(57)【要約】【課題】検索クエリにより検索されたコンテンツと、過去の検索履歴に基づいたレコメンド情報とを考慮して検索結果を提供する場合に、過去の検索履歴が少ない場合でも、利用者にとって適切な優先度を持った検索結果を提供する。【解決手段】過去の検索クエリと、ユーザが選択したコンテンツとを関連づけた情報であるコンテンツ履歴情報を記憶し、検索要求時の検索クエリとコンテンツ履歴情報とに基づいた関連コンテンツ検索結果を取得し、検索クエリ検索結果を取得し、検索クエリ検索結果の人気度情報を取得し、関連コンテンツ評価値と、検索結果評価値と、人気度評価値とを算出し、関連コンテンツ評価値と検索結果評価値と人気度評価値とに基づいて、検索結果として出力するコンテンツの優先度を決定し、関連コンテンツ検索結果と、検索クエリ検索結果とに基づいた検索結果を出力する。【選択図】図２
2014228967.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の検索クエリと、ユーザが選択したコンテンツとを関連づけた情報であるコンテンツ履歴情報を記憶するコンテンツ履歴情報記憶手段と、
検索要求時の検索クエリと、前記コンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定するレコメンド取得対象コンテンツ決定手段と、
前記レコメンド取得対象コンテンツに関連するコンテンツである関連コンテンツを特定するための検索結果である関連コンテンツ検索結果を取得する関連コンテンツ検索結果取得手段と、
前記検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツの検索結果である検索クエリ検索結果を取得する検索クエリ検索結果取得手段と、
前記検索クエリ検索結果の人気度情報を取得する人気度情報取得手段と、
前記関連コンテンツ検索結果におけるそれぞれの関連コンテンツの評価値である関連コンテンツ評価値と、検索クエリ検索結果におけるそれぞれのコンテンツの評価値である検索結果評価値と、前記人気度情報に基づいた評価値である人気度評価値を算出する評価手段と、
前記関連コンテンツ評価値と前記検索結果評価値と前記人気度評価値に基づいて、検索結果として出力するコンテンツの優先度を決定し、前記関連コンテンツ検索結果と、検索クエリ検索結果とに基づいた検索結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ検索結果提供装置。
【請求項２】
前記人気度情報は、複数のユーザ端末により各コンテンツが選択された数に基づいた順位情報であることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索結果提供装置。
【請求項３】
前記評価手段は、前記検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいた指標値を用いて、前記関連コンテンツ評価値又は前記人気度評価値を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載のコンテンツ検索結果提供装置。
【請求項４】
前記指標値が大きくなるほど関連コンテンツ評価値が大きくなるように定義されている場合、
前記指標値は、前記コンテンツ履歴情報の数が大きくなるほど大きな値になるように定義されていることを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ検索結果提供装置。
【請求項５】
前記指標値が小さくなるほど関連コンテンツの評価値が大きくなるように定義されている場合、
前記指標値は、前記コンテンツ履歴情報の数が大きくなるほど小さな値になるように定義されていることを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ検索結果提供装置。
【請求項６】
前記人気度情報取得手段は、コンテンツ全体の人気度情報と、同一の属性を有するコンテンツ内の人気度情報とを取得し、
前記評価手段は、前記コンテンツ全体の人気度情報と、前記同一の属性を有するコンテンツ内の人気度情報とを用いて人気度評価値を算出することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載のコンテンツ検索結果提供装置。
【請求項７】
過去の検索クエリと、ユーザが選択したコンテンツとを関連づけた情報であるコンテンツ履歴情報を記憶するコンテンツ履歴情報記憶手段を備える装置におけるコンテンツ検索結果提供方法であって、
検索要求時の検索クエリと、前記コンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定するレコメンド取得対象コンテンツ決定ステップと、
前記レコメンド取得対象コンテンツに関連するコンテンツである関連コンテンツを特定するための検索結果である関連コンテンツ検索結果を取得する関連コンテンツ検索結果取得ステップと、
前記検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツの検索結果である検索クエリ検索結果を取得する検索クエリ検索結果取得ステップと、
前記検索クエリ検索結果の人気度情報を取得する人気度情報取得ステップと、
前記関連コンテンツ検索結果におけるそれぞれの関連コンテンツの評価値である関連コンテンツ評価値と、検索クエリ検索結果におけるそれぞれのコンテンツの評価値である検索結果評価値と、前記人気度情報に基づいた評価値である人気度評価値を算出する評価ステップと、
前記関連コンテンツ評価値と前記検索結果評価値と前記人気度評価値に基づいて、検索結果として出力するコンテンツの優先度を決定し、前記関連コンテンツ検索結果と、検索クエリ検索結果とに基づいた検索結果を出力する出力ステップと、
を備えるコンテンツ検索結果提供方法。
【請求項８】
請求項１から６のいずれか１項に記載のコンテンツ検索結果提供装置と、前記コンテンツ検索結果提供装置からの要求に応じて検索されて生成された検索結果を前記コンテンツ検索結果提供装置へ送信する検索結果出力装置と、前記コンテンツ検索結果提供装置からの要求に応じて前記レコメンド取得対象コンテンツに対応するレコメンド情報を前記コンテンツ検索結果提供装置へ送信するレコメンド情報出力装置と、前記コンテンツ検索結果提供装置からの要求に応じて人気度情報を前記コンテンツ検索結果提供装置へ送信する人気ランキング生成装置とを含むコンテンツ検索結果提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ検索結果提供装置、コンテンツ検索結果提供方法、及びコンテンツ検索結果提供システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、過去の購買履歴に基づいて、利用者が購入すると考えられる情報をレコメンド情報として出力表示する技術がある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術では、レコメンド情報を表示する際、各種表示条件（例えば、顧客の購入価格帯）に基づいた表示順でレコメンド情報を出力表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−４８６６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、特許文献１では、レコメンド情報の表示順を決定する方法について記載されているが、ある検索クエリにより検索されたコンテンツと、過去の検索履歴に基づいたレコメンド情報とを組み合わせて表示することについては考慮されていない。
