JP6588607B2 - リコメンド装置、リコメンド方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、ネットワークを介して画像を公開する第１ユーザに対して、第２ユーザに関連する情報をリコメンドするリコメンド装置、リコメンド方法、プログラムおよび記録媒体に関するものである。

現在では、SNS（Social Networking Service：ソーシャル・ネットワーキング・サービス）や、画像共有サービス等のように、ネットワークを介して画像を公開する画像公開システムが多くの人々に利用されている。画像公開システムは、例えば、あるユーザが、自分の端末装置から画像をサーバへ一方的にアップロードして公開（共有）し、それを他のユーザが、自分の端末装置で閲覧して興味のあるターゲット、例えば、友達になりたい人物や、気に入った画像等を見つけ出すという仕組みになっている。

これに対し、特許文献１〜３のように、システムが、ユーザに対して、そのユーザの関心事、趣味、人間関係等に合致する友達の情報をリコメンドするものが知られている。

特許文献１には、第１端末のイベント情報、例えば、送受信メッセージ情報を分析して、第１関心事キーワード情報を生成し、第２端末の第２関心事キーワード情報を受信し、第１関心事キーワード情報及び第２関心事キーワード情報を比較し、比較した結果に基づいて、第２端末のユーザを友達として推薦する情報をディスプレイする友達推薦方法が記載されている。

特許文献２には、SNSデータベースに記憶された複数の利用者をフレンドとして相互に関連付けて登録し、対象となる利用者のフレンドとして登録されておらず、対象となる利用者が所在する地点から所定範囲内においてカラオケ装置を用いたカラオケ演奏を行っている他の利用者を検出し、この他の利用者を、対象となる利用者に対応するフレンド登録の候補として提示する通信カラオケシステムが記載されている。

特許文献３には、友達サービスを提供する手段を備え、仮想的な共同体を管理する仮想共同体管理システムであって、第一のユーザとの関係を有する第二のユーザごとに、例えば、親友タイプまたは標準友達タイプのような関係のタイプを記憶し、第一のユーザの端末装置に、第二のユーザの情報を、第二のユーザの第一のユーザとの関係のタイプに応じて表示させることが記載されている。

特開２０１４−０４４７２１号公報 特開２０１２−１８５３８２号公報 特開２０１２−２１２４５６号公報

画像公開システムでは、画像の公開が中心であり、テキストデータ（テキストメッセージ）のやり取りがない場合もある。そのため、特許文献１のように、ユーザの送受信メッセージだけでは、ユーザの関心事を知ることが難しい場合がある。
特許文献２は、通信カラオケシステムであるため、カラオケというユーザ同士の共通の趣味を知ることができるが、画像公開システムの場合には、例えば、画像からユーザ同士の共通の趣味を検出する必要がある。
特許文献３は、ユーザ同士の関係のタイプを利用するが、ユーザ自身がユーザ同士の関係のタイプを指定しなければならず、面倒である。

本発明の目的は、従来技術の問題点を解消し、ネットワークを介して画像を公開する画像公開システムにおいて、第１ユーザとの親密度が高い第２ユーザを正確に検出し、第２ユーザに関連する情報を第１ユーザにリコメンドすることができるリコメンド装置、リコメンド方法、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明は、ネットワークを介して画像を公開する第１ユーザの端末装置に対して第２ユーザに関連する関連情報をリコメンドする表示を行うリコメンド装置であって、
第１ユーザの非公開画像の画像解析を行い、かつ、第２ユーザの公開画像の画像解析を行う画像解析部と、
画像解析の結果に基づいて、第１ユーザの非公開画像を第１テーマ毎に分類し、かつ、第２ユーザの公開画像を第２テーマ毎に分類する画像分類部と、
画像解析の結果に基づいて、第１テーマと第２テーマとの共通のテーマで、かつ、第１ユーザの興味度および第２ユーザの興味度が第１閾値以上のテーマである類似テーマを検出する類似テーマ検出部と、
類似テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの親密度を算出する親密度算出部と、
親密度が第２閾値以上である場合に、第２ユーザに関連する関連情報を第１ユーザにリコメンドする表示を、第１ユーザの端末装置に対して行うリコメンド部とを備えるリコメンド装置を提供するものである。

ここで、画像分類部は、第１テーマおよび第２テーマとして、あらかじめ設定されたテーマを使用することが好ましい。

また、画像分類部は、画像解析の結果に基づいて、第１テーマおよび第２テーマを決定することが好ましい。

また、各々の第１テーマに対する第１ユーザの興味度は、各々の第１テーマに分類された画像の枚数により判定され、各々の第２テーマに対する第２ユーザの興味度は、各々の第２テーマに分類された画像の枚数により判定され、第１閾値は、あらかじめ設定された画像の枚数であることが好ましい。

また、各々の第１テーマに対する第１ユーザの興味度は、各々の第１テーマに分類された画像の割合により判定され、各々の第２テーマに対する第２ユーザの興味度は、各々の第２テーマに分類された画像の割合により判定され、第１閾値は、あらかじめ設定された画像の割合であることが好ましい。

また、各々の第１テーマに対する第１ユーザの興味度は、各々の第１テーマに分類された画像の枚数および画像の割合により判定され、各々の第２テーマに対する第２ユーザの興味度は、各々の第２テーマに分類された画像の枚数および画像の割合により判定され、第１閾値は、あらかじめ設定された画像の枚数とあらかじめ設定された画像の割合とを重み付けして得られる関数の値であることが好ましい。

また、親密度は、類似テーマの個数により判定され、第２閾値は、あらかじめ設定された個数であることが好ましい。

また、親密度は、各々の類似テーマに点数を付け、全ての類似テーマの総合の点数により判定され、第２閾値は、あらかじめ設定された点数であることが好ましい。

また、親密度は、少なくとも１つの類似テーマに含まれる画像の撮影開始日時から撮影終了日時までの撮影継続時間により判定され、第２閾値は、あらかじめ設定された時間であることが好ましい。

また、類似テーマ検出部は、現在よりも前のあらかじめ設定された第１期間にわたる第１ユーザの非公開画像に基づいて、第１ユーザの短期の興味度を算出し、かつ、第１期間にわたる第２ユーザの公開画像に基づいて、第２ユーザの短期の興味度を算出し、第１ユーザの短期の興味度および第２ユーザの短期の興味度が第１閾値以上である短期の類似テーマを検出し、
親密度算出部は、短期の類似テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの短期の親密度を算出し、
リコメンド部は、短期の親密度が第２閾値以上である場合にリコメンドする表示を行うことが好ましい。

また、類似テーマ検出部は、現在よりも前の第１期間よりも長いあらかじめ設定された第２期間にわたる第１ユーザの非公開画像に基づいて、第１ユーザの長期の興味度を算出し、かつ、第２期間にわたる第２ユーザの公開画像に基づいて、第２ユーザの長期の興味度を算出し、第１ユーザの長期の興味度および第２ユーザの長期の興味度が第１閾値以上である長期の類似テーマを算出し、
親密度算出部は、長期の類似テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの長期の親密度を算出し、
リコメンド部は、長期の親密度が第２閾値以上である場合にリコメンドする表示を行うことが好ましい。

