JP2012099057A - 情報提供装置、方法およびプログラム - Google Patents

情報提供装置、方法およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2012099057A
JP2012099057A JP2010248421A JP2010248421A JP2012099057A JP 2012099057 A JP2012099057 A JP 2012099057A JP 2010248421 A JP2010248421 A JP 2010248421A JP 2010248421 A JP2010248421 A JP 2010248421A JP 2012099057 A JP2012099057 A JP 2012099057A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
user
interest
cluster
degree
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2010248421A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5598265B2 (ja
Inventor
Yoshio Ishizawa
善雄 石澤
Hiroki Mizuguchi
弘紀 水口
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Priority to JP2010248421A priority Critical patent/JP5598265B2/ja
Publication of JP2012099057A publication Critical patent/JP2012099057A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5598265B2 publication Critical patent/JP5598265B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】同じ場所に集まった人々に情報提供する際に、提供する情報に対して興味を持たないような人がいないように情報を提供することができる情報提供装置を実現する。
【解決手段】利用者を分類した利用者グループに情報を提供する情報提供装置であって、利用者の情報に対する興味の度合いを推定し、興味の度合いに基づいて情報を分類して情報クラスタを作成し、情報クラスタと興味の度合いとに基づいて利用者グループを作成する利用者グループ作成手段を備える。
【選択図】図1

