JP2015060547A - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラムおよび端末装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの嗜好に合った情報を提示することができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムを提供すること。【解決手段】情報処理装置は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を備える。【選択図】図１０

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

情報収集において、最近、ユーザの質問に対してそれに詳しい人が当該質問に回答する、といったインターネットに接続された質問回答サイトが盛んに利用されている。このような質問回答サイトでは、大量の質問が投稿されているため、ユーザがその中から探している質問を探し出すことが困難である場合がある。そこで、ユーザの嗜好に応じた質問を探し出して提示するマイニングシステムが提案されている。

例えば、特許文献１に記載の技術は、レコメンド情報生成装置が、ユーザが閲覧したコンテンツを示す履歴コンテンツに基づいてユーザ特徴ベクトルを計算するユーザ特徴ベクトル計算部と、ユーザ特徴ベクトルと配信対象コンテンツの特徴ベクトルとの類似度を示す予測値を計算するコンテンツカテゴリ評価値計算部と、履歴コンテンツから固有名詞の集合を抽出し、抽出された固有名詞に基づいて生成された固有名詞型ユーザ特徴ベクトルと配信対象コンテンツのコンテンツ特徴ベクトルとの類似度を計算する固有名詞抽出部と、予測値および類似度に基づいて更新予測値を計算し、計算された更新予測値に基づいて定められたコンテンツをレコメンド情報として生成して配信するコンテンツ予測計算部と、を備えるものである。

また、特許文献２に記載の技術は、レコメンド情報生成装置が、ユーザがおかれている状況情報を取得する履歴収集部と、取得された状況情報を履歴情報として記憶するユーザ履歴管理ＤＢと、取得された状況情報で示される状況と、過去において記憶された履歴情報で示される状況との間の類似度を計算する状況類似度計算部と、類似度に基づいて、履歴情報を並び替える履歴ランキング部と、並び替えられた履歴情報の並び順に基づいて、ユーザの特徴を表すユーザ特徴ベクトルを計算するユーザ特徴ベクトル計算部と、計算されたユーザ特徴ベクトルに基づいて、ユーザに対するレコメンド情報を生成するコンテンツ並び替え部と、を備えるものである。

特開２０１０−２６２３８３号公報 特開２０１０−１２８９２７号公報

しかしながら、特許文献１、特許文献２に記載の技術を用いても、あるユーザが閲覧するコンテンツが、当該ユーザと嗜好が類似する複数の類似ユーザが閲覧したコンテンツであってもコンテンツが古いものであったり、過去に話題になったものであったり、季節性のあるものであったりする場合、マイニングするコンテンツが広範囲となり、当該あるユーザの現在の嗜好とは関係のないものまで提示してしまうという欠点があった。このように、ユーザの嗜好に合った情報を提示することができないという欠点があった。

本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、ユーザの嗜好に合った情報を提示することができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを課題とする。

（１）本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の第１の態様は、情報処理装置であって、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を備えることを特徴とする情報処理装置である。

（２）また、本発明の第２の態様は、情報処理装置であって、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツを日時情報によりフィルタリングして、前記対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部と、を備えることを特徴とする情報処理装置である。

（３）また、本発明の第３の態様は、情報処理装置であって対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツを日時情報によりフィルタリングして、前記対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部と、を備えることを特徴とする情報処理装置である。

（４）また、本発明の第４の態様は、情報処理システムであって、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を備えることを特徴とする情報処理システムである。

（５）また、本発明の第５の態様は、情報処理装置の情報処理方法であって、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理過程と、前記嗜好情報フィルタリング処理過程によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出過程と、前記類似ユーザ抽出過程により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出過程と、を有することを特徴とする情報処理方法である。

（６）また、本発明の第６の態様は、情報処理装置の情報処理プログラムであって、情報処理装置のコンピュータに、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理ステップと、前記嗜好情報フィルタリング処理ステップによりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出ステップと、前記類似ユーザ抽出ステップにより抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出ステップと、を実行させるための情報処理プログラムである。

本発明の情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムによれば、ユーザの嗜好に合った情報を提示することができる。

本発明の第１の実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係る端末装置に表示される画像の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係るデータベースサーバの構成の一例を示す概略ブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るデータベースサーバに記憶されている質問情報の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係るデータベースサーバに記憶されているユーザ情報の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係るデータベースサーバに記憶されている分類情報の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係るデータベースサーバに記憶されている閲覧情報の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係るデータベースサーバに記憶されている回答情報の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係る端末装置の構成の一例を示す概略ブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るウェブサーバの構成の一例を示す概略ブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るウェブサーバのハードウェア構成の一例を示すハードウェア構成図である。 本発明の第１の実施形態に係る対象ユーザと類似ユーザが閲覧した質問の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係る質問２に対する質問３の類似度の一例を説明する説明図である。 本発明の第１の実施形態に係る定義情報の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係る対象ユーザの閲覧履歴の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係る類似ユーザの閲覧履歴の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係るフィルタリング処理された類似ユーザの閲覧履歴の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係るお薦め情報の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係るウェブサーバにおける情報処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係るウェブサーバにおける情報処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態に係る端末装置に表示される画像の一例を示す概略図である。 本発明の第３の実施形態に係る定義情報の一例を示す概略図である。 本発明の第４の実施形態に係る定義情報の一例を示す概略図である。 本発明の第６の実施形態に係るウェブサーバの構成の一例を示す概略ブロック図である。 本発明の第６の実施形態に係るウェブサーバにおける情報処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第７の実施啓太に係るウェブサーバにおける情報処理の一例を示すフローチャートである。

（第１の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第１の実施形態について詳しく説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態に係る情報処理システム１の構成の一例を示す概略図である。
情報処理システム１は、データベースサーバ１００、ウェブサーバ（以下で、「情報処理装置」と言うことがある。）２００および端末装置３００を備える。なお、情報処理システム１は、端末装置３００を複数備えてもよい。

情報処理システム１は、端末装置３００を使用するユーザ（以下、「対象ユーザ」ということがある。）に対して、物品（例えば、コンテンツ）に対する嗜好が対象ユーザに類似する一人以上の類似ユーザが嗜好するコンテンツを提示する。ここで、物品は、例えば、衣服、車、本などの有体物だけでなく、音楽、映画、アニメーション、テレビ番組、ビデオゲーム、ソフトウェア、ウェブページなどのコンテンツ、ウェブページ内のコンテンツ（例えば、ウェブページ上での質問、ウェブページ上での回答、ウェブページ上での物品またはサービスに対する評価）などの無体物を含む。本実施形態では、主に、物品がコンテンツ、より具体的にはウェブページ上での質問である場合を例にとって説明する。すなわち、情報処理システム１は、対象ユーザにウェブページ上での質問に対する嗜好が類似する一人以上の類似ユーザが嗜好するウェブページ内のコンテンツを提示する。

また、コンテンツは、ウェブページ（例えば、掲示板、ソーシャルネットワークサービス、ブログ、ミニブログなども含む）上での質問、当該質問に対する回答、コメント、物品（例えば、本）に関する情報（例えば、商品名、商品の詳細情報）、検索対象物（例えば、ウェブページ）、または、これらの任意の組み合わせである。本実施形態では、コンテンツが、主に、ウェブページ上での質問、当該質問に対する回答、または、それらの組み合わせを示すデータである場合を例にとって説明する。本実施形態において、対象ユーザに嗜好が類似する類似ユーザ（以下、「類似ユーザ」ともいう）とは、一例として、対象ユーザと同じ質問を閲覧する傾向を有するユーザである。

また、ユーザの嗜好を示す嗜好情報は、コンテンツ（例えば、質問）の閲覧履歴、コンテンツの投稿履歴、コンテンツへの回答履歴、物品（例えば、本）の購買履歴、コンテンツの投稿者の年齢、コンテンツの投稿者の性別、ユーザのお気に入りのもののリスト、ユーザの欲しいもののリスト、ユーザの趣味、ユーザの悩み事、などである。本実施形態では、嗜好情報が主に質問の閲覧履歴である場合を例にとって説明する。

データベースサーバ１００には、例えば、質問情報、分類情報、ユーザ情報、閲覧情報、回答情報、およびリソースデータが記憶されている。質問情報は、ユーザがそれぞれ投稿した質問に関する情報である。分類情報は、各コンテンツ（例えば、質問）に対応する分類に関する情報である。ユーザ情報は、各ユーザに関する情報である。閲覧情報は、ユーザによる各質問の閲覧に関する情報であり、例えば、閲覧履歴を示す閲覧情報がある。回答情報は、ユーザが各質問に対して投稿した回答に関する情報であり、例えば、回答履歴を示す回答情報がある。リソースデータは、質問および回答等の素材となるデータをウェブページに挿入して所定の言語で表記された表示データを構成し、構成した表示データを表示する際に必要なデータである。所定の言語とは、例えば、ＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ：エイチティーエムエル）などのマークアップ言語である。質問情報、閲覧情報、ユーザ情報などは、データベースサーバ１００にテーブルとして記憶されている。データベースサーバ１００に記憶するデータの例については後述する。

ウェブサーバ２００は、演算の機能と、アクセス制御機能と、端末装置３００に送信する表示データ（例えば、ＨＴＭＬデータ）を生成するウェブアプリケーション機能と、を有する。ウェブサーバ２００は、端末装置３００から受信した情報要求データに応じて、データベースサーバ１００から情報要求データにて要求された情報を抽出する。ウェブサーバ２００は、抽出した情報を示す要求結果データを生成し、生成した要求結果データを端末装置３００に送信する。

端末装置３００は、表示データをウェブサーバ２００から受信し、受信した表示データに応じたウェブページの画像を表示する。また、端末装置３００は、ウェブサーバ２００に情報を要求することを表す情報要求データを送信し、当該情報要求データの応答としてウェブサーバ２００から、要求された情報を示す要求結果データを受信する。そして、端末装置３００は、受信した要求結果データが表す要求結果を、例えば、画像で表示する。

次に、端末装置３００に表示される画像の例について説明する。
図２は、本発明の第１の実施形態に係る端末装置３００に表示される画像の一例を示す概略図である。
この例では、医療健康に関する質問と応答の組からなるコンテンツを示す画像が示されている。図２の上段のウィンドウは、「カテゴリ別／閲覧履歴カテゴリ フィルタリング」という表題を有する。このウィンドウは、利用可能なコンテンツを、カテゴリ別に表示するか否か、閲覧履歴カテゴリ（後述）に応じたコンテンツを表示するか否か、を対象ユーザが選択可能であることを示す。端末装置３００は、□印を指示する操作を検出し、その右隣に示されているカテゴリ（例えば、「内科、アレルギー、メタボ、・・・」など）を選択する。□印に重畳しているチェックマークは、その右隣に示されているカテゴリが選択されていることを示す。この例では、「全カテゴリ」が選択されたことにより、「内科、アレルギー、メタボ、・・・」、「小児科、子供の養育、・・・」、「外科、神経科、・・・」、「健康相談全般（薬・症状など）、・・・」が自動で選択される。

図２の下段のウィンドウは、「医療健康相談Ｑ＆Ａ」という表題を有する。このウィンドウの左上端、右上端には、それぞれ対象ユーザの氏名「○○○○」、検索に用いる文字列（キーワード）を受け付ける入力欄（検索窓）がそれぞれ表示されている。入力欄の右隣には、例えば、検索ボタンが表示されている。対象ユーザは、例えば、検索ボタンの操作により検索を指示することで、入力欄に入力された文字列を含む質問を検索することを要求する。

このウィンドウの左下には、「閲覧履歴」として対象ユーザが閲覧した各質問の冒頭部分が３件分、一覧表示されている。「閲覧履歴」は、対象ユーザの嗜好を示す嗜好情報の一つである。
このウィンドウの右下には、「おすすめ」情報として、各質問の冒頭部分が６件分、一覧表示されている。

ここで、「閲覧履歴」、「おすすめ」の各列の右端に表示されている右向きの△印は、その位置を指示する操作を検出したとき、その質問とその質問に対する回答の全文が表示されることを示す。
また、「おすすめ」を表示する表示モードとしては、質問文アクセス履歴モード（第１表示モード）と質問文レコメンドモード（第２表示モード）の二つがある。表示モードが第１表示モードである場合、端末装置３００は、全てのユーザが投稿した質問を表示する。一方、表示モードが第２表示モードである場合、端末装置３００は、類似ユーザが投稿した質問を表示する。

図３は、本発明の第１の実施形態に係るデータベースサーバ１００の構成の一例を示す概略ブロック図である。
データベースサーバ１００は、データベース１１０、通信部１２０およびＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：中央演算処理装置）１３０を備える。データベース１１０と通信部１２０とは、バス（母線）を介してＣＰＵ１３０と相互に接続されている。

データベース１１０には、例えば、質問情報が格納されたテーブルＴ１（図４、アイテムテーブルともいう）、ユーザ情報が格納されたテーブルＴ２（図５、ユーザテーブルともいう）および分類情報が格納されたテーブルＴ３（図６、カテゴリテーブル）が記憶されている。データベース１１０には、例えば、閲覧情報が格納されたテーブルＴ４（図７、閲覧履歴テーブルともいう）と回答情報が格納されたテーブルＴ５（図８、回答履歴テーブル）がさらに記憶されている。データベース１１０には、さらにリソースデータが記憶されている。

通信部１２０は、ウェブサーバ２００と通信を行う。通信部１２０は、ウェブサーバ２００からデータ取得命令（例えば、ＳＱＬ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｑｕｅｒｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ：エスキューエル）文）を表すデータを受信する。そして、通信部１２０は、受信したデータ取得命令をＣＰＵ１３０に出力する。他方、通信部１２０は、データ取得命令に応じてＣＰＵ１３０がデータベース１１０から取得したデータを、ウェブサーバ２００に送信する。