また、親密度は、各々の短期の類似テーマよりも各々の長期の類似テーマに対して高い点数を付け、全ての短期の類似テーマおよび全ての長期の類似テーマの総合の点数により判定され、第２閾値は、あらかじめ設定された点数であることが好ましい。

画像分類部は、各々の第１テーマに分類された画像を、さらに、各々の第１テーマに含まれる第１下位テーマ毎に分類し、かつ、各々の第２テーマに分類された画像を、さらに、各々の第２テーマに含まれる第２下位テーマ毎に分類し、
類似テーマ検出部は、さらに、第１下位テーマと第２下位テーマとの共通のテーマで、かつ、第１ユーザの興味度および第２ユーザの興味度が第１閾値以上である類似下位テーマを検出し、
親密度算出部は、類似下位テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの親密度を算出することが好ましい。

また、画像分類部は、第１下位テーマおよび第２下位テーマとして、あらかじめ設定されたテーマを使用することが好ましい。

また、画像分類部は、画像解析の結果に基づいて、第１下位テーマおよび第２下位テーマを決定することが好ましい。

また、各々の第１下位テーマに対する第１ユーザの興味度は、各々の第１下位テーマに分類された画像の枚数により判定され、各々の第２下位テーマに対する第２ユーザの興味度は、各々の第２下位テーマに分類された画像の枚数により判定され、第１閾値は、あらかじめ設定された画像の枚数であることが好ましい。

また、各々の第１下位テーマに対する第１ユーザの興味度は、第１ユーザの非公開画像に対する各々の第１下位テーマに分類された画像の割合により判定され、各々の第２下位テーマに対する第２ユーザの興味度は、第２ユーザの公開画像に対する各々の第２下位テーマに分類された画像の割合により判定され、第１閾値は、あらかじめ設定された画像の割合であることが好ましい。

また、各々の第１下位テーマに対する第１ユーザの興味度は、各々の第１下位テーマに分類された画像の枚数および第１ユーザの非公開画像に対する第１下位テーマに分類された画像の割合により判定され、各々の第２下位テーマに対する第２ユーザの興味度は、各々の第２下位テーマに分類された画像の枚数および第２ユーザの公開画像に対する第２下位テーマに分類された画像の割合により判定され、第１閾値は、あらかじめ設定された画像の枚数とあらかじめ設定された画像の割合とを重み付けして得られる関数の値であることが好ましい。

また、親密度は、類似下位テーマの個数により判定され、第２閾値は、あらかじめ設定された個数であることが好ましい。

また、親密度は、類似下位テーマに対して類似テーマよりも高い点数を付け、全ての類似テーマおよび全ての類似下位テーマの総合の点数により判定され、第２閾値は、あらかじめ設定された点数であることが好ましい。

また、親密度は、少なくとも１つの類似下位テーマに含まれる画像の撮影開始日時から撮影終了日時までの撮影継続時間により判定され、第２閾値は、あらかじめ設定された時間であることが好ましい。

また、類似テーマ検出部は、現在よりも前のあらかじめ設定された第１期間にわたる第１ユーザの非公開画像に基づいて、第１ユーザの短期の興味度を算出し、かつ、第１期間にわたる第２ユーザの公開画像に基づいて、第２ユーザの短期の興味度を算出し、第１ユーザの短期の興味度および第２ユーザの短期の興味度が第１閾値以上である短期の類似下位テーマを検出し、
親密度算出部は、短期の類似下位テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの短期の親密度を算出し、
リコメンド部は、短期の親密度が第２閾値以上である場合にリコメンドする表示を行うことが好ましい。

また、類似テーマ検出部は、現在よりも前の第１期間よりも長いあらかじめ設定された第２期間にわたる第１ユーザの非公開画像に基づいて、第１ユーザの長期の興味度を算出し、かつ、第２期間にわたる第２ユーザの公開画像に基づいて、第２ユーザの長期の興味度を算出し、第１ユーザの長期の興味度および第２ユーザの長期の興味度が第１閾値以上である長期の類似下位テーマを算出し、
親密度算出部は、長期の類似下位テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの長期の親密度を算出し、
リコメンド部は、長期の親密度が第２閾値以上である場合にリコメンドする表示を行うことが好ましい。

また、親密度は、各々の短期の類似下位テーマよりも各々の長期の類似下位テーマに対して高い点数を付け、全ての短期の類似下位テーマおよび全ての長期の類似下位テーマの総合の点数により判定され、第２閾値は、あらかじめ設定された点数であることが好ましい。

また、リコメンド部は、第２ユーザを友達候補として第１ユーザにリコメンドする表示を、第１ユーザの端末装置に対して行うことが好ましい。

また、リコメンド部は、第１ユーザが第２ユーザを友達として追加した場合に、第１ユーザを友達候補として第２ユーザにリコメンドする表示を、第２ユーザの端末装置に対して行うことが好ましい。

さらに、画像解析の結果に基づいて、各々の類似テーマに含まれる第２ユーザの公開画像から、第１ユーザにリコメンドするリコメンド情報を抽出するリコメンド情報抽出部を備え、
リコメンド部は、リコメンド情報を第１ユーザにリコメンドする表示を、第１ユーザの端末装置に対して行うことが好ましい。

また、本発明は、ネットワークを介して画像を公開する第１ユーザの端末装置に対して第２ユーザに関連する関連情報をリコメンドする表示を行うリコメンド方法であって、
画像解析部が、第１ユーザの非公開画像の画像解析を行い、かつ、第２ユーザの公開画像の画像解析を行うステップと、
画像分類部が、画像解析の結果に基づいて、第１ユーザの非公開画像を第１テーマ毎に分類し、かつ、第２ユーザの公開画像を第２テーマ毎に分類するステップと、
類似テーマ検出部が、画像解析の結果に基づいて、第１テーマと第２テーマとの共通のテーマで、かつ、第１ユーザの興味度および第２ユーザの興味度が第１閾値以上のテーマである類似テーマを検出するステップと、
親密度算出部が、類似テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの親密度を算出するステップと、
リコメンド部が、親密度が第２閾値以上である場合に、第２ユーザに関連する関連情報を第１ユーザにリコメンドする表示を、第１ユーザの端末装置に対して行うステップとを含むリコメンド方法を提供する。

ここで、画像分類部は、各々の第１テーマに分類された画像を、さらに、各々の第１テーマに含まれる第１下位テーマ毎に分類し、かつ、各々の第２テーマに分類された画像を、さらに、各々の第２テーマに含まれる第２下位テーマ毎に分類し、
類似テーマ検出部は、さらに、第１下位テーマと第２下位テーマとの共通のテーマで、かつ、第１ユーザの興味度および第２ユーザの興味度が第１閾値以上である類似下位テーマを検出し、
親密度算出部は、類似下位テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの親密度を算出することが好ましい。

