(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンテンツの中からユーザに推薦すべきコンテンツを決定する装置であって、
複数のユーザによる各コンテンツの利用状況を所定の指標にもとづいてクラスタリングすることにより、複数のクラスタを含むクラスタセットを生成するクラスタリング部と、
前記クラスタセットにおいて、コンテンツとクラスタの相関性を評価することにより、前記クラスタリングの有効性を判定する有効性判定部と、
前記クラスタセットについて、推薦相手となるユーザが属するクラスタを選択し、そのクラスタにおいて前記複数のユーザによる各コンテンツの利用状況に応じて各コンテンツの人気の度合いを決定する人気コンテンツ決定部と、
推薦相手となるユーザが属するクラスタにおける各コンテンツの人気の度合いを、前記クラスタセットの有効性を加味して評価した上で、前記複数のコンテンツのうち相対的に人気が高いコンテンツを推薦すべきコンテンツとして決定する推薦コンテンツ決定部と、
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】
前記有効性判定部は、クラスタリングにおいて前記複数のコンテンツのうち一部のコンテンツとクラスタとの相関が強いほどクラスタリングの有効性を高く判定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】
前記有効性判定部は、各コンテンツに対するクラスタの条件付きエントロピーを算出し、その値が小さいほど一部のコンテンツとクラスタとの相関が強いと判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】
前記クラスタリング部は、異なる指標のもとで複数の種類のクラスタセットを生成し、
前記有効性判定部は、複数種類のクラスタセットのそれぞれについて前記クラスタリングの有効性を判定し、有効性が高いクラスタリングによるクラスタセットには有効性が低いクラスタリングによるクラスタセットよりも大きな重みを付与するよう各クラスタセットの重みを決定し、
前記人気コンテンツ決定部は、複数種類のクラスタセットのそれぞれについて、推薦相手となるユーザが属するクラスタを選択し、前記複数のユーザによる各コンテンツの利用状況に応じて各コンテンツの人気の度合いを決定し、
前記推薦コンテンツ決定部は、推薦相手となるユーザが属する各クラスタセットのクラスタにおける各コンテンツの人気の度合いを、各クラスタセットの有効性にもとづく重みを加味して集計した上で、前記複数のコンテンツのうち相対的に人気が高いコンテンツを推薦すべきコンテンツとして決定することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項５】
前記クラスタリング部は、前記複数の種類のクラスタセットとして、内包するクラスタの総数が互いに異なるクラスタセットを生成することを特徴とする請求項４に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項６】
前記クラスタリング部は、各コンテンツの利用状況として、ユーザの端末において各コンテンツが利用されたことがあるか否かを示す情報と、ユーザの端末において各コンテンツが利用された回数を示す情報と、ユーザの端末において各コンテンツが利用された期間を示す情報と、所定周期で繰り返される所定期間にユーザの端末においてコンテンツが利用された頻度を示す情報の少なくともひとつをクラスタリングして、少なくともひとつの情報にもとづくクラスタセットを生成することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項７】
前記人気コンテンツ決定部は、各コンテンツの利用状況として、ユーザの端末において各コンテンツが利用されたことがあるか否かを示す情報に応じて各コンテンツの人気の度合いを決定することを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項８】
前記人気コンテンツ決定部は、推薦相手となるユーザが属するクラスタと各コンテンツとの相関性を評価し、その相関が強いコンテンツほど当該クラスタで人気が高いコンテンツとすることを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項９】
複数のコンテンツの中からユーザに推薦すべきコンテンツを決定する装置であって、
複数のユーザによる各コンテンツの利用状況を所定の指標にもとづいてクラスタリングすることにより、複数のクラスタを含むクラスタセットを生成するクラスタリング部と、
前記クラスタセットについて、推薦相手となるユーザが属するクラスタを選択し、そのクラスタにおいて前記複数のユーザによる各コンテンツの利用状況に応じて各コンテンツの人気の度合いを決定する人気コンテンツ決定部と、
を備え、
前記クラスタリング部は、内包するクラスタの総数が互いに異なる複数種類のクラスタセットを生成し、
前記人気コンテンツ決定部は、複数種類のクラスタセットのそれぞれについて、推薦相手となるユーザが属するクラスタを選択して各コンテンツの人気の度合いを決定し、
推薦相手となるユーザが属する各クラスタセットのクラスタにおける各コンテンツの人気の度合いを、内包するクラスタの総数が少ないクラスタセットほど大きな重みを付与して集計した上で、前記複数のコンテンツのうち相対的に人気が高いコンテンツを推薦すべきコンテンツとして決定する推薦コンテンツ決定部をさらに備えることを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項１０】
前記クラスタリング部は、第１の期間における各コンテンツの利用状況と、前記第１の期間よりも長い第２の期間における各コンテンツの利用状況とのそれぞれをクラスタリングすることにより、前記第１の期間および前記第２の期間のそれぞれに関する複数種類のクラスタセットを生成し、
前記推薦コンテンツ決定部は、前記第１の期間および前記第２の期間のそれぞれに関する複数種類のクラスタセットのうち同一種類のクラスタセットについては、前記第２の期間に関するクラスタセットよりも前記第１の期間に関するクラスタセットへ大きな重みを付与することを特徴とする請求項９に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１１】
前記推薦コンテンツ決定部は、クラスタセットへ付与すべき重みを調整するための情報が管理者から受け付けられた場合、当該調整するための情報により調整後の重みを各クラスタセットへ付与することを特徴とする請求項９または１０に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１２】
複数のコンテンツの中からユーザに推薦すべきコンテンツを決定する装置により実行される方法であって、
複数のユーザによる各コンテンツの利用状況を所定の指標にもとづいてクラスタリングすることにより、複数のクラスタを含むクラスタセットを生成するステップと、
前記クラスタセットにおいて、コンテンツとクラスタの相関性を評価することにより、前記クラスタリングの有効性を判定するステップと、
前記クラスタセットについて、推薦相手となるユーザが属するクラスタを選択し、そのクラスタにおいて前記複数のユーザによる各コンテンツの利用状況に応じて各コンテンツの人気の度合いを決定するステップと、
推薦相手となるユーザが属するクラスタにおける各コンテンツの人気の度合いを、前記クラスタセットの有効性を加味して評価した上で、前記複数のコンテンツのうち相対的に人気が高いコンテンツを推薦すべきコンテンツとして決定するステップと、
を備えることを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項１３】
複数のコンテンツの中からユーザに推薦すべきコンテンツを決定する装置に、
複数のユーザによる各コンテンツの利用状況を所定の指標にもとづいてクラスタリングすることにより、複数のクラスタを含むクラスタセットを生成する機能と、
前記クラスタセットにおいて、コンテンツとクラスタの相関性を評価することにより、前記クラスタリングの有効性を判定する機能と、
前記クラスタセットについて、推薦相手となるユーザが属するクラスタを選択し、そのクラスタにおいて前記複数のユーザによる各コンテンツの利用状況に応じて各コンテンツの人気の度合いを決定する機能と、
推薦相手となるユーザが属するクラスタにおける各コンテンツの人気の度合いを、前記クラスタセットの有効性を加味して評価した上で、前記複数のコンテンツのうち相対的に人気が高いコンテンツを推薦すべきコンテンツとして決定する機能と、
を実現させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、データ処理技術に関し、特に、ユーザに対してゲーム等のコンテンツを推薦するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
これまでのコンテンツ推薦では、ユーザの行動情報や嗜好情報にもとづく協調フィルタリングの手法が採用されることがあった。例えば、ユーザに関する属性等を示すプロファイルをもとに複数のユーザをクラスタリングすることにより、行動や嗜好が類似するユーザのグループ（クラスタ）を設定する。そして、推薦相手となるユーザに対して、そのユーザが属するクラスタにおいて人気のコンテンツをお薦めのコンテンツとして提示することが行われることがあった。
【０００３】
クラスタリングにおいては、自然言語用の次元削減法である確率的潜在意味解析（Probablistic Latent Semantic Analysis、以下「ＰＬＳＡ」とも呼ぶ）が適用されることもある（ＰＬＳＡについては、以下の非特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】トーマス・ホフマン（Thomas Hofmann）著、コラボレイティブフィルタリングのための潜在的セマンティックモデル（Latent Semantic Models for Collaborative Filtering）、エー・シー・エム・トランザクションズ・オン・インフォメーション・システムズ（ACM Transactions on Information Systems）、エー・シー・エム（ACM）、2004年、第22巻、第1号、p.89-115
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
協調フィルタリングによるコンテンツ推薦の精度を高めるためには、クラスタリングのための入力データの種類やクラスタ数が適切に設計される必要がある。しかし、入力データの種類やクラスタ数には多くの組み合わせが存在し、その中から適切な組み合わせを選択することは困難であると本発明者は考えた。
【０００６】
本発明は、本発明者の上記課題認識に基づきなされたものであり、その主たる目的は、ユーザへのコンテンツ推薦の精度を高めるための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある態様のコンテンツ推薦装置は、複数のコンテンツの中からユーザに推薦すべきコンテンツを決定する装置であって、複数のユーザによる各コンテンツの利用状況を所定の指標にもとづいてクラスタリングすることにより、複数のクラスタを含むクラスタセットを生成するクラスタリング部と、クラスタセットにおいて、コンテンツとクラスタの相関性を評価することにより、クラスタリングの有効性を判定する有効性判定部と、クラスタセットについて、推薦相手となるユーザが属するクラスタを選択し、そのクラスタにおいて複数のユーザによる各コンテンツの利用状況に応じて各コンテンツの人気の度合いを決定する人気コンテンツ決定部と、推薦相手となるユーザが属するクラスタにおける各コンテンツの人気の度合いを、クラスタセットの有効性を加味して評価した上で、複数のコンテンツのうち相対的に人気が高いコンテンツを推薦すべきコンテンツとして決定する推薦コンテンツ決定部と、を備える。
【０００８】