ＣＰＵ１３０は、通信部１２０が受信したデータ取得命令に基づいて、データベース１１０からデータを取得する。そして、ＣＰＵ１３０は、取得したデータを、通信部１２０を介してウェブサーバ２００に送信する。

図４は、本発明の第１の実施形態に係るデータベースサーバ１００に記憶されている質問情報の一例を示す概略図である。
図示する例において、質問情報は、テーブルＴ１に格納されている。テーブルＴ１は、質問ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ：識別子）、質問を投稿したユーザのユーザＩＤ（質問者ＩＤ）、質問、質問投稿日時、カテゴリＩＤおよびサブカテゴリＩＤが対応付けられた組から形成される。質問ＩＤは、各質問をそれぞれ識別する識別情報であって、例えば、質問ごとに固有の数値である。質問を投稿したユーザのユーザＩＤは、その質問ＩＤで識別される質問を投稿したユーザを識別する識別情報であって、例えば、ユーザごとに固有の数値である。質問は、その質問ＩＤで識別される質問の内容を示す文字列である。質問投稿日時は、その質問の内容をユーザが投稿した日時である。カテゴリＩＤは、その質問に割り当てられた分類を表す識別情報であって、例えば、分類ごとに固有の数値である。サブカテゴリＩＤは、カテゴリ（分類）をさらに細分化した補助分類であるサブカテゴリであって、その質問に割り当てられたサブカテゴリを識別する識別情報である。当該サブカテゴリＩＤは、例えば、サブカテゴリごとに固有の数値である。

テーブルＴ１の第２行に示す例では、質問ＩＤ「１」で識別される質問の内容が「質問１」であり、その「質問１」を投稿したユーザのユーザＩＤは「１００１」であり、そのユーザがその「質問１」を投稿した質問投稿日時が「２０ＹＹ−ＭＭ−ＤＤ ＴＱ１」である。ここで、投稿日時の「２０ＹＹ」は年を表し、「ＭＭ」は月を表し、「ＤＤ」は日を表し、「ＴＱ１」は時間を表す。また、質問ＩＤ「１」で識別される「質問１」に割り当てられたカテゴリのカテゴリＩＤ、サブカテゴリのカテゴリＩＤは、それぞれ「２０００」、「１」である。

図５は、本発明の第１の実施形態に係るデータベースサーバ１００に記憶されているユーザ情報の一例を示す概略図である。
図示する例において、ユーザ情報は、テーブルＴ２に格納されている。テーブルＴ２は、ユーザＩＤ、ユーザ名、性別および年齢が対応付けられた組から形成される。ユーザＩＤは、上述のようにユーザを識別する識別情報であって、例えば、ユーザごとに固有の数値である。ユーザ名は、そのユーザＩＤで識別されるユーザの氏名である。性別は、そのユーザＩＤで識別されるユーザの性別である。年齢は、そのユーザＩＤで識別されるユーザの年齢である。
テーブルＴ２の第２行に示す例では、ユーザＩＤ「１００１」で識別されるユーザのユーザ名、性別、年齢は、それぞれ「○○太郎」、「男性」、「２５」歳である。

図６は、本発明の第１の実施形態に係るデータベースサーバ１００に記憶されている分類情報の一例を示す概略図である。
図示する例において、分類情報は、テーブルＴ３に格納されている。テーブルＴ３は、カテゴリＩＤ、カテゴリ名、サブカテゴリＩＤおよびサブカテゴリ名が対応付けられた組から形成される。カテゴリＩＤは、上述のようにカテゴリを表す識別情報である。カテゴリ名は、そのカテゴリＩＤで識別されるカテゴリの名称である。サブカテゴリＩＤは、上述のようにサブカテゴリを識別する識別情報である。サブカテゴリ名は、そのサブカテゴリＩＤで識別されるサブカテゴリの名称である。

テーブルＴ３の第２行に示す例において、カテゴリＩＤ「２０００」で識別されるカテゴリの名称であるカテゴリ名は、「内科」である。カテゴリＩＤ「２０００」は、サブカテゴリＩＤ「１」と対応付けられ、サブカテゴリＩＤ「１」で識別されるサブカテゴリのサブカテゴリ名は、「循環器内科」である。
テーブルＴ３の第３行に示す例において、カテゴリＩＤ「２１００」で識別されるカテゴリの名称であるカテゴリ名は、「外科」である。カテゴリＩＤ「２１００」は、サブカテゴリＩＤ「１」と対応付けられ、サブカテゴリＩＤ「１」で識別されるサブカテゴリのサブカテゴリ名は、「整形外科」である。
テーブルＴ３の第４〜６行に示す例において、カテゴリＩＤ「２２００」で識別されるカテゴリの名称であるカテゴリ名は、「耳鼻咽頭科」である。カテゴリＩＤ「２２００」は、サブカテゴリＩＤ「１」、「２」、「３」と対応付けられ、サブカテゴリＩＤ「１」、「２」、「３」で識別されるサブカテゴリのサブカテゴリ名は、それぞれ「耳」、「鼻」、「喉」である。

このように、分類情報は、ある階層において各質問の分類であるカテゴリを示す情報を示し、そのうちの少なくとも一つのカテゴリが、より下位の階層において細分化した分類であるサブカテゴリを示す情報と対応付けられている。テーブルＴ３に示す分類情報は、２階層の分類を示す情報である。
なお、分類情報は、２階層よりも多い階層の分類を示す情報であってもよい。また、分類情報は、１階層の分類を示す情報、例えば、テーブルＴ３において、サブカテゴリＩＤおよびサブカテゴリ名が省略された情報であってもよい。

図７は、本発明の第１の実施形態に係るデータベースサーバ１００に記憶されている閲覧情報の一例を示す概略図である。
図示する例において、閲覧情報は、テーブルＴ４に格納されている。テーブルＴ４は、質問ＩＤ、閲覧したユーザのユーザＩＤ（閲覧者ＩＤ）および閲覧日時が対応付けられた組から形成される。質問ＩＤは、上述のように質問を識別する識別情報である。閲覧したユーザのユーザＩＤは、その質問を閲覧したユーザを識別するユーザＩＤである。閲覧日時は、その質問をそのユーザが閲覧した日時である。その質問に対応する回答がある場合、特に断らない限り、質問を閲覧することには、その質問に対応する回答を閲覧することも含まれる。

テーブルＴ４の第２行に示す例では、質問ＩＤ「１」に対する質問を閲覧したユーザのユーザＩＤは「１００１」であり、そのユーザがその質問を閲覧した閲覧日時は「２０ＹＹ−ＭＭ−ＤＤ ＴＢ１」である。ここで、閲覧日時の「２０ＹＹ」は年を表し、「ＭＭ」は月を表し、「ＤＤ」は日を表し、「ＴＢ１」は時間を表す。テーブルＴ４では、第３行に示すように、質問ＩＤ「２」で識別される質問に対してユーザＩＤと閲覧日時の組として、「１００１」と「２０ＹＹ−ＭＭ−ＤＤ ＴＢ２」との組、第６行に示すように「１００３」と「２０ＹＹ−ＭＭ−ＤＤ ＴＢ５」との組、第８行に示すように「１００４」と「２０ＹＹ−ＭＭ−ＤＤ ＴＢ７」との組、が対応付けられている。このように、閲覧情報は、一つの質問ＩＤに対してユーザＩＤと閲覧日時の一つまたは複数の組が対応付けられていてもよい。

図８は、本発明の第１の実施形態に係るデータベースサーバ１００に記憶されている回答情報の一例を示す概略図である。
図示する例において、回答情報は、テーブルＴ５に格納されている。テーブルＴ５は、質問ＩＤ、回答者のユーザＩＤ（回答者ＩＤ）、回答および回答投稿日時が対応付けられた組から形成される。質問ＩＤは、回答対象となる質問を識別する質問ＩＤである。回答者のユーザＩＤは、その回答を投稿した回答者であるユーザを識別するユーザＩＤである。回答は、その回答の内容を示す文字列である。回答投稿日時は、その回答を回答者が投稿した日時である。

テーブルＴ５の第２行に示す例では、質問ＩＤ「１」に対する回答を投稿した回答者のユーザＩＤは「１００３」であり、その回答が「回答１」であり、その回答を投稿した回答投稿日時は「２０ＹＹ−ＭＭ−ＤＤ ＴＡ１」である。ここで、回答投稿日時の「２０ＹＹ」は年を表し、「ＭＭ」は月を表し、「ＤＤ」は日を表し、「ＴＡ１」は時間を表す。また、質問ＩＤ「１」で識別される質問に対して「回答１」、「回答２」が対応付けられ、質問ＩＤ「２」で識別される質問に対して「回答３」が対応付けられている。
このように、回答情報は、一つの質問に対して一つまたは複数の回答が対応付けられていてもよい。

図９は、本発明の第１の実施形態に係る端末装置３００の構成の一例を示す概略ブロック図である。
端末装置３００は、記憶部３１０、通信部３２０、ＣＰＵ３３０および表示部３４０を備える。記憶部３１０、通信部３２０および表示部３４０は、バス（母線）を介してＣＰＵ３３０と相互に接続されている。
記憶部３１０には、ＣＰＵ３３０が読み出して実行する各種のプログラムが記憶されている。

通信部３２０は、ウェブサーバ２００との通信を行う。例えば、通信部３２０は、ＣＰＵ３３０の制御に従って、情報要求データをウェブサーバ２００に送信する。そして、通信部３２０は、情報要求データを送信したことの応答として、ウェブサーバ２００が送信した要求結果データを受信する。例えば、あるキーワード（例えば、心臓疾患）に関連する質問を検索しようして、ユーザは、そのキーワードの文字列を入力欄に入力した後に検索ボタンを押下する。この場合、情報要求データは、その文字列に関連する質問を要求することを表す。通信部３２０は、例えば、その情報要求データに応じた要求結果データとして、その文字列に関連する質問の一覧を表すＨＴＭＬデータをウェブサーバ２００から受信する。そして、通信部３２０は、受信した要求結果データをＣＰＵ３３０に出力する。

ＣＰＵ３３０は、記憶部３１０からプログラムを読み出すことにより、各種の処理を実行する。例えば、ＣＰＵ３３０は、通信部３２０から入力された要求結果データに含まれる質問の一覧を表す画像データを表示部３４０に出力することで、その質問の一覧を表示部３４０に表示させる。

図１０は、本発明の第１の実施形態に係るウェブサーバ２００の構成の一例を示す概略ブロック図である。
ウェブサーバ２００は、入出力制御部２１０と、抽出部２２０と、を備える。入出力制御部２１０は、応答制御部２１１と、データベース読出部２１２と、を備える。応答制御部２１１は、文字列取得部２１４と、表示モード取得部２１５と、特定コンテンツ取得部２１６と、カテゴリ取得部２１７と、を備える。抽出部２２０は、類似ユーザ抽出部２２１と、コンテンツ抽出部２２２と、類似コンテンツ抽出部２２３と、季節・期間取得部２２４と、フィルタリング処理部２２５と、を備える。

応答制御部２１１は、端末装置３００から情報要求データを受信し、受信した情報要求データを抽出部２２０に出力する。また、応答制御部２１１は、データベース読出部２１２から入力された要求結果データを端末装置３００に出力する。

以下で、より詳細に応答制御部２１１の処理について説明する。
文字列取得部２１４は、対象ユーザが入力した文字列を端末装置３００から取得する。文字列取得部２１４は、取得した文字列を、後述する抽出部２２０のコンテンツ抽出部２２２に出力する。
表示モード取得部２１５は、対象ユーザが選択した表示モードを表す表示モードデータを、端末装置３００から取得する。表示モード取得部２１５は、取得した表示モードデータを、後述する抽出部２２０のコンテンツ抽出部２２２に出力する。

特定コンテンツ取得部２１６は、例えば、後述するコンテンツ抽出部２２２が抽出したコンテンツとして、例えば、提示候補質問からユーザが選択した特定の質問を取得する。提示候補質問は、対象ユーザへ提示する候補となる質問である。また、特定コンテンツ取得部２１６は、例えば、取得した特定の質問を、後述する抽出部２２０の類似コンテンツ抽出部２２３に出力する。

カテゴリ取得部２１７は、対象ユーザが選択したカテゴリを表すカテゴリデータを端末装置３００から取得する。カテゴリ取得部２１７は、取得したカテゴリデータを、後述する抽出部２２０のコンテンツ抽出部２２２に出力する。対象ユーザが選択したカテゴリが対象ユーザの嗜好情報に係るカテゴリ（嗜好情報カテゴリ、例えば、閲覧履歴カテゴリ）を表す場合、カテゴリ取得部２１７は、取得したカテゴリデータを、後述する抽出部２２０のコンテンツ抽出部２２２および類似コンテンツ抽出部２２３に出力する。

データベース読出部２１２は、データベースサーバ１００のデータベース１１０からリソースデータを読み出す。データベース読出部２１２は、読み出したリソースデータに、後述する抽出部２２０から入力された抽出結果データを挿入して要求結果データを生成する。そして、データベース読出部２１２は、生成した要求結果データを応答制御部２１１に出力する。

抽出部２２０は、データベースサーバ１００のデータベース１１０に記憶されているコンテンツから所定の基準に基づいて、コンテンツを抽出する。抽出部２２０は、例えば、物品に対する嗜好が対象ユーザと類似する類似ユーザを定め、このようにして定めた類似ユーザが閲覧したコンテンツ（例えば、質問）を抽出する。抽出部２２０は、コンテンツを抽出する際に、データベースサーバ１００のデータベース１１０が記憶するコンテンツから、例えば、類似ユーザの閲覧数が多いコンテンツほど優先して抽出する。

