JP2012164034A - 情報出力装置、方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの各コンテキストが推薦結果に与える影響を、コンテキスト毎に調整することが可能な情報出力装置を提供する。
【解決手段】本発明の情報出力装置は、各ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）の各々について、イベント情報記憶手段が記憶するイベント情報の当該モード値を含む組の中の、ユーザ端末から入力した前記複数のコンテキストの各々の値（カレント値）を含む組の確率を、当該コンテキストに対応する調整パラメータの初期値の大小に応じて増減させた値に比例する、モード値スコアを算出するモード値スコア算出手段と、いずれか１つのコンテキストを特定する情報及び増減の情報を含む、受信した前記指示情報に基づき、当該コンテキストに対応する前記調整パラメータを増減させて、各モード値スコアを変更するモード値スコア変更手段と、各モード値の前記モード値スコアに比例した数の、当該モード値を有するコンテンツを選択し、出力する情報出力手段とを含む。
【選択図】 図１

Description

本発明は、情報出力装置、情報出力方法、及び情報出力プログラムに関する。

近年、行動ログを収集・分析し、ユーザのコンテキスト（属性）に応じて変化する情報ニーズを推測して、情報推薦や検索に役立てようとすることが考えられている。コンテキストは、例えば、ユーザの年齢層、所在地、時間帯など、現時点のユーザの状況や特徴を表す属性である。コンテキストの値は、ユーザは２０代であり、新宿におり、時間は１７時台であるといった、ユーザの属性の値である。ユーザのコンテキストに応じて変化する情報ニーズを推測して情報推薦を行い、情報を推薦する理由を表示する技術には、以下のような例がある。

特許文献１には、ユーザの番組内容に対する嗜好を分析し、番組情報の中からユーザの嗜好に対応する番組を自動的に検索して推薦する際、推薦番組毎にその推薦理由を表示する情報推薦装置が記載されている。

特許文献１の情報推薦装置は、ユーザの番組内容に対する嗜好を分析する嗜好分析制御部と、分析結果に基づいてユーザの嗜好に対応した番組を検索し推薦番組リストを生成し、推薦番組リストに含まれる各推薦番組の推薦理由を表示する推薦番組検索制御部を含む。特許文献１の情報推薦装置は、次のように動作する。

嗜好分析制御部は、ユーザが過去に行った視聴や記録、記録予約などの行動履歴から、番組の属性別に統計を取り、各属性の各属性値の評価値を増減することで、ユーザの嗜好を分析する。嗜好分析制御部は、例えば、視聴した番組の属性値の評価値を１増加させ、記録したが視聴せずに消去した番組の属性値の評価値を１減少させる。推薦番組検索制御部は、嗜好分析制御部が得たユーザの嗜好に基づき、電子番組情報の中からユーザの嗜好に対応する番組を自動的に検索する。情報推薦装置は、嗜好分析制御部が検索した番組の情報の表示に、推薦理由を付加する。推薦理由は、例えば、属性別に集計した各属性値の評価値を棒グラフとして表示し、推薦した番組の属性値は棒グラフの色を変えて表示する。

特許文献２には、例えばレストラン情報である提示対象と、該提示対象を提示する理由とを被提示者に提示する、ベイジアンネットを使用した情報提示装置が記載されている。特許文献２に記載の情報提示装置は、モデル記憶部と、提示対象推論処理部と、影響度測定処理部と、理由生成処理部と、提示部と、モデル学習処理部とを備え、次のように動作する。

モデル記憶部は、提示対象を求めるためのベイジアンネットのモデルを記憶している。

提示対象推論処理部は、ベイジアンネットのモデルをモデル記憶部から読み出し、予め記憶してある被提示者の年齢及び性別の情報を、それぞれ前記ベイジアンネットのノードに値として設定する。また、提示対象推論処理部は、レストラン情報記憶部からレストラン情報を一つ読み出し、読み出したレストランのカテゴリ及び予算を、それぞれ前記ベイジアンネットのノードに値として設定する。提示対象推論処理部は、値を設定した各ノードからの確率伝搬により前記ベイジアンネットのレスポンスノードの確率分布を求める。提示対象推論処理部は、レスポンスノードが肯定レスポンスを取る確率をスコアとする。提示対象推論処理部は、順次レストラン情報を読み出してスコアを算出し、算出したスコアが最も高いレストランを提示対象として選択する。

影響度測定処理部は、各ノードに設定された値が、被提示対象のユーザの情報であり、求めた提示対象のレストラン情報である場合のモデルにおいて、レスポンスノードに肯定レスポンスを設定して確率推論を行い、値を設定した各ノードの確率分布を求める。また、影響度測定処理部は、各ノードに設定された値が、被提示対象のユーザの情報であり、求めた提示対象のレストラン情報である場合のモデルにおいて、レスポンスノードに否定レスポンスを設定して確率推論を行い、値を設定した各ノードの確率分布を求める。影響度測定処理部は、それぞれのノードの、肯定レスポンスを設定した時の確率分布の情報量と否定レスポンスを設定した時の確率分布の情報量の差を、そのノードの影響度とする。

理由生成処理部は、情報量の差が最も大きいノードを求め、そのノードの情報に基づいて提示対象のレストラン情報を選択した理由を生成する。例えば、予算のノードの情報量の差が最も大きい場合は、「予算が１５００円だから」等の理由を生成する。

提示部は、提示対象のレストランの情報と、提示対象を選択した理由を表示する。

また、モデル学習処理部は、提示されたレストラン情報に対するユーザのレスポンスを受付、受け付けたレスポンス情報を用いてモデル記憶部に記憶されたモデルの学習を行う。

特許文献３には、視聴推奨番組と推奨理由との関連性を明確にし、視聴推奨番組の検索に利用されるユーザの嗜好をユーザ自身が効率よく調整可能な情報推奨装置が記載されている。

特許文献３の情報推奨装置は、操作履歴記憶部と、嗜好生成部と、視聴推奨番組検索部と、推奨理由抽出部と、出力部と、嗜好修正部とを備え、次のように動作する。

操作履歴記憶部は、ユーザが過去に操作した番組の情報（放送日時、番組名、ジャンル、出演者や内容など）及びその操作内容（録画、再生、視聴等）を記憶する。

嗜好生成部は、操作履歴記憶部が記憶する各番組の情報の番組名や内容から抽出した各キーワードの統計量をベクトルの形にした検索インデックスを生成する。嗜好生成部は、生成した各番組の検索インデックスに、ユーザが入力する各番組の重要度及び各番組に対しユーザが行った操作内容の重視度合いを掛けて足し合わせて、ユーザの嗜好を表すベクトルを算出する。

視聴推奨番組検索部は、番組データから検索インデックスのベクトルを算出し、算出したベクトルと嗜好生成部が生成したベクトルとの内積を計算し、計算した内積が所定の値以上の番組を視聴推奨番組として抽出する。

推奨理由抽出部は、視聴推奨番組の検索インデックスのベクトルと、操作履歴の各番組の検索インデックスの内積を計算し、算出した内積が所定値以上の番組を推奨理由とする。さらに、視聴推奨番組の検索インデックスのベクトルの各要素と操作履歴の各番組の検索インデックスの各要素の積を算出し、算出した積の値が所定値以上の要素に対応するキーワードを共通するキーワードとして抽出する。

出力部は、推奨理由抽出部が抽出した視聴推奨番組の情報を、算出した内積及び対応する推薦理由となる番組の情報、共通するキーワード及び対応する積の値と共に表示する。

嗜好修正部は、ユーザの指示に基づき、推薦理由として表示された番組の重要度を増減させる。嗜好修正部により重要度の値が変化した場合、嗜好生成部はユーザの嗜好を表すベクトルを算出し直す。

特許文献４には、ユーザの嗜好情報を元にテレビジョン番組などの推薦対象を選択して推薦し、推薦した推薦対象だけでなく該推薦対象のメタデータに対するユーザの評価も取得して、ユーザの嗜好情報に反映する推薦システムが記載されている。推薦対象がテレビジョン番組である場合、メタデータは、番組のタイトル、出演者、ジャンル、番組内容に含まれる単語等である。

特許文献４に記載の推薦システムは、推薦情報データベース、嗜好情報データベース、推薦対象選択部、提示画面生成部、フィードバック情報取得部、嗜好情報反映部、ユーザインタフェースを含む。推薦情報データベースには推薦対象のメタデータが記録されている。嗜好情報データベースにはユーザの嗜好を示す嗜好情報が記録されている。本推薦システムは、次のように動作する。

推薦対象選択部は、嗜好情報データベースに記録されているユーザの嗜好情報に基づき、推薦情報データベースにメタデータが記録されている推薦対象から、ユーザの嗜好に合致する推薦対象を、マッチング検索などによって選択する。

提示画面生成手段は、推薦対象を示すタイトルと、推薦理由として出演者名、推薦対象のジャンルの名称、番組に含まれる単語などのメタデータと、推薦対象の評価とそれぞれのメタデータの評価を入力するためのボタンを、ユーザインタフェースを介して表示する。

フィードバック情報取得部は、ユーザインタフェースを介して取得したユーザの入力の内容を、嗜好情報反映部に送信する。

嗜好情報反映部は、ユーザの評価が推薦対象に対するものであった場合、ユーザの入力の内容に応じて、ユーザの嗜好情報のうち、推薦対象の全てのメタデータに関する評価値を変化させる。ユーザの評価が特定のメタデータに対するものであった場合、嗜好情報反映部は、ユーザの入力の内容に応じて、ユーザの嗜好情報のうち、評価が入力されたメタデータに関する評価値を変化させる。

特許文献５には、ユーザに推薦するコンテンツを及び推薦理由を表示し、表示した推薦理由からユーザが選択した推薦理由に基づき、検索したコンテンツをユーザに推薦する情報検索システムが記載されている。

特許文献５の情報検索システムは、嗜好情報抽出部と、推薦情報検索部と、情報出力部と、提示手段により提示された推薦理由を選択する選択手段と、推薦情報提示部とを含み、次のように動作する。

嗜好情報抽出部は、ユーザが視聴または録画したコンテンツのメタデータを元に、番組のメタデータの各属性の各要素と各要素の重要度を含む、ユーザの嗜好情報を生成する。

推薦情報検索部は、嗜好情報抽出部が抽出した嗜好情報から、番組のメタデータの各属性の各要素と各要素の重要度によって構成される嗜好ベクトルを算出する。推薦情報検索部は、次に、推薦を行う範囲に含まれるコンテンツから算出した、各コンテンツの特徴を表す番組ベクトルとの類似度を算出し、類似度の高い順に所定の数の番組ベクトルを選択する。メタデータの属性とは、例えば「タイトル」、「ジャンル」、「出演者」、「時間帯」等である。例えば、メタデータの属性が「ジャンル」の場合、要素は、ドラマ、バラエティ、スポーツ、映画などである。

情報出力部は、番組ベクトルを選択したコンテンツのメタデータを、ユーザの嗜好情報の属性を構成する各要素に対応付けて記憶する。

推薦情報提示部は、重要度の値が所定の閾値を超える要素を、ユーザの嗜好情報から抽出してリストにし、推薦理由リストとしてユーザに提示する。推薦情報提示部は、ユーザが選択した推薦理由の情報を受け付ける。

推薦情報提示部は、選択された推薦理由である要素に対応付けられている番組のメタデータを読み出し、読み出した番組のリストを生成して表示する。

特開２００７−２８２０４２号公報 特開２００６−１２７４５２号公報 特開２００９−０８０５７４号公報 特開２００６−３３９７９４号公報 特開２００４−３５５３４０号公報

