(57)【要約】【課題】ユーザの嗜好及び状況に合ったコンテンツを推薦する。【解決手段】コンテキスト取得部２１は、対象ユーザの現在の状況を示すコンテキストを取得する。類似度算出部２５は、履歴記憶部２３が記憶する候補ユーザごとに、当該候補ユーザと対象ユーザとに共通して関連付けられたコンテンツの数に基づく値を用いて、当該候補ユーザと対象ユーザとの類似度を算出する。推薦度算出部２６は、類似度算出部２５が算出した類似度が高い１または複数の候補ユーザに関連付けられたコンテンツごとに、当該コンテンツに関連付けられたコンテキストとコンテキスト取得部２１が取得したコンテキストとの間の関連度の高さを示す値を用いて、当該コンテンツの推薦度を算出する。推薦部２７は、推薦度算出部２６が算出した推薦度が高い１または複数のコンテンツを、対象ユーザに推薦する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザにコンテンツを推薦するコンテンツ推薦システムであって、
ユーザごとに、当該ユーザが使用したコンテンツに関連付けて当該コンテンツを使用したときの当該ユーザの状況を示すコンテキストを記憶する記憶部と、
推薦の対象となるユーザである対象ユーザの現在の状況を示すコンテキストを取得するコンテキスト取得部と、
前記記憶部が記憶するユーザのうち前記対象ユーザ以外のユーザである候補ユーザごとに、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して関連付けられたコンテンツの数に基づく値を用いて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとの類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部が算出した類似度が高い１または複数の候補ユーザに関連付けられたコンテンツごとに、当該コンテンツに関連付けられたコンテキストと前記コンテキスト取得部が取得したコンテキストとの間の関連度の高さを示す値を用いて、当該コンテンツの推薦度を算出する推薦度算出部と、
前記推薦度算出部が算出した推薦度が高い１または複数のコンテンツを、前記対象ユーザに推薦する推薦部と
を備えることを特徴とするコンテンツ推薦システム。
【請求項２】
前記類似度算出部は、前記候補ユーザごとに、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して関連付けられたコンテンツそれぞれについて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して当該コンテンツに関連付けられたコンテキストの数に基づく値を算出し、当該値の和を用いて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとの類似度を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項３】
前記類似度算出部は、前記候補ユーザごとに、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して関連付けられたコンテンツそれぞれについて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して当該コンテンツに関連付けられたコンテキストの数を前記対象ユーザと当該コンテンツとに関連付けられたコンテキストの数で除算し、当該値の和を用いて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとの類似度を算出する
ことを特徴とする請求項２に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項４】
前記推薦度算出部は、前記類似度算出部が算出した類似度が高い１または複数の候補ユーザに関連付けられたコンテンツごとに、当該コンテンツに関連付けられたコンテキストと前記コンテキスト取得部が取得したコンテキストとの間の関連度の高さを示す値を前記対象ユーザと当該コンテンツとに関連付けられたコンテキストの数で除算した値を、当該コンテンツの推薦度として算出する
ことを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１項に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項５】
前記記憶部は、ユーザごとに、当該ユーザが使用したコンテンツに関連付けて、複数のコンテキストについてのフラグであって、当該コンテキストが当該コンテンツを使用したときの当該ユーザの状況を示しているか否かを示す状況フラグを記憶し、
前記記憶部が記憶するコンテンツのうち、状況フラグが設定されていないものがある場合に、当該コンテンツに関連付けられたユーザに類似するユーザと当該コンテンツとに関連付けられた状況フラグを、前記状況フラグが設定されていないコンテンツに設定するコンテキスト補足部
を備えることを特徴とする請求項１から請求項４の何れか１項に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項６】
