JP2004070710A

JP2004070710A - Information processor, portable terminal device, information processing system, method and program, and storage medium recording the program

Info

Publication number: JP2004070710A
Application number: JP2002229938A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Kanza; 勘座　浩幸
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2002-08-07
Filing date: 2002-08-07
Publication date: 2004-03-04
Also published as: AU2003252481A1; WO2004015591A1

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information processor capable of further smoothly promoting the communication between persons. <P>SOLUTION: In this information processor, interest information of a user A and interest information of a user B are acquired (S1 and S3), and words constituting the respective interest information are extracted (S2 and S4). The extracted word constituting the interest information of the user A is comparatively collated to the word constituting the interest information of the user B by use of a semantic concept system such as thesaurus to calculate the similarity, whereby common interest information is extracted (S5). According to this, an interest item common to the user A and the user B can be known, and the communication between the users can be more smoothly promoted. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は情報処理装置、携帯端末器、情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラム、および、該プログラムを記録した記録媒体に関し、特に、人と人とのコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることのできる情報処理装置、携帯端末器、情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラム、および、該プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
人と人とのコミュニケーションの促進をスムーズに図ることを目的とする技術として、特開２００１−２８２８０５号公報においてユーザ情報提示装置が開示されている。この技術を用いれば、あるユーザと別のユーザとの間で共有することができる話題内容を提示することができる。
【０００３】
例えば、このユーザ情報提示装置を用いると、Ａさんの関心情報としてａ，ｂ，ｃが登録されており、Ｂさんの関心情報としてｃ，ｄ，ｅが登録されている場合、共通の話題としてｃを提示することでＡさんとＢさんとのコミュニケーションの促進をスムーズに図ることができる。
【０００４】
具体的には、上述のユーザ情報提示装置においては、話題内容と要求内容から抽出した名詞とのマッチングを行ない、各適合ユーザの適合度（例えば一致した名詞の数）を求めると共に、各適合ユーザに関してマッチ（例えば一致）した名詞群を抽出している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記のような従来の技術では、関心情報としてｃが同一のものでなければならない。すなわちキーワードとして同じものでなければ一致せず、共通の関心として抽出することができない。
【０００６】
例えば、ユーザＡはプロ野球チームＴに関心があり、ユーザＢがプロ野球チームＧに関心がある場合、両者はプロ野球という共通の話題があるにもかかわらず、キーワードとなる名詞群が一致しないためにこれらを共通の話題として抽出することができないという課題がある。
【０００７】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、あるユーザと別のユーザとの間で共有することができる話題を適切に抽出することで、人と人とのコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることのできる情報処理装置、携帯端末器、情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラム、および、該プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、情報処理装置は、第１のユーザの関心情報と、第１のユーザとは異なる第２のユーザの関心情報とを照合する照合手段と、照合結果に基づいて、第１のユーザと第２のユーザとの関心情報の類似性を求める類似性取得手段とを備える情報処理装置であって、照合手段は、意味概念体系を利用して照合を行なうことを特徴とする。
【０００９】
また、情報処理装置は、照合結果に基づいて、第１のユーザと第２のユーザとに共通の関心情報を抽出する抽出手段をさらに備えることが望ましい。
【００１０】
また、上述の抽出手段は、意味概念体系としてシソーラスを用いて第１のユーザの関心情報と第２のユーザの関心情報との概念間意味距離を計算することにより、第１のユーザと第２のユーザとに共通の関心情報を抽出することが望ましい。
【００１１】
また、上述の抽出手段は、シソーラスにおける各ノード間のパスに重みをつけて概念間意味距離を計算することが望ましい。
【００１２】
また、上述の抽出手段は、シソーラスにおいてルートからの距離が大きいノード間のパスほど、ノード間のパスの重みを小さくすることが望ましい。
【００１３】
また、情報処理装置は、ユーザの関心情報として、ユーザの操作履歴情報を用いることが望ましい。
【００１４】
また、情報処理装置は、他の機器から情報を取得する取得手段をさらに備え、ユーザの関心情報として、他の機器から取得したユーザの操作履歴情報を用いることが望ましい。
【００１５】
本発明の他の局面に従うと、携帯端末器は、上述の情報処理装置を搭載することを特徴とする。
【００１６】
本発明の他の局面に従うと、情報処理システムは、サーバと、サーバと通信を行なう携帯端末器とを含む情報処理システムであって、携帯端末器は、ユーザの関心情報を記憶する関心記憶手段と、サーバに対して関心情報を送信する送信手段とを備え、サーバは、携帯端末器より関心情報を取得する取得手段と、取得した複数ユーザの関心情報を、意味概念体系を利用して照合する照合手段と、意味概念体系を記憶する意味概念体系記憶手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
本発明の他の局面に従うと、情報処理方法は、第１のユーザの関心情報と、第１のユーザとは異なる第２のユーザの関心情報とを照合する照合ステップと、照合結果に基づいて、第１のユーザと第２のユーザとの関心情報の類似性を求める類似性取得ステップとを備える情報処理方法であって、照合ステップは、意味概念体系を利用して照合を行なうことを特徴とする。
【００１８】
本発明の他の局面に従うと、情報処理プログラムは、コンピュータに情報処理方法を実行させるための情報処理プログラムであって、上述の情報処理方法を実行させる。
【００１９】
本発明の他の局面に従うと、記録媒体は、上述の情報処理プログラムを記録した、コンピュータ読取可能な記録媒体である。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。
【００２１】
図１は、本実施の形態における情報処理装置の構成を示すブロック図である。
図１を参照して、本実施の形態における情報処理装置は、入力部１と、制御部２と、一時メモリ３と、関心記憶部４と、送受信部５と、意味概念体系記憶部６と、表示部７とを含む。
【００２２】
入力部１は、本装置のユーザからの入力を受付ける。入力部１は、キーボード、ボタン、マウス、タブレット、マイクなどから構成される。入力部１から入力された情報は、制御部２に送られここで処理される。
【００２３】
制御部２は、入力部１や関心記憶部４、送受信部５からの情報を処理し制御する。制御に関する各種情報は、一時メモリ３に記憶される。
【００２４】
関心記憶部４は、この装置のユーザの関心情報を記憶する。
送受信部５は、他の機器から、他のユーザの関心情報を受信する。もしくは、他の機器にこの装置のユーザＡの関心情報を送信する。
【００２５】
意味概念体系記憶部６は、言葉間の意味の関連付けを体系的に記憶する。シソーラスや類義語辞書がこれに該当する。
【００２６】
表示部７は、制御部２から送られてくる情報をユーザに対して表示する。一般には液晶などのディスプレイ等から構成されるが、音声で出力する場合はスピーカ等から構成される。
【００２７】
以上が、ユーザＡが利用する情報処理装置の構成である。上述の情報処理装置は、一般的なパーソナルコンピュータや、携帯端末器である携帯電話、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）等で実現される。そして、本実施の形態においては、ユーザＡが利用する情報処理装置は、ユーザＡとは異なるユーザＢが利用する情報処理装置との間で、関心情報のやりとりを行なう。なお、図１において、情報処理装置８は、ユーザＢが利用する情報処理装置を表わしている。ユーザＢが利用する情報処理装置８は、上述の、ユーザＡが利用する情報処理装置と同様の構成要素を含む。情報の送受信は、送受信部９によって行なう。
【００２８】
さらに、上述の説明においては、２つの情報処理装置間で関心情報をやりとりする例を示したが、この情報交換に限定されるものではない。例えば、ユーザＡが利用する情報処理装置と、１人または複数の人の関心情報を記憶しているサーバ１０とを含む情報処理システムにおいて情報を送受信することにより、ユーザＡが利用する情報処理装置は、他のユーザの関心情報を取得することもできる。
【００２９】
また、サーバ１０自体が制御部、一時メモリ、意味概念体系記憶部を備えることにより、ユーザＡやユーザＢが利用する情報処理装置を、送受信部と表示部と関心記憶部とからなる構成にすることもできる。その場合の情報処理システムの構成図を、図２に示す。
【００３０】
図２を参照して、情報処理システムは、ユーザＡやユーザＢが利用する情報処理装置と、サーバとを含む。そして、この場合、上述の如く、ユーザＡやユーザＢが利用する情報処理装置は、入力部２１と、関心記憶部２４と、送受信部２５と、表示部２７とを含み、サーバは、制御部２２と、一時メモリ２３と、意味概念体系記憶部２６と送受信部２８とを含む。なお、これらの構成要素は、図１における入力部１、制御部２、一時メモリ３、関心記憶部４、送受信部５、意味概念体系記憶部６、および表示部７と同じ機能を有するものであるため、ここでの説明を繰返さない。この場合、サーバの制御部２２が、ユーザＡやユーザＢが利用する情報処理装置の関心記憶部２４に記憶されるユーザの関心情報を取得する。
【００３１】
なお、図２に示す構成は、サーバとユーザ端末とに各機能を分離して持たせた情報処理システムの一例を示したものであり、図２においてサーバに存在する各機能は、ユーザの端末側に存在してもよい。例えば、サーバ自体がさらにユーザの関心情報を記憶する関心記憶部を備えることにより、ユーザＡやユーザＢが利用する情報処理装置を、送受信部と表示部とからなる基本的な構成にすることもできる。
【００３２】
なお、以下の説明においては、本実施の形態の情報処理装置が図１に示す構成であるものとして述べるが、図２に示す機能であっても同様である。
【００３３】
次に、本実施の形態の情報処理装置における情報処理動作の流れを、図３のフローチャートで説明する。図３のフローチャートに示す処理は、ユーザＡが利用する情報処理装置において実行される処理であって、制御部２が、記憶装置（図示せず）に記憶されているプログラムを一時メモリ３等の記憶領域に読出して実行することによって実現される。
【００３４】
図３を参照して、始めにステップＳ１で、制御部２は、関心記憶部４に記憶されているユーザＡの関心情報を取得し、一時メモリ３に格納する。ここでは関心情報は、文字で記された情報、すなわち単語により構成される句や文であるとする。
【００３５】
次に、ステップＳ２で、制御部２は、ステップＳ１において一時メモリ３に格納したユーザＡの関心情報を構成している単語を抽出し、それらをさらに一時メモリ３に格納する。ここでの単語の抽出には形態素解析を用いるものとする。形態素解析については、従来より一般的な解析方法であるため、ここでの説明は行なわない。
【００３６】
次に、ステップＳ３で、制御部２は、ユーザＢが利用する情報処理装置８より、送受信部５および送受信部９を介して、ユーザＢの関心情報を取得し、一時メモリ３に格納する。
【００３７】
さらに、ステップＳ４で、制御部２は、ステップＳ３で一時メモリ３に格納したユーザＢの関心情報を構成している単語を抽出し、それらをさらに一時メモリ３に格納する。
【００３８】
そして、ステップＳ５で、制御部２は、一時メモリ３に格納されているユーザＡの関心情報を構成している単語とユーザＢの関心情報を構成している単語とを比較照合することで、ユーザＡとユーザＢとの関心の類似性がどれくらいあるのかを知ることができる。
【００３９】
以上で、情報処理装置において実行される処理が終了する。
次に、以下に、上述のステップＳ５で実行される、関心の類似度を求める方法について説明する。なお、ここで示す類似度を求める方法は一具体例であり、本発明はこれに限定されるものではない。
【００４０】
本実施の形態においては、類似性を計算するためにシソーラスを用いる。シソーラスは、単語を共通の意味概念に従って体系化した辞書である。単語間意味距離をシソーラスの概念間意味距離によって定義することができる。単語間意味距離は０から１まで変化する値として表現される。値０は概念が同じ、値１は無関係を意味する。単語間意味距離を階層数（ｎ＋１）で表わす場合、階層の下から０，１／ｎ，２／ｎ，・・・１を単語間意味距離として割当てる。
【００４１】
図４は、シソーラスを模式化した図である。図４を参照して、ノード４１は、単語ＷＡｉに対応するノードを表わし、上位概念Ｎ４２は、単語ＷＡｉの上位概念Ｎ（ｋ，ＷＡｉ）（ｋはルートからの深さ）を表わす。同様にノード４３は、単語ＷＢｊに対応するノードを表わし、上位概念Ｎ４４，４５は、単語ＷＢｊの上位概念Ｎ（ｋ，ＷＢｊ）を表わす。
【００４２】
この図４に示す木構造において、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの距離ｄ（ｉ，ｊ）を、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離とすることにより、近い位置に存在する２単語の概念間意味距離は小さい値に、遠い位置に存在するものは大きい値になる。
【００４３】
図５は、上述の概念間意味距離から、ユーザＡとユーザＢとの関心情報の類似性を求める動作の流れを示したフローチャートである。なお、図５のフローチャートに示す類似性を求める手法は一具体例であって、本発明は本手法に限定されるものではない。図５のフローチャートに示される処理もまた、ユーザＡが利用する情報処理装置において実行される。
【００４４】
図５を参照して、図３のステップＳ２で抽出したユーザＡの関心情報を構成する単語の集合を｛ＷＡ_１，ＷＡ_２，・・・ＷＡ_ｍ｝とする（Ｓ５１）。また同様に、図３のステップＳ４で抽出したユーザＢの関心情報を構成する単語の集合を｛ＷＢ_１，ＷＢ_２，・・・ＷＢ_ｎ｝とする（Ｓ５２）。
【００４５】
次に、ユーザＡの関心情報を構成する単語をカウントする変数ｉと、ユーザＢの関心情報を構成する単語をカウントする変数ｊとを初期化し（Ｓ５３，Ｓ５４）、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を求める（Ｓ５５）。ここでの概念間意味距離の求め方については後述する（図７）。
【００４６】
ステップＳ５５で単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を求めると、変数ｊの値を１つインクリメントする（Ｓ５６）。インクリメントした変数ｊがユーザＢの関心情報を構成する単語の総数ｎよりも小さければ（Ｓ５７でＹＥＳ）、再度ステップＳ５５の処理へ戻り、さらに単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を求める。
【００４７】
上述の処理を変数ｊがｎ以上となるまで繰返し、インクリメントした変数ｊがｎ以上となると（Ｓ５７でＮＯ）、次に、変数ｉの値を１つインクリメントする（Ｓ５８）。インクリメントした変数ｉがユーザＡの関心情報を構成する単語の総数ｍよりも小さければ（Ｓ５９でＹＥＳ）、再度ステップＳ５４の処理へ戻り、さらに単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を求める。
【００４８】
上述の処理を変数ｉがｍ以上となるまで繰返し、インクリメントした変数ｉがｍ以上となると（Ｓ５９でＮＯ）、単語集合間の類似性を計算する（Ｓ６０）。
【００４９】
ステップＳ６０における類似性の計算式としては、例えば単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離ｄ（ｉ，ｊ）の総和を、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの全ての組合わせ数で割る、以下の式がある。
【００５０】
Σｄ（ｉ，ｊ）／（ｍ×ｎ）
以上の処理を行なうことにより、情報処理装置において、ユーザＡとユーザＢとの関心情報の類似性を求めることができる。
【００５１】
次に、ユーザＡとユーザＢとの関心情報の照合結果に基づいて、ユーザＡとユーザＢに共通の関心情報を抽出する方法について述べる。
【００５２】
図５のフローチャートにおいては、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離ｄ（ｉ，ｊ）を求めたが、共通の関心情報を抽出する場合には、さらに、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの全ての組合わせの中で最小の概念間意味距離ｄ（ｉ，ｊ）を求め、その２つの単語に共通する上位概念を求める。その共通の上位概念がユーザＡとユーザＢとに共通の関心情報になる。
【００５３】
図６に示すシソーラスを例に共通の関心情報を抽出する方法について説明する。図６に示すシソーラス中のＡ〜Ｈの各ノードが、以下のとおりであるとする
Ａ：娯楽
Ｂ：音楽
Ｃ：スポーツ
Ｄ：クラシック
Ｅ：ロック
Ｆ：プロ野球
Ｇ：プロ野球チームＴ
Ｈ：プロ野球チームＧ
すなわち、図６においては、「プロ野球チームＴ」（ノードＧ）と「プロ野球チームＧ」（ノードＨ）との上位概念として「プロ野球」（ノードＦ）があり、「プロ野球」（ノードＦ）の上位概念として「スポーツ」（ノードＣ）があり、「クラシック」（ノードＤ）と「ロック」（ノードＥ）の上位概念として「音楽」（ノードＢ）があり、「音楽」（ノードＢ）と「スポーツ」（ノードＣ）の上位概念として「娯楽」（ノードＡ）があるという構成のシソーラスを示している。
【００５４】
ユーザＡの関心情報として、ＷＡ_０＝”プロ野球チームＴ”、ＷＡ_１＝”クラシック”、ユーザＢの関心情報として、ＷＢ_０＝”ロック”が抽出できたと仮定する。このとき、図５のフローチャートに従って、まず「プロ野球チームＴ」と「ロック」との概念間意味距離ｄ（０，０）を計算し、次に「クラシック」と「ロック」の概念間意味距離ｄ（１，０）を計算する。
