(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の通信端末のユーザが前記通信端末を利用して閲覧した閲覧済みコンテンツの履歴を示す履歴情報を取得する履歴情報取得手段と、
前記履歴情報取得手段が取得した履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれの人気度を計算する人気度計算手段と、
前記履歴情報取得手段が取得した履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれを一のユーザが閲覧した回数を示す履歴内個数を計算する履歴内個数計算手段と、
前記一のユーザが閲覧した閲覧済みコンテンツごとに、前記人気度計算手段が計算した人気度および前記履歴内個数計算手段が計算した履歴内個数に基づいて、履歴重要度を計算する履歴重要度計算手段と、
前記履歴重要度計算手段が計算した前記閲覧済みコンテンツの履歴重要度に基づいて、前記閲覧済みコンテンツに関連する関連コンテンツを取得し、取得された前記関連コンテンツを前記一のユーザが利用する通信端末に配信する配信手段と、
を備え、
前記履歴重要度計算手段は、前記閲覧済みコンテンツの前記人気度の低さに応じて、高い履歴重要度を付与するか、または前記閲覧済みコンテンツの前記履歴内個数の多さに応じて、高い履歴重要度を付与するか、少なくともいずれか一方に基づいて履歴重要度を付与する、情報配信サーバ。
【請求項２】
前記閲覧済みコンテンツごとに、前記履歴重要度計算手段が計算した前記閲覧済みコンテンツの履歴重要度に基づいて、前記閲覧済みコンテンツを閲覧したユーザに配信されるコンテンツの個数である配信個数を計算する配信個数計算手段をさらに備え、
前記配信手段は、前記配信個数計算手段により計算された配信個数の前記関連コンテンツを配信する、請求項１に記載の情報配信サーバ。
【請求項３】
複数の通信端末のユーザが前記通信端末を利用して閲覧した閲覧済みコンテンツの履歴を示す履歴情報を取得する履歴情報取得ステップと、
前記履歴情報取得ステップにおいて取得した履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれの人気度を計算する人気度計算ステップと、
前記履歴情報取得ステップにおいて取得した履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれを一のユーザが閲覧した回数を示す履歴内個数を計算する履歴内個数計算ステップと、
前記一のユーザが閲覧した閲覧済みコンテンツごとに、前記人気度計算ステップにおいて計算した人気度および前記履歴内個数計算ステップにおいて計算した履歴内個数に基づいて、履歴重要度を計算する履歴重要度計算ステップと、
前記履歴重要度計算ステップにおいて計算した前記閲覧済みコンテンツの履歴重要度に基づいて、前記閲覧済みコンテンツに関連する関連コンテンツを取得し、取得された前記関連コンテンツを前記一のユーザが利用する通信端末に配信する配信ステップと、を備え、
前記履歴重要度計算ステップは、前記閲覧済みコンテンツの前記人気度の低さに応じて、高い履歴重要度を付与するか、または前記閲覧済みコンテンツの前記履歴内個数の多さに応じて、高い履歴重要度を付与するか、少なくともいずれか一方に基づいて履歴重要度を付与する、情報配信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信端末にコンテンツを配信する情報配信サーバおよび情報配信方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話などの移動通信端末を利用したインターネット上の情報コンテンツなどへのアクセスが広く普及し、近年は、情報提供者がニュースや天気予報などの更新情報を移動通信端末へプッシュ型で配信するサービスが広く利用されている。