特許文献１〜５のいずれの文献に記載された技術を用いても、ユーザの各コンテキストが推薦結果に与える影響を、コンテキスト毎に調整することはできない。

本発明の目的は、ユーザの各コンテキストが推薦結果に与える影響を、コンテキスト毎に調整することが可能な情報出力装置を提供することにある。

本発明の情報出力装置は、コンテンツへのアクセス時に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以上のユーザモードの値との組を含むイベント情報を複数記憶するイベント情報記憶手段と、各ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）の各々について、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、ユーザ端末から入力した前記複数のコンテキストの各々の値（カレント値）を含む組の確率を、当該コンテキストに対応する調整パラメータの初期値の大小に応じて増減させた値に比例する、モード値スコアを算出するモード値スコア算出手段と、いずれか１つのコンテキストを特定する情報及び増減の情報を含む指示情報を受信し、受信した前記指示情報に基づき、当該コンテキストに対応する前記調整パラメータを増減させて、各モード値スコアを変更するモード値スコア変更手段と、各モード値の前記モード値スコアに比例した数の、当該モード値を有するコンテンツを選択し、出力する情報出力手段とを含む。

本発明の情報出力方法は、コンテンツへのアクセス時に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以上のユーザモードの値との組を含むイベント情報を複数、イベント情報記憶手段に記憶し、各ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）の各々について、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、ユーザ端末から入力した前記複数のコンテキストの各々の値（カレント値）を含む組の確率を、当該コンテキストに対応する調整パラメータの初期値の大小に応じて増減させた値に比例する、モード値スコアを算出し、いずれか１つのコンテキストを特定する情報及び増減の情報を含む指示情報を受信し、受信した前記指示情報に基づき、当該コンテキストに対応する前記調整パラメータを増減させて、各モード値スコアを変更し、各モード値の前記モード値スコアに比例した数の、当該モード値を有するコンテンツを選択し、出力する。

本発明の情報出力プログラムは、コンピュータを、コンテンツへのアクセス時に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以上のユーザモードの値との組を含むイベント情報を複数記憶するイベント情報記憶手段と、各ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）の各々について、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、ユーザ端末から入力した前記複数のコンテキストの各々の値（カレント値）を含む組の確率を、当該コンテキストに対応する調整パラメータの初期値の大小に応じて増減させた値に比例する、モード値スコアを算出するモード値スコア算出手段と、いずれか１つのコンテキストを特定する情報及び増減の情報を含む指示情報を受信し、受信した前記指示情報に基づき、当該コンテキストに対応する前記調整パラメータを増減させて、各モード値スコアを変更するモード値スコア変更手段と、各モード値の前記モード値スコアに比例した数の、当該モード値を有するコンテンツを選択し、出力する情報出力手段として動作させる。

本発明には、情報推薦や検索時の情報提示において、ユーザの各コンテキストが推薦結果に与える影響を、コンテキスト毎に調整することが可能であるという効果がある。

第１の実施形態に係る情報出力装置の構成を表すブロック図である。 第１の実施形態に係る情報出力装置の動作を表すフローチャートである。 第２の実施形態に係る情報出力装置の構成を表すブロック図である。 イベント情報記憶部が記憶するイベント情報における、各モード値及び各カレント値を含むイベント情報の集合の例を表す模式図である。 第２、第３の実施形態に係る情報出力装置のイベント情報送信時の動作を表すフローチャートである。 第２の実施形態に係る情報出力装置の情報出力時の動作を表すフローチャートである。 イベント情報を、各モード値及びコンテキストが取りうる各値で集計した頻度の例である。 イベント情報を、各モード値及びコンテキストが取りうる各値で集計した頻度の例である。 イベント情報を、各モード値及びコンテキストが取りうる各値で集計した頻度の例である。 ユーザモードが各モード値である場合の、コンテキストが取りうる各値の条件付き確率の例を表す図である。 ユーザモードが各モード値である場合の、コンテキストが取りうる各値の条件付き確率の例を表す図である。 ユーザモードが各モード値である場合の、コンテキストが取りうる各値の条件付き確率の例を表す図である。 各モード値とコンテキストが取りうる各値の同時確率の例を表す図である。 各モード値とコンテキストが取りうる各値の同時確率の例を表す図である。 各モード値とコンテキストが取りうる各値の同時確率の例を表す図である。 各モード値の確率を当該モード値に対する各カレント値の影響度により案分したグラフの例である。 第２の実施形態に係る情報出力装置の出力画面の例である。 第２の実施形態に係る情報出力装置の出力画面の例である。 第３の実施形態に係る情報出力装置の構成を表すブロック図である。 第３の実施形態に係る情報出力装置の情報出力時の動作を表すフローチャートである。 連関係数の一例を表す図である。 第３の実施形態に係る情報出力装置の出力画面の例である。 ユーザ情報に対応付けられた調整パラメータの例を表す図である。 コンテキストの値の組み合わせに対応付けられた調整パラメータの例を表す図である。

以下で説明する各実施形態は、専用ハードウェア、コンピュータ及びコンピュータを制御するプログラム、又は専用ハードウェアとコンピュータ及びコンピュータを制御するプログラムの組み合わせによって実現できる。

（第１の実施形態）
次に、本発明の実施の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出力装置１の構成を表すブロック図である。

図１を参照すると、本実施形態の情報出力装置１は、イベント情報記憶部１１と、モード値スコア算出部１４と、モード値スコア変更部１６と、情報出力部１３とを含む。情報出力装置１は、ユーザ端末２と接続され、互いに通信可能である。図１には情報出力装置１及びユーザ端末２がそれぞれ１台記載されているが、情報出力装置１及びユーザ端末２はそれぞれ複数台存在していてもよい。

イベント情報記憶部１１は、例えば、ユーザ端末２からコンテンツへのアクセス時に、ユーザ端末２から入力した複数のコンテキストの値と、上記コンテンツの１以上の属性（ユーザモード）の値との組を含むイベント情報を、複数記憶する。イベント情報記憶部１１が記憶するイベント情報は、ユーザ端末２からコンテンツへのアクセスの記録ではなく、図示しない管理用端末等がイベント情報記憶部１１に格納した、管理者等が生成したイベント情報であってもよい。また、イベント情報記憶部１１は、イベント情報をユーザ毎に分けて記憶していてもよい。

コンテキストは、ユーザの状態を表す情報である。ユーザの状態は、例えば、「年齢」、「性別」、「職業」、アクセス時のユーザの所在地である「場所」、アクセスを行った「時間帯」、アクセス時の「天気」等である。コンテキストは、このような、ユーザの「年齢」、「性別」、「職業」、「場所」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、「場所」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」、アクセス時のユーザの所在地である「場所」、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一つ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、例えば、複数の値を取るコンテキストはアクセス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。コンテキストの値のうち、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し、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表現すればよい。

コンテキストは、ユーザ端末２に記憶されている情報や、ユーザ端末２が含むセンサの測定値などであり、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２によって端末内に蓄積又は情報出力装置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、適宜情報出力装置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「所在地」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。

ユーザモードは、コンテンツを選択するためのコンテンツの属性である。ユーザモードは、具体的には、上記の「目的」、「所在地」などのコンテンツの属性である。

各ユーザモードは、当該ユーザモードに応じた複数の値のうちのいずれかの値を取る。例えば、ユーザモードが「ジャンル」である場合、ユーザモードが取りうる値（モード値）が「安い」、「高い」、「酒」、「カフェ」であるとすると、それぞれのコンテンツのユーザモードのうちの「ジャンル」は、これらの値のうちのいずれかの値を取る。しかし、一つのユーザモードが複数の値を取ってもよい。その場合、複数の値を取るユーザモードはアクセス回数を重複してカウントするようにすることができる。また、値が無いユーザモードを持つコンテンツが存在してもよい。この場合、ユーザモードに値がなければカウントしないようにすることができる。また、ユーザモードの値のうち、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。

コンテンツへのアクセスは、コンテンツの閲覧だけでなく、ブックマークや画面スクロールなどを含んでいても構わない。

以下の、本実施形態を説明するための例では、イベント情報記憶部１１が記憶するイベント情報は、３つの値を取りうる１つのユーザモードと、それぞれ異なる複数の値を取りうる３つのコンテキストの組を含む。しかし、ユーザモードの数は１に限らない。ユーザモードの数は１以上である。また、各ユーザモードは複数の値を取りうる。同様に、コンテキストの数は３に限らない。コンテキストの数は、複数である。

モード値スコア算出部１４は、コンテキストの各カレント値の組に対して、各ユーザモードの各値のモード値スコアを算出する。モード値スコア算出部１４は、Naive Bayesモデルを表す数１の右辺を、数２で置き換えた式に基づき前述のモード値スコアの算出を行う。

数１は、コンテキストが各カレント値である場合の、各ユーザモードの各値の確率（モード値確率）をNaive Bayesモデルで表した式である。本モデルでは、各ユーザモードの各値の確率は、数１の左辺によって算出される値である。また、数１の左辺によって算出した各ユーザモードの各値の確率を、ユーザモード毎に足した値が１になるように正規化した値を、数１の左辺の値としてもよい。

数１のMkikはk番目のユーザモードが取りうるik番目の値である。C1i1、C2i2、．．．、Cninがコンテキストのカレント値である。nはコンテキストの数である。C1i1は1番目のコンテキストのカレント値が、該コンテキストが取りうるi1番目の値であることを表す。

本実施形態では、数１の右辺を数２で置き換えた式により、各ユーザモードの各値のモード値スコアを算出する。α、βj（j=1,...,n）は、値が０以上の調整パラメータである。これらの調整パラメータは、例えば、影響度出力装置１Ａの管理者が予め装置に入力しておけばよい。α、βj（j=1,...,n）の初期値は、例えば、すべて１であってよい。α、βj（j=1,...,n）の初期値は、１以外の値であってもよい。

αが１よりも大きい場合、数２の値は、コンテキストの各カレント値の確率の影響を受けづらい。αが１よりも小さくゼロに近い場合、数２の値は、コンテキストの各カレント値の確率の影響を受けやすい。また、βjが１よりも大きい場合、数２の値は、j番目のコンテキストのカレント値の確率の影響を受けやすい。βjが１よりも小さくゼロに近い場合、数２の値は、コンテキストのカレント値の確率の影響を受けにくい。すなわち、βjは、各カレント値の各モード値に対する影響の大きさを表す。

モード値スコア変更部１６は、いずれか１つのカレント値を特定する情報及び増減の情報を含む指示情報をユーザ端末２から受信する。なお、モード値スコア変更部１６が指示情報を受信するユーザ端末２は、後述の情報出力部１３がコンテンツ等を出力するユーザ端末２と同一のユーザ端末でなくても構わない。モード値スコア変更部１６が指示情報を受信するユーザ端末２は、例えば、コンテンツ等の出力の対象者ではない、システム管理者や業者などが保持するものであってもよい。また、情報出力装置１は、指示情報をユーザ端末２から受信するのではなく、予め図示しない記憶装置等に記憶してある指示情報を、当該記憶装置などから受信してもよい。

指示情報は、いずれか１つのカレント値を特定する情報ではなく、いずれか一つのコンテキストを特定する情報を含んでいてもよい。指示情報が含む増減の情報は、例えば１段階の、増加あるいは減少を表す情報である。１段階の増加あるいは減少を表す情報は、例えば、プラスやマイナスのような符号や、＋１や−１のような数値等である。また、増減の情報は、増加量や減少量を表す数値であってもよい。以下では、増減の情報は、１段階の増加あるいは減少を表す情報であるとして説明を行う。

