專利名稱：信息處理裝置、信息處理方法和程序的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及信息處理裝置、信息處理方法及程序，更具體涉及有利地用于展示各個項目的情況的信息處理裝置、信息處理方法及程序。
背景技術(shù)：
在現(xiàn)有技術(shù)中，已經(jīng)提出了一種利用其它用戶的了解狀態(tài)預(yù)測了解狀態(tài)的信息量較小的用戶的了解狀態(tài)(例如，參考日本待審專利申請公開N0.9-212492)。例如，可以考慮在搜索引擎、購物網(wǎng)站、等等中利用這樣的方法來估計用戶是否知道一個項目、向用戶展示未知的項目、以及進(jìn)行推薦等。

發(fā)明內(nèi)容
然而，由于用戶對于未知的項目不熟悉，如果僅僅展示未知的項目，用戶難于接受該項目，例如參考與該項目相關(guān)的信息或者購買該項目。期望的是，用戶能夠容易地接收未知的項目。根據(jù)本發(fā)明第一實施例的信息處理裝置包括:從用于將項目分類到多個群集中的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)的群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值。展示控制單元，基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展示。展示控制單元可以進(jìn)行控制以從選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)的群集中展示第一數(shù)目的已知類型的群集和第二數(shù)目的未知類型的群集。展示控制單元可以進(jìn)行控制以與每個群集中包括的項目的至少一部分一起展示第一數(shù)目的已知類型的群集和第二數(shù)目的未知類型的群集。展示控制單元可以進(jìn)行控制以進(jìn)一步與項目所屬的群集一起展示每個項目。展示控制單元可以進(jìn)行控制以區(qū)分并展示已知類型的群集和未知類型的群集。群集選擇單元可以選擇從不同的概率分布生成的其它群集組的概率以及具有更高概率的第一數(shù)目的群集組的概率中具有最大可能性的群集標(biāo)準(zhǔn)。群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元可以從群集數(shù)目等于第一數(shù)目與第二數(shù)目的總和的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇群集標(biāo)準(zhǔn)。還可提供群集標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)單元，學(xué)習(xí)用于通過群集標(biāo)準(zhǔn)對項目進(jìn)行分類的模型。還可以提供群集標(biāo)準(zhǔn)信息收集單元，收集與群集標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的信息。還可以提供項目分類單元，其分類用戶已知的項目和用戶未知的項目。還可以提供項目判別器學(xué)習(xí)單元，進(jìn)行用于判別項目對于用戶是已知還是對用戶是未知的項目判別器的學(xué)習(xí)。根據(jù)本發(fā)明第一實施例的信息處理方法包括:使得信息處理裝置從用于將項目分類到多個群集的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中，用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中，所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值；以及使得所述信息處理裝置基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展示。根據(jù)本發(fā)明第一實施例的程序使得計算機執(zhí)行以下步驟:從用于將項目分類到多個群集的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中，用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中，所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值；以及基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展
/Jn ο根據(jù)本發(fā)明第二實施例的信息處理裝置包括:從用于將項目分類到多個群集中的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)的群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值，所述群集標(biāo)準(zhǔn)是從不同的概率分布生成的其它群集組的概率以及具有最高概率的第一數(shù)目的群集組的概率中具有最大可能性的群集標(biāo)準(zhǔn)；以及展示控制單元，基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展示。根據(jù)本發(fā)明第一實施例，從用于將項目分類到多個群集的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中，用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中，所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值；以及基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展示。根據(jù)本發(fā)明第二實施例，從用于將項目分類到多個群集中的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)的群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值，所述群集標(biāo)準(zhǔn)是從不同的概率分布生成的其它群集組的概率以及具有最高概率的第一數(shù)目的群集組的概率中具有最大可能性的群集標(biāo)準(zhǔn)；以及展示控制單元，基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展示。根據(jù)本發(fā)明第一實施例和第二實施例，用戶更容易接受未知項目。


圖1為示出應(yīng)用本發(fā)明實施例的信息處理系統(tǒng)的實施例的框圖；圖2為示出服務(wù)器的功能的結(jié)構(gòu)實例的框圖；圖3為用于描述項目展示處理的流程圖；圖4是示出項目空間的實例的視圖；圖5為用于描述項目分類處理的流程圖；圖6是用于描述項目分類處理的具體實例的視圖7是用于描述項目分類處理的另一具體實例的視圖；圖8是用于描述項目分類處理的又一具體實例的視圖；圖9為用于描述群集標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建處理的流程圖；圖10為用于描述群集標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建處理的另一流程圖；圖11是把群集標(biāo)準(zhǔn)的選擇中使用的概率模型的實例表示為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的視圖；圖12是用于描述群集標(biāo)準(zhǔn)的選擇方法的實例的視圖；圖13是用于描述群集標(biāo)準(zhǔn)的選擇方法的實例的另一視圖；圖14是用于描述群集標(biāo)準(zhǔn)的選擇方法的另一實例的視圖；圖15是用于描述群集標(biāo)準(zhǔn)的選擇方法的又一實例的視圖；圖16是例示項目展示畫面的第一實例的視圖；圖17是例示項目展示畫面的第二實例的視圖；圖18是例示項目展示畫面的第三實例的視圖；以及圖19為示出計算機的結(jié)構(gòu)實例的框圖。
