WO2019097785A1 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム Download PDF

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WO2019097785A1
WO2019097785A1 PCT/JP2018/030438 JP2018030438W WO2019097785A1 WO 2019097785 A1 WO2019097785 A1 WO 2019097785A1 JP 2018030438 W JP2018030438 W JP 2018030438W WO 2019097785 A1 WO2019097785 A1 WO 2019097785A1
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WO
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user
recommendation
information processing
information
acceptance
Prior art date
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PCT/JP2018/030438
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English (en)
French (fr)
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宮嵜　充弘
士文 酒井
一憲 荒木
将佑 百谷
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ソニー株式会社
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Publication date
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
    • G06F16/24578—Query processing with adaptation to user needs using ranking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G—PHYSICS
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    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9538—Presentation of query results

Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing device, an information processing method, and a program.
  • Patent Document 1 discloses a technique for recommending content to a user based on the usage history of the user for the service.
  • the present disclosure proposes a novel and improved information processing apparatus, information processing method, and program capable of presenting more useful recommendation information at a timing suitable for the state of the user.
  • a presentation control unit configured to control presentation of recommendation information to a user based on a recommendation score relating to content, the presentation control unit including a content status relating to the content and a user status relating to the user
  • An information processing apparatus which controls the presentation of the recommendation information further based on the acceptance score calculated by the matching.
  • the processor may control presentation of recommendation information to a user based on a recommendation score relating to content, and controlling the presentation may include a content situation relating to the content and the user
  • An information processing method is provided, further including controlling the presentation of the recommendation information based on an acceptance score calculated by matching with the user situation according to the above.
  • the computer includes: a presentation control unit configured to control presentation of recommendation information to the user based on a recommendation score relating to the content, the presentation control unit further comprising: a content status relating to the content;
  • the program for functioning as an information processor which controls presentation of the recommendation information further based on the degree-of-acceptance score computed by matching with the user situation concerning is provided.
  • the timing of making a recommendation to the user is very important. For example, when recommending a holiday spot to a user during the travel of the user or immediately after returning home in recommending a holiday spot to the user, the user who is satisfied with the latest travel even if the holiday spot conforms to the user's preference It is assumed that the effect of the recommendation may not be good.
  • an information processing apparatus that realizes an information processing method according to an embodiment of the present disclosure has a feature of controlling presentation of recommendation information to a user based on a recommendation score related to content.
  • an information processing apparatus has a feature of controlling presentation of recommendation information further based on an acceptance score calculated by matching the content status with the user status.
  • FIG. 1 is a diagram for describing an overview of an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 shows an example of the case where the information processing terminal 10 according to the present embodiment presents recommendation information related to a vacation spot to the user U1 based on control by the information processing server 20.
  • the acceptance score which is an index indicating the degree of recommendation regarding the content such as a vacation spot
  • the acceptance score calculated by matching the content status and the user status It is possible to control the presentation of the recommendation information based on it.
  • the information processing server 20 uses visual information VI1 for recommendation information related to the X amusement park based on the acceptance score calculated from the matching of the target age which is a type of content status or user status. And the voice utterance SO1 to be presented to the information processing terminal 10.
  • the information processing server 20 is based on the fact that the child U of the user U 1 turns into a primary school child (user status), and thus the result matches the target age (content status) defined by the X amusement park. , And causes the information processing terminal 10 to perform recommendation presentation related to the X amusement park.
  • the information processing server 20 may perform the above-described presentation control based on the fact that the user U1 has abandoned the visit to the X amusement park because the child has not reached the target age in the past. .
  • the information processing server 20 can cause the information processing terminal 10 to present recommendation information emphasizing that the child has reached the target age, for example, by using the voice utterance SO1.
  • the information processing server 20 it is possible to provide more useful recommendation information to the user at more appropriate timing by considering the user's situation that changes daily.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the system configuration of the information processing system according to the present embodiment.
  • the information processing system according to the present embodiment includes an information processing terminal 10 and an information processing server 20. Further, the information processing terminal 10 and the information processing server 20 according to the present embodiment are connected via the network 30 so as to be able to communicate with each other.
  • the information processing terminal 10 is an information processing apparatus that presents recommendation information to the user based on control by the information processing server 20.
  • the information processing terminal 10 according to the present embodiment transmits the collected sound information, image information, and sensor information to the information processing terminal 10, and receives from the information processing terminal 10 a control signal related to presentation of recommendation information.
  • the information processing terminal 10 may be, for example, a mobile phone, a smartphone, a tablet, various home appliances, or a dedicated device of a stationary type or an autonomous mobile type.
  • the information processing server 20 is an information processing apparatus that controls the presentation of recommendation information to the user by the information processing terminal 10. As described above, the information processing server 20 according to the present embodiment controls presentation of recommendation information based on the acceptance score calculated by matching the content status and the user status, in addition to the recommendation score related to the content, Is one of the features.
  • the network 30 has a function of connecting the information processing terminal 10 and the information processing server 20.
  • the network 30 may include the Internet, a public network such as a telephone network, a satellite communication network, various LANs (Local Area Networks) including Ethernet (registered trademark), a WAN (Wide Area Network), and the like.
  • the network 30 may include a leased line network such as an Internet Protocol-Virtual Private Network (IP-VPN).
  • IP-VPN Internet Protocol-Virtual Private Network
  • the network 30 may also include a wireless communication network such as Wi-Fi (registered trademark) or Bluetooth (registered trademark).
  • the configuration example of the information processing system according to the present embodiment has been described above.
  • the configuration described above with reference to FIG. 2 is merely an example, and the configuration of the information processing system according to the present embodiment is not limited to such an example.
  • the functions of the information processing terminal 10 and the information processing server 20 according to the present embodiment may be realized by a single device.
  • the configuration of the information processing system according to the present embodiment can be flexibly deformed according to the specification and the operation.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of a functional configuration of the information processing terminal 10 according to the present embodiment.
  • the information processing terminal 10 according to the present embodiment includes a display unit 110, an audio output unit 120, an audio input unit 130, an imaging unit 140, a sensor unit 150, a control unit 160, and a server communication unit 170. .
  • the display unit 110 has a function of outputting visual information such as an image or text.
  • the display unit 110 according to the present embodiment displays, for example, text or an image corresponding to the recommendation information based on control by the information processing server 20.
  • the display unit 110 can be said to be one of the presentation units according to the present embodiment.
  • the display unit 110 includes a display device or the like that presents visual information.
  • the display device include a liquid crystal display (LCD) device, an organic light emitting diode (OLED) device, and a touch panel.
  • the display unit 110 according to the present embodiment may output visual information by a projection function.
  • the voice output unit 120 has a function of outputting various sounds including voiced speech.
  • the voice output unit 120 according to the present embodiment outputs a voice utterance corresponding to the recommendation information, for example, based on control by the information processing server 20.
  • the audio output unit 120 according to the present embodiment includes an audio output device such as a speaker or an amplifier.
  • the voice output unit 120 can be said to be one of the presentation units according to the present embodiment.
  • the voice input unit 130 has a function of collecting sound information such as an utterance by a user and an ambient sound generated around the information processing terminal 10.
  • the sound information collected by the voice input unit 130 is used for voice recognition and situation analysis by the information processing server 20.
  • the voice input unit 130 according to the present embodiment includes a microphone for collecting sound information.
  • the imaging unit 140 has a function of capturing an image of the user or the surrounding environment.
  • the image information captured by the imaging unit 140 is used for analyzing the situation of the user by the information processing server 20.
  • the imaging unit 140 according to the present embodiment includes an imaging device capable of capturing an image. Note that the above image includes moving images as well as still images.
  • the sensor unit 150 has a function of collecting various sensor information regarding the surrounding environment, the user's behavior, and the state.
  • the sensor information collected by the sensor unit 150 is used for analyzing the situation of the user by the information processing server 20.
  • the sensor unit 150 includes, for example, an optical sensor including an infrared sensor, an acceleration sensor, a gyro sensor, a geomagnetic sensor, a heat sensor, a vibration sensor, a Global Navigation Satellite System (GNSS) signal receiving device, and the like.
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • Control unit 160 The control part 160 which concerns on this embodiment has a function which controls each structure with which the information processing terminal 10 is provided.
  • the control unit 160 controls, for example, start and stop of each component. Further, the control unit 160 inputs a control signal generated by the information processing server 20 to the display unit 110 or the audio output unit 120.
  • the control part 160 which concerns on this embodiment may have a function equivalent to the presentation control part 230 of the information processing server 20 mentioned later.
  • the server communication unit 170 has a function of performing information communication with the information processing server 20 via the network 30. Specifically, the server communication unit 170 transmits, to the information processing server 20, the sound information collected by the voice input unit 130, the image information captured by the imaging unit 140, and the sensor information collected by the sensor unit 150. In addition, the server communication unit 170 receives, from the information processing server 20, a control signal or the like related to presentation of recommendation information.
  • the example of the functional configuration of the information processing terminal 10 according to the present embodiment has been described above.
  • the above configuration described with reference to FIG. 3 is merely an example, and the functional configuration of the information processing terminal 10 according to the present embodiment is not limited to such an example.
  • the information processing terminal 10 according to the present embodiment may not necessarily include all of the configurations shown in FIG. 3.
  • the information processing terminal 10 can be configured not to include the sensor unit 150 or the like.
  • the control unit 160 according to the present embodiment may have the same function as the presentation control unit 230 of the information processing server 20.
  • the functional configuration of the information processing terminal 10 according to the present embodiment can be flexibly deformed according to the specification and the operation.
  • FIG. 4 is a block diagram showing an example of a functional configuration of the information processing server 20 according to the present embodiment.
  • the information processing server 20 according to the present embodiment includes a terminal communication unit 210, a storage unit 220, and a presentation control unit 230.
  • the terminal communication unit 210 has a function of performing information communication with the information processing terminal 10 via the network 30. Specifically, the terminal communication unit 210 receives sound information, image information, sensor information, and the like from the information processing terminal 10. The terminal communication unit 210 also transmits a control signal related to the presentation of the recommendation information to the information processing terminal 10 based on the control by the presentation control unit 230.
  • the storage unit 220 is a ROM (Read Only Memory) that stores a program used for processing of the presentation control unit 230, calculation parameters, and the like, and a RAM (Random Access Memory) that temporarily stores parameters and the like that change appropriately. Is realized by
  • the presentation control unit 230 has a function of controlling presentation of recommendation information to the user based on the recommendation score of the content. Further, the presentation control unit 230 according to the present embodiment controls the presentation of the recommendation information by the information processing terminal 10 further based on the acceptance score calculated by matching the content status of the content and the user status of the user. The thing is one of the features.
  • the presentation control unit 230 According to the above-described feature of the presentation control unit 230 according to the present embodiment, it is possible to use more useful recommendation information at a more appropriate timing according to the user situation at the time of recommendation, the change in the user situation with the passage of time, etc. Can be provided to
  • the contents according to the present embodiment widely include products, services, events, sightseeing spots, activities, and the like.
  • the content according to the present embodiment is a vacation spot and the presentation control unit 230 controls the presentation of recommendation information related to the vacation spot (hereinafter, also simply referred to as a spot).
  • the presentation control unit 230 according to the present embodiment can control presentation of recommendation information related to various contents.
  • FIG. 5 is a block diagram showing an example of a functional configuration of the presentation control unit 230 according to the present embodiment.
  • the presentation control unit 230 according to the present embodiment includes an information collection unit 240, an information analysis unit 250, a recommendation unit 260, a history management unit 270, a reaction analysis unit 280, a situation analysis unit 290, and an information integration unit. 300 is provided.
  • the information collecting unit 240 collects metadata relating to holiday spots from a website on a network, an outing information site or the like (performs so-called web crawling), and stores the collected metadata into the storage unit 220.
  • the information analysis unit 250 analyzes the metadata collected by the information collection unit 240. Specifically, the information analysis unit 250 uses, for example, the method disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2005-176404, and for each spot (content), a vector (content profile) having a score for each attribute value of metadata. Generate
  • FIG. 6 and FIG. 7 show an example of the data structure of spot analysis information.
  • the data structure of spot analysis information consists of “ID”, “Content Vector”, and “Content Info”.
  • Content Vector is metadata used to measure the similarity between spots and the relationship between spots and user preferences.
  • the “Content Vector” list for example, a description of a spot (introductory statement cluster), a general category, a specialty genre provided by the service, a tag, a target age, a target age, presence or absence of a facility, a word of mouth, contents of a word of mouth Be
  • Content Info is metadata regarding detailed information of the spot.
  • the “Content Info” includes, for example, an area, a telephone number, business hours, an address, a charge, latitude and longitude, and a rating.
  • Content Vector and “Content Info” may partially overlap, or may be appropriately defined according to the application.
  • text of string type is subjected to morphological analysis (target part of speech can be specified), and expressed as a vector of keywords “(keyword, frequency)”. For example, (Aquarium, 2), (Attraction, 3), (Restaurant, 2), (Shopping, 1), (Hotel, 1), (Amusement, 1).
  • Non-Patent Document 1 Thomas Hofmann, "Probabilistic latent semantic indexing", 1999, Proceedings of the 22 nd annual international ACM SIGIR conference ON Research and development in information retrieval is referenced.
  • Non-Patent Document 2 David M., et al. Blei, Andrew Y. Ng, Michael I. See Jordan, “Latent Dirichlet Allocation”, 2003, Journal of Machine Learning Research, Volume 3.
  • d) of the word w in the introductory sentence d is expressed as the following equation using the latent topic z.
  • the latent topic z as a latent topic where the introductory sentence and the word occur, and decompose the occurrence probability of the word in the introductory sentence into "word occurrence probability for each latent topic" and "topic belonging probability of the introductory sentence” it can.
  • the dimension number of the topic z is 5
  • the attribution probability of the topic regarding introduction of a certain spot is expressed as ⁇ 0.4, 0.1, 0.7, 0.2, 0.5 ⁇ , which is the result of clustering.
  • “nudge Category Id” is a general category defined by the system, and “service Category Id” is a specialized genre provided by the service.
  • “nudge Category” for example, CAMP, BBQ, GUEST RANCH (tourism ranch), OUTDOOR LEISURE, PARK, DOGRUN, AMUSEMENT PARK, THEME PARK, AQUARIUM, ZOO, FOOD THEMEPARK, SCIENCE MUSEUM, MUSEUM, ART MUSEUM, SHRINE, TEMPLE etc. are mentioned.
  • the recommendation unit 260 generates the recommendation information related to the content based on the preferences and habits of the user.
