(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザーの嗜好を判別し、ユーザーが求めるであろう情報をユーザーに提案することのできる、嗜好判別プログラム、システム及びこれを用いた装置を提供する。【解決手段】入力部１３と、データベース２１と、処理部２３とを備え、入力部からの入力を点数化し、該点数をコンテンツと紐付けてデータベースに保存し、処理部は、このデータベースに格納された一のコンテンツの集合を、他のコンテンツの集合と比較し、一部が重複する場合には、前記他のコンテンツの集合に含まれかつ前記一の集合に含まれないコンテンツを、前記一の集合に取り入れる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力部と、データベースと、処理部とを備え、前記処理部は、前記入力部からの入力に対応するあらかじめ定められた点数をコンテンツに紐付け、このコンテンツについての点数を集計して前記データベースに保存することを特徴とする、嗜好分析システム。
【請求項２】
処理部は、コンテンツの再生に際し入力部から入力がない場合は、あらかじめ定められた点数をコンテンツに紐付け、このコンテンツについての点数を集計して前記データベースに保存することを特徴とする、請求項１に記載の嗜好分析システム。
【請求項３】
入力部と、データベースと、処理部とを備え、前記処理部は、前記データベースに格納された一のユーザーについての嗜好データの集合を、他のユーザーについての嗜好データの集合と比較し、これら嗜好データの集合同士の一部が重複する場合には、前記他のユーザーについての嗜好データの集合に含まれ、かつ前記一のユーザーについての嗜好データの集合に含まれないコンテンツを、前記一のユーザーについての嗜好データの集合に取り入れることを特徴とする、嗜好分析システム。
【請求項４】
前記入力部からの入力に対応するあらかじめ定められた点数をコンテンツに紐付け、このコンテンツについての点数を集計して前記データベースに保存することで前記嗜好データの集合を作成し、
一のユーザーについての嗜好データの集合が他のユーザーについての嗜好データの集合と重複する場合には、
前記他のユーザーについての嗜好データの集合に含まれ、かつ前記一のユーザーについての嗜好データの集合に含まれないコンテンツを、前記他のユーザーのそのコンテンツについての点数に前記一のユーザーと前記他のユーザーとの類似度合いを乗じて重み付けを行って得られた点数を、前記一のユーザーのそのコンテンツについての点数であると犠牲して、前記一のユーザーについての嗜好データの集合に加えることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか記載の嗜好分析システム。
【請求項５】
担当する分野を示す仮想コンテンツに自動的にポイントを入れる仮想ユーザーをデータベースに有する、請求項１〜３のいずれかに記載の嗜好分析システム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の嗜好分析システムを備えた嗜好分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人の嗜好を分析するプログラム及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、検索エンジンの高機能化が進んでおり、インターネットホームページのみならず、個人のパソコンや音楽プレーヤー内の楽曲、文書等、またカラオケでの選曲等、主に文字をキーとする検索機能が広く利用されている。
【０００３】
このような検索エンジンや検索システムは、主にキーワードを入力し、データベースの中から、そのキーワードと一部又は全部一致したものを抽出し、一致度の高さなどから重み付けし、ランキングして結果を返すものである（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００６−０７２９４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、このような検索エンジンや検索システムは、キーワードの一部を知らないと目的のものを検索することができない。すなわち、目的のものの存在と、目的のものの手がかりとなる断片的な知識がなければこれを検索することができないという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、ユーザーの嗜好を判別し、ユーザーが求めるであろう情報をユーザーに提案することのできる、嗜好判別プログラム、システム及びこれを用いた装置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】