本発明の別の態様もまた、コンテンツ推薦装置である。この装置は、複数のコンテンツの中からユーザに推薦すべきコンテンツを決定する装置であって、複数のユーザによる各コンテンツの利用状況を所定の指標にもとづいてクラスタリングすることにより、複数のクラスタを含むクラスタセットを生成するクラスタリング部と、クラスタセットについて、推薦相手となるユーザが属するクラスタを選択し、そのクラスタにおいて複数のユーザによる各コンテンツの利用状況に応じて各コンテンツの人気の度合いを決定する人気コンテンツ決定部と、を備える。クラスタリング部は、内包するクラスタの総数が互いに異なる複数種類のクラスタセットを生成し、人気コンテンツ決定部は、複数種類のクラスタセットのそれぞれについて、推薦相手となるユーザが属するクラスタを選択して各コンテンツの人気の度合いを決定し、推薦相手となるユーザが属する各クラスタセットのクラスタにおける各コンテンツの人気の度合いを、内包するクラスタの総数が少ないクラスタセットほど大きな重みを付与して集計した上で、複数のコンテンツのうち相対的に人気が高いコンテンツを推薦すべきコンテンツとして決定する推薦コンテンツ決定部をさらに備える。
【０００９】
本発明のさらに別の態様は、コンテンツ推薦方法である。この方法は、複数のコンテンツの中からユーザに推薦すべきコンテンツを決定する装置により実行される方法であって、複数のユーザによる各コンテンツの利用状況を所定の指標にもとづいてクラスタリングすることにより、複数のクラスタを含むクラスタセットを生成するステップと、クラスタセットにおいて、コンテンツとクラスタの相関性を評価することにより、クラスタリングの有効性を判定するステップと、クラスタセットについて、推薦相手となるユーザが属するクラスタを選択し、そのクラスタにおいて複数のユーザによる各コンテンツの利用状況に応じて各コンテンツの人気の度合いを決定するステップと、推薦相手となるユーザが属するクラスタにおける各コンテンツの人気の度合いを、クラスタセットの有効性を加味して評価した上で、複数のコンテンツのうち相対的に人気が高いコンテンツを推薦すべきコンテンツとして決定するステップと、を備える。
【００１０】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を装置、方法、システム、プログラム、プログラムを格納した記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ユーザへのコンテンツ推薦の精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施の形態の推薦情報提供システムの構成を示す図である。
【図２】図１のコンテンツ再生装置の外観構成を示す図である。
【図３】図２のゲーム機の内部回路構成を示す図である。
【図４】図１のコンテンツ推薦装置の内部回路構成を示す図である。
【図５】図１のコンテンツ推薦装置においてユーザに推薦するコンテンツを決定する処理の概要を示す図である。
【図６】図１のコンテンツ推薦装置においてユーザに推薦するコンテンツを決定する処理の概要を示す図である。
【図７】図１のコンテンツ推薦装置の機能構成を示すブロック図である。
【図８】短期ＢＦマトリクスの例を示す図である。
【図９】次元削減された短期ＢＦマトリクスの例を示す図である。
【図１０】次元削減された短期ＢＦマトリクスの例を示す図である。
【図１１】メニュー画面における推薦情報の表示例を示す図である。
【図１２】オンラインストアにおけるコンテンツ詳細画面の表示例を示す図である。
【図１３】コンテンツ推薦装置の動作を示すフローチャートである。
【図１４】クラスタセットへの重み付けの設定例を示す図である。
【図１５】第２の実施の形態の推薦情報提供システムの構成を示す図である。
【図１６】図１５のコンテンツ推薦装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１７】推薦情報保持部に格納されるデータの構成例を示す図である。
【図１８】地域レイアウト情報を模式的に示す図である。
【図１９】推薦タイトルの選択規則の一例を示す図である。
【図２０】コンテンツ推薦装置における推薦情報の設定過程を示す模式図である。
【図２１】コンテンツ推薦装置の動作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】
【００１３】
本発明の実施の形態を説明する前に、まず概要を説明する。
現在、様々なオンラインサイトでは、サイトにアクセスしたユーザに対して推薦コンテンツの提示がなされる。推薦コンテンツを提示することによりユーザの購買意欲を刺激するためには、ユーザによる利用満足度が高いことが見込まれるコンテンツを選択して推薦する必要があり、言い換えれば推薦コンテンツの精度を高める必要がある。また、日々表示される推薦コンテンツの内容に変化が乏しい場合、ユーザとって目新しい情報を提供できず、ユーザの購買意欲を刺激することは難しい。したがって、推薦内容の変化に富んだ情報提示が行われることが望ましい。
【００１４】
以下では、第１の実施の形態として、協調フィルタリングのためのユーザのクラスタリングについてその有効性を加味した上で推薦コンテンツを決定することにより、推薦コンテンツの精度を高める技術を提案する。また、第２の実施の形態として、複数種類の指標にもとづいて決定した複数種類の推薦コンテンツについて、ユーザに提示する推薦コンテンツの種類をビジネスルールに応じて切り替えることにより、多種多様な推薦コンテンツをユーザに提示する技術を提案する。
【００１５】
実施の形態における「コンテンツ」は、主に、１つのゲームタイトルを示す。すなわち特に断らない限り、コンテンツとゲームタイトルとを同じ意味で使用している。なお、本明細書で提案する技術の適用範囲はゲームに限らず、音楽コンテンツや、映像コンテンツ、各種アイテム・グッズ等、ユーザへの販売対象となる種々のコンテンツの推薦に適用可能であることはもちろんである。
【００１６】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態（以下、「第１実施形態」とも呼ぶ。）の推薦情報提供システムの構成を示す。推薦情報提供システム１０は、コンテンツ再生装置１４で総称される第１のコンテンツ再生装置１４ａ、第２のコンテンツ再生装置１４ｂ、第３のコンテンツ再生装置１４ｃ・・・と、コンテンツ推薦装置１２と、オンラインストアサーバ１６とを備える。図１の各装置は、ＬＡＮ・ＷＡＮ・インターネット等、公知の通信手段を含む通信網１８を介して接続される。
【００１７】
コンテンツ再生装置１４は、電子コンテンツを再生する情報処理装置であり、例えば、ユーザにより操作される据置型ゲーム機でもよく、携帯型ゲーム機でもよく、一般的なＰＣであってもよい。コンテンツ推薦装置１２は、ユーザに対する推薦コンテンツの情報をコンテンツ再生装置１４へ提供するサーバコンピュータである。オンラインストアサーバ１６は、インターネット上でコンテンツの販売サイトを開設するサーバコンピュータであり、その販売サイトの画面データ（例えばウェブページのデータ）をコンテンツ推薦装置１２へ提供する。
【００１８】
図２は、図１のコンテンツ再生装置１４の外観構成を示す。ここでは、コンテンツ再生装置１４の一例として据置型のゲーム機２００を示している。ゲーム機２００は、コントローラ２０２と、テレビジョンモニタ２０４とに接続される。ゲーム機２００は、各種のゲームの実行、電子メールの作成や編集、Ｗｅｂページの閲覧、映画や音楽の再生等の機能を有する。コントローラ２０２は、無線によってゲーム機２００に接続される。テレビジョンモニタ２０４は、ゲーム機２００と接続され、ゲーム内容やＷｅｂページ、映画等を表示すると共に音を出力する。
【００１９】
[ゲーム機の概要]
ゲーム機２００は、直径１２ｃｍの光ディスクに対応したディスク挿入口２０６やＵＳＢ接続端子２０８等を備えている。ディスク挿入口２０６はＢＤ（ブルーレイディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｋ（商標または登録商標））やＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の光ディスクが装填可能に構成されている。タッチセンサ２１０はディスクを取り出すためのセンサであり、タッチセンサ２１２は電源のオン／オフを行うためのセンサである。また、図示は省略するが、当該ゲーム機２００の背面側には、電源スイッチ、音響映像出力端子、光ディジタル出力端子、ＡＣ電源入力端子、ＬＡＮポート、ＨＤＭＩ端子等が設けられている。この他、ＩＥＥＥ１３９４端子を有し、ＩＥＥＥ１３９４で通信できるようにしても良い。
【００２０】
ゲーム機２００はマルチメディアスロットも備える。マルチメディアスロットケース２１４は蓋部材となっており、図示は省略するが、当該マルチメディアスロットケース２１４を開口するとマルチメディアスロットが露出する構造となっている。
【００２１】
ゲーム機２００は、ゲームや電子メール、Ｗｅｂブラウザ用のアプリケーションプログラムと、コントローラ２０２を介したユーザからの指示とに応じて、ゲームの実行や電子メールの作成、編集、受信、Ｗｅｂページの閲覧等のための各種処理を実行する。アプリケーションプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＢＤ等の光ディスクやハードディスクドライブ、半導体メモリ等の各種記録媒体から読み出したもの、もしくはＬＡＮ、ＣＡＴＶ回線等の各種伝送媒体を介してダウンロードしたものの何れでも良い。
【００２２】
さらに、ゲーム機２００は、アプリケーションプログラムに基づくゲームの実行や電子メールの作成、編集、受信、Ｗｅｂページの閲覧等を実行するだけでなく、例えばＣＤに記録されたオーディオデータやＤＶＤ、ＢＤに記録された映画等のビデオおよびオーディオデータを再生（デコード）可能である。またゲーム機２００は、その他の各種アプリケーションプログラムに基づいて動作することも可能である。なお、ＤＶＤやＢＤの再生を行うためのドライバプログラムは、例えばゲーム機２００に内蔵されているハードディスクドライブ３３４に記録されている。
【００２３】
[コントローラ概要]
コントローラ２０２は、図示しないバッテリによって駆動され、ゲーム等を進行させる操作入力を行うための複数のボタンやキーを有して構成される。ユーザがコントローラ２０２のボタンやキーを操作すると、その操作入力が無線または有線によりゲーム機２００に送信される。
【００２４】
コントローラ２０２は、方向キー２１６、アナログスティック２１８と、４種の操作ボタン２２０が設けられている。方向キー２１６、アナログスティック２１８、操作ボタン２２０は、筐体上面２２２に設けられた入力部である。４種のボタン２２４、２２６、２２８、２３０には、それぞれを区別するために、異なる色で異なる図形が記されている。すなわち、○ボタン２２４には赤色の丸、×ボタン２２６には青色のバツ、□ボタン２２８には紫色の四角形、△ボタン２３０には緑色の三角形が記されている。図示は省略するが、コントローラ２０２筐体背面２３２には複数のＬＥＤが設けられている。
【００２５】
ユーザは左手で左側把持部２３４ｂを把持し、右手で右側把持部２３４ａを把持して、コントローラ２０２を操作する。方向キー２１６、アナログスティック２１８、操作ボタン２２０はユーザが左側把持部２３４ｂ、右側把持部２３４ａを把持した状態で操作可能なように、筐体上面２２２上に設けられる。
【００２６】
筐体上面２２２には、ＬＥＤ付きボタン２３６も設けられる。ＬＥＤ付きボタン２３６は、例えばゲーム機２００にメニュー画面を表示させるためのボタンとして利用される。また、ＬＥＤの発光状態によりユーザへのメールの着信の知らせや、コントローラ２０２のバッテリの充電状態などを示す機能をもつ。例えば充電中は赤色、充電が終了すると緑色に点灯し、充電残存量が残り少ないときには赤色を点滅させるようにＬＥＤを点灯させる。
【００２７】
方向キー２１６には、例えばゲームのゲームキャラクタを画面上で上下左右等に移動させたり、電子メール作成画面上で文字入力カーソルを上下左右方向に移動させたり、Ｗｅｂページ閲覧中にページスクロールをしたり、画面上のカーソルを上下左右方向に移動させたりする際にユーザが操作する「上」、「下」、「左」、「右」方向指示キーが設けられている。なお、「上」、「下」、「左」、「右」方向指示キーは、上下左右の方向指示のみならず、斜め方向の方向指示にも用いられる。例えば「上」方向指示キーと「右」方向指示キーとを同時に押圧操作することで、ユーザは、右斜め上方向の方向指示をゲーム機２００に与えることができる。他の方向指示キーにおいても同様であり、例えば「下」方向指示キーおよび「左」方向指示キーを同時に押圧操作することで、ユーザは、左斜め下方向の方向指示をゲーム機２００に与えることができる。
【００２８】
操作ボタン２２０は、アプリケーションプログラムによりそれぞれ異なる機能が割り付けられる。例えば、△ボタン２３０は、メニューの表示を指定する機能が割り付けられており、×ボタン２２６は、選択した項目の取り消し等を指定する機能が、○ボタン２２４は、選択した項目の決定等を指定する機能が、□ボタン２２８は、例えば目次等の表示／非表示を指定する機能が割り付けられている。
