(57)【要約】【課題】コンテンツ評価の時系列的遷移の類似性をもとにユーザグルーピングを行い、類似ユーザグループから次に視聴するコンテンツの推薦を受けることによって、コンテンツ探索時のユーザニーズにより合致したコンテンツを推薦できるコンテンツ推薦装置を提供すること。【解決手段】各コンテンツ視聴装置からコンテンツ視聴データを受信するコンテンツ視聴データ受信手段と、受信した前記コンテンツ視聴データに基づいて視聴者グループを生成する視聴者グループ生成手段と、生成された前記視聴者グループの視聴者のコンテンツ視聴履歴又は現在の視聴状態に基づいて推薦コンテンツを決定して、グループ内のメンバーに通知するコンテンツ推薦手段と、を備え、前記視聴者グルーピング手段は、連続視聴コンテンツの組が一致する視聴者を同一グループとして生成することを特徴とする。【選択図】図２
2014119993.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各コンテンツ視聴装置からコンテンツ視聴データを受信するコンテンツ視聴データ受信手段と、
受信した前記コンテンツ視聴データに基づいて視聴者グループを生成する視聴者グループ生成手段と、
生成された前記視聴者グループの視聴者のコンテンツ視聴履歴又は現在の視聴状態に基づいて推薦コンテンツを決定して、グループ内のメンバーに通知するコンテンツ推薦手段と、
を備え、
前記視聴者グルーピング手段は、連続視聴コンテンツの組が一致する視聴者を同一グループとして生成することを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項２】
前記連続視聴コンテンツの組とは、
同一視聴者の第１の視聴コンテンツの視聴終了時刻と第２のコンテンツの視聴開始時刻が所定の時間内である時の該第１のコンテンツと第２のコンテンツ、同一視聴者の第１の視聴コンテンツの視聴場所と第２のコンテンツの視聴場所が所定の範囲内である時の該第１のコンテンツと第２のコンテンツ又は視聴者によって連続視聴コンテンツとして指定された第１のコンテンツと第２のコンテンツの何れかであることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項３】
前記視聴者グルーピング手段は、同一の視聴コンテンツで隣り合う時間区間の間での評価値の増減が類似する視聴者又は同一の視聴コンテンツで特徴的な評価値を持つ時間区間の分布が類似する視聴者を同一グループにグルーピングすることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項４】
前記コンテンツ推薦手段は、同一グループ内の視聴者の視聴区間毎の視聴数又は視聴数の変動値に基づいて推薦コンテンツを決定することを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項５】
前記コンテンツ推薦手段は、同一グループ内で現在最も視聴されているコンテンツを推薦コンテンツに決定することを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載のコンテンツ推薦装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ推薦装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンテンツは放送局から配信されるものに限られず、例えばネットワークにおけるコンテンツ配信サービス等も含めると極めて多くのコンテンツが配信されている。コンテンツが充実することにより、利用者はより好みに近いコンテンツを視聴することが可能となるが、その反面コンテンツが多すぎ、適切なコンテンツが選べないという新たな問題が生じていた。
【０００３】
ここで、多くのコンテンツの中から、利用者の好みに近いコンテンツを選ぶ手法として、他のユーザの評価値を利用する方法が知られている。
【０００４】
例えば、特許文献１に示すように、コンテンツに対して各ユーザが与えた評価値を取得し、ユーザが評価したコンテンツ数、ユーザが各コンテンツに与えた評価値、ユーザが評価したコンテンツに対して各ユーザから与えられた評価数、およびユーザが評価したコンテンツに対して各ユーザから与えられた評価値のうち少なくとも１つを用いて、ユーザの評価の傾向を示すユーザ統計量を計算し、ユーザ統計量に基づいてユーザに対しコンテンツに関する情報の提示を制御する発明が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１５７９０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、単純にコンテンツの評価に基づいて、利用者にコンテンツが推薦される場合、必ずしも適切なコンテンツが推薦されないという問題があった。例えば、上述した特許文献１では、コンテンツ単位の評価履歴を基に推薦するため、映像のような時間軸があるコンテンツに対して、コンテンツの長短／密度、ユーザの視聴中の気分の変化などよる評価履歴の時間的変動を取得することができない。つまり、ユーザがどのようにコンテンツを視聴したのかという情報に基づいたコンテンツ推薦が行えないため、適切なコンテンツが推薦されないという問題が生じていた。
【０００７】
更に、上述した特許文献１の評価履歴の蓄積に基づくユーザグループでは、ユーザのコンテンツ探索時の流動的なニーズに対応した推薦が行えないという問題点が生じていた。
【０００８】
