(57)【要約】【課題】情報に対するユーザの選択行動を決定する要因が複数存在する場合でも、要因別に情報に対するユーザの興味の度合い又は影響度を高精度に推定する。【解決手段】影響度スコアを算出する前に、コンテンツリスト分割装置３において、ユーザが目にした情報集合を表す一覧閲覧コンテンツリストと、選択した情報集合を表す詳細閲覧コンテンツリストをそれぞれ、解析対象外の要因を表す概念タグをもとにコンテンツの内容が同じもの同士で分割する。そして、この分割された一覧閲覧コンテンツリストと詳細閲覧コンテンツリストとからなるセットについて、既存の影響度スコア算出方法を用いてスコアを算出し、各セットについて算出されたスコアを統合して解析対象の要因に関する代表のスコアを算出するものである。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに対し、各々が選択に影響を及ぼす複数の要因に対応する複数の付加情報が付加されたコンテンツ情報が複数提示され、この提示されたコンテンツ情報の中から前記ユーザがコンテンツ情報を選択した場合に、このときの前記ユーザの情報選択行動を解析する情報選択行動解析装置であって、
ユーザに提示された複数のコンテンツ情報を表す提示リストと、前記提示された複数のコンテンツ情報の中から前記ユーザが選択したコンテンツ情報を表す選択済リストをそれぞれ取得する手段と、
前記取得された提示リスト及び選択済リストを、解析対象の要因以外の要因に対応する情報をもとに、当該要因の内容が同一のもの同士が共通のグループとなるようにそれぞれ分割する手段と、
前記分割された提示リストの各グループと選択済リストの各グループのうち、要因の内容が同一のグループのセットについて、当該セットに含まれるコンテンツ情報に対する前記ユーザの興味の度合い又は影響度を表すスコアを算出し、各セットについて算出されたスコアを統合して解析対象の要因に関する代表のスコアを算出する手段と
を具備することを特徴とする情報選択行動解析装置。
【請求項２】
前記分割する手段は、前記取得された提示リスト及び選択済リストを、当該リストに含まれるコンテンツ情報に付加されている付加情報のうち、解析対象の要因以外の要因に対応する付加情報をもとに、当該付加情報の内容が同一のもの同士が共通のグループとなるようにそれぞれ分割することを特徴とする請求項１記載の情報選択行動解析装置。
【請求項３】
前記分割する手段は、解析対象の要因以外の要因に対応する付加情報について、予め記憶された、階層構造を持つ概念体系又は人間体系を参照して、当該付加情報の上位階層の情報を取得し、この取得された上位階層の情報が同一のものについては関連性があるとみなして、関連性のあるもの同士が共通のグループとなるようにそれぞれ分割することを特徴とする請求項１記載の情報選択行動解析装置。
【請求項４】
前記分割する手段は、過去の各コンテンツ情報に付与されたそれぞれの付与情報に対するユーザの興味の度合い又は他者からの影響度を表す既知のスコアを予め記憶しておき、この記憶された既知のスコアのうち解析対象の要因以外の要因に対応する付加情報すべてに関する既知のスコアを取得し、スコアに関して予め定めた基準をもとに、前記取得した既知のスコアについて基準を満たす付加情報を要因が同一であるとみなし、当該要因が同一のもの同士が共通のグループとなるように、新規に取得された提示リスト及び選択済リストをそれぞれ分割することを特徴とする請求項１記載の情報選択行動解析装置。
【請求項５】
ユーザに対し、各々が選択に影響を及ぼす複数の要因に対応する付加情報が付加された複数のコンテンツ情報が提示され、この提示されたコンテンツ情報の中から前記ユーザがコンテンツ情報を選択した場合に、このときの前記ユーザの情報選択行動を解析する装置が実行する情報選択行動解析方法であって、
ユーザに提示された複数のコンテンツ情報を表す提示リストと、前記提示された複数のコンテンツ情報の中から前記ユーザが選択したコンテンツ情報を表す選択済リストをそれぞれ取得する過程と、
前記取得された提示リスト及び選択済リストを、解析対象の要因以外の要因に対応する情報をもとに、当該要因の内容が同一のもの同士が共通のグループとなるようにそれぞれ分割する過程と、
前記分割された提示リストの各グループと選択済リストの各グループのうち、要因の内容が同一のグループのセットについて、当該セットに含まれるコンテンツ情報に対する前記ユーザの興味の度合い又は影響度を表すスコアを算出し、各セットについて算出されたスコアを統合して解析対象の要因に関する代表のスコアを算出する過程と
を具備することを特徴とする情報選択行動解析方法。
【請求項６】
請求項１乃至４のいずれかに記載の情報選択行動解析装置が具備する各手段が実行する処理を、前記情報選択行動解析装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ユーザが提示された情報の中からいくつかの情報を選択した場合に、その選択傾向を推定する情報選択行動解析装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、パーソナル・コンピュータやスマートフォン、タブレット型端末等の端末を用いて、Ｗｅｂ上に掲載された情報を閲覧することが頻繁に行われるようになっており、その情報閲覧履歴を利用してユーザに対し適切なコンテンツを推薦する技術が種々研究されている。例えば、推薦対象のコンテンツがニュースであれば、ユーザの情報閲覧履歴をもとに当該ユーザに適したニュースを選択或いは順番に並び替えて提示するニュース推薦サービスがある。
【０００３】
この種のサービスを実現するため、情報閲覧履歴からユーザの興味や他者からの影響を推定し、推定結果を基に、該当ユーザに推薦すべき情報を見つけ出す方法がある。その方法として、適合性フィードバックと統計的仮説検定を利用してニュースを推薦する手法（例えば非特許文献１を参照）や、ユーザの興味と情報発信者からの影響度を融合させたレコメンド方法（例えば非特許文献２を参照）が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】藤田将成、「適合性フィードバックと統計的仮説検定を利用したニュース推薦手法の提案」、第二種研究会資料、WI2-2012-19，pp.53-58，2012
