JP2015079395A - 情報処理装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの嗜好や興味と社会的注目度の両方に応じたコンテンツをバランスよく推薦すること。【解決手段】複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツを選択するコンテンツ選択手段１０２と、カテゴリ毎にユーザの嗜好の度合いをカテゴリスコアで記憶するカテゴリスコア記憶手段１０５と、カテゴリ毎に各コンテンツの社会的な注目度を反映したスコアであるコンテンツスコアを計算するコンテンツスコア計算手段１１１と、を備え、前記カテゴリスコアは、前記コンテンツ選択手段により選択されたコンテンツに対するユーザの操作に基づいて計算され、前記コンテンツ選択手段１０２は、各カテゴリスコアの比率にしたがった頻度でランダムにカテゴリを選択する一段階目と、選択されたカテゴリに属するコンテンツの中から、取得したコンテンツスコアの比率にしたがった頻度でランダムにコンテンツを選択する二段階目の選択を行う。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、方法及びプログラムに関し、特に、操作して行くにつれてユーザの嗜好や興味を学習する情報処理、方法及びプログラムに関する。

特許文献１には、ユーザが個人的に興味を持つ情報及び世間一般の関心が高いカテゴリの情報を閲覧できるようにすることを課題にした発明が開示されている。特許文献１では、まず、インターネットから見出し情報群を取り込み、各見出し情報を複数のカテゴリに分類し、カテゴリ別データベースに格納する。次に、興味度データベースに基づき、興味度が所定の基準値以上のカテゴリの見出し情報を抽出し、一覧画面を作成・表示する。一覧画面に対するユーザの選択操作に応じて、各カテゴリの興味度を更新する処理も行うことが記載されている。

また、特許文献２には、電子メールに記述する記事を、受信者の興味があるものから順に並び替えるために、受信者によりどのカテゴリの情報が多く参照されたかを送信側サーバの関心領域データベースに格納しておくことが記載されている。

特開２００８−１７６４９１号公報 特開２００４−０１３５２８号公報

ＲＳＳリーダ、ＨＤＤレコーダ、携帯オーディオプレイヤなどの大量のコンテンツを格納することができるコンテンツ閲覧装置の技術分野においては、ユーザの嗜好に合うカテゴリに属するコンテンツを推薦する機能を備えるものが種々、考案されている。一方で、コンテンツの社会的注目度に応じてコンテンツの推薦をすることも、例えばランキングの一位から十位までを推薦するなどのように、よく行われている。

社会的注目度に応じてコンテンツを推薦する技術を用いた場合、ユーザの嗜好や興味に無関係なコンテンツが推薦されてしまうことが問題であった。また、ユーザの嗜好や興味に合致するカテゴリのコンテンツを推薦する技術を用いた場合、社会的注目度とは無関係なコンテンツが推薦されてしまうことが問題であった。

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであって、ユーザの嗜好や興味と社会的注目度の両方に応じたコンテンツをバランスよく推薦することを目的とする。

上記目的を達成する本発明の一態様は、複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツを選択するコンテンツ選択手段と、カテゴリ毎にユーザの嗜好の度合いをカテゴリスコアで記憶する記憶手段と、カテゴリ毎に各コンテンツの社会的な注目度を反映したスコアであるコンテンツスコアを計算するコンテンツスコア計算手段と、を備え、前記カテゴリスコアは、前記コンテンツ選択手段により選択されたコンテンツに対するユーザの操作に基づいて計算され、前記コンテンツ選択手段は、各カテゴリスコアの比率にしたがった頻度でランダムにカテゴリを選択する一段階目と、選択されたカテゴリに属するコンテンツの中から、取得したコンテンツスコアの比率にしたがった頻度でランダムにコンテンツを選択する二段階目の選択を行うことを特徴とする。

本発明によれば、ユーザの嗜好や興味と社会的注目度の両方に応じたコンテンツをバランスよく推薦することが可能となる。

本発明による実施形態の機能構成を示すブロック図である。 上記実施形態の動作の概要を説明するための概念図である。 本実施形態における操作テーブルの一例を示す図である。 本実施形態におけるカテゴリスコアテーブルの一例を示す図である。 本実施形態における情報ソーステーブルの一例を示す図である。 本実施形態におけるランキング情報の一例を示す図である。 本実施形態におけるランキング順位とコンテンツスコアの関係の一例を示す図（その１）である。 本実施形態におけるランキング順位とコンテンツスコアの関係の一例を示す図（その２）である。 本実施形態のコンテンツ選択処理の流れを示すフローチャート図である。

