(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の端末とネットワークを介して接続され、かつ、前記端末を利用する一つの利用者に対して所望のコンテンツを提供する情報提供サーバにおいて、
コンテンツを識別するコンテンツ識別情報と、前記コンテンツを所定の分類項目に対応させて分類した分類情報を含むコンテンツ属性情報とを関連付けて格納するコンテンツ属性格納手段と、
前記各端末を利用するそれぞれの利用者に対応させた各利用者識別情報を少なくとも格納する利用者属性格納手段と、
利用者により利用されたコンテンツを識別するコンテンツ識別情報と、前記コンテンツを利用した利用者の利用者識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納する利用履歴格納手段と、
前記コンテンツ属性格納手段に格納されたコンテンツ属性情報と、前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報とに基づいて、各利用者の前記分類情報毎の利用頻度値を０以上の値として計算し、この計算された利用頻度値を行列要素とする行列データを形成する利用頻度情報形成手段と、
前記行列データに対して多変量解析手法を用い、各分類情報の情報空間内の座標値であるカテゴリスコアと、各利用者の情報空間内の座標値であるサンプルスコアとの両スコアを計算するスコア計算手段であり、前記多変量解析手法として、前記行列データにおける各行列要素による数値パターンの類似した分類情報同士ほど前記カテゴリスコアの差が小さく、かつ前記行列データにおける各行列要素による数値パターンの類似した利用者同士ほど前記サンプルスコアの差が小さくなる特性を有する多変量解析手法を用いるスコア計算手段と、
前記スコア計算手段の計算結果に基づいて、前記一つの利用者のサンプルスコアと前記各分類情報のカテゴリスコアとの前記情報空間における距離値を計算し、前記距離値が所定の値よりも小さい分類情報を選択するか、又は前記距離値が小さい順に所定数の分類情報を選択すると共に、前記コンテンツ属性情報を参照して前記選択した分類情報に対応するコンテンツを選択するコンテンツ選択手段と、
前記コンテンツ選択手段によって選択されたコンテンツに対応するコンテンツ識別情報及びコンテンツ属性情報の内の少なくとも一方を、前記コンテンツ属性格納手段から読み出して前記一つの利用者が利用する端末に送信する送信手段と、
を有することを特徴とする情報提供サーバ。
【請求項２】
前記利用履歴格納手段は、利用者によってコンテンツが利用された利用日時情報を前記利用履歴情報に関連付けて格納し、
前記利用頻度情報形成手段は、前記コンテンツ属性格納手段に格納されたコンテンツ属性情報と前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報とに基づいて、各利用者の前記分類情報毎の利用頻度値を、現在日時と前記利用履歴格納手段に格納された利用日時情報との時間差が少ないほど大きな重み付けを施して計算し、この計算された利用頻度値を行列要素とする行列データを形成するように構成したことを特徴とする請求項１に記載の情報提供サーバ。
【請求項３】
前記利用頻度情報形成手段は、前記コンテンツ属性格納手段に格納されたコンテンツ属性情報及び前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報に基づいて、各利用者の前記分類情報毎の利用回数を算出すると共に、前記分類情報毎の登録コンテンツ数を算出し、前記算出された利用回数を前記分類情報毎の登録コンテンツ数で割った値が大きいほど大きな重み付けを施して前記利用頻度値を計算するように構成したことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の情報提供サーバ。
【請求項４】
前記コンテンツ選択手段は、前記選択した分類情報に対応したコンテンツの中から、前記一つの利用者が利用していないコンテンツを選択するように構成したことを特徴とする請求項１〜請求項３のうちいずれか１項記載の情報提供サーバ。
【請求項５】
複数の端末とネットワークを介して接続され、かつ、前記端末を利用する一つの利用者に対して所望のコンテンツを提供する情報提供サーバにおける情報提供方法において、
前記情報提供サーバは、コンテンツ属性格納手段と、利用者属性格納手段と、利用履歴格納手段と、利用頻度情報形成手段と、スコア計算手段と、コンテンツ選択手段と、送信手段とを備え、
前記情報提供サーバが、
コンテンツを識別するコンテンツ識別情報と、前記コンテンツを所定の分類項目に対応させて分類した分類情報を含むコンテンツ属性情報とを関連付けて前記コンテンツ属性格納手段に格納するコンテンツ属性格納ステップと、
前記各端末を利用するそれぞれの利用者に対応させた各利用者識別情報を前記利用者属性格納手段に格納する利用者属性格納ステップと、
