(57)【要約】【課題】各利用者の関心に応じてコンテンツを推薦可能なコンテンツ推薦技術を提供する。【解決手段】主題キーワード抽出部１０１は、コンテンツの主題となるキーワードをコンテンツから抽出して閲覧履歴情報をコンテンツ遷移履歴格納部１０２に記憶させる。話題ツリー生成部１０３は、閲覧履歴情報に基づいて、話題ツリーを生成する。関心推定部１０４は、利用者がコンテンツを閲覧する度に抽出されたキーワードと話題ツリーの各クラスタに含まれるキーワードとを用いて利用者の現在の関心を推定して、関心遷移履歴情報を関心遷移履歴格納部１０５に記憶させる。関心遷移方向推定部１０６は、関心遷移履歴情報を用いて、遷移方向を推定する。誘導先決定部１０７は、遷移方向に基づいて、誘導先ノードを決定する。コンテンツ取得部１０８は、誘導先ノードに基づいてコンテンツを取得してこれを利用者に提示する。【選択図】        図１
2010225115.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツから主題となるキーワードを抽出する抽出手段と、
コンテンツの閲覧の履歴を時刻毎に示す閲覧履歴情報を利用者毎に記憶する第１記憶手段と、
前記閲覧履歴情報において閲覧の時刻が連続するコンテンツに共起するキーワードを用いて、同一の話題に関連するキーワードの集合を話題毎に含む話題ツリーを利用者毎に生成する生成手段と、
利用者が閲覧しているコンテンツから抽出された前記キーワードと前記話題ツリーに含まれる各キーワードとの関連度を各々計算することにより、利用者の関心を推定する第１推定手段と、
前記関心の履歴を示す関心遷移履歴情報を時刻毎に記憶する第２記憶手段と、
前記関心遷移履歴情報を用いて、利用者の関心が遷移するであろう遷移方向を推定する第２推定手段と、
前記遷移方向に基づいて、前記集合のうち利用者を誘導する話題に関連する誘導集合を決定する決定手段と、
前記誘導集合に含まれる前記キーワードに基づいて、利用者に提示するコンテンツを取得する取得手段と、
前記コンテンツを提示する提示手段とを備える
ことを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項２】
前記生成手段は、
前記閲覧履歴情報において閲覧の時刻が連続するコンテンツに共起するキーワードを用いて、共起関係の係り先となるキーワードを上位とし、共起関係の係り元となるキーワードを下位とする共起関係グラフを生成するグラフ生成手段と、
前記共起関係グラフを用いて階層的クラスタリングを行い、同一の話題に関連するキーワードを含むクラスタを話題毎に含み各クラスタを階層付けた話題ツリーを生成するツリー生成手段とを有する
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項３】
前記第２推定手段は、前記関心遷移履歴情報を用いて、前記話題ツリーの全部又は一部において前記関心が上下左右のうち少なくとも１つの方向に遷移している回数を判断し、当該回数に応じて、前記遷移方向を推定する
ことを特徴とする請求項２に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項４】
前記第１推定手段は、利用者が閲覧しているコンテンツから抽出された前記キーワードと前記話題ツリーに含まれる各前記クラスタに含まれるキーワードとの関連度を各々計算することにより、前記話題ツリーに含まれる前記クラスタのうち、利用者の関心のある話題に関連するキーワードを含む前記クラスタを推定する
ことを特徴とする請求項２又は３に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項５】
前記決定手段は、ネットワークに接続された他のコンテンツ推薦装置に記憶された他の利用者の前記話題ツリーを検索する検索手段と、
前記遷移方向に基づいて、前記他の利用者の前記話題ツリーに含まれる前記クラスタのうち、利用者を誘導する話題に関連する第１クラスタに対応させる第２クラスタを決定する対応決定手段と、
前記利用者の前記話題ツリーにおいて当該第２クラスタに対応するクラスタを検索することにより、前記誘導集合である前記第１クラスタを決定する誘導先決定手段とを有する
ことを特徴とする請求項２に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項６】
前記取得手段は、決定された前記誘導集合に含まれる前記キーワードを少なくとも１つ含み且つ利用者が閲覧しているコンテンツから抽出された前記キーワードを少なくとも１つ含むコンテンツを検索してこれを取得する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項７】
前記取得手段は、ネットワークに接続された検索装置を介して前記コンテンツを検索してこれを取得する
ことを特徴とする請求項６に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項８】
抽出手段と、第１記憶制御手段と、生成手段と、第１推定手段と、第２記憶制御手段と、第２推定手段と、決定手段と、取得手段と、提示手段とを備えるコンテンツ推薦装置で実行されるコンテンツ推薦方法であって、
前記抽出手段が、コンテンツから主題となるキーワードを抽出する抽出ステップと、
第１記憶制御手段が、コンテンツの閲覧の履歴を時刻毎に示す閲覧履歴情報を利用者毎に第１記憶手段に記憶させる第１記憶制御ステップと、
前記生成手段が、前記閲覧履歴情報において閲覧の時刻が連続するコンテンツに共起するキーワードを用いて、同一の話題に関連するキーワードの集合を話題毎に含む話題ツリーを利用者毎に生成する生成ステップと、
前記推定手段が、利用者が閲覧しているコンテンツから抽出された前記キーワードと前記話題ツリーに含まれる各キーワードとの関連度を各々計算することにより、利用者の関心を推定する第１推定ステップと、
前記第２記憶制御手段が、前記関心の履歴を示す関心遷移履歴情報を時刻毎に第２記憶手段に記憶させる第２記憶制御ステップと、
前記第２推定手段が、前記関心遷移履歴情報を用いて、利用者の関心が遷移するであろう遷移方向を推定する第２推定ステップと、
前記決定手段が、前記遷移方向に基づいて、前記集合のうち利用者を誘導する話題に関連する誘導集合を決定する決定ステップと、
前記取得手段が、前記誘導集合に含まれる前記キーワードに基づいて、利用者に提示するコンテンツを取得する取得ステップと、
