JP2013214127A - サーバ装置、プログラム及び通信システム - Google Patents

Abstract

【課題】撮像状況及び閲覧状況を解析し、投稿ユーザまたは閲覧ユーザにおける煩雑な操作を低減させつつ、ユーザの嗜好性を判断し、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することが可能なサーバ装置等を提供する。
【解決手段】本実施形態のサーバ装置３０は、所定のタイミングにおいて、アップロードされた各投稿画像について、撮像状況メタデータと閲覧状況メタデータの共通の情報、又は、閲覧状況メタデータと他の閲覧状況メタデータの共通の情報を、所定の演算を用いて数値化し、投稿ユーザと閲覧ユーザの類似度、又は、閲覧ユーザ同士の類似度を算出する。そして、サーバ装置３０は、算出された類似度に基づいて各ユーザの類似ユーザを特定し、特定した類似ユーザを推薦情報として該当するユーザに提供する。
【選択図】図１

Description

本発明は、ネットワーク上に構築された仮想空間において人物間の交流を支援するサービスを提供するサーバ装置、プログラム及び通信システムに関する。

近年、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）などのネットワーク技術の発展、及び、スマートフォンなどに代表される携帯型情報通信端末装置の進歩に伴い、ソーシャルネットワーキングサービス（以下、「ＳＮＳ」と略称する。）が広く普及し、利用者（以下、「ユーザ」という。）の数も年々増加している。

例えば、ＳＮＳは、ＷＷＷ上の仮想空間において、人々が自身の経歴及び顔写真の他に、お気に入りの写真、趣味嗜好、日記、勤務先、職業、居住地等の各情報（以下、「ユーザ情報」という。）、を公開すること、公開した情報を他人と共有すること、及び、公開した情報に基づいて友人を募り交流を深める道具として用いることができるようになっている。また、最近では、ＳＮＳにおいて、ユーザが撮像した写真などの画像を中心として交流を活性化するサービスも登場している。

特に、このようなサービスを提供するシステムとしては、ユーザが投稿した画像にコメントまたは撮像場所などの付加情報を添付し、ユーザの嗜好を分析するもの、または、嗜好の近い人物を推薦するものが知られている（例えば、特許文献１及び特許文献２）。

特開２００８−１３９９４８号公報 特開２００８−２４２６３９号公報

しかしながら、上記特許文献１に開示されたシステムにあっては、他のユーザからのコメントを解析しているものの、閲覧された画像の優先度（すなわち、反響度合い）を判定するものであり、投稿ユーザとコメントを付与したユーザ、または、コメントを付与したユーザ間の嗜好性の判断し、その類似性を判定に用いることはできない。

また、上記特許文献２に開示されたシステムにあっては、嗜好性を判断し、人物推薦を行うことができるものの、ユーザがタグとして予め特定の場所を登録する必要があり、煩雑な作業を必要としている。そして、このシステムにあっては、登録された場所以外の場所をユーザの嗜好性の判断に用いていないため、場所に関するユーザの嗜好性を十分に利用して的確な嗜好性の判断をしておらず、大量な画像の中から嗜好性を的確に判断することは難しい。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、撮像状況及び閲覧状況を解析し、投稿ユーザまたは閲覧ユーザにおける煩雑な操作を低減させつつ、ユーザの嗜好性を判断し、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することが可能なサーバ装置等を提供することにある。

（１）上述した課題を解決するため、本発明のサーバ装置は、ネットワークを介して接続された通信端末装置に対して所定の情報を提供するサーバ装置であって、前記通信端末装置と連動し、ネットワーク上でユーザに提供されるネットワークサービスのコンテンツとして、投稿ユーザによって撮像された、閲覧可能に投稿された投稿画像のデータと、当該画像データ毎に前記画像を撮像した際の撮像状況を示す撮像状況情報と、を当該投稿ユーザのユーザ識別情報に対応付けてデータベースに登録する登録手段と、前記登録された投稿画像を閲覧した閲覧ユーザによる閲覧状況を示す閲覧状況情報を当該閲覧ユーザのユーザ識別情報とともに、前記投稿画像に対応付けて前記データベースに記録する記録制御手段と、前記各投稿画像について、前記撮像状況情報と前記閲覧状況情報の共通の情報、又は、一の前記閲覧状況情報と他の前記閲覧状況情報の共通の情報を、所定の演算を用いて数値化し、前記投稿ユーザと前記閲覧ユーザの類似度、又は、前記閲覧ユーザ同士の類似度を算出する算出手段と、前記算出された類似度に基づいて、各ユーザの類似ユーザを特定する特定手段と、前記特定された類似ユーザを該当する前記ユーザの通信端末装置に推薦情報として提供する提供手段と、を備える、構成を有している。

この構成により、本発明のサーバ装置は、例えば、投稿画像の撮像位置、閲覧位置、投稿画像に対するコメントなど、投稿画像の撮像状況を登録し、及び、投稿画像が閲覧される際の閲覧状況を記録するだけで、嗜好性が類似するユーザを推薦することができるので、各ユーザにおける種々の情報の事前登録を不要にすることができる。

そして、本発明のサーバ装置は、撮像位置と閲覧位置の現実空間上の距離差、又は、コメントの単語の一致数や出現頻度など、撮像状況及び閲覧状況の共通の情報を数値化することができるので、投稿ユーザと閲覧ユーザ、または、閲覧ユーザ同士の類似度を的確に算出することができる。

したがって、本発明のサーバ装置は、投稿時や閲覧時のユーザにおける煩雑な操作を低減させることができるとともに、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。特に、本発明のサーバ装置は、大量な画像が投稿されている場合であっても、ユーザの嗜好性を詳細に解析することができるので、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。

（２）また、本発明のサーバ装置は、前記撮像状況情報には、現実空間における前記投稿画像を前記投稿ユーザが撮像した際の当該現実空間における撮像位置の位置情報、又は、当該画像に対する少なくとも文字列を含むコメント情報の少なくともいずれか一方を含むとともに、前記閲覧状況情報には、前記投稿画像を前記閲覧ユーザが閲覧した際の現実空間における閲覧位置の位置情報、又は、当該画像に対する少なくとも文字列を有するコメント情報の少なくともいずれか一方を含み、前記算出手段が、前記記録された各投稿画像について、前記撮像位置及び前記閲覧位置の位置情報又は前記コメント情報の少なくともいずれか一方の情報を、前記共通の情報として、前記所定の演算を用いて数値化し、前記類似度を算出する、構成を有している。

例えば、画像を撮像位置と同一の位置で閲覧する閲覧ユーザは、投稿ユーザと同一の場所に来訪しているため、当該投稿画像への興味が高いだけでなく、当該投稿画像を投稿した投稿ユーザと嗜好が一致すると考えられる。

また、投稿画像に対して投稿ユーザが付与したコメントと閲覧ユーザが付与したコメントの内容が一致すれば、または、閲覧ユーザ同士が付与したコメントの内容が一致すれば、投稿ユーザと閲覧ユーザ又は閲覧ユーザ同士は同一の嗜好を有していると考えられる。

したがって、本発明のサーバ装置は、この構成により、撮像位置と閲覧位置の現実空間上の距離差、又は、コメントの単語の一致数や出現頻度を用いて、投稿ユーザと閲覧ユーザ、または、閲覧ユーザ同士の類似度を算出することができるので、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。特に、本発明のサーバ装置は、大量な画像が投稿されている場合であっても、ユーザの嗜好性を詳細に解析することができるので、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。

（３）また、本発明のサーバ装置は、前記算出手段が、前記記録された各投稿画像について、前記所定の演算として、前記撮像位置と前記閲覧位置との距離、又は、前記閲覧位置間の距離を算出し、かつ、当該算出した距離に基づいて前記投稿ユーザと前記閲覧ユーザの類似度、又は、前記閲覧ユーザ同士の類似度の算出を実行する、構成を有している。

この構成により、本発明のサーバ装置は、前記撮像位置と前記閲覧位置との距離、又は、前記閲覧位置間の距離を算出し、当該距離用いて投稿ユーザと閲覧ユーザの類似度、又は、閲覧ユーザ同士の類似度を数値化するので、ユーザの嗜好の共通性を詳細に解析することができるとともに、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。

（４）また、本発明のサーバ装置は、前記算出手段が、前記記録された各投稿画像について、前記撮像位置及び前記閲覧位置の距離に対応付けられた前記閲覧ユーザのユーザ数を検出し、当該距離に応じて検出されたユーザ数によって定まる係数と前記算出した距離に基づいて前記類似度の算出を実行する、構成を有している。

この構成により、本発明のサーバ装置は、閲覧ユーザ数が少ない場合に重み付けを高く設定し、または、閲覧ユーザ数が多い場合に重み付けを低く設定するなど、閲覧ユーザのユーザ数に連動させて類似度を算出することができるので、ユーザの嗜好の共通性を詳細に解析することができるとともに、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。

（５）また、本発明のサーバ装置は、前記算出手段が、前記撮像状況情報又は前記閲覧状況情報に含まれる前記コメント情報の有無によって異なる前記類似度を算出する前記所定の演算を実行する、構成を有している。

通常、投稿画像にコメント付与することはハードルが高く、コメントが付与されていること自体、投稿ユーザと閲覧ユーザまたは閲覧ユーザ同士の嗜好性が類似していると想定される。

したがって、本発明のサーバ装置は、この構成により、コメント有無に基づいて投稿ユーザと閲覧ユーザ及び閲覧ユーザ同士の類似度を算出することができるので、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。

（６）また、本発明のサーバ装置は、前記算出手段が、前記記録された各投稿画像について、前記撮像状況情報及び前記閲覧状況情報のそれぞれのコメント情報に含まれる単語の一致数に基づいて、前記所定の演算を実行し、前記投稿ユーザと前記閲覧ユーザの類似度、又は、前記閲覧ユーザ同士の類似度を算出する、構成を有している。

この構成により、本発明のサーバ装置は、コメントの単語の一致数に基づいて、撮像状況及び閲覧状況の共通の情報を数値化することができるので、ユーザの共通する嗜好の共通性を的確に類似度として算出することができる。

（７）また、本発明のサーバ装置は、前記算出手段が、前記記録された各投稿画像について、前記コメント情報に含まれる単語が一致する前記閲覧ユーザのユーザ数を検出し、当該検出されたユーザ数によって定まる係数と前記算出したコメント情報に含まれる単語の一致数に基づいて前記類似度の算出を実行する、構成を有している。