ユーザごとに、当該ユーザが使用したコンテンツに関連付けて当該コンテンツを使用したときの当該ユーザの状況を示すコンテキストを記憶する記憶部を備えるコンテンツ推薦システムを用いたコンテンツ推薦方法であって、
コンテキスト取得部が推薦の対象となるユーザである対象ユーザの現在の状況を示すコンテキストを取得するステップと、
類似度算出部が、前記記憶部が記憶するユーザのうち前記対象ユーザ以外のユーザである候補ユーザごとに、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して関連付けられたコンテンツの数に基づく値を用いて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとの類似度を算出するステップと、
推薦度算出部が、前記類似度算出部が算出した類似度が高い１または複数の候補ユーザに関連付けられたコンテンツごとに、当該コンテンツに関連付けられたコンテキストと前記コンテキスト取得部が取得したコンテキストとの間の関連度の高さを示す値を用いて、当該コンテンツの推薦度を算出するステップと、
推薦部が、前記推薦度算出部が算出した推薦度が高い１または複数のコンテンツを、前記対象ユーザに推薦するステップと
を有することを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項７】
コンピュータを、
ユーザごとに、当該ユーザが使用したコンテンツに関連付けて当該コンテンツを使用したときの当該ユーザの状況を示すコンテキストを記憶する記憶部、
推薦の対象となるユーザである対象ユーザの現在の状況を示すコンテキストを取得するコンテキスト取得部、
前記記憶部が記憶するユーザのうち前記対象ユーザ以外のユーザである候補ユーザごとに、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して関連付けられたコンテンツの数に基づく値を用いて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとの類似度を算出する類似度算出部、
前記類似度算出部が算出した類似度が高い１または複数の候補ユーザに関連付けられたコンテンツごとに、当該コンテンツに関連付けられたコンテキストと前記コンテキスト取得部が取得したコンテキストとの間の関連度の高さを示す値を用いて、当該コンテンツの推薦度を算出する推薦度算出部、
前記推薦度算出部が算出した推薦度が高い１または複数のコンテンツを、前記対象ユーザに推薦する推薦部
として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
ユーザにコンテンツを推薦する端末装置であって、
自装置のユーザの現在の状況を示すコンテキストを取得するコンテキスト取得部と、
自装置のユーザが過去に使用したコンテンツと同一のコンテンツを使用したことがある他のユーザが、過去に使用したコンテンツであって、前記コンテキスト取得部が取得したコンテキストとの関連度が高いコンテキストが付されたコンテンツを、自装置のユーザに推薦するコンテンツとして提示する提示部と
を備えることを特徴とする端末装置。
【請求項９】
コンピュータを、
当該コンピュータのユーザの現在の状況を示すコンテキストを取得するコンテキスト取得部、
当該コンピュータのユーザが過去に使用したコンテンツと同一のコンテンツを使用したことがある他のユーザが、過去に使用したコンテンツであって、前記コンテキスト取得部が取得したコンテキストとの関連度が高いコンテキストが付されたコンテンツを、当該コンピュータのユーザに推薦するコンテンツとして提示する提示部
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、ユーザにコンテンツを推薦するコンテンツ推薦システム、コンテンツ推薦方法、及びプログラム、並びに端末装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音楽データの配信や映像データの配信等、ネットワークを利用したコンテンツの提供が普及している。
特許文献１には、端末の状況を示す複数のキーワードについての重み値に関連付けて、当該状況で使用したコンテンツを予め記憶しておき、各キーワードについて現在の端末の状況を示す重み値とコンテンツに関連付けられた重み値の積を算出し、その和を推薦度として、推薦度が高いコンテンツを推薦することが記載されている。
【０００３】
特許文献２には、ユーザの状況を示す状況ベクトルに関連付けて、当該状況で使用したコンテンツを予め記憶しておき、現在のユーザの状況を示す状況ベクトルとコンテンツに関連付けられた状況ベクトルの内積を状況類似度として算出し、当該状況類似度が高いコンテンツを推薦することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１２９３５９号公報
【特許文献２】特開２０１０−２６２３８３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、特許文献１、２に開示された方法を用いた場合、現在の状況と類似した状況で使用されたコンテンツを推薦することができるが、推薦を受けるユーザの嗜好と当該状況で使用した他のユーザの嗜好とが類似しているとは限られない。そのため、特許文献１、２に開示された方法を用いた場合、ユーザの嗜好に合わないコンテンツを推薦してしまうおそれがある。
