推荐装置、内容提供系统以及推荐方法与流程

1.本发明涉及推荐内容的技术。


背景技术：

2.在推荐内容的推荐装置中，有通过利用机器学习等来学习个人的喜好的推荐装置(例如参照专利文献1)。
3.在先技术文献
4.专利文献
5.专利文献1：日本特开2009-9184号公报
6.然而，在通过利用机器学习等来学习个人的喜好的推荐装置中，若不使用推荐装置则喜好学习不会进展，因此存在提供符合个人的喜好的内容之前需要时间这样的问题。
7.在此，作为推理个人的喜好的方法，有协调过滤等方法。推理个人的喜好的方法是根据其他人的选择履历、内容的属性等判断内容的类似度，并利用内容的类似度推理个人的喜好的方法，而并不是学习个人的喜好本身的方法。因此，在推理个人的喜好来进行推荐的情况下，存在成为不正确的推荐的担忧。此外，由于根据其他人的选择履历、内容的属性等来判断内容的类似度，所以为了得到有效的推理，需要大的数据库。
8.此外，作为加快学习的方法，例如有如下的方法，即，如老虎机算法(bandit algorithm)那样有意地提示推理结果，通过对该提示的反馈来提高学习效率。然而，为了均匀地提示推理结果，提示不符合个人的喜好的内容的情况变多，会导致用户的不满。


技术实现要素：

9.本发明鉴于上述课题，其目的在于，提供一种能够使用户的满意度提高的推荐技术。
10.本发明涉及的推荐装置是如下的结构(第1结构)，即具备：存储部，其存储与推定为适合于用户的喜好的概率相关的、按内容所属的类型区分的概率分布；选择部，其基于所述概率分布，选择向所述用户推荐的内容；更新部，其通过反馈了所述推荐的采用与否的学习来更新所述概率分布；以及获取部，其获取所述用户的简介信息，在所述概率分布的初始设定中反映所述简介信息。
11.在上述第1结构的推荐装置中，也可以是如下的结构(第2结构)，即所述选择部从选择候补中排除所述概率为给定值以下的类型的内容。
12.在上述第1或第2结构的推荐装置中，也可以是如下的结构(第3结构)，即所述选择部选择多个所述推荐的内容。
13.在上述第3结构的推荐装置中，也可以是如下的结构(第4结构)，即所述选择部将所述概率的范围分类为多个组，从至少两个以上的所述组的每一个中选择所述推荐的内容。
14.在上述第1～第4的任一结构的推荐装置中，也可以是如下的结构(第5结构)，即所
述选择部使用于选择所述推荐的内容的规则根据所述学习的进展情况变化。
15.本发明涉及的内容提供系统是如下的结构(第6结构)，即具备：上述第1～第4的任一结构的推荐装置；内容请求装置，其在由所述推荐装置推荐的内容被所述用户采用的情况下，请求所述采用的内容；以及内容提供装置，其根据来自所述内容请求装置的请求，提供内容。
16.本发明涉及的推荐方法是如下的结构(第7结构)，即，具备：存储工序，其存储与推定为适合于用户的喜好的概率相关的、按内容所属的类型区分的概率分布；选择工序，其基于所述概率分布，选择向所述用户推荐的内容；更新工序，其通过反馈了所述推荐的采用与否的学习来更新所述概率分布；以及获取工序，其获取所述用户的简介信息，在所述概率分布的初始设定中反映所述简介信息。
17.根据本发明，能够减少不正确的推荐，因此能够使用户的满意度提高。
附图说明
18.图1是示出实施方式涉及的内容提供系统的概略结构例的图。
19.图2是例示性地示出用户为男性且30～39岁的情况下的概率分布的图。
20.图3是例示性地示出用户为女性且20～29岁的情况下的概率分布的图。
21.图4是示出推荐装置的初始动作的流程图。
22.图5是示出简介信息输入画面的一个例子的图。
23.图6是示出简介信息输入画面中的输入完成例的图。
24.图7是示出简介信息输入画面中的其他输入完成例的图。
25.图8是示出图2所示的概率分布的修正例的图。
26.图9是示出简介信息输入画面中另一其他输入完成例的图。
27.图10是示出图2所示的概率分布的其他修正例的图。
28.图11是示出推荐装置的推荐动作的流程图
29.图12是示出概率分布的一个例子的图。
30.图13是示出推荐画面的各例的图。
31.图14是示出推荐画面的其他例的图。