以下、本発明を実施形態により詳細に説明する。下記実施形態は、情報処理装置の一例として、パーソナルコンピュータ（以下、主として「ＰＣ」と呼ぶ）、スレート型ＰＣ、タブレット型ＰＣ、スマートフォン、携帯型情報端末（Personal Digital Assistance: PDA）などのパーソナルデバイスを採用するものである。しかしながら、本発明はここで例示したパーソナルデバイスだけに限定される技術的思想ではない。ＨＤＤレコーダや携帯型ミュージックプレーヤなどにも応用できる。

図１に、本実施形態の機能構成を示す。図示のように、情報処理装置１は、操作手段１０１、コンテンツ選択手段１０２、表示手段１０３、カテゴリスコア計算手段１０４、カテゴリスコア記憶手段１０５、ランキング取得手段１１０、コンテンツスコア計算手段１１１、コンテンツスコア記憶手段１１２、コンテンツ記憶手段１１３を有する。

図２に、本実施形態の動作の概要を説明するための概念図を示す。情報処理装置１には本実施形態に係るアプリケーションソフトウェア（以下、単に「アプリ」と呼ぶ）がインストールされている。このアプリは、情報処理装置１のハードウェアリソースを利用して、コンテンツ表示処理とコンテンツ推薦処理という大きく分けて２種類の処理を行う。また、アプリによる情報処理によって、情報処理装置１には図１に示したような機能部が備わる。

操作手段１０１は、情報処理装置１に対して行われた、上記アプリに関連するユーザ操作を情報処理装置１に入力して所望の操作結果をユーザに提供するものである。表示手段１０３が、操作結果を表示する処理を行う。操作手段１０１は、一方で、操作の種類をカテゴリスコア計算手段１０４に伝える。操作とは、例えば図３に示すようなものであり、コンテンツの表示を行うような操作がある。また、逆に表示を行わなかったようなものも含む。図３に示すように、操作は、ユーザの嗜好度と正の相関を示すものと、負の相関を示すものとがある。

カテゴリスコア計算手段１０４は、操作手段１０１から操作の種類を受け取って、当該操作の対象となったコンテンツが属するカテゴリのカテゴリスコアの更新を行う。カテゴリスコア記憶手段１０５は、図４に示すカテゴリスコアテーブルの一例のような形式でカテゴリスコアを記憶している。

コンテンツ選択手段１０２は、カテゴリスコア記憶手段１０５に記憶されているカテゴリスコア（図４）に基づいて、コンテンツ記憶手段１１３に記憶されている膨大な量のコンテンツの中から適切な量のコンテンツを選択して、表示手段１０３に表示させる処理を行う。また、コンテンツ選択手段１０２は、コンテンツの社会的注目度を表す尺度であるコンテンツスコアにも基づいて、コンテンツを選択する。

表示手段１０３は、コンテンツ選択手段１０２に選択されたコンテンツがユーザに推薦されるようなユーザインターフェースを生成する。

コンテンツ記憶手段１１３は、図５に示すような情報ソーステーブルに基づいてインターネット上のサーバなどから取得されてきたコンテンツを記憶している。図５に示されるように「政治」「経済」などのカテゴリが各ＵＲＩに紐付けられている。コンテンツは、このＵＲＩに基づいて取得したＲＳＳやＡｔｏｍフィードに含まれる記事の一つ一つのようなものである。

他方で、ランキング取得手段１１０は、外部装置などからカテゴリ毎に各コンテンツの社会的注目度を順序づけたランキングを取得する機能を提供する。また、コンテンツスコア計算手段１１１は、ランキング取得手段１１０により取得されたランキングに基づいて、社会的注目度を示すスコアであるコンテンツスコアを計算する。計算したコンテンツスコアは、コンテンツスコア記憶手段１１２が記憶しておき、コンテンツ選択手段１０２が利用する。「カテゴリスコア」は、図３から図５を参照しながら説明したように、本アプリのユーザの嗜好を学習した結果得られるものであるが、「コンテンツスコア」は、社会的注目度を反映したスコアである。