  • the recommendation unit 260 Based on the preference information of the user and the spot analysis information (the vectorized content profile) analyzed by the information analysis unit 250, the recommendation unit 260 generates recommendation information according to the preference of the user. Specifically, the recommendation unit 260 matches the user preference obtained by analyzing the user's action history included in the user history managed by the history management unit 270 with the above-mentioned content profile, for each condition. Generate recommendation information for The user preference may be expressed as a vector generated from metadata of user behavior in the user history or a weighted sum of content profiles.
  • the recommendation unit 260 can also generate a user preference in which the attribute value is vectorized based on the user history. In this case, the recommendation unit 260 matches the user preference with the content profile (calculates an inner product for each item) and calculates a recommendation score (between the vectors, for example, according to the method described in JP-A-2005-176404. Recommendation information is generated based on the sum of inner products and the like.
  • the recommendation unit 260 is seasonal (spring, summer, autumn, winter), period (day return, one night, two nights or more), and purpose (family travel, couple eating out, parent and child out, parent and child shopping) , And generates recommendation information of a holiday spot according to the preference of the user.
  • a recommendation result combined with the recommendation condition is generated as follows.
  • the recommendation unit 260 may set a predetermined filter, such as not including the spot that the user has visited in the recommendation result.
  • Recommendation condition a Spring, overnight, family trip # 1 ABC inn # 2 ABC theme park # 3 ABC ranch Recommendation b: summer, two nights or more, family travel # 1 ABC hotel # 2 ABC inn # No. 3 ABC Amusement Park Recommendation c: Winter, day trip, go out with parents and children No. 1 ABC concert No. 2 ABC Aquarium No. 3 ABC Museum
  • the recommendation unit 260 can also generate recommendation information for a user group (family, friend group, etc.) based on a plurality of user preferences.
  • the recommendation unit 260 has a function of predicting an event that will occur in the future based on the user history. Specifically, the recommendation unit 260 extracts a past event from the user history, and predicts the next occurrence timing. For example, if the user travels abroad every year during consecutive holidays of a specific time, it is predicted that an overseas travel event will occur during the next consecutive holidays. As described above, the recommendation unit 260 can grasp the habit of the user based on the user history, and can predict the occurrence of an event.
  • the recommendation unit 260 acquires a recommendation result with the predicted event as a recommendation condition.
  • the recommendation unit 260 may acquire a plurality of recommendation results (for example, top five holiday spots) having the predicted event as a recommendation condition.
  • the recommendation unit 260 determines the notification timing of the recommendation information to the user. As mentioned above, since the timing which determines an action changes with users, the recommendation part 260 determines the appropriate notification timing based on user history. Specifically, the recommendation unit 260 may, for example, calculate the difference between the time information (the date when the event was actually executed) of the past same-purpose event and the date when the event was registered in the schedule information (or The average value of the same difference in multiple events is estimated to be the preparation period of the event, and the date and time when the preparation period is deducted from the occurrence date and time of the predicted event is the optimum timing to prompt schedule registration of the predicted event. You may judge.
  • the time when the preparation and planning of the event started is set as the registration date and time for the schedule information, but the present embodiment is not limited to such an example.
  • Search, search using a voice agent, etc. may be used as the date and time when the user performed, or the user performs a conversation related to an event of the same purpose (a conversation with another user by e-mail or chat, a conversation with a voice agent) It is good also as the date which
  • the recommendation unit 260 may calculate the preparation period according to a genre such as a holiday spot in the event to be recommended. For example, it is calculated as 30 days in the case of a hotel, 3 days in the case of a theme park, 7 days in the case of a ranch, etc.
  • the recommendation unit 260 may further change the preparation period according to season, time, and popularity. Thus, for example, in the case of a hotel, it is necessary to make an accommodation reservation, but since it is crowded depending on the season or time, it is possible to recommend to the user early considering the risk of becoming full.
  • the recommendation unit 260 is characterized in that the recommendation information is generated based on the acceptance score calculated by matching the content status and the user status.
  • the recommendation information is generated based on the acceptance score calculated by matching the content status and the user status.
  • the recommendation unit 260 calculates the acceptance degree for each situation attribute included in the content situation and the user situation, and based on the acceptance degree for each situation attribute, the final acceptance score is calculated. You may calculate it.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the calculation of the degree of acceptance for each situation attribute according to the present embodiment.
  • the situation attributes according to the present embodiment may include, for example, attributes such as location, date and time, climate, age, cost, attention, congestion, categories, and keywords.
  • the situation attribute according to the present embodiment is an attribute representing a vacation spot or the situation of the user.
  • the recommendation part 260 may calculate the acceptance degree which concerns on a condition attribute: a place by normalizing the moving time which considered the transportation means from a user's house to a sightseeing spot.
  • the spot condition includes the hours and regular holidays of the holiday spot
  • the user condition includes the date and time when the user plans to visit the holiday spot.
  • the recommendation unit 260 may determine whether or not the holiday spot is open on the date and time of departure, and may set the condition attribute: 1 or 0 as the degree of acceptance according to the date and time.
  • the spot situation includes the situation for the influence of the climate such as the vacation spot being an indoor facility
  • the user situation includes The weather is mentioned.
  • the user situation according to the present embodiment may widely include various situations that the user can enjoy.
  • the recommendation unit 260 may calculate the condition attribute: the degree of acceptance related to the climate by normalizing the degree of the indoor or outdoor behavior from the temperature and the weather.
  • the spot condition includes the target age of the vacation spot
  • the user condition includes the age of the target user (including family members and companions) who go out for the vacation spot.
  • the recommendation unit 260 may determine whether the age of all the target users satisfies the target age, and may set the condition attribute: 1 or 0 as the degree of acceptance of the age. Also, the recommendation unit 260 may calculate the acceptance based on the proportion of users meeting the target age among the target users.
  • the spot condition includes the fee for the holiday spot (including the entrance fee, the accommodation fee, the discount, and the like), and the user condition includes the user's budget.
  • the recommendation unit 260 may determine whether the fee for the sightseeing spot is within the budget of the user, and may set the condition attribute: 1 or 0 as the degree of acceptance for the cost.
  • the spot status includes the status related to the popularity of a sightseeing spot, ranking, novelty such as new opening or new facility, and the like.
  • the recommendation part 260 may calculate the acceptance degree which concerns on a condition attribute: attention degree by normalizing the linear sum which concerns on a popularity degree, a ranking order, and the degree of novelty.
  • the spot condition includes the degree of crowding of the holiday spots at the date and time when the user goes out.
  • the recommendation part 260 may calculate the acceptance degree which concerns on a condition attribute: congestion by normalizing said congestion degree.
  • the spot situation includes a situation as to whether or not the vacation spot is a category such as a beach, a tourist park, etc. where the degree of attention changes according to the season.
  • Situations include the date and time of the day you went out.
  • the recommendation unit 260 may calculate the degree of acceptance of the condition attribute: category by normalizing the degree of attention according to the season.
  • the recommendation part 260 may calculate the acceptance degree which concerns on a condition attribute: keyword by normalizing attention degree according to a season.
  • the situation attribute according to the present embodiment has been described by giving a specific example.
  • the recommendation unit 260 according to the present embodiment can obtain the recommendation result for the sightseeing spot based on the degree of acceptance based on the matching result for each situation attribute.
  • the recommendation unit 260 it is possible to present the user with more flexible and effective recommendation information in accordance with the daily changing user's situation, in addition to the simple recommendation score for the holiday spot.
  • the recommendation unit 260 is more accurate by dynamically setting the weight applied to the situation attribute based on the situation attribute (also referred to as the situation reason) emphasized by the user. It is possible to calculate a high acceptance score.
  • the above-mentioned weight is a value indicating the degree of importance of the user to the situation attribute, and is used to calculate the degree of acceptance score.
  • the above-mentioned situation reason corresponds to the reason that influences the increase and decrease of the weight, that is, the preference of the user.
  • the recommendation unit 260 can acquire the above-mentioned situation reason based on, for example, the user's answer to the inquiry, the user's utterance, the personal tendency, and the like.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the reason for the situation according to the present embodiment.
  • the recommendation unit 260 can obtain the status reason based on, for example, the user's response to a positive or negative inquiry to the user. Specifically, for example, when acquiring the condition reason related to the situation attribute: location, the recommendation unit 260 “Can go in 30 minutes by car” (positive) or “Is Kusatsu far?” (Negative Status reason may be obtained based on the result of the user's reaction to the For example, if the user responds "Like" to the above positive query, or if the user responds "Like" to the above negative query, the user is directed to the context attribute: the weight associated with the location. You may add +1.0.
  • the recommendation unit 260 emphasizes the situation attribute: location based on the fact that the user who saw the recommendation information made a negative utterance as “Train and bus are far from 3 hours”. Can understand. In this case, the recommendation unit 260 may add +1.0 to the weight related to the situation attribute: location. On the other hand, when the user utters a positive utterance such as “close is good”, the recommendation unit 260 may add +1.0 to the weight related to the situation attribute: location.
  • the recommendation unit 260 may acquire the situation reason based on the personal tendency of the user based on the difference with the general model.
  • the recommendation unit 260 can regard a situation attribute that is deviated from the average (general model) of all users as the individual tendency of the user, and can add or subtract weights based on a rule defined for each situation attribute. For example, in the case where the time required from the user's home to the vacation spot is 30 minutes or more shorter than the average of the general model, the recommendation unit 260 may add +1.0 to the weight related to the situation attribute: location.
  • the recommendation unit 260 by setting the weight dynamically based on the user's changing priority attribute that changes daily, more accurate acceptance according to the user's situation and preference It is possible to calculate a degree score.
  • the history management unit 270 performs data management such as registration and update of the user history in the user history storage unit included in the storage unit 220.
  • Schedule history information event occurrence history information (which may reflect the recognition result of the user's behavior linked with the mobile device), action history (search history, browsing history, etc.), user reaction history as action history in the user history And so on.
  • event occurrence history information may reflect, for example, a recognition result of a user action in cooperation with a mobile device or the like. For example, it is possible to determine whether or not the user has actually visited a vacation spot registered in a schedule, from position information acquired from a mobile device or a sentence or image input by the user via an SNS or a message application.
  • the user reaction history is a user reaction to the recommendation information analyzed by the reaction analysis unit 280 (viewing of detailed information, bookmark, reservation, schedule registration, deletion of operation history such as deletion, user utterance), or user reaction to event experience ( And the like, and may be accumulated together with the user situation and the content situation analyzed by the situation analysis unit 290.
  • FIG. 10 shows an example of the data structure of the user history (feedback) according to the present embodiment.
  • the user history includes a user ID, a feedback type, an item ID (such as a fun spot ID), an attribute ID, an attribute value corresponding to the attribute ID, and the like.
  • the user history according to the present embodiment may include the above-described inquiry, the user's response to the inquiry, and text information corresponding to the user's spontaneous speech.
  • the feedback type includes registration to the schedule of the outing destination (course spot) (schedule history information), addition to the wish list of the outing destination, and actual visiting to the outing destination (event Occurrence history information), viewing of a list screen of an outing destination and browsing of a detail screen (user reaction history) can be mentioned.
  • the feedback type according to the present embodiment may include that the user responded to the inquiry, that the user's utterance related to the reason for the situation was detected, and the like.
  • the reaction analysis unit 280 receives user reactions (operation input / selection, text input, speech, etc.) at the time of information distribution (specifically, for example, event recommendation) and at the time of action recognition (specifically, for example, event experience). Analyze facial expressions, biological reactions, etc.) The user reaction at the time of the event experience may be acquired, for example, by asking a question for prompting the user to make an evaluation using a voice agent or the like.
  • the situation analysis unit 290 has a function of analyzing the content situation and the user situation.
  • the situation attributes analyzed by the situation analysis unit 290 may include location, date and time, climate, age, cost, attention, congestion, categories, keywords, and the like.
  • the above is merely an example, and the situation attribute according to the present embodiment is not limited to the example.
  • the situation analysis unit 290 may analyze situation attributes relating to other than the above, or may not analyze all the above.
  • the information integration unit 300 controls exchange of information obtained from each item painter and information communication with the information processing terminal 10.
  • the information integration unit 300 outputs, for example, spot information collected by the information collection unit 240 to the information analysis unit 250, or outputs spot analysis information (content profile) analyzed by the information analysis unit 250 to the recommendation unit 260.
  • the information integration unit 300 outputs the user history managed by the history management unit 270 to the recommendation unit 260.
  • the information integration unit 300 outputs the user reaction obtained by the reaction analysis unit 280 and the spot situation and user situation obtained by the situation analysis unit 290 to the recommendation unit 260.
  • FIG. 11 is a flowchart showing the flow of calculation of the recommendation score according to the present embodiment.
  • the information analysis unit 250 determines whether to perform spot analysis relating to a holiday spot or the like (S1101).
  • the information analysis unit 250 when analysis is performed (S1101: Yes), the information analysis unit 250 generates a content profile based on the metadata and text information of the spots collected by the information collection unit 240 (S1102).
  • the recommendation unit 260 determines whether to present the recommendation information (S1103).
  • presentation of recommendation information is not performed (S1103: No)
  • the presentation control unit 230 ends the process.
  • the recommendation unit 260 acquires a user history from the history management unit 270 (S1104). At this time, the content profile related to the target spot of the target feedback type included in the user history is acquired, and the user preference is acquired based on the content profile. Note that a plurality of target feedback types described above may be selected, and may be weighted.
  • the recommendation unit 260 sets a recommendation condition (S1105).
  • the above-mentioned recommendation conditions include, for example, the date and time, the period, the purpose, and the like as described above.
  • the recommendation unit 260 calculates a recommendation score based on the recommendation condition set in step S1105 (S1106).
  • the recommendation unit 260 stores the recommendation result R with the recommendation score calculated in step S1106 (S1107).
  • the information analysis unit 250 generates the following content profile in step S1102.
  • the recommendation unit 260 acquires the following user history.
  • the operation history for the spot for which schedule registration has been performed as the feedback type is acquired.
  • Atami 1.0
  • outdoor bath 0.6
  • Italian 0.4
  • the recommendation unit 260 calculates a recommendation score as follows.
  • UP in the following indicates user preference.
  • the recommendation unit 260 may narrow down the target spot based on the calculated recommendation score.
  • the recommendation unit 260 can perform condition filtering, for example, excluding those with popularity of less than 3.5 from recommendation results.
  • FIG. 12 is a flow chart showing the flow of acquisition of recommendation results based on the wish list according to the present embodiment.
  • the recommendation unit 260 acquires history information related to an addition operation to the wish list from the user history (S1201).