利用者により利用されたコンテンツを識別するコンテンツ識別情報と、前記コンテンツを利用した利用者の利用者識別情報とを関連付けて利用履歴情報として前記利用履歴格納手段に格納する利用履歴格納ステップと、
前記コンテンツ属性格納手段に格納されたコンテンツ属性情報と、前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報とに基づいて、各利用者の前記分類情報毎の利用頻度値を０以上の値として前記利用頻度情報形成手段により計算すると共に、この計算された利用頻度値を行列要素とする行列データを前記利用頻度情報形成手段により形成する利用頻度情報形成ステップと、
前記行列データに対して多変量解析手法を用い、各分類情報の情報空間内の座標値であるカテゴリスコアと、各利用者の情報空間内の座標値であるサンプルスコアとの両スコアを前記スコア計算手段で計算するスコア計算ステップであり、前記多変量解析手法として、前記行列データにおける各行列要素による数値パターンの類似した分類情報同士ほど前記カテゴリスコアの差が小さく、かつ前記行列データにおける各行列要素による数値パターンの類似した利用者同士ほど前記サンプルスコアの差が小さくなる特性を有する多変量解析手法を用いるスコア計算ステップと、
前記スコア計算ステップによる計算結果に基づいて、前記一つの利用者のサンプルスコアと前記各分類情報のカテゴリスコアとの前記情報空間における距離値を前記コンテンツ選択手段により計算し、前記距離値が所定の値よりも小さい分類情報を選択するか、又は前記距離値が小さい順に所定数の分類情報を選択すると共に、前記コンテンツ属性情報を参照して前記選択した分類情報に対応するコンテンツを選択するコンテンツ選択ステップと、
前記コンテンツ選択ステップにより選択されたコンテンツに対応するコンテンツ識別情報及びコンテンツ属性情報の内の少なくとも一方を、前記コンテンツ属性格納手段から読み出して前記送信手段によって前記一つの利用者が利用する端末に送信する送信ステップと、
を実行することを特徴とする情報提供方法。
【請求項６】
前記利用履歴格納ステップは、利用者によってコンテンツが利用された利用日時情報を、前記利用履歴情報に関連付けて前記利用履歴格納手段に格納し、
前記利用頻度情報形成ステップは、前記コンテンツ属性格納手段に格納されたコンテンツ属性情報と前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報とに基づいて、各利用者の前記分類情報毎の利用頻度値を、現在日時と前記利用履歴格納手段に格納された利用日時情報との時間差が少ないほど大きな重み付けを施して前記利用頻度情報形成手段により計算し、この計算された利用頻度値を行列要素とする行列データを前記利用頻度情報形成手段により形成するように構成したことを特徴とする請求項５に記載の情報提供方法。
【請求項７】
前記利用頻度情報形成ステップは、前記コンテンツ属性格納手段に格納されたコンテンツ属性情報及び前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報に基づいて、各利用者の前記分類情報毎の利用回数を前記利用頻度情報形成手段により算出すると共に、前記分類情報毎の登録コンテンツ数を算出し、前記算出された利用回数を前記分類情報毎の登録コンテンツ数で割った値が大きいほど大きな重み付けを施して前記利用頻度値を計算するように構成したことを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、インターネットやパソコン通信等におけるネットワーク情報提供サーバに適用して好適な情報提供サーバ及び情報提供方法に関し、特に利用者の興味や嗜好に適合した情報を提供可能とした情報提供サーバ及び情報提供方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、インターネットやパーソナルコンピュータ通信（パソコン通信）の普及により、例えばインターネットのＷＷＷ（World Wide Web）を使った情報提供サービス等のようにネットワークを介して多数の利用者に情報を提供するサービスが広く行われている。しかし、ネットワーク利用者が利用可能な情報量は増大しており、多くの情報の中から必要な情報を検索することが難しくなってきている。従って、多くの情報の中から利用者の嗜好に適合した適切な情報のみを選択して提示することが求められている。
【０００３】
