(57)【要約】【課題】  コンテンツの難易度とユーザ能力に応じて提供コンテンツを推薦し、ユーザに効率のよい閲覧を可能とさせる環境を提供する。【解決手段】  難易度推定処理部２３と能力推定処理部２４でそれぞれコンテンツの難易度の推定とユーザ能力の推定を行い、能力フィルタ処理部２１が、ユーザ能力に基づくコンテンツのフィルタリングを行う。また、評価データ取り込み部２２が、提供されたコンテンツに対するユーザの評価を収集し、ユーザ能力とそのユーザのコンテンツに対する評価値を基にコンテンツ情報ＤＢ２３０を更新し、またその結果に基づきユーザ能力情報ＤＢ２４０を更新する。【選択図】      図１
2006285299.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツおよび当該コンテンツの難易度を示す情報が記憶されたコンテンツ情報データベースと、ユーザの能力を示す情報が記憶されたユーザ能力情報データベースとを持つ、能力フィルタ型コンテンツ推薦装置であって、
外部から閲覧要求を受信し、前記コンテンツ情報データベースから逐次コンテンツを取得し、取得されたコンテンツの難易度を示す情報と、前記ユーザ能力情報データベースに記憶されたユーザの能力を示す情報とを比較し、閲覧が許可されたときに前記取得したコンテンツを外部へ提供する能力フィルタ処理部と、
前記提供されたコンテンツに対するユーザの評価を収集し、当該収集された評価と前記ユーザの能力を示す情報と閲覧履歴とから前記コンテンツの難易度を推定し、前記コンテンツ情報データベースに記憶する難易度推定処理部と、
前記推定されたコンテンツの難易度と前記ユーザの能力を示す情報とから新たなユーザの能力値を推定し、前記コンテンツ情報データベースに記憶する能力推定処理部と、
を備えたことを特徴とする能力フィルタ型コンテンツ推薦装置。
【請求項２】
前記能力フィルタ処理部は、
前記コンテンツ情報データベースに記憶されたコンテンツの難易度と、ユーザの能力情報データベースに記憶されたユーザの能力値とを比較し、前記ユーザの能力値を超えない難易度を持つコンテンツを外部へ提供することを特徴とする請求項１に記載の能力フィルタ型コンテンツ推薦装置。
【請求項３】
ユーザに提供するコンテンツの少なくとも一部に、ユーザが明示的にコンテンツに対する評価を与えるための評価用の選択肢を付与し、前記コンテンツを閲覧したユーザによる選択入力を取り込み、前記難易度推定処理部による難易度の推定に反映させる評価データ取込み部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の能力フィルタ型コンテンツ推薦装置。
【請求項４】
前記コンテンツ中の難易度の高い漢字もしくは単語に対して、それぞれ意味もしくは読みを参照可能な辞書を前記コンテンツに付与し、ユーザが前記辞書を参照した回数を取込み、前記難易度判定処理部による難易度の推定に反映させる評価データ取り込み部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の能力フィルタ型コンテンツ推薦装置。
【請求項５】
前記難易度推定処理部は、
前記コンテンツ情報データベースにコンテンツ毎あらかじめ設定された難易度初期値を、前記評価データ取り込み部によって取込まれたデータを基に所定の判定基準に従い更新することを特徴とする請求項１、３、４のいずれか１項に記載の能力フィルタ型コンテンツ推薦装置。
【請求項６】
前記能力推定処理部は、
前記能力情報データベースにユーザ毎あらかじめ設定された能力値を、前記評価データ取り込み部によって取込まれたデータを基に所定の判定基準に従い更新することを特徴とする請求項１、３、４のいずれか１項に記載の能力フィルタ型コンテンツ推薦装置。
【請求項７】
コンテンツおよび当該コンテンツの難易度を示す情報が記憶されたコンテンツ情報データベースと、ユーザの能力を示す情報が記憶されたユーザ能力情報データベースとを備え、コンテンツの難易度とユーザ能力に応じて提供コンテンツを推薦する、能力フィルタ型コンテンツ推薦方法であって、
外部から閲覧要求を受信し、前記コンテンツ情報データベースから逐次コンテンツを取得し、取得されたコンテンツの難易度を示す情報と、前記ユーザ能力情報データベースに記憶されたユーザの能力を示す情報とを比較し、閲覧が許可されたときに前記取得したコンテンツを外部へ提供するステップと、
前記提供されたコンテンツに対するユーザの評価を収集し、当該収集された評価と前記ユーザの能力を示す情報と閲覧履歴とから前記コンテンツの難易度を推定し、前記コンテンツ情報データベースに記憶するステップと、
前記推定されたコンテンツの難易度と前記ユーザの能力を示す情報とから新たなユーザの能力値を推定し、前記コンテンツ情報データベースに記憶するステップと、
