(57)【要約】      （修正有）【課題】コンテンツ利用者の嗜好が時間とともに変化した場合でも、その時の嗜好に応じたコンテンツを推薦できるコンテンツ推薦システムを提供する。【解決手段】読取手段８６が読み取ったプロファイル情報が利用者のプロファイル情報としてプロファイル記憶手段８１に記憶されていない場合でも、プロファイル登録手段８８が、読取手段８６が読み取った関連度を使用して、プロファイル記憶手段８１に利用者のプロファイル情報及び関心度を登録する。従って、システム上のプロファイル情報を明示的に更新しなくても、推薦時の利用者の嗜好を推測してコンテンツを推薦できる。【選択図】図１０
2010140433.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の嗜好の分野を示すプロファイル項目と、当該プロファイル項目に対する利用者の関心度合いを示す関心度とを利用者ごとに記憶するプロファイル記憶手段と、
利用者のコンテンツ閲覧履歴を記憶する閲覧履歴記憶手段と、
コンテンツを特徴づける特徴語の識別情報である特徴語識別情報を当該コンテンツごとに記憶するコンテンツ特徴語関連記憶手段と、
前記プロファイル項目と前記特徴語との間の関連度合いを示す関連度を、当該プロファイル項目及び特徴語識別情報ごとに記憶するプロファイル特徴語関係記憶手段と、
前記閲覧履歴記憶手段に記憶された利用者のコンテンツ閲覧履歴及び前記コンテンツ特徴語関連記憶手段に記憶されたコンテンツごとの特徴語識別情報をもとに、前記特徴語で特徴づけられるコンテンツを閲覧した利用者の閲覧回数を含む利用者特徴語関連情報を、当該利用者及び特徴語識別情報ごとに生成する利用者特徴語生成手段と、
前記利用者特徴語生成手段が生成した利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応するプロファイル項目および関連度を前記プロファイル特徴語関係記憶手段から読み取る読取手段と、
前記読取手段が読み取ったプロファイル項目が前記利用者のプロファイル項目として前記プロファイル記憶手段に記憶されている場合、前記読取手段が読み取った関連度を使用して、前記プロファイル記憶手段に記憶された前記利用者のプロファイル項目に対する関心度を更新する関心度更新手段と、
前記読取手段が読み取ったプロファイル項目が前記利用者のプロファイル項目として前記プロファイル記憶手段に記憶されていない場合、前記読取手段が読み取った関連度を使用して、前記プロファイル記憶手段に前記利用者のプロファイル項目及び関心度を登録するプロファイル登録手段と、
前記プロファイル記憶手段に記憶されたプロファイル項目に対応する関心度と、前記プロファイル特徴語関係記憶手段に記憶された当該プロファイル項目に対応する特徴語識別情報の関連度をもとに、利用者の特徴語ごとの関心度である特徴語関心度を算出する特徴語関心度算出手段と、
前記コンテンツ特徴語関連記憶手段に記憶されたコンテンツに対応する特徴語識別情報と前記特徴語関心度をもとに、利用者のコンテンツごとの関心度を算出するコンテンツ関心度算出手段とを備えた
ことを特徴とするコンテンツ推薦システム。
【請求項２】
利用者特徴語関連情報を記憶する利用者特徴語関連記憶手段と、
利用者特徴語生成手段が生成した利用者特徴語関連情報を前記利用者特徴語関連記憶手段に登録する利用者特徴語登録手段とを備え、
読取手段は、前記利用者特徴語記憶手段に記憶された利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応する利用者のプロファイル項目および関連度をプロファイル特徴語関係記憶手段から読み取る
請求項１記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項３】
利用者特徴語登録手段は、利用者特徴語関連情報と当該利用者特徴語関連情報を更新した更新日時とを対応付けて登録し、
読取手段は、利用者特徴語記憶手段に記憶された利用者特徴語関連情報であって、関心度更新手段が前回関心度を更新した日時より後に利用者特徴語関連記憶手段に登録された利用者特徴語関連情報もしくはプロファイル登録手段が前回関心度を登録した日時より後に利用者特徴語関連記憶手段に利用者特徴語関連記憶手段に登録された利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応する利用者のプロファイル項目および関連度を、前記更新日時を参照してプロファイル特徴語関係記憶手段から読み取る
請求項２記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項４】
利用者のプロファイル項目及び関心度を登録するか否かの判断基準を示す登録基準値を読取手段が読み取ったプロファイル項目及び関連度をもとに算出する登録基準値算出手段を備え、
プロファイル登録手段は、前記登録基準値算出手段が算出した登録基準値が予め定めた値よりも大きい場合に利用者のプロファイル項目及び関心度をプロファイル記憶手段に登録する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項５】
閲覧履歴記憶手段は、利用者のコンテンツ閲覧回数を特定可能な閲覧回数特定情報を含む閲覧履歴を記憶し、
関心度更新手段は、利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応する利用者の前記閲覧回数特定情報をプロファイル特徴語関係記憶手段に記憶された特徴語識別情報に対応する関連度の比率に応じて分配し、分配された閲覧回数特定情報に応じて関心度を更新する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項６】
閲覧履歴記憶手段は、利用者のコンテンツ閲覧回数を特定可能な閲覧回数特定情報を含む閲覧履歴を記憶し、
プロファイル登録手段は、利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応する利用者の前記閲覧回数特定情報をプロファイル特徴語関係記憶手段に記憶された特徴語識別情報に対応する関連度の比率に応じて分配し、分配された閲覧回数特定情報に応じて利用者のプロファイル項目及び関心度をプロファイル記憶手段に登録する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項７】
利用者のコンテンツ閲覧履歴及びコンテンツごとに定めたコンテンツを特徴づける特徴語の識別情報である特徴語識別情報をもとに、当該特徴語で特徴づけられるコンテンツを閲覧した利用者の閲覧回数を含む利用者特徴語関連情報を生成する利用者特徴語生成ステップと、
利用者の嗜好の分野を示すプロファイル項目と前記特徴語との間の関連度合いを示す関連度を当該プロファイル項目及び特徴語識別情報ごとに記憶するプロファイル特徴語関係記憶手段から、前記利用者特徴語生成ステップで生成した利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応するプロファイル項目および関連度を読み取る読取ステップと、
前記読取ステップで読み取ったプロファイル項目が前記利用者のプロファイル項目として前記プロファイル記憶手段に記憶されている場合、前記読取ステップ読み取った関連度を使用して、前記プロファイル記憶手段に記憶された前記利用者のプロファイル項目に対する関心度を更新する関心度更新ステップと、
前記読取ステップで読み取ったプロファイル項目が前記利用者のプロファイル項目として前記プロファイル記憶手段に記憶されていない場合、前記読取ステップで読み取った関連度を使用して、前記プロファイル記憶手段に前記利用者のプロファイル項目及び関心度を登録するプロファイル登録手段と、