具體實施例方式下面將描述本發(fā)明實施例(下文表示為實施例)。本文將以下面的順序進(jìn)行描述。1.實施例2.修改例1.實施例信息處理系統(tǒng)I的配置實例圖1為示出應(yīng)用本發(fā)明實施例的信息處理系統(tǒng)I的實施例的框圖。信息處理系統(tǒng)I包括服務(wù)器11和客戶端12-1至12-n。服務(wù)器11與客戶端12_1至12-n經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13彼此連接。服務(wù)器11經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13向客戶端12-1至12_n提供預(yù)定服務(wù)，并進(jìn)行在服務(wù)中使用的項目的展示。這里，服務(wù)器11提供的服務(wù)不限于具體類型，其實例包括信息搜索服務(wù)、購物網(wǎng)站、諸如SNS (社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù))的社區(qū)網(wǎng)站等。另外，服務(wù)器11展示的項目也不限于具體類型，其實例包括各種內(nèi)容和產(chǎn)品(諸如視頻、靜止圖像、書、文檔、音軌、電視節(jié)目、軟件、新聞文章、博客貼文、微薄和信息)、以及社區(qū)網(wǎng)站用戶、社區(qū)等?？蛻舳?2-1至12-n由能夠使用服務(wù)器11提供的服務(wù)的裝置構(gòu)成，諸如為個人計算機、移動信息終端、移動電話、以及音頻播放器。另外，用戶利用客戶端12-1至12-n使用服務(wù)器11提供的服務(wù)。下文中，在單獨區(qū)分客戶端12-1至12-n可能不重要的情況中，將客戶端12_1至12-n簡稱為客戶端12。服務(wù)器11的結(jié)構(gòu)實例圖2為示出服務(wù)器11的功能的結(jié)構(gòu)實例的框圖。服務(wù)器11包括項目DB(數(shù)據(jù)庫)51、項目判別器學(xué)習(xí)單元52、項目判別器存儲單元53、項目分類單元54、群集標(biāo)準(zhǔn)信息收集單元55、群集標(biāo)準(zhǔn)信息DB (數(shù)據(jù)庫)56、群集標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)單元57、群集標(biāo)準(zhǔn)DB (數(shù)據(jù)庫)58、群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59、以及展示控制單元60。與用于服務(wù)器11提供的服務(wù)中的項目相關(guān)的信息在項目DB 51中累積。項目判別器學(xué)習(xí)單元52學(xué)習(xí)項目判別器，該項目判別器用于判別在項目DB 51中寄存的每個項目是對于用戶為已知類型的項目(下文稱為已知類型項目)還是未知類型的項目(下文稱為未知類型項目)。項目判別器學(xué)習(xí)單元52存儲作為項目判別器存儲單元53中的學(xué)習(xí)結(jié)果獲得的與項目判別器相關(guān)的信息。項目判別器存儲單元53中存儲與用戶的數(shù)目相同的數(shù)目的對應(yīng)于每個使用服務(wù)器11提供的服務(wù)的用戶的項目判別器。項目分類單元54基于從外部輸入的各條信息(例如每個用戶的項目使用歷史等)和存儲在項目判別器存儲單元53中的項目判別器對于每個用戶將寄存在項目DB 51中的項目分類為已知類型項目和未知類型項目。項目分類單元54在項目DB 51中累積分類結(jié)
果O群集標(biāo)準(zhǔn)信息收集單元55從連接到網(wǎng)絡(luò)13的其它服務(wù)器(未示出)收集與用于分類項目的群集標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的信息(下文稱為群集標(biāo)準(zhǔn)信息)，并在群集標(biāo)準(zhǔn)信息DB 56中累積該信息。例如在群集標(biāo)準(zhǔn)信息中包括按照群集標(biāo)準(zhǔn)分類的每個群集的名稱等。例如，在項目為書的情況中，在與基于主題的群集標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的群集標(biāo)準(zhǔn)信息中包括對包括(日語、數(shù)學(xué)、科學(xué)、社會學(xué)科、英語、音樂)的群集名稱的集合。通過群集標(biāo)準(zhǔn)信息收集單元55收集或從外部輸入的群集標(biāo)準(zhǔn)信息在群集標(biāo)準(zhǔn)信息DB 56中被累積。另外,輸入并在群集標(biāo)準(zhǔn)信息DB56中累積用于學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)樣本，所述模型根據(jù)每個群集標(biāo)準(zhǔn)分類項目。群集標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)單元57學(xué)習(xí)用于根據(jù)在群集標(biāo)準(zhǔn)信息DB 56中寄存的群集標(biāo)準(zhǔn)分類項目的模型。對于作為群集標(biāo)準(zhǔn)DB 58中的學(xué)習(xí)結(jié)果獲得的每個群集標(biāo)準(zhǔn)，群集標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)單元57累積表示模型的函數(shù)、參數(shù)等。群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59從寄存在群集標(biāo)準(zhǔn)DB 58中的群集標(biāo)準(zhǔn)選擇在向用戶展示寄存在項目DB 51中的項目時用于分類項目的群集標(biāo)準(zhǔn)。群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59將與選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的信息提供給展示控制單元60。展示控制單元60基于通過群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)對寄存在項目DB51中的項目分類。另外，展示控制單元60生成包括程序、數(shù)據(jù)等的顯示控制數(shù)據(jù)以顯示展示項目的畫面(下文稱為項目展示畫面)。展示控制單元60通過經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13將生成的顯示控制數(shù)據(jù)傳輸給客戶端12而控制客戶端12上的項目展示畫面的顯示。項目展示處理下面，將參考圖3的流程圖描述通過服務(wù)器11進(jìn)行的項目展示處理。這里，為了簡化下面的描述，重點放在一個用戶上，并且將描述對該用戶(下文稱為目標(biāo)用戶)展示項目的情況。實際中，對于服務(wù)器11提供的服務(wù)的每個用戶進(jìn)行下面的處理。另外，下面的圖4表示通過寄存在項目DB 51中的項目形成的項目空間。這里，在附圖中，由白色圓表示各個項目，并且由項目之間的距離表示各個項目之間的特征量的相似性。
