(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザの中の対象ユーザに推奨すべきコンテンツのコンテンツＩＤを取得するコンテンツ推奨装置であって、
任意のユーザのユーザＩＤから当該ユーザにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤを取得可能なコンテンツＩＤ取得部と、
各ユーザにつき、該ユーザへの流行の影響の程度を示す流行影響度並びに当該ユーザのユーザＩＤを含む流行影響度情報が記憶される流行影響度情報記憶部と、
前記対象ユーザと他のユーザの組のそれぞれにつき、該対象ユーザと当該組内の他のユーザとの間の類似度並びに当該他のユーザのユーザＩＤを含む類似度情報が記憶される類似度情報記憶部と、
前記対象ユーザの流行影響度より低い流行影響度を含む流行影響度情報を前記流行影響度情報記憶部から検索し、該流行影響度情報からユーザＩＤを読み出すユーザＩＤ検索部と、
前記ユーザＩＤ検索部により読み出されたユーザＩＤを含む類似度情報を前記類似度情報記憶部から検索し、該類似度情報内の類似度を高く補正する類似度補正部と、
前記全類似度を該類似度の高さにより２分した場合の高い方に属する類似度を含む類似度情報を前記類似度情報記憶部から検索し、該類似度情報内のユーザＩＤを読み出し、該ユーザＩＤのユーザにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤを前記コンテンツＩＤ取得部によって取得させる推奨コンテンツＩＤ取得制御部と
を備えることを特徴とするコンテンツ推奨装置。
【請求項２】
前記対象ユーザにより視聴されたコンテンツのジャンルに基づいて、当該対象ユーザの流行影響度を当該ジャンルが多いほど小さくなるように計算する流行影響度計算部
を備えることを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推奨装置。
【請求項３】
複数のユーザの中の対象ユーザに推奨すべきコンテンツのコンテンツＩＤを取得するコンテンツ推奨装置の動作方法であって、
前記コンテンツ推奨装置は、
任意のユーザのユーザＩＤから当該ユーザにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤを取得可能なコンテンツＩＤ取得部と、
各ユーザにつき、該ユーザへの流行の影響の程度を示す流行影響度並びに当該ユーザのユーザＩＤを含む流行影響度情報が記憶される流行影響度情報記憶部と、
前記対象ユーザと他のユーザの組のそれぞれにつき、該対象ユーザと当該組内の他のユーザとの間の類似度並びに当該他のユーザのユーザＩＤを含む類似度情報が記憶される類似度情報記憶部とを備え、
前記コンテンツ推奨装置の動作方法は、
前記コンテンツ推奨装置のユーザＩＤ検索部が、
前記対象ユーザの流行影響度より低い流行影響度を含む流行影響度情報を前記流行影響度情報記憶部から検索し、該流行影響度情報からユーザＩＤを読み出す工程と、
前記コンテンツ推奨装置の類似度補正部が、
前記ユーザＩＤ検索部により読み出されたユーザＩＤを含む類似度情報を前記類似度情報記憶部から検索し、該類似度情報内の類似度を高く補正する工程と、
前記コンテンツ推奨装置の推奨コンテンツＩＤ取得制御部が、
前記全類似度を該類似度の高さにより２分した場合の高い方に属する類似度を含む類似度情報を前記類似度情報記憶部から検索し、該類似度情報内のユーザＩＤを読み出し、該ユーザＩＤのユーザにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤを前記コンテンツＩＤ取得部によって取得させる工程と
を備えることを特徴とするコンテンツ推奨装置の動作方法。
【請求項４】
請求項１または２記載のコンテンツ推奨装置としてコンピュータを機能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】
本発明は、流行に影響されにくいユーザに視聴される多様なコンテンツを推奨するためのコンテンツ推奨装置およびその動作方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ＩＰＴＶなどの映像コンテンツ提供サービス、音楽配信サービス等では、視聴できるコンテンツの数が膨大である。例えば、あるサービスでは、視聴できるコンテンツ数は、１月あたり数万本にも及ぶ。
【０００３】
そこで、どのようにしてユーザにより多様・多数のコンテンツを楽しんでもらい、該当サービスへの満足度を高めてもらうかは重要である。