【０００５】
そのため、ある検索クエリにより検索されたコンテンツと、過去の検索履歴に基づいたレコメンド情報とを組み合わせて表示する場合において、過去の検索履歴が無い場合や少ないときに、ユーザの嗜好度を考慮した検索結果を提供することができないという問題点がある。
【０００６】
そこで、本発明においては、上記の課題を解決するために、ある検索クエリにより検索されたコンテンツと、過去の検索履歴に基づいたレコメンド情報とを考慮して検索結果を提供する場合に、過去の検索履歴が少ないときでも、利用者にとって適切な優先度を持った検索結果を提供するコンテンツ検索結果提供装置、コンテンツ検索結果提供方法、及びコンテンツ検索結果提供システム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】
【０００７】
本発明に係るコンテンツ検索結果提供装置は、過去の検索クエリと、ユーザが選択したコンテンツとを関連づけた情報であるコンテンツ履歴情報を記憶するコンテンツ履歴情報記憶手段と、検索要求時の検索クエリと、コンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定するレコメンド取得対象コンテンツ決定手段と、レコメンド取得対象コンテンツに関連するコンテンツである関連コンテンツを特定するための検索結果である関連コンテンツ検索結果を取得する関連コンテンツ検索結果取得手段と、検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツの検索結果である検索クエリ検索結果を取得する検索クエリ検索結果取得手段と、検索クエリ検索結果の人気度情報を取得する人気度情報取得手段と、関連コンテンツ検索結果におけるそれぞれの関連コンテンツの評価値である関連コンテンツ評価値と、検索クエリ検索結果におけるそれぞれのコンテンツの評価値である検索結果評価値と、人気度情報に基づいた評価値である人気度評価値とを算出する評価手段と、関連コンテンツ評価値と検索結果評価値と人気度評価値とに基づいて、検索結果として出力するコンテンツの優先度を決定し、関連コンテンツ検索結果と、検索クエリ検索結果とに基づいた検索結果を出力する出力手段と、を備える。
【０００８】
また、本発明に係るコンテンツ結果出力方法は、過去の検索クエリと、ユーザが選択したコンテンツとを関連づけた情報であるコンテンツ履歴情報を記憶するコンテンツ履歴情報記憶手段を備える装置におけるコンテンツ検索結果提供方法であって、検索要求時の検索クエリと、コンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定するレコメンド取得対象コンテンツ決定ステップと、レコメンド取得対象コンテンツに関連するコンテンツである関連コンテンツを特定するための検索結果である関連コンテンツ検索結果を取得する関連コンテンツ検索結果取得ステップと、検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツの検索結果である検索クエリ検索結果を取得する検索クエリ検索結果取得ステップと、検索クエリ検索結果の人気度情報を取得する人気度情報取得ステップと、関連コンテンツ検索結果におけるそれぞれの関連コンテンツの評価値である関連コンテンツ評価値と、検索クエリ検索結果におけるそれぞれのコンテンツの評価値である検索結果評価値と、人気度情報に基づいた評価値である人気度評価値とを算出する評価ステップと、関連コンテンツ評価値と検索結果評価値と人気度評価値とに基づいて、検索結果として出力するコンテンツの優先度を決定し、関連コンテンツ検索結果と、検索クエリ検索結果とに基づいた検索結果を出力する出力ステップと、を含む。
【０００９】
このようなコンテンツ検索結果提供装置及びコンテンツ検索結果提供方法によれば、関連コンテンツ評価値と検索結果評価値とに加えて、コンテンツの人気度評価値も加味してコンテンツの優先度を決定するため、ある検索クエリにより検索されたコンテンツと、過去の検索履歴に基づいたレコメンド情報とを考慮して検索結果を提供する場合に、過去の検索履歴が少ない場合でも、利用者にとって適切な優先度を持った検索結果を提供することができる。
【００１０】
本発明に係るコンテンツ検索結果提供装置では、人気度情報は、複数のユーザ端末により各コンテンツが選択された数に基づいた順位情報としてもよい。この場合、コンテンツ検索結果提供装置では、複数のユーザ端末が実際に選択した結果に基づいた順位情報を用いて人気度評価値を算出することができる。
【００１１】
本発明に係るコンテンツ検索結果提供装置では、評価手段は、検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいた指標値を用いて、関連コンテンツ評価値又は人気度評価値を算出するようにしてもよい。
【００１２】
この発明によれば、コンテンツ検索結果提供装置は、コンテンツ履歴情報の数に基づいて、関連コンテンツの検索結果と人気評価度との重要度を変動させることになり、ユーザの好みに即した検索結果を提供することができる。
【００１３】
また、本発明に係るコンテンツ検索結果提供装置では、指標値が大きくなるほど関連コンテンツ評価値が大きくなるように定義されている場合、指標値は、コンテンツ履歴情報の数が大きくなるほど大きな値になるように定義されていてもよい。
【００１４】
この発明によれば、コンテンツ検索結果提供装置は、指標値に比例して関連コンテンツ評価値が大きくなるように定義されている場合、コンテンツ履歴情報の数に応じて指標値が大きくなるように定義されているため、関連コンテンツの評価値と、コンテンツ履歴情報の数とを連動させることができる。
【００１５】
また、本発明に係るコンテンツ検索結果提供装置では、指標値が小さくなるほど関連コンテンツの評価値が大きくなるように定義されている場合、指標値は、コンテンツ履歴情報の数が大きくなるほど小さな値になるように定義されていてもよい。
【００１６】
この発明によれば、コンテンツ検索結果提供装置は、コンテンツ検索結果提供装置は、指標値が小さい程、関連コンテンツの評価値が大きくなる場合に、コンテンツ履歴情報の数が大きい程、指標値を小さくするため、関連コンテンツの評価値と、コンテンツ履歴情報の数とを連動させることができる。
【００１７】
また、本発明に係るコンテンツ検索結果提供装置では、人気度情報取得手段は、コンテンツ全体の人気度情報と、同一の属性を有するコンテンツ内の人気度情報とを取得し、評価手段は、コンテンツ全体の人気度情報と、同一の属性を有するコンテンツ内の人気度情報とを用いて人気度評価値を算出するようにしてもよい。
【００１８】
この発明によれば、コンテンツ検索結果提供装置は、コンテンツ全体の順位だけでなく、同一属性内の順位も考慮して人気度評価値を算出することができるため、属性毎の選択され易さによる偏りも考慮した人気度を算出することが可能となる。