上述した課題に鑑み、本発明が目的とするところは、コンテンツ評価の時系列的遷移の類似性をもとにユーザグルーピングを行い、類似ユーザグループから次に視聴するコンテンツの推薦を受けることによって、コンテンツ探索時のユーザニーズにより合致したコンテンツを推薦できるコンテンツ推薦装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題に鑑み、本発明のコンテンツ推薦装置は、
各コンテンツ視聴装置からコンテンツ視聴データを受信するコンテンツ視聴データ受信手段と、
受信した前記コンテンツ視聴データに基づいて視聴者グループを生成する視聴者グループ生成手段と、
生成された前記視聴者グループの視聴者のコンテンツ視聴履歴又は現在の視聴状態に基づいて推薦コンテンツを決定して、グループ内のメンバーに通知するコンテンツ推薦手段と、
を備え、
前記視聴者グルーピング手段は、連続視聴コンテンツの組が一致する視聴者を同一グループとして生成することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、各コンテンツ視聴装置から受信したコンテンツ視聴データに基づいて視聴者グループを生成し、生成された前記視聴者グループの視聴者のコンテンツ視聴履歴又は現在の視聴状態に基づいて推薦コンテンツを決定して、グループ内のメンバーに通知する。このとき、連続視聴コンテンツの組が一致する視聴者を同一グループとして生成することを特徴とする。これにより、視聴者の傾向、好みが近い者同士をグルーピングし、当該グループに基づいてコンテンツが推薦することができる。
【００１１】
したがって、傾向、好みが近い視聴者の視聴履歴に基づいていることから、視聴者が商もするコンテンツが推薦されることとなり、コンテンツを効率よく、適切に選択することが出来るようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】コンテンツ推薦システムの全体構成を説明するための図である。
【図２】本実施形態におけるコンテンツ表示装置の機能構成を説明するための図である。
【図３】本実施形態におけるコンテンツ表示装置の記憶部に記憶されているデータ構造の一例を示す図である。
【図４】本実施形態におけるコンテンツ表示装置の記憶部に記憶されているデータ構造の一例を示す図である。
【図５】本実施形態におけるコンテンツ推薦サーバの機能構成を説明するための図である。
【図６】本実施形態におけるユーザ管理テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】本実施形態におけるコンテンツ管理テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】本実施形態におけるシステム全体の流れを説明するための図である。
【図９】本実施形態におけるコンテンツ表示装置の動作について説明するための動作フローである。
【図１０】本実施形態におけるコンテンツ推薦サーバの動作について説明するための動作フローである。
【図１１】本実施形態におけるユーザ操作情報集計処理について説明するための動作フローである。
【図１２】本実施形態におけるユーザグループ作成処理について説明するための動作フローである。
【図１３】本実施形態におけるグループ内情報集計処理について説明するための動作フローである。
【図１４】本実施形態における推薦コンテンツ抽出処理について説明するための動作フローである。
【図１５】本実施形態における動作について説明するための図である。
【図１６】本実施形態における動作について説明するための図である。
【図１７】本実施形態における動作について説明するための図である。
【図１８】本実施形態における動作について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
続いて、本発明を適用した場合のコンテンツ推薦システムについて説明する。本実施形態では、コンテンツ推薦システムに含まれるデジタルテレビを例にとって説明する。なお、本実施形態は発明を理解するための一例であり、本発明が実施形態に限定されて適用されるものではない。
【００１４】
［１．全体構成］
まず、システムの全体構成について、説明する。図１は、コンテンツ推薦システム１０００の全体を示す図である。コンテンツ推薦システム１０００には、コンテンツ表示装置１がネットワークに接続されている。また、システム１０００には、コンテンツ推薦サーバ３が接続されている。
【００１５】
コンテンツ表示装置１は、コンテンツ推薦サーバ３により配信されるコンテンツを再生・表示することが出来る装置である。また、コンテンツ推薦サーバ３は、配信されるコンテンツを推薦可能なサーバである。ここで、本実施形態におけるコンテンツは、説明の都合上、コンテンツ推薦サーバ３から配信されることとして説明するが、例えば他のコンテンツ配信装置が接続されていても良いし、他のコンテンツ配信事業者が配信するコンテンツを参照することとしても良い。
【００１６】
［２．機能構成］
続いて、コンテンツ表示装置１及びコンテンツ推薦サーバ３の機能構成について、図を用いて説明する。
【００１７】
［２．１  コンテンツ表示装置］
まず、コンテンツ表示装置１の機能構成について図２を用いて説明する。図２に示すように、コンテンツ表示装置１は、制御部１００と、コンテンツ受信部１１０と、コンテンツ提示制御部１２０と、情報入力部１３０と、入力情報解析部１４０と、記憶部１５０と、通信部１６０と、操作部１７０と、表示制御部１８０と、音声出力部１８５とを備えて構成されている。
【００１８】