在步驟SI，服務(wù)器11執(zhí)行項目分類處理。項目分類處理這里，將參考圖5的流程圖描述項目分類處理的詳細(xì)內(nèi)容。在步驟S21，項目分類單元54獲得已知項目集合。即，項目分類單元54從寄存在項目DB 51中的項目中提取對于目標(biāo)用戶已知的項目。這里，用于提取對于目標(biāo)用戶已知的項目的方法不限于具體方法，而可以采用任意方法。例如，可基于目標(biāo)用戶過去對項目的瀏覽歷史、使用歷史等提取已知項目?？蛇x地，例如，可以對目標(biāo)用戶展示項目列表等以選擇已知項目。項目分類單元54將指示項目對于目標(biāo)用戶為已知(下文稱為已知項目)的信息添加到與從項目DB 51提取的項目相關(guān)的信息。圖6示出在圖4的項目空間進(jìn)行步驟S21的處理之后的項目空間的狀態(tài)。在步驟S22，項目判別器學(xué)習(xí)單元52進(jìn)行對用于判別已知類型與未知類型的項目判別器的學(xué)習(xí)。通過這樣的處理，基于例如與已知項目的特征量的相似性生成項目判別器，該項目判別器判別每個項目對于目標(biāo)用戶是已知類型還是未知類型。更具體是，例如，生成這樣的項目判別器，該項目判別器將圖7中的已知項目周圍中由框包圍的兩個區(qū)域(下文稱為已知類型區(qū)域Kl和K2)中的項目指定為已知類型，并將其它指定為未知類型。這里，項目判別器的學(xué)習(xí)方法不限于具體方法，而可以采用任意方法。項目判別器學(xué)習(xí)單元52使得項目判別器存儲單元53存儲作為學(xué)習(xí)結(jié)果獲得的與項目判別器相關(guān)的信息。在步驟S23，項目分類單元54利用項目判別器對項目分類。具體是，項目分類單元54對于除已知項目以外的全部項目利用項目判別器確定項目是已知類型還是未知類型。通過這樣做，將寄存在項目DB 51中的全部項目分類為已知類型項目和未知類型項目。這里，除了被識別為對于目標(biāo)用戶已知的已知項目之外，已知類型項目還包括具有高概率已知的項目和與已知項目類似的項目。項目分類單元54將指示項目對于目標(biāo)用戶是已知類型還是未知類型的信息增加到與項目DB 51中的每個項目相關(guān)的信息。通過該處理，例如，如圖8所示，已知類型區(qū)域Kl和已知類型區(qū)域K2中的項目被分類為已知類型項目。這里，在附圖中，由陰影表示不是已知類型的已知類型項目。項目分類處理然后結(jié)束。返回到圖3，在步驟S2，服務(wù)器11執(zhí)行群集標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建處理。群集標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建處理這里，將參考圖9的流程圖描述群集標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建處理的詳細(xì)內(nèi)容。在步驟S41，服務(wù)器11收集群集標(biāo)準(zhǔn)信息。即，服務(wù)器11收集與群集標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的信息，所述群集標(biāo)準(zhǔn)能夠應(yīng)用于對寄存在項目DB 51中的項目的分類。這里，群集標(biāo)準(zhǔn)信息的收集方法不限于具體方法，而可以采用任意方法。例如，可將手動創(chuàng)建的群集標(biāo)準(zhǔn)信息輸入到群集標(biāo)準(zhǔn)信息DB 56中?？蛇x地，例如，可以基于項目DB 51中的項目的特征量自動生成群集標(biāo)準(zhǔn)，并且可以對在自動生成的群集標(biāo)準(zhǔn)中的每個群集手動命名并將其輸入到群集標(biāo)準(zhǔn)信息DB 56中?？蛇x地，例如，群集標(biāo)準(zhǔn)信息收集單元55可以經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13從其它服務(wù)器等提供的各種服務(wù)(例如購物等)的網(wǎng)站等機械地收集與可應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的信息。這里，期望的是，每個群集名稱是人們?nèi)菀桌斫獾拿Q。另外，期望的是，對相同群集標(biāo)準(zhǔn)中的每個群集提供顯示群集之間的關(guān)系的名稱。群集標(biāo)準(zhǔn)信息收集單元55在群集標(biāo)準(zhǔn)信息DB 56中累積收集的群集標(biāo)準(zhǔn)信息。在步驟S42中，服務(wù)器11獲得用于每個群集標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)習(xí)樣本。例如，服務(wù)管理員選擇群集標(biāo)準(zhǔn)中的一個，對于該群集標(biāo)準(zhǔn)在群集標(biāo)準(zhǔn)信息DB 56中累積群集標(biāo)準(zhǔn)信息。另外，服務(wù)管理員基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)對項目DB 51中寄存的項目的一部分進(jìn)行分類，并使得指示分類結(jié)果的信息成為用于群集標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)習(xí)樣本。通過對于每個群集標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行上述步驟，生成用于每個群集標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)習(xí)樣本。另外，服務(wù)管理員將用于每個群集標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)習(xí)樣本輸入到群集標(biāo)準(zhǔn)信息DB56中。在步驟S43中，群集標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)單元57進(jìn)行對群集標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)習(xí)。具體是，群集標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)單元57選擇群集標(biāo)準(zhǔn)中的一個，對于該群集標(biāo)準(zhǔn)在群集標(biāo)準(zhǔn)信息DB 56中累積群集標(biāo)準(zhǔn)信息。另外，群集標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)單元57從群集標(biāo)準(zhǔn)信息DB 56獲得群集標(biāo)準(zhǔn)信息和與選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的學(xué)習(xí)樣本。另外，群集標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)單元57基于在選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)習(xí)樣本中包括的每個項目的特征量進(jìn)行對用于將項目分類到群集標(biāo)準(zhǔn)的每個群集的模型的學(xué)習(xí)。