有することを特徴とする能力フィルタ型コンテンツ推薦方法。
【請求項８】
コンテンツおよび当該コンテンツの難易度を示す情報が記憶されたコンテンツ情報データベースと、ユーザの能力を示す情報が記憶されたユーザ能力情報データベースとを持つ、能力フィルタ型コンテンツ推薦装置に用いられるプログラムであって、
外部から閲覧要求を受信し、前記コンテンツ情報データベースから逐次コンテンツを取得し、取得されたコンテンツの難易度を示す情報と、前記ユーザ能力情報データベースに記憶されたユーザの能力を示す情報とを比較し、閲覧が許可されたときに前記取得したコンテンツを外部へ提供する処理と、
前記提供されたコンテンツに対するユーザの評価を収集し、当該収集された評価と前記ユーザの能力を示す情報と閲覧履歴とから前記コンテンツの難易度を推定し、前記コンテンツ情報データベースに記憶する処理と、
前記推定されたコンテンツの難易度と前記ユーザの能力を示す情報とから新たなユーザの能力値を推定し、前記コンテンツ情報データベースに記憶する処理と、
を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】
本発明は、コンテンツの難易度とユーザ能力に応じて提供コンテンツを推薦する、能力フィルタ型コンテンツ推薦装置および方法ならびにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報検索の効率化をはかりユーザに最適なコンテンツを提供する技術が多数知られている。具体的に、ユーザの嗜好や検索履歴に基づいてお薦めコンテンツを提供する技術が提案されている（例えば、特許文献１、２、３参照）。
【特許文献１】特開２００４−７８６８９号公報
【特許文献２】特開２００３−２２４７９８号公報
【特許文献３】特開２００５−３３６００号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら上記した従来技術によれば、例えば、小学校低学年と大学生では漢字や英文の読解力に差異がある等の理由により、そのようにして推薦されたコンテンツが同じ嗜好を持つ人の全てが理解できるコンテンツであるとは限らないといった問題がある。また、コンテンツの難易度とユーザの能力には依存関連があるため、嗜好フィルタのシステムのデータを、コンテンツの難易度とユーザの能力に置き換えただけでは、適正なコンテンツが得られないといった問題があった。
【０００４】
本発明は上記事情に基づいてなされたものであり、ユーザの能力に応じて最適な提供コンテンツを推薦し、効率の良い閲覧環境を提供することのできる、能力フィルタ型コンテンツ推薦装置および方法ならびにプログラム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】
【０００５】
上記した課題を解決するために本発明は、コンテンツおよび当該コンテンツの難易度を示す情報が記憶されたコンテンツ情報データベースと、ユーザの能力を示す情報が記憶されたユーザ能力情報データベースとを持つ、能力フィルタ型コンテンツ推薦装置であって、外部から閲覧要求を受信し、前記コンテンツ情報データベースから逐次コンテンツを取得し、取得されたコンテンツの難易度を示す情報と、前記ユーザ能力情報データベースに記憶されたユーザの能力を示す情報とを比較し、閲覧が許可されたときに前記取得したコンテンツを外部へ提供する能力フィルタ処理部と、前記提供されたコンテンツに対するユーザの評価を収集し、当該収集された評価と前記ユーザの能力を示す情報と閲覧履歴とから前記コンテンツの難易度を推定し、前記コンテンツ情報データベースに記憶する難易度推定処理部と、前記推定されたコンテンツの難易度と前記ユーザの能力を示す情報とから新たなユーザの能力値を推定し、前記コンテンツ情報データベースに記憶する能力推定処理部と、を備えたことを特徴とする。
【０００６】
また、本発明において、前記能力フィルタ処理部は、前記コンテンツ情報データベースに記憶されたコンテンツの難易度と、ユーザの能力情報データベースに記憶されたユーザの能力値とを比較し、前記ユーザの能力値を超えない難易度を持つコンテンツを外部へ提供することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明において、ユーザに提供するコンテンツの少なくとも一部に、ユーザが明示的にコンテンツに対する評価を与えるための評価用の選択肢を付与し、前記コンテンツを閲覧したユーザによる選択入力を取り込み、前記難易度推定処理部による難易度の推定に反映させる評価データ取込み部と、を有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明において、前記コンテンツ中の難易度の高い漢字もしくは単語に対して、それぞれ意味もしくは読みを参照可能な辞書を前記