以下で、より詳細に抽出部２２０の処理について説明する。
類似ユーザ抽出部２２１は、対象ユーザと物品に対する嗜好が類似する類似ユーザとを抽出する。類似ユーザ抽出部２２１は、例えば、対象ユーザと他のユーザとが共通して閲覧したコンテンツ（例えば、質問）の数（以下、共通閲覧数）が多いほど大きくなるスコアとして、対象ユーザと他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出する。具体的には、類似ユーザ抽出部２２１は、ユーザ間類似度を、例えば、式（１）により算出する。

このユーザ間類似度は、最大値が１、最小値が０である。類似ユーザ抽出部２２１は、ユーザ間類似度を、対象ユーザ以外の他のユーザのそれぞれについて算出する。類似ユーザ抽出部２２１は、算出したユーザ間類似度が高い上位Ｎ位（Ｎは、１以上の予め定められた整数、例えば、５）に含まれる対象ユーザ以外の他のユーザを、類似ユーザとして抽出する。類似ユーザ抽出部２２１は、算出したユーザ間類似度と抽出した類似ユーザを表す情報とを、コンテンツ抽出部２２２に出力する。

コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ抽出部２２１が算出したユーザ間類似度に基づいて、データベースサーバ１００のデータベース１１０からコンテンツを抽出する。コンテンツ抽出部２２２は、例えば、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した類似ユーザが閲覧したコンテンツ（例えば、質問）を、データベースサーバ１００のデータベース１１０から抽出し、抽出したコンテンツから対象ユーザが既に閲覧したコンテンツを除外する。すなわち、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧したコンテンツから対象ユーザが既に閲覧したコンテンツを除外したコンテンツを抽出する。
これにより、情報処理システム１は、類似ユーザが嗜好するコンテンツのうち対象ユーザが嗜好するコンテンツを除外したコンテンツを対象ユーザへ提示することができる。このため、対象ユーザは、探しているコンテンツをより早く見つけることができる。

同一のコンテンツが複数の類似ユーザで閲覧される場合には、コンテンツ抽出部２２２は、例えば、そのコンテンツについて、当該複数の類似ユーザのユーザ間類似度を合計し、合計した数をそのコンテンツの推薦スコア（レコメンドスコアともいう）として算出する。推薦スコアは、そのコンテンツの対象ユーザへのお勧め度、すなわち対象ユーザに優先して提示する度合いを示すスコアである。そして、コンテンツ抽出部２２２は、推薦スコアが高い順にコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツを予め決められた数に絞り込み、かつ、推薦スコアが高い順に配列する。

つまり、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した複数の類似ユーザが閲覧したそれぞれのコンテンツについて、当該コンテンツを閲覧した複数の類似ユーザのユーザ間類似度を用いて当該コンテンツの対象ユーザへのお勧め度を表す推薦スコアを算出する。そして、コンテンツ抽出部２２２は、算出した推薦スコアに基づいてコンテンツを抽出する。

また、コンテンツ抽出部２２２は、表示モード取得部２１５から入力された表示モードデータが第１表示モードを表す場合、全てのコンテンツから文字列取得部２１４が取得した文字列が含まれるコンテンツを検索し、検索したコンテンツを抽出する。一方、コンテンツ抽出部２２２は、表示モード取得部２１５から入力された表示モードデータが第２表示モードを表す場合、類似ユーザが既に閲覧したコンテンツから文字列取得部２１４が取得した文字列が含まれるコンテンツを検索し、検索したコンテンツを抽出する。
コンテンツ抽出部２２２は、抽出したコンテンツを表す抽出結果データをデータベース読出部２１２およびフィルタリング処理部２２５に出力する。
これにより、対象ユーザが操作に応じて選択したカテゴリに分類されるコンテンツが端末装置３００に表示される。

類似コンテンツ抽出部２２３は、特定コンテンツ取得部２１６が取得した特定のコンテンツ（例えば、質問）に類似する類似コンテンツを抽出する。具体的には、例えば、類似コンテンツ抽出部２２３は、特定のコンテンツ（以下、第１の質問ともいう）を既に閲覧したユーザの集合と、そのコンテンツとは別のコンテンツ（以下、第２の質問ともいう）を既に閲覧したユーザの集合と、で重複するユーザの数（以下、ユーザ重複数という）を算出する。そして、類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、算出したユーザ重複数に基づいて、第１の質問に対する第２の質問の類似度を算出する。類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、この類似度を、第２の質問以外の他のコンテンツについても算出することで、特定のコンテンツに対する各コンテンツの類似度を算出する。そして、類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、算出したコンテンツの類似度が高い上位Ｍ個（Ｍは、１以上の予め定められた整数）のコンテンツを抽出する。

また、類似コンテンツ抽出部２２３は、抽出したコンテンツから、カテゴリ取得部２１７から入力されたカテゴリデータが示すカテゴリに分類されるコンテンツを、さらに抽出する。類似コンテンツ抽出部２２３は、抽出したコンテンツを表す抽出結果データを、データベース読出部２１２に出力する。
これにより、対象ユーザが操作に応じて選択したカテゴリに分類されるコンテンツが端末装置３００に表示される。

季節・期間取得部２２４は、嗜好情報として、データベースサーバ１００のデータベース１１０に記憶された閲覧情報のうち対象ユーザが閲覧した質問ＩＤを特定し、特定した質問ＩＤに対応する質問を質問情報から抽出する。そして、季節・期間取得部２２４は、抽出した質問が投稿された質問投稿日時を、質問情報から抽出し、後述する定義情報を参照して当該質問投稿日時が属する期間の季節を、季節情報として特定する。
また、抽出した質問に対する回答がある場合、季節・期間取得部２２４は、嗜好情報とし、データベースサーバ１００のデータベース１１０に記憶された閲覧情報のうち対象ユーザが閲覧した質問に対する質問ＩＤを特定し、特定した質問ＩＤに対応する回答を、回答情報から抽出する。そして、季節・期間取得部２２４は、質問に対する回答が投稿された回答投稿日時を、質問情報から抽出し、後述する定義情報を参照して当該回答投稿日時が属する期間の季節を、季節情報として特定する。

フィルタリング処理部２２５は、コンテンツ抽出部２２２、類似コンテンツ抽出部２２３により入力されたコンテンツ（例えば、質問）から、季節・期間取得部２２４により入力された季節情報に基づいて、コンテンツを抽出（フィルタリング）する。具体的には、フィルタリング処理部２２５は、入力された複数のコンテンツのうち、質問投稿日時および回答投稿日時が、季節情報が表す季節の期間に投稿されていたことを表す場合に、当該質問投稿日時に投稿された質問および当該回答投稿日時に投稿された回答を抽出し、抽出した質問および回答以外の質問および回答を除外する。

このように、フィルタリング処理部２２５は、入力された複数のコンテンツのうち、コンテンツの投稿日時が、季節情報が表す季節の期間に投稿されていたことを表す場合に、当該投稿日時に投稿されたコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツ以外を除外する。
そして、フィルタリング処理部２２５は、抽出したコンテンツのそれぞれに対して、上述の推薦スコア（レコメンドスコア）を算出し、算出したレコメンドスコアの高い順に、予め決められた数の質問を配列する。
フィルタリング処理部２２５は、配列したコンテンツを、抽出結果データとしてデータベース読出部２１２に出力する。

図１１は、本発明の第１の実施形態に係るウェブサーバ２００のハードウェア構成の一例を示すハードウェア構成図である。
ウェブサーバ２００は、ＣＰＵ２０１と、記憶媒体２０２と、ドライブ部２０３と、入力部２０４と、出力部２０５と、ＲＯＭ２０６（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ：ロム）と、ＲＡＭ２０７（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ラム）と、補助記憶部２０８と、通信部２０９と、を備える。
ＣＰＵ２０１と、ドライブ部２０３と、入力部２０４と、出力部２０５と、ＲＯＭ２０６と、ＲＡＭ２０７と、補助記憶部２０８と、通信部２０９とは、バス（母線）を介して相互に接続される。

ＣＰＵ２０１は、プログラム、各種データを読み出して、ウェブサーバ２００を制御する。記憶媒体２０２は、例えば、光磁気ディスク、フレキシブルディスク、フラッシュメモリなどの可搬記憶媒体であり、例えば、各種データを記憶する。ドライブ部２０３は、例えば、記憶媒体２０２の読み出し装置または読み書き装置である。入力部２０４は、例えば、マウス、キーボードなどの入力装置である。出力部２０５は、例えば、表示部、スピーカなどの出力装置である。ＲＯＭ２０６は、例えば、プログラムを記憶する記憶媒体である。ＲＡＭ２０７は、例えば、各種データ、プログラムを一時的に記憶する記憶媒体である。補助記憶部２０８は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリなどの記憶媒体であり、例えば、各種データを記憶する。通信部２０９は、通信インタフェースを有し、有線または無線によりネットワークＮＷに接続される。

ＣＰＵ２０１が読み出すプログラムは、ＲＯＭ２０６に記憶されている一例を示したが、記憶媒体２０２や補助記憶部２０８に記憶されていていてもよいし、ネットワークＮＷからダウンロードしたプログラムを記憶媒体２０２や補助記憶部２０８などに記憶させてもよい。ＣＰＵ２０１が読み出す各種データは、記憶媒体２０２や補助記憶部２０８に記憶されている一例を示したが、ＲＯＭ２０６に記憶されていてもよいし、ネットワークＮＷからダウンロードした各種データであってもよい。

次に、図１２を用いてコンテンツ抽出部２２２における推薦スコアの算出処理について説明する。
図１２は、本発明の第１の実施形態に係る対象ユーザと類似ユーザが閲覧した質問の一例を示す概略図である。
図１２（ａ）は、各ユーザが閲覧した質問の一覧を示すテーブルＴ４１を示す。テーブルＴ４１は、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤの各項目列を有する。ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤうち、ユーザＡが対象ユーザである。ユーザＢ、ユーザＣおよびユーザＤは、いずれも類似ユーザである。

この条件で、コンテンツ抽出部２２２は、例えば、ユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤが既に閲覧した質問からユーザＡ（対象ユーザ）が既に閲覧した質問を除外する。具体的には、ユーザＢが閲覧した「質問Ａ１」は、ユーザＡ（対象ユーザ）も閲覧しているため、ユーザＢが閲覧した「質問Ａ１」は除外される。同様にして、ユーザＣが閲覧した「質問Ａ３」は除外される。
図１２（ｂ）に示すテーブルＴ４２では、テーブルＴ４１における質問のうち、コンテンツ抽出部２２２が除外した質問の上に×印が付与されている。

ここで、「質問Ｂ１」をユーザＢ、ユーザＣおよびユーザＤが閲覧しているため、コンテンツ抽出部２２２は、ユーザＡとユーザＢのユーザ間類似度Ｒ_ＡＢと、ユーザＡとユーザＣのユーザ間類似度Ｒ_ＡＣと、ユーザＡとユーザＤのユーザ間類似度Ｒ_ＡＤとを加算した値を、「質問Ｂ１」についての推薦スコアＳ_Ｂ１（＝Ｒ_ＡＢ＋Ｒ_ＡＣ＋Ｒ_ＡＤ）として算出する。また、「質問Ｂ３」をユーザＢおよびユーザＣが閲覧しているため、コンテンツ抽出部２２２は、ユーザＡとユーザＢのユーザ間類似度Ｒ_ＡＢと、ユーザＡとユーザＣのユーザ間類似度Ｒ_ＡＣとを加算した値を、「質問Ｂ３」についての推薦スコアＳ_Ｂ３（＝Ｒ_ＡＢ＋Ｒ_ＡＣ）として算出する。

同様に、「質問Ｃ３」をユーザＣおよびユーザＤが閲覧しているため、コンテンツ抽出部２２２は、ユーザＡとユーザＣのユーザ間類似度Ｒ_ＡＣと、ユーザＡとユーザＤのユーザ間類似度Ｒ_ＡＤとを加算した値を、「質問Ｃ３」についての推薦スコアＳ_Ｃ３（＝Ｒ_ＡＣ＋Ｒ_ＡＤ）として算出する。また、「質問Ｄ３」をユーザＤが閲覧しているため、コンテンツ抽出部２２２は、ユーザＡとユーザＤのユーザ間類似度Ｒ_ＡＤを、「質問Ｄ３」についての推薦スコアＳ_Ｄ３（＝Ｒ_ＡＤ）として算出する。

「質問Ｂ３」についての推薦スコアＳ_Ｂ３（＝Ｒ_ＡＢ＋Ｒ_ＡＣ）が「質問Ｃ３」についての推薦スコアＳ_Ｃ３（＝Ｒ_ＡＣ＋Ｒ_ＡＤ）より大きい（Ｓ_Ｂ３＞Ｓ_Ｃ３）場合、コンテンツ抽出部２２２は、「質問Ｂ１」、「質問Ｂ３」、「質問Ｃ３」、「質問Ｄ３」の順に配列する。これにより、端末装置３００は、「質問Ｂ１」、「質問Ｂ３」、「質問Ｃ３」、「質問Ｄ３」を、その順序で表示する。
一方、「質問Ｄ３」についての推薦スコアＳ_Ｄ３（＝Ｒ_ＡＤ）より「質問Ｃ３」についての推薦スコアＳ_Ｃ３（＝Ｒ_ＡＣ＋Ｒ_ＡＤ）が小さい（Ｓ_Ｄ３＜Ｓ_Ｃ３）場合、コンテンツ抽出部２２２は、「質問Ｂ１」、「質問Ｂ３」、「質問Ｄ３」、「質問Ｃ３」の順に配列する。これにより、端末装置３００は、「質問Ｂ１」、「質問Ｂ３」、「質問Ｄ３」、「質問Ｃ３」を、その順序で表示する。