前記プロファイル記憶手段に記憶されたプロファイル項目に対応する関心度と、前記プロファイル特徴語関係記憶手段に記憶された当該プロファイル項目に対応する特徴語識別情報の関連度をもとに、利用者の特徴語ごとの関心度である特徴語関心度を算出する特徴語関心度算出ステップと、
利用者のコンテンツごとの関心度を、当該コンテンツに対応する特徴語識別情報と特徴語関心度をもとに算出するコンテンツ関心度算出ステップとを含む
ことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項８】
利用者特徴語関連情報を記憶する利用者特徴語関連記憶手段に利用者特徴語生成ステップで生成した利用者特徴語関連情報を登録する利用者特徴語登録ステップを含み、
読取ステップで、前記利用者特徴語記憶手段に記憶された利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応する利用者のプロファイル項目および関連度をプロファイル特徴語関係記憶手段から読み取る
請求項７記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項９】
コンピュータに、
利用者のコンテンツ閲覧履歴及びコンテンツごとに定めたコンテンツを特徴づける特徴語の識別情報である特徴語識別情報をもとに、当該特徴語で特徴づけられるコンテンツを閲覧した利用者の閲覧回数を含む利用者特徴語関連情報を生成する利用者特徴語生成処理、
利用者の嗜好の分野を示すプロファイル項目と前記特徴語との間の関連度合いを示す関連度を当該プロファイル項目及び特徴語識別情報ごとに記憶するプロファイル特徴語関係記憶手段から、前記利用者特徴語生成ステップで生成した利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応するプロファイル項目および関連度を読み取る読取処理、
前記読取処理で読み取ったプロファイル項目が前記利用者のプロファイル項目として前記プロファイル記憶手段に記憶されている場合、前記読取ステップ読み取った関連度を使用して、前記プロファイル記憶手段に記憶された前記利用者のプロファイル項目に対する関心度を更新する関心度更新処理、
前記読取処理で読み取ったプロファイル項目が前記利用者のプロファイル項目として前記プロファイル記憶手段に記憶されていない場合、前記読取ステップで読み取った関連度を使用して、前記プロファイル記憶手段に前記利用者のプロファイル項目及び関心度を登録するプロファイル登録処理、
前記プロファイル記憶手段に記憶されたプロファイル項目に対応する関心度と、前記プロファイル特徴語関係記憶手段に記憶された当該プロファイル項目に対応する特徴語識別情報の関連度をもとに、利用者の特徴語ごとの関心度である特徴語関心度を算出する特徴語関心度算出処理、および、
利用者のコンテンツごとの関心度を、当該コンテンツに対応する特徴語識別情報と特徴語関心度をもとに算出するコンテンツ関心度算出処理
を実行させるためのコンテンツ推薦プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
利用者特徴語関連情報を記憶する利用者特徴語関連記憶手段に利用者特徴語生成ステップで生成した利用者特徴語関連情報を登録する利用者特徴語登録処理を実行させ、
読取処理で、前記利用者特徴語記憶手段に記憶された利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応する利用者のプロファイル項目および関連度をプロファイル特徴語関係記憶手段から読み取らせる
請求項９記載のコンテンツ推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者の嗜好に応じたコンテンツを推薦するコンテンツ推薦システム、コンテンツ推薦方法及びコンテンツ推薦プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
利用者に適したコンテンツを推薦するコンテンツ推薦システムやコンテンツ推薦方法が各種提案されている。
【０００３】
特許文献１には、ユーザの嗜好が正確に反映されるような情報フィルタリングを可能にする情報提示支援システムが記載されている。特許文献１に記載された情報提示支援システムは、図１１に示すように、ユーザ登録部７１と、履歴情報管理部７２と、人気記事抽出部７３と、嗜好抽出部７４と、フィルタリング部７５と、記事ＤＢ７６と、記事提示部７７とを備えている。そのうち、嗜好抽出部７４は、ユーザ登録部７１に設定された嗜好情報と、履歴情報管理部７２で生成されたユーザごとの閲覧履歴とを利用して、ユーザごと、ユーザグループごともしくはすべてのユーザについて嗜好情報を抽出する。フィルタリング部７５は嗜好抽出部７４で抽出された嗜好情報を利用して記事ＤＢ７６に蓄積されている記事をフィルタリングする。また、人気記事抽出部７３は、履歴情報管理部７２に蓄積しているユーザごとの履歴情報に基づいてアクセス回数順に記事をランキングする。さらに記事提示部７７はフィルタリング部の処理結果と人気記事抽出部７３の処理結果とをあわせて利用者へ提示する。
【０００４】
なお、嗜好抽出部７４は、ユーザのログに対応する記事または記事群に出現するキーワード（単語）の種類を次元数とし、各キーワードの出現頻度に重みをかけた複数のベクトル成分からなる記事ベクトルを生成する。嗜好抽出部７４は、この生成した記事ベクトルを主成分分析により次元圧縮する。そして、嗜好抽出部７４は、次元圧縮した記事ベクトルの相関行列の固有ベクトルを算出してカルーネン・レーベ（Karhunen-Loeve（以下、ＫＬ））変換によるＫＬ解析を行い、その結果得られたベクトル空間をそのユーザの個人嗜好情報として抽出する。
【０００５】
特許文献２には、変化する利用者の嗜好に合致した文書の効率的な閲覧を可能にする文書管理装置が記載されている。特許文献２に記載された文書管理装置は、その文書管理装置に文書が登録されると、文書解析部がその文書の内容を解析して文書要約を作成し、その文書要約から文書特性を求める。文書解析部が求めた文書特性を利用者の嗜好特性として利用者情報格納部の内容を更新する。
【０００６】
特許文献３には、閲覧者の興味・嗜好が時系列と共に変化しても、これに追従して最適な情報を提供できる情報提供方法が記載されている。特許文献３に記載された情報提供方法は、閲覧者からの文書の提示要求があった際に、要求のあった文書と複数の文書を記録した文書データベース内の各文書との類似度を算出する。算出された類似度と閲覧者の過去の各文書の閲覧実績に基づいて、次に閲覧者に提示すべき文書を決定する。
【０００７】
【特許文献１】特開平１１−１５８４０号公報（段落００２６〜００３３、図１）
【特許文献２】特開２００８−１８６０５８号公報（段落００２３〜００２６、図１、図４、図５）
【特許文献３】特開２００３−１６７９０７号公報（段落０００６）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１に記載された情報提示支援システムは、ユーザ登録部７１に設定された初期プロファイル用設定データ（初期嗜好設定情報）を用いて情報をフィルタリングする。そのため、時間の経過とともにユーザの嗜好が変化した場合、ユーザが明示的に更新を行わない限りその初期情報を利用することになる。そのため、推薦時のユーザの嗜好に適した推薦結果が得られないという課題がある。
【０００９】
例えば、利用者の嗜好が時間とともに変化して、初期嗜好設定情報として設定されていない嗜好の分野に関する情報に関心を持つようになった場合を考える。この時、上記情報提示支援システムは、閲覧履歴を利用して嗜好情報とキーワードの関連を再構築しても、システムに設定されていない嗜好情報の項目とキーワードとの関連を生成できない。
【００１０】