32.图15是示出推荐画面的又一例的图。
33.图16是示出从图12变更了用于判定是否从选择候补中排除的基准的情况下的概率分布的图。
34.附图标记说明
35.1：智能手机；
36.2：第1服务器；
37.3：第2服务器；
38.11、21、31：存储部；
39.12、22、32：控制部；
40.12a：选择部；
41.12b：更新部；
42.12c：获取部；
43.13、23、33：通信部；
44.14：操作部；
45.15：显示部；
46.16：声音输出部；
47.21a：概率分布数据库；
48.31a：内容数据库；
49.100：内容提供系统；
50.cb1～cb3：复选框。
具体实施方式
51.以下，参照附图对本发明的例示性的实施方式进行详细说明。
52.《1.内容提供系统的结构》
53.图1是示出实施方式涉及的内容提供系统的概略结构例的图。内容提供系统100具备智能手机1、第1服务器2、第2服务器3。
54.智能手机1是向用户推荐内容的推荐装置的一个例子。推荐装置也可以是智能手机以外的电子设备。另外，在本实施方式中，智能手机1向用户推荐乐曲，但是乐曲只不过是内容的一个例子，内容并不限于乐曲。内容除了乐曲、动画、网络(web)上的文章、杂志的文章、漫画等以外，还包含目的地、店铺、到目的地的路线、到店铺的路线等表现为个人的喜好、癖好、习惯性地进行的行动的全部内容。
55.此外，智能手机1也是内容请求装置的一个例子。内容请求装置是在由推荐装置推荐的内容被用户采用的情况下，请求该采用的内容的装置。在本实施方式中，推荐装置以及内容请求装置是同一电子设备，但是推荐装置以及内容请求装置也可以分别由不同的电子设备实现。
56.第1服务器2向智能手机1提供概率分布的初始设定。关于概率分布的初始设定的详情，将在后面叙述。
57.第2服务器3是内容提供装置的一个例子。内容提供装置是根据来自内容请求装置的请求，提供内容的装置。
58.《2.智能手机的结构》
59.智能手机1具备存储部11、控制部12、通信部13、操作部14、显示部15、声音输出部16。
60.存储部11存储系统软件、应用软件、各种数据等。
61.系统软件由控制部12读出，控制部12为了控制智能手机1而执行该系统软件。
62.若推荐装置用应用软件被控制部12读出并执行，则智能手机1作为推荐装置发挥功能。若内容请求装置用应用软件被控制部12读出并执行，则智能手机1作为内容请求装置发挥功能。推荐装置用应用软件以及内容请求装置用应用软件可以是合并后的单个应用软件，也可以是不同的应用软件。
63.存储部11存储与推定为适合于用户的喜好的概率相关的、按内容所属的类型区分的概率分布，以作为各种数据之一。该概率分布例如以数据表的形式存储在存储部11。
64.控制部12是具备至少一个处理器的计算机。具体地，控制部12是具备未图示的cpu
(central processing unit，中央处理器)、ram(randomaccess memory，随机存取存储器)以及rom(read only memory，只读存储器)的计算机。控制部12基于存储于存储部11的程序，进行信息的处理以及收发，控制智能手机1的整体。
65.控制部12具备选择部12a、更新部12b、获取部12c。cpu按照存储于存储部11的推荐装置用应用软件执行运算处理，由此实现选择部12a等控制部12的各种功能。
66.选择部12a基于存储于存储部11的概率分布，选择向用户推荐的内容。
67.更新部12b通过反馈了推荐的采用与否的学习来更新概率分布。作为学习的算法，例如能够使用贝叶斯网络等，但是学习的算法没有特别限定。
68.获取部12c获取用户的简介信息。具体地，获取部12c获取通过对操作部14的用户操作而输入到智能手机1的用户的简介信息。
69.通信部13经由未图示的网络与第1服务器2的通信部23以及第2服务器3的通信部33进行无线通信。
70.此外，通信部13也可以与存在于智能手机1的附近的其他电子设备进行近距离无线通信或有线通信。例如，在智能手机1在车辆的车厢内使用的情况下，智能手机1的通信部13也可以与固定地搭载在车辆的车载设备进行近距离无线通信或有线通信。