数３、数４、数５は、調整パラメータα、βj（j=1,...,n）の間の関係の例を表す式である。以下では、αとβj（j=1,...,n）の間には、数３、数４、数５で表される関係が成り立つとして説明する。ただし、が、数３、数４、数５で表される関係は単なる一例である。αの値は、βj（j=1,...,n）の値に依存していなくてもよい。数３の例では、αは1.5のａ乗である。また、数４の例では、それぞれのβjは、1.5のｂj乗である。また、数５の例では、ａはｂjの平均である。数６は、ｎが3の場合のａを表す。前述のように調整パラメータα、βj（j=1,...,n）の初期値はいずれも１なので、ａ、ｂj（j=1,...,n）の初期値はいずれも0である。

例えば、指示情報により特定されるカレント値がｊ番目のコンテキストのカレント値であり、増減を表す情報が１段階の増加を表す情報である場合、モード値スコア変更部１６は、ｂjを１増加させる。ｂjが１増加すると、βjの値は1.5倍増加する。βjの値が変化すると、αの値は数５に従って変化する。なお、指示情報が増加量又は減少量を表す数値を含む場合、モード値スコア変更部１６は、ｂjをその数値分だけ増加又は減少させればよい。また、指示情報がいずれか一つのコンテキストを特定する情報を含む場合、指示情報により特定されるコンテキストがj番目のコンテキストＣjであるなら、モード値スコア変更部１６は増減の情報に従って同様にｂjを１増加又は減少させる。

モード値スコア変更部１６は、指示情報に基づき算出した調整パラメータα、βj（j=1,...,n）の値を、モード値スコア算出部１４に送信する。モード値スコア算出部１４は、受信した調整パラメータα、βj（j=1,...,n）に基づき、各モード値のモード値スコアを算出する。

なお、数３の例では、ａが1増加するとαの値は1.5倍に増加し、ａが1減少するとαの値は1.5分の1に減少した。しかし、ａが１の増減することに伴うαの増減の倍率は、1.5に限らない。αの増減の倍率は、1を除く他の数値であってもよい。数４の例におけるβjの増減の倍率も同様である。また、ａは数５に示すようなｂjの平均でなくてもよい。例えば、ａはｂjのn乗根であってもよい。また、指示情報は、増減の情報ではなく、ａやｂjの値を含んでいてもよい。指示情報は、αやβjの値を含んでいてもよい。

情報出力部１３は、各モード値について、当該モード値を持つコンテンツを、当該モード値のモード値スコアの大きさに比例した数だけ選択し、ユーザ端末２に出力する。情報出力部１３は、例えば出力するコンテンツの総数が決まっている場合、出力するコンテンツの総数を各モード値スコアの値に応じて案分した数の、当該モード値スコアに対応するモード値を持つコンテンツを選択して出力すればよい。また、情報出力部１３は、モード値スコアの値から、例えば所定の計算式に基づき、対応するモード値を持つコンテンツの数を算出してもよい。

また、各モード値をもつコンテンツの選択は、既存の任意の方法で当該モード値を持つコンテンツを順位付けしておき、順位の高い方から出力する数のコンテンツを選ぶことで行えばよい。

出力の対象となるコンテンツは、例えばイベント情報記憶部１１が各モード値と対応付けて記憶しておけばよい。また、図示しない他の記憶装置などが、出力の対象となるコンテンツを記憶しておいてもよい。

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２は、本実施形態の情報出力装置１の動作を表すフローチャートである。

図２を参照すると、まず、モード値スコア算出部１４がユーザ端末２から各カレント値を入力する（ステップＳ１１）。モード値スコア算出部１４は、各カレント値とイベント情報記憶部１１が記憶する複数のイベント情報を元に、各モード値のモード値スコアを算出する（ステップＳ１２）。

情報出力部１３は、各モード値スコアの値に応じた数の、当該モード値スコアに対応するモード値を持つコンテンツを選択し（ステップＳ１３）、ユーザ端末２に対して出力する（ステップＳ１４）。

情報出力装置１がユーザ端末２から指示情報を受信した場合（ステップＳ１５、Ｙ）、モード値スコア変更部１６は、受信した指示情報に基づき、各モード値のモード値スコアを算出するための調整パラメータを変更し（ステップＳ１６）、モード値スコア算出部１４に送信する。情報出力装置１は、ステップＳ１２から処理を続ける。情報出力装置１がユーザ端末２から指示情報を受信しなかった場合（ステップＳ１５、Ｎ）、情報出力装置１は処理を終了する。

次に、本実施形態の効果について説明する。

本実施形態には、コンテキスト単位での推薦結果のコントロールが可能になるという効果がある。

その理由は、本実施形態の情報出力装置１が含むモード値スコア変更部１６及びモード値スコア算出部１４が、カレント値あるいはコンテキストを特定する情報と増減情報を含む指示情報に基づいてモード値スコアを変更するからである。このことにより、情報出力部１３が出力する、各モード値を持つコンテキストの数が変化する。
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図３は、本実施形態の情報出力システムの構成を表すブロック図である。

図３を参照すると、本実施形態の情報出力システムは、情報出力装置１Ａとユーザ端末２とを含む。図３の情報出力システムは情報出力装置とユーザ端末を各１台含んでいるが、情報出力装置及びユーザ端末は、どちらも複数台あっても構わない。

ユーザ端末２は、イベント情報送信部２１と、表示部２２と、コンテキスト送信部２３と、指示部２４とを含む。

ユーザ端末２のイベント情報送信部２１は、ユーザ端末２からコンテンツへのアクセスがあった場合、アクセス先のコンテンツの各ユーザモードの値とユーザの各コンテキストの値の組を含むイベント情報を、情報出力装置１Ａに送信する。

表示部２２は、情報出力装置１Ａが出力する各種情報を表示する。

コンテキスト送信部２３は、例えばユーザ端末２から情報出力装置１Ａへの推薦するコンテンツの要求を行う際、各コンテキストのカレント値を情報出力装置１Ａに送信する。コンテキスト送信部２３は、各コンテキストのカレント値を、例えばコンテンツの要求を行うクエリと共に情報出力装置１Ａに送信する。また、コンテキスト送信部２３は、各コンテキストのカレント値を、クエリとは別に適宜送信してもよい。

指示部２４は、ユーザ端末２を保持するユーザの操作に基づき生成した、いずれか一つのモード値を特定する情報と増減の情報とを含む指示情報を、情報出力装置１Ａに送信する。指示情報は、図示しない入力部等を介して入力した、ユーザが指定したモード値及び増加又は減少の指示の内容を表す情報である。本実施形態の指示情報は、いずれか一つのカレント値を特定するための情報ではなく、いずれか一つのモード値を特定するための情報を含む点が、第１の実施形態の指示情報と異なる。

情報出力装置１Ａは、イベント情報記憶部１１と、影響度算出部１２と、情報出力部１３Ａと、モード値スコア算出部１４と、イベント情報受付部１５と、モード値スコア算出部１６Ａと、調整パラメータ情報記憶部１８とを含む。

本実施形態のイベント情報記憶部１１及びモード値スコア算出部１４は、図１に示す第１の実施形態の情報出力装置１のイベント情報記憶部１１及びモード値スコア算出部１４と同じである。従って、イベント情報記憶部１１及びモード値スコア算出部１４の説明は省略する。

影響度算出部１２は、ユーザ端末２から受信したコンテキストの各値（カレント値）に基づき、各ユーザモードの各値（モード値）に対する、受信したコンテキストの各値の影響の度合いを表す影響度を算出する。影響度の具体的な算出法は後述する。

影響度算出部１２は、例えば、ユーザ端末２からコンテンツ推薦の要求があった場合、ユーザ端末２から各カレント値を受信し、影響度の算出を行う。また、影響度算出部１２は、推薦情報の送信先であるユーザ端末２以外の、例えばサービスプロバイダやコンテンツプロバイダの装置、ユーザ端末２を管理するユーザの友人の端末など、他の装置からの要求に応じて、影響度を算出してもよい。

また、影響度算出部１２は、ユーザ端末２の状態が所定の条件に合致した場合に影響度を算出するようにしてもよい。影響度算出部１２は、例えば、一定時間毎に影響度の算出を行っても良い。また、影響度算出部１２は、例えば、ユーザ端末２が、所定のエリアに入った場合、あるいは、別のエリアに移動した場合に、影響度の算出を行っても良い。

この場合、ユーザ端末２の状況を監視する、図示しない検知サーバによってユーザ端末２の状態を検知することができる。そして、例えば、該検知サーバが検知したユーザ端末２の状態が、該検知サーバが保持する所定の条件に合致した場合、該検知サーバがユーザ端末２へのコンテンツ推薦の要求を情報出力装置１に送信すればよい。検知サーバが保持する、コンテンツ推薦の要求を情報出力装置１に送信する条件は、例えばサービスプロバイダやコンテンツプロバイダの管理者などが適宜設定すればよい。また、ユーザ端末２がコンテンツ推薦の要求を情報出力装置１に送信する条件を保持し、自端末の状態が所定の条件に合致した場合、ユーザ端末２が自動的にコンテンツ推薦の要求を情報出力装置１に送信すればよい。

ユーザ端末２は、コンテキストの各値（カレント値）を、例えばコンテンツの推薦の要求に含めて情報出力装置１に送信すればよい。この場合、カレント値は、コンテンツ推薦の要求時におけるコンテキストの各値である。また、ユーザ端末２は、情報出力装置１等他の装置からのカレント値の要求に応じて、カレント値を情報出力装置１に送信してもよい。前述のように、ユーザ端末２は、コンテキストの値を、コンテンツの推薦の要求時に限らず、適宜情報出力装置１に送信してもよい。この場合、カレント値は最も新しいコンテキストの値である。

次に、影響度算出部１２による影響度の算出方法について、図４の例に基づき詳細に説明する。

図４の例の、以下に示す各確率の値は、例えば以下の式の通りである。これらの確率は、ユーザモードがある値であるイベント情報の中の、いずれか一つのコンテキストがある値であるイベント情報の割合を表す。

P(C11|M11)=0.5
P(C22|M11)=0.5
P(C11|M12)=0.1
P(C22|M12)=0.5
上記のP(C11|M11)は、「安い」（M11）を含むイベント情報が、「２０代」（C11）を含む確率を表す。P(C11|M11)は、図２のS(M11)に含まれるイベント情報の中の、S(C11|M11)に含まれるイベント情報の数の割合である。また、P(C22|M11)は、「安い」（M11）を含むイベント情報が、「渋谷」（M22）を含む確率を表す。同様に、P(C22|M11)は、図２のS(M11)に含まれるイベント情報の中の、S(C22|M11)に含まれるイベント情報の数の割合である。P(C11|M12)は、「高い」（M12）を含むイベント情報が、「２０代」（C11）を含む確率を表す。P(C22|M12)は、「高い」（M12）を含むイベント情報が、「渋谷」（M22）を含む確率を表す。

情報出力部１３Ａが出力するコンテンツの選択はカレント値に基づき行うので、例えば、選択されたコンテンツのジャンルが「安い」（M11）であった場合、該コンテンツが選択された理由は、「２０代」（C11）及び「渋谷」(C22)の双方又はいずれか一方であると言える。

前述のように、P(C11|M11)及びP(C22|M11)は、共に0.5である。従って、これらの確率のみによって、「２０代」（C11）及び「渋谷」(C22)のどちらが、ジャンルが「安い」（M11）であるコンテンツを選択した選択結果に大きい影響を与えたか判断することはできない。