コンテンツに付与し、ユーザが前記辞書を参照した回数を取込み、前記難易度判定処理部による難易度の推定に反映させる評価データ取り込み部と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明において、前記難易度推定処理部は、前記コンテンツ情報データベースにコンテンツ毎あらかじめ設定された難易度初期値を、前記評価データ取り込み部によって取込まれたデータを基に所定の判定基準に従い更新することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明において、前記能力推定処理部は、前記能力情報データベースにユーザ毎あらかじめ設定された能力値を、前記評価データ取り込み部によって取込まれたデータを基に所定の判定基準に従い更新することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、コンテンツおよび当該コンテンツの難易度を示す情報が記憶されたコンテンツ情報データベースと、ユーザの能力を示す情報が記憶されたユーザ能力情報データベースとを備え、コンテンツの難易度とユーザ能力に応じて提供コンテンツを推薦する、能力フィルタ型コンテンツ推薦方法であって、外部から閲覧要求を受信し、前記コンテンツ情報データベースから逐次コンテンツを取得し、取得されたコンテンツの難易度を示す情報と、前記ユーザ能力情報データベースに記憶されたユーザの能力を示す情報とを比較し、閲覧が許可されたときに前記取得したコンテンツを外部へ提供するステップと、前記提供されたコンテンツに対するユーザの評価を収集し、当該収集された評価と前記ユーザの能力を示す情報と閲覧履歴とから前記コンテンツの難易度を推定し、前記コンテンツ情報データベースに記憶するステップと、前記推定されたコンテンツの難易度と前記ユーザの能力を示す情報とから新たなユーザの能力値を推定し、前記コンテンツ情報データベースに記憶するステップと、有することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、コンテンツおよび当該コンテンツの難易度を示す情報が記憶されたコンテンツ情報データベースと、ユーザの能力を示す情報が記憶されたユーザ能力情報データベースとを持つ、能力フィルタ型コンテンツ推薦装置に用いられるプログラムであって、外部から閲覧要求を受信し、前記コンテンツ情報データベースから逐次コンテンツを取得し、取得されたコンテンツの難易度を示す情報と、前記ユーザ能力情報データベースに記憶されたユーザの能力を示す情報とを比較し、閲覧が許可されたときに前記取得したコンテンツを外部へ提供する処理と、前記提供されたコンテンツに対するユーザの評価を収集し、当該収集された評価と前記ユーザの能力を示す情報と閲覧履歴とから前記コンテンツの難易度を推定し、前記コンテンツ情報データベースに記憶する処理と、前記推定されたコンテンツの難易度と前記ユーザの能力を示す情報とから新たなユーザの能力値を推定し、前記コンテンツ情報データベースに記憶する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、難易度推定処理部と能力推定処理部でそれぞれコンテンツの難易度の推定とユーザ能力の推定を行い、能力フィルタ処理部が、ユーザ能力に基づくコンテンツのフィルタリング（ユーザの能力にあった提供コンテンツの推薦）を行うことで、ユーザの読解レベルに応じた最適な提供コンテンツの推薦が可能になる。また、評価データ取り込み部が、提供されたコンテンツに対するユーザの評価を収集することで、ユーザ能力とそのユーザのコンテンツに対する評価値を基にコンテンツ情報データベースを更新し、またその結果に基づきユーザ能力を更新することで、コンテンツの難易度とユーザの能力値を適正な値に維持することができる。
このことにより、ユーザは、読めるコンテンツのみを閲覧することができ、効率のよい閲覧が可能となる。また、難易度がユーザの能力値を若干超えるものについても推薦するように設定することもでき、この場合、ユーザの能力値をあげることを目的とした学習システムにも応用が可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図１は、本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の基本構成を示すブロック図である。
本発明の能力フィルタ型コンテンツ推薦装置は、スタンドアロン構成として、あるいはユーザ端末とはネットワーク接続されるサーバに実装されても良い。ここでは後者が実施形態として示されている。
【００１５】