71.操作部14接受用户操作，将与用户操作对应的操作信号输出到控制部12。作为操作部14，例如能够列举触摸面板、硬开关等。
72.显示部15按照基于控制部12的控制进行显示。作为显示部15，例如能够列举有机el(electro luminescence，电致发光)显示器、液晶显示器等。
73.声音输出部16按照基于控制部12的控制输出声音。作为声音输出部16，例如能够列举扬声器等。
74.在通信部13与存在于智能手机1的附近的其他电子设备进行近距离无线通信或有线通信的情况下，也可以代替操作部14、显示部15以及声音输出部16，或者在操作部14、显示部15以及声音输出部16的基础上，上述其他电子设备的操作部、显示部以及声音输出部与智能手机1连动。
75.《3.第1服务器以及第2服务器的结构》
76.第1服务器2具备存储部21、控制部22、通信部23。
77.控制部22是具备至少一个处理器的计算机。具体地，控制部22是具备未图示的cpu、ram以及rom的计算机。控制部22基于存储于存储部21的程序，进行信息的处理以及收发，控制第1服务器2的整体。
78.存储部21包含概率分布数据库21a。概率分布数据库21a针对用户的简介的每个典型的类型登记与推定为适合于用户的喜好的概率相关的、按内容所属的类型区分的概率分布。该概率分布例如以数据表的形式登记在概率分布数据库21a。
79.图2是例示性地示出用户为男性且30～39岁的情况下的概率分布的图。图3是例示性地示出用户为女性且20～29岁的情况下的概率分布的图。在概率分布数据库21a中，登记有图2所示的概率分布、图3所示的概率分布、除此以外的例如用户为男性且50～59岁的情况下的概率分布等。在概率分布数据库21a登记的概率分布例如针对用户的简介的每个典型的类型，预先对多个人进行问卷调查，并基于该问卷调查结果来生成。此外，概率分布数据库也可以不进行问卷调查，而预先基于某种数据，任意地设定。
80.通信部23经由未图示的网络与智能手机1的通信部13进行无线通信。
81.第2服务器3具备存储部31、控制部32、通信部33。
82.控制部32是具备至少一个处理器的计算机。具体地，控制部32是具备未图示的cpu、ram以及rom的计算机。控制部32基于存储于存储部31的程序，进行信息的处理以及收发，控制第2服务器3的整体。
83.存储部31包含内容数据库31a。在内容数据库31a中登记有多个乐曲。在内容数据库31a中，各乐曲的声音数据附带乐曲名、歌手名、类型等信息。另外，在以下的说明中，将属于类型a的乐曲记为“乐曲an”(n为阿拉伯数字)。属于类型b～g的乐曲也相同。即，将属于类型g的乐曲记为“乐曲gn”(n为阿拉伯数字)。
84.通信部33经由未图示的网络与智能手机1的通信部13进行无线通信。
85.《4.推荐装置的初始动作》
86.接着，对推荐装置的初始动作进行说明。在智能手机1中，若首次执行推荐装置用应用软件，则进行推荐装置的初始动作。另外，作为一个例子，设为推荐装置的初始动作在本技术的申请日进行。
87.图4是示出推荐装置的初始动作的流程图。若开始图4所示的流程图，则首先显示部15显示图5所示的简介信息输入画面(步骤s10)。
88.在图5所示的简介信息输入画面的一个例子中，性别以及出生年月日成为必须的输入项目，喜欢的类型以及趣味成为可选的输入项目。此外，在图5所示的简介信息输入画面的一个例子中，性别、喜欢的类型以及趣味分别不是自由填写项目，而是成为从下拉选择菜单中选择任意一个的选择形式。
89.通过用户触摸图5所示的简介信息输入画面内的与输入完成按钮对应的触摸面板的区域来完成输入。另外，在用户在必须的输入项目中未输入信息的状态下触摸图5所示的简介信息输入画面内的与输入完成按钮对应的触摸面板的区域的情况下，使显示部15进行错误显示即可。
90.控制部12判定简介信息输入画面中的输入是否完成(步骤s20)。
