JP2022144281A - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】アイテムの掲載機会を不当に損なわずにフィルタリング処理を行うことができる情報処理装置を提供する。【解決手段】レコメンド提供装置１０は、キーワード情報生成部１３４および第２フィルタ部１３６を備える。キーワード情報生成部１３４は、レコメンド候補となるアイテムを一覧にした候補アイテムリストを参照し、アイテムに対応するテキスト情報からキーワード情報を生成する。第２フィルタ部１３６は、所定の曖昧キーワードが含まれているキーワード情報に対応するアイテムを曖昧アイテムとし、候補アイテムリストから曖昧アイテムを抽出し、曖昧アイテムに対応するキーワード情報を学習済み判定モデルに入力し、学習済み判定モデルから出力される判定結果に基づいて、曖昧アイテムの掲載可否を決定する。そして、第２フィルタ部１３６は、掲載不可と決定された曖昧アイテムを、候補アイテムリストから除外する。【選択図】図２

Description

本発明は、アイテムのフィルタリング処理を行う情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、インターネットオークションなどの分野では、違法な物品が売買されることを防止するためのフィルタリング処理を行う情報処理装置が知られている（特許文献１参照）。この情報処理装置は、出品アイテムに関する出品情報（アイテム情報）に含まれるキーワードを抽出し、抽出されたキーワードをデータベースに登録された掲載不可キーワードと比較し、一致すると見なす場合に当該出品アイテムを出品不可と判定する。

特開２００６－５３８０９号公報

本発明者らは、サービス提供ページにユーザへのお勧めアイテムを掲載するレコメンド技術において、不適切なアイテムを掲載候補から除外する方法を検討しているが、この方法として特許文献１に記載のフィルタリング処理を利用することには、以下のような問題がある。

一般に、サービスを提供するサイトやアプリのトップページなど、幅広いユーザに共通して提示されるページでは、サービスのイメージを損なわないために、不適切なアイテムを掲載候補から確実に除外できることが望ましい。そこで、特許文献１に記載のフィルタリング処理を利用してアイテムの選別を行う場合には、不適切なアイテムを確実に除外するために、文字数が短いキーワード（例えば２文字程度のキーワード）についても掲載不可キーワードとして登録する対応が考えられる。
しかし、文字数が短い掲載不可キーワードは、不適切な意味合いで使用されるとは限られず、適切な意味合いで使用される可能性が存在する。例えば、「エロ」というキーワードは、アダルト商材の説明に使用されるとは限られず、「イエロー」という色の説明に使用される可能性がある。
このため、アイテム情報が掲載不可キーワードを含むアイテムを全て除外対象とした場合、本来は掲載可能であったアイテムが除外されてしまい、掲載機会が損なわれてしまう。

本発明は、アイテムの掲載機会を不当に損なわずにフィルタリング処理を行うことができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本発明の情報処理装置は、レコメンド候補となるアイテムを一覧にした候補アイテムリストを参照し、前記アイテムに対応するテキスト情報からキーワード情報を生成するキーワード情報生成部と、所定の曖昧キーワードが含まれている前記キーワード情報に対応する前記アイテムを曖昧アイテムとし、前記候補アイテムリストから前記曖昧アイテムを抽出する曖昧アイテム抽出部と、前記曖昧アイテムに対応する前記キーワード情報を学習済み判定モデルに入力し、前記学習済み判定モデルから出力される判定結果に基づいて、前記曖昧アイテムの掲載可否を決定する判定部と、掲載不可と決定された前記曖昧アイテムを、前記候補アイテムリストから除外する曖昧フィルタ部と、を備える。

本発明の情報処理装置では、曖昧キーワードを含むテキスト情報に対応するアイテム（曖昧アイテム）の掲載可否が判定モデルによって判定され、掲載不可と判定された曖昧アイテムが候補アイテムリストから除外される。これにより、掲載することが不適切なアイテムを候補アイテムリストから除外しつつ、実際には不適切ではないアイテムが除外されてしまうことを抑制できる。よって、アイテムの掲載基準を厳しく設定した場合であっても、アイテムの掲載機会を不当に損なわずにフィルタリング処理を行うことができる。