【００２９】
アナログスティック２１８は操作軸の回転支点を中心にして任意の方向に傾倒操作が可能な回転操作子と、当該回転操作子の操作に応じた可変のアナログ値を出力する可変アナログ値出力手段とを備えている。回転操作子は、弾性部材により中立位置に復帰するように取り付けられた操作軸の先端側に取り付けられている。回転操作子は、ユーザにより傾倒操作がなされていない時には起立した状態（傾きのない状態）でそのポジションを保持（基準ポジション）する。可変アナログ値出力手段は、可変抵抗素子等を備えている。可変抵抗素子は回転操作子の操作に応じてその抵抗値が変化する。コントローラ２０２は、アナログスティック２１８の回転操作子が傾倒操作された時、基準ポジションに対する傾き量とその傾き方向に応じたＸＹ座標上の座標値を検出し、その座標値を操作出力信号としてゲーム機２００へ送る。
【００３０】
またコントローラ２０２は、セレクトボタン２４０、スタートボタン２３８等を備えている。スタートボタン２３８は、ゲーム開始や電子メール画面の表示開始、映画や音楽の再生開始、一時停止などをユーザが指示するためのボタンである。セレクトボタン２４０は、テレビジョンモニタ２０４上に表示されたメニュー表示の選択等をユーザが指示するためのボタンである。
【００３１】
コントローラ２０２は、左右の把持部２３４ａ、２３４ｂ内に、振動発生機構をも備えている。振動発生機構は、例えばモータの回転軸に対して偏心した状態の重りを備え、その重りを当該モータにて回転させることによって、コントローラ２０２を振動させる。この振動発生機構は、ゲーム機２００からの指示に応じて動作する。コントローラ２０２は、当該振動発生機構を動作させることにより、ユーザの手に振動を伝える。
【００３２】
[ゲーム機の内部構成]
次に、ゲーム機２００の内部回路構成について図３を用いて説明する。ゲーム機２００は、メインＣＰＵ３００とＧＰＵ（グラフィックプロセッサユニット）３０２と、入出力プロセッサ３０４と、光ディスク再生部３０６と、メインメモリ３０８と、マスクロム３１０と、サウンドプロセッサ３１２とを基本構成として備える。メインＣＰＵ３００は、ゲームや電子メール、Ｗｅｂブラウザ用のアプリケーション等の各種プログラムに基づいて、信号処理や内部構成要素を制御する。ＧＰＵ３０２は、画像処理を行う。入出力プロセッサ３０４は、外部と装置内部との間のインターフェイス処理や下位互換性を保つための処理を実行する。光ディスク再生部３０６は、アプリケーションプログラムやマルチメディアデータが記録されているＢＤやＤＶＤ、ＣＤ等の光ディスクを再生する。メインメモリ３０８は、メインＣＰＵ３００のワークエリアや光ディスクから読み出されたデータを一時的に格納するバッファとして機能する。マスクロム３１０は、主にメインＣＰＵ３００や入出力プロセッサ３０４が実行するオペレーティングシステムプログラムを格納している。サウンドプロセッサ３１２は、音声信号を処理する。
【００３３】
また、このゲーム機２００は、ＣＤ／ＤＶＤ／ＢＤプロセッサ３１４と、光ディスク再生ドライバ３１６と、メカコントローラ３１８と、ハードディスクドライブ３３４、カード型コネクタ（例えばＰＣカードスロット）３２０も有している。ＣＤ／ＤＶＤ／ＢＤプロセッサ３１４は、光ディスク再生部３０６によりＣＤ／ＤＶＤ／ＢＤから読み出されてＲＦアンプ３２８で増幅されたディスク再生信号に対して、例えば誤り訂正処理（例えばＣＩＲＣ（Cross Interleave Reed-Solomon Coding）処理）や伸張復号化処理等を施すことにより、それらＣＤ／ＤＶＤ／ＢＤに記録されたデータを再生（復元）する。光ディスク再生ドライバ３１６及びメカコントローラ３１８は、光ディスク再生部３０６のスピンドルモータの回転制御、光ピックアップのフォーカス／トラッキング制御、ディスクトレイのローディング制御等を行う。
【００３４】
また、ハードディスクドライブ３３４は例えば光ディスク再生部３０６で読み出されたアプリケーションプログラムやゲームのセーブデータを記憶、あるいは入出力プロセッサ３０４を介して取得した写真、動画、音楽等のデータ等を記憶する。カード型コネクタ３２０は、例えば通信カードや外付けハードディスクのドライブ等の接続ポートである。
【００３５】
これらの各部は、主にバスライン３２２、３２４等を介してそれぞれ相互に接続されている。なお、メインＣＰＵ３００とＧＰＵ３０２は、専用バスで接続されている。また、メインＣＰＵ３００と入出力プロセッサ３０４はＳＢＵＳにより接続されている。入出力プロセッサ３０４とＣＤ／ＤＶＤ／ＢＤプロセッサ３１４、マスクロム３１０、サウンドプロセッサ３１２、カード型コネクタ３２０、ハードディスクドライブ３３４はＳＳＢＵＳにより接続されている。
【００３６】
メインＣＰＵ３００は、マスクロム３１０に記憶されているメインＣＰＵ用のオペレーティングシステムプログラムを実行することにより、当該ゲーム機２００の全動作を制御する。また、メインＣＰＵ３００は、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ等の光ディスクから読み出されてメインメモリ３０８にロードする。また、通信ネットワークを介してダウンロードされた各種アプリケーションプログラム等を実行し、ゲームや電子メールの作成編集、Ｗｅｂページの閲覧等の動作を制御する。
【００３７】
入出力プロセッサ３０４は、マスクロム３１０に記憶されている入出力プロセッサ用のオペレーティングシステムプログラムを実行することにより、ユーザの操作に応じたコントローラ２０２からの信号やゲームの設定、電子メールの内容やアドレス、ＷｅｂサイトのＵＲＬ等を記憶するメモリカード３２６からのデータ等の入出力を制御する。その他、入出力プロセッサ３０４は、ＵＳＢ接続端子２０８やイーサネット（例えばネットワークカード）３３０、図示しないＩＥＥＥ１３９４端子やＰＣカードスロット等におけるデータの入出力も制御する。また、図示しないＰＣカードスロットを介してメモリカード３２６に対しデータの入出力を行う。コントローラ２０２やメモリカードからの情報はマルチメディアスロットや無線送受信ポートを含むインタフェース３３２を介してやりとりする。
【００３８】
ＧＰＵ３０２は、座標変換等の処理をするジオメトリトランスファエンジンの機能と、レンダリングプロセッサの機能とを有し、メインＣＰＵ３００からの描画指示に従って描画し、描画された画像を図示しないフレームバッファに格納する。すなわち例えば、光ディスクに記録されている各種アプリケーションプログラムがゲームのように所謂３次元（３Ｄ）グラフィックを利用するものである場合、当該ＧＰＵ３０２は、ジオメトリ演算処理により、３次元オブジェクトを構成するためのポリゴンの座標等を計算する。さらに、レンダリング処理により、この３次元オブジェクトを仮想的なカメラで撮影することにより得られる画像を生成するための計算、すなわち透視変換（３次元オブジェクトを構成する各ポリゴンの頂点を仮想的なカメラスクリーン上に投影した場合における座標値の計算など）を計算する。最終的に得られた画像データをフレームバッファ上へ書き込む。そして、ＧＰＵ３０２は、この作成した画像に対応するビデオ信号を出力する。
【００３９】
サウンドプロセッサ３１２は、ＡＤＰＣＭ（Adaptive Differential Pulse Code Modulation）復号機能、オーディオ信号再生機能、信号変調機能等を備えている。ＡＤＰＣＭ復号機能とは、当該サウンドプロセッサ３１２に内蔵或いは外付けされた図示しないサウンドバッファに記憶されている波形データを読み出すことで、効果音等のオーディオ信号を再生して出力する機能である。信号変調機能とは、上記サウンドバッファに記憶されている波形データから、楽音や効果音等のオーディオ信号を発生する、所謂サンプリング音源としても動作する。
【００４０】
以上のような構成を有するゲーム機２００は、例えば電源が投入されると、マスクロム３１０からメインＣＰＵ３００用及び入出力プロセッサ３０４用のオペレーティングシステムプログラムが読み出される。メインＣＰＵ３００と入出力プロセッサ３０４は、それぞれ対応したオペレーティングシステムプログラムを実行する。これにより、メインＣＰＵ３００は、ゲーム機２００の各部を統括的に制御する。また、入出力プロセッサ３０４は、コントローラ２０２やメモリカード３２６等との間の信号の入出力を制御する。また、メインＣＰＵ３００は、オペレーティングシステムプログラムを実行すると、まず動作確認等の初期化処理をする。つづいて光ディスク再生部３０６を制御して光ディスクに記録されているゲーム等のアプリケーションプログラムを読み出し、メインメモリ３０８にロードした後、そのゲームアプリケーションプログラムを実行する。このゲームアプリケーションプログラムの実行により、メインＣＰＵ３００は、入出力プロセッサ３０４を介してコントローラ２０２から受け付けたユーザの指示に応じて、ＧＰＵ３０２やサウンドプロセッサ３１２を制御し、画像の表示や効果音、楽音の発生を制御する。
【００４１】
例えば光ディスクに記録された映画等を再生する場合、メインＣＰＵ３００は、入出力プロセッサ３０４を介してコントローラ２０２から受け付けたユーザからの指示（コマンド）にしたがってＧＰＵ３０２やサウンドプロセッサ３１２を制御し、光ディスクから再生された映画の映像の表示や効果音や音楽等の発生を制御する。
【００４２】
外部装置へのデータの送信が必要な場合、メインＣＰＵ３００は、入出力プロセッサ３０４およびイーサネット（例えばネットワークカード）３３０を介して通信網１８へデータを送出する。また、メインＣＰＵ３００は、外部装置から送信されたデータをイーサネット３３０および入出力プロセッサ３０４を介して受け付けて、適宜データ処理を実行する。
【００４３】
図４は、図１のコンテンツ推薦装置１２の内部回路構成を示す。なお上述したように、コンテンツ再生装置１４はＰＣであってもよく、その場合はコンテンツ再生装置１４の内部回路構成も同様になる。コンテンツ推薦装置１２は、メインＣＰＵ６００とグラフィックプロセッサユニット（ＧＰＵ）６０２と、入力部６０４と、出力部６０５と、ドライブ６１４と、メインメモリ６０８と、ロム６１０とを基本構成として備える。メインＣＰＵ６００は、ゲームや電子メール、Ｗｅｂブラウザ用のアプリケーション等の各種プログラムに基づいて、信号処理や内部構成要素を制御する。ＧＰＵ６０２は、画像処理を行う。
【００４４】
これらの各部は、主にバスライン６２２等を介してそれぞれ相互に接続されている。バスライン６２２には、さらに、入出力インタフェースが接続されている。入出力インタフェースには、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部６３４、ディスプレイやスピーカなどよりなる出力部６０５、キーボードやマウス、マイクロホンなどよりなる入力部６０４、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等のインタフェースや、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮのネットワークインタフェースなどよりなる通信部６３０、磁気ディスク、光ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体６２６を駆動するドライブ６１４が接続される。
【００４５】
メインＣＰＵ６００は、ハードディスク等に記録されているオペレーティングシステムプログラムを実行することにより、装置全体の動作を制御する。また、メインＣＰＵ６００は、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ等の光ディスクから読み出されてメインメモリ６０８にロードする。通信ネットワークを介してダウンロードされた、各種アプリケーションプログラム等を実行し、ゲームや電子メールの作成編集、Ｗｅｂページの閲覧等の動作を制御する。
【００４６】
またメインＣＰＵ６００は、入出力インタフェース６３２を介して得られるユーザの操作に応じた入力部６０４からの信号や、リムーバブル記録媒体６２６等からのデータの入出力、その他、通信部６３０におけるデータの入出力やドライブ６１４を制御する。
【００４７】