Description

本発明は、利用者に情報を提供する情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムに関する。
近年、銭湯などにある大広間や病院の談話スペースなどに偶然集まった人々の間でコミュニケーションを取る機会を増やし、人と人のつながりを新たに作ったり、深めたりする試みがなされている。
これに関連する技術として、例えば、特許文献1には、各利用者の情報閲覧履歴から、同じURLを見た回数や単語の出現頻度などに基づいて、利用者が興味を示しやすい情報を抽出して、利用者に提示する技術が記載されている。
また、非特許文献1には、利用者の興味の特徴同士または情報の特徴同士の類似性を用いて、利用者や情報をまとめ、利用者グループや情報クラスタを作成する技術が記載されている。
特開2008−97078号公報
Toby Segaran著、「集合知プログラミング」オライリー・ジャパン、2008年17月25日発行、p.31〜58
例えば、ある場所に集まった人達に何らかの情報を提供することで、会話するきっかけを与え、人々の会話を活性化するといった装置が提案されている。このような装置を実現するために、例えば、非特許文献1に記載された技術と特許文献1に記載された技術とを組み合わせて、以下のような方法を用いることが考えられる。
・方法1
(1)閲覧情報には各利用者の興味が反映されていると仮定し、非特許文献1に記載されている方法を用いて、利用者が過去に閲覧した情報から、似た興味の利用者をまとめて利用者グループを作成する。
(2)特許文献1に記載されている方法を用いて、利用者グループ中の多くの利用者の閲覧した情報に共通した単語などを含む情報を、その利用者グループに提供する。
この方法を用いることにより、利用者グループ中の多くの利用者が興味を持ちやすい情報を提供することができる。
上記の方法では、同じような情報を見ている利用者のグループを作成し、各利用者グループ中の利用者の統計的な興味の高さに応じた情報提供を行っている。これとは別の方法として、例えば、似た内容の情報をクラスタとしてまとめ、各情報クラスタに含まれるような情報に興味を示す人を集めて、情報の提供を行うこともできる。
・方法2
(1)非特許文献1に記載されている方法を用いて、情報の類似性から情報をクラスタリングし、情報クラスタを作成する。
(2)情報クラスタに含まれる情報と利用者の興味の特徴との間の類似性から、情報クラスタを好む利用者を抽出し、利用者グループを作成する。
(3)情報クラスタに含まれる情報を、利用者グループに提供する。
このように、方法1または方法2を適用することで、上記の装置を実現できる。
しかしながら、装置に登録された利用者に情報を提供するとしても、利用者の興味は利用者毎に異なる。また、一定時間内に収集できる情報数は有限である。
そのため、利用者の興味同士の類似性を見て1以上の利用者グループを作成しても、個々の利用者グループ内の全利用者共通の興味に合った情報が提供できるとは限らず、提供された情報に興味を持てない利用者が利用者グループ内に存在する可能性がある。
また、情報同士の類似性を見て、1以上の情報クラスタを作成しても、利用者グループに所属する全利用者共通の興味に合った情報で構成された情報クラスタができるとは限らず、提供された情報に興味を持てない利用者が利用者グループ内に存在する可能性がある。
例えば、方法1を用いた場合には、利用者グループの分け方が適切にならない可能性がある。例えば、以下のような興味を持った利用者がいる場合を考える。
・利用者A:サッカーと日本の政治とに興味がある。
・利用者B:サッカーだけでなく、野球やゴルフなど、スポーツ全般に興味があり、邦楽にも興味がある。
・利用者C:サッカーには興味があるが、Jリーグにしか興味がない。また、音楽に興味がある。
・利用者D:野球に興味があり、国際政治にも興味がある。
・利用者E:野球には興味があるが、日本のプロ野球にしか興味がない。また、邦楽に興味がある。
方法1を利用し、利用者グループ(A、B、C)と、利用者グループ(D、E)とを作成したとする。利用者グループ(A、B、C)に所属する各利用者の興味から、利用者グループ内の全利用者が興味を持てると考えられるJリーグの情報を、利用者グループ(A、B、C)に提供できると、利用者の会話が活性化すると考えられる。
また、利用者グループ(D、E)に対しては、日本のプロ野球の情報を提供できると、利用者の会話が活性化すると考えられる。
しかし、情報リストの中に、日韓関係と邦楽とに関する情報はあるが、Jリーグや日本のプロ野球の情報がない場合には、利用者グループ中の利用者の誰もが興味のある情報を提供できない。このような場合、利用者グループ(A、D)と、利用者グループ(B、C、E)とに利用者を分け、それぞれ、日本の国際政治に関する情報と、邦楽に関する情報とを提供した方が、会話が活性化すると考えられる。
また、先に情報をクラスタリングした場合も、同様のことが起こり得る。例えば、次の5つの情報を考える。
・情報1:プロゴルファーA、新ヘアスタイル「アシンメトリー」披露
・情報2:B選手が“季節先取り”ファッションで帰国
・情報3:イタリアブランドCがデザイナーDとコラボレーション
・情報4:「最悪。絶対にわが社の製品ではない」E首相愛用?イタリアの高級ブランド社長が一部報道
・情報5:F監督らに文科省参与の辞令「スポーツの地位向上を」
方法2を利用し、ファッションに関する情報クラスタ(1、2、3)と、政治に関する情報クラスタ(4、5)とを作成したとする。この場合、ファッションに興味のある利用者グループにファッション情報を提供し、政治に興味のあるユーザグループに政治情報を提供できれば、利用者の会話が活性化すると考えられる。
しかし、利用者の中に、スポーツに興味のある利用者と、イタリアに興味のある利用者とがいるが、ファッションに興味のある利用者と政治に興味のある利用者とがいない場合には、利用者グループに所属する利用者が興味のある情報を提供できない。
このような場合、情報クラスタを、スポーツに関する情報クラスタ(1、2、5)とイタリアに関する情報クラスタ(3、4)とにした方が、利用者の会話が活性化すると考えられる。