【００５５】
図６より明らかなように、ｄ（０，０）＞ｄ（１，０）であるため、最小の概念間意味距離はｄ（１，０）となる。よって、この場合のユーザＡとユーザＢとに共通の関心情報として、「クラシック」と「ロック」との上位概念である「音楽」が抽出できる。
【００５６】
次に、シソーラスにおいて、各ノード間のパスに重みをつけて概念間意味距離を計算する方法について説明する。まずそれに先だって、概念間意味距離計算に重みをつける理由について述べる。
【００５７】
概念間意味距離を用いて情報検索を行なう場合、検索語と検索対象に含まれる語との概念間意味距離を計算し、距離が小さいものを検索結果とする。情報検索のような、検索語に意味として近いものを検索対象の中から探出すという用途においては、検索語と検索対象中の語とは非対称の関係である。そのため、純粋に検索語と検索対象中の語との距離に応じて計算すればよい。そこで、この場合には、必ずしもノード間のパスに重付けを行なわなくてもよい。
【００５８】
しかし、複数ユーザの関心情報の中から共通の情報を抽出するという用途においては、検索語と検索対象という関係ではなく、ユーザＡの関心単語とユーザＢの関心単語という対称関係の中から、最も適切なものを選出すということになる。この場合、ノード間のパスの重みを考慮しなければ、共通の親を持つ子ノード同士はすべて等距離になってしまうことになり、適切な共通関心情報を抽出できないことになってしまう。
【００５９】
具体的に、前の説明と同様、図６のシソーラスを例に説明する。ユーザＡの関心情報として、ＷＡ_０＝”プロ野球チームＴ”、ＷＡ_１＝”クラシック”、ユーザＢの関心情報として、ＷＢ_０＝”ロック”、ＷＢ_１＝”プロ野球チームＧ”が抽出できたと仮定する。このとき、図５のフローチャートに従って、まず「プロ野球チームＴ」と「ロック」との概念間意味距離ｄ（０，０）を計算し、次に「プロ野球チームＴ」と「プロ野球チームＧ」との概念間意味距離ｄ（０，１）を計算する。次に「クラシック」と「ロック」との概念間意味距離ｄ（１，０）を計算し、最後に「クラシック」と「プロ野球チームＧ」との概念間意味距離ｄ（１，１）を計算する。
【００６０】
概念間意味距離を計算する際にノード間のパスに重みをつけない場合は、図６から明らかな通り、「クラシック」（ノードＤ）と「ロック」（ノードＥ）との概念間意味距離と、「プロ野球チームＴ」（ノードＧ）と「プロ野球チームＧ」（ノードＨ）との概念間意味距離とが同じになってしまう。しかし、感覚的には、後者の概念間意味距離の方が近くであるべきである。そのため、パスに重みを付与して距離感覚の調整を行なうことが望ましい。
【００６１】
そこで、図６の各ノードＡ〜Ｈ間のパスに適切な重みを付与する。具体的には、各ノードＡ〜Ｈ間のパスに、それぞれ異なる値を与えることができる。小さな重み（値）を与えると概念間意味距離は小さくなり、大きな重み（値）を与えると概念間意味距離は大きくなる。
【００６２】
ノードＢとノードＤとの間のパスの重みをｗ（Ｂ，Ｄ）と表わすとすれば、上述の具体例において、ｗ（Ｂ，Ｄ）＞ｗ（Ｆ，Ｇ）を満たす値を与えておくことにより、「クラシック」（ノードＤ）と「ロック」（ノードＥ）との概念間意味距離よりも、「プロ野球チームＴ」（ノードＧ）と「プロ野球チームＧ」（ノードＨ）との概念間意味距離の方を小さく設定することができる。
【００６３】
一般に上位概念と下位概念とを比べた場合、下位概念間の重みを小さく設定しておくことで、適切な関心情報を求めることができる。すなわち、ルートからの深さがｐであるノードとルートからの深さがｑであるノードとを比べた場合、ｐ＞ｑであれば
ｗ（Ｎ_ｐ，Ｎ_ｐ＋１）＜ｗ（Ｎ_ｑ，Ｎ_ｑ＋１）
を満たすようにパスの重みを設定しておくのがよい。
【００６４】
次に、図７のフローチャートに従って、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を計算する方法について述べる。ここでは、上述に示した具体例に沿って、図６におけるノードＤ（クラシック）を単語ＷＡｉ、ノードＧ（プロ野球チームＴ）を単語ＷＢｊとして説明する。
【００６５】
図７を参照して、まず、単語ＷＡｉがシソーラスのどの位置に表わされるかを求め、シソーラスのルートからの深さをｒ（ｉ）値として代入する（Ｓ７１）。同様に、単語ＷＢｊのルートからの深さを求め、ｒ（ｊ）の値として代入する（Ｓ７２）。図６に示される具体例では、「クラシック」（ノードＤ）のルートからの深さｒ（ｉ）は２、「プロ野球チームＴ」（ノードＧ）のルートからの深さｒ（ｊ）は３になる。
【００６６】
次に、ｒ（ｉ）とｒ（ｊ）との値を比較し（Ｓ７３）、大小関係によって異なる処理を行なう。なお、以降の処理は、ルートからの深さの大小関係によって異なるものの、本質的には同じ処理である。そのため、ここでは、ｒ（ｉ）の値がｒ（ｊ）よりも小さい場合（Ｓ７３でＹＥＳ）を例に説明する。
【００６７】
この場合、ルートからの距離が小さいｒ（ｉ）の値をルートからの深さを表わす変数である変数ｋに代入する（Ｓ７４）。そして、距離が大きい方の単語ＷＢｊの、深さｋの上位概念ノードをＮ（ｋ，ＷＢｊ）とする（Ｓ７５）。図６に示される具体例では、「プロ野球チームＴ」（ノードＧ）の、深さ２の上位概念ノードである「プロ野球」（ノードＦ）が上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＢｊ）に相当する。
【００６８】
次に、上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＢｊ）と単語ＷＢｊとの概念間意味距離を求め、これをｄ（ｊ）に代入する（Ｓ７６）。この値は、「プロ野球チームＴ」（ノードＧ）と「プロ野球」（ノードＦ）との概念間意味距離を表わす。
【００６９】
次に、単語ＷＡｉの上位概念ノードをＮ（ｋ，ＷＡｉ）とし（Ｓ７７）、上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）と単語ＷＡｉとの概念間意味距離ｄ（ｉ）を初期化する（Ｓ７８）。
【００７０】
これは、比較する２つの単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの上位概念の深さをそろえたことになる。図６に示される具体例では、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの上位概念の深さが２にそろっており、単語ＷＡｉの上位概念ノードＮ（２，ＷＡｉ）が「クラシック」（ノードＤ）、単語ＷＢｊの上位概念ノードＮ（２，ＷＢｊ）が「プロ野球」（ノードＦ）に相当している。
【００７１】
次に、これら２つの上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）とＮ（ｋ，ＷＢｊ）とが一致するかどうかを判断する（Ｓ８４）。
【００７２】
一致すれば（Ｓ８４でＹＥＳ）、ここまで計算した上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）と単語ＷＡｉとの概念間意味距離ｄ（ｉ）と、上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＢｊ）と単語ＷＢｊとの概念間意味距離ｄ（ｊ）との和を、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離とし（Ｓ８８）、処理を終了する。
【００７３】
具体例のように、上位概念ノードＮ（２，ＷＡｉ）が「クラシック」、Ｎ（２，ＷＢｊ）が「プロ野球」となり、２つの上位概念ノードが一致しない場合には（Ｓ８４でＮＯ）、単語ＷＡｉの上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）と、さらに１つ上の上位概念ノードＮ（ｋ−１，ＷＡｉ）との概念間意味距離を計算する。そしてその値を、上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）と単語ＷＡｉとの概念間意味距離ｄ（ｉ）に加えた値を、新しい概念間意味距離ｄ（ｉ）の値とする（Ｓ８５）。
【００７４】
同様に単語ＷＢｊの上位概念ノードＮ（Ｋ，ＷＢｊ）と、さらに１つ上の上位概念ノードＮ（ｋ−１、ＷＢｊ）との概念間意味距離を計算し、その値を、上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＢｊ）と単語ＷＢｊとの概念間意味距離ｄ（ｊ）に加えた値を、新しい概念間意味距離ｄ（ｊ）の値とする（Ｓ８６）。
【００７５】
そして、ｋの値を１つデクリメントして、再び２つの上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）とＮ（ｋ，ＷＢｊ）とが一致するかどうかを判断する（Ｓ８４）。この場合、上述の具体例では、「クラシック」（ノードＤ）の上位概念は「音楽」（ノードＢ）、「プロ野球」（ノードＦ）の上位概念は「スポーツ」（ノードＣ）である。それぞれのノードが上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）とＮ（ｋ，ＷＢｊ）とにセットされるが、両者は一致しないため、再度ステップＳ８５〜Ｓ８７の処理を行なう。
【００７６】
さらに処理を繰返した時点で、「音楽」（ノードＢ）の上位概念は「娯楽」（ノードＡ）、「スポーツ」（ノードＣ）の上位概念は「娯楽」（ノードＡ）となり両者は一致する。そこで、ステップＳ８８において、これまで累積した、上位概念ノードＮと単語ＷＡｉとの概念間意味距離ｄ（ｉ）と、上位概念ノードＮと単語ＷＢｊとの概念間意味距離ｄ（ｊ）との値から、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を求めて処理を終了する。
【００７７】
以上の処理を行なうことにより、情報処理装置において、２つの単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を計算することができる。
【００７８】
このように、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザＡの関心情報と、ユーザＡとは異なるユーザＢの関心情報とを使用して、関心情報同士を照合する手段と、照合結果に基づいてユーザＡとユーザＢとの関心情報の類似性を求める手段とを備える。さらに、本実施の形態における情報処理装置は、意味概念体系を利用して照合を行なう手段を備えることにより、キーワードが一致しなくても概念が近ければ類似性が高いと判断することが可能になる。例えば、ユーザＡは「プロ野球チームＴ」に関心があり、ユーザＢは「プロ野球チームＧ」に関心がある場合、両者の関心の類似性は高いと判断することが可能になる。このことにより、名刺交換感覚でお互いの関心情報を電子的に交換することで、共通の関心事項を知ることができる。このため、ユーザ同士のコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることができる。
【００７９】
また、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザＡの関心情報と、ユーザＡとは異なるユーザＢの関心情報とを使用して、意味概念体系を用いて関心情報同士を照合する手段と、照合結果に基づいてユーザＡとユーザＢとの関心情報の類似性を求める手段とを備える。さらに、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザＡとユーザＢとに共通の関心情報を抽出する手段を備えることにより、ユーザＡとユーザＢとの両者が共に関心を持っている内容が何であるかを知ることができる。例えば、ユーザＡ、ユーザＢ共にプロ野球に関心があり、それが各々の関心情報に記録されている場合、両者の共通の関心事項として「プロ野球」であることを見つけ出すことが可能になる。このことによってもまた、名刺交換感覚でお互いの関心情報を電子的に交換することで、共通の関心事項を知ることができる。このため、ユーザ同士のコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることができる。
【００８０】
また、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザＡの関心情報と、ユーザＡとは異なるユーザＢの関心情報とを使用して、意味概念体系を用いて関心情報同士を照合する手段と、照合結果に基づいてユーザＡとユーザＢとの関心情報の類似性を求める手段と、ユーザＡとユーザＢとに共通の関心情報を抽出する手段を備える。さらに、本実施の形態における情報処理装置は、意味概念体系としてシソーラスを用い、ユーザＡの関心情報とユーザＢの関心情報との概念間意味距離を計算する。このことにより、両者に共通の関心情報を求めることができる。そのため、共通の関心事項を知ることができ、ユーザ同士のコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることができる。
【００８１】
また、本実施の形態における情報処理装置がシソーラスを用いることにより、例えば単語「プロ野球チームＴ」と単語「プロ野球チームＧ」との概念間意味距離や、共通の上位概念が「プロ野球」であることを見つけることが可能になる。
【００８２】
さらに、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザＡの関心情報と、ユーザＡとは異なるユーザＢの関心情報とを使用して、シソーラスを用いて関心情報同士を照合する手段と、照合結果に基づいてユーザＡとユーザＢとの関心情報の類似性を求める手段を備える。さらに、本実施の形態における情報処理装置は、シソーラスにおける各ノード間のパスに重みをつけて概念間意味距離を計算する。このように、各ノード間のパスに重みをつけることにより、概念の上位レベルでの概念間意味距離と下位レベルのそれとに差をつけることができ、より正確な概念間意味距離の判断が可能になる。例えば、「娯楽」という概念があり、その下位概念に「音楽」と「スポーツ」とがあり、「音楽」の下位概念に「ロック」と「クラシック」、「スポーツ」の下位概念に「サッカー」と「プロ野球」、さらに「プロ野球」の下位概念に「プロ野球チームＴ」と「プロ野球チームＧ」とがある場合を考える。これらの概念を結ぶパスに重みがない場合、「ロック」と「クラシック」との概念間意味距離と、「プロ野球チームＴ」と「プロ野球チームＧ」との概念間意味距離とは同じになるが、後者の方が近くなる方が望ましい。このことによって、ユーザＡが「ロック」と「プロ野球チームＴ」とに関心があり、ユーザＢが「クラシック」と「プロ野球チームＧ」とに関心がある場合に、共通の話題として「音楽」ではなく「プロ野球」を提示することができる。すなわち、重付けにより、より正確な関心情報の提供を行なうことができる。そのため、より共通する関心事項を知ることができ、ユーザ同士のコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることができる。
【００８３】
以上、ユーザＡとユーザＢとの２人のユーザから共通の情報を取得する手法について述べたが、この手法を繰返して適用することにより、３人以上の利用者に共通する関心事項を取得することも可能である。
【００８４】
［変形例］
なお、変形例として、ユーザの関心情報として、ユーザの操作履歴を用いる場合について述べる。図８に、変形例における情報処理装置であって、ユーザＡが利用する情報処理装置の構成図を示す。
【００８５】
変形例における情報処理装置もまた、入力部８１、制御部８２、一時メモリ８３、関心記憶部８４、送受信部８５、意味概念体系記憶部８６、および表示部８７を含む。これらは、図１に示される情報処理装置の構成要素と同じであるため、ここでの説明は繰返さない。
【００８６】
さらに、変形例における情報処理装置は、操作履歴記憶部８８を含む。操作履歴記憶部８８は、当該情報処理装置の操作履歴情報を記憶する。すなわち、本実施の形態における情報処理装置が、携帯電話やＰＤＡ、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）等である場合あるいはそれらに含まれる場合、操作履歴記憶部８８が当該装置における操作履歴情報を記憶する。そのために、当該情報処理装置では、そこからユーザＡの関心情報を抽出することができる。
【００８７】
例えば、Ｗｅｂブラウザにおいてプロ野球チームＴのホームページに頻繁にアクセスするユーザＡは、プロ野球チームＴに関心があると判断することができる。この場合、アクセスしたホームページと「プロ野球チームＴ」という文字列との関連付けは、ホームページのタイトル欄やホームページ本体の文字列情報から抽出することで実現できる。
【００８８】
また、音楽配信でロックのジャンルに属する音楽をよくダウンロードするユーザＡは、ロックに関心があると判断することができる。
【００８９】
このようにして、変形例における情報処理装置では、当該機器を利用しているユーザの関心情報を操作履歴情報から得ることができる。
【００９０】
また、ユーザＡの関心情報は、上述の処理を実行するユーザＡが利用する情報処理装置以外の、他の機器の操作履歴から得ることもできる。その場合について、図９に構成図を示す。
【００９１】
図９を参照して、機器Ａは、入力部９１、制御部９２、一時メモリ９３、関心記憶部９４、送受信部９５、意味概念体系記憶部９６、表示部９７、および操作履歴記憶部９８を含む。これらは、図８に示される情報処理装置の備える構成要素と同じものであるため、ここでの説明は繰返さない。
【００９２】
さらに、機器Ａは、操作履歴取得部９９を含む。操作履歴取得部９９は、送受信部９５を用いて他の機器Ｂ１００に記憶されている操作履歴情報を取得する。
【００９３】
例えば、図９において機器ＡがＰＣであって、このＰＣを利用しているユーザが、さらにＷｅｂブラウザ機能を有する機器Ｂである携帯電話を所有している場合について考える。機器Ｂ（携帯電話）は、当該携帯電話からユーザがアクセスしたホームページを記憶する。そして、機器Ａ（ＰＣ）は、機器Ｂ（携帯電話）よりその情報を取得し、当該ユーザの関心情報として記録する。
【００９４】
機器Ｂが記憶している情報を機器Ａが取得する方法としては、通信ケーブルを介する方法やメモリカードのような記録媒体を用いる方法、あるいは赤外線通信やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（Ｒ）、無線ＬＡＮ、電子メールなどを利用する方法などがある。
【００９５】
他の例では、図９において機器Ａが携帯電話であって、この携帯電話を利用しているユーザが、さらにＥＰＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｐｒｏｇｒａｍ　Ｇｕｉｄｅ）機能を有する機器Ｂであるテレビを所有している場合について考える。機器Ｂ（テレビ）は、ユーザが当該テレビで視聴した番組名や出演者といった視聴履歴を記憶する。そして、機器Ａ（携帯電話）は、機器Ｂ（テレビ）よりその情報を取得し、当該ユーザの関心情報として記録する。
【００９６】
このように、本実施の形態の機器が、他の機器の操作履歴情報を取得する仕組みを備えることにより、そのユーザの利用する様々な機器の操作履歴情報からユーザの関心情報を得ることが可能になる。
【００９７】
ところで、上記実施の形態における制御部２，２２，８２，９２、意味概念体系記憶部６，２６，８６，９６における機能は、プログラム記録媒体に記録された情報処理プログラムによって実現される。そこで、このような情報処理プログラムを、コンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。
【００９８】
上記各実施の形態における上記プログラム記録媒体は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）でなるプログラムメディアである。あるいは、外部補助記憶装置に装着され読出されるプログラムメディアであってもよい。なお、いずれの場合においても、上記プログラムメディアから情報処理プログラムを読出すプログラム読出手段は、上記プログラムメディアに直接アクセスして読出す構成を有してもよいし、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）に設けられたプログラム記憶エリアにロードし、上記プログラム記憶エリアにアクセスして読出す構成を有してもよい。なお、上記プログラムメディアから上記ＲＡＭのプログラム記憶エリアにロードするためのロードプログラムは、予め本体装置に格納されているものとする。
