特許 5803912 情報提供装置、システム、方法、及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5803912

(24)【登録日】2015年9月11日

(45)【発行日】2015年11月4日

(54)【発明の名称】情報提供装置、システム、方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 17/30 20060101AFI20151015BHJP

【ＦＩ】

   G06F17/30 340B

【請求項の数】7

【全頁数】20

(21)【出願番号】特願2012-521561(P2012-521561)

(86)(22)【出願日】2011年6月23日

(86)【国際出願番号】JP2011064995

(87)【国際公開番号】WO2011162415

(87)【国際公開日】20111229

【審査請求日】2014年5月19日

(31)【優先権主張番号】特願2010-143684(P2010-143684)

(32)【優先日】2010年6月24日

(33)【優先権主張国】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109313

【弁理士】

【氏名又は名称】机 昌彦

(74)【代理人】

【識別番号】100124154

【弁理士】

【氏名又は名称】下坂 直樹

(72)【発明者】

【氏名】伊藤 千央

【審査官】 齊藤 貴孝

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００６−０５３６１６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００４−０９４３８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−１２８９２７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００１−２８２８３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−１３３９１４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００１−３０６９４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００９−２８９０６８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１０−２６０９５５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００２−３３４１０４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １７／３０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンテンツのアクセス時にユーザ端末が取得した、複数のコンテキストの値と、前記コンテンツの１以上の情報選択基準の値との組を複数含む利用ログデータを記憶するデータ記憶手段と、
前記利用ログデータから、コンテンツのアクセスの頻度を、各コンテキストが取りうる各値と各情報選択基準が取りうる各値との組み合わせごとに集計する集計手段と、
前記集計手段が集計した結果から、各情報選択基準と各コンテキストとの間の連関係数を算出し、情報提供手段に出力するコンテキスト影響度算出手段と、
ｍ個（ｍは１以上）の情報選択基準毎に、前記連関係数に基づき、当該情報選択基準との連関が大きい方からｎ［ｈ］個（ｎ［ｈ］は１以上、ｈ＝１〜前記ｍ）のコンテキストを選択し、前記ユーザ端末の一つ（カレント端末）から入力された前記ｎ［ｈ］個のコンテキストの値（カレント値）に基づいて前記カレント端末に出力するコンテンツを選択する情報提供手段と、
を含む情報提供装置。

【請求項2】

前記情報提供手段は、前記ｍ個の情報選択基準毎に、選択した前記ｎ［ｈ］個のコンテキストの前記カレント値に基づいて、当該情報選択基準の取りうる各値の発生確率を計算し、当該発生確率が高い方からｐ［ｈ］個（ｐ［ｈ］は１以上）の値（高確率情報選択基準値［ｈ］）を選択し、選択した全ての前記高確率情報選択基準値に基づいてコンテンツをデータ記憶手段から選択する
請求項１に記載の情報提供装置。

【請求項3】

コンテンツのアクセス時にユーザ端末が取得した、複数のコンテキストの値と、前記コンテンツの１以上の情報選択基準の値との組を複数含む利用ログデータを記憶するデータ記憶手段と、
前記利用ログデータから、コンテンツのアクセスの頻度を、各コンテキストが取りうる各値と各情報選択基準が取りうる各値との組み合わせごとに集計する集計手段と、
前記集計手段が集計した結果から、各情報選択基準と各コンテキストとの間の連関係数を算出し、情報提供手段に出力するコンテキスト影響度算出手段と、
ｍ個（ｍは１以上）の情報選択基準毎に、前記連関係数に基づき、当該情報選択基準との連関が大きい方からｎ［ｈ］個（ｎ［ｈ］は１以上、ｈ＝１〜前記ｍ）のコンテキストを選択し、前記ユーザ端末の一つ（カレント端末）から入力された前記ｎ［ｈ］個のコンテキストの値（カレント値）に基づいて前記カレント端末に出力するコンテンツを選択する情報提供手段と、
を含む情報提供装置と、
前記情報提供手段が選択したコンテンツの情報を表示する表示手段
を含む１台以上のユーザ端末と
を含む情報提供システム。

【請求項4】

情報提供装置が、
コンテンツのアクセス時にユーザ端末が取得した、複数のコンテキストの値と、前記コンテンツの１以上の情報選択基準の値との組を複数含む利用ログデータをデータ記憶手段に記憶し、
前記利用ログデータから、コンテンツのアクセスの頻度を、各コンテキストが取りうる各値と各情報選択基準が取りうる各値との組み合わせごとに集計し、
前記集計手段が集計した結果から、各情報選択基準と各コンテキストとの間の連関係数を算出し、
ｍ個（ｍは１以上）の情報選択基準毎に、前記連関係数に基づき、当該情報選択基準との連関が大きい方からｎ［ｈ］個（ｎ［ｈ］は１以上、ｈ＝１〜前記ｍ）のコンテキストを選択し、前記ユーザ端末の一つ（カレント端末）から入力された前記ｎ［ｈ］個のコンテキストの値（カレント値）に基づいて前記カレント端末に出力するコンテンツを選択する、
情報提供方法。

【請求項5】

前記情報提供装置が、
前記ｍ個の情報選択基準毎に、選択した前記ｎ［ｈ］個のコンテキストの前記カレント値に基づいて、当該情報選択基準の取りうる各値の発生確率を計算し、当該発生確率が高い方からｐ［ｈ］個（ｐ［ｈ］は１以上）の値（高確率情報選択基準値）を選択し、選択した全ての前記高確率情報選択基準値に基づいてコンテンツをデータ記憶手段から選択する
請求項４に記載の情報提供方法。

【請求項6】

コンピュータを、
コンテンツのアクセス時にユーザ端末が取得した、複数のコンテキストの値と、前記コンテンツの１以上の情報選択基準の値との組を複数含む利用ログデータを記憶するデータ記憶手段と、
前記利用ログデータから、コンテンツのアクセスの頻度を、各コンテキストが取りうる各値と各情報選択基準が取りうる各値との組み合わせごとに集計する集計手段と、
前記集計手段が集計した結果から、各情報選択基準と各コンテキストとの間の連関係数を算出し、情報提供手段に出力するコンテキスト影響度算出手段と、
ｍ個（ｍは１以上）の情報選択基準毎に、前記連関係数に基づき、当該情報選択基準との連関が大きい方からｎ［ｈ］個（ｎ［ｈ］は１以上、ｈ＝１〜前記ｍ）のコンテキストを選択し、前記ユーザ端末の一つ（カレント端末）から入力された前記ｎ［ｈ］個のコンテキストの値（カレント値）に基づいて前記カレント端末に出力するコンテンツを選択する情報提供手段と、
として動作させる情報提供プログラム。

【請求項7】

前記コンピュータを、
前記ｍ個の情報選択基準毎に、選択した前記ｎ［ｈ］個のコンテキストの前記カレント値に基づいて、当該情報選択基準の取りうる各値の発生確率を計算し、当該発生確率が高い方からｐ［ｈ］個（ｐ［ｈ］は１以上）の値（高確率情報選択基準値）を選択し、選択した全ての前記高確率情報選択基準値に基づいてコンテンツをデータ記憶手段から選択する前記情報提供手段
として動作させる請求項６に記載の情報提供プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報提供装置、システム、方法、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