このようなサービスの分野において、人気度の高いコンテンツをユーザに配信する技術が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載の推薦店舗提示システムでは、店舗名を含むクチコミ情報の数に比例して各店舗の人気度が求められ、人気度の高い店舗が推薦店舗として決定され、推薦店舗の店舗情報が携帯端末に送信される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−９３１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、ユーザに対して、当該ユーザの嗜好に合ったコンテンツを配信する手法として、当該ユーザの閲覧したコンテンツの履歴を参照して、配信するコンテンツを決定するという手法が考えられる。一般に、ユーザの閲覧履歴に存在するコンテンツには、以下の二種類がある。一つは、当該ユーザはそのコンテンツに特に興味を持っていないが、人気のあるコンテンツで皆が閲覧しているからという理由で当該ユーザも閲覧したというコンテンツである。もう一つは、当該ユーザがそのコンテンツに興味を持っているからという理由で閲覧したというコンテンツである。
【０００６】
ここで、上記の特許文献１に記載された手法のように、人気度の高いコンテンツの配信を行った場合、ユーザには前者の、単に人気が高いだけで当該ユーザが興味を持っていないコンテンツが配信されることとなる。したがって、配信されるコンテンツにはユーザの嗜好が反映されないという問題がある。
【０００７】
そこで、本発明は、ユーザの閲覧履歴に対する嗜好の強さを反映してコンテンツの配信を行うことができる情報配信サーバおよび情報配信方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述の課題を解決するために、本発明の情報配信サーバは、複数の通信端末のユーザが通信端末を利用して閲覧した閲覧済みコンテンツの履歴を示す履歴情報を取得する履歴情報取得手段と、履歴情報取得手段が取得した履歴情報に基づいて、履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれの人気度を計算する人気度計算手段と、履歴情報取得手段が取得した履歴情報に基づいて、履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれを一のユーザが閲覧した回数を示す履歴内個数を計算する履歴内個数計算手段と、一のユーザが閲覧した閲覧済みコンテンツごとに、人気度計算手段が計算した人気度および履歴内個数計算手段が計算した履歴内個数に基づいて、履歴重要度を計算する履歴重要度計算手段と、履歴重要度計算手段が計算した閲覧済みコンテンツの履歴重要度に基づいて、閲覧済みコンテンツに関連する関連コンテンツを取得し、取得された関連コンテンツを一のユーザが利用する通信端末に配信する配信手段と、を備え、前記履歴重要度計算手段は、前記閲覧済みコンテンツの前記人気度の低さに応じて、高い履歴重要度を付与するか、または前記閲覧済みコンテンツの前記履歴内個数の多さに応じて、高い履歴重要度を付与するか、少なくともいずれか一方に基づいて履歴重要度を付与する。
【０００９】
また、本発明の情報配信方法は、複数の通信端末のユーザが通信端末を利用して閲覧した閲覧済みコンテンツの履歴を示す履歴情報を取得する履歴情報取得ステップと、履歴情報取得ステップにおいて取得した履歴情報に基づいて、履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれの人気度を計算する人気度計算ステップと、履歴情報取得ステップにおいて取得した履歴情報に基づいて、履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれを一のユーザが閲覧した回数を示す履歴内個数を計算する履歴内個数計算ステップと、一のユーザが閲覧した閲覧済みコンテンツごとに、人気度計算ステップにおいて計算した人気度および履歴内個数計算ステップにおいて計算した履歴内個数に基づいて、履歴重要度を計算する履歴重要度計算ステップと、履歴重要度計算ステップにおいて計算した閲覧済みコンテンツの履歴重要度に基づいて、閲覧済みコンテンツに関連する関連コンテンツを取得し、取得された関連コンテンツを一のユーザが利用する通信端末に配信する配信ステップと、を備え、前記履歴重要度計算ステップは、前記閲覧済みコンテンツの前記人気度の低さに応じて、高い履歴重要度を付与するか、または前記閲覧済みコンテンツの前記履歴内個数の多さに応じて、高い履歴重要度を付与するか、少なくともいずれか一方に基づいて履歴重要度を付与する。