【００９９】
ここで、上記プログラムメディアとは、本体側と分離可能に構成され、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスク、ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ），ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔ　Ｏｐｔｉｃａｌ　ｄｉｓｋ：光磁気）ディスク、ＭＤ（ミニディスク）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｉｄｅｏ　Ｄｉｓｃ：ディジタル多用途ディスク）等の光ディスクのディスク系、ＩＣ（集積回路）カードや光カード等のカード系、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ：紫外線消去型ＲＯＭ）（Ｒ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｏｎｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ：電気的消去型ＲＯＭ）（Ｒ）、フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系を含めた、固定的にプログラムを坦持する媒体である。
【０１００】
また、上記実施の形態における情報処理装置は、モデム、ＬＡＮカード等を備えてインターネットを含む通信ネットワークと接続可能な構成を有している場合は、上記プログラムメディアは、通信ネットワークからのダウンロード等によって流動的にプログラムを坦持する媒体であっても差し支えない。なお、その場合における上記通信ネットワークからダウンロードするためのダウンロードプログラムは、予め本体装置に格納されているものとする。あるいは、別の記録媒体からインストールされるものとする。
【０１０１】
なお、上記記録媒体に記録されるものはプログラムのみに限定されるものではなく、データも記録することができる。
【０１０２】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態における情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態における情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本実施の形態の情報処理装置における情報処理動作を示すフローチャートである。
【図４】シソーラスを模式化した図である。
【図５】関心情報の類似性を求める動作を示すフローチャートである。
【図６】シソーラスを模式化した図である。
【図７】概念間意味距離を求める動作を示すフローチャートである。
【図８】変形例における情報処理装置の構成図を示す図である。
【図９】変形例における情報処理装置の他の構成図を示す図である。
【符号の説明】
１，２１，８１，９１　入力部、２，２２，８２，９２　制御部、３，２３，８３，９３　一時メモリ、４，２４，８４，９４　関心記憶部、５，２５，２８，８５，９５　送受信部、６，２６，８６，９６　意味概念体系記憶部、７，２７，８７，９７　表示部、８　ユーザＢが利用する情報処理装置、９　ユーザＢが利用する情報処理装置の送受信部、１０　サーバ、８８，９８　操作履歴記憶部、９９　操作履歴取得部、１００　機器Ｂ。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an information processing apparatus, a portable terminal, an information processing system, an information processing method, an information processing program, and a recording medium on which the program is recorded, and more particularly, to facilitate communication between people. The present invention relates to an information processing apparatus, a portable terminal, an information processing system, an information processing method, an information processing program, and a recording medium storing the program.
[0002]
[Prior art]
Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-282805 discloses a user information presentation device as a technique for smoothly promoting communication between people. Using this technique, it is possible to present topic contents that can be shared between a certain user and another user.
[0003]
For example, when this user information presentation device is used, a, b, and c are registered as interest information of Mr. A, and c, d, and e are registered as interest information of Mr. B. By presenting c, communication between A and B can be smoothly promoted.
[0004]
Specifically, in the above-described user information presentation device, matching between the topic content and the noun extracted from the request content is performed to determine the relevance of each suitable user (for example, the number of matched nouns), Noun groups that match (eg, match) with respect to are extracted.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above conventional technique, c must be the same as the interest information. That is, if the keywords are not the same, they do not match and cannot be extracted as common interest.
[0006]
For example, when the user A is interested in the professional baseball team T and the user B is interested in the professional baseball team G, the noun groups serving as keywords do not match even though both have a common topic of professional baseball. Therefore, there is a problem that these cannot be extracted as a common topic.
[0007]
The present invention has been made in view of such a problem, and by appropriately extracting topics that can be shared between a certain user and another user, the promotion of communication between people is facilitated. An object of the present invention is to provide an information processing apparatus, a portable terminal, an information processing system, an information processing method, an information processing program, and a recording medium on which the program can be recorded, which can be performed more smoothly.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, according to one aspect of the present invention, an information processing apparatus includes a matching unit configured to match interest information of a first user with interest information of a second user different from the first user. An information processing apparatus comprising: a similarity obtaining unit that obtains similarity of interest information between a first user and a second user based on a matching result, wherein the matching unit uses a semantic concept system. Collation is performed by using
[0009]
Further, it is desirable that the information processing apparatus further includes an extraction unit that extracts information of interest common to the first user and the second user based on a result of the comparison.
[0010]
Further, the above-described extraction means calculates the inter-concept semantic distance between the interest information of the first user and the interest information of the second user using a thesaurus as a semantic concept system, thereby obtaining the first user and the second user. It is desirable to extract information of interest common to the users.
[0011]
Further, it is preferable that the above-mentioned extracting means calculates the inter-concept semantic distance by weighting the path between each node in the thesaurus.
[0012]
In addition, it is preferable that the above-mentioned extracting means reduce the weight of the path between the nodes as the path between the nodes having a greater distance from the root in the thesaurus.
[0013]
Further, it is desirable that the information processing apparatus uses the operation history information of the user as the interest information of the user.
[0014]
Further, it is preferable that the information processing apparatus further includes an obtaining unit that obtains information from another device, and that the user's operation history information obtained from another device be used as the user's interest information.
[0015]
According to another aspect of the present invention, a portable terminal is equipped with the information processing device described above.
[0016]
According to another aspect of the present invention, an information processing system is an information processing system including a server and a portable terminal communicating with the server, wherein the portable terminal stores interest information of a user. And transmitting means for transmitting the interest information to the server, wherein the server collates the obtaining means for obtaining the interest information from the portable terminal with the obtained interest information of the plurality of users using a semantic concept system. And a semantic concept system storing means for storing the semantic concept system.
[0017]
According to another aspect of the present invention, an information processing method includes: a matching step of matching interest information of a first user with interest information of a second user different from the first user; A similarity obtaining step for obtaining similarity of interest information between a first user and a second user, wherein the matching step performs matching using a semantic concept system. And
[0018]
According to another aspect of the present invention, an information processing program is an information processing program for causing a computer to execute an information processing method, and causes the computer to execute the above information processing method.
[0019]
According to another aspect of the present invention, a recording medium is a computer-readable recording medium recording the above information processing program.
[0020]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description, the same parts and components are denoted by the same reference numerals. Their names and functions are the same. Therefore, detailed description thereof will not be repeated.
[0021]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of the information processing apparatus according to the present embodiment.
Referring to FIG. 1, an information processing apparatus according to the present embodiment includes an input unit 1, a control unit 2, a temporary memory 3, an interest storage unit 4, a transmission / reception unit 5, a semantic concept system storage unit 6, , A display unit 7.
[0022]
The input unit 1 receives an input from a user of the present apparatus. The input unit 1 includes a keyboard, buttons, a mouse, a tablet, a microphone, and the like. Information input from the input unit 1 is sent to the control unit 2 and processed there.
[0023]
The control unit 2 processes and controls information from the input unit 1, the interest storage unit 4, and the transmission / reception unit 5. Various information related to control is stored in the temporary memory 3.
[0024]
The interest storage unit 4 stores interest information of the user of the device.