前記提示手段が、前記コンテンツを提示する提示ステップとを含む
ことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ推薦装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、利用者に対して情報の効率的な提示を行なうために、コンテンツベースマッチングや協調フィルタリングなどのパーソナライゼーション技術が用いられている。コンテンツベースマッチングでは、コンテンツに予め設定されている属性と、利用者が予め設定しておいた利用者自身のプロファイルや利用者の嗜好を表す嗜好情報とのマッチングによって、利用者に対して推薦する情報としてコンテンツ（推薦コンテンツという）が決定される。嗜好情報は、例えば、利用者の中長期的なコンテンツの閲覧履歴を解析することによって抽出される。協調フィルタリングでは、このような嗜好情報が類似する他の利用者を検索し、当該他の利用者のコンテンツの閲覧履歴を利用して、推薦コンテンツが決定される。また、近年では、例えば、特許文献１に示されるように、ユーザの状況を踏まえた様々な観点からのキーワードを提示しつつ、目的の話題までユーザを誘導することで、目的の話題を提示する技術が開発されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３３１３４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
コンテンツの閲覧履歴を利用する場合、例えば閲覧したコンテンツが同じコンテンツであっても、各利用者が注目している観点が異なる場合がある。しかし、従来では、利用者がどのような関心を持ってそのコンテンツの閲覧に至ったのかを考慮しておらず、利用者が注目している観点を適切に判断することが困難であった。このため、同じコンテンツを閲覧した利用者に対しては一律に同じ他のコンテンツが推薦される可能性があった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、各利用者の関心の遷移に応じてコンテンツを推薦可能なコンテンツ推薦装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、コンテンツ推薦装置であって、コンテンツから主題となるキーワードを抽出する抽出手段と、コンテンツの閲覧の履歴を時刻毎に示す閲覧履歴情報を利用者毎に記憶する第１記憶手段と、前記閲覧履歴情報において閲覧の時刻が連続するコンテンツに共起するキーワードを用いて、同一の話題に関連するキーワードの集合を話題毎に含む話題ツリーを利用者毎に生成する生成手段と、利用者が閲覧しているコンテンツから抽出された前記キーワードと前記話題ツリーに含まれる各キーワードとの関連度を各々計算することにより、利用者の関心を推定する第１推定手段と、前記関心の履歴を示す関心遷移履歴情報を時刻毎に記憶する第２記憶手段と、前記関心遷移履歴情報を用いて、利用者の関心が遷移するであろう遷移方向を推定する第２推定手段と、前記遷移方向に基づいて、前記集合のうち利用者を誘導する話題に関連する誘導集合を決定する決定手段と、前記誘導集合に含まれる前記キーワードに基づいて、利用者に提示するコンテンツを取得する取得手段と、前記コンテンツを提示する提示手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明は、抽出手段と、第１記憶制御手段と、生成手段と、第１推定手段と、第２記憶制御手段と、第２推定手段と、決定手段と、取得手段と、提示手段とを備えるコンテンツ推薦装置で実行されるコンテンツ推薦方法であって、前記抽出手段が、コンテンツから主題となるキーワードを抽出する抽出ステップと、第１記憶制御手段が、コンテンツの閲覧の履歴を時刻毎に示す閲覧履歴情報を利用者毎に第１記憶手段に記憶させる第１記憶制御ステップと、前記生成手段が、前記閲覧履歴情報において閲覧の時刻が連続するコンテンツに共起するキーワードを用いて、同一の話題に関連するキーワードの集合を話題毎に含む話題ツリーを利用者毎に生成する生成ステップと、前記推定手段が、利用者が閲覧しているコンテンツから抽出された前記キーワードと前記話題ツリーに含まれる各キーワードとの関連度を各々計算することにより、利用者の関心を推定する第１推定ステップと、前記第２記憶制御手段が、前記関心の履歴を示す関心遷移履歴情報を時刻毎に第２記憶手段に記憶させる第２記憶制御ステップと、前記第２推定手段が、前記関心遷移履歴情報を用いて、利用者の関心が遷移するであろう遷移方向を推定する第２推定ステップと、前記決定手段が、前記遷移方向に基づいて、前記集合のうち利用者を誘導する話題に関連する誘導集合を決定する決定ステップと、前記取得手段が、前記誘導集合に含まれる前記キーワードに基づいて、利用者に提示するコンテンツを取得する取得ステップと、前記提示手段が、前記コンテンツを提示する提示ステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、各利用者の関心の遷移に応じてコンテンツを推薦可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、一実施の形態にかかるコンテンツ推薦装置１００の機能的構成を例示する図である。
【図２】図２は、意味属性辞書を例示する図である。
【図３】図３は、意味属性ルールを例示する図である。
【図４】図４は、閲覧履歴情報を例示する図である。
【図５】図５は、共起関係グラフを例示する図である。
【図６】図６は、話題ツリーを例示する図である。
【図７】図７は、利用者が閲覧しているコンテンツから抽出されたキーワードと、話題ツリーの各クラスタに含まれるキーワードとの関連度を例示する図である。
【図８】図８は、関心遷移履歴情報を例示する図である。
【図９】図９は、遷移方向が下又は左右であり当該方向にクラスタが存在しない場合に誘導先ノードを決定する方法を概念的に例示する図である。