91.若简介信息输入画面中的输入完成，则控制部12的获取部12c获取简介信息(步骤s30)，控制部12执行概率分布的初始设定(步骤s40)，存储部11存储由控制部12初始设定的概率分布(步骤s50)。若步骤s50的处理结束，则图4所示的流程图的动作结束。
92.例如如图6所示，当在性别中输入有男、生年月日中输入有1985年1月1日、可选的输入项目中什么都没有输入的状态下完成了简介信息输入画面中的输入的情况下，控制部12经由通信部13向第1服务器2请求图2所示的用户为男性且30～39岁的情况下的概率分布的发送。第1服务器2根据请求向智能手机1发送图2所示的用户为男性且30～39岁的情况下的概率分布。控制部12将图2所示的用户为男性且30～39岁的情况下的概率分布直接用作概率分布的初始设定。此外，如果预先在智能手机1的内部存储区域存放有多个初始概率分布数据，则即使不从第1服务器2发送，也可以从智能手机1的内部存储区域中读出初始概率分布数据。
93.此外，例如如图7所示，当在性别中输入有男、出生年月日中输入有1985年1月1日、喜欢的类型中输入有类型e的状态下完成了简介信息输入画面中的输入的情况下，控制部12经由通信部13向第1服务器2请求图2所示的用户为男性且30～39岁的情况下的概率分布
的发送。第1服务器2根据请求向智能手机1发送图2所示的用户为男性且30～39岁的情况下的概率分布。控制部12修正图2所示的用户为男性且30～39岁的情况下的概率分布，用作概率分布的初始设定。
94.预先决定在输入了喜欢的类型的情况下如何使其反映到概率分布中，并将该决定内容存储在存储部11。例如，如果设为预先决定将简介信息的喜欢的类型的概率提高10％，则控制部12将图2所示的用户为男性且30～39岁的情况下的概率分布修正为图8所示的概率分布，并将该修正后的概率分布用作概率分布的初始设定。
95.此外，例如如图9所示，当在性别中输入有男、出生年月日中输入有1985年1月1日、趣味中输入有y的状态下完成了简介信息输入画面中的输入的情况下，控制部12经由通信部13向第1服务器2请求图2所示的用户为男性且30～39岁的情况下的概率分布的发送。第1服务器2根据请求向智能手机1发送图2所示的用户为男性且30～39岁的情况下的概率分布。控制部12修正图2所示的用户为男性且30～39岁的情况下的概率分布，用作概率分布的初始设定。
96.预先决定在输入了趣味等对概率间接地产生影响的项目的情况下如何使其反映到概率分布中，并将该决定内容存储在存储部11。例如，如果设为预先决定如果趣味为x则使类型a的概率提高3％，如果趣味为y则使类型c的概率降低5％，则控制部12将图2所示的用户为男性且30～39岁的情况下的概率分布修正为图10所示的概率分布，并将该修正后的概率分布用作概率分布的初始设定。
97.也就是说，智能手机1具有在概率分布的初始设定中反映用户的初始信息这样的第1特征。由此，能够减少学习的初始阶段中的不正确的推荐。此外，由于学习的初始阶段中的不正确的推荐减少，所以能够加快学习的收敛。因此，能够使用户的满意度提高。
98.另外，在本实施方式中，在智能手机1侧执行了与可选的输入项目对应的修正，但是也可以使得智能手机1将可选的输入项目的信息发送到第1服务器2，在第1服务器2侧执行上述修正，修正后的概率分布从第1服务器2发送到智能手机1。
99.《5.推荐装置的推荐动作》
100.接着，对推荐装置的推荐动作进行说明。若上述的初始动作结束，则能够执行推荐装置的推荐动作。图11是示出推荐装置的推荐动作的流程图。
101.控制部12的选择部12a基于存储在存储部11的概率分布，选择向用户推荐的内容，显示部15显示由选择部12a选择的内容的名称等识别信息(以下，将内容名作为显示例)(步骤s110)。另外，控制部12的选择部12a也可以基于存储在存储部11的概率分布以及推荐装置的使用状况，选择向用户推荐的内容。作为推荐装置的使用状况，例如为时间、星期几、场所、天气等。在推荐装置在车辆的车厢内使用的情况下，也可以将有无同乘者、同乘者中是否包含孩子等包含在推荐装置的使用状况中。
102.在继步骤s110之后的步骤s120中，控制部12的更新部12b对推荐的采用与否进行确认。也就是说，控制部12的更新部12b对由选择部12a选择的内容(乐曲)是否被选择播放进行确认。