The transmission / reception unit 5 receives, from another device, interest information of another user. Alternatively, the interest information of the user A of this device is transmitted to another device.
[0025]
The semantic concept system storage unit 6 systematically stores the association of meaning between words. A thesaurus or a synonym dictionary corresponds to this.
[0026]
The display unit 7 displays information sent from the control unit 2 to the user. In general, it is composed of a display such as a liquid crystal, but when outputting by voice, it is composed of a speaker or the like.
[0027]
The above is the configuration of the information processing apparatus used by the user A. The information processing device described above is realized by a general personal computer, a mobile terminal such as a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistants), or the like. Then, in the present embodiment, the information processing device used by user A exchanges interest information with an information processing device used by user B different from user A. In FIG. 1, the information processing device 8 represents an information processing device used by the user B. The information processing device 8 used by the user B includes the same components as the above-described information processing device used by the user A. Transmission and reception of information is performed by the transmission / reception unit 9.
[0028]
Further, in the above description, an example in which the interest information is exchanged between the two information processing apparatuses has been described, but the present invention is not limited to this information exchange. For example, an information processing apparatus used by user A by transmitting and receiving information in an information processing system including an information processing apparatus used by user A and a server 10 storing interest information of one or more persons Can also obtain interest information of other users.
[0029]
Further, since the server 10 itself includes the control unit, the temporary memory, and the semantic concept system storage unit, the information processing device used by the user A or the user B is configured to include the transmission / reception unit, the display unit, and the interest storage unit. You can also. FIG. 2 shows a configuration diagram of the information processing system in that case.
[0030]
Referring to FIG. 2, the information processing system includes an information processing device used by user A or user B, and a server. In this case, as described above, the information processing device used by the user A or the user B includes the input unit 21, the interest storage unit 24, the transmission / reception unit 25, and the display unit 27. 22, a temporary memory 23, a semantic concept system storage unit 26, and a transmission / reception unit 28. Note that these components have the same functions as the input unit 1, the control unit 2, the temporary memory 3, the interest storage unit 4, the transmission / reception unit 5, the semantic concept system storage unit 6, and the display unit 7 in FIG. Therefore, the description will not be repeated here. In this case, the control unit 22 of the server acquires the user interest information stored in the interest storage unit 24 of the information processing device used by the user A or the user B.
[0031]
The configuration shown in FIG. 2 shows an example of an information processing system in which each function is separately provided in a server and a user terminal. In FIG. 2, each function existing in the server is a user terminal. May be on the side. For example, the server itself may further include an interest storage unit that stores user interest information, so that the information processing device used by the user A or the user B may have a basic configuration including a transmission / reception unit and a display unit. it can.
[0032]
In the following description, the information processing apparatus according to the present embodiment has the configuration shown in FIG. 1, but the same applies to the function shown in FIG.
[0033]
Next, the flow of the information processing operation in the information processing apparatus of the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The process shown in the flowchart of FIG. 3 is a process executed in the information processing device used by the user A, and the control unit 2 stores the program stored in the storage device (not shown) in the temporary memory 3 or the like. This is realized by reading out to a storage area and executing it.
[0034]
Referring to FIG. 3, first, in step S <b> 1, control unit 2 acquires the interest information of user A stored in interest storage unit 4 and stores it in temporary memory 3. Here, the interest information is assumed to be information written in characters, that is, a phrase or a sentence composed of words.
[0035]
Next, in step S2, the control unit 2 extracts words constituting the interest information of the user A stored in the temporary memory 3 in step S1, and further stores them in the temporary memory 3. The word extraction here uses morphological analysis. The morphological analysis is a general analysis method that has been conventionally used, and will not be described here.
[0036]
Next, in step S3, the control unit 2 acquires the interest information of the user B from the information processing device 8 used by the user B via the transmission / reception unit 5 and the transmission / reception unit 9, and stores the information in the temporary memory 3.
[0037]
Further, in step S4, the control unit 2 extracts words constituting the interest information of the user B stored in the temporary memory 3 in step S3, and further stores them in the temporary memory 3.
[0038]
Then, in step S5, the control unit 2 compares and matches the words constituting the interest information of the user A stored in the temporary memory 3 with the words constituting the interest information of the user B, It is possible to know how similar the interests of the user A and the user B are.
[0039]
Thus, the processing executed in the information processing device ends.
Next, a method of calculating the similarity of interest, which is performed in step S5 described above, will be described below. Note that the method of calculating the similarity shown here is a specific example, and the present invention is not limited to this.
[0040]
In the present embodiment, a thesaurus is used to calculate similarity. A thesaurus is a dictionary that organizes words according to a common semantic concept. The meaning distance between words can be defined by the meaning distance between concepts of the thesaurus. The meaning distance between words is expressed as a value that varies from 0 to 1. A value of 0 means the concept is the same, and a value of 1 means irrelevant. When the inter-word semantic distance is represented by the number of layers (n + 1), 0, 1 / n, 2 / n,...
[0041]
FIG. 4 is a diagram schematically illustrating a thesaurus. Referring to FIG. 4, node 41 represents a node corresponding to word WAi, and superordinate concept N42 represents superordinate concept N (k, WAi) (k is the depth from the root) of word WAi. Similarly, node 43 represents a node corresponding to word WBj, and superordinate concepts N44 and 45 represent superordinate concept N (k, WBj) of word WBj.
[0042]
In the tree structure shown in FIG. 4, the distance d (i, j) between the word WAi and the word WBj is defined as the inter-concept semantic distance between the word WAi and the word WBj. The distance between meanings has a small value, and the one located at a far position has a large value.
[0043]
FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the operation for obtaining the similarity of the interest information between the user A and the user B from the above-described inter-concept semantic distance. Note that the method for obtaining similarity shown in the flowchart of FIG. 5 is a specific example, and the present invention is not limited to this method. The processing shown in the flowchart of FIG. 5 is also executed in the information processing device used by the user A.
[0044]
Referring to FIG. 5, a set of words constituting the interest information of user A extracted in step S2 of FIG. ₁ , WA ₂ , ... WA _m ｝ (S51). Similarly, a set of words constituting the interest information of the user B extracted in step S4 of FIG. ₁ , WB ₂ , ... WB _n ｝ (S52).
[0045]
Next, a variable i for counting the words constituting the interest information of the user A and a variable j for counting the words constituting the interest information of the user B are initialized (S53, S54), and the words WAi and WBj are A meaning distance between concepts is obtained (S55). The method of obtaining the meaning distance between concepts will be described later (FIG. 7).
[0046]
When the meaning distance between concepts between the word WAi and the word WBj is obtained in step S55, the value of the variable j is incremented by one (S56). If the incremented variable j is smaller than the total number n of words constituting the interest information of the user B (YES in S57), the process returns to step S55 again, and the inter-concept semantic distance between the words WAi and WBj is obtained.