また、本発明は、上記に記載のリコメンド方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを提供する。

また、本発明は、上記に記載のリコメンド方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。

本発明によれば、第１ユーザの公開画像および第２ユーザの公開画像だけでなく、第１ユーザの非公開画像も利用することにより、第１ユーザとの親密度が高い第２ユーザを正確に検出することができる。

また、本発明では、第１ユーザの画像のテーマと第２ユーザの画像のテーマとの共通のテーマで、かつ、第１ユーザの興味度および第２ユーザの興味度が高いテーマである類似テーマを検出し、類似テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの親密度を検出する。これにより、本発明によれば、第１ユーザとの親密度が高い第２ユーザを正確に検出することができ、第２ユーザに関連する各種の関連情報を第１ユーザにリコメンドすることができる。

本発明のリコメンド装置を適用する画像公開システムの構成を表す一実施形態のブロック図である。 図１に示すサーバの構成を表す一実施形態のブロック図である。 サーバへアップロードされた第１ユーザおよび第２ユーザの画像の様子を表す一実施形態の概念図である。 友達候補をリコメンドする場合の画像公開システムの動作を表す一実施形態のフローチャートである。 リコメンド情報をリコメンドする場合の画像公開システムの動作を表す一実施形態のフローチャートである。

以下に、添付の図面に示す好適実施形態に基づいて、本発明のリコメンド装置、リコメンド方法、プログラムおよび記録媒体を詳細に説明する。

図１は、本発明のリコメンド装置を適用する画像公開システムの構成を表す一実施形態のブロック図である。同図に示す画像公開システム１０は、サーバ１２と、インターネット等のネットワーク１６を介してサーバ１２に接続された２以上のクライアント１４とを備えている。画像公開システム１０は、各々のクライアント１４からネットワーク１６を介してサーバ１２へアップロードされて公開された画像を、ネットワーク１６を介して各々のクライアント１４に公開するものである。

図２は、図１に示すサーバの構成を表す一実施形態のブロック図である。同図に示すサーバ１２は、本発明のリコメンド装置の一例であり、画像解析部１８と、画像分類部２０と、類似テーマ検出部２２と、親密度算出部２４と、リコメンド情報抽出部２６と、リコメンド部２８とを備えている。サーバ１２は、第２ユーザに関連する関連情報を第１ユーザにリコメンドする表示を、ネットワーク１６を介して画像を公開する第１ユーザのクライアント（端末装置）１４に対して行うものである。

サーバ１２において、画像解析部１８は、第１ユーザの公開画像および非公開画像の画像解析を行うものである。また、画像解析部１８は、第２ユーザの公開画像の画像解析を行う。

本実施形態では、図３に示すように、第１ユーザの画像Aが、第１ユーザのクライアント１４からネットワーク１６を介してサーバ１２へ既にアップロードされ、同様に、第２ユーザの画像Bが、第２ユーザのクライアント１４からネットワーク１６を介してサーバ１２へ既にアップロードされているものとする。第１ユーザの画像Aは、公開画像A-2および非公開画像A-1を含み、第２ユーザの画像Bは、公開画像B-2および非公開画像B-1を含んでいる。

画像解析部１８は、画像解析として、例えば、Exif（Exchangeable Image File Format）情報のような画像の付帯情報から、撮影日時や撮影場所（GPS：Global Positioning System）の情報を取得する処理を行う。また、例えば、画像のシーン（屋外、山、海、夜景等）を解析するアノテーション解析処理（シーン解析処理）、類似した画像を判定する類似画像判定処理等のように、画像の内容を解析する処理を行う。

また、画像には、静止画像および動画像の少なくとも一方が含まれる。画像解析部１８は、静止画像に対して上記の画像解析を行う。動画像の場合、ＫＦＥ（Key Frame Extraction）技術を利用して、動画像から、シーンの変わり目などのキーとなるフレーム画像（静止画像）を抽出し、動画像から抽出されたフレーム画像に対して上記の画像解析を行う。

本実施形態では、第１ユーザの画像の画像解析の結果を、第１ユーザにリコメンドするために使用するため、画像解析部１８は、第１ユーザの公開画像だけでなく、非公開画像についても画像解析を行う。

一方、第２ユーザの画像の画像解析の結果は、第１ユーザに対するリコメンドのために使用されるため、画像解析部１８は、プライバシーの観点から第２ユーザの公開画像の画像解析だけを行い、通常は非公開画像の画像解析を行わない。しかし、当事者同士で非公開画像を使用してもよい旨の設定が行われている場合や、あるいは、一般的な趣味等の画像のように、使用しても差し支えのない範囲で非公開画像を使用してもよいと考えられる場合等には、第２ユーザの公開画像に加えて非公開画像の解析を行ってもよい。

続いて、画像分類部２０は、画像解析部１８が行った画像解析の結果に基づいて、第１ユーザの公開画像および非公開画像を第１テーマ毎に分類するものである。また、画像分類部２０は、第２ユーザの公開画像を第２テーマ毎に分類する。

画像のテーマ（第１テーマ、第２テーマ）とは、ユーザが画像を閲覧したときに感じる雰囲気や印象を表すキーワードであり、例えば、旅行、赤ちゃん、子供、結婚式、ペット等を例示することができる。

画像分類部２０は、第１テーマおよび第２テーマとして、あらかじめ設定されたテーマを使用してもよい。あるいは、画像解析の結果に基づいて、さらには、第１ユーザの公開画像および第２ユーザの公開画像に対して投稿されたテキストデータ（テキストメッセージ）に基づいて、第１テーマおよび第２テーマを決定することもできる。例えば、公開画像に対して、他のユーザから「ケーキが食べたい」というテキストデータが投稿された場合、その公開画像はケーキの画像であると推定することができる。

続いて、類似テーマ検出部２２は、画像解析の結果に基づいて、第１テーマと第２テーマとの共通のテーマで、かつ、第１ユーザの興味度および第２ユーザの興味度が高い（第１閾値以上である）テーマである類似テーマを検出するものである。

興味度は、第１ユーザおよび第２ユーザが、各々のテーマに対して持っている興味の程度を表す。

類似テーマ検出部２２は、各々の第１テーマに分類された画像の枚数により、各々の第１テーマに対する第１ユーザの興味度を判定することができる。例えば、第１閾値として、興味度の判断基準となる画像の枚数をあらかじめ設定しておき、各々の第１テーマに分類された画像の枚数が、興味度の判断基準となる画像の枚数以上であれば、各々の第１テーマに対する第１ユーザの興味度が高いと判定する。同様に、各々の第２テーマに分類された画像の枚数により、各々の第２テーマに対する第２ユーザの興味度を判定することができる。

また、各々の第１テーマに分類された画像の割合により、各々の第１テーマに対する第１ユーザの興味度を判定することができる。例えば、第１閾値として、興味度の判断基準となる画像の割合をあらかじめ設定しておき、第１ユーザの公開画像および非公開画像に対して各々の第１テーマに分類された画像の割合が、興味度の判断基準となる画像の割合以上であれば、各々の第２テーマに対する第２ユーザの興味度が高いと判定する。同様に、各々の第２テーマに分類された画像の割合により、各々の第２テーマに対する第２ユーザの興味度を判定することができる。

