"アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準を選択するクラスタリング基準選択部と、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する提示制御部とを含む情報処理装置。前記提示制御部は、選択された前記クラスタリング基準のクラスタの中から前記第1の個数の前記既知タイプのクラスタおよび前記第2の個数の前記未知タイプのクラスタを提示するように制御する請求項1に記載の情報処理装置。前記提示制御部は、前記第1の個数の前記既知タイプのクラスタおよび前記第2の個数の前記未知タイプのクラスタを、各クラスタに含まれるアイテムの少なくとも一部とともに提示するように制御する請求項2に記載の情報処理装置。前記提示制御部は、さらに各アイテムを当該アイテムが属するクラスタとともに提示するように制御する請求項2に記載の情報処理装置。前記提示制御部は、前記既知タイプのクラスタと前記未知タイプのクラスタとを区別して提示するように制御する請求項2に記載の情報処理装置。前記クラスタリング基準選択部は、前記確率が上位の前記第1の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準を選択する請求項1に記載の情報処理装置。前記クラスタリング基準選択部は、クラスタの数が前記第1の個数と前記第2の個数を合計した数と等しい前記クラスタリング基準の中から選択する請求項1に記載の情報処理装置。前記クラスタリング基準によりアイテムを分類するためのモデルの学習を行うクラスタリング基準学習部をさらに含む請求項1に記載の情報処理装置。前記クラスタリング基準に関する情報を収集するクラスタリング基準情報収集部をさらに含む請求項1に記載の情報処理装置。前記ユーザが既知であるアイテムと未知であるアイテムを分類するアイテム分類部をさらに含む請求項1に記載の情報処理装置。前記ユーザがアイテムを既知であるか未知であるかを判別するためのアイテム判別器の学習を行うアイテム判別器学習部をさらに含む請求項10に記載の情報処理装置。情報処理装置が、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準を選択し、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御するステップを含む情報処理方法。アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準を選択し、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御するステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準であって、前記確率が上位の前記第1の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準を選択するクラスタリング基準選択部と、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する提示制御部とを含む情報処理装置。しかしながら、未知のアイテムはユーザにとって馴染みが薄いため、単に提示しただけでは、ユーザがそのアイテムを受け入れること、例えば、アイテムに関する情報を参照したり、購入したりすることは困難である。そこで、本技術は、ユーザが未知のアイテムを受け入れやすくするようにするものである。本技術の第1の側面の情報処理装置は、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準を選択するクラスタリング基準選択部と、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する提示制御部とを含む。前記提示制御部には、選択された前記クラスタリング基準のクラスタの中から前記第1の個数の前記既知タイプのクラスタおよび前記第2の個数の前記未知タイプのクラスタを提示するように制御させることができる。前記提示制御部には、前記第1の個数の前記既知タイプのクラスタおよび前記第2の個数の前記未知タイプのクラスタを、各クラスタに含まれるアイテムの少なくとも一部とともに提示するように制御させることができる。前記提示制御部には、さらに各アイテムを当該アイテムが属するクラスタとともに提示するように制御させることができる。前記提示制御部には、前記既知タイプのクラスタと前記未知タイプのクラスタとを区別して提示するように制御させることができる。前記クラスタリング基準選択部には、前記確率が上位の前記第1の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準を選択させることができる。前記クラスタリング基準選択部には、クラスタの数が前記第1の個数と前記第2の個数を合計した数と等しい前記クラスタリング基準の中から選択させることができる。前記クラスタリング基準によりアイテムを分類するためのモデルの学習を行うクラスタリング基準学習部をさらに設けることができる。前記クラスタリング基準に関する情報を収集するクラスタリング基準情報収集部をさらに設けることができる。前記ユーザが既知であるアイテムと未知であるアイテムを分類するアイテム分類部をさらに設けることができる。前記ユーザがアイテムを既知であるか未知であるかを判別するためのアイテム判別器の学習を行うアイテム判別器学習部をさらに設けることができる。本技術の第1の側面の情報処理方法は、情報処理装置が、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準を選択し、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御するステップを含む。