点”对应的对象的信息。此外，当根据性别、职业等准备了关于对象的多条信息时，对象生成单元162选择关于与用户A和用户B的性别和职业匹配的对象的信息，这即表示与男性办公室职员匹配的对象。作为这些处理的结果，例如，穿套装并且具有包的男人的虚拟形象IlOlc被生成作为对象。这里，例如，如果用户A和用户B按职业是农民并且关于与此对应的对象的信息存储在DB 164中，则可例如生成戴着草帽并且具有锄头的男人的其它虚拟形象。
[0109]以相同方式，尽管“工作地点”对于用户C和用户D具有最高属性得分，但是由于对象C和对象D是女性，因此对象生成单元162生成穿套装的女人的虚拟形象IlOld作为对象。同时，“家”对于用户E和用户F具有最高属性得分。因此，对象生成单元162从存储在对象DB 164中的关于对象的信息选择关于与属性“家”对应的对象的信息。另外，由于用户E和用户F是女性，因此对象生成单元162生成正在家做饭的女人的虚拟形象IlOle作为对象。
[0110]另外，尽管在示例中对象生成单元162基于具有最高属性得分的属性而生成对象，但是本公开的实施例不限于这样的示例。例如，对象生成单元162可从对象DB 164获取关于与具有相对高属性得分的多个属性对应的对象的信息，并且通过根据各个属性得分组合所获取的信息而生成对象。
[0111]例如，用户A至D的共同点在于“工作地点”具有最高属性得分，但是用户A至D的不同在于，“走路”对于用户B和用户C具有相对高的属性得分，而“走路”对于用户A和用户D具有相对低的属性得分。例如，对象生成单元162可生成对于用户B和用户C的穿套装正走路的男人或女人的虚拟形象以及对于用户A和用户D的穿套装坐着的男人或女人的虚拟形象作为对象，以便将该差别反映在对象上。
[0112]以此方式，基于对于多个属性的属性得分而生成对象允许提取与用户最佳匹配的属性以及允许生成与属性对应的对象。同时，例如，当用户是办公室职员时，存在诸如特征“在他的或她的自由时间享受运动”的其它特征被隐藏的可能性，这是由于“工作地点”具有基于停留时间所计算的较高属性得分。在该情况下，另外安装的时间范围选择单元170和属性选择单元172设置对象的生成条件，以使得变得可以生成例如更多地反映用户的个体性的对象。以下将进一步描述根据这样的生成条件来生成对象的示例。
[0113](1-4.对象生成条件的示例)
[0114]图5是示出在本公开的第一实施例中设置对象生成条件的第一示例的图。在所示出的示例中设置了也可以称为“锻炼过滤器”的生成条件，以便基于如图4所示的数据而生成对象。更具体地，属性选择单元172选择与用户的锻炼情形有关的“坐着”、“走路”和“跑步”的属性得分作为要被强调用于生成对象的属性得分。
[0115]在该情况下，对象生成单元162通过强调所选择的属性得分而生成对象。因此，在所示出的示例中，圆胖男人的虚拟形象IlOlf被生成作为对于“坐着”具有高属性得分的用户A的对象，并且该虚拟形象IlOlf被估计为经常以低卡路里消耗行动。同时，苗条男人的虚拟形象IlOlg被生成作为对于“走路”和“跑步”具有相对高属性得分的用户B的对象，并且该虚拟形象IlOlg被估计为经常以高卡路里消耗行动。
[0116]设置这样的生成条件根据“是否经常锻炼”而在用户A与用户B之间产生差别，但是整体上没有明显差别，这是由于用户A和用户B两者均是“主要在工作的人”。例如，当用户B自信用户B经常锻炼并且用户B想要在虚拟空间中以诸如虚拟形象的对象表现用户B本身经常进行锻炼时，用户B可经由属性选择单元172简单地设置“锻炼过滤器”。
[0117]另外，即使设置了这样的过滤器型生成条件，过滤器没有选择的属性得分也可在某种程度上反映在对象的生成上。例如，在图5的示例中虚拟形象IlOlf和IlOlg不一定需要穿上运动服，而是可基于例如“工作地点”在尚未选择的属性得分当中具有最高属性得分的事实而穿套装。
[0118]图6是示出在本公开的第一实施例中设置对象生成条件的第二示例的图。在所示出的示例中设置也可以称为“购物过滤器”的生成条件，以便基于如图4所示的数据而生成对象。更具体地，属性选择单元172选择对于与用户如何进行购物有关的“百货商店”、“超市”和“书店”的属性得分作为要被强调用于生成对象的属性得分。
[0119]如在图5的示例中，对象生成单元162基于所选择的属性得分而生成对象。因此，在所示出的示例中，精心打扮的并且具有百货商店的购物袋的女人的虚拟形象IlOlh被生成作为对于“百货商店”具有高属性得分的用户E的对象。同时，穿着休闲并且具有青葱从其伸出的塑料袋的女人的虚拟形象IlOli被设置作为对于“超市”具有高属性得分的用户F的对象。
