(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンテンツの利用履歴を取得する利用履歴取得部と、
前記複数のコンテンツを１つのコンテンツとして集約し、前記複数のコンテンツの利用履歴を１つの利用履歴として集約するコンテンツ集約部と、
集約された前記コンテンツについて、前記コンテンツの利用履歴を用いて、各コンテンツを利用したユーザーを示す前記コンテンツのユーザー集合を特定するユーザー集合特定部と、
類似性指標を用いて、前記特定したユーザー集合間の類似度を算出する類似度算出部と、
前記算出したユーザー集合間の類似度を用いて、前記コンテンツ同士の関係を示すネットワークを作成するネットワーク作成部と、
を備え、
前記利用履歴取得部は、互いに異なる２以上の各期間における複数のコンテンツの利用履歴を取得し、
前記ネットワーク作成部は、前記２以上の各期間におけるコンテンツ同士の関係を示す２以上のネットワークから構成され、時系列で前記関係を示すネットワークを作成する、コンテンツ関係可視化装置。
【請求項２】
前記作成したネットワークから、所定の基準を満たす部分ネットワークを抽出する部分ネットワーク抽出部をさらに備える、請求項１に記載のコンテンツ関係可視化装置。
【請求項３】
前記部分ネットワーク抽出部は、前記作成したネットワークから、ユーザー集合間の類似度が所定の基準を満たすコンテンツからなる部分ネットワークを抽出する、請求項２に記載のコンテンツ関係可視化装置。
【請求項４】
前記部分ネットワーク抽出部は、前記作成したネットワークから、所定の基準を満たすクラスタに属するコンテンツからなる部分ネットワークを抽出する、請求項２に記載のコンテンツ関係可視化装置。
【請求項５】
前記部分ネットワーク抽出部は、前記作成したネットワークから、所定の基準を満たす特徴を有するコンテンツからなる部分ネットワークを抽出する、請求項２に記載のコンテンツ関係可視化装置。
【請求項６】
前記利用履歴取得部は、コンテンツ集合の選択結果に応じて、選択されたコンテンツ集合に対応する属性を有する複数のコンテンツの利用履歴を取得する、請求項１に記載のコンテンツ関係可視化装置。
【請求項７】
前記ネットワーク作成部は、コンテンツをノードにより表し、コンテンツ同士の関係をノード間を結ぶリンクにより表すネットワークを作成する、請求項１に記載のコンテンツ関係可視化装置。
【請求項８】
前記類似度算出部は、ジャッカード係数、シンプソン係数、コサイン類似度のいずれかの類似性指標を用いて、前記特定したユーザー集合間の類似度を算出する、請求項１に記載のコンテンツ関係可視化装置。
【請求項９】
前記類似度算出部は、ピアソンの積率相関係数、ユークリッド距離、マハラノビス距離、カーネル関数のいずれかの類似性指標を用いて、前記特定したユーザー集合間の類似度を算出する、請求項１に記載のコンテンツ関係可視化装置。
【請求項１０】
ユーザの操作に基づいて、前記ユーザにより設定される設定条件とネットワークの作成要請とを、コンテンツ関係可視化装置に対して送信する通信部と、
前記作成要請と前記設定条件とに基づいて、複数のコンテンツが１つのコンテンツとして集約されたコンテンツについてコンテンツの利用履歴を用いて特定されたコンテンツのユーザー集合間の類似度を用いて前記コンテンツ関係可視化装置において作成された、コンテンツ同士の関係を示すネットワークを示す情報が、前記コンテンツ関係可視化装置から取得された場合に、取得された前記設定条件に対応する前記ネットワークを示す情報に基づいて、前記ネットワークを表示する表示部と、
を備え、
取得された前記ネットワークを示す情報は、互いに異なる２以上の期間それぞれにおける複数のコンテンツの利用履歴に基づく、前記２以上の期間それぞれにおけるコンテンツ同士の関係を示す２以上のネットワークから構成され、時系列で前記関係を示すネットワークを示す、表示制御装置。
【請求項１１】
コンテンツ関係可視化装置が、複数のコンテンツの利用履歴を取得するステップと、
前記複数のコンテンツを１つのコンテンツとして集約し、前記複数のコンテンツの利用履歴を１つの利用履歴として集約するステップと、
コンテンツ関係可視化装置が、集約された前記コンテンツについて、前記コンテンツの利用履歴を用いて、各コンテンツを利用したユーザーを示す前記コンテンツのユーザー集合を特定するステップと、
コンテンツ関係可視化装置が、類似性指標を用いて、前記特定したユーザー集合間の類似度を算出するステップと、
コンテンツ関係可視化装置が、前記算出したユーザー集合間の類似度を用いて、前記コンテンツ同士の関係を示すネットワークを作成するステップと、
を含み、
前記取得するステップでは、互いに異なる２以上の各期間における複数のコンテンツの利用履歴が取得され、
前記作成するステップでは、前記２以上の各期間におけるコンテンツ同士の関係を示す２以上のネットワークから構成され、時系列で前記関係を示すネットワークが作成される、コンテンツ関係可視化方法。
【請求項１２】
複数のコンテンツの利用履歴を取得するステップ、
前記複数のコンテンツを１つのコンテンツとして集約し、前記複数のコンテンツの利用履歴を１つの利用履歴として集約するステップ、
集約された前記コンテンツについて、前記コンテンツの利用履歴を用いて、各コンテンツを利用したユーザーを示す前記コンテンツのユーザー集合を特定するステップ、
類似性指標を用いて、前記特定したユーザー集合間の類似度を算出するステップ、
前記算出したユーザー集合間の類似度を用いて、前記コンテンツ同士の関係を示すネットワークを作成するステップ、
