(57)【要約】【課題】複数種類の推薦方式中、どの推薦方式がユーザにとってふさわしいかを考慮して、知りたい性質の推薦方式による推薦コンテンツを提供する。【解決手段】ネットワーク３００に、ユーザ端末１００と推薦情報生成機能を備えたサーバ４００が接続される。サーバ４００の処理部４１０には、複数の推薦方式各々による推薦コンテンツとその推薦順位からなる推薦コンテンツリストを生成する推薦順位生成手段Ｍ１と、この手段Ｍ１によって生成された複数の推薦コンテンツリストから、ユーザ端末１００によって選択された推薦コンテンツと推薦方式の識別子を取得する選択推薦方式取得手段Ｍ３を有する。処理部４１０は、記憶部４２０に、ユーザが選択した推薦コンテンツと推薦方式の識別子の組を格納するデータベースＤ１と、推薦方式の推薦コンテンツの推薦順位を格納するデータベースを形成し、推薦情報を生成する。【選択図】図１
2011221608.tif 000002
【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ための推薦情報を提供する推薦情報生成装置であって、
相互に接続される処理部と記憶部とを備え、
前記処理部は、
複数の推薦方式各々による推薦コンテンツとその推薦順位からなる推薦コンテンツリストを生成する推薦順位生成部と、
前記推薦順位生成部によって生成された複数の前記推薦コンテンツリストから、前記ユーザが選択した前記推薦コンテンツと前記推薦方式の識別子を取得する選択推薦方式取得部を有する、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部は、
取得した前記識別子の組みに基づき、複数の前記推薦方式の優先度を計算する推薦方式優先度計算部を有する、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項３】
請求項２に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部の前記推薦方式優先度計算部は、
前記推薦方式の優先度を、ユーザが選択した前記推薦コンテンツと前記推薦方式の選択頻度に応じて計算する、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項４】
請求項３に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部の前記推薦方式優先度計算部は、
ユーザが選択していない前記推薦方式の優先度を計算する際に、前記推薦方式の傾向が類似する他のユーザが選択した当該推進方式の選択頻度を用いる、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項５】
請求項２に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部の前記推薦方式優先度計算部は、
前記推薦方式の優先度を、ユーザが選択した前記推薦コンテンツの前記推薦方式における順位によって重み付けして計算する、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項６】
請求項１に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部は、
ユーザが利用する端末の表示画面に、前記推薦コンテンツリストを表示する表示領域を、複数に分けて表示するよう制御する推薦コンテンツ表示制御部を有し、
前記選択推薦方式取得部は、ユーザが選択した前記推薦コンテンツの前記表示領域の識別子を更に取得する、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項７】
請求項６に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部は、
ユーザが選択した前記推薦コンテンツと、前記推薦方式と、前記表示領域の識別子の組に基づくと共に、前記表示領域に重み付けした後、複数の前記推薦方式の優先度を計算する推薦方式優先度計算部を有する、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項８】
請求項１に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部は、
ユーザが利用する端末の表示画面に、前記推薦コンテンツリストを表示する表示領域を複数の領域に分けて表示する表示データを生成する推薦コンテンツ表示制御部を有し、
前記推薦コンテンツ表示制御部は、前記表示領域別に重み付けし、前記表示領域の重み付けに応じて、優先度の高い前記推薦方式により生成された前記推薦コンテンツを配置して表示するよう制御する、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項９】
請求項８に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部の前記推薦コンテンツ表示制御部は、
前記端末からの指示に基づき、前記端末の表示画面に表示される前記推薦方式の表示が変更されないように、前記表示領域およびその表示内容を固定可能である、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部は、
