特許 5882372 情報処理装置およびプログラム

(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】5882372

(24)【登録日】2016年2月12日

(45)【発行日】2016年3月9日

(54)【発明の名称】情報処理装置およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 17/30 20060101AFI20160225BHJP

   G06Q 30/02 20120101ALI20160225BHJP

   G06Q 30/06 20120101ALI20160225BHJP

【ＦＩ】

   G06F17/30 340A

   G06F17/30 380E

   G06Q30/02 150

   G06Q30/06 110E

【請求項の数】6

【全頁数】16

(21)【出願番号】特願2014-18943(P2014-18943)

(22)【出願日】2014年2月3日

(65)【公開番号】特開2015-146136(P2015-146136A)

(43)【公開日】2015年8月13日

【審査請求日】2015年2月3日

(73)【特許権者】

【識別番号】311012169

【氏名又は名称】ＮＥＣパーソナルコンピュータ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100084250

【弁理士】

【氏名又は名称】丸山 隆夫

(72)【発明者】

【氏名】白川 貴久

(72)【発明者】

【氏名】嶋田 昌生

【審査官】 齊藤 貴孝

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００５−２４２６３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２００５／１０７２５８（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２００８−０７０９５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−１７６４９１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−１１８６９６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−２２１７００（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２００９／０１５０３４０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２００８−１７６５１１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１０−１６２０２８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−３４６４９４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １７／３０

Ｇ０６Ｑ ３０／０２

Ｇ０６Ｑ ３０／０６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツを前記カテゴリ毎に表示手段に表示する情報処理装置であって、
複数のユーザの評価指標によって得られる前記カテゴリ毎の各コンテンツの社会的な嗜好度を前記カテゴリ毎に順位付けた第１のランキングを取得する第１の取得手段と、
前記情報処理装置を操作するユーザの評価指標によって得られる前記カテゴリ共通の各コンテンツの個人的な嗜好度を前記カテゴリ共通で順位付けた第２のランキングを取得する第２の取得手段と、
前記第１のランキングと前記第２のランキングとを組み合わせて各コンテンツの嗜好度を順位付けた統合ランキングを作成する融合手段と、
前記統合ランキングに基づいて、順位の高いコンテンツの表示確率が高くなるように、前記カテゴリ毎に表示する前記コンテンツを選択する表示制御手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記情報処理装置を操作するユーザの評価指標によって得られる前記カテゴリ共通の各コンテンツの個人的な嗜好度の高い上位所定数のコンテンツを前記カテゴリ共通で所定の順位数に振り分けて順位付けしたランキングを作成する作成手段を有し、
前記第２の取得手段は、前記作成手段が作成した前記ランキングを前記第２のランキングとして取得する、ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記作成手段は、前記第１のランキングに順位付けられた各順位のコンテンツの数の割合に応じて前記所定の順位数の各順位に割り振るコンテンツの数を調整する、ことを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記第１の取得手段は、
前記情報処理装置を操作するユーザと共通のプロファイルの複数のユーザの評価指標によって得られる前記カテゴリ毎の各コンテンツの社会的な嗜好度を前記カテゴリ毎に順位付けた第１のランキングを取得する、ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記情報処理装置を操作するユーザと共通のプロファイルの複数のユーザの評価指標によって得られる前記カテゴリ毎の各コンテンツの社会的な嗜好度を前記カテゴリ毎に順位付けた第３のランキングを取得する第３の取得手段を有し、
前記融合手段は、前記第１のランキングと前記第２のランキングと前記第３のランキングとを組み合わせて各コンテンツの嗜好度を順位付けた統合ランキングを求める、ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツを前記カテゴリ毎に表示手段に表示するコンピュータに実行させるプログラムであって、
複数のユーザの評価指標によって得られる前記カテゴリ毎の各コンテンツの社会的な嗜好度を前記カテゴリ毎に順位付けた第１のランキングを取得する第１の取得処理と、
前記コンピュータを操作するユーザの評価指標によって得られる前記カテゴリ共通の各コンテンツの個人的な嗜好度を前記カテゴリ共通で順位付けた第２のランキングを取得する第２の取得処理と、
前記第１のランキングと前記第２のランキングとを組み合わせて各コンテンツの嗜好度を順位付けた統合ランキングを作成する融合処理と、
前記統合ランキングに基づいて、順位の高いコンテンツの表示確率が高くなるように、前記カテゴリ毎に表示する前記コンテンツを選択する表示制御処理と、を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、コンテンツを表示する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、ネットワークに存在する各種コンテンツの中から所定の条件に該当するコンテンツを優先的に表示部に表示する情報処理装置がある。コンテンツは、例えば、映像、画像、音楽、記事、広告、あるいはそれらを組み合わせた各種情報があげられる。

【0003】

例えば、特許文献１（特開２００８−１７６４９１号公報）には、ユーザが個人的に興味を持つ情報および世間一般の関心が高いカテゴリの情報を閲覧できるようにする技術について開示されている。