また、特許文献２に記載された文書管理方法は、利用者が登録した文書のみから利用者の嗜好特性を類推して文書を配信する。利用者は、類推された嗜好特性の修正等を行うことができないため、利用者が考える嗜好性を嗜好特性に反映させた文書配信を行うことが出来ない。すなわち、このように利用者の嗜好特性が反映されない嗜好性のみに基づいて文書が配信されてしまうという課題がある。
【００１１】
また、特許文献３に記載された情報提供方法は、利用者が文書を閲覧した時に過去に閲覧した文書と提示候補の文書の類似度を算出する。類似度の計算量は、過去に閲覧した文書数と提示候補の文書数との積に比例するため、対象とする文書（すなわち、過去に閲覧した文書と提示候補の文書）が増加すると、類似度の算出時間が現実的な範囲内に収まらない恐れがある。
【００１２】
また、特許文献３に記載された情報提供方法は、利用者が過去に閲覧した文書の情報が存在することが前提であるため、新規利用者の場合、利用者に適切な文書を提供することが出来ないという課題がある。
【００１３】
そこで、本発明は、コンテンツ利用者の嗜好が時間とともに変化した場合であっても、その時の嗜好に応じてコンテンツを推薦することができるコンテンツ推薦システム、コンテンツ推薦方法及びコンテンツ推薦プログラム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】
【００１４】
本発明によるコンテンツ推薦システムは、利用者の嗜好の分野を示すプロファイル項目と、プロファイル項目に対する利用者の関心度合いを示す関心度とを利用者ごとに記憶するプロファイル記憶手段と、利用者のコンテンツ閲覧履歴を記憶する閲覧履歴記憶手段と、コンテンツを特徴づける特徴語の識別情報である特徴語識別情報をコンテンツごとに記憶するコンテンツ特徴語関連記憶手段と、プロファイル項目と特徴語との間の関連度合いを示す関連度を、プロファイル項目及び特徴語識別情報ごとに記憶するプロファイル特徴語関係記憶手段と、閲覧履歴記憶手段に記憶された利用者のコンテンツ閲覧履歴及びコンテンツ特徴語関連記憶手段に記憶されたコンテンツごとの特徴語識別情報をもとに、特徴語で特徴づけられるコンテンツを閲覧した利用者の閲覧回数を含む利用者特徴語関連情報を、利用者及び特徴語識別情報ごとに生成する利用者特徴語生成手段と、利用者特徴語生成手段が生成した利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応するプロファイル項目および関連度をプロファイル特徴語関係記憶手段から読み取る読取手段と、読取手段が読み取ったプロファイル項目が利用者のプロファイル項目としてプロファイル記憶手段に記憶されている場合、読取手段が読み取った関連度を使用して、プロファイル記憶手段に記憶された利用者のプロファイル項目に対する関心度を更新する関心度更新手段と、読取手段が読み取ったプロファイル項目が利用者のプロファイル項目としてプロファイル記憶手段に記憶されていない場合、読取手段が読み取った関連度を使用して、プロファイル記憶手段に利用者のプロファイル項目及び関心度を登録するプロファイル登録手段と、プロファイル記憶手段に記憶されたプロファイル項目に対応する関心度と、プロファイル特徴語関係記憶手段に記憶されたプロファイル項目に対応する特徴語識別情報の関連度をもとに、利用者の特徴語ごとの関心度である特徴語関心度を算出する特徴語関心度算出手段と、コンテンツ特徴語関連記憶手段に記憶されたコンテンツに対応する特徴語識別情報と特徴語関心度をもとに、利用者のコンテンツごとの関心度を算出するコンテンツ関心度算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
本発明によるコンテンツ推薦方法は、利用者のコンテンツ閲覧履歴及びコンテンツごとに定めたコンテンツを特徴づける特徴語の識別情報である特徴語識別情報をもとに、特徴語で特徴づけられるコンテンツを閲覧した利用者の閲覧回数を含む利用者特徴語関連情報を生成する利用者特徴語生成ステップと、利用者の嗜好の分野を示すプロファイル項目と特徴語との間の関連度合いを示す関連度をプロファイル項目及び特徴語識別情報ごとに記憶するプロファイル特徴語関係記憶手段から、利用者特徴語生成ステップで生成した利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応するプロファイル項目および関連度を読み取る読取ステップと、読取ステップで読み取ったプロファイル項目が利用者のプロファイル項目としてプロファイル記憶手段に記憶されている場合、読取ステップ読み取った関連度を使用して、プロファイル記憶手段に記憶された利用者のプロファイル項目に対する関心度を更新する関心度更新ステップと、読取ステップで読み取ったプロファイル項目が利用者のプロファイル項目としてプロファイル記憶手段に記憶されていない場合、読取ステップで読み取った関連度を使用して、プロファイル記憶手段に利用者のプロファイル項目及び関心度を登録するプロファイル登録手段と、プロファイル記憶手段に記憶されたプロファイル項目に対応する関心度と、プロファイル特徴語関係記憶手段に記憶されたプロファイル項目に対応する特徴語識別情報の関連度をもとに、利用者の特徴語ごとの関心度である特徴語関心度を算出する特徴語関心度算出ステップと、利用者のコンテンツごとの関心度を、コンテンツに対応する特徴語識別情報と特徴語関心度をもとに算出するコンテンツ関心度算出ステップとを含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明によるコンテンツ推薦プログラムは、コンピュータに、利用者のコンテンツ閲覧履歴及びコンテンツごとに定めたコンテンツを特徴づける特徴語の識別情報である特徴語識別情報をもとに、特徴語で特徴づけられるコンテンツを閲覧した利用者の閲覧回数を含む利用者特徴語関連情報を生成する利用者特徴語生成処理、利用者の嗜好の分野を示すプロファイル項目と特徴語との間の関連度合いを示す関連度をプロファイル項目及び特徴語識別情報ごとに記憶するプロファイル特徴語関係記憶手段から、利用者特徴語生成ステップで生成した利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応するプロファイル項目および関連度を読み取る読取処理、読取処理で読み取ったプロファイル項目が利用者のプロファイル項目としてプロファイル記憶手段に記憶されている場合、読取ステップ読み取った関連度を使用して、プロファイル記憶手段に記憶された利用者のプロファイル項目に対する関心度を更新する関心度更新処理、読取処理で読み取ったプロファイル項目が利用者のプロファイル項目としてプロファイル記憶手段に記憶されていない場合、読取ステップで読み取った関連度を使用して、プロファイル記憶手段に利用者のプロファイル項目及び関心度を登録するプロファイル登録処理、プロファイル記憶手段に記憶されたプロファイル項目に対応する関心度と、プロファイル特徴語関係記憶手段に記憶されたプロファイル項目に対応する特徴語識別情報の関連度をもとに、利用者の特徴語ごとの関心度である特徴語関心度を算出する特徴語関心度算出処理、および、利用者のコンテンツごとの関心度を、コンテンツに対応する特徴語識別情報と特徴語関心度をもとに算出するコンテンツ関心度算出処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、コンテンツ利用者の嗜好が時間とともに変化した場合であっても、その時の嗜好に応じてコンテンツを推薦することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１９】