【００１０】
この発明によれば、複数の通信端末のユーザが通信端末を利用して閲覧した閲覧済みコンテンツの履歴を示す履歴情報を取得し、履歴情報取得手段が取得した履歴情報に基づいて、履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれの人気度と、履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれを一のユーザが閲覧した回数を示す履歴内個数とを計算し、一のユーザが閲覧した閲覧済みコンテンツごとに、人気度および履歴内個数に基づいて、履歴重要度を計算する。そして、履歴重要度に基づいて、閲覧済みコンテンツに関連する関連コンテンツを取得し、取得された関連コンテンツを、一のユーザが利用する通信端末に配信する。したがって、人気度および履歴内個数の両方に基づいて閲覧済みコンテンツに関連するコンテンツが配信されるため、配信されるコンテンツにユーザの嗜好の強さが反映されることとなる。
ここで、履歴重要度計算手段は、閲覧済みコンテンツの人気度の低さに応じて、高い履歴重要度を付与することで、単に人気が高いだけの、ユーザが興味を持っていないコンテンツが配信されることが少なくなるため、配信されるコンテンツにユーザの嗜好がより強く反映される。また、閲覧済みコンテンツの履歴内個数の多さに応じて、高い履歴重要度を付与することで、ユーザが閲覧した回数の多いコンテンツが配信されやすくなるため、配信されるコンテンツにユーザの嗜好がより強く反映される。
【００１３】
また、本発明の情報配信サーバは、閲覧済みコンテンツごとに、履歴重要度計算手段が計算した閲覧済みコンテンツの履歴重要度に基づいて、閲覧済みコンテンツを閲覧したユーザに配信されるコンテンツの個数である配信個数を計算する配信個数計算手段をさらに備え、配信手段は、配信個数計算手段により計算された配信個数の関連コンテンツを配信することが好ましい。これによれば、人気度および履歴内個数に応じた履歴重要度に基づく個数の関連コンテンツが配信されるため、ユーザの嗜好に合致する関連コンテンツがより多く配信され、配信されるコンテンツにユーザの嗜好がより強く反映される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の情報配信サーバおよび情報配信方法によれば、ユーザの閲覧履歴に対する嗜好の強さを反映してコンテンツの配信を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態に係る情報配信サーバを含む情報配信システムの機能構成を示す図である。
【図２】情報配信サーバのハードウェア構成図である。
【図３】ユーザ履歴情報の一例を示す図である。
【図４】関連コンテンツ情報の一例を示す図である。
【図５】ユーザに配信するコンテンツを選択する処理を示すフローチャートである。
【図６】人気度を計算する処理を示す図である。
【図７】配信個数を計算する処理を示す図である。
【図８】ユーザごとに関連コンテンツを統合する処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
添付図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００１７】
図１は、本実施形態に係る情報配信サーバを含む情報配信システムの機能構成を示す図である。
【００１８】
本実施形態の情報配信システム１は、情報配信サーバ１０、通信端末２０、ユーザ履歴管理データベース４０、関連コンテンツ管理データベース４２を備えて構成されている。情報配信システム１において、ユーザ履歴管理データベース４０は、ユーザが通信端末２０を利用して閲覧した閲覧済みコンテンツの履歴を示す履歴情報を蓄積する。情報配信サーバ１０は、ユーザ履歴管理データベース４０から、履歴情報を取得し、履歴情報に応じた関連コンテンツを関連コンテンツ管理データベース４２から取得する。そして、情報配信サーバ１０は、取得した関連コンテンツを通信端末２０に配信する。
【００１９】
次に、情報配信サーバ１０の構成について説明する。情報配信サーバ１０は、履歴情報取得部（履歴情報取得手段）２２と、人気度計算部（人気度計算手段）２４と、履歴内個数計算部（履歴内個数計算手段）２６と、履歴重要度計算部（履歴重要度計算手段）２８と、配信個数計算部（配信個数計算手段）３０と、関連コンテンツ取得部（配信手段）３２と、配信部（配信手段）３４と、を備える。