【0004】

特許文献１では、まず、インターネットから見出し情報群を取り込み、各見出し情報を複数のカテゴリに分類し、カテゴリ別データベースに格納する。そして、興味度データベースに基づき、興味度が所定の基準値以上のカテゴリの見出し情報を抽出し、一覧画面を作成・表示している。また、一覧画面に対するユーザの選択操作に応じて各カテゴリの興味度を更新して興味度を学習している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２００８−１７６４９１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

なお、複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツをカテゴリ毎に表示する際は、ユーザの個人的嗜好度の高いコンテンツを優先的に表示するだけでなく、社会的嗜好度の高いコンテンツを優先的に表示することも重要である。

【0007】

これは、コンテンツをカテゴリ毎に表示する際に、ユーザの個人的嗜好度の高いコンテンツを優先的に表示するようにした場合は、ユーザの嫌いなカテゴリについては、ユーザの個人的嗜好度の学習速度が遅く、ユーザの嗜好が高精度で特定できないため、ユーザに適切なコンテンツを表示することができなくなってしまうためである。

【0008】

なお、個人的嗜好度とは、ユーザ個人のコンテンツに対する嗜好の度合いを特定する指標となる値であり、ユーザ個人の評価指標によって得られる。個人的嗜好度の高いコンテンツは、ユーザ個人がそのコンテンツに興味があることを意味し、個人的嗜好度の低いコンテンツは、ユーザ個人がそのコンテンツに興味がないことを意味する。社会的嗜好度とは、複数のユーザのコンテンツに対する相対的な嗜好の度合いを特定する指標となる値であり、複数のユーザの評価指標によって得られる。社会的嗜好度の高いコンテンツは、複数のユーザが相対的にそのコンテンツに興味があり、社会的注目度が高いことを意味する。社会的嗜好度の低いコンテンツは、複数のユーザが相対的にそのコンテンツに興味がなく、社会的注目度が低いことを意味する。

【0009】

本開示は、複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツをカテゴリ毎に表示する際に、ユーザに適切なコンテンツを表示することにある。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本開示の一態様にかかる情報処理装置は、
複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツを前記カテゴリ毎に表示手段に表示する情報処理装置であって、
複数のユーザの評価指標によって得られる前記カテゴリ毎の各コンテンツの社会的な嗜好度を前記カテゴリ毎に順位付けた第１のランキングを取得する第１の取得手段と、
前記情報処理装置を操作するユーザの評価指標によって得られる前記カテゴリ共通の各コンテンツの個人的な嗜好度を前記カテゴリ共通で順位付けた第２のランキングを取得する第２の取得手段と、
前記第１のランキングと前記第２のランキングとを組み合わせて各コンテンツの嗜好度を順位付けた統合ランキングを作成する融合手段と、
前記統合ランキングに基づいて、順位の高いコンテンツの表示確率が高くなるように、前記カテゴリ毎に表示する前記コンテンツを選択する表示制御手段と、
を有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0011】

本開示の一態様によれば、複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツをカテゴリ毎に表示する際に、ユーザに適切なコンテンツを表示することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】第１の実施形態の情報処理装置１００の構成例を示す図である。

【図2】情報ソーステーブルの一例を示す図である。

【図3】第１の実施形態の情報処理装置１００の処理動作例を示す図である。

【図4】カテゴリ毎の各コンテンツの嗜好順位例を示す図である。

【図5】ランキング順位とコンテンツスコアとの関係の一例を示す第１の図である。

【図6】ランキング順位とコンテンツスコアとの関係の一例を示す第２の図である。

【図7】第４の実施形態の情報処理装置１００の構成例を示す図である。

【図8】第４の実施形態の情報処理装置１００の処理動作例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

（本開示の一態様にかかる情報処理装置１００の概要）
まず、図１を参照しながら、本開示の一態様にかかる情報処理装置１００について説明する。図１は、本開示の一態様にかかる情報処理装置１００の構成例を示す。

【0014】

本開示の一態様にかかる情報処理装置１００は、複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツをカテゴリ毎に表示手段に表示する情報処理装置である。表示手段は、表示部１が機能する。

【0015】

本開示の一態様にかかる情報処理装置１００は、第１の取得手段、第２の取得手段、融合手段、表示制御手段を有している。

【0016】

第１の取得手段は、複数のユーザの評価指標によって得られるカテゴリ毎の各コンテンツの社会的な嗜好度をカテゴリ毎に順位付けた第１のランキングを取得する。第１の取得手段は、社会的嗜好度検出部４１が機能する。

【0017】

第２の取得手段は、情報処理装置１００を操作するユーザの評価指標によって得られるカテゴリ共通の各コンテンツの個人的な嗜好度をカテゴリ共通で順位付けた第２のランキングを取得する。第２の取得手段は、個人的嗜好度検出部４２が機能する。