本技術の第1の側面のプログラムは、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準を選択し、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御するステップを含む処理をコンピュータに実行させる。本技術の第2の側面の情報処理装置は、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準であって、前記確率が上位の前記第1の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準を選択するクラスタリング基準選択部と、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する提示制御部とを含む。本技術の第1の側面においては、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準が選択され、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示が制御される。本技術の第2の側面においては、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準であって、前記確率が上位の前記第1の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準が選択され、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示が制御される。本技術の第1の側面または第2の側面によれば、ユーザが未知のアイテムを受け入れやすくなる。以下、本技術を実施するための形態以下、実施の形態というについて説明する。なお、説明は以下の順序で行う。1.実施の形態2.変形例<1.実施の形態>[情報処理システム1の構成例]図1は、本技術を適用した情報処理システム1の一実施の形態を示すブロック図である。情報処理システム1は、サーバ11、および、クライアント12-1乃至12-nを含むように構成される。サーバ11とクライアント12-1乃至12-nは、ネットワーク13を介して相互に接続されている。サーバ11は、ネットワーク13を介して、クライアント12-1乃至12-nに対して、所定のサービスを提供するとともに、そのサービスで利用されるアイテムの提示を行う。なお、サーバ11が提供するサービスは、特定の種類に限定されるものではなく、例えば、情報検索サービス、ショッピングサイト、SNSSocialNetworkingService等のコミュニティサイト等が挙げられる。また、サーバ11が提示するアイテムも特定の種類に限定されるものではなく、例えば、動画、静止画、書籍、文書、楽曲、テレビジョン番組、ソフトウエア、ニュース記事、ブログ記事、マイクロブログ文、情報などの各種のコンテンツや商品、並びに、コミュニティサイトのユーザ、コミュニティ等が挙げられる。クライアント12-1乃至12-nは、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末、携帯電話機、オーディオプレイヤー等、サーバ11が提供するサービスが利用可能な装置により構成される。そして、ユーザは、クライアント12-1乃至12-nを用いて、サーバ11が提供するサービスを利用する。なお、以下、クライアント12-1乃至12-nを個々に区別する必要がない場合、単に、クライアント12と称する。[サーバ11の構成例]図2は、サーバ11の機能の構成例を示すブロック図である。サーバ11は、アイテムDBデータベース51、アイテム判別器学習部52、アイテム判別器記憶部53、アイテム分類部54、クラスタリング基準情報収集部55、クラスタリング基準情報DBデータベース56、クラスタリング基準学習部57、クラスタリング基準DBデータベース58、クラスタリング基準選択部59、および、提示制御部60を含むように構成される。アイテムDB51は、サーバ11が提供するサービスで利用されるアイテムに関する情報が蓄積されている。アイテム判別器学習部52は、アイテムDB51に登録されている各アイテムが、ユーザにとって既知のタイプのアイテム以下、既知タイプアイテムと称するか未知のタイプのアイテム以下、未知タイプアイテムと称するであるかの判別に用いるアイテム判別器の学習を行う。アイテム判別器学習部52は、学習の結果得られたアイテム判別器に関する情報をアイテム判別器記憶部53に記憶させる。アイテム判別器記憶部53には、サーバ11が提供するサービスを利用する各ユーザに対応するアイテム判別器が、ユーザの数だけ記憶されている。アイテム分類部54は、外部から入力される各種の情報例えば、各ユーザのアイテムの利用履歴等、および、アイテム判別器記憶部53に記憶されているアイテム判別器に基づいて、ユーザ毎に、アイテムDB51に登録されているアイテムを既知タイプアイテムと未知タイプアイテムに分類する。アイテム分類部54は、分類した結果をアイテムDB51に蓄積する。クラスタリング基準情報収集部55は、ネットワーク13に接続されている他のサーバ不図示等からアイテムの分類に用いるクラスタリング基準に関する情報以下、クラスタリング基準情報と称するを収集し、クラスタリング基準情報DB56に蓄積する。クラスタリング基準情報には、例えば、そのクラスタリング基準により分類される各クラスタの名称等が含まれる。例えば、アイテムが本である場合、教科に基づくクラスタリング基準に関するクラスタリング基準情報には、{国語、算数、理科、社会、英語、音楽}からなるクラスタ名の集合が含まれる。クラスタリング基準情報DB56には、クラスタリング基準情報収集部55により収集されたり、外部から入力されたクラスタリング基準情報が蓄積されている。また、クラスタリング基準情報DB56には、各クラスタリング基準によりアイテムを分類するためのモデルの学習に用いる学習サンプルが入力され、蓄積される。