【０００６】
本発明の目的は、上述した課題を解決するコンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦方法、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】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、ユーザにコンテンツを推薦するコンテンツ推薦システムであって、ユーザごとに、当該ユーザが使用したコンテンツに関連付けて当該コンテンツを使用したときの当該ユーザの状況を示すコンテキストを記憶する記憶部と、推薦の対象となるユーザである対象ユーザの現在の状況を示すコンテキストを取得するコンテキスト取得部と、前記記憶部が記憶するユーザのうち前記対象ユーザ以外のユーザである候補ユーザごとに、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して関連付けられたコンテンツの数に基づく値を用いて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとの類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部が算出した類似度が高い１または複数の候補ユーザに関連付けられたコンテンツごとに、当該コンテンツに関連付けられたコンテキストと前記コンテキスト取得部が取得したコンテキストとの間の関連度の高さを示す値を用いて、当該コンテンツの推薦度を算出する推薦度算出部と、前記推薦度算出部が算出した推薦度が高い１または複数のコンテンツを、前記対象ユーザに推薦する推薦部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明において前記類似度算出部は、前記候補ユーザごとに、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して関連付けられたコンテンツそれぞれについて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して当該コンテンツに関連付けられたコンテキストの数に基づく値を算出し、当該値の和を用いて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとの類似度を算出することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明において前記類似度算出部は、前記候補ユーザごとに、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して関連付けられたコンテンツそれぞれについて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して当該コンテンツに関連付けられたコンテキストの数を前記対象ユーザと当該コンテンツとに関連付けられたコンテキストの数で除算し、当該値の和を用いて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとの類似度を算出することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明において前記推薦度算出部は、前記類似度算出部が算出した類似度が高い１または複数の候補ユーザに関連付けられたコンテンツごとに、当該コンテンツに関連付けられたコンテキストと前記コンテキスト取得部が取得したコンテキストとの間の関連度の高さを示す値を前記対象ユーザと当該コンテンツとに関連付けられたコンテキストの数で除算した値を、当該コンテンツの推薦度として算出することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明において前記記憶部は、ユーザごとに、当該ユーザが使用したコンテンツに関連付けて、複数のコンテキストについてのフラグであって、当該コンテキストが当該コンテンツを使用したときの当該ユーザの状況を示しているか否かを示す状況フラグを記憶し、前記記憶部が記憶するコンテンツのうち、状況フラグが設定されていないものがある場合に、当該コンテンツに関連付けられたユーザに類似するユーザと当該コンテンツとに関連付けられた状況フラグを、前記状況フラグが設定されていないコンテンツに設定するコンテキスト補足部を備えることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、ユーザごとに、当該ユーザが使用したコンテンツに関連付けて当該コンテンツを使用したときの当該ユーザの状況を示すコンテキストを記憶する記憶部を備えるコンテンツ推薦システムを用いたコンテンツ推薦方法であって、コンテキスト取得部が推薦の対象となるユーザである対象ユーザの現在の状況を示すコンテキストを取得するステップと、類似度算出部が、前記記憶部が記憶するユーザのうち前記対象ユーザ以外のユーザである候補ユーザごとに、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して関連付けられたコンテンツの数に基づく値を用いて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとの類似度を算出するステップと、推薦度算出部が、前記類似度算出部が算出した類似度が高い１または複数の候補ユーザに関連付けられたコンテンツごとに、当該コンテンツに関連付けられたコンテキストと前記コンテキスト取得部が取得したコンテキストとの間の関連度の高さを示す値を用いて、当該コンテンツの推薦度を算出するステップと、推薦部が、前記推薦度算出部が算出した推薦度が高い１または複数のコンテンツを、前記対象ユーザに推薦するステップとを有することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、コンピュータを、ユーザごとに、当該ユーザが使用したコンテンツに関連付けて当該コンテンツを使用したときの当該ユーザの状況を示すコンテキストを記憶する記憶部、推薦の対象となるユーザである対象ユーザの現在の状況を示すコンテキストを取得するコンテキスト取得部、前記記憶部が記憶するユーザのうち前記対象ユーザ以外のユーザである候補ユーザごとに、当該候補ユーザと前記対象ユーザとに共通して関連付けられたコンテンツの数に基づく値を用いて、当該候補ユーザと前記対象ユーザとの類似度を算出する類似度算出部、前記類似度算出部が算出した類似度が高い１または複数の候補ユーザに関連付けられたコンテンツごとに、当該コンテンツに関連付けられたコンテキストと前記コンテキスト取得部が取得したコンテキストとの間の関連度の高さを示す値を用いて、当該コンテンツの推薦度を算出する推薦度算出部、前記推薦度算出部が算出した推薦度が高い１または複数のコンテンツを、前記対象ユーザに推薦する推薦部として機能させるためのプログラムである。
【００１４】
また、本発明は、ユーザにコンテンツを推薦する端末装置であって、自装置のユーザの現在の状況を示すコンテキストを取得するコンテキスト取得部と、自装置のユーザが過去に使用したコンテンツと同一のコンテンツを使用したことがある他のユーザが、過去に使用したコンテンツであって、前記コンテキスト取得部が取得したコンテキストとの関連度が高いコンテキストが付されたコンテンツを、自装置のユーザに推薦するコンテンツとして提示する提示部とを備えることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、コンピュータを、当該コンピュータのユーザの現在の状況を示すコンテキストを取得するコンテキスト取得部、当該コンピュータのユーザが過去に使用したコンテンツと同一のコンテンツを使用したことがある他のユーザが、過去に使用したコンテンツであって、前記コンテキスト取得部が取得したコンテキストとの関連度が高いコンテキストが付されたコンテンツを、当該コンピュータのユーザに推薦するコンテンツとして提示する提示部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ユーザの嗜好及び状況に合ったコンテンツを推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施形態によるコンテンツ推薦システムの構成を示す概略図である。
【図２】本発明の一実施形態による端末装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態によるコンテンツ推薦装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図４】履歴記憶部が記憶する情報の例を示す図である。
【図５】コンテンツ推薦方法の概略を示すフローチャートである。
【図６】コンテンツの使用履歴を記録する動作を示すフローチャートである。
【図７】コンテンツ推薦装置が送信し、ユーザの端末装置に表示される入力フォーム画面の一例を示す図である。
【図８】コンテンツの推薦を行う動作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】
【００１８】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。
図１は、本発明の一実施形態によるコンテンツ推薦システム１の構成を示す概略図である。
コンテンツ推薦システム１は、ユーザが使用する複数の端末装置１０と、コンテンツの推薦処理を行うコンテンツ推薦装置２０とを備える。
端末装置１０は、ユーザがコンテンツを使用したときに、当該コンテンツの使用状況をコンテンツ推薦装置２０に送信する。また、端末装置１０は、コンテンツ推薦装置２０からコンテンツの推薦を受けるときに、現在の状況をコンテンツ推薦装置２０に送信する。
コンテンツ推薦装置２０は、端末装置１０から受信したコンテンツの使用状況を蓄積する。また、コンテンツ推薦装置２０は、端末装置１０から受信した現在の状況と蓄積した使用状況とに基づいて、当該端末装置１０のユーザに適したコンテンツを推薦する。
【００１９】
図２は、本発明の一実施形態による端末装置１０の構成を示す概略ブロック図である。
端末装置１０は、状況入力部１１、状況送信部１２、推薦受信部１３、提示部１４を備える。
状況入力部１１は、ユーザがコンテンツを使用したとき、またはユーザにコンテンツを推薦するときに、自装置のセンサが示すセンサ情報や、自装置のディスプレイに表示された入力画面に入力されたテキストを、ユーザの状況を示す情報として受け付ける。なお、ユーザの状況の例としては、現在時刻、場所、方角、気温、気分などが挙げられる。