【0018】

融合手段は、第１のランキングと第２のランキングとを組み合わせて各コンテンツの嗜好度を順位付けた統合ランキングを作成する。融合手段は、嗜好度融合部４３が機能する。

【0019】

表示制御手段は、統合ランキングに基づいて、順位の高いコンテンツの表示確率が高くなるように、カテゴリ毎に表示するコンテンツを選択する。表示制御手段は、表示制御部４４が機能する。

【0020】

本開示の一態様にかかる情報処理装置１００は、カテゴリ毎の各コンテンツの社会的な嗜好度をカテゴリ毎に順位付けた第１のランキングと、カテゴリ共通の各コンテンツの個人的な嗜好度をカテゴリ共通で順位付けた第２のランキングと、を組み合わせて各コンテンツの嗜好度を順位付けた統合ランキングを作成する。そして、統合ランキングに基づいて、順位の高いコンテンツの表示確率が高くなるように、カテゴリ毎に表示するコンテンツを選択する。

【0021】

これにより、本開示の一態様にかかる情報処理装置１００は、ユーザの嫌いなカテゴリについては、個人的な嗜好度をふまえ、社会的な嗜好度の高いコンテンツを優先的に表示し易くすることができる。また、ユーザの好きなカテゴリについては、社会的な嗜好度をふまえ、個人的な嗜好度の高いコンテンツを優先的に表示し易くすることができる。その結果、複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツをカテゴリ毎に表示する際に、ユーザに適切なコンテンツを表示することができる。以下、添付図面を参照しながら、本開示の一態様にかかる情報処理装置１００の実施形態について詳細に説明する。

【0022】

（第１の実施形態）
＜情報処理装置１００の構成例＞
まず、図１を参照しながら、本実施形態の情報処理装置１００の構成例について説明する。図１は、本実施形態の情報処理装置１００の構成例を示す図である。情報処理装置１００としては、例えば、ストレート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ、スマートフォンなどの各種機器が該当する。

【0023】

本実施形態の情報処理装置１００は、表示部１、操作部２、記憶部３、制御部４を有している。

【0024】

表示部１は、各種情報を表示する。本実施形態では、コンテンツを表示する。コンテンツは、例えば、映像、画像、音楽、記事、広告、あるいはそれらを組み合わせた各種情報があげられる。

【0025】

操作部２は、各種情報を入力する。本実施形態では、例えば、情報処理装置１００を制御するための各種情報を入力する。

【0026】

記憶部３は、各種情報を記憶する。本実施形態の記憶部３は、コンテンツ蓄積部３１を有している。コンテンツ蓄積部３１は、ネットワーク上のサーバ等に格納されている各種コンテンツを取得して予め定めたカテゴリ毎に分類して蓄積する。コンテンツ蓄積部３１は、例えば、図２に示すような情報ソーステーブルに基づいてインターネット上のサーバ等から取得したコンテンツを記憶する。図２に示す情報ソーステーブルは、「政治」、「経済」、「スポーツ」などのカテゴリが各ＵＲＩに紐付けられている。コンテンツは、このＵＲＩに基づいて取得したＲＳＳやＡｔｏｍフィードに含まれる記事の１つ１つのようなものである。これにより、コンテンツ蓄積部３１には、様々なカテゴリの各種コンテンツが蓄積されることになる。

【0027】

制御部４は、情報処理装置１００を制御する。本実施形態の制御部４は、社会的嗜好度検出部４１、個人的嗜好度検出部４２、嗜好度融合部４３、表示制御部４４を有している。

【0028】

社会的嗜好度検出部４１は、カテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度を求める。コンテンツ蓄積部３１には、各種コンテンツを予め定めたカテゴリ毎に分類して蓄積している。社会的嗜好度検出部４１は、コンテンツ蓄積部３１に蓄積された各種コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に求め、各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキングを作成する。これにより、カテゴリ毎の中でどのコンテンツの社会的嗜好度が高く、どのコンテンツの社会的嗜好度が低いのかを把握することができる。社会的嗜好度は、複数のユーザのコンテンツに対する相対的な嗜好の度合いを特定する指標となる値であり、複数のユーザの評価指標によって得られる。社会的嗜好度は、コンテンツに対する得点、偏差値、順位、あるいはそれらを組み合わせたものがあげられる。社会的嗜好度の高いコンテンツは、複数のユーザが相対的にそのコンテンツに興味があり、社会的注目度が高いことを意味する。社会的嗜好度の低いコンテンツは、複数のユーザが相対的にそのコンテンツに興味がなく、社会的注目度が低いことを意味する。社会的嗜好度は、例えば、コンテンツに対するツイート数に基づいて決定する。また、コンテンツを気に入ったユーザ数に基づいて決定する。カテゴリ毎のコンテンツの社会的嗜好度は、複数のユーザによってリアルタイムに求められるため、学習速度が早い。