上記課題を解決するため、本発明の嗜好分析システムは、入力部と、データベースと、処理部とを備え、入力部からの入力を点数化し、該点数をコンテンツと紐付けてデータベースに保存し、処理部は、このデータベースに格納された一のコンテンツの集合を、他のコンテンツの集合と比較し、一部が重複する場合には、前記他のコンテンツの集合に含まれかつ前記一の集合に含まれないコンテンツを、前記一の集合に取り入れることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
このような嗜好分析システムによれば、個人の嗜好を他人の嗜好との比較により判別し、その嗜好に合致したコンテンツを当該個人に提供することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
次に、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
【０００９】
第一実施形態は、本発明を音楽配信システムに適用した例である。
図１に示すように、携帯音楽プレーヤー１は、楽曲を記憶するメモリ部１１と、楽曲を再生する再生部１２と、ユーザーが操作するための入力部である操作部１３と、通信部１４と、ＣＰＵ１５とを有し、通信部１４を介してサーバー２と無線で通信し得る。サーバー２は、データベース記憶部２１と、楽曲記憶部２２と、処理部２３と、図示しない通信手段とを有し、インターネットを介して携帯音楽プレーヤー１と通信し得る。
【００１０】
例えば、携帯音楽プレイヤー１のメモリ部１１に音楽データが数曲保存されているとする。これを再生部１２でアルファベット順やランダム再生などで再生するとする。今、Ａという曲が流れている。すると、ユーザーは、流れてきた音楽Ａが気に入れば、これを最後まで聴く。また、もう一度聴きたいと思えば、図２に示す操作部１３の「戻る」ボタン１３ａを押してリピートする。一方、音楽Ａが気に入らなかった場合、ユーザーは、「早送り」ボタン１３ｂもしくは「スキップ」ボタン１３ｃを押して曲Ａをスキップし、次の曲Ｂを聴く。
【００１１】
このとき、携帯音楽プレーヤー１は当然ながら要求された動作、すなわち再生部１２により曲Ａをリピートし、もしくは曲Ｂを再生する。同時に、携帯音楽プレーヤー１はこのようなユーザーのボタン操作、すなわち動的情報を嗜好情報としてサーバー２へ送信し、データベース化する。すなわち、「戻る」ボタン１３ａを押す行為はユーザーがこの曲を気に入っていることを示すから、図３に示すようなデータベースにおいて、曲Ａについての点数が２点プラスされる。一方、「スキップ」ボタン１３ｃを押す行為はユーザーがこの曲を気に入っていないことを示すから、曲Ａについての点数が２点マイナスされる。このような判断はＣＰＵでなされ、曲と紐づいた加点・減点を含む加点情報がコンテンツ（ここでは曲Ａ）と紐付けられてサーバーへと送信される。
【００１２】
さらに、ユーザーがその曲をどれぐらいの長さ聴いたか、すなわち静的情報も加点情報とすることができる。たとえば、曲の頭３０秒でスキップボタンを押した場合には２．５点減点、曲全体の９０％まで聴いた場合には０．５点減点などという嗜好分析パターンを用意しておき、ＲＯＭなどに記憶させておく。ＣＰＵがこれにしたがってその曲に対する加点情報を算出する。
【００１３】
また、操作部１３に、「お気に入り」ボタン１３ｄを設け、ユーザーがこれを押すことで加点することもできる。たとえば曲Ａが流れているときにユーザーが「お気に入り」ボタン１３ｄを押すと、曲Ａの加点情報として３点プラスという情報がサーバーに送信されることになる。さらに、操作部１３に文字入力部１３ｅと出力部としてのディスプレイ１３ｆがあるような場合、ユーザーは聴きたい曲を検索することができるが、このような行為は非常に能動的な行為であるので、その曲に５点プラスという加点情報を与えてもよい。さらに、プレイリストに楽曲ファイルをドラッグアンドドロップするなどして追加した場合も同様に加点しても良い。ユーザーがこの嗜好分析システムを利用し始める当初はログ情報が少なく、嗜好を分析するための材料が乏しいので、ユーザーがプレイリストに楽曲ファイルをドラッグアンドドロップするなどして追加する行為をもって加点対象とすることができる。