このように、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧したコンテンツのうち、閲覧した類似ユーザの数が多いほど推薦スコアを大きくする。また、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ同士で閲覧したコンテンツについて、そのコンテンツを閲覧した類似ユーザと対象ユーザとのユーザ間類似度の和が大きいほど推薦スコアを大きくする。これにより、類似ユーザが閲覧したコンテンツのうち、対象ユーザとのユーザ間類似度が高い類似ユーザが多く閲覧したコンテンツほど優先して提示することができる。これにより、情報処理システム１は、対象ユーザが探しているコンテンツを提示する確率を高めることができるので、対象ユーザは、自分が探しているコンテンツを早く、かつ容易に見つけることができる。その結果、提示されたコンテンツにより、対象ユーザが知りたい事を、早く、かつ容易に知ることができるので、ユーザの満足度を向上させることができる。
また、情報処理システム１は、対象ユーザが既に閲覧したコンテンツを除いたコンテンツを提示するので、対象ユーザは探しているコンテンツをより早く見つけることができる。

次に、図１３を用いて類似コンテンツ抽出部２２３が行う処理を説明する。
図１３は、本発明の第１の実施形態に係る質問２に対する質問３の類似度の一例を説明する説明図である。
図１３において、ユーザ名（例えば、ユーザＡ）と質問名（例えば、「質問１」）との間を結ぶ線分は、その一端に示されているユーザがその他端に示される質問を閲覧したことを表している。具体的には、「質問１」は、ユーザＡに閲覧されている。「質問２」は、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣに閲覧されている。「質問３」は、ユーザＣ、ユーザＤに閲覧されている。「質問４」は、ユーザＢに閲覧されている。「質問５」は、ユーザＡに閲覧されている。また、図１３において、「質問２」に対する各質問の類似度（コンテンツの類似度）の例が当該質問名の直下に示されている。

同図の例では、類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、類似度Ｖの計算式、Ｖ＝Ｎ_３×２／（Ｎ_１＋Ｎ_２）に従って、「質問２」に対する「質問３」の類似度Ｖを、０．８（＝２×２／（３＋２））と算出する。ここで、Ｎ_１は、「質問２」に対して、その質問を閲覧したユーザの数（この例では、３）である。Ｎ_２は、「質問３」に対して、その質問を閲覧したユーザの数（この例では、２）である。Ｎ_３は、「質問２」と「質問３」とのユーザの重複数（この例では、２）である。ここで、類似度Ｖは、その値が大きいほど、質問間の類似度が高いことを意味する。これにより、類似コンテンツ抽出部２２３は、質問間で重複して閲覧したユーザが多いほど、質問間の類似度を高くすることができる。

次に、図１４から図１８を用いて、コンテンツ抽出部２２２、季節・期間取得部２２４およびフィルタリング処理部２２５が行う処理について説明する。
図１４は、本発明の第１の実施形態に係る定義情報の一例を示す概略図である。
テーブルＴＴ５は、定義情報の一例である。テーブルＴＴ５は、Ｎｏ．、季節、期間の各項目列を有する。Ｎｏ．は、各季節、期間に割り当てられた識別番号である。また、季節は、例えば、「春」、「夏」、「秋」、「冬」の四季である。また、期間は、季節に該当する期間を表し、例えば、「春」であれば、期間「３月１日〜６月３０日」が対応することを表している。

図１５は、本発明の第１の実施形態に係る対象ユーザの閲覧履歴の一例を示す概略図である。
テーブルＴ６は、例えば、対象ユーザであるユーザＡの閲覧履歴の一例である。テーブルＴ６は、Ｎｏ．、質問ＩＤ、質問投稿日時の各項目列を有する。Ｎｏ．は、質問ＩＤに対応する質問をユーザＡが閲覧したときの順序を表す。例えば、第２行の例では、ユーザＡが質問ＩＤ「１０１」に対応する質問を閲覧したことを表し、当該質問が投稿された投稿日時が質問投稿日時「２０１３−０３−０３ ２０：００」であることを表している。この例では、質問ＩＤ「１０２」に対応する質問が投稿された投稿日時が、質問投稿日時「２０１３−０４−０１ ２１：００」、質問ＩＤ「１０３」に対応する質問が投稿された投稿日時が、質問投稿日時「２０１３−０５−０５ ２２：００」であることを表している。
つまり、ユーザＡが閲覧した質問のいずれも、質問投稿日時がテーブルＴＴ５に示す期間「３月１日〜６月３０日」に対応し、当該期間「３月１日〜６月３０日」が季節「春」に対応する。

図１６は、本発明の第１の実施形態に係る類似ユーザの閲覧履歴の一例を示す概略図である。
テーブルＴ７は、例えば、類似ユーザであるユーザＢの閲覧履歴の一例である。また、テーブルＴ８は、例えば、類似ユーザであるユーザＣの閲覧履歴の一例である。また、テーブルＴ９は、例えば、類似ユーザであるユーザＤの閲覧履歴の一例である。
テーブルＴ７、Ｔ８、Ｔ９のそれぞれは、Ｎｏ．、質問ＩＤ、質問投稿日時の各項目列を有する。各項目列は、テーブルＴ６と同様であるので説明は省略する。

テーブルＴ７の第２行の例では、ユーザＢが質問ＩＤ「１０１」に対応する質問を閲覧したことを表し、当該質問が投稿された投稿日時が質問投稿日時「２０１３−０３−０３ ２０：００」であることを表している。また、テーブルＴ７の第３行などの他の行においても、ユーザＢが質問ＩＤに対応する質問を閲覧したことを表し、当該質問が投稿された投稿日時が質問投稿日時であることを表している。

また、テーブルＴ８の第２行の例では、ユーザＣが質問ＩＤ「１０２」に対応する質問を閲覧したことを表し、当該質問が投稿された投稿日時が質問投稿日時「２０１３−０４−０１ ２１：００」であることを表している。また、テーブルＴ８の第３行などの他の行においても、ユーザＣが質問ＩＤに対応する質問を閲覧したことを表し、当該質問が投稿された投稿日時が質問投稿日時であることを表している。

また、テーブルＴ９の第２行の例では、ユーザＤが質問ＩＤ「１０３」に対応する質問を閲覧したことを表し、当該質問が投稿された投稿日時が質問投稿日時「２０１３−０５−０５ ２２：００」であることを表している。また、テーブルＴ９の第３行などの他の行においても、ユーザＤが質問ＩＤに対応する質問を閲覧したことを表し、当該質問が投稿された投稿日時が質問投稿日時であることを表している。

このように、類似ユーザの閲覧履歴は、テーブルＴ７、Ｔ８、Ｔ９に示すように、各類似ユーザが閲覧したコンテンツの識別情報と当該コンテンツが投稿された投稿日時などの日時情報とが対応付けられている。

図１７は、本発明の第１の実施形態に係るフィルタリング処理された類似ユーザの閲覧履歴の一例を示す概略図である。
テーブルＴ１０は、例えば、類似ユーザであるユーザＢのフィルタリング処理された閲覧履歴の一例である。また、テーブルＴ１１は、例えば、類似ユーザであるユーザＣのフィルタリング処理された閲覧履歴の一例である。また、テーブルＴ１２は、例えば、類似ユーザであるユーザＤのフィルタリング処理された閲覧履歴の一例である。
テーブルＴ１０、Ｔ１１、Ｔ１２のそれぞれは、Ｎｏ．、質問ＩＤ、質問投稿日時の各項目列を有する。各項目列は、テーブルＴ７、Ｔ８、Ｔ９と同様であるので説明は省略する。

季節・期間取得部２２４およびフィルタリング処理部２２５は、対象ユーザであるユーザＡの閲覧履歴と、類似ユーザであるユーザＢ、Ｃ、Ｄの各閲覧履歴と、定義情報とに基づいて、コンテンツ抽出部２２２、類似コンテンツ抽出部２２３により入力された複数のコンテンツに対してフィルタリング処理を行い、対象ユーザに提示するコンテンツを抽出する。
具体的には、季節・期間取得部２２４は、ユーザＡが閲覧した各質問の質問投稿日時を、ユーザＡの閲覧履歴（テーブルＴ６）から抽出し、抽出した質問投稿日時が定義情報（テーブルＴＴ５）におけるどの期間に該当するかを判定し、質問投稿日時が該当する期間に対応付けられた季節（例えば、春）を抽出する。

そして、フィルタリング処理部２２５は、抽出した季節に対応するコンテンツを、類似ユーザの閲覧履歴（テーブルＴ７、Ｔ８、Ｔ９）から抽出する。テーブルＴ１０は、フィルタリング処理部２２５がユーザＢの閲覧履歴（テーブルＴ７）から、ユーザＡの閲覧履歴（テーブルＴ６）から抽出された季節「春」に対応する定義情報（テーブルＴＴ５）の期間「３月１日〜６月３０日」に該当する質問投稿日時の質問を抽出することにより生成される。

同様にして、フィルタリング処理部２２５は、ユーザＣの閲覧履歴（テーブルＴ８）から、ユーザＡの閲覧履歴（テーブルＴ６）から抽出された季節に対応する定義情報（テーブルＴＴ５）の期間に該当する質問投稿日時の質問を抽出することによりテーブルＴ１１のように、履歴情報を抽出する。また、フィルタリング処理部２２５は、ユーザＤの閲覧履歴（テーブルＴ９）から、ユーザＡの閲覧履歴（テーブルＴ６）から抽出された季節に対応する定義情報（テーブルＴＴ５）の期間に該当する質問投稿日時の質問を抽出することによりテーブルＴ１２のように、履歴情報を抽出する。

図１８は、本発明の第１の実施形態に係るお薦め情報の一例を示す概略図である。
テーブルＴ１３は、対象ユーザに提示するお薦め情報の一例である。テーブルＴ１３は、Ｎｏ．、質問ＩＤ、質問投稿日時の各項目列を有する。各項目列は、テーブルＴ１０、Ｔ１１、Ｔ１２と同様であるので説明は省略する。
フィルタリング処理部２２５は、テーブルＴ１０、Ｔ１１、Ｔ１２のように各類似ユーザの閲覧履歴から抽出された履歴を、例えば、お薦めスコアが高い順に並び替えて、お薦め情報を生成する。具体的には、フィルタリング処理部２２５は、抽出した各類似ユーザの閲覧履歴のうち、既に対象ユーザに閲覧された質問を除外する。そして、フィルタリング処理部２２５は、除外された質問以外の各閲覧履歴の質問に対して、お薦めスコアを算出し、算出したお薦めスコアが高い順に、類似ユーザの閲覧履歴を並び替えて、テーブルＴ１３のようなお薦め情報を生成する。

なお、本実施形態において、フィルタリング処理部２２５は、テーブルＴ１０、Ｔ１１、Ｔ１２のように各類似ユーザの閲覧履歴から抽出された閲覧履歴のうち、例えば、お薦めスコアが高い順に並び替えて、既に対象ユーザに閲覧された質問を除外することなくお薦め情報を生成してもよい。

なお、本実施形態において、フィルタリング処理部２２５は、テーブルＴ１０、Ｔ１１、Ｔ１２のように各類似ユーザの閲覧履歴から抽出された閲覧履歴のうち、質問の投稿日時が新しいものから順に並び替えて、既に対象ユーザに閲覧された質問を除外することなくお薦め情報を生成してもよい。
また、フィルタリング処理部２２５は、テーブルＴ１０、Ｔ１１、Ｔ１２のように各類似ユーザの閲覧履歴から抽出された閲覧履歴のうち、質問の投稿日時が新しいものから順に並び替えて、既に対象ユーザに閲覧された質問を除外して薦め情報を生成してもよい。

なお、本実施形態において、フィルタリング処理部２２５は、お薦めスコアが高い順に並び替えてお薦め情報を生成したが、テーブルＴ１０、Ｔ１１、Ｔ１２のように各類似ユーザの閲覧履歴から抽出された閲覧履歴のうち、抽出された閲覧履歴の数が多い類似ユーザの閲覧履歴、２番目に抽出された閲覧履歴が多い類似ユーザの閲覧履歴のように、抽出された閲覧履歴が多い類似ユーザの順序で、各類似ユーザの閲覧履歴から所定の数の閲覧履歴を抽出してお薦め情報を生成してもよい。このとき、当該所定の数は、抽出された閲覧履歴が多い類似ユーザの順序に応じた段階的な各類似ユーザで異なる数、例えば、類似ユーザＢは３、類似ユーザＣは２、類似ユーザＤは１のようにしてもよいし、類似ユーザの全てにおいて同じ数であってもよい。この場合、ある類似ユーザにおいて、抽出された閲覧履歴が所定の数以下である場合、フィルタリング処理部２２５は、当該閲覧履歴を全て抽出してお薦め情報を生成すればよい。

なお、本実施形態において、フィルタリング処理部２２５は、テーブルＴ１０、Ｔ１１、Ｔ１２のように各類似ユーザの閲覧履歴から抽出された閲覧履歴のうち、各類似ユーザが直近で閲覧した閲覧履歴、例えば、テーブルＴ１０、Ｔ１１、Ｔ１２における各識別情報（Ｎｏ．）の項目列における値が大きいものから順に、所定の数の閲覧履歴を抽出し、抽出された閲覧履歴を、テーブルＴ１０、Ｔ１１、Ｔ１２のように各類似ユーザの閲覧履歴から抽出された閲覧履歴の数が多い類似ユーザの順序で、閲覧履歴を並び替えて、お薦め情報を生成してもよい。

次に、本実施形態に係るウェブサーバ２００が行う情報処理の例について説明する。
図１９は、本発明の第１の実施形態に係るウェブサーバ２００における情報処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳＴ１０１において、類似ユーザ抽出部２２１は、対象ユーザと他のユーザそれぞれとのユーザ間類似度を算出する。その後、ステップＳＴ１０２に進む。
ステップＳＴ１０２において、類似ユーザ抽出部２２１は、ユーザ間類似度の上位Ｎ人のユーザを類似ユーザとして抽出する。その後、ステップＳＴ１０３に進む。
ステップＳＴ１０３において、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧した質問を全て抽出する。その後、ステップＳＴ１０４に進む。
ステップＳＴ１０４において、コンテンツ抽出部２２２は、ステップＳＴ１０３において抽出した類似ユーザが閲覧した全質問のうち、対象ユーザが既に閲覧した質問を除外する。その後、ステップＳＴ１０５に進む。

