(57)【要約】本発明は、ユーザの興味に対応する番組情報を推薦するようにした情報検索システム、情報処理装置および方法、情報検索装置および方法に関する。ＰＣは、ユーザが送受信したメールの文書からユーザの興味に対応する単語を抽出し、興味データを記録する。Ｓ１２１，Ｓ１２２で、ＨＤＤレコーダは、ユーザによりログインされると、興味データの取得を要求し、その要求に基づいて、ＰＣは、ログインされたユーザに対応する興味データを送信する。Ｓ１２３，Ｓ１２４で、ＨＤＤレコーダは、受信した興味データをサーバに送信し、Ｓ１３１で、サーバは、受信した興味データにマッチする番組情報を検索して送信する。Ｓ１２５で、ＨＤＤレコーダは、検索結果に含まれる番組情報に基づいて、番組の録画予約を設定する。本発明は、パーソナルコンピュータにインストールされるプログラムに適用できる。
2003083723.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置、およびネットワークを介して前記情報処理装置からアクセスされる情報検索装置からなる情報検索システムにおいて、
前記情報処理装置は、
所定の情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記興味語を前記情報検索装置に送信し、
前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求手段と、
前記検索要求手段に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報を受信する受信手段と
を備え、
前記情報検索装置は、
前記番組情報を蓄積する蓄積手段と、
前記情報処理装置から送信されてきた前記検索要求に基づいて、前記検索要求に含まれる前記興味語に関連する前記番組情報を前記蓄積手段から検索する検索手段と、
前記検索手段により検索された前記番組情報を前記情報処理装置に送信する送信手段と
を備えることを特徴とする情報検索システム。
【請求項２】
前記情報処理装置の前記抽出手段は、前記所定の情報を形態素解析して前記興味語に分解する形態素解析手段を含む
ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の情報検索システム。
【請求項３】
前記情報処理装置は、前記抽出手段により抽出された前記興味語を用いてデータベースを作成するデータベース構築手段をさらに備える
ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の情報検索システム。
【請求項４】
前記情報処理装置は、前記受信手段により受信された前記番組情報に基づいて、前記番組の録画を制御する録画制御手段をさらに備える
ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の情報検索システム。
【請求項５】
前記情報処理装置は、前記受信手段により受信された前記番組情報の表示を制御する表示制御手段をさらに備える
ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の情報検索システム。
【請求項６】
前記情報検索装置の前記蓄積手段は、前記番組情報を用いて、前記番組に関連付けてデータベースを作成するデータベース構築手段を含む
ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の情報検索システム。
【請求項７】
前記所定の情報は、文書情報、前記番組に関する嗜好情報、または、前記番組の視聴履歴に関する情報のうち、少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の情報検索システム。
【請求項８】
前記文書情報は、電子メールである
ことを特徴とする請求の範囲第７項に記載の情報検索システム。
【請求項９】
前記番組情報は、前記番組を録画するための、録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネル情報を含む
ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の情報検索システム。
【請求項１０】
前記情報処理装置は、他の情報処理装置から前記所定の情報を取得する
ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の情報検索システム。
【請求項１１】
所定の情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記興味語を情報検索装置に送信し、前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求手段と、
前記検索要求手段に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報を受信する受信手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１２】
前記抽出手段は、前記所定の情報を形態素解析して前記興味語に分解する形態素解析手段を含む
ことを特徴とする請求の範囲第１１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記抽出手段により抽出された前記興味語を用いてデータベースを作成するデータベース構築手段をさらに備える
ことを特徴とする請求の範囲第１１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記受信手段により受信された前記番組情報に基づいて、前記番組の録画を制御する録画制御手段をさらに備える
ことを特徴とする請求の範囲第１１項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記受信手段により受信された前記番組情報の表示を制御する表示制御手段をさらに備える
ことを特徴とする請求の範囲第１１項に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記所定の情報は、文書情報、前記番組に関する嗜好情報、または、前記番組の視聴履歴に関する情報のうち、少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求の範囲第１１項に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記文書情報は、電子メールである
ことを特徴とする請求の範囲第１６項に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記番組情報は、前記番組を録画するための、録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネル情報を含む
ことを特徴とする請求の範囲第１１項に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
前記所定の情報は、他の情報処理装置から取得される
ことを特徴とする請求の範囲第１１項に記載の情報処理装置。
【請求項２０】
番組の録画を制御する録画制御手段を備える情報処理装置の情報処理方法において、
前記所定の情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップの処理により抽出された前記興味語を情報検索装置に送信し、前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、
前記検索要求ステップの処理に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報の受信を制御する受信制御ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２１】
番組の録画を制御する録画制御手段を備える情報処理装置を制御するプログラムであって、
前記所定の情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップの処理により抽出された前記興味語を情報検索装置に送信し、前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、
前記検索要求ステップの処理に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報の受信を制御する受信制御ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項２２】
番組の録画を制御する録画制御手段を備える情報処理装置を制御するコンピュータに、
前記所定の情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップの処理により抽出された前記興味語を情報検索装置に送信し、前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、
前記検索要求ステップの処理に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報の受信を制御する受信制御ステップと
を実行させるプログラム。
【請求項２３】
番組に関する番組情報を蓄積する蓄積手段と、
情報処理装置から送信されてきた、前記番組情報を取得するための興味語を受信する受信手段と、
前記受信手段により受信された前記興味語に関連する前記番組情報を前記蓄積手段から検索する検索手段と、
前記検索手段により検索された前記番組情報を前記情報処理装置に送信する送信手段と
を備えることを特徴とする情報検索装置。
【請求項２４】
前記興味語は、前記情報処理装置において所定の情報が形態素解析されて分解された単語である
ことを特徴とする請求の範囲第２３項に記載の情報検索装置。
【請求項２５】
前記番組情報は、前記番組を録画するための、録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネル情報を含む
ことを特徴とする請求の範囲第２３項に記載の情報検索装置。
【請求項２６】
前記番組情報を分析する分析手段と、
前記分析手段の分析結果に基づいて、前記番組情報のジャンルとキーワードを対応付ける辞書データを生成する辞書作成手段と、
前記辞書作成手段により生成された辞書データに基づいて、前記番組情報にジャンルを付与して記憶するデータベース作成手段と
をさらに備えることを特徴とする請求の範囲第２３項に記載の情報検索装置。
【請求項２７】
前記興味語からキーワードを抽出し、前記キーワードに基づいて、前記辞書データを検索して前記キーワードに対応するジャンルを取得し、前記ジャンルに基づいて、前記番組情報を検索するキーワード検索手段をさらに備える
ことを特徴とする請求の範囲第２３項に記載の情報検索装置。
【請求項２８】
前記辞書作成手段は、
前記メタデータに含まれる単語のうち、特定のジャンルのメタデータにおいて共起率の高い単語を、そのジャンルのキーワードとして検出するキーワード検出手段を備える
ことを特徴とする請求の範囲第２６項に記載の情報検索装置。
【請求項２９】
前記辞書作成手段は、前記キーワードが検出される頻度を前記キーワードとともに記憶し、前記辞書データを生成する
ことを特徴とする請求の範囲第２６項に記載の情報検索装置。
【請求項３０】
前記データベース作成手段は、前記番組情報に含まれる成分に基づいて、前記番組情報に含まれていない成分を補完する
ことを特徴とする請求項の範囲第２６項に記載の情報検索装置。
【請求項３１】
情報を検索する情報検索装置の情報検索方法において、
番組に関する番組情報の蓄積を制御する蓄積制御ステップと、
情報処理装置から送信されてきた、前記番組情報を取得するための興味語の受信を制御する受信制御ステップと、
前記受信制御ステップの処理により受信が制御された前記興味語に関連する前記番組情報を検索する検索ステップと、
前記検索ステップの処理により検索された前記番組情報の、前記情報処理装置への送信を制御する送信制御ステップと
を含むことを特徴とする情報検索方法。
【請求項３２】
情報を検索する情報検索装置を制御するプログラムであって、
番組に関する番組情報の蓄積を制御する蓄積制御ステップと、
情報処理装置から送信されてきた、前記番組情報を取得するための興味語の受信を制御する受信制御ステップと、
前記受信制御ステップの処理により受信が制御された前記興味語に関連する前記番組情報を検索する検索ステップと、
前記検索ステップの処理により検索された前記番組情報の、前記情報処理装置への送信を制御する送信制御ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項３３】
情報を検索する情報検索装置を制御するコンピュータに、
番組に関する番組情報の蓄積を制御する蓄積制御ステップと、
情報処理装置から送信されてきた、前記番組情報を取得するための興味語の受信を制御する受信制御ステップと、
前記受信制御ステップの処理により受信が制御された前記興味語に関連する前記番組情報を検索する検索ステップと、
前記検索ステップの処理により検索された前記番組情報の、前記情報処理装置への送信を制御する送信制御ステップと
を実行させるプログラム。
【請求項３４】
携帯端末装置、前記携帯端末装置にネットワークを介して接続される情報処理装置、および、前記ネットワークを介して前記情報処理装置からアクセスされる情報検索装置からなる情報検索システムにおいて、
前記携帯端末装置は、
番組を録画予約するための予約情報を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された前記予約情報を前記情報処理装置に送信する第１の送信手段と
を備え、
前記情報処理装置は、
前記携帯端末装置から送信されてきた前記予約情報を分析し、前記番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記興味語を前記情報検索装置に送信し、
前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求手段と、
前記検索要求手段に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報を受信する受信手段と
を備え、
前記情報検索装置は、
前記番組情報を蓄積する蓄積手段と、
前記情報処理装置から送信されてきた前記検索要求に基づいて、前記検索要求に含まれる前記興味語に関連する前記番組情報を前記蓄積手段から検索する検索手段と、
前記検索手段により検索された前記番組情報を前記情報処理装置に送信する第２の送信手段と
を備えることを特徴とする情報検索システム。
【請求項３５】
前記情報処理装置の前記抽出手段は、前記所定の情報を形態素解析して前記興味語に分解する形態素解析手段を含む
ことを特徴とする請求の範囲第３４項に記載の情報検索システム。
【請求項３６】
前記情報処理装置は、前記受信手段により受信された前記番組情報に基づいて、前記番組の録画を制御する録画制御手段をさらに備える
ことを特徴とする請求の範囲第３４項に記載の情報検索システム。
【請求項３７】
前記情報検索装置の前記蓄積手段は、前記番組情報を用いて、前記番組に関連付けてデータベースを作成するデータベース構築手段を含む
ことを特徴とする請求の範囲第３４項に記載の情報検索システム。
【請求項３８】
前記予約情報は、番組名、ジャンル名、または、出演者名のうち、少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求の範囲第３４項に記載の情報検索システム。
【請求項３９】
前記予約情報は、電子メールである
ことを特徴とする請求の範囲第３４項に記載の情報検索システム。
【請求項４０】
前記番組情報は、前記番組を録画するための、録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネル情報を含む
ことを特徴とする請求の範囲第３４項に記載の情報検索システム。
【請求項４１】
携帯端末装置から送信されてきた、番組を録画予約するための予約情報を分析し、前記番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記興味語を情報検索装置に送信し、前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求手段と、
前記検索要求手段に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報を受信する受信手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項４２】
前記抽出手段は、前記所定の情報を形態素解析して前記興味語に分解する形態素解析手段を含む
ことを特徴とする請求の範囲第４１項に記載の情報処理装置。
【請求項４３】
前記受信手段により受信された前記番組情報に基づいて、前記番組の録画を制御する録画制御手段をさらに備える
ことを特徴とする請求の範囲第４１項に記載の情報処理装置。
【請求項４４】
前記予約情報は、番組名、ジャンル名、または、出演者名のうち、少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求の範囲第４１項に記載の情報処理装置。
【請求項４５】
前記予約情報は、電子メールである
ことを特徴とする請求の範囲第４１項に記載の情報処理装置。
【請求項４６】
前記番組情報は、前記番組を録画するための、録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネル情報を含む
ことを特徴とする請求の範囲第４１項に記載の情報処理装置。
【請求項４７】
番組の録画を制御する録画制御手段を備える情報処理装置の情報処理方法において、
携帯端末装置から送信されてきた、番組を録画予約するための予約情報を分析し、前記番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップの処理により抽出された前記興味語を情報検索装置に送信し、前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、
前記検索要求ステップの処理に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報の受信を制御する受信制御ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項４８】
番組の録画を制御する録画制御手段を備える情報処理装置を制御するプログラムであって、
携帯端末装置から送信されてきた、番組を録画予約するための予約情報を分析し、前記番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップの処理により抽出された前記興味語を情報検索装置に送信し、前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、
前記検索要求ステップの処理に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報の受信を制御する受信制御ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項４９】
番組の録画を制御する録画制御手段を備える情報処理装置を制御するコンピュータに、
携帯端末装置から送信されてきた、番組を録画予約するための予約情報を分析し、前記番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップの処理により抽出された前記興味語を情報検索装置に送信し、前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、