群集標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)單元57通過對全部群集標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行上述步驟構(gòu)建用于每個群集標(biāo)準(zhǔn)的模型。另外，對于群集標(biāo)準(zhǔn)DB 58中的每個群集標(biāo)準(zhǔn)，群集標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)單元57累積表示模型的函數(shù)、參數(shù)等。然后群集標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建處理結(jié)束。返回到圖3，在步驟S3，群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59執(zhí)行群集標(biāo)準(zhǔn)選擇處理。群集標(biāo)準(zhǔn)選擇處理這里，將參考圖10的流程圖描述群集標(biāo)準(zhǔn)選擇處理的詳細(xì)內(nèi)容。這里，將描述這樣的情況，其中將展示給目標(biāo)用戶的已知類型的群集的數(shù)目設(shè)置為L，并將未知類型的群集的數(shù)目設(shè)置為M。另外，圖11把在群集標(biāo)準(zhǔn)的選擇中使用的計算技術(shù)的實例表示為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。該貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由七個節(jié)點形成:用戶U、項目B、群集標(biāo)準(zhǔn)Z、項目特征量X、已知或未知R、已知類型或未知類型S、以及群集C。這里，由自每個節(jié)點的引線表示的數(shù)字或字母表示對應(yīng)于每個節(jié)點的變量的數(shù)目。例如，對應(yīng)于用戶U的節(jié)點的變量的數(shù)目是U，從而表示有u個用戶。通過下面的公式I將概率模型的聯(lián)合概率表示為數(shù)值公式。P (Z, C，X，B, R, U, S) =P (U).P(B) P (Z).P (R | B, U).P (X | B).P (C | X, Z).P (S | U, R,X)…⑴在步驟S61，群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59計算每個群集標(biāo)準(zhǔn)的每個群集對于目標(biāo)用戶是已知類型群集的概率。 具體的說，群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59選擇群集數(shù)目為L+M的群集標(biāo)準(zhǔn)中的一個，并從群集標(biāo)準(zhǔn)DB 58獲得與用于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)的模型相關(guān)的信息。另外，群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59利用用于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)的模型進(jìn)行對項目DB 51中寄存的項目的分類。
另外，群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59計算選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)的每個群集是已知類型群集的概率(下文稱為已知類型群集概率)。利用？6=1^|(3，2，11)從圖11的概率模型獲得已知類型群集概率。這里，k表示項目是已知類型，c表示每個群集，z表示一定群集標(biāo)準(zhǔn)，以及u表示目標(biāo)用戶。即，已知類型群集概率指示屬于群集的項目對于目標(biāo)用戶已知的概率，換句話說，在屬于群集的項目中的對于目標(biāo)用戶為已知類型的項目的比例。群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59通過對于群集數(shù)目為L+M的全部群集標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行上述處理而對于每個群集標(biāo)準(zhǔn)的每個群集計算已知類型群集概率。在步驟S62，群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59基于已知類型群集概率選擇類項目的分類中使用的群集標(biāo)準(zhǔn)。具體是，群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59選擇群集標(biāo)準(zhǔn)中已經(jīng)計算了已知類型群集概率的一個群集標(biāo)準(zhǔn)，即，群集數(shù)為L+M的群集標(biāo)準(zhǔn)中的一個。另外，群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59將具有選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)的群集分為具有最高已知類型群集概率的L個群集組(下文稱為已知類型群集組)和其它M個群集組(下文稱為未知類型群集組)。例如，考慮這樣的情況，其中包括群集Cl至C6的群集標(biāo)準(zhǔn)的已知類型群集概率是圖12所示的值。這里，圖中所示的未知類型群集概率是群集為未知類型群集的概率，并且是從I減去了已知類型群集概率的值。例如，在其中展示的已知類型群集的數(shù)目L=2的情況中，將群集分為由具有兩個最高已知類型群集概率的群集Cl和C2形成的群集組、以及由其它群集C3到C6形成的群集組。另外，例如，在其中L=3的情況中，將群集分為由具有三個最高已知類型群集概率的群集Cl至C3形成的群集組、以及由其它群集C4到C6形成的群集組。另外，群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59確定零假設(shè)(null hypothesis) “從不同的概率分布生成兩個群集組(已知類型群集 組和未知類型群集組)的已知類型群集概率”的P值。P值越大，零假設(shè)正確的概率越大。即，從不同的概率分布產(chǎn)生的兩個群集組的已知類型群集概率的可能性越大。換句話說，屬于已知類型群集組的項目與屬于未知類型群集組的項目的總?cè)翰煌目赡苄栽酱?。即，屬于已知類型群集組的項目的總?cè)菏墙朴梢阎愋晚椖啃纬傻目側(cè)?、且屬于未知類型群集組的項目的總?cè)菏墙朴晌粗愋晚椖啃纬傻目側(cè)旱目赡苄栽酱?。群集?biāo)準(zhǔn)選擇單元59對群集數(shù)為L+M的全部群集標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行所述處理以獲得上述零假設(shè)的P值。另外，群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59選擇具有最大P值的群集標(biāo)準(zhǔn)作為在分類項目中使用的群集標(biāo)準(zhǔn)(下面稱為應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn))。