまたはネガティブの判別を行う。また、例えば、フィードバック判別部26は、自然言語によるメタフィードバックについては、当該メタフィードバックから抽出された特徴量に基づく主観表現のポジティブ/ネガティブ判別技術等を用いて、ポジティブまたはネガティブの判別を行う。なお、主観表現のポジティブ/ネガティブ判別技術の詳細については、例えば、NKobayashiOpinionMiningfromWebDocumentsExtractionandStructurization人工知能学会論文誌Vol22No22007pp227238に記載されている。さらに、例えば、フィードバック制御部25は、暗黙的フィードバックによるメタフィードバックについては、他のメタフィードバックとの相関を考慮したり、事前に決めたルールに従ってポジティブまたはネガティブの判別を行う。後者の場合、例えば、メタフィードバックが再生やサムアップのときにはポジティブに分類され、停止、スキップ、サムダウンのときにはネガティブに分類される。そして、フィードバック判別部26は、判別結果をメタフィードバックDB24の各レコードに格納する。図10は、図9のメタフィードバックDB24に対してフィードバック判別を行った後の状態の例を示している。例えば、その意見に同意、再生、購入のメタフィードバックはポジティブに分類され、サムダウンのメタフィードバックはネガティブに分類されている。なお、単にポジティブまたはネガティブの判別を行うだけでなく、例えば、ポジティブ度合い、ネガティブ度合いの判別を行い、それらの度合いを数値等で表すようにしてもよい。なお、この判別結果が、次の受け入れモデルを生成する際の教師データとなる。ステップS5において、受け入れモデル生成部51は、受け入れモデルを生成する。すなわち、受け入れモデル生成部51は、フィードバックDB23、メタフィードバックDB24、ユーザDB27、コンテンツメタデータDB28に格納されている情報を用いて、各タイプのタプルに対する受け入れモデルを生成する。例えば、CUFタプルに対する受け入れモデルは、コンテンツ、ユーザ、フィードバックの各組み合わせを各アクティブユーザがどの程度受け入れるかを予測するためのモデルである。そして、CUFタプルの他に、CUタプル、UFタプル、CFタプル、Cタプル、Uタプル、および、Fタプルに対する受け入れモデルが生成される。受け入れモデルの生成方法には、大きく分けて協調フィルタリングによる方法と、コンテンツベースフィルタリングCBFによる方法とがある。まず、協調フィルタリングを用いた方法の例について説明する。協調フィルタリングは、例えば、次の非特許文献1に記載されているように、ユーザとコンテンツを行と列とした非観測要素を含む行列の予測問題として定義され、ユーザやコンテンツに関する付加情報メタデータは用いられない。非特許文献1:ZhengVWetalCollaborativeFilteringMeetsMobileRecommendationAUsercenteredApproachAAAI2010例えば、CUFタプルに対する受け入れモデルを生成するための協調フィルタリングは、コンテンツ、ユーザ、フィードバックに受け入れる側のユーザアクティブユーザを加えた4要素からなる4次元配列の予測問題となる。一方、Fタプルの受け入れモデルを生成するための協調フィルタリングは、フィードバックと受け入れる側のユーザアクティブユーザの2要素からなる2次元配列行列の予測問題となる。テンソル内要素の予測には、例えば、次の非特許文献2、3、4などに記載された方法を用いることができる。非特許文献2:ZhengVWetalCollaborativeFilteringMeetsMobileRecommendationAUsercenteredApproachAAAI2010非特許文献3:SymeonidisPetalTagRecommendationsBasedonTensorDimensionalityReductionProceedingsofRecommenderSystems2008非特許文献4:KoldaTGBaderBWTensorDecompositionsandApplicationsSIAMReview2008例えば、アクティブユーザA1乃至A3それぞれユーザU1乃至U3に対応が、CUタプルC∈{C1,C2,C3,C4}、U∈{U1,U2,U3,U4}に対して、それぞれ図11乃至図13に示すようにメタフィードバックを付与している場合について検討する。なお、欄内の各値は、1がポジティブなメタフィードバックを付与していることを示し、-1がネガティブなメタフィードバックを付与していることを示し、0がメタフィードバックを付与していないことを示している。例えば、図11から、アクティブユーザA1が、C1、U1タプルに対してメタフィードバックを付与しておらず、C1、U2タプルに対してポジティブなメタフィードバックを付与しており、C1、U4タプルに対してネガティブなメタフィードバックを付与していることが分かる。これを、アクティブユーザの方向に束ねて、3×4×4の3次のテンソルXとし、非特許文献4に記載のCANDECOMPPARAFAC分解を適用すると、図14乃至図17に示されるような結果が得られる。なお、図14はアクティブユーザA1乃至A3に対する2次元の潜在ベクトルlatentvectorを示している。図15はコンテンツC1乃至C4に対する2次元の潜在ベクトルを示している。図16はフィードバックを付与したユーザU1乃至U4に対する2次元の潜在ベクトルを示している。図17は、後述する式1の2次元の重みベクトルλを示している。ここで、各行列の要素を{air},{cjr},{ukr},λ=[λ1,λ2]とすると、元のテンソルの値xijkは、次式1のように近似される。この式1が受け入れモデルとなる。すなわち、式1の算出値が、元のテンソルにおいてメタフィードバックが付与されていないCUFタプルに対するアクティブユーザの予測受け入れ度となる。そして、予測受け入れ度が高いほど、アクティブユーザが対象となるCUFタプルを受け入れる可能性が高く、予測受け入れ度が低いほど、受け入れる可能性が低くなる。次に、CBFを用いた方法の例について説明する。CBFを用いた方法では、例えば、ユーザDB27に格納されているユーザの特徴量、コンテンツメタデータDB28に格納されているコンテンツの特徴量メタデータ、上述したフィードバックの特徴量に基づいて、受け入れモデルが生成される。例えば、上記の全ての特徴量を1つのベクトルとし、ステップS4の処理によるポジティブまたはネガティブの判別結果をそれぞれ正例または負例として、サポートベクターマシンやロジスティック回帰などの判別手法例えば、非特許文献5参照を適用することにより、受け入れモデルが生成される。非特許文献5:BishopCMPatternRecognitionandMachineLearningSpringerVerlag2006なお、フィードバック判別の結果が5段階など3値以上の場合には、線形回帰などが用いられる。また、協調フィルタリングの場合と同様に、例えばフィードバックの内容を無視する場合には、CUFタプルの特徴量のみによるベクトル空間上で判別が行われる。