【０００４】
これに対して、ユーザに対し推薦を行い、興味のありそうなコンテンツを紹介して、サービス利用を促進させる推薦技術の利用が近年盛んである。
【０００５】
このような技術の中で最も一般的なものの１つが、協調フィルタリングと呼ばれる手法である。非特許文献１では、その概要が実際の導入事例とともに紹介されている。
【０００６】
協調フィルタリングは、多くのユーザのサービス利用ログ、例えば視聴ログ（誰が、いつ、どのコンテンツを視聴したかがわかる履歴）などを用いて、あるコンテンツを選択したユーザに、そのコンテンツを選択した多くの人が選択している他のコンテンツを紹介したり、あるいは、該当ユーザと類似度が高い他のユーザの視聴コンテンツのうち、まだ該当ユーザに視聴されていないものを推薦したりするものである。
【０００７】
ここで留意すべきこととして、特に有料モデルをとる映像コンテンツ提供サービスでは、一部の非常に人気の高い、流行しているコンテンツ（例えば、新作である昨年公開されたばかりの映画など）に視聴数が集中する傾向にある。このようなデータに対し、上記協調フィルタリング様の既存手法を適用して推薦コンテンツを選択すると、流行コンテンツばかりが推薦され、推薦結果の発見性が低くなり、ユーザが多様なコンテンツを楽しめないという問題がある。
【０００８】
またこれは、サービサにとっては、コストをかけて多数のコンテンツを用意しているのにかかわらず、それらを有効に紹介できず、ユーザが感じるサービス満足度を高められないという問題でもある。
【０００９】
上記のような問題への対策として、以下のような方法が提案されている。特許文献１に示す手法では、ユーザのＷｅｂアクセス履歴等を利用して、推薦を行う。その際に、アクセス人数と、そのアクセス人数のアイテム数との関係が、ある分布に従うことを利用して、その分布から外れた極端な値を、ユーザ本人の興味でなく流行に影響されてアクセスしたノイズだとして、それを取り除く、というフィルタリングを行う。
【００１０】
しかし、少なくとも、上記のような映像コンテンツ提供サービスにおいては、どのようなユーザに対しても一様に流行の影響を抑制するよりも、対象ユーザによってその程度を変化させた方が適切であると考える。
【００１１】
なぜなら、ウェブサイトの閲覧に比べ、有料映像提供サービスでは一部の非常に人気の高いコンテンツへの視聴数の集中が甚だしいというように、ユーザのコンテンツ視聴に対する流行の影響が大変強いからである。また、影響される程度もユーザによって異なる。  というのも、「何を観たらよいのかよくわからない」ユーザは特に、視聴ランキングを参考に、ランキング上位のコンテンツを選択して観るという傾向があると言われている。すなわち、ユーザにとって、「何を観るか」判断する際に、流行を表したものと言えるランキングは代表的な基準となっていると考えられる。
【００１２】
そこで、そのような流行の影響が強いユーザに対しては、流行の影響を加味した推薦結果の方が、流行の影響を一様に抑制し結果的によく知らないコンテンツばかりが推薦されるよりも、納得性が高いと考える。
【００１３】
そこで、発見性を高めつつも、特にコンテンツの視聴に慣れていないユーザに対して、流行の影響を適度に取り入れながら、納得性を担保した推薦が必要であると考える。その推薦を通して、最終的にはより多様なコンテンツを視聴するようになる支援ができると考える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】特開２００１−１９５４２９号公報
【非特許文献】
【００１５】
【非特許文献１】市川裕介著、「協調フィルタリングを用いたレコメンドサービスの導入事例」、  情報処理、ｖｏｌ  ４８（９）、ｐｐ９７２−９７８、２００７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、流行に影響やすく一部のコンテンツしか視聴しないユーザにも、より流行に影響されにくいユーザに視聴される多様なコンテンツを推奨するためのコンテンツ推奨装置およびその動作方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記の課題を解決するために、第１の本発明は、複数のユーザの中の対象ユーザに推奨すべきコンテンツのコンテンツＩＤを取得するコンテンツ推奨装置であって、任意のユーザのユーザＩＤから当該ユーザにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤを取得可能なコンテンツＩＤ取得部と、各ユーザにつき、該ユーザへの流行の影響の程度を示す流行影響度並びに当該ユーザのユーザＩＤを含む流行影響度情報が記憶される流行影響度情報記憶部と、前記対象ユーザと他のユーザの組のそれぞれにつき、該対象ユーザと当該組内の他のユーザとの間の類似度並びに当該他のユーザのユーザＩＤを含む類似度情報が記憶される類似度情報記憶部と、前記対象ユーザの流行影響度より低い流行影響度を含む流行影響度情報を前記流行影響度情報記憶部から検索し、該流行影響度情報からユーザＩＤを読み出すユーザＩＤ検索部と、前記ユーザＩＤ検索部により読み出されたユーザＩＤを含む類似度情報を前記類似度情報記憶部から検索し、該類似度情報内の類似度を高く補正する類似度補正部と、前記全類似度を該類似度の高さにより２分した場合の高い方に属する類似度を含む類似度情報を前記類似度情報記憶部から検索し、該類似度情報内のユーザＩＤを読み出し、該ユーザＩＤのユーザにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤを前記コンテンツＩＤ取得部によって取得させる推奨コンテンツＩＤ取得制御部とを備えることを特徴とするコンテンツ推奨装置をもって解決手段とする。
【００１８】
第２の本発明は、複数のユーザの中の対象ユーザに推奨すべきコンテンツのコンテンツＩＤを取得するコンテンツ推奨装置の動作方法であって、前記コンテンツ推奨装置は、任意のユーザのユーザＩＤから当該ユーザにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤを取得可能なコンテンツＩＤ取得部と、各ユーザにつき、該ユーザへの流行の影響の程度を示す流行影響度並びに当該ユーザのユーザＩＤを含む流行影響度情報が記憶される流行影響度情報記憶部と、前記対象ユーザと他のユーザの組のそれぞれにつき、該対象ユーザと当該組内の他のユーザとの間の類似度並びに当該他のユーザのユーザＩＤを含む類似度情報が記憶される類似度情報記憶部とを備え、前記コンテンツ推奨装置の動作方法は、前記コンテンツ推奨装置のユーザＩＤ検索部が、前記対象ユーザの流行影響度より低い流行影響度を含む流行影響度情報を前記流行影響度情報記憶部から検索し、該流行影響度情報からユーザＩＤを読み出す工程と、前記コンテンツ推奨装置の類似度補正部が、前記ユーザＩＤ検索部により読み出されたユーザＩＤを含む類似度情報を前記類似度情報記憶部から検索し、該類似度情報内の類似度を高く補正する工程と、前記コンテンツ推奨装置の推奨コンテンツＩＤ取得制御部が、前記全類似度を該類似度の高さにより２分した場合の高い方に属する類似度を含む類似度情報を前記類似度情報記憶部から検索し、該類似度情報内のユーザＩＤを読み出し、該ユーザＩＤのユーザにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤを前記コンテンツＩＤ取得部によって取得させる工程とを備えることを特徴とするコンテンツ推奨装置の動作方法をもって解決手段とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、流行に影響されにくいユーザに視聴される多様なコンテンツを推奨することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本実施の形態に係るコンテンツ推奨装置の構成および利用形態を示す図である。
【図２】コンテンツＩＤ通知装置２に記憶される情報を例示した図である。
【図３】コンテンツ順位通知装置３に記憶される情報を例示した図である。
【図４】コンテンツジャンル通知装置４に記憶される情報を例示した図である。
【図５】流行影響度情報記憶部１５に記憶される情報を例示した図である。
【図６】類似度情報記憶部１６に記憶される情報を例示した図である。
【図７】コンテンツ推奨装置１の動作を示すフローチャートである。
【図８】一部の流行影響度を選択する方法の一例を示す図である。
【図９】一部の流行影響度を選択する方法の別な一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２２】
図１は、本実施の形態に係るコンテンツ推奨装置の構成および利用形態を示す図である。
【００２３】
コンテンツ推奨装置１は、複数のユーザの中の対象ユーザ（以下、ユーザＵｉという）に推奨すべきコンテンツの識別情報（以下、識別情報をＩＤという）であるコンテンツＩＤを取得し、該コンテンツＩＤのコンテンツつまりユーザＵｉに推奨すべきコンテンツを示す推奨コンテンツ表示情報を表示させる装置である。