  • the recommendation unit 260 adds a spot corresponding to the item ID to the recommendation result W (S1202).
  • the recommendation unit 260 searches for a spot whose category matches, and adds it to the recommendation result W (S1203).
  • the recommendation unit 260 searches for spots matching the keyword and adds the spots to the recommendation result W (S1204).
  • the recommendation unit 260 transmits the recommendation result W generated in steps S1202-1204 to the information integration unit 300 (S1205).
  • the recommendation unit 260 can calculate the final acceptance score using the acceptance and the weight for each attribute situation described above.
  • the recommendation unit 260 is a total acceptance indicating a difference between the total acceptance calculated using the above-described acceptance and the weight or the total acceptance calculated in the past. Any degree difference may be used as the final acceptance score.
  • the recommendation unit 260 may adopt the total acceptance difference as the final acceptance score when the number of situation attributes whose acceptance has changed is equal to or more than the threshold. According to the above-described function of the recommendation unit 260, it is possible to present, to the user, recommendation information according to the user situation that has changed as time passes.
  • FIG. 13 is a flowchart showing the flow of calculation of the acceptance score according to the present embodiment.
  • the situation analysis unit 290 analyzes the user situation (S1301).
  • the recommendation unit 260 acquires the recommendation results R and W described above (S1302).
  • the recommendation unit 260 acquires the reason for the situation based on the user history, and updates the weight for each situation attribute used to calculate the acceptance score (S1303). As described above, the recommendation unit 260 can obtain the reason for the situation from the response to the inquiry, the user's utterance, the personal tendency, and the like.
  • the recommendation unit 260 calculates the degree of acceptance for each situation attribute (S1304). At this time, the recommendation unit 260 stores the calculated new acceptance value and the previously calculated acceptance value and the difference value.
  • the recommendation unit 260 determines whether the number of status attributes whose acceptance has changed as compared to the previous time is less than a threshold (S1305).
  • a threshold various factors such as moving, purchasing a car, having a child, having reached a target age, or having an increased or decreased budget are assumed as an example in which the degree of acceptance changes according to the user's situation. Ru.
  • the recommendation unit 260 gives the overall acceptance to the recommendation results R and W as a final acceptance score (S1306) ).
  • the recommendation unit 260 assigns overall acceptance differences to the recommendation results R and W as final acceptance scores (S1307) ).
  • the recommendation unit 260 transmits the recommendation score and the recommendation results R and W with the acceptability score adopted in step S1306 or S1307 to the information integration unit 300 (1308).
  • FIG. 14 and FIG. 15 are diagrams showing specific examples of acceptance score calculation according to the present embodiment.
  • FIG. 14 shows an example of the spot situation and the user situation at the time of the previous calculation, and the degree of acceptance for each situation attribute.
  • the weight relating to all the situation attributes is 1.0
  • the total acceptance in the previous time can be calculated as follows.
  • FIG. 15 shows an example of the spot situation and the user situation at the time of this calculation, and the degree of acceptance for each situation attribute.
  • the weight concerning all the situation attributes is set to 1.0
  • the total acceptance in this time can be calculated as follows.
  • FIG. 14 and FIG. 15 are compared, it is understood that the corresponding acceptance degree is changed due to the change of the state attribute: place and the state attribute: age in the user state.
  • condition attribute the degree of acceptance for the place changes to 0.6 (+0.2)
  • condition attribute age The degree of acceptance has changed to 1.0 (+1.0).
  • the recommendation unit 260 it is possible to calculate an acceptance score that more reflects the degree of influence of the changed situation attribute, and it is possible to make a flexible and effective recommendation corresponding to the change of the user's situation. It becomes possible to realize the presentation of information.
  • FIG. 16 is a flowchart showing a flow of presentation of recommendation information and acquisition of a user history related to a situation reason according to the present embodiment.
  • the recommendation unit 260 determines whether to present recommendation information (S1401). At this time, the recommendation unit 260 may determine the necessity of presentation based on, for example, changes in the user session, the system time, and the user status.
  • the above user session includes, for example, a system login of the user, an inquiry to the system by the user, recognition of the user by the system, and the like.
  • the recommendation unit 260 may determine to present the recommendation information.
  • the above system time includes scheduled delivery, update of spot information, detection of start of campaign, and the like.
  • changes in the user status mentioned above include, for example, addition of family (birthing, marriage, etc.), growth of children (schooling, adult, start of learning, etc.), change of transportation (car ownership, opening of railway, etc.) ), Is included.
  • the recommendation part 260 which concerns on this embodiment may determine the necessity of presentation of recommendation information based on the change of the condition attribute which is a fall factor of an acceptance degree score especially.
  • the recommendation unit 260 determines that the recommendation information is to be presented based on the improvement of the acceptance degree related to the situation attribute due to the change of the situation attribute that is the decrease factor. It is also good. In the above-mentioned situation, for example, it is assumed that the child did not reach the target age at the previous time and the vehicle was not owned at the previous time.
  • the recommendation unit 260 it is possible to realize more effective recommendation by presenting the recommendation information to the user at the timing at which the reduction factor is eliminated.
  • the recommendation unit 260 selects a presentation logic relating to the presentation of the recommendation information (S1402).
  • the recommendation unit 260 may select presentation logic such as, for example, whether to present either or both of the recommendation results R and W.
  • the information integration unit 300 causes the information processing terminal 10 to present the top N subjects of the target spot based on the presentation logic selected in step S1401 (S1403).
  • the recommendation unit 260 acquires the user history for the presentation spot (S1405), and the positive or negative inquiry to the user as described above is executed (S1406). ).
  • the recommendation unit 260 acquires the status reason from the user's response to the inquiry executed in step S1406 (S1407).
  • the recommendation unit 260 extracts the situation reason from the user's speech intention based on the result of the speech recognition performed by the reaction analysis unit 280 ( S1408).
  • FIG. 17 is an example of the recommendation information presented by the above flow.
  • FIG. 17 illustrates an example of a user interface UI displayed on the display unit 110 of the information processing terminal 10.
  • the recommendation spots determined based on the recommendation score and the acceptance score according to the user situation may be displayed in a ranking format.
  • the information integration unit 300 may, for example, highlight the information related to the attribute status that is the eliminated reduction factor and cause the display unit 110 to display the information.
  • the information integration unit 300 causes the display unit 110 to display visual information including words such as “A primary school student is OK” and “within 2 hours by car”. According to the above control, it is possible to clearly convey that options which could not be adopted in the past have spread by changing the situation, and it is possible to realize more effective presentation of recommendation information. .
  • the user according to the present embodiment may include both a user individual and a user group to which the user belongs.
  • the recommendation unit 260 may calculate an acceptance score for either a user individual or a user group to determine the order of recommended spots.
  • FIG. 18 is a view for explaining presentation of recommendation information to a user individual or a user group according to the present embodiment.
  • the information processing server 20 presents recommendation information to the user group G1 via the information processing terminal 10 is shown in the upper part of FIG.
  • the information processing server 20 presents recommendation information related to the ABC mall by the voice utterance SO2 to the user group G1 including the entire family.
  • the user group G1 may be a family composed of the user U1 who is a wife, the user U2 who is a husband, and the user U3 who is a child.
  • the recommendation unit 260 assigns an individual ID to the user group G1 and manages the user preference, the user history, the weight, and the like as a user in a family unit, similarly to the user individual. Good.
  • the recommendation unit 260 can also calculate user preferences, user history, weights, and the like related to the user group G1 by a combination of individual users (users U1 to U3) constituting the user group G1. is there.
  • the recommendation unit 260 can calculate, for example, weights on user preferences and situation attributes from the sum of user histories of the users U1 to U3, and can calculate final acceptance scores and recommendation scores.
  • the recommendation unit 260 it is possible to flexibly define a plurality of user groups even in a family, for example, it is possible to present different recommendation information in the whole family, couples, mothers and children, fathers and children, etc. It becomes.
  • the information processing server 20 presents recommendation information to the user U1 individual via the information processing terminal 10 is shown.
  • the information processing server 20 presents recommendation information related to a spa to the user U1 individual by speech utterance SO3.
  • the information processing server 20 recognizes that only the user U1 exists in the surroundings, or if other schedules are registered for the users U2 and U3, for example, the recommendation information for the user U1 individual is The presentation may be controlled.
  • the information processing server 20 it is possible to realize presentation of various recommendation information corresponding to both a user individual and a user group.
  • FIG. 19 is a block diagram illustrating an exemplary hardware configuration of the information processing terminal 10 and the information processing server 20 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the information processing terminal 10 and the information processing server 20 include, for example, a CPU 871, a ROM 872, a RAM 873, a host bus 874, a bridge 875, an external bus 876, an interface 877, and an input device 878. , An output device 879, a storage 880, a drive 881, a connection port 882, and a communication device 883.
  • the hardware configuration shown here is an example, and some of the components may be omitted. In addition, components other than the components shown here may be further included.
  • the CPU 871 functions as, for example, an arithmetic processing unit or a control unit, and controls the overall operation or a part of each component based on various programs recorded in the ROM 872, the RAM 873, the storage 880, or the removable recording medium 901.
  • the ROM 872 is a means for storing a program read by the CPU 871, data used for an operation, and the like.
  • the RAM 873 temporarily or permanently stores, for example, a program read by the CPU 871 and various parameters appropriately changed when the program is executed.
  • the CPU 871, the ROM 872, and the RAM 873 are mutually connected via, for example, a host bus 874 capable of high-speed data transmission.
  • host bus 874 is connected to external bus 876, which has a relatively low data transmission speed, via bridge 875, for example.
  • the external bus 876 is connected to various components via an interface 877.
  • Input device 8708 For the input device 878, for example, a mouse, a keyboard, a touch panel, a button, a switch, a lever, and the like are used. Furthermore, as the input device 878, a remote controller (hereinafter, remote control) capable of transmitting a control signal using infrared rays or other radio waves may be used.
  • the input device 878 also includes a voice input device such as a microphone.
  • the output device 879 is a display device such as a CRT (Cathode Ray Tube), an LCD, or an organic EL, a speaker, an audio output device such as a headphone, a printer, a mobile phone, or a facsimile. It is a device that can be notified visually or aurally. Also, the output device 879 according to the present disclosure includes various vibration devices capable of outputting haptic stimulation.
  • the storage 880 is a device for storing various data.
  • a magnetic storage device such as a hard disk drive (HDD), a semiconductor storage device, an optical storage device, a magneto-optical storage device, or the like is used.
  • the drive 881 is a device that reads information recorded on a removable recording medium 901 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory, or writes information on the removable recording medium 901, for example.
  • a removable recording medium 901 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory
  • the removable recording medium 901 is, for example, DVD media, Blu-ray (registered trademark) media, HD DVD media, various semiconductor storage media, and the like.
  • the removable recording medium 901 may be, for example, an IC card equipped with a non-contact IC chip, an electronic device, or the like.
  • connection port 882 is, for example, a port for connecting an externally connected device 902 such as a USB (Universal Serial Bus) port, an IEEE 1394 port, a SCSI (Small Computer System Interface), an RS-232C port, or an optical audio terminal. is there.
  • an externally connected device 902 such as a USB (Universal Serial Bus) port, an IEEE 1394 port, a SCSI (Small Computer System Interface), an RS-232C port, or an optical audio terminal. is there.
  • the external connection device 902 is, for example, a printer, a portable music player, a digital camera, a digital video camera, an IC recorder, or the like.
  • the communication device 883 is a communication device for connecting to a network.
  • a communication card for wired or wireless LAN Bluetooth (registered trademark) or WUSB (Wireless USB), a router for optical communication, ADSL (Asymmetric Digital) (Subscriber Line) router, or modem for various communications.
  • Bluetooth registered trademark
  • WUSB Wireless USB
  • ADSL Asymmetric Digital
  • Subscriber Line Subscriber Line
  • the information processing server 20 includes the presentation control unit 230 that controls the presentation of recommendation information to the user based on the recommendation score related to the content.
  • the presentation control unit 230 has a feature of controlling presentation of recommendation information further based on an acceptance score calculated by matching the content status of the content and the user status of the user. According to such a configuration, it is possible to present more useful recommendation information at a timing suitable for the state of the user.
  • each step concerning processing of information processing server 20 of this specification does not necessarily need to be processed in chronological order according to the order described in the flowchart.
  • the steps related to the processing of the information processing server 20 may be processed in an order different from the order described in the flowchart or may be processed in parallel.
  • a presentation control unit that controls presentation of recommendation information to the user based on the recommendation score relating to the content; Equipped with The presentation control unit controls the presentation of the recommendation information further based on an acceptance score calculated by matching the content status of the content and the user status of the user.
  • Information processing device (2) The presentation control unit calculates the degree of acceptance of each content attribute and the condition attribute included in the user condition, and calculates the degree of acceptance score based on the content of each condition attribute.
  • the information processing apparatus according to (1).
  • the presentation control unit calculates the acceptance score by using a weight dynamically set based on the acceptance degree for each of the situation attributes and the situation reason obtained from the user history.
  • the information processing apparatus according to (2) is also within the technical scope of the present disclosure.
  • the presentation control unit is any of a total acceptance difference calculated using the acceptance degree and the weight, or a total acceptance difference indicating a difference between the total acceptance degree calculated in the past and the total acceptance degree newly calculated. Use as the acceptance score, The information processing apparatus according to (3). (5) The presentation control unit selects either the total receptivity or the total receptive difference as the receptivity score, based on the status attribute in which the receptivity has changed. The information processing apparatus according to (4). (6) The presentation control unit adopts the total acceptance difference as the acceptance score when the number of the situation attributes whose acceptance has changed is equal to or more than a threshold. The information processing apparatus according to (4) or (5).
  • the presentation control unit causes the recommendation information to be presented based on a change in the condition attribute, which is a factor that reduces the acceptance score.
  • the presentation control unit causes the recommendation information to be presented based on improvement in the degree of acceptance related to the situation attribute due to a change in the situation attribute that is the reduction factor.
  • the information processing apparatus according to (7). (9) The presentation control unit acquires the situation reason based on the user's utterance.
  • the presentation control unit acquires the status reason based on the user's answer to the inquiry.
  • the presentation control unit acquires the situation reason based on the personal tendency of the user based on a difference from a general model.
  • the user includes an individual user and a user group to which the user belongs, The presentation control unit calculates the acceptance score for either the individual user or the user group.
  • the presentation control unit calculates the acceptance score based on a user history of the individual users who constitute the user group.
  • the content includes a holiday spot, The information processing apparatus according to any one of the above (1) to (13).
  • the presentation control unit calculates the recommendation score based on the analyzed user preference and the content profile.