状況送信部１２は、状況入力部１１が受け付けた情報を、コンテンツ推薦装置２０に送信する。
推薦受信部１３は、コンテンツ推薦装置２０から自装置のユーザに推薦するコンテンツの情報を受信する。
提示部１４は、推薦受信部１３が受信した情報を提示する。提示の方法は、例えばディスプレイに表示する方法、音声としてスピーカから出力する方法などが挙げられる。
【００２０】
図３は、本発明の一実施形態によるコンテンツ推薦装置２０の構成を示す概略ブロック図である。
コンテンツ推薦装置２０は、コンテキスト取得部２１、履歴追加部２２、履歴記憶部２３、履歴取得部２４、類似度算出部２５、推薦度算出部２６、推薦部２７、コンテキスト補足部２８を備える。
【００２１】
コンテキスト取得部２１は、端末装置１０から送信されたユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザの状況を示すコンテキストを取得する。コンテキストの例としては、時刻を示す「朝」や「夜」、ユーザの気分を示す「楽しい」や「悲しい」、コンテンツの情報を示す「独身向け」や「ファミリー向け」などが挙げられる。
【００２２】
履歴追加部２２は、ユーザがコンテンツを使用したときに、当該ユーザと当該コンテンツに関連付けて、コンテキスト取得部２１が取得したコンテキストを、履歴記憶部２３に記録する。
【００２３】
図４は、履歴記憶部２３が記憶する情報の例を示す図である。
履歴記憶部２３は、コンテンツに関連付けて、当該コンテンツを使用したユーザと、当該ユーザが当該コンテンツを使用した状況を示すコンテキストとを関連付けて、コンテンツの使用履歴として記憶する。なお、履歴記憶部２３は、コンテキストの情報を、当該コンテキストが当該コンテンツを使用した状況を示しているか否かを示すフラグとして記憶している。なお、フラグが「０」を示す場合は、当該コンテキストが当該コンテンツを使用した状況を示していないことを表し、フラグが「１」を示す場合は、当該コンテキストが当該コンテンツを使用した状況を示していることを表している。
【００２４】
なお、図４によれば、ユーザＵ００１が、独身向けのコンテンツＣ００１を、朝、楽しい気分で使用したことが分かる。また、ユーザＵ００１が、ファミリー向けのコンテンツＣ００２を、夜、楽しい気分で使用したことが分かる。他方、ユーザＵ００２は、ファミリー向けのコンテンツＣ００２を、夜、悲しい気分で使用したことが分かる。このように、コンテンツの使用状況は、ユーザの嗜好によって異なることがある。
【００２５】
履歴取得部２４は、履歴記憶部２３から、推薦の対象となるユーザ（以下、対象ユーザという）のコンテンツの使用履歴と、対象ユーザ以外のユーザ（以下、候補ユーザという）のコンテンツ使用履歴とを取得する。
【００２６】
類似度算出部２５は、履歴取得部２４が取得した対象ユーザのコンテンツの使用履歴と候補ユーザのコンテンツの使用履歴とに基づいて、対象ユーザと候補ユーザの嗜好の類似度を算出する。
【００２７】
推薦度算出部２６は、類似度算出部２５が算出した類似度が高い候補ユーザが過去に使用したコンテンツごとに、コンテキスト取得部２１が取得したコンテキストが示す状況において推薦すべき度合いを示す推薦度を算出する。
【００２８】
推薦部２７は、推薦度算出部２６が算出した推薦度が高いコンテンツの一覧を、ユーザの端末装置１０に送信することで、ユーザに推薦する。
【００２９】
コンテキスト補足部２８は、履歴取得部２４が取得したコンテンツの使用履歴に含まれるコンテキストに設定されていないフラグがある場合に、当該使用履歴に関連付けられたユーザに類似するユーザの使用履歴を用いて、当該フラグを補足する。
【００３０】
ここで、本実施形態によるコンテンツ推薦装置２０の動作の概略を説明する。
図５は、コンテンツ推薦方法の概略を示すフローチャートである。
まず、コンテキスト取得部２１は、対象ユーザの現在の状況を示すコンテキストを取得する（ステップＳ１）。次に、類似度算出部２５は、履歴記憶部２３が記憶する候補ユーザごとに、当該候補ユーザと対象ユーザとに共通して関連付けられたコンテンツの数に基づく値を用いて、当該候補ユーザと対象ユーザとの類似度を算出する（ステップＳ２）。
【００３１】
次に、推薦度算出部２６は、類似度算出部２５が算出した類似度が高い１または複数の候補ユーザに関連付けられたコンテンツごとに、当該コンテンツに関連付けられたコンテキストとコンテキスト取得部２１が取得したコンテキストとの間の関連度の高さを示す値を用いて、当該コンテンツの推薦度を算出する（ステップＳ３）。そして、推薦部２７は、推薦度算出部２６が算出した推薦度が高い１または複数のコンテンツを、対象ユーザに推薦する（ステップＳ４）。
これにより、コンテンツ推薦装置２０は、ユーザの嗜好及び状況に合ったコンテンツを推薦することができる。
【００３２】
以下、本実施形態によるコンテンツ推薦システム１の動作について詳述する。
まず、コンテンツ推薦装置２０にコンテンツの使用履歴を記録する動作について説明する。
図６は、コンテンツの使用履歴を記録する動作を示すフローチャートである。