クラスタリング基準学習部57は、クラスタリング基準情報DB56に登録されているクラスタリング基準によりアイテムを分類するためのモデルの学習を行う。クラスタリング基準学習部57は、学習の結果得られた各クラスタリング基準用のモデルを表す関数、パラメータ等をクラスタリング基準DB58に蓄積する。クラスタリング基準選択部59は、クラスタリング基準DB58に登録されているクラスタリング基準の中から、アイテムDB51に登録されているアイテムをユーザに提示する際にアイテムの分類に用いるクラスタリング基準を選択する。クラスタリング基準選択部59は、選択したクラスタリング基準に関する情報を提示制御部60に供給する。提示制御部60は、クラスタリング基準選択部59により選択されたクラスタリング基準に基づいて、アイテムDB51に登録されているアイテムを分類する。そして、提示制御部60は、アイテムを提示する画面以下、アイテム提示画面と称するを表示するためのプログラムやデータ等を含む表示制御データを生成する。提示制御部60は、生成した表示制御データを、ネットワーク13を介して、クライアント12に送信することにより、クライアント12におけるアイテム提示画面の表示を制御する。[アイテム提示処理]次に、図3のフローチャートを参照して、サーバ11により実行されるアイテム提示処理について説明する。なお、以下、説明を簡単にするために、1人のユーザに注目し、そのユーザ以下、注目ユーザと称するに対してアイテムを提示する場合について説明する。実際には、サーバ11が提供するサービスの各ユーザに対して、以下の処理が行われる。また、以下、アイテムDB51に登録されているアイテムにより形成されるアイテム空間を、図4のように表す。なお、図中、個々のアイテムが白丸で表されており、各アイテム間の特徴量の類似度が、アイテム間の距離により表されている。ステップS1において、サーバ11は、アイテム分類処理を実行する。[アイテム分類処理]ここで、図5のフローチャートを参照して、アイテム分類処理の詳細について説明する。ステップS21において、アイテム分類部54は、既知アイテム集合を取得する。すなわち、アイテム分類部54は、アイテムDB51に登録されているアイテムの中から、注目ユーザが既知のアイテムを抽出する。なお、注目ユーザの既知アイテムを抽出する方法は、特定の方法に限定されるものではなく、任意の方法を採用することができる。例えば、注目ユーザの過去のアイテムの閲覧履歴や利用履歴等に基づいて、既知アイテムを抽出するようにしてもよい。あるいは、例えば、注目ユーザにアイテムのリスト等を提示して、既知のアイテムを選択させるようにしてもよい。アイテム分類部54は、アイテムDB51の抽出したアイテムに関する情報に、注目ユーザにとって既知のアイテム以下、既知アイテムと称するであることを示す情報を追加する。図6は、図4のアイテム空間に対してステップS21の処理を行った後のアイテム空間の状態を示している。図中、既知アイテムが黒丸で表されている。ステップS22において、アイテム判別器学習部52は、既知タイプと未知タイプを判別するためのアイテム判別器の学習を行う。この処理により、例えば、既知アイテムの特徴量との類似度に基づいて、各アイテムが注目ユーザにとって既知タイプであるか未知タイプであるかを判別するアイテム判別器が生成される。より具体的には、例えば、図7内の既知アイテム周辺の枠で囲まれる2つの領域以下、既知タイプ領域K1,K2と称する内のアイテムを既知タイプとし、それ以外のアイテムを未知タイプとするアイテム判別器が生成される。なお、アイテム判別器の学習方法は、特定の方法に限定されるものではなく、任意の方法を採用することができる。アイテム判別器学習部52は、学習の結果得られたアイテム判別器に関する情報をアイテム判別器記憶部53に記憶させる。ステップS23において、アイテム分類部54は、アイテム判別器を用いて、アイテムを分類する。具体的には、アイテム分類部54は、既知アイテム以外の全てのアイテムについて、アイテム判別器を用いて既知タイプまたは未知タイプのいずれであるかを判定する。これにより、アイテムDB51に登録されている全てのアイテムが既知タイプアイテムか未知タイプアイテムに分類される。なお、既知タイプアイテムには、注目ユーザにとって既知であることが分かっている既知アイテムの他、既知である確率が高いアイテム、あるいは、既知アイテムと類似するアイテムが含まれる。アイテム分類部54は、アイテムDB51の各アイテムに関する情報に、注目ユーザにとって既知タイプまたは未知タイプのいずれであるかを示す情報を追加する。この処理により、例えば、図8に示されるように、既知タイプ領域K1および既知タイプ領域K2内のアイテムが、既知タイプアイテムに分類される。なお、図中、既知タイプではない既知タイプアイテムを斜線で示している。その後、アイテム分類処理は終了する。図3に戻り、ステップS2において、サーバ11は、クラスタリング基準構築処理を実行する。[クラスタリング基準構築処理]ここで、図9のフローチャートを参照して、クラスタリング基準構築処理の詳細について説明する。ステップS41において、サーバ11は、クラスタリング基準情報を収集する。すなわち、サーバ11は、アイテムDB51に登録されているアイテムの分類に適用可能なクラスタリング基準に関する情報を収集する。なお、クラスタリング基準情報の収集方法は、特定の方法に限定されるものではなく、任意の方法を採用することが可能である。例えば、人手により作成したクラスタリング基準情報をクラスタリング基準情報DB56に入力するようにしてもよい。あるいは、例えば、アイテムDB51のアイテムの特徴量に基づいてクラスタリング基準を自動生成し、自動生成されたクラスタリング基準の各クラスタに対して人手により名称を付与したものをクラスタリング基準情報DB56に入力するようにしてもよい。