JP7160971B2 - コンテンツ制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、コンテンツ制御装置、コンテンツ制御システム、コンテンツ制御方法、及びコンテンツ制御プログラムに関する。本発明は、特に、エリア、期間、及び目的に応じた様々な情報の中からユーザに適した情報を抽出するコンテンツ制御装置等に関する。

携帯端末装置が表示した地図上に様々なスポットに関する情報を表示するアプリケーションが存在する。そのようなアプリケーションにおいて、例えば、ユーザが検索を行った場合、検索ワードに応じたスポットを表示させる技術が用いられている。

スポットの情報を表示する技術に関連して、非定型データの内容に含まれる文字情報を検索対象とする情報検索装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。特許文献１の情報検索装置は、非定型データの中から抽出された属性関連単語を属性情報に変換し、属性情報を非定型データに付加して属性情報付加データを生成し、入力された検索条件に合致する属性情報が付加された属性情報付加データを抽出する。

単語間の関係を表現する技術に関連して、単語の分散表現における関係抽出も知られている（例えば、非特許文献１を参照）。

特開２０１４－１９１７１４号公報

蛭子琢磨他，"単語の分散表現における関係抽出"，２０１６年度人工知能学会全国大会（第３０回），２Ｅ３－１，２０１６

特許文献１の情報検索装置では、旅行先等において、携帯端末装置がユーザの検索ワードに応じたスポットを表示する場合、検索ワードにマッチしたスポットの情報のみが表示され、検索ワードにマッチしないスポットの情報は表示されない。したがって、周辺の観光地、飲食店等の様々なスポットの情報を入手するために、ユーザは検索ワードを変更して検索を繰り返すことになり、作業負荷が増大する。また、複数回の検索で得られた情報は、毎回異なる画面上に表示されるため、目的地を選択することは必ずしも容易ではない。

なお、かかる問題は、旅行先においてスポットの情報を検索する場合に限らず、外出目的に応じた様々な体験の情報を検索する場合において生ずるものである。

１つの側面において、本発明は、エリア、期間、及び目的に応じた様々な情報の中からユーザに適した情報を抽出することを目的とする。

１つの案では、コンテンツ制御装置は、特定部、抽出部、及び出力部を含む。

特定部は、エリア語句情報と期間語句情報と目的語句情報のうち、いずれか２つ以上の語句情報を用いて、候補語句を特定する。エリア語句情報は、所定エリアに関する複数の語句の間の関係を示す。期間語句情報は、所定期間に関する複数の語句の間の関係を示す。目的語句情報は、所定目的に関する複数の語句の間の関係を示す。

抽出部は、複数のコンテンツの中から、候補語句に対応する表示対象コンテンツを抽出する。出力部は、表示対象コンテンツを出力する。

１つの側面によれば、エリア、期間、及び目的に応じた様々な情報の中からユーザに適した情報を抽出することができる。

コンテンツ制御装置の機能的構成図である。 コンテンツ制御システムの機能的構成図である。 データベース間の関係を示す図である。 意味ネットワークを示す図である。 語句の共通部分を示す図である。 座標空間を示す図である。 表示対象コンテンツを示す図である。 コンテンツ表示処理のフローチャートである。 コンテンツ制御処理のフローチャートである。 情報処理装置のハードウェア構成図である。

以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。

図１は、実施形態のコンテンツ制御装置の機能的構成例を示している。図１のコンテンツ制御装置１０は、特定部１１、抽出部１２、及び出力部１３を含む。

特定部１１は、エリア語句情報と期間語句情報と目的語句情報のうち、いずれか２つ以上の語句情報を用いて、候補語句を特定する。エリア語句情報は、所定エリアに関する複数の語句の間の関係を示す。期間語句情報は、所定期間に関する複数の語句の間の関係を示す。目的語句情報は、所定目的に関する複数の語句の間の関係を示す。

抽出部１２は、複数のコンテンツの中から、候補語句に対応する表示対象コンテンツを抽出する。出力部１３は、表示対象コンテンツを出力する。

図１のコンテンツ制御装置１０によれば、エリア、期間、及び目的に応じた様々な情報の中からユーザに適した情報を抽出することができる。

図２は、図１のコンテンツ制御装置１０を含むコンテンツ制御システムの機能的構成例を示している。図２のコンテンツ制御システムは、携帯端末装置２１、サーバ２２、及び第１データサーバ２３～第６データサーバ２８を含む。

携帯端末装置２１は、例えば、スマートフォン、タブレット、又はノート型パーソナルコンピュータである。サーバ２２は、図１のコンテンツ制御装置１０に対応する。携帯端末装置２１とサーバ２２は、第１通信ネットワーク２９を介して通信することができる。サーバ２２と第１データサーバ２３～第６データサーバ２８の各々は、第２通信ネットワーク３０を介して通信することができる。第１通信ネットワーク２９は、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）である。第２通信ネットワーク３０は、例えば、ＷＡＮ又はＬＡＮ（Local Area Network）である。