をコンピュータに実行させ、
前記取得するステップでは、互いに異なる２以上の各期間における複数のコンテンツの利用履歴が取得され、
前記作成するステップでは、前記２以上の各期間におけるコンテンツ同士の関係を示す２以上のネットワークから構成され、時系列で前記関係を示すネットワークが作成される、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ関係可視化装置、コンテンツ関係可視化方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、情報通信技術の発展によって、多数のコンテンツが利用されている。一方、コンテンツの探索性等の向上を目的として、多数のコンテンツからなるコンテンツ集合の構成を把握したいというニーズが存在する。コンテンツ集合の構成は、例えば、コンテンツ同士の関係を定義することにより把握することができる。
【０００３】
ところで、コンテンツ同士の関係を定義する方法としては、コンテンツの属性（ジャンル、作成者、作成時等）に基づく方法、コンテンツの利用履歴に基づく方法等が利用されている。しかし、属性に基づく方法では、コンテンツ毎に属性を入力する必要があるので、コンテンツ集合が大規模になると、利用性が低下してしまう場合がある。
【０００４】
一方、利用履歴に基づく方法では、利用履歴さえ取得すればよいので、コンテンツ集合が大規模になっても、一般的に利用性が低下し難い。また、利用履歴に基づく方法では、既存の属性分類等にとらわれず、コンテンツの利用状況に即してコンテンツ同士の関係を定義することができる。
【０００５】
例えば下記特許文献１では、「同一のユーザーが複数のコンテンツに接触するとき、それらのコンテンツには内容的な関係がある」という原則に従って、コンテンツ同士の関係を定義している。そして、２つのコンテンツ同士の関係の強度を、両方のコンテンツを利用したユーザーの数、つまり共起頻度を用いて定義している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−３４２３７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、共起頻度を用いると、両方のコンテンツのユーザーが多くなければ、コンテンツ同士の関係の強度が相対的に小さいとみなされてしまう場合がある。しかし、上記のような場合でも、一方のコンテンツのユーザーのうち大半のユーザーが他方のコンテンツも利用していれば、コンテンツ同士の関係の強度を相対的に大きいとみなしたい場合がある。例えば、マイナーなジャンルのコンテンツを含むコンテンツ集合の構成を把握したい場合には、各コンテンツを利用するユーザーの絶対数にとらわれずに、コンテンツ同士の関係の強度を定義することが望まれる。
【０００８】
しかし、上記のような事例では、共起頻度を用いてコンテンツ同士の関係を適切に定義することができない場合が多いので、コンテンツ集合の構成を的確に把握することができなくなってしまう。
【０００９】
そこで、本発明は、コンテンツ集合の構成を的確に把握できるように、コンテンツ同士の関係を可視化可能な、コンテンツ関係可視化装置、コンテンツ関係可視化方法およびプログラムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の実施形態によれば、複数のコンテンツの利用履歴を取得する利用履歴取得部と、コンテンツの利用履歴を用いて、各コンテンツを利用したユーザーを示すコンテンツのユーザー集合を特定するユーザー集合特定部と、類似性指標を用いて、特定したユーザー集合間の類似度を算出する類似度算出部と、算出したユーザー集合間の類似度を用いて、コンテンツ同士の関係を示すネットワークを作成するネットワーク作成部と、を備えるコンテンツ関係可視化装置が提供される。
【００１１】
かかる構成によれば、類似性指標を用いて、ユーザー集合間の類似度が算出され、コンテンツ同士の関係を示すネットワークが作成される。これにより、共起頻度を用いる場合と比べて、各コンテンツを利用するユーザーの絶対数にとらわれずに、コンテンツ同士の関係を適切に定義できる。よって、ユーザーは、コンテンツ同士の関係を示すネットワークを用いて、コンテンツ集合の構成を的確に把握することができる。
【００１２】
また、上記コンテンツ関係可視化装置は、作成したネットワークから、所定の基準を満たす部分ネットワークを抽出する部分ネットワーク抽出部をさらに備えてもよい。ここで、上記部分ネットワーク抽出部は、作成したネットワークから、ユーザー集合間の類似度が所定の基準を満たすコンテンツからなる部分ネットワーク、所定の基準を満たすクラスタに属するコンテンツからなる部分ネットワーク、または所定の基準を満たす特徴を有するコンテンツからなる部分ネットワークを抽出してもよい。
【００１３】
また、上記コンテンツ関係可視化装置は、所定の基準を満たす複数のコンテンツについて、複数のコンテンツを１つのコンテンツとして集約し、複数のコンテンツの利用履歴を１つの利用履歴として集約するコンテンツ集約部をさらに備えてもよい。
【００１４】
また、上記利用履歴取得部は、コンテンツ集合の選択結果に応じて、選択されたコンテンツ集合に対応する属性を有する複数のコンテンツの利用履歴を取得してもよい。
【００１５】
また、上記ネットワーク作成部は、コンテンツをノードにより表し、コンテンツ同士の関係をノード間を結ぶリンクにより表すネットワークを作成してもよい。
【００１６】