【００２４】
コンテンツ推奨装置１は、例えば、インターネットなどの通信ネットワークに設けられ、ユーザのパーソナルコンピュータや携帯電話端末からアクセスすることができる。
【００２５】
図示しないが、各ユーザの居所には、コンテンツを視聴するための装置があり、該装置に通信回線で接続された遠隔のサーバには複数のコンテンツが蓄積され、ユーザが所望のコンテンツを選ぶと、サーバがコンテンツを装置に送信し、装置がコンテンツを再生することで、ユーザはコンテンツを視聴できるようになっている。
【００２６】
コンテンツ推奨装置１は、各ユーザにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤを蓄積し要求により通知するコンテンツＩＤ通知装置２と、各コンテンツの流行の程度を示すコンテンツ順位を通知するコンテンツ順位通知装置３と、各コンテンツのジャンルを通知するコンテンツジャンル通知装置４とに通信回線を介して接続される。
【００２７】
また、コンテンツ推奨装置１は、ユーザＵｉに使用されるパーソナルコンピュータや携帯電話端末などの入力装置５、推奨すべきコンテンツを示す推奨コンテンツ表示情報を表示する表示装置６に接続される。例えばユーザＵｉに使用されるパーソナルコンピュータや携帯電話端末が入力装置５および表示装置６として使用される。
【００２８】
コンテンツ推奨装置１は、コンテンツＩＤ通知装置２からコンテンツＩＤを取得するコンテンツＩＤ取得部１１と、コンテンツ順位通知装置３からコンテンツ順位を取得するコンテンツ順位取得部１２と、コンテンツジャンル通知装置４からコンテンツのジャンルを取得するコンテンツジャンル取得部１３と、ユーザのＩＤであるユーザＩＤを入力装置５から入力するユーザＩＤ入力部１４と、ユーザへの流行の影響の程度を示す流行影響度並びに当該ユーザのユーザＩＤを含む流行影響度情報が記憶される流行影響度情報記憶部１５と、ユーザ間の類似度を含む類似度情報が記憶される類似度情報記憶部１６と、流行影響度情報記憶部１５からユーザＵｉの流行影響度より低い流行影響度を含む流行影響度情報を検索し、該流行影響度情報からユーザＩＤを読み出すユーザＩＤ検索部１７と、ユーザＩＤ検索部１７により読み出されたユーザＩＤを含む類似度情報を類似度情報記憶部１６から検索し、該類似度情報内の類似度を高く補正する類似度補正部１８と、全類似度を該類似度の高さにより２分した場合の高い方に属する類似度を含む類似度情報を類似度情報記憶部１６から検索し、該類似度情報内のユーザＩＤを読み出し、該ユーザＩＤのユーザにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤをコンテンツＩＤ取得部１１を介して取得する推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９と、推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９に取得されたコンテンツＩＤのコンテンツを示す推奨コンテンツ表示情報を表示装置６に表示させる表示制御部１１０と、コンテンツ順位とジャンルに基づいて流行影響度を計算する流行影響度計算部１１１とを備える。
【００２９】
図２は、コンテンツＩＤ通知装置２に記憶される情報を例示した図である。  
コンテンツＩＤ通知装置２は、コンテンツの視聴に関する各時刻につき、該時刻、当該時刻に視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤ並びに当該コンテンツを視聴したユーザのユーザＩＤを対応づけて記憶している。時刻は、例えば、コンテンツの視聴の要求を受けた時刻である。
【００３０】
コンテンツＩＤ通知装置２は、コンテンツＩＤ取得部１１からユーザＩＤが送信されたら、例えば、過去１ヶ月の範囲に属する時刻と当該ユーザＩＤとに対応づけられたコンテンツＩＤを読み出し、コンテンツＩＤ取得部１１に通知する。
【００３１】
図３は、コンテンツ順位通知装置３に記憶される情報を例示した図である。  
コンテンツ順位通知装置３は、各コンテンツにつき、該当のコンテンツＩＤ並びに例えば過去１ヶ月間における当該コンテンツの流行の程度を示すコンテンツ順位を対応づけて記憶している。
【００３２】
コンテンツ順位は、例えば、視聴数が多いほど高く設定される。コンテンツ順位は、後述のジャンル毎のコンテンツ推奨を行う場合は、ジャンル毎に設定される。