携帯端末装置２１は、処理部３１、第１記憶部３２、端末表示部３３、及び第１通信部３４を含む。サーバ２２は、表示制御部３５、コンテンツ制御部３６、データ制御部３７、生成部３８、第２記憶部３９、及び第２通信部４０を含む。コンテンツ制御部３６は、図１の特定部１１及び抽出部１２に対応する。コンテンツ制御部３６は、決定部の一例でもある。第２通信部４０は、図１の出力部１３に対応する。

第１データサーバ２３は、ユーザデータベース４１を記憶する。第２データサーバ２４は、コミュニティデータベース４２を記憶する。第３データサーバ２５は、エリア知識データベース４３を記憶する。第４データサーバ２６は、エリア話題データベース４４を記憶する。第５データサーバ２７は、イベントデータベース４５を記憶する。第６データサーバ２８は、スポットデータベース４６を記憶する。

図３は、第１データサーバ２３～第６データサーバ２８のデータベース間の関係の例を示している。ユーザデータ５１は、ユーザデータベース４１に含まれるデータを表す。ユーザデータ５１は、ユーザ毎に生成される。

コミュニティデータ５２は、コミュニティデータベース４２に含まれるデータを表す。コミュニティデータ５２は、コミュニティ毎に生成される。コミュニティは、同じ目的を有するユーザのグループである。コミュニティの目的は、例えば、スポーツ、観光、又はナイトライフである。

エリア知識データ５３は、エリア知識データベース４３に含まれるデータを表す。エリア知識データ５３は、エリア毎に生成される。エリアは、例えば、全国、都道府県、市区町村、又は街区である。エリア話題データ５４は、エリア話題データベース４４に含まれるデータを表す。エリア話題データ５４も、エリア毎に生成される。

イベントデータ５５は、イベントデータベース４５に含まれるデータを表す。イベントデータ５５は、イベント毎に生成される。イベントは、例えば、スポーツ、祭り、又は展示会である。スポットデータ５６は、スポットデータベース４６に含まれるデータを表す。スポットデータ５６は、スポット毎に生成される。スポットは、例えば、観光地、飲食店、又は宿泊施設である。

ユーザデータ５１は、ユーザ属性、操作履歴、所属コミュニティ、及び意味ネットワーク情報を含む。ユーザ属性は、例えば、性別、年齢、又は職業である。操作履歴は、例えば、ウェブブラウザのお気に入り、ユーザが過去に参加したイベント、ユーザが参加したいイベント、ユーザが過去に訪問したスポット、又はユーザが訪問したいスポットを示す情報でもある。所属コミュニティは、ユーザが所属するコミュニティのコミュニティデータ５２へのリンクを表す。意味ネットワーク情報は、ユーザデータベース４１に格納されている意味ネットワークへのリンクを表す。

意味ネットワークは、複数の概念の間の意味関係を表現する情報である。意味ネットワークは、ネットワーク構造の情報である。意味ネットワークは、複数の概念それぞれを示すノードと、ノード同士を結ぶエッジとを含む。エッジは、２つのノードそれぞれが示す概念の間の意味関係を示す。意味ネットワークは、有向グラフ又は無向グラフを用いて表現することができる。

図４は、意味ネットワークの例を示している。図４の楕円は、ノードを表す。２つの楕円を結ぶ矢印は、エッジを表す。例えば、第１ノード６１は、「哺乳類」を表す。第２ノード６２は、「動物」を表す。第３ノード６３は、「水」を表す。第１エッジ６４は、「哺乳類は動物である」という意味関係を表す。第２エッジ６５は、「動物は水を飲む」という意味関係を表す。

ユーザデータ５１の意味ネットワーク情報が示す意味ネットワークは、目的語句情報の一例である。意味ネットワークの各ノードは、ユーザに関する語句を表す。

コミュニティデータ５２は、コミュニティ属性、関連イベント、関連スポット、ＳＮＳ（Social Networking Service）記事、及び意味ネットワーク情報を含む。コミュニティ属性は、コミュニティの目的を表す。関連イベントは、コミュニティの目的に関連するイベントのイベントデータ５５へのリンクを表す。関連スポットは、コミュニティの目的に関連するスポットのスポットデータ５６へのリンクを表す。ＳＮＳ記事は、コミュニティに関連するＳＮＳに投稿された内容を表す。意味ネットワーク情報は、コミュニティデータベース４２に格納されている意味ネットワークへのリンクを表す。

コミュニティデータ５２の意味ネットワーク情報が示す意味ネットワークは、目的語句情報の一例である。意味ネットワークの各ノードは、コミュニティの目的に関する語句を表す。

エリア知識データ５３は、基本情報、関連スポット、及び意味ネットワーク情報を含む。基本情報は、例えば、エリアの人口又は面積を表す。関連スポットは、エリア内に存在するスポットのスポットデータ５６へのリンクを表す。意味ネットワーク情報は、エリア知識データベース４３に格納されている意味ネットワークへのリンクを表す。

