(57)【要約】【課題】全く新しい観点から読書体験を共有し合う人物を推薦することができると共に、純粋な読書活動を阻害することなく読書の趣味／趣向の似ている読者同士を推薦することが可能な人物推薦システムを提供する。【解決手段】ユーザ端末装置Ｐに接続されているサーバ装置ＳＶは、ユーザ端末装置Ｐに表示される電子書籍を読む読者の読書速度を示す速度データを、読者を識別するための読者ＩＤ及び電子書籍を識別するための書籍ＩＤに関連付けて記憶する。そして、記憶されている速度データに基づいて、一の読者と読書速度が類似する他の読者を抽出し、その抽出された他の読者を示す読者データを、一の読者に提示する。【選択図】図１
2014071766.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子書籍提示装置を用いて提示される電子書籍を読む読者の読書速度を示す速度情報を、当該読者を識別するための読者識別情報及び当該電子書籍を識別するための書籍識別情報に関連付けて記憶する記憶手段と、
前記記憶されている速度情報に基づいて、一の前記読者と前記読書速度が類似する他の前記読者を識別する前記読者識別情報を前記記憶手段から抽出する抽出手段と、
前記抽出された読者識別情報により識別される前記他の読者を示す読者情報を、前記一の読者に提示する提示手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記電子書籍提示装置を用いて前記電子書籍を読んだ読者に対応する前記速度情報、前記書籍識別情報及び前記読者識別情報が当該電子書籍提示装置から送信されたとき、当該送信された速度情報、書籍識別情報及び読者識別情報を受信する受信手段と、
前記受信された速度情報、書籍識別情報及び読者識別情報を用いて前記記憶手段の記憶内容を更新する更新手段と、
を更に備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置において、
前記速度情報は、前記電子書籍における一のページを読むために必要な時間に対する比を用いて他のページを読むために必要な時間を表した比情報であって、当該他のページごとの比情報により構成されていることを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置において、
前記一のページは前記電子書籍における本文の最初のページであることを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置において、
前記速度情報は、前記電子書籍全体を読むために必要な時間を当該電子書籍の全ページ数で除した時間に対する比を用いて他のページを読むために必要な時間を表した比情報であって、当該他のページごとの比情報により構成されていることを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項３から請求項５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記比が１を含んだ予め設定された範囲内の値であったときの前記読書速度は０とされることを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記電子書籍提示装置において前記電子書籍の複数のページの内容が同時に提示される場合の前記速度情報では、前記内容が同時に提示されている前記複数のページを読むために必要な時間を当該複数のページの数で除した値が、一ページを読むために必要な時間とされていることを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記抽出手段は、前記記憶されている速度情報に基づくコサイン類似度法を用いて前記読書速度間の類似度を判定し、前記他の前記読者を識別する前記読者識別情報を抽出することを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
電子書籍提示装置を用いて提示される電子書籍を読む読者の読書速度を示す速度情報を、当該読者を識別するための読者識別情報及び当該電子書籍を識別するための書籍識別情報に関連付けて記憶する記憶手段を備える情報処理装置において実行される情報処理方法であって、
前記記憶されている速度情報に基づいて、一の前記読者と前記読書速度が類似する他の前記読者を識別する前記読者識別情報を前記記憶手段から抽出する抽出工程と、
前記抽出された読者識別情報により識別される前記他の読者を示す読者情報を、前記一の読者に提示する提示工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
電子書籍提示装置を用いて提示される電子書籍を読書する読者の読書速度を示す速度情報を、当該読者を識別するための読者識別情報及び当該電子書籍を識別するための書籍識別情報に関連付けて記憶する記憶手段を備える情報処理装置に含まれるコンピュータを、
