JP6294371B2 - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及び、プログラム - Google Patents
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Description
本実施形態における情報処理装置を含む情報処理システムのシステム構成について図1を参照して説明する。本実施形態における情報処理システム1は、サーバ10とクライアントである情報処理装置20とがネットワーク30を介して接続されて構成されている。ネットワークの形態としては、LAN(Local Area Network)でもWAN(Wide Area Network)でもよく、また、有線によって接続されるものであっても、無線によって接続されるものであってもよい。
次に、本実施形態における情報処理システム1を構成する装置のハードウェア構成について図2を参照して説明する。情報処理システム1を構成する装置は、上述のサーバ10及び情報処理装置20である。なお、図2には、サーバ10、情報処理装置20において、ハードウェア構成として共通する基本的なハードウェアを示している。よって、以下の説明では両者に共通するハードウェア構成についてまとめて説明する。
次に、本実施形態における情報処理装置20の機能ブロックについて図3を参照して説明する。本実施形態における情報処理装置20は、機能ブロックとして第1のグループ化部21、第2のグループ化部22、興味度算出部23、及び推薦コンテンツ決定部24を含み構成されている。
本実施形態における情報処理システム1の機能ブロックについて図4を参照して説明する。なお、図3に示した各機能ブロックと重複する構成については説明を省略する。ここでは、サーバ10が機能ブロックとして第1のグループ化部101及び第2のグループ化部102を有し、情報処理装置20が機能ブロックとして記憶部201、興味度算出部202、推薦コンテンツ決定部203を有する構成としている。サーバ10で構築され、ROM13等の記憶ユニットに記憶された第1のグループや第2のグループに係るデータベースをNW I/F14を介して情報処理装置20が受信する。情報処理装置20は、受信したデータベースを記憶部201に記憶する。この実施形態によれば、サーバ10においてデータベースを構築・記憶するため、情報処理装置20における装置負荷を軽減することができる。
本実施形態における推薦コンテンツの決定処理1について図5を参照して説明する。以下、図9までは、例えば、タームとして、「○木○紀」「○辺△友」「□橋○なみ」「○田○子」「△島□子」があるドキュメントから抽出され、「○木○紀」「○辺△友」「□橋○なみ」をグループ化した第1のグループとして「グループA」、グループ化するタームは抽出されないが、第1のグループとして抽出された「グループB」、「○田○子」「△島□子」をグループ化した「グループC」が抽出され、さらに、「グループA」「グループB」「グループC」をグループ化した第2のグループとして「アイドル」のカテゴリが抽出されているものとして説明する。
次に、本実施形態における推薦コンテンツの決定処理2について図6を参照して説明する。ここでは、興味度算出部23により算出された興味度の分散においてピーク値が高いものが「グループA」であることを示している(斜線参照)。つまり、このユーザは「グループA」に注目してドキュメントを閲覧していることが分かる。よって、このユーザに対しては、推薦コンテンツ決定部24は、「グループA」に基づいて推薦コンテンツを決定する。これにより、例えば世間一般では「○辺△友」に対する興味度が高く、「○辺△友」に特化したコンテンツのみ推薦されるところ、このユーザは「○辺△友」だけではなく「グループA」全般に関する興味度が高く、本実施形態においては、「○辺△友」も所属する「グループA」に関する、そのユーザに最適なコンテンツが推薦されることになるため、ユーザの満足度を一層向上させることができる。
次に、本実施形態における推薦コンテンツの決定処理3について図7を参照して説明する。ここでは、興味度算出部23により算出された興味度の分散においてピーク値が高いものが「アイドル」であることを示している(斜線参照)。なお、本図には、アイドルと同階層のカテゴリとして「スポーツ」を示している。つまり、このユーザは「アイドル」に注目してドキュメントを閲覧していることが分かる。よって、このユーザに対しては、推薦コンテンツ決定部24は、「アイドル」に基づいて推薦コンテンツを決定する。これにより、例えば世間一般では「グループA」に対する興味度が高い場合でも、このユーザによっては、「グループB」「グループC」も含む「アイドル」全般に興味があるため、このユーザに対しては「アイドル」全般に関するコンテンツを推薦することで、このユーザの満足度を一層向上させることができる。
次に、本実施形態における推薦コンテンツの決定処理4について図8を参照して説明する。ここでは、興味度算出部23により算出された興味度の分散において「○木○紀」「○辺△友」「□橋○なみ」のピーク値がいずれも同程度であることを示している(斜線参照)。よって、このユーザに対しては、推薦コンテンツ決定部24は、「○木○紀」「○辺△友」「□橋○なみ」の一人一人に特化したコンテンツではなく、「○木○紀」「○辺△友」「□橋○なみ」をグループ化した「グループA」に関するコンテンツを推薦する。このユーザにとっては、「○木○紀」「○辺△友」「□橋○なみ」の一人一人に特化したコンテンツを推薦するよりは、「○木○紀」「○辺△友」「□橋○なみ」の何れかでも閲覧可能な「グループA」に関するコンテンツを推薦することが、満足度を一層向上させる上で好ましい。例えば、このユーザについては、一人一人に関するコンテンツを逐一推薦されるより、グループA全体に関するコンテンツが推薦される方が、得られる推薦コンテンツが一本化されて、閲覧に際する煩わしさも軽減される。