この構成により、本発明のサーバ装置は、コメントに含まれる一致する単語が少ない場合に重み付けを高く設定し、または、コメントに含まれる一致する単語が多い場合に重み付けを低く設定するなど、コメントの一致度に連動させて類似度を算出することができるので、ユーザの嗜好の共通性を詳細に解析することができるとともに、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。

（８）また、本発明のサーバ装置は、前記特定手段が、前記ユーザ毎に、前記投稿ユーザ及び前記閲覧ユーザとして他のユーザと算出された類似度を合算し、所定の条件を具備する当該合算した類似度を有するユーザを前記類似ユーザとして特定する、構成を有している。

この構成により、本発明のサーバ装置は、撮像状況及び閲覧状況の多くの共通の情報を用いて類似度を数値化することができるので、ユーザの共通する嗜好の共通性を的確に算出することができる。

（９）上述した課題を解決するため、本発明のプログラムは、ネットワークを介して接続された通信端末装置に対して所定の情報を提供するサーバ装置用のプログラムであって、前記サーバ装置を、前記通信端末装置と連動し、ネットワーク上でユーザに提供されるネットワークサービスのコンテンツとして、投稿ユーザによって撮像された、閲覧可能に投稿された投稿画像のデータと、当該画像データ毎に前記画像を撮像した際の撮像状況を示す撮像状況情報と、を当該投稿ユーザのユーザ識別情報に対応付けてデータベースに登録する登録手段、前記登録された投稿画像を閲覧した閲覧ユーザによる閲覧状況を示す閲覧状況情報を当該閲覧ユーザのユーザ識別情報とともに、前記投稿画像に対応付けて前記データベースに記録する記録制御手段、前記各投稿画像について、前記撮像状況情報と前記閲覧状況情報の共通の情報、又は、一の前記閲覧状況情報と他の前記閲覧状況情報の共通の情報を、所定の演算を用いて数値化し、前記投稿ユーザと前記閲覧ユーザの類似度、又は、前記閲覧ユーザ同士の類似度を算出する算出手段、前記算出された類似度に基づいて、各ユーザの類似ユーザを特定する特定手段、及び、前記特定された類似ユーザを該当する前記ユーザの通信端末装置に推薦情報として提供する提供手段、として機能させる構成を有している。

この構成により、本発明のプログラムは、例えば、投稿画像の撮像位置、閲覧位置、投稿画像に対するコメントなど、投稿画像の撮像状況を登録し、及び、投稿画像が閲覧される際の閲覧状況を記録するだけで、嗜好性が類似するユーザを推薦することができるので、各ユーザにおける種々の情報の事前登録を不要にすることができる。

そして、本発明のプログラムは、撮像位置と閲覧位置の現実空間上の距離差、又は、コメントの単語の一致数や出現頻度など、撮像状況及び閲覧状況の共通の情報を数値化することができるので、投稿ユーザと閲覧ユーザ、または、閲覧ユーザ同士の類似度を的確に算出することができる。

したがって、本発明のプログラムは、投稿時や閲覧時のユーザにおける煩雑な操作を低減させることができるとともに、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。特に、本発明のプログラムは、大量な画像が投稿されている場合であっても、ユーザの嗜好性を詳細に解析することができるので、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。

（１０）上述した課題を解決するため、本発明の通信システムは、通信端末装置と、ネットワークを介して接続された前記通信端末装置に対して所定の情報を提供するサーバ装置と、を有し、前記サーバ装置が、前記通信端末装置と連動し、ネットワーク上でユーザに提供されるネットワークサービスのコンテンツとして、投稿ユーザによって撮像された、閲覧可能に投稿された投稿画像のデータと、当該画像データ毎に前記画像を撮像した際の撮像状況を示す撮像状況情報と、を当該投稿ユーザのユーザ識別情報に対応付けてデータベースに登録する登録手段と、前記登録された投稿画像を閲覧した閲覧ユーザによる閲覧状況を示す閲覧状況情報を当該閲覧ユーザのユーザ識別情報とともに、前記投稿画像に対応付けて前記データベースに記録する記録制御手段と、前記各投稿画像について、前記撮像状況情報と前記閲覧状況情報の共通の情報、又は、一の前記閲覧状況情報と他の前記閲覧状況情報の共通の情報を、所定の演算を用いて数値化し、前記投稿ユーザと前記閲覧ユーザの類似度、又は、前記閲覧ユーザ同士の類似度を算出する算出手段と、前記算出された類似度に基づいて、各ユーザの類似ユーザを特定する特定手段と、前記特定された類似ユーザを該当する前記ユーザの通信端末装置に推薦情報として提供する提供手段と、を備える構成を有している。

この構成により、本発明の通信システムは、例えば、投稿画像の撮像位置、閲覧位置、投稿画像に対するコメントなど、投稿画像の撮像状況を登録し、及び、投稿画像が閲覧される際の閲覧状況を記録するだけで、嗜好性が類似するユーザを推薦することができるので、各ユーザにおける種々の情報の事前登録を不要にすることができる。

そして、本発明の通信システムは、撮像位置と閲覧位置の現実空間上の距離差、又は、コメントの単語の一致数や出現頻度など、撮像状況及び閲覧状況の共通の情報を数値化することができるので、投稿ユーザと閲覧ユーザ、または、閲覧ユーザ同士の類似度を的確に算出することができる。

したがって、本発明の通信システムは、投稿時や閲覧時のユーザにおける煩雑な操作を低減させることができるとともに、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。特に、本発明の通信システムは、大量な画像が投稿されている場合であっても、ユーザの嗜好性を詳細に解析することができるので、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。

本発明のサーバ装置、プログラム及び通信システムは、投稿時や閲覧時のユーザにおける煩雑な操作を低減させることができるとともに、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。特に、本発明のサーバ装置、プログラム及び通信システムは、大量な画像が投稿されている場合であっても、ユーザの嗜好性を詳細に解析することができるので、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。

本発明の一実施形態における通信システムの構成を示すシステム構成図である。 一実施形態における通信端末装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態の通信端末装置において、画像データ記録部の投稿画像（撮像画像）及び撮像状況メタデータにおけるデータ記録状態を概念的に示す概念図である。 一実施形態の通信端末装置において、閲覧履歴データ記録部の閲覧状況メタデータにおけるデータ記録状態を概念的に示す概念図である。 一実施形態の通信端末装置において、コメント情報の簡易的な入力を説明するための図である。 一実施形態におけるサーバ装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態におけるサーバ装置内のＳＮＳユーザ管理データベースに記録されるデータの一例を示す図である。 一実施形態におけるサーバ装置内の画像データ管理データベースに記録されるデータの一例を示す図である。 一実施形態におけるサーバ装置内の閲覧履歴管理データベースに記録されるデータの一例を示す図である。 一実施形態においてユーザ一覧情報に基づき通信端末装置に表示される画像の一例を示す図である。 一施形態のサーバ装置において実行される推薦処理を示すフローチャート（その１）である。 一施形態のサーバ装置において実行される推薦処理を示すフローチャート（その２）である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の実施形態は、通信端末装置と、当該通信端末装置とネットワークを介して接続されるサーバ装置と、を有する通信システムに対し、本発明に係る、サーバ装置、プログラム及び通信システムを適用した場合の実施形態である。

［１］通信システムの構成及び概要
まず、図１を用いて本実施形態における通信システム１の構成及び概要について説明する。なお、図１は、本実施形態における通信システム１の構成を示すシステム構成図である。また、図が煩雑になることを防止するために、図１においては、一部のユーザのみを示している。すなわち、実際の通信システム１においては、表示するよりも多数の通信端末装置が存在している。

本実施形態の通信システム１は、ＳＮＳへの利用登録者（すなわち、ユーザ）が投稿した画像（以下、「投稿画像」という。）に基づいて、当該ユーザ（以下。「投稿ユーザ」という。）または閲覧した一のユーザ（以下、「閲覧ユーザ」という。）と趣味嗜好の合う他のユーザを特定することが可能であって、特定されたユーザを友人候補としてＳＮＳ上で推薦することによって、ユーザ間のＳＮＳ上の交流及び現実社会の交流を支援するためのシステムである。

すなわち、通信システム１は、ＳＮＳの各ユーザに、自分と趣味嗜好が合う（換言するならば、相性の良い）他のユーザの情報を提供することができるようになっており、ＳＮＳ上において、交友関係を広げる機会を創出することが可能なシステムである。そして、通信システム１は、他のユーザを推薦する情報（以下、「推薦情報」という。）が提供されたユーザにあっては、ＳＮＳにおける友人としての申請（友達申請）などを実行することによって、ＳＮＳ上においてまたは現実社会において交流をスタートさせることが可能なシステムである。

なお、友達申請とは、ＳＮＳにおいて、交流開始の申し込みを行うためのアクションであり、当該友達申請機能を含めてＳＮＳの機能自体は、公知であるため説明を省略する。

具体的には、本実施形態の通信システム１は、図１に示すように、ユーザによって所持される複数の通信端末装置１０と、ネットワーク２０と、基地局５０を介して接続される通信端末装置１０から投稿された投稿画像の画像データに基づいて、推薦する友人候補の一覧をユーザ一覧情報として生成して配信するサーバ装置３０と、を有している。

なお、ネットワーク２０は、例えば、公衆電話回線網と、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）ネットワークが相互接続されて構成されている。ただし、当該ネットワーク２０の構成は、これに限られない。

通信端末装置１０は、例えば、通信機能を有するデジタルカメラ、タブレット型情報端末装置、スマートフォン、または、携帯用電話機等、少なくとも静止画像の撮像機能及びＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）機能を有し、かつ、ユーザによって携帯可能な通信端末装置１０である。

なお、通信端末装置１０としては、パーソナルコンピュータなどの据え置き型の端末装置であってもよい。ただし、この場合には、自機の位置を認識可能な機能を有していることが好ましい。

また、通信端末装置１０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）等のマークアップ言語によって記述されているＷＷＷシステム用のリソースデータと、当該リソースデータのネットワークアドレスを示す固有のＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）とを用いつつ、サーバ装置３０とのデータ通信を行うブラウジング機能を有している。

そして、通信端末装置１０は、ブラウジング機能を用いて、サーバ装置３０から受信したＸＭＬデータに基づいて当該データに対応するコンテンツを表示するとともに、ネットワーク２０を介してサーバ装置３０と通信接続しつつ、サーバ装置３０からＳＮＳのサービス提供を受けることができるように構成されている。