また、上記利用履歴取得部は、互いに異なる２以上の各期間における複数のコンテンツの利用履歴を取得し、ネットワーク作成部は、２以上の各期間におけるコンテンツ同士の関係を示すネットワークを作成してもよい。
【００１７】
また、上記類似度算出部は、ジャッカード係数、シンプソン係数、コサイン類似度、ピアソンの積率相関係数、ユークリッド距離、マハラノビス距離、カーネル関数のいずれかの類似性指標を用いて、特定したユーザー集合間の類似度を算出してもよい。
【００１８】
また、本発明の第２の実施形態によれば、コンテンツ関係可視化装置によって、複数のコンテンツの利用履歴を取得するステップと、コンテンツの利用履歴を用いて、各コンテンツを利用したユーザーを示すコンテンツのユーザー集合を特定するステップと、類似性指標を用いて、特定したユーザー集合間の類似度を算出するステップと、算出したユーザー集合間の類似度を用いて、コンテンツ同士の関係を示すネットワークを作成するステップと、を含む、コンテンツ関係可視化方法が提供される。
【００１９】
また、本発明の第３の実施形態によれば、上記コンテンツ関係可視化方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。ここで、プログラムは、コンピュータ読取り可能な記録媒体を用いて提供されてもよく、通信手段を介して提供されてもよい。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように本発明によれば、コンテンツ集合の構成を的確に把握できるように、コンテンツ同士の関係を可視化可能な、コンテンツ関係可視化装置、コンテンツ関係可視化方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係るサーバー（コンテンツ関係可視化装置）を含むシステムを示す図である。
【図２】サーバーの主要な機能構成を示す図である。
【図３】サーバーの動作を示すフロー図である。
【図４】ユーザー端末に表示されるＧＵＩの構成例を示す図である。
【図５】ネットワークの作成例を模式的に示す図である。
【図６】ネットワーク表示の一例を示す図である。
【図７Ａ】部分ネットワーク表示の一例を示す図（１／３）である。
【図７Ｂ】部分ネットワーク表示の一例を示す図（２／３）である。
【図７Ｃ】部分ネットワーク表示の一例を示す図（３／３）である。
【図８】時系列ネットワーク表示の一例を示す図である。
【図９】サーバーのハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２３】
［１．システムの構成］
図１は、本発明の一実施形態に係るサーバー１００（コンテンツ関係可視化装置）を含むシステムを示す図である。図１に示すように、システムは、ネットワークＮに相互接続された、複数のユーザー端末１０、複数の分散データベース２０（以下、分散ＤＢ２０とも称する。）、およびサーバー１００を含む。なお、図１には、一例として、ユーザー端末１０としてユーザー端末１０ａ〜１０ｃが示され、分散ＤＢ２０として分散ＤＢ２０ａ〜２０ｃが示されている。
【００２４】
ユーザー端末１０は、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ、携帯電話等、通信機能および表示機能を有する情報処理装置である。分散ＤＢ２０は、コンテンツおよびコンテンツの利用を管理するデータベース装置である。サーバー１００は、通信機能を有するサーバー装置である。
【００２５】
ユーザーは、ユーザー端末１０を用いて、複数の分散ＤＢ２０により管理されているコンテンツを利用する。サーバー１００は、ユーザーの要請に応じて、コンテンツの利用履歴を用いて、コンテンツ同士の関係を示すネットワークを作成し、ユーザーに提供する。
【００２６】
具体的に、サーバー１００は、ユーザーの要請に応じて、コンテンツの利用履歴を分散ＤＢ２０から取得する。次に、サーバー１００は、取得した利用履歴を用いて、各コンテンツを利用したユーザーを示すコンテンツのユーザー集合Ｓを特定する。そして、サーバー１００は、類似性指標を用いて、特定したユーザー集合Ｓ間の類似度を算出する。さらに、サーバー１００は、コンテンツ同士の関係を示すネットワークを作成し、ユーザーに提供する。
【００２７】
ここで、サーバー１００は、類似性指標を用いて、ユーザー集合Ｓ間の類似度を算出し、コンテンツ同士の関係を示すネットワークを作成する。これにより、共起頻度を用いる場合と比べて、各コンテンツを利用するユーザーの絶対数にとらわれずに、コンテンツ同士の関係を適切に定義することができる。よって、ユーザーは、コンテンツ同士の関係を示すネットワークを用いて、コンテンツ集合の構成を的確に把握することができる。
【００２８】
［２．サーバー１００の構成］
図２は、サーバー１００（コンテンツ関係可視化装置）の主要な機能構成を示す図である。図２に示すように、サーバー１００は、利用履歴取得部１０１、コンテンツ集約部１０３、ユーザー集合特定部１０５、類似度算出部１０７、ネットワーク作成部１０９、部分ネットワーク抽出部１１１、レイアウト作成部１１３、ネットワーク提供部１１５、データ記録部１１７を含む。
【００２９】
利用履歴取得部１０１は、複数のコンテンツの利用履歴を分散ＤＢ２０から取得する。利用履歴は、ユーザーのＩＤ、ユーザーが利用したコンテンツのＩＤ、利用日時等からなる。利用履歴は、１以上の分散ＤＢ２０により管理されており、コンテンツの利用に応じて更新される。なお、コンテンツの利用とは、コンテンツの視聴、購入、予約、照会等を意味する。
【００３０】