這里，將參考圖13到15描述這樣的實例，其中在展示的已知類型的群集的數(shù)目1=2的情況中選擇應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)。這里，圖13到15示出這樣的實例，其中基于三個不同的群集標(biāo)準(zhǔn)分割圖8所示的項目空間。具體是，圖13示出其中基于由群集Cla到C6a形成的群集標(biāo)準(zhǔn)分割項目空間的實例。在該實例中，群集C4a包括已知類型區(qū)域Kl和K2，并且僅在群集C4a中包括已知類型項目。另外，盡管群集C4a包括多個已知類型項目，群集C4a還包括多個未知類型群集。從而，群集C4a和一個其它群集被選擇為已知類型群集組，剩余群集被選擇為未知類型群集組。圖14示出其中基于由群集Clb到C6b形成的群集標(biāo)準(zhǔn)分割項目空間的實例。在該實例中，群集Clb包括已知類型區(qū)域Kl，群集C2b包括已知類型區(qū)域K2，且在兩個群集之間分割已知類型項目。從而，群集Clb和群集C2b被選擇為已知類型群集組，群集C3b到C6b被選擇為未知類型群集組。這里，盡管群集Clb和群集C2b包括多個已知類型項目，這兩個群集也都可以包括多個未知類型項目。圖15示出其中基于由群集Clc到C6c形成的群集標(biāo)準(zhǔn)分割項目空間的實例。在該實例中，已知類型項目被分到群集Clc和群集C2c的兩個群集中。從而，群集Clc和群集C2c被選擇為已知類型群集組，群集C3c到C6c被選擇為未知類型群集組。另外，群集Clc和群集C2c都主要包括已知類型項目，且?guī)缀醪话ㄈ魏挝粗愋晚椖?。在該情況中，在圖15的群集標(biāo)準(zhǔn)中，在已知類型群集組中的已知類型項目的概率分布與未知類型群集組中的已知類型項目的概率分布的差別最大，且上述P值最大。從而，選擇圖15的群集標(biāo)準(zhǔn)。通過這種方式，在具有最高已知類型群集概率的L個群集中包括更多的已知類型群集，并且使得在L個群集中包括最少未知類型群集的群集標(biāo)準(zhǔn)被選擇為應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)。另外，群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元59將應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)和指示應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)的每個群集的已知類型群集概率的信息提供到展示控制單元60。然后群集標(biāo)準(zhǔn)選擇處理結(jié)束。返回圖3，在步驟S4，展示控制單元60基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)(即，應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn))分類并展示項目。具體是，展示控制單元60基于應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)對寄存在項目DB 51中的項目分類。另外，展示控制單元60從應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)的群集中選擇具有最高已知類型群集概率的L個群集作為已知類型群集。另外，展示控制單元60選擇應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)的剩余M個群集作為未知類型的群集。另外，展示控制單元60基于應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生用于顯示對項目進(jìn)行分類和展示的項目展示畫面的顯示控制數(shù)據(jù)，并經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13將顯示控制數(shù)據(jù)傳輸給目標(biāo)用戶的客戶端12。接收顯示控制數(shù)據(jù)的客戶端12基于接收的顯示控制數(shù)據(jù)開始或更新項目展示畫面的顯示。圖16到圖18示出項目展示畫面的實例。圖16示出將應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)的群集顯示為列表的項目展示畫面的實例。這里，展示的項目為音樂軌，并且示出了這樣的實例，其中展示的已知類型的群集的數(shù)目L=2，并且展示的未知類型的群集的數(shù)目M=4。在該實例中，在畫面幕的預(yù)定區(qū)域IOla到IOlf中將已知類型的群集和未知類型的群集分別顯示為“未知區(qū)域”和“熟知區(qū)域”。更具體是，電影占用(tie-up)軌、多程序占用軌、商務(wù)占用軌、以及午夜動畫占用軌對應(yīng)于未知類型的群集(未知區(qū)域)，并在區(qū)域IOla到IOld中顯示。戲劇占用軌和80年代動畫占用軌對應(yīng)于已知類型的群集(熟知區(qū)域)，并且在區(qū)域IOle和IOlf中顯示。另外，對區(qū)域IOla到IOld以及區(qū)域IOle和IOlf過行顏色編碼，從而可以容易地區(qū)分未知類型的群集和已知類型的群集。另外，對每個區(qū)域IOla到IOlf顯示展開框102a到102f。另外，在展開框102a到102f中顯示群集的名稱和群集中包括的音樂軌的多個代表軌的標(biāo)題。通過這樣，用戶能夠容易地確定每個群集是哪種群集、以及其中包括哪種音樂軌。另外，通過選擇區(qū)域IOla到IOlf中的任一個，用戶能夠例如顯示選擇的群集中包括的信息或音樂軌列表，或者播放或購買音樂軌。通過這樣，用戶能夠容易地辨別出存在用戶仍不知道的類型的音樂軌。另外，由于與未知類型的群集一起顯示基于相同群集標(biāo)準(zhǔn)的已知類型群集，用戶能夠基于與已知類型群集的關(guān)系容易地確定未知類型群集的內(nèi)容。從而，用戶對未知類型群集消除了疑慮，對接受未知類型群集的心理障礙減小，從而使得未知類型音樂軌更容易被接受。從而，用戶獲得關(guān)于音樂的新的了解，并且更容易拓覽首樂興趣的徂圍。圖17示出與每個項目所屬的群集一起顯示多個項目的項目展示畫面的實例。這里，示出這樣的實例，其中展示的項目為書，并且展示的已知類型的群集的數(shù)目L=2，且展示的未知類型的群集的數(shù)目M=2。在畫面的右側(cè)將應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)的群集I至4顯示為列表。另外，顯示了每個群集是已知類型群集還是未知類型群集，以及每個群集的群集名稱。例如，群集I是已知類型的群集，并且群集名稱是“嚴(yán)肅地關(guān)注現(xiàn)代社會問題類型”。另外，對每個群集分別提供不同的標(biāo)記，從而可以一眼識別群集，并且在每個群集的描述部分的左側(cè)顯示這些標(biāo)記。更具體是，對已知類型群集和未知類型群集提供不同形狀的標(biāo)記。這里，對已知類型群集提供心形標(biāo)記，并對未知類型群集提供菱形標(biāo)記。另外，通過顏色和圖案區(qū)分相同形狀的標(biāo)記。在畫面的左側(cè)顯示書的列表。用于選擇書以顯示為列表的方法不具體限定，例如，將根據(jù)預(yù)定條件搜索的書和服務(wù)器11推薦的書顯示為列表。另外，對于每本書顯示封面照片、書名、作者、用戶評價、評價數(shù)等。另外，在每本書的封面照片的左側(cè)顯示代表每本書所屬的群集的標(biāo)記。