【００１４】
ここで、データベースはサーバー２のデータベース記憶部２１に記憶されることになるが、スタンドアロンで使用する場合には、携帯音楽プレーヤー１にデータベースを記憶してもかまわない。また、携帯音楽プレーヤー１に内蔵されたＣＰＵで判断して点数情報をサーバーへ送信する態様のほか、押されたボタンを示す情報のみをサーバーへ送信し、サーバー側で加点・減点等の判断を行ってもよい。この場合、携帯音楽プレーヤー１自体にＣＰＵがなくてもよいから、携帯音楽プレーヤー１を小さくすることができる。また、サーバーは複数のユーザーが共用するため、個々のユーザーの端末において処理を行う場合に比べて、全体としてのリソースを節約できる。さらに、通信容量が十分であれば、携帯音楽プレーヤー１に記憶部を用意しなくてもよい。サーバー２の楽曲記憶部２２からストリーミングで音楽を再生すればよいからである。この場合、さらに容量やリソースを節約することができ、ユーザーから見れば容量を増やすことができることになる。この考え方は携帯音楽プレーヤーのみならずパソコン等にも応用でき、すなわち音楽プレーヤーやパソコンなどの端末機は入出力インタフェースと通信機能のみ有し、サーバー側に処理や記憶などの機能を持たせることが有効である。
【００１５】
さて、サーバー２内では、ユーザーの嗜好情報がデータベースとして蓄積される。データベース記憶部２２では、ユーザーごとに、図３に示すようなデータベースを保有している。すなわち、このユーザーがそれぞれの曲にどれだけの嗜好性を有しているかが、上述のようなステップを経て点数化されている。このように、嗜好行動をログとして残し、分析して点数化した場合の点数をＬＰ（ログポイント）と呼ぶことにし、ユーザーＰにおける曲ＡについてのログポイントをＬＰＰＡで表す。
【００１６】
サーバーはこのように点数が紐付けられたコンテンツデータ、すなわち嗜好データの集合からなる嗜好情報データベースに基づいて、携帯音楽プレーヤー１で流す音楽の順番や頻度を決定する。たとえば、Ａという曲は点数が高いので嗜好性が高いと判断し、５曲に一回の割合で流すとか、Ｂという曲は点数が低いので３０曲に一回流すとか、Ｃという曲は点数がマイナスなので流さない、という具合である。点数は０をニュートラル、すなわち点数のついていない状態と同等として、マイナスにはならないようにしてもよい。
ここで、人の嗜好は時間を経ることにより変わることがあるから、嗜好情報が劣化するように設定してもよい。すなわち、曲の加点情報をその曲の点数に加点するのみならず、日時などとともにログ情報として保存しておき、２ヶ月前のプラス２点は現在の１点に目減りするとか、２ヶ月前のマイナス２点は現在のマイナス１点になるとか、時とともに一定の半減期をもって、もしくは一定の減算を行ってニュートラルな点数、すなわち０に近づくように設定することもできる。この情報の劣化速度も、上述のようなユーザーの動的または静的行動をデータベース化し、ある楽曲の点数の変動を履歴化することでユーザーの飽きっぽさを判別し、決定することができる。すなわち、お気に入りに入った曲がお気に入りから消去されるまでの期間が短かったり、リピートしていた曲を数日後にはスキップする傾向にあれば、これを飽きっぽいと判断することができ、その嗜好行動がある閾値を超える程度に変化するまでの期間を、その人の飽きるまでの期間として算出することができる。
【００１７】
サーバー２は上述のような嗜好情報データベースに基づいて音楽の順番や頻度を決定し、プレイリストを作成する。そして、このプレイリストを含む情報を携帯音楽プレーヤー１に送信する。携帯音楽プレーヤー１はこのプレイリストに従って音楽を流すから、ユーザーの嗜好する曲が特に高い頻度で流れることになる。ここで、サーバー２は携帯音楽プレーヤー１に記憶されていない曲については、曲データをも携帯音楽プレーヤー１へ配信する。携帯音楽プレーヤー１に記憶されている曲については、プレイリストのみを送信すればよい。つまり、ユーザーは携帯音楽プレーヤー１に記憶されている曲と記憶されていない曲とを意識し区別して扱う必要がなく、データベース上も、携帯音楽プレーヤー１に記憶されている曲と記憶されていない曲とが同等に嗜好を分析される。
【００１８】
さて、サーバー２を利用するユーザーが複数いた場合には、互いの嗜好情報データベースをサーバー２の処理部２３が比較し、ユーザーの嗜好に合った未知の楽曲を、嗜好が似通った他人のデータベースから発見し、携帯音楽プレーヤー１に流すことができる。