本発明に係る一実施形態の情報処理システムの概略構成を示す概略図。 前記実施形態のレコメンド提供装置の概略構成を示すブロック図。 前記実施形態におけるレコメンド提供方法を説明するためのフローチャート。 前記実施形態におけるレコメンドが掲載されたウェブページの例を示す図。

以下、本発明に係る一実施形態について図面に基づいて説明する。
［情報処理システム］
図１は、本実施形態の情報処理システムの概略構成を示す概略図である。
図１に示すように、本実施形態のレコメンド提供システム１は、本発明の情報処理装置であるレコメンド提供装置１０と、複数のユーザ端末２０と、複数のサービス提供サーバ３０とを備え、これらはインターネット等のネットワークを介して通信可能に接続されている。
このレコメンド提供システム１において、ユーザ端末２０は、ユーザの操作に従ってサービス提供サーバ３０にアクセスし、サービス提供サーバ３０から提供されるウェブページを取得する。ユーザは、ユーザ端末２０を介して、ウェブページとして提供される各種サービスを利用する。

ユーザ端末２０に提供されたウェブページにレコメンドを表示する枠（以下、「レコメンド枠」と表記する）が含まれる場合、ユーザ端末２０は、レコメンド提供装置１０にレコメンド要求を送信し、レコメンド提供装置１０は、レコメンド枠に表示するためのレコメンドコンテンツをユーザ端末２０に提供する。
ここで、レコメンド提供装置１０は、ユーザの興味関心に応じたアイテムを含む候補アイテムリストを作成し、この候補アイテムリストから掲載不可のアイテムを除外する処理（フィルタリング処理）を行うことで、レコメンドアイテムリストを作成する。そして、レコメンド提供装置１０は、レコメンドアイテムリストからレコメンド枠の数に応じたアイテムを選択し、各アイテムに対応するレコメンドコンテンツをユーザ端末２０に提供する。

［レコメンド提供装置１０］
図２は、レコメンド提供装置１０の概略構成を示すブロック図である。
レコメンド提供装置１０は、一般的なコンピュータにより構成されており、図２に示すように、通信部１１、記憶部１２、プロセッサ１３等、コンピュータを構成する各部を備えている。
なお、レコメンド提供装置１０を構成するコンピュータの数は特に限定されない。本実施形態では、説明の簡略化のため、１台のコンピュータによってレコメンド提供装置１０が構成される例を示すが、複数のコンピュータをネットワークで接続して構築されるクラウドサーバをレコメンド提供装置１０としてもよい。

通信部１１は、インターネットに接続され、インターネットを介してユーザ端末２０やサービス提供サーバ３０等の各装置と通信する。
記憶部１２は、レコメンド提供装置１０を制御するための各種情報や情報処理プログラムを記録する。
また、記憶部１２は、ユーザ情報蓄積部１２１、アイテム情報記憶部１２２およびフィルタ情報記憶部１２３などを備える。
なお、本実施形態では、レコメンド提供装置１０の記憶部１２に、ユーザ情報蓄積部１２１、アイテム情報記憶部１２２およびフィルタ情報記憶部１２３が設けられる例を示すが、レコメンド提供装置１０とネットワークを介して通信可能に接続された他のデータサーバやクラウドストレージに、これらの情報が記録される構成としてもよい。

