(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末と、前記端末の嗜好に応じて前記端末にコンテンツを推薦する情報提供サーバとを有する情報提供システムであって、
前記情報提供サーバは、
前記端末が利用可能な複数のコンテンツのタイトルと、前記コンテンツの属性と、前記端末の存在する環境の状態に対応する利用条件及び前記状態に対応する重み値とを関連付ける対象データを記憶する対象データ記憶部と、
前記端末からコンテンツの属性、利用条件及び重み値を関連付ける利用頻度データを受信する頻度データ受信部と、
前記利用頻度データの重み値を利用して前記コンテンツを利用する端末の存在する環境の状態に対する新たな重み値を算出するとともに前記コンテンツに関する端末の嗜好を特定する嗜好強度値を算出し、コンテンツの属性と、算出した嗜好強度値と、前記コンテンツを利用する前記端末の存在する環境の状態に対応する利用条件及び算出した重み値とを関連付ける学習データを生成する学習処理部と、
前記対象データから前記学習データに基づいて選択した複数のコンテンツのタイトルと、前記コンテンツの属性と、前記嗜好強度値及び前記重み値に基づいて求めた推薦順位とを関連付けた推薦データを生成する推薦データ生成部と、
前記端末に前記推薦データを送信する推薦データ送信部と、
を備え、
前記端末は、
前記端末が現在存在する環境の状態を表わす端末状態データを記憶する端末状態データ記憶部と、
コンテンツの属性と、前記コンテンツを利用する端末の存在する環境の状態に対応する利用条件及び前記状態に対応する重み値とを関連付ける利用頻度データを記憶する利用頻度データ記憶部と、
前記情報提供サーバから送信された前記推薦データを受信する推薦データ受信部と、
前記利用頻度データにおいて前記端末状態データと一致する条件に関連付けられる前記重み値と、前記推薦データにおいて前記端末状態データと一致する条件に関連付けられる重み値とを利用して、前記推薦データに含まれる各推薦順位を重み付けして、各コンテンツについて表示順位を演算する順位演算部と、
前記順位演算部によって演算された前記表示順位で定められる順序で前記コンテンツのタイトルを配列して表示する表示部と、
前記提供サーバに対して、前記利用頻度データを送信する頻度データ送信部と、
を備える情報提供システム。
【請求項２】
前記利用頻度データでは、コンテンツの属性として、前記コンテンツを表わすコンテキスト及び前記コンテキストを表わす上位概念情報に対してそれぞれ前記重み値を対応付け、
前記順位演算部は、前記コンテキストに関連付けられる前記重み値と、前記上位概念に関連付けられる前記重み値とを利用して前記表示順位を演算し、
前記推薦データで推薦されたいずれかのコンテンツを選択する操作信号によって前記いずれかのコンテンツが選択されると、前記利用頻度データから、選択された前記コンテンツの属性と関連付けられるとともに、前記端末状態データと一致する条件を検索し、検索された前記条件であるコンテキストに関連付けられる重み値の値と、前記上位概念情報に連付けられる前記重み値との値を、所定の割合で増加して演算した新たな重み値に更新して前記利用頻度データを更新する頻度データ更新部をさらに有する、
請求項１に記載の情報提供システム。
【請求項３】
嗜好に応じたコンテンツを推薦する情報提供サーバと接続される端末であって、
当該端末が現在存在する環境の状態を表わす端末状態データを記憶する端末状態データ記憶部と、
コンテンツの属性と、前記コンテンツを利用する端末の存在する環境の状態に対応する利用条件及び前記状態に対応する重み値とを関連付ける利用頻度データを記憶する利用頻度データ記憶部と、
前記情報提供サーバから送信された複数のコンテンツのタイトルと、前記コンテンツの属性と、推薦順位とを関連付けた推薦データを受信する推薦データ受信部と、
前記利用頻度データにおいて前記端末状態データと一致する条件に関連付けられる前記重み値と、前記推薦データにおいて前記端末状態データと一致する条件に関連付けられる重み値とを利用して、前記推薦データに含まれる各推薦順位を重み付けして、各コンテンツについて表示順位を演算する順位演算部と、
前記順位演算部によって演算された前記表示順位で定められる順序で前記コンテンツのタイトルを配列して表示する表示部と、
前記提供サーバに対して、前記利用頻度データを送信する頻度データ送信部と、
前記推薦データで推薦されたいずれかのコンテンツを選択する操作信号を入力する入力部と、
前記操作信号によって前記いずれかのコンテンツが選択されると、前記利用頻度データから、選択された前記コンテンツの属性と関連付けられるとともに、前記端末状態データと一致する条件を検索し、検索された前記条件と関連付けられる重み値の値を、所定の割合で増加して演算した新たな重み値に更新して前記利用頻度データを更新する頻度データ更新部と、
を備える端末。
【請求項４】
前記利用頻度データでは、コンテンツの属性として、前記コンテンツを表わすコンテキスト及び前記コンテキストを表わす上位概念情報に対してそれぞれ前記重み値を対応付け、
前記順位演算部は、前記コンテキストに関連付けられる前記重み値と、前記上位概念に関連付けられる前記重み値とを利用して前記表示順位を演算し、
前記頻度データ更新部は、前記コンテキストに関連付けられる前記重み値と、前記上位概念情報に関連付けられる前記重み値とに対し、前記新たな重み値を演算する
請求項３に記載の端末。
【請求項５】
前記端末状態データは、位置データ、外気温データ、時刻データ、加速度データ、音量データ又は振動数の少なくともいずれかであって、重み値を含む各データでは、位置、外気温度、時刻、加速度、音量又は振動数の範囲を前記条件として含み、前記範囲の条件に対して重み値を関連付けている請求項３又は４のいずれかに記載の端末。
【請求項６】
端末と、前記端末の嗜好に応じて前記端末にコンテンツを推薦する情報提供サーバとを有する情報提供システムを利用した情報提供方法であって、
前記情報提供サーバにおいて、前記端末からコンテンツの属性、利用条件及び重み値を関連付ける利用頻度データを受信するステップと、
前記情報提供サーバにおいて、前記利用頻度データの重み値を利用して前記コンテンツを利用する端末の存在する環境の状態に対する新たな重み値を算出するとともに前記コンテンツに関する端末の嗜好を特定する嗜好強度値を算出するステップと、
前記情報提供サーバにおいて、コンテンツの属性と、算出した嗜好強度値と、前記コンテンツを利用する前記端末の存在する環境の状態に対応する利用条件及び算出した重み値とを関連付ける学習データを生成するステップと、
前記情報提供サーバにおいて、学習データを生成すると、対象データ記憶部から前記端末が利用可能な複数のコンテンツのタイトルと、前記コンテンツの属性と、前記端末の存在する環境の状態に対応する利用条件及び前記状態に対応する重み値とを関連付ける対象データを読み出すステップと、
前記情報提供サーバにおいて、前記対象データから前記学習データに基づいて選択した複数のコンテンツのタイトルと、前記コンテンツの属性と、前記嗜好強度値及び前記重み値に基づいて求めた推薦順位とを関連付けた推薦データを生成するステップと、
前記情報提供サーバにおいて、前記端末に前記推薦データを送信するステップと、
前記端末において、前記情報提供サーバから送信された推薦データを受信するステップと、
前記端末において、前記推薦データを受信すると、利用頻度データ記憶部からコンテンツの属性と、前記コンテンツを利用する端末の存在する環境の状態に対応する利用条件及び前記状態に対応する重み値とを関連付ける利用頻度データを読み出すステップと、