103.然后，控制部12的更新部12b通过反馈了推荐的采用与否的学习来更新概率分布(步骤s130)。另外，进行了更新的概率分布与更新前的概率分布同样地由存储部11存储。
104.若步骤s130的处理结束，则返回步骤s110。继续进行图11所示的流程图的动作，直
到推荐装置用应用软件结束。
105.在本实施方式中，选择部12a从选择候补(选择用的显示对象)中排除概率为给定值以下的类型的内容。例如，在步骤s110中选择部12a进行选择处理时的存储在存储部11的概率分布为图12所示的概率分布，将上述的给定值设为3％的情况(以下，称为“第1情况”)下，类型g的内容以及类型h的内容不能成为向用户推荐的内容。换句话说，在第1情况下，根据学习的算法，选择部12a能够选择类型a～f的内容作为推荐的内容。也就是说，在步骤s110中，能够进行图13所示的各推荐显示。在图13所示的显示例中，例如，显示部15依次进行内容名“乐曲a1”的显示、内容名“乐曲b3”的显示、
…
、内容名“乐曲f70”的显示。然后，在各显示中，通过用户操作选择“播放”或“不播放”中的任意一个，依次播放选择了“播放”的乐曲。或者，推荐装置也可以进行如下的处理。在图13所示的显示例中，例如，显示部15进行内容名“乐曲a1”的显示。然后，在内容名“乐曲a1”的显示中，在通过用户操作选择了“播放”的情况下，内容名“乐曲a1”的乐曲被播放，在通过用户操作选择了“不播放”的情况下，显示部15进行内容名“乐曲b3”的显示。然后，在内容名“乐曲b3”的显示中，在通过用户操作选择了“播放”的情况下，内容名“乐曲b3”的乐曲被播放，在通过用户操作选择了“不播放”的情况下，显示部15进行内容名“乐曲c100”的显示。若通过用户操作继续选择“不播放”，则最后，显示部15进行内容名“乐曲f70”的显示。另外，上述的图13所示的显示例中的显示的顺序只不过是一个例子，也可以是其他的顺序。
106.在本实施方式中，智能手机1具有从推荐的选择候补中排除概率为给定值以下的类型的内容这样的第2特征。由此，能够减少不正确的推荐。此外，由于减少了不正确的推荐，所以能够加快学习的收敛。因此，能够使用户的满意度提高。
107.此外，在本实施方式中，选择部12a选择多个推荐的内容，显示部15同时显示由选择部12a选择的多个内容的内容名。也就是说，智能手机1具有选择多个推荐的内容，并同时显示推荐的多个内容的识别信息这样的第3特征。例如，在第1情况下，选择部12a从类型a～f的内容中选择三个内容作为推荐的内容。也就是说，在步骤s110中，如图14所示的推荐显示画面那样，能够同时显示多个推荐的内容的内容名。由此，也同时执行多个推荐的采用与否，由此加快学习。此外，由于推荐的内容为多个，所以作为播放的乐曲而容易被用户采用，提高用户的满意度。另外，同时显示多个内容的识别信息的方式并不限定于图14所示的一个画面，在无法在一个画面内显示多个内容的识别信息的区域的情况下，通过滚动、页面翻送操作等切换显示画面即可。也就是说，上述的同时显示是指如通过对操作部14的用户操作能够一并选择由选择部12a选择的多个内容的内容名的一部分或全部那样的显示。另外，显示由选择部12a选择的多个内容的内容名的顺序按概率从高到低的顺序即可。在图14所示的例子中，内容名“乐曲f70”的乐曲的概率最高，内容名“乐曲c5”的乐曲的概率次高，内容名“乐曲e5”的乐曲的概率在三个中为最低。但是，以某一频度优先显示概率低的内容的内容名，对于用户而言从推荐有新鲜感的内容的观点出发是有效果的，因此也可以按照与内容的概率对应的显示顺序进行显示。例如，也可以在十次中有一次最优先(在显示画面的最上方区域)显示概率10％的内容的内容名。此外，例如，也可以始终最优先(在显示画面的最上方的区域)显示概率最高的内容的内容名，根据内容的概率替换第二个优先显示的内容名的内容。此外，还可以使显示由选择部12a选择的多个内容的内容名的顺序为随机。
108.另外，在图14所示的推荐显示画面中，在通过对操作部14的用户操作而在复选框