前記記憶されている速度情報に基づいて、一の前記読者と前記読書速度が類似する他の前記読者を識別する前記読者識別情報を前記記憶手段から抽出する抽出手段、及び、
前記抽出された読者識別情報により識別される前記他の読者を示す読者情報を、前記一の読者に提示する提示手段、
として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項１１】
請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の電子書籍提示装置に含まれるコンピュータを、
前記電子書籍の提示中において前記読書速度を検出する検出手段、
前記検出された読書速度を示す前記速度情報を生成する生成手段、及び、
前記生成された速度情報を、前記コンピュータを含む前記電子書籍提示装置において提示された前記電子書籍を識別するための前記書籍識別情報、及び前記提示された電子書籍を読んだ前記読者を識別するための前記読者識別情報と共に前記情報処理装置に送信する送信手段、
として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムの技術分野に属し、より詳細には、ある人物に他の人物の情報を提供するための処理を行う情報処理装置及び情報処理方法並びに当該処理のための情報処理プログラムの技術分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット等のネットワークの普及に伴い、例えば趣味や趣向が合う等の共通点のある人物同士を紹介する仕組みが開発されている。具体的には、下記特許文献１及び特許文献２に開示されているような、いわゆる「人物推薦システム」が開発されている。
【０００３】
一方近年では、読書が広く楽しまれており、またこれら読書体験を複数の人物間で共有するといった試みも為されている。これらの試みは、例えばいわゆるソーシャルリーディングとして知られているものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３９２８２８７号公報
【特許文献２】特許第４９６８２１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述したような従来のソーシャルリーディングにおける読書体験の共有の手法では、書籍等を複数読まなければ他の人物の推薦ができないという問題点があった。またこれに関し、仮に一冊のみの読書により人物を推薦しようとすると、例えば「同じような読書体験」をしている人物を推薦するといった細かな人物推薦ができないという問題点があった。
【０００６】
一方、例えばネットワーク上で共有可能ないわゆる電子書籍上に残したメモや、その電子書籍の特定個所の引用、或いは要約文を複数の人物間で共有する試みが為されているが、このような、書籍の内容以外の他のデータを利用した推薦を行う場合、純粋な読書とは異なった動作や操作（例えば、メモを作る、引用部分を特定する、或いは要約文を改めて作成する、といった、読書以外の動作や操作）が別途必要となり、結果として、その人物の純粋な読書活動を阻害してしまう恐れがあるという問題点があった。
【０００７】
そこで本発明は、上記の各問題点に鑑みて為されたもので、その課題は、全く新しい観点から読書体験を共有し合う人物を推薦することができると共に、純粋な読書活動を阻害することなく読書の趣味／趣向の似ている読者同士を推薦することが可能な情報処理装置及び情報処理方法並びに当該処理のための情報処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、ユーザ端末装置等の電子書籍提示装置を用いて提示される電子書籍を読む読者の読書速度を示す速度情報を、当該読者を識別するための読者識別情報及び当該電子書籍を識別するための書籍識別情報に関連付けて記憶するＨＤＤ等の記憶手段と、前記記憶されている速度情報に基づいて、一の前記読者と前記読書速度が類似する他の前記読者を識別する前記読者識別情報を前記記憶手段から抽出するＣＰＵ等の抽出手段と、前記抽出された読者識別情報により識別される前記他の読者を示す読者情報を、前記一の読者に提示するインターフェース等の提示手段と、を備える。
【０００９】
上記の課題を解決するために、請求項９に記載の発明は、ユーザ端末装置等の電子書籍提示装置を用いて提示される電子書籍を読む読者の読書速度を示す速度情報を、当該読者を識別するための読者識別情報及び当該電子書籍を識別するための書籍識別情報に関連付けて記憶するＨＤＤ等の記憶手段を備えるサーバ装置等の情報処理装置において実行される情報処理方法であって、前記記憶されている速度情報に基づいて、一の前記読者と前記読書速度が類似する他の前記読者を識別する前記読者識別情報を前記記憶手段から抽出する抽出工程と、前記抽出された読者識別情報により識別される前記他の読者を示す読者情報を、前記一の読者に提示する提示工程と、を含む。