あるいは、各々の第１テーマに分類された画像の枚数および画像の割合により、各々の第１テーマに対する第１ユーザの興味度を判定することができる。例えば、第１閾値として、興味度の判断基準となる、画像の枚数と画像の割合とを重み付けして得られる関数の値をあらかじめ設定しておき、各々の第１テーマに分類された画像の枚数および画像の割合が、興味度の判断基準となる関数の値以上であれば、各々の第１テーマに対する第１ユーザの興味度が高いと判定する。同様に、各々の第２テーマに分類された画像の枚数および画像の割合により、各々の第２テーマに対する第２ユーザの興味度を判定することができる。

続いて、親密度算出部２４は、類似テーマ検出部２２が検出した類似テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの親密度を算出するものである。

ユーザ間の親密度は、ユーザ間、本実施形態の場合、第１ユーザと第２ユーザとの間で趣味、嗜好、行動等が似ている程度を表す。例えば、類似テーマの個数により、親密度を判定することができる。この場合、第２閾値として、親密度の判断基準となる類似テーマの個数をあらかじめ設定しておき、類似テーマの個数が、親密度の判断基準となる類似テーマの個数以上であれば、親密度が高いと判定する。

また、各々の類似テーマに点数を付け、全ての類似テーマの総合の点数により、親密度を判定することができる。例えば、第２閾値として、親密度の判断基準となる総合の点数をあらかじめ設定しておき、全ての類似テーマの総合の点数が、親密度の判断基準となる総合の点数以上であれば、親密度が高いと判定する。例えば、１つの類似テーマ当たりの点数を５点とし、類似テーマの個数が３個の場合、総合の点数は１５点となる。この場合、親密度の判断基準となる総合の点数が１０点であれば、親密度が高いと判定する。

さらに、少なくとも１つの類似テーマに含まれる画像の撮影開始日時から撮影終了日時までの撮影継続時間により、親密度を判定することができる。例えば、第２閾値として、親密度の判断基準となる撮影継続時間をあらかじめ設定しておき、少なくとも１つの類似テーマに含まれる画像の撮影継続時間が、親密度の判断基準となる撮影継続時間以上であれば、親密度が高いと判定する。

続いて、リコメンド情報抽出部２６は、画像解析の結果に基づいて、各々の類似テーマに含まれる第２ユーザの公開画像から、第１ユーザにリコメンドするリコメンド情報を抽出するものである。

リコメンド情報は、第２ユーザの興味度が高い（第３閾値以上である）情報である。類似テーマは、第１テーマと第２テーマとの共通のテーマで、かつ、第１ユーザの興味度および第２ユーザの興味度が高いテーマであるから、類似テーマに含まれる第２のユーザの公開画像から抽出されたリコメンド情報は、第１ユーザにとっても興味度が高い情報であると推測することができる。

例えば、画像の内容やGPSの情報等に基づいて、第２ユーザの海の画像から、第２ユーザがハワイへ旅行したことが検出された場合、例えば、ハワイへの旅行をリコメンド情報とすることができる。
また、パスタの画像から、第２ユーザがイタリア料理店へ行ったことが検出された場合、例えば、そのイタリア料理店へ行くことをリコメンド情報とすることができる。
寺の画像から、第２ユーザが寺院めぐりをしたことが検出された場合、例えば、寺院をめぐる旅行をリコメンド情報とすることができる。
口紅の画像から、第２ユーザが使用している化粧品が検出された場合、例えば、その化粧品やその化粧品を製造したメーカをリコメンド情報とすることができる。

続いて、リコメンド部２８は、親密度算出部２４が算出した親密度が高い（第２閾値以上である）場合に、第２ユーザに関連する関連情報を第１ユーザにリコメンドする表示を、第１ユーザのクライアント１４に対して行うものである。

関連情報は、第２ユーザ自身の情報の他、第２ユーザの公開画像の画像解析の結果から得られる、第２ユーザに関連する各種の情報（リコメンド情報）を含む。

リコメンド部２８は、関連情報として、例えば、第２ユーザを友達候補として第１ユーザにリコメンドする表示を、第１ユーザのクライアント１４に対して行うことができる。また、第１ユーザを友達候補として第２ユーザにリコメンドする表示を、第２ユーザのクライアント１４に対して行う。また、リコメンド部２８は、関連情報として、第２ユーザの画像から抽出されたリコメンド情報を第１ユーザにリコメンドする表示を、第１ユーザのクライアント１４に対して行うこともできる。

一方、クライアント１４は、例えば、PC(パーソナルコンピュータ)、タブレットPC、スマートフォンのように、各々のユーザが所有する端末装置の一例である。クライアント１４は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力部、液晶ディスプレイ、タッチパネル等の表示部、入力部がユーザから入力された指示を取得する処理および表示部が各種情報を表示する処理等を制御する制御部等を備えている。

なお、サーバ１２およびクライアント１４は、それぞれ、両者の間でネットワーク１６を介して各種データの送受信を行う送受信部を備え、サーバ１２は、さらに、画像を格納する格納部、画像の公開および非公開等を制御する制御部等を備えているが、本実施形態では、煩雑さを防ぐために送受信部、格納部、制御部等の記載を省略している。

次に、図４に示すフローチャートを参照しながら、友達候補をリコメンドする場合の画像公開システム１０の動作を説明する。

サーバ１２において、まず、画像解析部１８が、図３に示す、第１ユーザの公開画像A-2および非公開画像A-1の画像解析を行う。また、画像解析部１８は、第２ユーザの公開画像B-2の画像解析を行う（ステップS1）。

続いて、画像分類部２０が、画像解析の結果に基づいて、第１ユーザの公開画像A-2および非公開画像A-1を第１テーマ毎に分類する。また、画像分類部２０は、第２ユーザの公開画像B-2を第２テーマ毎に分類する（ステップS2）。

続いて、類似テーマ検出部２２が、画像解析の結果に基づいて、第１テーマと第２テーマとの間に共通のテーマがあるか否かを検出する（ステップS3）。

その結果、共通のテーマがない場合（ステップS3でNo）には、処理を終了する。この場合、第１ユーザと第２ユーザとの間の親密度は低い。
一方、共通のテーマがある場合（ステップS3でYes）には、類似テーマ検出部２２が、画像解析の結果に基づいて、第１ユーザおよび第２ユーザの興味度が高いテーマがあるか否かを検出する（ステップS4）。

その結果、興味度が高いテーマがない場合（ステップS4でNo）には、処理を終了する。この場合も、第１ユーザと第２ユーザとの間の親密度は低い。
一方、興味度が高いテーマがある場合（ステップS4でYes）、親密度算出部２４が、第１テーマと第２テーマとの共通のテーマで、かつ、第１ユーザの興味度および第２ユーザの興味度が高いテーマである類似テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの親密度を算出する（ステップS5）。