前記検索要求ステップの処理に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報の受信を制御する受信制御ステップと
を実行させるプログラム。
【請求項５０】
情報処理装置、およびネットワークを介して前記情報処理装置からアクセスされる情報検索装置からなる情報検索システムにおいて、
前記情報処理装置は、
電子メールを分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記興味語を前記情報検索装置に送信し、前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求手段と、
前記検索要求手段による検索要求に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報を受信する受信手段と
を備え、
前記情報検索装置は、
前記番組情報を蓄積する蓄積手段と、
前記情報処理装置から送信されてきた前記検索要求に基づいて、前記検索要求に含まれる前記興味語に関連する前記番組情報を前記蓄積手段から検索する検索手段と、
前記検索手段により検索された前記番組情報を前記情報処理装置に送信する送信手段と
を備えることを特徴とする情報検索システム。
【請求項５１】
電子メールを分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記興味語を情報検索装置に送信し、前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求手段と、
前記検索要求手段による検索要求に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報を受信する受信手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項５２】
番組の録画を制御する録画制御手段を備える情報処理装置の情報処理方法において、
電子メールを分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップの処理により抽出された前記興味語を情報検索装置に送信し、前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、
前記検索要求ステップの処理による検索要求に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報の受信を制御する受信制御ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項５３】
番組の録画を制御する録画制御手段を備える情報処理装置を制御するプログラムであって、
電子メールを分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップの処理により抽出された前記興味語を情報検索装置に送信し、前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、
前記検索要求ステップの処理による検索要求に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報の受信を制御する受信制御ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項５４】
番組の録画を制御する録画制御手段を備える情報処理装置を制御するコンピュータに、
電子メールの情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップの処理により抽出された前記興味語を情報検索装置に送信し、前記興味語に対応する前記番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、
前記検索要求ステップの処理による検索要求に基づいて、前記情報検索装置から送信されてくる前記番組情報の受信を制御する受信制御ステップと
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、情報検索システム、情報処理装置および方法、情報検索装置および方法に関し、特に、例えば、電子メールなどの文書の中から、ユーザの興味があると思われる単語を取得し、その単語に関連する番組情報の推薦を行うようにした情報検索システム、情報処理装置および方法、情報検索装置および方法に関する。
背景技術
従来、テレビ番組やラジオ番組の推薦を行う方法として、例えば、初期興味登録方式、視聴履歴利用方式、あるいは強調フィルタリング方式などが存在する。
いずれの方法も元データとしては、電子番組ガイド（ＥＰＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｇｕｉｄｅ）やＷｅｂ上などの番組情報（番組メタデータ）が用いられており、それらの情報にマッチングすべきユーザの嗜好データの取得方法によって上記３方式に分類されている。
初期興味登録方式では、利用開始時、例えば、好きな番組カテゴリ（ドラマやバラエティなど）、好きなジャンル名（ドラマや音楽など）、および好きなタレント名などをユーザに登録してもらい、それ以降、登録された情報をキーワードとして、番組メタデータとのマッチングを取り、推薦すべき番組名を取得する。
視聴履歴利用方式では、ユーザが番組を視聴する毎に、その番組に関する番組メタデータを蓄積し、所定量の視聴履歴（番組メタデータ）が蓄積されると、その視聴履歴を解析して、推薦すべき番組名を取得する。また視聴履歴の代わりに、例えば、ハードディスクドライブに録画する装置などにおいては、ユーザによる録画予約や録画開始といった操作履歴を用いることもできる。この場合、漠然としていた番組ではなく、ユーザの興味をより反映した情報を取得することができる。
強調フィルタリング方式では、ユーザの視聴（操作）履歴に対して、他のユーザの視聴履歴との間でマッチングを取り、当該ユーザと視聴履歴の類似する他のユーザの視聴履歴を取得する。そして、視聴履歴が類似する（好みが似ている）他のユーザが視聴した番組で、当該ユーザが未だ視聴していない番組名を取得し、推薦する。
以上のような番組推薦方法を用いることによって、ユーザが興味のあると思われる番組を推薦することができる。
しかしながら、上述した番組推薦方法においては、番組メタデータからユーザの興味を抽出することになり（すなわち、テレビ番組に関する偏った興味を取得することになり）、また、番組メタデータの構造上、一般に通じ易い名称が用いられており、似たような番組が推薦されてしまうという課題があった。
すなわち、ユーザの日常の興味を反映することができず、タイムリーに有用な番組などを推薦することができなかった。
また番組推薦時、ユーザは、その番組が推薦されている理由がわからない課題があった。
発明の開示
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザが日常使用する電子メールを分析することにより、ユーザの興味に対応する単語を抽出し、抽出された単語にマッチする番組名を検索して推薦するとともに、その推薦理由を提示できるようにするものである。
本発明の第１の情報検索システムは、情報処理装置が、所定の情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出手段と、抽出手段により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求手段と、検索要求手段に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報を受信する受信手段とを備え、情報検索装置が、番組情報を蓄積する蓄積手段と、情報処理装置から送信されてきた検索要求に基づいて、検索要求に含まれる興味語に関連する番組情報を蓄積手段から検索する検索手段と、検索手段により検索された番組情報を情報処理装置に送信する送信手段とを備えることを特徴とする。
情報処理装置の抽出手段には、所定の情報を形態素解析して興味語に分解する形態素解析手段を含むようにすることができる。
情報処理装置には、抽出手段により抽出された興味語を用いてデータベースを作成するデータベース構築手段をさらに設けるようにすることができる。
情報処理装置には、受信手段により受信された番組情報に基づいて、番組の録画を制御する録画制御手段をさらに設けるようにすることができる。
情報処理装置には、受信手段により受信された番組情報の表示を制御する表示制御手段をさらに設けるようにすることができる。
情報検索装置の蓄積手段には、番組情報を用いて、番組に関連付けてデータベースを作成するデータベース構築手段を含むようにすることができる。
所定の情報は、文書情報、番組に関する嗜好情報、または、番組の視聴履歴に関する情報のうち、少なくとも１つを含むものとすることができる。
文書情報は、電子メールであるものとすることができる。
番組情報は、番組を録画するための、録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネル情報を含むものとすることができる。
情報処理装置は、他の情報処理装置から前記所定の情報を取得することができる。
本発明の第１の情報処理装置は、所定の情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出手段と、抽出手段により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求手段と、検索要求手段に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報を受信する受信手段とを備えることを特徴とする。
抽出手段には、所定の情報を形態素解析して興味語に分解する形態素解析手段を含むようにすることができる。
抽出手段により抽出された興味語を用いてデータベースを作成するデータベース構築手段をさらに設けるようにすることができる。
受信手段により受信された番組情報に基づいて、番組の録画を制御する録画制御手段をさらに設けるようにすることができる。
受信手段により受信された番組情報の表示を制御する表示制御手段をさらに設けるようにすることができる。
所定の情報は、文書情報、番組に関する嗜好情報、または、番組の視聴履歴に関する情報のうち、少なくとも１つを含むものとすることができる。
文書情報は、電子メールであるものとすることができる。
番組情報は、番組を録画するための、録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネル情報を含むものとすることができる。
所定の情報は、他の情報処理装置から取得されるようにすることができる。
本発明の第１の情報処理方法は、所定の情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、抽出ステップの処理により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、検索要求ステップの処理に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報の受信を制御する受信制御ステップとを含むことを特徴とする。
本発明の第１の記録媒体に記録されているプログラムは、所定の情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、抽出ステップの処理により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、検索要求ステップの処理に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報の受信を制御する受信制御ステップとを含むことを特徴とする。
本発明の第１のプログラムは、所定の情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、抽出ステップの処理により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、検索要求ステップの処理に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報の受信を制御する受信制御ステップとをコンピュータに実行させる。
本発明の第１の情報検索装置は、番組に関する番組情報を蓄積する蓄積手段と、情報処理装置から送信されてきた、番組情報を取得するための興味語を受信する受信手段と、受信手段により受信された興味語に関連する番組情報を蓄積手段から検索する検索手段と、検索手段により検索された番組情報を情報処理装置に送信する送信手段とを備えることを特徴とする。
興味語は、情報処理装置において所定の情報が形態素解析されて分解された単語であるものとすることができる。
番組情報は、番組を録画するための、録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネル情報を含むものとすることができる。
番組情報を分析する分析手段と、分析手段の分析結果に基づいて、番組情報のジャンルとキーワードを対応付ける辞書データを生成する辞書作成手段と、辞書作成手段により生成された辞書データに基づいて、番組情報にジャンルを付与して記憶するデータベース作成手段とをさらに備えるようにすることができる。
興味語からキーワードを抽出し、キーワードに基づいて、辞書データを検索してキーワードに対応するジャンルを取得し、ジャンルに基づいて、番組情報を検索するキーワード検索手段をさらに備えるようにすることができる。
辞書作成手段は、メタデータに含まれる単語のうち、特定のジャンルのメタデータにおいて共起率の高い単語を、そのジャンルのキーワードとして検出するキーワード検出手段を備えるようにすることができる。
辞書作成手段は、キーワードが検出される頻度をキーワードとともに記憶し、辞書データを生成するようにすることができる。
データベース作成手段は、番組情報に含まれる成分に基づいて、番組情報に含まれていない成分を補完するようにすることができる。
本発明の第１の情報検索方法は、番組に関する番組情報の蓄積を制御する蓄積制御ステップと、情報処理装置から送信されてきた、番組情報を取得するための興味語の受信を制御する受信制御ステップと、受信制御ステップの処理により受信が制御された興味語に関連する番組情報を検索する検索ステップと、検索ステップの処理により検索された番組情報の、情報処理装置への送信を制御する送信制御ステップとを含むことを特徴とする。
本発明の第２の記録媒体に記録されているプログラムは、番組に関する番組情報の蓄積を制御する蓄積制御ステップと、情報処理装置から送信されてきた、番組情報を取得するための興味語の受信を制御する受信制御ステップと、受信制御ステップの処理により受信が制御された興味語に関連する番組情報を検索する検索ステップと、検索ステップの処理により検索された番組情報の、情報処理装置への送信を制御する送信制御ステップとを含むことを特徴とする。
本発明の第２のプログラムは、番組に関する番組情報の蓄積を制御する蓄積制御ステップと、情報処理装置から送信されてきた、番組情報を取得するための興味語の受信を制御する受信制御ステップと、受信制御ステップの処理により受信が制御された興味語に関連する番組情報を検索する検索ステップと、検索ステップの処理により検索された番組情報の、情報処理装置への送信を制御する送信制御ステップとをコンピュータに実行させる。
本発明の第２の情報検索システムは、携帯端末装置が、番組を録画予約するための予約情報を生成する生成手段と、生成手段により生成された予約情報を情報処理装置に送信する第１の送信手段とを備え、情報処理装置が、携帯端末装置から送信されてきた予約情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出手段と、抽出手段により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求手段と、検索要求手段に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報を受信する受信手段とを備え、情報検索装置が、番組情報を蓄積する蓄積手段と、情報処理装置から送信されてきた検索要求に基づいて、検索要求に含まれる興味語に関連する番組情報を蓄積手段から検索する検索手段と、検索手段により検索された番組情報を情報処理装置に送信する第２の送信手段とを備えることを特徴とする。
情報処理装置の抽出手段には、所定の情報を形態素解析して興味語に分解する形態素解析手段を含むようにすることができる。
情報処理装置には、受信手段により受信された番組情報に基づいて、番組の録画を制御する録画制御手段をさらに設けることができる。
情報検索装置の蓄積手段には、番組情報を用いて、番組に関連付けてデータベースを作成するデータベース構築手段を含むようにすることができる。
予約情報は、番組名、ジャンル名、または、出演者名のうち、少なくとも１つを含むものとすることができる。
予約情報は、電子メールであるものとすることができる。
番組情報は、番組を録画するための、録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネル情報を含むものとすることができる。
本発明の第２の情報処理装置は、携帯端末装置から送信されてきた、番組を録画予約するための予約情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出手段と、抽出手段により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求手段と、検索要求手段に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報を受信する受信手段とを備えることを特徴とする。
抽出手段には、所定の情報を形態素解析して興味語に分解する形態素解析手段を含むようにすることができる。
受信手段により受信された番組情報に基づいて、番組の録画を制御する録画制御手段をさらに設けるようにすることができる。
予約情報は、番組名、ジャンル名、または、出演者名のうち、少なくとも１つを含むものとすることができる。
予約情報は、電子メールであるものとすることができる。
番組情報は、番組を録画するための、録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネル情報を含むものとすることができる。
本発明の第２の情報処理方法は、携帯端末装置から送信されてきた、番組を録画予約するための予約情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、抽出ステップの処理により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、検索要求ステップの処理に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報の受信を制御する受信制御ステップとを含むことを特徴とする。
本発明の第３の記録媒体に記録されているプログラムは、携帯端末装置から送信されてきた、番組を録画予約するための予約情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、抽出ステップの処理により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、検索要求ステップの処理に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報の受信を制御する受信制御ステップとを含むことを特徴とする。