[0047]
The above processing is repeated until the variable j becomes n or more, and when the incremented variable j becomes n or more (NO in S57), the value of the variable i is incremented by one (S58). If the incremented variable i is smaller than the total number m of words constituting the interest information of the user A (YES in S59), the process returns to step S54 again, and the inter-concept semantic distance between the words WAi and WBj is obtained.
[0048]
The above processing is repeated until the variable i becomes equal to or more than m. When the incremented variable i becomes equal to or more than m (NO in S59), the similarity between the word sets is calculated (S60).
[0049]
As a similarity calculation formula in step S60, for example, the sum of the inter-concept semantic distance d (i, j) between the word WAi and the word WBj is divided by the total number of combinations of the word WAi and the word WBj. There is an expression.
[0050]
Σd (i, j) / (m × n)
By performing the above processing, the information processing apparatus can determine the similarity of the interest information between the user A and the user B.
[0051]
Next, a method for extracting common interest information between the user A and the user B based on the result of matching the interest information between the user A and the user B will be described.
[0052]
In the flowchart of FIG. 5, the inter-concept semantic distance d (i, j) between the word WAi and the word WBj is obtained. However, when common interest information is extracted, all of the words WAi and WBj are further extracted. , A minimum inter-concept semantic distance d (i, j) is determined, and a higher-level concept common to the two words is determined. The common superordinate concept becomes the common interest information for the user A and the user B.
[0053]
A method for extracting common interest information will be described using the thesaurus shown in FIG. 6 as an example. Assume that the nodes A to H in the thesaurus shown in FIG. 6 are as follows:
A: Entertainment
B: Music
C: Sports
D: Classic
E: Lock
F: Professional baseball
G: Professional baseball team T
H: Professional baseball team G
That is, in FIG. 6, “Professional baseball” (Node F) is a superordinate concept of “Professional baseball team T” (node G) and “Professional baseball team G” (Node H). F) has a higher concept of "sports" (node C), "classic" (node D) and "rock" (node E) has "music" (node B), and "music" (node The thesaurus has a configuration in which “entertainment” (node A) is a superordinate concept of “B” and “sports” (node C).
[0054]
WA as user A's interest information ₀ = "Professional baseball team T", WA ₁ = “Classic”, WB as user B's interest information ₀ = Assume that "lock" could be extracted. At this time, according to the flowchart of FIG. 5, first, the inter-concept semantic distance d (0,0) between “professional baseball team T” and “rock” is calculated, and then the inter-concept semantic distance between “classic” and “rock”. Calculate d (1,0).
[0055]
As is clear from FIG. 6, since d (0,0)> d (1,0), the minimum meaning distance between concepts is d (1,0). Therefore, in this case, “music” which is a superordinate concept of “classic” and “rock” can be extracted as the common interest information of the user A and the user B.
[0056]
Next, a method of calculating the inter-concept semantic distance by weighting the path between each node in the thesaurus will be described. First, the reason for weighting the concept meaning distance calculation will be described.
[0057]
When performing an information search using the inter-concept semantic distance, the inter-concept semantic distance between the search word and the word included in the search target is calculated, and the one with the short distance is used as the search result. In an application such as an information search in which a search word that is close in meaning to a search word is searched for in a search target, the search word and the word in the search target have an asymmetric relationship. Therefore, the calculation may be performed purely according to the distance between the search word and the word in the search target. Therefore, in this case, it is not always necessary to weight the path between the nodes.
[0058]
However, in the use of extracting common information from the interest information of a plurality of users, the most symmetrical relationship between the interest word of the user A and the interest word of the user B, not the relationship between the search word and the search target, is used. It means choosing the right one. In this case, if the weight of the path between the nodes is not taken into consideration, all the child nodes having a common parent will be equidistant, and it will be impossible to extract appropriate common interest information.
[0059]
Specifically, as in the above description, the thesaurus in FIG. 6 will be described as an example. WA as user A's interest information ₀ = "Professional baseball team T", WA ₁ = “Classic”, WB as user B's interest information ₀ = "Lock", WB ₁ = Assume that "professional baseball team G" has been extracted. At this time, according to the flowchart of FIG. 5, first, the concept meaning distance d (0,0) between “pro baseball team T” and “rock” is calculated, and then “pro baseball team T” and “pro baseball team G”. ”Is calculated. Next, the inter-concept semantic distance d (1,0) between "classic" and "rock" is calculated. Finally, the inter-concept semantic distance d (1,1) between "classic" and "professional baseball team G" is calculated. calculate.
[0060]
When the path between nodes is not weighted when calculating the inter-concept semantic distance, as is clear from FIG. 6, the inter-concept semantic distance between “classic” (node D) and “rock” (node E) , The meaning distance between the concepts of the “professional baseball team T” (node G) and the “professional baseball team G” (node H) is the same. However, sensuously, the latter semantic distance between concepts should be closer. Therefore, it is desirable to adjust the sense of distance by assigning weights to the paths.
[0061]
Therefore, an appropriate weight is given to the path between the nodes A to H in FIG. Specifically, different values can be given to the paths between the nodes A to H, respectively. When a small weight (value) is given, the meaning distance between concepts becomes small, and when a large weight (value) is given, the meaning distance between concepts becomes large.
[0062]
Assuming that the weight of the path between the node B and the node D is w (B, D), in the above-described specific example, a value satisfying w (B, D)> w (F, G) is given. By doing so, the “pro-baseball team T” (node G) and the “pro-baseball team G” (node H) are more significant than the conceptual semantic distance between “classic” (node D) and “rock” (node E). Can be set smaller.
[0063]
Generally, when comparing a superordinate concept with a subordinate concept, by setting a small weight between the subordinate concepts, appropriate interest information can be obtained. That is, when comparing a node whose depth from the root is p and a node whose depth from the root is q, if p> q,
w (N _p , N _{p + 1} ) <W (N _q , N _{q + 1} )
It is preferable to set the weight of the path so that
[0064]
Next, a method of calculating the inter-concept semantic distance between the word WAi and the word WBj will be described with reference to the flowchart in FIG. Here, the node D (classic) in FIG. 6 will be described as a word WAi, and the node G (professional baseball team T) will be described as a word WBj according to the specific example described above.
[0065]
Referring to FIG. 7, first, the position of word WAi in the thesaurus is determined, and the depth from the root of the thesaurus is substituted as the value of r (i) (S71). Similarly, the depth of the word WBj from the root is obtained and assigned as the value of r (j) (S72). In the specific example shown in FIG. 6, the depth r (i) from the root of “classic” (node D) is 2, and the depth r (j) from the root of “professional baseball team T” (node G) is It becomes 3.
[0066]
Next, the values of r (i) and r (j) are compared (S73), and different processing is performed depending on the magnitude relation. Note that the subsequent processing is essentially the same processing, although it differs depending on the magnitude relationship of the depth from the route. Therefore, here, the case where the value of r (i) is smaller than r (j) (YES in S73) will be described as an example.
[0067]
In this case, the value of r (i) having a small distance from the route is substituted for a variable k which is a variable representing the depth from the route (S74). Then, the higher-level concept node having the depth k of the word WBj having the longer distance is set to N (k, WBj) (S75). In the specific example shown in FIG. 6, “Professional baseball” (node F), which is a superordinate concept node of depth 2 of “Professional baseball team T” (node G), corresponds to the superordinate concept node N (k, WBj). I do.