図１は、本発明によるコンテンツ推薦システムの一実施形態を示すブロック図である。本発明におけるコンテンツ推薦システムは、コンテンツ推薦サーバ１を備え、コンテンツ推薦サーバ１は、通信ネットワーク２を介してコンテンツ参照部３と接続される。通信ネットワーク２は、例えば、公衆ネットワークや、ＬＡＮ（Local Area Network）などの閉域ネットワーク等であるが、通信ネットワーク２の形態は特に限定されない。コンテンツ参照部３は、コンテンツ推薦サーバ１に対してコンテンツの推薦を要求する。コンテンツ推薦サーバ１は、コンテンツ参照部３から送信された利用者を特定する識別情報（以下、利用者識別子と記す。）と、利用者の推薦要求とを受け付け、推薦要求に適合するコンテンツを推薦結果としてコンテンツ参照部３へ送信する。コンテンツ参照部３は、推薦結果として受信したコンテンツを、例えば、コンテンツを管理するコンテンツ提供サーバ（図示せず）に要求してコンテンツを取得する。なお、コンテンツ提供サーバは、１台であってもよく、複数台存在してもよい。通信ネットワーク２及びコンテンツ提供サーバは当業者にとってよく知られており、また本発明とは直接関係しないため、詳細な説明を省略する。また、コンテンツ参照部３は、ＰＣ（Personal Computer）や携帯端末等により実現されるが、コンテンツ参照部３は、ＰＣや携帯端末に限定されない。
【００２０】
コンテンツ推薦サーバ１は、プロファイル記憶部１１と、閲覧履歴記憶部１２と、コンテンツ特徴語関連記憶部１３と、利用者特徴語マッチング部１４と、利用者特徴語関連記憶部１５と、プロファイル更新部１６と、プロファイル特徴語関係記憶部１７とコンテンツクエリ部１８とを備えている。
【００２１】
プロファイル記憶部１１は、利用者識別子と嗜好の分野を表す項目（以下、プロファイル項目と記す。）を特定する識別情報（以下、プロファイル識別子）と、利用者のプロファイル項目についての関心の強さを表す値（以下、関心度と記す。）とを含むプロファイル情報を記憶する記憶装置である。プロファイル情報は利用者の嗜好情報ということができる。プロファイル記憶部１１に記憶されたプロファイル情報の例を図２に示す。図２に示すプロファイル情報は、例えば、利用者識別子Ｘで識別される利用者が、プロファイル識別子ｐ００１及びｐ００２で識別されるプロファイル項目に関心を持っており、その関心度がそれぞれ４、２であることを示す。
【００２２】
プロファイル情報は、例えば、コンテンツ推薦サーバ１の入力部（図示せず）から入力され、例えば、コンテンツ推薦サーバ１の制御部（図示せず）が、その入力されたプロファイル情報をプロファイル記憶部１１に記憶させる。
【００２３】
閲覧履歴記憶部１２は、コンテンツを閲覧した利用者の利用者識別子と、その利用者が閲覧したコンテンツを識別する情報（以下、コンテンツ識別子と記す。）と、そのコンテンツを閲覧した回数を特定できる情報（以下、閲覧回数特定情報と記す。）とを含む閲覧履歴情報を記憶する記憶装置である。閲覧回数特定情報は、コンテンツを閲覧した回数であってもよく、また、コンテンツを閲覧した閲覧日時の履歴であってもよい。なお、閲覧回数特定情報がコンテンツを閲覧した閲覧日時の履歴である場合、その閲覧日時の履歴をカウントすることによりコンテンツを閲覧した回数を算出すればよい。以下の説明では、閲覧履歴記憶部１２は、閲覧回数特定情報としてコンテンツを閲覧した回数を記憶している場合を例に説明する。また、コンテンツを閲覧した回数を閲覧回数と記す。閲覧履歴記憶部１２は、例えば、コンテンツ提供サーバが記憶するコンテンツの閲覧ログや通信ネットワーク２に接続されるプロキシサーバ（図示せず）などのアクセスログを閲覧履歴情報として記憶してもよい。閲覧履歴記憶部１２は、コンテンツ識別子として、例えば、コンテンツのＵＲＩ（Uniform Resource Identifier ）を利用してもよいし、文書管理システムなどの文書ＩＤなどを利用してもよい。閲覧履歴記憶部１２に記憶された閲覧履歴情報の例を図３に示す。図３に示す閲覧履歴情報は、例えば、利用者識別子Ｘで識別される利用者が、コンテンツ識別子ｃ００１及びｃ００３で識別されるコンテンツを閲覧しており、その閲覧回数がそれぞれ４回、１回であることを示す。
【００２４】
コンテンツ特徴語関連記憶部１３は、例えば、コンテンツ提供サーバで公開されているコンテンツのコンテンツ識別子と、そのコンテンツを特徴付ける語（以下、特徴語と記す。）とを含むコンテンツ特徴情報を記憶する記憶装置である。特徴語は、コンテンツを特徴付ける１つ以上の語もしくは語句である。コンテンツ特徴語関連記憶部１３は、特徴語として、形態素解析やＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency ）などの技術を利用してコンテンツ中から抜き出した語もしくは語句をそのコンテンツと対応付けて記憶してもよい。もしくは、コンテンツ特徴語関連記憶部１３は、コンテンツの内容などに基づいて定めたルールによって付与した語や語句を、特徴語として記憶してもよい。コンテンツ特徴語関連記憶部１３に記憶されたコンテンツ特徴情報の例を図４に示す。図４に示すコンテンツ特徴情報は、例えば、コンテンツ識別子ｃ００１で識別されるコンテンツを特徴づける語が、特徴語識別子ｗ００１及びｗ００２で識別される特徴語であることを示す。コンテンツ特徴情報は、例えば、コンテンツ推薦サーバ１の入力部（図示せず）から入力され、例えば、コンテンツ推薦サーバ１の制御部（図示せず）が、その入力されたコンテンツ特徴情報をプロファイル記憶部１１に記憶させてもよい。もしくは、上記制御部が、上記ルールに基づいて定期的にコンテンツ特徴情報を生成し、その生成したコンテンツ特徴情報をコンテンツ特徴語記憶部１３に記憶させてもよい。
【００２５】
利用者特徴語マッチング部１４は、閲覧履歴記憶部１２に記憶された閲覧履歴情報とコンテンツ特徴語関連記憶部１３に記憶されたコンテンツ特徴情報とをもとに、利用者がどのような特徴語を含むコンテンツをいつまでにどのくらい閲覧したかを表す情報（以下、利用者特徴語関連情報と記す。）を生成する。
【００２６】
利用者特徴語関連情報は、コンテンツを閲覧した利用者の利用者識別子と、その利用者が閲覧したコンテンツの特徴語を識別する情報（以下、特徴語識別子と記す。）と、利用者識別子と特徴語識別子との組の出現回数（すなわち、コンテンツの利用者が、ある特徴語で特徴づけられるコンテンツを閲覧した回数）を表す数値（以下、頻度と記すこともある。）と、これらの情報を生成した日時とを含む。
【００２７】
利用者特徴語関連記憶部１５は、利用者特徴語マッチング部１４が生成した利用者特徴語関連情報を記憶する記憶装置である。利用者特徴語マッチング部１４は、生成した利用者特徴語関連情報を利用者特徴語関連記憶部１５へ登録する。この時、利用者特徴語マッチング部１４は、特徴語識別子と特徴語識別子と出現回数との組を生成した日時を最終更新日時として、利用者特徴語記憶部１５へ記憶させる。利用者特徴語関連記憶部１５に記憶された利用者特徴語関連情報の例を図５に示す。図５に示す利用者特徴語関連情報は、例えば、利用者識別子Ｘで識別される利用者が、特徴語識別子ｗ００１で識別される特徴語で特徴づけられるコンテンツを閲覧した頻度が４回であることを示す。また、その頻度を算出して利用者特徴語関連記憶部１５に登録した日時が、「２００８年７月２５日  ００：００：００」であることを示す。
【００２８】
プロファイル特徴語関連記憶部１７は、プロファイル項目と特徴語との相関を表すプロファイル特徴語関連情報を記憶する記憶装置である。プロファイル特徴語関連情報は、利用者が設定したプロファイル項目を特定するプロファイル識別子と、そのプロファイル項目に関連する特徴語の特徴語識別子と、上記プロファイル項目と特徴語との関連の強さを表す数値（以下、関連度と記す。）とを含む。プロファイル特徴語関連記憶部１７に記憶されたプロファイル特徴語関連情報の例を図６に示す。図６に示すプロファイル特徴語関連情報は、例えば、プロファイル識別子ｐ００１で識別されるプロファイル項目と特徴語識別子ｗ００１及びｗ００２で識別される特徴語との関連度が、それぞれ４、２であることを示す。