前記端末において、前記利用頻度データ記憶部から読み出した新たな利用頻度データにおいて当該前記が現在存在する環境の状態を表わす端末状態データと一致する条件に関連付けられる前記重み値と、前記情報提供サーバから送信された推薦データにおいて前記端末状態データと一致する条件に関連付けられる重み値とを利用して、前記推薦データに含まれる各推薦順位を重み付けして、各コンテンツについて表示順位を演算するステップと、
前記端末において、演算された前記表示順位で定められる順序で前記コンテンツのタイトルを配列して表示部に表示するステップと、
前記端末において、前記提供サーバに対して、新たな利用頻度データを送信するステップと、
を有する情報提供方法。
【請求項７】
前記端末において、前記推薦データで推薦されたいずれかのコンテンツを選択する操作信号を入力するステップと、
前記端末において、前記操作信号によって前記いずれかのコンテンツが選択されると、前記利用頻度データから、選択された前記コンテンツの属性と関連付けられるとともに、前記端末状態データと一致する条件を検索するステップと、
前記端末において、検索された前記条件と関連付けられる重み値の値を、所定の割合で増加して演算した新たな重み値に更新して前記利用頻度データを更新するステップと、
を有する請求項６に記載の情報提供方法。
【請求項８】
前記利用頻度データでは、コンテンツの属性として、前記コンテンツを表わすコンテキスト及び前記コンテキストを表わす上位概念情報に対してそれぞれ前記重み値を対応付け、
前記端末において、前記表示順位を演算するステップでは、前記コンテキストに関連付けられる前記重み値と、前記上位概念に関連付けられる前記重み値とを利用して前記表示順位を演算し、
前記端末において、新たな重み値を演算するステップでは、前記コンテキストに関連付けられる前記重み値と、前記上位概念情報に関連付けられる前記重み値とに対し、前記新たな重み値を演算する
請求項７に記載の情報提供方法。
【請求項９】
前記端末状態データは、位置データ、外気温データ、時刻データ、加速度データ、音量データ又は振動数の少なくともいずれかであって、重み値を含む各データでは、位置、外気温度、時刻、加速度、音量又は振動数の範囲を前記条件として含み、前記範囲の条件に対して重み値を関連付けている請求項６乃至８のいずれかに記載の情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、端末と端末の嗜好に応じて端末にコンテンツを推薦する情報提供サーバとを有する情報提供システム、端末、情報提供サーバ及び情報提供方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ネットワークを利用した音楽データの配信や映像データの配信等、コンテンツの提供が盛んになっている。例えばこのようなシステムでは、コンテンツ提供装置から、ユーザの所有する端末にネットワークを介して様々なジャンルや内容のコンテンツを提供しているが、コンテンツ提供装置が提供するコンテンツのジャンルや内容は増加する傾向にある。
【０００３】
例えば、ユーザは、必要なコンテンツの提供を受けようとするとき、膨大なコンテンツのタイトル等を含む一覧（リスト）の中から、必要なコンテンツを選択している。このようなコンテンツの一覧は、コンテンツをジャンルで分けたり、コンテンツに付された番号順、コンテンツの生成された日付順で配列するように工夫されている。一方で、膨大なコンテンツの情報が含まれる一覧から必要なコンテンツを選択するのは、ユーザにとって困難である。
【０００４】
これに対し、ユーザの利用する情報の嗜好情報に基づいて、ユーザに好まれる情報を検索し、その検索結果をユーザに提供することで、ユーザによる情報の選択を容易にする技術もある（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１に記載される技術では、ユーザ個人ではなく、複数のユーザから形成されるグループに属するユーザの利用する情報の嗜好を管理し、サービスを提供している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−１２７３７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、ユーザのコンテンツ（情報）の利用には、一定の傾向があるものの、常に同じ嗜好情報に基づいてコンテンツを推薦する場合には、ユーザの必要としていないコンテンツを推薦することもある。すなわち、ユーザが必要なコンテンツは、ユーザの置かれている状況に左右されるのが一般的である。例えば、ユーザの存在する場所、現在の時刻等によってユーザが欲すると推察されるコンテンツは異なる。
【０００７】
したがって、本発明では、複数のコンテンツに関する情報を含むリストからユーザが必要なコンテンツを容易に選択することができる情報提供システム、端末、情報提供サーバ及び情報提供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】
【０００８】
本発明の実施形態に係る情報提供システムは、端末と、前記端末の嗜好に応じて前記端末にコンテンツを推薦する情報提供サーバとを有する。前記情報提供サーバは、対象データ記憶部と、学習処理部と、推薦データ生成部と、推薦データ送信部とを備える。端末は、利用頻度データ記憶部と、順位演算部と、表示部とを備える。対象データ記憶部は、前記端末が利用可能な複数のコンテンツのタイトルと、前記端末の状態に対応する利用条件及び前記状態に対応する重み値とを関連付ける対象データを記憶する。学習処理部は、前記端末から受信した端末のコンテンツの嗜好に関する利用頻度データ及び端末のコンテンツの選択の履歴に関する学習データに基づいて、コンテンツに関する端末の嗜好を表す嗜好強度値を求めてこの嗜好強度値を含む新たな学習データを生成する。推薦データ生成部は、対象データから前記学習データに基づいて選択した複数のコンテンツのタイトルと、前記嗜好強度値及び前記重み値に基づいて求めた推薦順位とを関連付けた推薦データを生成する。推薦データ送信部は、前記端末に前記推薦データを送信する。利用頻度データ記憶部は、前記端末の状態に対応する利用条件及び前記状態に対応する重み値とを関連付ける利用頻度データを記憶する。順位演算部は、前記利用頻度データにおいて前記端末状態データと一致する条件に関連付けられる前記重み値と、前記情報提供サーバから送信された推薦データにおいて前記端末状態データと一致する条件に関連付けられる重み値とを利用して、前記推薦データに含まれる各推薦順位を重み付けして、各コンテンツについて表示順位を演算する。表示部は、記順位演算部によって演算された前記表示順位で定められる順序で前記コンテンツのタイトルを配列して表示する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る情報提供システムである。
【図２】図１に示す端末の外観図の一例である。
【図３】図１に示す端末が利用する端末状態データの一例である。
【図４】図１に示す端末が利用する入力データの一例である。
【図５】図１に示す端末が利用する設定データの一例である。
【図６】図１に示す端末が利用する推薦データの一例である。
【図７】図１に示す端末が利用するメタデータの一例である。
【図８】図１に示す端末が利用する利用頻度データの一例である。
【図９】図１に示す端末における処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１０】図１に示す端末における処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１１】図１に示す情報提供サーバが利用する対象データの一例である。