エリア知識データ５３の意味ネットワーク情報が示す意味ネットワークは、エリア語句情報の一例である。意味ネットワークの各ノードは、エリアに関する語句を表す。意味ネットワークは、例えば、基本情報、文化、歴史、地理、人物、特産、飲食、及び景観の８個のカテゴリそれぞれに対応する部分ネットワークを含む。各部分ネットワークに含まれる語句は、８個のカテゴリのいずれかに分類される。２つの部分ネットワークは、共通の語句を介して接続されていることもある。

エリア話題データ５４は、ＳＮＳ記事、関連イベント、及び意味ネットワーク情報を含む。ＳＮＳ記事は、エリアに関連するＳＮＳに投稿された内容を表す。関連イベントは、エリアに関連するイベントのイベントデータ５５へのリンクを表す。意味ネットワーク情報は、エリア話題データベース４４に格納されて
いる意味ネットワークへのリンクを表す。

エリア話題データ５４の意味ネットワーク情報が示す意味ネットワークは、期間語句情報の一例である。意味ネットワークの各ノードは、エリアに関する語句を表す。エリアに関する語句は、例えば、特定の期間に蓄積されたＳＮＳ記事から抽出される。

意味ネットワークは、例えば、ニュース（秒～日）、話題（日～週）、トレンド（週～季）、定番（季～年）の４個のカテゴリそれぞれに対応する部分ネットワークを含む。ニュースは、例えば、秒～日の期間を表す。話題は、例えば、秒～日の期間を表す。トレンドは、例えば、週～季の期間を表す。定番は、例えば、季～年の期間を表す。各部分ネットワークに含まれる語句は、４個のカテゴリのいずれかに分類される。２つの部分ネットワークは、共通の語句を介して接続されていることもある。

イベントデータ５５は、基本情報、関連スポット、ＳＮＳ記事、カテゴリ、及び意味ネットワーク情報を含む。基本情報は、例えば、イベントの名称、会期、又は対象を表す。関連スポットは、イベントに関連するスポットのスポットデータ５６へのリンクを表す。ＳＮＳ記事は、イベントに関連するＳＮＳに投稿された内容を表す。カテゴリは、イベントを区別する分類を表す。意味ネットワーク情報は、イベントデータベース４５に格納されている意味ネットワークへのリンクを表す。

スポットデータ５６は、基本情報、ＳＮＳ記事、カテゴリ、及び意味ネットワーク情報を含む。基本情報は、例えば、スポットの名称を表す。ＳＮＳ記事は、スポットに関連するＳＮＳに投稿された内容を表す。カテゴリは、スポットを区別する分類を表す。意味ネットワーク情報は、スポットデータベース４６に格納されている意味ネットワークへのリンクを表す。

なお、ユーザデータ５１、コミュニティデータ５２、エリア知識データ５３、エリア話題データ５４、イベントデータ５５、及びスポットデータ５６それぞれの意味ネットワークの代わりに、リレーショナルデータベースを用いることもできる。

携帯端末装置２１の第１記憶部３２は、地図を示す地図情報及びコンテンツを記憶する。コンテンツは、グラフィックアイコンにより可視化された情報でもある。コンテンツは、地図上の地点に関連付けられる。地図上の地点は、ＰＯＩ（Point of Interest）と呼ばれることもある。イベントデータ５５の基本情報及びスポットデータ５６の基本情報は、コンテンツの一例である。

端末表示部３３は、地図情報が示す地図と、地図上の地点に関連付けられたコンテンツとを、画面上に表示する。ユーザは、ユーザインタフェースを介して、表示された地図のズーム倍率を変更したり、地図上の一部のエリアを選択したりすることで、地図に対する操作を行う。ユーザは、ユーザインタフェースを介して、表示された複数のコンテンツの中からいずれかのコンテンツを選択する選択操作を行う。

処理部３１は、地図に対するユーザの操作を示す地図操作情報と、コンテンツに対するユーザの選択操作を示すコンテンツ操作情報と、ユーザにより指示された期間を示す期間情報とを取得する。第１通信部３４は、処理部３１が取得した地図操作情報、コンテンツ操作情報、及び期間情報をサーバ２２へ送信する。

サーバ２２の生成部３８は、事前に、第１データサーバ２３～第６データサーバ２８の各データベースを生成する。各データベースを生成する際、生成部３８は、例えば、以下の手順で、各意味ネットワークを生成する。

（Ｐ１）生成部３８は、例えば、インターネット百科事典及びＳＮＳ記事を、解析対象情報として取得する。インターネット百科事典には、例えば、Wikipedia（登録商標）が含まれる。ＳＮＳ記事には、例えば、Facebook（登録商標）、Twitter（登録商標）、及び口コミ記事が含まれる。