【非特許文献２】佐藤妙  外、「ユーザの興味と情報発信者からの影響度を融合したレコメンド方法の提案」、信学技報、Vol.111, no.470, LOIS2011-114, pp.73-78, 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、ユーザに提示される一つひとつの情報について、ユーザの選択行動を決定する複数の要因に関する情報、例えばユーザの興味に関する情報や、ユーザの選択に影響を及ぼす、他者からの推薦情報が含まれる場合、非特許文献１及び非特許文献２に記載された方法では、どの要因によってユーザの選択行動が生じたかを区別することができない。このため、情報に対するユーザの興味の度合い又は他者からの影響度を高精度に算出することが困難だった。
【０００６】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、情報に対するユーザの選択行動を決定する要因が複数存在する場合でも、要因別に情報に対するユーザの興味又は他者からの影響を高精度に推定できるようにした情報選択行動解析装置、方法及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】
【０００７】
上記目的を達成するためにこの発明の一つの観点は、ユーザに対し、各々が選択に影響を及ぼす複数の要因に対応する複数の付加情報が付加されたコンテンツ情報が複数提示され、この提示されたコンテンツ情報の中から上記ユーザがコンテンツ情報を選択した場合に、このときの上記ユーザの情報選択行動を解析する情報選択行動解析装置において、先ず上記ユーザに提示された複数のコンテンツ情報を表す提示リストと、上記提示された複数のコンテンツ情報の中から上記ユーザが選択したコンテンツ情報を表す選択済リストをそれぞれ取得する。そして、この取得された提示リスト及び選択済リストを、解析対象の要因以外の要因に対応する付加情報をもとに、当該要因の内容が同一のもの同士が共通のグループとなるようにそれぞれ分割し、この分割された提示リストの各グループと選択済リストの各グループのうち、要因の内容が同一のグループのセットについて、当該セットに含まれるコンテンツ情報に対する上記ユーザの興味の度合い又は影響度を表すスコアを算出し、各セットについて算出されたスコアを統合して解析対象の要因に関する代表のスコアを算出するようにしたものである。
【０００８】
また、この発明の一つの観点は以下のような態様を備えることを特徴とする。  
第１の態様は、上記各リストを分割する際に、上記取得された提示リスト及び選択済リストを、当該リストに含まれるコンテンツ情報に付加されている付加情報のうち、解析対象の要因以外の要因に対応する付加情報をもとに、当該付加情報の内容が同一のもの同士が共通のグループとなるようにそれぞれ分割するようにしたものである。
【０００９】
第２の態様は、上記各リストを分割する際に、解析対象の要因以外の要因に対応する付加情報について、あらかじめ記憶された、階層構造を持つ概念体系又は人間体系を参照し、当該付加情報の上位階層の情報を取得し、上位階層の情報が同一のものについては関連性があるとみなし、関連性のあるもの同士が共通のグループとなるようにそれぞれ分割するようにしたものである。言い換えると、関連性のある情報については、当該ユーザの選択要因が同一であるとみなして、要因が同一のもの同士が共通グループとなるようにそれぞれ分割するようにしたものである。
【００１０】
第３の態様は、上記各リストを分割する際に、過去の各コンテンツ情報に付与されたそれぞれの付与情報に対するユーザの興味の度合い又は他者からの影響度を表す既知のスコアを予め記憶しておき、上記記憶された既知のスコアのうち解析対象の要因以外の要因に対応する付加情報すべてに関する既知のスコアを取得し、スコアに関して予め定めた基準をもとに、上記取得した既知のスコアについて基準を満たす付加情報を要因が同一であるとみなし、当該要因が同一のもの同士が共通のグループとなるように、新規に取得された提示リスト及び選択済リストをそれぞれ分割するようにしたものである。
【発明の効果】
【００１１】
この発明の１つの観点によれば、提示リスト及び選択済リストが、解析対象の要因以外の要因に対応する付加情報をもとに当該解析対象の要因以外の要因の内容が同一のもの同士が共通のグループとなるようにそれぞれ分割され、分割された提示リストの各グループと選択済リストの各グループのうち、要因の内容が同一のグループのセットについてユーザの興味の度合い又は影響度を表すスコアが算出される。このため、ユーザの選択行動に影響を与える複数の要因のうち、解析対象以外の要因による影響が排除された状態で、上記解析対象の要因に対応するスコアを算出することができるようになり、これによりコンテンツ情報の選択行動に関するユーザの興味の度合い又は他者からの影響度を高精度に算出することが可能となる。
【００１２】
第１の態様によれば、取得された提示リスト及び選択済リストが、当該リストに含まれるコンテンツ情報に付加されている付加情報をもとにそれぞれ分割される。このため、分割のための参照情報を事前に作成し記憶しておく必要がない。
【００１３】
第２の態様によれば、取得された提示リスト及び選択済リストが、解析対象の要因以外の要因に対応する付加情報について、事前に記憶しておいた概念体系又は人間体系をもとに、関連のあるものを検出し、関連のあるもの同士を共通グループになるようにそれぞれ分割される。このため、付与情報のみでそれぞれ分割を実施するよりも、より抽象的な基準により、要因を排除できる。
【００１４】
第３の態様によれば、取得された提示リスト及び選択済リストが、過去にユーザに提示されたコンテンツ情報の付与情報に関して算出され記憶されているユーザの興味の度合い又は他者からの影響度を表す既知のスコアを用いて、事前に定めた基準をもとにそれぞれ分割される。このため、解析対象の要因以外の要因を排除するにあたり、前記解析対象の要因以外の要因について、事前に規定することができるため、付与情報のみでそれぞれ分割を実施する場合と比較し、要因分離のための基準を明確に指定して、要因を排除できる。
【００１５】
すなわちこの発明によれば、情報に対するユーザの選択行動を決定する要因が複数存在する場合でも、要因別に情報に対するユーザの興味の度合い又は影響度を高精度に推定できるようにした情報選択行動解析装置、方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】ユーザに提示される情報のリストの一例を示す図。
【図２】ユーザが目にした情報のリストと当該リストからユーザが選んだ情報のリストの一例を示す図。
【図３】この発明の原理を示す処理手順と処理内容を示す図。
【図４】この発明の第１乃至第４の実施形態に係る情報選択行動解析装置を含むシステムの全体構成を示すブロック図。
【図５】図４に示したシステムにおける各装置の機能構成を示すブロック図。