【図１２】図１に示す情報提供サーバが利用するメタデータの一例である。
【図１３】図１に示す情報提供サーバが利用する推薦データの一例である。
【図１４】図１に示す情報提供サーバが利用する学習データの一例である。
【図１５】図１に示す情報提供サーバが利用する端末設定データの一例である。
【図１６】図１に示す情報提供サーバが利用する利用頻度一時データの一例である。
【図１７】図１に示す提要サーバにおける処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１８】図１に示す提供サーバにおける処理の一例を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
〈情報提供システム〉
図１に示すように、本発明の最良の実施形態に係る情報提供システム１は、利用者（ユーザ）が所有する端末１０と、ネットワークを介して端末１０とデータの送受信が可能な情報提供サーバ２０とを有する構成である。情報提供サーバ２０は、多数のコンテンツや、端末１０又は利用者のコンテンツの利用履歴を記憶しており、利用履歴に基づいて端末１０又は利用者のコンテンツの嗜好に合うコンテンツを端末１０に推薦する。
【００１１】
ここで「コンテンツ」とは、Ｗｅｂページ、音声データ、画像データ等のディジタルデータであるとして説明する。情報提供システム１では、情報提供サーバ２０が内部の記憶装置にこれらのコンテンツを記憶して端末１０に提供しても良い。または、情報提供サーバ２０は端末１０に推薦するコンテンツのリストの送信のみを実行し、端末１０は、情報提供サーバ２０から受信するリストの中から選択したコンテンツを、図示しないコンテンツ提供サーバから取得する構成であってもよい。
【００１２】
〈端末〉
端末１０は、図１に示すように中央処理装置（ＣＰＵ：Central processing unit）１１０、磁気ディスク等の記憶装置１２０、操作を入力する操作ボタン等の入力部１３０、情報を表示する表示部１４０及びネットワークを介して外部とのデータの送受信を制御する通信処理装置１５０等を備える携帯電話機やＰＤＡ（Personal digital assistance）等の情報処理端末である。
【００１３】
端末１０の記憶装置１２０は、図１に示すように、端末状態データ１２１、入力データ１２２、設定データ１２３、推薦データ１２４、メタデータ１２５及び利用頻度データ１２６を記憶している。
【００１４】
また、記憶装置１２０には、情報提供システム１に対応するプログラム（図示せず）が記憶されており、このプログラム読み出されて実行されることによって、端末状態データ１２１を検出する端末状態検出部１１１と、情報提供サーバ２０に設定データ１２３を送信する設定データ送信部１１２と、情報提供サーバ２０から送信される推薦データ１２４を受信する推薦データ受信部１１３と、推薦データ１２４からメタデータ１２５を生成するメタデータ生成部１１４と、利用頻度データ１２６を更新する頻度データ更新部１１５と、情報提供サーバ２０に利用頻度データ１２６を送信する頻度データ送信部１１６と、データの表示の優先順位を演算する順位演算部１１７と、演算された優先順位に基づいてデータを表示部１４０に表示する表示処理部１１８とが実装される。
【００１５】
端末１０の入力部１３０は、図２に示す外観図の一例のように、選択ボタン１３０ａ〜１３０ｄ及び決定ボタン１３０ｅで構成される。端末１０では、入力部１３０で入力される操作に従って各処理が実行される。なお、図２で示す入力部１３０は操作ボタンであるが、タッチパネル等のように操作を入力できれば他の形態でもよい。
【００１６】
図２に示す表示部１４０では、情報提供サーバ２０から受信したコンテンツのタイトルと説明文を含む複数の項目が表示される一例であり、タイトルの「コーヒーショップＡＢＣ」と説明文の「冷たい飲み物も豊富な・・・」から成る項目が選択されて注目エリア１４０ａとされている。なお、表示部１４０には、表示幅の制限によって一部の情報のみしか表示できない。従って説明文の一部は省略され、例えば図２の注目エリア１４０ａの説明文「冷たい飲み物も豊富な・・・」にあるように、省略部分が「・・・」によって表示される。
【００１７】
例えば、図２に示す状態で選択ボタン１３０ａが選択されると、注目エリア１４０ａはタイトル「伊料理ＤＥＦ」を含む項目に変更する。また、注目エリア１４０ａがタイトル「コーヒーショップＡＢＣ」の項目の状態で決定ボタン１３０ｅが選択されると、表示部１４０には「コーヒーショップＡＢＣ」に関する詳細なデータが表示される。
【００１８】
端末状態検出部１１１は、例えば、図１に示すように、ＧＰＳ（global positioning system）技術等を利用して端末１０の現在の位置情報（緯度や経度）であるＧＰＳデータ１２１ａを検出するＧＰＳ検出部１１１ａ、内部に組み込まれる温度計やネットワークを利用して外部の温度計から現在の外気温度データ１２１ｂを検出する外気温度検出部１１１ｂ、内部に組み込まれる時計や電波時計技術等を利用して現在の時刻データ１２１ｃを検出する時刻検出部１１１ｃを備えている。
【００１９】
また、端末状態検出部１１１は、検出した端末状態データ１２１を記憶装置１２０に記憶する。具体的には、端末状態検出部１１１は、端末状態データ１２１として、ＧＰＳデータ１２１ａ、外気温度データ１２１ｂ及び時刻データ１２１ｃを記憶装置１２０に記憶する。各検出部１１１ａ〜１０１ｃは、入力部１３０で何らかの操作が入力されたタイミングや、定期的なタイミング等の所定のタイミングでこれらのデータ１２１ａ〜１０２ｃを取得する。
【００２０】
ＧＰＳデータ１２１ａは、図３（ａ）に示す一例のように、端末１０を識別する「端末ＩＤ」、端末１０を利用する利用者（ユーザ）を識別する「利用者ＩＤ」に「日時」、「緯度」及び「経度」が関連付けられるデータである。図３（ａ）に示すＧＰＳデータ１２１ａによれば、端末１０は「２００７年８月２２日１４時２４分３７秒」に「緯度Ｎ３５．３９．１８、経度Ｅ１３９．４２．１７」の場所に存在したことが分かる。
【００２１】
外気温度データ１２１ｂは、図３（ｂ）に示す一例のように、「端末ＩＤ」及び「利用者ＩＤ」に「日時」及び「外気温度」が関連付けられるデータである。図３（ｂ）に示す外気温度データ１２１ｂによれば、端末１０が「２００７年８月２２日１４時２５分００秒」に存在した場所の外気温度は「３３．６度」であったことが分かる。
【００２２】
時刻データ１２１ｃは、図３（ｃ）に示す一例のように、「端末ＩＤ」及び「利用者ＩＤ」に「日時」及び「時刻」が関連付けられるデータである。
【００２３】
ここでは、端末状態データ１２１として、ＧＰＳデータ１２１ａによって表わされる位置情報、外気温度データ１２１ｂによって表わされる温度情報、時刻データ１２１ｃによって表される時刻情報を利用するものとして説明する。しかし、端末状態データ１２１として利用する情報は、「位置」、「温度」及び「時刻」に限られず、「加速度」、「振動数」、「周囲音量」、「曜日」、「湿度」、「気候」、「季節」等コンテンツの選択に利用される情報であれば他にも様々な情報を利用することができる。また、端末状態データ１２１としてこのような情報を利用する場合には、端末状態検出部１１１には、ＧＰＳ検出部１１１ａ、外気温度検出部１１１ｂ及び時刻検出部１１１ｃの他、内部又は外部に備えられるセンサから加速度や振動数等の情報を検出する機能も備えている。
【００２４】
入力部１３０に入力された入力データ１２２及び設定データ１２３は、記憶装置１２０に記憶される。
【００２５】