【図１０】図１０は、話題ツリーを生成する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、共起キーワード集合を求める処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、コンテンツを推薦する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、関心ノードを取得する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、他の利用者の話題ツリーを用いて誘導先ノード決定する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、コンテンツを取得してこれを提示する処理の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかるコンテンツ推薦装置及び方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（１）構成
以下に添付図面を参照して、この発明にかかるコンテンツ推薦装置の最良な実施の形態を詳細に説明する。コンテンツ推薦装置は、各種データや各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の主記憶部と、各種データや各種プログラムを記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＣＤ（Compact Disk）ドライブ装置等の補助記憶部と、これらを接続するバスとを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。また、コンテンツ推薦装置には、情報を表示する表示部と、ユーザの指示入力を受け付けるキーボードやマウス等の操作部と、外部装置との通信を制御する通信部が有線又は無線により各々接続される。ここでは、通信部はネットワークを介した通信を制御し、当該通信部を介して外部装置としてコンテンツを検索する検索装置や他のコンテンツ推薦装置とコンテンツ推薦装置は接続される。ネットワークとは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、イントラネット、イーサネット（登録商標）又はインターネットなどである。
【００１２】
次に、このようなハードウェア構成において、コンテンツ推薦装置のＣＰＵが主記憶部や補助記憶部に記憶された各種プログラムを実行することにより実現される各種機能について説明する。図１は、コンテンツ推薦装置１００の機能的構成を例示する図である。コンテンツ推薦装置１００は、主題キーワード抽出部１０１と、コンテンツ遷移履歴格納部１０２と、話題ツリー生成部１０３と、関心推定部１０４と、関心遷移履歴格納部１０５と、関心遷移方向推定部１０６と、誘導先決定部１０７と、コンテンツ取得部１０８とを有する。主題キーワード抽出部１０１と、話題ツリー生成部１０３と、関心推定部１０４と、関心遷移方向推定部１０６と、誘導先決定部１０７と、コンテンツ取得部１０８とは、ＣＰＵのプログラム実行時にＲＡＭなどの主記憶部に生成されるものである。コンテンツ遷移履歴格納部１０２と、関心遷移履歴格納部１０５とは、ＨＤＤなどの補助記憶部に生成される記憶領域である。
【００１３】
主題キーワード抽出部１０１は、関心推定部１０４及びコンテンツ取得部１０８の制御の下、コンテンツの主題となるキーワードをコンテンツから抽出し、コンテンツの閲覧の履歴を示す閲覧履歴情報をコンテンツ遷移履歴格納部１０２に記憶させる。具体的には、主題キーワード抽出部１０１は、コンテンツの主題ではないと推定される部分をコンテンツから削除し、コンテンツの主題となる部分（主題部分という）を抽出して、当該主題部分から主題となるキーワードを少なくとも１つ以上抽出する。尚、コンテンツとは、デジタルデータで表現された文章、音楽、画像、映像及びデータベースなどの情報や又はそれらを組み合わせた情報の集合のことである。コンテンツの主題ではない部分とは、例えば、ヘッダやフッタ、広告、リンク集などである。主題部分とは、例えば、コンテンツを構成する領域のうち半分以上の領域を占める部分であって文章を含む部分である。非常に長い文章を含み当該文章中で話題が一つに定まっていないコンテンツについては、主題キーワード抽出部１０１は、例えば、文章を段落毎に分割し、各段落を各々主題部分として各主題部分からキーワードを各々抽出しても良い。キーワードは、例えば、金額や時刻のような定型表現、人名や地名のような固有名詞、あるいは食物や動植物名のような事物のカテゴリなどである。このようなキーワードを主題キーワード抽出部１０１は例えば以下のようにして抽出する。図２に示されるようにキーワードと意味属性とを予め対応付けた意味属性辞書をコンテンツ推薦装置１００が予め備え、主題キーワード抽出部１０１が当該意味属性辞書と主題部分とのマッチングを行なうことにより、主題部分からキーワードを抽出する。又は、図３に示されるように文字列の並び方や形態素の並び方のルールと意味属性とを対応付けた意味属性ルールをコンテンツ推薦装置１００が予め記憶し、主題キーワード抽出部１０１が当該意味属性ルールと主題部分とのマッチングを行なうことにより、主題部分からキーワードを抽出する。このようにしてキーワードを抽出したコンテンツについてその閲覧の履歴を示す閲覧履歴情報を主題キーワード抽出部１０１はコンテンツ遷移履歴格納部１０２に記憶させる。
【００１４】
コンテンツ遷移履歴格納部１０２は、閲覧履歴情報を記憶する。閲覧履歴情報は、どのようなコンテンツをどのような時刻にどのような順序で閲覧したかを示し、閲覧日時、ブラウザＩＤ、タブＩＤ及びＵＲＬを含む。ブラウザＩＤは、パーソナルコンピュータなどでwebブラウザを複数起動可能な場合に各ブラウザを識別するための識別子である。タブＩＤは、webブラウザをタブにより複数起動可能な場合に各タブを識別するための識別子である。図４は、閲覧履歴情報を例示する図である。同図には、閲覧日時「2008/09/10 11:12」にブラウザＩＤ「1」のブラウザが立ち上げられ、タブＩＤ「1-1」のタブでＵＲＬ「http://aaa」のコンテンツが閲覧され、その後、閲覧日時「2008/09/10 11:15」にタブＩＤ「1-2」の新たなタブでＵＲＬ「http://bbb」のコンテンツが閲覧され、閲覧日時「2008/09/10 11:30」に引き続きＵＲＬ「http://ccc」のコンテンツが閲覧されたことが示されている。このような閲覧履歴情報によって、利用者が閲覧したコンテンツのＵＲＬだけではなく、どのコンテンツをいつ閲覧した後にどのコンテンツに遷移したかを判断することができ、また、webブラウザをいくつも立ち上げている場合やタブをいくつも開いている場合であっても、コンテンツの遷移を判断することができる。
