(57)【要約】【課題】プライバシーを保護しつつ、特定のコンテンツに限らず様々な情報をユーザに推薦することを可能とする。【解決手段】情報推薦装置１００は、ユーザの動作又は操作から得られるデータに基づいて、当該ユーザの個人情報を生成する個人情報生成部１０２と、個人情報生成部１０２が生成した個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定するユーザ特性推定部１０４と、当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する推薦ルール記憶部１０６と、当該ユーザの現在の個人情報、ユーザ特性および推薦ルールに基づき、推薦情報を取得して、ユーザに提示する推薦情報提示部１０８とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの動作または操作から得られるデータに基づき、当該ユーザの個人情報を生成する個人情報生成手段と、
前記個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定するユーザ特性推定手段と、
当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する推薦ルール記憶手段と、
当該ユーザの現在の前記個人情報、前記ユーザ特性および前記推薦ルールに基づき、前記推薦情報を取得して当該ユーザに提示する推薦情報提示手段を有する情報推薦装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報推薦装置において、
前記ユーザ特性推定手段は、
当該ユーザの前記動作または前記操作により選択された情報に付随する情報をさらに用いて、前記ユーザ特性を推定する情報推薦装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の情報推薦装置において、
前記推薦ルール記憶手段は、
当該情報推薦装置の外部から前記推薦ルールを受信して記憶する情報推薦装置。
【請求項４】
少なくとも１つの情報推薦装置と、少なくとも１つのサーバとを備え、
前記情報推薦装置は、
ユーザの動作または操作から得られるデータに基づき、当該ユーザの個人情報を生成する個人情報生成手段と、
前記個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定するユーザ特性推定手段と、
当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する推薦ルール記憶手段と、
当該ユーザの現在の前記個人情報、前記ユーザ特性および前記推薦ルールに基づき、前記推薦情報を取得して当該ユーザに提示する推薦情報提示手段を有し、
前記サーバは、
前記推薦ルールを生成し、前記情報推薦装置に前記推薦ルールを配信する推薦ルール配信手段を有する情報推薦システム。
【請求項５】
コンピュータが、
ユーザの動作または操作から得られるデータに基づき、当該ユーザの個人情報を生成し、
前記個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定し、
当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する推薦ルール記憶手段から、前記推薦ルールを読み出し、
当該ユーザの現在の前記個人情報、前記ユーザ特性および前記推薦ルールに基づき、前記推薦情報を取得して当該ユーザに提示する情報推薦方法。
【請求項６】
コンピュータを、
ユーザの動作または操作から得られるデータに基づき、当該ユーザの個人情報を生成する個人情報生成手段、
前記個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定するユーザ特性推定手段、
当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する推薦ルール記憶手段、
当該ユーザの現在の前記個人情報、前記ユーザ特性および前記推薦ルールに基づき、前記推薦情報を取得して当該ユーザに提示する推薦情報提示手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はユーザに適した情報を推薦する装置、システム、方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの嗜好・興味関心などを推定し、当該ユーザに適した情報を提供するシステムの例として、特許文献１に記載のコンテンツ配信システムがある。特許文献１に記載のシステムは、一部のクライアントから得た個人情報を用いて、配信対象コンテンツ群と個人情報群との関連性を示す相関関係情報を生成し、当該相関系情報をクライアント側の端末に送信する。これにより、ユーザは個人情報を送信しなくとも、ユーザに合わせた推薦情報を受け取ることが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−３２８４１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載のシステムは、サーバが配信する特定のコンテンツの中からユーザに推薦する情報を取捨選択するのみであり、サーバが配信しない情報をユーザに推薦することはできない。