標(biāo)記與右側(cè)的群集列表上的標(biāo)記中的一個匹配。從而，用戶能夠容易地確定被顯示為列表的書中的每本書對于用戶是已知類型還是未知類型的書。另外，用戶能夠容易地確定被顯示為列表的書所屬的群集。另外，用戶可以例如通過從書列表中選擇希望的書而顯示更多具體信息或購買選擇的書。通過這樣，用戶能夠容易地辨別存在用戶仍不知道的類型的書。另外，通過與圖16的項目展示畫面的情況相同的原因，用戶對未知類型群集消除了疑慮，對接受未知類型群集的心理障礙減小，從而使得未知類型的書容易被接受。從而，用戶獲得關(guān)于書的新的了解，并且更容易拓寬閱讀范圍。與圖17的實例類似，圖18示出與每個項目所屬的群集一起顯示多個項目的項目展示畫面的實例。這里，示出這樣的實例，其中展示交流伙伴(即，其它用戶)作為諸如SNS(社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù))的交流空間中的項目。另外，示出這樣的實例，其中已知類型群集的數(shù)目L=2，且未知類型群集的數(shù)目M=2。與圖17的項目展示畫面的右側(cè)相似，在畫面的右側(cè)將應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)的群集I至4顯示為列表。例如，群集I是已知類型的群集，并且群集名稱是“一旦開始就不停說話類型”。另外，對每個群集提供與圖17的項目展示畫面上的標(biāo)記類似的標(biāo)記，并且在每個群集的描述部分的左側(cè)顯示所述標(biāo)記。例如，在畫面的左側(cè)的代表交流空間的圖像中顯示代表可以與其交流的伙伴的用戶圖像。另外，在每個用戶圖像上顯示代表每個用戶所述的群集的標(biāo)記。標(biāo)記與右側(cè)的群集列表上的標(biāo)記中的一個匹配。從而，用戶能夠容易地確定交流空間中的其它用戶是在過去沒有互動的類型(未知類型)還是有過互動的類型(已知類型)。另外，用戶能夠基于其它用戶屬于的群集容易地確定其它用戶的個性。另外，用戶能夠在交流空間中選擇希望的用戶并與其互動。通過這樣，用戶能夠容易地找到適于其自身的喜好的用戶并與其互動。另外，用戶能夠容易地了解到存在與其仍未進(jìn)行任何互動的類型的用戶。另外，通過與圖16的項目展示畫面的情況相同的原因，用戶對未知類型群集消除了疑慮，對接受未知類型群集的心理障礙減小，從而使得未知類型的用戶容易被接受。從而，用戶與未知類型的用戶互動，并且更容易拓寬互動范圍。如上所述，對每個用戶分類已知類型項目和未知類型項目，并基于相同的群集標(biāo)準(zhǔn)清楚地分離已知類型群集和未知類型群集，并通過指定的比例以簡單的方式展示。通過上述方法，用戶能夠知曉他們自身難于找到的未知區(qū)域的存在。另外，如上所述，由于用戶更容易接受未知區(qū)域，從而可以更容易地擴展用戶的知識。另外，通過從外部收集群集標(biāo)準(zhǔn)信息，可以例如利用超過由服務(wù)提供者設(shè)想的范圍的群集標(biāo)準(zhǔn)分類并展示項目。2.修改實例下面將描述本發(fā)明實施例的修改實例。修改實例1:應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)的選擇方法的修改實例上述選擇應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)的方法是一個實例，可以采用其它方法。盡管在上文的實例中從具有確切的L+M個群集的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)，然而可以從具有L+M個以上的群集的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)。在該情況中，例如，可以從應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)的群集中選擇具有最高已知類型群集概率的L個群集作為已知類型群集，可從剩余的群集中選擇M個群集作為未知類型群集。此時，例如，可以選擇具有最低已知類型群集概率的M個群集作為未知類型群集，或者可以從具有等于或小于預(yù)定閾值的已知類型群集概率的群集中隨機選擇M個群集作為未知類型群集。另外，例如，可以從各群集標(biāo)準(zhǔn)(下文稱為備選群集標(biāo)準(zhǔn))中選擇應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn):所述各群集標(biāo)準(zhǔn)具有等于或大于預(yù)定閾值(例如，0.7 (70%))的已知類型群集概率的L個以上群集以及具有等于或小于預(yù)定閾值(例如，0.3 (30%))的已知類型群集概率的M個以上群集。通過這樣，可靠地選擇具有高比例的已知類型項目的L個群集和具有高比例的未知類型項目的M個群集。在該情況中，例如，可以從備選群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇群集的最高已知類型群集概率為第L高已知類型群集概率的群集標(biāo)準(zhǔn)作為應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)?？蛇x地，例如，可以從備選群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇群集的最低已知類型群集概率為第M低已知類型群集概率的群集標(biāo)準(zhǔn)作為應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)。另外，例如，可以通過同時考慮具有第L高已知類型群集概率的群集和具有第M低已知類型群集概率的群集的已知類型群集概率，從備選群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)。可選地，例如，可以從備選群集標(biāo)準(zhǔn)中隨機選擇應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)。另外，盡管在上文中示出了選擇一個應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)的實例，然而，可以選擇多個應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)，所述多個應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)被組合以分類項目。修改實例2:項目的展示方法的修改實例上述項目展示畫面是實例，可以通過其它顯示方法展示項目。另外，可以僅展示應(yīng)用的群集標(biāo)準(zhǔn)的群集，而不展示項目。例如，在圖16的項目展示畫面中，可以僅顯示群集名稱，而不顯示每個群集的代表軌。另外，在通過用戶選擇群集的情況中，可以展示屬于選擇的群集的項目。修改實例3:其它修改實例例如，在圖4所示的項目空間中，項目之間的距離(即，項目的特征量的相似性)取決于用戶的偏好、特性、值等。從而，通過考慮每個用戶的偏好、特性、值等可以對每個用戶形成不同的項目空間。另外，盡管在上文中示出了其中項目分類單元54獲得已知項目集合并分類項目的實例，例如，可通過獲得未知項目集合或已知和未知項目集合二者而分類項目。計算機的配置實例可通過硬件或軟件執(zhí)行上述系列處理。在通過軟件執(zhí)行所述系列處理的情況中，在計算機上安裝構(gòu)成軟件的程序。這里，計算機包括建造成專用硬件的計算機、例如能夠通過安裝各種程序而執(zhí)行各種功能的通用個人計算機等。