ＧＰＵ６０２は、座標変換等を処理するジオメトリトランスファエンジンの機能と、レンダリングプロセッサの機能とを有し、メインＣＰＵ６００からの描画指示に従って描画を行い、描画された画像を図示しないフレームバッファに格納する。すなわち例えば、光ディスクに記録されている各種アプリケーションプログラムがゲームのように所謂３次元（３Ｄ）グラフィックを利用するものである場合、当該ＧＰＵ６０２は、ジオメトリ演算処理により、３次元オブジェクトを構成するためのポリゴンの座標等を計算等する。さらに、レンダリング処理により、この３次元オブジェクトを仮想的なカメラで撮影することにより得られる画像を生成するための計算、すなわち透視変換（３次元オブジェクトを構成する各ポリゴンの頂点を仮想的なカメラスクリーン上に投影した場合における座標値の計算など）を行う。最終的に得られた画像データをフレームバッファ上へ書き込む。そして、ＧＰＵ６０２は、この作成した画像に対応するビデオ信号を出力する。
【００４８】
以上のような構成を有するＰＣは、例えば電源が投入されると、記憶部６３４の一部である不揮発メモリからＢＩＯＳを読み込んで初期化を実行し、続いてオペレーティングシステムプログラムが読み出され、メインＣＰＵ６００はオペレーティングシステムプログラムを実行する。これにより、メインＣＰＵ６００は、ＰＣの各部を統括的に制御する。
【００４９】
図５は、図１のコンテンツ推薦装置１２においてユーザに推薦するコンテンツを決定する処理の概要を示す。同図では、推薦情報を提供すべきユーザ（以下、「推薦先ユーザ」とも呼ぶ。）に対する推薦コンテンツの決定過程を、１つの入力データに着目して説明する。この例での入力データは、コンテンツ再生装置１４において各コンテンツが起動された回数を示す情報（以下、単に「起動回数」と呼ぶ。）である。
【００５０】
まずクラスタリング処理として、複数のユーザと複数のコンテンツとを縦横の軸としたマトリクス表であり、各セルにユーザのコンテンツ起動回数が設定されたＢＦ（Boot Frequency）マトリクスを設定する。そして、複数のユーザのそれぞれを４個のクラスタのいずれかにクラスタリングして、４個のクラスタを含む第１のクラスタセットを生成する。同様に、各ユーザを８個のクラスタのいずれかにクラスタリングして、８個のクラスタを含む第２のクラスタセットを生成し、また、各ユーザを１６個のクラスタのいずれかにクラスタリングして、１６個のクラスタを含む第３のクラスタセットを生成する。すなわち、内包するクラスタ数が異なる複数種類のクラスタセットを生成する。
【００５１】
次に人気コンテンツ決定処理として、第１〜第３のクラスタセットのそれぞれについて、推薦先ユーザが所属するクラスタ（以下、「ユーザクラスタ」とも呼ぶ。）内での人気順位を決定する。そして、推薦コンテンツ決定処理として、第１〜第３のクラスタセット内のユーザクラスタでの人気順位を、各クラスタセットにおけるクラスタリングが有効なものほど大きな重み（Ｗ１〜Ｗ３）をつけて集計し、最終的に推薦先ユーザに対するコンテンツの推薦順位を決定する。
【００５２】
図６は、図１のコンテンツ推薦装置１２においてユーザに推薦するコンテンツを決定する処理の概要を示す。同図では、第１実施形態での推薦コンテンツの決定過程を示しており、複数種類の入力データのそれぞれに対して、図５のクラスタ決定処理、人気コンテンツ決定処理、推薦コンテンツ決定処理を実行する。なお第１実施形態での入力データは、３種類の入力データと、２種類の集計期間の組み合わせである合計６種類である。３種類の入力データは、（１）上記の起動回数と、（２）コンテンツ再生装置１４において各コンテンツが再生された期間を示す情報（以下、単に「再生期間」と呼ぶ。）と、（３）コンテンツ再生装置１４において一回以上再生されたコンテンツ、言い換えれば一度でも利用されたことのあるコンテンツを示す情報（以下、単に「再生済タイトル」と呼ぶ。）である。また集計期間は、（１）短期、例えば３ヶ月間と、（２）長期、例えば１年間である。
【００５３】
図７は、図１のコンテンツ推薦装置１２の機能構成を示すブロック図である。コンテンツ推薦装置１２は、各種データを格納するための記憶領域として、利用状況保持部２０と、推薦情報保持部２２と、コンテンツ情報保持部２４とを備える。さらに、各種データ処理を実行するための機能ブロックとして、利用状況取得部２６と、クラスタリング部２８と、人気コンテンツ決定部３０と、有効性判定部３２と、推薦コンテンツ決定部３４と、要求受付部３６と、推薦情報提供部３８とを備える。
【００５４】
本明細書のブロック図において示される各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵやメモリ、ＨＤＤをはじめとする素子や電子回路、機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ブロック図においては、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。例えば、図７の各機能ブロックはプログラムモジュールとして図４のリムーバブル記録媒体６２６に格納されて、記憶部６３４へインストールされてよい。また、図７のデータ処理に関する各機能ブロックは、メインメモリ６０８へ適宜ロードされて、メインＣＰＵ６００やＧＰＵ６０２により実行されてもよい。
【００５５】
利用状況保持部２０は、複数のユーザのそれぞれによるコンテンツの利用状況を示す情報を保持する。利用状況保持部２０は、複数のユーザのそれぞれに対応づけて、各コンテンツの利用状況、具体的には図６で示した短期および長期の起動回数、短期および長期の再生期間、短期および長期の再生済タイトルの６種類のデータを保持する。なお、ユーザによるコンテンツの利用状況は、コンテンツ再生装置１４におけるコンテンツの利用状況と同義であり、以下のユーザに関する処理は、コンテンツ再生装置１４に関する処理と置き換えても成立する。
【００５６】
推薦情報保持部２２は、推薦コンテンツ決定部３４により決定されたユーザに推薦すべきコンテンツに関する情報を保持する。推薦情報保持部２２は、複数のユーザそれぞれのＩＤに対応づけて各ユーザへ推薦すべきコンテンツのＩＤを保持する。推薦情報保持部２２は、各ユーザへの推薦順位が上位のコンテンツのＩＤを保持してもよい。
【００５７】
コンテンツ情報保持部２４は、複数のコンテンツのそれぞれに関する各種情報を保持する。第１実施形態では、各コンテンツのＩＤと対応づけてそのタイトル（ゲームタイトル）名と、プロバイダ名と、サムネイル画像のデータとを少なくとも保持する。
【００５８】
利用状況取得部２６は、ユーザによるコンテンツの利用状況を示す情報をコンテンツ再生装置１４から定期的に収集して利用状況保持部２０に格納する。例えば、コンテンツ再生装置１４には自装置でのコンテンツの利用状況を定期的にコンテンツ推薦装置１２へレポートするアプリケーションがインストールされてもよい。そのアプリケーションは定期的に起動され、コンテンツ再生装置１４において、短期および長期の起動回数、短期および長期の再生期間、短期および長期の再生済タイトルを、イーサネット３３０を介して利用状況取得部２６へ送信してもよい。利用状況取得部２６は、通信部６３０を介して、コンテンツ再生装置１４から送信された６種類の利用状況データを取得してもよい。
【００５９】
クラスタリング部２８は、図５のクラスタリング処理を実行し、まず利用状況保持部２０に保持された上記６種類の利用状況データを参照して、それぞれの利用状況データに対応するマトリクス表を生成する。具体的には、複数のユーザと複数のコンテンツとを縦横の軸として、各セルに短期起動回数が設定された短期ＢＦマトリクスと、各セルに長期起動回数が設定された長期ＢＦマトリクスとを生成する。また、各セルに短期再生期間が設定された短期ＰＴ（Play Time）マトリクスと、各セルに長期再生期間が設定された長期ＰＴマトリクスとを生成する。また、各セルに短期再生済タイトルが設定された短期ＵＴ（User Title）マトリクスと、各セルに長期再生済タイトルが設定された長期ＵＴマトリクスを生成する。
【００６０】
図８は、短期ＢＦマトリクスの例を示す。縦軸にはユーザ１からユーザＵが配置され、横軸にはゲームタイトル１からゲームタイトルＴが配置される。例えば、ユーザ数は数万から数十万のオーダとなり、ゲームタイトル数は数千のオーダとなりうる。同図の各セルには短期起動回数が設定されており、例えば、直近３ヶ月間にユーザ１はゲームタイトル１を５回起動し、ゲームタイトル２を１０回起動したことを示している。なお、短期ＵＴマトリクスと長期ＵＴマトリクスの各セルには、コンテンツが一度でも再生済であれば「１」が設定され、未再生であれば「０」が設定されてもよい。
【００６１】
ここで、複数のゲームタイトルのそれぞれは、各ゲームタイトルに関する属性にもとづいて第１のクラスタセットに対応する４個のクラスタのいずれかに予め分類されている。また、第２のクラスタセットに対応する８個のクラスタのいずれかに予め分類されている。さらにまた、第３のクラスタセットに対応する１６個のクラスタのいずれかに予め分類されている。例えば、ゲームの内容が類似するゲームタイトル、ジャンルが類似するゲームタイトル、発売日が類似するゲームタイトル等の基準により予め分類されてもよい。
【００６２】
クラスタリング部２８は、各利用状況に対応するマトリクスを参照して、ＰＬＳＡにもとづく次元削減を実行することにより、ユーザのクラスタリングを実行する。図９は、次元削減された短期ＢＦマトリクスの例として、図８の横軸であったゲームタイトル１〜Ｔが４個の潜在次元に圧縮された例を示している。図９の各セルにはユーザの潜在次元の確率が設定されており、クラスタリング部２８は、各ユーザを潜在次元の確率が最大のクラスタへ分類する。クラスタ数が８もしくは１６の場合も同様である。
【００６３】
クラスタリング部２８におけるクラスタリング処理を詳細に示す。ここでは、１種類のマトリクス（例えば短期ＢＦマトリクス）に対する処理を示している。なお、複数のユーザのそれぞれをｕｉ、ｉ＝１・・・Ｕとし、複数のゲームタイトルのそれぞれをｔｊ、ｊ＝１・・・Ｔとする。また、潜在変数（クラスタセットにおけるクラスタ数）をｚｋ、ｋ＝１・・・Ｚとする。
【００６４】
クラスタリング部２８は、マトリクスのデータにＰＬＳＡを適用することにより、ｐ（ｕｉ｜ｚｋ）、ｐ（ｔｊ｜ｚｋ）、ｐ（ｚｋ）を算出する。ｐ（ｕｉ｜ｚｋ）は各潜在変数に対する各ユーザの条件付き出現確率、ｐ（ｔｊ｜ｚｋ）は各潜在変数に対する各ゲームタイトルの条件付き出現確率、ｐ（ｚｋ）は各潜在変数の出現確率を示す。
ユーザｕｉの所属するクラスタｃｉでは、そのユーザｕｉに対してｐ（ｕｉ）が一定であるため、
ｃｉ＝ａｒｇｋｍａｘ  ｐ（ｚｋ，ｕｉ）＝ａｒｇｋｍａｘ  ｐ（ｚｋ｜ｕｉ）
＝ａｒｇｋｍａｘ  ｐ（ｕｉ｜ｚｋ）ｐ（ｚｋ）が成立する。
クラスタリング部２８は、上記を満たすｚｋを、ユーザｕｉの所属するクラスタｃｉとして決定する。なお、図９は、ｐ（ｚｋ｜ｕｉ）を図示したものである。
【００６５】
人気コンテンツ決定部３０は、図５の人気コンテンツ決定処理を実行する。人気コンテンツ決定部３０は、第１〜第３のクラスタセットにおける各クラスタについて、所属するユーザによる短期再生済タイトルを利用状況保持部２０から取得する。そして、各ユーザの短期再生済タイトルの集計値（例えば、直近３ヶ月間に各ゲームタイトルを一回以上再生したコンテンツ再生装置１４の合計数）にもとづいて各コンテンツの人気の度合いを決定する。具体的には、短期再生済タイトルの集計値が大きいコンテンツほど高い人気順位を付与する。そして、各コンテンツに対して、その人気順位に応じて予め定められたポイント（例えば１位は１００ポイント、２位は９０ポイント、３位は８０ポイント・・・等、以下「タイトルポイント」とも呼ぶ。）を付与する。
【００６６】
変形例として、人気コンテンツ決定部３０は、短期再生済タイトルの集計値そのものを人気の度合いを示すタイトルポイントとして各コンテンツへ付与してもよい。また、短期起動回数に代えて長期起動回数の集計値や、短期起動回数と長期起動回数の集計値の平均に応じて各コンテンツの人気の度合いを決定してもよい。また、人気コンテンツ決定部３０は、クラスタ内の全ユーザに占める再生済ユーザ数の比率（以下、「再生者率」とも呼ぶ。）を算出してもよい。そして、相対的に再生者率が高いコンテンツには相対的に再生者率が低いコンテンツよりも大きなタイトルポイントを付与してもよい。また再生者率が高いコンテンツほど大きなタイトルポイントを付与してもよい。
【００６７】