本発明の第３のプログラムは、携帯端末装置から送信されてきた、番組を録画予約するための予約情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、抽出ステップの処理により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、検索要求ステップの処理に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報の受信を制御する受信制御ステップとをコンピュータに実行させる。
本発明の第３の情報検索システムは、情報処理装置が、電子メールを分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出手段と、抽出手段により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求手段と、検索要求手段による検索要求に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報を受信する受信手段とを備え、情報検索装置が、番組情報を蓄積する蓄積手段と、情報処理装置から送信されてきた検索要求に基づいて、検索要求に含まれる興味語に関連する番組情報を蓄積手段から検索する検索手段と、検索手段により検索された番組情報を情報処理装置に送信する送信手段とを備えることを特徴とする。
本発明の第３の情報処理装置は、電子メールを分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出手段と、抽出手段により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求手段と、検索要求手段による検索要求に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報を受信する受信手段とを備えることを特徴とする。
本発明の第３の情報処理方法は、電子メールを分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、抽出ステップの処理により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、検索要求ステップの処理による検索要求に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報の受信を制御する受信制御ステップとを含むことを特徴とする。
本発明の第４の記録媒体に記録されているプログラムは、電子メールを分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、抽出ステップの処理により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、検索要求ステップの処理による検索要求に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報の受信を制御する受信制御ステップとを含むことを特徴とする。
本発明の第４のプログラムは、電子メールの情報を分析し、番組に関する番組情報を取得するための興味語を抽出する抽出ステップと、抽出ステップの処理により抽出された興味語を情報検索装置に送信し、興味語に対応する番組情報の検索を要求する検索要求ステップと、検索要求ステップの処理による検索要求に基づいて、情報検索装置から送信されてくる番組情報の受信を制御する受信制御ステップとをコンピュータに実行させる。
本発明の第１の情報検索システムにおいては、情報処理装置で、所定の情報が分析されて番組に関する番組情報を取得するための興味語が抽出され、抽出された興味語に対応する番組情報の検索が要求され、その要求に基づいて情報検索装置から送信されてくる番組情報が受信され、情報検索装置で、情報処理装置から送信されてきた検索要求に基づいて、検索要求に含まれる興味語に関連する番組情報が検索され、検索された番組情報が情報処理装置に送信される。
本発明の第１の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、所定の情報が分析されて番組に関する番組情報を取得するための興味語が抽出され、抽出された興味語に対応する番組情報の検索が要求され、その要求に基づいて情報検索装置から送信されてくる番組情報が受信される。
本発明の情報検索装置および方法、並びに第２のプログラムにおいては、情報処理装置から送信されてきた番組情報を取得するための興味語が受信され、受信された興味語に関連する番組情報が検索され、検索された番組情報が情報処理装置に送信される。
本発明の第２の情報検索システムにおいては、携帯端末装置で、番組を録画予約するための予約情報が生成されて情報処理装置に送信され、情報処理装置で、携帯端末装置から送信されてきた予約情報が分析されて番組に関する番組情報を取得するための興味語が抽出され、抽出された興味語に対応する番組情報の検索が要求され、その要求に基づいて情報検索装置から送信されてくる番組情報が受信され、情報検索装置で、情報処理装置から送信されてきた検索要求に基づいて、検索要求に含まれる興味語に関連する番組情報が検索され、検索された番組情報が情報処理装置に送信される。
本発明の第２の情報処理装置および方法、並びに第３のプログラムにおいては、携帯端末装置から送信されてきた、番組を録画予約するための予約情報が分析されて番組に関する番組情報を取得するための興味語が抽出され、抽出された興味語に対応する番組情報の検索が要求され、その要求に基づいて情報検索装置から送信されてくる番組情報が受信される。
本発明の第３の情報検索システムにおいては、情報処理装置で、電子メールが分析されて番組に関する番組情報を取得するための興味語が抽出され、抽出された興味語に対応する番組情報の検索が要求され、その要求に基づいて情報検索装置から送信されてくる番組情報が受信され、情報検索装置で、情報処理装置から送信されてきた検索要求に基づいて、検索要求に含まれる興味語に関連する番組情報が検索され、検索された番組情報が情報処理装置に送信される。
本発明の第３の情報処理装置および方法、並びに第４のプログラムにおいては、電子メールが分析されて番組に関する番組情報を取得するための興味語が抽出され、抽出された興味語に対応する番組情報の検索が要求され、その要求に基づいて情報検索装置から送信されてくる番組情報が受信される。
発明を実施するための最良の形態
以下、図を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本発明を適用した番組検索システムの構成例を示す図である。この番組検索システムにおいては、インターネットなどのネットワーク５に、利用者端末としてのパーソナルコンピュータ１、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）レコーダ２、およびデジタル携帯電話機４が接続されているとともに、推薦すべき番組情報（番組メタデータ）を検索するサーバ６が接続されている。パーソナルコンピュータ１は、ＨＤＤレコーダ２と、例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を介して接続されており、ＨＤＤレコーダ２には、テレビジョン受像機３が接続されている。すなわち、パーソナルコンピュータ１、ＨＤＤレコーダ２、およびテレビジョン受像機３は、１ユーザ（または１家族）が所有しているものであって、それぞれが近傍に配置されている。
パーソナルコンピュータ１は、様々なアプリケーションプログラムの実行が可能な情報処理装置であって、例えば、電子メールの送受信、Ｗｅｂページの閲覧、または文書作成などを行う。パーソナルコンピュータ１はまた、図２３のフローチャートを参照して後述するように、電子メールの送受信により取得した文書から、ユーザの興味に対応する単語（以下、適宜、興味語と記述する）を抽出し、興味データのデータベースを作成する。
ＨＤＤレコーダ２は、テレビ番組を、大容量のハードディスクドライブに録画（記録）するとともに、ユーザからの指示に基づいて、録画したテレビ番組をテレビジョン受像機３に出力し、再生させる。ＨＤＤレコーダ２はまた、図２５のフローチャートを参照して後述するように、パーソナルコンピュータ１から興味データを取得し、それを、ネットワーク５を介してサーバ６に送信することで、興味データにマッチする番組の推薦を受ける。
デジタル携帯電話機４は、図３０のフローチャートを参照して後述するように、番組を録画予約するための電子メールを作成し、ネットワーク５を介してパーソナルコンピュータ１またはＨＤＤレコーダ２に送信し、番組の録画予約を実行させる。
ネットワーク５は、公衆回線網、移動体無線通信網、ローカルエリアネットワーク、またはインターネットなどのネットワーク、デジタル衛星放送といった、有線または無線のいずれでもよい。
図１に示した番組検索システムの例では、利用者端末として、パーソナルコンピュータ１、ＨＤＤレコーダ２、テレビジョン受像機３、およびデジタル携帯電話機４を、それぞれ１つずつしか図示していないが、多数の利用者端末が接続されることは言うまでもない。
図２は、パーソナルコンピュータ１にインストールされて実行される、デスクトップマスコット（以下、エージェントと記述する）をデスクトップ上に表示するためのアプリケーションプログラム（以下、エージェントプログラムと記述する）１１、電子メールを送受信するためのアプリケーションプログラム（以下、メーラ（ｍａｉｌｅｒ）と記述する）１２、および、文書作成または編集するためのワードプロセッサプログラム（以下、ワープロプログラムと記述する）１３との関係を説明する図である。
エージェントプログラム１１は、処理の対象とする文書から、ユーザの興味に対応する単語を抽出し、番組を検索するための興味データ、および、処理の対象とする文書の関連情報を蓄積してデータベースを構築する蓄積部２１、処理の対象とする文書に対応する推薦情報をユーザに提示する提示部２２、および、エージェント２３１（図２８）の表示等を制御するエージェント制御部２３から構成される。
なお、蓄積部２１および提示部２２を、例えばインタネット上の任意のサーバに設置するようにしてもよい。
蓄積部２１の文書取得部３１は、メーラ１２によって送受信された文書やワープロプログラム１３によって編集された文書などのうち、自己が未処理の文書を取得して文書属性処理部３２および文書内容処理部３３に供給する。また、文書取得部３１は、ユーザによってＨＤＤレコーダ２に初期登録された嗜好情報（好みのジャンル名や出演者名など）、または視聴履歴を取得し、それらを文書内容処理部３３に供給する。
なお、以下においては、主に、メーラ１２によって送受信された電子メールの文書を処理の対象とする場合の例について説明する。
文書属性処理部３２は、文書取得部３１から供給される文書の属性情報を抽出し、その属性情報に基づいて文書をグループ化し、文書内容処理部３３および文書特徴データベース作成部３４に供給する。電子メールの場合、属性情報としては、文書のヘッダに記述されている情報（対象となっている電子メールを特定するメッセージＩＤ、参照している電子メールのメッセージＩＤ（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ，Ｉｎ−Ｒｅｐｌｙ−Ｔｏ）、宛先（Ｔｏ，Ｃｃ，Ｂｃｃ）、あるいは送信元（Ｆｒｏｍ）、日付（Ｄａｔｅ））、表題（ｓｕｂｊｅｃｔ）などが抽出される。そして、抽出された属性情報に基づいて、１以上の文書がグループ化される。以下、属性情報に基づいてグループ化された文書群（電子メールグループ）を「話題」と記述する。
また、一般にここで言う話題とは、電子メールに限らず、ワープロ、エディタやスケジューラなど、その他のツールやアプリケーションソフトウェアなどから作成されるようなあらゆる文書に関して、ある関係で関連付けられた一連の文書群を指す。
文書内容処理部３３は、文書属性処理部３２でグループ化された文書群（話題）の本文を抽出し、形態素解析を施して、単語（特徴語）に分類する。また、文書内容処理部３３は、文書取得部３１から供給された嗜好情報または視聴履歴に形態素解析を施して、単語（興味語）に分類する。
単語は、品詞（名詞、形容詞、動詞、副詞、接続詞、感動詞、助詞、および助動詞）別に分類される。ただし、広範囲に亘って分布している単語、すなわち、例えば、大多数の文書に含まれていると考えられる単語「こんにちは」、「よろしく」、あるいは「お願いします」等の名詞以外の品詞は関連情報を検索するためのキーワード（以下、検索語とも記述する）には成り得ないので、不要語であるとしてキーワードとする対象から削除される。
また、文書内容処理部３３は、不要語が削除された各単語の出現頻度および複数の文書に亘る分布状況を求め、グループ化された文書群（話題）毎に、各単語の重み（文書の主旨に関係する程度を示す値、以下、評価値と記述する）を演算する。
さらに、文書内容処理部３３は、各話題に対し、単語の評価値を要素とする特徴ベクトルを決定する。例えば、各話題に含まれる単語（特徴語）の総数がｎ個である場合、各話題の特徴ベクトルは、ｎ次元空間のベクトルとして次式（１）のように表現される。
特徴ベクトル
＝（単語１の評価値ｗ１，単語２の評価値ｗ２，・・・単語ｎの評価値ｗｎ）
・・・（１）
評価値の演算には、例えば文献（Ｓａｌｔｏｎ，Ｇ．：Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｘｔ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：Ｔｈｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  ｏｆ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅｙ，１９８９）に開示されているｔｆ・ｉｄｆ法を用いる。ｔｆ・ｉｄｆ法によれば、話題Ａに対応するｎ次元の特徴ベクトルのうち、話題Ａに含まれる単語に対応する要素に対しては、評価値として０以外の値が算出され、話題Ａに含まれない単語（頻度が０である単語）に対応する要素に対しては、評価値として０が算出される。
なお、評価値は、例えば、電子メールの送受信の頻度や回数、電子メールに含まれる単語の品詞の種類（特定の地域や名称を示す固有名詞など）、送受信する相手に応じて修正される。
また、本実施の形態においては、話題毎に特徴ベクトルを算出するものとして説明するが、これに限らず、文書毎、または、その他の単位毎（例えば、所定期間（１週間）に蓄積された文書群毎）に特徴ベクトルを算出するようにすることも勿論可能である。
文書特徴データベース作成部３４は、文書属性処理部３２によってグループ化された文書群（話題）毎の各文書の属性情報と、文書内容処理部３３で算出された話題毎の特徴ベクトル（すなわち、話題内に含まれる単語の評価値）を時系列順にデータベース化するとともに、文書内容処理部３３で算出された、嗜好情報または視聴履歴から興味データ（後述）を作成し、それらをデータベース化し、ハードディスクドライブなどよりなる記憶部５９に記録する。
また、文書特徴データベース作成部３４は、単語の評価値などを参照することにより、所定の条件を満たす単語を選択し、関連情報や番組情報を検索するための検索用キーワード（検索語または興味語）として記録する。さらに、文書特徴データベース作成部３４は、検索語を関連情報検索部３５に供給し、それに対応して関連情報検索部３５から供給される関連情報を、検索語に対応付けて記録する。
関連情報検索部３５は、文書特徴データベース作成部３４から供給される検索語に対する関連情報を検索し、検索結果のインデックスを文書特徴データベース作成部３４に供給する。検索語に対する関連情報を検索する方法としては、例えばインタネット上の検索エンジンを用いる方法がある。検索エンジンを用いる方法を適用した場合、検索結果として得られるＷｅｂページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）とＷｅｂページのタイトルが、関連情報として文書特徴データベース作成部３４に供給される。
提示部２２のイベント管理部４１は、メーラ１２がアクティブとされること、メーラ１２が電子メールの送受信を完了したこと、および、入力中の文書のテキストデータ量が所定の閾値を超えたことを検知して、データベース問い合わせ部４２に通知する。以下、メーラ１２が電子メールの送受信を完了したこと、または、入力中の文書のテキストデータ量が所定の閾値を超えたことを、イベント発生と記述する。
また、イベント管理部４１は、内蔵するタイマ４１Ａを参照することによって時間の経過を監視し、適宜、所定のタイミングから所定の時間が経過した場合、その旨をデータベース問い合わせ部４２に通知する。
データベース問い合わせ部４２は、イベント管理部４１からのイベント発生の通知に対応して、イベント発生に対応する文書（例えば、受信した電子メール）を取得し、文書内容処理部３３の処理と同様に、その文書に形態素解析を施して単語を抽出し、不要語を除外して各単語の評価値を演算する。これにより、イベント発生に対応する文書の特徴ベクトルが算出される。
また、データベース問い合わせ部４２は、文書特徴データベース作成部３４によって作成されたデータベースを検索し、算出したイベント発生に対応する文書の特徴ベクトルと、データベースに記録されている話題毎の特徴ベクトルとの内積を、両者の類似度として算出する。さらに、データベース問い合わせ部４２は、イベント発生に対応する文書に対する類似度が最も高い話題を判定し、その話題に含まれる単語のうち、評価値が所定の条件（詳細については後述する）を満たすものを選択し、選択した単語（重要語）に対応する関連情報（推薦情報）を、イベント管理部４１を介し、または直接的に、関連情報提示部４３に供給する。
さらに、データベース問い合わせ部４２は、ＨＤＤレコーダ２にログインされたユーザに対応する興味データをデータベースから読み出して、ＨＤＤレコーダ２に送信したり、あるいは、イベント発生に対応して、嗜好情報または視聴履歴から作成された興味データをデータベースから読み出して、ネットワーク５を介してサーバ６に送信し、その興味データにマッチする番組情報の検索を要求する。
関連情報提示部４３は、イベント管理部４１を介し、または直接的に、データベース問い合わせ部４２から供給される関連情報（推薦情報）を表示部５８（デスクトップ）上に表示させる。すなわち、イベント管理部４１がイベント発生を検知する毎、提示部２２による関連情報の提示が更新される。
なお、蓄積部２１によるデータベースの更新は、所定のタイミングにおいて実行される。データベースの更新処理は、図２１のフローチャートを参照して後述する。また、蓄積部２１によるデータベースの更新時には、記憶部５９に記録した特徴ベクトルが、例えば、電子メールの送受信の頻度や回数、電子メールに含まれる単語の品詞の種類（特定の地域や名称を示す固有名詞など）に応じて修正される。
図示は省略するが、ＨＤＤレコーダ２にインストールされて実行されるエージェントプログラムも、上述した図２のエージェントプログラム１１とほぼ同様の機能を有する。なお、ＨＤＤレコーダ２が、パーソナルコンピュータ１の蓄積部２１を使用（共有）することで、その部分を省略するようにしてもよい。
図３は、エージェントプログラム１１乃至ワープロプログラム１３がインストールされて実行されるパーソナルコンピュータ１の構成例を示している。なお、当然ながら、本発明はパーソナルコンピュータの他、ホームサーバシステム、ゲーム機器、カーナビゲーションシステム、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の情報電子機器において利用できる。