[0068]
Next, the inter-concept semantic distance between the upper concept node N (k, WBj) and the word WBj is obtained, and this is substituted for d (j) (S76). This value represents the semantic distance between the concepts of “professional baseball team T” (node G) and “professional baseball” (node F).
[0069]
Next, the superordinate concept node of the word WAi is set to N (k, WAi) (S77), and the inter-concept semantic distance d (i) between the superordinate concept node N (k, WAi) and the word WAi is initialized (S78). .
[0070]
This means that the superordinate concepts of the two words WAi and WBj to be compared have the same depth. In the specific example shown in FIG. 6, the depth of the superordinate concept of the word WAi and the word WBj is equal to 2, the superordinate concept node N (2, WAi) of the word WAi is “classic” (node D), The upper concept node N (2, WBj) of WBj corresponds to “professional baseball” (node F).
[0071]
Next, it is determined whether or not these two upper concept nodes N (k, WAi) and N (k, WBj) match (S84).
[0072]
If they match (YES in S84), the inter-concept semantic distance d (i) between the superordinate concept node N (k, WAi) calculated so far and the word WAi, the superordinate concept node N (k, WBj) and the word WBj are calculated. Of the word WAi and the word WBj (S88), and the process ends.
[0073]
As in the specific example, when the upper concept node N (2, WAi) becomes “classic” and N (2, WBj) becomes “professional baseball”, and the two higher concept nodes do not match (NO in S84), The inter-concept semantic distance between the superordinate concept node N (k, WAi) of the word WAi and the next higher superordinate concept node N (k-1, WAi) is calculated. Then, a value obtained by adding the value to the inter-concept semantic distance d (i) between the upper concept node N (k, WAi) and the word WAi is set as a new inter-concept semantic distance d (i) (S85).
[0074]
Similarly, the inter-concept semantic distance between the higher-level concept node N (K, WBj) of the word WBj and the immediately higher-level higher-level concept node N (k-1, WBj) is calculated, and the value is calculated as the higher-level concept node N The value added to the inter-concept semantic distance d (j) between (k, WBj) and the word WBj is set as a new inter-concept semantic distance d (j) (S86).
[0075]
Then, the value of k is decremented by one, and it is determined again whether or not the two upper concept nodes N (k, WAi) and N (k, WBj) match (S84). In this case, in the specific example described above, the superordinate concept of “classic” (node D) is “music” (node B), and the superordinate concept of “professional baseball” (node F) is “sports” (node C). The respective nodes are set to the upper concept nodes N (k, WAi) and N (k, WBj), but they do not match, so the processes of steps S85 to S87 are performed again.
[0076]
When the process is further repeated, the superordinate concept of “music” (node B) is “entertainment” (node A), and the superordinate concept of “sports” (node C) is “entertainment” (node A), and both match. . Therefore, in step S88, the accumulated values of the inter-concept semantic distance d (i) between the superordinate concept node N and the word WAi and the inter-concept semantic distance d (j) between the superordinate concept node N and the word WBj are calculated. Then, the inter-concept semantic distance between the word WAi and the word WBj is obtained, and the process ends.
[0077]
By performing the above processing, the information processing apparatus can calculate the inter-concept semantic distance between the two words WAi and WBj.
[0078]
As described above, the information processing apparatus according to the present embodiment uses the interest information of user A and the interest information of user B different from user A to match the pieces of interest information with each other. Means for determining the similarity of the interest information between the user A and the user B. Furthermore, the information processing apparatus according to the present embodiment includes means for performing matching using a semantic concept system, so that even if keywords do not match, if the concepts are close, it is possible to determine that the similarity is high. Become. For example, when the user A is interested in the “professional baseball team T” and the user B is interested in the “professional baseball team G”, it can be determined that the similarity between the two is high. In this way, by exchanging information of each other electronically with a business card exchange feeling, it is possible to know common interests. For this reason, communication between users can be promoted more smoothly.
[0079]
Further, the information processing apparatus according to the present embodiment uses interest information of the user A and interest information of the user B different from the user A, and compares the interest information with each other using a semantic concept system; Means for determining the similarity of the interest information between the user A and the user B based on the result of the comparison. Furthermore, the information processing apparatus according to the present embodiment includes means for extracting information of interest common to user A and user B, so that the contents of both user A and user B are of interest. You can know if there is. For example, when both the user A and the user B are interested in professional baseball and the information is recorded in their respective interest information, it becomes possible to find out that the common interest is "professional baseball". In this way, it is also possible to know common interests by electronically exchanging each other's interest information in the sense of exchanging business cards. For this reason, communication between users can be promoted more smoothly.
[0080]
Further, the information processing apparatus according to the present embodiment uses interest information of the user A and interest information of the user B different from the user A, and compares the interest information with each other using a semantic concept system; There is provided a means for obtaining similarity of interest information between the user A and the user B based on a result of the comparison, and a means for extracting information of interest common to the user A and the user B. Further, the information processing apparatus according to the present embodiment uses a thesaurus as a semantic concept system, and calculates the inter-concept semantic distance between the interest information of user A and the interest information of user B. As a result, common interest information can be obtained for both parties. Therefore, it is possible to know common interests, and to promote communication between users more smoothly.
[0081]
In addition, the information processing apparatus according to the present embodiment uses a thesaurus, for example, the meaning distance between concepts between the words “professional baseball team T” and the word “professional baseball team G” and the common superordinate concept is “professional baseball” It is possible to find out.
[0082]
Further, the information processing apparatus according to the present embodiment uses a thesaurus to compare interest information with each other using the interest information of user A and interest information of user B different from user A, Means for calculating the similarity of the interest information between the user A and the user B based on the Further, the information processing apparatus according to the present embodiment calculates the inter-concept semantic distance by weighting the path between each node in the thesaurus. In this way, by weighting the path between each node, it is possible to make a difference between the inter-concept semantic distance at the upper level of the concept and that at the lower level, thereby enabling more accurate determination of the inter-concept semantic distance. become. For example, there is the concept of "entertainment", and its subordinate concepts are "music" and "sports". The subordinate concepts of "music" are "rock" and "classic", and the subordinate concepts of "sports" are "soccer". And "Professional baseball", and further, "Professional baseball team T" and "Professional baseball team G" are subordinate concepts of "Professional baseball". If the path connecting these concepts has no weight, the inter-concept semantic distance between “rock” and “classic” and the inter-concept semantic distance between “professional baseball team T” and “professional baseball team G” are the same. However, it is desirable that the latter is closer. As a result, when the user A is interested in “rock” and “professional baseball team T” and the user B is interested in “classic” and “professional baseball team G”, a common topic is “music”. ”Instead of“ Professional baseball ”. In other words, more accurate information of interest can be provided by weighting. Therefore, it is possible to know more common matters of interest, and it is possible to smoothly promote communication between users.