以上のように、同じ場所にいる上記装置の利用者の興味、または情報だけに基づいて、利用者グループや情報クラスタを作成しても、全利用者に対して、興味を持てる情報を提供することはできない。
そこで、本発明は、同じ場所に集まった人々に会話の話題となる情報を提供する際、提供する情報に対して興味を持たないような人がいないように利用者をグループ化し、個々の利用者グループに所属する全利用者が興味を持てる情報を提供する情報提供装置、情報提供方法及び情報提供プログラムを提供することを目的とする。
本発明による情報提供装置は、利用者を分類した利用者グループに情報を提供する情報提供装置であって、利用者の情報に対する興味の度合いを推定し、興味の度合いに基づいて情報を分類して情報クラスタを作成し、情報クラスタと興味の度合いとに基づいて利用者グループを作成する利用者グループ作成手段を備えたことを特徴とする。
本発明による情報提供装置は、文字列で表される情報と、情報の特徴要素集合と、情報を提供される利用者の興味を情報の特徴要素集合で表した利用者興味とを入力とし、利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する情報提供装置であって、各利用者の各情報に対する興味の度合いを推定し、興味の度合いに応じて情報を分類して情報クラスタを作成し、情報クラスタから興味の度合いに基づいて利用者グループを作成する利用者グループ作成手段を備えたことを特徴とする。
本発明による情報提供方法は、利用者を分類した利用者グループに情報を提供する情報提供方法であって、利用者の情報に対する興味の度合いを推定し、興味の度合いに基づいて情報を分類して情報クラスタを作成し、情報クラスタと興味の度合いとに基づいて利用者グループを作成することを特徴とする。
本発明による情報提供プログラムは、利用者を分類した利用者グループに情報を提供させるための情報提供プログラムであって、コンピュータに、利用者の情報に対する興味の度合いを推定し、興味の度合いに基づいて情報を分類して情報クラスタを作成し、情報クラスタと興味の度合いとに基づいて利用者グループを作成する利用者グループ作成処理を実行させることを特徴とする。
本発明によれば、同じ場所に集まった人々に会話の話題となる情報を提供する際、提供する情報に対して興味を持たないような人がいないように利用者をグループ化し、個々の利用者グループに所属する全利用者が興味を持てる情報を提供することができる。
情報提供装置の第1の実施形態の構成の一例を示すブロック図である。 情報単語頻度記憶部が格納するデータの一例を示す説明図である。 閲覧単語頻度記憶部が格納するデータの一例を示す説明図である。 情報提供装置の第1の実施形態の動作の例を示すフローチャートである。 情報提供装置の第2の実施形態の構成の一例を示すブロック図である。 情報提供装置の第2の実施形態の動作の例を示すフローチャートである。 情報提供装置の最小の構成例を示すブロック図である。
実施形態1.
以下、本発明の第1の実施形態について図面を参照して説明する。図1は、情報提供装置の第1の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、本実施形態では、テキストとして表すことができるデータを情報と定義する。
本実施形態では、情報提供装置は、情報記憶部100と、利用者興味記憶部101と、利用者グループ作成部102と、情報出力部106とを備えている。なお、情報提供装置は、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。
情報記憶部100は、情報と情報の特徴とを格納する。以下、特徴を格納するとの表現を用いるが、具体的には特徴を示すデータを格納する。情報記憶部100は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。図2に情報記憶部100が格納するデータの一例を示す。
図2に示す例では、あらかじめ情報に対して形態素解析を行い、各単語(図2の例では名詞)の出現頻度を求めている。そして、情報記憶部100は、単語を次元、出現頻度を値とするベクトル(ここでは、情報ベクトルと呼ぶ)の形で、情報の特徴を格納している。これらの情報は、例えば、管理者等によって予め情報記憶部100に登録されている。また、例えば、マスコミや広告配信事業者等が運営するサーバから定期的に収集し、形態素解析して、これらの情報を蓄積するようにしてもよい。
利用者興味記憶部101は、利用者が興味を示した情報の特徴を格納する。利用者興味記憶部101は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。図3に利用者興味記憶部101が格納するデータの一例を示す。
図3に示す例では、利用者は興味のある情報を閲覧すると仮定し、ある利用者が閲覧した情報に対して形態素解析を行い、各単語(図3の例では名詞)の出現頻度を求めている。そして、利用者興味記憶部101は、単語を次元、出現頻度を値とするベクトル(ここでは、興味ベクトルと呼ぶ)の形で、各利用者の興味の特徴を格納している。これらの情報は、例えば、管理者等によって予め利用者興味記憶部101に登録されている。また、例えば、プロバイダ等のシステムを用いて、ユーザの検索履歴を定期的に収集し、形態素解析して、これらの情報を蓄積するようにしてもよい。
利用者グループ作成部102は、各情報に対する各利用者の興味の度合いを推定して情報のリスト(情報クラスタ)を作成し、各情報クラスタから利用者データを抽出して利用者グループデータを作成する機能を備えている。
以下、現実の利用者を特定するデータを利用者データと呼び、利用者グループを特定するデータを利用者グループデータと呼ぶ。なお、利用者グループとは、情報提供装置が設置された場所で現実に存在する利用者のグループではなく、ある情報を提供する対象として情報提供装置が定める利用者の集合のことである。また、本実施形態では、利用者グループを作成するとの表現を用いるが、具体的には、利用者グループを特定するための利用者グループデータを作成することである。