【００１９】
例えば、ユーザーの嗜好データベースは図４のような模式図で表すことができる。集合Ｐ１は、ユーザーＰの携帯音楽プレーヤー１で今まで再生された、すなわち聴いたことのある楽曲群を示し、集合Ｐ２はコア範囲、すなわち再生されたことのある楽曲群の中で嗜好を示す点数が一定以上の範囲である。コア範囲は、そのユーザーについてのＦＰがある閾値を超えている楽曲群であってもよいし、そのユーザーについてのＦＰの高い楽曲上位例えば１０曲を抽出してもよい。また、そのユーザーについてのＬＰがある閾値を超えている楽曲群であってもよい
【００２０】
例えば、上述のように点数を加算していき、その曲についてのＬＰの絶対点数をデータベース化し、ＬＰの高いものをヘビーローテーション、すなわち高い頻度で再生するよう、プレイリストを生成することができる。また、聴いたことのある楽曲の全てを100％とし、そのうち特定の曲についてのＬＰの割合をＦＰ（フェイバリットポイント）という点数で表し、そのユーザーのその曲に対する嗜好の度合いを相対的に表すことができる。ここで、ユーザーＰの楽曲Ｘに対するＦＰを、ＦＰＰＸと表すことにする。このようにして蓄積したＦＰの最も単純な使い方としては、ＦＰをサーバに蓄積し、ＦＰの高い曲が高頻度で流れるように、プレイリストを生成するという方法がある。ＦＰは下の式１により求められる。
[式１]ＦＰＰＸ＝ＬＰＰＸ／ユーザーＰにおける全ての楽曲についてのＬＰの合計
【００２１】
図４において、ユーザーＰの嗜好データベースＰ１は、他のユーザーＱ、Ｒ、Ｓの嗜好データベースＱ１、Ｒ１、Ｓ１と一部重複しており、特にユーザーＰのコア範囲Ｐ２はユーザーＱ、Ｓのコア範囲Ｑ２、Ｓ２と重複している。この場合、ユーザーＰはユーザーＱ、Ｒ、Ｓと近似した嗜好を有し、特にユーザーＱ、Ｓとはコア範囲が重複するから嗜好が酷似していることが推測できる。ここで、この嗜好の類似度合いをＭＰ（マッチポイント）とし、ユーザーＰのユーザーＱに対するＭＰを、ＭＰＰＱと表すことにする。図４に示すように、この例においてＭＰＰＱは９０％、ＭＰＰＳは８０％である。よって、特にユーザーＱ、Ｓのコア範囲Ｑ２かつＳ２であってかつユーザーＰの聴いたことのある楽曲群集合Ｐ１に属さない楽曲Ｘは、ユーザーＰが未だ聴いたことがないものの、ユーザーＰの嗜好に合う楽曲であると推測できる。
【００２２】
そこで、このような、集合Ｑ２かつＳ２のうち集合Ｐ１に属さない楽曲の集合に属する楽曲Ｘを、サーバー２の処理部２３が判別し、携帯音楽プレーヤー１に流すことで、ユーザーＰに、未知の楽曲でありながらその嗜好に合致した楽曲を提供することができる。特に、集合Ｑ２かつＳ２の中で点数が高い楽曲や、嗜好が類似する複数のユーザーのコア範囲に属する楽曲は、ユーザーＰに配信するとともにあらかじめ高い点数を付与してユーザーＰのデータベースに加えればよい。
【００２３】
具体的には、まずユーザーＰとユーザーＱとのＭＰを割り出す必要がある。これは、例えば、コア曲、すなわちＦＰが一定以上（例えば、３％以上、もしくは上位１０曲など）の曲をそれぞれのユーザーについてリストアップし、抽出されたコア曲群がどの程度重複するかという、以下の式２の計算により割り出すことができる。
[式２]Bのコア曲リスト中、Aのコア曲リストにもある曲の数／Bのコア曲リスト総数
【００２４】
なお、コア曲の中にもＦＰの高い曲、低い曲があるので、ＦＰにより重み付けを行ってもよい。重み付けについては後述するが、ＦＰの高い曲同士が重複した場合には特にＭＰを高くするよう、それぞれの曲についてのＦＰを乗じる方法である。
【００２５】
このようにして、ユーザー同士のＭＰが算出されたら、ユーザーＰにとって未知の曲である楽曲Ｘについて、ユーザーＰがこれをどの程度嗜好するかという予測、すなわち予想ＦＰを算出することができる。具体的には、図４においてユーザーＱ，Ｒ，Ｓは楽曲Ｘを聴いたことがあり、それぞれ楽曲ＸについてのＦＰがあるのであるから、これに、ユーザーＱ，Ｒ，ＳのＦＰの信頼性に応じた重み付けをすることで、ユーザーＰの楽曲Ｘについての予想ＦＰを算出することができる。具体的には以下の式３により、ユーザーＰの楽曲Ｘについての予想ＦＰを算出することができる。すなわち、ユーザー間のＭＰが高いほどＦＰが類似すると考えられるからＦＰの信頼性が高いといえる。そのため、他のユーザーの楽曲ＸについてのＦＰに、当該他のユーザーと本人とのＭＰを乗じ、これを複数の他のユーザーについて行ったものを足し、その解を、当該複数の他のユーザーそれぞれと本人とのＭＰの和で割ることで得られた解が、ユーザーＰの楽曲Ｘについての予想ＦＰとなる。これは、言い換えれば、他人のＦＰを、当該他人と本人とのＭＰで重み付けして得られた解が本人の予想ＦＰであるといえる。