【００１０】
上記の課題を解決するために、請求項１０に記載の発明は、ユーザ端末装置等の電子書籍提示装置を用いて提示される電子書籍を読書する読者の読書速度を示す速度情報を、当該読者を識別するための読者識別情報及び当該電子書籍を識別するための書籍識別情報に関連付けて記憶するＨＤＤ等の記憶手段を備えるサーバ装置等の情報処理装置に含まれるコンピュータを、前記記憶されている速度情報に基づいて、一の前記読者と前記読書速度が類似する他の前記読者を識別する前記読者識別情報を前記記憶手段から抽出する抽出手段、及び、前記抽出された読者識別情報により識別される前記他の読者を示す読者情報を、前記一の読者に提示する提示手段、として機能させる。
【００１１】
上記の課題を解決するために、請求項１１に記載の発明は、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の電子書籍提示装置に含まれるコンピュータを、前記電子書籍の提示中において前記読書速度を検出する検出手段、前記検出された読書速度を示す前記速度情報を生成する生成手段、及び、前記生成された速度情報を、前記コンピュータを含む前記電子書籍提示装置において提示された前記電子書籍を識別するための前記書籍識別情報、及び前記提示された電子書籍を読んだ前記読者を識別するための前記読者識別情報と共に前記情報処理装置に送信する送信手段、として機能させる。
【００１２】
請求項１又は請求項９から請求項１１のいずれか一項に記載の発明によれば、読者の読書速度を示す速度情報を読者識別情報及び書籍識別情報に関連付けて記憶すると共に、記憶されている速度情報に基づいて、一の読者と読書速度が類似する他の読者を識別する読者識別情報を抽出する。その後、抽出された読者識別情報により識別される他の読者を示す読者情報を一の読者に提示する。よって、読書速度が類似する読者を紹介できることで、読書速度という全く新しい観点から読書体験を共有し合う人物を推薦することができる。また、読書に必然的に付随する読書速度を用いて人物を推薦できることで、純粋な読書の動作を阻害することなく読書の趣味／趣向の似ている読者同士を推薦することができる。
【００１３】
上記の課題を解決するために、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記電子書籍提示装置を用いて前記電子書籍を読んだ読者に対応する前記速度情報、前記書籍識別情報及び前記読者識別情報が当該電子書籍提示装置から送信されたとき、当該送信された速度情報、書籍識別情報及び読者識別情報を受信するインターフェース等の受信手段と、前記受信された速度情報、書籍識別情報及び読者識別情報を用いて前記記憶手段の記憶内容を更新するＣＰＵ等の更新手段と、を更に備える。
【００１４】
請求項２に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明の作用に加えて、電子書籍を読んだ読者に対応する速度情報、書籍識別情報及び読者識別情報を電子書籍提示装置から受信し、受信された速度情報、書籍識別情報及び読者識別情報を用いて記憶手段の記憶内容を更新するので、常に新しい速度情報等を取得できることで、読者同士で新しい人物推薦を常に行うことができる。
【００１５】
上記の課題を解決するために、請求項３に記載の発明は、請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置において、前記速度情報は、前記電子書籍における一のページを読むために必要な時間に対する比を用いて他のページを読むために必要な時間を表した比情報であって、当該他のページごとの比情報により構成されている。
【００１６】
請求項３に記載の発明によれば、請求項１又は請求項２に記載の発明の作用に加えて、速度情報がページごとの比情報により構成されているので、読書速度の個人差を相殺できることで、類似する読書速度の読者を適切に推薦することができる。
【００１７】
上記の課題を解決するために、請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の情報処理装置において、前記一のページは前記電子書籍における本文の最初のページであるように構成される。
【００１８】
請求項４に記載の発明によれば、請求項３に記載の発明の作用に加えて、比情報の基準となる一のページが電子書籍における本文の最初のページであるので、集中力がある最初のページを読むために必要な時間を基準とすることで、より適切に他の読者を推薦することができる。
【００１９】
上記の課題を解決するために、請求項５に記載の発明は、請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置において、前記速度情報は、前記電子書籍全体を読むために必要な時間を当該電子書籍の全ページ数で除した時間に対する比を用いて他のページを読むために必要な時間を表した比情報であって、当該他のページごとの比情報により構成されている。