ユーザ情報蓄積部１２１は、複数のユーザ情報を蓄積している。このユーザ情報は、ユーザＩＤ、ユーザ属性情報、および、ユーザ行動履歴情報などを含む。
ユーザＩＤは、ユーザを識別する識別情報である。
ユーザ属性情報は、ユーザの様々な属性を記録する。例えば、ユーザの性別、年齢層、居所等の個人情報が含まれてもよく、ユーザの趣味等の嗜好性が記録されていてもよい。
ユーザ行動履歴情報は、インターネット上のユーザの行動に関する履歴情報である。例えば、ユーザ行動履歴情報は、ユーザが閲覧したコンテンツの閲覧履歴、ユーザが実施した検索処理における検索履歴、および、インターネットを介した商品売買履歴等を含む。

アイテム情報記憶部１２２は、複数のアイテム情報を記憶している。
アイテム情報は、ショッピングサービスやオークションサービスなどを提供するサービス提供サーバ３０で販売されているアイテムに関する情報であり、アイテム識別情報（アイテムＩＤ）、アイテム名、詳細情報、金額および画像情報などを含む。また、アイテム情報は、サービス提供サーバ３０におけるアイテム掲載ページに遷移するためのリンク情報を含んでもよい。

フィルタ情報記憶部１２３は、完全一致キーワードを記録した完全一致キーワード辞書と、曖昧キーワードを記録した曖昧キーワード辞書と、曖昧アイテムの掲載可否を判定する判定モデル（本発明の学習済み判定モデルに相当）と、を記憶している。

完全一致キーワードとは、アイテムのキーワード情報に含まれた場合に当該アイテムが掲載不可となるキーワードである。この完全一致キーワードを含むキーワード情報に対応するアイテムは、候補アイテムリストから除外される。

曖昧キーワードとは、アイテムのキーワード情報に含まれた場合に当該アイテムが掲載不可となる「可能性」があるキーワードである。この曖昧キーワードを含むキーワード情報に対応するアイテムは、掲載可否の判定を受け、掲載不可と判定された場合に候補アイテムリストから除外される。
例えば、「激レア」という曖昧キーワードは、アダルト商材に使用される可能性があるが、ゲームカードなどのコレクション性を有する分野で使用される可能性もあるため、キーワードの使用意図を明確に定義できない曖昧キーワードとなる。
また、「エロ」という曖昧キーワードは、アダルト商材に使用される可能性があるが、「イエロー」という色の説明に使用される可能性がある。
また、「サイ」というキーワードは、動物・象牙などの取り扱い禁止物品に使用される可能性があるが、「サイズ」という寸法の説明に使用される可能性がある。
なお、曖昧キーワードの文字数は、特に限定されないが、比較的短い文字数（例えば５文字以下）のキーワードが曖昧キーワード辞書に登録される。

判定モデルは、各種のアイテムに対応する様々なキーワード情報と、アイテムの掲載可否を示すラベル情報とを教師データとし、多数の教師データを用いた機械学習によって生成されたモデルである。本実施形態において、判定モデルは、曖昧キーワードを含んだキーワード情報を入力とし、曖昧アイテムの掲載可否を示す判定結果を出力する。

なお、教師データとしては、曖昧キーワードを含むキーワード情報が利用される。ここで、曖昧キーワード辞書に登録される曖昧キーワードの種類と、判定モデルの教師データに利用される曖昧キーワードの種類とは、一致していることが好ましい。ただし、本実施形態はこれに限られず、曖昧キーワード辞書には、判定モデルの教師データに利用されていない曖昧キーワードが登録されていてもよい。

プロセッサ１３は、ＣＰＵ等の演算回路、ＲＡＭ等の記録回路により構成される。プロセッサ１３は、記憶部１２に記録されている情報処理プログラムをＲＡＭに展開し、ＲＡＭに展開されたプログラムとの協働で、各種処理を実行する。
そして、プロセッサ１３は、情報処理プログラムを読み込み実行することで、図２に示すように、行動履歴取得部１３１、アイテム情報取得部１３２、候補アイテム選択部１３３、キーワード情報生成部１３４、第１フィルタ部１３５、第２フィルタ部１３６およびレコメンド配信部１３７として機能する。