（Ｐ２）生成部３８は、ＳＮＳ記事を有限個の蓄積期間のカテゴリ毎に分類する。蓄積期間は、ＳＮＳ記事が蓄積された期間を表す。蓄積期間のカテゴリとしては、ニュース、話題、トレンド、及び定番を用いることができる。

（Ｐ３）生成部３８は、固有表現抽出（Named Entity Recognition，ＮＥＲ）により、解析対象情報から語句を抽出する。生成部３８は、例えば、機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、固有表現抽出を行うことができる。

（Ｐ４）生成部３８は、例えば、ＬＤＡ（Latent Dirichlet Allocation）、ＴＦ－ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）、又はPosition Rankを用いて、手順（Ｐ３）で抽出された語句の中から、特徴語句を抽出する。生成部３８は、例えば、機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、特徴語句を抽出することができる。

（Ｐ５）生成部３８は、例えば、非特許文献１に記載された単語の分散表現を用いて、２つの特徴語句の間の関係及び強度を計算する。２つの特徴語句の間の強度としては、例えば、分散表現によるコサイン類似度を用いることができる。

（Ｐ６）生成部３８は、特徴語句の間の関係及び強度に基づいて意味ネットワークを生成する。生成部３８は、ユーザデータベース４１、コミュニティデータベース４２、エリア知識データベース４３、エリア話題データベース４４、イベントデータベース４５、及びスポットデータベース４６それぞれのデータに対して、意味ネットワークを生成する。

生成部３８は、エリア知識データベース４３のデータに対して、基本情報、文化、歴史、地理、人物、特産、飲食、及び景観のカテゴリ毎の解析対象情報から抽出された特徴語句を用いて、カテゴリ毎に部分ネットワークを生成する。生成部３８は、エリア話題データベース４４のデータに対して、蓄積期間のカテゴリ毎のＳＮＳ記事から抽出された特徴語句を用いて、カテゴリ毎に部分ネットワークを生成する。

第２通信部４０は、地図操作情報、コンテンツ操作情報、及び期間情報を携帯端末装置２１から受信する。表示制御部３５は、地図操作情報、コンテンツ操作情報、及び期間情報をコンテンツ制御部３６へ出力する。表示制御部３５は、表示対象コンテンツをコンテンツ制御部３６に要求する。コンテンツ制御部３６は、表示制御部３５からの要求に応じて、複数の表示対象コンテンツを含む統合コンテンツを生成する。コンテンツ制御部３６は、統合コンテンツを第２記憶部３９に格納する。

コンテンツ制御部３６は、地図操作情報に基づいて地図上の表示対象エリアを決定する。表示対象エリアは、所定エリアの一例である。コンテンツ制御部３６は、地図操作情報がズーム倍率の変更を示す場合、変更後のズーム倍率で画面上に表示されるエリアを、表示対象エリアに決定する。コンテンツ制御部３６は、地図操作情報がエリアの選択を示す場合、選択されたエリアを表示対象エリアに決定する。

コンテンツ制御部３６は、表示対象エリアのエリア知識データ５３及びエリア話題データ５４を取得するように、データ制御部３７に指示する。データ制御部３７は、第２通信部４０を介して、エリア知識データベース４３から表示対象エリアのエリア知識データ５３を取得し、第２記憶部３９に格納する。データ制御部３７は、第２通信部４０を介して、エリア話題データベース４４から表示対象エリアのエリア話題データ５４を取得し、第２記憶部３９に格納する。

コンテンツ制御部３６は、ユーザのユーザデータ５１を取得するように、データ制御部３７に指示する。データ制御部３７は、第２通信部４０を介して、ユーザデータベース４１からユーザのユーザデータ５１を取得し、第２記憶部３９に格納する。

コンテンツ制御部３６は、ユーザが所属するコミュニティ、コンテンツ操作情報、ユーザのユーザ属性、又は表示対象エリアの特徴に基づいて、ユーザの目的を決定する。ユーザの目的は、所定目的の一例である。

取得されたユーザデータ５１に所属コミュニティが含まれている場合、コンテンツ制御部３６は、所属コミュニティが示すコミュニティデータ５２を取得するように、データ制御部３７に指示する。データ制御部３７は、第２通信部４０を介して、コミュニティデータベース４２から、所属コミュニティが示すコミュニティデータ５２を取得し、第２記憶部３９に格納する。

コンテンツ制御部３６は、期間情報に基づいてＳＮＳ記事の蓄積期間を決定する。コンテンツ制御部３６は、期間情報以外の情報に基づいてＳＮＳ記事の蓄積期間を決定してもよい。蓄積期間は、所定期間の一例である。