管理者が利用する端末の表示部に表示する、ユーザが選択した前記推薦コンテンツと前記推薦方式の識別子の組に基づき、前記推薦方式の利用率を計算する推薦方式利用率計算部を有する、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部の前記推薦方式利用率計算部は、解析期間、コンテンツ種別、あるいはユーザ種別に応じた前記推薦方式の前記利用率を計算する、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項１２】
請求項１に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部は、
ユーザが利用する端末の表示画面に、前記推薦コンテンツリストを表示する表示領域を複数に分けて表示するよう制御する推薦コンテンツ表示制御部を有し、
前記選択推薦方式取得部は、ユーザが前記表示画面上で表示を操作した、前記推薦コンテンツ、前記推薦方式、或いは前記推薦コンテンツの前記表示領域の識別子を取得する、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部は、
取得した前記識別子の組みに基づき、複数の前記推薦方式の優先度を計算する推薦方式優先度計算部を有する、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項１４】
請求項１に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部は、
前記記憶部に、ユーザが選択した前記推薦コンテンツと前記推薦方式の識別子の組を格納するデータベースを形成する、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項１５】
請求項１に記載の推薦情報生成装置であって、
前記処理部は、
前記記憶部に、前記推薦方式の前記推薦コンテンツの推薦順位を格納するデータベースを形成する、
ことを特徴とする推薦情報生成装置。
【請求項１６】
処理部と記憶部とを備え、ユーザにコンテンツを推薦するための推薦情報を提供する推薦情報生成装置の前記処理部で実行される推薦情報生成プログラムであって、
前記処理部を、
複数の推薦方式各々による推薦コンテンツとその推薦順位からなる推薦コンテンツリストを生成し、
ユーザに提示された複数の前記推薦コンテンツリストから、当該ユーザが選択した前記推薦コンテンツと前記推薦方式の識別子を取得する、
よう実行させることを特徴とする推薦情報生成プログラム。
【請求項１７】
請求項１６に記載の推薦情報生成プログラムであって、
前記処理部を、
前記記憶部に、ユーザが選択した前記推薦コンテンツと前記推薦方式の識別子の組を格納するデータベースを形成する、
よう実行させることを特徴とする推薦情報生成プログラム。
【請求項１８】
請求項１６に記載の推薦情報生成プログラムであって、
前記記憶部に、前記推薦方式の前記推薦コンテンツの推薦順位を格納するデータベースを形成する、
よう実行させることを特徴とする推薦情報生成プログラム。
【請求項１９】
ユーザにコンテンツを推薦するための推薦情報を提供する推薦情報生成装置を利用するシステムの管理者端末であって、
表示部を備え、前記表示部に、
前記推薦情報生成装置が、複数の推薦方式各々による推薦コンテンツとその推薦順位からなる推薦コンテンツリストを生成してユーザに提示した結果、前記ユーザが選択した前記推薦コンテンツと前記推薦方式の識別子を取得して計算した、前記推薦方式の利用率を表示する、
ことを特徴とする管理者端末。
【請求項２０】
請求項１９に記載の管理者端末であって、
前記表示部は、前記表示部の表示画面に、解析期間、コンテンツ種別、あるいはユーザ種別に応じた前記推薦方式の前記利用率を表示する、
ことを特徴とする管理者端末。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報推薦提示システムに係り、特にコンテンツ利用者の利用履歴に応じて推薦情報を生成する推薦情報生成技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
利用者にとって有用だと考えられる対象、情報、または商品などを選び出しそれらを利用者の目的に合わせた形で推薦提示するシステムでは、従来から様々な推薦方式、推薦エンジンが用いられている。
【０００３】
ユーザの行動履歴と他のユーザの行動履歴に基づいて類似ユーザを求め、類似ユーザがよく閲覧するコンテンツを推薦する協調フィルタリング方式（非特許文献１）や、コンテンツを特徴量空間の特徴量ベクトルとして表現し、ユーザが選択したコンテンツや評価したコンテンツに距離的に近い、類似する未選択や未評価のコンテンツを推薦するコンテンツベースフィルタリング方式（非特許文献2）などが存在する。
【０００４】
推薦方式は種別に異なる推薦理由や性質があることが通常であり、推薦方式によりコンテンツには推薦順位が付与される。
【０００５】
従来の推薦提示システムでは、これらの方式の1種類もしくは複数種類の方式が利用され、コンテンツの推薦が行われてきた。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】G. Linden et al.: “Amazon.com Recommendations, Item-to-Item Collaborative Filtering”, IEEE Internet Computing, 2003.