社会的注目度とは、典型的には、図５に記載されたＵＲＩに基づいて取得できるフィードが含む記事の一つ一つが、いわゆる短文投稿サイトから引用された回数や、ソーシャルネットワーキングサービスでサービスのユーザが気に入った記事やウェブページとしてチェックなどを入れた回数などを言うこととする。

短文投稿サイトやソーシャルネットワーキングサービスの中には、ニュース記事などのコンテンツプロバイダ向けに、引用やチェックを入れるのに便利ないわゆるブログパーツを公開しているものがある。このブログパーツで引用されたコンテンツのランキングを提供しているサービスがあり、ランキング取得手段１１０は、このようなサービスからカテゴリ毎にランキングを取得する。図６に、取得するランキング情報の一例を示す。図示のように、ランキング情報は、順位とコンテンツのＵＲＩが紐付けられているカテゴリ毎のランキングからなる。

コンテンツスコア計算手段１１１は、このようにして取得されたランキングに基づいて、ランキング順位に応じたコンテンツスコアを計算する。一例として、本実施形態では、次式でコンテンツスコアを計算する。
Ｑｊ＝（ｗ＾（１−ｒａｎｋ））×１０００
ｗ：ランキングスコア係数（１．０＜ｗ）
ｒａｎｋ：ランキング順位（１≦ｒａｎｋ）

上記式でコンテンツスコアＱｊを計算すると、ランキング順位とコンテンツスコアの関係が図７及び図８のように計算することができる。図示のように、ランキングが高く社会的注目度が高いコンテンツほどコンテンツスコアが高くなるように計算される。計算されたコンテンツスコアは、コンテンツスコア記憶手段１１２が記憶する。

図９に、本実施形態のコンテンツ選択処理の流れを示す。この処理は、コンテンツ選択手段１０２が実行する。この処理は、カテゴリスコアの比率にしたがった頻度でランダムにカテゴリを選択する一段階目と、選択されたカテゴリに属するコンテンツの中から、取得したコンテンツスコアの比率にしたがった頻度でランダムにコンテンツを選択する二段階目とがある点が特徴である。

まず、カテゴリスコア（Ｐｉ）の総和Ｓを計算する（Ｓ１０１）。なお、添え字のｉは、このコンテンツ選択処理で取り扱うカテゴリと一対一対応している。
Ｓ＝Σ（Ｐｉ）
次に、乱数Ｒ（０≦Ｒ＜Ｓ）を発生させ（Ｓ１０２）、以下の条件を満たす最小のｉが示すカテゴリを、選択するべきカテゴリとする（Ｓ１０３）。
Ｒ≦Ｓｉ， Ｓｉ＝Σ（Ｐｉ）
ただしＳｉはＰ０からＰｉまでの総和である。
このようにカテゴリを選択すると、各カテゴリのカテゴリスコアの比率にしたがった頻度でランダムにカテゴリを選択することができる。
ここで、変数をリセットする。

次に、コンテンツスコア（Ｃｉ）の総和Ｓを計算する（Ｓ１０４）。なお、添え字のｉは、Ｓ１０３で選択されたカテゴリに属し、このコンテンツ選択処理で取り扱うコンテンツと一対一対応している。
Ｓ＝Σ（Ｃｉ）
次に、乱数Ｒ（０≦Ｒ＜Ｓ）を発生させ（Ｓ１０５）、以下の条件を満たす最小のｉが示すコンテンツを、選択するべきコンテンツとする（Ｓ１０６）。
Ｒ≦Ｓｉ， Ｓｉ＝Σ（Ｃｉ）
ただしＳｉはＣ０からＣｉまでの総和である。
このようにコンテンツを選択すると、各コンテンツのコンテンツスコアの比率にしたがった頻度でランダムにコンテンツを選択することができる。

