JP2011039811A - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】明示評価情報取得部11は、ユーザから入力される順序尺度による対象コンテンツに対する評価を明示評価として取得する。言語評価情報抽出部13は、ユーザから入力される対象コンテンツに対する評価を言語で表現した評価文の言語情報から言語評価を取得する。推薦提示部19は、明示評価がポジティブな評価とネガティブな評価のいずれであるかと、言語評価がポジティブな評価とネガティブな評価のいずれであるかとに基づいて、ユーザの嗜好に合ったコンテンツを推薦する。本発明は、例えば、コンテンツを推薦する情報処理装置に適用することができる。
【選択図】図1
Description
[情報処理装置の第1実施の形態の構成例]
図1は、本発明を適用した情報処理装置の第1実施の形態の構成例を示すブロック図である。
図2は、コンテンツの特徴量と最終評価値の例を示す図である。
図3は、図1の情報処理装置10の学習処理を説明するフローチャートである。この学習処理は、例えば、ユーザにより対象コンテンツに対する5段階の順序尺度と評価文が入力されたとき、開始される。
[情報処理装置の第2実施の形態の構成例]
図5は、本発明を適用した情報処理装置の第2実施の形態の構成例を示すブロック図である。
図6は、属性-特徴量対応情報の例を示す図である。
図7は、言語評価情報抽出部31により表示される入力画面の例を示す図である。
図8は、図5の情報処理装置30の類似コンテンツ提示処理を説明するフローチャートである。この類似コンテンツ提示処理は、例えば、類似コンテンツの提示が指示されたとき、開始される。
[情報処理装置の第3の実施の形態の構成例]
図9は、本発明を適用した情報処理装置の第3実施の形態の構成例を示すブロック図である。
図10は、図9の情報処理装置50の学習処理を説明するフローチャートである。この学習処理は、例えば、ユーザにより対象コンテンツに対する5段階の順序尺度と評価文が入力されたとき、開始される。
Claims (11)
- ユーザから入力される順序尺度による所定のコンテンツに対する評価を明示評価として取得する明示評価情報取得手段と、
前記ユーザから入力される前記所定のコンテンツに対する評価を言語で表現した評価文の言語情報から言語評価を取得する言語評価情報抽出手段と、
前記明示評価が肯定の評価と否定の評価のいずれであるかと、前記言語評価が肯定の評価と否定の評価のいずれであるかとに基づいて、前記ユーザの嗜好に合ったコンテンツを推薦する推薦手段と
を備える情報処理装置。 - 前記明示評価が肯定の評価と否定の評価のいずれであるかと、前記言語評価が肯定の評価と否定の評価のいずれであるかとに基づいて、前記明示評価と前記言語評価のうちのいずれかである主要評価を補正する評価補正手段と、
前記評価補正手段により補正された前記主要評価を用いて、前記嗜好を学習する嗜好学習手段と
をさらに備え、
前記推薦手段は、前記嗜好学習手段による学習により作成された前記嗜好を表す嗜好情報に基づいて、前記ユーザの嗜好に合ったコンテンツを推薦する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記評価補正手段は、前記明示評価と前記言語評価が両方とも肯定の評価であるか、または、両方とも否定の評価である場合、前記主要評価を強調するように前記主要評価を補正し、前記明示評価と前記言語評価のうちの一方が肯定の評価であり、他方が否定の評価である場合、前記主要評価を弱めるように前記主要評価を補正する
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記言語評価情報抽出手段はまた、前記評価文の前記言語情報から前記言語評価の強度を取得し、
前記評価補正手段は、前記明示評価と前記言語評価が両方とも肯定の評価であるか、または、両方とも否定の評価である場合、前記言語評価の強度に応じた度合で前記主要評価を強調するように前記主要評価を補正し、前記明示評価と前記言語評価のうちの一方が肯定の評価であり、他方が否定の評価である場合、前記言語評価の強度に応じた度合で前記主要評価を弱めるように前記主要評価を補正する
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記明示評価と前記言語評価のうちのいずれかを前記主要評価に決定する決定手段