具体的には、通信端末装置１０は、ユーザの操作に基づいて、サーバ装置３０にアクセスしつつ、ＳＮＳへのログインを実行することができるように構成されている。そして、通信端末装置１０は、ユーザ操作に基づいて、当該ＳＮＳへのログイン状態を維持しつつ、撮像対象を撮像すると、所与のタイミングにて、所定の撮像対象を撮像して生成された画像（すなわち、投稿画像となる画像）を、画像データとして、ネットワーク２０を介して、サーバ装置３０へとアップロード（すなわち、投稿）するように構成されている。

特に、通信端末装置１０は、撮像して生成した投稿画像を画像データとしてサーバ装置３０へとアップロードする際に、投稿画像を撮像したときの撮像状況を示す各種の情報（以下、「撮像状況情報」という。）を取得または検出するようになっている。そして、通信端末装置１０は、撮像状況情報をメタデータ（以下、「撮像状況メタデータ」という。）として画像データととともにアップロードをし、投稿画像の画像データ及び撮像状況メタデータを対応付けてサーバ装置３０に登録させることができる構成を有している。

また、通信端末装置１０は、ＳＮＳにログインしている際に、ブラウジング機能を用いて、他のユーザがアップロードした投稿画像を閲覧することができる構成を有している。特に、通信端末装置１０は、他のユーザの投稿画像を閲覧している場合に、閲覧状況を示す各種の情報（以下、「閲覧状況情報」という。）を取得または検出し、当該閲覧状況情報をメタデータ（以下、「閲覧状況メタデータ」）としてアップロードするとともに、該当する投稿画像に対応付けてサーバ装置３０に登録させることができる構成を有している。

そして、通信端末装置１０は、投稿画像及び各メタデータに基づいてサーバ装置３０によって特定された趣味嗜好の合う他のユーザ（以下、「類似ユーザ」という。）の情報を推薦情報として受信し、友人候補として閲覧可能に表示することができるようになっている。

さらに、通信端末装置１０は、ユーザ操作を介して、推薦されたユーザと交流を始めたいと希望する場合には、サーバ装置３０に対して上述した友達申請に対応したリクエストメッセージを送信することができるようになっており、ＳＮＳ上において交流を開始することができるようになっている。

なお、このリクエストメッセージは、例えば、ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、または、ＦＴＰ（Ｆｉｌｅ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）において利用されるＧＥＴメソッドを利用するようになっている。

サーバ装置３０は、ネットワーク２０に接続されたコンピュータシステムであり、各通信端末装置１０のユーザにＳＮＳのサービスを提供できるように構成されている。特に、サーバ装置３０は、通信端末装置１０からアップロードされた各投稿画像において、撮像状況情報と閲覧状況情報の共通の情報、又は、一の閲覧状況情報と他の閲覧状況情報の共通の情報を、所定の演算を用いて数値化し、投稿画像を投稿した投稿ユーザと当該投稿画像を閲覧する閲覧ユーザの類似度、又は、閲覧ユーザ同士の類似度を算出するようになっている。

そして、サーバ装置３０は、算出した類似度に基づいて各ユーザと趣味嗜好が合う類似ユーザを特定し、当該特定した類似ユーザを該当するユーザの通信端末装置に推薦情報として提供する構成を有している。

すなわち、サーバ装置３０は、アップロードされた投稿画像に基づいて各ユーザと趣味嗜好の合う類似ユーザを特定することができるようなっており、ＳＮＳ上における各ユーザ間の交流を支援する機能（以下、「交流支援機能」という。）を実現するように構成されている。

［２］通信端末装置の構成
次に、図２〜図４の各図を用いて本実施形態の各通信端末装置１０の構成について説明する。なお、図２は、本実施形態における通信端末装置１０の構成を示すブロック図であり、図３は、記録部１００に設けられた画像データ記録部１０２の投稿画像及び撮像状況メタデータのデータ記録状態を概念的に示す概念図である。図４は、記録部１００に設けられた閲覧履歴データ記録部１０３の閲覧状況メタデータのデータ記録状態を概念的に示す概念図である。

本実施形態の通信端末装置１０は、図２に示すように、記録部１００と、ネットワーク通信部１１０と、現在位置検出部１２０と、メタデータ生成部１３０と、表示部１４０と、表示制御部１５０と、現在日時を特定するタイマ１６０と、操作部１７０と、撮像／画像データ生成部１８０と、端末管理制御部１９０と、端末データ処理部２００と、を有している。

なお、上記の各部は、バスＢによって相互に接続され、各構成要素間におけるデータの転送が実行される。

記録部１００は、例えば、ハードディスクドライブ（以下、「ＨＤＤ」と略す。）、または、ＮＡＮＤ型若しくはＮＯＲ型等の不揮発性フラッシュメモリによって構成される。また、記録部１００は、メタデータ生成部１３０、撮像／画像データ生成部１８０、及び、端末管理制御部１９０におけるワークエリアとしてＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）も含まれる。

また、記録部１００は、アプリケーション記録部１０１と、画像データ記録部１０２と、閲覧履歴データ記録部１０３と、ＳＮＳ利用管理データ記録部１０４と、を少なくとも含む。

アプリケーション記録部１０１には、メタデータ生成部１３０及び撮像／画像データ生成部１８０と連動しつつ、端末データ処理部２００によって実行されるアプリケーションプログラム（以下、「アプリ」という。）を含め様々なアプリが記録されているとともに、上記ブラウジング機能を実現するためのブラウザも記録されている。

画像データ記録部１０２には、図３に例示するように、サーバ装置３０にアップロードした、または、これからアップロードする当該通信端末装置１０により撮像された投稿画像の画像データと、各投稿画像に対応する撮像状況メタデータが対応付けられて記録されている。この撮像状況メタデータには、
（１）投稿画像（画像データ）の識別情報（以下、「画像ＩＤ」という。）と、
（２）当該通信端末装置１０のユーザがＳＮＳ利用登録を行った際にサーバ装置３０によって割り当てられる情報であって、当該ユーザをＳＮＳ上において一意に識別するためのユーザ識別情報（以下、「ユーザＩＤ」という。）と、
（３）投稿画像の撮像日時を示す撮像日時情報と、
（４）投稿画像の生成時（すなわち、投稿画像の撮像時）のＧＰＳを用いて取得した自機の位置情報と、
（５）投稿画像に対するコメントを示すコメント情報と、
が含まれる。

なお、本実施形態においては、投稿画像の画像データのアップロードタイミングは、任意であり、通常は、撮像直後にアップロードされる。ただし、このタイミングに限定されるものではない。

また、通信端末装置１０は、基本的には、ＳＮＳにログインしている状態のときに撮像を実行し、撮像した投稿画像を画像データとしてサーバ装置３０にアップロードするようになっているが、ＳＮＳからログアウト状態のときでも、投稿画像の撮像を実行することができるようになっている。

さらに、上記撮像日時情報を撮像状況メタデータに含ませるか否かは任意であるが、本実施形態においては、これら（１）〜（４）の情報の全てが撮像状況メタデータに含まれているものとして説明を行う。

例えば、図３においては、建物Ａを撮像した投稿画像（画像データ「００１」）及びタワーＢを撮像した投稿画像（画像データ「００２」）が記録されている状態が示されるとともに、各投稿画像に対応する撮像状況メタデータが例示されている。

図３における投稿画像の建物Ａにおける撮像状況メタデータとしては、画像を撮像したユーザＩＤ「ｔａｒｏ」と、２０１２年１月２０日１９時５分を示す撮像日とその時刻（撮像日時情報）と、北緯／東経：４８：５２：２５．７／２：１７：４２を示す位置の緯度及び経度（撮像位置情報）と、画像に対する投稿ユーザのコメント情報（後述する評価語）「建物が大きい」及び「趣がある」とが、記録されている。

また、図３における投稿画像のタワーＢにおける撮像状況メタデータとしては、画像を撮像したユーザＩＤ「ｔａｒｏ」と、２０１２年１月２０日２１時５分を示す撮像日とその時刻（撮像日時情報）と、北緯／東経：４８：５１：３０／２：１７：４０を示す位置の緯度及び経度（撮像位置情報）と、画像に対する投稿ユーザのコメント情報（後述する評価語）「建物が大きい」及び「かっこいい」とが、記録されている。

閲覧履歴データ記録部１０３には、図４に例示するように、サーバ装置３０に登録された他のユーザの投稿画像を閲覧したときの自機における閲覧状況メタデータが記録されている。この閲覧状況メタデータには、少なくとも
（１）閲覧している他のユーザの投稿画像のＳＮＳ上の画像ＩＤ
（２）ユーザＩＤと、
（３）閲覧日時を示す撮像日時情報と、
（４）当該投稿画像を閲覧したときのＧＰＳを用いて取得した自機の閲覧位置情報と、
（５）画像に対するコメントを示すコメント情報と、
が含まれる構成となっている。

例えば、図４においては、画像ＩＤＨＮ００１及びＳＲ００２の投稿画像について「ｔａｒｏ」が閲覧している状態が示されるとともに、各投稿画像に対応する閲覧状況メタデータが例示されている。

図４における投稿画像ＨＮ００１における閲覧状況メタデータとしては、投稿画像を閲覧したユーザＩＤ「ｔａｒｏ」と、２０１２年２月１０日９時３０分を示す閲覧日時情報と、北緯／東経：４５：３：４０／２：１９：３０を示す位置の緯度及び経度（閲覧位置情報）と、画像に対する投稿ユーザのコメント情報（評価語）「景色がきれい」とが、記録されている。

また、図４における投稿画像ＳＲ００１における閲覧状況メタデータとしては、投稿画像を閲覧したユーザＩＤ「ｔａｒｏ」と、２０１２年２月１１日１３時０５分を示す閲覧日時情報と、北緯／東経：３５：４１：２２．２／１３９：４１：３０．１を示す位置の緯度及び経度（閲覧位置情報）と、が記録されている。なお、この閲覧状況メタデータにおいては、投稿画像に対する投稿ユーザのコメント情報（評価語）は記録されていない。

なお、撮像日時情報を閲覧状況メタデータに含ませるか否かは任意であるが、本実施形態においては、これら（１）〜（４）の情報の全てが閲覧状況メタデータに含まれているものとして説明を行う。また、この閲覧状況メタデータは、他のユーザの画像を閲覧している際に所定のタイミングでサーバ装置３０にアップロードされる。