圖19為示出利用程序執(zhí)行上述系列處理的計算機的硬件的配置實例的框圖。在計算機中，CPU (中央處理單元)301、R0M (只讀存儲器)302以及RAM (隨機存取存儲器)303通過總線304相互連接。輸入輸出接口 305還連接到總線304。輸入單元306、輸出單元307、存儲單元308、通信單元309以及驅(qū)動器310被連接到輸入輸出接口 305。輸入單元306由鍵盤、鼠標(biāo)、麥克風(fēng)等形成。輸出單元307由顯示器、揚聲器等形成。存儲單元308由硬盤、非易失性存儲器等形成。通信單元309由網(wǎng)絡(luò)接口等形成。驅(qū)動器310驅(qū)動可移動介質(zhì)311，該可移動介質(zhì)311為磁盤、光盤、磁光盤、半導(dǎo)體存儲器等。在如上所述配置的計算機中，通過CPU 301經(jīng)輸入輸出接口 305和總線304裝載和執(zhí)行存儲在RAM 303上的存儲單元308中的程序而進(jìn)行上述系列處理。例如，可以通過在作為封裝介質(zhì)的可移動介質(zhì)311等上進(jìn)行記錄而提供計算機(CPU 301)執(zhí)行的程序。另外，可以通過諸如局域網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)或數(shù)字衛(wèi)星廣播的有線或無線傳輸介質(zhì)提供程序。在計算機中，可以通過將可移動介質(zhì)311安裝到驅(qū)動器310上而經(jīng)輸入輸出接口305在存儲單元308上安裝程序。另外，可以通過通信單元309經(jīng)有線或無線傳輸介質(zhì)接收程序，并且所述程序可以被安裝在存儲單元308上。或者，可以預(yù)先將程序安裝到ROM 302上或存儲單元308上。這里，計算機執(zhí)行的程序可以是這樣的程序，其中以本發(fā)明說明書所述的順序中的時間序列進(jìn)行處理，或者可以是這樣的程序，其中以希望的定時，諸如當(dāng)存在調(diào)用時，并行進(jìn)行處理。
另外，在本發(fā)明說明書中，系統(tǒng)指多個構(gòu)成元件(裝置、模塊(部件)等)的集合，并且全部構(gòu)成元件處于相同的殼體中并不重要。從而，被裝入分離殼體中并通過網(wǎng)絡(luò)連接的多個裝置、與其中在一個殼體中裝入多個模塊的一個裝置都是系統(tǒng)。另外，本發(fā)明實施例不限于上述實施例，在不偏離本發(fā)明實施例的主旨的情況下可以進(jìn)行各種修改。例如，本發(fā)明實施例可以采用云計算配置，其中一個功能被分割，并由多個裝置經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一起處理。另外，在上述流程圖中描述的每個步驟可以通過一個裝置執(zhí)行，也可以被分割而通過多個裝置執(zhí)行。另外，在一個步驟中包括多個處理的情況中，在該一個步驟中包括的多個處理可通過一個裝置執(zhí)行，也可以被分割而通過多個裝置執(zhí)行。另外，例如，本發(fā)明的實施例可以采用以下配置。(I) 一種信息處理裝置，包括:從用于將項目分類到多個群集中的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)的群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值；以及展示控制單元，基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展示。(2)根據(jù)(I)所述的信息處理裝置，其中所述展示控制單元進(jìn)行控制以從選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)的群集中展示第一數(shù)目的已知類型的群集和第二數(shù)目的未知類型的群集。(3)根據(jù)(2)所述的信息處理裝置，其中所述展示控制單元進(jìn)行控制以與每個群集中包括的項目的至少一部分一起展示第一數(shù)目的已知類型的群集和第二數(shù)目的未知類型的群集。(4)根據(jù)(2)所述的信息處理裝置，其中所述展示控制單元進(jìn)行控制以進(jìn)一步與項目所屬的群集一起展示每個項目。(5)根據(jù)(2)至(4)中任一項所述的信息處理設(shè)備，其中所述展示控制單元進(jìn)行控制以區(qū)分并展示已知類型的群集和未知類型的群集。(6)根據(jù)(I)至(5)中任一項所述的信息處理設(shè)備，其中所述群集選擇單元選擇從不同的概率分布生成的其它群集組的概率以及具有更高概率的第一數(shù)目的群集組的概率中具有最大可能性的群集標(biāo)準(zhǔn)。(7)根據(jù)(I)至(6)中任一項所述的信息處理設(shè)備，其中所述群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元從群集數(shù)目等于第一數(shù)目與第二數(shù)目的總和的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇群集標(biāo)準(zhǔn)。(8)根據(jù)(I)至(7)中任一項所述的信息處理設(shè)備，還包括群集標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)單元，學(xué)習(xí)用于通過群集標(biāo)準(zhǔn)對項目進(jìn)行分類的模型。(9)根據(jù)(I)至(8)中任一項所述的信息處理設(shè)備，還包括群集標(biāo)準(zhǔn)信息收集單元，收集與群集標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的信息。 (10)根據(jù)(I)至(9)中任一項所述的信息處理設(shè)備，還包括項目分類單元，對用戶已知的項目和用戶未知的項目進(jìn)行分類。(11)根據(jù)(10)所述的信息處理裝置，還包括:項目判別器學(xué)習(xí)單元，進(jìn)行用于判別項目對于用戶是已知還是對用戶是未知的項目判別器的學(xué)習(xí)。(12) 一種信息處理方法，包括使得信息處理裝置從用于將項目分類到多個群集的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中，用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中，所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值，以及使得所述信息處理裝置基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展示。( 13) 一種使得計算機執(zhí)行以下步驟的程序:從用于將項目分類到多個群集的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中，用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中，所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值，以及基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展示。( 14) 一種信息處理裝置，包括:從用于將項目分類到多個群集中的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)的群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值，所述群集標(biāo)準(zhǔn)是從不同的概率分布生成的其它群集組的概率以及具有最高概率的第一數(shù)目的群集組的概率中具有最大可能性的群集標(biāo)準(zhǔn)；以及展示控制單元，基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展示。本公開包含與在于2011年10月26日提交于日本專利局的日本優(yōu)先權(quán)專利申請JP 2011-234553中公開的主題相關(guān)的主題，該日本優(yōu)先權(quán)專利申請的全部內(nèi)容在此引入作為參考。