利用者グループ作成部102は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のCPUによって実現される。利用者グループ作成部102は、情報興味ベクトル作成部103と、情報クラスタ作成部104と、利用者抽出部105とを含む。
ここで、利用者の情報に対する興味の度合いを興味度と呼ぶ。情報興味ベクトル作成部103は、情報ベクトルと興味ベクトルとの類似性から各利用者の各情報に対する興味度を推定し、各情報に対して、利用者を次元とし、興味度を値とするベクトル(以下、情報興味ベクトルとも呼ぶ)を作成する機能を備えている。なお、情報興味ベクトル作成部103は、類似性の測定方法として、例えば、情報ベクトルと興味ベクトルとのcosine類似度を用いて測るなど、既存の方法を用いて興味度を求めることができる。
情報クラスタ作成部104は、情報興味ベクトルをクラスタリングし、利用者が似た興味を示す情報をまとめて、N個のクラスタ(ここでは、情報クラスタと呼ぶ)を作成する機能を備えている。なお、情報クラスタ作成部104は、クラスタリングの方法として、例えば、階層型クラスタリングや、k−meansクラスタリングなど、既存の方法を用いることができる。また、例えば、情報を提供する際に用いるディスプレイ装置などの表示装置の設置数に基づいて、作成する情報クラスタの個数Nを定めるようにしてもよい。
利用者抽出部105は、各情報クラスタに含まれる情報に対して、興味度の高い利用者から利用者グループに割り当てて利用者グループを形成し、利用者グループと情報クラスタとの対を作成する機能を備えている。
例えば、(1)利用者抽出部105は、情報クラスタに含まれる情報に対する興味度の高い順に利用者データを抽出し、抽出した利用者データを含む利用者グループデータを生成する。そして、利用者抽出部105は、生成した利用者グループデータと抽出元の情報クラスタとを対応付ける。
また例えば、(2)利用者抽出部105は、情報クラスタに含まれる情報に対する興味度の高い順に利用者データを抽出し、抽出した利用者データと、予め抽出元の情報クラスタに対応付けられた利用者グループデータとを対応付ける。
また例えば、(3)利用者抽出部105は、情報クラスタに含まれる情報に対する興味度の高い順に利用者データを抽出し、抽出した利用者データと抽出元の情報クラスタとを対応付け、対応付けられた利用者データの集合を情報クラスタに対する利用者グループデータと定める。
以下、「利用者データを利用者グループデータに割り当てる」や「利用者データを利用者グループデータに所属させる」などの表現を用いるが、具体的には、利用者抽出部105が上記の(1)から(3)のような処理を実行することである。
情報出力部106は、利用者グループに対して、対応する情報クラスタに含まれる情報を提供する機能を備えている。情報出力部106は、例えば、ディスプレイ装置等の表示装置に情報を表示させるように制御することで、利用者グループに情報を提供する。また、例えば、情報出力部106は、利用者グループに含まれる利用者が保持する端末装置に情報を配信する。
本実施形態では、情報提供装置が設置された場所に複数の利用者が存在し、表示装置に情報を表示させることによって、その複数の利用者に情報を提供する例について説明する。なお、このような形態に限らず、例えば、情報提供装置が、利用者がそれぞれ保持する端末装置に情報を配信するような形態であってもよい。この場合には、例えば、利用者興味記憶部101は、利用者が端末装置を用いてウェブサイト等で閲覧した内容を示す情報を蓄積し、興味ベクトルの形で格納しているものとする。
次に、情報提供装置の動作について、図4を用いて説明する。図4は、情報提供装置の第1の実施形態の動作の例を示すフローチャートである。情報提供装置は、例えば、利用者や管理者の操作に従って以下の動作を実行する。
例えば、管理者が情報提供装置の起動操作を行うと、情報興味ベクトル作成部103は、情報単語頻度記憶部100から情報の情報ベクトルを抽出する(ステップS1)。
次いで、情報興味ベクトル作成部103は、利用者興味記憶部101から利用者の興味ベクトルを抽出する(ステップS2)。
次いで、情報興味ベクトル作成部103は、抽出した情報ベクトルと興味ベクトルとから興味度を推定する(ステップS3)。すなわち、情報興味ベクトル作成部103は、抽出した情報ベクトルと興味ベクトルとに基づいて、興味度を算出する。
具体的には、図2および図3に示す例の場合、情報興味ベクトル作成部103は、情報ベクトルと興味ベクトルとの単語の出現頻度の類似性を興味度として用いることができる。なお、類似度計算に関するcosine類似度などの具体的方法の詳細については、例えば文献(徳永健伸著、「情報検索と言語処理(言語と計算)」東京大学出版会、1999年11月発行、p.31)に記載されている。
その後、情報興味ベクトル作成部103は、情報ベクトルと興味ベクトルとの全ての組み合わせに対して、興味度を推定し終えるまで、ステップS1からS3の処理を繰り返す(ステップS4)。
次いで、情報興味ベクトル作成部103は、情報に対して、利用者を次元とし、興味度を値とする情報興味ベクトルを作成する(ステップS5)。
例えば、情報1に対して、利用者A、B、C、D、Eの興味度が、それぞれ、0.2、0.8、0.1、0.5、0.3とすると、情報興味ベクトル作成部103が作成する情報興味ベクトルvは、v=(0.2,0.8,0.1,0.5,0.3)となる。
次いで、情報クラスタ作成部104は、情報興味ベクトルをクラスタリングし、情報を利用者の興味に応じたN個の情報クラスタにまとめる(ステップS6)。すなわち、情報クラスタ作成部104は、情報興味ベクトルをクラスタリングし、利用者が似た興味を示す情報をまとめて、N個の情報クラスタを作成する。
次いで、利用者抽出部105は、情報クラスタに含まれる情報に対して、興味度の高い利用者を示す利用者データを抽出し、全利用者データが必ず情報クラスタに対応する利用者グループデータのいずれかに属するように振り分け、利用者グループデータを作成する(ステップS7)。