続いて、親密度算出部２４が、第１ユーザと第２ユーザとの親密度が高いか否かを判定する（ステップS6）。

その結果、親密度が低い場合（ステップS6でNo）には、処理を終了する。
一方、親密度が高い場合（ステップS6でYes）には、リコメンド部２８が、第２ユーザを友達候補として第１ユーザにリコメンドする表示を、第１ユーザのクライアント１４に対して行う。また、リコメンド部２８は、第１ユーザを友達候補として第２ユーザにリコメンドする表示を、第２ユーザのクライアント１４に対して行う（ステップS7）。

続いて、サーバ１２の制御部が、第１ユーザが第２ユーザを友達として受け入れたか否かを判定する。また、サーバ１２の制御部は、第２ユーザが第１ユーザを友達として受け入れたか否かを判定する（ステップS8）。

その結果、第１ユーザおよび第２ユーザの両方が、それぞれ、第２ユーザおよび第１ユーザを友達として受け入れなかった場合（ステップS8でNo）には、処理を終了する。この場合、第１ユーザと第２ユーザとは友達として認定されない。
一方、第１ユーザおよび第２ユーザの両方が、それぞれ、第２ユーザおよび第１ユーザを友達として受け入れた場合（ステップS8でYes）には、サーバ１２の制御部が、第１ユーザと第２ユーザとを友達として認定し（ステップS9）、処理を終了する。

なお、上記実施形態では、第１ユーザを友達候補として第２ユーザにもリコメンドしているが、第２ユーザを友達候補として第１ユーザにのみリコメンドしてもよい。この場合、例えば、第１ユーザが第２ユーザを友達として受け入れなかった場合には、処理を終了する。一方、第１ユーザが第２ユーザを友達として受け入れた場合には、第１ユーザから友達になりたいというリクエストが来ていることを第２ユーザに通知する。

次に、図５に示すフローチャートを参照しながら、リコメンド情報をリコメンドする場合の画像公開システム１０の動作を説明する。

本実施形態では、上記のようにして、第１ユーザと第２ユーザとが友達として認定されているものとする。つまり、第１テーマと第２テーマとの間には、共通のテーマで、かつ、第１ユーザの興味度および第２ユーザの興味度が高いテーマが存在する。

サーバ１２において、まず、画像解析部１８が、第２ユーザの公開画像B-2の画像解析を行う（ステップS10）。

続いて、画像分類部２０が、画像解析の結果に基づいて、第２ユーザの公開画像B-2を第２テーマ毎に分類する（ステップS11）。

続いて、類似テーマ検出部２２が、画像解析の結果に基づいて、第２ユーザの興味度が高いテーマを検出する（ステップS12）。第１ユーザと第２ユーザとが友達として認定されている場合、第２ユーザの興味度が高いテーマは、第１テーマと第２テーマとの共通のテーマで、かつ、第１ユーザの興味度および第２ユーザの興味度が高いテーマ、つまり、類似テーマである。

続いて、リコメンド情報抽出部２６が、画像解析の結果に基づいて、各々の類似テーマに含まれる第２ユーザの公開画像B-2から、第１ユーザにリコメンドするリコメンド情報を抽出する（ステップS13）。

続いて、リコメンド情報抽出部２６が、類似テーマから抽出されたリコメンド情報があるか否かを判定する（ステップS14）。

その結果、リコメンド情報がない場合（ステップS14でNo）には、処理を終了する。
一方、リコメンド情報がある場合（ステップS14でYes）には、リコメンド部２８が、リコメンド情報を第１ユーザにリコメンドする表示を、第１ユーザのクライアント１４に対して行い（ステップS15）、処理を終了する。

上記のように、リコメンド装置では、第１ユーザの公開画像A-2および第２ユーザの公開画像B-2だけでなく、第１ユーザの非公開画像A-1も利用することにより、第１ユーザとの親密度が高い第２ユーザを正確に検出することができる。

また、リコメンド装置では、第１ユーザの画像のテーマと第２ユーザの画像のテーマとの共通のテーマで、かつ、第１ユーザの興味度および第２ユーザの興味度が高いテーマである類似テーマを検出し、類似テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの親密度を検出する。これにより、第１ユーザとの親密度が高い第２ユーザを正確に検出することができ、第２ユーザに関連する各種の関連情報（リコメンド情報）を、第１ユーザにリコメンドすることができる。

なお、上記実施形態では、第１ユーザと第２ユーザとが友達として認定された場合に、第２ユーザの公開画像B-2から抽出されたリコメンド情報を、第１ユーザにリコメンドしているが、本発明は、これに限定されない。つまり、第１ユーザと第２ユーザとが友達として認定されていない場合であっても、例えば、「あなたに近い趣味を持つユーザが旅行に行きました。あなたも旅行に行きませんか？」等のリコメンド情報を第１ユーザにリコメンドすることができる。

この場合、例えば、ステップS10〜S12の代わりにステップS1〜S6を実行することにより、第１ユーザと第２ユーザとの親密度が低い場合に処理を終了し、高い場合に、ステップS13〜S15を実行する。

また、類似テーマ検出部２２は、現在よりも前のあらかじめ設定された第１期間、例えば、現在よりも前の３ヶ月、６ヶ月、１年等の期間にわたる第１ユーザの公開画像および非公開画像に基づいて、第１ユーザの短期の興味度を算出してもよい。また、第１期間にわたる第２ユーザの公開画像に基づいて、第２ユーザの短期の興味度を算出する。これにより、第１ユーザの短期の興味度および第２ユーザの短期の興味度が高い短期の類似テーマを検出することができる。

この場合、親密度算出部２４は、短期の類似テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの短期の親密度を算出し、リコメンド部２８は、短期の親密度が高い場合にリコメンドする表示を行う。

このように、短期の類似テーマに基づいて、短期の親密度を算出することにより、第１ユーザの現在の興味に合致する興味を有する第２ユーザを探し出すことができる。

一方、類似テーマ検出部２２は、現在よりも前の第１期間よりも長いあらかじめ設定された第２期間、例えば、５年、１０年等の期間にわたる第１ユーザの公開画像および非公開画像に基づいて、第１ユーザの長期の興味度を算出してもよい。また、第２期間にわたる第２ユーザの公開画像に基づいて、第２ユーザの長期の興味度を算出する。これにより、第１ユーザの長期の興味度および第２ユーザの長期の興味度が高い長期の類似テーマを算出することができる。

この場合、親密度算出部２４は、長期の類似テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの長期の親密度を算出し、リコメンド部２８は、長期の親密度が高い場合にリコメンドする表示を行う。

このように、長期の類似テーマに基づいて、長期の親密度を算出することにより、第１ユーザが長期にわたって継続している趣味等に合致する趣味等を有する第２ユーザを探し出すことができる。

また、親密度算出部２４は、上記のように、短期の類似テーマおよび長期の類似テーマを算出する場合、各々の短期の類似テーマよりも各々の長期の類似テーマに対して高い点数を付け、全ての短期の類似テーマおよび全ての長期の類似テーマの総合の点数により、親密度を判定することができる。例えば、第２閾値として、親密度の判断基準となる類似テーマの総合の点数をあらかじめ設定しておき、全ての短期の類似テーマおよび全ての長期の類似テーマの総合の点数が、親密度の判断基準となる類似テーマの総合の点数以上であれば、第１ユーザと第２ユーザとの親密度が高いと判定する。