【００２９】
プロファイル更新部１６は、利用者特徴語関連情報及びプロファイル特徴語関連情報をもとに、プロファイル記憶部１１に記憶されたプロファイル情報を更新する。プロファイル更新部１６は、例えば、利用者特徴語関連記憶部１５に記憶された利用者特徴語関連情報の更新を契機として、上記処理を実施する。
【００３０】
コンテンツクエリ部１８は、コンテンツ参照部３から送信された利用者識別子と利用者の推薦要求を受信して、推薦要求に適合するコンテンツを推薦結果としてコンテンツ参照部３へ送信する。
【００３１】
コンテンツクエリ部１８は、プロファイル記憶部１１から利用者識別子で指定される利用者のプロファイル情報を取得し、プロファイル特徴語関連記憶部１７からプロファイル情報のプロファイル項目と関連付けられた特徴語を選択する。さらに、コンテンツクエリ部１８は、その特徴語に対応するコンテンツのコンテンツ識別子をコンテンツ特徴語関連記憶部１３から取得し、コンテンツ参照部３へ送信する。このとき、コンテンツクエリ部１８は、プロファイル記憶部１１に記憶された利用者の関心度や、プロファイル特徴語関連記憶部１７に記憶された関連度をもとに算出したコンテンツごとの利用者の関心度を併せてコンテンツ参照部３へ送信する。このように、コンテンツクエリ部１８がコンテンツごとの関心度を併せて送信することにより、コンテンツ推薦サーバ１が利用者にコンテンツを推薦することができる。
【００３２】
利用者特徴語マッチング部１４と、プロファイル更新部１６と、コンテンツクエリ部１８とは、例えば、プログラム（コンテンツ推薦プログラム）に従って動作するコンテンツ推薦サーバ１のＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、コンテンツ推薦サーバ１の記憶手段（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み取り、プログラムに従って利用者特徴語マッチング部１４、プロファイル更新部１６、及び、コンテンツクエリ部１８として動作してもよい。
【００３３】
次に、動作について説明する。図７は、利用者特徴語関連情報の更新処理の例を示すフローチャートである。なお、以下の説明では、プロファイル記憶部１１には図２に示すプロファイル情報が、閲覧履歴記憶部１２には図３に示す閲覧履歴情報が、コンテンツ特徴語関連記憶部１３には図４に示すコンテンツ特徴情報がそれぞれあらかじめ記憶されているものとする。
【００３４】
利用者特徴語マッチング部１４は、閲覧履歴記憶部１２から閲覧履歴情報を読み取り（ステップＳ２１）、閲覧履歴情報から利用者ごとに閲覧したコンテンツのコンテンツ識別子を取得する（ステップＳ２２）。次に、利用者特徴語マッチング部１４は、ステップＳ２２で取得したコンテンツ識別子を持つコンテンツ特徴情報をコンテンツ特徴語関連記憶部１３から読み取る（ステップＳ２３）。そして、利用者特徴語マッチング部１４は、ステップＳ２１で読み取った閲覧履歴情報とステップＳ２３で読み取ったコンテンツ特徴情報をコンテンツ識別子で結合し、利用者識別子と特徴語識別子との組を生成してその出現回数をカウントする（ステップＳ２４）。すなわち、利用者特徴語マッチング部１４は、ある特徴語で特徴づけられるコンテンツを利用者が閲覧した回数を利用者及び特徴語ごとにカウントする。
【００３５】
利用者特徴語マッチング部１４は、ステップＳ２４で生成した利用者識別子と特徴語識別子との組を利用して、利用者特徴語関連記憶部１５に記憶されている利用者特徴語関連情報を更新する。具体的には、利用者特徴語マッチング部１４は、ステップＳ２４で生成した利用者識別子と特徴語識別子との組を含む利用者特徴語関連情報が既に利用者特徴語関連記憶部１５に記憶されているか否か判断する（ステップＳ２５）。利用者特徴語関連情報が既に利用者特徴語関連記憶部１５に記憶されている場合（ステップＳ２５におけるＹＥＳ）、利用者特徴語マッチング部１４は、利用者特徴語関連記憶部１５に記憶されている利用者特徴語関連情報の頻度にステップＳ２４でカウントした出現回数を加算して更新する。そして、利用者特徴語マッチング部１４は、更新処理を行った時刻（以下、更新動作実施時刻と記す。）で利用者特徴語関連記憶部１５の最終更新日時を更新する（ステップＳ２６Ｙ）。
【００３６】
一方、ステップＳ２５で、利用者特徴語関連情報が利用者特徴語関連記憶部１５に記憶されていないと判断した場合（ステップＳ２５におけるＮＯ）、利用者特徴語マッチング部１４は、ステップＳ２４で生成した利用者識別子と特徴語識別子と出現回数と更新動作実施時刻とを含む組を新たな利用者特徴語関連情報として利用者特徴語関連記憶部１５に記憶させる（ステップＳ２６Ｎ）。
【００３７】
さらに、利用者特徴語マッチング部１４は、後述するプロファイル更新処理を実施するため、ステップＳ２４で新たに生成した利用者特徴語関連情報（以下、利用者特徴語関連情報の差分と記す。）をプロファイル更新部１６へ通知してもよい（ステップＳ２７）。この場合、プロファイル更新部１６は、利用者特徴語関連情報を生成するたびに後述のプロファイル更新処理を行うことができる。なお、利用者特徴語関連情報の差分とは、ステップＳ２１で対象とした閲覧履歴情報をもとに生成した利用者特徴語関連情報である。すなわち、利用者特徴語関連情報の差分は、利用者特徴語マッチング部１４が、ステップＳ２６Ｙで頻度を更新する利用者特徴語関連情報と、ステップＳ２６Ｎで新規に生成した利用者特徴語関連情報のいずれも含む。
【００３８】
利用者特徴語マッチング部１４は、例えば、新規の閲覧履歴１件が閲覧履歴記憶部１２に追記されたことを契機に上記更新処理を実施してもよい。もしくは、利用者特徴語マッチング部１４は、日次バッチのように、定期的に上記更新処理を実施してもよい。なお、利用者特徴語関連情報の更新処理を定期的に実施し新規の閲覧履歴１件が閲覧履歴記憶部１２に追記される都度実施しない場合、利用者特徴語マッチング部１４は、利用者特徴語関連情報の更新処理を完了した時刻を最終更新日時として利用者特徴語関連記憶部１５に記憶させてもよい。
【００３９】
図８は、プロファイル記憶部１１に記憶されたプロファイル情報を更新する処理（プロファイル更新処理）の例を示すフローチャートである。プロファイル更新部１６は、プロファイル更新処理を、ステップＳ２６ＹまたはステップＳ２６Ｎにおける利用者特徴語関連情報の更新処理を契機に実施してもよい。もしくは、プロファイル更新部１６は、ステップＳ２７で利用者特徴語マッチング部１４から利用者特徴語関連情報の差分の通知を受信したときに、プロファイル更新処理を実施してもよい。以下の説明では、プロファイル更新部１６が、利用者特徴語マッチング部１４から利用者特徴語関連情報の差分を受信したときに、プロファイル更新処理を実施する場合について説明する。
【００４０】
また、以下の説明においては、図６に示すプロファイル特徴語関連情報の初期値が予めプロファイル特徴語関連記憶部１７に記憶されているものとする。なお。プロファイル特徴語関連情報の初期値は、例えば、コンテンツ推薦サーバ１の制御部（図示せず）が、プロファイル情報と閲覧履歴情報とコンテンツ特徴情報から因子分析などの公知の技術を利用してプロファイル特徴語関連情報を導出し、導出結果をプロファイル特徴語関連記憶部１７に記憶させてもよい。また、例えば、上記制御部が、最新のプロファイル情報と閲覧履歴情報などからプロファイル特徴語関連情報を適宜再計算して精度を向上させてもよい。
【００４１】