入力データ１２２は、図４に示す一例のように、「端末ＩＤ」及び「利用者ＩＤ」に、選択されたボタンを識別する「入力装置ＩＤ」が関連付けられている。また、各「入力装置ＩＤ」には、ボタンが操作された「日時」及び操作によって選択された推薦データ１２４を識別する「推薦ＩＤ」が複数（図４では、ｍ個）関連付けられるデータである。推薦データ１２４については後に詳述するが、情報提供サーバ２０が端末１０に推薦するコンテンツの属性等を含むデータであり、端末１０が情報提供サーバ２０から受信したデータである。
【００２６】
さらに、各「推薦ＩＤ」には、推薦ＩＤに関連づけられるメタデータ１２５の識別子である「メタデータＩＤ」と、このメタデータＩＤで特定されるデータによって表示部１４０に表示される項目に対して「入力装置ＩＤ」で識別されるボタンで操作された回数である「積算反応回数」が複数（図４では、ｎ個）関連づけられている。なお、メタデータ１２５については後述するが、予めメタデータ生成部１１４によって、推薦ＩＤが「Ｒ１２３」で示される推薦データ１２４のキーワードから、メタデータＩＤが「Ｍ１０４」で特定されるメタデータ１２５の内容が抽出される場合に、推薦ＩＤ「Ｒ１２３」に対してメタデータＩＤ「Ｍ０１４」で特定されるメタデータが関連づけられる。
【００２７】
例えば、表示部１４０に「コーヒーショップＡＢＣ  冷たい飲み物も豊富な‥‥」が図２の注目エリア１４０ａの如く表示されている際に、入力ＩＤが「決定ボタン」で示される操作が実行されたとする。この時、注目エリア１４０ａに表示されている推薦ＩＤが「Ｒ１２３」で示される推薦データ１２４において、注目エリア１４０ａに含まれるメタデータＩＤが「Ｍ０１４」、コンテキストが「冷たい飲み物」として表されるメタデータ１２５が存在していることから、入力装置ＩＤが「決定ボタン」で示される入力データ１２２の、推薦ＩＤが「Ｒ１２３」で表される項目の、メタデータＩＤが「Ｍ０１４」で表される項目に対応する積算反応回数を、1つ加算され、記録される。すなわち、図４に示す入力データ１２２からは、推薦ＩＤが「Ｒ１２３」およびメタデータＩＤが「Ｍ０１４」に基づいて表示された項目に対して、「決定ボタン」が「3回」操作されたことが分かる。
【００２８】
設定データ１２３は、図５に示す一例のように、「端末ＩＤ」及び「利用者ＩＤ」に、対象とする項目が設定された「設定日時」及び設定された内容「設定内容」を含む「設定項目」を関連付けている。図５に示す設定データ１２３によれば、「２００７年６月１２日」にパラメータ「パチンコ店」に対して、値「不要」が設定されたことが分かる。すなわち、利用者は、パチンコ店のコンテンツは不要であることを設定している。
【００２９】
設定データ送信部１１２は、設定データ１２３が更新されたタイミングや定期的なタイミング等の所定のタイミングで記憶装置１２０から設定データ１２３を読み出し、通信処理装置１５０を介して情報提供サーバ２０に送信する。
【００３０】
ここで、通信処理装置１５０は、一般的な通信インタフェースであって、端末１０と情報提供サーバ２０とのデータの送受信は、通信処理装置１５０によって制御されている。
【００３１】
推薦データ受信部１１３は、情報提供サーバ２０から送信される推薦データ１２４を通信処理装置１５０を介して受信する。また、推薦データ受信部１１３は、受信した推薦データ１２４を記憶装置１２０に記憶する。
【００３２】
推薦データ１２４は、図６に示す一例のように、「端末ＩＤ」及び「利用者ＩＤ」に、情報提供サーバ２０が利用者に推薦するコンテンツに対して付された「推薦ＩＤ」が関連付けられている。また、各「推薦ＩＤ」には、推薦するコンテンツの属性として、コンテンツの「タイトル」、「ジャンル」、コンテンツを説明する「説明文」、情報提供サーバ２０によって設定されたコンテンツの優先順位である「初期推薦順位」、コンテンツに関連する人物の「人物名」及びコンテンツの「キーワード」が関連付けられている。
【００３３】
さらに、推薦データ１２４において、各「キーワード」には、「重みデータ」が関連付けられている。各「重みデータ」には「条件」と「重み値」とを含む「ＧＰＳ重み」、「外気温重み」、「時刻重み」が関連付けられている。端末１０は、情報提供サーバ２０から受信したコンテンツのリストを表示する際に、コンテンツを端末状態データ１２１によって重み付けしてその優先順位を変更するが、この「重み値」は、コンテンツのリストを表示する際の各コンテンツの優先順位を定める際の指標として情報提供サーバ２０から与えられた値である。
【００３４】
なお、本実施形態では、端末状態データ１２１として、位置情報、温度情報及び時刻情報を利用しているため、これに対応して図６の推薦データ１２４でも「ＧＰＳ重み」、「外気温重み」及び「時刻重み」を記載しているが、端末状態データ１２１として他の情報を利用する場合には、推薦データ１２４では、他の情報に対応する重みも含んでいる。例えば、加速度情報を利用する場合には推薦データ１２４は「加速度重み」を含んでいる。
【００３５】
図６に示す推薦データ１２４によれば、推薦ＩＤとして「Ｒ１２３」を付して推薦するデータのタイトルは「コーヒーショップＡＢＣ」であり、データのジャンルは「飲食店」であり、説明文は「冷たい飲み物も豊富なメニューで美味しい。」であり、初期推薦順位は「１２位」であり、キーワードは「冷たい飲み物」である。なお、各推薦データ１２４では複数のキーワード（図６では、ｎ個）を関連付けることが可能であり、図６に示すキーワード「冷たい飲み物」の他、例えば「美味しい」等の他のキーワードを関連付けている。推薦ＩＤが「Ｒ１２３」のデータに人物名は関連付けられていない。
【００３６】
また、例えば図６の推薦データ１２４では、ＧＰＳデータが「Ｎ３５．３９．１８、Ｅ．１３９．４２．１７周辺１ｋｍ」であるときの重み値は「１．２」であり、外気温度データが「３０度以上」であるときの重み値は「１．３」であり、外気温度データが「１０度以下」であるときの重み値は「１．１」であることが分かる。
【００３７】
メタデータ生成部１１４は、記憶装置１２０に推薦データ１２４が記憶されると、記憶装置１２０から推薦データ１２４を読み出し、予め定められるルールに従って推薦データ１２４から所定の項目を抽出し、メタデータ１２５を生成する。また、メタデータ生成部１１４は、生成したメタデータ１２５を記憶装置１２０に記憶する。
【００３８】
例えば、メタデータ生成部１１４は、形態素解析等の既存技術を利用して推薦データ１２４の「説明文」に含まれる単語等の「コンテキスト」を抽出し、図７に示す一例のように、抽出した各「コンテキスト」に対して「メタデータＩＤ」を付すとともに、「コンテキスト」、コンテキストの「品詞」及び「上位概念情報」等を関連付けてメタデータ１２５を生成する。また、メタデータ１２５は、図７に示す一例のように、「端末ＩＤ」及び「利用者ＩＤ」に、メタデータを識別する「メタデータＩＤ」が関連付けられている。
【００３９】
ここで、同一の「コンテキスト」を説明文に含む推薦データ１２４は複数（図７では、ｑ個）あり、各「コンテキスト」に対して「上位概念情報」も複数（図７では、ｍ個）あってよい。また、「コンテキスト」も複数（図７では、ｌ個）あると考えられる。
【００４０】
図７に示すメタデータ１２５によれば、メタデータＩＤ「Ｍ０１４」は、コンテキストが「冷たい飲み物」は、推薦ＩＤ「Ｒ１２３」及び「Ｒ４５６」等の推薦データ１２４に含まれ、品詞が「複合語」であり、上位概念が「温度」、「感覚」及び「食べ物」等であることが分かる。
【００４１】
頻度データ更新部１１５は、入力部１３０に新たな操作が入力されて入力データ１２２が更新されると、記憶装置１２０から端末状態データ１２１、入力データ１２２、メタデータ１２５及び利用頻度データ１２６を読み出して、新たな「重み値」を算出する。また、頻度データ更新部１１５は、利用頻度データ１２６の「重み値」を新たな「重み値」で更新する。頻度データ更新部１１５おける利用頻度データ１２６の更新の処理については、後に詳述する。