【００１９】
また、本発明に係るコンテンツ検索結果提供システムでは、コンテンツ検索結果提供装置と、コンテンツ検索結果提供装置からの要求に応じて検索されて生成された検索結果をコンテンツ検索結果提供装置へ送信する検索結果出力装置と、コンテンツ検索結果提供装置からの要求に応じてレコメンド取得対象コンテンツに対応するレコメンド情報をコンテンツ検索結果提供装置へ送信するレコメンド情報出力装置と、コンテンツ検索結果提供装置からの要求に応じて人気度情報をコンテンツ検索結果提供装置へ送信する人気ランキング生成装置とを含む。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、ある検索クエリにより検索されたコンテンツと、過去の検索履歴に基づいたレコメンド情報とを考慮して検索結果を提供する場合に、過去の検索履歴が少ない場合でも、利用者にとって適切な優先度を持った検索結果を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本実施形態の情報システム構成図である。
【図２】本実施形態の情報配信サーバ２００の機能を示すブロック図である。
【図３】情報配信サーバ２００のハードウェア構成図である。
【図４】コンテンツ履歴情報のデータ構造を示す図である。
【図５】コンテンツメタデータ記憶部２０２が管理している情報のデータ構造を示す図である。
【図６】本実施形態のレコメンドサーバ３００の機能を示すブロック図である。
【図７】本実施形態の検索サーバ４００の機能を示すブロック図である。
【図８】本実施形態のユーザ端末１００の機能を示すブロック図である。
【図９】本実施形態の人気ランキング生成サーバ５００の機能を示すブロック図である。
【図１０】本実施形態のシーケンス図である。
【図１１】レコメンド取得対象コンテンツＩＤ検索の詳細処理のフローチャートである。
【図１２】レコメンド取得対象コンテンツＩＤ検索の詳細処理の実施例を示す図である。
【図１３】コンテンツ評価計算の詳細処理のフローチャートである。
【図１４】評価値の一例を示す図である。
【図１５】本実施形態による効果を示す図である。
【図１６】他の実施形態による人気度算出方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照しながら、本発明に係る実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００２３】
（情報処理システムの構成）
図１に示すように、情報処理システムは、情報配信サーバ２００（コンテンツ検索結果提供装置）、レコメンドサーバ３００（レコメンド情報出力装置）、検索サーバ４００（検索結果出力装置）、人気ランキング生成サーバ５００（人気情報出力装置）から構成される。携帯電話等のユーザ端末１００は、ネットワークを介して情報配信サーバ２００と接続している。
【００２４】
情報配信サーバ２００は、ユーザ端末１００から検索クエリを受信すると共に、検索要求を受け付けると、過去の検索クエリに基づいて検索された結果から選択されたコンテンツの情報を用いて、当該検索クエリと関連性のあるコンテンツを決定し、当該コンテンツに関連するコンテンツ、及び検索クエリに対応するコンテンツをユーザ端末１００へ提供する。なお、ここでいう選択とは、予め定められた選択手段（リンク、ボタン等）に対する選択を意味し、閲覧を意味する選択（例えば、コンテンツ詳細情報のリンク選択等）だけでなく、購入を目的とする選択（例えば、コンテンツ購入用のリンク選択等）も含む。また、ここでコンテンツとは、コンテンツの内容だけでなく、コンテンツの識別情報も含む。
【００２５】
図２は、本実施形態の情報配信サーバ２００の機能構成を示すブロック図である。図２に示されるように、情報配信サーバ２００は、コンテンツ履歴情報記憶部２０１（コンテンツ履歴情報記憶手段）、コンテンツメタデータ記憶部２０２（コンテンツメタデータ記憶手段）、検索要求受付部２０３、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４（レコメンド取得対象コンテンツ決定手段）、関連コンテンツ取得部２０５（関連コンテンツ検索結果取得手段）、クエリ検索結果取得部２０６（検索クエリ検索結果取得手段）、人気ランキング取得部２０７（人気度情報取得手段）、コンテンツ評価部２０８（評価手段）、及びコンテンツ検索結果出力部２０９（出力手段）を含んで構成されている。
【００２６】
図３は、情報配信サーバ２００のハードウェア構成図である。図１に示される情報配信サーバ２００は、物理的には、図３に示すように、ＣＰＵ１１、主記憶装置であるＲＡＭ１２及びＲＯＭ１３、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１４、ディスプレイ等の出力装置１５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１６、半導体メモリ等の補助記憶装置１７などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図２における各機能は、図３に示すＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１１の制御のもとで入力装置１４、出力装置１５、通信モジュール１６を動作させるとともに、ＲＡＭ１２や補助記憶装置１７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。以下、図２に示す機能ブロックに基づいて、各機能ブロックを説明する。
【００２７】
コンテンツ履歴情報記憶部２０１は、過去の検索クエリと、当該過去の検索クエリに基づいた検索結果から選択されたコンテンツとを対応付けた情報であるコンテンツ履歴情報を記憶するデータベースである。
【００２８】
図４は、コンテンツ履歴情報の記憶内容を示す説明図である。図４に示すように、コンテンツ履歴情報は、ユーザＩＤ、検索クエリ、選択されたコンテンツＩＤ、及び選択時の日時を含む。
【００２９】
図４では、例えば、ユーザＩＤが「Ｕｓｅｒ１」のユーザ端末装置１００が検索クエリ「飲み物」で検索要求し、その検索結果からジュースＡ（オレンジ）（５００ｍｌ×２４本入り）が、２０１３年１月１０日に選択されたことを示している。
【００３０】
コンテンツメタデータ記憶部２０２は、コンテンツと当該コンテンツのメタデータとを関連付けた情報（コンテンツメタデータ）を記憶するデータベースである。
【００３１】
図５は、コンテンツメタデータの記憶内容を示す説明図である。図５に示すように、コンテンツメタデータは、コンテンツＩＤ、及びメタデータを含む。ここでメタデータとは、データ検索用の情報（例えば、コンテンツの属性情報等）を意味する。
【００３２】
図５では、例えば、コンテンツＩＤ「ジュースＡ（オレンジ）（５００ｍｌ×２４本入り）」のメタデータが「ソフトドリンク・清涼飲料、飲み物／ソフトドリンク、炭酸、カラダに嬉しい製品設計」であることを示している。
【００３３】
図２に戻り、検索要求受付部２０３は、ユーザ端末１００から、ユーザＩＤ及び検索クエリを取得すると共にコンテンツの検索要求を受け付ける。
【００３４】
レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、検索要求時の検索クエリと、コンテンツ履歴情報記憶部２０１が記憶しているコンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定する。
【００３５】
具体的に、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツ履歴情報を参照して、検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツをレコメンド取得対象コンテンツに決定する。また、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、検索要求時の検索クエリに対応する過去の検索クエリが無い場合（すなわち、検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツが無い場合）は、コンテンツ履歴情報のコンテンツの内、検索要求時の検索クエリとメタデータに基づいてレコメンド取得対象コンテンツを決定する。そして、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツ履歴情報のコンテンツの内、検索要求時の検索クエリに基づいたメタデータが無い場合、最新のコンテンツ履歴情報のコンテンツをレコメンド取得対象コンテンツに決定する。なお、検索要求時の検索クエリに対応する過去の検索クエリには、検索要求時の検索クエリに完全一致する過去の検索クエリだけでなく、部分一致する過去の検索クエリも含む。
【００３６】
関連コンテンツ取得部２０５は、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４が決定したレコメンド取得対象コンテンツをレコメンドサーバ３００へ通知すると共に、関連コンテンツの取得要求を行い、レコメンドサーバ３００から関連コンテンツを第１の検索結果として取得する。ここで、関連コンテンツとは、レコメンド取得対象コンテンツに類似するコンテンツ（例えば、メタデータが共通しているコンテンツ）をいう。
【００３７】
クエリ検索結果取得部２０６は、検索クエリを検索サーバ４００へ通知すると共に、当該検索クエリに対応するコンテンツを第２の検索結果として検索サーバ４００から取得する。
【００３８】
人気ランキング取得部２０７は、人気ランキング生成サーバ５００からコンテンツの人気度情報を取得する。ここで、人気度情報とは、各コンテンツの人気度合いを示す情報である。人気度は、選択された回数に基づいて定められる。
【００３９】
コンテンツ評価部２０８は、関連コンテンツ取得部２０５が取得した関連コンテンツの評価値と、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツの評価値と、人気ランキング取得部２０７が取得した人気度情報に基づいた評価値とを算出する。
【００４０】
コンテンツ検索結果出力部２０９は、コンテンツ評価部２０８が評価した結果に基づいて、コンテンツ結果を生成し、当該コンテンツ検索結果をユーザ端末１００へ出力する。
【００４１】
（レコメンドサーバ）
次に、レコメンドサーバ３００について説明する。図６は、レコメンドサーバ３００の機能構成を示すブロック図である。図６に示すとおり、レコメンドサーバ３００は、レコメンド取得対象コンテンツ取得部３０１、関連コンテンツ計算部３０２、及び関連コンテンツ送信部３０３を含んで構成されている。このレコメンドサーバ３００は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどのハードウェアにより構成されており、記憶されているプログラムにしたがってＣＰＵは動作するよう構成されている。具体的には、情報配信サーバ２００と同様の構成をとるものであって、図３に示されるハードウェア構成により実現される。以下、各構成について説明する。
【００４２】
レコメンド取得対象コンテンツ取得部３０１は、情報配信サーバ２００からレコメンド取得対象コンテンツを取得するものである。
【００４３】
関連コンテンツ計算部３０２は、レコメンド取得対象コンテンツ取得部３０１が取得したレコメンド取得対象コンテンツに関連するコンテンツを、図示しないコンテンツのデータベースから検索し、計算することにより関連コンテンツを決定する。例えば、関連コンテンツ計算部３０２は、レコメンド取得対象コンテンツのメタデータと同一のメタデータを有するコンテンツを関連コンテンツとする。
【００４４】
関連コンテンツ送信部３０３は、関連コンテンツ計算部３０２が計算した結果により定められた関連コンテンツ及び各関連コンテンツの順位情報を情報配信サーバ２００へ送信する。
【００４５】
（検索サーバ）
次に、検索サーバ４００について説明する。図７は、検索サーバ４００の機能構成を示すブロック図である。図７に示すとおり、検索サーバ４００は、クエリ取得部４０１、コンテンツ計算部４０２、及びクエリ検索結果コンテンツ送信部４０３を含んで構成されている。この検索サーバ４００は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどのハードウェアにより構成されており、記憶されているプログラムにしたがってＣＰＵは動作するよう構成されている。具体的には、情報配信サーバ２００と同様の構成をとるものであって、図３に示されるハードウェア構成により実現される。以下、各構成について説明する。
【００４６】
クエリ取得部４０１は、情報配信サーバ２００から検索クエリを取得するものである。
【００４７】
コンテンツ計算部４０２は、クエリ取得部４０１が取得した検索クエリに対応するコンテンツを、図示しないコンテンツのデータベースから検索して、送信対象となるコンテンツを決定する。具体的には、コンテンツ計算部４０２は、コンテンツのデータベースから検索したそれぞれのコンテンツに対して計算処理をした結果に基づいて情報配信サーバ２００へ送信する対象となるコンテンツを決定する。上記計算処理の具体例として、コンテンツ計算部４０２は、検索クエリに対応するコンテンツについて、当該検索クエリに対応するメタデータ数等を計算する。
【００４８】
クエリ検索結果コンテンツ送信部４０３は、コンテンツ計算部４０２が計算した結果定めたコンテンツ及び各コンテンツの順位情報を情報配信サーバ２００へ送信する。
【００４９】
（ユーザ端末）
次に、ユーザ端末１００について説明する。図８は、ユーザ端末１００の機能構成を示すブロック図である。図８に示すとおり、ユーザ端末１００は、ブラウザ１０１、レコメンド要求送信部１０２、及び配信情報表示部１０３を含んで構成されている。このユーザ端末１００は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどのハードウェアにより構成されており、記憶されているプログラムにしたがってＣＰＵは動作するよう構成されている。具体的には、情報配信サーバ２００と同様の構成をとるものであって、図３に示されるハードウェア構成により実現される。以下、各構成について説明する。
【００５０】