ユーザが求める情報は、ユーザ及びユーザの状態によって異なる。以下、コンテキストはユーザの状態のことである。コンテキストが変化すると、ユーザが求める情報も変化する。変化するコンテキスト下においてユーザが求める情報を、ユーザの行動の記録を収集・分析することで推定し、推定結果に基づいてユーザが所望する情報を提供する技術として、例えば以下に示すものがある。
特許文献１に記載の情報提示装置は、地図情報蓄積手段と、ＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）情報蓄積手段と、地図情報取得手段と、ＰＯＩ情報選択履歴管理手段と、ＰＯＩ情報重み付け手段と、画面出力手段とを含み、概略次のように動作する。
ＰＯＩ情報蓄積手段は、地図上の店舗などを示すＰＯＩ情報を蓄積する。地図情報取得手段は、ユーザの現在位置又はユーザの状況に基づいて、地図情報及び該当するＰＯＩ情報を抽出する。ＰＯＩ情報選択履歴管理手段は、ユーザが過去に選択したＰＯＩ情報の履歴を管理する。ＰＯＩ情報重み付け手段は、ユーザが置かれる状況（季節、時間、場所）に応じてＰＯＩ情報を選択する確率ネットワークモデルを用いて、各ＰＯＩ情報が選択される事後確率を算出し、事後確率に応じた重みを各ＰＯＩ情報に付与する。画面出力手段は、重みに応じて順位付けしたＰＯＩ情報を画面に表示する。
特許文献２には、車載装置（コンテンツ受信再生装置）と、コンテンツを配信するコンテンツサーバと、該コンテンツサーバが配信可能なコンテンツ候補一覧情報を前記車載装置に送信するサービスサーバを含むコンテンツ配信システムが記載されている。特許文献２の車載装置は、ユーザが所望するコンテンツを推定して、コンテンツサーバが配信するコンテンツ及びその配信時刻の情報を含むタイムテーブルを作成し、作成したタイムテーブルをコンテンツサーバに送信する。車載装置においてタイムテーブルを作成する番組編成プログラムは、概略次のようにコンテンツの選別を行う。
番組編成プログラムは、まず、コンテンツ情報（内容情報、対価、データ容量等）に関わる確率変数、及び、ユーザ情報（性別、好みのジャンルなど）に関する確率変数及び状況（車に関わる情報や渋滞情報）に関わる確率変数を持つベイジアンネットワークを生成する。そして、番組編成プログラムは、コンテンツに関わる情報を前記ベイジアンネットワークに入力して、ユーザ情報や状況情報に関わる確率分布を計算する。番組編成プログラムは、この計算の結果と、推薦時点のユーザとその状況の各種情報との間で等価度の判定を行い、コンテンツの等価度の高い順に配信に適するコンテンツであると判断する。
特許文献３に記載のコンテンツ提供装置は、利用者情報管理部と、行動履歴管理部と、ルール管理部と、状況認識部と、処理選択部と、コンテンツ配送部とを含み、概略次のように動作する。
特許文献３のコンテンツ提供装置の状況認識部は、該コンテンツ提供装置と通信可能な各種情報機器からある利用者に関連する入力データを取得した場合、該入力データとルール管理部が保持する情報認識ルールとの照合を行って前記利用者の状況を認識する。また、利用者状況管理部、行動履歴管理部が保持する利用者情報データや行動履歴データを入力データとして取得した場合、その入力データに対しても同様に状況認識を行う。情報認識部は、状況認識を行った結果を状況認識データとして出力する。
次に、処理選択部は、情報認識データとルール管理部が保持する処理選択ルールとの照合を行い、利用者に提供すべきコンテンツタイプを判断する。処理選択部は、判断したコンテンツタイプに基づきコンテンツ作成依頼データを出力する。
コンテンツ配送部は、処理選択部が出力したコンテンツ作成依頼データに基づき、コンテンツを作成する複数のコンテンツ作成手段から依頼先を選択してコンテンツを作成させる。コンテンツ配送部は、前記利用者に関連付けられたユーザ端末に、作成されたコンテンツを配送する。
特許文献４に記載の情報提供システムは、互いに通信可能に構成された情報提供サーバと端末とを含む。
情報提供サーバは、推薦データ生成部と、推薦データ送信部とを含む。情報提供サーバの推薦データ生成部は、端末から受信した端末の設定状態や端末におけるユーザのコンテンツ利用頻度データに基づいて、端末又は利用者の嗜好に合うコンテンツを生成する。推薦データ送信部は、生成したコンテンツを端末に送信する。
端末は、端末状態検出部と、設定データ送信部と、推薦データ受信部と、頻度データ更新部と、頻度データ送信部と、順位演算部と、表示処理部とを含む。端末は、端末の設定状態のデータやコンテンツの利用頻度のデータを情報提供サーバに送信し、情報提供鯖から推薦データを受信する。端末は、嗜好のみではなく、過去にコンテンツを利用した際の端末の状態を反映した優先順位を計算し、計算した優先順位に基づき推薦されたコンテンツを配列して表示する。
また、非特許文献１には、価値判断基準に影響を及ぼさないと判定されるコンテキストパラメタを排除することで、情報選択全体に影響を及ぼすコンテキストパラメタを最適化する方法が記載されている。非特許文献１の方法は、あるコンテキストパラメタの変化が価値判断基準に与える影響の大きさを、１つのコンテキストパラメタを変化させた時の、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）で構築したユーザ嗜好モデルの識別平面の変化量をモンテカルロ法で算出することにより、評価する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００４−３５５０７５