このパーソナルコンピュータ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５１を内蔵している。ＣＰＵ５１には、バス５４を介して入出力インタフェース５５が接続されている。入出力インタフェース５５には、キーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部５６、処理結果としての例えば音声信号を出力する出力部５７、処理結果としての画像を表示するディスプレイなどよりなる表示部５８、プログラムや構築されたデータベースなどを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部５９、インタネットに代表されるネットワークを介してデータを通信するＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）カードなどよりなる通信部６０、および、磁気ディスク６２、光ディスク６３、光磁気ディスク６４、または半導体メモリ６５などの記録媒体に対してデータを読み書きするドライブ６１が接続されている。バス５４には、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）５２およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）５３が接続されている。
本発明のエージェントプログラム１１は、磁気ディスク６２乃至半導体メモリ６５に格納された状態でパーソナルコンピュータに供給され、ドライブ６１によって読み出されて、または通信部６０がネットワークを介して取得して、記憶部５９に内蔵されるハードディスクドライブにインストールされている。記憶部５９にインストールされているエージェントプログラム１１は、入力部５６に入力されるユーザからのコマンドに対応するＣＰＵ５１の指令によって、記憶部５９からＲＡＭ５３にロードされて実行される。なお、パーソナルコンピュータ１の起動時において自動的にエージェントプログラム１１が実行されるように設定することも可能である。
また記憶部５９に内蔵されるハードディスクドライブには、エージェントプログラム１１の他、メーラ１２、およびワープロプログラム１３、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）ブラウザなどのアプリケーションプログラムもインストールされており、エージェントプログラム１１と同様に、入力部５６に入力されるユーザからの起動コマンドに対応するＣＰＵ５１の指令によって、記憶部５９からＲＡＭ５３にロードされて実行される。
図４は、ＨＤＤレコーダ２の構成例を示すブロック図である。このＨＤＤレコーダ２は、膨大な記憶容量を備えるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）７８に数多くの映像を録画することができるとともに、ユーザの意図を的確に把握して録画映像の記録管理（視聴履歴や操作履歴など）を反映することができる。なお、ＨＤＤレコーダ２は、ＡＶ機器として実装することができ、例えば、セットトップボックス（ＳＴＢ）のようなテレビジョン受像機と一体で構成することができる。
ＣＰＵ７１は、ＨＤＤレコーダ２全体の動作を制御するメインコントローラであり、入力部７６から供給された入力信号に基づいて、チューナ７９、復調部８０、デコーダ８１、およびＨＤＤ７８などを制御することにより、番組の録画または再生を実行させる。
ＲＡＭ７３は、ＣＰＵ７１の実行プログラムをロードしたり、実行プログラムの作業データを書き込むために使用される、書き込み可能な揮発性メモリである。ＲＯＭ７２は、ＨＤＤレコーダ２の電源オン時に実行する自己診断・初期化プログラムや、ハードウェア操作用の制御コードなどを格納する読み出し専用メモリである。
入力部７６は、例えば、リモートコマンダ、ボタン、スイッチ、あるいはキーボードなどにより構成され、操作に対応する入力信号を、入出力インターフェース７５およびバス７４を介してＣＰＵ７１に出力する。
通信部７７は、ネットワーク５を介して、サーバ６と通信することにより、推薦された番組メタデータを受信するとともに、パーソナルコンピュータ１と通信することにより、所定データ（例えば、興味データ）を送受信することができる。通信部７７に入力されたデータは、適宜、入出力インターフェース７５を介してＨＤＤ７８に記録される。
ＨＤＤ７８は、プログラムやデータなどを所定フォーマットのファイル形式で蓄積することができる、ランダムアクセスが可能な記憶装置であり、膨大な記憶容量を備えている。ＨＤＤ７８は、入出力インターフェース７５を介してバス７４に接続されており、デコーダ８１、または通信部７７から、放送番組、およびＥＰＧデータなどのデータ放送用のデータの入力を受け、これらの情報を記録するとともに、必要に応じて、記録されたデータを出力する。
図示せぬアンテナで受信された放送波は、チューナ７９に供給される。放送波は、所定のフォーマットに基づいており、例えば、ＥＰＧデータを含んでいても良い。放送波は、衛星放送波、地上波、有線、または無線の区別を特に問わない。
チューナ７９は、ＣＰＵ７１の制御に基づいて、所定チャンネルの放送波のチューニングすなわち選局を行い、受信データを復調部８０に出力する。なお、送信されてくる放送波がアナログであるか、あるいは、デジタルであるかに応じて、チューナ７９の構成を適宜変更または拡張することができる。復調部８０は、デジタル変調されている受信データを復調し、デコーダ８１に出力する。
例えば、デジタル衛星放送の場合、チューナ７９により受信され、復調部８０により復調されたデジタルデータは、ＭＰＥＧ２（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ２）方式で圧縮されたＡＶデータ、および、データ放送用のデータが多重化されているトランスポートストリームである。前者のＡＶデータは、放送番組本体を構成する映像データおよび音声データであり、後者のデータ放送用のデータは、この放送番組本体に付随するデータ（例えば、ＥＰＧデータ）を含むものである。
デコーダ８１は、復調部８０より供給されたトランスポートストリームを、ＭＰＥＧ方式で圧縮されたＡＶデータとデータ放送用のデータ（例えば、ＥＰＧデータ）に分離する。分離されたデータ放送用のデータは、バス７４および入出力インターフェース７５を介してＨＤＤ７８に供給され、記録される。
受信した番組をそのまま出力することが指示されている場合、デコーダ８１は、ＡＶデータを、圧縮映像データと圧縮音声データにさらに分離する。分離された音声データは、デコードされた後、ミキサ８３を介してテレビジョン受像機３のスピーカに出力される。また、分離された映像データは、伸張された後、コンポーザ８２を介してテレビジョン受像機３のモニタに出力される。
受信した番組をＨＤＤ７８に録画することが指示されている場合、デコーダ８１は、分離する前のＡＶデータを、バス７４および入出力インターフェース７５を介してＨＤＤ７８に出力する。また、ＨＤＤ７８に録画されている番組の再生が指示されている場合、デコーダ８１は、入出力インターフェース７５およびバス７４を介して、ＨＤＤ７８からＡＶデータの入力を受け、圧縮映像データと圧縮音声データに分離し、それぞれコンポーザ８２もしくはミキサ８３に出力する。
コンポーザ８２は、必要に応じて、デコーダ８１より入力された映像データと、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）画面とを合成して、テレビジョン受像機３のモニタに出力する。
図５は、サーバ６にインストールされて実行されるサーバプログラム１０１の機能を説明する図である。
サーバプログラム１０１は、処理の対象とする、ＥＰＧデータなどの番組メタデータを分析し、推薦番組用データベースを構築する蓄積部１１１、および、蓄積部１１１に蓄積されている推薦番組用データベースの中から、ユーザの興味データにマッチする番組情報を検索する検索部１１２から構成される。
蓄積部１１１の番組メタデータ取得部１２１は、ＥＰＧデータなどの番組メタデータのうち、自己が未処理の番組メタデータを、図示せぬＥＰＧデータ提供装置から取得してデータ内容処理部１２２に供給する。
データ内容処理部１２２は、番組メタデータ取得部１２１から供給される番組メタデータに形態素解析を施し、番組情報（番組名、ジャンル名、放送局、時間帯、出演者、およびキーワードなど）を抽出する。抽出された番組情報は、データベース作成部１２３に供給される。
データベース作成部１２３は、データ内容処理部１２２によって抽出された番組情報を番組毎にデータベース化して、ハードディスクドライブなどよりなる記憶部１４７（図６）に記録する。
検索部１１２のイベント管理部１３１は、ネットワーク５を介して利用者端末装置（パーソナルコンピュータ１またはＨＤＤレコーダ２）から興味データの入力を検知して、データベース問い合わせ部１３２に通知する。以下、興味データの入力を検知したことを、検索要求と記述する。また、イベント管理部１３１は、内蔵するタイマ１３１Ａを参照することによって時間の経過を監視し、適宜、所定のタイミングから所定の時間が経過した場合、その旨をデータベース問い合わせ部１３２に通知する。
データベース問い合わせ部１３２は、イベント管理部１３１からの検索要求の通知に基づいて、検索要求に対応する興味データを取得する。データベース問い合わせ部１３２は、検索エンジンを用いて、データベース作成部１２３によって作成された推薦番組用データベースを検索し、取得した興味データにマッチする番組情報を推薦用番組として選択する。
また、データベース問い合わせ部１３２は、利用者端末装置で初期登録された嗜好情報（好みのジャンル名や出演者名など）、または視聴履歴などを取得し、データ内容処理部１２２の処理と同様に、嗜好情報や視聴履歴に形態素解析を施して、興味データを抽出し、データベース作成部１２３の推薦番組用データベースを検索し、抽出した興味データにマッチする番組情報を推薦用番組として選択する。
以上のようにして選択された推薦用番組は、イベント管理部１３１を介し、または直接的に、番組情報出力部１３３に供給される。
番組情報出力部１３３は、イベント管理部１３１を介し、または直接的に、データベース問い合わせ部１３２から供給される推薦用番組（番組情報）を、ネットワーク５を介して利用者端末装置（パーソナルコンピュータ１またはＨＤＤレコーダ２）に検索結果として出力する。
なお、蓄積部１１１による推薦番組用データベースの更新は、ＥＰＧデータが更新される毎、あるいは、所定のタイミングにおいて実行される。
図６は、サーバプログラム１０１がインストールされて実行されるサーバ６の構成例を示している。同図に示されるＣＰＵ１４１乃至半導体メモリ１５３は、図３に示したパーソナルコンピュータ１のＣＰＵ５１乃至入力部５６並びに記憶部５９乃至半導体メモリ６５と基本的に同様の構成を有するものであるため、その説明は省略する。
次に、パーソナルコンピュータ１のエージェントプログラム１１によるデータベース作成処理について、図７のフローチャートを参照して説明する。このデータベース作成処理は、エージェントプログラム１１が実行する処理のうちの１つであり、エージェントプログラム１１が起動された状態において、データベースが未だ作成されていないときに開始される。
ステップＳ１において、文書取得部３１は、データベース作成の素として分析する文書（例えば、エージェントプログラム１１が実行される以前に送受信された電子メール、以下、分析対象電子メールと記述する）を、記憶部５９に内蔵されるハードディスクドライブから選択的に取得して文書属性処理部３２および文書内容処理部３３に供給する。
ステップＳ１の処理、すなわち、分析対象電子メール選択処理の詳細について、図８を参照して説明する。
ステップＳ２１において、文書取得部３１は、ユーザが送信した電子メールが保存されている送信フォルダを参照し、直近の所定期間（例えば、最近の一週間）に送信した電子メールの数が所定数（例えば、１００通）以上存在するか否かを判定する。直近の所定期間に送信した電子メールの数が所定数以上存在すると判定された場合、処理はステップＳ２２に進む。ステップＳ２２において、文書取得部３１は、日時条件およびアドレス属性条件を設定する。
ステップＳ２２の処理、すなわち、日時条件およびアドレス属性条件を設定処理の詳細について、図９を参照して説明する。ステップＳ３１において、文書取得部３１は、送信フォルダに存在する電子メールの数が所定数（例えば、１００００通）以上であるか否かを判定する。
ステップＳ３１において、送信フォルダに存在する電子メールの数が所定数以上であると判定された場合、処理はステップＳ３２に進む。ステップＳ３２において、文書取得部３１は、分析対象電子メールを選択するための日時条件を「１年以前を除去」に設定する。ステップＳ３３において、文書取得部３１は、分析対象電子メールを選択するためのアドレス属性条件を「”Ｔｏ”以外を除去」に設定する。また、文書取得部３１は、アドレス条件（アドレスリスト）を抽出する対象を送信フォルダに設定する。
反対に、ステップＳ３１において、送信フォルダに存在する電子メールの数が所定数よりも少ないと判定された場合、処理はステップＳ３４に進む。ステップＳ３４において、文書取得部３１は、日時条件を「３年以前を除去」に設定する。ステップＳ３５において、文書取得部３１は、アドレス属性条件を「”Ｔｏ，Ｃｃ”以外を除去」に設定する。また、文書取得部３１は、アドレス条件を抽出する対象を送信フォルダおよび受信フォルダに設定する。
以上のような日時条件およびアドレス属性条件設定処理により、送信した電子メールの数に対応して、分析対象電子メールの日時条件とアドレス属性条件が設定された後、処理は、図８のステップＳ２３にリターンする。
なお、日時条件およびアドレス属性条件設定処理は、上述した２種類の選択だけでなく、例えば、送信フォルダのメール数に応じていくつかの区間を設け、それに応じて、日時条件を任意の年数で細かく区切ったり、受信簿に対するアドレス属性条件にさらにｆｒｏｍ，ｒｅｐｌｙ  ｔｏ等を加えた選択肢を増やすなどしてもよい。
ステップＳ２３において、文書取得部３１は、送信フォルダ（または受信フォルダ）に存在する電子メールを、ステップＳ２２で設定した日時条件およびアドレス属性条件に基づいてフィルタリングすることにより、電子メールの数を絞り込む。ステップＳ２４において、文書取得部３１は、ステップＳ２３でフィルタリングされた各電子メールの宛先（または送信元）をリスト化するとともに、各宛先の出現回数をカウントし、出現回数が多い上位ｎ個のアドレスを判定して、アドレス条件を「上位ｎ個のアドレスから送受信された電子メールを抽出」に設定する。
ステップＳ２５において、文書取得部３１は、全ての電子メール、すなわち、送信フォルダ、受信フォルダ、およびその他のフォルダの存在する電子メールのうち、ステップＳ２２で設定した日時条件およびステップＳ２４で設定したアドレス条件に基づいてフィルタリングすることにより、分析対象電子メールを選択する。
なお、ステップＳ２１において、ユーザが送信した電子メールが保存されている送信フォルダを参照し、直近の所定期間に送信した電子メールの数が所定数よりも少ないと判定された場合、処理はステップＳ２６に進む。ステップＳ２６において、文書取得部３１は、ユーザが送信した電子メールが保存されている受信フォルダを参照し、直近の所定期間（例えば、最近の一週間）に受信した電子メールの数が所定数（例えば、１００通）以上存在するか否かを判定する。直近の所定期間に受信した電子メールの数が所定数以上存在すると判定された場合、処理はステップＳ２２に進み、それ以降の処理が繰り返される。
反対に、ステップＳ２６において、直近の所定期間に受信した電子メールの数が所定数よりも少ないと判定された場合、この段階でデータベース作成処理は終了される。
以上のように分析対象電子メールが選択された後、処理は、図７のステップＳ２にリターンする。
ステップＳ２において、文書属性処理部３２は、ステップＳ１の処理で文書取得部３１から供給された分析対象電子メールから属性情報（メッセージＩＤ等のヘッダ情報）を抽出し、その属性情報に基づき、分析対象電子メールを話題毎に分類して（すなわち、話題毎にグループ化して）、話題毎に話題ファイルを生成して文書内容処理部３３および文書特徴データベース作成部３４に供給する。
図１０は、ステップＳ２において作成される話題ファイル１６１の一例を示している。話題ファイル１６１は、各話題ファイルを識別するためのトピックスＩＤ１６２、当該話題に属する最古の電子メールの通信時間を示す日時情報１６３、当該最古の電子メールの題名などを示すサブジェクト情報１６４、当該話題に属する電子メールの送信元または宛先の電子メールアドレスからなるメンバー情報１６５、当該話題に属する各電子メールを特定するメールメッセージＩＤ１６６、当該話題に属する電子メールの本文に含まれる単語から構成される単語ベクトル１６７、当該話題に属する電子メールの本文を連結した連結本文１６８、およびいずれかの話題に含まれる全ての単語の評価値から成る特徴ベクトル１６９から構成される。
トピックスＩＤ１６２として、例えば、当該話題に属する最古の電子メールの通信時間を用いるようにしてもよい。
なお、連結本文１６８は、当該話題に属する電子メールのうち、送信フォルダに存在する電子メールの本文を連結した後、所定の文字列（例えば”ｓｏｓｈｉｎ−ｓｈｕｒｙｏ”）を挿入して、受信フォルダやその他のフォルダに存在する電子メールの本文を連結するようにする。
図１１は、単語ベクトル１６７を構成する複数の単語１７０に含まれる要素を示している。すなわち、単語１７０には、当該単語自身の文字列１７１、当該単語の品詞（名詞の種類）１７２、当該話題における当該単語の頻度１７３、および当該話題における当該単語の評価値１７４を記録するための構成を有している。なお、単語１７０の各要素の中身は、ステップＳ２の処理段階では生成されず、以降の処理において生成される。
また、特徴ベクトル１６９も、ステップＳ２の処理段階では生成されず、以降の処理において生成される。
図７に戻る。ステップＳ３において、文書属性処理部３２は、ステップＳ２で生成した話題を選抜する。ステップＳ３の処理、すなわち第１次話題選抜処理について、図１２のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ４１において、文書属性処理部３２は、ステップＳ２で生成した話題の数が所定数以上存在するか否かを判定する。生成した話題の数が所定数以上存在すると判定された場合、処理はステップＳ４２に進む。ステップＳ４２において、文書属性処理部３２は、生成した話題を選抜するための構成メール数条件を「ａ（例えば４）通以下を削除」に設定する。
反対に、ステップＳ４１において、生成した話題の数が所定数よりも少ないと判定された場合、処理はステップＳ４３に進む。ステップＳ４３において、文書属性処理部３２は、生成した話題を選抜するための構成メール数条件を「ｂ（ａよりも小さい数、例えば２）通以下を削除」に設定する。
ステップＳ４４において、文書属性処理部３２は、上段の処理で設定した構成メール数条件に基づき、ステップＳ２で生成した話題をフィルタリングする。すなわち、例えば、上段の処理で構成メール数条件を「ａ通（例えば４通）以下を削除」に設定した場合、４通以下の電子メールから構成される話題を削除し、５通以上の電子メールから構成される話題だけを選抜する。
さらに、直近の所定期間（例えば、最近の一週間）に通信した電子メールを含まない話題を削除するようにしてもよい。
このようにして第１次話題選抜処理を実行した後、処理は、図７のステップＳ４にリターンする。
なお、第１次話題選抜処理における構成メール数条件の設定は、上述した２種類の選択だけでなく、例えば、話題の数に応じていくつかの区間を設けて、その区間ごとに構成メール数条件を決定するようにしてもよい。