ブラウザ１０１は、インターネットに接続するためのアプリケーション部分であり、インターネット上に配置されているサイトに対してアクセスし、サイトに保持されているコンテンツをユーザに閲覧可能にさせるものである。
【００５１】
レコメンド要求送信部１０２は、図示しない操作部をユーザが操作することにより、検索クエリ及びユーザＩＤとともにレコメンド情報の要求を情報配信サーバ２００に送信する部分である。
【００５２】
配信情報表示部１０４は、ブラウザ１０１により取得されたメニュー画面およびコンテンツ（Ｗｅｂページ）を表示する部分である。
【００５３】
（人気ランキング生成サーバ）
次に、人気ランキング生成サーバ５００について説明する。図９は、人気ランキング生成サーバ５００の機能構成を示すブロック図である。図９に示すとおり、人気ランキング生成サーバ５００は、コンテンツ取得部５０１、人気ランキング生成部５０２、及び人気ランキング送信部５０３を含んで構成されている。この人気ランキング生成サーバ５００は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどのハードウェアにより構成されており、記憶されているプログラムにしたがってＣＰＵは動作するよう構成されている。具体的には、情報配信サーバ２００と同様の構成をとるものであって、図３に示されるハードウェア構成により実現される。以下、各構成について説明する。
【００５４】
コンテンツ取得部５０１は、情報配信サーバ２００からコンテンツを取得するものである。コンテンツ取得部５０１は、少なくともコンテンツを特定し得る情報を取得すればよい。
【００５５】
人気ランキング生成部５０２は、コンテンツ取得部５０１が取得したコンテンツの人気ランキングを、図示しない人気ランキングを管理するデータベースから検索することにより、人気ランキングを生成する。具体的には、人気ランキング生成部５０２は、複数のユーザ端末１００により各コンテンツが選択された回数から算出される人気ランキングを示す人気度情報を生成する。人気ランキング生成部５０２は、全コンテンツ内における各コンテンツの人気ランキングを生成してもよいし、同一の属性内における各コンテンツの人気ランキングを生成してもよい。
【００５６】
人気ランキング送信部５０３は、人気ランキング生成部５０２が生成した人気度情報を情報配信サーバ２００へ送信する。
【００５７】
つぎに、これらユーザ端末１００、情報配信サーバ２００、レコメンドサーバ３００、検索サーバ４００及び人気ランキングサーバ５００の動作について図１０を用いて説明する。図１０は、ユーザ端末１００の要求に応じて検索結果を配信するときのユーザ端末１００、情報配信サーバ２００、レコメンドサーバ３００、検索サーバ４００及び人気ランキング生成サーバ５００の処理を示すシーケンス図である。
【００５８】
図１０に示すとおり、ユーザ端末１００のレコメンド要求送信部１０２は、ユーザＩＤと検索クエリとを情報配信サーバ２００へ送信すると共に、検索結果送信要求する（ステップＳ１）。
【００５９】
情報配信サーバ２００の検索要求受付部２０３は、ユーザＩＤと検索クエリとを取得すると共に、検索結果送信要求を受け付け、クエリ検索結果取得部２０６は、当該検索クエリを検索サーバ４００へ送信する（ステップＳ２）。
【００６０】
レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、検索要求時の検索クエリと、コンテンツ履歴情報記憶部２０１が記憶しているコンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定する（ステップＳ３）。レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４がレコメンド取得対象コンテンツを決定する詳細の方法については、後述する。
【００６１】
関連コンテンツ取得部２０５は、レコメンド取得対象コンテンツのコンテンツＩＤをレコメンドサーバ３００へ送信する（ステップＳ４）。レコメンドサーバ３００の関連コンテンツ計算部３０２は、当該レコメンド取得対象コンテンツの関連コンテンツを計算し（ステップＳ５）、レコメンドサーバ３００の関連コンテンツ送信部３０３は、当該関連コンテンツの計算結果を情報配信サーバ２００へ送信する（ステップＳ６）。
【００６２】
検索サーバ４００のコンテンツ計算部４０２は、検索クエリに対応するコンテンツを計算し（ステップＳ７）、検索サーバ４００のクエリ検索結果コンテンツ送信部４０３は、計算に基づく結果を情報配信サーバ２００へ送信する（ステップＳ８）。
【００６３】
コンテンツ取得部５０１は、コンテンツＩＤを人気ランキング生成サーバ５００へ送信する（ステップＳ９）。人気ランキング生成サーバ５００の人気ランキング生成部５０２は、人気ランキングを生成し（ステップＳ１０）、人気ランキング生成サーバ５００の人気ランキング送信部５０３は、当該人気ランキングを情報配信サーバ２００へ送信する（ステップＳ１１）。
【００６４】
コンテンツ評価部２０８は、関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツの評価値と、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツの評価値とを算出し（ステップＳ１２）、コンテンツ検索結果出力部２０９は、上記の評価値による優先度に基づいた出力用の検索結果をユーザ端末１００へ出力する（ステップＳ１３）。なお、ステップＳ１２及びステップＳ１３の処理の詳細については、後述する。
【００６５】
続いて、ステップＳ３における、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４がレコメンド取得対象コンテンツを決定する詳細の方法を図１１のフローチャートを用いて説明する。レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、検索クエリａ（例えば、「飲み物」）に対応するコンテンツ群Ａがコンテンツ履歴に存在するか、コンテンツ履歴情報記憶部２０１より検索する（ステップＳ３１）。ここで、コンテンツ群Ａは、検索クエリａに対応するコンテンツの集合を意味する。
【００６６】
コンテンツ群Ａがある場合（ステップＳ３２；ＹＥＳ）、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツ群Ａの中で最新のコンテンツをレコメンド取得対象コンテンツとし（ステップＳ３３）、処理を終了する。
【００６７】
コンテンツ群Ａがない場合（ステップＳ３２；ＮＯ）、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツメタデータ記憶部２０２とコンテンツ履歴情報記憶部２０１とに記憶されている情報を参照して、クエリａをメタデータに含むコンテンツの集合であるコンテンツ群Ｂを検索する（ステップＳ３４）。
【００６８】
コンテンツ群Ｂがある場合（ステップＳ３５；ＹＥＳ）、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツ群Ｂの中で最新のコンテンツをレコメンド取得対象コンテンツとし（ステップＳ３６）、処理を終了する。
【００６９】