【００１５】
話題ツリー生成部１０３は、コンテンツ遷移履歴格納部１０２に記憶されている閲覧履歴情報に基づいて、連続するコンテンツに対してコンテンツ間に共起するキーワードの集合（共起キーワード集合という）を求め、階層的クラスタリングを行なうことによって、話題ツリーを生成する。連続するコンテンツとは、例えば、ブラウザＩＤやタブＩＤや時間間隔に関係なく、閲覧日時が前後する２つのコンテンツであるとするが、ブラウザＩＤが等しいものやタブＩＤが等しいものに関して閲覧日時が前後する２つのコンテンツであるとしても良い。また、連続するコンテンツの数は、２つに限らず、予め設定された個数Ｎ個であるとしても良いし、閲覧日時の差が予め設定された時間間隔に含まれるコンテンツの数であるとしても良い。このような連続するコンテンツから共起キーワード集合を話題ツリー生成部１０３は例えば以下のようにして求める。連続するコンテンツの各々から主題キーワード抽出部１０１がキーワードを各々抽出すると、話題ツリー生成部１０３は、連続するコンテンツの全てに出現するキーワードを共起キーワード集合として求める。尚、連続するコンテンツの数がＮ個である場合、Ｎ個のうちＭ個（Ｎ＞Ｍ）以上のコンテンツに出現するキーワードを共起キーワード集合としても良い。話題ツリー生成部１０３は、このようにして連続するコンテンツ毎に共起キーワード集合を求め、求めた共起キーワード集合に対して、全てのキーワード間の条件付出現確率を計算して、キーワード間の共起関係を表す共起関係グラフを生成する。具体的には、あるキーワードＫＷ１,ＫＷ２に対し、各キーワードが出現する共起キーワード集合の個数をＮ（ＫＷ１）,Ｎ（ＫＷ２）とし、キーワードＫＷ１,ＫＷ２が同時に出現した共起キーワード集合の個数をＮ（ＫＷ１，ＫＷ２）とする。このときキーワードＫＷ１に対するキーワードＫＷ２の条件付出現確率は「Ｐ（ＫＷ２｜ＫＷ１）＝Ｐ（ＫＷ１，ＫＷ２）／Ｐ（ＫＷ１）＝Ｎ（ＫＷ１，ＫＷ２）／Ｎ（ＫＷ１）」となる。全てのキーワードを頂点とし、条件付出現確率が予め設定された第１閾値αより大きいときにキーワード間に有向辺を引くことにより、話題ツリー生成部１０３はキーワード間の共起関係グラフを生成する。図５は、共起関係グラフを例示する図である。同図においては、「南武線」というキーワードから「川崎」というキーワードへ片方向の共起関係があり、「川崎」からは「横浜」や「フロンターレ」といったキーワードへの両方向の共起関係があることが示されている。尚、本実施の形態においては、複数の意味を持つ所謂多義性を有するキーワードに対してその各意味を区別するようには構成していないが、意味毎に頂点を分割して各意味を区別して取り扱うようにしても良い。
【００１６】
話題ツリー生成部１０３は、このようにして生成した共起関係グラフを用いて、関連度が大きく同一の話題に関連すると推定されるキーワードを併合して次々と新しいクラスタにまとめていく階層的クラスタリングを行なうことにより、話題ツリーを生成する。関連度としては、共起関係グラフにおいて両方向に有向辺がある場合は条件付確率の和を用いても良いし、共起関係グラフにおいて一方向にしか有向辺がない場合は条件付確率に適当な係数をかけたものを用いても良い。具体的には、話題ツリー生成部１０３は、まず共起関係グラフの各キーワードに対し、各キーワードのみを含む要素数「１」のクラスタを各々生成し、次に、関連度の最も大きい２つのクラスタを求める。但し、２つのクラスタの関連度が第２閾値より小さい場合は、話題ツリー生成部１０３は、一つのクラスタにまとめるべきクラスタが既になくなったものとして階層的クラスタリングを終了し、２つのクラスタの関連度が第２閾値以上である場合は、一方のクラスタの特徴ベクトルＡと他方のクラスタの特徴ベクトルＢからなる新しい特徴ベクトル「Ｃ= Ａ＋Ｂ」のクラスタを生成し、特徴ベクトルＡのクラスタ及び特徴ベクトルＢのクラスタを削除する。特徴ベクトルは、例えば、クラスタに含まれる各キーワードに対してidfのような重みを与えて生成する。話題ツリー生成部１０３は、このように特徴ベクトルＡのクラスタと特徴ベクトルＢのクラスタを削除して特徴ベクトルＣのクラスタを追加した、クラスタの集合に対して改めて関連度が最も大きいクラスタを求めることを繰り返すことで階層的クラスタリングを行なう。この結果、同一の話題に関連するキーワードを含むクラスタを各ノードとして話題毎に含み各クラスタが階層付けられた話題ツリーが生成される。尚、クラスタ間の階層は、有向辺の先が向いているクラスタを上位とし、有向辺の先に向かっているクラスタを下位とする。即ち、共起関係において係り先となるキーワードを含むクラスタが上位となり、共起関係において係り元となるキーワードを含むクラスタが下位となる。このような構成においてはクラスタは、上位の階層になるほど広く浅い話題に関連しており、下位の階層になるほど狭く深い話題に関連している。以上のようにして生成した話題ツリーを話題ツリー生成部１０３は例えばＲＡＭなどの主記憶部に一旦記憶させる。
【００１７】
図６は、話題ツリーを例示する図である。同図に示される話題ツリーは、図５に示される共起グラフに基づいて生成されたものである。同図においては、キーワード「川崎」を含むクラスタと、キーワード「南武線」を含むクラスタと、キーワード「横浜」「フロンターレ」「Ｆマリノス」を含むクラスタと、キーワード「サッカー」を含むクラスタとが各々ノードとして示されている。尚、各ノードには、各ノードを識別可能なノードＩＤを付与することが望ましい。同図においては、各ノードに対してＮＤ１〜ＮＤ４が各々付与されている。このような話題ツリーは、異なる利用者が同じコンテンツを閲覧してもコンテンツの遷移が異なれば共起キーワード集合が異なるため、利用者毎に異なって生成され得る。
【００１８】