これに対して、従来、例えば特開平９−１９０４４３号の公開特許公報において、情報を利用する多数の利用者が各々の情報について評価を行い、その評価情報をもとに利用者間の類似度を計算し、検索者と類似度の高い利用者が高く評価した情報を優先的に提供するような情報検索方式が提案されている。この情報検索方式においては、類似度計算に使う利用者の年齢、性別、職業を指定して細かな制御を行うことも可能となっている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述した従来の情報検索方式が有効に動作するためには、予め利用者が個々の情報についての評価を行った上で、それらを「ユーザ評価情報蓄積手段」に蓄積する必要がある。すなわち、利用者は情報を利用する毎にその情報を、例えば５段階で評価する等のように段階的な評価を行う必要がある。このため、この評価作業が利用者にとって負担となる問題があった。
【０００５】
また、利用者間の類似度を求める際に、２人の利用者間の相関係数を使っているため、検索者が評価した情報と同一の情報を評価した人が少ない場合には、類似度の精度が低下し、有効な検索が行えない問題があった。
【０００６】
また、利用者の嗜好は時間と共に変化するものであるが、従来の情報検索方式では、利用者がいつ評価を行ったかという時間的な情報を利用していないため、利用者の最新の嗜好に合った情報の提供を行うことは困難であった。
【０００７】
さらに、本，音楽，映画等の情報を提供する場合は、最新の情報をいち早く提供することが求められるのであるが、従来の情報検索方式では、最低１人の利用者が評価した情報しか出力されないので、サーバに登録された直後等の状態で、まだどの利用者も評価をしていない情報を提供することは不可能であった。
【０００８】
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、利用者が情報に対する評価作業を行わなくても利用者の嗜好を的確にとらえることができ、現在の利用者の嗜好に応じた最新の情報の提供を可能とすることができるような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。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
そこで、上記課題を解決するために本発明は、
複数の端末とネットワークを介して接続され、かつ、前記端末を利用する一つの利用者に対して所望のコンテンツを提供する情報提供サーバにおいて、
コンテンツを識別するコンテンツ識別情報と、前記コンテンツを所定の分類項目に対応させて分類した分類情報を含むコンテンツ属性情報とを関連付けて格納するコンテンツ属性格納手段と、
前記各端末を利用するそれぞれの利用者に対応させた各利用者識別情報を少なくとも格納する利用者属性格納手段と、
利用者により利用されたコンテンツを識別するコンテンツ識別情報と、前記コンテンツを利用した利用者の利用者識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納する利用履歴格納手段と、
前記コンテンツ属性格納手段に格納されたコンテンツ属性情報と、前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報とに基づいて、各利用者の前記分類情報毎の利用頻度値を０以上の値として計算し、この計算された利用頻度値を行列要素とする行列データを形成する利用頻度情報形成手段と、
前記行列データに対して多変量解析手法を用い、各分類情報の情報空間内の座標値であるカテゴリスコアと、各利用者の情報空間内の座標値であるサンプルスコアとの両スコアを計算するスコア計算手段であり、前記多変量解析手法として、前記行列データにおける各行列要素による数値パターンの類似した分類情報同士ほど前記カテゴリスコアの差が小さく、かつ前記行列データにおける各行列要素による数値パターンの類似した利用者同士ほど前記サンプルスコアの差が小さくなる特性を有する多変量解析手法を用いるスコア計算手段と、
前記スコア計算手段の計算結果に基づいて、前記一つの利用者のサンプルスコアと前記各分類情報のカテゴリスコアとの前記情報空間における距離値を計算し、前記距離値が所定の値よりも小さい分類情報を選択するか、又は前記距離値が小さい順に所定数の分類情報を選択すると共に、前記コンテンツ属性情報を参照して前記選択した分類情報に対応するコンテンツを選択するコンテンツ選択手段と、
前記コンテンツ選択手段によって選択されたコンテンツに対応するコンテンツ識別情報及びコンテンツ属性情報の内の少なくとも一方を、前記コンテンツ属性格納手段から読み出して前記一つの利用者が利用する端末に送信する送信手段と、
を有することを特徴とする情報提供サーバ、
を提供すると共に、
【００１０】
複数の端末とネットワークを介して接続され、かつ、前記端末を利用する一つの利用者に対して所望のコンテンツを提供する情報提供サーバにおける情報提供方法において、
前記情報提供サーバは、コンテンツ属性格納手段と、利用者属性格納手段と、利用履歴格納手段と、利用頻度情報形成手段と、スコア計算手段と、コンテンツ選択手段と、送信手段とを備え、
前記情報提供サーバが、