  • the information processing apparatus according to any one of the above (1) to (14).
  • a presentation unit that presents the recommendation information to the user based on control by the presentation control unit; Further comprising The information processing apparatus according to any one of the above (1) to (15).
  • the processor controlling presentation of recommendation information to the user based on the recommendation score for the content; Including Controlling the presentation controls the presentation of the recommendation information based on an acceptance score calculated by matching a content situation related to the content and a user situation related to the user, Further include, Information processing method.
  • Computer A presentation control unit that controls presentation of recommendation information to the user based on the recommendation score relating to the content; Equipped with The presentation control unit controls the presentation of the recommendation information further based on an acceptance score calculated by matching the content status of the content and the user status of the user.
  • Information processing device Program to function as.
  • Reference Signs List 20 information processing server 210 terminal communication unit 220 storage unit 230 presentation control unit 240 information collection unit 250 information analysis unit 260 recommendation unit 270 history management unit 280 reaction analysis unit 290 situation analysis unit 300 information integration unit

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Abstract

【課題】ユーザの状態に適したタイミングでより有益な推薦情報を提示する。 【解決手段】コンテンツに係る推薦スコアに基づいてユーザに対する推薦情報の提示を制御する提示制御部、を備え、前記提示制御部は、前記コンテンツに係るコンテンツ状況と前記ユーザに係るユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアにさらに基づいて、前記推薦情報の提示を制御する、情報処理装置が提供される。また、プロセッサが、コンテンツに係る推薦スコアに基づいてユーザに対する推薦情報の提示を制御すること、を含み、前記提示を制御することは、前記コンテンツに係るコンテンツ状況と前記ユーザに係るユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアに基づいて、前記推薦情報の提示を制御すること、をさらに含む、情報処理方法が提供される。

Description

情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
　本開示は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
　近年、ユーザの嗜好などに基づいて、当該ユーザに対し推薦情報を提示する種々の装置が普及している。例えば、特許文献１には、サービスに対するユーザの利用履歴に基づいて、当該ユーザに対しコンテンツの推薦を行う技術が開示されている。
特開２０１５－３５１４０号公報
　ところで、上記のような推薦技術においては、ユーザに対し推薦情報を提示するタイミングが重要となる。しかし、特許文献１に記載の技術は、上記のタイミングを考慮していないため、推薦情報が十分に活用されない場合も想定される。
　そこで、本開示では、ユーザの状態に適したタイミングでより有益な推薦情報を提示することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提案する。
　本開示によれば、コンテンツに係る推薦スコアに基づいてユーザに対する推薦情報の提示を制御する提示制御部、を備え、前記提示制御部は、前記コンテンツに係るコンテンツ状況と前記ユーザに係るユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアにさらに基づいて、前記推薦情報の提示を制御する、情報処理装置が提供される。
　また、本開示によれば、プロセッサが、コンテンツに係る推薦スコアに基づいてユーザに対する推薦情報の提示を制御すること、を含み、前記提示を制御することは、前記コンテンツに係るコンテンツ状況と前記ユーザに係るユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアに基づいて、前記推薦情報の提示を制御すること、をさらに含む、情報処理方法が提供される。
　また、本開示によれば、コンピュータを、コンテンツに係る推薦スコアに基づいてユーザに対する推薦情報の提示を制御する提示制御部、を備え、前記提示制御部は、前記コンテンツに係るコンテンツ状況と前記ユーザに係るユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアにさらに基づいて、前記推薦情報の提示を制御する、情報処理装置、として機能させるためのプログラムが提供される。
　以上説明したように本開示によれば、ユーザの状態に適したタイミングでより有益な推薦情報を提示することが可能となる。
　なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
本開示の一実施形態の概要について説明するための図である。 同実施形態に係る情報処理システムのシステム構成例を示すブロック図である。 同実施形態に係る情報処理端末の機能構成例を示すブロック図である。 同実施形態に係る情報処理サーバの機能構成例を示すブロック図である。 同実施形態に係る提示制御部の機能構成例を示すブロック図である。 同実施形態に係るスポット解析情報のデータ構造の一例を示す図である。 同実施形態に係るスポット解析情報のデータ構造の一例を示す図である。 同実施形態に係る状況属性ごとの受容度の計算について説明するための図である。 同実施形態に係る状況理由について説明するための図である。 同実施形態に係るユーザ履歴のデータ構造の一例を示す図である。 同実施形態に係る推薦スコアの算出の流れを示すフローチャートである。 同実施形態に係るウィッシュリストに基づく推薦結果の取得の流れを示すフローチャートである。 同実施形態に係る受容度スコアの算出の流れを示すフローチャートである。 同実施形態に係る受容度スコア算出の具体例を示す図である。 同実施形態に係る受容度スコア算出の具体例を示す図である。 同実施形態に係る推薦情報の提示と状況理由に係るユーザ履歴の取得の流れを示すフローチャートである。 同実施形態に係る推薦情報の一例である。 同実施形態に係るユーザ個人またはユーザグループに対する推薦情報の提示について説明するための図である。 本開示の一実施形態に係るハードウェア構成例を示す図である。
　以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
　なお、説明は以下の順序で行うものとする。
　１．第１の実施形態
　　１．１．概要
　　１．２．システム構成例
　　１．３．情報処理端末１０の機能構成例
　　１．４．情報処理サーバ２０の機能構成例
　　１．５．動作の流れ
　　１．６．ユーザ個人またはユーザグループへの推薦
　２．ハードウェア構成例
　３．まとめ
　＜１．第１の実施形態＞
　＜＜１．１．概要＞＞
　まず、本開示の一実施形態の概要について説明する。上述したように、近年においては、ユーザに対し推薦情報を提示する種々の装置が普及している。上記のような装置は、例えば、ユーザの嗜好などに基づいて、商品やサービス、イベント、行楽スポットなどに係る推薦を行うことができる。
　一方、推薦情報の提示においては、ユーザに対して推薦を行うタイミングが非常に重要である。例えば、ユーザに対する行楽スポットの推薦において、ユーザの旅行中または帰宅直後に別途の行楽スポットを推薦する場合、当該行楽スポットがユーザの嗜好に適合していても、直近の旅行で満足しているユーザにとっては、推薦の効果が芳しくない可能性が想定される。
　他方、例えば、長期休暇や、ユーザが毎年行っている家族旅行の時期に予約が間に合うタイミングで行楽スポットの推薦を行う場合、ユーザに対する推薦情報の訴求効果が著しく高まることが予測される。
　また、推薦情報の内容や提示タイミングを決定する際には、行楽スポットやユーザの状況、また当該状況の変化なども重要な要素となる。
　本開示に係る技術思想は、上記の点に着目して発想されたものであり、ユーザの状態に適したタイミングでより有益な推薦情報を提示することを可能とする。このために、本開示の一実施形態に係る情報処理方法を実現する情報処理装置は、コンテンツに係る推薦スコアに基づいて、ユーザに対する推薦情報の提示を制御すること、を特徴の一つとする。また、本開示の一実施形態に係る情報処理装置は、コンテンツ状況とユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアにさらに基づいて推薦情報の提示を制御すること、を特徴の一つとする。
　図１は、本開示の一実施形態の概要について説明するための図である。図１には、本実施形態に係る情報処理端末１０が情報処理サーバ２０による制御に基づいて、ユーザＵ１に対し行楽スポットに係る推薦情報を提示する場合の一例が示されている。
　上述したように、本実施形態に係る情報処理方法は、行楽スポットなどのコンテンツに係る推薦の度合いを示す指標である推薦スコアに加え、コンテンツ状況とユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアに基づいて推薦情報の提示を制御することができる。
　例えば、図１に示す一例の場合、情報処理サーバ２０は、コンテンツ状況やユーザ状況の一種である対象年齢のマッチングから算出した受容度スコアに基づいて、Ｘ遊園地に係る推薦情報を視覚情報ＶＩ１および音声発話ＳＯ１を用いて情報処理端末１０に提示させている。
　より具体的には、情報処理サーバ２０は、ユーザＵ１の子供が小学生になったこと（ユーザ状況）により、Ｘ遊園地が既定する対象年齢（コンテンツ状況）に適合する結果に至ったことに基づいて、Ｘ遊園地に係る推薦提示を情報処理端末１０に実行させている。
　また、情報処理サーバ２０は、過去にユーザＵ１が、子供が対象年齢に達していないために、Ｘ遊園地への訪問を断念していた事実に基づいて、上記の提示制御を行ってもよい。この際、本実施形態に係る情報処理サーバ２０は、例えば、音声発話ＳＯ１などにより、子供が対象年齢に達したことを強調した推薦情報の提示を情報処理端末１０に実行させることができる。
　このように、本実施形態に係る情報処理サーバ２０によれば、日々変化するユーザの状況を考慮することで、より適したタイミングでより有益な推薦情報をユーザに提供することが可能となる。
　以上、本実施形態の概要について説明した。以下、本実施形態に係る情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムが有する特徴と、当該特徴により奏される効果について詳細に説明する。
　＜＜１．２．システム構成例＞＞
　次に、本実施形態に係る情報処理システムのシステム構成例について説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理システムのシステム構成例を示すブロック図である。図２を参照すると、本実施形態に係る情報処理システムは、情報処理端末１０および情報処理サーバ２０を含む。また、本実施形態に係る情報処理端末１０および情報処理サーバ２０は、互いに通信が行えるようにネットワーク３０を介して接続される。
　（情報処理端末１０）
　本実施形態に係る情報処理端末１０は、情報処理サーバ２０による制御に基づいて、ユーザに対し推薦情報の提示を行う情報処理装置である。本実施形態に係る情報処理端末１０は、収集した音情報や画像情報、センサ情報を情報処理端末１０に送信し、情報処理端末１０から推薦情報の提示に係る制御信号を受信する。
　本実施形態に係る情報処理端末１０は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット、種々の家電機器、据え置き型または自律移動型の専用装置であってもよい。
　（情報処理サーバ２０）
　本実施形態に係る情報処理サーバ２０は、情報処理端末１０によるユーザへの推薦情報の提示を制御する情報処理装置である。上述したように、本実施形態に係る情報処理サーバ２０は、コンテンツに係る推薦スコアに加え、コンテンツ状況とユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアに基づいて推薦情報の提示を制御すること、を特徴の一つとする。
　（ネットワーク３０）
　ネットワーク３０は、情報処理端末１０と情報処理サーバ２０とを接続する機能を有する。ネットワーク３０は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、ネットワーク３０は、ＩＰ－ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ－Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｐｒｉｖａｔｅ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。また、ネットワーク３０は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など無線通信網を含んでもよい。
　以上、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について説明した。なお、図２を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る情報処理システムの構成は係る例に限定されない。例えば、本実施形態に係る情報処理端末１０および情報処理サーバ２０が有する機能は、単一の装置により実現されてもよい。本実施形態に係る情報処理システムの構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
　＜＜１．３．情報処理端末１０の機能構成例＞＞
　次に、本実施形態に係る情報処理端末１０の機能構成例について説明する。図３は、本実施形態に係る情報処理端末１０の機能構成例を示すブロック図である。図３を参照すると、本実施形態に係る情報処理端末１０は、表示部１１０、音声出力部１２０、音声入力部１３０、撮像部１４０、センサ部１５０、制御部１６０、およびサーバ通信部１７０を備える。
　（表示部１１０）