以上に述べたところによると、本実施形態によれば、ユーザの嗜好や興味と社会的注目度の両方に応じたコンテンツをバランスよく推薦することが可能になる。なお、複数のコンテンツを選択する場合は、図９のコンテンツ選択処理を繰り返すとよい。また、その際には一段階目のコンテンツ選択（Ｓ１０１〜Ｓ１０３）においては、そのカテゴリに属する全てのコンテンツが選択済みとなったカテゴリを除いたカテゴリから選択を行うとよく、二段階目のコンテンツ選択（Ｓ１０４〜Ｓ１０６）においては、一度選択されたコンテンツを除いたコンテンツの中から選択を行うとよい。

本実施形態のように、二段階に分けてコンテンツの選択を行うことによって、ユーザの嗜好や興味が強いカテゴリのコンテンツほど選択されやすく、なおかつ、社会的注目度の高いコンテンツほど選択されやすい傾向を作ることができるため、ユーザの嗜好や興味と社会的注目度の両方に応じたコンテンツをバランスよく推薦することが可能になる。

１ 情報処理装置
１０１ 操作手段
１０２ コンテンツ選択手段
１０３ 表示手段
１０４ カテゴリスコア計算手段
１０５ カテゴリスコア記憶手段
１１０ ランキング取得手段
１１１ コンテンツスコア計算手段
１１２ コンテンツスコア記憶手段
１１３ コンテンツ記憶手段

Claims (5)

1. 複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツを選択するコンテンツ選択手段と、
   カテゴリ毎にユーザの嗜好の度合いをカテゴリスコアで記憶する記憶手段と、
   カテゴリ毎に各コンテンツの社会的な注目度を反映したスコアであるコンテンツスコアを計算するコンテンツスコア計算手段と、を備え、
   前記カテゴリスコアは、前記コンテンツ選択手段により選択されたコンテンツに対するユーザの操作に基づいて計算され、
   前記コンテンツ選択手段は、各カテゴリスコアの比率にしたがった頻度でランダムにカテゴリを選択する一段階目と、選択されたカテゴリに属するコンテンツの中から、取得したコンテンツスコアの比率にしたがった頻度でランダムにコンテンツを選択する二段階目の選択を行うことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記コンテンツ選択手段は、選択するコンテンツが所定の複数である場合は、前記一段階目及び二段階目の選択を、前記所定の複数回繰り返して選択を行い、前記二段階目の選択においては、一度選択されたコンテンツを除いたコンテンツの中から選択を行うことを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
3. カテゴリ毎に各コンテンツの社会的な注目度を順序づけたランキングを取得する社会的注目度ランキング取得手段を備え、
   前記コンテンツスコア計算手段は、前記ランキングに基づいて各コンテンツのコンテンツスコアを計算することを特徴とする、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツを選択する情報処理方法であって、
   カテゴリ毎にユーザの嗜好の度合いをカテゴリスコアで記憶する記憶ステップと、
   カテゴリ毎に各コンテンツの社会的な注目度を反映したスコアであるコンテンツスコアを計算するコンテンツスコア計算ステップと、
   各カテゴリスコアの比率にしたがった頻度でランダムにカテゴリを選択する一段階目の選択ステップと、
   選択されたカテゴリに属するコンテンツの中から、取得したコンテンツスコアの比率にしたがった頻度でランダムにコンテンツを選択する二段階目の選択ステップと、
   前記二段階目の選択ステップにより選択されたコンテンツに対するユーザの操作に基づいて前記カテゴリスコアを計算するスコア計算ステップと、
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
5. コンピュータに、
   複数のカテゴリのいずれかに属するコンテンツを選択するために、
   カテゴリ毎にユーザの嗜好の度合いをカテゴリスコアで記憶する記憶ステップと、
   カテゴリ毎に各コンテンツの社会的な注目度を反映したスコアであるコンテンツスコアを計算するコンテンツスコア計算ステップと、
   各カテゴリスコアの比率にしたがった頻度でランダムにカテゴリを選択する一段階目の選択ステップと、
   選択されたカテゴリに属するコンテンツの中から、取得したコンテンツスコアの比率にしたがった頻度でランダムにコンテンツを選択する二段階目の選択ステップと、
   前記二段階目の選択ステップにより選択されたコンテンツに対するユーザの操作に基づいて前記カテゴリスコアを計算するスコア計算ステップと、
   を実行させるためのプログラム。

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