【００２０】
請求項５に記載の発明によれば、請求項１又は請求項２に記載の発明の作用に加えて、電子書籍全体を読書するために必要な時間を全ページ数で除した時間を基準とした比情報により速度情報が構成されているので、一の電子書籍内における読書速度の時間的な変化を相殺できることで、類似する読書速度の読者をより適切に推薦することができる。
【００２１】
上記の課題を解決するために、請求項６に記載の発明は、請求項３から請求項５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記比が１を含んだ予め設定された範囲内の値であったときの前記読書速度は０とされるように構成される。
【００２２】
請求項６に記載の発明によれば、請求項３から請求項５のいずれか一項に記載の発明の作用に加えて、電子書籍における一のページを読むために必要な時間、又は電子書籍全体を読むために必要な時間をその全ページ数で除した時間に対する比が、１を含んだ既定範囲内の値であったときの読書速度が０とされる。よって、特徴的でない状態での読書状態に対する読書速度を除外することで、類似する読書速度の読者をより適切に推薦することができる。
【００２３】
上記の課題を解決するために、請求項７に記載の発明は、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記電子書籍提示装置において前記電子書籍の複数のページの内容が同時に提示される場合の前記速度情報では、前記内容が同時に提示されている前記複数のページを読むために必要な時間を当該複数のページの数で除した値が、一ページを読むために必要な時間とされている。
【００２４】
請求項７に記載の発明によれば、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の発明の作用に加えて、複数のページの内容が同時に提示される場合の速度情報では、同時に内容が提示されている複数のページを読むために必要な時間を当該複数のページの数で除した値が一ページを読むために必要な時間とされている。よって、複数のページの内容が同時に提示されるタイプの電子書籍提示装置であっても、実用に則した態様の速度情報を用いて読者を推薦することができる。
【００２５】
上記の課題を解決するために、請求項８に記載の発明は、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の情報処理装置において、前記抽出手段は、前記記憶されている速度情報に基づくコサイン類似度法を用いて前記読書速度間の類似度を判定し、前記他の前記読者を識別する前記読者識別情報を抽出するように構成される。
【００２６】
請求項８に記載の発明によれば、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の発明の作用に加えて、速度情報に基づくコサイン類似度法を用いて読書速度間の類似度を判定して読者識別情報を抽出する。よって、類似する読書速度の読者をより適切に推薦することができると共に、類似度の判定方法として一般的なコサイン類似度法を用いることで、情報処理装置を安価に製造することができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、読者の読書速度を示す速度情報を読者識別情報及び書籍識別情報に関連付けて記憶すると共に、記憶されている速度情報に基づいて、一の読者と読書速度が類似する他の読者を識別する読者識別情報を抽出する。その後、抽出された読者識別情報により識別される他の読者を示す読者情報を一の読者に提示する。
【００２８】
よって、読書速度が類似する読者を紹介できることで、読書速度という全く新しい観点から読書体験を共有し合う人物を推薦することができる。また、読書に必然的に付随する読書速度を用いて人物を推薦できることで、純粋な読書の動作を阻害することなく読書の趣味／趣向の似ている読者同士を推薦することができる。
【００２９】
従って、これまでになかった新たな手法により、読者に不要な処理負担等をかけることなく、趣味／趣向が似ている読者同士を推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】実施形態に係る人物推薦システムの概要構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る人物推薦システムに含まれるユーザ端末装置の細部構成を示すブロック図等であり、（ａ）は当該ブロック図であり、（ｂ）はユーザ端末装置内の実施形態に係るデータベースの内容を例示する図である。
【図３】実施形態に係る人物推薦システムに含まれるサーバ装置の細部構成を示すブロック図等であり、（ａ）は当該ブロック図であり、（ｂ）はサーバ装置内の実施形態に係るデータベースの内容を例示する図である。