コンテンツ集約部１０３は、所定の基準を満たす複数のコンテンツについて、複数のコンテンツを１つのコンテンツとして集約し、当該複数のコンテンツの利用履歴を１つの利用履歴として集約する。これは、コンテンツ集合の構成を的確に把握する上で、シリーズを構成するコンテンツ、更新前後のコンテンツ等を、同一のコンテンツとして取り扱うことが望ましい場合があるためである。
【００３１】
所定の基準は、例えば、コンテンツが番組であれば、番組名、シリーズ名、ジャンル、出演者、放送局、放送日時等、番組情報に含まれる属性情報である。集約されたコンテンツおよび利用履歴は、新たなＩＤの割当て等により定義される。なお、コンテンツの属性情報は、コンテンツＩＤとともに、分散ＤＢ２０またはサーバー１００に保持されており、必要に応じて、コンテンツＩＤを介して参照される。
【００３２】
ユーザー集合特定部１０５は、コンテンツの利用履歴を用いて、各コンテンツを利用したユーザーを示すコンテンツのユーザー集合Ｓを特定する。ユーザー集合Ｓは、利用履歴に含まれるユーザーＩＤおよびコンテンツＩＤを用いて、例えば、コンテンツｃａ、ｃｂ、…を利用したユーザーを示すユーザー集合Ｓａ、Ｓｂ、…として特定される。
【００３３】
類似度算出部１０７は、共起頻度以外の類似性指標を用いて、特定したユーザー集合Ｓ間の類似度を算出する。類似性指標とは、２つの集合間での要素の一致度を示す指標である。また、共起頻度とは、集合Ｘと集合Ｙの両方に含まれる共通要素の数であり、｜Ｘ∩Ｙ｜として定義される。例えば、コンテンツｃａのユーザー集合Ｓａと、コンテンツｃｂのユーザー集合Ｓｂの両方にユーザーｕａ、ｕｂが含まれている場合、ユーザー集合Ｓａ、Ｓｂ間の共起頻度が２と算出される。
【００３４】
ここで、共起頻度以外の類似性指標としては、例えば、ジャッカード係数、シンプソン係数、コサイン類似度が用いられる。また、類似性指標としては、ピアソンの積率相関係数、ユークリッド距離、マハラノビス距離、カーネル関数が用いられてもよい。
【００３５】
なお、ジャッカード係数とは、集合Ｘと集合Ｙの共通要素の数を、少なくとも一方の集合に含まれる要素の総数で除算した値であり、｜Ｘ∩Ｙ｜／｜Ｘ∪Ｙ｜として定義される。シンプソン係数とは、集合Ｘと集合Ｙの共通要素の数を、各集合に含まれる要素の数の最小値で除算した値であり、｜Ｘ∩Ｙ｜／ｍｉｎ（｜Ｘ｜、｜Ｙ｜）として定義される。コサイン類似度とは、集合Ｘと集合Ｙの共通要素の数を、集合Ｘ、Ｙ間の距離で除算した値であり、｜Ｘ∩Ｙ｜／ｓｑｒｔ（｜Ｘ｜、｜Ｙ｜）として定義される。
【００３６】
例えば、集合Ｘ｛１、１、０、１｝と集合Ｙ｛１、０、０、１｝の類似度は、共起頻度が２、ジャッカード係数が０．６７、シンプソン係数が１．００、コサイン類似度が０．８２と求められる。また、集合Ｘ｛１、１、０、０｝と集合Ｙ｛１、１、０、０｝の類似度は、共起頻度が２、ジャッカード係数が１．００、シンプソン係数が１．００、コサイン類似度が１．００と求められる。
【００３７】
ネットワーク作成部１０９は、算出したユーザー集合Ｓ間の類似度を用いて、コンテンツ同士の関係を示すネットワークを作成する。ネットワークでは、コンテンツがノードにより表され、コンテンツ同士の関係がノード間を結ぶリンクにより表される。
【００３８】
部分ネットワーク抽出部１１１は、作成したネットワークから、所定の基準を満たす部分ネットワークを抽出する。これは、コンテンツ集合の構成を的確に把握する上で、例えば、コンテンツ集合に含まれるコンテンツを特定の観点で分類または区分して取り扱うことが望ましい場合があるためである。また、コンテンツ集合が大規模になると、ネットワーク構造が複雑となり、コンテンツ集合の構成を的確に把握することができなくなる場合があるためである。
【００３９】
部分ネットワークとしては、ユーザー集合Ｓ間の類似度が所定の基準を満たすコンテンツからなる部分、所定の基準を満たすクラスタに属するコンテンツからなる部分、所定の基準を満たす特徴を有するコンテンツからなる部分等が抽出される。クラスタリングは、部分ネットワーク抽出部１１１により行われてもよく、不図示のクラスタリング処理部により行われてもよい。また、コンテンツの特徴は、コンテンツの属性情報として、コンテンツＩＤとともに、分散ＤＢ２０またはサーバー１００に保持されている。
【００４０】
レイアウト作成部１１３は、ネットワーク（部分ネットワークを含む。）、または後述する時系列ネットワークを描画するためのレイアウトを作成する。レイアウトとは、ネットワークを表すノードおよびリンクの描画条件を特定するための情報である。なお、レイアウト作成部１１３は、既存のネットワーク描画ツールにより構成されてもよい。
【００４１】
レイアウトは、ばねモデル、Ｋａｍａｄａ−Ｋａｗａｉモデル、Ｆｒｕｃｈｔｅｒｍａｎ−Ｒｅｉｎｇｏｌｄモデル等、所定のモデルに従って作成される。また、レイアウトでは、コンテンツの属性（ジャンル、ユーザー集合Ｓの大きさ等）がノードの形状、大きさ、色等により表現される。また、コンテンツ同士の関係（関係の強度、関係の新旧等）がリンクの線種、太さ、矢印の方向等により表現される。
【００４２】
ネットワーク提供部１１５は、作成したレイアウトをユーザー（ユーザー端末１０）に提供する。データ記録部１１７は、利用履歴、ユーザー集合Ｓ、ユーザー集合Ｓ間の類似度、ネットワーク等のデータを一時的に記録する。
【００４３】
［３．サーバー１００の動作］