有効性判定部３２は、第１〜第３のクラスタセットのそれぞれについて、コンテンツとクラスタとの相関性を評価し、その相関が高いものほど有効なクラスタリングであると判定し、クラスタリングの有効性に応じた重みを各クラスタセットへ設定する。言い換えれば、コンテンツが決まればクラスタが決まるという関係（例えば依存性や因果性）が強いものほど有効なクラスタリングであると判定し、また、クラスタリングの有効性が高いクラスタセットほど大きな重みを設定する。これは、コンテンツとクラスタとの相関が高いクラスタリングが行われた場合、行動や嗜好が類似するユーザが同一のクラスタへ分類されやすい（すなわちクラスタリングの精度が高い）という本発明者の知見にもとづいている。
【００６８】
有効性判定部３２における有効性判定処理を詳細に示す。第１実施形態の有効性判定部３２は、クラスタ（Ｚ）とゲームタイトル（Ｔ）間の相関を示す指標として、各タイトルに対するクラスタの条件付きエントロピーＨ（Ｚ，Ｔ）またはＨ（Ｚ｜Ｔ）を算出する。エントロピーが高いほど相関は低くなるため、有効性判定部３２は、エントロピーＨ（Ｚ，Ｔ）またはＨ（Ｚ｜Ｔ）が低いほど有効なクラスタリングであると判定し、クラスタセットへの重み付けを大きく設定する。クラスタセットへの重み付けの値は予め定められていてよく、大きい順に例えば５０・２５・１０・５・２・１であってもよい。
【００６９】
上述したユーザのクラスタリングのためのＰＬＳＡにもとづく次元削減では、ユーザと潜在変数の関係が算出されるとともに、ゲームタイトルと潜在変数の関係も算出される。図１０は、次元削減された短期ＢＦマトリクスの例として、縦軸がゲームタイトル１〜Ｔ、横軸が４個の潜在次元に圧縮された例を示している。図１０の各セルにはゲームタイトルの出現確率が設定されている。すなわち、元のマトリクスのデータにＰＬＳＡを適用することにより、ｐ（ｚｋ，ｔｊ）、ｐ（ｚｋ｜ｔｊ）、ｐ（ｔｊ）も算出される。図１０は、ｐ（ｚｋ｜ｔｊ）を図示したものである。
【００７０】
図１０のＺ１およびＺ２のように特定の一部のゲームタイトルの出現確率が他と比べて高いほど、言い換えればゲームタイトルの出現確率の偏りが大きく、その分散が大きいほど、エントロピーは小さくなる。一方で、図１０のＺ３およびＺ４のようにゲームタイトルの出現確率が比較的均一である場合、言い換えればゲームタイトルの出現確率の偏りが小さく、その分散が小さいほど、エントロピーは大きくなる。したがって、有効性判定部３２は、Ｚ１やＺ２のようにゲームタイトルの出現確率の偏りが大きいクラスタを数多く含むクラスタセットほど、そのエントロピーＨ（Ｚ，Ｔ）またはＨ（Ｚ｜Ｔ）を低く算出する。
【００７１】
具体的には、Ｈ（Ｚ，Ｔ）＝Σｋ，ｊ（ｐ（ｚｋ，ｔｊ）ｌｏｇｐ（ｚｋ，ｔｊ））と算出してもよい。
また、Ｈ（Ｚ｜Ｔ）＝Σｊ（ｐ（ｔｊ）Ｈ（Ｚ｜ｔｊ））
＝−Σｊ（ｐ（ｔｊ）Σｋ（ｐ（ｚｋ｜ｔｊ）ｌｏｇｐ（ｚｋ｜ｔｊ））と算出してもよい。
エントロピーの最大値をＨｍａｘとすると、各クラスタセットのエントロピーを正規化するために、（Ｈｍａｘ−Ｈ（Ｚ，Ｔ））／Ｈｍａｘもしくは（Ｈｍａｘ−Ｈ（Ｚ｜Ｔ））／Ｈｍａｘが大きいほど、有効なクラスタリングであると判定してもよい。
【００７２】
推薦コンテンツ決定部３４は、図５の推薦コンテンツ決定処理を実行し、複数のユーザのそれぞれに対するコンテンツの推薦順位を決定する。具体的には、図６で示す１８種類のクラスタセットのそれぞれで、ある特定のユーザが所属するクラスタ（以下、「ユーザクラスタ」とも呼ぶ。）を識別する。そして、各ユーザクラスタのタイトルポイントを、各クラスタセットの有効性にもとづく重みを加味して集計し、集計されたタイトルポイントが大きいコンテンツほど高い推薦順位を付与する。既述したように、有効性が高いクラスタセットにおけるタイトルポイントほど大きな重みを付与して集計する。推薦コンテンツ決定部３４は、ユーザごとに推薦コンテンツ決定処理を実行し、推薦順位が上位のコンテンツを示す情報（ＩＤ等）を各ユーザに対応づけて推薦情報保持部２２へ格納する。
【００７３】
例えば、推薦コンテンツ決定部３４は、人気コンテンツ決定部３０により決定された各ユーザクラスタにおけるタイトルポイントに、有効性判定部３２により決定された各クラスタセットの重みを乗じた結果をゲームタイトルごとに集計してもよい。また、タイトルポイントの集計結果が上位のコンテンツであり、コンテンツ再生装置１４に対して推薦コンテンツとして一時に提示するコンテンツ数だけ、その識別情報を推薦情報保持部２２へ格納してもよい。第１実施形態では、推薦順位が１０位内のコンテンツの情報を、その順位とともに推薦情報保持部２２へ格納することとする。
【００７４】
要求受付部３６は、通信部６３０を介して、推薦情報の取得を要求するデータ（以下、「推薦情報要求」とも呼ぶ。）をコンテンツ再生装置１４から受け付ける。推薦情報要求では、コンテンツ再生装置１４のユーザＩＤと、コンテンツ再生装置１４に表示される画面ＩＤとが指定される。画面ＩＤには、後述するメニュー画面のＩＤや、オンラインストアでのコンテンツ詳細画面のＩＤが含まれる。
【００７５】
推薦情報提供部３８は、推薦情報要求で指定されたユーザＩＤに対応する推薦コンテンツのＩＤを推薦情報保持部２２から取得する。そして、推薦情報要求で指定された画面ＩＤで必要なコンテンツの情報を、推薦コンテンツのＩＤをキーとしてコンテンツ情報保持部２４から取得する。例えば、メニュー画面が指定された場合は、推薦コンテンツのサムネイル画像のデータを取得し、オンラインストアでのコンテンツ詳細画面が指定された場合は、さらにコンテンツのタイトル名やプロバイダ名を取得する。推薦情報提供部３８は、コンテンツ情報保持部２４から取得したコンテンツの情報を推薦情報として、通信部６３０を介してコンテンツ再生装置１４へ提供する。
【００７６】
なお推薦情報提供部３８は、予め定められた数の推薦コンテンツを含む推薦情報をコンテンツ再生装置１４へ提供してもよい。また、コンテンツ再生装置１４の表示画面のレイアウト（表示可能なコンテンツ数）に応じた数の推薦コンテンツを含む推薦情報をコンテンツ再生装置１４へ提供してもよい。第１実施形態では、推薦順位が１〜５位のコンテンツに関する推薦情報と、推薦順位が６〜１０位のコンテンツに関する推薦情報とを適宜切り替えてコンテンツ再生装置１４へ提供することとする。これにより、変化のある推薦情報をコンテンツ再生装置１４へ提供しやすくなる。
【００７７】
推薦情報提供部３８によりコンテンツ再生装置１４へ提供された推薦情報は、コンテンツ再生装置１４のＧＰＵ３０２等を介してテレビジョンモニタ２０４へ表示される。以下、コンテンツ再生装置１４側での推薦情報の表示例を説明する。
【００７８】
図１１は、メニュー画面における推薦情報の表示例を示す。このメニュー画面３５０は、コンテンツ再生装置１４の基本画面として、その起動時やコンテンツ再生の終了時等に表示される。メニュー画面３５０では、大カテゴリを選択するためのアイコンが水平に配置され、例えばゲームを選択するためのゲームアイコン３５２や、インターネットに接続するためのインターネットアイコン３５４等が含まれる。また、小カテゴリを選択するためのアイコンが垂直に配置される。ここで、ゲームアイコン３５２の小カテゴリにはインストール済のゲームを選択するアイコンとともに、オンラインストアへアクセスするためのストアアイコン３５６が表示される。ストアアイコン３５６が選択されると、推薦コンテンツ表示領域３５８に、オンラインストアのトップページを表示させるためのストア入口アイコン３６０とともに、コンテンツ推薦装置１２からコンテンツ再生装置１４へ提供された推薦コンテンツのサムネイル３６２が表示される。
【００７９】
図１２は、オンラインストアにおけるコンテンツ詳細画面の表示例を示す。このコンテンツ詳細画面３７０は、オンラインストアにおいて特定のコンテンツの詳細表示が要求された場合や、図１１の推薦コンテンツ表示領域３５８において特定のサムネイル３６２が選択された場合に表示される。選択コンテンツ表示領域３７２は、コンテンツのタイトルや詳細情報、価格、サムネイル画像、購入のためのボタン等が表示される領域であり、その表示データはオンラインストアサーバ１６により提供される。推薦コンテンツ表示領域３７４には、コンテンツ推薦装置１２から提供された推薦情報が表示される。同図では、５つの個別コンテンツ表示領域３７６のそれぞれに、推薦コンテンツのサムネイル画像やタイトル、プロバイダ名等が表示される。
【００８０】
以上の構成による動作を以下説明する。
図１３は、コンテンツ推薦装置１２の動作を示すフローチャートである。本明細書のフローチャートにおいては、各部の処理手順を、ステップを意味するＳ（Ｓｔｅｐの頭文字）と数字との組み合わせによって表示する。また、Ｓと数字との組み合わせによって表示した処理で何らかの判断処理が実行され、その判断結果が肯定的であった場合は、Ｙ（Ｙｅｓの頭文字）を付加して、例えば、（Ｓ１０のＹ）と表示し、逆にその判断結果が否定的であった場合は、Ｎ（Ｎｏの頭文字）を付加して、（Ｓ１０のＮ）と表示する。
【００８１】
コンテンツ再生装置１４からコンテンツの利用状況が通知されると（Ｓ１０のＹ）、利用状況取得部２６は利用状況保持部２０に保持された利用状況データを逐次更新する（Ｓ１２）。その通知がなければ（Ｓ１０のＮ）、Ｓ１２はスキップされる。推薦情報の更新タイミングになると（Ｓ１４のＹ）、クラスタリング部２８は、６種の利用状況データのそれぞれにもとづいてユーザのクラスタリングを実行し、各利用状況データに対応する第１〜第３のクラスタセットを生成する（Ｓ１６）。この更新タイミングは、所定日時へ到達したことでもよく、前回の更新から所定期間が経過したことでもよい。
【００８２】
有効性判定部３２は、クラスタセットごとにクラスタリングの有効性を判定し、各クラスタセットに対して重みを付与する（Ｓ１８）。人気コンテンツ決定部３０は、各クラスタセットの各クラスタにおいてコンテンツの人気順位を決定する（Ｓ２０）。推薦コンテンツ決定部３４は、推薦相手のユーザが所属するユーザクラスタを各クラスタセットで特定し、各ユーザクラスタでのコンテンツの人気順位を、各クラスタセットの重みを加味して集計する。そして、各ユーザへのコンテンツの推薦順位を決定して推薦情報保持部２２へ格納する（Ｓ２２）。推薦情報の更新タイミングでなければ（Ｓ１４のＮ）、Ｓ１６〜Ｓ２２はスキップされる。
【００８３】
要求受付部３６がコンテンツ再生装置１４から推薦情報要求を受け付けると（Ｓ２４のＹ）、推薦情報提供部３８は、推薦情報保持部２２およびコンテンツ情報保持部２４を参照して、コンテンツ再生装置１４のユーザに対する推薦コンテンツを示す推薦情報を設定する（Ｓ２６）。推薦情報提供部３８は、推薦情報のデータをコンテンツ再生装置１４へ送信することにより、ユーザへの推薦コンテンツをコンテンツ再生装置１４側で表示させる（Ｓ２８）。推薦情報要求を受け付けなければ（Ｓ２４のＮ）、Ｓ２６およびＳ２８をスキップする。
【００８４】
第１実施形態のコンテンツ推薦装置１２によれば、推薦相手のユーザが所属するユーザクラスタにおける各コンテンツの人気度合いを、クラスタリングの有効性を加味して評価して最終的な推薦コンテンツを決定する。これにより、クラスタリングが有効なものか否かに応じて推薦コンテンツの内容やその提示可否を調整可能になり、推薦コンテンツの精度を高めることができる。なお、第１実施形態では複数種類のクラスタセットを設定することとしたが、１つのクラスタセットのみを設定する場合でも、クラスタリングの有効性を評価することは有用である。例えば、クラスタリングの有効性が高い場合は、ユーザクラスタの人気度合いにもとづいて推薦コンテンツを決定し、クラスタリングの有効性が低い場合は、他の手段（販売促進対象のゲームタイトルを静的に設定する等）により推薦コンテンツを決定してもよい。
【００８５】
またコンテンツ推薦装置１２によれば、コンテンツ利用に関する複数種類の入力データをもとにクラスタリングを実施し、それぞれの入力データに応じて複数種類のクラスタセットを生成する。そして、各クラスタセットの有効性に応じた重みを動的に付与して、ユーザクラスタでのコンテンツの人気度合いを集計し、推薦コンテンツを決定する。これにより、有効性が高いクラスタリング結果のユーザクラスタほど、そのユーザクラスタにおける人気度合いが最終的な推薦コンテンツに反映されることになる。このように、複数態様のクラスタリングを実行して、結果として有効であったクラスタリングを推薦コンテンツに重く反映させることで、有効なクラスタリングの態様を予め画一的に決定することは困難であっても推薦コンテンツの精度を高めることができる。
【００８６】
またコンテンツ推薦装置１２によれば、各クラスタでのコンテンツの人気度合い（すなわちタイトルポイント）が、コンテンツ再生装置１４において再生済のコンテンツ（すなわち再生済タイトル）にもとづいて決定される。コンテンツの起動回数や再生期間はコンテンツの内容やジャンルにより傾向が異なるため、複数種類のコンテンツを公平に評価することは難しい場合がある。これに対して、再生済タイトルで評価することにより、複数種類のコンテンツを公平に評価して各々の人気度合いを決定しやすくなる。