ＳＮＳ利用管理データ記録部１０４には、通信端末装置１０のユーザがＳＮＳのサービスの提供を受ける際に必要となる各種の管理データが記録される。特に、上述したように、本実施形態においては、所定のタイミングでＳＮＳへのログインを行うようになっており、このログインに際して、通信端末装置１０は、サーバ装置３０から自機のユーザに対応するユーザＩＤを取得するように構成されている。そして、ＳＮＳ利用管理データ記録部１０４には、このときに取得されたユーザＩＤが、ＳＮＳ利用管理データ記録部１０４に記録されるようになっている。

また、ＳＮＳ利用管理データ記録部１０４には、このユーザＩＤの他に、例えば、各ユーザにおけるＳＮＳのサイトに対応するＵＲＬと、当該ユーザが利用している電子メールのメールアドレスと、当該ユーザＩＤに対応するアカウントへのログインパスワードと、を記録させるようにしてもよい。ただし、これらを記録させない場合には、ＳＮＳへのログイン時にユーザは、当該ログインに必要なログインパスワード等を操作部１７０に入力することが必要になる。

ネットワーク通信部１１０は、基地局５０と無線通信チャネルを構築し、ネットワーク２０を経由して、サーバ装置３０と、各種データの授受を行う。

現在位置検出部１２０は、端末データ処理部２００の制御の下、所定のタイミング毎に通信端末装置１０の現在位置を検出しつつ、当該現在位置示す位置情報を生成する。

例えば、現在位置検出部１２０は、撮像対象を撮像するタイミングにおいて、図１に示すＧＰＳ衛星４０の位置を認識しつつ、当該ＧＰＳ衛星４０から送信された衛星信号（ＧＰＳ信号）を検出する。そして、現在位置検出部１２０は、検出したＧＰＳ信号に基づいて自機の現在位置の座標値（例えば、緯度及び経度）を算出（すなわち、検出）し、当該座標値を現在位置情報としてメタデータ生成部１３０に提供する。

なお、通信端末装置１０が、電話機能を有している場合には、現在位置検出部１２０は、長距離無線システムにおいて用いられる、三点測量法、すなわち、電話に用いる電波を電話基地局において受信した方角と電波強度に基づいて自機の現在位置を検出してもよい。

また、自機が屋内にある場合には、現在位置検出部１２０は、例えばワイヤレスＬＡＮ用の信号を送受信する図示しないアクセスポイントとの電波強度その他の信号及び情報を利用して現在位置の検出を行ってもよい。

操作部１７０は、各種の確認ボタン、各操作指令を入力する操作ボタン、テンキーなどの多数のキー及びタッチパネルにより構成され、各操作を行う際に用いられるようになっている。

撮像／画像データ生成部１８０は、端末データ処理部２００の制御の下、光学システムと、該光学システムから入力された光学画像を電気信号に変換するＣＣＤＩセンサ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｎｓｏｒ）と、ＣＣＤＩセンサにおいて生成された電気信号に基づいて撮像された撮像対象を画像データとして生成する生成部と、を有する。

タイマ１６０は、現在日時を特定するために用いられ、撮像／画像データ生成部１８０による撮像タイミングに対応する日付及び時刻を示す撮像日時情報を生成し、メタデータ生成部１３０に提供する。

メタデータ生成部１３０は、撮像対象が撮像された際に、又は、投稿画像を閲覧した際に、現在位置検出部１２０によって検出された現在位置情報と、ＳＮＳ利用管理データ記録部１０４に記録されたユーザＩＤと、タイマ１６０から供給される撮像日時情報と、ユーザが入力したコメント情報とに基づき、図３または図４に例示するような撮像状況メタデータまたは閲覧状況メタデータを生成する。

具体的には、メタデータ生成部１３０は、撮像した画像を投稿画像としてアップロードする際に、現在位置検出部１２０が検出した位置情報を取得するとともに、タイマ１６０から現在の時刻を取得する。また、メタデータ生成部１３０は、表示部１４０、表示制御部１５０及び操作部１７０と連動して、アップロードする投稿画像に対して、自機のユーザによって入力されたコメントの情報（すなわち、コメント情報）を取得する。そして、メタデータ生成部１３０は、取得した位置情報、コメント情報及び現在時刻と投稿画像の画像ＩＤ及びユーザＩＤに基づいて撮像状況メタデータを生成する。

また、メタデータ生成部１３０は、他のユーザのサーバ装置３０に既に登録された投稿画像を閲覧する際に、現在位置検出部１２０が検出した位置情報を取得するとともに、タイマ１６０から現在の時刻を取得する。また、メタデータ生成部１３０は、表示部１４０、表示制御部１５０及び操作部１７０と連動して、閲覧している投稿画像に対して、自機のユーザによって入力されたコメントの情報（すなわち、コメント情報）を取得する。そして、メタデータ生成部１３０は、取得した位置情報、コメント情報、現在時刻及びユーザＩＤに基づいて閲覧状況メタデータを生成する。

一方、メタデータ生成部１３０は、撮像状況メタデータまたは閲覧状況メタデータの一部として、ユーザの指示に基づいて通信端末装置１０と連動してコメント情報を登録する際に、サーバ装置３０と連動し、推薦処理時に評価語として用いられる単語をコメント情報として簡易登録させるように構成されている。

具体的には、メタデータ生成部１３０は、表示制御部１５０と連動し、アップロードする投稿画像または閲覧している投稿画像に対して評価語をプルダウンメニューやマルチ画面を用いて表示部１４０の画面上に表示させるとともに、操作部１７０と連動し、ユーザの画面へのタッチ操作やキーボード操作によってコメント情報を入力させ、入力されたコメント情報を撮像状況メタデータ又は閲覧状況データとして取得してサーバ装置３０に登録する。

例えば、メタデータ生成部１３０は、図５（Ａ）に示すように、表示部１４０に評価語「空がきれい」、「趣がある」及び「建物が大きい」を表示させ、操作部１７０から表示部１４０の画面へのタッチ操作による入力をコメント情報として受け取る。また、メタデータ生成部１３０は、図５（Ｂ）に示すように、表示部１４０に「＋」ボタンを表示させ、当該「＋」ボタンを押すと、さらなるコメント情報を追加することができるようになっている。

表示部１４０は、例えば、液晶素子または有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）素子のパネルによって構成され、表示制御部１５０において生成された表示データに基づいて所定の画像を表示する。

表示制御部１５０は、表示部１４０に表示させるために必要な表示データを生成するようになっており、生成された表示データを当該表示部１４０に出力するようになっている。

端末管理制御部１９０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）、ＲＯＭ及びＲＡＭによって構成されるとともに、キー入力ポート、表示制御ポート等の各種入出力ポートを含み、アプリケーション記録部１０１に記録された各種のアプリケーションを実行することにより、通信端末装置１０の全般的な機能を総括的に制御する。

端末データ処理部２００は、操作部１７０を介して入力されたユーザ操作に基づいてアプリケーション記録部１０１から撮像アプリを読み出して、撮像対象を撮像する処理（以下、「撮像処理」という。）、及び、撮像された画像を投稿画像の画像データとして、撮像状況メタデータとともにサーバ装置３０にアップロードする処理（以下、「アップロード処理」という。）を実行する。そして、端末データ処理部２００は、他のユーザが撮像した投稿画像を閲覧している際に、サーバ装置３０に閲覧状況メタデータをアップロードする処理（以下、「閲覧処理」という。）を実行する。

具体的には、端末データ処理部２００は、撮像アプリを実行している際に、操作部１７０に入力されたユーザの指示に基づいて、撮像／画像データ生成部１８０と連動しつつ、撮像を実行して画像データを生成するとともに、メタデータ生成部１３０と連動して撮像状況メタデータを生成する撮像処理を実行する。そして、端末データ処理部２００は、サーバ装置３０と連動しつつ、撮像された画像を投稿画像の画像データとして、撮像位置、投稿画像に対するユーザのコメントなどの撮像状況メタデータとともにサーバ装置３０にアップロードするアップロード処理を実行する。

また、端末データ処理部２００は、サーバ装置３０にアクセスし、他のユーザがアップロードした投稿画像を閲覧している際に、当該サーバ装置３０と連動しつつ、閲覧位置または投稿画像に対するユーザのコメントなどの閲覧状況メタデータを当該サーバ装置３０にアップロードする閲覧処理を実行する。

［３］サーバ装置の構成
次に、図６〜図９の各図を用いて本実施形態のサーバ装置３０の構成について説明する。なお、図６は、本実施形態のサーバ装置３０の構成を示すブロック図であり、図７は、本実施形態におけるサーバ装置３０内のＳＮＳユーザ管理ＤＢ３３１に記録されるデータの一例を示す図である。また、図８は、本実施形態におけるサーバ装置３０内の画像データ管理ＤＢ３３２に記録されるデータの一例を示す図であり、図９は、本実施形態におけるサーバ装置３０内の閲覧履歴管理ＤＢ３３３に記録されるデータの一例を示す図である。

本実施形態のサーバ装置３０は、図６に示すように、通信制御部３１０と、ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０と、記録装置３３０と、サーバ管理制御部３４０と、サーバ用データ処理部３５０と、を有する。なお、上記の各部は、バスＢによって相互に接続され、各構成要素間におけるデータの転送が実行される。

通信制御部３１０は、所定のネットワークインターフェースであり、通信端末装置１０と通信回線を構築し、各種データの授受を行う。

ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０には、サーバ装置３０の駆動に必要な各種のプログラムが記録されている。そして、ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０は、各種の処理が実行される際のワークエリアとして用いられる。

記録装置３３０は、ＨＤＤにより構成され、その記録領域内にＳＮＳユーザ管理ＤＢ３３１、画像データ管理ＤＢ３３２、閲覧履歴管理ＤＢ３３３及び評価語ＤＢ３３４が構築される。

ＳＮＳユーザ管理ＤＢ３３１は、ＳＮＳの利用登録のための各種のデータを有し、各ユーザを管理するための各種情報がデータとして格納されるＤＢである。例えば、ＳＮＳユーザ管理ＤＢ３３１には、図７に示すように、
（１）各ユーザに対応するユーザＩＤと、
（２）当該ユーザＩＤにより特定されるユーザの友人として既に登録済みのユーザに対応するユーザＩＤと、
（３）当該ユーザのユーザ情報と、
が対応付けて記録される。