【００３３】
コンテンツ順位通知装置３は、コンテンツ順位取得部１２からコンテンツＩＤが送信されたら、該コンテンツＩＤに対応づけられたコンテンツ順位を読み出し、コンテンツ順位取得部１２に通知する。
【００３４】
図４は、コンテンツジャンル通知装置４に記憶される情報を例示した図である。  
コンテンツジャンル通知装置４は、各コンテンツにつき、該当のコンテンツＩＤ並びに当該コンテンツのジャンルを対応づけて記憶している。
【００３５】
コンテンツジャンル通知装置４は、コンテンツジャンル取得部１３からコンテンツＩＤが送信されたら、該コンテンツＩＤに対応づけられたジャンルを読み出し、コンテンツジャンル取得部１３に通知する。
【００３６】
例えば、コンテンツジャンル通知装置４は、ジャンル以外に、コンテンツの価格、提供開始期間、提供終了期間、長さ、概要文などを記憶し、要求に応じてこれらを通知してもよい。
【００３７】
図５は、流行影響度情報記憶部１５に記憶される情報を例示した図である。  
流行影響度情報記憶部１５には、各ユーザにつき、該ユーザへの流行の影響の程度を示す流行影響度並びに当該ユーザのユーザＩＤを含む流行影響度情報が記憶される。
【００３８】
図６は、類似度情報記憶部１６に記憶される情報を例示した図である。  
類似度情報記憶部１６には、ユーザＵｉと他のユーザの組のそれぞれにつき、該ユーザＵｉと当該組内の他のユーザとの間の類似度並びに当該他のユーザのユーザＩＤを含む類似度情報が記憶される。類似度は、該当の２ユーザに視聴されるコンテンツ同士が類似している程度を示す値であり、例えば、コサイン距離などにより求められるものである。類似度情報は、予め類似度情報記憶部１６に記憶されていてもよく、または、使用に際して、類似度情報記憶部１６に記憶させてもよい。
【００３９】
類似度情報記憶部１６には、ユーザＵｉ以外についても同様な類似度情報が記憶されるが、ここでは、各類似度情報は、ユーザＵｉのものであることとする。
【００４０】
（本実施の形態の動作）
次に、コンテンツ推奨装置１の動作を説明する。  
図７は、コンテンツ推奨装置１の動作を示すフローチャートである。  
例えばユーザＵｉが、ユーザＵｉのユーザＩＤを入力装置５に入力すると、入力装置５は、ユーザＩＤをユーザＩＤ入力部１４に送信する。
【００４１】
ユーザＩＤ入力部１４は、ユーザＩＤにより、例えば、いわゆるログイン判定を行い、予め定められたユーザのユーザＩＤならば、これを流行影響度計算部１１１に通知する（Ｓ１）。
【００４２】
流行影響度計算部１１１は、ユーザＩＤをコンテンツＩＤ取得部１１に通知する（Ｓ３）。
【００４３】
コンテンツＩＤ取得部１１は、ユーザＩＤをコンテンツＩＤ通知装置２に送信し、コンテンツＩＤ通知装置２から１以上のコンテンツＩＤを取得し、取得したコンテンツＩＤを流行影響度計算部１１１に通知する（Ｓ５）。
【００４４】
流行影響度計算部１１１は、その１以上のコンテンツＩＤをコンテンツ順位取得部１２と推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９に通知する（Ｓ７）。
【００４５】
コンテンツ順位取得部１２は、通知された１以上のコンテンツＩＤをコンテンツ順位通知装置３に送信し、コンテンツ順位通知装置３から、各コンテンツＩＤに対応するコンテンツ順位を取得し、取得した１以上のコンテンツ順位を流行影響度計算部１１１に通知する（Ｓ９）。
【００４６】
流行影響度計算部１１１は、コンテンツＩＤ取得部１１から通知された１以上のコンテンツＩＤをコンテンツジャンル取得部１３に通知する（Ｓ１１）。
【００４７】
コンテンツジャンル取得部１３は、通知された１以上のコンテンツＩＤをコンテンツジャンル通知装置４に送信し、コンテンツジャンル通知装置４から、各コンテンツＩＤに対応するジャンルを取得し、取得した１以上のジャンルを流行影響度計算部１１１に通知する（Ｓ１３）。
【００４８】
流行影響度計算部１１１は、取得した１以上のコンテンツ順位およびジャンルに基づいて流行影響度を計算する（Ｓ１５）。
【００４９】
ここでは、流行影響度計算部１１１は、まず、式（１）または式（２）に基づいて、流行影響度を計算する。
【数１】
0005406814.tif 000002
【００５０】
これにより、ユーザＵｉが高いコンテンツ順位のコンテンツを多く視聴した場合には、流行影響度が高くなる一方、ユーザＵｉが高いコンテンツ順位のコンテンツを少なく、つまり、低いコンテンツ順位のコンテンツを多く視聴した場合には、流行影響度が低くなる。