ユーザが端末装置１０を用いてコンテンツの使用を開始すると、端末装置１０の状況送信部１２は、コンテンツ推薦装置２０に対して当該ユーザを示すユーザＩＤと当該コンテンツを示すコンテンツＩＤとを送信する。コンテンツ推薦装置２０のコンテキスト取得部２１は、端末装置１０からユーザＩＤとコンテンツＩＤとを受信する（ステップＳ１０１）。次に、コンテキスト取得部２１は、ユーザの端末装置１０に対してユーザの現在の状況を入力させる入力フォーム画面を送信する（ステップＳ１０２）。
【００３３】
図７は、コンテンツ推薦装置２０が送信し、ユーザの端末装置１０に表示される入力フォーム画面の一例を示す図である。
端末装置１０の状況入力部１１は、コンテンツ推薦装置２０から入力フォーム画面を受信し、図７に示すような画面をディスプレイに表示させる。
コンテキスト取得部２１が生成する入力フォーム画面には、ユーザの状況の選択を受け付けるボタンＢ１と、キャンセルボタンＢ２と、ＯＫボタンＢ３とが表示される。
なお、状況の選択を受け付けるボタンＢ１としては、ユーザの現在の気分を示す「楽しい」、「悲しい」、「嬉しい」の何れかの選択を受け付けるボタンと、ユーザが現在いる場所を示す「家」、「会社」、「外出先」の何れかの選択を受け付けるボタンとが表示されている。
【００３４】
状況入力部１１は、状況の選択を受け付けるボタンＢ１の押下を受け付けた後に、ＯＫボタンＢ３の押下を受け付ける。これにより、状況送信部１２は、押下されたボタンＢ１に関連付けられた情報をコンテンツ推薦装置２０に送信する。なお、キャンセルボタンＢ２が押下されると、端末装置１０は情報の送信を行わない。このとき状況入力部１１は、現在時刻、場所、方角、気温などを取得し、状況送信部１２は、入力フォーム画面に入力された情報に加えてこれらの情報もコンテンツ推薦装置２０に送信する。
【００３５】
なお、図７では、ボタンの押下によりコンテキストの選択を行う例を示したが、これに限られず、例えばコンテキスト取得部２１がテキストの入力フォームを含む入力フォーム画面を生成し、ユーザからの文章の入力を受け付け、当該文章をコンテンツ推薦装置２０に送信するようにしても良い。
【００３６】
コンテンツ推薦装置２０のコンテキスト取得部２１は、端末装置１０から情報を受信すると（ステップＳ１０３）、これらの情報からコンテキストを取得する（ステップＳ１０４）。例えば、図７に示す入力フォーム画面に対する入力値として「楽しい」ボタンと「家」ボタンが押下された場合、当該情報から「楽しい」というコンテキストと、「家」というコンテキストを抽出する。また例えば、入力フォーム画面にテキストの入力フォームが含まれていた場合、当該入力フォームに入力された文章を形態素解析し、得られた形態素の中から履歴記憶部２３においてコンテキストとして定義されているものを、コンテキストとして抽出する。なお、コンテンツ推薦装置２０が予めシソーラスを備えている場合、定義されたコンテキストに類似する語が形態素の中にあるか否かを判定し、ある場合に、当該形態素をコンテキストとして抽出しても良い。なお、シソーラスとは、単語のデータベースであって、同義語、類義語、上位概念の単語、下位概念の単語などをそれぞれリンクさせたものである。
【００３７】
また、例えば端末装置１０から取得した時刻、場所、方角、気温などの情報を、予め定められたコンテキストの条件に当てはめることで、コンテキストを抽出しても良い。例えば、「『時刻』が午前５時〜午前１１時までの時刻である場合に『朝』というコンテキストを抽出する」という条件が予め設定されている場合、得られた時刻の情報を当該条件に当てはめることで、「朝」というコンテキストを有効にするか否かを判定する。
【００３８】
また、コンテキスト取得部２１は、ステップＳ１０１で取得したコンテンツＩＤに関連付けられたメタデータを取得する。メタデータとしては、コンテンツが生成された段階で入力されたものや、コンテンツ販売者がＰＯＰ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｐｕｒｃｈａｓｅ）広告として入力したものが挙げられる。このようなメタデータは、コンテンツの提供サーバなどから取得することができる。そして、コンテキスト取得部２１は、これらのメタデータから、コンテンツの作者、ジャンル、出版社などのコンテキストを取得する。
【００３９】
コンテキスト取得部２１がステップＳ１０４でコンテキストを取得すると、履歴追加部２２は、コンテキスト取得部２１がステップＳ１０１で受信したユーザＩＤ及びコンテンツＩＤに関連付けて、コンテキスト取得部２１が取得したコンテキストを示す状況フラグを、履歴記憶部２３に記録する（ステップＳ１０５）。
【００４０】
これにより、コンテンツ推薦装置２０は、ユーザがコンテンツを使用するたびに、コンテンツの使用履歴を履歴記憶部２３に蓄積する。
【００４１】
次に、コンテンツ推薦装置２０がコンテンツの推薦を行う動作について説明する。
図８は、コンテンツの推薦を行う動作を示すフローチャートである。
ユーザに対してコンテンツを推薦する場合、まずコンテキスト取得部２１は、上述したステップＳ１０１〜Ｓ１０４と同様の手法により、推薦の対象となるユーザである対象ユーザのユーザＩＤとコンテキスト情報を取得する（ステップＳ２０１）。なお、これは図５に示すステップＳ１に相当する。
【００４２】
次に、履歴取得部２４は、対象ユーザのユーザＩＤに関連付けられたコンテンツの利用履歴と、対象ユーザ以外のユーザである候補ユーザの利用履歴とを、履歴記憶部２３から取得する（ステップＳ２０２）。