コンテンツ群Ｂがない場合（ステップＳ３５；ＮＯ）、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツ履歴情報記憶部２０１に記憶されているコンテンツ履歴情報の内、最新のものをレコメンド取得対象コンテンツとして（ステップＳ３７）、処理を終了する。
【００７０】
次に図１１のフローの処理の具体例を図１２に基づいて説明する。図１２（Ａ）は、検索クエリに対応するものがある場合の例である。すなわち、ステップＳ３３でレコメンド取得対象コンテンツを決定する場合の例である。レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、検索クエリが「飲み物」である場合、当該飲み物を検索クエリとして有するコンテンツ情報があるかを検索する（Ｓ３１ａ）。この場合、コンテンツ履歴情報に検索クエリが「飲み物」であるコンテンツの内、最新のコンテンツが「ジュースＡ（オレンジ）５００ｍｌ＊２４本入」になる（Ｓ３３ａ）。よって、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、「ジュースＡ（オレンジ）５００ｍｌ＊２４本入」を取得対象コンテンツに決定する（Ｓ３３ｂ）。
【００７１】
図１２（Ｂ）は、メタデータに対応するものがある場合の例である。すなわち、ステップＳ３６でレコメンド取得対象コンテンツを決定する場合の例である。レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、検索クエリが「炭酸」である場合、図４に示したコンテンツ履歴情報を用いて、当該炭酸を検索クエリとして有するコンテンツ情報を検索する（Ｓ３１ｂ）。この結果、コンテンツ履歴情報に検索クエリが「炭酸」であるコンテンツがないため、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツ履歴情報のコンテンツの内、メタデータとして「炭酸」を含むコンテンツについて、図４に示したコンテンツ履歴情報と図５に示したコンテンツメタデータとを用いて検索する。この場合、検索したコンテンツの中で最新のコンテンツが「ジュースＡ（オレンジ）（５００ｍｌ＊２４本入）」となる（Ｓ３４ａ）。よって、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、「ジュースＡ（オレンジ）５００ｍｌ＊２４本入」を取得対象コンテンツに決定する（Ｓ３６ａ）。
【００７２】
図１２（Ｃ）は、全検索によりコンテンツを決定する場合の例である。すなわち、ステップＳ３７でレコメンド取得対象コンテンツを決定する場合の例である。レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、検索クエリが「バトル」である場合、当該バトルを検索クエリとして有するコンテンツ情報があるかについて、図４に示したコンテンツ履歴情報を用いて検索する（Ｓ３１ｃ）。この結果、履歴情報にクエリが「バトル」であるコンテンツがないため、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツ履歴情報のコンテンツの内、メタデータとして「バトル」を含むコンテンツがあるかについて、図４に示したコンテンツ履歴情報と図５に示したコンテンツメタデータとを用いて検索する（Ｓ３４ｂ）。この結果、コンテンツ履歴情報のコンテンツの内、メタデータとして「バトル」を含むコンテンツが無いため、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、全体から最新のものについて、図４に示したコンテンツ履歴情報を用いて検索する（Ｓ３７ａ）。
【００７３】
検索した結果、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、「アクションＡ  第２部」をレコメンド取得対象コンテンツとする（Ｓ３７ｂ）。
【００７４】
続いて、図１３のフローチャートを用いて評価算出処理を説明する。この処理は、図１０に示したシーケンス図のステップＳ１２とステップＳ１３に対応する。まず、コンテンツ評価部２０８は、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツの集合であるコンテンツ群Ｃ１のそれぞれのコンテンツの評価値である評価値Ｖ１を求める（ステップＳ９１）。
【００７５】
コンテンツ評価部２０８が算出する評価値Ｖ１は、以下の式（１）により求めることができる。
Ｖ１＝α×｛（ｘｓ＋１−ｒａｎｋｓ）／ｘｓ｝・・・（１）
【００７６】
ここで、ｘｓは、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツの件数であり、係数αは、関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツと、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツとの優先度合を定める指標値である。なお、係数αは、固定値である。ｒａｎｋｓは、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツ内における各コンテンツの順位である。なお、この順位は、登録順などによる順位であり、人気ランキングの順位とは異なる。よって、評価値Ｖ１は、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツの件数と、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツ内における各コンテンツの順位とに基づいて算出される値である。クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツ内における各コンテンツの順位が上位であれば、上位であるほど、評価値Ｖ１が高くなる。なお、コンテンツ評価部２０８は、上記式（１）により評価値Ｖ１を算出したが、他の種々の式により評価値Ｖ１を算出するようにしてもよい。例えば、上記式（１）では、（ｘｓ＋１−ｒａｎｋｓ）をｘｓで割っているが、ｘｓをｒａｎｋｓで割るようにしてもよい。
【００７７】
続いて、コンテンツ評価部２０８は、コンテンツ群Ｃ１のコンテンツの人気度に関する評価値である評価値Ｖ３を求める（ステップＳ９２）。コンテンツ評価部２０８が算出する評価値Ｖ３は、以下の式（２）により求めることができる。
Ｖ３＝（１−α／２）×（１−β）×｛（ｘｐ＋１−ｒａｎｋｐ）／ｘｐ｝・・・（２）
【００７８】
ここで、ｘｐは、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツの件数であり、ｒａｎｋｐは、人気ランキング取得部２０７が取得した人気度情報（各コンテンツの人気順位）である。βは、レコメンド重み係数であり、コンテンツ履歴の情報の件数に応じて定まる指標値である。閾値ｎを設け、β＝（コンテンツ履歴の情報の件数／ｎ）＾２とする。
【００７９】