【特許文献2】特開２００５−０８４７５２

【特許文献3】特開２００５−１９０４２１

【特許文献4】特開２００９−１２９３５９

【非特許文献】

【0004】

【非特許文献1】奥 健太他，″情報爆発時代に向けたコンテキストアウェア推薦方式のための特徴パラメタ最適化に関する考察″，第７０回情報処理学会全国大会．

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１〜４の技術では、ユーザの欲しい情報を推定するために有効なコンテキスト情報を予め知ることができない。そのため、これらの技術には、ユーザが欲しい情報を推定するのに不必要なコンテキストがノイズとなり、ユーザへの推薦の精度に悪影響を及ぼして、不要な情報を推薦してしまう可能性があるという問題があった。また、コンテキスト数の次元が増えると処理コストが大きいという問題があった。
非特許文献１の技術は、ユーザの嗜好モデルに対する影響を及ぼさない、不要なコンテキスト特徴パラメタを排除することにより、特徴パラメタ設計の最適化を行うものである。言い換えると、非特許文献１の技術は、コンテキスト特徴パラメタが変化した時に、ユーザの嗜好が大きく変化しないような、コンテキスト特徴パラメタを抽出し排除するものである。非特許文献１の技術は、特定のアイテムの特徴パラメタのパラメタ値のうち、ユーザが好むパラメタ値を推定するのに有効なコンテキストの特徴パラメタを推定するのでも、コンテキストの特徴パラメタからアイテムの特徴パラメタを推定するものでもない。従って、非特許文献１の技術にも、ユーザの欲しい情報を推定するために有効なコンテキスト情報を選択して使用することにより、精度の高い情報の推薦を行うことはできないと言う問題があった。
本発明の目的は、大きい処理コストが不要で、ユーザが所望する情報を精度よく選択してユーザに提供する情報提供システムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の情報提供装置は、コンテンツのアクセス時におけるユーザ端末から入力した、複数のコンテキストの値と、前記コンテンツの１以上の情報選択基準の値との組を複数含む利用ログデータを記憶するデータ記憶手段と、前記利用ログデータから、コンテンツのアクセスの頻度を、各コンテキストが取りうる各値と各情報選択基準が取りうる各値との組み合わせごとに集計する集計手段と、前記集計手段が集計した結果から、各情報選択基準と各コンテキストとの間の連関係数を算出し、情報提供手段に出力するコンテキスト影響度算出手段と、ｍ個（ｍは１以上）の情報選択基準毎に、前記連関係数に基づき、当該情報選択基準との連関が大きい方からｎ［ｈ］個（ｎ［ｈ］は１以上、ｈ＝１〜前記ｍ）のコンテキストを選択し、前記ユーザ端末の一つ（カレント端末）から入力された前記ｎ［ｈ］個のコンテキストの値（カレント値）に基づいて前記カレント端末に出力するコンテンツを選択する情報提供手段と、を含む。
本発明の情報提供システムは、コンテンツのアクセス時におけるユーザ端末から入力した、複数のコンテキストの値と、前記コンテンツの１以上の情報選択基準の値との組を複数含む利用ログデータを記憶するデータ記憶手段と、前記利用ログデータから、コンテンツのアクセスの頻度を、各コンテキストが取りうる各値と各情報選択基準が取りうる各値との組み合わせごとに集計する集計手段と、前記集計手段が集計した結果から、各情報選択基準と各コンテキストとの間の連関係数を算出し、情報提供手段に出力するコンテキスト影響度算出手段と、ｍ個（ｍは１以上）の情報選択基準毎に、前記連関係数に基づき、当該情報選択基準との連関が大きい方からｎ［ｈ］個（ｎ［ｈ］は１以上、ｈ＝１〜前記ｍ）のコンテキストを選択し、前記ユーザ端末の一つ（カレント端末）から入力された前記ｎ［ｈ］個のコンテキストの値（カレント値）に基づいて前記カレント端末に出力するコンテンツを選択する情報提供手段と、を含む情報提供装置と、前記情報提供手段が選択したコンテンツの情報を表示する表示手段を含む１台以上のユーザ端末とを含む。
本発明の情報提供方法は、コンテンツのアクセス時におけるユーザ端末から入力した、複数のコンテキストの値と、前記コンテンツの１以上の情報選択基準の値との組を複数含む利用ログデータをデータ記憶手段に記憶し、前記利用ログデータから、コンテンツのアクセスの頻度を、各コンテキストが取りうる各値と各情報選択基準が取りうる各値との組み合わせごとに集計し、前記集計手段が集計した結果から、各情報選択基準と各コンテキストとの間の連関係数を算出し、ｍ個（ｍは１以上）の情報選択基準毎に、前記連関係数に基づき、当該情報選択基準との連関が大きい方からｎ［ｈ］個（ｎ［ｈ］は１以上、ｈ＝１〜前記ｍ）のコンテキストを選択し、前記ユーザ端末の一つ（カレント端末）から入力された前記ｎ［ｈ］個のコンテキストの値（カレント値）に基づいて前記カレント端末に出力するコンテンツを選択する。
本発明のプログラム記憶媒体は、コンピュータを、コンテンツのアクセス時におけるユーザ端末から入力した、複数のコンテキストの値と、前記コンテンツの１以上の情報選択基準の値との組を複数含む利用ログデータを記憶するデータ記憶手段と、前記利用ログデータから、コンテンツのアクセスの頻度を、各コンテキストが取りうる各値と各情報選択基準が取りうる各値との組み合わせごとに集計する集計手段と、前記集計手段が集計した結果から、各情報選択基準と各コンテキストとの間の連関係数を算出し、情報提供手段に出力するコンテキスト影響度算出手段と、ｍ個（ｍは１以上）の情報選択基準毎に、前記連関係数に基づき、当該情報選択基準との連関が大きい方からｎ［ｈ］個（ｎ［ｈ］は１以上、ｈ＝１〜前記ｍ）のコンテキストを選択し、前記ユーザ端末の一つ（カレント端末）から入力された前記ｎ［ｈ］個のコンテキストの値（カレント値）に基づいて前記カレント端末に出力するコンテンツを選択する情報提供手段と、として動作させる情報提供プログラムを記憶する。

【発明の効果】

【0007】

本発明には、少ない処理コストで、ユーザが所望する情報を精度よく選択してユーザに提供できるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】第１の実施形態に係る情報提供装置の構成を表すブロック図である。