【0029】

個人的嗜好度検出部４２は、カテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度を求める。コンテンツ蓄積部３１には、各種コンテンツを予め定めたカテゴリ毎に分類して蓄積している。個人的嗜好度検出部４２は、コンテンツ蓄積部３１に蓄積された各種コンテンツの個人的嗜好度をカテゴリ毎ではなく、カテゴリ共通で求め、各コンテンツの個人的嗜好度をカテゴリ共通で順位付けたランキングを作成する。これにより、カテゴリに関係なく、すべてのカテゴリの中でどのコンテンツの個人的嗜好度が高く、どのコンテンツの個人的嗜好度が低いのかを把握することができる。個人的嗜好度は、ユーザ個人のコンテンツに対する嗜好の度合いを特定する指標となる値であり、ユーザ個人の評価指標によって得られる。個人的嗜好度は、コンテンツに対する得点、偏差値、順位、あるいはそれらを組み合わせたものがあげられる。個人的嗜好度の高いコンテンツは、ユーザ個人がそのコンテンツに興味があることを意味し、個人的嗜好度の低いコンテンツは、ユーザ個人がそのコンテンツに興味がないことを意味する。個人的嗜好度は、例えば、表示部１に表示したコンテンツに対するユーザ操作およびそのコンテンツに含まれるキーワードを用いて決定する。ユーザ操作としては、例えば、コンテンツを開いた、コンテンツを開かなかった、コンテンツに対して良いコメントをした、コンテンツに対して悪いコメントをした、コンテンツを保存した、コンテンツを捨てたなどの操作があげられる。このユーザ操作の中で、コンテンツを開いた、コンテンツに対して良いコメントをした、コンテンツを保存したなどの操作は、個人的嗜好度と正の相関を示す操作に該当する。また、コンテンツを開かなかった、コンテンツに対して悪いコメントをした、コンテンツを捨てたなどの操作は、個人的嗜好度と負の操作を示す操作に該当する。これにより、個人的嗜好度と正の相関を示す操作が行われたコンテンツに含まれるキーワードと同じキーワードを含むコンテンツは、個人的嗜好度が高くなり、個人的嗜好度と負の相関を示す操作が行われたコンテンツに含まれるキーワードと同じキーワードを含むコンテンツは、個人的嗜好度が低くなる。なお、コンテンツに含まれるキーワードを基に、カテゴリ共通のコンテンツの個人的嗜好度を求めるのではなく、社会的嗜好度を求めたカテゴリよりも更に細かく、且つ、複数のカテゴリに共通で跨る項目（例えば、１つのカテゴリを更に詳細に分類し、且つ、複数のカテゴリに跨るサブカテゴリ）で、カテゴリ共通のコンテンツの個人的嗜好度を求めることも可能である。カテゴリ共通のコンテンツの個人的嗜好度は、ユーザ操作によって求められるため、学習速度が遅い。

【0030】

嗜好度融合部４３は、社会的嗜好度検出部４１で求めたカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度のランキングと、個人的嗜好度検出部４２で求めたカテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度のランキングと、を組み合わせ、社会的嗜好度と個人的嗜好度とを融合した各コンテンツの嗜好度の統合ランキングを作成する。これにより、例えば、社会的嗜好度の高いコンテンツであっても、個人的嗜好度が低い場合は、相対的な嗜好度を低くしてコンテンツの順位付けをすることができる。また、社会的嗜好度の低いコンテンツであっても、個人的嗜好度が高い場合は、相対的な嗜好度を高くしてコンテンツの順位付けをすることができる。

【0031】

表示制御部４４は、嗜好度融合部４３で作成した各コンテンツの嗜好度の統合ランキングを基に、表示部１に表示する表示対象のコンテンツを選択し、表示部１に表示する。

【0032】

＜情報処理装置１００の処理動作例＞
次に、図３を参照しながら、本実施形態の情報処理装置１００の処理動作例について説明する。図３は、本実施形態の情報処理装置１００の処理動作例を示す図である。

【0033】

まず、コンテンツ蓄積部３１は、ネットワーク上のサーバ等に格納されている各種コンテンツを取得して予め定めたカテゴリ毎に分類して蓄積する（ステップS1）。

【0034】

次に、社会的嗜好度検出部４１は、カテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度を求め、カテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキングを作成する（ステップS2）。例えば、図４に示すように、カテゴリ毎の各コンテンツの嗜好順位（＝Rs20）をコンテンツに対するツイート数を基に特定する。嗜好順位は、１位から２０位まで決定する。この場合、カテゴリ毎にツイート数が最も多いコンテンツから順番に順位付けされることになる。本実施形態では、カテゴリ毎の各コンテンツの嗜好順位は、１〜２０位まで決定し、２１位以下は、全て同じ順位とする。このため、カテゴリ毎の１〜２０位以外の残りのコンテンツは、全て２１位となる。