コンテンツを識別するコンテンツ識別情報と、前記コンテンツを所定の分類項目に対応させて分類した分類情報を含むコンテンツ属性情報とを関連付けて前記コンテンツ属性格納手段に格納するコンテンツ属性格納ステップと、
前記各端末を利用するそれぞれの利用者に対応させた各利用者識別情報を前記利用者属性格納手段に格納する利用者属性格納ステップと、
利用者により利用されたコンテンツを識別するコンテンツ識別情報と、前記コンテンツを利用した利用者の利用者識別情報とを関連付けて利用履歴情報として前記利用履歴格納手段に格納する利用履歴格納ステップと、
前記コンテンツ属性格納手段に格納されたコンテンツ属性情報と、前記利用履歴格納手段に格納された利用履歴情報とに基づいて、各利用者の前記分類情報毎の利用頻度値を０以上の値として前記利用頻度情報形成手段により計算すると共に、この計算された利用頻度値を行列要素とする行列データを前記利用頻度情報形成手段により形成する利用頻度情報形成ステップと、
前記行列データに対して多変量解析手法を用い、各分類情報の情報空間内の座標値であるカテゴリスコアと、各利用者の情報空間内の座標値であるサンプルスコアとの両スコアを前記スコア計算手段で計算するスコア計算ステップであり、前記多変量解析手法として、前記行列データにおける各行列要素による数値パターンの類似した分類情報同士ほど前記カテゴリスコアの差が小さく、かつ前記行列データにおける各行列要素による数値パターンの類似した利用者同士ほど前記サンプルスコアの差が小さくなる特性を有する多変量解析手法を用いるスコア計算ステップと、
前記スコア計算ステップによる計算結果に基づいて、前記一つの利用者のサンプルスコアと前記各分類情報のカテゴリスコアとの前記情報空間における距離値を前記コンテンツ選択手段により計算し、前記距離値が所定の値よりも小さい分類情報を選択するか、又は前記距離値が小さい順に所定数の分類情報を選択すると共に、前記コンテンツ属性情報を参照して前記選択した分類情報に対応するコンテンツを選択するコンテンツ選択ステップと、
前記コンテンツ選択ステップにより選択されたコンテンツに対応するコンテンツ識別情報及びコンテンツ属性情報の内の少なくとも一方を、前記コンテンツ属性格納手段から読み出して前記送信手段によって前記一つの利用者が利用する端末に送信する送信ステップと、
を実行することを特徴とする情報提供方法、
を提供するものである。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る情報提供サーバ及び情報提供方法の好ましい実施の形態について、図面を参照しながら説明する。本発明は、図１に示すような情報提供システムに適用することができる。
【００１２】
［実施の形態の構成］
図１は、本発明の実施の形態となる情報提供システムの全体の構成を示している。図１は、本発明の情報提供方法の実施形態を適用した情報提供システムでもある。図１に示すように本情報提供システムは、コンテンツを提供するサーバ１と利用者の端末装置２とが、ＬＡＮ、電話網、専用線等のネットワーク３を介して接続されることで構成されている。
【００１３】
サーバ１は、次の構成を有している。
ネットワーク３の制御を行う送受信部１１。テキスト、オーディオ、静止画、ビデオ等のデータ形式のコンテンツを格納するコンテンツ格納部１２。各コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤと、コンテンツの作者あるいはジャンル、タイトル、登録年月日等の属性データとを格納するコンテンツ属性格納部１３。利用者の利用者ＩＤとパスワードとを格納する利用者属性格納部１４。利用されたコンテンツのコンテンツＩＤとそれを利用した利用者の利用者ＩＤを記録格納する利用履歴格納部１５。利用履歴格納部１５のデータに基づき、コンテンツ属性格納部１３の属性データを参照して各利用者毎にコンテンツの作者あるいはジャンル別の利用頻度を表わすデータを作成する利用頻度情報形成部１６。利用頻度情報を使って情報空間内に各利用者と各作者あるいはジャンルをその類似性に基づき配置するスコアを計算するスコア計算部１７。端末装置２を利用している利用者のスコアと差が小さいスコアを持つ作者あるいはジャンルに属するコンテンツを選択するコンテンツ選択部１８。計時機能を備えた当該サーバ１全体を制御する制御部１９である。
【００１４】
なお、この図１においては、サーバ１の各部をハードウェア的に示しているが、これは、各部１１〜１９を内蔵プログラム処理としてソフトウェア的に実現してもよい。これにより、当該サーバ１として、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、その他のコンピュータにより実現可能となる。
【００１５】
端末装置２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ネットワーク制御回路、キーボードやマウス等の入力装置、ディスプレイ等の表示装置で構成されており、内蔵されたプログラムにより処理動作を行う。この端末装置２としては、一般的なパーソナルコンピュータを用いることができる。