【図４】実施形態に係る人物推薦システムに含まれるユーザ端末装置及びサーバ装置における処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
次に、本発明を実施するための形態について、図面に基づいて説明する。なお以下に説明する実施形態は、インターネット等のネットワークに接続されているユーザ端末装置に対して、当該ユーザ端末のユーザに相応しい他のユーザを推薦する人物推薦システムに対して本発明を適用した場合の実施の形態である。
【００３２】
また、図１は実施形態に係る人物推薦システムの概要構成を示すブロック図であり、図２は当該人物推薦システムに含まれるユーザ端末装置の細部構成を示すブロック図等である。更に図３は当該人物推薦システムに含まれるサーバ装置の細部構成を示すブロック図等であり、図４は当該人物推薦システムにおける処理を示すフローチャートである。
【００３３】
図１に示すように、実施形態に係る人物推薦システムＳは、サーバ装置ＳＶと、複数のユーザ端末装置Ｐ１、Ｐ２、…、Ｐｎ（ｎは自然数）と、が、例えばインターネット等のネットワークＮＴを介して接続されて構成されている。なお以下の説明において、ユーザ端末装置Ｐ１、Ｐ２、…、Ｐｎについて共通の説明を行う場合、これらを纏めて「ユーザ端末装置Ｐ」と称する。図１に示すサーバ装置ＳＶが本発明に係る「情報処理装置」の一例に相当し、ユーザ端末装置Ｐが本発明に係る「電子書籍提示装置」の一例に相当する。
【００３４】
また、実施形態に係る各ユーザ端末装置Ｐを操作するユーザは、実施形態に係る人物推薦システムＳを利用して他のユーザの推薦を受ける（他のユーザを推薦してもらう）ユーザ、又は、当該他のユーザに対して推薦されるユーザ、のいずれかを含む。以下の説明では、他のユーザの推薦を受ける上記ユーザを「対象ユーザ」と称し、対象ユーザに対して人物推薦システムＳにより推薦されるユーザを「推薦ユーザ」と称する。
【００３５】
次に、実施形態に係るユーザ端末装置Ｐについて、図２（ａ）を用いて詳説する。
【００３６】
実施形態に係るユーザ端末装置Ｐは、具体的にはいわゆるパーソナルコンピュータ、又は携帯型のブックリーダ等からなる電子書籍端末として構成されるものであり、図２（ａ）に例示するように、インターフェース１０と、ＲＡＭ等からなるメモリ部１１と、不揮発性の記録装置であるハードディスクドライブ（以下、ＨＤＤと称する）１２と、キーボード、タッチパネル又はマウス等からなる操作部１４と、液晶ディスプレイ等からなるディスプレイ１５と、ＣＰＵ１３と、により構成されている。
【００３７】
この構成においてインターフェース１０は、ＣＰＵ１３の制御の下、ネットワークＮＴを介した他のユーザ端末措置Ｐ又はサーバ装置ＳＶとの間におけるデータの授受を制御する。メモリ部１１及びＨＤＤ１２は、実施形態に係るユーザ端末装置Ｐとしての処理に必要なデータベース又はプログラム等を記録し、ＣＰＵ１３との間でこれらを授受する。そしてＣＰＵ１３は、操作部１４における各ユーザの操作に基づき、メモリ部１１及びＨＤＤ１２との間でデータの授受を行いつつ、当該操作の内容に応じた処理を実行する。この際ディスプレイ１５には、当該処理に必要な情報が表示される。
【００３８】
次に、ＨＤＤ１２に不揮発性に記録されている実施形態に係るデータベースについて、具体的に図２（ｂ）に例示しつつ説明する。図２（ｂ）に例示するように、ユーザ端末装置ＰのＨＤＤ１２には、読書データ１２Ａと、書籍データ１２Ｂと、ユーザデータ１２Ｃと、が不揮発性に記録されている。このうちユーザデータ１２Ｃは、当該ユーザデータ１２Ｃが記録されているユーザ端末装置Ｐのユーザを実施形態に係る人物推薦システムＳ内において識別するためのユーザＩＤと、当該ユーザＩＤに関連付けられた例えば当該ユーザの氏名と、を含んでいる。
【００３９】
次に書籍データ１２Ｂは、ユーザ端末装置Ｐを用いて読むことが可能な電子書籍を構成するデータである。より具体的に書籍データ１２Ｂとしては、人物推薦システムＳ内においてその電子書籍を識別するための書籍ＩＤと、その書籍ＩＤにより識別される電子書籍の名称のデータと、その電子書籍の内容たる本文のデータと、が関連付けられて記録されている。
【００４０】
次に読書データ１２Ａには、ユーザデータ１２Ｃにより識別されるユーザがユーザ端末装置Ｐを用いて読む電子書籍の読書速度を示す実施形態に係る読書速度データが、その電子書籍の書籍ＩＤに関連付けて、その電子書籍のページごとに記録されている。このとき、上記読書速度データは、対応する電子書籍の本文の第１ページの読書速度に対する比を用いて、本文の第２ページ以降の読書速度を示す読書速度データがページごとに記録されている。例えば図２（ｂ）に例示する書籍ＩＤが「１」の電子書籍の場合、本文第２ページは本文第１ページに対して１．０２倍の速度で（即ち第１ページより少し速く）読まれたことになり、また本文第１０ページは本文第１ページに対して０．９８倍の速度で（即ち第１ページより少し遅く）読まれたことになる。これら読書速度の測定方法については、後ほど詳述する。この読書速度データは、後ほど詳述するように上記ユーザＩＤ及び書籍ＩＤ等と共に、ユーザ端末装置Ｐからサーバ装置ＳＶに送信されるデータである。