【００２０】
図２は、その情報配信サーバ１０のハードウェア構成図である。図１に示される情報配信サーバ１０は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ１１、主記憶装置であるＲＡＭ１２およびＲＯＭ１３、入力デバイスであるキーボードおよびマウス等の入力装置１４、ディスプレイ等の出力装置１５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１６、ハードディスクまたは半導体メモリ等の補助記憶装置１７などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図１において説明した各機能は、図２に示すＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１１の制御のもとで入力装置１４、出力装置１５、通信モジュール１６を動作させるとともに、ＲＡＭ１２や補助記憶装置１７におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。以下、図１に示す機能ブロックに基づいて、各機能ブロックを説明する。
【００２１】
履歴情報取得部２２は、ユーザ履歴管理データベース４０から、ユーザが通信端末２０を利用して閲覧した閲覧済みコンテンツの履歴を示す履歴情報を取得する部分である。
【００２２】
ここで、ユーザ履歴管理データベース４０によって管理される履歴情報について、図３を用いて説明する。ユーザ履歴管理データベース４０は、どのユーザがどのコンテンツを閲覧したかを記憶する。ユーザ履歴管理データベース４０が記憶する情報は、例えば、図３に示すように、ユーザＵ１がコンテンツＣ１を閲覧した、ユーザＵ１がコンテンツＣ５を閲覧した、ユーザＵ２がコンテンツＣ１を閲覧した、などの情報である。なお、同一ユーザが２回以上同一のコンテンツを閲覧した場合には、ユーザ履歴管理データベース４０は、その都度、同一ユーザが同一のコンテンツを閲覧したという情報を記憶する。例えば、ユーザＵ１がコンテンツＣ１を２回閲覧した場合には、ユーザ履歴管理データベース４０は、ユーザＵ１がコンテンツＣ１を閲覧したという情報が２回分記憶される。
【００２３】
図１に戻って、情報配信サーバ１０の各部分の説明を続ける。人気度計算部２４は、履歴情報取得部２２が取得した履歴情報に基づいて、履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツの人気度（ｄｆ）を計算する部分である。ここで、コンテンツの人気度とは、当該コンテンツを閲覧したユーザの数を意味する。人気度計算部２４は、履歴情報を参照して、各コンテンツを閲覧したユーザの数を計数し、計数結果を人気度として出力する。
【００２４】
履歴内個数計算部２６は、履歴情報取得部２２が取得した履歴情報に基づいて、履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれを一のユーザが閲覧した回数を示す履歴内個数（ｔｆ）を計算する部分である。
【００２５】
履歴重要度計算部２８は、一のユーザが閲覧した閲覧済みコンテンツごとに、人気度計算部２４が計算した人気度および履歴内個数計算部２６が計算した履歴内個数に基づいて、履歴重要度（ｔｆｉｄｆ）を計算する部分である。履歴重要度の計算は、閲覧済みコンテンツの人気度の低さに応じて高い履歴重要度を付与し、また、閲覧済みコンテンツの履歴内個数の多さに応じて、高い履歴重要度を付与する。履歴重要度は、コンテンツｉのユーザｊにおける履歴重要度をｗｉ，ｊ、コンテンツｉのユーザｊにおける履歴内個数をｔｆｉ，ｊ、コンテンツｉの人気度をｄｆｉ、Ｎを適当な定数とすると、ｗｉ，ｊ＝ｔｆｉ，ｊ×ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆｉ）や、ｗｉ，ｊ＝ｔｆｉ，ｊ／ｄｆｉなどの計算式により計算される。
【００２６】
配信個数計算部３０は、閲覧済みコンテンツごとに履歴重要度計算部２８において計算された閲覧済みコンテンツの履歴重要度に基づいて、閲覧済みコンテンツを閲覧したユーザに配信されるコンテンツの個数である配信個数を計算する部分である。