あるいは、例えば、クラスタリング基準情報収集部55が、ネットワーク13を介して、他のサーバ等が提供する各種のサービス例えば、ショッピング等のウェブサイト等から、適用可能なクラスタリング基準に関する情報を機械的に収集するようにしてもよい。なお、クラスタ名には、人が容易に理解できる名称を付与することが望ましい。また、同じクラスタリング基準の各クラスタには、クラスタ間の関係が分かるような名称を付与することが望ましい。クラスタリング基準情報収集部55は、収集したクラスタリング基準情報をクラスタリング基準情報DB56に蓄積する。ステップS42において、サーバ11は、各クラスタリング基準に対する学習サンプルを取得する。例えば、サービス管理者は、クラスタリング基準情報DB56にクラスタリング基準情報が蓄積されているクラスタリング基準のうちの1つを選択する。そして、サービス管理者は、アイテムDB51に登録されているアイテムの一部を、選択したクラスタリング基準に基づいて分類し、分類した結果を示す情報を当該クラスタリング基準に対する学習サンプルとする。これを、各クラスタリング基準について行うことにより、各クラスタリング基準に対する学習サンプルが生成される。そして、サービス管理者は、各クラスタリング基準に対する学習サンプルをクラスタリング基準情報DB56に入力する。ステップS43において、クラスタリング基準学習部57は、クラスタリング基準の学習を行う。具体的には、クラスタリング基準学習部57は、クラスタリング基準情報DB56にクラスタリング基準情報が蓄積されているクラスタリング基準のうちの1つを選択する。そして、クラスタリング基準学習部57は、選択したクラスタリング基準に関するクラスタリング基準情報および学習サンプルをクラスタリング基準情報DB56から取得する。さらに、クラスタリング基準学習部57は、選択したクラスタリング基準の学習サンプルに含まれる各アイテムの特徴量に基づいて、当該クラスタリング基準の各クラスタにアイテムを分類するためのモデルの学習を行う。クラスタリング基準学習部57は、これを全てのクラスタリング基準について実行することにより、各クラスタリング基準用のモデルを構築する。そして、クラスタリング基準学習部57は、各クラスタリング基準用のモデルを表す関数、パラメータ等をクラスタリング基準DB58に蓄積する。その後、クラスタリング基準構築処理は終了する。図3に戻り、ステップS3において、クラスタリング基準選択部59は、クラスタリング基準選択処理を実行する。[クラスタリング基準選択処理]ここで、図10のフローチャートを参照して、クラスタリング基準選択処理の詳細について説明する。なお、以下、注目ユーザに提示する既知タイプクラスタの数がL個、未知タイプクラスタの数がM個に設定されている場合について説明する。また、図11は、クラスタリング基準の選択に用いる計算手法の一例をベイジアンネットワークにより表したものである。このベイジアンネットワークは、ユーザU、アイテムB、クラスタリング基準Z、アイテム特徴量X、既知/未知R、既知タイプ/未知タイプS、クラスタCの7つのノードからなる。なお、各ノードから引き出し線により示される数字またはアルファベットは、各ノードに対応する変数が取りうる値の数を示している。例えば、ユーザUのノードに対応する変数が取りうる値の数はuであり、従って、ユーザがu人であることを示している。この確率モデルにおける同時確率を数式で表すと、次式1のようになる。P=PPPPPPP1ステップS61において、クラスタリング基準選択部59は、各クラスタリング基準の各クラスタが、注目ユーザにとって既知タイプのクラスタである確率を計算する。具体的には、クラスタリング基準選択部59は、クラスタの数がLM個のクラスタリング基準のうちの1つを選択し、選択したクラスタリング基準用のモデルに関する情報をクラスタリング基準DB58から取得する。そして、クラスタリング基準選択部59は、選択したクラスタリング基準用のモデルを用いて、アイテムDB51に登録されているアイテムの分類を行う。さらに、クラスタリング基準選択部59は、選択したクラスタリング基準の各クラスタが既知タイプのクラスタである確率以下、既知タイプクラスタ確率と称するを計算する。この既知タイプクラスタ確率は、図11の確率モデルにおいてPにより求められる。ただし、kはアイテムが既知タイプであることを示し、cは各クラスタを示し、zはあるクラスタリング基準を示し、uは注目ユーザを示している。すなわち、既知タイプクラスタ確率は、クラスタに属するアイテムを注目ユーザが既知である確率、換言すれば、クラスタに属するアイテムのうち、注目ユーザにとって既知タイプであるアイテムが占める割合を示している。クラスタリング基準選択部59は、クラスタの数がLM個の全てのクラスタリング基準についてこの処理を行い、各クラスタリング基準の各クラスタについて既知タイプクラスタ確率を計算する。ステップS62において、クラスタリング基準選択部59は、既知タイプクラスタ確率に基づいて、アイテムの分類に用いるクラスタリング基準を選択する。具体的には、クラスタリング基準選択部59は、既知タイプクラスタ確率を計算したクラスタリング基準、すなわち、クラスタの数がLM個のクラスタリング基準のうちの1つを選択する。そして、クラスタリング基準選択部59は、選択したクラスタリング基準のクラスタを、既知タイプクラスタ確率が上位のL個のクラスタ群以下、既知タイプクラスタ群と称すると、それ以外のM個のクラスタ群以下、未知タイプクラスタ群と称するに分ける。例えば、クラスタC1乃至C6を含むクラスタリング基準の既知タイプクラスタ確率が、図12に示される値である場合について検討する。なお、図内に示される未知タイプクラスタ確率とは、クラスタが未知タイプのクラスタである確率であり、1から既知タイプクラスタ確率を引いた値とされる。例えば、既知タイプクラスタの提示数L=2である場合、既知タイプクラスタ確率が上位2つのクラスタC1,C2からなるクラスタ群と、それ以外のクラスタC3乃至C6からなるクラスタ群に分けられる。