行動履歴取得部１３１は、ユーザ端末２０やサービス提供サーバ３０などから、ユーザの行動履歴を取得し、ユーザ情報蓄積部１２１に記憶させる。
アイテム情報取得部１３２は、例えば、ショッピングサービスやオークションサービスを提供するサービス提供サーバ３０によって管理されたアイテムデータベースからアイテム情報を取得し、アイテム情報記憶部１２２に記憶させる。

候補アイテム選択部１３３は、アイテム情報記憶部１２２からユーザに応じたアイテム（レコメンド候補アイテム）を選択し、選択されたアイテムのアイテム情報を一覧にした候補アイテムリストを生成する。
キーワード情報生成部１３４は、候補アイテムリストを参照し、レコメンド候補アイテムに対応するテキスト情報（例えばアイテム名および詳細情報）からキーワード情報を生成する。

第１フィルタ部１３５は、本発明の完全一致フィルタ部として機能する。この第１フィルタ部１３５は、候補アイテムリストに対して第１フィルタ処理を行い、中間アイテムリストを生成する。
第２フィルタ部１３６は、本発明の曖昧アイテム抽出部、判定部および曖昧フィルタ部として機能する。第２フィルタ部１３６は、中間アイテムリストに対して第２フィルタ処理を行い、レコメンドアイテムリストを生成する。
すなわち、レコメンド候補アイテムのリストは、候補アイテムリスト、中間アイテムリスト、レコメンドアイテムリストの順に変化する。

レコメンド配信部１３７は、レコメンドアイテムリストから所定数のアイテムを選択し、選択したアイテムに対応するレコメンドコンテンツを生成し、このレコメンドコンテンツをユーザ端末２０に配信する。
なお、レコメンドコンテンツは、ユーザに対してアイテムをお勧めするコンテンツであり、例えば、アイテム名、画像およびリンク情報などを含む。

［ユーザ端末２０］
ユーザ端末２０は、ユーザが管理するコンピュータであり、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピューター等により構成されている。
ユーザ端末２０の具体的な構成の図示は省略するが、ユーザ端末２０は、一般的なコンピュータが有する基本的な構成を有する。すなわち、ユーザ端末２０は、操作者の操作を受け付ける入力操作部、画像情報を表示させるディスプレイ、各種情報を記録する記録装置、各種情報を演算処理する演算回路（ＣＰＵ等）を備えている。

［サービス提供サーバ３０］
サービス提供サーバ３０は、ユーザ端末２０からアクセスされた場合に、サービスを提供するウェブページを配信するサーバ装置である。例えば、サービス提供サーバ３０は、ウェブ検索サービス、ショッピングサービス、オークションサービス、ニュースサービスなどを提供する。

なお、サービス提供サーバ３０によって配信されるウェブページには、レコメンドを表示するためのレコメンド枠が含まれる。そして、レコメンド枠を含むウェブページには、当該枠に表示するレコメンドを取得するための取得命令が含まれる。
例えば、ウェブページを形成するＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）ファイル等には、レコメンド提供装置１０のＵＲＬ等が取得命令として記述される。この場合、ユーザ端末２０は、ＨＴＭＬファイル等に記述されているＵＲＬにアクセスすることで、レコメンド提供装置１０からレコメンドアイテムの配信を受ける。

［レコメンド提供方法］
レコメンド提供装置１０におけるレコメンド提供方法について、図３のフローチャートを参照して説明する。
なお、アイテム情報記憶部１２２は、図３のフローチャートを開始する前の任意のタイミングで、ショッピングサービスやオークションサービスなどを提供するサービス提供サーバ３０と連携し、販売中の商品（アイテム）を検出する。そして、アイテム情報取得部１３２は、連携されたアイテムのアイテム情報と、サービス提供サーバ３０によるアイテム掲載ページに遷移するためのリンク情報とを取得し、アイテム情報記憶部１２２に記録しておく。このような処理には、公知のデータウェアハウス技術や公知のデータベース技術が利用できる。