例えば、CUFタプルの特徴量ベクトルは、図18のように表現される。なお、図18の各欄の値は、1列目に示される評価対象タプルに含まれるコンテンツ、ユーザ、フィードバックの2列目以降に示される各項目に対する特徴量を示している。例えば、図18の1番目のレコードは、評価対象タプルであるC1、U2、F2タプルに含まれるコンテンツ、ユーザ、フィードバックの特徴量を示している。具体的には、コンテンツC1のジャンルロック、ジャンルポップス、ジャンルジャズ、テンポ、音の大きさ、リズム楽器の比の各項目に対する特徴量は、それぞれ1,0,0,40,55,40である。ユーザU1の男、女、20代以下、30代、40代以上の各項目に対する特徴量は、1,0,0,1,0である。フィードバックF1のかっこいい、、特徴量4、特徴量5の各項目に対する特徴量は、それぞれ1,1,0,0である。そして、メタフィードバックの判別結果に基づいて、ロジスティック回帰等を用いて学習することにより、各アクティブユーザのCUFタプルに対する予測受け入れ度を計算するための特徴毎の重みが、図19に示されるように求まる。なお、図19の各欄の値は、1列目に示されるアクティブユーザの2列目以降に示される各項目に対する重みを示している。例えば、図19の1番目のレコードは、アクティブユーザA1の各項目に対する重みを示している。具体的には、アクティブユーザA1のコンテンツに関するジャンルロック、ジャンルポップス、ジャンルジャズ、テンポ、音の大きさ、リズム楽器の比の各項目に対する重みは、085,020,042,0021,0152,0002である。アクティブユーザA1のユーザに関する男、女、20代以下、30代、40代以上の各項目に対する重みは、051,022,011,053,033である。アクティブユーザA1のフィードバックに関するかっこいい、、特徴量4、特徴量5の各特徴に対する重みは、079,035,124,080である。そして、図19の各重みを用いた加算式が受け入れモデルとなる。すなわち、CUFタプルに含まれるコンテンツ、ユーザ、フードバックの各特徴量にそれぞれ対応する図19の重みを乗じて加算した値が、そのCUFタプルに対するアクティブユーザの予測受け入れ度となる。なお、上述した方法は、受け入れモデルの生成方法の一例であり、他の方法を用いるようにしてもよい。例えば、非特許文献6に示されるように、協調フィルタリングとCBFの両方の特徴を組み合わせた方法を用いることも可能である。非特許文献6:AgarwalDChenBCRegressionbasedLatentFactorModelsKDD2009また、CUタプル、UFタプル、CFタプル、Cタプル、Uタプル、および、Fタプルに対する受け入れモデルも、CUFタプルの場合と同様にして生成される。そして、受け入れモデル生成部51は、生成した受け入れモデルを受け入れモデルDB52に格納する。その後、処理は終了する。なお、受け入れモデルの生成処理は、例えば、ステップS1乃至S4の処理が行われる度に実行するようにしてもよいし、フィードバックを一定量収集する毎、あるいは、一定期間が経過する毎に実行するようにしてもよい。また、以上の説明では、自動的に受け入れモデルを生成する例を示したが、所定のルール等に従って人手により作成して、受け入れモデルDB52に格納するようにしてもよい。コンテンツ推薦処理1次に、図20のフローチャートを参照して、サーバ11により実行されるコンテンツ推薦処理の第1の実施の形態について説明する。なお、この処理では、アクティブユーザ毎に受け入れる可能性が高いタプルを見つけ、提示する処理が行われる。ステップS101において、受け入れ予測部53は、受け入れ予測を行う。具体的には、まず、受け入れ予測部53は、Cタプルを除くタイプの中から、受け入れ予測を行うタプルのタイプ、換言すれば、コンテンツの推薦に用いるタプルのタイプを選択する。これにより、CUFタプル、CFタプル、CUタプル、UFタプル、Uタプル、Fタプルの中から1つのタイプが選択される。次に、受け入れ予測部53は、選択したタイプの各タプルについて、受け入れモデルDB52に格納されている受け入れモデルを用いて、コンテンツを推薦する対象となるアクティブユーザの受け入れ予測を行う。その結果、選択されたタイプの各タプルに対するアクティブユーザの予測受け入れ度が算出される。なお、ここでは、フィードバックDB23にデータが存在するタプルのみが予測対象となる。従って、実際にフィードバックを付与していないユーザや、実際に付与されていないフィードバックを含むタプルは、予測対象から除外される。例えば、ユーザU1が、コンテンツC1にフィードバックを付与し、コンテンツC2にフィードバックを付与していない場合、C1、U1タプルは予測対象となり、C2、U1タプルは予測対象から除外される。そして、受け入れ予測部53は、予測結果を提示タプル選択部33に通知する。図21は、アクティブユーザがユーザU1である場合の、CUFタプルに対する受け入れ予測の結果の例を示している。例えば、C1、U2、F2タプルに対するアクティブユーザU1の予測受け入れ度は0.32であることが示されている。なお、以下、ステップS101の処理で図21の受け入れ予測の結果が得られた場合の処理を具体例として説明する。ステップS102において、提示タプル選択部33は、提示タプルを選択する。例えば、提示タプル選択部33は、予測受け入れ度が高い方から順に所定の個数のタプルを提示タプルに選択する。すなわち、提示タプル選択部33は、予測受け入れ度がより高いタプルを優先して提示タプルに選択する。例えば、図21の受け入れ予測の結果を用いて提示タプルを2つ選択する場合、予測受け入れ度が088で最も高いC1、U3、F3タプル、予測受け入れ度が067で2番目に高いC4、U4、F6タプルが選択される。あるいは、一般的に知り合いや関心のある人物から推薦されたコンテンツは、受け入れられやすい傾向にある。そこで、ユーザネットワークDB32を用いて、アクティブユーザと関係のあるユーザを検索し、検索されたユーザを含むタプルを優先して提示タプルに選択するようにしてもよい。例えば、アクティブユーザと関係のあるユーザを含むタプルの予測受け入れ度に所定の重みを加算して、加算後の予測受け入れ度に基づいて、提示タプルを選択するようにしてもよい。例えば、図2のユーザネットワークDB32において、アクティブユーザであるユーザU1は、ユーザU2とユーザU5をフォローしている。従って、例えば重みを05に設定した場合、図21の予測受け入れ度のうち、ユーザU2を含むC1、U2、F2タプルおよびC3、U2、F4タプルに対する予測受け入れ度が、重みを加算することにより、それぞれ082、060となる。従って、提示タプルを2つ選択する場合、予測受け入れ度が088で最も高いC1、U3、F3タプル、予測受け入れ度が082で2番目に高いC1、U2、F2タプルが選択される。ステップS103において、提示タプル選択部33は、アクティブユーザに推薦するコンテンツを選択する。