次に、図３〜図９を参照しながら、サーバー１００（コンテンツ関係可視化装置）の動作について説明する。図３は、サーバー１００の動作を示すフロー図である。図４は、ユーザー端末１０に表示されるＧＵＩ（グラフィカル・ユーザー・インターフェイス）の構成例を示す図である。図５は、ネットワークの作成手順を模式的に示す図である。図６は、ネットワーク表示の一例を示す図である。図７は、部分ネットワーク表示の一例を示す図である。図８は、時系列ネットワーク表示の一例を示す図である。
【００４４】
図３に示すように、サーバー１００は、ネットワークの作成条件とともに、ネットワークの作成要請を、ユーザー端末１０を介してユーザーから取得する。ここで、ネットワークの作成条件は、ユーザー端末１０に表示される設定画面上で、ユーザーにより設定される。
【００４５】
図４に示すＧＵＩは、処理選択画面Ｍ１を起点として、設定画面Ｍ２、ネットワーク表示画面Ｍ３、時系列ネットワーク表示画面Ｍ４等から構成される。
【００４６】
設定画面Ｍ２では、コンテンツ集合の選択条件Ｃｄ１、コンテンツの集約条件Ｃｄ２、類似度の算出条件Ｃｄ３、部分ネットワークの抽出条件Ｃｄ４、ネットワークのレイアウト条件Ｃｄ５が設定される。ネットワーク表示画面Ｍ３、時系列ネットワーク表示画面Ｍ４では、ネットワーク（部分ネットワークを含む。）、時系列ネットワークが各々に表示される。
【００４７】
ここで、コンテンツ集合の選択条件ｄ１とは、ネットワークの作成対象となるコンテンツ集合を選択するための条件である。コンテンツ集合は、例えば、コンテンツが番組であれば、シリーズ名、ジャンル、出演者、放送局、放送日時等の属性情報に基づいて選択または指定される。これにより、ユーザーは、所望のコンテンツを予め特定できなくても、コンテンツ集合を選択することで、所望のコンテンツを探索することができる。
【００４８】
なお、時系列ネットワークを作成する場合には、時系列ネットワークを構成する各ネットワークの作成対象となるコンテンツ集合を選択するために、２以上の異なる期間も指定される。
【００４９】
また、コンテンツの集約条件Ｃｄ２は、コンテンツの集約に用いる前述した所定の基準であり、類似度の算出条件Ｃｄ３は、類似度の算出に用いる前述した類似性指標である。また、部分ネットワークの抽出条件Ｃｄ４は、部分ネットワークの抽出に用いる前述した所定の基準であり、ネットワークのレイアウト条件Ｃｄ５は、ネットワーク等の描画に用いる、前述した所定のモデル、ノードおよびリンクの所定の描画条件である。
【００５０】
ユーザーは、設定画面Ｍ２上でネットワークの作成条件を設定し、ネットワークの作成を、ユーザー端末１０を介してサーバー１００に要請する。作成要請を取得すると、サーバー１００は、ネットワークの作成条件に従って、ネットワークの作成処理を開始する（ステップＳ１０１）。
【００５１】
利用履歴取得部１０１は、コンテンツ集合の選択条件を満たすコンテンツの利用履歴を１以上の分散ＤＢ２０から取得する（Ｓ１０３）。ネットワークを作成する場合、利用履歴を取得すべきコンテンツのＩＤが選択条件Ｃｄ１から特定され、特定されたコンテンツのＩＤを含む利用履歴が取得される。時系列ネットワークを作成する場合、さらに、利用履歴を取得すべきコンテンツの利用日時が選択条件Ｃｄ１により特定され、特定されたコンテンツの利用日時を含む利用履歴が取得される。データ記録部１１７は、取得した利用履歴のデータを一時的に記録する。
【００５２】
コンテンツ集約部１０３は、所定の基準を満たす複数のコンテンツについて、複数のコンテンツを１つのコンテンツとして集約し、当該複数のコンテンツの利用履歴を１つの利用履歴として集約する（Ｓ１０５）。なお、コンテンツの集約によって、コンテンツ集合に含まれるコンテンツの総数が減少することになる。データ記録部１１７は、集約した利用履歴のデータを一時的に記録する。
【００５３】
コンテンツ集約部１０３は、コンテンツ集合に含まれるコンテンツの総数が所定の閾値以上であるかを判定する（Ｓ１０７）。ここで、閾値は、描画されたネットワークを用いて、ユーザーがコンテンツ同士の関係を的確に把握可能な範囲の値として予め設定される。
【００５４】
判定条件に該当する場合、サーバー１００は、コンテンツの総数が適切でない旨をユーザー端末１０に通知する。通知を受けると、ユーザー端末１０は、設定画面Ｍ２上で、コンテンツの集約条件Ｃｄ２の変更をユーザーに促す。そして、サーバー１００は、変更された集約条件Ｃｄ２を取得し（Ｓ１０９）、コンテンツを再び集約する（Ｓ１０５）。一方、判定条件に該当しない場合、サーバー１００は、後続するステップＳ１１１の処理を行う。
【００５５】
なお、コンテンツの集約条件Ｃｄ２が設定されていなければ、ステップＳ１０５の処理を省略することができる。ただし、コンテンツの総数が上記判定条件に該当しなければ、ステップＳ１０９の処理を経て、ステップＳ１０５の処理で上記のようにコンテンツが集約される。
【００５６】
ユーザー集合特定部１０５は、コンテンツの利用履歴を用いて、コンテンツ集合に含まれる各コンテンツのユーザー集合Ｓを特定する（Ｓ１１１）。ここで、集約されたコンテンツについては、集約された利用履歴を用いて、ユーザー集合Ｓが特定される。データ記録部１１７は、特定したユーザー集合Ｓのデータを一時的に記録する。
【００５７】
類似度算出部１０７は、類似度の算出条Ｃｄ３に従って、特定したユーザー集合Ｓ間の類似度を算出する（Ｓ１１３）。ここで、ユーザー集合Ｓ間の類似度は、共起頻度以外の類似性指標を用いて算出される。データ記録部１１７は、算出した類似度のデータを一時的に記録する。
【００５８】
ネットワーク作成部１０９は、算出したユーザー集合Ｓ間の類似度を用いて、コンテンツ同士の関係を示すネットワークを作成する（Ｓ１１５）。データ記録部１１７は、作成したネットワークのデータを一時的に記録する。