【図６】図５に示したシステムにおいてコンテンツリスト分割装置が取得した一覧閲覧コンテンツリストと詳細閲覧コンテンツリストの一例を示す図。
【図７】図５に示したコンテンツリスト分割装置による一覧閲覧コンテンツリストの分割例を示す図。
【図８】図５に示したコンテンツリスト分割装置による詳細閲覧コンテンツリストの分割例を示す図。
【図９】図５に示した単独要因分析装置による影響度スコアの計算結果の一例を示す図。
【図１０】図５に示した単独要因分析装置による推薦者別の影響度スコア及び代表影響度スコアの計算結果の一例を示す図。
【図１１】影響度スコアの計算式の一例を示す図。
【図１２】代表スコアの計算処理を説明するための図。
【図１３】この発明の第２の実施形態に係る情報選択行動解析装置によるコンテンツリスト分割処理に用いる概念体系を示す図。
【図１４】図１３に示した概念体系に基づくコンテンツリストの分割例を示す図。
【図１５】この発明の第２の実施形態に係る情報選択行動解析装置によるコンテンツリスト分割処理に用いるユーザの人間体系を示す図。
【図１６】この発明の第３の実施形態に係る情報選択行動解析装置によるコンテンツリスト分割処理に用いる興味スコアの一例を示す図。
【図１７】図１６に示した興味スコアを利用したコンテンツリストの分割例を示す図。
【図１８】この発明の第４の実施形態に係る情報選択行動解析装置によるコンテンツリスト分割処理で用いられる一覧閲覧コンテンツリストの一例を示す図。
【図１９】図１８に示した一覧閲覧コンテンツリストの分割結果の一例を示す図。
【図２０】図１８に示した一覧閲覧コンテンツリストの分割結果の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
［原理］
Ｗｅｂやアプリケーションなどによりユーザに提示される情報には、ユーザの興味に関するコンテンツの内容情報と他者からの影響に関する他者からの推薦情報といった、ユーザの選択行動に関わる情報が複数含まれる。すなわち、提示された情報には、ユーザの選択行動に影響を与える要因に関する情報が複数存在する。
【００１８】
例えば、図１に示すような情報１〜６がユーザに提示された場合、コンテンツの内容を表す情報により興味が生じて当該情報を選択することもあれば、他者からの推薦情報の影響を受けて当該情報を選択することもある。なお、ユーザに提示される情報に付随する情報発信日時や、ユーザに提示された時の天候情報なども、ユーザの選択行動に影響を与える要因となる。また、図１の内容情報については、ユーザに提示される内容情報は単語のみではなく、タイトルや文章の一部が表記されたものがユーザに提示され、システム内で情報の内容を示す単語を付加情報として持っていても良い。
【００１９】
ところが、このようにユーザに提示される一つひとつの情報について、複数の選択要因に関わる情報が含まれている場合、既存の方法（例えば非特許文献１及び非特許文献２）をそのまま適用したのでは、どの要因によってユーザの選択行動が生じたかを区別することができない。この点を図２を用いて具体的に説明する。
【００２０】
すなわち、いま例えばユーザＡさんが、図２（ａ）に示す情報群（「目にしたリスト」）を目にしたとする。なお、ユーザが目にしたリストに含まれる一つひとつの情報は、コンテンツの内容情報（以後概念タグと呼ぶ）と、誰が推薦したかを表す情報（以後オススメタグと呼ぶ）を含むものとする。オススメタグについては、情報によって付加される場合と付加されない場合がある。概念タグはユーザの興味に基づく選択に関連し、オススメタグはユーザの他者からの影響に基づく選択に関連するものとする。目にしたリストとは、ユーザへの表示内容として、例えば主にコンテンツタイトルやアイテムの名前などが表示されたリストであり、ユーザはこのコンテンツタイトルやアイテムをもとに当該コンテンツに対し興味を持った場合に当該情報を選択する。この例では、ユーザＡさんが、目にしたリストの中から選択した情報群のリストを、「選んだリスト」として、図２（ｂ）に示す。
【００２１】
図２（ａ），（ｂ）の各リストについて、非特許文献１及び非特許文献２に記載された既存の方法をそのまま適用して各タグに関する興味スコア及び影響度スコアを算出すると、  
「スマフォ」に関する興味スコア：１．９８
「野球」に関する興味スコア：  −０．４３
「Ｂさん」に関する影響度スコア：０．９７
「Ｃさん」に関する影響度スコア：０．４３
という結果が得られる。
【００２２】
ここで、スコアの値が正の場合には、興味がある（好き）或いは他者からの影響を受けていると解釈でき、その値が大きくなるほど興味又は影響の程度が大きくなると解釈できる。逆に、スコアの値が負の場合には、避けている（嫌い）或いは他者からの推薦を避けていると解釈でき、その値が負の方向に大きくなるほど避ける傾向が強くなると解釈できる。
【００２３】
このように非特許文献１及び非特許文献２に記載された既存の方法をそのまま適用した場合には、各タグについてそれぞれ個別にスコアが算出されるため、１つの情報に概念タグとオススメタグが同時に付加されている場合でも、同時に付加されたことが考慮されずにスコアが算出される。
【００２４】
すなわち、概念タグとオススメタグが同時に付加された場合に、そのアイテムをユーザＡさんが選択をした理由が、「ユーザＡさんが概念タグ（情報の内容）に興味があって選択した」のか、「ユーザＡさんがオススメタグ（他者からの推薦情報）に影響を受けて選択した」のか判別することができない。
【００２５】
例えば、タグとして「スマフォ」（概念タグ）、「Ｂさん」（オススメタグ）が同時に付加されている場合に、それぞれのタグについてユーザＡさんが選択したときの珍しさの程度によってスコアが算出されるため、「スマフォ」に対する興味スコアは高く、また「Ｂさん」に関する影響度スコアも高くなる。この例では、もし仮にユーザＡさんはユーザＢさんからの影響を受けないが、スマフォに興味があった場合、「Ｂさん」に関する影響度スコアにユーザＡさんの「スマフォ」に関する興味が混入していると言える。
【００２６】
すなわち、「自分の興味に合致したから選択をした」という事象と、「他者から影響を受けて選択をした」という事象とを判別することができず、「Ｂさん」に関する影響度スコアにはノイズが含まれていることになり、これでは影響度スコアを高精度に求めることができない。
【００２７】
そこで、この発明では以下のような工夫を行っている。  