【００１６】
［実施の形態の動作］
次に、このような構成を有する実施の形態の情報提供システムの動作説明をする。
【００１７】
〔利用者登録動作〕
本実施形態の情報提供システムにおいて、情報提供サービスを受けるためには、利用者はサーバ１側に利用者登録を行うようになっている。この利用者登録は、図２に示すフローチャートに従って行われるようになっており、利用者登録を行う際には、利用者は、ステップＳ１において端末装置２を操作して例えば利用者の氏名、性別、住所、生年月日等の利用者属性の入力を行う。この利用者により入力された利用者属性を示す利用者属性情報は、ネットワーク３を介してサーバ１側に送信される。
【００１８】
サーバ１は、制御部１９の制御により、利用者から送信された利用者属性情報を送受信部１１を介して受信し、これを利用者属性格納部１４に供給する。利用者属性格納部１４には、図３に示すような形式で、利用者を一意に識別するための利用者ＩＤ、パスワード、利用者により入力された氏名等の属性を含む利用者属性テーブルが設けられている。
【００１９】
制御部１９は、ステップＳ２において、利用者から送信された利用者属性情報が、利用者属性テーブルに既に格納されていないことを確認した後、未使用の利用者ＩＤ及びそれに対応したパスワードを作成する。そして、ステップＳ３において、利用者属性格納部１４に新たなエントリを割り当て、受信した利用者属性情報と共に、この形成した利用者ＩＤ及びパスワードを利用者属性テーブルに格納する。また、制御部１９は、このような格納制御と共に、形成した利用者ＩＤ及びパスワードを、送受信部１１を介して端末装置２側に送信する。
【００２０】
利用者は、サーバ１側から送信された利用者ＩＤ及びパスワードを端末装置２を介して取得し、以後、この利用者ＩＤ及びパスワードを用いて当該情報提供システムにおける情報提供サービスを受けることとなる。
【００２１】
〔情報提供動作〕
次に、このようにサーバ１側に利用者属性が登録され、利用者が利用者ＩＤ及びパスワードを取得すると、当該情報提供システムにおける情報提供サービスを受けることが可能となる。
【００２２】
この情報提供サービスは、図４に示すフローチャートに従って行われるようになっており、情報提供サービスを受ける場合、ステップＳ１１において、利用者は端末装置２を操作して前記取得した利用者ＩＤ及びパスワードの入力を行う。端末装置２は、利用者により入力された利用者ＩＤ及びパスワードをサーバ１に送信する。
【００２３】
サーバ１の制御部１９は、この利用者ＩＤ及びパスワードを送受信部１１を介して受信し、ステップＳ１２において利用者属性格納部１４の利用者属性テーブルに登録されている利用者ＩＤ及びパスワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置２側にエラーコードを返信する。これにより、利用者は、利用者ＩＤやパスワードの入力誤り等に気付き、再度、正確な利用者ＩＤ或いはパスワードの入力を行うこととなる。
【００２４】
次に、サーバ１の制御部１９は、利用者から送信された利用者ＩＤ及びパスワードと、利用者属性格納部１４の利用者属性テーブルに登録されている利用者ＩＤ及びパスワードとの一致を検出すると、ステップＳ１３において利用者に対し個別にコンテンツメニューを作成し、これを利用者側に送信する。
【００２５】
〔コンテンツメニューの作成動作〕
具体的には、このコンテンツメニューは、図５に示すフローチャートに従って作成されるようになっている。このフローチャートは、前記ステップＳ１３において制御部１９が前記両者の一致を検出することでスタートとなりステップＳ２１に進む。
【００２６】
（利用頻度データの作成動作）
ステップＳ２１では、図１に示す利用頻度データ作成部１６が、以下に説明するように行列形式の利用頻度データＡを作成する。なお、以下では利用者とコンテンツの作者との類似度を算出する場合を例に説明するが、利用者とコンテンツのジャンルとの類似度を算出する場合も全く同様である。なお、ここで言う作者とは、コンテンツを制作した人のみならず、演奏者、出演者、制作監督者などを含む。また利用履歴格納部１５に格納されている利用者数をＭ、作者の数をＮとする。
【００２７】
利用頻度データ作成部１６は、コンテンツ属性格納部１３のテーブルと利用履歴格納部１５のテーブルを両者が共通に持つ「コンテンツＩＤ」をキーとして結合して検索を行い、利用履歴格納部１５のテーブルの中から、利用者i（i＝１〜Ｍ）が、作者ｊ（j＝１〜Ｎ）に属するコンテンツを利用したレコードを取り出す。このレコード数をＬとする。
【００２８】
それらの利用日時をＴk（k＝１〜Ｌ）、現在日時をＴcとした場合、利用頻度データ作成部１６は、以下の数式（１）を用いて利用頻度aij（ｉ＝１〜Ｍ、ｊ＝１〜Ｎ)を算出する。