【００５９】
部分ネットワーク抽出部１１１は、作成したネットワークから、部分ネットワークの抽出条件Ｃｄ４を満たす部分ネットワークを抽出する（Ｓ１１７）。データ記録部１１７は、抽出した部分ネットワークのデータを一時的に記録する。
【００６０】
部分ネットワークを抽出すると、部分ネットワーク抽出部１１１は、部分ネットワークに含まれるリンクの総数が所定の閾値以上であるかを判定する（Ｓ１１９）。ここで、閾値は、描画されたネットワークを用いて、ユーザーがコンテンツ集合の構成を的確に把握可能な範囲の値として予め設定される。
【００６１】
判定条件に該当する場合、サーバー１００は、リンクの総数が適切でない旨をユーザー端末１０に通知する。通知を受けると、ユーザー端末１０は、設定画面Ｍ２上で、部分ネットワークの抽出条件Ｃｄ４の変更をユーザーに促す。そして、サーバー１００は、変更された抽出条件Ｃｄ４を取得し（Ｓ１２１）、部分ネットワークを再び抽出する（Ｓ１１７）。一方、判定条件に該当しない場合、サーバー１００は、後続するステップＳ１２３の処理を行う。
【００６２】
なお、部分ネットワークの抽出条件Ｃｄ４が設定されていなければ、ステップＳ１１７の処理を省略することができる。ただし、リンクの総数が上記判定条件に該当しなければ、ステップＳ１２１の処理を経て、ステップＳ１１７の処理で上記のように部分ネットワークが抽出される。
【００６３】
レイアウト作成部１１３は、ネットワーク（部分ネットワークを含む。）、時系列ネットワークから、ネットワークのレイアウト条件Ｃｄ５に従って、ネットワークのレイアウトを作成する（Ｓ１２３）。ネットワーク提供部１１５は、作成したレイアウトをユーザー端末１０に送信する。なお、時系列ネットワークを作成する場合には、時系列ネットワークを構成する全てのネットワークについてレイアウトが作成された後に、ユーザー端末１０に送信されることが望ましい。
【００６４】
レイアウトを受信すると、ユーザー端末１０は、レイアウトを用いて、ネットワーク（部分ネットワークを含む。）、時系列ネットワークを表示する。ネットワークの表示後にユーザーが処理の継続を要請すると、ユーザー端末１０は、設定画面Ｍ２を表示する。サーバー１００は、ユーザーが処理の終了を要請した場合に処理を終了する（Ｓ１２７）。一方、設定画面Ｍ２上でネットワークの作成条件が変更された場合に、サーバー１００は、変更された作成条件とともに、ネットワークの作成要請をユーザーから取得する（Ｓ１０１）。
【００６５】
なお、上記説明では、利用履歴取得部１０１、コンテンツ集約部１０３、ユーザー集合特定部１０５、類似度算出部１０７、ネットワーク作成部１０９、部分ネットワーク抽出部１１１の各部による処理結果がデータ記録部１１７に一時的に記録される場合について説明した。しかし、少なくとも一部による処理結果がデータ記録部１１７に一時的に記録されずに、後続の処理に直接用いられてもよい。
【００６６】
図５には、ネットワークの作成例が模式的に示されている。サーバー１００は、ユーザーＩＤとコンテンツＩＤおよび利用日時の組合せ（ｕ１、ｃ１、ｔ１）、（ｕ２、ｃ２、ｔ２）、（ｕ３、ｃ３、ｔ３）、（ｕ３、ｃ４、ｔ４）、（ｕ４、ｃ４、ｔ５）、…を、利用履歴のデータとして分散ＤＢ２０から取得する（ステップＳ１）。
【００６７】
サーバー１００は、コンテンツＩＤとシリーズＩＤの組合せ（ｃ１、ｓ１）、（ｃ２、ｓ１）、（ｃ３、ｓ１）、（ｃ４、ｓ２）、…を、シリーズのデータとして分散ＤＢ２０から取得する（ステップＳ２）。なお、サーバー１００は、シリーズのデータを事前に保持していてもよい。また、図５には示されていないが、サーバー１００は、シリーズＩＤとシリーズ名の組合せを、シリーズ名のデータとして取得または保持していてもよい。
【００６８】
サーバー１００は、コンテンツｃ１、ｃ２、ｃ３をシリーズｓ１に集約し、コンテンツｃ４をシリーズｓ２に集約する（ステップＳ３）。なお、シリーズｓ２は、１つのコンテンツｃ４からなるので、シリーズｓ２に集約せずに、コンテンツｃ４として取り扱われてもよい。
【００６９】
サーバー１００は、シリーズｓ１のユーザー集合Ｓ１をＳ１（ｕ１、ｕ２、ｕ３）として特定し、シリーズｓ２のユーザー集合Ｓ２をＳ２（ｕ３、ｕ４）として特定する（ステップＳ４）。同様に、サーバー１００は、シリーズｓ３〜ｓ５のユーザー集合Ｓ３〜Ｓ５を特定する。
【００７０】
ユーザー集合Ｓ１〜Ｓ５を特定すると、サーバー１００は、共起頻度以外の類似性指標を用いて、ユーザー集合Ｓ１〜Ｓ５間の類似度を算出する（ステップＳ５）。サーバー１００は、２つのシリーズが類似関係にある場合、両シリーズのシリーズＩＤと、両シリーズ間の類似度の組合せを、シリーズ関係データとして作成する。シリーズ関係データは、例えば、２つのシリーズをＸ、Ｙとする場合に行列Ｆ（Ｘ、Ｙ）により表され、行列Ｆの値がシリーズｓｘ、ｓｙ間の類似度を表している。
【００７１】
そして、サーバー１００は、シリーズ関係データを用いて、シリーズｓ１〜ｓ５同士の関係を示すネットワークを作成する（ステップＳ６）。ネットワークでは、シリーズｓ１〜ｓ５がノードにより表され、ユーザー集合Ｓ１〜Ｓ５間の類似度がノード同士を結ぶリンク上の値Ｆ（Ｘ、Ｙ）により表されている。
【００７２】
以下では、異なる類似性指標を用いて、ユーザー集合Ｓ間の類似度を算出する場合について、一例を挙げて説明する。シリーズｓａ、ｓｂ同士のユーザー集合Ｓａ、Ｓｂ間、シリーズｓａ、ｓｃ同士のユーザー集合Ｓａ、Ｓｃ間の類似度を算出する場合を想定する。
【００７３】