すなわち、図３に示すように先ず第１段階Ｓ１において、ユーザが目にした情報のリスト（目にしたリスト）と、そこから選択された情報のリスト（選んだリスト）をそれぞれ取得し、この取得した２つのリストを解析対象以外の要因に関するタグ情報を利用して分割する。要因とは、先に述べたように「興味によるもの」、「他者からの影響によるもの」などである。例えば、解析対象が「他者からの影響」である場合には、その他の要因（この例では興味）に関するタグ、すなわち図２に示した概念タグを用いて上記２つのリストをそれぞれ分割する。解析対象以外の要因（この例では興味）に関するタグで分割された２つのリストは、ユーザの解析対象以外の要因（この例では興味）による選択傾向の変化を排除したものとなる。
【００２８】
次に第２段階Ｓ２において、分割された２つのリスト（分割された目にしたリスト（「目にしたリスト（分割）」）、分割された選んだリスト（「選んだリスト（分割）」））について、非特許文献１（興味スコア算出方法）や非特許文献２（影響度スコア算出方法）に記載された方法を用いて、分割されたリストのグループごとに、つまり同じ概念タグで分割された、目にしたリストのグループと選んだリストのグループの各セットについてそれぞれスコアを算出する。最後に第３段階Ｓ３において、上記セットごとに算出された解析対象の各スコアを例えばstouffer's methodによって統合し、代表の解析対象のスコアを算出する。
【００２９】
以上のように、興味スコア又は影響度スコアを算出する前に、ユーザが目にしたリスト及び選択したリストをそれぞれ、解析対象の要因以外の要因を表す情報、例えば概念タグ又はオススメタグをもとに、同一の情報内容又は同一の推薦者ごとに複数のグループに分割する。そして、この目にしたリスト（分割）のグループと選んだリスト（分割）のグループの各セットについてそれぞれ既存の興味スコア算出方法又は影響度スコア算出方法を用いてスコアを算出することで、解析対象の要因によるユーザの選択傾向を示すスコアを他の要因の影響を受けることなく算出することが可能となる。
【００３０】
［第１の実施形態］
（構成）
図４は、この発明の第１乃至第４の実施形態に係る情報選択行動解析装置を含むシステムの全体構成を示すブロック図である。  
このシステムは、コンテンツデータベース（コンテンツＤＢ）７を有するコンテンツサーバ２を備えている。このコンテンツサーバ２と、ユーザが使用するクライアント端末１及びサービス運用者が使用する端末８との間では、ネットワーク９を介してデータ通信が可能となっている。
【００３１】
またこのシステムは、コンテンツリスト分割装置３及び単独要因分析装置４を備えている。これらのコンテンツリスト分割装置３及び単独要因分析装置４は情報選択行動解析装置を構成する。コンテンツリスト分割装置３には、概念体系データベース（概念体系ＤＢ）５及びスコアデータベース（スコアＤＢ）６が接続される。なお、概念体系データベース（概念体系ＤＢ）５及びスコアデータベース（スコアＤＢ）６は接続されない場合もある。
【００３２】
図５は、上記クライアント端末１、コンテンツサーバ２、コンテンツリスト分割装置３及び単独要因分析装置４のこの発明に係る部位の機能構成を示すブロック図である。  
クライアント端末１は、コンテンツ要求送信部１１と、コンテンツ提示部１２と、履歴収集部１３と、履歴情報送信部１４を有する。
【００３３】
コンテンツ要求送信部１１は、ユーザによるコンテンツの提示要求操作に応じて、コンテンツサーバ２に対しコンテンツ提示要求を送信する。コンテンツ提示部１２は、上記コンテンツ提示要求に対しコンテンツサーバ２から送られたコンテンツ情報（コンテンツ（コンテンツID等を含む）と当該コンテンツに付加されたタグ情報）を受信してディスプレイに表示させる。
【００３４】
履歴収集部１３は、上記コンテンツ提示部１２から、ユーザがコンテンツを目にしたかどうかと、目にしたコンテンツについて選択したかどうかを表す履歴情報を取得し、この取得した履歴情報をもとにユーザが目にしたコンテンツリストと、ユーザが選んだコンテンツリストを生成する。これらのリストはそれぞれ一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストと呼称される。履歴情報送信部１４は、上記履歴収集部１３により生成された一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを、ネットワーク９を介してコンテンツサーバ２へ送信する。
【００３５】
コンテンツサーバ２は、コンテンツ要求受信部２１と、コンテンツ送信処理部２２と、履歴情報転送部２３を有する。コンテンツ要求受信部２１は、上記クライアント端末１から送信されたコンテンツ提示要求をネットワーク９を介して受信する。コンテンツ送信処理部２２は、上記コンテンツ要求受信部２１により受信されたコンテンツ提示要求に応じて、コンテンツＤＢ７から該当するコンテンツ（コンテンツID等を含む）と当該コンテンツに付加されたタグを取得し、この取得したコンテンツと当該コンテンツに付加されたタグ情報を要求元のクライアント端末１へ送信する。履歴情報転送部２３は、上記クライアント端末１から送信された一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストをネットワーク９を介して受信し、この受信した一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストをコンテンツリスト分割装置３へ送信する。
【００３６】
コンテンツリスト分割装置３はＣＰＵ（Central Processing Unit）を備え、履歴情報受信部３１と、解析対象受信部３２と、コンテンツリスト分割部３３と、分割済コンテンツリスト送信部３４を有する。これらの機能部は何れも図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００３７】
履歴情報受信部３１は、上記コンテンツサーバ２から転送された一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを、ネットワーク９を介して受信する。解析対象受信部３２は、サービス運用者の操作によりサービス運用者端末８において入力された解析対象とする要因を表す情報を、サービス運用者端末８からネットワーク９を介して受信する。
【００３８】
コンテンツリスト分割部３３は、上記解析対象受信部３２により受信された解析対象とする要因を表す情報をもとに、解析対象とする要因以外の要因を特定する。そして、この特定した解析対象とする要因以外の要因に基づいて、上記履歴情報受信部３１により受信された一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストをそれぞれタグの内容が同一のものが共通のグループとなるように分割する。分割済コンテンツリスト送信部３４は、上記コンテンツリスト分割部３３により分割された一覧閲覧コンテンツリストのグループ及び詳細閲覧コンテンツリストのグループを、単独要因分析装置４へ送信する。