【００４２】
利用頻度データ１２６は、端末１０におけるコンテンツの選択の履歴に基づいて生成されるデータであり、端末１０を利用する利用者がコンテンツを好む際の状態（現在位置、気温、時刻等）に関するデータである。図８に示す一例のように、利用頻度データ１２６は、「端末ＩＤ」及び「利用者ＩＤ」に、「メタデータＩＤ」及び「上位概念情報ＩＤ」が関連付けられている。また、各「メタデータＩＤ」には、メタデータＩＤで特定される「コンテキスト」、コンテキストの「品詞」、コンテキストの「上位概念情報」及びコンテキストの「重みデータ」が関連付けられている。さらに、各「上位概念情報ＩＤ」には、「上位概念情報」及び「重みデータ」が関連付けられている。各「重みデータ」には、「条件」と「重み値」とを含む「ＧＰＳ重み」、「外気温重み」、「時刻重み」が関連付けられている。この「重みデータ」は、コンテンツを表示する際の優先順位を求める際に利用される。なお、端末状態データ１２１に位置情報、温度情報及び時刻情報以外の情報を含む場合には、利用頻度データ１２６の重みデータでは情報に応じた重みを関連付ける。
【００４３】
図８に示す利用頻度データ１２６によれば、利用者は、メタデータＩＤ「Ｍ１０４」に関連付けられる重みデータでは、例えば、外気温度の条件が「３０度以上」のときに重み値が「０．９５」である。また同様に、「５度以下」のときに「−０．３７」である。
【００４４】
順位演算部１１７は、入力部１３０に推薦されたコンテンツのリストの表示操作が入力されると、記憶装置１２０から推薦データ１２４、メタデータ１２５及び利用頻度データ１２６を読み出して、推薦データ１２４で特定されるコンテンツの表示の優先順位を演算する。順位演算部１１７による順位の演算処理については、後に詳述する。
【００４５】
表示処理部１１８は、順位演算部１１７で求められた表示の優先順位に従って、コンテンツのタイトルを配列して表示画面を生成し、表示部１４０に表示する。図２で上述した例は、「伊料理ＤＥＦ  魚介が美味しい・・・」、「コーヒーショップＡＢＣ  冷たい飲み物も豊富な・・・」、「ＸＹＺ電気  タイムセール・いまなら１万円引・・・」の順で表示された例である。
【００４６】
《利用頻度データ更新処理》
ここで、図９に示すフローチャートを用いて頻度データ更新部１１５において利用頻度データ１２６を更新する処理の一例を説明する。
【００４７】
入力部１３０に操作が入力されると、入力部１３０は、記憶装置１２０に入力データ１２２を記憶する（Ｓ００１）。
【００４８】
例えば、記憶装置１２０に図６に示す推薦データ１２４と図７に示すメタデータ１２５が記憶され、図２で示す表示部１４０のタイトル「コーヒーショップＡＢＣ」を含む項目が注目エリア１４０ａである場合に入力部１３０の入力装置ＩＤ「決定ボタン」である選択ボタン１３０ｅが押下されたとする。このとき、入力部１３０は、ステップＳ００１において、推薦データ１２４でタイトル「コーヒーショップＡＢＣ」に関連付けられる推薦ＩＤ「Ｒ１２３」及び、メタデータ１２５で推薦ＩＤ「Ｒ１２３」の説明文に含まれるコンテキスト「冷たい飲み物」に関連付けられるメタデータＩＤ「Ｍ０１４」を抽出する。また入力部１３０は、入力装置ＩＤ「決定ボタン」、推薦ＩＤ「Ｒ１２３」、メタデータＩＤ「Ｍ０１４」とともに、「積算反応回数」を関連付けて入力データ１２２を更新する。なお、仮に図４に示す入力データ１２２のように、既に入力装置ＩＤ「決定ボタン」、推薦ＩＤ「Ｒ１２３」、メタデータ「Ｍ０１４」及び積算反応回数「３」が関連付けられているとき、入力部１３０は、積算反応回数の値をインクリメントして「４」に更新した入力データ１２２を記憶する。
【００４９】
記憶装置１２０に入力データ１２２が記憶されると、頻度データ更新部１１５は、入力データ１２２、端末状態データ１２１及び利用頻度データ１２６を記憶装置１２０から読み出す（Ｓ００２）。
【００５０】
その後、頻度データ更新部１１５は、ステップＳ００１で値が更新された「積算反応回数」と関連付けられる「メタデータＩＤ」を抽出し、利用頻度データ１２６からこの「メタデータＩＤ」と関連付けられる「重みデータ」を抽出する（Ｓ００３）。
【００５１】
続いて、頻度データ更新部１１５は、ステップＳ００３で抽出した利用頻度データ１２６の重みデータに含まれる各「条件」と、端末状態データ１２１の値を比較し、端末状態データ１２１の値が満たす「条件」を検索する（Ｓ００４）。ここで、端末状態データ１２１が満たす「条件」があるときには、該当する全ての条件を検索する。
【００５２】
また、頻度データ更新部１１５は、ステップＳ００４で処理対象としている重みデータから、ステップＳ００４で検索された各「条件」と関連付けられる「重み値」を抽出する（Ｓ００５、Ｓ００６）。
【００５３】
その後、頻度データ更新部１１５は、予め定められる方法に従って、ステップＳ００６で抽出した「重み値」に基づいて、「新たな重み値」を算出し（Ｓ００７）、頻度頻度データ１２６の重み値を「新たな重み値」で更新する（Ｓ００８）。
【００５４】
頻度データ更新部１１５は、ステップＳ００６からＳ００８の処理を、ステップＳ００４で検索した全ての「条件」に対して実行して利用頻度データ１２６を更新する。
【００５５】
「新たな重み値」の算出方法の一例としては、「積算反応回数に応じて現在の重み値を所定の割合で変更された値を新たな重み値とする方法」が考えられる。具体的には、入力データ１２２において、「処理の対象としているメタデータＩＤに関連付けられている積算反応回数が１から５の場合には重み値を３％増しにした値を新たな重み値にし、積算反応回数が６から１０の場合には重み値を５％増しにした値を新たな重み値にする」等の方法が考えられる。このような算出方法が定められているとき、記憶装置１２０で、図２に示した端末状態データ１２１、図４に示した入力データ１２２及び図８に示す利用頻度データ１２６が関連付けられている場合に新たな重み値を算出する処理の例を説明する。
【００５６】
入力部１３０の決定ボタン１３０ｅで操作されたデータがメタデータＩＤ「Ｍ０１４」で特定されている場合には、頻度データ更新部１１５は、ステップＳ００３において利用頻度データ１２６からメタデータＩＤ「Ｍ０１４」と関連付けられる重みデータを抽出する。外気温度データ１２１ｂが「３３．６度」であれば、条件「３０度以上」を満たすため、頻度データ更新部１１５は、ステップＳ００６において重みデータで条件「３０度以上」と関連付けられる重み値「０．９５」を抽出する。入力データ１２２からメタデータＩＤ「Ｍ０１４」に関連付けられている積算反応回数は「３」であるため、頻度データ更新部１１５は、ステップＳ００７において、「積算反応回数が１から５の場合には重み値を３％増しにした値を新たな重み値にする」方法に従って、抽出した重み値「０．９５」を３％増しにした値「０．９８」を新たな重み値として算出する。
【００５７】
ステップＳ００６からＳ００８の処理を終了した頻度データ更新部１１５は、メタデータ１２５から、ステップＳ００３で処理の対象としたメタデータＩＤに関連付けられる「上位概念情報」を抽出する（Ｓ００９）。例えば、ステップＳ００３において図８の利用頻度データ１２６からメタデータＩＤ「Ｍ０１４」を抽出したとき、頻度データ更新部１１５は、メタデータ１２５からメタデータＩＤ「Ｍ０１４」に関連付けられる上位概念情報「冷たい」、「温度」、「感覚」、「食べ物」等を抽出する。
【００５８】
また、頻度データ更新部１１５は、利用頻度データ１２６からステップＳ００５で抽出した「上位概念情報」を識別する「上位概念情報ＩＤ」に関連付けられる「重みデータ」を抽出する（Ｓ０１０）。