【００８７】
なお、クラスタリングの入力データや、その集計期間、クラスタセットが内包するクラスタ数は適宜見直され、また、新たな種類の入力データや、集計期間、クラスタセットが適宜追加されてもよい。このように、運用者による効果の評価に応じて、推薦コンテンツを決定するための仕組みを柔軟に変更可能な推薦情報提供システム１００が実現される。例えば、クラスタリングの入力データとして、コンテンツに対するユーザの評価度合いや、コンテンツの進行状況（例えばゲームにおける達成率等）が追加されてもよい。
【００８８】
以上、本発明を第１の実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。以下、変形例を示す。
【００８９】
第１の変形例を説明する。上記第１実施形態では、有効性判定部３２が、クラスタリングの有効性を判定して、クラスタセットの重みを動的に決定した。変形例では、クラスタセットの重みは、推薦情報提供システム１００の運用者により予め静的に定められてもよい。例えば、クラスタセットの属性を考慮した重みが定められていてもよい。
【００９０】
図１４は、クラスタセットへの重み付けの設定例を示す。同図の重みＩＤは、図６のＷ１〜Ｗ１８に対応する。図１４の例では、集計期間が同じ場合には内包するクラスタ数が少ないクラスタセットほど大きな重み付け値が付与される。これにより、おおまかなユーザ分類におけるコンテンツの人気度合いに重点を置きつつ、詳細なユーザ分類におけるコンテンツの人気度合いも加味することができる。おおまかなユーザ分類で人気のコンテンツは、嗜好がおおまかに類似する多数のユーザが支持するコンテンツである。その一方、詳細なユーザ分類において人気のコンテンツは、嗜好が細分化された比較的少数のユーザが支持するコンテンツである。そのため、おおまかなユーザ分類で人気のコンテンツを重く評価する方が、結果として推薦コンテンツの精度が高まるという本発明者の知見にもとづいている。
【００９１】
また図１４の例では、クラスタ数が同じ場合には長期よりも短期のクラスタセットへ大きな重み付けが付与される。直近で人気のコンテンツの方がユーザの購買意欲をより刺激し、また、推薦コンテンツの内容も比較的変動しやすいという本発明者の知見にもとづいている。なお、クラスタセットの重みは、コンテンツ推薦装置１２による推薦情報提供の効果を判断した運用者が適宜見直すこともできる。
【００９２】
第２の変形例を説明する。上記第１実施形態では、有効性判定部３２は、各タイトルに対するクラスタのエントロピーＨ（Ｚ，Ｔ）もしくはＨ（Ｚ｜Ｔ）を用いてクラスタＺとタイトルＴの相関度合いを判定した。変形例では、エントロピーに代えて相互情報量Ｉ（Ｚ；Ｔ）を用いてクラスタＺとタイトルＴの相関度合いを判定してもよい。
具体的には、有効性判定部３２は、以下の数１で示すように相互情報量Ｉ（Ｚ；Ｔ）を求めてもよい。また、相互情報量が大きいほどＺとＴの強い相互依存性を示すため、相互情報量が大きいほど有効なクラスタリングであると判定してもよい。
【数１】
0005445339.tif 000002
なお、相互情報量を正規化するために、有効性判定部３２は、相互情報量Ｉ（Ｚ；Ｔ）をエントロピーＨ（Ｚ）で割った値を算出し、その値が大きいほど有効なクラスタリングであると判定してもよい。
【００９３】
第３の変形例を説明する。有効性判定部３２は、相関度Ｉ（Ｚ；Ｔ）／Ｈ（Ｚ，Ｔ）、すなわちエントロピーに対する相互情報量の比率を用いてクラスタＺとタイトルＴの相関度合いを判定してもよい。また、上記相関度が大きいほど有効なクラスタリングであると判定してもよい。
【００９４】
第４の変形例を説明する。上記第１実施形態では、人気コンテンツ決定部３０が、コンテンツ再生装置１４における再生済タイトル数をクラスタごとに集計して、各クラスタにおける各コンテンツの人気順位を決定した。そして、その人気順位に応じたタイトルポイントを各コンテンツに付与することとした。人気順位の決定に関する変形例として、各クラスタにおける各タイトルの相関度合い、例えば、出現確率ｐ（ｔi｜ｚｋ）に応じて各タイトルの人気順位を決定してもよい。具体的には、あるクラスタとの相関が高いタイトルほど、例えば、あるクラスタにおいて出現確率が高いタイトルほど、そのクラスタで高い人気順位を付与してもよい。
【００９５】
また、特定のクラスタに集中しているタイトルの人気順位を上げるために、各クラスタにおける各タイトルの出現確率ｐ（ｔi｜ｚｋ）を、特定のタイトルについてのクラスタセットでのエントロピーＨ（Ｚ｜tｊ）により重み付けしてもよい。例えば、あるクラスタにおいてｐ（tｊ｜ｚｋ）×（Ｈｍａｘ−Ｈ（Ｚ｜tｊ））が大きいタイトルほど、クラスタでの出現確率が高い一方でクラスタセットでのエントロピーは低いため、そのクラスタで高い人気順位を付与してもよい。
【００９６】
また、タイトルポイントの付与に関する変形例として、上記の出現確率や、その出現確率をクラスタセットでのエントロピーで重み付けした値そのものをタイトルポイントとして各コンテンツに付与してもよい。
【００９７】
第５の変形例を説明する。上記第１実施形態では特に言及していないが、推薦コンテンツ決定部３４は、各クラスタのタイトルポイントを集計することによりユーザへの推薦コンテンツを一旦決定した後、ユーザに関する属性情報や、ユーザによるコンテンツの利用状況、ビジネスルール等にしたがって、推薦コンテンツの内容をさらに調整してもよい。例えば、利用状況保持部２０を参照して、推薦先ユーザのコンテンツ再生装置１４において再生済のコンテンツはそのユーザへの推薦コンテンツから除外してもよい。また、コンテンツに対して設定された年齢制限を参照して、ユーザの年齢に応じて推薦すべきでないコンテンツはそのユーザの推薦コンテンツから除外してもよい。また、販売促進の対象コンテンツは、そのタイトルポイントによらず、推薦コンテンツに含めてもよい。
【００９８】
第６の変形例を説明する。上記第１実施形態では特に言及していないが、クラスタリング部２８によるクラスタリング処理は、推薦情報の更新とは非同期に（より低頻度で）行われてもよい。例えば、推薦情報の更新が日々行われる場合でも、クラスタリング処理は数日や１週間程度の間隔をおいて実行されてもよい。これにより、コンテンツ推薦装置１２の処理負荷を軽減できる。また、一旦決定されたクラスタリングセットをある程度の期間継続使用することで比較的安定した推薦内容を得ることができる。また、クラスタリング処理の非実行日には、クラスタリング処理（例えば図１３のＳ１６およびＳ１８）をスキップしてもよい。この場合、前回のクラスタリング処理において決定したクラスタセットと、最新の利用状況を用いて各クラスタでの各コンテンツの人気順位を更新し、ユーザへの推薦コンテンツを更新してもよい。これにより、コンテンツ推薦装置１２の処理負荷を軽減しつつ、ユーザに対する推薦情報の更新も実現できる。
【００９９】
第７の変形例を説明する。上記第１実施形態では特に言及していないが、コンテンツ推薦装置１２のクラスタリング部２８は、各ユーザのコンテンツ利用における習慣を示す情報（以下、「ＵＡＶ（User Activity Vector）」とも呼ぶ。）にもとづいてユーザをクラスタリングしてもよい。本変形例でのＵＡＶは、第１実施形態における起動回数・再生期間・再生済タイトルと同列のデータであり、所定周期で繰り返される所定期間（例えば、所定の時間帯や曜日）におけるコンテンツの利用頻度を示すものであるとする。
【０１００】
例えば、曜日別に集計されたＵＡＶとして、曜日ごとにコンテンツ再生装置１４においていずれかのコンテンツを再生した合計回数や合計時間が集計されて利用状況保持部２０に保持されてもよい。クラスタリング部２８は、ＵＡＶが示す各ユーザの曜日別の利用頻度（例えば７次元のベクトル値）にもとづいて、ｋ−ｍｅａｎｓ法等の公知のアルゴリズムにしたがってユーザをクラスタリングしてもよい。本変形例は、ユーザをクラスタリングする新たな指標を提案するものであり、クラスタリング後の処理（例えば、図１３のＳ１８以降）は上記第１実施形態と同様である。
【０１０１】
また時間帯別に集計されたＵＡＶとして、２４時間を８等分した３時間ごとに、コンテンツ再生装置１４におけるコンテンツ再生の合計回数や合計期間が集計されて利用状況保持部２０に保持されてもよい。クラスタリング部２８は、ＵＡＶが示す各ユーザの時間帯別の利用頻度（例えば８次元のベクトル値）にもとづいてユーザをクラスタリングしてもよい。
【０１０２】
また曜日および時間帯別に集計されたＵＡＶとして、曜日（７通り）と時間帯（ここでは８通りとする）の組み合わせである５６種類の期間ごとに、コンテンツ再生装置１４におけるコンテンツ再生の合計回数や合計期間が集計されて利用状況保持部２０に保持されてもよい。クラスタリング部２８は、ＵＡＶが示す５６次元のベクトルにもとづいてユーザをクラスタリングしてもよい。なお、５６次元のベクトルは一般的に疎な値になると考えられるため、Ｋ−ｍｅａｎｓ法等によるクラスタリングの前にＰＬＳＡによる次元削減が行われることが望ましい。
【０１０３】
この変形例によれば、ユーザのコンテンツ利用に関する習慣を加味して推薦情報を決定できる。例えば、推薦先ユーザへの推薦情報として、習慣が類似する他ユーザの間で人気のコンテンツを提示できる。なおＵＡＶは、コンテンツの内容を捨象して、種々のジャンルに亘って何らかのコンテンツを利用したという行動が記録されたものでもよく、コンテンツのジャンル（スポーツやＲＰＧ等）ごとに記録されたものでもよい。
【０１０４】
第８の変形例を説明する。コンテンツ推薦装置１２は、コンテンツ推薦装置１２による推薦情報を管理すべき管理者の端末から、推薦コンテンツの決定に対して調整を施すための調整データを受け付ける調整情報受付部をさらに備えてもよい。第１実施形態の推薦コンテンツ決定部３４は、クラスタセットの有効性に応じて付与すべき定められた重みを、管理者から受け付けられた調整データにしたがって更新する。この調整データは、例えば、各クラスタセットに付与すべき重みの分散を大きくするものでもよく、小さくするものでもよく、管理者の判断により設定される。
【０１０５】
また第１の変形例の推薦コンテンツ決定部３４は、クラスタセットが内包するクラスタ数にもとづく重みと、利用状況の集計期間にもとづく重みのそれぞれを、管理者から受け付けられた調整データにしたがって更新する。この調整データは、例えば、各クラスタセットに付与すべき重みの分散を大きくするものでもよく、小さくするものでもよい。また、重みの付与基準を逆転させるものでもよい。例えば、クラスタセットが内包するクラスタ数が多いほど大きな重みを付与するよう変更を指示するものでもよく、集計期間が長いほど大きな重みを付与するよう変更を指示するものでもよい。また、第１実施形態および第１の変形例の推薦コンテンツ決定部３４は、調整データが重みそのものを指定する場合、予め定められた重みに代えて、調整データが示す重みを優先して使用してもよい。
【０１０６】
この変形例によれば、各ユーザクラスタに対して付与すべき、予め定められた重みや、クラスタリングの有効性にもとづく計算により自動決定された重みを、管理者が適宜補正できる。これにより、コンテンツの販売に対する管理者の戦略を反映したコンテンツ推薦を実現できる。
【０１０７】
（第２の実施の形態）
図１５は、第２の実施の形態（以下、「第２実施形態」とも呼ぶ。）の推薦情報提供システムの構成を示す。第２実施形態の推薦情報提供システム１００は、第１実施形態の推薦情報提供システム１０に対応する構成であり、地域担当者端末１０４をさらに備える。以下、第１実施形態にて既述の内容は適宜省略する。
【０１０８】
コンテンツ推薦装置１０２は、第１実施形態のコンテンツ推薦装置１２に対応し、コンテンツの推薦情報の表示用データ（以下、単に「推薦表示画面」とも呼ぶ。）をコンテンツ再生装置１４へ提供する。そのハードウェア構成は図４に示したとおりである。
【０１０９】
地域担当者端末１０４は、日本・北米・欧州等の各地域でコンテンツの販売を担当している地域担当者がそれぞれ操作するＰＣ端末であり、そのハードウェア構成も図４に示したとおりである。地域担当者端末１０４は、地域担当者が定めた情報であり、各地域におけるコンテンツ推薦の態様を定めた情報（以下、「地域設定情報」とも呼ぶ）をコンテンツ推薦装置１０２へ送信する。この地域設定情報には、以下の３種類の情報が含まれる。
【０１１０】
（１）地域販促情報：