【００５１】
次に、流行影響度計算部１１１は、式（３）に基づいて、流行影響度を補正する。
【数２】
0005406814.tif 000003
【００５２】
この補正は、流行に影響されにくいユーザは多くのジャンルのコンテンツを視聴する傾向にあるということを流行影響度に反映させる処理である。つまり、ユーザＵｉが視聴したコンテンツのジャンルが少ない場合には、流行影響度が高くなる一方、ジャンルが多い場合には、流行影響度が低くなる。
【００５３】
次に、流行影響度計算部１１１は、補正後の流行影響度並びにユーザＵｉのユーザＩＤを含む流行影響度情報を、流行影響度情報記憶部１５に記憶させるとともに、ユーザＵｉのユーザＩＤをユーザＩＤ検索部１７に通知する（Ｓ１７）。
【００５４】
ここでは、ユーザＵｉ以外のユーザについても、同様の処理が過去になされ、これにより、流行影響度情報記憶部１５には、各ユーザについての流行影響度情報が記憶されていることとする。
【００５５】
なお、ユーザＵｉについての流行影響度情報も事前に流行影響度情報記憶部１５に記憶させておいてもよい。
【００５６】
ユーザＩＤ検索部１７は、ユーザＵｉの流行影響度より低い流行影響度を含む１以上の流行影響度情報を流行影響度情報記憶部１５から検索し、該流行影響度情報からユーザＩＤを読み出し、読み出した１以上のユーザＩＤからユーザＵｉのユーザＩＤを除いたものを類似度補正部１８に通知する（Ｓ１９）。
【００５７】
ここでは、例えば、図８に示すように、ユーザＩＤ検索部１７は、まず、流行影響度情報記憶部１５の全流行影響度を大きさの順に複数のグループ（図８ではグループＡ〜Ｄ）に分け且つ各グループの流行影響度の個数を互いに等しくする。
【００５８】
次に、ユーザＩＤ検索部１７は、ユーザＵｉの流行影響度を含むグループ（図８ではグループＣ）の流行影響度より低い流行影響度のグループ（図８ではグループＢ）に属する１以上の流行影響度のそれぞれにつき、該流行影響度を含む流行影響度情報を流行影響度情報記憶部１５から検索する。
【００５９】
または、例えば、図９に示すように、ユーザＩＤ検索部１７は、ユーザＵｉの流行影響度を含む範囲（例えば、図９では＋３％、−７％の範囲）のに属する１以上の流行影響度のそれぞれにつき、該流行影響度を含む流行影響度情報を流行影響度情報記憶部１５から検索する。ここでは、プラス側の範囲部分よりマイナス側の範囲部分を大きくしたのは、流行影響度の低いユーザにより視聴されたコンテンツを推奨されやすくするためである。  なお、例えば、流行影響度の分布可能な範囲（例えば、０〜１）を複数の範囲に分け且つ各範囲の大きさを互いに等しくし、ユーザＵｉの流行影響度を含む範囲の流行影響度より低い流行影響度の範囲に属する１以上の流行影響度のそれぞれにつき、該流行影響度を含む流行影響度情報を流行影響度情報記憶部１５から検索してもよい。
【００６０】
または、例えば、流行影響度情報記憶部１５の全流行影響度を大きさの順に並べたときのユーザＵｉの流行影響度を含む範囲に属する１以上の流行影響度のそれぞれにつき、該流行影響度を含む流行影響度情報を流行影響度情報記憶部１５から検索する。ここでは、ユーザＵｉの流行影響度より大きい側の範囲部分より小さい側の範囲部分を大きくする。図９の場合と同様に、流行影響度の低いユーザにより視聴されたコンテンツを推奨されやすくするためである。
【００６１】
または、これらの例以外にも、例えば、ユーザＵｉの流行影響度より低い全ての流行影響度を含む流行影響度情報を流行影響度情報記憶部１５から検索してもよい。
【００６２】
さて、次に、ユーザＩＤ検索部１７は、検索した１以上の流行影響度情報からユーザＩＤを読み出し、該１以上のユーザＩＤからユーザＵｉのユーザＩＤを除いたものを類似度補正部１８に通知する。
【００６３】
図７に戻り、類似度補正部１８は、通知された１以上のユーザＩＤのそれぞれにつき、該ユーザＩＤを含む類似度情報を類似度情報記憶部１６から検索し、該類似度情報内の類似度を該類似度が高くなるように補正し、補正が終了したらその旨を推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９に通知する（Ｓ２１）。
【００６４】
ここでは、類似度補正部１８は、例えば、類似度に予め設定された重み（１．１など）を乗じる。なお、重みは、図８におけるグループ数に応じた値としてもよい。
【００６５】