【００２９】
【数１】
0003674383.tif 000002
【００３０】
ここで、この数式（１）に示す関数ｆ（ｘ）は、図６に示すように入力ｘが大きくなるに従って出力が減少する特性を持つ重み関数である。従って、例えばコンテンツｊを前日に利用した場合は、１年前に同じコンテンツｊを利用した場合に比べ、そのコンテンツｊの利用頻度が高い値となる。
【００３１】
また、数式（１）のＢjは、作者ｊに属しサーバ１のコンテンツ格納部１２に登録されているコンテンツの数である。仮にＬ及び利用日時が全く同じ２人の作者がいたとすると、サーバに登録されているコンテンツの数が少ない作者の方がaijの値が大きくなる。一般的に利用者がある作者を好む場合、その作者のコンテンツを多く利用すると考えられる。しかし、例えば、ある利用者が作者２よりも作者１を好む場合でも、サーバに登録されている作者２のコンテンツ数が作者１のコンテンツ数よりも多い場合には、作者２の利用回数がより多くなることが考えられる。数式（１）ではＢｊを使って計算しているので、作者毎の登録コンテンツ数の違いにあまり影響されずに、利用者の作者に対する嗜好を数値化することができる。
【００３２】
利用頻度データ作成部１６は、このようにして利用頻度aijを要素とするＭ行Ｎ列の行列の利用頻度データＡを作成する。そして、この利用頻度データＡが作成されると、サーバ１は図５のステップＳ２２に進む。
【００３３】
（スコアの計算動作）
次に、ステップＳ２２では、図１に示すスコア計算部１７が、情報空間内に各利用者と各コンテンツをその類似性に基づき配置するスコアを計算してステップＳ２３に進む。
【００３４】
具体的には、このスコア計算部１７は、利用頻度データＡに対し、例えば多変量解析の一手法である主成分分析を適用して得られるようになっている。これを適用すると、各利用者に対してサンプルスコア（主成分得点）Ｘiq(i＝１〜Ｍ，ｑ＝１〜Ｑ)、各作者に対してカテゴリスコア（主成分負荷量）Ｙjq(j＝１〜Ｎ、q＝１〜Ｑ)が得られる。定数Ｑは、有効な成分の数であり、Q＜min(M, N)である。ここで、２つのサンプルスコアの差は２人の利用者間の類似度を表し、２つのカテゴリスコアの差は２人の作者間の類似度を表す。また、サンプルスコアとカテゴリスコアの差は利用者と作者の間の類似度を表す。
【００３５】
例えば、３人の利用者i＝１、２、３がいて、それらのサンプルスコアがＸ1q、Ｘ2q、Ｘ3qである場合、Ｘ1qとＸ2qの差（距離）が小さく、Ｘ1qとＸ3qの差（距離）が大きければ、利用者1と利用者２はコンテンツに対する嗜好の類似度が高く、利用者１と利用者３は類似度が低いと判断できる。同様なことはカテゴリスコアＹjqについても成立し、サンプルスコアＸiqとカテゴリスコアYjqとの間でも成立する。
【００３６】
従来方法による利用者間の類似度とサンプルスコアＸiqを比較すると、従来方法では、同一のコンテンツを利用（評価）した人のデータだけを使って類似度を計算している。従って、同一のコンテンツを利用（評価）した人数が少ない場合には、小人数のデータを使って類似度の計算を行うことになり、類似度の精度が低下する。一方、本発明では、同一のコンテンツを利用（評価）していない利用者も含めた多人数のデータを使って類似度の計算を行っているので、このような場合でも精度があまり低下しない。、
【００３７】
なお、当該実施の形態では、前記スコアの計算に主成分分析を適用することとしたが、これは、同様な結果の得られる他の統計手法を用いるようにしてもよい。
【００３８】
（利用者とコンテンツの距離の算出動作）
次に、ステップＳ２３において、コンテンツ選択部１８が、以下の数式（２）に基づいて利用者ｉと作者ｊの距離Ｄｉｊを算出する。
【００３９】
【数２】
0003674383.tif 000003
【００４０】
（コンテンツの選択動作）
次に、このようにして利用者と作者の距離が算出されると、ステップＳ２４において、コンテンツ選択部１８が、端末装置２を利用している利用者iに対して、Ｎ人の作者の中からＤijが一定の値より小さい作者を順に最大Ｐ個選択し、利用者iと類似度の高い作者集合Ｗを形成する。
【００４１】
そしてステップ２５において、作者集合Ｗに含まれる作者のコンテンツに対して（３）式に従った値Ｈｗを計算し、この値が小さいコンテンツを順に選択する。ここで選択されたコンテンツのコンテンツＩＤ集合をＣとする。
【００４２】
【数３】
0003674383.tif 000004
【００４３】
ここで関数ｇ(x)は、図７に示すように、入力ｘが大きくなるに従って出力も大きくなる関数である。またＴｃは現在日時、Ｔｗはコンテンツの制作日時あるいは登録日時である。従って、例えば、１日前に制作あるいは登録されたコンテンツは、１年前に制作あるいは登録されたコンテンツに比べてＨｗの値が小さくなり、コンテンツ選択部において選択される確率がより高い。ダウンロード型のコンテンツ等で、利用者が同じコンテンツを２回以上利用しない場合は、利用者が過去に利用したコンテンツを除外して前記コンテンツＩＤの集合Ｃを求める。集合Ｃには、利用者と類似性の高い作者に属し、なおかつ制作日時あるいは登録日時の新しいコンテンツが含まれることになる。