【００５９】
頻度データ更新部１１５は、ステップＳ０１０で抽出した各「上位概念情報」の「重みデータ」に対し、ステップＳ０１０からＳ０１４において、上述したステップＳ００５からＳ００８と同様の処理を実行して新たな重み値で利用頻度データ１２６を更新する。
【００６０】
このように、端末１０における操作によって入力データが入力されると、頻度データ更新部１１５によって、端末１０がコンテンツを選択した際の端末状態データ１２１を利用して、情報提供サーバ２０から端末１０に推薦されるコンテンツの表示の優先順位を定める際に用いられる利用頻度データ１２６が更新される。
【００６１】
《順位演算処理》
続いて、図１０に示すフローチャートを用いて順位演算部１１７において表示の優先順位を演算する処理の一例を説明する。
【００６２】
まず、順位演算部１１７は、記憶装置１２０から端末状態データ１２１、推薦データ１２４、メタデータ１２５及び利用頻度データ１２６を読み出す（Ｓ１０１）。
【００６３】
続いて、順位演算部１１７は、全ての推薦データ１２４から抽出される各々のメタデータ１２５で含まれる一の「メタデータＩＤ」又は「上位概念情報」を選択し、利用頻度データ１２６から、選択した「メタデータＩＤ」又は上位概念情報を識別する「上位概念情報ＩＤ」に関連付けられる「重みデータ」を抽出する（Ｓ１０２）。例えば、図７のメタデータ１２５からメタデータＩＤ「Ｍ０１４」が選択されたとき、順位演算部１１７は、利用頻度データ１２６からメタデータＩＤ「Ｍ０１４」に関連付けられる重みデータを抽出する。
【００６４】
次に、順位演算部１１７は、ステップＳ１０２で抽出した一の「重みデータ」から、端末状態データ１２１を「条件」の範囲内に含む「重みデータ」を検索し、メタデータ１２５から、検索した「重みデータ」を関連付ける「メタデータＩＤ」又は「上位概念情報」に関連付けられる「推薦ＩＤ」抽出する（Ｓ１０４）。
【００６５】
続いて、順位演算部１１７は、推薦データ１２４から、ステップＳ１０５で抽出した一の「推薦ＩＤ」に関連付けられる「推薦度」を抽出する（Ｓ１０６）。また、順位演算部１１７は、ステップＳ１０５で抽出した「推薦度」から、予め定められるルールに従って、新たな「推薦度」を算出する（Ｓ１０７）。順位演算部１１７は、ここで求めた新たな「推薦度」を「推薦ＩＤ」と関連付けてメモリ（図示せず）に記憶する。例えば、順位演算部１１７は、式（１）を利用して新たな「推薦度」を求める。
【００６６】
新たな推薦度  ＝（推薦度）+（推薦データのＧＰＳ重み値×利用頻度データのＧＰＳ重み値）+（推薦データの外気温重み値×利用頻度データの外気温重み値）+（推薦データの時刻重み値×利用頻度データの時刻重み値）  ・・・（１）
式（１）では、推薦データ１２４に含まれる「推薦度」と、推薦データ１２４に含まれる各「重み値」と利用頻度データ１２６に含まれる各「重み値」との積とを和を、新たな「推薦度」としている。例えば、図６に示す推薦データ１２４から推薦度「１．８７４」が抽出され、該当する重みデータとして、ＧＰＳの重み値「１．２」と外気温の重み値「１．３」が抽出され、時刻の重み値が抽出されなかったとする。また、図８に示す利用頻度データ１２６から該当する重みデータとしてＧＰＳの重み値「０．８８」と外気温の重み値「０．９５」が抽出され、時刻の重み値が抽出されなかったとする。このとき、順位演算部１１７は、抽出された各値を式（１）に代入して求められる値「４．１６５（＝１．８７４＋１．２×０．８８＋１．３×０．９５）」を新たな「推薦度」としてメモリに記憶する。
【００６７】
ここで、ステップＳ１０４で、複数の「推薦ＩＤ」が抽出した場合、順位演算部１１７は、抽出した全ての「推薦ＩＤ」に対してステップＳ１０６，Ｓ１０７の処理を繰り返す（Ｓ１０５）。また、ステップＳ１０２で複数の「重みデータ」を抽出した場合、順位演算部１１７は、抽出した全ての「重みデータ」に対してステップＳ１０４〜Ｓ１０７の処理を実行する（Ｓ１０３）。
【００６８】
推薦データ１２４に該当する全ての「推薦度」に対して新たな「推薦度」を求めると、順位演算部１１７は、メモリから新たな「推薦度」を読み出し、「推薦度」の降順で「推薦ＩＤ」を配列し、各「推薦ＩＤの」順位を演算して表示処理部１１８に出力する（Ｓ１０８）。
【００６９】
表示処理部１１８では、順位演算部１１７で端末状態データ１２１に応じて演算された順位で推薦データ１２４に含まれるコンテンツのタイトルを表示する。
【００７０】
このように、端末１０において情報提供サーバ２０から受信した推薦データ１２４に含まれるコンテンツのタイトルを表示する際には、順位演算部１１７によって、現在の端末１０の状態を表す端末状態データ１２１を利用して演算されたコンテンツの優先順位に配列している。
【００７１】
上述したように、端末１０では、情報提供サーバ２０から推薦されたコンテンツを端末の現在の状態を表す端末状態データ１２１及び過去の利用履歴を表す利用頻度データ１２６に基づいて優先順位を定めてタイトルのリストを表示している。また、優先順位を定める際に利用する利用頻度データ１２６をコンテンツの利用履歴と利用した際の状態を表す端末状態データ１２１に基づいて更新している。
【００７２】
したがって、端末１０では、情報提供サーバ２０から推薦されたコンテンツのリストを表示する際、端末２０のコンテンツの嗜好のみではなく、過去にコンテンツを利用した際の端末１０の状態（位置、温度、時刻等）を反映して優先順位を定めて配列している。これにより、端末１０を利用する利用者は、現在の状態で利用される傾向のある優先順位で配列されたコンテンツのタイトルのリストからコンテンツを選択することが可能となるため、複数のコンテンツの中から利用するコンテンツを容易に選択することが可能となる。
【００７３】
〈情報提供サーバ〉
情報提供サーバ２０は、中央処理装置（ＣＰＵ）２１０、磁気ディスク等の記憶装置２２０及びネットワークを介して外部とのデータの送受信を制御する通信処理装置２３０等を備える装置である。
【００７４】
情報提供サーバ２０の記憶装置２２０は、図１に示すように、対象データ２２１、メタデータ２２２、推薦データ２２３、学習データ２２４、端末設定データ２２５及び利用頻度一時データ２２６を記憶している。
【００７５】
また、記憶装置２２０には、情報提供サーバ２０を実現するプログラム（図示せず）が記憶されており、このプログラムが読み出されて実行されることによって、対象データ２２１からメタデータ２２２を生成するメタデータ生成部２１１と、推薦データ２２３を生成する推薦データ生成部２１２と、端末１０に推薦データ２２３を送信する推薦データ送信部２１３と、学習データ２２４を更新する学習処理部２１４と、端末１０から送信される設定データを受信して端末設定データ２２３として記憶装置２２０に記憶する設定データ受信部２１５と、端末１０から送信される利用頻度データを受信して利用頻度一時データ２２６として記憶装置２２０に記憶する頻度データ受信部２１６とを備えている。
【００７６】
対象データ２２１は、図１１に示す一例のように、「端末ＩＤ」及び「利用者ＩＤ」に、利用者ＩＤで識別される利用者に推薦するコンテンツに対して付された「推薦ＩＤ」が関連付けられている。また、各「推薦ＩＤ」には、推薦するコンテンツの「タイトル」、「ジャンル」、コンテンツを説明する「説明文」、コンテンツに関連する人物の「人物名」及びコンテンツの「キーワード」が関連付けられている。さらに、各「キーワード」には、「重みデータ」が関連付けられている。各「重みデータ」には「条件」と「重み値」とを含む「ＧＰＳ重み」、「外気温重み」、「時刻重み」が関連付けられている。
【００７７】