関心推定部１０４は、利用者がコンテンツを閲覧する度に、主題キーワード抽出部１０１に対して、当該コンテンツからキーワードを抽出させ、抽出されたキーワードと話題ツリー生成部１０３が生成した話題ツリーの各クラスタに含まれるキーワードとの関連度を計算することにより、当該コンテンツを閲覧中の利用者の関心を推定する。即ち、利用者が閲覧中のコンテンツから抽出されたキーワードは、利用者の現在関心のある話題に関連していると考えられる。このため、関心推定部１０４は、このキーワードと、話題ツリーの各クラスタに含まれるキーワードとの関連度を計算し、関連度が最も大きくなるクラスタ（関心ノードという）を検索することにより、利用者の関心を推定する。キーワードの関連度は、例えば、各キーワードに対してidfのような重みを与えた特徴ベクトルを生成し、特徴ベクトル間のコサイン類似度を計算することで関心推定部１０４は計算する。尚、関連度の計算の対象となるクラスタは、話題ツリーに含まれる全てのクラスタであっても良いし、一部のクラスタのみであっても良い。例えば、閲覧中のコンテンツに対する関心とは全く無関係な話題へは関心が遷移しないと考えられるため、直前に閲覧したコンテンツから抽出されたキーワードを含むクラスタから一定の範囲内にあるクラスタのみを関連度の計算の対象としても良い。
【００１９】
図７は、利用者が閲覧しているコンテンツから抽出されたキーワードと、話題ツリーの各クラスタに含まれるキーワードとの関連度を例示する図である。同図においては、関連度が最も大きいクラスタは、キーワード「横浜」「フロンターレ」「Ｆマリノス」を含むクラスタである。このため、これが利用者の関心がある話題に関連すると推定されるクラスタである関心ノードとなる。
【００２０】
このようにして関心推定部１０４は、利用者の関心を推定し、関心の実体として関心ノードを検索してこれを取得する。そして、関心推定部１０４は、関心ノードの遷移を示す関心遷移履歴情報を閲覧時間毎に生成してこれを関心遷移履歴格納部１０５に記憶させる。尚、本実施の形態においては、利用者がＷｅｂブラウザで閲覧するコンテンツに応じて動的に話題ツリーを変更し得るため、関心推定部１０４は、関心ノードと共に、話題ツリー自体を示す関心遷移履歴情報を生成する。尚、例えば利用者がＷｅｂブラウザを終了するまで話題ツリーが固定的である場合には、関心遷移履歴情報は、関心ノードとなるクラスタに付与された上述のノードＩＤのみを示すようにしても良い。
【００２１】
関心遷移履歴格納部１０５は、関心遷移履歴情報を閲覧時間毎に記憶する。図８は、関心遷移履歴情報を例示する図である。同図では、関心遷移履歴情報は、関心ノード及び話題ツリー自体を示しており、例えば旅行を計画している利用者が、旅行先として立ち寄るべき観光スポットを調べている状況において取得されたものであるとする。閲覧日時「2008/10/12 10:00」の時点でノードＩＤ「ＮＤ２」のクラスタに関連する話題「京阪神」に関心があり、閲覧日時「2008/10/12 10:15」の時点でノードＩＤ「ＮＤ４」のクラスタに関連する話題「大阪城」に関心があり、閲覧日時「2008/10/12 10:20」の時点でノードＩＤ「ＮＤ３」のクラスタに関連する話題「金閣寺」に関心があり、閲覧日時「2008/10/12 10:30」の時点でノードＩＤ「ＮＤ６」のクラスタに関連する話題「城崎」に関心が遷移したことが示されている。
【００２２】
関心遷移方向推定部１０６は、関心遷移履歴格納部１０５に記憶された関心遷移履歴情報によって示される、関心ノードの遷移に基づいて、関心が遷移するであろう遷移方向を推定する。これにより、利用者の関心の短期的な遷移が推定される。具体的には例えば、関心遷移方向推定部１０６は、予め設定された回数又は期間のうち、話題ツリーの階層内で上下に遷移した回数と左右に遷移した回数とを計算する。そして例えば、話題ツリーの部分的なツリーであり特定のサブツリー内で上下に遷移した回数が第１所定回数以上である場合、そのサブツリーに関連する話題について詳しい情報が求められていると関心遷移方向推定部１０６は推定する。この場合、関心遷移方向推定部１０６は、遷移方向は下であると推定する。あるいは複数のサブツリーを左右に遷移した回数が第２所定回数以上である場合、幅広い情報が求められていると関心遷移方向推定部１０６は推定する。この場合、関心遷移方向推定部１０６は、遷移方向は左右のいずれかであると推定する。上下に遷移した回数が第１所定回数より少なく左右に遷移した回数も第２所定回数より少なく、且つ、同じ関心ノードが連続する回数が第３所定回数以上である場合、利用者の関心が停滞し、そろそろその話題に飽きていると関心遷移方向推定部１０６は推定する。この場合、関心遷移方向推定部１０６は、強制的に関心ノードを遷移させるべく、遷移方向は上下左右いずれかであると推定する。図８の例では、利用者が旅行先としての候補をまだ絞り込めておらず関連する話題の中で広く浅く情報を求めているため、サブツリーで関心が左右に遷移しているものと推定される。従って関心遷移方向推定部１０６は、利用者の関心が引き続き、ノードＩＤ「ＮＤ２」のクラスタの下であってノードＩＤ「ＮＤ３」，「ＮＤ４」ではない他のクラスタ（図示せず）、あるいはノードＩＤ「ＮＤ５」のクラスタやノードＩＤ「ＮＤ６」のクラスタなどの横方向に関心が遷移するであろうと推定する。逆に例えば「大阪城」が旅行先としての候補として絞り込まれた場合、利用者は「大阪城」に関連するより詳しい情報を求めようとして、ノードＩＤ「ＮＤ４」のクラスタの下であってノードＩＤ「ＮＤ３」，「ＮＤ４」のクラスタを含まないサブツリー（図示せず）内で上下に多く遷移することとなる。その場合関心推移方向推定部１０６は、利用者の関心が縦方向に遷移するものと推定する。
【００２３】
誘導先決定部１０７は、関心遷移方向推定部１０６が推定した遷移方向に基づいて、利用者を誘導する話題に関連するクラスタ（誘導先ノードという）を決定する。例えば、遷移方向が下であると関心遷移方向推定部１０６が推定した場合は、誘導先決定部１０７は話題ツリーにおいて、関心推定部１０４が推定した関心ノードの下にある１つのクラスタを誘導先ノードとして決定する。遷移方向が左右のいずれかであると関心遷移方向推定部１０６が推定した場合は、誘導先決定部１０７は話題ツリーにおいて、関心推定部１０４が推定した関心ノードの左右にあって兄弟関係にある１つのクラスタを誘導先ノードとして決定する。兄弟関係にあるクラスタとは、即ち、互いのクラスタの１つ上の階層のクラスタが同じであるということである。尚、誘導先ノードの対象となるクラスタが複数存在する場合、誘導先決定部１０７は例えば以下のようにして誘導先ノードを決定する。誘導先決定部１０７は、複数のクラスタの中からランダムに１つを誘導先ノードとして選択する。又は、話題ツリー生成部１０３が話題ツリーを生成するときに各クラスタに対して順序を予め設定しておき、誘導先決定部１０７はその順序を利用してクラスタを誘導先ノードとして決定する。又は、誘導先決定部１０７はクラスタ間の条件付出現確率が大きいクラスタを優先して誘導先ノードを決定する。又は、誘導先決定部１０７は、遷移履歴情報に示される関心ノードのうち、閲覧日時が現在の日時に一番近い関心ノードに関連するクラスタを優先して誘導先ノードを決定する。