をさらに備え、
前記嗜好学習手段は、前記明示評価を用いて前記嗜好を学習するとともに、前記言語評価を用いて前記嗜好を学習し、
前記決定手段は、前記明示評価を用いた学習により作成された前記嗜好情報に基づく前記所定のコンテンツの予測評価と前記明示評価の予測誤差、および、前記言語評価を用いた学習により作成された前記嗜好情報に基づく前記所定のコンテンツの予測評価と前記言語評価の予測誤差に基づいて、前記主要評価を決定する
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記言語評価情報抽出手段はまた、前記評価文の前記言語情報から前記言語評価の属性を取得し、
前記推薦手段は、前記属性に対応するコンテンツの特徴量、前記明示評価が肯定の評価と否定の評価のいずれであるか、および、前記言語評価が肯定の評価と否定の評価のいずれであるかに基づいて、前記所定のコンテンツと推薦候補のコンテンツの類似度または距離の算出に用いるコンテンツの特徴量を決定し、その特徴量における前記所定のコンテンツと前記推薦候補のコンテンツの類似度または距離に基づいて、前記推薦候補のコンテンツを前記ユーザの嗜好に合ったコンテンツとして推薦する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記推薦手段は、前記明示評価が肯定の評価であり、前記言語評価が否定の評価である場合、前記属性に対応する特徴量以外の特徴量を前記類似度または距離の算出に用いる特徴量として決定し、前記明示評価が否定の評価であり、前記言語評価が肯定の評価である場合、前記属性に対応する特徴量を、前記類似度または距離の算出に用いる特徴量として決定する
請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記言語評価または前記明示評価と、前記所定のコンテンツの特徴量を用いて、前記嗜好を学習する嗜好学習手段
をさらに備え、
前記言語評価情報抽出手段はまた、前記評価文の前記言語情報から前記言語評価の属性を取得し、
前記嗜好学習手段は、前記属性に対応するコンテンツの特徴量、前記明示評価が肯定の評価と否定の評価のいずれであるか、および、前記言語評価が肯定の評価と否定の評価のいずれであるかに基づいて、前記学習の方法を決定し、その学習の方法で前記嗜好を学習する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記嗜好学習手段は、前記明示評価と前記言語評価が肯定の評価である場合、前記学習の方法を、前記所定のコンテンツの前記属性に対応する特徴量に重み付けをして前記嗜好を学習する方法に決定し、前記明示評価が肯定の評価であり、前記言語評価が否定の評価である場合、前記学習の方法を、前記所定のコンテンツの前記属性に対応する特徴量以外の特徴量だけを用いて前記嗜好を学習する方法に決定し、前記明示評価が否定の評価であり、前記言語評価が肯定の評価である場合、前記学習の方法を、前記所定のコンテンツの前記属性に対応する特徴量だけを用いて前記嗜好を学習する方法に決定する
請求項8に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置が、
ユーザから入力される順序尺度による所定のコンテンツに対する評価を明示評価として取得する明示評価情報取得ステップと、
前記ユーザから入力される前記所定のコンテンツに対する評価を言語で表現した評価文の言語情報から言語評価を取得する評価文取得ステップと、
前記明示評価が肯定の評価と否定の評価のいずれであるかと、前記言語評価が肯定の評価と否定の評価のいずれであるかとに基づいて、前記ユーザの嗜好に合ったコンテンツを推薦する推薦ステップと
を含む情報処理方法。 - コンピュータに、
ユーザから入力される順序尺度による所定のコンテンツに対する評価を明示評価として取得する明示評価情報取得ステップと、
前記ユーザから入力される前記所定のコンテンツに対する評価を言語で表現した評価文の言語情報から言語評価を取得する評価文取得ステップと、
前記明示評価が肯定の評価と否定の評価のいずれであるかと、前記言語評価が肯定の評価と否定の評価のいずれであるかとに基づいて、前記ユーザの嗜好に合ったコンテンツを推薦する推薦ステップと
を含む処理を実行させるためのプログラム。
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