[0120]设置这样的生成条件根据“哪里进行购物”而在用户E与用户F之间产生差别，但是整体上不存在明显差别，这是由于用户E和用户F两者均是“主要在家的家庭主妇”。例如，当她们的虚拟形象显示在发布产品评论的站点时，属性选择单元172根据站点的属性而自动地设置“购物过滤器”，这允许通过示出发布评论的用户经常在哪里购物而查看评论。
[0121 ] 图7是示出在本公开的第一实施例中设置对象生成条件的第三示例的图。在所示出的示例中设置也可以称为“周末过滤器”的生成条件，以便基于如图4所示的数据而生成对象。更具体地，时间范围选择单元170选择“周末”作为行动历史被强调用于生成对象的时间范围。该图形示出了针对“周末”所计算的“家”、“移动”和“除家之外的地方”的属性得分。例如，根据关于用户的位置信息满足每个属性的条件的时间长度来计算这些属性得分。另外，这些得分也被归一化，并且可以彼此进行比较。
[0122]在所示出的示例中，对象生成单元162基于属性得分而生成对象，该属性得分是基于所选择的时间范围中的行动历史信息而计算的。在该情况下，例如，具有旅行袋的女人的虚拟形象IlOlj被生成作为长时间在“除家之外的地方”的用户C的对象。同时，正在家喝茶的女人的虚拟形象I1ik被生成作为长时间在“家”的用户D的对象。
[0123]设置这样的生成条件根据“度过周末的方式”而在用户C与用户D之间产生差别，但是在图4所示的所有时间范围中在属性数据之间没有差别。工作的大量用户基本上在工作日工作，以使得个体不会倾向于根据花费时间的方式而出现。因此，如果“周末过滤器”被设置用于生成对象，则可针对各个用户生成多种对象。
[0124]图8是示出图7的示例的变型例的图。如图7的示例所示的根据时间范围的条件所计算的属性得分可与如图4的示例所示的没有时间范围的任何条件所计算的属性得分或者本实施例中根据不同条件所计算的属性得分进行比较。在所示出的示例中，对象生成单元162将没有时间范围的任何条件所计算的属性得分当中的对于“工作”的最高属性得分(55)与在图4和图7的示例中所示的对于用户D仅在时间范围“周末”中所计算的属性得分当中的对于“家”的最高属性得分(80)进行比较，并且根据较高的属性得分而生成对象。结果，基于针对用户D的“周末”计算的对于“家”的属性得分而生成虚拟形象IlOlk作为对象。
[0125]例如，可通过该比较来选择在不同目标时间范围中所计算的用户的属性得分当中的最有特征的属性得分。例如，如果用户D关于度过周末的方式没有特别的特征，而是在工作日比其他人工作更努力，则可选择基于工作日的“工作地点”的属性得分而生成的虚拟形象IlOld而不管“周末过滤器”。同时，如果用户D在工作日像其他人一样工作，但是在周末比其他人更经常在家度过，则可选择基于周末的“家”的属性得分而生成的虚拟形象1101k。
[0126]可根据例如时间范围选择单元170和属性选择单元172设置的条件而执行这样的比较。替选地，属性得分计算单元158可试图根据时间范围和属性的多种过滤模式而计算属性得分，从而搜索可以最适当地将用户的个性反映在对象上的生成条件。生成条件可例如针对每个用户而不同。
[0127](1-5.逐步设置对象的示例)
[0128]图9是示出在本公开的第一实施例中逐步设置对象的示例的图。图9示出了在本实施例中可存储在对象DB 164中的信息的示例。如以上所讨论的，对象DB 164可存储关于根据对于同一属性的属性得分而设置的多个对象的信息，并且对象生成单元162可根据用户的属性得分而在其中选择关于适当对象的信息。例如，这使得可以表示属性指示的项可适用于用户的程度。另外，图9所示的示例与图4至图8的示例无关。
[0129]在所示出的示例中，关于对象的信息是根据属性得分而针对三个属性“工作”、“购物”和“火车旅行”逐步设置的。例如，当设置属性“工作”时(例如，根据用户停留在工作地点的时间来设置属性得分)，属性得分50至59使得虚拟形象戴上领带。属性得分60至69还使得虚拟形象穿上套装。属性得分70至99使得虚拟形象出汗以表示该用户是努力工作的人。此外，属性得分100使得光环围绕虚拟形象闪光以指示该用户是非常努力工作的人并且是伟大的人。
[0130]以相同方式，当设置属性“购物”时(例如，根据用户停留在百货商店的时间来设置属性得分)，随着属性得分的增加，虚拟形象携带更多的购物袋。此外，百货商店的建筑物出现在背景中，并且虚拟形象最终由为该虚拟形象携带行李的服务员陪同。当设置属性“火车旅行”时(例如，根据用户在火车上移动的时间来设置属性得分)，随着属性得分的增加，虚拟形象接连地设置有大部分铁路爱好者拥有的项。另外，可存在关于以属性得分的每步设置的对象的信息。例如，关于对象的信息可以以属性得分的每步来设置。在该情况下，可例如基于用户的操作来确定用户在属性得分的相应步选择了哪个对象。