例えば、図７に示す例の場合には、ユーザＩＤ「ｔａｒｏ」により特定されるユーザに対して、「ｊｉｒｏ」「ｈａｎａｋｏ」「ｓｈｉｒｏ」なるユーザＩＤにより特定される３人のユーザが友人として登録されており、「当該ユーザ（すなわち、「ｔａｒｏ」）」のユーザ情報として、「ｔａｒｏ‘ｓ ｐｒｏｆｉｌｅ」なるデータが対応付けて記録されている。

また、同様にしてユーザＩＤ「ｈａｎａｋｏ」により特定されるユーザに対して、「ｙｏｓｈｉｋｏ」「ｍｉｃｈｉｋｏ」なる２人のユーザが友人として登録されており、ユーザ情報として、「ｈａｎａｋｏ‘ｓ ｐｒｏｆｉｌｅ」なるデータが対応付けて記録されている。

なお、ＳＮＳユーザ管理ＤＢ３３１においては、友人登録されたユーザの増減に合わせて、友人として登録されているユーザのユーザＩＤ数も増減する。

画像データ管理ＤＢ３３２は、通信端末装置１０によって撮像された投稿画像の画像データと、当該各投稿画像の画像データとともにアップロードされた撮像状況メタデータを対応付けて管理するためのＤＢである。

具体的には、画像データ管理ＤＢ３３２には、図８に示すように、
（１）各投稿画像に対して振り当てられ、当該投稿画像を識別するためのＳＮＳ用の画像ＩＤと、
（２）投稿画像の画像データ本体と、
（３）当該投稿画像に対応する撮像状況メタデータと、
が対応付けられて記録されている。

また、撮像状況メタデータには、図８に示すように、投稿画像を投稿したユーザ（すなわち、投稿ユーザ）のユーザＩＤ、撮像した際の撮像日時情報、撮像した際の撮像位置を示す撮像位置情報及び投稿画像に対する投稿ユーザのコメント情報を含んでいる。

例えば、図８に示す例において、投稿画像ＳＲ００１における投稿画像「教会Ｃ」の撮像状況メタデータとしては、２０１１年１２月３０日１５時４５分を示す撮像日時情報と、北緯／東経：４１：２４：１１／２：１０：２４を示す位置の緯度及び経度（撮像位置情報）と、が記録されている。なお、画像に対する投稿ユーザのコメント（評価語）は、「無し」として記録されていない。

閲覧履歴管理ＤＢ３３２は、通信端末装置１０によってアップロードされた閲覧状況メタデータを閲覧された投稿画像（すなわち、画像データ）に対応付けて管理するためのＤＢである。

具体的には、閲覧履歴管理ＤＢ３３３には、図９に示すように、閲覧状況メタデータとして、
（１）閲覧履歴を特定するための履歴ＩＤと、
（２）閲覧ユーザのユーザＩＤと、
（３）投稿画像の画像ＩＤと、
（４）行動の種別情報（投稿、閲覧、評価（すなわち、コメント情報有り）の種別）と、
（５）行動位置情報（すなわち、撮像位置情報又は閲覧位置情報）と
（６）行動日時情報（すなわち、撮像日時情報又は閲覧日時情報）と、
（７）コメント情報と、
が対応付けられて記録されている。

例えば、図９に示す例の場合には、閲覧履歴管理ＤＢ３３２には、履歴ＩＤ「０００１」において、ユーザＩＤ「ｓｈｉｒｏ」を有するユーザが北緯／東経：４１：２４：１１／２：９：３０の撮像位置で２０１１年１２月３０日８時３０分に撮像された画像ＩＤ「ＳＨ００１」の画像をコメント情報「××××」とともに投稿していることが記録されている。

評価語ＤＢ３３４は、コメント情報から評価語を抽出する際に用いられる単語及び文の辞書が登録されているデータベースである。例えば、この評価語ＤＢ３３４には、評価文字列「大きい」、「きれい」、「洋服」、「可愛い」、「ケーキ」「美味しそう」などの名詞、副詞、副詞句、形容詞、形容動詞及び形容詞句などの各評価語が登録されている。ただし、評価語ＤＢに登録される辞書は、評価語が特定できればどのような構成、機能を実現するためのものであってよい。

サーバ管理制御部３４０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成される。特に、サーバ管理制御部３４０は、プログラムを実行することによって、サーバ装置３０の各部を統合制御するとともに、記録装置３３０の管理及び制御を含め、ＳＮＳのサービス提供の管理を行う。

サーバ用データ処理部３５０は、サーバ管理制御部３４０の制御の下、記録装置３３０の管理及び制御を含め、ＳＮＳのサービス提供の管理を行う。また、サーバ用データ処理部３５０は、サーバ管理制御部３４０の制御の下、通信制御部３１０及び記録装置３３０と連動し、各通信端末装置１０からアップロードされる投稿画像及び撮像状況メタデータの登録及びその管理と、閲覧状況メタデータを含めて投稿画像の閲覧履歴の記録及びその管理と、画像データ、撮像状況メタデータ及び閲覧状況メタデータに基づいて、各ユーザに嗜好性が類似する他のユーザを推薦する推薦処理と、を実行する。

具体的には、サーバ用データ処理部３５０は、ＳＮＳ管理部３５１と、投稿画像の画像データ及びその管理を行う投稿画像管理部３５２と、投稿画像の閲覧履歴を管理する閲覧履歴管理部３５３と、推薦処理を実行する推薦処理部３５４と、を有している。なお、例えば、本実施形態の投稿画像管理部３５２は、登録手段を構成し、閲覧管理部３５３は、記録制御手段を構成する。また、例えば、本実施形態の推薦処理部３５４は、本発明の算出手段、特定手段及び提供手段を構成する。

ＳＮＳ管理部３５１は、ユーザ操作による通信端末装置１０からのログイン要求に基づいて各ユーザのＳＮＳへのログイン処理を行うとともに、各通信端末装置１０にユーザＩＤを送信する。そして、ＳＮＳ管理部３５１は、各ユーザにおけるログイン状態の維持、ログイン状態の解除、及び、ＳＮＳの各種のサービスを提供するため管理及びデータの送受信を制御する。

投稿画像管理部３５２は、該当する通信端末装置１０及び記録装置３３０と連動し、ユーザがログイン状態の際に、該当する通信端末装置１０からアップロードされた投稿画像の画像データ及びその撮像状況メタデータを対応付けて画像データ管理ＤＢ３３２に登録する。

特に、投稿画像管理部３５２は、撮像状況メタデータの一部として、通信端末装置１０と連動しつつ、ユーザの指示に基づいてコメント情報を登録する際に、推薦処理部３５４において類似度を算出する際に評価語として用いられる評価語ＤＢ３３４に登録されている単語をコメント情報として簡易登録させるように構成されている。

具体的には、投稿画像管理部３５２は、アップロードする画像に対して評価語をプルダウンメニューやマルチ画面を用いて通信端末装置１０の画面上に表示させるとともに、ユーザの画面へのタッチ操作やキーボード操作によってコメント情報を入力させるためのデータを提供し、当該提供したデータに基づいて入力されたコメント情報を撮像状況メタデータとして登録する。

閲覧履歴管理部３５３は、該当する通信端末装置１０及び記録装置３３０と連動し、ユーザがログイン状態の際に、該当する通信端末装置１０を介して入力されたユーザの指示に基づいて他のユーザが登録した投稿画像を当該通信端末装置１０に閲覧可能に提供する。そして、閲覧履歴管理部３５３は、画像データを該当する通信端末装置１０に閲覧可能に提供する際に、当該通信端末装置１０からアップロードされた閲覧状況メタデータを閲覧履歴管理ＤＢ３３３に記録する。

なお、閲覧履歴管理部３５３は、投稿画像管理部３５２と同様に、閲覧状況データの一部としてコメント情報を記録する際に、上記と同様に推薦処理部３５４において類似度を算出する際に評価語として用いられる単語を、コメント情報として簡易登録させるように構成されている。

推薦処理部３５４は、所定のタイミングに、画像データ管理ＤＢ３３２に画像データとして記録された各投稿画像について、撮像状況メタデータと閲覧状況メタデータに基づいて、投稿ユーザと閲覧ユーザまたは閲覧ユーザ同士の嗜好性の類似度を算出するとともに、当該算出した類似度が所与の条件を有するユーザを類似ユーザとして該当するユーザに推薦する処理（以下、「推薦処理」という。）を実行する。

所定のタイミングとは、例えば、毎日午前０時や日曜日の午前５時など予め定められた日時、管理者やユーザによって指示されたタイミング、投稿された投稿画像の画像データが一定数に達したタイミング、または、一の投稿画像が閲覧されたタイミングなどである。

なお、本実施形態の推薦処理部３５４及び当該推薦処理部３５４で実行される推薦処理の詳細については後述する。

［４］推薦処理部及び推薦処理の詳細
次に、図１０を用いて本実施形態の推薦処理部３５４及び推薦処理の詳細について説明する。なお、図１０は、本実施形態において通信端末装置にて表示される推薦情報の画像の一例を示す図である。

本実施形態の推薦処理部３５４は、推薦処理としては、所定のタイミングにおいて、アップロードされた各投稿画像について、撮像状況メタデータと閲覧状況メタデータの共通の情報、又は、閲覧状況メタデータと他の閲覧状況メタデータの共通の情報を、所定の演算を用いて数値化し、投稿ユーザと閲覧ユーザの類似度、又は、閲覧ユーザ同士の類似度を算出する。そして、推薦処理部３５４は、算出された類似度に基づいて各ユーザの類似ユーザを特定し、特定した類似ユーザを推薦情報として該当するユーザに提供する。

特に、本実施形態の推薦処理部３５４は、投稿画像を撮像した際の撮像位置及び当該投稿画像を閲覧した際の閲覧位置、又は、投稿画像を撮像した際の投稿ユーザのコメント情報及び当該投稿画像を閲覧した際の閲覧ユーザのコメント情報に基づいて、類似度を算出する。

例えば、投稿画像を撮像位置と同一の位置で閲覧する閲覧ユーザは、投稿ユーザと同一の場所に来訪しているため、当該投稿画像への興味が高いだけでなく、当該投稿画像を投稿した投稿ユーザと嗜好が一致すると考えられる。すなわち、閲覧位置が撮像位置に近いほど閲覧ユーザと投稿ユーザの類似度が高くなり、閲覧位置同士が近いほど、閲覧ユーザ同士の類似度が高くなる。