【非特許文献２】統計科学のフロンティア「言語と心理の統計」、岩波書店、p202
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
利用者によっては他人の購入状況が気になる人もいれば、自分の購入状況に似たものが気になる人もおり、また購入しようとしているものによっても必要とする推薦方式が異なる。しかし、現状では推薦情報を提供する側が利用者に画一的に推薦方式を選択し推薦コンテンツを提供しているため、ありきたりのコンテンツばかり推薦されたり、知りたい性質の推薦コンテンツを得られないことが多い。
【０００８】
本発明は、以上の問題点を回避して個人やニーズに合わせて適切な推薦方式により推薦コンテンツを提供することが可能な推薦情報生成装置、プログラムおよび端末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】
【０００９】
上記の目的を達成するため、本発明においては、ユーザにコンテンツを推薦するための推薦情報を提供する推薦情報生成装置であって、相互に接続される処理部と記憶部とを備え、処理部は、複数の推薦方式各々による推薦コンテンツとその推薦順位からなる推薦コンテンツリストを生成する推薦順位生成部と、推薦順位生成部によって生成された複数の推薦コンテンツリストから、ユーザが選択した推薦コンテンツと推薦方式の識別子を取得する選択推薦方式取得部を有る構成の推薦情報生成装置、さらにはその推薦情報生成プログラムを提供する。
【００１０】
また、上記の目的を達成するため、本発明においては、ユーザにコンテンツを推薦するための推薦情報を提供する推薦情報生成装置を利用するシステムの管理者端末であって、表示部を備え、この表示部に、推薦情報生成装置が、複数の推薦方式各々による推薦コンテンツとその推薦順位からなる推薦コンテンツリストを生成してユーザに提示した結果、ユーザが選択した推薦コンテンツと推薦方式の識別子を取得して計算した、推薦方式の利用率を表示する構成の管理者端末を提供する。
【００１１】
すなわち、上記の課題を解決するために、本発明の好適な態様においては、演算処理を行うプロセッサと、プロセッサに接続された記憶部と、プロセッサに接続されたインターフェースとを有するサーバを備え、このプロセッサは、複数の推薦方式によって、推薦コンテンツと推薦順位をそれぞれ生成する生成手段と生成した複数種の推薦コンテンツリストを表示するよう制御する表示制御手段と、表示された推薦コンテンツリストからユーザが選択したコンテンツと推薦コンテンツを生成する推薦方式の識別子の組を取得する取得手段を備え、記憶部はユーザが選択したコンテンツと推薦コンテンツを生成する推薦方式の識別子の組を格納するデータベースと推薦方式のコンテンツの推薦順位を格納するデータベースを備える構成の推薦情報生成装置とする。
【００１２】
すなわち、本発明の好適な態様においては、推薦情報生成装置であるサーバが、ユーザへ推薦方式別にコンテンツの推薦提示を行い、ユーザは推薦コンテンツの集合から興味があるコンテンツを選択しユーザの手持ちのコンテンツ集合として保持できる。ユーザが選択したコンテンツの識別子、コンテンツの推薦方式の識別子及びユーザの識別子をサーバへ送信し、サーバはこれらの情報をデータベースへ格納する。格納された情報を元に、推薦方式優先度計算手段により推薦方式の優先度を計算する。サーバは計算された各推薦方式の優先度に応じてユーザに表示する推薦方式及びそれにより生成されたコンテンツ集合を切り替え出力する。
【００１３】
また、本発明によれば、優先度の計算はユーザが選択したコンテンツを推薦した推薦方式の選択頻度に応じた重みづけ処理を行い、その結果に応じて優先度が計算される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ユーザが選択したコンテンツを推薦した推薦方式の選択状況に応じてユーザに提示する推薦方式を切り替えて表示することができ、推薦理由に対するユーザの嗜好を判断し、各種推薦方式による推薦コンテンツをユーザの興味がある推薦方式の順に表示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施例の推薦情報提示システムの構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施例に係る、システムの処理全体を示すシーケンス図である。
【図３】第１の実施例に係る、サーバの推薦方式優先度計算手段を示すフロー図である。
【図４】第１の実施例に係る、サーバの推薦方式の優先度計算方法を示すフロー図である。