【００２７】
関連コンテンツ取得部３２は、履歴重要度計算部２８が計算した閲覧済みコンテンツの履歴重要度に基づいて、関連コンテンツ管理データベース４２から、閲覧済みコンテンツに関連する関連コンテンツを取得する部分である。
【００２８】
ここで、関連コンテンツ管理データベース４２によって管理される関連コンテンツ情報について、図４を用いて説明する。関連コンテンツ情報は、閲覧済みコンテンツと、関連コンテンツとの間の関連性を示す情報である。コンテンツ間の関連性は、あるコンテンツを閲覧したユーザが、当該コンテンツとの関連性の高い関連コンテンツに対して、当該コンテンツとの関連性の低い関連コンテンツに対する興味よりも強い興味を持つように定められる。
【００２９】
関連コンテンツ情報においては、閲覧済みコンテンツと関連コンテンツとの間の関連性の高さに応じて、大きな数値が付与される。例えば、閲覧済みコンテンツＣ１と関連コンテンツＣ６との間には１という大きな数値が付与されているが、これは、コンテンツＣ１とコンテンツＣ６との間の関連性が高いことを意味する。逆に閲覧済みコンテンツＣ１と関連コンテンツＣ１０との間には０．１という小さな数値が付与されているが、これは、コンテンツＣ１とコンテンツＣ１０との間の関連性が低いことを意味する。
【００３０】
図１に戻って、情報配信サーバ１０の各部分の説明を続ける。配信部３４は、関連コンテンツ取得部３２が取得した関連コンテンツを、一のユーザが利用する通信端末２０に配信する。
【００３１】
次に、図５を用いて、本実施形態の情報配信方法を説明する。まず、ユーザが、動画や商品情報など、何らかのコンテンツを閲覧したことを契機として、履歴情報取得部２２が履歴情報をユーザ履歴管理データベース４０から取得する（ステップＳ１１：履歴情報取得ステップ）。
【００３２】
次に、人気度計算部２４が、履歴情報に基づいて、履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれの人気度（ｄｆ）を計算する（ステップＳ１２：人気度計算ステップ）。人気度の計算方法について、図３に示される履歴情報を例として説明する。図３の履歴情報を参照すると、コンテンツＣ１は、ユーザＵ１、ユーザＵ２、ユーザＵ３の３人のユーザによって閲覧されている。そのため、図６に示すように、人気度計算部２４は、コンテンツＣ１の人気度を３と計算する。同様に、コンテンツＣ４はユーザＵ１、ユーザＵ３の２人のユーザによって閲覧されているため、人気度計算部２４は、コンテンツＣ４の人気度を２と計算する。コンテンツＣ５は、ユーザＵ１、ユーザＵ２、ユーザＵ３の３人のユーザによって閲覧されているため、人気度計算部２４は、コンテンツＣ５の人気度を３と計算する。
【００３３】
次に、履歴内個数計算部２６が、履歴情報に基づいて、履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれを一のユーザが閲覧した回数を示す履歴内個数（ｔｆ）を計算する（ステップＳ１３：履歴内個数計算ステップ）。履歴内個数の計算方法について、図３に示される履歴情報を例として説明する。図３の履歴情報を参照すると、ユーザＵ１は、コンテンツＣ１を２回閲覧している。したがって、履歴内個数計算部２６は、ユーザＵ１におけるコンテンツＣ１の履歴内個数を２と計算する。同様に、ユーザＵ１はコンテンツＣ４を１回閲覧しているため、履歴内個数計算部２６は、ユーザＵ１におけるコンテンツＣ４の履歴内個数を１と計算する。同様にして、すべてのユーザにおけるすべての閲覧済みコンテンツに対して、履歴内個数計算部２６は、履歴内個数を計算する。
【００３４】
次に、履歴重要度計算部２８が、ステップＳ１２において計算した人気度（ｄｆ）およびステップＳ１３において計算した履歴内個数（ｔｆ）に基づいて、履歴重要度（ｔｆｉｄｆ）を計算する（ステップＳ１４：履歴重要度計算ステップ）。履歴重要度の計算方法について、図３に示される履歴情報を例として説明する。上記の通り、人気度計算部２４により、コンテンツＣ１の人気度は３と求められている（図６参照）。また、履歴内個数計算部２６により、ユーザＵ１におけるコンテンツＣ１の履歴内個数は２と求められている。したがって、履歴重要度ｔｆｉｄｆを履歴内個数ｔｆ／人気度ｄｆという式を用いて求める場合、図７（ｂ）に示すように、ユーザＵ１におけるコンテンツＣ１の履歴重要度は２／３＝０．６７となる。同様にして、コンテンツＣ４の人気度は２、ユーザＵ１におけるコンテンツＣ４の履歴内個数は１であるから、ユーザＵ１におけるコンテンツＣ４の履歴重要度は１／２＝０．５０となる。また、コンテンツＣ５の人気度は３、ユーザＵ１におけるコンテンツＣ５の履歴内個数は１であるから、ユーザＵ１におけるコンテンツＣ５の履歴重要度は１／３＝０．３３となる。