制御部１００は、コンテンツ表示装置１の全体を制御するための機能部である。制御部１００は、記憶部１５０に記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより各種機能を実現しており、例えばＣＰＵ（Central Process Unit）等により構成されている。
【００１９】
コンテンツ提示制御部１２０は、外部より提示されたコンテンツを表示するための制御部である。例えば、コンテンツ推薦サーバ３から推薦されたコンテンツを提示・表示し、利用者により選択させる。選択されたコンテンツが、コンテンツ表示装置１において表示されることとなる。
【００２０】
情報入力部１３０は、利用者からの評価が入力される機能部である。例えば、本実施形態においては、コンテンツ表示中に、利用者が気に入ったときに評価を入力する（例えば、表示画面上に表示されている「いいね」ボタンをタッチする）ことにより、コンテンツの評価が行える。そして、入力された評価は、入力情報解析部１４０により解析され、評価データとしてコンテンツ推薦サーバ３に送信される。
【００２１】
本実施形態の場合は、入力された評価の回数を所定時間毎に集計し、当該集計したデータをコンテンツの評価データとする。なお、評価がされた時点における情報を評価データとして処理を行っても良い。
【００２２】
記憶部１５０は、コンテンツ表示装置１の動作に必要な各種プログラムや、各種データが記憶されている機能部である。記憶部１５０は、例えば、半導体メモリや、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等により構成されている。
【００２３】
また、本実施形態の場合、コンテンツ視聴開始時刻データ１５２と、評価データ１５４と、コンテンツ視聴終了時刻データ１５６とが記憶されている。
【００２４】
ここで、コンテンツ視聴開始時刻データ１５２の一例を図３（ａ）に、評価データ１５４の一例を図３（ｂ）に、コンテンツ視聴終了時刻データ１５６の一例を図３（ｃ）にそれぞれ示す。
【００２５】
すなわち、コンテンツの視聴開始時刻は、コンテンツ視聴開始時刻データ１５２として図３（ａ）に示すように、ユーザＩＤ（例えば、「Ｕ１」）と、コンテンツＩＤ（例えば、「Ｃ１」）と、視聴開始時刻（例えば、「2012/06/05 19:33:00」）とが対応づけて記憶されている。
【００２６】
また、コンテンツの視聴終了時刻は、コンテンツ視聴終了時刻データ１５６として図３（ｃ）に示すように、ユーザＩＤ（例えば、「Ｕ１」）と、コンテンツＩＤ（例えば、「Ｃ１」）と、視聴終了時刻（例えば、「2012/06/05 19:56:00」）とが記憶されている。
【００２７】
また、ユーザが評価したデータは、評価データ１５４として記憶される。例えば、図３（ｂ）に示すように、ユーザＩＤ（例えば、「Ｕ１」）と、コンテンツＩＤ（例えば、「Ｃ１」）と、所定の時間区間ＩＤ（例えば、「Ｔ１」）と、その時間に含まれる区間評価数（例えば、「１」）とが記憶されている。
【００２８】
なお、評価データ１５４は、図３（ｂ）のように区間毎に集計されていても良いし、最初は素データ（例えば、図４に示すように、ユーザＩＤとコンテンツＩＤとに対応づけられて、評価された時刻）とが記憶されていてもよい。評価された時刻の素データから、所定の区間評価数を算出することができる。
【００２９】
通信部１６０は、他の装置とデータ等の通信を行う為の機能部である。例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）等の有線接続や、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎといった無線ＬＡＮ、ＷＡＮ、３Ｇ回線、ＷｉＭＡＸといった無線接続方式で接続可能なインタフェースで構成されている。
【００３０】
操作部１７０は、コンテンツ表示装置１に対して利用者が各種操作等を行う為の機能部である。例えば、タッチパネルや、ハードウェアキー、リモコン等により構成されている。
【００３１】
表示制御部１８０及び音声出力部１８５は、コンテンツの映像や音声を出力するための機能部である。表示制御部１８０としては、例えば外部に接続されたＬＣＤ等の表示装置であってもよいし、表示制御部１８０が表示部として機能しても良い。また、音声出力部１８５も、外部に接続されたスピーカ等に音声を出力しても良いし、音声出力部１８５自体が音声を出力することとしても良い。
【００３２】
［２．２  コンテンツ推薦サーバ］
続いて、コンテンツ推薦サーバ３の機能構成について図５を用いて説明する。図５に示すように、コンテンツ推薦サーバ３は、制御部２００と、通信部２１０と、ユーザ操作情報集計部２２０と、グループ内情報統計部２３０と、推薦コンテンツ抽出部２４０と、推薦コンテンツ送信部２５０と、記憶部２６０とを備えて構成されている。
【００３３】
制御部２００は、コンテンツ推薦サーバ３の全体を制御するための機能部である。制御部２００は、記憶部２６０に記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより各種機能を実現しており、例えばＣＰＵ（Central Process Unit）等により構成されている。
【００３４】
通信部２１０は、他の装置とデータ等の通信を行う為の機能部である。例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）等の有線接続や、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎといった無線ＬＡＮ、ＷＡＮ、３Ｇ回線、ＷｉＭＡＸといった無線接続方式で接続可能なインタフェースで構成されている。
【００３５】