【図５】第１の実施例に係る、サーバの推薦方式の選択頻度を用いた優先度計算方法を示すフロー図である。
【図６】第１の実施例に係る、サーバの推薦方式優先度補完方法を示すフロー図である。
【図７】第１の実施例に係る、ユーザ端末の推薦情報表示画面例を示す図である。
【図８】第１の実施例に係る、ユーザ端末の推薦情報表示画面例を示す図である。
【図９】第１の実施例に係る、ユーザ選択コンテンツデータベースの説明図である。
【図１０】第１の実施例に係る、コンテンツ推薦順位データベースの説明図である。
【図１１】第１の実施例に係る、推薦方式優先度データベースの説明図である。
【図１２】第２の実施例に係る、サーバの推薦方式利用率計算手段を示すフロー図である。
【図１３】第２の実施例に係る、管理者端末の推薦方式利用率表示画面例を示す図である。
【図１４】第１の実施例に係る、ユーザ端末の保持コンテンツを用途別に登録可能な推薦情報表示画面例を示す図である。
【図１５】第１の実施例に係る、表示領域の重みを示す表の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。なお、本明細書において、計算機や各種端末内のプロセッサなどの処理部で実行される各種のソフトウェアの表現として、「プログラム」に加え、「機能」、「手段」、「部」などの用語を使用することがある。例えば、「推薦順位生成プログラム」を、「推薦順位生成機能」、「推薦順位生成手段」、「推薦順位生成部」と称するなどである。また、コンテンツを推薦する推薦エンジンについては、「推薦方式」或いは「推薦手段」と呼ぶ場合がある点留意されたい。
【実施例１】
【００１７】
図１に示す、第１の実施例の推薦情報提示システムは、ユーザ端末１００、管理者端末２００、サーバ４００を備える。管理者端末２００は必須ではないが利用形態においては備えてもよい。ユーザ端末１００、管理者端末２００及びサーバ４００はネットワーク３００を介して接続されている。
【００１８】
ユーザ端末１００、管理者端末２００などの端末装置は、それぞれ図示を省略した処理部であるプロセッサ、記憶部を構成するメモリとストレージ、通信インターフェース、及びユーザインタフェースを備える計算機である。図１において、１０１、２０１はそれぞれユーザインタフェースを構成する表示部を模式的に示したものである。なお、これらの端末装置は、アプリケーションプログラム（例えば、ウェブブラウザ）が動作する携帯電話、ＰＤＡなどの携帯端末であってもよい。何れも、ユーザインタフェースとしての表示部を備え、それ自身の表示制御部を用いて、通信インターフェースで受信したサーバ４００からの表示データを表示可能であることは言うまでもない。
【００１９】
サーバ４００は、同様に、処理部４１０であるプロセッサ、記憶部４２０を構成するメモリと記憶装置、及び図示を省略した通信インターフェースを備える計算機である。サーバ４００の処理部４１０である中央処理部(Central Processing Unit：ＣＰＵ)などのプロセッサは、使用される推薦手段、推薦方式によって、推薦コンテンツと推薦順位をそれぞれ生成する推薦順位生成手段Ｍ１、 推薦コンテンツ表示制御手段Ｍ２、選択推薦方式取得手段Ｍ３、推薦方式優先度計算手段Ｍ４を備える。これらの各機能は、メモリに格納されたプログラムによって提供される。また、プログラム自身は、記憶部４２０を構成する記憶装置に格納される。サーバ４００の記憶部４２０の記憶装置には、ユーザ選択コンテンツデータベースＤ１、コンテンツ推薦順位データベースＤ２、推薦方式優先度データベースＤ３も格納される。なお、推薦方式利用率計算手段Ｍ５は、第２の実施例に用いられるものであり、本実施例では説明しない。
【００２０】
次に、本実施例の推薦情報生成システム全体の流れについて、図２のシーケンス図を用いて説明する。同図において、まず、サーバ４００はユーザ選択コンテンツデータベースＤ１からユーザ端末１００のユーザが興味あるコンテンツとして、選択保持したコンテンツに関する情報を取得し（Ｓ１０１）、推薦手段優先度計算手段Ｍ４により推薦手段の優先度を取得する（Ｓ１０２）。得られた推薦手段の優先度に応じて、ユーザ端末１００に表示する画面を切り替え出力する（Ｓ１０３）。クライアント側のユーザ端末１００の表示画面に保持コンテンツ群及び推薦方式によるコンテンツ群を表示する（Ｓ１０４）。
【００２１】