ユーザ端末２０は、ユーザの操作に従い、所定のサービスページ（例えばウェブページ）にアクセスする。ここで、ユーザ端末２０がアクセスしたサービスページには、例えば３つのレコメンド枠が含まれるものとする。この場合、ユーザ端末２０は、サービスページに含まれる命令（スクリプト）に従い、ユーザＩＤおよびレコメンドの配信要求をレコメンド提供装置１０に送信する。

レコメンド提供装置１０がユーザ端末２０から配信要求を受信した場合（ステップＳ１；ＹＥＳ）、候補アイテム選択部１３３は、アイテム情報記憶部１２２からユーザに応じたアイテムをレコメンド候補として選択し、選択されたアイテムのアイテム情報を一覧にしたレコメンド候補アイテムリストを生成する（ステップＳ２）。生成されたレコメンド候補アイテムリストは、記憶部１２などに記憶される。

なお、本実施形態において、ユーザに応じたアイテムの選択方法は、特に限定されず、レコメンデーションや行動ターゲティングなどの公知技術を利用可能である。
例えば、候補アイテム選択部１３３は、配信要求とともに受信したユーザＩＤに基づいてユーザ情報を読み込み、当該ユーザに対するユーザ特徴ベクトルを算出する。また、候補アイテム選択部１３３は、アイテム情報記憶部１２２に記憶された各アイテム情報のアイテム特徴ベクトルを算出し、各アイテムについて、アイテム特徴ベクトルとユーザ特徴ベクトルとのマッチ度合を示すスコアを算出する。そして、候補アイテム選択部１３３は、スコアが閾値以上であるアイテムを、ユーザが興味関心を示すアイテムとして選択する。
また、レコメンド候補アイテムリストに含まれるアイテム情報は、スコア順に順位付けされていてもよい。

次に、キーワード情報生成部１３４は、候補アイテムリストを参照し、レコメンド候補アイテムに対応するテキスト情報（例えばアイテム名および詳細情報）を取得し、このテキスト情報に対して形態素解析を行うことにより、キーワード情報を生成する（ステップＳ３）。キーワード情報は、アイテム名および詳細情報などに含まれる１以上のキーワードを含む。

次に、第１フィルタ部１３５は、候補アイテムリストに対して、完全一致キーワード辞書を用いた第１フィルタ処理を行う（ステップＳ４）。
具体的には、第１フィルタ部１３５は、完全一致キーワード辞書を参照し、完全一致キーワードが含まれているキーワード情報に対応するアイテムを完全一致アイテムとし、候補アイテムリストから完全一致アイテムを除外する。候補アイテムリストは、第１フィルタ処理を経ることで、中間アイテムリストになる。

次に、第２フィルタ部１３６は、中間アイテムリストに対して、判定モデルを用いた第２フィルタ処理を行う（ステップＳ５）。
具体的には、第２フィルタ部１３６は、曖昧キーワード辞書を参照し、曖昧キーワードが含まれているキーワード情報に対応するアイテムを曖昧アイテムとし、中間アイテムリストから曖昧アイテムを抽出する。そして、第２フィルタ部１３６は、曖昧アイテムに対応するキーワード情報を判定モデルに入力し、判定モデルから出力される判定結果に基づいて、曖昧アイテムの掲載可否を決定し、掲載不可と決定された曖昧アイテムを、中間アイテムリストから除外する。中間アイテムリストは、第２フィルタ処理を経ることで、レコメンドアイテムリストになる。

レコメンド配信部１３７は、ステップＳ５で生成されたレコメンドアイテムリストから、配信要求に含まれるレコメンド枠の数だけ、アイテムを選択する（ステップＳ６）。ここで、アイテムの選択基準は特に限定されないが、例えば、レコメンド配信部１３７は、前述のステップＳ２で算出されたスコアの上位から順に、アイテムを選択してもよい。