また、例えば、L=3である場合、既知タイプクラスタ確率が上位3つのクラスタC1乃至C3からなるクラスタ群と、それ以外のクラスタC4乃至C6からなるクラスタ群に分けられる。そして、クラスタリング基準選択部59は、2つのクラスタ群既知タイプクラスタ群と未知タイプクラスタ群の既知タイプクラスタ確率が、異なる確率分布から発生しているという帰無仮説に対するp値を求める。このp値が大きいほど、帰無仮説が正しい確率が高くなる。すなわち、2つのクラスタ群の既知タイプクラスタ確率が、異なる確率分布から発生している可能性が高くなる。換言すれば、既知タイプクラスタ群に属するアイテムと未知タイプクラスタ群に属するアイテムの母集団が異なる可能性が高くなる。すなわち、既知タイプクラスタ群に属するアイテムの母集団が、ほぼ既知タイプアイテムからなる母集団であり、未知タイプクラスタ群に属するアイテムの母集団が、ほぼ未知タイプアイテムからなる母集団である可能性が高くなる。クラスタリング基準選択部59は、クラスタの数がLM個の全てのクラスタリング基準についてこの処理を行い、上述した帰無仮説に対するp値を求める。そして、クラスタリング基準選択部59は、p値が最大となるクラスタリング基準をアイテムの分類に用いるクラスタリング基準以下、適用クラスタリング基準と称するに選択する。ここで、図13乃至図15を参照して、既知タイプクラスタの提示数L=2である場合に、適用クラスタリング基準を選択する例について説明する。なお、図13乃至図15は、図8に示されるアイテム空間を、3つの異なるクラスタリング基準に基づいて分割した例を示している。具体的には、図13は、クラスタC1a乃至C6aからなるクラスタリング基準に基づいてアイテム空間を分割した例を示している。この例では、クラスタC4aが、既知タイプ領域K1K2の両方を含んでおり、既知タイプアイテムがクラスタC4aのみに含まれる。また、クラスタC4aは、既知タイプアイテムを多く含む一方、未知タイプアイテムも多く含んでいる。従って、クラスタC4aと他の1つのクラスタが既知タイプクラスタ群に選択され、残りのクラスタが未知タイプクラスタ群に選択される。図14は、クラスタC1b乃至C6bからなるクラスタリング基準に基づいてアイテム空間を分割した例を示している。この例では、クラスタC1bが既知タイプ領域K1を含み、クラスタC2bが既知タイプ領域K2を含み、既知タイプアイテムが2つのクラスタに分かれている。従って、クラスタC1bとクラスタC2bが既知タイプクラスタ群に選択され、クラスタC3b乃至C6bが未知タイプクラスタ群に選択される。ただし、クラスタC1bおよびクラスタC2bとも、既知タイプアイテムを多く含む一方、未知タイプアイテムも多く含んでいる。図15は、クラスタC1c乃至C6cからなるクラスタリング基準に基づいてアイテム空間を分割した例を示している。この例では、既知タイプアイテムが、クラスタC1cとクラスタC2cの2つのクラスタに分かれている。従って、クラスタC1cとクラスタC2cが既知タイプクラスタ群に選択され、クラスタC3c乃至C6cが未知タイプクラスタ群に選択される。また、クラスタC1cおよびクラスタC2cとも、既知タイプアイテムがほとんどであり、未知タイプアイテムをほとんど含んでいない。この場合、図15のクラスタリング基準が、既知タイプクラスタ群における既知タイプアイテムの確率分布と、未知タイプクラスタ群における既知タイプアイテムの確率分布との差が最大になり、上述したp値が最大になる。その結果、図15のクラスタリング基準が選択される。このように、既知タイプクラスタ確率が上位のL個のクラスタに、より多くの既知タイプクラスタが含まれ、かつ、当該L個のクラスタに含まれる未知タイプクラスタがより少ないクラスタリング基準が、適用クラスタリング基準に選択されるようになる。そして、クラスタリング基準選択部59は、適用クラスタリング基準、および、適用クラスタリング基準の各クラスタの既知タイプクラスタ確率を示す情報を提示制御部60に供給する。その後、クラスタリング基準選択処理は終了する。図3に戻り、ステップS4において、提示制御部60は、選択されたクラスタリング基準すなわち、適用クラスタリング基準に基づいて、アイテムを分類して提示する。具体的には、提示制御部60は、適用クラスタリング基準に基づいて、アイテムDB51に登録されているアイテムを分類する。また、提示制御部60は、適用クラスタリング基準のクラスタの中から、既知タイプクラスタ確率が上位のL個のクラスタを既知タイプクラスタに選択する。さらに、提示制御部60は、適用クラスタリング基準の残りのM個のクラスタを未知タイプクラスタに選択する。そして、提示制御部60は、適用クラスタリング基準に基づいてアイテムを分類して提示するアイテム提示画面を表示するための表示制御データを生成し、ネットワーク13を介して注目ユーザのクライアント12に送信する。表示制御データを受信したクライアント12は、受信した表示制御データに基づいて、アイテム提示画面の表示を開始したり、更新したりする。図16乃至図18は、アイテム提示画面の例を示す図である。図16は、適用クラスタリング基準のクラスタを一覧にして表示するアイテム提示画面の例を示している。なお、ここでは、提示するアイテムが楽曲であり、既知タイプクラスタの提示数L=2、未知タイプクラスタの提示数M=4の場合の例を示している。この例では、未知タイプクラスタおよび既知タイプクラスタが、未知の領域およびなじみの領域として、それぞれ画面内の所定の領域101a乃至101fに表示されている。より具体的には、映画タイアップ曲、バラエティ番組タイアップ曲、CMタイアップ曲、深夜アニメタイアップ曲が未知タイプクラスタ未知の領域に相当し、領域101a乃至101dに表示されている。ドラマタイアップ曲、80sアニメタイアップ曲が既知タイプクラスタなじみの領域に相当し、領域101e101fに表示されている。