【0035】

また、個人的嗜好度検出部４２は、カテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度を求め、カテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度をカテゴリ共通で順位付けたランキングを作成する（ステップS3）。例えば、ナイーブベイズ、サポートベクターマシン等の手法を用いてカテゴリ共通の各コンテンツの嗜好順位（＝Ri）を特定する。そして、Riの上位1/4の順位のコンテンツを１〜２０位に振り分ける（Ri20）。例えば、Riが１６０の場合は、Riの上位1/4は、４０となる。このため、嗜好順位１〜４０位のコンテンツを、１位〜２０位に振り分ける。この場合、Ri20の１位は、嗜好順位１、２位の２つのコンテンツを振り分け、Ri20の２位は、嗜好順位３、４位の２つのコンテンツを振り分けるようにする。このため、Ri20の各順位には、２つのコンテンツが振り分けられることになる。なお、Riの上位1/4の順位以外のコンテンツは、全て２１位となる。

【0036】

例えば、全てのコンテンツを、好き、どちらでもない、嫌いに分類すると、上位1/4のコンテンツは好きに分類されることが予想される。また、下位の1/4のコンテンツは嫌いに分類されることが予想される。なお、ナイーブベイズでは、得点はマイナス値とプラス値とがあり、マイナス値は嫌いと評価され、プラス値は好きと評価される。本実施形態では、上位1/4のコンテンツの中にマイナス得点のコンテンツが存在する場合は、そのマイナス得点のコンテンツを除くようにする。この場合、マイナス得点のコンテンツを除いた残りのコンテンツを１〜２０位に振り分けるようにする。また、上位1/4のコンテンツ以外の下位のコンテンツの中から、マイナス得点のコンテンツの数だけ補填して１〜２０位に振り分けるようにすることも可能である。また、上位1/4のコンテンツを１〜２０位に振り分けた後に、マイナス得点のコンテンツを除くようにすることも可能である。

【0037】

次に、嗜好度融合部４３は、社会的嗜好度検出部４１で求めたカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度のランキングと、個人的嗜好度検出部４２で求めたカテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度のランキングと、を組み合わせ、社会的嗜好度と個人的嗜好度とを融合した各コンテンツの嗜好度の統合ランキングを作成する（ステップS4）。

【0038】

本実施形態では、カテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度のランキングは、Rs20であり、カテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度のランキングは、Ri20である。このため、Rs20、Ri20を基に、Rs20、Ri20を融合した各コンテンツの嗜好度の統合ランキング（Rc20）を求める。例えば、Rs20とRi20とを相加平均し、以下の式により、各コンテンツの嗜好度の統合ランキング（Rc20）を得る。

【0039】

Rc20＝（Rs20＋Ri20）／２

【0040】

上記式により、例えば、Rs20が１位で、Ri20が１１位のコンテンツは、コンテンツのランキング（Rc20）は、６位となる。また、Rs20が１１位で、Ri20が１位のコンテンツは、コンテンツのランキング（Rc20）は、６位となる。また、Rs20が２１位で、Ri20が２１位のコンテンツは、コンテンツのランキング（Rc20）は、２１位となる。

【0041】

次に、表示制御部４４は、嗜好度融合部４３で作成した統合ランキング（Rc20）を基に、表示部１に表示する表示対象のコンテンツを選択して表示部１に表示する（ステップS5）。表示制御部４４は、各コンテンツの嗜好度の統合ランキング（Rc20）を基に、ランキング順位に応じたコンテンツスコアを算出する。一例として、本実施形態では、以下の式でコンテンツスコアＱｊを算出する。

【0042】

Ｑｊ＝（ｗ＾（１−ｒａｎｋ））×１０００
ｗ：ランキングスコア係数（１．０＜ｗ）
ｒａｎｋ：ランキング順位（１≦ｒａｎｋ）

【0043】

上記式でコンテンツスコアＱｊを計算すると、統合ランキング（Rc20）とコンテンツスコアとの関係が図５および図６に示すように計算することができる。図示のように、統合ランキング（Rc20）の順位が高いコンテンツほどコンテンツスコアが高くなるように計算される。

【0044】

表示制御部４４は、上記算出したコンテンツスコアの比率に従った頻度でランダムにコンテンツを選択して表示部１に表示する。例えば、まず、コンテンツスコア（Ｃｉ）の総和Ｓを計算する。なお、添え字のｉは、コンテンツと一対一で対応している。

【0045】

Ｓ＝Σ（Ｃｉ）

【0046】

次に、乱数Ｒ（０≦Ｒ＜Ｓ）を発生させ、以下の条件を満たす最小のｉが示すコンテンツを、選択するべきコンテンツとする。

【0047】

Ｒ≦Ｓｉ， Ｓｉ＝Σ（Ｃｉ）
但し、ＳｉはＣ０からＣｉまでの総和である。

【0048】

上記の方法でコンテンツを選択すると、各コンテンツのコンテンツスコアの比率にしたがった頻度でランダムにコンテンツを選択することができる。表示制御部４４は、カテゴリ毎にコンテンツを表示する際に、上記選択したコンテンツを表示部１の画面上に順番に表示する。