【００４１】
次に、実施形態に係るサーバ装置ＳＶについて、図３を用いて詳説する。
【００４２】
実施形態に係るサーバ装置ＳＶは、図３（ａ）に例示するように、インターフェース２０と、ＲＡＭ等からなるメモリ部２１と、不揮発性の記録装置であるＨＤＤ２２と、キーボード又はマウス等からなる操作部２４と、液晶ディスプレイ等からなるディスプレイ２５と、ＣＰＵ２３と、により構成されている。このとき、インターフェース２０が本発明に係る「提示手段」の一例及び「受信手段」の一例にそれぞれ相当し、ＨＤＤ２２が本発明に係る「記憶手段」の一例に相当する。またＣＰＵ２３が本発明に係る「抽出手段」の一例及び「更新手段」の一例にそれぞれ相当する。
【００４３】
この構成においてインターフェース２０は、ＣＰＵ２３の制御の下、ネットワークＮＴを介した各ユーザ端末措置Ｐとの間におけるデータの授受を制御する。メモリ部２１及びＨＤＤ２２は、実施形態に係るサーバ装置ＳＶとしての処理に必要なデータベース又はプログラム等を記録し、ＣＰＵ２３との間でこれらを授受する。そしてＣＰＵ２３は、操作部２４における管理者等による操作に基づき、メモリ部２１及びＨＤＤ２２との間でデータの授受を行いつつ、当該操作の内容に応じた処理を実行する。この際ディスプレイ２５には、当該処理に必要な情報が表示される。
【００４４】
次に、ＨＤＤ２２に不揮発性に記録されている実施形態に係るデータベースについて、具体的に図３（ｂ）に例示しつつ説明する。図３（ｂ）に例示するように、サーバ装置ＳＶのＨＤＤ２２には、読書データ２２Ａと、書籍データ２２Ｂと、ユーザデータ２２Ｃと、が不揮発性に記録されている。このうちユーザデータ２２Ｃとしては、サーバ装置ＳＶにネットワークＮＴを介して接続されている各ユーザ端末装置Ｐのユーザごとに、上記ユーザＩＤと当該ユーザの氏名とが関連付けて記録されている。
【００４５】
次に読書データ２２Ａには、各ユーザ端末装置Ｐから送信されて来た上記読書速度データが、それを送信してきたユーザ端末装置Ｐのユーザ（この場合は対象ユーザとなる）ごと、電子書籍ごと及びその電子書籍のページごとに、各読書データ２２Ａ自体を他の読書データから識別するための読書データＩＤ、対象ユーザＩＤ及び書籍ＩＤにそれぞれ関連付けて記録されている。
【００４６】
次に書籍データ２２Ｂは、その電子書籍の読書速度が類似している対象ユーザと推薦ユーザとの関連付けを、電子書籍ごとに示す類似度データを含む。具体的に書籍データ２２Ｂとしては、図３（ｂ）に例示するように、ある電子書籍について、ある対象ユーザの読書速度に対する類似度が予め設定されている閾値よりも高い読書速度を有する推薦ユーザを識別するための推薦ユーザＩＤが、その対象ユーザを識別するための対象ユーザＩＤに関連付けて、具体的な類似度を示すデータと共に記録されている。この書籍データ２２Ｂ内において関連付けられている推薦ユーザが、後ほど詳述するように実施形態に係る人物推薦システムＳにより対象ユーザに対して推薦される推薦ユーザである。
【００４７】
次に、主としてサーバ装置ＳＶのＣＰＵ２３及びユーザ端末装置ＰのＣＰＵ１３により実行される、実施形態に係る人物推薦システムＳにおける処理について、図４を用いて説明する。
【００４８】
図４に示すように、実施形態に係る人物推薦システムＳでは、各ユーザ端末装置Ｐ及びサーバ装置ＳＶそれぞれに電源が投入されると、先ず、相互にいわゆるログイン処理が実行される（ステップＳ１及びＳ１０）。このログイン処理では、対象となるユーザ端末装置Ｐとサーバ装置ＳＶとの間で、パスワード等のログインデータ及びユーザデータ等の授受が実行される。
【００４９】
相互にログイン処理が終了すると、次にユーザ端末装置ＰのＣＰＵ１３により、当該ユーザ端末装置Ｐにおいて所望される電子書籍を識別するための書籍ＩＤがサーバ装置ＳＶに送信される。これによりサーバ装置ＳＶのＣＰＵ２３は、当該送信されて来た書籍ＩＤにより識別される電子書籍の書籍名及び本文それぞれのデータ等を含む書籍データを、書籍ＩＤを送信してきたユーザ端末装置Ｐに送信し（ステップＳ１１）、当該ユーザ端末装置ＰのＣＰＵ１３はこれを受信して書籍データ１２ＢとしてＨＤＤ１２に記録する（ステップＳ２）。
【００５０】
そして書籍データを受信したユーザ端末装置Ｐのユーザは、受信した書籍データの電子書籍の読書を、ユーザ端末装置Ｐを用いて開始する（ステップＳ３）。このときユーザ端末装置ＰのＣＰＵ１３は、先ずその電子書籍の本文の第１ページを読むのに要した読書時間を検出する（ステップＳ４）。この時ＣＰＵ１３は、例えば、ユーザ端末装置Ｐにおいて本文第１ページをディスプレイ１５に表示する操作が行われたタイミングから当該第１ページを捲る操作が行われたタイミングまでの時間を、上記第１ページを読むのに要した読書時間として検出する。
