[发明专利]信息处理设备、信息处理方法和程序

权利要求书

1.一种信息处理设备，包括：

标签获取装置，用于获取由用户向多个内容当中选择的内容分配的标签；

用户确定性因子设置装置，用于设置用户确定性因子，所述用户确定性因子指的是由用户分配的所述标签的确定性；

标签预测学习装置，用于基于分配了标签的内容的特征值和所述标签来执行标签预测学习以预测标签；

标签预测装置，用于基于所述标签预测学习的结果和所述内容的特征值来预测关于未分配标签的内容的标签，并且用于计算标签确定性因子，所述标签确定性因子指的是已预测标签的确定性；

用户确定性因子预测装置，用于基于分配了标签的内容的特征值和所述用户确定性因子来执行用户确定性因子预测学习以预测用户确定性因子，并且用于基于所述用户确定性因子预测学习的结果和所述内容的特征值来预测关于未分配标签的内容的已预测标签的用户确定性因子；以及

选择装置，用于在未分配标签的内容当中选择下一个要分配标签的内容。

2.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中

所述用户确定性因子设置装置基于直到用户决定要分配给内容的标签为止用户花费的必要时间量和由用户进行的标签改变的次数中的至少一个来设置所述用户确定性因子。

3.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中

所述用户确定性因子设置装置基于多个用户分配的标签值之中的变化来设置所述用户确定性因子。

4.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中

所述选择装置基于如下想法来选择下一个要分配标签的内容：所述标签确定性因子越低且关于内容的已预测标签的所述用户确定性因子越高，则分配给内容的优先级越高。

5.根据权利要求4所述的信息处理设备，其中

如果所述标签是内容的评级，则所述选择装置基于如下想法来选择下一个要分配标签的内容：内容的已预测标签的已预测评级值越高，则新分配给内容的另一优先级越高。

6.根据权利要求5所述的信息处理设备，其中

所述选择装置基于如下想法来选择下一个要分配标签的内容：向已经由用户在过去使用的内容新分配另一优先级。

7.一种信息处理方法，包括如下步骤：

获取由用户向多个内容当中选择的内容分配的标签；

设置用户确定性因子，所述用户确定性因子指的是由用户分配的标签的确定性；

基于分配了标签的内容的特征值和所述标签来执行标签预测学习以预测标签；

基于所述标签预测学习的结果和内容的特征值来预测关于未分配标签的内容的标签，并且计算标签确定性因子，所述标签确定性因子指的是已预测标签的确定性；

基于分配了标签的内容的特征值和所述用户确定性因子来执行用户确定性因子预测学习以预测所述用户确定性因子；

基于所述用户确定性因子预测学习的结果和内容的特征值来预测关于未分配标签的内容的已预测标签的用户确定性因子；以及

在未分配标签的内容当中选择下一个要分配标签的内容。

8.一种使得计算机执行包括如下步骤的处理的程序：

获取由用户向多个内容当中选择的内容分配的标签；

设置用户确定性因子，所述用户确定性因子指的是由用户分配的标签的确定性；

基于分配了标签的内容的特征值和所述标签来执行标签预测学习以预测标签；

基于所述标签预测学习的结果和内容的特征值来预测关于未分配标签的内容的标签，并且计算标签确定性因子，所述标签确定性因子指的是已预测标签的确定性；

基于分配了标签的内容的特征值和所述用户确定性因子来执行用户确定性因子预测学习以预测所述用户确定性因子；

基于所述用户确定性因子预测学习的结果和内容的特征值来预测关于未分配标签的内容的已预测标签的用户确定性因子；以及

在未分配标签的内容当中选择下一个要分配标签的内容。

9.一种信息处理设备，包括：

标签获取部件，被配置为获取由用户向多个内容当中选择的内容分配的标签；

用户确定性因子设置部件，被配置为设置用户确定性因子，所述用户确定性因子指的是由用户分配的标签的确定性；

标签预测学习部件，被配置为基于分配了标签的内容的特征值和所述标签来执行标签预测学习以预测标签；

标签预测部件，被配置为基于所述标签预测学习的结果和内容的特征值，来预测关于未分配标签的内容的标签，并且被配置为计算标签确定性因子，所述标签确定性因子指的是已预测标签的确定性；

用户确定性因子预测部件，被配置为基于分配了标签的内容的特征值所述和用户确定性因子来执行用户确定性因子预测学习以预测用户确定性因子，并且被配置为基于所述用户确定性因子预测学习的结果和内容的特征值来预测关于未分配标签的内容的已预测标签的用户确定性因子；以及

选择部件，被配置为在未分配标签的内容当中选择下一个要分配标签的内容。