【0049】

本実施形態の情報処理装置１００は、図３に示す処理動作を行うことで、表示部１にカテゴリ毎にコンテンツを表示する場合に、カテゴリ内では社会的嗜好度の高いコンテンツであっても、個人的嗜好度の低いコンテンツをなるべく表示しないようにすることができる。また、本実施形態の情報処理装置１００は、カテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度を求めているため、カテゴリ毎にコンテンツを表示する際に、すべてのカテゴリのコンテンツに個人的嗜好度を反映させることができる。例えば、カテゴリ毎の各コンテンツの個人的嗜好度を求めた場合は、ユーザの好きなカテゴリについては、表示部１に頻繁に表示され、サンプル数が多いため、個人的嗜好度の学習速度が早く、また、高精度に個人的嗜好度を求めることができる。しかし、ユーザの嫌いなカテゴリについては、表示部１になかなか表示されず、サンプル数が少ないため、個人的嗜好度の学習速度が遅く、また、高精度に個人的嗜好度を求めることができないことになる。その結果、ユーザの嫌いなカテゴリについては、ユーザに適切なコンテンツを表示することができないことになる。

【0050】

これに対し、本実施形態では、カテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度を求めているため、すべてのカテゴリのコンテンツに対し、個人的嗜好度を反映させることができる。その結果、ユーザの嫌いなカテゴリについては、社会的嗜好度の高いコンテンツを優先的に表示し易くすることができる。また、ユーザの好きなカテゴリについては、個人的嗜好度の高いコンテンツを優先的に表示し易くすることができる。このため、ユーザに適切なコンテンツを表示することができる。

【0051】

なお、上記処理動作例では、統合ランキング（Rc20）は、相加平均を用いて求めている。しかし、加重平均、調和平均、相乗平均などの他の方法を用いて求めることも可能である。相加平均は、以下の式（１）で求められる。上記処理動作例では、以下の式（１）で、ｎ＝２の場合で統合ランキング（Rc20＝μ）を求めている。なお、以下の式（２）は、加重平均の算出式であり、式（３）は、調和平均の算出式であり、式（４）は、相乗平均の算出式である。

【0052】

【数1】

【0053】

【数2】

【0054】

【数3】

【0055】

【数4】

【0056】

一般的に、正の値に対しては、相加平均≧相乗平均≧調和平均の関係にあり、ランキング化されない２１位以下のコンテンツに対して、ランキング化された１〜２０位のコンテンツは、調和平均が最も表示対象のコンテンツとして選択されやすくなる。加重平均は、社会的嗜好度、個人的嗜好度のどちらを優先したいか、また、その嗜好度の度合を調整することができる。嗜好度の度合は、式（２）のｗ_nの重み付けを変えることで調整することができる。カテゴリ毎に表示するコンテンツの表示確率を制御する場合は、嗜好度の度合を調整すれば良い。

【0057】

＜本実施形態の情報処理装置１００の作用・効果＞
このように、本実施形態の情報処理装置１００は、カテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキング（Rs20）を作成する。また、カテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度をカテゴリ共通で順位付けたランキング（Ri20）を作成する。そして、カテゴリ毎に順位付けたランキング（Rs20）と、カテゴリ共通で順位付けたランキング（Ri20）と、を組み合わせて各コンテンツの嗜好度を順位付けた統合ランキング（Rc20）を作成する。そして、その作成した統合ランキング（Rc20）を基に、表示対象のコンテンツを選択して表示部１に表示する。これにより、ユーザに適切なコンテンツを表示することができる。

【0058】

また、本実施形態の情報処理装置１００は、個人的嗜好度の高い上位1/4のコンテンツを使用してカテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度のランキング（Ri20）を作成している。このため、個人的嗜好度の高いコンテンツのみを反映させた統合ランキング（Rc20）を作成することができる。

【0059】

また、本実施形態の情報処理装置１００は、個人的嗜好度の高い上位1/4のコンテンツを１〜２０位に振り分けて個人的嗜好度を正規化している。このため、個人的嗜好度と社会的嗜好度との重み付けを同一にすることができる。

【0060】

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。

【0061】

第１の実施形態では、個人的嗜好度検出部４２は、カテゴリ共通の各コンテンツの嗜好順位（＝Ri）の上位1/4の順位のコンテンツを１〜２０位に振り分ける場合に、１〜２０位の全ての順位に同じ割合でコンテンツを割り振るようにしている。具体的には、上記実施形態では、１６０の上位1/4の４０のコンテンツを１位から２０位に２つずつ振り分けるようにしている。しかし、１位〜２０位のすべての順位に同じ割合でコンテンツを割り振るのではなく、社会的嗜好度の各ランキングのコンテンツ数の割合に合わせる形で、個人的嗜好度のコンテンツを割り振るようにすることも可能である。