ステップＳＴ１０５において、季節・期間取得部２２４は、対象ユーザが閲覧した質問の質問投稿日時と定義情報とに基づいて、対象ユーザが閲覧した質問に係る季節情報を取得する。その後、ステップＳＴ１０６に進む。
ステップＳＴ１０６において、フィルタリング処理部２２５は、ステップＳＴ１０３において抽出した質問から、ステップＳＴ１０５において取得した季節情報以外の季節に投稿された質問を除外する。その後、ステップＳＴ１０７に進む。
ステップＳＴ１０７において、フィルタリング処理部２２５は、ステップＳＴ１０６で除外されて残った質問それぞれについて、推薦スコア（レコメンドスコア）を算出する。その後、ステップＳＴ１０８に進む。
ステップＳＴ１０８において、フィルタリング処理部２２５は、推薦スコア（レコメンドスコア）の高い順に、予め決められた数の質問を抽出し、端末装置３００に提示させる。その後、図１９に係る処理を終了する。

このように、本実施形態によれば、情報処理装置（ウェブサーバ２００）は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、対象ユーザと他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出したユーザ間類似度に基づいて対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部２２１と、類似ユーザ抽出部２２１により抽出された類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部２２２と、コンテンツ抽出部２２２により抽出されたコンテンツを日時情報によりフィルタリングして、対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部（フィルタリング処理部２２５）と、を備える。

これにより、情報処理装置（ウェブサーバ２００）は、あるユーザと嗜好が類似する複数の類似ユーザが閲覧したコンテンツの投稿時間から、最近話題になっているコンテンツや、季節性のあるコンテンツを抽出でき、当該あるユーザの現在の嗜好に合った情報を提示することができる。

（第２の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第２の実施形態について詳しく説明する。
本実施形態に係る情報処理システム１ａは、第１の実施形態に係る情報処理システム１と同様であるので、説明は省略する。また、本実施形態に係るデータベースサーバ１００、ウェブサーバ２００、端末装置３００は、第１の実施形態に係るデータベースサーバ１００、ウェブサーバ２００、端末装置３００と同様であるので説明は省略する。

図２０は、本発明の第２の実施形態に係るウェブサーバ２００における情報処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳＴ２０１において、類似ユーザ抽出部２２１は、対象ユーザと他のユーザそれぞれとのユーザ間類似度を算出する。その後、ステップＳＴ２０２に進む。
ステップＳＴ２０２において、類似ユーザ抽出部２２１は、ユーザ間類似度の上位Ｎ人のユーザを類似ユーザとして抽出する。その後、ステップＳＴ２０３に進む。
ステップＳＴ２０３において、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧した質問を全て抽出する。その後、ステップＳＴ２０４に進む。
ステップＳＴ２０４において、コンテンツ抽出部２２２は、ステップＳＴ２０３において抽出した類似ユーザが閲覧した全質問のうち、対象ユーザが既に閲覧した質問を除外する。その後、ステップＳＴ２０５に進む。

ステップＳＴ２０５において、フィルタリング処理部２２５は、ステップＳＴ２０６で除外されて残った質問それぞれについて、推薦スコア（レコメンドスコア）を算出する。その後、ステップＳＴ２０６に進む。
ステップＳＴ２０６において、フィルタリング処理部２２５は、推薦スコア（レコメンドスコア）の高い順に、予め決められた数の質問を抽出する。その後、ステップＳＴ２０７に進む。
ステップＳＴ２０７において、季節・期間取得部２２４は、対象ユーザが閲覧した質問の質問投稿日時と定義情報とに基づいて、対象ユーザが閲覧した質問に係る季節情報を取得する。その後、ステップＳＴ２０８に進む。
ステップＳＴ２０８において、フィルタリング処理部２２５は、ステップＳＴ１０３において抽出した質問から、ステップＳＴ２０７において取得した季節情報以外の季節に投稿された質問を除外し、残った質問を、端末装置３００に提示させる。その後、図２０に係る情報処理を終了する。

このように、本実施形態によれば、情報処理装置（ウェブサーバ２００）は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、対象ユーザと他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出したユーザ間類似度に基づいて対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部２２１と、類似ユーザ抽出部２２１により抽出された類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部２２２と、コンテンツ抽出部２２２により抽出されたコンテンツを日時情報によりフィルタリングして、対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部（フィルタリング処理部２２５）と、を備える。
これにより、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。

（第３の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第３の実施形態について詳しく説明する。
本実施形態に係る情報処理システム１ｂは、第１の実施形態に係る情報処理システム１と同様であるので、説明は省略する。また、本実施形態に係るデータベースサーバ１００、端末装置３００は、第１の実施形態に係るデータベースサーバ１００、端末装置３００と同様であるので説明は省略する。

図２１は、本発明の第３の実施形態に係る端末装置３００に表示される画像の一例を示す概略図である。
図２１の上段のウィンドウは、「おすすめ切り替え」という表題を有するおすすめ切り替えウィンドウである。当該ウィンドウは、お薦め情報を、「期間」により抽出するか否か、「キーワード」により抽出するか否か、「季節」により抽出するか否か、などの日時情報をユーザが選択可能であることを示す。この例では、端末装置３００は、例えば、ラジオボタンが「期間」、「キーワード」、「季節」に対応して配置され、当該ラジオボタンにより選択されたことを検出し、その右隣に示されている時季情報、例えば、「キーワード」に対応するキーワード情報により、お薦め情報を抽出する。

図２１の下段のウィンドウは、「医療健康相談Ｑ＆Ａ」という表題を有する。このウィンドウの左上端、右上端には、それぞれ対象ユーザの氏名「○○○○」、検索に用いる文字列を受け付ける入力欄（検索窓）がそれぞれ表示されている。入力欄の右隣には、例えば、検索ボタンが表示されている。対象ユーザは、例えば、検索ボタンの操作により検索を指示することで、入力欄に入力された文字列を含む質問を検索することを要求する。

このウィンドウの左下には、「閲覧履歴」として対象ユーザが閲覧した各質問の冒頭部分が３件分、一覧表示されている。「閲覧履歴」は、対象ユーザの嗜好を示す嗜好情報の一つである。
このウィンドウの右下には、「おすすめ」情報として、後述するキーワードを含む各質問の冒頭部分が６件分、一覧表示されている。

ここで、「閲覧履歴」、「おすすめ」の各列の右端に表示されている右向きの△印は、その位置を指示する操作を検出したとき、その質問とその質問に対する回答の全文が表示されることを示す。
また、「おすすめ」を表示する表示モードとしては、質問文アクセス履歴モード（第１表示モード）と質問文レコメンドモード（第２表示モード）の二つがある。表示モードが第１表示モードである場合、端末装置３００は、全てのユーザが投稿した質問を表示する。一方、表示モードが第２表示モードである場合、端末装置３００は、類似ユーザが投稿した質問だけを表示する。

本発明の第３の実施形態に係るウェブサーバ２００ａの構成を、図１０に係る第１の実施形態に係るウェブサーバ２００の構成を援用して説明する。なお、本実施形態では、図１０のウェブサーバ２００をウェブサーバ２００ａと読み替え、抽出部２２０を抽出部２２０ａと読み替え、季節・期間取得部２２４を季節・期間取得部２２４ａと読み替え、フィルタリング処理部２２５をフィルタリング処理部２２５ａと読み替えるものとする。

ウェブサーバ２００ａは、入出力制御部２１０と、抽出部２２０ａと、を備える。入出力制御部２１０は、応答制御部２１１と、データベース読出部２１２と、を備える。応答制御部２１１ａは、文字列取得部２１４と、表示モード取得部２１５と、特定コンテンツ取得部２１６と、カテゴリ取得部２１７と、を備える。抽出部２２０ａは、類似ユーザ抽出部２２１と、コンテンツ抽出部２２２と、類似コンテンツ抽出部２２３と、季節・期間取得部２２４ａと、フィルタリング処理部２２５ａと、を備える。

本実施形態に係るウェブサーバ２００ａと第１の実施形態に係るウェブサーバ２００とを比較すると、抽出部２２０ａの処理が異なる。それ以外の構成は、第１の実施形態と同様であるため、同一の符号を付して説明を省略し、本実施形態で異なる部分を中心に説明する。

季節・期間取得部２２４ａは、季節・期間取得部２２４（図１０）と同様の機能を有するが、次の点で季節・期間取得部２２４と異なる。
季節・期間取得部２２４ａ（キーワード抽出部）は、抽出した質問が投稿された質問投稿日時を、質問情報から抽出し、後述する定義情報を参照して当該質問投稿日時が属する期間の季節を、季節情報として取得する。そして、季節・期間取得部２２４ａは、取得した季節情報に対応するキーワードを表すキーワード情報を、定義情報を参照して取得する。そして、季節・期間取得部２２４ａは、取得した季節情報とキーワード情報とを、フィルタリング処理部２２５ａに出力する。

また、抽出した質問に対する回答がある場合、季節・期間取得部２２４ａは、質問に対する回答が投稿された回答投稿日時を、質問情報から抽出し、後述する定義情報を参照して当該回答投稿日時が属する期間の季節を、季節情報として取得する。そして、季節・期間取得部２２４ａは、取得した季節情報に対応するキーワードを表すキーワード情報を、定義情報を参照して取得する。そして、季節・期間取得部２２４ａは、取得した季節情報とキーワード情報とを、フィルタリング処理部２２５ａに出力する。

フィルタリング処理部２２５ａは、フィルタリング処理部２２５（図１０）と同様の機能を有するが、次の点でフィルタリング処理部２２５と異なる。
フィルタリング処理部２２５ａは、季節・期間取得部２２４ａから入力された季節情報に基づいて、抽出されたコンテンツの投稿日時が当該季節情報に該当するコンテンツを、第１コンテンツとして抽出する。そして、フィルタリング処理部２２５ａは、季節・期間取得部２２４ａから入力されたキーワード情報に基づいて、抽出した第１コンテンツから、キーワード情報が表すキーワードが含まれるコンテンツを検索し、コンテンツの範囲を絞り込む。
フィルタリング処理部２２５ａは、検索したコンテンツを抽出結果データとしてデータベース読出部２１２に出力する。

図２２は、本発明の第３の実施形態に係る定義情報の一例を示す概略図である。
テーブルＴ１４は、定義情報の一例である。テーブルＴ１４は、Ｎｏ．、季節、期間キーワードの各項目列を有する。Ｎｏ．は、各季節に割り当てられた識別番号である。また、季節は、例えば、「春」、「夏」、「秋」、「冬」の四季である。また、期間は、季節に該当する期間を表し、例えば、「春」であれば、期間「３月１日〜６月３０日」が対応することを表している。また、キーワードは、各季節で特徴的なキーワード（トレンドとも称する）であり、例えば、季節ごとの流行病や症状を表すキーワードである。

このように、本実施形態によれば、情報処理装置（ウェブサーバ２００ａ）は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、対象ユーザと他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出したユーザ間類似度に基づいて対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部２２１と、類似ユーザ抽出部２２１により抽出された類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部２２２と、コンテンツ抽出部２２２により抽出されたコンテンツを日時情報によりフィルタリングして、対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部（フィルタリング処理部２２５ａ）と、を備える。

これにより、情報処理装置（ウェブサーバ２００ａ）は、あるユーザと嗜好が類似する複数の類似ユーザが閲覧したコンテンツから、最近話題になっているコンテンツや、季節性のあるコンテンツを、日時情報に対応するキーワードから抽出でき、当該あるユーザの現在の嗜好に合った情報を提示することができる。

（第４の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第４の実施形態について詳しく説明する。
本実施形態に係る情報処理システム１ｃは、第１の実施形態に係る情報処理システム１と同様であるので、説明は省略する。また、本実施形態に係るデータベースサーバ１００、端末装置３００は、第１の実施形態に係るデータベースサーバ１００、端末装置３００と同様であるので説明は省略する。

本発明の第４の実施形態に係るウェブサーバ２００ｂの構成を、図１０に係る第１の実施形態に係るウェブサーバ２００の構成を援用して説明する。なお、本実施形態では、図１０のウェブサーバ２００をウェブサーバ２００ｂと読み替え、抽出部２２０を抽出部２２０ｂと読み替え、季節・期間取得部２２４を季節・期間取得部２２４ｂと読み替え、フィルタリング処理部２２５をフィルタリング処理部２２５ｂと読み替えるものとする。

ウェブサーバ２００ｂは、入出力制御部２１０と、抽出部２２０ｂと、を備える。入出力制御部２１０は、応答制御部２１１と、データベース読出部２１２と、を備える。応答制御部２１１ｂは、文字列取得部２１４と、表示モード取得部２１５と、特定コンテンツ取得部２１６と、カテゴリ取得部２１７と、を備える。抽出部２２０ｂは、類似ユーザ抽出部２２１と、コンテンツ抽出部２２２と、類似コンテンツ抽出部２２３と、季節・期間取得部２２４ｂと、フィルタリング処理部２２５ｂと、を備える。

本実施形態に係るウェブサーバ２００ｂと第１の実施形態に係るウェブサーバ２００とを比較すると、抽出部２２０ｂの処理が異なる。それ以外の構成は、第１の実施形態と同様であるため、同一の符号を付して説明を省略し、本実施形態で異なる部分を中心に説明する。

季節・期間取得部２２４ｂは、季節・期間取得部２２４（図１０）と同様の機能を有するが、次の点で季節・期間取得部２２４と異なる。
季節・期間取得部２２４ｂは、抽出した質問が投稿された質問投稿日時を、質問情報から抽出し、後述する定義情報を参照して当該質問投稿日時が属する期間の月を、期間情報として取得する。そして、季節・期間取得部２２４ｂは、取得した期間情報を、フィルタリング処理部２２５ｂに出力する。