コンテンツ制御部３６は、表示対象エリアのエリア知識データ５３から意味ネットワークを抽出する。コンテンツ制御部３６は、表示対象エリアのエリア話題データ５４の意味ネットワークから、蓄積期間に対応する部分ネットワークを抽出する。コンテンツ制御部３６は、所属コミュニティが示すコミュニティデータ５２から意味ネットワークを抽出する。コンテンツ制御部３６は、抽出された意味ネットワーク及び部分ネットワークそれぞれに含まれる語句の共通部分を求める。コンテンツ制御部３６は、共通部分に含まれる語句を候補語句として特定する。候補語句は、キーワードと呼ばれることもある。

図５は、語句の共通部分の例を示している。第１語句集合６６は、コミュニティデータ５２の意味ネットワークに含まれる語句の集合である。第２語句集合６７は、エリア知識データ５３の意味ネットワークに含まれる語句の集合である。第３語句集合６８は、エリア話題データ５４の部分ネットワークに含まれる語句の集合である。第１語句集合６６、第２語句集合６７、及び第３語句集合６８の積集合である共通部分６９に含まれる語句が、候補語句として特定される。

取得されたユーザデータ５１に所属コミュニティが含まれていない場合、コンテンツ制御部３６は、例えば、コンテンツ操作情報、ユーザのユーザ属性、又は表示対象エリアの特徴に基づいて、ユーザの目的を決定する。コンテンツ制御部３６は、決定された目的に対応するコミュニティ属性を有するコミュニティデータ５２を取得するように、データ制御部３７に指示する。コンテンツ制御部３６は、取得されたコミュニティデータ５２から意味ネットワークを抽出する。

取得されたユーザデータ５１に所属コミュニティが含まれていない場合、コンテンツ制御部３６は、コミュニティデータ５２の意味ネットワークの代わりに、ユーザデータ５１の意味ネットワークを用いて、候補語句を特定することもできる。

なお、コンテンツ制御部３６は、必ずしも第１語句集合６６、第２語句集合６７、及び第３語句集合６８のすべてを用いる必要はなく、いずれか２つの語句集合のみを用いて、候補語句を特定してもよい。複数の語句集合の共通部分を用いて候補語句を特定することで、候補語句を効率良く絞り込むことができる。

コンテンツ制御部３６は、イベントデータベース４５内の複数のイベントデータ５５及びスポットデータベース４６内の複数のスポットデータ５６の中から、候補語句に対応する表示対象コンテンツを抽出する。

コンテンツ制御部３６は、候補語句を含む意味ネットワークを有するイベントデータ５５を取得するように、データ制御部３７に指示する。データ制御部３７は、第２通信部４０を介して、イベントデータベース４５から、候補語句を含む意味ネットワークを有するイベントデータ５５を取得し、第２記憶部３９に格納する。

複数の候補語句が存在する場合、データ制御部３７は、すべての語句を含む意味ネットワークを有するイベントデータ５５、又はいずれかの語句を含む意味ネットワークを有するイベントデータ５５を取得する。

コンテンツ制御部３６は、取得されたイベントデータ５５に含まれる関連スポットが示すスポットデータ５６と、候補語句を含む意味ネットワークを有するスポットデータ５６とを取
得するように、データ制御部３７に指示する。データ制御部３７は、第２通信部４０を介して、スポットデータベース４６から、関連スポットが示すスポットデータ５６と、候補語句を含む意味ネットワークを有するスポットデータ５６とを取得し、第２記憶部３９に格納する。

複数の候補語句が存在する場合、データ制御部３７は、すべての語句を含む意味ネットワークを有するスポットデータ５６、又はいずれかの語句を含む意味ネットワークを有するスポットデータ５６を取得する。

コンテンツ制御部３６は、取得されたイベントデータ５５及びスポットデータ５６の意味ネットワークと、表示対象エリアのエリア知識データ５３の意味ネットワークとの間の類似度を計算する。コンテンツ制御部３６は、取得されたイベントデータ５５及びスポットデータ５６の意味ネットワークと、エリア話題データ５４の部分ネットワークとの間の類似度を計算する。コンテンツ制御部３６は、取得されたイベントデータ５５及びスポットデータ５６の意味ネットワークと、コミュニティデータ５２の意味ネットワークとの間の類似度を計算する。

２つの意味ネットワークの間の類似度としては、それぞれの意味ネットワークに含まれる語句の類似度の統計値を用いることができる。統計値としては、例えば、総和、平均値、中央値、最大値、又は最小値を用いることができる。２つの語句の類似度としては、例えば、分散表現によるコサイン類似度を用いることができる。

コンテンツ制御部３６は、類似度の統計値を、イベントデータ５５又はスポットデータ５６に対するスコアとして用いる。コンテンツ制御部３６は、所定値よりも大きなスコアを有するイベントデータ５５の基本情報と、所定値よりも大きなスコアを有するスポットデータ５６の基本情報とを、表示対象コンテンツとして抽出する。コンテンツ制御部３６は、抽出された表示対象コンテンツを統合して統合コンテンツを生成する。コンテンツ制御部３６は、生成された統合コンコンテンツを第２記憶部３９に格納する。