具体的には、ステップS102の処理で選択した提示タプルがUFタプルまたはFタプルである場合、提示タプルに含まれるフィードバックには、必ず対象となるコンテンツが存在する。従って、提示タプル選択部33は、提示タプルに含まれるフィードバックの対象となるコンテンツを、アクティブユーザに推薦するコンテンツとして選択する。そして、提示タプル選択部33は、選択したコンテンツを提示タプルUFタプルまたはFタプルに追加する。その結果、提示タプルはCUFタプルまたはCFタプルとなる。また、ステップS102の処理で選択した提示タプルがUタプルである場合、選択タプルに含まれるユーザ以下、この処理において提示ユーザと称するがフィードバックを付与しているコンテンツは必ずしも1つとは限らない。従って、提示タプル選択部33は、提示ユーザがフィードバックを付与しているコンテンツの中から、アクティブユーザに推薦するコンテンツを選択する。例えば、提示ユーザがフィードバックを付与しているコンテンツを全て選択するようにしてもよいし、その中から所定の数のコンテンツをランダムに選択するようにしてもよい。あるいは、提示ユーザがフィードバックを付与しているコンテンツの中から、コンテンツプロモーションDB31に登録されているコンテンツを優先的に選択するようにしてもよい。あるいは、コンテンツ提供者からサービス提供者に販売促進費が支払われている場合、提示ユーザがフィードバックを付与しているコンテンツの中から、販売促進費が高いコンテンツを優先的に選択するようにしてもよい。なお、このとき、提示ユーザがポジティブなフィードバックを付与したコンテンツのみを対象にするようにしてもよい。そして、提示タプル選択部33は、選択したコンテンツを提示タプルUタプルに追加する。その結果、提示タプルはCUタプルとなる。なお、ステップS102の処理で選択した提示タプルがCUFタプル、CUタプル、または、CFタプルのいずれかである場合、提示タプルにすでにコンテンツが含まれている。従って、提示タプルに含まれるコンテンツが、そのままアクティブユーザに推薦するコンテンツとなる。そして、提示タプル選択部33は、提示タプルを提示制御部34に通知する。ステップS104において、サーバ11は、コンテンツを提示する。具体的には、提示制御部34は、提示タプルに含まれるコンテンツに関する情報メタデータをコンテンツメタデータDB28から取得する。また、提示制御部34は、提示タプルにユーザが含まれる場合、そのユーザに関する情報をユーザDB27から取得する。さらに、提示制御部34は、提示タプルにフィードバックが含まれる場合、そのフィードバックに関する情報をフィードバックDB23から取得する。提示制御部34は、取得した情報に基づいて、アクティブユーザにコンテンツを推薦するためのコンテンツ推薦画面の表示用の表示データを生成する。そして、提示制御部34は、生成した表示データを、通信部21およびネットワーク13を介して、アクティブユーザのユーザ端末12に送信する。アクティブユーザのユーザ端末12は、サーバ11から受信した表示データに基づいて、コンテンツ推薦画面を表示する。図22乃至図24は、コンテンツ推薦画面の一例を示している。図22は、提示タプルがCUFタプルの場合のコンテンツ推薦画面の例を示している。具体的には、左上隅にコンテンツ名コンテンツAが表示され、その下にコンテンツを表す画像201が表示されている。また、上述した表示の右側に、コンテンツAに対するフィードバックに関する情報が表示されている。すなわち、コンテンツAにフィードバックを付与したユーザAを表す画像202a、ユーザAのユーザ名、並びに、ユーザAのフィードバックの内容例えば、コメント等を含む吹き出し203aが表示されている。同様に、コンテンツAにフィードバックを付与したユーザBを表す画像202b、ユーザBのユーザ名、並びに、ユーザBのフィードバックの内容例えば、コメント等を含む吹き出し203bが表示されている。図23は、提示タプルがCFタプルの場合のコンテンツ推薦画面の例を示している。このコンテンツ推薦画面では、図22のコンテンツ推薦画面と比較して、画像202a,202b、並びに、ユーザA及びユーザBのユーザ名の表示が省略されている。すなわち、このコンテンツ推薦画面では、コンテンツAにフィードバックを付与したユーザに関する情報は表示されずに、フィードバックの内容のみ表示される。図24は、提示タプルがCUタプルの場合のコンテンツ推薦画面の例を示している。このコンテンツ推薦画面では、図22のコンテンツ推薦画面と比較して、吹き出し203a,203bの表示が省略されている。すなわち、このコンテンツ推薦画面では、コンテンツAに付与されたフィードバックの内容は表示されずに、フィードバックを付与したユーザに関する情報のみ表示される。図25乃至図27は、推薦するコンテンツをリスト形式で表示する場合のコンテンツ推薦画面の例を示している。図25は、提示タプルがCUFタプルの場合のリスト形式のコンテンツ推薦画面の例を示している。この例では、コンテンツAに関する情報が1行目に表示され、コンテンツBに関する情報が2行目に表示されている。より具体的には、1行目には、コンテンツAを表す画像221a、コンテンツAのコンテンツ名、コンテンツAにフィードバックを付与したユーザAを表す画像222aおよびユーザ名、コンテンツAに対するユーザAのフィードバックを含む吹き出し223aが、左から順に表示されている。同様に、2行目には、コンテンツBを表す画像221b、コンテンツBのコンテンツ名、コンテンツBにフィードバックを付与したユーザBを表す画像222bおよびユーザ名、コンテンツBに対するユーザBのフィードバックを含む吹き出し223bが、左から順に表示されている。図26は、提示タプルがCFタプルの場合のリスト形式のコンテンツ推薦画面の例を示している。このコンテンツ推薦画面では、図25のコンテンツ推薦画面と比較して、画像222a,222b、並びに、ユーザA及びユーザBのユーザ名の表示が省略されている。代わりに、コンテンツAに対するフィードバックを含む吹き出し223c、および、コンテンツBに対するフィードバックを含む吹き出し223dが追加されている。すなわち、このコンテンツ推薦画面では、各コンテンツにフィードバックを付与したユーザに関する情報は表示されずに、フィードバックの内容のみ表示される。図27は、提示タプルがCUタプルの場合のリスト形式のコンテンツ推薦画面の例を示している。このコンテンツ推薦画面では、図25のコンテンツ推薦画面と比較して、吹き出し223a,223bの表示が省略されている。代わりに、コンテンツAにフィードバックを付与したユーザCを表す画像222cおよびユーザ名が追加されている。すなわち、このコンテンツ推薦画面では、各コンテンツに付与されたフィードバックの内容は表示されずに、フィードバックを付与したユーザに関する情報のみ表示される。また、例えば、提示タプルにユーザUおよびフィードバックFが含まれる場合、ユーザUさんがフィードバックFと言っているコンテンツです。といったような情報を表示するようにしてもよい。この場合、例えば、アクティブユーザと関連のあるユーザ、および、そのユーザのフィードバックを優先的に表示するようにしてもよい。