【図2】第１の実施形態に係る情報提供装置の動作を表すフローチャートである。

【図3】利用ログデータの例を表す図である。

【図4】コンテンツ利用の頻度を、コンテキストの値と情報選択基準の値との組み合わせで集計した集計結果の例を表す図である。

【図5】コンテキストが「現在のエリア」であり情報選択基準が「目的」である、コンテンツの利用の頻度をマトリクスとして表現した、集計結果の一部の例を表す図である。

【図6】各情報選択基準に対する各コンテキストの影響度の例を表す図である。

【図7】各情報選択基準に対する各コンテキストの影響度の例を表す図である。

【図8】第２の実施形態に係る情報提供システムの構成を表すブロック図である。

【図9】第２の実施形態に係る情報提供システムの動作を表すフローチャートである。

【図10】データ記憶部の構成の一例を表す図である。

【図11】利用ログデータの一例を表す図である。

【図12】コンテキストデータの一例を表す図である。

【図13】コンテンツ属性データの一例を表す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

（第１の実施形態）
次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態に係る情報提供装置の構成を表すブロック図である。
図１を参照すると、本実施形態の情報提供装置１は、集計部１２と、コンテキスト影響度算出部１３と、データ記憶部２０と、情報提供部３０とを含む。
データ記憶部２０は、ユーザによるコンテンツの利用履歴の情報を記憶する。コンテンツの利用履歴の情報は、利用ログとも表記することにする。コンテンツ利用履歴の情報は、コンテンツ利用時のユーザのコンテキストの情報と、ユーザが利用したコンテンツの属性の情報とを含む。データ記憶部２０が記憶するコンテンツの利用履歴の情報は、複数のユーザの利用履歴の情報であってよく、特定の一人のユーザの利用履歴の情報に限られるものではない。
本実施形態では、ユーザの状態を、例えば、「年齢」、「性別」、「職業」、酒好きか否かを表す「酒好き」、アクセス時のユーザの所在地である「現在のエリア」、アクセスを行った「時間帯」、アクセス時の「天気」等で記述する。コンテキストは、このような、ユーザの「年齢」、「性別」、「職業」、「現在のエリア」等ユーザの状態を表す個々の情報である。おのおののコンテキストが取りうる値は、各コンテキストに対応した複数の値のうちのいずれかの値である。例えばコンテキストが「性別」である場合、コンテキストの値は「男」又は「女」のいずれかである。コンテキストには、「性別」のように通常は変化しないものもあるが、「現在のエリア」や「時間帯」のように、刻々と変化する可能性があるものもある。
前述のように、コンテキストは、例えば、「年齢」、「性別」、「職業」、酒好きか否かを表す「酒好き」、アクセス時のユーザの所在地である「現在のエリア」、アクセスを行った「時間帯」、アクセス時の「天気」等である。以下では、例えばユーザの「性別」は「男」と「女」のうちの「女」であると言ったように、それぞれのコンテキストは、それぞれのコンテキストに対応した複数の値のうちのいずれかの値を取るものとして説明する。しかし、一つのコンテキストが複数の値を取ってもよい。また、一部のコンテキストに値がないユーザがいてもよい。この場合、後述の集計の際、例えば、複数の値を取るコンテキストは利用回数を重複してカウントし、値がないコンテキストはカウントしないようにすることができる。コンテキストの値には、例えば場所や時刻などのように、連続値でも表現できる値がある。このような場合、例えば、コンテキストの値が場所であれば、ある程度の広がりを持った領域を特定できる、例えば地名などで、コテンキストの値を表現すればよい。また、例えばコンテキストの値が時刻であれば、所定の時間の幅である、例えば１９時台などの時間帯で、コンテキストの値を表現すればよい。
コンテキストは、図示しないユーザ端末に記憶されている情報や、ユーザ端末が含むセンサの測定値などである。コンテキストは、コンテンツへのアクセス時にアクセスを行ったユーザ端末によって端末内に蓄積又は情報提供装置１に送信される。また、端末内に蓄積されたコンテキストは、適宜情報提供装置１に送信される。
コンテンツは、例えば文字や画像、音声等で表現される情報のことである。コンテンツは、例えばＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）のような情報の所在を表し情報を特定できる情報であってもよい。また、コンテンツは、文字や画像、音声などで表される情報やＵＲＬを組み合わせたものであってもよい。
コンテンツの属性は、そのコンテンツのそのものに係る性質もしくはコンテンツの内容に係る性質のことである。コンテンツの属性の例として、例えばコンテンツが店舗や施設などの情報である場合、その店舗や施設を利用する「目的」や、その店舗や施設の所在地を表す「エリア」がある。他のコンテンツの属性の例としては、その店舗や施設の人気、利用者の人数、店舗や施設の情報の閲覧回数などの順位を表す「ランキング」等がある。また、飲食店の属性の例としては、例えば「予算」や「駅からの距離」等がある。また、例えば、画像を含むもの、映像を含むもの、音声を含むもの、文字だけのものなど、コンテンツを構成する媒体の種類が、コンテンツの属性であってもよい。さらに、店舗利用時の割引券やクーポン等の有無などがコンテンツの属性に含まれていてもよい。
情報選択基準は、上記の「目的」、「エリア」などコンテンツの属性を記述する個々の情報である。
各情報選択基準は、当該情報選択基準に応じた複数の値のうちのいずれかの値を取る。例えば、情報選択基準が「目的」である場合、情報選択基準が取りうる値が「お酒」、「カフェ」、「日常飯」、「勝負飯」、「エンタメ」であるとすると、それぞれのコンテンツの情報選択基準のうちの「目的」は、これらの値のうちのいずれかの値を取る。しかし、一つの情報選択基準が複数の値を取ってもよい。複数の値を取る情報選択基準が存在する場合、後述の利用回数の集計の際、情報選択基準が複数の値を取るコンテンツの利用回数１回につき、情報選択基準の値がそれらの複数の値それぞれであるコンテンツを１回ずつ利用したとして、利用回数をカウントすればよい。また、値が無い情報選択基準を持つコンテンツが存在してもよい。この場合、後述の集計の際、情報選択基準に値がなければカウントしなければよい。また、情報選択基準の値のうち、例えば場所などのように連続値で表現できる値は、場所であればある程度の広がりを持った領域を特定できる、例えば地名などで表現すればよい。
コンテンツ利用履歴の情報におけるコンテキストの情報は、コンテンツ利用時におけるコンテンツを利用したユーザの各コンテキストの値を含む。また、コンテンツ利用履歴の情報におけるコンテンツの属性の情報は、ユーザが利用したコンテンツの各情報選択基準の値を含む。
また、データ記憶部２０は、コンテンツ利用履歴の情を、必ずしもひとまとまりのデータとして記憶しておく必要はない。例えば、データ記憶部２０は、利用情報データと、コンテキストデータと、コンテンツ属性データとを別々に記憶しておいてもよい。上述の利用情報データは、コンテンツ利用の時刻と利用したユーザを特定するための情報と利用したコンテンツを特定するための情報を含むデータである。また、コンテキストデータは、時刻とその時刻におけるユーザの各コンテキストの値とを含むデータである。コンテンツ属性データは、コンテンツの各属性種別の値を含むデータである。
図１０は、データ記憶部が、利用情報データと、コンテキストデータと、コンテンツ属性データとを別々に記憶する場合の、データ記憶部の構成の一例を表す図である。
図１０に示すデータ記憶部２０Ｂは、利用情報記憶部２０１と、コンテキスト情報記憶部２０２と、コンテンツ情報記憶部２０２とを含む。データ記憶部２０Ｂは、利用情報記憶部２０１に利用情報データを、コンテキスト情報記憶部２０２にコンテキストデータを、コンテンツ情報記憶部２０２にコンテンツ属性データを記憶する。
図１１、図１２、図１３は、それぞれ、利用ログデータ、コンテキストデータ、コンテンツ属性データの一例である。
データ記憶部２０Ｂは、図１のデータ記憶部２０と入れ替えての動作が可能である。