例えば、利用者抽出部105は、各情報クラスタ中の情報興味ベクトルの和を求めて規格化し、平均興味ベクトルを算出し、平均興味ベクトルの各値(各利用者の平均興味度)が高い利用者データから順に情報クラスタに対応する利用者グループデータに割り当てる。そして、利用者抽出部105は、この処理を、全ての利用者データがどこかの利用者グループデータに所属するまで繰り返すことで、利用者グループデータを作成できる。この際、利用者抽出部105は、どこかの利用者グループデータに既に割り当てた利用者データを、他の利用者グループデータに割り当てないように制御し、1の利用者データが、1の利用者グループデータにだけ所属するようにする。
以上の処理を実行することにより、興味度に基づいて特定した利用者の集合である利用者グループと情報クラスタとの対応付けができたため、情報出力部106は、利用者グループに対して、対応する情報クラスタに含まれる情報を提供する(ステップS8)。具体的には、情報出力部106は、ディスプレイ装置等の表示装置に情報を表示させるように制御することで、利用者グループに情報を提供する。
以上に説明したように、本実施形態では、情報と、情報の特徴と、利用者興味の特徴とを入力とし、情報に対する各利用者の興味度に基づいて情報をクラスタリングし、情報クラスタに対して興味度の高い順に利用者を割り当てて利用者グループデータを作成する。また、その際に全利用者データが必ずいずれかの利用者グループデータに所属するように利用者グループデータを作成する。そして、利用者グループに対して、対応する情報クラスタに含まれる情報を提供する。
したがって、提供する情報に対して興味を持たないような人がいないように利用者をグループ化し、個々の利用者グループに所属する全利用者が興味を持てる情報を提供する情報提供装置を実現することができる。
実施形態2.
次に、本発明の第2の実施形態について図面を参照して説明する。図5は、情報提供装置の第2の実施形態の構成例を示すブロック図である。
図5に示すように、本実施形態では、第1の実施形態に比べ、利用者抽出部105に代えて利用者選択部107を含む点で異なる。なお、他の構成要素については、第1の実施形態と同様である。以下、第1の実施形態と異なる点についてのみ説明する。
利用者選択部107は、情報クラスタから興味度が高い順に利用者データを抽出し、抽出した利用者データを利用者グループデータに割り当てる処理を、全利用者データがいずれかの利用者グループデータに所属するまで繰り返す機能を備えている。
ここで、利用者選択部107は、第1の実施形態の利用者抽出部105と異なり、利用者データを複数の利用者グループデータに所属させることができる。
具体的には、利用者選択部107は、割り当てを繰り返す過程で、利用者データを複数の情報クラスタ(すなわち、利用者グループデータ)に割り当てた場合には、一旦、そのまま割り当てた利用者グループデータにその利用者データを所属させる。
また、利用者選択部107は、利用者グループへの割り当ての終了後、複数の利用者グループに所属した利用者に対して、情報クラスタに含まれる情報を表現する特徴語などのメタ情報を提示し、どの利用者グループに所属するかを利用者自身に選択させることができる。
具体的には、利用者選択部107は、ディスプレイ装置等の表示装置に複数の情報クラスタのメタ情報を表示させるように制御する。そして、メタ情報を見た利用者がいずれかの情報クラスタ(すなわち、所属する利用者グループ)を選択する操作を行うと、利用者選択部107は、利用者の操作に従って、対応する利用者データを選択した利用者グループデータにのみ割り当てる処理を行う。
次に、本実施形態の動作について説明する。図6は、情報提供装置の第2の実施形態の動作の例を示すフローチャートである。
図6に示す本実施形態の動作の例は、図4に示す第1の実施形態の動作の例にステップS9およびステップS10を追加したものである。ステップS1からS6の処理については第1の実施形態と同様であるため、ステップS7以降の処理についてのみ説明する。
ステップS6において情報クラスタを作成すると、利用者選択部107は、情報クラスタから興味度が高い順に利用者データを抽出し、抽出した利用者データを利用者グループデータに割り当てる(ステップS7)。ここでは、利用者選択部107は、第1の実施形態と異なり、1の利用者データが、1の利用者グループデータにだけ所属するように制御せず、利用者データを複数の利用者グループデータに所属させることができる。
次いで、利用者選択部107は、複数の利用者グループに所属している利用者が存在するか否かを判断する(ステップS9)。すなわち、利用者選択部107は、複数の利用者グループデータに含まれる利用者データが存在するか否かを判断する。
複数の利用者グループに所属している利用者が存在すると判断した場合には、利用者選択部107は、利用者に対して、所属している利用者グループに対応する情報クラスタに関するメタ情報を提示する(ステップS10)。具体的には、利用者選択部107は、ディスプレイ装置等の表示装置に複数の情報クラスタのメタ情報を表示させるように制御する。
利用者選択部107は、情報クラスタに含まれる情報を表現するメタ情報を利用者に提示するために、例えば、各情報クラスタからTF−IDFなどの指標によりM語の特徴語を抽出し、利用者に特徴語を提示する。このような処理が実行されることで、利用者は各情報クラスタにどのような情報が含まれているのかを知ることができる。なお、特徴語を抽出するためのTF−IDFに関しては、例えば文献(徳永健伸著、「情報検索と言語処理(言語と計算)」東京大学出版会、1999年11月発行、p.32)に記載されている。
これによって、複数の利用者グループに所属した利用者は、情報クラスタにどのような情報が含まれているのかを知ることができるので、そのときの利用者の好みに応じた情報を選択し、情報の提供を受けることができる。
そして、メタ情報を見た利用者がいずれかの情報クラスタ(すなわち、所属する利用者グループ)を選択する操作を行うと、利用者選択部107は、利用者の操作に従って、対応する利用者データを選択した利用者グループデータにのみ割り当てる処理を行う。