【００２４】
但し、関心遷移方向推定部１０６が推定した遷移方向にクラスタが存在せず、誘導先決定部１０７は誘導先ノードを決定することができない場合、次に、例えば以下のようにして誘導先ノードを決定する。図９は、例えば、遷移方向が下又は左右であり当該方向にクラスタが存在しない場合に誘導先ノードを決定する方法を概念的に例示する図である。同図の（Ａ）に示されるように、誘導先決定部１０７は、関心推定部１０４が推定した関心ノードの１つ上のクラスタを誘導先ノードとして決定する。尚、関心ノードが話題ツリーにおいてルートである場合には、その上にはクラスタは存在しないが、この場合には、誘導先決定部１０７は、当該関心ノードの下か左右のクラスタを１つ誘導先ノードとして決定すれば良い。また同図の（Ｂ）に示されるように、誘導先決定部１０７は、関心推定部１０４が推定した関心ノードの上の階層に遡り、下又は左右にクラスタが存在するクラスタを関心ノードの代替とし、当該関心ノードの下又は左右にある１つのクラスタを誘導先ノードとして決定する。また同図の（Ｃ）に示されるように、誘導先決定部１０７は、通信部及びネットワークを介して他のコンテンツ推薦装置と通信して、当該他のコンテンツ推薦装置に記憶された他の利用者の話題ツリーを検索し、当該話題ツリーで誘導先ノードに対応させるクラスタを決定し、当該コンテンツ推薦装置１００の話題ツリーにおいて当該クラスタに対応するクラスタを検索してこれを誘導先ノードとして決定する。
【００２５】
コンテンツ取得部１０８は、誘導先決定部１０７が決定した誘導先ノードに基づいて、利用者に提示するコンテンツを取得して、当該コンテンツを利用者に提示する。具体的には、コンテンツ取得部１０８は、誘導先決定部１０７が決定した誘導先ノードへ利用者の関心を誘導するため、関心ノードに含まれる各キーワードを「OR」で接続した文と、誘導先ノードに含まれる各キーワードを「OR」で接続した文とを「AND」で接続した文を検索クエリとして生成する。次にコンテンツ取得部１０８は、生成した検索クエリを通信部を介して検索装置に送信し、当該検索装置が当該検索クエリを用いてコンテンツを検索した結果である検索結果を受信する。そして、コンテンツ取得部１０８は、主題キーワード抽出部１０１に対して、検索結果である各コンテンツからキーワードを抽出させる。そして、コンテンツ取得部１０８は、話題の遷移を滑らかにするため、抽出されたキーワードと、関心ノードに含まれるキーワードと、誘導先ノードに含まれるキーワードとの関連度が第３閾値以上であるコンテンツを、利用者に提示するコンテンツとして選択する。関連度は、例えば、上述の関心推定部１０４が計算する関連度と同様である。そして、コンテンツ取得部１０８は、選択したコンテンツを例えば表示部に表示させることにより、利用者に提示する。このようにして、コンテンツが利用者に推薦される。
【００２６】
（２）動作
次に、本実施の形態にかかるコンテンツ推薦装置１００の行う処理の手順について用いて説明する。まず、話題ツリーを生成する処理の手順について図１０を用いて説明する。ステップＳ１では、コンテンツ推薦装置１００は、主題キーワード抽出部１０１の機能により、利用者が閲覧したコンテンツの主題となるキーワードをコンテンツから抽出し、当該コンテンツの閲覧履歴情報をコンテンツ遷移履歴格納部１０２に記憶する。ステップＳ２では、コンテンツ推薦装置１００は、コンテンツ遷移履歴格納部１０２に記憶された閲覧履歴情報に基づいて、話題ツリー生成部１０３の機能により、連続するコンテンツに対してコンテンツ間に共起するキーワードの集合である共起キーワード集合を求める。
【００２７】
図１１は、共起キーワード集合を求める処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ２０では、コンテンツ推薦装置１００は、コンテンツ遷移履歴格納部１０２に記憶された閲覧履歴情報によって閲覧したことが示されるコンテンツを、閲覧日時の順に整列する。ステップＳ２１では、コンテンツ推薦装置１００は、閲覧日時の順にコンテンツ（コンテンツＣ１とする）を１つ取り出す。ステップＳ２２では、閲覧日時の順に整列されたコンテンツのうち、ステップＳ２１で取り出したコンテンツの次に順に相当するコンテンツがあるか否かを判断する。次の順のコンテンツがある場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、ステップＳ２３では、コンテンツ推薦装置１００はこれを取り出し、２つのコンテンツ（Ｃ１，Ｃ２）を連続するコンテンツとし、ステップＳ２４では、これらのコンテンツ間に共起するキーワードの集合である共起キーワード集合を求める。
【００２８】
図１０の説明に戻る。ステップＳ３では、コンテンツ推薦装置１００は、ステップＳ２で求めた共起キーワード集合を用いて、図６に示されるような、キーワード間の共起関係を表す共起関係グラフを生成する。ステップＳ４では、コンテンツ推薦装置１００は、ステップＳ３で生成した共起関係グラフを用いて階層的クラスタリングを行って、図７に示されるような話題ツリーを生成してこれを主記憶部に一旦記憶させる。
【００２９】
次に、このようにして生成した話題ツリーを用いて、コンテンツを推薦する処理の手順について図１２を用いて説明する。ステップＳ１で、コンテンツ推薦装置１００は、利用者がコンテンツを閲覧する度に、主題キーワード抽出部１０１の機能により、主題となるキーワードをコンテンツから抽出した後、ステップＳ４０では、関心推定部１０４の機能により、抽出されたキーワードと主記憶部に記憶された話題ツリーの各ノードである各クラスタに含まれるキーワードとの関連度をクラスタ毎に計算することにより、当該コンテンツを閲覧中の利用者の関心を推定して、当該関心の実体である関心ノードを取得する。
【００３０】