また、抽出した質問に対する回答がある場合、季節・期間取得部２２４ｂは、質問に対する回答が投稿された回答投稿日時を、質問情報から抽出し、後述する定義情報を参照して当該回答投稿日時が属する期間の月を、期間情報として取得する。そして、季節・期間取得部２２４ｂは、取得した期間情報を、フィルタリング処理部２２５ｂに出力する。

フィルタリング処理部２２５ｂは、フィルタリング処理部２２５（図１０）と同様の機能を有するが、次の点でフィルタリング処理部２２５と異なる。
フィルタリング処理部２２５ｂは、季節・期間取得部２２４ｂから入力された期間情報に基づいて、抽出されたコンテンツの投稿日時が当該期間情報が表す月に該当するコンテンツを抽出する。

図２３は、本発明の第４の実施形態に係る定義情報の一例を示す概略図である。
テーブルＴ１５は、定義情報の一例である。テーブルＴ１５は、Ｎｏ．、月、期間キーワードの各項目列を有する。Ｎｏ．は、各月に割り当てられた識別番号である。また、月は、例えば、１月から１２月までの各期間に対応する月を表している。また、期間は、月ごとに該当する期間を表し、例えば、１月であれば、期間「１月１日〜１月３１日」が対応することを表している。

このように、本実施形態によれば、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｂ）は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、対象ユーザと他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出したユーザ間類似度に基づいて対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部２２１と、類似ユーザ抽出部２２１により抽出された類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部２２２と、コンテンツ抽出部２２２により抽出されたコンテンツを日時情報によりフィルタリングして、対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部（フィルタリング処理部２２５ｂ）と、を備える。

これにより、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｂ）は、あるユーザと嗜好が類似する複数の類似ユーザが閲覧したコンテンツから、最近話題になっているコンテンツや、季節性のあるコンテンツを、期間が対応付けられた月ごとに抽出でき、当該あるユーザの現在の嗜好に合った情報を提示することができる。

（第５の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第５の実施形態について詳しく説明する。
本実施形態に係る情報処理システム１ｄは、第１の実施形態に係る情報処理システム１と同様であるので、説明は省略する。また、本実施形態に係るデータベースサーバ１００、端末装置３００は、第１の実施形態に係るデータベースサーバ１００、端末装置３００と同様であるので説明は省略する。
本発明の第５の実施形態に係るウェブサーバ２００ｃの構成を、図１０に係る第１の実施形態に係るウェブサーバ２００の構成を援用して説明する。なお、本実施形態では、図１０のウェブサーバ２００をウェブサーバ２００ｃと読み替え、抽出部２２０を抽出部２２０ｃと読み替え、季節・期間取得部２２４を季節・期間取得部２２４ｃと読み替え、フィルタリング処理部２２５をフィルタリング処理部２２５ｃと読み替えるものとする。

ウェブサーバ２００ｃは、入出力制御部２１０と、抽出部２２０ｃと、を備える。入出力制御部２１０は、応答制御部２１１と、データベース読出部２１２と、を備える。応答制御部２１１ａは、文字列取得部２１４と、表示モード取得部２１５と、特定コンテンツ取得部２１６と、カテゴリ取得部２１７と、を備える。抽出部２２０ｃは、類似ユーザ抽出部２２１と、コンテンツ抽出部２２２と、類似コンテンツ抽出部２２３と、季節・期間取得部２２４ｃと、フィルタリング処理部２２５ｃと、を備える。

本実施形態に係るウェブサーバ２００ｃと第１の実施形態に係るウェブサーバ２００とを比較すると、抽出部２２０ｃ、フィルタリング処理部２２５ｃの処理が異なる。それ以外の構成は、第１の実施形態と同様であるため、同一の符号を付して説明を省略し、本実施形態で異なる部分を中心に説明する。

季節・期間取得部２２４ｃは、季節・期間取得部２２４（図１０）と同様の機能を有するが、次の点で季節・期間取得部２２４と異なる。
季節・期間取得部２２４ｃは、抽出した質問が投稿された質問投稿日時を、質問情報から抽出し、図２３に示したような定義情報を参照して当該質問投稿日時が属する期間の月を、期間情報として取得する。また、季節・期間取得部２２４ｃは、抽出した質問が投稿された質問投稿日時を、質問情報から抽出し、図１４に示したような定義情報を参照して当該質問投稿日時が属する期間の季節を、季節情報として取得する。そして、季節・期間取得部２２４ｃは、取得した期間情報および季節情報を、フィルタリング処理部２２５ｃに出力する。

また、抽出した質問に対する回答がある場合、季節・期間取得部２２４ｃは、質問に対する回答が投稿された回答投稿日時を、質問情報から抽出し、図２３に示したような定義情報を参照して当該回答投稿日時が属する期間の月を、期間情報として取得する。また、季節・期間取得部２２４ｃは、当該回答投稿日時を、質問情報から抽出し、図１４に示したような定義情報を参照して当該質問投稿日時が属する期間の季節を、季節情報として取得する。そして、季節・期間取得部２２４ｃは、取得した期間情報および季節情報を、フィルタリング処理部２２５ｃに出力する。

フィルタリング処理部２２５ｃは、フィルタリング処理部２２５（図１０）と同様の機能を有するが、次の点でフィルタリング処理部２２５と異なる。
フィルタリング処理部２２５ｃは、まず、季節・期間取得部２２４ｃから入力された期間情報に基づいて、抽出されたコンテンツの投稿日時が当該期間情報に該当するコンテンツを抽出する。フィルタリング処理部２２５ｃは、抽出したコンテンツが予め決められた数より少ない場合、季節・期間取得部２２４ｃから入力された季節情報に基づいて、抽出されたコンテンツの投稿日時が当該季節情報に該当するコンテンツを抽出する。
このように、フィルタリング処理部２２５ｃは、抽出するコンテンツの数に応じて、フィルタリングする期間を変更して、コンテンツを抽出する。

このように、本実施形態によれば、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｃ）は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、対象ユーザと他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出したユーザ間類似度に基づいて対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部２２１と、類似ユーザ抽出部２２１により抽出された類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部２２２と、コンテンツ抽出部２２２により抽出されたコンテンツを日時情報によりフィルタリングして、対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部（フィルタリング処理部２２５ｃ）と、を備える。

これにより、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｃ）は、あるユーザと嗜好が類似する複数の類似ユーザが閲覧したコンテンツから、最近話題になっているコンテンツや、季節性のあるコンテンツを、期間が対応付けられた月ごとに抽出し、抽出されるコンテンツ数が少ない場合に、季節ごとにコンテンツを抽出することで、抽出されるコンテンツの数が予め定められた数より少ない場合であっても、当該あるユーザの現在の嗜好に合った情報を提示することができる。

（第６の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第６の実施形態について詳しく説明する。
本実施形態に係る情報処理システム１ｅは、第１の実施形態に係る情報処理システム１と同様であるので、説明は省略する。また、本実施形態に係るデータベースサーバ１００、端末装置３００は、第１の実施形態に係るデータベースサーバ１００、端末装置３００と同様であるので説明は省略する。

図２４は、本発明の第６の実施形態に係るウェブサーバ２００ｄの構成の一例を示す概略ブロック図である。
ウェブサーバ２００ｄは、入出力制御部２１０と、抽出部２２０ｄと、を備える。入出力制御部２１０は、応答制御部２１１と、データベース読出部２１２と、を備える。応答制御部２１１ａは、文字列取得部２１４と、表示モード取得部２１５と、特定コンテンツ取得部２１６と、カテゴリ取得部２１７と、を備える。抽出部２２０ｄは、類似ユーザ抽出部２２１と、コンテンツ抽出部２２２と、類似コンテンツ抽出部２２３と、季節・期間取得部２２４ｄと、フィルタリング処理部２２５ｄと、を備える。季節・期間取得部２２４ｄは、現在時刻からの季節・期間取得部２２４１ｄと、閲覧履歴の季節・期間取得部２２４２ｄと、を備える。フィルタリング処理部２２５ｄは、履歴フィルタリング処理部２２５１ｄと、抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｄと、を備える。

本実施形態に係るウェブサーバ２００ｄと第１の実施形態に係るウェブサーバ２００とを比較すると、季節・期間取得部２２４ｄ、フィルタリング処理部２２５ｄの処理が異なる。それ以外の構成は、第１の実施形態と同様であるため、同一の符号を付して説明を省略し、本実施形態で異なる部分を中心に説明する。

現在時刻からの季節・期間取得部２２４１ｄは、現在日時を表す情報をウェブサーバ２００ｄに内蔵する内蔵時計またはネットワークを介して取得する。現在時刻からの季節・期間取得部２２４１ｄは、図１４に示したような定義情報を参照して、現在日時が属する季節を季節情報として特定して、取得する。または、現在時刻からの季節・期間取得部２２４１ｄは、図１４に示したような定義情報を参照して、当該現在日時が属する期間を期間情報として特定し、取得する。例えば、現在時刻からの季節・期間取得部２２４１ｄは、現在日時が２０１３年５月１日である場合、当該現在日時が属する季節は図１４において「春」であり、当該現在日時が属する期間は図１４において「３月１日から６月３０日」である。なお、現在時刻からの季節・期間取得部２２４１ｄは、時刻を定義する定義情報を参照し、現在日時に含まれる時刻情報に応じて細分化した期間情報を取得してもよい。

履歴フィルタリング処理部２２５１ｄは、現在時刻からの季節・期間取得部２２４１ｄが取得した季節情報または期間情報に基づいて、データベースサーバ１００のデータベース１１０からコンテンツを抽出（フィルタリング）する。具体的には、履歴フィルタリング処理部２２５１ｄは、データベースサーバ１００のデータベース１１０が記憶する複数のコンテンツ（例えば、質問）のうち、質問投稿日時および回答投稿日時が、季節情報が表す季節、または期間情報が表す期間に投稿されていたことを表す場合に、当該質問投稿日時に投稿された質問および当該回答投稿日時に投稿された回答を抽出し、抽出した質問および回答以外の質問および回答を除外する。履歴フィルタリング処理部２２５１ｄは、抽出した質問および回答を表すコンテンツ情報を類似コンテンツ抽出部２２３および類似ユーザ抽出部２２１に出力する。

類似ユーザ抽出部２２１は、現在時刻からの季節・期間取得部２２４１ｄが取得した季節情報が表す季節または期間情報が表す期間と履歴フィルタリング処理部２２５１ｄから入力されたコンテンツ情報とに基づいて、対象ユーザと物品に対する嗜好が類似する類似ユーザを抽出する。具体的には、類似ユーザ抽出部２２１は、季節情報が表す季節または期間情報が表す期間に投稿されたコンテンツ情報を投稿または閲覧した対象ユーザ以外の他のユーザを抽出する。類似ユーザ抽出部２２１は、季節情報が表す季節または期間情報が表す期間における対象ユーザと他のユーザのそれぞれとの類似度であるユーザ間類似度を算出する。具体的には、類似ユーザ抽出部２２１は、ユーザ間類似度を、例えば、上述の式（１）により算出する。類似ユーザ抽出部２２１は、算出したユーザ間類似度に基づいて、ユーザ間類似度が高い上位Ｎ人（Ｎは整数の所定の数）の他のユーザを類似ユーザとして抽出する。

類似コンテンツ抽出部２２３は、履歴フィルタリング処理部２２５１ｄから入力されたコンテンツ情報に基づいて、特定コンテンツ取得部２１６が取得した特定のコンテンツ（例えば、質問）に類似する類似コンテンツを抽出する。具体的には、例えば、類似コンテンツ抽出部２２３は、特定のコンテンツのうち、コンテンツ情報に含まれる特定コンテンツ（以下、第１の質問ともいう）を既に閲覧したユーザの集合と、そのコンテンツとは別のコンテンツ（以下、第２の質問ともいう）を既に閲覧したユーザの集合と、で重複するユーザの数（以下、ユーザ重複数という）を算出する。そして、類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、算出したユーザ重複数に基づいて、第１の質問に対する第２の質問の類似度を算出する。類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、この類似度を、第２の質問以外の他のコンテンツについても算出することで、特定のコンテンツに対する各コンテンツの類似度を算出する。そして、類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、算出したコンテンツの類似度が高い上位Ｍ個（Ｍは、１以上の予め定められた整数）のコンテンツを抽出する。

コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した類似ユーザが閲覧したコンテンツを、データベースサーバ１００のデータベース１１０から抽出する。具体的には、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した類似ユーザが閲覧したコンテンツ（例えば、質問）をデータベースサーバ１００のデータベース１１０から抽出し、抽出したコンテンツから対象ユーザが既に閲覧したコンテンツを除外する。すなわち、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧したコンテンツから対象ユーザが既に閲覧したコンテンツを除外したコンテンツを抽出する。

閲覧履歴の季節・期間取得部２２４２ｄは、対象ユーザが閲覧したコンテンツの閲覧履歴の質問の質問投稿日時および回答の回答投稿日時を取得する。そして、閲覧履歴の季節・期間取得部２２４２ｄは、図１４に示したような定義情報を参照して、取得した質問投稿日時および回答投稿日時が該当する季節または期間を履歴期間情報として取得する。

抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｄは、コンテンツ抽出部２２２、類似コンテンツ抽出部２２３により入力されたコンテンツ（例えば、質問）から、閲覧履歴の季節・期間取得部２２４２ｄが取得した季節情報または期間情報に基づいて、コンテンツを抽出（フィルタリング）する。具体的には、抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｄは、入力された複数のコンテンツのうち、閲覧履歴の季節・期間取得部２２４２ｄが取得した履歴期間情報が、季節情報が表す季節または期間情報が表す期間に投稿されていたことを表す場合に、当該質問投稿日時に投稿された質問および当該回答投稿日時に投稿された回答を抽出し、抽出した質問および回答以外の質問および回答を除外する。