下表に示すように、ユーザー集合Ｓａ、Ｓｂ、Ｓｃに含まれるユーザーの数は、各々に１００、１００、５である。また、｜Ｓａ∪Ｓｂ｜＝１８０、｜Ｓａ∪Ｓｃ｜＝１００であり、共起頻度｜Ｓａ∩Ｓｂ｜＝２０、｜Ｓａ∩Ｓｃ｜＝５である。ここで、ユーザー集合Ｓｃに含まれるユーザーの全てがユーザー集合Ｓａに含まれており、シリーズｓｃのユーザーの全てがシリーズｓａを利用していることになる。
【００７４】
【表１】
0005609056.tif 000002
【００７５】
類似性指標として共起頻度を用いた場合、ユーザー集合Ｓａ、Ｓｂ間およびＳａ、Ｓｃ間の類似度が２０および５と各々に算出される。このため、シリーズｓ１、ｓ３同士の関係の強度は、シリーズｓ１、ｓ２同士の関係の強度の０．２５倍とみなされる。つまり、共起頻度を用いた場合、ユーザー集合Ｓｃに含まれるユーザーの絶対数が少ないので、シリーズｓａ、ｓｃ同士の関係の強度が相対的に小さくみなされてしまう。
【００７６】
一方、例えばジャッカード係数を用いた場合、ユーザー集合Ｓａ、Ｓｂ間およびＳａ、Ｓｃ間の類似度が０．１１および０．０５と算出される。このため、シリーズｓ１、ｓ３同士の関係の強度は、シリーズｓ１、ｓ２同士の関係の強度の０．４５倍とみなされる。
【００７７】
また、例えばシンプソン係数を用いた場合、ユーザー集合Ｓａ、Ｓｂ間およびＳａ、Ｓｃ間の類似度が０．２０および１．００と各々に算出される。このため、シリーズｓ１、ｓ３同士の関係の強度は、シリーズｓ１、ｓ２同士の関係の強度の５倍とみなされる。
【００７８】
また、例えばコサイン類似度を用いた場合、ユーザー集合Ｓａ、Ｓｂ間およびＳａ、Ｓｃ間の類似度が０．２０および０．２２と各々に算出される。このため、シリーズｓ１、ｓ３同士の関係の強度は、シリーズｓ１、ｓ２同士の関係の強度の１．１２倍とみなされる。
【００７９】
前述したように、共起頻度以外の類似性指標を用いた場合、ユーザー集合Ｓｃに含まれるユーザーの絶対数に拘らずに、共起頻度を用いた場合に比べて、シリーズｓａ、ｓｃ同士の関係の強度を相対的に大きくみなすことができる。ここで、類似性指標は、可視化しようとするコンテンツ同士の関係の特性に応じて、適宜選択することができる。
【００８０】
図６には、ネットワーク表示の一例が示されている。図６に示す例では、ネットワーク上のノードＮがコンテンツを表し、リンクＬがコンテンツ同士の関係を示している。また、リンクＬの太さがコンテンツ同士の関係の強度を表している。本例では、コンテンツのクラスタＣｌ１、Ｃｌ２同士を結ぶ特異なコンテンツがノードＮｖとして表示されている。このようなコンテンツは、両方のクラスタＣｌ１、Ｃｌ２に含まれるコンテンツのユーザーが関心を示すコンテンツであり、両方のクラスタＣｌ１、Ｃｌ２に含まれるコンテンツのユーザーがコミュニケーションを行う上で重要視されうる。
【００８１】
図７Ａ〜７Ｃには、部分ネットワーク表示の一例が示されている。部分ネットワークは、コンテンツ集合の構成を表すネットワークから、ユーザーの着目する観点に応じたネットワークとして抽出される
【００８２】
図７Ａに示す例では、ユーザー集合Ｓ間の類似度が所定の基準を満たすコンテンツからなる部分が抽出されている。ネットワークは、類似度１または２のリンクＬで互いに結ばれているノードＮ１〜Ｎ１０からなる。ここでは、類似度２以上を基準として、類似度２のリンクＬで互いに結ばれているノードＮ１、Ｎ２、Ｎ４〜Ｎ８、Ｎ１０からなる部分ネットワークが抽出されている。これにより、ユーザーは、コンテンツ同士の関係の強度に着目して、コンテンツ集合の構成を的確に把握することができる。
【００８３】
図７Ｂに示す例では、所定の基準を満たすクラスタに属するコンテンツからなる部分が抽出されている。ここでは、ノード同士の類似度を用いたクラスタリングの結果に基づいて、ノードＮ１〜Ｎ１０がクラスタＣｌ１、Ｃｌ２にクラスタリングされ、クラスタＣｌ２に含まれるノードＮ６〜Ｎ１０からなる部分ネットワークが抽出されている。これにより、ユーザーは、コンテンツ集合を構成するクラスタに着目して、コンテンツ集合の構成を的確に把握することができる。
【００８４】
図７Ｃに示す例では、所定の基準を満たす特徴を有するコンテンツからなる部分が抽出されている。ネットワークは、ジャンルａ、ｂ、ｃに属するノードＮ１〜Ｎ１０からなる。ここでは、ジャンルａを基準として、ジャンルａに属するノードＮ１、Ｎ２、Ｎ４、Ｎ５、Ｎ１０からなる部分ネットワークが抽出されている。これにより、ユーザーは、コンテンツが有する特徴に着目して、コンテンツ集合の構成を的確に把握することができる。
【００８５】
図８には、時系列ネットワーク表示の一例が示されている。時系列ネットワークは、２以上の異なる期間に利用されたコンテンツ同士の関係を示す２以上のネットワークから構成される。時系列ネットワークを構成する各ネットワークは、利用履歴（ユーザーＩＤ、コンテンツＩＤ、利用日時）を用いて作成される。
【００８６】
図８に示す例では、利用期間１、２、３に対応するネットワークＮＷ１、ＮＷ２、ＮＷ３が時系列的に表示されている。これにより、ユーザーは、２以上の異なる利用期間に対応するネットワークを用いて、コンテンツ集合の構成の時系列的な変化を的確に把握することができる。
【００８７】
ネットワーク表示画面Ｍ３、時系列ネットワーク表示画面Ｍ４上では、特定のノード、リンクの指定に応じて、指定されたノード、リンクの詳細情報として、コンテンツおよび／またはコンテンツ同士の関係の詳細が表示されてもよい。また、各表示画面Ｍ３、Ｍ４上では、１以上のノードの指定に応じて、指定されたノードおよびノード同士を結ぶリンクの詳細情報として、コンテンツおよび／またはコンテンツ同士の関係が拡大表示されてもよい。