次いで、情報出力部106は、割り当てなおした利用者グループデータに基づいて、利用者グループに対して、対応する情報クラスタに含まれる情報を提供する(ステップS8)。具体的には、情報出力部106は、ディスプレイ装置等の表示装置に情報を表示させるように制御することで、利用者グループに情報を提供する。
このように、本実施形態では、第1の実施形態の効果に加え、利用者に対して興味度の高い複数の情報クラスタを提示して選択させることで、より利用者の興味に合致した情報を提供することができる。
以上に説明したように、本発明によれば、情報に対する各利用者の興味の度合いに基づいて情報をクラスタリングし、情報クラスタに対して興味度の高い順に利用者を割り当てて利用者グループを作成する。そして、その際に全利用者が必ずいずれかの情報クラスタに割り当たるようにして利用者グループを作成する。そのため、提供する情報に対して興味を持たないような人がいないように利用者をグループ化し、個々の利用者グループに所属する全利用者が興味を持てる情報を提供することができる。
次に、本発明による情報提供装置の最小構成について説明する。図7は、情報提供装置の最小の構成例を示すブロック図である。図7に示すように、利用者を分類した利用者グループに情報を提供する情報提供装置は、最小の構成要素として、利用者グループ作成手段1を含む。
図7に示す最小構成の情報提供装置では、利用者グループ作成手段1は、利用者の情報に対する興味の度合いを推定し、興味の度合いに基づいて情報を分類して情報クラスタを作成し、情報クラスタと興味の度合いとに基づいて利用者グループを作成する。
従って、最小構成の情報提供装置によれば、同じ場所に集まった利用者に会話の話題となる情報を提供する際、提供する情報に対して興味を持たないような人がいないように利用者をグループ化し、個々の利用者グループに所属する全利用者が興味を持てる情報を提供することができる。
なお、本実施形態では、以下の(1)〜(5)に示すような情報提供装置の特徴的構成が示されている。
(1)情報提供装置は、利用者を分類した利用者グループに情報を提供する情報提供装置であって、利用者の情報に対する興味の度合い(例えば、興味度)を推定し、興味の度合いに基づいて情報を分類して情報クラスタを作成し、情報クラスタと興味の度合いとに基づいて利用者グループを作成する利用者グループ作成手段(例えば、利用者グループ作成部102によって実現される)を備えることを特徴とする。
(2)情報提供装置は、文字列で表される情報と、情報の特徴要素集合と、情報の特徴要素集合で利用者の興味を表した利用者興味情報とを入力とし、利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する情報提供装置であって、情報、特徴要素集合および利用者興味情報に基づいて、利用者毎の各情報に対する興味の度合い(例えば、興味度)を推定し、興味の度合いに応じて情報を分類して情報クラスタを作成し、情報クラスタから興味の度合いに基づいて利用者グループを作成する利用者グループ作成手段(例えば、利用者グループ作成部102によって実現される)を備えることを特徴とする。
(3)情報提供装置において、特徴要素は、情報中に出現する単語を次元とし、単語の出現頻度を値とする情報ベクトルであり、利用者興味情報は、利用者が閲覧した情報中の単語を次元とし、単語の利用者が閲覧した情報中の出現頻度を値とする利用者興味ベクトルであり、利用者グループ作成手段は、情報ベクトルと利用者興味ベクトルとに基づいて、各情報に対する利用者毎の興味の度合いを、情報ベクトルと利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、各情報に対して、利用者を次元とし、興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成手段(例えば、情報興味ベクトル作成部103によって実現される)と、情報興味ベクトルを用いて情報をクラスタリングする情報クラスタ作成手段(例えば、情報クラスタ作成部104によって実現される)と、情報クラスタに対して、興味の度合いの高い利用者を、利用者グループを作成するために情報クラスタ中の情報ベクトルから抽出する利用者抽出手段(例えば、利用者抽出部105によって実現される)とを含むように構成されていてもよい。
(4)情報提供装置において、利用者グループ作成手段は、特徴要素として用いる情報中に出現する単語を次元とし、単語の出現頻度を値とする情報ベクトルと、利用者興味情報として用いる利用者が閲覧した情報中の単語を次元とし、単語の利用者が閲覧した情報中の出現頻度を値とする利用者興味ベクトルとに基づいて、各情報に対する利用者毎の興味の度合いを、情報ベクトルと利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、各情報に対して、利用者を次元とし、興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成手段(例えば、情報興味ベクトル作成部103によって実現される)と、情報興味ベクトルを用いて情報をクラスタリングする情報クラスタ作成手段(例えば、情報クラスタ作成部104によって実現される)と、作成した情報クラスタの特徴を表すデータを利用者に提示し、利用者の選択操作に従って、利用者に対応する情報クラスタを選択する利用者選択手段(例えば、利用者選択部107によって実現される)とを含むように構成されていてもよい。
(5)情報提供装置において、作成した利用者グループに対応する情報クラスタに含まれる情報を表示装置に表示させるように制御する表示制御手段(例えば、情報出力部106によって実現される)を備えるように構成されていてもよい。
本発明は、周囲の人と話しやすく、知らない人同士を知り合わせたり、知っている人をさらに仲良くさせたりする環境を提供する用途に適用できる。
1 利用者グループ作成手段
100 情報単語頻度記憶部
101 利用者興味記憶部
102 利用者グループ作成部
103 情報興味ベクトル作成部
104 情報クラスタ作成部
105 利用者抽出部
106 情報出力部
107 利用者選択部