第２通信部４０は、第２記憶部３９に格納された統合コンテンツを、携帯端末装置２１へ送信する。

携帯端末装置２１の第１通信部３４は、統合コンテンツをサーバ２２から受信する。第１記憶部３２は、受信した統合コンテンツを記憶する。端末表示部３３は、受信した統合コンテンツに含まれる複数の表示対象コンテンツを、インフォグラフィックス表現で画面上に表示する。

図２のコンテンツ制御システムによれば、表示対象エリア、蓄積期間、及びユーザの目的に基づいて表示対象コンテンツが絞り込まれるため、様々なコンテンツの中からユーザに適したコンテンツを抽出して表示することができる。

図６は、表示対象コンテンツとして用いられる情報の座標空間の例を示している。図６の座標空間において、第１座標７１は目的を表す。第２座標７２は時間を表す。第３座標７３は空間を表す。時間は、蓄積期間に対応する。空間は、表示対象エリアに対応する。

図２のコンテンツ制御システムによれば、座標空間内の点７４が示す所定目的、所定期間、及び所定エリアに対応する最適な情報を、表示対象コンテンツとして抽出することができる。

図７は、ユーザに対して提示される表示対象コンテンツの例を示している。ユーザＡは、ワイン好き、かつ、のんびり派である。ユーザＡの所属コミュニティは、「なし」である。ユーザＢは、グルメ好き、かつ、ガールズバー好きである。ユーザＢの所属コミュニティは、「ナイトライフ」である。ユーザＣの嗜好は、城、映画、及びテニスである。ユーザＣの所属コミュニティは、「攻城団」及び「テニス」である。

ユーザＡ～ユーザＣに共通するエリア知識は、「長崎県松浦市」、「不老山総合公園」、「いろは島」、「旬あじ（３月）」、「旬さば（１０月）」、及び「刈萱城跡」である。ユーザＡ～ユーザＣに共通するエリア話題は、「松浦鉄道１日乗車券」、「巨大ひまわり」、「青龍の郷オープン」、「球団Ｓの選手が・・・」、及び「平戸城に泊まれる！」である。

ユーザＡに対して提示されるイベントは、「五島ワイン試飲会」である。ユーザＡに対して提示される飲食スポットは、「イタリアンＭ」である。ユーザＡに対して提示される宿泊スポットは、「福島温泉Ｈ」である。

ユーザＢに対して提示されるイベントは、「秘境巡り（地獄温泉めぐり）」である。ユーザＢに対して提示される立寄スポットは、「青龍の郷（旬さば）」である。ユーザＢに対して提示される飲食スポットは、「バーＪ」である。

ユーザＣに対して提示されるイベントは、「名護屋城と周辺の城」である。ユーザＣに対して提示される飲食スポットは、「Ｉ城」である。ユーザＣに対して提示される宿泊スポットは、「平戸城」である。

図８は、図２の携帯端末装置２１が行うコンテンツ表示処理の例を示すフローチャートである。まず、処理部３１は、画面上に表示された地図に対するユーザの操作を示す地図操作情報と、地図上のコンテンツに対するユーザの選択操作を示すコンテンツ操作情報と、ユーザにより指示された期間を示す期間情報とを取得する（８１）。

次に、第１通信部３４は、地図操作情報、コンテンツ操作情報、及び期間情報をサーバ２２へ送信する（８２）。第１通信部３４は、統合コンテンツをサーバ２２から受信する（８３）。端末表示部３３は、受信した統合コンテンツに含まれる複数の表示対象コンテンツを、画面上に表示する（８４）。

図９は、図２のサーバ２２が行うコンテンツ制御処理の例を示すフローチャートである。まず、第２通信部４０は、地図操作情報、コンテンツ操作情報、及び期間情報を携帯端末装置２１から受信する（９１）。表示制御部３５は、地図操作情報、コンテンツ操作情報、及び期間情報をコンテンツ制御部３６へ出力する。

次に、コンテンツ制御部３６は、地図操作情報に基づいて地図上の表示対象エリアを決定する（９２）。コンテンツ制御部３６は、期間情報に基づいて蓄積期間を決定する（９３）。コンテンツ制御部３６は、ユーザが所属するコミュニティ、コンテンツ操作情報、ユーザのユーザ属性、又は表示対象エリアの特徴に基づいて、ユーザの目的を決定する（９４）。

次に、コンテンツ制御部３６は、表示対象エリアのエリア知識データ５３から意味ネットワークを抽出する。コンテンツ制御部３６は、表示対象エリアのエリア話題データ５４の意味ネットワークから、蓄積期間に対応する部分ネットワークを抽出する。コンテンツ制御部３６は、所属コミュニティが示すコミュニティデータ５２又はユーザのユーザデータ５１から意味ネットワークを抽出する。コンテンツ制御部３６は、抽出された意味ネットワーク及び部分ネットワークそれぞれに含まれる語句の共通部分を求める。コンテンツ制御部３６は、共通部分に含まれる語句を候補語句として特定する（９５）。