また、画像分類部２０は、各々の第１テーマに分類された画像を、各々の第１テーマに含まれる第１下位テーマ毎に分類してもよい。また、画像分類部２０は、各々の第２テーマに分類された画像を、さらに、各々の第２テーマに含まれる第２下位テーマ毎に分類する。例えば、テーマ（第１テーマ、第２テーマ）が「海」の場合、下位テーマ（第１下位テーマ、第２下位テーマ）として、「砂浜」、「貝殻」、「灯台」等のように、「海」に関連性のあるテーマを例示することができる。

この場合、類似テーマ検出部２２は、第１下位テーマと第２下位テーマとの共通のテーマで、かつ、第１ユーザの興味度および第２ユーザの興味度が高い類似下位テーマを検出し、親密度算出部２４は、類似下位テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの親密度を算出する。

このように、テーマを階層化してさらに細分化することにより、第１ユーザとの親密度が高い第２ユーザをより正確に検出し、第１ユーザとの親密度が高い第２ユーザに関連する各種の関連情報を、第１ユーザにリコメンドすることができる。

この場合、画像分類部２０は、第１下位テーマおよび第２下位テーマとして、あらかじめ設定されたテーマを使用してもよい。あるいは、画像解析の結果に基づいて、さらには、第１ユーザの公開画像および第２ユーザの公開画像に対して投稿されたテキストデータに基づいて、第１下位テーマおよび第２下位テーマを決定することもできる。

また、この場合、類似テーマ検出部２２は、各々の第１下位テーマに分類された画像の枚数により、各々の第１下位テーマに対する第１ユーザの興味度を判定することができる。例えば、第１閾値として、興味度の判断基準となる画像の枚数をあらかじめ設定しておき、各々の第１下位テーマに分類された画像の枚数が、興味度の判断基準となる画像の枚数以上であれば、各々の第１下位テーマに対する第１ユーザの興味度が高いと判定する。同様に、各々の第２下位テーマに分類された画像の枚数により、各々の第２下位テーマに対する第２ユーザの興味度を判定することができる。

また、第１ユーザの公開画像および非公開画像に対する各々の第１下位テーマに分類された画像の割合により、各々の第１下位テーマに対する第１ユーザの興味度を判定することができる。例えば、第１閾値として、興味度の判断基準となる画像の割合をあらかじめ設定しておき、第１ユーザの公開画像および非公開画像に対する各々の第１下位テーマに分類された画像の割合が、興味度の判断基準となる画像の割合以上であれば、各々の第１ユーザの興味度が高いと判定する。同様に、第２ユーザの公開画像に対する各々の第２下位テーマに分類された画像の割合により、各々の第２下位テーマに対する第２ユーザの興味度を判定することができる。

あるいは、各々の第１下位テーマに分類された画像の枚数および第１ユーザの公開画像および非公開画像に対する第１下位テーマに分類された画像の割合により、各々の第１下位テーマに対する第１ユーザの興味度を判定することができる。例えば、第１閾値として、興味度の判断基準となる、画像の枚数と画像の割合とを重み付けして得られる関数の値をあらかじめ設定しておき、各々の第１下位テーマに分類された画像の枚数および第１ユーザの公開画像および非公開画像に対する第１下位テーマに分類された画像の割合が、興味度の判断基準となる関数の値以上であれば、各々の第１下位テーマに対する第１ユーザの興味度が高いと判定する。同様に、各々の第２下位テーマに分類された画像の枚数および第２ユーザの公開画像に対する第２下位テーマに分類された画像の割合により、各々の第２下位テーマに対する第２ユーザの興味度を判定することができる。

また、類似下位テーマの個数により、親密度を判定することができる。例えば、第２閾値として、親密度の判断基準となる類似下位テーマの個数をあらかじめ設定しておき、類似下位テーマの個数が、親密度の判断基準となる類似下位テーマの個数以上であれば、親密度が高いと判定する。

また、類似テーマよりも類似下位テーマの方がより細分化されたテーマであり、類似テーマよりも類似下位テーマが合致している方が、第１ユーザと第２ユーザとの親密度はより高いと考えられる。
そのため、類似下位テーマに対して類似テーマよりも高い点数を付け、類似テーマおよび類似下位テーマの総合の点数により、親密度を判定することができる。例えば、第２閾値として、親密度の判断基準となる総合の点数をあらかじめ設定しておき、全ての類似テーマおよび全ての類似下位テーマの総合の点数が、親密度の判断基準となる総合の点数以上であれば、親密度が高いと判定する。

さらに、少なくとも１つの類似下位テーマに含まれる画像の撮影開始日時から撮影終了日時までの撮影継続時間により、親密度を判定することができる、例えば、第２閾値として、親密度の判断基準となる撮影継続時間をあらかじめ設定しておき、少なくとも１つの類似下位テーマに含まれる画像の撮影継続時間が、親密度の判断基準となる撮影継続時間以上であれば、親密度が高いと判定する。

また、類似テーマ検出部２２は、現在よりも前のあらかじめ設定された第１期間にわたる第１ユーザの公開画像および非公開画像に基づいて、第１ユーザの短期の興味度を算出してもよい。同様に、類似テーマ検出部２２は、第１期間にわたる第２ユーザの公開画像に基づいて、第２ユーザの短期の興味度を算出する。これにより、第１ユーザの短期の興味度および第２ユーザの短期の興味度が高い短期の類似下位テーマを検出することができる。

この場合、親密度算出部２４は、短期の類似下位テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの短期の親密度を算出し、リコメンド部２８は、短期の親密度が高い場合にリコメンドする表示を行う。

一方、類似テーマ検出部２２は、現在よりも前の第１期間よりも長いあらかじめ設定された第２期間にわたる第１ユーザの公開画像および非公開画像に基づいて、第１ユーザの長期の興味度を算出してもよい。同様に、類似テーマ検出部２２は、第２期間にわたる第２ユーザの公開画像に基づいて、第２ユーザの長期の興味度を算出する。これにより、第１ユーザの長期の興味度および第２ユーザの長期の興味度が高い長期の類似下位テーマを算出することができる。

この場合、親密度算出部２４は、長期の類似下位テーマに基づいて、第１ユーザと第２ユーザとの長期の親密度を算出し、リコメンド部２８は、長期の親密度が高い場合にリコメンドする表示を行う。

また、親密度算出部２４は、上記のように、短期の類似下位テーマおよび長期の類似下位テーマを算出する場合、各々の短期の類似下位テーマよりも各々の長期の類似下位テーマに対して高い点数を付け、全ての短期の類似下位テーマおよび全ての長期の類似下位テーマの総合の点数により、親密度を判定することができる。例えば、第２閾値として、親密度の判断基準となる総合の点数をあらかじめ設定しておき、全ての短期の類似下位テーマおよび全ての長期の類似下位テーマの総合の点数が、親密度の判断基準となる総合の点数以上であれば、第１ユーザと第２ユーザとの親密度が高いと判定する。