プロファイル更新部１６は、利用者特徴語マッチング部１４から利用者特徴語関連情報の差分（以下、差分情報と記す。）を受信すると、その差分情報に含まれる利用者識別子と関連付けられているプロファイル情報をプロファイル記憶部１１からすべて抽出する（ステップＳ３１）。次に、プロファイル更新部１６は、ステップＳ３１で抽出したプロファイル情報に含まれるプロファイル識別子を使用して、そのプロファイル識別子に関連付けられたプロファイル特徴語情報をプロファイル特徴語関連記憶部１７から抽出する。このようにして、プロファイル更新部１６は、各プロファイル識別子と差分情報に含まれる特徴語識別子の関連度を取得する（ステップＳ３２）。そして、プロファイル更新部１６は、ステップＳ３１で抽出したプロファイル識別子ごと、（ステップＳ３３Ｓ〜Ｓ３３Ｅ）及びそのプロファイル識別子に対応する特徴語識別子であって、差分情報に含まれる特徴語識別子ごとに補正値を算出してプロファイル情報の関心度を補正する（ステップＳ３４）。プロファイル更新部１６は、プロファイル記憶部１１に記憶された関心度を、補正した関心度で更新する。
【００４２】
プロファイル更新部１６は、例えば、利用者特徴語マッチング部１４から受信した差分情報に含まれる出現回数をステップＳ３２で取得した特徴語識別子の関連度に応じてプロファイル識別子ごとに分配して関心度を補正してもよい。
【００４３】
例えば、差分情報（利用者識別子，特徴語識別子，頻度，最終更新日時）が、（Ｘ，ｗ００１，１，２００８／７／２５  ００：００：００）であるとする。また、プロファイル特徴語関連記憶部１７に、ファイル特徴語関連情報（プロファイル識別子，特徴語識別子，関連度）として（ｐ００１，ｗ００１，４）及び（ｐ００２，ｗ００１，１）が記憶されているとする。この場合、プロファイル更新部１６は、プロファイル特徴語関連記憶部１７に記憶されたｗ００１を含むこれらのデータに対して分配した値を関心度に加算する。上記例の場合、ｐ００１に１×（４÷５）＝０．８、ｐ００２に１×（１÷５）＝０．２と分配し、この値を補正値としてプロファイル記憶部１１の関心度を補正する。
【００４４】
さらにプロファイル更新部１６は、ステップＳ３５として、以下の処理を実施する。まず、プロファイル更新部１６は、利用者特徴語マッチング部１４から受信した差分情報に含まれる利用者識別子に対応するプロファイル識別子（以下、プロファイル記憶部１１のプロファイル識別子と記す。）をプロファイル記憶部１１から抽出する。次に、プロファイル更新部１６は、利用者特徴語マッチング部１４から受信した差分情報に含まれる特徴語識別子に対応するプロファイル識別子（以下、プロファイル特徴語関連記憶部１７のプロファイル識別子と記す。）をプロファイル特徴語関連記憶部１７から抽出する。次に、プロファイル更新部１６は、プロファイル特徴語関連記憶部１７のプロファイル識別子に含まれているが、プロファイル記憶部１１のプロファイル識別子に含まれていないプロファイル識別子（以下、不足プロファイル識別子と記す。）を取得する（ステップＳ３５）。プロファイル更新部１６は、ステップＳ３２と同様に利用者特徴語マッチング部１４から受信した差分情報に含まれる特徴語識別子と不足プロファイル識別子に対応する関連度をプロファイル特徴語関連記憶部１７から抽出する（ステップＳ３６）。
【００４５】
そしてプロファイル更新部１６は、ステップＳ３３Ｓ〜Ｓ３３Ｅと同様にプロファイル識別子及び特徴語識別子ごとにプロファイル情報の関心度を補正する（ステップＳ３７Ｓ〜Ｓ３７Ｅ、ステップＳ３８）。
【００４６】
最後に、プロファイル更新部１６は、ステップＳ３４とステップＳ３８において算出した補正値に基づき、受信した差分情報の利用者識別子で識別される利用者について、プロファイル情報に存在しないプロファイル項目（すなわち、プロファイル識別子）を新規追加するか否かを判定する（ステップＳ３９）。ステップＳ３９で追加すると判定した場合（ステップＳ３９におけるＹＥＳ）、プロファイル更新部１６は、受信した差分情報の利用者識別子で識別される利用者のプロファイル項目として適切な関心度でプロファイル記憶部１１に追加する（ステップＳ３Ａ）。
【００４７】
判定の具体的な方法として、例えば、プロファイル更新部１６は、ステップＳ３４で算出した補正値とステップＳ３８で算出した補正値とを比較する。このとき、ステップＳ３８で算出した補正値がステップＳ３４で算出した補正値よりも大きい場合に新規追加するとしてもよい。また、新規追加の際、プロファイル更新部１６は、ステップＳ３８で算出した補正値を適切な値に修正して追加してもよい。このように、ステップＳ３８で算出した補正値は、プロファイル項目をプロファイル記憶部１１に新規登録するか否か判断する基準値であるため、登録基準値と呼ぶことができる。
【００４８】
ステップＳ３９〜Ｓ３Ａで追加する場合の処理について、具体例を用いて説明する。プロファイル更新部１６は、例えば、ステップＳ３４において算出した補正値の平均値Ｖ１を算出する。プロファイル更新部１６は、ステップＳ３８で算出したプロファイル識別子ごとの補正値Ｖ２がＶ１を上回る場合、そのプロファイル識別子をプロファイル記憶部１１に追加する。このとき、プロファイル更新部１６は、例えば一律に「１」としたものを関心度としてもよい。もしくは、プロファイル更新部１６は、Ｖ１と補正値Ｖ２との比率Ｖ２／Ｖ１を算出し、その算出結果を整数に丸めたものを関心度としてもよい。
【００４９】
このように、プロファイル更新部１６は、ステップＳ３８の処理により、予めプロファイル記憶部１１に記憶されていないプロファイル識別子に対しても、プロファイル特徴語関連記憶部１７に記憶されたプロファイル識別子を使用してプロファイル情報を更新する。よって、システム上のプロファイル情報を明示的に更新しなくても、そのプロファイル識別子で識別されるプロファイル項目の関心度を利用者のプロファイル情報に反映させることができる。
【００５０】
上記説明では、プロファイル更新部１６が、利用者特徴語マッチング部１４から利用者特徴語関連情報の差分を受信したときに、プロファイル更新処理を実施する場合について説明した。他にもプロファイル更新部１６は、日次バッチ処理のように定期的にプロファイル更新処理を実施してもよい。
【００５１】
例えば、プロファイル更新部１６は、前回バッチ処理を行った日時（以下、最終バッチ処理日時と記す。）より後に利用者特徴語関連記憶部１５に登録された利用者特徴語関連情報を対象として補正値を算出し、プロファイル情報の関心度を補正してもよい。この場合、プロファイル更新部１６は、利用者特徴語関連記憶部１５の最終更新日時が最終バッチ処理日時より後の利用者特徴語関連情報を差分情報として用いればよい。
【００５２】
また、プロファイル更新部１６は、バッチ処理の対象とした利用者特徴語関連情報の頻度を、バッチ処理終了後に０にクリアしてもよい。そうすることにより、プロファイル更新部１６は、上記実施形態と同様に補正値を算出することができる。
【００５３】
また、プロファイル更新部１６は、累積値を用いて（すなわち、バッチ処理終了後に頻度を０にクリアしないで）補正値を算出してもよい。そうすることにより、プロファイル更新部１６は、今までに利用者が閲覧した閲覧状況に応じて関心度を補正できる。なお、バッチ処理によるプロファイル更新処理は、これらの方法に限定されない。
【００５４】
図９は、コンテンツ推薦処理の例を示すフローチャートである。コンテンツクエリ部１８は、コンテンツ参照部３から利用者識別子と利用者の推薦要求を受信すると（ステップＳ４１）、受信した利用者識別子に対応するプロファイル情報をプロファイル記憶部１１から読み取る（ステップＳ４２）。コンテンツクエリ部１８は、読み取ったプロファイル情報に含まれるプロファイル識別子のそれぞれについて（ステップＳ４３Ｓ〜Ｓ４３Ｅ）、対応する特徴語識別子及び関連度をプロファイル特徴語関連記憶部１７から読み取り、例えば、ステップＳ４２で読み取ったプロファイル識別子の関心度とその関連度を特徴語識別子ごとに乗じて累積する（ステップＳ４４）。この累積値は、利用者の特徴語ごとの関心度であり、特徴語関心度と呼ぶことができる。