図２５は、本発明の第６の実施形態に係るウェブサーバ２００ｄにおける情報処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳＴ３０１において、現在時刻からの季節・期間取得部２２４１ｄは、現在日時を表す情報を取得し、当該現在日時を表す情報が表す現在日時が属する季節を季節情報または当該現在日時を表す情報が表す現在日時が属する期間を期間情報として特定し、取得する。その後、ステップＳＴ３０２に進む。
ステップＳＴ３０２において、履歴フィルタリング処理部２２５１ｄは、現在時刻からの季節・期間取得部２２４１ｄが取得した季節情報または期間情報に基づいて、データベースサーバ１００のデータベース１１０からコンテンツを抽出（フィルタリング）する。また、類似ユーザ抽出部２２１は、対象ユーザと他のユーザのそれぞれとのユーザ間類似度を算出する。その後、ステップＳＴ３０３に進む。

ステップＳＴ３０３において、類似ユーザ抽出部２２１は、ユーザ間類似度の上位Ｎ人のユーザを類似ユーザとして抽出する。その後、ステップＳＴ３０４に進む。
ステップＳＴ３０４において、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧した質問を全て抽出する。その後、ステップＳＴ３０５に進む。
ステップＳＴ３０５において、コンテンツ抽出部２２２は、ステップＳＴ３０４において抽出した類似ユーザが閲覧した全質問のうち、対象ユーザが既に閲覧した質問を除外する。その後、ステップＳＴ３０６に進む。

ステップＳＴ３０６において、閲覧履歴の季節・期間取得部２２４２ｄは、対象ユーザが閲覧したコンテンツの閲覧履歴から、対象ユーザが閲覧したコンテンツの履歴期間情報を取得する。その後、ステップＳＴ３０７に進む。
ステップＳＴ３０７において、抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｄは、コンテンツ抽出部２２２、類似コンテンツ抽出部２２３により入力されたコンテンツから、ユーザが指定した季節情報が表す季節または期間情報が表す期間に投稿された質問および回答を抽出し、ユーザが指定した季節情報が表す季節または期間情報が表す期間以外に投稿された質問および回答を除外する。その後、ステップＳＴ３０８に進む。

ステップＳＴ３０８において、抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｄは、ステップＳＴ３０７で除外されて残った質問および回答のそれぞれについて、推薦スコア（レコメンドスコア）を算出する。その後、ステップＳＴ３０９に進む。
ステップＳＴ３０９において、抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｄは、推薦スコア（レコメンドスコア）の高い順に、予め決められた数の質問および回答を抽出し、抽出した質問および回答を端末装置３００に提示させる。その後、図２５に係る情報処理を終了する。

このように、本実施形態によれば、情報処理装置（ウェブざーば２００ｄ）は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｄ）と、嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｄ）によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、対象ユーザと他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出したユーザ間類似度に基づいて対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部２２１と、類似ユーザ抽出部２２１により抽出された類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部２２２と、を備える。
これにより、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｄ）は、季節情報または期間情報によりフィルタリングされたあるユーザと嗜好が類似する複数の類似ユーザが閲覧したコンテンツから、最近話題になっているコンテンツや、季節性のあるコンテンツを抽出できる。

また、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｄ）は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｄ）と、嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｄ）によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、対象ユーザと他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出したユーザ間類似度に基づいて対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部２２１と、類似ユーザ抽出部２２１によりにより抽出された類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部２２２と、コンテンツ抽出部２２２により抽出されたコンテンツを日時情報によりフィルタリングして、対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部（抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｄ）と、を備える。
これにより、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｄ）は、季節情報または期間情報によりフィルタリングされたあるユーザと嗜好が類似する複数の類似ユーザが閲覧したコンテンツから、最近話題になっているコンテンツや、季節性のあるコンテンツを抽出でき、抽出結果をさらに季節情報または期間情報によりフィルタリングすることであるユーザの現在の嗜好に合った情報を提示することができる。

（第７の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第７の実施形態について詳しく説明する。
本実施形態に係る情報処理システム１ｆは、第１の実施形態に係る情報処理システム１と同様であるので、説明は省略する。また、本実施形態に係るデータベースサーバ１００、端末装置３００は、第１の実施形態に係るデータベースサーバ１００、端末装置３００と同様であるので説明は省略する。
本発明の第７の実施形態に係るウェブサーバ２００ｄの構成を、図２４に係る第６の実施形態に係るウェブサーバ２００ｄの構成を援用して説明する。なお、本実施形態に係る
ウェブサーバ２００ｄの構成と第６の実施形態に係るウェブサーバ２００ｄの構成とは、同様であるので説明を省略する。

図２６は、本発明の第７の実施形態に係るウェブサーバ２００ｄにおける情報処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳＴ４０１において、現在時刻からの季節・期間取得部２２４１ｄは、現在日時を表す情報を取得し、当該現在日時を表す情報が表す現在日時が属する季節を季節情報または当該現在日時を表す情報が表す現在日時が属する期間を期間情報として特定し、取得する。その後、ステップＳＴ４０２に進む。
ステップＳＴ４０２において、履歴フィルタリング処理部２２５１ｄは、現在時刻からの季節・期間取得部２２４１ｄが取得した季節情報または期間情報に基づいて、データベースサーバ１００のデータベース１１０からコンテンツを抽出（フィルタリング）する。また、類似ユーザ抽出部２２１は、対象ユーザと他のユーザそれぞれとのユーザ間類似度を算出する。その後、ステップＳＴ４０３に進む。

ステップＳＴ４０３において、類似ユーザ抽出部２２１は、ユーザ間類似度の上位Ｎ人のユーザを類似ユーザとして抽出する。その後、ステップＳＴ４０４に進む。
ステップＳＴ４０４において、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが閲覧した質問を全て抽出する。その後、ステップＳＴ４０５に進む。
ステップＳＴ４０５において、コンテンツ抽出部２２２は、ステップＳＴ３０４において抽出した類似ユーザが閲覧した全質問のうち、対象ユーザが既に閲覧した質問を除外する。その後、ステップＳＴ４０６に進む。

ステップＳＴ４０６において、抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｄは、ステップＳＴ４０５で除外されて残った質問および回答のそれぞれについて、推薦スコア（レコメンドスコア）を算出する。その後、ステップＳＴ４０７に進む。
ステップＳＴ４０７において、抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｄは、推薦スコア（レコメンドスコア）の高い順に、予め決められた数の質問および回答を抽出し、抽出した質問および回答を端末装置３００に提示させる。その後、ステップＳＴ４０８に進む。
ステップＳＴ４０８において、閲覧履歴の季節・期間取得部２２４２ｄは、対象ユーザが閲覧したコンテンツの閲覧履歴から、対象ユーザが閲覧したコンテンツの履歴期間情報を取得する。その後、ステップＳＴ４０９に進む。

ステップＳＴ４０９において、抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｄは、コンテンツ抽出部２２２、類似コンテンツ抽出部２２３により入力されたコンテンツから、ユーザが指定した季節情報が表す季節または期間情報が表す期間に投稿された質問および回答を抽出し、ユーザが指定した季節情報が表す季節または期間情報が表す期間以外に投稿された質問および回答を除外する。その後、図２６に係る情報処理を終了する。

このように、本実施形態によれば、情報処理装置（ウェブざーば２００ｄ）は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｄ）と、嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｄ）によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、対象ユーザと他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出したユーザ間類似度に基づいて対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部２２１と、類似ユーザ抽出部２２１により抽出された類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部２２２と、を備える。
これにより、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｄ）は、季節情報または期間情報によりフィルタリングされたあるユーザと嗜好が類似する複数の類似ユーザが閲覧したコンテンツから、最近話題になっているコンテンツや、季節性のあるコンテンツを抽出できる。

また、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｄ）は、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｄ）と、嗜好情報フィルタリング処理部（履歴フィルタリング処理部２２５１ｄ）によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、対象ユーザと他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出したユーザ間類似度に基づいて対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部２２１と、類似ユーザ抽出部２２１により抽出された類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部２２２と、コンテンツ抽出部２２２により抽出されたコンテンツを日時情報によりフィルタリングして、対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部（抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｄ）と、を備える。
これにより、情報処理装置（ウェブサーバ２００ｄ）は、季節情報または期間情報によりフィルタリングされたあるユーザと嗜好が類似する複数の類似ユーザが閲覧したコンテンツから、最近話題になっているコンテンツや、季節性のあるコンテンツを抽出でき、当該あるユーザの現在の嗜好に合った情報を提示することができる。

なお、上述した各実施形態において、特定コンテンツ取得部２１６は、データベースサーバ１００に記憶されている全てのコンテンツから対象ユーザが選択した特定のコンテンツを取得してもよい。
なお、上述した各実施形態において、類似ユーザ抽出部２２１は、算出したユーザ間類似度と予め定められた閾値とを比較し、ユーザ間類似度が閾値よりも大きい対象ユーザ以外の他のユーザを、類似ユーザとして抽出してもよい。

なお、上述した各実施形態において、コンテンツ抽出部２２２は、例えば、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した類似ユーザが既に閲覧したコンテンツの中から文字列取得部２１４が取得した文字列が含まれるコンテンツを検索し、検索したコンテンツを抽出してもよい。
なお、上述した各実施形態において、コンテンツ抽出部２２２は、抽出したコンテンツから、カテゴリ取得部２１７から入力されたカテゴリデータが表すカテゴリに分類されるコンテンツをさらに抽出してもよい。この場合、カテゴリ取得部２１７から入力されたカテゴリデータが対象ユーザの嗜好情報カテゴリ（例えば、閲覧履歴カテゴリ）を表すときには、コンテンツ抽出部２２２は、抽出したコンテンツからさらにコンテンツを抽出する処理を行わずにフィルタリング処理部２２５、２２５ａ、２２５ｂ、２２５ｃに出力する。

なお、上述した各実施形態において、カテゴリ取得部２１７からカテゴリデータが入力されない場合であっても、コンテンツ抽出部２２２は、データベース１１０に記憶されている嗜好情報（例えば、閲覧情報）から対象ユーザの嗜好情報を抽出してもよい。抽出した嗜好情報が示す依拠数（例えば、閲覧数）が所定の頻度よりも少ない場合、コンテンツ抽出部２２２は、抽出したコンテンツをフィルタリング処理部２２５、２２５ａ、２２５ｂ、２２５ｃに出力してもよい。コンテンツ抽出部２２２は、それ以外の場合、抽出したコンテンツを示すデータを抽出結果データとしてデータベース読出部２１２に出力すればよい。

ここで、所定の頻度よりも少ない場合とは、例えば、依拠数（例えば、閲覧数）が予め定めた依拠数の閾値（例えば、１０）よりも少ない場合、最後の依拠日時（例えば、閲覧日時）からの経過時間が予め定めた経過時間の閾値（例えば、１か月）よりも長い場合、である。このような場合は、対象ユーザが依拠（アクセス）した情報が対象ユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報として信頼性が低い。すなわち、嗜好情報としての信頼性が十分である場合には、抽出したコンテンツがデータベース読出部２１２に出力され、信頼性が低い場合には、フィルタリング処理部２２５に出力される。

なお、上述した各実施形態において、対象ユーザの依拠数（例えば、閲覧数）が０件である場合、コンテンツ抽出部２２２は、対象ユーザ以外の他のユーザが依拠（例えば、閲覧）した依拠数の総数である総依拠数（例えば、総閲覧数、ヒット数ともいう）をコンテンツごとに算出してもよい。そのような場合には、例えば、対象ユーザがウェブサーバ２００を初めて利用する場合が該当する。コンテンツ抽出部２２２は、総依拠数が大きい順に、予め決められた数のコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツを示す抽出結果データをデータベース読出部２１２に出力する。

なお、上述した各実施形態において、カテゴリ取得部２１７から入力されたカテゴリデータが対象ユーザの嗜好情報カテゴリ（例えば、閲覧履歴カテゴリ）を表す場合には、類似コンテンツ抽出部２２３は、抽出したコンテンツからさらに抽出する処理を行わずにフィルタリング処理部２２５に出力してもよい。

なお、上述した各実施形態において、カテゴリ取得部２１７からカテゴリデータが入力されない場合であっても、類似コンテンツ抽出部２２３は、データベース１１０に記憶されている嗜好情報（例えば、閲覧情報）から対象ユーザの依拠情報を抽出してもよい。この場合、抽出した情報が示す依拠数（例えば、閲覧数）が所定の頻度より少ないとき、類似コンテンツ抽出部２２３は、抽出したコンテンツをフィルタリング処理部２２５に出力すればよい。また、抽出した情報が示す依拠数（例えば、閲覧数）が所定の頻度より多いとき、類似コンテンツ抽出部２２３は、抽出したコンテンツを示すデータを抽出結果データとしてデータベース読出部２１２に出力すればよい。
これにより、対象ユーザの物品に対する嗜好を示す嗜好情報としての信頼性が十分である場合には、抽出したコンテンツがデータベース読出部２１２に出力され、信頼性が低い場合には、フィルタリング処理部２２５に出力される。

なお、上述した各実施形態において、フィルタリング処理部２２５、２２５ａ、２２５ｂ、２２５ｃは、抽出したコンテンツのそれぞれについて推薦スコアを算出し、推薦スコアが高い順に予め定めた数のコンテンツを抽出してもよい。また、フィルタリング処理部２２５、２２５ａ、２２５ｂ、２２５ｃは、抽出したコンテンツのそれぞれについて推薦スコアを算出し、推薦スコアが高い順に予め定めた推薦スコアよりも高いコンテンツを抽出してもよい。
なお、上述した第６の実施形態および第７の実施形態において、ウェブサーバ２００ｃ、２００ｄは、抽出結果のフィルタリング処理部２２５２ｄを備えなくてもよい。