【００３９】
単独要因分析装置４もＣＰＵを備え、分割済コンテンツリスト受信部４１と、解析対象スコア算出部４２と、代表スコア算出部４３と、解析対象スコアＤＢ４４を有する。これらの機能部は何れも、図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００４０】
分割済コンテンツリスト受信部４１は、上記分割済コンテンツリスト送信部３４から送信された分割済の一覧閲覧コンテンツリストのグループ及び分割済の詳細閲覧コンテンツリストのグループを、ネットワーク９を介して受信する。
【００４１】
解析対象スコア算出部４２は、上記受信された分割済の一覧閲覧コンテンツリストのグループと、分割済の詳細閲覧コンテンツリストのグループのうち要因の内容が同一の各セットについて、それぞれ興味又は影響度のスコアを算出する。
【００４２】
代表スコア算出部４３は、解析対象スコア算出部４２により各セットについて算出された興味又は影響度のスコアをもとに、stouffer's methodを用いて代表スコアを算出する。代表スコアは、各セットについて算出された興味又は影響度のスコアを統合したものである。
【００４３】
概念体系ＤＢ５には、階層構造を持つ概念体系又は人間体系が事前に記憶されている。この概念体系又は人間体系は、コンテンツリスト分割装置３が概念タグあるいはオススメタグを直接用いて一覧閲覧コンテンリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを分割する場合よりも、より抽象的な基準により、要因を排除する（リストを分割する）ための参照情報の一つとして使用される。この概念体系又は人間体系を用いたコンテンツリストの分割処理は、第２の実施形態において説明する。
【００４４】
スコアＤＢ６には、ユーザごとに各概念タグに対する既知の興味スコア又は影響度スコアが事前に記憶されている。この既知の興味スコア又は影響度スコアは、概念タグあるいはオススメタグを直接用いて一覧閲覧コンテンリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを分割する場合よりも、要因分離のための基準を明確に指定して、要因を排除する（リストを分割する）ための一つとして使用される。この既知の興味スコア又は影響度スコアを用いたコンテンツリストの分割処理は、第３の実施形態において説明する。
【００４５】
（動作）
（１）解析条件の事前設定
コンテンツＤＢ７には、事前に、ユーザに提示することが可能な複数のコンテンツ（コンテンツID等を含む）と、当該各コンテンツにそれぞれ付加されているタグが互いに関連付けられて保存されている。タグとしては、例えばコンテンツの内容を示す「概念タグ」や推薦者を識別するための「オススメタグ」があるが、他に発信時刻タグ、場所タグ、天候タグを使用することも可能である。
【００４６】
サービス運用者は、事前に、解析対象とする要因、つまりどの要因を分析したいのかを１つ決め、この解析対象とする要因の識別情報をサービス運用者端末８において入力する。そうすると、この入力された解析対象とする要因の識別情報を含む登録要求が、サービス運用者端末８からコンテンツリスト分割装置３に送られ、解析対象受信部３２で受信され保存される。要因として、例えば「興味によるもの」と「他者からの影響によるもの」がある。ここでは、解析対象として上記２つの要因のうち「他者からの影響によるもの」が登録されたとして説明を行う。
【００４７】
（２）閲覧コンテンツリストの取得
クライアント端末１において、ユーザＡがコンテンツの提示を要求するための操作を行うと、コンテンツ要求送信部１１からコンテンツサーバ２に対しコンテンツ提示要求が送信される。コンテンツサーバ２では、コンテンツ要求受信部２１により上記コンテンツ提示要求が受信されると、コンテンツ送信処理部２２の制御の下で、該当するコンテンツ（コンテンツID等を含む）と当該コンテンツに付加されたタグがコンテンツＤＢ７から読み出され、この読み出されたコンテンツとタグが要求元のクライアント端末１へ送信される。クライアント端末１では、上記コンテンツサーバ２から送られたコンテンツ（コンテンツID等を含む）とタグが受信されると、コンテンツ提示部１２の制御の下、当該受信されたコンテンツの中の、一覧コンテンツリストとしてユーザに表示すべき情報、例えば主にコンテンツタイトルやアイテムの名前などが図示しないディスプレイに表示される。
【００４８】
この状態で、ユーザＡが内容に興味を持ったコンテンツを選択するか、或いはオススメタグにより他者から奨められたコンテンツを選択すると、コンテンツの詳細閲覧要求がクライアント端末１からコンテンツサーバ２へ送られる。コンテンツサーバ２では、上記詳細閲覧要求が受信されると、該当するコンテンツの詳細情報がコンテンツＤＢ７から読み出され、この読み出されたコンテンツの詳細情報が要求元のクライアント端末１へ送信される。クライアント端末１では、上記コンテンツサーバ２からコンテンツの詳細情報が送られると、このコンテンツ詳細情報がディスプレイに表示される。  
以後同様に、ユーザＡによりコンテンツの提示要求操作及び選択操作が行われるごとに、上記コンテンツとタグの表示処理及びコンテンツ詳細情報の表示処理が繰り返し行われる。
【００４９】
またクライアント端末１の履歴収集部１３では、例えば一定時間ごとに、当該一定時間に保存されたコンテンツの閲覧履歴をもとに、ユーザＡが目にしたコンテンツの一覧リスト（一覧閲覧コンテンツリスト）と、目にしたコンテンツのうち選択したコンテンツのリスト（詳細閲覧コンテンツリスト）が生成される。そして、この生成された一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストは、履歴情報送信部１４によりコンテンツサーバ２へ送信される。図６（ａ），（ｂ）はそれぞれ上記生成された一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストの一例を示すもので、「スマフォ」、「化粧品」、「野球」…は概念タグを、また吹き出しにより示した「Ｂさん」、「Ｃさん」はオススメタグをそれぞれ表している。
【００５０】
上記クライアント端末１から送信された一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストは、コンテンツサーバ２の履歴情報伝送部２３で一旦受信され、この履歴情報伝送部２３によりコンテンツリスト分割装置３へ転送される。コンテンツリスト分割装置３では、上記コンテンツサーバ２から一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストが転送されると、これらのリストは履歴情報受信部３１により受信され図示しないメモリに保存される。