また、未知タイプクラスタと既知タイプクラスタを容易に区別できるように、領域101a乃至101dと領域101e101fが色分けされている。また、各領域101a乃至101fに対して吹き出し102a乃至102fが表示されている。そして、吹き出し内102a乃至102f内には、クラスタの名称、および、クラスタに含まれる楽曲の中から複数の代表曲のタイトルが表示されている。これにより、ユーザは、各クラスタがどのようなクラスタであり、どのような傾向の楽曲が含まれているかを容易に把握することができる。そして、ユーザは、領域101a乃至101fのいずれかを選択することにより、例えば、選択したクラスタに含まれる楽曲の情報や一覧を表示したり、楽曲を再生したり、購入したりすることができる。これにより、ユーザは、まだ自分が知らないタイプの楽曲が存在することに容易に気づくことができる。また、未知タイプクラスタとともに、同じクラスタリング基準に基づく既知タイプクラスタが合わせて表示されるため、ユーザは、既知タイプクラスタとの関係に基づいて、未知タイプクラスタの内容を容易に把握することができる。従って、ユーザが、未知タイプクラスタに対して安心感を覚え、未知タイプクラスタを受け入れるための心理的障壁が下がり、未知のタイプの楽曲を受け入れやすくなる。その結果、ユーザが、音楽に対する新たな知識を獲得し、音楽の趣味の幅を広げやすくなる。図17は、複数のアイテムを各アイテムが属するクラスタとともに表示するアイテム提示画面の例を示している。なお、ここでは、提示するアイテムが書籍であり、既知タイプクラスタの提示数L=2、未知タイプクラスタの提示数M=2の場合の例を示している。画面の右側には、適用クラスタリング基準のクラスタ1乃至4が一覧にして表示されている。そして、各クラスタが既知タイプクラスタまたは未知タイプクラスタのいずれであるか、および、各クラスタのクラスタ名が表示されている。例えば、クラスタ1は、既知タイプクラスタであり、クラスタ名が現代社会の問題に真剣に立ち向かうタイプである。また、各クラスタには、クラスタを一目で識別することができるようにそれぞれ異なるマークが付与されており、そのマークが各クラスタの説明部分の左側に表示されている。より具体的には、既知タイプクラスタと未知タイプクラスタとで、異なる形のマークが付与されている。ここでは、既知タイプクラスタにはハート形のマークが付与され、未知タイプクラスタにはダイヤ形のマークが付与されている。また、同じ形のマークは、色や模様により区別されている。画面の左側には、書籍の一覧が表示されている。一覧表示する書籍を選択する方法は特に限定されるものではなく、例えば、所定の条件により検索された書籍やサーバ11が推薦する書籍が、一覧表示される。そして、各書籍について、表紙の写真、タイトル、著者名、ユーザの評価、評価数等が表示されている。また、各書籍の表紙の写真の左には、各書籍が属するクラスタを表すマークが表示されている。これらのマークは、右側のクラスタ一覧のマークのいずれかと一致する。従って、ユーザは、一覧表示された各書籍が、自分にとって未知または既知のいずれのタイプの書籍であるかを容易に把握することができる。また、ユーザは、一覧表示された書籍が属するクラスタの内容を容易に把握することができる。そして、ユーザは、書籍の一覧から所望の書籍を選択することにより、例えば、さらに詳細な情報を表示したり、選択した書籍を購入したりすることができる。これにより、ユーザは、まだ自分が知らないタイプの書籍が存在することに容易に気づくことができる。また、図16のアイテム提示画面の場合と同様の理由により、ユーザが、未知タイプクラスタに対して安心感を覚え、未知タイプクラスタを受け入れるための心理的障壁が下がり、未知のタイプの書籍を受け入れやすくなる。その結果、ユーザが、書籍に対する新たな知識を獲得し、読書の幅を広げやすくなる。図18は、図17の例と同様に、複数のアイテムを各アイテムが属するクラスタとともに表示するアイテム提示画面の例を示している。なお、ここでは、SNSSocialNetworkingService等のコミュニケーション空間において、コミュニケーション相手すなわち、他のユーザをアイテムとして提示する場合の例を示している。また、既知タイプクラスタの提示数L=2、未知タイプクラスタの提示数M=2の場合の例を示している。画面の右側には、図17のアイテム提示画面の右側と同様に、適用クラスタリング基準のクラスタ1乃至4が一覧にして表示されている。例えば、クラスタ1は、既知タイプクラスタであり、クラスタ名がしゃべり始めたら止まらないタイプである。また、図17のアイテム提示画面と同様のマークが、各クラスタに付与されており、そのマークが各クラスタの説明部分の左側に表示されている。画面の左側には、例えば、コミュニケーション空間を表す画像内に、コミュニケーション可能な相手を表すユーザ画像が表示されている。また、各ユーザ画像には、各ユーザが属するクラスタを表すマークが表示されている。これらのマークは、右側のクラスタ一覧のマークのいずれかと一致する。従って、ユーザは、コミュニケーション空間内の他のユーザが、いままでに交流したことがないタイプ未知タイプ、あるいは、交流したことがあるタイプ既知タイプのいずれであるかを容易に把握することができる。また、ユーザは、他のユーザが属するクラスタに基づいて、他のユーザの性格を容易に把握することができる。そして、ユーザは、コミュニケーション空間内の所望のユーザを選択して、交流することができる。これにより、ユーザは、自分の好みに合うユーザを容易に見つけて、交流することができる。また、ユーザは、まだ交流したことがないタイプのユーザが存在することに容易に気づくことができる。また、図16のアイテム提示画面の場合と同様の理由により、ユーザが、未知タイプクラスタに対して安心感を覚え、未知タイプクラスタを受け入れるための心理的障壁が下がり、未知のタイプのユーザを受け入れやすくなる。その結果、ユーザが、未知のタイプのユーザと交流し、交流の幅を広げやすくなる。