また、サーバ１２と、ネットワーク１６を介してサーバ１２に接続された２以上のクライアント１４とを備える画像公開システム１０を例に挙げて説明したが、本発明は、これに限定されない。本発明のリコメンド装置は、本実施形態のように、サーバ１２が備える機能として構成することができるが、例えば、サーバ１２およびネットワーク１６を必要とすることなく、クライアント１４が備える機能としても構成することができる。また、サーバ１２を必要とすることなく、２以上のクライアント１４を、ネットワーク１６を介して直接接続してもよい。

本発明の装置は、装置が備える各々の構成要素を専用のハードウェアで構成してもよいし、各々の構成要素をプログラムされたコンピュータで構成してもよい。
本発明の方法は、例えば、その各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムにより実施することができる。また、このプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することもできる。

以上、本発明について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更をしてもよいのはもちろんである。

１０ 画像公開システム
１２ サーバ
１４ クライアント
１６ ネットワーク
１８ 画像解析部
２０ 画像分類部
２２ 類似テーマ検出部
２４ 親密度算出部
２６ リコメンド情報抽出部
２８ リコメンド部

Claims (31)

1. ネットワークを介して画像を公開する第１ユーザの端末装置に対して第２ユーザに関連する関連情報をリコメンドする表示を行うリコメンド装置であって、
   前記第１ユーザの非公開画像の画像解析を行い、かつ、前記第２ユーザの公開画像の画像解析を行う画像解析部と、
   前記画像解析の結果に基づいて、前記第１ユーザの非公開画像を第１テーマ毎に分類し、かつ、前記第２ユーザの公開画像を第２テーマ毎に分類する画像分類部と、
   前記画像解析の結果に基づいて、前記第１テーマと前記第２テーマとの共通のテーマで、かつ、前記第１ユーザの興味度および前記第２ユーザの興味度が第１閾値以上のテーマである類似テーマを検出する類似テーマ検出部と、
   前記類似テーマに基づいて、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの親密度を算出する親密度算出部と、
   前記親密度が第２閾値以上である場合に、前記第２ユーザに関連する関連情報を前記第１ユーザにリコメンドする表示を、前記第１ユーザの端末装置に対して行うリコメンド部とを備えるリコメンド装置。
2. 前記画像分類部は、前記第１テーマおよび前記第２テーマとして、あらかじめ設定されたテーマを使用する請求項１に記載のリコメンド装置。
3. 前記画像分類部は、前記画像解析の結果に基づいて、前記第１テーマおよび前記第２テーマを決定する請求項１に記載のリコメンド装置。
4. 各々の前記第１テーマに対する前記第１ユーザの興味度は、各々の前記第１テーマに分類された画像の枚数により判定され、各々の前記第２テーマに対する前記第２ユーザの興味度は、各々の前記第２テーマに分類された画像の枚数により判定され、前記第１閾値は、あらかじめ設定された画像の枚数である請求項１〜３のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
5. 各々の前記第１テーマに対する前記第１ユーザの興味度は、各々の前記第１テーマに分類された画像の割合により判定され、各々の前記第２テーマに対する前記第２ユーザの興味度は、各々の前記第２テーマに分類された画像の割合により判定され、前記第１閾値は、あらかじめ設定された画像の割合である請求項１〜３のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
6. 各々の前記第１テーマに対する前記第１ユーザの興味度は、各々の前記第１テーマに分類された画像の枚数および画像の割合により判定され、各々の前記第２テーマに対する前記第２ユーザの興味度は、各々の前記第２テーマに分類された画像の枚数および画像の割合により判定され、前記第１閾値は、あらかじめ設定された画像の枚数とあらかじめ設定された画像の割合とを重み付けして得られる関数の値である請求項１〜３のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
7. 前記親密度は、前記類似テーマの個数により判定され、前記第２閾値は、あらかじめ設定された個数である請求項１〜６のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
8. 前記親密度は、各々の前記類似テーマに点数を付け、全ての前記類似テーマの総合の点数により判定され、前記第２閾値は、あらかじめ設定された点数である請求項１〜６のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
9. 前記親密度は、少なくとも１つの前記類似テーマに含まれる画像の撮影開始日時から撮影終了日時までの撮影継続時間により判定され、前記第２閾値は、あらかじめ設定された時間である請求項１〜６のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
10. 前記類似テーマ検出部は、現在よりも前のあらかじめ設定された第１期間にわたる前記第１ユーザの非公開画像に基づいて、前記第１ユーザの短期の興味度を算出し、かつ、前記第１期間にわたる前記第２ユーザの公開画像に基づいて、前記第２ユーザの短期の興味度を算出し、前記第１ユーザの短期の興味度および前記第２ユーザの短期の興味度が前記第１閾値以上である短期の類似テーマを検出し、
    前記親密度算出部は、前記短期の類似テーマに基づいて、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの短期の親密度を算出し、
    前記リコメンド部は、前記短期の親密度が前記第２閾値以上である場合に前記リコメンドする表示を行う請求項１〜６のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
11. 前記類似テーマ検出部は、現在よりも前の前記第１期間よりも長いあらかじめ設定された第２期間にわたる前記第１ユーザの非公開画像に基づいて、前記第１ユーザの長期の興味度を算出し、かつ、前記第２期間にわたる前記第２ユーザの公開画像に基づいて、前記第２ユーザの長期の興味度を算出し、前記第１ユーザの長期の興味度および前記第２ユーザの長期の興味度が前記第１閾値以上である長期の類似テーマを算出し、
    前記親密度算出部は、前記長期の類似テーマに基づいて、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの長期の親密度を算出し、
    前記リコメンド部は、前記長期の親密度が前記第２閾値以上である場合に前記リコメンドする表示を行う請求項１０に記載のリコメンド装置。
12. 前記親密度は、各々の前記短期の類似テーマよりも各々の前記長期の類似テーマに対して高い点数を付け、全ての前記短期の類似テーマおよび全ての前記長期の類似テーマの総合の点数により判定され、前記第２閾値は、あらかじめ設定された点数である請求項１１に記載のリコメンド装置。
13. 前記画像分類部は、各々の前記第１テーマに分類された画像を、さらに、各々の前記第１テーマに含まれる第１下位テーマ毎に分類し、かつ、各々の前記第２テーマに分類された画像を、さらに、各々の前記第２テーマに含まれる第２下位テーマ毎に分類し、
    前記類似テーマ検出部は、さらに、前記第１下位テーマと前記第２下位テーマとの共通のテーマで、かつ、前記第１ユーザの興味度および前記第２ユーザの興味度が前記第１閾値以上である類似下位テーマを検出し、
    前記親密度算出部は、前記類似下位テーマに基づいて、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの親密度を算出する請求項１に記載のリコメンド装置。
14. 前記画像分類部は、前記第１下位テーマおよび前記第２下位テーマとして、あらかじめ設定されたテーマを使用する請求項１３に記載のリコメンド装置。