Claims (7)

  1. 利用者を分類した利用者グループに情報を提供する情報提供装置であって、
    前記利用者の情報に対する興味の度合いを推定し、前記興味の度合いに基づいて前記情報を分類して情報クラスタを作成し、前記情報クラスタと前記興味の度合いとに基づいて前記利用者グループを作成する利用者グループ作成手段を
    備えたことを特徴とする情報提供装置。
  2. 文字列で表される情報と、前記情報の特徴要素集合と、情報の特徴要素集合で利用者の興味を表した利用者興味情報とを入力とし、前記利用者を分類して、利用者グループを作成し、利用者グループに情報を提供する情報提供装置であって、
    前記情報、前記特徴要素集合および前記利用者興味情報に基づいて、前記利用者毎の前記各情報に対する興味の度合いを推定し、前記興味の度合いに応じて前記情報を分類して情報クラスタを作成し、前記情報クラスタから前記興味の度合いに基づいて前記利用者グループを作成する利用者グループ作成手段を
    備えたことを特徴とする情報提供装置。
  3. 特徴要素は、情報中に出現する単語を次元とし、当該単語の出現頻度を値とする情報ベクトルであり、
    利用者興味情報は、利用者が閲覧した情報中の単語を次元とし、当該単語の前記利用者が閲覧した情報中の出現頻度を値とする利用者興味ベクトルであり、
    利用者グループ作成手段は、
    前記情報ベクトルと前記利用者興味ベクトルとに基づいて、前記各情報に対する前記利用者毎の興味の度合いを、前記情報ベクトルと前記利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、前記各情報に対して、利用者を次元とし、前記興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成手段と、
    前記情報興味ベクトルを用いて前記情報をクラスタリングする情報クラスタ作成手段と、
    前記情報クラスタに対して、前記興味の度合いが高い利用者を、利用者グループを作成するために当該情報クラスタ中の情報ベクトルから抽出する利用者抽出手段とを含む
    請求項2記載の情報提供装置。
  4. 利用者グループ作成手段は、
    特徴要素として用いる情報中に出現する単語を次元とし、当該単語の出現頻度を値とする情報ベクトルと、利用者興味情報として用いる利用者が閲覧した情報中の単語を次元とし、当該単語の前記利用者が閲覧した情報中の出現頻度を値とする利用者興味ベクトルとに基づいて、前記各情報に対する前記利用者毎の興味の度合いを、前記情報ベクトルと前記利用者興味ベクトルとの類似性から推定し、前記各情報に対して、利用者を次元とし、前記興味の度合いを値とする情報興味ベクトルを作成する情報興味ベクトル作成手段と、
    前記情報興味ベクトルを用いて前記情報をクラスタリングする情報クラスタ作成手段と、
    作成した前記情報クラスタの特徴を表すデータを前記利用者に提示し、前記利用者の選択操作に従って、前記利用者に対応する情報クラスタを選択する利用者選択手段とを含む
    請求項2記載の情報提供装置。
  5. 作成した利用者グループに対応する情報クラスタに含まれる情報を表示装置に表示させるように制御する表示制御手段を備えた
    請求項2から請求項4のうちのいずれか1項に記載の情報提供装置。
  6. 利用者を分類した利用者グループに情報を提供する情報提供方法であって、前記利用者の情報に対する興味の度合いを推定し、前記興味の度合いに基づいて前記情報を分類して情報クラスタを作成し、前記情報クラスタと前記興味の度合いとに基づいて前記利用者グループを作成する
    ことを特徴とする情報提供方法。
  7. 利用者を分類した利用者グループに情報を提供させるための情報提供プログラムであって、
    コンピュータに、
    前記利用者の情報に対する興味の度合いを推定し、前記興味の度合いに基づいて前記情報を分類して情報クラスタを作成し、前記情報クラスタと前記興味の度合いとに基づいて前記利用者グループを作成する利用者グループ作成処理を
    実行させるための情報提供プログラム。
JP2010248421A 2010-11-05 2010-11-05 情報提供装置、方法およびプログラム Active JP5598265B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010248421A JP5598265B2 (ja) 2010-11-05 2010-11-05 情報提供装置、方法およびプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010248421A JP5598265B2 (ja) 2010-11-05 2010-11-05 情報提供装置、方法およびプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2012099057A true JP2012099057A (ja) 2012-05-24
JP5598265B2 JP5598265B2 (ja) 2014-10-01