[0131]以此方式，除了关于用户具有什么属性的定性信息之外，生成根据属性得分逐步改变的对象可以将关于用户的属性多强的量化信息反映在对象上。另外，如在示例中描述的，如果根据属性得分生成的对象在一定程度上具有玩的性质，则可激发用户的实际行动(例如，“我毕竟这周很忙，因此我将努力工作直到光环围绕虚拟形象闪光”等)。
[0132]作为具有与上述示例的特性类似的特性的变型例，在属性DB 160中定义了指示用户是否实现了预定事件的属性。在该情况下，属性得分计算单元158基于行动历史信息而确定用户是否实现了事件。例如，如果用户实现了事件，则属性得分被设置为1，否则，属性得分被设置为O。此外，对象生成单元162可基于存储在对象DB 164中的信息而生成特殊对象，该特殊对象指示对于其属性的属性得分被设置为I的用户实现了事件。
[0133]事件的示例包括“在一天内的移动距离达到刚好30km”、“用户在连续三天的早上是第一个来到公司的”、“用户在商店购物一百次或者更多”、“在商店开张时用户每天经过商店一次或者更多”、“用户在特定天的特定时间以特定方式行动(例如，用户在2012年的12月12日的12点12分在建筑物的十二楼)”以及“用户一年以前或者更早曾去过特定商店但是去年没有去过该商店”。这些事件以及和事件对应的对象可以是例如仅出于娱乐而针对用户设置的，或者可结合用于在地图上显示对象的实施例而用于市场营销，这将在以下讨论。
[0134](1-6.功能配置的变型例)
[0135]图10是示出本公开的第一实施例中的功能配置的第一变型例的框图。图10示出了系统20，该系统20包括客户端100、行动识别服务240和对象服务器250。客户端100、行动识别服务器240和对象服务器250经由多种有线或无线网络而连接到彼此，并且根据需要而彼此通信。
[0136]这里，客户端100包括与系统10中的客户端100的功能配置相同的功能配置。行动识别服务器240包括行动识别单元152、行动历史DB 154和通信单元268 (与参照图1描述的通信单元168相同)。对象服务器250包括行动历史获取单元156、属性得分计算单元158、属性DB 160、对象生成单元162、对象DB 164、用户DB 166和通信单元168，并且另外包括时间范围选择单元170和属性选择单元172中的一个或两者。
[0137]如该示例所示，行动识别服务器240和对象服务器250是分配和实现图1的示例中的服务器150的功能的两个服务器。如上所述，服务器150被实现为单个信息处理装置或者彼此配合操作的多个信息处理装置，从而行动识别服务器240和对象服务器250也可以视为服务器150的示例，该服务器150被实现为彼此配合操作的多个信息处理装置。无需说，行动识别服务器240和对象服务器250也可分别被实现为彼此配合操作的多个信息处理装置。另外，服务器150可以以与图10所示的形式不同的形式被分配和实现为多个信息处理装置。
[0138]图11是示出本公开的第一实施例中的功能配置的第二变型例的框图。图11示出了系统30，该系统30包括客户端300和对象服务器250。客户端300和对象服务器250经由多种有线或无线网络而连接到彼此，并且根据需要而彼此通信。
[0139]这里，除了系统10中的客户端100的功能配置之外，客户端300包括行动识别单元152和行动历史DB 154。对象服务器250包括与参照图10描述的对象服务器250的功能配置相同的功能配置。
[0140]如图所示，在本变型例中，行动识别单元152和行动历史DB 154被并入在客户端中。例如，客户端300可基于由包括在感测单元102中的加速度传感器等感测的结果而利用行动识别单元152识别用户的行动，并且将结果累积在行动历史DB 154中。在该情况下，对象服务器250通过例如定期地或者在客户端300请求生成表示用户的对象时访问客户端300的行动历史DB 154而获取预定时间范围中的行动历史信息。
[0141]以此方式，根据本实施例的系统的功能配置可布置在网络上的任何元件上，与服务器或客户端无关。关于该点，可以实现除上述两个变型例之外的多种变型例。例如，如在两个变型例中，如果对象服务器250的行动历史获取单元156能够从外部行动历史DB 154获取行动历史信息，则提供对象服务器250的提供者可以利用行动识别服务器240或客户端300从提供行动识别服务的其它提供者获取行动历史信息。另外，通过多个行动识别服务获取的行动历史信息可被合并和使用。例如，提供对象服务器250的