【０００５】
本発明の目的は、上記問題に鑑み、プライバシーを保護しつつ、特定のコンテンツに限らず様々な情報をユーザに推薦することを可能とする、情報推薦装置、情報推薦システム、情報推薦方法、および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】
【０００６】
本発明によれば、
ユーザの動作または操作から得られるデータに基づき、当該ユーザの個人情報を生成する個人情報生成手段と、
前記個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定するユーザ特性推定手段と、
当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する推薦ルール記憶手段と、
当該ユーザの現在の前記個人情報、前記ユーザ特性および前記推薦ルールに基づき、前記推薦情報を取得して当該ユーザに提示する推薦情報提示手段を有する情報推薦装置が提供される。
【０００７】
本発明によれば、
少なくとも１つの情報推薦装置と、少なくとも１つのサーバとを備え、
前記情報推薦装置は、
ユーザの動作または操作から得られるデータに基づき、当該ユーザの個人情報を生成する個人情報生成手段と、
前記個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定するユーザ特性推定手段と、
当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する推薦ルール記憶手段と、
当該ユーザの現在の前記個人情報、前記ユーザ特性および前記推薦ルールに基づき、前記推薦情報を取得して当該ユーザに提示する推薦情報提示手段を有し、
前記サーバは、
前記推薦ルールを生成し、前記情報推薦装置に前記推薦ルールを配信する推薦ルール配信手段を有する情報推薦システムが提供される。
【０００８】
本発明によれば、
コンピュータが、
ユーザの動作または操作から得られるデータに基づき、当該ユーザの個人情報を生成し、
前記個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定し、
当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する推薦ルール記憶手段から、前記推薦ルールを読み出し、
当該ユーザの現在の前記個人情報、前記ユーザ特性および前記推薦ルールに基づき、前記推薦情報を取得して当該ユーザに提示する情報推薦方法が提供される。
【０００９】
本発明によれば、
コンピュータを、
ユーザの動作または操作から得られるデータに基づき、当該ユーザの個人情報を生成する個人情報生成手段、
前記個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定するユーザ特性推定手段、
当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する推薦ルール記憶手段、
当該ユーザの現在の前記個人情報、前記ユーザ特性および前記推薦ルールに基づき、前記推薦情報を取得して当該ユーザに提示する推薦情報提示手段として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、プライバシーを保護しつつ、特定のコンテンツに限らず様々な情報をユーザに推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る情報推薦システムの構成を示すブロック図である。
【図２】推薦ルールの一例を示す図である。
【図３】情報推薦装置がユーザ特性を推定する処理の流れを示すシーケンス図である。
【図４】情報推薦装置が外部から推薦ルールを受信して記憶する処理の流れを示すシーケンス図である。
【図５】情報推薦装置がユーザに情報を推薦する処理の流れを示すシーケンス図である。
【図６】推薦情報生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る情報推薦システムの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１３】
なお、各図に示した情報推薦装置１００およびサーバ２００の各構成要素は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。情報推薦装置１００およびサーバ２００の各構成要素は、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶メディア、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。