ユーザ端末１００の表示画面に表示された推薦コンテンツ群から興味あるコンテンツを、ユーザがユーザ端末１００により、保持するコンテンツとして登録する操作Ｓ１０５を行う。それに応答し、クライアント側から選択コンテンツ、選択コンテンツの推薦方式、ユーザの識別子をサーバへ送信する（Ｓ１０６）。サーバ４００側は、送信された選択コンテンツ、選択コンテンツの推薦方式、ユーザの識別子をデータベースのユーザ選択コンテンツデータベースＤ１へ登録する（Ｓ１０７、Ｓ１０８）。ここで、ユーザが興味あるコンテンツを保持コンテンツとして登録する操作Ｓ１０５〜Ｓ１０８は繰り返し行われてもよい。
【００２２】
次に、図３のフロー図を用いて、本実施例のシステムのサーバ４００における推薦方式優先度計算手段M４の動作を説明する。同図において、サーバ４００は、ユーザ選択コンテンツデータベースＤ１から、ユーザの識別子と合致するデータを取得する（M４０１）、ユーザの識別子と合致するデータがない場合には終了する。そして、サーバ４００は、操作Ｍ４０２〜Ｍ４０５で、推薦エンジンの数、すなわち推薦方式の数だけ、推薦方式の優先度を計算する。ここで、操作４０４における優先度の計算はいくつかの方法が考えられる。本実施例では、図４、図５のフローを用いて、優先度を計算したい推薦方式の優先度の計算方法を２種類説明する。
【００２３】
まず、図４のフロー図を用いて本実施例における優先度の計算方法、推薦方式優先度計算手段の一例を説明する。記憶部４２０に記憶されたユーザ選択コンテンツＤＢＤ１より、ユーザの識別子（ＩＤ）と優先度を計算したい推薦方式に合致するユーザ選択コンテンツを取得する（M４１０１）。コンテンツの推薦方式における当該コンテンツの順位を取得する（M４１０４）。推薦方式の優先度にコンテンツの順位の逆数を加算する（M４１０５）。優先度を計算したい推薦方式に関して、ユーザが選択したすべてのコンテンツについて処理を行う（M４１０２、M４１０３、M１４０６）。得られた結果を当該推薦方式の優先度とする。このような優先度の計算を行うことにより、推薦方式が上位に順位付けしたコンテンツが選ばれた推薦方式ほど優先度を高くすることが可能となり、推薦方式が付与する順位とユーザの好みが近いほど優先度を高く設定することができる。
【００２４】
次に図５のフロー図を用いて、本実施例における優先度の計算方法、推薦方式優先度計算手段の他の例を説明する。まず、ユーザ選択コンテンツデータベースＤ１よりユーザの識別子（ＩＤ）と優先度を計算したい推薦方式に合致するユーザ選択コンテンツを取得する（M４２０１）。次に、ユーザが選択したコンテンツを推薦した方式が、優先度を計算したい推薦方式である場合には優先度に得点、例えば、１を加算する（M４２０４）。ユーザが選択したすべてのコンテンツについて処理M４２０２、M４２０３、M４２０５を行い、推薦方式の優先度を得る。この処理により、推薦方式がユーザに選択された頻度を得ることが可能となり、選択されやすい推薦方式ほど優先度を高く設定することができる。
【００２５】
推薦方式を数多く採用しているＷＥＢサイト等によっては、推薦方式の優先度を変化させて表示を切り替えることにより、ユーザの目に触れることがなかった推薦方式がある場合もあり、ユーザが推薦方式からコンテンツを選択する機会がなかった場合も考えられる。そのような場合には、他のユーザの傾向を利用して当該ユーザの推薦方式優先度とすることもできる。
【００２６】
図６のフロー図を用いて、他のユーザの傾向を利用した推薦方式優先度の計算方法、推薦方式優先度計算手段を説明する。まず、ユーザ毎に既にコンテンツを選択したことがある推薦方式に関して優先度を計算する。計算方法は図４、図５で説明した優先度計算方法が利用できる。これらの優先度を推薦方式優先度データベースＤ３へ登録しておく。推薦方式優先度データベースＤ３から当該ユーザの既登録の推薦方式の優先度を取得する（M４３０１）。当該ユーザにおいて、優先度が既登録の推薦方式について、他のユーザとの推薦方式類似度を計算する（M４３０２〜M４３０５）。推薦方式類似度が高い他のユーザを得て、推薦ユーザの優先度が未登録の方式の優先度とする（M４３０６）。すなわち、当該ユーザの未登録の推薦エンジンについて、最も類似度が近かった他のユーザの推薦エンジンの優先度を用いて補完することにより、他のユーザのコンテンツ選択の傾向を利用することができる。
【００２７】
図７に、本実施例の推薦コンテンツ表示制御手段Ｍ２が生成した表示データに基づき、ユーザ端末１００に表示される推薦情報表示画面の一例を示す。この例においては、推薦方式を３種類利用しており、コンテンツの購買ランキングを計算し、購買ランキングの上位数件を表示するという動作をする方式、前記協調フィルタリング方式を用いて、自分と似たユーザが購買したコンテンツを表示する方式や、自分が購買したものに類似する他のコンテンツを表示するコンテンツベースフィルタリング方式により推薦されたコンテンツをそれぞれ表示領域７０２、７０３、７０４に表示している。