【００８８】
［４．サーバー１００のハードウェア構成］
図９は、サーバー１００（コンテンツ関係可視化装置）のハードウェア構成例を示すブロック図である。サーバー１００は、主に、ＣＰＵ１５１、ＲＯＭ１５３、ＲＡＭ１５５、ホストバス１５７、ブリッジ１５９、外部バス１６１、インタフェース１６３、入力装置１６５、出力装置１６７、ストレージ装置１６９、ドライブ１７１、接続ポート１７３、通信装置１７５を含んで構成される。
【００８９】
ＣＰＵ１５１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ１５３、ＲＡＭ１５５、ストレージ装置１６９、またはリムーバブル記録媒体１７７に記録された各種プログラムに従って、サーバー１００の動作を少なくとも部分的に制御する。
【００９０】
ＲＯＭ１５３は、ＣＰＵ１５１が用いるプログラムやパラメータ等を記憶する。ＲＡＭ１５５は、ＣＰＵ１５１が実行するプログラム、プログラム実行時のパラメータ等を一時記憶する。プログラムは、利用履歴取得部１０１、ユーザー集合特定部１０５、類似度算出部１０７、ネットワーク作成部１０９等として機能する。
【００９１】
ＣＰＵ１５１、ＲＯＭ１５３、ＲＡＭ１５５は、ホストバス１５７により互いに接続される。ホストバス１５７は、ブリッジ１５９を介して外部バス１６１に接続される。
【００９２】
入力装置１６５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ等、サーバー１００のユーザーが操作可能な操作手段である。入力装置１６５は、例えば上記の操作手段を用いてユーザーにより入力された操作情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ１５１に出力する入力制御回路等を含んで構成される。ユーザーは、入力装置１６５の操作を介して、サーバー１００に対して各種のデータを入力し、処理動作を指示する。
【００９３】
出力装置１６７は、例えば、液晶ディスプレイ等の表示手段である。出力装置１６７は、サーバー１００の処理結果を出力する。
【００９４】
ストレージ装置１６９は、データ格納用の装置であり、例えば、ＨＤＤ等の磁気記憶デバイス等を含む。ストレージ装置１６９は、ＣＰＵ１５１が実行するプログラム、各種データ、外部から取得された各種データ等を格納する。
【００９５】
ドライブ１７１は、記録媒体用リーダライタであり、サーバー１００に内蔵または外付けされる。ドライブ１７１は、装着される磁気ディスク等のリムーバブル記録媒体１７７に対して、記録済みデータを読出してＲＡＭ１５５に出力し、記録対象のデータを書き込む。
【００９６】
接続ポート１７３は、例えば、ＵＳＢポート等、外部機器１７９をサーバー１００に直接接続するためのポートである。サーバー１００は、接続ポート１７３に接続された外部機器１７９に対して、接続ポート１７３を介してデータを取得し、データを提供する。
【００９７】
通信装置１７５は、ネットワークＮに接続するための通信デバイス等から構成される通信インタフェースである。通信装置１７５は、例えば、有線または無線ＬＡＮ用の通信カード等である。
【００９８】
［５．まとめ］
上記実施形態に係るコンテンツ可視化装置によれば、類似性指標を用いて、ユーザー集合Ｓ間の類似度が算出され、コンテンツ同士の関係を示すネットワークが作成される。これにより、共起頻度を用いる場合と比べて、各コンテンツを利用するユーザーの絶対数にとらわれずに、コンテンツ同士の関係を適切に定義することができる。
【００９９】
よって、ユーザーは、コンテンツ同士の関係を示すネットワークを用いて、コンテンツ集合の構成を的確に把握することができる。例えば、ユーザーは、マイナージャンルのコンテンツ等、ユーザーの絶対数が少なくても、強い関係にあるコンテンツを含むコンテンツ集合の構成を的確に把握することができる。
【０１００】
また、コンテンツ集合が大規模になっても、コンテンツが集約され、部分ネットワークが抽出されて、コンテンツ同士の関係を示すネットワークが作成される。これにより、ユーザーは、ネットワーク（または部分ネットワーク）を用いて、コンテンツ集合の構成を的確に把握することができる。
【０１０１】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１０２】
１０    ユーザー端末
２０    分散データベース
１００    サーバー（コンテンツ関係可視化装置）
１０１    利用履歴取得部
１０３    コンテンツ集約部
１０５    ユーザー集合特定部
１０７    類似度算出部
１０９    ネットワーク作成部
１１１    部分ネットワーク抽出部
１１３    レイアウト作成部
１１５    ネットワーク提供部
１１７    データ記録部
【図１】
0005609056.tif 000003
【図２】
0005609056.tif 000004
【図３】
0005609056.tif 000005
【図４】
0005609056.tif 000006
【図５】
0005609056.tif 000007
【図６】
0005609056.tif 000008
【図７Ａ】
0005609056.tif 000009
【図７Ｂ】
0005609056.tif 000010
【図７Ｃ】
0005609056.tif 000011
【図８】
0005609056.tif 000012
【図９】
0005609056.tif 000013