　本実施形態に係る表示部１１０は、画像やテキストなどの視覚情報を出力する機能を有する。本実施形態に係る表示部１１０は、例えば、情報処理サーバ２０による制御に基づいて、推薦情報に対応するテキストや画像を表示する。表示部１１０は、本実施形態に係る提示部の一つといえる。
　このために、本実施形態に係る表示部１１０は、視覚情報を提示する表示デバイスなどを備える。上記の表示デバイスには、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ　Ｃｒｙｓｔａｌ　Ｄｉｓｐｌａｙ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ　Ｌｉｇｈｔ　Ｅｍｉｔｔｉｎｇ　Ｄｉｏｄｅ）装置、タッチパネルなどが挙げられる。また、本実施形態に係る表示部１１０は、プロジェクション機能により視覚情報を出力してもよい。
　（音声出力部１２０）
　本実施形態に係る音声出力部１２０は、音声発話を含む種々の音を出力する機能を有する。本実施形態に係る音声出力部１２０は、例えば、情報処理サーバ２０による制御に基づいて、推薦情報に対応する音声発話を出力する。このために、本実施形態に係る音声出力部１２０は、スピーカやアンプなどの音声出力装置を備える。音声出力部１２０は、本実施形態に係る提示部の一つといえる。
　（音声入力部１３０）
　本実施形態に係る音声入力部１３０は、ユーザによる発話や、情報処理端末１０の周囲で発生する周囲音などの音情報を収集する機能を有する。音声入力部１３０が収集する音情報は、情報処理サーバ２０による音声認識や状況分析などに用いられる。本実施形態に係る音声入力部１３０は、音情報を収集するためのマイクロフォンを備える。
　（撮像部１４０）
　本実施形態に係る撮像部１４０は、ユーザや周囲環境の画像を撮像する機能を有する。撮像部１４０が撮像した画像情報は、情報処理サーバ２０によるユーザの状況分析などに用いられる。本実施形態に係る撮像部１４０は、画像を撮像することが可能な撮像装置を備える。なお、上記の画像には、静止画像のほか動画像が含まれる。
　（センサ部１５０）
　本実施形態に係るセンサ部１５０は、周囲環境やユーザの行動、状態に関する種々のセンサ情報を収集する機能を有する。センサ部１５０が収集したセンサ情報は、情報処理サーバ２０によるユーザの状況解析などに用いられる。センサ部１５０は、例えば、赤外線センサを含む光センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ、熱センサ、振動センサ、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）信号受信装置などを備える。
　（制御部１６０）
　本実施形態に係る制御部１６０は、情報処理端末１０が備える各構成を制御する機能を有する。制御部１６０は、例えば、各構成の起動や停止を制御する。また、制御部１６０は、情報処理サーバ２０により生成される制御信号を表示部１１０や音声出力部１２０に入力する。また、本実施形態に係る制御部１６０は、後述する情報処理サーバ２０の提示制御部２３０と同等の機能を有してもよい。
　（サーバ通信部１７０）
　本実施形態に係るサーバ通信部１７０は、ネットワーク３０を介して情報処理サーバ２０との情報通信を行う機能を有する。具体的には、サーバ通信部１７０は、音声入力部１３０が収集した音情報や、撮像部１４０が撮像した画像情報、センサ部１５０が収集したセンサ情報を情報処理サーバ２０に送信する。また、サーバ通信部１７０は、情報処理サーバ２０から推薦情報の提示に係る制御信号などを受信する。
　以上、本実施形態に係る情報処理端末１０の機能構成例について説明した。なお、図３を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る情報処理端末１０の機能構成は係る例に限定されない。例えば、本実施形態に係る情報処理端末１０は、図３に示す構成のすべてを必ずしも備えなくてもよい。例えば、情報処理端末１０は、センサ部１５０などを備えない構成をとることもできる。また、上述したように、本実施形態に係る制御部１６０は、情報処理サーバ２０の提示制御部２３０と同等の機能を有してもよい。本実施形態に係る情報処理端末１０の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
　＜＜１．４．情報処理サーバ２０の機能構成例＞＞
　次に、本実施形態に係る情報処理サーバ２０の機能構成例について詳細に説明する。図４は、本実施形態に係る情報処理サーバ２０の機能構成例を示すブロック図である。図４を参照すると、本実施形態に係る情報処理サーバ２０は、端末通信部２１０、記憶部２２０、および提示制御部２３０を備える。
　（端末通信部２１０）
　本実施形態に係る端末通信部２１０は、ネットワーク３０を介して情報処理端末１０との情報通信を行う機能を有する。具体的には、端末通信部２１０は、情報処理端末１０から音情報、画像情報、およびセンサ情報などを受信する。また、端末通信部２１０は、提示制御部２３０による制御に基づいて推薦情報の提示に係る制御信号を情報処理端末１０に送信する。
　（記憶部２２０）
　本実施形態に係る記憶部２２０は、提示制御部２３０の処理に用いられるプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read　Only　Memory）、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random　Access　Memory）により実現される。
　（提示制御部２３０）
　本実施形態に係る提示制御部２３０は、コンテンツに係る推薦スコアに基づいてユーザに対する推薦情報の提示を制御する機能を有する。また、本実施形態に係る提示制御部２３０は、コンテンツに係るコンテンツ状況とユーザに係るユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアにさらに基づいて、情報処理端末１０による推薦情報の提示を制御すること、を特徴の一つとする。
　本実施形態に係る提示制御部２３０が有する上記の特徴によれば、推薦時におけるユーザ状況や、時間経過に伴うユーザ状況の変化などに応じた、より適切なタイミングでより有益な推薦情報をユーザに提供することが可能となる。
　なお、本実施形態に係るコンテンツには、商品、サービス、イベント、行楽スポット、行動などが広く含まれる。以下においては、本実施形態に係るコンテンツが行楽スポットであり、提示制御部２３０が行楽スポット（以下、単に、スポット、とも称する）に係る推薦情報の提示を制御する場合の例を説明するが、本実施形態に係る提示制御部２３０は、種々のコンテンツに係る推薦情報の提示を制御することが可能である。
　続いて、本実施形態に係る提示制御部２３０の機能構成例について詳細に説明する。図５は、本実施形態に係る提示制御部２３０の機能構成例を示すブロック図である。図５を参照すると、本実施形態に係る提示制御部２３０は、情報収集部２４０、情報解析部２５０、推薦部２６０、履歴管理部２７０、反応解析部２８０、状況解析部２９０、および情報統合部３００を備える。
　（情報収集部２４０）
　本実施形態に係る情報収集部２４０は、行楽スポットなどに係るメタデータを、ネットワーク上のＷｅｂサイトや、お出かけ情報サイトなどから収集し（いわゆるＷｅｂクローリングを行い）、収集したメタデータを記憶部２２０が備えるスポット情報記憶部に蓄積する機能を有する。なお、上記のメタデータには、行楽スポットの対象年齢、住所、営業時間、料金、アクセス、駐車場情報、ジャンル、詳細メタ（情報サイト利用者が任意に付けたタグ情報など）、周辺天気予報、口コミ（体験談）などが含まれる。
　（情報解析部２５０）
　本実施形態に係る情報解析部２５０は、情報収集部２４０により収集されたメタデータの解析を行う。具体的には、情報解析部２５０は、特開２００５－１７６４０４号公報で開示される手法などを用いて、メタデータの属性値ごとにスコアを持つベクトル（コンテンツプロファイル）をスポット（コンテンツ）毎に生成する。
　ここで、図６および図７に、スポット解析情報のデータ構造の一例を示す。図６および図７に示すように、スポット解析情報のデータ構造は、「ＩＤ」、「Ｃｏｎｔｅｎｔ　Ｖｅｃｔｏｒ」、および「Ｃｏｎｔｅｎｔ　Ｉｎｆｏ」から成る。
　「Ｃｏｎｔｅｎｔ　Ｖｅｃｔｏｒ」は、スポット間の類似性や、スポットとユーザの嗜好との関連性を測る際に用いるメタデータである。「Ｃｏｎｔｅｎｔ　Ｖｅｃｔｏｒ」には、例えば、スポットの説明（紹介文クラスタ）、一般カテゴリ、サービスが提供する専門ジャンル、タグ、対象年齢、施設の有無、口コミのタイトル、口コミの内容（口コミクラスタ）が挙げられる。
　また、「Ｃｏｎｔｅｎｔ　Ｉｎｆｏ」は、スポットの詳細情報に関するメタデータである。「Ｃｏｎｔｅｎｔ　Ｉｎｆｏ」には、例えば、エリア、電話番号、営業時間、住所、料金、緯度経度、評価などが挙げられる。
　なお、「Ｃｏｎｔｅｎｔ　Ｖｅｃｔｏｒ」と「Ｃｏｎｔｅｎｔ　Ｉｎｆｏ」の区別はあくまで一例である。「Ｃｏｎｔｅｎｔ　Ｖｅｃｔｏｒ」と「Ｃｏｎｔｅｎｔ　Ｉｎｆｏ」とは、一部重複していてもよいし、用途に応じて適宜定義してもよい。また、string型のテキストは形態素解析され（対象品詞を指定可能）、キーワードのベクトル「(キーワード，頻度)」として表現される。例えば、（水族館，２）、（アトラクション，３）、（レストラン，２）、（ショッピング，１）、（ホテル，１）、（アミューズメント、１）のように変換される。
　また、紹介文や口コミに対するクラスタリングにおいては、潜在トピックモデルの手法としてテキスト分類で広く用いられるＰＬＳＡ（Probabilistic　Latent　Semantic　Analysis）やＬＤＡ（Latent　Dirichlet　Allocation）を利用してもよい。ＰＬＳＡの詳細に関しては、非特許文献１：Thomas　Hofmann,“Probabilistic　latent　semantic　indexing”，1999，Proceedings　of　the　22nd　annual　international　ACM　SIGIR　conference　ON　Research　and　development　in　information　retrievalが参照される。また、ＬＤＡの詳細に関しては、非特許文献２：David　M．　Blei，　Andrew　Y．Ng，　Michael　I．　Jordan，　“Latent　Dirichlet　Allocation”，　2003，　Journal　of　Machine　Learning　Research，　Volume　3が参照される。
　ＰＬＳＡにおいては、例えば紹介文ｄにおける単語ｗの生起確率ｐ（ｗ｜ｄ）を潜在トピックｚを用いて下記式のように表現する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　つまり、潜在トピックｚを紹介文および単語が生起する潜在トピックと考えて、紹介文における単語の生起確率を「潜在トピックごとの単語生起確率」と「紹介文のトピック帰属確率」に分解することができる。トピックｚの次元数を５とした場合、あるスポットの紹介に関するトピックの帰属確率は{0.4，0.1，0.7，0.2，0.5}のように表現され、これがクラスタリングの結果となる。
　また、上記メタデータのうち、「ｎｕｄｇｅ　Ｃａｔｅｇｏｒｙ　Ｉｄ」は、システムで定義した一般カテゴリであって、「ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｃａｔｅｇｏｒｙ　Ｉｄ」は、サービスが提供する専門ジャンルである。「ｎｕｄｇｅ　Ｃａｔｅｇｏｒｙ」としては、例えば、CAMP、BBQ、GUEST　RANCH（観光牧場）、OUTDOOR　LEISURE、PARK、DOGRUN、AMUSEMENT　PARK、THEME　PARK、AQUARIUM、ZOO、FOOD　THEMEPARK、SCIENCE　MUSEUM、MUSEUM、ART　MUSEUM、SHRINE、TEMPLEなどが挙げられる。また、「ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｃａｔｅｇｏｒｙ」としては、INDOOR　AMUSEMENT　PARK（屋内遊園地）、SAFARIPARK、BOTANICAL　GARDEN、FISHING、HIKING、FRUIT　PICKING（果物狩り）、FARMING　ACTIVITY（農業体験）、SOCIAL　STUDY（社会見学）、EXPERIENCE　FACILITY（体験施設）などが挙げられる。
　（推薦部２６０）
　本実施形態に係る推薦部２６０は、ユーザの嗜好や習慣に基づいて、コンテンツに係る推薦情報を生成する。
　まず、推薦部２６０は、ユーザの嗜好情報および情報解析部２５０が解析したスポット解析情報（ベクトル化されたコンテンツプロファイル）に基づいて、ユーザの嗜好に応じた推薦情報を生成する。具体的には、推薦部２６０は、履歴管理部２７０で管理されているユーザ履歴に含まれるユーザの行動履歴を分析して得たユーザプリファレンスと、上記のコンテンツプロファイルとをマッチングし、条件ごとの推薦情報を生成する。ユーザプリファレンスは、ユーザ履歴におけるユーザ行動のメタデータあるいはコンテンツプロファイルの重み付け和から生成されるベクトルとして表現されてもよい。
　推薦部２６０は、ユーザ履歴に基づいて属性値をベクトル化したユーザプリファレンスを生成することも可能である。この場合、推薦部２６０は、例えば特開２００５－１７６４０４号公報に記載の手法によって、ユーザプリファレンスとコンテンツプロファイルとのマッチングを行い（項目ごとにそれぞれ内積を演算）算出した推薦スコア（ベクトル間の内積の総和など）に基づいて、推薦情報の生成を行う。
　例えば、推薦部２６０は、季節別（春、夏、秋、冬）、期間別（日帰り、一泊、二泊以上）、および目的別に（家族旅行、夫婦で外食、親子でお出かけ、親子で買い物）、ユーザの嗜好に応じた行楽スポットの推薦情報を生成する。具体的には、例えば下記のように推薦条件と合わせた推薦結果が生成される。この際、推薦部２６０は、既にユーザが訪れたことのあるスポットを推薦結果に含まないなど、所定のフィルタを設定してもよい。
　（（スポット推薦結果の例））
　推薦条件ａ：春、一泊、家族で旅行
　　　第１位　ＡＢＣ旅館
　　　第２位　ＡＢＣテーマパーク
　　　第３位　ＡＢＣ牧場
　推薦ｂ：夏、二泊以上、家族で旅行
　　　第１位　ＡＢＣホテル
　　　第２位　ＡＢＣ旅館
　　　第３位　ＡＢＣ遊園地
　推薦ｃ：冬、日帰り、親子でお出かけ
　　　第１位　ＡＢＣコンサート
　　　第２位　ＡＢＣ水族館
　　　第３位　ＡＢＣ博物館
　なお、推薦部２６０は、複数のユーザプリファレンスに基づいて、同様にユーザグループ（家族、友達グループ等）に対する推薦情報の生成を行うことも可能である。
　また、推薦部２６０は、ユーザ履歴に基づいて将来発生するイベントを予測する機能を有する。具体的には、推薦部２６０は、ユーザ履歴から過去のイベントを抽出し、次に発生するタイミングを予測する。例えば、ユーザが特定の時期の連休に毎年海外旅行に行っている場合、次の同じ時期の連休にも海外旅行イベントが発生すると予測する。このように、推薦部２６０は、ユーザ履歴に基づいてユーザの習慣を把握し、イベントの発生予測を行うことができる。
　次いで、推薦部２６０は、予測したイベントを推薦条件とする推薦結果を取得し、する。なお、推薦部２６０は、予測したイベントを推薦条件とする複数の推薦結果（上位５つの行楽スポットなど）を取得してもよい。
　次に、推薦部２６０は、ユーザへの推薦情報の通知タイミングを決定する。上述したように、行動を決定するタイミングはユーザによって異なるため、推薦部２６０は、ユーザ履歴に基づいて適切な通知タイミングを決定する。具体的には、推薦部２６０は、例えば、過去の同目的のイベントの時間情報（実際にイベントが実行された日付）と、当該イベントがスケジュール情報に登録された日付との差分（または過去の複数のイベントにおける同差分の平均値）を、当該イベントの準備期間と推定し、予測したイベントの発生日時から準備期間を指し引いた日時を、当該予測したイベントのスケジュール登録を促す最適なタイミングと判断してもよい。
　ここでは一例として、イベントの準備、計画を始めた時期を、スケジュール情報への登録日時としているが、本実施形態は係る例に限定されず、例えば同目的のイベントに関する検索（Ｗｅｂの検索サイトでの検索、音声エージェントを利用した検索等）をユーザが行った日時としてもよいし、同目的のイベントに関するする会話（メールやチャットによる他ユーザとの会話や、音声エージェントとの会話等）をユーザが行った日時としてもよい。