[0083]
As described above, the method of acquiring common information from two users, user A and user B, has been described. By repeatedly applying this method, an interest common to three or more users is acquired. It is also possible.
[0084]
[Modification]
As a modified example, a case where a user's operation history is used as the user's interest information will be described. FIG. 8 is a configuration diagram of an information processing apparatus according to a modification, which is used by the user A.
[0085]
The information processing apparatus according to the modification also includes an input unit 81, a control unit 82, a temporary memory 83, an interest storage unit 84, a transmission / reception unit 85, a semantic concept system storage unit 86, and a display unit 87. Since these are the same as the components of the information processing apparatus shown in FIG. 1, description thereof will not be repeated.
[0086]
Further, the information processing apparatus according to the modified example includes an operation history storage unit 88. The operation history storage unit 88 stores operation history information of the information processing device. That is, when the information processing device in the present embodiment is a mobile phone, a PDA, a PC (personal computer), or the like, the operation history storage unit 88 stores operation history information in the device. Therefore, the information processing apparatus can extract the interest information of the user A therefrom.
[0087]
For example, the user A who frequently accesses the homepage of the professional baseball team T on the Web browser can determine that the user A is interested in the professional baseball team T. In this case, the association between the accessed home page and the character string “Professional baseball team T” can be realized by extracting the character string information from the title field of the home page or the home page body.
[0088]
Further, the user A who frequently downloads music belonging to the genre of rock in music distribution can determine that he is interested in rock.
[0089]
In this way, in the information processing apparatus according to the modified example, the interest information of the user using the device can be obtained from the operation history information.
[0090]
Further, the interest information of the user A can also be obtained from operation histories of other devices other than the information processing device used by the user A executing the above-described processing. FIG. 9 shows a configuration diagram in that case.
[0091]
Referring to FIG. 9, device A includes an input unit 91, a control unit 92, a temporary memory 93, an interest storage unit 94, a transmission / reception unit 95, a semantic concept system storage unit 96, a display unit 97, and an operation history storage unit 98. Including. Since these are the same as the components included in the information processing apparatus shown in FIG. 8, the description will not be repeated here.
[0092]
Further, the device A includes an operation history acquisition unit 99. The operation history obtaining unit 99 obtains operation history information stored in the other device B100 by using the transmission / reception unit 95.
[0093]
For example, consider a case where the device A is a PC in FIG. 9 and a user using the PC further owns a mobile phone which is a device B having a Web browser function. The device B (mobile phone) stores a homepage accessed by the user from the mobile phone. Then, the device A (PC) acquires the information from the device B (mobile phone) and records the information as interest information of the user.
[0094]
The method of acquiring the information stored in the device B by the device A may be a method via a communication cable, a method using a recording medium such as a memory card, infrared communication, Bluetooth (R), wireless LAN, e-mail, or the like. There is a method to use.
[0095]
Another example is a case where the device A is a mobile phone in FIG. 9 and a user using the mobile phone further owns a television, which is a device B having an electronic program guide (EPG) function. Think. The device B (television) stores a viewing history such as a program name and a cast that the user has viewed on the television. Then, the device A (mobile phone) acquires the information from the device B (television) and records the information as interest information of the user.
[0096]
As described above, by providing the device of the present embodiment with a mechanism for acquiring operation history information of another device, it is possible to obtain user interest information from operation history information of various devices used by the user. become.
[0097]
By the way, the functions of the control units 2, 22, 82, 92 and the semantic concept system storage units 6, 26, 86, 96 in the above embodiment are realized by an information processing program recorded on a program recording medium. Therefore, such an information processing program can be recorded on a computer-readable recording medium and provided as a program product.
[0098]
The program recording medium in each of the above embodiments is a program medium formed of a ROM (Read Only Memory). Alternatively, it may be a program medium that is mounted on and read from an external auxiliary storage device. In any case, the program reading means for reading the information processing program from the program medium may have a configuration of directly accessing and reading the program medium, or may be provided in a RAM (Random Access Memory). May be configured to load the program storage area and access and read the program storage area. It is assumed that a load program for loading from the program medium to the program storage area of the RAM is stored in the main unit in advance.
[0099]
Here, the above-mentioned program medium is configured to be separable from the main body side, such as a tape system such as a magnetic tape and a cassette tape, a magnetic disk such as a flexible disk and a hard disk, a CD-ROM (Compact Disc-Read Only Memory), and a MO. (Magnet Optical Disk: Magneto-Optical) Disk, MD (Mini Disk), DVD (Digital Video Disc: Digital Versatile Disk) and other optical disk systems, IC (integrated circuit) cards and optical cards, and mask ROM EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory) (R), EEPROM (Electrically Erasable Programmable) e Read Only Memory: a medium for fixedly carrying a program, including a semiconductor memory system such as an electrically erasable ROM (R) (R) and a flash ROM.
[0100]
In the case where the information processing apparatus according to the above-described embodiment has a configuration that includes a modem, a LAN card, and the like and is connectable to a communication network including the Internet, the program medium is downloaded by the communication network or the like. It may be a medium that carries the program fluidly. In this case, it is assumed that a download program for downloading from the communication network is stored in the main device in advance. Alternatively, it shall be installed from another recording medium.
[0101]
Note that what is recorded on the recording medium is not limited to only a program, and data can also be recorded.
[0102]
The embodiments disclosed this time are to be considered in all respects as illustrative and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an information processing apparatus according to the present embodiment.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an information processing system according to the present embodiment.
FIG. 3 is a flowchart illustrating an information processing operation in the information processing apparatus according to the present embodiment.
FIG. 4 is a diagram schematically showing a thesaurus.
FIG. 5 is a flowchart showing an operation for obtaining similarity of interest information.
FIG. 6 is a diagram schematically showing a thesaurus.
FIG. 7 is a flowchart illustrating an operation of obtaining a meaning distance between concepts.
FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration diagram of an information processing apparatus according to a modification.
FIG. 9 is a diagram illustrating another configuration diagram of an information processing apparatus according to a modification.
[Explanation of symbols]
1, 21, 81, 91 input unit, 2, 22, 82, 92 control unit, 3, 23, 83, 93 temporary memory, 4, 24, 84, 94 interest storage unit, 5, 25, 28, 85, 95 Transmitting / receiving section, 6, 26, 86, 96 semantic concept system storage section, 7, 27, 87, 97 display section, 8 information processing apparatus used by user B, 9 transmitting / receiving section of information processing apparatus used by user B, 10 Server, 88, 98 operation history storage unit, 99 operation history acquisition unit, 100 device B.