【００５５】
さらにコンテンツクエリ部１８は、ステップＳ４４でプロファイル特徴語関連記憶部１７から読み取った特徴語識別子ごとに（Ｓ４５Ｓ〜Ｓ４５Ｅ）、その特徴語識別子に関連づけられたコンテンツ識別子をコンテンツ特徴語関連記憶部１３から検索する（ステップＳ４６）。コンテンツクエリ部１８は、Ｓ４４で累積した特徴語関心度をステップＳ４６で検索したコンテンツ識別子ごとに累積してスコアを算出する（ステップＳ４７）。
【００５６】
コンテンツクエリ部１８は、ステップＳ４６で検索したコンテンツ識別子の一覧をステップＳ４７で算出したスコアの大きい順に並べてコンテンツ参照部３へ送信する。
【００５７】
本発明によれば、利用者特徴語マッチング部１４が利用者の閲覧履歴情報と利用者が閲覧したコンテンツの特徴語をもとに利用者特徴語関連情報を生成する。そして、プロファイル更新部１６は、利用者特徴語マッチング部１４から受信した利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語に対応するプロファイル識別子及び関連度をプロファイル特徴語関係記憶部１７から読み取る。その読み取ったプロファイル情報が利用者のプロファイル情報としてプロファイル記憶部１１に記憶されている場合は、プロファイル更新部１６は読み取った関連度を使用して関心度を更新する。一方、その読み取ったプロファイル情報がプロファイル記憶部１１に記憶されていない場合は、プロファイル情報記憶部１１に、プロファイル情報を新規に登録する。その後、コンテンツクエリ部１８は、プロファイル情報記憶部１１に記憶されたプロファイル情報に対する関心度と、プロファイル情報に対応する特徴語の関連度とをもとに特徴語関心度を算出する。そして、コンテンツクエリ部１８は、特徴語と特徴語関心度をもとにスコアを算出する。そのため、コンテンツ利用者の嗜好が時間とともに変化した場合であっても、その時の嗜好に応じてコンテンツを推薦することができる。
【００５８】
すなわち、利用者がプロファイル情報として設定しなかった項目についても、閲覧履歴を利用して関心の有無を判定し、プロファイル項目として新規追加することができる。よって、システム上のプロファイル情報を明示的に更新しなくても、推薦時の利用者の嗜好を推測してコンテンツを推薦できる。
【００５９】
以下、具体的な実施例により本発明を説明するが、本発明の範囲は以下に説明する内容に限定されない。
【実施例１】
【００６０】
以下の説明では、利用者識別子Ｘで指定される利用者（以下、利用者Ｘと記す。）が、特徴語識別子ｗ００４で指定される特徴語を含み、コンテンツ識別子ｃ００４で指定されるコンテンツを２００８年８月７日に１回閲覧した場合の利用者特徴語関連情報の更新およびプロファイル更新処理について説明する。また、プロファイル記憶部１１、閲覧履歴記憶部１２、コンテンツ特徴語関連記憶部１３、プロファイル特徴語関連記憶部１７、利用者特徴語関連情報１５には、それぞれ図５〜図９の例に示す値が設定されているものとする。
【００６１】
利用者特徴語マッチング部１４は、閲覧履歴記憶部１２から閲覧履歴情報（Ｘ,ｃ００４,１）を読み取り（ステップＳ２１）、閲覧履歴情報から利用者Ｘが閲覧したコンテンツのコンテンツ識別子ｃ００４を取得する（ステップＳ２２）。次に、利用者特徴語マッチング部１４は、コンテンツ識別子ｃ００４を持つコンテンツ特徴情報（ｃ００４,ｗ００４）をコンテンツ特徴語関連記憶部１３から読み取る（ステップＳ２３）。利用者特徴語マッチング部１４は、閲覧履歴情報（Ｘ,ｃ００４,１）とコンテンツ特徴情報（ｃ００４,ｗ００４）をコンテンツ識別子ｃ００４で結合して、利用者識別子と特徴語識別子との組（Ｘ,ｗ００４）を生成する。出現回数は閲覧履歴情報より１とカウントされる（ステップＳ２４）。
【００６２】
本実施例では、利用者識別子と特徴語識別子との組は図５に示す利用者特徴語関連情報１５に存在しないので（ステップＳ２５におけるＮＯ）、利用者特徴語マッチング部１４は、この組を利用者特徴語関連情報として利用者特徴語関連記憶部１５に記憶させる（Ｓ２６Ｎ）。利用者特徴語マッチング部１４は、プロファイル更新部１６にプロファイル更新処理を実施させるため、利用者特徴語関連情報の差分（Ｘ,ｗ００４,１）をプロファイル更新部１６へ通知する（ステップＳ２７）。
【００６３】
プロファイル更新部１６は、利用者特徴語マッチング部１４から利用者特徴語関連情報の差分（Ｘ,ｗ００４,１）を受信すると、差分情報に含まれる利用者識別子Ｘを利用して、利用者識別子Ｘと関連付けられているプロファイル情報（Ｘ，ｐ００１，４）、（Ｘ，ｐ００２，２）をプロファイル記憶部１１から抽出する（ステップＳ３１）。次にプロファイル更新部１６は、ステップＳ３１で抽出したプロファイル情報に含まれるプロファイル識別子ｐ００１とｐ００２を含むプロファイル特徴語情報（ｐ００１、ｗ００１，４）、（ｐ００１、ｗ００２，２）、（ｐ００２、ｗ００３，３）をプロファイル特徴語関連記憶部１７から取得する（ステップＳ３２）。本実施例では、受信した利用者特徴語関連情報の差分に含まれる特徴語識別子ｗ００４がステップＳ３２で取得した特徴語識別子は含まれない。そのため、プロファイル更新部１６は、ステップＳ３２で取得したプロファイル情報の関心度を補正しない（ステップＳ３３Ｓ〜Ｓ３３Ｅ、ステップＳ３４）。
【００６４】
次に、プロファイル更新部１６は、利用者特徴語マッチング部１４から受信した差分情報（Ｘ,ｗ００４,１）に含まれる特徴語識別子ｗ００４に対応するプロファイル識別子をプロファイル記憶部１１から抽出する。本実施例では、ｗ００４に対応するプロファイル識別子はプロファイル記憶部１１に存在しない。次に、プロファイル更新部１６は、利用者特徴語マッチング部１４から受信した差分情報（Ｘ,ｗ００４,１）に含まれる特徴語識別子ｗ００４に対応するプロファイル識別子ｐ００４をプロファイル特徴語関連記憶部１７から抽出する。このｐ００４は利用者のプロファイル情報に含まれていない。よって、プロファイル更新部１６は、利用者特徴語マッチング部１４から受信した差分情報に含まれる特徴語識別子ｗ００４と不足プロファイル識別子ｐ００４に対応する関連度「１」をプロファイル特徴語関連記憶部１７から抽出する（ステップＳ３６）。
【００６５】
本実施例ではプロファイル識別子ｐ００４について特徴語識別子の関連度「１」をそのまま関心度として利用するものとする（Ｓ３７Ｓ、Ｓ３８、Ｓ３７Ｅ）。最後にステップＳ３８におけるプロファイル識別子ｐ００４の特徴語識別子ｗ００４との関連度「１」に基づき、利用者Ｘについて、プロファイル情報にはないプロファイル項目ｐ００４を関心度「１」で新規追加する（ステップＳ３９、ステップＳ３Ａ）。
【００６６】