　また、推薦部２６０は、上記準備期間を、推薦するイベントにおける行楽スポットなどのジャンルに応じて算出してもよい。例えば、ホテルであれば３０日前、テーマパークであれば３日前、牧場であれば７日前等と算出する。また、推薦部２６０は、上記準備期間を、さらに季節や時期、人気によって変化させてもよい。これにより、例えばホテルの場合は宿泊予約が必要であるが、季節や時期によっては混雑するため、満室になってしまうリスクを考慮して早めにユーザに推薦するようにすることを可能とする。
　また、本実施形態に係る推薦部２６０は、上記で説明した推薦スコアに加え、コンテンツ状況とユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアに基づいて、推薦情報の生成を行うこと、を特徴の一つとする。
　より具体的には、本実施形態に係る推薦部２６０は、コンテンツ状況およびユーザ状況が含む状況属性ごとの受容度を算出し、当該状況属性ごとの受容度に基づいて最終的な受容度スコアを算出してよい。
　図８は、本実施形態に係る状況属性ごとの受容度の計算について説明するための図である。図８に示すように、本実施形態に係る状況属性は、例えば、場所、日時、気候、年齢、費用、注目度、混雑、カテゴリ、およびキーワードなどの属性を含んでもよい。本実施形態に係る状況属性とは、行楽スポットやユーザの状況を表す属性である。
　例えば、状況属性：場所の場合、スポット状況（コンテンツ状況）には、行楽スポットの位置情報が挙げられ、ユーザ状況には、ユーザの自宅の住所や車の所有有無などが挙げられる。この際、推薦部２６０は、ユーザの自宅から行楽スポットまでの交通手段を加味した移動時間を正規化することで、状況属性：場所に係る受容度を算出してもよい。
　また、例えば、状況属性：日時の場合、スポット状況には、行楽スポットの営業時間や定休日が挙げられ、ユーザ状況には、当該行楽スポットへユーザが訪問を予定する日時が挙げられる。この際、推薦部２６０は、お出かけ日時に行楽スポットが営業しているか否かを判定し、状況属性：日時に係る受容度として１または０を設定してもよい。
　また、例えば、状況属性：気候の場合、スポット状況には、行楽スポットが屋内施設である、などの気候の影響に対する状況が挙げられ、ユーザ状況には、ユーザのお出かけ日時における当該行楽スポット周辺の天気が挙げられる。このように、本実施形態に係るユーザ状況とは、ユーザが享受し得る種々の状況が広く含まれてよい。この際、推薦部２６０は、気温や天候から屋内または屋外における行動の許容度合いを正規化することで、状況属性：気候に係る受容度を算出してもよい。
　また、例えば、状況属性：年齢の場合、スポット状況には、行楽スポットの対象年齢が挙げられ、ユーザ状況には、行楽スポットに出かける対象ユーザ（家族、同伴者を含む）の年齢が挙げられる。この際、推薦部２６０は、対象ユーザ全員の年齢が対象年齢を満たしているか否かを判定し、状況属性：年齢に係る受容度として１または０を設定してもよい。また、推薦部２６０は、対象ユーザのうち対象年齢を満たすユーザの割合に基づいて受容度を計算してもよい。
　また、例えば、状況属性：費用の場合、スポット状況には、行楽スポットの料金（入場料、宿泊料、割引などを含む）が挙げられ、ユーザ状況には、ユーザの予算が挙げられる。この際、推薦部２６０は、行楽スポットの料金がユーザの予算内に収まっているか否かを判定し、状況属性：費用に係る受容度として１または０を設定してもよい。
　また、例えば、状況属性：注目度の場合、スポット状況には、行楽スポットの人気、ランキング、新規オープンまたは新施設などの目新しさに係る状況が挙げられる。この際、推薦部２６０は、人気度やランキング順位、目新しさの度合いに係る線形和を正規化することで、状況属性：注目度に係る受容度を算出してもよい。
　また、例えば、状況属性：混雑の場合、スポット状況には、お出かけ日時における行楽スポットの混雑度が挙げられる。この際、推薦部２６０は、上記の混雑度を正規化することで、状況属性：混雑に係る受容度を算出してもよい。
　また、例えば、状況属性：カテゴリの場合、スポット状況には、行楽スポットが、海水浴場、観光農園球場など、季節に応じて注目度が変化するカテゴリであるか否かの状況が挙げられ、ユーザ状況にはお出かけ日時が挙げられる。この際、推薦部２６０は、季節に応じて注目度を正規化することで、状況属性：カテゴリに係る受容度を算出してもよい。
　また、例えば、状況属性：キーワードの場合、スポット状況には、桜、花火、紅葉、クリスマスなど、季節に応じて季節に応じて注目度が変化するキーワードに行楽スポットが関連しているか否かの状況が挙げられ、ユーザ状況にはお出かけ日時が挙げられる。この際、推薦部２６０は、季節に応じて注目度を正規化することで、状況属性：キーワードに係る受容度を算出してもよい。
　以上、本実施形態に係る状況属性について具体例を挙げて説明した。上述したように、本実施形態に係る推薦部２６０は、状況属性ごとのマッチング結果に基づく受容度に基づいて、行楽スポットに係る推薦結果を取得することが可能である。推薦部２６０が有する上記の機能によれば、行楽スポットに係る単純な推薦スコアに加え、日々変化するユーザの状況に応じたより柔軟かつ効果的な推薦情報をユーザに提示することが可能となる。
　一方、ユーザの嗜好などによっては、重視する状況属性が異なる場合も想定される。このために、本実施形態に係る推薦部２６０は、ユーザが重視する状況属性（状況理由、とも称する）に基づいて、当該状況属性に適用する重みを動的に設定することで、より精度の高い受容度スコアを算出することを可能とする。
　ここで、上記の重みとは、状況属性に対するユーザの重視度を示す値であり、受容度スコアの算出に用いられる。また、上記の状況理由とは、重みの増減に影響する理由、すなわちユーザの嗜好に該当する。
　本実施形態に係る推薦部２６０は、例えば、問い合わせに対するユーザの回答、ユーザの発話、また個人傾向などに基づいて、上記の状況理由を取得することが可能である。
　図９は、本実施形態に係る状況理由について説明するための図である。
　推薦部２６０は、例えば、ユーザに対するポジティブまたはネガティブな問い合わせに対するユーザの反応に基づいて、状況理由を取得することが可能である。具体的には、例えば、状況属性：場所に係る状況理由を取得する場合、推薦部２６０は、「車で３０分で行けますよ」（ポジティブ）や、「草津は遠いですか？」（ネガティブ）な問い合わせに対するユーザの反応結果に基づいて状況理由を取得してもよい。例えば、上記のポジティブな問い合わせに対しユーザが「いいね」と反応した場合や、上記のネガティブな問い合わせに対し、ユーザが「そうだね」と反応した場合、ユーザは状況属性：場所に係る重みに＋１．０を加算してもよい。
　また、例えば、推薦部２６０は、推薦情報を見たユーザが、「電車とバスで３時間は遠いな」とネガティブな発話を行ったことに基づいて、ユーザが状況属性：場所を重視することを把握することができる。この場合、推薦部２６０は、状況属性：場所に係る重みに＋１．０を加算してもよい。一方、ユーザが「近くていいね」などのポジティブな発話を行った場合、推薦部２６０は、状況属性：場所に係る重みに＋１．０を加算してもよい。
　また、例えば、推薦部２６０は、一般モデルとの差分に基づくユーザの個人傾向に基づいて状況理由を取得してもよい。推薦部２６０は、全ユーザの平均（一般モデル）から外れている状況属性をユーザの個人傾向とみなし、状況属性ごとに定められたルールに基づいて重みを加減算することができる。例えば、ユーザの自宅から行楽スポットまでの所要時間が一般モデルの平均より３０分以上短い場合、推薦部２６０は、状況属性：場所に係る重みに＋１．０を加算してもよい。
　以上説明したように、本実施形態に係る推薦部２６０によれば、日々変化するユーザの重視属性に基づいて重みを動的に設定することで、ユーザの状況や嗜好に応じたより精度の高い受容度スコアを算出することが可能となる。
　（履歴管理部２７０）
　本実施形態に係る履歴管理部２７０は、記憶部２２０が備えるユーザ履歴記憶部へのユーザ履歴の登録および更新などのデータ管理を行う。ユーザ履歴には、行動履歴として、スケジュール履歴情報、イベント発生履歴情報（モバイル機器と連携したユーザ行動の認識結果を反映してもよい）、操作履歴（検索履歴、閲覧履歴など）、ユーザ反応履歴などが含まれる。なお、上記のイベント発生履歴情報には、例えば、モバイル機器などと連携したユーザ行動の認識結果が反映されてもよい。例えば、モバイル機器から取得した位置情報やユーザがＳＮＳやメッセージアプリケーションで入力した文章や画像などから、スケジュールに登録した行楽スポットにユーザが実際に訪問したか否かを判定することが可能である。
　また、ユーザ反応履歴は、反応解析部２８０で解析された推薦情報に対するユーザ反応（詳細情報の閲覧、ブックマーク、予約、スケジュール登録、削除などの操作履歴、ユーザ発話）や、イベント体験に対するユーザ反応（評価など）であって、状況解析部２９０により解析されたユーザ状況やコンテンツ状況と共に蓄積されてもよい。
　ここで、図１０に、本実施形態に係るユーザ履歴（フィードバック）のデータ構造の一例を示す。図１０に示すように、ユーザ履歴は、ユーザＩＤ、フィードバックタイプ、アイテムＩＤ（行楽スポットＩＤなど）、属性ＩＤおよび属性ＩＤに対応する属性値などを含む。
　また、本実施形態に係るユーザ履歴には、上述した問い合わせや、当該問い合わせに対するユーザの回答、ユーザによる自発的な発話に対応するテキスト情報が含まれてよい。
　なお、フィードバックタイプには、図１０に示すように、お出かけ先（行楽スポット）のスケジュールへの登録（スケジュール履歴情報）、お出かけ先のウィッシュリストへの追加、お出かけ先へ実際に訪問したこと（イベント発生履歴情報）、お出かけ先の一覧画面や詳細画面の閲覧（ユーザ反応履歴）が挙げられる。
　また、本実施形態に係るフィードバックタイプには、問い合わせに対してユーザが回答したこと、状況理由に係るユーザの発話が検出されたこと、などが含まれてよい。
　（反応解析部２８０）
　反応解析部２８０は、例えば情報配信時（具体的には、例えばイベント推薦時）や行動認識時（具体的には、例えばイベント体験時）におけるユーザ反応（操作入力・選択、テキスト入力、発話、表情、生体反応など）を解析する。イベント体験時におけるユーザ反応は、例えば音声エージェント等によりユーザに評価を促す質問を行うことで取得してもよい。
　（状況解析部２９０）
　本実施形態に係る状況解析部２９０は、コンテンツ状況やユーザ状況を解析する機能を有する。上述したように、状況解析部２９０が解析する状況属性には、場所、日時、気候、年齢、費用、注目度、混雑、カテゴリ、キーワードなどが含まれてよい。一方、上記はあくまで一例であり、本実施形態に係る状況属性は係る例に限定されない。本実施形態に状況解析部２９０は、上記以外に係る状況属性を解析してもよいし、上記のすべてを解析しなくてもよい。
　（情報統合部３００）
　情報統合部３００は、各項絵師から得られる情報の受け渡しや、情報処理端末１０との情報通信を制御する。情報統合部３００は、例えば、情報収集部２４０が収集したスポット情報を情報解析部２５０に出力したり、情報解析部２５０が解析したスポット解析情報（コンテンツプロファイル）を推薦部２６０に出力する。また、情報統合部３００は、履歴管理部２７０が管理するユーザ履歴を推薦部２６０に出力する。また、情報統合部３００は、反応解析部２８０が得たユーザ反応および状況解析部２９０が得たスポット状況およびユーザ状況を、推薦部２６０に出力する。
　＜＜１．５．動作の流れ＞＞
　次に、本実施形態に係る情報処理サーバ２０の動作の流れについて詳細に説明する。
　まず、本実施形態に係る推薦スコアの算出の流れについて詳細に説明する。図１１は、本実施形態に係る推薦スコアの算出の流れを示すフローチャートである。
　図１１を参照すると、まず、情報解析部２５０が行楽スポットなどに係るスポット解析を実行するか否かを判定する（Ｓ１１０１）。
　ここで、解析を実行する場合（Ｓ１１０１：Ｙｅｓ）、情報解析部２５０は、情報収集部２４０が収集したスポットのメタデータやテキスト情報に基づいてコンテンツプロファイルを生成する（Ｓ１１０２）。
　次に、推薦部２６０が、推薦情報の提示を実行するか否かを判定する（Ｓ１１０３）。ここで、推薦情報の提示を行わない場合（Ｓ１１０３：Ｎｏ）、提示制御部２３０は、処理を終了する。
　一方、推薦情報の提示を実行する場合（Ｓ１１０３：Ｙｅｓ）、推薦部２６０は、履歴管理部２７０からユーザ履歴を取得する（Ｓ１１０４）。この際、ユーザ履歴に含まれる対象フィードバックタイプの対象スポットに係るコンテンツプロファイルが取得され、当該コンテンツプロファイルに基づいてユーザプリファレンスが取得される。なお、上記の対象フィードバックタイプは、複数選択されてもよく、また重み付けがなされてもよい。
　次に、推薦部２６０は、推薦条件の設定を行う（Ｓ１１０５）。上記の推薦条件には、例えば、上述したように、日時、期間、目的などが含まれる。
　次に、推薦部２６０は、ステップＳ１１０５において設定した推薦条件に基づいて、推薦スコアの算出を行う（Ｓ１１０６）。
　次に、推薦部２６０は、ステップＳ１１０６において算出した推薦スコア付きの推薦結果Ｒを保存する（Ｓ１１０７）。
　続いて、本実施形態に係る推薦スコアの算出について具体例を挙げて説明する。
　例えば、情報解析部２５０は、ステップＳ１１０２において下記のようなコンテンツプロファイルを生成する。
　スポット-A：
{温泉=1.0, 草津=1.0, 露天風呂=0.6, バイキング=0.4, マッサージ=0.2} [緯度=xxx, 経度=xxx, 人気=4.1, 大人料金=15,000円, 子供料金=10,000円]
　スポット-B：
{テーマパーク=1.0, 富士=1.0, サファリ=0.８, 体験=0.5, バス=0.3} [緯度=xxx, 経度=xxx, 人気=4.4, 大人料金=27,000円, 子供料金=1,500円]
　スポット-C：
{キャンプ場=1.0, 丹沢=1.0, ドッグラン=0.7, コテージ=0.5, パン=0.4} [緯度=xxx, 経度=xxx, 人気=3.6, 料金=4,000円]
　また、推薦部２６０は、ステップＳ１１０４において、下記のようなユーザ履歴を取得する。なお、ここでは、フィードバックタイプとしてスケジュール登録が行われたスポットに対する操作履歴を取得している。
　2015/05 「家族で旅行」-> 一泊, スポット-X：
{温泉=1.0, 熱海=1.0, 露天風呂=0.6, イタリアン=0.4, エステ=0.1} [緯度=xxx, 経度=xxx, 人気=3.8, 大人料金=12,000円, 子供料金=8,000]
　2016/05 「家族で旅行」-> 一泊, スポット-Y：
{温泉=1.0, 那須高原=1.0, コテージ=0.5, 和食=0.3, マッサージ=0.2} [緯度=xxx, 経度=xxx, 人気=4.2, 大人料金=16,000円, 子供料金=10,000]
　2016/11 「親子でお出かけ」-> 一泊, スポット-Z：
{キャンプ場=1.0, 南房総=1.0, 釣り=0.7, テント=0.3, ハイキング=0.2} [緯度=xxx, 経度=xxx, 人気=3.7, 料金=5,000円]
　また、推薦部２６０は、ステップＳ１１０５において、下記のような推薦条件を設定する。
　日時：2017/05/01=[春],  期間：[一泊], 目的：[家族で旅行]
　また、推薦部２６０は、ステップＳ１１０６において、下記のように推薦スコアを算出する。なお、下記におけるUPとは、ユーザプリファレンスを示す。
　UP [春] = スポット-X + スポット-Y：
{温泉=2.0, 熱海=1.0, 那須高原=1.0, 露天風呂=0.6, イタリアン=0.4, エステ=0.1, コテージ=0.5, 和食=0.3, マッサージ=0.2}
　UP[春]とスポット-A,B,C間でベクトルcos演算：
・UP-A：{1.0*2.0(温泉)+ 0.6*0.6(露天風呂)+ 0.2*0.2(マッサージ)} /{√(2.0^2+1.0^2+1.0^2+ 0.6^2+0.4^2+0.1^2+0.5^2+0.3^2+0.2^2)(UPノルム)*√(1.0^2+1.0^2+0.6^2+0.4^2+0.2^2)(Aノルム)} = 2.4 / {√6.91*√2.56} = 0.570
・UP-B：0.00 （共通メタデータなし）
・UP-C：{0.5*0.5(コテージ)/{√(2.0^2+1.0^2+1.0^2+ 0.6^2+0.4^2+0.1^2+0.5^2+0.3^2+0.2^2)(UPノルム)* √(1.0^2+1.0^2+0.7^2+0.5^2+0.4^2)(Cノルム)} = 0.25 / {√6.91*√2.9} = 0.055