【００１４】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る情報推薦システム１０の構成を示すブロック図である。情報推薦システム１０は、情報推薦装置１００とサーバ２００とを有する。
【００１５】
情報推薦装置１００は、個人情報生成部１０２と、ユーザ特性推定部１０４と、推薦ルール記憶部１０６と、推薦情報提示部１０８とを有する。
【００１６】
個人情報生成部１０２は、ユーザの動作又は操作から得られるデータに基づいて、当該ユーザの個人情報を生成し、個人情報記憶部（不図示）に記憶する。ここで、個人情報とは、ユーザの行動履歴や情報推薦装置１００の操作履歴など、情報推薦装置１００が感知したユーザのプライバシーに係る情報を指す。
【００１７】
ユーザ特性推定部１０４は、個人情報生成部１０２が生成した個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定し、ユーザ特性記憶部（不図示）に記憶する。
【００１８】
推薦ルール記憶部１０６は、当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する。ここで、推薦ルールとは、例えば図２に示すような情報であり、情報推薦装置１００でリアルタイムに検知したユーザの状態と、推薦ルールで定義された条件とが一致した場合に、当該ユーザにどのような情報を推薦するのかを定めたものである。
【００１９】
推薦情報提示部１０８は、当該ユーザの現在の個人情報、ユーザ特性および推薦ルールに基づき、推薦情報を取得する。そして、推薦情報提示部１０８は、取得した推薦情報を情報推薦装置１００のディスプレイに表示するなどして、ユーザに提示する。
【００２０】
サーバ２００は、推薦ルール生成部２０２を有する。推薦ルール生成部２０２は、推薦ルールを生成して情報推薦装置１００へ配信する。
【００２１】
本実施形態における情報推薦システム１０の処理の流れを、図３〜６を用いて説明する。本実施形態における情報推薦システム１０の処理は、ユーザ特性を推定する処理と、生成された推薦ルールを受信して記憶する処理と、ユーザに情報を推薦する処理とに大きく分けることができる。
【００２２】
まず、情報推薦装置１００がユーザ特性を推定する流れを説明する。図３は、情報推薦装置１００がユーザ特性を推定する処理の流れを示すシーケンス図である。
【００２３】
まず、個人情報生成部１０２は、当該ユーザの行動や操作に基づくデータを取得する（Ｓ１０２）。例えば、個人情報生成部１０２は、ＧＰＳなどでユーザの現在の位置情報を取得したり、情報推薦装置１００上の操作に応じてユーザが視聴したテレビ番組の視聴履歴やＷｅｂブラウザを用いて閲覧したホームページの情報や検索エンジンに入力した情報などを取得したりする。他にも、個人情報生成部１０２はＳＮＳ（Social Networking Service）への投稿内容やモバイルコマースの履歴などを取得してもよい。そして、個人情報生成部１０２は、取得した情報を分析して個人情報を生成する（Ｓ１０４）。例えば、個人情報生成部１０２は、ＧＰＳから取得した位置情報を用いて「ＧＰＳ測地情報によると現在ユーザは銀座にいる」などの情報を生成する。また、個人情報生成部１０２は、情報推薦装置１００においてユーザが実行した操作を監視し、例えばユーザが情報推薦装置１００においてテレビ番組を視聴するための操作を実行した場合は「現在ユーザは龍馬の大河ドラマを視聴している」などの情報を生成する。そして、個人情報生成部１０２は、Ｓ１０４で生成した個人情報を図示しない個人情報記憶部に記憶する。
【００２４】
次に、ユーザ特性推定部１０４は、個人情報記憶部に記憶された個人情報の履歴を読出し（Ｓ１０６）、ユーザの行動パターンまたは思考パターンの統計的な傾向を分析してユーザ特性を推定する（Ｓ１０８）。例えば、ユーザ特性推定部１０４は、個人情報記憶部に記憶された位置情報を統計的に分析して「９０％の確率でＡＭ１：００〜ＡＭ５：００の時間帯は田町にいる」といった情報を生成する。一般的に、ユーザは深夜の時間帯には自宅にいると予測できるため、ユーザ特性推定部１０４は、当該情報から「ユーザは田町に居住している」といったユーザ特性を生成する。また別の例として、ユーザ特性推定部１０４は、個人情報記憶部に記憶された番組の視聴履歴を統計的に分析して「日曜の午後８時台には、７０％の確率で龍馬の大河ドラマが視聴されている」といった情報を生成する。ユーザ特性推定部１０４は、これらの視聴履歴からユーザの好きな題材や登場人物、または出演者などのユーザ特性を推定することができる。ここでは、ユーザ特性推定部１０４は、当該情報に基づいて「ユーザは龍馬に興味がある」といったユーザ特性を生成する。