【００５１】
次に、その電子書籍が読み進められると、ユーザ端末装置ＰのＣＰＵ１３は、その本文の第２ページ以降のページごとに読書速度を検出する（ステップＳ５）。この時の読書速度は、図２を用いて説明したように、当該第２ページ以降のページの読書時間を、上記ステップＳ４の処理により検出された第１ページの読書時間に対する比として表した読書速度である。なおこの時の第２ページ以降のページの読書時間も、上記第１ページの場合と同様に、ページ捲りのタイミングに応じてページごとに検出される。そしてページごとに検出された読書速度は、図２（ｂ）に例示する態様で読書データ１２ＡとしてＨＤＤ１２内に順次記録されていく。その後ＣＰＵ１３は、その電子書籍を読み終わったか否かを確認し（ステップＳ６）、未だ読書中である場合は（ステップＳ６；ＮＯ）、上記ステップＳ５に戻ってページごとの読書速度の検出及び記録を継続する。
【００５２】
一方ステップＳ６の判定において、電子書籍の読書が終了した場合（ステップＳ６；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１３は、ステップＳ６までの処理により検出された読書速度を示す読書データ１２Ａをサーバ装置ＳＶに送信する（ステップＳ７）。
【００５３】
この読書データ１２Ａを受信した（ステップＳ１２）サーバ装置ＳＶのＣＰＵ２３は次に、当該受信した読書データ１２Ａを用いて、書籍ＩＤ及び対象ユーザのユーザＩＤが同一の読書データ２２Ａを更新する（ステップＳ１３）。次にＣＰＵ２３は、読書データ２２Ａ内において、ステップＳ１２の処理により受信した読書データ１２Ａに含まれていた書籍ＩＤの電子書籍を読書した他の一又は複数のユーザの読書データを検索する（ステップＳ１４）。その後ＣＰＵ２３は、検索した読書データにおけるページごとの読書速度に基づき、ステップＳ７及びＳ１２の処理により読書データを送受信した対象ユーザの読書速度と、他のユーザごとの読書速度と、の間の類似度を算出し、その結果を用いて書籍データ２２Ｂ内の類似度表をユーザごとに更新する（図３（ｂ）参照。ステップＳ１５）。
【００５４】
ここで、実施形態にかかる類似度の算出方法としては、各ユーザにおける同じ電子書籍のページごとの読書速度のデータを用いたいわゆるコサイン類似度法又はユークリッド距離法等を用いるのが好適である。この場合のユークリッド距離法とは、ユーザごとの読書速度を要素とするｎ次元のベクトル空間において、互いのベクトル（本実施形態の場合は読書速度）間の距離を算出する方法であり、当該距離の値が小さいほど類似度が高いことになる。
【００５５】
次にＣＰＵ２３は、書籍データ２２Ｂの更新された類似度表に基づき、ステップＳ７及びＳ１２の処理により読書データを送信してきた対象ユーザに対する類似度が予め設定された閾値以上である他のユーザのユーザＩＤを上記推薦ユーザのユーザＩＤとして抽出する（ステップＳ１６）。この場合の閾値は、例えば実験的或いは経験的に予め求められているものである。その後ＣＰＵ２３は、当該抽出された推薦ユーザを示すユーザＩＤ等を、推薦ユーザデータとして上記対象ユーザのユーザ端末装置Ｐに送信する（ステップＳ１７）。
【００５６】
これにより対象ユーザのユーザ端末装置ＰのＣＰＵ１３は、送信されて来た推薦ユーザデータを受信し、これを例えばディスプレイ１５に表示して対象ユーザに告知する（ステップＳ８）。その後対象ユーザは、告知された推薦ユーザについて確認し、当該推薦ユーザとその後に情報交換する等の処理を行うことになる。
【００５７】
その後、ユーザ端末装置ＰのＣＰＵ１３及びサーバ装置ＳＶのＣＰＵ２３は、それぞれ、ユーザ端末装置Ｐ及びサーバ装置ＳＶの電源がオフとされたか否かを判定する（ステップＳ９及びＳ１８）。そして、それぞれの電源がオフとされていない場合（ステップＳ９；ＮＯ及びＳ１８；ＮＯ）にＣＰＵ１３及び２３は、上記ステップＳ２の処理及びステップＳ１１の処理に戻って上述してきた一連の処理を繰り返す。一方ステップＳ９及びステップＳ１８の判定において、ユーザ端末装置Ｐ及びサーバ装置ＳＶの電源がそれぞれオフとされた場合（ステップＳ９；ＹＥＳ及びＳ１８；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１３及びＣＰＵ２３は実施形態に係る処理を終了する。
【００５８】
以上説明したように、実施形態の人物推薦システムＳの動作によれば、各ユーザの読書速度を示すデータをユーザＩＤ及び書籍ＩＤに関連付けて読書データ１２Ａ及び２２Ａとして記録すると共に、記録されている読書速度を示すデータに基づいて、対象ユーザと読書速度が類似する他の推薦ユーザを抽出する。その後、抽出された推薦ユーザを示す推薦ユーザデータを対象ユーザのユーザ端末装置Ｐに出力して告知させる。よって、読書速度が類似する推薦ユーザを紹介できることで、読書速度という全く新しい観点から読書体験を共有し合う人物を推薦することができる。また、読書に必然的に付随する読書速度を用いて人物を推薦できることで、純粋な読書の動作を阻害することなく読書の趣味／趣向の似ているユーザ同士を推薦することができる。