【００３５】
次に、配信個数計算部３０が、ステップＳ１４において計算した閲覧済みコンテンツの履歴重要度に基づいて、閲覧済みコンテンツを閲覧したユーザに配信されるコンテンツの個数である配信個数を計算する（ステップＳ１５）。配信個数の計算にあたっては、まず、一のユーザにおける閲覧済みコンテンツの全てについて、履歴重要度が高い順に、優先順位を付与する。例えば、図７（ｂ）のように、ユーザＵ１におけるコンテンツＣ１、Ｃ４、Ｃ５の履歴重要度がそれぞれ０．６７、０．５０、０．３３である場合、ユーザＵ１におけるコンテンツＣ１、Ｃ４、Ｃ５の優先順位はそれぞれ１位、２位、３位となる。なお、履歴重要度が等しい閲覧済みコンテンツが２個以上ある場合は、それらの閲覧済みコンテンツの間でランダムに優先順位が付与される。例えば、ユーザＵ２に対するコンテンツＣ１、Ｃ５の履歴重要度はそれぞれ０．３３で等しいが、このＣ１およびＣ５の間でランダムに優先順位を付与した結果、Ｃ１およびＣ５の順位は、それぞれ２位、１位とされる。
【００３６】
優先順位の付与後、配信個数計算部３０は、図７（ａ）に示す、あらかじめ記憶された配信個数対応テーブルを参照し、優先順位が１位の閲覧済みコンテンツには配信個数２を、２位の閲覧済みコンテンツには配信個数１を、３位以降の閲覧済みコンテンツには配信個数０を、それぞれ付与する。したがって、図７（ｂ）の場合、ユーザＵ１において、コンテンツＣ１、Ｃ４、Ｃ５の配信個数はそれぞれ２、１、０と計算される。
【００３７】
次に、関連コンテンツ取得部３２が、ステップＳ１５において計算した配信個数に基づいて、閲覧済みコンテンツに関連する関連コンテンツを関連コンテンツ管理データベース４２から取得する（ステップＳ１６）。関連コンテンツを取得するにあたっては、関連コンテンツ取得部３２は、図４に示す関連コンテンツ情報を参照して、閲覧済みコンテンツとの関連度の高いコンテンツから順番に、閲覧済みコンテンツのそれぞれに付与された配信個数分だけ、関連コンテンツを取得する。その際、関連度が同一の関連コンテンツが複数存在する場合は、ランダムに関連コンテンツを取得してもよい。また、取得候補とした関連コンテンツが、既に、優先順位が高いコンテンツに対して取得されていた場合は、関連度が次に高い関連コンテンツを取得することとしてもよい。例えば、図７（ｂ）に示すように、ユーザＵ１において、閲覧済みコンテンツＣ１の配信個数は２と計算されている。したがって、関連コンテンツ取得部３２は、図４の関連コンテンツ情報を参照し、閲覧済みコンテンツＣ１に対して関連度が上位の２個のコンテンツであるＣ６およびＣ９を関連コンテンツとして取得する。また、同様に、ユーザＵ１において、閲覧済みコンテンツＣ４の配信個数は１と計算されているため、関連コンテンツ取得部３２は、閲覧済みコンテンツＣ４に対しては、関連度が上位の１個のコンテンツであるＣ９を取得候補とする。しかしながら、Ｃ９は既に、優先順位の高い閲覧済みコンテンツＣ１に対する関連コンテンツとして取得されているため、関連度が次に高いＣ７又はＣ１０をランダムに取得する（例えばＣ７を取得することとする）。また、閲覧済みコンテンツＣ５の配信個数は０と計算されているため、関連コンテンツ取得部３２は、閲覧済みコンテンツＣ５に対しては、関連コンテンツを取得しない。このようにして、関連コンテンツ取得部３２が取得した関連コンテンツをユーザごとにまとめると、図８に示すように、ユーザＵ１に対する配信コンテンツはＣ６、Ｃ９、Ｃ７となる。
【００３８】