他にも、ユーザ特性推定部１０４は、Ｗｅｂブラウザに入力した検索クエリの内容などの視聴履歴以外の情報から、ユーザの興味や関心を分析し、ユーザ特性を推定することができる。なお、ユーザ特性推定部１０４は、あるユーザを「特定のユーザ特性を持つユーザ」としてグループ化する情報（グループ化ルール）を予め定義しておき、当該グループ化ルールと個人情報の履歴を分析して得られる情報とをマッチングするなどして、当該ユーザのユーザ特性を生成してもよい。例えば、ユーザ特性推定部１０４がユーザ特性の１つである「ユーザの居住地」を生成する場合、「９０％以上の確率で、深夜から早朝にかけてＸＸ（地名）に居る」ならば「ユーザはＸＸ（地名）に居住している」といったグループ化ルールを定義しておくことが考えられる。そして、ユーザ特性推定部１０４は、Ｓ１０８で生成したユーザ特性を図示しないユーザ特性記憶部に記憶する。
【００２５】
以上が、情報推薦装置１００がユーザ特性を推定する流れである。
【００２６】
次に、情報推薦装置１００が生成された推薦ルールを外部から受信して記憶する流れについて説明する。図４は、情報推薦装置１００が外部から推薦ルールを受信して記憶する処理の流れを示すシーケンス図である。
【００２７】
まず、推薦ルール生成部２０２は図２に示すような推薦ルールを生成する（Ｓ２０２）。例えば、推薦ルール生成部２０２は、サーバ２００の管理者が入力した、推薦情報の内容と、当該情報の推薦対象であるユーザがどのようなユーザ特性を有するユーザかを示す条件とに基づいて、推薦ルールを生成することができる。そして、推薦ルール生成部２０２は、生成した推薦ルールを情報推薦装置１００へ送信する（Ｓ２０４）。
【００２８】
情報推薦装置１００は、ＬＡＮ（Local Area Network）や無線通信などを用いて受信した推薦ルールを、推薦ルール記憶部１０６に記憶する（Ｓ２０６）。
【００２９】
以上が、情報推薦装置１００が生成された推薦ルールを外部から受信して記憶する流れである。
【００３０】
次に、情報推薦装置１００がユーザに情報を推薦する流れを説明する。図５は、情報推薦装置１００がユーザに情報を推薦する処理の流れを示すシーケンス図である。
【００３１】
まず、個人情報生成部１０２が、ユーザの個人情報をリアルタイムに生成して推薦情報提示部１０８へ送信する（Ｓ３０２）。なお、個人情報を生成する流れはＳ１０２〜Ｓ１０４と同様であるため省略する。
【００３２】
推薦情報提示部１０８は、Ｓ３０２でユーザの現在の個人情報を受信すると、ユーザ特性記憶部（不図示）に保存されているユーザ特性を読み出す（Ｓ３０４）。さらに、推薦情報提示部１０８は、推薦ルール記憶部１０６に記憶されている少なくとも１つの推薦ルールを読み出す（Ｓ３０６）。そして、推薦情報提示部１０８は、これらの情報に基づいて推薦情報を決定する推薦情報生成処理を実行する（Ｓ３０８）。なお、推薦情報生成処理については後述する。推薦情報提示部１０８は、Ｓ３０８で生成した推薦情報を、情報推薦装置１００のディスプレイなどに表示する（Ｓ３１０）。
【００３３】
図６は、推薦情報生成処理の流れを示すフローチャートである。
【００３４】
まず、推薦情報提示部１０８は、Ｓ３０６で取得した推薦ルール群のうちの１つを読み込む（Ｓ４０２）。そして、推薦情報提示部１０８は、Ｓ３０２で取得したユーザの現在の個人情報とＳ３０４で取得したユーザ特性とを組み合わせた情報が、Ｓ４０２で読み込んだ推薦ルールの条件と一致するか否か判定する（Ｓ４０４）。Ｓ４０４の判定で推薦ルールの条件と一致しなかった場合（Ｓ４０４のＮＯ）、推薦ルール記憶部１０６から取得した全ての推薦ルールとの比較が済んだか否かを判定する（Ｓ４０６）。全ての推薦ルールとの比較が済んでいない場合（Ｓ４０６のＮＯ）、推薦情報提示部１０８は次の推薦ルールを読み込んで判定処理を繰り返す。一方、全ての推薦ルールを確認した場合（Ｓ４０６のＹＥＳ）、現時点でユーザに推薦する情報はないと判断し、処理を終了する。
【００３５】
Ｓ４０４の判定において推薦ルールの条件と一致した場合（Ｓ４０４のＹＥＳ）、推薦情報提示部１０８は、推薦ルールの推薦アクションに設定された情報に従って推薦情報を生成する（Ｓ４０８）。
【００３６】
ここで、情報推薦装置１００がユーザに情報を推薦する具体例について説明する。例えば、推薦情報提示部１０８が、Ｓ３０２でユーザの現在の個人情報として「現在ユーザは銀座にいる」旨の情報を取得し、Ｓ３０４でユーザ特性の中から「ユーザは龍馬に興味がある」旨の情報を取得したとする。さらに、Ｓ３０６で推薦ルール記憶部１０６から取得した推薦ルールが図２に示すとおりであったとする。この場合、Ｓ３０２およびＳ３０４で取得した個人情報とユーザ特性とを合わせて得られる情報は、図２のルールＮｏ２の「坂本龍馬に関心があるユーザが銀座にいる」という条件と一致する。従って、推薦情報提示部１０８は、ルールＮｏ２に定義された「高知のアンテナショップへ訪問することを推薦する」というルールに従って「ユーザ様がお好きな龍馬関連グッズ・情報が、同じ銀座にある高知のアンテナショップに豊富に用意されています。」