レコメンド重み係数βは、コンテンツ履歴の情報の件数が多いほどβの値が大きくなる。上記式（２）より、レコメンド重み係数βが大きくなるほど、評価値Ｖ３が小さくなり、レコメンド重み係数βが小さくなるほど、評価値Ｖ３が大きくなる。このように、コンテンツ履歴の情報の件数が少ない場合に、情報配信サーバ２００は、コンテンツの人気度に関する評価値である評価値Ｖ３を大きくすることにより、コンテンツ履歴の情報が少ない場合に、人気度の高いコンテンツを優先的に出力させることができる。なお、レコメンド重み係数βは、最大値を１とする。
【００８０】
このように、評価値Ｖ３は、係数αと、レコメンド重み係数βと、人気ランキング取得部２０７が取得した人気ランキングの情報とに基づいて算出される値である。
【００８１】
人気ランキング取得部２０７が取得した人気ランキングが上位であれば、上位であるほど、評価値Ｖ３が高くなる。なお、コンテンツ評価部２０８は、上記式（２）により評価値Ｖ３を算出したが、他の種々の式により評価値Ｖ３を算出するようにしてもよい。例えば、上記式（２）では、（ｘｐ＋１−ｒａｎｋｐ）をｘｐで割っているが、ｘｐをｒａｎｋｐで割るようにしてもよい。
【００８２】
続いて、コンテンツ群Ｃ１に含まれるコンテンツの中に、関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツの集合であるコンテンツ群Ｃ２に含まれるコンテンツが無い場合（ステップＳ９３；ＮＯ）、コンテンツ検索結果出力部２０９は、評価値Ｖ１のランキング通りの順位のコンテンツを出力する（ステップＳ９４）。
【００８３】
コンテンツ群Ｃ１に含まれるコンテンツの中に、関連コンテンツ取得部２０５が取得した関連コンテンツ群Ｃ２に含まれるコンテンツがある場合（ステップＳ９３；ＹＥＳ）、コンテンツ評価部２０８は、関連コンテンツ群Ｃ２のコンテンツの内、コンテンツ群Ｃ１にも含まれるコンテンツの評価値Ｖ２を求める（ステップＳ９５）。関連コンテンツ群Ｃ２のコンテンツの内、コンテンツ群Ｃ１のコンテンツには含まれないコンテンツは、評価対象外とするものとする。なお、関連コンテンツ群Ｃ２のコンテンツの内、コンテンツ群Ｃ１のコンテンツには含まれないコンテンツの評価値Ｖ２を求めるようにしてもよい。
【００８４】
コンテンツ評価部２０８が算出する評価値Ｖ２は、以下の式（３）により求めることができる。
Ｖ２＝（１−α／２）×β×｛（ｘｒ＋１−ｒａｎｋｒ）／ｘｒ｝・・・（３）
【００８５】
ここで、ｘｒは、関連コンテンツ取得部２０５が取得した件数であり、αは、関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツと、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツとの優先度合を定める指標値であり、ｒａｎｋｒは、関連コンテンツ取得部２０５が取得した関連コンテンツ内における各コンテンツの順位である。よって、評価値Ｖ２は、関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツの件数と、関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツ内における各コンテンツの順位と、βの値とに基づいて算出される値である。関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツ内における各コンテンツの順位が上位であれば、上位であるほど、評価値Ｖ２が高くなる。なお、コンテンツ評価部２０８は、上記式（３）により評価値Ｖ２を算出したが、他の種々の式により評価値Ｖ２を算出するようにしても良い。例えば、上記式（３）では、（ｘｒ＋１−ｒａｎｋｒ）をｘｒで割っているが、ｘｒをｒａｎｋｒで割るようにしてもよい。
【００８６】
続いて、コンテンツ評価部２０８は、評価値Ｖ１、Ｖ２、及びＶ３から最終評価値Ｖ４を求める（ステップＳ９６）。最終評価値Ｖ４は、以下の式（４）により求めることができる。このように、関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツ内における評価値Ｖ１と、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツ内における評価値Ｖ２と、人気ランキング取得部２０７が取得した人気度情報に基づいた評価値Ｖ３とを用いて、最終的な評価値を算出することにより、複数の観点の評価値を算出することができ、ユーザの嗜好性を考慮した、コンテンツの評価値を算出することができる。
Ｖ４＝Ｖ１＋Ｖ２＋Ｖ３・・・（４）
【００８７】
コンテンツ検索結果出力部２０９は、評価値Ｖ４のランキング順に並べたコンテンツ結果を出力する（ステップＳ９７）。
【００８８】
図１４に、検索したコンテンツの評価値の一覧を示す。ここでは、「飲み物」の検索クエリがなされており、レコメンド対象のコンテンツがジュースＡ（オレンジ）（５００ｍｌ＊２４本入）であるものとする。
【００８９】
図１４では、評価値Ｖ１の順に並んでいる。すなわち、「ジュースＥ（３５５ｍｌ＊２４本入）」、「ジュースＢ（４８０ｍｌ＊２４本入）」、「ジュースＡ（オレンジ）（５００ｍｌ＊２４本入）」、「ジュースＣ（３５０ｍｌ＊２４本入）」、「ジュースＡ（グレープ）（５００ｍｌ＊２４本入）」、「ジュースＤ（５００ｍｌ＊２４本入）」の順に並んでいる。
【００９０】
評価値Ｖ１が１位である「ジュースＥ（３５５ｍｌ＊２４本入）」は、評価値Ｖ２が０になり、人気度情報に基づいた評価値Ｖ３も低いため、トータルの評価値Ｖ４の順位が下がる。一方、「ジュースＣ（３５０ｍｌ＊２４本入）」は、評価値Ｖ１が４位であるが、評価値Ｖ３が１位であるため、トータルの評価値Ｖ４の順位が「ジュースＥ（３５５ｍｌ＊２４本入）」より上になる。
【００９１】
次に、図１５を用いて、評価値Ｖ１に基づいて出力した場合と、評価値Ｖ４に基づいて出力した場合の検索結果の違いについて説明する。図１５（Ａ）が図１４に示した表における評価値Ｖ１に基づいて出力した場合の例であり、図１５（Ｂ）が図１４に示した表における評価値Ｖ４に基づいて出力した場合の例である。
【００９２】
図１５（Ａ）に記載のように、評価値Ｖ１に基づいて出力した場合、検索サーバ４００で保持しているコンテンツの順位に左右されてしまう。一方、図１５（Ｂ）に記載のように評価値Ｖ４に基づいて出力した場合、人気度の高いコンテンツや利用者にお勧めのコンテンツが上位に出力される。
【００９３】
次に、本実施形態の情報配信サーバ２００の作用効果について説明する。情報配信サーバ２００においては、過去の検索クエリと、ユーザが選択したコンテンツとを関連づけた情報であるコンテンツ履歴情報を記憶するコンテンツ履歴情報記憶部２０１と、検索要求時の検索クエリと、コンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定するレコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４と、レコメンド取得対象コンテンツに関連するコンテンツである関連コンテンツを特定するための検索結果である関連コンテンツ検索結果を取得する関連コンテンツ検索結果取得部２０５と、検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツの検索結果である検索クエリ検索結果を取得する検索クエリ検索結果取得部２０６と、検索クエリ検索結果の人気度情報を取得する人気ランキング取得部２０７と、関連コンテンツ検索結果におけるそれぞれの関連コンテンツの評価値である関連コンテンツ評価値と、検索クエリ検索結果におけるそれぞれのコンテンツの評価値である検索結果評価値と、人気度情報に基づいた評価値である人気度評価値とを算出するコンテンツ評価部２０８と、関連コンテンツ評価値と検索結果評価値と人気度評価値とに基づいて、検索結果として出力するコンテンツの優先度を決定し、関連コンテンツ検索結果と、検索クエリ検索結果とに基づいた検索結果を出力するコンテンツ検索結果出力部２０９と、を備える。