また、投稿画像に対して投稿ユーザが付与したコメントと閲覧ユーザが付与したコメントの内容が一致すれば、または、閲覧ユーザ同士が付与したコメントの内容が一致すれば、投稿ユーザと閲覧ユーザ又は閲覧ユーザ同士は同一の嗜好を有していると考えられる。すなわち、コメントに含まれる単語が一致すればするほど、投稿ユーザと閲覧ユーザ又は閲覧ユーザ同士の類似度が高くなる。

したがって、本実施形態においては、推薦処理部３５４は、撮像位置と閲覧位置の現実空間上の距離差、又は、コメント情報に含まれる単語（すなわち、評価語）の一致数や出現頻度など、撮像状況及び閲覧状況の共通の情報を数値化することができるので、投稿ユーザと閲覧ユーザ、または、閲覧ユーザ同士の類似度を的確に算出することができるようになっている。

そして、推薦処理部３５４は、嗜好性を判断する際に、通信端末装置１０によって取得可能な撮像位置及び閲覧位置に基づいて類似度を算出し、また、ユーザが実際に付与したコメントに基づいて類似度を算出しているので、投稿ユーザまたは閲覧ユーザにおける煩雑な操作を低減させることができるとともに、類似する嗜好を有する投稿ユーザまたは閲覧ユーザを確実に推薦することができるようになっている。

特に、本実施形態においては、推薦処理部３５４は、大量な投稿画像が投稿されている場合であっても、ユーザの嗜好性を詳細に解析することができるので、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができるようになっている。

（位置情報に基づく類似度の算出）
推薦処理部３５４は、各投稿画像について、撮像状況メタデータに含まれる撮像位置情報と閲覧状況メタデータに含まれる閲覧位置情報を、共通の情報として、所定の演算を用いて数値化し、投稿ユーザと該当する閲覧ユーザの類似度、または、閲覧ユーザ同士の類似度を算出する。

具体的には、推薦処理部３５４は、アップロードされた各投稿画像について、所定の演算として、撮像位置から閲覧位置までの距離を算出し、又は、２つの異なる閲覧位置の現実空間上の距離を算出する。そして、推薦処理部３５４は、距離に反比例する値として、算出した距離を用いて（式１）によって、投稿ユーザと該当する閲覧ユーザの類似度、または、閲覧ユーザ同士における類似度Ｓ１を算出する。

例えば、撮像位置から閲覧位置までの距離Ｘにおける撮像位置から地球の半径を対数的（又は均等）に分割した際の比が「１」の場合には、推薦処理部３５４は、類似度Ｓ１を「１」と算出する。また、推薦処理部３５４は、撮像位置を「１」とし、当該撮像位置から閲覧位置までの距離Ｘにおける地球の半径を基準とした対数的（又は均等）な値が「１０」の場合には、類似度Ｓ１を、「０．１」と算出し、当該撮像位置から閲覧位置までの距離Ｘにおける地球の半径を基準とした対数的（又は均等）な値が「１００」の場合には、類似度Ｓ１を「０．０１」と算出する。

なお、ｋ１は、重み付け係数であり、下記のように算出する。ただし、本実施形態においては、係数ｋ１を「１」として用いることも可能であり、この場合には、重み付けを考慮しないで類似度Ｓ１が算出される。

推薦処理部３５４は、重み付け係数ｋ１については、算出した距離に対応させた各投稿画像における閲覧ユーザのユーザ数を検出し、当該距離に応じて検出されたユーザ数に基づいて（式２）によって撮像ユーザと閲覧ユーザまたは閲覧ユーザ同士の重み付け係数ｋ１を算出する。

例えば、推薦処理部３５４は、撮像位置から閲覧位置までの距離Ｘを基準に、撮像位置から地球の半径を対数的（又は均等）に分割し、当該分割数が「５」の場合であって、撮像位置を中心に距離Ｘを半径とした半径内の人数Ｎが「３人」の場合には、係数ｋ１を「１／３」と算出する。また、推薦処理部３５４は、撮像位置から閲覧位置までの距離Ｘを基準に、撮像位置から地球の半径を対数的（又は均等）に分割した際の分割数が「１０」の場合であって、撮像位置から閲覧位置Ｘまでを半径とした半径内の人数Ｎが「９人」の場合には、係数ｋ１を「１／９」と算出する。

また、推薦処理部３５４は、閲覧ユーザ同士の場合には、一方の閲覧ユーザ（すなわち、基準ユーザに対する対象ユーザ）における係数ｋ１を算出する。例えば、推薦処理部３５４は、基準となる閲覧位置から対象となる閲覧位置までの距離Ｙを基準に、基準となる閲覧位置から地球の半径を対数的（又は均等）に分割し、当該分割数が「５」の場合であって、基準となる閲覧位置から距離Ｙを半径とした半径内の人数Ｎが「３人」の場合には、係数ｋ１を「１／３」と算出する。

本実施形態においては、基準となる比は、１、５、１０など予め定めるともに、上記の（式１）で算出された距離Ｘ（または距離Ｙ）に基づいてユーザ数を加算するようになっている。ただし、上記の方法に限らず、標準偏差または平均などの閲覧ユーザの分布に基づいて上記の係数ｋ１を算出してもよい。

（コメント情報に基づく類似度の算出）
推薦処理部３５４は、アップロードされた各投稿画像について、撮像状況メタデータに含まれるコメント情報と閲覧状況メタデータに含まれるコメント情報を、共通の情報として、所定の演算を用いて数値化し、所定の値を投稿ユーザと該当する閲覧ユーザ（すなわち、当該閲覧状況データを有する閲覧ユーザ）の類似度、又は、閲覧ユーザ同士の類似度を算出する。

具体的には、推薦処理部３５４は、アップロードされた各投稿画像について、閲覧状況データにコメント情報が含まれている場合には、所定の値（例えば、０．３又は０．５）を、投稿ユーザと該当する閲覧ユーザの類似度Ｓ２として算出する。そして、推薦処理部３５４は、アップロードされた各画像について、閲覧ユーザ同士の閲覧状況データにコメント情報が含まれている場合には、所定の値（例えば、０．３又は０．５）を閲覧ユーザ同士の類似度Ｓ２として算出する。

また、推薦処理部３５４は、アップロードされた各投稿画像について、撮像状況データ及び閲覧状況データに含まれ、テキストから構成されるコメント情報に対して形態素解析を実行し、評価語ＤＢ３３４に登録された評価語と一致する単語とその数（すなわち、評価語数）を検出する。より詳細には、推薦処理部３５４は、一般語辞書を用いて名詞、形容詞及び形容動詞などの評価語のみを検出するとともに、当該評価語の語数を検出する。

そして、推薦処理部３５４は、各投稿画像のデータについて、撮像状況データ及び閲覧状況データそれぞれのコメント情報に含まれる全評価語数Ｌにおける共通する評価語数Ｍに基づいて、（式３）の演算を実行し、投稿ユーザと閲覧ユーザの類似度Ｓ３、又は、閲覧ユーザ同士の類似度Ｓ３を算出する。

例えば、「建物」、「大きい」及び「きれい」が評価語の場合であって、撮像状況データに『「建物」が「大きい」』というテキスト形式のコメント情報を有し、かつ、閲覧状況データに『「大きい」「建物」だ』というテキスト形式のコメント情報を有していると想定する。この場合には、推薦処理部３５４は、全評価語Ｌが「４」で一致する評価語数Ｍが「４」なので、類似度Ｓ３を「１」と算出する。また、例えば、「建物」、「大きい」及び「きれい」が評価語の場合であって、撮像状況データに『「建物」が「大きい」』というテキスト形式のコメント情報を有し、かつ、閲覧状況データに『「「建物」が「きれい」だ』というテキスト形式のコメント情報を有していると想定する。この場合には、全評価語Ｌが「４」で一致する評価語数Ｍが「２」なので、推薦処理部３５４は、数類似度Ｓ３を「１／２」と算出する。なお、推薦処理部３５４は、閲覧状況データ同士でも、同様に類似度Ｓ３を算出する。

なお、ｋ２は、重み付け係数であり、下記のように算出する。ただし、本実施形態においては、係数ｋ２を「１」として用いることも可能であり、この場合には、重み付けを考慮しないで類似度Ｓ３が算出される。

推薦処理部３５４は、重み付け係数ｋ２については、各投稿画像において、全ユーザ（各画像における投稿ユーザと全閲覧ユーザ）における評価語が一致する閲覧ユーザ数Ｔに基づいて（式４）によって撮像ユーザと閲覧ユーザまたは閲覧ユーザ同士の重み付け係数ｋ２を算出する。

例えば、「建物」及び「渋い」が評価語の場合であって、撮像状況データに『「建物」が「渋い」』というテキスト形式のコメント情報を有し、かつ、３人のそれぞれの閲覧状況データに『「建物」が「渋い」』というテキスト形式のコメント情報を有していると想定する。この場合には、推薦処理部３５４は、それぞれの評価語「建物」及び「渋い」についてそれぞれ「１／３」と算出して合算し、撮像ユーザと該当する閲覧ユーザの係数ｋ２を「２／３」と算出する。なお、推薦処理部３５４は、評価語「建物」のみの場合には、係数ｋ２を「１／３」と算出する。

また、例えば、「建物」及び「大きい」が評価語の場合であって、撮像状況データに『「建物」が「大きい」』というテキスト形式のコメント情報を有し、かつ、１０人のそれぞれの閲覧状況データに『「建物」が「大きい」』または『「かなり」「大きい」「建物」』というテキスト形式のコメント情報を有していると想定する。この場合には、推薦処理部３５４は、評価語「建物」及び「大きい」についてそれぞれ「１／１０」と算出して合算し、係数ｋ２を「２／５」と算出する。なお、推薦処理部３５４は、評価語「建物」のみの場合には、投稿ユーザと閲覧ユーザの係数ｋ２を「１／１０」と算出する。なお、推薦処理部３５４は、閲覧状況データ同士でも、同一の投稿画像について同様に係数ｋ２を算出する。