本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置２はサーバに実装されるものとし、能力フィルタ処理部２１と、評価データ取込み部２２と、難易度推定処理部２３と、能力推定処理部２４とで構成される。そして、ネットワーク経由でユーザ端末１が接続される構成になっている。
能力フィルタ処理部２１は、ユーザ端末１から要求（閲覧要求）を受信し、難易度推定処理部２３が持つコンテンツ情報ＤＢ（Data Base）２３０から逐次コンテンツを取得し、取得されたコンテンツの難易度を示す情報と、能力推定処理部２４が持つユーザ能力情報ＤＢ２４０に記憶されたユーザの能力を示す情報とを比較し、閲覧が許可されたときに、先に取得したコンテンツをユーザ端末１へ提供する機能を持つ。
【００１６】
一方、難易度推定処理部２３は、評価データ取り込み部２２を介し、提供されたコンテンツに対するユーザの評価を収集し、当該収集された評価とユーザの能力を示す情報と閲覧履歴とからコンテンツの難易度を推定し、コンテンツ情報ＤＢ２３０に記憶する機能を持つ。
また、能力推定処理部２４は、推定されたコンテンツの難易度とユーザの能力を示す情報とから新たなユーザの能力値を推定し、コンテンツ情報ＤＢ２３０に記憶する機能を持つ。
また、評価データ取り込み部２２は、ユーザに提供するコンテンツの少なくとも一部に、ユーザが明示的にコンテンツに対する評価を与えるための評価用の選択肢を付与し、コンテンツを閲覧したユーザによる選択入力を取り込み、あるいは、コンテンツ中の難易度の高い漢字もしくは単語に対して、それぞれ意味もしくは読みを参照可能な辞書を前記コンテンツに付与し、ユーザが前記辞書を参照した回数を取込み、難易度判定処理部２３による難易度の推定に反映させる機能を持つ。なお、コンテンツに対する評価の入力については、自由入力可能な文字入力欄による方法であってもよい。
【００１７】
図２は、本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の基本動作を説明するために引用したフローチャートである。
以下、図２に示すフローチャートを参照しながら、図１に示す能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の基本動作について説明する。
【００１８】
まず、ユーザはユーザ端末１を操作してネットワーク経由でサーバ（能力フィルタ型コンテンツ推薦装置２）に接続し、閲覧要求を発行する。
能力フィルタ型コンテンツ推薦装置２は、能力フィルタ処理部２１がこの閲覧要求を受付ける（Ｓ２１）。能力フィルタ処理部２１は、コンテンツ情報ＤＢ２３０からコンテンツを一つずつ取得し（Ｓ２２）、コンテンツの難易度とユーザの能力値とを比較し、その結果、閲覧の許可判定が可能か否かを決定する（Ｓ２３）。なお、コンテンツ情報ＤＢ２３０のデータ構造等、詳細は後述する。
閲覧判定の結果（Ｓ２４）、閲覧が許可された場合、そのコンテンツを提供コンテンツの対象とし（Ｓ２５）、否の場合提供コンテンツの対象としない（Ｓ２６）。そして、続くコンテンツの有無をチェックし（Ｓ２７）、次のコンテンツを読み出して上記と同じ処理を行うために、Ｓ２２以降の同様の処理を繰り返す（Ｓ２８）。コンテンツが無くなったところで基本動作は終了する。
【００１９】
次に、図３に示す、コンテンツ難易度とユーザ能力値の更新処理の流れを示すフローチャートを参照しながら本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の動作を説明する。
ここでは、評価データ取込み部２２が、ユーザ端末１を介してユーザから提供コンテンツの評価を収集して難易度推定処理部２３へ供給する（Ｓ３１）。なお、ユーザから評価を取得する仕組みについては後述する。難易度推定処理部２３は、評価データ取り込み部２２を介して取り込まれたユーザの評価と、ユーザ能力情報ＤＢ２４０に記憶されたユーザ能力値とを基にコンテンツの難易度を推定する（Ｓ３２）。そして推定された難易度をコンテンツ情報ＤＢ２３０に記憶する（Ｓ３３）。難易度推定処理部２３による難易度推定のためのロジックは後述する。
【００２０】
一方、能力推定処理部２４は、与えられたコンテンツの難易度と、ユーザの能力と、閲覧履歴から新たな能力値を推定し（Ｓ３４）、この能力推定結果をコンテンツ情報ＤＢ２３０に記憶する（Ｓ３５）。ユーザ能力情報ＤＢ２４０のデータ構造ならびに能力推定処理部２４による能力推定のためのロジックは後述する。
【００２１】
図４は、本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の詳細な内部構成を示すブロック図である。