図１０は、本発明におけるコンテンツ推薦システムの概要を示すブロック図である。本発明によるコンテンツ推薦システムは、利用者の嗜好の分野を示すプロファイル項目（例えば、プロファイル項目、プロファイル識別子）と、プロファイル項目に対する利用者の関心度合いを示す関心度とを利用者ごとに記憶するプロファイル記憶手段８１（例えば、プロファイル記憶部１１）と、利用者のコンテンツ閲覧履歴を記憶する閲覧履歴記憶手段８２（例えば、閲覧履歴記憶部１２）と、コンテンツを特徴づける特徴語の識別情報である特徴語識別情報（例えば、特徴語識別子）をコンテンツごとに記憶するコンテンツ特徴語関連記憶手段８３（例えば、コンテンツ特徴語関連記憶部１３）と、プロファイル項目と特徴語との間の関連度合いを示す関連度を、プロファイル項目及び特徴語識別情報ごとに記憶するプロファイル特徴語関係記憶手段８４（例えば、プロファイル特徴語関連記憶部１７）と、閲覧履歴記憶手段８２に記憶された利用者のコンテンツ閲覧履歴及びコンテンツ特徴語関連記憶手段８３に記憶されたコンテンツごとの特徴語識別情報をもとに、特徴語で特徴づけられるコンテンツを閲覧した利用者の閲覧回数を含む利用者特徴語関連情報を、利用者及び特徴語識別情報ごとに生成する利用者特徴語生成手段８５（例えば、利用者特徴語マッチング部１４）と、利用者特徴語生成手段８５が生成した利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応するプロファイル項目および関連度をプロファイル特徴語関係記憶手段８３から読み取る読取手段８６（例えば、プロファイル更新部１６）と、読取手段８６が読み取ったプロファイル項目が利用者のプロファイル項目としてプロファイル記憶手段８１に記憶されている場合、読取手段８６が読み取った関連度を使用して、プロファイル記憶手段８１に記憶された利用者のプロファイル項目に対する関心度を更新する関心度更新手段８７（例えば、プロファイル更新部１６）と、読取手段８６が読み取ったプロファイル項目が利用者のプロファイル項目としてプロファイル記憶手段８１に記憶されていない（例えば、読取手段８６が読み取ったプロファイル情報が不足プロファイル識別子である）場合、読取手段８６が読み取った関連度を使用して、プロファイル記憶手段８１に利用者のプロファイル項目及び関心度を登録するプロファイル登録手段８８（例えば、プロファイル更新部１６）と、プロファイル記憶手段８１に記憶されたプロファイル項目に対応する関心度と、プロファイル特徴語関係記憶手段８４に記憶されたプロファイル項目に対応する特徴語識別情報の関連度をもとに、利用者の特徴語ごとの関心度である特徴語関心度を算出する特徴語関心度算出手段８９（例えば、コンテンツクエリ部１８）と、コンテンツ特徴語関連記憶手段８３に記憶されたコンテンツに対応する特徴語識別情報と特徴語関心度をもとに、利用者のコンテンツごとの関心度（例えば、スコア）を算出するコンテンツ関心度算出手段９０（例えば、コンテンツクエリ部１８）とを備えている。
【００６７】
そのような構成により、コンテンツ利用者の嗜好が時間とともに変化した場合であっても、その時の嗜好に応じてコンテンツを推薦することができる。
【００６８】
すなわち、読取手段８６が読み取ったプロファイル情報が利用者のプロファイル情報としてプロファイル記憶手段８１に記憶されていない場合でも、プロファイル登録手段８８が、読取手段８６が読み取った関連度を使用して、プロファイル記憶手段８１に利用者のプロファイル情報及び関心度を登録する。よって、システム上のプロファイル情報を明示的に更新しなくても、推薦時の利用者の嗜好を推測してコンテンツを推薦できる。
【００６９】
また、上記実施形態には、利用者特徴語関連情報を記憶する利用者特徴語関連記憶手段（例えば、利用者特徴語関連記憶部１５）と、利用者特徴語生成手段８５が生成した利用者特徴語関連情報を利用者特徴語関連記憶手段に登録する利用者特徴語登録手段（例えば、利用者特徴語マッチング部１４）とを備え、読取手段８６が、利用者特徴語記憶手段に記憶された利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応する利用者のプロファイル項目および関連度をプロファイル特徴語関係記憶手段から読み取る構成が開示されている。
【００７０】
また、利用者特徴語登録手段が、利用者特徴語関連情報とその利用者特徴語関連情報を更新した更新日時（例えば、最終更新日時）とを対応付けて登録し、読取手段８６が、利用者特徴語記憶手段に記憶された利用者特徴語関連情報であって、関心度更新手段８７が前回関心度を更新した日時（例えば、最終更新日時）より後に利用者特徴語関連記憶手段に登録された利用者特徴語関連情報もしくはプロファイル登録手段８８が前回関心度を登録した日時（例えば、最終更新日時）より後に利用者特徴語関連記憶手段に利用者特徴語関連記憶手段に登録された利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応する利用者のプロファイル項目および関連度を、更新日時を参照してプロファイル特徴語関係記憶手段８４から読み取ってもよい（例えば、バッチ処理における差分情報の読み取り方法）。
【００７１】
また、上記実施形態には、利用者のプロファイル項目及び関心度を登録するか否かの判断基準を示す登録基準値（例えば、補正値Ｖ２）を読取手段８６が読み取ったプロファイル項目及び関連度をもとに算出する登録基準値算出手段（例えば、プロファイル更新部１６）を備え、プロファイル登録手段８８が、登録基準値算出手段が算出した登録基準値が予め定めた値（例えば、平均値Ｖ１）よりも大きい場合に利用者のプロファイル項目及び関心度をプロファイル記憶手段８１に登録してもよい。
【００７２】
また、閲覧履歴記憶手段８２が、利用者のコンテンツ閲覧回数を特定可能な閲覧回数特定情報を含む閲覧履歴を記憶し、関心度更新手段８７が、利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応する利用者の閲覧回数特定情報をプロファイル特徴語関係記憶手段８４に記憶された特徴語識別情報に対応する関連度の比率に応じて分配し、分配された閲覧回数特定情報に応じて関心度を更新してもよい。
【００７３】
また、閲覧履歴記憶手段８２が、利用者のコンテンツ閲覧回数を特定可能な閲覧回数特定情報を含む閲覧履歴を記憶し、プロファイル登録手段８８が、利用者特徴語関連情報に含まれる特徴語識別情報に対応する利用者の閲覧回数特定情報をプロファイル特徴語関係記憶手段８４に記憶された特徴語識別情報に対応する関連度の比率に応じて分配し、分配された閲覧回数特定情報に応じて利用者のプロファイル項目及び関心度をプロファイル記憶手段８１に登録してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７４】
本発明は、利用者の嗜好に応じたコンテンツを推薦するコンテンツ推薦システムに好適に適用される。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明によるコンテンツ推薦システムの一実施形態を示すブロック図である。
【図２】プロファイル情報の例を示す説明図である。
【図３】閲覧履歴情報の例を示す説明図である。
【図４】コンテンツ特徴情報の例を示す説明図である。
【図５】利用者特徴語関連情報の例を示す説明図である。
【図６】プロファイル特徴語関連情報の例を示す説明図である。
【図７】利用者特徴語関連情報の更新処理の例を示すフローチャートである。
【図８】プロファイル更新処理の例を示すフローチャートである。
【図９】コンテンツ推薦処理の例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明におけるコンテンツ推薦システムの概要を示すブロック図である。
【図１１】本発明に関連する情報提示支援システムの説明図である。
【符号の説明】
【００７６】
１  コンテンツ推薦システム
１１  プロファイル記憶部
１２  閲覧履歴記憶部
１３  コンテンツ特徴語関連記憶部
１４  利用者特徴語マッチング部
１５  利用者特徴語関連記憶部
１６  プロファイル更新部
１７  プロファイル特徴語関連記憶部
１８  コンテンツクエリ部
２  通信ネットワーク
３  コンテンツ参照部
【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】
2010140433.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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