ところが、上記の例では、P(C11|M12)は0.1であるのに対し、P(C22|M12)は0.5である。すなわち、「安い」（M11）及び「高い」（M12）を含むイベント情報が「渋谷」（M22）を含む確率は、どちらも0.5である。一方「安い」（M11）を含むイベント情報が、「２０代」（C11）を含む確率は0.5であるのに対し、「高い」（M12）を含むイベント情報が、「２０代」（C11）を含む確率は0.1である。

イベント情報が「安い」（M11）及び「高い」（M12）のどちらを含んでいる場合でも、該イベント情報が「渋谷」（C22）を含む確率は変わらない。従って、選択されたコンテンツのモード値が「高い」（M12）であった場合、「場所」のカレント値が「渋谷」（C22）であったためにモード値が「高い」（M12）であるコンテンツが選択されたとは言えない。同様に、選択されたコンテンツのモード値が「安い」（M11）であった場合、「場所」のカレント値が「渋谷」（C22）であったためにモード値が「安い」（M11）であるコンテンツが選択されたとは言えない。

一方、「安い」（M11）を含むイベント情報が「２０代」（C11）を含む確率は、「高い」（M12）を含むイベント情報が「２０代」（C11）を含む確率より高い。選択されたコンテンツのモード値が「高い」（M12）であった場合、「年代」のカレント値が「２０代」（C11）であったからではなく、他のコンテキストのカレント値によって、モード値が「高い」（M12）であるコンテンツが選択されたと推定できる。一方、選択されたコンテンツのモード値が「安い」（M11）であった場合、「年代」のカレント値が「２０代」（C11）であったことは、モード値が「安い」（M11）であるコンテンツが選択された原因の一つであると推定できる。

２つのカレント値が「２０代」（C11）と「渋谷」（C22）であり、選択されたコンテンツのジャンルが「安い」（M11）であった場合、「場所」のカレント値が「渋谷」（C22）であったためにモード値が「高い」（M12）であるコンテンツが選択されたとは言えない。一方、この場合、「２０代」（C11）はモード値が「安い」（M11）であるコンテンツが選択された原因の一つであると推定できる。従って、この場合、場所が「渋谷」（C22）であったことより、年代が「２０代」（C11）であったことが、選択された理由としてもっともらしい。すなわち、「渋谷」（C22）より「２０代」（C11）の方が、モード値「安い」（M11）に大きい影響及ぼすと言うことができる。

すなわち、ユーザモードが「安い」（M11）であるコンテンツが選択された結果に対して、カレント値が「渋谷」（C22）であることより、カレント値が「２０代」（C11）であることの方が大きい影響を与えたと言える。

２つのカレント値が「２０代」（C11）と「渋谷」（C22）であり、選択されたコンテンツのジャンルが「高い」（M12）であった場合、「２０代」（C11）以外のコンテキストのカレント値によって、モード値が「高い」（M12）であるコンテンツが選択されたと推定できる。一方、この場合、前述のように「場所」のカレント値が「渋谷」（C22）であったためにモード値が「高い」であるコンテンツが選択されたとは言えない。しかし、「２０代」（C11）と「渋谷」（C22）を比較した場合、「２０代」（C11）がカレント値であるためではなく、「渋谷」（C22）がカレント値であるためにモード値が「高い」（M12）であるコンテンツが選択されたと推定することができる。すなわち、「２０代」（C11）より「渋谷」（C22）の方が、モード値「高い」（M12）に大きい影響及ぼすと言うことができる。

このような、ユーザモードの各値に対して各カレント値が与える影響の大きさを、以下に示す影響度によって表す。

上述の例では、影響度は下記の式の通りである。

例えば、数７のF(M11,C11)は、「２０代」（C11）の「安い」（M11）に対する影響度である。F(M11,C22)は、「渋谷」（C22）の「安い」（M11）に対する影響度である。F(M11,C11)は、F(M11,C22)より大きいので、「２０代」（C11）の「安い」（M11）に対する影響度は、「渋谷」（C22）の「安い」（M11）に対する影響度より大きいことが分かる。

一方、F(M12,C22)は、F(M12,C11)より大きいので、「渋谷」（C22）の「高い」（M12）に対する影響度は、「２０代」（C11）の「高い」（M12）に対する「影響度より大きいことが分かる。

以上は、ユーザモードが１つ、ユーザモードの値が２つ、コンテキストが２つ、各コンテキストが取りうる値の数はそれぞれ２つである場合の、影響度の例である。

一般的には、影響度を表す式は次の通りである。

F(Mpq,Crs)は、p番目のユーザモードのq番目の値に対する、r番目のコンテキストが取りうるs番目の値の影響度を表す。数２の右辺の和は、p番目のユーザモードが取りうる全ての値についての和である。

影響度算出部１２は、イベント情報記憶部１１が記憶するイベント情報を参照し、数８に基づいて影響度を算出する。

情報出力部１３Ａは、モード値スコア算出部１４が数２によって算出した、コンテキストの各カレント値における各ユーザモードの各値のモード値スコアをモード値スコア算出部１４から受け取る。情報出力部１３Ａは、第１の実施形態と同じ方法で、ユーザ端末２に対し出力するコンテンツを１つ以上選択する。

また、情報出力部１３Ａは、ユーザ端末２に対し、選択したコンテンツを出力する。情報出力部１３Ａは、選択した１つ以上のコンテンツの他に、各モード値と、各モード値に対するカレント値の影響度を対応付けて出力してもよい。この場合、情報出力部１３Ａは、影響度算出部１２が数９によって算出した、各ユーザモードの各値に対するコンテキストの各カレント値の影響度を、影響度算出部１２から受け取る。また、情報出力部１３Ａは、後述の影響度スコアや、影響度スコアの大きさを表す図形を表示してもよい。

次に、情報出力部１３Ａは、数４に従って正規化した影響度R(Mkik,Cjij)を算出する。数９のF(Mkik,Cjij)は、k番目のユーザモードのik番目の値に対する、j番目のコンテキストのカレント値Cijiの影響度である。なお、この場合、j番目のコンテキストのij番目の値が、j番目のコンテキストのカレント値である。数４の右辺の分母は、k番目のユーザモードのik番目の値に対する、全てのコンテキストのカレント値の影響度の和である。

次に、情報出力部１３Ａは、数１１によって、正規化した影響度にモード値スコア算出部１４から受け取った確率を加味した、影響度スコアL(Mkik,Cjij)を算出する。数１０で表される影響度スコアは、コンテキストがカレント値である場合の、ユーザモードの各値の確率を、当該値に対する各カレント値の影響度の大きさで案分した値である。

情報出力部１３Ａは、ユーザ端末２に表示するために選択したコンテンツと共に、ユーザモードの複数の値と、該値に対する影響度スコアを対応付けて出力する。ユーザモードの複数の値は、一つ又は複数のユーザモードのいずれかが取りうる値である。

情報出力部１３Ａは、影響度スコアではなく、影響度を表示してもよい。また、情報出力部１３Ａは、影響度スコアの数値をそのまま表示することもできるが、影響度スコアを表す図形で表示してもよい。影響度スコアを表す図形は、値の大きさの違いを判別できるものであり、ユーザ端末２の表示部２２に表示可能な図形であればどのような図形であってもよい。情報出力部１３Ａは、影響度スコアを図形で表示する場合、影響度スコアの大きさを、例えば、図形のサイズで表現する。図形のサイズは、図形が線である場合は線の長さ、図形が２次元の図形である場合は面積や辺の長さ、図形が立体である場合は体積などである。図形のサイズは、円や扇形等の中心角であってもよい。影響度スコアを表す図形として、例えば、棒グラフや円グラフ、折れ線グラフなどがある。また、影響度スコアを表す他の画像として、影響度スコアの値の大きさに応じて濃淡値や色を変えた四辺形や円等の図形がある。

影響度スコアを棒グラフで表示する場合、情報出力部１３Ａは、例えば、ユーザモードの各値（モード値）に対する各カレント値の影響度スコア全体を、コンテキストが各カレント値である場合の各モード値の確率の大きさに比例する長さの棒で表せばよい。情報出力部１３Ａは、さらに、当該モード値の確率に対応する棒を、当該モード値に対する各カレント値の影響度の大きさで案分した長さで分割すればよい。また、情報出力部１３Ａが表示する棒グラフの、棒の方向は自由である。ユーザ端末２からの指示により、棒の方向を切り替えることが可能であってもよい。

影響度スコアを円グラフで表示する場合、情報出力部１３Ａは、例えば、各モード値に対する各カレント値の影響度スコア全体を、各モード値の大きさが半径に比例する円や扇形で表せばよい。情報出力部１３Ａは、さらに、当該モード値の確率に対応する円や扇形の中心角を、当該モード値に対する各カレント値の影響度の大きさで案分し、当該円や扇形を分割すればよい。

モード値スコア変更部１６Ａは、ユーザ端末２を保持するユーザが図示しない入力部などを介して入力した指示情報を、ユーザ端末２の指示部２４から受信する。前述のように、本実施形態の指示情報は、いずれか１つのモード値を特定する情報及び増減の情報を含む。

モード値スコア変更部１６Ａは、指示情報により特定されるモード値（Mkik）に対する各カレント値（Cjij）の、数９で表される正規化された影響度（R(Mkik,Cjij)）を、カレント値（Cjij）に対応するコンテキスト（Cj）の数４のｂjの増減値の大きさとする。モード値スコア変更部１６Ａは、ｂjの増減値の大きさと指示情報に含まれる増減の情報に基づいて変更したｂjの値と、数４によって、調整パラメータβjの値を計算する。モード値スコア変更部１６Ａは、さらに、変更したｂjの値と数５によって計算したａの値と、数３によって、調整パラメータαの値を計算する。

モード値スコア変更部１６Ａは、算出したα、βj（j=1,...,n）の値を、モード値スコア算出部１４に送信する。

調整パラメータ情報記憶部１８は、調整パラメータβj（j=1,...,n）の値を記憶する。αの値を、βj（j=1,...,n）の値から算出できない場合、調整パラメータ情報記憶部１８は、βj（j=1,...,n）の値と共にαの値を記憶しておいてもよい。αの値を、βj（j=1,...,n）の値から算出できる場合、調整パラメータ情報記憶部１８は、αの値を記憶しておく必要はない。この場合、例えばモード値スコア算出部１４が、βj（j=1,...,n）の値から、例えば数３、数４、及び数５に基づき、αの値を算出すればよい。以下では、αの値は、βj（j=1,...,n）の値から算出できるとして説明を行う。

調整パラメータ情報記憶部１８は、調整パラメータβj（j=1,...,n）の値を、例えばユーザを特定する情報（ユーザ情報）に対応付けて記憶してもよい。この場合、調整パラメータ情報記憶部１８は、１個以上のユーザ情報と、ユーザ情報のそれぞれに対応する調整パラメータβj（j=1,...,n）の値の組を記憶していればよい。

また、調整パラメータ情報記憶部１８は、調整パラメータβj（j=1,...,n）の値を、例えば、各コンテキストの値の組み合わせに対応付けて記憶してもよい。この場合、調整パラメータ情報記憶部１８は、各コンテキストの値の１個以上の組み合わせと、各組み合わせのそれぞれに対応する調整パラメータβj（j=1,...,n）の値の組を記憶していればよい。また、調整パラメータ情報記憶部１８は、全部のコンテキストではなく一部のコンテキストの値に対応付けて、調整パラメータを記憶してもよい。

調整パラメータ情報記憶部１８は、ユーザ情報に対応付けられた調整パラメータと、各コンテキストの値の組み合わせに対応付けられた調整パラメータを両方記憶していてもよい。調整パラメータ情報記憶部１８は、さらに、ユーザ情報と各コンテキストの値の組み合わせの双方に対応付けられた調整パラメータも記憶していてもよい。