　UP [一泊] = スポット-X + スポット-Y + スポットZ：
{温泉=2.0, キャンプ場=1.0, 熱海=1,0, 那須高原=1.0, 南房総=1.0, 露天風呂=0.6, イタリアン=0.4, エステ=0.1, コテージ=0.5, 和食=0.3, マッサージ=0.2, 釣り=0.7, テント=0.3, ハイキング=0.2}
UP[一泊]とスポットA,B,C間でベクトルcos演算：
・UP-A：{1.0*2.0(温泉)+ 0.6*0.6(露天風呂)+ 0.2*0.2(マッサージ)} /{√(2.0^2+1.0^2+1.0^2+1.0^2+1.0^2+
0.6^2+0.4^2+0.1^2+0.5^2+0.3^2+0.2^2+0.7^2+0.3^2+0.2^2)(UPノルム)*√(1.0^2+1.0^2+0.6^2+0.4^2+0.2^2)(Aノルム)} = 2.4 / {√9.53*√2.56} = 0.485
・UP-B：0.00 （共通メタデータなし）
・UP-C：{1.0*1.0(キャンプ場)+0.5*0.5(コテージ)/{√(2.0^2+1.0^2+1.0^2+1.0^2+1.0^2+ 0.6^2+0.4^2+0.1^2+0.5^2+0.3^2+0.2^2+0.7^2+0.3^2+0.2^2)(UPノルム)* √(1.0^2+1.0^2+0.7^2+0.5^2+0.4^2)(Cノルム)} =1.25 / {√9.53*√2.9} = 0.237
　UP [家族で旅行] = スポット-X + スポット-Y：
{温泉=2.0, 熱海=1.0, 那須高原=1.0, 露天風呂=0.6, イタリアン=0.4, エステ=0.1, コテージ=0.5, 和食=0.3, マッサージ=0.2}
UP[春]とスポットA,B,C間でベクトルcos演算：
・UP-A：{1.0*2.0(温泉)+ 0.6*0.6(露天風呂)+ 0.2*0.2(マッサージ)} /{√(2.0^2+1.0^2+1.0^2+ 0.6^2+0.4^2+0.1^2+0.5^2+0.3^2+0.2^2)(UPノルム)*√(1.0^2+1.0^2+0.6^2+0.4^2+0.2^2)(Aノルム)} = 2.4 / {√6.91*√2.56} = 0.570
・UP-B：0.00 （共通メタデータなし）
・UP-C：{0.5*0.5(コテージ)/{√(2.0^2+1.0^2+1.0^2+ 0.6^2+0.4^2+0.1^2+0.5^2+0.3^2+0.2^2)(UPノルム)* √(1.0^2+1.0^2+0.7^2+0.5^2+0.4^2)(Cノルム)} = 0.25 / {√6.91*√2.9} = 0.055
　以上の演算により、下記のような推薦スコアが算出される。
　UP-A[総合] = UP-A[春] + UP-A[一泊] + UP-A[家族で旅行] = 0.570+0.485+0.570 = 1.625
　UP-B[総合] = UP-B[春] + UP-B[一泊] + UP-B[家族で旅行] = 0.000+0.000+0.000 = 0.000
　UP-C[総合] = UP-C[春] + UP-C[一泊] + UP-C[家族で旅行] = 0.055+0.237+0.055 = 0.347
　なお、推薦部２６０は、算出した推薦スコアに基づいて対象スポットの絞り込みを行ってもよい。推薦部２６０は、例えば、人気=3.5未満のものは推薦結果から除外するなどの条件フィルタリングを行うことができる。
　次に、本実施形態に係るウィッシュリストに基づく推薦結果の取得の流れについて説明する。図１２は、本実施形態に係るウィッシュリストに基づく推薦結果の取得の流れを示すフローチャートである。
　図１２を参照すると、まず、推薦部２６０がユーザ履歴からウィッシュリストへの追加操作に係る履歴情報を取得する（Ｓ１２０１）。
　次に、推薦部２６０は、ステップＳ１２０１において取得した履歴情報に基づき、アイテムＩＤに該当するスポットを推薦結果Ｗに追加する（Ｓ１２０２）。
　次に、推薦部２６０は、ステップＳ１２０１において取得した履歴情報に基づき、カテゴリが一致するスポットを検索し、推薦結果Ｗに追加する（Ｓ１２０３）。
　次に、推薦部２６０は、ステップＳ１２０１において取得した履歴情報に基づき、キーワードが一致するスポットを検索し、推薦結果Ｗに追加する（Ｓ１２０４）。
　次に、推薦部２６０は、情報統合部３００にステップＳ１２０２～１２０４において生成した推薦結果Ｗを送信する（Ｓ１２０５）。
　続いて、本実施形態に係る受容度スコアの算出の流れについて詳細に説明する。本実施形態に係る推薦部２６０は、上述した属性状況ごとの受容度および重みを用いて、最終的な受容度スコアを算出することが可能である。
　この際、本実施形態に係る推薦部２６０は、上記受容度および重みを用いて算出した総合受容度、または過去に算出した総合受容度と新たに算出した総合受容度との差分を示す総合受容度差分のいずれかを最終的な受容度スコアとして用いてもよい。
　例えば、本実施形態に係る推薦部２６０は、受容度が変化した状況属性の数が閾値以上である場合、総合受容度差分を最終的な受容度スコアとして採用してもよい。推薦部２６０が有する上記の機能によれば、時間経過に伴い変化したユーザ状況により則した推薦情報をユーザに提示することが可能となる。
　図１３は、本実施形態に係る受容度スコアの算出の流れを示すフローチャートである。
　図１３を参照すると、まず、状況解析部２９０がユーザ状況を解析する（Ｓ１３０１）。
　次に、推薦部２６０が、上述した推薦結果ＲおよびＷを取得する（Ｓ１３０２）。
　続いて、推薦部２６０は、ユーザ履歴に基づいて状況理由を取得し、受容度スコアの算出に用いる状況属性ごとの重みを更新する（Ｓ１３０３）。上述したように、推薦部２６０は、問い合わせに対する回答、ユーザの発話、個人傾向などから状況理由を取得することが可能である。
　続いて、推薦部２６０は、状況属性ごとの受容度を算出する（Ｓ１３０４）。この際、推薦部２６０は、算出した新たな受容度の値と、前回に算出した受容度と差分の値とを保存する。
　次に、推薦部２６０は、前回と比較して受容度が変化した状況属性の数が閾値未満であるか否かを判定する（Ｓ１３０５）。なお、ユーザ状況に応じて受容度が変化する例としては、引っ越した、車を購入した、子供が産まれた、子供が対象年齢に達した、予算が増減した、などの種々の要因が想定される。
　ここで、受容度が変化した状況属性の数が閾値未満である場合（Ｓ１３０５：Ｙｅｓ）、推薦部２６０は、最終的な受容度スコアとして総合受容度を推薦結果ＲおよびＷに付与する（Ｓ１３０６）。
　一方、受容度が変化した状況属性の数が閾値以上である場合（Ｓ１３０５：Ｎｏ）、推薦部２６０は、最終的な受容度スコアとして総合受容度差分を推薦結果ＲおよびＷに付与する（Ｓ１３０７）。
　続いて、推薦部２６０は、推薦スコア、およびステップＳ１３０６またはＳ１３０７において採用した受容度スコア付きの推薦結果ＲおよびＷを情報統合部３００に送信する（１３０８）。
　以上、本実施形態に係る受容度スコアの算出の流れについて詳細に説明した。続いて、本実施形態に係る受容度スコア算出について具体例を挙げて説明する。図１４および図１５は、本実施形態に係る受容度スコア算出の具体例を示す図である。
　図１４には、前回の算出時におけるスポット状況とユーザ状況、および状況属性ごとの受容度の一例が示されている。ここで、すべての状況属性に係る重みを1.0とした場合、前回における総合受容度は、下記のように算出することができる。
　総合受容度= 0.4 * 1.0 + 1.0 * 1.0 + 1.0 * 1.0 + 0.0 * 1.0 + 1.0 * 1.0 + 0.82 *
1.0 + 0.3 * 1.0 +0.0 * 1.0 + 1.0 * 1.0 = +5.52
また、図１５には、今回の算出時におけるスポット状況とユーザ状況、および状況属性ごとの受容度の一例が示されている。ここで、すべての状況属性に係る重みを1.0とした場合、今回における総合受容度は、下記のように算出することができる。
　総合受容度 = 0.6 * 3.0 + 1.0 * 1.0 + 0.0 * 2.0 + 1.0 * 2.0 + 1.0 * 2.0 + 0.88
* 2.0 + 0.15 * 1.0 + 0.0 * 1.0 + 0.0 * 1.0 = +8.71
　ここで、図１４および図１５を比較すると、ユーザ状況における状況属性：場所および状況属性：年齢が変化したことにより、該当する受容度が変化していることがわかる。
　具体的には、ユーザＸが車を所有したことにより、状況属性：場所に係る受容度が0.6(+0.2)に変化し、また、ユーザの子供が小学生になったことにより、状況属性：年齢に係る受容度が1.0(+1.0)に変化している。
　ここで、受容度スコアの採用における変化属性数の閾値が２である場合、状況属性：場所および状況属性：年齢の２つが変化していること、すなわち変化属性数が閾値以上であることから、推薦部２６０は、最終的な受容度スコアとして総合受容度差分（8.71 - 5.52 = 3.19）を採用してよい。
　このように、本実施形態に係る推薦部２６０によれば、変化した状況属性の影響度をより反映した受容度スコアを算出することができ、ユーザの状況変化に対応した柔軟かつ効果的な推薦情報の提示を実現することが可能となる。
　次に、本実施形態に係る推薦情報の提示と状況理由に係るユーザ履歴の取得の流れについて詳細に説明する。図１６は、本実施形態に係る推薦情報の提示と状況理由に係るユーザ履歴の取得の流れを示すフローチャートである。
　図１６を参照すると、まず推薦部２６０が、推薦情報を提示するか否かを判定する（Ｓ１４０１）。この際、推薦部２６０は、例えば、ユーザセッションやシステム時間、およびユーザ状況の変化に基づいて提示要否を判定してもよい。
　ここで、上記のユーザセッションには、例えば、ユーザのシステムログイン、ユーザによるシステムへの問い合わせ、システムによるユーザの認識などが含まれる。推薦部２６０は、例えば、上記のいずれかが検出された場合、推薦情報を提示すると判定してもよい。
　また、上記のシステム時間には、定時配信やスポット情報の更新、キャンペーンの開始検出などが含まれる。
　また、上記のユーザ状況の変化には、例えば、家族の追加（出産、結婚など）、子供の成長（就学、成人、習い事の開始など）、移動手段の変化（車の所有、鉄道の開通など）、が含まれる。この際、本実施形態に係る推薦部２６０は、特に受容度スコアの低下要因である状況属性の変化に基づいて、推薦情報の提示要否を判定してよい。
　より具体的には、本実施形態に係る推薦部２６０は、低下要因であった状況属性の変化により、当該状況属性に係る受容度が改善したことに基づいて、推薦情報を提示すると判定してもよい。上記の状況には、例えば、前回は子供が対象年齢に達していなかった、前回はまだ車を所有していなかった、などの例が想定される。
　このように、本実施形態に係る推薦部２６０によれば、低下要因が解消されたタイミングでユーザに推薦情報を提示することで、より効果的な推薦を実現することが可能となる。
　ステップＳ１４０１において、推薦情報の提示を行うと判定した場合（Ｓ１４０１：Ｙｅｓ）、推薦部２６０は、推薦情報の提示に係る提示ロジックを選択する（Ｓ１４０２）。推薦部２６０は、例えば、推薦結果ＲまたはＷのいずれか、あるいは両方を提示するか、などの提示ロジックを選択してもよい。
　続いて、情報統合部３００は、ステップＳ１４０１において選択された提示ロジックに基づいて、対象スポットの上位Ｎ件を情報処理端末１０に提示させる（Ｓ１４０３）。
　続いて、システム発話による状況取得を行う場合（Ｓ１４０４：Ｙｅｓ）、推薦部２６０が提示スポットに対するユーザ履歴を取得し（Ｓ１４０５）、上述したようなユーザに対するポジティブまたはネガティブな問い合わせが実行される（Ｓ１４０６）。
　続いて、推薦部２６０が、ステップＳ１４０６において実行された問い合わせに対するユーザの回答から状況理由を取得する（Ｓ１４０７）。
　また、ユーザの発話に基づく状況理由を取得する場合（Ｓ１４０８：Ｙｅｓ）、推薦部２６０は、反応解析部２８０が行った音声認識の結果に基づいて、ユーザの発話意図から状況理由を抽出する（Ｓ１４０８）。
　以上、本実施形態に係る情報処理サーバ２０の動作の流れについて説明した。図１７は、上記の流れにより提示される推薦情報の一例である。図１７には、情報処理端末１０の表示部１１０に表示されるユーザインタフェースＵＩの一例である。
　図１７に示すように、本実施形態に係るユーザインタフェースＵＩは、推薦スコアおよびユーザ状況に係る受容度スコアに基づいて決定された推薦スポットがランキング形式で表示されてもよい。この際、情報統合部３００は、例えば、解消された低下要因である属性状況に係る情報を強調して表示部１１０に表示させてもよい。
　図１７に示す一例の場合、情報統合部３００は、「小学生もＯＫ」、「車で２時間以内」などの文言を含む視覚情報を表示部１１０に表示させている。上記の制御によれば、状況が変化したことにより、過去には採用できなかった選択肢が広がったことを明確に伝えることができ、より効果の高い推薦情報の提示を実現することが可能となる。
　＜＜１．６．ユーザ個人またはユーザグループへの推薦＞＞
　次に、本実施形態に係るユーザの定義について今一度説明する。上述したように、本実施形態に係るユーザには、ユーザ個人および当該ユーザが属するユーザグループの両方が含まれてよい。
　例えば、ユーザ個人が家庭における妻である場合、ユーザ個人が自身のために望む情報と、ユーザグループすなわち家族のために望む情報とには、差異があることが想定される。このため、本実施形態に係る推薦部２６０は、ユーザ個人またはユーザグループのいずれかを対象に受容度スコアの算出を行い推薦スポットを順位を決定してよい。
　図１８は、本実施形態に係るユーザ個人またはユーザグループに対する推薦情報の提示について説明するための図である。
　図１８の上段には、情報処理サーバ２０が情報処理端末１０を介してユーザグループＧ１に対する推薦情報の提示を行う場合の一例が示されている。図１８の上段に示す一例では、情報処理サーバ２０は、家族全体を含むユーザグループＧ１に対し、音声発話ＳＯ２によりＡＢＣモールに係る推薦情報を提示している。ここで、ユーザグループＧ１は、妻であるユーザＵ１、夫であるユーザＵ２、および子供であるユーザＵ３から構成される家族であってもよい。
　この際、本実施形態に係る推薦部２６０は、ユーザ個人と同様に、ユーザグループＧ１に対し個別のＩＤを付与し、家族単位のユーザとしてユーザプリファレンスやユーザ履歴、重みなどを管理してもよい。
　一方、本実施形態に係る推薦部２６０は、ユーザグループＧ１に係るユーザプリファレンスやユーザ履歴、重みなどをユーザグループＧ１を構成するユーザ個人（ユーザＵ１～Ｕ３）の組み合わせにより計算することも可能である。
　推薦部２６０は、例えば、ユーザＵ１～Ｕ３に係るユーザ履歴の和からユーザプリファレンスや状況属性に係る重みなどを算出し、最終的な受容度スコアや推薦スコアを算出することが可能である。
　推薦部２６０が有する上記の機能によれば、家族内においても複数のユーザグループを柔軟に定義することができ、例えば、家族全体、夫婦、母子、父子などで異なる推薦情報を提示することが可能となる。
　一方、図１８の下段には、情報処理サーバ２０が情報処理端末１０を介してユーザＵ１個人に対する推薦情報の提示を行う場合の一例が示されている。図１８の下段に示す一例では、情報処理サーバ２０は、ユーザＵ１個人に対し、音声発話ＳＯ３によりスパに係る推薦情報を提示している。
　情報処理サーバ２０は、例えば、周囲にユーザＵ１のみが存在することを認識した場合や、ユーザＵ２およびＵ３には他のスケジュールが登録されていることなどに基づいて、ユーザＵ１個人に対する推薦情報の提示を制御してもよい。
　このように、本実施形態に係る情報処理サーバ２０によれば、ユーザ個人およびユーザグループの両方に対応した多様の推薦情報の提示を実現することが可能である。
　＜２．ハードウェア構成例＞
　次に、本開示の一実施形態に係る情報処理端末１０および情報処理サーバ２０に共通するハードウェア構成例について説明する。図１９は、本開示の一実施形態に係る情報処理端末１０および情報処理サーバ２０のハードウェア構成例を示すブロック図である。図１９を参照すると、情報処理端末１０および情報処理サーバ２０は、例えば、ＣＰＵ８７１と、ＲＯＭ８７２と、ＲＡＭ８７３と、ホストバス８７４と、ブリッジ８７５と、外部バス８７６と、インターフェース８７７と、入力装置８７８と、出力装置８７９と、ストレージ８８０と、ドライブ８８１と、接続ポート８８２と、通信装置８８３と、を有する。なお、ここで示すハードウェア構成は一例であり、構成要素の一部が省略されてもよい。また、ここで示される構成要素以外の構成要素をさらに含んでもよい。