15. 前記画像分類部は、前記画像解析の結果に基づいて、前記第１下位テーマおよび前記第２下位テーマを決定する請求項１３に記載のリコメンド装置。
16. 各々の前記第１下位テーマに対する前記第１ユーザの興味度は、各々の前記第１下位テーマに分類された画像の枚数により判定され、各々の前記第２下位テーマに対する前記第２ユーザの興味度は、各々の前記第２下位テーマに分類された画像の枚数により判定され、前記第１閾値は、あらかじめ設定された画像の枚数である請求項１３〜１５のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
17. 各々の前記第１下位テーマに対する前記第１ユーザの興味度は、前記第１ユーザの非公開画像に対する各々の前記第１下位テーマに分類された画像の割合により判定され、各々の前記第２下位テーマに対する前記第２ユーザの興味度は、前記第２ユーザの公開画像に対する各々の前記第２下位テーマに分類された画像の割合により判定され、前記第１閾値は、あらかじめ設定された画像の割合である請求項１３〜１５のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
18. 各々の前記第１下位テーマに対する前記第１ユーザの興味度は、各々の前記第１下位テーマに分類された画像の枚数および前記第１ユーザの非公開画像に対する前記第１下位テーマに分類された画像の割合により判定され、各々の前記第２下位テーマに対する前記第２ユーザの興味度は、各々の前記第２下位テーマに分類された画像の枚数および前記第２ユーザの公開画像に対する前記第２下位テーマに分類された画像の割合により判定され、前記第１閾値は、あらかじめ設定された画像の枚数とあらかじめ設定された画像の割合とを重み付けして得られる関数の値である請求項１３〜１５のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
19. 前記親密度は、前記類似下位テーマの個数により判定され、前記第２閾値は、あらかじめ設定された個数である請求項１３〜１８のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
20. 前記親密度は、前記類似下位テーマに対して前記類似テーマよりも高い点数を付け、全ての前記類似テーマおよび全ての前記類似下位テーマの総合の点数により判定され、前記第２閾値は、あらかじめ設定された点数である請求項１３〜１８のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
21. 前記親密度は、少なくとも１つの前記類似下位テーマに含まれる画像の撮影開始日時から撮影終了日時までの撮影継続時間により判定され、前記第２閾値は、あらかじめ設定された時間である請求項１３〜１８のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
22. 前記類似テーマ検出部は、現在よりも前のあらかじめ設定された第１期間にわたる前記第１ユーザの非公開画像に基づいて、前記第１ユーザの短期の興味度を算出し、かつ、前記第１期間にわたる前記第２ユーザの公開画像に基づいて、前記第２ユーザの短期の興味度を算出し、前記第１ユーザの短期の興味度および前記第２ユーザの短期の興味度が前記第１閾値以上である短期の類似下位テーマを検出し、
    前記親密度算出部は、前記短期の類似下位テーマに基づいて、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの短期の親密度を算出し、
    前記リコメンド部は、前記短期の親密度が前記第２閾値以上である場合に前記リコメンドする表示を行う請求項１３〜１８のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
23. 前記類似テーマ検出部は、現在よりも前の前記第１期間よりも長いあらかじめ設定された第２期間にわたる前記第１ユーザの非公開画像に基づいて、前記第１ユーザの長期の興味度を算出し、かつ、前記第２期間にわたる前記第２ユーザの公開画像に基づいて、前記第２ユーザの長期の興味度を算出し、前記第１ユーザの長期の興味度および前記第２ユーザの長期の興味度が前記第１閾値以上である長期の類似下位テーマを算出し、
    前記親密度算出部は、前記長期の類似下位テーマに基づいて、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの長期の親密度を算出し、
    前記リコメンド部は、前記長期の親密度が前記第２閾値以上である場合に前記リコメンドする表示を行う請求項２２に記載のリコメンド装置。
24. 前記親密度は、各々の前記短期の類似下位テーマよりも各々の前記長期の類似下位テーマに対して高い点数を付け、全ての前記短期の類似下位テーマおよび全ての前記長期の類似下位テーマの総合の点数により判定され、前記第２閾値は、あらかじめ設定された点数である請求項２３に記載のリコメンド装置。
25. 前記リコメンド部は、前記第２ユーザを友達候補として前記第１ユーザにリコメンドする表示を、前記第１ユーザの端末装置に対して行う請求項１〜２４のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
26. 前記リコメンド部は、前記第１ユーザが前記第２ユーザを友達として追加した場合に、前記第１ユーザを友達候補として前記第２ユーザにリコメンドする表示を、前記第２ユーザの端末装置に対して行う請求項２５に記載のリコメンド装置。
27. さらに、前記画像解析の結果に基づいて、各々の前記類似テーマに含まれる第２ユーザの公開画像から、前記第１ユーザにリコメンドするリコメンド情報を抽出するリコメンド情報抽出部を備え、
    前記リコメンド部は、前記リコメンド情報を前記第１ユーザにリコメンドする表示を、前記第１ユーザの端末装置に対して行う請求項１〜２１のいずれか一項に記載のリコメンド装置。
28. ネットワークを介して画像を公開する第１ユーザの端末装置に対して第２ユーザに関連する関連情報をリコメンドする表示を行うリコメンド方法であって、
    画像解析部が、前記第１ユーザの非公開画像の画像解析を行い、かつ、前記第２ユーザの公開画像の画像解析を行うステップと、
    画像分類部が、前記画像解析の結果に基づいて、前記第１ユーザの非公開画像を第１テーマ毎に分類し、かつ、前記第２ユーザの公開画像を第２テーマ毎に分類するステップと、
    類似テーマ検出部が、前記画像解析の結果に基づいて、前記第１テーマと前記第２テーマとの共通のテーマで、かつ、前記第１ユーザの興味度および前記第２ユーザの興味度が第１閾値以上のテーマである類似テーマを検出するステップと、
    親密度算出部が、前記類似テーマに基づいて、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの親密度を算出するステップと、
    リコメンド部が、前記親密度が第２閾値以上である場合に、前記第２ユーザに関連する関連情報を前記第１ユーザにリコメンドする表示を、前記第１ユーザの端末装置に対して行うステップとを含むリコメンド方法。
29. 前記画像分類部は、各々の前記第１テーマに分類された画像を、さらに、各々の前記第１テーマに含まれる第１下位テーマ毎に分類し、かつ、各々の前記第２テーマに分類された画像を、さらに、各々の前記第２テーマに含まれる第２下位テーマ毎に分類し、
    前記類似テーマ検出部は、さらに、前記第１下位テーマと前記第２下位テーマとの共通のテーマで、かつ、前記第１ユーザの興味度および前記第２ユーザの興味度が前記第１閾値以上である類似下位テーマを検出し、
    前記親密度算出部は、前記類似下位テーマに基づいて、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの親密度を算出する請求項２８に記載のリコメンド方法。
30. 請求項２８または２９に記載のリコメンド方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
31. 請求項２８または２９に記載のリコメンド方法の各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。