【００２８】
ユーザはこれらのコンテンツから自分のニーズに合うコンテンツを選択し、マイコンテンツへ追加ボタン７０６を押すことにより、ユーザがこれから購入しようと考えるような興味あるコンテンツを保持する領域７０１に登録することができる。なお、各表示領域中の各コンテンツには全て選択用のチェックボックスが表示される。また、同図において、７０５は固定ピンマークを示し、この固定ピンマーク７０５によって、購買ランキング用表示領域７０２は、推薦情報表示画面７００中の表示位置が固定された状態を示している。
【００２９】
このような推薦情報表示画面において、前記推薦手段の優先度に応じて、表示する推薦方式を変更したり、表示順序を変更する。ここでは、コンテンツ４のように、推薦方式が異なるものの同じコンテンツが表示順位を変えて表示されることもある。
【００３０】
図８は、本実施例における、推薦コンテンツ表示制御手段Ｍ２の制御によりユーザ端末１００に表示される、推薦情報表示画面の他の例を示している。同図にみるように、推薦方式別のコンテンツ情報はタブ８０２、８０３、８０４により表示されてもよい。また、コンテンツ表示数は表示画面の許す限り何件表示されてもよい。例では、一度に表示できないコンテンツをスクロールバー８０５などにより表示できるようにした例となっている。８０６は図７と同様に、追加ボタンを示している。
【００３１】
この例によれば、異なる推薦方式を参照する場合には、タブ８０２、８０３、８０４を切り替えてコンテンツを表示する必要がある。また、初期表示時には推薦順位が上位のコンテンツが表示されているものの、より下位のものまで閲覧するためにはスクロールバー８０５を用いて、スクロールをすることで利用し表示させる必要がある。ここで、最終的なコンテンツの選択に至らない場合であっても、タブを切り替えて他の表示画面を表示させることや、スクロールをして表示されていなかったコンテンツを表示させるということは、ユーザがその観点でのお勧めを知りたいということと考えられる。そこで、最終的な推薦コンテンツの選択に至らなかった場合に、タブ８０２、８０３、８０４の切り替え操作自身や、スクロールバー８０５に対する移動操作自身を記録して、推薦方式の優先度に反映して計算してもよい。例えば、図８の推薦情報表示画面８００で、新たに表示選択されたタブに対応する推薦方式の識別子や、スクロールバー８０５の利用により新たに表示された推薦コンテンツの識別子の情報をサーバ４００の処理部４１０の選択推薦方式取得手段Ｍ３の取得情報に含ませ、この追加の取得情報を推薦方式優先度計算手段Ｍ４で利用して、推薦方式優先度に反映させることができる。
【００３２】
図１４に、図７の推薦方式表示画面７００を一部変更した、他の推薦方式表示画面７０７を示した。推薦方式表示画面７０７のマイコンコンテンツ表示領域７０８に、ユーザが興味を持つコンテンツを、用途に分けて保持することができる場合の推薦情報表示画面の例を示す。例では、興味を持つコンテンツを“子供”や“インテリア”や“ペット”といった用途のカテゴリに分けて保持し、タブ７０９、７１０、７１１を選択してそれらを表示している。
【００３３】
推薦方式の優先度は、保持コンテンツのカテゴリ別に前記推薦方式の優先度に応じて計算することもできる。ユーザがタブ７０９、７１０、７１１を選択することにより、表示するカテゴリを変更すると、そのカテゴリに関連する推薦方式の優先度に従い、表示を変更させることができる。これにより、ユーザが用途によって必要とする推薦方式が異なる場合にもふさわしい推薦方式を選択的に表示することが可能となる。
【００３４】
図９、図１０、図１１により、本実施例の記憶部４２０に蓄積されるデータベースの内容について説明する。まず、図９はユーザ選択コンテンツデータベースＤ１の一例を示す。このデータベースＤ１には、ユーザに向けて推薦されたコンテンツをユーザが選択し、自分の保持コンテンツとして、例えばマイコンテンツフォルダへ登録した場合などの登録情報を格納するデータベースとなっている。
【００３５】
ユーザ選択コンテンツデータベースＤ１は、ユーザの識別子（ＩＤ）Ｄ１０１、コンテンツの識別子（ＩＤ）Ｄ１０２、推薦方式の識別子（ＩＤ）Ｄ１０３、コンテンツの推薦方式による順位Ｄ１０４、選択フラグＤ１０５、選択日時Ｄ１０６、表示領域Ｄ１０７、カテゴリＤ１０８を含む。
【００３６】
例えば、データベースＤ１０の第一行の場合、ユーザ１（Ｕ１）が、図７の表示画面のようにコンテンツ１（Ｃ１）を購買ランキング（推薦方式Ｅ１）から選択し、マイコンテンツフォルダへ登録した場合のデータベース登録例を示している。
【００３７】