【００５１】
なお、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストの生成および転送にあたっては、タグ情報を転送せずにコンテンツＩＤのみを用いるようにしてもよい。すなわち、コンテンツ送信処理部２２がコンテンツに付加されたタグを送信する代わりにコンテンツＩＤを送信し、クライアント端末１が履歴収集部１３によりコンテンツＩＤにより表される一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを生成し、この生成された各リストを履歴情報送信部１４からコンテンツサーバ２へ送信する。コンテンツサーバ２は、履歴情報転送部２３の制御の下、上記受信された各リストに含まれるコンテンツＩＤをもとに、該当するコンテンツに付加されたタグをコンテンツＤＢ７から読み出し、この読み出されたタグを上記各リストに付加してコンテンツリスト分割装置３へ送信する。図５では、このときの処理動作を破線により示している。
【００５２】
（３）コンテンツリストの分割
上記一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストが受信されると、コンテンツリスト分割装置３では以下のようにコンテンツリストの分割処理が実行される。すなわち、コンテンツリスト分割部３３の制御の下で、先ず上記履歴情報受信部３１から一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストが読み出され、さらに解析対象受信部３２から解析対象の要因を表す情報が読み出される。次に、上記読み出された解析対象の要因を表す情報をもとに解析対象外の要因が特定され、この特定された解析対象外の要因に基づいて、上記一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストがそれぞれコンテンツの内容が同じもの同士に分割される。
【００５３】
例えば、いま解析対象の要因が「他者からの影響によるもの」だったとすると、当該要因以外の要因は「興味によるもの」となる。このため、ユーザの興味による選択行動に関連する概念タグをもとに、その内容が同一のものが共通のグループになるように、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストがそれぞれ分割される。
【００５４】
例えば、一覧閲覧コンテンツリストが図６（ａ）に示したものであれば、図７（ａ１），（ａ２），（ａ３），（ａ４）に示すようにそれぞれ「スマフォ」、「化粧品」、「野球」及び「ゴルフ」の各グループに分割される。また、詳細閲覧コンテンツリストが図６（ｂ）に示すものであれば、図８（ｂ１），（ｂ３）にそれぞれ示すように「スマフォ」と「野球」のグループに分割される。なお、このとき図６（ｂ）に示した詳細閲覧コンテンツリストには「化粧品」及び「ゴルフ」は含まれていないので、この「化粧品」、「ゴルフ」に対応するグループは図８（ｂ２），（ｂ４）に示すように該当コンテンツ無しとなる。なお、上記複数のグループに分割された一覧閲覧コンテンツリストを、以後分割一覧閲覧コンテンツリストと呼び、また上記複数のグループに分割された詳細閲覧コンテンツリストを、以後分割詳細閲覧コンテンツリストと呼ぶ。
【００５５】
次に、上記分割処理により得られた分割一覧閲覧コンテンツリスト及び分割詳細閲覧コンテンツリストのうち、該当コンテンツが両方とも存在する分割一覧閲覧コンテンツリストと分割詳細閲覧コンテンツリストとからなるセットが生成され、この生成されたリストのセットが分割済コンテンツリスト送信部３４から単独要因分析装置４へ送信される。
【００５６】
図７及び図８を例にとると、図７（ａ１）に示した分割一覧閲覧コンテンツリストと図８（ｂ１）に示した分割詳細閲覧コンテンツリストとからなるセットと、図７（ａ３）に示した分割一覧閲覧コンテンツリストと図８（ｂ３）に示した分割詳細閲覧コンテンツリストとからなるセットが生成され、この生成された２つのセットが単独要因分析装置４へ送信される。図９（ａ１），（ｂ１）及び図９（ａ３），（ｂ３）は上記生成された２つのセットの構成を示すもので、図９（ａ１），（ｂ１）は「スマフォ」に関するコンテンツグループを、図９（ａ３），（ｂ３）は「野球」に関するコンテンツグループをそれぞれ示している。
【００５７】
（４）解析対象要因のスコアの計算
上記分割一覧閲覧コンテンツリストと分割詳細閲覧コンテンツリストとからなるセットを受信すると、単独要因分析装置４では解析対象スコア算出部４２の制御の下で、以下のように解析対象の要因、つまり「他者からの影響によるもの」について影響度スコアを算出する処理が行われる。この影響度スコアの算出処理は、非特許文献２に詳しく記載されている。
【００５８】
図９を用いてスコアの算出処理の概要を説明する。図９（ａ１），（ｂ１）において、分割一覧閲覧コンテンツリストはすべてが「スマフォ」に関するコンテンツであり、分割詳細閲覧コンテンツリストもすべてが「スマフォ」に関するコンテンツなので、この場合のユーザの選択行動は「スマフォ」の要因が排除されていると見なせる。言い換えると、このリストにおいて「スマフォ」があったから選択した、「スマフォ」がなかったから選択したという事象を起こりえない環境が用意されたことで、「スマフォ」の要因は排除される。したがって、図９（ａ１），（ｂ１）の一覧閲覧コンテンツリストと詳細閲覧コンテンツリストのセットを用いて算出した影響度スコアは、「スマフォ」の状況下における「スマフォ」の要因が排除された「Ｂさん」及び「Ｃさん」に関する影響のみを示す値となる。
【００５９】
図９（ａ１），（ｂ１）から求まる影響度スコアは、
「Ｂさん」に関する影響度スコア：０
「Ｃさん」に関する影響度スコア：０
となる。  
同様に、図９（ａ３），（ｂ３）から求まる影響度スコアは、
「Ｃさん」に関する影響度スコア：０．４３
となる。
【００６０】
以上のように解析対象スコア算出部４２により算出された各影響度スコアの値は、解析対象スコアＤＢ４４に保存される。図１０（ａ）はその保存結果の一例を示すものであり、同図ではユーザＡの分割一覧閲覧コンテンツリストと分割詳細閲覧コンテンツリストを用いて算出した影響度スコアを保存した場合を示している。
【００６１】
次に単独要因分析装置４では、代表スコア算出部４３の制御の下で、以下のようにユーザＡについての代表スコアの算出が行われる。  