特定の地域における販売促進対象のコンテンツ（以下、「販促対象タイトル」とも呼ぶ。）を示す情報である。なお、販促対象タイトルには、複数種類の推薦コンテンツの中からユーザへの提示対象としてどの種類が選択されるかに関わらず、常にユーザに推薦すべき（推薦画面に含めるべき）コンテンツを示す「常時推薦タイトル」が含まれる。
（２）地域レイアウト情報：
特定の地域における推薦表示画面のレイアウトを示す情報である。具体的には、推薦表示画面での推薦コンテンツの配置態様を定める。
（３）地域切替規則：
特定の地域においてユーザに提供する推薦情報の種類と、その種類を切り替える条件となる切替間隔、言い換えれば特定の種類の推薦情報を提供する継続期間を定めた情報である。
【０１１１】
なお、図１５では地域担当者端末１０４を１つ描いているが、推薦情報提供システム１００は、複数の地域担当者に対応する複数の地域担当者端末１０４を備えてもよいことはもちろんである。
【０１１２】
図１６は、図１５のコンテンツ推薦装置１０２の機能構成を示すブロック図である。コンテンツ推薦装置１０２は、各種データを格納するための記憶領域として、切替規則保持部１１０と、販促情報保持部１１２と、レイアウト保持部１１４と、タイトル属性保持部１１６と、推薦履歴保持部１１８と、再生済タイトル保持部１２０と、地域別人気保持部１２２と、クラスタ別人気保持部１２４と、利用関連情報保持部１２６と、マトリクス保持部１２８と、推薦情報保持部１３０と、コンテンツ情報保持部１３２と、ユーザ情報保持部１４４とを備える。さらに、各種データ処理の実行のための機能ブロックとして、地域設定取得部１３４と、ログ取得部１３６と、ログ解析部１３８と、クラスタ分析部１４０と、有効性判定部１４１と、推薦コンテンツ決定部１４２と、要求受付部１４６と、選択部１４８と、表示態様決定部１５０と、推薦情報提供部１５２とを備える。
【０１１３】
図１６の各機能ブロックは、プログラムモジュールとして図４のリムーバブル記録媒体６２６に格納されて、記憶部６３４へインストールされてよい。また、図１６のデータ処理に関する各機能ブロックは、メインメモリ６０８へ適宜ロードされて、メインＣＰＵ６００やＧＰＵ６０２により実行されてもよい。
【０１１４】
ユーザ情報保持部１４４は、複数のユーザのそれぞれに関する属性情報を保持する。第２実施形態では、少なくとも各ユーザのＩＤと、各ユーザの居住地域のＩＤとの対応関係を保持する。
【０１１５】
推薦情報保持部１３０は、ユーザに推薦すべきコンテンツに関する情報であり、推薦コンテンツ決定部１４２により決定された推薦コンテンツの情報を保持する。図１７は、推薦情報保持部１３０に格納されるデータの構成例を示す。推薦情報保持部１３０は、各ユーザのＩＤに対応づけて、複数種類の指標にもとづいて決定された複数種類の推薦タイトルを保持する。第２実施形態では８種類の推薦タイトルを保持することとする。それぞれの推薦タイトルには、特定の指標にもとづいて推薦コンテンツとして決定された複数のコンテンツ（ゲームタイトル、ゲームアプリケーション）のＩＤが、各々の推薦順位順に整列された状態で格納される。
【０１１６】
図１６に戻り、切替規則保持部１１０は、地域切替規則を保持する。例えば、日本の地域切替規則には、第１〜第８指標推薦タイトルを１日で順次切り替えることが定められてもよい。その一方で北米の地域切替規則には、第１〜第５指標推薦タイトルを２日で順次切り替えることが定められてもよい。また、第２指標推薦タイトル→第８指標推薦タイトル→５指標推薦タイトル・・・のように、推薦タイトルの切替順序がさらに定められてもよい。販促情報保持部１１２は、地域販促情報を保持する。例えば、１つ以上の販促対象タイトルのＩＤを保持してもよい。
【０１１７】
レイアウト保持部１１４は、地域レイアウト情報を保持する。例えば、図１１の推薦コンテンツ表示領域３５８におけるサムネイル３６２の配置態様や、図１２の推薦コンテンツ表示領域３７４における個別コンテンツ表示領域３７６の配置態様を保持する。図１８は、地域レイアウト情報を模式的に示す。同図では、推薦コンテンツ表示領域３５８の表示態様として、ストア入口アイコン３６０を除く５つのサムネイル画像設定領域のうち、１つを常時推薦タイトルの設定領域とし、残りの４つを地域切替規則により動的に切り替えられる推薦タイトルの設定領域として定めている。
【０１１８】
図１６に戻り、タイトル属性保持部１１６は、複数のコンテンツそれぞれに関する属性情報を保持する。具体的には、各ゲームタイトルについて、そのジャンルや、関連する他のタイトル（「関連シリーズ」とも呼ぶ。）、関連するアイテム（「関連アイテム」とも呼ぶ。）を示す情報を保持する。例えば、ゲームタイトル「○○野球８」の関連シリーズとして、同シリーズの「○○野球７」や「○○ゴルフ」のＩＤが保持されてもよい。また関連アイテムとして、「○○野球８」のＢＧＭを収録したＣＤや、キャラクタグッズのＩＤが保持されてもよい。
【０１１９】
推薦履歴保持部１１８は、各コンテンツ再生装置１４（すなわち各ユーザ）に対して過去に推薦済のコンテンツを示す情報を保持する。再生済タイトル保持部１２０は、コンテンツ再生装置１４で既に再生済であり、言い換えれば既に利用されたコンテンツを示す情報（第１実施形態での再生済タイトル）を保持する。
【０１２０】
地域別人気保持部１２２は、日本・北米・欧州等の各地域における各コンテンツの人気状況を示す情報（以下、「地域人気タイトル」とも呼ぶ。）を保持する。第２実施形態では地域人気タイトルとして以下の３種類の情報を保持する。
【０１２１】
（１）再生ユーザ数を基準とする地域人気タイトル：
各ゲームタイトルを再生したユーザの数を地域ごとに集計し、そのユーザ数が多いコンテンツほど高い人気順位を付与した、各ゲームタイトルの人気順位を示す情報である。
（２）進行度合いを基準とする地域人気タイトル：
各ユーザによるゲーム遊技の進行度合いを地域ごとに集計し、その進行度合いが高い（例えばゲームのクリア回数が多い）ゲームタイトルほど高い人気順位を付与した、各ゲームタイトルの人気順位を示す情報である。
（３）評価度合いを基準とする地域人気タイトル：
各ユーザによる各ゲームタイトルへの評価を地域ごとに集計し、その評価が高いゲームタイトルほど高い人気順位を付与した、各ゲームタイトルの人気順位を示す情報である。
【０１２２】
クラスタ別人気保持部１２４は、行動や嗜好が類似するユーザのグループであるクラスタについて、各クラスタにおける各コンテンツの人気度合いを示す情報（以下、「クラスタ人気タイトル」とも呼ぶ。）を保持する。具体的には、第１実施形態での人気コンテンツ決定部３０の処理結果、言い換えれば、図６で示したクラスタ内人気順位を保持する。
【０１２３】
なお、再生済タイトル保持部１２０、地域別人気保持部１２２、およびクラスタ別人気保持部１２４は、ユーザによるコンテンツの利用に関する情報を保持する機能ブロックとして、包括的に利用関連情報保持部１２６と位置づけられる。
【０１２４】
マトリクス保持部１２８は、クラスタリングの元データとなる各種マトリクスのデータを保持する。具体的には、第１実施形態の短期ＢＦマトリクス、長期ＢＦマトリクス、短期ＰＴマトリクス、長期ＰＴマトリクス、短期ＵＴマトリクス、長期ＵＴマトリクスを保持する。コンテンツ情報保持部１３２は、第１実施形態のコンテンツ情報保持部２４に対応し、複数のコンテンツのそれぞれに関する各種情報を保持する。
【０１２５】
地域設定取得部１３４は、各地域の地域担当者が定めた地域設定情報を地域担当者端末１０４から取得する。そして、地域設定情報のうち地域切替規則を切替規則保持部１１０へ格納し、地域販促情報を販促情報保持部１１２へ格納し、地域レイアウト情報をレイアウト保持部１１４へ格納する。
【０１２６】
ログ取得部１３６は、遊技状況ログと、進行状況ログと、評価状況ログとを、各地域に居住するユーザのコンテンツ再生装置１４から取得する。また、購買実績ログをコンテンツ再生装置１４やオンラインストアサーバ１６から取得し、推薦実績ログをコンテンツ推薦装置１０２の所定の記憶領域から取得する。遊技状況ログには、各ユーザがゲームタイトルを遊技（再生）した回数と、遊技（再生）した期間が記録される。進行状況ログには、各ユーザによるゲームの進行度合い（例えば、クリアすべき複数ステージのうちクリアしたステージの割合等）が記録される。評価状況ログには、各ユーザによる各ゲームタイトルへの評価の度合い（高低）が記録される。購買実績ログには、ユーザが購入した、言い換えればコンテンツ再生装置１４にインストールされたゲームタイトルが記録される。推薦実績ログには、各ユーザに対して推薦したゲームタイトルが記録される。
【０１２７】
ログ解析部１３８は、各種ログ情報を解析して、その解析結果により各種データベースを更新する。具体的には、遊技状況ログおよび購買実績ログを参照して、各ユーザにおける再生済タイトルを再生済タイトル保持部１２０へ格納するとともに、上記の各種マトリクスのデータを設定してマトリクス保持部１２８へ格納する。また推薦実績ログを参照して、各ユーザへ推薦したゲームタイトルを推薦履歴保持部１１８へ格納することにより、推薦履歴保持部１１８の推薦履歴を更新する。
【０１２８】
またログ解析部１３８は、遊技状況ログを参照して各地域における各ゲームタイトルの再生数を集計することにより地域人気タイトル（再生数基準）を設定し、地域別人気保持部１２２へ格納する。また進行状況ログを参照して各地域における各ゲームタイトルの進行状況を集計することにより地域人気タイトル（進行度合い基準）を設定し、地域別人気保持部１２２へ格納する。例えば、平均的な進行度合いが大きなゲームタイトルほど高い人気順位としてもよい。また評価状況ログを参照して各地域における各ゲームタイトルの評価状況を集計することにより地域人気タイトル（評価度合い基準）を設定し、地域別人気保持部１２２へ格納する。
【０１２９】
クラスタ分析部１４０は、第１実施形態のクラスタリング部２８および人気コンテンツ決定部３０に対応し、マトリクス保持部１２８に格納されたマトリクスデータにもとづき複数種のクラスタセットを生成する。そして、各クラスタセットの各クラスタにおけるタイトルポイントを設定し、各クラスタにおける各コンテンツの人気の度合いを示す情報（第１実施形態でのクラスタ内人気順位）をクラスタ人気タイトルとしてクラスタ別人気保持部１２４へ格納する。
【０１３０】
有効性判定部１４１は、第１実施形態の有効性判定部３２に対応し、クラスタ分析部１４０によるクラスタリングの有効性を判定し、その有効性の高低に応じた重み付け値を各クラスタセットへ付与する。
【０１３１】
推薦コンテンツ決定部１４２は、ユーザ情報保持部１４４、販促情報保持部１１２、タイトル属性保持部１１６、推薦履歴保持部１１８、再生済タイトル保持部１２０、地域別人気保持部１２２、クラスタ別人気保持部１２４それぞれの格納データを参照し、８種類の推薦タイトル（第１〜第８指標推薦タイトル）を設定して推薦情報保持部１３０へ格納する。推薦タイトルの設定方法は図２０に関連して後述する。
【０１３２】
選択部１４８は、推薦履歴保持部１１８の地域切替規則が更新された際、その地域切替規則を参照して推薦タイトルの選択規則を設定し保持する。図１９は、推薦タイトルの選択規則の一例を示す。同図は、日本の地域切替規則が第１〜第８指標推薦タイトルについて１日経過毎の切替を指定した場合の選択規則を示している。また、北米の地域切替規則が第１〜第８指標推薦タイトルについて２日経過毎の切替を指定し、欧州の地域切替規則が第１〜第３指標推薦タイトル、第５〜第８指標推薦タイトルについて１日経過毎の切替を指定した場合の選択規則を示している。
【０１３３】
図１６に戻り、要求受付部１４６は、第１実施形態の要求受付部３６と同様に、通信部６３０を介して、推薦情報要求をコンテンツ再生装置１４から受け付ける。第２実施形態の推薦情報要求も、ユーザＩＤと画面ＩＤとを含む。
【０１３４】
選択部１４８は、ユーザ情報保持部１４４を参照して、推薦情報要求のユーザＩＤにしたがってユーザの地域ＩＤを特定し、選択規則においてその地域ＩＤに対応するレコードを参照して、ユーザに提供すべき推薦タイトルの種類を特定する。言い換えれば、コンテンツ再生装置１４からの推薦情報要求に対して、第１〜第８指標推薦タイトルのいずれかを選択する。そして、特定した種類の推薦タイトルであり、推薦情報要求のユーザＩＤに対応する推薦タイトルを推薦情報保持部１３０から取得して表示態様決定部１５０へ通知する。
【０１３５】