メタデータ生成部２１１は、対象データ２２１が更新されたタイミングや定期的なタイミング等の所定のタイミングで記憶装置２２０から対象データ２２１を読み出し、読み出した対象データ２２１から予め定められるルールに従って所定の項目を抽出し、メタデータ２２２を生成する。また、メタデータ生成部２１１は、生成したメタデータ２２２を記憶装置１２０に記憶する。
【００７８】
例えば、メタデータ生成部２１１は、形態素解析等の既存技術を利用して対象データ２２１の「説明文」に含まれる単語等の「コンテキスト」を抽出し、抽出した各「コンテキスト」に対して「メタデータＩＤ」を付して、図１２に示す一例のように、「コンテキスト」、「品詞」及び「上位概念等」を関連付けてメタデータ１２５を生成する。
【００７９】
推薦データ生成部２１２は、メタデータ２２２が更新されたタイミングや定期的なタイミング等の所定のタイミングで記憶装置２２０から対象データ２２１、メタデータ２２２、学習データ２２４及び端末設定データ２２５を読み出して、推薦データ２２３を生成する。推薦データ生成部２１２おける推薦データ２２３の生成の処理については、後に詳述する。
【００８０】
推薦データ２２３は、図１３に示す一例のように、「推薦ＩＤ」に、推薦するコンテンツの「タイトル」、「ジャンル」、「説明文」、「初期推薦順位」、「推薦度」、「人物名」及び「キーワード」を関連付けている。
【００８１】
ここで、「初期推薦順位」は、「推薦ＩＤ」によって特定されるコンテンツを情報提供サーバ２０が「端末ＩＤ」で特定される端末１０に推薦する際の順位である。また、「推薦度」は、同様に、コンテンツを端末１０に推薦する場合の推薦のレベルである。
【００８２】
推薦データ送信部２１３は、適切なタイミングや定期的等の所定のタイミングで端末１０から送信要求が発せられると、記憶装置２２０から推薦データ２２３を読み出し、通信処理装置２３０を介して端末１０に送信する。なお、「適切なタイミング」とは、例えばユーザによって、端末１０に所定の時刻になると情報提供サーバ２０に送信要求を発呼するように予め設定された時刻や、端末１０に所定のＧＰＳデータになると情報提供サーバ２０に送信要求を発呼するように予め設定されたＧＰＳデータ等、ユーザによって端末１０に予め設定された条件値を満たしたタイミングである。
【００８３】
学習データ２２４は、端末１０におけるコンテンツの選択の履歴に基づいて生成されるデータであり、端末１０を利用する利用者がコンテンツを利用する状態（現在位置、気温、時刻等）の傾向に関するデータである。図１４に示す一例のように、学習データ２２４は、「端末ＩＤ」及び「利用者ＩＤ」に、「メタデータＩＤ」及び「上位概念情報ＩＤ」が関連付けられている。また、各「メタデータＩＤ」には、メタデータＩＤで特定される「コンテキスト」、コンテキストの「品詞」、コンテキストの「上位概念情報」、対応する内容のコンテンツに対する端末１０を利用する利用者の嗜好を表わす「嗜好強度値」及びコンテキストの「重みデータ」が関連付けられている。さらに、各「上位概念情報ＩＤ」には、「上位概念情報」、「嗜好強度値」、及び「重みデータ」が関連付けられている。各「重みデータ」には、「条件」と「重み値」とを含む「ＧＰＳ重み」、「外気温重み」、「時刻重み」が関連付けられている。この重みデータは、コンテンツを推薦する際の優先順位を定める指標として利用される。
【００８４】
学習処理部２１４は、利用頻度一時データ２２６が更新されたタイミングや定期的なタイミング等の所定のタイミングで記憶装置２２０から学習データ２２４及び利用頻度一時データ２２６を読み出し、新たな学習データ２２４を生成し、新たな学習データ２２４を記憶装置２２０に記憶する。
【００８５】
設定データ受信部２１５は、端末１０から設定データが送信されると、通信処理装置２３０を介して受信し、端末設定データ２２５として記憶装置２２０に記憶する。
【００８６】
端末設定データ２２５は、「端末ＩＤ」及び「利用者ＩＤ」に、「設定日時」及び「設定内容」を含む「設定項目」を関連付けている。この端末設定データ２２５は、図５を用いて上述した端末１０の記憶装置１２０で記憶される設定データ１２３と同一のデータである。
【００８７】
頻度データ受信部２１６は、端末１０から利用頻度データ１２６が送信されると、通信処理装置２３０を介して受信し、利用頻度一時データ２２６として記憶装置２２０に記憶する。
【００８８】
利用頻度一時データ２２６は、端末１０の利用者がコンテンツの利用を好む状態の傾向に関する最近のデータである。図１６に示す一例のように、利用頻度一時データ２２６は、「端末ＩＤ」及び「利用者ＩＤ」に、「メタデータＩＤ」及び「上位概念情報ＩＤ」が関連付けられている。また、各「メタデータＩＤ」には、「コンテキスト」、「品詞」、「上位概念情報」及び「重みデータ」が関連付けられている。さらに、「上位概念情報ＩＤ」には、「上位概念情報」及び「重みデータ」が関連付けられている。この利用頻度一時データ２２６は、図８を用いて上述した端末１０の記憶装置２２０で記憶される利用頻度データ１２６と同一のデータである。
【００８９】
なお、この利用頻度一時データ２２６は、最新の傾向に関するデータであるため、頻度データ受信部２１６で新たな利用頻度一時データ２２６受信されると、新たな利用頻度一時データ２２６によって上書きされる。また、利用頻度一時データ２２６は、学習処理部２１４に読み出されると、記憶装置２２０から消去されてもよい。
【００９０】
《推薦データ生成処理》
ここで、図１７に示すフローチャートを用いて推薦データ生成部２１２において推薦データ２２３を生成する処理の一例を説明する。
【００９１】
まず、推薦データ生成部２１２は、記憶装置２２０から、対象データ２２１、メタデータ２２２、学習データ２２４、及び端末設定データ２２５を読み出す（Ｓ３０１）。
【００９２】
推薦データ生成部２１２は、メタデータ２２２に含まれる各メタデータＩＤと、学習データ２２３に含まれる各メタデータＩＤとを比較し、一致する「メタデータＩＤ」を検索する（Ｓ３０２）。ステップＳ３０２では、複数の「メタデータＩＤ」が検索されることもある。
【００９３】
その後、推薦データ生成部２１２は、学習データ２２４から、ステップＳ３０２で検索された一の「メタデータＩＤ」に関連付けられている「嗜好強度値」を抽出する（Ｓ３０３，Ｓ３０４）。また、推薦データ生成部２１２は、メタデータ２２２から、対象としている「メタデータＩＤ」に関連付けられる「推薦ＩＤ」を検索する（Ｓ３０５）。ステップＳ３０５では、複数の「推薦ＩＤ」が検索されることもある。
【００９４】
「推薦ＩＤ」を検索すると、推薦データ生成部２１２は、対象データ２２１から、ステップＳ３０５で検索した一の「推薦ＩＤ」に関連付けられる各項目の内容を抽出し、これを推薦データ２２３の新たな内容として追加する（Ｓ３０７）。このとき、対象データ２２１には「推薦度」を含んでいないため、推薦データ２３３の「推薦度」では、初期値として「０」が関連付けられている。
【００９５】
続いて、推薦データ生成部２１２は、現在の「推薦度」の値とステップＳ３０４で抽出された「嗜好強度値」の値と和を算出し、算出された値を「新たな推薦度」とし推薦データ２２３の「推薦度」を更新する（Ｓ３０８）。  なお、推薦度が初期値の場合、初期値は「０」であるため、「新たな推薦度」の値は「嗜好強度値」の値となる。
【００９６】
なお、ステップＳ３０５において複数の「推薦ＩＤ」が検索された場合には、ステップＳ３０７およびＳ３０８を各「推薦ＩＤ」に対して繰り返すとともに（Ｓ３０６）、ステップＳ３０２において複数の「メタデータＩＤ」が検索されたときには、ステップＳ３０４からＳ３０８を各「メタデータＩＤ」に対して繰り返す（Ｓ３０３）。
【００９７】