【００４３】
次に、類似度算出部２５は、履歴取得部２４が取得した候補ユーザを１つずつ選択し、全ての候補ユーザについて、以下に示すステップＳ２０４〜ステップＳ２１０の処理を実行する（ステップＳ２０３）。
【００４４】
まず、類似度算出部２５は、対象ユーザの利用履歴とステップＳ２０３で選択した候補ユーザの利用履歴とを比較し、双方に共通するコンテンツ、すなわち対象ユーザと候補ユーザの両方が過去に使用したことのあるコンテンツを特定する（ステップＳ２０４）。次に、類似度算出部２５は、ステップＳ２０４で特定した共通するコンテンツを１つずつ選択し、共通するコンテンツ全てについて、以下に示すステップＳ２０６〜ステップＳ２０８の処理を実行する（ステップＳ２０５）。
【００４５】
類似度算出部２５は、ステップＳ２０５で選択したコンテンツについて、対象ユーザ及び選択した候補ユーザに関連付けられたコンテキストの状況フラグを取得する（ステップＳ２０６）。次に、類似度算出部２５は、ステップＳ２０６で取得した状況フラグのうち、対象ユーザ及び選択した候補ユーザの何れについても「１」を示す状況フラグの数を算出する（ステップＳ２０７）。次に、類似度算出部２５は、算出した共通する状況フラグの数を、対象ユーザについての「１」を示す状況フラグの数で除算することで、対象ユーザと候補ユーザとの間でコンテキストが共通する割合を算出する（ステップＳ２０８）。
【００４６】
類似度算出部２５は、共通するコンテンツ全てについてステップＳ２０８で算出した割合を算出すると、当該割合の和を算出する（ステップＳ２０９）。そして、類似度算出部２５は、当該割合の和を、対象ユーザに関連付けられたコンテンツの数で除算することで、対象ユーザと候補ユーザとの嗜好の類似度を算出する（ステップＳ２１０）。ここで算出した類似度は、値が高いほど、対象ユーザと候補ユーザとが、同じ状況下において同じコンテンツを使用する可能性が高いこと、すなわち嗜好が類似していることを示している。
なお、当該ステップＳ２０３〜ステップＳ２１０の手順は、図５に示すステップＳ２に相当する。
【００４７】
類似度算出部２５が、履歴取得部２４が取得した候補ユーザ全てについて類似度を算出すると、推薦度算出部２６は、類似度算出部２５が算出した類似度の上位いくつか（例えば、上位１０ユーザ）の候補ユーザに関連付けられたコンテンツのうち、履歴取得部２４が取得した対象ユーザに関連付けられたコンテンツを除いたコンテンツを抽出する（ステップＳ２１１）。
【００４８】
次に、推薦度算出部２６は、取得したコンテンツを１つずつ選択し、当該コンテンツ全てについて、以下に示すステップＳ２１３〜ステップＳ２１５の処理を実行する（ステップＳ２１２）。
まず、推薦度算出部２６は、ステップＳ２１２で選択したコンテンツについて、選択した候補ユーザに関連付けられたコンテキストの状況フラグを取得する（ステップＳ２１３）。次に、推薦度算出部２６は、ステップＳ２０１で取得したコンテキスト情報に含まれるコンテキストであって、選択した候補ユーザについて状況フラグが「１」を示すコンテキストの数を算出する（ステップＳ２１４）。次に、推薦度算出部２６は、算出した共通する状況フラグの数を、ステップＳ２０１で取得したコンテキストの数で除算することで、当該コンテンツの推薦度を算出する（ステップＳ２１５）。
なお、当該ステップＳ２１１〜ステップＳ２１５の手順は、図５に示すステップＳ３に相当する。
【００４９】
そして、推薦度算出部２６が、ステップＳ２１２で選択したコンテンツ全てについて推薦度を算出すると、推薦部２７は、ユーザに対して推薦度が高い順にコンテンツを推薦する（ステップＳ２１６）。なお、ステップＳ２１６は、図５に示すステップＳ４に相当する。推薦部２７は、推薦度が高い順にコンテンツを並べたコンテンツリストを生成し、対象ユーザの端末装置１０に送信することで推薦を行う。これにより、対象ユーザの端末装置１０の推薦受信部１３は、当該コンテンツリストを受信し、提示部１４は、当該コンテンツリストをディスプレイに表示させる。
【００５０】
ところで、コンテンツの使用形態によっては、例えばユーザが実際の店舗で購入した媒体に格納されたコンテンツを使用した場合など、コンテンツ推薦装置２０が、コンテンツの使用時にコンテキスト情報を取得することができないことがある。このような場合、コンテンツ推薦装置２０のコンテキスト取得部２１は、コンテキスト情報を取得することができないため、履歴記憶部２３が記憶するコンテキストの状況フラグがＮＵＬＬになることがある。
【００５１】
このような場合、コンテンツ推薦装置２０のコンテキスト補足部２８が履歴記憶部２３が記憶するコンテキストを補足し、類似度算出部２５及び推薦度算出部２６は、当該補足されたコンテキストを用いてコンテンツの推薦を行う。
【００５２】
ステップＳ２０３において、類似度算出部２５が選択した候補ユーザに関連付けられたコンテキストの状況フラグがＮＵＬＬとなっているものがある場合、コンテキスト補足部２８は、候補ユーザに最も類似するユーザである準候補ユーザを特定する。類似度算出部２５は、ステップＳ２０３〜ステップＳ２０８の処理により候補ユーザと他のユーザとの類似度を算出し、当該類似度が最も高い他のユーザを準候補ユーザに特定する。
【００５３】