以上のようにして、ユーザ毎に、既知タイプアイテムと未知タイプアイテムを分類するとともに、既知タイプクラスタと未知タイプクラスタを、同一のクラスタリング基準に基づいて明確に分離し、かつ、指定した比率で分かりやすく提示することができる。これにより、ユーザは、自分では見つけることが困難な未知の領域の存在を知ることができる。また、上述したように、ユーザが未知の領域を受け入れやすくなるため、ユーザの知識を広げやすくなる。また、クラスタリング基準情報を外部から収集することにより、例えば、サービス提供者が思い付く範囲を超えたクラスタリング基準を用いて、アイテムを分類して提示することが可能になる。<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:適用クラスタリング基準の選択方法の変形例]上述した適用クラスタリング基準を選択する方法は、その一例であり、他の方法を採用することが可能である。以上の説明では、クラスタの数がちょうどLM個のクラスタリング基準の中から適用クラスタリング基準を選択する例を示したが、クラスタの数がLM個以上のクラスタリング基準の中から適用クラスタリング基準を選択するようにしてもよい。この場合、例えば、適用クラスタリング基準のクラスタの中から、既知タイプクラスタ確率が上位のL個のクラスタを既知タイプクラスタに選択し、残りのクラスタの中からM個のクラスタを未知タイプクラスタに選択するようにすればよい。このとき、例えば、既知タイプクラスタ確率が下位のM個のクラスタを未知タイプクラスタに選択するようにしてもよいし、あるいは、既知タイプクラスタ確率が所定の閾値以下のクラスタの中からランダムにM個のクラスタを未知タイプクラスタに選択するようにしてもよい。また、例えば、既知タイプクラスタ確率が所定の閾値例えば、0.770以上のクラスタの数がL個以上、既知タイプクラスタ確率が所定の閾値例えば、0.330以下のクラスタの数がM個以上であるクラスタリング基準以下、クラスタリング基準候補と称するの中から、適用クラスタリング基準を選択するようにしてもよい。これにより、確実に既知タイプアイテムの割合が高いクラスタがL個、未知タイプアイテムの割合が高いクラスタがM個選択されるようになる。この場合、例えば、クラスタリング基準候補の中から、既知タイプクラスタ確率がL番目に高いクラスタの既知タイプクラスタ確率が最も高いクラスタリング基準を、適用クラスタリング基準に選択するようにしてもよい。あるいは、例えば、クラスタリング基準候補の中から、既知タイプクラスタ確率がM番目に低いクラスタの既知タイプクラスタ確率が最も低いクラスタリング基準を、適用クラスタリング基準に選択するようにしてもよい。また、例えば、クラスタリング基準候補の中から、既知タイプクラスタ確率がL番目に高いクラスタと、既知タイプクラスタ確率がM番目に低いクラスタの両方の既知タイプクラスタ確率を考慮して、適用クラスタリング基準を選択するようにしてもよい。あるいは、例えば、クラスタリング基準候補の中からランダムに、適用クラスタリング基準を選択するようにしてもよい。さらに、以上の説明では、適用クラスタリング基準を1つ選択する例を示したが、複数の適用クラスタリング基準を選択して、それらを組み合わせてアイテムを分類するようにしてもよい。[変形例2:アイテムの提示方法の変形例]上述したアイテム提示画面は、その一例であり、他の表示方法によりアイテムを提示するようにしてもよい。また、アイテムを提示せずに、適用クラスタリング基準のクラスタのみを提示するようにしてもよい。例えば、図16のアイテム提示画面において、各クラスタの代表曲を表示せずに、クラスタ名のみを表示するようにしてもよい。そして、ユーザによりクラスタが選択された場合に、選択されたクラスタに属するアイテムを提示するようにしてもよい。[変形例3:その他の変形例]例えば、図4に示されるアイテム空間おいて、アイテム間の距離すなわち、アイテム間の特徴量の類似度は、ユーザの嗜好、こだわり、価値観等により異なる。従って、ユーザの嗜好、こだわり、価値観等を考慮して、ユーザ毎に異なるアイテム空間を形成するようにしてもよい。また、以上の説明では、アイテム分類部54が、既知アイテム集合を取得して、アイテムを分類する例を示したが、例えば、未知アイテム集合、あるいは、既知と未知の両方のアイテム集合を取得して、アイテムを分類するようにしてもよい。[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19は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。コンピュータにおいて、CPUCentralProcessingUnit301,ROMReadOnlyMemory302,RAMRandomAccessMemory303は、バス304により相互に接続されている。バス304には、さらに、入出力インタフェース305が接続されている。入出力インタフェース305には、入力部306、出力部307、記憶部308、通信部309、及びドライブ310が接続されている。入力部306は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部307は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部308は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部309は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ310は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア311を駆動する。