さらに、例えば、提示タプルにフィードバックFのみが含まれ、ユーザUが含まれない場合、フィードバックFと言われているコンテンツです。といったような情報を表示するようにしてもよい。また、例えば、提示タプルにユーザUのみが含まれ、フィードバックFが含まれない場合、ユーザUさんが言及しているコンテンツです。といったような情報を表示するようにしてもよい。この場合、例えば、アクティブユーザと関連のあるユーザを優先的に表示するようにしてもよい。なお、図22乃至図27のコンテンツ推薦画面において、フィードバックの文言の内容等に合わせて、ユーザを表す画像や発言内容の表示の切り替えを行ってもよい。その後、処理は終了する。このようにして、予測受け入れ度が高いCUFタプル、CFタプル、または、CUタプルが優先的にアクティブユーザに提示される。これにより、アクティブユーザが提示されたコンテンツを受け入れる可能性が高くなる。また、コンテンツとともに、コンテンツにフィードバックを付与しているユーザ、または、コンテンツに付与されているフィードバックのうち少なくとも一方が提示されるため、ユーザはコンテンツの推薦理由を知ることができる。さらに、フィードバックを提示する場合、他のユーザにより付与されているフィードバックの内容がそのまま提示されるため、アクティブユーザに推薦理由がより明確に伝わるようになる。コンテンツ推薦処理2次に、図28のフローチャートを参照して、サーバ11により実行されるコンテンツ推薦処理の第2の実施の形態について説明する。なお、この処理では、アクティブユーザが発言等を受け入れやすい影響力のあるユーザを見つけ、見つけたユーザにコンテンツへのフィードバックを促し、当該コンテンツとともに当該ユーザや当該フィードバックをアクティブユーザに提示する処理が行われる。ステップS121において、提示タプル選択部33は、アクティブユーザに推薦するコンテンツを選択する。例えば、提示タプル選択部33は、コンテンツプロモーションDB31に登録されているコンテンツの中から所定数のコンテンツを、アクティブユーザに推薦するコンテンツ以下、推薦コンテンツと称するに選択する。ステップS122において、提示タプル選択部33は、受け入れ予測を行う。具体的には、受け入れ予測部53は、図20のステップS101と同様の処理により、CUタプルまたはUタプルに対するアクティブユーザの受け入れ予測を行う。なお、CUタプルに対する受け入れ予測を行う場合には、推薦コンテンツを含むCUタプルが予測対象となる。そして、受け入れ予測部53は、予測結果を提示タプル選択部33に通知する。ステップS123において、図21のステップS102の処理と同様に、提示タプルが選択される。ただし、Uタプルに対する受け入れ予測が行われた場合、提示タプル選択部33は、選択した提示タプルUタプルに、さらに推薦コンテンツを追加したCUタプルを提示タプルに設定する。これにより、CUタプルに対する受け入れ予測を行った場合、アクティブユーザの予測受け入れ度がより高いCUタプルが優先的に提示タプルに選択される。一方、Uタプルに対する受け入れ予測を行った場合、アクティブユーザの予測受け入れ度がより高いユーザUタプルを含むCUタプルが提示タプルに選択される。そして、提示タプル選択部33は、提示タプルを提示制御部34およびフィードバック誘導部35に通知する。なお、以下、この処理において、提示タプルに含まれるユーザを推薦者と称する。ステップS124において、フィードバック誘導部35は、推薦者に推薦コンテンツへのフィードバックを促す。具体的には、フィードバック誘導部35は、推薦コンテンツに関する情報メタデータをコンテンツメタデータDB28から取得する。フィードバック誘導部35は、取得した情報に基づいて、推薦者に推薦コンテンツへのフィードバックを促すためのフィードバック誘導画面の表示用の表示データを生成する。そして、フィードバック誘導部35は、生成した表示データを、通信部21およびネットワーク13を介して、推薦者のユーザ端末12に送信する。推薦者のユーザ端末12は、サーバから受信した表示データに基づいて、フィードバック誘導画面を表示する。例えば、ユーザ端末12は、推薦コンテンツの情報とともに、Xさんアクティブユーザに、これを薦めてはいかがですかというような、フィードバックの付与を促すメッセージ等を表示する。推薦者のユーザ端末12は、推薦者により推薦コンテンツに対してフィードバックが付与された場合、付与されたフィードバックに関するフィードバック情報を、ネットワーク13を介してサーバ11に送信する。サーバ11のフィードバック収集部22は、通信部21を介して、フィードバック情報を受信し、フィードバックDB23に格納する。ステップS125において、サーバ11は、コンテンツを提示する。具体的には、提示制御部34は、提示タプルに含まれる推薦コンテンツに関する情報をコンテンツメタデータDB28から取得する。また、提示制御部34は、推薦者に関する情報をユーザDB27から取得する。さらに、提示制御部34は、推薦コンテンツに対する推薦者のフィードバックに関する情報をフィードバックDB23から取得する。提示制御部34は、取得した情報に基づいて、アクティブユーザにコンテンツを推薦するためのコンテンツ推薦画面の表示用の表示データを生成する。そして、提示制御部34は、生成した表示データを、通信部21およびネットワーク13を介して、アクティブユーザのユーザ端末12に送信する。アクティブユーザのユーザ端末12は、サーバ11から受信した表示データに基づいて、コンテンツ推薦画面を表示する。このとき、アクティブユーザにとっては、推薦者がフィードバックを付与していることが重要と考えられる。従って、推薦者のフィードバックを表示せずに、例えば、ユーザBさん推薦者が言及しているコンテンツです等の文言とともに、コンテンツに関する情報を提示するようにしてもよい。逆に、推薦者を提示せずに、推薦者のフィードバックのみを、コンテンツに関する情報とともに提示するようにしてもよい。その後、処理は終了する。このようにして、アクティブユーザが受け入れやすい影響力のあるユーザが推薦者としてコンテンツとともに提示されるため、アクティブユーザが提示されたコンテンツを受け入れる可能性がより高くなる。なお、推薦者がすでに推薦コンテンツに対してフィードバックを付与している場合には、ステップS124を省略することも可能である。あるいは、例えば、推薦コンテンツに対してフィードバックを付与しているユーザを含むCUタプルを、受け入れ予測の対象や提示タプルの対象から除外するようにしてもよい。これにより、まだ推薦コンテンツにフィードバックを付与していないユーザを含むタプルが提示タプルに選ばれるようになる。また、例えば、ステップS124において、明示的に推薦者へのフィードバックの誘導を行わずに、例えば、推薦者に推薦コンテンツを単に推薦して、フィードバックが付与されるのを待つようにしてもよい。コンテンツ推薦処理3次に、図29のフローチャートを参照して、サーバ11により実行されるコンテンツ推薦処理の第3の実施の形態について説明する。