図４中、図１に示すブロックと同一符号が付されたブロックは、図１に示すブロックと同じ名称、機能を持つため、ここでは説明を省略する。符号２５は、要求受付部であり、ユーザ端末１からの閲覧要求を受信して能力フィルタ処理部２１へ供給する。また、符号２６は、提供部であり、能力フィルタ処理部２１を介して推薦されるコンテンツを要求のあったユーザ端末１へ提供するためのインタフェースとなる。また、符号２７はユーザ登録部であり、後述する初期設定時、ユーザ能力情報ＤＢ２４０へ能力値等を登録する際のインタフェースとなる。また、符号２８は、初期値設定部であり、コンテンツ情報ＤＢ２３０にコンテンツの難易度等を登録する際のインタフェースとなる。
【００２２】
以下、図４に示す本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の詳細な動作説明を行う。
まず、図５、図６に示す初期設定フローチャートを参照しながら、ユーザ登録時におけるユーザ能力情報ＤＢ２４０への初期設定の流れ、コンテンツ情報ＤＢ２３０への初期設定の流れについて説明する。
【００２３】
図５において、ユーザがユーザ端末１を介してＩＤ等、ユーザ登録のための各種データを入力すると、能力フィルタ型コンテンツ推薦装置２のユーザ登録部２７は、これらデータを取り込み（Ｓ５１：ユーザ登録）、ユーザ能力情報ＤＢ２４０に初期値として書き込む（Ｓ５２）。ユーザ能力情報ＤＢ２４０のデータ構造の一例は、図１０（ａ）に示されている。
ユーザ能力情報ＤＢ２４０は、図１０（ａ）に示されるように、ユーザＩＤ、能力値ベクトル、閲覧履歴の各項目データからなる。ここで、「ユーザＩＤ」とは、ユーザを一意に識別可能な情報であり、「能力値ベクトル」とは、1以上の個数の能力値であり、例えば、「通信」、「医療」等、分野毎に能力値を割当てても良い。また、「閲覧履歴」とは、ユーザが見たコンテンツの一覧をいう。
【００２４】
図６において、能力フィルタ型コンテンツ推薦装置２の初期値設定部２８は、入力されるコンテンツ毎コンテンツＩＤ等を取り込み（Ｓ６１：初期設定）、コンテンツ情報ＤＢ２３０に初期値として書き込む（Ｓ６２）。コンテンツ情報ＤＢ２３０のデータ構造の一例は、図１０（ｂ）に示されている。
コンテンツ情報ＤＢ２３０は、図１０（ｂ）に示されるように、コンテンツＩＤ、難易度ベクトル、コンテンツの内容、評価履歴の各項目データから成る。ここで、「コンテンツＩＤ」とは、コンテンツを一意に特定可能な情報、「難易度ベクトル」とは、1以上の個数の難易度をいい、例えば、「通信」、「医療」等、分野毎に難易度を割当てしてもよい。また、「コンテンツ」の内容は、タイトル、本文、画像、更新時刻等の情報をいい、評価履歴は、ユーザの評価の履歴をいう。
【００２５】
上記構成において、能力フィルタ処理部２１は、要求受付部２５を介してユーザ端末１から閲覧要求を受信すると、コンテンツ情報ＤＢ２３０に含まれるコンテンツの難易度と、ユーザ能力情報ＤＢ２４０に含まれるユーザの能力値とを比較する。ここで比較した結果、例えば、ユーザの能力値を超えない難易度を持つコンテンツのみを推薦コンテンツとして提供部２６を介して要求のあったユーザ端末１に提供する。
なお、ユーザの能力の向上を主目的とする場合、ユーザの能力値を若干超えるものについても能力フィルタ処理部２１が許可することで実現できる。また、能力フィルタ処理部２１が、従来からある嗜好情報を利用したコンテンツフィルタ機能を兼ね備えても本発明の能力フィルタ型コンテンツ推薦装置２の本質的な機能には全く影響なく、問題なく連携できる。例えば、嗜好情報を利用したコンテンツフィルタと連携した場合は、ユーザの能力を超えない、かつ、ユーザの興味のあるコンテンツのみを閲覧することができるようになる。
【００２６】
また、評価データ取り込み部２２は、提供コンテンツを閲覧したユーザからの評価入力を取り込み、難易度推定処理部２３による難易度の推定にフィートバックさせ、反映させることができ、ここでは、明示的なフィードバックの実現例と暗示的なフィードバックの実現例について説明する。
前者の明示的なフィードバックの実現例としては、ユーザに提供するコンテンツの一部分に、ユーザが明示的なコンテンツに対する評価を与えるための、評価用の選択肢を付与する。ユーザは、そのコンテンツを閲覧したあと、この選択肢の中から１つを選んで評価のためのデータを送信する。図７にその画面構成の一例が示されている。ここでは、ユーザは、「易しい」、「普通」、「難しい」の３つの選択肢の中から一つを選択する。なお、コンテンツに対する評価の入力については、自由入力可能な文字入力欄による方法であってもよい。
【００２７】
後者の暗示的なフィードバックの実現例としては、コンテンツ中の難易度の高い漢字や単語に対して、容易に意味や読みを参照できる辞書参照の仕組みをコンテンツに付与することとする。ここでは、ユーザが辞書参照を行った回数を評価としてフィードバックを実現する。図８にその画面構成の一例が示されている。
ここでは、ユーザが難しい単語にマウスやカーソルを移動させると、読み仮名を示すウィンドウがポップアップして示される仕組みを採用した。