次に、コンテンツ制御部３６は、イベントデータベース４５内の複数のイベントデータ５５の中から、候補語句に対応するイベントデータ５５を抽出する（９６）。コンテンツ制御部３６は、スポットデータベース４６内の複数のスポットデータ５６の中から、候補語句に対応するスポットデータ５６を抽出する（９７）。

次に、コンテンツ制御部３６は、抽出されたイベントデータ５５又はスポットデータ５６に対するスコアを計算する。コンテンツ制御部３６は、所定値よりも大きなスコアを有するイベントデータ５５の基本情報と、所定値よりも大きなスコアを有するスポットデータ５６の基本情報とを、表示対象コンテンツとして抽出する。コンテンツ制御部３６は、スコアの大きいイベントデータ５５及びスポットデータ５６から順に、表示対象コンテンツを選択してもよい。

コンテンツ制御部３６は、抽出された表示対象コンテンツを統合して統合コンテンツを生成する（９８）。第２通信部４０は、生成された統合コンテンツを、携帯端末装置２１へ送信する（９９）。

次に、表示制御部３５は、コンテンツ制御処理を終了するか否かを判定する（１００）。コンテンツ制御処理を終了しない場合（１００，ＮＯ）、サーバ２２は、９１以降の処理を繰り返す。コンテンツ制御処理を終了する場合（１００，ＹＥＳ）、サーバ２２は、処理を終了する。例えば、表示制御部３５は、携帯端末装置２１から終了操作情報を受信した場合、コンテンツ制御処理を終了すると判定する。終了操作情報は、コンテンツ表示処理の終了を示す。

図１のコンテンツ制御装置１０の構成は一例に過ぎない。コンテンツ制御装置１０の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。

図２のコンテンツ制御システムの構成は一例に過ぎない。コンテンツ制御システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、図２のコンテンツ制御システムにおいて、サーバ２２以外の装置が各データベースを生成する場合は、生成部３８を省略することができる。

図８及び図９のフローチャートは一例に過ぎない。コンテンツ制御システムの構成又は条件に応じて一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、表示対象コンテンツとしてイベントの情報のみが出力される場合は、図９の９７の処理を省略することができる。

図３に示した各データベースのデータは一例に過ぎない。各データベースのデータは、コンテンツ制御システムの構成又は条件に応じて変化する。図４に示した意味ネットワークは一例に過ぎない。意味ネットワークは、解析対象情報に応じて変化する。図５に示した語句の共通部分は一例に過ぎない。コンテンツ制御部３６は、いずれか２つの語句集合の共通部分を用いて、候補語句を特定してもよい。

図６に示した座標空間は一例に過ぎない。表示対象コンテンツとして用いられる情報を別の座標空間により表現してもよい。図７に示した表示対象コンテンツは一例に過ぎない。表示対象コンテンツは、ユーザ、地図操作情報、コンテンツ操作情報、期間情報、及びコンテンツ制御システムの構成又は条件に応じて変化する。

図１０は、図１のコンテンツ制御装置１０、図２の携帯端末装置２１、及びサーバ２２として用いられる情報処理装置のハードウェア構成例を示している。図１０の情報処理装置は、コンピュータと呼ばれることもある。図１０の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、メモリ１０２、入力装置１０３、出力装置１０４、補助記憶装置１０５、媒体駆動装置１０６、及びネットワーク接続装置１０７を含む。情報処理装置の各構成要素は、ハードウェアである。情報処理装置の各構成要素は、バス１０８により互いに接続されている。

メモリ１０２は、例えば、半導体メモリである。半導体メモリとしては、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、又はフラッシュメモリが用いられる。メモリ１０２は、処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。メモリ１０２は、図２の第１記憶部３２又は第２記憶部３９として用いることができる。

ＣＰＵ１０１は、プロセッサと呼ばれることもある。ＣＰＵ１０１は、例えば、メモリ１０２を利用してプログラムを実行することにより、図１の特定部１１及び抽出部１２として動作する。ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２を利用してプログラムを実行することにより、図２の処理部３１としても動作する。ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２を利用してプログラムを実行することにより、図２の表示制御部３５、コンテンツ制御部３６、データ制御部３７、及び生成部３８としても動作する。

入力装置１０３は、例えば、キーボード又はポインティングデバイスである。入力装置１０３は、オペレータ又はユーザからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置１０４は、例えば、表示装置、プリンタ、又
はスピーカである。出力装置１０４は、オペレータ又はユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果の出力に用いられる。出力装置１０４は、図２の端末表示部３３として用いることができる。出力装置１０４が端末表示部３３として用いられる場合、処理結果は、受信した統合コンテンツに含まれる複数の表示対象コンテンツであってもよい。