調整パラメータ情報記憶部１８は、対応する調整パラメータを記憶していない、他のユーザ情報やコンテキストの値の他の組み合わせに対応する、デフォルトの調整パラメータを記憶していてもよい。モード値スコア算出部１４が、デフォルトの調整パラメータを記憶しいてもよい。

本実施形態のモード値スコア算出部１４は、各調整パラメータの値を調整パラメータ情報記憶部１８から読み出し、読み出した各調整パラメータの値を初期値として、モード値スコアを算出する。

モード値スコア算出部１４は、ユーザを特定するユーザ情報を受け取り、受け取ったユーザ情報に対応する調整パラメータを調整パラメータ情報記憶部１８から読み出し、読み出した調整パラメータを初期値として、モード値スコアを算出してもよい。モード値スコア算出部１４は、ユーザ情報を、例えば、ユーザ端末２からカレント値と共に受け取ればよい。

モード値スコア算出部１４は、受け取ったカレント値に対応する調整パラメータを調整パラメータ情報記憶部１８から読み出し、読み出した調整パラメータを初期値として、モード値スコアを算出してもよい。

また、モード値スコア算出部１４は、モード値スコア変更部１６Ａを介して、調整パラメータの値を変更する指示を受け取った場合、変更後の調整パラメータの値を調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させてもよい。この場合、モード値スコア算出部１４は、調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させた調整パラメータの値を、次のモード値スコアを算出時における調整パラメータの初期値とすればよい。モード値スコア算出部１４が調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させる調整パラメータの値は、変更後の調整パラメータに対して統計処理を行った値でもよい。例えば、モード値スコア算出部１４は、一定期間内の変更後の調整パラメータや一定個数の変更後の調整パラメータの、平均値や中間値を、調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させてもよい。

モード値スコア算出部１４は、ユーザ情報に対応させて、変更後の調整パラメータを調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させてもよい。モード値スコア算出部１４は、変更後の調整パラメータに対応させて調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させるユーザ情報を、カレント値に含めて共にユーザ端末２から受け取ればよい。モード値スコア算出部１４は、変更後の調整パラメータに対応させて調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させるユーザ情報を、調整パラメータを変更する指示と共にユーザ端末２から受け取ってもよい。この場合、ユーザ端末２がユーザ情報を含む指示情報をモード値スコア変更部１６Ａに送信すればよい。そして、モード値スコア変更部１４は、モード値スコア変更部１６Ａから、調整パラメータを変更する指示と共に、ユーザ情報を受け取ればよい。

モード値スコア算出部１４は、調整パラメータの値を変更する指示を受け取った場合、変更後の調整パラメータを、各コンテキストの値の組み合わせに対応付けて、調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させてもよい。この場合、モード値スコア算出部１４は、受け取ったカレント値の全部又は一部を、調整パラメータに対応付けるコンテキストの値とすればよい。

モード値スコア算出部１４は、調整パラメータの値を変更する指示を受け取った場合、変更後の調整パラメータを、ユーザ情報と各コンテキストの値の組み合わせの双方に対応付けて、調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させてもよい。

モード値スコア算出部１４は、例えば情報出力装置１Ａの管理者やコンテンツ提供者が予め定めた条件に基づき、受け取った調整パラメータを調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させるか否かの決定や、何を調整パラメータに対応させるかの決定を行えばよい。モード値スコア算出部１４は、ユーザ端末２からの指示に基づき、調整パラメータの調整パラメータ情報記憶部１８への記憶や、調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させる調整パラメータに対するユーザ情報やカレント値の対応付けを行ってもよい。

次に、本実施形態の情報出力システムの動作について、図面を参照して詳細に説明する。

図５は、本実施形態の情報出力装置１Ａが、ユーザ端末２からイベント情報を受け取る場合の動作を表すフローチャートである。

図５を参照すると、まず、情報出力装置１Ａのイベント情報受付部１５は、ユーザ端末２のイベント情報送信部２１が送信したイベント情報を受信する（ステップＳ２１）。

情報出力装置１Ａのイベント情報受付部１５は、次に、受信したイベント情報を、イベント情報記憶部１１に格納する（ステップＳ２２）。

図６は、本実施形態の情報出力装置１Ａが、ユーザ端末２に推薦する情報を送信する場合の動作を表すフローチャートである。

図６を参照すると、情報出力装置１Ａは、ユーザ端末２からコンテキストのカレント値を受信する（ステップＳ３１）。

モード値スコア算出部１４が、ユーザ情報に対応する調整パラメータの値を調整パラメータ情報記憶部１８から読み出して調整パラメータの初期値とする場合、情報出力装置１Ａは、ユーザ情報を、例えばカレント値と共にユーザ端末２から受信すればよい。

次に、モード値スコア算出部１４が、以下に説明するように、受信したカレント値におけるモード値スコアを算出する（ステップＳ３２）。

以下の説明の例では、ユーザモードは飲食店のジャンル（M1）である。ジャンル（M1）が取りうる値は、「安い」(M11)、「高い」(M12)、「酒」(M13)、「カフェ」(M14)の４種類である。

また、以下の説明の例では、コンテキストは、年代（C1）、場所（C2）、時間帯（C3）の３種類である。年代（M1）が取りうる値は、「２０代」(C11)、「３０代」(C12)、「４０代」(C13)、「５０代」(C14)である。場所（C2）が取りうる値は、「銀座」(C21)、「渋谷」(C22)、「新宿」(C23)である。時間帯が取りうる値は、「0:00-4:00」(C31)、「4:00-8:00」(C32)、「8:00-12:00」(C33)、「12:00-16:00」(C34)、「16:00-20:00」(C35)、「20:00-24:00」(C36)である。

ただし、前述のように、ユーザモードの数は１以上である。また、各ユーザモードは複数の値を取りうる。同様に、コンテキストの数は、複数である。また、各コンテキストは複数の値を取りうる。

ステップＳ３１で情報出力装置１Ａが、「２０：００」に送信した「新宿」にいる「４０代」の人のコンテキストの情報を受信した場合、情報出力装置１Ａが受信したコンテキストのカレント値は、C13（４０代）、C23（新宿）、C36（20:00-24:00）である。情報出力装置１Ａが受信したコンテキストのカレント値は、まずモード値スコア算出部１４に入力される。以下、{C13,C23,C36}が、情報出力装置１Ａが受信したコンテキストのカレント値の組である。

コンテキストのカレント値を受け取ったモード値スコア算出部１４は、数２に従って、コンテキストのカレント値に対応する、各ユーザモードの各値のモード値スコアを算出する。この例では、コンテキストの種類は３種類なので、数２は数１１と同じになる。さらに、ユーザモードの種類は１種類であり、コンテキストのカレント値の組は{C13,C23,C36}なので、数１１は次に示す数１２と同じになる。

数１２の値を算出するために、モード値スコア算出部１４は、イベント情報記憶部１１からイベント情報を読み出して頻度を算出し、確率P(M1i1)及び確率P(Cjij|M1i1)を算出する。

モード値スコア算出部１４は、さらに、調整パラメータ情報記憶部１８から、調整パラメータβi（i=1,...,3）を読み出し、読み出した調整パラメータを初期値として、数１２のモード値スコアを算出する。

調整パラメータ情報記憶部１８が、ユーザ情報に対応付けて、調整パラメータを記憶している場合、モード値スコア算出部１４は、ユーザ情報に対応する調整パラメータを、調整パラメータ情報記憶部１８から読み出せばよい。モード値スコア算出部１４は、ユーザ情報を、前述のようにカレント値と共に受け取ればよい。モード値スコア算出部１４は、受け取ったユーザ情報に対応する調整パラメータを調整パラメータ情報記憶部１８が記憶していない場合、デフォルトの調整パラメータをもとに、モード値スコアを算出すればよい。

図２３は、調整パラメータ情報記憶部１８が記憶する、ユーザ情報と、対応する調整パラメータの値の例を表す図である。図２３の例では、調整パラメータの個数nは３である。図２３を参照すると、ユーザ情報が「ユーザ１」である場合、ユーザ情報に対応する調整パラメータの値は{1,0.67,1}である。また、ユーザ情報が「ユーザ２」である場合、ユーザ情報に対応する調整パラメータの値は{0.67,1.5,1}である。

調整パラメータ情報記憶部１８が、コンテキストの値の組み合わせに対応付けて、調整パラメータを記憶している場合、モード値スコア算出部１４は、カレント値の組み合わせに対応する調整パラメータを、調整パラメータ情報記憶部１８から読み出せばよい。モード値スコア算出部１４は、カレント値に対応する調整パラメータを調整パラメータ情報記憶部１８が記憶していない場合、デフォルトの調整パラメータをもとに、モード値スコアを算出すればよい。

図２４は、調整パラメータ情報記憶部１８が記憶する、各コンテキストの値の組み合わせと、対応する調整パラメータの例を表す図である。図２４の例では、コンテキスト及び調整パラメータの個数nは３である。図２４を参照すると、各コンテキストの値の組み合わせが{C11,C23,C31}である場合、各コンテキストの値の組み合わせに対応する調整パラメータの値は{1,1.5,1}である。同様に、各コンテキストの値の組み合わせが{C12,C23,C35}である場合、各コンテキストの値の組み合わせに対応する調整パラメータの値は{1,2.25,0,67}である。

調整パラメータ情報記憶部１８は、ユーザ情報に対応する調整パラメータと、コンテキストの値の組み合わせに対応する調整パラメータの双方を記憶していてもよい。

調整パラメータ情報記憶部１８は、さらに、ユーザ情報及び１個以上のコンテキストの値の組み合わせに対応する調整パラメータを記憶していてもよい。この場合、調整パラメータ情報記憶部１８は、ユーザ情報を、コンテキストの値の一つとして扱うことができる。調整パラメータ情報記憶部１８が記憶する調整パラメータは、図２４における各コンテキストの値の一つをユーザ情報に置き換えたものに相当する。

調整パラメータ情報記憶部１８が、ユーザ情報及び１個以上のコンテキストの値の組み合わせに対応する調整パラメータを記憶する場合、モード値スコア算出部１４は、まず、受け取ったユーザ情報及びカレント値の所定の一部又は全部を含む組み合わせを生成すればよい。モード値スコア算出部１４は、生成した組み合わせに対応する調整パラメータを、調整パラメータ情報記憶部１８が記憶しているか検索すればよい。調整パラメータ情報記憶部１８が、ユーザ情報及び１個以上のコンテキストの値の組み合わせに対応する調整パラメータを記憶していない場合、および、検索の結果該当する調整パラメータが存在しなかった場合は、以下の処理を行えばよい。

モード値スコア算出部１４は、受け取ったユーザ情報に対応する調整パラメータを、調整パラメータ情報記憶部１８が記憶しているか検索すればよい。受け取ったユーザ情報に対応する調整パラメータを、調整パラメータ情報記憶部１８が記憶していない場合、モード値スコア算出部１４は、カレント値に対応する調整パラメータを調整パラメータ情報記憶部１８が記憶しているか検索すればよい。検索の結果該当する調整パラメータが存在しなかった場合、モード値スコア算出部１４は、調整パラメータのデフォルト値を読み出せばよい。

モード値スコア算出部１４は、モード値スコア変更部１６Ａから調整パラメータを受け取ってモード値スコアを変更する場合、受け取った調整パラメータをもとに、モード値スコアを算出する。