ステップＳ４において、文書内容処理部３３は、選抜された各話題に対応する話題ファイル１６１の連結本文１６８に形態素解析を実行する。ステップＳ４における形態素解析処理の詳細について、図１３のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ５１において、文書内容処理部３３は、選抜された各話題のうち、形態素解析を施していないものが存在するか否かを判定する。形態素解析を施していないものが存在すると判定された場合、処理はステップＳ５２に進む。ステップＳ５２において、文書内容処理部３３は、形態素解析を施していない話題を１つ選択し、対応する話題ファイル１６１の連結本文１６８を読み出して形態素解析を施し、連結本文１６８に含まれる単語を抽出する。
このように、話題ファイル１６１の連結本文１６８に対して形態素解析を施す処理は、話題ファイル１６１を構成する電子メールの各本文に対して形態素解析を施す処理に比較して、処理する文章は長くなるが処理回数が１回で済むので、処理に要するリソースの浪費を抑止することができる。
ステップＳ５３において、文書内容処理部３３は、ステップＳ５２で抽出した単語のうち、品詞が名詞（一般名詞、サ変接続名詞、地名、人名、興味がある用語を含む）であるものを抽出する。ステップＳ５４において、文書内容処理部３３は、抽出した名詞である単語を並べ、当該話題に対応する単語ベクトル１６７を生成する。
ステップＳ５５において、文書内容処理部３３は、話題単語テーブル１８１（図１４）にステップＳ５４で生成した単語ベクトル１６７に対応する記録を追加するとともに、ステップＳ５４で生成した単語ベクトル１６７を構成する単語の記録を、話題評価値テーブル１９３を含む単語インデックステーブル１９１（図１５）に追加する。なお、話題単語テーブル１８１、単語インデックステーブル１９１、および話題評価値テーブル１９３は、いずれもハッシュテーブル（Ｈａｓｈ  ｔａｂｌｅ）である。
図１４は、話題単語テーブル１８１の構成例を示している。話題単語テーブル１８１は、各話題に対するトピックスＩＤ１６２と、それに対応する単語ベクトル１６７が記録されており、トピックスＩＤ１６２を入力として、対応する単語ベクトル１６７を出力する。
図１５は、単語インデックステーブル１９１の構成例を示している。単語インデックステーブル１９１は、各単語ベクトル１６７を構成する単語名１９２と、それに対応する話題評価値テーブル１９３の組が複数記録されており、単語名１９２を入力として、話題評価値テーブル１９３を出力する。
図１６は、話題評価値テーブル１９３の構成例を示している。話題評価値テーブル１９３は、単語名１９２に対応する単語が含まれる話題のトピックスＩＤ２０１と、当該話題における当該単語の評価値２０２が記録されており、トピックスＩＤ２０１を入力として、当該話題における当該単語の評価値２０２を出力する。
このような構成の話題単語テーブル１８１乃至話題評価値テーブル１９３を生成することにより、トピックスＩＤ１６２および単語名１９２のどちらか一方を入力としても、対応する他方を容易に検索することが可能となる。
この後、処理はステップＳ５１に戻り、以降の処理が繰り返される。その後、ステップＳ５１において、選抜された各話題のうち、形態素解析を施していないものが存在しないと判定された場合、形態素解析処理は終了され、処理は、図７のステップＳ５にリターンする。
ステップＳ５において、文書内容処理部３３は、以降における処理を軽減するために、これまでの処理で抽出された単語、すなわち、各話題にそれぞれ対応する単語ベクトルに含まれる単語のうち、話題の内容に関連が薄いと考えられる単語、あいさつなどの日常的な単語等（以下、不要語と記述する）を除去する。
ステップＳ５における不要語削除処理について、図１７のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ６１において、文書内容処理部３３は、単語ベクトルが小さい話題、すなわち、対応する単語ベクトルを構成する単語の数が所定数（例えば、５個）以下である話題を除去する。
ステップＳ６２において、文書内容処理部３３は、ステップＳ４の処理で生成した単語インデックステーブル１９１に記録されている単語のうち、以降の処理の対象としていない単語が存在するか否かを判定する。処理対象としていない単語が存在すると判定された場合、処理はステップＳ６３に進む。ステップＳ６３において、文書内容処理部３３は、単語インデックステーブル１９１に記録されている、処理対象としていない単語のうちの１つを処理対象の単語に選択する。
ステップＳ６４において、文書内容処理部３３は、処理対象の単語を入力として、単語インデックステーブル１９１を参照することにより、対応する話題評価テーブル１９３を取得し、取得した話題評価テーブル１９３に記録されているトピックスＩＤ２０１の数をカウントすることによって、処理対象の単語を含む話題の数を取得する。
ステップＳ６５において、文書内容処理部３３は、処理対象の単語を含む話題の数が所定数以上であるか否かを判定する。処理対象の単語を含む話題の数が所定数以上であると判定された場合、処理はステップＳ６６に進む。ステップＳ６６において、文書内容処理部３３は、処理対象の単語を、不要語ベクトル（不要語を構成要素とする）に追加する。これにより、多数の話題に共通して含まれると考えられるあいさつなどの日常的な単語が不要語ベクトルに追加される。
ステップＳ６７において、文書内容処理部３３は、不要語である処理対象の単語に対応する記録を削除するため、各話題にそれぞれ対応する話題ファイル１６１、話題単語テーブル１８１、単語インデックステーブル１９１、および話題評価値テーブル１９３を更新する。この後、処理はステップＳ６２に戻り、以降の処理が繰り返される。
なお、ステップＳ６５において、処理対象の単語を含む話題の数が所定数よりも小さいと判定された場合にも、ステップＳ６６およびＳ６７はスキップされて、処理は、ステップＳ６２にリターンする。
その後、ステップＳ６２において、ステップＳ４の処理で生成した単語インデックステーブル１９１に記録されている単語のうち、以降の処理の対象としていない単語が存在しないと判定された場合、処理はステップＳ６８に進む。ステップＳ６８において、文書内容処理部３３は、再びステップＳ６１の処理と同様に、単語ベクトルが小さい話題、すなわち、対応する単語ベクトル１６７を構成する単語の数が所定数（例えば、５個）以下である話題を除去する。これにより、日常的な単語ばかりで構成されているとみなされる話題が除去される。この段階で、話題は特徴的な単語から構成される単語ベクトル１６７によって象徴されることになる。処理は、図７のステップＳ６にリターンする。
ステップＳ６において、文書内容処理部３３は、不要語が削除された各単語ベクトル６７を構成する全ての単語について、その出現頻度および複数の文書に亘る分布状況を求め、各話題における評価値を演算する。評価値の演算には、例えばｔｆ・ｉｄｆ法を用いる。ステップＳ７において、文書特徴データベース作成部３４は、ステップＳ６で演算した各単語に対する評価値を、次の条件に基づいて修正する。
例えば、送信した電子メールに含まれる単語の評価値がより大きくなるように修正を行う。送信した電子メールに含まれる単語を特定するためには、ステップＳ２の処理で生成した各話題に対応する話題ファイル１６１の連結本文１６８に挿入した、所定の文字列（例えば”ｓｏｓｈｉｎ−ｓｈｕｒｙｏ”）を検出し、当該所定の文字列以前の単語を、送信した電子メールに含まれる単語として特定すればよい。
また例えば、属する電子メールの数が多い話題に含まれる単語の評価値が、属する電子メールの数に対応して大きくなるように修正を行う。例えば、属する電子メールの数をｍとした場合、修正前の評価値に対し、１次関数値ａ・ｍ（ａは定数）、対数関数値ｌｏｇ（ｍ）などの単調増加関数値を乗算する。この修正は、電子メールのような時間的に継続するやりとりでは、以前の文書に登場した単語が、次の文書では指示代名詞によって置換されることが多いので、話題に属する電子メールの数が多くなるほど、単語の評価値が相対的に小さくなってしまう傾向にあることを考慮したものである。
さらに例えば、通信頻度が高い相手と通信した電子メールに含まれる単語、および特定名詞（定義した興味語、一般名、地名、組織名など）などの評価値がより大きくなるように修正を行う。なお、特定名詞に対する評価値の修正方法については、特願２００１−３７９５１１号として提案した発明を適用することができる。
ステップＳ８において、文書特徴データベース作成部３４は、ステップＳ６で演算され、ステップＳ７で修正された各単語に対する評価値を、話題ファイル１６１および話題単語テーブル１８１の単語ベクトル１６７、並びに単語インデックステーブル１９１の中の話題評価値テーブル１９３に記録する。これにより、各単語ベクトル１６７を構成する単語１７０の全ての要素が決定されたことになる。また、文書特徴データベース作成部３４は、各話題にそれぞれ対応する特徴ベクトル１６９を確定して記録する。さらに、文書特徴データベース作成部１３４は、各単語ベクトル１６７について、構成する単語を評価値が大きい順に並べ替える。
ステップＳ９において、文書特徴データベース作成部３４は、この段階で残っている話題を再び選抜する。ステップＳ９の処理、すなわち第２次話題選抜処理について、図１８のフローチャートを参照して説明する。なお、この第２次話題選抜処理は、各話題に対して実行される。
ステップＳ７１において、文書特徴データベース作成部３４は、話題に対応する単語ベクトル１６７を構成する単語のうち、評価値が最大のもの（あるいは、上位の２，３語）を検出する。ステップＳ７２において、文書特徴データベース作成部３４は、ステップＳ７１で検出した単語の評価値が所定値以上であるか否かを判定する。検出した単語の評価値が所定値以上であると判定された場合、処理はステップＳ７３に進む。
ステップＳ７３において、文書特徴データベース作成部３４は、評価値が所定値以上の当該単語を推薦話題候補ベクトルに追加する。ステップＳ７２において、ステップＳ７１で検出した単語の評価値が所定値よりも小さいと判定された場合、処理はステップＳ７４に進み、文書特徴データベース作成部３４は、当該話題を削除する。すなわち、評価値が所定値より小さい単語は興味が少ないものと判断されて検索対象から除外される。
ステップＳ７３またはステップＳ７４の処理の後、すなわち、当該話題に対する第２次話題選抜処理が終了された後、次の話題に対する第２次話題選抜処理が開始される。全ての話題について第２次話題選抜処理が終了されると、処理は、図７のステップＳ１０にリターンする。
ステップＳ１０において、文書特徴データベース作成部３４は、ステップＳ９の処理で推薦話題候補ベクトルに追加された話題に基づいて、推薦話題を確定する。ステップＳ１０における推薦話題確定処理について、図１９のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ８１において、文書特徴データベース作成部３４は、ステップＳ９の処理で推薦話題候補ベクトルに追加された要素（各単語ベクトル１６７）から、構成する単語の評価値の最大値に注目し、評価値の最大値が大きい順に所定数（例えば、２００）だけ単語ベクトル１６７を検出し、それぞれに対応する所定数の話題を取得する。
ステップＳ８２において、文書特徴データベース作成部３４は、ステップＳ８１の処理で取得された話題が検索条件に合致するか否かを判定し、検索条件に合致すると判定した場合、ステップＳ８３に進む。ここで検索条件とは、例えば、特定期間の話題であるか、特定の相手とやりとりした話題であるか、特定の単語を含む話題であるか、視聴履歴から抽出された単語（例えば、番組名、ジャンル名、あるいは出演者名）を含む話題であるか、または、初期登録された嗜好情報（好みのジャンル名や出演者名）を含む話題であるかなどである。
ステップＳ８３において、文書特徴データベース作成部３４は、検索条件に合致した話題を推薦話題ベクトルに追加する。ステップＳ８２において、取得された話題が検索条件に合致しないと判定された場合、ステップＳ８３の処理はスキップされる。その後、処理は、図７のステップＳ１１にリターンする。
ステップＳ１１において、文書特徴データベース作成部３４は、ステップＳ１０の処理で確定された推薦話題ベクトルに基づいて、データベースを作成する。
具体的には、推薦話題ベクトルに追加されている話題の話題ファイル１６１（図１０）をフィルタリングし、後述する番組情報の検索処理において必要となるトピックスＩＤ１６２、日時情報１６３、サブジェクト情報１６４、メンバー情報１６５、および単語ベクトル１６７（興味語ベクトル２１２）を抽出して、図２０に示されるような興味データ２１１を作成する。そして、文書特徴データベース作成部３４は、興味データ２１１を、当該ユーザのユーザＩＤ、メールアカウント、ログインアカウント、またはパスワードなどに対応付けてデータベースを作成し、記憶部５９に記録する。ただし、ステップＳ１１の処理は、ステップＳ１０までの一連の処理に継続して実行される場合と、一連の処理に継続せず、所定のタイミングにおいて実行される場合がある。
なお、興味データ２１１は、番組情報を検索するためのキーワードとなるため、単語ベクトル１６７を、新たに興味語ベクトル２１２として定義する。また単語ベクトル１６７を構成する単語（興味語）のうち、評価値が最大のもの（あるいは、上位の２，３語）のみを興味語ベクトル２１２として用いるようにしてもよい。また、興味データ２１１には、例えば、当該話題の電子メールの重要語を含む１文書を保持させるようにしてもよい。
ところで、テレビ番組のＥＰＧデータでよく使用される単語、例えば、「ミュージック」、「ニュース」、または、出演者のニックネームなどの未定義語（表記ゆれや短縮語を含む）は、例えば、“名詞−テレビ語”といったように、単なる一般名詞とは異なるように、予め定義しておく。そして、形態素解析の結果、“名詞−テレビ語”に分類された単語は、図７のステップＳ６における評価値の演算時に、所定の重みがかけられ、“名詞−テレビ語”の単語の評価値がより大きくなるように修正される。このようにしておくことにより、電子メールに含まれる単語の中で“名詞−テレビ語”の単語が、興味語ベクトル２１２を構成する単語に含まれる（すなわち、興味語になる）可能性が高まる。
さらに、複数のユーザが、１つのメーラ１２を共用している場合、メールアカウント毎に、電子メールの形態素解析が施され、ユーザ毎に興味データ２１１が作成される。データベースには、メールアカウントをキーにして、ユーザ毎の興味データ２１１が記録される。
以上のデータベース作成処理が実行されることにより、送受信した電子メールの文書から抽出された興味語で構成される興味データ２１１がデータベース内に蓄積されることになる。
また、データベース作成処理をユーザが強制的に中断することができるようにするために、中断要求があった場合、中断された時点で処理済みの文書を記録し、再開要求があった場合、未処理の文書から処理を再開するようにしてもよい。
なお、データベース作成処理は、エージェントプログラム１１が実行された場合に開始されるものとしたが、任意のタイミングで開始させることも可能である。さらに、このようにして作成されたデータベースは、所定の条件が満たされたときに更新される。
次に、蓄積部２１によるデータベースの更新のタイミングについて説明する。データベースは、上述したデータベース作成処理によって作成されるが、次のような第１乃至第３の状況になった場合、データベースが更新される。
すなわち、第１の状況として、データベースが作成または更新されてから所定の期間が経過している場合、データベース内の関連情報が古くなってしまうので更新が行われる。
第２の状況として、データベースに蓄積されている関連情報のうちの所定の割合が提示済みとなった場合、データベース内の同じ関連情報が繰り返し提示されたり、提示する関連情報が不足したりしてしまうので更新が行われる。
第３の状況として、特徴抽出に用いた文書が電子メールである場合、電子メールの送受信が繰り返されていると、その文書の内容が変化するので更新が行われる。
なお、データベースの更新が必要である状況になった場合（例えば、イベント管理部４１がタイマ４１Ａを監視し、所定の期間が経過したとき）、ユーザに対して更新を指示するように促すこともできるし、ユーザに対する更新指示の促しを実行することなく、自動的にデータベースを実行するように設定することも可能である。また、ユーザが指定する任意のタイミングで更新することも勿論可能である。
これら第１乃至第３の状況を考慮したデータベース更新処理について、図２１のフローチャートを参照して説明する。このデータベース更新処理は、エージェントプログラム１１が実行する処理のうちの１つであり、エージェントプログラム１１の起動とともに開始され、エージェントプログラム１１が終了されるまで繰り返し実行される。なお、この処理が開始される以前において、既に上述したデータベース作成処理が実行されており、データベースが存在するものとする。
ステップＳ９１において、エージェントプログラム１１の蓄積部２１は、作成済みのデータベースの更新が必要であるか否かを判定し、更新が必要であると判定されるまで待機する。この判断基準は、例えば図２２に示すようなユーザインタフェースの画面を用いて予めユーザが設定するものとする。図２２の例では、４つの条件が示されており、ユーザによって左端の□印（チェックボックス）がチェックされた場合、対応する条件が有効となる。なお、１番目の条件では回数が設定可能とされており、３番目の条件では日数が設定可能とされている。
ステップＳ９１において、更新が必要であると判定された場合、処理は、ステップＳ９２に進む。ステップＳ９２において、蓄積部２１は、データベースを自動的に更新するように設定されているか否かを判定し、自動的に更新するように設定されていないと判定した場合、ステップＳ９３に進む。一方、ステップＳ９２において、自動的に更新するように設定されていると判定された場合、ステップＳ９３の処理はスキップされる。
ステップＳ９３において、エージェントプログラム１１の提示部２２は、データベースの更新が必要である旨をユーザに通知するとともに、さらに、その通知に対応して、ユーザから更新の指示がなされたか否かを判定する。ユーザから更新の指示がなされたと判定された場合、処理はステップＳ９４に進む。反対に、ユーザから更新の指示がなされないと判定された場合、処理はステップＳ９１に戻り、以降の処理が繰り返し実行される。
ステップＳ９４において、エージェントプログラム１１の蓄積部２１は、データベースを更新する。具体的には、文書取得部３１乃至文書内容処理部３３が、電子メールの電子メールボックスファイル（特定の拡張子ｍｂｘ等が付与されていることが多い）を検出し、その更新日時を取得して、以前に取得した更新日時と比較し、異なる日付と異なるファイルサイズであれば、ファイルが更新されていると判断し、追加または変更された部分を抽出する。この場合、電子メールのグループ化、ヘッダの解析、形態素解析、特徴ベクトル算出等、一連のファイル内の分析が行われ、得られる重要語が関連情報検索部３５に供給される。
ただし、メールグループ（話題）が変化せず（所定の話題に新たに追加された電子メールがなく）、分析の結果、更新以前の重要語（検索用キーワード）と更新後の重要語が同じであれば、評価値等の計算値だけを変更し、関連情報検索部３５による関連情報の検索を実行しないようにしてもよい。
あるいは、全ての電子メールグループが変化せずに一定期間が経過した場合、グループの特徴ベクトルのうち、前回、評価値が１番目と２番目の単語を検索語としていたものを、例えば評価値が３番目と４番目の単語を検索語に変更して検索し、検索結果を取得するようにしてもよい。
以上説明したように、データベース更新処理においては、追加された文書や変更された文書だけを処理の対象とするので、データベース作成処理を繰り返し実行する場合に比べて、処理時間が短縮される。
次に、サーバ６のサーバプログラム１０１によるデータベース作成処理について、図２３のフローチャートを参照して説明する。このデータベース作成処理は、サーバプログラム１０１が実行する処理のうちの１つであり、サーバプログラム１０１が起動された状態において、データベースが未だ作成されていないときに開始される。