すなわち、代表スコア算出部４３は、解析対象スコア算出部４２から代表スコアの算出依頼を受け取ると、図１１に示したstouffer's methodを用いた(1) 式を用いて、各代表スコアを算出する。代表スコアは、各条件下（例えば「スマフォ」の条件下）における各分割リスト（分割一覧閲覧コンテンツリストと、分割一覧閲覧コンテンツリストに対応する詳細閲覧コンテンツリストのセット）において算出された影響度スコアを統合したものである。つまり、各条件下における各分割リストの影響度スコアのばらつきを相殺した影響度スコアである。なお、(1) 式内のｗは重みであり、例えば最終更新日時が極端に古いスコアについては重みを小さくする、といった処理を行うことが可能となる。
【００６２】
算出処理の一例を図１２に示す。同図において、「Ｂさん」に関する代表影響度スコアは（図１０（ａ））、(1) 式より０（ｗ＝１とする）、「Ｃさん」に関する影響度代表スコアは（図１０（ｂ））、(1) 式より０．３０４となる（ｗ＝１とする）。以上のように算出された各代表スコア（この例では各代表影響度スコア）は、解析対象スコアＤＢ４４に保存される。図１０（ｂ）はその保存結果の一例を示すものである。
【００６３】
（効果）
以上詳述したように第１の実施形態では、影響度スコアを算出する前に、ユーザが目にした情報集合を表す一覧閲覧コンテンツリストと、選択した情報集合を表す詳細閲覧コンテンツリストをそれぞれ、解析対象外の要因を表す概念タグをもとにコンテンツの内容が同じ複数のグループに分割する。そして、この分割された一覧閲覧コンテンツリストと詳細閲覧コンテンツリストとからなるセットについて、既存の影響度スコア算出方法を用いてスコアを算出するようにしている。
【００６４】
したがって、解析対象の要因、つまり「他者からの影響によるもの」による影響度スコアを、他の要因である「興味によるもの」の影響を受けることなく算出することが可能となる。  
また第１の実施形態では、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストの分割処理を概念タグ情報に基づいて行っているので、概念体系や人間体系などのような分割処理のための参照情報を予め生成し記憶しておく必要がない。
【００６５】
［第２の実施形態］
この発明の第２の実施形態は、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを分割する際に、概念タグを直接用いる代わりに、事前に記憶しておいた概念体系ＤＢ５を参照し、概念タグについて、この概念体系ＤＢ５に記憶された概念体系の上位概念を用いて、この概念体系ＤＢ５に記憶された概念体系の上位概念を用いて一覧閲覧コンテンリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを分割するようにしたものである。
【００６６】
概念体系ＤＢ５には、階層構造を持つ概念体系情報が事前に記憶されている。この概念体系情報は、例えば図１３に示すように、コンテンツに付加される「スマフォ」、「ＰＣ」、「野球」、「ゴルフ」、「化粧品」等の概念タグを下位概念とし、これらの概念タグに対し「ＩＴ機器」、「スポーツ」、「生活雑貨」等の上位概念を定義したものとなっている。なお、概念体系情報の階層構造としては、例えばツリー状やメッシュ状のものが考えられる。
【００６７】
コンテンツリスト分割装置３は、コンテンツサーバ２から受信した一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを分割する際に、コンテンツリスト分割部３３の制御の下で、上記概念体系ＤＢ５に記憶された概念体系情報を参照して、先ず「スマフォ」、「ＰＣ」という概念タグがついている一覧閲覧コンテンツリスト内のコンテンツを、「ＩＴ機器」という上位概念を用いて分割する。その分割結果を図１４（ａ）に示す。続いて「野球」、「ゴルフ」という概念タグがついている一覧閲覧コンテンツリスト内のコンテンツを、「スポーツ」という上位概念を用いて分割する。その分割結果を図１４（ｂ）に示す。さらに、「化粧品」という概念タグがついている一覧閲覧コンテンツリスト内のコンテンツは、「生活雑貨」という上位の概念を用いて分割する。その分割結果を図１４（ｃ）に示す。
【００６８】
以上のように第２の実施形態によれば、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを、事前に用意された概念体系情報を用い分割した場合でも、前記第１の実施形態と同様に、「他者からの影響によるもの」による影響度スコアを、他の要因である「興味によるもの」の影響を受けることなく算出することが可能となる。また、第２の実施形態では、概念体系を用いて上位概念によって、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを分割することから、前記第１の実施形態の場合と比較し、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストについて、より抽象的な情報により分割することができる。
【００６９】
なお、解析対象が「他者からの影響によるもの」ではなく「興味によるもの」である場合には、「他者からの影響によるもの」に関わる要因がないものと見なすために、「Ｂさん」、「Ｃさん」といったオススメタグを用いて一覧詳細コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを分割することになる。この場合には、概念体系情報の代わりに、例えば図１５に示すような人間体系を表す情報を用いて、上記概念体系を用いた場合と同様に処理により、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを分割する。  
このような分割処理を行えば、「興味によるもの」による興味スコアを、他の要因である「他者からの影響によるもの」の影響を受けることなく算出することが可能となる。
【００７０】
［第３の実施形態］
この発明の第３の実施形態は、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを分割する際に、概念タグを直接用いる代わりに、事前に用意されたスコアＤＢ６を参照し、ユーザの各概念タグに関する既知のスコアを用いて一覧閲覧コンテンリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを分割するようにしたものである。
【００７１】