最後に配信部３４は、関連コンテンツ取得部３２によって取得された関連コンテンツを一のユーザが利用する通信端末２０に配信する（ステップＳ１７）。配信部３４による関連コンテンツの配信は、ユーザがコンテンツを閲覧したことを契機として行われる。例えば、ユーザが動画を再生したときには、関連コンテンツとして取得された動画の情報が通信端末２０に配信され、通信端末２０において、当該動画の情報が、関連コンテンツとして表示される。また、ユーザが通信販売の商品情報を閲覧したときには、関連コンテンツとして取得された商品の情報が通信端末２０に配信され、通信端末２０において、当該商品の情報が関連コンテンツとして表示される。以上のステップＳ１５〜Ｓ１７は、配信ステップを構成する。
【００３９】
以上のように、本実施形態の情報配信サーバ２０においては、複数の通信端末２０のユーザが通信端末２０を利用して閲覧した閲覧済みコンテンツの履歴を示す履歴情報を履歴情報取得部２２が取得し、履歴情報取得部２２が取得した履歴情報に基づいて、人気度計算部２４が履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれの人気度を計算し、また、履歴内個数計算部２６が履歴情報に含まれる閲覧済みコンテンツそれぞれを一のユーザが閲覧した回数を示す履歴内個数を計算する。そして、履歴重要度計算部２８が、一のユーザが閲覧した閲覧済みコンテンツごとに、人気度および履歴内個数に基づいて、履歴重要度を計算する。そして、配信個数計算部３０、関連コンテンツ取得部３２および配信部３４が、履歴重要度に基づいて、閲覧済みコンテンツに関連する関連コンテンツを取得し、取得された関連コンテンツを、一のユーザが利用する通信端末２０に配信する。したがって、人気度および履歴内個数の両方に基づいて閲覧済みコンテンツに関連するコンテンツが配信されるため、配信されるコンテンツにユーザの嗜好の強さが反映されることとなる。
【００４０】
また、本実施形態の情報配信サーバ１０において、履歴重要度計算部２８は、閲覧済みコンテンツの人気度の低さに応じて、高い履歴重要度を付与する。したがって、単に人気が高いだけの、ユーザが興味を持っていないコンテンツが配信されることが少なくなるため、配信されるコンテンツにユーザの嗜好がより強く反映される。
【００４１】
また、本実施形態の情報配信サーバ１０において、履歴重要度計算部２８は、閲覧済みコンテンツの履歴内個数の多さに応じて、高い履歴重要度を付与する。したがって、ユーザが閲覧した回数の多いコンテンツが配信されやすくなるため、配信されるコンテンツにユーザの嗜好がより強く反映される。
【００４２】
また、本実施形態の情報配信サーバ１０は、閲覧済みコンテンツごとに、履歴重要度計算部２８が計算した閲覧済みコンテンツの履歴重要度に基づいて、閲覧済みコンテンツを閲覧したユーザに配信されるコンテンツの個数である配信個数を計算する配信個数計算部３０をさらに備え、配信部３４は、配信個数計算部３０により計算された配信個数の関連コンテンツを配信する。したがって、人気度および履歴内個数に応じた履歴重要度に基づく個数の関連コンテンツが配信されるため、ユーザの嗜好に合致する関連コンテンツがより多く配信され、配信されるコンテンツにユーザの嗜好がより強く反映される。
【００４３】
なお、本発明の情報配信サーバおよび情報配信方法の実施の態様は、上述した実施形態には限られない。例えば、通信端末２０は移動通信端末である必要はなく、例えばパーソナルコンピュータなどの固定型の通信端末であってもよい。また、情報配信サーバ１０において、履歴重要度計算部２８が閲覧済みコンテンツの履歴重要度を計算した後、履歴重要度に基づいて優先順位をつけるのではなく、一定以上の履歴重要度を有する閲覧済みコンテンツのすべてに対して一律に関連コンテンツを取得するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００４４】
１…情報配信システム、１０…情報配信サーバ、２０…通信端末、２２…履歴情報取得部（履歴情報取得手段）、２４…人気度計算部（人気度計算手段）、２６…履歴内個数計算部（履歴内個数計算手段）、２８…履歴重要度計算部（履歴重要度計算手段）、３０…配信個数計算部（配信個数計算手段）、３２…関連コンテンツ取得部（関連コンテンツ取得手段）、３４…配信部（配信手段）、４０…ユーザ履歴管理データベース、４２…関連コンテンツ管理データベース。
【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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