などの推薦情報を生成する。ここで、推薦情報提示部１０８が生成する推薦情報は、推薦ルールに紐付けて予め設定されていてもよいし、予め推薦ルールに設定された推薦情報のキーワードに基づき、インターネットなどから取得されるようにしてもよい。このキーワードは、例えば、推薦ルールの条件に含まれる人物名、地名、商品名などの名詞とすることができる。なお、推薦情報のキーワードを推薦ルールに予め設定することにより、推薦情報提示部１０８は推薦情報に関連する付加情報をさらに取得することができる。例えば、推薦情報提示部１０８は、目的地へのルートや商品情報を紹介するホームページのＵＲＬなどを、推薦情報に関連する付加情報として取得することができる。そして、推薦情報提示部１０８は、情報推薦装置１００のディスプレイなどの表示部に、生成した推薦情報を表示する（Ｓ３１０）。
【００３７】
以上が、情報推薦装置１００がユーザに情報を推薦する流れである。
【００３８】
以上、本実施形態では、情報推薦装置１００上でのみ個人情報を扱うため、推薦情報の提供を受けるユーザのプライバシーが保護される。かつ、情報推薦装置１００が推薦ルールを保持することにより、サーバ２００から配信される情報に限らず、様々な情報を取得してユーザに推薦することが可能となる。
【００３９】
また、本実施形態によれば、個人情報やユーザ特性といった推薦情報を決定するために必要な情報を、情報推薦装置１００からサーバ２００へリアルタイムに送信する必要がなくなり、通信動作の遅れを軽減することができる。さらに、情報推薦装置１００は、推薦ルールを推薦ルール記憶部１０６に記憶しているため、オフライン状態であってもユーザに情報を推薦することが可能となる。
【００４０】
なお、ユーザ特性推定部１０４は、当該ユーザの動作または操作により取得した情報に付随する情報をさらに用いて、ユーザ特性を推定するようにしてもよい。例えば、取得した情報が番組の視聴履歴であった場合、ユーザ特性推定部１０４は、当該番組の視聴時刻とチャンネル識別子、あるいはそれらを放映データベースと突き合わせて取得できる番組のジャンル、出演者、地名、タイトルなどを付随する情報として利用できる。また、取得した情報がインターネットの閲覧履歴であれば、ユーザ特性推定部１０４は、閲覧したホームページのＵＲＬや、ＨＴＭＬのタグなどに基づいて取得したタイトル、またはホームページ上のキーワードなどを付随する情報として利用できる。これらの付随する情報は、個人情報生成部１０２が取得したデータを分析する際に併せて抽出して記憶することができる。これにより、情報推薦装置１００は、ユーザの特性を詳細に把握することができ、当該ユーザにより適した情報を推薦することが可能となる。
【００４１】
（第２の実施形態）
本実施形態は、以下の点を除き、第１の実施形態と同様である。
【００４２】
本実施形態で、情報推薦システム１０は、ユーザ特性推定部１０４と、推薦ルール記憶部１０６と、推薦情報提示部１０８の推薦情報を決定する部分である推薦情報生成部１０８２を、サーバ２００に有する。ただし、ユーザ特性推定部１０４と推薦情報生成部１０８２は、例えばプライベートクラウドなどの、プライバシーが保護されたユーザ専用の領域（以下、プライベート領域３００）に位置する。
【００４３】
推薦情報提示部１０８は、推薦情報生成部１０８２と表示部１０８４とを有する。推薦情報生成部１０８２は、第１の実施形態と同様に推薦情報を生成する。そして、推薦情報生成部１０８２は、生成した推薦情報を表示部１０８４へ送信する。表示部１０８４は、推薦情報生成部１０８２から受信した推薦情報を、情報装置１００のディスプレイなどに表示する。
【００４４】
以上、本実施形態では、情報推薦装置１００の一部の機能を、外部装置のプライベート領域３００に保持する構成を取る。本構成では、情報推薦装置１００とプライベート領域３００とを併せて仮想的に情報推薦装置１００'となる。従って、本構成によれば、プライバシーを保護した情報推薦機能を実現しつつ、情報推薦装置１００の記憶容量や演算能力といったリソースを節約することが可能となる。
【００４５】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。上記実施形態では、説明の便宜上、推薦情報装置１００およびサーバ２００を１つとしたが、各々が複数個存在するような構成を採用することもできる。また、例えば、第２の実施形態において、個人情報生成部１０２もプライベート領域３００に位置し、情報推薦装置１００は表示部１０８４のみを有するような構成を取ることもできる。
【００４６】
なお、上述した実施形態によれば以下の発明が開示されている。
（付記１）
ユーザの動作または操作から得られるデータに基づき、当該ユーザの個人情報を生成する個人情報生成手段と、
前記個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定するユーザ特性推定手段と、