図７、図８、図９は、それぞれ、コンテキストC1、C2、C3が取りうる各値について集計した、ユーザモードが取りうる各値の頻度（各値を含むイベント情報の数）を表す図である。

ただし、ユーザモードは「ジャンル」であり、上述のように「ジャンル」は４種類の値を取りうるので、i1は１から４までの整数である。従って、MkikはM11〜M14のいずれかである。また、コンテキストのカレント値の組は{C13,C23,C36}なので、CjijはC13、C23、C36のいずれかである。

図１０、図１１、図１２は、それぞれ、コンテキストC1、C2、C3が取りうる各値について集計した、ユーザモードがM11〜M14の各値である場合の、ユーザモードが取りうる各値の確率を表す図である。

ただし、モード値スコア算出部１４は、数１３の計算に必要な確率P(Cjij|Mkik)だけをを算出すればよい。

数１３は、数１３の算出に必要な確率P(Cjij|Mkik)を表す数式である。

図１３、図１４、図１５は、それぞれ、ユーザモードが取りうる各値と、コンテキストC1、C2、C3が取りうる各値の同時確率を表す図である。これらの図から、それぞれの確率P(M1i1)は数１４の数値になることが分かる。

ただし、モード値スコア算出部１４は、それぞれの確率P(M1i1)を算出するのに、図１３、図１４、図１５に示す確率を全て算出する必要はなく、P(M11)、P(M12)、P(M13)、P(M14)を直接算出すればよい。

数１５は、モード値スコア算出部１４が数３によって算出した、コンテキストがカレント値である場合の、ユーザモードの各値の確率である。

数１６は、４つの値の和が１になるよう正規化した、数１６のモード値スコアである。

モード値スコア算出部１４は、数１６で表される確率を、情報出力部１３Ａに出力する。

次に、影響度算出部１２は、所定のユーザモードの値と、受信したカレント値を含むイベント情報をイベント情報記憶部１１から読み出し、数８に従って所定のユーザモードの値に対する各カレント値の影響度を算出する（ステップＳ３３）。

次式の数値は、影響度算出部１２が算出した影響度の値である。ただし、次式のFkik,jijは、数１７のように表した影響度である。

影響度算出部１２は、数１８で表される影響度を、情報出力部１３Ａに出力する。

情報出力部１３Ａは、各モード値スコアの値により、各モード値スコアが対応するモード値毎に、出力するコンテンツの数を決定する。情報出力部１３Ａは、情報出力装置１Ａが受信した各カレント値を元に、各モード値を持つコンテンツをモード値毎に順位付けする。情報出力部１３Ａは、モード値毎に、順位の高い順に決定した数のコンテンツを選択する（ステップＳ３４）。情報出力部１３Ａが各モード値を持つコンテンツを順位付けする方法は、既存の任意のもので構わない。また、選択するコンテンツの情報は、図示しない記憶部などに格納しておき、情報出力部１３Ａは、図示しない記憶部などに格納されているコンテンツの情報から、ユーザ端末２に送信するコンテンツを選択すればよい。

次に、情報出力部１３Ａは、モード値スコア算出部１４から受信した確率と、影響度算出部１２から受信した影響度を元に、正規化した影響度（数９）を算出し、影響度スコア（数１０）を算出する。

数１９は、数９に基づき、数１８の影響度を正規化した影響度の値を表す式である。

数２０は影響度スコアを表す式である。数２０のCjijは、C13、C23、C36のいずれかである。上述のように、数２３で表される値は、各コンテキストの値がカレント値である場合の、ユーザモードの各値の確率を、当該値に対する各カレント値の影響度の大きさで案分した値である。

図１６は、各コンテキストの値がカレント値である場合の、ユーザモードの各値の確率を、当該値に対する各カレント値の影響度の大きさで案分した値を、棒グラフで表した図である。

情報出力部１３Ａは、選択したコンテンツと共に、所定の複数のユーザモードの値と、該値に対する各カレント値の影響度スコアを、対応付けてユーザ端末２に対して出力する（ステップＳ３５）。ユーザ端末２の表示部２２は、情報出力部１３Ａの出力を表示する。

図１７は、情報出力部１３Ａからのユーザ端末２に対する出力を、表示部２２が表示した例である。図１７の例では、各カレント値ではなく各カレント値に対応するコンテキストが表示されている。図１７の例のように、情報出力部１３Ａは、どの影響度スコアがどのカレント値に対応するかを表すのに、カレント値をそのまま表示するのではなく、カレント値に対応するコンテキストを表示してもよい。

ユーザ端末２は、ユーザ端末２を保持するユーザの操作に基づき、いずれかのモード値を特定する情報と増減の情報を含む指示情報を生成する。

図１８は、ユーザがユーザ端末２を介して指示情報を送信する場合の、表示部２２における表示の例である。表示部２２が表示する画面上には、各モード値が割り当てられている領域が存在する。

ユーザは、図示しない入力部を介して、例えばカーソルを画面上で移動させて、いずれかのモード値に対応する画面上の領域を選択する。図１８の例では、ユーザはカーソルによって４つのモード値のうち「カフェ」を選択している。ユーザ端末２は、選択されたモード値の入力を、例えば、各モード値に対応する画面上の領域のうち、ユーザがどの領域を選択したかを検出することで行う。

ユーザ端末２は、増減の入力を、例えば、図示しない入力装置の異なる２つのボタンやキーに増加及び減少を割り当てておき、いずれのボタン又はキーが操作されたかを検出することで行う。

ユーザ端末２の指示部２４は、選択されたモード値及び増加又は減少の情報に基づき、指示情報を生成する。ユーザ端末２は、生成した指示情報を、情報出力装置１Ａに送信する。

例えば、入力部はマウスであり、増加は左ボタンに、減少は右ボタンに割り当てられている場合、ユーザが「カフェ」の領域にカーソルを移動させ、左クリックを行うと、ユーザ端末２は「カフェ」の情報と増加を表す情報を含む指示情報を生成する。また、例えば入力部がキーボードであり、増加は＋キーに、減少は−キーに割り当てられている場合、ユーザがカーソルを「酒」の領域に移動させ−キーを押下すると、ユーザ端末２は「酒」の情報と減少を表す情報を含む指示情報を生成する。

ユーザ端末２は、増加又は減少を表す情報だけでなく、増加又は減少の量を表す数値を入力し、入力した数値を含む指示情報を生成し、送信してもよい。

情報提供装置１Ａがユーザ端末２からの指示情報を受信した場合（ステップＳ３６、Ｙ）、モード値スコア変更部１６Ａは、受信した指示情報と、影響度算出部１２が算出した影響度を元に、各カレント値の各モード値スコアに対する影響の大きさを表す調整パラメータβj（j=1,2,3）とαを計算し（ステップＳ３７）、モード値スコア算出部１４に送信する。

ユーザ端末２からの指示に基づき、モード値スコア算出部１４に調整パラメータを調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させる場合、ユーザ端末２は、指示情報と共に調整パラメータを調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させる指示を情報提供装置１Ａに送信すればよい。さらに、調整パラメータ情報記憶部１８に記憶させる調整パラメータに対するユーザ情報やカレント値の対応付けを行う場合、ユーザ端末２は、その対応付けの指示を、指示情報及び調整パラメータを記憶させる前述の指示と共に情報提供装置１Ａに送信すればよい。

次に、情報出力装置１は、ステップＳ３２から処理を続ける。

情報提供装置１Ａがユーザ端末２からの指示情報を受信しなかった場合（ステップＳ３６、Ｎ）、処理は終了する。

次に、本実施形態の変形例について説明する。本実施形態のユーザ端末２の指示部２４が送信する指示情報は、いずれか一つのカレント値（またはいずれか一つのコンテキスト）を特定するための情報と、いずれか一つのモード値を特定するための情報の、どちらか一方を含む構成にすることもできる。この場合、指示情報を受信したモード値スコア変更部１６Ａは、受信した指示情報が、いずれか一つのモード値を特定するための情報を含んでいる場合、上述の本実施例と同じ動作を行えばよい。一方、受信した指示情報が、いずれか一つのカレント値（またはいずれか一つのコンテキスト）を特定するための情報を含んでいる場合、指示情報を受信したモード値スコア変更部１６Ａは、第１の実施形態のモード値スコア変更部１６と同じ動作を行えばよい。また、ユーザによるいずれか一つのカレント値（またはいずれか一つのコンテキスト）を特定するための情報を含む指示情報の生成する処理は、後述の第３の実施形態における処理と同じでよい。

次に、本実施形態の効果について説明する。

本実施形態には、指定したモード値に対する各カレント値の影響の大きさに基づいた、推薦結果のコントロールが可能になるという効果がある。

その理由は、モード値スコア変更部１６Ａが、指示情報により特定されるモード値に対する、各カレント値の影響度の大きさに応じて、各カレント値に対応するコンテキストの各モード値スコアに対する影響の大きさを変更するからである。例えば指示情報に増加の情報が含まれる場合、指示情報により特定されるモード値に対する影響度が大きいカレント値ほど、各モード値スコアに対する影響の大きさが大きくなる。情報出力部１３Ａは、モード値スコア算出部１４が再計算した各モード値のモード値スコアに応じた数のコンテンツを出力する。このことにより、情報出力部１３Ａが出力する、各モード値を持つコンテンツの数が変化する。
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１９は、本実施形態の情報出力システムの構成を表すブロック図である。

図１９を参照すると、本実施形態の情報出力システムは、情報出力装置１Ｂ及びユーザ端末２Ｂを含む。図１９の情報出力システムは情報出力装置とユーザ端末を各１台含んでいるが、情報出力装置及びユーザ端末は、どちらも複数台あっても構わない。

本実施形態のユーザ端末２Ｂは、図３に示す第２の実施形態のユーザ端末２と比較すると、指示部２４ではなく指示部２４Ｂを含む点が異なる。

情報出力装置１Ｂは、イベント情報記憶部１１と、影響度算出部１２と、情報出力部１３Ａと、モード値スコア算出部１４と、イベント情報受付部１５と、モード値スコア算出部１６Ｂと、コンテキスト連関算出部１７と、調整パラメータ情報記憶部１８とを含む。

本実施形態の情報出力装置１Ｂは、図３に示す第２の実施形態の情報出力装置１Ａと比較すると、モード値スコア変更部１Ａではなくモード値スコア変更部１Ｂを含み、さらに、コンテキスト連関算出部１７を含む点が異なる。

以下では、本実施形態と第２の実施形態の相違点を中心に説明する。

コンテキスト連関算出部１７は、イベント情報記憶部１１が記憶する複数のイベント情報を元に、異なるコンテキスト間の連関係数を算出する。連関係数は、例えばクラメールの連関係数である。コンテキスト連関係数算出部１７は、必ずしも全てのコンテキストの組の連関係数を算出する必要はない。コンテキスト連関係数算出部１７は、受信した指示情報で特定されるカレント値に対応するコンテキストと、他のコンテキストの間の連関係数を算出すればよい。また、コンテキスト連関係数算出部１７は、指示情報を受信した場合に連関係数を算出するのではなく、予め全てのコンテキスト間の連関係数を算出しておいてもよい。

モード値スコア変更部１６Ｂは、第１の実施形態のモード値スコア変更部１６と同様に、ユーザ端末２Ｂから受信した指示情報に基づき、指示情報により特定されるカレント値（例えばj番目のコンテキストのカレント値）に対応する調整パラメータβjを計算する。モード値スコア変更部１６Ｂは、さらに、例えば数２１に基づき、算出した調整パラメータと、コンテキスト連関算出部１７が算出した連関係数から、指示情報で特定されるカレント値以外の全てのカレント値に対応する調整パラメータを算出する。