ユーザ操作情報集計部２２０は、コンテンツ推薦サーバ３に接続される各コンテンツ表示装置から送信されるユーザ操作情報（例えば、評価データ）を集計するための機能部である。具体的には後述するユーザ操作情報集計処理が実行されることにより実現される。
【００３６】
グループ内情報統計部２３０は、ユーザグループ内における情報を集計し、グループを作成したりする機能部である。具体的には、後述するグループ内情報集計処理が実行されることにより実現される。
【００３７】
推薦コンテンツ抽出部２４０は、コンテンツの中から利用者に適したコンテンツを抽出するための機能部である。具体的には、後述する推薦コンテンツ抽出処理が実行されることにより実現される。そして、推薦コンテンツ抽出部２４０により抽出された推薦コンテンツ（又は推薦コンテンツに関する情報）は、推薦コンテンツ送信部２５０により送信される。
【００３８】
記憶部２６０は、コンテンツ推薦サーバ３の動作に必要な各種プログラムや、各種データが記憶されている機能部である。記憶部２６０は、例えば、半導体メモリや、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等により構成されている。
【００３９】
また、記憶部２６０には、ユーザ管理テーブル２６２と、コンテンツ管理テーブル２６４とが記憶されている。
【００４０】
ユーザ管理テーブル２６２は、ユーザを管理するためのテーブルである。ユーザ管理テーブル２６２のデータ構造の一例を図６に示す。図６に示すように、ユーザ管理テーブル２６２は、ユーザＩＤに対応づけて、コンテンツＩＤと、当該コンテンツＩＤの視聴終了時刻とが記憶されている。更に、各コンテンツにおける評価データが、時間区間ＩＤ毎に評価データ数として記憶されている。
【００４１】
コンテンツ管理テーブル２６４は、コンテンツを管理するためのテーブルである。コンテンツ管理テーブル２６４は、コンテンツＩＤに対応づけて各種情報が記憶されているテーブルであり、その一例を図７に示す。本実施形態においては、
（１）コンテンツＩＤに対応するコンテンツを視聴したユーザＩＤと、視聴終了時刻が記憶されているテーブル（図７（ａ））
（２）コンテンツＩＤのコンテンツが視聴された直前に再生されたコンテンツ（先行視聴コンテンツ）のＩＤと、当該先行視聴コンテンツの視聴終了時刻と、当該視聴終了時刻のときに視聴した視聴ユーザＩＤとが記憶されているテーブル（図７（ｂ））
（３）コンテンツＩＤのコンテンツが視聴された直後に再生されたコンテンツ（後続視聴コンテンツ）のＩＤと、当該後続視聴コンテンツの視聴終了時刻と、当該視聴終了時刻のときに視聴した視聴ユーザＩＤとが記憶されているテーブル（図７（ｃ））
が含まれている。
【００４２】
［３．処理の流れ］
［３．１  システム全体の流れ］
最初に、システム全体の流れについて、図８を用いて説明する。図８の例では、コンテンツＣ１、Ｃ２、Ｃ３と選択して再生・表示される場合について説明する。なお、図８では処理の全体の流れを説明し、各処理の詳しい流れについては後述する。
【００４３】
まず、コンテンツ表示装置１において、コンテンツＣ１の視聴が開始される（Ｓ１０）。ここで、コンテンツＣ１の視聴が開始されると、クライアントであるコンテンツ表示装置１から、コンテンツ推薦サーバ３に対してコンテンツ視聴開始時刻データが送信される（Ｓ６０）。コンテンツ推薦サーバ３は、コンテンツ視聴開始時刻データを受信すると、ユーザ管理テーブル及びコンテンツ管理テーブルを更新する（Ｓ３０）。
【００４４】
続いて、コンテンツ表示装置１は、コンテンツを表示している間、コンテンツＣ１の評価データを作成する（Ｓ１２）。そして、コンテンツＣ１の視聴が終了すると（Ｓ１４）、評価データ、コンテンツ視聴終了時刻データがコンテンツ推薦サーバ３に送信される（Ｓ６２）。これにより、コンテンツ推薦サーバ３は、ユーザ管理テーブル及びコンテンツ管理テーブルを更新する（Ｓ３２）。
【００４５】
続いて、利用者がコンテンツ表示装置１において、コンテンツＣ２の視聴が開始される（Ｓ１６）。コンテンツＣ２の視聴が開始されると、コンテンツＣ２の視聴開始時刻がコンテンツ視聴開始時刻データとしてコンテンツ推薦サーバに送信される（Ｓ６４）。これにより、コンテンツ推薦サーバ３は、ユーザ管理テーブル及びコンテンツ管理テーブルを更新する（Ｓ３４）。
【００４６】
続いて、コンテンツ表示装置１は、コンテンツを表示している間、コンテンツＣ２の評価データを作成する（Ｓ１８）。そして、コンテンツＣ２の視聴が終了すると（Ｓ２０）、評価データ、コンテンツ視聴終了時刻データがコンテンツ推薦サーバ３に送信される（Ｓ６６）。これにより、コンテンツ推薦サーバ３は、ユーザ管理テーブル及びコンテンツ管理テーブルを更新する（Ｓ３６）。
【００４７】
続いて、コンテンツ推薦サーバ３は、ユーザグループ作成処理（Ｓ３８）、グループ内情報集計処理（Ｓ４０）が実行される。そして、推薦コンテンツ抽出処理（Ｓ４２）が実行されることにより、推薦コンテンツが抽出され、推薦コンテンツデータがコンテンツ表示装置１に送信される（Ｓ６８）。
【００４８】
ここで、コンテンツ表示装置１において、推薦コンテンツ変更要求がある場合には（Ｓ２２；Ｙｅｓ）、推薦コンテンツ変更要求をコンテンツ推薦サーバ３に送信する（Ｓ７０）。コンテンツ推薦サーバ３は、推薦コンテンツ変更要求を受信すると、再度推薦コンテンツ抽出処理を実行し（Ｓ４４）、新たに抽出された推薦コンテンツデータをコンテンツ表示装置１に送信する（Ｓ７２）。
【００４９】
コンテンツ表示装置１は、推薦コンテンツデータに基づいて、推薦コンテンツの視聴を開始することが出来る（Ｓ２４）。なお、上述の場合と同様に、コンテンツの視聴が開始された場合には、コンテンツ視聴開始データが送信される（Ｓ７４）。