【００４４】
なおここでは、数式（２）により利用者iと作者jの距離を使ってコンテンツを選択したが、距離の他に、情報空間内における利用者iと作者jとの方向を考慮して選択をしてもよい。例えば、利用者iのサンプルスコアＸiqを中心にして特定の方向にカテゴリスコアＹjqが位置するような作者ｊを優先的に選択するようにしてもよい。
【００４５】
次に、このようにしてコンテンツＩＤの集合Ｃを形成すると、コンテンツ選択部１８はステップＳ２６において、集合Ｃを形成するコンテンツＩＤの数が一定数以上であるか否かを判別し、一定数以上の場合はステップＳ２７に進み、一定数以下の場合はステップＳ２８に進む。
【００４６】
集合Ｃを形成するコンテンツＩＤの数が一定数以上であるとしてステップＳ２７に進むと、コンテンツ選択部１８は、集合Ｃに属するコンテンツＩＤに対応する「タイトル」、「作者」、「ジャンル」等をコンテンツ属性テーブルから取り出してコンテンツメニューを形成し、これを端末装置２側に送信して当該図５に示すフローチャートの全ルーチンを終了する。
【００４７】
この逆に、集合Ｃを形成するコンテンツＩＤの数が一定数以下であるとしてステップＳ２８に進むと、コンテンツ選択部１８は、予め作成しておいた標準的なコンテンツメニューを形成し、これを端末装置２側に送信して当該図５に示すフローチャートの全ルーチンを終了する。
【００４８】
この図５に示すフローチャートの全ルーチンが終了すると、当該情報提供システムは、図４に示すフローチャートのステップＳ１４に進むこととなる。
【００４９】
〔利用者によるコンテンツの選択動作〕
次に、図４に示すフローチャートのステップＳ１４において、利用者は、端末装置２を介して受信したコンテンツメニューの中から所望のコンテンツの選択を行う。
【００５０】
すなわち、コンテンツメニューには、各コンテンツのＩＤとタイトルの他に、適宜作者、ジャンル、登録日時等の属性が含まれており、端末装置２のディスプレイには、例えば図８に示すような表示形式でタイトル、作者、ジャンル等が表示される。利用者は、このように表示されたコンテンツメニューの中から所望のコンテンツを選択する。これにより、端末装置２からサーバ１に対して、利用者により選択されたコンテンツに対応するコンテンツＩＤが送信される。
【００５１】
〔サーバによる選択されたコンテンツＩＤの格納動作〕
次に、端末装置２から利用者により選択されたコンテンツに対応するコンテンツＩＤが送信されると、ステップＳ１５において、サーバ１の制御部１９が、この送信されたコンテンツＩＤと共に、利用者ＩＤ及び利用日時を利用履歴格納部１５に格納する。これにより、利用履歴格納部１５には、図９に示すような形式で、コンテンツＩＤ、利用者ＩＤ、利用日時等の属性を含む利用履歴テーブルが形成されることとなる。
（なお、利用履歴格納部１５にコンテンツＩＤ、利用者ＩＤと共に、作者、ジャンル等の利用頻度情報形成に必要なコンテンツ属性情報を格納してもよい。この場合は、利用頻度情報形成時に、コンテンツ属性格納部１３の属性データを参照する必要はない。）
【００５２】
〔コンテンツデータの送信動作〕
次に、制御部１９は、このような格納制御と共に、受信したコンテンツＩＤに対応するコンテンツデータの検索を行う。コンテンツ属性格納部１３には、図１０に示すような形式でコンテンツ属性テーブルが形成されており、コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ毎に、タイトル、作者、ジャンル、登録日時、コンテンツ本体の格納場所等の属性が格納されている。なお、ここでいう作者とは、コンテンツを制作した人にとどまらず、監督者、演奏者、編集者、出演者等も含む。また登録日時とは、コンテンツの制作日時あるいはコンテンツがサーバに登録された日時である。
【００５３】
制御部１９は、利用者の端末装置２から送信されたコンテンツＩＤに基づいてコンテンツ属性テーブルからコンテンツデータ本体の格納場所を検索する。コンテンツデータ本体は、コンテンツ格納部１２に格納されており、制御部１９は、前記検索した格納場所から（コンテンツ格納部１２から）コンテンツデータ本体を読み出し、これを端末装置２に送信する。
【００５４】
これにより、利用者は、ステップＳ１６において、サーバ１から送信されたコンテンツデータ（利用者が選択したコンテンツ）に対応する音声出力或いは映像を、端末装置２を介して得ることができる。
【００５５】
以上の説明から明らかなように、当該実施の形態の情報提供システムは、利用者の利用履歴を用いて利用者とコンテンツの作者あるいはジャンルとの類似度を計算するようになっている。このため、従来のように利用者がコンテンツの評価を行うような面倒な作業を省略可能とすることができ、利便性の向上を図ることができる。