補助記憶装置１０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、又はテープ装置である。補助記憶装置１０５は、ハードディスクドライブ又はフラッシュメモリであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置１０５に格納されているプログラム及びデータを、メモリ１０２にロードして使用することができる。補助記憶装置１０５は、図２の第１記憶部３２又は第２記憶部３９として用いることができる。

媒体駆動装置１０６は、可搬型記録媒体１０９を駆動する。媒体駆動装置１０６は、可搬型記録媒体１０９の記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１０９は、例えば、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、又は光磁気ディスクである。可搬型記録媒体１０９は、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、又はＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリであってもよい。オペレータ又はユーザは、可搬型記録媒体１０９に格納されているプログラム及びデータを、メモリ１０２にロードして使用することができる。

処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ１０２、補助記憶装置１０５、又は可搬型記録媒体１０９のような、非一時的な記録媒体である。

ネットワーク接続装置１０７は、第１通信ネットワーク２９又は第２通信ネットワーク３０に接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェース回路である。情報処理装置は、外部の装置からネットワーク接続装置１０７を介して受信したプログラム及びデータを、メモリ１０２にロードして使用することができる。ネットワーク接続装置１０７は、図２の第１通信部３４又は第２通信部４０として用いることができる。

なお、情報処理装置が図１０のすべての構成要素を含む必要はない。用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、情報処理装置が図２のサーバ２２であり、かつ、オペレータ又はユーザとのインタフェースが不要な場合は、入力装置１０３及び出力装置１０４を省略してもよい。可搬型記録媒体１０９を使用しない場合は、媒体駆動装置１０６を省略してもよい。

実施形態の各処理、又は各機能の各々は、単一の装置又は単一のシステムにより集中処理されることで実現されてもよいし、複数の装置又は複数のシステムによって分散処理されることで実現されてもよい。また、実施形態の各構成要素は、専用のハードウェアにより構成されてもよい。実施形態の各構成要素は、ソフトウェアにより実現可能な構成要素について、プログラムを実行することによって実現されてもよい。

開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。

１０ コンテンツ制御装置 １１ 特定部 １２ 抽出部 １３ 出力部

Claims (5)

1. 有限個の蓄積期間のカテゴリ毎に分類したＳＮＳ記事と、前記蓄積期間に関する複数の語句の間の関係を示す意味ネットワークである期間語句情報とを有するエリア話題データのエリア話題データベースと、
   イベントの基本情報と、前記イベントに関する複数の語句の間の関係を示す第１意味ネットワーク情報とを有するイベントデータのイベントデータベースと、
   スポットの基本情報と、前記スポットに関する複数の語句の間の関係を示す第２意味ネットワーク情報とを有するスポットデータのスポットデータベースと、
   期間情報に基づいて前記蓄積期間を決定する決定部と、
   前記決定部により決定した前記蓄積期間に分類される前記ＳＮＳ記事を有する前記エリア話題データの前記期間語句情報と、所定目的に関する複数の語句の間の関係を示す意味ネットワークである目的語句情報とを用いて、前記期間語句情報および前記目的語句情報それぞれに含まれる共通の語句を、候補語句として特定する特定部と、
   前記イベントデータベース及び前記スポットデータベースから前記候補語句に対応する、前記第１意味ネットワーク情報を有する前記イベントデータ及び前記第２意味ネットワーク情報を有する前記スポットデータを表示対象コンテンツとして抽出する抽出部と、
   前記表示対象コンテンツを出力する出力部と、を備え、
   前記蓄積期間は、第１の期間と、前記第１の期間よりも時間間隔が長い第２の期間とを含み、
   前記期間語句情報は、前記ＳＮＳ記事から抽出された語句に対応している、ことを特徴とするコンテンツ制御装置。
2. 前記期間語句情報は、前記蓄積期間に関する複数の語句それぞれを示すノードと、ノード同士を結ぶエッジと、を含むネットワーク構造の意味ネットワーク情報であり、
   前記目的語句情報は、前記所定目的に関する複数の語句それぞれを示すノードと、ノード同士を結ぶエッジと、を含むネットワーク構造の意味ネットワーク情報である請求項１に記載のコンテンツ制御装置。
3. 前記特定部は、更に、前記期間語句情報と前記目的語句情報とに加え、所定エリアに関する複数の語句の間の関係を示す意味ネットワークであるエリア語句情報とを用いて、前記候補語句を特定する請求項１又は請求項２に記載のコンテンツ制御装置。
4. 前記決定部は、更に、地図に表示されたコンテンツに対するユーザの選択操作を示すコンテンツ操作情報に基づいて、前記所定目的を決定する、請求項１ないし請求項３の何れか１項に記載のコンテンツ制御装置。
5. 前記抽出部は、前記候補語句を示すベクトルと前記表示対象コンテンツを示すベクトルとのコサイン類似度が、所定値よりも大きな前記表示対象コンテンツを抽出する請求項１ないし請求項４の何れか１項に記載のコンテンツ制御装置。
   

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