　（ＣＰＵ８７１）
　ＣＰＵ８７１は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３、ストレージ８８０、又はリムーバブル記録媒体９０１に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。
　（ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３）
　ＲＯＭ８７２は、ＣＰＵ８７１に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。ＲＡＭ８７３には、例えば、ＣＰＵ８７１に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。
　（ホストバス８７４、ブリッジ８７５、外部バス８７６、インターフェース８７７）
　ＣＰＵ８７１、ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス８７４を介して相互に接続される。一方、ホストバス８７４は、例えば、ブリッジ８７５を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス８７６に接続される。また、外部バス８７６は、インターフェース８７７を介して種々の構成要素と接続される。
　（入力装置８７８）
　入力装置８７８には、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びレバー等が用いられる。さらに、入力装置８７８としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。また、入力装置８７８には、マイクロフォンなどの音声入力装置が含まれる。
　（出力装置８７９）
　出力装置８７９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅ）、ＬＣＤ、又は有機ＥＬ等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。また、本開示に係る出力装置８７９は、触覚刺激を出力することが可能な種々の振動デバイスを含む。
　（ストレージ８８０）
　ストレージ８８０は、各種のデータを格納するための装置である。ストレージ８８０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。
　（ドライブ８８１）
　ドライブ８８１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９０１に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体９０１に情報を書き込む装置である。
　（リムーバブル記録媒体９０１）
リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）メディア、ＨＤ　ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、又は電子機器等であってもよい。
　（接続ポート８８２）
　接続ポート８８２は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＳ－２３２Ｃポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器９０２を接続するためのポートである。
　（外部接続機器９０２）
　外部接続機器９０２は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はＩＣレコーダ等である。
　（通信装置８８３）
　通信装置８８３は、ネットワークに接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ＵＳＢ）用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ　Ｌｉｎｅ）用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。
　＜３．まとめ＞
　以上説明したように、本開示の一実施形態に係る情報処理サーバ２０は、コンテンツに係る推薦スコアに基づいてユーザに対する推薦情報の提示を制御する提示制御部２３０を備える。また、提示制御部２３０は、コンテンツに係るコンテンツ状況とユーザに係るユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアにさらに基づいて、推薦情報の提示を制御すること、を特徴の一つとする。係る構成によれば、ユーザの状態に適したタイミングでより有益な推薦情報を提示することが可能となる。
　以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
　また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
　また、本明細書の情報処理サーバ２０の処理に係る各ステップは、必ずしもフローチャートに記載された順序に沿って時系列に処理される必要はない。例えば、情報処理サーバ２０の処理に係る各ステップは、フローチャートに記載された順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
　なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
　コンテンツに係る推薦スコアに基づいてユーザに対する推薦情報の提示を制御する提示制御部、
　を備え、
　前記提示制御部は、前記コンテンツに係るコンテンツ状況と前記ユーザに係るユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアにさらに基づいて、前記推薦情報の提示を制御する、
情報処理装置。
（２）
　前記提示制御部は、前記コンテンツ状況および前記ユーザ状況が含む状況属性ごとの受容度を算出し、前記状況属性ごとの受容度に基づいて前記受容度スコアを算出する、
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
　前記提示制御部は、前記状況属性ごとの受容度、およびユーザ履歴から得た状況理由に基づいて動的に設定した重みを用いて、前記受容度スコアを算出する、
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
　前記提示制御部は、前記受容度および前記重みを用いて算出した総合受容度、または過去に算出した前記総合受容度と新たに算出した前記総合受容度との差分を示す総合受容度差分のいずれかを前記受容度スコアとして用いる、
前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
　前記提示制御部は、前記受容度が変化した前記状況属性に基づいて、前記総合受容度または前記総合受容度差分のいずれかを前記受容度スコアとして選択する、
前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
　前記提示制御部は、前記受容度が変化した前記状況属性の数が閾値以上である場合、前記総合受容度差分を前記受容度スコアとして採用する、
前記（４）または（５）に記載の情報処理装置。
（７）
　前記提示制御部は、前記受容度スコアの低下要因である前記状況属性の変化に基づいて、前記推薦情報を提示させる、
前記（２）～（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
　前記提示制御部は、前記低下要因である前記状況属性の変化により当該状況属性に係る前記受容度が改善したことに基づいて、前記推薦情報を提示させる、
前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）
　前記提示制御部は、前記ユーザの発話に基づいて前記状況理由を取得する、
前記（３）～（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
　前記提示制御部は、問い合わせに対する前記ユーザの回答に基づいて前記状況理由を取得する、
前記（３）～（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
　前記提示制御部は、一般モデルとの差分に基づく前記ユーザの個人傾向に基づいて、前記状況理由を取得する、
前記（３）～（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１２）
　前記ユーザは、ユーザ個人および当該ユーザが属するユーザグループを含み、
　前記提示制御部は、前記ユーザ個人または前記ユーザグループのいずれかを対象に前記受容度スコアを算出する、
前記（１）～（１１）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）
　前記提示制御部は、前記ユーザグループを構成する前記ユーザ個人に係るユーザ履歴に基づいて、前記前記受容度スコアを算出する、
前記（１２）に記載の情報処理装置。
情報処理装置。
（１４）
　前記コンテンツは、行楽スポットを含む、
前記（１）～（１３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１５）
　前記提示制御部は、分析したユーザプリファレンスとコンテンツプロファイルとに基づいて、前記推薦スコアを算出する、
前記（１）～（１４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１６）
　前記提示制御部による制御に基づいて前記ユーザに対し前記推薦情報を提示する提示部、
　をさらに備える、
前記（１）～（１５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１７）
　プロセッサが、コンテンツに係る推薦スコアに基づいてユーザに対する推薦情報の提示を制御すること、
　を含み、
　前記提示を制御することは、前記コンテンツに係るコンテンツ状況と前記ユーザに係るユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアに基づいて、前記推薦情報の提示を制御すること、
　をさらに含む、
情報処理方法。
（１８）
　コンピュータを、
　コンテンツに係る推薦スコアに基づいてユーザに対する推薦情報の提示を制御する提示制御部、
　を備え、
　前記提示制御部は、前記コンテンツに係るコンテンツ状況と前記ユーザに係るユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアにさらに基づいて、前記推薦情報の提示を制御する、
　情報処理装置、
として機能させるためのプログラム。
　２０　　　情報処理サーバ
　２１０　　端末通信部
　２２０　　記憶部
　２３０　　提示制御部
　２４０　　情報収集部
　２５０　　情報解析部
　２６０　　推薦部
　２７０　　履歴管理部
　２８０　　反応解析部
　２９０　　状況解析部
　３００　　情報統合部

Claims (18)

  1. 　コンテンツに係る推薦スコアに基づいてユーザに対する推薦情報の提示を制御する提示制御部、
    　を備え、
    　前記提示制御部は、前記コンテンツに係るコンテンツ状況と前記ユーザに係るユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアにさらに基づいて、前記推薦情報の提示を制御する、
    情報処理装置。
  2. 　前記提示制御部は、前記コンテンツ状況および前記ユーザ状況が含む状況属性ごとの受容度を算出し、前記状況属性ごとの受容度に基づいて前記受容度スコアを算出する、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記提示制御部は、前記状況属性ごとの受容度、およびユーザ履歴から得た状況理由に基づいて動的に設定した重みを用いて、前記受容度スコアを算出する、
    請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記提示制御部は、前記受容度および前記重みを用いて算出した総合受容度、または過去に算出した前記総合受容度と新たに算出した前記総合受容度との差分を示す総合受容度差分のいずれかを前記受容度スコアとして用いる、
    請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記提示制御部は、前記受容度が変化した前記状況属性に基づいて、前記総合受容度または前記総合受容度差分のいずれかを前記受容度スコアとして選択する、
    請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記提示制御部は、前記受容度が変化した前記状況属性の数が閾値以上である場合、前記総合受容度差分を前記受容度スコアとして採用する、
    請求項４に記載の情報処理装置。
  7. 　前記提示制御部は、前記受容度スコアの低下要因である前記状況属性の変化に基づいて、前記推薦情報を提示させる、
    請求項２に記載の情報処理装置。
  8. 　前記提示制御部は、前記低下要因である前記状況属性の変化により当該状況属性に係る前記受容度が改善したことに基づいて、前記推薦情報を提示させる、
    請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 　前記提示制御部は、前記ユーザの発話に基づいて前記状況理由を取得する、
    請求項３に記載の情報処理装置。
  10. 　前記提示制御部は、問い合わせに対する前記ユーザの回答に基づいて前記状況理由を取得する、
    請求項３に記載の情報処理装置。
  11. 　前記提示制御部は、一般モデルとの差分に基づく前記ユーザの個人傾向に基づいて、前記状況理由を取得する、
    請求項３に記載の情報処理装置。
  12. 　前記ユーザは、ユーザ個人および当該ユーザが属するユーザグループを含み、
    　前記提示制御部は、前記ユーザ個人または前記ユーザグループのいずれかを対象に前記受容度スコアを算出する、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  13. 　前記提示制御部は、前記ユーザグループを構成する前記ユーザ個人に係るユーザ履歴に基づいて、前記前記受容度スコアを算出する、
    請求項１２に記載の情報処理装置。
    情報処理装置。
  14. 　前記コンテンツは、行楽スポットを含む、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  15. 　前記提示制御部は、分析したユーザプリファレンスとコンテンツプロファイルとに基づいて、前記推薦スコアを算出する、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  16. 　前記提示制御部による制御に基づいて前記ユーザに対し前記推薦情報を提示する提示部、
    　をさらに備える、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  17. 　プロセッサが、コンテンツに係る推薦スコアに基づいてユーザに対する推薦情報の提示を制御すること、
    　を含み、
    　前記提示を制御することは、前記コンテンツに係るコンテンツ状況と前記ユーザに係るユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアに基づいて、前記推薦情報の提示を制御すること、
    　をさらに含む、
    情報処理方法。
  18. 　コンピュータを、
    　コンテンツに係る推薦スコアに基づいてユーザに対する推薦情報の提示を制御する提示制御部、
    　を備え、
    　前記提示制御部は、前記コンテンツに係るコンテンツ状況と前記ユーザに係るユーザ状況とのマッチングにより算出した受容度スコアにさらに基づいて、前記推薦情報の提示を制御する、
    　情報処理装置、
    として機能させるためのプログラム。
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