【００５０】
［３．２  コンテンツ表示装置の処理］
続いて、コンテンツ表示装置１の動作について、図９を用いて説明する。まず、視聴（再生）するコンテンツが選択されると（ステップＳ１０２）、コンテンツ視聴開始時刻データがコンテンツ推薦サーバ３に送信される（ステップＳ１０４）。
【００５１】
続いて、ユーザ操作情報が取得されると（ステップＳ１０６）、評価データを作成する（ステップＳ１０８）。ここで、本実施形態におけるユーザ操作情報とは、例えば、コンテンツ視聴中に、利用者から評価入力がされた場合の回数を、所定時間毎に集計する処理を実行する。なお、評価としては、本実施形態では肯定的な評価を入力する（すなわち、視聴者が「良い」と思った場合に操作がされる）こととして説明するが、否定的な評価を入力する（すなわち、視聴者が「悪い」と思った場合に操作がされる）こととしても良いし、両方入力しても良い。
【００５２】
ここで、コンテンツの視聴を終了すると（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０８において生成されたコンテンツにおける評価データと、コンテンツ視聴終了時刻データとがコンテンツ推薦サーバ３に送信される（ステップＳ１１２）。
【００５３】
ここで、コンテンツ推薦サーバ３より、推薦コンテンツに関する情報が受信された場合には（ステップＳ１１４；Ｙｅｓ）、推薦コンテンツが提示される（ステップＳ１１６）。ここで、提示された推薦コンテンツの変更要求が利用者よりなされた場合には（ステップＳ１１８；Ｙｅｓ）、推薦コンテンツ要求をコンテンツ推薦サーバ３に送信する（ステップＳ１２２）。
【００５４】
また、推薦コンテンツの変更要求がなされなかった場合には（ステップＳ１１８；Ｎｏ）、コンテンツを選択し、視聴等する処理が続けて実行される（ステップＳ１２０）。
【００５５】
［３．３  コンテンツ推薦サーバの処理］
続いて、コンテンツ推薦サーバ３の動作について、図１０を用いて説明する。まず、コンテンツ表示装置１（端末）から、情報が受信されたか否かを判定する（ステップＳ２０２）。具体的には、コンテンツ表示装置１からは、コンテンツ視聴開始時刻データ、コンテンツ終了時刻データ、評価データ等が受信される。
【００５６】
続いて、ユーザ操作情報集計処理が実行される（ステップＳ２０４）。ここで、ユーザ操作情報集計処理については、図１１を用いて詳細に説明する。同一ユーザの現在のコンテンツを選択した時刻（コンテンツ視聴開始時刻）と、直前のコンテンツの視聴を終了した時刻との時間間隔（現在のコンテンツ視聴開始時刻と、直前のコンテンツデータのコンテンツ視聴終了時刻との時間）が、所定の閾値以下（Δｔ以下）であるか否か判定する（ステップＳ２０６）。
【００５７】
なお、Δｔは、ユーザが二つのコンテンツを連続して視聴したと見なすことができる時間的インターバルの上限値であり、「即座に」、「その場ですぐ」の範囲内であればよく、例えば１分や１０分以内などと固定値を設定する実施が考えられる。
【００５８】
また、同じ気分の続きと見なすことができる時間的単位として、ユーザの生活パターン・バイオリズムを考慮して設定することもできる。例えば、連続ドラマや毎日のニューズ番組のような連続コンテンツも、時間間隔をもとに同じ気分で視聴する連続する番組として検出することができる。
【００５９】
この場合、連続するコンテンツの放送間隔に合致するようにΔｔを設定することで、それに一致するか否かによってコンテンツの連続視聴コンテンツか否かを判定することができる。これにより、いつもの時間帯にいつもの気分で視聴を始めるユーザにとっても、前回視聴からのつながりを考慮したコンテンツ推薦を受けられるようになる。
【００６０】
ここで、Δｔが所定の閾値以下の場合には（ステップＳ２０６；Ｙｅｓ）、ユーザグループが作成され（ステップＳ２０８）、作成されたユーザグループに基づいてグループ内情報集計処理が実行される（ステップＳ２１０）。
【００６１】
ある特定の場所での視聴を習慣的に行うような利用シーンに対応することで、場所という観点をコンテンツの連続した視聴の判定に利用できる。例えば、電車で習慣的に視聴するユーザは、あらかじめ定めた視聴場所（電車）での視聴は連続視聴とみなすという設定をＯＮにすることにより、視聴時間間隔には関係なく、電車で前回視聴したコンテンツの継続視聴として判定できる。これにより、いつもの場所でいつもの気分で習慣的に視聴を行なうユーザにとっても、前回視聴とのつながりを考慮したコンテンツ推薦を受けられるようになる。
【００６２】
連続するコンテンツ視聴の判定については、設定した条件に基づいてシステムが自動的に判断以外の実施も考えられる。具体的にはユーザが視聴するコンテンツを選択したら、再生する前に、「前回視聴したコンテンツの続きの視聴ですか？」など、明示的に質問文を提示したり、「続きの視聴」と「新たな視聴」をポップアップメニューやボタンのようなＧＵＩで、ユーザがマニュアルで続きの視聴か否かを指定入力できるような実施が考えられる。
【００６３】
このように、ユーザが連続して二つのコンテンツを視聴したと判定した場合、コンテンツ推薦サーバ３は、推薦コンテンツ抽出処理を実行し（ステップＳ２１２）、推薦コンテンツに関する情報をコンテンツ表示装置１に送信する（ステップＳ２１４）。ここで、推薦コンテンツ要求が受信された場合には、再度推薦コンテンツ抽出処理が実行される（ステップＳ２１６；Ｙｅｓ→ステップＳ２１２）。
【００６４】
［３．３．１  ユーザ操作情報集計処理］