表示態様決定部１５０は、販促情報保持部１１２およびレイアウト保持部１１４を参照して、ユーザＩＤにより特定される地域ＩＤ（すなわちユーザが居住する地域）に対応する地域販促情報および地域レイアウト情報を特定する。そして、地域販促情報および地域レイアウト情報にしたがって、ユーザに提示する推薦情報の表示態様を決定する。具体的には、推薦画面における常時推薦タイトル領域には、販促情報保持部１１２の地域販促情報で指定された常時推薦タイトルを設定する。その一方で動的推薦タイトル領域には、選択部１４８より受け付けた推薦タイトルを設定する。そして、推薦画面に設定すべき各タイトルの関連データ（サムネイル画像等）をコンテンツ情報保持部１３２から取得して推薦画面のデータに設定する。
【０１３６】
推薦情報提供部１５２は、表示態様決定部１５０により設定された推薦画面のデータを推薦情報として要求元のコンテンツ再生装置１４へ提供する。この推薦画面のデータは、例えば、図１１の推薦コンテンツ表示領域３５８の表示用データや、図１２の推薦コンテンツ表示領域３７４の表示用データである。推薦情報提供部１５２は、ユーザへ提示した推薦コンテンツを示す情報を推薦実績ログとして所定の記憶領域へ逐次格納する。
【０１３７】
図２０は、コンテンツ推薦装置１０２における推薦情報の設定過程を示す模式図である。ここでは、ある１人のユーザ（以下、「推薦対象ユーザ」とも呼ぶ。）に対する推薦情報の設定過程を説明する。
【０１３８】
推薦コンテンツ決定部１４２は、販促情報保持部１１２を参照して、推薦対象ユーザが居住する地域の販促対象タイトルを特定する。そしてその販促対象タイトルから、再生済タイトル保持部１２０に保持されたユーザの再生済タイトルを除外する。さらに、推薦履歴保持部１１８に保持されたユーザへの推薦済タイトルも除外する。推薦情報提供部１５２は、残存したゲームタイトルを第１指標推薦タイトルとして決定する。なお、販促対象タイトルが地域担当者により未指定である場合、もしくは、その指定数が所定数以下である場合、推薦コンテンツ決定部１４２は、地域人気タイトル（再生ユーザ数基準、進行度合い基準、評価度合い基準）を適宜組み合わせて販促対象タイトルに代替する。
【０１３９】
また推薦コンテンツ決定部１４２は、地域別人気保持部１２２を参照して、推薦対象ユーザが居住する地域の地域人気タイトルを特定する。そして、地域人気タイトル（再生ユーザ数）からユーザの再生済タイトルを除外した結果を第２指標推薦タイトルとして決定する。同様に、地域人気タイトル（進行度合い）と地域人気タイトル（評価度合い）のそれぞれからユーザの再生済タイトルを除外した結果を、それぞれ第３指標推薦タイトル、第４指標推薦タイトルとして決定する。
【０１４０】
また推薦コンテンツ決定部１４２は、クラスタ別人気保持部１２４に保持されたクラスタ人気タイトルから、第１実施形態の推薦コンテンツ決定部３４と同様の方法で推薦タイトルを決定する。具体的には、有効性判定部１４１により決定された各クラスタセットの有効性を加味して複数のユーザクラスタにおけるタイトルポイントを集計することにより、行動や嗜好が類似するユーザ間で人気のゲームタイトルを特定する。推薦コンテンツ決定部１４２は、類似ユーザ間で人気のゲームタイトルから、ユーザの再生済タイトルおよび推薦済タイトルを除外する。そして残存したゲームタイトルのうち、上位（例えばタイトルポイントの集計値が１位〜５位）のゲームタイトルを第５指標推薦タイトルとして決定し、中位（例えばタイトルポイントの集計値が６位〜１０位）のゲームタイトルを第６指標推薦タイトルとして決定する。
【０１４１】
また推薦コンテンツ決定部１４２は、タイトル属性保持部１１６を参照して、ユーザの再生済タイトルの関連シリーズおよび関連アイテムを特定する。そして、関連シリーズから、ユーザの再生済タイトルおよび推薦済タイトルを除外した結果と、関連アイテムから、ユーザへの推薦済タイトルを除外した結果とをあわせて第７指標推薦タイトルとして決定する。
【０１４２】
また推薦コンテンツ決定部１４２は、ユーザの再生済タイトルと同ジャンルのタイトルをタイトル属性保持部１１６から検索し、同ジャンルのタイトルから、ユーザの再生済タイトルおよび推薦済タイトルを除外した結果を第８指標推薦タイトルとして決定する。その際、ユーザの再生済コンテンツにおけるジャンルの比率に応じて、各ジャンルから推薦コンテンツを選択してもよい。言い換えれば、ユーザの再生済コンテンツにおける比率が高いジャンルほど、そのジャンルから多くの推薦コンテンツを選択してもよい。
【０１４３】
選択部１４８は、ユーザの居住地域の地域切替規則により設定した選択規則を参照して、第１〜第８指標推薦タイトルのいずれかを選択する。表示態様決定部１５０は、ユーザの居住地域の地域レイアウト情報にしたがって、常時推薦タイトルおよび選択部１４８により選択された推薦タイトルを適宜配置した推薦情報の表示画面データを設定する。例えば、常時推薦タイトルが指定されている場合、予め地域担当者により定められた推薦画面の領域へ、そのサムネイル画像等を設定する。
【０１４４】
以上の構成による動作を以下説明する。
図２１は、コンテンツ推薦装置１０２の動作を示すフローチャートである。地域担当者端末１０４から地域設定情報を受け付けると（Ｓ１００のＹ）、地域設定取得部１３４は切替規則保持部１１０に保持された地域切替規則、販促情報保持部１１２に保持された地域販促情報、レイアウト保持部１１４に保持された地域レイアウト情報を更新する（Ｓ１０２）。選択部１４８は、地域切替規則の更新内容にしたがって推薦タイトルの選択規則を更新する（Ｓ１０４）。地域設定情報を受け付けなければ（Ｓ１００のＮ）、Ｓ１０２およびＳ１０４はスキップされる。
【０１４５】
ログ取得部１３６は、コンテンツ再生装置１４およびオンラインストアサーバ１６等、外部から各種ログを定期的に取得する。各種ログが取得されると（Ｓ１０６のＹ）、ログ解析部１３８は、各種ログのデータを解析して推薦履歴保持部１１８、利用関連情報保持部１２６、マトリクス保持部１２８の格納データを更新する（Ｓ１０８）。クラスタ分析部１４０は、マトリクス保持部１２８に格納されたマトリクスにもとづいてユーザをクラスタリングし、各クラスタにおけるゲームタイトルの人気度合いを決定して、処理結果を利用関連情報保持部１２６へ格納する（Ｓ１１０）。推薦コンテンツ決定部１４２は、複数のデータベースに格納された複数の指標を参照し、複数の指標に対応した複数種類の推薦タイトルを決定して推薦情報保持部１３０へ格納する（Ｓ１２２）。ログが未取得であれば（Ｓ１０６のＮ）、Ｓ１０８〜Ｓ１１２はスキップされる。
【０１４６】
要求受付部１４６がコンテンツ再生装置１４から推薦情報要求を受け付けると（Ｓ１１４のＹ）、選択部１４８は選択規則にしたがってユーザの居住地域に応じた種類の推薦タイトルを選択する（Ｓ１１６）。表示態様決定部１５０は、ユーザの居住地域に応じた地域レイアウト情報にしたがって推薦タイトル（常時推薦タイトルを含む）を配置した推薦画面のデータを設定する（Ｓ１１８）。推薦情報提供部１５２は、推薦画面のデータをコンテンツ再生装置１４へ提供して表示させる（Ｓ１２０）。推薦情報要求を受け付けなければ（Ｓ１１４のＮ）、Ｓ１１６〜Ｓ１２０はスキップされる。
【０１４７】
なお、図２１のＳ１００〜Ｓ１１２の処理は、３日等の所定の頻度で、夜間等の所定の時間帯に、バッチ処理として実行されてもよい。その一方で、Ｓ１１４〜Ｓ１２０の処理は、推薦情報要求がコンテンツ再生装置１４から受け付けられたことを契機として、オンデマンドに実行される。
【０１４８】
第２実施形態のコンテンツ推薦装置１０２によれば、複数種類の指標にもとづく複数種類の推薦タイトルが、例えば１日経過毎に切り替えられて、順次ユーザへ提示される。これにより、ユーザの行動や嗜好が変化しない場合でも、日々の推薦タイトルの内容を変化に富んだものにしてユーザの購買意欲を向上させることができる。例えば、推薦先ユーザと同一の地域に居住するユーザのグループにおいて人気のタイトルと、推薦先ユーザと行動や嗜好が類似するユーザのグループにおいて人気のタイトルは、どちらも推薦先ユーザにとって有用な情報でありつつ、その内容は異なることが多い。コンテンツ推薦装置１０２によれば、このような異なる指標にもとづく異なる内容の推薦情報を、日々切り替えて順次ユーザへ提示することにより、コンテンツの購買に関するユーザの意思決定を支援し、コンテンツの購買を促進できる。また、ある時点でユーザに提示する推薦コンテンツは特定種類の指標に基づくものであるため、複数の推薦コンテンツの一部が重複することも回避される。
【０１４９】
なお、複数種類の指標にもとづく複数種類の推薦タイトルを日々切り替えてユーザに提示する場合、ある指標Ａにもとづく推薦タイトルが提示されてから、その指標Ａにもとづく推薦タイトルが再度提示されるまでには、ある程度の期間が生じる。そして、その期間内に、ユーザの行動や嗜好に変化が生じて指標Ａにもとづく推薦タイトルが変化する可能性もある。このように、同一の指標にもとづく推薦タイトルであっても時間の経過とともに変化するため、ユーザに対して日々新しい推薦コンテンツを提示しやすくなる。
【０１５０】
またコンテンツ推薦装置１０２によれば、地域担当者が定めたビジネスルール（切替規則、推薦画面のレイアウト、販促対象タイトル）にしたがって、コンテンツ推薦を実施できる。すなわち、国や地域によりコンテンツ推薦の戦略が異なる場合も、各国や各地域の戦略に柔軟に対応できる。例えば、いずれの種類の推薦タイトルをユーザへ提示する場合でも、地域担当者により常時推薦タイトルの指定がある場合は、その常時推薦タイトルを他の推薦タイトルとともにユーザへ提示する。これにより、各国や各地域におけるコンテンツの販売戦略を支援できる。
【０１５１】
またコンテンツ推薦装置１０２によれば、ユーザの再生済タイトルは推薦タイトルから適宜除外される。これにより、ユーザによる新たな購入可能性が高いタイトルをユーザへ推薦しやすくなる。また、ユーザへの推薦済タイトルは推薦タイトルから適宜除外される。これにより、ユーザへ未提示の情報、すなわちユーザにとって未知の情報を提供しやすくなる。
【０１５２】
以上、本発明を第２の実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。以下、変形例を示す。
【０１５３】
第１の変形例を説明する。上記第２実施形態では言及していないが、地域切替規則における切替間隔は、ある種類の推薦タイトルが選択部１４８により選択されてから、他の種類の推薦タイトルを経て、当該種類の推薦タイトルが再度選択されるまでの期間が、当該種類の推薦タイトルの内容に変化が生じると想定される期間以上となるように設定されることが望ましい。例えば、第１〜第８指標推薦タイトルを順次切り替えてユーザに提供する場合、第１指標推薦タイトルが変化するまでの期間が８日以内であれば、切替間隔として「１日」が設定されてもよい。また、９日以上であれば切替間隔として「２日」が設定されてもよい。これにより、同じ種類の推薦タイトルが選択される場合でも、ある時点の推薦内容と、次の時点の推薦内容とを異なるものにでき、変化に富んだコンテンツ推薦を実現しやすくなる。
【０１５４】
第２の変形例を説明する。上記第２実施形態では言及していないが、常時推薦タイトルと、推薦コンテンツ決定部１４２により動的に決定された推薦タイトルとは、外観による区別が困難な態様（例えば外観上、同じ表示態様）で推薦画面に設定されることが望ましい。言い換えれば、推薦画面に提示された複数の推薦コンテンツから、販売促進対象の常時推薦タイトルの識別が困難であるように推薦画面が設定されることが望ましい。これにより、ユーザに先入観を抱かせることなく推薦情報を確認させることができる。
【０１５５】
上述した実施の形態および変形例の任意の組み合わせもまた本発明の実施の形態として有用である。組み合わせによって生じる新たな実施の形態は、組み合わされる実施の形態および変形例それぞれの効果をあわせもつ。
【０１５６】
請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、実施の形態および変形例において示された各構成要素の単体もしくはそれらの連携によって実現されることも当業者には理解されるところである。
【符号の説明】
【０１５７】
１０  推薦情報提供システム、  １２  コンテンツ推薦装置、  １４  コンテンツ再生装置、  １６  オンラインストアサーバ、  ２０  利用状況保持部、  ２２  推薦情報保持部、  ２４  コンテンツ情報保持部、  ２６  利用状況取得部、  ２８  クラスタリング部、  ３０  人気コンテンツ決定部、  ３２  有効性判定部、  ３４  推薦コンテンツ決定部、  ３６  要求受付部、  ３８  推薦情報提供部。
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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