【００５６】
また、同一のコンテンツを利用していない他の利用者のデータを含めて利用者とコンテンツの作者あるいはジャンルとの類似度を計算しているため、利用者の嗜好をより的確にとらえることができる。
【００５７】
さらには、利用者とコンテンツの作者あるいはジャンルとの類似度を計算しているため、従来では提供不可能であったどの利用者からも全く利用（評価）されていない情報も含めて提供することが可能である。
【００５８】
また、利用者が情報を利用した日時を用いて重み係数を変えて利用者とコンテンツの類似度を計算しているため、利用者の最新の嗜好を反映可能とすることができる。
【００５９】
さらに、情報を選択する際に、情報が制作・登録された日時を用いているため、利用者にとって価値の高い新しい情報を容易に提供可能とすることができる。そして、このような個人の嗜好に適合した情報提供が可能であるため、利用者の情報利用の促進化を図ることができる。
【００６０】
最後に、上述の実施の形態の説明は本発明の一例である。このため、本発明は、この実施の形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば種々の変更が可能であることは勿論である。
【００６１】
【発明の効果】
（イ）請求項１記載の情報提供サーバ又は請求項５記載の情報提供方法は、利用者の利用履歴を使って利用者とコンテンツの属性情報との類似度を計算しているため、
（ｉ）従来のように利用者がコンテンツの評価を行うような面倒な作業を省略可能とすることができ、利用者の嗜好に適合した情報提供操作の利便性の向上を図ることができる。
（ｉｉ）従来では提供不可能であったどの利用者からも一度も利用（評価）されていない情報も含めて、利用者の嗜好に適合した情報として提供することが可能である。
【００６２】
さらに、請求項１記載の情報提供サーバ又は請求項５記載の情報提供方法は、同一のコンテンツを利用していない他の利用者のデータを含めて利用者とコンテンツの類似度を計算しているため、利用者の嗜好をより的確にとらえることができる。
そして、このような個人の嗜好に適合した情報提供が可能であるため、利用者の情報利用の促進化を図ることができる。
【００６３】
（ロ）請求項２記載の情報提供サーバ又は請求項６記載の情報提供方法は、上記（イ）の効果に加えて、利用者が情報を利用した日時を用いて重み係数を変えて利用者とコンテンツの属性情報との類似度を計算しているため、利用者の最新の嗜好を反映可能とすることができる。
【００６５】
（ハ）請求項３記載の情報提供サーバ又は請求項７記載の情報提供方法は、上記（イ）の効果に加えて、サーバに登録されている作者あるいはジャンル毎のコンテンツ数の差に依存することなく、利用者の作者あるいはジャンルに対する嗜好を的確に数値化できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係る情報提供サーバ及び情報提供方法を適用した実施の形態の情報提供システムの全体的な構成を示すブロック図である。
【図２】  図１に示す情報提供システムにおける利用者の登録手順を示すフローチャートである。
【図３】  図１に示す情報提供システムの情報提供サーバ側に設けられている利用者属性格納部のデータ形式を示す図である。
【図４】  図１に示す情報提供システムの情報提供動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】  図１に示す情報提供システムのコンテンツメニューの形成動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】  現在日時と利用日時との差による重み係数を決める関数ｆ(x)を説明するための図である。
【図７】  現在日時と登録日時との差による重み係数を決める関数ｇ(x)を説明するための図である。
【図８】  端末装置側に表示されるコンテンツメニューの表示例を示す図である。
【図９】  図１に示す情報提供システムの情報提供サーバ側に設けられている利用履歴格納部のデータ形式を示す図である。
【図１０】  図１に示す情報提供システムの情報提供サーバ側に設けられているコンテンツ属性格納部のデータ形式を示す図である。
【符号の説明】
１…サーバ
２…端末装置
３…ネットワーク
１１…送受信部
１２…コンテンツ格納部
１３…コンテンツ属性格納部
１４…利用者属性格納部
１５…利用者履歴格納部
１６…利用者頻度情報作成部
１７…スコア計算部
１８…コンテンツ選択部
１９…制御部
【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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