【００２８】
一方、難易度推定処理部２３は、仮に、２人のユーザＡ、Ｂの能力を「高」と「低」とし、ユーザの評価に応じてコンテンツの難易度を更新する。提供コンテンツに対して各ユーザが与えた評価を、「難しい」、「易しい」の２段階とすれば、例えば、図９（ａ）に、＜表１＞として示す判定基準によりコンテンツの難易度を決定する。
以下に具体的な説明を行う。仮に、２つのコンテンツの難易度を、「高」と「低」とし、提供コンテンツに対して各ユーザが与えた評価に応じてユーザの能力を更新する。ユーザが各提供コンテンツに対して与えた評価を、「難しい」、「易しい」の２段階とすれば、図９（ｂ）に、＜表２＞として示すような判定によりユーザの能力を決定する。
【００２９】
次に、コンテンツの難易度に関する初期値設定方法について説明する。まず、コンテンツに含まれる文字情報を元に記事の難易度を算出する。また、ユーザの能力・学年に応じて日本語および英語に関するコンテンツの難易度を算出する。
漢字レベルにつき、算出対象は、日本語コンテンツとする。また、対象学年は、「小学１年」〜「小学６年」および「それ以上」とする。ここで、以下の演算式（１）で示す重み平均を算出し、これを難易度とする。
Σ学年（学年＊漢字出現種類数／漢字出現種類数合計）…（１）
図１１に、日本語コンテンツにおける難易度初期値設定の一例が示されている。
【００３０】
一方、英語レベルにつき、算出対象は、英語コンテンツとする。また、対象学年は「中学１年」〜「中学３年」「高校１年」〜「高校３年」および「それ以上」とする。ここで、スキミング処理を行い、語幹を修正する。また、ストップワードの除去を行う。そして、以下の演算式（２）に従い重み平均を算出し、これを難易度とする。
Σ学年（学年＊単語出現種類数／単語出現種類数合計）…（２）
なお、上記算出対象は、英語コンテンツに限らず、他の外国語によるコンテンツであってもよい。
【００３１】
図１２は、上記したコンテンツに関する難易度初期値算出のための処理の流れをフローチャートで示した図である。
図１２において、ユーザからの要求に基づき、初期値設定部２８は、コンテンツを抽出する毎にコンテンツに関する難易度初期値算出のための計算を行う（Ｓ１２１）。具体的に、コンテンツの種別を判断し（Ｓ１２２）、抽出されたコンテンツが日本語であれば、上記した演算式（１）を用い、英語であれば上記した演算式（２）を用いて難易度をそれぞれ算出し（Ｓ１２３、Ｓ１２４）、コンテンツ情報ＤＢ２３０に記憶すべき難易度としての初期値を決定する（Ｓ１２５）。
【００３２】
図１３に、ユーザ登録を行った際の能力値に関する初期設定例が表形式で示されている。
漢字の場合を図１３（ａ）に、＜表３＞ユーザの漢字読解能力初期値例として、英語の場合を図１３（ｂ）に、＜表４＞ユーザの英語読解能力初期値例として示してあり、ここで設定される値がユーザ能力情報ＤＢ２４０に記憶される。
【００３３】
図１４、図１５は、本発明の能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の応用例を説明するために引用したブロック図である。
図１４は、本発明の能力フィルタ型コンテンツ推薦装置に辞書参照機能を組み合わせたコンテンツ推薦システムの構成例である。図１４によれば、辞書参照部３は、難易度とユーザの能力値に応じて振り仮名や単語の意味をコンテンツに付与して、ユーザが理解することを補助するサービスが実現できる。ここでは、辞書参照部３の他に、漢字読みや英単語の意味を示す辞書相当の付加情報ＤＢ４が必要とされる。
【００３４】
図１５は、本発明の能力フィルタ型コンテンツ推薦装置に、嗜好情報判定機能を組み合わせたコンテンツ推薦システムの機能構成例である。図１５によれば、ユーザの能力に基づくフィルタリングに加えて、嗜好情報に基づくフィルタリングを行うことで、ユーザが理解できて、かつ興味のあるコンテンツのみを閲覧することが可能となり、より効率的な閲覧サービスを実現できる。ここでは、ユーザ嗜好情報ＤＢ６が付加され、更に、これを参照して嗜好情報をフィルタリングに反映される嗜好情報判定部５が付加される。
【００３５】
以上説明のように本発明は、難易度推定処理部２３と能力推定処理部２４でそれぞれコンテンツの難易度の推定とユーザ能力の推定を行い、能力フィルタ処理部２１が、ユーザ能力に基づくコンテンツのフィルタリングを行うことで、ユーザの読解レベルに応じた最適な提供コンテンツの推薦を可能とするものである。また、評価データ取り込み部２２が、提供されたコンテンツに対するユーザの評価を収集することで、ユーザ能力とそのユーザのコンテンツに対する評価値を基にコンテンツ情報ＤＢ２３０を更新し、またその結果に基づきユーザ能力情報ＤＢ２４０を更新することで、コンテンツの難易度とユーザの能力値を適正な値に維持するものである。