ステップＳ１０１において、番組メタデータ取得部１２１は、データベース作成の素として分析するＥＰＧデータなどの番組情報（番組メタデータ）を取得し、データ内容処理部１２２に供給する。
図２４は、ステップＳ１０１において取得される番組メタデータ２２０の一例を示している。番組メタデータ２２０は、当該番組の番組名を示すタイトル２２１、当該番組の分類（例えば、ドラマ、映画、ニュース、スポーツ、あるいは音楽など）を示すジャンル２２２、当該番組の放送時間（例えば、朝、昼、夕方、ゴールデン、あるいは深夜など）を示す時間帯情報２２３、当該番組が放送されるチャンネル（例えば、ＮＨＫ総合、日本テレビ、あるいはＴＢＳ（いずれも商標）など）を示す放送局２２４、当該番組に出演している人物を示す出演者情報２２５、当該番組の脚本、原作、あるいは演出した人物を示す脚本・原作・演出情報２２６、および、当該番組のあらすじや見所などを示す内容（キーワード）情報２２７から構成される。
図２３に戻る。ステップＳ１０２において、データ内容処理部１２２は、ステップＳ１０１の処理で取得された番組メタデータ２２０に形態素解析を施し、番組情報（番組名、ジャンル名、放送局名、時間帯情報、出演者名、およびキーワードなど）を抽出する。ステップＳ１０３において、データベース作成部１２３は、データ内容処理部１２２によって抽出された番組情報を番組毎にデータベース化して、記憶部１４７に記録する。
以上のデータベース作成処理が実行されることにより、番組メタデータ２２０から抽出された番組情報が推薦番組用データベース内に蓄積されることになる。また、データベース作成処理をユーザが強制的に中断することができるようにするために、中断要求があった場合、中断された時点で処理済みの文書を記録し、再開要求があった場合、未処理の文書から処理を再開するようにしてもよい。
なお、データベース作成処理は、サーバプログラム１０１が実行された場合に開始されるものとしたが、任意のタイミングで開始させることができるとともに、所定の期間毎（例えば、ＥＰＧデータ更新毎）に更新される。
次に、図７の処理でパーソナルコンピュータ１のデータベースに記録された興味データ２１１にマッチングする番組情報を、図２３の処理で作成されたサーバ６の推薦用番組データベースから検索する処理について、図２５のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ１２１において、ＨＤＤレコーダ２のＣＰＵ７１は、ユーザによって入力部７６が操作され、ログインされたか否かを判定し、ログインされたと判定されるまで待機する。ステップＳ１２１において、ユーザによりログインされたと判定された場合、ステップＳ１２２に進み、ＣＰＵ７１は、興味データを取得するためのコマンドとともにユーザのログイン情報を、通信部７７を介してパーソナルコンピュータ１に送信する。
ステップＳ１１１において、パーソナルコンピュータ１のデータベース問い合わせ部４２は、ＨＤＤレコーダ２から送信されてきた興味データ取得コマンドを受信し、文書特徴データベース作成部３４によって作成されたデータベースを検索し、ログイン情報（ログインアカウントやパスワードなど）に対応する、興味データ２１１（図２０）を読み出し、通信部６０を介してＨＤＤレコーダ２に送信する。
ステップＳ１２３において、ＨＤＤレコーダ２のＣＰＵ７１は、ログインされたユーザに対応する興味データ２１１を、パーソナルコンピュータ１から受信し、ＲＡＭ７３に記録させる。ステップＳ１２４において、ＣＰＵ７１は、受信した興味データ２１１を、通信部７７およびネットワーク５を介してサーバ６に送信し、興味データ２１１にマッチする番組情報の検索を要求する。
ステップＳ１３１において、サーバ６のイベント管理部１３１は、ネットワーク５を介してＨＤＤレコーダ２から送信されてきた興味データ２１１を受信する。そして、イベント管理部１３１は、興味データ２１１をデータベース問い合わせ部１３２に供給して検索要求を通知する。ステップＳ１３２において、データベース問い合わせ部１３２は、イベント管理部１３１からの検索要求の通知に対応して、データベース作成部１２３によって作成された推薦番組用データベースを検索し、検索要求に含まれる興味データ２１１にマッチする番組情報を推薦用番組として選択する。
ここで、興味データ２１１を構成する興味語ベクトル２１２には、出演者のニックネームなどの未定義語、表記ゆれや短縮語、あるいは、言い回し（ニュアンス）の違いなどの単語が含まれている場合がある。従って、サーバ６では、それらの単語にマッチする番組情報を検索することができるようにするため、未定義語、表記ゆれ、および短縮語などの対応辞書を持つようにすることが好ましい。
ステップＳ１３３において、番組情報出力部１３３は、データベース問い合わせ部１３２で選択された推薦用番組（番組情報）を検索結果として、通信部１４８およびネットワーク５を介してＨＤＤレコーダ２に送信する。
ステップＳ１２５において、ＨＤＤレコーダ２のＣＰＵ７１は、ネットワーク５を介してサーバ６から送信されてきた番組情報に含まれる録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネルなどに基づいて、ＲＡＭ７３に番組の録画予約を設定するとともに、チューナ７９、復調部８０、デコーダ８１、およびＨＤＤ７８などを制御する。これにより、録画予約の開始時刻になると、ＲＡＭ７３に設定されている番組情報が読み出され、録画予約が実行される。
以上のようにして、ユーザの興味にマッチした番組情報が検索され、ＨＤＤレコーダ２に録画予約が自動的に設定される。すなわち、ユーザがやりとりした電子メールから抽出した興味語を基に番組情報を検索するため、日常の興味が反映されたタイムリーな番組推薦が可能となる。
またステップＳ１１１の処理でデータベースから興味データ２１１を読み出して送信する際に、興味データ２１１の興味語ベクトル２１２に含まれる各単語（興味語）のうち、評価値の時系列推移に着目して、所定条件を満たす単語（重要語）のみを選択するようにしてもよい。ここで所定の選択条件としては、例えば、条件１を「現時点以前の所定の期間Ｙ（例えば、５週間）において、異なる２以上の話題で、当該単語の評価値が所定の閾値Ｂ以上であること」、条件２を「条件１における異なる２以上の話題のうち、最も古い話題と最も新しい話題が所定の期間Ｚ以上離れていること」などとする。
このような条件を用いることにより、ユーザが高い関心を持っていると思われる単語（重要語）や、ユーザが現時点で意識していない意外性があると思われる単語にマッチした番組情報を推薦することが可能となる。
なお、上述した例においては、電子メールの形態素解析、およびその解析結果から抽出される興味データ２１１の作成処理をパーソナルコンピュータ１で行い、ＨＤＤレコーダ２には、興味データ２１１のみを送信させるようにしたが、ＨＤＤレコーダ２に、パーソナルコンピュータ１のエージェントプログラム１１と同等の機能を有するプログラムを実装させるようにすれば、電子メールの形態素解析や興味データ２１１の作成処理をＨＤＤレコーダ２に行わせることも可能である。
また、パーソナルコンピュータ１では、電子メールの形態素解析、および解析結果に基づいて興味データ２１１を作成し、ＨＤＤレコーダ２では、パーソナルコンピュータ１で作成された興味データ２１１を取得してサーバ６に送信し、興味データ２１１にマッチする番組情報の推薦を受けるようにし、サーバ６では、興味データ２１１にマッチする番組情報を検索し、検索結果をＨＤＤレコーダ２に送信するようにして、処理の分散を図るようにした。
本発明は、これに限らず、例えば、パーソナルコンピュータ１が、サーバ６で作成された推薦番組用データベースの番組情報を一括して提供してもらい、番組情報の検索を行うこともできる。その場合、ＨＤＤレコーダ２は、パーソナルコンピュータ１から供給される番組情報に含まれる録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネルなどを取得し、録画予約を実行する。
さらに、サーバ６が、例えば、１つのインターネットサービスプロバイダであり、上述した推薦番組の配信サービスやメールサービスを行っている場合、ユーザのメールサーバに直接アクセスして、サーバ６側で電子メールの形態素解析、およびその解析結果に基づいて興味データ２１１を作成するようにしてもよい。
ところで、上述した処理では、ユーザに気付かれずに、ユーザの興味にマッチした番組が検索され、自動的にその番組の録画予約が実行されてしまう。そこで、例えば、ＨＤＤレコーダ２の電源オン時、録画予約確認時、あるいは、録画番組の再生時に、録画予約された番組の推薦理由を提示させるようにする。その場合の処理について、図２６のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ１４１において、ＨＤＤレコーダ２のＣＰＵ７１は、提示条件を満たすか否かを判定し、提示条件を満たすと判定されるまで待機する。ここで提示条件とは、例えば、ＨＤＤレコーダ２に番組の録画予約が設定され、かつ、テレビジョン受像機３が電源オン状態であるか、あるいは、ＨＤＤレコーダ２に番組の録画予約が設定され、かつ、ＨＤＤレコーダ２のＧＵＩ画面が表示可能状態であるかなどである。
ステップＳ１４１において、提示条件を満たすと判定された場合、ステップＳ１４２に進み、ＣＰＵ７１は、図２５のステップＳ１２３の処理でＲＡＭ７３に記録された興味データ２１１に含まれるトピックスＩＤ１６２乃至メンバー情報１６５（図２０）に基づいて、推薦理由（背景情報）をテレビジョン受像機３に出力し、表示させる。
図２７は、推薦理由の表示例を示している。同図に示されるように、エージェント２３１を登場させるとともに、エージェント２３１の台詞として吹き出し２３２、および、ユーザにより操作可能な入力ウィンドウ２３３が表示される。吹き出し２３２の中には、例えば「２００１年４月９日、太郎さんと「ワインありがとう」ってメールしたよね。このまま録画する？」の台詞が表示される。
また、吹き出し２３２の表示と同期して、吹き出し２３２に表示された台詞と同じ意味を持つ言語（例えば、日本語や英語など）の音声信号が音声合成部（図示せず）によって合成されて出力させるようにすることができる。ただし、吹き出し２３２の表示の有無や台詞に対応する音声の出力の有無はエージェントプログラム１１が適宜設定するか、ユーザが任意に設定できるようにすることが可能である。
また入力ウィンドウ２３３には、番組を録画予約するときに選択する「録画する」ボタン、番組の録画予約をキャンセルするときに選択する「キャンセル」ボタンが表示される。
ユーザは、吹き出し２３２に表示された台詞によって、「太郎さん」とメールした内容（いまの場合、「ワインありがとう」）から、「△△△のワイン紀行」の番組がサーバ６から推薦され、ＨＤＤレコーダ２に録画予約されたことを知ることができる。そして、ユーザは、このまま録画を開始させる場合には、「録画する」ボタンを選択し、録画をキャンセルさせる場合には、「キャンセル」ボタンを選択する。なお、ユーザによりいずれのボタンも選択されなかった場合を想定して、タイムアウトをトリガにして、いずれかのボタンが自動的に選択されるようにしてもよい。
図２６に戻る。ステップＳ１４３において、ＣＰＵ７１は、ユーザによって入力部７６が操作されて「キャンセル」ボタンが選択されたか否かを判定し、「キャンセル」ボタンが選択されたと判定した場合、ステップＳ１４４に進み、ＲＡＭ７３に設定されている録画予約を削除させる。
ステップＳ１４３において、「キャンセル」ボタンが選択されなかった、すなわち、「録画する」ボタンが選択されたと判定された場合、ステップＳ１４４の処理はスキップされる。
以上のようにして、自動的に録画予約された番組の推薦理由を表示させることができ、その番組を録画するか否かをユーザに決定させることができる。
また上述した例では、ＨＤＤレコーダ２からテレビジョン受像機３に推薦理由を表示させるようにしたが、これに限らず、例えば、図２５のステップＳ１３３の処理において、サーバ６がＨＤＤレコーダ２に検索結果を送信する際に、パーソナルコンピュータ１にも検索結果を送信するようにし、パーソナルコンピュータ１の電源オン時、あるいは、エージェントプログラム１１の起動時に、推薦理由を表示させることもできる。その場合の推薦理由の表示例を図２８に示す。
図２８の例の場合、吹き出し２３２の中には、例えば「２００１年４月９日、太郎さんとメールした「ワインありがとう」から「△△△のワイン紀行」という番組の推薦があったよ。録画する？」の台詞が表示される。
ユーザは、吹き出し２３２に表示された台詞によって、「太郎さん」とメールした内容（いまの場合、「ワインありがとう」）から、「△△△のワイン紀行」の番組がサーバ６から推薦され、ＨＤＤレコーダ２に録画予約されたことを知ることができる。そして、ユーザは、このまま録画を開始させる場合には、「録画する」ボタンを選択し、録画をキャンセルさせる場合には、「キャンセル」ボタンを選択する。「キャンセル」ボタンが選択された場合、パーソナルコンピュータ１のＣＰＵ４１は、ＨＤＤレコーダ２に、録画予約の削除コマンドを送信し、録画予約の削除を実行させる。
以上のようにして、自動的に録画予約された番組の推薦理由を、ＨＤＤレコーダ２を介してテレビジョン受像機３に、またはパーソナルコンピュータ１に表示させることができる。また推薦理由には、ユーザが電子メールでやりとりした話題、日時、やりとりした相手、またはサブジェクトなどが含まれているため、単に「××番組が推薦されました」という提示に較べ、より興味を引くことができる。
以上においては、ユーザがやりとりした電子メールや作成した文書などに含まれる単語（興味語）にマッチした番組情報を検索し、推薦するようにしたが、これに限らず、例えば、ユーザが初期登録した嗜好情報（好みのジャンル名や出演者名など）、または、ユーザが視聴した番組の視聴履歴などを分析し、その分析結果から興味語を抽出して、マッチングする番組情報を検索することもできる。その場合の処理について、図２９のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ１５１において、パーソナルコンピュータ１のイベント管理部４１は、内蔵するタイマ４１Ａを参照することによって時間の経過を監視し、所定期間が経過したか否かを判定し、所定期間が経過するまで待機する。そして、所定期間が経過したと判定された場合、イベント管理部４１は、イベント発生をデータベース問い合わせ部４２に通知し、ステップＳ１５２に進む。
ステップＳ１５２において、データベース問い合わせ部４２は、文書特徴データベース作成部３４によって作成されたデータベースから、初期登録された嗜好情報または視聴履歴が形態素解析されて記録された興味データ２１１を読み出し、ネットワーク５を介してサーバ６に送信する。
ステップＳ１７１において、サーバ６のイベント管理部１３１は、ネットワーク５を介してパーソナルコンピュータ１から興味データ２１１を受信する。そして、イベント管理部１３１は、興味データ２１１をデータベース問い合わせ部１３２に供給して検索要求を通知する。ステップＳ１７２において、データベース問い合わせ部１３２は、イベント管理部１３１からの検索要求の通知に対応して、データベース作成部１２３によって作成された推薦番組用データベースを検索し、検索要求に含まれる興味データにマッチする番組情報を推薦用番組として選択する。
ステップＳ１７３において、番組情報出力部１３３は、データベース問い合わせ部１３２で選択された推薦用番組（番組情報）を検索結果として、通信部１４８およびネットワーク５を介してパーソナルコンピュータ１およびＨＤＤレコーダ２に送信する。
ステップＳ１６１において、ＨＤＤレコーダ２のＣＰＵ７１は、ネットワーク５を介してサーバ６から送信されてきた番組情報に含まれる録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネルなどに基づいて、ＲＡＭ７３に番組の録画予約を設定するとともに、チューナ７９、復調部８０、デコーダ８１、およびＨＤＤ７８などを制御する。これにより、録画予約の開始時刻になると、ＲＡＭ７３に設定されている番組情報が読み出されて、録画予約が実行される。
ステップＳ１５３において、イベント管理部４１は、検索結果を受信し、イベント発生をデータベース問い合わせ部３２に通知する。データベース問い合わせ部４２は、イベント管理部４１からのイベント発生の通知に対応して、イベント発生に対応する検索結果（番組情報）を取得し、形態素解析を施して単語（特徴語）を抽出し、各単語の評価値を演算する。これにより、検索結果（番組情報）の特徴ベクトルが算出される。
ステップＳ１５４において、データベース問い合わせ部４２は、文書特徴データベース作成部３４が作成したデータベースを検索し、ステップＳ１５３の処理で算出された特徴ベクトルと、データベースに記録されている話題毎の特徴ベクトルとの内積を両者の類似度として算出し、類似度が所定の条件（例えば、類似度が最大、もしくは類似度が所定の閾値以上）を満たす話題を抽出する。
このとき、例えば、特定のジャンル名（ユーザによって初期登録された番組のジャンル名）を含む話題を予め選抜しておくようにして、検索結果（番組情報）に類似する話題を効率良く抽出することができるようにしてもよい。また、一般的な番組のジャンル名を含む話題を一通り選抜しておくようにしてもよい。
ステップＳ１５５において、データベース問い合わせ部４２は、ステップＳ１５４の処理で抽出された話題を構成する文書のうち、最新の文書を選択し、イベント管理部４１を介して、または直接的に、関連情報提示部４３に供給する。ステップＳ１５６において、エージェント制御部２３は、ステップＳ１５５の処理で選択した文書の属性情報を、選択（推薦）した理由としてデスクトップに表示させる（図２８）。
ステップＳ１５７において、エージェントプログラム１１は、入力部５６が操作されて「キャンセル」ボタンが選択されたか否かを判定し、「キャンセル」ボタンが選択されたと判定された場合、ステップＳ１５８に進み、録画予約の削除コマンドをＨＤＤレコーダ２に送信する。ステップＳ１５７において、「キャンセル」ボタンが選択されなかった、すなわち、「録画する」ボタンが選択されたと判定された場合、ステップＳ１５８の処理はスキップされる。
ステップＳ１６２において、ＨＤＤレコーダ２のＣＰＵ７１は、パーソナルコンピュータ１から送信されてきた録画予約の削除コマンドを受信し、ステップＳ１６３において、ＲＡＭ７３に設定されている録画予約を削除させる。
以上のようにして、ユーザによって初期登録された嗜好情報や視聴履歴などの多くの情報を形態素解析して、有意な興味データ２１１を作成するため、その興味データ２１１にマッチした、意外性のある番組情報を推薦することができる。また、推薦番組に類似する話題（または文書）を文書特徴データベース作成部３４が作成したデータベースから逆引きすることで、推薦された番組に関連する推薦理由を取得することができる。従って、ユーザは、個人的な結びつきによって番組が推薦されたかのように感じることができる。
以上においては、ユーザがやりとりした電子メールや作成した文書、あるいは、嗜好情報や視聴履歴から興味データ２１１を作成し、それにマッチした番組情報を検索し、推薦するようにした。すなわち、パーソナルコンピュータ１またはＨＤＤレコーダ２は、予め作成された興味データ２１１をデータベースから読み出し、ネットワーク５を介してサーバ６に送信することによって、マッチングする番組の推薦を受けるようにした。従って、ユーザの意思に関わらず、ユーザの興味があると思われる番組を自動的に検索し、推薦するというものである。
ところで、当然のことながら、ユーザの意思によって、番組の録画予約を行うようにすることもできる。次に、図３０のフローチャートを参照して、ユーザが、例えば、外出先において、所有しているデジタル携帯電話機４を用いて、番組の録画予約を行う場合の処理について説明する。