【００９４】
この場合、情報配信サーバ２００は、関連コンテンツ評価値と検索結果評価値とに加えて、コンテンツの人気度評価値も加味してコンテンツの優先度を決定するため、ある検索クエリにより検索されたコンテンツと、過去の検索履歴に基づいたレコメンド情報とを考慮して検索結果を提供する場合に、過去の検索履歴が少ない場合でも、利用者にとって適切な優先度を持った検索結果を提供することができる。
【００９５】
また、情報配信サーバ２００では、人気度情報は、複数のユーザ端末１００により各コンテンツが選択された数に基づいた順位情報としている。この場合、情報配信サーバ２００では、複数のユーザ端末１００が実際に選択した結果に基づいた順位情報を用いて人気度評価値を算出することができる。
【００９６】
また、情報配信サーバ２００は、コンテンツ評価部２０８は、検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいた指標値であるレコメンド重み係数βを用いて、関連コンテンツ評価値又は人気度評価値を算出する。この場合、情報配信サーバ２００は、コンテンツ履歴情報の数に基づいて、関連コンテンツの検索結果と検索クエリによる検索結果との重要度を変動させることになり、ユーザの好みに即した検索結果を提供することができる。
【００９７】
情報配信サーバ２００では、レコメンド重み係数βが大きくなるほど関連コンテンツの評価値Ｖ２が大きくなるように定義されている場合、レコメンド重み係数βは、コンテンツ履歴情報の数が大きくなるほど大きな値になるように定義されていてもよい。この場合、情報配信サーバ２００は、レコメンド重み係数βに比例して関連コンテンツの評価値Ｖ２が大きくなるように定義されている場合、コンテンツ履歴情報の数に応じてレコメンド重み係数βが大きくなるように定義されているため、関連コンテンツの評価値Ｖ２と、コンテンツ履歴情報の数とを連動させることができる。
【００９８】
また、情報配信サーバ２００では、人気ランキング取得部２０７は、コンテンツ全体の人気度情報と、同一の属性を有するコンテンツ内の人気度情報とを取得し、コンテンツ評価部２０８は、コンテンツ全体の人気度情報と、同一の属性を有するコンテンツ内の人気度情報とを用いて評価値Ｖ３を算出するようにしてもよい。この場合、情報配信サーバ２００は、コンテンツ全体の順位だけでなく、同一属性内の順位も考慮して評価値Ｖ３を算出することができるため、属性毎に選択され易さの偏りも考慮した人気度を算出することが可能となる。
【００９９】
上述の実施形態では、人気ランキング取得部２０７が、コンテンツ全体における各コンテンツの人気順位情報を取得する場合について述べたが、さらに同一の属性を有するコンテンツ内の人気度情報を取得して、コンテンツ全体における各コンテンツの人気順位情報と同一の属性を有するコンテンツ内の人気度情報とを用いて、人気度評価値を算出するようにしてもよい。
【０１００】
ｒａｎｋｐを導出するためのランキングをｒａｎｋｐ’として、以下の式でｒａｎｋｐ’を求める。
ｒａｎｋｐ’＝（全コンテンツ内のランキング）＋｛（サービス内のランキング）／（サービス内コンテンツ数）＊（全コンテンツ数）｝・・・（５）
【０１０１】
上記式（５）を用いて算出した値が少ない順にｒａｎｋｐを決める。具体例を図１６に示す。図１６に示すように、単に全体のランキングでは、アクションＢ、アクションＣ、アクションＡ、アクションＤの順番になるが、上記式（５）を用いて算出した結果に基づいてｒａｎｋｐを算出すると、アクションＢ、アクションＡ、アクションＤ、アクションＣの順番になる。
【０１０２】
この場合、コンテンツ全体の順位だけでなく、同一属性内の順位も考慮して人気度評価値を算出することができるため、情報配信サーバ２００は、属性毎に選択され易さの偏りも考慮した人気度を算出することが可能となる。
【０１０３】
（他の実施形態）
上述の実施形態では、情報配信サーバ２００と、レコメンドサーバ３００と、検索サーバ４００を分けて構成する場合について述べたが、各サーバの機能を１台のサーバで実現するようにしてもよい。
【０１０４】
上述の実施形態では、レコメンド重み係数βが大きくなるほど関連コンテンツの評価値Ｖ２が大きくなるように定義されている場合について述べたが、レコメンド重み係数βが小さくなるほど関連コンテンツの評価値Ｖ２が大きくなるように定義されていてもよい。
【０１０５】
この場合、コンテンツ履歴情報の数が大きいほど小さな値になるように定義されることにより、関連コンテンツの評価値Ｖ２と、コンテンツ履歴情報の数とを連動させることができる。すなわち、情報配信サーバ２００は、検索要求時の検索クエリと同一の検索クエリで過去に検索している度合いが高いほど、関連コンテンツの評価値Ｖ２を高めることになる。
【符号の説明】
【０１０６】
１００…ユーザ端末、１０１…ブラウザ、１０２…レコメンド要求送信部、１０３…配信情報表示部、２００…情報配信サーバ、２０１…コンテンツ履歴情報記憶部、２０２…コンテンツメタデータ記憶部、２０３…検索要求受付部、２０４…レコメンド取得対象コンテンツ決定部、２０５…関連コンテンツ取得部、２０６…クエリ検索結果取得部、２０７…人気ランキング取得部、２０８…コンテンツ評価部、２０９…コンテンツ検索結果出力部、３００…レコメンドサーバ、３０１…レコメンド取得対象コンテンツ取得部、３０２…関連コンテンツ計算部、３０３…関連コンテンツ送信部、４００…検索サーバ、４０１…クエリ取得部、４０２…コンテンツ計算部、４０３…クエリ検索結果コンテンツ送信部、５００…人気ランキング生成サーバ、５０１…コンテンツ取得部、５０２…人気ランキング生成部、５０３…人気ランキング送信部。
【図１】
2014228967.tif 000003
【図２】
2014228967.tif 000004
【図３】
2014228967.tif 000005
【図４】
2014228967.tif 000006
【図５】
2014228967.tif 000007
【図６】
2014228967.tif 000008
【図７】
2014228967.tif 000009
【図８】
2014228967.tif 000010
【図９】
2014228967.tif 000011
【図１０】
2014228967.tif 000012
【図１１】
2014228967.tif 000013
【図１２】
2014228967.tif 000014
【図１３】
2014228967.tif 000015
【図１４】
2014228967.tif 000016
【図１５】
2014228967.tif 000017
【図１６】
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