ユーザ操作情報集計処理について、図１１を用いて説明する。まず、コンテンツ視聴開始時刻データを受信すると（ステップＳ１００２）、当該コンテンツ視聴開始時刻データに含まれるユーザＩＤを抽出する（ステップＳ１００４）。
【００６５】
このとき、当該ユーザＩＤにおいて、直前にコンテンツを視聴してからの時間（コンテンツ間隔時間）が、所定の時間間隔（Δｔ）未満の場合には、当該ユーザＩＤのユーザの直前に視聴したコンテンツを先行視聴コンテンツとして今、視聴を開始したコンテンツを管理するコンテンツ管理テーブル２６４に記憶する（ステップＳ１００８）。
【００６６】
それに続いて、コンテンツ上の時間帯毎の評価データが受信され（ステップＳ１０１０）最後に、コンテンツ視聴終了時刻データが受信されると（ステップＳ１０１２；Ｙｅｓ）、ユーザ管理テーブル２６２、及び現在視聴したコンテンツ管理テーブル２６４を更新する（ステップＳ１０１４）。
【００６７】
具体的には、ユーザ管理テーブル２６２には、ユーザＩＤ及びコンテンツＩＤに対応づけて、現在のコンテンツの視聴終了時刻と、評価データ（各時間区間毎の評価データ数）とが記憶される。
【００６８】
更に、現在コンテンツ管理テーブル２６４には、現在視聴したコンテンツＩＤ及びユーザＩＤに対応づけて視聴終了時刻が記憶され、また、直前に視聴したコンテンツである先行視聴コンテンツに関する情報（先行視聴コンテンツＩＤ、視聴終了時刻及び視聴ユーザＩＤ）が記憶される。
【００６９】
更に、先行コンテンツの管理テーブルには、現在視聴したコンテンツを後続視聴コンテンツとして、後続コンテンツＩＤ、視聴終了時刻および視聴ユーザＩＤが記憶される。
【００７０】
［３．３．２  ユーザグループ作成処理］
次に、ユーザグループ作成処理について図１２を用いて説明する。まず、コンテンツ管理テーブル２６４に、現在のコンテンツに対応する先行視聴コンテンツが記憶されているか否かを判定する（ステップＳ２００２）。
【００７１】
先行視聴コンテンツが記憶されている場合には（ステップＳ２００２；Ｙｅｓ）、先行視聴コンテンツの続きとして、現在の視聴コンテンツへの選局を行ったユーザのＩＤを、コンテンツ管理テーブル２６４から抽出する（ステップＳ２００４）。
【００７２】
ここで、ステップＳ２００４において抽出されたユーザＩＤに対応する評価データを取得する（ステップＳ２００６）。そして、取得された評価データから、ユーザ間の類似度を算出し、グルーピング処理を実行し（ステップＳ２００８）、グループ内ユーザＩＤを抽出する（ステップＳ２０１０）。ここで、グルーピング処理の動作例については後述する。
【００７３】
［３．３．３  グループ内情報集計処理］
次に、グループ内情報集計処理について図１３を用いて説明する。図１３に示すように、まずグループ内におけるユーザＩＤを取得する（ステップＳ２５０２）。そして、コンテンツ管理テーブル２６４に記憶されている後続視聴コンテンツＩＤを、グループ内ユーザＩＤでフィルターをかけて抽出する（ステップＳ２５０４）。
【００７４】
［３．３．４  推薦コンテンツ抽出処理］
続いて、推薦コンテンツ抽出処理について図１４を用いて説明する。まず、視聴頻度の高いコンテンツを抽出する（ステップＳ３００２）。抽出されたコンテンツから、ランキング上位のコンテンツを推薦する（ステップＳ３００４）。
【００７５】
ここで、推薦コンテンツ変更要求を受信した場合（ステップＳ３００６；Ｙｅｓ）、視聴頻度から特徴的変動があったコンテンツを抽出する（ステップＳ３００８）。そして、ランキング上位のコンテンツを推薦コンテンツとして抽出する（ステップＳ３０１０）。
【００７６】
また、推薦コンテンツ変更要求を受信した場合（ステップＳ３０１２；Ｙｅｓ）、瞬間視聴頻度トップのランキングを抽出する（ステップＳ３０１４）。そして、ランキング上位のコンテンツを推薦コンテンツとして抽出する（ステップＳ３０１６）。
【００７７】
［４．動作例］
上述した動作フローにおいて、具体的な動作についていくつかの具体例を用いて説明する。
【００７８】
［４．１  ユーザグループの作成］
まず、ユーザグループを作成する具体例について説明する。ここでは、以下の方法によりユーザグループを作成する。
【００７９】
［４．１．１  第１の方法］
まず、評価値ベクトルの類似度から、ユーザグループを作成する方法について説明する。図１５は、ユーザＩＤ毎の評価データを表した図である。各時間区分毎に、評価数が記録されている。また、図１５は、第１コンテンツがＣ１、第２コンテンツがＣ２を示しており、視聴コンテンツの推移がＣ１→Ｃ２となった場合における評価データを示した図である。
【００８０】
図１５（ａ）は、評価データの値である。ここで、各区間において、前区間の評価値より大きい場合を「１」、小さい場合を「−１」として、評価値の変化ベクトルを作成する。この場合の変化ベクトルを示したのが図１５（ｂ）である。なお、端点は引き算できないため、コンテンツＣ１、Ｃ２の評価データ値の次元が一つずつ減り、図１５（ｂ）は８次元のベクトルとなる。
【００８１】
各ベクトルにおいて、２つのベクトルの共分散を各ベクトルの標準偏差の積で割り、相関係数を求める。そして、相関係数が０以上のユーザをグルーピングする。本図では、ユーザＵ１とＵ２との類似度は、相関係数がおよそ−０．１７４０８となり、同一グループではないと判定される。また、ユーザＵ１とＵ３との類似度は、相関係数がおよそ０．７００６４９となり、同一グループと判定される。
【００８２】
以上により、評価データの絶対値ではなく、隣合う時間区間の評価値の増減を算出することによって、ユーザがコンテンツを視聴している間の気分の変化の特徴を捉えることができ、気分の変化が類似するユーザグループを抽出することができる。