次に、レコメンド配信部１３７は、選択されたアイテムに対応するレコメンドコンテンツをユーザ端末２０に提供する（ステップＳ７）。
例えば、レコメンド配信部１３７は、選択したアイテムのアイテム情報に基づいて、アイテム名、アイテム画像、および、アイテム掲載ページへ遷移するためのリンク情報などを含むレコメンドコンテンツを生成し、ユーザ端末２０に提供する。

以上により、レコメンド提供方法を説明する図３のフローが終了する。
その後、ユーザ端末２０は、レコメンド提供装置１０から提供されたレコメンドコンテンツを、ウェブページのレコメンド枠に表示させる。これにより、図４に示すようなウェブページ５がユーザ端末２０の表示部に表示される。図４には、サービス提供サーバ３０により提供される総合ポータルサイトのトップに表示されるウェブページ５が例示されている。このウェブページ５には、例えば、検索ボックス５１、記事Ａ～Ｃが表示される記事コンテンツ５２～５４、および、ユーザへのレコメンドを行うレコメンドコンテンツ５５～５７が表示されている。

［本実施形態の効果］
本実施形態において、レコメンド提供装置１０は、記憶部１２とプロセッサ１３とを備え、プロセッサ１３は、記憶部１２に記憶される情報処理プログラムを読み込み実行することで、キーワード情報生成部１３４および第２フィルタ部１３６として機能し、前述したような各処理を実行する。
このようなレコメンド提供装置１０では、曖昧キーワードを含むテキスト情報に対応するアイテム（曖昧アイテム）の掲載可否が判定モデルによって判定され、掲載不可と判定された曖昧アイテムが候補アイテムリストから除外される。これにより、掲載することが不適切なアイテムを候補アイテムリストから除外しつつ、実際には不適切ではないアイテムが除外されてしまうことを抑制できる。よって、アイテムの掲載基準を厳しく設定した場合であっても、アイテムの掲載機会を不当に損なわずにフィルタリング処理を行うことができる。

例えば、図４の例において、レコメンドコンテンツ５５は、「子供用帽子（イエロー）」というアイテムを推薦しており、レコメンドコンテンツ５６は、「カバン メンズ 青」というアイテムを推薦しており、レコメンドコンテンツ５７は、「コントローラ（ブラック）」というアイテムを推薦している。これらのアイテムのキーワード情報は、それぞれ、「エロ」、「カバ」、「ブラ」という曖昧キーワードを含む。仮に、「エロ」、「カバ」、「ブラ」というキーワードが完全一致キーワードとして登録されていた場合、これらのアイテムは、アダルト商品や取引禁止商品ではないにも関わらず、候補アイテムリストから取り除かれてしまう。そこで、本実施形態では、このようなキーワードを曖昧キーワードとして登録することで、これらのアイテムが候補アイテムリストから不当に取り除かれてしまうことを防ぐことができる。

本実施形態において、レコメンド提供装置１０のプロセッサ１３は、第１フィルタ部１３５（判定部、完全一致フィルタ部）としても機能し、第２フィルタ部１３６は、完全一致アイテムを除外された後の中間アイテムリストから曖昧アイテムを抽出し、後の第２フィルタリング処理を行う。
このような構成によれば、判定モデルに入力する件数を減らし、第２フィルタ部１３６によるフィルタリング処理の負荷を軽減させることができる。

［変形例］
本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲で、以下に示される変形をも含むものである。

前記実施形態では、ショッピングサービスやオークションサービスで取り扱われる商品アイテムに関して説明しているが、本発明はこれに限られない。
例えば、動画配信サービスで取り扱われる動画コンテンツや、電子書籍配信サービスで取り扱われる書籍コンテンツなどを本発明のアイテムとし、レコメンド候補のコンテンツリストを本発明の候補アイテムリストとしてフィルタリング処理を行ってもよい。また、広告コンテンツを本発明のアイテムとし、配信候補の広告コンテンツリストを本発明の候補アイテムリストとしてフィルタリング処理を行ってもよい。