なお、この処理では、多くのアクティブユーザに受け入れられやすいユーザやフィードバックを見つけ、見つけたユーザやフィードバックを優先してコンテンツとともに提示する処理が行われる。ステップS141において、受け入れ予測部53は、受け入れ予測を行う。具体的には、受け入れ予測部53は、図20のステップS101と同様の処理により、CUFタプル、CFタプル、CUタプル、UFタプル、Uタプル、Fタプルのいずれかに対する複数のユーザアクティブユーザの受け入れ予測を行う。受け入れ予測部53は、予測結果を予測集計部30に通知する。なお、受け入れ予測を行う対象となるアクティブユーザを、システム全体のユーザとしてもよいし、一部の特定のユーザ群としてもよい。また、ここでは、フィードバックDB23にデータが存在するタプルのみが予測対象となる。従って、実際にフィードバックを付与していないユーザや、実際に付与されていないフィードバックを含むタプルは、予測対象から除外される。ステップS142において、予測集計部30は、予測結果を集計する。具体的には、予測集計部131は、ユーザID毎Uタプル毎、フィードバックID毎Fタプル毎、または、ユーザIDとフィードバックIDの組み合わせ毎UFタプル毎に予測受け入れ度の集計を行い、平均値などの統計量を求める。ここで、各アクティブユーザのCUFタプルに対する受け入れ予測の結果が図30に示されるようになっている場合について、集計方法の具体例を説明する。なお、図30は、各アクティブユーザの各CUFタプルに対する予測受け入れ度が示されている。例えば、アクティブユーザU1のC1、U2、F102タプルに対する予測受け入れ度が032であることが示されている。なお、図31は、図30をコンテンツIDとユーザIDによりソートしたものである。例えば、図30の受け入れ予測の結果をUFタプルユーザIDとフィードバックIDの組み合わせ毎に集計する場合について説明する。例えば、U2、F102タプルに対する各アクティブユーザの予測受け入れ度の平均値は、0463=032065042/3となる。また、U3、F103タプルに対する各アクティブユーザの予測受け入れ度の平均値は、0643=088041064/3となる。なお、U2、F102タプルおよびU3、F103タプルの対象となるコンテンツは、ともにコンテンツC1である。また、例えば、U1、F107タプルに対する各アクティブユーザの予測受け入れ度の平均値は0493=054060034/3となる。また、U3、F105タプルに対する各アクティブユーザの予測受け入れ度の平均値は、0650=054063078/3となる。なお、U1、F107タプルおよびU3、F105タプルの対象となるコンテンツは、ともにコンテンツC4である。このようにして、各UFタプルについて予測受け入れ度の平均値が算出される。そして、予測受け入れ度の平均値が大きいUFタプルほど、そのUFタプルに含まれるユーザとフィードバックの組み合わせがより多くのアクティブユーザに受け入れられやすい、換言すれば、各アクティブユーザに対する影響力がより大きい組み合わせであると言える。例えば、コンテンツC1については、U2、F102タプルよりU3、F103タプルの方が、影響力が大きく、コンテンツC4については、U1、F107タプルよりU3、F105タプルの方が、影響力が大きいと言える。なお、UFタプル毎ではなく、Uタプル毎ユーザID毎またはFタプル毎フィードバックID毎に集計するようにしてもよい。例えば、Uタプル毎に集計する場合、U2タプルに対する各アクティブユーザの予測受け入れ度の平均値は、0455=03206504202102309/6となる。そして、予測受け入れ度の平均値が大きいUタプルほど、そのUタプルに含まれるユーザがより多くのアクティブユーザに受け入れられやすい、換言すれば、各アクティブユーザに対する影響力がより大きいユーザであると言える。なお、Fタプル毎に集計した場合、フィードバックIDは必ず1つのユーザIDに対応するため、UFタプル毎に集計した結果と等しくなる。そして、予測集計部30は、集計結果を提示タプル選択部33に通知する。ステップS143において、提示タプル選択部33は、集計結果に基づいて、提示タプルを選択する。例えば、UFタプル毎に受け入れ予測の集計が行われた場合、提示タプル選択部33は、コンテンツ毎に、各コンテンツに付与されているUFタプルの中から、予測受け入れ度の平均値が高い方から順に所定数のUFタプルを選択する。そして、提示タプル選択部33は、選択したUFタプルに対象となるコンテンツを加えたCUFタプルを提示タプルに設定する。従って、受け入れ予測の対象となる複数のアクティブユーザの予測受け入れ度がより高いUFタプルを含むCUFタプルが、優先的に提示タプルに選択される。例えば、上述した例の場合、コンテンツC1に付与されているUFタプルのうち、予測受け入れ度が高いU3、F103タプルが選択される。そして、選択したU3、F103タプルにコンテンツC1を加えたC1、U3、F103タプルが提示タプルとなる。同様に、Fタプル毎に受け入れ予測の集計が行われた場合、提示タプル選択部33は、コンテンツ毎に、各コンテンツに付与されているFタプルの中から、予測受け入れ度の平均値が高い方から順に所定数のFタプルを選択する。そして、提示タプル選択部33は、選択したFタプルに対象となるコンテンツを加えたCFタプルを提示タプルとする。従って、受け入れ予測の対象となる複数のアクティブユーザの予測受け入れ度がより高いFタプルを含むCFタプルが、優先的に提示タプルに選択される。なお、この場合、Fタプルに含まれるフィードバックを付与したユーザを加えたCUFタプルを提示タプルとするようにしてもよい。一方、Uタプル毎に受け入れ予測の集計が行われた場合、提示タプル選択部33は、予測受け入れ度の平均値が高い方から順に所定数のUタプルを提示タプルに選択する。従って、受け入れ予測の対象となる複数のアクティブユーザの予測受け入れ度がより高いFタプルユーザが優先的に提示タプルに選択される。そして、提示タプル選択部33は、提示タプルを提示制御部34に通知する。ステップS144において、図20のステップS104と同様の処理により、コンテンツが提示される。例えば、提示タプル選択部33により選択された提示タプルがCUFタプルである場合、各提示タプルに含まれるコンテンツ、ユーザ、フィードバックの組み合わせが、アクティブユーザに提示される。従って、各コンテンツとともに、そのコンテンツに対してより影響力の大きいユーザとフィードバックの組み合わせが優先的に各アクティブユーザに提示される。同様に、提示タプル選択部33により選択された提示タプルがCFタプルである場合、各提示タプルに含まれるコンテンツ、フィードバックの組み合わせが、アクティブユーザに提示される。従って、各コンテンツとともに、そのコンテンツに対してより影響力の大きいフィードバックが優先的に各アクティブユーザに提示される。一方、提示タプル選択部33により選択された提示タプルがUタプルである場合、各アクティブユーザに提示するコンテンツとともに、提示タプルに含まれるユーザが優先的に提示される。