推薦方式におけるコンテンツ１の推薦順位をコンテンツ推薦順位データベースＤ２から参照し、登録時点でのコンテンツの推薦手段による順位Ｄ１０４へ登録しておくこともできる。
【００３８】
図７の表示画面におけるコンテンツ３のように、複数の推薦方式、推薦手段において同一のコンテンツが順位を異にして推薦されることも考えられる。そのようなコンテンツをユーザの保持コンテンツとして選択した場合には、コンテンツ３のみの情報をユーザ選択コンテンツデータベースＤ１に保持してもよいし、図９の例のように選択した元となる推薦手段には選択フラグＤ１０５を”１”として、どの選択手段からコンテンツが選択されたか分かるようにし、同一のコンテンツを含む推薦手段、例では、推薦手段Ｅ１については、選択フラグＤ１０５を”０”とし、推薦手段Ｅ２については、選択フラグＤ１０５を”１”とすることにより、どの推薦手段をユーザが利用したかを明示的に示しておくこともできる。他の推薦手段で同じコンテンツが表示されていたが、特に選択された推薦手段には重みを与えて推薦手段の優先度に反映させることも考えられる。
【００３９】
また、推薦手段によるコンテンツが表示されている領域によっては目につきやすく選択されやすい領域もあるため、推薦手段に対する好みと同時に表示領域に対する好みも選択されやすさに関連すると考えられる。例えば、図７のようなユーザ端末の表示画面７００では、左に位置する購買ランキングが最も目につきやすい。携帯端末においては上位に位置するほど目につきやすい。そのため、推薦手段がどの位置に表示されていたかという情報を、表示領域Ｄ１０７に記憶しておき、表示領域Ｄ１０７別に目につきやすさに応じた重みを与え、推薦手段の優先度に反映させることも考えられる。例えば、図７において、表示領域Ｄ１０７から明らかなように、「購買ランキング」には表示領域番号１、「このようなものもあります」には表示領域番号３が与えられている。
【００４０】
図１５は、本実施例における表示領域Ｄ４０１に応じた目に付きやすさを表した重みＤ４０２を記録した表の例である。表示領域による目に付きやすさは、図７のような並列的表示、図８のようなタブ表示、図示は省略したが携帯電話画面での上下スクロール表示などの表示方法によって変わるため、複数の表を用意して、記憶部に記憶しておくことが好ましい。
【００４１】
推薦手段の優先度に重みを反映する際は、重みの逆数を優先度計算に適用することで、目に付きやすい推薦手段から選択が行われた場合の推薦手段の優先度への寄与は相対的に低くなる。これによって、単に目に付きやすいために選択された推薦手段の優先度が高くなり、さらに選択されやすくなるという循環により、結果としてユーザの推薦手段に対しての好みを反映しづらくなることを防ぐことができる。逆に、目に付きにくい推薦手段から、意図的に選んだ場合の重みが大きくなるため、ユーザの意図的な選択が優先度に素早く反映されるようになる。
【００４２】
また表示時にも推薦手段の優先度が高いものを表示領域の重みが大きい領域に表示させることも考えられる。図１５の表において、表示領域を重みの大きさでソートし、重みの大きい表示領域から順に、優先度の高い推薦手段を対応付けていけば良い。このことにより、より好みに合うものを目につきやすい場所に配置することが可能となりユーザにとっては操作の手間の削減、利用しやすさの向上につながる。
【００４３】
推薦方式の優先度は、保持コンテンツのカテゴリ別に前述した推薦方式の優先度に応じて計算することもできる。ユーザが表示するカテゴリを変更すると、そのカテゴリに関連する推薦方式の優先度に従い、表示を変更させることができる。
【００４４】
カテゴリ別に推薦方式の優先度を計算するために、図９に示すように、保持コンテンツのどのカテゴリにコンテンツが登録されたかという情報、カテゴリＤ１０８に記憶しておき、優先度の計算をカテゴリに属するコンテンツ別に行うことも考えられる。
【００４５】
また、本実施例においては推薦手段の表示をユーザの好みに合わせて変更していくが、表示領域及び表示されている推薦手段の状態を固定したい場合もあるため、上述した図７の購買ランキング領域７０２上のピンマーク７０５で表される固定手段のように、表示内容・表示領域固定する機能を設けることも考えられる。これは、図８のようなタブ形式の表示においても同様であり、タブの表示位置、最初に表示されるタブの選択をユーザが明示的に選択する機能を設けることも考えられる。
【００４６】
図１０に、図１のコンテンツ推薦順位データベースＤ２の一例を示す。このデータベースＤ２は、コンテンツに対して各推薦手段が付与する順位を格納するためのデータベースとなっている。コンテンツ推薦順位データベースＤ２は、コンテンツの識別子Ｄ２０１、推薦方式の識別子Ｄ２０２、順位Ｄ２０３を含む。