前記実施形態において、レコメンド提供装置１０は、ユーザ端末２０がサービス提供サーバ３０からウェブページを受信した際、当該ウェブページに含まれる広告枠に応じて、レコメンドコンテンツを配信するが、本発明はこれに限られない。
例えば、前記実施形態におけるウェブページは、任意のコンテンツに置き換えられてもよい。
また、レコメンド提供装置１０は、ユーザ端末２０が所定のアプリケーションを実行した際、当該アプリケーションの要求に応じてレコメンドコンテンツを配信してもよい。

前記実施形態では、完全一致キーワードによるフィルタリング処理と、曖昧キーワードによるフィルタリング処理とを併用しているが、曖昧キーワードによるフィルタリング処理のみを行ってもよい。

前記実施形態において、レコメンド提供装置１０のプロセッサ１３は、前述の判定モデルを生成するモデル生成部として機能してもよい。このモデル生成部は、各種アイテムに対応する様々なキーワード情報と、アイテムの掲載可否を示すラベル情報とを教師データとし、多数の教師データを用いた機械学習によって判定モデルを生成してもよい。

１…レコメンド提供システム、１０…レコメンド提供装置、１１…通信部、１２…記憶部、１２１…ユーザ情報蓄積部、１２２…アイテム情報記憶部、１２３…フィルタ情報記憶部、１３…プロセッサ、１３１…行動履歴取得部、１３２…アイテム情報取得部、１３３…候補アイテム選択部、１３４…キーワード情報生成部、１３５…第１フィルタ部、１３６…第２フィルタ部、１３７…レコメンド配信部、２０…ユーザ端末、３０…サービス提供サーバ。

Claims (4)

1. レコメンド候補となるアイテムを一覧にした候補アイテムリストを参照し、前記アイテムに対応するテキスト情報からキーワード情報を生成するキーワード情報生成部と、
   所定の曖昧キーワードが含まれている前記キーワード情報に対応する前記アイテムを曖昧アイテムとし、前記候補アイテムリストから前記曖昧アイテムを抽出する曖昧アイテム抽出部と、
   前記曖昧アイテムに対応する前記キーワード情報を学習済み判定モデルに入力し、前記学習済み判定モデルから出力される判定結果に基づいて、前記曖昧アイテムの掲載可否を決定する判定部と、
   掲載不可と決定された前記曖昧アイテムを、前記候補アイテムリストから除外する曖昧フィルタ部と、を備える、情報処理装置。
2. 所定の完全一致キーワードが含まれている前記キーワード情報に対応する前記アイテムを完全一致アイテムとし、前記候補アイテムリストから前記完全一致アイテムを除外する完全一致フィルタ部をさらに備え、
   前記曖昧アイテム抽出部は、前記完全一致アイテムを除外された後の前記候補アイテムリストから前記曖昧アイテムを抽出する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. コンピュータにより情報を処理する情報処理方法であって、
   レコメンド候補となるアイテムを一覧にした候補アイテムリストを参照し、前記アイテムに対応するテキスト情報からキーワード情報を生成するキーワード情報生成ステップと、
   所定の曖昧キーワードが含まれている前記キーワード情報に対応する前記アイテムを曖昧アイテムとし、前記候補アイテムリストから前記曖昧アイテムを抽出する曖昧アイテム抽出ステップと、
   前記曖昧アイテムに対応する前記キーワード情報を学習済み判定モデルに入力し、前記学習済み判定モデルから出力される判定結果に基づいて、前記曖昧アイテムの掲載可否を決定する判定ステップと、
   掲載不可と決定された前記曖昧アイテムを、前記候補アイテムリストから除外する曖昧フィルタステップと、を実施する、情報処理方法。
4. コンピュータにより読み取り実行可能な情報処理プログラムであって、
   前記コンピュータを、請求項１または請求項２に記載の情報処理装置として機能させる、情報処理プログラム。

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