次に、推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９は、補正終了を通知されたら、まず、全類似度を該類似度の高さにより２分し、高い方に属する１以上の類似度のそれぞれにつき、該類似度を含む類似度情報を類似度情報記憶部１６から検索し、該類似度情報内のユーザＩＤを読み出す（Ｓ２３）。
【００６６】
ここでは、推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９は、例えば、高い方からＮ個の類似度を選択し、各類似度を含む類似度情報を類似度情報記憶部１６から検索し、該類似度情報内のユーザＩＤを読み出す。ここで、選択される類似度の数Ｎは、予め設定されたものである。
【００６７】
または、推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９は、例えば、高い方からＭ％分の類似度を選択し、各類似度を含む類似度情報を類似度情報記憶部１６から検索し、該類似度情報内のユーザＩＤを読み出してもよい。ここで、選択される類似度の割合Ｍは、予め設定されたものである。
【００６８】
または、推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９は、例えば、予め定められた閾値より高い類似度を選択し、各類似度を含む類似度情報を類似度情報記憶部１６から検索し、該類似度情報内のユーザＩＤを読み出してもよい。
【００６９】
次に、推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９は、読み出した１以上のユーザＩＤのユーザにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤをコンテンツＩＤ取得部１１を介して取得する（Ｓ２５）。
【００７０】
ここでは、推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９は、各ユーザＩＤをコンテンツＩＤ取得部１１に通知し、コンテンツＩＤ取得部１１が、ユーザＩＤをコンテンツＩＤ通知装置２に送信し、コンテンツＩＤ通知装置２からコンテンツＩＤを取得し、推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９がコンテンツＩＤをコンテンツＩＤ取得部１１から取得する。
【００７１】
次に、推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９は、例えば、取得したコンテンツＩＤから、流行影響度計算部１１１から通知されたコンテンツＩＤつまりユーザＵｉにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤを除外し、残りの各コンテンツＩＤにつき、該コンテンツＩＤの取得に使用したユーザＩＤを対応づけ、対応づけられたユーザＩＤの多い方から３位までのコンテンツＩＤを選択し、当該コンテンツＩＤを表示制御部１１０に通知する（Ｓ２７）。ここで、選択されるコンテンツＩＤの数（この場合は「３」）は、予め設定されたものである。
【００７２】
ユーザＵｉにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤを除外するのは、当該コンテンツをユーザＵｉが再び視聴したいと思う可能性が低いからである。
【００７３】
なお、推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９は、例えば、ユーザＵｉにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤを除外した全てのコンテンツＩＤを表示制御部１１０に通知してもよい。
【００７４】
次に、表示制御部１１０は、通知されたコンテンツＩＤのコンテンツを示す推奨コンテンツ表示情報を表示装置６に送信し表示させる（Ｓ２９）。
【００７５】
ここでは、表示制御部１１０は、例えば、図示しない記憶部から、当該コンテンツＩＤに対応づけられたコンテンツの名前、あらすじや当該コンテンツを視聴するための料金などを読み出し、これらを含む推奨コンテンツ表示情報を生成し、表示させる。
【００７６】
なお、コンテンツ推奨装置１では、上記処理をジャンル毎に行い、ジャンル毎の推奨コンテンツ表示情報を表示させてもよい。
【００７７】