コンテンツの情報選択基準は、多数のコンテンツから特定の種類のコンテンツを選択するために使用することができる情報である。例えば、情報選択基準のうちの「目的」の値が「お酒」であるコンテンツを選択することで、居酒屋のコンテンツを抽出することができる。
集計部１２は、データ記憶部２０が記憶する、ユーザによるコンテンツの利用履歴の情報から、各コンテキストが取りうる全ての値と所定の情報選択基準が取りうる全ての値の組み合わせで、コンテンツの利用回数を集計する。集計部１２は、集計の結果をコンテキスト影響度算出部１３に対し出力する。集計部１２は、予め決められた情報選択基準に対して、集計を行う。なお、集計部１２が集計を行う情報選択基準は、全ての情報選択基準であってもよいが、必ずしも全ての情報選択基準でなくてよい。集計部１２は、例えば、全ての情報選択基準ではなく、予め選択した１個以上の情報選択基準に対し集計を行ってもよい。また、図示しない入力部により、集計を行う１個以上の情報選択基準をユーザが指定する構成にしてもよい。
図１のデータ記憶部２０をデータ記憶部２０Ｂと入れ替えた場合、集計部１２は、利用情報データ、コンテキストデータ、コンテンツ属性データから、図３に示すコンテンツ利用履歴の情報を作成してから集計を行ってもよい。あるいは、集計部１２は、図３に示すようなコンテンツ履歴の情報は作成せず、利用情報データ、コンテキストデータ、コンテンツ属性データから、データ間の対応を取りながら、直接集計を行ってもよい。
集計部１２は、集計した利用回数をそのまま集計結果にすればよい。集計部１２は、集計した利用回数に対し、例えば正規化を行ったり、全利用回数に対する割合を算出したり、対数を取るなど、何らか処理を行った結果をスコアとして算出し、算出したスコアを集計結果とすることもできる。後述の例は、利用回数の合計をそのままスコアとしたものである。
コンテキスト影響度算出部１３は、集計部１２による集計の結果から、所定の情報選択基準に対する各コンテキストの連関の大きさを表す影響度を算出する。影響度を算出する情報選択基準は、一つであっても、複数であってもよい。影響度を算出する情報選択基準は、予め決められていてもよく、ユーザが図示しない入力部により選択して決めるようにしてもよい。なお、集計部１２は、必ずしも全ての情報選択基準に対して集計を行う必要はない。
前述の連関とは、それぞれ複数個の値のうちいずれかの値を取るような、２変量間の関連を意味する。例えば「連関が大きい」とは、前記の２変量間の関連が大きいことを意味する。この場合、一方の変量がそれぞれの値を取る確率は、他方の変量が取る値によって大きく異なる。一方、「連関が小さい」とは前記の２変量間の関連が小さいことを意味する。この場合、一方の変量がそれぞれの値を取る確率は、他方の変量が取る値が変わっても、大きく変化しない。一般に、連関の大きさを表す指標は連関係数（ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）と呼ばれる。
影響度は、ある情報選択基準に対するあるコンテキストの影響の大きさの程度を表す数値である。すなわち、影響度は、あるコンテキストが取る値の違いによる、ある情報選択基準の値が選ばれる確率の変動の大きさの度合いを表す数値である。コンテキスト影響度算出部１３は、コンテキストと情報選択基準との間の連関係数を算出し、算出した連関係数を影響度とすることができる。
コンテキスト影響度算出部１３は、ある情報選択基準に対するあるコンテキストの影響度の算出を、例えば次のようにして行う。
コンテキスト影響度算出部１３は、まず、当該情報選択基準の値と当該コンテキストの値との組み合わせのそれぞれに対する集計結果のスコアを、マトリクスの形にする。次に、コンテキスト影響度算出部１３は、そのマトリクスから、当該情報選択基準と当該コンテキストとの間の連関係数を算出する。コンテキスト影響度算出部１３は、算出した連関係数を、当該情報選択基準に対する当該コンテキストの影響度とする。
コンテキスト影響度算出部１３は、連関係数として、例えばクラメール（Ｃｒａｍｅｒ）の連関係数を使用することができる。また、コンテキスト影響度算出部１３は、ユール（Ｙｕｌｅ）の連関係数など他の連関係数を使用することもできる。また、コンテキスト影響度算出部１３は、情報選択基準に対するコンテキストの影響の大きさを表す値であれば、他の値を影響度としてもよい。
コンテキスト影響度算出部１３は、影響度算出の対象となる全ての情報選択基準に対して、各コンテキストの影響度の算出を行う。コンテキスト影響度算出部１３は、算出した影響度の情報を、情報提供部３０に対して出力する。
情報提供部３０は、コンテンツを提供する対象のユーザ端末から入力した現在のコンテキストの値（カレント値）とそれぞれの影響度とをもとに、ユーザが所望するコンテンツを推定して選択し、選択したコンテンツをそのユーザ端末に提供する。本発明の情報提供装置１は、ユーザ端末からの要求に対してコンテンツの提供を行えばよく、また、ユーザ端末からの要求の有無に関わらず、コンテンツの提供を行ってもよい。情報提供装置１がユーザ端末からの要求に対してコンテンツの提供を行う場合、情報提供装置１は、コンテンツの提供の要求と共に現在のコンテキストの値を受け取ればよい。その場合、情報提供装置１は、ユーザ端末が情報提供装置１に対しコンテンツの要求を行った時のコンテキストの値を、現在のコンテキストの値にすることができる。ユーザ端末からの要求にかかわらずコンテンツの提供を行う場合、情報提供装置１は、コンテンツの提供の前に、ユーザ端末に対しコンテキストの値を送信するよう要求を行い、コンテキストの値を受け取っておけばよい。ユーザ端末はその要求に応じて情報提供装置１にコンテキストの値を送信すればよい。この場合、情報提供装置１は、ユーザ端末がコンテキストの値を送信した時のコンテキストの値を、現在のコンテキストの値にすることができる。
ユーザが所望するコンテンツを推定は、例えば、ユーザが所望するコンテンツの情報選択基準の値、すなわち、属性種別の値を推定することで行う。情報提供部３０は、推定した情報選択基準の値を持つコンテンツをデータ記憶部２０から選択して、コンテキストの値の送信を行った端末（カレント端末）に送信することで、ユーザに対するコンテンツの提供を行う。情報提供部３０は、条件に合致したコンテンツが複数存在すれば複数のコンテンツを提供すればよい。条件に合致したコンテンツがしない場合は、情報提供装置１は、通常の情報検索装置のように、ユーザに情報検索の条件を入力させて検索させるなどすればよい。ユーザが所望するコンテンツを選択するための情報選択基準の値の推定は、例えば、選択したコンテキストのカレント値から、所定のテーブルなどにより情報選択基準の値を決めることで行うことができ、また、次のようにして行うこともできる。
前述のように、情報提供部３０は、コンテキスト影響度算出部１３が算出したそれぞれの影響度を受け取る。情報提供部３０は、受け取ったそれぞれの影響度に基づき、コンテキストのうち、コンテンツを選択するための情報選択基準に対する影響が大きいコンテキストを選択する。そして、情報提供部３０は、選択したコンテキストの現在の値のみを用いて、コンテンツを選択するための情報選択基準の値の決定を行う。この、情報選択基準の値を決定の手順は、例えば、次のようなものである。まず、情報提供部３０は、コンテンツ利用履歴により、コンテキストの値が前記のカレント値であるユーザが、情報選択基準のそれぞれの値を持つコンテンツにアクセスする確率を求める。情報提供部３０は、求めた確率が大きい、情報選択基準の値を、ユーザが所望するコンテンツを選択するための情報選択基準の値として決定する。
情報提供部３０は、例えば次のように、決定した情報選択基準の値を持つコンテンツを選択して、ユーザに提供する。情報提供部３０は、まず、例えばデータ記憶部２０が記憶するコンテンツの属性の情報から、情報提供基準の値が前記の決定した値であるコンテンツを検索する。情報提供部３０は、情報提供基準の値が前記の決定した値であるコンテンツが存在すれば、当該コンテンツを特定するための情報を検索結果とする。データ記憶部２０が記憶するコンテンツの属性の情報は、例えば図１３に示す例のように、コンテンツを特定するための情報とコンテンツの属性の情報とを含み、利用履歴やコンテキストの情報を含まない形であれば、抽出を行うのに都合がよい。