ユーザは、デジタル携帯電話機４を操作し、図３１に示されるような、番組の録画予約をするための電子メール（以下、予約メールと記述する）２４１を作成する。同図に示されるように、予約メール２４１の本文には、「今日、音楽番組を録画して。特にクラシックものは絶対。あればジャズ番組も。あとワールドカップ情報もお願い。」といったメッセージが記載されている。
すなわち、ユーザは、予約メール２４１を作成するにあたって、記述フォーマットを気にする必要なく、自由文で作成すればよく、予約メール２４１には、録画予約したい番組の番組名や出演者名などの一部、あるいは、ジャンル名を入力するだけでもよい。ここで、予約メール２４１の受信側において、その電子メールが番組を録画予約するための電子メール（すなわち、予約メール２４１）であることを認識することができるように、例えば、サブジェクト（表題）に、「予約メール」あるいは「録画予約」といった定型文（図３１の例の場合、「予約メール」）を入力するようにする。
ユーザは、作成した予約メール（図３１）を、自宅にあるパーソナルコンピュータ１に送信するように、デジタル携帯電話機４を操作する。これにより、ステップＳ１８１において、デジタル携帯電話機４は、ユーザの操作に対応する入力信号を受けて、作成された予約メール２４１を、ネットワーク５を介してパーソナルコンピュータ１に送信する。
ステップＳ１９１において、パーソナルコンピュータ１のイベント管理部４１は、ネットワーク５を介して予約メール２４１を受信したことを検知して、データベース問い合わせ部４２に通知する。ステップＳ１９２において、データベース問い合わせ部４２は、イベント管理部４１からのイベント発生に対応する予約メール２４１を取得する。このときデータベース問い合わせ部４２は、予約メール２４１のサブジェクトに「予約メール」と記述されていることにより、番組を録画予約するための電子メールであると認識する。そしてデータベース問い合わせ部４２は、取得した予約メール２４１に形態素解析を施して単語を抽出し、不要語を除外して興味語ベクトル（特徴ベクトル）を作成（算出）する。
いまの場合、予約メール２４１に記載された「今日、音楽番組を録画して。特にクラシックものは絶対。あればジャズ番組も。あとワールドカップ情報もお願い。」から、形態素解析によって、「今日、音楽、クラシック、ジャズ、ワールドカップ」が興味語ベクトルとして抽出される。また、「今日」はこの時点で日時情報（例えば、２００１年４月９日）に変換される。
なお、カテゴリに木構造を予め定義しておくことによって、形態素解析の分析精度を向上させることができる。例えば、音楽のカテゴリに｛クラシック、ジャズ、ポップス、ロック、演歌、・・・｝などと定義しておき、形態素解析によって抽出された興味語ベクトルに適用させると、「クラシック、ジャズ、ワールドカップ」の３つの単語（興味語）で興味語ベクトルが構成される。
ステップＳ１９３において、データベース問い合わせ部４２は、ステップＳ１９２の処理で作成された興味語ベクトルを、ネットワーク５を介してサーバ６に送信する。
ステップＳ２１１において、サーバ６のイベント管理部１３１は、ネットワーク５を介してパーソナルコンピュータ１から興味語ベクトルを受信する。そして、イベント管理部１３１は、興味語ベクトルをデータベース問い合わせ部１３２に供給して検索要求を通知する。ステップＳ２１２において、データベース問い合わせ部１３２は、イベント管理部１３１からの検索要求の通知に対応して、データベース作成部１２３によって作成された推薦番組用データベースを検索し、検索要求に含まれる興味語ベクトルにマッチする番組情報を録画予約用の番組として選択する。
ステップＳ２１３において、番組情報出力部１３３は、データベース問い合わせ部１３２で選択された録画予約用の番組（番組情報）を検索結果として、ネットワーク５を介してＨＤＤレコーダ２に送信する。
ステップＳ２０１において、ＨＤＤレコーダ２のＣＰＵ７１は、ネットワーク５を介してサーバ６から送信されてきた番組情報に含まれる録画開始時刻、録画終了時刻、およびチャンネルなどに基づいて、ＲＡＭ７３に番組の録画予約を設定するとともに、チューナ７９、復調部８０、デコーダ８１、およびＨＤＤ７８などを制御する。これにより、録画予約の開始時刻になると、ＲＡＭ７３に設定されている番組情報が読み出され、録画予約が実行される。
ステップＳ２０２において、ＣＰＵ７１は、録画予約の設定が完了すると、例えば、図３２に示されるような、番組の録画予約を完了した旨を通知するための電子メール（以下、予約完了メールと記述する）２５１を作成する。同図に示されるように、予約完了メール２５１の本文には、「下記の番組を録画しました」といったメッセージとともに、第１番目のエントリに、「４ＣＨ」の放送局の「１９：００〜２０：００」の時間に「ワールドカップハイライト」が録画予約された旨が記載され、第２番目のエントリに、「３ＣＨ」の放送局の「２１：００〜２１：５４」の時間に「×××クラシック」が録画予約された旨が記載される。
そして、作成された予約完了メール２５１は、ネットワーク５を介してデジタル携帯電話機４に送信される。
ステップＳ１８２において、デジタル携帯電話機４は、ネットワーク５を介してＨＤＤレコーダ２より送信されてきた予約完了メール２５１を受信する。そして、ユーザが電子メールを表示させるように操作すると、ステップＳ１８３において、デジタル携帯電話機４は、ユーザの操作に対応する入力信号に基づいて、受信した予約完了メール２５１をディスプレイに表示させる。
以上のようにして、パーソナルコンピュータ１のエージェントプログラム１１は、送信されてきた予約メール２４１を形態素解析し、興味語ベクトル（録画予約に必要な情報）を作成してサーバ６に送信する。サーバ６は、パーソナルコンピュータ１から送信されてきた興味語ベクトルにマッチする所定の番組情報を検索し、ＨＤＤレコーダ２に送信する。これにより、ＨＤＤレコーダ２には、自動的に番組の録画予約が行われる。
従って、ユーザは、外出先においても、記述形式を気にすることなく自由文で作成した予約メール２４１を自宅のパーソナルコンピュータ１に送信するだけで、簡単に番組の録画予約を行うことができるとともに、番組の録画予約が完了したことを簡単に知ることもできる。
以上説明した本実施の形態においては、ユーザがやりとりした電子メールの内容、ユーザによって初期登録された嗜好情報、および視聴履歴などを形態素解析して興味データ２１１を作成し、その興味データ２１１にマッチする番組情報の推薦を受けるようにするか、あるいは、ユーザが作成した予約メール２４１（番組を録画予約するための電子メール）を形態素解析して興味語ベクトルを作成し、その興味語ベクトルにマッチする番組情報を録画するようにした。従って、ユーザは、日常的な関心からの番組や潜在的な関心からの番組といったように、場面や目的に応じた多様な番組推薦を受けることができる。
また、サーバ６は、強調フィルタリング方式を用いて、他のユーザの興味データ２１１を利用して番組推薦を行うこともできる。その場合、パーソナルコンピュータ１またはＨＤＤレコーダ２は、興味データ２１１に含まれる情報のうち、プライバシー上問題の無いデータになるようにフィルタリングした後（例えば、番組名は選択せずに、ジャンル名のみを選択した後）、サーバ６に送信するようにする。このフィルタリングのレベルは、ユーザが任意に設定することができる。
さらに、図２７の表示例を用いて説明したように、推薦理由の提示時、推薦された番組を録画予約するか否かをユーザにより決定させるため、ＨＤＤレコーダ２は、録画予約が実行された番組と、録画予約がキャンセルされた番組に分類して、推薦番組のアクセス履歴を保存することができる。従って、ＨＤＤレコーダ２は、推薦番組を録画予約する頻度をカウントしたり、あるいは、アクセス履歴に形態素解析を施して新たな興味を抽出することにより、例えば、図３３に示されるような嗜好データ２６０を作成することが可能になる。
図３３の例の場合、嗜好データ２６０は、推薦番組の分類（例えば、ドラマ、映画、ニュース、スポーツ、あるいは音楽など）を示すジャンル２６１、当該推薦番組の番組名を示すタイトル２６２、当該推薦番組の放送時間（例えば、朝、昼、夕方、ゴールデン、あるいは深夜など）を示す時間帯情報２６３、当該推薦番組に出演している人物を示す出演者情報２６４、当該推薦番組のあらすじや見所などを示す内容（キーワード）情報２６５、および、当該推薦番組を一緒に視聴していたユーザに関する同席者情報２６６から構成される。
なお、同席者情報２６６の作成方法は、例えば、ユーザが入力部５７を用いて入力するようにしてもよいし、ＣＰＵ４１が、各ユーザが所有している、デジタル携帯電話機や時計などから常時発信される機器ＩＤを検知し、機器ＩＤからユーザを特定して入力するようにしてもよいし、あるいは、各ユーザの会話から音声認識し、認識結果からユーザを特定して入力するようにしてもよい。
このようにして作成された嗜好データ２６０は、ユーザが任意にプライバシー上問題の無いデータになるようにフィルタリングされてサーバ６に送信される。そして、嗜好データ２６０を受信したサーバ６は、その嗜好データ２６０にマッチする番組情報を検索し、ユーザが新たに興味を引くような番組を推薦することができる。
なお、図２０に示した興味データ２１１、および図３３に示した嗜好データ２６０は、所定のスキーマを定義し、例えば、拡張性のあるＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）などで記述することによって、ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を用いて、任意の場所および任意の機器から、容易に、アクセスすることができるようにしてもよい。
また、パーソナルコンピュータ１とＨＤＤレコーダ２は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（Ｒ）を介してデータの授受が行われるものとして説明したが、例えば、ｉ．Ｌｉｎｋ（登録商標）、またはＩＥＥＥ（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ）８０２．１１ａ，ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ，Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線ＬＡＮを介してデータの授受を行うようにしてもよい。さらに、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリよりなるリムーバブルメディアを用いてオフラインでデータを移動させてもよい。
また、本実施の形態においては、電子メールから抽出された興味データにマッチする番組を推薦するようにしたが、これに限らず、例えば、ラジオ番組、またはインターネット上のＷｅｂサイト情報などを推薦することも勿論可能である。
さらに本発明によれば、番組を推薦する際に、エージェント２３１によって推薦理由を提示させるようにしたので、エージェント２３１に対して信頼性や親しみが感じられるようになる。
ところで、上述したエージェント２３１の表示および吹き出し２３２の中の台詞の表示、並びに、表示された台詞に対応する音声信号の出力については、本発明のエージェントプログラム１１だけでなく、他のアプリケーション、例えば、ゲームやワードプロセッサのヘルプ画面等に適用することが可能である。さらに、ビデオカメラ、またはカーナビゲーション等のディスプレイに表示されるキャラクタに適用することも勿論可能である。
また、現在利用している機器とは、異なる機器において蓄積された嗜好データ２６０を用いて、現在利用している機器において番組の推薦を受けることも可能である。例えば、図３４に示されるように、ネットワーク５にＨＤＤレコーダ２−１およびＨＤＤレコーダ２−１に接続されるテレビジョン受像機３−１、並びにＨＤＤレコーダ２−２およびＨＤＤレコーダ２−２に接続されるテレビジョン受像機３−２が接続されている場合、ユーザは、ＨＤＤレコーダ２−１において、ＨＤＤレコーダ２−２に蓄積された嗜好データ２６０に基づいて、番組の推薦を受けることができる。
この場合のＨＤＤレコーダ２−１における嗜好データ取得処理について、図３５のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ３０１において、ＨＤＤレコーダ２−１は、データの取得が指示されたか否かを判定し、指示されたと判定されるまで待機する。指示の入力は、例えば、テレビジョン受像機３のモニタにＧＵＩが表示され、ユーザが入力部７６を操作することにより行われる。
ステップＳ３０２において、ＨＤＤレコーダ２−１は、取得機器の指定の入力を受け付ける。このとき、例えば、ＨＤＤレコーダ２−２を特定する機器ＩＤなどが、ユーザにより入力される。ステップＳ３０３において、ＨＤＤレコーダ２−１は、指定された機器の嗜好データを取得する。このとき、ＨＤＤレコーダ２−１は、ネットワーク５を介してＨＤＤレコーダ２−２にアクセスし、ＨＤＤレコーダ２−２に蓄積された嗜好データ２６０を取得する。
ステップＳ３０４において、ＨＤＤレコーダ２−１は、ステップＳ３０３で取得された嗜好データ２６０をサーバ６に送信する。
このようにして、他の機器の嗜好データが取得され、サーバ６に送信される。
次に、ステップＳ３０４において送信された嗜好データに基づく、サーバ６における番組情報検索処理について、図３６のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ３２１において、サーバ６のイベント管理部１３１は、ネットワーク５を介して送信された、嗜好データ２６０を受信する。そして、イベント管理部１３１は、嗜好データ２６０をデータベース問い合わせ部１３２に供給する。
ステップＳ３２２において、データベース問い合わせ部１３２は、嗜好データ２６０のフォーマットをチェックする。このとき、嗜好データの中に、番組情報を検索するために必要な情報（例えば、ジャンルなど）が含まれているかがチェックされる。
ステップＳ３２３において、データベース問い合わせ部１３２は、データの補正が必要か否かを判定する。嗜好データの中に、番組情報を検索するために必要な情報が含まれている場合、データの補正は必要ないと判定され、ステップＳ３２５に進む。一方、番組情報を検索するために必要な情報が含まれていない場合、データの補正が必要と判定され、データベース問い合わせ部１３２は、ステップＳ３２４に進み、図３８のフローチャートを参照して後述するデータ補正処理を実行する。これにより、番組情報を検索するために必要な情報が追加され、嗜好データが補正される。
ステップＳ３２５において、データベース問い合わせ部１３２は、推薦番組用データベースを検索し、嗜好データ２６０にマッチする番組情報を検索する。ステップＳ３２６において、番組情報出力部１３３は、検索された番組情報をＨＤＤレコーダ２−１に送信する。
このようにして、現在利用中の機器（ＨＤＤレコーダ２−１）とは、異なる機器（ＨＤＤレコーダ２−２）の嗜好データに基づいて、番組の推薦が行われる。このようにすることで、ユーザは、より興味の幅を広げるようにすることができる。
ところで、上述した嗜好データは、ＨＤＤレコーダ２−１または２−２において蓄積されるものに限らず、例えば、パーソナルコンピュータ１において蓄積された嗜好データとすることも可能である。図３７は、パーソナルコンピュータ１において蓄積された嗜好データ２８０の構成例を示す図である。嗜好データ２８０は、嗜好データ２６０の構成と異なり、ジャンル２６１、タイトル２６２、放送時間帯２６３、出演者情報２６４などの情報（図３３）が含まれず、キーワード２８１のみにより構成されている。
嗜好データ２８０には、番組情報を検索するために必要な情報（例えば、ジャンルなど）が含まれていないため、上述した図３６のステップＳ３２３において、データの補正が必要と判定され、ステップＳ３２４のデータ補正処理が実行される。図３８のフローチャートを参照して、図３６のステップＳ３２４のデータ補正処理について説明する。
ステップＳ３４１において、データベース問い合わせ部１３２は、嗜好データ２８０からキーワードを抽出する。ステップＳ３４２において、キーワードを辞書で検索する。辞書は、例えば、キーワードとジャンルが対応付けられたデータベースであり、図３９を参照して後述する辞書生成処理により、予めサーバ６の記憶部５９に記憶されている。
ステップＳ３４３において、データベース問い合わせ部１３２は、キーワードが一致したか否かを判定し、一致したと判定された場合、ステップＳ３４４において、キーワードに対応するジャンルを取得する。ステップＳ３４５において、データベース問い合わせ部１３２は、嗜好データ２８０にジャンルを追加し、データを補正する。
ステップＳ３４３において、キーワードが一致していないと判定された場合、処理は、ステップＳ３４６に進み、エラー情報が送信される。これによりＨＤＤレコーダ２−１に対して、当該嗜好データに基づく検索ができない旨が通知される。
このようにすることで、番組情報を検索するために必要な情報が含まれていない嗜好データに基づいて、番組の推薦を行うことができる。特に、番組の視聴などを行わないパーソナルコンピュータ、携帯端末など機器における嗜好データに基づいて、番組の推薦を行うことが可能となり、よりユーザの興味の幅を広げることができる。
次に、図３９のフローチャートを参照して、辞書作成処理について説明する。ステップＳ３６１において、番組メタデータ取得部１２１は、メタデータを取得する。このとき、取得されるメタデータは、ＥＰＧデータなどの番組情報でもよいし、ネットワーク５を介して取得されるコンテンツのメタデータであってもよい。そして、取得されたメタデータは、データ内容処理部１２２に転送される。図４０は、データ内容処理部１２２の機能的構成例を示すブロック図である。この例では、メタデータの分析を行うメタデータ分析部３０１とメタデータ分析部３０１の分析結果に基づいて、辞書データの生成を行う辞書データ生成部３０２が設けられている。
ステップＳ３６２において、メタデータ分析部３０１は、図４１のフローチャートを参照して後述するメタデータ分析処理を実行する。これによりメタデータを構成する成分が抽出され、そのメタデータのジャンルと関連づけられて記憶される。ステップＳ３６３において、辞書データ生成部３０２は、図４４のフローチャートを参照して後述する辞書データ生成処理を実行する。これにより、キーワードとそのキーワードに対応するジャンルが記述された辞書データが生成される。
次に、図４１のフローチャートを参照して、図４０のステップＳ３６２のメタデータ分析処理について説明する。ステップＳ３８１において、メタデータ分析部３０１は、取得されたメタデータを成分に分解する。このとき、メタデータは、図４２に示されるように分解される。
図４２は、分解されたメタデータの例を示す図である。この例では、メタデータは、成分「ジャンル」、「放送局」、「放送時間帯」、「出演者」、「キーワード」に分解されている。成分「ジャンル」は、そのメタデータに対応するコンテンツのジャンルを表し、成分「放送局」は、そのメタデータに対応するコンテンツが放送される放送局を表し、成分「放送時間帯」は、そのメタデータに対応するコンテンツが放送される時間帯を表し、成分「出演者」は、そのメタデータに対応するコンテンツに登場する主な出演者を表し、成分「キーワード」は、そのメタデータに対応するコンテンツを紹介する文字情報などから所定の単語（例えば、名詞）が抽出されたものである。
第１番目のメタデータの成分「ジャンル」は、「料理」と記述され、成分「放送局」は「ＴＡＳ」と記述され、成分「放送時間帯」は、「昼」と記述され、成分「出演者」は「ＡＡＡ」と記述され、成分「キーワード」は、「レシピ、材料、作り方、文字放送、ステレオ、・・・」と記述されている。