[式３]予想ＦＰＰＸ＝（ＦＰＱＸ×ＭＰＰＱ＋ＦＰＲＸ×ＭＰＰＲ＋ＦＰＳＸ×ＭＰＰ
Ｓ）／（ＭＰＰＱ＋ＭＰＰＲ＋ＭＰＰＳ）
【００２６】
このような未知の楽曲を提供した際にユーザーがどのような反応、行動を示すかを上述したようなボタン操作から読み取り、未知の楽曲への積極性を自動的に分析することができる。また、楽曲に分類情報、たとえばポップス、ロックといったジャンルや、発表された年代などを付しておけば、ユーザーＰの嗜好がどの程度分散しているかを判別することができる。このような未知の楽曲への積極性、嗜好の分散といったデータをサーバーのデータベースに保存しておき、処理部２３はこのデータに基づいてユーザーに配信する楽曲を選択する。携帯音楽プレーヤー１の記憶部には記憶容量の限界があるから、新規な楽曲がサーバーから提供されたら、そのかわりに最も点数の低い楽曲を記憶部から消去するようにし、常にアップデートしておくことができる。分散を判別するかわりに、ユーザーがどの程度の分散を許容するかを示すためのつまみを表示し、このつまみを調節することで配信する楽曲の分散度を調節してもよい。
【００２７】
以上、本発明を利用した音楽配信システムについての実施形態について説明したが、上記の例に限られるものではない。携帯音楽プレーヤーのみらずパソコンなどを端末装置とすることもできるし、点数なども一例に過ぎない。さらに、本発明はインターネットを介して実現する以外にもスタンドアロンで使われる機器等にも適用でき、さらにインターネットを介して複数のサーバーを使用したシステムにも使用できる。たとえば、カラオケの選曲、インターネットブラウザ、ニュース配信、広告配信、ケーブルテレビ等の動画配信、文字変換などに応用することができる。
【００２８】
インターネットブラウザの考え方は音楽配信システムとほぼ同様であり、長時間閲覧したり更新ボタンをクリックしたり、ユーザーが能動的に検索して閲覧したり、コンテンツ内のリンクや動的コンテンツをクリックしたり、お気に入りに追加したりしたホームページはユーザーが嗜好していると推測し、点数を上げる。一方、短時間でブラウザを閉じもしくは他のページに移動したり、閲覧禁止フォルダに分類したりした場合は点数を下げる。そして、インターネットブラウザを開く度に、最も点数の高いページ、もしくは未だ見たことのないページのうち最も点数の高いページを表示するようにすれば、ユーザーは自分の嗜好に合ったホームページを探すことなく見つけることができる。データベースはユーザーのパソコン端末に格納されてもよいが、サーバーに格納することで、ユーザーが違う端末からホームページを閲覧した場合にも同じサービスを提供することができる。また、ニュース配信、広告配信、ケーブルテレビ等の動画配信についても同様であるが、音楽配信、インターネットブラウザ、ニュース配信等のデータベースを共通にすることで、音楽配信の嗜好傾向をニュース配信に利用することができる。
【００２９】
本発明をカラオケの選曲に応用する場合には、一度のカラオケのセッション、すなわちある団体が一時間カラオケルームを利用するとすればその一時間を、ひとつの集合と考えることができる。一般的に、一度のセッションでは選曲にある程度の偏向性がある。たとえば演歌が多いとか、70年代の曲が多いとか、英語の曲が多いとかである。そのため、あるセッションで選ばれた曲の集合を、他のセッションで選ばれた曲の集合と比較し、それらの集合が一部重複している場合には、他のセッションの集合のうち重複していない部分の楽曲をカラオケのリモコンに表示するようにすれば、ユーザーが次の楽曲を選ぶ際に、場の方向性に合致した曲を提案することができる。
【００３０】
文字変換については、通常、そのユーザーがよく使う文字列の優先度を上げること、予測変換は行われているが、これに加えて、他のユーザーがよく使う文字列を優先的に変換候補に加えることができる。たとえば、通常メールを返信する際は、元メールの内容について書くのであるから、元メールの単語をデータベース化し、ここに含まれている単語の優先度、すなわち点数を高くしておくことが望ましい。また、ユーザーが頻繁に閲覧するホームページに頻出する単語や過去にやり取りしたメールに含まれる単語の点数を高くすることが考えられる。さらに、ユーザーが頻繁に使う単語のデータベース、いわゆるユーザー辞書をサーバーに格納しておけば、同様の単語を使用する他人のデータベースと比較し、そのデータベースに含まれている単語の重み付けを高くすることで、ユーザーが求めている単語を表示するまでに「変換」ボタンを押す回数を減らすことができる。