情報提供部３０は、検索結果である、コンテンツを特定するための情報をもとに、ユーザに提供するコンテンツを選択して、ユーザに提供する。情報提供部３０は、ユーザへのコンテンツの提供を、例えば携帯端末等のユーザが使用するユーザ端末に、選択したコンテンツを送信することで行う。
コンテンツは、例えば、データ記憶部２０に記憶しておくことができる。この場合、情報提供部３０が、データ記憶部２０に記憶してある複数のコンテンツから、ユーザに送信するコンテンツを選択し、図示しないユーザ端末に送信すればよい。また、情報提供部３０は、図示しない他のコンテンツサーバに存在する複数のコンテンツから選択してもよい。また、データ記憶部２０が記憶するデータ又は図示しないコンテンツサーバのデータをもとに、情報提供部３０がコンテンツを作成してもよい。
各コンテンツの情報選択基準の値は、同様に、データ記憶部２０に記憶しておくことができる。情報選択基準の値は、対応するコンテンツを特定できる形で記憶してあればよく、例えば図１０に示すように、データ記憶部２０Ｂのコンテンツ情報記憶部２０３にまとめて記憶しておけばよい。また、各コンテンツの情報選択基準の値は、コンテンツに含まれる形で記憶しておいてもよい。
情報提供部３０が行うコンテンツの選択及び提供方法は、情報提示対象ユーザのコンテキストの値のうち、コンテンツを選択するための情報選択基準に対する影響の大きいコンテキストの値のみを使用する方法であれば、上記によらず既存の他の方法であってもよい。
なお、集計部１２による集計及びコンテンツ影響度算出部１３による連関係数の算出の対象となる、コンテンツの選択を行うための情報選択基準は、集計部１２による集計の時点で決まっていればよい。コンテンツの選択を行うための情報選択基準は、予め決めておくことも、例えばユーザ端末からの入力により決定することもできる。
また、コンテキストのカレント値は、例えば、図示しない入力部により、予めユーザに入力させておけばよい。コンテキストの値のうち、センサによる計測が必要な値は、例えばユーザ端末が含むセンサにより、自動的に計測すればよい。コンテキストの値のうち、例えば、時刻などユーザによる入力を介さずに取得できる値は自動的に取得すればよい。
次に、本実施形態の情報提供装置１の動作を、図面を参照して詳細に説明する。
図２は、本実施形態の情報提供装置１の動作を表すフローチャートである。
情報提供装置１は、例えば、図示しないユーザ端末を介して、ユーザから情報提供の要求を受けて動作を開始する。情報提供装置１は、あるいは、例えば所定の時刻になると、ユーザ端末からの要求の有無に関わらず動作を開始してもよい。また、例えば、ユーザ端末が断続的にセンサなどで計測した自身の位置情報を情報提供装置１に送信し続け、情報提供装１置はユーザ端末の位置が所定の地域に入った場合に動作を開始するような構成にしてもよい。コンテキスト影響度算出部１３が影響度を算出する情報選択基準が予め決まっていない場合、ユーザ端末は、影響度を算出する対象となる情報選択基準の指定するための情報を情報提供装置１に送信する。この場合、ユーザが指定した情報選択基準の指定は、少なくともコンテキスト影響度算出部１３には送られる。影響度を算出する対象となる情報選択基準が予め決まっている場合、情報提供の要求は、条件等を含んだものである必要はなく、情報の提供を要求するものであればよい。
図２を参照すると、まず集計部１２は、利用録記憶部２０から、ユーザによるコンテンツの利用履歴である利用ログを読み出す（ステップＳ１１）。
図３は利用ログの一例の構成を表す図である。図３の利用ログは、利用情報部と、コンテキストデータ部と、コンテンツ属性データ部とを含む。利用情報部は、コンテンツを利用したユーザを特定する情報や利用したコンテンツを特定する情報を含む。コンテキストデータ部は、アクセス時のユーザの状態を表すコンテキストの情報を含む。コンテンツ属性データ部は、ユーザがアクセスしたコンテンツの属性の情報を含む。図３は利用ログの例であり、利用ログの構成は図３に示す構成に限られるものではない。
図３に示す利用ログの例において、例えば、１番目のコンテンツ利用記録（表の３行目）は、２０１０年２月１日の１９時００分０１秒に、ユーザ０１がアイテム０１と言うコンテンツを閲覧したことを表す。また、閲覧時におけるユーザ０１のコンテキストは、コンテキスト「現在地」の値が「エリア１」であり、コンテキスト「時間帯」の値が「１９時台」であることを表す。さらに、ユーザ０１が閲覧したコンテンツ「アイテム０１」の属性種別（情報選択基準）は、情報選択基準「目的」の値が「お酒」であり、情報選択基準「エリア」の値が「エリア１」であることを表す。
次に、集計部１２は、それぞれのコンテキストが取りうる値のそれぞれと集計の対象とするそれぞれの情報選択基準が取りうるそれぞれの値との組み合わせ毎に、ユーザによるコンテンツの利用回数を集計する（ステップＳ１２）。集計部１２は、集計した利用回数に所定の処理を行い、スコアを算出する。集計部１２は、集計結果の利用回数に対する処理を行わず、利用回数をスコアとしてそのまま使用してもよい。集計部１２は、集計結果のデータを、コンテキスト影響度算出部１３に対し出力する。
図４は、集計部１２が集計を行った集計結果の一例を表す図である。図４は、利用回数をそのままスコアとした例である。例えば、図４の集計結果の１番目（表の２行目）のデータは、コンテキスト「現在地」の値が「エリア１」であるユーザが、情報選択基準「目的」の値が「お酒」であるコンテンツを利用した回数が１２回であることを表す。
次に、コンテキスト影響度算出部１３は、集計部１２が出力した集計結果から、各コンテキストと各情報選択基準との連関の大きさを表す影響度を、それぞれ算出する（ステップＳ１３）。前述のように、コンテキスト影響度算出部１３は、あるコンテキストとある情報選択基準との間の連関係数の算出を、例えば次のように行えばよい。
まず、コンテキスト影響度算出部１３は、各コンテキストのそれぞれの値と各情報選択基準のそれぞれの値と組み合わせに対する集計結果のスコアを、マトリクスの形にする。コンテキスト影響度算出部１３は、例えば、１個のコンテキストと１個の情報選択基準の組に対して、集計結果を表す１個のマトリクスを生成すればよい。
図５はマトリクスで表現した、集計結果のスコアの例である。図５の例は、コンテキストの一つである「現在のエリア」のそれぞれの値と、情報選択基準の一つである「目的」のそれぞれの値との組み合わせに対する集計結果である。図５の例では、コンテキストの一つである「現在のエリア」が取りうるそれぞれの値「エリア１」、「エリア２」、「エリア３」、「エリア４」が、マトリクスのそれぞれの行に対応する。また、情報選択基準の一つである「目的」が取りうる値「お酒」、「カフェ」、「日常飯」、「勝負飯」、「エンタメ」が、マトリクスのそれぞれの列に対応する。図５の例において、最も左上の数値は、コンテキスト「現在地」の値が「エリア１」であるユーザが、情報選択基準「目的」の値が「お酒」であるコンテンツを利用した回数が１２回であることを表す。
コンテキスト影響度算出部１３は、マトリクスの形にした、コンテキストのそれぞれの値と情報選択基準のそれぞれの値との組み合わせに対する集計結果のスコアから、対応するコンテキストと情報選択基準の連関係数を算出する。前述のように、コンテキスト影響度算出部１３が算出する連関係数は、例えば、クラメールの連関係数や、ユールの連関係数、あるいは他の連関係数である。
図６は、算出した連関係数の一例を表す図である。図６の例では、それぞれの要素の数値は、それぞれの列に対応する情報選択基準に対する、それぞれの行に対応するコンテキストの連関係数を表す。例えば「目的」の行の数値は、情報選択基準「目的」とそれぞれのコンテキストとの間の連関係数である。図６の例において、例えば最も左上の数値は、情報選択基準「エリア」とコンテキスト「年齢」との間の連関係数が０．２であることを表す。
コンテキスト影響度算出部１３は、算出した連関係数を、その連関係数に対応する情報選択基準に対する、同じ連関係数に対応するコンテキストの影響度とする。
図７は、情報選択基準に対するそれぞれのコンテキストの影響度の例を表す図である。図７では、情報選択基準が「目的」である場合以外の影響度は省略して記載しているが、図７は、例えば「エリア」や「ランキング」等の他の情報選択基準に対する各コンテキストの影響度も含む。