すなわち、各アクティブユーザに提示するコンテンツに対して、提示タプルに含まれるユーザによりフィードバックが付与されている場合、当該コンテンツと当該ユーザの組み合わせが優先的に各アクティブユーザに提示される。従って、各コンテンツとともに、当該コンテンツにフィードバックを付与しているユーザのうち、そのコンテンツに対してより影響力の大きいユーザが優先的に提示されるようになる。なお、このとき、当該ユーザにより付与されたフィードバックも合わせて提示するようにしてもよい。その後、処理は終了する。このようにして、各アクティブユーザにコンテンツを提示するときに、多くのアクティブユーザに受け入れられやすい影響力の大きいユーザ、フィードバック、または、ユーザとフィードバックの組み合わせが優先的に提示される。これにより、各アクティブユーザが提示されたコンテンツを受け入れる可能性が高くなる。コンテンツ推薦処理4次に、図32のフローチャートを参照して、サーバ11により実行されるコンテンツ推薦処理の第4の実施の形態について説明する。なお、この処理では、多くのユーザが発言等を受け入れやすい影響力のあるユーザインフルエンサを見つけ、見つけたユーザにコンテンツへのフィードバックを促し、当該コンテンツとともに当該ユーザや当該フィードバックを提示する処理が行われる。ステップS161において、受け入れ予測部53は、受け入れ予測を行う。具体的には、受け入れ予測部53は、図20のステップS101と同様の処理により、CUタプルまたはUタプルに対する複数のユーザアクティブユーザの受け入れ予測を行う。受け入れ予測部53は、予測結果を予測集計部30に通知する。なお、受け入れ予測を行う対象となるアクティブユーザを、システム全体のユーザとしてもよいし、一部の特定のユーザ群としてもよい。ステップS162において、予測集計部30は、予測結果を集計する。具体的には、予測集計部131は、ユーザID毎Uタプル毎に予測受け入れ度の集計を行い、平均値などの統計量を求める。例えば、図30の受け入れ予測の結果を用いた場合、U1タプルユーザU1に対する各アクティブユーザの予測受け入れ度の平均値は、0493=054060034/3となる。U2タプルユーザU2に対する各アクティブユーザの予測受け入れ度の平均値は、0455=032021065023042090/6となる。U3タプルユーザU3に対する各アクティブユーザの予測受け入れ度の平均値は、0643=088041064/3となる。U4タプルユーザU4に対する各アクティブユーザの予測受け入れ度の平均値は、0562=054073063015078054/6となる。そして、予測受け入れ度の平均値が大きいUタプルほど、そのUタプルに含まれるユーザがより多くのアクティブユーザに受け入れられやすい、換言すれば、各アクティブユーザに対する影響力がより大きいユーザであると言える。そして、予測集計部30は、集計結果を提示タプル選択部33に通知する。ステップS163において、提示タプル選択部33は、提示タプルを選択する。具体的には、提示タプル選択部33は、予測受け入れ度の平均値が高い方から順に所定数のUタプルを選択し、選択したUタプルに含まれるユーザを推薦者とする。従って、受け入れ予測の対象となる複数のアクティブユーザの予測受け入れ度がより高いUタプルに含まれるユーザが、優先的に推薦者に選択される。また、提示タプル選択部33は、各アクティブユーザに推薦するコンテンツを選択する。例えば、提示タプル選択部33は、コンテンツプロモーションDB31に登録されているコンテンツの中から所定数のコンテンツを推薦コンテンツに選択する。あるいは、例えば、提示タプル選択部33は、推薦者を含む各CUタプルについて、予測受け入れ度の平均値を求める。そして、提示タプル選択部33は、予測受け入れ度の平均値が高い方から順に所定数のCUタプルを選択し、選択したCUタプルに含まれるコンテンツを推薦コンテンツに選択する。提示タプル選択部33は、選択した推薦者と推薦コンテンツの組み合わせからなるCUタプルを提示タプルに設定する。提示タプル選択部33は、提示タプルをフィードバック誘導部35および提示制御部34に通知する。ステップS164において、図28のステップS124の処理と同様にして、推薦者に推薦コンテンツへのフィードバックが促される。ステップS165において、図29のステップS125の処理と同様にして、コンテンツの提示が行われる。これにより、各アクティブユーザのユーザ端末12において推薦コンテンツを提示する場合に、推薦者、または、推薦者が推薦コンテンツに付与したフィードバックのうち少なくとも一方が、推薦コンテンツとともに提示される。その後、処理は終了する。このようにして、例えば、コンテンツのプロモーションを行う場合に、多くのアクティブユーザに受け入れられやすい影響力の大きいユーザや、当該ユーザが付与したフィードバックが、優先的にコンテンツとともに提示されるようになる。これにより、各アクティブユーザが提示されたコンテンツを受け入れる可能性が高くなる。ユーザ推薦処理次に、図33のフローチャートを参照して、サーバ11により実行されるユーザ推薦処理について説明する。なお、この処理では、アクティブユーザが受け入れやすいユーザ、換言すれば、アクティブユーザに影響を与えやすいユーザを見つけ、アクティブユーザに提示する処理が行われる。ステップS181において、受け入れ予測部53は、受け入れ予測を行う。具体的には、受け入れ予測部53は、図20のステップS101と同様の処理により、ユーザを少なくとも含むタプル、すなわち、CUFタプル、CUタプル、UFタプルまたはUタプルに対するアクティブユーザの受け入れ予測を行う。受け入れ予測部53は、予測結果を予測集計部30に通知する。ステップS182において、予測集計部30は、予測結果を集計する。具体的には、予測集計部30は、図29のステップS142と同様の処理により、ユーザID毎Uタプル毎に予測受け入れ度の平均値を求める。予測集計部30は、集計結果を提示タプル選択部33に通知する。ステップS183において、提示タプル選択部33は、アクティブユーザに推薦するユーザを選択する。具体的には、提示タプル選択部33は、予測受け入れ度の高い方から順に所定数のUタプルを提示タプルに選択する。そして、この提示タプルに含まれるユーザが、アクティブユーザに推薦するユーザ以下、この処理において推薦ユーザと称するとなる。従って、より予測受け入れ度が高いUタプルに含まれるユーザが、優先的に推薦ユーザに選択される。そして、提示タプル選択部33は、提示タプルを提示制御部34に通知する。ステップS184において、サーバ11は、アクティブユーザにユーザを推薦する。具体的には、提示制御部34は、提示タプルに含まれる推薦ユーザに関する情報をユーザDB27から取得する。また、提示制御部34は、フィードバックDB23に格納されている情報の中から、推薦ユーザが付与したフィードバックに関する情報を1つ以上取得する。さらに、提示制御部34は、取得したフィードバックの対象となるコンテンツに関する情報メタデータをコンテンツメタデータDB28から取得する。提示制御部34は、取得した情報に基づいて、アクティブユーザに推薦ユーザを推薦するためのユーザ推薦画面の表示用の表示データを生成する。