図１３は、関心ノードを取得する処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ６０では、コンテンツ推薦装置１００は、暫定的な関連度（暫定関連度という）を「０」に初期化し、暫定的な関心ノード（暫定関心ノードという）のノードＩＤを初期化する。ステップＳ６１では、コンテンツ推薦装置１００は、主記憶部に記憶された話題ツリーにおいて取り出するノードがあるか否かを判断し、取り出するノードがある場合（ステップＳ６１：ＹＥＳ）、ステップＳ６２では、１つのノードを取り出す。ステップＳ６３では、コンテンツ推薦装置１００は、ステップＳ１で抽出したキーワードとステップＳ６２で取り出したノードに含まれるキーワードとの関連度を計算する。関連度の算出方法は、上述の構成欄で説明した通りである。ステップＳ６４では、コンテンツ推薦装置１００は、ステップＳ６３で算出した関連度が暫定関連度よりも大きいか否かを判断する。当該関連度が暫定関連度よりも大きい場合（ステップＳ６４：ＹＥＳ）、ステップＳ６５では、コンテンツ推薦装置１００は、暫定関連度の値を、ステップＳ６３で計算した関連度の値に更新し、暫定関心ノードのノードＩＤを、ステップＳ６２で取り出したノードのノードＩＤに更新し、ステップＳ６１に戻る。ステップＳ６４の判断結果が否定的である場合もステップＳ６１に戻る。話題ツリーの全てのノードについてステップＳ６１〜Ｓ６５の処理が終了すると、ステップＳ６１の判断結果が否定的となり、コンテンツ推薦装置１００は、利用者の関心を推定する処理を終了する。このようにしてコンテンツ推薦装置１００は、キーワードの関連度をノード毎に計算し、より大きい関連度が計算されるノードを暫定関心ノードとして更新し、この結果、関連度が最も大きいノードを関心ノードとして取得することができる。そして、コンテンツ推薦装置１００は、話題ツリー及び関心ノードの遷移を示す関心遷移履歴情報を閲覧時間毎に関心遷移履歴格納部１０５に記憶させる。
【００３１】
図１２の説明に戻る。ステップＳ４１では、コンテンツ推薦装置１００は、関心遷移履歴格納部１０５に記憶された関心遷移履歴情報によって示される、関心ノードの遷移に基づいて、関心遷移方向推定部１０６に機能により、遷移方向を推定する。ステップＳ４２では、コンテンツ推薦装置１００は、ステップＳ４１で推定した遷移方向に基づいて、誘導先決定部１０７の機能により、誘導先ノードを決定する。
【００３２】
ここで、上述した例のように、遷移方向が下又は左右であり当該方向にノードが存在しない場合に、通信部及びネットワークを介して他のコンテンツ推薦装置と通信して他の利用者の話題ツリーを用いて誘導先ノード決定する処理の手順について図１４を用いて説明する。ステップＳ８０では、コンテンツ推薦装置１００は、通信部及びネットワークを介して他のコンテンツ推薦装置と通信して、当該他のコンテンツ推薦装置に記憶された他の利用者の話題ツリーを検索し、ステップＳ８１では、話題ツリーがあるか否かを判断する。話題ツリーがない場合（ステップＳ８１：ＮＯ）、処理は失敗であるとして終了する。話題ツリーがある場合（ステップＳ８１：ＹＥＳ）、ステップＳ８２では、コンテンツ推薦装置１００は話題ツリーを取得し、当該話題ツリーにおいて、ステップＳ４０で取得した関連ノードと関連度が大きいノードを、対応する関心ノード（対応関心ノードという）として決定する。ここでの関連度は、ステップＳ４０で取得した関連ノードに含まれるキーワードと、ステップＳ８２で取得した他の利用者の話題ツリーのノードに含まれるキーワードとの関連度のことである。この関連度の算出方法は、上述のステップＳ６２と同様である。
【００３３】
ステップＳ８３では、コンテンツ推薦装置１００は、ステップＳ８２で取得した他の利用者の話題ツリーにおいて対応関心ノードの下又は左右にノードが存在するか否かを判断する。対応関心ノードの下又は左右にノードが存在する場合（ステップＳ８３：ＹＥＳ）、ステップＳ８４では、コンテンツ推薦装置１００は、対応関心ノードの下又は左右にあるノードの１つを、誘導先ノードに対応させるノード（対応誘導先ノードという）として決定する。ステップＳ８５では、コンテンツ推薦装置１００は、主記憶部に記憶された、当該コンテンツ推薦装置１００に利用者の話題ツリーにおいて、対応誘導先ノードと関連度が所定値以上であるノードを誘導先ノードとして決定して、処理を終了する。ここでの関連度は、対応誘導先ノードに含まれるキーワードと、当該コンテンツ推薦装置１００に利用者の話題ツリーのノードに含まれるキーワードとの関連度のことである。この関連度の算出方法は、上述のステップＳ６３と同様である。ステップＳ８３の判断結果が否定的である場合はステップＳ８１に戻り、新たな話題ツリーがあればそれを用いて、ステップＳ８２〜Ｓ８５の処理を繰り返す。
【００３４】
このようにして、当該コンテンツ推薦装置１００に利用者の関心ノードに対して、当該利用者にとっては関連性がないが、他の利用者にとっては関連性があるノードを誘導先ノードとして決定することができる。このため、当該コンテンツ推薦装置１００の利用者にとって意外性のあるコンテンツを推薦することが可能になる。
【００３５】
図１２の説明に戻る。ステップＳ４３では、コンテンツ推薦装置１００は、コンテンツ取得部１０８の機能により、ステップＳ４２で決定した誘導先ノードに基づいて、利用者に提示するコンテンツを取得してこれを提示する。
【００３６】
図１５は、コンテンツを取得してこれを提示する処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１００では、コンテンツ推薦装置１００は、ステップＳ４０で取得した関心ノードに含まれる各キーワードを「OR」で接続し、ステップＳ１０１では、ステップＳ４２で決定した誘導先ノードに含まれる各キーワードを「OR」で接続する。ステップＳ１０２では、コンテンツ推薦装置１００は、ステップＳ１００で接続した文とステップＳ１０２で接続した文とを「AND」で接続した文を検索クエリとして生成しこれを、通信部及びネットワークを介して検索装置に送信する。ステップＳ１０３では、コンテンツ推薦装置１００は、当該検索装置が当該検索クエリを用いてコンテンツを検索した結果である検索結果を受信したか否かを判断する。検索結果を受信した場合（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、ステップＳ１０４では、コンテンツ推薦装置１００は、主題キーワード抽出部１０１の機能により、検索結果である各コンテンツからキーワードを抽出し、当該キーワードと、関心ノードに含まれるキーワードと、誘導先ノードに含まれるキーワードとの関連度を計算する。ステップＳ１０５では、コンテンツ推薦装置１００は、ステップＳ１０４で計算した関連度が第３閾値以上であるコンテンツを、利用者に提示するコンテンツとして選択し、ステップＳ１０６では、選択したコンテンツを利用者に提示する。このようにして、コンテンツが利用者に推薦される。ステップＳ１０３の判断結果が否定的である場合には、コンテンツ推薦装置１００は、推薦するコンテンツがない旨を示す情報を利用者に提示する。