次に、本実施形態における推薦コンテンツの決定処理4について図9を参照して説明する。ここでは、興味度算出部23により算出された興味度の分散において「グループA」「グループB」「グループC」のピーク値がいずれも同程度であることを示している(斜線参照)。よって、このユーザに対しては、推薦コンテンツ決定部24は、「グループA」「グループB」「グループC」のグループごとに特化したコンテンツではなく、「グループA」「グループB」「グループC」をグループ化した「アイドル」に関するコンテンツを推薦する。このユーザにとっては、「グループA」「グループB」「グループC」のグループごとに特化したコンテンツを推薦するよりは、「グループA」「グループB」「グループC」の何れかでも閲覧可能な「アイドル」のカテゴリ全般に関するコンテンツを推薦することが、満足度を一層向上させる上で好ましい。つまり、このユーザにとっては、結局、「グループA」「グループB」「グループC」に属するアイドル全般に関するコンテンツを推薦することが好ましいため、「アイドル」のカテゴリに関するコンテンツを推薦することが、ユーザの閲覧に対する煩わしさの軽減に繋がる。また、「アイドル」に関するコンテンツを推薦しておけば、「グループA」「グループB」「グループC」それぞれに関するコンテンツを逐一推薦することによる装置負荷を軽減することができる。
本実施形態におけるピーク値の算出処理の具体例について以下の表1〜3を参照して説明する。各表は、上述した図5〜9において示した、タームとしての「○木○紀」「○辺△友」「□橋○なみ」「○田○子」「△島□子」、第1のグループ(各表では「G1」としている。)としての「グループA」「グループB」「グループC」、第2のグループ(各表では「G2」としている。)としての「アイドル」について、ドキュメントにおける出現回数、出現確率、タームや各グループに対する興味度、興味度の特徴量を具体的な数値で示したものである。出現回数及び出現確率における「S」は全ドキュメントにおける各タームの出現回数や出現確率を示すものであり、ここでは簡略化のため全ドキュメントにおける総ターム数を1000としている。また、出現回数及び出現確率における「P」は、ここでは、あるユーザの閲覧履歴の出現回数や出現確率を示すものであり、ここでは簡略化のため総閲覧数を100としている。なお、「人気俳優」は第2のグループとして「アイドル」との比較のために示している。
次に、本実施形態における処理手順について図10を参照して説明する。ここでは、図3に示した情報処理装置20の機能ブロックを用いて説明する。
10 サーバ
20 情報処理装置
11 CPU
12 RAM
13 ROM
14 NW I/F
15 HDD
16 入力部
17 出力部
21、101 第1のグループ化部
22、102 第2のグループ化部
23、202 興味度算出部
24、203 推薦コンテンツ決定部
201 記憶部
Claims (13)
- ドキュメントにおける出現傾向が類似するタームを異なる観点でグループ化したグループを複数記憶するグループ化手段と、
ユーザが操作したドキュメントについて前記ターム、前記グループごとに前記ユーザの興味度を算出する興味度算出手段と、
前記興味度算出手段により算出された前記タームの興味度、前記グループの興味度を比較して興味度が大きいものに基づいて推薦コンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - タームの出現傾向が類似するドキュメントを異なる観点でグループ化したグループを複数記憶するグループ化手段と、
ユーザが操作したドキュメントについて前記ターム、前記グループごとに前記ユーザの興味度を算出する興味度算出手段と、
前記興味度算出手段により算出された前記タームの興味度、前記グループの興味度を比較して興味度が大きいものに基づいて推薦コンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記推薦コンテンツ決定手段は、前記興味度算出手段により算出された前記タームおよび前記グループの興味度の分散においてピーク値が高いものを前記興味度が大きいものとして推薦コンテンツを決定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。
- 前記推薦コンテンツ決定手段は、前記興味度算出手段により算出された2以上の前記タームの興味度が近似していて前記興味度の分散においてピーク値が特定できない場合、該タームをグループ化したグループに基づいて推薦コンテンツを決定することを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
- ドキュメントにおける出現傾向が類似するタームをグループ化した第1のグループを記憶する第1のグループ化手段と、複数の前記第1のグループが属するカテゴリーを第2のグループとして記憶する第2のグループ化手段と、
ユーザが操作したドキュメントについて前記ターム、前記第1のグループ、前記第2のグループごとに前記ユーザの興味度を算出する興味度算出手段と、