cb1中输入有对勾的情况下，内容名“乐曲a1”的乐曲成为播放对象，在通过对操作部14的用户操作而在复选框cb2中输入有对勾的情况下，内容名“乐曲a10”的乐曲成为播放对象，在通过对操作部14的用户操作而在复选框cb3中输入有对勾的情况下，内容名“乐曲b3”的乐曲成为播放对象。在图14所示的推荐显示画面的状态即在复选框cb1以及cb2中输入有对勾的状态下，若用户触摸与播放按钮对应的触摸面板的区域，则内容名“乐曲a1”的乐曲以及内容名“乐曲a10”的乐曲会依次播放。
109.在图14所示的推荐显示画面中，选择部12a仅选择了概率高的类型的内容。若始终推荐概率高的类型的内容，而不推荐概率低的类型的内容，则学习不再进展。此外，在始终推荐概率高的类型的内容的情况下，会继续进行相似的内容的推荐，存在导致用户的不满的担忧。
110.因此，期望选择部12a将概率的范围分类为多个组，从至少两个以上的组的每一个中选择推荐的内容。由此，容易产生与推荐的采用与否对应的概率的变化，因此学习快速进展。此外，由于能够抑制继续进行相似的内容的推荐，所以用户的满意度提高。
111.例如，选择部12a将概率的范围分类为上位(30％以上)、中位(10％以上～不足30％)、下位(超过3％～不足10％)、选择对象之外(3％以下)，并从上位、中位、下位的每一个中各选择一个推荐的内容即可。例如，在第1情况下，若选择部12a从上位、中位、下位的每一个中各选择一个推荐的内容，则显示部15例如会显示图15所示的推荐显示画面。另外，选择部12a也可以不是从多个组的每一个中选择相同数量的内容，而是使从概率最高的组中选择的数量比从其他组中选择的数量多。由此，能够多一些地推荐符合用户的喜好的可能性高的内容。例如，选择部12a可以从上位选择三个内容，从中位选择两个内容，从下位选择一个内容。此外，例如，选择部12a也可以从上位选择两个内容，从中位选择一个内容，从下位选择一个内容。
112.此外，在本实施方式中，智能手机1具有用于选择推荐的内容的规则根据学习的进展情况而变化这样的第4特征。由此，用户容易体会到学习进展的情况，用户的满意度提高。
113.例如，若学习的进展情况达到一定水平，则选择部12a将上述的给定值从3％改变为20％为宜(参照图16)。学习的进展情况例如能够设为给定范围内的由用户采用的内容相对于推荐的内容的比例。作为给定范围，能够使用一小时、一天、一星期、推荐次数等。
114.用于选择推荐的内容的规则的变化并不限定于上述的给定值。例如，在学习不再进展时，从概率的上位、中位、下位的每一个中各选择一个推荐的内容，若学习进展，则可以使得从概率的上位中选择三个推荐的内容，若学习进展，则也可以使得从概率的上位中选择两个推荐的内容，并且从概率的中位中选择一个推荐的内容。也就是说，若学习进展则概率部分的可靠性增加，因此将上位的内容多一些地设为推荐的内容会更多一些地显示符合用户的喜好的内容的内容名，因此成为更有效果、现实的选择用的显示。
115.此外，在上述的例子中，学习的进展情况区分为不足一定水平和一定水平以上这两个，但是区分数并不限定于两个，也可以是三个以上。
116.《6.变形例》
117.应认为，上述实施方式在所有的方面均为例示，而不是限制性的，应理解，本发明的技术的范围不是由上述实施方式的说明表示，而是由权利要求书表示，并包含与权利要求书等同的意思以及属于范围内的全部的变更。
118.例如，也可以使得智能手机1周期性地将简介信息以及概率分布的集合发送到第1服务器2。第1服务器2能够将获取到的简介信息以及概率分布的集合例如利用于修正概率分布数据库21a的登记内容。
119.关于智能手机1将简介信息以及概率分布的集合发送到第1服务器2的方式，由于从智能手机1向第1服务器2不是发送每一个推荐的采用与否等的个人信息，而只不过是发送粗略的简介信息，所以与智能手机1将个人信息发送到第1服务器2的方式相比，从保护个人信息的观点出发更优异。
120.在上述的实施方式中，智能手机1具备全部的第1～第4特征，但是推荐装置也可以是具备第1～第4特征中的至少一个的结构。也就是说，第1～第4特征能够分别单独实施。