Family

ID=46390868

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2010248421A Active JP5598265B2 (ja) 2010-11-05 2010-11-05 情報提供装置、方法およびプログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5598265B2 (ja)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000194725A (ja) * 1998-12-25 2000-07-14 Just Syst Corp 類似グル―プ抽出装置、及び類似グル―プ抽出プログラムが記憶された記憶媒体
JP2001075972A (ja) * 1999-08-31 2001-03-23 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> ユーザグループ動的生成方法及び装置、並びにユーザグループ動的生成プログラムを記録した記録媒体
JP2005070864A (ja) * 2003-08-27 2005-03-17 Dainippon Printing Co Ltd 情報推薦装置、情報推薦方法、コンピュータ、及び記録媒体
JP2010218353A (ja) * 2009-03-18 2010-09-30 Oki Electric Ind Co Ltd クラスタリング装置およびクラスタリング方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000194725A (ja) * 1998-12-25 2000-07-14 Just Syst Corp 類似グル―プ抽出装置、及び類似グル―プ抽出プログラムが記憶された記憶媒体
JP2001075972A (ja) * 1999-08-31 2001-03-23 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> ユーザグループ動的生成方法及び装置、並びにユーザグループ動的生成プログラムを記録した記録媒体
JP2005070864A (ja) * 2003-08-27 2005-03-17 Dainippon Printing Co Ltd 情報推薦装置、情報推薦方法、コンピュータ、及び記録媒体
JP2010218353A (ja) * 2009-03-18 2010-09-30 Oki Electric Ind Co Ltd クラスタリング装置およびクラスタリング方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP5598265B2 (ja) 2014-10-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6487201B2 (ja) 推奨ページを生成するための方法及び装置
US20170140058A1 (en) Systems and Methods for Identifying Influencers and Their Communities in a Social Data Network
CN104969224B (zh) 未认可及新用户的改善用户体验
TWI636416B (zh) 內容個人化之多相排序方法和系統
US20160232241A1 (en) Aggregating News Events on Online Social Networks
US20200401908A1 (en) Curated data platform
KR20160057475A (ko) 소셜 데이터를 능동적으로 획득하기 위한 시스템 및 방법
CN104751354B (zh) 一种广告人群筛选方法
An et al. Personas for content creators via decomposed aggregate audience statistics
CN113779381B (zh) 资源推荐方法、装置、电子设备和存储介质
Saeed et al. Text stream to temporal network-a dynamic heartbeat graph to detect emerging events on twitter
JP2015018559A (ja) マルチメディアコンテンツを増強する方法および対応するデバイス
US9020863B2 (en) Information processing device, information processing method, and program
WO2016194621A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム
JP5827874B2 (ja) キーワード取得装置、コンテンツ提供システム、キーワード取得方法、プログラム及びコンテンツ提供方法
KR101931624B1 (ko) 패션 분야의 트렌드 분석방법 및 이를 포함하는 저장매체
KR101976056B1 (ko) 추천 시스템 및 추천 방법
JP2015097026A (ja) トレンド分析装置、トレンド分析方法およびトレンド分析プログラム
KR101556020B1 (ko) 연령과 성별에 따른 관심사를 기반으로 블로그를 추천하는 시스템 및 방법
JP2017134675A (ja) 情報検索装置及びプログラム
JP5598265B2 (ja) 情報提供装置、方法およびプログラム
JP2011076366A (ja) コンテンツタグ収集方法、コンテンツタグ収集用プログラム、コンテンツタグ収集システム及びコンテンツ検索システム
JP6373767B2 (ja) 話題語ランキング装置、話題語ランキング方法、およびプログラム
Kadam et al. Big data analytics-recommendation system with Hadoop Framework
Xue et al. Sequential correspondence hierarchical Dirichlet processes for video data analysis

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20131002

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20140423

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20140513

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20140625

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20140715

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20140728

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5598265

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150