数２１は、指示情報により特定されるカレント値に対応する調整パラメータを算出するための値ｂj1と、他のカレント値に対応する調整パラメータを算出するための値ｂj2との関係を表す式の例である。数２１のK(Cj1,Cj2)は、指示情報により特定されるカレント値に対応するコンテキスト（Cj1）と、Cj1以外のコンテキスト（Cj2）との間の連関係数である。調整パラメータは、例えば数７のｂj2を元に、例えば数４によって算出すればよい。

ユーザ端末２Ｂの指示部２４Ｂは、ユーザ端末２Ｂを保持するユーザの操作に基づき生成した、いずれか一つのカレント値を特定する情報と増減の情報とを含む指示情報を、情報出力装置１Ｂに送信する。指示情報は、図示しない入力部等を介して入力した、ユーザが指定したカレント値及び増加又は減少の指示の内容を表す情報である。また、指示情報は、いずれか一つのカレント値を特定する情報ではなく、いずれか一つのコンテキストを特定する情報を含んでいてもよい。本実施形態の指示情報は、第１の実施形態の指示情報と同じである。

次に、本実施形態の情報出力システムの動作について、図面を参照して詳細に説明する。

情報出力装置１Ｂがユーザ端末２Ｂからイベント情報を受け取る場合の動作は、図５に示す、第２の実施形態の情報出力装置１Ａがユーザ端末２からイベント情報を受け取る場合の動作と同じである。従って、情報出力装置１Ｂがユーザ端末２Ｂからイベント情報を受け取る場合の動作の説明は省略する。

図２０は、本実施形態の情報出力装置１Ｂが、ユーザ端末２Ｂに推薦する情報を送信する場合の動作を表すフローチャートである。図２０のステップＳ４１〜ステップＳ４５は、図６に示すステップＳ３１〜ステップＳ３５と同じであるので、説明を省略する。

ユーザ端末２Ｂは、ユーザ端末２Ｂを保持するユーザの操作に基づき、いずれかのカレント値を特定する情報と増減の情報を含む指示情報を生成する。

図２１は、ユーザがユーザ端末２Ｂを介して指示情報を送信する場合の、表示部２２における表示の例である。図２１の例では、各カレント値に対応するコンテキストが表示されている。表示部２２が表示する画面上には、各コンテキストが割り当てられている領域が存在する。なお、表示部２２が表示する画面上に、各コンテキストではなく各カレント値が表示されていてもよい。その場合、以下のユーザ端末２Ｂでの操作の説明における「コンテキスト」は、カレント値に置き換わる。

ユーザは、図示しない入力部を介して、例えばカーソルを画面上で移動させて、いずれかのコンテキストに対応する画面上の領域を選択する。図２１の例では、ユーザはカーソルによって３つのコンテキストのうち「場所」を選択している。ユーザ端末２Ｂは、選択されたコンテキストの入力を、例えば、各コンテキストに対応する画面上の領域のうち、ユーザがどの領域を選択したかを検出することで行う。

ユーザ端末２Ｂは、増減の入力を、例えば、図示しない入力装置の異なる２つのボタンやキーに増加及び減少を割り当てておき、いずれのボタン又はキーが操作されたかを検出することで行う。

ユーザ端末２Ｂの指示部２４は、選択されたモード値及び増加又は減少の情報に基づき、指示情報を生成する。ユーザ端末２Ｂは、生成した指示情報を、情報出力装置１Ｂに送信する。

例えば、入力部はマウスであり、増加は左ボタンに、減少は右ボタンに割り当てられている場合、ユーザが「場所」の領域にカーソルを移動させ、左クリックを行うと、ユーザ端末２Ｂは「場所」の情報と増加を表す情報を含む指示情報を生成する。また、例えば入力部がキーボードであり、増加は＋キーに、減少は−キーに割り当てられている場合、ユーザがカーソルを「時間帯」の領域に移動させ−キーを押下すると、ユーザ端末２Ｂは「時間帯」の情報と減少を表す情報を含む指示情報を生成する。

ユーザ端末２Ｂは、増加又は減少を表す情報だけでなく、増加又は減少の量を表す数値を入力し、入力した数値を含む指示情報を生成し、送信してもよい。

情報提供装置１Ｂがユーザ端末２Ｂからの指示情報を受信した場合（ステップＳ４６、Ｙ）、コンテキスト連関係数算出部１７は、イベント情報記憶部１１が記憶するイベント情報を元に、異なるコンテキスト間の連関係数を算出する（ステップＳ４７）。前述のように、コンテキスト連関係数算出部１７は、受信した指示情報により特定されるカレント値に対応するコンテキストと、他のコンテキストとの間の連関係数を算出すればよい。また、コンテキスト連関係数算出部１７は、指示情報を受信した場合に連関係数を算出するのではなく、予め全てのコンテキスト間の連関係数を算出しておいてもよい。

図２２は、コンテスト連関算出部１７が算出した連関係数の例を表す図である。図２２の数値は、年代（C1）、時間帯（C2）、場所（C3）の３つのコンテキストの、異なる組み合わせの間の連関係数である。

次に、モード値スコア変更部１６Ｂは、コンテスト連関算出部１７が算出した連関係数と、受信した指示情報を元に、各カレント値の各モード値スコアに対する影響の大きさを表す調整パラメータβj（j=1,2,3）とαを計算し（ステップＳ４８）、モード値スコア算出部１４に送信する。調整パラメータを受け取ったモード値スコア算出部１４の動作は、前述の第２の実施形態のモード値スコア算出部１４の動作と同じである。情報出力装置１Ｂは、ステップＳ４２から処理を続ける。

情報提供装置１Ｂがユーザ端末２Ｂからの指示情報を受信しなかった場合（ステップＳ４６、Ｎ）、処理は終了する。

次に、本実施形態の効果について説明する。

本実施形態には、指定したカレント値に対応するコンテキストに依存するコンテキストのカレント値の影響を、出力するコンテンツの数に反映させることができるという効果がある。

その理由は、本実施形態の情報出力装置１Ｂはコンテキスト連関算出部１７を含み、指定したカレント値に対応するコンテキストと他のコンテキストとの連関係数を算出するからである。算出した連関係数に基づいて、モード値スコア変更部１６Ｂが、各モード値のモード値スコアを算出するための、各調整パラメータを算出する。情報出力部１３Ａが、調整パラメータに基づきモード値スコア算出部１４が算出した各モード値のモード値スコアに比例した数の、コンテキストをモード値毎に選択して出力する。

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うる様々な変更をすることができる。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）コンテンツへのアクセス時に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以上のユーザモードの値との組を含むイベント情報を複数記憶するイベント情報記憶手段と、各ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）の各々について、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、ユーザ端末から入力した前記複数のコンテキストの各々の値（カレント値）を含む組の確率を、当該コンテキストに対応する調整パラメータの初期値の大小に応じて増減させた値に比例する、モード値スコアを算出するモード値スコア算出手段と、いずれか１つのコンテキストを特定する情報及び増減の情報を含む指示情報を受信し、受信した前記指示情報に基づき、当該コンテキストに対応する前記調整パラメータを増減させて、各モード値スコアを変更するモード値スコア変更手段と、各モード値の前記モード値スコアに比例した数の、当該モード値を有するコンテンツを選択し、出力する情報出力手段とを含む情報出力装置。

（付記２）前記モード値スコア算出手段は、前記イベント情報の全ての組の中の、当該ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）各々を含む組の確率の、前記調整パラメータの各々から算出される値を指数とするべき乗と、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、前記カレント値の各々を含む組の確率の、当該カレント値をもつコンテキストに対応する前記調整パラメータを指数とするべき乗を、掛け合わせた値を当該モード値のモード値スコアとする付記１に記載の情報出力装置。

（付記３）前記複数のコンテキスト各々の前記調整パラメータを、ユーザを特定するユーザ情報に対応させて記憶する調整パラメータ情報記憶手段を含み、前記モード値スコア算出手段は、前記ユーザ端末からユーザ情報を受信し、受信した前記ユーザ情報に対応する前記調整パラメータの各々を前記調整パラメータ情報記憶手段から読み出し、読み出した前記調整パラメータの各々を前記初期値として、前記モード値スコアを算出する付記１又は２に記載の情報出力装置。

（付記４）前記調整パラメータ情報記憶手段は、前記複数のコンテキスト各々の前記調整パラメータを、前記コンテキスト各々の値の組み合わせに対応させて記憶し、前記モード値スコア算出手段は、前記カレント値各々の組み合わせに対応する前記調整パラメータの各々を前記調整パラメータ情報記憶手段から読み出し、読み出した前記調整パラメータの各々を前記初期値として、前記モード値スコアを算出する付記１乃至３のいずれかに記載の情報出力装置。

（付記５）各ユーザモードについて、当該ユーザモードが取りうるモード値おのおの及び各カレント値に対して、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、当該カレント値を含む組の確率を算出し、前記確率と、当該ユーザモードの各モード値及び当該カレント値に対応する確率を用いて算出した値を、当該カレント値の当該モード値に対する影響度とする影響度算出手段を含み、前記モード値スコア変更手段は、いずれか一つのモード値を特定する情報及び増減の情報を含む指示情報を受信し、受信した前記指示情報と、前記指示情報により特定されるモード値に対する各カレント値の前記影響度をもとに、当該カレント値を持つ前記コンテキストに対応する前記調整パラメータの増減量を決定する
付記１乃至４のいずれかに記載の情報出力装置。

（付記６）前記イベント情報記憶手段が記憶するイベント情報を元に、コンテキストの間の連関を表す連関係数を算出するコンテキスト連関算出手段を含み、前記モード値スコア変更手段は、受信した前記指示情報と、前記指示情報により特定されるコンテキストと他のコンテキスト各々との連関係数をもとに、前記コンテキスト各々に対応する前記調整パラメータの増減量を決定する付記１乃至４のいずれかに記載の情報出力装置。

（付記７）コンテンツへのアクセス時に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以上のユーザモードの値との組を含むイベント情報を複数、イベント情報記憶手段に記憶し、各ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）の各々について、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、ユーザ端末から入力した前記複数のコンテキストの各々の値（カレント値）を含む組の確率を、当該コンテキストに対応する調整パラメータの初期値の大小に応じて増減させた値に比例する、モード値スコアを算出し、いずれか１つのコンテキストを特定する情報及び増減の情報を含む指示情報を受信し、受信した前記指示情報に基づき、当該コンテキストに対応する前記調整パラメータを増減させて、各モード値スコアを変更し、各モード値の前記モード値スコアに比例した数の、当該モード値を有するコンテンツを選択し、出力する情報出力方法。

（付記８）前記イベント情報の全ての組の中の、当該ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）各々を含む組の確率の、前記調整パラメータの各々から算出される値を指数とするべき乗と、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、前記カレント値の各々を含む組の確率の、当該カレント値をもつコンテキストに対応する前記調整パラメータを指数とするべき乗を、掛け合わせた値を当該モード値のモード値スコアとする付記７に記載の情報出力方法。

（付記９）前記複数のコンテキスト各々の前記調整パラメータを、ユーザを特定するユーザ情報に対応させて調整パラメータ情報記憶手段に記憶し、前記ユーザ端末からユーザ情報を受信し、受信した前記ユーザ情報に対応する前記調整パラメータの各々を前記調整パラメータ情報記憶手段から読み出し、読み出した前記調整パラメータの各々を前記初期値として、前記モード値スコアを算出する付記７又は８に記載の情報出力方法。