（類似度の集計）
推薦処理部３５４は、ユーザ毎に、かつ、投稿画像毎に該当するユーザとの類似度Ｓ１〜Ｓ３を合算（集計）し、各ユーザと他のユーザそれぞれに対する類似度Ｓを算出する。具体的には、推薦処理部３５４は、ユーザ毎に（式５）の演算を実行し、各ユーザと他のユーザそれぞれに対する類似度Ｓを算出する。なお、「ｊ」は、類似度の算出にあたり該当するユーザＩＤを示し、「ｉ」は投稿画像の画像ＩＤを示す。

例えば、５枚の投稿画像（Ｎｏ．１）〜投稿画像（Ｎｏ．５）がアップロードされており、投稿画像（Ｎｏ．１）についてユーザａが投稿ユーザ及び投稿画像（Ｎｏ．２）についてユーザｂが投稿ユーザであり、他の投稿画像についてそれぞれ閲覧ユーザである場合であって、ユーザａとユーザｂの類似度を算出する場合を想定する。

このような場合において、推薦処理部３５４は、
（１）投稿画像（Ｎｏ．１）において、ユーザａが投稿ユーザでユーザｂが閲覧ユーザとして類似度Ｓ_１１〜類似度Ｓ_１３を算出し、
（２）投稿画像（Ｎｏ．２）において、ユーザｂが投稿ユーザでユーザａが閲覧ユーザとして類似度Ｓ_２１〜Ｓ_２３を算出し、
（３）投稿画像（Ｎｏ．３）〜投稿画像（Ｎｏ．５）において、ユーザａ及びユーザｂとも閲覧ユーザとして類似度Ｓ_ｉ１〜類似度Ｓ_ｉ３を算出し、
（４）ユーザａにおけるユーザｂとの全ての類似度Ｓｂ＝Σ（Ｓ_ｉ１＋Ｓ_ｉ２＋Ｓ_ｉ３）を算出する。なお、この類似度Ｓｂは、ユーザｂにおけるユーザａとの類似度と同一である。

このように、推薦処理部３５４は、ユーザ毎に他のユーザそれぞれと集計した類似度、すなわち、合算した類似度を算出するようになっている。

（類似ユーザの特定と推薦情報の提供）
推薦処理部３５４は、ユーザ毎に他のユーザとそれぞれ集計した類似度が所定の条件を具備しているか否かを判断し、所定の条件を具備するユーザを類似ユーザとして特定する。

具体的には、推薦処理部３５４は、ユーザ毎に類似度が最上位の他のユーザ、類似度が高い上位３位までの他のユーザ、または、所定の閾値（例えば、０．６）以上の類似度を有する他のユーザを、類似ユーザとして特定する。

そして、推薦処理部３５４は、類似ユーザのユーザＩＤを特定しつつ、特定したユーザＩＤまたはその一覧（すなわち、ユーザ一覧情報）にし、該当するユーザの通信端末装置１０に推薦情報として配信する。

例えば、ユーザ「ｔａｒｏ」において、上位の３位の類似ユーザが「ｈａｎａｋｏ」、「Ｓｈｉｒｏ」及び「ｍｉｃｈｉｋｏ」の場合には、推薦処理部３５４は、図１０に示すような通信端末装置１０において表示可能な一覧表（以下、「ユーザ一覧情報」または「ユーザリスト」という。）のデータを生成し、ユーザ「ｔａｒｏ」が有する通信端末装置１０に配信する。

［５］通信端末装置及びサーバ装置の動作
次に、図１１及び図１２を用いて本実施形態におけるサーバ装置３０に実行される推薦処理について説明する。なお、図１１及び図１２は、本実施形態のサーバ装置３０において実行される推薦処理を示すフローチャートである。

本動作は、所定のタイミングにおいて推薦処理が実行されるものとし、複数の投稿画像が画像データとして画像データ管理ＤＢ３３２に記憶されているものとする。

まず、サーバ管理制御部３４０は、基準ユーザに基づく推薦処理の実行開始の指示を検出すると（ステップＳ１０１）、推薦処理部３５０は、基準ユーザの全ての投稿画像及び基準ユーザが閲覧した全ての投稿画像に対する各係数ｋ１及び各係数ｋ２を算出する（ステップＳ１０２）。

具体的には、推薦処理部３５０は、該当する各投稿画像における撮像状況メタデータ及び閲覧状況メタデータに基づいて、撮像位置と閲覧位置の距離及び閲覧位置間の距離に応じた閲覧ユーザ数を算出して各投稿画像における係数ｋ１を算出するとともに、該当する各投稿画像におけるコメント情報に含まれる評価語が一致する評価語数と閲覧ユーザ数を算出して各投稿画像における係数ｋ２を算出する。

次いで、推薦処理部３５０は、類似度算出の対象となる位置の対象ユーザを特定する（ステップＳ１０４）。

次いで、推薦処理部３５０は、基準ユーザが投稿した投稿画像について、対象ユーザが閲覧ユーザとして閲覧状況メタデータが記録されているか否かを判定する（ステップＳ１０５）。このとき、推薦処理部３５０は、基準ユーザが投稿した投稿画像について、対象ユーザが閲覧ユーザとして閲覧状況メタデータが記録されている判定された場合には、ステップＳ１１１の処理に移行し、基準ユーザが投稿した投稿画像について、対象ユーザが閲覧ユーザとして閲覧状況メタデータが記録されていないと判定された場合には、ステップＳ１２１の処理に移行する。

次いで、推薦処理部３５０は、ステップＳ１０２によって算出された係数ｋ１を用いて基準ユーザが投稿した投稿画像について、対象ユーザが閲覧ユーザの場合の撮像位置と閲覧位置の距離に基づく各類似度Ｓ１を算出する（ステップＳ１１１）。

次いで、推薦処理部３５０は、対象ユーザの閲覧状況メタデータにコメント情報が含まれているか否かを判定する（ステップＳ１１２）。このとき、推薦処理部３５０は、対象ユーザの閲覧状況メタデータにコメント情報が含まれていると判定した場合には、ステップＳ１１３の処理に移行し、当該コメント情報が含まれていないと判定した場合には、ステップＳ１２１に移行する。

次いで、推薦処理部３５０は、対象ユーザの閲覧状況メタデータにコメント情報が含まれていると判定した場合には、所定の値を類似度Ｓ２として設定する（ステップＳ１１３）。

次いで、推薦処理部３５０は、ステップＳ１０２によって算出された係数ｋ２を用いて基準ユーザが投稿した投稿画像について、対象ユーザが閲覧ユーザの場合の全評価語数と一致する評価語数とに基づく各類似度Ｓ３を算出する（ステップＳ１１４）。

次いで、推薦処理部３５０は、基準ユーザと対象ユーザが同一の投稿画像における閲覧ユーザとして閲覧状況メタデータが記録されているか否かを判定する（ステップＳ１２１）。このとき、推薦処理部３５０は、基準ユーザと対象ユーザが同一の投稿画像における閲覧ユーザとして閲覧状況メタデータが記録されている判定された場合には、ステップＳ１２２の処理に移行し、基準ユーザと対象ユーザが同一の投稿画像における閲覧ユーザとして閲覧状況メタデータが記録されていないと判定された場合には、ステップＳ１３１の処理に移行する。

次いで、推薦処理部３５０は、基準ユーザと対象ユーザが同一の投稿画像における閲覧ユーザとして閲覧状況メタデータが記録されていると判定された場合には、ステップＳ１０２によって算出された係数ｋ１を用いて所定の投稿画像について、基準ユーザと対象ユーザの撮像位置間の距離に基づく各類似度Ｓ１を算出する（ステップＳ１２２）。

次いで、推薦処理部３５０は、基準ユーザ及び対象ユーザの双方の閲覧状況メタデータにコメント情報が含まれているか否かを判定する（ステップＳ１２３）。このとき、推薦処理部３５０は、双方の閲覧状況メタデータにコメント情報が含まれていると判定した場合には、ステップＳ１２４の処理に移行し、双方の閲覧状況メタデータにコメント情報が含まれていないと判定した場合には、ステップＳ１３１に移行する。

次いで、推薦処理部３５０は、基準ユーザ及び対象ユーザの双方の閲覧状況メタデータにコメント情報が含まれていると判定した場合には、所定の値を類似度Ｓ２として設定する（ステップＳ１２４）。

次いで、推薦処理部３５０は、ステップＳ１０２によって算出された係数ｋ２を用いて所定の投稿画像について、基準ユーザと対象ユーザのコメント情報における全評価語数と一致する評価語数とに基づく各類似度Ｓ３を算出する（ステップＳ１２５）。

次いで、推薦処理部３５０は、基準ユーザが投稿ユーザであって対象ユーザが閲覧ユーザの場合の類似度Ｓ１〜類似度Ｓ３と、基準ユーザと対象ユーザが双方閲覧ユーザの場合の類似度Ｓ１〜類似度Ｓ３と、を合算し、類似度Ｓの合計を算出し、基準ユーザと対象ユーザの類似度に決定する（ステップＳ１３１）。

次いで、推薦処理部３５０は、基準ユーザにおいて未だ類似度を算出していない対象ユーザの有無を判定し（ステップ１３２）、基準ユーザにおいて未だ類似度を算出していない対象ユーザがいると判定した場合には、ステップＳ１０４の処理に移行し、基準ユーザにおいて未だ類似度を算出していない対象ユーザがいないと判定した場合には（すなわち、全てのユーザと類似度を算出したと判定した場合には）、ステップＳ１４１の処理に移行する。

次いで、推薦処理部３５０は、全てのユーザと類似度を算出したと判定した場合には、類似度の高い上位３位のユーザを類似ユーザとするユーザリストを生成し（ステップＳ１４１）、生成したユーザリストを該当する通信端末装置１０に配信して（ステップＳ１４２）本動作を終了させる。

以上、本実施形態の通信システム１及びサーバ装置３０は、例えば、投稿画像の撮像位置、閲覧位置、投稿画像に対するコメントなど、投稿画像の撮像状況を登録し、及び、投稿画像が閲覧される際の閲覧状況を記録するだけで、嗜好性が類似するユーザを推薦することができるので、各ユーザにおける種々の情報の事前登録を不要にすることができる。

そして、本実施形態の通信システム１及びサーバ装置３０は、撮像位置と閲覧位置の現実空間上の距離差、又は、コメントの単語の一致数や出現頻度など、撮像状況及び閲覧状況の共通の情報を数値化することができるので、投稿ユーザと閲覧ユーザ、または、閲覧ユーザ同士の類似度を的確に算出することができる。