次に、コンテキスト補足部２８は、候補ユーザの状況フラグのうちＮＵＬＬになっているものを準候補ユーザの状況フラグで上書きする。なお、このとき、コンテキスト補足部２８は、状況フラグは内部メモリ上で上書きをし、履歴記憶部２３の上書きをしない。これは、状況フラグがＮＵＬＬとなっているコンテキストが後に充足されることや、更なる使用履歴の収集によって、より適切な推定ができるようになることが想定されるため、これらを阻害しないようにするためである。
【００５４】
次に、コンテキスト補足部２８は、候補ユーザの状況フラグが全て補足されたか否かを判定する。コンテキスト補足部２８は、ＮＵＬＬを示す状況フラグが残っていると判定した場合、準候補ユーザとして特定したユーザの次に、候補ユーザに類似するユーザを、改めて準候補ユーザとして特定し、上述した処理を繰り返し実行する。
他方、コンテキスト補足部２８が全ての状況フラグが補足されたと判定した場合、コンテンツ推薦装置２０は、ステップＳ２０４以降の処理を実行する。
これにより、コンテンツ推薦装置２０は、全てのコンテキストに状況フラグが設定された状況で、対象ユーザと候補ユーザの類似度の算出、及びコンテンツの推薦度の算出を行うことができる。
【００５５】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、上述した実施形態では、ステップＳ２０４〜ステップＳ２１０の手順により、ユーザ間の類似度を算出する場合について説明したが、これに限られない。例えば、類似度算出部２５は、対象ユーザと候補ユーザとに共通して関連付けられたコンテンツの数を、対象ユーザに関連付けられたコンテンツの数で除算することで、対象ユーザと候補ユーザとの嗜好の類似度を算出しても良い。
【００５６】
また、上述した実施形態では、推薦度算出部２６が、対象ユーザと候補ユーザとで共通するコンテキストの数を、対象ユーザに関連付けられたコンテキストの数で除算することで推薦度を算出する場合について説明したが、これに限られない。例えば、「対象ユーザと候補ユーザとで共通するコンテキストの数」に代えて「対象ユーザと候補ユーザとの間における関連するコンテキストの数」を分子としても良い。「対象ユーザと候補ユーザとの間における関連するコンテキストの数」とは、コンテキスト間の類似度に応じた重み付けを行った値である。例えば、対象ユーザのコンテキストに「明るい」が含まれ、「楽しい」が含まれない場合において、候補ユーザのコンテキストに「楽しい」が含まれ、「明るい」が含まれないときを例に説明する。このとき、「対象ユーザと候補ユーザとで共通するコンテキストの数」は、０である。他方、「明るい」と「楽しい」は関連するコンテキストであるため、これらのコンテキストは「対象ユーザと候補ユーザとの間における関連するコンテキスト」である。そこで、予め定めた関連度に応じた重み値（例えば、０．８など）を、推薦度の算出に用いても良い。
【００５７】
重み値としては、例えば所定のシソーラスにおいて一方のコンテキストから他方のコンテキストまでリンクを辿って到達するまでのリンク数の逆数を用いることができる。なお、重み値の算出方法はこれに限られず、例えば予め作成された単語ベクトル空間における単語間の距離や、単語のクラスタリングによって得られる距離などを用いて算出しても良い。
【００５８】
また、上述した実施形態では、候補ユーザのコンテキストのうち状況フラグが設定されていないものがある場合、コンテキスト補足部２８が当該状況フラグの補足をする場合について説明したが、これに限られない。例えば、類似度算出部２５及び推薦度算出部２６は、状況フラグがＮＵＬＬとなっているものを「０．５」と読み替えて処理を行っても良いし、状況フラグがＮＵＬＬとなっているものを無視して類似度の算出を行っても良い。
【００５９】
また、上述した実施形態では、コンテキスト補足部２８が、候補ユーザの状況フラグを、当該候補ユーザに類似する順に準候補ユーザの状況フラグに上書きする場合について説明したが、これに限られない。例えば、コンテキスト補足部２８は、候補ユーザとの類似度が所定の閾値以上となる複数の準候補ユーザの状況フラグをマージして上書きすることで、状況フラグの補足を行っても良い。
【００６０】
また、上述した実施形態では、端末装置１０とコンテンツ推薦装置２０の構成が図２、図３に示すものである場合について説明したが、これに限られない。例えば端末装置１０がコンテンツ推薦装置２０の一部の機能を搭載していても良いし、また全ての機能を搭載していても良い。
【００６１】
なお、上述の端末装置１０及びコンテンツ推薦装置２０は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【００６２】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００６３】
１…コンテンツ推薦システム  １０…端末装置  １１…状況入力部  １２…状況送信部  １３…推薦受信部  １４…提示部  ２０…コンテンツ推薦装置  ２１…コンテキスト取得部  ２２…履歴追加部  ２３…履歴記憶部  ２４…履歴取得部  ２５…類似度算出部  ２６…推薦度算出部  ２７…推薦部  ２８…コンテキスト補足部
【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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