「推薦度」を算出すると、推薦データ生成部２１２は、端末設定データ２２５で予め設定されるルールに従って、「推薦度」を調整する（Ｓ３０９）。例えば、図１５に示すように、端末設定データ２２５の「設定内容」として、パラメータ「パチンコ店」、値「不要」と設定されているとき、この「設定項目」に関連付けられる「端末ＩＤ」で識別される端末１０では、パチンコ店に関するコンテンツは不要ということである。したがって、推薦データ生成部２１２は、パチンコ店に関するコンテンツに関連付けられる「推薦度」を「０」に変更する等のように、推薦度を調整する。
【００９８】
その後、推薦データ生成部２１２は、推薦度を降順で配列した結果を「初期推薦順位」として、推薦データ２２３を生成する（Ｓ３１０）。
【００９９】
このように、情報提供サーバ２０の推薦データ生成部２１２が端末１０にコンテンツを推薦する推薦データ２２３を生成する際、推薦データ生成部２１２において端末１０学習データ２２４とともに端末設定データ２２５を利用して、端末１０で利用の傾向にあるコンテンツの優先順位を定めている。
【０１００】
《学習データ生成処理》
続いて、図１８に示すフローチャートを用いて学習処理部２１４において学習データ２２４を生成する処理の一例を説明する。
【０１０１】
まず、学習処理部２１４は、学習データ２２４に含まれる「メタデータＩＤ」及び利用頻度一時データ２２６に含まれる「メタデータＩＤ」から、「端末ＩＤ」及び「利用者ＩＤ」毎に、一致する「メタデータＩＤ」を検索する（Ｓ４０３）。
【０１０２】
ステップＳ４０３で一致する「メタデータＩＤ」を検索すると、学習処理部２１４は、学習データ２２４から、検索された各「メタデータＩＤ」に関連付けられる「重みデータ」を抽出する（Ｓ４０４）。
【０１０３】
また、学習処理部２１４は、ステップＳ４０４で抽出した「重みデータ」から、「条件」が利用頻度一時データ２２６に含まれる「重みデータ」と一致する「重みデータ」を検索する（Ｓ４０５）。
【０１０４】
その後、学習処理部２１４は、予め定められるルールに従って、ステップＳ４０５で検索した「重みデータ」に含まれる「重み値」に対して、新たな「重み値」を算出する（Ｓ４０５）。例えば、学習処理部２１４は、式（２）を利用して新たな「重み値」を求める。
【０１０５】
新たな重み値＝（現在の学習データの重み値×（学習回数−１）＋利用頻度一時データの重み値）÷学習回数  ・・・（２）
式（２）において、「学習回数」とは、学習処理部２１４において、過去に同一の重みデータに対して新たな「重み値」の算出の処理が実行された回数であり、予めメモリ（図示せず）に記憶されている。又は、学習データ２２４で学習回数を記憶していても良い。例えば、図１４に示す学習データ２２４（現在の学習データ）から外気温の重み値「０．９５」が抽出され、図１６の利用頻度一時データ２２６から外気温の重み値「０．６」が抽出され、現在の学習回数が「３１」であるとする。このとき、学習処理部２１４は、これらの各値を式（２）に代入して求められる値「０．９３９（＝（０．９５×３０＋０．６）÷３１」を新たな「重み値」として求める。
【０１０６】
続いて、学習処理部２１４は、全ての利用頻度一時データ２２６の「メタデータＩＤ」に対してステップＳ４０２〜Ｓ４０７の処理を実行し、新たな重み値を再計算する。すなわち、学習処理部２１４は、予め定められるルールに従って、「嗜好強度値」を算出し、学習データ２２４を更新する（Ｓ４０７）。例えば、学習処理部２１４は、式（３）を利用して「嗜好強度値」を算出する。
【０１０７】
嗜好強度値＝｛（ＧＰＳ重み値×α）＋（外気温重み値×β）＋（時刻重み値×γ）｝  ・・・（３）
式（３）において、α、β、γは予め定められる係数であり、情報提供サーバ２０に設定されている固有の値である。例えば、α＝０．０３、β＝０．２３と設定されており、図１４に示す学習データ２２４からＧＰＳの重み値「０．８８」、外気温の重み値「０．９５」及び時刻重み値「０．３２」が抽出されたとする。このとき、学習処理部２１４は、式（２）にこれらの値を代入して「嗜好強度値」は、０．８８×０．０３＋０．９５×０．２３＋＋０．３２×０．０２と算出され、学習データ２２４を更新する。
【０１０８】
学習データ２２４内に含まれる全ての「メタデータＩＤ」に対してステップＳ４０２〜Ｓ４０７の処理が終了すると、ステップＳ４０８〜Ｓ４１３において、学習データ２２４内に含まれる全ての「上位概念情報」を識別する「上位概念情報ＩＤ」に対して同様の処理が実行される。ステップＳ４０８〜Ｓ４１３の各処理は、上述したステップＳ４０２〜４０７と同様である。
【０１０９】
このように、情報提供サーバ２０の学習処理部２１４は、端末１０におけるコンテンツの利用に関する利用頻度一時データ２２６に基づいて、推薦データ２２３を生成する際に利用する学習データ２２４を更新している。
【０１１０】
上述したように、情報提供サーバ２０では、端末１０にコンテンツを推薦する際に、端末１０におけるコンテンツの利用に関する学習データ２２４を利用している。また、この学習データ２２４は、端末１０におけるコンテンツの利用時の状態で随時更新される利用頻度一時データ２２６に基づいて更新している。
【０１１１】
したがって、情報提供サーバ２０は、推薦データ２２３を生成する際、端末１０の利用者が過去にコンテンツを利用した際の端末１０の状態（位置、温度、時刻等）を反映して求めた優先順位を含めている。これにより、端末１０におけるコンテンツの選択を容易にしている。
【０１１２】
以上説明したように、本発明の最良の実施形態に係る情報提供システム１によれば、端末１０が過去にコンテンツを利用した際の状態と、現在の状態とを考慮した上で、情報提供サーバ２０から推薦されるコンテンツに対して優先順位を定め、定められた優先順位に従ってコンテンツのタイトルのリストを表示する。これにより、利用者は、端末１０の表示部１４０に表示されるタイトルから、利用したいコンテンツを容易に選択することができる。換言すると、複数のコンテンツに関する情報を含むリストからユーザがその時の状態（ユーザの存在する環境）に適したコンテンツを容易に選択することができることができる。
【符号の説明】
【０１１３】
１…情報提供システム
１０…端末
１１１…端末状態検出部
１１１ａ…ＧＰＳ検出部
１１１ｂ…外気温度検出部
１１１ｃ…時刻検出部
１１２…設定データ送信部
１１３…推薦データ受信部
１１４…メタデータ生成部
１１５…頻度データ更新部
１１６…頻度データ送信部
１１７…順位演算部
１１８…表示処理部
１２０…記憶装置（端末状態データ記憶部、利用頻度データ記憶部）
１２１…端末状態データ
１２１ａ…ＧＰＳデータ
１２１ｂ…外気温度データ
１２１ｃ…時刻データ
１２２…入力データ
１２３…設定データ
１２４…推薦データ
１２５…メタデータ
１２６…利用頻度データ
１３０…入力部
１３０ａ…選択ボタン
１３０ａ〜１０３ｄ…選択ボタン
１３０ｅ…決定ボタン
１４０…表示部
１４０ａ…注目エリア
１５０…通信処理装置
２０…情報提供サーバ
２１１…メタデータ生成部
２１２…推薦データ生成部
２１３…推薦データ送信部
２１４…学習処理部
２１５…設定データ受信部
２１６…頻度データ受信部
２２０…記憶装置（対象データ記憶部、学習データ記憶部、利用頻度一時データ記憶部）
２２１…対象データ
２２２…メタデータ
２２３…推薦データ
２２４…学習データ
２２５…端末設定データ
２２６…利用頻度一時データ
２３０…通信処理装置
【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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