【００４７】
ユーザ毎にコンテンツの推薦順位が変化しない場合、例えば購買ランキングのような推薦手段による推薦順位情報の場合には、定期的に推薦順位の計算を行いコンテンツ推薦順位データベースＤ２へ登録しておく。ユーザによってコンテンツの順位が変化するような推薦方式の場合には、推薦順位の計算はユーザのサイトへのアクセス時に行い、必ずしもデータベースに登録する必要はない。
【００４８】
図１１に、推薦方式優先度データベースＤ３の一例を示す。このデータベースＤ３は、前記推薦方式の優先度計算手段により計算された優先度を格納するデータベースとなっている。推薦方式優先度データベースＤ３は、ユーザの識別子Ｄ３０１、推薦方式の識別子Ｄ３０２、優先度Ｄ３０３を含む。なお、推薦方式の優先度は、ユーザの利用履歴に応じて計算されるものなので、例えばユーザのアクセス終了時に計算し、推薦方式優先度データベースＤ３へ記憶しておくことができる。
【実施例２】
【００４９】
続いて、図１２、１３を用い、第２の実施例として、推薦方式統計ツールを備える推薦情報生成システムの管理者端末を説明する。ＥＣ(Electronic Commerce)サイト等を提供する側において、購買行動を増加させることを目的として複数種類の推薦方式を導入し利用する場合がある。特に他社の推薦方式を導入する場合においては、推薦方式別の利用率など推薦方式の利用されやすさの傾向を知りたいというニーズがある。そこで、本実施例において、推薦情報生成システムの管理者側の推薦方式統計ツールの一例を説明する。
【００５０】
図１２のフロー図を用いて、本実施例の推薦方式利用率計算手段Ｍ５ついて説明する。まず、推薦方式の解析を行いたい期間を管理者端末２００のＧＵＩを使って取得する。そして、得られた所定期間内に選択された推薦方式情報を、ユーザ選択コンテンツデータベースＤ１より取得する（M５０１）。
【００５１】
総推薦方式利用数をＴとして設定する（M５０２）。次に、推薦方式別に取得した推薦方式情報に含まれる利用数を計算する（M５０３〜M５０７）。例えば、推薦方式E[j]の利用数S[j]とする（Ｍ５０５）。次に、推薦方式の利用率を総推薦方式利用数に対する推薦方式利用数として計算する。推薦方式E[j]の利用率R[j]はS[j]/Tとして計算する（Ｍ５０６）。推薦方式の利用率を管理者端末へ表示する。
【００５２】
この推薦方式の利用率の計算においては、コンテンツの種別に行ってもよい。コンテンツが商品の場合などには、本、CD、家電などのコンテンツの種別毎に利用率を計算することもできる。また、同様に推薦方式の利用率の計算においてはユーザの種別に行ってもよい。性別・年代・サイトの利用歴などの情報によりユーザを区分し、種別に利用率を計算することもできる。
【００５３】
さらに、推薦方式の目的の一つとして、ユーザには目につきにくいコンテンツの情報をユーザに提供する点がある。そこで、ユーザに選択されたコンテンツの種類数も推薦方式の効果評価として用いることができる。特に売上上位を除いた上で下位に位置する商品に対してユーザの目にどれだけ触れさせることができたかというような評価を行うこともできる。
【００５４】
図１３に本実施例の管理者端末２００の表示画面２０１に表示される、推薦手段解析ツールの推薦手段利用率表示画面の表示画面１３００を示す。プルダウンメニュー１３０１を用い、解析期間を指定し各推薦手段の利用率を表示することができる。同様に、コンテンツ種別、ユーザ種別等を指定し、カテゴリ別に推薦手段の利用率を表示させることも可能となっている。
これにより、サイトの管理者は導入効果の高い推薦手段を知ることが可能となり、
推薦手段の取捨選択などの用途にも利用可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
本発明は情報推薦提示システムに係り、特にコンテンツ利用者の利用履歴に応じて推薦情報を生成する推薦情報生成技術として有用である。
【符号の説明】
【００５６】
１００…ユーザ端末
２００…管理者端末
３００…ネットワーク
４００…サーバ
４１０…処理部
４２０…記憶部
Ｍ１…推薦順位生成手段
Ｍ２…推薦コンテンツ表示制御手段
Ｍ３…選択推薦方式取得手段
Ｍ４…推薦方式優先度計算手段
Ｍ５…推薦方式利用率計算手段
Ｄ１…ユーザ選択コンテンツデータベース
Ｄ２…コンテンツ推薦順位データベース
Ｄ３…推薦方式優先度データベース。
【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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