Claims

Collation means for collating interest information of the first user with interest information of a second user different from the first user;
An information processing apparatus comprising: a similarity acquisition unit configured to determine a similarity of interest information between the first user and the second user based on the matching result.
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the matching unit performs matching using a semantic concept system.

The information processing apparatus according to claim 1, further comprising: an extraction unit configured to extract interest information common to the first user and the second user based on the matching result.

The extracting means calculates the inter-concept semantic distance between the first user's interest information and the second user's interest information using a thesaurus as the semantic concept system. 3. The information processing apparatus according to claim 2, wherein interest information common to the second user is extracted.

4. The information processing apparatus according to claim 3, wherein the extraction unit calculates the inter-concept semantic distance by assigning a weight to a path between each node in the thesaurus.

5. The information processing apparatus according to claim 4, wherein the extraction unit reduces the weight of the path between the nodes in the thesaurus as the distance between the nodes from the root is larger. 6.

The information processing apparatus according to claim 1, wherein operation history information of the user is used as the interest information of the user.

Further comprising an acquisition unit for acquiring information from another device,
The information processing apparatus according to claim 6, wherein operation history information of the user acquired from the other device is used as the interest information of the user.

A portable terminal, comprising the information processing apparatus according to claim 1.

An information processing system including a server and a portable terminal that communicates with the server,
The mobile terminal,
Interest storage means for storing user interest information;
Transmitting means for transmitting the interest information to the server,
The server comprises:
Acquisition means for acquiring the interest information from the mobile terminal;
Matching means for matching the acquired interest information of the plurality of users using a semantic concept system,
An information processing system comprising: a semantic concept system storage unit that stores the semantic concept system.

A matching step of matching interest information of the first user with interest information of a second user different from the first user;
A similarity obtaining step of obtaining similarity of interest information between the first user and the second user based on the matching result,
The information processing method, wherein the collation step performs collation using a semantic concept system.

An information processing program for causing a computer to execute the information processing method, the information processing program causing the computer to execute the information processing method according to claim 10.

A computer-readable recording medium on which the information processing program according to claim 11 is recorded.