なお、上述した各実施形態において、コンテンツの一例として主に質問に係る処理について説明したが、本発明はこれに限ったものではない。コンテンツであれば、質問に限られず、例えば、投稿、回答であってもよい。また、当該コンテンツへの依拠（アクセス）が、主に閲覧である場合について説明したが、これには限られず、例えば、投稿、回答であってもよい。また、嗜好情報として、主に閲覧情報に係る処理について説明したが、物品（例えば、コンテンツ）の嗜好を示す情報であれば、閲覧情報に限られず、例えば、投稿情報、回答情報、その他の情報のいずれか、それらのうちの任意の組み合わせ、またはそれらの全てであってもよい。

なお、上述した各実施形態において、類似ユーザ抽出部２２１は、対象ユーザと他のユーザのコンテンツに対する嗜好を示す嗜好情報に基づいて、ユーザ間類似度を算出し、該算出したユーザ間類似度に基づいて対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出してもよい。ここで、コンテンツに対する嗜好を示す嗜好情報の一例が、質問の閲覧数である。具体的には、例えば、類似ユーザ抽出部２２１は、対象ユーザと他のユーザとが共通に嗜好する物品数×２／（対象ユーザが嗜好する総コンテンツ数＋他のユーザが嗜好する総コンテンツ数）をユーザ間類似度として算出してもよい。これにより、類似ユーザ抽出部２２１は、コンテンツに対する嗜好が近いユーザを類似ユーザとして抽出することができる。

その場合、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツを対象ユーザへ提示する候補である提示候補コンテンツとして抽出してもよい。これにより、対象ユーザとコンテンツに対する嗜好が近い類似ユーザが嗜好するコンテンツを対象ユーザへ提示することができるので、対象ユーザが嗜好するコンテンツを容易に見つけることができる。

なお、上述した各実施形態において、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザ抽出部２２１が抽出した類似ユーザが嗜好するコンテンツである類似ユーザ嗜好コンテンツそれぞれについて、該類似ユーザ嗜好コンテンツを嗜好する類似ユーザと対象ユーザ間との間のユーザ間類似度を参照して前記類似ユーザ嗜好コンテンツの対象ユーザへのお勧め度を示す推薦スコアを算出し、該算出した推薦スコアそれぞれに基づいて提示候補コンテンツを決定してもよい。その際、コンテンツ抽出部２２２は、類似ユーザが嗜好するコンテンツのうち対象ユーザが嗜好するコンテンツを除外したコンテンツを、提示候補コンテンツとして抽出してもよい。

また、上述した各実施形態において、コンテンツ抽出部２２２は、対象ユーザが１回でも閲覧した質問を提示候補質問から除外する場合を例にとって説明したが、対象ユーザが予め決められた閾値回数（例えば、３回）以上、閲覧した質問を提示候補質問から除外してもよい。
なお、上述した各実施形態において、コンテンツ抽出部２２２は、現在から予め決められた期間（例えば、１年）以上過去に類似ユーザがした質問を提示候補質問から除外するようにしてもよい。

なお、上述した各実施形態において、コンテンツ抽出部２２２が、主に類似ユーザが過去に閲覧した質問を抽出する場合を例にとって説明したが、本実施形態は、これに限ったものではない。コンテンツ抽出部２２２は、例えば、類似ユーザが過去に閲覧したコンテンツ、投稿したコンテンツ、回答したコンテンツのいずれか、それらのうちの任意の組み合わせ、またはそれらの全てを抽出してもよい。

また、上述した各実施形態において、類似コンテンツ抽出部２２３は、特定コンテンツ取得部２１６が取得した特定のコンテンツに類似する類似コンテンツを抽出してもよい。これにより、情報処理システム１、１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ、１ｅ、１ｆは、対象ユーザが選択した特定のコンテンツに類似するコンテンツを、対象ユーザに提示することができるので、対象ユーザが嗜好するコンテンツを早く容易に見つけることができる。その際、類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、特定のコンテンツを嗜好しているユーザの数と、提示候補コンテンツそれぞれを嗜好しているユーザの数とを参照して、特定のコンテンツと提示候補コンテンツそれぞれとのコンテンツ類似度を算出し、該算出したコンテンツ類似度に基づいて類似コンテンツを抽出してもよい。

これにより、類似コンテンツ抽出部２２３は、特定のコンテンツと提示候補コンテンツとの間で重複して嗜好するユーザが多いほど、該コンテンツ間のコンテンツ類似度を高くすることができる。類似コンテンツ抽出部２２３は、このコンテンツ類似度が高いほど類似したコンテンツであるとみなして、例えば、コンテンツ類似度上位Ｍ（Ｍは、予め定めた０よりも大きい整数）個のコンテンツを類似コンテンツとして抽出することができる。その結果、類似コンテンツ抽出部２２３は、類似コンテンツを精度良く抽出することができる。

なお、上述した各実施形態において、類似コンテンツ抽出部２２３は、例えば、コンテンツ類似度が予め決められたコンテンツ類似度の基準よりも高いコンテンツを類似コンテンツとして抽出してもよい。

なお、上述した各実施形態において、他の各実施形態と組み合わせてもよく、例えば、第１の実施形態と第３の実施形態とのように組み合わせてもよい。
なお、上述した各実施形態において、日時情報が季節情報、キーワード情報、期間情報である場合の一例を示したが、時間を表す時間情報、日を表す期間情報、年を表す期間情報などのような時間や期間などに関する日時情報を含んでもよい。また、キーワード情報が季節に関するキーワードである場合の一例を示したが、時間に関するキーワードや、日を表すキーワード、月を表すキーワードのように時間や期間などに関するキーワードであってもよい。

なお、上述した各実施形態において、情報処理システム１、１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ、１ｅ、１ｆは、複数のウェブサーバ２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄを備えてもよい。これらのウェブサーバ２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄは、それらの各処理を分散して行ってもよい。

なお、上述した各実施形態におけるウェブサーバ２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄの一部、または全部をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ウェブサーバ２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄに内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。

また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。

また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

また、上述した各実施形態におけるウェブサーバ２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄの一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現しても良い。ウェブサーバ２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄの各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化しても良い。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いても良い。

以上、本発明の各実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成は実施形態に限られるものではない。各実施形態における各構成、および、それらの組み合わせ等は一例であり、本発明の趣旨から逸脱しない範囲内で、構成の付加、省略、置換、およびその他の変更が可能である。また、本発明は各実施形態によって限定されることはなく、特許請求の範囲によってのみ限定される。

（付記１）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を備えることを特徴とする情報処理装置。

（付記２）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツを日時情報によりフィルタリングして、前記対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部と、を備えることを特徴とする情報処理装置。

（付記３）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツを日時情報によりフィルタリングして、前記対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部と、を備えることを特徴とする情報処理装置。

（付記４）前記物品に対する嗜好を示す嗜好情報は、質問または回答の少なくともいずれかを含むコンテンツの閲覧履歴または当該コンテンツの投稿履歴の少なくともいずれかを含む履歴情報であり、前記日時情報は、コンテンツが閲覧された日時情報または投稿された日時情報の少なくとも一方であることを特徴とする（付記１）から（付記３）のいずれか一項に記載の情報処理装置。

（付記５）前記物品に対する嗜好を示す嗜好情報は、物品の購入履歴であり、前記日時情報は、コンテンツが購入された日時情報であることを特徴とする（付記１）から（付記３）のいずれか一項に記載の情報処理装置。

（付記６）前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツからキーワードを抽出するキーワード抽出部をさらに備え、前記日時情報は、前記キーワード抽出部により抽出された前記キーワードに予め対応付けられた日時情報であることを特徴とする（付記１）から（付記３）のいずれか一項に記載の情報処理装置。

（付記７）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、を備えることを特徴とする情報処理システム。

（付記８）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツを日時情報によりフィルタリングして、前記対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部と、を備えることを特徴とする情報処理システム。

（付記９）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツを日時情報によりフィルタリングして、前記対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部と、を備えることを特徴とする情報処理システム。

（付記１０）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理過程と、前記嗜好情報フィルタリング処理過程によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出過程と、前記類似ユーザ抽出過程により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出過程と、を有することを特徴とする情報処理方法。

（付記１１）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出過程と、前記類似ユーザ抽出過程により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出過程と、前記コンテンツ抽出過程により抽出された前記コンテンツを日時情報によりフィルタリングして、前記対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理過程と、を備えることを特徴とする情報処理方法。

（付記１２）対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理過程と、前記嗜好情報フィルタリング処理過程によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出過程と、前記類似ユーザ抽出過程により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出過程と、前記コンテンツ抽出過程により抽出された前記コンテンツを日時情報によりフィルタリングして、前記対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理過程と、を備えることを特徴とする情報処理方法。

（付記１３）情報処理装置のコンピュータに、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理ステップと、前記嗜好情報フィルタリング処理ステップによりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出ステップと、前記類似ユーザ抽出ステップにより抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出ステップと、を実行させるための情報処理プログラム。

（付記１４）情報処理装置のコンピュータに、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出ステップと、前記類似ユーザ抽出ステップにより抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出ステップと、前記コンテンツ抽出ステップにより抽出された前記コンテンツを日時情報によりフィルタリングして、前記対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理ステップと、を実行させるための情報処理プログラム。

（付記１５）情報処理装置のコンピュータに、対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理ステップと、前記嗜好情報フィルタリング処理ステップによりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出ステップと、前記類似ユーザ抽出ステップにより抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出ステップと、前記コンテンツ抽出ステップにより抽出された前記コンテンツを日時情報によりフィルタリングして、前記対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理ステップと、を実行させるための情報処理プログラム。

１、１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ、１ｅ、１ｆ・・・情報処理システム、１００・・・データベースサーバ、１１０・・・データベース、１２０・・・通信部、１３０・・・ＣＰＵ、２００、２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄ・・・ウェブサーバ（情報処理装置）、２０１・・・ＣＰＵ、２０２・・・記憶媒体、２０３・・・ドライブ部、２０４・・・入力部、２０５・・・出力部、２０６・・・ＲＯＭ、２０７・・・ＲＡＭ、２０８・・・補助記憶部、２０９・・・通信部、２１０・・・入出力制御部、２１１、２１１ａ、２１１ｂ・・・応答制御部、２１２・・・データベース読出部、２１４・・・文字列取得部、２１５・・・表示モード取得部、２１６・・・特定コンテンツ取得部、２１７・・・カテゴリ取得部、２２０、２２０ａ、２２０ｂ、２２０ｃ、２２０ｄ・・・抽出部、２２１・・・類似ユーザ抽出部、２２２・・・コンテンツ抽出部、２２３・・・類似コンテンツ抽出部、２２４、２２４ａ、２２４ｂ、２２４ｃ、２２４ｄ・・・季節・期間取得部、２２５、２２５ａ、２２５ｂ、２２５ｃ、２２５ｄ・・・フィルタリング処理部、２２４１ｄ・・・現在時刻からの季節・期間取得部、２２４２ｄ・・・閲覧履歴の季節・期間取得部、２２５１ｄ・・・履歴フィルタリング処理部（嗜好情報フィルタリング処理部）、２２５２ｄ・・・抽出結果のフィルタリング処理部（コンテンツフィルタリング処理部）、３００・・・端末装置、３１０・・・記憶部、３２０・・・通信部、３３０・・・ＣＰＵ、３４０・・・表示部

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラムおよび端末装置に関する。

本発明の一態様による情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラムおよび端末装置によれば、ユーザの嗜好に合った情報を提示することができる。

Claims (9)

1. 対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、
   前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、
   前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、
   前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、
   前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツを日時情報によりフィルタリングして、前記対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
3. 対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、
   前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、
   前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、
   前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツを日時情報によりフィルタリングして、前記対象ユーザに提示する提示コンテンツを抽出するコンテンツフィルタリング処理部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
4. 前記物品に対する嗜好を示す嗜好情報は、質問または回答の少なくともいずれかを含むコンテンツの閲覧履歴または当該コンテンツの投稿履歴の少なくともいずれかを含む履歴情報であり、
   前記日時情報は、コンテンツが閲覧された日時情報または投稿された日時情報の少なくとも一方であること
   を特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記物品に対する嗜好を示す嗜好情報は、物品の購入履歴であり、
   前記日時情報は、コンテンツが購入された日時情報であること
   を特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記コンテンツ抽出部により抽出された前記コンテンツからキーワードを抽出するキーワード抽出部
   をさらに備え、
   前記日時情報は、前記キーワード抽出部により抽出された前記キーワードに予め対応付けられた日時情報であること
   を特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理部と、
   前記嗜好情報フィルタリング処理部によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、
   前記類似ユーザ抽出部により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と、
   を備えることを特徴とする情報処理システム。
8. 対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理過程と、
   前記嗜好情報フィルタリング処理過程によりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出過程と、
   前記類似ユーザ抽出過程により抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出過程と、
   を有することを特徴とする情報処理方法。
9. 情報処理装置のコンピュータに、
   対象ユーザと他のユーザとのそれぞれの物品に対する嗜好を示す嗜好情報を日時情報によりフィルタリングする嗜好情報フィルタリング処理ステップと、
   前記嗜好情報フィルタリング処理ステップによりフィルタリングされた嗜好情報を参照して、前記対象ユーザと前記他のユーザとの類似度であるユーザ間類似度を算出し、算出した前記ユーザ間類似度に基づいて前記対象ユーザに類似する類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出ステップと、
   前記類似ユーザ抽出ステップにより抽出された前記類似ユーザが嗜好するコンテンツを抽出するコンテンツ抽出ステップと、
   を実行させるための情報処理プログラム。

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