第２番目のメタデータの成分「ジャンル」は、「生活情報」と記述され、成分「放送局」は「ＭＨＫ」と記述され、成分「放送時間帯」は、「夜」と記述され、成分「出演者」は「ＢＢＢ」と記述され、成分「キーワード」は、「レジャー、行楽地、子供、文字放送、ステレオ、・・・」と記述されている。
第３番目のメタデータの成分「ジャンル」は、「子供」と記述され、成分「放送局」は「ＭＨＫ」と記述され、成分「放送時間帯」は、「朝」と記述され、成分「出演者」は「ＣＣＣ」と記述され、成分「キーワード」は、「レジャー、子供、文字放送、ステレオ、・・・」と記述されている。
このようにして、メタデータが各成分に分解される。
ステップＳ３８２において、メタデータ分析部３０１は、メタデータのジャンルを検出する。ステップＳ３８３において、メタデータ分析部３０１は、ジャンルと各成分を対応付けて、ＲＡＭ７３などの一時記憶装置に記憶する。このとき、メタデータは、ジャンル毎に集められ、図４３のように整理されて記憶される。図４３は、このとき、記憶されるデータの例を示す図である。この例では、成分「ジャンル」に「料理」と記述されたメタデータが集められ、それぞれ上述した成分「ジャンル」、「放送局」、「放送時間帯」、「出演者」、「キーワード」に分解されて記述されている。同様に、「ジャンル」が「生活情報」と記述されたメタデータ、「ジャンル」が「子供」と記述されたメタデータなども、集められ記憶される。
このようにして、メタデータを構成する各成分が、メタデータのジャンル毎に集められ記憶される。
次に、図４４を参照して、図３９のステップＳ３６３の辞書データ生成処理について説明する。ステップＳ４０１において、辞書データ生成部３０２は、ステップＳ３８３で記憶されたメタデータの中で、各放送局の各時間帯に含まれるキーワードを検出する。例えば、図４２において成分「キーワード」に含まれる「文字放送」、「ステレオ」は、各放送局の各時間帯において検出される。このような単語（キーワード）は、コンテンツの内容を把握する上で重要ではない単語、すなわちノイズと考えられる。そこで、ステップＳ４０２において、辞書データ生成部３０２は、該当するキーワードをノイズとして削除する。
ステップＳ４０３において、辞書データ生成部３０２は、ジャンル毎に共起率の高いキーワードを検出する。例えば、図４３の成分「キーワード」に含まれる「レシピ」、「材料」、「作り方」は、「ジャンル」が「料理」に分類された、第１番目乃至第３番目のメタデータに共通して含まれている。このような単語（キーワード）は、「ジャンル」が「料理」に分類されるメタデータにおいて共起率の高いキーワードとして検出される。
ステップＳ４０４において、辞書データ生成部３０２は、ジャンルとキーワードを関連付けて、辞書データとして記憶する。図４５に、このとき記憶される辞書データの例を示す。この例では、辞書データは、「キーワード」、「頻度／月」、「ジャンル」、「他の成分」により構成されている。「キーワード」には、ステップＳ４０３で検出された共起率のキーワードが記述される。この例では、「レシピ」、「材料」、「作り方」、・・・が記述されている。「頻度／月」には、そのキーワードが１ヶ月間に検出された回数が記述される。「頻度／月」に記述された数値が大きいキーワードは、現在流行しているキーワードと考えられる。
「ジャンル」には、そのキーワードが属するジャンルが記述される。例えば第１番目のキーワード「レシピ」、第２番目のキーワード「材料」、第３番目のキーワード「作り方」は、どれも「ジャンル」が「料理」と記述されている。また、第５番目のキーワード「行楽地」は、「ジャンル」が生活情報と記述されている。第４番目のキーワード「レジャー」と第６番目のキーワード「子供」において「ジャンル」として「生活情報」と「子供」が記述されている。これは、キーワード「レジャー」（または「子供」）は、そのジャンルが「生活情報」と分類されるメタデータにおいて共起率が高いと同時に、そのジャンルが「子供」と分類されるメタデータにおいても共起率が高いことを表す。
「他の成分」には、そのキーワードと同様に、そのジャンルにおいて共起率が高いと判定された成分が記述される。
このようにして、辞書データが生成され、データベース化され、辞書として記憶される。このようにして作成された辞書を使用することにより、上述したように、番組情報を検索するために必要な情報が含まれていない嗜好データに基づいて、番組の推薦を行うことができる。また、番組情報などのメタデータのデータベースを作成するとき、辞書を参照することにより、ジャンルが付与されていないメタデータにジャンルを付与して番組情報を生成したり、現在流行している番組の番組情報を生成することができる。
次に、図４６を参照して、辞書を使用してメタデータのデータベースを作成するデータベース作成処理について説明する。ステップＳ４２１において、番組メタデータ取得部１２１は、転送されたメタデータを取得する。そして、取得されたメタデータは、データ内容処理部１２２に転送される。
ステップＳ４２２において、データ内容処理部１２２は、取得されたメタデータにジャンルが付与されているか否かを判定し、ジャンルが付与されていないと判定された場合、ステップＳ４２３に進み、メタデータのキーワードを検出する。ステップＳ４２４において、データ内容処理部１２２は、キーワードがあった（取得できた）か否かを判定し、キーワードがあったと判定された場合、ステップＳ４２５に進み、取得されたキーワードで辞書データを検索する。
ステップＳ４２６において、データ内容処理部１２２は、辞書データの中に、一致するキーワードがあったか否かを判定し、一致するキーワードがなかったと判定された場合、ステップＳ４２８に進み、別のキーワードを検出し、ステップＳ４２４に戻る。
ステップＳ４２４において、キーワードがなかった（取得できなかった）と判定された場合、処理は終了される。
ステップＳ４２６において、一致するキーワードがあったと判定された場合、ステップＳ４２７に進み、データ内容処理部１２２は、キーワードに対応するジャンルを取得する。例えば、ステップＳ４２３またはステップＳ４２８の処理でキーワード「レシピ」が検出された場合、図４５を参照して上述したように、このキーワードに対応するジャンルは「料理」であると判定され、このメタデータに対応するジャンルとして「料理」が取得される。
ステップＳ４２９において、データ内容処理部１２２は、図４７を参照して後述するデータ記述処理を実行する。これにより、番組情報（メタデータ）のデータベースが記憶される。
一方、ステップＳ４２２において、当該メタデータにジャンルが付与されていると判定された場合、ステップＳ４３０に進み、データ内容処理部１２２は、そのジャンルを取得し、ステップＳ４２９に進み、データ記述処理を実行する。
このようにして、取得されたメタデータに基づいて、番組情報（メタデータ）のデータベースが作成される。ジャンルが付与されていないメタデータについても、そのジャンルが付与され、データベースに記憶される。
次に、図４７を参照して、図４６のステップＳ４２９のデータ記述処理について説明する。ステップＳ４５１において、データ内容処理部１２２は、メタデータの成分を補完する。
例えば、メタデータの成分が複数ある場合、特定の成分間の相関が極端に高く、他の成分との相関が極端に低い組み合わせを抽出することにより、その組み合わせを用いて，部分的に欠如している成分を補完することができる。例えば、メタデータの成分としてＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ・・・Ｘがあり，それぞれの属性値が成分Ａについては，Ａ１，Ａ２，Ａ３，成分Ｂについて，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４，成分Ｃについて，Ｃ１，Ｃ２，成分Ｄについて，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３・・・のように構成されていたとする。
取得済のメタデータについては、図４５の辞書データの「他の成分」を参照し、各成分の相関を調べることができる。これにより、成分Ａ１とＢ３、および成分Ｃ２とＤ２にだけ強い相関があり，他には相関がないことが判明したとする。このとき、ある新しいコンテンツのメタデータを取得し，そのメタデータの成分ＡとＤが付与されてない状態であり、かつ成分ＢはＢ３であり，成分ＣはＣ２であった場合、そのメタデータを構成する成分は，Ａ１，Ｂ３，Ｃ２，Ｄ２と高い確立で予測することができる。このようにして、未付与だった成分ＡとＤを付与することができ、メタデータの成分が補完される。
ステップＳ４５２において、データ内容処理部１２２は、ステップＳ４２３またはＳ４２８で検出された当該キーワードは、頻度大か否かを判定する。このとき、辞書データにおいて、当該キーワードに対応する「頻度／月」の数値が検出され、その数値が所定の値（例えば、１０）以上である場合、当該キーワードは頻度大であると判定される。
ステップＳ４５２において、当該キーワードは頻度大であると判定された場合、ステップＳ４５３に進み、当該メタデータの流行区分を流行と設定する。このように、メタデータに流行区分を設けて関連情報として記憶しておくことにより、その関連情報を用いて、ユーザに対して、流行のコンテンツを推薦することができる。
一方、ステップＳ４５２において、当該キーワードは頻度大ではないと判定された場合、ステップＳ４５３の処理は、スキップされる。
ステップＳ４５４において、データ内容処理部１２２は、当該メタデータとジャンルを関連付けて、データベースとして記憶する。
このようにして、メタデータを構成する成分が補完され、また流行区分が設定されて、データベースに記述される。
上述した一連の処理を実行するエージェントプログラム１１またはサーバプログラム１０１は、パーソナルコンピュータに予め組み込まれるか、あるいは、記録媒体からインストールされる。
上述した一連の処理は、ハードウェアに実行させることもできるが、通常、ソフトウェアにより実行させる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するエージェントプログラム１が、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを記録する記録媒体は、図３または図６に示されるように、プログラムが記録されている磁気ディスク６２，１５０（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク６３，１５１（ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）を含む）、光磁気ディスク６４，１５２（ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）を含む）、もしくは半導体メモリ６５，１５３などよりなるパッケージメディア、または、プログラムが一時的もしくが永続的に記録されるＲＯＭ５２，１４２や記憶部５９，１４７を構成するハードディスクなどにより構成される。記録媒体に対するプログラムの記録は、必要に応じてルータ、モデムなどのインタフェースを介して、公衆回線網、ローカルエリアネットワーク、インタネット、ディジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表わすものである。
産業上の利用可能性
以上のように、第１の本発明によれば、テレビ番組の推薦を行うことができる。
また第１の本発明によれば、ユーザがやりとりした電子メールから興味を抽出し、その興味にマッチしたテレビ番組の推薦を行うことができる。
第２の本発明によれば、容易にテレビ番組の検索を要求することができる。
また第２の本発明によれば、ユーザがやりとりした電子メールから興味を抽出し、その興味にマッチしたテレビ番組の検索を要求することができる。
第３の本発明によれば、データベース化された番組情報から、テレビ番組を検索することができる。
また第３の本発明によれば、ユーザがやりとりした電子メールから抽出された興味に基づいて、その興味にマッチしたテレビ番組をデータベースから検索して推薦することができる。
第４の本発明によれば、外出先においても簡単にテレビ番組の録画予約を行うことができる。
また第４の本発明によれば、外出先においてテレビ番組の録画予約を行うための電子メールを作成し、自宅にある録画装置に送信する。そして、録画装置は、テレビ番組の録画予約を行うための電子メールを受信し、その電子メールから予約情報を抽出し、予約情報にマッチしたテレビ番組の番組情報をサーバから取得して録画予約を行うことができる。
第５の本発明によれば、簡単にテレビ番組の録画予約を行うことができる。
また第５の本発明によれば、テレビ番組の録画予約を行うための電子メールを受信し、その電子メールから予約情報を抽出し、予約情報にマッチしたテレビ番組の番組情報をサーバから取得して録画予約を行うことができる。
第６の本発明によれば、ユーザがやりとりした電子メールから興味を抽出し、その興味にマッチしたテレビ番組の推薦を行うことができる。
第７の本発明によれば、容易にユーザがやりとりした電子メールから興味を抽出し、その興味にマッチしたテレビ番組の検索を要求することができる。
【図面の簡単な説明】
図１は、本発明を適用した番組検索システムの構成例を示す図である。
図２は、図１のパーソナルコンピュータのエージェントプログラムの機能を説明する図である。
図３は、エージェントプログラムをインストールして実行させるパーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
図４は、ＨＤＤレコーダの構成例を示すブロック図である。
図５は、図１のサーバのサーバプログラムの機能を説明する図である。
図６は、サーバプログラムをインストールして実行させるサーバの構成例を示すブロック図である。
図７は、エージェントプログラムによるデータベース作成処理を説明するフローチャートである。
図８は、図７のステップＳ１の処理を説明するフローチャートである。
図９は、図８のステップＳ２２の処理を説明するフローチャートである。
図１０は、話題ファイルの一例を示す図である。
図１１は、単語ベクトルを構成する複数の単語に含まれる要素を示す図である。
図１２は、図７のステップＳ３の処理を説明するフローチャートである。
図１３は、図７のステップＳ４の処理を説明するフローチャートである。
図１４は、話題単語テーブルの構成例を示す図である。
図１５は、単語インデックステーブルの構成例を示す図である。
図１６は、話題評価値テーブルの構成例を示す図である。
図１７は、図７のステップＳ５の処理を説明するフローチャートである。
図１８は、図７のステップＳ９の処理を説明するフローチャートである。
図１９は、図７のステップＳ１０の処理を説明するフローチャートである。
図２０は、興味データの一例を示す図である。
図２１は、データベース更新処理を説明するフローチャートである。
図２２は、データベースを更新させる条件を入力するユーザインタフェースの表示例を示す図である。
図２３は、サーバプログラムによるデータベース作成処理を説明するフローチャートである。
図２４は、番組メタデータの一例を示す図である。
図２５は、番組情報の検索処理を説明するフローチャートである。
図２６は、番組の推薦理由提示処理を説明するフローチャートである。
図２７は、推薦理由の表示例を示す図である。
図２８は、他の推薦理由の表示例を示す図である。
図２９は、番組情報の検索処理を説明するフローチャートである。
図３０は、番組の録画予約処理を説明するフローチャートである。
図３１は、予約メールの一例を示す図である。
図３２は、予約完了メールの一例を示す図である。
図３３は、嗜好データの一例を示す図である。
図３４は、本発明を適用した番組検索システムの構成例を示す図である。
図３５は、嗜好データ取得処理を説明するフローチャートである。
図３６は、番組情報検索処理を説明するフローチャートである。
図３７は、嗜好データの一例を示す図である。
図３８は、図３６のステップＳ３２４の処理を説明するフローチャートである。
図３９は、辞書作成処理を説明するフローチャートである。
図４０は、図５のデータ内容処理部の機能的構成例を示す図である。
図４１は、図３９のステップＳ３６２の処理を説明するフローチャートである。
図４２は、各成分に分解されたメタデータの構成例を示す図である。
図４３は、ジャンル毎に集められたメタデータの構成例を示す図である。
図４４は、図３９のステップＳ３６３の処理を説明するフローチャートである。
図４５は、辞書データの構成例を示す図である。
図４６は、データベース作成処理を説明するフローチャートである。
図４７は、図４６のステップＳ４２９の処理を説明するフローチャートである。
【図１】
2003083723.tif 000003
【図２】
2003083723.tif 000004
【図３】
2003083723.tif 000005
【図４】
2003083723.tif 000006
【図５】
2003083723.tif 000007
【図６】
2003083723.tif 000008
【図７】
2003083723.tif 000009
【図８】
2003083723.tif 000010
【図９】
2003083723.tif 000011
【図１０】
2003083723.tif 000012
【図１１】
2003083723.tif 000013
【図１２】
2003083723.tif 000014
【図１３】
2003083723.tif 000015
【図１４】
2003083723.tif 000016
【図１５】
2003083723.tif 000017
【図１６】
2003083723.tif 000018
【図１７】
2003083723.tif 000019
【図１８】
2003083723.tif 000020
【図１９】
2003083723.tif 000021
【図２０】
2003083723.tif 000022
【図２１】
2003083723.tif 000023
【図２２】
2003083723.tif 000024
【図２３】
2003083723.tif 000025
【図２４】
2003083723.tif 000026
【図２５】
2003083723.tif 000027
【図２６】
2003083723.tif 000028
【図２７】
2003083723.tif 000029
【図２８】
2003083723.tif 000030
【図２９】
2003083723.tif 000031
【図３０】
2003083723.tif 000032
【図３１】
2003083723.tif 000033
【図３２】
2003083723.tif 000034
【図３３】
2003083723.tif 000035
【図３４】
2003083723.tif 000036
【図３５】
2003083723.tif 000037
【図３６】
2003083723.tif 000038
【図３７】
2003083723.tif 000039
【図３８】
2003083723.tif 000040
【図３９】
2003083723.tif 000041
【図４０】
2003083723.tif 000042
【図４１】
2003083723.tif 000043
【図４２】
2003083723.tif 000044
【図４３】
2003083723.tif 000045
【図４４】
2003083723.tif 000046
【図４５】
2003083723.tif 000047
【図４６】
2003083723.tif 000048
【図４７】
2003083723.tif 000049
【国際調査報告】
2003083723.tif 000050
2003083723.tif 000051
2003083723.tif 000052
2003083723.tif 000053
2003083723.tif 000054