したがって、コンテンツ推奨装置１は、複数のユーザの中の対象ユーザに推奨すべきコンテンツのコンテンツＩＤを取得するコンテンツ推奨装置であって、任意のユーザのユーザＩＤから当該ユーザにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤを取得可能なコンテンツＩＤ取得部１１と、各ユーザにつき、該ユーザへの流行の影響の程度を示す流行影響度並びに当該ユーザのユーザＩＤを含む流行影響度情報が記憶される流行影響度情報記憶部１５と、対象ユーザと他のユーザの組のそれぞれにつき、該対象ユーザと当該組内の他のユーザとの間の類似度並びに当該他のユーザのユーザＩＤを含む類似度情報が記憶される類似度情報記憶部１６と、対象ユーザの流行影響度より低い流行影響度を含む流行影響度情報を流行影響度情報記憶部１５から検索し、該流行影響度情報からユーザＩＤを読み出す（Ｓ１７）ユーザＩＤ検索部１７と、ユーザＩＤ検索部１７により読み出されたユーザＩＤを含む類似度情報を類似度情報記憶部１６から検索し、該類似度情報内の類似度を高く補正する（Ｓ１９）類似度補正部１８と、全類似度を該類似度の高さにより２分した場合の高い方に属する類似度を含む類似度情報を類似度情報記憶部１６から検索し、該類似度情報内のユーザＩＤを読み出し（Ｓ２１）、該ユーザＩＤのユーザにより視聴されたコンテンツのコンテンツＩＤをコンテンツＩＤ取得部１１によって取得させる（Ｓ２３）推奨コンテンツＩＤ取得制御部１９とを備えることで、対象ユーザより流行に影響されにくいユーザに視聴されたコンテンツつまり比較的流行していないが多様なコンテンツを対象ユーザに推奨することができる。
【００７８】
また、コンテンツ推奨装置１は、対象ユーザにより視聴されたコンテンツのジャンルに基づいて、当該対象ユーザの流行影響度を当該ジャンルが多いほど小さくなるように計算する流行影響度計算部１１１を備えることで、つまり、流行影響度計算部１１１は、式（３）を用いて流行影響度を補正する。
【００７９】
例えば、対象ユーザが流行に影響されにくい場合、対象ユーザは多くのジャンルのコンテンツを視聴する傾向にある。しかし、それらのコンテンツのコンテンツ順位が偶然高くなってしまった場合には、流行影響度も高くなってしまう。
【００８０】
そこで、流行影響度を当該ジャンルが多いほど小さくすることで、かかる流行影響度を小さくでき、つまり流行に影響されにくい対象ユーザ相応の流行影響度にすることができる。
【００８１】
かかる流行影響度の補正は、ジャンル毎にコンテンツを推奨する場合であっても、有効である。
【００８２】
なお、流行影響度が高くなってしまうことがない場合などにおいては、流行影響度の補正は省略してもよい。
【００８３】
また、本実施の形態では、コンテンツ推奨装置１とコンテンツＩＤ通知装置２を別構成としたが、コンテンツＩＤ通知装置２の機能をコンテンツ推奨装置１に含ませてもよい。
【００８４】
また、本実施の形態では、コンテンツ推奨装置１とコンテンツ順位通知装置３を別構成としたが、コンテンツ順位通知装置３の機能をコンテンツ推奨装置１に含ませてもよい。  また、本実施の形態では、コンテンツ推奨装置１とコンテンツジャンル通知装置４を別構成としたが、コンテンツジャンル通知装置４の機能をコンテンツ推奨装置１に含ませてもよい。
【００８５】
また、本実施の形態では、コンテンツ推奨装置１をインターネットなどの通信ネットワークに設けたが、コンテンツ推奨装置１の機能をユーザのパーソナルコンピュータや携帯電話端末に含ませてもよい。
【００８６】
また、コンテンツ推奨装置１としてコンピュータ（例えば、ＰＣや携帯電話端末内のコンピュータ）を機能させるためのコンピュータプログラムは、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録でき、また、インターネットなどの通信網を介して伝送させて、広く流通させることができる。
【符号の説明】
【００８７】
１…コンテンツ推奨装置
２…コンテンツＩＤ通知装置
３…コンテンツ順位通知装置
４…コンテンツジャンル通知装置
５…入力装置
６…表示装置
１１…コンテンツＩＤ取得部
１２…コンテンツ順位取得部
１３…コンテンツジャンル取得部
１４…コンテンツＩＤ入力部
１５…流行影響度情報記憶部
１６…類似度情報記憶部
１７…ユーザＩＤ検索部
１８…類似度補正部
１９…コンテンツＩＤ取得制御部
１１０…表示制御部
１１１…流行影響度計算部
【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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