スコアＤＢ６には、ユーザの過去のコンテンツ閲覧履歴を用いて、概念タグについて予め算出された興味スコアが事前に記憶されている。
【００７２】
コンテンツリスト分割装置３は、コンテンツサーバ２から受信した一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを分割する際に、コンテンツリスト分割部３３の制御の下で、上記スコアＤＢ６に記憶された興味スコア情報を参照して、ユーザの興味の程度、つまり興味スコアの大きさによって一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを分割する。
【００７３】
例えば、いまスコアＤＢ６に図１６に示す興味スコア情報が記憶されていたとすると、「興味があるもの」として、興味スコアが正（ゼロより大）のもの（本例では「スマフォ」、「化粧品」、「ゴルフ」）という条件を設定し、また「興味がないもの」としては、興味スコアが負（ゼロ以下）であるもの（本例では「野球」）という条件を設定する。そして、この設定された条件に基づいて、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストをそれぞれ分割する。図１７（ａ），（ｂ）はそれぞれ、上記「興味があるもの」及び「興味がないもの」を条件として、当該条件を満たすコンテンツが共通のグループになるように分割した結果の一例を示すものである。
【００７４】
したがって第３の実施形態によれば、前記第１の実施形態と同様に、他者からの影響度のスコアを、他の要因である「興味によるもの」の影響を受けることなく算出することが可能となる。また、第３の実施形態では、興味スコアに関して設定した条件によって、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを分割することから、前記第１の実施形態の場合と比較し、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストについて、要因分離のための基準を明確に指定して、分割することができる。
【００７５】
［第４の実施形態］
この発明の第４の実施形態は、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを構成する各コンテンツに３つの要因に対応するタグが付加されている場合の分割処理の一例を示したものである。
【００７６】
３要因になる場合の具体例として、図１８に示すように、概念タグとオススメタグに加えて、場所タグが付加される場合や、概念タグが複数個付加される場合が挙げられる。この概念タグが複数個付加される場合の具体例としては、例えば一つのコンテンツに「スマフォ」、「新製品」といった２つ以上のタグが付加される場合が挙げられる。同時に、オススメタグも存在するというような場合もある。図１８に示した例では、概念タグが１つ、オススメタグが１つ又はゼロ、場所タグが１つの場合を想定している。
【００７７】
解析対象の要因を「他者からの影響」としてリストを分割する場合には、解析対象外の要因である「概念タグ」と「場所タグ」をもとに分割処理が行われる。例えば、図１８に示す一覧閲覧コンテンツリストであれば、当該リストは図１９（ａ１）に示す「スマフォ」と「日本」のみを含むグループと、図１９（ａ２）に示す「スマフォ」と「アメリカ」のみを含むグループと、図１９（ａ３）に示す「化粧品」と「アメリカ」のみを含むグループと、図２０（ａ４）に示す「野球」と「日本」のみを含むグループと、図２０（ａ５）に示す「野球」と「アメリカ」のみを含むグループと、図２０（ａ６）に示す「ゴルフ」と「日本」のみを含むグループとに分割される。
【００７８】
なお、「他者からの影響」を推定する場合には、その他の要因についてはすべて固定された分割一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを作成する必要があるので、概念タグかつ場所タグが固定されるリストを作成すればよい。
【００７９】
このように第４の実施形態によれば、３つの要因に対応するタグが付加されたコンテンツリストについても、解析対象の要因以外の要因による影響が排除されて、解析対象の要因についてのスコアを高精度に算出することが可能となる。
【００８０】
［他の実施形態］
前記各実施形態では、コンテンツリスト分割装置３及び単独要因分析装置４を別々に構成してこれらをネットワーク９を介して接続するようにしたが、コンテンツリスト分割装置３の機能と単独要因分析装置４の機能を１つの装置に設けてもよい。また、これらコンテンツリスト分割装置３の機能と単独要因分析装置４の機能をコンテンツサーバ２に付加するようにしてもよい。
【００８１】
第４の実施形態では３つの要因に対応するタグが付加されたコンテンツを例にとって説明したが、４以上の要因に対応するタグが付加されたコンテンツに対しても、この発明に係る解析手法を適用できる。その他、コンテンツリストの分割処理の手順と処理内容、コンテンツの種類、解析対象のスコアの算出方法及び代表スコアの算出方法等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。また、第４の実施形態では、記述した内容以外にも、前記第２の実施形態、前記第３の実施形態のいずれかと組み合わせてもよい。
【００８２】
要するにこの発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００８３】
１…クライアント端末、２…コンテンツサーバ、３…コンテンツリスト分割装置、４…単独要因分析装置、５…概念体系データベース、６…スコアデータベース、７…コンテンツデータベース、８…サービス運用者端末、９…ネットワーク、１１…コンテンツ要求送信部、１２…コンテンツ提示部、１３…履歴収集部、１４…履歴情報送信部、２１…コンテンツ要求受信部、２２…コンテンツ送信処理部、２３…履歴情報転送部、３１…履歴情報受信部、３２…解析対象受信部、３３…コンテンツリスト分割部、３４…分割済コンテンツリスト送信部、４１…分割済コンテンツリスト受信部、４２…解析対象スコア算出部、４３…代表スコア算出部、４４…解析対象スコアデータベース。
【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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【図１９】
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【図２０】
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