前記興味度算出手段により算出された前記タームの興味度、前記第1のグループの興味度、前記第2のグループの興味度を比較して興味度が大きいものに基づいて推薦コンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - タームの出現傾向が類似するドキュメントをグループ化した第1のグループを記憶する第1のグループ化手段と、
複数の前記第1のグループが属するカテゴリーを第2のグループとして記憶する第2のグループ化手段と、
ユーザが操作したドキュメントについて前記ターム、前記第1のグループ、前記第2のグループごとに前記ユーザの興味度を算出する興味度算出手段と、
前記興味度算出手段により算出された前記タームの興味度、前記第1のグループの興味度、前記第2のグループの興味度を比較して興味度が大きいものに基づいて推薦コンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記推薦コンテンツ決定手段は、前記興味度算出手段により算出された前記ターム、前記第1のグループ、および前記第2のグループの興味度の分散においてピーク値が高いものを興味度が大きいものとして推薦コンテンツを決定するとともに、前記興味度算出手段により算出された2以上の前記タームの興味度が近似していて前記興味度の分散においてピーク値が特定できない場合、該タームをグループ化した前記第1のグループに基づいて推薦コンテンツを決定し、前記興味度算出手段により算出された2以上の前記第1のグループの興味度が近似していて前記興味度の分散においてピーク値が特定できない場合、前記第2のグループに基づいて推薦コンテンツを決定することを特徴とする請求項5又は6に記載の情報処理装置。
- サーバと情報処理装置とがネットワークを介して接続された情報処理システムであって、
前記サーバは、
ドキュメントにおける出現傾向が類似するタームを異なる観点でグループ化したグループを複数記憶するグループ化手段と、
を備え、
前記情報処理装置は、
前記サーバから前記グループ化手段に記憶されるグループを受信して記憶する記憶手段と、
ユーザが操作したドキュメントについて前記ターム、前記グループごとに前記ユーザの興味度を算出する興味度算出手段と、
前記興味度算出手段により算出された前記タームの興味度、前記グループの興味度を比較して興味度が大きいものに基づいて推薦コンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段と
を備えることを特徴とする情報処理システム。 - サーバと情報処理装置とがネットワークを介して接続された情報処理システムであって、
前記サーバは、
タームの出現傾向が類似するドキュメントを異なる観点でグループ化したグループを複数記憶するグループ化手段と、
を備え、
前記情報処理装置は、
前記サーバから前記グループ化手段に記憶される第1のグループを受信して記憶する記憶手段と、
ユーザが操作したドキュメントについて前記ターム、前記グループごとに前記ユーザの興味度を算出する興味度算出手段と、
前記興味度算出手段により算出された前記タームの興味度、前記グループの興味度を比較して興味度が大きいものに基づいて推薦コンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段と
を備えることを特徴とする情報処理システム。 - コンピュータが、ドキュメントにおける出現傾向が類似するタームを異なる観点でグループ化したグループを複数記憶部に記憶するステップと、
コンピュータが、ユーザが操作したドキュメントについて前記ターム、前記グループごとに前記ユーザの興味度を算出するステップと、
コンピュータが、算出された前記タームの興味度、前記グループの興味度を比較して興味度が大きいものに基づいて推薦コンテンツを決定するステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータが、タームの出現傾向が類似するドキュメントを異なる観点でグループ化したグループを複数記憶部に記憶するステップと、
コンピュータが、ユーザが操作したドキュメントについて前記ターム、前記グループごとに前記ユーザの興味度を算出するステップと、
コンピュータが、算出された前記タームの興味度、前記グループの興味度を比較して興味度が大きいものに基づいて推薦コンテンツを決定するステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - ドキュメントにおける出現傾向が類似するタームを異なる観点でグループ化したグループを複数記憶部に記憶する処理と、
ユーザが操作したドキュメントについて前記ターム、前記グループごとに前記ユーザの興味度を算出する処理と、
算出された前記タームの興味度、前記グループの興味度を比較して興味度が大きいものに基づいて推薦コンテンツを決定する処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - タームの出現傾向が類似するドキュメントを異なる観点でグループ化したグループを複数記憶部に記憶する処理と、
ユーザが操作したドキュメントについて前記ターム、前記グループごとに前記ユーザの興味度を算出する処理と、
算出された前記タームの興味度、前記グループの興味度を比較して興味度が大きいものに基づいて推薦コンテンツを決定する処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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