当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する推薦ルール記憶手段と、
当該ユーザの現在の前記個人情報、前記ユーザ特性および前記推薦ルールに基づき、前記推薦情報を取得して当該ユーザに提示する推薦情報提示手段を有する情報推薦装置。
（付記２）
付記１に記載の情報推薦装置において、
前記ユーザ特性推定手段は、
当該ユーザの前記動作または前記操作により選択された情報に付随する情報をさらに用いて、前記ユーザ特性を推定する情報推薦装置。
（付記３）
付記１または２に記載の情報推薦装置において、
前記推薦ルール記憶手段は、
当該情報推薦装置の外部から前記推薦ルールを受信して記憶する情報推薦装置。
（付記４）
少なくとも１つの情報推薦装置と、少なくとも１つのサーバとを備え、
前記情報推薦装置は、
ユーザの動作または操作から得られるデータに基づき、当該ユーザの個人情報を生成する個人情報生成手段と、
前記個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定するユーザ特性推定手段と、
当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する推薦ルール記憶手段と、
当該ユーザの現在の前記個人情報、前記ユーザ特性および前記推薦ルールに基づき、前記推薦情報を取得して当該ユーザに提示する推薦情報提示手段を有し、
前記サーバは、
前記推薦ルールを生成し、前記情報推薦装置に前記推薦ルールを配信する推薦ルール配信手段を有する情報推薦システム。
（付記５）
コンピュータが、
ユーザの動作または操作から得られるデータに基づき、当該ユーザの個人情報を生成し、
前記個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定し、
当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する推薦ルール記憶手段から、前記推薦ルールを読み出し、
当該ユーザの現在の前記個人情報、前記ユーザ特性および前記推薦ルールに基づき、前記推薦情報を取得して当該ユーザに提示する情報推薦方法。
（付記６）
コンピュータを、
ユーザの動作または操作から得られるデータに基づき、当該ユーザの個人情報を生成する個人情報生成手段、
前記個人情報の履歴に基づいて当該ユーザの行動パターンあるいは思考パターンを示すユーザ特性を推定するユーザ特性推定手段、
当該ユーザへの推薦情報を決定する推薦ルールを記憶する推薦ルール記憶手段、
当該ユーザの現在の前記個人情報、前記ユーザ特性および前記推薦ルールに基づき、前記推薦情報を取得して当該ユーザに提示する推薦情報提示手段として機能させるためのプログラム。
（付記７）
付記４に記載の情報推薦システムにおいて、
前記ユーザ特性推定手段は、
当該ユーザの前記動作または前記操作により選択された情報に付随する情報をさらに用いて、前記ユーザ特性を推定する情報推薦システム。
（付記８）
付記４または７に記載の情報推薦システムにおいて、
前記推薦ルール記憶手段は、
前記情報推薦装置の外部から前記推薦ルールを受信して記憶する情報推薦システム。
（付記９）
付記５に記載の情報推薦方法において、
当該ユーザの前記動作または前記操作により選択された情報に付随する情報をさらに用いて、前記ユーザ特性を推定する情報推薦方法。
（付記１０）
付記５または９に記載の情報推薦方法において、
前記推薦ルール記憶手段は、
前記コンピュータの外部から前記推薦ルールを受信して記憶する情報推薦方法。
（付記１１）
付記６に記載のプログラムにおいて、
前記ユーザ特性推定手段を、
当該ユーザの前記動作または前記操作により選択された情報に付随する情報をさらに用いて、前記ユーザ特性を推定する手段としてさらに機能させるためのプログラム。
（付記１２）
付記６または１１に記載のプログラムにおいて、
前記推薦ルール記憶手段を、
前記コンピュータの外部から前記推薦ルールを受信して記憶する手段としてさらに機能させるためのプログラム。
【符号の説明】
【００４７】
１０  情報推薦システム
１００、１００'  情報推薦装置
１０２  個人情報生成部
１０４  ユーザ特性推定部
１０６  推薦ルール記憶部
１０８  推薦情報提示部
１０８２  推薦情報生成部
１０８４  表示部
２００  サーバ
２０２  推薦ルール生成部
３００  プライベート領域
【図１】
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【図２】
2014002441.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2014002441.tif 000007
【図６】
2014002441.tif 000008
【図７】
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