コンテキスト影響度算出部１３は、情報提供部３０に対して、算出した影響度を出力する。
情報提供部３０は、所定の情報選択基準に対する影響度の高いコンテキストを選択する（ステップＳ１４）。
次に情報提供部３０は、選択した影響度の高いコンテキストをもとに、情報選択基準の値を推定し、推定した情報選択基準の値をもとに、ユーザに提供するコンテキストを選択する（ステップＳ１５）。この情報提供部３０が行う情報選択基準の値の推定は、後述する方法で行ってもよく、他の既知である方法で行ってもよい。
以上で説明した本実施形態の情報提供装置１及び以下で説明する他の実施形態の情報提供装置は、コンピュータと、コンピュータを制御するプログラムとで実現できる。
本実施形態には、大きい処理コストが不要で、ユーザが所望する情報を精度よく選択しユーザに提供することができるという効果がある。
その理由は、本実施形態の情報提供装置１は、情報の選択を行うための情報選択基準に対する、それぞれのコンテキストの影響の大きさを表す影響度を算出するからである。本実施形態の情報提供装置１は、前述の影響度を算出するので、情報提示部は、情報の選択を行うための情報選択基準の値を推定に、該情報選択基準に対する影響度が大きいコンテキストのみを使用することができる。これにより、該情報選択基準に対する影響度の小さいコンテキストによる該情報選択基準の値の推定結果に対する悪影響を、排除することができる。
以上では、集計部１２はそれぞれのコンテキストに対し集計を行い、コンテキスト影響度算出部１３はそれぞれのコンテキストの影響度を算出するものとして説明を行った。しかし、集計部１２が、既存のコンテキストに加え、２つ以上のコンテキストの組み合わせを、新たなコンテキスト（組み合わせコンテキスト）として集計を行ってもよい。この場合、集計部１２は、例えば予め決められたコンテキストの組み合わせを新たなコンテキストとすればよい。また、コンテキスト影響度算出部１３は、コンテキストの情報選択基準に対する影響度と同様にして、組み合わせコンテキストの情報選択基準に対する影響度を算出すればよい。さらに、情報提供部３０は、組み合わせコンテキストを、コンテキストと同等に扱えばよい。すなわち上記の説明におけるコンテキストは、組み合わせコンテキストを含むものとすることができる。
ただし、組み合わせコンテキストの影響度の値が、該組み合わせコンテキストが含む各コンテキストの影響度の値より大きい場合、コンテキスト影響度算出部１３は、該組み合わせコンテキストが含む各コンテキストの影響度を削除する。また、組み合わせコンテキストの影響度の値が、該組み合わせコンテキストが含むいずれかのコンテキストの影響度の値より小さい場合、コンテキスト影響度算出部１３は、該組み合わせコンテキストの影響度を削除する。コンテキスト影響度算出部１３は、影響度の削除を、例えば、影響度の値を最も影響が小さいことを表す値（例えば０）にすることで行えばよく、また、影響度の値そのものを無くしてもよい。コンテキスト影響度算出部１３による影響度の削除は、影響度が削除されたコンテキストが、情報提供部３０によって当該情報選択基準に対する影響の大きいコンテキストとして選択されなくなるように行われるものであればよい。
情報提供部３０は、コンテキスト影響度算出部１３が算出した影響度に基づき、各コンテキストから当該情報選択基準に対する影響の大きいコンテキストを選択する。ただし、前述のように、影響度が削除されたコンテキストは、当該情報選択基準に対する影響の大きいコンテキストとして選択されない。情報提供部３０は、さらに、選択したコンテキストのカレント値をもとに当該情報選択基準の値を決定する。情報提供部３０は、決定した情報選択基準の値をもとにコンテンツを選択し、図示しないユーザ端末に提供する。
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態に係る情報提供システムについて、図面を参照して詳細に説明する。
図８は本実施形態の情報提供システムの構成を表す図である。
図８を参照すると、本実施形態の情報提供システムは、情報提供装置１Ａと、ユーザ端末２とを含む。本実施形態の情報提供装置１Ａは、データ記憶部２０Ａと、集計部１２とコンテキスト影響度算出部１３Ａと、情報利用度算出部３１と情報選択部３２とを含む情報提供部３０Ａと、を含む。ユーザ端末２は、表示部４１と、利用ログ送信部４２とを含む。簡単のため図９には１台のユーザ端末２のみ記載しているが、ユーザ端末は１台である必要はなく、複数台存在していてよい。また、データ記憶部２０Ａは、図１０に示すデータ記憶部２０Ｂと同様の構成であってもよい。
本実施例の情報提供装置１Ａは、図１に記載の情報提供装置１と比較して、情報利用度算出部３１と、情報選択部３２とを含む情報提供部３０Ａを含む点が異なる。更に、データ記憶部２０Ａがユーザ端末２の利用ログ送信部４２から利用ログのデータを受信する点が異なる。また、コンテキスト影響度算出部１３Ａが情報提供部３０Ａに対し出力した影響度の情報は、情報提供部３０Ａの情報利用度算出部３１に入力される。
以下、図１に示す第１の実施形態の情報提供装置１との相違点を中心に説明を行う。集計部１２は、第１の実施形態の情報提供装置１の集計部１２と同じであるので、説明を省略する。
コンテキスト影響度算出部１３Ａの、影響度を算出する処理は、第１の実施形態の情報提供装置１のコンテキスト影響度算出部１３の、影響度を算出する処理と同じであるので、影響度の算出の説明は省略する。コンテキスト影響度算出部１３Ａは、算出した影響度を、情報利用度算出部３１に対して出力する。
情報利用度算出部３１は、コンテキスト影響度算出部１３Ａから受信した影響度の情報をもとに、情報を提示する対象のユーザによる利用されやすさを表す値である利用度を、所定の情報選択基準が取りうる値ごとに算出する。情報利用度算出部３１が利用度の算出を行う情報選択基準は、集計部１２がコンテンツの利用回数の集計を行った情報選択基準の全て又は一部である。利用度の算出対象の情報選択基準は、予め決めておいたものであってもよく、また、図示しない入力部により例えばユーザが選択するものであってもよい。
情報利用度算出部３１は、利用度の算出を、例えば次のようにして行う。
情報利用度算出部３１は、まず、コンテキスト影響度算出部１３Ａから受信した影響度の情報に基づき、所定の情報選択基準に対する影響が大きいコンテキストを、所定の方法により選択する。情報利用度算出部３１は、例えば、算出した影響度に基づき所定の情報選択基準に対する影響が大きいコンテキストを、影響が大きい方から所定の個数だけ選択すればよい。また、情報利用度算出部３１は、例えば、影響度が所定の閾値以上のコンテキストを選択してもよい。情報利用度算出部３１は、算出した影響度の最大値に対する各コンテンツの影響度の割合を計算し、計算した割合が所定の閾値以上であるコンテキストを選択してもよい。情報利用度算出部３１は、あるいは、他の既存の方法で選択を行うこともできる。
次に、情報利用度算出部３１は、情報提供装置１Ａがコンテンツを提供する対象となるユーザの、選択した上記のコンテキストのカレント値をもとに、コンテンツの所定の情報選択基準が取りうる値ごとに利用度を算出する。利用度とは、当該ユーザがコンテンツを利用する可能性の程度を表す値である。利用度は、例えば過去の利用履歴をもとにした確率である。また、利用度は、詳細は後述するが例えば式２の右辺で表されるような、過去の利用履歴をもとにした確率と相関のある他の値であってもよい。この過去の利用履歴は、コンテンツを提示する対象となるユーザの利用履歴に限られるものではなく、多数のユーザの利用履歴であってもよい。また、この過去の利用履歴は、データ記憶部２０が記憶する利用履歴でも、別途収集した利用履歴であってもよい。
数１で、Ｃ１ｊ１、Ｃ２ｊ２、・・・、Ｃｎｊｎは、コンテンツの提供の対象となるユーザのコンテキストのうち、情報利用度算出部３１が選択したコンテキストのカレント値である。Ｇｉ（ｉ＝１、・・・、Ｎ）は、所定の情報選択基準が取りうる値である。ｎは選択したコンテキストの個数であり、Ｎは上記の所定の属性種別が取りうる値の個数である。このとき、当該ユーザが、上記の所定の情報選択基準の値がＧｉであるコンテンツを選択する確率は、数１に示す式で算出される。上記の確率を利用度とする場合、情報利用度算出部３１は、数１で算出される値を、情報選択基準の値がＧｉである場合の利用度とする。