【0062】

例えば、社会的嗜好度で、１位のコンテンツ数が５０、１０位のコンテンツ数が２５であり、社会的嗜好度の１位〜２０位までに合計５００のコンテンツがあるとすると、１位のコンテンツ数の割合は、50／500＝１０％となる。この場合、カテゴリ共通のコンテンツの嗜好順位（＝Ri）の上位1/4の順位のコンテンツ数が４０であれば、４０の１０％は、４となり、個人的嗜好度ランキングの１位に割り振るのは、４つのコンテンツにする。同様に、１０位のコンテンツ数の割合は、25／500＝５％となり、４０の５％は、２となり、個人的嗜好度ランキングの１０位に割り振るのは２つのコンテンツにする。これにより、社会的嗜好度に対する個人的嗜好度の影響を一様にすることができる。

【0063】

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。

【0064】

第１の実施形態では、カテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキング（Rs20）と、カテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度をカテゴリ共通で順位付けたランキング（Ri20）と、を組み合わせて各コンテンツの嗜好度を順位付けた統合ランキング（Rc20）を作成している。第１の実施形態で用いたカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度は、不特定多数のユーザの評価指標によって得られたものであり、個人的嗜好度のユーザと異なるプロファイルのユーザの嗜好度が含まれている。プロファイルとしては、性別（男性、女性など）、年齢（１０代、２０代、３０代など）、身長（１５０〜１６０ｃｍ、１６０〜１７０ｃｍ、１７０〜１８０ｃｍなど）、学歴（高卒、学部卒、院卒など）などがあげられる。

【0065】

このため、カテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度の母集団をプロファイル（性別、年齢、体重、身長、学歴など）で更に分類する。そして、個人的嗜好度のユーザのプロファイルに該当するカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度を特定する。そして、その特定したカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキングと、カテゴリ共通のコンテンツの個人的嗜好度をカテゴリ共通で順位付けたランキング（Ri20）と、を組み合わせて、各コンテンツの嗜好度を順位付けた統合ランキングを作成することも可能である。例えば、個人嗜好度のユーザのプロファイルが３０代の男性である場合は、男性のプロファイルに該当するカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキングと、３０代のプロファイルに該当するカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキングと、カテゴリ共通のコンテンツの個人的嗜好度をカテゴリ共通で順位付けたランキング（Ri20）と、を組み合わせて、各コンテンツの個人的嗜好度を順位付けた統合ランキングを作成する。これにより、更に最適なコンテンツをユーザに推薦することができる。この方法は、個人的嗜好度のユーザのプロファイルに該当するカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度の学習が成熟した場合に好適である。

【0066】

また、個人的嗜好度のユーザのプロファイルに該当するカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキングと、カテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキング（Rs20）と、カテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度をカテゴリ共通で順位付けたランキング（Ri20）と、を組み合わせて、各コンテンツの嗜好度を順位付けた統合ランキングを作成することも可能である。例えば、個人嗜好度のユーザのプロファイルが３０代の男性である場合は、男性のプロファイルに該当するカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキングと、３０代のプロファイルに該当するカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキングと、カテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキング（Rs20）と、カテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度をカテゴリ共通で順位付けたランキング（Ri20）と、を組み合わせて、各コンテンツの個人的嗜好度を順位付けた統合ランキングを作成する。これにより、更に最適なコンテンツをユーザに推薦することができる。この方法は、個人的嗜好度のユーザのプロファイルに該当するカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度の学習が成熟していない初期段階の場合に好適である。

【0067】

（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態について説明する。

【0068】

第１の実施形態では、図１に示すように、情報処理装置１００は、社会的嗜好度検出部４１を有し、図４に示すようなカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキング（Rs20）を作成することにしている。しかし、図７に示すように、社会的嗜好度取得部４５を有し、図４に示すようなランキング（Rs20）の情報をネットワークのサーバ２００から取得するようにすることも可能である。社会的嗜好度は、複数のユーザの評価指標によって得られるため、情報処理装置１００で行うのではなく、複数のユーザの評価指標を取得し易いサーバ２００で行うことで、効率的にランキング（Rs20）を作成することができる。図７は、第４の実施形態の情報処理装置１００の構成例を示す図である。