以上のように構成されるコンピュータでは、CPU301が、例えば、記憶部308に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース305及びバス304を介して、RAM303にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。コンピュータCPU301が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア311に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア311をドライブ310に装着することにより、入出力インタフェース305を介して、記憶部308にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部309で受信し、記憶部308にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM302や記憶部308に、あらかじめインストールしておくことができる。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、システムとは、複数の構成要素装置、モジュール部品等の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、1つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている1つの装置は、いずれも、システムである。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。例えば、本技術は、1つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、1つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。さらに、1つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その1つのステップに含まれる複数の処理は、1つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。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アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準を選択するクラスタリング基準選択部と、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する提示制御部とを含む情報処理装置。2前記提示制御部は、選択された前記クラスタリング基準のクラスタの中から前記第1の個数の前記既知タイプのクラスタおよび前記第2の個数の前記未知タイプのクラスタを提示するように制御する前記1に記載の情報処理装置。3前記提示制御部は、前記第1の個数の前記既知タイプのクラスタおよび前記第2の個数の前記未知タイプのクラスタを、各クラスタに含まれるアイテムの少なくとも一部とともに提示するように制御する前記2に記載の情報処理装置。4前記提示制御部は、さらに各アイテムを当該アイテムが属するクラスタとともに提示するように制御する前記2に記載の情報処理装置。5前記既知タイプのクラスタと前記未知タイプのクラスタとを区別して提示するように制御する前記2乃至4のいずれかに記載の情報処理装置。6前記クラスタリング基準選択部は、前記確率が上位の前記第1の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準を選択する前記1乃至5のいずれかに記載の情報処理装置。7前記クラスタリング基準選択部は、クラスタの数が前記第1の個数と前記第2の個数を合計した数と等しい前記クラスタリング基準の中から選択する前記1乃至6のいずれかに記載の情報処理装置。8前記クラスタリング基準によりアイテムを分類するためのモデルの学習を行うクラスタリング基準学習部をさらに含む前記1乃至7のいずれかに記載の情報処理装置。9前記クラスタリング基準に関する情報を収集するクラスタリング基準情報収集部をさらに含む前記1乃至8のいずれかに記載の情報処理装置。10前記ユーザが既知であるアイテムと未知であるアイテムを分類するアイテム分類部をさらに含む前記1乃至9のいずれかに記載の情報処理装置。11前記ユーザがアイテムを既知であるか未知であるかを判別するためのアイテム判別器の学習を行うアイテム判別器学習部をさらに含む前記10に記載の情報処理装置。12情報処理装置が、アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準を選択し、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御するステップを含む情報処理方法。13アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準を選択し、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御するステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。14アイテムを複数のクラスタに分類するクラスタリング基準の中から、クラスタに属するアイテムをユーザが既知である確率が第1の閾値以上である既知タイプのクラスタを第1の個数以上含み、かつ、前記確率が前記第1の閾値より小さい第2の閾値以下である未知タイプのクラスタを第2の個数以上含むクラスタリング基準であって、前記確率が上位の前記第1の個数のクラスタ群の前記確率と、それ以外のクラスタ群の前記確率が、異なる確率分布から発生している可能性が最も高い前記クラスタリング基準を選択するクラスタリング基準選択部と、選択された前記クラスタリング基準に基づいて、クラスタまたはアイテムの提示を制御する提示制御部とを含む情報処理装置。"