【００５９】
また、電子書籍を読んだ対象ユーザに対応する読書速度を示すデータ、書籍ＩＤ及びユーザＩＤをユーザ端末装置Ｐから受信し、受信された読書速度を示すデータ、書籍ＩＤ及びユーザＩＤを用いてＨＤＤ２２に記録されている読書データ２２Ａ等を更新するので、常に新しい読書速度のデータ等を取得できることで、ユーザ同士で新しい人物推薦を常に行うことができる。
【００６０】
更に、読書速度を示すデータが電子書籍のページごとの比により構成されているので、読書速度の個人差を相殺できることで、類似する読書速度のユーザを適切に推薦することができる。このとき、上記比の基準となるページが電子書籍における本文の第１ページであるので、集中力がある第１ページを読むために必要な時間を基準とすることで、より適切に推薦ユーザを推薦することができる。
【００６１】
なお、上述したように電子書籍における本文の第１ページの読書時間を比の基準とする他に、電子書籍全体を読むために必要な時間を当該電子書籍の全ページ数で除した時間を基準とした比により、第１ページを含む全てのページの読書速度を表しても良い。この場合には、電子書籍全体を読書するために必要な時間を全ページ数で除した時間を基準とした比により読書速度が表されているので、一の電子書籍内における読書速度の時間的な変化を相殺できることで、類似する読書速度のユーザをより適切に推薦することができる。
【００６２】
また、上述した実施形態において、読書速度についての上記比が１を含んだ予め設定された範囲内の値であったときの当該読書速度を「０」としても良い。この場合には、上記比が１を含んだ既定範囲内の値であったときの読書速度を０とすることで、特徴的でない状態での読書状態に対する読書速度を除外することで、類似する読書速度のユーザをより適切に推薦することができる。
【００６３】
更に、ユーザ端末装置Ｐにおいて電子書籍の複数のページの内容が同時に表示される場合、上記読書速度としては、同時に内容が表示されている複数のページを読むために必要な時間を当該複数のページの数で除した値を、一ページを読むために必要な読書時間として検出するように構成しても良い。この場合には、複数のページの内容が同時に表示されるタイプのユーザ端末装置Ｐであっても、実用に則した態様の速度情報を用いてユーザを推薦することができる。
【００６４】
また、上記ステップＳ１５の処理における類似度の判定において、読書速度に基づくコサイン類似度法を用いて読書速度間の類似度を判定する場合は、類似する読書速度のユーザをより適切に推薦することができると共に、類似度の判定方法として一般的なコサイン類似度法を用いることで、サーバ装置ＳＶを安価に製造することができる。
【００６５】
更に、上述した実施形態では、電子書籍の内容を表示するユーザ端末装置Ｐを用いた場合について説明したが、これ以外に、例えば当該内容を音声により読み上げる聴取型のユーザ端末装置を含む人物推薦システムに対して本発明を適用することも可能である。なお本願では、推薦ユーザを示す推薦ユーザデータの視覚的な「告知（図４ステップＳ８参照）」と、上記聴取型のユーザ端末装置を用いた推薦ユーザデータの聴覚的な「聴取」と、の上位概念として、「提示」なる用語を用いている。
【００６６】
更にまた、図４に示す各フローチャートにそれぞれ対応するプログラムを光ディスク等の記録媒体に記録しておき、或いはネットワークＮＴを介して配信されたものを取得して記録しておき、これらを汎用の例えばマイクロコンピュータ等に読み出して実行することにより、当該マイクロコンピュータ等を実施形態に係るＣＰＵ１３及びＣＰＵ２３として機能させることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
以上夫々説明したように、本発明は人物推薦システムの分野に利用することが可能であり、特に読書習慣のあるユーザ同士を紹介する人物推薦システムの分野に適用すれば特に顕著な効果が得られる。
【符号の説明】
【００６８】
１０、２０    インターフェース
１１、２１    メモリ部
１２、２２    ＨＤＤ
１２Ａ、２２Ａ    読書データ
１２Ｂ、２２Ｂ    書籍データ
１２Ｃ、２２Ｃ    ユーザデータ
１３、２３    ＣＰＵ
１４、２４    操作部
１５、２５    ディスプレイ
Ｓ    人物推薦システム
ＳＶ    サーバ装置
Ｐ１、Ｐ２、Ｐｎ…ユーザ端末装置
ＮＴ    ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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