權(quán)利要求
1.一種信息處理裝置，包括: 從用于將項目分類到多個群集中的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)的群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值；以及 展示控制單元，基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展示。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息處理裝置， 其中所述展示控制單元進(jìn)行控制以從選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)的群集中展示第一數(shù)目的已知類型的群集和第二數(shù)目的未知類型的群集。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的信息處理裝置， 其中所述展示控制單元進(jìn)行控制以與每個群集中包括的項目的至少一部分一起展示第一數(shù)目的已知類型的群集和第二數(shù)目的未知類型的群集。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的信息處理裝置， 其中所述展示控制單元進(jìn)行控制以進(jìn)一步與項目所屬的群集一起展示每個項目。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的信息處理裝置， 其中所述展示控制單元進(jìn)行控制以區(qū)分并展示已知類型的群集和未知類型的群集。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息處理裝置， 其中所述群集選擇單元選擇從不同的概率分布生成的其它群集組的概率以及具有更高概率的第一數(shù)目的群集組的概率中具有最大可能性的群集標(biāo)準(zhǔn)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息處理裝置， 其中所述群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元從群集數(shù)目等于第一數(shù)目與第二數(shù)目的總和的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇群集標(biāo)準(zhǔn)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息處理裝置，還包括: 群集標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)單元，學(xué)習(xí)用于通過群集標(biāo)準(zhǔn)對項目進(jìn)行分類的模型。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息處理裝置，還包括: 群集標(biāo)準(zhǔn)信息收集單元，收集與群集標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的信息。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的信息處理裝置，還包括: 項目分類單元，對用戶已知的項目和用戶未知的項目進(jìn)行分類。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的信息處理裝置，還包括: 項目判別器學(xué)習(xí)單元，進(jìn)行用于判別項目對于用戶是已知還是對用戶是未知的項目判別器的學(xué)習(xí)。
12.—種信息處理方法,包括: 使得信息處理裝置從用于將項目分類到多個群集的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中，用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中，所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值，以及 使得所述信息處理裝置基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展示。
13.一種使得計算機執(zhí)行以下步驟的程序:從用于將項目分類到多個群集的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中，用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中，所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值，以及基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展示。
14.一種信息處理裝置，包括: 從用于將項目分類到多個群集中的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇一個群集標(biāo)準(zhǔn)的群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元，所述一個群集標(biāo)準(zhǔn)包括:第一數(shù)目以上的已知類型的群集以及第二數(shù)目以上的未知類型的群集，在所述已知類型的群集中用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，在所述未知類型的群集中所述概率等于或小于第二閾值，所述第二閾值小于所述第一閾值，所述群集標(biāo)準(zhǔn)是從不同的概率分布生成的其它群集組的概率以及具有最高概率的第一數(shù)目的群集組的概率中具有最大可能性的群集標(biāo)準(zhǔn)；以及 展示控制單元，基于選 擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制群集或項目的展示。
全文摘要
一種信息處理裝置，包括群集標(biāo)準(zhǔn)選擇單元，其從用于將項目分類到多個群集的群集標(biāo)準(zhǔn)中選擇群集標(biāo)準(zhǔn)，所述群集標(biāo)準(zhǔn)包括第一數(shù)目以上的已知類型群集，其中用戶已知項目屬于群集的概率等于或大于第一閾值，以及第二數(shù)目以上的未知類型群集，其中所述概率等于或小于第二閾值，該第二閾值小于所述第一閾值；以及展示控制單元，其基于選擇的群集標(biāo)準(zhǔn)控制對群集或項目的展示。
文檔編號G06F17/30GK103150317SQ20121039547
公開日2013年6月12日 申請日期2012年10月18日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月26日
發(fā)明者大谷伸彌 申請人:索尼公司