【００８３】
なお、本実施形態で説明した以上の方法は、隣り合う時間区間の評価値の遷移（増減）の特徴を捉えて、ユーザ間の類似性を判断するという本発明の特徴を実施する一例であり、発明はこの実施の詳細に限定されるものではない。
【００８４】
［４．１．２  第２の方法］
続いて、評価値の上位３つを算出し、評価数「０」の区間の分布の類似性に基づいて判定する方法について説明する。
【００８５】
まず、図１６（ａ）は、評価データの値である。ここで、各区間のうち、評価値が上位３つの区間及び評価が無い区間について抽出する。そして、上位区間及び評価データが０の区間を「１」とし、それ以外の区間を「０」として分布ベクトルを作成する。なお、評価が同点の場合は、区間番号が若い方を用いて計算する。
【００８６】
図１６（ｂ）が、具体的に分布ベクトルを示した図である。２つのベクトルの共分散を各ベクトルの標準偏差の積で割り、相関係数を求めている。そして、相関係数が０以上のユーザをグルーピングする。
【００８７】
例えば、Ｕ１とＵ２との類似度は、相関係数が０．６となり、同一グループと判定される。また、Ｕ１とＵ３との類似度は、相関係数がおよそ０．４０８２４８となり、同一グループと判定される。
【００８８】
以上の方法は、評価値の特徴的な時間区間の分布の類似性を算出することによって、コンテンツを視聴したユーザが最も感銘を受けた箇所、またはあまり感じることのなかった箇所の類似性を捉えることができ、それによって価値観が近いユーザを同一のグループにグルーピングすることができる。
【００８９】
なお、本実施形態で述べた以上の方法は、評価値の特徴的な時間区間の分布の類似性を捉えて、ユーザ間の嗜好の類似性を判断するという本発明の特徴を実施する一例であり、発明はこの実施の詳細に限定されることはない。
【００９０】
［４．１．３  第３の方法］
続いて、第３の方法について説明する。第３の方法は、２つのベクトルの共分散を各ベクトルの標準偏差の積で割り、相関係数を求める方法である。そして、相関係数が０以上のユーザをグルーピング処理を行う。
【００９１】
図１７に示した図であれば、例えばＵ１とＵ２との類似度は、相関係数がおよそ「０．０３０６６」となり、同一グループと判定される。また、Ｕ１とＵ３との類似度は、相関係数がおよそ「０．０９２３７５」となり、同一グループと判定される。また、Ｕ１とＵ４との類似度は、相関係数がおよそ「−０．８０００１」となり、同一グループとは判定されない。
【００９２】
以上、ユーザのコンテンツに対する評価に時系列（コンテンツ上の時間区間毎の評価の遷移）を加味することによって、ユーザの嗜好、視聴時の気分変化をより的確に捉えることができる。さらに、似たような評価を行ったユーザを時限的（直近の２つのコンテンツを連続視聴したタイミングで）にグルーピングを更新することにより、似たような嗜好、気分で視聴した別のユーザから次に視聴するコンテンツの推薦を受けることができる。
【００９３】
［４．２  推薦コンテンツの抽出］
続いて、推薦コンテンツの抽出の具体的な処理例について説明する。
【００９４】
［４．２．１  第１の方法］
まず、第１の方法としては、履歴情報を利用する方法である。すなわち、グループ内情報集計処理において抽出されたグループ内の後続視聴コンテンツから、（１）全体で視聴頻度が高かったコンテンツ、（２）最近特徴的な変動（視聴頻度の加速度的増加又は高値での推移）があったコンテンツを抽出する。ここで、視聴日時の判定には、当該コンテンツの視聴終了時刻を利用する。
【００９５】
また、コンテンツの視聴頻度は、ある時間区間において、グループ内で当該コンテンツを視聴したユーザ数／グループ内の総ユーザ数で求めることができる。なお、時間区間の区切り方は、例えば、一日、一週間という単位で、その時点での視聴頻度を算出することとする。全体視聴頻度は、集計が始まった時点から現在までのすべてのデータに基づいて算出する。
【００９６】
例えば、図１８（ａ）のような場合、現在が時点５を過ぎた所として、例えば一日前が時点５、二日前が時点４といった具合である。
（１）全体視聴頻度がトップのコンテンツ（Ｒ１０）
（２）直近の視聴頻度が急上昇したコンテンツ（Ｒ１２）
直近（時点４から時点５へ）３倍以上の上昇率。
（３）直近の視聴頻度が高い水準を維持しているコンテンツ（Ｒ１４）
直近（時点３、４、５）において、３割以上の視聴頻度。
といったコンテンツを推薦する。
【００９７】
以上により、時限的に似たような評価を行ったユーザをグルーピングし、そのグループでもっとも見られた後続のコンテンツを推薦することによって、現時点でのユーザの視聴気分の流れに沿ったコンテンツを推薦することができる。
【００９８】
さらに、ユーザグループ内の視聴傾向の最近の特徴的な変動を捉えた抽出方法２は、時々刻々と移り変わっていく流行を反映したタイムリーなコンテンツ推薦を行うことができる。
【００９９】
ここで、推薦コンテンツに関する情報は、送信先としてユーザ本人でもよいし、グループ内の当該コンテンツ未視聴ユーザ等であっても良い。
【０１００】
なお、未視聴ユーザへの推薦としては、例えば別のユーザからの推薦情報を蓄積しておき、所定のタイミングで推薦を行えばよい。例えば、電源ＯＦＦの間に別のユーザからの推薦を蓄積しておき、電源ＯＮの直後に通知してもよいし、図１４の推薦コンテンツ抽出処理の第４のステップとして行ってもいい。前回推薦からの更新分を、推薦元ユーザとの類似度順に並べ替え、上位を推薦するようにしてもいい。
【０１０１】
グループ内で未視聴のユーザが推薦されたコンテンツを視聴することによって、ユーザ同士の評価データが重なる確率が増え、より推薦の精度を高める効果がある。