そして、提示制御部34は、生成した表示データを、通信部21およびネットワーク13を介して、アクティブユーザのユーザ端末12に送信する。アクティブユーザのユーザ端末12は、サーバ11から受信した表示データに基づいて、ユーザ推薦画面を表示する。このとき、推薦ユーザがフィードバックを付与しているコンテンツの少なくとも一部、および、そのフィードバックの内容が、推薦ユーザに関する情報とともに提示される。その後、処理は終了する。このようにして、アクティブユーザが受け入れやすいユーザを推薦することができる。以上のようにして、例えば、アクティブユーザは、未知のコンテンツに対して、適切な他のユーザのフィードバック情報をもとに、購入や利用等の判断を行うことができるようになる。また、サービス提供者は、アクティブユーザがより多くのコンテンツやユーザを受け入れ、コンテンツやサービスの購入機会および利用機会の増大を期待することができる。<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。[変形例1]以上の説明では、受け入れ予測の集計を行う際に、予測受け入れ度の平均値を算出し、その平均値に基づいて、提示タプル等を選択する例を示したが、平均値以外の統計値を用いるようにしてもよい。例えば、予測受け入れ度の合計値、最大値、分散値等を用いたり、複数の統計値を組み合わせて用いたりするようにしてもよい。[変形例2]また、以上の説明では、CUFタプルに対するメタフィードバックに基づいて、受け入れモデルを生成し、予測受け入れ度を求める例を示したが、本技術は、例えば、CFタプルに対するメタフィードバックを用いるようにすることも可能である。すなわち、コンテンツと当該コンテンツに対するフィードバックに対するメタフィードバックを収集し、収集したメタフィードバックに基づいて、受け入れモデルを生成し、予測受け入れ度を求めるようにしてもよい。この場合、上述したコンテンツ推薦処理のうち、CFタプルまたはFタプルに対する予測受け入れ度を用いる処理を行うことが可能である。[変形例3]さらに、以上の説明では、提示タプルを選択する際に、予測受け入れ度が高い方から順にタプルを選択する例を示したが、他の方法により、予測受け入れ度が高いタプルを優先して選択するようにしてもよい。例えば、予測受け入れ度が閾値以上のタプルを選択するようにしてもよい。[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。図34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。コンピュータにおいて、CPUCentralProcessingUnit401,ROMReadOnlyMemory402,RAMRandomAccessMemory403は、バス404により相互に接続されている。バス404には、さらに、入出力インタフェース405が接続されている。入出力インタフェース405には、入力部406、出力部407、記憶部408、通信部419、及びドライブ410が接続されている。入力部406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407は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部408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419は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ410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411を駆動する。以上のように構成されるコンピュータでは、CPU401が、例えば、記憶部408に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース405及びバス404を介して、RAM403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。コンピュータCPU401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411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。コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア411をドライブ410に装着することにより、入出力インタフェース405を介して、記憶部408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419で受信し、記憶部408にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM402や記憶部408に、あらかじめインストールしておくことができる。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。また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置、手段などより構成される全体的な装置を意味するものとする。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。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。1コンテンツ、ユーザ、および、当該コンテンツに対する当該ユーザのフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集する収集部と、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、ユーザ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求める予測部とを含む情報処理装置。2前記予測受け入れ度に基づいて、前記アクティブユーザに提示するコンテンツと、当該コンテンツにフィードバックを付与したユーザおよび当該フィードバックの少なくとも一方とを含む組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるユーザまたはフィードバックの少なくとも一方を前記アクティブユーザに提示するように制御する提示制御部とをさらに含む前記1に記載の情報処理装置。3前記選択部は、前記予測受け入れ度がより高い組み合わせを優先して選択する前記2に記載の情報処理装置。