【0069】

本実施形態では、サーバ２００を有し、サーバ２００は、コンテンツ蓄積部５１を有する記憶部５と、社会的嗜好度検出部６１を有する制御部６と、を有して構成している。

【0070】

コンテンツ蓄積部５１は、ネットワーク上のサーバ等に格納されている各種コンテンツを取得して予め定めたカテゴリ毎に分類して蓄積する。コンテンツ蓄積部５１は、例えば、図２に示すような情報ソーステーブルに基づいてインターネット上のサーバ等から取得したコンテンツを記憶する。本実施形態の情報処理装置１００のコンテンツ蓄積部３１は、サーバ２００のコンテンツ蓄積部５１に蓄積された各種コンテンツを取得してカテゴリ毎に分類して蓄積する。

【0071】

社会的嗜好度検出部６１は、コンテンツ蓄積部５１に蓄積された各種コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に求め、各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキング（Rs20）を作成する。社会的嗜好度取得部４５は、サーバ２００の社会的嗜好度検出部６１で作成したランキング（Rs20）を取得する。

【0072】

＜情報処理装置１００の処理動作例＞
次に、図８を参照しながら、本実施形態の情報処理装置１００の処理動作例について説明する。図８は、本実施形態の情報処理装置１００の処理動作例を示す図である。

【0073】

まず、コンテンツ蓄積部３１は、サーバ２００のコンテンツ蓄積部５１に蓄積された各種コンテンツを取得してカテゴリ毎に分類して蓄積する（ステップS11）。

【0074】

次に、社会的嗜好度取得部４５は、カテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキング（Rs20）をサーバ２００の社会的嗜好度検出部６１から取得する（ステップS12）。

【0075】

また、個人的嗜好度検出部４２は、第１の実施形態と同様に、カテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度を求め、カテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度をカテゴリ共通で順位付けたランキング（Ri20）を作成する（ステップS13）。

【0076】

次に、嗜好度融合部４３は、社会的嗜好度取得部４５が取得したカテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度のランキング（Rs20）と、個人的嗜好度検出部４２で求めたカテゴリ共通の各コンテンツの個人的嗜好度のランキング（Ri20）と、を組み合わせ、社会的嗜好度と個人的嗜好度とを融合した各コンテンツの嗜好度の統合ランキング（Rc20）を作成する（ステップS14）。

【0077】

次に、表示制御部４４は、嗜好度融合部４３で作成した統合ランキング（Rc20）を基に、表示部１に表示する表示対象のコンテンツを選択して表示部１に表示する（ステップS15）。

【0078】

本実施形態の情報処理装置１００は、カテゴリ毎の各コンテンツの社会的嗜好度をカテゴリ毎に順位付けたランキング（Rs20）をサーバ２００から取得するようにしている。これにより、情報処理装置１００で行う処理の負担を軽減すると共に、サーバ２００で効率的に作成されたランキング（Rs20）を効率的に取得することができる。

【0079】

なお、上述する実施形態は、本発明の好適な実施形態であり、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。

【0080】

例えば、複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツをカテゴリ毎に表示する場合に、カテゴリ毎のコンテンツの社会的嗜好度、カテゴリ共通のコンテンツの個人的嗜好度の少なくとも一方が、上位５位以内のコンテンツは、必ず表示するように制御することも可能である。

【0081】

また、個人的嗜好度のランキングは、１位から割り当て、社会的嗜好度のランキングは、５位から割り当て、社会的嗜好度よりも個人的嗜好度を優先させるように制御することも可能である。

【0082】

また、上記実施形態の情報処理装置１００を構成する各部における制御動作は、ハードウェア、ソフトウェア、あるいは、両者の複合構成を用いて実行することも可能である。

【0083】

なお、ソフトウェアを用いて処理を実行する場合には、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ内のメモリにインストールして実行させることが可能である。あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータ内のメモリにインストールして実行させることが可能である。

【0084】

例えば、プログラムは、記録媒体としてのハードディスクやROM（Read Only Memory）に予め記録しておくことが可能である。あるいは、プログラムは、リムーバブル記録媒体に一時的、あるいは、永続的に格納（記録）しておくことが可能である。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することが可能である。リムーバブル記録媒体は、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種記録媒体があげられる。

【0085】

なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールすることになる。また、ダウンロードサイトからコンピュータに無線転送することになる。また、ネットワークを介してコンピュータに有線で転送することになる。

【0086】

また、上記実施形態の情報処理装置１００を構成する各部は、上記実施形態で説明した処理動作に従って時系列的に処理を実行するだけに限定するものでない。例えば、処理を実行する装置の処理能力、あるいは、必要に応じて並列的にあるいは個別に処理を実行するように構築することも可能である。

【符号の説明】

【0087】

１００ 情報処理装置
１ 表示部
２ 操作部
３ 記憶部
３１ コンテンツ蓄積部
４ 制御部
４１ 社会的嗜好度検出部
４２ 個人的嗜好度検出部
４３ 嗜好度融合部
４４ 表示制御部
４５ 社会的嗜好度取得部
２００ サーバ
５ 記憶部
５１ コンテンツ蓄積部
６ 制御部
６１ 社会的嗜好度検出部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】