【数1】

数１は、所定の一つの情報選択基準のｉ番目の値の、利用度を表す式である。複数の情報選択基準に対して利用度の計算を行う場合、情報利用度算出部３１は、同様にして各情報選択基準の各値の利用度を計算する。ただし、上記のＮやｎの値は、各情報選択基準に応じた値となり、必ずしも全ての情報選択基準で同じ値であるとは限らない。
情報利用度算出部３１は、数１の左辺の値を、例えば過去の利用履歴から直接計算してもよい。また、情報利用度算出部３１は、例えば過去の利用履歴から予め計算しておいた数１の右辺を構成するそれぞれの確率の値を、数１の右辺に代入して計算を行うことで、数１の左辺の値を計算してもよい。
数１の式の右辺の分母は、Ｃ１ｊ１、・・・Ｃｎｊｎによって決まる値であり、Ｇｉによらない。そこで、情報利用度算出部３１は、数１の式の右辺の分子の値である、数２の右辺で算出される値を、利用度としてもよい。また、情報利用度算出部３１は、数１や数２の右辺で算出される値ではなく、可能性の程度を表す値を算出する他の既存の方法により、利用度を算出してもよい。

【数2】

情報利用度算出部３１は、利用度の算出対象となる全ての情報選択基準の全ての値に対し利用度を算出し、算出した利用度の情報を情報選択部３２に送信する。
情報選択部３２は、情報利用度算出部３１から受信した利用度をもとに、下記の選択法により、ユーザが利用する可能性が高いコンテンツを、ユーザに提供するコンテンツとして選択し、ユーザ端末２に送信する。
情報選択部３２は、例えば、所定の一つ以上の情報選択基準の値の中で、受信した利用度に基づき、ユーザによって利用される可能性が最も高い値を情報選択基準の値として持つコンテンツを、ユーザに送信するためのコンテンツとして選択する。あるいは、所定の一つ以上情報選択基準の値の中で、ユーザによって利用される可能性が高い方から２個以上の値を選択し、選択した値のいずれかを情報選択基準の値として持つコンテンツを、ユーザに送信するためのコンテンツとして選択してもよい。情報選択部３２は、条件に合致したコンテンツが複数存在すれば複数のコンテンツを提供すればよい。条件に合致したコンテンツがしない場合は、情報提供装置１Ａは、通常の情報検索装置のように、ユーザに情報検索の条件を入力させて検索させるなどすればよい。
前述のようにコンテンツは、例えば、データ記憶部２０に記憶しておくことができる。この場合、情報選択部３２が、データ記憶部２０に記憶してある複数のコンテンツから、ユーザに送信するコンテンツを選択し、ユーザ端末２に送信すればよい。また、情報選択部３２は、図示しない他のコンテンツサーバに存在する複数のコンテンツから、ユーザに送信するコンテンツを選択してもよい。また、データ記憶部２０が記憶するデータ又は図示しないコンテンツサーバのデータをもとに、情報選択部３２がコンテンツを作成してもよい。
ユーザ端末２は、表示部４１と、利用ログ送信部４２を含む。ユーザ端末２は、例えば、情報提供装置１Ａとネットワークを介して通信可能に接続されたコンピュータや携帯端末等で実現できる。
ユーザ端末２は、情報提供装置１Ａから受け取ったコンテンツを、ディスプレイ等の表示部４１を介して、例えばブラウザなどのソフトウェアにより、ユーザに対して表示する。ユーザは、図示しない入力部等により、表示部４１に表示されるコンテンツから、見たいコンテンツを選択して閲覧するなどして、コンテンツを利用する。
ユーザが表示されたコンテンツを利用すると、利用ログ送信部４２が、利用ログの情報を取得し情報提供装置１Ａに送信する。
利用ログ送信部４２が送信する利用の記録は、例えばユーザ端末２が、ユーザによるコンテンツへのアクセスが発生した時に、既存の任意の方法で取得しユーザ端末２上に記録したものである。ただし、ユーザ端末２が利用履歴の全ての情報を送信する必要はない。例えば、ユーザ端末２は、ユーザに入力させるなどして取得した、コンテンツ利用時のユーザのコンテキスト情報を送信し、他の装置がコンテキスト情報以外の情報を記録し送信する構成にすることもできる。利用ログの情報を受け取った情報提供装置１Ａは、受け取った利用ログをデータ記憶部２０Ａに記憶する。
次に、本実施形態の動作について、図面を参照して詳細に説明する。
図９は、本実施形態の動作を表すフローチャートである。
図９のステップＳ２１〜ステップＳ２４は、図２に示す第１の実施形態に係る情報推薦装置の動作におけるステップＳ１１〜ステップＳ１４と同じであるので、説明を省略する。
情報利用度算出部３１は、受け取った影響度の情報をもとに、所定の情報選択基準に対する影響の大きいコンテキストを所定の方法により選択する。情報利用度算出部３１は、情報提供の対象となるユーザの現在のコンテキストのうちの、選択したコンテキストの値をもとに、当該情報選択基準が取りうる値のそれぞれに対し、利用度を算出する（ステップＳ２５）。利用度を算出する情報選択基準が複数存在する場合は、それぞれの情報選択基準に対し、個別に利用度の算出を行う。以下の説明は、利用度の算出の動作を説明するための例である。
下記の例では、情報利用度算出部３１は、所定の情報選択基準に対する影響度の値が大きい方から３個のコンテキストを、当該情報選択基準に対する影響の大きいコンテキストとして選択する。また、利用度を計算し各値の利用度の算出を行う対象の情報選択基準は、「目的」である。情報選択基準「目的」が取りうる値は、「お酒」、「カフェ」、「日常飯」、「勝負飯」、「エンタメ」である。そして、情報利用度算出部３１は、情報選択基準「目的」に対する影響の大きいコンテキストを、図７に示した影響度をもとに選択する。この場合、情報利用度算出部３１は、「時間帯（影響度０．８）」、「次の推定エリア（影響度０．７）」、「現在のエリア（影響度０．６）」を、情報選択基準「目的」に対する影響が大きいコンテキストとして選択する。
上述の場合、選択するコンテキストの数は３なので、数１のｎはｎ＝３となる。Ｃ１ｊ１、Ｃ２ｊ２、Ｃ３ｊ３は、それぞれ、「時間帯」の値、「次の推定エリア」の値、「現在のエリア」の値である。また、Ｇ１〜Ｇ５は、それぞれ、情報選択基準「目的」が取りうる値である「お酒」、「カフェ」、「日常飯」、「勝負飯」、「エンタメ」である。
例えば、「時間帯」の値がＣ１ｊ１＝１９時台、「次の推定エリア」の値がＣ２ｊ２＝新橋、「現在のエリア」の値がＣ３ｊ３＝品川である場合に、数１で算出される、Ｇｉ（ｉ＝１〜５）のそれぞれの確率は次の通りである。
Ｐ（Ｇ１＝お酒｜Ｃ１ｊ１＝１９時，Ｃ２ｊ２＝新橋，Ｃ３ｊ３＝品川）＝０．７
Ｐ（Ｇ２＝日常飯｜Ｃ１ｊ１＝１９時，Ｃ２ｊ２＝新橋，Ｃ３ｊ３＝品川）＝０．２
Ｐ（Ｇ３＝勝負飯｜Ｃ１ｊ１＝１９時，Ｃ２ｊ２＝新橋，Ｃ３ｊ３＝品川）＝０．１
Ｐ（Ｇ４＝カフェ｜Ｃ１ｊ１＝１９時，Ｃ２ｊ２＝新橋，Ｃ３ｊ３＝品川）＝０．０
Ｐ（Ｇ５＝エンタメ｜Ｃ１ｊ１＝１９時，Ｃ２ｊ２＝新橋，Ｃ３ｊ３＝品川）＝０．０
数１で算出される確率を利用度とする場合、これらの値が利用度である。「目的」以外の情報選択基準に対しても利用度を算出する場合は、当該情報選択基準が取りうるそれぞれの値に対して、数１に従って確率を計算し、計算した確率を利用度とする。
情報利用度算出部３１は、算出した利用度の情報を、情報選択部３２に対して送信する。
情報選択部３２は、情報利用度算出部３１から受け取った利用度の情報をもとに、所定の基準によりコンテンツを選択し（ステップＳ２６）、選択したコンテンツのデータを、ユーザ端末２に送信してユーザに提供する（ステップＳ２７）。
例えば、情報選択部３２が、利用度の値が最も大きい情報選択基準の値を属性種別の値として持つコンテンツのみを選択して表示するとする。上記の利用度の例では、情報選択基準「目的」の値が「お酒」である場合の利用度の値が最も大きい。この場合、情報選択部３２は、情報選択基準「目的」の値が「お酒」であるコンテンツを、ユーザに提示するコンテンツとして選択する。
ユーザは、ユーザ端末２の表示部４１が表示するコンテンツを利用する（ステップＳ２８）。
利用ログ送信部４２は、ユーザによるコンテンツ利用記録の情報を、情報提供装置１Ａに送信する（ステップＳ２９）。
情報提供装置１Ａのデータ記憶部２０Ａは、ユーザ端末２の利用ログ送信部４２から受け取ったコンテンツ利用記録の情報を記憶する（ステップＳ３０）。
本実施形態には、第１の実施形態の効果に加えて、ユーザに提供する情報の選択の精度を向上できるという効果がある。
その理由は、本実施形態の情報利用度算出部３１が、コンテンツ提供対象のユーザの現在のコンテンツの値をもとに、コンテンツの属性種別の値ごとに算出した、当該ユーザが利用する可能性の程度を表す利用度によって、コンテンツの選択を行うからである。
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１０年６月２４日に出願された日本出願特願２０１０−１４３６８４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

【産業上の利用可能性】

【0010】

本発明は、ユーザやユーザの状況に応じて適切なコンテンツを提供する情報推薦・情報検索の分野に適用できる。

【符号の説明】

【0011】

１、１Ａ 情報提供装置
２ ユーザ端末
１２ 集計部
１３、１３Ａ コンテキスト影響度算出部
２０、２０Ａ、２０Ｂ データ記憶部
３０、３０Ａ 情報提供部
３１ 情報利用度算出部
３２ 情報選択部
４１ 表示部
４２ 利用ログ送信部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】