したがって、本実施形態の通信システム１及びサーバ装置３０は、投稿時や閲覧時のユーザにおける煩雑な操作を低減させることができるとともに、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。

特に、本実施形態の通信システム１及びサーバ装置３０は、大量な画像が投稿されている場合であっても、ユーザの嗜好性を詳細に解析することができるので、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。

また、本実施形態の通信システム１及びサーバ装置３０は、閲覧ユーザ数が少ない場合に重み付けを高く設定し、または、閲覧ユーザ数が多い場合に重み付けを低く設定するなど、閲覧ユーザのユーザ数に連動させて類似度を算出することができるので、ユーザの嗜好の共通性を詳細に解析することができるとともに、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。

また、本実施形態の通信システム１及びサーバ装置３０は、コメントに含まれる一致する単語が少ない場合に重み付けを高く設定し、または、コメントに含まれる一致する単語が多い場合に重み付けを低く設定するなど、コメントの一致度に連動させて類似度を算出することができるので、ユーザの嗜好の共通性を詳細に解析することができるとともに、類似する嗜好を有するユーザを確実に推薦することができる。

また、本実施形態の通信システム１及びサーバ装置３０は、撮像状況及び閲覧状況の多くの共通の情報を用いて類似度を数値化することができるので、ユーザの共通する嗜好の共通性を的確に算出することができる。

［６］変形例
［６．１］変形例１
上記実施形態においては、サーバ装置３０内に各ＤＢを設け、管理及び制御する構成としたが、各ＤＢの管理、制御主体となるコンピュータシステムは、各々、別個なコンピュータシステムによって稼働するようにしてもよい。

［６．２］変形例２
上記実施形態においては、コメント情報に含まれる評価語に基づいて類似度を算出する際に、評価語ＤＢを用いてその一致不一致により、当該評価語を特定しているが、コメント情報がサーバ装置３０の画像データ管理ＤＢ３３２及び閲覧履歴ＤＢ３３３に登録または記録される際に、コメント情報に含まれる評価語を特定して各評価語の評価ＩＤをコメント情報とともに又はコメント情報に代えて登録し、評価ＩＤを用いて類似度を算出するようにしてもよい。

１ … 通信システム
１０ … 通信端末装置
３０ … サーバ装置
１００ … 記録部
１０１ … アプリケーション記録部
１０２ … 画像データ記録部
１０３ … 閲覧履歴データ記録部
１０４ … ＳＮＳ利用管理データ記録部
１１０ … ネットワーク通信部
１２０ … 現在位置検出部
１３０ … メタデータ生成部
１４０ … 表示部
１５０ … 表示制御部
１６０ … タイマ
１７０ … 操作部
１８０ … 撮像／画像データ生成部
１９０ … 端末管理制御部
２００ … 端末データ処理部
３１０ … 通信制御部
３３０ … 記録装置
３３１ … ＳＮＳユーザ管理ＤＢ
３３２ … 画像データ管理ＤＢ
３３３ … 閲覧履歴管理ＤＢ
３３４ … 評価語ＤＢ
３４０ … サーバ管理制御部
３５０ … サーバデータ処理部
３５１ … ＳＮＳ管理部
３５２ … 投稿画像管理部
３５３ … 閲覧履歴管理部
３５４ … 推薦処理部

Claims (10)

1. ネットワークを介して接続された通信端末装置に対して所定の情報を提供するサーバ装置であって、
   前記通信端末装置と連動し、ネットワーク上でユーザに提供されるネットワークサービスのコンテンツとして、投稿ユーザによって撮像された、閲覧可能に投稿された投稿画像のデータと、当該画像データ毎に前記画像を撮像した際の撮像状況を示す撮像状況情報と、を当該投稿ユーザのユーザ識別情報に対応付けてデータベースに登録する登録手段と、
   前記登録された投稿画像を閲覧した閲覧ユーザによる閲覧状況を示す閲覧状況情報を当該閲覧ユーザのユーザ識別情報とともに、前記投稿画像に対応付けて前記データベースに記録する記録制御手段と、
   前記各投稿画像について、前記撮像状況情報と前記閲覧状況情報の共通の情報、又は、一の前記閲覧状況情報と他の前記閲覧状況情報の共通の情報を、所定の演算を用いて数値化し、前記投稿ユーザと前記閲覧ユーザの類似度、又は、前記閲覧ユーザ同士の類似度を算出する算出手段と、
   前記算出された類似度に基づいて、各ユーザの類似ユーザを特定する特定手段と、
   前記特定された類似ユーザを該当する前記ユーザの通信端末装置に推薦情報として提供する提供手段と、
   を備えることを特徴とするサーバ装置。
2. 請求項１に記載のサーバ装置において、
   前記撮像状況情報には、現実空間における前記投稿画像を前記投稿ユーザが撮像した際の当該現実空間における撮像位置の位置情報、又は、当該画像に対する少なくとも文字列を含むコメント情報の少なくともいずれか一方を含むとともに、
   前記閲覧状況情報には、前記投稿画像を前記閲覧ユーザが閲覧した際の現実空間における閲覧位置の位置情報、又は、当該画像に対する少なくとも文字列を有するコメント情報の少なくともいずれか一方を含み、
   前記算出手段が、
   前記記録された各投稿画像について、前記撮像位置及び前記閲覧位置の位置情報又は前記コメント情報の少なくともいずれか一方の情報を、前記共通の情報として、前記所定の演算を用いて数値化し、前記類似度を算出する、サーバ装置。
3. 請求項２に記載のサーバ装置において、
   前記算出手段が、前記記録された各投稿画像について、前記所定の演算として、
   前記撮像位置と前記閲覧位置との距離、又は、前記閲覧位置間の距離を算出し、かつ、
   当該算出した距離に基づいて前記投稿ユーザと前記閲覧ユーザの類似度、又は、前記閲覧ユーザ同士の類似度の算出を実行する、サーバ装置。
4. 請求項３に記載のサーバ装置において、
   前記算出手段が、
   前記記録された各投稿画像について、前記撮像位置及び前記閲覧位置の距離に対応付けられた前記閲覧ユーザのユーザ数を検出し、当該距離に応じて検出されたユーザ数によって定まる係数と前記算出した距離に基づいて前記類似度の算出を実行する、サーバ装置。
5. 請求項２〜４のいずれか一項に記載のサーバ装置において、
   前記算出手段が、前記撮像状況情報又は前記閲覧状況情報に含まれる前記コメント情報の有無によって異なる前記類似度を算出する前記所定の演算を実行する、サーバ装置。
6. 請求項２〜５のいずれか一項に記載のサーバ装置において、
   前記算出手段が、
   前記記録された各投稿画像について、前記撮像状況情報及び前記閲覧状況情報のそれぞれのコメント情報に含まれる単語の一致数に基づいて、前記所定の演算を実行し、前記投稿ユーザと前記閲覧ユーザの類似度、又は、前記閲覧ユーザ同士の類似度を算出する、サーバ装置。
7. 請求項６に記載のサーバ装置において、
   前記算出手段が、
   前記記録された各投稿画像について、前記コメント情報に含まれる単語が一致する前記閲覧ユーザのユーザ数を検出し、当該検出されたユーザ数によって定まる係数と前記算出したコメント情報に含まれる単語の一致数に基づいて前記類似度の算出を実行する、サーバ装置。
8. 請求項２〜７のいずれか一項に記載のサーバ装置において、
   前記特定手段が、前記ユーザ毎に、前記投稿ユーザ及び前記閲覧ユーザとして他のユーザと算出された類似度を合算し、所定の条件を具備する当該合算した類似度を有するユーザを前記類似ユーザとして特定する。サーバ装置。
9. ネットワークを介して接続された通信端末装置に対して所定の情報を提供するサーバ装置用のプログラムであって、
   前記サーバ装置を、
   前記通信端末装置と連動し、ネットワーク上でユーザに提供されるネットワークサービスのコンテンツとして、投稿ユーザによって撮像された、閲覧可能に投稿された投稿画像のデータと、当該画像データ毎に前記画像を撮像した際の撮像状況を示す撮像状況情報と、を当該投稿ユーザのユーザ識別情報に対応付けてデータベースに登録する登録手段、
   前記登録された投稿画像を閲覧した閲覧ユーザによる閲覧状況を示す閲覧状況情報を当該閲覧ユーザのユーザ識別情報とともに、前記投稿画像に対応付けて前記データベースに記録する記録制御手段、
   前記各投稿画像について、前記撮像状況情報と前記閲覧状況情報の共通の情報、又は、一の前記閲覧状況情報と他の前記閲覧状況情報の共通の情報を、所定の演算を用いて数値化し、前記投稿ユーザと前記閲覧ユーザの類似度、又は、前記閲覧ユーザ同士の類似度を算出する算出手段、
   前記算出された類似度に基づいて、各ユーザの類似ユーザを特定する特定手段、及び、
   前記特定された類似ユーザを該当する前記ユーザの通信端末装置に推薦情報として提供する提供手段、
   として機能させることを特徴とするプログラム。
10. 通信端末装置と、
    ネットワークを介して接続された前記通信端末装置に対して所定の情報を提供するサーバ装置と、
    を有し、
    前記サーバ装置が、
    前記通信端末装置と連動し、ネットワーク上でユーザに提供されるネットワークサービスのコンテンツとして、投稿ユーザによって撮像された、閲覧可能に投稿された投稿画像のデータと、当該画像データ毎に前記画像を撮像した際の撮像状況を示す撮像状況情報と、を当該投稿ユーザのユーザ識別情報に対応付けてデータベースに登録する登録手段と、
    前記登録された投稿画像を閲覧した閲覧ユーザによる閲覧状況を示す閲覧状況情報を当該閲覧ユーザのユーザ識別情報とともに、前記投稿画像に対応付けて前記データベースに記録する記録制御手段と、
    前記各投稿画像について、前記撮像状況情報と前記閲覧状況情報の共通の情報、又は、一の前記閲覧状況情報と他の前記閲覧状況情報の共通の情報を、所定の演算を用いて数値化し、前記投稿ユーザと前記閲覧ユーザの類似度、又は、前記閲覧ユーザ同士の類似度を算出する算出手段と、
    前記算出された類似度に基づいて、各ユーザの類似ユーザを特定する特定手段と、
    前記特定された類似ユーザを該当する前記ユーザの通信端末装置に推薦情報として提供する提供手段と、
    を備えることを特徴とする通信システム。
    
    

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