【００３１】
また、嗜好分析システムをニュース配信システム、例えばニュースをメールで配信するシステムなどに応用する場合には、上のシステムでは誰も評価していないものは決して推薦されないという特徴があることから、公開された直後の記事は推薦されない点が課題となる。また、何も行動を起こしていないユーザーに対しては何も推薦できないという問題もある。
【００３２】
このような問題は、図５に示すように、仮想記事３、仮想ユーザー４を設けることにより解決することができる。図５の表では、行見出しは記事を示し、列見出しはユーザーを示す。また、記事は新しいものほど上に表示されている。例えば、ユーザー「小川」は、「ＫＤＤＩ、・・・」と、「ソレノイドで・・・」という記事を閲覧したため、この記事のセルに１ポイントが入っている。これらの記事は、新しい記事が入るたびに下方へ移動する。
【００３３】
ここで、ＩＴ、音楽、野球という仮想記事３が設定されていることに注目する。また、仮想ユーザー４としてＩＴ、音楽、野球が設定されている。この仮想ユーザー４は、担当する分野の記事が入ってきた際には自動的にその記事をクリックし、その記事のセルに１ポイントを追加する。例えば、仮想ユーザー「ＩＴ」は、全てのＩＴ関係の記事ＵＲＬについて、新しい記事が追加される度に自動的に、この記事をクリックしたという仮想ログを残す。そのため、例えばユーザーがいずれかのＩＴ関連の記事をクリックした場合には、他のＩＴ関連の新しい記事についても予想ＦＰが生じることになる。よって、新しい記事をユーザーに推薦することができる。
【００３４】
また、仮想ユーザー４はそれぞれ、自分の担当する分野を示す仮想記事３にポイントを入れている。例えば、ＩＴという仮想ユーザーは、ＩＴという仮想記事に５ポイントを入れている。こうすることにより、ユーザーにジャンルを最初から選択させるという方法も可能になる。例えば、ユーザー「小川」は音楽と野球のジャンルを選択しており、それぞれ５ポイントずつが入っている。こうすることにより、仮想ユーザー「ＩＴ」及び「音楽」が自動的にクリックするＩＴ及び音楽に関する記事は、他の人間がクリックしていないものであってもユーザー「小川」の予想ＦＰが高いことになるから、ユーザー「小川」に推薦することができる。
【００３５】
さらに、「人間である」という仮想記事を設け、かつ仮想ユーザーを除く全てのユーザーはデフォルトでこれにポイントが入っていることにすれば、何もジャンルを選択せず、かつ何もクリックしないユーザーに対し、他のユーザーの嗜好の平均、すなわちいわゆるランキング順に、記事を推薦することができる。
【００３６】
いずれのコンテンツについての嗜好分析の場合であっても、嗜好分析システムは、ユーザーが入力する入力部と、データベースと、処理部とを有し、ユーザーの入力、特に従来通りの自然な入力や、コンテンツを利用した時間をキーとしてコンテンツに点数、すなわち重みをつけ、これをデータベースに格納し、このデータベースを他のデータベースと比較し、これらのデータベースが一部重複する場合に、あるユーザーのデータベースに含まれていないが他のユーザーのデータベースに含まれているコンテンツを、前記あるユーザーのデータベースに加えることで、ユーザーが検索をすることなく、ユーザーの嗜好に合ったコンテンツをユーザーに提供することができる。これを司るプログラムは、サーバーに格納されることが望ましいが、端末に格納されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の嗜好分析システムを示すブロック図である。
【図２】操作部を示す図である。
【図３】データベースの例を示す図である。
【図４】嗜好データベースの集合を示す図である。
【図５】ニュース配信の際の嗜好データベースを示す図である。
【符号の説明】
【００３８】
１  携帯音楽プレーヤー
【図１】
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【図２】
2010044733.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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