（付記１０）前記複数のコンテキスト各々の前記調整パラメータを、前記コンテキスト各々の値の組み合わせに対応させて前記調整パラメータ情報記憶手段に記憶し、前記モード値スコア算出手段は、前記カレント値各々の組み合わせに対応する前記調整パラメータの各々を前記調整パラメータ情報記憶手段から読み出し、読み出した前記調整パラメータの各々を前記初期値として、前記モード値スコアを算出する付記７乃至８のいずれかに記載の情報出力方法。

（付記１１）各ユーザモードについて、当該ユーザモードが取りうるモード値おのおの及び各カレント値に対して、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、当該カレント値を含む組の確率を算出し、前記確率と、当該ユーザモードの各モード値及び当該カレント値に対応する確率を用いて算出した値を、当該カレント値の当該モード値に対する影響度とし、いずれか一つのモード値を特定する情報及び増減の情報を含む指示情報を受信し、受信した前記指示情報と、前記指示情報により特定されるモード値に対する各カレント値の前記影響度をもとに、当該カレント値を持つ前記コンテキストに対応する前記調整パラメータの増減量を決定する付記７乃至１０のいずれかに記載の情報出力方法。

（付記１２）前記イベント情報記憶手段が記憶するイベント情報を元に、コンテキストの間の連関を表す連関係数を算出し、受信した前記指示情報と、前記指示情報により特定されるコンテキストと他のコンテキスト各々との連関係数をもとに、前記コンテキスト各々に対応する前記調整パラメータの増減量を決定する付記７乃至１０のいずれかに記載の情報出力方法。

（付記１３）コンピュータを、コンテンツへのアクセス時に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以上のユーザモードの値との組を含むイベント情報を複数記憶するイベント情報記憶手段と、各ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）の各々について、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、ユーザ端末から入力した前記複数のコンテキストの各々の値（カレント値）を含む組の確率を、当該コンテキストに対応する調整パラメータの初期値の大小に応じて増減させた値に比例する、モード値スコアを算出するモード値スコア算出手段と、いずれか１つのコンテキストを特定する情報及び増減の情報を含む指示情報を受信し、受信した前記指示情報に基づき、当該コンテキストに対応する前記調整パラメータを増減させて、各モード値スコアを変更するモード値スコア変更手段と、各モード値の前記モード値スコアに比例した数の、当該モード値を有するコンテンツを選択し、出力する情報出力手段として動作させる情報出力プログラム。

（付記１４）コンピュータを、前記イベント情報の全ての組の中の、当該ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）各々を含む組の確率の、前記調整パラメータの各々から算出される値を指数とするべき乗と、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、前記カレント値の各々を含む組の確率の、当該カレント値をもつコンテキストに対応する前記調整パラメータを指数とするべき乗を、掛け合わせた値を当該モード値のモード値スコアとする前記モード値スコア算出手段として動作させる付記１３に記載の情報出力プログラム。

（付記１５）コンピュータを、前記複数のコンテキスト各々の前記調整パラメータを、ユーザを特定するユーザ情報に対応させて記憶する調整パラメータ情報記憶手段と、前記ユーザ端末からユーザ情報を受信し、受信した前記ユーザ情報に対応する前記調整パラメータの各々を前記調整パラメータ情報記憶手段から読み出し、読み出した前記調整パラメータの各々を前記初期値として、前記モード値スコアを算出する前記モード値スコア算出手段として動作させる付記１３又は１４に記載の情報出力プログラム。

（付記１６）コンピュータを、前記複数のコンテキスト各々の前記調整パラメータを、前記コンテキスト各々の値の組み合わせに対応させて記憶する前記調整パラメータ情報記憶手段と、前記カレント値各々の組み合わせに対応する前記調整パラメータの各々を前記調整パラメータ情報記憶手段から読み出し、読み出した前記調整パラメータの各々を前記初期値として、前記モード値スコアを算出する前記モード値スコア算出手段として動作させる付記１３乃至１５のいずれかに記載の情報出力プログラム。

（付記１７）コンピュータを、各ユーザモードについて、当該ユーザモードが取りうるモード値おのおの及び各カレント値に対して、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、当該カレント値を含む組の確率を算出し、前記確率と、当該ユーザモードの各モード値及び当該カレント値に対応する確率を用いて算出した値を、当該カレント値の当該モード値に対する影響度とする影響度算出手段と、いずれか一つのモード値を特定する情報及び増減の情報を含む指示情報を受信し、受信した前記指示情報と、前記指示情報により特定されるモード値に対する各カレント値の前記影響度をもとに、当該カレント値を持つ前記コンテキストに対応する前記調整パラメータの増減量を決定する前記モード値スコア変更手段として動作させる付記１３乃至１６のいずれかに記載の情報出力プログラム。

（付記１８）コンピュータを、前記イベント情報記憶手段が記憶するイベント情報を元に、コンテキストの間の連関を表す連関係数を算出するコンテキスト連関算出手段と、受信した前記指示情報と、前記指示情報により特定されるコンテキストと他のコンテキスト各々との連関係数をもとに、前記コンテキスト各々に対応する前記調整パラメータの増減量を決定する前記モード値スコア変更手段として動作させる付記１３乃至１６のいずれかに記載の情報出力プログラム。

本発明は、ユーザやユーザの状況に応じて情報を提示する情報推薦・情報検索の分野に適用できる。

１、１Ａ、１Ｂ 情報出力装置
２、２Ｂ ユーザ端末
１１ イベント情報記憶部
１２ 影響度算出部
１３、１３Ａ 情報出力部
１４ モード値スコア算出部
１５ イベント情報受付部
１６、１６Ａ、１６Ｂ モード値スコア算出部
１７ コンテキスト連関算出部
１８ 調整パラメータ情報記憶部
２１ イベント情報送信部
２２ 表示部
２３ コンテキスト送信部
２４、２４Ｂ 指示部

Claims (10)

1. コンテンツへのアクセス時に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以上のユーザモードの値との組を含むイベント情報を複数記憶するイベント情報記憶手段と、
   各ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）の各々について、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、ユーザ端末から入力した前記複数のコンテキストの各々の値（カレント値）を含む組の確率を、当該コンテキストに対応する調整パラメータの初期値の大小に応じて増減させた値に比例する、モード値スコアを算出するモード値スコア算出手段と、
   いずれか１つのコンテキストを特定する情報及び増減の情報を含む指示情報を受信し、受信した前記指示情報に基づき、当該コンテキストに対応する前記調整パラメータを増減させて、各モード値スコアを変更するモード値スコア変更手段と、
   各モード値の前記モード値スコアに比例した数の、当該モード値を有するコンテンツを選択し、出力する情報出力手段と
   を含む情報出力装置。
2. 前記モード値スコア算出手段は、前記イベント情報の全ての組の中の、当該ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）各々を含む組の確率の、前記調整パラメータの各々から算出される値を指数とするべき乗と、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、前記カレント値の各々を含む組の確率の、当該カレント値をもつコンテキストに対応する前記調整パラメータを指数とするべき乗を、掛け合わせた値を当該モード値のモード値スコアとする
   請求項１に記載の情報出力装置。
3. 前記複数のコンテキスト各々の前記調整パラメータを、ユーザを特定するユーザ情報に対応させて記憶する調整パラメータ情報記憶手段を含み、
   前記モード値スコア算出手段は、前記ユーザ端末からユーザ情報を受信し、受信した前記ユーザ情報に対応する前記調整パラメータの各々を前記調整パラメータ情報記憶手段から読み出し、読み出した前記調整パラメータの各々を前記初期値として、前記モード値スコアを算出する
   請求項１又は２に記載の情報出力装置。
4. 前記調整パラメータ情報記憶手段は、前記複数のコンテキスト各々の前記調整パラメータを、前記コンテキスト各々の値の組み合わせに対応させて記憶し、
   前記モード値スコア算出手段は、前記カレント値各々の組み合わせに対応する前記調整パラメータの各々を前記調整パラメータ情報記憶手段から読み出し、読み出した前記調整パラメータの各々を前記初期値として、前記モード値スコアを算出する
   請求項１乃至３のいずれかに記載の情報出力装置。
5. コンテンツへのアクセス時に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以上のユーザモードの値との組を含むイベント情報を複数、イベント情報記憶手段に記憶し、
   各ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）の各々について、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、ユーザ端末から入力した前記複数のコンテキストの各々の値（カレント値）を含む組の確率を、当該コンテキストに対応する調整パラメータの初期値の大小に応じて増減させた値に比例する、モード値スコアを算出し、
   いずれか１つのコンテキストを特定する情報及び増減の情報を含む指示情報を受信し、受信した前記指示情報に基づき、当該コンテキストに対応する前記調整パラメータを増減させて、各モード値スコアを変更し、
   各モード値の前記モード値スコアに比例した数の、当該モード値を有するコンテンツを選択し、出力する
   情報出力方法。
6. 前記イベント情報の全ての組の中の、当該ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）各々を含む組の確率の、前記調整パラメータの各々から算出される値を指数とするべき乗と、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、前記カレント値の各々を含む組の確率の、当該カレント値をもつコンテキストに対応する前記調整パラメータを指数とするべき乗を、掛け合わせた値を当該モード値のモード値スコアとする
   請求項５に記載の情報出力方法。
7. コンピュータを、
   コンテンツへのアクセス時に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以上のユーザモードの値との組を含むイベント情報を複数記憶するイベント情報記憶手段と、
   各ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）の各々について、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、ユーザ端末から入力した前記複数のコンテキストの各々の値（カレント値）を含む組の確率を、当該コンテキストに対応する調整パラメータの初期値の大小に応じて増減させた値に比例する、モード値スコアを算出するモード値スコア算出手段と、
   いずれか１つのコンテキストを特定する情報及び増減の情報を含む指示情報を受信し、受信した前記指示情報に基づき、当該コンテキストに対応する前記調整パラメータを増減させて、各モード値スコアを変更するモード値スコア変更手段と、
   各モード値の前記モード値スコアに比例した数の、当該モード値を有するコンテンツを選択し、出力する情報出力手段と
   して動作させる情報出力プログラム。
8. コンピュータを、
   前記イベント情報の全ての組の中の、当該ユーザモードの取りうる複数の値（モード値）各々を含む組の確率の、前記調整パラメータの各々から算出される値を指数とするべき乗と、前記イベント情報の当該モード値を含む組の中の、前記カレント値の各々を含む組の確率の、当該カレント値をもつコンテキストに対応する前記調整パラメータを指数とするべき乗を、掛け合わせた値を当該モード値のモード値スコアとする前記モード値スコア算出手段と
   して動作させる請求項７に記載の情報出力プログラム。
9. コンピュータを、
   前記複数のコンテキスト各々の前記調整パラメータを、ユーザを特定するユーザ情報に対応させて記憶する調整パラメータ情報記憶手段と、
   前記ユーザ端末からユーザ情報を受信し、受信した前記ユーザ情報に対応する前記調整パラメータの各々を前記調整パラメータ情報記憶手段から読み出し、読み出した前記調整パラメータの各々を前記初期値として、前記モード値スコアを算出する前記モード値スコア算出手段と
   して動作させる請求項７又は８に記載の情報出力プログラム。
10. コンピュータを、
    前記複数のコンテキスト各々の前記調整パラメータを、前記コンテキスト各々の値の組み合わせに対応させて記憶する前記調整パラメータ情報記憶手段と、
    前記カレント値各々の組み合わせに対応する前記調整パラメータの各々を前記調整パラメータ情報記憶手段から読み出し、読み出した前記調整パラメータの各々を前記初期値として、前記モード値スコアを算出する前記モード値スコア算出手段と
    して動作させる請求項７乃至９のいずれかに記載の情報出力プログラム。

Images