【００３７】
以上のようにして、利用者がどのようなコンテンツをどのような日時にどのような順序で閲覧したかといった、コンテンツの遷移関係を含む閲覧の履歴を収集し、当該閲覧の履歴を用いて利用者が関心を持ったキーワードの集合を階層的に分類し、中長期的な嗜好を反映した利用者毎の話題ツリーを生成する。その後利用者がコンテンツを閲覧する度に、当該コンテンツから抽出したキーワードと話題ツリーの各ノードに含まれるキーワードとの関連度を計算することで、当該コンテンツを閲覧中の利用者の関心が話題ツリーのどこにあるかを推定する。そして、推定した関心に基づき、関心が遷移するであろう遷移方向を推定することで、利用者の短期的な関心の遷移を把握して、利用者を誘導する誘導先ノードを決定し、当該誘導先ノードに関連するコンテンツを利用者に提示することにより、コンテンツを推薦する。
【００３８】
一方で、従来の技術欄で説明したパーソナライゼーション技術では、中長期的な嗜好情報に基づいて、利用者に提示するコンテンツが決定される。このため、例えば、webブラウジングの開始から終了までのような、嗜好情報とは異なる短期的な関心の遷移を反映することが困難であった。しかし、本実施の形態によれば、上述したように、利用者の短期的な関心の遷移を反映した、情報の効率的な提示を実現することができる。
【００３９】
また、従来では、嗜好情報に合致しない意外性のあるコンテンツを推薦することが困難であった。極端な場合、利用者は嗜好に合致するコンテンツばかりを次々と閲覧していくと、ある時点で利用者にとって既知のコンテンツ、あるいは既知の情報を含んだコンテンツばかりになり、ほとんど新たな情報を得られなくなってしまう。しかし、本実施の形態によれば、他の利用者の話題ツリーを用いて誘導先ノードを決定することもできるため、利用者にとって意外性のあるコンテンツを推薦することが可能になる。
【００４０】
また、本実施の形態においては、利用者の関心が停滞してきたときに、誘導先ノードに関連するコンテンツを提示することで、利用者の関心を強制的に遷移させて、新たな関心を引くコンテンツを利用者に閲覧させることができる。
【００４１】
[変形例]
なお、本発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。また、以下に例示するような種々の変形が可能である。
【００４２】
＜変形例１＞
上述した実施の形態において、コンテンツ推薦装置１００で実行される各種プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また当該各種プログラムを、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータプログラムプロダクトとして提供するように構成しても良い。
【００４３】
＜変形例２＞
上述した実施の形態において、１人の利用者についての閲覧履歴情報がコンテンツ遷移履歴格納部１０２に記憶される例について説明した。しかし、例えば、閲覧履歴情報は、複数の利用者を識別可能なユーザＩＤと対応付けられることにより利用者毎にコンテンツ遷移履歴格納部１０２に記憶されるようにしても良い。
【００４４】
同様に、関心遷移履歴情報も、ユーザＩＤと対応付けられて関心遷移履歴格納部１０５に記憶されるようにしても良い。このような構成においては、他の利用者の話題ツリーを用いて誘導先を決定する場合、コンテンツを閲覧中の利用者のユーザＩＤとは異なるユーザＩＤが対応付けられた関心遷移履歴情報によって示される話題ツリーを用いても良い。
【００４５】
＜変形例３＞
上述した実施の形態において、閲覧履歴情報は、コンテンツについてＵＲＬのみを含むようにしたが、例えば、コンテンツの中で利用者が実際に閲覧した箇所を含むようにしても良い。例えばwebブラウザにおいて表示される画像の範囲を抽出したり、利用者の視線を検出して当該視線に基づいてwebブラウザにおいてユーザが注目している箇所を抽出したりすることで、利用者が実際に閲覧した箇所を抽出することができる。またコンテンツが映像や音声などであり放送されるものである場合は、その放送内容を閲覧履歴情報に含ませるようにしても良い。放送内容とは、具体的には例えば、テレビ放送のＥＰＧやデータ放送や字幕などのテキストデータ、テロップなどを認識したテキストデータ、映像中の発話や楽曲を音声認識して得た発話内容や楽曲のタイトルなどのテキストデータである。
【００４６】
＜変形例４＞
上述した実施の形態において、推薦するコンテンツの提示は、コンテンツを表示部に表示させることにより行なったが、これに限らず、例えば、コンテンツ自体又はコンテンツのＵＲＬを音声で出力することにより行うようにしても良い。また、例えば、コンテンツにタグが対応付けられている場合には、当該タグによって示される情報を音声で出力するようにしても良い。
【００４７】
＜変形例５＞
上述した実施の形態において、コンテンツ取得部１０８が生成した検索クエリを用いてコンテンツを検索する検索装置は、通信部を介してコンテンツ推薦装置１００と接続されるようにしたが、この検索装置の機能をコンテンツ推薦装置１００が備えるようにしても良い。
【００４８】
＜変形例６＞
上述した実施の形態において、第１閾値、第２閾値、第３閾値、第１所定回数、第２所定回数、第３所定回数及び所定値は各々異なる値であっても良いし、少なくとも１つは同じ値であっても良い。
【００４９】
＜変形例７＞
上述した実施の形態において、関心遷移方向推定部１０６が推定する遷移方向は、一方向に限らず、複数の方向であっても良い。
【００５０】
また、誘導先決定部１０７が決定する誘導先ノードは、１つに限らず、複数であっても良い。
【符号の説明】
【００５１】
１００  コンテンツ推薦装置
１０１  主題キーワード抽出部
１０２  コンテンツ遷移履歴格納部
１０３  話題ツリー生成部
１０４  関心推定部
１０５  関心遷移履歴格納部
１０６  関心遷移方向推定部
１０７  誘導先決定部
１０８  コンテンツ取得部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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