【００３６】
このことにより、ユーザは、読めるコンテンツのみを閲覧することができ、効率のよい閲覧が可能となる。また、難易度がユーザの能力値を若干超えるものについても推薦するように設定することもでき、この場合、ユーザの能力値をあげることを目的とした学習システムにも応用が可能である。また、サーバ側でユーザ毎にコンテンツを生成し、蓄積する必要がないため、リソース消費が増えることはなく、効率的に能力フィルタ型コンテンツ推薦の仕組みを構築することができる。
【００３７】
なお、図１、図４に示す、能力フィルタ処理部２１、難易度推定処理部２２、能力推定処理部２３、評価データ取込み部２４、要求受付部２５、提供部２６、ユーザ登録部２７、初期値設定部２８のそれぞれで実行される手順をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって本発明の能力フィルタ型コンテンツ推薦装置を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。
【００３８】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
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合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。
【００３９】
以上、この発明の実施形態につき、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含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の基本動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の動作を説明するために引用したフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の具体的な構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の初期設定動作を説明するために引用したフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の初期設定動作を説明するために引用したフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態において使用される、画面構成の一例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態において使用される、画面構成の一例を示す図である。
【図９】本発明の実施形態において使用される、コンテンツの難易度とユーザの能力判定例を表形式で示した図である。
【図１０】本発明の実施形態で使用されるデータベースのデータ構造の一例を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態において使用される、日本語コンテンツの難易度初期値の一例を示す図である。
【図１２】本発明の実施形態における、コンテンツ難易度初期値算出についての処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施形態において使用される、ユーザの能力値初期設定例を表形式で示した図である。
【図１４】本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の応用例を示すブロック図である。
【図１５】本発明の実施形態に係る能力フィルタ型コンテンツ推薦装置の応用例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４１】
１…ユーザ端末、２…能力フィルタ型コンテンツ推薦装置、２１…能力フィルタ処理部、２２…難易度推定処理部、２３…能力推定処理部、２４…評価データ取込み部、２５…要求受付部、２６…提供部、２７…ユーザ登録部、２８…初期値設定部、２３０…コンテンツ情報ＤＢ、２４０…ユーザ能力情報ＤＢ
【図１】
2006285299.tif 000003
【図２】
2006285299.tif 000004
【図３】
2006285299.tif 000005
【図４】
2006285299.tif 000006
【図５】
2006285299.tif 000007
【図６】
2006285299.tif 000008
【図７】
2006285299.tif 000009
【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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