【０１０２】
［４．２．２  第２の方法］
第２の方法としては、現在の視聴情報を利用する方法である。すなわち、同一ユーザグループ内で、現在最も視聴されているコンテンツを推薦する。例えば、図１８（ｂ）を用いて説明する。まず、現在視聴中のコンテンツＩＤを集計する。すなわち、視聴開始時刻データを受信済みであるが、視聴終了時刻データが未受信のコンテンツである。
【０１０３】
続いて、グループ内で瞬間視聴頻度トップのコンテンツを抽出する。ここで、コンテンツの瞬間視聴頻度とは、ある時刻において、グループ内で現在視聴しているユーザ数／グループ内の総ユーザ数で求めることができる。
【０１０４】
図１８（ｂ）の場合は、「１８％」と最も高いコンテンツＣ４が推薦されることとなる。ここで、推薦コンテンツに関する情報は、送信先としてユーザ本人でもよいし、グループ内の当該コンテンツ未視聴ユーザ等であっても良い。
【０１０５】
なお、未視聴ユーザへの推薦としては、例えば別のユーザからの推薦情報を蓄積しておき、所定のタイミングで推薦を行えばよい。例えば、電源ＯＦＦの間に別のユーザからの推薦を蓄積しておき、電源ＯＮの直後に通知してもよいし、図１４の推薦コンテンツ抽出処理の第４のステップとして行ってもいい。前回推薦からの更新分を、推薦元ユーザとの類似度順に並べ替え、上位を推薦するようにしてもいい。
【０１０６】
［５．変形例］
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も特許請求の範囲に含まれる。
【０１０７】
なお、連続視聴コンテンツの組を判定する手法としては、同一視聴者の第１の視聴コンテンツの視聴終了時刻と第２のコンテンツの視聴開始時刻が所定の時間内である場合、同一視聴者の第１の視聴コンテンツの視聴場所と第２のコンテンツの視聴場所が所定の範囲内である場合、視聴者によって連続視聴コンテンツとして指定された第１のコンテンツと第２のコンテンツである場合等を説明したが、これらの手法は組み合わせて実現することも可能である。すなわち、時間と場所とを組み合わせて用いることや、更に視聴者が指定するか否かを行うといったことも可能である。
【０１０８】
また、実施形態において各装置で動作するプログラムは、上述した実施形態の機能を実現するように、ＣＰＵ等を制御するプログラム（コンピュータを機能させるプログラム）である。そして、これら装置で取り扱われる情報は、その処理時に一時的に一時記憶装置（例えば、ＲＡＭ）に蓄積され、その後、各種ＲＯＭやＨＤＤの記憶装置に格納され、必要に応じてＣＰＵによって読み出し、修正・書き込みが行なわれる。
【０１０９】
ここで、プログラムを格納する記録媒体としては、半導体媒体（例えば、ＲＯＭや、不揮発性のメモリカード等）、光記録媒体・光磁気記録媒体（例えば、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＭＯ（Magneto Optical Disc）、ＭＤ（Mini Disc）、ＣＤ（Compact Disc）、ＢＤ等）、磁気記録媒体（例えば、磁気テープ、フレキシブルディスク等）等のいずれであってもよい。また、ロードしたプログラムを実行することにより、上述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、オペレーティングシステムあるいは他のアプリケーションプログラム等と共同して処理することにより、本発明の機能が実現される場合もある。
【０１１０】
また、市場に流通させる場合には、可搬型の記録媒体にプログラムを格納して流通させたり、インターネット等のネットワークを介して接続されたサーバコンピュータに転送したりすることができる。この場合、サーバコンピュータの記憶装置も本発明に含まれるのは勿論である。
【０１１１】
また、上述した実施形態における各装置の一部又は全部を典型的には集積回路であるＬＳＩ（Large Scale Integration）として実現してもよい。各装置の各機能ブロックは個別にチップ化してもよいし、一部又は全部を集積してチップ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路又は汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いることも可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【０１１２】
１        ：コンテンツ表示装置
３        ：コンテンツ推薦サーバ
１００    ：制御部
１１０    ：コンテンツ受信部
１２０    ：コンテンツ提示制御部
１３０    ：情報入力部
１４０    ：入力情報解析部
１５０    ：記憶部
１５２    ：コンテンツ視聴開始時刻データ
１５４    ：評価データ
１５６    ：コンテンツ視聴終了時刻データ
１６０    ：通信部
１７０    ：操作部
１８０    ：表示制御部
１８５    ：音声出力部
２００    ：制御部
２１０    ：通信部
２２０    ：ユーザ操作情報集計部
２３０    ：グループ内情報統計部
２４０    ：推薦コンテンツ抽出部
２５０    ：推薦コンテンツ送信部
２６０    ：記憶部
２６２    ：ユーザ管理テーブル
２６４    ：コンテンツ管理テーブル
１０００  ：コンテンツ推薦システム
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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