4コンテンツとユーザの組み合わせに対する前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度、または、ユーザに対する前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度に基づいて、フィードバックの付与を促すコンテンツとユーザの組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるユーザに、前記選択された組み合わせに含まれるコンテンツに対するフィードバックの付与を促す誘導部と、前記選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるユーザ、または、当該ユーザにより付与されたフィードバックの少なくとも一方を前記アクティブユーザに提示するように制御する提示制御部とをさらに含む前記1に記載の情報処理装置。5前記選択部は、前記予測受け入れ度がより高いコンテンツとユーザの組み合わせ、または、前記予測受け入れ度がより高いユーザを含むコンテンツとユーザの組み合わせを優先して選択する前記4に記載の情報処理装置。6複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度を、ユーザ毎、フィードバック毎、または、ユーザとフィードバックの組み合わせ毎に集計する集計部と、前記予測受け入れ度の集計結果に基づいて、提示するコンテンツと、ユーザまたはフィードバックの少なくとも一方とを含む組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるユーザまたはフィードバックの少なくとも一方を提示するように制御する提示制御部とをさらに含む前記1に記載の情報処理装置。7前記選択部は、複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度がより高いユーザまたはフィードバックを含む組み合わせを優先して選択する前記6に記載の情報処理装置。8コンテンツとユーザの組み合わせに対する複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度、または、ユーザに対する複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度を、ユーザ毎に集計する集計部と、前記予測受け入れ度の集計結果に基づいて、フィードバックの付与を促すコンテンツとユーザの組み合わせを選択する選択部と、前記選択された組み合わせに含まれるユーザに、前記選択された組み合わせに含まれるコンテンツに対するフィードバックの付与を促す誘導部と、前記選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるユーザ、または、当該ユーザにより付与されたフィードバックの少なくとも一方を提示するように制御する提示制御部とをさらに含む前記1に記載の情報処理装置。9前記選択部は、複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度がより高いユーザを含む組み合わせを優先して選択する前記8に記載の情報処理装置。10ユーザを少なくとも含む組み合わせに対する前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度を、ユーザ毎に集計する集計部と、前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度がより高いユーザを優先して選択する選択部と、選択したユーザを前記アクティブユーザに提示するように制御する提示制御部とをさらに含む前記1に記載の情報処理装置。11前記予測部は、収集した前記メタフィードバックに基づいて、前記予測受け入れ度を求めるための受け入れモデルを生成する受け入れモデル生成部と、前記受け入れモデルに基づいて、前記予測受け入れ度を求める受け入れ予測部とを含むことを特徴とする前記1乃至10のいずれかに記載の情報処理装置。12情報処理装置が、コンテンツ、ユーザ、および、当該コンテンツに対する当該ユーザのフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集し、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、ユーザ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求めるステップを含む情報処理方法。13コンテンツ、ユーザ、および、当該コンテンツに対する当該ユーザのフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集し、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、ユーザ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求め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コンテンツ、および、当該コンテンツに対するフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集する収集部と、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求める予測部とを含む情報処理装置。15前記予測受け入れ度に基づいて、前記アクティブユーザに提示するコンテンツと、当該コンテンツに付与されたフィードバックとを含む組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるフィードバックを前記アクティブユーザに提示するように制御する提示制御部とをさらに含む前記14に記載の情報処理装置。16複数の前記アクティブユーザの前記予測受け入れ度を、フィードバック毎に集計する集計部と、前記予測受け入れ度の集計結果に基づいて、提示するコンテンツとフィードバックを含む組み合わせを選択する選択部と、選択された組み合わせに含まれるコンテンツとともに、前記選択された組み合わせに含まれるフィードバックを提示するように制御する提示制御部とをさらに含む前記14に記載の情報処理装置。17前記予測部は、収集した前記メタフィードバックに基づいて、前記予測受け入れ度を求めるための受け入れモデルを生成する受け入れモデル生成部と、前記受け入れモデルに基づいて、前記予測受け入れ度を求める受け入れ予測部とを含むことを特徴とする前記14に記載の情報処理装置。18情報処理装置が、コンテンツ、および、当該コンテンツに対するフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集し、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求めるステップを含む情報処理方法。19コンテンツ、および、当該コンテンツに対するフィードバックを含む組み合わせに対するフィードバックであるメタフィードバックを収集し、収集された前記メタフィードバックに基づいて、コンテンツ、および、フィードバックの少なくとも1つを含む組み合わせを対象となるユーザであるアクティブユーザが受け入れる度合いの予測値である予測受け入れ度を求め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。"